Europa etabliert erstmals eigene KI-Fähigkeiten für autonome Waffensysteme

Willkommen! Diese Woche werfen wir einen genaueren Blick auf einen Paradigmenwechsel in der europäischen Verteidigungspolitik: Mit Start-ups wie Helsing und Kraken entstehen erstmals echte KI-Fähigkeiten für autonome Waffensysteme – unabhängig von US-Technologien. Die ersten autonomen Testflüge und seriennahen Systeme markieren den Beginn einer sicherheitspolitischen Eigenständigkeit Europas.

Gleichzeitig zeigt ElevenLabs mit den neuen Agent Workflows, wie sich komplexe Aufgaben mit spezialisierten KI-Agenten modular organisieren lassen. Die Architektur verbindet Skalierbarkeit mit Governance – ein entscheidender Schritt hin zu produktionsreifen Multi-Agent-Systemen, die Unternehmensprozesse effizient, sicher und nachvollziehbar automatisieren.

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Europäische Souveränität

Zusammenfassung: In zahlreichen Ländern fließen immense Mittel in autonome Waffensysteme wie KI-gesteuerte Kampfjets, Schwärme von Drohnen und kostengünstige unbemannte Kriegsschiffe. Startups wie Helsing und Kraken versuchen, militärische Innovation schneller voranzutreiben als traditionelle Rüstungskonzerne. Erste Testflüge mit Helsing’s KI‑Agent „Centaur“ in einer Gripen E zeigten, dass KI Systeme bereits heute komplexe Flugmanöver eigenständig ausführen können. Kraken produziert autonome Oberflächenschiffe (USVs) wie den K3 Scout, konfigurierbar für Aufklärung, Kampf oder Logistik. Die Verteidigungsindustrie erlebt derzeit eine disruptive Wende – von langfristiger Beschaffung hin zu flexibler, technologiegetriebener Entwicklung.

Warum das wichtig ist: Die Entwicklung autonomer Waffensysteme durch europäische Unternehmen wie Helsing und Kraken verschiebt das Machtgefüge in der Sicherheits- und Verteidigungspolitik. Erstmals entsteht in Europa eine militärische KI-Kompetenz, die unabhängig von US- oder israelischen Plattformen agiert und damit die Grundlage für strategische Eigenständigkeit legt. Diese Verschiebung reicht weit über Technik hinaus: Sie verändert, wer in Zukunft die Entscheidungslogik auf dem Gefechtsfeld kontrolliert – und damit die politische Verantwortung für Krieg und Frieden. Europas Fähigkeit, diese Systeme selbst zu entwickeln, zu testen und zu regulieren, entscheidet darüber, ob der Kontinent im KI-Zeitalter sicherheitspolitisch gestaltend bleibt oder erneut zum Anwender fremder Technologien wird.

Präsentiert von ElevenLabs

Zusammenfassung: ElevenLabs hat Agent Workflows vorgestellt – ein visuelles Tool, das die Entwicklung komplexer KI-Agenten strukturiert und steuerbar macht. Anstatt sämtliche Geschäftslogik in einem einzigen Agenten zu bündeln, können Aufgaben an spezialisierte Subagents mit eigenen Prompts, Tools und Zugriffsrechten delegiert werden. Das sorgt für nachvollziehbare Abläufe, höhere Sicherheit und effizientere Ressourcennutzung.

Warum das wichtig ist: Mit Agent Workflows hebt ElevenLabs die nächste Evolutionsstufe unternehmensfähiger KI-Systeme an. Die modulare Architektur erlaubt es erstmals, komplexe Aufgaben durch koordinierte Spezialagenten sicher und effizient abzubilden – ein entscheidender Schritt hin zu skalierbarer Automatisierung. Für Unternehmen entsteht damit ein Framework, das Governance, Sicherheit und Effizienz miteinander vereint und den Einsatz von KI tief in Geschäftsprozesse integrierbar macht. Strategisch relevant ist das vor allem, weil damit eine neue Infrastrukturklasse entsteht: Multi-Agent-Systeme, die sich wie Softwareplattformen managen lassen. Wer diese Architektur frühzeitig versteht und implementiert, kann KI nicht nur nutzen, sondern orchestrieren – und damit operative Kontrolle, Compliance und Produktivität zugleich steigern.

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Plattformmacht

Zusammenfassung: Meta wird ab dem 16. Dezember weltweit – mit Ausnahme der EU, Großbritanniens und Südkoreas – Daten aus Interaktionen mit seinen KI-Produkten für personalisierte Werbung auf Facebook und Instagram einsetzen. Dies umfasst Gespräche mit dem Chatbot Meta AI, aber auch Sprachaufnahmen und Inhalte aus Geräten wie den Ray-Ban Meta-Brillen. Meta begründet den Schritt mit der Weiterentwicklung seiner Werbeprodukte, auf Basis von über einer Milliarde monatlicher KI-Interaktionen. Nutzer können der Datennutzung nicht widersprechen. Sensible Themen wie Religion oder Gesundheit sollen laut Meta ausgenommen bleiben.

Warum das wichtig ist: Metas Entscheidung, Daten aus KI-Interaktionen für Werbung zu nutzen – mit expliziter Ausnahme der EU – zeigt, dass europäische Regulierung realen wirtschaftlichen Einfluss entfalten kann. Während der Rest der Welt in eine neue Phase datengetriebener Monetarisierung eintritt, bleibt Europa durch DSGVO und KI-Regulierung vorerst außen vor – ein seltener Fall, in dem politische Normsetzung einem Technologiekonzern Grenzen setzt. Doch diese Ausnahme ist ambivalent: Sie schützt zwar europäische Nutzer, offenbart aber zugleich Europas strukturelle Schwäche, eigene Plattformen mit alternativen Geschäftsmodellen zu entwickeln. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, Souveränität nicht nur als Abwehrrecht zu verstehen, sondern als aktive Fähigkeit, selbst tragfähige digitale Ökosysteme aufzubauen – jenseits der Geschäftslogik amerikanischer Datenökonomien.

Industriepolitik

Zusammenfassung: Südkorea hat ein nationales KI-Programm gestartet, das 530 Milliarden Won (rund 390 Millionen US-Dollar) in fünf heimische Unternehmen investiert, um eigene Large Language Models (LLMs) zu entwickeln. Ziel ist es, die Abhängigkeit von ausländischen Anbietern wie OpenAI oder Google zu reduzieren und technologische Souveränität zu sichern. Ausgewählt wurden LG AI Research, SK Telecom, Naver Cloud, NC AI sowie das Startup Upstage. Alle sechs Monate überprüft die Regierung die Fortschritte, schließt leistungsschwache Firmen aus und finanziert die besten weiter, bis am Ende zwei nationale KI-Champions verbleiben.

Warum das wichtig ist: Südkorea zeigt mit seinem nationalen KI-Programm, dass technologische Souveränität nicht allein eine Frage von Größe oder Kapital ist, sondern von strategischer Fokussierung. Durch gezielte Förderung weniger, aber spezialisierter Akteure schafft das Land eine industrielle Architektur, die Effizienz, Sprachkompetenz und nationale Interessen verbindet – ein Gegenmodell zur US-amerikanischen Dominanz privatwirtschaftlicher Plattformen. Für Europa liegt darin eine klare Lehre: Souveränität entsteht nicht durch Regulierung, sondern durch koordinierte Investition in eigene Wertschöpfungsketten – von Chips über Cloud-Infrastruktur bis zu anwendungsnahen Modellen. Südkoreas Ansatz beweist, dass auch mittlere Volkswirtschaften globale Handlungsfähigkeit entwickeln können, wenn Staat, Forschung und Industrie strategisch integriert agieren.

KI-Plattformen

Zusammenfassung: OpenAI hat auf dem DevDay 2025 in San Francisco eine neue Entwicklungsplattform vorgestellt, die die Erstellung und Verbreitung KI-basierter Anwendungen radikal vereinfachen soll. Kernstück ist das neue „Apps SDK“, mit dem Entwickler voll interaktive Anwendungen direkt in ChatGPT integrieren können – inklusive Login-Funktion, Benutzeroberfläche und Anbindung eigener Backend-Logik. Parallel dazu wurde „AgentKit“ eingeführt, ein modulares Toolkit zur schnellen Entwicklung und Skalierung von KI-Agenten. Zusätzlich präsentierte OpenAI mit GPT-5 Pro und Sora 2 neue Modelle für komplexe Aufgaben in Softwareentwicklung, Voice-Interfaces und Videoerstellung.

Warum das wichtig ist: OpenAI verschiebt mit dieser Plattformstrategie die Machtbalance in der Softwareindustrie: Statt KI nur als Werkzeug zu integrieren, wird sie zur zentralen Infrastruktur – vergleichbar mit der Einführung des App Stores oder des Internets selbst. Wer heute noch Anwendungen entwickelt, ohne KI als Frontend und Steuerlogik mitzudenken, wird in den kommenden Jahren Marktanteile verlieren. Die Kombination aus SDK, Agentenbaukasten und neuen Modellen macht OpenAI zum Betriebssystem einer neuen Software-Ära – mit direkter Relevanz für Business-Strategien, Investitionsentscheidungen und digitale Souveränität.

Verteidigung

Zusammenfassung: Im US-Verteidigungsministerium wächst die Sorge über den Einsatz künstlicher Intelligenz in militärischen Systemen. Mieke Eoyang, ehemalige stellvertretende Verteidigungsministerin für Cyberpolitik, warnt vor potenziellen Fehlentscheidungen durch autonome Waffen und großen Sprachmodellen, die militärische Eskalationen beschleunigen könnten. Die bestehenden zivilen Sicherheitsmechanismen in KI-Modellen seien unzureichend für militärische Zwecke. Gleichzeitig gefährden Insider-Bedrohungen und feindliche Akteure die Datensicherheit, wenn KI unkontrolliert eingesetzt wird. Die USA arbeiten daher an eigenen militärspezifischen Modellen, die zwischen alltäglichen Verwaltungsprozessen und operativem Waffeneinsatz unterscheiden können.

Warum das wichtig ist: Für Europa stellt sich die strategische Frage, wie viel technologische Abhängigkeit von US-amerikanischen oder chinesischen Militär-KI-Infrastrukturen akzeptabel ist. Während die USA gezielt eigene militärische KI entwickeln, fehlt in Europa bisher eine koordinierte Antwort auf diese sicherheitspolitische Herausforderung. Wer keine eigenen militärischen KI-Kompetenzen aufbaut, riskiert im Ernstfall Entscheidungsautonomie und Handlungsfähigkeit zu verlieren. Eine souveräne europäische Sicherheitsarchitektur erfordert daher nicht nur politische, sondern auch technologische Unabhängigkeit im Bereich verteidigungsrelevanter KI.

Regulierung

Zusammenfassung: In Kalifornien ist mit SB 53 das erste umfassende Transparenzgesetz für Künstliche Intelligenz in Kraft getreten. Gouverneur Gavin Newsom unterzeichnete das Gesetz, das große KI-Entwickler verpflichtet, ihre Sicherheits- und Schutzprozesse öffentlich offenzulegen. Zudem müssen Unternehmen Änderungen an ihren Sicherheitsrichtlinien innerhalb von 30 Tagen veröffentlichen und begründen. Das Gesetz schützt Whistleblower, schafft Meldewege für kritische Vorfälle und ermöglicht Sanktionen bei Verstößen. SB 53 gilt als Kompromissversion eines zuvor abgelehnten Gesetzes und wird international als richtungsweisend für die Regulierung von Frontier-KI diskutiert.

Warum das wichtig ist: Mit SB 53 übernimmt Kalifornien eine Rolle, die lange als europäisches Alleinstellungsmerkmal galt – die gesetzliche Kontrolle über die Sicherheits- und Transparenzpflichten großer Technologiekonzerne. Damit entsteht eine neue Dynamik im globalen Regulierungswettbewerb, in der die USA beginnen, eigene normative Standards zu setzen, statt ausschließlich auf Marktmechanismen zu vertrauen. Für die Technologiebranche bedeutet das eine Verschiebung der Kräfteverhältnisse zwischen Politik und Industrie, für andere Regionen ein Signal, dass Regulierung Teil der Standortstrategie werden kann. Wenn selbst das Silicon Valley rechtliche Leitplanken für KI akzeptiert, wächst der Druck auf andere Rechtsräume, ihre eigenen Regeln nicht nur zu verteidigen, sondern weiterzuentwickeln.

Medienwandel

Zusammenfassung: OpenAI hat Sora 2 vorgestellt, ein neues Modell für Video- und Audiogenerierung. Es übertrifft seinen Vorgänger durch realistischere Physiksimulationen, höhere Genauigkeit bei Bewegungen und die Möglichkeit, komplexe Szenen mit Ton, Sprache und Soundeffekten zu erzeugen. Nutzer können sich zudem selbst in Videos einfügen – mit Stimme und Aussehen. Gleichzeitig startet OpenAI die begleitende iOS-App „Sora“, die Videokreation in einem sozialen Umfeld ermöglicht. Neben kreativen Anwendungen betont OpenAI auch Sicherheitsmechanismen, wie Jugendschutz, Likeness-Kontrolle und Moderation. Das Modell markiert einen wichtigen Schritt hin zu KI-Systemen, die die physische Welt simulieren können.

Warum das wichtig ist: Sora 2 verschiebt den Schwerpunkt digitaler Technologien von der Wiedergabe zur Erschaffung von Realität. Mit der Fähigkeit, physisch präzise Szenen, Stimmen und Emotionen zu generieren, entsteht eine neue Form medialer Macht, die Wahrnehmung und Öffentlichkeit unmittelbar formt. Damit verändern sich nicht nur Märkte für Kommunikation und Kreativität, sondern auch die Grundlagen gesellschaftlicher Orientierung, weil Authentizität und Fälschung zunehmend ununterscheidbar werden. Der künftige Wettbewerb entscheidet sich nicht über Rechenleistung, sondern darüber, wer die Systeme kontrolliert, die unsere Vorstellungen von Wirklichkeit prägen. In dieser Verschiebung liegt weniger ein technologischer Fortschritt als ein struktureller Wandel in der Beziehung zwischen Technologie, Kultur und Macht.

Präsentiert von BeyondWeb

Am 31.10.2024 führte OpenAI die Suchfunktion in ChatGPT ein. Google liess nicht lange auf sich warten: Im Mai kamen die AI Overviews, im Juni folgte in den USA mit dem AI Mode das direkte Gegenstück zu ChatGPT. Die Stossrichtung ist eindeutig: Die Suche wird generativ, dialogisch, kontextreich. Viele Marketing-Stimmen riefen daraufhin das Ende der klassischen Suchmaschinenoptimierung (SEO) aus. Das Credo: Menschen nutzen künftig keine Suchmaschinen mehr, sondern nur noch LLMs. Nach knapp einem Jahr ChatGPT-Search und vier Monaten AI Overviews lässt sich jedoch ein erstes Zwischenfazit ziehen: Das Nutzerverhalten verändert sich – aber die klassische Suche bleibt relevant .

Was ist GEO?

Mit dem Aufkommen von KI-Suchen hat sich GEO (Generative Engine Optimization) etabliert. GEO zielt nicht primär auf Klicks ab, sondern verfolgt zwei Hauptziele: möglichst häufig zitiert zu werden und die eigene Marke, Produkt oder Dienstleistung direkt in der KI-Antwort sichtbar zu machen. Sichtbarkeit in KI-Antworten bringt nicht immer Klicks. Aber nur wer dort erscheint, kommt überhaupt als Kaufoption infrage. Viele setzen klassische Suchmaschinenoptimierung (SEO) und Generative Engine Optimization (GEO) gleich – doch das greift zu kurz. Studien zeigen, dass sich Google-Rankings und Erwähnungen in KI-Suchen nur zu 62 % überschneiden. Das verdeutlicht: Klassische Suchmaschinen und KI-Systeme bewerten Relevanz zumindest teilweise nach unterschiedlichen Prinzipien – was bei Google sichtbar ist, erscheint nicht automatisch in den Antworten von ChatGPT & Co.

Was hat sich durch KI-Suchen verändert?

Seit der Einführung von KI-Suchen hat sich der Einfluss auf Klicks stark verändert. Immer mehr Suchanfragen enden ohne Klick, weil Nutzer über KI-Suchen Informationen extrahieren, ohne die Website aufzurufen. KI-Suchen haben diesen Trend verstärkt. Laut einer Studie von Sparktoro (2024) enden über 60 % aller Suchanfragen ohne Website-Klick – Tendenz steigend. Menschen suchen heute deutlich personalisierter. Dank LLMs lassen sich Fragen beantworten, die ein klassischer Suchindex mit zehn blauen Links früher gar nicht abbilden konnte. Dadurch entstehen ganz neue, komplexe Suchanfragen – Themen, die zuvor gar nicht suchbar waren. Die Zahl der Suchanfragen nimmt also weiter zu: Allein im letzten Jahr stieg das Suchvolumen um rund 20 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Aber aus weniger Klicks zu schliessen, dass SEO an Bedeutung verliert, denkt zu wenig weit. Menschen suchen mehr denn je – nur verschiebt sich die Customer Journey: Informationen werden zuerst über KI-Suchen eingeholt, der Website-Klick erfolgt meist erst dann, wenn die Kaufentscheidung schon gereift ist. Das senkt die Gesamtzahl der Klicks, erhöht aber die Qualität des Traffics und damit die Conversion-Wahrscheinlichkeit. Studien stützen diese These: Laut Ahrefs (2025) konvertieren User über ChatGPT 23-mal häufiger als Besucher aus der klassischen Suche.

Wie wichtig ist die KI-Suche im Vergleich zu Google?

Die KI-Suche ist momentan in aller Munde. Aber wenn man sich die nackten Zahlen anschaut, muss man feststellen, dass diese im Vergleich zur klassischen Google-Suche noch eine vergleichsweise geringe Impact haben. Eine Traffic-Studie von Ahrefs (2025) mit über 60’000 Websites zeigt: ChatGPT, Perplexity und Gemini machen zusammen nur 0,28 % des Gesamttraffics aus. Google lieferte im gleichen Zeitraum 41,35 % des Traffics. Google bringt also rund das 148-Fache des Traffics aller KI-Suchen zusammen. Bemerkenswert zudem: In diesem Zeitraum stieg der Google-Traffic stärker an (+0,22 %) als der von ChatGPT (+0,03 %).

Ja, die KI-Suchen ist relevant und es ist zu erwarten, dass über die Zeit die Bedeutung dieses Kanals weiter zunehmen wird. Die klassische Googe-Suche jedoch zum jetzigen Zeitpunkt zu vernachlässigen ist nicht empfehlenswert. Beide Kanäle bleiben über voraussichtlich längere Zeit relevant. Die Einordnung von Logan Kilpatrick, dem Lead PM für Google DeepMind passt dazu: Er sagt: Nur am das Klarzustellen, der AI Mode ist nicht hier, um die Google-Suche zu ersetzen, aber sie bietet neue Möglichkeiten.

Dieser Beitrag entstand in Kooperation mit Beyondweb, einer der führenden Schweizer Agenturen für GEO und SEO. Beyondweb unterstützt Unternehmen dabei, ihre digitale Sichtbarkeit strategisch auszubauen und von den neuesten Entwicklungen in der Suchlandschaft zu profitieren.

LLMs

Impuls der Woche: Richard Sutton – Father of RL thinks LLMs are a dead end

Inhalt: In diesem Gespräch wird die fundamentale Differenz zwischen großen Sprachmodellen und lernenden Systemen diskutiert, die durch Erfahrung und Zielorientierung wachsen. Während Sprachmodelle vor allem menschliches Verhalten imitieren, betont der Ansatz des kontinuierlichen Lernens aus Erfahrung die Fähigkeit, Ziele zu setzen, Handlungen zu bewerten und aus Konsequenzen zu lernen. Die Debatte macht deutlich, warum es strategisch relevant ist, ob wir die Zukunft der KI auf imitativen Systemen oder auf erlebnisbasierten Methoden aufbauen.

Kontext: Der Podcast von Dwarkesh Patel bringt führende Stimmen aus Wissenschaft und Technologie zusammen, um die zentralen Fragen der KI-Entwicklung zu beleuchten. Besonders für Entscheidungsträger ist er relevant, weil er die strategischen Weichenstellungen im Spannungsfeld zwischen kurzfristig erfolgreichen, aber begrenzten Modellen und langfristig skalierbaren, erfahrungsbasierten Ansätzen aufzeigt.

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Grenzen der Künstlichen Intelligenz

Kaum eine Technologie wurde in den letzten Jahren so schnell und so undifferenziert zum Heilsbringer erklärt wie generative KI. Unternehmen investieren Milliarden, um Prozesse zu automatisieren, Kundendialoge zu skalieren und ganze Berufsbilder neu zu definieren. Doch die nüchternen Zahlen sprechen eine andere Sprache: Die überwiegende Mehrheit dieser Implementierungen liefert bisher keinen nachweisbaren wirtschaftlichen Mehrwert. Zwischen Erwartung und Realität öffnet sich eine Lücke – und in dieser Lücke liegt die eigentliche Herausforderung.

Das Problem ist nicht die Technologie, sondern die Haltung zu ihr. Zu oft wird KI als Ersatz für menschliche Intelligenz verstanden, statt als Werkzeug mit spezifischer Reichweite. Systeme, die Sprache nur statistisch fortschreiben, erzeugen zwangsläufig Fehler, Unschärfen und erfundene Fakten. In unkritischen Kontexten mag das hinnehmbar sein – in sensiblen Bereichen wie Medizin, Recht oder Finanzen ist es schlicht inakzeptabel. Was fehlt, ist ein Bewusstsein dafür, dass Präzision, Nachvollziehbarkeit und Kontrolle keine optionalen Add-ons sind, sondern das Fundament einer verantwortungsvollen Integration.

Dort, wo KI heute tatsächlich Mehrwert schafft, folgt sie einem anderen Prinzip: Spezialisierung statt Generalisierung. Erfolgreiche Unternehmen identifizieren ein klar umrissenes Problem, binden domänenspezifisches Wissen an und definieren messbare Erfolgsmetriken. Sie kombinieren maschinelle Verarbeitung mit menschlicher Aufsicht, statt den Menschen durch Maschinen zu ersetzen. Kurz gesagt: Sie behandeln KI wie eine fehleranfällige, aber lernfähige Kollegin – nicht wie eine unfehlbare Chefin.

Gleichzeitig müssen wir uns eingestehen, dass der gegenwärtige Investitionsrausch eine gefährliche Parallele zur Dotcom-Ära aufweist. Der Markt bewertet Rechenleistung und Rechenzentren wie Zukunftsanleihen, obwohl die Renditen noch ausstehen. Die Fantasie übertrifft die Realität – und irgendwann wird die Realität zurückschlagen. Wenn das Kapital versiegt, bleiben nur jene Akteure bestehen, die auf tatsächliche Produktivität und robuste Prozesse gesetzt haben.

Die Zukunft der generativen KI hängt also weniger von der nächsten bahnbrechenden Architektur ab als von unserer Fähigkeit, sie vernünftig einzubetten. Wir müssen akzeptieren, dass Maschinen nicht denken, sondern rechnen – und dass kluge Organisationen genau das in ihr Design einpreisen. Die Revolution liegt nicht in der Illusion des Verstehens, sondern in der Präzision der Anwendung.

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Prompt Engineering

Problemstellung: Viele KI-Anwendungen, einschließlich ChatGPT, setzen bislang voraus, dass Nutzer aktiv Fragen stellen oder Aufgaben formulieren. Das bedeutet: Der Mehrwert hängt oft davon ab, wie gut man selbst weiß, wonach man suchen muss – was kreative Prozesse oder langfristige Zielverfolgung einschränken kann.

Lösung: Mit ChatGPT Pulse geht OpenAI nun einen entscheidenden Schritt weiter: Die KI agiert erstmals proaktiv und liefert täglich personalisierte Updates – ohne dass man jedes Mal selbst starten muss. Basierend auf dem bisherigen Chatverlauf, Feedback und optional verknüpften Apps wie Kalender oder Gmail erstellt ChatGPT visuelle Infokarten mit relevanten Inhalten, die man auf einen Blick erfassen oder vertiefen kann.

Anwendungsbeispiele: Nutzer können gezielt Themen kuratieren lassen – etwa Wochenendtipps, Fortschritte bei persönlichen Zielen oder individuelle Empfehlungen. Verknüpft mit dem Kalender schlägt Pulse z. B. passende Meeting-Agenden vor, erinnert an To-dos oder bietet kontextbezogene Empfehlungen für Reisen oder Events. Studierende im ChatGPT Lab nutzen Pulse etwa für Studienorganisation, Reiseplanung oder Alltagstipps – mit konkretem Mehrwert wie smarte Bahnverbindungen oder besser abgestimmte Freizeitplanung.

Erklärungsansatz: Pulse verknüpft Gedächtnisfunktionen, Feedback-Systeme und Kontextdaten, um Inhalte proaktiv bereitzustellen. Die KI lernt iterativ dazu, welche Formate und Themen wirklich nützlich sind. Dabei bleibt die Kontrolle beim Nutzer: Inhalte können angepasst, kommentiert oder deaktiviert werden. Die tägliche Ausgabe ist bewusst begrenzt – keine endlosen Scrollstrecken, sondern fokussierte Relevanz.

Fazit: ChatGPT Pulse markiert den Übergang von reaktiver KI zu einem proaktiven digitalen Assistenten, der sich in den Alltag integriert. Besonders für vielbeschäftigte Nutzer kann diese Funktion ein echter Produktivitäts-Booster sein – ohne zusätzliche Mühe.

KI-Blase

Ein volles Auditorium, gespannte Erwartung – und dann betreten Jeff Bezos und John Elkann die Bühne in Turin. Was folgt, ist ein eindrucksvolles Gespräch über Unternehmertum, Technologie, und den Mut zur Zukunft. Beide zeichnen ein Bild von Europa als aufstrebendem Innovationsstandort – nicht trotz, sondern wegen seiner Herausforderungen. Unternehmer, so Bezos, müssten heute fast "bis zur Selbsttäuschung optimistisch" sein – denn Veränderung biete vor allem den Mutigen eine historische Chance.

Bezos teilt nicht nur Einblicke in seine Laufbahn, sondern auch prägende Lektionen aus der Kindheit: Der Satz seines Großvaters „Es ist schwerer, freundlich zu sein als klug“ wirkt wie ein roter Faden durch sein Wirken – und findet sich in seiner Überzeugung wieder, dass technologische Innovation immer mit Menschlichkeit verknüpft bleiben müsse. Innovation, sagt er, sei kein Selbstzweck – sie diene dem Menschen und dürfe niemals ihren ethischen Kompass verlieren.

Besonders spannend: Die Parallelen zwischen dem Internet-Hype der 2000er und dem aktuellen KI-Boom. Für Bezos ist klar: Auch wenn manche Bewertungen überhitzt sind – die Technologie selbst ist real und wird alle Branchen revolutionieren. Die Aufgabe der Unternehmer sei es, das Richtige aus dem Hype herauszufiltern und mit Weitsicht zu handeln. „Langfristiges Denken ist ein Schutzmechanismus“, sagt er – und meint damit auch: Nur wer zehn Jahre vorausdenkt, kann heute die richtigen Entscheidungen treffen.

Zum Abschluss richtet sich der Blick in den Weltraum – wortwörtlich. Bezos spricht über die Zukunft von Blue Origin, über Datenzentren im All, energieautarke Systeme auf dem Mond und über Millionen von Menschen, die dereinst im All leben könnten – nicht weil sie müssen, sondern weil sie wollen. Und was bleibt? Die Einladung, zu träumen – und dabei niemals aufzuhören, zu bauen.

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... blicken wir auf den Aufstieg europäischer KI-Startups und ihre wachsende Bedeutung im globalen Innovationsökosystem. Während Silicon Valley mit Hype-Zyklen und Kapitalströmen kämpft, entsteht in Europa eine Generation technikgetriebener Unternehmen, die auf Fokus, Nachhaltigkeit und Forschung setzt. Wir analysieren, warum Modelle wie Black Forest Labs als Vorboten einer neuen, bodenständigen KI-Kultur gelten – und welche Chancen daraus für den Standort Europa entstehen.

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