SAP und OpenAI starten "OpenAI for Germany"

Diese Woche rückte das Thema digitale Souveränität in den Fokus: SAP und OpenAI kündigten an, ab 2026 gemeinsam KI-Modelle wie ChatGPT in einer abgesicherten Cloud-Umgebung für deutsche Behörden bereitzustellen. Das Projekt „OpenAI for Germany“ soll europäische Governance mit amerikanischer Technologie verbinden – ein Balanceakt zwischen Innovation und Kontrolle.

Parallel setzt OpenAI seine weltweiten Infrastrukturpläne mit Investitionen in Milliardenhöhe fort. Die Partnerschaften mit NVIDIA, Oracle und SoftBank markieren einen neuen Maßstab globaler Machtverteilung – nicht durch Software allein, sondern durch die Kontrolle über Energie, Chips und Rechenzentren. Europa bleibt dabei vorerst Beobachter – mit wachsendem Handlungsdruck.

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Digitale Souveränität

Zusammenfassung: SAP und OpenAI haben eine strategische Partnerschaft geschlossen, um ab 2026 ChatGPT und weitere KI-Technologien in einer abgesicherten Umgebung für deutsche Behörden bereitzustellen. Die Implementierung erfolgt über die Delos Cloud, eine von SAP betriebene Plattform für den öffentlichen Sektor. Damit reagiert SAP auf den steigenden Bedarf nach digitaler Souveränität, vor allem seit der Wiederwahl von Donald Trump. Ziel ist es, sensible Verwaltungsdaten in europäischen Infrastrukturen zu verarbeiten und gleichzeitig von den Fortschritten US-amerikanischer KI-Modelle zu profitieren. SAP plant Investitionen in Milliardenhöhe, um die nötige Rechenleistung und regulatorische Sicherheit zu gewährleisten.

Warum das wichtig ist: Die Partnerschaft von SAP und OpenAI zeigt schonungslos, wie abhängig Europa im Kern der KI-Technologien von den USA bleibt. Auch wenn Daten und Betrieb in der Delos Cloud europäisch kontrolliert werden, liegt die entscheidende Innovationsmacht – die Entwicklung und Steuerung der Modelle – weiterhin bei US-Unternehmen. Damit wird digitale Souveränität eher durch regulatorische Rahmung als durch technologische Eigenständigkeit erreicht. Für Europa bedeutet das: Man gewinnt kurzfristig Handlungsspielräume, bleibt aber in einer strukturellen Abhängigkeit, die sich in geopolitischen Krisen oder unter einer US-Regierung mit konfrontativerer Haltung jederzeit verschärfen kann. Solange Europa keine eigenen leistungsfähigen Modelle entwickelt, bleibt „digitale Souveränität“ mehr Versprechen als Realität – ein verwalteter Zugang zu fremder Technologie statt echter strategischer Unabhängigkeit.

Präsentiert von ElevenLabs

Zusammenfassung: Der E-Commerce-Anbieter Kömpf24 hat in Zusammenarbeit mit ElevenLabs einen digitalen Telefonagenten namens „KIM“ eingeführt, der Kundenanfragen vollautomatisiert bearbeitet. Durch die Integration dieser Conversational AI wurde die durchschnittliche Wartezeit im Kundenservice von 90 auf nur noch 15 Sekunden reduziert – ein Rückgang um 83 %. Gleichzeitig belaufen sich die Betriebskosten von „KIM“ auf lediglich 5,48 € pro Stunde. Das System basiert auf einem maßgeschneiderten, fast 29.000 Wörter umfassenden Prompt und ist tief in interne Prozesse integriert. Menschliche Servicekräfte werden dadurch entlastet und gezielt für komplexe Anliegen eingesetzt.

Warum das wichtig ist: Dieses Fallbeispiel zeigt, wie generative KI in Kombination mit tiefgreifender Prozessintegration nicht nur Effizienzgewinne erzeugt, sondern als Enabler für skalierbare Servicearchitekturen dient. In gesättigten E-Commerce-Märkten wird differenzierte Kundenkommunikation zunehmend zum Wettbewerbsvorteil – besonders dann, wenn operative Skalierbarkeit ohne Qualitätsverlust gelingt. Der gezielte Einsatz unternehmensspezifischer Prompts statt generischer Bots könnte dabei zum neuen Standard werden.

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Infrastruktur

Zusammenfassung: OpenAI und NVIDIA haben eine strategische Partnerschaft angekündigt, um bis zu 10 Gigawatt Rechenzentrumsleistung für KI-Modelle bereitzustellen. Dafür stellt NVIDIA bis zu 100 Milliarden Dollar Investitionen in OpenAI in Aussicht, abhängig vom Fortschritt der Umsetzung. Die erste Gigawatt-Installation soll 2026 auf der neuen Vera-Rubin-Plattform erfolgen. Mit Millionen von GPUs will OpenAI die nächste Generation seiner Modelle entwickeln und langfristig den Schritt zur Superintelligenz vorbereiten. NVIDIA wird dabei als bevorzugter Infrastrukturpartner fungieren, während Microsoft, Oracle und SoftBank das Ökosystem ergänzen.

Warum das wichtig ist: Mit der geplanten Rechenzentrumsleistung verschiebt sich das Machtzentrum der globalen KI-Entwicklung weiter in Richtung einer US-dominierten Technologiedyade. OpenAI und NVIDIA bündeln Kapital, Infrastruktur und Modellentwicklung in einer Größenordnung, die alle europäischen Ambitionen in den Schatten stellt. Die strategische Tiefe liegt nicht nur in der technologischen Skalierung, sondern in der Schaffung faktischer Monopole auf Hardware, Rechenleistung und Talentbindung. Für Europa entsteht dadurch nicht nur ein wirtschaftlicher, sondern ein sicherheitspolitischer Handlungsdruck. Wer über Infrastruktur und Chips verfügt, kontrolliert die Geschwindigkeit und Richtung künftiger Innovationszyklen. Ohne eigene Kapazitäten verliert Europa nicht nur den Anschluss, sondern die Möglichkeit, technologische Entwicklungen überhaupt noch zu gestalten.

Infrastruktur

Zusammenfassung: OpenAI hat in Texas den Startschuss für eines der ambitioniertesten Infrastrukturprojekte der Digitalgeschichte gegeben. Das Unternehmen plant ein globales Netz aus Rechenzentren mit einer erwarteten Gesamtinvestition von über einer Billion US-Dollar. Der erste Standort in Abilene, Texas, umfasst acht Datenzentren mit 900 Megawatt Leistung. Parallel entstehen fünf weitere Großanlagen in den USA in Kooperation mit Oracle und SoftBank. Insgesamt sollen über 20 Gigawatt an Rechenkapazität bereitgestellt werden – genug für rund 25 Millionen Haushalte. Ziel ist es, der wachsenden Nachfrage nach KI-Anwendungen wie ChatGPT gerecht zu werden.

Warum das wichtig ist: OpenAIs Infrastrukturprogramm verschiebt das Machtgefüge der digitalen Welt entlang physischer Rechenzentren. Mit Investitionen in Milliardenhöhe entsteht eine neue globale Grundordnung, in der Zugang zu KI nicht mehr primär durch Software, sondern durch Kontrolle über Energie, Fläche und Halbleiter bestimmt wird. Europa steht diesem Prozess weitgehend als Beobachter gegenüber. Während politische Debatten über Standards und Governance geführt werden, schaffen US-Konzerne unumkehrbare Fakten in Beton, Kupfer und Silizium. Die digitale Souveränität Europas entscheidet sich nicht in Strategiepapieren, sondern an der Fähigkeit, innerhalb kürzester Zeit wettbewerbsfähige Infrastrukturen zu errichten. Wer diese Chance verpasst, wird nicht nur technologisch abhängig, sondern auch wirtschaftlich und politisch erpressbar.

Infrastruktur

Zusammenfassung: Microsoft investiert in den kommenden vier Jahren 30 Milliarden US-Dollar in den Ausbau seiner KI-Infrastruktur in Großbritannien. Mit 15 Milliarden davon entsteht das größte Supercomputersystem des Landes, ausgestattet mit mehr als 23.000 NVIDIA-GPUs in Zusammenarbeit mit Nscale. Die übrigen Mittel fließen in Betrieb, Forschung, Personal und Partnerschaften. Unterstützt von Premierminister Keir Starmer soll die Initiative die Wettbewerbsfähigkeit Großbritanniens in Schlüsselbereichen wie Finanzwesen, Gesundheitswesen und Telekommunikation stärken. Die Investition gilt als das bislang größte Engagement Microsofts in Großbritannien und als Meilenstein der transatlantischen Technologiekooperation.

Warum das wichtig ist: Mit dem Aufbau des leistungsfähigsten KI-Rechenzentrums Großbritanniens verankert Microsoft seine Infrastruktur in einem strategisch relevanten Markt vor der Haustür der EU. Die Investition ist weniger Reaktion auf Nachfrage, sondern Ausdruck geopolitischer Standortpolitik. Großbritannien wird zum Testfall für eine neue Industriearchitektur, in der Infrastruktur, Regulierung und transatlantische Partnerschaften als Hebel für technologische Vormachtstellung eingesetzt werden. Für Europa entsteht dadurch ein verschärfter Handlungsdruck. Nicht nur der Zugang zu Rechenleistung, sondern auch die Frage, wer Standards und Kontrollmechanismen definiert, wird zunehmend außerhalb des Kontinents entschieden. Wer Infrastruktur baut, kontrolliert das Tempo der Innovation und die Richtung politischer Abhängigkeiten.

Geoökonomie

Zusammenfassung: Alibaba hat angekündigt, seine Investitionen in Künstliche Intelligenz auf über 50 Milliarden US-Dollar auszuweiten. CEO Eddie Wu prognostiziert, dass die weltweiten KI-Investitionen in den kommenden fünf Jahren auf rund vier Billionen US-Dollar ansteigen werden. Alibaba will mit diesem Tempo mithalten und seine im Februar vorgestellten Pläne von 380 Milliarden Yuan für KI-Infrastruktur und Modelle noch erweitern. Neben neuen Qwen-Sprachmodellen baut das Unternehmen eigene Chips und expandiert seine Cloud-Rechenzentren nach Brasilien, Frankreich und in die Niederlande. Die Ankündigung trieb den Aktienkurs auf den höchsten Stand seit fast vier Jahren.

Warum das wichtig ist: Alibaba treibt die Entkopplung von westlicher KI-Infrastruktur mit einem strategischen Investitionsprogramm voran, das auf globale Skalierung und technologische Eigenständigkeit ausgerichtet ist. Die gleichzeitige Expansion in internationale Märkte und der Aufbau eigener Chips schaffen ein Betriebssystem chinesischer Prägung für den KI-Wettbewerb der nächsten Dekade. Der Fokus liegt nicht auf Innovationsführerschaft im engen Sinne, sondern auf industrieller Resilienz und geopolitischer Absicherung. Für Europa entsteht ein strukturelles Dilemma zwischen Integration in westliche Plattformstrategien und der Notwendigkeit, wirtschaftliche Handlungsspielräume gegenüber beiden Technologiemächten zu behaupten. Investitionsentscheidungen dieser Größenordnung verschieben die tektonischen Platten digitaler Wertschöpfung und engen die Spielräume für eine eigenständige europäische Industriepolitik weiter ein.

Rechenzentren

Zusammenfassung: OpenAI hat den Bau von fünf weiteren Datenzentren in den USA angekündigt. Das Unternehmen kooperiert dabei mit SoftBank und Oracle und investiert insgesamt über 400 Milliarden Dollar in die Infrastruktur. Die Standorte liegen in Ohio, Texas, New Mexico und einem noch unbestimmten Ort im Mittleren Westen. Oracle übernimmt die Finanzierung und den Bau von drei Zentren, während SoftBank für zwei Standorte Kapital über Banken und Schulden beschafft. Der Schritt ist Teil des „Stargate Project“, das insgesamt Investitionen von 500 Milliarden Dollar vorsieht und von Präsident Trump Anfang des Jahres mit angekündigt wurde.

Warum das wichtig ist: Die nächste Phase der KI-Entwicklung wird nicht durch neue Modelle, sondern durch den Zugriff auf skalierbare Rechenleistung entschieden. Mit dem Aufbau neuer Datenzentren im dreistelligen Milliardenbereich verschiebt sich die Wertschöpfung in Richtung kapitalintensiver Infrastruktur. OpenAI positioniert sich nicht nur als Technologieanbieter, sondern als Betreiber strategischer Versorgungsknoten. Die unterschiedlichen Finanzierungsmodelle von Oracle und SoftBank zeigen, wie eng technologische Skalierung mit finanzmarktpolitischer Architektur verknüpft ist. Für Europa verschärft sich das Problem fehlender Kapitalallokation und industrieller Koordination. Wer Infrastruktur finanziert und betreibt, kontrolliert die Eintrittsbarrieren ganzer Innovationsfelder – und gestaltet damit die Spielregeln der nächsten technologischen Ordnung.

KI-Modelle

Zusammenfassung: Apple arbeitet daran, den von Anthropic entwickelten Model Context Protocol (MCP) in iOS, iPadOS und macOS zu integrieren. Mit den aktuellen Entwickler-Betas der Version 26.1 finden sich erste Hinweise auf eine systemweite Unterstützung. MCP gilt als aufkommender Standard, der es KI-Systemen erlaubt, direkt mit Datenquellen und Apps zu interagieren – ähnlich wie HTTP für das Web. Apple plant, diese Technologie über das App-Intents-Framework nutzbar zu machen, sodass KI-Agenten künftig ohne komplexe Schnittstellenprogrammierung Funktionen von Apps ausführen können. Dies könnte eine neue Ära agentischer KI auf Apple-Geräten einleiten.

Warum das wichtig ist: Mit der Integration von MCP in seine Betriebssysteme verankert Apple einen neuen Schnittstellenstandard direkt in der Infrastruktur des digitalen Alltags. Damit entsteht ein Betriebssystem, das nicht mehr nur Apps ausführt, sondern selbst zur Ausführungsumgebung agentischer KI wird. Wer über diese Standards verfügt, kontrolliert die Interaktion zwischen KI-Systemen und produktiven Anwendungen. Apple positioniert sich frühzeitig in einem entstehenden Wettbewerb um die Betriebsebene intelligenter Agenten. Für Unternehmen bedeutet das neue Möglichkeiten der Automatisierung, zugleich aber auch eine wachsende Abhängigkeit von proprietären Plattformregimen. Der offene Charakter von MCP täuscht nicht darüber hinweg, dass Infrastrukturentscheidungen künftig darüber entscheiden, wer produktive KI skaliert – und wer außen vor bleibt.

Medien

Kann Journalismus in Europa überleben, wenn Künstliche Intelligenz Inhalte verarbeitet, ohne dass Verlage daran verdienen, und wenn klassische Geschäftsmodelle wie Werbung und Print kollabieren? Die Frage klingt dramatisch, doch sie trifft den Kern der aktuellen Entwicklung. Tech-Giganten experimentieren mit KI-gestützten Suchantworten, Chatbots liefern journalistische Inhalte in Sekunden – und Verlage erhalten oft nicht mehr als „percent of zero“. Zugleich ziehen sich immer mehr Journalistinnen und Journalisten aus dem Beruf zurück, während neue Modelle vom Spendenjournalismus bis hin zu „politically owned media“ entstehen. Vor unseren Augen verändert sich die Rolle des Journalismus radikal.

Die wirtschaftlichen und technologischen Umbrüche machen deutlich, dass der Journalismus im DACH-Raum und ganz Europa an einem historischen Scheidepunkt steht. Automatisiertes Scraping bedroht Erlöse, Paywalls bringen nur begrenzt Erfolg, und der Druck auf Redaktionen wächst. KI wird zur Routinekraft im Newsroom, aber auch zum Risiko für Arbeitsplätze und Qualität. Parallel entstehen Non-Profit-Modelle, Community-getragene Redaktionen und neue Finanzierungswege über Stiftungen oder Mitgliedschaften. All diese Bewegungen eint die Frage, wie professioneller Journalismus im digitalen Zeitalter nachhaltig existieren kann – und welche Werte er dabei hochhalten muss.

Die Verhandlungen von Google, Microsoft und OpenAI mit großen Verlagen verdeutlichen die Brisanz: Inhalte sind das Rohmaterial für KI-Systeme, aber ihr Wert wird oft nicht in den Kassen der Urheber sichtbar. Medienunternehmer wie Barry Diller warnen vor einem „katastrophalen Szenario“, in dem Journalismus sein Geschäftsmodell verliert. Während erste Lizenzgespräche laufen, drohen vielen Redaktionen massive Traffic-Verluste, weil Nutzer Antworten direkt im Chatbot erhalten. Langfristig braucht es klare Strukturen: sei es ein gesetzlich verankerter Schutz journalistischer Inhalte oder ein marktwirtschaftliches Abo-Modell, bei dem KI-Anbieter zahlen. Ohne eine Lösung steht nicht nur die Finanzierung, sondern auch die Unabhängigkeit des Journalismus auf dem Spiel.

Die Funke-Mediengruppe arbeitet an personalisierten E-Paper-Ausgaben, die von KI automatisch aufbereitet werden könnten. Die Rheinische Post nutzt Systeme, die Routine-Seiten in der Zeitung nach festen Vorlagen erstellen. In der Schweiz werden sogar virtuelle Nachrichtensprecher getestet. Diese Beispiele verdeutlichen die Spannung: Einerseits entlastet KI die Redaktionen und eröffnet neue kreative Möglichkeiten, andererseits wächst die Angst vor Personalabbau. Der Deutsche Journalisten-Verband fordert klare Regeln, damit Effizienz nicht die journalistische Seele verdrängt. Die Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Verantwortung wird zum entscheidenden Faktor – und könnte über das Vertrauen der Öffentlichkeit entscheiden.

Während klassische Erlösmodelle erodieren, entstehen neue Strukturen: Mitgliedsbeiträge, Spenden und Stiftungsfinanzierungen tragen zunehmend investigativen und lokalen Journalismus. Projekte wie CORRECTIV oder „taz zahl ich“ zeigen, dass Leser bereit sind, Verantwortung zu übernehmen, wenn Inhalte Relevanz besitzen. Gleichzeitig wachsen politische oder unternehmensnahe Medienangebote, die Lücken füllen, wo traditionelle Verlage sich zurückziehen. Hier zeigt sich eine doppelte Dynamik: Mehr Vielfalt und neue Formen der Finanzierung, aber auch Risiken durch Abhängigkeiten und Einflussnahme. Transparenz über Geldflüsse und redaktionelle Unabhängigkeit werden in dieser neuen Medienlandschaft zu harten Währungen.

Die Zukunft des Journalismus entscheidet sich nicht allein an der Frage des Geldes, sondern an der Fähigkeit, Wirkung zu entfalten. Impact Journalism, konstruktiver Journalismus und neue Transparenzstandards gewinnen an Bedeutung. Leser reagieren positiv auf Inhalte, die Lösungen aufzeigen und Prozesse offenlegen – wie das Beispiel der Siegener Zeitung zeigt, die ihre Reichweite durch lösungsorientierte Berichte deutlich steigern konnte. Erfolg wird künftig weniger in Klicks und Page Impressions gemessen, sondern daran, ob Berichte Missstände aufdecken, Veränderungen anstoßen oder Vertrauen wiederherstellen. Der Journalismus kehrt damit zu seiner demokratischen Kernfunktion zurück.

Die kommenden Jahre sind entscheidend: Schafft es die Branche, Lizenzmodelle mit Tech-Konzernen zu etablieren, Non-Profit-Strukturen rechtlich abzusichern und KI-Tools verantwortungsvoll einzusetzen? Oder rutscht sie in Abhängigkeit von Plattformen und Geldgebern? Der Ausgang ist offen. Fest steht: Nur eine mutige Kombination aus Innovation, Diversifizierung und Rückbesinnung auf journalistische Werte kann das Überleben sichern. Zwischen KI-getriebenen Antworten und politisch gefärbten Medienblasen entscheidet sich, ob Journalismus weiterhin das Rückgrat demokratischer Gesellschaften bleibt. Jetzt ist die Zeit, neue Strategien zu wagen und die Zukunft aktiv zu gestalten.

GeoTech

Impuls der Woche: Eric Schmidt über KI, den Kampf mit China und die Zukunft Amerikas

Inhalt: Eric Schmidt warnt eindringlich vor einem strategischen Rückstand des Westens gegenüber China – insbesondere bei der Anwendung von KI in der Industrie und im Militär. Er skizziert ein mögliches Gleichgewicht der Abschreckung durch autonome Drohnenarmeen und fordert, dass offene KI-Modelle als geopolitisches Werkzeug begriffen werden. Besonders brisant: Seine Einschätzung, dass China dank offener Gewichte und anderer Hardwareprioritäten bereits entscheidende Vorteile im globalen KI-Wettlauf erzielt.

Kontext: Die Podcast-Folge ist Teil der „All-In“-Reihe, in der einflussreiche Persönlichkeiten aus Politik, Wirtschaft und Technologie regelmäßig über aktuelle Herausforderungen diskutieren. Das Format hat sich als zentrales Forum für strategische Zukunftsfragen etabliert und ist besonders relevant für Entscheider, die die globalen Dynamiken rund um KI, Wirtschaft und Sicherheit verstehen und mitgestalten wollen.

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Foundation

Was ist das Problem? Die Entstehung bahnbrechender Ideen in Deutschland bleibt oft isoliert – zu selten gelingt der Sprung von Geistesblitz zu marktfähigem Unternehmen. Ohne hochwertige Inkubationsstrukturen droht, dass Potenziale ins Ausland abwandern anstatt in heimischen Ökosystemen zu reifen.

Wie wird es gelöst? Erfolgreiche Modelle wie das Münchner Gründerzentrum UnternehmerTUM verbinden frühzeitige Talentförderung, technologische Infrastruktur und aktives Netzwerkmanagement. Mit Programmangebote von der Ideengenerierung bis zur Markteinführung werden Gründer durchgängig begleitet.

Warum das wichtig ist: Solche Zentren ermöglichen einen Strukturwandel im Innovationssystem: Sie erzeugen systemische Hebel, nicht nur Einzelfälle. In einem Europa, das technologisch aufholen will, sind sie zentrale Bausteine, um Start-up-Kraft mit Skalierungskapazität zu verbinden und Wertschöpfung im Inland zu sichern.

Handlungsempfehlung: Entscheider in Politik und Wirtschaft sollten lokale Gründerzentren strategisch ausbauen – etwa durch Beteiligungen, Infrastrukturförderung, Kooperationsnetzwerke mit großen Firmen und Anbindung an Hochschulen. Wichtig ist, nicht punktuell zu fördern, sondern ganzheitliche Ökosysteme aufzubauen.

Ansprechpartner: Helmut Schönenberger & UnternehmerTUM

Impact: Verdoppelung hochwertiger Deep-Tech-Start-ups in 5 Jahren

Relevant für:

Prompt Engineering

Problemstellung: Viele Unternehmen investieren viel Zeit in die Optimierung von Prompts für ein bestimmtes KI-Modell – nur um dann enttäuscht festzustellen, dass diese Prompts mit einem neuen, besseren Modell schlechter funktionieren. Der Grund: Prompts sind oft auf die spezifischen Eigenheiten eines Modells „überfitet“. Mit jeder neuen Modellgeneration ändern sich jedoch Formatpräferenzen, Positionseffekte und systembedingte Vorurteile – was bestehende Prompts ineffizient oder sogar kontraproduktiv macht.

Lösung: Wer das Beste aus neuen Sprachmodellen herausholen will, sollte Prompts systematisch überarbeiten. Dazu gehört es, sich an die bevorzugten Eingabeformate des Modells anzupassen (z. B. Markdown vs. XML), die Position von wichtigen Informationen im Prompt gezielt zu wählen (z. B. Anfang oder Ende), und die impliziten Modell-Biases zu erkennen – und aktiv mit ihnen zu arbeiten, statt gegen sie anzuprompten.

Anwendungsbeispiele: Beim Wechsel von GPT-4 zu Claude 3.5 zeigte sich, dass Claude deutlich besser auf XML-basierte Prompts reagiert – einfach, weil er mit dieser Struktur trainiert wurde. Auch bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) kann der Kontext je nach Modell besser am Anfang oder am Ende stehen: Während GPT-Modelle vorn priorisieren, schneiden Qwen-Modelle mit Informationen am Ende besser ab. Ein weiteres Beispiel: Manche Modelle neigen zur Halluzination bestimmter Felder – anstatt dagegen anzuprompten, kann es effizienter sein, diese Felder sinnvoll in die Antwortlogik einzubauen.

Erklärungsansatz: Jedes Modell hat eigene Trainingsdaten, Architekturentscheidungen und Post-Training-Anpassungen (z. B. durch Reinforcement Learning with Human Feedback). Diese führen zu spezifischen „Default-Verhalten“. Wenn man versucht, diese Defaults per Prompt zu „überschreiben“, entstehen unnötige Komplexität und Tokenkosten – mit geringerer Erfolgsquote. Effektives Prompting bedeutet also, das Modellverhalten zu beobachten, gezielt zu evaluieren und Prompts entsprechend neu zu gestalten.

Fazit: Prompts sind keine universellen Werkzeuge, sondern fein abgestimmte Interfaces zwischen Nutzer und Modell. Wer neue Modelle nutzen will, sollte auch seine Prompts neu denken – nicht als lästige Pflicht, sondern als Chance auf bessere Resultate mit weniger Aufwand.

Arbeitsmarkt

Nie war es schwieriger für Absolventinnen und Absolventen, den ersten Job zu finden. Der Einstiegsmarkt bricht weg – betroffen sind vor allem Berufseinsteiger, die zunehmend zwischen Künstlicher Intelligenz, wirtschaftlicher Unsicherheit und politischer Instabilität zerrieben werden. Der Begriff „Jobpokalypse“ beschreibt diese Entwicklung treffend: Unternehmen drosseln massiv die Zahl an Einstiegsstellen, während die Anzahl der Hochschulabsolventen weiter steigt.

Besonders deutlich wird der Wandel in Branchen wie Recht und Buchhaltung, wo KI bereits große Teile der klassischen Junior-Aufgaben übernimmt. Doch was passiert, wenn die Grundlagenarbeit wegfällt, auf der bisher Karrieren aufgebaut wurden? Unternehmen wie Simmons & Simmons setzen zwar verstärkt auf eigene KI-Tools, warnen aber zugleich davor, die Nachwuchsförderung zu vernachlässigen – denn ohne Einstiegspositionen fehlt bald das Fundament für Führungsrollen von morgen.

Rekrutierungsexperten beobachten bereits eine Talentlücke am Horizont. Wer heute nicht ausbildet, dem fehlen morgen die Führungskräfte. Die Gefahr: Überförderung des vorhandenen Personals ohne fundierte Ausbildung und langfristige Abhängigkeit von einem kleiner werdenden Mitarbeiterstamm. Statt tragfähiger Karrieren droht ein instabiles System, das sich langfristig selbst schwächt.

Die Zukunft der Arbeit steht auf dem Prüfstand. Ohne neue Ausbildungsmodelle oder mutige Investitionen in Nachwuchsprogramme verlieren wir mehr als nur den „Drudge Work“ der Einsteiger – wir verlieren das Rückgrat des Arbeitsmarkts von morgen.

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... widmen wir uns dem aufkommenden Konzept der Generative Engine Optimization (GEO) – der Sichtbarkeit im Zeitalter KI-basierter Antwortsysteme. Wenn Large Language Models zum primären Zugang zu Wissen werden, müssen Inhalte so gestaltet sein, dass sie von diesen Systemen erkannt, zitiert und priorisiert werden. Wir analysieren, welche Content-Strategien, Strukturen und Metadaten in Zukunft über Relevanz und Reichweite entscheiden – und warum frühe GEO-Initiativen zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden könnten.

Wir freuen uns, dass Sie das KI-Briefing regelmäßig lesen. Falls Sie Vorschläge haben, wie wir es noch wertvoller für Sie machen können, spezifische Themenwünsche haben, zögern Sie nicht, auf diese E-Mail zu antworten. Bis zum nächsten mal mit vielen neuen spannenden Insights.

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