Die beiden deutschen KI-Unternehmen Celonis und Deepset bündeln ihre Kräfte. Zugegeben: Außerhalb der Tech-Branche dürfte es bei diesen Namen nur bei den wenigsten klingeln. Doch die vereinbarte Partnerschaft könnte es in sich haben. Denn sie soll einen europäischen Markt erschließen, der bislang dem umstrittenen Überwachungskonzern Palantir aus den USA vorbehalten war – auch wenn beide Unternehmen den Namen nicht in den Mund nehmen. Eine kommentierende Analyse.

Bündnis gegen Palantir: Was machen Deepset und Celonis?

• Celonis ist 2011 aus einem Forschungsprojekt der Technischen Universität München heraus entstanden. Das Unternehmen wurde im Rahmen einer Finanzierungsrunde 2022 auf einen Wert von rund 13 Milliarden US-Dollar geschätzt. Celonis ist Weltmarktführer bei der Analyse von Geschäftsabläufen, dem sogenannten Process Mining. Die Plattform wertet Daten aus verschiedenen Unternehmensprogrammen aus. Darunter: Systeme zur Auftragsabwicklung, Kundenverwaltung und Logistik. Ziel ist es, Prozesse wirtschaftlich zu optimieren. Celonis beschäftigt laut eigenen Angaben weltweit über 3.000 Mitarbeiter. Zum Kundenstamm gehören Großunternehmen wie Fujitsu, Uniper, PepsiCo und die Telekom.
• Deepset wurde 2018 in Berlin gegründet. Das Unternehmen ist zwar etwas kleiner als Celonis, in seinem Nischenmarkt aber äußerst einflussreich. Denn: Deepset hat mit Haystack eine Open-Source-Software für Unternehmen entwickelt, damit diese KI-Komponenten in ihre Anwendungen integrieren können, um eigene Modelle zu entwickeln. Diese Software wird besonders oft für sogenannte RAG-Anwendungen genutzt. Dabei geht es darum, KI-Systeme mit eigenen Unternehmensdaten zu verbinden, damit sie nicht nur allgemeines Wissen nutzen, sondern auch gezielt Informationen aus internen Datenbanken abrufen können. Deepset zählt unter anderem Airbus und Bosch zu seinen Kunden.
• Der umstrittene US-Konzern Palantir hat sich weltweit als dominante Datenanalyseplattform für Behörden, Sicherheitsorganisationen und kritische Infrastrukturen etabliert – auch in Deutschland und Europa. Gegründet wurde das Unternehmen von Trump-Unterstützer Peter Thiel, der nach wie vor die Strippen zieht. Palantir ist eng mit den US-Geheimdiensten verflochten und deshalb vor allem in Europa äußerst umstritten. Auch, weil die Software des Unternehmens sehr intransparent ist. Das Geschäftsmodell von Palantir beruht darauf, Abhängigkeiten zu schaffen. Denn vor allem für Ermittlungsbehörden gibt es kaum vergleichbare Alternativen.

Ein Bündnis als politisches Signal

Die Pointe des Bündnisses zwischen Celonis und Deepset liegt nicht unbedingt in der angestrebten Technologie, sondern im politischen Vakuum, das sie füllen soll. Seit Jahren wird in Deutschland etwa darüber diskutiert, wie Verwaltung, Sicherheitsbehörden und kritische Infrastrukturen digitalisiert werden können. Das Ergebnis dieser Diskussionen war aber stets ein ernüchterndes: ein Ruf nach Lösungen aus dem Ausland.

Nicht, weil Europa keine klugen Köpfe hätte, sondern weil die Fokussierung und Förderung entsprechender Plattformen auf politischer Ebene lange verpennt und verschleppt wurde. Die Folge dieses Irrwegs: Wer moderne Analysewerkzeuge braucht, landet schnell bei US-Anbietern samt einer gewissen damit verbundenen Abhängigkeit.

Mit ihrem Bündnis erschließen Celonis und Deepset genau diese Lücke. Auffällig ist dabei zwar, dass beide Unternehmen den Namen Palantir konsequent vermeiden. Doch wer von einer „integrierten, souveränen KI-Plattform“ für Behörden, Verteidigung, Cybersicherheit und kritische Infrastruktur spricht, macht ziemlich klar, gegen wen die Allianz gerichtet ist.

Das alles mag vielleicht etwas unpopulär wirken, da es nicht um schier grenzenlose Möglichkeiten in einem Chatfenster geht. Doch Ziel ist etwas viel Wichtigeres: eine digitale Infrastruktur für Bereiche, in denen Vertrauen, Kontrolle und Nachvollziehbarkeit wichtiger sind als der nächste KI-Hype.

Die Technologien von Celonis und Deepset ergänzen sich dabei erstaunlich gut. Celonis liefert den Prozesskontext, also das Wissen darüber, wie Organisationen tatsächlich funktionieren. Und Deepset steuert mit Haystack das Bindeglied zwischen Sprachmodellen, Datenquellen und Anwendungen bei. Diese Kombination verspricht eine KI-Plattform, die Entscheidungen nicht aus einem statistischen Nebel zieht, sondern auf überprüfbaren Informationen aufbaut.

Das klingt zwar weniger spektakulär als die großen Versprechen und Visionen aus dem Silicon Valley. Doch für europäische Behörden und kritische Infrastrukturen könnte genau diese Nüchternheit die eigentliche Innovation sein. Denn sie kombiniert Unabhängigkeit mit technischem Know-how und transparenten Strukturen.

Stimmen

• Milos Rusic, CEO und Mitgründer von Deepset, in einem Statement: „Wir sind überzeugt, dass Organisationen KI-Systeme brauchen, denen sie vollständig vertrauen und die sie jederzeit kontrollieren können – insbesondere in geschäftskritischen Umgebungen. Indem wir diese offenen und regulierten KI-Agenten auf Basis von Haystack mit dem Kontextmodell von Celonis verbinden, schaffen wir eine europäische Alternative für operative KI, die transparent, auditierbar und in echtem Geschäftskontext verankert ist.“
• Florian Schewior, Geschäftsführer bei Celonis, ergänzte: „KI-Systeme sind nur so effektiv wie der Prozesskontext, auf den sie zugreifen können. Durch die Kombination von Process Intelligence und dem Celonis Context Model mit den KI-Agenten von Deepset für regulierte Infrastrukturen können öffentliche Einrichtungen und Sicherheitsorganisationen KI-Systeme einsetzen, die nicht nur leistungsfähig sind, sondern auch auf realen Abläufen basieren, nachvollziehbar arbeiten und den Anforderungen souveräner Infrastrukturen gerecht werden.“
• Manuel Atug, Experte für kritische IT-Infrastrukturen und Sprecher der unabhängigen Arbeitsgruppe Kritische Infrastruktur, warnte bereits Mitte 2025 vor Palantir, als es um einen Einsatz der Software bei der deutschen Polizei ging: „Unsere Strafverfolgungsbehörden machen sich damit vollkommen abhängig von einem Konzern, der ethisch schwer bedenklich agiert, wo der Investor und auch der CEO offenkundig Ideologien, und zwar auch autokratischen Ideologien, hinterherlaufen und diese auch fördern und optimieren.“

Europäische Palantir-Alternative: Nur ein Baustein von vielen

Auch wenn Celonis und Deepset den Namen vermeiden: Über ihrer Partnerschaft schwebt der Schatten von Palantir wie ein Damoklesschwert im Serverraum. Denn der US-Konzern hat sich in den vergangenen Jahren eine dominante Stellung bei Behörden, Sicherheitsorganisationen und kritischen Infrastrukturen erarbeitet. Die neue Allianz wird deshalb daran gemessen werden, ob sie mehr sein kann als eine europäische Alternative auf dem Papier.

Das Problem an Palantir ist nicht unbedingt, dass die Plattform eine US-amerikanische, sondern eine absolute Black Box ist. In Kombination mit einer kuscheligen Nähe zur Trump-Administration könnte das in einer vorprogrammierten Abhängigkeit münden, die im schlimmsten Fall als Druckmittel ausgenutzt werden kann.

Aufgrund eines Mangels an Alternativen stoßen Celonis und Deepset genau in diese Lücke. Sie wollen auf offene Komponenten, nachvollziehbare Datenflüsse und die Möglichkeit setzen, Systeme auf der Infrastruktur der Kunden zu betreiben. Das klingt vielleicht etwas lahm, ist aber ein attraktives Versprechen für Datenhoheit und Unabhängigkeit von den USA.

Allerdings muss sich die KI-Plattform von Celonis und Deepset natürlich zunächst einmal in der Praxis beweisen. Und zwar nicht nur als funktionierende und fehlerfreie Software, sondern als effiziente Alternative, die mithalten kann. Die Bedeutung des Bündnisses sollte man aber weder kleinreden noch überschätzen.

Denn die Allianz kann zu einem wichtigen Baustein für die digitale Souveränität in Europa werden. Aber: Sie ist eben nur ein Baustein von vielen. Wer Behörden, Polizei oder kritische Infrastrukturen wirklich unabhängiger machen will, braucht nicht nur souveräne Software, sondern auch europäische Cloud-Angebote, sichere Hardware, Identitätslösungen und Kommunikationsnetze. Ansonsten droht wieder das altbekannte europäische Muster.

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Die Hardware-Preise klettern seit Jahren kontinuierlich nach oben, während viele Unternehmen und Privatpersonen gleichzeitig auf der Suche nach leistungsfähigen Computerlösungen sind. Genau hier entsteht eine interessante Lücke im Markt: Professionell aufbereitete Geräte bieten häufig identische Leistung wie Neuware – nur zu einem Bruchteil des Preises. Wer sich dafür entscheidet, einen geprüften refurbished PC bestellen möchte, landet nicht selten bei ehemaliger Business-Hardware, die nach drei bis fünf Jahren Leasingzeit in die Aufbereitung geht. Diese Rechner wurden ursprünglich für den Dauereinsatz in Büros konzipiert, verfügen über hochwertige Komponenten und haben noch Jahre potenzielle Nutzungsdauer vor sich.

Was macht refurbished Geräte technisch besonders zuverlässig

Der Unterschied zwischen einem gebrauchten PC vom Flohmarkt und einem professionell refurbished System könnte größer kaum sein. Während Privatverkäufer ihre alte Hardware meist ohne Garantie und ohne gründliche Prüfung weitergeben, durchlaufen aufbereitete Geräte einen mehrstufigen Kontrollprozess. Dabei werden nicht nur offensichtliche Defekte behoben, sondern auch verschleißanfällige Komponenten wie Lüfter, Thermopaste oder Speichermodule systematisch geprüft und bei Bedarf ausgetauscht. Datenträger werden sicher gelöscht nach militärischen Standards, sodass keinerlei Rückstände vorheriger Nutzer verbleiben. Die Systeme erhalten außerdem aktuelle Betriebssysteme – frisch installiert und einsatzbereit.

Besonders interessant wird die Sache bei aktuellen Softwareanforderungen. Microsoft hat mit Windows 11 Hardwareanforderungen eingeführt, die viele ältere Systeme ausschließen – etwa TPM 2.0 oder bestimmte CPU-Generationen. Wer heute einen modernen Windows 11 PC refurbished kaufen kann, erhält garantiert kompatible Hardware, die auch für kommende Updates gerüstet ist. Die Händler sortieren gezielt Modelle aus, die alle technischen Voraussetzungen erfüllen, und sparen Käufern damit lästige Recherche und Kompatibilitätsprobleme.

Nachhaltigkeit als unterschätzter Mehrwert

Jenseits der finanziellen Vorteile spielt der ökologische Aspekt eine zunehmend bedeutende Rolle. Die Produktion eines neuen Computers verursacht erhebliche Umweltbelastungen: Vom Abbau seltener Erden über energieintensive Fertigungsprozesse bis hin zu langen Transportwegen. Verschiedene Studien beziffern den CO₂-Fußabdruck eines Desktop-PCs auf 200 bis 400 Kilogramm während der Herstellungsphase – das entspricht mehreren Tausend Kilometern Autofahrt. Die Nutzungsphase macht dagegen nur einen kleineren Teil der Gesamtumweltbilanz aus, vorausgesetzt der Rechner läuft mehrere Jahre.

Durch die Verlängerung der Lebenszyklen bereits produzierter Geräte lässt sich dieser ökologische Rucksack auf deutlich mehr Nutzungsjahre verteilen. Wer einen aufbereiteten PC fünf weitere Jahre nutzt, vermeidet nicht nur die Produktion eines Neugeräts, sondern auch die fachgerechte Entsorgung, die ihrerseits Ressourcen bindet. Unternehmen können solche Entscheidungen außerdem in ihre Nachhaltigkeitsberichte einfließen lassen – ein Faktor, der bei steigenden ESG-Anforderungen durchaus relevant wird.

Worauf beim Kauf tatsächlich zu achten ist

Nicht jedes Refurbishment-Angebot hält automatisch, was es verspricht. Der Markt kennt verschiedene Qualitätsstufen, die von simplem Weiterverkauf kaum gereinigter Geräte bis zu aufwendiger Generalüberholung mit Ersatzteilgarantie reichen. Seriöse Anbieter klassifizieren ihre Ware transparent – etwa nach optischem Zustand in Kategorien wie „wie neu“, „sehr gut“ oder „gut“. Diese Einstufungen beziehen sich meist auf Gehäusezustand und sichtbare Gebrauchsspuren, nicht auf die technische Funktionalität, die durchweg einwandfrei sein sollte.

Entscheidend ist die gewährte Garantie. Während bei Privatverkäufen üblicherweise jegliche Gewährleistung ausgeschlossen wird, bieten professionelle Refurbisher mindestens zwölf Monate Garantie – manche sogar bis zu drei Jahre. Diese Absicherung signalisiert Vertrauen in die eigene Aufbereitungsqualität und schützt Käufer vor unerwarteten Defekten. Zusätzlich sollten detaillierte Angaben zur Hardwarekonfiguration vorliegen: Prozessormodell, RAM-Größe, Speichertyp und -kapazität sowie vorhandene Anschlüsse. Nur so lässt sich beurteilen, ob das System den individuellen Anforderungen gerecht wird.

Leistung versus Preis – wo liegt das optimale Verhältnis

Die Frage nach dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis lässt sich nicht pauschal beantworten, sondern hängt vom Einsatzzweck ab. Für typische Büroarbeiten – Textverarbeitung, E-Mail, Webbrowsing, Videokonferenzen – genügen Systeme mit Core i5-Prozessoren der sechsten bis achten Generation vollkommen. Diese sind bereits für unter 300 Euro erhältlich und bewältigen Standardaufgaben mühelos. Anspruchsvollere Tätigkeiten wie Bildbearbeitung, CAD-Anwendungen oder virtuelle Maschinen profitieren von aktuelleren CPUs und mindestens 16 GB RAM, was die Preisspanne auf 400 bis 600 Euro hebt.

Interessant wird der Vergleich bei gleichwertiger Performance: Ein aktueller Neurechner mit Core i7 der zwölften Generation und 16 GB RAM kostet schnell über 800 Euro. Ein refurbished System mit Core i7 der neunten oder zehnten Generation liefert für viele Anwendungen praktisch identische Ergebnisse bei etwa 60 Prozent geringeren Anschaffungskosten. Der technologische Fortschritt bei Desktop-Prozessoren hat sich in den letzten Jahren deutlich verlangsamt – die Generationssprünge fallen kleiner aus als noch vor einem Jahrzehnt. Dadurch bleiben ältere Systeme länger konkurrenzfähig.

Einsatzszenarien jenseits des Home Office

Aufbereitete PCs bewähren sich längst nicht nur am heimischen Schreibtisch. Bildungseinrichtungen setzen zunehmend auf refurbished Hardware, um IT-Budgets zu strecken und gleichzeitig mehr Schüler mit digitalen Arbeitsgeräten auszustatten. Wenn eine Schule 50 Arbeitsplätze einrichten muss, macht der Kostenvorteil gegenüber Neuware schnell fünfstellige Beträge aus – Geld, das anderweitig in Lizenzen, Schulungen oder Netzwerkinfrastruktur fließen kann.

Auch in der Softwareentwicklung greifen manche Teams bewusst zu älteren Systemen für Testzwecke. Wer sicherstellen möchte, dass Anwendungen auch auf nicht topaktueller Hardware flüssig laufen, braucht entsprechende Testgeräte. Refurbished PCs eignen sich dafür ideal, ohne dass teure Neuanschaffungen nötig werden. Selbst als dedizierte Media-Center oder Heimserver für Datensicherungen leisten ausgemusterte Business-PCs oft jahrelang zuverlässige Dienste – Anwendungen, bei denen Rohleistung zweitrangig ist, Stabilität und niedrige Anschaffungskosten aber überzeugen.

Langfristige Perspektiven und Aufrüstbarkeit

Ein häufig übersehener Vorteil professioneller Desktop-Systeme liegt in ihrer Modularität. Anders als bei vielen Consumer-Komplettrechnern oder gar Laptops lassen sich Tower-Gehäuse problemlos öffnen und mit zusätzlichen Komponenten bestücken. RAM-Erweiterungen sind meist unkompliziert möglich, Festplatten oder SSDs können ergänzt oder ausgetauscht werden, selbst Grafikkarten lassen sich in vielen Fällen nachrüsten. Diese Flexibilität verlängert die Nutzungsdauer zusätzlich: Statt nach drei Jahren ein komplett neues System anzuschaffen, genügen oft gezielte Upgrades einzelner Komponenten.

Allerdings gibt es Grenzen der Aufrüstbarkeit. Der Prozessor ist typischerweise fest mit dem Mainboard verbunden, und ein Austausch rechnet sich wirtschaftlich selten. Auch der verwendete Chipsatz und Sockel setzen Grenzen, welche CPUs überhaupt kompatibel sind. Wer von Anfang an plant, das System später zu erweitern, sollte auf ausreichend freie RAM-Steckplätze, zusätzliche Laufwerksschächte und ein Netzteil mit Reserve achten. Diese Informationen lassen sich bei seriösen Refurbishern erfragen – und wer hier investiert, schafft eine Basis für schrittweise Modernisierung statt abrupter Komplettersetzungen.

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Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme hat einen neuen Rekord für die Effizienz von Solarmodulen aufgestellt. Durch eine optimierte Verschaltung einzelner Solarzellen erreicht ein weiterentwickelte System einen Wirkungsgrad von 34,4 Prozent. Die verwendete Schindel-Matrix-Technologie wurde für den Einsatz auf der Erde angepasst und stammt ursprünglich aus der Weltraumtechnik.

Ein Forscherteam des Fraunhofer-Instituts hat im Rahmen des Forschungsprojekts „Vorfahrt“ ein Solarmodul mit einer Gesamtfläche von 833 Quadratzentimetern entwickelt. Das System erzielte Anfang 2026 einen Wirkungsgrad von 34,2 Prozent. Die technische Basis dafür bilden dreifache III-V-Germanium-Zellen. Der Projektkoordinator AZUR SPACE Solar Power entwickelte diese speziellen Solarzellen für das Modul jedoch weiter.

Der Hersteller passte die für den Weltraumeinsatz optimierte Dreifach-Solarzellentechnologie an das terrestrische Sonnenspektrum an. Denn durch diesen Entwicklungsschritt könne die Produktion in vergleichbaren Stückzahlen erfolgen. Zudem nutzt AZUR SPACE Solar Power für die Fertigung dasselbe Wafer-Format wie in der Raumfahrt. Einige Monate nach diesem Rekord steigerte das Team den Wirkungsgrad dann auf 34,4 Prozent.

34,4 statt 34,2 Prozent: Das effizienteste Solarmodul der Welt

Für diese Steigerung nutzte das Forscherteam die sogenannte Schindel-Matrix-Technologie zur Verschaltung der Solarzellen. Das Fraunhofer-Institut entwickelte diese Methode vor einigen Jahren gemeinsam mit einem deutschen Partner aus dem Maschinenbau. Das Verfahren kommt bereits bei kommerziellen, in Deutschland gefertigten Modulen zum Einsatz. Der Ansatz stellt dabei eine grundlegende Abkehr vom traditionellen Aufbau von Photovoltaik-Modulen dar.

Mit der Schindel-Matrix-Technologie schnitten die Forscher die Solarzellen in schmale Streifen. Anschließend wurden diese Segmente schindelartig, überlappend und zueinander versetzt angeordnet. Die Verbindung der einzelnen Streifen erfolgt mithilfe von elektrisch leitfähigen Klebstoffen. Diese Architektur ermöglicht einen direkten Kontakt von Zelle zu Zelle.

Keine Kupferbänder mehr: Warum das den Wirkungsgrad erhöht

Dadurch werden traditionelle lötbeschichtete Kupferbänder im gesamten Modulaufbau überflüssig. Durch den Wegfall dieser Zellverbinder müsse keine aktive Zellfläche mehr abgeschattet werden. Der daraus resultierende besonders hohe Flächenausnutzungsgrad war ein wesentlicher Erfolgsfaktor für den erreichten Rekordwirkungsgrad. Neben den Solarzellen kamen spezielle Antireflexstrukturen auf dem Vorderseitenglas zum Einsatz.

Die Strukturen auf dem vorderen Glas entwickelte das Unternehmen temicon. Das fertige Modul soll auf der Fachmesse Intersolar beziehungsweise der Veranstaltung The Smarter E im präsentiert werden. Das Institut zeigt die Entwicklung am eigenen Messestand mit der Bezeichnung A1.440.

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Solarmodule auf dem Dach sind längst Alltag. Doch viele Hausbesitzer stören sich an der Optik. Das Fraunhofer ISE hat jetzt eine Pilotlinie für Solar-Dachziegel gestartet, die klassische Dacheindeckungen ersetzen und dank Matrix-Schindeltechnologie bei Teilverschattung doppelt so viel Leistung liefern sollen wie herkömmliche Module.

Die Solarenergie ist einer der zentralen Pfeiler der Energiewende und gewinnt sowohl im öffentlichen als auch im privaten Bereich zunehmend an Bedeutung. Seit dem Jahr 2008 hat sich die Zahl der Photovoltaikeinheiten in Deutschland beständig weiterentwickelt.

Während im Jahr 2020 in Deutschland noch rund zwei Millionen Photovoltaikeinheiten verbaut waren, sind es 2025 – also nur fünf Jahre später – bereits mehr als 5,68 Millionen Einheiten gewesen. Dabei setzen auch immer mehr Hausbesitzer auf Solaranlagen oder steckerfertige Balkonkraftwerke.

Solarmodule auf Dächern sind daher längst keine Seltenheit mehr, sondern gehören vielerorts fest zum Stadtbild. Gleichzeitig wächst jedoch der Wunsch nach Lösungen, die sich harmonischer in die bestehende Architektur einfügen und weniger technisch wirken.

Genau hier setzen Solardachziegel an, die klassische Dacheindeckungen ersetzen und dabei Solarmodule so integrieren, dass sie sich optisch deutlich unauffälliger ins Gesamtbild einfügen. Auch das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE arbeitet an einer entsprechenden Lösung und hat nun eine Pilotlinie für PV-Dachziegel aufgebaut.

Solar-Dachziegel: Was ist die Matrix-Schindeltechnologie?

Die Solar-Dachziegel entstehen im Forschungsprojekt „SPHINX“ (Sustainable Photovoltaics Integration in buildings and Infrastructure for multiple applications), an dem mehrere europäische PV-Hersteller und Forschungseinrichtungen beteiligt sind. Ziel der Forscher ist es, kostengünstige und schnell einsetzbare gebäudeintegrierte Photovoltaik-Elemente mithilfe der innovativen Matrix-Schindeltechnologie zu entwickeln.

Diese vorgefertigten Module soll es in unterschiedlichen Größen und Ausführungen geben, beispielsweise als leichte Bauelemente, halbtransparente Varianten oder als Solar-Dachziegel. Für letztere hat das Fraunhofer ISE nun eine Pilot-Produktionslinie in Betrieb genommen. Hier werden erste Kleinserien industrienah gefertigt.

Die Ziegel sind dabei besonders dünn angelegt und intelligent über die Matrix-Technologie miteinander verbunden. Dadurch haben sie eine höhere Toleranz gegenüber Teilverschattung.

„Matrix-Schindelmodule sind prädestiniert für integrierte Anwendungen, insbesondere in Gebäudefassaden und wie hier als PV-Dachziegel auf Dächern“, erklärt Torsten Rößler, Projektleiter am Fraunhofer ISE. „Gerade dort kommt es auf maximale Flächenausnutzung, Verschattungstoleranz und eine ansprechende Ästhetik an.“

Durch die Matrix-Anordnung fließt der Strom um die verschatteten Bereiche herum. Laut dem Fraunhofer ISE kann so je nach vorliegender Teilverschattung die doppelte Leistung im Vergleich zu herkömmlich verschalteten PV-Modulen erreicht werden.

Warum Solar-Dachziegel noch zu teuer sind

Seit März 2025 wurden über die industrienahen Fertigungslinie bereits 800 Schindelmodule fertiggestellt. Insgesamt sollen 4.000 Dachziegel mit Matrix-Schindeltechnologie hergestellt werden.

Trotz der industrienahe Fertigungslinie gestaltet sich die Produktion der Solar-Dachziegel derzeit noch sehr aufwendig. Da hierbei auch händisch Elemente angebracht werden müssen, ist die Produktionsweise noch zu teuer für die Massenproduktion.

Langfristig wollen die Forscher ihre Technologie aber nicht nur auf Dächer bringen, sondern auch für Autodächer, Motorhauben, Häuserfassaden oder Lärmschutzwände nutzen.

Aktuell werden die Solar-Dachziegel bereits auf fünf Dächern in der Schweiz getestet. Die Dachinstallation übernimmt der Projektpartner Freesuns, ein Schweizer Solardach-Hersteller. „Unser Fokus liegt bei dieser Produktentwicklung auf Anwendungen für Bestandsbauten und insbesondere denkmalgeschützte Gebäude“, erklärt John Morello, Gründer und CTO von Freesuns.

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Die US-Regierung hat Anthropic angewiesen, den Zugang zu seinen leistungsstärksten KI-Modellen zu sperren. Auslöser war offenbar ein Hinweis von Amazon-Chef Andy Jassy auf eine Sicherheitslücke. Inzwischen gibt es auch Hinweise auf chinesische Zugriffe auf eines der Modelle. Anthropic kritisiert jedoch das Vorgehen der US-Regierung. Für Europa legt der Vorfall derweil eine unbequeme Wahrheit offen: Wer bei KI von US-Anbietern abhängig ist, kann über Nacht den Zugang verlieren. Eine kommentierende Analyse.

Warum die US-Regierung Anthropic seine KI-Modelle abschalten ließ

• Nach einer Anordnung der US-Regierung hat Anthropic den Zugang zu seinen neuen Top-KI-Modellen gekappt. Das Unternehmen teilte in einem Statement mit, dass aus Behördenkreisen die Anordnung erfolgte, den Zugang zu den Modellen Fable 5 und Mythos 5 für alle Nicht-Amerikaner zu unterbinden. Als Grund wurde auf eine nicht näher genannte Bedrohung der nationalen Sicherheit verwiesen. Da es technisch nicht möglich gewesen sei, einzelnen Nationen den Zugang zu blockieren, hat das Unternehmen weltweit den Stecker gezogen. Anthropic zufolge habe die Regierung Kenntnis über eine Methode erlangt, mit der Beschränkungen in der KI-Software ausgehebelt werden können.
• Wie das Wall Street Journal berichtet, soll ein Telefonat Auslöser für die Sperre gewesen sein. Demnach habe Amazon-Chef Andy Jassy US-Finanzminister Scott Bessent und andere Regierungsvertreter angerufen und auf ein technisches Problem hingewiesen. Forscher des Unternehmens sollen herausgefunden haben, dass eine bestimmte Abfolge von Prompts die KI-Modelle von Anthropic dazu bringen könne, sicherheitsrelevante Informationen preiszugeben. Was offenbar zunächst als Warnung gedacht war, löste eine Kettenreaktion aus. US-Präsident Donald Trump hat die Maßnahme offenbar sogar persönlich abgesegnet – trotz interner Bedenken wegen wirtschaftlicher Schäden.
• Nur wenige Tage nach der angeordneten Sperre kamen weitere Details ans Licht. Wie das US-Magazin Semafor unter Berufung auf einen Insider berichtet, soll nicht nur der angebliche Jailbreak hinter der Anordnung der US-Regierung stecken. Es gebe vielmehr Hinweise darauf, dass eine Gruppe mit Verbindungen zur chinesischen Regierung Zugriff auf Claude Mythos hatte. Eine offizielle Bestätigung steht zwar aus. Allerdings würde das erklären, warum zwei KI-Modelle gesperrt wurden. Die bislang bestätigte Sicherheitslücke soll nämlich nur Fable 5 betreffen.

Was die Anthropic-Sperre für Europa bedeutet

Die US-Sperre von Anthropic wirkt wie ein geopolitischer Stresstest für Europas Digitalpolitik. Nur leider ist er keine Übung. Ausgerechnet Anthropic hatte bei der Vorstellung seines Mythos-Modells selbst darauf hingewiesen, dass dessen Fähigkeiten missbraucht werden könnten, etwa um Sicherheitslücken in Software aufzuspüren. Doch was als gut gemeinte Warnung vor realen Risiken begann, ist zu einem Argument für einen globalen Zugriffsstopp geworden.

Die Frage lautet nicht einmal zwangsläufig, wie gefährlich die Technologie ist, sondern wer darüber bestimmen darf, wer sie nutzen kann. Für Europa legt der Vorgang eine unangenehme Abhängigkeit offen. Denn: Bei den leistungsfähigsten KI-Modellen stammt die entscheidende Infrastruktur überwiegend aus den USA. Doch: Wenn eine politische Entscheidung in Washington ausreicht, um Forschern, Unternehmen oder Behörden in Europa den Zugang zu wichtigen Werkzeugen zu entziehen, wird aus einem Technologiethema plötzlich eine Frage der Souveränität.

Die Sehnsucht nach eigenen europäischen Spitzenmodellen ist deshalb nicht nur eine industriepolitische Vision, sondern auch der Wunsch nach nüchterner Schadenbegrenzung. In Brüssel wächst daher die Sorge, dass nicht nur KI-Systeme, sondern auch Cloud-Dienste, Chips und digitale Infrastrukturen künftig als geopolitischer Hebel eingesetzt werden könnten.

Das geplante europäische Souveränitäts-Paket ist daher mehr als ein weiteres Strategiepapier. Die eigentliche Bewährungsprobe wird sein, ob Europa diesmal schneller handelt, als es neue Abhängigkeiten analysiert. Denn digitale Eigenständigkeit lässt sich nicht herunterladen. Jemand muss sie entwickeln.

Stimmen

• Nachdem sich Anthropic über das Vorgehen der US-Regierung aufgrund mangelnder Transparenz und einer zu kurzen zeitlichen Handlungsfrist beschwert hatte, entgegnete Pentagon-Sprecherin Kirsten Davies in einem Beitrag auf X (ehemals Twitter): „Wir stehen voll und ganz hinter @POTUS und @SecWar, wenn es darum geht, der nationalen Sicherheit und der Sicherheit unserer Soldaten, unserer Partner im Verteidigungs- und Sicherheitsbereich, kritischer Infrastrukturen sowie unserer internationalen Partner und Verbündeten Vorrang einzuräumen. Manche Dinge sind einfach wichtiger als Umsatzzyklen, Clickbait und Bewertungen vor dem Börsengang. Amerika zuerst. Immer.“
• Ralf Wintergerst, Präsident des Digitalverbands Bitkom, in einem Statement: „Deutschland und Europa sind beim Zugang zu den stärksten KI-Modellen vom Wohlwollen der US-Regierung abhängig, das hat die überraschende Anordnung am Wochenende mehr als deutlich gemacht. Dies hat unmittelbar Auswirkungen auf die Leistungsfähigkeit unserer klassischen Industrien und unserer Verwaltungen und beeinträchtigt auch unsere Sicherheit und zum Beispiel die Exzellenz unserer Wissenschaft. Mehr denn je muss es jetzt darum gehen, Deutschland und Europa digital souverän zu machen. Digitale Souveränität und eigene KI-Kompetenzen gehören mit an die Spitze der politischen Prioritäten.“
• Auch Rasmus Rothe, Vorsitzender des KI-Bundesverbands, schlägt in einem LinkedIn-Statement in eine ähnliche Kerbe: „Was wir gestern erlebt haben, ist keine Überraschung, es ist die Quittung für Jahre des Zögerns. Die US-Regierung hat bewiesen, was wir seit 2021 sagen: KI ist strategische Infrastruktur. Wer sie nicht selbst kontrolliert, wird von anderen kontrolliert. Wir fordern keinen weiteren Strategieprozess. Wir fordern einen Gipfel. Jetzt.“

Börsengang, Geopolitik und Souveränität: Was auf dem Spiel steht

Für Anthropic kommt die Anordnung der US-Regierung zu einem denkbar ungünstigen Zeitpunkt. Das Unternehmen hatte erst vor wenigen Wochen vertrauliche Unterlagen für einen Börsengang eingereicht und muss sich nun vor seinen Investoren rechtfertigen und erklären, warum zwei seiner wichtigsten KI-Modelle über Nacht vom Markt verschwunden sind.

Anthropic selbst bewertet den mutmaßlichen Auslöser der Sperre derweil deutlich weniger dramatisch als die US-Behörden. Es habe sich lediglich um eine begrenzte Möglichkeit gehandelt, die KI bei der Analyse und Korrektur bestimmter Programmcodes einzusetzen. Ob daraus tatsächlich eine nationale Sicherheitsbedrohung entstanden ist oder hätte entstehen können, ist fraglich.

Gleichzeitig reiht sich die Anordnung von Trump in eine längere Konfliktgeschichte ein. Denn Anthropic hatte sich wiederholt gegen eine Nutzung seiner Systeme in autonomen Waffensystemen und für Massenüberwachung gestellt und sich damit mächtige Gegner in Washington geschaffen. Zwar gibt es derzeit keine belastbaren Hinweise darauf, dass die aktuelle Sperre politisch motiviert ist. Aber der Fall zeigt, wie eng wirtschaftliche Interessen, Sicherheitsfragen und staatliche Eingriffe im KI-Zeitalter miteinander verflochten sind.

Sprich: Wer die Modelle kontrolliert, kontrolliert zunehmend auch die Spielregeln. Die Folgen reichen zudem weit über Anthropic hinaus. Denn Unternehmen, Forschungseinrichtungen und Verwaltungen bauen ihre Prozesse immer stärker auf leistungsfähigen KI-Systemen auf. Fällt der Zugang plötzlich weg, entstehen nicht nur technische, sondern auch wirtschaftliche Schäden – und zwar sowohl für inländische als auch ausländische Nutzer.

Genau deshalb beobachtet die EU-Kommission die Entwicklung aufmerksam und verweist erneut auf die Notwendigkeit technologischer Souveränität. Die Lehre könnte sein, dass KI längst keine gewöhnliche Software mehr ist. Sie entwickelt sich zur strategischen Infrastruktur – und damit zu einer Ressource, die in Krisenzeiten ebenso umkämpft sein kann wie Energie, Rohstoffe oder Handelsrouten.

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• Apple bläst zur Aufholjagd: Siri AI soll KI-Magie aufs iPhone bringen

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Was sind AI Visibility Tools (LLM Visibility Tools)?

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3. SE Ranking AI Search / SE Visible: Budgetfreundlicher Einstieg

SE Ranking ergänzt seine SEO-Plattform mit einem AI-Sichtbarkeits-Add-on (oft als SE Visible oder AI Search Toolkit bezeichnet). Zielgruppe sind vor allem kleine bis mittelgroße Unternehmen und Agenturen, die eine kosteneffiziente Lösung suchen.

Im Vergleich zu Semrush One ist der Funktionsumfang beim Prompt-Research und bei Sentiment-Analysen reduzierter, dafür punktet SE Ranking mit einem klaren, fokussierten Ansatz: Welche Marken tauchen in AI-Antworten zu bestimmten Themen auf, und wie verändert sich das über die Zeit?

• Solider Funktionsumfang für AI Visibility bei begrenztem Budget
• Nahtlose Integration in bestehende SE-Ranking-Workflows
• Gut für Teams, die vor allem Monitoring statt tiefer Analyse benötigen

4. BrightEdge: Enterprise-Suite mit AI- und Content-Fokus

BrightEdge ist seit Jahren als Enterprise-SEO-Plattform etabliert und hat seine Lösungen früh um generative AI-Funktionen erweitert. Für große Marken und Konzerne ist BrightEdge spannend, wenn SEO, Content-Performance und AI-Sichtbarkeit über viele Länder und Teams hinweg gesteuert werden sollen.

Die Stärke liegt in der Verzahnung von Content-Planung, Performance-Daten und AI-gestützten Empfehlungen. AI Visibility fließt als weiterer Layer in Dashboards und Workflows ein, ideal für Organisationen, die bereits stark auf BrightEdge setzen und zusätzliche AI-Insights benötigen.

• Enterprise-Fokus mit tiefen Integrationen in Content- und Analytics-Stacks
• AI-Funktionen als Ergänzung zu umfangreichen SEO-Workflows
• Besonders relevant für internationale, komplexe Setups

5. Profound: Tiefe Speziallösung für AI Visibility

Profound gehört zu den spezialisierten AI Visibility Tools, die sich voll auf KI-Sichtbarkeit und Prompt-Analysen konzentrieren. Die Plattform geht sehr tief in reale Nutzer-Prompts, Antwortstrukturen und Zitationsmuster hinein und eignet sich daher besonders für Marken, die AI Visibility als eigenen strategischen Kanal begreifen.

Statt breiter SEO-Suite bietet Profound vor allem Detailtiefe: Welche Prompts führen zu welchen Antworten, wie unterscheidet sich die Darstellung deiner Marke zwischen einzelnen LLMs und welche Quellen dominieren die Zitationen? Für Teams mit hoher AI-Affinität kann Profound ein wertvoller Spezialbaustein sein.

• Starker Fokus auf echte Prompts und Antwortanalysen
• Hohe Detailtiefe bei Zitations- und Wettbewerbsdaten
• Ideal als Ergänzung zu bestehenden SEO-Plattformen

6. OtterlyAI: Audits und Optimierung für AI-Antworten

OtterlyAI positioniert sich als Tool für AI Visibility Audits und Optimierungsempfehlungen. Statt dauerhaftem Monitoring im Enterprise-Stil liegt der Fokus eher auf punktuellen Analysen: Wie AI-ready ist dein Content, wo fehlen strukturelle Signale, welche Themen deckst du noch nicht ausreichend ab?

Besonders für Content- und SEO-Teams, die erste Schritte in Richtung AI Visibility machen und konkrete To-dos wollen, ist OtterlyAI interessant. Die Plattform übersetzt AI-Analysen schnell in umsetzbare Empfehlungen für Inhalte, Struktur und technische Signale.

• Starke Audit-Fähigkeiten für AI Visibility und Content-Readiness
• Pragmatische Handlungsempfehlungen statt nur Zahlenkolonnen
• Gut geeignet für kleinere Teams und erste AI-Projekte

7. Similarweb: Markt- und Wettbewerbsdaten plus AI-Insights

Similarweb ist vor allem für Traffic-, Markt- und Wettbewerbsanalysen bekannt. In den letzten Jahren hat die Plattform ihre Funktionen sukzessive um AI-gestützte Insights erweitert, inklusive Auswertungen dazu, wie Marken und Domains in AI-Umgebungen performen.

Spannend ist Similarweb vor allem für Teams, die AI Visibility nicht isoliert betrachten wollen, sondern im Kontext von Marktanteilen, Traffic-Strömen und Wettbewerbsdynamiken. So lassen sich Fragen beantworten wie: Korrelieren starke AI-Erwähnungen mit steigendem Traffic, und in welchen Märkten entstehen neue Chancen?

• Kombination aus klassischer Digital-Intelligence und AI-Insights
• Stark für Markt- und Wettbewerbsvergleiche
• Geeignet für strategische Entscheidungen auf Management-Ebene

Fazit: Welches AI Visibility Tool passt zu wem?

Der Markt für die besten AI Visibility Tools entwickelt sich rasant. Für die meisten Unternehmen und Agenturen ist ein integrierter Ansatz sinnvoll: SEO-Daten, Content-Workflows und AI Visibility sollten in möglichst wenigen Systemen zusammenlaufen. Genau hier punktet Semrush One mit der Kombination aus SEO Toolkit und AI Visibility Toolkit.

Wer bereits tief in anderen Ökosystemen steckt, findet mit Ahrefs Brand Radar, SE Ranking, BrightEdge, Profound, OtterlyAI oder Similarweb spezialisierte Alternativen. Zu den wichtigsten Spezialisten zählen unter anderem Profound, OtterlyAI und SE Ranking mit seinem AI-Add-on sowie Ahrefs Brand Radar als eigenständige Lösung.

Am Ende gilt: Entscheidend ist nicht nur, ob deine Marke in AI-Antworten auftaucht, sondern wo, womit und mit welcher Tonalität. Wer früh in LLM Visibility Tools und AI Brand Monitoring Tools investiert, sichert sich einen Vorsprung in einem Kanal, der sich gerade erst etabliert – aber schon jetzt über Aufmerksamkeit und Umsatz entscheidet.

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Jedes Jahr erscheinen Millionen wissenschaftlicher Studien. Doch welche davon bringen die Forschung wirklich voran? Wissenschaftler am Forschungszentrum Jülich haben eine KI entwickelt, die genau das bewerten kann. Sie analysiert den Inhalt einer Studie und vergibt einen Neuheitswert von 0 bis 100. Mit ihrem Ansatz gewannen sie sogar eine internationalen Wettbewerb und ein Preisgeld von 300.000 Pfund. 

Jedes Jahr werden weltweit unzählige wissenschaftliche Studien und Fachartikel veröffentlicht. Doch nicht jede Veröffentlichung bringt die Forschung gleichermaßen voran. Denn während einige Arbeiten neue Erkenntnisse liefern und bestehendes Wissen erweitern, bestätigen andere vor allem bereits bekannte Ergebnisse oder leisten nur einen begrenzten Beitrag zum wissenschaftlichen Fortschritt.

Wissenschaftler des Forschungszentrums Jülich haben vor diesem Hintergrund ein KI-basiertes Verfahren entwickelt, das den Neuheitsgrad wissenschaftlicher Arbeiten systematisch bewertet und innovative Forschung besser sichtbar macht. Die Entwicklung entstand im Rahmen der internationalen „Metascience Novelty Indicators Challenge“.

KI erkennt Neuheitsgrad von wissenschaftlichen Studien

Ziel der „Metascience Novelty Indicators Challenge“ war es, eine skalierbare Methode zu entwickeln, um wissenschaftliche Arbeiten bereits zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung hinsichtlich des Neuheitswerts zu beurteilen.

Dafür haben die Organisatoren einen Datensatz mit 100.000 aktuellen wissenschaftlichen Publikationen bereitgestellt. Diese wurden von Experten des jeweiligen Fachgebiets im Hinblick auf ihre Neuheit bewertet.

Die an der Challenge teilnehmenden Teams sollten genau diese Bewertungen möglichst genau vorhersagen. Das Team des Forschungszentrums Jülich erzielte dabei die besten Ergebnisse und konnte sich mit dem Sieg der Challenge ein Preisgeld in Höhe von 300.000 Pfund sichern, um die Entwicklung weiter auszureifen.

„Bislang war die Einschätzung, was an einer wissenschaftlichen Arbeit wirklich neu und wertvoll ist, vor allem menschlichen Expertinnen und Experten vorbehalten“, erklärt Dr.-Ing. Jann Michael Weinand, Leiter der Abteilung Integrierte Szenarien am Institute of Climate and Energy Systems – Jülicher Systemanalyse (ICE-2). „Unser Ansatz zeigt, dass moderne KI-Systeme diese Aufgabe erstaunlich zuverlässig unterstützen können.“

Jülicher KI konzentriert sich auf Inhalte statt auf Zitationen

Zitationszahlen gelten in der Wissenschaft seit Jahrzehnten als wichtiger Indikator für die Bedeutsamkeit von wissenschaftlichen Veröffentlichungen. Denn je häufiger eine Studie von anderen Forschern zitiert wird, desto sichtbarer wird sie in der Regel innerhalb der Fachgemeinschaft.

Zitationen sagen allerdings nicht zwangsläufig etwas über den Neuheitsgrad einer Forschungsarbeit aus. Daher wächst das Interesse an neuen Methoden, die den wissenschaftlichen Wert und die Originalität von Forschung differenzierter erfassen.

Das KI-System der Jülicher Forscher setzt daher auf die Analyse des Inhalts. „Um Neuheit zum Zeitpunkt der Veröffentlichung zu bewerten, sind Metadaten nicht ausreichend. Daher untersucht unser System den Inhalt einer Studie und setzt ihn in Beziehung zum Wissensstand zum Zeitpunkt ihrer Veröffentlichung“, erklärt Projektleiter Jan Göpfert vom ICE-2.

Die KI sammelt so Argumente, die für oder gegen die Neuheit der Forschungsarbeit sprechen. Der Neuheitswert wird dann am Ende auf einer Skala von 0 bis 100 bewertet. Zusätzlich gibt das System eine Einschätzung dazu aus, wie sicher es sich bei seiner Einordnung ist und begründet seine Bewertung schriftlich.

„Die eigentliche Herausforderung bestand darin, Neuheit überhaupt sinnvoll zu definieren“, so Kieling. „Für uns bedeutet Neuheit nicht einfach Andersartigkeit. Entscheidend ist, welchen Beitrag eine Arbeit zum wissenschaftlichen Fortschritt leistet.“

Mit ihrer Entwicklung wollen die Forscher die Sichtbarkeit von relevanten Beiträgen künftig erhöhen. Das KI-System könnte dafür bereits in den Begutachtungs- oder Veröffentlichungsprozess eingebettet werden.

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Die richtige Krankenversicherung kann Geld und Nerven sparen, denn zwischen den gesetzlichen Kassen gibt es bei den Kosten und Leistungen große Unterschiede. Der Zusatzbeitrag für gesetzlich Versicherte ist 2026 etwa auf durchschnittlich 2,9 Prozent gestiegen. Eine aktuelle Studie hat daher 21 bundesweite Kassen anhand von über 2.400 Mitgliederbewertungen miteinander verglichen. Wir zeigen dir die zehn besten Krankenkassen in Deutschland 2026.

Durchgeführt wurde die Untersuchung von der Deutschen Gesellschaft für Verbraucherstudien (DtGV), die insgesamt 21 bundesweit verfügbare Krankenkassen unter die Lupe genommen hat. Bewertet wurden dabei nicht nur der Preis, sondern auch Kundenvertrauen, Kundenservice, Preis-Leistungs-Verhältnis, Wahltarife, Gesundheitsförderung, Zusatzleistungen, digitale Angebote und das Bonusprogramm.

Die besten gesetzlichen Krankenkassen: Warum sich ein Vergleich lohnt

Das Ranking basiert nicht auf der Meinung vermeintlicher Experten, sondern auf den Erfahrungen der Versicherungsnehmer selbst. Insgesamt flossen über 2.400 Bewertungen aktueller und ehemaliger Mitglieder auf einer Zehn-Punkte-Skala in die Bewertung ein.

Die Krankenversicherung wechseln Menschen in der Regel seltener als die meisten anderen Versicherungen. Trotzdem lohnt sich ein Blick auf die Liste, denn viele Beiträge steigen immer weiter an. Den durchschnittlichen Zusatzbeitrag hat das Bundesgesundheitsministerium für 2026 auf 2,9 Prozent angehoben – 2025 waren es noch 2,5 Prozent. Zusammen mit dem allgemeinen Beitragssatz von 14,6 Prozent ergibt das einen durchschnittlichen Gesamtbeitrag von 17,5 Prozent. Wie viel jede Kasse konkret verlangt, unterscheidet sich jedoch.

Wer unzufrieden ist oder sparen möchte, kann relativ einfach wechseln. Zudem greift bei einer Beitragserhöhung ein Sonderkündigungsrecht. Allerdings macht ein niedriger Beitrag allein eine Krankenkasse noch nicht zu einer guten Wahl. Vor allem die Bereiche Service, digitale Angebote und Zusatzleistungen sollten Versicherungsnehmer ebenfalls im Auge haben. Im folgenden Ranking präsentieren wir die zehn besten Krankenkassen 2026 nach Kundenzufriedenheit (via DtGV).

Platz 10: mkk – meine krankenkasse

Den Auftakt unserer Top Ten macht die mkk – meine krankenkasse, die einen Gesamtscore von 7,33 aufweisen kann. Die bundesweit geöffnete Betriebskrankenkasse punktete vor allem im digitalen Bereich. Bei der Online-Filiale und den Service-Apps schafft sie es jeweils unter die sieben besten Anbieter des gesamten Tests. Auch das Preis-Leistungs-Verhältnis stimmt.

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Erst Mario Voigt, dann Digitalminister Karsten Wildberger: Innerhalb weniger Tage gerieten gleich zwei Spitzenpolitiker unter Verdacht, Reden und Gastbeiträge weitgehend mithilfe von KI verfasst zu haben. Die Fälle werfen eine grundsätzliche Frage auf: Wo endet legitime KI-Unterstützung und wo beginnt politische Täuschung? Eine kommentierende Analyse.

Politiker nutzen KI: Die Fälle Wildberger und Voigt

• Laut einer Recherche der Zeit (€) deutet vieles darauf hin, dass Digitalminister Karsten Wildberger offenbar mehrere Reden und Gastbeiträge für große Zeitungen mithilfe Künstlicher Intelligenz erstellt hat. Die Analyse wurde mit dem KI-Detektor Pangram durchgeführt, der als relativ zuverlässig gilt. Demnach soll ein Artikel unter Wildbergers Namen im Handelsblatt nahezu vollständig von einer KI stammen. Ein Beitrag, den die Frankfurter Allgemeine Sonntagszeitung (FAS) veröffentlicht hat, sei überwiegend mithilfe Künstlicher Intelligenz erstellt worden. Auch eine Rede in Washington im Juli 2024 soll komplett von einer KI stammen, mehrere Reden im Bundestag zu großen Teilen.
• Nur wenige Tage vor den Wildberger-Enthüllungen hat eine Debatte um den thüringischen Ministerpräsidenten Mario Voigt (CDU) bereits die Nutzung von KI auf höchster politischer Ebene befeuert. Aufgrund von Hinweisen, dass ein Gastbeitrag von Voigt mithilfe Künstlicher Intelligenz generiert wurde, hat die Frankfurter Allgemeine Zeitung den publizierten Artikel wieder offline genommen. Das Portal Frag den Staat hatte zuvor recherchiert, dass mehrere Texte und Reden von Mario Voigt womöglich einen KI-Hintergrund haben.
• SPD-Politiker Tiemo Wölken hatte bereits Anfang 2023 im Europäischen Parlament eine Rede gehalten, die er ChatGPT hat schreiben lassen. Pikant: Während der gesamten Redezeit hat offenbar niemand im Plenarsaal bemerkt, dass es sich um einen KI-generierten Text handelt. Erst am Ende löste der SPD-Politiker auf: „Danke an ChatGPT.“ Wölken wollte damit laut eigenen Angaben auf die Risiken Künstlicher Intelligenz aufmerksam machen.

Wann KI-Nutzung in der Politik zum Problem wird

Der eigentliche Skandal ist nicht, dass Politiker oder Journalisten KI nutzen, sondern wie sie sie nutzen. Als Assistent ist Künstliche Intelligenz ein legitimes Werkzeug – ähnlich wie Redenschreiber, Lektoren oder Recherchehilfen. Problematisch wird es aber, wenn KI nicht mehr unterstützt, sondern ersetzt. Besonders bei Zitaten, Quellen oder vermeintlichen Tatsachen gilt: Wer Verantwortung für einen Text trägt, muss ihn auch überprüfen.

Wer das nicht tut, delegiert politische Verantwortung an einen Wahrscheinlichkeitsrechner. Hinzu kommt ein zweites Problem: Schlechte KI-Texte sind nicht nur langweilig, sie beschädigen auch Debatten. Wenn Reden und Gastbeiträge in einem sterilen KI-Bürokratendeutsch daherkommen, bleibt viel heiße Luft in geschliffenen Formulierungen zurück. Politik lebt jedoch von Haltung, Zuspitzung und Verständlichkeit. Wer aber alles nach „strategischer Transformation resilienter Zukunftsräume“ klingen lässt, sagt vor allem eines: nichts.

Die Messlatte sollte deshalb nicht lauten, ob KI eingesetzt wurde, sondern ob das Ergebnis überzeugt und überprüft wurde. Wer maschinell generierte Texte ungeprüft übernimmt, riskiert Fehler, Halluzinationen und einen Vertrauensverlust. Und manchmal wäre die bessere Lösung tatsächlich die einfachste: keine KI. Denn Authentizität ist in der politischen Kommunikation schließlich keine technische Spielerei, sondern ein knappes Gut.

Stimmen

• Ein Sprecher des Bundesdigitalministeriums bestätigte gegenüber der Zeit (€): „Ja, auch Bundesminister Karsten Wildberger nutzt KI als Arbeitswerkzeug. Die genannten Texte wurden mit Unterstützung von KI erarbeitet. Eine gesonderte Offenlegung gegenüber den Redaktionen erfolgte nicht – weil Minister Wildberger KI als unterstützendes Arbeitsmittel betrachtet, über dessen Nutzung man nicht anders Rechenschaft ablegt als über Textverarbeitung, Recherchetools oder redaktionelle Unterstützung.“
• Der Erfurter KI-Experte und Politikwissenschaftler Thorsten Thiel hält vor allem eine mögliche Verwendung nicht verifizierbarer oder erfundener Zitate für bedenklich, so wie es bei Mario Voigt der Fall sein könnte: „Das ist problematisch. Das zeugt von äußerst schlechtem Handwerk.“ Grundsätzlich sei der Einsatz von KI als Assistent aber legitim: „Dass diese Art von Reden assistiert geschrieben werden, scheint mir der Normalfall zu sein. Dafür gibt es ja auch Redenschreiber. (…) Das scheint mir kein Drama zu sein.“ Thiel warnt zudem vor einem „Jagdfieber“ nach vermeintlichen Plagiaten: „Das Jagen mit Tools ist definitiv gefährlich, weil das erzeugt permanent ein Verdachtsmodell. (…) Politik muss sich da professionalisieren, um die Gefahr der Skandalisierung etwas zu dämpfen.“
• EU-Abgeordneter und SPD-Politiker Tiemo Wölken damals zu seinem ChatGPT-Experiment im Europäischen Parlament: „Ich will darauf hinweisen, welche Gefahren von unregulierten #KI-Systemen für unsere Gesellschaft ausgehen. Denn gerade, dass man kaum merkt, dass meine Rede von einer KI geschrieben wurde, ist problematisch. Die KI ist quasi unsichtbar, macht aber Fehler. ChatGPT ist wie andere KI-Modelle abhängig von seinen Datensätzen. Die sind aber häufig fehlerbehaftet oder biased. Die Filter von ChatGPT lassen sich leicht umgehen. Z.B. bekommt man ChatGPT dazu, männliche schwarze Kinder als entbehrlich zu bewerten. Das ist inakzeptabel!“

Zwischen KI-Kontrolle und digitaler Hexenjagd

Ob im Journalismus oder in der Politik: Die Debatte um den Einsatz von KI beginnt erst. Genauso wie das Jagdfieber – mit berechtigten, aber womöglich auch unsachlichen Aspekten. Denn: Wer KI verstehen will, muss sich vor Augen führen, dass sie Antworten und Entscheidungen anhand von Daten und Mustern trifft.

Gedankenstriche und gewisse Interpunktionen sind jedoch seit jeher ein beliebtes Stilmittel – vor allem im Journalismus. Und: Wen wundert es da schon, dass KI solche Muster kopiert? Ich werde die KI-Debatten zumindest nicht in mein Schreiben reinreden lassen.

Indes: Ich halte es in einem gewissen Maße für legitim, sich Texte sortieren, vorformulieren oder visualisieren zu lassen – eigene Gedanken, Nachbearbeitung und Überprüfung vorausgesetzt. Vollständig von KI verfasste Gastbeiträge oder Reden sind aber ein absolutes No-Go.

Redaktionen sollten deshalb transparente Standards festlegen. Das gilt auch für die politische Kommunikation. Denn die Wahrheit ist: Viele KI-Nutzer schaden sich am Ende vor allem selbst, wenn sie die Kontrolle über ihre eigenen Texte aus der Hand geben. Oder: Wer sich von einer Maschine die Stimme leihen lässt, läuft Gefahr, seine eigene zu verlieren.

Weitere Fälle werden wahrscheinlich folgen – in der Politik genauso wie im Journalismus. Dort kursieren entsprechende Verdachtsmomente schon länger. Allerdings sollte die neue Aufmerksamkeit nicht in eine digitale Hexenjagd umschlagen. Denn: Wo vorschnell KI-Algorithmen über eine KI-Urheberschaft urteilen, können schnell Skandale konstruiert werden, die gar keine sind.

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Wie weit kommt ein Elektroauto wirklich? Der norwegische Automobilclub NAF hat 22 aktuelle Modelle unter realen Bedingungen getestet. Die Ergebnisse weichen teils deutlich von den Herstellerangaben ab. Ein BMW setzt sich überraschend klar an der Spitze durch, während ein chinesisches Modell fast zwölf Prozent unter seinem Versprechen bleibt. Ein Überblick. 

Die Reichweite von Elektroautos auf dem Papier ist eine Sache, die tatsächliche Kilometerzahl eine andere. Um der Diskrepanz zwischen Herstellerangabe und Realität auf den Grund zu gehen, führt der norwegische Automobilclub NAF zweimal im Jahr seinen groß angelegten Reichweitentest El Prix durch. Für die Sommerausgabe 2026 wurden 22 beliebte E-Autos mit voll geladenem Akku auf die Strecke geschickt, um zu testen, wie weit sie kommen.

22 Elektroautos im Vergleich: So lief der Reichweitentest

Damit die Bedingungen für alle Fahrzeuge fair und vergleichbar sind, fahren beim El Prix sämtliche getesteten Elektroautos am selben Tag mit derselben Geschwindigkeit dieselbe Route durch Norwegen. Die Temperaturen lagen am Tag des Tests zwischen milden 12 und 18 Grad, die Straßen waren durchgehend trocken. Die Strecke bestand aus einer ausgewogenen Mischung aus Stadtverkehr, Landstraßen und Autobahn.

Allerdings ist zu beachten, dass in Norwegen selten mehr als 110 km/h erlaubt sind. Dieses für deutsche Autofahrer vergleichsweise niedrige Tempo kommt den E-Autos entgegen, da es den Verbrauch senkt. Dafür ging es auf der gefahrenen Strecke überwiegend bergauf, wodurch dieser Faktor zumindest ansatzweise wieder ausgeglichen wurde.

Gemessen wurde die gefahrene Strecke bis zu dem Punkt, an dem ein Fahrzeug die Fahrleistung drosselt. Anders als ein Verbrenner bleibt ein Elektroauto bei fast leerem Akku nicht abrupt stehen, sondern schaltet in eine Art Notmodus, bei dem unter anderem die Höchstgeschwindigkeit eingeschränkt wird. Sobald dieser Moment eintrat, wurde von den NAF-Testern die bis dahin zurückgelegte Distanz gewertet.

Das Ergebnis der Studie ist aus deutscher Sicht erfreulich. Den Sieg holt nämlich ein Premium-Modell aus Bayern: der BMW iX3. Der Elektro-SUV ließ alle 21 Konkurrenten hinter sich und legte mit 781 Kilometern die mit Abstand weiteste Strecke zurück. Zur Einordnung: Das entspricht in etwa der Distanz von Berlin nach Brüssel. Der zweitplatzierte Lucid Gravity kam nur auf 720 Kilometer und blieb somit ganze 61 Kilometer früher stehen als der iX3.

Häufig optimistische Angaben der Hersteller

Neben der reinen Reichweite ist ein anderer Wert besonders interessant: die Abweichung der Herstellerangabe von der tatsächlichen Leistung. Das Ergebnis ist aber nicht auschließlich negativ, denn ungefähr die Hälfte der Elektroautos fuhr in dem Test sogar weiter als versprochen. Der klare Sieger in dieser Disziplin ist das chinesische E-Auto Xpeng X9, das 11,4 Prozent weiterkam als angegeben (646 statt 580 Kilometer). Bei einem schweren Siebensitzer ist ein solcher Wert nicht selbstverständlich.

Das Schlusslicht in dieser Kategorie stammt ebenfalls von einer chinesische Marke. Der MG IM6 blieb mit einer negativen Abweichung von 11,7 Prozent deutlich unter den Erwartungen und kam statt der versprochenen 505 nur 446 Kilometer weit. Das verwundert, vor allem, da das Schwestermodell MG S6 ein Plus von 3,4 Prozent erzielen konnte.

Eine Regel bei Akkus ist es, diese nie ganz zu laden oder zu leeren, um die Haltbarkeit zu erhöhen. Entsprechend sollte man ein Elektroauto im Alltag niemals komplett leer fahren, denn das kann im schlimmsten Fall den Akku schädigen. Deshalb hat der NAF zusätzlich erfasst, wie weit jedes Auto gekommen wäre, wenn man den Test bei einer Restladung von 20 beziehungsweise 10 Prozent gestoppt hätte.

Ein Beispiel, das die Relevant dieser Werte verdeutlicht, ist der Toyota bZ4X. Dieser konnte im Test exakt seine angegebene WLTP-Reichweite von 506 Kilometern erreichen. Bei 10 Prozent Restakku hatte er allerdings erst 429 Kilometer zurückgelegt. Und weiter sollten man eigentlich nicht fahren. Realistisch sind im Alltag also eher 429 statt 506 Kilometer – ein Unterschied von 77 Kilometern.

Und hier kommt die komplette Tabelle, mit allen Werten der 22 getesteten Elektroautos im direkten Vergleich, sortiert nach der vollen Reichweite bis zum Leistungsabfall:

Ein Blick auf die Modelle aus Deutschland

Neben dem Sieger von BMW waren auch drei Modelle von Mercedes-Benz und der ebenfalls zu Mercedes gehörende Smart #5 am Start. Die beiden Elektro-SUVs GLB und GLC konnten jeweils ihre Herstellerangaben um 5,3 beziehungsweise 3,4 Prozent übertreffen. Sie fahren auf den Plätzen sieben und vier ein.

Beim CLA musste die Angabe der Reichweite um 4,7 Prozent reduziert werden. Das ist die drittgrößte negative Abweichung im gesamten Test. Trotzdem landet die Limousine bei der Gesamtreichweite auf dem dritten Rang. Für den relativ günstigen Smart #5 reicht es immerhin für einen Platz im Mittelfeld (Rang elf).

Zum Schluss noch ein kleiner Hinweis. Die oben angegebenen Werte stammen aus einem Sommertest bei milden Temperaturen. Im Winter müssen Fahrer eines E-Autos mit deutlich höheren Verlusten bei der Reichweite rechnen. Im El Prix Wintertest schnitten alle Elektroautos deutlich schlechter ab.

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