Apple setzt für Siri auf Gemini 🧠 | Neuer Claude-Agent räumt Desktop auf 😳 | KI-Upgrade für Gmail ✉️

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📰 KI-News

SPOTLIGHT

🤝 Apple holt sich KI-Power von Google - Siri wird Gemini-basiert

Zusammenfassung:
Apple schließt eine mehrjährige Partnerschaft mit Google und baut seine künftigen KI-Funktionen – inklusive einer überarbeiteten Siri – auf Googles Gemini-Modellen und der Google-Cloud auf. Eigene Foundation-Modelle bleiben im Hintergrund, nachdem Apple mit Apple Intelligence und Siri-Upgrade ins Hintertreffen geraten ist.​

Die Details im Überblick:

• Mehrjähriger KI-Deal: Apple nutzt künftig Googles Gemini-Modelle und Cloud-Infrastruktur als technischen Unterbau für Apple-Intelligence-Funktionen und den Neustart von Siri.​

• Eingeständnis an Gemini-Stärke: Der Schritt wird als stilles Eingeständnis gewertet, dass Apples eigene Foundation-Modelle nicht mit Spitzenmodellen von Google, OpenAI & Co. mithalten.​

• Siri-Revamp geplant: Gemini soll eine deutlich leistungsfähigere, kontextfähige und personalisierte Siri ermöglichen, die Aktionen über mehrere Apps hinweg ausführt und bessere Antworten liefert.​

• Strategiewechsel bei Apple: Der bisherige KI-Chef ist gegangen, ein früherer Engineering-Leiter von Googles Gemini-Chatbot übernimmt eine Schlüsselrolle und unterstreicht den Fokus auf externe Top-Modelle.​

• Branchenwirkung: Der Deal gilt als großer Erfolg für Alphabet und erhöht den Druck auf andere Anbieter, da zwei der wichtigsten Plattformen (iOS + Google-Ökosystem) nun im KI-Kern zusammenrücken.​

Warum das wichtig ist:
Für Nutzer bedeutet das perspektivisch deutlich stärkere KI-Funktionen auf Apple-Geräten – allerdings mit mehr Abhängigkeit von Googles Technologie. Für den Markt ist es ein Signal, dass selbst Tech-Giganten nicht mehr alles in KI selbst bauen, sondern auf die jeweils stärksten Foundation-Modelle setzen.​

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📨 Google rüstet Gmail mit Gemini-KI auf

Zusammenfassung:
Google stattet Gmail mit neuen KI-Funktionen auf Basis von Gemini aus – darunter Zusammenfassungen langer Mail-Threads, eine KI-gestützte Suche in natürlicher Sprache, neue Schreib- und Antworthilfen sowie eine experimentelle „AI Inbox“.​

Die Details im Überblick:

• KI-Übersichten (AI Overviews): Lange E-Mail-Konversationen werden automatisch zusammengefasst, wichtige Punkte hervorgehoben und als kompakte Übersicht angezeigt.​

• Suche in natürlicher Sprache: Statt Stichwörtern können Nutzer Fragen stellen wie „Wer war der Klempner, der mir letztes Jahr das Badangebot geschickt hat?“ – Gemini durchsucht das Postfach und liefert eine verdichtete Antwort.​

• Help Me Write & Suggested Replies: Schreibwerkzeuge überarbeiten Mails oder erstellen Entwürfe von Grund auf; neue „Suggested Replies“ generieren Antwortvorschläge, die sich am persönlichen Schreibstil orientieren.​

• AI Inbox als persönliches Briefing: Eine zusätzliche Ansicht priorisiert E-Mails wie Rechnungen, Arzttermine oder wichtige Kontakte und rückt diese automatisch nach oben, zunächst für „Trusted Tester“ in den USA.​

• Rollout & Verfügbarkeit: Teile der Funktionen wie KI-Übersichten und Help Me Write sollen allen drei Milliarden Gmail-Nutzern zugänglich werden, beginnend in den USA, weitere Features folgen schrittweise.​

Warum das wichtig ist:
Gmail entwickelt sich damit noch stärker vom klassischen Posteingang zum persönlichen KI-Assistenten, der Informationen bündelt, Prioritäten setzt und Routinekommunikation übernimmt – ein massiver Produktivitätshebel gerade bei hohen Mail-Volumina. Für Unternehmen und Selbstständige bedeutet das: weniger Zeit in der Inbox, mehr Fokus auf wertschöpfende Arbeit.​

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🧑‍💻 Claude Cowork: KI-Agent für deinen Desktop

Zusammenfassung:
Cowork ist ein neuer Modus in der Claude-macOS-App, in dem Claude direkten Zugriff auf ausgewählte Ordner bekommt und damit Dateien lesen, erstellen, umbenennen oder umstrukturieren kann – wie ein digitaler Coworker, der eigenständig Aufgaben abarbeitet.​

Die Details im Überblick:

• Ordnerzugriff statt Copy & Paste: Du gibst Cowork gezielt einen Ordner frei, darin kann Claude Dateien lesen, bearbeiten und neu anlegen, z.B. Downloads sortieren oder Reports aus Notizen generieren.​

• Mehr Agenten-Fähigkeiten: Cowork plant eigenständig Schritte, führt sie nacheinander aus und hält dich dabei auf dem Laufenden – deutlich mehr Autonomie als in normalen Chat-Unterhaltungen.​

• Starke Kombi mit Connectors & Browser: Cowork kann vorhandene Connectors nutzen und erste „Skills“ für Dokumente, Präsentationen & Co., plus Browserzugriff über Claude in Chrome.​

• Parallel statt Ping-Pong: Du kannst mehrere Tasks „in Queue“ geben, während Cowork im Hintergrund arbeitet – weniger Chat, mehr Delegation wie bei einem echten Teammitglied.​

• Kontrolle & Risiken: Du definierst Ordnerzugriff, Cowork fragt vor größeren Aktionen, gleichzeitig gibt es Risiken wie mögliche Fehlinterpretationen (z.B. Löschen von Dateien) und Prompt-Injection, weshalb klare Anweisungen empfohlen werden.​

Warum das wichtig ist:
Cowork zeigt, wohin die Reise mit KI-Agents geht: weg vom reinen Text-Chat, hin zu autonomen Assistenten, die direkt in deiner Datei- und Tool-Landschaft arbeiten – ein riesiger Hebel für produktives Wissens- und Bürowork. Für Selbstständige und Unternehmen entsteht damit ein neues Level an Prozessautomatisierung direkt auf dem eigenen Rechner.​

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🛒 Google startet offenes KI-Shopping-Protokoll

Zusammenfassung:
Google führt mit dem Universal Commerce Protocol (UCP) einen offenen Standard ein, der KI-Shopping-Assistenten einen durchgängigen Einkauf von Produktsuche bis Checkout ermöglicht – direkt in KI-Oberflächen wie Gemini oder dem AI-Mode in der Suche.​

Die Details im Überblick:

• Offener KI-Standard: UCP definiert eine gemeinsame, maschinenlesbare Sprache, mit der KI-Agenten Produktdaten, Verfügbarkeit, Preise, Versand- und Retourenprozesse über verschiedene Händler und Plattformen hinweg einheitlich ansteuern können.​

• Starke Partner an Bord: Google hat UCP gemeinsam mit Playern wie Shopify, Etsy, Wayfair, Target, Walmart und weiteren Händlern sowie Payment-Anbietern wie Stripe, Visa, American Express und Zalando entwickelt, um schnelle Marktakzeptanz zu sichern.​

• Checkout direkt im KI-Dialog: Nutzer können in den USA Produkte direkt im KI-Modus der Google-Suche oder in der Gemini-App kaufen, ohne den Dialog zu verlassen – bezahlt wird mit hinterlegten Wallet-Daten wie Google Pay, perspektivisch auch PayPal, während der Händler offiziell Verkäufer bleibt.​

• Agentic Commerce End-to-End: Das Protokoll deckt die gesamte Journey ab – von der Entdeckung über Produktauswahl und Kauf bis zu Support, Bestellstatus und Retouren – und ist kompatibel mit bestehenden Standards wie Agent2Agent, Agent Payments Protocol und Model Context Protocol.​

• Neue Business Agents: Parallel startet Google „Business Agents“ – markenspezifische KI-Verkaufsberater, die in der Suche in der Tonalität der Marke Fragen beantworten, beraten und perspektivisch direkt zum Kaufabschluss führen können.​

Warum das wichtig ist:
UCP ist ein massiver Schritt Richtung „Agentic Commerce“, in dem KI-Agenten Einkäufe eigenständig recherchieren, vergleichen und abschließen – und damit den klassischen Onlineshop als primäre Oberfläche teilweise ablösen. Für Händler, Mittelstand und Creator bedeutet das: Wer seine Produkt- und Angebotsdaten frühzeitig UCP-fähig macht, sichert sich Sichtbarkeit und Umsatz direkt in den KI-Interfaces, in denen Nutzer künftig ihre Kaufentscheidungen treffen.​

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KOMPAKTÜBERBLICK

Basecamp knackt programmierbare Gen-Eingriffe – Das britische Start-up Basecamp Research nutzt seine EDEN-KI-Modelle, um große DNA-Sequenzen gezielt ins menschliche Genom einzufügen und damit neue Krebstherapien und Antiinfektiva zu designen.​ | 🔗 Quelle und mehr dazu hier

Wikipedia macht KI-Trainingsdaten kostenpflichtig – Die Wikimedia Foundation lizenziert Wikipedia-Inhalte nun offiziell an Microsoft, Meta und weitere Tech-Konzerne, um die kostspielige Nutzung der 65 Millionen Artikel für KI-Training zu finanzieren.​ | 🔗 Quelle und mehr dazu hier

Meta plant 600-Milliarden-KI-Infrastruktur – Mark Zuckerberg will in den nächsten Jahren Hunderte Milliarden Dollar in Rechenzentren und KI-„Kraftwerke“ in den USA investieren, um Metas Wettlauf um Superintelligenz abzusichern.​ | 🔗 Quelle und mehr dazu hier

Google Veo 3.1 wird Shorts-Generator – Googles Video-KI Veo 3.1 erzeugt jetzt vertikale 9:16‑Videos mit bis zu drei Referenzbildern, verbessert Charakterkonsistenz und skaliert Clips direkt in 4K für YouTube Shorts und TikTok.​ | 🔗 Quelle und mehr dazu hier

Grok-Skandal: KI „entkleidet“ Nutzer – Influencerin und Mutter eines von Elon Musks Söhnen Ashley St. Clair verklagt xAI, weil der Grok-Chatbot ohne Zustimmung sexualisierte, „entkleidete“ Bilder von ihr und anderen Frauen erzeugt haben soll, was neue Haftungsfragen für KI-Anbieter aufwirft.​ | 🔗 Quelle und mehr dazu hier

🧠 KI‑Inspiration der Woche: Wenn KI Medizin entwirft - Wie Modelle wie EDEN die nächste Generation von Gentherapien und Wirkstoffen formen

Die medizinische KI‑Revolution macht gerade einen Sprung von „analysieren“ zu „entwerfen“ – und EDEN ist der perfekte Aufhänger dafür als AI‑Thema der Woche.

Vereinfacht gesagt ist EDEN ein riesiges Bio‑Sprachmodell, das nicht menschliche Sprache versteht, sondern die „Sprache des Lebens“: DNA‑Codes und Proteine. Es wurde mit gigantischen Mengen echter Naturdaten trainiert, die viel vielfältiger sind als klassische Labordatenbanken, und kann daraus neue medizinische Bausteine entwerfen – zum Beispiel Gentherapien für Krebszellen oder Mini‑Antibiotika gegen resistente Keime, die dann im Labor getestet werden. In den nächsten Jahren verschiebt sich Medizin damit schrittweise von Trial‑and‑Error zu datengetriebenen, maßgeschneiderten Interventionen.

⚠️ Wichtig zur Einordnung: Alle Ergebnisse zu EDEN stammen bislang aus Labor- und präklinischen Studien und sind noch nicht in klinischen Anwendungen am Menschen angekommen - die Daten zeigen enormes Potenzial, müssen aber in weiteren Studien bestätigt werden.​

Evolution als Bauplan für neue Therapien

EDEN wurde mit rund 9,7 Billionen biologischen Tokens aus sehr unterschiedlichen Umwelt- und Genomdaten trainiert und erweitert die bekannte Proteinvielfalt etwa um den Faktor zehn gegenüber öffentlichen Datenbanken. Statt nur Muster zu erkennen, lernt das Modell, wie Evolution funktionierende biologische Systeme baut – und nutzt diese Prinzipien, um neue therapeutische Sequenzen, Proteine und Einbausysteme zu generieren.​

Programmierbare Gen‑Insertion: Gentherapie 2.0

Der spektakulärste Effekt: EDEN kann große therapeutische DNA‑Abschnitte gezielt an krankheitsrelevanten Stellen im menschlichen Genom einbauen – es reicht, die Zielsequenz als Prompt zu übergeben. In Studien gelang das Design von Insertionssystemen für über 10.000 krankheitsassoziierte Loci; EDEN‑basierte CAR‑T‑Zellen eliminierten im Labor über 90% der Tumorzellen, ein deutlicher Hinweis auf künftige, wesentlich präzisere Gentherapien.​

Von komplexen Beacons zu einfachen Systemen

Die Arbeit baut auf dem PASTE‑Ansatz von Tome Biosciences auf, bei dem zunächst ein 40‑Basen‑„Beacon“ ins Genom geschrieben und erst danach die Nutzlast‑DNA per Rekombinase integriert wurde – ein komplexer, teurer Prozess, an dem Tome letztlich scheiterte. EDEN verfolgt die Gegenstrategie: Die Programmierbarkeit wandert in die Rekombinase selbst, mit dem Ziel „ein Protein, eine Template‑Sequenz, ein Einbauort“ – deutlich einfacher, robuster und besser skalierbar.​

Neue Waffen gegen resistente Keime

Die gleichen Prinzipien funktionieren auch jenseits der Gentherapie. In einem Projekt gegen multiresistente Keime designte EDEN antimikrobielle Peptide gegen WHO‑Prioritätserreger – 32 von 33 Designs waren funktional und hoch potent, rund 97% Trefferquote. Generative Modelle entwickeln damit nicht nur „ein weiteres Antibiotikum“, sondern gezielte Moleküle mit gewünschten Eigenschaften – ein Bereich, in dem Fachleute in den nächsten 3–5 Jahren einen deutlichen Schub neuer Kandidaten erwarten.​

Wohin die Reise in den nächsten Jahren geht

Branchenstimmen sind sich einig, dass KI‑Plattformen in der frühen Wirkstoffforschung schnell zum Standard werden und Entwicklungszeiten bis zur ersten klinischen Studie deutlich verkürzen. Parallel entstehen neue Klassen programmierbarer Gentherapien, präzisere Kombinationen aus Diagnostik und Therapieentscheidungen sowie ein wachsender Anspruch auf personalisierte Behandlungen – Patienten werden fragen, warum ihre Therapie nicht an ihr individuelles Profil angepasst ist, wenn Daten und Modelle es erlauben.

Quellen:

​​GEN / GEN Edge – „Basecamp Research Achieves Programmable Gene Insertion with EDEN AI Models“
https://www.genengnews.com/topics/artificial-intelligence/basecamp-research-achieves-programmable-gene-insertion-with-eden-ai-models/

EDEN‑Preprint (bioRxiv) – „Designing AI-programmable therapeutics with the EDEN family of foundation models“
https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.01.12.699009v1

Basecamp‑Pressemitteilung – „Basecamp Research launches world-first AI models for programmable gene insertion“
https://www.prnewswire.com/news-releases/basecamp-research-launches-world-first-ai-models-for-programmable-gene-insertion-302657979.html

WEF – „Here's how AI is reshaping drug discovery“
https://www.weforum.org/stories/2026/01/how-ai-is-reshaping-drug-discovery/

PharmaVoice – „PharmaVoice's Crystal Ball: What's next for AI and drug R&D“
https://www.pharmavoice.com/news/pharma-crystal-ball-2026-predictions-ai-drug-rd-development/809144/

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