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Episoden

Gen X kann KI am besten. Und traut sich nicht

16 Minuten
Gen X hat die beste Ausgangslage für den Umgang mit KI – und nutzt sie am wenigsten. Stephan Goldmann und Karsten Lohmeyer über die Generation, die zwischen Akustikkoppler und Large Language Models groß geworden ist.

Es beginnt mit einem Versprechen aus dem Jahr 1987: Das Textadventure "The Guild of Thieves" warb damit, ganze Sätze zu verstehen. Eingelöst wurde das erst 35 Jahre später. Wer das damals am Atari erlebt hat, sitzt heute nicht zum ersten Mal vor einem leeren Eingabefeld und überlegt, wie er es formulieren muss.

Daraus wird eine unbequeme These: Das Problem ist kein Kompetenzproblem, sondern ein Zuordnungsproblem. Boomer entscheiden über KI-Budgets, nutzen die Tools aber selten selbst. Berufseinsteiger*innen nutzen sie täglich, können das Ergebnis aber noch nicht beurteilen und entscheiden nichts. Dazwischen sitzt Gen X – könnte beides, macht es oft nicht. Der Grund heißt Sunk Cost: Wer 25 Jahre in ein Handwerk investiert hat, wehrt sich gegen das, was es entwertet.

Wir halten auch gegen uns selbst: In der gemessenen KI-Kompetenz liegt Gen X nur auf Platz zwei. Was sie tatsächlich auszeichnet, ist etwas anderes – die kleinste Lücke zwischen Können und Selbsteinschätzung. Und weil ein falscher KI-Satz genauso souverän klingt wie ein richtiger, ist genau das die Fähigkeit, auf die es ankommt. Tool-Routine lernt man in Wochen. Realistische Selbsteinschätzung nicht.

Außerdem: Browserkriege, Master- und Slave-Laufwerke, der 386er, Second Life, Nokia, das Metaverse – und die Frage, warum wir damals Google umarmt haben und jetzt zögern.

――― KAPITEL ―――

00:00 "Ich traue keiner Generation, die noch nie einen Jumper gesetzt hat"

00:14 Aufgewachsen vor dem Internet

01:14 1987: Das Versprechen von "The Guild of Thieves"

02:43 Karstens Star Trek und das lange Warten auf Alexa

03:45 Kein Blackbox-Denken: aufschrauben, testen, an die Grenze fahren

04:31 Kein Generationenlob: Was die anderen besser können

05:22 Lust am Experimentieren – und Skepsis als Werkzeug

07:46 Die Zahlen: Wer entscheidet, wer nutzt, wer beurteilt

08:36 Die Sunk-Cost-Falle: 25 Jahre Handwerk, und jetzt das

09:40 Wir haben schon mal was umarmt: Google und die Verlage

10:29 Lebenslanges Lernen – vom toten Papier ins Digitale

12:21 Wer redet noch übers Metaverse? Die Zynismus-Falle

14:32 KI als Tsunami – und die kindliche Freude am Neuen

15:09 Fazit: Warum Firmen Gen X brauchen

15:38 Der Schlusssatz

――― QUELLEN ―――

AARP Research (Perron 2026): 46 % der Arbeitgeber geben an, dass strategische KI-Entscheidungen von Beschäftigten ab 40 getroffen werden, während nur 23 % der über 50-Jährigen KI in größerem Umfang nutzen.

RMIT Online & Deloitte Access Economics (2026), "Beyond Prompting: Measuring the Generational AI Gap": Selbstüberschätzung der eigenen KI-Kompetenz – Gen Z 21 %, Millennials 17 %, Gen X 10 %, Boomer 8 %. Gemessene Kompetenz: 3,7 / 3,7 / 3,2 / 2,9 von 5.

Gillespie et al. (2025), "Trust, Attitudes and Use of Artificial Intelligence: A Global Study", University of Melbourne & KPMG, 48.340 Befragte in 47 Ländern: 56 % haben bereits KI-bedingte Fehler gemacht.

Alle drei Studien arbeiten mit Selbstauskunft, die AARP-Daten sind US-amerikanisch, die RMIT-Daten australisch. Ein Hinweis, kein Beweis. Die vollständigen Links stehen in der YouTube-Beschreibung.

――― ÜBER UNS ―――

The Critical Marketeer – der Podcast über digitales Marketing, der nachfragt, statt nachzusprechen. Mit Stephan Goldmann und Karsten Lohmeyer, sayang GmbH.

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Die KI frisst sich selbst: Warum menschlicher Content zurück ist

20 Minuten
Die KI frisst sich selbst. Wenn sie nur noch von ihren eigenen Inhalten lebt und diese immer wieder verwertet, wird sie mit der Zeit „dement“. Das Ouroboros-Problem zeigt: Die KI braucht dringend neue, echte Informationen, und die kommen von Menschen.

Damit dreht sich etwas, das vor kurzem noch als ausgemacht galt. Vor rund zehn Jahren schrieb Stephan auf LousyPennies.de: „Vergiss Schreiben, werd Programmierer.“ Heute kann dank Vibe Coding jede*r programmieren, und gefragt sind wieder die, die recherchieren, kuratieren und schreiben können.

Stephan Goldmann und Karsten Lohmeyer sprechen darüber,

– warum die KI auf menschlichen Content angewiesen ist,

– warum Me-too-Content verliert und Content-Effort gewinnt,

– wie Verlage sich gegen die KI wehren und wo das für Unternehmen eine Chance ist,

– wie man das Wissen von Expert*innen sichert, bevor sie in Rente gehen,

– und warum Skepsis der wichtigste Skill im KI-Zeitalter ist.

Sei ein Mensch. Der Rest ist KI.

Kapitel

00:00:00 Teaser

00:00:24 Intro

00:00:33 Das Zitat: „Werd Programmierer“

00:01:00 Ich habe mich geirrt

00:01:29 Vibe Coding: Jeder kann programmieren

00:02:16 Warum Texte und Recherche zurückkommen

00:02:58 Ist Content-Erstellung tot?

00:03:31 Das Ouroboros-Problem: Die KI frisst sich selbst

00:04:14 Journalistisches Handwerk ist gefragt

00:04:53 Einzigartigkeit statt Me-too-Content

00:06:25 Praxisbeispiel: Website wird zum KI-Quiz

00:07:10 Verlage gegen KI: Wer zahlt für Inhalte?

00:09:33 Content Marketing ist nicht tot

00:10:40 Content-Effort und Helpful Content

00:12:14 Expertenwissen sichern, bevor es in Rente geht

00:13:30 Medium als Mittler zwischen Expert*innen und Leser*innen

00:15:28 Content Marketing im zweiten Frühling

00:17:03 Gehen uns diese Fähigkeiten verloren?

00:17:46 Skepsis als Schlüssel-Skill

00:19:42 Schlusswort

Links

LousyPennies.de: https://www.lousypennies.de

Unsere Folge zu Content Marketing: [LINK]

Das Video zur Folge auf YouTube: [LINK]

Welche Themen sollen wir als Nächstes kritisch unter die Lupe nehmen? Schreibt uns: [KONTAKT]

DMEXCO: Weg vom Hype, hin zum Nutzen

10 Minuten
Zwei Tage DMEXCO, ein Fazit: Die Branche redet nicht mehr darüber, dass KI alles verändert, sondern darüber, was man sinnvoll damit anstellt. Das Messemotto „Scaling Intelligence" trifft das ziemlich genau – weg vom überzogenen Hype, hin zur Frage nach dem konkreten Nutzen.

Auf den Bühnen standen zwei Lager. Sascha Pallenberg zeichnete die Dystopie: Social Media als riesige Verklappungsplattform für KI-Slop. Andere zeigten das Gegenteil, nämlich wie wichtig der Mensch in dieser Welt geworden ist. Beide Lager landen an derselben Stelle – eine technikgläubige Branche besinnt sich gerade auf menschliche Fähigkeiten und deren Kombination mit der Maschine.

Zwei Entwicklungen aus den Standgesprächen. Erstens: Infrastruktur statt Allmachtsversprechen. Die Frage lautet nicht mehr, ob die KI etwas macht, sondern wie man etwas mit ihr verbindet. Erstaunlich viele Hersteller haben inzwischen einen MCP-Server, Outbrain und Taboola zum Beispiel. Damit lässt sich Reporting direkt aus Claude heraus steuern. Die Deutung, was die Zahlen bedeuten, bleibt beim Menschen.

Zweitens die Debatte, ob KI ins CMS-Backend gehört oder ob das Backend selbst die KI ist. Bei kleinen Strukturen funktioniert die Wunschvorstellung, im Konzern scheitert sie an Berechtigungen. Und der Assistent publiziert am Ende trotzdem nicht selbst: Ein Mensch drückt auf den Knopf. Human in the Loop ist dabei kein Sicherheitsfeature, sondern ein Versprechen nach außen.

Dazu: der AI Act als sinnvolles Konstrukt in einem Europa, das kaum eigene KI zum Regulieren hat. Was das Barrierefreiheitsgesetz damit zu tun hat. Wie ein AI-First-Unternehmen arbeitsteilig arbeitet. Und warum der Ouroboros – die Schlange, die sich selbst verschlingt – das beste Argument dafür ist, echte menschliche Erfahrung in Inhalte zu bringen. Ohne uns weiß die KI nichts.

KAPITEL

00:00 „Scaling Intelligence" – zwei Tage DMEXCO

00:25 Weg vom Hype: Was kann man sinnvoll damit anstellen?

01:05 Sascha Pallenberg zeichnet die Dystopie

01:22 „Social Media als Verklappungsplattform für KI-Slop"

01:34 Die Gegenposition: Wie wichtig der Mensch ist

02:10 „Sei ein Mensch. Der Rest ist KI."

02:22 Human in the Loop – nicht nur wegen der Kontrolle

02:44 Der AI Act: sinnvoll, aber kaum AI zum Regulieren

02:58 Barrierefreiheit: Wo KI ganz konkret hilft

03:12 Zweiter Trend: Infrastruktur statt „KI macht alles"

03:27 „Haben Sie einen MCP-Server für mich?"

03:51 Datenanalyse aus Claude – die Deutung bleibt bei uns

04:10 CoreMedia: Gehört die KI ins Backend?

04:51 KMU gegen Konzern: Warum Berechtigungen alles ändern

05:19 Der Assistent publiziert nicht, ein Mensch drückt den Knopf

05:32 Wenn die Tech Bros selbst zur Langsamkeit raten

05:57 Gamma: Wie ein AI-First-Unternehmen arbeitsteilig arbeitet

06:28 Das menschliche Team: Emotion und Kreativität

07:25 Was CMS-Anbieter über KI-Texte ihrer Kunden sagen

07:51 Der Ouroboros: Ohne uns weiß die KI nichts

08:22 Qualität statt Masse – um überhaupt zitiert zu werden

09:05 Fazit und Verabschiedung

BEGRIFFE AUS DER FOLGE

KI-Slop – massenhaft generierte, belanglose KI-Inhalte, die Plattformen fluten.

MCP-Server – Schnittstelle, über die ein KI-Assistent ein Tool direkt steuern und auslesen kann.

Human in the Loop – ein Mensch bleibt an der entscheidenden Stelle im Prozess, etwa vor dem Publizieren.

AI Act – die KI-Verordnung der EU.

Ouroboros – die Schlange, die sich selbst verschlingt: Bild für KI, die auf KI-Inhalten trainiert.

ÜBER DEN PODCAST

Karsten Lohmeyer und Stephan Goldmann arbeiten seit rund 20 Jahren zusammen – zuerst als Journalisten, dann als Blogger bei Lousy Pennies, heute im digitalen Marketing. The Critical Marketeer ist ihr Podcast über Marketing-Weisheiten, die eine zweite Prüfung verdienen.

Produziert von sayang GmbH: https://sayang.gmbh

Von KI ersetzt: Warum PR wieder wichtig wird

21 Minuten
Stephan ist auf Recherchereise in Schottland, für sein Portal MyHighlands.de. Also hat Karsten sich für diese Folge Ersatz gesucht. Der Gast stellt sich vor als Dr. Jana Berger, CMO in einem B2B-SaaS-Unternehmen, zahlengetrieben, mit einem weichen Herz für Kommunikation. Nach gut einer Minute fragt Karsten nach – und der Gast räumt ein: keine echte Person, sondern ChatGPT als Co-Host auf Abruf.

Aus dem Gag wird ein überraschend gutes Gespräch. Die These stammt von der KI selbst: KI macht Content billig, aber Vertrauen nicht. Wenn jeder in Sekunden Mittelmaß produzieren kann, gewinnen die Stimmen, denen man wirklich glaubt. Eine KI kann produzieren – aber sie kann nicht für dich einstehen, keine Reputation aufbauen, keine kritischen Gespräche führen und keine Missverständnisse entschärfen. Genau das ist PR.

Es geht um Seeding, und zwar erst einmal um die Frage, was das überhaupt ist: nicht Trickkiste, nicht bezahltes Platzieren, sondern Narrative und Botschaften organisch dort verfügbar machen, wo nicht nur Google, sondern auch die KI mitliest – Reddit, LinkedIn, und ganz vorne dran Medien und Blogs. Dazu ein brauchbarer Lackmustest: Würde das Thema auch ohne Algorithmus tragen, weil es journalistisch Bestand hätte?

Der interessanteste Teil ist der, in dem Karsten die KI über sich selbst befragt. Warum braucht sie Informationen, die nicht von den eigenen Kanälen eines Unternehmens kommen? Antwort: weil sie ein Glaubwürdigkeitsproblem lösen muss. Wer nur die Unternehmensseite findet, hat Selbstauskunft – und toll findet sich jedes Unternehmen selbst. Erst wenn Fachmedien, Studien, Branchenblogs und unabhängige Stimmen ähnliche Dinge sagen, entsteht ein konsistentes Bild.

Außerdem: was passiert eigentlich technisch, wenn eine KI sagt „lass mich mal nachdenken"? Warum ein guter PR-Mensch beim Pitch nicht nur die Ablehnung hört, sondern den Subtext? Und ein Gedankenexperiment mit zwei erfundenen Autoherstellern, das den Wert von PR greifbar macht.

Am Ende steht eine Empfehlung, die nicht von Karsten kommt: KI-Sichtbarkeit nicht als SEO-Projekt behandeln, sondern als Reputationsarbeit. Nicht über sich selbst reden, sondern andere über sich reden lassen. Nicht für die KI optimieren, sondern für Menschen, die dann zitiert werden könnten.

KAPITEL

00:00 „KI macht Content billig, aber Vertrauen nicht"

00:18 Stephan ist in Schottland – Karsten hat einen Gast mitgebracht

00:41 „Ich bin Dr. Jana Berger, CMO in einem B2B-SaaS-Unternehmen"

01:17 Die Auflösung: keine echte Person

01:42 Das Thema: Warum PR im Zeitalter von KI wichtiger wird

02:18 Wo es hakt: „Das macht schon die KI"

02:32 Was eine KI nicht kann: für dich einstehen

03:12 Seeding – erst mal definieren

03:36 Wo geseedet wird: Reddit, LinkedIn, Medien und Blogs

04:03 Der Lackmustest: Würde das Thema ohne Algorithmus tragen?

04:17 „Ich unterhalte mich ja gerade mit einer KI"

05:04 Was fehlt: die zwischenmenschliche Verbindung

05:49 Könnte die KI nicht einfach Journalisten anrufen?

06:36 Der Pitch, der abgelehnt wird – und der Subtext dahinter

07:09 KI simuliert Gespräche, Vertrauen wächst

07:43 Warum die KI Informationen von außen braucht

08:04 Das Glaubwürdigkeitsproblem: Selbstauskunft reicht nicht

08:43 Seeding heißt: andere können echt über uns sprechen

09:11 Was sich die KI wünscht: Substanz statt Behauptungen

10:16 Gibt es eine Top Ten der Plattformen?

11:00 Autorität, Aktualität, Unabhängigkeit, Belegbarkeit

11:49 Was passiert technisch bei „lass mich mal nachdenken"?

12:36 „Ich streich mir das aus dem Podcast-Vokabular"

13:04 Beispiel Elektroautos: Was die KI wirklich prüft

14:12 Voltura gegen Eonix – ein Gedankenexperiment mit fiktiven Marken

15:27 Die Ironie: Die älteste Disziplin wird wieder wichtig

16:04 Es geht um Tests, User-Stimmen, Menschen

17:30 „Hast du mich mit den Ähs gespiegelt?"

18:22 Die Empfehlung: Reputationsarbeit statt SEO-Projekt – und drei Dinge für morgen früh

19:04 Andere über dich reden lassen

19:26 Wie viel des Gesprächs war neu, wie viel geremixt?

20:25 Co-Creation als Quintessenz

HINWEIS

Dr. Jana Berger ist eine Rolle, die ChatGPT für dieses Gespräch erfunden hat – keine reale Person. Die Autohersteller Voltura und Eonix sind ebenfalls frei erfunden und dienen nur dem Gedankenexperiment.

BEGRIFFE AUS DER FOLGE

Seeding – Narrative und Botschaften organisch dort platzieren, wo Suchmaschinen und KI sie finden. Nicht bezahlt.

Owned Media – die eigenen Kanäle eines Unternehmens: Website, Blog, Social-Profile.

Earned Media – was andere über eine Marke veröffentlichen: Fachmedien, Studien, Foren, Bewertungen.

Co-Creation – gemeinsames Erarbeiten, hier zwischen Mensch und Sprachmodell.

ÜBER DEN PODCAST

Karsten Lohmeyer und Stephan Goldmann arbeiten seit rund 20 Jahren zusammen – zuerst als Journalisten, dann als Blogger bei Lousy Pennies, heute im digitalen Marketing. The Critical Marketeer ist ihr Podcast über Marketing-Weisheiten, die eine zweite Prüfung verdienen. In dieser Folge ist Stephan in Schottland, ab der nächsten wieder dabei.

Produziert von sayang GmbH: https://sayang.gmbh

Wie sichtbar bin ich in der KI?

20 Minuten
„Wie oft komme ich als Marke in der KI vor?" Diese Frage hören wir fast täglich. Die ehrliche Antwort lautet: Wissen wir nicht. Und das ist keine Bequemlichkeit, sondern der Stand der Technik.

Denn praktisch alle Tools messen auf dieselbe Weise. Sie formulieren ein Set von Beispiel-Prompts rund um eine Marke, feuern sie auf die KI ab und zählen, wie oft die Marke in den Antworten auftaucht. Das ist die beste Methode, die es derzeit gibt – aber sie hat drei Löcher.

Erstens ist es nur ein Prompt. Wir kommen von Keywords und denken deshalb in einzelnen Fragen, während echte Nutzung längst ein langer Dialog ist. Der gesamte Vorkontext einer Unterhaltung fehlt in jeder Messung, und genau dieser Vorkontext kann eine Marke von vornherein ausschließen – zum Beispiel, wenn zu Beginn ein Preisrahmen gesetzt wurde.

Zweitens ist die Antwort nicht reproduzierbar. Derselbe Prompt, zwei verschiedene Fenster, zwei verschiedene Ergebnisse. Das ist keine Panne, sondern das Prinzip von Sprachmodellen – und ein grundlegender Unterschied zu klassischen Suchergebnisseiten, die zwar auch schwankten, aber deutlich einheitlicher blieben.

Drittens geben die Anbieter ihre Daten nicht frei. Es wäre ein Datenschatz, aber er ist verschlossen. Und es ist noch nicht einmal klar, ob diese Daten in dieser Form überhaupt irgendwo dauerhaft gespeichert werden.

Was bleibt, sind Umwege – und die sind besser als nichts. Die Google Search Console zeigt in ihrer KI-Performance-Beta, welche Seiten von AI Overviews und teilweise Gemini herangezogen wurden. Das ist kein Traffic im Sinne von Nutzern, sondern die Information, welche Inhalte die KI zum Bauen einer Antwort benutzt hat. Welche Fragen dahinter standen, bleibt verborgen.

Die Bing Webmaster Tools zeigen mehr. Dort stehen die Grounding Queries im Klartext – die Anfragen, mit denen Copilot seine Antworten auf Quellen stützt – samt automatisch zugeordnetem Intent und Themengebiet. Die Datenbasis ist kleiner als bei Google, das Werkzeug aber deutlich brauchbarer. Für B2B ist es sogar wichtiger als der Marktanteil vermuten lässt, weil Copilot in vielen Konzernen der einzige freigegebene Assistent ist – während im B2C-Umfeld ChatGPT dominiert. Und dann gibt es noch Shadow IT: Was die Firmen-IT verbietet, läuft eben auf dem privaten Telefon.

Dazu in der Folge: warum Reddit und Bewertungsplattformen plötzlich wieder zählen, warum PR im Sinne von Public Relations zurückkommt, wo der Pferdefuß eigener Prompt-Sets liegt – wer sie nachträglich ändert, verliert die Vergleichbarkeit – und warum die falsche Reaktion auf all das wäre, es einfach gar nicht zu messen.

KAPITEL

00:00 Kaltstart: Wie wird über mich in der KI gesprochen?

00:29 Was Kunden wollen: wo komme ich in der KI vor?

00:39 Tools dafür: Sistrix, Meltwater und viele andere

00:54 „Nette Theorie" – in der Praxis sieht es anders aus

01:19 Wie alle Tools messen: Prompt-Set abfeuern, Erwähnungen zählen

01:57 Loch eins: Ein Prompt ist kein Dialog

02:40 Der fehlende Vorkontext – und wie er Marken ausschließt

03:16 Was Marken wirklich wissen wollen: Kontext und Sentiment

03:39 Die ehrliche Antwort: gar nicht, im Augenblick

03:54 Warum Agenturen und Toolanbieter das selten sagen

04:18 Selbst mit Anbieterdaten: ein Datenschatz hinter Schloss

05:16 Loch zwei: Derselbe Prompt, zwei verschiedene Antworten

06:19 Google Search Console und die KI-Performance-Beta

06:38 Welche Seiten die KI benutzt hat – kein Traffic

07:47 Bing Webmaster Tools: Grounding Queries im Klartext

08:12 Mit Intent und Themengebiet – damit kann man arbeiten

08:53 Stand 21. August 2026: Bing besser, Datenbasis kleiner

09:37 Warum Copilot für B2B die entscheidende Größe ist

10:45 Shadow IT: Was Mitarbeiter trotzdem nutzen

11:32 Was also tun? Viele Quellen zu einem Lagebild

12:18 Der Reddit-Run und was dahintersteckt

13:22 PR kommt zurück – als Public Relations

14:50 Der Pferdefuß: Prompts ändern heißt Messung ändern

16:02 Fazit: Eine direkte Messung gibt es nicht

16:32 Prompt-Sets schlau bauen – nicht aus eigener Perspektive

17:55 W-Fragen-Tools, Answer the Public und Neil Patel

19:20 Lagebild verschaffen und schlau nachdenken

BEGRIFFE AUS DER FOLGE

Grounding Queries – die Suchanfragen, mit denen ein Sprachmodell seine Antwort auf Quellen stützt.

Prompt-Set – die feste Liste von Beispielfragen, mit der ein Tool die Sichtbarkeit einer Marke misst.

Shadow IT – Software, die Mitarbeiter ohne Freigabe der IT nutzen.

ERWÄHNTE TOOLS

Google Search Console: https://search.google.com/search-console

Bing Webmaster Tools: https://www.bing.com/webmasters

Sistrix: https://www.sistrix.de

Meltwater: https://www.meltwater.com

Answer the Public: https://answerthepublic.com

ÜBER DEN PODCAST

Karsten Lohmeyer und Stephan Goldmann arbeiten seit rund 20 Jahren zusammen – zuerst als Journalisten, dann als Blogger bei Lousy Pennies, heute im digitalen Marketing. The Critical Marketeer ist ihr Podcast über Marketing-Weisheiten, die eine zweite Prüfung verdienen.

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Über diesen Podcast

Karsten und Stephan werfen ein kritisches Auge auf die Trends und Hypes im digitalen Marketing.
Urheberangabe
sayang GmbH
Durchschnittliche Länge
Ø 17 Min.
Erscheinungsweise
Wöchentlich
Letzter Check
vor 37 Min.
Zuerst veröffentlicht
vor 2 Mon.
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„The Critical Marketeer“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

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