Werben im Podcast: #digdeep - Neues aus der digitalen Welt

In KI-Projekten geht es immer um Effizienz und eingesparte Personalkosten - aber fast nie um die Frage, wie es den Menschen damit geht. Nutzt KI den Menschen, oder ist es nicht oft genau umgekehrt? Wie konkret ist die Angst vor Jobverlust, und wo liegt das eigentliche Problem? Was muss ein Unternehmen ab morgen anders machen, wenn es KI einsetzt? Und läuft es auf Koexistenz mit der KI hinaus, oder ist der Mensch am Ende raus? Die exponentielle Entwicklung agentischer KI-Systeme erreicht wöchentlich neueEinsatzgebiete, die noch zum Jahresanfang unerreichbar schienen - ein Ende ist nicht abzusehen. Dass KI dies kann, liegt zumindest heute noch am intensiven Feedback und Training durch die Menschen, die perspektivisch damit ihre eigene berufliche Daseinsberechtigung abschaffen. Vorher aber sollen sie als "human in the loop" das überwachen, was KI im Sekundentakt ausspukt - von übermenschlich genial bis zu völlig banalem Unfug. Die Frage, was wir mit KI eigentlich erreichen wollen und was nicht, stellt sich also immer dringender. Mal abgesehen von den etwas merkwürdigen Warnungen der AI Frontier Labs, die vorgeblich die Menschheit vor genau ihren Produkten schützen wollen, die sie ja selber bauen. Also: Was wollen wir Menschen eigentlich, und was wollen wir in den Unternehmen? Die Beantwortung dieser Frage will die Human Friendly Automation Alliance vorantreiben, indem sie Unternehmen und die Sozialpartner zusammenbringt, um gemeinsame Werte und Prämissen zu formulieren. Hanjo Gergs und Lars Schatilow sind Co-Initiatoren dieser Initiative mit Sitz in Düsseldorf. Beide verbindet eine langjährige Karriere in der klassischen Industrie, bei Audi und IBM. 2020/21 haben sie bereits die erste Charta entwickeln, und nun skizzieren sie in ihrem Buch „Human Friendly Automation: Arbeit und Künstliche Intelligenz neu denken“ (mit Tobias Kämpf und Barbara Langes) die Eckpunkte einer KI, die eine Koexistenz von Mensch und Maschine möglich macht. 🔗 LinkedIn Lars: https://www.linkedin.com/in/larsschatilow/ 🌐 Website: https://www.humanfriendlyautomation.com/ 🔗 LinkedIn Hanjo: https://www.linkedin.com/in/hans-joachim-dr-gergs-6b99282a/ 🌐 Website: https://www.gfeo.eu --- #digdeep ist stolzes Mitglied der Brand Eins Podcast-Familie! Unser Live-Podcast auf der herCareer in München findet am 22.10.2026 statt. Mehr Infos hier: https://www.her-career.com/kopf/digdeep/ Und unsere Brand Eins Familie könnt ihr auf der Work Awesome Messe in Berlin am 26.11.2026. Alle Infos hier: https://www.brandeins.de/t/kategorie/konferenzen/work-awesome

Die Medizin hat schon immer nach demselben Muster gearbeitet: Krankheit finden, Krankheit behandeln - find and fix. Doch das könnte sich nun ändern. Denn während bislang der Arzt nur einen Schnappschuss unseres gesundheitlich relevanten Lebens sieht, produzieren wir immer mehr Daten: beim Sport mit Fitness-Trackern, beim Schlafen, bei der Analyse unser DNA oder durch die Aufzeichnung der Faktoren, die uns stressen. Erleben wir also in Zukunft irgendwann den letzten Patienten? Dr. André Nemat ist Ingenieur und Arzt und geht in seinem Buch genau dieser Idee nach. Als ehemaliger Chefarzt der Thoraxchirurgie forscht er nun an der Universität Witten/Herdecke zur menschenzentrierten Digitalisierung. In der Industrie ist der "digitale Zwilling" schon lange in Arbeit. Ein möglichst detaillierter, konsolidierter Blick auf digitale Daten soll es ermöglichen, nicht nur Fehler zu erkennen, sondern auch in Simulationen Fehler erst zu vermeiden. Aus "analytic" und "predictiv" wird "prescriptive". Warum also nicht auch beim komplexesten System, mit dem wir uns beschäftigen? Wenngleich ein vollständiger digitaler Zwilling des Menschen noch weit entfernt scheint, so ergeben sich ständig neue Möglichkeiten: Welche Chemotherapie wird für diese DNA am besten funktionieren? Aber vor allem auch: Welchen Risikofaktor sollte ich vermeiden, um überhaupt zu erkranken? André Nemat denkt die Idee des "letzten Patienten" weiter und entwirft zwei Zukünfte: eine Utopie, in der niemand mehr an einer vermeidbaren Krankheit stirbt, und eine Dystopie, in der der Mensch in der Technik aufgeht und am Ende vergeblich nach menschlicher Zuwendung sucht. Der Weg von "find & fix" zu "predict & prevent" wird mit immer mehr Daten und immer intelligenteren Maschinen ohne Zweifel weitergehen. Am Ende steht eine klare Unterscheidung: Auf eine Maschine kann man sich verlassen, vertrauen kann man nur einem Menschen. Hört rein, wenn ihr wissen wollt, warum die letzte Meile der Medizin menschlich bleiben wird. 🔗 LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/dr-andre-t-nemat 🌐 Website: https://derletztepatient.de/ Unser Live-Podcast auf der herCareer in München findet am 22.10.2026 statt. Mehr Infos hier: https://www.her-career.com/kopf/digdeep/ Und unsere Brand Eins Familie könnt ihr auf der Work Awesome Messe in Berlin am 26.11.2026. Alle Infos hier: https://www.brandeins.de/t/kategorie/konferenzen/work-awesome

2011 hatte Marc Andreesen prognostiziert: "Software eats the world". Nun macht eine neue Schlagzeile die Runde: Bedeutet KI das Ende der bisherigen Software-Geschäftsmodelle, und damit auch von den großen Playern wie SAP & Co? SaaS steht für SW as a Service. Software wird nicht mehr gekauft, sondern nur noch genutzt, und die monatlichen Mietgebühren pro Benutzer sind ein extrem lukratives Geschäft, sobald der Kunde am Haken ist. Bislang. Der bisherige Einkaufsprozess für Software: Lastenhefte schreiben, Lieferanten auswählen, Angebote einholen, Preise verhandeln, die Implementierung abwarten, testen und nochmals anpassen. Ein Prozess, der viele Monate dauert und dementsprechend teuer ist. Mit den neuen Modellen wie Astra oder Fable wird dieser Prozess auf den Kopf gestellt. Nun ist es möglich, ganze SW-Suites mit nur wenigen Prompts selber zu entwickeln, coden und hosten. Und nicht etwas durch spezialisierte IT-Dienstleister, sondern mit Bordmitteln und beschränkten IT-Kenntnissen. Doch stimmt diese Erzählung auch wirklich? Wird in Zukunft jeder Schreiner sein ERP-System selber prompten? Unser Studiogast Ulrich Hutter hat seine eigenen Erfahrungen damit gemacht. Er hat sein erstes Software-Projekt für Kunden mit 13 geschrieben und baut mit seiner Firma GMS Software in Salzburg spezialisierte Software für Gastronomie, Hotels und das Gesundheitswesen. Seine besten Programmierer schreiben inzwischen kaum noch eine Zeile Code selbst – die KI übernimmt bis zu 80 Prozent. Trotzdem ist er überzeugt, dass gute Entwickler wichtiger werden statt überflüssig. Und wir fragen kritisch nach: Wenn Menschen im „Human in the Loop" nur noch "weiter" klicken, ist dann überhaupt noch jemand am Steuer? Hört rein in eine spannende Folge über die Zukunft des Software-Business mit Ulrich Hutter! 🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ulrich-hutter-4783346b/ 🌐 Website: https://www.gms.info/ #digdeep ist stolzes Mitglied der Brand Eins Podcast-Familie: https://www.brandeins.de/podcasts

Sichere KI wollen die meisten - eine KI, die nicht Falschinformationen verbreitet, sich an ethische Standards hält, keine Anleitungen zum Suizid verbreitet und sich von Straftaten fernhält. Aber was, wenn genau die Methoden, die KI sicher machen sollen, das perfekte Werkzeug für Zensur sind? KI wird zum ersten Kontaktpunkt für fast alles: für Kinder statt Google, für Unternehmen, als Ersatz für den Arztbesuch, im politischen Wahlkampf. Wer entscheidet, was diese Modelle sagen dürfen – und was nicht –, entscheidet damit über den Informationsraum einer ganzen Gesellschaft. Und diese Entscheidungen treffen heute erstaunlich wenige Menschen: eine Handvoll Mitarbeiter der KI-Anbieter aus den USA und China sowie die Staaten, die sie regulieren. Was verschweigen uns die KI-Modelle, ohne dass uns dies bewusst ist? Ein echtes Dilemma also, mit dem unsere beiden Studiogäste auf der renommierten internationalen Konferenz für Machine Learning ICML in Südkorea für großes Aufsehen gesorgt haben - inklusive interessanter Reaktionen der chinesischen Konferenzteilnehmer. Sarah Ball forscht an der LMU München zu AI Safety und Alignment, Phil Hackemann ist Politikwissenschaftler. Für ihr gemeinsames Paper „The Alignment Community is Unintentionally Building a Censor's Toolkit" wurden sie auf der ICML 2026 in Südkorea ausgezeichnet. Sie erklären uns, an welchen drei Stellen ein Modell überhaupt gesteuert wird, warum Elon Musks Grok zum Lehrstück für Manipulation wurde und wieso ein chinesisches Open-Weights-Modell im eigenen Rechenzentrum kein Souveränitätsgewinn ist. Und wir fragen nach, was passiert, wenn Modelle anfangen, über sich selbst nachzudenken. Falls ihr wissen wollt, welche Antwort Sarah und Phil auf das Problem des zweischneidigen Schwertes der KI-Regulierung vorschlagen, dann hört in diese spannende Folge von #digdeep rein. Und die Antwort ist übrigens nicht "mehr Regulierung"... --- Das Paper findet ihr hier: 🌐 Paper-Website: https://s-ball-10.github.io/censors-toolkit/ 📄 Paper (arXiv): https://arxiv.org/html/2608.12346

Alle wollen Antworten von "der KI". Aber selten machen wir uns Gedanken, wie wir bessere Fragen stellen können. Genau darin liegt für Stephan Grabmeier der teuerste Denkfehler für Unternehmen: sie stürzen sich in Technologien wie Blockchain, Metaverse, jetzt KI – ohne aber ihre eigene Zukunftsfrage formuliert zu haben. Dabei stecken wir mitten in einem Umbruch, wie er historisch nur alle paar Generationen vorkommt. Vom Agrar- ins Industriezeitalter dauerte es Jahrhunderte, von ChatGPT zu agentischer KI drei Jahre. Die jährliche Strategie-Klausur mit Powerpoint-Ergebnis wird da nicht wirklich helfen – und wer glaubt, ein Sprachmodell übernehme das Denken, ebenso. Stephan Grabmeier hat Transformation bei der Deutschen Telekom verantwortet, war Chief Innovation Officer bei Kienbaum und bei Haufe, Geschäftsführer des Zukunftsinstitut – und hat im Mai 2026 mit Stefanie Kuhnhen die markenzentrierte Strategieberatung everbrand gegründet. Ein Unternehmen, das eine neue Kategorie definiert. Im Gespräch mit Frauke Kreuter und mir erklärt Stephan, wie KI-humane Agenten Architektur Strategieprozesse demokratisiert, warum LLMs auf Plausibilität optimiert sind, aber nicht auf Entscheidungsfähigkeit – und weshalb C-Level-Denken die Dialektik braucht: These, Antithese, Synthese. Wir fragen nach, was langlebige Marken im Zeitalter der Vergleichbarkeit überhaupt noch unterscheidbar macht, und lassen uns von ihm mit der Zukunftsfrage challengen: Was würde dem Markt fehlen, wenn es #digdeep nicht mehr gäbe? Hört rein – am Ende wird es sehr persönlich: Was hinterlassen wir eigentlich unseren Kindern?

Bleibt in Fabriken zukünftig das Licht aus - weil dort sowieso nur noch Roboter arbeiten? Vor vielen Jahren wurde auf der Hannover-Messe der Begriff "Industrie 4.0" geprägt - eine Erfolgsgeschichte war das bislang eher nicht. Doch die damit erreichte Digitalisierung und Vernetzung der Daten sind nun das Fundament für den Einsatz von KI. In einzelnen Fertigungsschritten sind Machine-Learning-Algorithmen schon lange fester Bestandteil, zum Beispiel bei der Erkennung von Qualitätsproblemen. Jetzt startet KI in der Produktion durch. KI-Agenten analysieren und steuern die Fertigungsprozesse über alle Tools hinweg. Und unter dem Schlagwort "Physical AI" werden KI-Modelle trainiert, die sich in der realen - physischen - Welt bewegen können, die Grundlage also für Roboter, die deutlich flexibler genutzt werden können. Unser Studiogast Sebastian Linzmair beschäftigt sich bei Accenture genau mit diesen Fragen: Wie können wir mit KI die Produktion flexibler, effizienter, aber auch individueller machen? Was macht eine "Dark Factory" aus, und wie weit sind wir davon noch entfernt? Und was heißt das für Europas Rolle in der Fertigung? Und wir wollen natürlich auch von ihm wissen, was er privat mit KI so alles anstellt. Also: Reinhören! KI dominiert die Hannover Messe: Wandel von Industrie 4.0 zu AI (00:01:53) Praxisbeispiel: Wie KI und Agenten die Produktion revolutionieren (00:04:45) Individualisierte Fertigung und Effizienzgewinne durch KI (00:10:50) Agenten in der Industrie: Automatisierung, Risiken und Mensch-Maschine-Interaktion (00:15:12) Europas Rolle im globalen KI- und Robotik-Wettlauf (00:21:18) Die Fabrik der Zukunft: Dark Factory und kognitive Produktion (00:25:36) Arbeitswelt im Wandel: Neue Aufgaben und gesellschaftliche Auswirkungen (00:29:06) China, USA und Europa: KI-Strategien im internationalen Vergleich (00:33:37) Regulierung, Datenschutz und kulturelle Unterschiede im KI-Einsatz (00:41:58) Low-Code, No-Code und persönliche Erfahrungen mit KI-Tools (00:46:22) Abschluss und Ausblick: Die Zukunft der KI in Industrie und Alltag (00:51:21)

Tipping Points schaffen neue Realitäten - was sich langsam anbahnte, definiert auf einmal Unternehmen, Märkte und Gesellschaften neu. Tipping Points pirschen sich leise an. Um dann auf einmal durchzustarten, oder auch eben manchmal nicht. Und plötzlich kippt alles gleichzeitig. Künstliche Intelligenz ist längst im Alltag angekommen, Kundenbedürfnisse werden nicht mehr von Menschen, sondern von Agenten verhandelt, ganze Wertschöpfungsketten lösen sich auf, Plattformen kämpfen um Souveränität, und die Frage, wie viel Mensch in der Schleife noch nötig ist, wird drängender denn je. Vor zehn Jahren haben wir mit #digdeep begonnen, diese digitalen Veränderungen unter die Lupe unseres Podcasts zu nehmen. Wie ein Seismograph zu schauen, was und wer die Digitalisierung vorantreibt. Und wir haben einige Prognosen gewagt: Vor fünf Jahren haben wir in unserem Buch "Die digitale Herausforderung" fünf Tipping Points formuliert, die aus unserer Sicht die Zukunft verändern. Aber lagen wir mit unser Einschätzung richtig? Zeit also, einen Blick zurück und nach vorne zu werfen. Und wir haben fünf Podcast-Gäste eingeladen, uns einen kurzen Blick auf das zu werfen, was sich bei ihnen verändert hat und verändern wird. Irene Kilubi, Julia Urbahn, Manuel Eugster und Walter Rademacher melden sich mit persönlichen Botschaften - und die KI. Denn wir waren der erste deutschsprachige Podcast, der ChatGPT im Postcast als Gast hatte. Und da wollen wir doch wissen: Brauchen wir in Zukunft überhaupt noch menschliche Podcast-Hosts wie uns? Wir sind gespannt, was euer Feedback dazu ist. Welche Themen wollt ihr in #digdeep hören?Was können wir besser machen? Welche Gäste sollen wir einladen? Wir freuen uns auf den Dialog mit euch - ihr seid der Grund für #digdeep!

Was passiert, wenn ein Rechtssystem so überlastet ist, dass die Klärung selbst einfacher Rechtsfragen mehrere Jahre dauert? Und ist Jura nicht perfekt für den Einsatz von KI geeignet - Texte lesen, logische Schlüsse ziehen, Dokumente schreiben? Und werden wir in Zukunft überhaupt noch so viele Anwälte brauchen? Es ist keine Überraschung, dass "Legal Tech" einen absoluten Höhenflug hat. Einer der Superstars in der Branche ist Libra - ein Berliner Startup, das nach nur zweieinhalb Jahren bereits millionenschwere Umsätze verzeichnet und inzwischen Teil von Wolters Kluwer ist, einem der ganz großen Player im Anwaltsgeschäft. In unserem Gespräch mit Viktor von Essen, dem Gründer von Libra, wird uns schnell klar, wie extrem schnell und herausfordernd dies ist. ViktorsTeam hatte in der Nacht davor gerade ein wesentliches neues Release veröffentlicht, und wir konnten live während der Aufnahme die Taktzahl des Startups erleben... Aber es ist eben doch nicht so, dass "die KI" die Anwälte ersetzt. In Anwaltskanzleien lässt sich eine große Zahl von Abläufen tatsächlich vereinfachen oder automatisieren. Dazu braucht es eine große Datenbasis - aber auch viel menschlichen Sachverstand. Letztlich ist Rechtssprechung eben kein mathematischer, rein sachlogischer Algorithmus, sondern das Gestalten von Fairness und Gerechtigkeit von Mensch zu Mensch.

Die #Futuromondo in Stuttgart nennt sich "Cross Innovation Conference & Festival" - und genau das war sie auch: Für zwei Tage hat sie Menschen zusammengebracht, die in den Schnittmengen von Innovation, Industrie, Gesellschaft und Bildung arbeiten und die Zukunft gestalten möchten. Ein wunderbares Format waren die Clubhouses: Kleine Begleitboote, in denen ein intensiver Austausch möglich wurde. Wir waren eingeladen beim Clubhouse der KI-Allianz Baden-Württemberg und haben einen Live-Folge von #digdeep aufgenommen. Wir kommen immer mehr auf den Geschmack dieser Live-Events - die Interaktion mit Euch Zuhörerinnen und Zuhörern macht Spaß! Aber auch unser Gast hatte viel Spannendes zu erzählen. Dominik Tress ist einer der vier Tress-Brüder, die mit hochwertiger Bio-Essen viele Branchen aufmischen: Verschiedene Restaurants in Süddeutschland, den ersten Bio-Michelin-Stern mit regionaler Küche im "1950" in Ehestetten (gerade wieder verteidigt), hochwertige Convenience-Lebensmittel im Supermarkt, oder auch mehr als 4500 Essen für Kitas und Schulen - jeden Tag. Das braucht jede Menge gut funktionierender Prozesse, Tools und befähigte Mitarbeiter, um hier den täglichen Wahnsinn steuern zu können. Und das frisst jede Menge Geld und Zeit - bislang. Denn in nur drei Monaten haben die Tress-Brüder mit KI Agenten ihre Prozesse komplett in die eigene Hand genommen. Die Steuerung der Warenwirtschaft, die Integration der verschiedenen Prozess-Schritte, die Vorhersage des Gastro-Umsatzes, oder die Auswahl des besten Speiseplans für die Schulen - das alles gelingt mit der Unterstützung von KI viel einfacher als früher. Die Neuerfindung der Abläufe braucht nun kein Lastenheft, keine Ausschreibung, kein Warten aufs Angebot, keine mühsame Implementierung mehr. Ideen werden innerhalb von Stunden zu Prototypen, und direkt danach zum festen Bestandteil. Und so übernimmt nicht die KI, sondern sie spielt Zeit und Konzentration frei für das, was wirklich zählt: Das Produkt und das Kundenerlebnis.

Apple bringt Siri auf Vordermann - aber nicht in Europa. Anthropic darf seine besten KI-Modelle Mythos und Fable nicht mehr exportieren. Ist Europa im Jahr vier nach ChatGPT schon abgehängt? Und gehört KI nicht schon lange zur öffentlich-rechtlichen Grundversorgung, so wie Radio und TV? So viele gute Fragen - und unser Studiogast bringt sie wunderbar auf den Punkt. Aljoscha Burchardt ist Computerlinguist und Principal Researcher am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Berlin. Als Host des ARD-Podcasts „KI – und jetzt?" ist er einer der fundiertesten KI-Erklärer des Landes. Und so nimmt er uns in #digdeep mit auf eine Reise durch die wichtigsten Aspekte von KI. Die einen halten KI für allmächtig, die anderen für eine charmante, aber notorische Lügnerin. Vertrauen ist gut, aber Kontrolle ist besser – und genau deshalb hält Aljoscha den Begriff der „vertrauenswürdigen KI" für nur halb durchdacht. Denn die eigentliche Frage stellt sich vielleicht anders: Nicht ob KI Recht sprechen oder Patienten behandeln kann, sondern was wir überhaupt wollen. Doch zunächst zeigt der Einsatz von KI schonungslos auf, was in Ämtern, Unternehmen oder im Gesundheitssystem schon längst kaputt war. Viele kennen noch den Spruch: Ein schlechter Prozess, den wir digitalisieren, ist dann eben ein schlechter digitaler Prozess. Aber vielleicht stimmt das gar beim Einsatz von KI gar nicht: In einer Ko-Evolution von Mensch und Maschine können wir innovativere und schnellere Lösungen finden. Die gute Nachricht: Aljoscha ist ein Romantiker. Und er glaubt, dass uns KI große Chancen bietet, gerade hier in Europa. Wir jedenfalls haben sehr viele tolle Einsichten gewonnen und finden: Wieder mal eine großartige Folge von #digdeep! --- Unser heutiger Werbepartner ist der C.H. Beck Verlag. Der amerikanische Philosoph C. Thi Nguyen hat in seinem Buch "Der Score - Wie wir aufhören, das Spiel der Anderen zu spielen" eine Reflektion der ewigen Bewertungs- und Rankingsysteme geschrieben. Das Buch findet ihr hier: https://www.chbeck.de/nguyen-score/product/39979469 "Klickzahlen, Fitnesstracker, Bestsellerlisten, Politikerrankings: Unsere Gesellschaft ist besessen von Scores. Überall bestimmen Punktesysteme, was und wer als wertvoll gilt. Doch wann kippen Orientierungshilfen in Instrumente der Beherrschung? Der Philosoph C. Thi Nguyen deckt auf, wie Scores zu einem der prägendsten Werkzeuge unserer Zeit geworden sind – und warum wir dringend ihre Wirkungsweise verstehen müssen."

Drei Monate nach unserer ersten Folge zu KI und Schule ist die Welt schon wieder eine andere. Während sich die KI Monat für Monat rasant weiterentwickelt, hat unsere #digdeep Folge aus dem März 2026 zu vielen Diskussionen geführt. Schule ist ein emotionales Thema, und die Kommentarspalten waren voll: Wie soll Schule mit einer Technologie umgehen, die sich schneller weiterentwickelt als jede Lehrerfortbildung? KI-Agenten haben die Kinderzimmer erreicht. Kaum ein Schüler verzichtet auf KI, sei es als Nachhilfelehrer, oder bei der nächsten Hausarbeit. Für die Lehrer stellen sich damit viele Fragen: Funktioniert der bisherige Lernprozess aus Unterricht und Lernkontrolle noch? Wo und wie darf überhaupt KI genutzt werden, wenn es doch um sensible Daten der Schüler geht? Und wie kommt eine Schule überhaupt an diese Tools im Spannungsfeld von Land und Kommunen, von Schülerschaft und Eltern? Aber in unserem zweiten Gespräch mit Prof. Florian Karsten und Prof. Jochen Kuhn wollen wir die Herausforderungen einfach mal beiseite schieben: Welche großartigen Chancen bietet KI, wenn nun jeder Schüler seinen ganz individuellen Zugang zu Wissen und Kompetenzen haben kann? Florian und Jochen berichten aus didaktischer Forschung, Lehrerausbildung und Schulalltag: Sie erklären uns, warum wir das Flugzeug bauen müssen, während es schon fliegt – und was Regulatory Sandboxes, Dagstuhl-Dreieck und dialogisches Lernen mit der Zukunft unserer Schulen zu tun haben. **Prof. Dr. Jochen Kuhn** 🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jochen-kuhn-55a386127 🌐 Website: https://www.didaktik.physik.lmu.de/lehrstuhlleitung/index.html **Prof. Florian Karsten** 🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/florian-karsten-5933b0264/ 🌐 Website: https://www.floriankarsten.de

Die Welt wird immer technischer - und dennoch scheuen sich viele vor einem Studium in Mathematik, Information, Naturwissenschaften oder Technik (MINT). Und weiterhin bleibt der Anteil der Frauen, die sich für ein solches Fach entscheiden, deutlich zurück: Wenn auch der MINT-Anteil insgesamt auf 36% gestiegen ist, so liegt der Frauenanteil vieler Ingenieurstudiengänge eher im Bereich von 10-25%. Neben Interesse und Neigung braucht man für ein komplexes Studium vor allem eins: Das eigene Zutrauen. Und das hängt sehr stark von der individuellen Geschichte, aber auch von Ermutigung, Vorbildern und Förderung ab. Unser Studiogast Claudia Zech hat sich für einen sehr technischen Berufsweg entschieden: Sie studierte Physik und hat am Teilchenbeschleuniger zur Alterung von Batterien promoviert. Heute arbeitet sie als Unternehmensberaterin in der Energiebranche. Also Themen, die gemeinhin sicherlich als komplex, anspruchsvoll und schwierig gelten. Und so hat sich Claudia dazu entschieden, über ihren eigenen Weg auf Social Media zu erzählen. Und das tut sie sehr erfolgreich: Sie ermutigt auf Youtube, TikTok und Instagram tausende von junge Menschen, sich selber auf ein solches Wagnis einzulassen. Und dazu muss man keine Superkräfte haben - aber man muss sich seinen eigenen Ängsten und Fragen stellen, und man braucht Disziplin mit sich selber. Grund genug also, um mit Claudia über ihren Weg im Beruf und in den sozialen Medien zu sprechen: Was treibt sie an, und warum sollten wir viel mutiger sein, unsere Zukunft zu gestalten? --- #digdeep ist stolzer Teil der Brand Eins Podcast-Familie.

Die Beijing Auto Show ist inzwischen die größte ihrer Art: über 1.800 ausgestellte Fahrzeuge, mehr als 200 Pressekonferenzen, und ein Tsunami neuer Modelle auf dem Markt. Und das, obwohl der neuestes Fünf-Jahres-Plan der chinesischen Regierung gar keinen Fokus mehr auf Elektromobilität legt. Was ist da los? Die chinesische Automobilindustrie ist in vielen Gesichtspunkten auf Augenhöhe aufgerückt. Die Kunden werden mit Features überschüttet, China ist Marktführer für Traktionsbatterien. Nun rückt das nächste strategische Bauteil in den Mittelpunkt: die Chips für die hochintegratierten Controller, die zukünftige Heimat von Infotainment, automatisiertem Fahren und KI im Fahrzeug. Wer die Chips kontrolliert, macht sich unabhängig von geopolitischen Spannungen und kann Kosten sparen. Zeit also, dass wir uns das aus der Nähe anschauen. Unser Studiogast Augustin Friedel ist wie ich (Christof) beim "SW defined Vehicle" aktiv und begleitet Automobilfirmen in der Umsetzung ihrer Software-Plattformen. Und auch er war in Beijing auf der Auto Show und bringt viele Eindrücke und Beobachtungen mit. Wir wollen von ihm wissen: Was bedeutet der sprichwörtliche "China Speed" für die europäischen Automobilhersteller, und welche Chancen haben sie aufzuholen? Was müssen die Hersteller können, und welche Rolle spielen Partnerschaften in dieser neuen Spielzeit? Und geht es wirklich um Technologie? Hört rein in eine tolle Folge mit Augustin!

Die Hausarztpraxis ist der erste Anlaufpunkt für über 90% der deutschen Bevölkerung. Jeden Morgen jonglieren Hausärztinnen und Hausärzte zwischen Bagatellen und Schwerkranken, zwischen medizinisch relevanten Information und dem Bedürfnis zu schnacken. Von den ca. 30.000 möglichen Diagnosen kommen nur etwa 30 häufig vor - und dennoch müssten eigentlich alle griffbereit sein. KI könnte in dieser Frage sehr helfen, nicht nur in Anamnese und Diagnose, sondern auch in der Nachbetreuung der Patienten. Und meistens werden Dr. Google und Dr. ChatGPT schon lange vor dem Arzttermin konsultiert, mit sehr unterschiedlichen Ergebnissen. Unser Studiogast Prof. Dr. Jochen Gensichen leitet das Institut für Allgemeinmedizin am LMU Klinikum München und forscht genau an dieser Schnittstelle von Daten, KI und der Praxis. Er ist Hausarzt aus Überzeugung und Wissenschaftler mit dem Blick auf das, was in der Medizin wirklich wirkt. Im Gespräch mit uns erklärt er, warum KI in Hausarztpraxen heute vor allem als besserer Dokumentar genutzt wird — und nicht als Diagnose-Maschine. Wir sprechen über AVA, ein KI-Telefonprojekt für kognitiv beeinträchtigte Patienten, das Impfquoten messbar steigert. Und wir hören, warum ausgerechnet Scham der unterschätzte Schlüssel ist: Was wir dem Arzt vielleicht nicht sagen möchten, vertrauen wir der KI meist viel einfacher an. Hört rein — und überlegt danach, ob ihr beim nächsten Arztbesuch auch die richtigen Fragen stellt.

KI sieht überall hin — aber sieht sie uns wirklich alle? Millionen von KI-Systemen entscheiden täglich, wer ein Gesicht auf einem Foto ist, wer von einem selbstfahrenden Auto gesehen oder wessen Stimme erkannt wird. Die Grundlage dieser Entscheidungen sind Datensätze — und viele Trainingsdaten wurden im Internet zusammengekratzt: ohne Einwilligung, ohne Bezahlung, und vor allem ohne die Vielfalt, die die Menschheit tatsächlich ausmacht. Denn viele Gruppen fehlen schlichtweg. Das ist kein technisches Randproblem. Es ist eine strukturelle Lücke im Fundament moderner KI, denn wer nicht in den Daten ist, existiert für das Modell schlicht nicht — und das hat reale Konsequenzen für selbstfahrende Autos, Gesichtserkennung an Grenzen und Sprachassistenten für z.B. ältere Menschen. Wiebke Hutiri ist Senior Research Scientist bei Sony AI und leitet dort das Team für Responsible AI und Ethics. Mit einem globalen Team hat sie 2025 in der Fachzeitschrift Nature einen ethisch erhobenen, aus 81 Ländern stammenden Bilddatensatz veröffentlicht und dort die ganze Bandbreite der Menschen abgebildet. Im Gespräch mit uns erklärt Wiebke, warum KI Frauen mit neuen Haarschnitten schlechter erkennt als Männer mit Glatze, was der „Long Tail" der menschlichen Variabilität mit KI-Fehlern zu tun hat, und warum wir in der KI-Entwicklung vom Ende her denken sollten: von der Gesellschaft, die wir wollen — nicht von den Modellen, die wir bauen können. Unser Studio-Gast Wiebke Hutiri Wiebke Hutiri ist Senior Research Scientist bei Sony AI, dem globalen KI-Forschungslabor des Sony-Konzerns mit Standorten in Tokio, Zürich und New York. Dort leitet sie ein international aufgestelltes Team im Bereich Responsible AI und Ethics, das Methoden und Werkzeuge für ethische Datenerhebung, faire Modellbewertung und vertrauenswürdige KI-Systeme entwickelt und standardisiert. Sie promovierte cum laude an der Technischen Universität Delft (Niederlande) und war zuvor in der Forschung zu Sprachbiometrie und KI-Sicherheit tätig. Ihr Forschungsschwerpunkt verbindet technische Exzellenz mit gesellschaftlicher Verantwortung — von fairen Benchmarking-Verfahren für multimodale Systeme bis hin zu ethischen Fragen rund um Datenerhebung, Copyright und algorithmische Bias. Hutiri ist Mitautorin des 2025 in Nature erschienenen Papers „Fair Human-Centric Image Dataset for Ethical AI Benchmarking" (FHIBE) — einem Meilenstein für ethisch erhobene, global diverse Bilddatensätze mit Daten aus 81 Ländern. Darüber hinaus engagiert sie sich als Beraterin bei Lelapa AI, einem südafrikanischen Startup für Sprachtechnologien in ressourcenarmen Sprachen. 🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/wiebkehutiri/  🌐 Website: https://wiebkehutiri.com/