Claude, Apple und die Denk-Debatte: Was heißt eigentlich "KI kann denken"?
Der Streit zwischen Apple und Anthropic zur Denkfähigkeit von KI-Modellen zeigt vor allem eines: Wie leicht Begriffe wie "denken" oder "verstehen" fehlinterpretiert werden. Apple behauptet, Sprachmodelle wie GPT oder Claude scheitern an klassischen Denkaufgaben. Anthropic entgegnet: Die Testbedingungen waren unrealistisch oder schlecht aufbereitet.
Für den Mittelstand ist nicht entscheidend, ob KI "denkt", sondern ob sie hilft. Und genau daüber muss man reden.
Apple wirft LLMs vor, selbst einfache Logikaufgaben falsch zu lösen – trotz Anleitungen.
Anthropic weist nach, dass Format und Kontext über Erfolg oder Scheitern entscheiden.
In der Praxis geht es um Outputqualität, nicht Philosophie.
Praxisimpuls für Entscheider:
Testen Sie Modelle praxisnah, nicht akademisch.
Wichtiger als "intelligent": Ist das Modell anschlussfähig an Ihre Daten und Prozesse?
Setzen Sie auf hybride Setups: KI + Tools + Formatvorlagen
Fazit: Die Denkfrage ist vor allem eine Formatfrage. Wer klug promptet, erhält kluge Antworten.
Wir zeigen in unserer Schulung, wie Prompt-Formate den Unterschied machen – und was Claude 4 dabei besser löst als GPT.
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neXsolut in Aktion: Wie ein Vertriebsleiter mit KI die Angebotsflut bändigte
Ein mittelständischer Systemlieferant im Automotive-Sektor stand vor einem klassischen Problem: Täglich gehen dutzende Angebotsanfragen ein, die intern aufwendig bearbeitet werden. Ziel: Automatisieren ohne Qualitätsverlust. Unsere Antwort: der 5h-KI-Sprint.
Schon im Ersttermin zeigten sich klare Hebel:
Viele Anfragen folgen Mustern: perfekte Grundlage für Vorlagen und Prompt-Systeme
Rückfragen an Kunden können automatisiert per KI erfolgen
Angebotsdokumente entstehen heute teilautomatisiert auf Basis von GPT + internen Daten
Ablauf des Sprints:
Nutzen-Review: Wo verlieren wir Zeit?
Prozess-Mapping: Welche Schritte lassen sich standardisieren?
Tool-Check: Was bringt GPT kurzfristig?
Prototyping: Erste Version im Live-Test
Ergebnis nach 2 Wochen:
35% weniger Bearbeitungszeit pro Anfrage
2 automatisierte Snippets zur Vorqualifizierung
Hohe Akzeptanz im Team
Fazit: KI-Einstieg muss nicht komplex sein. Mit dem 5h-Sprint schaffen Unternehmen Klarheit und Tempo.
Jetzt Ihren 5h-Sprint starten: www.nexsolut.de/sprint
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Gemini Diffusion und das Echtzeit-Paradigma: KI wird schneller als der Mensch
Google hat mit Gemini Diffusion ein neues Textmodell vorgestellt, das nicht mehr Wort für Wort antwortet, sondern ganze Absätze "diffundiert". In der Praxis bedeutet das: drastisch schnellere Interaktion, neue Anwendungsfälle – vor allem für Softwareentwicklung, Service und Marketing.
Unsere Tests zeigen:
Prototypen für Apps oder Dashboards lassen sich in Echtzeit generieren
Feedbackschleifen mit Kunden verkürzen sich deutlich
Die Art, wie mit KI kommuniziert wird, verändert sich grundlegend
Was das für Unternehmen bedeutet:
Geschwindigkeit wird zum Wettbewerbsvorteil
Rollen verschieben sich: Vom Ersteller zum Kurator
Echtzeit-Systeme brauchen neue UX-Konzepte
Fazit: Wer heute plant, muss morgen live liefern. Gemini Diffusion ist kein Spielzeug, sondern der Beginn einer neuen Interaktionslogik.
In unseren Schulungen zeigen wir, wie Sie Gemini & Co. für Ihre Prozesse nutzen.
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KI & Strom: Warum Energieeffizienz zur Schicksalsfrage wird
KI ist ein Stromfresser. Und je schneller die Modelle, desto höher der Verbrauch. Die Partnerschaft von Siemens und NVIDIA zeigt, wohin die Reise geht: High-Voltage-DC statt Wechselstrom. Der Wechsel spart bis zu 30% Energie – und wird damit zum Muss für jede ernsthafte KI-Infrastruktur.
Worauf Unternehmen achten sollten:
Neue Server = Neue Stromstrategie
Auch kleinere Rechenzentren profitieren von HVDC
Energie wird zum Engpass – nicht Rechenzeit
Besonders relevant für Mittelstand:
ESG-Kriterien fordern Energie-Transparenz
Wer heute umrüstet, spart morgen dauerhaft
KI-Investitionen brauchen Stromperspektive
Fazit: KI ist keine reine Softwarefrage mehr. Infrastruktur, Energie und IT-Architektur müssen zusammengedacht werden.
Wir beraten zur stromsparenden KI-Infrastruktur – auch in Kombination mit Edge-Deployments.
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