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Warum Meldungen über «ausgebrochene» Modelle regelmäßig erscheinen, was Red Teaming und ARA-Tests tatsächlich messen und welche Aufgaben außerhalb der Manege bleiben.

Warum das Modell standardmäßig überladene Lösungen liefert, welche natürliche Bremse der Komplexität verschwunden ist und wie man KI als Lektor statt als Generator einsetzt.

Warum die einen Unternehmen Verluste einfahren und die anderen exponentiell wachsen: eine Analyse an Beispielen von Shopify, Meta, Klarna, Duolingo und anderen.

Wie offene Dialoge mit der KI zum Geschenk für Konzerne wurden und warum das Denken beim Menschen bleiben sollte, während die Routine an das Modell geht.

Von einem bitteren Spruch der späten Sowjetunion über die Jagd der Konzerne auf Ingenieure bis zur neuen Frage, die die KI stellt.

Ein Protokoll für die Arbeit mit mehreren Modellen als Rechercheur, Kritiker und Lektor, ohne das Denken abzugeben.

Wie TRIZ Samsung, Intel und anderen Unternehmen hilft, Widersprüche zu erkennen, Produkte zu verbessern und komplexe Aufgaben systematisch zu lösen.

Manchmal ist eine Lösung völlig logisch und scheitert trotzdem, weil sie das eigentliche Problem nie berührt. Ein Blick darauf, warum wir die falsche Aufgabe lösen und wie man das klarer sieht.

Eine einfache Erklärung der Elektrizität über Fahrräder, Wasserdruck und eine alte Nähmaschine.

Über KI-Kosten, die Grenzen der Automatisierung und warum effektiver KI-Einsatz zum neuen professionellen Standard wird.

Über das Schreiben, das Forschen, den Zweifel und das Gespräch mit künstlicher Intelligenz.

Warum agentische KI-Systeme eine verifizierbare, zeitlich begrenzte Zugriffskontrolle auf Aktionsebene brauchen.

Eine Vision für ein globales Netzwerk vertrauenswürdiger Kontakte, in dem Menschen, Spezialisten und Unternehmen über private Vertrauenspfade gefunden werden können.

Warum Wissen im KI-Zeitalter nicht mehr der wichtigste Vorteil ist.