Kategorie: Künstliche Intelligenz

  • Warum Anthropic nun Drittanbieter-Tools wie OpenClaw aussperrt

    Wer Claude von Anthropic im Abo nutzt, kennt das Spiel: Man zahlt seine monatliche Gebühr und kann die KI im Browser nutzen. Doch für Power-User, die Claude über externe Programme wie OpenClaw gesteuert haben, ändert sich jetzt alles. Anthropic hat angekündigt, dass diese „Hintertür“ für Abo-Kunden ab dem 5. April 2026 geschlossen wird.

    Warum? Weil die intensive Nutzung durch KI-Agenten die Server-Ressourcen sprengt. Laut Boris Cherny, Head of Claude Code bei Anthropic, waren die Abonnements schlicht „nicht für die Nutzungsmuster dieser Drittanbieter-Tools gebaut“.

    Wie war es davor? (Der kleine Exkurs)

    Falls du dich fragst: „Was ist eigentlich ein OpenClaw oder ein Agent?“, hier die kurze Erklärung.

    Normalerweise nutzt du Claude so: Du gehst auf die Webseite, tippst eine Frage ein und bekommst eine Antwort. Das ist die klassische Mensch-KI-Interaktion. KI-Agenten (wie OpenClaw) gehen einen Schritt weiter. Das sind Programme, denen du eine Aufgabe gibst (z.B. „Organisiere meine gesamte Reise inklusive Flug und Hotel“), und die KI arbeitet dann im Hintergrund völlig selbstständig.

    Der Clou bisher war: Man konnte diese Programme mit seinem ganz normalen Claude-Abo (ca. 20 Euro) verknüpfen. Das Programm hat dann hunderte kleine Anfragen an Claude geschickt, um die Aufgabe zu lösen, ohne dass du für jede einzelne Anfrage extra zahlen musstest. Das war extrem günstig, hat aber bei Anthropic für massive Kosten und Kapazitätsengpässe gesorgt.

    Das strukturelle Problem der Flatrate

    Das Dilemma ist eigentlich logisch: Eine Flatrate funktioniert nur, wenn die Leute sie „normal“ nutzen. Ein Agenten-System schickt aber oft rund um die Uhr Anfragen. Anthropic priorisiert ab jetzt die eigenen Produkte und die offizielle API.

    Wer OpenClaw oder ähnliche Tools weiter nutzen will, hat ab morgen nur noch zwei teurere Wege:

    1. API-Keys: Man zahlt exakt pro verbrauchtem Wort (Token).
    2. Nutzungspakete: Man kauft sich zusätzliches Volumen außerhalb des Abos.

    Als Entschädigung gibt es laut Anthropic eine einmalige Gutschrift in Höhe des monatlichen Abopreises. Wer damit nicht einverstanden ist, kann sogar eine komplette Rückerstattung fordern.

    Kritik aus der Entwickler-Ecke

    Besonders Peter Steinberger, der Kopf hinter OpenClaw, spart nicht mit Kritik. Er sieht darin einen strategischen Schachzug: Erst lässt man die Community coole Tools bauen, schaut sich die Features ab (wie die Integration in Discord oder Telegram) und sperrt dann die Konkurrenz aus, um die User in das eigene, geschlossene System zu drängen.

    „Kapazität ist eine Ressource, die wir bewusst verwalten.“ – Boris Cherny, Anthropic (via X)

    Mein Fazit: Zeit, die Strategie zu überdenken

    Die Ära, in der man mit einem 20-Euro-Abo ganze Büro-Workflows automatisieren konnte, ist bei Anthropic vorbei. Wer professionell mit KI-Agenten arbeiten will, muss sich auf höhere Kosten einstellen.

    Für viele Power-User bedeutet das jetzt: Entweder den Geldbeutel für API-Kosten öffnen oder zu OpenAI schielen. Dort ist die Nutzung über externe Tools (noch) im Plus-Abo inklusive, solange man es nicht übertreibt. Aber Hand aufs Herz: Wenn die Modelle immer stärker werden, wird wohl jeder Anbieter irgendwann die Grenze ziehen müssen.

    Quellen:

  • Ich lerne PyTorch – Tag 1

    Ich lerne PyTorch – Tag 1

    Person sitzt nachts am Computer und schreibt PyTorch code. KI-generiertes Bild.

    Heute geht es los, ich will PyTorch lernen. Warum? Naja, KI ist heutzutage nicht mehr wegzudenken und KI nicht nur nutzen, sondern auch eigene Modelle entwickeln zu können, ist eigentlich ein richtig guter Skill heutzutage, der sich gut im Lebenslauf macht. Deswegen mein Ziel: jeden Tag ein bisschen PyTorch lernen und euch auf die Reise mitnehmen.

    Schritt 1 – PyTorch oder Tensorflow

    Also bevor wir überhaupt loslegen können (und bevor ich die Serie gestartet habe) kam die erste große Frage: Tensorflow oder PyTorch. Beide sind gute Frameworks und weit verbreitet. Doch nach kurzer Recherche war für mich klar: es wird PyTorch. Warum? Ganz einfach:

    1. Es ist einfach erlernbar und sehr intuitiv, als würde man Python-Code schreiben
    2. PyTorch hat deswegen derzeit die Nase vorne. Vor allem bei Startups und bei Forschungsprojekten.

    Und klar: Tensorflow hat die Nase vorne, wenn es um große Projekte in der Industrie geht, aber das ist jetzt nicht mein Ziel. Ich will erstmal klein anfangen und eigene Projekte realisieren

    Schritt 2 – Installation

    Jetzt benötigen wir alle Tools. Unter anderem Jupyter Notebook, weil sich damit das Arbeiten besonders angenehm gestaltet und man auch Zeile für Zeile die Ausgaben sieht…gut fürs Debugging.

    Mein Vorteil: Ich hatte bereits Python installiert und konnte deswegen einfach mit den Befehlen

    pip install torch torchvision
    pip install notebook

    bereits PyTorch und Jupyter Notebook installieren. Dann kann man bereits loslegen, oder?

    Schritt 3 – Das venv-Problem

    Ich sage so wie es ist: ich lerne teilweise mithilfe von Google Gemini. Besonders die ersten Schritte und auch Bugs lösen. So hat mit Gemini vorgeschlagen ein virtuelles Environment mit Venv zu erstellen. Warum? Wenn ich in Zukunft weitere Packages mit pip installiere, gehe ich sicher, dass keine Konflikte entstehen. Also, ich gehe in das Verzeichnis und erstelle ein eigenes Venv environment. Dafür gehe ich in den Ordner und gebe ein:

    python -m venv venv
    source venv/bin/activate

    Mit den Befehlen erstelle ich eine neue Umgebung und aktiviere sie bereits.

    Schritt 4 – Alles installiert?

    Ab jetzt bin ich im Terminal in der neuen Umgebung drin. Danach nochmal PyTorch und Jupyter Notebook über Pip installieren und es geht los:

    jupyter notebook

    Und es öffnet sich ein neues Browserfenster auf localhost:8888 und es kann losgehen. Ich erstelle eine neue Notebook-Datei und wie es sich gehört starte ich erstmal mit print(„Hallo Welt“) – siehe da, es klappt. Dann noch kurz testen, ob PyTorch installiert wurde:

    import torch
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)

    Und siehe da, die Ausführung klappt! Der Beweis, dass Pytorch installiert wurde!

    Danke, dass du bis hier hin gelesen hast, morgen geht es weiter!

    Hier noch die Installationsanleitung, die ich für PyTorch benutzt habe:

    https://pytorch.org/get-started/locally/?_gl=11rcv0rg_upMQ.._gaODYwNjA1OTkxLjE3NzUyNTQ3NTM._ga_469Y0W5V62*czE3NzUyNTQ3NTMkbzEkZzAkdDE3NzUyNTQ3NTMkajYwJGwwJGgw

  • Macht KI jetzt alle arbeitslos? Nein, aber es verstärkt den Fachkräftemangel!

    Macht KI jetzt alle arbeitslos? Nein, aber es verstärkt den Fachkräftemangel!

    Seit 2021 ist nichts mehr so, wie es davor war. Big Player wie Anthropic oder OpenAI übertreffen sich mit jedem neuen Modell selbst – und die Arbeitswelt hat sich radikal gewandelt. Praktikanten, Werkstudenten oder Berufseinsteiger? Brauchen wir für die klassischen Büro-Jobs nicht mehr. Ich meine, digitale Akten sortieren oder einfache Skripte schreiben kann die KI mittlerweile problemlos. Aber schauen wir mal fünf Jahre in die Zukunft: Sind dann alle ITler arbeitslos?

    Bei diesem Beitrag handelt es sich um meine persönliche Meinung. Ich werde hier vorrangig über die IT-Branche sprechen, aber im Kern betrifft es viele andere Berufsbilder genauso.

    Aktueller Stand

    Überall werden gerade massenweise Mitarbeiter ersetzt, was vor allem den IT-Bereich trifft. Das ist kein Wunder, denn Codezeilen tippen und Dateien hin- und herschieben kann die KI extrem gut. Zudem braucht eine KI keinen Urlaub und meldet sich nie krank. Sie wirkt wie der perfekte Mitarbeiter.

    Unternehmen wie Google und Spotify wissen das längst zu nutzen. Google hat bereits massive Einsparungen im Marketing vorgenommen. Spotify-Gründer Daniel Ek erklärte zudem, dass Entwickler bei ihnen kaum noch selbst Code schreiben, sondern ihn nur noch generieren lassen. Sein Zitat dazu bringt es auf den Punkt:

    Wenn ich mit meinen erfahrensten Ingenieuren spreche, den besten Entwicklern, die wir hatten, sagen sie, dass sie seit Dezember keine einzige Zeile Code mehr geschrieben haben. Sie generieren nur noch Code und überwachen ihn.“

    Daniel Ek

    Also: anhand dieses Stands müssten Entwickler sowie alle anderen, die tagtäglich am Computer arbeiten, eigentlich zittern. Die KI kann bereits viele Berufe ersetzen und steht doch erst am ganz Anfang ihrer Entwicklung.

    Die schmerzhafte Wahrheit

    Man muss es so offen und direkt sagen: Wer die KI jetzt prinzipiell ablehnt oder kein Interesse hat, sich weiterzuentwickeln, sollte sich entweder auf einen Bereich umschulen, den die KI noch nicht übernommen hat, oder eben hinnehmen, ersetzt zu werden. Large Language Models (LLMs) sind da, sie entwickeln sich rasant weiter und werden nicht mehr verschwinden. Es geht also nicht um die Frage, wie man verhindert, dass die KI einem den Job klaut. Es geht eher darum, wie man mit ihr zusammenarbeitet. Die wichtigsten Skills der Zukunft werden Prompting sowie das schnelle Erlernen und Bewerten neuer Tools sein. Wer da nicht mithalten kann, ist raus.

    Warum uns KI aber doch nicht vollständig ersetzt

    Jetzt kommen wir aber zum Positiven. Was sind die positiven Ausblicke durch die KI?

    Physische Welt

    Einerseits ersetzt die KI zwar viele Mitarbeiter, aber was sie nicht kann und wahrscheinlich noch sehr lange nicht lernen wird, ist die Interaktion mit der physischen Welt. Handwerker können also beruhigt sein.

    Haben Dampfmaschinen Mitarbeiter ersetzt?

    Als die ersten Dampfmaschinen kamen, war die Angst vor Massenarbeitslosigkeit riesig. Und dennoch sind wir heute nicht alle arbeitslos. In Fabriken, besonders bei Autoherstellern, stehen zwar bereits viele Roboter an den Bändern und etliche Prozesse sind automatisiert. Trotzdem haben uns die Maschinen nicht ersetzt. Im Gegenteil brauchen wir Menschen, welche diese Maschinen bauen, programmieren und warten. Die Mitarbeiter stehen nicht mehr direkt am Band, sondern entwickeln die Technik, die später dort arbeitet. Genauso wird es sich mit der KI entwickeln. Je mehr die KI übernimmt, desto komplexer wird der Prozess dahinter und desto mehr Personal benötigen wir, um diesen Prozess zu bändigen.

    Fachkräfte-Lücke

    Jeder Spezialist und jede Führungskraft hat mal klein angefangen. Man startete mit genau den Aufgaben, die heutzutage eine KI übernimmt. Erst später kamen komplexere Aufgaben und Verantwortung dazu. Was passiert aber, wenn diese erste Stufe der Karriereleiter wegfällt? Was passiert, wenn wir keine Einsteiger mehr brauchen? Womit füllen wir die Lücke, wenn die aktuellen Seniors in Rente gehen oder aufsteigen? Wer kommt dann nach?

    In Rollen, in denen es um echte Verantwortung und Haftung geht, kann man nicht einfach eine KI hinsetzen. Man spart vielleicht kurzfristig Geld, aber der Vorteil schwindet in dem Moment, wo die KI richtigen Mist baut. Meine Vermutung ist daher: Jetzt lassen sich viele vom KI-Hype mitreißen, aber in ein paar Jahren wird man feststellen, dass man doch deutlich mehr menschliches Personal braucht, als man heute vermutet hat.

    …und so weiter

    Es gibt noch viele weitere Argumente, warum die Angst vor der KI nicht berechtigt ist. Die aufzuzählen würde zu lange dauern (eventuell mache ich mal einen zweiten Part).

    Mein Fazit

    Klar, derzeit ist die Situation (vor allem für Absolventen) gar nicht schön. Man studiert jahrelang, um später um einen Einsteigsjob kämpfen zu müssen. Vor allem sah die Lage vor ein paar Jahren ganz anders aus: viel IT-Studenten hatten bereits vor Ihrem Abschluss einen sicheren Job in der Tasche.

    Aber wir sind gerade in der Mitte der Transofrmation. Es ist eine regelrechte Hysterie um KI, aber wie es sich entwickelt, es ist schwer abzusehen. Auch ist dieser Artikel deswegen meine persönliche Prognose ohne wissenschaftliche Belege und ähnliches. Aber eins ist klar, wir werden uns ändern müssen und lernen, gemeinsam mit der KI zu leben. Die KI wird keine Arbeitnehmer ersetzen, menschliches Personal wird aber eben in Zukunft anders eingesetzt als heute.

    Quellen

    https://www.br.de/nachrichten/netzwelt/trotz-digitalminister-prognose-jetzt-noch-informatiker-werden,VFRclOn

    https://www.heise.de/news/Spotify-Co-CEO-Top-Entwickler-schreiben-dank-KI-keinen-Code-mehr-11176381.html