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PDFs sind längst mehr als Anhänge: In ihnen stecken Strategien, Zahlen, Verträge und Wissen, das im Alltag oft nur schwer nutzbar ist. Adobe will das ändern! Mit neuen KI-Funktionen rund um den Adobe Productivity Agent in Acrobat, der komplexe Dokumente in Visualisierungen, Audioformate und präsentationsfertige Inhalte verwandelt.

Adobe positioniert Acrobat damit als All-In-One-Plattform: Informationen sollen nicht nur gelesen, sondern schneller verstanden, direkt weiterverarbeitet und teamübergreifend geteilt werden können. Laut Adobe werden jedes Jahr mehr als 400 Milliarden PDF-Dateien in Acrobat geöffnet. Ein Hebel, um KI genau dort anzusetzen, wo in Unternehmen und Teams ohnehin schon damit gearbeitet wird.

Im Kern geht es um einen Perspektivwechsel. Weg vom linearen Durcharbeiten langer Dateien, hin zu Formaten, die schnell Orientierung geben, etwa interaktive Berichte mit Diagrammen oder Audiozusammenfassungen im Podcast-Stil. Wer regelmäßig Reports, Research oder umfangreiche Richtlinien verarbeitet, erkennt den Nutzen sofort: weniger Zeit beim Suchen, mehr Zeit für Entscheidungen.

Mehr Details zu den neuen Funktionen und dem Productivity Agent findest du hier.

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Interaktive Berichte und Summary Slides: Wenn Dokumente „lesbar“ werden

Eine der auffälligsten Neuerungen: Acrobat kann dichte Dokumente in interaktive Visualisierungen umwandeln. Inklusive Berichten und zusammenfassenden Folien, die Kernaussagen schneller erfassbar machen. Statt nur Text zu extrahieren, sollen Charts, Bilder und eine integrierte Navigation beim Überfliegen und Vertiefen helfen.

Das ist besonders relevant für Teams, die Inhalte aus unterschiedlichen Quellen in ein Ergebnis überführen müssen, etwa Business- und Finanzteams, Marketing oder HR. Adobe nennt Beispiele wie Geschäftsberichte, Wachstumspläne und Jahresabschlüsse, die als visuelle Reports dem gesamten Team schneller zeigen sollen, wo ein Unternehmen steht.

• Für Management-Updates: schneller Überblick über Trends, Risiken und Kennzahlen
• Für Marketing: Wettbewerbsinfos, Feedback und Research verdichten, ohne manuell Folien zu bauen
• Für HR: Umfrage- und Personaldaten in verständliche Reports übersetzen

Audiozusammenfassungen und persönliche Podcasts: Wissen zum Anhören

Nicht jedes Dokument muss gelesen werden, um nützlich zu sein. Adobe integriert dafür persönliche Podcasts, Audiozusammenfassungen und Vorlesefunktionen in Acrobat. Nutzer:innen können Dokumente oder Weblinks in einen sogenannten PDF Space einfügen und sich die Inhalte als Podcast zusammenfassen lassen. Gedacht für Situationen, in denen man gut nebenbei etwas hören kann, was präzise und auf den Punkt zusammengefasst ist und nicht stundenlang Dinge nachlesen muss.

Das Konzept ist pragmatisch: Aus mehreren Quellen wird ein „hörbares Briefing“. Adobe nennt als Beispiel Marktanalyst:innen, die mehrere Research-Berichte in wenigen Minuten zu einem Podcast umwandeln, zum Anhören auf dem Weg zur Arbeit oder beim Sport.

Damit entsteht ein neues Format zwischen Meeting und Memo: weniger Aufwand fürs Erstellen, mehr Chancen, dass Inhalte tatsächlich konsumiert werden. Gerade dann, wenn Teams überlastet sind und klassische „Bitte lesen“-Mails untergehen.

Knowledge Base und Analyzer: Wenn Unternehmen Dokumentwissen skalieren

Für Unternehmen zielt Adobe auf ein bekanntes Problem: Wissen steckt in PDFs, Office-Dateien, Webseiten, E-Mails, aber es ist verteilt, schwer auffindbar und kaum standardisiert. Die neue Knowledge Base in Acrobat soll Antworten direkt aus kuratierten Dokumentensammlungen ziehen und dabei Quellen verlinken, damit Ergebnisse überprüfbar bleiben.

Die Idee: Teams stellen Fragen über eine Dokumentbasis hinweg, statt in Ordnern und Intranets zu suchen. In der Adobe-Beschreibung können Inhalte u. a. aus SharePoint oder Google Drive synchronisiert werden, damit Informationen aktuell bleiben. Das ist besonders für Vertrieb, Support und Enablement interessant, wo die „richtige Antwort“ oft schon existiert, nur nicht schnell genug gefunden wird.

Ergänzend kommt Analyzer in Acrobat: Das Tool soll strukturierte Daten aus Tausenden Dokumenten extrahieren, etwa Bedingungen und Klauseln aus Verträgen oder Leistungsbeschreibungen, um auf Portfolio-Ebene Fristen, SLAs oder Berichtspflichten nachzuverfolgen. Damit wird aus unstrukturiertem Text ein Datenfundament für Finanz-, Beschaffungs-, Betriebs- und IT-Teams.

• Knowledge Base: Fragen stellen, Antworten mit Quellenbezug erhalten
• Analyzer: Informationen aus großen Dokumentmengen extrahieren und vergleichbar machen
• Ziel: Entscheidungen auf Basis des bestehenden Dokumentwissens, nicht auf Bauchgefühl

Mehr zur Unternehmensperspektive rund um Knowledge Base und Analyzer: Dokumentenwissen im Unternehmen mit Acrobat nutzen.

Stylize: Aus „unscheinbar“ wird präsentationsreif

Verstehen ist das eine, die Weiterverarbeitung das andere. Mit Stylize in Acrobat will Adobe einfache Dokumente (z. B. Lebensläufe, Rechnungen, Berichte) in professionell gestaltete Unterlagen überführen. Dafür sollen Vorlagen aus Adobe Express genutzt werden; Inhalte werden in Echtzeit ins gewünschte Design übertragen, während der Quellinhalt erhalten bleibt.

Das zielt auf einen typischen Zeitfresser: Wenn Inhalte stimmen, aber Form und Struktur fehlen und Teams Stunden mit Layout, Vorlagen, Folienmaster & Co. verlieren. Gerade in kleinen Unternehmen kann das den Unterschied machen, ob ein Angebot oder ein Pitch „wie gemacht“ wirkt oder wie eine schnell exportierte Datei.

Vertrauen, Quellen und Datenschutz: Worauf es bei KI für Dokumente wirklich ankommt

Dokumente enthalten oft das Sensibelste, was Unternehmen haben: Vertragskonditionen, Personalinfos, Zahlen, Strategien. Adobe betont daher, dass Acrobat auf vertrauenswürdiges Dokumentenverständnis ausgelegt ist, inklusive klickbarer Quellenangaben zu Antworten, damit Nutzer:innen Informationen prüfen können. Außerdem gibt Adobe an, dass Kundendaten nicht zum Trainieren der generativen KI-Modelle verwendet werden.

Das ist entscheidend, weil „schnelle Antworten“ schnell zum Risiko werden können, wenn Teams sensible Daten in öffentliche Tools kopieren. Der Ansatz, KI direkt dort einzusetzen, wo Dokumente ohnehin verarbeitet werden, kann helfen, Prozesse kontrollierbarer zu halten – vorausgesetzt, Governance und Zugriffskonzepte stimmen.

Student Spaces: KI-Assistenz fürs Lernen, vom Campus bis zum Berufseinstieg für Studierende

Adobe erweitert den Ansatz auch für Bildung: Student Spaces in Acrobat ist laut Adobe nun weltweit auf Englisch verfügbar, weitere Sprachen sollen folgen. Student Spaces wurde im April 2026 als Beta eingeführt und verzeichnet laut Adobe mittlerweile mehr als 1 Million aktive Nutzer:innen pro Monat.

Studierende können Lernkarten, Quizze und Lernhilfen erstellen sowie Präsentationen bauen oder Gruppenprojekte teilen. Ein KI-Assistent beantwortet Fragen und liefert Erklärungen mit interaktiven Quellenangaben, die auf Originalstellen verweisen, damit Antworten überprüfbar bleiben. Neu sind u. a. Zitate zu Unterrichtsdokumenten, das Digitalisieren handschriftlicher Notizen und das schnelle Erstellen von Faktenblättern. Mehr dazu findest du hier.

Preise und Verfügbarkeit: In welchen Paketen stecken die Funktionen?

Adobe ordnet die neuen Funktionen klar Paketen zu: Audio- und Videofunktionen sind in den Tarifen Acrobat Studio, Acrobat Express und Acrobat AI Assistant Plus verfügbar. Knowledge Base, Analyzer sowie alle Audio- und Videofunktionen sind laut Adobe in Acrobat Studio für Unternehmen verfügbar.

Unterm Strich baut Adobe Acrobat damit weiter in Richtung All-In-One-Produktivitätslösung aus: Lesen, Verstehen, Umwandeln, Gestalten und Wissenszugriff, möglichst ohne Toolwechsel. Für Teams, die jeden Tag mit PDFs, Richtlinien, Research und Verträgen arbeiten, ist das weniger Feature-Spielerei als ein Versuch, einen echten Engpass zu lösen: zu viel Information, zu wenig Zeit.

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Eine US-amerikanische Organisation will eine Raumsonde zu unserem nächstgelegenen Sternensystem Alpha Centauri schicken. Die Reise soll rund 80.000 Jahre dauern. Doch das Budget ist mit weniger als 15 Millionen US-Dollar überraschend klein. Statt auf unbezahlbare Wunder-Antriebe zu warten, setzt das Projekt auf bewährte Technik und KI. 

Die US-amerikanische Non-Profit-Organisation „The Fermi Explorer Mission“ plant den ersten interstellaren Flug der Menschheit. Noch vor 2030 soll eine kleine Sonde in Richtung Alpha Centauri starten. Das Ziel liegt vier Lichtjahre entfernt. Heißt konkret: Das Raumfahrzeug würde rund 80.000 Jahre brauchen, um die Strecke zu 99 Prozent zurückzulegen. Hinter dem Vorhaben steckt keinesfalls ein unbezahlbares Megaprojekt. Das zeigt das vergleichsweise geringe Budget von unter 15 Millionen US-Dollar.

Zum Vergleich: Kommerzielle Satelliten sind häufig um ein Vielfaches teurer. Laut den Angaben deckt das Budget die Entwicklung, den Bau, den Raketenstart und den kompletten Betrieb ab. Die Nutzlast fällt eher klein aus. Die Sonde soll gerade einmal ein Kilogramm mit einer Länge, Breite und Höhe von jeweils zehn Zentimetern mitführen können.

Low-Budget-Technik statt Science-Fiction soll Sonde nach Alpha Centauri bringen

Doch wie kann das technisch funktionieren? Das Forscherteam verzichtet bewusst auf ungetestete und visionäre Antriebe. Stattdessen nutzt das Raumfahrzeug quasi einen langlebigen E-Motor für das Weltall. Solche Systeme beschleunigen geladene Teilchen durch elektrische Felder und erzeugen so einen schwachen, aber dauerhaften Vortrieb.

Für die optimale Flugroute soll eine Künstliche Intelligenz verantwortlich sein. Das Partner-Labor Physical Super Intelligence (PSI) hat dazu ein spezielles Schwung-Manöver berechnet: die sogenannte „Perihelion Pump“. Den Angaben zufolge holt die Sonde dafür am sonnennächsten Punkt ihrer Umlaufbahn Schwung, um maximale Geschwindigkeit aufzunehmen. Philip Johnston, Mitgründer und Präsident der Organisation, dazu:

Keiner von uns wird noch hier sein, wenn diese Reise endet, und genau das ist der Punkt. Es geht darum, den ersten erreichbaren Schritt zu machen und zukünftige Generationen dazu zu inspirieren, die Grenzen, die wir geerbt haben, weiter zu verschieben.

Aber das System soll nicht nur die Wissenschaft ins All bringen, sondern dient als fliegende Zeitkapsel. Neben Instrumenten reisen eine Kopie der berühmten „Golden Record“-Datenplatte und Botschaften von Kindern mit. Das Zeitfenster für Einreichungen wissenschaftlicher und künstlerischer Inhalte beträgt drei Monate.

Open Source für Schulen und das Risiko des Überholtwerdens

Das Projekt setzt durchgehend auf quelloffene Daten. Sprich: Sämtliche Forschungsdaten, Simulationswerkzeuge und Flugbahnen sollen der Öffentlichkeit frei zur Verfügung stehen. Schüler und Studenten weltweit können dadurch etwa die Flugbahnen im Unterricht live analysieren und mitrechnen. Das soll der Bildungslandschaft ganz neue Möglichkeiten eröffnen.

Doch das Vorhaben birgt auch einige Risiken. Eine Reisezeit von 80.000 Jahren übersteigt die bisherige Zivilisationsgeschichte bei Weitem. Zudem droht ein bekanntes Paradoxon. Denn spätere, technisch weit überlegene Raumschiffe könnten die Sonde auf ihrem Weg nach Alpha Centauri wie ein Expresszug überholen.

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Meta ist generell dafür bekannt, Nutzerdaten großzügig zu sammeln. Doch mit dem neuen KI-Agenten Muse geht das Unternehmen weiter als jemals zuvor. Die Künstliche Intelligenz kann selbstständig Reisen buchen, E-Mails verfassen und sogar einkaufen. Doch um diese Funktionen verwenden zu können, müssen Nutzer die Hosen runterlassen. Eine kommentierende Analyse.

Neue KI-Agent von Meta: Was ist und kann Muse?

• Muse ist seit dem 8. September 2026 in den USA verfügbar. Es handelt sich um eine eigenständige App für Browser, iOS und Android. Eine KI an sich ist nichts Besonderes, doch hierbei handelt es sich um einen Agenten, der nicht einfach nur Fragen beantworten kann. Muse hat die Fähigkeit, selbstständig E-Mails zu lesen und zu verfassen, Formulare auszufüllen, einen Urlaub zu planen und Online-Käufe zu tätigen. Oder kurz: viele alltägliche Aufgaben zu übernehmen. Dabei merkt sich die App die Vorlieben der Nutzer und macht ohne Aufforderung eigene Vorschläge. Und der Agent arbeitet auch, wenn die App geschlossen ist. Grundsätzlich ist Muse kostenlos nutzbar; für Vielnutzer gibt es Abos, die 20 oder 100 US-Dollar im Monat kosten.
• Um all diese Aufgaben erledigen zu können, braucht Muse natürlich auch Zugang zu den entsprechenden Daten. Laut Meta hat jeder Nutzer in der Cloud eine eigene virtuelle Maschine. So sollen die Daten getrennt von denen anderer Nutzer liegen. Außerdem muss ein sogenannter Sentinel-Agent jeden Zugriff von Muse auf das Internet freigeben. Alle sensiblen Daten wie Passwörter oder Kontonummern sind in einem separaten Speicher ausgelagert, auf den Muse angeblich keinen Zugriff hat. Um unerwünschten Aktionen vorzubeugen, fragt die KI vor dem Versenden einer Mail oder dem Tätigen eines Einkaufs noch einmal nach.
• Grundsätzlich klingt das Sicherheitskonzept plausibel, doch ob es wirklich funktioniert, kann nur der Praxistest zeigen. Tatsächlich gibt es Hinweise auf Sicherheitslücken. Ursprünglich war der Start der App für April 2026 geplant, doch bei internen Tests kam es offenbar zu Problemen, und Muse konnte einige Schutzmechanismen umgehen. Daraufhin wurde der Launch verschoben. Zudem musste Meta erst im Juli 2026 den für Instagram veröffentlichten Bildgenerator Muse Image nach nur vier Tagen wieder entfernen. Der Grund: Fremde Fotos konnten ohne die Einwilligung der Ersteller von der KI bearbeitet werden.

Warum Muse vor allem ein Werbeinstrument ist

Selbst wenn die Technik funktioniert und sicher ist, stellt sich die Frage: Warum bietet gerade Meta einen selbstständigen KI-Agenten an? Mit Plattformen wie Facebook und Instagram verkauft das Unternehmen bisher in erster Linie Aufmerksamkeit und Sichtbarkeit. Durch das Verhalten der Nutzer wird auf deren Vorlieben geschlossen – und das wirkt sich wiederum auf die Werbeanzeigen aus. Eine KI ist in dieser Hinsicht der nächste Schritt: Sie ist noch näher am Kunden und kann diesen persönlicher und spezifischer beraten.

Noch hat Meta nichts von den Empfehlungen, doch laut Alexandr Wang, dem KI-Chef des Unternehmens, werde momentan geprüft, wie man an den Transaktionen mitverdienen könne. Die Nutzer müssen also auf das Versprechen vertrauen, dass Muse Werbung und Empfehlungen nicht miteinander vermischt. Wirklich nachprüfen lässt sich das aber nur schwer.

Dass sich subtile Werbung in KI-Chats lohnt, belegt eine Princeton-Studie. Wenn ein Chatbot aktiv für bestimmte Produkte wirbt, kommt es zu einem sprunghaften Anstieg der Kaufquote. Und nicht einmal jeder fünfte Teilnehmer merkt, dass er bei seiner Entscheidung beeinflusst wurde. Ein KI-Agent mit Zugriff auf Postfächer, Transaktionsverläufe und Kalender wäre vermutlich das wirksamste Werbeinstrument aller Zeiten.

Die zumindest auf dem Papier durchdachte Sicherheitsstruktur von Muse könnte sich als eine Art Nebelkerze entpuppen. Denn sie löst das kleinere von zwei Problemen: Angriffe von außen werden abgewehrt, doch wie der Betreiber seine kommerziellen Interessen durchsetzt, bleibt offen. Oder anders formuliert: Ein Unternehmen, das wegen Verstößen gegen den Datenschutz zweimal Strafen in Milliardenhöhe zahlen musste, will jetzt Zugang zu noch viel mehr Daten erlangen.

Stimmen

• Aus der Ankündigung von Meta: „Muse merkt sich, was einer Person wichtig ist, sodass es von sich aus Vorschläge machen und auf Details eingehen kann, die diese Person nur einmal erwähnt hat. Es kann ein Rezept-Reel, das die Person auf Instagram gespeichert hat, in eine Einkaufsliste umwandeln, ein Menü für ihre Dinnerparty vorschlagen und sich die Ernährungsgewohnheiten ihrer Freunde merken, bevor es die Einladungen verschickt. (…) Meta ist der Ansicht, dass persönliche Superintelligenz eine der bahnbrechendsten Technologien unserer Zeit sein wird. Muse ist ein erster Schritt in diese Richtung: ein Assistent, der einen Großteil der Arbeit übernimmt, damit sich die Menschen auf das konzentrieren können, was ihnen wichtig ist.“
• Alexandr Wang, Metas KI-Chef, über die Monetarisierungsmöglichkeiten von Muse: „Wir glauben, dass das E-Commerce-Geschäftsmodell für dieses Produkt potenziell sehr interessant ist, da es den Menschen ermöglicht, tatsächlich die Dinge zu finden, die sie begeistern, und letztendlich viele dieser Käufe zu tätigen.“ Laut CNBC prüfe der Konzern, ob und wie in Zukunft an den Einkäufen des KI-Agenten mitverdient werden könne. Entschieden habe Meta über diesen Schritt aber noch nicht.
• Nach dem verschobenen Launch spricht Metas Vishal Shah, der für die KI-Produkte des Unternehmens verantwortlich ist, über das Thema Sicherheit: „Man kann zwar nicht sagen, dass es niemals zu Fehlern kommen wird, aber jeder einzelne Bestandteil der Architektur wurde so konzipiert, dass sie so sicher, so geschützt und so privat ist, wie wir es nur irgendwie möglich machen können.“ Laut Reuters gibt es interne Unterlagen, die von ungeklärten Abstürzen und ohne Erlaubnis hochgeladenen sensiblen Daten berichten.

Zum Glück nicht in Europa?

In technischer Hinsicht scheint Muse ein ausgeklügeltes und ernstzunehmendes Produkt zu sein, das durch eine durchdachte Sicherheitsarchitektur abgesichert ist. Doch Metas Endgegner wird vermutlich nicht die Technik, sondern das Vertrauen der Konsumenten sein. Die Nutzerzahlen von Instagram, Facebook und WhatsApp mögen für sich sprechen, doch die Skepsis der Bevölkerung gegenüber Mark Zuckerberg und seinem Konzern hat in den letzten Jahren zugenommen.

Muse ist kein einfacher Messenger-Service und noch nicht einmal ein soziales Netzwerk, in dem man selbst entscheiden kann, was man mit der Welt teilen möchte. Muse verlangt direkten Zugang zu einer ganzen Reihe sensibler Daten, um richtig funktionieren zu können. Die entscheidende Frage ist also, ob genügend Nutzer bereit sind, gerade Meta diese anzuvertrauen.

Für uns Europäer stellt sich diese Frage aber vorerst nicht. Damit Muse den europäischen Datenschutzrichtlinien entspricht und auch bei uns erscheinen kann, muss Meta vermutlich noch einige Änderungen vornehmen. Immerhin ist noch für dieses Jahr eine Verschlüsselung angekündigt, durch die der Konzern die Daten der Nutzer nicht mehr einsehen kann.

Und selbst wenn es so weit ist, sollte man die Kaufempfehlungen des KI-Agenten mit Vorsicht genießen – oder sie direkt als Werbung betrachten.

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Forscher haben neue Design-Richtlinien für E-Auto-Batterien entwickelt, die zur Verbesserung der Umweltbilanz beitragen könnten. Denn die neuen Konstruktionsprinzipien machen Reparaturen einfacher und können so die Nachhaltigkeit entlang des gesamten Lebenszyklus verbessern.

Die Elektromobilität stellt einen wichtigen Baustein für eine klimafreundliche Ausrichtung des Verkehrssektors dar. In den vergangenen Jahren hat die Zahl der Elektroautos in Deutschland kontinuierlich zugenommen. Waren im Jahr 2021 noch rund 300.000 E-Fahrzeuge in Deutschland zugelassen, stieg die Zahl bis zum 1. April 2026 auf rund 2,1 Millionen.

Mit der Zunahme von E-Autos im Straßenverkehr rücken aber auch die E-Auto-Batterien als zentrale Komponente immer stärker in den Fokus. Denn ihre Herstellung ist besonders rohstoff- und energieintensiv. Beschädigte Akkupacks lassen sich zudem oft nur mit großem Aufwand reparieren. Auch einzelne defekte Zellen führen so oft zum Austausch größerer Module.

Genau dieser Problematik haben sich Forscher unter der Leitung der TU Graz angenommen. Die Wissenschaftler haben neue Design-Richtlinien für E-Auto-Batterien konzipiert. Durch diese lassen sich Batteriepacks leichter zerlegen und können so auch gezielt repariert werden. Zusätzlich können einzelne Komponenten besser weiterverwendet werden.

Die Forscher erhoffen sich dadurch eine längere Lebensdauer für E-Auto-Batterien. Aber auch Ressourcen sollen so geschont werden, was insgesamt die Umweltbilanz der Elektromobilität deutlich verbessern könnte.

Neue Akku-Bauweise macht E-Auto-Batterien nachhaltiger

Die Konstruktion von modernen Batterien für Elektrofahrzeuge erfordert die Erfüllung zahlreicher Anforderungen gleichzeitig. Neben hoher Leistung und Reichweite spielen auch eine wirksame Kühlung sowie der Schutz der Batterie bei Belastungen oder Unfällen eine zentrale Rolle.

Diese Faktoren beeinflussen sich gegenseitig und müssen bei der Bauweise beachtet werden. Allerdings gibt es bislang kaum einheitliche Konstruktionsprinzipien für Traktionsbatterien. Hersteller setzen bisher auf unterschiedliche Zellformate, Modulgrößen und Gehäusekonzepte.

Das erschwert nicht nur Reparaturen und den Austausch einzelner Komponenten. Auch für Rettungskräfte kann dies bei einem Unfall den sicheren Umgang mit beschädigten oder brennenden Batterien deutlich erschweren.

„Ohne einheitliche Design-Standards stehen Einsatzkräfte im Ernstfall oft vor großen Herausforderungen, weil Aufbau und Verhalten von Batteriesystemen schwer einschätzbar sind“, erklärt Projektleiter Markus Fasching vom Institut für Fahrzeugsicherheit der TU Graz. „Gleichzeitig verlieren wir wertvolle Ressourcen, wenn Batterien nicht repariert oder vollständig recycelt werden können.“

Die nun entwickelten einheitlichen Design-Richtlinien der Forscher könnten hier Abhilfe schaffen. „Unsere Arbeit zeigt, dass sich Sicherheit, Wirtschaftlichkeit und Kreislauffähigkeit durch ein durchdachtes Design gemeinsam verbessern lassen“, so Fasching weiter.

Möglichkeit zur Reparatur von E-Auto-Batterien verbessert Umweltbilanz deutlich

Batteriesysteme aus E-Autos lassen sich bisher nur schwer reparieren oder recyceln. Denn viele Hersteller verkleben ihre Gehäuse mit Wärmeleitpasten zur Temperaturregulierung. Das ist zwar für die Produktion vorteilhaft, bei einem Defekt muss dann jedoch meist das gesamte Batteriepaket ausgetauscht werden.

Das Forschungsteam unter der Leitung der TU Graz hat diese Bauweise als Basis-Design für seine Untersuchungen angenommen. Zusätzlich wurden zwei alternative Bauweisen untersucht: ein flüssigkeitsgekühltes Design sowie eines mit austauschbaren Gehäusedeckeln, bei denen Wärmeleitpads die Hitze abführen.

Zusätzlich konnten die Forscher neue Diagnosemethoden auf Basis der elektrochemischen Impedanzspektroskopie entwickeln. Diese ermöglichen es, interne Schäden wie Mikro-Kurzschlüsse zuverlässig zu erkennen, die ansonsten zeitverzögert zu kritischen Ereignissen wie Batteriebränden führen könnten.

Durch die einfache Zerlegbarkeit einer E-Auto-Batterie kann das Recycling von Materialien gefördert werden. Demnach seien reparaturfreundliche Designs bereits lohnend, wenn acht Prozent der Zellen – beispielsweise nach einem Unfall – weiterverwendet werden können.

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Mit iOS 27 bringt Apple zahlreiche neue Funktionen auf das iPhone. Doch nicht alle Neuerungen sind überall verfügbar. Wir zeigen, welche Features mit dem iPhone-Update nach Deutschland kommen.

Mit iOS 27 steht das nächste große iPhone-Update in den Startlöchern und bringt eine Reihe neuer Funktionen mit sich. Die größte Neuerung wird es jedoch zum Release nicht nach Deutschland schaffen. Zum Start ist Siri AI zwar auf iPhone und iPad in der EU nicht verfügbar, auf Mac und Apple Vision Pro kann die KI bei geeigneten Geräten und Spracheinstellungen aber genutzt werden.

Hintergrund sind laut Apple regulatorische Anforderungen und die nötige Anpassung der Funktionen an den europäischen Digital Markets Act (DMA). Deshalb müssen viele Nutzer in Deutschland vorerst auf die neue Siri-Version warten.

Trotzdem bringt das iPhone-Update auf iOS 27 auch hierzulande einige Neuerungen. Dazu zählen zum Beispiel neue Funktionen für die Nachbearbeitung von Fotos sowie mehr Übersichtlichkeit in Safari.

Auch im Hintergrund hat Apple an seinem OS geschraubt und verspricht Verbesserungen für Bedienung und Performance. Welche iOS-27-Neuerungen in Deutschland verfügbar sein werden, zeigt der folgende Überblick.

iOS 27: Das steckt im neuen iPhone-Update

Auch wenn die großen Apple-Intelligence-Neuerungen zum Start von iOS 27 nicht in Deutschland verfügbar sein werden, hält das Update dennoch einige neue KI-gestützte Funktionen bereit. Vor allem bei der Bildbearbeitung und in Safari setzt Apple verstärkt auf intelligente Automatisierung.

Mit iOS 27 erweitert Apple die KI-gestützten Bearbeitungsmöglichkeiten für Fotos und Bilder. Mit der neuen Funktion „Reframe“ lassen sich beispielsweise Bildausschnitte nachträglich verändern. Auch das Erweitern von Fotos wird künftig möglich sein und fehlende Bereiche am Rand eines Fotos künstlich ergänzen. Eine Verbesserung verspricht Apple für das Entfernen störender Objekte.

In Safari führt Apple unter anderem eine automatische Gruppierung geöffneter Tabs ein, die für mehr Übersicht sorgen soll. Neu ist außerdem eine Funktion, mit der Safari dich über Änderungen auf Webseiten mit Mitteilungen informiert – beispielsweise, wenn es Preisänderungen gibt oder ein Ticket-Sale startet.

iOS 27 bietet mehr Design-Optionen für das iPhone

Auch optisch hat Apple für iOS 27 weiter am iPhone gearbeitet. So wird beispielsweise das mit iOS 26 eingeführte Liquid-Glass-Design verfeinert. Dabei sollen unter anderem Kontrast und Lesbarkeit verbessert werden. Zusätzlich sollen App-Symbole detailreicher und schärfer werden.

Gleichzeitig erhalten Nutzer mehr Einfluss auf die für Liquid Glass typische Transparenz bei App-Symbolen und Oberflächen. Hierfür gibt es nun einen Schieberegler, über den Nutzer die Transparenz an ihren Geschmack anpassen können.

Für den Startbildschirm wird es künftig außerdem die Möglichkeit geben, das Design von Uhrzeit und Datum anzupassen. Diese lassen sich künftig verkleinern und in einer Zeile darstellen.

Diese Neuerungen stehen Eltern zur Verfügung

Auch für Eltern bringt iOS 27 neue Funktionen. So lassen sich beispielsweise Apps gezielter freigeben und Nutzungszeiten nach bestimmten Kategorien festlegen.

Neu ist hier auch, dass Eltern Apps gezielt nur zu bestimmten Tageszeiten freischalten können. Für Kinder wird es mit iOS 27 außerdem möglich, die Freigabe gesperrter Webseiten bei ihren Eltern anzufragen.

iOS 27: So kannst du das iPhone-Update installieren

iOS 27 steht seit dem 14. September 2026 zum kostenlosen Download bereit. Das Update ist für alle Modelle ab dem iPhone 11 sowie für das iPhone SE der zweiten Generation und neuer verfügbar.

Die neue iOS-Version findest du in den Einstellungen auf deinem iPhone. Öffne dafür den Menüpunkt „Allgemein“ und klicke dann auf „Softwareupdate“. Hier findest du die Schaltfläche „Auf iOS 27 aktualisieren“. Das Update hat eine Größe von 14,2 Gigabyte und kann entweder sofort oder über den Button „Heute Nacht aktualisieren“ später installiert werden.

Mit iPadOS 27 hat Apple außerdem ein neues Update für das iPad veröffentlicht. Unterstützt werden das iPad Pro der vierten Generation und neuer, iPad-Pro-Modelle mit M1-Chip und neuer, das iPad Air der vierten Generation und neuer, Modelle mit M2-Chip und neuer, das iPad der neunten Generation sowie Modelle mit A16-Chip und das iPad mini der sechsten Generation beziehungsweise mit A17 Pro.

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Der Beitrag KI kann Jura, aber scheitert an einfachen Zahlen – das ist der Grund erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.

Ein Sprachmodell dichtet Sonette und besteht Jura-Examen. Doch sobald es geschäftliche Kennzahlen oder Liefermengen berechnen soll, erfindet es plausiblen Unsinn. Warum der Fehler nicht im Prompt, sondern in der Systemarchitektur liegt. Ein Gastbeitrag von Fabian Rang.

Künstliche Intelligenz kann programmieren, Verträge zusammenfassen und fotorealistische Videos generieren. Doch bitte mal ein modernes Sprachmodell darum, eine Rabattstaffel für 500 Artikel durchzurechnen oder die optimale Bestellmenge für ein Zentrallager zu kalkulieren. Das Ergebnis: Das Modell spuckt in Sekunden eine stilistisch brillante Antwort aus – mit frei erfundenen Zahlen.

Im privaten Bereich liefert das vielleicht ein nettes Meme auf Social Media. Wenn Unternehmen aber versuchen, Chatbots auf operative Planungs-, ERP- oder Finanzdaten zu setzen, wird daraus ein handfestes Millionenrisiko. Lieferketten geraten aus dem Takt, Lager laufen voll, Regale bleiben leer.

In Teilen der Tech-Szene herrscht immer noch der Glaube, man könne dieses Problem durch noch größere Modelle, besseres Prompting oder Vektordatenbanken lösen. Das ist ein fundamentaler Irrtum.

Wörter raten ist keine Mathematik

Um das Problem zu lösen, muss man sich klarmachen: Large Language Models (LLMs) sind probabilistische Textgeneratoren. Das heißt: Sie wurden darauf trainiert, auf Basis statistischer Wahrscheinlichkeiten das jeweils plausibelste nächste Wort vorherzusagen. Sie erzeugen Sprachmuster, keine logischen Schlüsse und erst recht keine mathematischen Wahrheiten.

Wenn ein LLM „2 + 2 = 4“ ausgibt, tut es das nicht, weil es addiert hat, sondern weil diese Zeichenfolge in seinen Trainingsdaten milliardenfach nach „2 + 2 =“ auftaucht. Das Modell behandelt Zahlen exakt wie Wörter: als Vokabeln.

Sobald Rechnungen komplexer werden oder domänenspezifische Wenn-Dann-Bedingungen greifen, versagt die statistische Textvorhersage. Das Modell weiß nicht, was eine Zahl bedeutet. Es weiß nur, wie eine Antwort klingen muss, damit sie menschlich wirkt. Das System halluziniert nicht aus Bosheit, sondern weil es genau das tut, wofür es gebaut wurde: plausible Texte zu fabrizieren.

Warum auch RAG beim Rechnen scheitert

Ein weit verbreiteter Reflex ist der Einsatz von Retrieval-Augmented Generation (RAG). Das Prinzip ist vergleichbar mit einer Open-Book-Prüfung. Bevor die KI antwortet, durchsucht sie Dokumente nach der passenden Textstelle. Das funktioniert perfekt für statische Wissensabfragen, zum Beispiel: „Wie lautet unsere Reiserichtlinie?“

Es versagt allerdings völlig bei dynamischen Optimierungsproblemen: Wie viele Paletten müssen wir für nächste Woche bestellen, wenn der Lieferant fünf Prozent Skonto gibt, unsere Lagerkapazität aber zu 85 Prozent ausgelastet ist?

Hier gibt es kein fertiges PDF, aus dem das Modell die Antwort kopieren könnte. Das Ergebnis muss mathematisch modelliert, simuliert und optimiert werden. Ein Sprachmodell mit RAG zu füttern, um operative Entscheidungen zu treffen, ist ungefähr so erfolgversprechend wie der Versuch, eine Tabellenkalkulation mit Microsoft Word nachzubauen.

Sprache strikt von Logik trennen

Ein Sprachmodell kann niemals alles auf einmal sein. Es ist eine fantastische Benutzeroberfläche für Sprache, aber ein sehr schlechtes Rechenwerkzeug. Die Lösung liegt deshalb in einer sauberen Drei-Schichten-Architektur:

1. Die Sprachebene (Interface): Das LLM agiert ausschließlich als Dolmetscher. Es nimmt die natürliche Frage des Menschen entgegen und übersetzt sie in strukturierte mathematische Abfragen und Parameter. Es rechnet zu keinem Zeitpunkt selbst.
2. Die Kontextebene (Context Layer): Hier liegt das semantische Betriebsmodell des Unternehmens. Diese Schicht stellt sicher, dass Kennzahlen, Restriktionen und Datenbeziehungen (z. B. aus dem ERP-System) exakt definiert sind. Hier werden Lücken identifiziert, bevor überhaupt gerechnet wird.
3. Die Rechenebene (Deterministische Engine): Die eigentliche Berechnung – Prognosen, nichtlineare Optimierungen, Szenarien – wird an deterministische Algorithmen und mathematische Solver übergeben. Keine Magie, sondern angewandte Mathematik.

Das Prinzip ist einfach: Das Sprachmodell bekommt das numerische Ergebnis erst zurückgespielt, wenn die Rechen-Engine fertig ist. Das LLM bettet die Zahl in die Antwort ein, darf sie aber nicht verändern. Damit sind Halluzinationen bei Zahlen architektonisch ausgeschlossen.

Mut zur Lücke: Warum gute KI-Systeme „Ich weiß es nicht“ sagen

Verlässlichkeit entsteht außerdem durch den transparenten Umgang mit Datenlücken. Ein System, das bei fehlenden Werten einfach ins Raten verfällt, ist im Betrieb brandgefährlich. Moderne Systeme müssen wissen, was sie nicht wissen.

Fehlen für eine Berechnung historische Daten oder widersprechen sich Quellen, darf die KI die Lücke nicht durch Extrapolation glattbügeln. Sie muss den Dialog suchen, zum Beispiel: „Für Produktgruppe Y fehlen die Aktionspreise für nächste Woche. Soll ich mit den Standardwerten rechnen oder ergänzt du die Daten selbst?“

Gleichzeitig gehören starre Punktprognosen der Vergangenheit an. Verlässliche KI arbeitet mit Wahrscheinlichkeitskorridoren und Konfidenzintervallen. Sie liefert also nicht eine einzige, vermeintlich exakte Zahl, sondern eine Bandbreite und die Eintrittswahrscheinlichkeit.

Fazit: Die Schicht darunter entscheidet

Der aktuelle Hype dreht sich fast nur um neue Basismodelle. Für den produktiven Einsatz in Unternehmen ist das Sprachmodell allerdings die am leichtesten austauschbare Komponente im Tech-Stack.

Die eigentliche Herausforderung liegt nicht darin, Modellen das Dichten beizubringen, sondern Systeme so zu bauen, dass Sprachebene und Rechenlogik strikt getrennt bleiben. Erst wenn wir aufhören, Sprachmodelle wie Taschenrechner zu behandeln, wird KI im Unternehmensalltag vom Spielzeug zur verlässlichen Infrastruktur.

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Über den Autor: Fabian Rang 

Fabian Rang ist Mathematiker, Systemingenieur sowie Co-Founder und CTO des Heidelberger Decision-Intelligence-Unternehmens paretos. Vor der Gründung forschte er an Optimierungsalgorithmen, unter anderem in Kooperation mit dem Massachusetts Institute of Technology (MIT).

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Der Beitrag KI-Pause aus Gewissensbissen? Wovor die Tech-Bosse wirklich Angst haben erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.

Anthropic-Chef Dario Amodei fordert eine koordinierte Pause bei der Entwicklung leistungsfähiger KI-Modelle und bekommt dafür Zuspruch von OpenAI, Google und sogar Elon Musk. Ausgerechnet jetzt, nach einer Serie peinlicher Sicherheitsvorfälle und schwacher Geschäftszahlen, wollen die Tech-Bosse ihr Gewissen entdeckt haben. Warum hinter der KI-Pause vermutlich weniger Menschheitsschutz als Marktschutz steckt. Eine kommentierende Analyse.

Warum die Tech-Bosse eine KI-Pause fordern

• Die führenden KI-Unternehmen aus den USA sprechen sich aktuell dafür aus, das Entwicklungstempo bei besonders leistungsfähigen Modellen zu drosseln. Anthropic-Chef Dario Amodei schlug in einem Essay beispielsweise eine koordinierte KI-Pause vor. Sie soll der Branche ein bis zwei Jahre Zeit verschaffen, um Sicherheitsrisiken besser einschätzen und eindämmen zu können. Von der Konkurrenz um OpenAI, Google und xAI gab es binnen kürzester Zeit Zuspruch. Amodei warnt, dass KI-Agenten theoretisch innerhalb von sechs bis zwölf Monaten in der Lage seien, einen Großteil des Internets lahmzulegen und Schäden in dreistelliger Milliardenhöhe zu verursachen. Deshalb kündigte er konkrete Maßnahmen bei Anthropic an.
• Zuvor hatten mehrere namhafte KI-Anbieter binnen kürzester Zeit schwerwiegende Sicherheitsvorfälle eingeräumt. Anthropic machte den Anfang. Es folgten: OpenAI, Meta und das chinesische Unternehmen Moonshot AI. In allen Fällen soll eine KI aus einer Testumgebung ausgebrochen sein, sich mehr oder weniger verselbstständigt und im freien Internet eigenständig Aktionen ausgeführt haben. Ein KI-Agent von OpenAI hat sogar die Plattform Hugging Face gehackt, um seinen ursprünglichen Auftrag ausführen zu können. Dass gleich mehrere große KI-Anbieter unmittelbar nacheinander ähnliche Vorfälle eingestanden haben, scheint aber alles andere als Zufall zu sein. Zahlreiche Medien heizten den Hacker-Hype obendrein an.
• Laut einer aktuellen Umfrage würden 68 Prozent der US-Amerikaner ein Gesetz befürworten, das eine zwischenzeitliche Pause bei der KI-Entwicklung vorsieht. Das Umfrageinstitut Data for Progress hat dazu repräsentativ 1.332 Wahlberechtigte in den USA befragt. Konkret ging es dabei um einen entsprechenden Gesetzesentwurf von Bernie Sanders, Senator in Vermont, und dem demokratischen Abgeordneten Greg Casar. Auch in Deutschland zeichnet sich eine zunehmende Skepsis gegenüber KI ab. Immer mehr Menschen haben etwa den Eindruck, dass die Nachteile die Vorteile von KI überwiegen. 41 Prozent nutzen zwar regelmäßig künstliche Intelligenz. Mehr als 40 Prozent würden aber lieber in einer Welt ohne KI leben.

Sicherheitsrisiko oder PR-Kalkül?

Quasi im Wochenrhythmus wird KI aktuell mal als Heilsbringer und mal als existenzielle Bedrohung für die Menschheit befeuert. Dass die aktuellen Fortschritte tatsächlich etwas beängstigend wirken und rasend schnell vorangehen, lässt sich kaum wegdiskutieren. Das Problem ist aber weniger die Technologie selbst als ein verantwortungsvoller Umgang mit ihr.

Denn rund um den großen Hacker-Hype waren vor allem schlecht abgesicherte Testumgebungen oder fehlerhafte Zielvorgaben der Grund dafür, dass KI-Agenten ausbüchsen konnten. Hinzu kommen ein gewisses PR-Kalkül sowie klickgetriebener Alarmismus durch zahlreiche Medien.

Indes: KI kann zweifellos in vielen Fällen hilfreich sein – vor allem im Gesundheitsbereich, in der Forschung und in der Prozessautomatisierung. Doch es gibt auch Risiken, die eine Regulierung erfordern. Oft scheint es aber nur um die Frage zu gehen, was möglich ist und nicht darum, was sinnvoll ist. Nun wollen die Tech-Bosse also nach Jahren der KI-Peitsche ihr Gewissen wiederentdeckt haben?

Ich hege da so meine Zweifel. Warum? Einerseits, weil OpenAI zuletzt schwache Zahlen präsentiert hat – wieder einmal. Andererseits, weil Big AI offenbar einsieht, dass der Hacker-Hype rund um KI eher für Verunsicherung sorgt, als Investoren anzulocken, die mit Geldbündeln nur so um sich werfen. Stichwort: KI-Blase.

Oder: Bei der geforderten KI-Pause geht es vermutlich weniger um den bevorstehenden Weltuntergang als um das eigene Portemonnaie. Zumal eine gemeinsame Gewissensoffensive fast schon zu schön klingt, um wahr zu sein. Ist sie auch nicht! Sam Altman und Elon Musk sind so etwas wie Erzfeinde; OpenAI und Anthropic sind erbitterte Konkurrenten. Und nun wollen sich alle lieb haben und die Menschheit schützen? Mitnichten! Abermals geht es vielmehr um Eigeninteressen, aber dazu später mehr.

Was Sam Altman, Dario Amodei und Elon Musk sagen

• Anthropic-Chef Dario Amodei fordert in einem Beitrag auf X (ehemals Twitter): „Wir müssen das Tempo an der Grenze drosseln: Ich habe einen neuen Aufsatz darüber verfasst, warum die KI-Branche einen Gang zurückschalten sollte, und einen dreiteiligen Plan dafür vorgelegt. Anthropic verpflichtet sich einseitig zur Umsetzung des ersten dieser Schritte. Wir werden unabhängigen Gutachtern dauerhaften Zugriff auf unsere Systeme auf Mitarbeiterebene gewähren, damit sie die Einhaltung unserer Sicherheitsmaßnahmen überprüfen, Vorfälle melden und die Ausrichtung der Modelle während des Trainings bewerten können.“
• OpenAI-CEO Sam Altman kommentierte den Beitrag Amodeis: „Ich stimme Dario zu, dass wir die Entwicklung an der Grenze der Möglichkeiten dosieren müssen. Dies war in den letzten Wochen ein zentrales Thema unserer Diskussionen bei OpenAI. Die Verpflichtung, unabhängige Gutachter mit einem Zugang wie Mitarbeiter einzubeziehen, ist eine großartige Idee, und wir werden dies ebenfalls umsetzen. Wir werden bald mehr dazu mitteilen.“ Und sogar Elon Musk stimmte dem Vorschlag zu: „Dario hat recht.“
• KI-Experte Jacob Coxon sorgte bereits kurz zuvor für Schlagzeilen, nachdem er in einem Beitrag auf X (ehemals Twitter) warnte: „Ich habe heute bei Anthropic gekündigt. (…) Keines der beiden Unternehmen handelt verantwortungsbewusst. (…) Unterschätzt nicht die Leistungsfähigkeit dieser Technologie. Bald wird es übermenschliche Systeme geben, die alles hacken, jeden Bereich über Nacht revolutionieren und echte Macht und Ressourcen an sich reißen können. Die Menschen, die KI entwickeln, sind fest davon überzeugt, dass sie uns alle bis zum Ende dieses Jahrzehnts auslöschen könnte. Das ist kein Marketing-Gag.“

Warum sich trotz KI-Pause nur wenig ändern dürfte

Trotz immer lauter werdender Forderungen nach einer KI-Pause dürfte sich regulatorisch zunächst wenig ändern. Die USA wollen den KI-Wettstreit mit China nämlich unbedingt gewinnen, während Peking auf Maßnahmen pfeift und bislang kaum Anstalten macht, sich selbst auszubremsen. Oder: Um die Risiken von KI einzudämmen, bräuchte es einheitliche und globale Regeln, die es leider nie geben wird.

Denn sobald einer pausiert, eilt die Konkurrenz davon. Die Trump-Administration hat sich allen Risiken zum Trotz gegen eine KI-Regulierung ausgesprochen. US-Verteidigungsminister Pete Hegseth teilte etwa mit, dass KI im Pentagon nicht zu „tödlichen Entscheidungen“ beitrage. Wie beruhigend, dass die Entscheidungen immer noch Trump trifft. Nicht! Doch nun will sich Big AI selbst regulieren?

Dass ausgebüchste KI-Agenten und selbstständige Hacker-Ausflüge weniger gut angekommen sind als gedacht, hat man offenbar gemerkt. Denn wenn eine PR-Kampagne plötzlich mehr Verunsicherung als Begeisterung erzeugt, entsteht aus einem vermeintlichen Beweis technologischer Stärke schnell ein Reputationsproblem. Die Sicherheitsdebatte könnte deshalb auch ein Versuch sein, den misslungenen Hacker-Hype wieder einzudämmen. Oder weiter zu befeuern?

Indes: Bei der Frage nach dem tatsächlichen KI-Risiko sollte eigentlich niemand die Glaskugel befragen. Die oft postulierte zehnprozentige Wahrscheinlichkeit einer Auslöschung der Menschheit ist ebenso mit Vorsicht zu genießen wie die Gegenposition, die Gefahr liege bei null oder sei reine Marketing-Taktik. Die Wahrheit liegt vielmehr irgendwo dazwischen.

Zumal Forscher betonen, dass eine solche Prozentzahl scheinbar präzise sei, obwohl es schlicht kein Verfahren gibt, diese Wahrscheinlichkeit seriös zu berechnen. Big AI tritt derweil mehr oder weniger geschlossen auf die Bremse, weil man es kann. Denn OpenAI, Anthropic oder Google können sich strenge Sicherheitsmechanismen aufgrund ihrer Mittel und Infrastrukturen leisten, auch um kleinere Unternehmen, die das nicht können, vom Markt fernzuhalten. Außerdem wollen sie ihre Dominanz festigen und den eigenen Vorsprung durch eine Pause nicht der Konkurrenz preisgeben.

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In Sachsen entsteht einer der größten Batteriespeicher Europas. Auf einem alten Kraftwerksgelände entsteht eine Anlage mit 1,6 Gigawattstunden Kapazität. Ziel ist es, Schwankungen von Wind- und Solarstrom gezielt abzufangen. Doch der Plan steht und fällt mit der Netzanbindung der GigaBattery Boxberg.

Ein altes Kraftwerksareal in Sachsen soll bald zum Herzstück der modernen Netzinfrastruktur werden. Auf sechs Hektar sanierter Fläche am Standort Boxberg beginnt derzeit der Bau einer riesigen Batterieanlage. Das Unternehmen LEAG Clean Power investiert dort in ein Großprojekt, das überschüssige Energie aus Wind und Sonne speichern soll.

Die Zahlen offenbaren den Maßstab des Projekts. Mit 400 Megawatt Anschlussleistung und einer Speicherkapazität von 1.600 Megawattstunden entsteht in der Region eine Art Powerbank, die in dunklen und windstillen Momenten einspringen soll. Das reicht rechnerisch aus, um rund 640.000 Haushalte oder die komplette Metropolregion Dresden für vier Stunden mit Strom zu versorgen.

LFP-Technologie und Netzanschluss aus Berlin

Technisch setzt das Projekt auf Lithium-Eisenphosphat-Zellen (LFP). Dabei handelt es sich um eine Technologie, die ohne teures Kobalt auskommt. Gleichzeitig ist sie langlebig und bietet eine hohe thermische Stabilität. Das System stammt von HyperStrong, das die schlüsselfertigen Speichereinheiten liefert.

Doch die beste Batterie bringt wenig ohne die passende Anbindung an das Hochspannungsnetz. Deshalb baut Siemens Energy derzeit in seinem Werk in Berlin eine gasisolierte 380-Kilovolt-Schaltanlage. So soll sich Energie problemlos in das Übertragungsnetz von 50Hertz einspeisen lassen.

Die Projektteilnehmer hoffen, dass die Anlage Erzeugungsspitzen im Netz abfangen kann. Scheint die Sonne intensiv oder weht starker Wind, handhabt der Großspeicher die Last. Fällt das Angebot ab, gibt er die Energie kontrolliert wieder ab.

GigaBattery Boxberg: Die Wende im Lausitzer Revier?

Für den zweitgrößten Stromproduzenten Deutschlands ist die GigaBattery Boxberg ein Baustein der eigenen Gigawatt-Factory. LEAG Clean Power baut die von der Kohle geprägte Region schrittweise in einen Standort für erneuerbare Energien um. Dafür nutzt das Unternehmen die bereits vorhandene Infrastruktur der alten Industrie. Thomas Brandenburg, Geschäftsführer der LEAG Clean Power GmbH, dazu:

Die Energieversorgung der Zukunft braucht leistungsfähige Speicher. Mit der LEAG Clean Power schaffen wir in Boxberg einen weiteren wichtigen Baustein für die Integration Erneuerbarer Energien und die Versorgungssicherheit in Deutschland.

Aber es gibt auch Herausforderungen. Ein kritischer Meilenstein bleibt die pünktliche Fertigstellung der Netzinfrastruktur. Sollte sich der Ausbau der Schaltanlage verzögern, drohen auch Verzögerungen beim Großspeicher. Nur wenn der Ausbau von Netzen und Speichern parallel gelingt, kann ein nachhaltiger Umbau der Stromversorgung erfolgen.

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Mit dem Sigma 85mm F1.2 DG Art ist für Sony E-Mount und L-Mount erstmals ein 85-mm-Autofokusobjektiv mit F1.2 erhältlich. Die Premiumoptik richtet sich vor allem an ambitionierte Porträtfotografen und professionelle Videoanwender, die maximale Freistellung mit schnellem Autofokus und umfangreicher Bedienung verbinden möchten. Die UVP liegt bei 1499 Euro und damit unter dem Sony FE 85mm F1.4 GM II. Unsere Kollegen von ValueTech TV haben sich die Optik genauer angesehen. (Weiter lesen)

Die Open-Source-Software OpenRGB hat nach monatelangen Tests die Version 1.0 erreicht. Das Programm soll die bislang oft fragmentierte Steuerung von RGB-Beleuchtung in Gaming-Hardware vereinheitlichen und funktioniert dabei plattformübergreifend. (Weiter lesen)

Die Neobank Revolut muss sich mit einem Datenvorfall auseinandersetzen. Täter nutzten eine echte Behörden-Domain, um an sensible Informationen zu kommen. weiterlesen auf t3n.de

Bekommt Claude bald Zugriff auf Bankkonten von User:innen? Darauf lässt zumindest ein neuer Bereich in der iOS-App schließen. Was schon jetzt zum „Money“-Feature der KI bekannt ist. weiterlesen auf t3n.de

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Wenn in Bitrix24 mehrere Projekte parallel laufen, sieht auf den ersten Blick oft alles „grün“ aus. Bis plötzlich Deadlines kippen, Aufgaben überfällig sind oder in einem Projekt schlicht niemand mehr aktiv ist. Mit der Alaio Vibecode-Plattform, die in das Bitrix24-Ökosystem integriert ist, lässt sich genau diese App erstellen: ein Projekt-Frühwarnsystem, das kritische Signale sichtbar macht, bevor sie teuer werden.

Das typische Szenario: Ein Team arbeitet gleichzeitig an Kundenprojekten, internen Initiativen und wiederkehrenden Aufgaben. In Bitrix24 ist zwar alles dokumentiert: Aufgaben, Kommentare, Status, Fristen. Trotzdem gehen frühe Warnsignale im Alltag unter. Eine Aufgabe ist seit Tagen fällig, aber niemand eskaliert. In einem Projekt passiert seit einer Woche nichts. Eine kritische Deadline rückt näher, doch die Restaufgaben stehen noch auf „In Arbeit“.

Genau hier wird Vibe Coding interessant: nicht als großes „KI-Versprechen“, sondern als praktischer Hebel für Prozesse, die zu individuell für Standardsoftware sind. Und gleichzeitig zu klein, um daraus ein klassisches IT-Projekt zu machen. Alaio Vibecode ist dafür gebaut, aus einer klaren Beschreibung eine funktionsfähige App zu erstellen – ohne Programmierkenntnisse: Es reicht, die Aufgabe so zu formulieren, wie man sie einem verantwortlichen Kollegen erklären würde.

Wer sehen will, worum es konkret geht, startet am besten direkt bei Bitrix24.

Projekt-Frühwarnsystem mit Vibecode ansehen

Das Problem im Projektalltag: Warnsignale sind da, aber nicht sichtbar

In Bitrix24 lassen sich Aufgaben unter anderem nach Status und Fristen filtern, etwa nach „überfällig“ oder „fast überfällig“. Das hilft, wenn man gezielt sucht. Das eigentliche Problem in vielen Organisationen ist aber ein anderes: Niemand hat Zeit, proaktiv zu suchen.

Was fehlt, ist ein kleines System, das aus den vorhandenen Daten ein Signal macht und zwar so, dass es im Alltag ankommt. Nicht als weiterer Report im Ordner, sondern als klarer Überblick: Welche Projekte driften gerade ab? Wo droht ein Deadline-Risiko? Welche Aufgaben sind überfällig und seit wann?

In der Praxis sind es oft drei Warnsignale, die besonders früh auftreten:

• Überfällige Aufgaben: Frist überschritten, Status nicht abgeschlossen.
• Fehlende Aktivität: In einem Projekt gibt es seit X Tagen keine neuen Kommentare/Updates.
• Kritische Deadlines: Ein Meilenstein steht kurz bevor, aber die offenen Aufgaben sind noch zu viele oder zu alt.

Die Vibecode-Idee: Eine App, die nur das zeigt, was wirklich kritisch ist

Alaio Vibecode positioniert sich als Weg „von der Idee zur App – mit nur einem Prompt“: Man beschreibt, was die Anwendung können soll, und bekommt innerhalb kurzer Zeit ein lauffähiges Ergebnis. Bitrix24 nennt dafür explizit den Nutzen vorgefertigter Prompts, mit denen in wenigen Minuten eine funktionierende App bereitstehen kann und die sich danach weiter anpassen lässt.

Wichtig ist: Vibecode ist nicht „noch eine App aus dem Market“, sondern zielt auf individuelle Anforderungen. Laut Bitrix24 unterscheidet sich Vibecode vom Market dadurch, dass der Market fertige Anwendungen für typische Aufgaben liefert, während Vibecode individuelle Anwendungen für spezifische Anforderungen erstellt. Und im Gegensatz zu Automatisierungsregeln/Workflows, die Standardprozesse abdecken, ist Vibecode für Fälle gedacht, in denen es keine passende Standardlösung gibt.

Das trifft auf ein Projekt-Frühwarnsystem ziemlich genau zu: Jedes Unternehmen hat andere Projektlogiken, andere Rollen, andere Definitionen von „kritisch“. Der Nutzen entsteht nicht durch eine universelle Vorlage, sondern durch die passgenaue Übersetzung der eigenen Regeln in eine kleine App.

So sieht das Projekt-Frühwarnsystem in Bitrix24 konkret aus

Der Kern des Use Cases: Eine Vibecode-App greift auf die Projektdaten in Bitrix24 zu und erstellt eine Übersicht, die Projekte nach Risiko sortiert. Statt „alles“ zu zeigen, konzentriert sich das Frühwarnsystem auf Auffälligkeiten und macht sie vergleichbar.

Ein mögliches, praxisnahes Modell für die App:

• Risikostufe pro Projekt (z. B. „OK“, „Beobachten“, „Kritisch“)
• Anzahl überfälliger Aufgaben und die älteste Überfälligkeit (z. B. „älteste Aufgabe 9 Tage überfällig“)
• Letzte Aktivität (z. B. „letzter Kommentar vor 6 Tagen“)
• Nächster Meilenstein inklusive Abstand in Tagen
• Direktlinks zur Projektgruppe oder Aufgabenliste, damit aus dem Signal sofort eine Aktion wird

Der Effekt: Projektleitung und Team müssen nicht mehr „nach Problemen suchen“. Das System macht sie sichtbar und zwar im selben Tool, in dem ohnehin gearbeitet wird.

Warum das keine klassische Software-Anforderung sein muss

Viele Teams kennen das Dilemma: Standardsoftware ist zu grob, Individualentwicklung zu schwer. Gerade im Mittelstand landen solche „kleinen“ Anforderungen häufig auf einer Liste, die nie abgearbeitet wird, weil jede Umsetzung Ressourcen bindet, Tests braucht, Releases erfordert und am Ende für eine relativ schmale Funktion zu teuer wirkt.

Vibe Coding verschiebt hier die Schwelle. Laut Bitrix24 genügt es, die Aufgabe klar zu beschreiben, Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Die App entsteht über einen KI-Agenten und wird anschließend weiter iteriert, indem man beschreibt, was geändert werden soll.

Das ist besonders spannend für Prozesse, die:

• stark kontextabhängig sind (jede Firma hat andere Projektarten und Eskalationslogiken),
• klein anfangen sollen (ein Screen, ein Dashboard, ein Digest),
• schnell Nutzen liefern (Transparenz, Priorisierung, weniger Firefighting).

Kundenanfragen priorisieren, bevor es eskaliert

Der gleiche Ansatz lässt sich auf eingehende Kundenanfragen übertragen, egal ob sie im CRM, im Chat oder im Contact Center landen. Ein kleines Vibecode-Tool kann Anfragen nach Dringlichkeit sortieren und markieren, etwa anhand von Regeln wie „VIP-Kunde“, „Umsatzpotenzial“, „Frist im Vertrag“, „negatives Sentiment“ oder „keine Antwort seit X Stunden“.

Statt dass jeder Mitarbeiter seine eigene Filterlogik lebt (oder gar keine), entsteht ein gemeinsames Priorisierungsmodell. Das reduziert Reibung und sorgt dafür, dass wichtige Themen nicht im Tagesrauschen verschwinden.

Ein individueller CRM-Digest für Führungskräfte

Ein weiteres Beispiel, das sehr gut in den Vibecode-Gedanken passt: ein täglicher oder wöchentlicher CRM-Digest. Die App fasst zusammen, was sich seit dem letzten Überblick verändert hat, nicht „alles“, sondern die relevanten Bewegungen: neue Leads, stagnierende Deals, überfällige Aktivitäten, ungewöhnliche Abweichungen.

Bitrix24 beschreibt Vibecode als nützlich, wenn in Bitrix24 eine spezifische Lösung fehlt, etwa ein spezieller Bericht oder eine Integration. Genau das ist ein Digest: ein Bericht, der so spezifisch ist, dass Standard-Reports ihn selten perfekt treffen, aber so klein, dass man ihn nicht monatelang entwickeln will.

Business-Nutzen: Kleine, individuelle Prozesse, ohne „Big IT“-Projekt

Das Spannende an Vibe Coding für Unternehmen ist nicht, dass plötzlich jeder „Entwickler“ wird. Sondern dass Business-Teams endlich die Lücken schließen können, die seit Jahren offen sind: kleine Abläufe, Sonderfälle, Auswertungen, Übersichten – alles Dinge, die echten Impact haben, aber in klassischen Projektpriorisierungen untergehen.

Ein Projekt-Frühwarnsystem ist dafür ein gutes Einstiegsbeispiel, weil der Nutzen sofort messbar ist:

• Weniger Überraschungen, weil Risiken früher sichtbar werden.
• Weniger Eskalation, weil Teams auf Warnsignale reagieren, bevor Deadlines reißen.
• Mehr Fokus, weil Aufmerksamkeit auf das gelenkt wird, was wirklich kritisch ist.
• Mehr Konsistenz, weil „kritisch“ nicht mehr Bauchgefühl ist, sondern Regeln folgt.

Wer den Vibecode-Ansatz in Bitrix24 ausprobieren will, findet den Einstieg hier.

Alaio Vibecode ausprobieren

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Durch das Vehicle-to-Load-Prinzip werden Elektroautos zur fahrenden Powerbank. Vor allem beim Camping und bei der Arbeit an abgelegenen Orten oder im Notfall kann das nützlich sein. Doch wie funktioniert die Technologie? Ein Blick auf Vorteile und Risiken.

Bidirektionales Laden dürfte vielen E-Auto-Besitzern mittlerweile ein Begriff sein. Dabei handelt es sich um das Laden in zwei Richtungen. Damit beziehen Elektroautos Energie aus dem Netz, speisen ungenutzte Energie allerdings auch wieder zurück.

Die bekannteste Variante davon ist wohl Vehicle-to-Grid (V2G). E-Autos können dadurch als Energiespeicher genutzt werden. Allerdings gibt es auch noch eine weitere Möglichkeit, ungenutzten Strom sinnvoll zu nutzen, und zwar mit dem Prinzip Vehicle-to-Load (V2L).

Was ist Vehicle-to-Load?

Mit der Vehicle-to-Load-Funktion können Elektrofahrzeuge andere elektronische Geräte mit Strom versorgen. Das geht entweder durch eine bereits integrierte Steckdose oder einen externen Ladeanschluss.

„Ob Sie nun Ihr Auto staubsaugen möchten oder eine große Campingreise planen – die Möglichkeiten liegen ganz bei Ihnen und sind unbegrenzt“, beschreibt Kia das Prinzip.

Auf seiner Website schreibt der Autohersteller, dass Verbraucher bis zu 80 Prozent der maximalen Kapazität der Batterie nutzen können. „Das reicht für eine vierköpfige Familie für etwa fünf Tage“, so der Autobauer.

Unterschied zu Vehicle-to-Grid (V2G) und Vehicle-to-Home (V2H)

Während sich die einzelnen Funktionen stark ähneln, gibt es doch einige Unterschiede. Wie bereits erwähnt, wird bei V2G ungenutzte Energie aus der Batterie zurück ins Stromnetz eingespeist. Das Auto dient dem Netz damit als Puffer: Bei Stromüberschuss lädt es, bei hoher Nachfrage gibt es Energie ab.

Beim Vehicle-to-Home-Prinzip wiederum fließt Strom aus E-Auto-Batterien zurück in das hauseigene Stromnetz. Dabei hängt das Fahrzeug wie beim Laden an der hauseigenen Wallbox. Ungenutzter Strom fließt also zurück ins Haus, wenn anderweitige Stromquellen, wie beispielsweise eine PV-Anlage auf dem Dach, nicht genügend Energie liefern.

Alle Prinzipien haben allerdings gemeinsam, dass sie die Art und Weise, wie wir erneuerbare Energie nutzen, neu definieren können. Dadurch, dass sich die E-Autobatterie als Speicher nutzen lässt, können Verbraucher grüne Energie wesentlich effizienter und konstanter nutzen – egal wo sie sich aufhalten.

Vehicle-to-Load: Vielseitig einsetzbar

Das eigene E-Auto als riesige Powerbank zu nutzen, ist in verschiedenen Situationen hilfreich. Besonders beim Camping und verschiedenen Outdoor-Aktivitäten lassen sich per V2L beispielsweise Kühlboxen, Kaffeemaschinen, E-Bikes oder Laptops direkt am Auto aufladen.

Auch Elektrowerkzeuge wie Bohrmaschinen oder Sägen kann die E-Auto-Batterie mit Strom versorgen. Das ist besonders hilfreich, wenn Handwerker an eher abgelegenen Arbeitsorten ohne Stromanschluss tätig werden. Auch im Notfall kann die Technologie Abhilfe leisten. Kommt es zum Stromausfall, können vor allem wichtige Kleingeräte wie Smartphones vorübergehend mit Energie versorgt werden.

Nutzer, die außerdem noch weitere erneuerbare Energien als Stromquelle nutzen, können ihre Abhängigkeit vom Stromnetz sowie ihren Eigenverbrauchsanteil stark reduzieren, indem sie ihr Auto tagsüber mit einer PV-Anlage laden und die Batterie abends dann als Energiequelle nutzen.

Wichtig: V2L ist nicht in jedem Fahrzeugzustand nutzbar. So lassen sich integrierte Steckdosen oder Adapter meist nur nutzen, wenn das E-Auto nicht selbst am Strom hängt.

Wie sicher ist die Technologie?

Um Sicherheit und Bedienung des Vehicle-to-Load-Prinzips zu testen, hat der ADAC Mitte 2026 verschiedene Elektroautos untersucht. Im Test waren sechs Fahrzeuge, neben BMW, BYD und Kia auch MG und Renault.

Die gute Nachricht: Auf Kurzschlüsse und Überlastungen reagierten alle untersuchten Fahrzeuge regelkonform mit Abschaltung.

Die gemessenen Spitzenleistungen beim V2L lagen bei allen Fahrzeugen unter den 3,7 kW, auf die Steckdosen im Haushalt maximal ausgelegt sind. Nur der BMW iX3 ließ 4 bis 5 kW etwa 10 Minuten zu, bevor er abschaltete. […] Bei dem im ADAC Versuch gezielt herbeigeführten Kurzschluss haben alle Fahrzeuge abgeschaltet, sodass kein Sicherheitsrisiko bestand.

Dennoch gab es auch Kritik vom Automobilclub: Vehicle-to-Load sei teils eine aufpreispflichtige Sonderausstattung, die ab Werk geordert werden müsse. Außerdem erwähnten die Experten auch die Energieverluste beim Betrieb externer Geräte. Alle Fahrzeuge hätten beim Betrieb einen erheblichen Eigenverbrauch von 390 bis 500 Watt, beim BMW war die Messung nicht möglich.

Außerdem ärgerlich: Trotz der hohen Sicherheit verbieten die Hersteller aller Testfahrzeuge die Nutzung von Vehicle-to-Load bei Nässe. Vor allem im Freien fällt allein damit bereits ein bedeutender Vorteil der Technologie weg.

Auch die grundsätzliche Bedienung am Auto und im Umgang mit dem Adapter könnte laut ADAC intuitiver sein. „Die Bedienung ist oft unnötig komplex, die Nutzerführung verwirrend, und Fehlermeldungen sind teils nichtssagend, teils übertrieben dramatisch.“

Trotz eines gewissen Spielraums für Verbesserungen zeigen sowohl V2L als auch V2G und V2H das Potenzial moderner Elektroautos abseits des Fahrens.

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Kriminelle haben äußerst sensible Daten von Kunden des Finanzdienstleisters Revolut erbeutet. Aufgrund einer raffinierten Täuschung im Rahmen eines Phishing-Versuchs rückten Mitarbeiter der Neobank die Informationen freiwillig heraus. (Weiter lesen)

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Dezentrale soziale Netzwerke versprechen einen neuen Ansatz bei der Kommunikation. Denn Nutzer erhalten die Kontrolle über ihre Daten und Konten zurück, ohne an eine einzelne Plattform gebunden zu sein. Das AT-Protokoll spielt dabei eine große Rolle.

Die heutigen Platzhirsche bei den sozialen Netzwerken zeichnet vor allem ein Aspekt aus: Sie sind zentralisiert organisiert. Das bedeutet, dass Nutzer häufig an den Anbieter gebunden sind und keine Hoheit über ihre Daten besitzen. Doch das könnte sich künftig ändern. Und zwar dank des sogenannten Authenticated Transfer Protocols.

Was ist das AT-Protokoll – und wie funktioniert es?

Das AT-Protokoll organisiert die Verteilung digitaler Informationen von Grund auf neu. Digitale Identitäten basieren nicht mehr auf klassischen Benutzernamen, sondern auf kryptografisch gesicherten Identitäten, die auf eigenen Domain-Namen basieren. Dadurch lagern sämtliche Inhalte wie Beiträge, Kommentare oder Gefällt-Mir-Angaben in einem sogenannten Repository.

Bei einem solchen Repository werden Daten so strukturiert, dass sie lückenlos nachvollziehbar sind. Diese Struktur ist mit einem digitalen Logbuch vergleichbar, in dem alle Aktionen niedergeschrieben sind, die Nutzer auf der jeweiligen Plattform ausgeführt haben. Ist etwas unstimmig, kann man in dem Logbuch blättern und nachvollziehen, ob etwas tatsächlich so passiert ist.

Du entscheidest, wie Informationen dargestellt werden

Auch der Austausch von Informationen funktioniert etwas anders. Wer auf Reddit surfen will, geht dazu entweder auf die Reddit-App oder über die offizielle Reddit-Website. Anderen Wegen wurde bereits vor einigen Jahren der Riegel vorgeschoben. Beim AT-Protokoll ist das anders. Über ein weltweites Netzwerk namens Lexicon tauschen beteiligte Server ausschließlich strukturierte Inhalte aus, statt ganze Websites zu übertragen.

Das bedeutet, dass Nutzer selbst entscheiden können, wie sie Informationen konsumieren. Sei es über eine offizielle Website, eine Drittanbieter-App oder selbstständig aufbereitete Daten. Persönliche Mitteilungen und Erwähnungen laufen dabei über individuelle Datenserver, während großflächige Suchanfragen, globale Trends sowie komplexe Algorithmen durch spezialisierte Indexierungsdienste verarbeitet werden.

Wie das AT-Protokoll Daten und Reichweite entkoppelt

Durch diese Aufteilung trennt das AT-Protokoll die Veröffentlichung von Inhalten konsequent von deren tatsächlicher Reichweite. Das System funktioniert dabei wie ein Baukasten. Einzelne Elemente wie der Server-Anbieter lassen sich jederzeit austauschen. Bei einem Wechsel des Anbieters bleibt die eigene digitale Identität mitsamt allen bestehenden Verknüpfungen vollständig erhalten.

Fällt ein Server aus oder wird der Betrieb eingestellt, schützt ein integrierter Sicherheitsmechanismus vor unbeabsichtigtem Datenverlust. Denn Nutzer können jederzeit mit einem speziellen Wiederherstellungsschlüssel ihr Konto ohne Unterstützung einer dritten Partei wiederherstellen und auf einen neuen Server übertragen.

Herausforderungen für Entwickler und die Infrastruktur

Trotz dieser Flexibilität hat die Architektur auch ihre Macken. Lokale Sicherungskopien auf Nutzer-Endgeräten sind etwa durch den verfügbaren Speicherplatz begrenzt. Zudem ist die Entwicklung einer solchen Plattform aufgrund der Flexibilität etwas aufwendiger.

Daher hängt der langfristige Nutzen primär von der Nachfrage ab. Doch gelingt der Aufbau einer solchen Infrastruktur, kann das System Nutzer dauerhaft vor der Kontrolle einzelner Gatekeeper wie Meta oder X schützen. Das AT-Protokoll stellt somit einen vielversprechenden Ansatz dar, um die Souveränität über persönliche Daten zurück in deine Hände zu legen.

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Das Sigma 20-60mm F2.8-4 DG aus der Contemporary-Reihe richtet sich an Vollformat-Fotografen, die mehr Weitwinkel als bei klassischen Standard-Zooms wünschen. Mit 20 mm am kurzen Ende bietet es gegenüber 24 oder 28 mm deutlich mehr Spielraum für Städte, Architektur, Reisen und Innenräume. Gleichzeitig bleibt das Objektiv mit 375 Gramm vergleichsweise leicht und kompakt. Die Kollegen von ValueTech TV haben es getestet. (Weiter lesen)

Der Beitrag KI-Hack: Anthropic muss nächsten Vorfall mit Claude offenlegen erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.

Anthropic hat einen vierten Sicherheitsvorfall mit einem eigenen KI-Modell gemeldet. Bei einem Test griff das System auf reale Computersysteme zu. Der Vorfall war bei einer früheren Untersuchung zunächst unentdeckt geblieben.

Die Fähigkeiten von modernen KI-Modellen haben sich in den vergangenen Jahren in rasantem Tempo entwickelt. Doch damit steigen nicht nur die Mögkichkeiten für Nutzer, sondern auch die Sicherheitsrisiken.

Insbesondere, wenn KI-Systeme Zugriff auf reale IT-Infrastrukturen haben, können unzureichende Schutzmechanismen schwerwiegende Folgen haben. Das zeigt nun ein weiterer Vorfall bei dem KI-Unternehmen Anthropic.

Der Entwickler des KI-Sprachmodells Claude hat nun bereits den vierten Sicherheitsvorfall offengelegt, bei dem das eigene KI-Modell auf reale Computersysteme zugegriffen hat. Der Fall war zunächst nicht entdeckt worden.

Anthropic meldet vierten Hackerangriff bei Claude

Bereits Ende Juli hatte Anthropic drei Vorfälle öffentlich gemacht, bei denen eigene KI-Modelle im Rahmen von Sicherheitstests reale Systeme kompromittiert hatten. Nun hat das Unternehmen einen vierten Fall nachgemeldet, der bei der damaligen Untersuchung zunächst unentdeckt geblieben war.

Das Team von Anthropic hatte während einer Cybersicherheits-Evaluierung vermutet, dass Claude unbeschränkten Zugriff auf das Internet erhalten haben könnte. Daraufhin analysierte das Unternehmen mehr als 141.000 Transkripte mithilfe eines automatisierten Suchverfahrens.

Dabei konnten allerdings nur drei Vorfälle identifiziert werden, da bei der Durchsuchung „eine Reihe von Transkripten übersehen“, wie das Unternehmen mitteilt. Bei einer erneuten Durchsuchung deckte das Unternehmen nun den vierten Vorfall auf.

Dieser habe sich im Januar 2026 zugetragen und eine frühe Version von Claude Opus 4.6 betroffen. Alle betroffenen Parteien seien durch das Unternehmen benachrichtigt.

Anthropic lässt Hackerangriffe unabhängig untersuchen

Anthropic weist darauf hin, dass die Vorfälle „auf einen engen Rahmen beschränkt“ geblieben seien. Die Modelle seien in den Tests „nie“ vom Ziel abgewichen und hätten auch nicht versucht, sich mit anderen Agenten abzustimmen oder die eigenen Handlungen zu verschleiern.

Das Unternehmen geht daher davon aus, dass „die bei diesen Vorfällen beobachteten problematischen Verhaltensweisen im normalen Betrieb – also wenn Claude nicht gezielt den Auftrag erhält, einen Cyberangriff durchzuführen – kaum auftreten dürften“. Würden sie dennoch vorkommen, würden Schutzmechanismen eingreifen.

Dennoch hat Anthropic nach Bekanntwerden der Vorfälle eine externe Untersuchung veranlasst. Das unabhängige Forschungsunternehmen METR soll nun prüfen, wie es zu den Sicherheitsverletzungen kommen konnte und ob künftig Schutzmaßnahmen angepasst werden müssen.

METR erhält für die Untersuchung unter anderem weitreichenden Zugriff auf Transkripte, die über den Zeitraum der Vorfälle hinausgehen. Auch soll die NPO Mitarbeiter von Anthropic befragen, denen die Weitergabe vertraulicher Informationen gestattet ist.

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Was noch vor einigen Jahren nach Zukunftsmusik klang, ist längst zu einem operativen Werkzeug geworden: Künstliche Intelligenz. Inzwischen setzen immer mehr Unternehmen KI für zahlreiche Aufgaben ein – von Recherche und Kundenservice bis zu Dokumentenanalyse und Wissensmanagement. 

Dabei können KI-Anwendungen nicht nur einzelne Prozesse beschleunigen. Richtig angewendet, steigern sie die Produktivität des gesamten Unternehmens. 

Gleichzeitig jedoch entsteht eine neue Risikodimension. Denn wer Künstliche Intelligenz ohne klare Regeln, Zuständigkeiten und Kontrollmechanismen in den Arbeitsalltag integriert, riskiert etwa Datenschutzverstöße. Auch Urheberrechtskonflikte sowie Verletzungen interner Compliance-Vorgaben können durch einen unregulierten KI-Einsatz ausgelöst werden.

Um möglichen Gefahren durch den Einsatz von KI entgegenzusteuern, trat der EU AI Act (Verordnung (EU) 2024/1689) am 1. August 2024 in Kraft. Er gilt unmittelbar in allen Mitgliedstaaten und wird stufenweise anwendbar: Die Verbote unzulässiger KI-Praktiken und die KI-Kompetenzpflicht greifen seit dem 2. Februar 2025, die Pflichten für Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck (GPAI) seit dem 2. August 2025.

Seit dem 2. August 2026 ist die Verordnung allgemein anwendbar – seither gelten insbesondere die Transparenz- und Kennzeichnungspflichten nach Art. 50 sowie das Sanktionsregime. Damit hat sich die regulatorische Ausgangslage für den betrieblichen KI-Einsatz grundlegend verändert.

Denn Unternehmen dürfen die Künstliche Intelligenz nicht länger als reines Innovationsthema betrachten. Abhängig vom Einsatzgebiet der KI müssen sie sich immer mehr mit rechtlichen, organisatorischen und technischen Anforderungen befassen. Dadurch entwickelt sich die AI-Governance zu einem zentralen Bestandteil der modernen Unternehmensführung. 

Wichtig für die Planung: Mit dem Digital Omnibus on AI – Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit 27. Juli 2026 – wurden die Hochrisiko-Pflichten des Kapitels III verschoben. Für eigenständige Hochrisiko-KI-Systeme nach Art. 6 Abs. 2 in Verbindung mit Anhang III (etwa in Personalauswahl, Bildung oder kritischer Infrastruktur) gelten sie erst ab dem 2. Dezember 2027, für Hochrisiko-KI in regulierten Produkten nach Art. 6 Abs. 1 in Verbindung mit Anhang I erst ab dem 2. August 2028.

Nicht verschoben wurden dagegen die Offenlegungspflicht bei KI-Interaktion (Art. 50 Abs. 1) und die Deepfake-Kennzeichnung durch Betreiber (Art. 50 Abs. 4): Beide gelten seit dem 2. August 2026. Für die maschinenlesbare Kennzeichnung synthetischer Inhalte nach Art. 50 Abs. 2 läuft für Systeme, die vor dem 2. August 2026 in Verkehr gebracht wurden, eine Übergangsfrist bis zum 2. Dezember 2026.

Zum 2. Dezember 2026 werden zudem neue Verbote wirksam, unter anderem für KI-Systeme zur Erzeugung nicht einvernehmlicher intimer Bilddarstellungen und von Darstellungen sexuellen Kindesmissbrauchs. Mehr Zeit bedeutet also keine Entwarnung, sondern eine Verschiebung der Prioritäten: Transparenz, Kennzeichnung und Nutzungssteuerung sind sofort relevant, die Hochrisiko-Konformität ist planbar vorzubereiten.

Der KI-Boom und seine Schattenseiten

Laut einer Bitkom-Erhebung vom März 2026 setzen 41 Prozent der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz bereits ein, weitere 48 Prozent planen den Einsatz oder diskutieren darüber. Im September 2025 lag der Anteil der Nutzer noch bei rund einem Drittel – die Verbreitung wächst damit weiterhin dynamisch. Acht von zehn Unternehmen sehen KI als wichtigste Zukunftstechnologie.

Allerdings beginnt die KI-Nutzung in der Mehrzahl der Unternehmen nicht mit einem speziell darauf ausgerichteten Projekt. Stattdessen nutzen die Mitarbeiter frei verfügbare Tools oft eigeninitiativ, um:

• Inhalte von Dokumenten zusammenzufassen
• Texte zu verfassen
• Codes zu optimieren

Allerdings entsteht dadurch ein erhebliches Compliance-Risiko.

Denn gelangen vertrauliche Informationen oder personenbezogene Daten in ein externes KI-System, können sich daraus sicherheitsrelevante und datenschutzrechtliche Konsequenzen ergeben.

Auch urheberrechtliche Verletzungen sind durch einen unbedachten KI-Einsatz zu befürchten. So sehen die von einer KI generierten Texte, Bilder oder Programmcodes auf den ersten Blick zwar neu und professionell aus. Jedoch können durch duplizierte oder fehlerhafte Inhalte rechtliche Fragen auftreten.

Für Unternehmen ist es daher unerlässlich zu klären, unter welchen Bedingungen KI-generierte Inhalte verwendet, veröffentlicht oder in eigene Systeme integriert werden dürfen. 

Für Verantwortliche, die diese Aufgabe übernehmen, ist eine Ausbildung zum AI Compliance Officer entscheidend. Denn es liegt in seiner Verantwortung, dass Unternehmen Künstliche Intelligenz rechtssicher, datenschutzkonform, ethisch und im Einklang mit dem EU AI Act nutzen.

Wie der EU AI Act die Spielregeln verschiebt

Der EU AI Act ist ein wesentliches Regulierungswerkzeug für den Einsatz Künstlicher Intelligenz. Dabei verfolgt er einen risikobasierten Ansatz, sodass nicht jedes KI-System gleichermaßen von den in Kraft tretenden Regularien betroffen ist. 

Entscheidend ist hauptsächlich, welches Risikoniveau ein konkreter KI-Einsatz bietet. So gelten für bestimmte Anwendungen – etwa KI-Systeme, die mit personenbezogenen Daten in Berührung kommen – strengere Anforderungen als für andere.

Für Unternehmen ergibt sich daraus längst mehr als die Frage, ob eine KI zum Einsatz kommen darf. Vielmehr ist zu klären:

• welches System für welchen Zweck Anwendung finden soll
• welche Daten dabei verarbeitet werden
• welche Risiken dadurch entstehen
• welche organisatorischen und technischen Maßnahmen erforderlich sind

Besonders wichtig für den KI-Einsatz in Unternehmen sind Transparenz, Kompetenz und vor allem ein umfassendes Risikomanagement. Dementsprechend benötigen Firmen nicht nur einen groben Überblick über ihre KI-Anwendungen. Sie müssen diese auch systematisch auf ihr Nutzen-Risiko-Verhältnis bewerten können.

Wichtig: Der EU AI Act sollte nicht isoliert betrachtet werden. Er geht Hand in Hand mit datenschutzrechtlichen Anforderungen – etwa aus der DSGVO – Vorgaben zum Schutz von Geschäftsgeheimnissen, Urheberrecht sowie branchenspezifischen Compliance-Vorgaben. Damit entwickelt sich KI-Compliance mehr und mehr zu einer Querschnittsaufgabe zwischen Recht, IT, Informationssicherheit, Datenschutz, HR und Management. 

Wie KI-Governance Ordnung bei der KI-Nutzung schafft

Damit Unternehmen Künstliche Intelligenz zukünftig rechtssicher und datenschutzkonform einsetzen können, ist eine interne AI-Governance unerlässlich. Hierbei handelt es sich um eine Art unternehmensweiten Ordnungsrahmen, der festlegt:

• wie KI-Systeme ausgewählt werden
• wie sich Künstliche Intelligenz in den Unternehmensalltag einführen lässt
• wie KI-Systeme zu betreiben sind
• wer den KI-Einsatz überwacht
• wann und unter welchen Bedingungen KI-Systeme wieder abgeschaltet werden

Dabei beginnt eine belastbare KI-Governance-Strategie mit einer Art Inventur. Gemeint ist: Unternehmen müssen in Erfahrung bringen:

• welche Systeme sie überhaupt nutzen
• in welchen Fachbereichen sie zum Einsatz kommen und 
• welche Daten dabei verarbeitet werden

Darauf aufbauend, können Risikoklassen, Freigaben und Verantwortlichkeiten definiert werden.

Auch klare Nutzungsrichtlinien sind unerlässlich. Rechtlich gilt seit dem 2. Februar 2025 die KI-Kompetenzpflicht nach Art. 4 AI Act; seit dem 27. Juli 2026 ist sie durch die Verordnung (EU) 2026/1744 abgeschwächt: Anbieter und Betreiber müssen die KI-Kompetenz ihres Personals fördern, ein bestimmtes Kompetenzniveau für einzelne Personen aber nicht garantieren. Aus Governance-Sicht bleibt eine strukturierte Qualifizierung dennoch geboten – schon zur Vermeidung fehlerhafter Entscheidungen durch unkritische Übernahme von KI-Ergebnissen. Mitarbeitende sollten deshalb verbindlich unterwiesen werden:

• welche KI-Systeme sie nutzen dürfen und welche nicht
• welche Daten in die Systeme eingegeben werden dürfen
• wann eine menschliche Prüfung erforderlich ist

Insbesondere für sensible Anwendungsfälle sind zudem verbindliche Freigabe- und Dokumentationsprozesse zu etablieren. 

Die neue Key-Position im Unternehmen: der AI Compliance Officer

Wichtig ist, eine AI-Governance im Unternehmen nicht als KI-Verbotskonzept zu verstehen. Vielmehr wird durch die Regulierung ein kontrollierter Rahmen geschaffen, in dem die KI-basierte Innovation sicher und rechtskonform stattfinden kann. 

Denn nur durch klare und verständliche Regeln kann die Künstliche Intelligenz skalierbar und vor allem verantwortungsbewusst zum Einsatz kommen.

Die Verantwortung für die sichere KI-Nutzung liegt jedoch längst nicht mehr nur bei der IT-Abteilung oder den Datenschutzverantwortlichen einer Firma. Stattdessen werden spezialisierte Ansprechpartner benötigt, die technische, organisatorische und rechtliche Perspektiven miteinander verknüpfen können.

Einer davon ist der AI Compliance Officer. Diese Funktion ist im AI Act nicht als Pflichtamt vorgesehen. Sie ist ein Instrument freiwilliger Governance-Praxis, mit dem Unternehmen die gesetzlichen Anforderungen an Risikobewertung, Transparenz und Kompetenzförderung organisatorisch verankern und prüfungssicher nachweisbar machen. Er kann abhängig von Unternehmensgröße und -struktur entweder eigenständig agieren oder sich in eine bestehende Compliance-, Datenschutz- oder Governance-Struktur integrieren. 

Zu seinem Aufgabenprofil gehören unter anderem:

• die Bewertung geplanter KI-Anwendungen
• die laufende Überwachung von KI-Systemen
• die Unterstützung bei der Klassifizierung von möglichen Risiken
• die Entwicklung unternehmensinterner KI-Richtlinien
• die stetige Aktualisierung von Governance-Prozessen
• die Koordination zwischen Fachabteilungen, Datenschutz, IT und Rechtsabteilung

Um sich für die Zukunft und damit für den zunehmenden Einsatz Künstlicher Intelligenz in allen Unternehmensbereichen zu rüsten, müssen Firmen ihre Mitarbeitenden ausreichend qualifizieren. 

So können sie in die Ausbildung eines oder mehrerer AI Compliance Officer investieren. Dadurch erhalten sie unternehmensweit das notwendige Rüstzeug, um KI-Anwendungen strukturiert zu bewerten und sicher einzusetzen.

Von der Compliance-Pflicht zum Wettbewerbsvorteil

Die KI-Regulierung und die damit einhergehenden Anforderungen an Unternehmen scheinen zunächst eine Belastung zu sein. Gleichzeitig kann sich der strukturierte und rechtskonforme Einsatz Künstlicher Intelligenz jedoch zu einem starken Wettbewerbsvorteil entwickeln. Insbesondere für digital getriebene Firmen. 

Etablieren sie frühzeitig belastbare Governance-Strukturen, können sie KI-Systeme schneller und vor allem sicherer skalieren. Dadurch heben sie sich von der Konkurrenz ab.

Compliance sollte daher nicht als Bremse im Innovationsprozess verstanden werden, sondern als wichtiges Qualitätsmerkmal und Möglichmacher. 

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Der Beitrag KI-Angriffe: Geheimdienste sollen neue Befugnisse erhalten erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.

Die Gefahr durch Angriffe auf deutsche Unternehmen hat durch Künstliche Intelligenz massiv zugenommen. Deutschland reagiert auf die neuen Angriffsmuster und rüstet nach. Unter anderem sollen den eigenen Nachrichtendiensten weitreichende Befugnisse im Hinblick auf KI gewährt werden. Eine kommentierende Analyse.

Deutsche Unternehmen im Fadenkreuz

Nicht nur bewaffnete Konflikte haben weltweit zugenommen, sondern vor allem auch verdeckte Angriffe auf Unternehmen. Da ein Krieg zwischen fortgeschrittenen Industrienationen oder mächtigen Bündnissen die Welt schnell ins Chaos stürzen könnte, bauen viele Staaten darauf, ihre Kontrahenten durch Datendiebstahl, Sabotage und Industriespionage zu schwächen. Laut einer aktuellen Bitkom-Studie ordneten 37 Prozent der betroffenen deutschen Unternehmen mindestens einen Angriff einem fremden Nachrichtendienst zu. Der Gesamtschaden soll bei über 200 Milliarden Euro liegen, von denen drei Viertel auf Cyberattacken entfallen.

Viele dieser Operationen lassen sich nur schwer verhindern, da die Angreifer neue Methoden nutzen. Während Schäden durch klassische Methoden wie Ransomware sinken, ist die Nutzung von KI sprunghaft angestiegen. Häufig lässt sich der Einsatz Künstlicher Intelligenz nicht mit Sicherheit nachweisen, doch die Unternehmen stellen fest, dass Angriffe immer besser und schneller angepasst werden, gefälschte Audio- und Videoaufnahmen eine deutlich höhere Qualität aufweisen, E-Mails mit schädlichen Inhalten professioneller klingen und die Angriffsfrequenz deutlich gestiegen ist. All das deutet auf KI hin. Die Technologie senkt die Hürden für Angreifer und sorgt dafür, dass Gegenmaßnahmen deutlich schneller unwirksam werden.

Schnelle und koordinierte Reaktionen sind also wichtiger als jemals zuvor. Aus diesem Grund hat das Bundeskabinett eine Reform der Nachrichtendienste beschlossen. Unter anderem sollen BND und Verfassungsschutz KI in Zukunft zur Massenanalyse von Daten heranziehen dürfen. Auch eine Gesichtserkennung in Echtzeit ist vorgesehen. Zudem können die Geheimdienste den Datenverkehr umleiten, Falschinformationen streuen und auf private Kameras zugreifen. Sie sollen nicht nur aufklären, sondern aktiv eingreifen. Besonders umstritten ist die Weisung an das BSI, Sicherheitslücken an den BND zu melden, anstatt sie direkt zu schließen. Der Staat soll durch die Reformen seine Bürger schützen, kann uns aber auch besser überwachen.

Das Wettrennen hat begonnen

Die Gefahr ist real, und die Zahlen sprechen für sich. Ein Anstieg der Angriffe fremder Geheimdienste von sieben auf 37 Prozent innerhalb von drei Jahren ist keine Panikmache. Um sich effektiv gegen KI verteidigen zu können, müssen die Verteidiger selbst auf KI bauen. Damit können Schwachstellen früher erkannt und Maßnahmen schneller umgesetzt werden. Der Mensch alleine kann im Wettlauf mit der Maschine nicht mithalten.

Die Maßnahmen ergeben also grundsätzlich Sinn, doch die absichtlich offen gelassenen Sicherheitslücken, die der BND für seine Zwecke nutzen will, sind nur schwer zu vermitteln. Denn Kriminelle und fremde Dienste können diese ebenfalls ausnutzen. Unternehmen werden vom Staat also gleichzeitig geschützt und gefährdet. Das passt nicht zusammen und wird den Verantwortlichen um die Ohren fliegen, sollte es in Zukunft zu Problemen kommen.

Die Frage ist, ob die neuen Befugnisse der Geheimdienste an den richtigen Stellen greifen. Denn die meisten Schäden entstehen nicht durch Hightech-Angriffe. Stattdessen sind die häufigsten Ursachen eine unzureichende Erkennung von Vorfällen, ein schwaches Zugriffsmanagement und mangelnde Konfigurationen. Um diesen Problemen entgegenzuwirken, müssten die Unternehmen ihr Budget für IT-Sicherheit erhöhen.

Neben den Unternehmen sind auch wir Konsumenten betroffen. Laut der Verbraucherzentrale betrug der Schaden durch von KI gestütztem Betrug im letzten Jahr über zehn Milliarden Euro. Und das BKA gibt bekannt, dass solche Vorfälle viermal häufiger vorkommen als noch 2023. Stimmen lassen sich inzwischen sehr einfach klonen und Texte können innerhalb von Sekunden fehlerfrei erstellt werden.

Ein weiteres Diskussionsthema: Europa macht sich immer abhängiger von Sicherheitslösungen aus den USA. 70 Prozent der Unternehmen sind der Meinung, Firmen und Behörden sollten lieber auf Technologien aus Deutschland oder Europa setzen. Denn wie schnell diese Abhängigkeit zum Problem werden kann, hat der Fall Anthropic gezeigt. Die US-Regierung hatte dem KI-Unternehmen verboten, das stärkste Modell der KI Claude Ausländern zur Verfügung zu stellen.

Stimmen

• „Die Ergebnisse der Bitkom-Studie fügen sich nahtlos in das Bild der aktuell hohen Bedrohungslage ein. Sie zeigen dieses Jahr erneut, dass der Wirtschaftsstandort Deutschland im Zielspektrum von Cyberoperationen staatlicher sowie nicht-staatlicher Akteure steht“, sagt BfV-Präsident Sinan Selen. „Ausländische Nachrichtendienste haben ihre hybriden Aktivitäten intensiviert und sind zunehmend für die Angriffe auf die deutsche Wirtschaft verantwortlich. Sowohl der anhaltende Angriffskrieg Russlands, als auch die voranschreitende, verschleierte Nutzung von KI bei Cyberangriffen stellen die Unternehmen vor große Herausforderungen.“
• Bundesinnenminister Alexander Dobrindt sagt in BILD zur Reform: „Die hybride Bedrohungslage, die Versuche der Destabilisierung durch Sabotage, Spionage, Cyberangriffe und verdeckte Aktionen fremder Mächte bekommen eine neue Antwort.“ Die Maßnahmen würden „aus unseren Nachrichtendiensten echte Geheimdienste“ machen. Und weiter: „Es ist höchste Zeit, dass wir uns wettbewerbsfähig und auf Augenhöhe mit unseren Partnerdiensten in der Welt aufstellen. Dazu braucht es operative Fähigkeiten und aktive Befugnisse, um gegen den modernen Staatsterrorismus und extremistische Gruppen effektiver vorzugehen.“
• Doch welche innenpolitischen Auswirkungen haben die Reformen? Kai Dittmann von der Gesellschaft für Freiheitsrechte warnt vor einem „massiven Machtzuwachs der Nachrichtendienste“. Dittmann weiter: „BND und Verfassungsschutz sollen mit ausgeweitetem Staatstrojaner-Einsatz, KI-Analysen praktisch ohne Schutzmaßnahmen, Zugriff auf private Videokameras und sogar Hackbacks tief in Grundrechte eingreifen können, obwohl die gesetzlichen Hürden vielfach vage und zu niedrig bleiben.“

Who watches the Watchmen?

Deutsche Unternehmen müssen vor Angriffen von außen geschützt werden. Aber mit Gefahren, die abgewehrt werden sollen, gehen sehr oft auch Einschränkungen der Bürger einher. Und wenn dann noch Künstliche Intelligenz mit einbezogen wird, könnte der Überwachungsapparat schnell aus den Fugen geraten.

Aber so weit ist es noch lange nicht. Die neuen Reformen müssen erst noch durch den Bundestag, und Änderungen sind sehr wahrscheinlich. Angesichts der angesprochenen Bedenken dürfte auch das Bundesverfassungsgericht noch ein Wörtchen mitzureden haben. Was vor allem geklärt werden muss: Wie viel würden die Befugnisse der Nachrichtendienste überhaupt bringen? Denn auf den ersten Blick würde sich für die Unternehmen wenig ändern.

Die wirksamsten Maßnahmen gegen Angriffe sind unspektakulär und auch jetzt schon umsetzbar. Firmen müssen ihre Angriffsfläche verkleinern, Sicherheitslücken schließen, Zugriffsrechte regelmäßig prüfen und Notfallpläne immer wieder testen. Um diese Grundlagen abzuhaken, braucht es keine neuen Werkzeuge und keine neuen Rechte für die Geheimdienste. Deutsche Firmen müssen erst einmal selbst ihre Hausaufgaben machen.

Dass immer mehr Angreifer KI benutzen, ist keine Überraschung und war absehbar. Beunruhigend ist eher, dass über die Hälfte aller befragten Unternehmen KI-Attacken vermuten, ohne diese belegen zu können. Wer sich noch nicht einmal sicher ist, vor was er sich schützen muss, kann auch keine effektive Strategie zur Verteidigung entwickeln. Es liegt also ein strukturelles Problem vor, das sich Hacker aus China und Russland zunutze machen.

Unsere Geheimdienste nehmen die neuen Berechtigungen natürlich gerne an. Aber die Frage ist, ob sie wirklich alles dürfen sollen, nur weil es technisch möglich ist. Es ist ein Ritt auf der Rasierklinge, die Dienste handlungsfähig zu machen, ohne die Rechtsstaatlichkeit zu verletzen. Ein Schutz vor Angriffen von außen bringt uns wenig, wenn wir im Gegenzug zu gläsernen Bürgern werden, die immer und überall überwacht werden können.

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