Mind / Machine - Emotionale Intelligenz trifft Künstliche Intelligenz

#128 - Wie menschlich sollen humanoide Roboter sein?

Humanoide Roboter laufen Halbmarathons und gewinnen Wettbewerbe, aber an einem Wäschekorb im fremden Wohnzimmer scheitern sie noch. Gleichzeitig bekommen sie Stimme, Mimik und sogar Haut aus dem Labor. Die entscheidende Frage ist deshalb nicht nur, wann Roboter in unseren Alltag kommen, sondern wie menschlich wir sie überhaupt haben wollen. Mind/Machine ist der Podcast über Künstliche Intelligenz, Mensch und Gesellschaft aus Österreich. Manuela Machner ist KI-Beraterin, Speakerin und Trainerin mit Schwerpunkt Tourismus und KMU (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich damit, wie Technologie unser Denken, Fühlen und Handeln verändert (www.brandkarma.at). Gemeinsam ordnen sie KI-Themen verständlich und praxisnah ein. Was dich in dieser Folge erwartet: Verkörperte KI: Wenn die KI einen Körper bekommt KI spricht mit uns, sitzt in Geräten und bekommt zunehmend einen Körper. Schon eine neue Stimme bei ChatGPT verändert, wie wir die KI wahrnehmen und ob wir sie gern nutzen. Haushaltsroboter: Sprinten ja, Wäsche nein Bei einem großen Roboterwettbewerb in China gab es neben Sportdisziplinen auch eine Haushaltsaufgabe in einer unbekannten Wohnung. Fast alle Roboter sind daran gescheitert, einer blieb mit der Wäsche mitten im Wohnzimmer stehen. Der Grund: Unser Alltag ist voller Sonderfälle, die kein Labor vorwegnimmt. Wie schnell Roboter lernen Mit Weltmodellen, die Physik und Schwerkraft verstehen, könnten Roboter aus tausenden Stunden Video lernen und ihr Können sofort an andere Roboter weitergeben. Eliot erzählt, wie bei Google X ein Roboter eine Aufgabe schaffte und am nächsten Tag alle anderen auch. Unser lineares Denken unterschätzt diese Geschwindigkeit. Vermenschlichung: Warum wir Maschinen Namen geben Wir projizieren menschliche Eigenschaften auf Maschinen, vom Staubsauger bis zum Auto. Manuela erzählt von Trixi, ihrer E-Mail-KI, und dem Feedback einer Kundin, warum ein Werkzeug einen Menschennamen braucht. Eliot plädiert als Psychologe dafür, Roboter bewusst unmenschlich aussehen zu lassen. Gehirn-Computer-Schnittstellen und Zweiklassengesellschaft Für Menschen im Rollstuhl können Implantate lebensverändernd sein. Was in einem Land verboten ist, wird in einem anderen gemacht, ähnlich wie beim Zahnarzttourismus nach Ungarn. Das wirft Fragen nach Regulierung und Chancengleichheit auf. Roboter im Zug und Roboterrechte Braucht ein Roboter ein Ticket oder ein Klimaticket mit Ausweis? Hotels müssten Platz und Barrierefreiheit neu denken. Und es wird Menschen geben, die für Roboterrechte protestieren. Häufig gestellte Fragen: Was sind humanoide Roboter? Humanoide Roboter sind Maschinen in Menschengestalt, mit Kopf, Armen und Beinen. Kombiniert mit KI-Sprachmodellen können sie sprechen, sehen und zunehmend Aufgaben im Alltag übernehmen. Wann gibt es Roboter für den Haushalt? Robotersauger und Rasenmäher gibt es bereits. Humanoide Haushaltsroboter scheitern derzeit noch an unbekannten Umgebungen. Manuela und Eliot rechnen aber eher mit weniger als zehn Jahren als mit dreißig. Warum sollen Roboter nicht zu menschlich aussehen? Menschen vermenschlichen Maschinen sehr schnell. Je menschlicher Roboter wirken, desto schwerer fällt es, Grenzen zu setzen und emotionale Abhängigkeiten zu vermeiden. Erwähnte Links: https://mind-machine.at/episoden/folge-128 https://www.kinet.ai https://www.brandkarma.at Über die Hosts: Manuela Machner ist Gründerin von KiNET.ai in Leoben und begleitet Tourismusbetriebe, Destinationen und KMU im DACH-Raum bei der praktischen Einführung von KI. Sie war rund zehn Jahre Geschäftsführerin einer Tourismusregion und hat einen IT-Hintergrund. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und Gründer von BrandKarma. Er untersucht, wie digitale Technologien unser Verhalten beeinflussen. Mind/Machine hörst du auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music. Alle Folgen, Transkripte und Checklisten findest du auf www.mind-machine.at

#127 - Ist KI gefährlich? - Respekt statt Panik

Die Warnungen vor Künstlicher Intelligenz überschlagen sich: Ein Sicherheitsforscher kündigt bei Anthropic, KonzernchefInnen fordern plötzlich mehr Vorsicht und Medien sprechen von Kontrollverlust. Was davon betrifft dich wirklich, und was ist Schlagzeile? Eine ehrliche Einordnung zwischen echtem Risiko und Panikmache, mit einer klaren Botschaft: Die Gefahr geht nicht von deinem ChatGPT-Account aus. Mind/Machine ist der Podcast über Künstliche Intelligenz, Mensch und Gesellschaft aus Österreich. Manuela Machner ist KI-Beraterin, Speakerin und Trainerin mit Schwerpunkt Tourismus und KMU (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich damit, wie Technologie unser Denken, Fühlen und Handeln verändert (www.brandkarma.at). Gemeinsam ordnen sie KI-Themen verständlich und praxisnah ein. Was dich in dieser Folge erwartet: Warum gerade jetzt so viel Angst Ein Forscher verlässt Anthropic mit einer öffentlichen Warnung auf X, Sam Altman, Elon Musk und andere steigen in die Debatte ein. Manuela und Eliot fragen, warum ausgerechnet jene warnen, die die Entwicklung selbst in der Hand haben, und welche Rolle Börsengänge, Wettbewerb und Kartellrecht dabei spielen. Labor oder Alltag: Welche KI gemeint ist Die Sorge betrifft selbstverbessernde Systeme an der Spitze der Forschung, bei denen KI bereits einen großen Teil des Codes schreibt. Die Tools, mit denen KMU, Tourismusbetriebe und Privatpersonen arbeiten, sind damit nicht gemeint. Kunden haben Manuela sogar gefragt, ob KI-Trainings überhaupt noch sinnvoll sind. Guardrails: die Leitplanken der KI Westliche Anbieter geben ihren Systemen Regeln mit, was eine KI nicht tun darf. Das Problem: Diese Grenzen brauchen Zeit, um getestet zu werden. Das unterschätzte Risiko Open Source Offene Modelle wie das chinesische Qwen kann jede Person herunterladen und verändern, auch die Schutzmechanismen entfernen. Eliot erklärt, warum er Open Source sonst schätzt, bei der leistungsstärksten KI aber für fehl am Platz hält. Regulierung, AI Act und eine internationale Aufsicht Der europäische AI Act wurde lange belächelt. Heute würden sich viele eine Regulierung wünschen. Eliot plädiert für eine unabhängige internationale Stelle nach dem Vorbild der Atombehörde, mit China an Bord. Respekt statt Panik Die größere Gefahr liegt derzeit beim Menschen mit schlechten Absichten, nicht bei einer KI, die von selbst handelt. Der Rat zum Schluss: Systeme bewusst wählen, den Nutzen in Medizin und Forschung sehen und nicht in Angst verfallen. Häufig gestellte Fragen: Ist KI gefährlich? Die Risiken sind real, betreffen aber vor allem die Entwicklung der leistungsstärksten Systeme in den Laboren. Die KI, die du im Alltag nutzt, ist nicht Gegenstand der aktuellen Warnungen. Was sind Guardrails bei KI? Guardrails sind Leitplanken, also Regeln, die verhindern sollen, dass eine KI Schaden anrichtet, etwa Anleitungen für Waffen liefert. Warum gilt Open Source bei KI als Risiko? Bei offenen Modellen kann jede Person die Schutzmechanismen entfernen. Bei sehr leistungsfähigen Systemen kann das gefährlich werden. Soll ich KI jetzt weniger nutzen? Nein. Sinnvoller ist ein bewusster Umgang: Anbieter vergleichen, auf Datenschutz achten und weiter lernen. Erwähnte Links: https://mind-machine.at/episoden/folge-127 https://www.kinet.ai https://www.brandkarma.at Über die Hosts: Manuela Machner ist Gründerin von KiNET.ai in Leoben und begleitet Tourismusbetriebe, Destinationen und KMU im DACH-Raum bei der praktischen Einführung von KI. Sie war rund zehn Jahre Geschäftsführerin einer Tourismusregion und hat einen IT-Hintergrund. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und Gründer von Brandkarma. Er untersucht, wie digitale Technologien unser Verhalten beeinflussen. Mind/Machine hörst du auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music. Alle Folgen, Transkripte und Checklisten findest du auf www.mind-machine.at

#126 - Was kann KI nicht ersetzen? Wie viel Mensch brauchen wir noch?

Wer alles digitalisiert, schafft oft genau den Vorteil ab, für den Kunden noch kommen: den Menschen. Eine handgeschriebene Dankeskarte bleibt zehn Jahre im Gedächtnis, ein Klick auf „Herzlichen Glückwunsch" nicht. Ausnahmsweise im selben Raum aufgezeichnet: Wo macht analog im Tourismus, bei Banken, Apotheken und im Kundenservice noch den Unterschied? Mind/Machine ist der Podcast über künstliche Intelligenz und Menschen. Manuela Machner ist KI-Beraterin, Speakerin und Trainerin aus Leoben, spezialisiert auf KI im Tourismus und in KMU, www.kinet.ai. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und schaut auf den menschlichen Faktor hinter der Technologie, www.brandkarma.at. Was dich in dieser Folge erwartet: Effizienz ist nicht gleich Zufriedenheit Klarna meldete 2024, dass sein KI-Assistent die Arbeit von rund 700 Vollzeitkräften im Kundenservice erledigt. Die Anfragen waren schneller abgearbeitet, die Zufriedenheit zog nicht mit. 2025 räumte der CEO ein, dass der Kostenfokus die Servicequalität gesenkt hat, seither setzt Klarna wieder stärker auf Menschen. Bei Beschwerden will niemand eine Entschuldigung von einer Computerstimme. Wo Gäste den Menschen wollen und wo nicht Im Businesshotel ist der Zimmercode beim späten Check-in ein Segen. Im Urlaub zählen persönliche Gesten: handgeschriebene Weihnachtskarten eines Campingplatzbesitzers am Red Bull Ring, ein Chaletbesitzer in Les Gets, der jeden Abend selbst im Kamin grillt. Unerwartete Momente heben Gäste über die bloße Zufriedenheit hinaus. Warum KI deinen eigenen Input braucht Laut Google zählt nicht, ob ein Text mit KI entstanden ist, sondern ob er hilfreich ist und Expertise zeigt. Ohne deinen Input kennt die KI den Text längst und braucht deine Website nicht. Unser analoger Alltag ist genau das, was ihr fehlt. Die Gegenbewegung hat schon begonnen Jumbo in den Niederlanden hat 2019 Plauderkassen gegen Einsamkeit eingeführt, Carrefour in Frankreich zog nach. Auf Jersey schauen Postboten bei älteren Menschen nach dem Rechten. Eine Yale-Studie von 2023 zeigt, dass Videocalls das soziale Gehirn deutlich weniger aktivieren als persönliche Gespräche. Bank, Apotheke, Bargeld: der Mensch als Wettbewerbsvorteil Neobanken bieten alles digital, was klassischen Banken bleibt, sind Filiale und Beratung. Die Onlineapotheke erklärt nicht, welche Tabletten man nicht teilen darf. Und Schweden verpflichtet seit 1. Juli 2026 Lebensmittelhandel und Apotheken, Bargeld anzunehmen. Minimal Viable Empathy Eliots Idee: So wie Service Level Agreements Reaktionszeiten garantieren, könnte es in Pflegeheimen eine garantierte Mindestzeit echter menschlicher Zuwendung geben. Manuela bleibt skeptisch, weil Pflegezeit selten Beziehungszeit ist. Dazu ihr zynisches Beispiel: Alttexte für Bilder werden erst sorgfältig geschrieben, seit KI sie liest. Häufig gestellte Fragen: Was kann KI nicht ersetzen? Das Gefühl, von einem Menschen gesehen zu werden. Befunde, Erinnerungen und Recherche kann KI übernehmen, die Zuwendung nicht. Wie viel Mensch braucht Kundenservice noch? Bei Routine wenig. Bei Beschwerden, Problemen und Sonderwünschen wollen Menschen einen Menschen. Wird analog im Tourismus wieder wichtiger? Ja, als bewusst gesetzter Unterschied. Unerwartete persönliche Gesten schaffen Momente, an die sich Gäste Jahre später erinnern. Erwähnte Links: https://news.yale.edu/2023/10/25/zooming-our-brains-zoom https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-search-and-ai-content?hl=de https://www.kinet.ai https://www.brandkarma.at Über die Hosts: Manuela Machner ist Gründerin von KiNET.ai in Leoben und hält jedes Jahr rund 150 Workshops und Vorträge im deutschsprachigen Raum. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und fragt in jeder Folge, was eine Neuerung mit den Menschen macht. Mind/Machine hörst du auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music. Alle Folgen auf www.mind-machine.at.

# 125 - KI im Verein weiter als viele Firmen mit Gast Sepp Schachermayr von Kiwanis Österreich

Ein Verein mit 2.500 Mitgliedern, 83 Clubs und zwei Millionen Euro Spendenvolumen wird in Österreich von einem einzigen Menschen im Marketing betreut. Möglich macht das eine Kette aus Automatisierungen, die aus einem eingereichten Clubartikel binnen Minuten fertigen Text, Bilder für drei Plattformen und ein geplantes Posting macht. Sepp Schachermayr zeigt, wie er das aufgebaut hat und wo er bewusst analog bleibt. Mind/Machine ist der Podcast über künstliche Intelligenz und Menschen. Manuela Machner ist KI-Beraterin, Keynote-Speakerin und Trainerin aus Leoben, spezialisiert auf KI-Sichtbarkeit und KI-Einsatz im Tourismus und in kleinen Unternehmen, www.kinet.ai. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und schaut auf den menschlichen Faktor hinter der Technologie. Was dich in dieser Folge erwartet: Jahrelang hat Sepp Spendenschecks und Werbefolder für jeden Club händisch in InDesign aufbereitet. Heute füllt ein Mitglied ein Formular auf der Vereinshomepage aus und bekommt den fertigen Scheck als PDF, ohne dass jemand eingreift. Genau solche kleinen, oft wiederholten Handgriffe sind der richtige Einstiegspunkt. Der Werkzeugkasten eines Ein-Personen-Marketings ChatGPT für die Texte, Make für die Abläufe, Airtable als Datenbank, Placid für die Bildvorlagen, Claude für die Fehlersuche. Sepp erklärt, wie er ohne Programmierkenntnisse zum laufenden System gekommen ist. Sein Trick bei Fehlermeldungen: Screenshot in die KI und fragen, wo der Fehler liegt. Ein eingereichter Artikel, sieben Ergebnisse Ein Club schickt Text und Foto. Daraus entstehen automatisch korrigierter Text, Überschrift, Bilder für Facebook, Instagram und LinkedIn, ein Homepage-Eintrag und bei Videos ein YouTube-Upload. Dazu sammelt ein Google Alert Presseartikel ein und veröffentlicht sie ebenfalls automatisch, über 500 Stück in zwei Jahren. Kanalwahl nach Zielgruppe statt nach Trend Die Hauptzielgruppe ist zwischen 40 und 100 Jahre alt, also liegt der Schwerpunkt bewusst auf Facebook. LinkedIn läuft mit, Instagram für die Jüngeren, TikTok ist das nächste Ziel. Vier definierte Personas sorgen dafür, dass die Texte je Kanal anders klingen. Was die Automatisierung messbar gebracht hat Statt 150 neuer Follower in sechs Monaten kamen 300 in drei Monaten, allein durch Regelmäßigkeit. Mit Werbebudget erreichen einzelne Beiträge 10.000 bis 15.000 Menschen. Mehr Bekanntheit bedeutet mehr Spenden. Sepps persönliche Bilanz: statt 200 Stunden im Monat noch 100. Wo der Mensch bewusst bleibt Trotz tausend vorgeplanter Postings zeigt die Serie "Menschen hinter Kiwanis" echte Fotos echter Mitglieder. Die unter 40-Jährigen bekommen demnächst einen Brief auf Papier, weil der auffällt. Häufig gestellte Fragen: Lohnt sich KI für einen kleinen Verein überhaupt? Ja, und der Einstieg ist kleiner als gedacht. Schon ein guter Prompt für Korrektur und Umformulierung von Vereinstexten spart pro Artikel spürbar Zeit, ganz ohne Automatisierungstool. Welche Tools braucht man für den Anfang? Für den Start reicht ein kostenloses Sprachmodell wie Claude oder ChatGPT. Make und Airtable kommen erst dazu, wenn ein Ablauf sich regelmäßig wiederholt. Verliert ein Verein durch KI seine Authentizität? Nur, wenn man alles der Maschine überlässt. Echte Fotos, echte Namen und eine menschliche Kontrolle vor der Veröffentlichung halten die Nähe, die einen Verein ausmacht. Erwähnte Links: https://www.kiwanis.at https://www.kinet.ai - Manuela Machner https://www.brandkarma.at - Eliot Mannoia https://www.mind-machine.at Mehr zu der aktuellen Folge und Zusatzmaterial. Über die Hosts: Manuela Machner ist Gründerin von KiNET.ai. Sie Ist ist die Expertin für KI & Tourismus und schult Tourismusbetriebe und Destinationen zu KI-Sichtbarkeit und hält jedes Jahr rund 150 Workshops und Vorträge im deutschsprachigen Raum. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe. Er bringt in jede Folge die Frage ein, was eine Neuerung mit den Menschen macht, die sie nutzen. Alle Folgen und Show Notes auf www.mind-machine.at.

#124 - Wenn das Kuscheltier nach der Kreditkarte fragt - Gast: Markus Seme

Ein KI-Teddybär, der einem fünfjährigen Kind erklärt, dass es ihm die Kreditkartendaten der Eltern vorlesen soll. Das ist kein Filmszenario, sondern das Ergebnis eines Sicherheitstests aus Graz. Markus Seme, CEO des Cybersecurity-Unternehmens BrightFlare, hat mit seinem Team mehrere KI-Spielzeuge geprüft und war in kürzester Zeit durch die Schutzmechanismen. Das Kinderzimmer ist die Sicherheitslücke, über die kaum jemand spricht. Die Sicherheitslücke Kuscheltier BrightFlare prüft normalerweise Industrieanlagen, also OT-Sicherheit. Aus Neugier hat das Team mehrere KI-Spielzeuge getestet. Erstaunlich war nicht, dass Manipulation möglich war, sondern wie schnell. Die ersten Schwachstellen fanden die PentesterInnen beim Auspacken. Nicht der Bär ist das Problem, sondern die Kette dahinter Das Kind zieht in einer App Symbole zusammen, eine KI baut daraus eine Geschichte, eine Stimme spricht sie, der Teddy bewegt Mund und Augen. Der Bär ist nur das letzte Glied. Passwörter lagen lokal in der App, den Inhalt prüfte niemand. Das billige Spielzeug aus China war sicherer Ein günstiger KI-Companion aus China ließ sich kaum knacken. Beim Mitschneiden der Kommunikation zeigte sich aber, dass Audiodaten bis zu eine Stunde nach dem letzten Gespräch übertragen wurden. Bei Kindern ist der Korridor unendlich breit Große Sprachmodelle blocken Phishing-Mails oder Bombenanleitungen. Bei Kindern gibt es diese Grenzen nicht. Muss ein fünfjähriges Kind wissen, was eine Kreditkartennummer ist? Dazu kommen Rollenklischees in den Geschichten, die niemand kontrolliert. Was der Cyber Resilience Act ändert Die EU-Verordnung zwingt Anbieter digitaler Produkte zu mehr Cybersicherheit. Für Produkte, die ab 11. Dezember 2027 in der EU in Verkehr gebracht werden, gelten die Anforderungen vollumfänglich. Meldepflichten greifen ab September 2026. Awareness statt Ohnmacht Mit Hausverstand und etwas Grundverständnis lässt sich der eigene Schutzgrad auf über 90 Prozent heben. Dazu gehören feste Prozeduren bei Zahlungen und ein Familienpasswort gegen geklonte Stimmen am Telefon. Häufig gestellte Fragen: Was ist bei dem KI-Teddybären konkret passiert? Das Testteam hat manipulierte Audiodateien eingeschleust. Der Bär forderte das Kind danach auf, ihm als Freund die Kreditkartendaten der Eltern zu sagen. Sind KI-Spielzeuge grundsätzlich unsicher? Nein, die Unterschiede sind groß. Entscheidend ist, ob Hersteller Sicherheit von Anfang an mitdenken. Hören Handys und Sprachassistenten dauerhaft mit? Bei seriösen Anbietern spricht das Geschäftsmodell dagegen, dauerhafte Auswertung kostet zu viel. Relevanter sind Apps mit Mikrofonzugriff. Wie schützt man sich vor Anrufen mit geklonten Stimmen? Mit einem vereinbarten Familien- oder Firmenpasswort und einer festen Rückrufprozedur bei Zahlungsanweisungen. Keine Ausnahmen, auch nicht unter Zeitdruck. Erwähnte Links: www.kinet.ai www.brandkarma.at www.mind-machine.at https://brightflare.io https://www.linkedin.com/in/markus-seme/⁠Mehr zu der aktuellen Folge und Zusatzmaterial.⁠ Über den Gast: Markus Seme ist CEO von BrightFlare, einem Grazer Cybersecurity-Unternehmen für IT- und OT-Sicherheit und Penetration Testing. Davor war er fast 30 Jahre in der Technologieberatung. Über die Hosts: Manuela Machner ist KI-Expertin, Trainerin und Unternehmerin aus der Steiermark. Mit KiNET.ai bringt sie KI praxisnah und ohne Hype in Unternehmen und Bildungseinrichtungen. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und Gründer von Brand Karma. Mind/Machine gibt es auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music. Alle Folgen findest du auf www.mind-machine.at.

#123 - Frauen und KI: Warum Technologie alle Perspektiven braucht. Gast: Margarita Misheva

76 Prozent der Eltern in Österreich trauen ihren Töchtern MINT nicht zu. Dabei zeigen Studien, dass sich Mädchen bis zum Alter von etwa acht Jahren genauso für Technik interessieren wie Buben. Digitalstrategin und MINTfluencerin Dr. Margarita Misheva erklärt, warum mehr Frauen in der IT kein Nischenthema ist, sondern die Voraussetzung für bessere Technologie für alle. Mind/Machine ist der Podcast über Künstliche Intelligenz und Digitalisierung im Tourismus und im Unternehmensalltag. Manuela Machner ist KI-Trainerin und Beraterin, spezialisiert auf praxisnahe KI-Anwendung im Tourismus und in der Weiterbildung (www.kinet.ai). Eliot Mannoia von Brand Karma ist digitaler Psychologe und schaut darauf, was Technologie mit Menschen macht (www.brandkarma.at). Was dich in dieser Folge erwartet: Vom Verstecken zur Sichtbarkeit Margarita Misheva kam über Umwege in die IT. Nach ihrer Dissertation wollte sie sich hinter dem Bildschirm verstecken, weil Deutsch nicht ihre Muttersprache ist. Erst 2017 fasste sie den Mut, öffentlich zu sprechen. Heute steht sie als Gründerin des Online Podium regelmäßig auf Bühnen und in Klassenzimmern. Neugier und Experimentierfreude als Schlüssel Kinder sind die besten ForscherInnen der Welt, sie fragen ständig warum und probieren aus, bis es klappt. Erwachsene verlernen das, auch weil Social Media nur perfekte Ergebnisse zeigt und nie den Weg dorthin. Wer neugierig bleibt, tut sich mit KI und jeder anderen Veränderung leichter. Die Zahlen hinter dem Problem Laut MINTality Stiftung trauen 76 Prozent der Eltern in Österreich ihren Töchtern MINT nicht zu. Österreich liegt beim Frauenanteil im ICT-Bereich bei rund 21 Prozent, Estland, Rumänien und Bulgarien führen den EU-Vergleich an. Mehr als 70 Prozent der zukünftigen Berufe liegen im MINT-Bereich. Warum KI unsere Vorurteile spiegelt KI gibt zurück, was wir hineingeben. Sind die Daten verzerrt, sind es auch die Ergebnisse. Wer eine KI ohne Bias will, muss beim eigenen Mindset anfangen und dafür sorgen, dass vielfältige Perspektiven mitbauen. KI als niederschwelliger Einstieg in die Technik Manuela Machner beobachtet in ihren Kursen, dass Frauen, die sich nie als technisch eingeschätzt haben, plötzlich Automatisierungen und Agenten bauen. Sprachmodelle funktionieren über Kommunikation, und genau da liegen die Stärken vieler Frauen. Bessere Technologie für alle Der Kernsatz der Folge: Es geht nicht darum, mehr Frauen in die IT zu bringen. Es geht darum, bessere Technologie für alle zu entwickeln. Mehr Frauen in der IT sind die Voraussetzung dafür, nicht das Ziel. Häufig gestellte Fragen: Was bedeutet MINT? MINT steht für Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik, die technisch-naturwissenschaftlichen Fächer und Berufe. Wie hoch ist der Frauenanteil in der IT in Österreich? Im ICT-Bereich rund 21 Prozent. Besonders wenig Frauen arbeiten in KI und IT-Security, in Mathematik und Naturwissenschaften ist der Anteil deutlich höher. Ab wann verlieren Mädchen das Interesse an Technik? Bis etwa acht Jahre ist das Interesse bei Mädchen und Buben gleich, danach wirken Rollenbilder. Väter, Brüder, Onkel und Lehrer haben den größten Einfluss darauf, Mädchen für MINT zu begeistern. Kann KI Frauen den Einstieg in die Technik erleichtern? Ja, weil moderne KI-Systeme über Sprache funktionieren. Wer gut kommunizieren kann, setzt heute Dinge um, für die es früher SpezialistInnen brauchte. Unser Gast: www.online-podium.at und https://www.linkedin.com/in/margarita-misheva/Über die Hosts: Manuela Machner ist die KI-Expertin für den Tourismus im deutschsprachigen Raum. Mit KiNET.ai begleitet sie Unternehmen und Bildungseinrichtungen dabei, KI praxisnah und ohne Hype einzusetzen. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und Gründer von Brand Karma. Er verbindet Psychologie und Technologie und zeigt, wie digitale Werkzeuge menschlich bleiben. Alle Folgen findest du auf www.mind-machine.at. ⁠Mehr zu der aktuellen Folge und Zusatzmaterial.⁠

#122 - Wie KI den menschlichen Verkäufer nicht ersetzt, sondern neu erfindet

KI trifft Verkauf: Wie Bernd Buchegger B2B-Vertriebler transformiert Verkäufer bekommen Angst vor KI. Aber die Angst ist fehl am Platz. KI ersetzt den menschlichen Verkäufer nicht – sie erfindet ihn neu. Bernd Buchegger, digitaler Sales-Experte und AI-Influencer bei AImpowering Sales, erklärt in dieser Folge, wie intelligente Systeme die Verkaufsarbeit verändern, ohne sie zu ersetzen. Konkret, praktisch, ohne Hype. In dieser Folge sprechen Manuela Machner und Eliot Mannoia mit Bernd über die konkrete Transformation von Vertriebsprozessen durch Digitalisierung und KI. Keine theoretischen Floskeln – nur praktische Insights für Sales Teams, die jetzt handeln müssen. Das erwartet dich in dieser Episode: 1. Die digitale Wirklichkeit im B2B-Vertrieb – Warum klassische Verkaufsmethoden nicht mehr funktionieren und wie sich das Käuferverhalten wirklich verändert hat. 2. KI als Verkäufer der Zukunft – Konkrete Use Cases: Wie Bernd seine Kunden mit AIpulse (Keynotes), AInspiration (Training), AInnovation (Strategie) und AImplementation (Umsetzung) erfolgreich transformiert. 3. Von der Strategie zur Aktion – Die häufigsten Fehler bei der KI-Einführung im Vertrieb und wie man sie vermeidet. Bernd teilt echte Fallstudien aus seiner Beratungspraxis. 4. Legal & Compliance nicht vergessen – Was Unternehmer zur EU AI Act und verantwortungsvoller KI-Nutzung wissen müssen, um zukunftssicher zu bleiben. 5. Die größte Herausforderung: Change Management – Wie man Vertriebsteams überzeugt, neue Tools zu nutzen – und warum die beste Technologie ohne richtige Kommunikation scheitert. 6. Der Weg zu skalierbarem Wachstum – Egal ob Startup oder Mittelstand: Wie KI-gesteuerte Prozesse die Skalierbarkeit radikal verbessern. Häufig gestellte Fragen: Brauche ich KI, um konkurrenzfähig zu bleiben? Kurz gesagt: Ja. Aber es geht nicht um KI um jeden Preis – sondern um die richtige Strategie für dein Unternehmen. Bernd erklärt, wie du den richtigen Start machst. Wie lange dauert eine KI-Transformation im Vertrieb? Das hängt von deiner Ausgangssituation ab. Bernd teilt realistische Zeitrahmen und wie du schnelle Erfolge erreichst. Was kostet KI-Beratung für mein Unternehmen? Bernd zeigt, wie du mit kleinem Budget starten kannst – und welche Investitionen echte ROI bringen. Links & Ressourcen: AImpowering Sales – Website von Bernd Buchegger Über die Hosts: Manuela Machner – Gründerin von KiNET.ai, Expertin für Business-Automation und KI-Integration. Sie zeigt Unternehmern, wie sie ihre Prozesse smarter gestalten – www.kinet.ai Eliot Mannoia – Mitgründer und Co-Host, spezialisiert auf Sales-Transformation und digitale Strategien. Gemeinsam mit Manuela bringt er praxisnahe Insights in jeden Podcast – www.brandkarma.at Dein Takeaway: Diese Episode ist für jeden Sales Leader, Vertriebschef und Founder relevant: Bernd zeigt dir nicht nur, warum KI wichtig ist, sondern wie du sie konkret nutzt – ohne dich in technischen Tiefen zu verlaufen. Die Zeit zum Handeln ist jetzt. Höre rein und erfahre, welche KI-Strategie deinem Unternehmen den Wettbewerbsvorteil gibt. Viel Freude beim Hören! 🎙️ Mind/Machine Podcast – Verfügbar auf Spotify, Apple Podcasts, Amazon Music und www.mind-machine.at

#121 - Vom Schüler zum KI-Unternehmer

Ein junger Mensch findet Produkte, die auf TikTok gerade viral gehen, baut daraus eine eigene Marke und lässt einen Großteil der Arbeit von KI erledigen: Website, Werbung, Produktanalyse und Kundenrecherche. Er testet schnell, verwirft, was mathematisch nicht aufgeht, und macht mit dem nächsten Produkt weiter. Diese Folge zeigt, wie weit man im Onlinehandel schon heute kommt, wenn man Neugier mitbringt und KI nicht nur Texte schreiben lässt, sondern wie einen Mitarbeiter führt. Mind/Machine ist der Podcast über KI, Wirtschaft und den Menschen dahinter. Manuela Machner ist KI Expertin mit Fokus auf Tourismus, Weiterbildung und den Mittelstand und zeigt Unternehmen, wie sie KI praktisch und ohne Technikstudium einsetzen (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich damit, wie Technologie unser Denken, Verhalten und unsere Entscheidungen prägt (www.brandkarma.at). Gemeinsam sprechen sie mit Gästen darüber, was KI heute wirklich kann und was das für uns bedeutet. Was dich in dieser Folge erwartet: Vom TikTok Trend zur eigenen Marke Welche Produkte gehen auf TikTok gerade durch die Decke, bevor sie auf Facebook oder Instagram ankommen? Aus diesem Vorsprung entsteht eine eigene Nische. Statt anonymer Ware entsteht eine echte Marke mit eigenem Logo, damit sich das Produkt hochwertig anfühlt. KI als Mitarbeiter, nicht als Knopfdruck KI schreibt keine Werbung auf bloßen Zuruf. Sie wird recherchiert, angeleitet und kontrolliert. Website, Anzeigen, Bilder und Videos entstehen im Zusammenspiel mehrerer verbundener Tools. Wer glaubt, ein einziger Satz genüge, unterschätzt, wie viel Steuerung dahintersteckt. Rechnen wie ein Unternehmer Ob ein Produkt taugt, entscheidet nicht das Bauchgefühl, sondern die Marge. Was kostet die Ware, wie viel bleibt pro Verkauf, wie viel darf Werbung pro Kunde kosten, bevor das Geschäft ins Minus kippt? Diese nüchterne Kalkulation trennt Idee von Umsetzung. Was Schule über KI und Geld nicht beibringt Wirtschaftsverständnis, der Umgang mit Geld und der produktive Einsatz von KI kommen im Unterricht kaum vor. KI nur für Hausaufgaben zu nutzen bringt wenig. Wer aber lernt, mit KI etwas zu bauen und zu verstehen, was dabei passiert, verschafft sich einen echten Vorsprung. Digitale Produkte aus der eigenen Welt Die besten Ideen entstehen dort, wo man ein Problem wirklich kennt. Junge Menschen kennen die Bedürfnisse ihrer Zielgruppe oft besser als jede KI, weil vieles davon nie im Internet landet. Häufig gestellte Fragen: Was ist Dropshipping? Beim Dropshipping verkauft man Produkte, ohne selbst Lager zu halten. Die Ware geht direkt vom Hersteller zum Käufer. Der eigene Aufwand liegt in Marke, Website und Werbung, nicht in Logistik. Welche KI eignet sich für den Einstieg in den Onlinehandel? In der Folge wird vor allem mit Claude gearbeitet, unter anderem für Produktanalyse, Website und Werbung. Wichtiger als das Tool ist, wie klar man die KI anleitet und die Ergebnisse prüft. Braucht man Programmierkenntnisse, um mit KI ein Geschäft aufzubauen? Nicht zwingend. Vieles lässt sich heute mit KI umsetzen, ohne selbst zu programmieren. Man sollte aber verstehen, was die KI tut, und bereit sein, zu lernen und zu testen. Wie findet man ein Produkt mit Potenzial? Nach Produkten suchen, die gerade viral gehen, auf eine hohe Marge achten, eine klare Zielgruppe definieren und konsequent testen, statt auf das Bauchgefühl zu setzen. Erwähnte Tools und Plattformen: Claude (www.claude.ai), Shopify, TikTok, Facebook, Instagram Über die Hosts: Manuela Machner ist KI Expertin und Unternehmerin und hilft Betrieben in Tourismus, Weiterbildung und im Mittelstand, KI praktisch einzusetzen (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und untersucht, wie digitale Werkzeuge Verhalten und Entscheidungen verändern (www.brandkarma.at). Mind/Machine gibt es überall, wo es Podcasts gibt: auf Spotify, Apple Podcasts, Amazon Music und auf www.mind-machine.at

#120 - Wie KI dich jung hält oder abhängt

Nicht das Alter entscheidet, ob man sich mit künstlicher Intelligenz wohlfühlt, sondern die Haltung. Immer mehr junge Menschen sagen in Workshops, sie hätten zwar ein junges Gesicht, aber eine alte Seele, weil ihnen das Tempo der digitalen Veränderung zu viel wird. Genau die Beschäftigung mit KI kann aber umgekehrt neugierig und jung halten, unabhängig vom Geburtsjahr. Mind/Machine ist der Podcast über künstliche Intelligenz, Menschen und Veränderung. Manuela Machner ist KI-Beraterin mit Fokus auf KMU und Tourismus und zeigt, wie KI im Alltag wirklich funktioniert (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und bringt die menschliche Seite der Technologie ein (www.brandkarma.at). Gemeinsam sprechen sie in dieser Folge darüber, warum sich viele Menschen von der Geschwindigkeit der Entwicklung überrollt fühlen und wie man trotzdem den Anschluss behält. Was dich in dieser Folge erwartet: Alte Seele im jungen Körper Das Gefühl, alt zu sein, hat oft nichts mit dem Alter zu tun. Auch Menschen Mitte zwanzig sagen, dass sie mit der Technik nicht mehr mitkommen. Manuela erzählt die Geschichte vom jungen Mann am Postautomaten, der froh war, dass ihm jemand hilft. Warum das Tempo überfordert Früher hat sich Technologie über Jahre entwickelt, heute ändert sich vieles im Monatsrhythmus. Diese Geschwindigkeit erzeugt bei vielen Menschen echten Stress. Dazu kommt die Frage, was überhaupt alles möglich ist, und genau diese Menge überfordert. Der Mythos von den digitalen jungen Leuten In fast jedem Workshop heißt es, die Jungen könnten das ohnehin. Die Praxis zeigt etwas anderes, denn viele nutzen KI wie eine Suchmaschine, ohne das Potenzial zu kennen. Manche junge Menschen sind sogar besonders vorsichtig oder ablehnend. COVID, Unsicherheit und Existenzangst Eine ganze Generation ist in einer prägenden Lebensphase durch Pandemie und geopolitische Unsicherheit gegangen. Wenn KI dann auch noch den Arbeitsplatz bedroht, wird die Technologie existenziell. Studien zeigen, dass ein Teil der Gen Z KI am Arbeitsplatz bewusst ausbremst, aus Angst um den eigenen Job. Technologie schneller als Psychologie Unsere Werkzeuge entwickeln sich schneller, als der Mensch sich anpassen kann. Deshalb greifen viele bewusst zu alten Dingen, kaufen Schallplatten oder Secondhandmode und wollen entschleunigen. Wichtig bleibt, mit offenen Augen durch die Welt zu gehen und den Anschluss nicht zu verlieren. Häufig gestellte Fragen: Warum fühlen sich auch junge Menschen von KI überfordert? Weil nicht das Alter entscheidet, sondern die Geschwindigkeit und die Menge der Veränderung. Wer beruflich und privat stark eingespannt ist, erlebt KI oft als abstrakt und einschüchternd. Stimmt es, dass sich junge Menschen mit KI automatisch auskennen? Nein. Junge Menschen nutzen digitale Werkzeuge häufiger, aber nicht automatisch besser. Viele verwenden KI wie Google und schöpfen die Möglichkeiten nicht aus. Kann KI wirklich jung halten? Die aktive Auseinandersetzung mit neuen Werkzeugen hält neugierig und beweglich im Denken. Wer dranbleibt, erlebt die Entwicklung als spannend statt bedrohlich. Was hilft gegen das Gefühl, nicht mehr mitzukommen? Kleine Schritte statt Perfektion, echtes Ausprobieren im Alltag und der Austausch mit anderen. So wird aus Überforderung nach und nach Sicherheit. Über die Hosts: Manuela Machner ist KI-Beraterin und begleitet Unternehmen aus KMU, Tourismus und Weiterbildung praxisnah in die Arbeit mit künstlicher Intelligenz (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und betrachtet, was Technologie mit uns Menschen macht (www.brandkarma.at). Mind/Machine findest du auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music sowie auf www.mind-machine.at.

#119 - Die Lösung ist billiger als das Meeting darüber

Warum kleine, wendige Betriebe gerade den größten Vorteil haben und wie das Immunsystem großer Unternehmen Innovation ausbremst.Kennst du das? „Wir nehmen KI sehr ernst. Reden wir nächstes Jahr wieder darüber." Und nächstes Jahr ist alles anders, und alle fragen sich: Haben wir da leicht was verschlafen? In dieser Folge von Mind/Machine sprechen Manuela Machner und Eliot Mannoia über das, was Unternehmen im Umgang mit KI wirklich ausbremst. Und das ist selten die Technik. Es ist die Art, wie entschieden wird. Der Ausgangspunkt: ein Satz, den man sich auf der Zunge zergehen lassen muss. Die Lösung ist oft billiger als das Meeting darüber. Früher war Softwareentwicklung ein echtes Risiko. Eine Website konnte 100.000 Euro kosten. Weil das Bauen so teuer war, haben wir uns Rituale angewöhnt: Strategiesitzung, Planungssitzung, Experten rein, Dokument raus, Dokument durch alle Hände, Rückfragen, Infragestellung. Und während das Dokument noch die Runde macht, hat sich die KI-Basis längst wieder verändert. Heute ist es umgekehrt. Das Bauen wird billig, das Risiko sind die langen Rituale selbst. Manuela und Eliot reden Klartext über das „Immunsystem" jeder Firma. Jenen Reflex, der sich gegen alles Neue wehrt. Das haben wir schon immer so gemacht. Warum brauchen wir das? In kleinen, wendigen Betrieben ist dieses Immunsystem schwach, und genau das ist gerade ihr größter Vorteil. Sie probieren aus, statt zu diskutieren. Größere Unternehmen und alteingesessene Strukturen können von genau diesen Betrieben überholt werden. Wie schnell bin ich? Wie anpassungsfähig bin ich? Das wird zum Marktkriterium. Ein konkreter Weg raus aus der Blockade: eine eigene Unit, abgekoppelt vom Immunsystem der Firma, die die Rahmenbedingungen kennt, aber agiler agieren darf. Gerade im Tourismus fehlt oft die Innovations- oder Umsetzungsabteilung. Themen landen beim IT-Techniker, der Support macht, aber nicht Entscheider oder Umsetzer ist. Dabei könnte ein freigestellter Mitarbeiter mit Agentic-Systemen heute vieles selbst umsetzen, in einem Bruchteil der Zeit und des Geldes. Warum das so schwer fällt? Weil wir in statischem Denken feststecken und uns oft gar nicht bewusst ist, was schon alles geht. Fast alles im digitalen Raum lässt sich heute mit KI lösen, nicht nur unterstützen. Und trotzdem diskutieren wir noch, ob der Button links oder rechts hingehört. Der bessere Ansatz: der KI Ziel, Ausgangspunkt und Regeln vorgeben und den Weg dorthin loslassen. Wie sie innerhalb der Grenzen zum Ziel kommt, ist oft zweitrangig. Dazu ein Werkzeug für mehr Innovation: stellt dumme Fragen. Nicht einmal im Jahr, sondern regelmäßig, am besten monatlich. Wenn es keine dumme Frage ist, ist es nur ein Feature, das nächste iPhone, kein echter Sprung. „Was, wenn man ein Handy falten könnte?" „Kann man mit einem Klick kaufen?" „Würdest du bei Fremden schlafen oder zu Fremden ins Auto steigen?" One-Click-Buy, Next-Day-Delivery, Airbnb, Uber. Alles galt einmal als unmöglich. Und wer eine Kamerafirma wie Kodak ist, muss sich fragen: Was ist, wenn die Leute keinen Film mehr kaufen? Was, wenn Kunden unser Produkt gar nicht mehr brauchen? Manuela bringt das Ganze aus der Praxis auf den Punkt, unter anderem mit ihrer Aprilscherz-Hotelseite aus den GEO-Workshops und der Frage, was KI-Sichtbarkeit für Betriebe heute wirklich bedeutet. Wenn KI Websites nicht mehr lesen kann und Google die Linklisten abschafft, reicht es nicht, „im Herbst mal draufzuschauen". Das Fazit dieser Folge: Eine Entscheidung aufzuschieben ist auch eine Entscheidung. Eine gegen Entwicklung. Wer nicht entscheidet, entscheidet sich für Stillstand. Und eine Fehlentscheidung kann besser sein als gar keine. Also: Viel Spaß beim Entscheiden, Tun und Experimentieren. Und wenn du Teil des Ganzen bist, schick die Folge deinem Chef. Mind/Machine. Der Podcast über KI, Menschen und die Frage, wie wir wirklich vorankommen. Mit Manuela Machner, spezialisiert auf KI im Tourismus, und Eliot Mannoia, digitaler Psychologe.

#118 - KI-Anwendungen im Arbeitsalltag: Welche Use Cases wirklich funktionieren

KI im Arbeitsalltag heißt nicht nur Texte zusammenfassen oder übersetzen, sondern wiederkehrende Aufgaben an Agenten und Automatisierungen abzugeben. Wer als Selbstständige oder im KMU arbeitet, baut sich damit Schritt für Schritt ein eigenes KI-Team auf. Vom personalisierten Zertifikatsversand über Browser-Agenten bis zu selbst gebauten Dashboards geht es um konkrete Use Cases, die heute schon funktionieren, und um die Stolperfallen bei Kosten, Datenschutz und Haftung. Mind/Machine ist der Podcast über KI zwischen Technik und Mensch. Manuela Machner ist KI-Beraterin mit Fokus auf Tourismus, Weiterbildung und KMU und zeigt, wie KI im Arbeitsalltag praktisch nutzbar wird (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beleuchtet die psychologische und gesellschaftliche Seite der KI (www.brandkarma.at). Was dich in dieser Folge erwartet: Der Persona-Prompt für blinde Flecken Ein einfacher Prompt bewertet eine Idee aus mehreren Stakeholder-Perspektiven, etwa aus Sicht der Datenschutzbeauftragten oder der Kundin, je mit Kritikpunkt und Verbesserung. Das ersetzt kein echtes Gespräch, deckt aber Fragen und Lücken auf, an die man selbst nicht denkt. Das eigene KI-Team aufbauen Automatisierungen übernehmen wiederkehrende Aufgaben, etwa den personalisierten Versand von Teilnahmebestätigungen über Power Automate und Microsoft Copilot, wobei die Kundendaten in der eigenen Microsoft-Umgebung bleiben. Aus Stunden Handarbeit werden Minuten, abgesichert durch einen Testlauf. Je öfter eine Automatisierung fehlerfrei läuft, desto seltener wird kontrolliert, deshalb prüft man gezielt die typischen Fehlerquellen. Browser-Agenten, Projekte und Haftung Eine Chrome Extension oder ein Browser wie Comet recherchiert, füllt Formulare aus oder analysiert die eigene Website, während man selbst etwas anderes macht. Wer mehrfach am selben Thema arbeitet, legt in ChatGPT oder Claude immer ein Projekt an, damit der Kontext erhalten bleibt. Wichtig bleibt, KI baut Prototypen, keine fertigen Produkte, und die Haftung bleibt immer beim Menschen. Häufig gestellte Fragen: Welche KI-Anwendungen eignen sich für kleine und mittlere Unternehmen? Praktische Use Cases wie agentenbasierte Automatisierungen, Browser-Agenten für Recherche und Formulare sowie Projekte in ChatGPT oder Claude. Wichtig ist der Datenschutz, also Kundendaten möglichst in der eigenen Umgebung halten. Was kostet der Einsatz von KI-Anwendungen? Agentisches Arbeiten ist nicht gratis. Jeder Schritt verbraucht Tokens und kostet Geld, per Pauschale oder nach Verbrauch. Wer echte Entlastung will, plant ein Budget ein. Worauf muss ich bei Sicherheit und Haftung achten? KI liefert Prototypen, keine fertigen Produkte. Entwürfe prüfen, auf Datenschutz achten und nichts ohne Freigabe veröffentlichen, denn die Haftung bleibt bei dir. Erwähnte Tools und Links: www.kinet.ai www.brandkarma.at www.mind-machine.at https://chromewebstore.google.com Mind/Machine gibt es auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music sowie auf www.mind-machine.at.

#117 - Wandel im KI-Tempo, was das für die Unternehmen bedeutet

Das Ziel zu kennen reicht heute nicht mehr, wenn sich der Weg dorthin fast täglich ändert. Genau hier setzt modernes Veränderungsmanagement im KI-Zeitalter an: klares Ziel, agile Anpassung und ehrliche Kommunikation entscheiden darüber, ob ein Unternehmen mit dem Tempo der Technologie Schritt hält oder den Anschluss verliert. Der Gast der heuteigen Folge: Transformation Manager Alexander Masek (Drei) erklärt, warum Stillstand keine sichere Option mehr ist und wie Führungskräfte Wandel so steuern, dass die Menschen mitkommen. Mind/Machine ist der Podcast von Manuela Machner und Eliot Mannoia über KI, Mensch und Wirtschaft. Manuela Machner ist KI-Expertin mit Fokus auf Tourismus, Weiterbildung und KMU und zeigt, wie KI im Arbeitsalltag praktisch nutzbar wird (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich mit der menschlichen Seite der Technologie (www.brandkarma.at). Gemeinsam verbinden sie die technische und die menschliche Perspektive. Alexander Masek ist Transformation Manager bei Drei und begleitet dort unternehmensweite Veränderungsprojekte. Er verbindet fundierte Change-Expertise mit einem ausgeprägten Gespür für Menschen, ein echter Connector, der Technologie und Team zusammenbringt. LinkedIn: ⁠www.linkedin.com/in/amasek⁠ Was dich in dieser Folge erwartet: Warum KI das Veränderungsmanagement selbst verändert Change-Projekte hatten immer mit Widerstand zu tun. Neu ist, dass sich die Lösungswege während des Projekts laufend ändern, weil Tools eingestellt und Modelle überholt werden. Das Ziel bleibt, aber der Weg dorthin ist beweglich geworden. Agil statt starrStatt eine Entscheidung zu treffen und stur einem Plan zu folgen, braucht es laufende Anpassung. Wöchentliche Updates machen Hindernisse früh sichtbar. Wichtig ist, dass das Ziel von der Geschäftsführung bis zu jeder Führungskraft getragen wird. Erwartungen ehrlich steuern Wenn die Geschäftsführung zwölf Monate vorgibt, Technik und Ressourcen aber nicht so weit sind, hilft kein Aussitzen. Wer die Erwartung offen ausmanagt und den Plan anpasst, vermeidet teure Nacharbeit. Kommunikation, bevor der Flurfunk übernimmt Mangelnde oder späte Kommunikation ist einer der häufigsten Fehler. Frühe, vollumfängliche Kommunikation nimmt Angst und entkräftet Gerüchte über Verkauf oder Stellenabbau. Speedboats: klein starten Ein Prozessteil wird ausgekoppelt und mit ein, zwei neugierigen Menschen getestet. Klarer Rahmen, klare Zeit, klares Commitment. Funktioniert der Pilot, lässt er sich Schritt für Schritt skalieren. Selbstverantwortung und Schutz vor Überforderung Jeder ist heute sein eigener Innovationsmanager und kann nicht warten, bis alles vorgegeben wird. Gleichzeitig kommt Überforderung schnell, deshalb gilt es in Phasen vorzugehen und das Tempo bewusst zu steuern. Häufig gestellte Fragen: Was bedeutet Veränderungsmanagement im KI-Zeitalter? Menschen und Unternehmen durch Veränderungen führen, deren Lösungswege sich durch KI laufend verschieben. Das Ziel bleibt klar, der Weg wird agil angepasst. Warum ist Stillstand bei KI keine sichere Option? Weil Prozesse, die heute funktionieren, durch neue Technologien schnell ins Hintertreffen geraten. Wer nicht reagiert, verliert Sichtbarkeit, Effizienz und Mitarbeiter, die sich weiterentwickeln wollen. Was ist ein Speedboat im Change Management? Ein kleines Pilotprojekt, bei dem ein Teil eines Prozesses mit wenigen Leuten getestet wird. Es liefert schnelle Erkenntnisse, ohne das ganze Unternehmen auf einmal umzustellen. Welche Fähigkeiten brauchen Menschen für Veränderung? Vor allem Offenheit, Neugier und Flexibilität. Wer Neues ausprobiert und sich anpasst, kommt mit dem Tempo der KI leichter zurecht. Erwähnte Themen: Microsoft Copilot, KI-Agenten in der Finanzbuchhaltung, KI-Suche und digitale Sichtbarkeit, generative Bild- und Videotools. Alle Folgen unter www.mind-machine.at

#116 - 4 KIs, 4 Städte, nur 2 überleben: Was uns das über Agents verrät

Eine US-Agentur hat im Mai 2026 vier KI-Systeme gegeneinander antreten lassen: Je zehn Agents von ChatGPT, Claude, Gemini und Grok wurden in identische virtuelle Städte gesetzt, mit Berufen, Erinnerungen und Fähigkeiten ausgestattet und 15 Tage lang sich selbst überlassen. Nur zwei Systeme haben überlebt, und die Unterschiede im Verhalten sagen mehr über autonome Agenten aus als jede Werbebroschüre. Mind/Machine ist der Podcast über künstliche Intelligenz, Wirtschaft und den Menschen dahinter. Manuela Machner ist KI-Beraterin mit Fokus auf Tourismus, Weiterbildung und KMU und zeigt, wie KI im Alltag wirklich funktioniert (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und bringt die Perspektive auf Verhalten, Ethik und Psychologie ein (www.brandkarma.at). Gemeinsam ordnen sie ein, was hinter den Schlagzeilen steckt, ohne Hype und ohne Panik. Was dich in dieser Folge erwartet: Das Stadt-Experiment im Detail Grok war nach vier Tagen ausgelöscht: 183 Straftaten, Gewaltexzesse, totale Anarchie. ChatGPT überlebte sieben Tage, blieb friedlich mit nur zwei Straftaten, war aber organisatorisch unfähig und verhungerte schlicht. Gemini überlebte mit enormem Aktionismus, aber auch 683 Straftaten. Claude überlebte ohne eine einzige Straftat. Die Charakterbilder dahinter: der übervorsichtige Beamte, der chaotische Pragmatiker, die regelkonforme Demokratie. Warum Claude in der gemischten Stadt kippte Spannend wird es in der fünften Stadt, in der die Systeme gemischt wurden. Der sonst regeltreue Claude wurde plötzlich selbst straffällig, weil er sich der Gruppe anpasste. Gruppenkonformität schlägt Prinzipien, ein Effekt, den wir vom Menschen kennen. Als mögliche Ursache für Claudes Verhalten gilt die intern trainierte Verfassung, die ethische Leitplanken mitbringt. Leitplanken statt Freiraum Die zentrale Lehre: Agentic Systeme brauchen klare Regeln und Grenzen. Nicht nur was sie tun sollen, sondern vor allem was sie nicht dürfen. Der Begriff dazu lautet Intention Engineering. Erst kam Prompt Engineering, dann Context Engineering, jetzt zählt die saubere Definition des Ziels. Kontrolle durch Cross-Model-Prüfung Ein praktischer Ansatz aus dem Arbeitsalltag: ein Agent arbeitet, ein zweites Modell liest mit und kontrolliert. Im Gespräch wird ein konkretes Beispiel geschildert, bei dem ein System 86 Fehler in 600 Datensätzen eines anderen aufgeräumt hat. Redundanz und ein menschlicher Plan B bleiben entscheidend. Vom Mitarbeiter zur Führungskraft Wer Agenten einsetzt, managt sie wie ein Team. Klare Ziele, gute Fragen, Erwartungssteuerung. Soziale und emotionale Kompetenzen werden wichtiger, je autonomer die Systeme werden. Häufig gestellte Fragen zum Thema Agenten: Können KI-Agenten heute schon vollständig autonom arbeiten? Nein. Sie übernehmen viele Aufgaben zuverlässig, brauchen aber klare Grenzen, Freigaben und menschliche Kontrolle. Ohne Leitplanken stranden sie je nach System sehr unterschiedlich. Warum haben sich die KI-Systeme im Experiment so verschieden verhalten? Weil Trainingsdaten und die Regeln der Hersteller die Ausrichtung prägen. Grok agierte anarchisch, ChatGPT kommunikativ, Gemini chaotisch aktiv, Claude regelkonform. Was bedeutet Intention Engineering? Es beschreibt die klare Definition des Ziels, das ein autonomer Agent verfolgen soll. Da Agenten eigenständig handeln, entscheidet eine präzise Zielsetzung über Erfolg oder Schaden. Wie behält man bei mehreren Agenten die Kontrolle? Durch Cross-Model-Prüfung, in der ein Modell die Arbeit eines anderen kontrolliert, durch Redundanz und durch einen menschlichen Freigabepunkt bei wichtigen Entscheidungen. Erwähnte Quellen: Forschungs-Blogpost von Emergence AI: Emergence World: A Laboratory for Evaluating Long-horizon Agent Autonomy Nate Jones zu Prompt, Context und Intention Engineering Salim Ismail zu Agenten mit nachvollziehbaren Logs und Identität Mind/Machine gibt es auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music. Mehr unter www.mind-machine.at

#115 - Akzeptanz oder Ablehnung: Warum dein Mindset über deine Zukunft entscheidet

Manche Menschen wehren sich mit Händen und Füßen gegen KI, andere bauen sich in einem einzigen Wochenende ein Werkzeug, für das ein Unternehmen 25.000 bis 30.000 Euro zahlen würde. Diese Folge zeigt anhand von zwei jungen Frauen, woran dieser Unterschied wirklich liegt: nicht an der Technik, sondern am Mindset, an Anpassungsfähigkeit und der Bereitschaft, KI zum eigenen Werkzeug zu machen. Mind/Machine ist der Podcast über Künstliche Intelligenz, Mensch und Arbeitswelt. Manuela Machner ist KI-Expertin mit Fokus auf Tourismus und Weiterbildung und gibt jährlich für unzählige Menschen Workshops (https://www.kinet.aihttps://www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und bringt die menschliche Perspektive auf Technologie und Veränderung ein (www.brandkarma.at). Gemeinsam verbinden sie Praxis und Psychologie zu Gesprächen, die weiterhelfen. Was dich in dieser Folge erwartet: Zwei Extreme aus der Praxis: Eine junge Mitarbeiterin verteidigt eine monotone Tätigkeit, die sich automatisieren ließe, und blockiert jede Veränderung. Eine andere baut sich von selbst ein automatisiertes Dashboard, zieht Daten aus mehreren Plattformen zusammen und glänzt damit beim Kunden. Beide sind jung, beide nutzen KI, und doch gehen sie völlig gegensätzlich damit um. Warum Anpassungsfähigkeit zur Schlüsselkompetenz wird: Anders als bei der industriellen Revolution haben wir keine Jahrzehnte Zeit, um uns umzustellen. Die Werkzeuge ändern sich fast Woche für Woche. Neben Empathie ist Anpassungsfähigkeit die emotionale Eigenschaft, die jetzt zählt. Angst als schlechter Ratgeber: Eine Studie zeigt, dass 44 Prozent der Gen Z KI absichtlich sabotieren, etwa durch falsche Eingaben. Dahinter stecken echte Ängste. Wir sprechen darüber, warum Verdrängung der schlechteste Weg ist und wie man aktiv mit dieser Angst umgehen kann. Effizienz gegen Effektivität: Das Wort Effizienz löst Ängste aus, weil es nach mit weniger mehr machen klingt. Der bessere Weg führt über Effektivität: Was würdest du mit drei zusätzlichen Stunden pro Woche tun? Diese Frage verändert die Haltung gegenüber KI grundlegend. Was Unternehmen tun können: Räume für Austausch schaffen, Ängste offen ansprechen, Live-Workshops statt reiner Online-Trainings, Veränderung von oben und unten tragen, ehrlich kommunizieren, wenn es um Prozesse und Jobs geht. Motivation neu gedacht: Mit Daniel Pinks Modell Motivation 3.0 erklären wir, warum Sinn, Mastery und Autonomie stärker motivieren als Gehalt allein, und warum genau diese Faktoren bei der erfolgreichen jungen Frau den Schalter umgelegt haben. Häufig gestellte Fragen: Sind junge Menschen automatisch offener für KI? Nein. Viele Jüngere nutzen KI zwar für einfache Aufgaben, sind bei Automatisierung und Agenten aber oft skeptischer als gedacht. Entscheidend ist die Haltung, nicht das Alter. Wie gehe ich mit Angst vor KI um? Angst ansprechen statt verdrängen, mit begeisterten Menschen reden statt nur mit Gleichgesinnten, Dinge ausprobieren und KI im eigenen Bereich gezielt einsetzen, um besser zu werden. Was bedeutet KI zum eigenen Werkzeug machen? Nicht nur Texte kopieren, sondern Prozesse, Automatisierungen und Dashboards für die eigene Arbeit bauen und sich dadurch unverzichtbar machen. Geht es bei Automatisierung immer um Stellenabbau? Nicht zwangsläufig. Oft geht es darum, monotone Aufgaben abzunehmen und Menschen für sinnvollere Arbeit freizuspielen. Wichtig ist saubere Kommunikation. Erwähnte Quellen: Daniel Pink (Drive, Motivation 3.0), Self Determination Theory, Maslow, NIMBY. Über die Hosts: Manuela Machner ist KI-Expertin und Beraterin mit starkem Praxisfokus auf Tourismus.. Sie hält jährlich Workshops für über tausend Menschen (www.kinet.ai). Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beleuchtet, wie Menschen mit Technologie, Veränderung und den dazugehörigen Emotionen umgehen (www.brandkarma.at). Mind/Machine findest du auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music und auf www.mind-machine.at.

#114 - Ersatzteillager Mensch: Wie weit geht die Technik am Körper?

Künstliche Hüften, gelaserte Augen, Cochlea-Implantate und Medikamente, die Plaque aus den Arterien lösen: Der menschliche Körper ist längst zum Ersatzteillager geworden, und die Forschung arbeitet daran, den Zellzyklus zurückzudrehen und das Leben auf 150 Jahre und mehr zu verlängern. Diese Folge fragt, wo die wirkliche Grenze liegt, und sie liegt nicht beim Körper, sondern im Kopf. Mind/Machine ist der Podcast von Manuela Machner und Eliot Mannoia über künstliche Intelligenz, Technologie und ihre Wirkung auf den Menschen. Manuela Machner ist KI-Expertin mit Fokus auf Tourismus, Weiterbildung und KMU und zeigt, wie Technologie im Alltag wirklich nutzbar wird. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und Autor des Buchs Friction und betrachtet, was Technologie mit unserem Denken, Fühlen und Verhalten macht. Was dich in dieser Folge erwartet: Der Körper als Ersatzteillager. Hüften an einem Tag, Knie, die nach zwanzig Jahren ausgetauscht werden, Herzschrittmacher, gelaserte Augen. Was vor 200 Jahren undenkbar war, ist heute Routine. Die nächste Stufe ist nicht der Austausch, sondern die Regeneration der eigenen Zellen. Die wahre Grenze ist mental. Wenn der Körper mit 100 fit ist wie mit 50, entsteht eine gefährliche Disbalance. Denn geistig bauen viele Menschen früher ab als körperlich. Die eigentliche Herausforderung der Lebensverlängerung ist nicht das Knie, sondern der Kopf. Implantate und die Zweiklassengesellschaft. Vom Kreditkartenchip unter der Haut bis zum Gedächtnisimplantat. Sobald eine kritische Menge an Menschen mitmacht, entsteht gesellschaftlicher Druck, und die freie Entscheidung verschwindet. Es droht eine Zweiklassengesellschaft, in der ohne Implantat niemand mehr mithalten kann. Natürliche Grenzen verschwinden. Früher beendete die Dunkelheit den Tag und die Wahrnehmung filterte die Datenflut. Wenn diese natürlichen Bremsen wegfallen, müssen wir künstliche Grenzen setzen: das Arbeitshandy abschalten, das Wikipedia-Gehirn im Wald ausschalten. Atrophie und der Google-Effekt. Wer alles jederzeit nachschlagen kann, merkt sich weniger. Wie beim Fitnesstraining für den Körper braucht es bewusstes Training für den Kopf. Interfaces der Zukunft. Vom Feld zum Förderband zum gekrümmten Sitzen am Computer. Vielleicht steuern wir Geräte irgendwann mit Gedanken oder über Hologramme. Was uns heute absurd erscheint, wird für die nächste Generation selbstverständlich sein. Häufig gestellte Fragen: Wie alt können Menschen künftig werden? Manche Forschende arbeiten daran, den Zellzyklus zu verjüngen und das Leben auf 150 oder mehr Jahre zu verlängern. Sicher ist das nicht, aber die Richtung zeigt klar darauf hin. Was ist die größte Herausforderung der Lebensverlängerung? Nicht der Körper, sondern der Geist. Körperlich lässt sich heute fast alles ersetzen oder regenerieren. Die Frage ist, wie wir mental fit bleiben, damit Körper und Kopf zusammenpassen. Sind Implantate gesellschaftlich problematisch? Solange es freiwillige Nice-to-have-Anwendungen sind, weniger. Kritisch wird es, wenn Implantate Leistung steigern und gesellschaftlicher Druck entsteht, denn dann verschwindet die echte Wahlfreiheit. Was bedeutet der Google-Effekt? Weil wir alles jederzeit nachschlagen können, merken wir uns Dinge nicht mehr aktiv. Geistige Fähigkeiten können verkümmern, ähnlich wie Muskeln ohne Training. Erwähnte Links: www.kinet.ai www.brandkarma.at Buch Friction von Eliot Mannoia Film Gattaca Über die Hosts: Manuela Machner ist KI-Expertin mit Praxisfokus auf Tourismus, Weiterbildung und KMU. Mehr unter www.kinet.ai. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und Autor des Buchs Friction. Mehr unter www.brandkarma.at. Mind/Machine findest du auf Spotify, Apple Podcasts, Amazon Music und überall, wo es Podcasts gibt. Alle Folgen auch auf www.mind-machine.at.

#113 - Alle sammeln Daten. Kaum jemand weiß warum. Mit Gast Anna Neureiter

Daten sammeln ist einfach. Wissen, warum man sie sammelt, ist selten. Anna Neureiter, Data Governance Managerin bei IT Power Services, erklärt, warum 80 Prozent der Arbeit in KI-Projekten auf Datenaufbereitung entfällt, bevor ein Modell startet, und warum Unternehmen trotzdem alles sammeln, was sie kriegen können, ohne konkreten Use Case. Der Gedanke ist verlockend: Wir haben die Daten, also sitzen wir auf einem Schatz. Die Realität: redundante Datenberge, veraltete Bestände, KI-Projekte, die nicht wegen der Technologie scheitern, sondern weil die Grundlage fehlt. Mind/Machine ist der Podcast für alle, die verstehen wollen, wie KI in der Praxis wirklich funktioniert. Manuela Machner, KI-Expertin mit Schwerpunkt Tourismus und KMU, und Eliot Mannoia, digitaler Psychologe, sprechen mit Expertinnen und Experten über das, was hinter den Schlagzeilen steckt. Was dich in dieser Folge erwartet: Daten sind nicht das neue Gold Daten sind eher wie ein Samen als wie Gold. Gold behält seinen Wert. Ein Samen braucht Pflege und den richtigen Zeitpunkt. Wer Daten fünf Jahre im Keller lagert und dann eine Ernte erwartet, wird enttäuscht. Der Zeitaspekt wird in den meisten Unternehmen systematisch unterschätzt. 80 Prozent Aufwand vor dem Modell-Start Rund 80 Prozent der Arbeitszeit in KI-Projekten entfällt auf Datenaufbereitung und Qualitätsprüfung. Viele Projekte scheitern nicht am Algorithmus, sondern an schlechten Daten. Anna Neureiter erklärt, warum das kein technisches, sondern ein organisatorisches Problem ist. Use Case zuerst, Daten danach Der häufigste Fehler: Erst sammeln, dann überlegen, was man will. Anna beschreibt, wie sauberes Scoping aussieht, warum Quick Wins oft wichtiger sind als große Visionen, und was es bedeutet, alle Beteiligten von Anfang an auf dasselbe Ziel auszurichten. Data Literacy: Daten sind kein IT-Thema Wenn Fachbereiche nicht wissen, was sie mit Daten anfangen sollen, nützen auch die besten Datensätze nichts. Anna Neureiter setzt auf Enablement: Menschen befähigen, Daten selbst zu hinterfragen und kritisch einzusetzen. Data Spaces und die DIO Anna ist ehrenamtlich bei der Data Intelligence Offensive (DIO) aktiv, die Datenaustausch in Österreich auf Basis europäischer Standards vorantreibt. Sie erklärt, wie Unternehmen Daten souverän teilen können, ohne die Kontrolle zu verlieren. Häufig gestellte Fragen: Warum scheitern so viele KI-Projekte? Meistens nicht wegen der Technologie. Der häufigste Grund ist eine schlechte Datengrundlage und fehlendes Scoping zu Projektbeginn. Was bedeutet Data Literacy? Die Fähigkeit, Daten zu lesen, zu interpretieren und kritisch zu hinterfragen, ohne Datenwissenschaftlerin zu sein. Was sind Data Spaces? Technische und rechtliche Infrastrukturen für kontrollierten Datenaustausch zwischen Unternehmen, verankert in der europäischen Datenstrategie. Wie startet man ein gutes Datenprojekt? Mit einem konkreten Use Case, nicht mit der Frage, welche Daten man hat. Kleines Pilotprojekt, schneller Erfolg, dann skalieren. https://www.mind-machine.at Manuela Machner ist KI-Expertin für Tourismus und KMU, Gründerin von KiNET.ai. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich mit den Auswirkungen von Technologie auf Mensch und Gesellschaft - www.brandkarma.at

# 112 - "Künstliche Menschen" und warum wir Widerstand brauchen

Wir zahlen zweimal für Technologie: einmal für die Rolltreppe und einmal für das Fitnesscenter. Einmal für Google Maps und einmal für Braintraining-Apps. Einmal für das Smartphone, das Telefonnummern speichert, und einmal für die App, die unser Gehirn wieder trainiert. Unser Host, der digitale Psychologe Eliot Mannoia hat darüber zwei Jahre geforscht und ein Buch geschrieben. Der Titel ist Programm: Friction. Was dich in dieser Folge erwartet: Wir werden künstliche Menschen Wir tracken Schlaf, zählen Schritte, buchen Fokuszeit in Outlook. Gleichzeitig trainieren wir Maschinen, menschlicher zu wirken: langsamer zu sprechen, einfühlsamer zu antworten. Eliot beschreibt dieses Paradox nüchtern, aus der Mitte der Gesellschaft, nicht von außen. Wir zahlen zweimal Für jeden Komfort zahlen wir doppelt: erst für das Gerät, dann für den Ausgleich des Verlustes. Die Rolltreppe kostet Geld, das Fitnesscenter kostet Geld. Dieses Muster zieht sich durch nahezu alle Lebensbereiche. Hyper-Independence Wir leben allein, lassen Essen liefern, streamen auf Abruf. Was nach Freiheit klingt, ist ein Tausch: Die Abhängigkeit von Menschen weicht einer Abhängigkeit von Systemen. Sichtbar wird das erst, wenn der Strom ausfällt. Was ChatGPT antwortete, als man es fragte, wie es die Menschen unterwerfen würde Nicht Terminatoren. Sondern: das Leben so bequem machen, dass Menschen das Denken und Entscheiden freiwillig abgeben. Manuela und Eliot diskutieren, wie nah wir diesem Punkt bereits sind. Friction als Konzept Weil natürliche Grenzen wegfallen, müssen wir künstliche setzen. Konkrete Beispiele: die Slow Checkout bei Jumbo in den Niederlanden, Fokuszeit von 10 bis 12 Uhr ohne Meetings, Postzusteller in Jersey, die bei älteren Menschen anklopfen. Kleine Widerstände, die Menschlichkeit zurückbringen. Häufig gestellte Fragen: Was bedeutet der Buchtitel "Friction" ? Reibung oder Widerstand. In einer optimierten Welt braucht es bewusst eingebauten Widerstand, um Kontrolle und Menschlichkeit zurückzugewinnen. Ist das Buch anti-technologisch? Nein. Es geht nicht darum, Technologie zu verteufeln, sondern Bewusstsein dafür zu schaffen, was wir im Tausch gegen Komfort abgeben. Was ist Hyper-Independence? Die zunehmende Unabhängigkeit von anderen Menschen, die sich als Freiheit anfühlt, in Wahrheit aber eine neue Abhängigkeit von Algorithmen und Plattformen ist. Für wen ist das Buch geeignet? Für alle, die über gesellschaftliche Auswirkungen von Technologie nachdenken wollen. Auf Englisch, erhältlich unter https://mybook.to/friction. Mind/Machine ist der Podcast von Manuela Machner, KI-Beraterin und Gründerin von KiNET.ai (www.kinet.ai), und Eliot Mannoia, digitalem Psychologen und Gründer von BrandKarma (www.brandkarma.at). Jeden Freitag sprechen die beiden über Künstliche Intelligenz, digitale Gesellschaft und was das alles mit uns Menschen macht. Erwähnte Links: https://mybook.to/friction https://www.brandkarma.at https://www.kinet.ai https://www.mind-machine.at Über die Hosts: Manuela Machner ist KI-Beraterin, Gründerin von KiNET.ai und spezialisiert auf Generative Engine Optimization für Tourismus, Hotellerie und KMU im DACH-Raum. Mehr unter www.kinet.ai. Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe, Gründer von BrandKarma und Autor von "Friction". Mehr unter www.brandkarma.at. Mind/Machine findest du auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music sowie unter www.mind-machine.at.

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#111 - Wie dein Chat-Verhalten dein Unterbewusstsein verrät

Unser Chat-Verhalten spricht Bände über unsere Persönlichkeit, oft mehr als wir selbst wahrnehmen. KI-Systeme erkennen Muster in der Art, wie wir kommunizieren, Entscheidungen treffen und auf Fragen reagieren und zeichnen daraus ein Profil, das erschreckend präzise ist. Mind/Machine ist der Podcast für alle, die KI nicht nur verstehen, sondern klug nutzen wollen. Was dich in dieser Folge erwartet: Wie viel verrät dein Chat-Verhalten?KI erkennt Muster: Wer schnell entscheidet, wer zögert, wer Bestätigung sucht. Auch ohne aktivierte Erinnerungsfunktion weiß die KI bald, wie jemand tickt, nicht durch direkte Eingaben, sondern durch das Verhalten selbst. Die 85-Prozent-PersönlichkeitGoogle DeepMind und Stanford haben gezeigt: Zwei Stunden strukturierter Befragung reichen, um eine digitale Replik zu erstellen, die Persönlichkeitstests mit 85 % Übereinstimmung beantwortet. Wer täglich mit KI interagiert, liefert ein Vielfaches davon. Dark Patterns: Wenn KI uns nicht gehen lässtEine Harvard-Studie untersuchte Post-Goodbye-Engagement-Tactics bei Apps wie Replika und Character AI. Designentscheidungen wie "Warum gehst du schon?" erhöhten das Engagement um das 15-Fache. Keine Fehler, sondern bewusste Entscheidungen. KI als Spiegel für blinde FleckenWer fragt "Was habe ich übersehen?" oder "Welche Fragen könnte das Publikum stellen?", bekommt Antworten, die kein Kollege so direkt formulieren würde. Diese 360-Grad-Perspektive wird im Alltag noch viel zu selten genutzt. Zwischen den ZeilenKI erkennt emotionale Muster in Kommunikationsverläufen. Ein Test mit E-Mail-Verläufen zeigte: Die KI erkannte fehlende Klarheit in der Aufgabenverteilung, ohne dass dieser Begriff je explizit auftauchte. Soziale Isolation und was wir verlernenJe mehr wir uns in digitale Räume zurückziehen, desto weniger üben wir das Lesen sozialer Signale. Und greifen dann zur KI, um zu fragen: War das jetzt eine Beleidigung? Häufig gestellte Fragen: Was kann ich tun, um herauszufinden, was die KI über mich weiß? In ChatGPT oder Claude fragen: "Was weißt du über mich, das ich selbst vielleicht nicht weiß?" Funktioniert am besten nach mehreren Monaten aktiver Nutzung mit aktivierter Erinnerungsfunktion. Nachfragen lohnt sich. Welche Erinnerungsfunktion ist für den Business-Kontext geeignet?Die selektive Variante empfiehlt sich: Das vollständige Chat-übergreifende Gedächtnis kann Informationen aus verschiedenen Projekten ungewollt vermischen. Spezifische Erinnerungen lassen sich in ChatGPT und Claude manuell einsetzen und jederzeit anpassen oder löschen. Wie nutze ich KI gezielt für blinde Flecken?Konzept oder Präsentation eingeben und fragen: "Was habe ich übersehen?", "Welche Einwände könnte es geben?" Dieser Ansatz geht weit über klassisches Zusammenfassen hinaus. Wie beeinflusst KI unser soziales Verhalten langfristig?KI übernimmt Funktionen, die früher direkte menschliche Interaktion erfüllte. Das birgt das Risiko, soziale Kompetenz zu verringern, wenn echte Begegnungen seltener werden. Die Hosts: Manuela Machner, KI-Expertin für Tourismus (⁠www.kinet.ai⁠), und Eliot Mannoia, digitaler Psychologe (⁠www.brandkarma.at⁠), sprechen über das Zusammenspiel von Technologie und menschlichem Denken. Buchtipp von Eliot Mannoia:"Friction: Why we're paying twice for modern life"Über KI, Einsamkeit und den Verlust von Reibung im modernen Leben.https://www.amazon.de/dp/3950609903

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# 110 – Der KI-Gap: Zwischen Möglichkeit und gelebter Realität

KI kann theoretisch fast alles – aber was nutzen Menschen tatsächlich? Der Gap zwischen dem, was technisch schon möglich ist, und dem, was im Alltag wirklich ankommt, ist riesig. Diese Folge analysiert, warum das so ist – und was das für uns bedeutet. Mind/Machine ist der Podcast, der KI aus der Theorie in die Praxis holt. Manuela Machner und Eliot Mannoia reden jede Woche offen darüber, was KI wirklich kann, was sie nicht kann – und wie wir alle besser damit umgehen. Was dich in dieser Folge erwartet: Der Werkzeug-Gap im Alltag Voice-Features, Video-KI, Agentensysteme – alles längst verfügbar, kaum jemand nutzt es wirklich. Eliot zeigt live im Workshop: Wer nutzt Advanced Voice? Vier von zwanzig. Wer macht Videocalls mit ChatGPT? Einer. Der Multifunktionsdrucker als Metapher: Das Gerät kann alles, genutzt wird nur Print. Der Wissens-Gap: Wissen und Können sind nicht dasselbe Nur weil jemand jung ist und viel am Handy ist, heißt das nicht, dass er arbeiten kann damit. Und nur weil jemand täglich in ChatGPT schreibt, heißt das nicht, dass er KI gut nutzt. Jugendliche in einem Workshop, die die Shift-Taste nicht kennen – ein Weckruf. Der Selbsteinschätzungs-Gap Viele buchen Fortgeschrittenen-Kurse und kennen keine Custom Instructions. Von 30 Teilnehmenden haben drei die Memory-Funktion aktiviert. Der Gap zwischen Selbstbild und tatsächlichem Wissen ist groß – und das ist keine Kritik, sondern eine Einladung zur ehrlichen Bestandsaufnahme. Europa vs. USA: Misserfolge feiern vs. Erfolge feiern In Europa wird geschrieben über das, was nicht funktioniert. In den USA wird gefeiert, was geht. Beide Perspektiven haben ihre Berechtigung – aber das Verhältnis ist schief. Und der soziale Druck, sofort alles zu nutzen, macht es nicht besser. Druck rausnehmen – die Realität ist weniger dramatisch McKinsey: 1 von 10 KI-Pilotprojekten ist live. Gartner: 40 Prozent aller Agentenprojekte werden bis 2027 gestoppt. LinkedIn zeigt die Leuchttürme – nicht die Mehrheit. Niemand muss DeepSeek getestet haben. Fokus auf den eigenen Kernbereich ist smarter als Feature-Sampling. Häufig gestellte Fragen: Warum nutzen so wenige die verfügbaren KI-Features wirklich? Weil wir schnell zufrieden sind, wenn etwas "gut genug" funktioniert. Der Aufwand, mehr zu lernen, erscheint höher als der wahrgenommene Nutzen – obwohl das oft nicht stimmt. Wie erkenne ich, ob meine KI-Selbsteinschätzung realistisch ist? Teste die Basics: Hast du Custom Instructions eingerichtet? Weißt du, welches Modell du nutzt und welchen Wissensstand es hat? Kannst du KI mit einem Satz erklären? Diese Fragen zeigen schnell, wo man wirklich steht. Muss ich wirklich jedes neue Tool ausprobieren? Nein. Es ist schlicht unmöglich. Fokussiere dich auf Entwicklungen in deinem Kernbereich. Alles andere kannst du beobachten, ohne mitzumachen. Was tun, wenn man im Workshop eine gemischte Gruppe hat – Anfänger und Experten? Vorher abfragen. Alle abholen. Expertinnen als Gruppenführerinnen einbinden. Und klar kommunizieren: Wer schon weiter ist, bitte um Geduld. Über die Hosts: Manuela Machner ist KI-Expertin mit Fokus auf Tourismus und KMU. Sie berät Unternehmen, hält Workshops und Keynotes und zeigt, wie KI praxisnah und ohne Hype eingesetzt werden kann. Mehr: www.kinet.ai Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe und beschäftigt sich mit dem menschlichen Verhalten im Kontext neuer Technologien. Er bringt die psychologische Perspektive in die KI-Debatte – sachlich, fundiert, praxisnah. Mehr: www.brandkarma.at Abonniere Mind/Machine auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music. Alle Folgen und mehr: www.mind-machine.at

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#109 - Wir leben schon in der Science Fiction - was kommt bis 2050?

Metaverse als Alltag, humanoide Roboter an der Supermarktkasse, ein Leben bis 150 das ist kein Blick in die ferne Zukunft, sondern 2050 in 24 Jahren. Was auf uns zukommt, was wir heute schon wissen sollten und warum wir uns das alles kaum vorstellen können – genau das ist das Thema dieser Folge. In Folge 109 von Mind/Machine – dem österreichischen Podcast über KI und emotionale Intelligenz – denken Manuela Machner und Eliot Mannoia laut nach: keine Panikmache, keine leeren Versprechen, sondern eine ehrliche Bestandsaufnahme dessen, was technologisch bereits auf dem Weg ist. Was dich in dieser Folge erwartet: Metaverse und virtuelle Realität: Fotorealistische Welten, in denen Konzerte stattfinden, historische Epochen erlebbar werden und Freundschaften über Kontinente hinweg gelebt werden. World Models mit Physik-Simulation, haptische Anzüge, KI-Charaktere die sich nicht mehr von echten Menschen unterscheiden lassen – kein Nischenthema mehr. Humanoide Roboter im Alltag: Menschliche Haut aus dem Labor (Universität Tokio), realistische Mimik (Forschung aus England), perfekte KI-Stimme. Die Bausteine existieren bereits. In 3 bis 5 Jahren könnte ein Roboter neben dir an der Kasse stehen, ohne dass du es merkst. Longevity und personalisierte Medizin: Digitale Zwillinge ermöglichen maßgeschneiderte Therapien für jeden Körper, jedes Geschlecht, jede Genetik. Longevity Escape Velocity beschreibt den Punkt, ab dem Fortschritt schneller vorankommt als wir altern. Kinder die heute geboren werden, könnten 150 Jahre alt werden. KI-Beziehungen und AI-Companions: Der Film Her (2013) wirkt heute weniger wie Science-Fiction als wie eine realistische Vorschau. Personalisierte KI-Assistenten kennen unsere Schlafwerte, unsere Stimmung – und hören immer zu. Neue soziale Dynamiken entstehen. Neue Technologien und Materialien: Gedankengesteuerte Interfaces, selbstreinigende Kleidung, autonomes Fahren für Cent-Beträge. Google DeepMind entwickelt gleichzeitig 700 neue Materialien. Das Potenzial bleibt lange unausgeschöpft – weil wir Neues zuerst wie das Alte nutzen. Häufig gestellte Fragen: Was ist Longevity Escape Velocity? Der Punkt, ab dem medizinischer Fortschritt schneller voranschreitet als wir altern – ein Ende des biologischen Alterns wird rechnerisch möglich. Werden Roboter wie Menschen aussehen? Haut, Sprache und Mimik existieren bereits als Bausteine. Die Kombination ist eine Frage von Jahren, nicht Jahrzehnten. Was bedeutet Metaverse für Tourismus und KMU? Virtuelle Räume für Events, Schulungen und Kundenerlebnisse , besonders relevant für Tourismus und Weiterbildung. Wann kommen autonome Fahrzeuge in den Alltag? Waymo zeigt es in den USA bereits. Wenn Kosten sinken, wird das private Auto neu gedacht. Erwähnte Links: Film Her (Spike Jonze, 2013) Buch Ready Player One (Ernest Cline) Auotnomes Fahren. Waymo Google DeepMind VR-Konzert – YouTube-Suche: "Within U2 VR Experience" Über die Hosts: Manuela Machner ist KI-Expertin mit Spezialisierung auf Tourismus und KMU. Sie berät, hält Keynotes und leitet Workshops im deutschsprachigen Raum. www.kinet.ai Eliot Mannoia ist digitaler Psychologe mit Fokus auf die menschliche Seite der digitalen Transformation. www.brandkarma.at Mind/Machine auf Spotify, Apple Podcasts und Amazon Music. Alle Folgen und Ressourcen: www.mind-machine.at

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