AI to the DNA

How do you reinvent a product billions of people already use? Can AI help us learn more deeply instead of simply taking shortcuts? And as agents take on more tasks, how do we keep humans in control?In this episode of AI to the DNA, the podcast for everyone who wants to really understand and apply AI, I sit down with Nick Fox at Google’s AI Center in Berlin. Nick is Google’s Senior Vice President of Knowledge & Information, overseeing Search, Ads, Geo and Commerce. After 23 years at Google, he brings a perspective on how technological shifts become products people actually use.We explore how AI Overviews and AI Mode are changing Search, from short keywords to longer questions and ongoing conversations. Nick explains Google’s experimental development process, why user readiness matters alongside technical capability, and how to distinguish a bad idea from one whose time hasn’t come yet.We then turn to learning. Nick describes how AI can adapt to what a student understands and connect difficult concepts to their interests. We discuss the risks of shortcuts and cheating, and how Google creates time for its own people to learn through experimentation and sharing what works.Finally, we look at agents and the growing volume of information they produce. Should users have to organize everything, or should products help them find what they need? We discuss permissions, transparency and alignment—and why removing tedious work should still leave people in charge of decisions they care about.I’m Christoph Magnussen and at AI to the DNA, I’m not just asking how to use AI. I’m asking why it works the way it does so you can gain insights on the nature of this technology.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support!

Was, wenn mit jedem Prompt an ein externes Modell ein kleines Stück deines Wettbewerbsvorteils das Haus verlässt? Warum hat kein einzelnes Krankenhaus genug Daten, um ein brauchbares KI-Modell zu trainieren und was ändert sich, wenn hunderte Institutionen zusammenkommen, ohne ihre Daten herauszugeben? Und was bedeutet es strategisch, wenn eine einzige Entscheidung der US-Regierung darüber bestimmt, ob du Zugang zum neuesten Modell hast?Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA", dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Daniel J. Beutel. Daniel ist Co-Founder und CEO von Flower Labs und Co-Creator von Flower, dem Open-Source-Framework für Federated Learning. Gegründet hat er Flower Labs mit Nic Lane und Taner Topal, drei Monate davon im Silicon Valley bei Y Combinator. Er sitzt in Hamburg und promoviert parallel in Cambridge.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Wir sprechen darüber, was eine dezentrale KI-Architektur von der zentralen unterscheidet, die die großen Labs betreiben: Wer den kompletten Stack auf eigener Infrastruktur betreibt, schickt Prompts, Kontext und damit Prozesswissen nicht mehr an eine fremde API. Daniel erklärt, wie ein sogenanntes Fusion Model mehrere Open-Weight-Modelle unter einer einzigen API kombiniert und damit nah an die Performance aktueller Frontier-Modelle kommt.Außerdem diskutieren wir Federated Learning ganz konkret: eine internationale Bank, die Kundendaten physisch in den USA und in Europa halten muss und trotzdem ein gemeinsames Modell trainiert. Healthcare-Netzwerke, in denen teilweise über 100 Institutionen zusammenkommen, weil ein einzelnes Krankenhaus nur einige Tausend annotierte Radiologie-Bilder hat, zu wenig für moderne Deep-Learning-Architekturen. Dazu Techniken wie Differential Privacy und Secure Aggregation. Und ein Projekt mit dem US Department of Energy, in dem verteilt über drei National Labs ein LLM mit 70 Milliarden Parametern trainiert wird.Darüber hinaus geht es um den Unterschied zwischen AI-Assisted und AI-Native: Jedem Mitarbeitenden einen Chatbot zu geben, ist wie einen besseren Hammer in der Manufaktur zu verteilen. Daniel beschreibt, wie stattdessen eine Fertigungslinie für Wissensarbeit entsteht, die mit jeder Interaktion besser wird und warum das ohne starkes Sandboxing, granulare Permissions und Human in the Loop im Enterprise-Umfeld nicht funktioniert.Und wir reden über Europa: über den Datenschatz im Mittelstand, über Geschwindigkeit als das, was Daniel bei Y Combinator gelernt hat, und über seinen größten Wunsch, alle gesundheitsrelevanten Daten Europas in einem Netzwerk zu verbinden, ohne dass eine einzige Institution die Kontrolle über ihre Daten abgibt.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro (02:08) - Historische Zeit: Die industrielle Revolution der Wissensarbeit (07:49) - Flower Labs als Neolab: Zentral gegen dezentral gedacht (11:45) - Der souveräne Stack: Fusion Model, Datenschicht und Agent-Harness (17:58) - Context Engineering: Die Loops, die Agent und Modell gemeinsam verbessern (20:32) - „Security ist nicht verhandelbar": Policies, Rollen und Approvals im Enterprise (25:27) - OpenClaw, Sandboxing und Human in the Loop: Warum Prompts keine Permissions sind (31:35) - Federated Learning erklärt: Das Modell kommt zu den Daten (35:57) - Differential Privacy, Secure Aggregation und die kritische Datenmenge (40:02) - „Man verkauft die Kuh, um nachher die Milch zurückzukaufen" (44:55) - Vom Model Provider zum Konkurrenten und warum Flower Labs aus Europa gründet (48:27) - Europas kritischer Punkt: Datenschatz, Mittelstand und zwei Wege (51:31) - AI-Assisted gegen AI-Native: Der bessere Hammer reicht nicht (54:08) - Geschwindigkeit statt Wasserfallplan: Blocker, Freiräume und Rückendeckung von oben (58:48) - Selbst bauen oder Partner holen: Wo die Grenze liegt (01:04:02) - Self-Improvement-Loop: Der Agent, der mit jeder Interaktion besser wird (01:10:55) - Ein neues Spielfeld: MCP, Community und Architekturentscheidungen (01:13:26) - Department of Energy: Ein 70-Milliarden-Modell über drei National Labs (01:19:03) - Der große Wunsch: Alle Gesundheitsdaten Europas in einem Netzwerk

Muss wirklich jeder KI-generierte LinkedIn-Post gekennzeichnet werden? Wann braucht ein Bild oder Avatar ein KI-Label? Und reicht bei einem Voicebot der Hinweis, dass du gerade mit einer Maschine sprichst?Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA: Update“ mit Dr. Sebastian Kraska. Sebastian ist Rechtsanwalt, Diplom-Kaufmann und Geschäftsführer der IITR Datenschutz GmbH. Als externer Datenschutzbeauftragter begleitet er Unternehmen und Behörden bei der praktischen Umsetzung von Datenschutz- und Compliance-Anforderungen.„AI to the DNA: Update“ ist das kompakte Format für aktuelle Entwicklungen und relevante Themen aus der KI-Welt. Gemeinsam mit Expert ordne ich ein, was dahintersteckt, warum es gerade wichtig ist und was es für die Praxis bedeutet. Die Updates erscheinen unregelmäßig - immer dann, wenn ein Thema einen genaueren Blick verdient.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Wir klären zunächst, für wen die neuen Transparenzpflichten gelten und warum zwischen privater und geschäftlicher KI-Nutzung unterschieden werden muss. Außerdem geht es um die verschiedenen Rollen im AI Act: Was müssen Anbieter von KI-Systemen vorbereiten – und wofür sind Unternehmen verantwortlich, die diese Systeme einsetzen?Sebastian erklärt anhand konkreter Beispiele, wann Chatbots und Voice Agents gekennzeichnet werden müssen. Wir sprechen darüber, warum nicht jeder KI-unterstützte Text automatisch ein Label braucht, welche Rolle redaktionelle Kontrolle und Verantwortung spielen und wo die Grenze zu autonom postenden KI-Agenten verläuft.Darüber hinaus schauen wir auf KI-generierte Bilder, Deepfakes und Avatare. Was unterscheidet eine harmlose Bildbearbeitung von einer täuschend echten KI-Darstellung? Wann ist offensichtlich, dass wir es mit einem Avatar zu tun haben – und wann muss ein Unternehmen transparent machen, dass Bild, Stimme oder Video künstlich erzeugt wurden?Zum Schluss diskutieren wir den größeren Konflikt zwischen Anonymität und Authentizität im Netz, die Nachverfolgbarkeit autonomer Agenten und die Frage, ob wir irgendwann nicht mehr KI-Inhalte, sondern nur noch rein menschliche Inhalte kennzeichnen werden.Weiterführende Infos: https://deepfake-recht.deHier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist zu echten AI-Anwendungsweltmeister.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - AI Act wird konkret: Was Unternehmen jetzt wissen müssen (01:42) - Privat oder geschäftlich: Für wen die Kennzeichnungspflicht gilt (03:21) - Chatbots und Voice Agents: Wann ein KI-Hinweis ausreicht (04:38) - Anbieter oder Betreiber: Wer welche Verantwortung trägt (06:57) - Regulierung in der Praxis: Orientierung statt pauschaler KI-Labels https://deepfake-recht.de/ (07:56) - KI-generierte Texte: Redaktionelle Kontrolle statt Kennzeichnung (09:40) - AI Slop und Red Flag Laws: Kann Regulierung Schritt halten? (11:03) - Kennzeichnung statt Verbot: Vertrauen, Wasserzeichen und Selbstverpflichtung (13:42) - KI-Bilder und Deepfakes: Wo die Täuschung beginnt (15:46) - Avatare, Video und Audio: Wann ein KI-Label nötig wird (17:23) - Identität für KI-Agenten: Nachverfolgbarkeit und Haftung (19:57) - Der praktische Einstieg: KI zur Compliance-Prüfung nutzen (21:30) - KI beim Gesetzgeber: Warum der eigene Gedanke unersetzbar bleibt

Was passiert, wenn Claude nicht mehr nur ein Tool ist, sondern ein Kollege mit eigenen Zugriffsrechten, der proaktiv auf dich zukommt? Warum ist MCP „nicht viel mehr als eine API mit einem semantischen Layer" und trotzdem der Standard, auf dem die ganze Agentic-Ära aufbaut? Und was können deutsche Führungskräfte von einer Kultur lernen, die auf High Agency setzt: extrem viel Vertrauen, extrem wenig Struktur?Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA", dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit David Soria Parra. David ist Member of Technical Staff bei Anthropic und Co-Creator des Model Context Protocol (MCP). Davor war er zehn Jahre bei Meta im Developer-Tooling und blickt auf 25 Jahre Open-Source-Erfahrung zurück.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Wir sprechen darüber, wie MCP intern bei Anthropic entstanden ist: aus dem klassischen N-times-M-Problem zwischen Clients und Integrationen, und warum ein Protokoll gegenüber APIs und CLIs genau dann gewinnt, wenn Governance, Policy Enforcement und Enterprise-Anforderungen ins Spiel kommen.Außerdem diskutieren wir, warum Claude in Slack für David eine völlig neue Software-Kategorie ist: eine eigene Entity, die im Channel mitarbeitet, autonom Errors investigiert und mit Lösungsvorschlägen auf dich zukommt und wie das seine tägliche Arbeit fundamental verändert hat.Darüber hinaus geht es um den Kulturunterschied zwischen US-Tech und Deutschland: High Agency, Vertrauen statt Struktur, technisch geprägte Führung und warum die erfolgreichsten Firmen ihren besten Leuten einfach eine Kreditkarte in die Hand drücken.Zum Schluss werfen wir einen Blick nach vorn: Agent Identity und die Frage, ob Agents irgendwann eine eigene rechtliche Identität brauchen, die Übergabe von MCP an die Linux Foundation, MIT-Lizenz, bewusst ohne CLA und Davids Rat an junge Entwickler:innen und CEOs, die den Shift ernst nehmen wollen.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro (01:53) - Zehn Jahre Meta, keine Titel bei Anthropic: Kompetenz durch Arbeit statt Hierarchie (03:11) - Wie MCP entstand: Vom N-mal-M-Problem zum semantischen Layer (09:53) - Modellsprünge intern erlebt: Längere Tasks, asynchrones Arbeiten (11:34) - Claude Tag: Eigene Entity und Multiplayer im Slack-Channel (16:04) - Vorher/Nachher: Slack als Messaging-Bus, Claude wird proaktiv (17:37) - Persönlichkeit, System Prompts und Trust (20:29) - MCP als Daten-Layer: Agentic Search, Ultra-Code und weniger Scaffolding (26:24) - USA vs. Deutschland: Optimismus, High Agency und radikales Vertrauen (30:22) - Trust the Model: Compiler, Kreativität und die Grenzen der Verifikation (36:30) - Die neuen Bell Labs? Ein Shift, größer als das Internet (38:37) - Alltag, Leverage und Agent Identity (43:45) - Offener Standard: MIT-Lizenz, keine CLA, Linux Foundation (46:06) - Open-Source-Wurzeln: Vom PHP-Stammtisch zu Anthropic (47:31) - Rat an junge Entwickler:innen und CEOs (52:40) - Traumprojekt Unix: Evolution statt Revolution (57:39) - Die Modelle werden weiter besser

Was passiert, wenn eine KI nicht nur programmieren kann, sondern anfängt, an sich selbst zu forschen? Warum ist ein Unternehmen mit 30 Mitarbeitenden fast fünf Milliarden Dollar wert – und weshalb sagt sein Gründer, dass wir alle lieber Anteile halten sollten, statt pro Stunde bezahlt zu werden?Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA", dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Richard Socher. Richard ist CEO und Co-Founder von Recursive, wo er mit sieben Mitgründer:innen an rekursiv sich selbst verbessernder Superintelligenz arbeitet. Zuvor hat er you.com gegründet, das heute Suchergebnisse an die großen Sprachmodelle liefert, war Chief Scientist bei Salesforce und hat als Stanford-Forscher den Begriff Prompt Engineering mitgeprägt.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Wir sprechen darüber, was rekursiv selbstverbessernde Superintelligenz von gewöhnlicher selbstverbessernder KI unterscheidet, warum „AI is Code and AI can Code" der entscheidende Hebel ist und weshalb Compute für Richard die Autobahninfrastruktur des KI-Zeitalters darstellt.Außerdem diskutieren wir, wie sich Arbeit verändert, wenn 30 Leute den Output von Hunderten liefern: Warum Richard glaubt, dass Anteile an Unternehmen wichtiger werden als Stundenlöhne, welche Rolle Intent, Taste und Decision behalten und wieso Reward Engineering die Fähigkeit der Stunde ist – Stichwort: „Wenn ich den Code lösche, ist er schneller."Darüber hinaus geht es um die Grenzen menschlicher Sprache als Informationsmedium, um Grace Hopper und die ewige Wiederkehr der Technologie-Kritik – und um Deutschland: Warum Richard eine Special Economic Zone für KI fordert, wo er die Stärken des Landes in den Naturwissenschaften sieht und weshalb für ihn gilt: Für eine Zeit war es Rom, heute ist es Silicon Valley.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro (01:47) - Ein Jahr später: Aus dem Stealth-Mode zu Recursive (03:15) - Der heilige Gral: Rekursive vs. selbstverbessernde KI (05:05) - Anthropic, Cursor und der Code-Hebel: „AI is Code and AI can Code" (07:35) - Compute als Autobahninfrastruktur der Superintelligenz (11:00) - Zukunft der Arbeit: Manager von KI-Agents (12:41) - Dampfmaschine, Tesla und AI-native gründen: Die Zukunft ist ungleich verteilt (17:02) - you.com vs. Recursive: Moats, Distribution und die Grenzen des Webcodens (19:52) - Anteile statt Stundenlohn: „Man muss eigentlich ein Startup gründen mit der KI" (21:38) - Cybersecurity-Paradox, Pyramiden und Gucci: Was KI verändert – und was nicht (26:34) - Toaster im Dschungel: Abstraktionsebenen und die Rolle des Menschen (29:39) - Grace Hopper und Pessimist Archive: Die ewige Wiederkehr der Technik-Kritik (31:52) - Reward Engineering: „Wenn ich den Code lösche, ist er schneller" (35:08) - Sprache als Bottleneck: 30.000 parallele Schnittstellen (39:29) - Intelligenz aus dem Wasserhahn: Agency und Kreativität als Engpass (42:34) - Acht Co-Founder: Teamorganisation bei Recursive (45:26) - Deutschlands Weckruf: „Für eine Zeit war es Rom" (50:23) - Die Eureka-Maschine: KI als Motor der Naturwissenschaften

What happens when the best engineers at OpenAI stop writing code by hand? How does a coding tool turn into a command center for agents that work for days without you in the loop? And why has Germany quietly become one of OpenAI's top five markets for Codex?In this episode of AI to the DNA, the podcast for everyone who wants to really understand and apply AI, I sit down with Romain Huet, Head of Developer Experience at OpenAI and one of the key people behind Codex. We meet in Paris at OpenAI's local office, right after the team shipped GPT 5.5 and a wave of new Codex capabilities. Romain previously led product at Stripe and is now building the layer where developers, and increasingly everyone else, meet the models.You can also watch this episode as a video podcast on my YouTube channel. We talk about why Codex started as a coding tool, why it became something much bigger, and how OpenAI's own teams, from engineering to finance, now use it as their daily working surface. Romain explains why the jump from GPT 5.2 to 5.3 Codex was the real turning point, and what it means that even the best engineers no longer write code by hand.From there we go deep into the architecture behind it: the open-source Codex harness, the layer that connects models, tools, files and your computer. We discuss what a harness actually is, why OpenAI made it public, and why prompt engineering as we knew it is essentially gone. We also dig into the harder questions, sandboxing, computer use, prompt injection, and how the new code review capabilities of GPT 5.5 are already preventing real production incidents at companies like Datadog.Finally, Romain walks us through what excites him most right now: /goal, the command that lets Codex relentlessly pursue an ambitious goal across days of uninterrupted work. We close on a simple but uncomfortable insight: the models are so good now that the real bottleneck has become our own imagination.I'm Christoph Magnussen and at AI to the DNA, I'm not just asking how to use AI. I’m asking why it works the way it does. This podcast is for everyone who wants to move beyond tool-tourism and master the real craft of AI: Learning to think, work, and build side by side with intelligent systems!🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro (01:34) - Welcome to Paris: Tool Tourists vs. Champions League (02:35) - The Codex Turning Point: From 5.2 to Days of Uninterrupted Work (05:53) - Codex Without the Word "Code": Explaining It to Mittelstand (08:12) - Inside OpenAI: From Model Speed to "Just Ask Codex" (12:50) - From Chatbot to Harness: What Has Actually Changed (16:57) - Why OpenAI Open-Sourced the Codex Harness (18:36) - The End of Prompt Engineering: Just Talk to Codex (22:39) - Monorepos: How Google, OpenAI and Blackboat Organize Code (25:23) - Slack, Agent Signatures and the FTE Question (28:16) - Trust and Sandboxing: How Codex Asks for Permission (32:22) - Computer Use: When the Agent Takes Over Your Mac (34:27) - The Numbers: 8x Codex Growth, Germany at 10x (36:48) - Beyond Code: Onboarding Codex for Non-Developers (38:36) - ChatGPT vs. Codex: One Model, One Harness, Two Audiences (43:05) - Security: From Prompt Injection to Daybreak (49:22) - Sparkle of AGI: /goal – Codex's Most Ambitious Mode (54:11) - Still Too Shy: The Final Take and Goodbye

Wie bringst du KI in die Schulen, wenn selbst iPads am Elternabend für Aufruhr sorgen? Warum googeln Schüler:innen auf ChatGPT genauso wie früher auf Google und was muss passieren, damit aus Tooltourist:innen echte Anwendungsweltmeister:innen werden? Und was können wir von China lernen, wo Rentner:innen zu Hundertschaften in KI-Kurse strömen?Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA", dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Verena Pausder. Verena ist Unternehmerin, Investorin und Vorstandsvorsitzende des Startup-Verbands. Sie kämpft seit über einem Jahrzehnt für digitale Bildung in Deutschland – als Vorständin von Digitale Bildung für Alle e.V., als Bestseller-Autorin von „Das Neue Land" und als Mutter von vier Kindern, die sie mitten im digitalen Wandel großzieht.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Wir sprechen darüber, wie sich digitale Erziehung in den letzten zehn Jahren verändert hat – von Scratch und kleinen Robotern bis hin zu der Frage „Frag Claude und dann reden wir". Verena erzählt offen, warum sie bei ihren beiden Jüngeren heute ganz andere Regeln aufstellt als damals bei den Älteren und warum Social Media ab 16 für sie keine Frage mehr ist.Außerdem stellt Verena ihr neues Projekt Scolaia vor, eine Plattform mit Innovators Map, Hospitationsmöglichkeiten und einem KI-Assistenten, der Schulen ein individuelles Playbook für die Umsetzung von Bildungsinitiativen liefert. Wir diskutieren, warum Initiativen wie Klasse 0, Life Teach Us und fobizz zeigen, dass wir längst nicht so hilflos sind, wie es sich manchmal anfühlt.Darüber hinaus reden wir über europäische KI-Souveränität, warum die Lehrkraft der Zukunft eher Coach als Wissensvermittler sein wird, was Deepfakes und Apps wie Clothe Off für den Jugendschutz bedeuten und warum Whisper Flow die erste KI-App ist, bei der Verena das Gefühl hat, sich ein bisschen zu klonen.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com ⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro (01:31) - Von Scratch bis Claude: Wie sich digitale Erziehung in zehn Jahren verändert hat (05:23) - KI im Familienalltag: „Frag Claude und dann reden wir" (08:51) - Schulen und KI: Verteufeln oder Aufgabenstellung ändern? (10:21) - Eltern-Initiative statt Fingerpointing: Wie Eltern Veränderung anstoßen (13:15) - Life Teach Us, Klasse 0 und Wir für Schule: Initiativen, die wirklich skalieren (18:30) - Scolaia: Innovators Map, Hospitation und der KI-Assistent für deine Schule (28:16) - fobizz, Eduki, Anton, KnowUnity: Tools, die Lehrkräfte und Schüler:innen wirklich nutzen (33:00) - Study-Features, OpenAI-Dilemma und der Schwenk zu Anthropic (35:14) - Made in Europe: Warum KI-Souveränität bei der Bildung anfängt (39:54) - 1,2 Milliarden Tokens: Wenn Coding-Durchbrüche auf Bildungsrealität treffen (43:32) - Googeln auf AI: Warum wir in der Anwendung noch bei 0.1 stehen (46:29) - Alpha School, AI-Schulen und die Lehrkraft als Lerncoach (50:23) - Lernen als Luxus? Andrej Karpathy, Europa und das Gegenmodell (53:40) - Early Days: Warum 2025 das neue 2001 ist und die Verantwortung der Early Adopter (57:25) - Social Media ab 16: Australien, Alkohol-Vergleich und Nachjustieren (58:56) - Agents, Chatgruppen-Regeln und digitale Erziehung bei vier Kindern (01:03:20) - Whisper Flow: Die eine KI-App, auf die Verena nicht verzichten kann

Was passiert, wenn 300 Ärzt:innen dieselben Daten bekommen – und einer sagt „alles okay", während der andere „sofort operieren" empfiehlt? Warum werden in deutschen Krankenhäusern noch Daten-CDs gebrannt und per Taxi 70 Kilometer in die nächste Klinik gefahren? Und wieso könnte es bald haftungsrechtlich riskanter sein, als Arzt ohne KI zu arbeiten als mit?Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA", dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Prof. Dr. David Matusiewicz. David ist Dekan an der FOM Hochschule, einer der größten Hochschulen Europas, Direktor des Forschungsinstituts für Gesundheit & Soziales, SPIEGEL-Bestsellerautor und eine der bekanntesten Stimmen für Digital Health in Deutschland.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Wir sprechen darüber, warum das deutsche Gesundheitswesen ein Krankheitssystem statt ein Gesundheitssystem ist, wo in einer 400-Milliarden-Euro-Branche die größten Einsparpotenziale durch KI liegen und warum Deutschland Weltmeister in der Rechtfertigungsbürokratie für theoretische Risiken ist. David erklärt, wie KI bei seltenen Erkrankungen heute schon Leben retten kann, wo kein einzelner Arzt 100.000 Medikamente, 30.000 Symptome und 20.000 Krankheiten überblicken kann.Außerdem diskutieren wir, wie digitale Zwillinge die Pharmaforschung revolutionieren, warum wir als Patient:innen heute eigentlich alle Versuchskaninchen sind und was personalisierte Medizin wirklich bedeutet – von Disease Interception bis Immuntherapie. David teilt auch seine Sicht auf KI als Empathie-Brücke zwischen Menschen, den Gesundheitskiosk in Essen-Nord und warum die Dosis das Gift macht – bei Technologie genauso wie in der Medizin.Darüber hinaus sprechen wir über den internationalen Vergleich – USA innoviert, China kontrolliert, EU reguliert – und warum David das Gesundheitswesen auf einen Time-Gap von 10 Jahren hinter E-Commerce und Automotive schätzt, es aber mit einem riesigen Impact ankommen wird.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com ⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro (01:21) - AI to the DNA trifft Gesundheits-DNA: Warum es kein wichtigeres KI-Thema gibt (02:54) - 50 Milliarden Einsparpotenzial: Die Wertschöpfungskette im Gesundheitswesen (06:05) - Von Google zu ChatGPT: Wie Patient:innen sich heute selbst diagnostizieren (08:13) - Rare Diseases: Wo KI ultra stark ist – und kein Arzt alles wissen kann (10:32) - Dateninterpretation statt Datenmasse: Warum Heilkunst nicht nur Mathematik ist (14:13) - Foundation Models vs. Feintuning: Braucht Medizin ein eigenes LLM? (16:04) - 4 Arzt vs. KI vs. Team: Warum die Kombination immer gewinnt (18:47) - Mindset-Blockade: Warum Convenience am Ende alles schlägt (22:44) - „EDV“ über der Tür: Die absurde IT-Realität deutscher Krankenhäuser (27:52) - Generation AI-Native: Studieren ohne ein einziges Buch (29:58) - KI-Schamgefühl: „Ist der Kuchen selbst gebacken?" (31:09) - USA innoviert, China kontrolliert, EU reguliert (34:02) - Ethische Grenzen: Wo KI aufhören und der Mensch übernehmen muss (36:31) - Krankheitssystem statt Gesundheitssystem: Disease Interception und personalisierte Medizin (40:10) - Digitale Zwillinge und Pharmaforschung: Vom Zufall zur Simulation (42:34) - Der Everyday-Life-Moment: KI als Demokratisierung von Wissen (47:55) - Künstliche Empathie: Wenn KI eine Brücke zwischen Menschen baut (52:31) - Kinder, Screentime und KI: Dosis macht das Gift (56:19) - Einseitige Studienlage: Wo bleiben die positiven Effekte von Digitalisierung? (58:56) - Tonie-Box-Hack: Notebook LM als "Sendung mit der Maus" (01:01:08) - Quality Time statt Folie 200: Die Zukunft der Hochschullehre (01:06:10) - 4,1 Millionen Pflegekräfte fehlen: Ungelöste Probleme dieser Welt (01:07:52) - Gründen im Medizinmarkt: Warum „unsexy" zum Unicorn wird (01:11:27) - Blindspots der KI: Lebergeräusche, Blutpflaster und dezentrale Innovation

Was passiert, wenn eine CIO sagt: „Reißt alles nochmal ein, wir bauen es neu“? Wie schafft man es, trotz DSGVO, Mitbestimmung und technischer Schulden eine eigene Agent-Plattform im Unternehmen auszurollen? Und warum ist Datenqualität immer noch das Thema, an dem die schönste KI-Strategie scheitert?Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA", dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Saskia Kohlhaas. Saskia ist CIO und CDO der IAV GmbH, einem der führenden Engineering-Dienstleister der Automobilindustrie, wurde 2025 als „CIO des Jahres“ in der Kategorie Mittelstand ausgezeichnet und treibt den Wandel zur AI Infused Company konsequent voran.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Wir sprechen darüber, wie IAV von einer klassischen Betriebs-IT zu einer eigenen Agent-Plattform mit MCP-Server-Anbindung gekommen ist, warum die erste ChatGPT-Demo auf einer Führungskräfte-Veranstaltung 2023 ein entscheidender Türöffner war und wie Saskia alle Stakeholder von der Mitbestimmung bis zur Unternehmenssicherheit früh ins Boot geholt hat.Außerdem diskutieren wir, warum IAV gerade Coding-Agent-Plattformen wie Codex evaluiert, wie sich Junior- und Senior-Entwickler:innen durch KI unterschiedlich stark beschleunigen und warum trotzdem „Human in the Loop“ nicht verschwinden wird. Saskia gibt ehrliche Einblicke in die Security-Herausforderungen durch autonome Agenten von Prompt Injections bis zur Governance-Frage, welche Rechte ein Agent im Unternehmen haben darf.Darüber hinaus ordnen wir gemeinsam die geopolitische Lage ein: Warum Amerika und China bei Infrastruktur und Geschwindigkeit so weit voraus sind, wo Europas Stärken in der Forschung liegen und warum Saskia trotzdem keine Blase sieht, sondern eine industrielle Revolution. Wir reden über Bildung, KI-Natives und darüber, was Kinder in der Schule wirklich lernen sollten.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com ⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro (01:43) - CIO of the Year: Warum dieses Gespräch längst überfällig war (03:14) - Von der Wisdom-Bot-Idee zur eigenen Agent-Plattform mit MCP (04:42) - Game-Changer GenAI: Erste Schritte trotz DSGVO und Mitbestimmung (07:28) - 2,5 Millionen Modelle auf Hugging Face: Teamaufbau und Modellstrategie (10:05) - Modelle aus China und Hyperscaler: „Die funken nicht nach draußen" (11:13) - Eine Milliarde Tokens durchgecodet: Tempo, Tools und Community (14:27) - Codex vs. Claude Code: Evaluierung der Coding-Agent-Plattformen (17:12) - Nach 4 Minuten 50 war das Spiel fertig: Agenten erklärt fürs Partygespräch (18:47) - Vibe Coding, Human in the Loop und der Effizienzsprung bei Entwickler:innen (24:56) - Cybersecurity im KI-Zeitalter: Prompt Injections und Agent-Governance (30:18) - Experimentieren am offenen Herzen: KI-Sicherheit im privaten Umfeld (33:47) - Schulstunde mit KI: Was Kinder probieren und Eltern verstehen sollten (37:43) - USA, China, Europa: Wer skaliert, wer forscht, wer reguliert? (43:59) - Blase oder industrielle Revolution? Energie, Infrastruktur und die Zukunft (48:59) - RAG, Vektordatenbanken und MCP: Unternehmenswissen für LLMs erschließen (51:03) - Datenqualität: Warum KI schlechte Daten nicht retten kann (56:50) - Voice, Audio-Modelle und das Auto als KI-Interface (59:50) - Von der Betriebs-IT zur Agilität: Eigenverantwortung und der Mut zum Neuanfang (01:03:28) - 5,7 Milliarden Entwickler? Zukunft der Arbeit und Abschied

Was passiert, wenn eine Geisteswissenschaftlerin 2016 einen kleinen Chatbot namens Lisa für den Kundenservice von Telefónica baut und zehn Jahre später einer ganzen Generation erklärt, was KI wirklich mit unserem Alltag, unseren Jobs und unseren Kindern macht? In dieser Folge von „AI to the DNA”, dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, spreche ich mit Sarah Rojewski darüber, wie wir Künstliche Intelligenz zwischen Hype, Angst und echter Verantwortung einordnen können.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Sarah hat bei Telefónica Deutschland den ersten Chatbot mit aufgebaut, später alle Conversational-AI Themen im Kundenservice verantwortet und erklärt heute als KI-Expertin und Creatorin auf Instagram, LinkedIn und Co, was hinter Chatbots, LLMs und KI-Sicherheit wirklich steckt.Wir sprechen darüber, wie Chatbots vor ChatGPT funktioniert haben, warum Intent-Mapping damals echte Handarbeit war und was sich durch Transformer-Modelle wirklich geändert hat. Es geht um Security-Vorfälle rund um frei zugängliche Chatbots, um den Unterschied zwischen kostenloser Nutzung im Browser und sauberen Enterprise-Setups und darum, warum viele Risiken weniger an der Technologie selbst hängen, sondern an fehlender Aufklärung, Schulung und klaren Regeln im Unternehmen.Außerdem reden wir über KI im Gesundheitsbereich, Therapie-Use-Cases, Halluzinationen und die Frage, welche Daten wir LLMs heute wirklich anvertrauen sollten. Wir sprechen über Adult-Content-Modelle, Deepfakes, Grok und Co und darüber, wie schnell sich moralische Empörung, Geschäftsmodelle und reale Gefährdungslagen mischen. Sarah erklärt, warum Debatten häufig extrem emotional geführt werden, weshalb Ambiguitätstoleranz so wichtig ist und wieso wir gleichzeitig Chancen sehen und Risiken ernst nehmen müssen.Ein weiterer Schwerpunkt der Folge ist Europa: digitale Souveränität, Open-Source- und Lokalmodelle, Abhängigkeit von amerikanischen Anbietern und die Frage, ob wir nur „GPT-Wrapper“ bauen oder eigene Akzente setzen. Wir sprechen über AI-first-Schulen in den USA, in denen KI-Tutoren Mathe und Physik erklären, während Lehrerinnen und Lehrer Social Skills und Life Skills vermitteln, und darüber, warum wir uns in Deutschland bei Bildung, Medienkompetenz und Elternrolle nicht hinter Datenschutz als Ausrede verstecken dürfen. Sarah teilt ihren Blick auf neue Berufsbilder, die Angst, ersetzt zu werden, und die Chance, KI als echtes Enhancement der eigenen Fähigkeiten zu nutzen, statt nur als Tool oder Bedrohung zu sehen.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro (01:41) - Sarahs KI-Start 2016: Chatbots bei Telefónica (04:37) - Von Intent-Mapping zu LLMs: Wie Nutzerverhalten sich verändert (07:43) - Education statt Prompt-Hype: Wissen vermitteln vs. Reichweite (10:46) - KI-Sicherheit im Unternehmen: Warum Leute trotzdem Free-Tools nutzen (13:52) - Job-Angst vs. Chancen: Neue Rollen statt reiner Stellenabbau (16:50) - Psychologie der Adoption: Wissen, Angst und “kurz vor Rente”-Denken (19:32) - KI-Sicherheit privat: Welche Daten tabu sind (20:26) - Health-KI: Nutzen vs. Vertrauen und Risiken (24:10) - Lokale Modelle & Souveränität: Interesse wächst, Hürden bleiben (28:40) - Grok & Adult Content: Menschliches Verhalten als Kernproblem (34:31) - Big Tech & Geopolitik: Abhängigkeiten und Machtverschiebung (40:43) - AI-First-Schulen in den USA: Bildung als echter Gamechanger (58:52) - Muss jeder coden? Grundverständnis als neue Alphabetisierung (01:01:40) - Weg vom AI-Slop: Denken, Delegieren und echte Zusammenarbeit mit KI (01:04:49) - Europa zwischen Anspruch und Realität: Mindset, Investitionen und Mut (01:08:43) - Was wolltest du als Kind werden: Neugier als Karriere-Kompass (01:13:18) - Schlussplädoyer: Mut, Lernfreude und im eigenen Einflussbereich handeln

What does it take to build AI that cannot simply go offline when the internet has a bad day? How do you bring large language models, agents and deepfake detection into a 40 year old networking company without breaking trust, security and compliance? And why might the biggest career risk today be ignoring AI rather than embracing it?You can also watch this episode as a video podcast on my YouTube channel. In this episode of AI to the DNA, the podcast for everyone who wants to really understand and apply AI, I sit down with Keith Griffin. Keith is a Cisco Fellow, one of the highest technical roles at Cisco, and at the same time VP for Collaboration, responsible for products like Webex. He has been shaping Cisco's AI strategy since 2016, co authored the company wide responsible AI framework and works across engineering, M&A and research to decide where and how Cisco bets on AI.We talk about what really changes when you move from cool AI demos to mission critical enterprise software. Keith explains how Cisco thinks about outages, data residency and failover, why a lot of speech plus LLM experiments fail in practice, and how you design collaboration systems so that AI features run as close to the problem as possible, from GPUs in meeting room devices to AI ready data centers on premises. We look at deepfake risks in video meetings, live deepfake detection, brand and safety guardrails and why hope is not a strategy when you wire LLMs and agents into real products.From there we go into the workplace itself. Keith shares why speech is coming back as a serious interface for work, how AI note taking and agentic follow ups can fix very human weaknesses like bad follow through, and what an "AI native" office might look like when devices, network and agents all work together. We discuss AI governance as a team sport between product, IT, legal and procurement, and why the key soft skill for almost every role will be asking better questions and iterating with AI.I'm Christoph Magnussen and at AI to the DNA, I'm not just asking how to use AI. I’m asking why it works the way it does so you can gain insights on the nature of this technology. This podcast is for everyone who wants to move beyond tool-tourism and master the real craft of AI: Learning to think, work, and build side by side with intelligent systems! (00:00) - Hope Is Not a Strategy: Why AI Will Accelerate Work (01:02) - Introducing Keith Griffin: Cisco Fellow & AI Strategy Leader (04:55) - Miscalculations, Timing, and 18 Years of Tech Change (06:48) - Enterprise vs. Consumer AI: Outages, Resilience, and Trust (10:25) - Cisco’s First AI Breakthrough: From Noise Detection to Responsible AI (12:36) - Deepfakes, Guardrails, and Why Security Becomes an Arms Race (17:48) - Building Agents for Real: Trust, UX, and Why Single-Agent Comes First (21:58) - Speech, Hardware, and Edge AI: Why Not Everything Belongs in the Cloud (28:19) - AI-Native Workplaces: Automation, Augmentation, and New Work Patterns (33:11) - Productivity in Practice: From Weeks to Minutes (35:58) - The Biggest Mistakes Enterprises Make When Adopting AI (38:22) - Scaling AI Governance: How Organizations Keep Pace (40:18) - Explaining AI to Kids: Schools, Skills, and Future Careers (43:58) - System Prompts, Agents, and New Attack Surfaces (47:23) - Where Next? Why the Most Important Question Keeps Changing

Was bedeutet es eigentlich, ein KI-Modell zu trainieren, das von Milliarden Menschen genutzt wird? Warum reichen fünf bis zehn richtig gute Leute aus, um Software mit globalem Impact zu bauen, weshalb scheitert Europa trotzdem immer wieder an genau diesem Punkt? Und wie kommen wir von offenen Forschungsprojekten endlich zu KI-Systemen, die wirklich deployed werden und Wert schaffen?Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Zu diesen und vielen weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA“, dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Johannes Otterbach. Johannes war bei Palantir, bei OpenAI, hat an den frühen GPT-Modellen mitgearbeitet, war bei Merantix und ist heute als Innovationsmanager bei der SPRIN-D, der Bundesagentur für Sprunginnovationen, an einer der zentralen Stellen unterwegs, wenn es um die Zukunft von KI in Europa geht.Wir sprechen darüber, warum das eigentliche Nadelöhr moderner KI nicht Talent, sondern Compute ist und weshalb ein einzelner Trainingslauf für ein Frontier-Modell schnell 10 bis 50 Millionen Dollar kostet. Johannes erklärt, wie sogenannte „YOLO-Runs“ funktionieren, warum beim Training tausende GPUs gleichzeitig laufen müssen und weshalb der Ausfall einer einzigen GPU einen kompletten Run killen kann. Es geht um Scaling Laws, experimentelle Forschung und darum, warum KI am Ende keine klassische Software ist, sondern eine zutiefst empirische Disziplin.Wir gehen außerdem tief rein in das, was viele nur oberflächlich diskutieren: Agenten, Autonomie und Verantwortung. Warum KI weder deterministisch noch menschlich ist, sondern eine völlig neue Kategorie darstellt. Warum wir juristisch vielleicht über neue Formen von Verantwortung nachdenken müssen. Und weshalb „sykophantisches Verhalten“, also das ständige Bestätigen menschlicher Annahmen durch Modelle, kein Bug, sondern ein direktes Ergebnis von Reinforcement Learning ist.Darüber hinaus sprechen wir über Europas echte Chancen: Multilinguale Modelle im größten Sprachraum der Welt, industrielle Anwendungsfälle jenseits von Text, Agenten-Ökonomien statt monolithischer Modelle und Frontier AI in Bereichen wie Manufacturing, Energie, Pharma und Robotik. Johannes erklärt, warum Souveränität nicht Autarkie bedeutet, sondern Wahlfreiheit und warum wir diese Wahl aktuell nicht haben.Zum Schluss öffnen wir noch einmal bewusst den Horizont: Quantencomputing als komplementäre Technologie zu KI, neue Compute-Architekturen jenseits von CPU und GPU, die Grenzen von AGI-Debatten und warum „Transformative AI“ vielleicht die bessere Messlatte ist als jede philosophische Definition von Intelligenz.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro und warum Johannes nach Europa zurückgekehrt ist (02:50) - Die Mission der SPRIND: Frontier AI Labs für Europa (06:05) - Scaling Laws: Wie kleine Teams gigantische Modelle bauen (11:53) - Der "YOLO-Run": Kosten, Hardware-Crashes und der Trainingsprozess (16:51) - Fine-Tuning, RLHF und was nach dem Training passiert (18:47) - Sycophancy und AI als neue juristische Person (23:39) - AI-Agenten, Autonomie und das "Last Mile"-Problem (31:49) - Cultural Imperialism: Warum Europa eigene Modelle braucht (42:37) - Unfettered Research: Kreativität bei OpenAI vs. DeepSeek (46:31) - Europas ungenutzte Stärken: Mehrsprachigkeit und Industriedaten (50:43) - AGI, Messbarkeit von Intelligenz und Credit Scoring mit Social Data (59:15) - Die Zukunft von SaaS: Tech-enabled Services (01:03:19) - Lovable und die Attention Economy (01:05:34) - Warum Audio-Modelle schwieriger sind als Bild-Modelle (01:10:39) - Black Forest Labs und die Wurzeln von Stable Diffusion (01:15:40) - Quantencomputer: Hype vs. Realität und Anwendungsfälle (01:19:56) - Das Hardware-Game: GPUs, QPUs und die Abhängigkeit von ASML (01:26:58) - Fehlende Sinne für AGI: Geruch, Geschmack und Haptik (01:33:06) - Transformative AI (TAI): Welche Jobs wirklich ersetzt werden (01:41:28) - Warum Data Engineering ein Job mit Zukunft bleibt

Wie kann Europa im globalen KI-Rennen gegen die USA und China überhaupt noch bestehen? Und was passiert mit unserer Kultur, wenn wir nur noch amerikanische Sprachmodelle nutzen?Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA", dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Fabian Westerheide. Fabian investiert seit 2014 ausschließlich in KI und ist Gründer der renommierten „Rise of AI"-Konferenz.Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Wir sprechen darüber, warum Europa das Rennen um die großen Basismodelle strategisch bereits verloren hat und warum Fabian sagt: „Wir sollten mehr von den Chinesen lernen." Es geht um u. a. um Chinas Milliarden-Investments und die strategische, fast „dystopische Schönheit" des Umgangs des dortigen Systems mit KI. Außerdem analysieren wir den DeepSeek-Case: Wie ein chinesischer Fonds mit 85.000 geschmuggelten Chips die KI-Welt aufmischte – einfach, weil sie schneller in der Anwendung waren.Wir reden auch über den wahren Preis der KI: den brutalen Infrastruktur-Kampf. Fabian erklärt, warum Atomkraftwerke heute nur für Rechenzentren gebaut werden und warum Elon Musk (xAI) Gasturbinen über den Atlantik verschifft, um eine Million GPUs zu betreiben. Es ist ein Kampf um die Hoheit der Sprache, denn wer die Modelle kontrolliert, dominiert die Kultur.Welchen Weg kann Deutschland da überhaupt noch gehen? Statt im Sub-Bereich der Sprachmodelle zu konkurrieren, müssen wir in die anderen 90 % von KI investieren – in die breite Anwendung. Es geht darum, wie wir als Land vom „Late Adopter" zum Anwendungsweltmeister werden, bevor unsere Kultur in amerikanischen – oder chinesischen – Modellen untergeht.Wie sieht diese Anwendung praktisch aus? Wir besprechen den Trend zu „Domain-Modellen" – kleinen, feingetunten KIs mit extremem Fachwissen – und das Konzept des „Atomic Scaling", also: wie eine einzelne Person mit KI eine Million Euro Umsatz machen kann. Fabian zeigt, wie er selbst eine Firma „um KI herum" baut (ganz ohne Mitarbeitende) und warum wir KI in Bezug auf Kinder wie eine Bohrmaschine behandeln sollten.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz – und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen!🚀 🎓 12 Week AI Excellence von Blackboat: In zwölf Wochen vom KI-Ausprobieren zur Anwendung im Arbeitsalltag. Entwickle deine AI-Skills weiter und lerne, eigene Workflows und Agent-Systeme aufzubauen, die dir echte Arbeit abnehmen.→ Jetzt mehr erfahren und anmelden auf academy.blackboat.com⭐️ Wenn dir AI to the DNA gefällt, freuen wir uns über eine 5-Sterne-Bewertung. Damit hilfst du uns enorm, den Podcast sichtbarer zu machen und noch mehr Menschen mit unseren Themen zu erreichen. Danke für deinen Support! (00:00) - Intro & Vorstellung: Fabian Westerheide (02:55) - Vom Scheitern zum KI-Investor: Fabians Weg & Motivation (08:19) - Rise of AI & Chinas KI-Vorsprung (15:39) - Europas Kapitalproblem & das verpasste Rennen (21:55) - KI & Kultur: Warum Sprache Identität ist (23:36) - Deutschland-Tempo, Praxisbeispiele & Erfolgsfaktoren für KI-Projekte (31:08) - Atomic Scaling & die Zukunft der Arbeit (37:16) - KI-Infrastruktur & das Wettrüsten der Supermächte (41:31) - Vom LSTM bis zur AGI – alte Ideen, neue Relevanz (47:53) - Neue Nutzungsmuster: ChatGPT, Konsum & Big-Tech-Dynamiken (52:42) - Bildung & Verantwortung: Wie wir Kinder auf die KI-Welt vorbereiten (57:14) - Fokus, Familie & Selbstführung im KI-Zeitalter (01:00:37) - Wie wir zum AI-Anwendungsweltmeister werden