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Think Different. Think AI.

Think Different. Think AI.

By: Jens Scharnetzki und Mark Zimmermann
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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 MenschenJens Scharnetzki und Mark Zimmermann Politics & Government
Episodes
  • Software Ade

    Software Ade
    Oct 24 2026
    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.
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    50 mins
  • Wissensraum

    Wissensraum
    Oct 18 2026
    Alexander Heusingfeld ist wieder zu Gast, diesmal ohne Jens. Es geht um die Frage, die beide seit Wochen in Sprachnachrichten hin und her schieben: Wie baut man sich einen Wissensraum, mit dem ein KI-System wirklich arbeiten kann? Der Ausgangspunkt ist schlicht. Was ein Agent leistet, hängt nicht nur am Modell und am Harness, sondern am Kontext, den man ihm mitgibt. Mit gutem Kontext reicht ein beiläufig gesprochener Prompt, ohne ihn hilft auch ein langer wenig. Bevor es um Werkzeuge geht, geht es um Daten. Alex hat die neuen Agentenangebote von OpenAI und Metas Assistenten Muse vor Augen und fragt, ob den Leuten klar ist, was mit ihrem kompletten Leben samt Gesundheitsdaten passiert. Beispiele für die Macht verknüpfter Daten gibt es genug, etwa Bewegungsmuster aus Standortdaten, aus denen sich ablesen lässt, wo jemand arbeitet und schläft. Mark sieht das größte Risiko in Firmen in einer neuen Schatten-IT: Sätze und Dokumente landen in KI-Systemen, deren Auftragsdatenverarbeitung niemand geregelt hat. Dazu eine Geschichte aus dem Privaten. Wer den Vertrag der Tierkrankenversicherung zum Auslesen hochlädt, bekommt im ungünstigen Fall eine Fundstelle aus dem Zahnversicherungsvertrag eines fremden Menschen gezeigt, mit Name und Vertragsnummer. Die Alternative zu den eingebauten Memory-Funktionen der großen Apps beginnt bei Mark mit Chaos. Ein Ordner namens Inbox, darin Mails, Chatnachrichten, PowerPoints, Transkripte. Ein Skill überführt das in Markdown, baut daraus ein Wiki mit Knowledge Graph und eine Datei, die festlegt, wie das System antworten soll: mit Quelle oder ohne, mit Internet oder ohne. So ist SkillSafe entstanden. Das Wissen steckt am Ende in einem Verzeichnis, läuft offline und überall, wo ein Agent Skills lesen kann. Alex hebt hervor, was viele RAG-Systeme nicht können: Beziehungen zwischen Knoten qualifizieren. Ob jemand Partner, Kind oder Kollege ist, kennen wir aus dem Alltag, im Wissensgraphen muss man es erst ausdrücken. Dann wird es praktisch. Mark hat zwei Sachverhalte mit zusammen 28 GB Nutzdaten in je einen SkillSafe gepackt und das System die Unterschiede suchen lassen. Er hat die Vorträge von Apples Entwicklerkonferenz in einen Skill überführt und einen Agenten damit über die eigenen Projekte in Azure DevOps geschickt. Heraus kam eine Liste, was veraltet ist und wo sich neue Funktionen anbieten. Alex bringt die Ebenen ins Spiel: Organisation, Bereich, Team, Person. Und die Versionierung, die im Alltag vertraut ist, ohne dass man sie so nennt. Die Oma kommt nicht am Donnerstag, sondern am Mittwoch, und alle sollen den aktuellen Stand haben. Zwei weitere Bausteine kommen dazu. ContextMe ermittelt nicht Wissen, sondern Relevanz: einmal am Tag über Mails, Teams-Nachrichten und Projekte, was Mark gerade beruflich und privat beschäftigt. Das nutzt eine App, die Mark gerade baut und die im Review liegt. Sie sammelt Screenshots, zerlegt sie mit einem lokalen Modell in Texte, Termine, Links und QR-Codes und meldet sich nur bei dem, was zählt. Das Reitturnier der Tochter braucht keine Push-Nachricht, ein spannendes Git-Repo vielleicht schon. Der letzte große Block gilt der Zusammenarbeit. Die SkillSafe-Werkstatt hält Wissen lebendig statt eingefroren und muss deshalb Fragen beantworten, die ein einzelner Skill nicht hat: Gilt nur die neue Information oder auch die alte? Wer prüft, ob alles noch konsistent ist? Was passiert, wenn zwei Agenten gleichzeitig schreiben? Alex nutzt sie mit Kollegen über einen gemeinsamen OneDrive-Ordner. Die Werkstatt hat aus importierten Meeting-Transkripten widersprüchliche Entscheidungen herausgefunden, Abstimmungen verlangt, eine Vorlage für Decision Records angelegt und Aufgaben aus Jira herübergeholt. Vieles davon war gar nicht eingebaut. Zum Schluss geht es um das Anfangen. Mark beschreibt, wie er nach einem Wochenende eine brauchbare Lösung hatte, während andere monatelang an Konzepten saßen. Alex, nach eigener Aussage ein Overthinker, wirbt für einen geschützten Rahmen, in dem schlimmstenfalls wenig passiert, und für kleine Experimente. Dazu sein Tipp: Die Kommandozeilen von Claude und Codex sehen inzwischen die anderen Sessions. Wer feststeckt, öffnet ein neues Fenster und lässt sich dort helfen. — 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.
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    1 hr and 21 mins
  • Virtuelle Freunde

    Virtuelle Freunde
    Oct 10 2026
    Diesmal sitzen Mark und Jens nicht über Riverside zusammen, sondern in Karlsruhe am selben Tisch, draußen, mit Burger und Radler. Der Anlass ist eine verlorene Wette. In der vorigen Folge hatte Mark über Metas kleines Gerät für den Schlüsselbund gelacht und versprochen, Jens zum Essen einzuladen, falls darüber bis Weihnachten noch jemand redet. Es hat keine zwei Wochen gedauert. Jens erklärt, was Metas Assistent Muse heute schon kann, auch wenn er bisher nur in den USA und in Kanada verfügbar ist. Muse bekommt eine eigene E-Mail-Adresse und ist auch über WhatsApp erreichbar. Man schickt ihm also Dinge so, wie man sie Freunden schickt, über die normale Teilen-Funktion. Er läuft in der Cloud weiter, wenn der Rechner aus ist, und bringt zum Start rund 1.500 Integrationen mit, Expedia etwa, sodass er auch eine Reise buchen kann. Jens hält es für einen geschickten Zug, die KI aus der Welt der Modellnummern zu holen. Während man bei anderen Anbietern ständig über Versionen redet, bleibt Muse einfach Muse, und die Modelle dahinter dürfen wechseln. Mark rudert an einer Stelle zurück. Den spielerischen Teil findet er weiter albern, die Personifizierung aber nicht. Ein System, das auf Sprache ausgelegt ist statt auf ein Textfeld, verhält sich anders. Das kennt er aus dem eigenen Harness in der Firma: Wer per Sprache arbeitet, bekommt keine Tabellen vorgelesen. Dazu kommt der Fingerabdrucksensor am Gerät, der Käufe bestätigen kann und die Aufnahme erst startet, wenn man ihn berührt. Jens findet das geschickter gelöst als bei Geräten, die versehentlich mithören. Dann wird es verspielt. Füttern heißt beim Tamagotchi von heute vermutlich Abo, und ein Begleiter, der um Aufmerksamkeit kämpft, wird jammern, wenn man ihn liegen lässt. Was passiert, wenn zwei dieser Figuren mit eigener Persönlichkeit nebeneinander liegen? Mark sieht schon die Szene wie aus Toy Story: der Piraten-Muse, der den Feen-Muse über ein Lineal auf die Planke schickt. Jens beobachtet in seinen Feeds, wie viele Leute gerade eigene kleine Geräte mit Avataren bauen. Für ihn ist die Wette damit dreifach gewonnen. Der zweite Teil gilt OpenAIs Dots, kleinen Figuren, die auf dem Rechner leben und für einzelne Aufgaben entstehen, für eine Fehlermeldung, eine Mail, eine Excel-Datei. Mark erzählt von einer Vorführung am selben Morgen, bei der ein kleiner Avatar während einer Präsentation auf die Folie zeigte, über die gerade gesprochen wurde. Viele kleine Agenten auf dem Bildschirm hält er weiter für einen Fehler, ein orchestrierender Agent sei besser. Die zeigende, unterstützende Funktion aber sei echte Hilfe und keine Spielerei. Jens ordnet das historisch ein. Der Personal Computer war schon der persönliche Zugang zu den großen Rechnern, und die Science-Fiction hatte ihre Assistenten längst: Bit aus Tron, der nur Ja und Nein sagen konnte, Professor Simon bei Captain Future, die Sprachsteuerung bei Star Trek, Data. Und Karl Klammer. Die Idee dahinter sei gut gewesen, nur die Umsetzung nicht. Marks Frage dazu: Wenn auf das komplizierte Word früher Karl Klammer die Antwort war, sind es heute Muse und Dots? Gutes Design lässt die Technik verschwinden, sagt Jens. Ob Text, Sprache oder eine Darstellung gerade passt, soll die KI entscheiden, und der Avatar hat die Chance, zum Hüter dieser Schicht zu werden, egal ob am Telefon, am Rechner oder vor einem großen Display. Mark hält dagegen, dass all das Tokens verbrennt, und fragt, ob Tokens am Ende eine Grundversorgung werden wie Strom, Gas und Wasser. Jens glaubt, dass Avatare erst einmal mehr Verbrauch bringen, weil sie mehr Menschen einen bequemeren Zugang zur KI geben, und dass Kosten und Verbrauch danach über lokale und schnellere Modelle sinken. Am Ende steht sein Bild vom virtuellen Freund, der recherchiert, bestellt, Entscheidungen vorbereitet und die Post vom Anwalt liest. Mark ergänzt die dunklere Fassung gleich mit. Zum Schluss stellt Mark fest, dass sie sich am selben Tisch weniger ins Wort gefallen sind als sonst. Er schiebt es auf Jens' Statur. — 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.
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    34 mins
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