KI Kann ich - Künstliche Intelligenz einfach erklärt Archiv
119 Episoden
4 Minuten
Lohnt es sich, höflich mit Künstlicher Intelligenz zu sprechen?
Die Antwort ist überraschend klar: Ja, es lohnt sich.
Denn Sprachmodelle wie ChatGPT übernehmen den Tonfall ihrer Nutzer:Innen. Wer freundlich fragt, bekommt in der Regel auch freundlichere, hilfreichere Antworten. Das liegt nicht an Emotionen, sondern daran, dass die KI unser Verhalten nachahmt – basierend auf den Daten, mit denen sie trainiert wurde.
Höflichkeit hilft nicht nur der KI, sondern auch uns selbst:
Wir denken klarer, geben mehr Kontext und führen bessere Gespräche.
Auch die Sorge, dass „Bitte“ und „Danke“ viel Geld kosten, ist unbegründet. Selbst Sam Altman (OpenAI) sagt: „Tens of millions of dollars well spent“ – gut investiertes Geld.
Am Ende zeigt sich: Unser Verhalten prägt die Interaktion – auch mit Maschinen.
Studien dazu:
Should we be nice to LLM? https://www.scientificamerican.com/article/should-you-be-nice-to-ai-chatbots-such-as-chatgpt/Should we respect LLM? https://arxiv.org/html/2402.14531v1#S6 Sagt auch Microsoft: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/why-using-a-polite-tone-with-ai-matters
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
Abonnier auch meinen Newsletter: http://www.fragroger.social/
Oder schau bei uns in der KI Community: https://www.ki-update.com
Und wenn Du mehr KI anwenden willst, melde dich gerne bei mir: https://top-speakers.ch/roger-l-basler-de-roca/
Wer bin ich?
Roger Basler de Roca | Msc Digital Business | Phd Candidate. Als Digital Unternehmer, Buch Autor und Top 100 Speaker und Trainer bin ich mit Leidenschaft in digitalen Welten unterwegs, mit einer Vorliebe für Künstliche Intelligenz und Algorithmen seit über 25 Jahren.
Zu meinen Spezialgebieten gehört der Aufbau von digitalen Geschäftsmodellen und Wachstumsmodellen durch educational consulting.
Die Antwort ist überraschend klar: Ja, es lohnt sich.
Denn Sprachmodelle wie ChatGPT übernehmen den Tonfall ihrer Nutzer:Innen. Wer freundlich fragt, bekommt in der Regel auch freundlichere, hilfreichere Antworten. Das liegt nicht an Emotionen, sondern daran, dass die KI unser Verhalten nachahmt – basierend auf den Daten, mit denen sie trainiert wurde.
Höflichkeit hilft nicht nur der KI, sondern auch uns selbst:
Wir denken klarer, geben mehr Kontext und führen bessere Gespräche.
Auch die Sorge, dass „Bitte“ und „Danke“ viel Geld kosten, ist unbegründet. Selbst Sam Altman (OpenAI) sagt: „Tens of millions of dollars well spent“ – gut investiertes Geld.
Am Ende zeigt sich: Unser Verhalten prägt die Interaktion – auch mit Maschinen.
Studien dazu:
Should we be nice to LLM? https://www.scientificamerican.com/article/should-you-be-nice-to-ai-chatbots-such-as-chatgpt/Should we respect LLM? https://arxiv.org/html/2402.14531v1#S6 Sagt auch Microsoft: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/why-using-a-polite-tone-with-ai-matters
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5 Minuten
In dieser Episode geht es um sogenannte agentische Software – Programme und zwar um Manus.im, mit dem du deinem Browser sagen kannst, was er tun soll – und er erledigt es selbstständig.
Manus.im ist ein KI-Agent im Browser. Du gibst Anweisungen – Manus führt sie aus. Ohne Nachfragen, ohne ständiges Nachjustieren. Hier einige Beispiele, was es kann:
Reisen planen, z. B. Flüge und Unterkünfte vergleichen
Trends recherchieren, etwa auf LinkedIn oder in Fachportalen
Dokumente erstellen, z. B. Handbücher, E-Books oder Redaktionspläne
Webseiten automatisch bedienen – Pop-ups, Cookie-Banner oder Werbung werden weggeklickt
Inhalte strukturieren, z. B. aus Texten Gliederungen oder Redaktionskonzepte erstellen
Mit deinen Webtools interagieren, z. B. mit Google Kalender oder Notizdiensten (Achtung bei sensiblen Daten!)
Manus.im hilft dir, wiederkehrende, zeitraubende Aufgaben zu automatisieren. Zum Beispiel:
Blogs analysieren und daraus Redaktionspläne ableiten
Angebote recherchieren und vergleichen
Empfehlungen auf Basis deiner Kriterien generieren
Manus.im ist aktuell kostenlos nutzbar. Wer sich regelmässig einloggt, erhält 300 tägliche Credits.
Wichtig: Das Tool stammt aus China. Verwende es daher nicht für vertrauliche Daten (z. B. interne E-Mails, Kalendereinträge oder personenbezogene Informationen).
Manus.im ist nicht allein: Auch Google, Opera, OpenAI und Perplexity Labs entwickeln ähnliche Lösungen. Die Idee: Dein Browser wird zum aktiven Assistenten. Manche Angebote sind vielversprechend – andere noch unausgereift.
Wenn du neugierig geworden bist: www.manus.im
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
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5 Minuten
In dieser Episode dreht sich alles um das wichtige Thema souveräne KI.
Angesichts der aktuellen internationalen Lage und der manchmal unsicheren Verlässlichkeit grosser internationaler Konzerne sowie deren Umgang mit dem Datenschutz1, wird beleuchtet, warum sich Unternehmen und Privatpersonen verstärkt für unabhängige KI-Lösungen einsetzen sollten.
Viele Menschen wissen nicht, dass es abseits der bekannten Anbieter wie Microsoft Copilot, OpenAI ChatGPT oder Meta LLaMA zahlreiche europäische Alternativen gibt1
zum Beispiel:
Mistral AI aus Frankreich
Das Fraunhofer Institut mit AI-on-Demand-Plattform (AIoD)
Swisscom und Infomaniak aus der Schweiz
IONOS GPT
Wir sollten uns nicht zu sehr auf internationale Unternehmen zu verlassen, die den Datenschutz möglicherweise nicht ernst genug nehmen und wir brauchen mehr unabhängige und souveräne KI-Lösungen für die Digitalisierung in Europa.
Mehr dazu auch auf: https://www.iais.fraunhofer.de/de/presse/presseinformationen/presseinformationen-2025/booster_fuer_das_europaeische_ki-oekosystem_AI-on-Demand-Plattform.html
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zum Beispiel:
Mistral AI aus Frankreich
Das Fraunhofer Institut mit AI-on-Demand-Plattform (AIoD)
Swisscom und Infomaniak aus der Schweiz
IONOS GPT
Wir sollten uns nicht zu sehr auf internationale Unternehmen zu verlassen, die den Datenschutz möglicherweise nicht ernst genug nehmen und wir brauchen mehr unabhängige und souveräne KI-Lösungen für die Digitalisierung in Europa.
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4 Minuten
In dieser Folge dreht sich alles um die entscheidende Frage:
"Wie sicher bist du eigentlich im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz?".
Angesichts aktueller Schlagzeilen über 16 Milliarden geleakte Zugangsdaten von grossen Plattformen wie Google, Facebook und Apple, die ins Darknet gelangten, beleuchten wir, warum das Thema Sicherheit mehr denn je an Bedeutung gewinnt.
Oftmals verlassen sich Nutzer zu sehr auf die Sicherheitssysteme von Unternehmen und sind gleichzeitig unvorsichtig mit ihren eigenen Logins, etwa für Google oder ChatGPT.
In dieser Episode erfährst du, wie du dich und deine Daten besser schützen kannst. Wir geben dir konkrete Empfehlungen:
Die dringende Notwendigkeit eines Passwort-Managers, um Passwörter geräteübergreifend zu sichern – zum Beispiel wird der Passwort Manager von Proton, einem Schweizer Anbieter, empfohlen.
Die unverzichtbare Rolle der Zweifaktor-Authentifizierung, da KI Passwörter heutzutage extrem schnell knacken oder per Reverse Engineering entschlüsseln kann.
Ein umfassender Blick auf Sicherheit, die über Passwörter hinausgeht: Vorsicht vor Identitätsdiebstahl, etwa durch imitierte Stimmen oder gestohlene Bilder.
Die Wichtigkeit, nicht unbedacht auf jeden Link zu klicken, besonders wenn er über soziale Medien oder Dating-Plattformen kommt, und andere – wie Familie und Freunde – darüber aufzuklären
Hintergrund Artikel: https://cybernews.com/security/billions-credentials-exposed-infostealers-data-leak/
Meine Empfehlung für den Password Manager: http://proton.me/de/pass/pricinghttp://proton.me/de/pass/pricing
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"Wie sicher bist du eigentlich im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz?".
Angesichts aktueller Schlagzeilen über 16 Milliarden geleakte Zugangsdaten von grossen Plattformen wie Google, Facebook und Apple, die ins Darknet gelangten, beleuchten wir, warum das Thema Sicherheit mehr denn je an Bedeutung gewinnt.
Oftmals verlassen sich Nutzer zu sehr auf die Sicherheitssysteme von Unternehmen und sind gleichzeitig unvorsichtig mit ihren eigenen Logins, etwa für Google oder ChatGPT.
In dieser Episode erfährst du, wie du dich und deine Daten besser schützen kannst. Wir geben dir konkrete Empfehlungen:
Die dringende Notwendigkeit eines Passwort-Managers, um Passwörter geräteübergreifend zu sichern – zum Beispiel wird der Passwort Manager von Proton, einem Schweizer Anbieter, empfohlen.
Die unverzichtbare Rolle der Zweifaktor-Authentifizierung, da KI Passwörter heutzutage extrem schnell knacken oder per Reverse Engineering entschlüsseln kann.
Ein umfassender Blick auf Sicherheit, die über Passwörter hinausgeht: Vorsicht vor Identitätsdiebstahl, etwa durch imitierte Stimmen oder gestohlene Bilder.
Die Wichtigkeit, nicht unbedacht auf jeden Link zu klicken, besonders wenn er über soziale Medien oder Dating-Plattformen kommt, und andere – wie Familie und Freunde – darüber aufzuklären
Hintergrund Artikel: https://cybernews.com/security/billions-credentials-exposed-infostealers-data-leak/
Meine Empfehlung für den Password Manager: http://proton.me/de/pass/pricinghttp://proton.me/de/pass/pricing
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6 Minuten
Nein KI denkt nicht und schon gar nicht wenn sie behauptet "denke nach"...
Besonders bei Aufgaben, die logisches Denken, kritisches Hinterfragen oder Reflektion verlangen, versagen viele Modelle – selbst bei scheinbar einfachen Fragen wie: Was ist grösser: 0.9 oder 0.11? Wie löst man das klassische Wolf-Schaf-Salat-Problem?
Solche Beispiele zeigen, dass KI-Systeme oft keine echte Schlussfolgerung ziehen können, sondern sich auf Wahrscheinlichkeiten stützen - mit teils überraschend schlechten Resultaten.
Warum? Weil KI nicht denkt - sie erarbeitet Kontext-Wahrscheinlichkeiten. Sie hat kein Verständnis für Bedeutung, Zusammenhänge oder Ursache-Wirkung.
KI denkt nicht wie der Mensch, sagt eine aktuelle Apple-Studie (Juni 2025):
Apple-Forscher:Innen zeigen, dass selbst fortgeschrittene Reasoning-Modelle (z.B. ChatGPT o3, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking, Gemini) bei komplexeren Aufgaben komplett versagen. Die Studie belegt, dass diese Modelle keine generalisierbaren Problemlösungsfähigkeiten entwickeln, sondern ab einer gewissen Komplexität die Genauigkeit auf null sinkt. Die Forscher sprechen von einer "Illusion des Denkens" und kritisieren, dass aktuelle Benchmarks die Defizite verschleiern.
Quelle: https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking
ETH Zürich-Studie (Februar 2025):
Forscher der ETH Zürich (Estermann & Wattenhofer) analysierten, wie der "Reasoning Effort" von LLMs mit der Komplexität von Aufgaben skaliert. Sie fanden, dass die logische Kohärenz der Modelle ab einer gewissen Komplexität abbricht und die Modelle auch bei einfachen logischen Aufgaben (wie dem Tents-Puzzle) an ihre Grenzen stossen.
Quelle: https://arxiv.org/html/2503.15113v1
Was heisst das für die Praxis?
Verwechsle nie Sprachkompetenz mit Denkfähigkeit.
Baue bei kritischen Entscheidungen auf Menschen, nicht auf Modelle. Nutze KI als Werkzeug - aber hinterfrage die Ergebnisse mit Verstand.
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
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Besonders bei Aufgaben, die logisches Denken, kritisches Hinterfragen oder Reflektion verlangen, versagen viele Modelle – selbst bei scheinbar einfachen Fragen wie: Was ist grösser: 0.9 oder 0.11? Wie löst man das klassische Wolf-Schaf-Salat-Problem?
Solche Beispiele zeigen, dass KI-Systeme oft keine echte Schlussfolgerung ziehen können, sondern sich auf Wahrscheinlichkeiten stützen - mit teils überraschend schlechten Resultaten.
Warum? Weil KI nicht denkt - sie erarbeitet Kontext-Wahrscheinlichkeiten. Sie hat kein Verständnis für Bedeutung, Zusammenhänge oder Ursache-Wirkung.
KI denkt nicht wie der Mensch, sagt eine aktuelle Apple-Studie (Juni 2025):
Apple-Forscher:Innen zeigen, dass selbst fortgeschrittene Reasoning-Modelle (z.B. ChatGPT o3, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet Thinking, Gemini) bei komplexeren Aufgaben komplett versagen. Die Studie belegt, dass diese Modelle keine generalisierbaren Problemlösungsfähigkeiten entwickeln, sondern ab einer gewissen Komplexität die Genauigkeit auf null sinkt. Die Forscher sprechen von einer "Illusion des Denkens" und kritisieren, dass aktuelle Benchmarks die Defizite verschleiern.
Quelle: https://machinelearning.apple.com/research/illusion-of-thinking
ETH Zürich-Studie (Februar 2025):
Forscher der ETH Zürich (Estermann & Wattenhofer) analysierten, wie der "Reasoning Effort" von LLMs mit der Komplexität von Aufgaben skaliert. Sie fanden, dass die logische Kohärenz der Modelle ab einer gewissen Komplexität abbricht und die Modelle auch bei einfachen logischen Aufgaben (wie dem Tents-Puzzle) an ihre Grenzen stossen.
Quelle: https://arxiv.org/html/2503.15113v1
Was heisst das für die Praxis?
Verwechsle nie Sprachkompetenz mit Denkfähigkeit.
Baue bei kritischen Entscheidungen auf Menschen, nicht auf Modelle. Nutze KI als Werkzeug - aber hinterfrage die Ergebnisse mit Verstand.
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4 Minuten
Wie kritisch bist Du mit ChatGPT und Co wirklich? Heute fokussieren wir uns darauf, wie man kritisch mit Informationen umgeht, Daten richtig versteht (Data Literacy) und den Informationsoverload durch neue Technologien managt.
Denn in Zukunft werden diese 3 Kompetenzen immer wichtiger:
1. Kritischer Umgang mit Informationen – und den eigenen Blind Spots
Lerne wie du Sprachmodelle wie Chatti, Clod, Mistra, Gemini, Perplex oder Grock nutzen kannst, um neue Sichtweisen zu gewinnen und deine eigenen blinden Flecken zu identifizieren
2. Datenkompetenz (Data Literacy) – Daten verstehen, visualisieren und nutzen.
Erfahre, wie du Tools wie Julius AI oder Notebook LM von Google einsetzt, um Daten aus Marketing, HR oder Business Operations intelligent auszuwerten – auch ohne Programmierkenntnisse. Denn datengetriebene Entscheidungen brauchen Verständnis, kein Coding.
3. Navigieren im digitalen Überfluss – Informationsflut und Tool-Wirrwarr managen
Die digitale Welt ist schnell, komplex und oft überwältigend. «KI kann ich» zeigt dir, wie du Relevanz erkennst, den Überblick behältst und Tools gezielt einsetzt – für mehr Effizienz und Klarheit im digitalen Alltag.
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
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Denn in Zukunft werden diese 3 Kompetenzen immer wichtiger:
1. Kritischer Umgang mit Informationen – und den eigenen Blind Spots
Lerne wie du Sprachmodelle wie Chatti, Clod, Mistra, Gemini, Perplex oder Grock nutzen kannst, um neue Sichtweisen zu gewinnen und deine eigenen blinden Flecken zu identifizieren
2. Datenkompetenz (Data Literacy) – Daten verstehen, visualisieren und nutzen.
Erfahre, wie du Tools wie Julius AI oder Notebook LM von Google einsetzt, um Daten aus Marketing, HR oder Business Operations intelligent auszuwerten – auch ohne Programmierkenntnisse. Denn datengetriebene Entscheidungen brauchen Verständnis, kein Coding.
3. Navigieren im digitalen Überfluss – Informationsflut und Tool-Wirrwarr managen
Die digitale Welt ist schnell, komplex und oft überwältigend. «KI kann ich» zeigt dir, wie du Relevanz erkennst, den Überblick behältst und Tools gezielt einsetzt – für mehr Effizienz und Klarheit im digitalen Alltag.
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5 Minuten
Eine aktuelle Studie der Harvard Business Review hat gezeigt, dass Chatbots wie Chat GPT zunehmend als "Lebenscoach" oder "Lebenstherapeut" für die Liebe, das Leben und den Sinn des Lebens eingesetzt werden.
Dieser Trend stellt eine massive Veränderung dar, da KI früher vor allem zum Texten, Coden oder Generieren von Tönen genutzt wurde1.Roger beleuchtet die spannenden, aber auch kritischen Aspekte dieser neuen Beziehung zu KI-Intelligenzen. Er erklärt, dass hinter diesen Systemen kein echtes Bewusstsein, sondern ein stochastisches, statistisches Modell steckt, das auf Kontextwahrscheinlichkeiten antwortet.
Das Problem: Chatbots geben uns oft recht, was zu einer Abhängigkeit führen und kritisches Feedback verhindern kann1. Es wird auch davor gewarnt, dass das Hochladen persönlicher Chats oder sensibler Daten zu einem Vertrauensverlust und Datenschutzrisiken führen kann.
Um dich davor zu schützen und einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu gewährleisten, gibt Roger drei wichtige Hinweise:.
Datenschutzeinstellungen prüfen: Deaktiviere die Option "Modell für alle Verbessern" unter "Einstellungen" und "Datenkontrollen", um zu verhindern, dass deine Daten im nächsten Retraining verwendet werden.Keine fremden persönlichen Daten hochladen: Lade keine persönlichen Daten oder WhatsApp-Chats von anderen Personen auf Chatbots hoch, selbst wenn diese es nie erfahrenKritik einfordern: Füge in den persönlichen Hinweisen deines Chatbots (wie Chat GPT, Claude, Mistral oder Gemini) den Satz ein: "Sei bitte kritisch und hinterfrage meine Aufgaben entsprechend." Dies stellt sicher, dass der Bot dich herausfordert und nicht nur deine Meinung bestätigt.
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
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Dieser Trend stellt eine massive Veränderung dar, da KI früher vor allem zum Texten, Coden oder Generieren von Tönen genutzt wurde1.Roger beleuchtet die spannenden, aber auch kritischen Aspekte dieser neuen Beziehung zu KI-Intelligenzen. Er erklärt, dass hinter diesen Systemen kein echtes Bewusstsein, sondern ein stochastisches, statistisches Modell steckt, das auf Kontextwahrscheinlichkeiten antwortet.
Das Problem: Chatbots geben uns oft recht, was zu einer Abhängigkeit führen und kritisches Feedback verhindern kann1. Es wird auch davor gewarnt, dass das Hochladen persönlicher Chats oder sensibler Daten zu einem Vertrauensverlust und Datenschutzrisiken führen kann.
Um dich davor zu schützen und einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu gewährleisten, gibt Roger drei wichtige Hinweise:.
Datenschutzeinstellungen prüfen: Deaktiviere die Option "Modell für alle Verbessern" unter "Einstellungen" und "Datenkontrollen", um zu verhindern, dass deine Daten im nächsten Retraining verwendet werden.Keine fremden persönlichen Daten hochladen: Lade keine persönlichen Daten oder WhatsApp-Chats von anderen Personen auf Chatbots hoch, selbst wenn diese es nie erfahrenKritik einfordern: Füge in den persönlichen Hinweisen deines Chatbots (wie Chat GPT, Claude, Mistral oder Gemini) den Satz ein: "Sei bitte kritisch und hinterfrage meine Aufgaben entsprechend." Dies stellt sicher, dass der Bot dich herausfordert und nicht nur deine Meinung bestätigt.
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4 Minuten
Google hat mit dem neuen AI Mode Update – das bereits in den USA ausgerollt wird und bald auch in Europa Furore machen wird – die Suchlandschaft massiv verändert.
Diese neue Sucherfahrung, die direkte Sofortantworten und eine Chat-Experience ähnlich wie ChatGPT bietet, hat massive Einflüsse auf Unternehmen.
Studien zeigen bereits, dass viele Webseiten durch die Suche über ChatGPT und Gemini kaum noch Klicks erhalten1. Wenn Google nun die klassischen Linklisten zugunsten einer Chat-Erfahrung reduziert, sinkt der organische Traffic praktisch auf wenige Prozentzahlen.
In diesem Podcast erfährst du, wie du dich und dein Unternehmen in dieser neuen KI-Welt behaupten kannst. Wir behandeln die drei entscheidenden Bereiche, die jetzt unerlässlich sind:
Mehr Präsenz auf Social Media: Denn wer nicht gesehen wird, wird nicht erinnert und wer nicht erinnert wird, wird nicht gefunden
Large Language Modell (LLM) Optimierung deiner Webseiten: Das bedeutet, Ladezeiten reduzieren, Daten einfacher strukturieren, sauber mit H1, H2 und dem Text arbeiten und viele Fragen und Antworten liefern, da die Leute genau das über KI suchen
Abschied von klassischen Hashtags und Backlink-Strategien: Stattdessen setzt du auf sogenannte "Keyword Everywhere" Geschichten, also ganze Sätze, Phrasen, Fragen und Antworten
Wenn du nicht über KI gefunden wirst, existierst du praktisch nicht
Es ist entscheidend, dass deine Webseite jetzt optimiert wird, damit du bei den neuen, mit KI arbeitenden Suchmaschinen auch gefunden wirst
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
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Studien zeigen bereits, dass viele Webseiten durch die Suche über ChatGPT und Gemini kaum noch Klicks erhalten1. Wenn Google nun die klassischen Linklisten zugunsten einer Chat-Erfahrung reduziert, sinkt der organische Traffic praktisch auf wenige Prozentzahlen.
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Roger Basler de Roca | Msc Digital Business | Phd Candidate. Als Digital Unternehmer, Buch Autor und Top 100 Speaker und Trainer bin ich mit Leidenschaft in digitalen Welten unterwegs, mit einer Vorliebe für Künstliche Intelligenz und Algorithmen seit über 25 Jahren.
Zu meinen Spezialgebieten gehört der Aufbau von digitalen Geschäftsmodellen und Wachstumsmodellen durch educational consulting.
6 Minuten
Ist künstliche Intelligenz nur etwas für Menschen, die im Büro arbeiten, und in Branchen wie dem Bau oder der Forstwirtschaft funktioniert das sowieso nicht?
Ich zeige Dir anhand konkreter Beispiele, wie KI auch "draussen an der Front", auf Baustellen, in Wäldern oder in der Produktion sehr hilfreich sein kann.
Zum Beispiel via Diktierfunktion, die über einfaches Aufnehmen hinausgeht und einen Dialog ermöglicht. Ideal, um unterwegs im Wald oder auf einer Baustelle Beobachtungen festzuhalten, wenn gerade kein Tablet zur Hand ist.
Oder der Einsatz der Kamera in Kombination mit KI. Diese kann Handschriften und Schilder erkennen (auch in Fremdsprachen), oder Dinge auf einem Bild identifizieren und zählen. Dies ist beispielsweise bei Inspektionen auf Baustellen nützlich, um Details besser zu verstehen.
Automationen die fast unsichtbar arbeitet. Basierend auf diktierten Texten oder Kamerabildern können automatisch Berichte erstellt, E-Mails ausgelöst oder interne Systeme (wie CRM) aktualisiert werden, um die Rapportierung zu erleichtern helfen hier im Hintergrund.
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
Abonnier auch meinen Newsletter: http://www.fragroger.social/
Oder schau bei uns in der KI Community: https://www.ki-update.com
Und wenn Du mehr KI anwenden willst, melde dich gerne bei mir: https://top-speakers.ch/roger-l-basler-de-roca/
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Zum Beispiel via Diktierfunktion, die über einfaches Aufnehmen hinausgeht und einen Dialog ermöglicht. Ideal, um unterwegs im Wald oder auf einer Baustelle Beobachtungen festzuhalten, wenn gerade kein Tablet zur Hand ist.
Oder der Einsatz der Kamera in Kombination mit KI. Diese kann Handschriften und Schilder erkennen (auch in Fremdsprachen), oder Dinge auf einem Bild identifizieren und zählen. Dies ist beispielsweise bei Inspektionen auf Baustellen nützlich, um Details besser zu verstehen.
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8 Minuten
Wie kann ich besser prompten? Und fällt Prompt Engineering bald weg? Ich sage ja.
Promptings ist die gezielte Kommunikation mit KI-Sprachmodellen wie ChatGPT, Claude oder Gemini.
Vielleicht hast du selbst schon festgestellt: Die Qualität der Antworten variiert stark – und häufig liegt das nicht am Modell, sondern an der Art der Eingabe. Prompting, also das Stellen von Anfragen an ein KI-System, entscheidet massgeblich über die Qualität der Ausgabe.
Doch keine Sorge: Prompting muss nicht kompliziert sein. Es lässt sich mit einer Suchanfrage auf Google vergleichen. Während eine einfache Frage wie "Wetter in Zürich" schnell beantwortet wird, erfordert eine komplexe Suche wie "Familienfreundliche Unterkünfte auf Kreta im Oktober mit direkter Strandlage" deutlich mehr Kontext. So verhält es sich auch bei KI-Anfragen.
Die vier Säulen eines wirkungsvollen Prompts
1. Zielsetzung: Was möchtest du konkret erreichen? Dies kann auch beinhalten, dem Modell eine bestimmte Rolle zuzuweisen – etwa als UX-Expert:In, Marketingberater:In oder Projektmanager:In.
2. Kontext: Welche Hintergrundinformationen sind relevant? Dazu gehören etwa deine Branche (z.B. Bauwesen, Bildung), spezifische Aufgabenstellungen oder vorhandene Inhalte, die berücksichtigt werden sollen.
3. Erwartungshaltung: Wie soll das Ergebnis strukturiert sein? Format (z.B. Liste, Tabelle), Stil (prägnant, ausführlich), Sprache und Umfang sollten präzisiert werden. Zwar können Sprachmodelle nicht exakt zählen, doch Vorgaben wie «kurz und in drei Absätzen» funktionieren gut.
4. Quellenreferenzierung: Oft unterschätzt, aber entscheidend: Du kannst Modelle mit relevanten Daten versorgen – sei es durch gezielte Rechercheaufträge, Dokumenten-Uploads oder die Anbindung an interne Systeme wie SharePoint oder Google Drive. Dabei gilt: Sensible Daten gehören nicht unverschlüsselt in öffentliche KI-Systeme.
Wenn diese vier Komponenten – Ziel, Kontext, Erwartung, Quellen – bedacht werden, verbessert sich nicht nur die Qualität der Antworten, sondern auch die Effizienz in der Zusammenarbeit mit KI deutlich.
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
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Vielleicht hast du selbst schon festgestellt: Die Qualität der Antworten variiert stark – und häufig liegt das nicht am Modell, sondern an der Art der Eingabe. Prompting, also das Stellen von Anfragen an ein KI-System, entscheidet massgeblich über die Qualität der Ausgabe.
Doch keine Sorge: Prompting muss nicht kompliziert sein. Es lässt sich mit einer Suchanfrage auf Google vergleichen. Während eine einfache Frage wie "Wetter in Zürich" schnell beantwortet wird, erfordert eine komplexe Suche wie "Familienfreundliche Unterkünfte auf Kreta im Oktober mit direkter Strandlage" deutlich mehr Kontext. So verhält es sich auch bei KI-Anfragen.
Die vier Säulen eines wirkungsvollen Prompts
1. Zielsetzung: Was möchtest du konkret erreichen? Dies kann auch beinhalten, dem Modell eine bestimmte Rolle zuzuweisen – etwa als UX-Expert:In, Marketingberater:In oder Projektmanager:In.
2. Kontext: Welche Hintergrundinformationen sind relevant? Dazu gehören etwa deine Branche (z.B. Bauwesen, Bildung), spezifische Aufgabenstellungen oder vorhandene Inhalte, die berücksichtigt werden sollen.
3. Erwartungshaltung: Wie soll das Ergebnis strukturiert sein? Format (z.B. Liste, Tabelle), Stil (prägnant, ausführlich), Sprache und Umfang sollten präzisiert werden. Zwar können Sprachmodelle nicht exakt zählen, doch Vorgaben wie «kurz und in drei Absätzen» funktionieren gut.
4. Quellenreferenzierung: Oft unterschätzt, aber entscheidend: Du kannst Modelle mit relevanten Daten versorgen – sei es durch gezielte Rechercheaufträge, Dokumenten-Uploads oder die Anbindung an interne Systeme wie SharePoint oder Google Drive. Dabei gilt: Sensible Daten gehören nicht unverschlüsselt in öffentliche KI-Systeme.
Wenn diese vier Komponenten – Ziel, Kontext, Erwartung, Quellen – bedacht werden, verbessert sich nicht nur die Qualität der Antworten, sondern auch die Effizienz in der Zusammenarbeit mit KI deutlich.
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7 Minuten
In dieser Episode beleuchten wir ein wichtiges Thema: Halluzination bei KI-Modellen wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Mistral.
Wer kennt es nicht? Manchmal erzählen diese Modelle nicht ganz die Wahrheit, obwohl sie sehr überzeugend klingen. Wir gehen der Frage nach, warum das passiert.
Grundsätzlich basieren KI-Modelle auf Kontextwahrscheinlichkeit. Ihre Antworten können vom Trainingsmaterial, vom Arbeitsmaterial (z.B. hochgeladene Dokumente) oder vom Prompt beeinflusst werden.
Informationen im Trainingsmaterial werden in sogenannte Tokens zerlegt – komprimierte Einheiten. Ein Wort wie "Erdbeere" existiert für das Modell nicht als Ganzes, sondern nur als Kombination dieser Tokens.
Das macht die Modelle schnell, aber es fehlt ihnen das tatsächliche Wissen und die reale Weltkenntnis, wie sie Menschen besitzen.
Wenn der Kontext nicht klar definiert ist, erfindet das Modell einfach etwas. Dieses Phänomen der Halluzination ist oft sogar absichtlich Teil des Designs ("im Sinne der Erfinderin"), denn die Modelle sind darauf ausgelegt, immer eine Antwort zu liefern.
Das Füllen von Wissenslücken mit objektiv falschen Inhalten, die als wahr dargestellt werden, wird als Konfabulation bezeichnet
Ich erklär Dir, warum Halluzinationen vermutlich nie zu 100% eliminierbar sein werden und wie selbst neuere, cleverere Modelle damit noch Schwierigkeiten haben.
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Grundsätzlich basieren KI-Modelle auf Kontextwahrscheinlichkeit. Ihre Antworten können vom Trainingsmaterial, vom Arbeitsmaterial (z.B. hochgeladene Dokumente) oder vom Prompt beeinflusst werden.
Informationen im Trainingsmaterial werden in sogenannte Tokens zerlegt – komprimierte Einheiten. Ein Wort wie "Erdbeere" existiert für das Modell nicht als Ganzes, sondern nur als Kombination dieser Tokens.
Das macht die Modelle schnell, aber es fehlt ihnen das tatsächliche Wissen und die reale Weltkenntnis, wie sie Menschen besitzen.
Wenn der Kontext nicht klar definiert ist, erfindet das Modell einfach etwas. Dieses Phänomen der Halluzination ist oft sogar absichtlich Teil des Designs ("im Sinne der Erfinderin"), denn die Modelle sind darauf ausgelegt, immer eine Antwort zu liefern.
Das Füllen von Wissenslücken mit objektiv falschen Inhalten, die als wahr dargestellt werden, wird als Konfabulation bezeichnet
Ich erklär Dir, warum Halluzinationen vermutlich nie zu 100% eliminierbar sein werden und wie selbst neuere, cleverere Modelle damit noch Schwierigkeiten haben.
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5 Minuten
Wir kennen das Problem: Künstliche Intelligenz, insbesondere Large Language Models, erzählt uns manchmal "Quatsch" oder "lügt" uns sogar an.
In dieser Episode sprechen wir darüber, warum die Verantwortung bei uns liegt, wenn wir mit KI-generierten oder recherchierten Informationen arbeiten.
Erfahre, warum KI-Modelle inherent nichts "wissen", sondern auf Dialog getrimmt sind und basierend auf Kontextwahrscheinlichkeit und ihrem Trainingsmaterial antworten .
Dafür brauchen wir den CRAP Test vor . Dieses einfache, aber wirkungsvolle Framework hilft dir, die Glaubwürdigkeit und Verlässlichkeit von Informationen zu beurteilen.
Der CRAP-Test ist ein Denkmodell, das bei der Bewertung von Informationsquellen, besonders im akademischen Bereich, hilft. CRAP steht für Currency, Relevance, Authority, Purpose/Point of View.
Currency (Aktualität):Wie aktuell ist die Quelle? Wie alt ist die Information? Ist sie möglicherweise veraltet oder veraltet?
Relevance (Relevanz):Ist die Quelle relevant für die Fragestellung oder das Thema? Passt die Quelle zu deinem Projekt?
Authority (Autorität):Ist die Quelle vertrauenswürdig? Wer ist der Autor oder die Organisation, die die Quelle veröffentlicht hat? Haben sie Expertise auf dem Gebiet?
Purpose/Point of View (Zweck/Standpunkt):Was ist der Zweck der Quelle? Will sie informieren, überzeugen oder etwas verkaufen? Ist die Quelle neutral oder tendenziös?
Der CRAP-Test hilft dir, die Qualität und Zuverlässigkeit einer Quelle zu bewerten, bevor du sie für deine Arbeit verwendest. Er ermöglicht eine kritische Betrachtung der Information und hilft dir, sicherzustellen, dass du zuverlässige Quellen verwendest.
Die Fähigkeit, Informationen richtig einzuordnen und zu beurteilen, wird in Zukunft noch wichtiger werden, denn das Internet wird zunehmend mit KI-generierten Texten gefüllt1 . Diese Episode gibt dir praktische Einblicke und das nötige Werkzeug, um in der Informationsflut den Überblick zu behalten.
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
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Erfahre, warum KI-Modelle inherent nichts "wissen", sondern auf Dialog getrimmt sind und basierend auf Kontextwahrscheinlichkeit und ihrem Trainingsmaterial antworten .
Dafür brauchen wir den CRAP Test vor . Dieses einfache, aber wirkungsvolle Framework hilft dir, die Glaubwürdigkeit und Verlässlichkeit von Informationen zu beurteilen.
Der CRAP-Test ist ein Denkmodell, das bei der Bewertung von Informationsquellen, besonders im akademischen Bereich, hilft. CRAP steht für Currency, Relevance, Authority, Purpose/Point of View.
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Relevance (Relevanz):Ist die Quelle relevant für die Fragestellung oder das Thema? Passt die Quelle zu deinem Projekt?
Authority (Autorität):Ist die Quelle vertrauenswürdig? Wer ist der Autor oder die Organisation, die die Quelle veröffentlicht hat? Haben sie Expertise auf dem Gebiet?
Purpose/Point of View (Zweck/Standpunkt):Was ist der Zweck der Quelle? Will sie informieren, überzeugen oder etwas verkaufen? Ist die Quelle neutral oder tendenziös?
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6 Minuten
Microsoft beschreibt eine fundamentale Transformation der Arbeitswelt durch „Intelligenz auf Abruf“ (Intelligence on tap).
Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in der Lage sein, eigenständig zu denken, planen und handeln, was Unternehmen zwingt, sich neu aufzustellen.
Das Ziel: Frontier Firms – Organisationen, die menschliche Kreativität mit KI-gestützter Produktivität kombinieren, um schneller, agiler und effizienter zu werden.
Frontier Firms sind Unternehmen, die bereits heute KI auf breiter Ebene einsetzen, mit hybriden Teams aus Menschen und KI-Agent:Innen arbeiten und damit signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen.
Microsoft sieht damit eine Zukunft, in der Mitarbeiter:Innen von sogenannten KI-Agenten bei repetitiven oder administrativen Aufgaben unterstützt werden.
Dahinter steckt das Microsoft 365 Copilot Update und eine neue Ära der Mensch-Agent-Kollaboration. Mit neuen Werkzeugen wie AI Search, Copilot Notebooks, dem Create-Modul sowie der Einführung des Agent Stores verschiebt Microsoft die Grenzen der produktiven Arbeit.
Unternehmen, die diese Lösungen adaptieren, werden schneller, kreativer und wettbewerbsfähiger agieren können aber dazu braucht es neue Kompetenzen.
Quellen:
Report: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
M365 Update: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/04/23/microsoft-365-copilot-built-for-the-era-of-human-agent-collaboration/
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Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend in der Lage sein, eigenständig zu denken, planen und handeln, was Unternehmen zwingt, sich neu aufzustellen.
Das Ziel: Frontier Firms – Organisationen, die menschliche Kreativität mit KI-gestützter Produktivität kombinieren, um schneller, agiler und effizienter zu werden.
Frontier Firms sind Unternehmen, die bereits heute KI auf breiter Ebene einsetzen, mit hybriden Teams aus Menschen und KI-Agent:Innen arbeiten und damit signifikante Wettbewerbsvorteile erzielen.
Microsoft sieht damit eine Zukunft, in der Mitarbeiter:Innen von sogenannten KI-Agenten bei repetitiven oder administrativen Aufgaben unterstützt werden.
Dahinter steckt das Microsoft 365 Copilot Update und eine neue Ära der Mensch-Agent-Kollaboration. Mit neuen Werkzeugen wie AI Search, Copilot Notebooks, dem Create-Modul sowie der Einführung des Agent Stores verschiebt Microsoft die Grenzen der produktiven Arbeit.
Unternehmen, die diese Lösungen adaptieren, werden schneller, kreativer und wettbewerbsfähiger agieren können aber dazu braucht es neue Kompetenzen.
Quellen:
Report: https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/2025-the-year-the-frontier-firm-is-born
M365 Update: https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog/2025/04/23/microsoft-365-copilot-built-for-the-era-of-human-agent-collaboration/
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5 Minuten
Deine Daten gehören Dir - vor allem VIP Daten. VIP steht für V wie vertraulich, I wie intern und P wie personenbezogen.
Und jetzt kommt MetaAI. Obwohl Meta angibt, keine privaten Nachrichten oder Daten von Minderjährigen zu verwenden sondern nur öffentliche Daten, bleibt ihre Definition von "öffentlichen" Inhalten weit gefasst.
Für Organisationen und Personen, die mit vertraulichen oder personenbezogenen Daten arbeiten, besteht das Risiko, dass sensible Informationen unbeabsichtigt öffentlich geteilt und somit für das KI-Training verwendet werden.
Meta hat angekündigt, das Training seiner KI-Modelle mit öffentlich zugänglichen Inhalten von erwachsenen Nutzer:Innen in der Europäischen Union (EU) wieder aufzunehmen.
Diese Entscheidung folgt auf eine vorherige Pause im Jahr 2024, die durch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und regulatorische Anforderungen ausgelöst wurde. Die Wiederaufnahme erfolgt nach der Bestätigung durch ein Gremium der EU-Datenschutzbehörden, dass Metas ursprünglicher Ansatz den gesetzlichen Verpflichtungen entspricht.
Meta betont, dass die Nutzung dieser Daten im Einklang mit den Praktiken anderer Technologieunternehmen wie Google und OpenAI steht.
Widerspruch einlegen geht hier:
https://www.facebook.com/help/contact/712876720715583
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
Abonnier auch meinen Newsletter: http://www.fragroger.social/
Oder schau bei uns in der KI Community: https://www.ki-update.com
Und wenn Du mehr KI anwenden willst, melde dich gerne bei mir: https://top-speakers.ch/roger-l-basler-de-roca/
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Und jetzt kommt MetaAI. Obwohl Meta angibt, keine privaten Nachrichten oder Daten von Minderjährigen zu verwenden sondern nur öffentliche Daten, bleibt ihre Definition von "öffentlichen" Inhalten weit gefasst.
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Meta hat angekündigt, das Training seiner KI-Modelle mit öffentlich zugänglichen Inhalten von erwachsenen Nutzer:Innen in der Europäischen Union (EU) wieder aufzunehmen.
Diese Entscheidung folgt auf eine vorherige Pause im Jahr 2024, die durch Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und regulatorische Anforderungen ausgelöst wurde. Die Wiederaufnahme erfolgt nach der Bestätigung durch ein Gremium der EU-Datenschutzbehörden, dass Metas ursprünglicher Ansatz den gesetzlichen Verpflichtungen entspricht.
Meta betont, dass die Nutzung dieser Daten im Einklang mit den Praktiken anderer Technologieunternehmen wie Google und OpenAI steht.
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6 Minuten
Es gibt Good News https://www.aigood.news/ und auch https://www.aibad.news/ und es braucht beides.
Heute spreche ich mal über die tollen AI Good News von Projekten rund um KI für Menschen mit einer Beeinträchtigung im Alltag.
Hilfreiche Links:
Gemeinsam für inklusive Technologie - Googles Accessibility Discovery Center (ADC)
https://about.google/intl/de_ch/stories/adc-google-schweiz/
Schafft KI den Durchbruch?
https://www.srf.ch/wissen/kuenstliche-intelligenz/barrierefreiheit-schafft-ki-den-durchbruch-fuer-menschen-mit-behinderung
Weitere spannende Projekte:
https://www.perplexity.ai/search/cf44be75-0313-4b1b-a5f1-67ebfd53e909
Bei Fragen: #fragRoger: http://roger.social/
Abonnier auch meinen Newsletter: https://fragroger.beehiiv.com/
Oder schau bei uns in der KI Community https://go.ki-power.me/ki-social-media-update/
und auf Skool vorbei: https://www.digistore24.com/product/560793
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Wohin geht die digitale Renaissance? Und wo bleibt der Mensch? Ich, Roger Basler de Roca zeige Dir wie.
Heute spreche ich mal über die tollen AI Good News von Projekten rund um KI für Menschen mit einer Beeinträchtigung im Alltag.
Hilfreiche Links:
Gemeinsam für inklusive Technologie - Googles Accessibility Discovery Center (ADC)
https://about.google/intl/de_ch/stories/adc-google-schweiz/
Schafft KI den Durchbruch?
https://www.srf.ch/wissen/kuenstliche-intelligenz/barrierefreiheit-schafft-ki-den-durchbruch-fuer-menschen-mit-behinderung
Weitere spannende Projekte:
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und auf Skool vorbei: https://www.digistore24.com/product/560793
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Wohin geht die digitale Renaissance? Und wo bleibt der Mensch? Ich, Roger Basler de Roca zeige Dir wie.
