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Das ist nicht mal mehr „Moment, das war erlaubt?". Die haben einfach jeden Anstand verloren.

Amazon hat ein Ohr auf den Markt gebracht. Aber zuerst der Kontext.

Im September zeigte Apple die Apple Watch Series 12 und Ultra 4 mit einem Funktionspaket namens Audio Intelligence. Das Herzstück: Siri Recap – die Uhr hört den ganzen Tag mit, was um einen herum passiert, und liefert abends eine Zusammenfassung der Gespräche, „um das Gedächtnis aufzufrischen und im Moment zu bleiben". Dazu Live Rewind: doppelter Druck auf die Krone, und auf dem Display erscheint der Text der letzten fünfzehn Sekunden des Gehörten.

Apple wusste natürlich, worauf sie sich einlassen, und hat gleich eine ganze Verteidigungslinie aufgebaut. Die Funktion ist standardmäßig deaktiviert. Rohaudio wird nicht aufgezeichnet und nicht gespeichert. Die Zusammenfassung ist kein Transkript, sondern eine verdichtete Nacherzählung. Sprecher werden nicht identifiziert. Die Verarbeitung läuft in Private Cloud Compute, in die laut Apple nicht mal Apple selbst hineinschaut. Zusammenfassungen werden nach sieben Tagen gelöscht, wenn man sie nicht speichert. Man kann einen Zeitplan einrichten: bei der Arbeit hört sie zu, zu Hause und nachts nicht. Der Launch wurde bis Ende des Jahres angekündigt, vorerst war es nur eine Ankündigung.

Ha. Hat nichts geholfen. Die Schlagzeilen waren überall gleich: „Apple Watch hört jetzt immer mit." Apples Chef John Ternus erklärte Journalisten, die Uhr mache „High-Level-Notizen", kein Protokoll. Aber stellt euch vor: ihr sitzt in einem Meeting, am Handgelenk des Kollegen läuft Recap – ihr werdet aufgezeichnet, ohne es zu wissen und ohne gefragt worden zu sein. Ein Gespräch, das für den Raum gedacht war, landet in jemandes „KI-Tagebuch". Und da ist es dann egal, wie Apple verschlüsselt und löscht: der Status des Gesprächs hat sich grundlegend verändert.

Während Apple also noch in der Defensive war, brachte Amazon zwei Geräte unter der Marke Bee heraus. Das Armband Frontier für 75 Dollar und Eclipse für 100 Dollar – eine magnetische Karte für die Rückseite des Handys. Die Aufnahme startet per Knopfdruck – Amazon betont das ausdrücklich, vor dem Hintergrund des Skandals um die „immer lauschenden" Apple Watch. Aber einmal gedrückt, nimmt es alles auf: Gespräche, Meetings, fremde Bemerkungen in der Küche. Den Knopf drückt ihr – nicht die Leute um euch herum.

Das Audio wird angeblich sofort gelöscht, das Transkript bleibt aber erhalten, die KI macht daraus eine Zusammenfassung und eine To-do-Liste. Und jetzt kommt das Interessanteste – für 12 Dollar im Monat. Im Pro-Abo verbindet sich Bee mit eurem Amazon-Konto und verwandelt beiläufig gesprochene Sätze in Produktempfehlungen. Beispiel aus der Ankündigung selbst: ihr sagt laut, dass das Spülmittel alle ist – und schon steht es auf der Amazon-Startseite. Den Rest könnt ihr euch selbst ausmalen: über einen tropfenden Hahn geklagt – schon bekommt ihr einen Abflussreiniger und einen Klempner empfohlen. Die Erinnerungsfunktion ist dabei Nebensache. Die Hauptsache ist: euer Alltag wird zum Verkaufstrichter.

Wir haben ja ohnehin immer schon geargwöhnt, dass man uns abhört und dann Werbung zeigt. Und jetzt sollen wir dafür auch noch bezahlen!? Sollen sie doch einpacken!

Gut, ich gebe es zu: ein gewisser Reiz ist da. Ein Gespräch mit dem Chef oder einem unverschämten Verkäufer aufzunehmen – das wäre manchmal sehr praktisch. Aber zu wissen, dass jede meiner Bemerkungen in jemandes Datei landen kann, wäre mir zu viel. In Europa wird man das wohl kaum erlauben – obwohl wir sehen werden, wie schnell Amazon das auf die Probe stellt.

Also meine Frage: Würdet ihr so etwas kaufen – wegen der Zusammenfassungen? 🐝 Und wenn ihr so ein Ding am Handgelenk eines Bekannten seht – ändert ihr dann, was ihr sagt?

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Na toll!

Erinnert ihr euch, ich hatte über den aufgeblähten Markt für KI-Betrug geschrieben? Nun, es gibt auch gute Nachrichten.

Also: Es gibt da ein australisches Unternehmen namens Apate – benannt nach der griechischen Göttin der Täuschung, was ziemlich charmant ist. Die haben sich ausgedacht, KI-Agenten direkt in die Hände von Betrügern zu schicken. Der Agent nimmt ab, gibt vor, ein Opfer zu sein, plaudert so lange wie nötig, klickt auf Phishing-Links und fischt dabei alles heraus: Konten, Krypto-Wallets, Websites. Nicht um Geld zurückzuholen – sondern um eine Karte des Netzwerks zu erstellen. Das ist Aufklärung.

2,5 Millionen solcher Gespräche haben sie bereits geführt. Der Mobilfunkanbieter TPG hat fast 590.000 Anrufe an die Agenten weitergeleitet. Die Commonwealth Bank sagt, dass die gemeldeten Betrugsverluste um 76 % gesunken sind.

Der Agent also als Köder. Das hat Turing definitiv nicht vorhergesehen.

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📱 Karpathy hat die Menschheit in 4 Gruppen eingeteilt

Andrej Karpathy – einer der bekanntesten KI-Forscher überhaupt – hat ein einfaches Schema veröffentlicht: Die gesamte Menschheit lässt sich danach einteilen, wie Menschen mit Sprachmodellen umgehen.

Rund 6 Milliarden haben noch nie mit einem Modell gesprochen. Weitere 1–2 Milliarden bitten es gelegentlich, einen Geburtstagsgruß zu schreiben. Etwa 20 Millionen nutzen Agenten für komplexe Aufgaben. Und ungefähr 5000 Menschen arbeiten mit den leistungsfähigsten internen Systemen, die für alle anderen gesperrt sind.

Das erklärt einiges. Genau deshalb halten manche KI aufrichtig für ein harmloses Spielzeug, während andere von Exponentialkurven reden: Sie haben buchstäblich verschiedene Dinge gesehen. Das ist eine gewaltige Kluft. Wirklich.

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Wie KI das Geschäft verändert und beschleunigt.

442 Milliarden Dollar. Das ist mehr als der gesamte weltweite Kokainmarkt. So hoch wird der asiatische KI-gestützte Betrugsmarkt geschätzt. Ein Vielfaches dessen, was er noch vor Kurzem war.

Kokain ist natürlich kein besonders guter Maßstab. Aber wenn Bloomberg genau diesen Vergleich wählt, wollen sie, dass es bei euch klickt: Das ist der Maßstab einer Industrie, die keine LinkedIn-Seite hat.

Die Rede ist von betrügerischen Callcentern, die jahrelang in bewachten Komplexen irgendwo in Myanmar und Kambodscha saßen. Jetzt skalieren sie. Sie können durchaus mit russischen Betrugsfarmen mithalten. Deepfakes mit eurer Mutter können von dort wie von hier kommen. Automatische Übersetzung in zwanzig Sprachen, akzentfrei. Ein Skript, das auf eine bestimmte Person zugeschnitten ist – auf Basis ihrer öffentlichen Daten: was sie liest, wo sie gearbeitet hat, wie ihre Kinder heißen. Was früher Zeit und Personal kostete, skaliert heute wie SaaS.

Erinnert ihr euch: Ich hatte geschrieben, dass Altman erst kürzlich in einem Politico-Interview gesagt hat, „schlechte Dinge" – Betrug, Hacks – seien akzeptable Kosten, weil der Nutzen überwiegen werde. Aber 442 Milliarden Dollar sind keine Fußnote in einer Risikomatrix. Das ist mehr, als Polen in einem Jahr erwirtschaftet. Sich darüber zu beklagen bringt nichts, also hören wir einfach zu und verurteilen es stillschweigend.

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50 Mrd. statt 70 Mrd. Dollar

Eine Differenz von 20 Mrd. Dollar – das ist kein Tippfehler im Bericht und keine Prognosekorrektur. Das ist, mal kurz innehalten, fast ein Drittel dessen, worauf der Markt gesetzt hatte. So eine Geschichte wäre in jeder Branche eine Schlagzeile, aber im KI-Sektor, wo alles mit einem Aufschlag für exponentielles Wachstum bewertet wird, hat sie eingeschlagen wie ein Erdbeben.

OpenAI hat Investoren mitgeteilt, dass der Jahresumsatz bis Ende September eher bei 50 Mrd. Dollar liegen wird, nicht bei 70 Mrd. Dollar. Aktien von Nvidia, Oracle und CoreWeave fielen. Der australische Rechenzentrumsbetreiber Firmus – mit Nvidia-Rückendeckung, IPO auf 5 Mrd. Dollar angesetzt – zog die Platzierung noch in derselben Nacht zurück. „Marktvolatilität", hieß es. Na klar.

Erst vor wenigen Posts hatte ich geschrieben, dass sich KI für Endverbraucher bei den aktuellen Rechenkosten so oder so nicht rechnet. Und OpenAIs Schwenk hin zu Unternehmenskunden ist genau der Versuch, dieses Loch zu stopfen. Aber wenn der Umsatz des wichtigsten Akteurs ein Drittel unter dem liegt, was in der Presse kursierte, dann läuft der Unternehmens-Schwenk offenbar noch nicht ganz so schnell an, wie man sich das erhofft hatte. Wer hatte noch mal gesagt, dass die IPOs von OpenAI und Anthropic sich stark verzögern werden – wenn sie überhaupt kommen? Vielleicht lag er gar nicht so falsch.

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Sam Altman hat Politico ein Interview gegeben. Eigentlich nichts Neues, aber darin wird endlich ein Unterschied klar formuliert, den ich hervorheben würde. Anders als Amodei sagt Altman, die Welt müsse „akzeptieren, dass es schlechte Dinge geben wird" – Hacks, Betrug, Missbrauch – weil der Nutzen überwiege.

Aber es kommt darauf an, wer das sagt. Das ist kein Utilitarist und kein Regulierer, der das Gemeinwohl abwägt. Das ist ein Mann, dessen Unternehmen an jedem Token verdient und dessen Investoren auf Rendite warten. Wenn er sagt „der Nutzen überwiegt" – ich glaube ihm, dass er das wirklich glaubt. Und gleichzeitig fällt mir auf, dass die Kosten der „schlechten Dinge" nicht dort anfallen, wo die Gewinne landen.

Altman hat den Punkt, an dem er sich von Anthropic und Dario Amodei unterscheidet, direkt benannt: Die sind nicht bereit, den Deal „Betrug und Hacks gegen Nutzen" zu akzeptieren – er schon.

Und selbst wenn euch die Position von Anthropic näher ist: gebt zu, dass diese Offenheit von Altman selten ist. Normalerweise wird so etwas in Hinterzimmern gesagt, während man öffentlich von Sicherheit und Verantwortung spricht.

Hier war er wenigstens ehrlich.

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Souveräner Kolibri 🐦

Am 3. Oktober, dem Tag der Deutschen Einheit, hat das deutsche Unternehmen Aleph Alpha das Modell Kolibri veröffentlicht. Das Datum ist kein Zufall – darin steckt der ganze Sinn des Releases.

In den letzten Jahren wurde in Europa vor allem über „souveräne KI" geredet. Jetzt liegt sie offen zugänglich da: Man kann sie herunterladen und bei sich selbst betreiben, innerhalb des geschlossenen Netzwerks eines Ministeriums, einer Fabrik oder eines Luftfahrtunternehmens. Die Daten bleiben im Haus. Keine Cloud in Kalifornien, keine unangenehmen Fragen vom Sicherheitsbeauftragten.

Aber das Interessanteste an Kolibri ist nicht einmal das, sondern die Sprache. Die meisten Modelle beherrschen Deutsch ungefähr so, wie ein Tourist die Speisekarte liest: vieles versteht man, aber es klingt nach Übersetzung. Kolibri wurde auf echtem Deutsch trainiert – einschließlich der Sprache, in der Behörden, Gerichte und das Parlament schreiben. Die Entwickler mussten sogar ihre eigenen Datenfilter reparieren: Standardfilter warfen Texte mit besonders langen Wörtern heraus – dabei ist das schlicht Behördendeutsch. Das Bundesverfassungsgericht ist für dieses Modell kein Ungeheuer, sondern ein vertrautes Wort.

Und noch eine Eigenschaft, die überraschend menschlich wirkt: Das Modell wurde darauf trainiert, „ich weiß es nicht" zu sagen. Wenn die Antwort in den Dokumenten nicht steht, gibt Kolibri das eher zu, als sich etwas auszudenken. Für eine Bürokratie, in der ein Fehler teurer ist als Schweigen, ist das wohl die wichtigste Qualität.

In allgemeinen Ranglisten schlägt Kolibri die Weltspitze nicht. Aber darum geht es auch nicht. Es ist ein Modell, das deutsche Dokumente so liest, wie sie geschrieben werden – und sie nicht außer Landes trägt.

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Noch eine Zahl. Wir haben es alle irgendwie gewusst, natürlich, aber jetzt ist es einfach Fakt. Merkt sie euch, bringt sie in Meetings.
2,2 % der Nutzer zahlen für KI-Abonnements.
Nochmal. Von allen Nutzern der KI-Dienste zahlen nur 2,2 % dafür. Im Schnitt 31 US-Dollar pro Monat.
TechCrunch hat überschlagen: Selbst wenn das zahlende Publikum von KI-Diensten so groß wäre wie das von Netflix – das wären 11 Mrd. US-Dollar Umsatz im Jahr. Allein die operativen Kosten von OpenAI liegen bei über 30 Mrd. US-Dollar.
Bei keiner denkbaren Konstellation mit den aktuellen Tarifen und den aktuellen Rechenkosten. Das ist Fakt.
Das heißt: Consumer-KI wird sich nie rechnen.
Daher auch die Schwenkung hin zu Unternehmenskunden. Bei OpenAI haben sie sich seit Juli verdoppelt. Unternehmen zahlen ordentlich und viel, und genau dorthin verlagern sich jetzt Aufmerksamkeit, Entwicklung und Priorität bei den Rechenkapazitäten. Consumer-Produkte wie ChatGPT, Gemini, Claude – die verschwinden nirgendwo, das ist das Schaufenster. Aber ein Schaufenster existiert, damit man drinnen verkauft.

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Gute Nachrichten für die Fleischbeschafften.

Anthropic hat eine Studie über Roboter und körperliche Arbeit veröffentlicht – mit Zahlen, die ich ab sofort in jedes Gespräch über „die ersetzen bald alle" einbauen werde.

Also. Technisch gesehen können Roboter 74 % der körperlichen Arbeitsaufgaben bewältigen. (Nach den Videotests, die ich gesehen habe, würde man das nicht unbedingt sagen, aber gut.) Klingt erstmal unangenehm. Aber! Wirtschaftlich lohnt es sich, einen Roboter statt eines Menschen einzusetzen, gerade mal bei 0,3 % der Aufgaben.

Das ist ein Unterschied von Faktor 247. Was nützt „kann es", wenn es ein Vielfaches kostet?

Stellt euch vor, ihr könnt Auto fahren, aber jede Fahrt kostet euch so viel wie ein Flugticket.

Wenn Roboter in dem Tempo billiger werden, in dem sie das historisch getan haben, werden sie die 10-%-Marke in etwa vierzig Jahren erreichen. Das ist nicht morgen, das ist 2065. Selbst wenn man den Beschleunigungsfaktor unserer Zeit einrechnet, ist das realistisch betrachtet mindestens noch ein Jahrzehnt.

Anders sieht es bei Sprachmodellen aus – dort fallen rund 80 % aller Arbeitsaufgaben überhaupt unter Automatisierung. Hier läuft die Verdrängung gerade auf Hochtouren.
Körperliche Arbeit ist vorerst sicherer, als sie aussieht.

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Jev: Reflex statt Denken

Der neueste Hype der Branche – ein Modell, das statt Text und Überlegung eine Wahrscheinlichkeit liefert. Zwei Jahre lang haben wir uns an KI gewöhnt, die schreibt. Die also buchstäblich denkt, während sie einen Gedanken formuliert. Frage gestellt – Absatz bekommen. Am 15. September hat das Startup TypeSafe AI das Modell Jev veröffentlicht, das überhaupt nichts schreibt. Es antwortet mit einem einzigen Wort aus einer vorgegebenen Liste – und einer Zahl, wie sicher es sich dabei ist.

Ihr gebt zum Beispiel Kontext und Optionen vor: „Ist diese E-Mail Spam, eine Rechnung oder eine Beschwerde?" Jev antwortet: „Rechnung, 0,94". Kein Text, sondern ein typisierter Wert mit Wahrscheinlichkeit. Drei Modi: Auswahl aus Varianten, Bewertung auf einer Skala, Ja/Nein-Antwort.

TypeSafe nennt das ein System-One-Modell – nach Kahneman: schnelles, intuitives Denken statt langsamem Schlussfolgern. Gründer ist Diogo Almeida, vier Jahre bei OpenAI, hat an ChatGPT und GPT-4 gearbeitet.

Almeidas Argument: Die Branche hat jahrelang KI auf menschliche Sprache optimiert, obwohl 90% der Entscheidungen in Programmen kein „Schreib mir einen Aufsatz" sind, sondern ein „Wähl eine von fünf Optionen". Dafür ein Modell anzuwerfen, das Text Token für Token generiert, ist wie einen Professor zu rufen, damit er die Post sortiert.

Unterm Strich, ohne Schönreden, sind die Zahlen bemerkenswert: Antwort in 70–500 Millisekunden, laut Unternehmensangaben zehn- bis hundertmal schneller und günstiger als große Modelle. Die Tests sind intern, der reale Vorteil wird bescheidener ausfallen.

Etwas unspektakulär, zugegeben – aber die Aufgaben sind es auch nicht gerade. E-Mail-Sortierung (ein Entwickler hat 500 Mails für ein paar Cent klassifiziert). Betrugserkennung: verdächtige Transaktion oder nicht, Zweifelsfälle weiter an das große Modell. Browser-Agenten: bei jedem Schritt nicht „überleg mal", sondern „klicken, scrollen oder tippen?" Kandidatenauswahl für 400 Stellen in Sekunden.

Halluzinationen sind weiterhin möglich: Jev kann nicht „Banane" statt einer Kategorie antworten. Aber es kann die falsche Kategorie wählen – allerdings mit einem Konfidenzwert, und den kann man abfangen.

Was das bedeutet

Intelligenz hört auf, eine einzige große Blackbox zu sein. Es entsteht eine Arbeitsteilung: Große Modelle denken und schreiben, schnelle wählen aus, Code führt aus. Man wählt gewissermaßen die Denkweise passend zur Aufgabe – und das ist schon eine andere Art zu programmieren: keine Anweisungen schreiben, sondern Prozesse dirigieren. Auch der Name ist kein Zufall: Jevons, ein Ökonom des 19. Jahrhunderts, stellte fest, dass die Verbilligung einer Ressource ihren Verbrauch nicht senkt, sondern explodieren lässt. Genau darauf wettet TypeSafe mit KI.

Und wenn diese Wette aufgeht, verschwindet KI aus dem Chat in den Hintergrund – in tausende Mikroentscheidungen innerhalb von Apps, die man nie zu Gesicht bekommt. Kein Assistent, mit dem man spricht, sondern die Reflexe der Software. Erste Signale gibt es schon: 13% der zahlenden Teams auf Vercel haben Jev in den ersten 24 Stunden ausprobiert – Rekord auf der Plattform.

Der gesamte Ansatz in einer Zeile:

jev → "win", 0.87
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Duell mit Steven Pinker

Ein großartiger Wissenschaftler und der einzige Mensch der Welt, dem man Optimismus nachweisen konnte: Steven Pinker hat einen offenen Brief an Scott Alexander geschrieben. Diskutiert wird natürlich die Vernichtung der Menschheit durch künstliche Intelligenz.
Scott Alexander ist der Autor von Astral Codex Ten, einer der klügsten Blogger zu Rationalismus und allem Möglichen. Pinker ist Professor in Harvard, hat „Gewalt: Eine neue Geschichte der Menschheit" und „Aufklärung jetzt" geschrieben.

Alexander forderte ihn zu einer öffentlichen Debatte heraus. Pinker antwortete mit einem offenen Brief in Quillette: Er werde nicht debattieren, seinen Widerspruch aber schriftlich darlegen. Und tat es – auf gut dreißig Seiten.

Der Kern seiner Einwände: Intelligenz an sich setzt keinen Drang voraus, zu herrschen oder um jeden Preis zu überleben. Beim Menschen gehen diese Eigenschaften auf die Evolution zurück. Warum gehen wir davon aus, dass sie bei einer Maschine automatisch im Paket kommen?

Dabei gibt Pinker zu, dass er die Fähigkeiten von Sprachmodellen unterschätzt hat. Und zu sehr auf die Vorsicht der Entwickler gesetzt hat.

Das Interessanteste im Brief ist aber die Frage an die Unternehmen selbst: Warum bauen Menschen, die warnen, KI könnte alle töten, sie gleichzeitig in diesem Tempo?

Pinker vermutet, dass beides zusammenhängt. Wer glaubt, die Menschheit lasse sich nur retten, indem man als Erster eine Superintelligenz erschafft, für den wird die Eile zur moralischen Pflicht. Und der Schaden unterwegs lässt sich leicht als Kollateralkosten der Rettung verbuchen.

Risiken erkennt er an: Bioterrorismus, Cyberangriffe, unkontrollierte Agenten. Er unterstützt unabhängige Aufsicht, Untersuchung von Zwischenfällen, Haftung für Schäden und die Möglichkeit, Systeme abzuschalten.
Aber er lässt uns auch Grund zum Optimismus. Ein guter Mensch – danke ihm.

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Leute, ich hab da etwas gefunden, und ich spür es: Hier fängt es an zu reißen, und das wird sich weiterziehen. Keine Prognosen. Schauen wir einfach, was passiert, und merken wir uns diese Stelle. Hier ist es dünn, hier wird es brechen.

Wir alle hoffen, dass KI unsere Arbeit schneller und einfacher macht und wir dabei mehr verdienen. Stimmt's? Aber wenn eure Arbeit einfacher und schneller geworden ist – warum sollte der Kunde euch dann denselben Stundensatz zahlen? Jetzt die andere Seite: Warum sollte ich einer Anwaltskanzlei Tausende von Dollar dafür zahlen, dass ihre Junioranwälte (ihr kennt die Serie Suits?) ein paarmal in ein KI-Tool getippt haben?

Das klingt nach der Frage eines ewig unzufriedenen, knauserigen Kunden, dem egal ist, wie viele Jahre die Leute studiert haben. Nur dass diese Frage jetzt nicht von Privatkunden kommt, sondern von Goldman Sachs. Und da geht es offenbar nicht mehr um einen Rabatt, sondern darum, wie professionelle Arbeit überhaupt vergütet wird.

Zur Einordnung: In diesem Artikel geht es um den großen Markt für Unternehmensrechtsberatung in den USA und Großbritannien. Dort funktioniert seit Jahrzehnten das Stundenhonorar: Zeit wird in Sechs-Minuten-Einheiten erfasst, Junioranwälte haben Jahresstundenziele, von denen Boni und Karriere abhängen. Dieses Modell wurde oft kritisiert, hat sich aber gehalten. Jetzt gerät es von drei Seiten gleichzeitig unter Druck.

Citi hat sein Auswahlverfahren für Kanzleien geändert: Ein Dienstleister muss jetzt erklären, wie viel er durch KI einspart. Ein eleganter Einstieg in ein Gespräch über Rabatte.
Goldman Sachs fragt Kanzleien, wie viel die Technologie ihnen einspart, und erwartet, an diesem Vorteil beteiligt zu werden.
Morgan Stanley verspricht mehr Ausschreibungen und alternative Vergütungsmodelle, darunter Pauschalgebühren. Und Chefrechtsberater Eric Grossman nannte das Modell großer Kanzleien, bei dem eine Armee von Junioranwälten die Arbeit erledigt, äußerst instabil. Das sagt ein Kunde, der ihnen Millionen zahlt.

Woher kommt die Spannung? Mit dem Aufkommen von KI müssten die Kosten für Dienstleistungen eigentlich sinken. Aber die Rechnungen sinken nicht. Die Nachfrage nach Anwaltsstunden ist im ersten Halbjahr sogar ungewöhnlich stark gestiegen. Die Stundensätze in den Top-Kanzleien der USA sind in drei Jahren um fast ein Drittel gestiegen. Der Schluss der Kunden ist einfach: Die Einsparungen bleiben bei den Kanzleien.

Und weil ihnen die Routinearbeit, in der sie kompetent waren, weggenommen wurde, muss Expertise künftig anders verpackt werden. Und durch Ergebnisse belegt, nicht durch Stunden. Denn der Kunde will nicht für eure eingesparte Zeit zahlen. Um also genauso viel zu verdienen, muss man schneller laufen. Oder sich verändern.

Berater verändern sich bereits. Bei McKinsey ist etwa ein Viertel der Honorare nicht an Stunden, sondern an Ergebnisse geknüpft: Der Kunde kommt nicht mit einem Arbeitsvolumen, sondern mit einem Ziel, und zahlt danach, ob es erreicht wurde. Die Folgen sind innerhalb der Firma selbst sichtbar: McKinsey verlagert einen größeren Teil der Partnervergütung in Kapitalbeteiligungen, weil die Einnahmen weniger planbar werden. Firmen, die Ergebnisse verkaufen, fangen an, wie Investoren zu leben: Sie halten Reserven, verteilen Risiken, wählen Projekte aus.

Anwälte und Berater stehen als Erste an diesem Punkt. Als nächste kommen Wirtschaftsprüfer, Steuerberater, Agenturen – alle, die Stunden verkaufen.

Wenn man euch also sagt, KI werde euch arbeitslos machen, lest es so: arbeitslos in der Form, in der ihr eure Arbeit bisher verstanden habt. Ansonsten ja – einen anwaltlichen Schriftsatz einreichen kann nur ein Anwalt, nur die Zeit fürs Schreiben, die zieht bitte ab. Ein bisschen Gewissen darf's schon sein!

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YouTube hat sich so etwas wie eine interne Generalüberholung gegönnt – und die fällt ziemlich groß aus.

Das Wichtigste, was sie bei Made On YouTube gezeigt haben: Der Feed wird jetzt per Beschreibung zusammengestellt. Du schreibst „ruhige Analysen für den Abend" – Gemini durchsucht zwanzig Milliarden Videos und baut daraus einen eigenen Tab. Mehrere solcher Tabs lassen sich gleichzeitig anlegen. Das heißt, nicht der Algorithmus rät, was du willst, sondern du sagst es ihm direkt – und er geht suchen.

Falls ihr schon bei YouTube nachgeschaut und nichts davon gefunden habt: Das ist völlig normal. Custom Feeds wurden erst am 23. September angekündigt. Der Rollout soll diesen Herbst zunächst in den USA starten, die ersten Nutzer sollen ab Oktober Zugriff bekommen. Wann die Funktion in anderen Ländern verfügbar sein wird, hat YouTube bisher noch nicht gesagt.

Auch für Creator gibt es neue Spielzeuge: Studio kann einen Entwurf analysieren und zeigen, wo Tempo, Struktur oder Storytelling nachlassen, Thumbnails im Stil des jeweiligen Kanals generieren und unterschiedlichen Zielgruppen verschiedene Varianten anzeigen. Und A/B-Tests gehen jetzt auch direkt ins Video: Man wird bis zu drei verschiedene Schnittversionen mit unterschiedlichen Hooks miteinander vergleichen können.

Am überraschendsten ist ein Pilotprojekt für automatisches Live-Dubbing bei Streams, das für Anfang 2027 geplant ist. Schon heute kommen mehr als 40 Prozent der Watchtime von Livestreams aus Ländern außerhalb des Heimatlandes des jeweiligen Creators. Das ist eine enorme Zahl – und YouTube scheint entschieden zu haben, dass es einfacher ist, Sprecher in Echtzeit zu übersetzen, als darauf zu warten, dass die ganze Welt Englisch lernt.

Außerdem baut YouTube seinen Schutz vor Deepfakes aus. Die Plattform kann bereits Videos erkennen, in denen KI das Gesicht eines Creators imitiert, und bis Ende des Jahres soll auch die Erkennung geklonter Stimmen hinzukommen.

Für mich ist das einer dieser seltenen Fälle, in denen KI nicht einfach nur eingebaut wurde, damit irgendwo KI drinsteckt. Ein Prompt statt eines Feeds ist tatsächlich eine völlig andere Art, mit der Plattform umzugehen. Mal sehen, wie gut das im echten Leben funktioniert.

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Nein, also wirklich. Er hat es tatsächlich von der UN-Tribüne aus verkündet: AI soll in SI umbenannt werden. Er meint, das sei ein Test, ob sein Einfluss dafür reicht. Außerdem kündigte Trump die Gründung einer speziellen AI Force in den USA an und versprach, einen neuen AI czar zu ernennen (ja! Genau dieses Wort!) – einen „Zaren für Künstliche Intelligenz", der die Politik der Regierung in diesem Bereich koordinieren soll. Bleibt zu hoffen, dass ihm niemand erklärt, was die Opritschnina war. 🤦

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Sieht aus, als hätte man ein Massenprodukt gefunden.

Die Erfahrung mit LLMs hat offenbar gezeigt: Wenn man den Agenten nicht als fertiges Produkt verpackt, reden die meisten Leute einfach weiter mit dem Chat und nutzen ihn wie eine Suchmaschine. Ich meine normale Nutzer, nicht Unternehmen, ganze Branchen oder Vibe-Coder. Bei diesem Wettbewerb bringt so ein Nutzungsverhalten kaum Vorteile. Heute chattest du mit dem einen, morgen mit dem anderen. Die Zeit hat gezeigt, dass viele weder das Wissen noch die Energie haben, sich einen eigenen Agenten zu bauen. Dabei ist ein Agent ein wirklich gutes Produkt. Er kann einen Menschen an einen bestimmten Anbieter binden. Er hat alle deine Logins, hat eine Menge über dich gesammelt, niemand kennt dich so gut wie dein Agent 😍, und irgendwann kommst du ohne ihn schlicht nicht mehr aus. Für so etwas zahlst du brav hundert im Monat oder einzeln, und wechselst nicht mehr.

Muse von Meta ist am 8. September erschienen. Grok Bot hat seinen Agenten im August Cloud-Computer und Logins in die Apps des Nutzers gegeben – nicht „hilf mir, etwas zu finden", sondern er lebt buchstäblich in deinen Accounts. Instinct verbindet sich mit E-Mail, Bildschirm und Geolokation und ruft selbst an, wenn er es für nötig hält – und soll dabei angeblich zehn Milliarden wert sein. Und jetzt stellt auch OpenAI jemanden dafür ein – den Autor von OpenClaw –, um „die nächste Generation persönlicher Agenten zu leiten".

Das Prinzip ist bei allen dasselbe: Der Agent lebt dauerhaft mit deinen Zugängen, er kommt nicht nur für die Dauer eines Gesprächs.

Im Grunde logisch. Aber das bedeutet, dass Agenten als Produkt auch von anderen Unternehmen verkauft werden können. Ich kann mir durchaus eine Menge Nischen-Agenten vorstellen, oder solche, die im Vergleich zu den Produkten der großen Player „verfeinert" sind. Denn was soll diese schnöde amerikanische KI schon über Opernaufführungen in Europa wissen – macht euch nichts vor.

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