Warum Bewertungsmaßstäbe mehr steuern als Modelle Die Diskussion über Künstliche Intelligenz folgt meist einem vertrauten Muster. Modelle werden verglichen, Leistungswerte diskutiert, Fortschritte quantifiziert. Wer besser abschneidet, gilt als überlegen. Wer schlechter abschneidet, als rückständig. Diese Logik ist verständlich. Sie ist anschlussfähig. Und sie ist trügerisch. Denn die entscheidende Frage lautet

"Die erste Welle war Euphorie. Die zweite war Überforderung." Viele Prozesse stehen mitten im Wandel: Sie laufen schneller, Entscheidungen werden komplexer und die Spielregeln verändern sich leise – aber radikal. Hierbei wird Ki zunehmend immer wichtiger und beginnt massiven Einfluss zu haben, wodurch jedoch die Verantwortung komplett auf den

In diesem Workshop präsentieren wir euch fünf Methoden, mit denen ihr Aufgaben im Bereich Zeit- und Projektmanagement mit Hilfe von KI sowohl effektiver, als auch effizienter bewältigen könnt. Diese Methoden lassen sich anwenden auf Aufgaben sowohl im studentischen als auch beruflichen Umfeld. 1. Strategische Priorisierung: Das „Dual-Impact-Modell“ Problem: Aufgaben konkurrieren

Künstliche Intelligenz wird häufig als einheitliche Technologie wahrgenommen. In der Praxis basiert moderne KI jedoch auf grundlegend unterschiedlichen Architekturen, die jeweils für klar abgegrenzte Problemklassen optimiert sind. Ob ein System Texte analysiert, Bilder erkennt oder autonome Entscheidungen trifft, hängt nicht von einer allgemeinen „Intelligenz“ ab, sondern von der strukturellen Auslegung

Die entscheidende Verschiebung passiert vor der Entscheidung Künstliche Intelligenz wird weiterhin entlang einer vertrauten Linie diskutiert: schneller, günstiger, effizienter. Diese Perspektive ist bequem, weil sie anschlussfähig ist. Sie erklärt Investitionen, rechtfertigt Projekte, beruhigt Gremien. Sie verfehlt jedoch den eigentlichen Punkt. Die tiefgreifende Wirkung von KI liegt nicht im Output, sondern

Produktiver – und trotzdem schlechter? Generative KI hat sich schneller im Arbeitsalltag etabliert als jede vergleichbare Technologie zuvor. Texte, Analysen und Präsentationen entstehen heute in einem Bruchteil der Zeit, die noch vor wenigen Jahren nötig war. Für Unternehmen und Individuen wirkt das wie ein eindeutiger Fortschritt. Und doch häufen sich Beobachtungen,

Große Sprachmodelle werden häufig noch wie ein universelles Werkzeug behandelt: ein Prompt, eine Antwort, ein Ergebnis. Dieser Ansatz funktioniert für einfache Aufgaben erstaunlich gut, stößt aber schnell an Grenzen sobald Komplexität ins Spiel kommt. Genau hier setzt das Konzept von Agenten an. Agenten sind weniger eine neue technologische Fähigkeit als

Während generative KI für Millionen zum kognitiven Co-Piloten wird, könnten die ersten Opfer dieser wachsenden Abhängigkeit unsere Aufmerksamkeit, Originalität und demokratische Widerstandsfähigkeit sein. Der Tag, an dem Denken anfing optional zu werden Über den größten Teil der Menschheitsgeschichte hinweg war Denken unvermeidlich. Wer schreiben wollte, musste sein Gedächtnis bemühen. Wer

KI kann viel – aber nicht alles Kaum eine Technologie hat sich so schnell verbreitet wie Künstliche Intelligenz. In kaum einem Jahr wurde mehr experimentiert, investiert und publiziert. Doch jenseits des Hypes zeichnet sich ein Muster ab: KI entfaltet ihren Wert erst dann, wenn sie in menschliche Denk-, Entscheidungs- und Organisationslogiken

Disclaimer: In diesem Artikel versuche ich das Thema Large Language Models (LLMs) und ihre Funktionsweise kurz und möglichst intuitiv zu erklären. Hierbei dient das phänomenale Video vom Youtube Kanal "3Blue1Brown" als Hauptquelle. Generell kann ich diesen Kanal für mathematische Konzepte sehr empfehlen. Zu jeder Formel und jedem Theorem

Wenn alles schneller wird – was bleibt dann wertvoll? Wir leben in einer Zeit, in der sich alles beschleunigt: Kommunikation, Entscheidungen, Geschäftsmodelle. AI-Tools analysieren Daten, schreiben Berichte, erstellen Marktstudien – in Sekunden statt Tagen. Doch Geschwindigkeit allein schafft keinen Fortschritt. Im Gegenteil: Je mehr wir automatisieren, desto größer wird die Versuchung, Entscheidungen

Wir sprechen über die Cloud, als wäre sie ein Ort über den Dingen – leicht, abstrakt, irgendwo zwischen Himmel und Internet. Doch die Cloud existiert nicht, zumindest nicht so, wie wir sie uns vorstellen. In Wahrheit ist sie eine Sammlung aus Millionen physischen Servern, die in riesigen Hallen stehen – kühl, laut

In einem Umfeld, das von Statistiken, Algorithmen und Datenmodellen geprägt ist, spricht sie über Empathie. Professorin Inhwa Kim – eine Forscherin und Spezialistin im KI- und Retail-Bereich, die Künstliche Intelligenz nicht nur entwickelt, sondern aus verschiedenen Perspektiven versteht: technisch und analytisch, sowie psychologisch kommunikativ – und zutiefst menschlich. Während meines Austauschsemesters an

In diesem Interview spricht Jannek Drexl, Geschäftsführer des Wiener Startups Telefonagent, über den Einsatz von KI in der Telefonie, technologische Grundlagen, Datenschutz und die Zukunft von KI-basierten Sprachsystemen – insbesondere in der Immobilienbranche.

Ein neuer Begriff für eine alte Kunst "Prompt Literacy" – das klingt nach einem Fachbegriff aus der IT-Branche, ist aber im Kern eine uralte Fähigkeit: die Kunst, durch präzise und effektive Sprache gezielt Wirkung zu erzeugen. Und genau das ist auch das Ziel bei Kommunikation mit der KI. Nur

Ein Gespräch mit Tom Buchholz über Erwartungen, Realität und den wachsenden Einfluss künstlicher Intelligenz im Finanzsektor.

Wie KI Private Equity verändert: Hagen Raab über Chancen, Risiken und Karriere-Tipps für die nächste Generation in Private Equity.

„KI nimmt uns die Arbeit weg.“ Kaum ein Satz fällt in Gesprächen mit Führungskräften, Studierenden oder Unternehmern häufiger. Er ist verständlich, weil er ein diffuses Gefühl bündelt: die Angst, ersetzbar zu sein. Medien helfen nicht gerade, diese Angst zu sortieren. Schlagzeilen sind eindeutig, die Wirklichkeit selten. Und genau hier beginnt

Ein Essay über Urteilskraft im KI‑Zeitalter – jenseits von Logos und Lebensläufen Die Regeln, nach denen wir Talent erkennen, sind ins Rutschen geraten. Wo früher Logo‑Karrieren, Noten und das Beherrschen von Routinen galten, beschleunigt Künstliche Intelligenz die Abarbeitung – und verschiebt den Wert auf etwas anderes: das Denken unter Unsicherheit.

Kaum ein Thema wird derzeit so emotional diskutiert wie Künstliche Intelligenz. Für die einen ist sie das Untergangsszenario für ganze Berufsbilder – vom Anwalt bis zum Investmentbanker. Für die anderen ist sie ein Heilsversprechen, das alle Probleme löst. Beides greift zu kurz. Denn AI ist keine Bedrohung, die wir verhindern könnten

Als Senior Partner bei Bain hat Axel Erhard eine besonders aufschlussreiche und analytische Perspektive, um einzuschätzen, was im Zeitalter von KI in den kommenden Jahren auf Unternehmen zukommen könnte – worauf wir uns freuen dürfen und was wir mit kritischem Blick im Auge behalten sollten.