LAIer 8|9 - Noch'n KI-Podcast

Jochen wollte eigentlich KI mit Allbirds-Schuhen verbinden — hat nicht geklappt, dafür aber mit dem Thema des Tages: Ressourcensammlungen, Skill Libraries und MCP-Server aus fragwürdigen Quellen. Warum der gut gemeinte IBM-LinkedIn-Post mit 60 weitergelinkten Skills eine Phishing-Einladung sein könnte, was das mit den Prompt-Sammlungen von 2023 zu tun hat, und warum du in 2026 spätestens dann wissen solltest, was unter der KI-Motorhaube passiert, wenn du anfängst, Skills und Plugins zu installieren. Barbara erklärt, warum Vibe Coding großartig ist — solange man es nicht deployed — und Jochen erzählt von der chinesischen Lampe, die sein Netzwerk übernommen hat. Plus: Zuckerberg codet wieder, der Workday-CTO ist zu Anthropic gegangen, und die Stanford-Studie erklärt, warum Junior-Developer-Stellen gerade verschwinden.

Jochen wollte eigentlich nur ein paar Social-Media-Posts automatisieren. Zwei Stunden später steckte er tief in API-Recherchen, Adobe-Express-Plugins und der existenziellen Frage, ob ein LinkedIn-Slider ein PDF braucht. Herzlich willkommen zum Workflow-Redesign. Barbara kennt das. Sie kennt das sehr gut. Und sie sagt: Bevor du irgendein Tool anfasst, schreib deinen alten Workflow erstmal auf — Stift, Papier, old school. Weil du sonst garantiert einen entscheidenden Schritt vergisst, den du seit Jahren unbewusst im Schlaf machst. Und weil die Frage, die wirklich entscheidet, nicht "Was kann die KI übernehmen?" ist — sondern "In welcher Reihenfolge muss der neue Prozess aufgebaut sein?" Diese Frage stellt kaum jemand. Und das erklärt, warum Unternehmen gerade sechsstellige Beträge in KI-Implementierungen verbrennen. Plus: Token Maxing bei Amazon, das autonome Unternehmen laut SAP, und Barbaras Keynote-Decks, die sie achtmal baut.

KI-Kosten explodieren? Opus 4.7 zerstört deine Workflows? GPT 5.5 braucht neue Prompts? DeepSeek attackiert mit Spottpreisen? Barbara und Jochen packen aus: Warum die meisten User mit Shiny Object Syndrome die Faulheit der Modelle teuer bezahlen — und wie echte KI-Profis ihre Kosten halbieren. Plus: Warum DeepSeeks Attention-Mechanismus eleganter ist als alles, was die Amis gebaut haben, und was das bedeutet, wenn China bald auf Huawei trainiert. Und ja, Babsis Geheimnis ist gelüftet: Sie arbeitet nicht ineffizient — ihr Modell-Matching ist einfach handwerklich sauber.

Jochen kommt nicht mehr hinterher. Cowork-Sessions verstehen, Steuererklärung abgeben, Unternehmen gründen, Newsletter rauskriegen — und nebenbei noch wissen, was Capybara, Claude Dream und die nächste KI-Sau durchs Dorf ist. Barbara kennt das: Selbst Profis schaffen den Release-Strom nicht mehr zu scannen. Aus der Überforderungs-Klage wird ein Gespräch über etwas Größeres. Denn wenn KI alle Quellen für uns liest, die relevanten Punkte extrahiert und den Rest wegfiltert, verlieren wir das, was Barbara "Rauschinformation" nennt: die Nebensätze, die in sechs Wochen plötzlich relevant werden. Die Karriere-Substanz von Jahren Zeitungs-Lektüre. Das, woraus wir als Menschen eigentlich leben. Am Ende landen die beiden bei einer These, die Barbara "McKinsey-braingewaschen" nennt: Aus Productivity entsteht nicht automatisch Wert. Mehr Output ist nicht mehr Ergebnis. Und der eigentliche Gewinn von KI liegt vielleicht nicht darin, schneller zu werden — sondern darin, Zeit für die Tätigkeiten freizuräumen, die wirklich Wert erzeugen. Mit einem Plädoyer für den AI-freien Arbeitstag, den handgeschriebenen Newsletter und die Disziplin, KI-News einfach mal zu ignorieren.