
Moin AInauten,
Willkommen zur neuen Ausgabe deines Lieblingsnewsletters. Heute ein Mix an Themen, wie wir ihn mögen!
Ein paar News, die positiv für Europa aussehen. Eine etwas fortgeschrittenere Praxis-Geschichte samt Tool, die unser eigenes Marketing verändert. Und zum Abschluss ein kleiner Style-Hack, den alle anwenden können, die mit AI Texte schreiben.
Hier die Themen im Detail:
🇪🇺 Die nächste AI-Welle wird gerade in Europa gebaut
🚀 Wir haben unsere komplette Meta-Werbung mit Claude umgebaut
✍️ Daran erkennst du sofort, dass jemand AI benutzt
Los geht's!
🇪🇺 Die nächste AI-Welle wird gerade in Europa gebaut
Ok, die Überschrift ist vielleicht etwas zu sehr Clickbait. Sorry.
Aber gerade passiert in Sachen AI und Technologie etwas ganz Spannendes.
Drei der Top-Researcher der Welt (zwei aus Google DeepMind, einer von Meta) haben ihre Konzerne verlassen und bauen mit insgesamt mehr als 2,6 Milliarden Dollar Startkapital eigene AI-Labs.
Alle drei in Europa. Alle drei mit derselben These: Sprachmodelle wie GPT, Claude oder Gemini sind eine Sackgasse.
In Tech-Kreisen wird das laut diskutiert. Im Mainstream hört man kaum was. Deshalb hier kurz, was passiert.

Die drei Bets gegen das LLM-Paradigma
Die heutige AI lernt aus menschlichen Daten. Texte, Bilder, Code, die Menschen mal produziert haben. Oder mittlerweile natürlich auch aus synthetischen Daten. Also Daten, die eine AI selbst erzeugt hat – basierend auf dem, was sie zuvor von Menschen gelernt hat.
Genau das halten unsere drei Protagonisten für das eigentliche Problem.
Yann LeCun (Ex-Meta-Chefforscher, Turing-Award-Gewinner) hat im Januar AMI Labs in Paris gegründet.
Seedkapital: 1,03 Milliarden Dollar.
Sein Ansatz: World Models. Eine AI, die wie ein Kind die echte Welt durch Beobachtung versteht. Nicht durch Texte.
Tim Rocktäschel & Richard Socher (Ex-DeepMind, Ex-Salesforce) haben Recursive Superintelligence in London hochgezogen.
Seedkapital: 500 Millionen Dollar.
Ihre Idee: AI, die sich selbst weitertrainiert, ohne dass Menschen noch eingreifen müssen.
David Silver (Ex-DeepMind, der Mann hinter AlphaGo und AlphaZero) hat letzte Woche Ineffable Intelligence vorgestellt, ebenfalls in London.
Seed: 1,1 Milliarden Dollar. Das ist der größte Seed-Round in Europas Geschichte!
Sein Modell lernt durch eigene Erfahrung, nicht durch Trainingsdaten.

Silver bringt es selbst auf den Punkt:
"Menschliche Daten sind eine Art fossiler Brennstoff. Wir brauchen einen erneuerbaren. Ein Modell, das einfach lernen und lernen und lernen kann. Für immer."
Übersetzt: Statt eine AI mit Milliarden Texten zu füttern und zu hoffen, dass dabei Intelligenz rauskommt, lässt man sie wie einen Menschen aufwachsen. Durch Versuch, Irrtum, eigene Schlüsse.
Warum das auch für uns Nicht-Researcher spannend ist
Zwei Dinge fallen auf.
Erstens: Es passiert in Europa. Nicht in San Francisco. Nicht in Peking.
Sondern in Paris und London. Beide UK-Labs sitzen rund um das University College London (Silver und Rocktäschel sind dort beide Profs). Die britische Regierung hat in Ineffable mitinvestiert.
Frankreich hat LeCun den roten Teppich ausgerollt.
Zweitens: Es ist ein Bruch mit dem Mainstream. Diese Leute haben jahrelang die größten LLMs der Welt mitgebaut.
Wenn ausgerechnet sie jetzt ihre Konzerne verlassen, ordentlich Geld einsammeln und sagen: "Ihr macht es falsch", dann sollte man mal hinhören.
Vielleicht haben sie unrecht. Aber wenn nicht, dann sieht die AI-Welt vielleicht bald anders aus.
Wir finden es immer spannend, wenn auch News aus Europa kommen. Sonst findet ja alles in USA oder China statt.
Fun-Fact dazu: China hat diese Woche Metas 2-Milliarden-Übernahme von Manus AI gestoppt.
Manus ist eines der spannendsten chinesischen AI-Startups, das schon nach Singapur umgezogen war. Peking hat den Deal nun komplett blockiert.
Botschaft an die Welt: Wer in China baut, baut für China!
Vielleicht ist das eine Nische für Europa. Wir haben weniger Energie, weniger Geld, aber hier kannst du frei aufbauen, verkaufen und expandieren. 😁
Und wer das Ganze live erleben will: Auf der Rise of AI in Berlin treffen bereits nächste Woche genau die Köpfe zusammen, die gerade an Europas AI-Zukunft arbeiten.
Wenn du Lust hast, dabei zu sein, bekommst du über unser AINAUTEN-Kontingent 20% Rabatt auf eines der allerletzten Tickets.
Falls du es nicht live schaffst, kannst du dich hier für den kostenlosen Stream registrieren (lohnt sich auf jeden Fall!):
🚀 Wir haben unsere komplette Meta-Werbung mit Claude umgebaut
Kommen wir zu einem operativen, vielleicht etwas anspruchsvolleren Thema.
Für uns ist es ein Game-Changer und wir glauben, dass es das auch für viele der AINAUTEN ist.
Konkret: Du kannst mittlerweile deine Meta Werbekampagnen komplett mit AI automatisieren!

Wir machen das schon länger direkt per API, aber heute wollen wir dir ein Tool vorstellen, das viel vom heady-lifting bereits erledigt.
Performance Marketer kennen das Gefühl. Du sitzt im Meta Ads Manager, klickst dich durch 30 Tabs für ein einziges Audit, exportierst CSVs, vergleichst Spalten in Excel, screenshootest die Top-Performer.
Nach 4 Stunden hast du ein halbgares "Der Loss-Aversion-Hook performt besser als der Achievement-Hook" aus dem Datenwust herausgekitzelt.
Wir haben das gestern in 10 Minuten gemacht. Für einen unserer AInauten-Accounts. 35 Kampagnen, knapp 300 Ads. Komplette YTD-Analyse, Top-Performer-Identifikation, Creative-Patterns extrahiert.
Plus, und das ist eigentlich der spannende Teil:
Wir haben direkt im Anschluss an die Analyse eine Test-Kampagne mit neuer Landing Page erstellt, ein Custom-Creative gebaut, Server-Side-Tracking integriert und sofort live geschaltet.
Ohne einmal in den Meta Ads Manager zu klicken (fast).
Das war keine Magic. Das geht simpel mit einem Tool: Pipeboard! Plus Claude. Und ein paar Stunden Setup.
Was Pipeboard ist (in 60 Sekunden)
Pipeboard ist ein MCP-Server (der Standard, über den Claude und andere AIs externe Tools ansprechen).
Er verbindet u.a. Meta Ads mit Claude und lässt die AI lesend UND schreibend auf alle deine Ad-Daten zugreifen.
Ein paar Beispiele, was du damit machen kannst:
Granulare Performance-Insights ziehen (Account, Campaign, Adset, Ad)
Creative Details auslesen (Body Copy, Headlines, CTAs, Image-Hashes)
Audiences erstellen, Lookalikes bauen
Kampagnen, Adsets und Ads anlegen, ändern, pausen, duplizieren
Conversion API-Events feuern (Server-Side Tracking)
Pricing: Im Free Tier hast du 30 Weekly AI-Tool-Executions. Das reicht für ein vollständiges Audit pro Woche oder ein bis zwei kleine Kampagnen-Setups. Pro ($29.90/Monat) hat 500 Executions, mehr gibt’s bei Premium ($99) und Enterprise ($199) für Agenturen.
Wie funktioniert das Setup
Es ist wirklich super simpel. Wir haben es einmal am Beispiel mit Claude gemacht.
Alles, was du brauchst, ist einen Account bei Pipeboard. Diesen verknüpfst du dann einmal mit deinem Meta Ads Account.
In Claude selbst legst du einen Custom Connector an:

Und schon bist du verbunden und kannst mit deinem Meta Ads Konto sprechen bzw. Claude kann dort Dinge auslesen, bearbeiten, hochladen etc. etc.
Was wir konkret gemacht haben

In einer Session haben wir vier Dinge umgesetzt:
Vollständiges YTD-Audit des EUR-Accounts. Identifiziert: 3 Ads tragen 99% der Performance. Loss-Aversion-Hook ("Wenn du dich heute nicht mit AI beschäftigst, wirst du abgehängt") schlägt Achievement-Hook ("Werde smarter mit AI") beim CPL (Cost-per-Lead) um 16%.
Stale Social Proof entdeckt. Unsere laufende Lead-Ad sagt noch "75.000+ Leser". Wir sind real bei 85.000+. Direkter Quick Win, der seit Wochen Geld liegen lässt.
Creatives basierend auf Winnern gebaut. Alles über API direkt in Claude Code.
Neue Test-Kampagne live mit dem winning Hook plus neuer Landing Page plus sauberem CAPI-Tracking.

Warum ist das relevant?
Performance Marketing war 15 Jahre lang eine der höchsten Lernkurven im digitalen Marketing. Pixel-Setup, Conversion-API, Lookalike-Logik, Bid-Strategien, Creative-Testing, Audience-Architektur.
Spezialisten haben gut verdient, weil der Aufbau dieses Wissens nicht nebenbei ging.
Diese Lernkurve ist gerade dabei zu kollabieren - bzw. war es nie einfacher, Spezialist in diesem Bereich zu werden.
Du brauchst nur noch klare Ziele und gute Hypothesen. Den Rest macht Claude.
Was das konkret heißt: Wenn du im Marketing arbeitest, geht die Klick-Arbeit gerade weg.
Was bleibt: Strategie und Hypothesen. Wer Hypothesen baut und die Ausführung an Claude delegiert, wird 5–10x produktiver.
Wenn du eine Agentur hast: Eine Solo-Operation mit 30 Kunden ist plötzlich realistisch. Agenturen können nun mehr Kunden betreuen mit weniger Leuten.
Brands können mehr Inhouse machen, müssen weniger abgeben, sparen Geld.
Wir haben in unserer AI AUTOMATION-Community ein detailliertes Video samt Deep-Dive zum Thema veröffentlicht.
Unser Ziel: Während der 12 Monate Community Membership für jedes einzelne Mitglied mindestens ein Content Piece zu produzieren, das 10x mehr Impact hat, als unsere Community kostet. Wir glauben, dass dieses Thema für viele genau ein solches ist!
✍️ Daran erkennst du sofort, dass jemand AI benutzt
Zum Abschluss ein kleiner Schreib-Hack, der uns immer wieder beschäftigt.
Es gibt ein Muster, das AI ständig benutzt:
„Es geht nicht um X, es geht um Y.“
Oder die deutsche Variante:
„Nicht X, sondern Y.“
Klingt erstmal smart. Ist aber inzwischen einer der zuverlässigsten AI-Fingerabdrücke.
Man nennt das Muster „Negative Parallelism“. Wenn man das Muster einmal sieht, sieht man es überall.
„Es geht nicht um Tools, es geht um Prozesse.“
„Es geht nicht nur um Effizienz, sondern um echte Veränderung.“
„Weniger Output, mehr Wirkung.“
„AI ersetzt dich nicht, Menschen mit AI ersetzen dich.“
Kann man mal machen. Klar.
Aber AI macht es dauernd. Und genau deshalb riecht es inzwischen nach Maschine.
Im Deutschen kommt noch ein zweites Problem dazu
AI liebt lange Gedankenstriche.
Also diese Dinger:
„AI spart Zeit — wenn der Kontext stimmt.“
Das sieht im Englischen oft normal aus. Im Deutschen wirkt es schnell künstlich. Vor allem, wenn in jedem zweiten Absatz so ein dramatischer Einschub auftaucht.
Unser Tipp: Raus damit.
Nimm Punkt, Komma, Doppelpunkt oder mach einen neuen Satz.
Der Text klingt sofort weniger nach ChatGPT.
Der Copy-Paste-Prompt
Wenn du heute nur einen Hack mitnimmst, nimm diesen — nicht den anderen 😄:
Überarbeite den folgenden Text so, dass er weniger nach AI klingt.
Regeln:
1. Entferne alle künstlichen Reframes wie „nicht X, sondern Y“, „es geht nicht um X“, „weniger X, mehr Y“.
2. Wenn du so ein Muster findest, lösche die abgelehnte Hälfte und formuliere den positiven Claim direkt.
3. Entferne lange Gedankenstriche und ersetze sie durch Punkt, Komma, Doppelpunkt oder einen neuen Satz.
4. Streiche generische AI-Floskeln wie „in der heutigen Zeit“, „entscheidend“, „bahnbrechend“, „wertvoll“, „nahtlos“, „transformativ“, wenn sie nicht konkret belegt sind.
5. Ersetze abstrakte Aussagen durch konkrete Beispiele, Zahlen oder klare Beobachtungen.
6. Keine Meta-Sätze wie „in diesem Artikel“, „lass uns eintauchen“, „abschließend lässt sich sagen“.
7. Schreib direkt, deutsch und natürlich. Nicht wie LinkedIn. Nicht wie eine Agentur. Nicht wie ein Unternehmensberater.
Text:
[TEXT EINFÜGEN]Beispiel
Vorher:
Es geht nicht darum, mehr Content zu produzieren, sondern darum, relevanter zu kommunizieren.
Nachher:
Guter Content beantwortet eine Frage, die deine Zielgruppe wirklich hat.
Vorher:
AI ist ein bahnbrechendes Tool, das Unternehmen dabei hilft, effizienter und zukunftssicherer zu arbeiten.
Nachher:
AI schreibt aus 10 Stichpunkten einen ersten Newsletter-Entwurf.
Das ist die ganze Idee: weniger große Wörter, mehr klare Aussage.
Das Ganze noch ausbauen
Wir haben z.B. mehrere sehr umfangreiche Anti-AI-Writing-Schreibstildateien, die noch viel mehr Fälle abdecken.
Du kannst sie auch bauen, indem du immer wieder Sachen, die dir nicht gefallen, sammelst und daraus eine große Anti-AI-Schreibstildatei formst:
anti-ai-writing-style-DE.md
Keine komplette Tone-of-Voice-Datei. Eher ein Filter, den man nach dem Schreiben über AI-Texte legt.
Der Filter sucht typische AI-Muster (auf Wikipedia gibt es eine lange Liste mit solchen Mustern):
künstliche Reframes
lange Gedankenstriche
Buzzwords ohne Beleg
leere Übergänge
LinkedIn-Coach-Sätze
Agentur-Deutsch
generische Claims
Wenn das spannend für dich ist, können wir das Thema auch gerne noch einmal in einem Deep-Dive aufgreifen. Zum Start reicht dieser Prompt auf jeden Fall - der macht viele AI-Texte schon deutlich weniger peinlich.
Das war's für heute. Vielen Dank fürs Lesen.
Antworten auf die Mail gehen wie immer direkt zu uns. Wir lesen mit.
Bis die Tage!
Reto & Fabian von den AInauten
Die AInauten Journey: So können wir dir helfen!
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