Solarenergie kennt man bisher primär von Landflächen. Doch einem chinesischen Forscherteam ist kürzlich ein Fortschritt gelungen. Spezielle Unterwasser-Solarzellen produzieren selbst in zehn Metern Tiefe noch zuverlässig Strom. Die Technologie könnte autonome Tauchroboter künftig völlig unabhängig machen und der Meeresforschung neue Horizonte eröffnen.

Ein Forscherteam um Wen-Hua Zhang und Simin Ma von der Universität Yunnan sowie der Southwest United Graduate School demonstrierte kürzlich einen neuen Ansatz. Vor den Weizhou-Inseln versenkten sie spezielle Perowskit-Solarzellen im südchinesischen Meer. Das Ziel: die Produktion von Strom im dunklen Meerwasser. Doch während sich bisherige Studien auf Wassertiefen von zwei Metern oder weniger konzentrierten, produzierten die Module des Teams selbst in zehn Metern Tiefe noch erfolgreich Energie.

Die Ergebnisse aus der Studie lassen auf mehr hoffen. Innerhalb von nur zwei Stunden produzierten die untergetauchten Solarpanels eine Strommenge von 324 Milliwattstunden. Das ist ausreichend, um einen klassischen Lithium-Ionen-Akku aufzuladen. Auch bei der Haltbarkeit soll das System punkten und bis zu 5,5 Jahre im Einsatz sein können.

Unterwasser-Solarzellen aus Perowskit nutzen Lichtspektrum aus

Interessant daran ist, wie das System Energie in einer solchen Tiefe generiert. Möglich machen das die verwendeten Perowskit-Solarzellen, die extra für den Einsatz unter Wasser konzipiert wurden. Die Wissenschaftler nutzten sogenannte breite Bandlücken. Eine Eigenschaft, die es den Solarzellen ermöglicht, das in diesen Tiefen verbleibende blaue bis orangefarbene Licht gezielt zu absorbieren.

Trotzdem war selbst das Forscherteam etwas vom Erfolg überrascht. Wen-Hua Zhang sagt zu den Ergebnissen: „Was uns am meisten überraschte, war, wie viel elektrische Energie unsere großflächigen Module unter realen Bedingungen in zehn Metern Wassertiefe in nur zwei Stunden erzeugten.“

Neue Horizonte für die Meeresforschung – mit klaren Grenzen

Die Technologie soll einen großen Nutzen in der Praxis haben. Sie könnte Tauchroboter, Kameras, Kommunikationsbojen oder Sensoren in maritimen Lebensräumen fernab des Festlandes betreiben. Gleichzeitig soll eine großflächigere und nachhaltige Sammlung von Umweltdaten möglich sein. In Experimenten erreichte das System rund 96 Prozent Resteffizienz nach 300 Tagen Lagerung in einer mit Stickstoffgas gefüllten Handschuhbox.

Auch nach 1.160 Stunden unter simulierten Bedingungen soll die Technologie keinen nennenswerten Leistungsabfall aufgewiesen haben. Trotzdem greifen natürlich weiterhin die Regeln der Physik. Mit jedem Meter Tiefe nimmt die Lichtintensität ab. Das bedeutet auch, dass noch unklar ist, wie sich die Technik in Wassertiefen weit jenseits der zehn Meter verhält.

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Elektroautos sind in der Regel umweltfreundlicher als Verbrenner, so viel ist klar. Aber wie viele Schadstoffe setzt ein Wagen von der Herstellung bis zur Verschrottung wirklich frei? Die Institution Green NCAP hat den kompletten Lebenszyklus einiger Modelle durchgerechnet und das Ergebnis vorgelegt.

Im Verbrauch sind E-Autos normalerweise umweltfreundlicher als Verbrenner, denn Strom lässt sich mit erneuerbaren Energien erzeugen und verursacht beim Fahren keine Emissionen. Ein Gegenargument sind die Herstellung und Verschrottung. Denn bei diesen Prozessen entstehen vor allem durch die verbaute Batterie durchaus eine Menge Emissionen. Deshalb ist es bei der Berechnung des CO2-Abdrucks wichtig, den gesamten Lebenszyklus eines Autos zu betrachten.

So entstehen Schadstoffe bei Autos mit Elektroantrieb

Durchgeführt wurde die Studie von Green NCAP, einer Initiative von Euro NCAP. Die Institution prüft seit 2019 die Umweltfreundlichkeit von Autos. Mit dem Green NCAP soll der Ecotest des ADAC ersetzt werden – der Automobilclub ist eines der Gründungsmitglieder. Berücksichtigt werden Aspekte wie Rohstoffgewinnung, Produktion, Wartung, Nutzung, Entsorgung und Recycling. Bisher wurden 37 Modelle nach dem Schema getestet, die maximal fünf Sterne erreichen können.

Wenig überraschend dominieren E-Autos. Sie machen die ersten 16 Plätze komplett unter sich aus. Der beste Verbrenner ist der Seat Ibiza 1.0 MPI, der auf 67 Prozent und 3,5 Sterne kommt, gefolgt vom Toyota C-HR Hybrid mit 66 Prozent und ebenfalls 3,5 Sternen. Ein Elektromotor ist also nicht gleichbedeutend mit einer guten CO2-Bilanz. Der schlechteste Vertreter der Antriebsart ist der Kia EV9, der lediglich 56 Prozent und 3 Sterne erreicht. Grund ist die Größe der Batterie.

Ganz am Ende der Rangliste steht der MG HS 1.5 T-GDI mit 26 Prozent und 1,5 Sternen. In Sachen Treibhausgase wird der Wagen mit null von zehn Punkten bewertet. Uns interessiert allerdings das andere Ende der Liste. Deshalb präsentieren wir in der folgenden Galerie die zehn Autos mit der aktuell besten Umweltbilanz.

Platz 10: Volvo EX30 Single Motor

Eröffnet wird die Top Ten vom Volvo EX30 Single Motor. Der Wagen wird mit 89 Prozent und 4,5 Sternen bedacht. Nur ein Prozentpunkt fehlt, um die vollen 5 Sterne zu kassieren. Vor allem bei den Treibhausgasen kann der Elektro-SUV punkten.

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Filme und Serien werden laut Schauspieler Matt Damon heutzutage so geschrieben, dass man sie auch nebenher konsumieren kann – quasi als Hörspiel. Warum Netflix das macht? Weil ein Großteil des Publikums parallel auf ein Smartphone starrt und von den Produktionen oft nur den Ton mitbekommt. Das ist weder gut für die Branche noch für die Konsumenten. Eine kommentierende Analyse.

Was Matt Damon über Netflix‘ Drehbuch-Vorgaben verrät

• Kunst sollte eigentlich provozieren und die Rezipienten aus der Deckung locken. Tja, das war einmal – zumindest wenn es nach Netflix geht. Im Podcast „Joe Rogan Experience“ unterhielten sich Matt Damon und Ben Affleck über ihren Netflix-Thriller „The Rip“, den die beiden Schauspieler als Produzenten begleiten. Laut Damon nimmt der Streaming-Service aktiv Einfluss auf die Drehbücher ihrer exklusiven Filme und Serien, um sie an ein modernes Publikum anzupassen. Pompöse Set-Pieces sollen am besten in den ersten fünf Minuten eingebaut werden, die Handlung darf gern in den Dialogen plakativ dargelegt werden und die Charaktere sollen ausdrücklich aussprechen, was sie gerade sehen. Die Begründung: Zuschauer schauen nicht mehr, sie hängen am Handy und „hören“ dabei Netflix.
• Die Aussage von Matt Damon ist erstmal nur eine Behauptung, doch wie sieht es mit der Beweisführung aus? Tatsächlich gibt es etliche Eigenproduktionen von Netflix, denen man die Vorwürfe anlasten kann. Vor allem der letzten Staffel von „Stranger Things“ werden genau diese Dinge zur Last gelegt: eine aufgeblähte Story, auf dem Tablett servierte Motive und Wendungen sowie Figuren, die beschreiben, was sie tun, und die Geschichte zusammenfassen. Das spielt Menschen in die Karten, die Filme und Serien auf einem Smartphone oder Laptop konsumieren und dabei in der Bahn oder an einem belebten Ort sitzen. Die Ausrichtung auf eine solche Zielgruppe erklärt zudem den komprimierten, möglichst gleichmäßig abgemischten Ton und die helle, kontrastarme Beleuchtung. Neben den Dialogen ist also auch die Technik betroffen.
• Aber warum fordert Netflix absolute No-Gos des Screenwritings aktiv ein? Darüber geben erschreckende Zahlen Aufschluss. Laut einer aktuellen Yougov-Umfrage nutzen zwei Drittel aller Befragten regelmäßig einen zweiten Bildschirm. Bei den 30- bis 49-Jährigen sind es 73 Prozent, bei den unter 30-Jährigen sogar 84 Prozent. Nebenbei den TV laufen lassen? Kein neues Phänomen. Formate wie Reality-TV und Soap-Operas werden explizit für ein solches Konsumverhalten produziert. Neu ist jedoch, dass auch Blockbuster und prestigeträchtige Serien danach ausgerichtet werden.

Erzieht Netflix sein Publikum um – oder andersherum?

Frontloading beim Storytelling, sich wiederholende Inhalte, kurzweiliges Pacing für kurze Aufmerksamkeitsspannen: Das klingt eigentlich nach YouTube oder TikTok, nicht nach seriösen Filmen oder Serien. Zur Verteidigung von Netflix könnte man vorbringen, dass sie nur auf das Nutzerverhalten reagieren – doch so einfach ist es nicht. Bestimmte Inhalte erziehen auch das Publikum. Der reduzierte Content untermauert das Verhalten, auf das er angeblich nur reagiert. Es ist ein Teufelskreis, in dem auch ich mich wiedergefunden habe. Früher hat mich ein Film dafür bestraft und ich musste zurückspulen; heute fasst mir ein Charakter die letzten 20 Minuten zusammen, wenn ich zu lange abgelenkt war.

Okay, Boomer, würden manche junge Leute jetzt vermutlich sagen. Doch das Ganze als Kino-Nostalgie abzutun, wäre ein Fehler. Noch finanziert Netflix auch Blockbuster, wie man sie von früher kennt – wie Martin Scorseses „The Irishman“ oder „Frankenstein“ von Guillermo del Toro. Doch wenn es so weitergeht und sich auch andere Streaming-Giganten dem Trend anschließen, könnte ein ganzes Handwerk den Bach runtergehen. Und eigentlich liegt dann auf der Hand, KI noch mehr einzubeziehen. Warum auch nicht, wenn Dinge wie Mimik, subtiles Storytelling, Pacing und Beleuchtung keine Rolle mehr spielen. Wenn dann auch noch Flüstern und Explosionen in der gleichen Lautstärke ausgegeben werden, hat man keinen Film mehr, sondern ein bebildertes Hörspiel.

Tatsächlich sind es die eigenen Erfolge von Netflix, die dem Vorgehen widersprechen sollten. „Adolescence“ zum Beispiel, der größte Serienhit der Plattform im letzten Jahr. Dabei handelt es sich um ein komplexes Sozialdrama, das man nicht einfach so nebenher schauen kann. Eine solche Produktion fordert die volle Aufmerksamkeit. Oder „KPop Demon Hunters“, der bis heute erfolgreichste Film von Netflix. Vielleicht spricht die Produktion die TikTok-Generation an, doch sie fordert sie dazu auf, aktiv hinzuschauen und sogar mitzusingen. Das ist das Gegenteil von passivem Konsumieren. Der Streaming-Service zieht also die falschen oder zumindest sehr einseitige Konsequenzen.

Stimmen

• Matt Damon bei Joe Rogan über die Ansage von Netflix: „Die gängige Vorgehensweise beim Drehen eines Actionfilms, die wir gelernt haben, sieht so aus: Man hat normalerweise drei Höhepunkte. Einen im ersten Akt, einen im zweiten und einen im dritten. Das meiste Geld gibt man für die Szene im dritten Akt aus. Das ist das Finale. Und jetzt sagen sie: ‚Können wir schon in den ersten fünf Minuten eine große Szene einbauen? Wir wollen, dass die Zuschauer dranbleiben. Und es wäre gut, wenn man die Handlung drei- oder viermal in den Dialogen wiederholt, denn die Leute sind beim Anschauen mit ihren Handys beschäftigt.‘“
• Allerdings hält Ben Affleck im selben Gespräch dagegen: „Aber dann schaut man sich Adolescence an, und da gab es nichts von diesem Scheiß. Und die Miniserie ist verdammt großartig. Und sie ist auch düster. Sie ist tragisch und intensiv. [Es geht um] diesen Typen, der herausfindet, dass sein Kind des Mordes beschuldigt wird. Es gibt lange Einstellungen auf ihre Hinterköpfe. Sie steigen ins Auto, niemand sagt etwas.“ Affleck bilanziert, dass man den Vorgaben von Netflix nicht unbedingt folgen müsse, um das Publikum zu überzeugen.
• Laut Schauspielerin, Regisseurin und Autorin Justine Bateman haben die Streaming-Anbieter sogar einen Begriff für die neue Ausrichtung: „Ich habe von Showrunnern gehört, die von den Streaming-Anbietern Anmerkungen erhalten haben wie: ‚Das ist nicht Second Screen genug.‘ Das bedeutet: Der Hauptbildschirm der Zuschauer ist ihr Smartphone oder ihr Laptop, und sie wollen nicht, dass irgendetwas in ihrer Sendung sie von ihrem Hauptbildschirm ablenkt – denn wenn sie abgelenkt werden, schauen sie vielleicht auf, sind verwirrt und schalten die Sendung aus“, erzählte sie dem Hollywood Reporter schon 2023. „Ich habe schon einmal gehört, wie jemand diesen Begriff verwendet hat: Sie wollen eine ‚visuelle Hintergrundmusik‘ [visual muzak].“

Warum sich Netflix mit der „Hörspiel-Strategie“ selbst schadet

Zumindest kurzfristig ergibt die Strategie für Netflix Sinn. Denn wenn etwas nebenher laufen kann, schalten die Kunden nicht ab. Doch langfristig kann die Plattform mit dieser Ausrichtung keine Nutzer binden und wird immer austauschbarer. Es gibt ohnehin schon viele Alternativen – und am Ende sind es vielleicht doch die wenigen anspruchsvollen Produktionen, die das Publikum zu einem bestimmten Anbieter treiben, auch wenn sie sich nur berieseln lassen wollen. Denn in den sozialen Medien wird nicht über Hintergrundrauschen diskutiert, sondern über Filme und Serien, die etwas Neues bieten und uns herausfordern.

Dass Netflix aktiv gegen die grundlegendsten Regeln des Handwerks vorgeht und dabei uralte Mantras wie „Show, don’t tell!“ zu „Tell, don’t show!“ pervertiert, ist absurd. Doch macht uns der Anbieter aktiv dümmer? Zumindest trägt er dazu bei, dass wir verlernen, anspruchsvolle Produktionen zu genießen – und dass wir lange Pausen, ruhige Einstellungen und komplexe Geschichten nicht mehr ertragen. Der Abstieg in die Entertainment-Hölle hat nicht erst mit der neuen Ausrichtung von Netflix begonnen. Schon David Foster Wallace skizzierte in seinem Roman „Infinite Jest“ eine allumfassende Unterhaltung des modernen Menschen. Nur dass wir jetzt gleich zwei Bildschirme benötigen, um zufriedengestellt zu werden.

Es gibt durchaus Gegenbewegungen. Zum Beispiel die Produktionsfirma A24, die Kino wieder „haptischer“ und anspruchsvoller gemacht hat. Die Technik wird sich nicht zurückentwickeln, aber die Macher können sich daran erinnern, was früher funktioniert hat – und heute immer noch. Natürlich liegt die Verantwortung letztendlich aber bei uns Konsumenten. Netflix und Co. produzieren das, was am häufigsten angesehen wird. Also beim Streamen das Handy einfach mal in einem anderen Raum lassen. Vielleicht fallen einem dann doch spannende Details in einer Serie auf. Oder man merkt, dass es sich gar nicht erst lohnt, sie zu schauen, und suggeriert dem Algorithmus nicht mehr, dass dem doch so wäre.

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Chinesische Autobauer läuten eine neue Generation im E-Auto-Markt ein. Ab 2027 soll der Natrium-Ionen-Akku die Steuerung moderner Niedervolt-Bordnetze übernehmen. Die neue Batterietechnik könnte Kosten sowie Gewicht einsparen und funktioniert selbst bei niedrigen Temperaturen.

Der chinesische Batteriehersteller Xupai will ab dem Jahr 2027 die Elektroautomarke Arcfox aus der BAIC-Gruppe mit neuartigen Natrium-Ionen-Akkus beliefern. Mindestens 200.000 Fahrzeuge sollen laut den Angaben mit der neuen Technik produziert werden. Doch der Akku hat eine Besonderheit: Er treibt nicht die Räder an. Das System übernimmt die Rolle der klassischen Hilfsbatterie im 12-Volt-Bordnetz. Das kann man sich wie einen digitalen Zündschlüssel vorstellen, der Displays, Scheinwerfer und Assistenzsysteme aufweckt, bevor der Hauptantrieb startet.

Eine Analyse zeigt, dass der entscheidende Vorteil beim Preis liegt. Hochrate-Lithium-Akkus für Niedervolt-Anwendungen kosten Autobauern demnach derzeit 0,12 bis 0,20 US-Dollar pro Wattstunde. Natrium-Ionen-Zellen schlagen dagegen mit nur 0,10 US-Dollar pro Wattstunde zu Buche.

Natrium-Ionen-Akku: Robuste Technik ohne Extra-Ballast

Das System birgt einige Vorteile für Autofahrer. Natrium-Ionen-Batterien arbeiten in einem Temperaturbereich von minus 20 bis plus 80 Grad Celsius ohne Probleme. Ein eigenes Thermomanagementsystem ist nicht notwendig. Das bedeutet, dass Autobauer auf den Einbau einer Kühlung für die Hilfsbatterie verzichten können.

Das spart Bauteile, reduziert das Gewicht und die Kosten. Herkömmliche Lithium-Akkus büßen ab 40 Grad Celsius Leistung ein und lassen sich unter minus 20 Grad Celsius nur noch sehr schwer laden.

Sie sind als Hilfsbatterie also nicht die beste Lösung; kosten zwar nur 0,06 US-Dollar pro Wattstunde, sind für Fahrzeuge jedoch eher ungeeignet. Grund ist, dass sie die geforderten schnellen Stromspitzen schlicht nicht abgeben können, wenn moderne Bordsysteme zum Leben erwachen.

Ein riesiger Markt im Umbruch

Der globale Automobilmarkt für Niedervolt-Systeme soll von circa 2,1 Milliarden US-Dollar auf geschätzte 2,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen. Der Dienstleister IAV schätzt, dass Natrium-Ionen-Batterien innerhalb der nächsten zehn Jahre bis zu 90 Prozent aller Niedervolt-Anwendungen im Auto übernehmen könnten.

Denn softwaregesteuerte Fahrzeuge benötigen immer mehr Strom für Fahrassistenten und smarte Cockpits. Künftig gewinnt deshalb auch der Trend zu 48-Volt-Bordnetzen an Bedeutung. Bei höherer Spannung transportiert das Netz dadurch mehr Energie bei geringerer Stromstärke. Folglich können Autohersteller deutlich dünnere und leichtere Kabelbäume verbauen.

Obwohl Forscherteams seit Jahrzehnten an der Technologie arbeiten, litten frühere Generationen unter schnellem Kapazitätsverlust und hohen Kosten. Doch diese Hürden sollen jetzt überwunden sein. Ab 2027 kommt die Natrium-Ionen-Technologie auf die Straßen. Nicht als lauter Hauptantrieb, sondern als hoffentlich verlässliches System im Hintergrund.

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Die meisten Menschen nutzen Claude wie einen Google-Ersatz. Dabei kann die KI deutlich mehr: Mit Chat, Cowork, Artefakten, Skills und passenden Modellen lässt sich Claude gezielt an den eigenen Arbeitsalltag anpassen. Darum geht es in unserem neuesten Video. Abonniere jetzt den YouTube-Kanal von BASIC thinking, um kein weiteres Video zu verpassen.

Claude lieber als Desktop-App statt nur im Browser nutzen

Bevor du mit Claude loslegst, solltest du die Desktop-App ausprobieren. Sie bietet einen schnelleren Zugriff und ist außerdem wichtig, weil einige der Funktionen nur in der App verfügbar sind.

Praktisch ist auch ein Schnellzugriff über die Einstellungen. In unserem Fall öffnet sich das Chatfenster, wenn die Option-Taste zweimal gedrückt wird. So kannst du Claude direkt aus anderen Anwendungen heraus aufrufen, ohne erst den Browser oder die App manuell öffnen zu müssen.

Chat, Cowork, Artefakte und Claude Code im Überblick

Die Benutzeroberfläche von Claude lässt sich grob in zwei Bereiche unterteilen: den normalen Chat mit der integrierten Cowork-Funktion sowie den separaten Code-Bereich. Im Chat stellst du Fragen und erhältst Antworten – ähnlich wie bei anderen KI-Tools. Dieser Bereich eignet sich vor allem für schnelle Recherchen, Ideen oder kurze Informationen.

Cowork ist für Aufgaben gedacht, bei denen Claude eigenständig und in mehreren Schritten arbeitet. Wenn du es erlaubst, kann Claude dabei auch auf Ordner auf deinem Rechner zugreifen. Du könntest beispielsweise deinen Rechnungsordner analysieren und die Dokumente nach Monaten sortieren lassen. Die Aufgabe läuft anschließend im Hintergrund weiter, während du an etwas anderem arbeitest.

Innerhalb von Cowork kannst du außerdem mit Artefakten arbeiten. Dabei handelt es sich um kleine Tools oder Apps, die in einer eigenen Übersicht gespeichert werden und bestimmte Arbeitsschritte erleichtern oder automatisieren. Ein Beispiel dafür ist ein Budgetrechner, der sich mit einigen Prompts erstellen lässt.

Claude Code ist dagegen deutlich stärker auf die Softwareentwicklung ausgerichtet. Der Bereich kann unter anderem als Programmierassistent dienen, der mit Git arbeitet, Tests ausführt oder beim Bau von Websites hilft. Für alltägliche Aufgaben sind in der Regel zunächst Chat und Cowork die wichtigeren Funktionen.

Skills, geplante Aufgaben, Konnektoren und Plugins

Claude wird besonders leistungsfähig, wenn du die zusätzlichen Erweiterungen passend zu deinen Aufgaben einsetzt. Dazu gehören geplante Aufgaben, Skills, Konnektoren und Plugins. Du musst nicht alles gleichzeitig einrichten. Sinnvoller ist es, mit den Funktionen zu starten, die ein konkretes Problem in deinem Arbeitsalltag lösen.

Mit geplanten Aufgaben kann Claude zu festgelegten Zeiten automatisch arbeiten – auch dann, wenn du gerade nicht am Rechner sitzt. So lassen sich beispielsweise Informationen für den Arbeitsbeginn vorbereiten oder regelmäßige Zusammenfassungen erstellen.

Skills sind Anleitungspakete, mit denen Claude bestimmte Aufgaben nach einem festen Muster erledigt. Sie sind vor allem hilfreich, wenn du wiederkehrende Abläufe nicht jedes Mal aufs Neue erklären möchtest. Du kannst vorhandene Skills installieren oder eigene Skills erstellen.

Konnektoren verbinden Claude mit anderen Werkzeugen, die du bereits nutzt. Dazu können beispielsweise Google Drive, Gmail, Canva, Notion oder Slack gehören. Wenn ein bestimmtes Tool nicht direkt im Verzeichnis verfügbar ist, kann eine Anbindung unter Umständen über einen MCP-Server möglich sein. MCP steht für Model Context Protocol und funktioniert vereinfacht gesagt wie ein standardisierter Anschluss für KI-Anwendungen.

Plugins sind fertige Komplettpakete für bestimmte Aufgaben oder Branchen. Sie können beispielsweise mehrere Skills bündeln und dadurch einen umfangreicheren Arbeitsablauf abbilden.

4 Tipps, um Claude-Credits zu sparen

Das richtige Claude-Modell für jede Aufgabe auswählen

Claude bietet mehrere Modelle für unterschiedliche Anforderungen. Vereinfacht gesagt gibt es ein schnelles und günstiges Modell für einfache Aufgaben, ein Modell für alltägliche Anwendungen und ein besonders leistungsfähiges Modell für komplexe Aufgaben.

Zusätzlich kannst du festlegen, wie viel Aufwand in eine Antwort fließen soll. Viele wählen dabei automatisch das stärkste Modell und den höchsten Aufwand. Das kann jedoch unnötig Credits verbrauchen und dazu führen, dass du schneller an Nutzungslimits stößt.

Für eine kurze Antwort auf eine E-Mail brauchst du in der Regel kein besonders starkes Modell. Bei einer komplexen Datenanalyse kann ein leistungsfähigeres Modell dagegen sinnvoll sein. Entscheidend ist, das Modell an die jeweilige Aufgabe anzupassen, statt grundsätzlich die maximale Leistung zu wählen.

Mit klaren Prompts Credits und Zeit sparen

Je genauer du Claude erklärst, was du brauchst, desto seltener musst du nachbessern oder Rückfragen beantworten. Ein guter Prompt enthält einen klaren Kontext, eine eindeutige Aufgabe und – wenn nötig – ein gewünschtes Ausgabeformat.

Statt allgemein zu fragen: „Wo kann ich monatlich Geld sparen?“, könntest du deine Einnahmen und Fixkosten nennen und Claude um eine tabellarische Übersicht bitten. So weiß Claude besser, welche Informationen berücksichtigt werden sollen und wie das Ergebnis aussehen soll.

Prompts sollten dabei so kurz wie möglich, aber so ausführlich wie nötig sein. Ein schwammiger Auftrag führt häufig zu Rückfragen. Diese kosten nicht nur Zeit, sondern können auch zusätzliche Credits verbrauchen.

Alte Chats nicht unnötig lange weiterführen

Auch die Länge eines Chatverlaufs kann eine Rolle spielen. Je länger ein Chat wird, desto mehr Kontext muss Claude bei neuen Nachrichten berücksichtigen. Das kann den Verbrauch erhöhen und die Arbeit mit dem Chat unübersichtlicher machen.

Wenn ein neues Thema beginnt, ist ein neuer Chat deshalb oft die bessere Wahl. So bleibt der relevante Kontext übersichtlich und Claude muss nicht bei jeder Antwort den gesamten bisherigen Verlauf berücksichtigen.

Die Anweisungen für Claude richtig einsetzen

In den Einstellungen kannst du hinterlegen, wer du bist, was du machst und welche Art von Antworten du bevorzugst. Claude bezeichnet diesen Bereich als „Anweisungen für Claude“. Die Informationen stehen dann von Beginn an zur Verfügung und müssen nicht in jedem neuen Chat erneut erklärt werden.

Diese Anweisungen können dir Zeit sparen und dazu beitragen, dass Claude schneller passende Antworten liefert. Es lohnt sich daher, einmal die wichtigsten Einstellungen durchzugehen und Claude an die eigenen Anforderungen anzupassen.

Claude ist also deutlich mehr als ein Chatfenster für einzelne Fragen. Wenn du Chat, Cowork, Artefakte, Skills, Konnektoren und Modelle gezielt einsetzt, kannst du die KI Schritt für Schritt an deinen Arbeitsalltag anpassen. Der beste Einstieg ist nicht, alle Funktionen sofort auszuprobieren, sondern zunächst die wiederkehrenden Aufgaben zu identifizieren, bei denen Claude dich konkret unterstützen kann.

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Alufolie könnte Lithium-Ionen-Akkus künftig leistungsfähiger und günstiger machen. Forscher des Fraunhofer IPA in Stuttgart haben eine neue Anodentechnologie entwickelt, die Graphit und Kupferfolie überflüssig machen soll. Das Verfahren ist bereits patentiert.

Lithium-Ionen-Batterien stecken heute in so gut wie allen mobilen Geräten und sind aus unserem Alltag kaum noch wegzudenken. Aber auch für die Energiewende spielen sie eine entscheidende Rolle.

Denn mit der zunehmenden Elektrifizierung des Straßenverkehrs und dem Ausbau erneuerbarer Energien wird die Nachfrage nach leistungsfähigen Batteriespeichern in den kommenden Jahren massiv steigen.

Allein für E-Auto-Batterien wird der Leistungsbedarf Prognosen zufolge bis zum Jahr 2030 auf rund 3.000 Gigawattstunden ansteigen. Nur zehn Jahre zuvor waren es noch 136 Gigawatt.

Mit dem zunehmenden Bedarf an Batterieleistung steigt aber auch der Bedarf an Rohstoffen wie Lithium, Graphit und Kupfer. Dabei treiben jedoch insbesondere die hohen Rohstoffpreise und die teilweise aufwendige Gewinnung der Materialien die Herstellungskosten von Batterien in die Höhe.

Forscher arbeiten deshalb weltweit an neuen Technologien, um Batterien kostengünstiger und ressourcenschonender herzustellen. Einen vielversprechenden Ansatz verfolgen Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Stuttgart.

Sie haben eine neue Anodentechnologie entwickelt, bei der Aluminiumfolie die bisher verwendeten Materialien Graphit und Kupfer ersetzen soll. Damit könnten Lithium-Ionen-Batterien künftig einfacher und deutlich günstiger hergestellt werden.

Kann Alufolie die Herstellung von Lithium-Ionen-Akkus revolutionieren?

Aluminium wird in der Batterieforschung schon länger als vielversprechendes Material für den Einsatz in Lithium-Ionen-Batterien gehandelt. Denn das Metall ist vergleichsweise günstig, gut verfügbar und ermöglicht hohe Speicherkapazitäten.

Bisher stand dem Einsatz als Anodenmaterial in der Praxis jedoch ein entscheidendes Problem im Weg. Denn beim Laden und Entladen verändert Aluminium sein Volumen, wodurch es zu mechanischen Spannungen und infolgedessen zum Zerfall des Materials kommt.

Die Folge sind Kapazitätsverluste und eine deutlich verkürzte Lebensdauer der Batterie. Forscher des Fraunhofer IPA haben nun aber nach eigenen Angaben einen „technologischen Innovationssprung“ in dieser Hinsicht erzielt.

Denn sie konnten eine Technologie entwickeln, durch die Aluminium-Anoden während wiederholter Lade- und Entladezyklen stabilisiert werden können. Bei dem Vorgang, den das Fraunhofer IPA zusammen mit dem Institut für Photovoltaik der Universität Stuttgart entwickelt hat, können die Alterungsprozesse des Aluminiums verhindert werden.

„Wir machen eine seit Langem bekannte, aber bislang schwer beherrschbare Batterietechnologie praktisch nutzbar“, erklärt Professor Kai Peter Birke, wissenschaftlicher Direktor für Batterie- und Wasserstoffsysteme und -speicher am Fraunhofer IPA. „Unser Ansatz verbindet hohe Energiedichten mit einer einfachen, robusten und auf Sicherheit ausgelegten Zellchemie.“

Neue Technologie macht Graphit und Silizium überflüssig

Bei ihrem Verfahren können die Forscher gänzlich auf dein Einsatz von Graphit oder Silizium in der Anode verzichten. Dadurch umgehen sie ein Problem, das vor allem bei Batterien mit hohem Siliziumanteil auftritt.

Denn das Material dehnt sich beim Laden stark aus und zieht sich beim Entladen wieder zusammen, wodurch Risse und andere Schäden an der Elektrode entstehen können. Zudem wird kein Graphit mehr benötigt, bei dessen Versorgung die europäische Batterieindustrie stark von Importen aus dem Ausland abhängig ist.

Stattdessen kommt eine kostengünstige, handelsüblich legierte Aluminiumfolie zum Einsatz. Diese ist gleichzeitig Stromableiter und Aktivmaterial und macht so auch Kupfer als Trägerfolie überflüssig.

Auch die Herstellung der Elektroden wird dadurch einfacher. Denn der bisher notwendige, sehr aufwendige Beschichtungsprozess entfällt. Das spart nicht nur Kosten, sondern senkt auch den Energieverbrauch bei der Batterieproduktion erheblich.

„Unser Ziel ist eine Batterietechnologie, die hohe Energiedichte, robusten Zellbetrieb und wirtschaftliche Herstellbarkeit verbindet“, erklärt Kathrin Schad vom Forschungsteam Batterietechnologien am Fraunhofer IPA. „Der Durchbruch bei der Materialstabilität macht Batterien mit Aluminium-Anoden zu einer realistischen Option für die nächste Generation anspruchsvoller Energiespeicher.“

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ChatGPT kann Prozesse spürbar beschleunigen. Aber ein unbedachter Prompt reicht, um personenbezogene Daten, Geschäftsgeheimnisse oder ganze Dokumente nach außen zu geben. Die häufigsten Datenschutzpannen entstehen nicht durch Hacker, sondern durch fehlende Regeln, falsche Tool-Auswahl und zu wenig Schulung. Wer KI im Unternehmen sauber aufsetzt, reduziert Risiken und bekommt gleichzeitig bessere Ergebnisse.

Der Hype ist groß, der Druck im Alltag auch: Texte formulieren, E-Mails zusammenfassen, Analysen erstellen, Tickets vorstrukturieren. Genau deshalb landet ChatGPT oft schnell im Arbeitsalltag, manchmal offiziell, häufig inoffiziell. Aus Datenschutzsicht ist das der Moment, in dem aus einem praktischen Helfer ein Risiko wird: Schatten-IT, unklare Verantwortlichkeiten, unbewusste Datenweitergabe.

Die gute Nachricht: Viele Fehler lassen sich mit klaren Leitplanken vermeiden. Entscheidend ist, KI-Nutzung nicht als Tool-Frage zu behandeln, sondern als geregelten Prozess. Inklusive Rechtsgrundlage, Dokumentation, technischen Schutzmaßnahmen und Schulung.

Fehler 1: Personenbezogene Daten oder Interna werden einfach in den Prompt kopiert

Der Klassiker: Mitarbeiter fügen Kundennamen, E-Mail-Verläufe, Vertragsauszüge, Bewerbungsunterlagen oder Screenshots in ein KI-Tool ein, damit es schneller geht. Problematisch wird das sofort, wenn dadurch personenbezogene Daten verarbeitet werden. Erst recht, wenn besondere Kategorien (z. B. Gesundheitsdaten) betroffen sind.

So vermeidest du das:

• Prompt-Regeln definieren: Welche Daten dürfen rein, welche sind tabu (z. B. Namen, Kontaktdaten, Vertragsnummern, interne Kalkulationen, Zugangsdaten)?
• Anonymisieren/Pseudonymisieren: „Kunde A“, „Mitarbeiter B“, Beträge runden, Identifikatoren entfernen.
• Datensparsamkeit leben: Nur die Infos eingeben, die für die Aufgabe wirklich nötig sind.

Fehler 2: Falscher Tarif / falsches Produkt, ohne passende Vertragsgrundlage

Viele Unternehmen starten mit privaten Konten oder Consumer-Tarifen, weil sie schnell verfügbar sind. Für den produktiven Einsatz ist das häufig der falsche Weg: Es fehlen zentrale Admin-Funktionen, Governance und vor allem die vertragliche Absicherung, die du bei einer Auftragsverarbeitung brauchst. Sobald personenbezogene Daten betroffen sind, spielt Art. 28 DSGVO (Auftragsverarbeitung) praktisch immer eine Rolle.

So vermeidest du das:

• Unternehmensfähige Nutzung wählen: Nur Lösungen einsetzen, die eine belastbare vertragliche Grundlage und Admin-Kontrolle ermöglichen.
• AV-Vertrag/DPA prüfen: Welche Rolle hat der Anbieter, Auftragsverarbeiter oder (teilweise) gemeinsam Verantwortlicher? Welche Subunternehmer sind beteiligt?
• Drittlandtransfer sauber bewerten: Wo werden Daten verarbeitet, welche Übermittlungsmechanismen greifen, welche zusätzlichen Maßnahmen sind nötig?

KI im Unternehmen rechtskonform nutzen

Fehler 3: Keine Transparenz darüber, was im Unternehmen wirklich genutzt wird (Schatten-KI)

Wenn KI-Tools nebenbei eingeführt werden, weiß am Ende niemand mehr, welche Teams welche Anbieter nutzen und welche Daten dort landen. Das ist nicht nur ein IT-Problem. Ohne Bestandsaufnahme kannst du weder Risiken bewerten noch wirksam begrenzen. Und ohne Dokumentation wird es schwer, Rechenschaftspflichten zu erfüllen.

So vermeidest du das:

• Inventar erstellen: Welche KI-Tools sind im Einsatz, für welche Zwecke, mit welchen Datenkategorien?
• Freigabeprozess etablieren: Neue Tools nur über definierte Prüfung (Datenschutz, IT-Security, Einkauf/Vendor Management).
• Klare Zuständigkeiten: Wer verantwortet Betrieb, Richtlinien, Audit und Schulung?

Fehler 4: Keine saubere Rechtsgrundlage

KI-Nutzung wirkt oft wie „nur Textverarbeitung“. Datenschutzrechtlich ist es aber eine Verarbeitung: Daten werden übermittelt, ausgewertet, gespeichert oder zumindest verarbeitet. Dafür braucht es eine Rechtsgrundlage, je nach Kontext z. B. Vertragserfüllung, berechtigtes Interesse oder im Beschäftigtenkontext spezielle Regelungen. Genau diese Prüfung wird in der Praxis häufig übersprungen.

So vermeidest du das:

• Zweck und Einsatzszenario festlegen: Was genau soll KI leisten (und was ausdrücklich nicht)?
• Rechtsgrundlage pro Use Case prüfen: Nicht „ChatGPT allgemein“, sondern z. B. „E-Mail-Entwürfe ohne Personendaten“, „Zusammenfassung interner Richtlinien“, „Support-Antwortvorschläge“.
• Transparenz herstellen: Informationspflichten und interne Hinweise für Mitarbeiter und ggf. Betroffene mitdenken.

Fehler 5: Keine oder falsche Datenschutz-Folgenabschätzung (DSFA) – obwohl das Risiko hoch ist

Ob eine DSFA nach Art. 35 DSGVO nötig ist, hängt am konkreten Einsatz: Umfang, Datenarten, Systematik, Betroffenengruppen, Auswirkungen. Gerade im HR-Kontext (z. B. Bewerbermanagement), bei Profiling-ähnlichen Anwendungen oder beim Zugriff auf große Datenmengen kann die Schwelle „hohes Risiko“ schnell erreicht sein.

So vermeidest du das:

• Vor Einführung Risikoanalyse durchführen: Welche Daten, welche Nutzergruppen, welche Fehlerbilder?
• DSFA-Trigger ernst nehmen: Besonders bei Beschäftigtendaten, sensiblen Informationen und verknüpften Datenquellen.
• Maßnahmen ableiten: Zugriffsbeschränkungen, Logging, Datenklassifizierung, Schulung, Freigabeworkflows.

Fehler 6: Oversharing durch falsche Berechtigungen und fehlende Zugriffskontrolle

Ein typisches Praxisproblem bei KI-Assistenzsystemen in Office-Umgebungen: Die KI übernimmt die vorhandenen Rechte. Wenn in SharePoint, OneDrive oder Teams historisch zu großzügig geteilt wurde, macht die KI diese Schwäche plötzlich sichtbar, weil sie Inhalte aus vielen Quellen zusammenzieht. Das kann zu Verstößen gegen Vertraulichkeit und Integrität führen.

So vermeidest du das:

• Berechtigungskonzepte aufräumen: „Need-to-know“ statt „alle dürfen alles“.
• Daten klassifizieren: Sensible Inhalte kennzeichnen und technisch schützen.
• Monitoring und Nachvollziehbarkeit: Zugriffe und Nutzung in sinnvollem Umfang protokollieren.

Fehler 7: Fehlende Schulung und damit Fehlbedienung als Standard

KI ist kein selbsterklärendes Werkzeug, wenn es um Datenschutz, Vertraulichkeit und rechtliche Grenzen geht. Seit Februar 2025 ist zudem die KI-Kompetenz im Unternehmen ein eigenständiges Thema: Art. 4 der KI-Verordnung (Verordnung (EU) 2024/1689) verlangt, dass Anbieter und Betreiber sicherstellen, dass beteiligte Personen über ausreichende KI-Kompetenz verfügen. Das ist kein „Nice-to-have“, sondern Governance-Basis und in Audits schnell relevant.

So vermeidest du das:

• Rollengerechte Schulungen: Nutzer brauchen andere Inhalte als Admins, HR oder Führungskräfte.
• Praxisnahe Leitlinien: Gute/ schlechte Prompt-Beispiele, Datenkategorien, Do’s & Don’ts.
• Nachweisbarkeit: Schulungen dokumentieren (Teilnahme, Inhalte, Aktualisierung).

Fehler 8: KI-Ergebnisse werden ungeprüft weiterverwendet, auch bei sensiblen Vorgängen

Datenschutzfehler sind nicht nur „Daten rein, Daten raus“. Auch das Ergebnis kann problematisch sein: falsche Aussagen, unzulässige Schlussfolgerungen über Personen, diskriminierende Formulierungen oder fehlerhafte Zusammenfassungen. Wer KI-Outputs ohne fachliche Kontrolle in Kundenkommunikation, HR oder Compliance-Prozesse übernimmt, erhöht das Risiko für Beschwerden und Folgefehler.

So vermeidest du das:

• Human-in-the-loop: KI liefert Vorschläge, Entscheidung und Freigabe bleiben beim Menschen.
• Qualitätschecks definieren: Faktenprüfung, Tonalität, rechtliche Anforderungen, Datenschutzfilter.
• Use Cases begrenzen: In Hochrisiko-Prozessen (z. B. Vorauswahl Bewerber) besonders restriktiv sein.

Was Unternehmen jetzt konkret tun sollten: ein pragmatisches Minimal-Set

Wer KI im Unternehmen rechtssicher nutzen will, braucht keine 80-seitige Richtlinie, aber ein belastbares Fundament. Ein praktikabler Einstieg sieht so aus:

• Bestandsaufnahme: Welche Tools, welche Zwecke, welche Daten?
• Regeln: Prompt-Policy, verbotene Datenarten, Freigaben, Verantwortlichkeiten.
• Verträge & Transfers: Auftragsverarbeitung, Subunternehmer, Drittlandtransfer bewerten.
• TOMs: Zugriffskontrolle, Datenklassifizierung, Monitoring, sichere Konfiguration.
• Dokumentation: Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten und ggf. DSFA.
• Schulung: KI-Kompetenz aufbauen und nachweisen, praxisnah, wiederkehrend.

Genau hier scheitert KI im Unternehmen oft nicht an Technik, sondern an Struktur. Wer DSGVO und KI-Verordnung zusammendenkt, kann KI schneller ausrollen, weil weniger „Stoppschilder“ auftauchen, wenn es produktiv wird.

Seminar: DSGVO & KI-Verordnung in der Praxis

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Wie gehen ChatGPT, Claude, Gemini und Co. mit den Daten ihrer Nutzer um? Das zeigt jetzt eine neue Studie vom IMDEA Networks Institute. Die Ergebnisse sind noch ernüchternder als erwartet. Nicht nur, dass alle untersuchten Anbieter ihre Nutzerdaten weitergeben – teilweise sind sogar ganze Chatverläufe dabei. Willkommen in einer neuen Dimension der Datenschutzverstöße. Eine kommentierende Analyse.

Datenschutz bei KI-Anbietern: Was die Studie aufdeckt

• Das IMDEA Networks Institute ist eine international ausgerichtete Forschungseinrichtung für Kommunikations- und Datennetze mit Sitz in Madrid. Sie wurde Ende des Jahres 2006 als gemeinnützige Stiftung ins Leben gerufen und konzentriert sich heute auf Bereiche wie Big Data, Cloud-Computing, Machine Learning, Netzwerksicherheit und eben Datenschutz. Die zugrunde liegende Studie mit dem Titel „Prompt like a Butterfly, Sting like a Tracker: A Privacy Analysis of Web and Mobile Conversational AI Agents“ gilt derzeit als Preprint und soll 2027 veröffentlicht werden.
• Im Rahmen der systematischen Datenschutzanalyse wurden neun führende dialogorientierte KI-Anbieter im Browser und, wenn vorhanden, als Android-App untersucht: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Perplexity, Le Chat, Meta AI und MS Copilot. Dafür wurden statische und dynamische Analysen kombiniert. Erste Ergebnisse hatte IMDEA Networks bereits am 04. Mai 2026 via LeakyLM veröffentlicht – damals vorerst zu vier Anbietern (ChatGPT, Claude, Grok und Perplexity).
• Alle untersuchten Anbieter geben Nutzerdaten an Drittanbieter weiter – insgesamt sollen 44 Drittanbieter aufgetaucht sein. Bei sechs der neun Webdienste und drei der acht Android-Apps inkludierte die Datenweitergabe an Werbe- oder Trackingdienste von Drittanbietern auch Konversations-URLs (Permalinks), Titel, Prompts und Screenshots, oft zusammen mit persistenten Identifikatoren. Über die Permalinks können Drittanbieter direkt zu den Chatverläufen gelangen. Hier fielen fünf Webdienste auf, die solche Daten an neun Tracker weitergegeben haben.

Warum sogar Cookies geschmacklos sind

Seit dem 24. August 2026 schaltet OpenAI auch in Europa werbliche Anzeigen, unter anderem in Deutschland. Doch je mehr ein KI-Tool zur Werbeplattform wird, desto interessanter werden traditionelle Trackingpraktiken, um Ads möglichst personalisiert auszuspielen. Gleichermaßen sollte der Datenschutz fokussiert werden. Nur leider zeigt sich immer wieder, wie grauzonig das Thema hinsichtlich künstlicher Intelligenz gehandhabt wird. Zumal vieles im rasanten KI-Entwicklungskosmos nach dem Prinzip „Wird schon schiefgehen“ zu funktionieren scheint.

Meta ist hier ein gutes Beispiel. Frei nach dem Motto: So lange Profit rausschlagen, bis sich jemand beschwert. Kommt es zu einer Klage, bei Meta im Zusammenhang mit Daten- und Verbraucherschutz keine Seltenheit, ist ein potenzieller Vergleich meist das kleinere Übel – wie zuletzt im Streit um mehr Jugendschutz. Vergangenes Jahr wurde bekannt, dass Meta die Daten europäischer Nutzer für das Training seiner KI-Modelle verwenden will. Wer das nicht möchte, kann Widerspruch einlegen.

Warum ist das interessant? Sind persönliche Daten im Spiel, müssen neben der Transparenz in Bezug auf die Nutzung vor allem Möglichkeiten vorhanden sein, um ebendiese einzuschränken oder zu verhindern – spezifische Datenschutzeinstellungen und Einwilligungsoptionen für Cookies zum Beispiel. Zurück zur Studie: Bei vier der untersuchten KI-Anbieter hat das Ablehnen von Cookies nicht verhindert, dass Tracker die Daten sammeln.

Genau hier wird es kritisch. Ja, ständige Cookie-Einstellungsaufforderungen sind nervig. Aber zumindest ließe sich die Datenverarbeitung darüber steuern. Theoretisch. Funktioniert das jedoch nicht, haben wir den persönlichen Verantwortungsraum verlassen – und die Tür steht weit offen.

Laut JIM-Studie 2025 nutzen 91 Prozent der befragten 12- bis 19-Jährigen mindestens eine KI-Anwendung – insbesondere ChatGPT. Wie wahrscheinlich ist es, dass die meisten von ihnen die Datenschutzrichtlinien gelesen oder Einstellungen vorgenommen haben, um ihre Daten zu schützen? Die Antwort liegt auf der Hand – genau wie unsere Daten. Bitte sehr, bedienen Sie sich. Wer angemeldet ist, sieht im ChatGPT-Interface mitunter nicht einmal mehr einen Footer mit passenden Verlinkungen.

Stimmen

• Aus der Studie von IMDEA Networks: „Die den Nutzern zur Verfügung stehenden Datenschutzeinstellungen haben nur begrenzte Auswirkungen auf die grundlegenden Datenflüsse. Selbst wenn nicht notwendige Cookies abgelehnt werden, bleiben 80,8 Prozent der Tracker von Drittanbietern aktiv. […] Grundlegender noch ist, dass die wirksamsten Kontrollmechanismen gerade für jene Nutzer am schwersten zugänglich sind, die dem Tracking am stärksten ausgesetzt sind. Im Web unterstützt nur die kostenpflichtige Stufe von ChatGPT dauerhafte Einwilligungseinstellungen, doch verbleiben rund 95 Prozent der ChatGPT-Nutzer in den kostenlosen Stufen.“
• Anu Talus, Vorsitzende des Europäischen Datenschutzausschusses (EDSA), zur Bedeutung des Datenschutzes im KI-Zeitalter: „Innovation und Effizienz sind entscheidend und lassen sich mit der Wahrung der Rechenschaftspflicht von KI-Anbietern vereinbaren. Die Datenschutzbehörden müssen jedoch eine zentrale Rolle bei der Verarbeitung personenbezogener Daten von Einzelpersonen behalten. Eine Zusammenarbeit zwischen den Datenschutzbehörden, dem KI-Büro und den Marktaufsichtsbehörden ist unerlässlich, um Rechtssicherheit für Organisationen zu gewährleisten und Innovationen zu fördern, während gleichzeitig die Grundrechte des Einzelnen gewahrt bleiben.“
• IMDEA Networks kommt zu dem Schluss, dass dialogbasierte KI-Anbieter wesentlich umfangreichere und sensiblere Informationen preisgeben als herkömmliche Web- und Mobilfunkdienste: „Über die Erfassung persistenter IDs hinaus geben mehrere Anbieter aus Gesprächen abgeleitete Artefakte, die den Inhalt, das Thema oder den Kontext von Nutzerinteraktionen kodieren, an Trackingdienste von Drittanbietern weiter.“ Die Studie werfe weiterreichende Fragen hinsichtlich der Offenlegung von Konversationsdaten, der Wirksamkeit bestehender Datenschutzmaßnahmen sowie der Rechenschaftsmechanismen auf, da Dritte „in Kombination mit dauerhaften Identifikatoren und laxen Zugriffskontrollmechanismen neue Möglichkeiten [erhalten], sensible Konversationsdaten mit langfristigen Nutzerprofilen zu verknüpfen und in einigen Fällen direkt auf die betreffenden Konversationsinhalte zuzugreifen“.

Chatverläufe als Tracking-Goldmine: Was jetzt passieren muss

Die Studie legt den Finger auf eine längst offene Wunde und deckt dabei neuartige Datenschutzrisiken für dialogorientierte KI-Anbieter auf. Während herkömmliche Trackingsysteme primär das Surfverhalten beobachten, erzeugen KI-Plattformen sogenannte „Gesprächsartefakte“, die Nutzerinteraktionen kodieren.

Auch abseits der Permalinks ist es für Dritte möglich, tiefer in die Chatinhalte der Nutzer einzutauchen. Es heißt, dass 33,3 Prozent der untersuchten KI-Anbieter automatisch erstellte Konversationstitel weitergegeben haben, die den Inhalt eines Gesprächs präzise zusammenfassen können – beispielsweise „Mein Gehalt beträgt 85.000 Dollar. Wie hoch kann meine Hypothek in New York City sein?“. Es wurden auch Standorte, E-Mail-Adressen und dauerhafte Benutzererkennungen geteilt.

Von Gesundheits- bis Finanzthemen: Je dialogorientierter KI-Anbieter werden, desto mehr sensible Informationen teilen wir mit ihnen. Wir verstehen sie als niedrigschwellige Alltagshelfer, die jederzeit ein offenes digitales Ohr haben. Trotzdem sagen „mehr als 80 Prozent der Nutzer, dass sie Bedenken hinsichtlich der Verwendung ihrer Gesprächsdaten haben“, wie aus der 2026 veröffentlichten Studie „Platform Choice, Trust, and Privacy in the Consumer AI Assistant Market“ hervorgeht, die 1.999 erwachsene Nutzer von KI-Assistenten in den USA untersucht hat.

Laut der US-Studie hinkt das Schutzverhalten trotz der Bedenken hinterher. Natürlich liegt einiges bei uns. Doch die Ergebnisse der IMDEA-Networks-Untersuchung zeigen, wie dünn auch vermeintlich wirksame Mechanismen sein können und wie umfangreich die Weitergabe unserer Daten tatsächlich ist.

Daraus ergibt sich eine klare Aufgabe: Wenn wir es selbst nur bedingt in der Hand haben und KI-Anbieter eher freigiebig als sorgsam mit Nutzerdaten umgehen, müssen Regulierung und Aufsicht sicherstellen, dass DSGVO, KI-Verordnung und dergleichen keine rein theoretischen Konstrukte sind.

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Ein Teller Essen, ein Skifahrer oder ein Leuchtturm: Was das menschliche Auge erfasst, hinterlässt im Gehirn ein eindeutiges Muster. Ein Forscherteam hat nun ein System entwickelt, das diese Gedanken innerhalb weniger Sekunden in Bilder übersetzt. Dank einer smarten KI-Architektur geschieht diese Rekonstruktion fast synchron zum eigentlichen Sehvorgang. Damit soll die Schnittstelle zwischen Gehirn und Computer eine neue Geschwindigkeitsstufe erreichen.

Einen Blick auf ein Objekt zu werfen, klingt nach einem routinierten Vorgang. In der Sehrinde des Gehirns entsteht dabei jedoch im Bruchteil einer Sekunde ein hochkomplexer neuronaler Fingerabdruck. Ein Forscherteam der Princeton University unter Leitung von Professor Ken Norman hat nun einen Weg gefunden, dieses Signal direkt auszulesen und optisch nachzubilden.

Anstatt Minuten auf ein Ergebnis zu warten, liefert das System die visuellen Entwürfe nahezu in Echtzeit. Und das bei einer besonders hohen Präzision. Zwar erzeugt es keine fotorealistische Kopie des Originalbildes, aber Kernmotive, Farbstimmungen und räumliche Anordnungen stimmen fast exakt überein. Da herkömmliche Modelle mit hunderten Millionen Parametern zu langsam sind, greift das System auf eine stark verschlankte Version der KI-Architektur MindEye2 zurück.

So übersetzt die KI MindEye2 Gedanken in Bilder

Das Messverfahren basiert auf der funktionellen Magnetresonanztomografie (fMRT). Diese misst Gehirnaktivitäten allerdings nicht direkt an den Nervenzellen, sondern erfasst Veränderungen der Sauerstoffversorgung im Blut. Die Konsequenz daraus ist, dass das empfangene Signal standardmäßig etwas verrauscht ist. Dies lässt sich mit einer Tonaufnahme mit lauten Hintergrundgeräuschen vergleichen.

Hier kommt das KI-Modell MindEye2 ins Spiel. Die Software-Architektur ist mit einer cloudbasierten Datenverarbeitung gekoppelt und agiert wie ein digitaler Dolmetscher. Sie soll das Rauschen herausfiltern und den Forschern zeitaufwendige Nachbearbeitungen ersparen. Das Verfahren bildet damit die Grundlage für Experimente mit einer direkten Rückmeldung. Die Aktivität wird dabei live gespiegelt.

Der Ansatz markiert einen spürbaren Übergang in der Neurowissenschaft. War die Rekonstruktion visueller Eindrücke bisher ein mühsamer Prozess im Labor, soll die Auswertung jetzt mit dem menschlichen Sehen Schritt halten können.

Chancen für die Medizin und klare Grenzen im Alltag

Für die Forschung eröffnen sich dadurch neue Horizonte. Das Werkzeug könnte etwa dabei helfen, Wahrnehmungsstörungen, menschliche Aufmerksamkeitsspannen oder komplexe psychische Erkrankungen besser zu verstehen. Doch die Technologie fügt sich auch in eine Reihe von Entwicklungen ein, die innere Prozesse sichtbar machen. Das ist vergleichbar mit Systemen, die Gehirnströme direkt in Sprache umwandeln.

Von einer praxistauglichen Anwendung im Alltag ist das Verfahren trotzdem noch weit entfernt. Die Untersuchung erfordert tonnenschwere, teure MRT-Geräte und funktioniert ausschließlich unter strengen Laborbedingungen. Aber auch inhaltlich gibt es Entwarnung. Denn ein heimliches Auslesen von Gedanken aus der Ferne bleibt technisch unmöglich.

Das Verfahren erfordert zudem stets die aktive Mitwirkung der Person. Wer also befürchtet, dass die KI unbemerkt im Kopf mitliest, kann beruhigt sein. Die Technologie bleibt vorerst ein hochspezialisiertes Werkzeug für die Wissenschaft.

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ChatGPT, Gemini, Claude und Co. kennen inzwischen die meisten Menschen, doch wer steckt eigentlich hinter der Technologie? Einige sind Geschäftsleute, andere sind Forscher, und manche sind sogar beides. Wir stellen zehn der wichtigsten KI-Bosse vor, die maßgeblich die Zukunft der Branche bestimmen.

Obwohl Millionen von Menschen an der Technologie mitarbeiten, wird Künstliche Intelligenz von einer erstaunlich kleinen Gruppe von Menschen maßgeblich geprägt. Sie halten die Fäden in den Händen – bestimmen, welche Modelle entwickelt werden, wie mit Risiken umgegangen wird und wie viel Geld in Rechenzentren fließt. Viele hatten bereits miteinander zu tun, haben miteinander gearbeitet, sich überworfen oder sind Konkurrenten. Wer die Branche verstehen will, muss diese KI-Bosse kennen.

Die wichtigsten KI-Bosse

Zwar haben wir die zehn Namen ausgewählt, doch um die Objektivität zu wahren, haben wir sie alphabetisch sortiert. Die Macht all dieser Personen ist groß, aber wer in Sachen KI wirklich am mächtigsten ist, lässt sich nur schwer ermitteln. Mit von der Partie sind Konzernchefs, Leiter großer Labore und Gründer mit innovativen Ansätzen. Zentrum der Technologie sind noch immer die USA, allerdings wurden sieben der zehn Vertreter außerhalb der Staaten geboren.

Natürlich sind es weit mehr Menschen, die Einfluss auf Künstliche Intelligenz haben und die Technologie maßgeblich mitgeprägt haben. Aber irgendwo muss man den Cut eben ansetzen. Deshalb an dieser Stelle einige „Honorable Mentions“: Alphabet-Chef Sundar Pichai; Alexandr Wang, Chief AI Officer bei Meta; Ilya Sutskever, früher Chefwissenschaftler bei OpenAI, heute eigenständig; Yann LeCun, prominentester Kritiker von Sprachmodellen und Verfechter sogenannter „World Models“.

Kommen wir zu unserer Top Ten der KI-Bosse. Nur eine Frau hat es auf die Liste geschafft, was viel über die Branche aussagt. Und lediglich eine der Firmen sitzt in China, eine in Frankreich. Der Rest gehört zu US-Unternehmen.

Sam Altman (OpenAI)

Los geht es mit Sam Altman, einem der bekanntesten Gesichter der Branche. Altman war gemeinsam mit Elon Musk 2015 Mitbegründer von OpenAI. Durch den Launch von ChatGPT löste das Unternehmen im November 2022 den weltweiten KI-Boom aus. Für dieses Jahr war eigentlich der Börsengang von OpenAI vorgesehen, doch wegen angeblicher Sicherheitsbedenken in Bezug auf die rasante Entwicklung von KI wurde er verschoben.

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