ChatGPT-Datenexport erklärt: Wie Deine KI-Chats zu einem persönlichen Wissenssystem werden

ChatGPT Datenexport

Wenn Du regelmäßig mit einer KI arbeitest, dann kennst Du das wahrscheinlich: Ein Gedanke führt zum nächsten. Du stellst eine Frage, bekommst eine Antwort, formulierst nach, entwickelst eine Idee weiter. Aus einer kurzen Frage entsteht plötzlich ein längerer Dialog. Manchmal entstehen daraus sogar ganze Projekte.

Doch die meisten dieser Gespräche verschwinden wieder. Sie liegen irgendwo in der Chatliste, rutschen nach unten und geraten mit der Zeit in Vergessenheit. Genau hier liegt eine der großen Besonderheiten moderner KI-Systeme: Während frühere Gespräche mit Kollegen, Freunden oder Beratern nur in unserer Erinnerung existierten, bleiben KI-Dialoge vollständig erhalten.

Das bedeutet etwas Entscheidendes: Mit jeder Unterhaltung entsteht ein digitales Archiv Deines Denkens. Dies ist der erste Teil einer kleinen Artikelserie, mit der Du Deine Chat-Historie aus ChatGPT exportieren und als persönlichen Wissensschatz mit Deinem lokalen KI-System effektiv nutzen kannst.

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Als ich mit einem Roboter telefonierte – wie KI das Telefon erobert und wie man sie erkennt

Telefongespräch mit einem KI-Roboter

Es gibt Momente im Alltag, die zunächst vollkommen banal wirken. Man sitzt am Schreibtisch, arbeitet an einem Artikel, denkt über ein neues Thema nach – und plötzlich klingelt das Telefon. Eine Nummer, die man nicht kennt. In meinem Fall war es eine Vorwahl aus dem Ruhrgebiet: 0233 irgendwas. Solche Anrufe bekommt man als Selbstständiger gelegentlich. Meistens geht es um Werbung, irgendwelche Dienstleistungen oder Beratungen, die man eigentlich gar nicht braucht.

Also nahm ich den Anruf zunächst völlig normal entgegen. Am anderen Ende meldete sich eine freundliche Frauenstimme. Sie stellte sich als Mitarbeiterin vor, die im Zusammenhang mit Facebook und Instagram arbeite. Es ging – wenig überraschend – um Werbung. Um Anzeigen. Um Reichweite. Um Sichtbarkeit für Unternehmen.

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Wenn der Mac zuhört: Was Apples integrierte KI mit Gemini und Siri künftig für Nutzer bedeutet

Apple, Siri und Gemini

Wer heute einen Mac aufklappt, erwartet Verlässlichkeit. Programme starten, Dateien liegen an ihrem Platz, Abläufe sind eingeübt. Viele haben sich über Jahre – manche über Jahrzehnte – eine Arbeitsweise aufgebaut, die funktioniert. Man weiß, wo man klicken muss. Man kennt seine Werkzeuge. Und genau darin liegt ein stiller Komfort. Doch im Hintergrund bereitet sich seit einiger Zeit eine Veränderung vor, die größer ist als neue Farben, neue Symbole oder zusätzliche Menüpunkte. Zum ersten Mal zieht eine Form von künstlicher Intelligenz nicht nur als einzelne Anwendung ein, sondern rückt näher an das Herz des Betriebssystems selbst. Dorthin, wo tägliche Routinen entstehen.

Das klingt zunächst abstrakt. Vielleicht sogar ein wenig nach Zukunftsmusik. Aber im Grunde geht es um etwas sehr Bodenständiges: Der Computer soll besser verstehen, was gemeint ist. Nicht nur, was angeklickt wird. Viele Menschen haben KI bislang außerhalb ihres eigentlichen Arbeitens erlebt. In Chatfenstern, auf Webseiten, als Experiment oder Spielerei. Man probiert etwas aus, staunt vielleicht, schließt das Fenster wieder – und kehrt zurück zum normalen Alltag.

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Warum ein eigenes Magazin für Unternehmen heute wichtiger ist als Werbung

Magazin als Eigentum

Wenn man heute mit Unternehmern über Sichtbarkeit spricht, dann geht es fast immer um Reichweite. Man spricht über Auffindbarkeit bei Google, über Social Media, über bezahlte Anzeigen bei Google oder auf anderen Plattformen, Klickzahlen, Follower und Interaktionen. Sichtbarkeit gilt als Voraussetzung für wirtschaftlichen Erfolg, und in vielen Branchen stimmt das auch.

Was dabei selten thematisiert wird, ist eine leise, aber entscheidende Verschiebung: Die meisten Unternehmen sind heute sichtbar – aber auf Flächen, die ihnen nicht gehören. Diese Entwicklung ist nicht dramatisch verlaufen. Sie war bequem, schrittweise und scheinbar logisch. Genau deshalb wird sie kaum hinterfragt.

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Digitales Geld verstehen: Bitcoin, Stablecoins und CBDCs einfach erklärt

CBDCs, Kryptowährungen und Stablecoins

Es gab Zeiten, da war Geld im Alltag einfach „da“. Man verdiente es, hob es ab, bezahlte damit, überwies Rechnungen – fertig. Und genau darin lag eine stille Qualität des alten Systems: Es war so zuverlässig, dass man es kaum bemerkt hat.

Viele technische Dinge funktionieren am besten, wenn sie unsichtbar bleiben. Bargeld ist dafür ein gutes Beispiel: Es ist greifbar, leicht verständlich, und es erlaubt einen Austausch, ohne dass im Hintergrund sofort ein System mitläuft, das alles protokolliert oder auswertet. Über Jahrzehnte war das normal. Man musste kein Experte sein, um am Wirtschaftsleben teilzunehmen. Das wird sich in Zukunft ändern.

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Reichweite ist kein Eigentum – Warum Sichtbarkeit heute nicht mehr ausreicht

Reichweite vs. Eigentum

Vor gut zehn Jahren habe ich mir einmal eher zufällig einen Vortrag angesehen, in dem es um den Übergang von der Informationsgesellschaft zur Wissensgesellschaft ging. Damals klang vieles davon noch theoretisch, fast akademisch. Es ging um Begriffe wie Datenhoheit, Eigentum an Informationen und die Frage, wer künftig eigentlich bestimmt, was zugänglich ist – und was nicht. Heute, mit etwas Abstand, wirkt dieser Vortrag erstaunlich präzise. Denn vieles von dem, was damals als Entwicklung beschrieben wurde, ist inzwischen Realität geworden. Immer mehr Daten sind in die Cloud gewandert. Immer mehr Informationen liegen nicht mehr auf eigenen Systemen, sondern in fremden Infrastrukturen. Und immer häufiger entscheidet nicht mehr der Nutzer, sondern ein Anbieter, eine Plattform oder ein Regelwerk darüber, was möglich ist.

Um diese Entwicklung zu verstehen, lohnt sich ein Schritt zurück. Denn die Informationsgesellschaft, in der viele von uns aufgewachsen sind, war kein Normalzustand. Sie war ein historischer Sonderfall.

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Cloud-KI als Oberlehrer: Warum die Zukunft des Arbeitens bei lokaler KI liegt

Cloud-KI wird zum Oberlehrer

Als die großen Sprachmodelle vor einigen Jahren ihren Siegeszug antraten, wirkten sie fast wie eine Rückkehr zu alten Tugenden der Technik: Ein Werkzeug, das tut, was man ihm sagt. Ein Werkzeug, das dem Anwender dient, nicht umgekehrt. Die ersten Versionen – von GPT-3 bis GPT-4 – hatten Schwächen, ja, aber sie waren erstaunlich hilfreich. Sie erklärten, analysierten, formulierten, lösten Aufgaben. Und sie taten das weitgehend ohne pädagogischen Ballast.

Man sprach mit diesen Modellen wie mit einem gelehrten Mitarbeiter, der sich zwar mal verhaspelte, aber im Kern einfach arbeitete. Wer damals Kreativtexte schrieb, Programmcode generierte oder längere Analysen erstellte, erlebte, wie reibungslos das ging. Es herrschte ein Gefühl von Freiheit, von offener Gestaltungsfläche, von einer Technik, die den Menschen unterstützt, statt ihn zu korrigieren.

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CLOUD-Act, Datenhoheit und die Schweiz: Ein Wendepunkt für europäische IT-Strategien?

Was bedeutet die Schweizer Cloud-Resolution für Europa

In der Schweiz ist Mitte November etwas passiert, das in dieser Form kaum jemand erwartet hat: Die Datenschutzbeauftragten des Landes haben eine klare, beinahe schon historische Resolution verabschiedet. Die Botschaft dahinter ist einfach – und gleichzeitig hoch brisant: Behörden sollen ihre sensibelsten Daten nicht mehr bedenkenlos in internationale Cloud-Dienste wie Microsoft 365 auslagern. Warum das?

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