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Als Sam Altman die Bühne betrat und ankündigte, dass ChatGPT künftig Apps direkt im Chat  unterstützt, war klar: Wir stehen an einem Wendepunkt. Der DevDay 2025 fühlte sich weniger wie ein Update an, sondern wie eine Richtungsentscheidung. In diesem Artikel zeige ich dir, was neu ist, warum es wichtig ist — und was du jetzt tun solltest. Bild: Screenshot aus OpenAI DevDay Keynote, YouTube Hintergrund & Rahmen OpenAI lädt für den 6. Oktober 2025  zur dritten jährlichen Entwicklerkonferenz, dem DevDay im Fort Mason, San Francisco. Mehr als 1.500 Entwickler  sollen dort sein— die größte Ausgabe bisher (Siehe Quelle 1). Die Keynote von Sam Altman wird live gestreamt, und alle weiteren Sessions sollen danach als Aufzeichnung verfügbar sein (Siehe Quelle 1). OpenAI betont ausdrücklich: Entwickler waren schon immer zentral für ihre Mission, und der DevDay soll zeigen, was als Nächstes kommt (Siehe Quelle 1). Die wichtigsten Ankündigungen & Features Hier fokussieren wir auf die Neuerungen, die das Potenzial haben, die KI-Roadmap zu verändern: 2.1 ChatGPT als App-Plattform (Apps SDK & In-Chat Apps) OpenAI stellt ein Apps SDK  vor, mit dem Entwickler Funktionen direkt in ChatGPT  einbetten können — du musst nicht mehr zwischen Chat und App wechseln (Siehe Quelle 2). In Demos wurden Apps wie Spotify, Canva oder Zillow gezeigt, die innerhalb des Chatfensters interagieren (Siehe Quelle 3). Wenn ein Nutzer erstmals eine App anspricht, erfolgt eine Verbindung mit Datenfreigabeoptionen — und OpenAI plant einen App-Store bzw. ein Verzeichnis für sichtbare Apps (Siehe Quelle 3). Parallel wird eine Commerce-Funktion angekündigt, mit der Käufe künftig direkt im Chat  möglich sein sollen (Siehe Quelle 2). 2.2 AgentKit & Agenten-Werkzeuge Mit AgentKit  gibt OpenAI ein Toolkit frei, das die Entwicklung und Orchestrierung von Agenten unterstützt. Diese Agenten können Aufgaben autonom durchführen, mehrere Teilschritte managen oder als Bausteine in Workflows eingebunden werden. Das Versprechen: Entwickler kommen schneller von der Idee zum nutzbaren Agenten. 2.3 Codex / Modelle / API-Updates Im Rahmen des Events wurde das Codex-Modell innerhalb der GPT-Familie  stärker hervorgehoben — unter anderem mit der Fähigkeit, „Denkzeit“ dynamisch an die Komplexität einer Aufgabe anzupassen. Neu eingeführte Modelle wie GPT-5 Pro  oder leichtere Varianten (z. B. Realtime-Mini) sollen helfen, die Leistungsfähigkeit und Effizienz für verschiedene Anwendungsfälle zu optimieren (siehe Quelle 2). 2.4 Hardware & Design / Gerätevision OpenAI unterzeichnet mit AMD  einen großen Liefervertrag für KI-Chips, um unabhängiger von Drittherstellern zu werden (siehe Quelle 4). Außerdem wurde in Gesprächen mit Jony Ive  eine „Familie von Geräten“ in Aussicht gestellt — als neue Formfaktoren jenseits klassischer Rechner oder Smartphones (siehe Quelle 5). Interessant: Im Jahr 2025 hat OpenAI bereits die Hardwarefirma io  (geleitet von Jony Ive) übernommen, um Design & Hardwareentwicklung stärker zu integrieren. 2.5 Enterprise, Monetarisierung & Ökosystem OpenAI rückt Enterprise-Kunden stärker in den Fokus und spricht über Systeme für Governance, Monitoring und Serviceverträge.Das neue Monetarisierungsmodell erlaubt Entwicklern, ihre Apps in ChatGPT zu verkaufen oder In-Chat-Transaktionen durchzuführen (siehe Quelle 2). Erste Launch-Partner sind große Namen wie Booking, Canva, Coursera, Figma, Spotify und Zillow (siehe Quelle 3) — was dem Ökosystem schnell Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit verleiht. 3. Chancen, Risiken & Handlungsempfehlungen 3.1 Chancen Schneller Prototypaufbau : Mit dem neuen SDK + AgentKit kannst du Ideen rasch testen Neue Geschäftsmodelle : Monetarisierung im Chat eröffnet Einnahmepfade Frühpositionierung : Wer früh Sichtbarkeit erzielt, profitiert von First-Mover-Effekten Nahtlose Integration : Deine Backend-Systeme können direkt mit Apps & Agenten interagieren 3.2 Risiken & Herausforderungen Stabilität & Performance müssen auf Produktionsniveau sein Datenschutz & Zugriffsrechte müssen klar geregelt sein Plattformabhängigkeit : Wenn du sehr stark auf ChatGPT setzt, liegt dein Erfolg zu einem Teil in OpenAIs Hand Konkurrenzreaktionen : Google, Microsoft & Co. werden reagieren 3.3 Handlungsempfehlungen (Was du jetzt tun kannst) Starte ein kleines Projekt mit dem Apps SDK / AgentKit Überdenke deine Systemarchitektur — abstrahiere Komponenten Identifiziere Use Cases mit echtem Mehrwert (z. B. Automatisierung, Assistenzfunktionen) Behalte Richtlinien, Governance, Monetarisierung im Blick — sie könnten deine Strategie prägen 4. Fazit & Ausblick Der DevDay 2025 markiert meiner Meinung nach keinen bloßen Versionssprung , sondern einen strategischen Richtungswechsel: OpenAI will aus einem KI-Modellanbieter eine Plattform mit Ökosystem werden. Wenn das gelingt, könnte die Art, wie wir KI-Anwendungen bauen und einsetzen, sich grundlegend ändern. Für dich heißt das: JETZT beginnen, experimentieren, strategisch planen — und früh positionieren. Quellen & weiterführende Links „OpenAI DevDay is back and bigger than ever“ – OpenAI Announce & Format → https://openai.com/index/announcing-devday-2025/   OpenAI „OpenAI DevDay key takeaways: From coding to agent kits …“ – Cybernews → https://cybernews.com/ai-news/openai-dev-day-2025-altman-keynote-api-announcenents/   Cybernews „OpenAI will let developers build apps that work inside ChatGPT“ – The Verge → https://www.theverge.com/news/793039/openai-chatgpt-apps-developers-sdk-canva-zillow-devday-2025   The Verge „OpenAI signs multibillion-dollar chip deal with AMD“ – The Guardian / WSJ → WSJ: “OpenAI, AMD Announce Massive Computing Deal” Wall Street Journal „Jony Ive Says He Wants His OpenAI Devices to ‘Make Us Happy’“ – Wired → https://www.wired.com/story/sam-altman-and-jony-ives-ai-device-dev-day

In komplexen internationalen B2B‑Organisationen mit mehreren Geschäftsbereichen hilft mein End‑to‑End Commercial Operations & Go‑to‑Market Framework , Transparenz zu schaffen, Prozesse zu skalieren und ein einheitliches Benchmark-System zu etablieren. Es stellt sicher, dass Vertrieb, Marketing und Customer Success effizient zusammenspielen – unterstützt durch klare KPIs, strukturierte Governance und kontinuierliche Feedback‑Loops. Markt- & Zielkundenanalyse Analyse der Marktsegmente und Zielkundenbedürfnisse Identifikation von Trends und Wettbewerbsumfeld Segmentierung zur gezielten Ansprache potenzieller Kunden Grundlage für maßgeschneiderte Marketing- und Vertriebsstrategien Value Proposition & Messaging Entwicklung eines klaren Nutzenversprechens für Kunden Kommunikation der Alleinstellungsmerkmale gegenüber Wettbewerbern Formulierung überzeugender Botschaften für verschiedene Kanäle Anpassung der Value Proposition an Kundenbedürfnisse Go-to-Market-Modell (Multi-Channel) Auswahl und Integration verschiedener Vertriebskanäle Optimierung der Kundenansprache über Online- und Offline-Kanäle Koordination von Marketing- und Vertriebsaktivitäten Flexibilität zur Anpassung an Marktveränderungen Operating Model (Prozesse, Governance, KPIs) Definition klarer Prozesse und Verantwortlichkeiten Etablierung einer effektiven Governance-Struktur Festlegung und Überwachung relevanter Leistungskennzahlen Sicherstellung von Qualität und Effizienz im Betrieb Sales Execution & Customer Success Effektive Umsetzung der Vertriebsstrategien Aufbau langfristiger Kundenbeziehungen Sicherstellung der Kundenzufriedenheit und -bindung Proaktive Betreuung und Unterstützung der Kunden Feedback- & Data-Loops Sammeln von Kunden- und Marktdaten als Grundlage für Entscheidungen Regelmäßige Feedbackprozesse zur Verbesserung von Produkten und Services Analyse von Daten zur Identifikation von Trends und Problemen Integration von Erkenntnissen in Geschäftsprozesse Change & Scaling Anpassung an Veränderungen im Markt und im Unternehmen Skalierung von Prozessen und Geschäftsmodellen Förderung von Innovation und Agilität Management von Wachstum und Transformation Zusammenfassung & Kontakt Mit einem strukturierten, praxisbewährten Framework schaffen wir Transparenz, Steuerbarkeit und Wachstum – sprechen Sie mich an, wie das in Ihrer Organisation aussehen kann! Kontakt : Heiko Böhm, heiko@boehmconsulting.biz, linkedin.com/in/heikoboehm

Menschen als Netzezahler | Europa als Netz 1. Einleitung – Die unsichtbare KI‑Kostenlawine Data Center boomen europaweit, sorgen aber gleichzeitig für massive Netzausbaulasten – die oft von privaten Haushalten getragen werden. Zeit, das bewusst zu machen. 2. Netzkosten in der EU – so tickt’s ACER-Richtlinien  verlangen: Netznutzung muss „cost‑reflective, transparent, non‑discriminatory“ sein [ ACER: MW-/Zeittarife Best Practice ] . Tarifstruktur : Anschlussgebühr + Nutzung + Kapazitätsanteil (€/kW-Leistung) . Tarifmodelle : Während der Großteil der EU mit durchschnittlichen Kostenmodellen arbeitet, setzen progressive Länder wie Estland, Schweden, Frankreich, Portugal oder Kroatien bereits forward-looking oder marginal-cost-Modelle ein, mit power-/energy-basierten Signalen. 3. Fakten und Benchmarks aus den USA – was geht da? Ohio : Ab sofort müssen Rechenzentren 85 % ihrer prognostizierten Last  monatlich vorab zahlen – Mitte zwischen einem ursprünglichen 90 %-Vorschlag und nur 60 % vor Anschub [ Washington Post - Ohio data centers must pay 85 % upfront ] . AEP Ohio kalkuliert für ein 500 MW-Zentrum einen jährlichen Mindestkostenblock von ca. 40 Mio. $ . Zudem verlangt man Kreditwürdigkeit, Exit-Fees und 4–12 Jahre Verpflichtung . [ Washington Post - Ohio data centers must pay 85 % upfront ] Skaleneffekt : US-Utilities beantragten allein H1/2025 Tarifsteigerungen von 29 Mrd. $  – ein Plus von 142 % im Vergleich zu H1/2024 . Zitat : "Citizens should never be asked to financially subsidize the largest companies in the world.“ – Carrie Killingsworth , Bürgerin aus Hilliard, Ohio, auf einer öffentlichen Anhörung zur Strompreiserhöhung. 4. EU-Daten & Länderbenchmarks Energieverbrauch : Data Center schlucken in der EU 27 bereits 45–65 TWh im Jahr 2022 (1,8–2,6 % des Stromkonsums). Spitzenreiter ist Irland mit 18 %, gefolgt von NL (5,2 %), Lux (4,8 %), DK (4,5 %), DE (3 %) . [ EU-Verbrauch Rechenzentren 2022: JRC‑Report - JRC: 45–65 TWh / 1,8–2,6 %] . Tarifmodelle : Die Mehrheit der EU-Staaten nutzt Durchschnittstarife; nur etwa sechs Länder passen bereits aufrichtige Leistungs- oder Kapazitätstarife an [ ACER: MW-/Zeittarife Best Practice ] . Netzanschlusskosten : Für Stromproduzenten fallen gemäß EU-Verordnung 838/2010 zwischen 0–0,5 EUR/MWh an – nur in Nord-, Osteuropa bis zu 2,5 EUR/MWh . 5. Zukunftstrend Globaler AI-getriebener Netzausbau – wohin geht die Reise? Globaler Strombedarf  von Data‑Centern steigt von rund 415 TWh (2024)  auf 945 TWh (2030)  – mehr als der gesamte Stromverbrauch Japans. Globaler Stromverbrauch von Data‑Centern 2020–2030 (IEA Base‑Case, CC BY 4.0). Quelle: [ IEA ‘Energy & AI’ Report ] . Jährliche Wachstumsrate : etwa 15 % pro Jahr , angetrieben durch KI (30 % pro Jahr bei AI-optimierten Servern; traditionell 9 %). Regionale Zuwächse : USA: +240 TWh (≈+130 %) China: +175 TWh (+170 %) Europa: +45 TWh (+70 %) bis 2030 6. Warum das für soziale Gerechtigkeit zählt Haushalte & KMU  sind die Leidtragenden – die fixen Netzkosten steigen, auch wenn Verbrauch stagniert. Finanzierung geht über Quersubventionen  – wie in Ohio: „Die Entscheidung schützt Haushaltskunden vor übermäßigen Kosten“ . Potenzial für soziale Tarife : Einnahmen aus Simulationen wie 80–90 % MW-Vorleistung können in lokale Energiefonds oder Rabatte an einkommensschwache Haushalte fließen. 7. Handlungsempfehlungen – EU-Upgrade jetzt 7.1. Regulatorischer Rahmen Mindestlast-Tarife  einführen (ähnlich wie OHIO mit 80–90 %), d.h. Data-Center zahlen Infrastrukturkosten vollständig vor. Brutto- statt Nettotarife  – Co-Location darf Netzauslastung nicht verschleiern und somit keine Tricks. MW-/zeitvariable Tarife umsetzen  – Netzentgelt richtet sich nach Spitzenlast und Uhrzeit – das kann Haushalte entlasten, wenn Großverbraucher in teuren Zeiten stärker zahlen. Faire Kostenzuordnung, z. B. Frankreich, Estland, Kroatien machen’s vor [ ACER: MW-/Zeittarife Best Practice ] . 7.2. Transparenz & Kontrolle Veröffentlichung aller Netznutzungsverträge  – keine Geheimdeals (Closed-Door-Deals) wie in Mississippi/KS . Kosten-Nutzen-Analysen (Obligats zur Cost-Benefit-Analyse) mit Infrastruktur-, Klima- und Sozialkosten . Kommunale Beteiligung : Öffentliche Anhörungen bei Genehmigung großer Data-Center. 7.3. Soziale Kompensation Erhebung eines regionalen Energiefonds  mit Einnahmen aus Hyperscaler-Tarifen. Dynamische Tarifmodelle mit Sozialrabatt bei Spitzenlast : z. B. für Haushalte <60 % Median-Einkommen. Umschulung & regionale KI‑Förderprojekte : Bildung & KI-Umschulung finanziert durch Einnahmen aus Netznutzung, so dass mehr Leute von der KI-Transformation profitieren. 8. Weiterführende Artikel & Links Thema Quelle Link Ohio: 85 % Mindestlast‑Tarif Washington Post [Ohio data centers must pay 85 % upfront] EU-Verbrauch Rechenzentren 2022 JRC‑Report [JRC: 45–65 TWh / 1,8–2,6 %] ACER: MW-/Zeittarife Best Practice ACER [ ACER: MW-/Zeittarife Best Practice ] IEA Wachstumsszenario Data‑Center 2030 IEA Energy & AI Report [ Energy demand from AI] 9. Diskutieren Sie mit! Wie erleben Sie den Ausbau von Rechenzentren in Ihrer Region? Werden soziale oder wirtschaftliche Aspekte ausreichend berücksichtigt? Kommentieren Sie unten oder schreiben Sie mir direkt an heiko@boehmconsulting.biz !

Was ich vom Deutschen KI-Gipfel 2025 in Stuttgart mitgenommen habe KI-Gipfel 2025 in Stuttgart Intro: Die industrielle Revolution war dampfbetrieben, die digitale war cloudbasiert – und jetzt kommt KI. Beim Deutschen KI-Gipfel 2025 in Stuttgart wurde eines klar: Künstliche Intelligenz ist längst keine Zukunftstechnologie mehr, sondern Realität in vielen Unternehmen. Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wie – und wie schnell. Was den Gipfel auszeichnete: Unter dem Motto „Weniger reden, mehr machen“ versammelte sich die deutsche KI-Community, um konkrete Anwendungsbeispiele, realistische Einschätzungen und einen offenen Austausch zu ermöglichen. 900 Teilnehmer vor Ort, über 1000 online – aber vor allem: viele Geschichten aus der Praxis. Was ich mitgenommen habe: 🧠 1. GenAI ist angekommen – aber noch nicht überall Ob HR, Kommunikation oder Produktion: Unternehmen wie Trumpf, Flix oder Enpal nutzen generative KI schon heute produktiv. Die Bandbreite reicht von Prozessautomatisierung über KI-gestützte Energieoptimierung bis zu völlig neuen Geschäftsmodellen.👉 Die Tools sind da. Der Wille entscheidet. 🏭 2. Industrie und Mittelstand denken (endlich) größer Panel-Diskussionen mit Trumpf, Bosch oder Festo zeigten: Es geht nicht mehr um Piloten, sondern um Skalierung. Weg von Leuchtturmprojekten – hin zur systematischen Implementierung über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg.👉 Was hilft? Eine klare Strategie, Fehlerkultur und vor allem: Enablement der Menschen. 📚 3. Weiterbildung ist Schlüssel zur Wirkung NewSkilling statt Reskilling: KI verändert nicht nur Prozesse, sondern auch Kompetenzen. Bildung muss sich KI-first denken – das wurde in den Sessions über Future Skills und „AI zum Anfassen“ mehr als deutlich.👉 Die beste KI-Strategie scheitert ohne aufgeklärte Teams. 🔋 4. KI eröffnet neue Wertschöpfung – z. B. bei Energie Enpal zeigt, wie KI Kunden zu aktiven Marktteilnehmern macht: Strom wird gespeichert, verkauft, gehandelt – alles automatisiert. Der Mittelstand sollte nicht nur zuschauen, sondern überlegen: Welches neue Geschäftsmodell schlummert in meinen Daten? 🧩 5. Familienunternehmen: Haltung entscheidet Von Festo über Böllhoff bis Hübner: Familiengeführte Unternehmen zeigen, wie man KI mit Substanz und Haltung implementiert. Erfolgsfaktor ist dabei selten das Tool – sondern immer der kulturelle Wandel.👉 Wer KI zum Erfolg führen will, braucht Klarheit und Mut. Keine Ausreden. Mein Fazit: Der Deutsche KI-Gipfel war kein Zukunftskongress. Er war ein Realitätscheck. Viele Unternehmen setzen KI bereits strategisch und operativ ein. Wer jetzt noch zögert, riskiert, den Anschluss zu verpassen. Die gute Nachricht: Es ist noch nicht zu spät. Aber: Jetzt ist die Zeit, ins Handeln zu kommen. Call to Action: Wie steht es um KI in deinem Unternehmen? Welche Use Cases prüft ihr aktuell – oder fehlt euch noch der Einstieg? Ich freue mich auf den Austausch via LinkedIn oder im persönlichen Gespräch.

In einer zunehmend komplexen und volatilen Geschäftswelt ist eines klar:Künstliche Intelligenz (KI) verändert nicht nur Technologien — sie verändert Geschäftsmodelle, Prozesse und Führungslogiken. Prof. Dr. Yasmin Weiß formulierte es kürzlich treffend auf LinkedIn:👉 „KI ist kein Tool. KI ist ein neues Betriebssystem für unsere Wirtschaft.“ Was heißt das konkret für Vertrieb und Business Development? Aus meiner Praxis als Interim CSO, CRO und Business Development Berater sehe ich täglich: Viele Unternehmen stehen noch ganz am Anfang der operativen Integration von KI — dabei liegen hier aktuell die größten Chancen für Tempo, Klarheit und Wirkung. KI muss Chefsache sein KI im Vertrieb darf nicht bei der Automatisierung von E-Mail-Kampagnen oder Chatbots stehen bleiben.Es geht um strategische Hebel: KI-gestützte Lead-Generierung & Scoring  → mehr Fokus, weniger Streuverluste Predictive Forecasting  → belastbarere Umsatzprognosen Dynamisches Pricing & Angebotsoptimierung  → bessere Margen Hyperpersonalisierung im Sales  → relevantere Kundenansprache Damit das gelingt, braucht es jedoch: ✅ AI Literacy  im Management-Team ✅ AI-Use-Case-Kompetenz  in Vertrieb, Marketing und SalesOps ✅ Hands-on-Umsetzung statt Technologie-Schaufenster Interim Manager als Enabler Gerade in Change-Situationen, Transformationen oder bei temporären Führungsengpässen zeigt sich: Interim Management ist prädestiniert, um KI-getriebene Vertriebsansätze schnell und wirksam zu etablieren . Warum? Interim Manager bringen eine unabhängige Außenperspektive mit. Sie haben die nötige Macher-Mentalität und Resilienzinterim_management_repo…. Sie fokussieren auf Impact und Value Creation — nicht auf Technologie um der Technologie willen. In vielen aktuellen Projekten lautet die Kernfrage daher: Wie bringen wir KI so in den Vertrieb, dass wir morgen  mehr verkaufen — und nicht erst in 12 Monaten? Fazit KI ist gekommen, um zu bleiben. Unternehmen, die jetzt AI-readiness im Vertrieb und Business Development aufbauen , sichern sich einen klaren Wettbewerbsvorteil. Mein Appell an Entscheider: 👉 Verstehen Sie KI als Betriebssystem , nicht als IT-Tool. 👉 Machen Sie KI zum integralen Bestandteil Ihrer Vertriebsstrategie . 👉 Denken Sie von den Use Cases her — und holen Sie sich dafür die richtigen Experten ins Haus. Denn eines ist sicher: Tempo. Klarheit. Wirkung. Das zählt — gerade in unsicheren Zeiten. Autor: Heiko Boehm Interim CSO | CRO | Business Development | AI in Sales👉 www.boehmconsulting.biz/blog

Einleitung: Die Entwicklungen im Bereich Quantencomputing schreiten schnell voran. Für regulierte Branchen wie Banken, Versicherungen, Energieversorger, das Gesundheitswesen, militärische Einrichtungen oder Nachrichtendienste bedeutet das: Sie müssen heute schon für ein Sicherheitsniveau sorgen, das auch morgen noch Bestand hat. Doch was heißt das konkret – und wie können CISOs mit dem technologischen Wandel Schritt halten? 1. Warum regulierte Branchen besonders betroffen sind Regulatoren fordern Datenintegrität über Jahrzehnte  (z. B. MaRisk, BAIT, HIPAA, GDPR, Bafin-KAIS). Gleichzeitig steigt die Gefahr durch das „Harvest now, decrypt later“-Modell : Daten, die heute gestohlen werden, sind in 5–10 Jahren entschlüsselbar. Besonders betroffen: Banken, Versicherungen Energie- und Gesundheitssektor Öffentliche Verwaltung & Justiz Militärische Einrichtungen Sicherheits- und Nachrichtendienste Diese Institutionen verarbeiten hochsensible Informationen – ein Datenleck hätte massive geopolitische, wirtschaftliche oder gesellschaftliche Konsequenzen . 2. CISO-Perspektive: Warum Handlungsdruck besteht Die klassische Kryptografie (RSA, ECC) wird voraussichtlich durch Shor-Algorithmen  angreifbar. CISOs müssen strategische Kryptografie-Roadmaps  erstellen, um PQ-Verfahren rechtzeitig einzuführen. Risikoanalysen  sollten PQ-Bedrohungen explizit bewerten – insbesondere für „high-value assets“. 3. Hybrid KEM als praktikabler Weg NetApp zeigt, wie man mit Hybrid Key Encapsulation Mechanisms (KEM)  schon heute für „crypto agility“ sorgt: Kombination aus klassischer und PQ-Verschlüsselung Rückwärtskompatibilität mit heutigen IT-Infrastrukturen Schutz auf Storage-Ebene = letzte Verteidigungslinie 4. Regulatorische und wirtschaftliche Vorteile Compliance : Unternehmen können belegen, dass sie „state-of-the-art“-Sicherheitsmaßnahmen implementieren. Vertrauensaufbau : Kunden und Investoren sehen Unternehmen, die Post-Quantum ernst nehmen, als zukunftsfähiger. Langfristiger ROI : Einmal implementierte PQ-Lösungen sichern die Integrität langfristiger Datenspeicherung. Fazit: Für CISOs in regulierten Branchen ist Post-Quantum Security keine Spielwiese – sondern ein Pflichtfeld. Lösungen wie Hybrid KEM bieten einen machbaren, standardnahen und regulatorisch tragfähigen Einstieg in eine sichere Zukunft.

Post Quantum Crypto Einleitung: Mit dem Aufkommen von Quantencomputing verändern sich die Spielregeln in der IT-Sicherheit. Klassische Verschlüsselungsverfahren wie RSA und ECC könnten bald nicht mehr ausreichen. NetApp ist eines der ersten Unternehmen, das bereits heute post-quanten-sichere Verschlüsselung im Storage-Bereich einsetzt – mithilfe eines sogenannten Hybrid Key Encapsulation Mechanism (Hybrid KEM). Doch was steckt dahinter? 1. Warum reicht klassische Verschlüsselung bald nicht mehr aus? RSA, ECC & Co. beruhen auf mathematischen Problemen (z. B. Faktorisierung), die Quantencomputer effizient lösen können (Shor-Algorithmus). Das Problem: Daten, die heute abgegriffen und gespeichert werden, könnten später entschlüsselt werden („Harvest now, decrypt later“). 2. Was ist ein KEM – Key Encapsulation Mechanism? Ein KEM ist ein kryptografisches Verfahren zur sicheren Übertragung eines symmetrischen Schlüssels über unsichere Kanäle. Klassisch z. B. durch RSA-verschlüsselte Session Keys. 3. Was ist ein Hybrid KEM? Kombiniert klassische Public-Key-Kryptografie  mit post-quanten-sicheren Verfahren . Beispiel: Ein AES-Session-Key wird mit zwei Verfahren verschlüsselt: Einmal mit einem klassischen Verfahren (z. B. RSA) Und gleichzeitig mit einem PQ-Verfahren (z. B. CRYSTALS-Kyber) Beide Schlüsselmaterialien werden zusammen verwendet, um den finalen AES-Key zu entschlüsseln. Nur wenn beide Verfahren kompromittiert sind, ist die Sicherheit gebrochen. 4. Warum ist das sicher – heute und morgen? Ein Angreifer muss beide Verfahren brechen , um Zugriff zu erlangen. Selbst wenn Quantencomputer das klassische Verfahren knacken, bleibt das PQ-Verfahren bestehen. Vorteil: Abwärtskompatibel und zukunftssicher. 5. Anwendung bei NetApp – konkret im Storage Stack NetApp nutzt den Hybrid KEM bereits im ONTAP OS auf der Storage-Ebene. Ziel: Absicherung ruhender Daten („data-at-rest“) auf einem Sicherheitsniveau, das auch in der Post-Quantum-Ära Bestand hat. Fazit: Hybrid KEM ist ein essenzieller Baustein für eine Post-Quantum-Strategie – besonders in Bereichen mit langfristiger Datenhaltung und hohen Compliance-Anforderungen. Unternehmen, die heute investieren, sichern nicht nur ihre Daten, sondern auch ihr Vertrauen.

GenAI in Engineering Die Ingenieurswelt steht vor einer Zeitenwende. Während viele Unternehmen noch versuchen, generative KI in bestehende Prozesse zu integrieren, setzt Siemens einen anderen Fokus: Statt Tools steht die Denkweise im Mittelpunkt. Ein Beitrag auf LinkedIn von Siemens ( Link zum Artikel ) zeigt eindrucksvoll, wie GenAI heute nicht nur Bilder, Text oder Code erzeugen kann, sondern dabei hilft, das Engineering grundsätzlich neu zu denken. Dieser Blogpost ist inspiriert von genau diesem Beitrag. Es geht nicht um ein weiteres KI-Tool im Werkzeugkasten – sondern um eine neue kognitive Partnerschaft zwischen Mensch und Maschine. Vom Entwickeln zum Prompten Traditionell folgt technisches Arbeiten dem Muster: spezifizieren – entwickeln – testen. Mit generativer KI verschiebt sich dieses Paradigma hin zu: prompten – co-createn – validieren. Ingenieur:innen arbeiten nicht mehr nur mit Codezeilen und CAD-Modellen, sondern mit Spracheingaben, Skizzen oder Kontextdaten, die KI-Systeme interpretieren und in technische Artefakte übersetzen. Siemens nutzt diese Logik in seiner Xcelerator Plattform, kombiniert mit Azure AI und OpenAI-Technologie. Besonders bemerkenswert: Es geht nicht allein um Automation, sondern um die Erschließung neuer Denk- und Entwicklungsräume. Engineering wird multimodal Was bisher getrennt war – mechanisches Design, Elektronikentwicklung, Softwaremodellierung – verschmilzt durch multimodale GenAI. Text-zu-Code, Skizze-zu-Testfall, Anforderung-zu-Simulation: All das ist heute möglich – wenn die Denkweise stimmt. Das erfordert neue Kompetenzen: Prompt Engineering, Systemdenken und vor allem kritisches Prüfen der KI-Ausgaben. Denn trotz aller Fortschritte bleibt eines konstant: Die Verantwortung für Sicherheit und Funktionalität liegt beim Menschen. Hinweis auf RAG-Systeme? Siemens erwähnt keine technischen Details, aber der strukturierte Zugriff auf proprietäres Engineering-Wissen (z.B. technische Spezifikationen, Modelle, Testergebnisse) deutet darauf hin, dass Retrieval-Augmented Generation (RAG) zum Einsatz kommt. Diese Architektur kombiniert Large Language Models mit domänenspezifischen Datenbanken – ein möglicher Schlüssel zur Domänenexpertise in sicherheitskritischen Branchen. Mein Fazit Engineering mit GenAI ist keine Frage der Toolchain, sondern der Haltung. Wer seine Teams nicht nur mit neuen Tools, sondern mit einem neuen Mindset ausstattet, wird Innovationszyklen radikal verkürzen und besser auf komplexe Systemherausforderungen reagieren. Siemens zeigt: GenAI kann mehr als Hypetexte und bunte Bilder. Richtig gedacht, wird es zum Katalysator für eine neue Ingenieurskultur – eine Kultur, die die in Tools integrierte AI-Partnerschaft forciert und so menschliche Expertise systematisch erweitert. Frage an meine Leser:innen:  Welche Denkweise braucht es in eurem Team, um GenAI produktiv und sicher einzusetzen?

Inspiriert von Prof. Dr. Yasmin Weiß' LinkedIn-Artikel   „The good, the bad & the ugly side of working with AI“ , teile ich meine Sicht auf die Herausforderungen und Chancen, die generative KI mit sich bringt – insbesondere für Führungskräfte, Vertriebsorganisationen und Business Development. 🧠 AI is here to stay – aber nicht als Autopilot Yasmin Weiß bringt es auf den Punkt: KI ist weder Heilsbringer noch Teufelswerk. Sie ist Werkzeug – ein mächtiger Copilot, aber kein Autopilot. Das bedeutet für uns als Entscheider und Macher: Wir müssen die Kapitäne unserer Copiloten bleiben. Unsere Fähigkeiten – Kreativität, Empathie, Urteilsvermögen, das geschriebene Wort, das kritische Denken – dürfen nicht verkümmern. Wie in jeder menschlichen Partnerschaft braucht es auch in der Mensch-KI-Kooperation Zusammenarbeit, Reflexion und die Bereitschaft zur konstruktiven Kritik . Die Zukunft gehört denen, die nicht alles ungefragt übernehmen, sondern kluge Fragen stellen. 🤖 Generative KI: Kein gutes oder böses Wesen – sondern ein Spiegel Noch ist generative KI nicht gut oder böse – sie ist so gut, wie das, womit sie trainiert wurde. Und sie erinnert sich nur begrenzt – ihr sogenanntes „Kontextfenster“ ist im Vergleich zum menschlichen Gedächtnis erstaunlich klein. Trotzdem: Die Entscheidungen, die sie trifft oder vorbereitet, prägen schon heute unsere Arbeit und unser Miteinander. Deshalb: „Don’t become Evil“  gilt für Organisationen und KI gleichermaßen. Ethik, Verantwortung und ein wertebasiertes Handeln müssen Teil jeder KI-Strategie sein. 🚀 Ich freue mich auf die Zukunft – mit kritischem Blick Ich bin überzeugt: KI kann uns helfen, effizienter, präziser und vielleicht sogar menschlicher zu arbeiten – wenn wir sie richtig einsetzen . Das erfordert Führung, Lernbereitschaft und eine klare Haltung. Wer seine Copiloten kennt, braucht keine Angst vor dem Kurs der Zukunft zu haben. 📌 Quelle: Prof. Dr. Yasmin Weiß – LinkedIn Post

D ieser Beitrag baut auf meinem LinkedIn-Post  zur OpenAI + Humane-Akquisition auf. Wenn du im Bereich AI-Infrastruktur oder neuartige User Interfaces unterwegs bist: Lies weiter. 1. Woher kommt die Nachricht? – OpenAI übernimmt Humane Vergangene Woche wurde bekannt: OpenAI übernimmt das Team von Humane AI , den Entwicklern des viel diskutierten Wearables AI Pin .Das Besondere? Humane bleibt eine eigenständige Tochtergesellschaft . Was zunächst wie ein klassisches „Acquihire“ wirkt, ist weit mehr als das – es ist ein strategisches Signal: OpenAI baut nicht nur an Intelligenz – sondern denkt darüber nach, wie diese Intelligenz genutzt wird. Humane verfolgt seit Jahren das Ziel, Interaktion mit AI völlig neu zu denken: nicht über Bildschirme, sondern als kontextbasierten, omnipräsenten Begleiter . 2. Warum ist das bemerkenswert? Drei Dinge machen diese Nachricht besonders: 1. Ein Langzeit-Invest in „Human-AI-Device“-Konvergenz OpenAI-CEO Sam Altman war schon früh persönlicher Investor bei Humane. Jetzt fließen Unternehmensressourcen in ein Projekt, das AI als Interface denkt – nicht als Tool . 2. Eigenständigkeit statt Integration Humane bleibt unabhängig. Das ermöglicht maximale kreative Freiheit – Humane entwickelt Experience & Formfaktor, OpenAI liefert das technologische Fundament. 3. Die Post-App-Ära ist eingeläutet Tippen ist optional. Interaktion wird multimodal: Stimme, Blick, Kontext. Humane und OpenAI passen hier perfekt zusammen. 3. Was bedeutet das für Startups? Startups stehen an vorderster Front dieser Entwicklung – wenn sie bereit sind, größer zu denken. Hier drei strategische Chancenfelder: 💡 1. Micro-UX, Macro-Impact Es gibt Hunderte kleiner Anwendungsfälle, bei denen Wearables durch AI echten Mehrwert schaffen: Fokus, Gesundheit, Entscheidungen, Sicherheit . Das Ziel sind kontextuelle AI-Nudges , nicht noch ein Dashboard. 💡 2. Kreativität über APIs OpenAIs API-Stack ist zugänglich, mächtig und entwickelt sich schnell. Gründer können Komplexität abstrahieren  und sich voll auf Use Cases und Nutzererlebnis konzentrieren. 💡 3. Neue B2B-Frontier Stimme als CRM-Interface. AI-gesteuerte Compliance-Assistenten. Ambient Intelligence für Außendienst oder Pflege. Der AI Pin ist heute Consumer – morgen Enterprise. 4. Let’s talk 👉 Du bist Founder, Investor oder einfach AI-ambitioniert? Dann interessiert mich Deine Sicht: Was bedeutet diese Bewegung für Deine Branche?Wie verändert sich Dein Produkt, wenn Interaktion kontextsensitiv, sprachgesteuert und kontinuierlich wird? Melde Dich gerne unter heiko@boehmconsulting.biz  – oder per Direktnachricht. Ich freue mich auf den Austausch. #OpenAI #Humane #AIStartups #Produktdesign #VoiceInterface #GTM #Startups

Spannung zwischen Technologie und menschlicher Verantwortung Künstliche Intelligenz ist auf dem Vormarsch. Ob in der Verwaltung, bei Banken, Versicherungen oder im FinTech-Bereich: Der Einsatz von KI-Systemen verspricht Effizienz, Skalierbarkeit und Innovation. Doch Technik allein reicht nicht. Gerade in regulierten Branchen brauchen wir mehr als funktionierende Algorithmen – wir brauchen eine Haltung. Technik trifft auf Verantwortung Die "Leitlinien für den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Bundesverwaltung" (BMI, 2025) formulieren einen klaren Wertekompass für Organisationen, die mit sensiblen Daten, weitreichenden Entscheidungen und gesellschaftlicher Verantwortung arbeiten. Diese Prinzipien lassen sich 1:1 auf Unternehmen übertragen, die in stark regulierten Umfeldern agieren. ➡️ Zum Whitepaper des BMI: https://www.bmi.bund.de/SharedDocs/downloads/DE/publikationen/themen/moderne-verwaltung/ki/BMI25020-leitlinien-ki-bundesverwaltung.pdf Die fünf Grundprinzipien: Chancenorientierung : KI dort einsetzen, wo sie echten Mehrwert für Gesellschaft, Kunden oder Mitarbeitende bietet. Menschenzentrierung : Entscheidungen mit KI müssen nachvollziehbar und korrigierbar bleiben. Vertrauenswürdigkeit : Systeme müssen robust, sicher und ethisch vertretbar sein. Kompetenzaufbau : Wer KI nutzt, muss sie auch verstehen. Nachhaltigkeit : Technologische Entwicklung darf nicht zu ökologischen oder sozialen Kollateralschäden führen. Was Unternehmen daraus lernen können Gerade im Finanz- oder Verwaltungsumfeld ist die Toleranz für Fehler gering. Ein KI-Modell, das Entscheidungen zur Kreditvergabe trifft oder automatisiert Bescheide erstellt, muss höchsten Anforderungen an Transparenz und Nachvollziehbarkeit genügen. "Explainable AI" ist kein Add-on, sondern Pflicht. Auch die Nutzerperspektive zählt: Wer sich im Behörden- oder Bankenumfeld auf KI-unterstützte Auskunft verlässt, erwartet ein Höchstmaß an Datenschutz, Fairness und Korrektheit. Die Verantwortung bleibt immer beim Menschen – das gilt für Sachbearbeitende genauso wie für Produktverantwortliche oder Compliance-Teams. Fazit: Haltung als Wettbewerbsvorteil Wer KI verantwortungsvoll einsetzt, gewinnt mehr als nur Prozessvorteile. Vertrauen, Reputationsgewinn und bessere Entscheidungen entstehen dort, wo Ethik und Technik gemeinsam gedacht werden. Die BMI-Leitlinien sind dafür ein hervorragender Ausgangspunkt. Nächste Schritte: Welche Rolle spielt KI heute schon in deinem Arbeitsumfeld? Gibt es klare Leitlinien für Transparenz, Datenverantwortung und Kontrolle? Wie bereit ist dein Team für den nächsten Schritt? Im nächsten Beitrag beleuchten wir: Was bedeutet Menschenzentrierung in KI-Systemen konkret?

Satya Nadella, CEO von Microsoft, sagte kürzlich voraus, dass traditionelle Software-as-a-Service (SaaS) Lösungen bald verschwinden könnten, verdrängt durch sogenannte „Agents“. Auch Unternehmen wie Salesforce investieren massiv in die Entwicklung solcher Agents. Google ist ebenfalls einer der führenden Anbieter von KI-Technologien und hat bereits mehrere Agents auf den Markt gebracht, darunter Duet AI und Bard. Google sieht in Agents großes Potenzial für die Zukunft der Arbeit und investiert massiv in die Entwicklung dieser Technologien. Doch warum genau entsteht dieser Hype – und was bedeutet das für die Zukunft der Softwarebranche? 1. Warum der Hype um Agents? Agents versprechen, die Interaktion zwischen Nutzern und Software radikal zu vereinfachen. Statt umständlicher Klicks durch komplexe Dashboards und Menüs interagieren Nutzer zukünftig intuitiv über natürliche Sprache und KI-gestützte Assistenzsysteme. Der Hype entsteht, weil Agents nicht nur Prozesse beschleunigen, sondern auch enorme Produktivitätsgewinne bieten, indem sie Nutzer von repetitiven und zeitraubenden Aufgaben entlasten. Die Erwartung ist, dass Agents eine neue Stufe der Effizienz und Personalisierung ermöglichen, die klassische SaaS-Anwendungen kaum leisten können. 2. Was sind Agents? Agents sind intelligente, auf Künstlicher Intelligenz basierende Systeme, die autonom Aufgaben erledigen oder Prozesse anstoßen und dabei auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen. Sie verstehen Kontext und Absicht und interagieren mit Anwendern auf natürliche Weise, beispielsweise über Chatbots oder Sprachsteuerung. Im Gegensatz zu traditionellen SaaS-Anwendungen arbeiten Agents proaktiv, reagieren auf Veränderungen in Echtzeit und ermöglichen eine nahtlose, kontextbezogene Nutzererfahrung. Beispiele hierfür sind Microsoft Copilot, Salesforce Einstein GPT oder der Google Duet AI Assistant. Diese Agents analysieren Daten, erkennen Muster, beantworten Fragen und treffen eigenständig Entscheidungen, wodurch sie bisherige SaaS-Lösungen ablösen könnten. 3. Warum wird SaaS verschwinden wegen Agents? SaaS könnte verschwinden, weil Agents traditionelle Applikationen zunehmend überflüssig machen. Aktuell müssen Nutzer meist mehrere verschiedene SaaS-Tools bedienen, um komplexe Workflows abzubilden. Agents hingegen integrieren sich nahtlos in Arbeitsabläufe, bündeln verschiedenste Software-Dienste im Hintergrund und reduzieren so drastisch den Aufwand für Nutzer. Die Zukunft gehört damit Plattformen, die flexibel, datengetrieben und intelligent Aufgaben übernehmen, ohne dass Anwender explizit zwischen mehreren SaaS-Lösungen wechseln müssen. Unternehmen, die diesen Schritt nicht gehen, könnten in wenigen Jahren bereits abgehängt sein, da Nutzer zunehmend personalisierte, intuitive und nahtlose Erlebnisse erwarten, wie sie nur Agents bieten können. 4. Weitere Materialien zu Agents und der Einstieg Um tiefer in das Thema einzusteigen, bieten sich folgende Ressourcen an: "The Age of AI Agents" – Satya Nadella's Vision Salesforce Einstein GPT Dokumentation: Einstein GPT Einführung in Google Duet AI: Duet AI by Google „Why AI Agents are the Future of Work“ – Artikel von TechCrunch Der Einstieg gelingt am besten durch praxisnahe Erfahrungen: viele Anbieter bieten Testversionen oder Demos an, um die Funktionalitäten der Agents kennenzulernen und erste eigene Erfahrungen zu sammeln. Insgesamt deuten die Entwicklungen klar darauf hin, dass Agents nicht nur ein kurzfristiger Trend sind, sondern langfristig die Nutzung von Software grundlegend verändern und neue Standards setzen werden. Unternehmen, die rechtzeitig in die Nutzung und Entwicklung von Agents investieren, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile und verhindern, in wenigen Jahren technologisch überholt zu werden. Jetzt aktiv zu werden, ist entscheidend, um die Chancen der nächsten Generation intelligenter Softwarelösungen voll auszuschöpfen.