Text-zu-Video-Generatoren, sprechende Avatare und bilderschaffende Algorithmen. Jeden Tag neue Tools und wir glauben, jedes Werkzeug meistern zu müssen. Als wären wir – bewaffnet mit ein paar kopierten Prompts – virtuose Alleskönner.

Je mehr uns die künstliche Intelligenz verspricht, desto verzweifelter klammern wir uns an die Illusion der Omnipotenz.

Aber Demokratisierung des Zugangs bedeutet nicht Demokratisierung der Exzellenz. Jeder kann heute ein Video generieren, aber nur wenige ein gutes. Was gestern Wunder war, ist heute Standard. Dieser Standard verlangt nach Expertise, nicht nach oberflächlicher Vertrautheit mit einem Dutzend Plattformen.

💡Meine Geheimwaffe im KI-Tool-Dschungel

JOMO – Joy of missing out – im Kontext der generativen KI bedeutet: die Freiheit, zu akzeptieren, dass man nicht alles können muss. Es ist die bewusste Entscheidung, nicht alle Türen zu öffnen, nur weil sie nicht abgesperrt sind.

Diese Haltung wirkt kontraintuitiv in einer Kultur, die von FOMO getrieben wird. LinkedIn quillt über von Selbstdarstellern, die scheinbar mühelos zwischen allen Disziplinen jonglieren. Doch was da so schön glänzt, ist oft nur Oberfläche. Die wahren Innovatoren sind Spezialisten, die begriffen haben, dass Tiefe mehr wiegt als Breite.

Mittelmäßigkeit ist wertlos

In einer Welt, in der jeder generieren kann, wird Qualität zur Währung. Der Markt ist überschwemmt mit Mittelmäßigem: generische Videos, hölzerne Avatare, belanglosen Texten.

💪 Die Zukunft gehört denen, die den Mut zur Spezialisierung haben. Die Joy of Missing Out bedeutet: Gelassenheit entwickeln, anderen ihre Expertise zu lassen. Die eigene Begrenztheit nicht als Defizit zu empfinden, sondern als Voraussetzung für Tiefe.

Der Leuchtturm-Effekt

JOMO ist eine Absage an die toxische Produktivitätskultur, die uns einredet, wir müssten alles können. Sie ist die Erkenntnis, dass Grenzen Voraussetzung für Stärke sind.

Im Kontext der generativen KI wird diese Rebellion zur Strategie. Während andere sich erschöpfen, kultivieren JOMO-Praktizierende ihre Nische. Sie werden zu Leuchttürmen, statt zu Irrlichtern, die überall ein bisschen flackern.

Das ist keine Bequemlichkeit, sondern strategische Klugheit. Im Verzicht auf das Viele liegt die Vollendung des Einen.


Es ist also nicht nur Joy, sondern auch Art und Intelligence of Missing Out:

Die Kunst, zu verzichten, um zu verfeinern.

Die Intelligenz, Tiefe höher zu schätzen als Reichweite.

Und die stille Freude, zu wissen: Nicht alles, was möglich ist, verdient es auch, getan zu werden.

Hier gehts zum Beitrag auf LinkedIn: Mit den richtigen Prompts zum KI-Zehnkämpfer

Warum verstehst du mich nicht, ChatGPT?!

Du kannst Prompt-Vorlagen kopieren. Funktioniert. Manchmal.

So habe ich auch angefangen, aber trotzdem gibt es den Moment, wo das Ergebnis einfach nur schlecht ist, obwohl ich dachte ich hätte alles richtig gemacht. Frustrierend.

Dann sitzt du da und denkst: „Warum checkst du es nicht, ChatGPT?!“ 😤

Also habe ich angefangen zu graben: Wie funktioniert das Ding eigentlich? Warum versteht es manchmal Kontext und manchmal nicht? Was ist eigentlich ein Transformer?

Und plötzlich klickten die Puzzleteile wie von selbst ineinander.

Ich brauchte keine Vorlagen mehr. Ich wusste, wie ich das Modell „lenken“ muss. Nicht durch Copy-Paste, sondern durch Verständnis.

Ich will, dass auch du verstehst, wie das Ding „denkt“. Damit du intuitiv weißt, wie du es steuerst.
Und genau das will ich dir in dieser Serie zeigen. Ohne Mathemonster 😅.

Ich bin überzeugt: Wer versteht, wie das Modell “denkt”, schreibt bessere Prompts: intuitiv, ohne Cheat-Sheet.

In den nächsten 5 Folgen nehme ich dich mit auf die Reise von „Attention Is All You Need“ (2017) bis zu den LLMs, die heute unsere Arbeit verändern.

In Teil 1: Das Transformer Modell .
Erfahre alles dazu in meinem Carusel im LInkedIn Beitrag: Generative KI verstehen Teil 1 Das Transformer Modell

KI kann so viel mehr – wenn wir sie richtig nutzen!

Kommenden Donnerstag bin ich Gast beim beim FEMALE AI CLUB After-Work in München und spreche darüber, wie wir generative KI nicht nur verantwortungsvoll, sondern auch richtig effektiv einsetzen können.

Was erwartet euch?

🔹 Potenzial und Verantwortung generativer KI:
Wo liegen die echten Chancen?

🔹 Ethische Risiken bei der KI Nutzung:
Was wir unbedingt beachten sollten.

🔹 Die Macht der Prompts:
Was macht gutes und verantwortungsvolles Prompting aus?

🔹 Gezieltes Prompt-Design:
Praktische Tipps, wie ihr KI-Antworten bekommt, die nicht nur technisch optimiert, sondern auch ethisch reflektiert sind und Bias und Halluzinationen vermeiden.

Ihr bekommt konkrete Strategien an die Hand, um Prompts so gestalten, dass ihr bessere Ergebnisse erzielt, und dabei verantwortungsvoll mit KI umgeht.
Denn: Wer die richtigen Fragen stellt, bekommt bessere Antworten.

Ich freue mich auf spannende Diskussionen, praktischen Austausch und neue Perspektiven!

Seid ihr dabei? 💜
Donnerstag, 16. Oktober 2025 ab 18:30 Uhr in der Hanauer Straße 22 in München. 

Heute möchte ich euch eine der bedeutendsten Errungenschaften der generativen KI vorstellen: Workslop – jene glorreiche Kategorie von KI-Output, die es endlich geschafft hat, das ursprüngliche Versprechen der künstlichen Intelligenz vollständig umzukehren.


Was ist Workslop?

Eine Definition

Der Begriff Workslop (work = Arbeit und slop = Schmodder) stammt aus einer Studie der Harvard Business Review und bezeichnet KI-generierte Inhalte von so herausragender Mittelmäßigkeit, dass sie mehr Arbeitszeit zur Korrektur benötigen, als hätte man das Ganze gleich selbst gemacht. Es ist die Kunst, mit modernster Technologie exakt null Mehrwert zu schaffen.
Man könnte auch sagen: Workslop ist der Beweis, dass die Zukunft bereits da ist, sie will uns nur nicht helfen.


Die geniale Umkehrung des Produktivitätsversprechens

Erinnern wir uns an die goldenen Versprechen: „Effizienz auf einem neuen Level!“
Workslop sagt: „Hold my beer.“
Wir brauchen jetzt so viel Zeit für Überarbeitungen, dass wir die Produktivität nicht verdoppelt haben – wir haben sie quadriert! Nur leider in die falsche Richtung.
Das nenne ich Innovation!


Das Workslop-Paradoxon: Ressourcenverschwendung im Gewand der Effizienz


Besonders faszinierend ist die ökologische Komponente: Für jeden Workslop-generierten Satz werden Serverfarmen bemüht, Energie verbraucht und CO₂ produziert – nur damit am Ende ein Mensch dasitzt und erkennt: „Das hätte ich mit fünf Gehirnzellen besser hinbekommen.“
Es ist, als würde man einen Bulldozer mieten, um ein Sandkorn zu bewegen, und dann feststellen, dass der Bulldozer das Sandkorn in die falsche Richtung geschoben hat. Also holt man eine Schaufel und macht es selbst, nachdem man drei Stunden die Bulldozer-Bedienungsanleitung gelesen hat.

Gibt es ein Gegenmittel?


Ja, aber es klingt langweilig nach… Arbeit:

-> Die “Prompten mit Hirn” – Technik:

Statt „Mach mir mal einen Report“ besser: Kontext, Zielgruppe, Kriterien.

-> Die „Ich-bin-der-Editor“- Technik:

Wer hätte gedacht, dass „kritisch prüfen“ eine nützliche Fähigkeit ist?

-> Die „Iterative-Verbesserung“- Philosophie:

Fast so, als würde man mit einem Werkzeug arbeiten und nicht auf ein Wunder warten.

-> Die radikalste Technik überhaupt:

Manchmal – und jetzt haltet euch fest – ist es schneller, Dinge selbst zu schreiben. Ich weiß, kontrovers. Aber wenn der Prompt länger dauert als der Text selbst, ist vielleicht die Tastatur die bessere KI.


Die versteckten Kosten der Workslop-Ära

Was niemand in die Rechnung einbezieht:
– Die psychische Belastung, generischen nährstofffreien Wortbrei lesen zu müssen.
– Der Verlust des Glaubens an technologischen Fortschritt.


Das große Finale: Warum Workslop eigentlich genial ist

Vielleicht aber ist Workslop die eigentliche Revolution: Eine revolutionäre KI-Innovation, die endlich Arbeit schafft.

In diesem Sinne: Auf die Zukunft, in der wir mehr Zeit mit KI-Korrekturen verbringen als je für die eigentliche Arbeit nötig gewesen wäre.

Hier zum Beitrag auf LinkedIn: Workslop – die KI Innovation als Jobmotor

Von der Idee zur professionellen Präsentation in 60 Minuten? Mit KI geht das!



Während andere noch über die perfekte Einleitung grübeln, hast du mit den richtigen KI-Tools bereits deine komplette Präsentation fertig.
Der Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern im Know-how, welche Tools du wie einsetzt.

Die Auswahl der Tools für Präsentationen mit KI


Du brauchst nur ein LLM, Gamma und optional Napkin (für besonders ausdrucksstarke Infografiken)

—> Die richtige Tool-Kombination macht aus stundenlanger Arbeit einen effizienten Workflow:

– Research in Minuten statt stundenlange Recherche
– Professionelles Design ohne Design-Skills
– Überzeugende Storyline

Tools wie Gamma erstellen in einem Durchgang Layout, Design und Visuals.

Napkin verwandelt deine Daten in verständliche Infografiken.

Das Ergebnis? Präsentationen, die nicht nur professionell aussehen, sondern auch durchdacht sind und das in einem Bruchteil der üblichen Zeit.

Die Zukunft gehört nicht denen, die KI nutzen, sondern denen, die sie richtig einsetzen.

Hier geht es zum Beitrag auf LinkedIn: Präsentationen mit KI


Prompting Frameworks für bessere Ergebnisse?

Die meisten denken bei Prompting an komplizierte Frameworks oder lange Anleitungen.


Aber oft reicht ein einzelnes Wort, kleine Trigger-Bausteine, um die Ausgabe einer KI komplett zu verändern.

Formulierungen zur Steuerung von LLMs


Es gibt dabei keine „geheimen Schalter“, aber es gibt Formulierungen, die KI-Modelle zuverlässig in bestimmte Arbeitsweisen lenken.

Im Carousel zeige ich dir 15 Mini-Bausteine, die du in jeden Prompt einbauen kannst, egal ob ChatGPT, Perplexity oder andere LLMs: Eine Auswahl aus meiner Prompt-Baustein-Bibliothek.

💡 Von “SCHRITT FÜR SCHRITT” bis “REFLEKTIEREN”: jede Formulierung löst eine andere Denkweise aus.

💡 Welchen Unterschied macht die Formulierung “Kernaussagen” oder “Stichpunkte”?

Keine Magie. Nur bewusste Steuerung.

Hier der Beitrag auf LinkedIn: Steuerung von LLMs mit gezielten Formulierungen

Warum Top-Performer kündigen:

KI-Verweigerung im Management


KI ist kein zusätzliches Tool im Werkzeugkasten, sondern sie verändert die Aufgabenprofile, die DNA jedes einzelnen Jobs.
Eine Stellenbeschreibung, die heute noch Sinn ergibt, kann in wenigen Monaten überholt sein.

Tätigkeiten verschwinden nicht einfach, sie werden neu zusammengesetzt, und wer sie ausführt, muss lernen, wie man KI sinnvoll integriert, um weiterhin relevant zu bleiben.


Mitarbeiter verlassen nicht Unternehmen – sie fliehen vor der Zukunftslosigkeit.


Wer seine Mitarbeiter nicht aktiv dabei unterstützt, ihre Rolle durch KI-Kompetenz weiterzuentwickeln, wird genau diese Mitarbeiter verlieren. Und zwar nicht an die Angst vor Ersetzbarkeit sondern an Wettbewerber, die verstanden haben, dass Zukunftssicherung im Mitarbeiterkopf beginnt. An Unternehmen, die verstanden haben, dass menschliche Intelligenz und KI nicht konkurrieren, sondern sich potenzieren.
Dort, wo Talente erleben: Mein Job wird durch KI nicht kleiner, sondern größer: weil ich ihn in neue Dimensionen erweitern darf.


Dein Job hat ein Verfallsdatum – ohne KI


Unternehmen, die KI-basierte Weiterentwicklung nicht zur obersten Priorität machen, senden eine gefährliche Botschaft: „Dein Job hat ein Verfallsdatum.“ Die Konsequenz daraus ist nicht Loyalität, sondern Flucht. Umgekehrt sichern sich diejenigen, die ihren Mitarbeitern Wege aufzeigen, wie sie mit KI als strategischem Partner ihre Aufgaben neu denken können, die klügsten Köpfe, die längste Bindung und die höchste Innovationskraft.


Was bedeutet das für Unternehmen?


Der Arbeitsmarkt wird sich polarisieren. Auf der einen Seite stehen Unternehmen mit KI-first Mentalität, die Talente magnetisch anziehen. Auf der anderen Seite kämpfen Organisationen um Fachkräfte, während ihre besten Köpfe zur Konkurrenz abwandern.
Die wertvollsten Mitarbeiter werden nicht warten, bis die KI-Revolution über sie hinwegfegt. Sie gestalten sie aktiv mit – nur eben woanders.

KI Mindset für die Unternehmensentwicklung


Unternehmen müssen von der defensiven Haltung „Wie schützen wir Arbeitsplätze vor KI?“ zur offensiven Vision „Wie schaffen wir KI-erweiterte Rollen, die menschliches Potenzial vervielfachen?“ wechseln.

Es geht nicht darum, Menschen durch KI zu ersetzen. Es geht darum, Menschen zu befähigen, mit KI außergewöhnliche Ergebnisse zu erzielen.

Eine aktuelle bitkom Studie zeigt, dass nur jedes dritte Unternehmen in Deutschland KI nutzt.

Wie bereitet dein Unternehmen seine Mitarbeiter auf die KI-Zukunft vor? Ich bin sehr gespannt auf deine Erfahrungen!

Hier geht es zum Artikel auf LinkedIn: KI vernichtet Arbeitsplätze? Nein! Warum Top-Performer kündigen

Meine KI Assistenten, mit erprobten Prompts als Copy& Paste Vorlagen.


Ich wollte KI eigentlich nicht in mein Privatleben lassen 🤣.
Jetzt ist ChatGPT mein persönlicher Assistent, der mir viel Arbeit abnimmt, wo ich sonst viel Zeit und Nerven lasse: Bürokratie.


🤖 Vertragskündigungen
Rechtssicher kündigen, mit Fristen & Kulanzoption

“Aufgabe: Kündigungsschreiben erstellen
Kontext: Vertrag [Art], Anbieter [Name], Kundennr. [Nummer], Wirksam zum [Datum]
Anforderungen: rechtssicher, höflich-bestimmt, Fristen benennen, Kulanz anfragen (z. B. vorzeitige Beendigung/Gebührenerlass)
Zusätzliche Hinweise: Checkliste mit Anlagen (Kopie Vertrag, Kundennr.), Versandart (Einschreiben?), Unterschrift, Restforderungen, u.a.”

🤖 Mietrecht
Sachlich klären, deeskalieren

“Aufgabe: Anschreiben an Vermieter
Kontext: [Fallbeschreibung], Adresse [..], Belege [Fotos/Zeugen]
Anforderungen: sachlich, lösungsorientiert, Rechte und Pflichten benennen, Vorschlag für einvernehmliche Lösung
Zusätzliche Hinweise: Checkliste mit Belegen, Fristen, u.a.”

🤖 Behördenbriefe entschlüsseln
Amtsdeutsch → Klartext

“Aufgabe: Behördenbrief erklären
Kontext: „[Text des Briefs einfügen]“
Anforderungen: in Alltagssprache zusammenfassen, Fristen und Risiken hervorheben, Optionen und nächste Schritte als Liste ausgeben”

🤖 Versicherungsschäden
Keine Details vergessen: vollständige Schadensmeldung

“Aufgabe: Schadensmeldung erstellen
Kontext: Versicherung [Name], Schaden [Art], Datum/Uhrzeit [..], Ort [..]
Anforderungen: präzise Schilderung (Ursache, Umfang), Kulanzoption ansprechen
Zusätzliche Hinweise: Checkliste mit erforderlichen Unterlagen”

🤖 Verträge verstehen
Klauseln auf Risiken prüfen

“Aufgabe: Vertrag erklären
Kontext: „[Vertragstext einfügen]“
Anforderungen: Kernaussagen pro Klausel, Risiken und Kostenfallen markieren, offene Punkte und Verhandlungsspielräume auflisten”

🤖 Verträge erstellen
Schnell zu einem belastbaren Vertragsentwurf

“Aufgabe: Vertragsentwurf erstellen
Kontext: Vertragsart [Kauf/Miete/Dienst], Parteien [..], Leistungsumfang [..], Vergütung [..]
Anforderungen: neutraler Entwurf mit Platzhaltern, Kulanzklausel einfügen (z. B. außerordentliche Lösung, Ratenzahlung)
Zusätzliche Hinweise: Checkliste, welche Punkte individuell geklärt werden müssen und was ein Anwalt prüfen sollte”

🤖 Reklamationen
Durchsetzungsfähig und fair

“Aufgabe: Reklamationsschreiben erstellen
Kontext: Produkt/Dienst [..], Mangel [..], Kaufdatum/Bestellnr. [..]
Anforderungen: höflich, bestimmt, gewünschte Lösung benennen (Ersatz, Reparatur, Erstattung), Kulanz ansprechen
Zusätzliche Hinweise: Checkliste erforderlichen Unterlagen”

KI ersetzt keine Rechtsberatung. Ich nutze die Entwürfe als Startpunkt, die finale Verantwortung bleibt bei mir.

Zum Beitrag auf LinkedIn: KI Assistenten, mit erprobten Prompts als Copy& Paste Vorlagen

Schon mal probiert „Antworte nur, wenn du dir sicher bist“ oder „Gib keine falschen Informationen“ in den Prompts einzubauen? Spoiler: Es funktioniert nicht.

Ein aktuelles Paper erklärt warum.

Halluzinationen sind unvermeidbar.


Eine Studie von OpenAI und Georgia Tech zeigt: KI-Halluzinationen sind kein Bug, sondern eine natürliche Folge des Trainings (und es liegt nicht an Falschinformationen in den Trainingsdaten!).

🤯 Das Schüler-Paradox
Stell dir vor, du schreibst eine Prüfung:

→ Bei unsicheren Antworten raten = oft Punkte

→ „Weiß ich nicht“ schreiben = immer 0 Punkte

Genau so werden KI-Modelle bewertet. Die Studie analysierte die wichtigsten Benchmarks:

—> Ergebnis: die Mehrheit der Evaluationen bestraft Unsicherheit.
Der Effekt: KI lernt zu bluffen statt ehrlich zu sein.

Die 4 Hauptursachen für Halluzinationen

(1) Statistische Komplexität
Die Modelle lernen, nach Mustern zu suchen. Wenn ein Fakt im Training nur einmal vorkommt („Singleton“), gibt es kein zuverlässiges Muster (z. B. seltene Fakten wie Geburtstage). Die KI muss raten.

(2) Modellarchitektur
Halluzinationen können entstehen, wenn die Modellarchitektur bestimmte Aufgaben nicht gut umsetzen kann, z.B. Buchstaben zählen: weil das Modell nicht die Zeichen einzeln betrachtet, sondern mit den Tokens rechnet. Eine detaillierte Analyse auf Buchstabenebene wird so zu einer unlösbaren Aufgabe.

(3) Benchmarking und Evaluation: Prüfungsmodus statt Ehrlichkeit
Die gängigen Evaluations- und Benchmark-Methoden bestrafen Unsicherheit (z. B. „Ich weiß es nicht“) und belohnen geratene Antworten, ähnlich wie bei Multiple-Choice-Tests für Menschen.

(4) KIs wissen nicht sicher, was sie wissen oder nicht.
Sie haben keine „Wissensgrenze“ wie ein Mensch. Selbst wenn man sie höflich bittet, nur bei Sicherheit zu antworten: Sie ratet trotzdem.

💡 Die Lösung ist nicht technisch, sondern strukturell

Die Forscher schlagen vor:

-> Benchmarks müssen „Ich weiß es nicht“-Antworten belohnen
-> Explizite Unsicherheitsschwellen in Prompts einbauen
-> Evaluierungssysteme grundlegend ändern

Mein Tipp für die Praxis:

Höre auf, zu hoffen, dass der perfekte Prompt Halluzinationen komplett verhindert.
Vertraue KI-Ausgaben nie blind – egal wie überzeugend sie klingen, das Human-in-the-Loop Prinzip ist unumgänglich.

Fachwissen ist tot? Ganz im Gegenteil.

Mit generativer KI erlebt gerade seine Renaissance. Nur in neuer Form.

Die entscheidende Frage lautet nicht, ob KI Fachwissen ersetzt (NEIN!), sondern: wie Fachwissen KI optimal nutzt.

Denn wie ein Skalpell ohne Chirurg keine OP durchführen kann, ist auch KI ohne fachkundige Führung nutzlos.

Paradoxerweise steigt der Wert von echtem Fachwissen durch den Einsatz von KI. Während Standardlösungen zu austauschbaren Massenprodukten werden wird die Fähigkeit zur kritischen Analyse, zur kreativen Problemlösung und zur verantwortungsvollen Anwendung von KI-Tools zum entscheidenden Wettbewerbsvorteil.


Warum Fachwissen unverzichtbar bleibt:


Kontextualisierung:

Fachexperten beurteilen, ob KI-Ausgaben im spezifischen Kontext sinnvoll und anwendbar sind. Domänenwissen ist grundlegend, um KI gezielt zu steuern, Korrelationen in Kausalität zu überführen und Innovationen zu schaffen.

Qualitätskontrolle:

KI macht Fehler und reproduziert Verzerrungen. Nur Fachwissen kann diese erkennen und korrigieren.

Strategische Bewertung:

Die Interpretation von Ergebnissen und deren Einordnung in größere Zusammenhänge erfordert tiefes Verständnis.

Ethische Verantwortung:

Gerade in kritischen Bereichen trägt der Fachexperte die Verantwortung. Menschliches Urteilsvermögen ist unverzichtbar.

Die Transformation von Fachkompetenz


<-> Von Faktenwissen zu Urteilskraft:
Die Fähigkeit zur kritischen Bewertung und Einordnung wird zum entscheidenden Differenzierungsmerkmal.

<-> Von Routine zu Kreativität:
Fachexperten konzentrieren sich auf komplexe Problemlösung, Innovation und strategische Entscheidungen.

<-> Von Einzelkämpfer zu Dirigent:
Der Fachexperte wird zum Orchestrator von KI-Tools, Datenquellen und menschlichen Ressourcen.


Daraus ergibt sich eine neue Rangordnung der Kompetenz:

(1) Spitzenposition:
Fachexperten, die KI meisterhaft einsetzen können. Sie kombinieren tiefes Domänenwissen mit KI-Kompetenz und erreichen dadurch eine neue Qualitätsstufe.

(2) Zweite Position:
Traditionelle Fachexperten ohne KI-Kenntnisse. Sie bleiben relevant, verlieren aber zunehmend an Wettbewerbsfähigkeit.

(3) Abgehängt:
Reine KI-Nutzer ohne Fachwissen. Sie produzieren oberflächliche, oft fehlerhafte Ergebnisse und überschätzen ihre Fähigkeiten massiv.

❗Die Gefahr des Mittelmaßes

Besonders problematisch ist die Entstehung einer „KI-Mittelschicht“: Menschen, die glauben, mit oberflächlichem Wissen und KI-Tools Expertise ersetzen zu können. Sie produzieren scheinbar professionelle Ergebnisse, die bei genauerer Betrachtung jedoch voller Fehler und Ungenauigkeiten stecken. Diese Entwicklung bedroht nicht das Fachwissen an sich, sondern kann zu einer Entwertung von Qualität führen.


Die Zukunft gehört den Fachexperten, die KI als Katalysator ihres Könnens einsetzen.

Nicht als Bedrohung, sondern als Verstärker ihrer Expertise.

Hier geht es zum Artikel auf LinkedIn: Wird Fachwissen angesichts generative KI überflüssig?