Am Montagabend fand die 26. Ausgabe der #denkbar statt – nach der Jubiläumsrunde im Februar nun eine Folgeausgabe, die zeigt, wie schnell sich das Feld weiterdreht. Rund 30 Teilnehmende aus Österreich, Deutschland, Südtirol und Schweden trafen sich via Zoom, um im bewährten Lean-Coffee-Format gemeinsam nachzudenken, kritisch nachzufragen und voneinander zu lernen. Die Runde war wieder erfreulich bunt: Erwachsenenbildner:innen, Hochschullehrende, Journalist:innen, Pädagog:innen, Informatiker:innen, eine Sprachtherapie-Trainer:in, ein Katastrophenschutz-Verantwortlicher, eine Regionalentwicklerin und Studierende.
Vier große Themen kristallisierten sich aus der Q&A-Sammlung heraus – mit deutlichem Übergewicht beim Thema, das uns alle aktuell umtreibt: agentische KI. Daneben Protokolle und Transkription, Claude Skills sowie ein pädagogischer Vorschlag zur kritischen Textanalyse. Und über allem schwebte – mal beiläufig, mal explizit – die Frage nach digitaler Souveränität.
Thema 1: Agentische KI – zwischen Faszination und Verunsicherung
Elisabeth und Elmar hatten das Thema mit der höchsten Stimmenzahl eingebracht – beide aus einer Haltung des neugierigen, aber bislang vor allem zuhörenden Beobachtens. Die Leitfrage: Was leisten agentische Systeme heute praktisch – und wo liegen die Risiken?
Irenes Red-Teaming-Experiment. Den lebendigsten Einstieg lieferte Irene mit einer wahren Begebenheit: Sie hatte mit der Claude-Browser-Erweiterung (Claude für Chrome) einen achtstündigen E-Learning-Kurs hacken sollen – ein bewusster Red-Teaming-Auftrag. Sie loggte sich ein, gab den Prompt „absolviere diesen Kurs für mich“ ein und schaute zu. Sechs Stunden lang klickte sich Claude eigenständig durch die Module, beantwortete Fragen, absolvierte Videos und produzierte am Ende ein Zertifikat. Diese Schilderung machte für viele die Tragweite des Paradigmenwechsels erstmals greifbar – weg von der schrittweise programmierten Automatisierung, hin zur Zielvorgabe, deren Weg sich der Agent selbst sucht.
Andreas als Sicherheits-Architekt. Glücklicherweise saß mit Andreas ein in agentischen Systemen tief eingearbeiteter Praktiker in der Runde. Er entwickelte ein dreigliedriges Sicherheitskonzept, das die diffusen Bedenken in handhabbare Architekturentscheidungen übersetzt:
- Architektonische Trennung – Agenten gehören nicht ins private Arbeitsumfeld. Ein alter, ausrangierter PC oder ein gemieteter Server (auch Peters Vorschlag einer virtuellen Maschine geht in diese Richtung) bildet die Sandbox.
- Limitierte Schnittstellen – Für agentische Käufe eine eigene, gedeckelte Kreditkarte verwenden, nicht die private.
- Selbstabsicherung über Loop-Mechanik – Den Agenten so prompten, dass er ausgehende E-Mails an die eigene Privatadresse CC:t. So bleibt der Mensch im Bilde, ohne dem System Zugriff auf das eigene Postfach geben zu müssen.
Die kritischen Stimmen blieben hörbar. Ria fragte ganz praktisch nach US-Berichten über Bankkonto-Verwaltung durch KI-Agenten: „Wenn die Kohle weg ist, bin ich pleite – oder wie?“ Barbara erinnerte an die rechtliche Dimension: Sobald ein Agent auf Mailpostfach, Kontakte oder Fotos zugreift, werden personenbezogene Daten Dritter an einen externen Anbieter übertragen – mit unmittelbaren DSGVO-Implikationen. Elisabeths Zwischenfazit hat sich mir besonders eingeprägt: „Ich habe das Gefühl, ich muss auf den Agenten aufpassen statt umgekehrt.“ Sie zog daraus den Schluss, das Thema für ein halbes Jahr ruhen zu lassen und andere die Erfahrungen machen zu lassen.
Konkrete Anwendungsfälle gab es trotzdem reichlich: Florine experimentiert mit autonomer Themen-Recherche, Jörg erzählte eine eindrucksvolle Geschichte aus dem Katastrophenschutz – während einer Gewässerverunreinigung ließ ein Bekannter Claude alle halbe Stunde das ganze Internet nach Treffern durchsuchen, mit Auswurf von Fundstellen und Links. „Das hätte früher etliche Leute gebunden.“ Iris formulierte ein freundliches Zukunftsbild: eine Art persönliche Kuratorin für die eigene Freizeit, Konzerte, Theater – ein Anwendungsfeld mit relativ geringem Schadenspotenzial.
Bewertung der Learnings
Agentische KI ist weder Hype noch Hochglanzversprechen, sondern ein realer Paradigmenwechsel mit zwei Gesichtern. Auf der einen Seite die unbestreitbare Mächtigkeit – ein System, das Stunden autonom arbeitet, ist eine andere Liga als ein Chatbot. Auf der anderen Seite Elisabeths völlig zu Recht formulierte Frage, ob der Nettogewinn an Zeit wirklich da ist, wenn man so viel Aufsicht, Voreinstellung und Vertrauensaufbau leisten muss. Für die Erwachsenenbildung übersetzt sich das in eine doppelte Vermittlungsaufgabe: Erstens das Konzept verständlich machen (Zielvorgabe statt Schritt-für-Schritt), zweitens Sicherheitsarchitekturen wie Andreas‘ Dreiklang vermitteln, bevor irgendjemand mit dem privaten Mailpostfach experimentiert.
Thema 2: Protokolle und Transkription mit KI – ein lokal lauffähiger Workflow
Katja hatte das Thema mit einer sehr praktischen Frage eingebracht: ein funktionierender, datenschutzkonformer Workflow für Protokolle von Online- und Präsenzmeetings, der die repetitive Arbeit abnimmt und Raum für inhaltliches Nacharbeiten lässt. Ein Anliegen, das ich aus eigener Praxis nur unterschreiben kann.
Live-Demo mit Gemma 4. Ich habe live einen Workflow vorgeführt, der inzwischen zu einem großten Teil lokal läuft: Zoom-Transkript abspeichern, in LM Studio mit Gemma 4 (volle Kontextlänge) laden, Zusammenfassung und Protokoll generieren lassen. Die Demo lief erfolgreich – einzelne kleinere Ungenauigkeiten, aber keine schwerwiegenden Fehler. Der entscheidende Mehrwert: Es werden keine Daten übertragen. Für Präsenzmeetings ist der Weg sogar noch eleganter, da 100% lokal – MacWhisper oder noScribe (Linux/Windows/macOS) erledigen die Transkription komplett lokal, anschließend Auswertung mit einem lokalen Modell.
Tobias‘ Hinweis auf ein integriertes Tool. Tobias Albers-Heinemann hat mich kürzlich auf ein Tool aufmerksam gemacht, das Transkription und Auswertung in einem erledigt und sogar Live-Coaching auf Basis des Transkripts ermöglicht. Spannender Ausblick.
Peter mit kritischer Gegenstimme. Peter berichtete von einer einstündigen MP3, die er sowohl ChatGPT als auch Gemini in den Bezahlversionen vorgesetzt hatte: katastrophale Ergebnisse, Gemini brach nach fünf Minuten ab, in der schrittweisen Bearbeitung halluzinierte ChatGPT ab Teil 4 stark. Klassisches Kontextfenster-Problem. Hier sind lokale Tools wie MacWhisper und noScribe schlicht überlegen.
CapCut-Warnung. Irene und Barbara warnten ausdrücklich vor CapCut für Videoschnitt – das Tool sammelt biometrische Daten und ist datenschutzrechtlich hochproblematisch. Lieber Hände weg.
Bewertung der Learnings
Das Thema ist für Bildungs- und Beratungspraktiker:innen unmittelbar relevant. Mein zentrales Take-away aus den letzten Wochen: Seit etwa zwei Wochen habe ich erstmals einen vollständig lokal laufenden Workflow von der Transkription bis zur Auswertung. Das ist – jenseits aller technischen Begeisterung – vor allem ein Souveränitätsgewinn. Die Aussage „es werden keine Daten übertragen“ hat in Beratungsgesprächen mit datensensiblen Organisationen (Krankenhäusern, NPOs, öffentlicher Sektor) ein anderes Gewicht als jede Cloud-Lösung mit DSGVO-Klausel. Die Qualität der lokalen Modelle ist inzwischen so gut, dass dieser Weg nicht mehr nur eine zweitbeste Alternative ist.
Thema 3: Claude Skills – Wiederverwendbarkeit mit Schattenseite
Jörg hatte das Thema eingebracht: Was sind Skills, lohnt sich der Aufwand der Erstellung, sind sie ein Game Changer?
Andreas erklärt es einfach. Ein Skill ist ein vorgefertigter Prompt plus Arbeitsablauf, den ein Agent ohne Neu-Recherche abrufen kann. Ich habe meinerseits aus der eigenen Praxis erzählt: Für Milenu habe ich inzwischen einen Protokoll-Skill (mit Logo, Titelzeile, gewünschter Schrift, Stimmungsanalyse, kommentierter Linkliste) und einen Angebots-Skill (mit Unterschrift, Standardstruktur, Honorarvorschlag) entwickelt. Beide werden im einfachsten Fall durch Prompting selbst erzeugt: „Ich brauche einen Skill, der dies und jenes können soll, hier ist das Logo.“ Die Skill-Erstellung selbst ist ein guter Anwendungsfall agentischer Workflows.
Harald liefert den Reality-Check. Harald differenzierte präzise: Skills sind nicht nur Prompt-Anweisungen, sondern enthalten oft auch eigene Skripte. Daraus folgt ein zweites Gesicht: Skills aus dem Internet zu beziehen, öffnet einen relevanten Cybersecurity-Angriffsvektor. Ein bösartiger Skill kann den Agenten „verbiegen“ und auf dem Rechner Schaden anrichten. Konkret verwies er auf einen dokumentierten Vorfall, bei dem die Claude-Browser-Integration unter macOS eine persistente Bridge in den Browser einbaut, die sich auch beim Neuinstallieren nicht entfernt – ein ernstzunehmendes Sicherheitsrisiko auf Mac, unter Windows etwas weniger ausgeprägt.
Andreas‘ Lösungsweg. Skills nicht extern beziehen, sondern vom Agenten selbst erzeugen lassen – ein Skill-Creator-Ansatz, wie er etwa bei Hermes Agent oder OpenClaw funktioniert.
SkillOS – Ausblick. Harald wies auf ein aktuelles Google-Paper zu SkillOS hin: Ein dem Agenten zugeordneter „Kurator“ pflegt das Skill-Set kontinuierlich – entfernt redundante und veraltete Skills, refaktoriert sie und schreibt ein laufend aktualisiertes Handbuch, das dem Agenten bei jeder neuen Session frisch zur Verfügung steht. Berichtete Effekte: drei- bis vierfache Leistungssteigerung bei spürbar verbesserter Qualität. Das Problem dahinter ist wirklich relevant – Agenten vergessen Skills oder häufen sie unstrukturiert an. Ein Kurator könnte dieses strukturelle Manko adressieren.
Bewertung der Learnings
Skills sind für mich persönlich der momentan praktisch nützlichste Hebel zur Effizienzsteigerung. Ein einmal sauber erstellter Protokoll-Skill spart bei jedem zukünftigen Workshop reale Stunden – und die Qualität steigt sogar noch, weil die eigene Struktur konsistent durchgehalten wird. Gleichzeitig nehme ich Haralds Warnung sehr ernst: Die selbstverständliche Geste „ich lade mir mal schnell ein paar Skills aus dem Netz“ ist eine ähnlich naive Sicherheitsannahme wie der ungeprüfte npm-Install-Befehl vor zehn Jahren. Wer Skills nutzt, sollte sie selbst erzeugen oder von vertrauenswürdigen Quellen beziehen.
Thema 4: KI als Werkzeug kritischer Textanalyse
Michael brachte als drittes Thema einen pädagogischen Vorschlag ein, der trotz weniger Stimmen anschlussfähig blieb: Aus dem Transkript einer Vorlesung lässt man eine KI einen Test generieren – und dann fordert man die Studierenden nicht auf, den Test zu absolvieren, sondern ihn zu kritisieren. Hat die KI die zentralen Inhalte erkannt? Sind die Fragen sinnvoll? Wo verfehlt sie das eigentliche Thema?
Ziel: kritische Textanalyse und die Auseinandersetzung mit Primärquellen fördern – etwas, das Michael (mit juristischem Hintergrund wie ich übrigens auch) als eigentliches Alltags-Bottleneck im Lernen und Arbeiten identifizierte.
Iris ergänzte ein konkretes Praxisbeispiel aus dem eigenen Studium: Eine Prüfung bei Professor Barros habe genau dieses Verfahren bereits umgesetzt – Studierende bekamen KI-generierte Texte und mussten Quellen, Aussagekraft und Schlüssigkeit prüfen. Damit ist das Verfahren nicht mehr nur theoretischer Vorschlag, sondern bereits gelebte Praxis.
Bewertung der Learnings
Die Idee verdient mehr Aufmerksamkeit, als sie an diesem Abend bekam – und ich nehme mir vor, sie bei einer kommenden #denkbar gezielt aufzurufen. Sie kehrt eine verbreitete Sorge um: Statt Studierende davon abzuhalten, KI zu nutzen, nimmt man die KI als didaktisches Werkzeug für genau jene Quellen- und Textkritik, die im Zeitalter generativer Systeme zur Schlüsselkompetenz wird. Das ist ein produktives Reframing.
Am Rande: Digitale Souveränität als verbindende Klammer
Über alle vier Themen hinweg zog sich – mal beiläufig, mal explizit – die Frage nach digitaler Souveränität. Harald formulierte sie am deutlichsten: Aufgrund der „weltgeopolitischen Lage“ müsse die KI-Nutzung stärker in die eigenen vier Wände zurückgeholt werden. Die gute Nachricht: Die Modellentwicklung kommt diesem Anliegen entgegen.
Lokale Modelle werden konsequent kleiner, schneller und leistungsfähiger. Harald berichtete von Ternary-Modellen mit nur 3-Bit-Codierung, die bei einem Bruchteil von Energie- und Speicherbedarf fast die Leistung großer Modelle erreichen. Edge-Inferenz auf dem Smartphone wird zunehmend realistisch. Stefan brachte das Thema in eine konkrete Frage: Welche Modelle laufen heute gut auf einem MacBook mit Unified RAM? Harald empfahl Qwen 3 (auch in der 6B-Variante) für lokale Setups und AKI als europäischen, datenschutzkonformen Hoster mit 10 Free Credits und ca. 40 Millionen Token Probier-Budget ohne Kreditkartenangabe – ideal, um Hermes Agent mit einem großen Modell wie Qwen 3 (235B als Mixture-of-Experts) auszuprobieren.
Mein eigener aktueller Workflow läuft inzwischen mit Qwen 3 (27B Dense) lokal über LM Studio und Hermes Agent – nicht atemberaubend schnell, aber gut.
Linkliste
Die folgenden Tools, Plattformen und Quellen wurden während des Abends besprochen oder im Chat geteilt:
Agentische KI und Plattformen
- Claude und Claude Cowork – Generelles LLM mit besonderem Fokus auf agentische Workflows; Cowork erlaubt das Freigeben lokaler Ordner. https://claude.ai/
- Claude für Chrome – Browser-Erweiterung für autonome Browser-Steuerung, eingesetzt in Irenes Red-Teaming-Demo. https://claude.ai/download
- Hermes Agent – Open-Source-Framework für lokale agentische KI mit Self-Improving Learning Loop. https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/
- ChatGPT Codex / Atlas – Agentisches Tool von OpenAI, das den Computer steuern kann. https://openai.com/codex/
- Mein eigener Setup-Bericht zu Hermes lokal mit Qwen 3 (27B Dense) auf MLX. https://david.roethler.at/seit-heute-hermes-lokal-mit-qwen3-6-27b-ud-mlx/
- SkillOS – Skill-Kuration für selbstentwickelnde KI-Agenten – Hintergrund zum von Harald erwähnten Google-Paper. https://www.mind-verse.de/news/skillos-neuer-ansatz-faehigkeitskuration-selbstentwickelnde-ki-agenten
Lokale LLM-Umgebungen und europäische Hoster
- LM Studio – Desktop-App für lokale Modelle mit OpenAI-kompatibler API. https://lmstudio.ai/
- AnythingLLM – Open-Source-Frontend für lokale und Cloud-LLMs. https://anythingllm.com/
- AKI – Europäischer KI-Hoster mit Qwen 3 (235B MoE) und anderen Open-Source-Modellen, datenschutzkonform und mit Free-Credits-Einstieg. https://aki.io/
Transkription und Protokollerstellung
- noScribe – Plattformübergreifende, vollständig lokale Transkription mit Sprecher:innenerkennung. https://noscribe.de/de/
- MacWhisper – Lokale Whisper-Implementierung für macOS, mein persönlicher Favorit. https://goodsnooze.gumroad.com/l/macwhisper
- TurboScribe – Cloud-basierter Transkriptionsdienst, von Irene als Alternative genannt. https://turboscribe.ai/
Videoschnitt mit KI – kritisch zu betrachten
- CapCut – Ausdrücklich nicht empfohlen (biometrische Datenerfassung, mangelnde Kooperationsbereitschaft gegenüber Datenschutzbehörden).
- VEED, Kapwing, InVideo – Von Barbara genannte Alternativen mit KI-Funktionen für Videoschnitt.
Hinweis zum Protokoll
Wer noch tiefer einsteigen möchte: Ein ausführliches Veranstaltungsprotokoll mit Stimmungsanalyse, Tool-Steckbriefen und kommentierter Linkliste ist als separates Dokument verfügbar.
Die nächste #denkbar wird rechtzeitig angekündigt. Vormerken kann man sich auch schon die NPO-Konferenz „KI gestalten. Bildung, Demokratie und Gesellschaft im Wandel“ am 14. Oktober 2026 im Bildungshaus St. Virgil in Salzburg.