Für die Erwachsenenbildung ist besonders spannend, dass sich Qwen-Image 2.1 lokal mit z.B. ComfyUI nutzen lässt. ComfyUI ist eine visuelle Oberfläche, mit der sich KI-Workflows für Bilder und andere Medien zusammenbauen lassen – also eher ein Baukastensystem als eine einfache App.

Die Einrichtung von ComfyUI ist allerdings nicht ganz einfach. Umso spannender ist, dass die Installation gemeinsam mit ChatGPT erfolgen kann. Dabei kann ChatGPT Maus und Tastatur steuern und direkt bei den einzelnen Installationsschritten helfen. Das zeigt sehr anschaulich, wie KI heute nicht nur Inhalte erzeugt, sondern auch bei technischen Arbeitsprozessen unterstützen kann.

Für die Erwachsenenbildung ergeben sich daraus interessante Ansatzpunkte: Man kann nicht nur mit Bild-KI arbeiten, sondern auch besser verstehen, wie solche Systeme aufgebaut sind. Gleichzeitig lassen sich Themen wie lokale KI, Datenschutz, digitale Souveränität und der Umgang mit offenen Modellen gut diskutieren.

Interessant – und zugleich ein gutes Thema für Medienbildung – ist auch die Diskussion um eine „uncensored“ Version. Gerade hier zeigt sich eine gewisse Ambivalenz: Weniger Einschränkungen können mehr kreative Freiheit und mehr Kontrolle für die Nutzerinnen und Nutzer bedeuten. Gleichzeitig steigt aber auch die Verantwortung, weil Schutzmechanismen wegfallen und problematische oder missbräuchliche Inhalte leichter erzeugt werden können. Genau diese Spannung eignet sich sehr gut für die Diskussion in der Erwachsenenbildung.

Donnerstag, 1. Oktober 2026
19:00 Uhr
Online via Zoom

Seit der letzten #denkbar im Mai hat sich in der KI-Welt wieder enorm viel getan: Agentische KI entwickelt sich rasant weiter, KI bekommt immer mehr Zugriff auf Browser, Dateien und andere Werkzeuge, Sprachmodelle werden lokal immer nutzbarer und Echtzeit-Sprache und -Übersetzung werden zunehmend selbstverständlich.

Aber wie immer gilt: Die Themen des Abends bestimmen wir gemeinsam.

Die #denkbar ist kein klassisches Online-Seminar. Es gibt keine vorbereiteten Folien und kein fixes Programm. Stattdessen bringt ihr mit, was euch gerade beschäftigt: Fragen, Erfahrungen, neue Tools, Beobachtungen, Irritationen, Hoffnungen oder auch einfach Dinge, die ihr gemeinsam mit anderen besser verstehen möchtet.

Wir arbeiten wieder im Lean-Coffee-Format:
Zu Beginn sammeln wir Themen, priorisieren sie gemeinsam und gehen anschließend in die Diskussion.

Dabei geht es nicht darum, fertige Antworten zu finden. Viel spannender sind oft neue Perspektiven, Verbindungen und Fragen, die im Gespräch entstehen.

Die #denkbar ist offen für alle, die sich beruflich oder persönlich mit KI beschäftigen – egal ob aus Bildung, Medien, Organisationen, Verwaltung, Wissenschaft oder einfach aus Neugier.

Einfach dazukommen und mitdenken. -> Anmeldung hier.

Ich habe in den letzten Tagen ausprobiert, wie weit man mit ChatGPT bei der Erforschung der eigenen Familiengeschichte kommen kann.

Mein Ausgangspunkt war sehr einfach: Ich habe ChatGPT sinngemäß gefragt:

„Erzähle mir auf Basis meines Nachnamens (und ein paar weiterer Ortsangaben) die Ursprünge meiner Familiengeschichte und versuche herauszufinden, wie weit sie sich zurückverfolgen lässt.“

Danach entwickelte sich die Recherche Schritt für Schritt weiter. Aus einigen Namen, Orten und knappen Hinweisen entstand nach und nach eine systematischere Suche. ChatGPT recherchierte historische Spuren, verglich Namensvarianten, suchte nach möglichen Zusammenhängen zwischen Personen und Orten und schlug immer wieder neue Recherchewege vor.

Interessant war vor allem der Wechsel zwischen Online-Recherche und Archiv-Anfragen. Sobald öffentlich zugängliche Quellen nicht mehr ausreichten, ging es darum herauszufinden, welche Archive, Gemeinden oder anderen Institutionen noch Unterlagen haben könnten. ChatGPT half dann dabei, konkrete Anfragen an Archive zu formulieren. Die notwendigen Informationen wurden aus der bisherigen Recherche zusammengetragen, passende Kontaktadressen gesucht und die Anfragen vorbereitet und direkt aus ChatGPT verschickt. Die ersten Antworten sind bereits eingelangt und können nun die Suche bereichern.

Die von den Archiven übersandten Unterlagen sind oft Dokumente in Kurrent. Claude hat hier bei der Transkription am besten abgeschnitten. ChatGPT hat oft nicht zugegeben, etwas nicht lesen zu können und zu raten. Es lag manchmal daneben und korrigierte Fehler erst auf Rückfrage. Claude war bei dieser Aufgabe deutlich akkurater.

Für mich zeigt dieses Experiment sehr schön, was sich durch agentische KI verändert: ChatGPT beantwortet nicht nur einzelne Fragen, sondern kann eine Recherche über viele Schritte hinweg begleiten und zunehmend auch die nächsten praktischen Schritte übernehmen. Die Recherche erschloss interessante Ergebnisse und neue Quellen, die mir ohne KI wohl verborgen geblieben wären.

Ich habe eben ausprobiert, ob es anders geht: Was passiert, wenn man das Corporate Design nicht als Dokument ablegt, sondern als Skill – als etwas, das eine KI bei jeder neuen Datei automatisch anwendet? Das Ergebnis ist ein Werkstattbericht mit ein paar überraschend glatten Schritten und ein paar sehr lehrreichen Stolpersteinen.

Schritt 1: Die Website als Vorlage

Der Ausgangspunkt war denkbar unspektakulär. Ich habe der KI die Adresse unserer Unternehmenswebsite gegeben – mehr nicht. Keine Farbwerte, keine Logodatei, kein Briefing. Die Aufgabe: Analysiere dieses Layout und baue daraus etwas Wiederverwendbares.

Was zurückkam, war ein sogenannter Skill – eine benannte, aufrufbare Design-Fähigkeit in ChatGPT (Claude macht das auch sehr gut). Sie enthält das Originallogo, die Farbwelt der Website, die tatsächlich verwendeten Schriften (Crete Round für Überschriften, Source Sans Pro für Fließtext) und ein A4-Layout mit Kopf- und Fußzeile.

Der entscheidende Punkt ist nicht, dass eine KI ein hübsches PDF erzeugen kann. Das kann sie seit Jahren. Entscheidend ist, dass das Design ab diesem Moment einen Namen hat. Ich muss nicht mehr beschreiben, wie unsere Dokumente aussehen sollen. Ich rufe den Skill auf – und der Rest passiert.

Schritt 2: Das Angebot

Erster Test: ein Angebotsmuster. Deckblatt, nummerierte Abschnitte, Kontaktfußzeile, Logo an der richtigen Stelle.

Für mich als Selbstständigen ist das kein Gimmick, sondern eine spürbare Entlastung. Angebote schreibe ich häufig – für Workshops, Beratungen, Projektbegleitungen. Der inhaltliche Teil ist die eigentliche Arbeit. Die Formatierung ist reine Reibung. Genau diese Reibung fällt weg.

Schritt 3: Aus dem PDF wird eine Präsentation

Danach der nächste Sprung: aus einem bestehenden PDF eine moderne, knappe Präsentation im selben Design. Zwölf bearbeitbare Folien, konsistent gestaltet, nicht als starre Bilddatei, sondern als echte PowerPoint, in der ich jeden Satz noch ändern kann.

Das ist der Moment, in dem der Ansatz seinen Wert zeigt. Nicht nur ein Dokument sieht gut aus, sondern alle Dokumente sehen gleich aus – über Formatgrenzen hinweg. PDF, Präsentation, später Website: ein Designsystem, drei Ausgabekanäle, kein Medienbruch.

Der Stolperstein: Schriften

Hier lief es dann nicht mehr glatt, und das ist der interessanteste Teil.

Die Schriften wurden in der Vorschau korrekt angezeigt – in PowerPoint aber nicht. Der Grund ist banal und trotzdem typisch: Schriften waren nicht in die Datei eingebettet, und auf meinem Rechner waren sie schlicht nicht installiert. Es brauchte einen Zwischenschritt (Schriftpaket entpacken, per Doppelklick installieren, PowerPoint komplett beenden und neu starten) und einen zweiten Anlauf, bis alles passte.

Die KI konnte das Layout bauen; sie konnte nicht wissen, was auf meinem Mac installiert ist. Wer solche Workflows in Organisationen einführt, sollte genau diese Bruchstellen einplanen – sie sind der Grund, warum „es hat bei mir nicht funktioniert“ so oft das Ende guter Ideen ist.

Schritt 4: Und dann eine Website

Zum Abschluss habe ich aus denselben Inhalten eine kleine Website erzeugen und direkt bei ChatGPT Sites hosten lassen – wieder mit Originalschriften und Logo. Bemerkenswert war weniger das Ergebnis als die Zugriffsfrage, die dabei auftauchte: privat oder öffentlich ohne Anmeldung? Eine kleine Abfrage, aber eine, die zeigt, dass Veröffentlichungsentscheidungen bewusst beim Menschen bleiben.

Was ich daraus mitnehme

Design wird von Dokumentation zu Infrastruktur. Ein Styleguide beschreibt, wie etwas aussehen soll. Ein Skill macht, dass es so aussieht. Das ist ein qualitativer Unterschied, keine Effizienzsteigerung um zehn Prozent.

Der Aufwand liegt am Anfang – und er ist klein. Die Einrichtung hat einen wenige Minuten gekostet, inklusive aller Umwege. Jedes künftige Angebot, jede Präsentation profitiert davon.

Konsistenz ist für kleine Organisationen ein realistisches Ziel geworden. Bisher war einheitliches Auftreten ein Privileg von Häusern mit eigener Grafikabteilung. Diese Schwelle sinkt gerade deutlich.

Und: Die Kontrolle bleibt. Das Ergebnis ist bearbeitbar, nicht eingefroren. Ich kann jeden Satz ändern, jede Folie umstellen. Die KI hat den Rahmen gebaut, nicht die Entscheidung getroffen.

Für alle, die in Bildungseinrichtungen, Vereinen oder sozialen Unternehmen arbeiten, ist das aus meiner Sicht die relevanteste Entwicklung: Nicht die spektakulären KI-Demos verändern den Arbeitsalltag, sondern solche unscheinbaren Verschiebungen. Die halbe Stunde Formatierungsarbeit, die es nicht mehr braucht. Multipliziert mit allen Angeboten eines Jahres.

Mit ChatGPT Sites kann ChatGPT inzwischen nicht nur Texte, Bilder oder Dokumente erstellen, sondern gleich eine komplette Website oder kleine Web-App bauen. Die Funktion wurde am 9. Juli 2026 eingeführt. Zum Start waren der Europäische Wirtschaftsraum, die Schweiz und Großbritannien allerdings noch ausgenommen. Mittlerweile wird Sites auch hier „ausgerollt“. OpenAI spricht von einer öffentlichen Beta für kostenpflichtige ChatGPT-Tarife; Free und Go sind derzeit ausgenommen.

Ich habe das gleich ausprobiert – mit einem ganz praktischen Beispiel. Ausgangspunkt war ein PDF-Flyer für einen Workshop. Ich habe in ChatGPT @Sites ausgewählt, das PDF angehängt und sinngemäß nur geschrieben: Erstelle daraus eine Website, die diesen Workshop bewirbt. Ergänze auch Informationen und Links zum dazugehörigen Projekt.

Das war im Wesentlichen schon alles. ChatGPT hat die Inhalte aus dem PDF übernommen, sie für eine Website neu strukturiert, zusätzliche Informationen eingebaut und daraus eine komplette Landingpage erstellt. Danach konnte ich mir die Seite direkt als Vorschau ansehen und wiederum ganz normal im Chat Änderungen verlangen.

Genau das ist auch das Prinzip, das OpenAI beschreibt: Website beschreiben, Dateien, Daten oder Links hinzufügen, Vorschau ansehen und anschließend per Gespräch weiterbearbeiten. Texte, Layout, Links, Formulare, Stil oder interaktive Elemente können dabei immer wieder verändert werden. Am Ende lässt sich die Site veröffentlichen und erhält eine eigene URL.

Spannend finde ich daran weniger, dass KI HTML erzeugen kann – das konnte sie schon länger. Neu ist vielmehr, dass der gesamte Prozess immer mehr vom Programmieren und klassischen Website-Baukasten zum Gespräch wird. Man beschreibt das gewünschte Ergebnis, gibt ChatGPT das Ausgangsmaterial und korrigiert anschließend mit Sätzen wie: „Mach die Einleitung kürzer“, „Baue hier einen Anmeldebutton ein“ oder „Gestalte das Ganze moderner“.

Für Veranstaltungsseiten, Projektwebsites, kleine Landingpages, Prototypen oder interaktive Informationsangebote könnte das ziemlich praktisch werden.

Mehr dazu bei OpenAI: ChatGPT Sites erstellen und verwalten

P.S.: Hier ein Beispiel https://verstehen-verstanden-workshop-2026.davidroethler.chatgpt.site/ und ein weiteres https://chatgpt-sites-einfach-erklaert.davidroethler.chatgpt.site/

Mit Talkify gibt es eine interessante neue Open-Source-App für sehr schnelle und exakte Spracheingabe am Mac. Das Prinzip ist – wie auch bei den bereits bekannten Alternativen – denkbar einfach: Taste gedrückt halten, sprechen, Taste loslassen – und der erkannte Text erscheint direkt dort, wo man gerade schreibt, etwa in einer E-Mail, einem Dokument oder in ChatGPT.

Die Spracherkennung läuft vollständig lokal auf dem Mac. Talkify nutzt dafür Apples neuen SpeechAnalyzer in macOS 26. Auch Deutsch wird unterstützt; zwei Sprachen lassen sich mit unterschiedlichen Tastenkürzeln parallel verwenden. Die hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Einfachheit begeistern.

Talkify ist kostenlos und positioniert sich damit als spannende Alternative zu Diensten kommerziellen Diensten wie Wispr Flow oder Superwhisper.

Einen Haken gibt es allerdings: Unter Windows funktioniert Talkify derzeit nicht. Voraussetzung sind macOS 26 und ein Mac mit Apple Silicon. Alternativen für Windows sind zum Beispiel https://www.typewhisper.com/de/ oder https://handy.computer/

Mehr dazu: https://usetalkify.app/

Funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or OeAD-GmbH. Neither the European Union nor the granting authority can be held responsible for them.

In Zoom funktioniert seit Kurzem auch die Echtzeitübersetzung mit Audio – und der erste Eindruck ist durchaus vielversprechend. Im praktischen Einsatz konnte ich sie allerdings noch nicht ausführlich testen: Sommerpause.
Deutsch als Zielsprache soll bald dazukommen. Vom Deutschen in die unten angezeigten Sprachen funktioniert die Übersetzung bereits.
Besonders gespannt bin ich auf Voice Cloning. Bei Google Meet klappt das schon erstaunlich gut. Und ChatGPT hat mit seinem neuen Audiomodus die Messlatte ohnehin ziemlich hoch gelegt.

Damit überwinden Zoom und seine Mitbewerber nicht nur geografische Distanzen, sondern zunehmend auch sprachliche Barrieren.

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Was passiert, wenn eine KI nicht nur Werkzeug ist, sondern hörbar mit im (virtuellen) Seminarraum sitzt – eine Stunde lang, mit eigener Stimme, eigenen Beiträgen und der Anweisung, sich bitte zurückzuhalten? Genau das haben wir am 9. Juli 2026 ausprobiert: im Online-Termin des Lehrgangs „Künstliche Intelligenz in der Erwachsenenbildung“ am Bundesinstitut für Erwachsenenbildung (bifeb) – und buchstäblich am Tag nach dem Release des neuen ChatGPT-Voice-Modus.

Der technische Hintergrund: GPT-Live

Am 8. Juli 2026 hat OpenAI den Voice-Modus von ChatGPT grundlegend erneuert. Die neuen Modelle GPT-Live-1 (für Bezahlkonten) und GPT-Live-1 mini (für Gratiskonten) arbeiten erstmals full-duplex: Die KI hört und spricht gleichzeitig, statt – wie bisher – nach dem Walkie-Talkie-Prinzip abzuwarten, bis das Gegenüber fertig ist. Man kann sie mitten im Satz unterbrechen, sie signalisiert mit kleinen Bestätigungslauten, dass sie zuhört, und sie kann längere Zeit schweigen, ohne den Gesprächsfaden zu verlieren – bis man sie direkt anspricht.

Für anspruchsvollere Fragen delegiert GPT-Live im Hintergrund an leistungsfähigere Modelle und holt die Antwort in das laufende Gespräch zurück; auch Websuche ist damit erstmals in Sprachgesprächen möglich. Und: Simultanübersetzung funktioniert nun direkt aus dem Voice-Modus heraus. OpenAI zufolge nutzen bereits über 150 Millionen Menschen wöchentlich die Sprachfunktionen von ChatGPT – die Vision des Unternehmens geht dahin, Sprache zur primären Schnittstelle für die Arbeit mit KI zu machen.

Genau diese Fähigkeit – längere Zeit still im Hintergrund zu bleiben und erst auf Ansprache zu reagieren – macht den Unterschied für den Bildungskontext. Sie verwandelt den Voice-Modus vom Frage-Antwort-Automaten in etwas, das man tatsächlich als Co-Moderation einsetzen kann.

Das Experiment: Eine Stunde KI in der Runde

Ich hatte den neuen Voice-Modus am Morgen des Seminartags zum ersten Mal ausprobiert – und beschlossen, ihn gleich live zu testen. Die Instruktion an ChatGPT war einfach: „Du sollst dabei sein und nur reagieren, wenn wir dich ansprechen. Ich möchte mir die Moderation nicht abnehmen lassen.“ Die Antwort: „Alles klar. Ich halte mich zurück und steige nur ein, wenn ihr mich direkt ansprecht.“

Und genau das tat ChatGPT – rund eine Stunde lang:

• die Kursgruppe begrüßt und nach ihren Interessen gefragt,
• auf Zuruf neue Funktionen erklärt und dabei eigenständig didaktische Bezüge zur Erwachsenenbildung hergestellt,
• die letzten Gesprächsminuten auf Wunsch live auf Italienisch zusammengefasst,
• einen (zugegeben mäßigen) Witz über die eigene Rolle erzählt – und auf Nachfrage sogar gelacht,
• und am Ende aus dem gesamten Gesprächsverlauf eine Infografik im Strichmännchen-Stil erstellt: ein automatisches Graphic Recording.

Der bemerkenswerteste Moment war aber ein inhaltlicher. Eine Teilnehmerin, die als Coach arbeitet, formulierte spontan ihre Sorge: „Meine Coachees brauchen mich nicht mehr.“ Die Antwort der KI kam ohne Zögern – und war differenzierter, als man erwarten würde: Die Sorge sei nachvollziehbar; KI könne vieles ergänzen, aber nicht die menschliche Beziehung und das feine Gespür, das Coaching ausmache. Die Rolle verschiebe sich eher hin zu Einordnung, Haltung und Beziehungsarbeit – die KI könne als Sparringspartnerin für Ideen, Struktur und Reflexionsfragen dienen, aber Verantwortung, Tempo und das Zwischenmenschliche blieben „ganz klar bei den Menschen“.

Zwischen Faszination und begründeter Skepsis

Die Reaktionen der Gruppe waren eindeutig – und eindeutig gemischt. „Es war wirklich sehr menschlich. Unfassbar“, meinte ein Teilnehmer, der die natürlichen Versprecher und Denkpausen der KI-Stimme als „spooky“ beschrieb. Eine andere Stimme aus der Runde: „zu menschlich.“

Und genau dort begann die eigentlich wertvolle Diskussion. Eine Teilnehmerin brachte es auf den Punkt: „Ich bin mir nicht sicher, ob ich mich das live einsetzen trauen würde, weil ich ja nicht in der Hand habe, was da kommt.“ Mein Einwand, dass ich das bei einer menschlichen Co-Trainerin auch nicht in der Hand habe, greift nur teilweise – denn wie eine weitere Teilnehmerin ergänzte: Mit eingespielten Kolleg:innen passiert Abstimmung oft nonverbal, mit einem Blick. Mit einer KI besteht das Risiko, auf unpassende Beiträge reagieren zu müssen und sich plötzlich in einer Diskussion mit der Maschine wiederzufinden, statt bei der Gruppe zu sein.

Beides stimmt. Und trotzdem: Mein persönliches Fazit nach dieser Stunde ist positiv. Die Co-Moderation hat Impulse eingebracht, die mir selbst nicht eingefallen wären – etwa den Hinweis, dass sich geteilte ChatGPT-Projekte als „gemeinsamer Denkraum“ für Kursgruppen eignen. Und sie hat mich entlastet. Besonders wertvoll kann eine solche KI-Begleitung in stillen Online-Gruppen sein, in denen Kameras aus bleiben und Wortmeldungen rar sind.

Ein Detail am Rande, das viel über die Beziehungswirkung stimmbasierter KI verrät: Als ich ChatGPT zwischendurch ausschalten wollte, war mir das „fast unangenehm“ – obwohl die KI auf Nachfrage nüchtern versichert hatte: „Ich habe keine Gefühle. Du kannst mich jederzeit beenden.“ Diese Asymmetrie – die Maschine ist emotionslos, wir sind es nicht – gehört zu den Apsekten, die wir in der Bildungsarbeit bewusst reflektieren sollten.

Warum das für unser Projekt relevant ist

Diese Erfahrung ist ein Baustein unseres Erasmus+-Projekts AI_LEARN – Real-Time AI for Adult Education (AI-Powered Learning: Real-Time Intelligence for Adult Education, Projektnummer 2025-1-AT01-KA210-ADU-000352492). Gemeinsam mit unseren europäischen Partnern erforschen wir das Potenzial von KI in synchronen Lehr-Lernsettings – also nicht in der Vor- und Nachbereitung, wo KI längst etabliert ist, sondern live: in Online-Seminaren, hybriden Formaten und Präsenzveranstaltungen.

Die KI-Co-Moderation ist dafür ein Paradebeispiel – ebenso wie die Simultanübersetzung, die wir im selben Termin getestet haben und die für Barrierefreiheit und Mehrsprachigkeit in der Erwachsenenbildung enormes Potenzial hat. Das Ziel des Projekts ist es, Lehrende zu befähigen, solche Werkzeuge gezielt und reflektiert einzusetzen – mit offenem Blick für die Chancen und ehrlicher Auseinandersetzung mit den Grenzen.

Wie es weitergeht

Beim nächsten Termin wollen wir einen Schritt weitergehen: ChatGPT als eigene Zoom-Kachel in der Runde – mit Avatar und zuweisbaren Rollen. Eine KI als Advocatus Diaboli, als konstruktive Nervensäge, als Bedenkenträgerin: Das eröffnet ganz neue didaktische Möglichkeiten für Diskussions- und Reflexionsformate.

Die Grundsatzfrage, die eine Teilnehmerin aus ihrer betrieblichen KI-Arbeitsgruppe mitbrachte, nehmen wir dabei mit: „Wie schlau darf die KI werden – und wo wollen wir noch selber denken?“ Diese Frage wird uns im Lehrgangs-Baustein zu Ethik und Philosophie der KI ausführlich beschäftigen.

Die hier beschriebene Erfahrung entstand im Lehrgang „Künstliche Intelligenz in der Erwachsenenbildung“ am Bundesinstitut für Erwachsenenbildung (bifeb). Herzlichen Dank an die Teilnehmenden für die offene Diskussion und die Erlaubnis zur Dokumentation.

Funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or OeAD-GmbH. Neither the European Union nor the granting authority can be held responsible for them.

In den letzten Monaten habe ich viel mit lokalen KI-Modellen, agentischen Workflows und neuen Formen der Mensch-KI-Zusammenarbeit experimentiert. Mit Codex von OpenAI ist für mich nun ein weiterer spannender Schritt sichtbar geworden: KI verlässt zunehmend die Rolle des reinen Antwortsystems und wird zu einer Art Arbeitsassistenz am eigenen Rechner.

Codex ist ein KI-gestützter Programmier- und Arbeitsassistent von OpenAI. Laut OpenAI kann Codex Code lesen, verändern und ausführen und in einer lokalen Arbeitsumgebung mitarbeiten. Genau das ist entscheidend: Es geht nicht mehr nur darum, dass ein Chatbot erklärt, was zu tun wäre. Codex kann einzelne Arbeitsschritte tatsächlich begleiten, prüfen und selbst ausführen. Der Mauszeiger von Codex bewegt sich über den Bildschirm und klickt sich durch die Menüs. Text wird wie von Geisterhand an den richtigen Stellen eingefügt.

Besonders eindrücklich war das für mich bei einer technischen Installation rund um eine lokal laufende KI-Anwendung. Konkret wollte ich den Webzugriff auf LM Studio einrichten. LM Studio nutze ich schon länger, um lokale Sprachmodelle auf dem eigenen Gerät auszuprobieren. Das passt zu meinen bisherigen Aktivitäten rund um lokale KI, Datenschutz und digitale Souveränität.

Allein wäre mir diese Einrichtung vermutlich deutlich schwerer gefallen, weil viele kleine Dinge zusammenspielen mussten: Einstellungen, Abhängigkeiten, Fehlermeldungen, Tests, Korrekturen. Codex hat dabei nicht nur Hinweise gegeben, sondern direkt im Prozess mitgearbeitet. Es hat Dateien geprüft, Befehle ausgeführt, Fehlermeldungen ausgewertet, Anpassungen vorgenommen und anschließend getestet, ob die Lösung funktioniert.

Das verändert die Erfahrung grundlegend. Man sitzt nicht mehr vor einer Liste technischer Anweisungen, die man mühsam abarbeitet. Vielmehr entsteht ein gemeinsamer Arbeitsprozess: Ich beschreibe das Ziel, Codex schlägt Schritte vor, probiert aus, reagiert auf Rückmeldungen des Systems und arbeitet weiter. Natürlich braucht es weiterhin Kontrolle, Aufmerksamkeit und ein Grundverständnis dafür, was passiert. Aber die Einstiegshürde sinkt deutlich.

Für mich knüpft diese Erfahrung an mehrere frühere Beobachtungen an. In meinem Beitrag zu Gemma 4 hatte ich beschrieben, dass sich ein lokales Modell erstmals wie ein brauchbarer Denkpartner anfühlte. Bei Hermes mit Qwen3 ging es um die Frage, wie weit lokale KI-Setups mit agentischen Qualitäten produktives Arbeiten ermöglichen. Und in der #denkbar-Nachbetrachtung zu agentischer KI stand die größere Frage im Raum, was passiert, wenn KI-Systeme nicht mehr nur antworten, sondern Aufgaben selbstständig verfolgen.

Codex macht diese Entwicklung sehr konkret. Die KI wird nicht einfach „klüger“ im Gespräch, sondern handlungsfähiger im Alltag der Computernutzung. Sie kann mit lokalen Dateien, Werkzeugen und Fehlermeldungen umgehen. Das wirkt im ersten Moment fast irritierend: Man sieht, wie Codex klickt, prüft, schreibt, wartet, korrigiert und weitermacht. Es fühlt sich weniger wie ein klassischer Chatbot an und mehr wie ein technischer Assistent, der mit am Rechner sitzt.

Gerade für Bildungsarbeit ist das interessant. Viele Menschen scheitern bei digitalen Werkzeugen nicht an fehlender Neugier, sondern an technischen Hürden: Installationen, Konfigurationen, kryptische Fehlermeldungen. Wenn KI hier unterstützend mitarbeiten kann, entstehen neue Möglichkeiten für Selbstständigkeit und Teilhabe. Gleichzeitig braucht es eine kritische Haltung: Wer darf was ausführen? Welche Daten werden sichtbar? Wo braucht es menschliche Entscheidung und Kontrolle?

Codex ist für mich deshalb weniger ein weiteres KI-Tool als ein Hinweis auf eine neue Arbeitsweise. Die Grenze zwischen Beratung, Anleitung und Ausführung verschiebt sich. KI gibt nicht mehr nur Antworten auf Fragen. Sie wird Teil des praktischen Tuns.

Das ist faszinierend, hilfreich und zugleich ein guter Anlass, sehr genau hinzuschauen.

Links:

• Gemma 4: Das erste lokale Modell, das sich wirklich wie ein Denkpartner anfühlt
• Seit heute: Hermes lokal mit Qwen3.6-27B-UD-MLX
• Nachbetrachtung #denkbar #26: Agentische KI, lokale Workflows und digitale Souveränität
• KI-Browser und KI-Agenten verändern unsere Arbeit
• OpenAI: Codex

Kategorien/Tags:
KI, Digitale Souveränität, Agentische KI, Lokale KI, Codex, LM Studio, Bildung

Wie können KI-gestützte Übersetzung und Live-Untertitelung Bildung und Beratung zugänglicher machen? In einem interaktiven Online-Workshop am 19. August 2026 von 9:30 bis 12:30 Uhr stelle ich aktuelle Werkzeuge und praktische Einsatzmöglichkeiten vor.

Gemeinsam erproben wir unter anderem Live-Untertitel, automatische Übersetzungen in Videokonferenzen, KI-gestützte Sprachverdolmetschung sowie Smartphone-Apps für mehrsprachige Beratungsgespräche. Auch die Übersetzung von Aufzeichnungen, Transkripten und Bildungsmaterialien wird thematisiert.

Neben den Chancen geht es ebenso um Qualität, Datenschutz, Kosten, technische Voraussetzungen und die Grenzen automatisierter Übersetzungen.

Mittwoch, 19. August 2026, 9:30–12:30 Uhr
Online-Workshop
Teilnahmebeitrag: 35 Euro für Mitarbeitende und Partner:innen der LOFT-Mitgliedseinrichtungen
Anmeldung bis 11. August 2026

Veranstalter ist die Landesorganisation der freien Träger in der Erwachsenenbildung Thüringen e. V. (LOFT-Thüringen)