Folge 73: Meat Proxies oder wie ich lernte, die KI zu lieben!

Vor einem Jahr war KI noch ein praktischer Assistent. Heute laufen zwölf Coding-Agenten parallel, komplette Projekte entstehen in wenigen Tagen und der Mensch steht als "Meat Proxy" zwischen Claude, Codex und dem Produktivsystem.Es ist fast schon faszinierend, wie radikal sich Softwareentwicklung durch agentische KI verändert: Programmiersprachen und Frameworks verlieren an Bedeutung, während Architektur, Produktverständnis und die Fähigkeit, Ergebnisse zu bewerten, wichtiger werden. Doch wenn die KI schneller produziert, als wir denken und kontrollieren können, wird plötzlich der Mensch selbst zum Bottleneck.Ist das noch Augmentierung oder haben wir unsere eigentliche Arbeit längst an Maschinen ausgelagert? Macht KI aus guten Entwicklern hervorragende Entwickler oder verstärkt sie nur vorhandenes Wissen, Vorlieben und Cognitive Biases? Und braucht es in Zukunft überhaupt noch Teams, wenn ein einzelner Mensch ganze Produktlandschaften orchestrieren kann?Das müssen die Torben und Savas einmal besprechen, denn wer weiß: Haben die beiden 2027 überhaupt noch einen Job?Weiterführende Links:https://arstechnica.com/information-technology/2026/02/ai-companies-want-you-to-stop-chatting-with-bots-and-start-managing-them/https://arstechnica.com/information-technology/2026/01/10-things-i-learned-from-burning-myself-out-with-ai-coding-agents/https://gruhn.me/blog/2026-08-03/https://techcrunch.com/2025/09/14/vibe-coding-has-turned-senior-devs-into-ai-babysitters-but-they-say-its-worth-it/https://openai.com/index/introducing-dots/https://ai.meta.com/muse/ https://claude.com/product/claude-codehttps://openai.com/codex/https://developer.hashicorp.com/terraformhttps://developers.cloudflare.com/durable-objects/https://openclaw.ai/https://hermes-agent.nousresearch.com/Solltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)

Nicht jeder Systemausfall beginnt mit einem Hackerangriff. Manchmal genügt ein fehlerhaftes Update: CrowdStrike legte 2024 mit einer defekten Aktualisierung weltweit Windows-Systeme lahm, ganz ohne Cyberangriff. Auch der mehrstündige Ausfall von Google Cloud im Juni 2025 riss zahlreiche davon abhängige Dienste mit sich.Damit stellt sich eine unbequeme Frage: Müssen wir uns nicht nur vor Angreifern schützen, sondern mindestens genauso sehr vor unseren eigenen Abhängigkeiten?Moderne Codebases beginnen schließlich selten mit einer leeren Datei. Sie beginnen mit einer package.json, einer composer.json oder einer Maven pom.xml und kurz darauf besteht ein großer Teil des Projekts aus fremdem Code. Wir installieren komplette Bibliotheken für wenige Funktionen, vertrauen Package-Managern, CDNs, Cloud-Providern und teilweise winzigen Open-Source-Projekten, die von einzelnen Personen gepflegt werden.Das funktioniert erstaunlich gut... bis es das nicht mehr tut.Polyfill.io zeigte, wie aus einem etablierten Webdienst nach einem Eigentümerwechsel plötzlich ein Einfallstor für schädlichen JavaScript-Code werden konnte. Aktuelle Supply-Chain-Attacks auf das npm-Ökosystem gehen noch weiter: Selbstverbreitende Malware stiehlt Zugangsdaten, manipuliert weitere Pakete und nutzt damit genau die Lieferketten, auf denen unsere Builds und Deployments basieren.Aber was ist die Alternative? Alles selbst entwickeln? Keine externen Libraries mehr verwenden? Auf Cloud-Dienste verzichten? Oder darauf hoffen, dass Anbieter niemals ausfallen, insolvent werden, ihre Preise ändern oder ein wichtiges Produkt einfach abschalten?Auch das kann nicht die Lösung sein. Ohne Open Source, spezialisierte Anbieter und gemeinsam genutzte Infrastruktur wären viele technische Fortschritte kaum möglich. Gleichzeitig darf Bequemlichkeit nicht bedeuten, dass wir unsere Systeme vollständig der Kontrolle Dritter überlassen.Das kann also der Weisheit letzter Schluss nicht sein. Deswegen wollen Savas und Torben einmal darüber diskutieren, ob und welche Auswege es aus diesem Dilemma geben kann.Weiterführende Links:https://www.youtube.com/watch?v=ZHrayP-Y71Qhttps://arstechnica.com/security/2025/02/backdoored-package-in-go-mirror-site-went-unnoticed-for-3-years/https://www.golem.de/news/nach-gescheiterter-amazon-uebernahme-roomba-hersteller-irobot-vor-der-pleite-2503-194239.htmlhttps://www.golem.de/news/windows-microsoft-schaltet-remotedesktop-app-ab-2503-194216.htmlhttps://www.golem.de/news/google-neue-regeln-fuer-chrome-erweiterungen-nach-honey-skandal-2503-194225.htmlhttps://www.heise.de/news/HP-Firmware-Update-legt-Drucker-lahm-10313688.htmlhttps://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/worlds-first-cpu-level-ransomware-can-bypass-every-freaking-traditional-technology-we-have-out-there-new-firmware-based-attacks-could-usher-in-new-era-of-unavoidable-ransomwarehttps://techcrunch.com/2025/06/12/google-cloud-outage-brings-down-a-lot-of-the-internet/https://devclass.com/2025/06/24/serious-mysql-bug-celebrates-20-years-unfixed-another-reason-to-switch-to-postgresql/https://www.infoq.com/news/2025/07/figma-aws-300k-daily-bill/https://arstechnica.com/security/2025/07/sharepoint-vulnerability-with-9-8-severity-rating-is-under-exploit-across-the-globe/https://www.heise.de/news/Sicherheitsluecken-in-fast-750-Multifunktionsdruckern-verschiedener-Hersteller-10461742.htmlhttps://www.heise.de/news/Neuer-NPM-Grossangriff-Selbst-vermehrende-Malware-infiziert-Dutzende-Pakete-10651111.htmlhttps://techcrunch.com/2026/04/08/amazon-to-end-support-for-older-kindle-devices-2012/https://techcrunch.com/2026/06/07/the-worst-hacks-and-breaches-of-2026-so-far/https://www.golem.de/news/smarte-futterautomaten-streiken-cloudpanne-laesst-unzaehlige-haustiere-hungern-2608-211901.html https://techcrunch.com/2026/09/10/id-verification-giant-idscan-confirms-data-breach-with-more-than-150-million-drivers-licenses-stolen/https://blog.sshh.io/p/i-asked-100-agents-to-hack-meSolltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)

LinkedIn ist voll von Versprechungen, Blogposts und Framework-Gurus, die mit drei einfachen Schritten den Weg zu "Stonks!" versprechen - und trotzdem fühlen sich echte Softwareprojekte oft eher wie ein verrücktes Labyrinth an.In dieser Folge von #codebarn - Digitalisierung von Dev bis Ops fragen sich Torben und Savas, wo das Einfache in der Softwareentwicklung eigentlich geblieben ist und warum wir uns wieder mehr aufs Machen konzentrieren sollten.Statt der nächsten Snake-Oil-Lösung, dem x-ten KI-Tool oder der noch komplexeren Cloud-Architektur geht es um pragmatische Softwareentwicklung: Dinge wirklich shippen, statt nur neue Baustellen zu eröffnen - inspiriert von Klassikern wie "Ship It! – A Practical Guide to Successful Software Projects"Worum es in der Folge geht:Warum sich heute alles nach "Alles muss KI, alles muss Cloud, alles muss Big Data" anfühlt - aber am Ende nichts fertig wird.Was von Pragmatic Programming und "Einfach mal machen" im Jahr 2026 noch übrig ist - und was wir davon dringend zurückholen sollten.Wie Framework-Chaos, JavaScript-Fatigue und Tool-Churn Teams ausbremsen, obwohl alles angeblich produktiver macht.Warum KI-Coding-Tools in der Praxis manchmal mehr Reibung als Resultate erzeugen - gerade bei erfahrenen Entwickler:innen mit großen, gewachsenen Codebases.Konkrete, einfache Prinzipien, mit denen du als Dev, Tech Lead oder CTO wieder mehr "Stop starting, start finishing" in deinen Alltag bringst.Praktische Anekdoten aus Projekten von Dev bis Ops: Was funktioniert hat, was grandios gescheitert ist - und was wir daraus gelernt haben.Weiterführende Links:https://www.amazon.de/-/en/Pragmatic-Programmer-Journeyman-Master-Cunningham/dp/020161622Xhttps://www.amazon.de/Ship-Practical-Successful-Pragmatic-Programmers/dp/0974514047/https://www.amazon.de/Das-4-Stunden-Startup-Tr%C3%A4ume-verwirklichen-k%C3%BCndigen/dp/3430202027https://blog.jamestsetsekas.com/posts/the-pragmatic-programmer/https://daily.dev/blog/javascript-fatigue-2026-cope-with-framework-churn/https://news.ycombinator.com/item?id=47171469https://arstechnica.com/ai/2026/01/developers-say-ai-coding-tools-work-and-thats-precisely-what-worries-them/https://northeasttimes.com/2026/08/05/new-research-paper-debunks-eight-popular-myths-about-ai-coding-tools/https://www.augmentcode.com/guides/why-ai-coding-tools-make-experienced-developers-19-slower-and-how-to-fix-itSolltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)

In jedem Quartalsbericht muss irgendwo KI auftauchen, egal wofür. Hollywood versagt nahezu ein ganzes Jahr, nur ein paar Fortsetzungen erzeugen Spektakel genug für Boxoffice-Ergebnisse. AAA-Games bleiben weit hinter den Erwartungen zurück, währenddessen kommen Single-Devs und kleinere Game Studios auf Millionen Verkäufe aus dem Nichts mit z.B. Friendslop.Aber auch nicht alle, denn: Kein Hype, kein Erfolg! Bist du "TikTok-fähig"? Hast du Insta-Character? Kann man dich streamen? Erzeugst du genug Spektakel?Und das betrifft nicht nur Entertainment! Selbst Apps, Software, B2C oder B2B: Erzeugt man keine Aufmerksamkeit, geht man unter. Sicher kann man noch Google und Facebook Ads schalten, aber die Rates sind enorm gestiegen und erzeugen limitierte Resultate. “Monopoly Go” gibt über 1 Milliarde Dollar für Ads aus und ist damit hoch erfolgreich. Nicht nur das: Auch für Bewerber und Bewerbungen muss man bereits auffallen.Heißt das also “Wer am lautesten schreit, gewinnt?”, denn so wirkt es aktuell. Volume over Quality! Hauptsache du bist sichtbar, brennst dich permanent ein. Das Unternehmen muss TikToks machen, der Bewerber muss überall sein Portfolio bereithalten. Jeder muss seinen Ego-Trip voll ausleben, um oben auf dem Berg Sichtbarkeit für und von zu erhalten. Das Problem: Oben auf dem Berg ist kein Platz für alle! Also fällt der Rest herunter oder friert im Eis ein.Wie also weiter? Damit beschäftigen sich Torben und Savas in dieser Folge und beleuchten den Erfolgsdruck mal von ihrer Seite aus.Weiterführende Links:https://www.businessinsider.com/medvi-ai-weight-loss-millions-ai-advertising-legal-compliance-challenges-2026-4https://www.hackerrank.com/https://leetcode.com/https://www.samstruan.com/resume-templatehttps://vm.tiktok.com/ZGdHo29gD/https://communicateonline.me/the-view/from-hype-to-hard-truths-the-trends-that-will-redefine-marketing-in-2026/https://www.tiktok.com/@sam.turner047?_r=1&_t=ZG-96x3tuy4IfBhttps://vm.tiktok.com/ZGdHETPHs/Solltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)

KI ist überall, scheint es. Und doch wirken manche Diskussionen und News-Artikel so fern, wenn Milliarden an Geldern hin und her geschoben werden oder Marketing-Max auf LinkedIn den hundertsten generierten “Chakka” Post veröffentlicht und AGI prophezeit.Aber KI ist ebenfalls schon so viel näher an uns allen dran, zumindest die generative KI. Deswegen wollen wir dieses Mal auf den echten Alltag von echten Menschen (nicht LinkedIn “Menschen”) schauen und uns fragen: Was macht KI im Alltag mit ihnen und vor allem, wie nutzen sie KI schon jetzt in ihrem Alltag?Dafür spricht Savas in dieser #codebarn Serie mit verschiedenen Personen aus verschiedenen Themenbereichen und fragt: Wie sieht dein Alltag mit KI aus?Diesmal mit dabei ist:Alexander Stein, Agiler Berater, Coach, Gründungs- und Vorstandsmitglied bei Agiler Norden e.V.Danke an alle Gäste und euch viel Spaß mit dieser sehr Erkenntnisreichen und von Erfahrungen gespickten Folge.Wie schaut euer Alltag mit KI aus? Lasst es uns wissen.Weiterführende Links:https://www.linkedin.com/in/alexander-stein-11413077/https://claude.ai/https://kiro.dev/https://chatgpt.com/https://gemini.google.com/apphttps://www.perplexity.ai/https://mistral.ai/https://cohere.com/https://copilot.microsoft.com/https://elevenlabs.io/https://ideogram.ai/https://beck-online.de/themennavigator/content/ki-in-beck-online/https://kaggle.comSolltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)

KI ist überall, scheint es. Und doch wirken manche Diskussionen und News-Artikel so fern, wenn Milliarden an Geldern hin und her geschoben werden oder Marketing-Max auf LinkedIn den hundertsten generierten “Chakka” Post veröffentlicht und AGI prophezeit.Aber KI ist ebenfalls schon so viel näher an uns allen dran, zumindest die generative KI. Deswegen wollen wir dieses Mal auf den echten Alltag von echten Menschen (nicht LinkedIn “Menschen”) schauen und uns fragen: Was macht KI im Alltag mit ihnen und vor allem, wie nutzen sie KI schon jetzt in ihrem Alltag?Dafür spricht Savas in dieser #codebarn Serie mit verschiedenen Personen aus verschiedenen Themenbereichen und fragt: Wie sieht dein Alltag mit KI aus?Diesmal mit dabei ist:Christoph Safferling, Director of Data Surfacing and Literacy bei UbisoftDanke an alle Gäste und euch viel Spaß mit dieser sehr Erkenntnisreichen und von Erfahrungen gespickten Folge.Wie schaut euer Alltag mit KI aus? Lasst es uns wissen.Weiterführende Links:https://www.linkedin.com/in/safferling/https://www.gnu.org/software/emacs/https://github.com/karthink/gptelhttps://github.com/rfordatascience/tidytuesdayhttps://orgmode.org/https://claude.ai/https://kiro.dev/https://chatgpt.com/https://gemini.google.com/apphttps://www.perplexity.ai/https://mistral.ai/https://cohere.com/https://copilot.microsoft.com/https://elevenlabs.io/https://ideogram.ai/https://beck-online.de/themennavigator/content/ki-in-beck-online/https://kaggle.comSolltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)

KI ist überall, scheint es. Und doch wirken manche Diskussionen und News-Artikel so fern, wenn Milliarden an Geldern hin und her geschoben werden oder Marketing-Max auf LinkedIn den hundertsten generierten “Chakka” Post veröffentlicht und AGI prophezeit.Aber KI ist ebenfalls schon so viel näher an uns allen dran, zumindest die generative KI. Deswegen wollen wir dieses Mal auf den echten Alltag von echten Menschen (nicht LinkedIn “Menschen”) schauen und uns fragen: Was macht KI im Alltag mit ihnen und vor allem, wie nutzen sie KI schon jetzt in ihrem Alltag?Dafür spricht Savas in dieser #codebarn Serie mit verschiedenen Personen aus verschiedenen Themenbereichen und fragt: Wie sieht dein Alltag mit KI aus?Diesmal mit dabei ist:Johannes Thimme, Indie Game Developer nach über 15 Jahren bei UbisoftDanke an alle Gäste und euch viel Spaß mit dieser sehr Erkenntnisreichen und von Erfahrungen gespickten Folge.Wie schaut euer Alltag mit KI aus? Lasst es uns wissen.Weiterführende Links:https://www.linkedin.com/in/johannes-thimme/https://claude.ai/https://kiro.dev/https://chatgpt.com/https://gemini.google.com/apphttps://www.perplexity.ai/https://mistral.ai/https://cohere.com/https://copilot.microsoft.com/https://elevenlabs.io/https://ideogram.ai/https://beck-online.de/themennavigator/content/ki-in-beck-online/Solltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)

KI ist überall, scheint es. Und doch wirken manche Diskussionen und News-Artikel so fern, wenn Milliarden an Geldern hin und her geschoben werden oder Marketing-Max auf LinkedIn den hundertsten generierten “Chakka” Post veröffentlicht und AGI prophezeit.Aber KI ist ebenfalls schon so viel näher an uns allen dran, zumindest die generative KI. Deswegen wollen wir dieses Mal auf den echten Alltag von echten Menschen (nicht LinkedIn “Menschen”) schauen und uns fragen: Was macht KI im Alltag mit ihnen und vor allem, wie nutzen sie KI schon jetzt in ihrem Alltag?Dafür spricht Savas in dieser #codebarn Serie mit verschiedenen Personen aus verschiedenen Themenbereichen und fragt: Wie sieht dein Alltag mit KI aus?Diesmal mit dabei ist:Kai Korte, Anwalt und Geschäftsführer der lexICT für u.a. DatenschutzDanke an alle Gäste und euch viel Spaß mit dieser sehr Erkenntnisreichen und von Erfahrungen gespickten Folge.Wie schaut euer Alltag mit KI aus? Lasst es uns wissen.Weiterführende Links:https://www.linkedin.com/in/kai-korte-a2899b100/https://claude.ai/https://kiro.dev/https://chatgpt.com/https://gemini.google.com/apphttps://www.perplexity.ai/https://mistral.ai/https://cohere.com/https://copilot.microsoft.com/https://elevenlabs.io/https://ideogram.ai/https://beck-online.de/themennavigator/content/ki-in-beck-online/Solltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)

KI ist überall, scheint es. Und doch wirken manche Diskussionen und News-Artikel so fern, wenn Milliarden an Geldern hin und her geschoben werden oder Marketing-Max auf LinkedIn den hundertsten generierten “Chakka” Post veröffentlicht und AGI prophezeit.Aber KI ist ebenfalls schon so viel näher an uns allen dran, zumindest die generative KI. Deswegen wollen wir dieses Mal auf den echten Alltag von echten Menschen (nicht LinkedIn “Menschen”) schauen und uns fragen: Was macht KI im Alltag mit ihnen und vor allem, wie nutzen sie KI schon jetzt in ihrem Alltag?Dafür spricht Savas in dieser #codebarn Serie mit verschiedenen Personen aus verschiedenen Themenbereichen und fragt: Wie sieht dein Alltag mit KI aus?Diesmal mit dabei ist:Benjamin Bischoff, Test Automation Engineer bei TrivagoDanke an alle Gäste und euch viel Spaß mit dieser sehr Erkenntnisreichen und von Erfahrungen gespickten Folge.Wie schaut euer Alltag mit KI aus? Lasst es uns wissen.Weiterführende Links:https://www.linkedin.com/in/benjamin-bischoff/https://claude.ai/https://kiro.dev/https://chatgpt.com/https://gemini.google.com/apphttps://www.perplexity.ai/https://mistral.ai/https://cohere.com/https://copilot.microsoft.com/https://elevenlabs.io/https://ideogram.ai/https://beck-online.de/themennavigator/content/ki-in-beck-online/Solltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)

KI ist überall, scheint es. Und doch wirken manche Diskussionen und News-Artikel so fern, wenn Milliarden an Geldern hin und her geschoben werden oder Marketing-Max auf LinkedIn den hundertsten generierten “Chakka” Post veröffentlicht und AGI prophezeit.Aber KI ist ebenfalls schon so viel näher an uns allen dran, zumindest die generative KI. Deswegen wollen wir dieses Mal auf den echten Alltag von echten Menschen (nicht LinkedIn “Menschen”) schauen und uns fragen: Was macht KI im Alltag mit ihnen und vor allem, wie nutzen sie KI schon jetzt in ihrem Alltag?Dafür spricht Savas in dieser #codebarn Serie mit verschiedenen Personen aus verschiedenen Themenbereichen und fragt: Wie sieht dein Alltag mit KI aus?Diesmal mit dabei ist:Torben Ludwig, Principal Engineer Innovation bei SoftgamesDanke an alle Gäste und euch viel Spaß mit dieser sehr Erkenntnisreichen und von Erfahrungen gespickten Folge.Wie schaut euer Alltag mit KI aus? Lasst es uns wissen.Weiterführende Links:https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/https://claude.ai/https://kiro.dev/https://chatgpt.com/https://gemini.google.com/apphttps://www.perplexity.ai/https://mistral.ai/https://cohere.com/https://copilot.microsoft.com/https://elevenlabs.io/https://ideogram.ai/https://beck-online.de/themennavigator/content/ki-in-beck-online/Solltet ihr Feedback zum Podcast oder speziell zu dieser Folge haben, schreibt uns gerne [email protected] oder vernetzt euch mit uns auf LinkedIn:Savas: https://www.linkedin.com/in/savas-ziplies/Torben: https://www.linkedin.com/in/torbenludwig/Passende Sticker zu unseren Podcast-Themen findet ihr unter https://loet.bar/❤️ Danke fürs Zuhören – euer Torben (https://frozendonkey.com) & Savas (https://elipZis.com)