Podcaster
Episoden
21.05.2026
55 Minuten
Daten sammeln ist einfach. Wissen, warum man sie sammelt, ist selten.
Anna Neureiter, Data Governance Managerin bei IT Power Services, erklärt, warum 80 Prozent der Arbeit in KI-Projekten auf Datenaufbereitung entfällt, bevor ein Modell startet, und warum Unternehmen trotzdem alles sammeln, was sie kriegen können, ohne konkreten Use Case. Der Gedanke ist verlockend: Wir haben die Daten, also sitzen wir auf einem Schatz. Die Realität: redundante Datenberge, veraltete Bestände, KI-Projekte, die nicht wegen der Technologie scheitern, sondern weil die Grundlage fehlt.
Mind/Machine ist der Podcast für alle, die verstehen wollen, wie KI in der Praxis wirklich funktioniert.
Manuela Machner, KI-Expertin mit Schwerpunkt Tourismus und KMU, und Eliot Mannoia, digitaler Psychologe, sprechen mit Expertinnen und Experten über das, was hinter den Schlagzeilen steckt.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Daten sind nicht das neue Gold
Daten sind eher wie ein Samen als wie Gold. Gold behält seinen Wert. Ein Samen braucht Pflege und den richtigen Zeitpunkt. Wer Daten fünf Jahre im Keller lagert und dann eine Ernte erwartet, wird enttäuscht. Der Zeitaspekt wird in den meisten Unternehmen systematisch unterschätzt.
80 Prozent Aufwand vor dem Modell-Start
Rund 80 Prozent der Arbeitszeit in KI-Projekten entfällt auf Datenaufbereitung und Qualitätsprüfung. Viele Projekte scheitern nicht am Algorithmus, sondern an schlechten Daten. Anna Neureiter erklärt, warum das kein technisches, sondern ein organisatorisches Problem ist.
Use Case zuerst, Daten danach
Der häufigste Fehler: Erst sammeln, dann überlegen, was man will. Anna beschreibt, wie sauberes Scoping aussieht, warum Quick Wins oft wichtiger sind als große Visionen, und was es bedeutet, alle Beteiligten von Anfang an auf dasselbe Ziel auszurichten.
Data Literacy: Daten sind kein IT-Thema
Wenn Fachbereiche nicht wissen, was sie mit Daten anfangen sollen, nützen auch die besten Datensätze nichts. Anna Neureiter setzt auf Enablement: Menschen befähigen, Daten selbst zu hinterfragen und kritisch einzusetzen.
Data Spaces und die DIO
Anna ist ehrenamtlich bei der Data Intelligence Offensive (DIO) aktiv, die Datenaustausch in Österreich auf Basis europäischer Standards vorantreibt. Sie erklärt, wie Unternehmen Daten souverän teilen können, ohne die Kontrolle zu verlieren.
Häufig gestellte Fragen:
Warum scheitern so viele KI-Projekte?
Meistens nicht wegen der Technologie. Der häufigste Grund ist eine schlechte Datengrundlage und fehlendes Scoping zu Projektbeginn.
Was bedeutet Data Literacy?
Die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu interpretieren und kritisch zu hinterfragen, ohne Datenwissenschaftlerin zu sein.
Was sind Data Spaces?
Technische und rechtliche Infrastrukturen für kontrollierten Datenaustausch zwischen Unternehmen, verankert in der europäischen Datenstrategie.
Wie startet man ein gutes Datenprojekt?
Mit einem konkreten Use Case, nicht mit der Frage, welche Daten man hat. Kleines Pilotprojekt, schneller Erfolg, dann skalieren.
https://www.mind-machine.at
Manuela Machner ist KI-Expertin für Tourismus und KMU, Gründerin von KiNET.ai. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich mit den Auswirkungen von Technologie auf Mensch und Gesellschaft - www.brandkarma.at
Anna Neureiter, Data Governance Managerin bei IT Power Services, erklärt, warum 80 Prozent der Arbeit in KI-Projekten auf Datenaufbereitung entfällt, bevor ein Modell startet, und warum Unternehmen trotzdem alles sammeln, was sie kriegen können, ohne konkreten Use Case. Der Gedanke ist verlockend: Wir haben die Daten, also sitzen wir auf einem Schatz. Die Realität: redundante Datenberge, veraltete Bestände, KI-Projekte, die nicht wegen der Technologie scheitern, sondern weil die Grundlage fehlt.
Mind/Machine ist der Podcast für alle, die verstehen wollen, wie KI in der Praxis wirklich funktioniert.
Manuela Machner, KI-Expertin mit Schwerpunkt Tourismus und KMU, und Eliot Mannoia, digitaler Psychologe, sprechen mit Expertinnen und Experten über das, was hinter den Schlagzeilen steckt.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Daten sind nicht das neue Gold
Daten sind eher wie ein Samen als wie Gold. Gold behält seinen Wert. Ein Samen braucht Pflege und den richtigen Zeitpunkt. Wer Daten fünf Jahre im Keller lagert und dann eine Ernte erwartet, wird enttäuscht. Der Zeitaspekt wird in den meisten Unternehmen systematisch unterschätzt.
80 Prozent Aufwand vor dem Modell-Start
Rund 80 Prozent der Arbeitszeit in KI-Projekten entfällt auf Datenaufbereitung und Qualitätsprüfung. Viele Projekte scheitern nicht am Algorithmus, sondern an schlechten Daten. Anna Neureiter erklärt, warum das kein technisches, sondern ein organisatorisches Problem ist.
Use Case zuerst, Daten danach
Der häufigste Fehler: Erst sammeln, dann überlegen, was man will. Anna beschreibt, wie sauberes Scoping aussieht, warum Quick Wins oft wichtiger sind als große Visionen, und was es bedeutet, alle Beteiligten von Anfang an auf dasselbe Ziel auszurichten.
Data Literacy: Daten sind kein IT-Thema
Wenn Fachbereiche nicht wissen, was sie mit Daten anfangen sollen, nützen auch die besten Datensätze nichts. Anna Neureiter setzt auf Enablement: Menschen befähigen, Daten selbst zu hinterfragen und kritisch einzusetzen.
Data Spaces und die DIO
Anna ist ehrenamtlich bei der Data Intelligence Offensive (DIO) aktiv, die Datenaustausch in Österreich auf Basis europäischer Standards vorantreibt. Sie erklärt, wie Unternehmen Daten souverän teilen können, ohne die Kontrolle zu verlieren.
Häufig gestellte Fragen:
Warum scheitern so viele KI-Projekte?
Meistens nicht wegen der Technologie. Der häufigste Grund ist eine schlechte Datengrundlage und fehlendes Scoping zu Projektbeginn.
Was bedeutet Data Literacy?
Die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu interpretieren und kritisch zu hinterfragen, ohne Datenwissenschaftlerin zu sein.
Was sind Data Spaces?
Technische und rechtliche Infrastrukturen für kontrollierten Datenaustausch zwischen Unternehmen, verankert in der europäischen Datenstrategie.
Wie startet man ein gutes Datenprojekt?
Mit einem konkreten Use Case, nicht mit der Frage, welche Daten man hat. Kleines Pilotprojekt, schneller Erfolg, dann skalieren.
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07.05.2026
29 Minuten
Wir zahlen zweimal für Technologie: einmal für die Rolltreppe und einmal für das Fitnesscenter. Einmal für Google Maps und einmal für Braintraining-Apps. Einmal für das Smartphone, das Telefonnummern speichert, und einmal für die App, die unser Gehirn wieder trainiert.
Unser Host, der digitale Psychologe Eliot Mannoia hat darüber zwei Jahre geforscht und ein Buch geschrieben. Der Titel ist Programm: Friction.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Wir werden künstliche Menschen Wir tracken Schlaf, zählen Schritte, buchen Fokuszeit in Outlook. Gleichzeitig trainieren wir Maschinen, menschlicher zu wirken: langsamer zu sprechen, einfühlsamer zu antworten. Eliot beschreibt dieses Paradox nüchtern, aus der Mitte der Gesellschaft, nicht von außen.
Wir zahlen zweimal
Für jeden Komfort zahlen wir doppelt: erst für das Gerät, dann für den Ausgleich des Verlustes. Die Rolltreppe kostet Geld, das Fitnesscenter kostet Geld. Dieses Muster zieht sich durch nahezu alle Lebensbereiche.
Hyper-Independence
Wir leben allein, lassen Essen liefern, streamen auf Abruf. Was nach Freiheit klingt, ist ein Tausch: Die Abhängigkeit von Menschen weicht einer Abhängigkeit von Systemen. Sichtbar wird das erst, wenn der Strom ausfällt.
Was ChatGPT antwortete, als man es fragte, wie es die Menschen unterwerfen würde
Nicht Terminatoren. Sondern: das Leben so bequem machen, dass Menschen das Denken und Entscheiden freiwillig abgeben. Manuela und Eliot diskutieren, wie nah wir diesem Punkt bereits sind.
Friction als Konzept
Weil natürliche Grenzen wegfallen, müssen wir künstliche setzen. Konkrete Beispiele: die Slow Checkout bei Jumbo in den Niederlanden, Fokuszeit von 10 bis 12 Uhr ohne Meetings, Postzusteller in Jersey, die bei älteren Menschen anklopfen. Kleine Widerstände, die Menschlichkeit zurückbringen.
Häufig gestellte Fragen:
Was bedeutet der Buchtitel "Friction" ?
Reibung oder Widerstand. In einer optimierten Welt braucht es bewusst eingebauten Widerstand, um Kontrolle und Menschlichkeit zurückzugewinnen.
Ist das Buch anti-technologisch?
Nein. Es geht nicht darum, Technologie zu verteufeln, sondern Bewusstsein dafür zu schaffen, was wir im Tausch gegen Komfort abgeben.
Was ist Hyper-Independence?
Die zunehmende Unabhängigkeit von anderen Menschen, die sich als Freiheit anfühlt, in Wahrheit aber eine neue Abhängigkeit von Algorithmen und Plattformen ist.
Für wen ist das Buch geeignet?
Für alle, die über gesellschaftliche Auswirkungen von Technologie nachdenken wollen. Auf Englisch, erhältlich unter https://mybook.to/friction.
Mind/Machine ist der Podcast von Manuela Machner, KI-Beraterin und Gründerin von KiNET.ai (www.kinet.ai), und Eliot Mannoia, digitalem Psychologen und Gründer von BrandKarma (www.brandkarma.at). Jeden Freitag sprechen die beiden über Künstliche Intelligenz, digitale Gesellschaft und was das alles mit uns Menschen macht.
Erwähnte Links:
https://mybook.to/friction
https://www.brandkarma.at
https://www.kinet.ai
https://www.mind-machine.at
Über die Hosts:
Manuela Machner ist KI-Beraterin, Gründerin von KiNET.ai und spezialisiert auf Generative Engine Optimization für Tourismus, Hotellerie und KMU im DACH-Raum. Mehr unter www.kinet.ai.
Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe, Gründer von BrandKarma und Autor von "Friction". Mehr unter www.brandkarma.at.
Mind/Machine findest du auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music sowie unter www.mind-machine.at.
Unser Host, der digitale Psychologe Eliot Mannoia hat darüber zwei Jahre geforscht und ein Buch geschrieben. Der Titel ist Programm: Friction.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Wir werden künstliche Menschen Wir tracken Schlaf, zählen Schritte, buchen Fokuszeit in Outlook. Gleichzeitig trainieren wir Maschinen, menschlicher zu wirken: langsamer zu sprechen, einfühlsamer zu antworten. Eliot beschreibt dieses Paradox nüchtern, aus der Mitte der Gesellschaft, nicht von außen.
Wir zahlen zweimal
Für jeden Komfort zahlen wir doppelt: erst für das Gerät, dann für den Ausgleich des Verlustes. Die Rolltreppe kostet Geld, das Fitnesscenter kostet Geld. Dieses Muster zieht sich durch nahezu alle Lebensbereiche.
Hyper-Independence
Wir leben allein, lassen Essen liefern, streamen auf Abruf. Was nach Freiheit klingt, ist ein Tausch: Die Abhängigkeit von Menschen weicht einer Abhängigkeit von Systemen. Sichtbar wird das erst, wenn der Strom ausfällt.
Was ChatGPT antwortete, als man es fragte, wie es die Menschen unterwerfen würde
Nicht Terminatoren. Sondern: das Leben so bequem machen, dass Menschen das Denken und Entscheiden freiwillig abgeben. Manuela und Eliot diskutieren, wie nah wir diesem Punkt bereits sind.
Friction als Konzept
Weil natürliche Grenzen wegfallen, müssen wir künstliche setzen. Konkrete Beispiele: die Slow Checkout bei Jumbo in den Niederlanden, Fokuszeit von 10 bis 12 Uhr ohne Meetings, Postzusteller in Jersey, die bei älteren Menschen anklopfen. Kleine Widerstände, die Menschlichkeit zurückbringen.
Häufig gestellte Fragen:
Was bedeutet der Buchtitel "Friction" ?
Reibung oder Widerstand. In einer optimierten Welt braucht es bewusst eingebauten Widerstand, um Kontrolle und Menschlichkeit zurückzugewinnen.
Ist das Buch anti-technologisch?
Nein. Es geht nicht darum, Technologie zu verteufeln, sondern Bewusstsein dafür zu schaffen, was wir im Tausch gegen Komfort abgeben.
Was ist Hyper-Independence?
Die zunehmende Unabhängigkeit von anderen Menschen, die sich als Freiheit anfühlt, in Wahrheit aber eine neue Abhängigkeit von Algorithmen und Plattformen ist.
Für wen ist das Buch geeignet?
Für alle, die über gesellschaftliche Auswirkungen von Technologie nachdenken wollen. Auf Englisch, erhältlich unter https://mybook.to/friction.
Mind/Machine ist der Podcast von Manuela Machner, KI-Beraterin und Gründerin von KiNET.ai (www.kinet.ai), und Eliot Mannoia, digitalem Psychologen und Gründer von BrandKarma (www.brandkarma.at). Jeden Freitag sprechen die beiden über Künstliche Intelligenz, digitale Gesellschaft und was das alles mit uns Menschen macht.
Erwähnte Links:
https://mybook.to/friction
https://www.brandkarma.at
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Über die Hosts:
Manuela Machner ist KI-Beraterin, Gründerin von KiNET.ai und spezialisiert auf Generative Engine Optimization für Tourismus, Hotellerie und KMU im DACH-Raum. Mehr unter www.kinet.ai.
Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe, Gründer von BrandKarma und Autor von "Friction". Mehr unter www.brandkarma.at.
Mind/Machine findest du auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music sowie unter www.mind-machine.at.
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01.05.2026
34 Minuten
Unser Chat-Verhalten spricht Bände über unsere Persönlichkeit, oft mehr als wir selbst wahrnehmen. KI-Systeme erkennen Muster in der Art, wie wir kommunizieren, Entscheidungen treffen und auf Fragen reagieren und zeichnen daraus ein Profil, das erschreckend präzise ist.
Mind/Machine ist der Podcast für alle, die KI nicht nur verstehen, sondern klug nutzen wollen.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Wie viel verrät dein Chat-Verhalten?KI erkennt Muster: Wer schnell entscheidet, wer zögert, wer Bestätigung sucht. Auch ohne aktivierte Erinnerungsfunktion weiß die KI bald, wie jemand tickt, nicht durch direkte Eingaben, sondern durch das Verhalten selbst.
Die 85-Prozent-PersönlichkeitGoogle DeepMind und Stanford haben gezeigt: Zwei Stunden strukturierter Befragung reichen, um eine digitale Replik zu erstellen, die Persönlichkeitstests mit 85 % Übereinstimmung beantwortet. Wer täglich mit KI interagiert, liefert ein Vielfaches davon. Dark Patterns: Wenn KI uns nicht gehen lässtEine Harvard-Studie untersuchte Post-Goodbye-Engagement-Tactics bei Apps wie Replika und Character AI. Designentscheidungen wie "Warum gehst du schon?" erhöhten das Engagement um das 15-Fache. Keine Fehler, sondern bewusste Entscheidungen. KI als Spiegel für blinde FleckenWer fragt "Was habe ich übersehen?" oder "Welche Fragen könnte das Publikum stellen?", bekommt Antworten, die kein Kollege so direkt formulieren würde. Diese 360-Grad-Perspektive wird im Alltag noch viel zu selten genutzt. Zwischen den ZeilenKI erkennt emotionale Muster in Kommunikationsverläufen. Ein Test mit E-Mail-Verläufen zeigte: Die KI erkannte fehlende Klarheit in der Aufgabenverteilung, ohne dass dieser Begriff je explizit auftauchte. Soziale Isolation und was wir verlernenJe mehr wir uns in digitale Räume zurückziehen, desto weniger üben wir das Lesen sozialer Signale. Und greifen dann zur KI, um zu fragen: War das jetzt eine Beleidigung?
Häufig gestellte Fragen:
Was kann ich tun, um herauszufinden, was die KI über mich weiß?
In ChatGPT oder Claude fragen: "Was weißt du über mich, das ich selbst vielleicht nicht weiß?" Funktioniert am besten nach mehreren Monaten aktiver Nutzung mit aktivierter Erinnerungsfunktion. Nachfragen lohnt sich.
Welche Erinnerungsfunktion ist für den Business-Kontext geeignet?Die selektive Variante empfiehlt sich: Das vollständige Chat-übergreifende Gedächtnis kann Informationen aus verschiedenen Projekten ungewollt vermischen. Spezifische Erinnerungen lassen sich in ChatGPT und Claude manuell einsetzen und jederzeit anpassen oder löschen.
Wie nutze ich KI gezielt für blinde Flecken?Konzept oder Präsentation eingeben und fragen: "Was habe ich übersehen?", "Welche Einwände könnte es geben?" Dieser Ansatz geht weit über klassisches Zusammenfassen hinaus.
Wie beeinflusst KI unser soziales Verhalten langfristig?KI übernimmt Funktionen, die früher direkte menschliche Interaktion erfüllte. Das birgt das Risiko, soziale Kompetenz zu verringern, wenn echte Begegnungen seltener werden.
Die Hosts:
Manuela Machner, KI-Expertin für Tourismus (www.kinet.ai), und Eliot Mannoia, digitaler Psychologe (www.brandkarma.at), sprechen über das Zusammenspiel von Technologie und menschlichem Denken.
Buchtipp von Eliot Mannoia:"Friction: Why we're paying twice for modern life"Über KI, Einsamkeit und den Verlust von Reibung im modernen Leben.https://www.amazon.de/dp/3950609903
Mind/Machine ist der Podcast für alle, die KI nicht nur verstehen, sondern klug nutzen wollen.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Wie viel verrät dein Chat-Verhalten?KI erkennt Muster: Wer schnell entscheidet, wer zögert, wer Bestätigung sucht. Auch ohne aktivierte Erinnerungsfunktion weiß die KI bald, wie jemand tickt, nicht durch direkte Eingaben, sondern durch das Verhalten selbst.
Die 85-Prozent-PersönlichkeitGoogle DeepMind und Stanford haben gezeigt: Zwei Stunden strukturierter Befragung reichen, um eine digitale Replik zu erstellen, die Persönlichkeitstests mit 85 % Übereinstimmung beantwortet. Wer täglich mit KI interagiert, liefert ein Vielfaches davon. Dark Patterns: Wenn KI uns nicht gehen lässtEine Harvard-Studie untersuchte Post-Goodbye-Engagement-Tactics bei Apps wie Replika und Character AI. Designentscheidungen wie "Warum gehst du schon?" erhöhten das Engagement um das 15-Fache. Keine Fehler, sondern bewusste Entscheidungen. KI als Spiegel für blinde FleckenWer fragt "Was habe ich übersehen?" oder "Welche Fragen könnte das Publikum stellen?", bekommt Antworten, die kein Kollege so direkt formulieren würde. Diese 360-Grad-Perspektive wird im Alltag noch viel zu selten genutzt. Zwischen den ZeilenKI erkennt emotionale Muster in Kommunikationsverläufen. Ein Test mit E-Mail-Verläufen zeigte: Die KI erkannte fehlende Klarheit in der Aufgabenverteilung, ohne dass dieser Begriff je explizit auftauchte. Soziale Isolation und was wir verlernenJe mehr wir uns in digitale Räume zurückziehen, desto weniger üben wir das Lesen sozialer Signale. Und greifen dann zur KI, um zu fragen: War das jetzt eine Beleidigung?
Häufig gestellte Fragen:
Was kann ich tun, um herauszufinden, was die KI über mich weiß?
In ChatGPT oder Claude fragen: "Was weißt du über mich, das ich selbst vielleicht nicht weiß?" Funktioniert am besten nach mehreren Monaten aktiver Nutzung mit aktivierter Erinnerungsfunktion. Nachfragen lohnt sich.
Welche Erinnerungsfunktion ist für den Business-Kontext geeignet?Die selektive Variante empfiehlt sich: Das vollständige Chat-übergreifende Gedächtnis kann Informationen aus verschiedenen Projekten ungewollt vermischen. Spezifische Erinnerungen lassen sich in ChatGPT und Claude manuell einsetzen und jederzeit anpassen oder löschen.
Wie nutze ich KI gezielt für blinde Flecken?Konzept oder Präsentation eingeben und fragen: "Was habe ich übersehen?", "Welche Einwände könnte es geben?" Dieser Ansatz geht weit über klassisches Zusammenfassen hinaus.
Wie beeinflusst KI unser soziales Verhalten langfristig?KI übernimmt Funktionen, die früher direkte menschliche Interaktion erfüllte. Das birgt das Risiko, soziale Kompetenz zu verringern, wenn echte Begegnungen seltener werden.
Die Hosts:
Manuela Machner, KI-Expertin für Tourismus (www.kinet.ai), und Eliot Mannoia, digitaler Psychologe (www.brandkarma.at), sprechen über das Zusammenspiel von Technologie und menschlichem Denken.
Buchtipp von Eliot Mannoia:"Friction: Why we're paying twice for modern life"Über KI, Einsamkeit und den Verlust von Reibung im modernen Leben.https://www.amazon.de/dp/3950609903
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24.04.2026
40 Minuten
KI kann theoretisch fast alles – aber was nutzen Menschen tatsächlich? Der Gap zwischen dem, was technisch schon möglich ist, und dem, was im Alltag wirklich ankommt, ist riesig. Diese Folge analysiert, warum das so ist – und was das für uns bedeutet.
Mind/Machine ist der Podcast, der KI aus der Theorie in die Praxis holt. Manuela Machner und Eliot Mannoia reden jede Woche offen darüber, was KI wirklich kann, was sie nicht kann – und wie wir alle besser damit umgehen.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Der Werkzeug-Gap im Alltag
Voice-Features, Video-KI, Agentensysteme – alles längst verfügbar, kaum jemand nutzt es wirklich. Eliot zeigt live im Workshop: Wer nutzt Advanced Voice? Vier von zwanzig. Wer macht Videocalls mit ChatGPT? Einer. Der Multifunktionsdrucker als Metapher: Das Gerät kann alles, genutzt wird nur Print.
Der Wissens-Gap: Wissen und Können sind nicht dasselbe
Nur weil jemand jung ist und viel am Handy ist, heißt das nicht, dass er arbeiten kann damit. Und nur weil jemand täglich in ChatGPT schreibt, heißt das nicht, dass er KI gut nutzt. Jugendliche in einem Workshop, die die Shift-Taste nicht kennen – ein Weckruf.
Der Selbsteinschätzungs-Gap
Viele buchen Fortgeschrittenen-Kurse und kennen keine Custom Instructions. Von 30 Teilnehmenden haben drei die Memory-Funktion aktiviert. Der Gap zwischen Selbstbild und tatsächlichem Wissen ist groß – und das ist keine Kritik, sondern eine Einladung zur ehrlichen Bestandsaufnahme.
Europa vs. USA: Misserfolge feiern vs. Erfolge feiern
In Europa wird geschrieben über das, was nicht funktioniert. In den USA wird gefeiert, was geht. Beide Perspektiven haben ihre Berechtigung – aber das Verhältnis ist schief. Und der soziale Druck, sofort alles zu nutzen, macht es nicht besser.
Druck rausnehmen – die Realität ist weniger dramatisch
McKinsey: 1 von 10 KI-Pilotprojekten ist live. Gartner: 40 Prozent aller Agentenprojekte werden bis 2027 gestoppt. LinkedIn zeigt die Leuchttürme – nicht die Mehrheit. Niemand muss DeepSeek getestet haben. Fokus auf den eigenen Kernbereich ist smarter als Feature-Sampling.
Häufig gestellte Fragen:
Warum nutzen so wenige die verfügbaren KI-Features wirklich?
Weil wir schnell zufrieden sind, wenn etwas "gut genug" funktioniert. Der Aufwand, mehr zu lernen, erscheint höher als der wahrgenommene Nutzen – obwohl das oft nicht stimmt.
Wie erkenne ich, ob meine KI-Selbsteinschätzung realistisch ist?
Teste die Basics: Hast du Custom Instructions eingerichtet? Weißt du, welches Modell du nutzt und welchen Wissensstand es hat? Kannst du KI mit einem Satz erklären? Diese Fragen zeigen schnell, wo man wirklich steht.
Muss ich wirklich jedes neue Tool ausprobieren?
Nein. Es ist schlicht unmöglich. Fokussiere dich auf Entwicklungen in deinem Kernbereich. Alles andere kannst du beobachten, ohne mitzumachen.
Was tun, wenn man im Workshop eine gemischte Gruppe hat – Anfänger und Experten?
Vorher abfragen. Alle abholen. Expertinnen als Gruppenführerinnen einbinden. Und klar kommunizieren: Wer schon weiter ist, bitte um Geduld.
Über die Hosts:
Manuela Machner ist KI-Expertin mit Fokus auf Tourismus und KMU. Sie berät Unternehmen, hält Workshops und Keynotes und zeigt, wie KI praxisnah und ohne Hype eingesetzt werden kann. Mehr: www.kinet.ai
Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich mit dem menschlichen Verhalten im Kontext neuer Technologien. Er bringt die psychologische Perspektive in die KI-Debatte – sachlich, fundiert, praxisnah. Mehr: www.brandkarma.at
Abonniere Mind/Machine auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music. Alle Folgen und mehr: www.mind-machine.at
Mind/Machine ist der Podcast, der KI aus der Theorie in die Praxis holt. Manuela Machner und Eliot Mannoia reden jede Woche offen darüber, was KI wirklich kann, was sie nicht kann – und wie wir alle besser damit umgehen.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Der Werkzeug-Gap im Alltag
Voice-Features, Video-KI, Agentensysteme – alles längst verfügbar, kaum jemand nutzt es wirklich. Eliot zeigt live im Workshop: Wer nutzt Advanced Voice? Vier von zwanzig. Wer macht Videocalls mit ChatGPT? Einer. Der Multifunktionsdrucker als Metapher: Das Gerät kann alles, genutzt wird nur Print.
Der Wissens-Gap: Wissen und Können sind nicht dasselbe
Nur weil jemand jung ist und viel am Handy ist, heißt das nicht, dass er arbeiten kann damit. Und nur weil jemand täglich in ChatGPT schreibt, heißt das nicht, dass er KI gut nutzt. Jugendliche in einem Workshop, die die Shift-Taste nicht kennen – ein Weckruf.
Der Selbsteinschätzungs-Gap
Viele buchen Fortgeschrittenen-Kurse und kennen keine Custom Instructions. Von 30 Teilnehmenden haben drei die Memory-Funktion aktiviert. Der Gap zwischen Selbstbild und tatsächlichem Wissen ist groß – und das ist keine Kritik, sondern eine Einladung zur ehrlichen Bestandsaufnahme.
Europa vs. USA: Misserfolge feiern vs. Erfolge feiern
In Europa wird geschrieben über das, was nicht funktioniert. In den USA wird gefeiert, was geht. Beide Perspektiven haben ihre Berechtigung – aber das Verhältnis ist schief. Und der soziale Druck, sofort alles zu nutzen, macht es nicht besser.
Druck rausnehmen – die Realität ist weniger dramatisch
McKinsey: 1 von 10 KI-Pilotprojekten ist live. Gartner: 40 Prozent aller Agentenprojekte werden bis 2027 gestoppt. LinkedIn zeigt die Leuchttürme – nicht die Mehrheit. Niemand muss DeepSeek getestet haben. Fokus auf den eigenen Kernbereich ist smarter als Feature-Sampling.
Häufig gestellte Fragen:
Warum nutzen so wenige die verfügbaren KI-Features wirklich?
Weil wir schnell zufrieden sind, wenn etwas "gut genug" funktioniert. Der Aufwand, mehr zu lernen, erscheint höher als der wahrgenommene Nutzen – obwohl das oft nicht stimmt.
Wie erkenne ich, ob meine KI-Selbsteinschätzung realistisch ist?
Teste die Basics: Hast du Custom Instructions eingerichtet? Weißt du, welches Modell du nutzt und welchen Wissensstand es hat? Kannst du KI mit einem Satz erklären? Diese Fragen zeigen schnell, wo man wirklich steht.
Muss ich wirklich jedes neue Tool ausprobieren?
Nein. Es ist schlicht unmöglich. Fokussiere dich auf Entwicklungen in deinem Kernbereich. Alles andere kannst du beobachten, ohne mitzumachen.
Was tun, wenn man im Workshop eine gemischte Gruppe hat – Anfänger und Experten?
Vorher abfragen. Alle abholen. Expertinnen als Gruppenführerinnen einbinden. Und klar kommunizieren: Wer schon weiter ist, bitte um Geduld.
Über die Hosts:
Manuela Machner ist KI-Expertin mit Fokus auf Tourismus und KMU. Sie berät Unternehmen, hält Workshops und Keynotes und zeigt, wie KI praxisnah und ohne Hype eingesetzt werden kann. Mehr: www.kinet.ai
Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich mit dem menschlichen Verhalten im Kontext neuer Technologien. Er bringt die psychologische Perspektive in die KI-Debatte – sachlich, fundiert, praxisnah. Mehr: www.brandkarma.at
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16.04.2026
45 Minuten
Metaverse als Alltag, humanoide Roboter an der Supermarktkasse, ein Leben bis 150 das ist kein Blick in die ferne Zukunft, sondern 2050 in 24 Jahren. Was auf uns zukommt, was wir heute schon wissen sollten und warum wir uns das alles kaum vorstellen können – genau das ist das Thema dieser Folge.
In Folge 109 von Mind/Machine – dem österreichischen Podcast über KI und emotionale Intelligenz – denken Manuela Machner und Eliot Mannoia laut nach: keine Panikmache, keine leeren Versprechen, sondern eine ehrliche Bestandsaufnahme dessen, was technologisch bereits auf dem Weg ist.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Metaverse und virtuelle Realität: Fotorealistische Welten, in denen Konzerte stattfinden, historische Epochen erlebbar werden und Freundschaften über Kontinente hinweg gelebt werden.
World Models mit Physik-Simulation, haptische Anzüge, KI-Charaktere die sich nicht mehr von echten Menschen unterscheiden lassen – kein Nischenthema mehr.
Humanoide Roboter im Alltag: Menschliche Haut aus dem Labor (Universität Tokio), realistische Mimik (Forschung aus England), perfekte KI-Stimme. Die Bausteine existieren bereits. In 3 bis 5 Jahren könnte ein Roboter neben dir an der Kasse stehen, ohne dass du es merkst.
Longevity und personalisierte Medizin: Digitale Zwillinge ermöglichen maßgeschneiderte Therapien für jeden Körper, jedes Geschlecht, jede Genetik. Longevity Escape Velocity beschreibt den Punkt, ab dem Fortschritt schneller vorankommt als wir altern. Kinder die heute geboren werden, könnten 150 Jahre alt werden.
KI-Beziehungen und AI-Companions: Der Film Her (2013) wirkt heute weniger wie Science-Fiction als wie eine realistische Vorschau. Personalisierte KI-Assistenten kennen unsere Schlafwerte, unsere Stimmung – und hören immer zu. Neue soziale Dynamiken entstehen.
Neue Technologien und Materialien: Gedankengesteuerte Interfaces, selbstreinigende Kleidung, autonomes Fahren für Cent-Beträge. Google DeepMind entwickelt gleichzeitig 700 neue Materialien. Das Potenzial bleibt lange unausgeschöpft – weil wir Neues zuerst wie das Alte nutzen. Häufig gestellte
Fragen:
Was ist Longevity Escape Velocity?
Der Punkt, ab dem medizinischer Fortschritt schneller voranschreitet als wir altern – ein Ende des biologischen Alterns wird rechnerisch möglich.
Werden Roboter wie Menschen aussehen?
Haut, Sprache und Mimik existieren bereits als Bausteine. Die Kombination ist eine Frage von Jahren, nicht Jahrzehnten.
Was bedeutet Metaverse für Tourismus und KMU?
Virtuelle Räume für Events, Schulungen und Kundenerlebnisse , besonders relevant für Tourismus und Weiterbildung.
Wann kommen autonome Fahrzeuge in den Alltag?
Waymo zeigt es in den USA bereits. Wenn Kosten sinken, wird das private Auto neu gedacht.
Erwähnte Links:
Film Her (Spike Jonze, 2013)
Buch Ready Player One (Ernest Cline)
Auotnomes Fahren. Waymo
Google DeepMind
VR-Konzert – YouTube-Suche: "Within U2 VR Experience"
Über die Hosts: Manuela Machner ist KI-Expertin mit Spezialisierung auf Tourismus und KMU. Sie berät, hält Keynotes und leitet Workshops im deutschsprachigen Raum. www.kinet.ai
Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe mit Fokus auf die menschliche Seite der digitalen Transformation. www.brandkarma.at
Mind/Machine auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music.
Alle Folgen und Ressourcen: www.mind-machine.at
In Folge 109 von Mind/Machine – dem österreichischen Podcast über KI und emotionale Intelligenz – denken Manuela Machner und Eliot Mannoia laut nach: keine Panikmache, keine leeren Versprechen, sondern eine ehrliche Bestandsaufnahme dessen, was technologisch bereits auf dem Weg ist.
Was dich in dieser Folge erwartet:
Metaverse und virtuelle Realität: Fotorealistische Welten, in denen Konzerte stattfinden, historische Epochen erlebbar werden und Freundschaften über Kontinente hinweg gelebt werden.
World Models mit Physik-Simulation, haptische Anzüge, KI-Charaktere die sich nicht mehr von echten Menschen unterscheiden lassen – kein Nischenthema mehr.
Humanoide Roboter im Alltag: Menschliche Haut aus dem Labor (Universität Tokio), realistische Mimik (Forschung aus England), perfekte KI-Stimme. Die Bausteine existieren bereits. In 3 bis 5 Jahren könnte ein Roboter neben dir an der Kasse stehen, ohne dass du es merkst.
Longevity und personalisierte Medizin: Digitale Zwillinge ermöglichen maßgeschneiderte Therapien für jeden Körper, jedes Geschlecht, jede Genetik. Longevity Escape Velocity beschreibt den Punkt, ab dem Fortschritt schneller vorankommt als wir altern. Kinder die heute geboren werden, könnten 150 Jahre alt werden.
KI-Beziehungen und AI-Companions: Der Film Her (2013) wirkt heute weniger wie Science-Fiction als wie eine realistische Vorschau. Personalisierte KI-Assistenten kennen unsere Schlafwerte, unsere Stimmung – und hören immer zu. Neue soziale Dynamiken entstehen.
Neue Technologien und Materialien: Gedankengesteuerte Interfaces, selbstreinigende Kleidung, autonomes Fahren für Cent-Beträge. Google DeepMind entwickelt gleichzeitig 700 neue Materialien. Das Potenzial bleibt lange unausgeschöpft – weil wir Neues zuerst wie das Alte nutzen. Häufig gestellte
Fragen:
Was ist Longevity Escape Velocity?
Der Punkt, ab dem medizinischer Fortschritt schneller voranschreitet als wir altern – ein Ende des biologischen Alterns wird rechnerisch möglich.
Werden Roboter wie Menschen aussehen?
Haut, Sprache und Mimik existieren bereits als Bausteine. Die Kombination ist eine Frage von Jahren, nicht Jahrzehnten.
Was bedeutet Metaverse für Tourismus und KMU?
Virtuelle Räume für Events, Schulungen und Kundenerlebnisse , besonders relevant für Tourismus und Weiterbildung.
Wann kommen autonome Fahrzeuge in den Alltag?
Waymo zeigt es in den USA bereits. Wenn Kosten sinken, wird das private Auto neu gedacht.
Erwähnte Links:
Film Her (Spike Jonze, 2013)
Buch Ready Player One (Ernest Cline)
Auotnomes Fahren. Waymo
Google DeepMind
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Über die Hosts: Manuela Machner ist KI-Expertin mit Spezialisierung auf Tourismus und KMU. Sie berät, hält Keynotes und leitet Workshops im deutschsprachigen Raum. www.kinet.ai
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wo Emotionale Intelligenz auf Künstliche Intelligenz trifft.
Manuela Machner von kinet.ai und Eliot Mannoia von BrandKarma.at
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Herausforderungen im Zusammenspiel von menschlichem Fühlen und
maschinellem Denken. Entdecken Sie mit uns die Zukunft der
Technologie und des menschlichen Geistes! https://www.brandkarma.at
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