Kurze Frage in die Runde, bevor ich loslege: Wer von euch nutzt Manus? Bei mir lag heute Morgen eine Gutschrift im Account. Ohne Erklärung. Dazu der Hinweis, es seien „möglicherweise Maßnahmen erforderlich". Welche? Steht nirgends. Der Hintergrund in drei Sätzen: Meta hatte Manus im Dezember für zwei Milliarden gekauft. Chinas Planungsbehörde hat den Deal im April wieder gekippt – nachträglich, obwohl längst vollzogen. Jetzt wird Manus wieder eigenständig, der Rückkauf läuft über ein Konsortium um Tencent. Der Betrieb läuft weiter. Es ist kein Shutdown. Aber ein paar Dinge lohnen sich trotzdem, und die sind in zehn Minuten erledigt: - Gutschrift nur im Account prüfen, nie über einen Mail-Link. Eigentümerwechsel sind Phishing-Hochsaison, weil die Nachricht ja stimmt. - Rechnungen des Jahres als PDF ziehen. Rechnungsarchive verschwinden bei solchen Wechseln gern still. - Arbeitsergebnisse runterladen. Alles, was du weiterverwenden willst, gehört auf deine Platte. Die nächste AGB-Mail wirklich lesen. Neuer Eigentümer heißt neue Bedingungen. Zwei Fragen zählen: Wo liegen meine Daten? Werden sie zum Training genutzt? Und der Punkt, der mir am wichtigsten ist: Schreib auf, was dein Agent für dich tut. Welche Aufgabe, welche Anweisung, welche Quellen, welches Ergebnis. Ein simples Dokument, außerhalb des Tools. Wenn dein Prozesswissen nur in der Oberfläche eines Anbieters lebt, hängt es an dessen Schicksal. Mit so einem Dokument baust du denselben Ablauf an einem Nachmittag woanders nach. Was mich an der Geschichte am meisten beschäftigt: Manus hat nie ein eigenes KI-Modell gebaut. Der Agent orchestriert fremde – Claude, dazu Qwen-Modelle. Peking hat also gar keine Modell-Technologie geschützt, sondern die Schicht darüber. Genau da sitzt inzwischen der Wert. Nicht im Modell, sondern in dem, was damit erledigt wird. Das ist übrigens genau die Ebene, auf der wir hier arbeiten. Jetzt ihr: Wer nutzt Manus produktiv, und wofür? Und hat jemand von euch die Gutschrift auch gesehen – mit mehr Erklärung als bei mir? Schreibt's in die Kommentare, ich sammle das und ergänze den Beitrag.

Hey Community, gerade kommt richtig Bewegung in die KI-Landschaft - und die Zahlen sind so krass, dass ich sie mit euch teilen muss. Die Mega-Zahlen: - Google/Alphabet: bis zu 185 Mrd Dollar in KI (2025) - Meta: 135 Mrd Dollar - Microsoft: ähnlich hoch Eine halbe Billion Dollar - in EINEM Jahr! 🤯 Aber hier wird's interessant: Deutschland hat gerade in München ein KI-Rechenzentrum eröffnet. Kosten: 1 Milliarde Euro. Klingt erstmal winzig, oder? Plot Twist: Dieses EINE Rechenzentrum verdoppelt die gesamte deutsche KI-Rechenkapazität. Was das zeigt: Wir hatten bisher quasi NICHTS. Aber jetzt wird endlich gemacht statt gejammert! 💪 Die Details sind wild: - 10.000 Nvidia-Chips (die heißesten auf dem Markt) - Gekühlt mit Wasser aus dem Eisbach (mitten in München!) - Abwärme heizt die Büros nebenan - Von Planung bis Eröffnung: 6 Monate (!) Warum das für euch relevant ist: 1️⃣ Dimensionen verstehen Wenn Alphabet-Chef sagt "Computer-Kapazität hält mich nachts wach" - und der Typ gibt 185 Mrd aus - dann checkt man erst, wie massiv dieser KI-Shift wirklich ist. 2️⃣ Strategie schlägt Größe Deutschland muss nicht das nächste ChatGPT bauen. Wir brauchen KI-Infrastruktur für UNSERE Industrie. Unter UNSEREM Recht. Das ist der smarte Move. 3️⃣ Mittelstand profitiert Die Telekom macht's richtig: Preismodell ohne Benachteiligung für kleinere Unternehmen. Ihr müsst keine riesige Skalierung mitbringen. 4️⃣ Datensouveränität wird real BMW, Siemens, der Mittelstand - niemand will Produktionsgeheimnisse auf US-Servern haben, wo theoretisch Behörden mitlesen können. Die unbequeme Wahrheit: Klar, die Chips kommen von Nvidia (USA). Echte Unabhängigkeit ist das noch nicht. ABER: Es ist ein Anfang. Und die EU plant 5 "Gigafactories" mit je 100.000+ Chips. Was ich daraus lerne: ✅ Kooperieren funktioniert (Telekom + Nvidia + SAP + Siemens) ✅ Speed matters (6 Monate!) ✅ Man muss nicht alles selbst können ✅ Aber man muss die Kontrolle behalten (Datensouveränität)

Hey Community, habt ihr mitbekommen, was gerade in der Creator-Economy passiert ist? Khaby Lame hat seine Firma für 900 Millionen Dollar verkauft. Aber Moment – er hat NICHT seine Videos verkauft. Auch nicht seine 360 Millionen Follower. Er hat die Rechte an seinem KI-Avatar verkauft. 🤯 Was ist passiert? Lame (der TikToker, der wortlos überkomplizierte Lifehacks bloßstellt) hat einen Deal mit Rich Sparkle Holdings gemacht. Das Kernstück: Ein hyperrealistischer digitaler Zwilling. Dieser KI-Avatar kann: - Werbekampagnen in mehreren Ländern GLEICHZEITIG machen - In verschiedenen Sprachen sprechen (die Lame gar nicht kann) - 24/7 virtuelle Livestreams hosten - Content produzieren, während Lame schläft Sein Team genehmigt nur noch. Der Avatar arbeitet für ihn. Warum das für UNS relevant ist Denkt mal drüber nach: Traditionelles Creator-Modell: - 1 Video = 1 Bezahlung - Mehr Geld = mehr Arbeit - Zeit ist die Grenze Avatar-Modell: - Einmal erstellt = endlos skalierbar - KI arbeitet rund um die Uhr - Keine physischen Grenzen Lame hat seine Person in ein skalierbares Asset verwandelt. Die große Frage für diese Community Wir beschäftigen uns hier mit KI, Prompting, AI-Business... Aber haben wir schon mal über UNSERE digitalen Zwillinge nachgedacht? - Was wäre, wenn eure Expertise als KI-Avatar verfügbar wäre? - Was könntet ihr skalieren, wenn ihr nicht selbst präsent sein müsstet? - Wer sollte die Kontrolle über euren digitalen Zwilling haben? Das Geniale an Lames Deal Er hat sich nicht verkauft. Er ist Mehrheitsaktionär der Firma geworden, die ihn vermarktet. Er besitzt seinen Avatar. Nicht umgekehrt. Das ist der Unterschied zwischen "von KI ersetzt werden" und "KI für sich arbeiten lassen". Meine Frage an euch Würdet ihr einen KI-Avatar von euch erstellen? Für was könntet ihr ihn einsetzen? - Online-Kurse mit eurem Avatar als Trainer? - Kundensupport mit eurer digitalen Version? - Content-Produktion auf Autopilot?

Vor ein paar Tagen durfte ich die Abschluss-Keynote auf dem KI Day in Köln halten. 330 Menschen, ein Thema: Wenn KI alles kann – was kannst du dann noch? Im Video fasse ich die Kernbotschaft zusammen. Hier nochmal zum Nachlesen. Die 4 menschlichen Superkräfte Wir haben unser Leben lang trainiert, bessere Maschinen zu werden. Schneller arbeiten. Mehr wissen. Fehlerfreier sein. Das Problem: Das ist die Stellenbeschreibung eines Computers. Aber es gibt vier Dinge, die keine KI der Welt kann: 🎯 WOLLEN KI gibt dir tausend Optionen – aber sie kann nicht wollen. Die Richtung bestimmst du. ⚖️ URTEILEN KI liefert Fakten und Wahrscheinlichkeiten. Die Entscheidung – mit deinen Werten, deiner Verantwortung – triffst du. 🤝 VERBINDEN KI kann Empathie simulieren. Aber echte Präsenz, echtes Vertrauen? Entsteht nur zwischen Menschen. ✨ BEDEUTUNG ERSCHAFFEN KI optimiert nach Mustern – deshalb wird alles gleich. Deine eigenartige Perspektive macht den Unterschied. Die Kernbotschaft Die KI-Revolution ersetzt uns nicht. Sie zwingt uns, endlich das zu werden, was nur wir sein können. Nicht trotz KI relevant – sondern mit KI unersetzbar. Meine Frage an euch Welche der vier Superkräfte ist eure größte Stärke? Und welche wollt ihr noch ausbauen? Schreibt's in die Kommentare – ich bin gespannt!

Hey Leute, ich muss euch was gestehen: Ich habe NotebookLM monatelang links liegen gelassen. "Wieder so ein Google-Experiment", dachte ich. Großer Fehler. Seit zwei Wochen nutze ich es fast täglich – und es hat ehrlich gesagt meinen Workflow verändert. Was macht NotebookLM anders? Hier der entscheidende Punkt: NotebookLM halluziniert nicht. Warum? Weil es AUSSCHLIESSLICH mit euren hochgeladenen Quellen arbeitet. Keine erfundenen Fakten, kein "Ich denke, dass..." – nur das, was wirklich in euren Dokumenten steht. Das klingt erstmal unspektakulär, aber wartet ab. Mein Aha-Moment Letzte Woche hatte ich fünf verschiedene PDFs über KI-Regulierung (EU AI Act, amerikanische Guidelines, etc.). Normalerweise hätte ich Stunden gebraucht, um die durchzuarbeiten. NotebookLM: - Hat alle Dokumente analysiert (5 Minuten) - Mir ein FAQ mit den wichtigsten Punkten erstellt - Die Unterschiede zwischen EU und US herausgearbeitet - Und dann (jetzt kommt's): Einen 12-minütigen Podcast generiert, wo zwei KI-Stimmen die Kernpunkte diskutieren Ich habe mir das Ding beim Spaziergang angehört. Besser als jedes Hörbuch. Was ihr damit machen könnt: Für Studium/Weiterbildung: - Fachliteratur hochladen → automatische Study Guides - Vorlesungsnotizen + PDFs kombinieren → fokussierte Lernhilfe - YouTube-Videos (!) als Quelle nutzen Für Content Creator: - Research-Material sammeln und strukturieren - Verschiedene Perspektiven auf ein Thema vergleichen - Audio-Überblicke für Content-Inspiration Für Projektarbeit: - Alle Projektdokumente an einem Ort - Schnelle Antworten ohne endloses Suchen - Briefings für neue Teammitglieder generieren Der Killer-Feature: Audio Overviews Ernsthaft, probiert das aus. Die KI erstellt einen Dialog zwischen zwei "Hosts", die eure Dokumente besprechen. Es klingt unglaublich natürlich – mit Pausen, "Ähms", Betonungen. Ich nutze das jetzt für: - Lange Artikel, die ich nicht lesen will - Komplexe Themen, die ich "nebenbei" verstehen will - Wiederholung von Gelerntem beim Sport