thinkbeyondai – Reflexion, Analyse und Debatte im Zeitalter der KI
Die besten Analysten, Berater und Anwälte von morgen werden weder die sein, die KI ignorieren, noch die, die blind darauf vertrauen. Es werden die sein, die den Standard ihres Feldes mit KI selbst definieren. Nicht trotz Automatisierung, sondern durch sie.
ThinkBeyondAI liefert das Fundament: technisches Verständnis, kritische Einordnung, praxisnahe Analyse. Damit Sie der Benchmark bleiben, an dem KI-Systeme gemessen werden, und nicht der, den sie überholen.
Dazu gehört die Verantwortung.
Wir analysieren, wie KI Berufe und ganze Branchen verändert, von der Kanzlei über die Beratung bis zu M&A, Investment Banking und Corporate Finance. Bei der Theorie bleibt es dabei nicht. Wir zeigen, wie Sie diese Werkzeuge im Arbeitsalltag einsetzen und was das für Ihre Arbeit heute bedeutet.
Unsere Inhalte entstehen in internationaler Zusammenarbeit zwischen Studierenden, Professorinnen und Professoren und erfahrenen Professionals. Unser Team stellt die Fragen, die an der Schnittstelle von Karriere und Technologie wirklich zählen: heute unbequem, morgen entscheidend.
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by Carl Erhard, May 31, 2026
"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
by Emil Ohligs & Sven von Bismarck, Feb 18, 2026
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
by Emil Ohligs, Nov 06, 2025
Wie Empathie-Forschung verändert, wie wir mit KI sprechen sollten In einem Umfeld, das von Statistiken, Algorithmen und Datenmodellen geprägt ist, spricht sie über Empathie. Professorin Inhwa Kim forscht an der Schnittstelle von KI, Konsumentenpsychologie und Kommunikation — nicht aus einer rein technischen Perspektive, sondern mit dem Blick darauf, was Menschen
by Carl Erhard, Oct 19, 2025
Wie KI Private Equity verändert: Hagen Raab über Chancen, Risiken und Karriere-Tipps für die nächste Generation in Private Equity.
by Emil Ohligs, Sep 29, 2025
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Wer ein KI-Modell auswählt, verlässt sich auf eine einfache Annahme: Das Modell mit der höchsten Accuracy auf dem Testset ist das beste Modell für den Produktionseinsatz. Eine Studie vom MIT zeigt, dass diese Annahme systematisch falsch sein kann — und zwar nicht aufgrund von Overfitting oder schlechter Architektur, sondern wegen
by Emil Ohligs, Apr 11, 2026
Die KI-Branche debattiert Modellarchitekturen, Parametergrößen und Trainingsverfahren während das eigentliche Problem systematisch übersehen wird: die Qualität der Inputdaten. Wer schlechte Daten in ein leistungsstarkes Modell eingibt, bekommt schlechte Ergebnisse zurück. Das ist kein neues Prinzip. Unter dem Begriff Garbage In, Garbage Out ist es seit Jahrzehnten bekannt. Aber im
by Emil Ohligs, Apr 04, 2026
Wer die Daten hält, verschiebt die Macht Die Debatte über Künstliche Intelligenz wird meist technisch geführt: Modellgrößen, Rechenleistung, Algorithmen. Das greift zu kurz. In der Praxis entscheidet eine andere Frage über wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Einfluss: Wer hat Zugang zu guten Daten – und wer nicht? „Gut“ meint hier nicht viel, sondern
by Sven von Bismarck, Mar 31, 2026
KI-Systeme sind produktiv, skalierbar — und angreifbar. Wer Large Language Models in Finanzprozessen einsetzt, schafft nicht nur Effizienz, sondern auch neue Angriffsflächen. Die OWASP hat die zehn kritischsten Schwachstellen klassifiziert. Was dahintersteckt und warum es für den Finanzsektor konkret relevant ist. Dieser Artikel ist Teil eines Workshops, die anderen Artikel
by Emil Ohligs, Mar 28, 2026
Nie war es leichter, perfekte Präsentationen zu bauen. Was passiert, wenn man dasselbe Thema zweimal schreiben lässt? Beide Versionen sind sauber strukturiert. Beide argumentieren klar. Beide könnten in einem professionellen Umfeld bestehen. Der Unterschied liegt nicht im Prompt. Er liegt im Kontext. Der erste Text ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit
by Sven von Bismarck, Mar 21, 2026
