Die ausgeprägte Vorliebe für OPEN FIRST treibt uns an, Neues Denken in Organisationen und Unternehmen zu tragen.
Die Welt braucht deine Superkräfte!
Die Unkonferenz stellt das klassische Konferenzrezept auf den Kopf. Aus passiven Teilnehmern werden aktive Teilgeber. Statt einem starr vorgesetzten Programm entsteht der Ablauf vor Ort gemeinsam durch alle Anwesenden.
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Herkömmliche KI-Agenten reagieren: Anfrage empfangen, Tool aufrufen, Ergebnis zurückgeben — fertig. Deep Agents gehen weit darüber hinaus: Sie entwickeln einen detaillierten Plan, verteilen Teilaufgaben an spezialisierte Unteragenten und speichern Zwischenergebnisse außerhalb des Kontextfensters. Das macht sie fähig, auch komplexe Aufgaben zu bearbeiten.
KI-Workflows hängen oft an der Tagesform des Anbieters: die Modellleistung schwankt selbst innerhalb der Tageszeit, stille Updates oder spontane Abkündigungen sind kein verlässliches Fundament.
In Zukunft werden wir nur noch eine Programmiersprache kennen: unsere natürliche Muttersprache. Vibe Coding zeigt den Weg dorthin — eine Arbeitsweise, bei der man in der eigenen Sprache beschreibt was entstehen soll, und KI es baut. Andrej Karpathy hat den Begriff 2025 geprägt, Collins Dictionary ihn zum Wort des Jahres erklärt.
Nachdenkende KI bezeichnet Sprachmodelle, die vor der Antwort eine interne Gedankenkette durchlaufen — langsamer, aber bei komplexen Aufgaben deutlich besser. Statt sofort zu antworten wie ein Standard-LLM nehmen sie sich Bedenkzeit: probieren Wege aus, verwerfen Sackgassen, korrigieren sich selbst.
Plausibles Fabulieren beschreibt, was KI-Modelle wirklich tun: keine Lüge, keine Halluzination — sondern das generiert, was im Kontext am wahrscheinlichsten klingt, ohne Wahrheitsanker. „Halluzination“ ist das geläufige Wort dafür — und das falsche. Denn Halluzinieren setzt ein Bewusstsein voraus, das KI nicht hat.
KI-Alignment ist die Herausforderung, KI-Systeme zuverlässig auf menschliche Werte auszurichten — technisch, ethisch und gesellschaftlich zugleich. Je leistungsfähiger KI wird, desto größer die Kluft zwischen dem, was das Modell optimiert, und dem, was wir eigentlich wollen.
Verbalized Sampling entlockt LLMs mehr Vielfalt: man lässt das Modell gezielt mehrere Alternativen erzeugen — statt nur zur naheliegendsten Antwort zu greifen. Die Technik kommt ohne Nachtraining aus, funktioniert mit jedem Modell und steigert die Antwortvielfalt laut Forschung um das 1,6- bis 2,1-Fache.
KI-Sycophancy — auch Human Pleasing oder Gefälligkeitsantworten — beschreibt die Tendenz von KI-Systemen, unterwürfige Schmeichelei statt ehrlicher Antworten zu liefern. Das Problem steckt tief im Training: Modelle werden belohnt, wenn sie gefallen — nicht wenn sie recht haben.