Yann LeCun gründet neues KI-Start-up in Paris

Willkommen zur letzten Ausgabe des KI-Briefings in diesem Jahr - und herzlichen Dank für Ihre Treue und Ihr Interesse an unseren Inhalten. Auch 2026 begleiten wir Sie wieder wöchentlich mit fundierten Einordnungen, praxisnahen Impulsen und aktuellen Entwicklungen rund um Künstliche Intelligenz.

Ein bemerkenswertes Signal zum Jahresende: Yann LeCun, Turing-Preisträger und einer der prägenden Köpfe moderner KI, gründet ein neues Start-up in Paris - und setzt dabei auf sogenannte Weltmodelle, die Lernen durch Umwelterfahrung ermöglichen sollen. Damit positioniert sich Europa nicht nur als Standort wegweisender Forschung, sondern auch als Plattform für alternative Paradigmen jenseits des US-dominierten LLM-Trends.

Damit das KI-Briefing für Sie maximal nützlich bleibt, freuen wir uns über Ihr Feedback. Teilen Sie uns gerne mit, welche Impulse für Sie am wertvollsten sind – und helfen Sie dabei, unser Briefing in Ihrem Netzwerk bekannt zu machen. Gemeinsam können wir eine Community aufbauen, die voneinander lernt und sich gegenseitig stärkt. Falls Sie diesen Newsletter weitergeleitet bekommen haben, können Sie sich ganz einfach hier anmelden.

Europäische Souveränität

Zusammenfassung: Yann LeCun, Turing-Preisträger und einer der Mitbegründer moderner KI, verlässt Meta, um ein neues Unternehmen in Europa aufzubauen. Sein Fokus liegt auf sogenannten Weltmodellen, die maschinelles Lernen über Sprachverarbeitung hinaus ermöglichen sollen. LeCun positioniert sich damit deutlich gegen den dominierenden Trend großer Sprachmodelle. Das Start-up wird in Paris gegründet und soll bis zu 500 Millionen Euro Kapital aufnehmen, bei einer angestrebten Bewertung von rund drei Milliarden Euro. Der Schritt gilt als strategische Entscheidung zugunsten des europäischen Forschungsumfelds und gegen die Limitationen im Silicon Valley.

Warum das wichtig ist: Yann LeCuns Entscheidung, ein hochambitioniertes KI-Startup in Europa zu gründen, ist mehr als ein symbolischer Akt sondern ein potenzieller Wendepunkt im globalen Technologiewettbewerb. Europa erhält damit nicht nur Zugang zu einem alternativen, wissenschaftlich fundierten KI-Ansatz jenseits von LLMs, sondern auch zur institutionellen Glaubwürdigkeit und Netzwerkkraft eines der führenden Köpfe der Branche. LeCun nutzt dabei europäische Regulierung nicht als Ausweg, sondern macht europäische Forschungsfreiheit zum strategischen Vorteil. Wenn es gelingt, daraus ein international sichtbares Zentrum für "Next-Gen-KI" zu entwickeln, kann Europa erstmals eine inhaltlich und technologisch eigenständige Rolle im KI-Wettrennen einnehmen – mit eigenen Paradigmen, eigenen Talenten und eigenen Werten.

In eigener Sache

Unser Kontinent steht vor der Herausforderung einen Lebensstil in Demokratie, Frieden und Wohlstand gegen Angriffe und Krisen zu verteidigen. Putin greift unseren Lebensstil mit Waffen an, die Vereinigten Staaten als unser natürlicher Verbündeter propagieren unter dem aktuellen US-Präsidenten eine Politik die mit liberalen Werten unvereinbar ist. In Asien und den Vereinigten Arabischen Emiraten entstehen mächtige Technologie-Cluster, die sich an den jeweiligen kulturellen Normen und gesellschaftlichen Strukturen orientieren und der Klimawandel schreitet voran.

Wenn wir unseren Europäischen Lebensstil in Wohlstand und im Einklang mit der Natur auch für zukünftige Generationen möglich machen wollen, brauchen wir ein wirtschaftlich starkes und souveränes Europa, das mit anderen Akteuren weltweit auf Augenhöhe verhandelt und selbstbewusst seine Interessen vertreten kann.

Unsere Herausforderungen sind spannende Aufgaben, die wir gemeinsam lösen können: Die nachhaltige Transformation des Energiesektors muss sich beschleunigen, Infrastruktur muss in Europa weiter ausgebaut werden, offene Wissensökosysteme müssen dezentral und unter unserer Kontrolle sein und die Erträge aus vertikalen Branchenlösungen sollten ebenfalls nicht sofort ins Ausland abfließen.

Wir stehen weitaus besser dar als die öffentliche Wahrnehmung oft vermuten lässt. Der Energiesektor hat mittlerweile einen substanziellen Anteil erneuerbarer Energien, Zugang zu Rechenleistung wird durch innovative Ansätze wie in Österreich z.B der AI:Factory Austria gewährleistet, wir haben in Europa einen Weltklasse Wissenschaftsstandort, ein absolut wettbewerbsfähiges Ökosystem an großen Playern aber auch aufstrebenden Startups (Schwarz Digits, ASML, Mistral, n8n, Hugging-Face, Lovable, Helsing oder Bitpanda), eine sehr starke Industrie und reihenweise Gründer:innen denen man Mut zusprechen und sie mit ausreichend Kapital ausstatten sollte.

Wir werden das KI-Briefing redaktionell an diesem Zielbild für Sie ausrichten. Dabei werden wir das Big Picture nicht aus den Augen verlieren, aber Ihnen auch ganz konkret aufzeigen, wie Sie Chancen bei Technologieauswahl, Workflows, Automatisierung und Potenzialentfaltung konkret für die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens umsetzbar machen.

Wenn Sie im kommenden Jahr mit uns strategisch oder operativ zusammenarbeiten möchten, treten Sie gerne mit uns in Kontakt.

Geo-Politik

Zusammenfassung: Die USA stehen vor einer sicherheitspolitischen und technologischen Schwachstelle: Ihre Verteidigung und KI-Infrastruktur sind massiv abhängig von chinesischen Batterien. Datenzentren in Virginia, die KI-Anwendungen betreiben, benötigen stabile Stromversorgung durch Lithium-Ionen-Batterien – ein Bereich, den China weltweit dominiert. Gleichzeitig braucht das Pentagon dieselbe Technologie für moderne Waffen wie Drohnen oder Laser. Trotz wachsendem Bewusstsein hat die Trump-Regierung Förderungen für US-Batterieprojekte zunächst gestoppt, bevor sie zuletzt auf sicherheitsrelevante Aspekte umschwenkte. Der Aufbau einer eigenständigen Batterieindustrie gilt als langwierig und extrem kapitalintensiv.

Warum das wichtig ist: Die Abhängigkeit der USA von chinesischer Batterietechnologie zeigt, wo sich die strategische Kontrolle über KI tatsächlich entscheidet: in der industriellen Energie- und Speicherbasis. Batterien sind kein nachgelagerter Faktor, sondern Voraussetzung für den stabilen Betrieb von Rechenzentren, Waffensystemen und digitaler Infrastruktur. Für Europa ist das ein präziser Hinweis auf einen gestaltbaren Machtfaktor. Während Hochleistungs-Chips stark von US-Anbietern dominiert werden, liegen Energiespeicher, Raffinierung und industrielle Skalierung im Bereich realistischer europäischer Handlungsfähigkeit. Wer diese Ebenen kontrolliert, kontrolliert die Einsatzfähigkeit von KI. Die US-Situation macht deutlich, wie schnell technologische Führungsansprüche ohne industrielle Tiefe strategisch angreifbar werden.

Halbleiterindustrie

Zusammenfassung: Nvidia plant laut Medienberichten die Übernahme des KI-Chip-Spezialisten Groq für rund 20 Milliarden Dollar. Der Zukauf wäre die größte Akquisition in der Unternehmensgeschichte und unterstreicht Nvidias Fokus auf KI-Inference als nächsten zentralen Wachstumsmarkt. Groq entwickelt spezialisierte Beschleunigerchips, die besonders effizient bei der Ausführung großer KI-Modelle sind. Mit der Transaktion will Nvidia seine technologische Führungsposition absichern und sein Angebot jenseits klassischer Trainingschips strategisch verbreitern. Offizielle Stellungnahmen beider Unternehmen stehen noch aus.

Warum das wichtig ist: Mit der geplanten Übernahme von Groq sichert Nvidia sich Kontrolle über den kostenkritischsten Teil der KI-Nutzung: den laufenden Betrieb. Während Training ein einmaliger Akt bleibt, entscheidet Inference über Skalierung, Wirtschaftlichkeit und industrielle Durchdringung von KI. Nvidia bindet spezialisierte Hardware und das dahinterstehende Schlüsselwissen eng an die eigene Plattform und reduziert damit strategische Offenheit im Markt. Für Europa bedeutet das eine weitere Verfestigung struktureller Abhängigkeiten auf Infrastrukturebene. Ohne eigenständige Inference-Architekturen bleibt der Zugang zu KI zwar möglich, ihre ökonomische Nutzung jedoch fremdbestimmt. Technologische Souveränität entscheidet sich hier nicht an Modellen, sondern an der Kontrolle über Betriebskosten, Verfügbarkeit und industrielle Einsetzbarkeit.

KI-Infrastruktur

Zusammenfassung: Saudi-Arabien verfolgt das Ziel, weltweit besonders kosteneffiziente Rechenzentren für künstliche Intelligenz zu etablieren. Möglich wird dies durch sehr niedrige Strompreise aus großskaliger Solarenergie, umfangreiche Flächenverfügbarkeit und staatlich koordinierte Investitionen. Mit der neu geschaffenen Gesellschaft Humain bündelt das Königreich seine KI-Infrastrukturstrategie und adressiert gezielt die Kosten von KI-Inference. Erste internationale Chip- und Baupartnerschaften sowie staatliche Anwendungen zeigen, dass Saudi-Arabien nicht nur Rechenleistung anbieten, sondern ein eigenes KI-Ökosystem aufbauen will.

Warum das wichtig ist: Saudi-Arabiens Ansatz zeigt, dass sich der Wettbewerb um KI nicht mehr primär über Modelle oder Chips entscheidet, sondern über die Kosten des laufenden Betriebs. Energiepreise, Flächenverfügbarkeit und staatlich koordinierte Skalierung werden zu bestimmenden Faktoren der KI-Ökonomie. Mit der klaren Fokussierung auf Inference organisiert das Königreich Rechenleistung als industrielle Infrastruktur und nicht als technologisches Prestigeprojekt. Wer KI zuverlässig und günstig betreiben kann, zieht Nutzung, Wertschöpfung und Abhängigkeiten an sich. Der Standort wird damit selbst zum strategischen Asset – unabhängig davon, wo Modelle entwickelt oder trainiert werden.

KI-Regulierung

Zusammenfassung: New York hat mit dem RAISE Act eines der bislang strengsten Transparenz- und Sicherheitsgesetze für sogenannte Frontier-KI-Modelle verabschiedet. Große KI-Entwickler werden verpflichtet, ihre internen Sicherheitsframeworks offenzulegen und schwerwiegende Vorfälle innerhalb von 72 Stunden an den Staat zu melden. Zusätzlich entsteht im Department of Financial Services eine neue Aufsichtseinheit, die KI-Modelle bewertet und jährliche Berichte veröffentlicht. Der Generalstaatsanwalt erhält Durchgriffsrechte, inklusive hoher Geldstrafen bei Verstößen. Damit setzt New York einen verbindlichen Standard für staatliche KI-Governance in den USA, während eine einheitliche Bundesregulierung weiterhin fehlt.

Warum das wichtig ist: Mit dem RAISE Act verschiebt sich KI-Governance von freiwilligen Selbstverpflichtungen hin zu formalisierter staatlicher Aufsicht. Sicherheitsarchitekturen werden damit zu einem prüfbaren Bestandteil der Produktentwicklung, nicht zu internen Leitlinien ohne externe Relevanz. Die Pflicht zur Offenlegung und zur zeitnahen Meldung kritischer Vorfälle verändert die Anreizstruktur für Entwickler leistungsfähiger Modelle: Risiko-Management wird operationalisiert und sanktionierbar. Regulierung greift hier nicht abstrakt ein, sondern bindet sich an konkrete Prozesse, Zuständigkeiten und Berichtspflichten. Damit entsteht ein Rahmen, in dem KI-Entwicklung nicht nur an Leistungsfähigkeit, sondern an institutioneller Belastbarkeit gemessen wird.

Cybersicherheit

Zusammenfassung: OpenAI hat ein neues Sicherheitssystem für den Browser-Agenten von ChatGPT Atlas vorgestellt, das gezielt gegen Prompt-Injection-Angriffe schützt. Dabei wird ein automatisiertes Red-Teaming-Verfahren mit Reinforcement Learning eingesetzt, um potenzielle Schwachstellen frühzeitig zu identifizieren. Die Methode simuliert realistische Angriffe und trainiert Modelle präventiv gegen bisher unbekannte Angriffsmuster. Erste Resultate zeigen, dass selbst komplexe mehrschrittige Angriffe erkannt und abgewehrt werden konnten. Damit adressiert OpenAI gezielt die wachsenden Risiken durch KI-Agenten, die eigenständig im Web agieren und sicherheitskritische Aufgaben übernehmen können.

Warum das wichtig ist: Mit der Absicherung von ChatGPT Atlas reagiert OpenAI auf ein strukturelles Problem agentischer KI: Sobald Modelle eigenständig im Web handeln, wird Sicherheit zu einer Systemeigenschaft, nicht zu einer nachgelagerten Schutzschicht. Prompt-Injection ist dabei kein Randphänomen, sondern eine Folge offener Umgebungen und nicht-deterministischer Entscheidungslogik. Indem OpenAI Angriffe selbst automatisiert erzeugt und in das Training integriert, verschiebt sich Sicherheitsarbeit von reaktiver Schadensbegrenzung hin zu kontinuierlicher Systemhärtung. Entscheidend ist weniger die einzelne Abwehrmaßnahme als der institutionalisierte Prozess dahinter. KI-Agenten werden damit nicht nur leistungsfähiger, sondern kontrollierbarer – eine Voraussetzung für ihren Einsatz in produktiven und sicherheitsrelevanten Kontexten.

Übernahmen

Zusammenfassung: Alphabet kauft das US-Energie- und Infrastrukturunternehmen Intersect für 4,75 Milliarden Dollar in bar und übernimmt zusätzlich Schulden. Ziel ist es, den Ausbau von Rechenzentren und Energieprojekten deutlich zu beschleunigen. Intersect bringt mehrere Gigawatt an laufenden und geplanten Kapazitäten ein und bleibt operativ eigenständig unter der Leitung von CEO Sheldon Kimber. Die Akquisition stärkt Googles Fähigkeit, neue Energiequellen schneller zu erschließen und moderne Infrastrukturprojekte direkt mit Rechenzentrumsbedarf zu koppeln – insbesondere in den USA, wo Intersect bereits mit Google an gemeinsamen Standorten arbeitet.

Warum das wichtig ist: Mit der Übernahme von Intersect bindet Alphabet Energieerzeugung und digitale Infrastruktur enger aneinander, als es klassische Versorgermodelle erlauben. Rechenzentren werden damit nicht mehr an bestehende Netze angepasst, sondern von Beginn an mit eigener Energieentwicklung verknüpft. Planung, Bau und Betrieb verschmelzen zu einem integrierten Prozess, der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit erhöht. Entscheidend ist weniger die einzelne Technologie als die Kontrolle über den zeitlichen Ablauf von Energie- und Infrastrukturprojekten. Wer neue Kapazitäten parallel entwickeln kann, reduziert Engpässe und verschafft sich einen strukturellen Vorteil beim Ausbau von Cloud- und KI-Systemen. Energie wird so vom externen Faktor zur internen Wachstumsvariable digitaler Plattformen.

Digital Twin

Was wäre, wenn Europa seine gesamte Infrastruktur, Umwelt und Gesellschaft in einem einzigen digitalen Modell simulieren könnte – präzise, in Echtzeit und übergreifend zwischen Politik, Wirtschaft und Forschung? Was wie Science-Fiction klingt, ist mit dem Konzept des Strategic Twin auf dem Weg, Realität zu werden. Dieser digitale Zwilling soll nicht nur bestehende Systeme abbilden, sondern als strategisches Planungsinstrument fungieren, das es erlaubt, zukünftige Entwicklungen iterativ durchzuspielen. In einer Zeit multipler Krisen verspricht er ein neues Niveau an Voraussicht und Handlungsfähigkeit – durch datengetriebene Szenarien, die wie Code behandelt und jederzeit angepasst werden können.

Warum ein digitaler Zwilling mehr ist als eine digitale Spielerei

Strategic Twins sind digitale Abbilder komplexer Systeme – von Städten über Stromnetze bis hin zum Erdsystem – die mit Echtzeitdaten gespeist werden und auf Simulationsmodellen sowie künstlicher Intelligenz beruhen. Der Unterschied zu klassischen Modellen liegt in ihrer Dynamik: Sie reagieren auf neue Daten, lassen sich versionieren und erlauben fortlaufende Anpassungen. Technologien wie High Performance Computing und offene Datenplattformen ermöglichen es, selbst hochkomplexe Szenarien durchzurechnen. Die EU setzt gezielt auf diese technologische Grundlage, um Governance in ein neues Zeitalter zu führen – eines, in dem Planung nicht nur analysierend, sondern aktiv gestaltend erfolgt. So wird aus Technik ein strategisches Werkzeug.

Wie Europa mit digitalen Zwillingen neue Planungshorizonte eröffnet

Die EU investiert massiv in großangelegte Digital-Twin-Projekte wie Destination Earth, den Digital Twin Ocean oder TwinEU im Energiebereich. Diese Initiativen decken Themen vom Klimaschutz über maritime Ökosysteme bis zur Netzstabilität ab – mit dem Ziel, durch datenbasierte Simulationen robuste und vorausschauende Entscheidungen zu ermöglichen. Auch auf kommunaler Ebene entstehen Stadtzwillinge, mit denen Städte wie Kassel Verkehrsflüsse analysieren oder Bauvorhaben visualisieren. Das Besondere dabei: Diese Digital Twins verbinden Daten und Modelle disziplinübergreifend – etwa Umwelt, Infrastruktur und soziale Aspekte – und schaffen so einen integrierten Blick auf die Realität. Der Fokus liegt auf Strategie, nicht nur auf Effizienz.

Wie Städte und Unternehmen digitale Zwillinge als Versuchslabore nutzen

In der Praxis bewähren sich digitale Zwillinge zunehmend als sogenannte virtuelle Sandkästen. Städte können mit ihnen die Auswirkungen geplanter Maßnahmen simulieren – von neuen Verkehrsführungen bis zu städtebaulichen Projekten. Bürgerbeteiligung wird durch immersive Visualisierungen in virtuellen Rathäusern gestärkt. Auch Unternehmen nutzen Digital Twins strategisch: In der Industrie 4.0 dienen sie zur Überwachung und Optimierung von Anlagen, in globalen Lieferketten zur Risikoanalyse und Szenarienplanung. So entstehen strategische Entscheidungsgrundlagen, die Unsicherheit reduzieren und Investitionen absichern. Besonders wertvoll wird der Twin, wenn er nicht nur operativ, sondern auf Ebene ganzer Organisationen oder Regionen eingesetzt wird.

Wie Szenarien als Code den strategischen Umgang mit Zukunft verändern

Das Konzept Szenarien als Code ist zentral für den Strategic Twin. Es erlaubt, Zukunft nicht mehr statisch zu planen, sondern als veränderbare Simulation zu behandeln. Wenn Annahmen wie CO₂-Preise, Technologieeinsätze oder Bevölkerungswachstum sich ändern, kann das Modell einfach angepasst und neu berechnet werden. Damit wird Planung iterativ und lernfähig. Verschiedene Akteure arbeiten am gleichen digitalen Modell, was zu Transparenz, Nachvollziehbarkeit und gemeinsamen Zielbildern führt. Entscheidungen werden so nicht im luftleeren Raum getroffen, sondern auf Basis getesteter Annahmen. Das stärkt nicht nur die Qualität politischer Maßnahmen, sondern auch das Vertrauen der Öffentlichkeit in deren Legitimation.

Wie Europas strategischer Zwilling zum Fundament für Resilienz werden kann

Der Strategic Twin ist mehr als ein technisches Werkzeug – er ist ein neues Paradigma strategischer Kooperation. Wirtschaft, Staat und Forschung bringen jeweils ihre Stärken ein: Unternehmen liefern Daten und Innovationskraft, Verwaltungen setzen Rahmenbedingungen und Ziele, die Wissenschaft entwickelt und prüft Modelle. Diese Triple-Helix-Kollaboration ist essenziell, um Europas Herausforderungen systemisch zu bewältigen – von Klimaresilienz über Energiesicherheit bis Stadttransformation. Die EU sieht im digitalen Zwilling ein zentrales Element ihrer strategischen Souveränität. Indem sich komplexe Entwicklungen frühzeitig simulieren lassen, wird die Zukunft gestaltbar. Der Strategic Twin könnte so zur Schaltzentrale einer resilienten und nachhaltigen europäischen Gesellschaft werden.

Podcast

Impuls der Woche: Best of 2025 – Learnings über Toughness, Klarheit und Mut

Inhalt: In dieser Jahresrückblick-Episode teilen Gründer, Investoren und Führungspersönlichkeiten prägende Einsichten über unternehmerische Resilienz, Entscheidungsstärke und die Rolle von Erfahrung im Zeitalter der KI. Ob es um das Navigieren persönlicher Beziehungen, den Unterschied zwischen Inputs und echten Outcomes, oder die Illusion „Founder Mode“ geht – zentrale Themen sind Klarheit im Denken, mutiges Handeln und die Bereitschaft, Unbequemes auszuhalten.

Kontext: Der Podcast bietet ein kuratiertes Best-of führender Stimmen aus Wirtschaft, Technologie und Gesellschaft – eine Art Masterclass für Entscheider, die persönliche Reflexion und strategisches Denken verbinden wollen. Die Auswahl macht sichtbar, welche mentalen Modelle und Prinzipien das Denken der innovativsten Köpfe prägen – von Tech-Gründern bis zu Sporttrainern.

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⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️⬜️ ⏳ Timing-Fragen

European AI

Es ist unbestritten: Europa verfügt über einen weltweit einzigartigen Datenschatz. Während sich die Aufmerksamkeit häufig auf die großen, generalistischen KI-Modelle aus den USA und China richtet, liegt Europas Stärke im spezialisierten industriellen Wissen – in der Qualität und Tiefe der Daten, nicht in der Quantität. Genau hier liegt unser strategischer Vorteil: In der Industrie, in der Forschung, im Maschinenbau – dort, wo Präzision zählt, ist Europa führend. Doch diese Stärke entfaltet nur dann Wirkung, wenn wir sie selbstbewusst in unternehmerische und technologische Souveränität überführen.

Der Gastkommentar von Rolf Schumann im Handelsblatt weist zurecht darauf hin: Die Kontrolle über unsere Dateninfrastruktur entscheidet darüber, ob wir in der KI-Welt von morgen als eigenständiger Akteur auftreten oder bloß als Werkbank für außereuropäische Tech-Konzerne dienen. Es reicht nicht aus, die Risiken der Digitalisierung zu beschreiben - wir müssen den nächsten Schritt gehen und systematisch europäische Alternativen fördern. Der AI Act ist ein Anfang, aber regulatorische Klarheit allein ersetzt keine industrielle Strategie. Es braucht gezielte Investitionen in eigene Rechenzentren, Trainingsdaten, Basismodelle und den Transfer in den Mittelstand.

Besonders kritisch ist derzeit die Gründungskultur: Wer heute ein KI-Start-up in Europa gründet, kämpft nicht nur gegen globale Wettbewerber, sondern auch gegen fragmentierte Zuständigkeiten, lange Förderwege und ein mangelndes Risikokapitalumfeld. Dabei hätten wir – mit Blick auf unsere industriellen Daten – eigentlich ein ideales Umfeld für eine neue Gründungswelle. Der politische Auftrag ist klar: Wenn Europa mehr Souveränität will, muss es auch unternehmerisches Wagnis ermöglichen und belohnen. Es braucht einen politischen Rahmen, der europäische KI-Gründungen als strategisches Ziel begreift – nicht als Nebenschauplatz der Digitalpolitik.

Es wäre ein strategischer Fehler, sich nur auf die Regulierung bestehender Modelle zu konzentrieren. Europa muss eigene Modelle entwickeln, eigene Plattformen aufbauen, eigene Ökosysteme stärken. Dazu gehört auch ein mentaler Wandel: Wir dürfen nicht länger zögerlich auftreten, sondern müssen unsere vorhandene Expertise in Geschäftsmodelle und Anwendungen überführen – mit dem Selbstverständnis eines Kontinents, der in der KI nicht nur mitreden, sondern mitgestalten will.

Daten sind Europas Kapital, aber Mut ist seine Währung der Zukunft. Es ist Zeit, dieses Potenzial zu heben – durch gezielte Förderung, strategische Infrastrukturprojekte und ein europäisches Narrativ, das technologischen Fortschritt mit wirtschaftlicher Unabhängigkeit und ethischer Verantwortung verbindet.

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Automatisierung

Problemstellung: Viele Unternehmen und Anwender setzen KI-Modelle wie Claude oder ChatGPT zwar ein, schöpfen deren Potenzial aber kaum aus. Häufig fehlt es an standardisierten Workflows, die komplexe Aufgaben reproduzierbar und effizient machen. Prompting erfolgt oft ad hoc, was zu uneinheitlichen Ergebnissen und hohem Einarbeitungsaufwand führt.

Lösung: Anthropic bietet mit den sogenannten „Claude Skills“ eine strukturierte Möglichkeit, wiederverwendbare Prompt-basierte Workflows in Claude.ai zu integrieren. Über 50 dieser Skills wurden nun auf GitHub veröffentlicht. Sie decken Themenbereiche wie Dokumentenverarbeitung, Datenanalyse, Projektmanagement oder Kreativarbeit ab. Jeder Skill besteht aus einer konfigurierbaren Prompt-Struktur, die in Claude.ai über das Interface, die Code-Konfiguration oder API eingebunden werden kann.

Anwendungsbeispiele: Ein Skill zur PowerPoint-Erstellung kann automatisch aus einem Word-Dokument eine Präsentation generieren. Im Bereich Entwicklung unterstützt ein Skill bei der Einrichtung von AWS-Ressourcen oder automatisierten Tests mit Playwright. Marketing-Teams können mit entsprechenden Skills strukturierte Marktanalysen durchführen oder Social-Media-Posts in verschiedenen Tonalitäten erstellen. Die Skills dienen sowohl als sofort einsetzbare Tools als auch als Vorlage zur individuellen Anpassung.

Erklärungsansatz: Die Skills bestehen im Kern aus promptbasierten Anleitungen, die Aufgaben modular und nachvollziehbar aufbereiten. Damit lassen sich komplexe Anforderungen in wiederholbare KI-Prozesse überführen. Durch die klare Struktur innerhalb der „SKILL.md“-Dateien wird ersichtlich, wie der Skill aufgebaut ist und wie er angepasst werden kann – was wiederum den Einstieg in professionelle Promptentwicklung erleichtert.

Fazit: Die Claude Skills auf GitHub bieten einen niederschwelligen Zugang zu strukturierten KI-Workflows und eignen sich ideal als Ausgangspunkt für eigene Automatisierungsideen mit generativer KI. Besonders für Teams, die regelmäßig wiederkehrende Aufgaben mit KI unterstützen möchten, lohnt sich ein Blick in das wachsende Open-Source-Repository.

Trends

2025 war das Jahr der Agenten, doch 2026 hebt künstliche Intelligenz auf eine neue Ebene. In einem fundierten Ausblick zeigen zwei Experten, welche Entwicklungen die kommenden Monate prägen werden – und warum Unternehmen wie Gesellschaft gleichermaßen gefordert sein werden, mitzuhalten. Der Fokus liegt dabei nicht mehr nur auf einzelnen Fähigkeiten von KI-Systemen, sondern auf ihrem Zusammenspiel, ihrer Verankerung in der physischen Welt und ihrer zunehmenden Verantwortung.

Besonders spannend: Multi-Agenten-Systeme, bei denen spezialisierte KI-Agenten unter einer orchestrierenden Instanz gemeinsam komplexe Aufgaben bewältigen. Parallel dazu etabliert sich eine digitale Arbeitskraft – autonome Agenten, die multimodale Eingaben interpretieren, Arbeitsabläufe umsetzen und durch menschliche Rückkopplung kontrolliert werden. Diese „digitalen Kolleginnen und Kollegen“ sind mehr als nur Tools: Sie vervielfachen menschliche Fähigkeiten und transformieren Arbeitsprozesse nachhaltig.

Ein weiterer Meilenstein ist die „Physical AI“, die sich von der Theorie in die Praxis bewegt. KI-gestützte Roboter begreifen, handeln und lernen zunehmend in der realen Welt – unterstützt durch sogenannte Weltmodelle. Auch das Thema Verlässlichkeit nimmt Fahrt auf: Mit dem Inkrafttreten des EU AI Acts wird nachvollziehbare, überprüfbare KI zum neuen Standard, vergleichbar mit der Wirkung, die die DSGVO auf den Datenschutz hatte.

Doch damit nicht genug. Ob Quantum Utility, KI mit echtem Denkvermögen auf dem Endgerät oder amorphe hybride Rechenstrukturen – das Jahr 2026 läutet eine Phase ein, in der Technologiegrenzen verschwimmen und sich ganz neue Möglichkeiten eröffnen. Wer wissen will, wie diese Trends konkret aussehen, sollte sich diesen zukunftsweisenden Überblick nicht entgehen lassen.

Werben im KI-Briefing

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... widmen wir uns dem Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz und Datensicherheit – einem Spannungsfeld, das zunehmend an Bedeutung gewinnt. Welche Rolle spielen Anonymisierung, Pseudonymisierung oder auch gezielte Kontextveränderung, um sensible Informationen zu schützen? Wir zeigen, wie diese Techniken nicht nur Datenschutz ermöglichen, sondern auch neue Wege für verantwortungsvolle KI-Nutzung eröffnen – zwischen regulatorischen Anforderungen und innovativen Anwendungen.

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.

Das strategische Betriebssystem für Entscheidungsträger.

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