Das KI-Kochbuch: KI-Tools | Unternehmens-KI | Leadership

Podcast by Malcolm Werchota

Das KI-Kochbuch: KI-Tools | Unternehmens-KI | Leadership

Malcolm Werchotas KI-Kochbuch ist der Ort, wo künstliche Intelligenz auf authentische Business-Transformation trifft. Bekannt für seinen direkten Stil und seine Bereitschaft, KI live in Aktion zu zeigen – sogar während Präsentationen – hilft Malcolm Organisationen zu verstehen, dass es bei KI nicht darum geht, Menschen zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu verstärken. Von Sprachnotiz-Produktivitäts-Hacks bis hin zu Echtzeit-Meeting-Intelligenz liefert dieser Podcast umsetzbare Einblicke für die sofortige Implementierung.

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19 October 2025

E85: 6 Milliarden Chips pro Monat (bis sie plötzlich stoppten)

Als die niederländische Regierung am 30. September 2025 den Chiphersteller Nexperia beschlagnahmte, dachten sie, sie würden europäische Interessen schützen. Stattdessen lösten sie eine Lieferketten-Katastrophe aus, die die Automobilproduktion weltweit zum Erliegen bringen könnte.

In dieser Episode von The AI Cookbook analysiert Malcolm Werchota das spektakuläre politische Versagen, das 6 Milliarden Chips pro Monat abschnitt, Autofabriken auf drei Kontinenten bedroht und alles offenlegt, was an Europas Ansatz im US-China-Technologiekrieg falsch läuft.

Was Sie lernen werden:

Wie eine einzige niederländische Regierungsaktion China dazu brachte, 6 Milliarden Chips pro Monat zu blockieren - 40% der globalen Automobil-Halbleiterversorgung Warum moderne Autos über 1.000 Chips benötigen und nicht einfach den Lieferanten wechseln können (Qualifizierung dauert 6-18 Monate) Das geopolitische Schachspiel: US-Exportkontrollen, niederländische Beschlagnahmung, chinesische Vergeltung - und warum Europa zwischen die Fronten geriet Was „Just-in-Time-Fertigung" wirklich bedeutet, wenn Lieferketten zu Waffen werden Warum diese Krise eine Vorschau auf die Verwundbarkeit der KI-Infrastruktur in Europa ist

Warum das wichtig ist:

Es geht nicht nur um Autos oder Halbleiter. Malcolm erklärt, wie die Nexperia-Krise die Fragilität globaler Lieferketten in einer Ära des Wettbewerbs zwischen Großmächten offenlegt - und was es für alle bedeutet, die KI-Infrastruktur in einer Welt aufbauen, in der Technologie zunehmend zur Waffe wird.

„Man kann sich technologische Souveränität nicht durch Beschlagnahmung sichern. Man muss sie systematisch aufbauen. Europa hat diese Lektion gerade auf die harte Tour gelernt."

Perfekt für:

Supply-Chain-Profis, Geschäftsführer im Management geopolitischer Risiken, KI-Teams beim Aufbau europäischer Infrastruktur, alle, die sich im US-China-Technologiekrieg zurechtfinden müssen.

BEHANDELTE HAUPTTHEMEN

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Die Nexperia-Krise: Zeitlinie (00:45) 30. September: Niederlande beschlagnahmen Nexperia unter Notstandsbefugnissen 4. Oktober: China blockiert Chipexporte aus der Guangdong-Anlage 17. Oktober: Alliance for Automotive Innovation warnt vor Stillstand von US-Werken 6 Milliarden Chips pro Monat plötzlich gefangen - 40% des Automobil-Halbleitermarktes BMW, Toyota, Mercedes-Benz, Volkswagen, Ford, GM, Stellantis alle betroffen

Die Lieferketten-Katastrophe verstehen (03:20) Warum man nicht einfach den Chip-Lieferanten wechseln kann: 6-18 Monate Qualifizierungsprozess Moderne Autos benötigen über 1.000 Halbleiterkomponenten Nexperias Rolle: Basistransistoren und Dioden (keine fortschrittlichen KI-Chips) Das Problem: Design in den Niederlanden, Fertigung in Deutschland, Montage in China 80% der Endprodukte sind jetzt hinter chinesischen Exportblockaden gefangen

Das geopolitische Schachspiel (05:45) US-China-Technologiekrieg-Eskalation und Halbleiter-Waffenisierung Europa gefangen zwischen zwei Supermächten - keine guten Optionen Niederländische Fehleinschätzung: Rechtliche Kontrolle ≠ operative Kontrolle Warum China Automobil-Chips für maximalen Schmerz ins Visier nahm Der Tod der „strategischen Autonomie" als politisches Konzept

Offengelegte Lieferketten-Verwundbarkeiten (08:30) Unvereinbarkeit von Just-in-Time-Fertigung mit geopolitischem Risiko Warum Automobil-Chips zum Schlachtfeld wurden Geografische Abhängigkeiten und einzelne Ausfallpunkte Die Kosten von Effizienz ohne Resilienz Wie Lieferketten zu Waffen im Wettbewerb der Großmächte werden

Was das für die KI-Infrastruktur in Europa bedeutet (11:15) Wenn wir uns nicht einmal Basis-Chips sichern können, wie bauen wir dann KI-Fähigkeiten auf? Praktische Strategien für das Management geopolitischer Risiken in der Technologie Warum Resilienz jetzt wichtiger ist als Effizienz Lektionen für alle, die auf globalen Lieferketten aufbauen Die neue Realität: Sicherheit und Redundanz über Kostenoptimierung

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EPISODE-INSIGHTS

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Malcolms Kernbotschaft: „Der Tod der strategischen Autonomie"

Europa versuchte, sich im US-China-Technologiekrieg zurechtzufinden, indem es Nexperia beschlagnahmte, um Lieferketten zu schützen. Stattdessen zeigten sie, warum man technologische Souveränität nicht durch Regierungsbeschlagnahmungen aufbauen kann. Echte Resilienz erfordert systematische Investitionen in Full-Stack-Fähigkeiten - Fertigung, Verpackung, Montage, Testing - die BEVOR man Maßnahmen ergreift, die Vergeltung auslösen, aufgebaut werden müssen.

Die Nexperia-Krise ist eine Fallstudie darüber, was man NICHT tun sollte. Die Frage ist, ob wir die Lektionen lernen werden, bevor die nächste Krise zuschlägt.

Bemerkenswertes Zitat:

„Diese Krise legt die Fragilität globalisierter Lieferketten offen, wenn sie zwischen Washington und Peking gefangen sind. Moderne Autos benötigen über 1.000 Halbleiterkomponenten. Die Qualifizierung neuer Lieferanten dauert Monate oder Jahre. Just-in-Time-Fertigung bedeutet keine Sicherheitsbestände. Die Mathematik ist brutal: keine Chips = keine Autos."

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ERWÄHNTE RESSOURCEN & LINKS

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Warnungserklärung der Alliance for Automotive Innovation Dokumentation zum niederländischen Warenverfügbarkeitsgesetz US Entity List und Exportkontrollvorschriften Nexperia Unternehmensinformationen und Standorte

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TAGS FÜR SOCIAL MEDIA & SUCHE

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#Chipknappheit #Automobilindustrie #Lieferkette #Halbleiter #Geopolitik #USChinaTechnologiekrieg #Fertigung #Nexperia #Niederlande #China #SupplyChainManagement #GeopolitischesRisiko #Automobilkrise #Technologiepolitik #KIInfrastruktur

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19 October 2025

E84 - AI Drama | Brazil's Lesbian Dating App Disaster: AI Security Flaw

Brazil’s Lesbian Dating App Disaster: AI Security Flaw

🎧 Listen now:

👉 Spotify https://open.spotify.com/episode/249ZA6nHHoKmaiGYqY6Jum?si=91mGWjWJT-ur14At1KWpjA&nd=1&dlsi=a9615ac3d72642d5

👉 Apple Podcasts https://podcasts.apple.com/at/podcast/brazils-lesbian-dating-app-disaster-ai-security-flaw/id1846704120?i=1000732455609

💔 Description

Marina thought she finally found safety.

A lesbian dating app in Brazil — built by queer women, for queer women.

Manual verification. No fake profiles. No men.

Then everything went wrong.

In September 2025, Sapphos launched as a sanctuary with government-ID checks.

Within 48 hours, 40,000 women downloaded it.

A week later, a catastrophic flaw exposed the most sensitive data of 17,000 users — IDs, photos, names, birthdays.

🔍 One researcher discovered he could view anyone’s profile just by changing a number in a URL.

That’s how fast “safety” can vanish when speed beats security.

🧠 What This Episode Covers

This episode of AI Drama investigates how AI-generated code, underqualified devs, and “vibe coding” collided with a vulnerable community.

It’s not a takedown of two activists — it’s a warning about asking for extreme trust without professional security.

🎓 You’ll Learn

How a single IDOR-style bug leaked government IDs and photos
Why AI-generated code often ships with hidden flaws
The unique threats LGBTQ+ apps face in high-violence regions
What happened after the founders deleted evidence of the breach
How to spot red flags before uploading your ID anywhere

⚠️ The Real Stakes

🇧🇷 Brazil remains one of the most dangerous countries for LGBTQ+ people.

Lesbian and bisexual women face three times higher rates of violence than straight women.

For many Sapphos users, being outed wasn’t embarrassing — it was life-threatening.

🧩 What Went Wrong

Identity checks increased trust — but concentrated risk
When one app collects IDs, selfies, and locations, a single bug exposes everything
AI sped up insecure coding — ~45 % of AI-generated code has vulnerabilities
No audits, no penetration tests, poor access control
Logs deleted → evidence erased
Communication failed: instead of transparency, users saw silence and denial

🚨 Red Flags Before Trusting an App

✅ Verified security audits (SOC 2 / ISO 27001)

✅ Transparent privacy policy + deletion options

✅ Minimal data collection — no unnecessary IDs

✅ Public security contact or bug-bounty page

✅ Experienced, visible founding team

❌ Avoid apps claiming “100 % secure” or “completely private”

🛡️ Safer Habits

🔑 Use unique emails + a password manager

🕵️ Prefer privacy-preserving verification methods

📍 Turn off precise location & strip photo metadata

🆔 After any breach: change credentials, rotate IDs if possible, monitor credit

💬 Notable Quotes

“Marina’s only ‘mistake’ was trusting people who promised protection.”

“The lesson isn’t don’t build — it’s don’t build insecure. Demand proof, not promises.”

📊 Select Facts

~45 % of AI-generated code shows security flaws
LGBTQ+ users face more online harassment
Brazil records one LGBTQ+ person killed every ~48 hours

🎙️ AI Drama is a narrative-journalism podcast about the human cost when technology fails those who trust it most.

Hosted by Malcolm Werchota.

00:00

08:47

18 October 2025

E83 - AI Business News: Krebsbehandlung, Copilot-Metriken & mehr

Googles DeepMind-KI hat gerade eine neue Krebsbehandlung entdeckt, die von Wissenschaftlern im Labor validiert wurde – und sie könnte die Behandlung von 85 % aller Lungenkrebserkrankungen verändern. Dies ist der Moonshot-Moment der KI.

In Episode 83 von The AI Cookbook erklärt Malcolm Werchota die fünf größten KI-News der zweiten Oktoberwoche und zeigt, dass wir die Industrialisierung der künstlichen Intelligenz live miterleben. Von bahnbrechenden medizinischen Entdeckungen bis hin zu Tools, die KI-Einführung endlich messbar machen – dieser Wochenrückblick liefert in unter 15 Minuten die wichtigsten Business-Insights.

Was du lernst:

Wie Googles Cell-to-Sentence-27B-Modell ein Medikament entdeckt hat, das „kalte Tumore“ für das Immunsystem sichtbar macht – mit einer 50 % höheren Antigenpräsentation
OpenAIs umstrittene Richtlinienänderung zur Erlaubnis erotischer Inhalte – und was Sam Altmans Satz „Wir sind nicht die Moralpolizei“ für den KI-Wettbewerb bedeutet
Warum Google 15 Milliarden US-Dollar in Indiens größtes Rechenzentrum außerhalb der USA investiert (Hinweis: 1,4 Milliarden potenzielle Nutzer)
Claude Haiku 4.5: Anthropics neues Modell ist 4–5 × schneller als Sonnet, erreicht 73 % bei Coding-Benchmarks und kostet nur ein Drittel
Microsoft Copilot: Das neue Benchmark-Tool in Viva Insights bietet erstmals eine messbare Kennzahl für KI-Adoption im Unternehmen

Warum das wichtig ist:

Malcolm zieht eine kraftvolle Parallele zu Fords Fließband-Innovation. Die Krebsentdeckung beweist, dass KI echte wissenschaftliche Durchbrüche erzielen kann. Die neuen Tools – schnellere KI-Agenten, Messmetriken und massive Infrastrukturinvestitionen – zeigen, dass wir jetzt alles haben, um KI im industriellen Maßstab einzusetzen.

„Wir nähern uns einem Punkt, an dem die Validierung von KI nicht mehr lautet: ‚Kannst du mir eine nette Reiseroute für Rom erstellen?‘ – sondern: ‚Kannst du eine neue Entdeckung machen, die Leben rettet?‘“

Ideal für:

Führungskräfte, die KI-Adoption messen, Professionals, die KI-Tools implementieren, Teams, die ROI tracken – alle, die praxisnahe KI-Insights ohne Hype wollen.

Episodenlänge: 12 Minuten geballte Information

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HAUPTTHEMEN DER EPISODE

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Googles DeepMind-Krebsentdeckung (00:45)
- Cell-to-Sentence-27B-Modell entdeckt neuen Immuntherapie-Ansatz
- Wirkstoff Silmitacertib macht „kalte Tumore“ für das Immunsystem sichtbar
- 50 % Steigerung der Antigenpräsentation experimentell bestätigt
- Zielgruppe: Kleinzellige Lungenkarzinome (85 % aller Fälle)
- Beweis: KI kann echte wissenschaftliche Durchbrüche erzielen
OpenAIs Richtlinienwende bei Erwachseneninhalten (03:20)
- Folgt Grok/XAI und erlaubt nun generierte erotische Inhalte
- Sam Altman: „Wir sind nicht die Moralpolizei“
- Analyse des Wettbewerbsdrucks durch weniger restriktive Modelle
- Datenschutz- und Ethikfolgen für Enterprise-KI
Googles 15 Milliarden US-Dollar Rechenzentrum in Indien (05:45)
- Eines der größten Rechenzentren außerhalb der USA
- Infrastruktur im Gigabyte-Maßstab
- Stromverbrauch entspricht 750.000 Haushalten
- Strategische Positionierung für 1,4 Milliarden Einwohner
- Signal für die kommende Skalierung von KI
Anthropic veröffentlicht Claude Haiku 4.5 (07:30)
- 4–5 × schneller als Claude Sonnet 4.5
- 73 % auf dem SWE-Coding-Benchmark
- Optimiert für Orchestrierung von mehreren KI-Agenten
- Verfügbar auf Claude Code, API und Amazon Bedrock
- Ein Drittel der Kosten von Sonnet bei nahezu gleicher Leistung
- Warum Geschwindigkeit und Kosten für Unternehmen entscheidend sind
Microsoft Copilot Benchmarking-Tool – Malcolms Favorit (09:15)
- Neues Feature in Viva Insights
- Erstellt messbare KI-Einführungs-Scores für Organisationen
- Vergleiche deine Copilot-Nutzung mit anderen Unternehmen
- Analysiere nach Region, Rolle und Top-Performern
- Endlich: Verantwortlichkeit und quantitative Messung für KI-Transformation
- Warum Messbarkeit der fehlende Baustein ist

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EPISODEN-INSIGHTS

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Malcolms zentrales Thema: „Industrialisierung der KI“

Malcolm vergleicht diesen Moment mit der Einführung des Fließbands durch Henry Ford – nicht, weil die Technologie neu ist, sondern weil wir nun bewährte Fähigkeiten im großen Maßstab einsetzen. Die Krebsentdeckung zeigt, dass KI echte Wissenschaft betreiben kann. Die Begleitgeschichten (Haikus Geschwindigkeit, Microsofts Metriken, Googles Infrastruktur) beweisen, dass wir jetzt die Werkzeuge haben, um KI flächendeckend einzuführen.

Zitat:

„Wir nähern uns einem Punkt, an dem die Validierung von KI nicht mehr lautet: ‚Kannst du mir eine Reiseroute nach Rom bauen?‘ – sondern: ‚Kannst du eine Entdeckung machen, die Leben rettet?‘ Genau das sehen wir diese Woche.“

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RESSOURCEN & ERWÄHNTE LINKS

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Google DeepMind Cell-to-Sentence-27B Modell-Ankündigung
Anthropic Claude Haiku 4.5 Release-Dokumentation
Microsoft Viva Insights Copilot-Dashboard
OpenAI Content-Policy-Updates

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16 October 2025

E82: Dubais 1,4-Billionen-Dollar-AI-Offensive: Strategische Expansions-Insights von der GITEX

Gerade zurück von der GITEX Global 2025 in Dubai bemerkte unsere Managing Partnerin Sumeyra Yildirim etwas Grundlegendes: Das Gespräch hat sich verschoben – weg von „Was kann KI?“ hin zu „Wie skalieren wir sie?“ – und das Ökosystem der VAE ist bewusst auf Geschwindigkeit optimiert.

In dieser Episode analysiert Malcolm Werchota, warum werchota.ai eine Expansion in die Vereinigten Arabischen Emirate ernsthaft prüft. Er teilt Erkenntnisse von Dubais größter Technologiekonferenz und erklärt die strategische Logik hinter dieser Entscheidung.

Was du erfährst:

Die Infrastruktur-Realität: 1,4 Billionen US-Dollar Investitionsrahmen, 500.000 Nvidia-Chips pro Jahr und der 5-Gigawatt-Stargate-AI-Campus der VAE – 50-mal größer als typische Rechenzentren.
Warum die Regierung der VAE bis 2027 die erste vollständig KI-native Regierung der Welt werden will – mit KI-CEOs in jedem Ministerium seit 2017.
Wie das erprobte DACH-Modell von werchota.ai in einem Umfeld beschleunigt, in dem regulatorische Rahmenbedingungen Innovation ermöglichen statt bremsen.
Der Wettbewerbsvorteil von Doppelmarkt-Strategien: Schnell lernen in einem Markt, sorgfältig umsetzen in einem anderen.
Reale Beispiele für Deployment-Zeiten – drei Monate in Dubai vs. achtzehn Monate in Deutschland für identische KI-Lösungen.

Shownotes

Episodenzusammenfassung:

Malcolm Werchota beleuchtet die strategische Überlegung von werchota.ai, in die VAE zu expandieren. Er liefert datenbasierte Insights von der GITEX Global 2025, die zeigen, wie das KI-optimierte Ökosystem der VAE – gestützt durch 1,4 Billionen Dollar Infrastrukturinvestitionen, gezielte Regierungspolitik und schnelle Umsetzungsmechanismen – ein einzigartiges Umfeld für KI-Transformationen im großen Maßstab schafft.

Wichtige Themen

Vom „Was kann KI?“ zum „Wie skalieren wir sie?“
1,4-Billionen-Dollar-Investitionsrahmen der VAE und US-Partnerschaften
500.000 Nvidia-Chips jährlich
Stargate UAE: 5-Gigawatt-AI-Campus (50× Standardgröße)
3,5 Mrd. USD für Abu Dhabis digitale Strategie zur KI-Regierung bis 2027
Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence & KI-Pflichtunterricht in Schulen
GITEX-Highlights: autonome Verwaltung, Quanten-KI, digitale Zwillinge
Deployments: 3 Monate (Dubai) vs. 18 Monate (Deutschland)
Doppelmarktstrategie als Lernbeschleuniger
MGX-Sovereign-Fund: 100+ Mrd. USD KI-Investitionen
Partnerschaften: G42, TII, OpenAI, Microsoft, Nvidia u.a.

Wichtige Kennzahlen

KennzahlWert
Investitionsrahmen VAE–USA	1,4 Billionen USD (10 Jahre)
ADNOC KI-Erweiterung	440 Mrd. USD
Nvidia-Chips jährlich	500.000
Stargate-AI-Campus	5 GW (50× Standard)
MGX-Fondsziel	100+ Mrd. USD
Rechenzentrumsakquisition MGX	40 Mrd. USD
Finanzierung Tech-Ökosystem (H1 2025)	1 Mrd. USD
Digitale Strategie Abu Dhabi	3,5 Mrd. USD (2025–2027)
Globaler Anteil KI-Startups an VC-Funding	53 %
Neue Jobs durch Copilot-Deployment	152.000
Ziel KI-Anteil am BIP	13,6 % bis 2031
Zieljahr KI-native Regierung	2027

Quellen & Referenzen

Initiativen:

GITEX Global 2025
Nationale KI-Strategie der VAE 2031
Abu Dhabi Digitalstrategie 2025–2027
Stargate UAE AI Campus

Organisationen:

G42, MGX, Mohamed bin Zayed University of AI, Technology Innovation Institute, ADNOC, Du

Globale Partner:

OpenAI, Microsoft, Nvidia, Oracle, Cisco, SoftBank, BlackRock, Cerebras Systems

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27:19

14 October 2025

E81: Bessere KI-Agenten bauen (Teil 2): Die fünf Bausteine des Context Engineering

Nach der Theorie zu Attention Budget und Context Rot zeigt Malcolm Werchota, wie du Context Engineering praktisch umsetzt: Wie du KI-Agenten baust, die länger laufen, weniger vergessen und in der Produktion stabil funktionieren.

Basierend auf der Forschung von Anthropic stellt Malcolm die fünf zentralen Bausteine vor, die aus fragilen „Demo-Agenten“ skalierbare Produktionssysteme machen:

1️⃣ System Prompts – Identität, Zweck, Fähigkeiten und Qualitätsstandards klar definieren

2️⃣ Minimales Tool-Set – Weniger Werkzeuge, dafür fokussierte Entscheidungen

3️⃣ Just-in-Time Retrieval – Nur relevante Informationen abrufen, nicht alles auf einmal

4️⃣ Langzeit-Strategien – Kompression, Notizen und Delegation für längere Laufzeiten

5️⃣ Beispiele & Muster – Erfolge und Fehler nutzen, Confidence Scores hinzufügen

Diese Prinzipien haben bei Werchota.ai die Performance von Claude-Code-Workflows massiv verbessert – von Rechnungsverarbeitung bis Feedback-Analyse.

Context Engineering ist nicht nur eine Technik, sondern eine neue Denkschule für intelligente KI-Architekturen.

🗒️ SHOW NOTES

Episode 81, Teil 2 – Die fünf Bausteine des Context Engineering

Malcolm Werchota erklärt Schritt für Schritt, wie Context Engineering praktisch funktioniert – mit Beispielen aus Werchota.ai und Anthropic’s Claude Code.

DAS LERNST DU

Die fünf Bausteine des Context Engineering im Detail
Wie du System Prompts richtig strukturierst
Warum „weniger Tools“ bessere Agenten bedeutet
Wie Just-in-Time Retrieval Tokenkosten senkt
Wie du Langzeit-Strategien einsetzt (Kompression, Notizen, Delegation)
Wie Beispiele und Anti-Patterns die Qualität verbessern

KEY TAKEAWAYS

System Prompts: Kurz, klar und strukturiert – Identität und Zweck definieren, Qualitätsstandards setzen.
Tool-Set: Weniger ist mehr – reduziere Entscheidungskomplexität.
Retrieval: Nur was jetzt relevant ist – ein Dokument nach dem anderen.
Langzeit-Strategien: Regelmäßige Kompression, externe Notizen und Delegation an Sub-Agents.
Beispiele & Muster: Lehre deine Agenten durch Erfolge und Fehler, nicht durch Masse.

PRAKTISCHE BEISPIELE

Rechnungsverarbeitung mit Claude Code (Orchestrator + Helper Agents)
Kundenfeedback-Analyse (10 000 → 5 000 Wörter Zusammenfassung)
Parallele Sub-Agents für mehr Effizienz
Laufzeitverlängerung durch Compaction und Notizführung

TOOLS & PLATTFORMEN

Claude Code (von Anthropic)
Claude Sonnet 4.5 (1 Mio. Token Kontextfenster)
Gemini 2.5 (1 Mio. Token Kontextfenster)
ChatGPT-5 (200 k Token Kontextfenster)
Werchota.ai Cloud-Dashboard (Episoden-Anhang)

RESSOURCEN

Anthropic Research: Effective Context Engineering for AI Agents
Vorherige Episode: Build Better AI Agents – Teil 1 (Basics des Context Engineering)
Claude Code Dokumentation
Werchota.ai Blog: „Context Engineering in der Praxis“

MALCOLMS ZITATE

„Gib deinem Agenten nicht 20 Tools – er verbringt die Hälfte seiner Zeit damit zu entscheiden, welches er nehmen soll.“

„Die Zukunft der KI liegt nicht in größeren Modellen, sondern in besserer Architektur und Context Engineering.“

„System Prompts sind keine Nachrichten – sie sind Denkräume.“

„Context Engineering macht aus fragilen Demos produktive Systeme.“

VORSCHAU AUF DIE NÄCHSTE FOLGE

In der nächsten Episode: Beyond Context Engineering – Malcolm zeigt, wie man KI-Agenten misst, ihre Leistung bewertet und den Return on Investment von AI Workflows berechnet.

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14 October 2025

E80: Warum deine KI-Agenten versagen – Context Engineering als Lösung

Deine KI-Agenten funktionieren, aber sie sind nicht clever?

Sie folgen Anweisungen, machen aber ständig Fehler bei neuen Situationen?

Das Problem liegt nicht an der KI – sondern an der Art, wie du sie baust.

In dieser zweiteiligen Episode enthüllt Malcolm Werchota das Geheimnis hinter wirklich intelligenten KI-Agenten: Context Engineering.

Anders als beim Prompt Engineering, wo du nur eine gute Anweisung schreibst, geht es beim Context Engineering darum, die gesamte Informations-Umgebung deiner KI zu designen – welche Tools sie hat, welche Daten sie sieht und wie sie auf vorherige Erfahrungen zugreifen kann.

Anhand eines realen Beispiels aus seinem Unternehmen – einem Rechnungsverarbeitungs-Agenten, der zwar funktioniert, aber bei jeder neuen Rechnung scheitert – erklärt Malcolm, wie Anthropics Forschung „Effective Context Engineering“ sein Team zum Umdenken gebracht hat: Weg vom Skript-Denken, hin zur Informationsarchitektur.

Du lernst in Teil 1:

Was Context Engineering ist und warum es Prompt Engineering ablöst
Das Konzept des Attention Budget – warum KI-Agenten wie Goldfische ein begrenztes Gedächtnis haben
Was Context Rot ist – und warum zu viele Informationen deine KI dümmer machen
Der Unterschied zwischen funktionalen und intelligenten Agenten
Wie du Orchestrator-Agenten baust, die sich selbst Helper-Agenten erstellen
Praxisbeispiele: Invoice Processing, Podcast-Metadaten u. a.

Malcolms Ansatz: Keine Theorie, sondern praxiserprobte Workflows, die sein Team täglich nutzt – von Rechnungsverarbeitung bis Podcast-Produktion.

Teil 2 behandelt fortgeschrittene Techniken: System-Prompt-Strukturierung, minimale Tool-Sets und Strategien gegen Context-Explosion bei lang laufenden Tasks.

Perfekt für Unternehmer und Teams, die KI-Automatisierung ernst nehmen.

Ship First, Study Later – aber ship es richtig.