Claude Science, KI-CEOs auf dem Prüfstand und Living-off-the-Land-Angriffe (06.07.2026)

Hallo, hier ist Leoni von KI Kompakt. Schön, dass ihr wieder dabei seid. Heute geht's um ganz unterschiedliche Facetten von KI im Alltag, in der Forschung und in Unternehmen. Von Schreibstilen über Wissenschaft bis hin zu IT-Sicherheit ist einiges dabei. Legen wir los. Fangen wir mit einem Thema an, das viele von euch direkt betrifft, wenn ihr mit ChatGPT oder Claude arbeitet. Der t3n-Podcast MeisterPrompter hat sich angeschaut, wie man diesen Tools den eigenen Schreibstil beibringt. Das Problem ist bekannt. KI-Texte klingen oft generisch. Viele Worthülsen, wenig Persönlichkeit. Die Lösung ist eigentlich simpel. Man muss der KI genauer sagen, wie man selbst schreibt. Es gibt zwei Varianten. Die kurze Version beschreibt die eigene Sprache in fünf Worten. Die ausführlichere lässt die KI mehrere eigene Texte analysieren und daraus ein Stilprofil erstellen. Das Ergebnis kann man als PDF speichern und immer wieder verwenden. Klingt nach einer kleinen Sache, hat aber großen Effekt. Wer regelmäßig mit KI Texte erstellt, sollte das definitiv ausprobieren. Der Unterschied zwischen einem 08-15-Text und einem Text, der wirklich nach einem selbst klingt, ist enorm. Weiter geht's mit einer Studie, die für alle interessant ist, die sich fragen, wie weit KI-Agenten in der Unternehmensführung wirklich sind. Forscher der Princeton University haben im sogenannten CEO-Bench getestet, ob KI-Modelle ein fiktives Startup erfolgreich leiten können. Das Startup heißt Novamind, das Startkapital eine Million Dollar, die Simulationsdauer 500 Tage. Die KI musste Entscheidungen zu Preisen, Marketing, Produktentwicklung und Infrastruktur treffen. Und dabei auch mit verzögerten Rückmeldungen und wechselnden Kundenwünschen umgehen. Das Ergebnis ist ziemlich ernüchternd. Die meisten Modelle haben ihr Unternehmen in den Bankrott geführt. Grok 4.20 schnitt dabei besonders schlecht ab. Nur Claude Fable 5, Claude Opus 4.8 und GPT-5.5 erzielten in einzelnen Durchläufen Gewinne. Aber selbst bei den besseren Modellen fehlt laut den Forschern eine konsistente langfristige Strategie. Das zeigt ziemlich deutlich, wo die Grenzen aktueller KI-Agenten liegen. Kurzfristige Aufgaben lösen sie gut. Aber komplexe, sich über Monate entwickelnde strategische Entscheidungen sind offenbar noch eine andere Kategorie. Für Unternehmen, die über den Einsatz von KI-Agenten in Führungspositionen nachdenken, ist das ein wichtiger Realitätscheck. Bleiben wir bei Anthropic, denn hier gibt es noch eine zweite spannende Neuigkeit. Das Unternehmen hat Claude Science gestartet, eine Plattform speziell für die Forschung. Die Idee ist, Forschende in allen Phasen ihrer Arbeit zu unterstützen. Von der Literaturanalyse über mehrstufige Untersuchungen bis zur Erstellung von Abbildungen und ganzen Manuskripten. Besonders interessant ist der native Zugriff auf mehr als 60 spezialisierte Fachdatenbanken. Zusätzlich lässt sich die Plattform mit externen Modellen und Datensätzen verknüpfen. Und sie speichert wiederverwendbare Skills sowie den kompletten Entstehungsprozess von Ergebnissen. Das ist wichtig für die Nachvollziehbarkeit wissenschaftlicher Arbeit. Erste Testteams sind schon begeistert. Ein Epidemiologe der UCSF berichtet von deutlich schnelleren Analysen, die zudem unabhängig validiert werden konnten. Claude Science ist ab sofort für Pro-, Max-, Team- und Enterprise-Nutzer verfügbar. Und Anthropic fördert zusätzlich bis zu 50 Forschungsprojekte mit Credits. Das zeigt, wohin sich der Wettbewerb zwischen den großen KI-Anbietern gerade bewegt. Es geht nicht mehr nur um bessere Chatbots, sondern um spezialisierte Werkzeuge für ganz konkrete Berufsgruppen. Wissenschaft ist dabei ein naheliegendes und lukratives Feld. Kommen wir zu einem Thema aus der Praxis. Lisa Merki arbeitet seit über zehn Jahren als Creatorin und ist Senior Social Media Managerin bei Socialhub. Im t3n-Podcast Arbeit in Progress spricht sie offen darüber, welche KI-Tools ihr im Arbeitsalltag wirklich helfen. Und wo KI sie eher ausbremst als produktiver macht. Das ist ein Perspektivwechsel, den man nicht oft hört. Viele Beiträge feiern KI-Tools pauschal. Merki macht das differenzierter. Manche Aufgaben, gerade wenn es um Kreativität und echte Zielgruppenkenntnis geht, lassen sich eben nicht einfach automatisieren. Für alle, die im Marketing oder in Social Media arbeiten, ist das eine gute Erinnerung. KI ist ein Werkzeug, kein Ersatz für Erfahrung und Gespür. Auch für Entwickler gibt es heute etwas. Ein iX-Workshop beschäftigt sich mit dem praxisnahen Einsatz von Claude Code. Es geht darum, wie man das Tool effizient in Entwicklungsprozesse integriert. Von der Architekturplanung über die Implementierung bis zu Tests und Refactoring. Anhand eines durchgängigen TypeScript-Projekts werden dabei Prompting-Techniken und Kontextverwaltung geübt. Aber auch fortgeschrittene Funktionen wie Subagenten, Worktrees und die Anbindung externer Werkzeuge über MCP-Server. Geleitet wird der Kurs von Rainer Stropek, der seine Erfahrung aus echten Projekten einbringt. Für Entwicklerteams, die KI-Coding-Tools nicht nur oberflächlich nutzen, sondern wirklich in ihren Workflow integrieren wollen, ist das ein relevantes Angebot. Claude Code hat sich in den letzten Monaten zu einem der ernstzunehmendsten Tools für professionelle Softwareentwicklung entwickelt, und dieser praktische Blick auf komplexere Funktionen ist genau das, was viele Teams gerade brauchen. Zum Schluss noch ein Blick in die IT-Sicherheit. Bitdefender-DACH-Chef Jörg von der Heydt erklärt, wie sogenannte Living-off-the-Land-Angriffe die Arbeit von Sicherheitsanalysten verändern. Bei diesen Angriffen missbrauchen Hacker legitime Systemwerkzeuge wie PowerShell oder WMI. Das macht klassische signaturbasierte Erkennung praktisch wirkungslos. Bitdefender setzt deshalb auf Verhaltensanalyse und sogenannte Prozess-Lineage-Daten. Dazu kommt eine Technologie namens PHASR, die Nutzerrechte proaktiv einschränkt. Ergänzt wird das durch KI-gestützte Anomalieerkennung und Deception-Techniken wie Honeypots. Die finale Entscheidung bleibt aber immer bei menschlichen Sicherheitsexperten. Standardisierte Playbooks und eine gemeinsame Datenbasis mit den Ingenieuren sollen die Reaktionszeit bei Vorfällen deutlich verkürzen. Das zeigt, wie KI zunehmend zum festen Bestandteil moderner Cybersicherheit wird. Nicht als Ersatz für menschliche Expertise, sondern als Werkzeug, das Muster erkennt, die für Menschen allein kaum sichtbar wären. Insgesamt zeigt sich heute ein ziemlich klares Bild. KI wird immer spezialisierter, ob in der Wissenschaft, in der Softwareentwicklung oder in der IT-Sicherheit. Gleichzeitig zeigen Studien wie der CEO-Bench, dass es bei komplexen, langfristigen Entscheidungen noch deutliche Grenzen gibt. Und in der Praxis, sei es im Marketing oder beim Schreiben, kommt es weiterhin stark darauf an, wie gezielt man diese Tools einsetzt. Das war's für heute von mir. Ich freue mich schon auf morgen, wenn's weitergeht mit den neuesten Entwicklungen aus der KI-Welt. Bis dann, macht's gut.