KI entwickelt sich rasant! Aber wer gewinnt eigentlich das Rennen zwischen OpenAI, Anthropic, Google und den chinesischen Open-Source-Modellen? In dieser Episode des OMR Education Podcasts spricht Rolf Hermann mit Philipp "Pip" Klöckner über die wichtigsten Entwicklungen im KI-Markt, die Auswirkungen auf Marketing, E-Commerce und Unternehmen sowie die Frage, warum die meisten Menschen KI noch immer kaum nutzen. Philipp erklärt, weshalb Google langfristig die besten Karten im Consumer-Markt haben könnte, warum KI-Modelle deutlich mehr Kaufentscheidungen beeinflussen als ihr Traffic vermuten lässt und weshalb Unternehmen oft weniger an der Technologie als an Datenqualität, Prozessen und internen Widerständen scheitern. Außerdem geht es um Personal Brands als Vertrauensanker in einer Welt voller KI-generierter Inhalte, die Zukunft von Jobs und die Fähigkeiten, die Mitarbeitende künftig wirklich unersetzlich machen. Eine Episode für alle, die verstehen wollen, wie KI tatsächlich genutzt wird, welche Entwicklungen relevant sind und wie man sich beruflich sinnvoll auf die nächsten Jahre vorbereitet.

Über diese Themen sprechen Rolf und Philipp:

Warum Anthropic im Enterprise-Markt aktuell so stark wächst
Googles Vorteile durch Daten, Hardware und Distribution
Wie KI-Suchsysteme Kaufentscheidungen verändern
Die Rolle chinesischer Open-Source-Modelle im globalen KI-Wettbewerb
Warum Personal Brands und menschliche Kuratierung wichtiger werden
Die tatsächliche KI-Adoption bei Konsument*innen und Unternehmen
Welche Hürden KI-Projekte in Unternehmen ausbremsen
Warum Problemerkennung künftig wichtiger sein könnte als Fachwissen allein

3 Tipps für die Praxis

Werde KI-Champion statt Zuschauer*in: Nutze KI aktiv für deinen Arbeitsalltag und teile erfolgreiche Anwendungsfälle im Team. Unternehmen suchen aktuell gezielt Mitarbeitende, die andere bei der Nutzung mitnehmen können.
Investiere zuerst in deine Datenbasis. Bevor große KI-Projekte starten, sollten Daten sauber strukturiert, benannt und zugänglich sein. Schlechte Daten bleiben auch mit KI schlechte Daten.
Starte mit echten Problemen statt mit Tools. Definiere zuerst die Herausforderung und frage anschließend Claude, Gemini oder ChatGPT nach dem besten Lösungsweg. Neugier schlägt technisches Vorwissen.

Weiterführende Links:
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Produktion: Podstars by OMR