#144 Der Browser als KI-Assistent: Technologien von morgen

Die Welt der KI-Modelle ist ein ständig wachsendes Universum. Mit der Veröffentlichung von GPT-5 und zahlreichen Alternativen wie Gemini, Claude und spezialisierter Tools stellt sich die Frage: Welches Modell ist für welchen Zweck am besten geeignet?

Im Gespräch mit Miguel Schweiger, erfahrener Digitalexperte, erhalten wir tiefe Einblicke in die Stärken und Schwächen verschiedener KI-Lösungen. Miguel räumt sofort mit einem weit verbreiteten Missverständnis auf: Es gibt keine universelle KI-Lösung, die für alle Anwendungsfälle gleichermaßen gut funktioniert. Während GPT-5 als vielseitiges Allround-Modell konzipiert ist, glänzt Gemini bei tiefen Recherchen und Wettbewerbsanalysen. Claude hingegen überzeugt im kreativen Bereich und bei der Content-Erstellung.

Besonders faszinierend sind Miguels Einblicke in die Integration von KI in den Webbrowser – ein Trend, den er als bahnbrechend betrachtet. Mit Tools wie Comet und Perplexity wird der Browser zum intelligenten Assistenten, der Recherchen durchführt, Buchungen vornimmt und nahtlos mit unseren Online-Aktivitäten interagiert. Miguel warnt jedoch auch vor der "Tool-Fatigue" – dem Gefühl der Überforderung durch zu viele verschiedene KI-Tools – und empfiehlt, zunächst die KI-Funktionen in bestehenden Anwendungen zu nutzen, bevor man in neue Lösungen investiert.

Chapters

• 0:00 Einführung und Vorstellung
• 3:19 Vergleich verschiedener KI-Modelle
• 7:27 Methoden zum Testen von KI-Tools
• 11:37 Spezialisierte KI-Anwendungen
• 14:48 Miguels Lieblings-AI-Tools
• 19:46 Abschluss und Kontaktinformationen

Transcript

Speaker 1: 0:31

Vielen Dank, zeit hat, mit mir zu reden? Ich glaube das nicht. Ich versuche, glaube ich, seit zwei Monaten, mit ihm einen Kaffee zu trinken. Der hat ja nie Zeit. Wenn es jetzt um Podcast geht, nimmt er sich die Zeit. Dankeschön, also, wir merken, die Zuhörer sind dir wichtiger als ich. Ich verzichte auf den Kaffee mit dir. Ich mache jetzt die Aufnahme. Danke Miguel, dass du dir die Zeit nimmst, und herzlich willkommen, sehr, Sehr gerne. Vielen Dank für die Einladung, und den Kaffee, den holen wir definitiv nach. Der geht dann auf mich. Okay.

Speaker 2: 1:00

Also jetzt habe ich ganz viele Zeugen. gut, ich freue mich Genau genau.

Speaker 1: 1:04

Miguel, du bist neu bei Centrix Lab. Vielleicht kannst du ganz kurz ein, zwei Sätze zu dir sagen, was du den ganzen Tag so machst oder was auch dein Background ist, und dann kann ich schon vorweg ankündigen. Es geht heute um die verschiedensten GPT-Modelle beziehungsweise auch um die Alternativen, was es da alles gibt Gemini, deepseq und andere Tools. Und mich interessiert mal, was Miguels Einstellung dazu ist, was er empfiehlt, was er nutzt, wie er die Tools nutzt. Da bin ich sehr gespannt drauf.

Speaker 2: 1:35

Cool, sehr schön. Vielen Dank, Genau. Century Labs haben wir frisch gegründet. Wir begleiten Unternehmen, kmus, insbesondere auf der digitalen Reise und unterstützen da in den Bereichen Strategie, implementation und auch Enabling von Mitarbeitenden in den Bereichen KI etc. Damit da wirklich der nächste Schritt gewagt werden kann. Mein Background selbst ich habe vor gut zehn Jahren mit einem guten Freund von mir eine Agentur gegründet, gla United, die sich in den Bereichen Strategie, branding, marketing und Digital festgesetzt hat. Und da bin ich im Bereich Head of Digital dann gelandet die letzten zehn Jahre und habe das Ganze aktiv weiterbegleitet, entsprechend auch relativ früh mit den Themen KI und Co in Berührung gekommen. Genau das ist so ein bisschen kurz und knackig mein Background.

Speaker 1: 2:27

Perfekt, vielen Dank, Ja, jetzt würde mich als erstes mal interessieren wir haben jetzt zu verschiedensten Tools recht neue GPT-5, was sehr gehypt wird als das eine Modell, was alles kann. Dann gibt es aber natürlich noch Gemini, dann gibt es die datenschutzsicheren Alternativen, SwissGPT, dann gibt es DeepSeek aus China, und dann gibt es wieder noch ganz spezifische KI-Tools, die vielleicht nur Podcast oder nur Video können. Wie schätzt du das ganze Thema ein? Was denkst du so, was nutzt du und wie kann man sich da? was ist so deine Empfehlung, was die Zuhörer oder deine Kunden auch nutzen sollten?

Speaker 2: 3:06

Ja, genau, ich glaube. Zur Frage was sollten die Kunden oder Zuhörerinnen und Zuhörer nutzen? das ist immer sehr schwer zu sagen. Grundsätzlich schauen wir zuerst immer auch an, was ist denn so das technologische Umfeld, wo man sich auch drin befindet, damit man da den perfekten Match gibt. Eines vorweg, was ich auch schnell lernen musste oder auch weiss in der Vergangenheit durch meine Arbeit als Head of Digital, ist es gibt nicht die One-Size-Fits-All-Lösung, und da bin ich auch nicht so ein Fan davon, sondern man sollte schauen, wie man die Lösungen aufeinander abstimmt, um eben da dann das bestmögliche Resultat generieren zu können. Und entsprechend haben alle RLMs, die Large Language Models, wie wir sie so schön nennen, auch gewisse Stärken oder auch Schwächen. Und man muss sich da dann auch bewusst sein was ist gerade mein Tätigkeitsgebiet, und was macht effektiv dann Sinn, jetzt so einzusetzen? Und da ist es immer ein bisschen schwierig. Die Modelle, die entwickeln sich, die werden besser.

Speaker 2: 4:07

Wir haben jetzt mit GPT-5 eben die Möglichkeit, ein All-in-One-Modell zu nutzen, das eben selbst schon erkennt was wird jetzt verwendet? Brauche ich ein bisschen Reasoning, also eine tiefere Recherche ist gefordert, oder kann ich eine schnelle Antwort liefern? Und das macht es sicherlich für Durchschnittsnutzerinnen und Nutzer dann wesentlich angenehmer, weil man sich nicht überlegen muss, welches Modell soll ich jetzt respektiv wählen im GPT-, chat-gpt-umfeld. Jetzt gibt es aber andere, eben wie Gemini, die du, sophie, auch angesprochen hast. Die sind sehr stark, wenn es darum geht, tiefe Recherchearbeit zu tragen, und da sehe ich, weiterhin ist dieses Modell sehr, sehr stark. Auch jetzt, als GPT-5 rauskam, habe ich die ein bisschen verglichen miteinander, insbesondere Cloud, wie auch Gemini mit Chat-GPT, und muss sagen okay, gemini ist immer noch da vorne, wenn es darum geht, zum Beispiel Wettbewerbsrecherchen machen etc. Kommt da wirklich noch ziemlich viel an Substanz raus.

Speaker 1: 5:09

Jetzt finde ich es mal interessant, dass du Claude erwähnt hast. Ich muss ehrlich zugeben, ich nutze den sehr, sehr wenig, aber ich glaube, das liegt auch daran. Ich kann einfach auch nicht alles nutzen. Jetzt frage ich mich mal, wie hast du das dann jetzt wirklich dann verglichen? Und das kostet ja auch enorm viel Zeit, oder?

Speaker 2: 5:25

Ja, genau, was ich da gerne mache vom Approach her ist ich nehme gewisse Anwendungsfelder rein oder gewisse Tätigkeiten, mit denen ich mich auch tagtäglich so beschäftige. Das eine Beispiel das kann eine Marktrecherche, eine Analyse sein, wo ich dann mit demselben Prompt beispielsweise die Modelle gegeneinander laufen lasse und mir dann analysiere wie ist jetzt die Psyche im Vergleich zu JetGPT und Gemini Pro, wie schneidet das so ab? Dann kann ein anderes Thema sein, zum Beispiel im Bereich Content Creation, social Media, wenn es darum geht, kreative Ideen zu generieren, etc. Und dann sieht man schnell, wie die Modelle auch reagieren. Was auch so.

Speaker 2: 6:07

Die ersten Antworten sind basierend auf dem Prompt, und dann kann man das ein bisschen besser einordnen, immer so das vorzugehen. Das sind so ein bisschen die Textmodelle. Natürlich gibt es auch den Bereich Bild und Video, und da mache ich es relativ ähnlich, dass ich mit einem Prompt quasi dann die Modelle immer wieder teste, mit dem selben Prompt, auf derselben Ebene, und im Idealfall nehme ich auch den Prompt, den ich schon vor ein, zwei Jahren da verwendet habe. Dann sehe ich auch, wie ist die Evolution des Modells? Das ist auch immer noch sehr, sehr spannend, dann zu sehen, wie sich das Ganze so verhält. Und ja, da schneidet dann zum Beispiel jetzt Cloud, beispielsweise für mich sehr ein kreatives Modell. Also, sobald Kreativität gefragt wird, bin ich immer sehr, sehr schnell auch auf Cloud unterwegs und nutze die Modelle dieses Anbieters in Tropic, weil sie einfach da wirklich sehr guten Output und auch textlich inhaltlich sehr gute Informationen daraus entstehen. Also wirklich, es kommt darauf an, was da so gerade der Use Case, der Anwendungsfall ist.

Speaker 1: 7:14

Spannend, claude. Okay, ich werde es nochmal tiefer testen. Aber jetzt dazu eigentlich gerade die nächste Frage zum Thema Testen Wir arbeiten jetzt beide sehr stark im KI-Umfeld, haben unsere Kunden in dem Thema. Das ist natürlich klar, dass wir die Modelle stärker testen, jetzt regelmäßig alle Modelle testen sollte. Oder würdest du sagen, ja, nee, verlasst euch da einfach auf Benchmarks. Oder sagst du, nein, es genügt, wenn man das vielleicht alle zwei, drei Monate mal neu evaluiert. Nein, man muss ja auch vielmals Lizenzen zahlen.

Speaker 2: 7:51

Ich möchte ja auch nicht jeden Monat neue Lizenzen kaufen, oder Genau. Ja, das tut dann in der Hosentasche auch ein bisschen weh unter Umständen, wenn man da auf allen Modellen tanzt. Das ist absolut richtig. Ich glaube, es ist ein Mix. Man sollte sicherlich am Ball bleiben in diesem Thema oder einen Sparring-Partner dazunehmen, der eben da am Ball bleibt und sich regelmässig mit diesen Themen befasst, um da Updates eingespielt zu bekommen, sei das auf ganzer Organisationsebene oder auf teamspezifischer Ebene, damit man da wirklich weiss, um was es geht. Aber natürlich können Leute da draussen das einfach mal ausprobieren, auch schon in der Free-Version gewisse Spielereien zum Beispiel mit Claudi jetzt machen und dann sehen, was ich oftmals in der Praxis sehe, was sich eignet, ist, dass man sich auf ein Modell fokussiert und da quasi wie ein Heavy-User wird und dieses Modell wirklich in und auswendig nutzt, aktiv betreibt etc. Dann ist man ja schon relativ weit Und aktuell. Schon jetzt könnte das sein Touch-IPT, das könnte sein Gemini oder eben Cloud. Je nachdem, in welchem Umfeld ich mich bewege, was mein Arbeitsalltag ist, ist eines dieser Modelle wahrscheinlich geeigneter. Cloud hat auch sehr starken Coden beispielsweise. Also ja, kommt ein bisschen darauf an. Es gibt mittlerweile auch Plattformen, die es ermöglichen, auf alle Modelle zuzugreifen. Das hat immer Vor und Nachteile Man ist abhängig von diesen Plattform-Providern, wenn man alle Modelle in einem hat. Das heisst, wenn es Updates gibt.

Speaker 2: 9:22

Jetzt kommt ein neues GPT-5 raus, dann muss ich vielleicht warten, bis dieser Anbieter das neue Modell dann eingebettet hat. Plus kann ich vielleicht von gewissen Funktionen, wie jetzt bei ChatGPT in den vergangenen Wochen auch wieder einiges gegangen im Bereich Agentensysteme oder wo man wirklich auch da spannende Sachen machen kann. Solche Sachen bleiben dann vielleicht aus. Ich habe dann wirklich die Textkomponente, vielleicht die Bildkomponente und kann da spielen. Deshalb meine Empfehlung tendenziell eher auf ein Standardmodell setzen und dann vielleicht so ein Extended-Modell mit verschiedenen Lösungen wie beispielsweise Perplexity oder anderem als zweites Modell nutzen.

Speaker 1: 10:07

Okay, danke, Sehr interessante Inputs. Wenn wir gerade von den Modellen reden hast du auch Erfahrungen mit Crock oder DeepSeq?

Speaker 2: 10:15

Punktuell eingesetzt. Crock hat natürlich auch sehr ein starkes Kontextfenster, ist aber auch immer wieder ein bisschen in der Kritik hinsichtlich den Outputs, die es gibt, eben da, was da so geht, punktuell getestet. Sie sind da auch sehr, sehr führend, auch mit DeepSeq natürlich tief im Einsatz. Sie hat das ausprobiert, gemacht. Das, was da herausgekommen ist, hat natürlich grosse Wellen geschlagen. So ein Modell, das eigentlich ja quasi viel ressourcenschonender arbeitet, als jetzt das JetGPT tut, viel weniger intensiv ist, hat da ja gut Vormarsch geleistet. Aber eben, man muss das auch in den Kontext setzen. Wenn man jetzt DeepSeek online verwendet, dann ist auch das Thema Zensur etwas, was man sich bewusst sein muss. Da gibt es auch gute Beispiele, stichwort Taiwan wenn man da Sachen fragt online bei DeepSeek, da wird dann genau sehr stark der chinesische Filter darüber gelegt. Das sind sicherlich Sachen, die man auch in Betracht ziehen sollte, wenn man mit solchen Modellen arbeitet.

Speaker 1: 11:23

Okay, ganz kurz zum Hintergrund Kontextfenster. ich bin nicht sicher, ob alle Zuhörer wissen, was das ist. Kannst du ganz kurz erklären, was du damit gemeint hast?

Speaker 2: 11:32

Ja, das Kontextfenster, das ist im Prinzip eine Messlatte, an denen oftmals auch die einzelnen Modelle getestet werden. Ich habe es ein bisschen einfach gesagt, ohne jetzt zu technisch zu werden. Da geht es darum zu sehen, wie viel Information ein Modell dann effektiv verarbeiten kann. Je höher das Kontextfenster ist, desto mehr Informationen kann es verarbeiten, wenn es tiefer ist, dann eher weniger. Also banal gesagt wenn ich jetzt zum Beispiel ein PDF oder ein Buch hochlade bei Gemini Cloud, per TPT, wo auch immer, dann kann eine gewisse Anzahl an Informationen verarbeitet werden, und das ist dann eben auch abhängig vom Kontextfenster. Das kann nicht das ganze PDF dann verarbeitet werden, und das ist dann eben auch abhängig vom Kontextfenster. Das kann nicht das ganze PDF dann verarbeitet werden. Da gibt es dann immer so ein bisschen Limiten. Genau das wäre so meine einfache Erklärung.

Speaker 1: 12:29

Okay, danke, ich glaube, das ist ganz gut verständlich. Nächste Frage Es gibt ja auch noch ganz viele spezifische Tools. Ich habe zum Beispiel letztens mal Zuno getestet. Wieder, da kann man so Songs mitmachen. Dann nutze ich auch zum Beispiel Wondercraft zur automatisierten Podcasterstellung und so weiter. Was hältst du von so sehr spezifischen AI-Anwendungen? Bist du ein Fan davon, oder sagst du, eigentlich können die Großmodelle alle?

Speaker 2: 12:56

Ich bin grundsätzlich, wie anfangs auch ein bisschen erwähnt, natürlich jemand, der gerne auch ausprobiert, persönlich diese Themen, diese Tools, funktionen. aber schlussendlich da dann auch je nach Use Case macht es absolut Sinn, auf spezialisierte Lösungen wie Suno, udio und wie sie alle heissen, dann einzugehen und da wirklich dann schauen, wie können die clever eingebettet werden. Man sollte sich immer auch ein bisschen bewusst sein es ist so ein schmaler Grad zwischen zu viele Tools haben das kennen wir vielleicht alle dass dann eben ja diese Tool-Fatig, also diese Müdigkeit, immer zwischen den einzelnen Lösungen switchen zu müssen, entstehen kann. Aber ja, wenn es sehr spezifische Use Cases sind, dann sind punktuell gewisse Modelle auch stärker oder Lösungen Tool-Anbieter, und dann macht es Sinn, diese auch anzuschauen. Es kommt wahrscheinlich auch darauf an, wie regelmässig eine gewisse Tätigkeit oder Aktivität ist.

Speaker 2: 13:53

Je regelmässiger sie ist, desto eher ist es vielleicht auch sinnvoll, sich einmal umzuschauen und zu schauen welche Lösungen gibt es am Markt? gibt es da spezifische Lösungen, die mir wirklich Abhilfe verschaffen können und dann basierend auf gewissen Kernkriterien vielleicht analysieren kann ich diese auch clever synchronisieren, automatisieren mit meinem bestehenden Toolstack? Das sind dann alles auch so Fragen, die da reinspielen sollen, oder dass es nicht einfach quasi eine Lösung ist, die da singulär für sich geschlossen im System arbeitet, mit der ich da interagieren kann.

Speaker 1: 14:29

Okay, und jetzt ganz konkrete Frage was sind so deine spezifischen Lieblings-AI-Tools?

Speaker 2: 14:36

Aktuell bin ich ein grosser Fan vom Thema, adjantic direkt im Browser anzuhaben, und da bin ich verschiedene Lösungen auch am Testen. Das macht für mich auch absolut Sinn, solche KI-Lösungen direkt im Website-Browser zu haben. Warum Das ist wie das Tor zum Internet. Der Browser weiss relativ viel, auch über einen selbst, sei es beruflich oder privat, je nachdem, an welchem Device man auch ist, mit den Cookies etc. Und dass man da mehr mit KI arbeitet, aus meiner Sicht absolut sinnvoll. Und da konkret bin ich aktuell mit Comet Perplexity im Early Access drin, das am Testen Sehr, sehr spannende Lösung. Ich habe da bereits verschiedene Use Cases gesehen, wo mein Browser Comet für mich gewisse Buchungen machen konnte oder aber auch gewisse Recherchen in meinem LinkedIn-Profil machen. Also da wirklich das Thema Authentic zusammen mit dem Browser sehr spannend, finde ich das noch spannend, wenn wir in diesem Bereich bleiben.

Speaker 2: 15:39

Der DIA-Browser ist auch sehr interessant, aktuell, beide in der Beta-Version und nur auf Zugang erhältlich, exklusiven. Das sind sicherlich spannende Möglichkeiten und sonst natürlich ja die Klassiker, auch mit ChatGPT oder auch perplexitiver Recherchearbeit, sicherlich auch Themen, die ich so gerne im Einsatz habe, wie auch gewisse Transkriptionslösungen, die bei mir zum Beispiel ich bin ein Mac-User, macwhisperer habe ich auch gerne im Einsatz, wenn es darum geht, transkriptionen zu erarbeiten aus Podcasts etc kann man da gut mitarbeiten. Das sind so ein bisschen Lösungen, die ich im Einsatz habe.

Speaker 1: 16:20

Vielleicht ein Hinweis von meiner Seite aus. ich finde die Assistentenfunktionen auch sehr gut. Also, ich habe auch vielmals, wenn ich eine regelmäßige Anwendung habe, bevor ich da irgendein KI-Tool nutze, dass ich mir selber einen Assistenten baue, je nachdem. ich habe jetzt ein paar sogar auf SwissGPT gemacht, wenn es um wirklich sensible Daten ging. Gemini nutze ich eher weniger, chat-gpt-assistenten finde ich auch genial. was bei Chat-GPT Assistenten auch noch toll ist Ich kann sie sehr einfach teilen. Das nehme ich oft noch so ein bisschen als Ansatz, und damit vermeide ich, ein komplett neues Tool zu kaufen zu müssen. Ich weiss nicht, wie siehst du das?

Speaker 2: 16:56

Ja genau. Also, ich versuche ja auch, möglichst viel im bestehenden Rahmen zu machen, wobei eben teilweise das natürlich auch mein Job ist, neue Lösungen auszuprobieren und zu machen. Aber ich suche immer zuerst den Use Case in meinem bestehenden Tech Stack, bevor ich da draussen weiterprobiere. Man kann sich auch sehr schnell verlieren in dieser Tool-Flut. Das Ganze kann wirklich sehr, sehr stark ausufern. Nichtsdestotrotz macht es sicherlich Sinn, da zu schauen, welche Lösungen am Markt könnten einem auch teamübergreifend Unterstützung liefern. Also Stichwort, was mir auch noch spontan einfällt, ist LangDoc. Das könnte auch noch ein spannendes Tool sein, wenn es um das Thema Datenschutz etc geht, ein Anbieter, der verschiedene LLMs auch integriert. Ja eben genau, kommt wirklich sehr stark auf den Use Case selbst, darauf an, wie man selbst in der Firma unterwegs ist. Wir haben wenig über Microsoft Copilot geredet. Ja, sicherlich auch ein Thema, den man ab und zu anschauen sollte und da schauen sollte, was da so geht.

Speaker 1: 18:00

Ich denke, eine Sache, die wir gerade du hast es ein bisschen am Rande erwähnt häufig sind es auch die klassischen Tools, die man eigentlich eh schon im Einsatz hat, die mittlerweile auch KI-Funktionalitäten anbieten. Also Buzzsprout, das ist mein Podcast-Tool, sozusagen, um den Podcast am Ende zu veröffentlichen, das hat mittlerweile jegliche AI-Funktionen integriert. Da brauche ich gar kein nächstes Tool, was mir irgendwas transkribiert, sondern das kann ich direkt damit machen. Ich glaube, da hilft es auch immer, dass man da mal drauf schaut was bieten eigentlich so die Lösungen, die sagen wir mal eh seit zehn Jahren im Einsatz hat, an, und wie kann man die vielleicht auch nutzen?

Speaker 2: 18:34

Absolut Ich glaube, ein mega wichtiges Thema, das du ansprichst zuerst auch schauen in bestehenden Lösungen. Was geht so da? Gewisse sind schneller, andere brauchen länger Diese ausprobieren, und wenn die Qualität nicht stimmt für einen man ist ja selbst auch Experte in seinem Fachgebiet und kann das dann auch gut bewerten dann vielleicht noch alternativen Lösungen Ausschau halten.

Speaker 1: 18:58

Super. Hey, ich habe sehr viel von dir gelernt. Ich glaube, ich werde jetzt zur kreativen Aufgabe mal Klotschstärke nutzen. Danke dafür Gerne. Ich möchte deine Zeit nicht weiter beanspruchen. Du sollst ja nächstes Mal noch Zeit für den Kaffee mit mir haben.

Speaker 2: 19:13

Genau das machen wir.

Speaker 1: 19:16

Aber ich sage dir gleich, du bekommst gleich noch das letzte Wort. Ich möchte mich noch kurz bei allen Zuhörern bedanken, dass ihr zugehört habt. Wenn ihr Themenwünsche, Themenvorschläge habt, könnt ihr mir auch jederzeit gerne schreiben. Ich bedanke mich bei meinen Podcast Dazu alle Informationen in den Shownotes. Und ja, Miguel, wie angekündigt, das letzte Wort geht an dich.

Speaker 2: 19:37

Vielen Dank. Ja, danke fürs Zuhören. Ich hoffe, es hat was gebracht. Ich konnte ein bisschen Insights mitgeben. Wenn ihr weitere Informationen möchtet oder in Kontakt bleiben möchtet, würde mich freuen. Ihr findet mich auf LinkedIn, Miguel Schweiger oder auch Century Labs. Da könnt ihr mir weiterhin folgen und seht spannende Informationen rund um das Thema KI und digitale Transformation.

Speaker 1: 20:01

Dankeschön bis zum nächsten Mal.

Speaker 2: 20:03

Danke.