Generativ gedacht: KI mit Sven & Torge

Viele Unternehmen nutzen KI bereits punktuell, aber was kommt danach? In dieser Folge zeigen Torge und Sven, wie aus einzelnen KI-Tools eine echte KI-Infrastruktur wird.

Mit lokalen Ordner- und Serverstrukturen als Fundament, einem Second Brain für Unternehmenskontext und thematischen Workspaces, die über MCP mit Kalender, To-dos und weiteren Systemen verbunden sind.

Ein Konzept, das auch als KI-Betriebssystem bekannt wird. Sie sprechen außerdem darüber, warum offene Systeme, Datenschutz und Unabhängigkeit von Modellanbietern dabei entscheidende Rollen spielen und wie KMUs den ersten Schritt angehen können.

Erwähnte Ressourcen & Tools

→  Claude Code (Anthropic) – KI-Werkzeug zur Anbindung an lokale Ordner und Dateien; genutzt in Verbindung mit einer CLAUDE.md-Instruktionsdatei
→  MCP (Model Context Protocol): Standard-Schnittstelle zur Anbindung externer Dienste wie Kalender oder Projektmanagement-Tools an die KI-Infrastruktur
→  KI Pionierakademie : Coaching-Programm von Torge; Ort des ersten praktischen Experiments mit dem KI-Betriebssystem in Berlin
→  State of AI 2026: Studie der Unternehmensberatung Deloitte; empfiehlt Unternehmen ein solides KI-Fundament als Basis für Anpassungsfähigkeit an Markt- und Gesetzgebungsveränderungen

Hosts

Torge Achelpöhler
Torge Achelpöhler ist KI-Berater und Produktmanager aus Münster. Er hilft mittelständischen Unternehmen im DACH-Raum dabei, KI pragmatisch in ihre Prozesse zu integrieren – mit konkreten Use Cases statt abstrakter Strategie.
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Sven Hofmann
Sven Hofmann ist KI-Berater und Gründer von Nexutools. Er implementiert KI-gestützte Automatisierungen und begleitet Unternehmen bei der Einführung und dem strukturierten Einsatz von KI-Modellen in der Praxis.
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In dieser Folge geht es um den massiv steigenden Energiebedarf von KI-Rechenzentren weltweit und die Frage, wer diese Kapazitäten überhaupt bauen kann.

Torge und Sven zeigen anhand konkreter Zahlen der Internationalen Energieagentur, wie sich der Stromverbrauch bis 2030 mehr als verdoppeln soll, welche Lösungen die USA und China verfolgen (Gaskraftwerke, Renaissance der Kernkraft, SMRs) und warum Europa bei diesem Rennen gerade strukturell ins Hintertreffen gerät.

🔗 Erwähnte Ressourcen & Tools
Internationale Energieagentur (IEA) – iea.org | Quelle für Prognosen zum globalen Energieverbrauch von Rechenzentren bis 2030 (415 TWh in 2024 → 950 TWh in 2030)
Colossus 1 (xAI / Elon Musk) – Data Center in den USA, das komplett mit Gaskraftwerken betrieben wird und nicht ans öffentliche Netz angeschlossen ist
Three Mile Island (Constellation Energy / Microsoft) – Stillgelegtes Kernkraftwerk in Pennsylvania, das von Microsoft reaktiviert wird und bis 2027 wieder ans Netz gehen soll (~835 MW)
Small Modular Reactors (SMRs) – Kompakte Kernkraftwerke neuester Bauart, in die Google (500 MW) und Amazon investieren
Siemens Energy & Caterpillar – Hersteller von Gaskraftwerken, die auf Jahre ausgebucht sind und Kapazitäten bewusst nicht erhöhen
EU AI Act – Regulatorische Vorgaben zur Herkunft des Stroms für Rechenzentren in Europa (Pflicht zu erneuerbaren Energien)

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Torge Achelpöhler ist KI-Berater und Produktmanager aus Münster. Er hilft mittelständischen Unternehmen im DACH-Raum dabei, KI pragmatisch in ihre Prozesse zu integrieren – mit konkreten Use Cases statt abstrakter Strategie. 🔗 LinkedIn

Sven Hofmann ist KI-Berater und Gründer von nexutools. Er implementiert KI-gestützte Automatisierungen und begleitet Unternehmen bei der Einführung und dem strukturierten Einsatz von KI-Modellen in der Praxis. 🔗 LinkedIn

Bildgenerierung mit KI ist mittlerweile in wenigen Klicks möglich – aber welches Modell passt für welchen Anwendungsfall? In dieser Folge geben Torge und Sven einen Überblick über die wichtigsten Bildgenerierungs-Tools, erklären, wie Bildmodelle technisch funktionieren (Stichwort: Entrauschen), und zeigen, worauf man bei Prompting, Modellauswahl und Einsatzgebieten achten sollte.

🔗 Erwähnte Ressourcen & Tools
Google Gemini (NanoBanana2 / Gemini 3.1 Flash Image) – gemini.google.com | Bildgenerierung kombiniert mit LLM zur Prompt-Erstellung
ChatGPT Image 2 (OpenAI) – chatgpt.com | Neues Bildmodell (April), gut mit kurzen Prompts und integrierten Texten, geeignet für Infografiken
Flux (Black Forest Labs) – bfl.ai | Deutsches Bildmodell aus dem Schwarzwald, EU-Server möglich, datenschutzfreundlich
Kling (Kling AI) – klingai.com | Chinesisches Modell, stark bei cineastischen Bildwelten
Seedance (ByteDance) – Bildgenerierungsmodell aus dem asiatischen Raum
Midjourney – midjourney.com | Stark für ästhetische und künstlerische Bildgenerierung
Freepik – freepik.com | Meta-Plattform mit verschiedenen Modellen zum Vergleich
Higgsfield – higgsfield.ai | Meta-Plattform für mehrere Bildgenerierungsmodelle
AI First – Beispiel für konsistente, KI-generierte Bildwelten in Newsletter und Website

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Torge Achelpöhler ist KI-Berater und Produktmanager aus Münster. Er hilft mittelständischen Unternehmen im DACH-Raum dabei, KI pragmatisch in ihre Prozesse zu integrieren – mit konkreten Use Cases statt abstrakter Strategie. 🔗 LinkedIn
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Skills sind ein neues Feature in Claude, mit dem sich wiederkehrende Prozesse, Tonalitäten und Formate als eigene „Mini-Wissensdatenbanken" hinterlegen lassen – inzwischen als offener Standard auch in ChatGPT, Cursor, der Gemini CLI und GitHub Copilot nutzbar. In dieser Folge erklären Torge und Sven, was Skills genau sind, wie sie sich von klassischem Prompting und von Projekten unterscheiden, in welchen Anwendungsfällen sie echten Mehrwert bringen – und worauf man bei fremden Skills aus Sicherheitsgründen unbedingt achten sollte.

🔗 Erwähnte Ressourcen & Tools

* Claude (Anthropic) – [claude.ai](https://claude.ai) | Skills findet man in der Desktop- oder Web-App unter Einstellungen › Anpassen
* Claude Code – [claude.com/claude-code](https://www.claude.com/claude-code) | CLI-Tool mit Skill-Support; besondere Vorsicht bei fremden Skills wegen direktem Zugriff auf das Dateisystem
* ChatGPT (OpenAI) – [chatgpt.com](https://chatgpt.com) | Hat den Skills-Standard kurz nach Anthropic nachgezogen
* Cursor – [cursor.com](https://cursor.com) | Skills im Code-Editor nutzbar
* Google Gemini CLI – [github.com/google-gemini/gemini-cli](https://github.com/google-gemini/gemini-cli) | Skills auf der Command Line einsetzbar
* GitHub – [github.com](https://github.com) | Zentrale Ablage vieler vorgefertigter Community-Skills
* Gamma – [gamma.app](https://gamma.app) | KI-gestützte Präsentationserstellung
* Lovable – [lovable.dev](https://lovable.dev) | Prototypen- und App-Erstellung per Prompt; profitiert stark von einem dedizierten Prompting-Skill

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Torge Achelpöhler ist KI-Berater und Produktmanager aus Münster. Er hilft mittelständischen Unternehmen im DACH-Raum dabei, KI pragmatisch in ihre Prozesse zu integrieren – mit konkreten Use Cases statt abstrakter Strategie. 🔗 [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/torgeachelpöhler)

Sven Hofmann ist KI-Berater und Gründer von Nexutools. Er implementiert KI-gestützte Automatisierungen und begleitet Unternehmen bei der Einführung und dem strukturierten Einsatz von KI-Modellen in der Praxis. 🔗 [LinkedIn] (www.linkedin.com/in/svenhofmann-nexutools)

Kontextwissen ist der entscheidende Schlüssel für bessere KI-Ergebnisse – und trotzdem wird er von den meisten Nutzern und Unternehmen unterschätzt. In dieser Folge erklären Torge und Sven, was Kontextwissen ist, wie man es strukturiert aufbereitet und wie man es in Tools wie ChatGPT und Claude konkret einsetzt, um generische KI-Antworten zu vermeiden.

🔗 Erwähnte Ressourcen & Tools
Claude (Anthropic) – claude.ai | Projekte und Teamfunktion
ChatGPT (OpenAI) – chatgpt.com | Custom GPTs
Notion – notion.so | Als externe Wissensdatenbank
MCP (Model Context Protocol) – Standard zur Tool-Anbindung an KI-Modelle
generativ gedacht Folgen zu Prompting:
Sprachmodelle & Prompting
Fortgeschrittenes Prompting
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