ByteBot OS: First-Ever AI Operating System IS INSANE! (Opensource)
Meet ByteBot OS โ the first-ever open-source & self-hosted AI Operating System!๐ My Links:Sponsor a Video or Do a Demo of Your Product, Contact me: inthewor...
There are massive disparities in how people view AI, in their degree of nervousness, excitement, trust in systems, and personal impact. This updated Ipsos AI Monitor 2025 shares many fascinating insights.
English-speaking countries remain the most nervous and unexcited, with Asia dominating as most positive nations.
The second chart I've shared here is interesting, in that while people are relatively positive about the impact of AI on their job and also the economy, they are considerably less positive about the impact of AI on the job market.
Not surprisingly, those nations that believe AI will benefit the economy are most likely to be excited.
The global average for believing AI will profoundly change their life in the next 3-5 years is 67%, ranging from 52% in Britain to 84% in Indonesia. So most people
Of course, if people believe AI will profoundly change their lives there is likely cause for at least some nervousness and hopefully also excitement.
Where the balance lies in a nation, and within any specific organization, must shape governance and change initiatives to maximize good cause for excitement and minimize cause for nervousness.
Because it is a wild ride.
The top priority for most leaders is integrating AI into the business. And AI itself is transforming leadership and leadership development.
Some great insights in this report from Harvard Business Review, particularly interesting to me, not only as much of my work is in client leadership development, but also the reality that effective leadership will be critical in us navigating the challenging path to prosperous Humans + AI organizations.
Not surprisingly, 55% of survey respondents said incorporating GenAI into business practices is their #1 priority this year.
To support that, the top human capital project - at 53% - is adopting or expanding AI-based talent management.
The real headline is that over 80% of HR leaders expect that every level of leader will spend more time on leadership development this year, in many cases significantly more. The question is: how to design the programs and the time spent to result in true expansion of leadership capabilities.
"Speed to skill is the metric in focus". Which requires a very different, intrinsically Humans + AI approach:
"In a two-way information exchange, AI is fed an organizationโs domain-specific knowledge and humans access AI-generated learning resources based on that knowledge. AI systems learn from human inputs, improving over time, while humans gain insights from AI-generated data. Properly done, these efforts can build the collective intelligence of humans and machines, enhancing the organizationโs ability to solve complex problems and adapt to changing environments."
A lot more in the report.
What is clear is that in an accelerating world leadership development is more important than ever, both to address AI-driven change, and supported by AI.
Introduction to AI Safety, Ethics, and Society | Peter Slattery, PhD | 10 comments
๐ข Free Book: "Introduction to AI Safety, Ethics, and Societyย is a free online textbook by Center for AI Safety Executive Directorย Dan Hendrycks. It is designed to be accessible for a non-technical audience and integrates insights from a range of disciplines to cover how modern AI systems work, technical and societal challenges we face in ensuring that these systems are developed safely, and strategies for effectively managing risks from AI whileย capturingย its benefits.
This bookย has been endorsed by leading AIย researchers, includingย Yoshua Bengioย andย Boaz Barak,ย and has already been used to teach over 500 students through ourย virtual course. It is available at no cost inย downloadable textย andย audiobookย formats, as well as in print fromย Taylor & Francis. We also offer lecture slides and other supplementary resources for educators on ourย website."
Thanks to Connor Smith for sharing this with me. Due to file limit issues, I have only attached the first 17 pages of the much larger textbook. See link in comments.
| 10 comments on LinkedIn
Der KI-Filmemacher Alex Patrascu zeigt in folgendem Video, wie aus Gemรคlden ganze Szene entstehen, die dann zusammengefรผhrt werden
Die Bilder wurden KI-generiert, dann in Videos mit รbergรคngen animiert und am Schluss noch ein Audio drรผbergelegt. Zack, fertig ist der Short Movie. Dies wirkt schon fast wie eine Sitcom mit Mona Lisa, Van Gogh & Co.
Zum Linkedin-Beitrag
https://lnkd.in/enY82ifv
Appleโs latest announcement is worth paying attention to. Theyโve just introduced an AI model that doesnโt need the cloud โ it runs straight in your browser.
The specs are impressive:
Up to 85x faster
3.4x smaller footprint
Real-time performance directly in-browser
Capable of live video captioning โ fully local
No external infrastructure. No latency. No exposure of sensitive data.
Simply secure, on-device AI.
Yes, the technical benchmarks will be debated. But the bigger story is Appleโs positioning. This is about more than numbers โ itโs about shaping a narrative where AI is personal, private, and seamlessly integrated.
At Copenhagen Institute for Futures Studies, weโve been tracking the rise of small-scale, locally running AI models for some time. We believe this shift has the potential to redefine how organizations and individuals interact with intelligent systems โ moving AI from โout thereโ in the cloud to right here, at the edge. | 10 comments on LinkedIn
Apertus: Ein vollstรคndig offenes, transparentes und mehrsprachiges Sprachmodell
Die EPFL, die ETH Zรผrich und das Schweizerische Supercomputing-Zentrum CSCS haben heute Apertus verรถffentlicht: Das erste umfangreiche, offene und mehrsprachige Sprachmodell aus der Schweiz. Damit setzen sie einen Meilenstein fรผr eine transparente und vielfรคltige generative KI.
The full report is being presented from 2โ4 September at UNESCOโs Digital Learning Week 2025 in Paris. Itโs a must-read for anyone interested in learning, technology, and the future of education โ packed with insights and practical perspectives.
๐ง๐ต๐ฒ ๐ฟ๐ฒ๐ฝ๐ผ๐ฟ๐ ๐ฐ๐ผ๐๐ฒ๐ฟ๐ ๐๐ต๐ฒ ๐ณ๐ผ๐น๐น๐ผ๐๐ถ๐ป๐ด ๐ฎ๐ฟ๐ฒ๐ฎ๐: โฌ๏ธย
๐ญ.ย ๐๐ ๐ณ๐๐๐๐ฟ๐ฒ๐ ๐ถ๐ป ๐ฒ๐ฑ๐๐ฐ๐ฎ๐๐ถ๐ผ๐ป: ๐ฃ๐ต๐ถ๐น๐ผ๐๐ผ๐ฝ๐ต๐ถ๐ฐ๐ฎ๐น ๐ฝ๐ฟ๐ผ๐๐ผ๐ฐ๐ฎ๐๐ถ๐ผ๐ป๐
โ AI futures arenโt just about intelligence scores โ they push us to rethink what โknowingโ really means. And the whole debate isnโt only technical but philosophical: how do we define learning, progress, and human identity in an AI age?
๐ฎ. ๐๐ฒ๐ฏ๐ฎ๐๐ถ๐ป๐ด ๐๐ต๐ฒ ๐ฝ๐ผ๐๐ฒ๐ฟ๐ ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐ฝ๐ฒ๐ฟ๐ถ๐น๐ ๐ผ๐ณ ๐๐
โ AI in schools and universities is not inevitable โ education systems have choices, agency, and the power to shape direction. The core tension here: opportunity for reinvention vs. risks of over-automation and cultural bias.
๐ฏ. ๐๐ ๐ฝ๐ฒ๐ฑ๐ฎ๐ด๐ผ๐ด๐ถ๐ฒ๐, ๐ฎ๐๐๐ฒ๐๐๐บ๐ฒ๐ป๐ ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐ฒ๐บ๐ฒ๐ฟ๐ด๐ถ๐ป๐ด ๐ฒ๐ฑ๐๐ฐ๐ฎ๐๐ถ๐ผ๐ป๐ฎ๐น ๐ณ๐๐๐๐ฟ๐ฒ๐
โ Classrooms canโt be reduced to data points โ AI must respect the incomputable nature of learning. And hyper-personalization risks turning education into an isolated bubble rather than a social dialogue.
๐ฐ. ๐ฅ๐ฒ๐๐ฎ๐น๐๐ถ๐ป๐ด ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐ฟ๐ฒ๐ฐ๐ฒ๐ป๐๐ฒ๐ฟ๐ถ๐ป๐ด ๐ต๐๐บ๐ฎ๐ป ๐๐ฒ๐ฎ๐ฐ๐ต๐ฒ๐ฟ๐
โ Teachers remain the backbone of education โ AI should amplify their work, not sideline it. Building AI โwithโ educators, not โforโ them, is the only path to trust and adoption.
๐ฑ. ๐๐๐ต๐ถ๐ฐ๐ฎ๐น ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐ด๐ผ๐๐ฒ๐ฟ๐ป๐ฎ๐ป๐ฐ๐ฒ ๐ถ๐บ๐ฝ๐ฒ๐ฟ๐ฎ๐๐ถ๐๐ฒ๐ ๐ณ๐ผ๐ฟ ๐๐ ๐ณ๐๐๐๐ฟ๐ฒ๐ ๐ถ๐ป ๐ฒ๐ฑ๐๐ฐ๐ฎ๐๐ถ๐ผ๐ป
โ AI in schools demands an ethics of care โ transparent, fair, and accountable by design. Governance canโt be outsourced to tech โ it requires democratic oversight and public participation.
๐ฒ. ๐๐ผ๐ป๐ณ๐ฟ๐ผ๐ป๐๐ถ๐ป๐ด ๐ฐ๐ผ๐ฑ๐ฒ๐ฑ ๐ถ๐ป๐ฒ๐พ๐๐ฎ๐น๐ถ๐๐ถ๐ฒ๐ ๐ถ๐ป ๐ฒ๐ฑ๐๐ฐ๐ฎ๐๐ถ๐ผ๐ป
โ AI can close divides โ but only if it is localized, contextualized, and designed for inclusion. Without clarity, bias will persist: marginalized groups risk being left behind.
๐ณ. ๐ฅ๐ฒ๐ถ๐บ๐ฎ๐ด๐ถ๐ป๐ถ๐ป๐ด ๐๐ ๐ถ๐ป ๐ฒ๐ฑ๐๐ฐ๐ฎ๐๐ถ๐ผ๐ป ๐ฝ๐ผ๐น๐ถ๐ฐ๐: ๐๐๐ถ๐ฑ๐ฒ๐ป๐ฐ๐ฒ ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐ด๐ฒ๐ผ๐ฝ๐ผ๐น๐ถ๐๐ถ๐ฐ๐ฎ๐น ๐ฟ๐ฒ๐ฎ๐น๐ถ๐๐ถ๐ฒ๐
โ Policy must keep pace with fast-moving AI capabilities, balancing human and machine intelligence.
AI will shape every industry โ but in education, it will shape society itself.
Download: https://lnkd.in/dbc6ZJi4
Enjoy reading! And please share your views: โฌ๏ธ
๐ฃ.๐ฆ. ๐๐ณ ๐๐ผ๐ ๐น๐ถ๐ธ๐ฒ ๐๐ต๐ถ๐, ๐๐ผ๐โ๐น๐น ๐น๐ผ๐๐ฒ ๐บ๐ ๐ป๐ฒ๐ ๐ป๐ฒ๐๐๐น๐ฒ๐๐๐ฒ๐ฟ. ๐๐โ๐ ๐ณ๐ฟ๐ฒ๐ฒ ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐ฟ๐ฒ๐ฎ๐ฑ ๐ฏ๐ ๐ฎ๐ฌ,๐ฌ๐ฌ๐ฌ+ ๐ฝ๐ฒ๐ผ๐ฝ๐น๐ฒ: https://lnkd.in/dbf74Y9E | 39 comments on LinkedIn
Wird fachliches Wissen durch KI รผberflรผssig? ๐ค Gabi Reinmann stellt diese weit verbreitete Annahme in ihrem Beitrag radikal infrage.
Ihre รผberzeugende Argumentation zeigt, warum wir im KI-Zeitalter nicht weniger, sondern mehr Fachwissen benรถtigen. In ihrer Analyse deckt sie auรerdem problematische Denkfehler in der aktuellen Bildungsdebatte auf.
Zentrale Argumente des Beitrags:
๐ Verengter Wissensbegriff: Aktuell wird Wissen oft fรคlschlicherweise nur als auswendig gelerntes Faktenwissen verstanden. Dabei umfasst echtes Fachwissen viel mehr. Es reicht von prozeduralem Wissen bis hin zu verkรถrpertem, intuitivem Verstehen.
๐ง Kritisches Denken ist domรคnenspezifisch: Die Expertiseforschung zeigt eindeutig, dass kritisches Denken nicht als generische โZukunftskompetenzโ funktioniert, sondern tiefes fachspezifisches Wissen als Fundament braucht.
โ ๏ธ Paradox der KI-Integration: Je mehr wir KI einsetzen, desto wichtiger wird menschliche Expertise. Denn nur, wer รผber fundiertes Fachwissen verfรผgt, kann KI-generierte Inhalte wirklich kritisch bewerten und validieren.
๐จ Risiko des โDeskillingโ: Ein รผbermรครiges Vertrauen in KI kann zwar zu einer kognitiven Entlastung fรผhren, reduziert aber gleichzeitig unsere Bereitschaft zum kritischen Denken.
๐ฏ Meine Ergรคnzung: Ich bin รผberzeugt, dass wir Fachwissen nicht nur zur Prรผfung von KI-Ergebnissen benรถtigen. Um verschiedene KIs zu orchestrieren und mit ihnen einen profunden Fachdialog zu fรผhren, ist tiefes Domรคnenwissen unverzichtbar. Die Qualitรคt der Ausgaben von KI ist abhรคngig von der Qualitรคt der Eingaben, da sich KI auf das Niveau der nutzenden Person einstellt. Nur mit fundiertem Fachwissen kรถnnen prรคzise Fragen gestellt, komplexe Zusammenhรคnge erklรคrt und hochwertige, nuancierte Ergebnisse erzielt werden.
Was bedeutet das fรผr uns?
Anstatt die Wissensvermittlung zu reduzieren, mรผssen wir sie stรคrken. Der Aufbau von tiefem, vernetztem Fachwissen ist entscheidend, um Lernende zu einem kritischen und erfolgreichen Umgang mit KI zu befรคhigen. Es geht nicht um ein Entweder-Oder. Die so oft geforderten โFuture Skillsโ wachsen vielmehr erst auf dem fruchtbaren Boden von solidem Fachwissen.| 22 Kommentare auf LinkedIn
200+ hours of AI tutorials later, I found the 8 that actually matter:
1๏ธโฃ LLM Introduction (Skip if you know transformers)
โ https://lnkd.in/g9r3Q3-2
Finally explained attention without the PhD
2๏ธโฃ LLMs from Scratch (Reality check)
โ https://lnkd.in/gbpYBzeW
Built one. Now I know why we use APIs.
3๏ธโฃ Stanford's Agent Overview (Academic flex)
โ https://lnkd.in/gngXNJUc
Good theory. Zero production code.
4๏ธโฃ Building & Evaluating Agents (Where it gets real)
โ https://lnkd.in/gUm-JR5N
First video that mentioned testing. Imagine that.
5๏ธโฃ Building Effective Agents (The one that matters)
โ https://lnkd.in/gnMXPeym
Watch this 3x. Everything else is noise.
6๏ธโฃ Agents with MCP (Anthropic's gift)
โ https://lnkd.in/gbYGrvuk
This protocol changes the entire game
7๏ธโฃ Agent from Scratch (Pain = learning)
โ https://lnkd.in/gDgh354a
No frameworks. Just tears and understanding.
8๏ธโฃ Philo Agents (Production reality)
โ https://lnkd.in/gvNnyZJy
What nobody else shows you
These 8 videos = Everything you actually need
Which tutorial finally made agents click for you?
โป๏ธ Repost for that friend who keeps saying 'I'll learn AI agents next month' | 24 comments on LinkedIn
Der AI Transformation Compass als Orientierungshilfe im KI Dschungel
๐ In der Welt der KI den รberblick behalten: Der AI Transformation Compass ๐คโจDie Einfรผhrung von KI in Unternehmen ist eine der spannendsten, aber auch komp...
Etablieren Sie Infinite Learning als eine Art unbegrenztes Lernens mit KI in Ihrem Unternehmen | LinkedIn Learning
Dieser LinkedIn Learning-Kurs hilft Ihnen dabei, die besten Einsatzmรถglichkeiten mit KI zu erkunden, um Infinite Learning und Infinite Development zu etablieren. Durch den Kurs fรผhrt Sie Jan Foelsing, Autor des Buchs ยปNew Work braucht New Learningยซ, Tech-Experte und Tool-Nerd, der Unternehmen und Teams auf dem Weg zu einer wirksameren Lernkultur, New Learning und vor allem dem sinnvollen Einsatz von KI begleitet.
KI hebt den Boden an โ und verschiebt die Karten am Arbeitsmarkt!
KI hebt den Boden an โ und verschiebt die Karten am Arbeitsmarkt! Eine unerwartete Chance fรผr erfahrene Fachkrรคfte.
In meinem Blogpost "KI hebt den Boden an" hatte ich darรผber geschrieben, wie Kรผnstliche Intelligenz (KI) den Einstieg ins Lernen dramatisch erleichtert. Sie ist ein "Floor Raiser", der uns schneller auf ein produktives Niveau bringt.
Doch die neue "Canaries in the Coal Mine"-Studie des Stanford Digital Economy Lab zeigt nun, dass dieser angehobene "Boden" den Arbeitsmarkt fรผr BerufseinsteigerInnen deutlich verรคndert โ und gleichzeitig neue Tรผren fรผr erfahrenere Erwerbstรคtige รถffnet.
Die Studie enthรผllt, dass BerufseinsteigerInnen im Alter von 22-25 Jahren einen signifikanten Rรผckgang der Beschรคftigung in stark KI-exponierten Berufen erleben. Ein prรคgnantes Beispiel: "Die Beschรคftigung von SoftwareentwicklerInnen im Alter von 22 bis 25 Jahren ist laut ADP-Daten seit ihrem Hรถchststand Ende 2022 um fast 20 % zurรผckgegangen.".
Warum trifft es gerade die Jรผngsten? Die ForscherInnen erklรคren, dass KI besonders effektiv "kodifiziertes Wissen" ersetzt โ also das "Buchwissen", das frisch von der Universitรคt kommt. Da junge Arbeitskrรคfte typischerweise mehr kodifiziertes als "stillschweigendes Wissen" (Erfahrung) mitbringen, sind sie anfรคlliger fรผr die Aufgabenablรถsung durch KI.
Hier kommt die entscheidende Wendung fรผr alle mit Berufserfahrung:
"Im Gegensatz dazu sind die Beschรคftigungstrends fรผr erfahrenere ArbeitnehmerInnen in denselben Berufen [...] stabil geblieben oder weiter gewachsen.".
Die Studie zeigt, dass der Rรผckgang der Berufseinsteiger-Beschรคftigung in Anwendungen von KI stattfindet, die die Arbeit automatisieren, nicht aber dort, wo KI die Arbeit augmentiert (ergรคnzt).
Erfahrene Fachkrรคfte besitzen das stillschweigende Wissen โ jene unbezahlbaren Tipps, Tricks und das Urteilsvermรถgen, das sich erst durch jahrelange Praxis ansammelt und von KI nicht ersetzt, sondern ideal ergรคnzt (augmentiert) werden kann. Die Nutzung von KI als Augmentierung fรผhrt sogar zu robustem Beschรคftigungswachstum.
Fazit fรผr Fรผhrung und Karriereentwicklung: Wรคhrend KI den "Boden" der Basiskompetenzen anhebt, erschwert sie mรถglicherweise den Einstieg fรผr diejenigen, die nur auf diesem angehobenen Niveau operieren. Fรผr erfahrene Erwerbstรคtige ist dies jedoch eine enorme Chance: Ihre gesammelte Erfahrung und die Fรคhigkeit, KI als mรคchtiges Augmentationswerkzeug zu nutzen, machen sie zu unverzichtbaren GestalterInnen der zukรผnftigen Arbeitswelt.
Reflexion: Wie kรถnnen erfahrene Professionals diese Chance ergreifen und KI gezielt zur Wertsteigerung ihrer Expertise einsetzen? Wie gelingt es, stillschweigendes Wissen aktiv mit KI zu verbinden?
Hier der Link zur Studie: https://lnkd.in/dEArWX58
#KI #Arbeitsmarkt #Fรผhrung #Lernen #GenerativeAI #FloorRaiser #Erfahrung #ZukunftderArbeit #Skills #Karriere
Is AI coaching really coaching? Iโm not sure it matters. Hiding behind semantics wonโt shelter our profession from the coming tidal wave.
Fidji Simo, OpenAI's CEO of Applications, recently shared her vision for the future of AI; including transforming personalized coaching from a "privilege reserved for the few" into an everyday service for everyone. Her dream, inspired by her own transformative relationship with her human coach Katia, poses fascinating questions we're actively exploring at the @Hudson Institute of Coaching. How are weโcoaches, leaders, learning professionals, growth-minded individualsโto think of it?
While Prof. Nicky Terblanche (PhD) and other researchers explore the rapidly expanding frontier of AI coachingโs developmental potential, Tatiana Bachkirova and Robert Kemp have brilliantly articulated the unique value of human coaching in transforming individuals and organizations alike.
My latest for Forbes examines the tension between democratization and depth in the age of AI coaching.
Academic research offers a number of valuable insights:
โ๏ธ AI can match human coaches in terms of structured goal-tracking and maintaining momentum.
๐ฅ The deepest transformation emerges through "heat experiences"โmoments of productive discomfort that require genuine human witness and relational risk that an AI cannot replicate.
๐ฅ Professional coaching comprises six essential elements that current AI cannot fully embody: joint inquiry, meaning-for-action, values navigation, contextual understanding, relational attunement, and fostering client autonomy.
I believe the future isn't about choosing sides. Instead, it's about thoughtful integration that preserves what makes human-to-human coaching transformative while exploring technologyโs potential to expand access to meaningful development.
The path forward requires care to distinguish what technology can replicate from what only emerges when one human commits to another's growth.
https://lnkd.in/eUV89Vcc
How are you thinking about AI's role in human development? Can we preserve the irreducible power of human presence while making meaningful growth more accessible? | 105 comments on LinkedIn
Keine Privatschule, keine โbesonderen Kinderโ, die sich die Schule aussuchen darf.
Einfach ein Lernort fรผr die Kinder vom Dorf.
So gebaut, dass Unterricht gar nicht mehr mรถglich ist.
Die Schule zeigt, dass es geht, indem sie es macht. Gewinnt Preise, bringt hervorragende Abschlรผsse hervor.
Geht alles.
Es gibt keine guten Grรผnde mehr, keine guten Argumente mehr, es nicht auch so zu machen.
Alle komplett widerlegt.
Kinder sind glรผcklich, Kinder lernen leicht, Kinder kommen sich auf die Spur.
Welcher Vater, welche Mutter kรถnnte das nicht fรผr ihre und seine Kinder wollen?
Welche Lehrperson, welche Schulleiterin liesse sich nicht von diesen Argumenten รผberzeugen?
Welche Gemeinde wรผrde nicht sofort auf diesen Zug aufspringen, weil so eine Schule eine grosse Anziehungskraft ausรผbt, weil sie offene, offenherzige junge Familien anzieht, die hรคnderingend nach einer guten Schule fรผr ihre Kinder suchen.
Es spricht alles dafรผr und nichts mehr dagegen.
Wer Lust hat, in der Schweiz so etwas auf die Beine zu stellen, mรถge sich doch bitte bei mir melden - bringt eure Stadt- und Regierungsrรคte mit, dann legen wir los ๐ช
Schule in Deutschland: Dieses Gymnasium macht alles anders | Doku
Schule in Deutschland soll sich verรคndern und weiterentwickeln - das wรผnschen sich Lehrkrรคfte, Eltern und Kinder. Am Gymnasium Mainz Mombach wird Schule scho...
"Human in the loop". I hear this phrase dozens of times per week. In LinkedIn posts. In board meetings about AI strategy. In product requirements. In compliance documents that tick the "responsible AI" box. It's become the go-to phrase for any situation where humans interact with AI decisions...
But there's a story I think of when I hear "human in the loop" which makes me think we're grossly over-simplifying things. It's a story about the man who saved the world.
September 26, 1983. The height of the Cold War. Lieutenant Colonel Stanislav Petrov was the duty officer at a secret Soviet bunker, monitoring early warning satellites. His job was simple: if computers detected incoming American missiles, report it immediately so the USSR could launch its counterattack.
12:15 AM... the unthinkable. Every alarm in the facility started screaming. The screens showed five US ballistic missiles, 28 minutes from impact. Confidence level: 100%. Petrov had minutes to decide whether to trigger a chain reaction that would start nuclear war and could very well end civilisation as we knew it.
He was the "human in the loop" in the most literal, terrifying sense.
Everything told him to follow protocol. His training. His commanders. The computers.
But something felt wrong. His intuition, built from years of intelligence work, whispered that this didn't match what he knew about US strategic thinking.
Against every protocol, against the screaming certainty of technology, he pressed the button marked "false alarm".
Twenty-three minutes of gripping fear passed before ground radar confirmed: no missiles. The system had mistaken a rare alignment of sunlight on high-altitude clouds for incoming warheads.
His decision to break the loop prevented nuclear war.
What made Petrov effective wasn't just being "in the loop" - it was having genuine authority, time to think, and understanding the bigger picture well enough to question the system.
Most of today's "human in the loop" implementations have none of these qualities.
Instead, we see job applications rejected by algorithms before recruiters ever see promising candidates. Customer service bots that frustrate instead of giving agents the context to actually solve problems. AI systems sold as human replacements when they should be human amplifiers.
The framework I use with organisations building AI systems starts with two practical questions every leader can answer: what are you optimising for, and what's at stake?
It then points to the type of intentional human-AI oversight design that works best. Routine processing might only need "spot checking" - periodic human review of AI decisions. Innovation projects might use "collaborative ideation" - AI generating options while humans provide strategic direction.
The goal isn't perfect categorisation but moving beyond generic "human in the loop" to build the the systems we actually intend, not the ones we accidentally create.
Download: https://lnkd.in/eVFAC9gN | 261 comments on LinkedIn
Did you join a cult? Working in L&D is weird: on the one hand we have the opportunity to make a lasting difference to people, on the other we run the risk of being trapped in rituals & conversations that make no difference at all.
Over the years Iโve watched some of the brightest, most promising people I know fall victim to the cult of eduction - forever turning in circles over topics such as the LMS/LXP, learning pathways, ROI measurement, instructional design, AI content generation, modules & microlearning.
So how do you sidestep the abyss? A good rule of thumb is to ask yourself: โAm I creating stuff that helps people with their challenges OR creating challenging experiences that help peopleย practice?โ
If youโre doing neither of these things, you might need to consider your escape plan ๐๐ฝโโ๏ธโโก๏ธ๐๐พโโ๏ธโโก๏ธ
#learning #education #learninganddevelopment #training #learningdesign | 36 comments on LinkedIn
From ADDIE to ADGIE? New research proposes an "AI-centred" update to our most long-standing Instructional Design process. Here's the TLDR:
๐ In a research paper published 3 weeks ago, researchers propose that traditional models like as ADDIE & SAM have severe limitations which have made it difficult to create dynamic, relevant and ultimately high-impact learning.
๐ In its place, they propose a new model, "ADGIE" - a hybrid human + AI re-imagining of the process, with the goal of dramatically increasing the speed, agility & quality of instructional design.
Hereโs how it works:
Analysis: AI analyses data like SME & learner interviews to create learner personas & concepts and skills maps; the Designer validates them.
Design: The Designer curates content; AI structures it into a plan in line with the persona & concept & skills map.
Generation: AI produces the first draft of learning materials; the Designer refines them.
Individualisation: AI adapts learning paths for individuals; the Designer oversees the process.
Evaluation: A continuous process where the Designer validates AI outputs and learner feedback improves the system.
My take: ADGIE is more than just a new acronymโitโs one example of a practical, forward-looking framework that provides a language to talk about how the profession is changing and captures how Instructional Design is evolving in response to AI.
Read more in my latest blog post (link in comments).
Happy innovating!
Phil ๐ | 28 comments on LinkedIn
Analysis: AI analyses data like SME & learner interviews to create learner personas & concepts and skills maps; the Designer validates them.
Design: The Designer curates content; AI structures it into a plan in line with the persona & concept & skills map.
Generation: AI produces the first draft of learning materials; the Designer refines them.
Individualisation: AI adapts learning paths for individuals; the Designer oversees the process.
Evaluation: A continuous process where the Designer validates AI outputs and learner feedback improves the system.
In its place, they propose a new model, "ADGIE" - a hybrid human + AI re-imagining of the process, with the goal of dramatically increasing the speed, agility & quality of instructional design.
Hereโs how it works:
Analysis: AI analyses data like SME & learner interviews to create learner personas & concepts and skills maps; the Designer validates them.
Design: The Designer curates content; AI structures it into a plan in line with the persona & concept & skills map.
Generation: AI produces the first draft of learning materials; the Designer refines them.
Individualisation: AI adapts learning paths for individuals; the Designer oversees the process.
Evaluation: A continuous process where the Designer validates AI outputs and learner feedback improves the system.
A state-of-the-art survey among HR professionals and employees across Europe and the US unveils global workforce and HR trends, serving as a comprehensive benchmark for the HR landscape.
Microsoft feuert 10.000 Menschen und trainiert gleichzeitig 15.000 "AI Specialists". Das ist nicht Stellenabbau โ das ist Kompetenz-Tsunami.
Die Zahlen sind brutal:
62% aller Bรผrojobs verschwinden bis 2030 (McKinsey AI Report 2024)
Gleichzeitig entstehen 89% neue Job-Kategorien
Problem: 91% der Arbeitnehmer haben keine AI-Skills
Ein Personalvorstand sagte mir gestern: "Ich kann meinen Mitarbeitern nicht erklรคren, dass ihre 20-jรคhrige Erfahrung plรถtzlich wertlos ist. Letzte Woche hat ne KI die 3-Tage-Arbeit unserer besten Buchhalterin in wenigen Minuten gemacht. Fehlerfrei."
Wir diskutieren รผber AI-Ethik, wรคhrend AI unsere Jobs รผbernimmt. Unternehmen suchen nicht mehr erfahrene Manager โ sondern Transformations-Leader.
"Ich brauche jemanden, der 500 Menschen erklรคrt, warum ihre Arbeit bald ein Algorithmus macht."
Die hรคrteste Frage: Wie fรผhrt man Menschen durch eine Revolution, die sie รผberflรผssig macht?
Die besten Fรผhrungskrรคfte werden nicht AI-Experten โ sie werden Menschlichkeits-Experten.
Wie bereitet ihr euch auf den AI-Jobwandel vor?
Quellen:
McKinsey Future of Work in the Age of AI 2024
Microsoft Work Trend Index 2024
#AI #ArtificialIntelligence #Jobs #Transformation #Leadership #Microsoft #ChatGPT #FutureOfWork #ExecutiveSearch #Automation #Reskilling #StantonChase| 105 Kommentare auf LinkedIn
Thatโs the person who can integrate diverse expertise, promote equitable contributions, and cultivate trust. Hereโs how to develop this crucial skill.
The AI Hype is a Dead Man Walking. The Math Finally Proves It.
For the past two years, the AI industry has been operating on a single, seductive promise: that if we just keep scaling our current models, we'll eventually arrive at AGI. A wave of new research, brilliantly summarized in a recent video analysis, has finally provided the mathematical proof that this promise is a lie.
This isn't just another opinion; it's a brutal, two-pronged assault on the very foundations of the current AI paradigm:
1. The Wall of Physics:
The first paper reveals a terrifying reality about the economics of reliability. To reduce the error rate of today's LLMs by even a few orders of magnitudeโto make them truly trustworthy for enterprise useโwould require 10^20 times more computing power. This isn't just a challenge; it's a physical impossibility. We have hit a hard wall where the cost of squeezing out the last few percentage points of reliability is computationally insane. The era of brute-force scaling is over.
2. The Wall of Reason:
The second paper is even more damning. It proves that "Chain-of-Thought," the supposed evidence of emergent reasoning in LLMs, is a "brittle mirage". The models aren't reasoning; they are performing a sophisticated pattern-match against their training data. The moment a problem deviates even slightly from that data, the "reasoning" collapses entirely. This confirms what skeptics have been saying all along: we have built a world-class "statistical parrot," not a thinking machine.
This is the end of the "Blueprint Battle." The LLM-only blueprint has failed. The path forward is not to build a bigger parrot, but to invest in the hard, foundational research for a new architecture. The future belongs to "world models," like those being pursued by Yann LeCun and othersโsystems that learn from interacting with a real or virtual world, not just from a library of text.
The "disappointing" GPT-5 launch wasn't a stumble; it was the first, visible tremor of this entire architectural paradigm hitting a dead end. The hype is over. Now the real, foundational work of inventing the next paradigm begins. | 554 comments on LinkedIn
OpenAI ๐น๐ฎ๐๐ป๐ฐ๐ต๐ฒ๐ฑ ๐ฎ๐ป ๐ฒ๐ป๐๐ถ๐ฟ๐ฒ ๐๐ฐ๐ฎ๐ฑ๐ฒ๐บ๐ ๐๐ผ ๐๐ฒ๐ฎ๐ฐ๐ต ๐๐ผ๐ ๐๐ ๐ณ๐ผ๐ฟ ๐ณ๐ฟ๐ฒ๐ฒ ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐ฎ๐น๐บ๐ผ๐๐ ๐ป๐ผ๐ฏ๐ผ๐ฑ๐ ๐ธ๐ป๐ผ๐๐!
Itโs a beginner-friendly, self-paced platform designed to teach anyone โ students, teachers, parents, or professionals with zero technical background โ how to actuallyย useย AI.
๐๐ฒ๐ฟ๐ฒ ๐ฎ๐ฟ๐ฒ ๐๐ผ๐บ๐ฒ ๐ผ๐ณ ๐๐ต๐ฒ ๐๐ต๐ถ๐ป๐ด๐ ๐๐ผ๐โ๐น๐น ๐ณ๐ถ๐ป๐ฑ ๐ถ๐ป๐๐ถ๐ฑ๐ฒ ๐๐ต๐ฒ ๐๐ฐ๐ฎ๐ฑ๐ฒ๐บ๐:
โ How ChatGPT works (broken down simply)
โ Real-world examples for daily life
โ Prompt writing, AI ethics & responsible use
โ Tailored tracks for educators, small businesses & learners
โ Hands-on tutorials directly in ChatGPT
This is practical AI education โ accessible to everyone, and completely free. The ability to use AI effectively is quickly becoming a core skill. Not just for engineers, but for every profession. I consider initiatives like this as an important step toward closing the AI literacy gap and ensuring that the future of AI is shaped by many, not just a few.
Explore it here:ย https://academy.openai.com
๐ฃ.๐ฆ. ๐ ๐ฟ๐ฒ๐ฐ๐ฒ๐ป๐๐น๐ ๐น๐ฎ๐๐ป๐ฐ๐ต๐ฒ๐ฑ ๐ฎ ๐ป๐ฒ๐๐๐น๐ฒ๐๐๐ฒ๐ฟ ๐๐ต๐ฒ๐ฟ๐ฒ ๐ ๐๐ฟ๐ถ๐๐ฒ ๐ฎ๐ฏ๐ผ๐๐ ๐๐ ๐ฎ๐ด๐ฒ๐ป๐๐, ๐ฒ๐บ๐ฒ๐ฟ๐ด๐ถ๐ป๐ด ๐๐ผ๐ฟ๐ธ๐ณ๐น๐ผ๐๐, ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐ต๐ผ๐ ๐๐ผ ๐๐๐ฎ๐ ๐ฎ๐ต๐ฒ๐ฎ๐ฑ ๐๐ต๐ถ๐น๐ฒ ๐ผ๐๐ต๐ฒ๐ฟ๐ ๐๐ฎ๐๐ฐ๐ต ๐ณ๐ฟ๐ผ๐บ ๐๐ต๐ฒ ๐๐ถ๐ฑ๐ฒ๐น๐ถ๐ป๐ฒ๐. ๐๐โ๐ ๐ณ๐ฟ๐ฒ๐ฒ, ๐ฎ๐ป๐ฑ ๐๐ผ๐ ๐ฐ๐ฎ๐ป ๐๐๐ฏ๐๐ฐ๐ฟ๐ถ๐ฏ๐ฒ ๐ต๐ฒ๐ฟ๐ฒ: https://lnkd.in/dbf74Y9E | 32 comments on LinkedIn
IMHO eine lesenswerte ungeschรถnte reality-check Studie vom MIT zum aktuellen Stand von GenAI Implementierungen bei Unternehmen
IMHO eine lesenswerte ungeschรถnte reality-check Studie vom MIT zum aktuellen Stand von GenAI Implementierungen bei Unternehmen, mit u.a.:
_ 95 Prozent der Unternehmen erzielen trotz 30 bis 40 Milliarden Dollar Investitionen noch keinen messbaren P&L Effekt aus GenAI
_ Nur 5 Prozent der Piloten werden produktiv, entscheidend ist Lernen im System und tiefe Prozessintegration statt Toolshow
_ Hohe Nutzung von ChatGPT und Copilot fรผr individuelle Produktivitรคt, aber geringe Wirkung auf P&L, unternehmensspezifische Systeme scheitern oft an brรผchigen Workflows und fehlender Kontextanpassung
_ Branchenbild: deutliche Disruption in Technologie sowie Medien und Telekommunikation, sieben weitere Sektoren zeigen bislang wenig strukturelle Verรคnderung
_ Pilot zu Produktion bleibt der Engpass, generische Chatbots sind leicht zu testen, scheitern aber in kritischen Workflows wegen fehlender Erinnerung und Anpassungsfรคhigkeit
_ Fรผnf verbreitete Irrtรผmer: keine kurzfristige Massenarbeitslosigkeit, Adoption hoch aber Transformation selten, Enterprise ist nicht trรคge sondern eifrig, Hauptbremse ist nicht das Modell oder Legal sondern fehlendes Lernen, interne Builds scheitern doppelt so hรคufig
_ Shadow AI prรคgt den Alltag, rund 90 Prozent der Mitarbeitenden nutzen private LLMs regelmรครig, wรคhrend nur ein Teil der Unternehmen offizielle LLM Lizenzen beschafft
_ Budgetfehler: 50 bis 70 Prozent der Ausgaben flieรen in Sales und Marketing, die besten Einsparungen liegen hรคufig im Backoffice wie Finance, Procurement und Operations
_ Wichtigster Skalierungshebel ist Lernen, Hรผrden sind Akzeptanzprobleme, wahrgenommene Qualitรคtsmรคngel ohne Kontext, schwache UX und fehlende Erinnerung in Enterprise Tools
_ Nutzungsmuster: fรผr schnelle Aufgaben bevorzugen viele AI, fรผr komplexe mehrwรถchige Arbeit und Kundensteuerung bevorzugen Nutzer klar den Menschen
_ Agentic AI mit persistentem Gedรคchtnis, Feedbackschleifen und Orchestrierung adressiert das Kernproblem, erste End to End Beispiele in Support, Finance und Sales zeigen Potenzial
_ Erfolgsplaybook fรผr Anbieter: Use Cases mit niedrigem Setup, schneller Wertnachweis, dann Expansion
_ Go to market gewinnt รผber Vertrauen, Kanรคle sind bestehende Partnerschaften, Peer Empfehlungen, Board und Integrationsnetzwerke
_ Kรคuferpraktiken, die skalieren: eher kaufen als bauen, externe Partnerschaften zeigen etwa doppelt so hohe Erfolgsraten, Verantwortung dezentral an Linienfรผhrung mit klarer Rechenschaft, Bewertung nach Business Outcomes statt Modellbenchmarks
_ Wo echter ROI entsteht: Frontoffice liefert sichtbare Effekte wie schnellere Leadqualifizierung und hรถhere Retention, die groรen Einsparungen kommen aus Backoffice Automatisierung, weniger BPO und geringere Agenturausgaben
_ Arbeitsmarktwirkung ist selektiv, Einschnitte treffen vor allem ausgelagerte Support und Admin Bereiche, insgesamt keine breiten Entlassungen, AI Literacy wird zum zentralen Einstellungskriterium
Danke Dirk Hofmann fรผr den Find.| 14 Kommentare auf LinkedIn
This morning, I sat down with an idea: ๐๐ฐ๐ถ๐ญ๐ฅ ๐ ๐ฃ๐ถ๐ช๐ญ๐ฅ ๐ข ๐ต๐ณ๐ข๐ช๐ฏ๐ช๐ฏ๐จ ๐ท๐ช๐ฅ๐ฆ๐ฐ ๐ข๐ฃ๐ฐ๐ถ๐ต ๐ฉ๐ฐ๐ธ ๐๐ฉ๐ข๐ต๐๐๐ ๐ข๐ฏ๐ฅ ๐ฐ๐ต๐ฉ๐ฆ๐ณ ๐ญ๐ข๐ณ๐จ๐ฆ ๐ญ๐ข๐ฏ๐จ๐ถ๐ข๐จ๐ฆ ๐ฎ๐ฐ๐ฅ๐ฆ๐ญ๐ด ๐ถ๐ด๐ฆโฆ
This morning, I sat down with an idea:
๐๐ฐ๐ถ๐ญ๐ฅ ๐ ๐ฃ๐ถ๐ช๐ญ๐ฅ ๐ข ๐ต๐ณ๐ข๐ช๐ฏ๐ช๐ฏ๐จ ๐ท๐ช๐ฅ๐ฆ๐ฐ ๐ข๐ฃ๐ฐ๐ถ๐ต ๐ฉ๐ฐ๐ธ ๐๐ฉ๐ข๐ต๐๐๐ ๐ข๐ฏ๐ฅ ๐ฐ๐ต๐ฉ๐ฆ๐ณ ๐ญ๐ข๐ณ๐จ๐ฆ ๐ญ๐ข๐ฏ๐จ๐ถ๐ข๐จ๐ฆ ๐ฎ๐ฐ๐ฅ๐ฆ๐ญ๐ด ๐ถ๐ด๐ฆ ๐ฑ๐ณ๐ฐ๐ฃ๐ข๐ฃ๐ช๐ญ๐ช๐ต๐บ (๐ช๐ฏ๐ด๐ต๐ฆ๐ข๐ฅ ๐ฐ๐ง ๐ฅ๐ฆ๐ต๐ฆ๐ณ๐ฎ๐ช๐ฏ๐ช๐ด๐ต๐ช๐ค ๐ท๐ข๐ญ๐ถ๐ฆ๐ด) ๐ช๐ฏ ๐ซ๐ถ๐ด๐ต 20 ๐ฎ๐ช๐ฏ๐ถ๐ต๐ฆ๐ด?
Hereโs what happened:
1๏ธโฃ I created a script with ChatGPT-5 with my educational video GPT
2๏ธโฃ I opened Synthesia and built an avatar-led narrative (Express 2 - hand motions included). I skipped the camera angles and stayed with one.
3๏ธโฃ For B-roll? I asked ChatGPT to generate a Midjourney prompt from the original video script. The images came back in minutes from MJ.
4๏ธโฃ Dropped those images into Google VEO 3, where ChatGPT also scripted camera directions and screen actions.
5๏ธโฃ Exported the clips.
6๏ธโฃ Compiled everything in TechSmith Camtasia and exported the MP4.
๐ง๐ผ๐๐ฎ๐น ๐๐ถ๐บ๐ฒ: 20 Minutes
Output: a working rough cut training video.
If I wanted to refine it? Easy.
Iโd add diverse camera angles, swap in stronger B-roll, polish transitions, and even automate the workflow with Make.com or Zapier.
But hereโs the real takeaway:
What used to take a team days can now be prototyped by one person before their second cup of coffee.
This isnโt just about speed.
Itโs about giving learning professionals the ability to test, iterate, and refine ideas faster than ever before.
Itโs a new day. ๐๐ฏ๐ฅ ๐ช๐ตโ๐ด ๐ช๐ฏ๐ค๐ณ๐ฆ๐ฅ๐ช๐ฃ๐ญ๐ฆ.
(Link to my Education Video GPT in the comments!) | 32 comments on LinkedIn
Lernaufgaben in der KI-รra: Wie sichern wir echte Eigenleistung?
Lernaufgaben in der KI-รra: Wie sichern wir echte Eigenleistung?
Kรผnstliche Intelligenz kann mittlerweile beeindruckend gut schreiben, argumentieren, analysieren โ auch in schulischen Kontexten. Viele Schรผler*innen wissen das. Die Herausforderung fรผr uns als Lehrkrรคfte, Didaktikerinnen und Bildungsverantwortliche ist klar: Wie gestalten wir Lernaufgaben so, dass sie nicht einfach โmit KI gelรถstโ werden kรถnnen โ sondern echte, persรถnliche Denkleistung verlangen?
Die Antwort liegt nicht im Verbot, sondern in der konsequenten didaktischen Neuausrichtung von Aufgabenformaten. Wenn KI als Unterstรผtzung genutzt werden darf โ aber nicht zur alleinigen Lรถsung taugt โ, dann braucht es Aufgaben, die folgende Merkmale berรผcksichtigen:
๐ Kontextualisierung: Aufgaben mรผssen an die reale Lebenswelt der Schรผler*innen anknรผpfen. โก๏ธ Persรถnliche Erfahrungen, lokale Gegebenheiten, konkrete Umfelder. KI kann diese nicht kennen โ hier ist echte Eigenleistung gefragt.
โ๏ธ Subjektive Stellungnahme: Lernende sollen nicht nur Fakten wiedergeben, sondern eigene Positionen entwickeln โ begrรผndet, wertorientiert, รผberzeugend. โก๏ธ Meinungen kann man nicht outsourcen.
๐จ Offenheit & Kreativitรคt: Offene Aufgabenstellungen, die mehrere Lรถsungswege zulassen, Gestaltungsspielrรคume bieten und mehrstufig angelegt sind. โก๏ธ KI kann Vorschlรคge machen โ aber nicht kreativ-emotional gestalten wie Menschen.
๐ง Reflexion: Lernende reflektieren ihren Lernweg, ihre Denkfehler, ihre Strategien. โก๏ธ Das fรถrdert nicht nur Metakognition, sondern entzieht KI den Zugriff โ denn nur der Mensch weiร, wie er denkt.
๐ Transfer & Aktualitรคt: Fachwissen soll auf gesellschaftlich relevante, neue Kontexte รผbertragen werden. โก๏ธ Wer Wissen flexibel anwendet, zeigt wahre Kompetenz.
๐ Prozessdokumentation: Der Weg zรคhlt: Planungen, Zwischenergebnisse, Entscheidungen sollen dokumentiert und reflektiert werden. โก๏ธ Das macht Lernen sichtbar โ und รผberprรผfbar.
โ KI als Werkzeug โ bewusst und reflektiert: KI darf eingebunden werden โ aber mit klarer Funktion, z.โฏB. zur Ideenfindung, zur Perspektivenerweiterung oder zur kritischen Bewertung von Argumenten. โก๏ธ Nicht: โWas sagt ChatGPT?โ๏ธ Sondern: โWas davon halte ich fรผr sinnvoll โ und warum?โ
๐ Welche Formate oder Ansรคtze nutzt ihr bereits in eurem Unterricht?
Ich freue mich auf den Austausch.
#KIimUnterricht #BildungderZukunft #Aufgabenkultur #DigitaleBildung #Reflexionskompetenz #LehrenMitKI #LernenMitKI #Didaktik #KritischesDenken| 22 Kommentare auf LinkedIn
This New Feature Changes Everything | NotebookLM for English Learning
Is NotebookLM the ultimate AI learning tool?โ Check out the 90-day program: https://www.lukepriddy.com/english-fluency๐ Check out the 7-Day Challenge: https...
In Folge 58 des Podcasts "neues lernen" geht es um KI als Lernbegleitung - mit Professorin Anja Schmitz, Berater Jan Foelsing und einem รberraschungsgast. Jetzt reinhรถren!