
Wir bauen Maschinen, die unsere Fehler perfektionieren. Das ist kein Fortschritt. Das ist eine Industrialisierung des Irrsinns.
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Wir bauen Maschinen, die unsere Fehler perfektionieren. Das ist kein Fortschritt. Das ist eine Industrialisierung des Irrsinns.
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Die Serie macht nichts falsch. Sie ist klug genug, um nicht dumm zu wirken, und einfach genug, um nicht anstrengend zu sein. Sie nutzt KI als Thema, ohne uns mit Techno-Dystopien zu überfallen. Sie ist – und das ist vielleicht das größte Kompliment, das man einem öffentlich-rechtlichen Jugendformat machen kann – weder peinlich noch anbiedernd.
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Ein Agent ist wie ein brillanter Praktikant – kreativ und flexibel, aber unberechenbar. Eine Unternehmenssoftware hingegen ist wie ein erfahrener Controller: langweilig vielleicht, aber verlässlich. Unternehmen brauchen beides – und klare Prozesse, die sie verbinden
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Wenn Weinberge verschwinden, verlieren wir mehr als nur Reben – wir verlieren Handwerk, Heimat und kulturelle Identität.
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Während OpenAI und Anthropic Milliarden verbrennen, verdient Vorwerk echtes Geld – ganz ohne Cloud-Investoren. Wer heute die Infrastruktur besitzt, kontrolliert die Zukunft. Ob Chip oder Küchenmaschine: Vertikale Integration schlägt Spekulation.
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Ich sehe die Welt nur noch hochkant. […] Vielleicht sollten wir wieder lernen, Dinge gleichzeitig zu sehen, statt sie nacheinander zu scrollen.
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Während draußen in der Kälte Menschen erfroren, saßen andere bei wohligen zwanzig Grad und posteten Bilder ihres Überflusses. Die Scheiben ihrer Paläste würden bald platzen
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Ad Fraud ist weit mehr als nur ein Ärgernis für Marketer – er dient kriminellen Netzwerken als hochentwickelter Kanal zur Geldwäsche. Der Text zeigt, wie digitale Werbung zur Schattenwirtschaft beiträgt und warum Banken, Werbetreibende und Regulierer dringend handeln müssen.
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Ü50 ist kein Kompetenzproblem, sondern ein Wahrnehmungsthema. Unternehmen müssen lernen, Erfahrung nicht als Risiko, sondern als Kapital zu sehen.
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ChatGPT 5.1 und Gemini 3.0 zeigen zwei völlig unterschiedliche Strategien im KI-Wettlauf: Präzision versus Masse, Effizienz versus Integration. Was brauchen wir wirklich – und was verlieren wir dabei?
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