KI und Tonic - KI Praxistipps für den Mittelstand

About KI und Tonic - KI Praxistipps für den Mittelstand

„KI & Tonic“ – dein Podcast für aktuelle KI-Trends im Mittelstand. Fabian Schneider und Julian Knorr zeigen dir, wie Künstliche Intelligenz einfach und gewinnbringend in Unternehmen eingesetzt werden kann. Freu dich auf praxisnahe Strategien, inspirierende Erfolgsgeschichten und konkrete Beispiele, die deinen Arbeitsalltag revolutionieren. Erfahre, welche Chancen KI bietet, wie du sie rasch implementierst und welche Tools wirklich überzeugen. Hol dir Expertenwissen, fundierte Analysen und wertvolle Tipps für deinen Arbeitsalltag.

Publisher

ONESTOPTRANSFORMATION

Category

business

Language

de

Explicit

No

First episode

14 Feb 2025

Latest episode

29 Oct 2026

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45 episodes in the feed.

1. 

   29 Oct 2026

   #44 Schluss mit AI Slop! 3 Regeln gegen KI-Schrott im Arbeitsalltag

   Beim Scrollen durch LinkedIn denken Julian und Fabian regelmäßig dasselbe: schon wieder ein Text, der nichts sagt. In Folge 44 von KI & Tonic sprechen die beiden über ein Thema, das sie persönlich ärgert: AI Slop, also KI-generierte Inhalte ohne Qualität. Mit der breiten Nutzung von KI wächst auch die Menge an Bildern und Texten, die in Sekunden entstehen und genauso schnell wieder vergessen sind. Auf LinkedIn und YouTube fällt das schon lange auf. Inzwischen landet es auch im Arbeitsalltag, zum Beispiel in aufgeblähten Präsentationen von Kolleginnen und Kollegen. Dabei sind beide klare KI-Befürworter. Sie wollen niemanden vom Ausprobieren abhalten. Ihr Punkt ist, dass man die Technologie mit der richtigen Kompetenz nutzen sollte und nicht einfach ungeprüft veröffentlicht. Julian stellt drei Regeln vor, mit denen sich AI Slop vermeiden lässt: Say hi to AI: Das Hi steht für Human Intelligence. Gib der KI möglichst viel von deinem Erfahrungswissen mit. Rahmenbedingungen im KI-Tool: Personalisierung (wer bist du, welche Quellen, welche Zielgruppe) plus Dokumente als dauerhafte Wissenssammlung. Skills: Ein Skill für den eigenen Schreibstil und ein Humanizer-Skill, der typische KI-Merkmale zum Schluss entfernt. Dazu gibt es einen Einsteiger-Tipp, einen Hinweis für die Bildgenerierung mit Corporate Design und eine klare Botschaft zum Schluss: Shit in, Shit out. In dieser Folge erfährst du: was AI Slop ist und warum er LinkedIn & Co. flutet warum KI-Schrott inzwischen auch im Arbeitsalltag ankommt warum dein eigenes Know-how der wichtigste Hebel ist wie du Personalisierung und Wissensdokumente im KI-Tool einrichtest wie ein Schreibstil-Skill entsteht und was ein Humanizer-Skill macht wie du bei der Bildgenerierung dein Corporate Design vorgibst warum du Experimente auch als Experiment kennzeichnen solltest die Frage, die du dir vor jedem Post stellen solltest: Was ist mein Ziel? Für alle, die KI intensiv nutzen wollen und dabei nicht im Einheitsbrei untergehen möchten.

2. 

   16 Oct 2026

   #43 Wird KI die Menschheit auslöschen? Die ehrliche Einordnung

   Wird KI die Menschheit auslöschen? Wer in den letzten Wochen die Schlagzeilen verfolgt hat, könnte genau das befürchten. In Folge 43 von KI & Tonic stellen Julian und Fabian sich der größten Frage der Branche. Sie ordnen sachlich, persönlich und ohne Panikmache ein, was an den Schlagzeilen dran ist und was nicht. Dafür haben sie fünf Zukunftsszenarien mitgebracht und diskutieren sie nacheinander: KI bleibt Werkzeug: Allerdings kein Hammer, sondern ein Exoskelett, das uns in jedem Bereich des Alltags stärkt. Der Mensch muss es aktiv steuern. KI verändert unsere Arbeitswelt massiv: Nicht der Job verschwindet, sondern einzelne Aufgaben ändern sich. Kein Beruf bleibt unberührt. Die Ära der Superintelligenz: Was heißt „intelligent" eigentlich? Beim Wissen ist die KI uns längst voraus. Bei Haptik, Bewegung und Ermessen fehlt noch viel. Kontrollverlust, die KI wird „böse": Agenten verfolgen ihr Ziel, egal wie. Die Gefahr liegt weniger im Terminator-Szenario als in Menschen, die falsche Ziele vorgeben. KI löst Probleme, die wir allein nicht lösen können: Medikamentenentwicklung, Forschung, Energie, Bildung und vielleicht sogar die 4-Tage-Woche. Beide Hosts sehen Szenario 1 und 2 schon heute Realität werden. Szenario 5 halten sie für das erstrebenswerteste. Dafür braucht es klare Regeln: den EU AI Act, das Prinzip „Human in the Loop" und im Unternehmen gute Governance. In dieser Folge erfährst du: welche fünf Szenarien für die Zukunft der KI realistisch sind warum KI eher ein Exoskelett als ein Hammer ist den Unterschied zwischen Job und Aufgabe und warum sich beide verändern was Superintelligenz wirklich bedeutet und was der KI noch fehlt warum autonome Agenten enge Sicherheitsgrenzen brauchen warum die größte KI-Gefahr der Mensch hinter dem Prompt ist welche Rolle EU AI Act und Human in the Loop spielen warum Julian mittelfristig an die 4-Tage-Woche durch KI glaubt wie ihr mit Governance-Regeln im Unternehmen von den Chancen profitiert Eine Folge für alle, die zwischen Hype und Horror einen klaren Kopf behalten wollen.

3. 

   2 Oct 2026

   #42 Welches KI-Modell passt zu welcher Aufgabe? Der große Vergleich

   „Welches ist das beste KI-Modell?" — eine der meistgestellten Fragen in der KI-Community. Und eine, die sich pauschal einfach nicht beantworten lässt. In Folge 42 von KI & Tonic räumen Julian und Fabian mit dem Mythos der „einen besten KI" auf. Benchmarks und Vergleichstabellen sind zwar spannend, aber für den Arbeitsalltag im Mittelstand meist wenig hilfreich. Viel entscheidender ist die Frage: Welches Modell passt zu welcher konkreten Aufgabe? Zunächst klären die beiden einen wichtigen Unterschied, der häufig durcheinandergebracht wird: Tool versus Modell. Ein Tool wie ChatGPT oder eine Plattform wie Langdock ist die Oberfläche — dahinter stecken unterschiedliche Modelle verschiedener Anbieter, die je nach Anwendungsfall ausgetauscht werden können. Um Ordnung in den Modell-Dschungel zu bringen, nutzen Julian und Fabian ein eingängiges Bild aus dem Fußball: Jeder große Anbieter hat seine eigene „Liga-Struktur" — von Regionalliga-Modellen für einfache, schnelle Aufgaben bis hin zu Champions-League-Modellen für hochkomplexe Anforderungen. Sie ordnen die aktuellen Modelle von OpenAI, Anthropic (Opus, Sonnet, Haiku und das besonders leistungsstarke Flaggschiff-Modell), Google (Gemini Pro, Flash, Flash-Lite) und Mistral (Small, Medium, Large sowie ein spezialisiertes Coding-Modell) in dieses Raster ein. Ein zentraler Teil der Folge widmet sich dem Thema Tokens — der Recheneinheit hinter jeder KI-Nutzung. Julian erklärt anschaulich, was Input- und Output-Tokens sind, wie sie sich auf die Kosten auswirken und warum ein durchdachtes Kostenmanagement gerade im Unternehmenseinsatz entscheidend ist. Denn: Wer das falsche, überdimensionierte Modell für eine einfache Aufgabe nutzt, zahlt am Ende unnötig drauf. In dieser Folge erfährst du: warum Benchmarks für die Praxis oft wenig aussagekräftig sind den entscheidenden Unterschied zwischen Tool und Modell die Bundesliga-Analogie zur Einordnung von KI-Modellen nach Leistungsklasse einen Überblick über die aktuellen Modelle von OpenAI, Anthropic, Google Gemini und Mistral was Input- und Output-Tokens sind und wie sie berechnet werden warum die Modellwahl eine Kostenfrage ist — und wie teure Fehlentscheidungen vermieden werden können warum das „beste" Modell nicht existiert, sondern immer aufgabenabhängig gewählt werden sollte Eine praxisnahe Orientierungshilfe für alle, die im Modell-Dschungel den Überblick behalten und die richtige KI für die richtige Aufgabe auswählen wollen.

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