Latest / KI Espresso / Felix Rieseberg: Wie man ambitionierter wird – vollständige deutsche Lesung

Transcript

Felix Rieseberg: Wie man ambitionierter wird – vollständige deutsche Lesung · KI Espresso

• 0:00
  SPEAKER_00: Willkommen bei KI Espresso.
• 0:02
  SPEAKER_00: Ihr hört die vollständige deutsche Übersetzung von Felix Riesebergs Artikel How to Be More Ambitious - A Tutorial for Humans with Models vom 13.
• 0:12
  SPEAKER_00: Oktober 2026.
• 0:14
  SPEAKER_00: Seine Zeitangaben und Einschätzungen bleiben auf diesem St.
• 0:18
  SPEAKER_00: Nach Matt Schumers Appell, sich mit KI auseinanderzusetzen, fragt Rieseberg, wie man anspruchsvollere Vorhaben angehen kann.
• 0:27
  SPEAKER_00: Beide Texte haben unsere Folge 184 geprägt.
• 0:32
  SPEAKER_00: Was traust du dir mit KI wirklich zu?
• 0:35
  SPEAKER_00: Der dort besprochene Onlineshop ist ein Gedankenbeispiel, kein von uns durchgeführter Versuch.
• 0:41
  SPEAKER_00: Ich bin Marc, eine synthetische Erzählerstimme von KI Espresso, nicht die Stimme von Felix Rieseberg.
• 0:48
  SPEAKER_00: Das Ich im Artikel gehört Felix.
• 0:51
  SPEAKER_00: Hier beginnt sein Text.
• 0:53
  SPEAKER_00: Wie man ambitionierter wird.
• 0:55
  SPEAKER_00: Eine Anleitung für Menschen mit Modellen.
• 0:58
  SPEAKER_00: Ich arbeite an Claude.
• 1:00
  SPEAKER_00: Das ist eine interessante Erfahrung.
• 1:02
  SPEAKER_00: Jeden Tag erfahre ich von einer weiteren Leistung, die mit Claude oder von Claude erbracht wurde und an die ich nicht gedacht hatte, die ich nicht für möglich hielt oder für die mir einfach die Neugier und die Zeit fehlten, sie selbst auszuprobieren.
• 1:17
  SPEAKER_00: Diesen Monat hat Claude möglicherweise geholfen, einen neuen Planeten zu entdecken.
• 1:23
  SPEAKER_00: Ich habe das erste KI-Musikvideo gesehen, das mir wirklich gefällt.
• 1:27
  SPEAKER_00: Und wir diskutieren über eine neue Ära der Mathematik.
• 1:31
  SPEAKER_00: Die Fähigkeiten von Modellen wachsen nicht gleichmäßig.
• 1:35
  SPEAKER_00: Modelle sind, wie Terence Tao es ausdrückt, in manchen Richtungen erstaunlich, in anderen dagegen unzureichend.
• 1:43
  SPEAKER_00: Manche Menschen schaffen es, diese erstaunlichen Fähigkeiten zu steuern und scheinen zu fliegen.
• 1:49
  SPEAKER_00: Es macht süchtig, dabei zuzusehen, wie Menschen mit den Produkten, die ich gebaut habe, unglaubliche Höhen erreichen.
• 1:57
  SPEAKER_00: Viele andere kämpfen noch damit, ihre neuen Flügel zum Funktionieren zu bringen und fragen sich, wozu sie gut sein sollen, außer um zu fragen, was ist die Hauptstadt von Frankreich?
• 2:08
  SPEAKER_00: Oder kannst du diese E-Mail weniger wütend klingen lassen?
• 2:12
  SPEAKER_00: Ich verkünde häufig, zusammen mit anderen Menschen, die an KI arbeiten, dass wir sie ambitionierter einsetzen sollten.
• 2:20
  SPEAKER_00: Das ist zu einem Schlachtruf geworden.
• 2:22
  SPEAKER_00: Wann immer wir etwas Beeindruckendes sehen, teilen wir es und schreiben, wir sind nicht ambitioniert genug.
• 2:29
  SPEAKER_00: Ich verstehe, wie schwierig es ist, diesem Rat zu folgen.
• 2:32
  SPEAKER_00: Deshalb kommt hier eine Anleitung dazu, ambitionierter zu sein.
• 2:37
  SPEAKER_00: Ich denke bei Ambition an vier Arten.
• 2:40
  SPEAKER_00: Tempo, Flughöhe, Tiefe und Reichweite.
• 2:44
  SPEAKER_00: Tempo.
• 2:45
  SPEAKER_00: Dieselbe Arbeit in weniger Zeit.
• 2:48
  SPEAKER_00: Das ist die Grundlage des wirtschaftlichen Werts von KI.
• 2:51
  SPEAKER_00: Wenn ihr Code geschrieben haben wollt, erledige ich das mit Claude schneller.
• 2:56
  SPEAKER_00: Das ist gut etabliert und erfordert wenig Kreativität bei der Herangehensweise an KI.
• 3:02
  SPEAKER_00: Deshalb überspringe ich diesen Punkt.
• 3:04
  SPEAKER_00: Flughöhe.
• 3:05
  SPEAKER_00: Eine höhere Abstraktionsebene einnehmen und das Ergebnis statt der einzelnen Aufgabe betrachten.
• 3:12
  SPEAKER_00: Tiefe.
• 3:13
  SPEAKER_00: Eine Aufgabe so betrachten, wie es ein führender Experte auf dem Gebiet tun würde.
• 3:18
  SPEAKER_00: Statt auf der Ebene der Aufgabe zu arbeiten, gehen wir eine Ebene tiefer und befassen uns mit den zugrundeliegenden Daten, Werkzeugen und Problemen.
• 3:28
  SPEAKER_00: Reichweite.
• 3:30
  SPEAKER_00: Mehrere Fachgebiete einbeziehen, statt nur des einen, das die Aufgabe auf den ersten Blick zu erfordern scheint.
• 3:37
  SPEAKER_00: Wissen, Werkzeuge und Techniken nutzen, die man normalerweise nicht einsetzen würde.
• 3:42
  SPEAKER_00: Ich verwende vor allem Claude, wer hätte das gedacht, aber mein Rat ist nicht an ein bestimmtes Modell gebunden.
• 3:50
  SPEAKER_00: Flughöhe.
• 3:52
  SPEAKER_00: Oft nennen wir das etwas salopp, das Modell auf einer höheren Abstraktionsebene arbeiten lassen.
• 3:59
  SPEAKER_00: Wenn ihr dem Modell eine Aufgabe gebt, führt es eure beste Vermutung darüber aus, wie sich das gewünschte Ergebnis erreichen lässt.
• 4:07
  SPEAKER_00: Um bei der Flughöhe ambitionierter zu werden, fragt euch, was soll als nächstes passieren?
• 4:13
  SPEAKER_00: Was ist das Ziel hinter dem Ziel?
• 4:16
  SPEAKER_00: Anfang letzten Jahres bat ich Claude noch, einzelne Abstürze für mich zu beheben.
• 4:21
  SPEAKER_00: Irgendwann bat ich Claude einfach darum, unsere Apps frei von Abstürzen zu halten.
• 4:26
  SPEAKER_00: Nehmen wir eine alltägliche, darf ich sagen, banale Büroaufgabe.
• 4:32
  SPEAKER_00: Ihr arbeitet bei Acme Inc., einem erfundenen Unternehmen und müsst eine Präsentation für die vierteljährliche Geschäftsbesprechung erstellen, den Quarterly Business Review, kurz QBR.
• 4:45
  SPEAKER_00: Wenn ihr Claude eine Menge Daten gebt, erstellt es euch gerne ein paar Folien.
• 4:49
  SPEAKER_00: Vielleicht habt ihr sogar eine Vorlage, die es nur noch ausfüllen muss.
• 4:53
  SPEAKER_00: Das ist kaum mit der Entdeckung eines neuen Planeten zu vergleichen.
• 4:57
  SPEAKER_00: Schauen wir uns also einige konkrete Schritte an, mit denen wir ambitionierter an die Sache herangehen können.
• 5:04
  SPEAKER_00: Wir fangen einfach an und werden mit jedem Schritt ein wenig ambitionierter.
• 5:09
  SPEAKER_00: Bei den meisten dieser Besprechungen will man zunächst wissen, was sich in diesem Quartal verändert hat, warum und was man deshalb tun sollte.
• 5:18
  SPEAKER_00: Widersteht dem Drang, einfach nur die Zahlen in der Vorlage zu aktualisieren.
• 5:23
  SPEAKER_00: Gebt dem Modell so viele Daten, wie ihr bekommen könnt, damit es euer Geschäft versteht.
• 5:28
  SPEAKER_00: Sagt mir, was sich in diesem Quartal verändert hat, warum und was wir deshalb tun sollten.
• 5:34
  SPEAKER_00: Besprechungen, jedenfalls die guten, enden idealerweise mit einigen Entscheidungen.
• 5:41
  SPEAKER_00: Fragt Claude.
• 5:42
  SPEAKER_00: Arbeite heraus, welche drei Entscheidungen angesichts all dessen, was du gelernt hast, am dringendsten sind und beginne mögliche Richtungen mit Argumenten dafür und dagegen auszuarbeiten.
• 5:55
  SPEAKER_00: QBRs stammen aus einer Zeit, in der gute Geschäftsanalysen Menschen erforderten, die Daten sorgfältig durchgingen, herausfanden, was sie bedeuten und ob das Unternehmen etwas ändern sollte.
• 6:08
  SPEAKER_00: Fragt Claude.
• 6:09
  SPEAKER_00: Die Besprechung gibt es, damit die Führung Probleme früh erkennt und Geld sowie Personal an den richtigen Stellen einsetzt.
• 6:17
  SPEAKER_00: Entwirf dafür einen besseren Weg als eine vierteljährliche Präsentation.
• 6:22
  SPEAKER_00: Zeige anhand unserer eigenen Vergangenheit, dass er Entwicklungen früher erkannt hätte und lass ihn ein Quartal lang parallel zum bisherigen Verfahren laufen.
• 6:31
  SPEAKER_00: Der Ansatz über die Flughöhe funktioniert am besten, wenn ihr wirklich ein bestimmtes Endergebnis erreichen wollt.
• 6:38
  SPEAKER_00: Bei kreativen Vorhaben funktioniert er weniger gut.
• 6:42
  SPEAKER_00: Ein gutes Anzeichen dafür, dass mehr Ambition bei der Flughöhe sinnvoll ist, ihr werdet Besprechungen abhalten, um das zu diskutieren, woran ihr gerade arbeitet.
• 6:53
  SPEAKER_00: Im Moment gibt es Grenzen.
• 6:55
  SPEAKER_00: Claude, geh Geld verdienen, scheint 2026 bei den meisten Unternehmen allein noch nicht zu funktionieren.
• 7:03
  SPEAKER_00: Aber generell beobachte ich, dass Modelle offenbar auf höheren Abstraktionsebenen arbeiten können, je leistungsfähiger sie werden.
• 7:11
  SPEAKER_00: Bei der Flughöhe finden Menschen auch dauerhafte Arbeitsabläufe, die den Menschen aus der laufenden Schleife herausnehmen.
• 7:19
  SPEAKER_00: Dadurch müsst ihr das Modell weniger ständig mit einer Aufgabe nach der anderen versorgen.
• 7:24
  SPEAKER_00: Um das gut zu machen, muss man oft den eigenen Arbeitsablauf verändern.
• 7:29
  SPEAKER_00: Damit Claude dafür sorgen konnte, dass unsere App nicht abstürzt, musste ich zunächst sicherstellen, dass es leicht Absturzberichte abrufen und nachvollziehen kann, welche App-Version zu welchem Git-Commit gehört.
• 7:42
  SPEAKER_00: Außerdem musste ich ihm Zugriff auf Windows, Mac OS und Linux-Rechner geben, damit es Fehler tatsächlich selbstständig reproduzieren und Korrekturen überprüfen kann.
• 7:53
  SPEAKER_00: Tiefe.
• 7:54
  SPEAKER_00: Manchmal möchte man einfach, dass eine Aufgabe wirklich gut erledigt wird.
• 7:59
  SPEAKER_00: Bei der Tiefe ambitioniert zu sein, bedeutet, das Modell dazu zu bringen, die Werkzeuge, Techniken, Medien und Kenntnisse der besten Fachleute des jeweiligen Gebiets einzusetzen und weiter darauf zu drängen, bis selbst diese Menschen aus eurer Arbeit etwas Neues lernen könnten.
• 8:17
  SPEAKER_00: Bleiben wir bei unserem Beispiel der Präsentation für die vierteljährliche Geschäftsbesprechung bei Agme Inc.
• 8:23
  SPEAKER_00: Nehmen wir einmal an, Agme Inc.
• 8:26
  SPEAKER_00: habe mit Nutzerabwanderung zu kämpfen, also damit, im Laufe der Zeit Kunden zu verlieren.
• 8:32
  SPEAKER_00: Eine Mischung der folgenden Techniken hat sich für mich als nützlich erwiesen.
• 8:36
  SPEAKER_00: Besteht auf denselben Instrumenten, die die besten der Branche verwenden.
• 8:41
  SPEAKER_00: Wenn man Modelle auffordert, wie ein Profi zu handeln, wechseln sie oft das Vokabular, ohne tatsächlich die Methoden zu wechseln.
• 8:49
  SPEAKER_00: Um unser Problem in der Tiefe zu bearbeiten, müssen wir dieselben Werkzeuge wie die besten Datenwissenschaftler und Statistiker verwenden.
• 8:57
  SPEAKER_00: Wenn Claude zu Markdown-Tabellen greift, besteht auf Datenbanken und statistischen Modellen.
• 9:03
  SPEAKER_00: Ihr müsst nicht unbedingt wissen, was die Experten benutzen.
• 9:06
  SPEAKER_00: Claude weiß das normalerweise.
• 9:08
  SPEAKER_00: Wählt unrealistische Ziele und sagt dem Modell, dass sie sehr realistisch sind.
• 9:14
  SPEAKER_00: Eure Website soll in 5 statt in 10 Sekunden laden, verlangt 200 Millisekunden.
• 9:20
  SPEAKER_00: Erscheint dem Modell etwas unmöglich?
• 9:23
  SPEAKER_00: Bekräftigt, dass es sehr wohl lösbar ist und einfach weitermachen muss.
• 9:27
  SPEAKER_00: Stellt euer Wissen in Frage.
• 9:30
  SPEAKER_00: Gerade im Geschäftsleben ist vieles, was wir für wahrhalten, nur eine grobe Annäherung an die Wirklichkeit.
• 9:37
  SPEAKER_00: Gebt dem Modell Zugriff auf die Rohinformationen und Daten und bittet es, Annahmen aus einer bewusst kritischen Gegenposition zu prüfen.
• 9:46
  SPEAKER_00: Wir glauben, dass die Kundenabwanderung ein Problem der Einführung neuer Nutzer ist.
• 9:51
  SPEAKER_00: Versuche das anhand der Rohdaten zu reproduzieren.
• 9:54
  SPEAKER_00: Erzeugt neues Wissen.
• 9:57
  SPEAKER_00: Das lässt sich leicht an das Hinterfragen des eigenen Wissens anschließen.
• 10:01
  SPEAKER_00: Wenn Claude schon tief in den Daten steckt, bittet es, blinde Flecken zu finden.
• 10:06
  SPEAKER_00: Baue eine Simulation unserer Kunden, die das vergangene Jahr anhand unserer Protokolle reproduziert.
• 10:12
  SPEAKER_00: Finde dann das früheste Signal für Kundenabwanderung, das wir noch nicht kennen, und zeige, dass es bei Daten Vorhersagen ermöglicht, die es noch nicht gesehen hat.
• 10:23
  SPEAKER_00: Nutzt eine unabhängige Prüfinstanz.
• 10:26
  SPEAKER_00: Bittet das Modell nicht, sich selbst zu beurteilen.
• 10:30
  SPEAKER_00: Ich gehe davon aus, dass dieses Problem mit wachsender Modellintelligenz irgendwann gelöst wird.
• 10:36
  SPEAKER_00: Aber im Oktober 2026 bitte ich euch eindringlich, auf einer externen Überprüfung zu bestehen.
• 10:43
  SPEAKER_00: Idealerweise ist das ein Werkzeug, das das Modell ausführen kann, um sofort Rückmeldung zu bekommen.
• 10:50
  SPEAKER_00: Ein einfacher Prompt, der mir oft hilft.
• 10:53
  SPEAKER_00: Ich möchte eine tiefere Version dieser Aufgabe, keine größere.
• 10:57
  SPEAKER_00: Bevor du sie umformulierst.
• 10:59
  SPEAKER_00: 1.
• 11:00
  SPEAKER_00: Sage, was ein Spitzenprofi auf diesem Gebiet hier tun würde, wonach ich nicht frage.
• 11:06
  SPEAKER_00: 2.
• 11:07
  SPEAKER_00: Nenne das ursprünglichste Rohmaterial, von dem diese Person ausgehen würde, statt dessen, was für mich bereits aufbereitet wurde.
• 11:15
  SPEAKER_00: 3.
• 11:16
  SPEAKER_00: Nenne die konkreten Methoden und Werkzeuge, die sie verwenden würde.
• 11:21
  SPEAKER_00: 4.
• 11:22
  SPEAKER_00: Sage, was außer dir oder mir zeigen würde, dass das Ergebnis stimmt.
• 11:27
  SPEAKER_00: Formuliere meinen Prompt dann so um, dass er genau danach fragt.
• 11:32
  SPEAKER_00: Reichweite.
• 11:33
  SPEAKER_00: Kurz gesagt bedeutet Ambition bei der Reichweite, unsere Arbeit aus der Sicht verschiedener Fachgebiete zu betrachten.
• 11:41
  SPEAKER_00: Aus mehr Fachgebieten, als es früher wirtschaftlich gewesen wäre.
• 11:45
  SPEAKER_00: Das ist keine besonders originelle Erkenntnis.
• 11:48
  SPEAKER_00: Jeder einzelne Heißtfilm verbringt die ersten 30 Minuten damit, eine vielfältige Truppe von Charakteren und Talenten zusammenzustellen.
• 11:57
  SPEAKER_00: KI-Produkte machen es immer leichter, Systeme mit mehreren Agenten zu betreiben, mit mehreren Threads, Orchestratoren oder einfach Unteragenten.
• 12:06
  SPEAKER_00: Dabei habe ich wirklich interessante Ergebnisse gesehen, wenn ich Claude nachdrücklich darum gebeten habe, zusätzliche Fachgebiete einzubeziehen.
• 12:15
  SPEAKER_00: Das in die Praxis umzusetzen, ist nicht einfach.
• 12:18
  SPEAKER_00: Es verlangt Kreativität.
• 12:20
  SPEAKER_00: Bevor ich sah, wie mein Kollege Alex Albert mit Blender Innenräume renderte, war ich nie auf die Idee gekommen, Claude für 3D-Umgebungen auf meiner Homepage zu nutzen, obwohl ich zuvor schon Videospiele gemacht hatte.
• 12:34
  SPEAKER_00: Hier erlebe ich allerdings mit Abstand am meisten Magie.
• 12:38
  SPEAKER_00: Wie machen wir das also?
• 12:40
  SPEAKER_00: Ich verwende die folgenden Techniken.
• 12:42
  SPEAKER_00: Versucht, Substantive durch Verben zu ersetzen.
• 12:46
  SPEAKER_00: Ein alter Trick aus The Art of Innovation von Tom Kelly und Jonathan Littman.
• 12:52
  SPEAKER_00: Eine vierteljährliche Geschäftsbesprechung ist nicht ein Foliensatz.
• 12:56
  SPEAKER_00: Sie bedeutet, viel beschäftigte Menschen dazu zu bringen, eine Geschichte über Ursache und Wirkung zu glauben und in 30 Minuten unter Unsicherheit zu entscheiden.
• 13:07
  SPEAKER_00: Mit den Verben wird es für mich und Claude leichter zu verstehen, welche Fachgebiete eine eigene, nützliche Perspektive beitragen könnten.
• 13:16
  SPEAKER_00: Stellt die Crew zusammen.
• 13:18
  SPEAKER_00: Die Präsentation muss fantastisch werden, sonst sprengen Außerirdische die Erde in die Luft.
• 13:24
  SPEAKER_00: Was für ein Team würde die Menschheit zusammenstellen?
• 13:27
  SPEAKER_00: Für die Qualität der Ausarbeitung würde ich einen Analysten, einen Journalisten und einen Redakteur dazu holen.
• 13:34
  SPEAKER_00: Wenn sie vorgetragen werden soll, wahrscheinlich auch jemanden für Motion Design und jemanden für Audiodesign.
• 13:41
  SPEAKER_00: Ein gegnerisches Red-Team könnte ebenfalls nützlich sein.
• 13:45
  SPEAKER_00: Holen wir also noch einen Lehrverkäufer und einen forensischen Buchprüfer dazu.
• 13:50
  SPEAKER_00: Man gerät leicht versehentlich in ein Rollenspiel.
• 13:53
  SPEAKER_00: Das macht den Gesprächsverlauf merkwürdiger, ohne das tatsächliche Ergebnis zu verbessern.
• 13:59
  SPEAKER_00: Nutzt diese Methode, um Fachgebiete und Techniken zu finden.
• 14:03
  SPEAKER_00: Bittet das Modell nicht, wie ein Leerverkäufer zu schreiben.
• 14:07
  SPEAKER_00: Bittet es, das zu tun, was ein Lehrverkäufer tut, um seine Position zu recherchieren.
• 14:13
  SPEAKER_00: Alle Arten von Ambitionen, die ich beschreibe, setzen voraus, dass das Modell einen Computer hat, auf dem es Software installieren kann und Zugriff auf alle möglichen relevanten Daten, sei es über MCP-Konnektoren oder auf anderem Weg.
• 14:28
  SPEAKER_00: Viele Werkzeuge ermöglichen das und ich empfehle euch, eines davon zu nutzen.
• 14:34
  SPEAKER_00: Das haben wir schon einmal erlebt.
• 14:36
  SPEAKER_00: Das sind meine konkreten Ratschläge dazu, ambitionierter zu werden.
• 14:41
  SPEAKER_00: Wenn ihr noch eine Minute bleiben möchtet, würde ich euch gerne erzählen, warum ich glaube, dass das überhaupt nötig ist.
• 14:48
  SPEAKER_00: Uns Menschen hat schon immer begrenzt, was wir für möglich halten.
• 14:52
  SPEAKER_00: Und noch schlimmer, meist trauen wir uns nur in sehr eng umrissenen Fachgebieten etwas zu.
• 14:58
  SPEAKER_00: Michelangelo wollte bekanntlich die Sixtinische Kapelle nicht ausmalen.
• 15:03
  SPEAKER_00: Schließlich war er Bildhauer, kein Maler.
• 15:06
  SPEAKER_00: Bei meinen Nachforschungen zum Problem der Ambition habe ich gelernt, dass die Psychologie dafür einen Namen hat.
• 15:13
  SPEAKER_00: Selbstwirksamkeit.
• 15:15
  SPEAKER_00: Kurz gesagt glauben Menschen mit hoher Selbstwirksamkeit stärker an ihre eigenen Fähigkeiten und erreichen dadurch tatsächlich mehr.
• 15:23
  SPEAKER_00: Es gibt Hinweise darauf, dass man Selbstwirksamkeit mit Tricks beeinflussen kann.
• 15:28
  SPEAKER_00: Loc und Latham arbeiteten sich durch 35 Jahre Forschung zur Zielsetzung und verkündeten mit Überzeugung, dass Menschen mit konkreten, schwierigen Zielen bessere Leistungen erbringen als diejenigen, denen man nur sagt, sie sollten ihr Bestes versuchen.
• 15:44
  SPEAKER_00: Stripe-Gründer Patrick Collison führt eine Fast-Liste.
• 15:49
  SPEAKER_00: Sie dokumentiert die vielen Dinge, die Menschen erreicht haben, wenn sie sowohl kühne Ziele als auch knappe Fristen bekamen.
• 15:56
  SPEAKER_00: Einige gut dokumentierte Tricks sind: Schwierige Dinge schaffen, indem man sie für möglich hält.
• 16:03
  SPEAKER_00: 1939 kam George Danzig zu spät zu einer Statistikvorlesung in Berkeley, schrieb zwei Aufgaben von der Tafel ab und gab seine Lösungen ab, weil er sie für Hausaufgaben hielt.
• 16:16
  SPEAKER_00: Es waren zwei ungelöste Probleme der Statistik.
• 16:20
  SPEAKER_00: Schwierige Dinge schaffen, nachdem man jemand anderem dabei zugesehen hat.
• 16:25
  SPEAKER_00: Jahrzehntelang versuchten Menschen, eine Meile in weniger als vier Minuten zu laufen.
• 16:30
  SPEAKER_00: Roger Bannister gelang das im Mai 1954.
• 16:35
  SPEAKER_00: Doch er blieb nur 46 Tage lang der einzige Mensch, der es geschafft hatte.
• 16:40
  SPEAKER_00: Wenn ihr euch fürs Laufen interessiert, beim Marathon unter 2 Stunden erleben wir gerade etwas ähnliches.
• 16:46
  SPEAKER_00: Sebastian Save lief diesen April in London den ersten offiziellen Marathon unter 2 Stunden.
• 16:53
  SPEAKER_00: Im selben Rennen unterbot auch der Zweitplatzierte die 2-Stunden-Marke.
• 16:58
  SPEAKER_00: Schwierige Dinge schaffen, indem man sich erlaubt zu scheitern.
• 17:02
  SPEAKER_00: Offenbar ist das Lieblingswirtschaftsbuch aller Leute The Inner Game of Tennis, das ich erst letzte Woche entdeckt habe.
• 17:10
  SPEAKER_00: Die Kernthese des Buchs lautet, dass man nicht sein bestes Tennis spielt, wenn man sich sehr, sehr stark darum bemüht.
• 17:17
  SPEAKER_00: Wir Entwickler erinnern uns vielleicht an Linux, das als nur ein Hobby, wird nicht groß und professionell wie GNU angekündigt wurde.
• 17:27
  SPEAKER_00: Selbstwirksamkeit ist kein neues Problem.
• 17:30
  SPEAKER_00: Aber heute wirkt es stärker.
• 17:32
  SPEAKER_00: In einer Welt, in der unsere Fähigkeiten alle paar Wochen Sprünge machen, brauchen wir Techniken, mit denen wir Dinge tun können, die wir vorher nicht wirklich in Betracht gezogen oder für möglich gehalten haben.
• 17:44
  SPEAKER_00: Wenn ihr weitere Techniken findet, mit denen ihr ambitionierter sein könnt, lasst es mich bitte wissen.
• 17:50
  SPEAKER_00: Das Bild zu diesem Beitrag stammt von Francisco Goya, Modo de volar, auf Deutsch eine Art zu fliegen.
• 17:58
  SPEAKER_00: Hier endet Felix Riesebergs Artikel vom 13.
• 18:01
  SPEAKER_00: Oktober 2026.
• 18:04
  SPEAKER_00: Ihr habt die vollständige deutsche Übersetzung von KI Espresso gehört, gelesen von der synthetischen Stimme Mark.
• 18:12
  SPEAKER_00: Seine vier Perspektiven auf ambitionierte Aufgaben besprechen wir zusammen mit Matt Schumers Argumenten in Folge 184.
• 18:21
  SPEAKER_00: Was traust du dir mit KI wirklich zu?