r/KI_Welt

Ich arbeite im Projektmanagement / Consulting und habe mir in den letzten Monaten mit Claude, Claude Cowork, ChatGPT und n8n-Automationen ziemlich viel von meinem Arbeitsalltag wegautomatisiert.

Mittlerweile würde ich sagen: circa 80% meiner operativen Arbeit habe ich wegautomatisiert.

Konkret heißt das:

KI schreibt für mich Tickets, Konzepte, Mails, Präsentationen, Zusammenfassungen, Projektkommunikation, Dokumentationen und mittlerweile sogar Meeting-Vorbereitungen. Ich buche nicht mal mehr selbst meine Zeiten, sondern lasse KI meinen Kalender prüfen und daraus direkt die Zeitbuchungen erstellen.

In Kombination mit Full Remote ist das ehrlich gesagt extrem wild.

Auf der einen Seite ist es überragend. Ich bin schneller, strukturierter, produktiver und kann in kürzerer Zeit deutlich mehr Output liefern. Viele Aufgaben, die früher einfach nervig waren, sind jetzt fast komplett automatisiert oder zumindest stark beschleunigt.

Auf der anderen Seite fühlt es sich aber auch scary an.

Ich merke, dass ich bei manchen Aufgaben nicht mehr bei null anfange, sondern direkt die KI frage. Früher hätte ich erstmal selbst nachgedacht, eine Struktur gebaut, eine Argumentation entwickelt, Formulierungen gesucht. Heute kommt direkt ein guter erster Vorschlag und ich optimiere nur noch.

Und genau da frage ich mich:

Verlernt man dadurch langfristig das Denken?

Nicht im Sinne von „KI macht mich dumm“, sondern eher: Verliert man irgendwann die Fähigkeit, Dinge wirklich selbst zu durchdringen, wenn man zu oft nur noch kuratiert, bewertet und verbessert?

Ich glaube, der Unterschied liegt irgendwo zwischen:

„KI, mach das für mich“ und „KI, challenge meine Gedanken, zeig mir Optionen, Gegenargumente, Risiken und bessere Strukturen.“

Das eine macht einen wahrscheinlich irgendwann passiv. Das andere kann einen auf ein höheres Level bringen.

Aber ich finde die Grenze gar nicht so leicht zu ziehen.

Gerade im White-Collar-Umfeld ist das schon ein massiver Shift. Wenn KI 80% der operativen Arbeit übernimmt, besteht der eigentliche Wert plötzlich nicht mehr darin, Dinge selbst zu schreiben oder auszuarbeiten, sondern darin, die richtigen Fragen zu stellen, Ergebnisse kritisch zu bewerten und gute Entscheidungen zu treffen.

Trotzdem bleibt das Gefühl:

Was passiert, wenn man sich zu sehr daran gewöhnt, dass immer sofort ein guter Vorschlag kommt?

Hat jemand von euch ähnliche Erfahrungen gemacht? Nutzt ihr KI auch so stark im Job? Und wie stellt ihr sicher, dass ihr nicht nur noch Output abnickt, sondern wirklich weiter selbst denkt?

Edit: Learning: PMs haben ein Lobby-Problem und die meisten können „80% der operativen Arbeit“ nicht von „100% meines Jobs“ unterscheiden.

Emmi AI aus Linz existiert seit Dezember 2024. Jetzt gehört es zu Mistral.

Das Startup hat sich auf Physics AI spezialisiert – kein Chatbot, kein Text-Tool. Sondern KI, die Physik versteht: Strömungen, Wärme, Materialbelastungen. Also genau das, was ein Autohersteller oder ein Luft- und Raumfahrtunternehmen braucht, um teure Simulationen zu beschleunigen.

Was mich daran fasziniert: Die großen US-Anbieter kämpfen um Consumer-Marktanteile. Mistral geht hier scheinbar in eine andere Richtung – spezialisierte Industrieanwendungen, wo Präzision zählt und "gut genug" nicht reicht. Das ist ein Markt, auf dem ein europäisches Unternehmen wirklich punkten kann.

Von null auf Exit in 17 Monaten. Selten in Europa.

Was meint ihr dazu? Kanntet ihr Emmi AI zuvor schon?

Mehr dazu: https://aistage.eu/mistral-kauft-emmi-ai/

Aktuell baut die unique projects eine skalierbare Enterprise-Plattform für AI, Automatisierung und digitale Transformation.

Dafür werden Menschen gesucht, die Lust haben, moderne Plattform-Infrastrukturen nicht nur zu betreiben, sondern aktiv mitzugestalten.

Kubernetes, Cloud, CI/CD, Automatisierung & moderne Plattformarchitekturen sind genau dein Thema? Dann schau Dir das einmal an:

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Over the last few days, I’ve noticed more and more posts across different forums discussing things like AI behavior tests, persistence tests, long-context consistency, interaction dynamics, and multi-agent workflows.

What stood out to me is that many people seem to be observing related phenomena from very different perspectives, but often in completely separate spaces.

Some are running technical experiments.

Others are documenting interaction behavior.

Some focus on prompting, reasoning consistency, or drift across long conversations.

Others study agent coordination, human-AI workflows, or how models change under different contexts and constraints.

In the AIReason project, we’ve been exploring some of these questions as well. For example:

How stable are earlier assumptions across very long interactions?

Why do some systems appear coherent locally while still losing consistency over time?

Why can multi-agent systems sometimes improve reasoning, but in other cases recursively reinforce the same mistake?

One thing that increasingly feels important to me is creating more shared spaces where people can openly present and compare observations, studies, experiments, and behavioral findings related to AI systems.

Not to force one framework or one interpretation.

But to make it easier to connect observations, reference each other’s work, and build a more collaborative and interdisciplinary understanding of what we are currently seeing across modern AI systems.

AI research is now happening simultaneously across engineering, UX, psychology, interaction research, philosophy, safety, prompting, and everyday real-world usage.

It would be valuable if some of these perspectives became more connected instead of remaining isolated discussions across separate platforms and communities.

🔬🧠📊

r/AIResearchLab

🤝 Open for:

Behavioral observations • AI test studies • Drift analysis • Agent workflows • Long-context experiments • Interaction research • Shared discussion.

ich bin aktuell auf der Suche nach einer passenden Hardware-Lösung für mein Dienstleistungsunternehmen, um einen eigenen KI-Server aufzubauen. Ziel ist es, Workflows zu automatisieren und Dokumentenvorlagen zu erstellen, da die bestehenden Public-Cloud-Lösungen für unsere Anforderungen nicht die gewünschte Zuverlässigkeit und Flexibilität bieten. Danke Copilot für nichts, ausser Zeitverschwendung. Heute war dann der Punkt wo ich gesagt habe, reicht so nicht. Immer wieder haluzienieren, immer wieder nur diskutieren, Vorlagen nicht finden usw.. sehr nervig. Daher jetzt dann selber.

Der Serverraum ist bereits mit einer entsprechenden Klimatisierung ausgestattet, und auch die Stromversorgung ist über ausreichend eigene Absicherungen/Leitungen realisiert. Das System soll initial für ca. 10 User ausgelegt, aber in Zukunft problemlos erweiterbar sein auf bis zu 20 User. Wenn es dann mal läuft.
Wichtig sind zudem eine zeitnahe Verfügbarkeit und kurze Lieferzeiten der Komponenten.

Folgendes Setup steht aktuell im Raum:

• Mainboard: Supermicro H13SSL-NT (oder passende Alternative)
• CPU: AMD EPYC 9554
• GPU: Start mit 2× RTX PRO 6000 (späterer Ausbau auf 4× GPUs geplant)
• RAM: 512 GB - ausbaufähig auf 1024 GB
• Speicher: M.2 NVMe SSDs
• Netzteil: Redundante Server-PSU (ausgelegt für den Vollausbau) am besten 4 Stück
• Airflow !

Meine konkreten Fragen an die Runde:

1. Welches Chassis (4U) ist für dieses Setup empfehlenswert? Da die Server-GPUs eine effiziente Kühlung (starker Luftstrom von vorne nach hinten) benötigen, suche ich ein Gehäuse, das diesen Anforderungen und dem späteren Ausbau auf 4 Grafikkarten gerecht wird.
2. Welche Alternativen gibt es zu Supermicro? Bei den Komplettsystemen von Supermicro wird häufig direkt ein Dual-Processor-Setup (2 CPUs) angeboten. Ich suche jedoch nach einer Single-Processor-Plattform (1 CPU), die den Ausbau auf 4 GPUs unterstützt (z. B. Barebones von GIGABYTE oder ASUS). Welche konkreten Modelle haben wir hier, die ihr empfehlen könnt.

Ich freue mich auf eure Erfahrungswerte und Empfehlungen. Danke schön

Hallo Leute,

ich habe jetzt neue Ergebnisse und Erfahrungen, deshalb Teil 2. Bitte sagt mit wenn ihr mehr Informationen haben möchtet oder nicht. Ich versuche es ein bisschen sauber zu erklären. Die Informationen sind sehr viel.

Ich habe einen alten Rechner gekauft, dieser hatte eine 3060 12 GB verbaut (ich glaube für insgesamt 500 Euro). Ich hatte noch nie einen PC komplett zerlegt, also begann ich mit Hilfe von KI den Rechner zu zerlegen, baute das Motherboard aus, gegen ein x99S Board, gebraucht günstig gekauft. Der vorhandene Kühler machte am meisten Probleme (ich verwendete zum testen tatsächlich eine Spax und keine original Schraube). Jedenfalls kaufte ich mit dann noch je eine M6000 24 GB und eine P6000 24 Grafikkarte. Und verbaute bisher die M6000. Arbeitsspeicher hatte ich 2 verschiedene Hersteller aber alle mit 8 GB das Stück und 6 Riegel insgesamt. Die machten am meisten Probleme bis der Rechner zu laufen begann.

Jedenfalls begann ich vor 9 bis 10 Tagen das Thema LLM selbst trainieren zu reizen. Ich bin noch ein Mensch alter Schule und komme mit den verwirrenden Seiten nicht wirklich zurecht. Also begann ich alles selbst auf zu bauen. Hier mal ein Screenshot meines Saust...s ;):

https://preview.redd.it/xuotec5fqn1h1.png?width=1081&format=png&auto=webp&s=2dfb27c321266e8287115d00ab3b9bd0a0486671

Ich angelte mich von Version zu Version. In diesen knapp 10 Tagen trainierte ich 70 Versionen, von ganz klein, bis zu aktuell auf der M6000 ein 0,95 B Modell. Ja ich habe es gewagt, die M6000 braucht im Training für 500 Steps ca. 2 Stunden, sie liegt also bei ungefähr 0,18 bis 0,19 Steps pro Sekunde gegenüber 4 bis 8 Steps pro Sekunde bei der 3060.

Mein Bildschirm hat sich auf on Board Bild um geschalten seit ich auf M6000 trainiere, ich bin noch nicht dazu gekommen weshalb.

Und warum vielleicht viele interessiert sind, gestern wurde das 0,234 B Modell fertig. Es war tatsächlich zu beginn etwas ernüchternd. Aber eigentlich logisch. Viele Leute kommen glaub ich nicht über ein 0,234 Modell. Ich schraubte den Kontext von 1024 auf 512 zurück (kein Welt Wissen LLM sondern nur noch ein Chat LLM) zurück, weil ich wirklich wissen möchte ob das Problem im Nano LLM mit zu viel Trainingsdaten liegt. Das war vermutlich mein zweiter Fehler. Ich habe es 4 fach über trainiert, das 0,234 B Modell und zwar mit 104 GB Trainings Text Dateien. ABER

ABER jetzt kommt das schöne, denn die Kodierung dafür hat ja schon 24 Stunden gedauert also länger wie das Training auf der 3060 mit 5 bis 6 Stunden für das 0,234 B Modell. Und man bekommt den Tokenizer und in diesem Fall eine 95 GB große .bin Datei (Kodierung). Obwohl ich die Modell Parameter verändert habe, habe ich diese beiden Dateien wieder benutzt (da sie für ein 0,95 B Modell ausreichend sind). Und somit begann letzte Nacht der Lauf auf der M6000 mit dem 0,95 B Modell.

Und jetzt, seid ihr wohl interessiert. Hier die Chat Ergebnisse mit verschiedenen und auch eigenen sowohl auch freien Fine Tune Dateien (meine eigenen Datei hat meiner Meinung das beste Ergebnis erzielt). Und bitte nicht zu viel erwarten, das Modell ist winzig, das Modell hatte ich auf zu viele Daten trainiert (bewusst über trainiert) und das fine tune Verhältnis ist auch nicht optimal abgestimmt. Und bitte sagt mir wenn ihr zukünftige Erfahrungen etc haben möchtet. Viel Spaß:

Das hier sind meine eigenen Fine Tune Daten inklusive 2 freien bereinigter:

https://preview.redd.it/ngeprdq0tn1h1.png?width=987&format=png&auto=webp&s=a792958af5663befb3496b18a5fd6f823e49b22d

Dies ist ein Chat Verlauf mit meinen Daten und zusätzlich 7,7 MB Fine tune Daten für ein größeres Modell:

https://preview.redd.it/ekv5bphbtn1h1.png?width=981&format=png&auto=webp&s=d7ba916f23a22e13b6f3e7a5a016d713fbf54f2c

Und hier der Chat mit nur meinen Fine tune Daten:

https://preview.redd.it/pdmgm6bjtn1h1.png?width=984&format=png&auto=webp&s=ef9e629edb6c613e68a5d683bd1d927ca85d755c

Und lasst mich bitte wissen ob ihr spezifische Fragen habt oder mehr darüber Wissen möchtet, ob ich von Daten, Code etc. was teilen soll, wie das rechtlich aus sieht. Deshalb habe ich öffentlich noch nichts geteilt, ich hab vom Datenschutz etc keine Ahnung und bin auf wissende Menschen angewiesen, ebenso habe ich normalerweise mit Social Media nichts zu tun (ja man mag es kaum glauben, aber dies bezüglich bin ich ein Steinzeitmensch). Also das was ihr hier von mir seht ist roh und ungefiltert.

Hey Leute. Ich bin auf der Suche nach einem am besten fertigen und kostenlosen System zur Musik Klassifizierung. Es soll Subgenres innerhalb eines Genre präzise bestimmen können.

Zuerst dachte ich daran mir eine eigene Pipeline aufzubauen. Also Beispiele chunking und labeln, Audio embeddings, Vektordatenbank, und dann ein einfacher Algorithmus um das wahrscheinlichste Genre auszugeben. Aber vermutlich gibt es da schon was fertiges...

Hallo Leute,

wer Interesse an LLM selber trainieren hat und nicht nur fine tunen sondern die Grund Thematik besser verstehen möchte. Ich trainierte gerade ca 70 Modelle (hatte ja selbst keine Ahnung) in einer Woche und hab jetzt den Weg gefunden. Die beiden Screenshots zeigen einmal das aktuelle Training vom 0,234 B Modell und der Chat Screenshot zeigt den Chat auf Wikipedia deutsch beim 0,025 B Modell. Und ja, man muss auf diverse Daten Kombi aufpassen und Modell Größe. Das hier wird auf einer 3060 mit 12 GB trainiert, die m6000 24 GB ist fürs Training nicht zu gebrauchen aber zum chatten in LM Studio ok. Und das ganz auf einem x99 Board mit verschiedenen RAM sticks und unter Windows 10. Und keine Sorge, der chat ist für so ein kleines Modell auf Wiki ganz normal.

https://preview.redd.it/yzk8xtw41d1h1.jpg?width=670&format=pjpg&auto=webp&s=561af1af2696cc7b0945bb5fbc38b6b117931ca0

https://preview.redd.it/420mulh81d1h1.jpg?width=988&format=pjpg&auto=webp&s=93923e665fda992bcaaf54eab4787db4dac65f4c

Ich habe das letzte Jahr damit verbracht, ein Unternehmen aufzubauen. Fünf zahlende Kunden, ein Produkt, das funktioniert, und ein Markt, der gerade einfach nicht mitmacht. Deutschland 2025/26 ist kein gutes Pflaster für Early-Stage B2B-KI.

Also sitze ich gerade zum ersten Mal seit langer Zeit da und frage mich ernsthaft: Was kommt als nächstes?

Ich komme ursprünglich aus dem Sport und Gesundheitsbereich.
Habe „studiert“, dann zwei Unternehmen von Grund auf mitaufgebaut, als Angestellter, aber in der Rolle als Führungskraft, die sich im Nachhinein wie Gründerarbeit angefühlt hat…

Corona hat mir dann Zeit gegeben, Dinge zu tun, für die vorher kein Zeit war. Ich habe angefangen, eigene Projekte umzusetzen. Irgendwann landete ich bei LLMs und Machine Learning, also fing ich mit eigenen 1. Projekten an..
Nicht weil ich Entwickler werden wollte, sondern weil Lernen und Wachstum Dinge sind nach denen ich strebe.

Am Anfang des Startups hatte ich keinen technischen Co-Founder.
Also habe ich selbst Full-Stack entwickelt, KI-Agenten gebaut, n8n-Workflows aufgesetzt, Web-Apps deployed.
Und das ist so ein geiler Bereich.. und ich habe mich verliebt!!

Heute kann ich mit Entwicklern auf Augenhöhe reden und gleichzeitig mit dem Geschäftsführer über Positionierung sprechen und das liebe ich. Man merkt wenn man auf beiden Seiten saß, wie viel in der Lücke dazwischen verloren gehen kann..

Was ich eigentlich mache und immer gemacht habe, ist ins Unternehmen reingehen, verstehen wo es hakt, und dann nicht eine Präsentation abliefern, sondern den ersten Use Case aufzeigen und selbst umsetzen. Kein Consulting im klassischen Sinne.
Eher: jemand, der das Problem versteht, die Lösung bauen kann und sie gleichzeitig intern verkauft.

Ich schreibe das hier, weil ich neugierig bin, wie andere das einordnen.

Wo landet ein Profil wie dieses sinnvoll (vor allem wenn der Lebenslauf nicht geradeaus geht) Head of AI in einem Mittelstandsunternehmen, das gerade merkt, dass es das Thema ernst nehmen muss?
Revenue-Rolle bei einem Scale-Up, das Wachstum will aber keinen klassischen VP Sales braucht? Transformation-Funktion irgendwo, wo jemand gesucht wird, der beides spricht?

Ich habe leider keine fertige Antwort. Aber ich bin neugierig auf eure.

Und wenn du bist hier unten gelesen hast. Danke dir <3

Hallo,

welche KI verwendet man sinnvollerweise für Thumbnails (Vorschaubilder) von YouTube-Videos?

Ich habe ein paar kleine Youtube-Kanäle und von Design und Grafik keine Ahnung. Die Videos selbst sollen keine KI-Inhalte haben, aber das Thumbnail schon.

Habt ihr da Ideen?

Gibt es auch gute KI für Musik? So für leise Hintergrundmusik?

Meine Videos sind eher seriöse Videos wo ich teilweise über ein Thema etwas erzähle (teils mit Standbild).

Ich hoffe, die Frage passt hier her.

Danke schon mal.

Liebe Grüsse

Sandra

Wir nutzen n8n seit fast einem Jahr. Es macht Spaß, es wächst mit einem mit – und diese Woche kam eine große Neuigkeit: SAP steigt ein. Bewertung: 5,2 Milliarden Dollar.

Kein Kauf, sondern eine Partnerschaft. n8n wird direkt in SAPs KI-Umgebung eingebaut. Und SAP nutzen halt 99 der 100 größten Unternehmen weltweit. Das ist Reichweite.

Was denkt ihr: Bleibt n8n offen und unabhängig? Beide sagen ja.