Ein futuristischer Staubsauger-Roboter (glänzend chrom, mit Google- und OpenAI-Logos als Augen) saugt nicht Staub, sondern bunte Datenpakete auf: Fotos, Chats, Bankdaten, Likes. Die Pakete fliegen durch ein Rohr, das sich in die Flagge der USA verwandelt. Im Hintergrund: Ein schlaksiger Mann (im Pyjama, mit Kaffeetasse) schaut gelangweilt zu, während sein Laptop den Text ‚KI macht’s leichter!‘ anzeigt. Stil: Dali trifft Roy Lichtenstein – hyperrealistische Details mit Comic-Pop-Elementen, knallige Farben, übertriebene Perspektive. 16:9, ultra-scharf, kinoreif.

Bequem, effizient, gefährlich: Wie KI unser Leben übernimmt – und warum wir trotzdem nicht aufhören werden, sie zu nutzen #9vor9

2025 war das Jahr, in dem künstliche Intelligenz endgültig aus der Nische in den Alltag einzog. Nicht nur bei uns Podcastern, die wir bei   regelmäßig über digitale Trends diskutieren, sondern auch Oma Erna und Onkel Klaus nutzen mittlerweile KI – ob bewusst oder unbewusst. Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: Laut einer aktuellen Bitkom-Studie greift bereits die Hälfte der Deutschen bei der Informationssuche nicht mehr zur klassischen Suchmaschine, sondern zu KI-Chats. 

Der bequemste Sack der Podcast-Szene – und warum das die Zukunft ist

Wir haben uns geoutet: Lars bekennt freimütig, dass er in der Podcast-Produktion „durchaus viel KI im Einsatz“ hat, was mich zur Bemerkung „Es wirft ein bestimmtes Licht auf dich. Du bist eigentlich schon ein bequemer Sack“ inspiriert. Ok, ich habe nicht bequem gesagt, sondern ein anderes Wort benutzt …  Doch genau hier liegt der Kern der Sache: KI erleichtert Standardaufgaben wie inhaltliche Vorbereitung mit NotebookLM, Schnittoptimierung mit Tools wie Riverside oder das Erstellen von Transkripten mit Gemini – eine deutliche Arbeitserleichterung , gerade bei unserem Hobbyprojekt. Wir wollen nicht mehr wie früher von Scratch anfangen, wenn uns die KI beispielsweise die „Show Notes“ in Sekunden „rein klatscht“? 

Auch deshalb halte ich die gerade der Blogosphäre geführte Diskussion, ob Blogs, in denen KI verwendet wird, nicht gelesen werden sollen, für obsolet. Jeder, wie er mag. Viel wichtiger ist das Bewusstsein, dass alle Large Language Models, die ich bisher benutzt habe, von Perplexity über ChatGPT und Gemini bis zu Le Chat, halluzinieren, also Fakten verdrehen, dazu dichten. Genau diese Erkenntnis muss bei jedem, der KI derzeit nutzt, in die eigene DNA übergehen.

KI ist unterdessen überall

KI ist längst mehr als nur eine Suchalternative. Sie durchdringt unseren Alltag auf vielfältige Weise: Sandra erstelt ihr Weihnachtsbild für Social Media per KI. Ich erstelle meinen Fohlenticker und meine 60Sekunden-Videos mit KI – und die kommt vom TikTok-Konzern. Immerhin kommen die kreativen Ideen, die Inhalte und der Ursprung noch von mir.

Das ist – wenn man den Zahlen traut – schon lange nicht mehr so, denn TikTok und Co werden von KI-generierten Videos überflutet , die von Algorithmen produziert werden. „AI Slop“ nennen Kritiker dieses Phänomen – eine Mischung aus Massentauglichkeit und qualitativ fragwürdigen Inhalten, die unsere Social-Media-Feeds überschwemmen. Die Frage ist nicht mehr, ob KI in unseren Timelines steckt, sondern wie viel davon wir täglich konsumieren, ohne es zu merken.

Auch im Berufsleben hat sich KI fest etabliert. Tools wie CoPilot oder die KI-Integration in Zoom sparen Zeit und nehmen lästige Routineaufgaben ab – sei es die Zusammenfassung von Meetings, der Formulierung oder Übersetzung von E-Mails oder das Erstellen von Präsentationen. Und die nächste KI-Welle rollt schon auf uns zu. 2025 war das Jahr, in dem KI-Agenten in aller Munde waren – autonome Assistenten, die nicht nur Befehle ausführen, sondern selbstständig handeln sollen. Doch zwischen den großen Versprechungen („Agentic AI wird alles verändern!“) und der nüchternen Realität klafft noch eine tiefe Lücke.

Wir sollen die Agenten loslassen

Unternehmen und der öffentlich Verwaltung wird ein ungeheures Effizienzgewinn versprochen. „Agentic AI“ ist das Buzzword der Stunde. Autonome KI-Agenten, sollen Aufgaben selbstständig erledigen, von den Prozessen in der Personalabteilung bis zu den unzähligen Antragsverfahren in den Ämtern. Ich bin vorsichtig, denn ich habe in meinen über 30 Berufsjahren in der IT schon viele Säue gesehen, die durchs Dorf getrieben wurden: Workflow, BPM, Robotic Process Automation. Immer das große Versprechen der Automatisierung, nur selten saubere und funktionierende Lösungen.

Auch privat sollen wir die Agenten AI nutzen. Die Agenten sollen beispielsweise für uns Reisen buchen, von der Buchung der Reise über die Hotel- und Restaurant-Reservierung bis zur Planung der Sightseeing-Stationen. Damit das alles funktioniert stellen wir der KI alle Informationen zur Verfügung, wie sensibel sie auch sein mögen, von unserem Reisepass bis zu den Kreditkarten und unseren Bankverbindungen.

Sicherheitsrisiken – und das nicht nur für Unternehmen

Hier ist nicht nur für mich eine Grenze erreicht. Auch die Analysten von Gartner oder gar Open AI selbst warnen vor den Sicherheitsrisiken, privat und auch in Unternehmen. Nicht nur wegen des Datenschutzes fallen die neuen KI-Browser Comet von Perplexity oder Atlas von Open AI bei mir durch. Sie sind sie für mich nicht alltagstauglich, da die Integrationen mit vielen Tools fehlen, an die ich mich gewöhnt habe.

Doch Datenschutz scheint in bei wirtschaftsliberalen und konservativen Politikerinnen und Politikern und bei Wirtschaftsführern nicht mehr en vogue zu sein. Unsere KIs brauchen mehr Daten für unsere europäischen Datenräume! Innovation, Innovation und nochmals Innovation. Innovation vor Datenschutz hört man allenthalben. Erst soll einmal alles freigegeben werden, und wenn das Kind in den Brunnen gefallen ist, überlegt man vielleicht, ob man es hätte schützen sollen.

Fazit: KI ist da – aber was machen wir damit?

2025 hat gezeigt: KI ist kein Zukunftsthema mehr, sondern längst Gegenwart. Sie entlastet uns, sie unterhält uns, sie verändert unsere Arbeitswelt. Wir bei bewegen uns zwischen selbstverständlicher und bewusster Nutzung, im Job wie auch privat, und einer skeptischen und kritischen Grundhaltung angesichts von Halluzinationen und Ungewissheit, wer unsere Daten wie nutzt. Auch in 2026 wird das Thema Künstliche Intelligenz bleiben, wird Berufsbilder verändern, wohl auch Arbeitsplätze weg rationalisieren. Aufzuhalten ist der Einsatz von KI nicht, jedoch ist es unsere Pflicht darauf zu achten, dass die LLMs mit Verstand und kritischem Bewusstsein genutzt werden.

Microsoft, Deutschland, Europa & die digitale Souveränität – Axel Oppermann im Gespräch bei 9vor9 #9vor9 – Die Digitalthemen der Woche

In unserer neuen, zugegebenermaßen etwas längeren 9vor9-Episode sprechen wir mit Axel Oppermann, Analyst, Berater und Microsoft-Experte, über eine der wichtigsten Fragen rund um das Thema der digitalen Souveränität: Wie abhängig sind Deutschland und Europa eigentlich von Microsoft – und was bedeutet das für unsere digitale Souveränität? Im Anschluss an unsere Diskussion aus der letzten Woche zum Europäischen Gipfel über digitale Souveränität fokussieren wir uns diesmal auf Microsoft: – Wie groß ist die Marktmacht in Deutschland wirklich? – Welche Risiken entstehen durch Lizenzmodelle, Cloud-Infrastrukturen und den Cloud Act? – Welche Alternativen gibt es und warum fällt der Wechsel so schwer? – Welche Verantwortung haben Unternehmen? Und welche der Staat? – Und warum spielt Compute-Power die vielleicht strategisch wichtigste Rolle für Europas digitale Zukunft? Axel argumentiert pointiert aus Unternehmenssicht, Stefan legt den Fokus auf staatliche Verantwortung und geopolitische Abhängigkeiten – und gemeinsam versuchen wir, Ordnung in ein komplexes, mehrdimensionales Thema zu bringen. Ein Gespräch über Chancen, Risiken, Abhängigkeiten, politische Strategien – und darüber, ob Deutschland und Europa in fünf Jahren souveräner oder abhängiger sein werden. 📝 Schreibt uns gern eure Gedanken in die Kommentare: Wie schätzt ihr Microsofts Rolle ein? Wo seht ihr Gefahren, wo Chancen? Und was sollte Europa jetzt konkret tun?

Spoiler: Beim Schreiben dieses Blogbeitrags habe ich verschiedene Large Language Models benutzt, die das Transkript unseres Podcasts analysiert und zusammengefasst haben.

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