Moin AInauten,

Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters.

Diese Woche saß der Bundeskanzler beim Investitionsgipfel in Berlin mit Nvidia-Chef Jensen Huang auf der Bühne.

Merz wollte wissen, wie man AI am besten reguliert. Huangs Antwort: „There's nothing to regulate if the industry doesn't thrive." 😉

Sprich: Erst mal bauen, dann regulieren.

Die anderen News dazu überlassen wir den großen Medien, die dazu eh schon voll sind. Wir konzentrieren uns lieber auf Praxis, die für dich (hoffentlich) nützlich ist.

Hier die Themen im Detail:

Los geht's!

Diese Ausgabe wird dir präsentiert von:

Ein Satz von Jensen am Investitionsdings ist uns trotzdem hängen geblieben: Deutschlands Daten sind die Ressource des Landes!

Stimmt. Und deine Kundendaten sind deine.

Letzte Woche ging es darum, wer alles mitliest, wenn du mit deiner AI redest. Unser Tipp am Ende: Wirklich Sensibles nicht in den Gratis-Chat. Oder gar nicht.

Über alle Kanäle kam dann oft die Rückfrage: Okay, aber wohin dann?
Gerade bei Kanzleien, Steuerberatern, Praxen und Agenturen ist das DIE Frage.

Erste Ansätze für mehr Privacy bieten dir lokale LLMs oder die Anonymisierung der Daten, bevor sie in den Chatbot kommen. Dafür haben wir hier ein kleines Anonymisierungs-Tool gebaut.

Wir sind keine Datenschutz-Experten. Trotzdem wollen wir das Thema heute noch einmal aufgreifen und etwas einordnen. Wie immer gilt: nach bestem Wissen und Gewissen, aber ohne Gewähr.

Wir sind über zwei deutsche Anbieter gestolpert, die das Problem komplett unterschiedlich lösen.

Und genau daran sieht man die eigentliche Frage: Musst du dem Anbieter vertrauen, oder ersetzt die Technik das Vertrauen?

Logicc aus Hamburg setzt auf Verträge.

Ein schicker Team-Workspace mit GPT, Claude, Gemini und Mistral.

Die Daten liegen bei Hetzner in Deutschland, es gibt einen Auftragsverarbeitungsvertrag (AVV) und ab dem Secure+-Tarif eine Vereinbarung für Berufsgeheimnisträger.

Kostenpunkt: 29,90 bis 89,90 Euro pro Nutzer und Monat.

Aber: Logicc selbst und die Rechenzentren von Microsoft und Google, über die die Modelle laufen, verarbeiten deine Daten im Klartext.

Du vertraust also darauf, dass sich alle an die Verträge halten.

Privatemode aus Bochum setzt auf Technik.

Deine Anfrage wird schon auf deinem Gerät verschlüsselt und erst in abgeschotteter Hardware im Rechenzentrum wieder entschlüsselt.

Confidential Computing nennt sich das.

Heißt: Nicht mal der Anbieter selbst kann mitlesen.

Der Haken: Es gibt nur offene Modelle wie GLM-5.3. Das liegt leistungsmäßig knapp unter GPT-5.6 Sol, aber klar hinter Opus 5.5 (45 zu 58 Punkte im Artificial-Analysis-Index).

Und den vollen Schutz gibt es nur mit der Desktop-App, nicht im Browser. Dafür kannst du es gratis testen, danach kostet es meist ein paar Euro im Monat.

Gibt es Besseres? Statt Logicc ist Langdock die reifere Wahl derselben Kategorie: eigene Zertifikate, und die Firma zieht gerade wegen des CLOUD Act nach Europa.

Neue Tools bedingen auch immer neue Prozesse und Workflows.

Hier einmal eine simplifizierte Leiter (ohne Gewähr), je nach Art der Daten und Anforderungen:

Für Anwälte, Steuerberater und Ärzte reicht ein AVV allein nicht. Da braucht es eine schriftliche Verschwiegenheitsverpflichtung des Anbieters (§ 203 StGB).

Alles keine Rechtsberatung, aber frag deinen Anbieter genau danach.

Gratis-Tipp für alle: Wenn dir unsere Anonymisierungslösung nicht offiziell genug ist, schau dir die Chrome-Erweiterung Privacy Guardrail vom DFKI an. Sie ersetzt Namen, IBAN & Co. schon im Browser durch Platzhalter und setzt sie in der Antwort wieder ein.

Läuft mit ChatGPT, Claude und Gemini. Noch Beta, keine Garantie, aber eine gute zweite Schicht.

⚠️ P.S. Wichtige Sofortmaßnahme zu einem verwandten Thema. Diese Woche sind zwei kritische Lücken in PHP aufgeflogen. Angreifer können damit ohne Login fremden Code auf Webservern ausführen - und damit u.a. deine Daten oder Kundendaten abgreifen… Betroffen ist praktisch jede PHP-Website, also auch WordPress, Joomla oder Magento.

Erste Angriffe laufen, die Welle rollt gerade erst an. FBI und EU-Behörden rufen zum sofortigen Patchen auf. Hast du eine Website? Prüfe jetzt sofort nach, ob gepatcht ist!

Ob sonst noch was bei dir offen ist, grenzt dein Agent (Claude, ChatGPT & Co.) mit Zugriff auf Mail und Browser ein. Nächste Woche gehen wir tiefer rein, hier ein Prompt zum Start.

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Wir schreiben im Moment ja viel über AI, Kosten und wie du deine Limits noch besser nutzen kannst. Aus unserem Unternehmerumfeld bekommen wir mit: In den Firmen wird mehr und mehr auf die Kosten der AI-Tools geschaut.

Auch bei den Großen. Letzte Woche hat 404 Media über ein internes Memo bei Accenture berichtet: Seit 1. Oktober zahlt der Konzern Claude zentral nur noch bis 29 Dollar pro Person und Monat.

Alles darüber muss auf das Budget eines Projekts oder Teams gebucht werden. Einzelne Mitarbeiter lagen vorher bei bis zu 1.000 Dollar im Monat.

Accenture hat danach klargestellt, dass das kein festes Limit sei. Aber es verändert die Frage: Wer mehr will, braucht ein Projekt, das dafür zahlt. Und jemanden, der dort erklärt, was dabei rauskommt.

Spannend finden wir es deshalb, weil wahrscheinlich niemand so viel Geld mit AI-Transformationsberatung verdient wie Accenture.

Aber sie sind nicht allein. Uber hatte sein AI-Budget für 2026 schon im April verbraucht und deckelt Coding-Tools seitdem bei 1.500 Dollar pro Mitarbeiter und Monat.

Also, wir sehen es überall, bei Groß und Klein: Die Unternehmen ziehen die Zügel an.

HubSpot hat dazu über 2.800 Marketing-Verantwortliche weltweit befragt.

Ein erstes Ergebnis: 83 % stehen unter Druck, den ROI von AI nachzuweisen.

Im August haben wir schon mal geschrieben: Alle arbeiten schneller mit AI, warum sieht man das nicht in den Zahlen?

Es gibt spannende Studien wie die von METR. Erfahrene Entwickler haben echte Aufgaben gelöst, mal mit, mal ohne AI.

Mit AI waren sie 19 % langsamer. Gefühlt waren sie 20 % schneller.

Klar, die Studie ist von Anfang 2025. METR hat inzwischen nachgemessen: Ende 2025 waren die Entwickler eher schneller, zwischen 4 und 18 %.

Aber selbst die Forscher sagen, dass das Messen immer schwieriger wird. Viele wollten manche Aufgaben gar nicht mehr ohne AI erledigen. Und wer mehrere Agents parallel laufen lässt, macht in der Wartezeit etwas anderes.

Wir selbst sehen jeden Tag, wie viel Impact das Thema bei uns hat. Aber wir sehen auch, dass es nicht bei allen AI-Usern so ist.

Daher heute einmal ein paar einfache Wege, AI-Effekte nachzuweisen, wenn du entweder selbst einmal dein Team auf den Prüfstand stellen willst oder Druck bekommst, es nachzuweisen.

1. Erst die Baseline, dann AI

Viele Unternehmen haben keine Idee, wie viel Aufwand, Kosten und Zeit in ihren Prozessen stecken. Aber ohne Vorher kein Nachher.

Nimm eine Aufgabe, die jede Woche anfällt (Angebot, Reporting, Blogartikel), und schreib auf, wie lange sie dauert. Dann ersetz sie mit AI und mach das Gleiche.

2. Prüfzeit & Wartezeit gehören in die Kalkulation

Laut HubSpot verbringt mehr als die Hälfte der Marketing-Verantwortlichen weiterhin viel Zeit damit, AI-Ergebnisse vor der Veröffentlichung zu prüfen.

Das ist richtig so (Stichwort: Slop-Granaten). Aber es ist Arbeitszeit. Wer nur die Generierung misst, rechnet sich die Ersparnis schön.

Auch die Wartezeit gehört mit dazu. Wir hatten hier letztens eine super spannende Diskussion in einer unserer Communities. (Greifen wir bald auch noch als Thema auf 😉 )

3. Kosten pro Ergebnis statt Kosten pro Monat

Vor zwei Wochen haben wir gezeigt: Preis pro Token ist nicht Preis pro Aufgabe.

Eine Ebene höher gilt dasselbe.

„Wir zahlen 400 Euro im Monat für AI" sagt nichts. „Ein Angebot kostet uns jetzt 3 Euro und 20 Minuten statt zwei Stunden und 500 Euro" sagt alles.

Teil die AI-Kosten durch das, was am Ende rauskommt.

4. Schau auf deine KPIs

Beantworten wir mehr Support-Tickets, steigt unsere Kundenzufriedenheit, produzieren wir mehr Creatives und sinken unsere Kundenakquisitionskosten, veröffentlichen wir mehr Content, gewinnen wir an organischer Reichweite ...

Schau auf deine KPIs, die du sonst auch angeschaut hast. Entwickeln sie sich in die richtige Richtung?

5. Führe ein Logbuch über alles

Alle hier gezeigten Wege haben was mit Messung zu tun. Getreu dem uralten Motto: What gets measured, gets managed.

Es ist wichtig. Wir sehen so viele Unternehmen, in denen sich die Mitarbeiter jetzt den ganzen Tag mit dem Claude-Setup beschäftigen und irgendwelche Prozesse bauen, schöne AI-Slop-Granaten produzieren und Kosten verursachen, ohne dass sich die Business Metrics verändern... Das wird irgendwann zum Problem werden.

Wenn dich das Thema interessiert, ist es immer spannend zu sehen, wie es andere machen.

Was die über 2.800 Befragten aus der Studie konkret anders machen, zeigt HubSpot am Mittwoch, 4. November, in einer kostenlosen Live-Masterclass.

Darum geht's:

Die Details:

📅 Mittwoch, 4. November 2026, 10–11 Uhr
🎯 Für Marketing-Verantwortliche und Entscheider, ohne Vorkenntnisse
📼 Wer nicht live kann: Aufzeichnung gibt's für alle Angemeldeten

Wenn du gerade erklären musst, was eure AI-Ausgaben bringen, oder das bald musst: Schau rein.

Kommen wir zum Abschluss zu einem Dauerthema.

Wir schreiben ja gefühlt jede Woche darüber, wie die Agents vom Laptop aufs Handy wandern. Zuletzt am Montag.

Und trotzdem reißen die Fragen nicht ab. Gestern im Community Live-Q&A wieder: Was passiert eigentlich, wenn ich den Rechner zuklappe? Und wo müssen meine Dateien liegen?

Die Transformation von lokaler Arbeit mit unserem AI Agent hin zu komplett Cloud und Mobile und immer autonomer ist in vollem Gange.

Aktuell gibt es unterschiedliche Konzepte der Anbieter und Tools mit unterschiedlichen Fähigkeiten.

1. Agent mit eigenem Cloud-Rechner (Dots, Grok Bot, Openclaw)

Läuft rund um die Uhr, hat einen eigenen Browser und meldet sich in deine Tools ein. Manche haben mittlerweile sogar eigene E-Mail-Adressen, mit denen sie Logins erstellen können usw.

Wie echte menschliche Mitarbeiter.

Grok Bot gibt es inzwischen ab 30 Dollar im Monat, im September waren es noch 300.

Dots bekommst du bei uns weiterhin nur mit Business Premium, nicht im Pro-Abo. Und an deinen eigenen Rechner kommt auch Dots nur, wenn der online und die ChatGPT-App offen ist.

2. Geplante Aufgaben in ChatGPT oder Claude

Geplante Aufgaben laufen in der Cloud, auch wenn dein Laptop zu ist. Bei Claude gilt das seit dem 6. Oktober auch für neue Aufgaben im Pro-Abo.

Sie kommen an alles, was per Connector verbunden ist: Gmail, Kalender, Drive, Notion. Deine Festplatte sehen sie nicht.

3. Dein Rechner bleibt an

Wenn dein Rechner an ist, kannst du ihn über Remote Control vom Handy oder einem anderen Gerät steuern, bspw. über einen Mac mini im Büro. Voller Zugriff auf alles, aber du kümmerst dich um Updates, Logins und Strom.

Heißt: Was dein Agent ohne dich schafft, hängt nicht am Modell. Sondern daran, wo deine Daten liegen.

Grundsätzlich kommen ja die meisten Techniken der neuen Arbeitswelt aus dem Umfeld der Softwareentwickler.

Wir haben einen always-on Mac-Mini, aber ziehen auch mehr und mehr Sachen zu GitHub, um eine saubere Verwaltung und Versionierung zu haben - besonders dann, wenn mehrere Leute (und ihre Agents) mit den Daten arbeiten.

Falls du es noch nie ausprobiert hast, kannst du einmal Folgendes probieren.

Dein Postfach liegt sehr wahrscheinlich schon in der Cloud. Perfekt für den Einstieg.

Den Prompt kopierst du einfach rein:

Der Agent, der nachts für dich arbeitet, ist längst da. In jedem großen Tool. Je nachdem, was du machen willst, ist es ganz simpel oder etwas aufwändiger im Setup.

Wer sehen will, in welche Richtung sich das wahrscheinlich entwickelt, soll einmal Grokbot ausprobieren. Wobei wir hier auch am vorsichtigsten sind, wenn es um sensible Daten geht.

Die eigentliche Arbeit ist eine andere: Entscheiden, welche Daten in die Cloud dürfen. Und was die Agents dort damit machen dürfen. Hier ist am Anfang weniger mehr.

Geschafft! Gefühlt war es etwas nerdy heute. Demnächst dann wieder leichtere Kost.

Danke fürs Lesen.

Reto & Fabian von den AInauten