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Diese Ausgabe umfasst ca. 1865 Wörter (~10 Minuten Lesezeit).
Heute ist Montag, der 24. August 2026 - willkommen in KW35. Viel Spaß beim Lesen!
🎯 Der Datenhunger der KI: Von Büchern bis zu internen E-Mails
Der Wettlauf um künstliche Intelligenz wird oft auf drei Aspekte reduziert: leistungsfähigere Modelle, mehr Rechenleistung und bessere Chips. Aus meiner Sicht wird jedoch ein vierter Faktor zunehmend entscheidend: hochwertige Daten.
Denn je leistungsfähiger KI-Systeme werden, desto weniger reicht es aus, einfach immer größere Mengen frei verfügbarer Internetinhalte zu verarbeiten. Der nächste Wettbewerbsvorteil entsteht dort, wo Daten exklusiv, strukturiert und nah an realen menschlichen Arbeitsprozessen sind.
Spirit Airlines als Beispiel für die neue Datenökonomie
Ein besonders interessantes Beispiel hierfür liefert aktuell die insolvente Fluggesellschaft Spirit Airlines. Google interessiert sich für die umfangreichen internen Datenbestände des Unternehmens. Laut Medienberichten geht es dabei unter anderem um rund 100 Millionen E-Mails, 500 Millionen Teams-Nachrichten, operative Unternehmensdaten und etwa 30 Millionen Zeilen Softwarecode.
Das ist deshalb bemerkenswert, weil ein KI-Modell zwar aus einem Buch lernen kann, wie Revenue Management, Personalführung oder Projektmanagement theoretisch funktionieren. Millionen interner Nachrichten, Tabellen, Entscheidungen und Prozessdaten können jedoch zeigen, wie ein Unternehmen tatsächlich arbeitet.
Genau darin dürfte künftig ein erheblicher Wert liegen.
Von Büchern bis zu Arbeitsunterlagen
Spirit Airlines ist dabei keineswegs ein Einzelfall. Bei abgewickelten Unternehmen werden inzwischen unter anderem Slack-Archive, Jira-Tickets, E-Mails, Google-Drive-Dokumente und Quellcode für KI-Anwendungen interessant.
Parallel dazu versuchen Anbieter wie Handshake AI, hochwertige berufliche Unterlagen von Fachkräften zu erschließen, darunter Präsentationen, Dokumente und andere Arbeitsergebnisse.
Auch in anderen Bereichen ist dieser Trend längst sichtbar. So stellt Reddit Google beispielsweise Zugang zu menschlichen Diskussionen und Antworten bereit. Stack Overflow liefert technisches Expertenwissen. HarperCollins stellt ausgewählte Bücher für das Training von KI zur Verfügung. Wissenschaftsverlage wie Taylor & Francis oder Wiley monetarisieren Fachliteratur und wissenschaftliche Archive.
OpenAI wiederum arbeitet mit Shutterstock zusammen und erhält so Zugang zu Bildern, Videos, Musik und Metadaten. Durch Partnerschaften mit News Corp, der Financial Times oder Vox Media werden zusätzlich hochwertige journalistische Inhalte und umfangreiche Archive erschlossen.
The Next Level: KI lernt aus realen Arbeitsprozessen
Aus meiner Sicht lässt sich daraus eine klare Entwicklung ableiten:
Am Anfang stand das offene Internet.
Danach kamen kuratierte Inhalte, Foren, Bücher und journalistische Archive.
Jetzt beginnt die nächste Phase: interne Unternehmensdaten und reale Arbeitsprozesse.
Und genau diese Daten könnten für die kommende Generation von KI-Systemen besonders wertvoll werden. Denn KI soll künftig nicht nur Texte formulieren oder Fragen beantworten. Agentische KI-Systeme sollen Aufgaben übernehmen, Informationen analysieren, Entscheidungen vorbereiten, Software bedienen und komplette Arbeitsprozesse selbstständig durchführen.
Künftige KI-Systeme benötigen mehr als große Mengen öffentlich verfügbarer Texte. Besonders wertvoll sind Daten, die zeigen, wie Probleme in der Praxis entstehen, wie darüber kommuniziert wird, welche Entscheidungen getroffen werden und welche Ergebnisse daraus folgen.
Solche Zusammenhänge finden sich nur begrenzt in Büchern oder auf öffentlichen Webseiten. Sie entstehen vor allem im Arbeitsalltag von Unternehmen, beispielsweise in E-Mails, Meetings, Projektunterlagen, Ticketsystemen, Tabellen, Quellcode und internen Dokumentationen.
Gerade deshalb können Unternehmensdaten für KI-Anbieter besonders interessant sein, denn sie enthalten nicht nur Informationen, sondern bilden auch reale Arbeits-, Entscheidungs- und Problemlösungsprozesse ab.
Unternehmensdaten werden zum strategischen Vermögenswert
Unternehmen besitzen nämlich nicht nur Maschinen, Software, Marken oder Kundenbeziehungen. Sie verfügen auch über Jahrzehnte dokumentierter menschlicher Arbeit: Entscheidungen, Fehler, Lösungen, Kommunikation und Wissen.
Diese Datensätze könnten künftig zu einem strategischen Vermögenswert werden, wenn sie exklusiv, strukturiert und mit konkreten Ergebnissen verknüpft sind.
Gleichzeitig entstehen erhebliche neue Fragen: Wem gehören solche Daten? Dem Unternehmen? Den Beschäftigten? Den Kunden? Was passiert mit personenbezogenen Informationen, Geschäftsgeheimnissen oder vertraulicher Kommunikation? Dürfen außerdem Daten, die ursprünglich für einen völlig anderen Zweck entstanden sind, später zum Training von KI verwendet werden?
Meine persönliche Sichtweise
Ich glaube, dass wir beim Thema KI-Daten gerade einen ähnlichen Wendepunkt erleben wie zuvor bei Rechenleistung und Chips. Lange galt: Je größer das Modell und je mehr Daten, desto besser. Künftig könnte jedoch eine andere Logik gelten. Nicht die Menge, sondern die Qualität und Exklusivität der Daten entscheidet.
Besonders spannend finde ich, dass dabei nicht mehr nur Wissen, sondern auch zunehmend menschliche Arbeitsrealität gehandelt wird. E-Mails, Projektverläufe, Präsentationen, Code oder interne Entscheidungsprozesse enthalten etwas, das klassische Bücher oder Webseiten kaum abbilden können. Kontext.
Genau darin liegt für mich die eigentliche Bedeutung des Spirit-Airlines-Falls. Es geht nicht nur darum, einen weiteren großen Datensatz zu kaufen. Vielmehr stellt sich die Frage, ob Unternehmen künftig ihre institutionelle Erfahrung selbst zu einem handelbaren Rohstoff machen können.
Gleichzeitig sollte man diese Entwicklung kritisch begleiten. Denn je wertvoller interne Daten für KI werden, desto wichtiger werden Datenschutz, Geschäftsgeheimnisse, Einwilligung und klare Nutzungsrechte.
Mein Eindruck ist deshalb: Der nächste große KI-Wettbewerb wird nicht nur um Modelle, Chips oder Rechenzentren geführt werden. Er wird auch darum gehen, wer Zugriff auf die besten realen Daten hat.
Und genau diese Daten könnten am Ende einer der knappsten und wertvollsten Rohstoffe der nächsten KI-Generation sein.
🔗 Reuters | Bloomberg | Forbs | Business Insider | Stack Overflow | SEC / Wiley | Shutterstock | News Corp | Financial Times | Vox Media | WSJ
📰 Märkte & Nachrichten
Bessent weitet Schuldenrückkäufe aus, um Druck am US-Anleihemarkt zu dämpfen: US-Finanzminister Scott Bessent kündigte an, die Rückkäufe von Staatsanleihen auszuweiten. Hintergrund ist der starke Verkaufsdruck auf dem Markt für länger laufende US-Treasuries in den vergangenen Tagen. Hintergrund ist die gestiegene Nervosität bezüglich der Refinanzierungskosten, der Liquidität und der Aufnahmefähigkeit des Marktes bei hohen Emissionsvolumina. Mit der Maßnahme sollen besonders belastete Laufzeiten gezielt aus dem Markt genommen werden, um Handelsstörungen sowie abrupte Renditeanstiege abzufedern. Dies soll über ein aktiveres Buyback-Programm des Treasury umgesetzt werden, das die Marktliquidität verbessern und die Funktionsfähigkeit der Zinskurve stabilisieren soll, ohne die grundsätzliche Schuldenstrategie zu ändern. Gleichzeitig zeigt sich, dass selbst der weltweit wichtigste Staatsanleihemarkt empfindlich auf Angebotsdruck und fiskalische Unsicherheit reagiert. Für Investoren ist dies ein Signal, dass die Marktpflege wieder stärker Teil der staatlichen Schuldensteuerung wird. Langfristig könnte dies den Trend verstärken, dass das Liquiditätsmanagement enger mit der Fiskalpolitik verzahnt wird.
🔗 POLITICO
Amazon vereinfacht Bestellmails und erhöht damit unbeabsichtigt das Phishing-Risiko: Offensichtlich hat Amazon seine Bestellbestätigungen so umgestellt, dass statt konkreter Produktnamen zunehmend allgemeine Kategorien wie „Gepäck“, „Dekoration“ oder „Garten“ angezeigt werden. Der Hintergrund dafür ist vermutlich der Versuch, E-Mails zu standardisieren, Inhalte zu vereinfachen und die Anzahl sensibler Produktdetails in Postfächern zu reduzieren. Dies wird durch eine gröbere Kategorisierung einzelner Bestellungen erreicht. Das erschwert die Zuordnung für Kunden, wenn mehrere Artikel parallel geliefert werden. Dadurch entsteht ein Sicherheitsproblem, da unklare Bestell-E-Mails typischen Phishing-Nachrichten ähneln. Empfänger können den Inhalt schlechter verifizieren und reagieren eher auf Rückfragen oder Links. Gleichzeitig zeigt sich ein klassischer Zielkonflikt digitaler Plattformen. Maßnahmen zur Vereinheitlichung, Skalierung oder zum Datenschutz können das Nutzervertrauen schwächen, auf dem sichere Kommunikation beruht. Langfristig könnte dies den Druck auf große Plattformen erhöhen, die Transaktionskommunikation zwischen den Aspekten Datenschutz, Usability und Betrugsprävention besser auszubalancieren.
Nvidia erweitert KI-Ökosystem, um Nachfrage über den Chipengpass hinaus zu sichern: Nvidia richtet seine Strategie gezielt darauf aus, die nächste Phase des KI-Markts vorzubereiten. In dieser dürfte die Rechenleistung nicht mehr der zentrale Engpass sein. Hintergrund ist, dass die aktuelle Nachfrage nach KI-Infrastruktur stark von knappen Hochleistungschips abhängig ist, während mittelfristig ein Übergang zu Hardware erwartet wird, die breiter verfügbar ist. Um die Nachfrage dennoch hoch zu halten, investiert das Unternehmen stärker in Software, Entwicklerwerkzeuge, Robotik, industrielle KI-Anwendungen und komplette Plattformen, die Kunden tiefer an das eigene Ökosystem binden. Damit zielt die Umsetzung nicht nur auf den Verkauf einzelner Chips, sondern auf die Ausweitung konkreter Anwendungsfälle in Unternehmen und Industrie. Für den Markt bedeutet dies eine Verschiebung vom reinen Hardwarezyklus hin zu vertikal integrierten KI-Systemen mit höheren Wechselkosten. Gleichzeitig zeigt sich ein struktureller Trend: Im KI-Wettbewerb wird nicht allein die Rechenleistung entscheidend sein, sondern auch die Kontrolle über Standards, Software-Schichten und industrielle Einsatzfelder.
📊 Daten & Insights: KI im Job: Fast jeder Zweite nutzt kostenlose Tools
Künstliche Intelligenz hält immer stärker Einzug in den Arbeitsalltag. Eine aktuelle Untersuchung von Epoch AI und Ipsos zeigt jedoch einen bemerkenswerten Unterschied: In vielen Berufen stellen Unternehmen ihren Beschäftigten offenbar noch gar keine eigenen KI-Abonnements zur Verfügung.
Unter den US-amerikanischen Beschäftigten, die KI für ihre Arbeit nutzen, greifen 46,4 % überwiegend auf kostenlose KI-Angebote zurück. Nur 28,6 % nutzen hauptsächlich ein vom Arbeitgeber bereitgestelltes Abonnement. Rechnet man Beschäftigte hinzu, die sowohl betriebliche als auch private Zugänge verwenden, liegt der Anteil der Abonnements von Arbeitgebern bei 36,9 %.
Besonders deutlich werden die Unterschiede zwischen den Berufsgruppen: So nutzen rund 67 % der Beschäftigten aus Computer-, Ingenieur- und Wissenschaftsberufen zumindest teilweise eine vom Arbeitgeber bereitgestellte KI-Lösung. In Management-, Wirtschafts- und anderen wissensintensiven Berufen sind es dagegen nur rund 41 %. Im Bereich Verkauf und Büro liegt der Anteil bei rund 24 %, in Produktion, Handwerk und Transport sogar nur bei 10 %.
Was daran besonders interessant ist
Die Zahlen deuten auf eine Entwicklung hin, die Unternehmen nicht unterschätzen sollten. Offensichtlich warten Beschäftigte bei KI nicht unbedingt darauf, dass ihr Arbeitgeber ihnen eine Lösung bereitstellt.
Wenn Mitarbeitende stattdessen kostenlose oder privat finanzierte Chatbots und KI-Tools für berufliche Aufgaben verwenden, entsteht schnell eine neue Form von Schatten-KI - ähnlich der früheren Schatten-IT.
Damit stellen sich ganz praktische Fragen: Welche Daten werden in diese Systeme eingegeben? Welche Anbieter dürfen genutzt werden? Was passiert mit vertraulichen Unternehmensinformationen? Und verfügen Beschäftigte überhaupt über ausreichend klare Regeln für den Umgang mit KI?
🔗 Epoch AI
🎬 Sehenswert: Droht der DIGITALE BLACKOUT? ARTE (ca. 52 Min.)
Ohne Strom, Rechenzentren, Unterseekabel und leistungsfähige Chips funktioniert auch die KI-Revolution nicht. Die ARTE-Doku „Droht der digitale Blackout?“ zeigt, wie verwundbar unsere digitale Infrastruktur tatsächlich ist und was Forschung, Industrie und Militär dagegen unternehmen.
Gerade vor dem Hintergrund des aktuellen KI-Booms ein sehenswerter Blick auf die physische Infrastruktur hinter unserer digitalen Welt.
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