[{"slug": "2026-10-09-montanuni-2026-01", "title": "Wieder Vortragender an der Montanuniversität Leoben", "date": "2026-10-09", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-10-09-montanuni-2026-01/", "series": "Montanuniversität Leoben 2026", "part": 1, "topics": ["Lehre und Vorträge", "Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Gestern war ich wieder Vortragender an der Montanuniversität Leoben. Zum zweiten Mal in diesem Jahr, gemeinsam mit meinem Freund Laurenz Mayer, Head of Organisation & Change bei Kwizda Holding. Ich liebe diese Vorlesung. Der Hörsaal ist voll mit Studierenden aus aller Welt, und sie sind an KI nicht ...", "text": "Gestern war ich wieder Vortragender an der Montanuniversität Leoben. Zum zweiten Mal in diesem Jahr, gemeinsam mit meinem Freund Laurenz Mayer, Head of Organisation & Change bei Kwizda Holding.\nIch liebe diese Vorlesung. Der Hörsaal ist voll mit Studierenden aus aller Welt, und sie sind an KI nicht höflich interessiert, sondern wirklich. Die Fragen kommen meist, bevor ich die Folie fertig habe.\n\nUnsere wiederkehrende Live-Umfrage: Von 28 Stimmen hat diesmal niemand mehr angegeben, noch nie KI benutzt zu haben. Jeder Fünfte arbeitet bereits mit KI-Agenten. Zum Vergleich: Weltweit haben 84 Prozent der Menschen noch nie KI verwendet.\n\nDann haben sich alle bei meiner fiktiven Firma beworben, und ein absichtlich schlecht gebauter KI-Screen hat live bewertet. Die fachlich besten Bewerbungen landeten ganz unten, und ich glaube so ist es sehr leicht erklärt wo AI im Arbeitsumfeld auch zu großen Problemen führen kann!\n\nDanke an die Montanuni für die Möglicheit den Studis was mitzugeben! Glückauf."}, {"slug": "2026-10-08-eu-data-act-05", "title": "56 Tage bis zur Abschaltung", "date": "2026-10-08", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-10-08-eu-data-act-05/", "series": "Ein Jahr EU Data Act", "part": 5, "topics": ["Connected Car"], "excerpt": "56 Tage. Am 2. April 2026 hat Volkswagen in einer kurzen Meldung angekündigt, die alte Schnittstelle der Marken-Apps ab Kalenderwoche 21 zu schließen. Am 27. und 28. Mai ging dann nichts mehr, bei allen Konzernmarken von Audi bis Škoda.", "text": "56 Tage.\n\nAm 2. April 2026 hat Volkswagen in einer kurzen Meldung angekündigt, die alte Schnittstelle der Marken-Apps ab Kalenderwoche 21 zu schließen. Am 27. und 28. Mai ging dann nichts mehr, bei allen Konzernmarken von Audi bis Škoda.\n\nLaut VW war die Schnittstelle nur für die eigenen Apps gebaut. Drittanbieter haben sie per Reverse Engineering genutzt, zum Beispiel für die Ladesteuerung zu Hause, und VW hat das lange geduldet. Seitdem bekommen Unternehmen offizielle, kostenpflichtige APIs über Partner. Kunden bekommen das Data-Act-Portal mit einem Datenexport, Echtzeit gibts dort keine.\n\nIch erzähl das nicht, um auf VW zu zeigen. Ford hat vor kurzem ebenfalls die API für Privatkunden abgedreht. VW ist aber der Fall, der am besten öffentlich dokumentiert ist.\n\nIm ersten Jahr eines Gesetzes, das kontinuierlichen Zugang in Echtzeit vorsieht, wo es technisch machbar ist, wurde der Zugang also nicht geöffnet, sondern erstmal geschlossen. Dass laufender Datenzugang bei diesen Autos technisch geht, hat die alte Schnittstelle gezeigt. Ob ein Portal den Anspruch aus Artikel 4 Absatz 1 genauso erfüllt, muss irgendwann eine Behörde klären.\n\nBei BMW gibts für Kunden weiterhin eine kostenlose API. Darauf hab ich mir, nur für mich, eine kleine App für meinen MINI gebaut. Fehlercodes bekomm ich da zum Beispiel keine, aber im Prinzip kann sich damit jeder seine eigene App bauen.\n\nEine Petition, die von allen Herstellern dokumentierte Schnittstellen fordert, läuft schon seit November 2025. Stand 14. September hat sie 19.678 Unterschriften.\n\nWer ein Produkt auf Herstellerdaten baut, baut auf einer Schnittstelle, die er nicht kontrolliert. Daran ändert auch der Data Act vorerst nichts. Dazu mehr im letzten Teil der Serie."}, {"slug": "2026-10-01-eu-data-act-04", "title": "Kostenlos. Nur nicht für Firmen", "date": "2026-10-01", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-10-01-eu-data-act-04/", "series": "Ein Jahr EU Data Act", "part": 4, "topics": ["Connected Car"], "excerpt": "Für mich als Fahrer ist der Datenzugang kostenlos. So steht es in Artikel 4 Absatz 1. Und Artikel 5 Absatz 1 sagt es auch für die Weitergabe an Dritte: für den Nutzer unentgeltlich.", "text": "Für mich als Fahrer ist der Datenzugang kostenlos. So steht es in Artikel 4 Absatz 1. Und Artikel 5 Absatz 1 sagt es auch für die Weitergabe an Dritte: für den Nutzer unentgeltlich.\n\nFür den Dritten, also die Werkstatt oder den Flottenanbieter, gilt das nicht. Und das ist so gewollt. Nach Artikel 9 Absatz 1 darf der Hersteller von Unternehmen eine Gegenleistung verlangen. Die muss angemessen und diskriminierungsfrei sein und darf sogar eine Marge enthalten.\n\nFür KMU gibt es aber eine Grenze. Hängt der Empfänger nicht an einem großen Konzern, darf die Gegenleistung laut Artikel 9 Absatz 4 die Kosten der Bereitstellung nicht übersteigen. Ohne Marge.\n\nIn der Praxis landet man als Unternehmen bei mehreren Herstellern in einem kostenpflichtigen Programm. Stellantis bietet den Zugang für Unternehmen über Mobilisights an, Renault über eine eigene Plattform. Bei BMW und Mercedes-Benz zahlen Dritte pro API-Call, und das nicht zu knapp.\n\nIch halte diese Preise für unverhältnismäßig. Gerade für kleine Betriebe, für die das Gesetz eigentlich eine Kostengrenze vorsieht.\n\nMein Tipp an jede freie Werkstatt und jeden kleinen Flottenanbieter: Nicht einfach die Preisliste akzeptieren, sondern nach der Kalkulation fragen. Das Recht darauf steht in Artikel 9 Absatz 7."}, {"slug": "2026-09-24-eu-data-act-03", "title": "Acht Hersteller. Ein Vergleich", "date": "2026-09-24", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-09-24-eu-data-act-03/", "series": "Ein Jahr EU Data Act", "part": 3, "topics": ["Connected Car"], "excerpt": "Acht Hersteller, zwei Fragen. Komm ich als Fahrer an meine Daten? Und kann ein anderes Unternehmen sie über eine Schnittstelle bekommen?", "text": "Acht Hersteller, zwei Fragen. Komm ich als Fahrer an meine Daten? Und kann ein anderes Unternehmen sie über eine Schnittstelle bekommen?\n\nAngeschaut hab ich mir nur, was die Hersteller selbst öffentlich dokumentieren. Portale ändern sich laufend, das ist also eine Momentaufnahme.\n\nBMW: CarData-Portal für Kunden, kostenlos, inklusive Streaming. Zugang für Dritte gibts, der kostet aber, und zwar ordentlich.\nMercedes-Benz: Freigabe über Mercedes me, eigenes Developer-Portal für den Drittzugang nach Data Act. Auch hier für Unternehmen alles andere als günstig.\nVolkswagen: Data-Act-Portal für Kunden. Die bisherige Schnittstelle wurde im Mai geschlossen.\nStellantis: Privacy Portal mit Auskunft. Für Unternehmen ein kostenpflichtiger B2B-Kanal.\nRenault: JSON-Download im My-Renault-Konto. Für Unternehmen eine eigene, kostenpflichtige Plattform.\nHyundai/Kia: Data-Rights-Portal, dazu eine Vehicle-Data-API mit Developer-Antrag.\nVolvo: Data Portal und Connected-Vehicle-APIs.\nToyota: Datenzugang im Kundenportal. Zum Zugang für Dritte hab ich öffentlich nichts gefunden.\n\nEin Portal für Kunden hat inzwischen fast jeder. Eine Schnittstelle, die ein Dritter einfach und zu vernünftigen Preisen nutzen kann, fast keiner.\n\nMit einem Download kann ich mir anschauen, was mein Auto so treibt. Eine Werkstatt oder ein Flottenanbieter braucht die Daten laufend und automatisiert. Genau dafür steht in Artikel 5 „kontinuierlich und in Echtzeit“.\n\nWenn ihr bei einem Hersteller andere Erfahrungen gemacht habt oder ich was übersehen hab: gern in die Kommentare."}, {"slug": "2026-09-17-eu-data-act-02", "title": "Was wirklich im Gesetz steht", "date": "2026-09-17", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-09-17-eu-data-act-02/", "series": "Ein Jahr EU Data Act", "part": 2, "topics": ["Connected Car"], "excerpt": "Im ersten Teil hab ich geschrieben, dass ich mich auf den Data Act ehrlich gefreut hab. Heute zeig ich, warum. Ich hab den Verordnungstext gelesen, und der ist stärker, als die meisten glauben.", "text": "Im ersten Teil hab ich geschrieben, dass ich mich auf den Data Act ehrlich gefreut hab. Heute zeig ich, warum. Ich hab den Verordnungstext gelesen, und der ist stärker, als die meisten glauben.\n\nArtikel 4 Absatz 1 sagt, dass mir der Hersteller die Daten meines Autos „unverzüglich, einfach, sicher, unentgeltlich“ bereitstellen muss. In einem gängigen und maschinenlesbaren Format. Und, wo es relevant und technisch durchführbar ist, „in der gleichen Qualität wie für den Dateninhaber kontinuierlich und in Echtzeit“.\n\nGleiche Qualität wie für den Hersteller. Nicht irgendein Export ab und zu, sondern grundsätzlich das, was der Hersteller selbst auch bekommt.\n\nArtikel 5 Absatz 1 legt nach. Ich kann verlangen, dass die Daten direkt an einen Dritten gehen, zum Beispiel an meine Werkstatt. Für mich unentgeltlich, in derselben Qualität und, soweit technisch durchführbar, kontinuierlich und in Echtzeit.\n\nNicht drin sind abgeleitete Daten. Das Recht gilt für die Daten, die beim Betrieb des Autos entstehen und die der Hersteller ohne unverhältnismäßigen Aufwand bekommt. Informationen, die er mit eigenen, komplexen Algorithmen daraus berechnet, fallen laut Erwägungsgrund 15 nicht darunter. Einen Score oder das Ergebnis eines ML-Modells muss also niemand herausgeben.\n\nDaran mess ich im nächsten Teil acht Hersteller.\n\nDen Verordnungstext gibts hier: eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/2854/oj"}, {"slug": "2026-09-14-eu-data-act-01", "title": "Viel Recht. Wenig Daten", "date": "2026-09-14", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-09-14-eu-data-act-01/", "series": "Ein Jahr EU Data Act", "part": 1, "topics": ["Connected Car"], "excerpt": "Vor zwei Tagen hatte der EU Data Act Geburtstag. Happy Birthday! Seit 12. September 2025 hab ich als Autofahrer das Recht, die Daten meines Fahrzeugs zu bekommen. Kostenlos, maschinenlesbar und, wo es technisch geht, in Echtzeit. Ich kann auch verlangen, dass eine Werkstatt oder ein anderer ...", "text": "Vor zwei Tagen hatte der EU Data Act Geburtstag. Happy Birthday!\n\nSeit 12. September 2025 hab ich als Autofahrer das Recht, die Daten meines Fahrzeugs zu bekommen. Kostenlos, maschinenlesbar und, wo es technisch geht, in Echtzeit. Ich kann auch verlangen, dass eine Werkstatt oder ein anderer Anbieter meiner Wahl die Daten direkt bekommt. So steht es in Artikel 4 und 5. Und seit Samstag müssen neue Autos so gebaut sein, dass das von Anfang an funktioniert.\n\nIch arbeite seit über 12 Jahren mit Fahrzeugdaten und hab mich auf das Gesetz ehrlich gefreut. Nach einem Jahr schaut es halt eher mager aus. Die meisten großen Hersteller haben inzwischen ein Portal. Wer die Daten als Unternehmen über eine Schnittstelle haben will, landet bei einigen aber erst in langen rechtlichen Abstimmungen und dann bei exorbitanten Kosten pro API-Call.\n\nIn Deutschland gibt es erst seit Ende Mai eine zuständige Behörde, die Bundesnetzagentur. Eine Entscheidung gegen einen Hersteller ist mir bis heute keine bekannt.\n\nIn den nächsten Wochen schau ich mir das in mehreren Teilen genauer an: was im Gesetz wirklich drinsteht, welcher Hersteller was anbietet, was der Zugang Unternehmen kostet und wie es mit der Durchsetzung ausschaut.\n\nDen Verordnungstext gibts hier: eur-lex.europa.eu/eli/reg/2023/2854/oj"}, {"slug": "2026-07-14-stanford-ai-index-2026-25", "title": "9 / 425 Kapitel und Seiten, kondensiert auf eine Tafel", "date": "2026-07-14", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-07-14-stanford-ai-index-2026-25/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 25, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Acht Wochen, neun Kapitel, viele Datenpunkte. Was bleibt am Ende der Serie hängen. Erstens: es gibt nicht mehr ein einzelnes AI-Modell, das den anderen davonzieht. Die führenden vier Anbieter sind praktisch gleich gut, der Vorsprung der USA vor China ist auf knapp drei Prozent geschmolzen. Wer also ...", "text": "Acht Wochen, neun Kapitel, viele Datenpunkte. Was bleibt am Ende der Serie hängen.\n\nErstens: es gibt nicht mehr ein einzelnes AI-Modell, das den anderen davonzieht. Die führenden vier Anbieter sind praktisch gleich gut, der Vorsprung der USA vor China ist auf knapp drei Prozent geschmolzen. Wer also lange darüber diskutiert, welches Modell man kauft, hat den falschen Punkt im Fokus. Die wichtigere Frage ist: wofür setze ich es ein, und wie verlässlich muss es dort sein.\n\nZweitens: AI ist überall, aber nicht überall gleich. 53 Prozent der Weltbevölkerung nutzen generative AI nach drei Jahren, das ist die schnellste Verbreitung, die wir je gesehen haben. Trotzdem haben in den meisten Unternehmen unter zehn Prozent der Funktionen einen echten AI-Agenten in Produktion. Junge Software-Entwickler in den USA verlieren ihre Jobs, ältere nicht. Schüler nutzen AI längst, Schulen meistens nicht. Die Welle ist riesig, aber sie trifft nicht alle gleich.\n\nDrittens: die Werkzeuge zur Kontrolle hinken hinterher. Gemeldete Vorfälle sind innerhalb eines Jahres von 233 auf 362 gestiegen. Transparenz nimmt ab statt zu. Selbst die größten Modelle erfinden in vielen Fällen Fakten, ohne dass man es ihnen anmerkt. Bei AI-Medizingeräten, die in den USA zugelassen werden, liegt nur jedem vierzigsten eine richtige klinische Studie zugrunde. Wer 2026 AI in regulierte Prozesse einbaut, ohne ein Risiko-Verfahren mitzuführen, hat ein Problem, das er noch nicht sieht.\n\nWas unter dem Strich übrig bleibt: AI ist im Alltag angekommen, aber die Praxis, sie verantwortlich einzusetzen, ist es noch nicht. Wer berät, baut oder führt, trägt 2026 mehr Verantwortung für das Wie als für das Ob.\n\nDanke fürs Mitlesen. Wer den Report selbst lesen will: hai.stanford.edu"}, {"slug": "2026-07-09-stanford-ai-index-2026-24", "title": "50pt Gap zwischen Experten und Public bei Job-Impact", "date": "2026-07-09", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-07-09-stanford-ai-index-2026-24/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 24, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Neunter Deep-Dive: was die Menschen weltweit über AI denken. Stanford zeigt hier zum ersten Mal so klar, wie weit die Bilder auseinanderliegen.", "text": "Neunter Deep-Dive: was die Menschen weltweit über AI denken. Stanford zeigt hier zum ersten Mal so klar, wie weit die Bilder auseinanderliegen.\n\nOptimismus und Sorge wachsen gleichzeitig. 59 Prozent sagen global, dass die Vorteile von AI die Nachteile überwiegen, 2024 waren es noch 55. Gleichzeitig sagen 52 Prozent, dass AI-Produkte sie nervös machen. Beides nimmt zu, und das widerspricht sich nicht, sondern beschreibt die neue Realität.\n\nDie größte Lücke ist die zwischen Fachleuten und der Bevölkerung. 73 Prozent der AI-Experten erwarten positive Effekte auf Jobs, nur 23 Prozent der US-Bevölkerung. Diese 50-Punkte-Lücke zieht sich durch fast alle Themen: bei der Wirtschaft 69 zu 21 Prozent, bei der Medizin 84 zu 44. Bei persönlichen Beziehungen sind beide Gruppen pessimistisch, die Bevölkerung deutlich mehr.\n\nGeografisch wird das Bild noch schärfer. Südostasien ist am optimistischsten, in Malaysia, Thailand, Indonesien und Singapur erwarten über 80 Prozent grundlegende Veränderungen ihres Lebens durch AI. Indien hat 2025 den stärksten Anstieg an Sorgen weltweit: plus 14 Prozentpunkte, während die Begeisterung kaum gestiegen ist. Deutschland ist im selben Zeitraum Europas größter Optimismus-Gewinner mit plus 12 Punkten.\n\nBeim Vertrauen ist die USA in einer ungewohnten Position. Nur 31 Prozent der Amerikaner trauen der eigenen Regierung zu, AI sinnvoll zu regulieren, das ist der niedrigste Wert weltweit. Global wird die EU mit 53 Prozent stärker zugetraut als die USA mit 37 oder China mit 27 Prozent. Und 41 Prozent der Amerikaner sagen, die nationale AI-Regulierung gehe nicht weit genug, nur 27 Prozent finden sie zu weit.\n\nWas das für die Praxis heißt: das Gespräch über AI in der eigenen Firma ist nicht das Gespräch, das Fachleute auf Konferenzen führen. Wer Skepsis übergeht, baut sich Widerstand in jede Einführung ein.\n\nNächster und letzter Beitrag: die Synthese."}, {"slug": "2026-07-08-stanford-ai-index-2026-23", "title": "+12pt Deutschlands AI-Optimismus 2022 bis 2025", "date": "2026-07-08", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-07-08-stanford-ai-index-2026-23/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 23, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Eine angenehme Zahl für den DACH-Raum: Deutschland hat zwischen 2022 und 2025 die stärkste Stimmungs-Verbesserung beim Thema AI in Europa hingelegt, plus 12 Prozentpunkte bei \"Vorteile überwiegen Nachteile\". Frankreich, Niederlande und Australien folgen mit plus 10.", "text": "Eine angenehme Zahl für den DACH-Raum: Deutschland hat zwischen 2022 und 2025 die stärkste Stimmungs-Verbesserung beim Thema AI in Europa hingelegt, plus 12 Prozentpunkte bei \"Vorteile überwiegen Nachteile\". Frankreich, Niederlande und Australien folgen mit plus 10.\n\nSkepsis ist immer noch größer als in Asien, aber die Richtung stimmt. Mehr im Deep-Dive Kapitel 9."}, {"slug": "2026-07-07-stanford-ai-index-2026-22", "title": "31% USA-Vertrauen in eigene Regierung bei AI", "date": "2026-07-07", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-07-07-stanford-ai-index-2026-22/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 22, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "31 Prozent der Amerikaner trauen der eigenen Regierung zu, AI sinnvoll zu regulieren. Niedrigster Wert weltweit. Global liegt der Schnitt bei 54 Prozent. Singapur führt mit 81, Indonesien folgt mit 76.", "text": "31 Prozent der Amerikaner trauen der eigenen Regierung zu, AI sinnvoll zu regulieren. Niedrigster Wert weltweit. Global liegt der Schnitt bei 54 Prozent. Singapur führt mit 81, Indonesien folgt mit 76.\n\nUnd global wird die EU mit 53 Prozent Vertrauen mehr getraut als die USA mit 37 oder China mit 27. Das ist eine selten gewordene Position für Brüssel. Mehr im Deep-Dive Kapitel 9."}, {"slug": "2026-07-02-stanford-ai-index-2026-21", "title": "102 AI-Industrie-Witnesses in US-Hearings 2025", "date": "2026-07-02", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-07-02-stanford-ai-index-2026-21/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 21, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Achter Deep-Dive: Politik. 2025 war das Jahr, in dem AI-Politik mehr war als Regulierung. Drei Bewegungen laufen parallel. Erstens treibt das Thema Souveränität auf der politischen Tagesordnung. Wer kontrolliert die Rechenleistung, wer die Daten, wer die Modelle, wer das Talent. Europa und ...", "text": "Achter Deep-Dive: Politik. 2025 war das Jahr, in dem AI-Politik mehr war als Regulierung.\n\nDrei Bewegungen laufen parallel. Erstens treibt das Thema Souveränität auf der politischen Tagesordnung. Wer kontrolliert die Rechenleistung, wer die Daten, wer die Modelle, wer das Talent. Europa und Zentralasien haben ihre staatlich geförderten Großrechner für AI seit 2018 von 3 auf 44 ausgebaut. Mehr als die Hälfte der neu beschlossenen Nationalstrategien kommt aus aufstrebenden Volkswirtschaften. Italien hat im September 2025 als erstes EU-Land ein eigenes AI-Gesetz verabschiedet.\n\nZweitens hat sich die USA gespalten. Auf Bundesebene wird bewusst dereguliert, in den Bundesstaaten passiert das Gegenteil. Texas hat einen umfassenden Rahmen, Kalifornien hat Auflagen für die größten Modellentwickler eingeführt. Im Dezember 2025 haben die USA mit der Pax-Silica-Erklärung außerdem eine Supply-Chain-Allianz mit befreundeten Staaten gebildet.\n\nDrittens ist die Industrie-Stimme in Washington lauter geworden. In Anhörungen des US-Kongresses zum Thema AI saßen 2017 fünf Sachverständige. 2025 waren es 102. Der Anteil der Industrie ist dabei von 13 auf 37 Prozent gestiegen, der Anteil aus der Wissenschaft auf 15 Prozent gefallen. Wer 2026 über AI-Regulierung spricht, hört vor allem die Anbieter.\n\nFür Unternehmen heißt das: Souveränitäts-Anforderungen werden bei öffentlichen Ausschreibungen häufiger werden. Berichtspflichten unterscheiden sich nach Bundesstaat und EU-Land. Wer in mehreren Märkten unterwegs ist, sollte den Aufwand für die rechtliche Seite jetzt einplanen.\n\nNächster Deep-Dive: Public Opinion."}, {"slug": "2026-07-01-stanford-ai-index-2026-20", "title": "77 / 3 Daten-Lokalisierung Asien gegen Nordamerika", "date": "2026-07-01", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-07-01-stanford-ai-index-2026-20/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 20, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Daten-Lokalisierung passiert überall außer in Nordamerika. East Asia und Pacific: 77 Maßnahmen. Sub-Sahara-Afrika: 71. Europa und Zentralasien: 66. Nordamerika: 3.", "text": "Daten-Lokalisierung passiert überall außer in Nordamerika. East Asia und Pacific: 77 Maßnahmen. Sub-Sahara-Afrika: 71. Europa und Zentralasien: 66. Nordamerika: 3.\n\nWer auf Datenschutz als westliches Phänomen verweist, irrt. Mehr im Deep-Dive Kapitel 8."}, {"slug": "2026-06-30-stanford-ai-index-2026-19", "title": "6% Lehrer mit klarer AI-Policy in der Schule", "date": "2026-06-30", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-30-stanford-ai-index-2026-19/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 19, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Siebter Deep-Dive: Bildung. Das Kapitel mit dem größten Abstand zwischen Wirklichkeit und System. Vier von fünf US-Schülerinnen und Schülern nutzen AI für Schulaufgaben. Gleichzeitig hat nur jede zweite Schule überhaupt eine Regel dazu, und nur 6 Prozent der Lehrkräfte sagen, ihre Regel sei klar ...", "text": "Siebter Deep-Dive: Bildung. Das Kapitel mit dem größten Abstand zwischen Wirklichkeit und System.\n\nVier von fünf US-Schülerinnen und Schülern nutzen AI für Schulaufgaben. Gleichzeitig hat nur jede zweite Schule überhaupt eine Regel dazu, und nur 6 Prozent der Lehrkräfte sagen, ihre Regel sei klar verständlich. Wer im Schulkontext über AI diskutiert, diskutiert über etwas, das längst passiert ist.\n\nAn den Hochschulen verschiebt sich das Bild ebenfalls. Im Studienfach Informatik brachen die US-Einschreibungen 2024 zu 2025 um 11 Prozent ein. AI-Master-Programme wuchsen im gleichen Jahr um 17 Prozent, in den zwei Jahren davor sogar um 82 Prozent. Studierende reagieren auf die Verschiebung im Job-Markt schneller als die Studienpläne.\n\nEine Detailbeobachtung, die mich überrascht hat: die Universität, die in den USA die meisten AI-Bachelor-Abschlüsse vergibt, ist eine reine Online-Universität. Auch auf Platz zwei steht eine Online-Schule. Berkeley folgt erst auf Platz drei. Wer das Bild \"AI-Talent kommt aus den Elite-Universitäten\" hat, schaut auf die falsche Liste.\n\nFür Unternehmen im DACH-Raum heißt das praktisch: wenn ihr mit Schulen oder Hochschulen kooperiert, seid auf einen langen Bremsweg vorbereitet. China und die Emirate haben für das Schuljahr 2025-26 verpflichtenden AI-Unterricht eingeführt. Bei uns geht die Diskussion noch um Pilotversuche. In den eigenen Mandaten erlebe ich, dass die Nachfrage nach AI-Schulungen weit größer ist als das, was formal etabliert ist.\n\nNächster Deep-Dive: Policy."}, {"slug": "2026-06-25-stanford-ai-index-2026-18", "title": "-11 / +82 CS-Studium fällt, AI-Master steigt", "date": "2026-06-25", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-25-stanford-ai-index-2026-18/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 18, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Studierende reagieren auf den Arbeitsmarkt, bevor die Unis reagieren: CS-Einschreibungen an US-Vier-Jahres-Universitäten fällt 2024 zu 2025 um 11 Prozent. AI-Software-Master plus 82 Prozent in zwei Jahren.", "text": "Studierende reagieren auf den Arbeitsmarkt, bevor die Unis reagieren: CS-Einschreibungen an US-Vier-Jahres-Universitäten fällt 2024 zu 2025 um 11 Prozent. AI-Software-Master plus 82 Prozent in zwei Jahren.\n\nDie Verschiebung von \"Code lernen\" zu \"AI lernen\" passiert in Echtzeit. Mehr im Deep-Dive Kapitel 7."}, {"slug": "2026-06-24-stanford-ai-index-2026-17", "title": "85,5 Multi-Agent-Diagnostik gegen Arzt", "date": "2026-06-24", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-24-stanford-ai-index-2026-17/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 17, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Sechster Deep-Dive: Medizin. Das Kapitel mit dem klarsten Bild dafür, wie weit Können und Praxis-Reife auseinanderlaufen können.", "text": "Sechster Deep-Dive: Medizin. Das Kapitel mit dem klarsten Bild dafür, wie weit Können und Praxis-Reife auseinanderlaufen können.\n\nWas AI in einzelnen Tests schafft, ist beeindruckend. Ein Verbund mehrerer AI-Modelle hat in einem ernst gemeinten Vergleich 86 Prozent komplexer publizierter Krankheitsfälle korrekt eingeordnet. Ärztinnen und Ärzte ohne Hilfsmittel kamen auf 20 Prozent. In Krankenhäusern hat sich auch die Schreibarbeit verändert: AI-Systeme, die Arztgespräche automatisch dokumentieren, reduzieren die Tippzeit für Notizen um bis zu 83 Prozent. Ein Klinikum berichtet von einem Wertbeitrag von 112 Prozent.\n\nWas die Studienlage zeigt, ist aber ernüchternd. Die US-Zulassungsbehörde hat 2025 258 AI-Medizingeräte freigegeben. Nur 2,4 Prozent davon haben eine richtige Studie hinterlegt, also einen Vergleich von Patientengruppen mit und ohne den Einsatz. Der Rest lief über Genehmigungswege, die sich auf bestehende ältere Geräte stützen. Bei einer Auswertung von über 500 klinischen Studien arbeitete fast die Hälfte mit Prüfungsfragen statt echten Patientendaten, nur 5 Prozent mit echten Klinikdaten.\n\nDaneben ist eine stille Verschiebung passiert. Bei 84 bis 92 Prozent der gesundheitsbezogenen Google-Suchen erscheint heute ein AI-Hinweis ganz oben. Bei Symptom-Fragen sogar 92 Prozent. Patientinnen und Patienten begegnen einer AI-Antwort, bevor sie mit einer Ärztin gesprochen haben, oft mit deutlich weniger Aufsicht als bei zugelassenen Klinik-Tools.\n\nNächster Deep-Dive: Bildung."}, {"slug": "2026-06-23-stanford-ai-index-2026-16", "title": "2,4% FDA-zugelassene AI-Geräte mit RCT-Evidenz", "date": "2026-06-23", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-23-stanford-ai-index-2026-16/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 16, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "258 AI-Medizingeräte hat die FDA 2025 zugelassen. Nur 2,4 Prozent davon haben randomisiert kontrollierte Studien hinterlegt.", "text": "258 AI-Medizingeräte hat die FDA 2025 zugelassen. Nur 2,4 Prozent davon haben randomisiert kontrollierte Studien hinterlegt.\n\nDie Mehrheit kam über Device-Modification-Pathways auf den Markt, also auf Basis bestehender Sicherheits- und Wirksamkeitsdaten älterer Geräte. Wer im Gesundheitskontext mit AI-Tools arbeitet, sollte das wissen, bevor er Vertrauen in den FDA-Stempel investiert. Mehr im Deep-Dive Kapitel 6."}, {"slug": "2026-06-18-stanford-ai-index-2026-15", "title": "38,8% Beste AI-Agenten auf End-zu-End-Forschung", "date": "2026-06-18", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-18-stanford-ai-index-2026-15/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 15, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Fünfter Deep-Dive: Wissenschaft. Ein gemischtes Bild. In einigen Disziplinen hat AI 2025 einen echten Sprung gemacht, in anderen ist sie noch weit von der Praxisreife entfernt.", "text": "Fünfter Deep-Dive: Wissenschaft. Ein gemischtes Bild. In einigen Disziplinen hat AI 2025 einen echten Sprung gemacht, in anderen ist sie noch weit von der Praxisreife entfernt.\n\nWo es richtig läuft: Strukturbiologie, Wettervorhersage, Materialforschung. Ein neues System namens Aardvark Weather hat 2025 erstmals die komplette klassische Wettervorhersage durch ein einzelnes AI-Modell ersetzt. Ein anderes erstellt eine 60-Tage-Globalprognose in unter vier Minuten, deutlich schneller als alle etablierten Verfahren. Auch in der Chemie schlagen die besten Modelle den Durchschnittschemiker bei einem standardisierten Wissenstest.\n\nWo es nicht läuft: das selbstständige Forschen. Wenn AI-Agenten ganze Forschungsabläufe übernehmen sollen, also vom Lesen der Literatur über die Hypothese bis zur Auswertung, fallen die Werte ein: 39 Prozent Trefferquote für die besten AI-Agenten gegen 84 Prozent bei einem Doktoranden. Bei der Bioinformatik schaffen die Modelle nur 17 Prozent. Beim Reproduzieren ganzer astrophysikalischer Paper schaffen alle getesteten Modelle weniger als 20 Prozent.\n\nWas mir an dem Kapitel besonders gefällt: AI für Wissenschaft entsteht überwiegend an Universitäten und in Forschungseinrichtungen, nicht in den großen Tech-Konzernen. Datensätze für die Erdbeobachtung kommen sogar zu 100 Prozent aus dem öffentlichen Sektor. Wer wissenschaftliche AI in Deutschland aufbauen will, kann sich auf eine Spielfläche bewegen, die nicht von Big Tech beherrscht wird.\n\nNächster Deep-Dive: Medizin."}, {"slug": "2026-06-17-stanford-ai-index-2026-14", "title": "111M Kleines Spezialmodell schlägt Riese", "date": "2026-06-17", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-17-stanford-ai-index-2026-14/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 14, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Beruhigender Befund aus dem Wissenschafts-Kapitel: ein Protein-Modell mit 111 Millionen Parametern übertrifft führende Methoden auf einem Standard-Benchmark. Das frühere Spitzenmodell hatte 40 Milliarden Parameter, also rund 200 Mal mehr.", "text": "Beruhigender Befund aus dem Wissenschafts-Kapitel: ein Protein-Modell mit 111 Millionen Parametern übertrifft führende Methoden auf einem Standard-Benchmark. Das frühere Spitzenmodell hatte 40 Milliarden Parameter, also rund 200 Mal mehr.\n\n\"Bigger is better\" gilt in der wissenschaftlichen AI immer weniger. Spezialisierung schlägt Skalierung. Mehr im Deep-Dive Kapitel 5."}, {"slug": "2026-06-16-stanford-ai-index-2026-13", "title": "88% Organisationen nutzen generative AI", "date": "2026-06-16", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-16-stanford-ai-index-2026-13/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 13, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Vierter Deep-Dive: Wirtschaft. Das umfangreichste Kapitel, mit den klarsten Aussagen für alle, die AI gerade einkaufen oder verkaufen.", "text": "Vierter Deep-Dive: Wirtschaft. Das umfangreichste Kapitel, mit den klarsten Aussagen für alle, die AI gerade einkaufen oder verkaufen.\n\nDie Verbreitung ist enorm. 88 Prozent der Unternehmen setzen generative AI mindestens an einer Stelle ein. 53 Prozent der Weltbevölkerung haben sie in drei Jahren ausprobiert. Das ist die schnellste Verbreitung einer Technik, die wir kennen. Privatkapital floss 2025 in Höhe von 285,9 Milliarden Dollar in US-AI-Firmen, mehr als zwanzigmal so viel wie in China.\n\nAber das Bild kippt, wenn man genauer hinschaut. Bei der Bevölkerungsnutzung führen Singapur mit 61 Prozent und die Emirate mit 54. Die USA stehen auf Platz 24 mit 28 Prozent. Wer die USA als Maßstab nimmt, schaut auf den falschen Markt.\n\nIn den Unternehmen klafft eine zweite Lücke: zwischen \"AI ist im Einsatz\" und \"AI macht den Job\". Trotz der 88 Prozent Verbreitung sind richtige AI-Agenten in fast allen Funktionen nur einstellig im Einsatz. Wo gemessen wird, sind Produktivitätsgewinne da: 14 Prozent im Kundenservice, 26 Prozent in der Software-Entwicklung, 50 Prozent bei Marketing-Aufgaben. Bei Aufgaben, die komplexes Abwägen brauchen, sind die Effekte schwächer oder verschwinden.\n\nDer unbequemste Befund steckt in der Demografie. Software-Entwickler zwischen 22 und 25 in den USA haben in einem Jahr fast 20 Prozent Beschäftigung verloren, während ältere Kollegen weiter eingestellt werden. Genau dort, wo die Produktivitätsgewinne am höchsten sind, schmilzt der Einstieg in den Beruf. Das ist eine Frage für Bildungseinrichtungen, Trainee-Programme und für jeden, der eine Talent-Pipeline plant.\n\nNächster Deep-Dive: Science."}, {"slug": "2026-06-11-stanford-ai-index-2026-12", "title": "-20% Beschäftigung Software-Devs 22-25 in den USA", "date": "2026-06-11", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-11-stanford-ai-index-2026-12/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 12, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Software-Entwickler zwischen 22 und 25 in den USA: minus 20 Prozent Beschäftigung in einem Jahr. Headcount älterer Entwickler wächst weiter.", "text": "Software-Entwickler zwischen 22 und 25 in den USA: minus 20 Prozent Beschäftigung in einem Jahr. Headcount älterer Entwickler wächst weiter.\n\nGenau in der Domäne, in der AI-Produktivitätsgewinne am klarsten gemessen sind, schrumpft der Junior-Einstieg. Das hat Konsequenzen für Hochschulen, Trainee-Programme und das, was die Branche unter Talent-Pipeline versteht. Mehr im Deep-Dive Wirtschaft."}, {"slug": "2026-06-10-stanford-ai-index-2026-11", "title": "285,9 Privatkapital in US-AI-Unternehmen 2025", "date": "2026-06-10", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-10-stanford-ai-index-2026-11/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 11, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "285,9 Milliarden Dollar US-Privatkapital in AI 2025. Mehr als 23 Mal so viel wie in China mit 12,4 Milliarden. Trotzdem hat sich der Capability-Gap zwischen US- und chinesischen Modellen auf 2,7 Prozent zusammengezogen. Investment-Volumen und technische Führungsposition koppeln sich entkoppeln. ...", "text": "285,9 Milliarden Dollar US-Privatkapital in AI 2025. Mehr als 23 Mal so viel wie in China mit 12,4 Milliarden.\n\nTrotzdem hat sich der Capability-Gap zwischen US- und chinesischen Modellen auf 2,7 Prozent zusammengezogen. Investment-Volumen und technische Führungsposition koppeln sich entkoppeln. Mehr im Deep-Dive zur Wirtschaft."}, {"slug": "2026-06-09-stanford-ai-index-2026-10", "title": "53% Generative AI in der Weltbevölkerung", "date": "2026-06-09", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-09-stanford-ai-index-2026-10/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 10, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "53 Prozent der Weltbevölkerung nutzen generative AI nach drei Jahren. Schneller verbreitet als der PC, schneller als das Internet.", "text": "53 Prozent der Weltbevölkerung nutzen generative AI nach drei Jahren. Schneller verbreitet als der PC, schneller als das Internet.\n\nUnd das ist gemessen, nicht hochgerechnet. Wer Anfang 2026 noch über die strategische Relevanz von AI in der eigenen Organisation diskutiert, ist nicht zu spät, aber auch nicht mehr früh dran. Mehr Zahlen aus dem Wirtschaftskapitel im Deep-Dive."}, {"slug": "2026-06-03-stanford-ai-index-2026-09", "title": "362 Dokumentierte AI-Incidents 2025", "date": "2026-06-03", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-03-stanford-ai-index-2026-09/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 9, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Dritter Deep-Dive: Responsible AI. Das ist das unbequeme Kapitel des Reports, weil es zeigt, wo die Praxis hinter dem Tempo der Technik zurückbleibt.", "text": "Dritter Deep-Dive: Responsible AI. Das ist das unbequeme Kapitel des Reports, weil es zeigt, wo die Praxis hinter dem Tempo der Technik zurückbleibt.\n\nDie Zahl der gemeldeten AI-Vorfälle ist binnen eines Jahres von 233 auf 362 gestiegen. Im Januar 2026 hat die OECD allein in einem Monat 435 Fälle registriert. Während fast alle Anbieter ihre Leistungswerte stolz veröffentlichen, sind freiwillige Sicherheitstests die Ausnahme. Wer als Kunde Vergleichbarkeit will, muss heute selbst danach fragen.\n\nDas größere Problem im Maschinenraum ist subtiler: AI-Modelle können Fakten und Meinungen nicht zuverlässig auseinanderhalten. In einem aktuellen Test schwankt die Trefferquote der 26 führenden Modelle zwischen 22 und 94 Prozent. Eines der Top-Modelle bricht von 98 auf 64 Prozent ein, sobald man eine falsche Aussage als \"der Nutzer glaubt das\" formuliert. Ein anderes fällt von 90 auf 14. Im Beratungs- oder Klinikalltag ist diese Unterscheidung nicht optional.\n\nGleichzeitig wird die Branche weniger offen, nicht offener. Ein Index, der die Transparenz der Anbieter misst, ist 2025 von 58 auf 40 gefallen. Trainingsdaten, eingesetzte Rechenleistung und die Wirkung nach dem Einsatz werden zunehmend nicht mehr veröffentlicht.\n\nWas Unternehmen daraus für 2026 mitnehmen sollten: AI in regulierten Prozessen ohne ein eigenes Risiko-Verfahren ist heute fahrlässig. Datenschutz allein reicht als Bezugsrahmen nicht mehr. Standards wie ISO 42001 oder das NIST AI RMF gewinnen an Gewicht und werden in Vergaben zunehmend gefragt.\n\nNächster Deep-Dive: Wirtschaft."}, {"slug": "2026-06-02-stanford-ai-index-2026-08", "title": "22-94 Hallucination-Range über 26 Top-Modelle", "date": "2026-06-02", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-06-02-stanford-ai-index-2026-08/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 8, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Eine der unbequemsten Zahlen aus dem Stanford-Report: Hallucination-Raten über 26 Top-Modelle liegen zwischen 22 und 94 Prozent. Und das nicht im Jahr 2022, sondern im aktuellen Stand.", "text": "Eine der unbequemsten Zahlen aus dem Stanford-Report: Hallucination-Raten über 26 Top-Modelle liegen zwischen 22 und 94 Prozent. Und das nicht im Jahr 2022, sondern im aktuellen Stand.\n\nWas mich mehr beunruhigt: GPT-4o fällt von 98,2 auf 64,4 Prozent Genauigkeit, sobald eine falsche Aussage als \"der User glaubt das\" formuliert wird. DeepSeek R1 bricht von 90 auf 14,4 Prozent ein. Die Modelle können offenbar nicht zuverlässig zwischen \"das ist wahr\" und \"jemand hält das für wahr\" unterscheiden. Genau diese Unterscheidung ist im Beratungs- und Klinikkontext nicht optional.\n\nMehr im Deep-Dive zu Kapitel 3."}, {"slug": "2026-05-28-stanford-ai-index-2026-07", "title": "2,7% Vorsprung der USA vor China beim Spitzenmodell", "date": "2026-05-28", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-05-28-stanford-ai-index-2026-07/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 7, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Zweiter Deep-Dive: was AI 2026 wirklich kann, und was nicht. AI hat 2025 einen großen Sprung gemacht. Bei einem strengen Test für Software-Entwicklung ist die Trefferquote in einem Jahr von 60 Prozent auf fast 100 Prozent gestiegen. AI hat eine Goldmedaille bei der Mathematik-Olympiade geholt. Die ...", "text": "Zweiter Deep-Dive: was AI 2026 wirklich kann, und was nicht.\n\nAI hat 2025 einen großen Sprung gemacht. Bei einem strengen Test für Software-Entwicklung ist die Trefferquote in einem Jahr von 60 Prozent auf fast 100 Prozent gestiegen. AI hat eine Goldmedaille bei der Mathematik-Olympiade geholt. Die vier führenden Modelle der Welt sind nach Punktebewertung praktisch gleich gut. Der Vorsprung der USA vor China liegt nur noch bei 2,7 Prozent.\n\nGleichzeitig zeigen sich klare Schwächen. Roboter schaffen 88 Prozent typischer Haushaltsaufgaben nicht. Das beste Modell liest analoge Uhren nur zu 50 Prozent richtig, ein Mensch zu 90. AI-Agenten verfehlen jedes dritte Ergebnis bei strukturierten Aufgaben. Stanford nennt diese Verteilung die jagged frontier, also Spitzenleistung direkt neben Versagen, ohne erkennbares Muster.\n\nWas das im Alltag bedeutet: Wer AI einsetzt, muss sie für den eigenen Anwendungsfall testen. Allgemeine Tests sagen wenig über die konkrete Eignung. Die Frage \"welches Modell soll ich einkaufen\" verliert an Gewicht, weil die Anbieter sich kaum noch unterscheiden. Wichtiger werden Kosten, Verlässlichkeit im echten Einsatz und die Anpassung an die eigene Branche.\n\nNächster Deep-Dive in einer Woche, dann zum Kapitel Responsible AI."}, {"slug": "2026-05-27-stanford-ai-index-2026-06", "title": "50,6% Genauigkeit beim Ablesen analoger Uhren", "date": "2026-05-27", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-05-27-stanford-ai-index-2026-06/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 6, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "50,6 Prozent. Das ist die Trefferquote des besten AI-Modells beim Ablesen analoger Uhren. Menschen schaffen 90,1 Prozent.", "text": "50,6 Prozent. Das ist die Trefferquote des besten AI-Modells beim Ablesen analoger Uhren. Menschen schaffen 90,1 Prozent.\n\nIm selben Report steht, dass Gemini Deep Think an der internationalen Mathematik-Olympiade Gold geholt hat, ohne menschliche Hilfe, in der vollen Zeit. Die Trainings-Welt der Modelle ist eben nicht die Welt der Alltagsanforderungen. Wer das nicht trennt, überschätzt eine Capability genau dort, wo es teuer wird.\n\nMehr Kontext im Deep-Dive Kapitel 2."}, {"slug": "2026-05-26-stanford-ai-index-2026-05", "title": "12% Erfolg von Robotern bei Haushaltsaufgaben", "date": "2026-05-26", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-05-26-stanford-ai-index-2026-05/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 5, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Lieblingszahl aus dem Stanford-Report: AI gewinnt Gold bei der internationalen Mathematik-Olympiade. Roboter scheitern an 88 Prozent typischer Haushaltsaufgaben. In kontrollierten Lab-Simulationen erreichen sie 89 Prozent.", "text": "Lieblingszahl aus dem Stanford-Report: AI gewinnt Gold bei der internationalen Mathematik-Olympiade. Roboter scheitern an 88 Prozent typischer Haushaltsaufgaben. In kontrollierten Lab-Simulationen erreichen sie 89 Prozent.\n\nStanford nennt das die jagged frontier. Spitzenleistung neben Versagen, ohne klares Muster. Das ist die wichtigste mentale Korrektur für alle, die mit AI in Produkten arbeiten.\n\nMehr im Deep-Dive zu Kapitel 2."}, {"slug": "2026-05-12-stanford-ai-index-2026-04", "title": "3,3 AI-Rechenleistung wächst weiter exponentiell", "date": "2026-05-12", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-05-12-stanford-ai-index-2026-04/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 4, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Erster Deep-Dive der Stanford-Serie: Forschung und Entwicklung. Drei Punkte, die ich aus dem Kapitel mitnehme. Die Rechenleistung hinter den AI-Modellen wächst seit 2022 jährlich um den Faktor 3,3. Anders gesagt: in vier Jahren rund 120 Mal so viel wie vorher. Und nahezu jeder dieser Chips wird von ...", "text": "Erster Deep-Dive der Stanford-Serie: Forschung und Entwicklung. Drei Punkte, die ich aus dem Kapitel mitnehme.\n\nDie Rechenleistung hinter den AI-Modellen wächst seit 2022 jährlich um den Faktor 3,3. Anders gesagt: in vier Jahren rund 120 Mal so viel wie vorher. Und nahezu jeder dieser Chips wird von einer einzigen Firma gefertigt: TSMC in Taiwan. Wer über AI-Strategie spricht und nicht über die Lieferkette dahinter, übersieht das größte technische Klumpenrisiko der Branche.\n\nÜber 90 Prozent der wichtigen AI-Modelle kommen mittlerweile aus der Industrie, nicht aus der Forschung. Und gerade diese Modelle werden weniger offen, nicht offener. Trainingsdaten, Größenangaben und Methodik werden zunehmend nicht mehr veröffentlicht. Sobald so ein Modell im Hintergrund eines regulierten Produkts arbeitet, etwa bei Versicherern, Mobilitätsanbietern oder im Gesundheitsbereich, wird das zur konkreten Frage: wie prüft man, was man nicht sehen darf? In meinem Connected-Car-Projekt mit dem ADAC ist das genau der Punkt, an dem aktuell viele Diskussionen entstehen.\n\nDas Forscher-Talent zieht es immer seltener in die USA. Die Zahl derjenigen, die als Top-Forscher in die USA wechseln, ist seit 2017 um 89 Prozent eingebrochen, allein im letzten Jahr nochmal um 80 Prozent. Im gleichen Zeitraum gewinnen die Vereinigten Arabischen Emirate, Saudi-Arabien und Großbritannien netto an Wissenschaftlern dazu.\n\nWas das für die Praxis heißt: Eine ernsthafte AI-Strategie behandelt heute nicht nur die Frage, welches Modell man einsetzt. Sondern auch, wo die Hardware herkommt, wer den Anbieter prüft und wo die Menschen sitzen, die das Wissen pflegen. Nächste Woche geht es weiter mit dem Kapitel Technical Performance."}, {"slug": "2026-05-07-stanford-ai-index-2026-03", "title": "-89% AI-Forscher-Migration in die USA seit 2017", "date": "2026-05-07", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-05-07-stanford-ai-index-2026-03/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 3, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "Eine Zahl aus dem Stanford-Report, die nicht ins gewohnte Bild passt: die Zahl der Top-AI-Forscher, die in die USA ziehen, ist seit 2017 um 89 Prozent eingebrochen. Allein im letzten Jahr minus 80 Prozent.", "text": "Eine Zahl aus dem Stanford-Report, die nicht ins gewohnte Bild passt: die Zahl der Top-AI-Forscher, die in die USA ziehen, ist seit 2017 um 89 Prozent eingebrochen. Allein im letzten Jahr minus 80 Prozent.\n\nIm selben Zeitraum gewinnen die Vereinigten Arabischen Emirate, Saudi-Arabien und das Vereinigte Königreich netto Forscher dazu. Die Geographie der AI-Forschung verteilt sich neu, gerade während die USA bei Investitionen und Modellen klar führt.\n\nWer Talent-Strategien für technische Teams baut, sollte das im Blick haben. Mehr Kontext im Deep-Dive zu Kapitel 1."}, {"slug": "2026-05-06-stanford-ai-index-2026-02", "title": "5.427 AI-Rechenzentren in den USA", "date": "2026-05-06", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-05-06-stanford-ai-index-2026-02/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 2, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "5.427 AI-Rechenzentren stehen in den USA. Mehr als zehnmal so viele wie im nächststärksten Land. Sie verbrauchen mehr Energie als jede andere Region.", "text": "5.427 AI-Rechenzentren stehen in den USA. Mehr als zehnmal so viele wie im nächststärksten Land. Sie verbrauchen mehr Energie als jede andere Region.\n\nSpannender Detailpunkt aus dem Stanford-Report: die Chips dieser Rechenzentren kommen fast ausschließlich aus einer einzigen Foundry in Taiwan. Eine TSMC-Werkserweiterung in den USA hat 2025 Produktion aufgenommen, aber der Schwerpunkt bleibt vorerst klar.\n\nDas ist die Hardware-Realität hinter dem AI-Boom. Der Volltext im Deep-Dive zu Kapitel 1."}, {"slug": "2026-05-05-stanford-ai-index-2026-01", "title": "425 Seiten Bestandsaufnahme", "date": "2026-05-05", "url": "https://www.einfachstarten.jetzt/blog/2026-05-05-stanford-ai-index-2026-01/", "series": "Stanford AI Index 2026", "part": 1, "topics": ["Künstliche Intelligenz"], "excerpt": "425 Seiten Stanford AI Index Report 2026. Ich habe ihn gelesen, und ich teile in den nächsten Wochen die Befunde, die mir am stärksten in Erinnerung bleiben.", "text": "425 Seiten Stanford AI Index Report 2026. Ich habe ihn gelesen, und ich teile in den nächsten Wochen die Befunde, die mir am stärksten in Erinnerung bleiben.\n\nWas diesen Report unter allen AI-Veröffentlichungen heraushebt: er prognostiziert nichts. Er misst, was passiert ist. Adoption, Investitionen, Capability, Talent, Footprint, Public Opinion. Neun Kapitel mit Daten, die nicht aus einem Lab oder einer Marketing-Abteilung kommen, sondern von OECD, McKinsey, GitHub, LinkedIn und Dutzenden weiteren Quellen.\n\nWas die Serie liefern wird: pro Kapitel ein längerer Beitrag mit Einordnung aus der Beraterpraxis, dazwischen kompakte Datenpunkte, die ich besonders bemerkenswert finde. Kein Hype, keine Vorhersagen. Die Zahlen, die für Software-Entwicklung, Produktmanagement und Leadership 2026 wirklich relevant sind.\n\nErste Tiefenanalyse zum Kapitel Research and Development kommt in den nächsten Tagen. Wer den Report selbst lesen will: hai.stanford.edu"}]