Im Zeitalter des KI-Hypes in Unternehmen ist es nicht mehr als naheliegend, dass die KI-Nutzung der Mitarbeitenden gemessen wird. Damit sollen diese dazu motiviert werden, möglich oft #KI während ihrer täglichen Arbeit zu nutzen.

Über #Amazon wird berichtet, verwenden Mitarbeiter KI-Tools auch zur Automatisierung von eigentlich irrelevanten oder nebensächlichen Tätigkeiten.
https://arstechnica.com/ai/2026/05/amazon-employees-are-tokenmaxxing-due-to-pressure-to-use-ai-tools/

Dabei ist ein allfälliger Mehrwert durch KI nicht vorhanden, eine Automatisierung hilft aber dabei, den eigenen KPI (d.h. die eigene KI-Nutzung) in einem besseren Licht dastehen zu lassen.

Auch Mitarbeitende anderer Unternehmen dürften sich ähnlich opportunistisch verhalten.

Es lohnt sich, dies im Hinterkopf zu behalten, wenn sich (auch schweizerische) Unternehmen gegenseitig mit der hohen Zahl von „KI-Nutzung“ überbieten wollen.
https://dnip.ch/2026/05/19/dnip-briefing-72-kuenstlich-gut-kuenstlich-schlecht/

2️⃣ In einer Art umgekehrtem Turing-Test hat jemand vor einigen Tagen ein Bild auf X/Twitter gepostet, welches angeblich von einer KI im Stil des Künstlers Claude Monet generiert worden war.

Die Follower wurden aufgefordert, im Detail zu beschreiben, was genau dieses Bild zu einer schlechten Version echter Monet-Bilder macht.

Das Feedback war zahlreich, teilweise umfangreich und sich grundsätzlich einig: Dem gezeigten Bild fehlte es an Tiefe und Kontrast, es wirkte nicht lebendig und eine Bild-Komposition (Gestaltung, welche das Auge der Betrachtenden leitet) wurde vermisst. Ein Kommentator gab an, dass es bei ihm im Gegensatz zu via Google auffindbaren Monet-Originalen keine Emotionen auslöse und schlicht ein farbiges Hintergrund-Bild sei.

Der Clou? Es war ein echter #Monet, nicht #KI.
https://petapixel.com/2026/05/14/someone-shared-a-real-monet-painting-as-ai-and-asked-for-critiques/

Dass als von KI wahrgenommene Bilder als "schlechter" bewertet werden als von Menschen geschaffene Werke ist wissenschaftlich bereits belegt.

Ein ähnlicher Effekt tritt auch auf, wenn man Menschen erklärt, dass ein Werk besonders aufwändig zu erstellen war: Solche Werke werden typischerweise als "besser" wahrgenommen beschrieben als vergleichbare Werke ohne eine entsprechende Einordung (ein Effekt, der nebenbei bemerkt auch in der Produktwerbung zum Einsatz kommt).
https://dnip.ch/2026/05/19/dnip-briefing-72-kuenstlich-gut-kuenstlich-schlecht/#Verfehlte-KI-Kritik

3️⃣ Unter dem Druck der USA hat Iran seine Schlüsselposition an der Strasse von Hormus so richtig erkannt. Neben Durchfahrtszöllen für Schiffe sind seit letzter Woche auch Gebühren für Untersee-Glasfaserkabel im Gespräch. Die iranische Militärführung hat das auf Ex-Twitter die Forderung nach Vergütung für die Glasfaserkabel geäussert.

Laut CNN doppelte der Iran in eigenen Medienberichten nach, die Besitzer dieser Kabelmüssten sich auch an iranische Gesetze halten.
https://edition.cnn.com/2026/05/17/middleeast/iran-hormuz-undersea-cables-intl

Auf alle Fälle hat der Iran Erfahrung im Unterbruch der Internetversorgung für die eigene Bevölkerung, die inzwischen über 80 Tage andauert.

Nachdem vor wenigen Jahren erst der Angriff auf Energieversorgung als Kriegsmittel neu unsere Aufmerksamkeit erregt hatte, sind in der Zwischenzeit Rechenzentren und Glasfaserkabel als Schlüsselziele für Zerstörung oder Erpressung gerückt. Ein Grund mehr für dezentrale Datenhaltung.
#DigitaleSouveränität
https://dnip.ch/2026/04/22/filtern-sperren-abschalten-wie-sich-das-internet-kontrollieren-laesst/

5️⃣ Euch ist es sicher aufgefallen: Es werden mehr Sicherheitslücken gefunden als früher. Die Listen von gefixten Bugs bei Softwareupdates werden länger und die Frequenz steigt, mit der man auch mal sehr kurzfristig („gestern“) kritische Sicherheitsupdates einspielen muss.

Generell wird das den Fähigkeiten der KI-Tools zugeschrieben. Aber oft hängt es auch an der Unfähigkeit der Personen.

Doch der Reihe nach.
https://dnip.ch/2026/05/19/dnip-briefing-72-kuenstlich-gut-kuenstlich-schlecht/#Die-Fehler-bei-den-KI-Fehlermeldungen

Das AISI hat eine Simulation eines Firmennetzwerks erstellt, in dem man sich über 32 Angriffsschritte zum Ziel vortasten muss. Innerhalb einer vorgegebenen Rechenzeit schaffte es diese Mythos-Vorabversion, im Durchschnitt fast 50 % weiterzukommen.

Ein gefährliches Werkzeug, das nicht in die Hände von Cyberkriminellen gelangen sollte, so die Schlussfolgerung von #Anthropic. Dies der Grund, wieso Mythos (noch) nicht an die Öffentlichkeit dürfe.

#Cybercrime #Mythos
https://dnip.ch/2026/05/19/dnip-briefing-72-kuenstlich-gut-kuenstlich-schlecht/#Die-Fehler-bei-den-KI-Fehlermeldungen

@flyingpenguin hat die Berichte ganz gelesen und kommt zu einer ganz anderen Schlussfolgerung: Vieles sei aufgebauscht. So seien – laut Angaben von Anthropic selbst und unterstützt durch Aussagen von Mozilla – die eigentlichen Fehler alle schon vorher bekannt gewesen. Mythos sei nicht besser beim Finden der Fehler, sondern nur beim Missbrauch dieser schon bekannten Lücken.

Die Steigerung von 4 auf 72 wurde nur durch zwei Sicherheitslücken erreicht, immer und immer wieder
https://www.flyingpenguin.com/the-boy-that-cried-mythos-verification-is-collapsing-trust-in-anthropic/

Egal, wie es herauskommt: Bereitet euch darauf vor, dass

➡️ in allen Firmen zukünftig Sicherheitsupdates häufiger und schneller eingespielt werden müssen, egal ob wegen KI oder Cyberkriminellen,

➡️ IT-Systeme mit Firewalls und ähnlichen Methoden sowie engen Zugriffsrechten stärker separariet werden

➡️ Ihr gute Passwörter und 2FA (oder Passkeys) überall aktiviert habt, ganz besonders bei Admin-Konten.

https://dnip.ch/2026/05/19/dnip-briefing-72-kuenstlich-gut-kuenstlich-schlecht/#Praevention-und-Bereitschaft

Damit ihr und eure Firma mit diesen Änderungen klarkommt, braucht es vor allem eins:

➡️ Automatisierte Tests, mit denen vor und nach jeder Änderung das korrekte Funktionieren der Systeme überprüft werden kann.

➡️ Überwacht eure Systeme dauern auf Funktionsweise und Unregelmässigkeiten. Und geht denen nach.

➡️ Testet eure Umgebung auf Sicherheits- oder Konfigurationslücken. Zumindest mit Open-Source-Tools.

Diese Massnahmen lassen IT-Leute auch sonst besser schlafen.
https://dnip.ch/2024/06/13/move-fast-and-break-things-falsch-verstehen/

@marcel Das mit der Verantwortung ist ein riesen Problem.

Sobald die Leute Code, Texte, Recherchen per "KI" erstellen lassen, fühlen sie sich nicht mehr für die Fehler verantwortlich und zucken nur mit den Schultern, wenn man sie drauf aufmerksam macht. Das hatte ich zu oft in letzter Zeit.

Neue Software beim Kunden installiert: funktioniert das ganze LDAP-Zeug nicht. Kollege hätte nur in einer anderen Software, die beim selben Kunden, mit dem selben LDAP läuft, abkupfern müssen. Hatte ich ihm sogar erklärt. Er hat halt irgendwas komplett anderes generieren lassen, sodass man da auch nichts auf die Schnelle fixen konnte. Kollege: "KI hat mist gemacht, kannmannixmachen 🤷"

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@marcel "Ausarbeitung" von einem Kollegen übergeben bekommen, für ein Azure-Deployment, müsse ich nur noch umsetzen. Stellt sich raus: komplett KI-Generiert, hälfte der Komponenten gibt's nicht, oder machen was anderes als ChatGPT "dachte". Ganzen Tag für den Mist verschwendet. Und 2 weitere, um es richtig zu machen. Kollege: "🤷"

Etc.

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