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AI to the DNA

AI to the DNA

Written by: Christoph Magnussen
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 AI to the DNA ist der Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen. Hier geht es darum, wie KI im Kern funktioniert und was sie wirklich verändert. In jeder Folge gibt es fundierte Einblicke aus Wissenschaft und Praxis. Inspirierende Expert:innen – Menschen, die KI erschaffen, in Unternehmen bringen und in den Alltag übersetzen – und KI-Praktiker Christoph Magnussen machen so aus neugierigen Tool-Tourist:innen echte AI-Anwendungsweltmeister:innen! In AI to the DNA gehen wir gemeinsam der Frage nach: Wie funktioniert KI im Kern und was bedeutet sie für unser Denken, unsere Arbeit und unsere Zukunft? Hier geht es um Tiefe, nicht um Trends. Um Haltung, Verantwortung und echte Anwendung. Neue Folgen erscheinen regelmäßig-unregelmäßig. Meistens auf Deutsch, sometimes in English. Ich bin Christoph Magnussen und beschäftige mich als Unternehmer und Creator seit über zehn Jahren mit KI. Als CEO von Blackboat begleite ich Organisationen heute dabei, generative KI erfolgreich einzuführen und effizient einzusetzen. Ich teile meine Erfahrungen als New-Work- und KI-Praktiker u. a. auch als YouTube-Filmemacher, Keynote Speaker sowie Co-Host und Co-Autor von „On the Way to New Work“-Podcast und -Buch. Willkommen bei AI to the DNA, dem Podcast über die wahre Natur der Künstlichen Intelligenz – und wie sie Teil eurer DNA wird!© 2025 Christoph Magnussen Economics
Episodes
  • KI im Unternehmen: Von Plug & Pray zu echter AI Readiness | Kenza Ait Si Abbou, Scailers

    KI im Unternehmen: Von Plug & Pray zu echter AI Readiness | Kenza Ait Si Abbou, Scailers
    Jan 2 2026

    Was passiert, wenn KI nicht an den Modellen scheitert, sondern an Daten, Prozessen und Organisation? Warum „Plug & Play“ in vielen Unternehmen eher „Plug & Pray“ ist und wieso etwas nur dann ein Agent ist, wenn es wirklich autonom Entscheidungen trifft und handelt?

    Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal.

    Zu diesen und vielen weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA“, dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Kenza Ait Si Abbou. Kenza hat von der Hardwareentwicklung über die Software bei der Telekom, Stationen bei IBM bis hin zur Rolle als Technikvorständin bei Fiege fast jede Perspektive auf Daten, KI und Transformation erlebt und gilt zurecht als eine der spannendsten KI-Stimmen in Europa.

    Wir sprechen darüber, was echte AI Readiness ausmacht und warum KI-Projekte ohne saubere Prozesse, Datenmodelle, Governance und Identitätsmanagement nur zufällig funktionieren. Es geht um Dokumentenmanagement als unscheinbaren, aber riesigen Hebel, um den Unterschied zwischen RPA und Agenten, um Security, Access Rights und darum, weshalb Unternehmen parallel an Shiny Use Cases und Fundament arbeiten müssen.

    Außerdem diskutieren wir Effizienz gegen Wirksamkeit, die Gefahr, nur noch kurzfristig Kosten zu senken, und die Opportunitätskosten, wenn man gar nicht investiert. Kenza teilt ihren Blick auf experimentierfreudige Kulturen wie in China, erklärt, warum Neugier und Fehlerfreundlichkeit entscheidend sind und weshalb wir uns die Arroganz nicht leisten können, einfach so weiterzumachen wie bisher.

    Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.

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    • (00:00) - Intro: Kenza Ait Si Abbou und die Liebe zur Mathematik
    • (04:46) - Generalisten vs. Spezialisten: Ingenieurskultur im Vergleich
    • (07:06) - IT vs. Business: Warum der Perspektivwechsel entscheidend ist
    • (09:31) - Transformation bei Fiege: "What got you here won't get you there"
    • (11:08) - Datenchaos: Heterogene Landschaften und Datenqualität
    • (19:43) - AI Maturity: Die 5 Dimensionen der Unternehmensreife
    • (26:10) - Der ChatGPT-Effekt: Schatten-IT und falsche Erwartungen
    • (31:33) - Readiness Assessment: Wo steht mein Unternehmen?
    • (35:40) - Mindset-Shift: IT als Cost-Center oder Investment?
    • (39:17) - Der unterschätzte Hebel: Dokumentenmanagement (DMS)
    • (41:28) - NotebookLM und RAG: Chatten mit den eigenen Daten
    • (44:55) - RAG: Architektur und Team-Rollen für eigene Lösungen
    • (49:23) - Agents vs. RPA: Warum Autonomie den Unterschied macht
    • (54:15) - Security First: Identity Management und Tokens für KI-Agenten
    • (58:02) - Die Realität: Warum autonome Agenten an undokumentierten Prozessen scheitern
    • (01:02:59) - Use-Case-Priorisierung: Die Matrix aus Value und Machbarkeit
    • (01:06:23) - Effizienz vs. Effektivität: Die Falle kurzfristiger Sparmaßnahmen
    • (01:08:02) - Der "Opportunity Case": Wie man die Kosten des Nichtstuns berechnet
    • (01:12:44) - Learning from China: Experimentieren statt Perfektionieren
    • (01:16:12) - Fazit: Neugier als wichtigster Skill der Zukunft
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    1 hr and 19 mins
  • YOLO-Runs, Scaling Laws und die Zukunft europäischer KI | Dr. Johannes Otterbach, SPRIND

    YOLO-Runs, Scaling Laws und die Zukunft europäischer KI | Dr. Johannes Otterbach, SPRIND
    Dec 18 2025
    Was bedeutet es eigentlich, ein KI-Modell zu trainieren, das von Milliarden Menschen genutzt wird? Warum reichen fünf bis zehn richtig gute Leute aus, um Software mit globalem Impact zu bauen, weshalb scheitert Europa trotzdem immer wieder an genau diesem Punkt? Und wie kommen wir von offenen Forschungsprojekten endlich zu KI-Systemen, die wirklich deployed werden und Wert schaffen?Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal. Zu diesen und vielen weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA“, dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Johannes Otterbach. Johannes war bei Palantir, bei OpenAI, hat an den frühen GPT-Modellen mitgearbeitet, war bei Merantix und ist heute als Innovationsmanager bei der SPRIN-D, der Bundesagentur für Sprunginnovationen, an einer der zentralen Stellen unterwegs, wenn es um die Zukunft von KI in Europa geht.Wir sprechen darüber, warum das eigentliche Nadelöhr moderner KI nicht Talent, sondern Compute ist und weshalb ein einzelner Trainingslauf für ein Frontier-Modell schnell 10 bis 50 Millionen Dollar kostet. Johannes erklärt, wie sogenannte „YOLO-Runs“ funktionieren, warum beim Training tausende GPUs gleichzeitig laufen müssen und weshalb der Ausfall einer einzigen GPU einen kompletten Run killen kann. Es geht um Scaling Laws, experimentelle Forschung und darum, warum KI am Ende keine klassische Software ist, sondern eine zutiefst empirische Disziplin.Wir gehen außerdem tief rein in das, was viele nur oberflächlich diskutieren: Agenten, Autonomie und Verantwortung. Warum KI weder deterministisch noch menschlich ist, sondern eine völlig neue Kategorie darstellt. Warum wir juristisch vielleicht über neue Formen von Verantwortung nachdenken müssen. Und weshalb „sykophantisches Verhalten“, also das ständige Bestätigen menschlicher Annahmen durch Modelle, kein Bug, sondern ein direktes Ergebnis von Reinforcement Learning ist.Darüber hinaus sprechen wir über Europas echte Chancen: Multilinguale Modelle im größten Sprachraum der Welt, industrielle Anwendungsfälle jenseits von Text, Agenten-Ökonomien statt monolithischer Modelle und Frontier AI in Bereichen wie Manufacturing, Energie, Pharma und Robotik. Johannes erklärt, warum Souveränität nicht Autarkie bedeutet, sondern Wahlfreiheit und warum wir diese Wahl aktuell nicht haben.Zum Schluss öffnen wir noch einmal bewusst den Horizont: Quantencomputing als komplementäre Technologie zu KI, neue Compute-Architekturen jenseits von CPU und GPU, die Grenzen von AGI-Debatten und warum „Transformative AI“ vielleicht die bessere Messlatte ist als jede philosophische Definition von Intelligenz.Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.Spare jetzt 250€ auf unsere AI Officer Ausbildung mit dem Gutscheincode: ATTD250-> Jetzt anmelden auf https://shop.blackboat.com (00:00) - Intro und warum Johannes nach Europa zurückgekehrt ist (02:50) - Die Mission der SPRIND: Frontier AI Labs für Europa (06:05) - Scaling Laws: Wie kleine Teams gigantische Modelle bauen (11:53) - Der "YOLO-Run": Kosten, Hardware-Crashes und der Trainingsprozess (16:51) - Fine-Tuning, RLHF und was nach dem Training passiert (18:47) - Sycophancy und AI als neue juristische Person (23:39) - AI-Agenten, Autonomie und das "Last Mile"-Problem (30:21) - Cultural Imperialism: Warum Europa eigene Modelle braucht (41:09) - Unfettered Research: Kreativität bei OpenAI vs. DeepSeek (43:55) - Europas ungenutzte Stärken: Mehrsprachigkeit und Industriedaten (48:07) - AGI, Messbarkeit von Intelligenz und Credit Scoring mit Social Data (56:39) - Die Zukunft von SaaS: Tech-enabled Services (01:00:43) - Lovable und die Attention Economy (01:02:58) - Warum Audio-Modelle schwieriger sind als Bild-Modelle (01:08:03) - Black Forest Labs und die Wurzeln von Stable Diffusion (01:13:04) - Quantencomputer: Hype vs. Realität und Anwendungsfälle (01:17:20) - Das Hardware-Game: GPUs, QPUs und die Abhängigkeit von ASML (01:24:22) - Fehlende Sinne für AGI: Geruch, Geschmack und Haptik (01:30:30) - Transformative AI (TAI): Welche Jobs wirklich ersetzt werden (01:38:52) - Warum Data Engineering ein Job mit Zukunft bleibt
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    1 hr and 42 mins
  • Warum wir KI weder Bewusstsein noch Menschlichkeit unterstellen sollten | Lina Sophie Knees, Handelsblatt

    Warum wir KI weder Bewusstsein noch Menschlichkeit unterstellen sollten | Lina Sophie Knees, Handelsblatt
    Dec 3 2025

    Warum glauben so viele Menschen, KI „denkt wie wir“ – und warum führt genau diese Annahme ständig zu Fehlinterpretationen? Wie unterscheidet man eigentlich „Reasoning“ von schnellem Token-Raten? Und was passiert, wenn wir Chatbots plötzlich Eigenschaften zuschreiben, die sie überhaupt nicht haben?

    Diesen Podcast gibt es auch als Video-Podcast auf meinem YouTube Kanal.

    Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA“, dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Lina Sophie Knees. Lina ist KI-Reporterin beim Handelsblatt, Co-Autorin des meistgelesenen KI-Newsletters in Deutschland – und bekannt dafür, tiefer zu graben als andere. Sie liest Papers, befragt Forschende, experimentiert selbst und macht komplexe KI-Themen verständlich, ohne sie zu vereinfachen.

    Wir sprechen darüber, warum Reasoning-Modelle im Kern etwas völlig anderes tun als klassische Transformer, warum Benchmarks heute kaum noch etwas aussagen und weshalb es gefährlich ist zu glauben, man könne „einfach das größte Modell draufpacken“. Lina erklärt, wie sie den DeepSeek-Case analysiert hat: Wie ein einziges neues Modell über Nacht ihre eigene These über das Ende der Transformer-Ära ins Wanken brachte, warum acht Expertinnen und Experten acht völlig verschiedene technische Hypothesen hatten – und welche davon heute noch Bestand haben.

    Ein großer Block dreht sich um Psychologie: Warum wir so schnell eine emotionale Bindung zu KI-Systemen aufbauen, wie Systemprompts unser Verhalten lenken und warum wir dringend aufhören müssen, Sprachmodellen „menschliches Denken“ zu unterstellen. Wir diskutieren, was das für Kinder bedeutet, die KI-Tools selbstverständlich bedienen – und wie man ihnen (und Erwachsenen) beibringt, dass diese Modelle auf Wahrscheinlichkeiten basieren, nicht auf Verstehen.

    Außerdem tauchen wir ein in die Zukunft der KI jenseits der Sprache: Physical AI, Weltmodelle, Robotik, Objektpermanenz. Lina zeigt, warum Roboter heute noch an Glitches scheitern, weshalb Simulationen allein nicht reichen und welche europäischen Teams gerade dabei sind, echte physische KI zu bauen – basierend auf Realdaten statt nur Internetwissen.

    Und natürlich geht es um Anwendung: Wie Firmen sichere Rahmen schaffen, damit Mitarbeitende KI nicht heimlich, sondern kompetent nutzen. Warum Neugier ein Muskel ist, den man trainieren kann. Und wieso wir jetzt die Phase erleben, in der es keine dummen Fragen gibt – nur die Chance, in einem völlig neuen Feld ganz vorne mitzuspielen.

    Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz – und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen!

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    • (00:00) - Intro & Teaser
    • (05:48) - DeepSeek vs. Transformer: Der Hype-Check
    • (11:27) - Gemini 3 & das Ende der Benchmarks
    • (15:44) - Das "Strawberry-Problem": Wie Modelle wirklich funktionieren
    • (21:08) - Emotionale Bindung an KI
    • (28:40) - Reasoning vs. Next Token Prediction
    • (34:47) - Physical AI & World Models
    • (48:01) - Schatten-IT & der "Hühnchen-Leak"
    • (53:59) - Agentic Browsing: Erwartung vs. Realität
    • (01:05:40) - Fazit: Neugier als Muskel
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    1 hr and 10 mins
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