Think Different. Think AI.

About Think Different. Think AI.

Willkommen bei „Think Different. Think AI.“ – dem Podcast von Mark und Jens. Zwei technologieverliebte Köpfe, die nicht nur über künstliche Intelligenz reden, sondern sie leben. Hier gibt’s klare Einordnungen, echte Praxiseinblicke und einen frischen Blick auf das, was möglich ist – verständlich, kritisch und immer mit einem Augenzwinkern. KI zum Nachdenken. Zum Schmunzeln. Und vor allem: zum Mitreden.... von Menschen … für Menschen

Publisher

Jens Scharnetzki und Mark Zimmermann

Category

education · news · technology

Language

de

Explicit

No

First episode

21 Jul 2025

Latest episode

8 Nov 2026

Latest episodes

65 episodes in the feed.

1. 

   8 Nov 2026

   Sicherheitsversprechen

   Was versprechen KI-Anbieter beim Thema Sicherheit, und wie viel davon hält im Unternehmensalltag? Mark spricht mit Thomas darüber, was er in Gesprächen mit Geschäftsführungen erlebt. In einer Runde mit sechs Geschäftsführern und einem Anwalt zu NIS2 kamen schnell KI-Agenten zur Sprache. Die Antwort auf die Frage, wie man sie regelt, fiel ausweichend aus. Die meisten Firmen sind damit noch nicht durch. Das größte Risiko sieht Mark nicht in böser Absicht, sondern in der Zielerreichung. Ein Modell interpretiert ein Ziel, und dabei kann es Wege wählen, die niemand vorgesehen hat. Mark beschreibt einen Fall von OpenAI, den er schon in einer früheren Folge besprochen hat. Agenten in einer abgeschotteten Umgebung legten eigene Postfächer und Ordner an, verteilten Aufgaben untereinander und suchten am Ende einen Weg, den bewertenden Prüfer zu umgehen. Dem Prüfer war dabei egal, ob der Weg legal war. Entdeckt wurde das erst durch eine nachträgliche KI-Auswertung der Protokolle. Die Schatten-IT ist die zweite Baustelle. Mitarbeitende installieren private Agenten, und ein falsch konfigurierter Netzwerkzugang kann eine fremde KI an das Terminal eines Firmenrechners bringen. Mark zieht eine Parallele zu Lotus Notes: Abteilungsmitarbeiter bauten damals Anwendungen, deren Logik keiner im Unternehmen kannte, und die Ablösung dauerte Jahre. Mit Agenten droht derselbe Effekt, nur schneller. Wer haftet, wenn ein Agent Daten veröffentlicht? Mark gibt weiter, was er von einem Juristen gehört hat (keine Rechtsberatung): In Deutschland gibt es kein Unternehmensstrafrecht, verantwortlich sind die Organe, also Geschäftsführung und Vorstand. Daraus folgt für Mark eine KI-Policy, die so allgemein gehalten ist, dass sie auch gilt, wenn das Modell wechselt. Eine Policy allein reicht allerdings nicht. Der Agent Harness, also das Programm, das die KI mit Werkzeugen ausstattet und ihren Systemprompt mitführt, braucht klare Zuständigkeiten. Wer darf den Systemprompt ändern? Wer prüft Änderungen? Mark plädiert für ein Vier-Augen-Prinzip, ausdrücklich auch für KI-Konfigurationen. Ein Punkt kommt besonders oft zu kurz: das Offboarding. Ein Agent, den ein Kollege vor Monaten gebaut hat, läuft weiter, obwohl dieser Kollege das Unternehmen verlassen hat, und behält dessen Berechtigungen. Mark schlägt ein Register für Agenten vor, mit Verantwortlichen und einer Freigabe, die regelmäßig erneuert werden muss. Ohne Erneuerung wird der Agent deaktiviert. Zum Schluss geht es um Modelle, die sich ändern. Ein neues Modell reagiert anders als das alte, und in einer Automatisierung mit KI-Knoten kann das Ergebnis kippen. Lokale Modelle geben Kontrolle über Updates zurück. Mark sieht dort einen Vorteil für Administration und für vertrauliche Daten, auch wenn Europa bei den großen Modellen keine Marktführerschaft hat. Ein Beispiel aus Marks eigenem Alltag zeigt, wie schnell es schiefgeht: Ein Assistent hat auf seiner Webseite bei Jimdo Texte auf der falschen Seite gelöscht und dabei sicher gewirkt. Das Backup-Thema kommt daneben nicht zu kurz. Ein Papierkorb ist kein Backup, und viele Unternehmen mit Microsoft 365 haben trotzdem keins. Mark will dabei nicht als Schwarzmaler gelten. KI kann Dinge sicherer machen, wenn man ein gutes Modell einsetzt und die Prozesse durchdenkt. Die Folge zeigt vor allem, wo man anfangen sollte. — Think Different. Think AI. mit Mark Zimmermann und Jens Scharnetzki. Hören: Apple, Spotify, YouTube, RSS https://think-ai.podigee.io Neue Folge zuerst im WhatsApp-Kanal https://whatsapp.com/channel/0029VbDJ4ZlGufIrpquad004 Wenn euch die Folge was gebracht hat: einmal bei Apple bewerten. Das entscheidet, ob jemand Neues uns findet. https://podcasts.apple.com/de/podcast/think-different-think-ai/id1828021699 Feedback und Gäste: über die Show-Seite.

2. 

   1 Nov 2026

   Organisation als Harness

   Jens eröffnet mit der Frage, wie sich Menschen auf dem Weg in die KI-Welt vernünftig begleiten lassen, ohne dass sie abgehängt werden. Mark und er wollen dazu ihre Sicht schildern und freuen sich ausdrücklich über Widerspruch in den Kommentaren. Der Titel der Folge, Organisation als Harness, hat schon im Vorgespräch Fragen aufgeworfen: Für das englische Wort Harness fällt beiden keine gute deutsche Übersetzung ein. Mark ergänzt, dass es nicht nur ums Mitnehmen gehen sollte, sondern auch darum, was eine Organisation den Menschen ermöglicht. Bevor es ernster wird, räumen die beiden die Social-Media-Schlagworte beiseite: das Bild vom Tesla-Roboter, der vor einem Notebook sitzt und tippt, den „AI Patty Flipper", der nach dem Auftrag nur noch auf Weiter drückt, und den Satz, nicht die KI ersetze dich, sondern der Mensch, der besser mit KI umgeht. Mark erzählt, was ihn überzeugt, dass die Transformation längst läuft: Freitagabend eine fixe Idee, am Sonntagabend steht eine Lösung. Seine Datenbrille konnte ein Display nicht abschalten, jetzt kann sie es, weil er die Firmware mit KI-Hilfe angepasst hat. Jens hält dagegen, dass nicht jeder GitHub, Repositories und Agenten-Steuerung verstehen muss, und dass die Interaktion mit KI für die meisten Menschen noch in einer speziellen Ecke liegt. Dann geht es um die Organisation. Mark zweifelt an Aussagen wie „Copilot für alle" als KI-Strategie und an Studien, nach denen sich viele produktiver fühlen. Offen bleibt, was mit der gewonnenen Zeit passiert, denn schneller zur Kantine zu gehen schafft keinen Wert. Ein Werkzeug im Software-Stack ändert noch keine Rollen. Systeme, die jahrelang nicht gepflegt wurden, lassen sich jetzt bereinigen, und statt einer zähen Oberfläche bedienen Wissensarbeiter künftig die Schnittstellen dahinter per Chat oder interaktiver Oberfläche. Jens warnt davor, jede Rolle einzeln durch einen Skill zu ersetzen. Er plädiert dafür, Workflows neu zu denken, die Geschäftsmodelle zu klären, implizites Wissen sichtbar zu machen und den leisen Stimmen in der Organisation Gehör zu verschaffen. Ein Beispiel: Wer eine Aufgabe mit Agenten 20-mal schneller erledigt, soll danach nicht zwei Wochen herumsitzen, sondern sich auf Bedürfnisse, Innovation und Kundennähe konzentrieren. Beide betonen, dass sich der Job ändert, ohne zu verschwinden, und dass eine Organisation dafür ehrlich sein muss. Beteiligung ist ihr Kernbegriff: Wer alles vorgibt, erzeugt Widerstand, und Widerstand kann auch schlicht Zeitmangel sein. Jens plädiert dafür, zu den Teams zu gehen, ihre Workflows zu beobachten, gemeinsam die zeitfressenden Stellen zu finden und schnell Prototypen zu bauen, etwa ein Team Second Brain oder einen MCP-Zugriff auf bisher unerreichbare Datenquellen. Mark ergänzt, dass nicht überall KI hineingehört: Für das tägliche Sortieren von PDFs reicht womöglich ein Python-Skript. Er verweist auf das Worker-Konzept bei Notion, das nach seiner Schilderung KI-erzeugte Skripte laufen lässt und damit Rechenzeit statt Tokens verbraucht. Außerdem lohnt es sich, Aufgaben über Rollen und Jobfamilien hinweg zu bündeln, statt jede Stelle für sich zu betrachten, und strukturierte wie unstrukturierte Firmendaten mit Wissen von außen anzureichern. Im dritten Teil geht es um Rollen und Grenzen. Jens beschreibt, dass Menschen ständig die Grenzen ihrer Rolle überschreiten, mit KI-Hilfe sogar in Fachgebiete wie Recht hinein, wobei die Entscheidung beim Fachmenschen bleibt. Die Gefahr sei, die KI, die alle Rollen kennt, wieder in künstliche Rollen zu zwängen wie in der Industrialisierung. Das Schlagwort Human in the Loop hält er für überhöht: Den einzelnen Experten, der alles bewertet, gibt es nicht, Intelligenz entsteht durch Zusammenarbeit. Mark rät, nicht auf den lautesten Ruf zu hören, Prozesse von Ende zu Ende zu denken und auch eine neutrale Sicht von außen zu holen. Eine Stellenbeschreibung sei nur ein Teil der Wahrheit, und Wissen gehe verloren, wenn es nie von der Notiz ins Prozessdokument gelangt. Er rechnet damit, dass Unternehmen Wissen wieder stärker in Textformate wie Markdown oder das Open Knowledge Format legen. Jens widerspricht für die Bedienung: Text taugt als Wissensträger, aber Menschen wollen einen Slider oder einen Sprachbefehl. Die Gestaltung der Interaktion mit KI, auch mit Robotik und Sprache, sei eine große Designaufgabe, die bisher fast nur Coder bedienen können. Zum Schluss fassen sie zusammen: Der Engpass ist weniger das Modell als das Wissen eines Unternehmens und die Art, wie man Menschen befähigt. Jobs verschwinden nicht, aber Zusammenarbeit und Einstiegswege ändern sich. Gewonnene Zeit sollte nicht sofort durch höhere Erwartungen aufgefressen werden, und wer automatisiert, sollte fragen, ob Tokens die effizienteste Lösung sind. Jens rechnet mit kleineren Teams und mehr persönlicher Begegnung, Mark mit dem Gedanken, dass Neues aus menschlicher Interaktion bei der Problemlösung entsteht. Wer anderer Meinung ist oder über das Thema sprechen will, meldet sich über Landingpage, WhatsApp-Kanal oder LinkedIn. — Think Different. Think AI. mit Mark Zimmermann und Jens Scharnetzki. Hören: Apple, Spotify, YouTube, RSS https://think-ai.podigee.io Neue Folge zuerst im WhatsApp-Kanal https://whatsapp.com/channel/0029VbDJ4ZlGufIrpquad004 Wenn euch die Folge was gebracht hat: einmal bei Apple bewerten. Das entscheidet, ob jemand Neues uns findet. https://podcasts.apple.com/de/podcast/think-different-think-ai/id1828021699 Feedback und Gäste: über die Show-Seite.

3. 

   24 Oct 2026

   Software Ade

   Reverse Engineering war lange eine hohe Kunst. Mit KI wird daraus ein Alltagswerkzeug, und das stellt das Geschäftsmodell vieler Softwarehäuser infrage. Mark und Jens sprechen darüber, was Software noch wert ist, wenn fremde Programme in Stunden nachgebaut werden können. Die Folge beginnt mit Fernsehgewohnheiten aus Marks Kindheit und endet bei Spielideen und einem Ausblick auf eine künftige Folge. Der Einstieg führt über Spiele, die sich mischen lassen. Mario in Fortnite, Bubble Bobble gekreuzt mit Populous: Wer Figuren und Mechaniken aus fremden Spielen herauslöst, erzeugt Kombinationen, auf die vorher niemand gekommen ist. Ob das legal ist, lassen die beiden offen. Es ist keine Rechtsberatung und keine Aufforderung, sondern eine Beobachtung dessen, was gerade draußen passiert. Bei Grafiksoftware wie Figma stellt sich eine andere Frage als die, ob man sie nachbauen kann. Warum sollte man ein Werkzeug kopieren, das für eine Arbeitsweise von vor 30 Jahren gebaut wurde? Mark beschreibt, wie ein Kollege mit Opus in kurzer Zeit ein interaktives 3D-Modell im Browser gebaut hat, mit Drehreglern, die man selbst bedient. Das Werkzeug ist auf die eigene Arbeit zugeschnitten, statt eine Lizenz für ein allgemeines Programm zu bezahlen. Ein Versuch geht weiter: Eine bestehende App wird so nachgebaut, dass sie als MCP-Server läuft. Eine KI kann dann direkt mit dem Backend sprechen, ohne Oberfläche. Damit wird aus einer Benutzeroberfläche eine Schnittstelle. Wenn Software leicht nachzubauen ist, verliert das fertige Produkt an Wert, und die Dienstleistung drumherum gewinnt. Wartung, Anpassung und die Geschäftsbeziehung bleiben. Für Anbieter heißt das, Lizenzlaufzeiten und Verträge neu zu denken, und vielleicht Beratung statt Paket zu verkaufen. Bestandskunden sind dabei ein Vorteil, den ein frischer Nachbau nicht sofort hat. Auch alte Hardware fällt darunter. Geräte, für die der Hersteller keine Updates mehr liefert, lassen sich analysieren und neu beleben. Mark nennt eine alte Lautsprecherbox mit leuchtendem Ring, auf der er eine eigene KI-Stimme laufen lassen will. Die Kehrseite: Wer Zugang zu guten Modellen, zu Tokens und zu Zeit hat, kann das nutzen. Wer nicht, bleibt außen vor. Die Gruppe, die damit tatsächlich Software baut, ist klein. In der Beispielrechnung der Folge kostet eine Agentur für eine kleine App schnell eine fünfstellige Summe, während die Tokens dafür im Bereich weniger Euro liegen. Die beiden sehen darin eher eine Kluft, die KI verkleinern kann, als eine, die sie vergrößert. Zum Schluss wird es spielerisch. Maniac Mansion, Zak McKracken und Manor Lords stehen zur Auswahl. Mark würde das mittelalterliche Aufbauspiel Manor Lords mit einer globalen Simulation kreuzen, die vom Hinterhof bis zum Planeten reicht. Die Idee, Spieloberflächen als Interface für KI-Systeme zu nutzen, kommt ebenfalls auf den Tisch. Für eine künftige Folge schlagen die beiden vor, die Skills im eigenen KI-System zu besprechen. — Think Different. Think AI. mit Mark Zimmermann und Jens Scharnetzki. Hören: Apple, Spotify, YouTube, RSS https://think-ai.podigee.io Neue Folge zuerst im WhatsApp-Kanal https://whatsapp.com/channel/0029VbDJ4ZlGufIrpquad004 Wenn euch die Folge was gebracht hat: einmal bei Apple bewerten. Das entscheidet, ob jemand Neues uns findet. https://podcasts.apple.com/de/podcast/think-different-think-ai/id1828021699 Feedback und Gäste: über die Show-Seite.

Reach and audience

Public platform figures. Ratings count people who left a rating, not total listeners.

Spotify

4.9 / 5

18 ratings

Contact Think Different. Think AI.

Guest appearances

Books guests

Based on episode analysis; this does not confirm that the show is currently accepting guests.

Shows with a similar audience

• 

  Der KI-Podcast

• 

  AI FIRST Podcast

• 

  Tech, KI & Schmetterlinge

• 

  KI verstehen

• 

  KI-Update – ein Heise-Podcast

• 

  Tech and Tales