#digdeep - Neues aus der digitalen Welt

Die Medizin hat schon immer nach demselben Muster gearbeitet: Krankheit finden, Krankheit behandeln - find and fix. Doch das könnte sich nun ändern. Denn während bislang der Arzt nur einen Schnappschuss unseres gesundheitlich relevanten Lebens sieht, produzieren wir immer mehr Daten: beim Sport mit Fitness-Trackern, beim Schlafen, bei der Analyse unser DNA oder durch die Aufzeichnung der Faktoren, die uns stressen.

Erleben wir also in Zukunft irgendwann den letzten Patienten? Dr. André Nemat ist Ingenieur und Arzt und geht in seinem Buch genau dieser Idee nach. Als ehemaliger Chefarzt der Thoraxchirurgie forscht er nun an der Universität Witten/Herdecke zur menschenzentrierten Digitalisierung.

In der Industrie ist der "digitale Zwilling" schon lange in Arbeit. Ein möglichst detaillierter, konsolidierter Blick auf digitale Daten soll es ermöglichen, nicht nur Fehler zu erkennen, sondern auch in Simulationen Fehler erst zu vermeiden. Aus "analytic" und "predictiv" wird "prescriptive".

Warum also nicht auch beim komplexesten System, mit dem wir uns beschäftigen? Wenngleich ein vollständiger digitaler Zwilling des Menschen noch weit entfernt scheint, so ergeben sich ständig neue Möglichkeiten: Welche Chemotherapie wird für diese DNA am besten funktionieren? Aber vor allem auch: Welchen Risikofaktor sollte ich vermeiden, um überhaupt zu erkranken?

André Nemat denkt die Idee des "letzten Patienten" weiter und entwirft zwei Zukünfte: eine Utopie, in der niemand mehr an einer vermeidbaren Krankheit stirbt, und eine Dystopie, in der der Mensch in der Technik aufgeht und am Ende vergeblich nach menschlicher Zuwendung sucht.

Der Weg von "find & fix" zu "predict & prevent" wird mit immer mehr Daten und immer intelligenteren Maschinen ohne Zweifel weitergehen. Am Ende steht eine klare Unterscheidung: Auf eine Maschine kann man sich verlassen, vertrauen kann man nur einem Menschen.

Hört rein, wenn ihr wissen wollt, warum die letzte Meile der Medizin menschlich bleiben wird.

🔗 LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/dr-andre-t-nemat
🌐 Website: https://derletztepatient.de/

Unser Live-Podcast auf der herCareer in München findet am 22.10.2026 statt.
Mehr Infos hier: https://www.her-career.com/kopf/digdeep/

Und unsere Brand Eins Familie könnt ihr auf der Work Awesome Messe in Berlin am 26.11.2026.
Alle Infos hier: https://www.brandeins.de/t/kategorie/konferenzen/work-awesome

2011 hatte Marc Andreesen prognostiziert: "Software eats the world". Nun macht eine neue Schlagzeile die Runde: Bedeutet KI das Ende der bisherigen Software-Geschäftsmodelle, und damit auch von den großen Playern wie SAP & Co?

SaaS steht für SW as a Service. Software wird nicht mehr gekauft, sondern nur noch genutzt, und die monatlichen Mietgebühren pro Benutzer sind ein extrem lukratives Geschäft, sobald der Kunde am Haken ist. Bislang.

Der bisherige Einkaufsprozess für Software: Lastenhefte schreiben, Lieferanten auswählen, Angebote einholen, Preise verhandeln, die Implementierung abwarten, testen und nochmals anpassen. Ein Prozess, der viele Monate dauert und dementsprechend teuer ist.

Mit den neuen Modellen wie Astra oder Fable wird dieser Prozess auf den Kopf gestellt. Nun ist es möglich, ganze SW-Suites mit nur wenigen Prompts selber zu entwickeln, coden und hosten. Und nicht etwas durch spezialisierte IT-Dienstleister, sondern mit Bordmitteln und beschränkten IT-Kenntnissen.

Doch stimmt diese Erzählung auch wirklich? Wird in Zukunft jeder Schreiner sein ERP-System selber prompten? Unser Studiogast Ulrich Hutter hat seine eigenen Erfahrungen damit gemacht. Er hat sein erstes Software-Projekt für Kunden mit 13 geschrieben und baut mit seiner Firma GMS Software in Salzburg spezialisierte Software für Gastronomie, Hotels und das Gesundheitswesen.

Seine besten Programmierer schreiben inzwischen kaum noch eine Zeile Code selbst – die KI übernimmt bis zu 80 Prozent. Trotzdem ist er überzeugt, dass gute Entwickler wichtiger werden statt überflüssig. Und wir fragen kritisch nach: Wenn Menschen im „Human in the Loop" nur noch "weiter" klicken, ist dann überhaupt noch jemand am Steuer?

Hört rein in eine spannende Folge über die Zukunft des Software-Business mit Ulrich Hutter!
🔗 LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ulrich-hutter-4783346b/
🌐 Website: https://www.gms.info/

#digdeep ist stolzes Mitglied der Brand Eins Podcast-Familie: https://www.brandeins.de/podcasts

Sichere KI wollen die meisten - eine KI, die nicht Falschinformationen verbreitet, sich an ethische Standards hält, keine Anleitungen zum Suizid verbreitet und sich von Straftaten fernhält. Aber was, wenn genau die Methoden, die KI sicher machen sollen, das perfekte Werkzeug für Zensur sind?

KI wird zum ersten Kontaktpunkt für fast alles: für Kinder statt Google, für Unternehmen, als Ersatz für den Arztbesuch, im politischen Wahlkampf. Wer entscheidet, was diese Modelle sagen dürfen – und was nicht –, entscheidet damit über den Informationsraum einer ganzen Gesellschaft. Und diese Entscheidungen treffen heute erstaunlich wenige Menschen: eine Handvoll Mitarbeiter der KI-Anbieter aus den USA und China sowie die Staaten, die sie regulieren. Was verschweigen uns die KI-Modelle, ohne dass uns dies bewusst ist?

Ein echtes Dilemma also, mit dem unsere beiden Studiogäste auf der renommierten internationalen Konferenz für Machine Learning ICML in Südkorea für großes Aufsehen gesorgt haben - inklusive interessanter Reaktionen der chinesischen Konferenzteilnehmer.

Sarah Ball forscht an der LMU München zu AI Safety und Alignment, Phil Hackemann ist Politikwissenschaftler. Für ihr gemeinsames Paper „The Alignment Community is Unintentionally Building a Censor's Toolkit" wurden sie auf der ICML 2026 in Südkorea ausgezeichnet.

Sie erklären uns, an welchen drei Stellen ein Modell überhaupt gesteuert wird, warum Elon Musks Grok zum Lehrstück für Manipulation wurde und wieso ein chinesisches Open-Weights-Modell im eigenen Rechenzentrum kein Souveränitätsgewinn ist. Und wir fragen nach, was passiert, wenn Modelle anfangen, über sich selbst nachzudenken.

Falls ihr wissen wollt, welche Antwort Sarah und Phil auf das Problem des zweischneidigen Schwertes der KI-Regulierung vorschlagen, dann hört in diese spannende Folge von #digdeep rein. Und die Antwort ist übrigens nicht "mehr Regulierung"...

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Das Paper findet ihr hier:
🌐 Paper-Website: https://s-ball-10.github.io/censors-toolkit/
📄 Paper (arXiv): https://arxiv.org/html/2608.12346

Alle wollen Antworten von "der KI". Aber selten machen wir uns Gedanken, wie wir bessere Fragen stellen können. Genau darin liegt für Stephan Grabmeier der teuerste Denkfehler für Unternehmen: sie stürzen sich in Technologien wie Blockchain, Metaverse, jetzt KI – ohne aber ihre eigene Zukunftsfrage formuliert zu haben.

Dabei stecken wir mitten in einem Umbruch, wie er historisch nur alle paar Generationen vorkommt. Vom Agrar- ins Industriezeitalter dauerte es Jahrhunderte, von ChatGPT zu agentischer KI drei Jahre. Die jährliche Strategie-Klausur mit Powerpoint-Ergebnis wird da nicht wirklich helfen – und wer glaubt, ein Sprachmodell übernehme das Denken, ebenso.

Stephan Grabmeier hat Transformation bei der Deutschen Telekom verantwortet, war Chief Innovation Officer bei Kienbaum und bei Haufe, Geschäftsführer des Zukunftsinstitut – und hat im Mai 2026 mit Stefanie Kuhnhen die markenzentrierte Strategieberatung everbrand gegründet. Ein Unternehmen, das eine neue Kategorie definiert.

Im Gespräch mit Frauke Kreuter und mir erklärt Stephan, wie KI-humane Agenten Architektur Strategieprozesse demokratisiert, warum LLMs auf Plausibilität optimiert sind, aber nicht auf Entscheidungsfähigkeit – und weshalb C-Level-Denken die Dialektik braucht: These, Antithese, Synthese.

Wir fragen nach, was langlebige Marken im Zeitalter der Vergleichbarkeit überhaupt noch unterscheidbar macht, und lassen uns von ihm mit der Zukunftsfrage challengen: Was würde dem Markt fehlen, wenn es #digdeep nicht mehr gäbe?

Hört rein – am Ende wird es sehr persönlich: Was hinterlassen wir eigentlich unseren Kindern?

Bleibt in Fabriken zukünftig das Licht aus - weil dort sowieso nur noch Roboter arbeiten?

Vor vielen Jahren wurde auf der Hannover-Messe der Begriff "Industrie 4.0" geprägt - eine Erfolgsgeschichte war das bislang eher nicht. Doch die damit erreichte Digitalisierung und Vernetzung der Daten sind nun das Fundament für den Einsatz von KI. In einzelnen Fertigungsschritten sind Machine-Learning-Algorithmen schon lange fester Bestandteil, zum Beispiel bei der Erkennung von Qualitätsproblemen.

Jetzt startet KI in der Produktion durch. KI-Agenten analysieren und steuern die Fertigungsprozesse über alle Tools hinweg. Und unter dem Schlagwort "Physical AI" werden KI-Modelle trainiert, die sich in der realen - physischen - Welt bewegen können, die Grundlage also für Roboter, die deutlich flexibler genutzt werden können.

Unser Studiogast Sebastian Linzmair beschäftigt sich bei Accenture genau mit diesen Fragen: Wie können wir mit KI die Produktion flexibler, effizienter, aber auch individueller machen? Was macht eine "Dark Factory" aus, und wie weit sind wir davon noch entfernt? Und was heißt das für Europas Rolle in der Fertigung?

Und wir wollen natürlich auch von ihm wissen, was er privat mit KI so alles anstellt.
Also: Reinhören!

KI dominiert die Hannover Messe: Wandel von Industrie 4.0 zu AI (00:01:53)
Praxisbeispiel: Wie KI und Agenten die Produktion revolutionieren (00:04:45)
Individualisierte Fertigung und Effizienzgewinne durch KI (00:10:50)
Agenten in der Industrie: Automatisierung, Risiken und Mensch-Maschine-Interaktion (00:15:12)
Europas Rolle im globalen KI- und Robotik-Wettlauf (00:21:18)
Die Fabrik der Zukunft: Dark Factory und kognitive Produktion (00:25:36)
Arbeitswelt im Wandel: Neue Aufgaben und gesellschaftliche Auswirkungen (00:29:06)
China, USA und Europa: KI-Strategien im internationalen Vergleich (00:33:37)
Regulierung, Datenschutz und kulturelle Unterschiede im KI-Einsatz (00:41:58)
Low-Code, No-Code und persönliche Erfahrungen mit KI-Tools (00:46:22)
Abschluss und Ausblick: Die Zukunft der KI in Industrie und Alltag (00:51:21)