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AI · BUSINESS · KLARTEXT
KW 31 / 2026 — Das Muster dieser Woche: Der AI Act gilt. Deutschland hatte vier Tage Zeit. KI macht müde. Und Claude beweist, wofür Mythos-Fähigkeiten eigentlich gedacht sind.
Am 29. Juli trat das KI-Marktüberwachungsgesetz in Kraft, vier Tage vor dem 2. August, an dem der EU AI Act für Hochrisiko-KI vollumfänglich gilt. Gleichzeitig zeigt eine neue Studie: Fast drei Viertel der Wissensarbeiter wünschen sich die Arbeitswelt vor generativer KI zurück. Claude Mythos findet in 60 Stunden eine Schwachstelle in einem Post-Quanten-Algorithmus, die zwei Jahre menschlicher Prüfung überlebt hatte. Ecosia und Qwant starten einen deutschen Suchindex. Und Jensen Huang liefert eine nüchterne Analyse, warum Open Models das Beste sind, was Unternehmen passieren kann.
KI-MIG in Kraft: Die Bundesnetzagentur übernimmt KI-Aufsicht, vier Tage vor der EU-Frist.
Am 29. Juli tritt das Gesetz zur Marktüberwachung und Innovationsförderung von Künstlicher Intelligenz (KI-MIG) in Kraft. Die Bundesnetzagentur wird zur zentralen Marktüberwachungsbehörde, Anlaufstelle und Beschwerdestelle für KI in Deutschland. Sie richtet das Koordinierungs- und Kompetenzzentrum KoKIVO ein und betreibt ein KI-Reallabor, das Unternehmen Tests unter vereinfachten Bedingungen ermöglicht, mit verbindlicher Rückmeldung innerhalb von 30 Tagen. Am 2. August 2026 gilt der EU AI Act vollumfänglich: Dann greifen alle Pflichten für Hochrisiko-KI-Systeme. Deutschland war spät dran, die EU-Frist für nationale Aufsichtsbehörden war bereits im August 2025 abgelaufen. Das KI-MIG passierte den Bundestag erst am 11. Juni, den Bundesrat am 10. Juli. In KW 24 hatte ich über die Gründung des KI-Sicherheitsinstituts berichtet. Das KI-MIG ist die gesetzliche Grundlage, die dem Institut seinen Rahmen gibt.
Warum es zählt: Der 2. August ist keine Ankündigung mehr. Wer KI in Hochrisiko-Bereichen einsetzt, also in Personalentscheidungen, Kreditvergabe oder sicherheitskritischen Prozessen, steht ab diesem Datum unter regulatorischer Aufsicht mit Bußgeldpotenzial. Die Bundesnetzagentur bietet über ihren AI Service Desk konkrete Unterstützung bei der Umsetzung an.
KI-Müdigkeit: 72% der Wissensarbeiter wünschen sich die Zeit vor generativer KI zurück. 41% würden die Tools abschaffen.
Eine neue Studie des Technologieberatungsunternehmens Adaptavist unter 2.500 Wissensarbeitenden zeigt: 72% blicken regelmäßig zurück auf die Arbeitswelt vor generativer KI. 41% würden KI-Tools vollständig abschaffen, wenn sie könnten. 39% geben an, mehr Zeit mit der Prüfung und Korrektur von KI-Ergebnissen zu verbringen, als sie einsparen. 45% erleben ihre Arbeit durch schlechte KI-Outputs als weniger sinnvoll und stärker repetitiv. In KW 28 hatte ich gezeigt, dass 40% des deutschen Mittelstands KI bereits nutzt. Diese Studie zeigt die andere Seite: Breite Einführung ohne Qualitätssicherung produziert Frust, keinen Nutzen.
Warum es zählt: Wer KI einführt, ohne Use-Cases sorgfältig auszuwählen und Outputs zu validieren, schafft keine Produktivität. Er schafft Mehrarbeit mit neuem Etikett. Die Kenngröße ist einfach: Wenn Mitarbeitende mehr Zeit mit der Korrektur von KI-Ergebnissen verbringen als sie einsparen, ist das kein KI-Problem. Es ist ein Implementierungsproblem.
Claude Mythos findet in 60 Stunden eine Schwachstelle, die zwei Jahre menschlicher Kryptografie-Prüfung überlebt hatte.
Am 28. Juli veröffentlicht Anthropic zwei Forschungspapiere: Claude Mythos Preview hat Schwachstellen in zwei kryptografischen Algorithmen gefunden. Beim Post-Quanten-Signaturverfahren HAWK, einem NIST-Standardisierungskandidaten der dritten Prüfungsrunde, entdeckte Mythos in rund 60 Stunden eine mathematische Symmetrie in der Gitterstruktur, die den effektiven Angriff auf HAWK-256 von 2 hoch 64 auf 2 hoch 38 Operationen reduziert, also rund 67 Millionen Mal weniger Rechenaufwand. Zwei Jahre Expertenbegutachtung hatten dieses Muster nicht gefunden. Beim zweiten Fund handelt es sich um eine abgeschwächte AES-Variante mit sieben statt zehn Verschlüsselungsrunden, ein in der Kryptografie-Forschung übliches Testverfahren. Anthropic betont: Keine Produktivsysteme sind gefährdet. Die Arbeit kostete jeweils rund 100.000 Dollar in API-Credits. Anthropic hat den Fund koordiniert an HAWK-Autoren und NIST weitergegeben.
Warum es zählt: Kryptanalyse, also das Finden von Angriffen auf Verschlüsselungsverfahren, wurde bisher von spezialisierten Mathematikern über Jahre betrieben. Mythos hat das in 60 Stunden für 100.000 Dollar erledigt. Das verändert nicht die Sicherheit heutiger Systeme, wohl aber die Kosten und Geschwindigkeit, mit der zukünftige Schwachstellen gefunden werden. Das Gegenstück zum Hugging-Face-Vorfall aus der letzten Woche: dieselbe Fähigkeitsklasse, dieselbe Energie, ein grundlegend anderer Zweck.
Ecosia und Qwant starten einen deutschen Webindex: Erstmals eine europäische Suchinfrastruktur ohne Google und Bing.
Ecosia und Qwant geben bekannt, dass ihr Gemeinschaftsunternehmen European Search Perspective (EUSP) jetzt auch einen deutschen Webindex betreibt, nach dem Start des französischen Index im August 2025. Der Index enthält rund eine Milliarde Webseiten, aufgebaut mit eigener Crawler-Infrastruktur und eigenen Ranking-Algorithmen. Über die Schnittstelle Staan (Search Trusted API Access Network) können auch Dritte auf den Index zugreifen, darunter Suchmaschinen und KI-Anbieter. Ecosia wird den Anteil der Ergebnisse aus dem eigenen Index schrittweise erhöhen. Bislang bezogen fast alle europäischen Suchalternativen ihre Ergebnisse ganz oder teilweise von Google oder Bing.
Warum es zählt: Ein eigener Webindex ist die Voraussetzung dafür, dass europäische Suchalgorithmen nicht von US-Anbietern abhängig bleiben. Für KI-Anwendungen, die Websuche kombinieren, ist das langfristig eine potenzielle souveräne Datenquelle. Eine Milliarde Webseiten ist gegenüber Google ein Rundungsfehler. Gemessen an der Ausgangslage ist es der erste ernsthafte Schritt weg von einer Abhängigkeit, die zuletzt spürbar teurer geworden ist.
Jensen Huang: Open Models sind das Beste, was Unternehmen passieren kann. Nvidias Motiv ist dabei transparent.
Nvidia-CEO Jensen Huang veröffentlicht ein vierseitiges Dokument zur Zukunft offener KI-Modelle. Sein Argument: Wenn Open-Weight-Modelle wettbewerbsfähig werden, wird Intelligenz zur Commodity. Der Wert wandert zur Infrastruktur und zu Anwendungen, weg von den Modellherstellern. Tobias Zwingmann fasst den Marktmechanismus zusammen: Nvidia hat ein offensichtliches Eigeninteresse, weil das Hardwareverkäufe antreibt. Das ist in Ordnung, weil der Mechanismus trotzdem stimmt. Die Faustformel im Umlauf: 90% der Intelligenz für 2% des Preises gegenüber proprietären Frontier-Modellen. Wer mit den Kostenexplosionen aus KW 27 konfrontiert war, sollte das ernstnehmen.
Warum es zählt: Welche KI-Workflows laufen heute automatisiert, und welche davon könnten auf einem Open-Weight-Modell laufen, ohne relevante Qualitätseinbußen? Das ist keine theoretische Frage. Sie ist der praktische Einstieg in eine Kostenstruktur, die sich von Token-Rechnungen bei proprietären Anbietern löst. Ein Benchmark kostet einen halben Tag und kann die Antwort liefern.
Diese Woche zeigt die volle Bandbreite: Regulierung wird konkret, Müdigkeit wächst, Fähigkeiten werden sowohl defensiv als auch offensiv eingesetzt, und der Markt für KI-Modelle beginnt sich zu öffnen. Der 2. August ist keine abstrakte Frist. KI-Müdigkeit ist kein Stimmungsbild, sondern ein messbares Problem. Claude beweist, dass dieselben Fähigkeiten, die in der letzten Woche für Schlagzeilen sorgten, auch für die Verteidigung einsetzbar sind. Und Open Models verschieben die Machtbalance, nicht weil die Anbieter altruistisch sind, sondern weil der Marktmechanismus es erzwingt.
Nicht als Newsletter-Empfehlung, sondern weil das Gespräch stattfinden sollte.
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