Malcolm Werchotas KI-Kochbuch ist der Ort, wo künstliche Intelligenz auf authentische Business-Transformation trifft. Bekannt für seinen direkten Stil und seine Bereitschaft, KI live in Aktion zu zeigen – sogar während Präsentationen – hilft Malcolm Organisationen zu verstehen, dass es bei KI nicht darum geht, Menschen zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu verstärken. Von Sprachnotiz-Produktivitäts-Hacks bis hin zu Echtzeit-Meeting-Intelligenz liefert dieser Podcast umsetzbare Einblicke für die sofortige Implementierung.
Malcolm Werchotas KI-Kochbuch ist der Ort, wo künstliche Intelligenz auf authentische Business-Transformation trifft. Bekannt für seinen direkten Stil und seine Bereitschaft, KI live in Aktion zu zeigen – sogar während Präsentationen – hilft Malcolm Organisationen zu verstehen, dass es bei KI nicht darum geht, Menschen zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu verstärken. Von Sprachnotiz-Produktivitäts-Hacks bis hin zu Echtzeit-Meeting-Intelligenz liefert dieser Podcast umsetzbare Einblicke für die sofortige Implementierung.
2:01 Uhr morgens, Caracas.
Die Lichter gehen aus. Nicht durch Bomben – sondern durch Algorithmen.
Innerhalb weniger Stunden:
Das Entscheidende:
Diese Operation war KI-dominiert, nicht menschengetrieben.
Was früher 2.000 Analysten brauchte, erledigen heute 20 Personen mit KI.
Der Mensch ist nicht verschwunden.
Aber seine Rolle hat sich verändert:
Kill-Chain-Entscheidungen, die früher Tage dauerten, werden heute in Sekunden getroffen.
Die USA haben gezeigt:
Wie einst der Blitzkrieg eine neue Doktrin war, markiert diese Operation den Beginn einer neuen: KI-gestützte Kriegsführung.
Die gleichen Prinzipien gelten für Unternehmen:
Wenn das US-Militär so arbeitet, gibt es keine Ausrede, KI im Unternehmen nur für E-Mails zu nutzen.
Diese Episode ist kein Plädoyer für Krieg.
Sie ist eine Analyse, wie sich Macht verändert hat.
KI ist kein Assistent mehr.
Sie ist ein strategischer Akteur.
Was in Venezuela passiert ist, ist eine Warnung – für Staaten und Organisationen.
Titel:
KI stürzte Maduro – Willkommen im kognitiven Zeitalter der Kriegsführung
Serie: AI Drama
Host: Malcolm Werchota
Website: https://www.werchota.ai
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Podcast: social@werchota.ai
KI Kriegsführung, KI Militär, Project Maven, Palantir Gotham, kognitive Kriegsführung, KI Geopolitik, AI Drama, Zukunft des Krieges, KI Geheimdienst, KI Datenfusion
Als Elektrizität eingeführt wurde, haben Fabriken zuerst nur Glühbirnen montiert.
Als Computer kamen, haben Firmen nur schneller gerechnet.
Beides hat Jahrzehnte gekostet, bis jemand verstand: Die eigentliche Kraft liegt in der Neuorganisation.
Genau dort stehen wir heute mit KI.
Der Anthropic-Report zeigt:
Wir nutzen KI aktuell vor allem, um Aufgaben schneller zu machen (Phase 1).
Die echte Transformation (Phase 2) beginnt erst, wenn wir Organisation, Koordination und Entscheidungsfindung neu bauen.
Aber:
Beschleunigung allein erzeugt keinen strukturellen Vorteil.
Anthropic identifiziert menschliche Engpass-Fähigkeiten, die KI nicht ersetzt, sondern verstärkt:
Die meisten KI-Projekte heute:
Firmen investieren in Tools,
aber nicht in die Fähigkeiten, die Phase-2-Transformation ermöglichen.
Oder wie Malcolm sagt:
„KI macht uns nicht unmenschlicher. Sie gibt uns Zeit zurück, menschlicher zu werden.“
KI ist kein Turbo für alte Arbeit.
KI ist ein Hebel, um Arbeit neu zu erfinden.
Wer Phase 2 meistert, gewinnt.
Wer nur beschleunigt, bleibt Mittelmaß.
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Anthropic Report, KI Produktivität, Phase 2 KI, KI Organisation, KI Transformation, Human Skills KI
Meta investiert 2025 60–70 Mrd. Dollar in KI-Infrastruktur – und erzielt damit bislang null direkten KI-Umsatz.
Statt noch ein Modell zu bauen, kauft Meta jetzt etwas, das bereits funktioniert.
Manus ist eine Agenten-Plattform, die Aufgaben autonom ausführt:
In nur 8 Monaten wuchs Manus auf 100 Mio. Dollar ARR und baute eines der stärksten Agenten-Teams weltweit auf.
Meta bringt:
Das Ziel: KI-Agenten direkt in WhatsApp Business.
Über 200 Millionen Unternehmen nutzen WhatsApp Business.
Mit Manus-Agenten:
Das ist der Grund für die 2,5-Mrd.-Bewertung.
Du beschreibst das Ergebnis, nicht die Schritte.
Gleichzeitig:
Wir wechseln:
Die Agenten-Ära hat begonnen.
Meta hat es bestätigt.
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Meta Manus, KI-Agenten, agentische KI, WhatsApp Business KI, digitale Mitarbeiter, KI-Automatisierung, Enterprise KI, Zukunft der Arbeit, Meta Übernahme, autonome KI
Accenture und Anthropic haben eine mehrjährige Partnerschaft angekündigt – und sie ist eines der wichtigsten Enterprise-KI-Signale des Jahres 2025.
Aktueller Stand:
Vor zwei Jahren konnte kaum jemand „Anthropic“ richtig aussprechen.
Heute hat Claude ChatGPT im Enterprise-Kontext überholt.
Diese Episode erklärt, warum.
Accenture startete bereits 2024 mit Claude:
Das ist eine 21-fache Steigerung.
Anthropic selbst nennt das eines der größten Claude-Ökosysteme weltweit – und das in einem Unternehmen mit fast 800.000 Mitarbeitern. Das Upscaling-Potenzial ist enorm.
Malcolm macht klar, warum viele Firmen KI falsch nutzen:
Heute hält Claude Code bereits ~54 % Marktanteil im KI-Coding.
Und das Verrückteste: ~90 % des eigenen Codes wurde von Claude Code selbst geschrieben.
Ja, Accenture hat 2025 rund 22.000 Stellen abgebaut (davon 11–12.000 allein in Q4).
CEO Julie Sweet sagte offen:
„Wir befinden uns auf einem komprimierten Zeitplan, auf dem Umschulung für manche Rollen kein gangbarer Weg mehr ist.“
Das bedeutet:
Zahlen:
Das ist kein Widerspruch – das ist AI-zentrierte Restrukturierung.
Accenture ist nicht „monogam“:
Aber Claude dominiert dort, wo Auditierbarkeit entscheidend ist – wegen Constitutional AI.
Unterschied:
Das ist entscheidend für:
Oder wie Salesforce sagt:
„Kunden aus Finance und Healthcare haben uns zu Anthropic gedrängt, weil Claude als sicherer wahrgenommen wird.“
Das sind Kernprozesse, keine Piloten.
Du und dein Team:
KI bereitstellen ≠ KI einführen.
Accenture misst:
Nicht „Vibes“.
Harte Metriken.
Verbann ChatGPT und Copilot für einen Monat.
Arbeite ausschließlich mit Claude (und Claude Code).
Du wirst vom Stuhl fallen.
Und du wirst verstehen, warum Accenture gerade den größten Enterprise-KI-Move des Jahres gemacht hat.
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KI anwenden statt darüber reden.
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Accenture KI, Anthropic Claude, Claude Code, Enterprise KI Training, Constitutional AI, KI Compliance, Banken KI, Pharma KI, öffentlicher Sektor KI, Agentic AI, KI-Restrukturierung, Future of Work KI
Diese Episode war nicht geplant.
Sie ist am 25. Dezember entstanden – mitten im echten Weihnachtsleben.
Malcolm erzählt, wie KI bei ihm und seiner Familie inzwischen nicht mehr optional, sondern allgegenwärtig ist:
Und dann wird klar:
KI ist nicht mehr „Tool“. Sie ist Teil des Alltags.
KI hat das Weihnachtsshopping faktisch übernommen.
Malcolm erzählt offen, wie er KI genutzt hat, um ein emotionales, mehrdimensionales Geschenk für seine Frau zu finden – basierend auf Tagebuch-Kontext, Gesprächen, Erinnerungen.
Fazit:
„Die KI kennt meine Familie manchmal besser als ich.“
Unbequem – aber real.
Erkenntnis:
KI-Werbung funktioniert technisch perfekt, aber emotional oft nicht.
Die Frage ist nicht mehr:
„Kommt KI?“
sondern
„Wie positioniere ich mich als Mensch mit KI?“
Malcolm beschreibt ein virales Video aus China:
Ein 4-jähriges Mädchen weint, weil ihr KI-Begleiter kaputt ist.
Kein Bildschirm.
Nur Stimme.
Emotionale Bindung.
Die unbequeme Frage:
Ist ein KI-Gespräch besser als gar kein Gespräch?
Keine einfache Antwort.
KI monetarisiert nicht nur Technologie –
sondern Einsamkeit.
Weihnachten = Peak Season.
Praktischer Tipp:
Who-Is-Analyse + Trust-Checks direkt mit KI durchführen.
KI macht produktiver → Maßstab verschiebt sich.
Oder wie Malcolm sagt:
„Die Technologie ist nur ein Werkzeug.
Was ihr damit macht, liegt bei euch.“
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Malcolm wollte eigentlich keine Episode aufnehmen.
Dann scrollt er durch TikTok – und merkt: Google ist jetzt eine Energiefirma.
Alphabet kauft Intersect Power, eine Clean-Energy-Firma mit Solarfarmen, Batteriespeichern und direkt daneben gebauten Datacentern. Kein Liefervertrag. Kein PPA. Ein Kauf.
Warum?
Weil öffentliche Stromnetze zu langsam sind.
Weil Anschlusszeiten 5–10 Jahre dauern.
Weil KI jetzt Strom in Gigawatt-Dimensionen braucht.
Und weil Tech-Konzerne nicht warten können.
Datacenter verbrauchen aktuell ~415 TWh/Jahr
→ „Nur“ 1,5 % des globalen Stroms
Aber:
Das eigentliche Problem ist nicht die Menge, sondern der Ort:
Datacenter stehen bei Städten, nicht im Nirgendwo.
Bloomberg-Daten zeigen:
Europa ist nicht besser:
Malcolm beschreibt eine Bifurkation:
1. Öffentliches Netz
2. Tech-Netz
Vergleich: Gated Communities
Wer Geld hat, baut sich eigene Infrastruktur.
Wer ist schuld?
👉 Wir.
Jede KI-Anfrage verbraucht:
Und dann sagen wir:
Bequemlichkeit = Stromverbrauch.
Mehr KI = mehr Energie. Punkt.
Die „saubere digitale Industrie“ wird zur schwersten Energie-Industrie.
Ironie:
Vielleicht finanziert genau dieser KI-Hunger:
Kurzfristig schmerzhaft.
Langfristig vielleicht notwendig.
Oder wie Malcolm sagt:
„Die Cloud ist keine Wolke. Sie ist ein Betongebäude mit dem Stromverbrauch von 20 Spitälern.“
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In der MPA-Schule in Buchs passiert etwas Erschreckendes: Von 30 Gesundheitsfachkräften nutzt eine einzige Person KI für Dokumentation. Dabei sagen alle das Gleiche: Verwaltung, Abrechnung, Berichte, Dokumentation – „Ich hasse es.“
Währenddessen arbeitet eine Palliativärztin bis 20 Uhr, weil sie nach der Sprechstunde noch 4 Stunden tippen muss.
Nicht wegen Leidenschaft.
Sondern wegen Papierkram.
Diese Episode zeigt, warum Voice AI im Gesundheitswesen die größte Zeitrevolution seit Einführung des Computers ist – und warum 97% der Fachkräfte noch bei Schritt 1 hängen bleiben: Transkribieren statt automatisieren.
Malcolm erklärt:
Schritt 1: Sprache → Text (Dragon, Windows-H, etc.)
Schritt 2: KI → vollständige Workflows (Notiz, Überweisung, Codes, Inventar, Labor, etc.)
97% bleiben bei Schritt 1 stehen und übertragen den Rest wieder an Menschen.
Ärzte lieben Patienten.
Sie lieben Medizin.
Aber sie hassen die Bürokratie.
Voice AI gibt ihnen ihr Leben zurück – damit sie:
Malcolm zeigt Schritt für Schritt:
In den USA dokumentieren bereits zehntausende Ärzte per Voice AI.
In Europa verstecken sich viele noch hinter:
„Datenschutz… DSGVO… schwierig…“
Malcolm nennt es den Datenschutz-Dinosaurier.
Aber: DSGVO-konforme Lösungen gibt es längst.
HIPAA-konforme Geräte kosten 150–250 €.
KI-Abos 20–30 €/Monat.
Der ROI?
5 Stunden eingespart → 1 Jahr Abo bezahlt.
Voice AI ist keine „schicke Technologie“.
Es ist kein Buzzword.
Es ist eine Lebensqualitäts-Technologie.
Für Ärzte.
Für MPAs.
Für Patienten.
Für uns alle.
Und Malcolm sagt klar:
„Wenn ihr das nächste Mal beim Arzt seid – fragt ihn: Wie nutzt du KI? Und wenn die Antwort ‚gar nicht‘ ist… sucht euch einen neuen Hausarzt.“
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Lerne KI in der Praxis – mit garantiert funktionierenden Workflows bis Woche 2.
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Voice AI Arzt, KI Dokumentation, Spracherkennung Medizin, MPA Schweiz, Workflow Automatisierung Medizin, DSGVO KI Gesundheit, HIPAA Voice AI, KI in Arztpraxis, medizinische Spracherkennung, KI Healthcare DACH
Wir hatten nie vor, 100 Episoden aufzunehmen.
Dieser Podcast begann Mitte 2025 als Nebenprojekt – als Versuch, Wissen aus Workshops, Consulting-Decks und Vorstandsgesprächen öffentlich zu machen. Und plötzlich stehen wir bei Episode 100.
Also kein Best-of. Kein Schulterklopfen.
Stattdessen hat Malcolm etwas anderes gemacht:
Die Antworten waren überraschend.
KI hat provokante Zitate markiert.
Wiederkehrende Kritikpunkte erkannt.
Muster in Themen wie Europa, Geopolitik, Entlassungen, Chip-Kriege und Macht sichtbar gemacht.
Und Prognosen hervorgeholt, die heute – wenige Monate später – bereits Realität werden.
Diese Episode ist eine Reflexion.
Nicht nur über den Podcast, sondern über die Geschwindigkeit, mit der sich KI, Wirtschaft und globale Machtverhältnisse verschieben.
• Die „KI-Granaten“
Warum Provokation notwendig ist – und warum Malcolm sich dafür nicht entschuldigt.
• Europa: Eine Liebeserklärung durch Kritik
Warum Europas größtes Problem nicht Talent, sondern Dringlichkeit ist.
Warum Singapur, China, die VAE und Saudi-Arabien ausführen, während Europa diskutiert.
• Vom Consulting-Artefakt zum öffentlichen Gut
Warum Wissen nicht in PDFs sterben darf.
• Die Suche nach der Stimme des Podcasts
Von Prompting-Basics über technische Deep Dives bis hin zu Geopolitik, Geschichte und Meinungsstärke.
• AI Drama
Warum lange, erzählerische Formate mehr bewirken als tägliche News – und warum dieses Format bleibt.
• KI baut den Podcast selbst
Wie heute rund 70 % der Produktion KI-unterstützt ist – von Recherche über Fact-Checking bis Struktur.
• Prognosen vs. Realität
Warum öffentlich falsch zu liegen Teil ernsthaften Denkens ist.
Und warum manche Aussagen schneller wahr wurden als erwartet.
• Was 2026 bringt
Mehr AI Drama.
Mehr praxisnahe Tool-Analysen.
Mehr Tiefe, weniger Lärm.
Das ist keine News-Folge.
Kein Tutorial.
Kein Hype.
Sondern ein Checkpoint.
Ein Blick darauf, wie viel sich in 100 Episoden verändert hat – und die Erinnerung daran, dass das, was sich heute „schnell“ anfühlt, morgen langsam wirken wird.
Wenn du seit Episode 1 dabei bist: danke.
Wenn das deine erste Episode ist: willkommen.
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KI nicht nur verstehen – anwenden.
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Was wäre, wenn KI dir 4 Stunden Arbeit pro Aufgabe sparen könnte? Keine „gefühlten Effizienzgewinne“, sondern echte Dollarbeträge, die du deinem CFO vorlegen kannst.
Anthropic hat gerade einen großen Produktivitätsreport veröffentlicht – basierend auf 100.000 echten Claude-Konversationen. Anders als klassische KI-Studien, die „40% schneller“ sagen, beziffert dieser Report Produktivität erstmals in konkreten Geldwerten. Management-Aufgaben: 133 $ gespart pro Task. Rechtsarbeit: 119 $. Softwareentwicklung: 82 $.
In dieser Episode analysiert Malcolm fünf Erkenntnisse aus dem Report, die deine Sicht auf KI nachhaltig verändern:
Das ist kein Hype – das sind reale Daten von realen Menschen bei realer Arbeit. Malcolm zeigt dir, wie du Produktivitätsgewinne strategisch denkst, Engpässe erkennst und Wettbewerbsvorteile aufbaust.
Perfekt für: Entwickler, Lehrkräfte, Manager, Führungskräfte, Wissensarbeiter – und alle, die KI wirklich nutzen wollen, statt nur darüber zu reden.
Teil 1 einer zweiteiligen Serie über Anthropics bahnbrechenden Produktivitätsreport.
Aufgenommen in Wien.
Anthropic veröffentlicht einen Produktivitätsreport, der alles verändert: 100.000 echte Aufgaben, echte Messdaten, echte Dollarwerte. Die Episode zeigt, wie KI branchenübergreifend Zeit zurückgibt, Kosten senkt und Arbeitsstrukturen verändert.
Teil 1 einer 2-teiligen Deep-Dive-Serie über Anthropics Produktivitätsforschung.
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Lerne KI so zu nutzen, dass du nach 2 Wochen produktiv bist.
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Primär:
KI Produktivität, KI Zeitersparnis, Anthropic Report, Produktivitätsstatistiken, KI ROI
Sekundär:
Lehrkräfte KI, Softwareentwicklung KI, Copilot Produktivität, Zeit sparen mit KI
Zielgruppen-Tags:
Entwickler, Lehrkräfte, Manager, Executives, Wissensarbeiter
Ein KI-Song erreicht Platz 1 in Amerika. Ein anderer geht viral, wird 40 Millionen Mal abgespielt – und verschwindet über Nacht wegen Stimmenklau. Warner verklagt Suno, dann werden sie Partner. Nvidia investiert. Spotify erlaubt KI-Musik. Künstler:innen protestieren.
Die Musikindustrie erlebt ihren chaotischsten Moment seit Napster – aber diesmal ist es nicht Piraterie. Es ist Künstliche Intelligenz.
In dieser Episode erzähle ich drei miteinander verwobene Geschichten, die zeigen, wie tief der Wandel wirklich geht:
Eine smoothe Soul-Stimme. Riesige TikTok-Welle. UK-Charts. US-Charts. Und dann: Takedown.
Der Vorwurf:
Die Stimme wurde mit KI generiert.
Ohne Zustimmung der Künstlerin.
Und die Produzenten haben Hashtags benutzt, die absichtlich den Eindruck erweckten, es wäre ihre Stimme gewesen.
Die Frage:
Was schützt eine Künstleridentität, wenn man ihr „Klangbild“ in Sekunden kopieren kann?
2024: Warner, Sony und Universal verklagen Suno und Udio.
2025: Warner schließt einen Deal und nennt es „einen Sieg für die kreative Community“.
Was bedeutet das wirklich?
Die KI-Musikfirma besitzt plötzlich einen Live-Konzert-Dienst.
Warum?
Weil Live das ist, was KI nicht ersetzen kann.
Ich erzähle eine persönliche Geschichte:
Wie ich einmal für eine Kollegin ein Suno-Lied erstellt habe – ein emotionales Abschiedsgeschenk, das sie zu Tränen gebracht hat.
Das war kein „Ersatz von Kunst“.
Das war verstärkte Menschlichkeit.
Aber ein KI-Song, der ohne Kennzeichnung Platz 1 erreicht?
Ein geklonter Stimmsound, der viral geht?
Das ist Täuschung.
Wir brauchen eine neue Linie:
Ohne Regeln verlieren wir genau den Moment, in dem wir die Kultur hätten gestalten können.
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Werde in 2 Wochen KI-produktiv.
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Primär: KI-Musik, Suno, Stimme geklont, AI Music Scandal, AI Voice Cloning, Musikindustrie KI
Sekundär: KI-Song, TikTok AI Music, Warner AI Deal, KI in der Kreativbranche, AI Copyright
Zielgruppen: Künstler:innen, Produzent:innen, Rechtsabteilungen, Tech-Publikum, KI-Interessierte
Ein Freund sagt: „Diese Woche war langweilig.“
Malcolm sagt: „Bro… absolut nicht.“
Denn unter der Oberfläche passiert gerade genau das, was die nächsten 10 Jahre KI-Entwicklung definieren wird:
Standards, Infrastruktur, Militär-Adoption, geopolitische Chip-Kriege, Unternehmenssoftware, Forschungs-Paradigmen — und ein mögliches neues GPT-Modell.
In dieser Weekly-Recap-Episode verbindet Malcolm die wichtigsten Ereignisse, die leise, aber gewaltige Verschiebungen auslösen:
Anthropic, OpenAI, Google & Microsoft — normalerweise Feinde — gründen gemeinsam die Agentic AI Foundation unter dem Dach der Linux Foundation.
Warum?
Alle bauen AI-Agents.
Alle haben eigene Standards.
Nichts ist kompatibel.
Jetzt spenden sie ihre Technologien:
Ergebnis:
Die „Klempnerarbeit“ der KI wird vereinheitlicht.
Agenten in Unternehmen lassen sich nun viel leichter bauen.
Das Verteidigungsministerium (unter Trump: Department of War) führt eine eigene Gemini-Plattform ein:
👉 gen.ai.mil
👉 3+ Millionen Beschäftigte
👉 $200 Mio Jahresvertrag
Einsatzbereiche:
• Dokumentenformatierung
• Recherche
• Bild/Video-Analyse
• AI-Assistent für unklassifizierte Abläufe
Und: ALLE großen Modelle sind im Boot — OpenAI, Anthropic, xAI.
Botschaft:
KI ist jetzt nationale Sicherheitsinfrastruktur.
Der Turing-Award-Gewinner und Chief AI Scientist bei Meta tritt zurück.
Warum?
Er glaubt nicht mehr an klassische LLMs.
Sein Argument:
Überraschung:
Meta investiert NICHT in seine neue Firma.
Meta bleibt beim Fokus: Ads, Instagram, WhatsApp, Metaverse.
LeCun sagt sinngemäß:
„Wir müssen völlig anders denken. Meta will das nicht.“
Sidekick ist jetzt das Interface:
Agentic Storefronts:
Produkte werden automatisch für ChatGPT, Copilot, Perplexity usw. bereitgestellt.
Außerdem: SimGym
→ AI-Shopper simulieren echtes Nutzerverhalten vor dem Launch.
Adobe-Tools laufen jetzt in ChatGPT:
Nicht mehr App-Wechsel → Chat als UI.
Malcolm’s Insight:
„Apps werden zu Fähigkeiten. KI wird das Interface.“
Die USA decken einen riesigen, organisierten NVIDIA-Schmuggelring auf:
H100/H200-GPUs → illegal nach China.
Gleichzeitig:
Nvidia führt Location-Tracking in Blackwell-Chips ein:
→ „GPS für GPUs“.
Data-Center-Betreiber in Europa sind nervös.
Neue Realität:
AI-Chips = geopolitische Waffen.
Die EU untersucht, wie Google Publisher-Inhalte nutzt, um AI Overviews zu trainieren — ohne Bezahlung.
Mögliche Strafe: 35 Milliarden Dollar.
Parallel:
Die EU merkt, dass sie zu langsam ist und will Genehmigungsverfahren für Rechenzentren drastisch beschleunigen.
Widerspruch pur:
Regulieren & gleichzeitig beschleunigen.
Mit dem Versprechen:
„Das beste Coding-Modell aller Zeiten.“
Falls es droppt → nächste Woche komplette Analyse.
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Werde KI-produktiv in 2 Wochen.
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Anthropic hat zum ersten Mal in seiner Geschichte ein Unternehmen gekauft – und es ist nicht das, was irgendjemand erwartet hätte. Keine Datenfirma. Kein Model-Startup. Kein fancy Feature.
Sie haben Bun gekauft – ein JavaScript-Runtime, also die „unsichtbare Rohrleitung“, die Claude Code antreibt. Das Tool, das Malcolm und sein Team täglich nutzen, ist so schnell gewachsen, dass es innerhalb von nur sechs Monaten auf über 1 Milliarde Dollar Annualized Revenue geschossen ist. Netflix, Spotify, KPMG, L’Oréal und Salesforce nutzen es bereits.
Und was steht unter der Haube dieser Code-Magie?
➡️ Bun.
Wenn Bun ausfällt, fällt Claude Code aus.
Malcolm erklärt in dieser Episode:
Dieses Quick Byte ist Pflicht für alle, die AI-Assistants, Automatisierung, Agenten oder Entwicklungsprozesse verstehen und gestalten wollen.
Live aus Bregenz – Malcolm out.
Anthropic kauft Bun und legt damit den Grundstein für das Betriebssystem des Agenten-Zeitalters. Malcolm analysiert, warum diese Übernahme riesig ist, wie sie die Zukunft von Claude Code prägt und warum Chatbots ab jetzt Vergangenheit sind.
Anthropic baut die komplette Pipeline:
→ Das ist das Fundament für KI-Agenten, die Software schreiben, testen, deployen und Systeme steuern.
Wir verlassen die Era der:
„Stell eine Frage, warte auf Text.“
und betreten die Ära der:
„Sag der KI, was zu tun ist – und sie erledigt es.“
Agenten werden:
Bun = das Fließband, auf dem tausende Agenten parallel laufen können.
Anthropic baut das Betriebssystem für KI-Agenten.
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Werde in 2 Wochen KI-produktiv.
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Anthropic, Bun, Claude Code, KI-Agenten, JavaScript Runtime, Developer Tools, AI Coding, KI Automatisierung, Agent SDK, Softwareentwicklung KI
In dieser Quick-Bytes-Episode (10 Minuten) beantworte ich eine der häufigsten Fragen aus meiner Beratungspraxis:
"Brauchen wir on-premise? Müssen wir lokale Server, lokale GPUs, alles im Haus haben, um compliant zu sein?"
Kurze Antwort: Nein.
Längere Antwort: Für 98% der Unternehmen ist On-Premise nicht nur unnötig, sondern oft ein Risiko.
Ich teile Einsichten aus Gesprächen mit:
Du erfährst:
Perfekt für alle, die DSGVO-Sicherheit brauchen — ohne Millionen in falsche Infrastruktur zu versenken.
„Nur 2% brauchen lokales Deployment.“ — Emil Muthu
„Physische Nähe ist keine Cybersicherheit.“
„On-Premise erzeugt eine Illusion von Kontrolle — aber keine echte Sicherheit.“
„Cloud mit Governance schlägt On-Premise mit Chaos.“
„Regulatoren prüfen eure Datenschutzerklärung, nicht euren Serverraum.“
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Garantiert produktive KI-Workflows ab Woche 2.
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In dieser Episode erzählt Malcolm die komplette, ungeschönte Geschichte des EU-AI-Acts:
Wie ein Gesetz, das 2021 voller Stolz präsentiert wurde, 2023 zum Frankenstein mutierte, 2024 im Lobby-Sumpf versank und 2025 durch geopolitischen Druck der USA regelrecht implodierte.
Ein Gesetz, an dem hunderte Beamte vier Jahre lang arbeiteten…
nur damit es am Ende mit einem PDF um 17:43 Uhr am Freitagnachmittag faktisch beerdigt wird.
Die Episode beginnt wie ein Politthriller (House of Cards), driftet ins Absurde (Austin Powers) und endet als Lehrstück über geopolitische Macht, wirtschaftlichen Realismus und Europas naive Ambitionen.
Malcolm erklärt:
Warum die EU versuchte, 2021 Regeln für eine 2025-Technologie zu schreiben.
Warum 3000 Änderungsanträge ein Gesetz zerstören können.
Warum Google, Meta, Apple & Co. Brüssel überrollten.
Warum Trump die EU innerhalb von Wochen in die Knie zwang.
Warum Europas beste KI-Firma Mistral nach Seattle übersiedelt.
Warum der EU-AI-Act jetzt ein Zombie-Gesetz ist.
Und vor allem:
Was bedeutet das für Unternehmen im DACH-Raum?
Was muss man jetzt tun, dokumentieren, vorbereiten – trotz „Education First“?
Und ist das alles eine Chance oder ein Risiko?
Eine Episode voller Drama, Humor, Politik, Geopolitik und knallharter Realitäten.
„Wir waren einmal der Brüssel-Effekt. Heute sind wir der Brüssel-Bluff.“
„Regulieren, was wir nicht verstehen – das ist Europas traditionelles Handwerk.“
„Vier Jahre Arbeit, hunderte Experten, tausende Seiten Papier, und das Ergebnis ist ein PDF um 17:43 Uhr.“
„Der EU-AI-Act ist kein Gesetz. Er ist ein Zombie, der durch die Gänge der Kommission taumelt.“
„Mistral zieht nach Seattle. Das sagt alles.“
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Vor vier Tagen erschien in der Financial Times ein unscheinbarer, aber explosiver Artikel:
„Top consultancies freeze starting salaries as AI threatens the pyramid model.“
Drei Jahre hintereinander frieren McKinsey, BCG, Bain & die Big Four ihre Einstiegsgehälter ein.
In Großbritannien bricht die Graduate-Hiring-Zahl um 50 % ein.
Accenture entlässt 11.000 Mitarbeiter und kauft gleichzeitig 40.000 ChatGPT Enterprise Lizenzen.
Microsoft friert Consulting-Hiring für ein ganzes Geschäftsjahr ein.
Und Kunden?
Sie kommen heute besser vorbereitet zu Beratungen als jemals zuvor –
bewaffnet mit Gemini, Claude Sonnet 4.5, ChatGPT 5.1 und Argentics.
In dieser Episode zeigt Malcolm:
Die Pyramide ist nicht nur unter Druck.
Sie verschiebt sich.
Und sie wird nie wieder aussehen wie früher.
„Mit gutem Prompting mache ich 80 % der Consultant-Arbeit selbst.“ — FT-Kommentar
„McKinsey ist einer der größten Nutzer der OpenAI-API weltweit.“
„Accenture feuert 11.000 Leute und die Aktie steigt.“
„Zeig mir als Senior Partner, wie du KI nutzt. Spoiler: Du kannst es nicht.“
„Deine 23-jährigen Kids können KI zehnmal besser als deine Partner.“
„In 15 Jahren existiert diese Pyramide vielleicht gar nicht mehr.
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Die KI-Welt redet ständig über neue Modelle, Benchmarks, Kontextlängen und Agenten.
Doch während wir alle über Technik staunen, passiert im Hintergrund etwas viel Größeres:
Die weltweiten Gerichte beginnen, ihre eigenen Grenzen für KI zu ziehen.
Und das geht schneller, härter und teurer, als irgendjemand gedacht hat.
In dieser Episode erzählt Malcolm drei juristische Paukenschläge, die das KI-Zeitalter prägen werden:
Das ist kein Tech-Talk.
Das ist Geopolitik, Recht, Risiko – und die Zukunft jedes Unternehmens, das KI nutzt.
Wenn du KI in deiner Firma einsetzt, eigene Modelle trainierst oder Kunden berätst,
dann ist diese Episode essenziell.
Denn aus diesen drei Fällen entsteht gerade eine globale Rechtsordnung, die KI für die nächsten zehn Jahre prägen wird.
Willkommen zu einer der wichtigsten Episoden des KI-Kochbuchs.
Action, los geht’s.
„Das ist nicht transformativ. Das ist Piraterie.“
„Die größte Urheberrechtsstrafe der KI-Geschichte – und der Anfang ist erst drei Monate alt.“
„Ihr trainiert ein Modell, aber ihr wisst nicht einmal, was auf eurem SharePoint herumliegt.“
„Die EU-AI-Act macht Pause. Aber diese Urteile machen keine Pause.“
„Juristen bewegen sich im Schneckentempo. KI-Recht bewegt sich im Raketenmodus.“
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Willst du wissen, wie die Zukunft der Arbeit wirklich aussieht? Nicht dystopisch, nicht rosa, sondern realistisch – und datenbasiert?
Dann ist diese Episode dein Schlüssel.
In München spricht Malcolm über die am schnellsten wachsende Rolle der gesamten KI-Industrie:
Forward Deployed Engineers – FDEs.
Eine Rolle, die 2024 um 800 % gewachsen ist. Eine Rolle, die Brücken baut zwischen KI-Technologie, echten Geschäftsprozessen und operativer Realität.
Während viele Menschen Angst vor Jobverlust durch KI haben, erzählen die Daten eine völlig andere Geschichte:
Bis 2030 entstehen 170 Millionen neue Jobs, während 92 Millionen wegfallen. Netto: +78 Millionen Arbeitsplätze.
Malcolm zeigt:
Diese neuen Jobs sind nicht „AI Prompt Engineer Meme Roles“, sondern echte Zukunftsrollen – hybrid, anspruchsvoll, hochbezahlt.
Sie verlangen Urteilsvermögen, Domänenwissen, Kommunikation und technisches Verständnis – die Mischung, in der Menschen KI überflügeln.
Anhand von Beispielen wie John Deere, Palantir, OpenAI und Anthropic erklärt Malcolm, warum menschliche Entscheidungskraft nicht verschwindet, sondern explodiert.
Diese Episode richtet sich an alle, die verstehen wollen, was KI wirklich mit unserer Arbeitswelt macht – und welche Chancen sie für deine Karriere, dein Team und dein Unternehmen eröffnet.
„Die Zukunft gehört denen, die Technologie UND Geschäft verstehen.“
„170 Millionen neue Jobs. Das ist kein Weltuntergang – das ist eine wirtschaftliche Renaissance.“
„Forward Deployed Engineers übersetzen das Unübersetzbare: KI in echten Wert.“
„Die besten Jobs der Zukunft sind hybrid. Und Menschen sind darin besser als Maschinen.“
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Google hat wieder zugeschlagen. Und diesmal hat es die gesamte KI-Landschaft erschüttert. Mit Gemini 3 hat Google eine Antwort geliefert, die schneller, billiger, präziser und in vielen Bereichen überraschend unternehmerorientiert ist.
Innerhalb von 24 Stunden explodierten die Benchmarks auf X. Entwickler schrieben: „Das ist das iPhone-Moment für KI.“ Und Malcolm?
Wie immer: nicht warten, nicht reden – testen.
Er geht in Google AI Studio, baut einen vollständigen produktionsfähigen Workflow – von Datenextraktion über Validierung bis JSON-Output – und sagt das, was er 2025 nicht mehr erwartet hatte:
„Google könnte gerade ernsthaft vorne liegen.“
Dieses Kapitel ist nicht nur ein Vergleich zwischen Modellen.
Es ist ein Business-Reality-Check:
Vendor-Lock-In ist tot.
2025 braucht ein AI-Portfolio, keine Ein-Modell-Strategie.
Die Gewinner werden die Unternehmen sein, die experimentieren, diversifizieren und kostenbewusst skalieren.
Malcolm analysiert:
Warum Entwickler Gemini 3 als „Reasoning-Monster“ bezeichnen.
Warum viele Unternehmen bereits mit TPUs rechnen, um bis zu 70 % Kosten zu sparen.
Warum ChatGPT 5.1 trotz allem an bestimmten Stellen unangefochten bleibt.
Und warum Claude noch immer der empathische Problemlöser ist, den niemand ignorieren sollte.
Dieses Kapitel ist schnell, scharf, pragmatisch und basiert – wie immer – auf echter Arbeit in Banken, Industriebetrieben und Beratungsprojekten im DACH-Raum.
„Wenn deine KI-Strategie nur auf einen Anbieter baut, hast du keine Strategie.“
„Gemini 3 ist nicht das bessere Marketing – es ist die bessere Mathematik.“
„2025 wird das Jahr der AI-R&D-Teams: 3–5 Leute, die jeden neuen Release testen.“
„ChatGPT 5.1 ist brillant – aber nicht überall.“
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NVIDIA hat Geschichte geschrieben: als erstes Unternehmen weltweit knackt der KI-Chip-Gigant die 5-Billionen-Dollar-Marke.
Und doch lautet die provokante These: Trotz dieser astronomischen Bewertung ist NVIDIA unterbewertet.
In dieser Episode von „Das KI-Kochbuch“ erklärt Malcolm Werchota, warum die 5-Billionen-Dollar-Bewertung erst der Anfang ist: $500 Mrd. bestätigte Aufträge, >80–90 % Marktanteil bei KI-GPUs und ein Software-Moat namens CUDA, der einen beispiellosen Vendor-Lock-In erzeugt. NVIDIA baut nicht nur auf der KI-Welle mit — sie liefern das Fundament der gesamten Infrastruktur.
🧠 Du erfährst:
NVIDIA ist kein spekulatives KI-Play — sondern Pickaxe & Shovel im größten Infrastruktur-Umbau seit der Elektrifizierung.
Ob KI-Apps gewinnen oder verlieren: Die Hardware bleibt.
📍 Aufgenommen in London — echte Analyse, null Bullshit.
„NVIDIA ist wahrscheinlich das erste Tech-Unternehmen der Geschichte mit Sichtbarkeit auf eine halbe Billion Dollar Umsatz.“ — Jensen Huang
„Jedes europäische Unternehmen, das ich treffe, ist GPU-arm — sie bekommen schlicht nicht genug NVIDIA-Chips.“
„Top-AI-Talente gehen dorthin, wo die beste Hardware steht. GPU-Zugang ist zum Recruiting-Vorteil geworden.“
„NVIDIA ist nicht die spekulative Eisenbahnfirma — sie bauen die Schienen, die Lokomotiven und das Betriebssystem.“
„Es ist egal, welche KI-App gewinnt — sie läuft mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit auf NVIDIA-Hardware.“
„Es ist eine Fehleinschätzung bei 5 Billionen. Wir verlegen gerade die Schienen der nächsten Industrie-Ära.“
Kernthemen
Hinweis: Keine Finanzberatung. Analyse & Perspektive zu NVIDIA und dem KI-Infrastruktur-Zyklus.
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Amazon hat angekündigt, 30.000 Corporate-Mitarbeiter zu entlassen – und CEO Andy Jassy macht KI direkt dafür verantwortlich.
Dies ist keine versteckte Umstrukturierung mehr, sondern eine klare Ansage: Mehr KI-Effizienz bedeutet weniger Menschen.
In dieser Episode analysiert Malcolm Werchota live vom Flughafen Zürich, warum dieser Stellenabbau der Beginn einer europäischen Welle ist – und was du JETZT tun musst, um nicht Teil der nächsten Entlassungsrunde zu werden.
1. Ehrlichkeitscheck:
Kann KI 60 % deines Jobs machen? Wenn ja, dann braucht deine Firma bald nur noch 3 von 10 Menschen in deiner Rolle.
2. KI lernen reicht NICHT:
Es reicht nicht, ChatGPT, Copilot oder Claude zu “nutzen”.
Du musst zur “auserwählten Kaste” gehören: Head of AI, AI Evangelist, AI Strategist.
3. Sichtbar werden (sei amerikanisch!):
Zeige öffentlich, wie du KI nutzt – Projekte, Hackathons, interne Demos.
4. Deinen Vorteil nutzen:
Du verstehst Business, Prozesse, Menschen – das kann KI (noch) nicht.
5. Neue Rollen anstreben:
“Das ist kein Amazon-Problem mehr. Das ist ein globaler Trend.”
“Ihr werdet nicht von HR gefeuert, weil HR wird ja selber gefeuert. Ihr werdet von einem Dashboard gefeuert.”
“Mehr KI, weniger Jobs – wenn du nicht lernst, bist du raus. Fertig.”
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Entdecke die AI Fit Academy – Malcolm’s Programm, das Professionals und Teams hilft, KI-Tools effektiv in Arbeit & Business einzusetzen.
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📍 Aufgenommen am Flughafen Zürich
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