Die Folge #90 von „Das Gelbe vom AI“ ordnet die wichtigsten AI-Entwicklungen der Woche ein – eingeordnet von Michael Witzenleiter und Jean-Luc Winkler, mit Fokus auf Tempo, Plattformmacht und echte Business-Auswirkungen. Im Zentrum stehen ein möglicher Paradigmenwechsel in der Softwareentwicklung, Apples Vorstoß in KI-Wearables und ein Strategiewechsel bei OpenAI rund um Monetarisierung und Infrastruktur.
Der Ton der Episode: weniger Hype, mehr Konsequenzen – für Produktstrategien, Arbeitsmärkte und Governance, in einem Markt, der sich zunehmend selbst beschleunigt.
Zahl der Woche: 6 bis 12 Monate
6 bis 12 Monate – so kurz taxiert Dario Amodei, CEO von Anthropic, den Zeitraum bis zu einem „echten Paradigmenwechsel“ in der Softwareentwicklung. Seine These: KI-Systeme könnten binnen eines Jahres den Großteil der Softwareentwicklung end-to-end übernehmen; bei Anthropic werde teils kein Code mehr „von Hand“ geschrieben, sondern Modelle übernehmen und Menschen prüfen Ergebnisse im Nachgang. Das Entscheidende ist der Kreislauf: Wenn KI neue KI mitentwickelt, verkürzen sich Innovationszyklen drastisch, und „Time-to-Impact“ wird zum zentralen Risikofaktor. Beim World Economic Forum 2026 in Davos ordnete Demis Hassabis (Google DeepMind) das vorsichtiger ein: Vorteile in Coding und Mathematik ja, aber Kreativität, Experimente und wissenschaftlicher Fortschritt bleiben Hürden – AGI bis Ende des Jahrzehnts bleibt unsicher. Ein gemeinsamer Nenner bleibt dennoch: Beschleunigung entsteht durch „AI systems building AI systems“, und das verschiebt Risiko von „ob“ zu „wie schnell“. Sichtbare Jobverschiebungen werden laut Diskussion zuerst Juniorrollen treffen – Praktika, Berufseinsteiger, Onboarding-Stellen – also die klassischen Eintrittspunkte in Karrierepfade. Damit steigt Handlungsdruck für Unternehmen, Bildung und Politik, weil Anpassung nicht mehr in Jahren, sondern in Quartalen gedacht werden muss.
Apple greift an: AI Pin, neue Siri-Ära und die Frage nach dem Ökosystem
Apple arbeitet an einem KI-basierten Wearable-Pin, optisch nahe an einem dickeren AirTag, mit Kameras, mehreren Mikrofonen, Lautsprecher und kabellosem Laden – aktuell im frühen Entwicklungsstadium, möglicher Launch frühestens 2027. Bemerkenswert sind die Ambitionen: Zum Start sollen bis zu 20 Millionen Einheiten produziert werden, was auf einen echten Plattform-Wurf statt Experiment hindeutet. Das Hardware-Setup zielt auf Umgebungsinteraktion: zwei Kameras (Standard und Weitwinkel), drei Mikrofone und ein physischer Button als „Realwelt-Interface“. Parallel wird Siri grundlegend überarbeitet und als GenAI-Chatbot („Campos“) tief in iOS, iPadOS und macOS integriert; zudem stehen Gemini-Modelle von Google als Baustein im Raum – ein signalstarkes Konkurrenz-Setup zu ChatGPT und Gemini selbst. Der Kontext ist klar: KI-Wearables haben bislang ein Use-Case-Problem, Humane und Rabbit sind gescheitert, während Meta mit Ray-Ban Glasses einen Erfolg vorweisen kann und Amazon via Bee investiert. Apples Hebel ist das Ökosystem – seamless Integration, Usability, Distribution – aber genau hier wird Privacy zur Gretchenfrage: Ein diskretes Recording-Device mit Kamera/Mikrofon ist gesellschaftlich schwerer zu legitimieren als ein klassisches Smartphone. Zusätzlich verstärkt die App-Store-Debatte den Druck, etwa um Apps mit Deepfake-Funktionalität (Beispiel Grok-App): Der Anspruch „Privacy-Vorreiter“ muss beim Rollout eines AI Pins technisch und kommunikativ eingelöst werden. Unterm Strich wird der Wearable-Markt weniger ein Hardware- als ein Ökosystem- und Akzeptanzkampf.
OpenAI & Co: Werbung in ChatGPT, Agenten im SaaS-Kern und Infrastruktur als Machtbasis
OpenAI testet erstmals Werbung in ChatGPT für Free- und Go-Nutzer in den USA – Ads erscheinen am unteren Rand von Antworten; gleichzeitig verspricht OpenAI, keine Nutzerdaten an Werbekunden zu verkaufen und sensible Kategorien wie Gesundheit/Politik auszuschließen. Der Schritt zeigt Monetarisierungsdruck: Der Infrastrukturbedarf steigt, und Abo-Modelle allein wirken als Finanzierungslogik zunehmend eng. Parallel wird AI „operationalisiert“: Ein 3-Jahres-Deal mit ServiceNow bringt OpenAI-Modelle (inkl. GPT-5.2) als Agents direkt in IT- und Customer-Workflows – ein Signal, dass KI nicht mehr Add-on ist, sondern Prozesskern. Dazu passt die Marktreaktion auf Agenten-Disruption: Anthropic launcht „Claude Cowork“ (Dokumente/Notizen/Screenshots → Reports/Tabellen), während SaaS-Aktien teils stark nachgeben (Intuit -16%, Adobe/Salesforce je -11%) – der Markt preist ein, dass Agenten klassische Softwarefunktionen ersetzen könnten. OpenAIs „Stargate“-Programm setzt die Machtbasis darunter: bis 2029 sollen 10 GW KI-Rechenkapazität entstehen, über die Hälfte bereits geplant; flankiert von Community-Zusagen zu Energiekosten/Netzausbau und Workforce-Programmen. Zusätzlich skizziert Sam Altman „unendliches Gedächtnis“ als nächsten Meilenstein – technologisch extrem relevant, aber sofort ein Compliance- und Datenschutzthema, wenn persistente Kontexte Firmen- und Personendaten berühren. Der industriepolitische Arm wächst ebenfalls: „OpenAI for Countries“ startet mit 11 Staaten, mit Fokus auf Bildung, Gesundheit, Katastrophenschutz – und öffnet die Debatte um digitale Abhängigkeiten und KI-Souveränität. Insgesamt verschiebt sich das Spielfeld: von Modellqualität hin zu Distribution (Ads), Workflow-Einbettung (Agents) und Infrastruktur (Compute) als Oligopol-Faktor.
Quick News 1: ServiceNow wächst rasant dank KI-Agenten
ServiceNow zieht KI-Agenten als Standard in der Unternehmenssoftware durch und wächst im dritten Quartal um 22 Prozent. Das entspricht über 10 Milliarden US-Dollar Umsatz pro Jahr – ein Branchenmeilenstein. Besonders IT- und Customer-Service-Teams treiben die Nachfrage, weil Automatisierung zunehmend als Plattform-Entscheidung verstanden wird.
Quick News 2: KI-Modelle verwirren Jahreszahlen – „Sycophancy“ als Schwäche
Selbst Top-Modelle scheitern an einfachen Kalenderfragen: In einem Test behaupteten fast alle bekannten Modelle, 2027 sei erst „übernächstes Jahr“. Als Ursache gilt „Sycophancy“ – das Modell priorisiert Zustimmung statt Korrektheit. Für Unternehmen ist das ein Warnhinweis für automatisierte Antworten in sensiblen Prozessen.
Quick News 3: Ukraine gibt Kriegsdaten frei, um KI-Allianzen zu schmieden
Die Ukraine öffnet Datenbanken für westliche Verbündete – inklusive mehrerer Millionen Stunden Drohnen-Footage. Ziel ist Training internationaler KI-Modelle mit realen Kampfdaten, um Verteidigungs-KI zu verbessern. Verteidigungsminister Fedorov plant dafür eine Plattform, die auch Allianzinvestitionen bündeln soll.
Quick News 4: Frank Thelen bringt KI-ETF – Hype oder Warnsignal?
Investor Frank Thelen startet einen eigenen KI-ETF. Das unterstreicht, wie stark KI inzwischen im Finanzmarkt „produktisiert“ wird. Ob Boom-Beginn oder Bubble-Indikator bleibt offen – sichtbar ist vor allem: Der Markt wird breiter, kompetitiver und kapitallastiger. (keine Anlagenberatung!)