Dein Copilot - AI über den Hype hinaus

In dieser Folge sprechen wir über die Embedded World, KI auf der Hardware-Messe und warum dort zwar viel „AI-ready“, aber überraschend wenig wirklich spannende KI-Software zu sehen war.

Danach wird’s deutlich nerdiger: Es geht um OpenClaw, agentische Coding-Workflows, Claude Code, lokale Modelle auf dem MacBook, Telegram-Bots als KI-Assistenten und die Frage, warum diese Tools gleichzeitig extrem produktiv und potenziell gefährlich abhängig machen können.

Außerdem: Warum Pascal testweise eine App komplett per AI gebaut hat, weshalb man dabei irgendwann den Bezug zur eigenen Codebase verliert, was gute User Experience bei KI-Agenten ausmacht und warum lokale Modelle für sensible Dokumenten-Workflows der eigentlich spannende nächste Schritt sind.

Time Chapters

00:00 Intro
00:49 Alex über die Embedded World und warum Messen immer noch nützlich sind
02:49 KI auf der Messe: viel Hardware-Enabler, wenig echte AI-Software
05:16 SnapMagic, Schaltpläne und KI-gestützte Reviews
06:34 Claude Review Tools und Bezahlmodelle pro Review
08:34 AI-Code-Reviews auf Pull Requests und lokal im Workflow
09:04 Pascal über „Vibe Engineering“ und eine App mit fast 100k Zeilen AI-Code
10:36 Die Kehrseite: Abhängigkeit von Coding-Agents und Verlust des Code-Verständnisses
12:07 Das Experiment: eine App bauen, ohne den Code selbst anzufassen
13:06 Deep Modules, Architektur und warum das für AI gut funktionieren kann
13:57 Copy-Paste-Code, Deduplizierung und Refactoring mit AI
15:24 Eigene Skills, Review-Steps und bessere Code-Hygiene
15:52 Back to the roots: NeoVim, Terminal und wieder selbst schreiben
17:18 Dokumentenverarbeitung, Routing, Klassifikation und Extraktion
18:02 Python, Rust und Pyo3 in echten Dokumenten-Pipelines
18:32 Neues MacBook, lokale Modelle und Experimente mit Cloud Code
19:06 Kimi, Qwen Coder und die Frage, was Quantisierung eigentlich kostet
21:20 128 GB RAM, MacOS Memory Usage und lokale Modell-Setups
22:33 OpenClaw lokal betreiben und mit produktiven Tools verbinden
24:00 Wie sinnvoll ist ein Agent in einer synthetischen Testwelt?
24:58 Was OpenClaw so spannend macht und was man daraus für eigene Produkte lernen kann
27:25 Agenten via Telegram Aufgaben schicken und produktiv arbeiten lassen
28:46 OpenClaw-Architektur: Gateway, Sessions, Cronjobs und Medienverarbeitung
30:18 Persönlichkeit, Memory und Identität über Markdown-Dateien
31:51 Jarvis: Pascals eigener Telegram-Bot auf Basis von Claude Code
33:24 Warum gestreamte Antworten sich so viel besser anfühlen
36:17 Proaktive Bots, Erinnerungen und Produktideen für Dokumenten-Apps
39:22 Permissions, Grenzen von Markdown-Regeln und warum echte Guardrails fehlen
42:21 Lokale LLMs, Regulierung und weniger Restriktionen
44:44 Das Kundenprojekt: Finanzdokumente, Uploads und echte Nutzerprobleme
46:25 Warum der OpenClaw-Hype abgekühlt ist und was trotzdem bleiben wird
48:44 Langweilige PDF-Aufgaben, sensible Daten und warum lokal der richtige Weg sein kann
49:36 Fazit und Outro

In dieser Podcastepisode geht’s um den Tech-Stack hinter moderner Prävention: Wie ein Health-Tech-Startup Laborberichte aus PDFs/HL7 in strukturierte Daten verwandelt, warum Einheiten-Normalisierung (µg/L vs mg/L vs mol) schwierig ist, und wie LLMs + Guardrails helfen, aus diesem Chaos verlässliche Insights zu bauen.Wir sprechen über OCR vs Vision-LLMs, Self-hosted Modelle vs SOTA (inkl. EU-Hosting), Pseudonymisierung/Minimal-Knowledge bei sensiblen Daten, und warum ein kleines Team mit AI-Coding (Claude Code) plötzlich Output auf großem Team Niveau liefert.Wenn du Dokumenten Verarbeitung, LLM-Evals, Data Pipelines und Founder-Real Talk magst: Freu dich auf diese Episode mit Noah von Aniva Health.

In dieser Episode diskutieren wir über die aktuellen Trends in der Technologie, insbesondere Coding Agents. Die Suchtgefahr von Coding Agents ist groß, so zumindest unsere Erfahrung. Außerdem quatschen wir über Persönlichkeitstypen in der Softwareentwicklung und für wen diese neuen Tools besonders gut funktionieren.Aber außerdem auch noch:Die Softwareentwicklung erlebt einen neuen Hype.Die Qualität von KI-Tools variiert stark.Open Source wird immer wichtiger in der KI-Entwicklung.Die Planung ist entscheidend für den Erfolg von Softwareprojekten.Persönlichkeitstypen beeinflussen die Herangehensweise an Softwareentwicklung.Die Nutzung von KI-Tools erfordert technisches Wissen.Die Entwicklung von Codex zeigt Fortschritte in der KI.Die Zukunft der Softwareentwicklung ist vielversprechend, aber herausfordernd.Lass uns hier vernetzten:➞ LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/pascal-poredda/Wenn du Fragen zu KI hast, schreib mir gern.

Zeitstempel

00:00 Ein Blick auf die Bildschirmzeit und Suchtverhalten
06:22 Die Zukunft der KI-Modelle und Open Source
12:25 Persönlichkeitstypen und ihre Rolle in der Softwareentwicklung
18:22 Die neuesten Entwicklungen in KI-Tools und deren Nutzung
24:45 CLI vs. Cloud: Vor- und Nachteile im Coding
30:13 Planung und Umsetzung: Der Schlüssel zum Erfolg
38:04 Sprachmodelle verstehen: Ein persönliches Lernziel

Zukunftstrends 2026 heute im KI Bingo: KI, Wirtschaft und Gesellschaft im Blick

In dieser Folge diskutieren wir die wichtigsten KI- und Technologietrends für das Jahr 2026, analysieren politische und wirtschaftliche Auswirkungen und werfen einen Blick auf gesellschaftliche Veränderungen. Ob Innovationen bei KI-Content, geopolitische Spannungen oder die Rolle sozialer Netzwerke – hier bekommst du kompakte Einblicke in das aktuelle und kommende Jahr.
Auswirkungen geopolitischer Spannungen auf den KI-Markt (z.B. Nvidia, US-Grönland-Strategie)
Zukunft der sozialen Netzwerke und KI-generierter Content (z.B. Nutzung, Markierungen, Verifizierung)
Fortschritte in KI-Entwicklungen: Deepfakes, KI bei Medikamenten, KI-gestützte Handelssysteme
Herausforderungen bei KI-Authentizität, Deepfake-Erkennung und Prompt Injection
Innovationen im deutschen Mittelstand und europäische Regulierung (EU AI Act, Unternehmensformen)
Potenziale und Grenzen von KI im Alltag, Arbeit und Ethik (z.B. Polizeiroboter, KI in Gerichtsverfahren, ChatGPT-Deepfakes)
Ausblick auf Next-Level-Entwicklungen wie Spectrum Development und KI-Tools für Entwickler

Timestamps:
00:00 - Jahresstart 2026: Überblick und erste Einschätzungen
01:02 - Nvidia verliert 30 % Marktwert – Ursachen und Prognosen
03:13 - Politische Einflüsse auf KI-Unternehmen: Europa vs. USA
04:06 - Strompreise, Data Center Proteste in den USA
07:09 - Der Einfluss KI-generierten Contents auf soziale Netzwerke
08:46 - Markierungsmöglichkeiten für echten vs. KI-Content
09:16 - Automatisierte Video- und Text-Content-Tools
10:22 - Werbung mit KI – Qualität und Wahrnehmung im Vergleich
11:00 - Verifizierung und Monetarisierung sozialer Accounts
12:20 - KI in der Medizin: Chancen und Limits bei Volkskrankheiten
13:07 - KI bei US-Wahlen: Deepfakes und Desinformation
14:07 - Deepfake-Politik-Videos: Risiko und Regulierung
15:20 - KI-Avatar-Content und generierte Kurse: Ethik und Community-Reaktionen
16:42 - Entwicklung von KI-Grafik-Assets und Community-Shitstorms
17:28 - Fortschritte bei Deepseek und Chip-Rennen 2026
18:37 - Sättigung bei KI-Modelleinrichtungen und Performance
20:20 - KI in der Polizei: Realistische Zukunftsszenarien
21:15 - Deepfake-Beweise vor Gericht: Rechtliche Herausforderungen
22:34 - Prompt Injection: Gefahren für Sicherheit und Datenschutz
25:40 - KI-Assistenz im Mittelstand: Stand und Potenziale
27:18 - Programmiersprachen 2026: KI-Optimierungen und Vergleich
28:52 - KI in der Softwareentwicklung: Automatisierung vs. Qualität
29:30 - KI-gestützte Therapie-Apps: Potenzial und Risiken
30:08 - Autonome Waffensysteme und Militär: Ist der Durchbruch nah?
32:33 - Browser-Agents und Web-Integration für KI – Erfahrungsbericht
33:48 - Sicherheitslücken bei Prompt Injection und Exploits
36:36 - KI-Modelle: Marktführer, Partnerschaften und Innovationen
38:54 - Europas Strategie für digitale Unabhängigkeit & IT-Alternativen
40:02 - KI im deutschen Mittelstand: Status quo 2026
41:12 - EU AI Act: Neue Unternehmensformen und Regulierung
42:50 - Ausblick: Spectrum Development, KI-Tools für Entwickler

In dieser Episode sprechen Pascal und Alex über ihre Erfahrungen mit Microsoft 365 Copilot und dessen Möglichkeiten für eigene KI-Agents im Unternehmenskontext. Sie diskutieren die Verschiebung des EU AI Acts für Hochrisiko-Anwendungen und was das für europäische Unternehmen bedeutet. Außerdem teilen sie ihre Einschätzungen zu aktuellen KI-Modellen wie Gemini 3 und Sonnet 4.5, den Unterschied zwischen "Vibe Coding" und gezieltem KI-Einsatz, sowie die gesellschaftliche Frage: Was ist menschliche Arbeit noch wert, wenn KI immer besser wird? Bonus: Warum YubiKeys für ITler Pflicht sein sollten und wieso "Made by Humans" das neue Gütesiegel werden könnte.

Abschnitte
00:00 Einführung & Neuerungen (jetzt auch mit Video!)00:42 Microsoft 365 Copilot: Erste Erfahrungen und Ernüchterungen03:08 Custom AI Agents in MS365: RAG-Systeme für Unternehmen06:12 DSGVO-Grauzone: Ist Microsoft 365 wirklich datenschutzkonform?09:19 Open-Source-Alternativen: LibreOffice, NextCloud & die Realität11:25 KI-Entwicklung 2025: Von Panik zu Produktivität13:22 "Macht KI uns dumm?" – Gezielter Einsatz vs. Vibe Coding15:04 Automatisierung von Boilerplate-Code und Tests16:42 Das Problem der Einsamkeit im digitalen Zeitalter17:56 EU AI Act: Verschiebung der Hochrisiko-Regulierung19:58 Apple Features in der EU gesperrt – Warum eigentlich?21:01 YubiKeys & Passkeys: Security-Best-Practices für ITler23:32 KI-Kompetenzpflicht: Workshops für Führungskräfte26:21 Überregulierung in der EU: Chance oder Bremsklotz?28:04 Nvidia, Peter Thiel und die KI-Blase30:11 Gemini 3 Pro vs. Sonnet 4.5: Praxiserfahrungen31:30 Nano Banana: Text in Bildern endlich gelöst?32:34 Generative UIs: Googles Vision für die Zukunft des Internets33:57 KI-SEO und Account-based Marketing mit personalisierten Landing Pages35:23 "Made by Humans" als neues Gütesiegel36:55 KI-generierte Musik: GEMA vs. OpenAI38:33 Connection zum Künstler: Was macht menschliche Arbeit wertvoll?40:02 Aufruf: Gäste gesucht zum Thema Einsamkeit & KI40:27 Ausblick & Verabschiedung