Wir platzen fast vor Freude und müssen das sofort mit dir teilen: Die zweite, komplett aktualisierte Auflage unseres ChatGPT Praxisbuchs ist da! 🎉

Aber genug von unserem Buch-Baby. Lass uns jetzt in die spannenden KI-News der Woche eintauchen!

Ja. Mit KI als deinem Business-Autopiloten. Am Mittwoch, 19. November, 9:30 Uhr zeigen wir dir live, wie du Marketing & Vertrieb automatisierst und dabei 10+ Stunden pro Woche gewinnst. Keine Theorie – nur getestete Workflows, die sofort funktionieren.

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Apple wird die smartere Version von Siri mit Googles KI-Modell Gemini betreiben. Laut Bloomberg zahlt Apple dafür rund 1 Milliarde Dollar pro Jahr. Das Gemini-Modell kommt mit 1,2 Billionen Parametern – deutlich mehr als Apples aktuelle 150-Milliarden-Parameter-Modelle.

Die KI läuft auf Apples Private Cloud Compute Servern, sodass Google keinen Zugriff auf Nutzerdaten erhält. Apple testete auch Modelle von OpenAI und Anthropic, entschied sich aber für Gemini. Langfristig will Apple eigene LLMs entwickeln.

Das neue Siri soll im Frühjahr 2026 mit iOS 26.4 kommen und komplexere Aufgaben über mehrere Apps hinweg erledigen können. Link zur News

Shopify verzeichnet seit Januar 2025 einen 7-fachen Anstieg des KI-getriebenen Traffics und einen 11-fachen Anstieg bei KI-gesteuerten Bestellungen. Das Unternehmen arbeitet mit OpenAI, Perplexity und Microsoft Copilot an In-Chat-Shopping-Erlebnissen. Eine Shopify-Umfrage zeigt, dass 64% der Käufer bereit sind, KI beim Einkaufen zu nutzen. Im Q3 erzielte Shopify einen Umsatz von 2,84 Milliarden Dollar (+32%). Präsident Harley Finkelstein betont: "KI ist nicht nur ein Feature bei Shopify, sondern zentral für alles, was wir bauen." Link zur News

Das chinesische Startup Moonshot AI hat mit Kimi K2 Thinking ein Open-Source-Modell veröffentlicht, das GPT-5 und Claude Sonnet 4.5 in mehreren Benchmarks übertrifft. Das Modell mit 1 Billion Parametern kann autonom 200 bis 300 Tool-Aufrufe durchführen und kostete nur 4,6 Millionen Dollar im Training. Kimi K2 Thinking ist kostenlos auf kimi.com verfügbar und über API nutzbar. Link zur News

OpenAI hat GPT-5 mit Unterstützung von über 170 Mental-Health-Experten aktualisiert, um besser auf Krisensituationen zu reagieren. Die Verbesserungen betreffen Gespräche über psychische Gesundheit, Suizid, Selbstverletzung und emotionale KI-Abhängigkeit. Unerwünschte Antworten wurden um 65-80% reduziert.

Sensible Gespräche werden jetzt automatisch zu GPT-5 Instant geroutet, das schneller und einfühlsamer reagiert. Zusätzlich führt OpenAI Elternkontrollen ein, die Benachrichtigungen bei Notfallsituationen von Teenagern ermöglichen. Link zur News

Globale Aktienmärkte erlitten Anfang November 2025 starke Einbrüche. Goldman Sachs und Morgan Stanley warnen vor einer Korrektur von 10-20%. Der Halbleitersektor verlor 500 Milliarden Dollar. Nvidia fiel um 4%, Palantir um 8%. "Big Short"-Investor Michael Burry wettete gegen beide Unternehmen. Der Nasdaq verzeichnete die schlechteste Woche seit April, da Investoren sich sorgen, dass KI-Bewertungen nicht durch Profitabilität gestützt werden. Link zur News

Fundierte Entscheidungen brauchen gründliche Recherche. Doch wer 50, 100 oder mehr Datenpunkte manuell recherchieren muss, verliert wertvolle Zeit.

In diesem Praxisbeispiel zeige ich dir, wie du mit Manus Wide Research große Recherche-Aufgaben automatisierst. Du lernst, wie du komplexe Vergleichsanalysen erstellen lässt, ohne jeden Datenpunkt manuell zu recherchieren.

1. Gehe zu Manus (manus.ai) und erstelle einen Account. Stelle sicher, dass du mindestens den Basic Plan buchst, da nur dieser und höhere Pläne Zugang zur Wide Research-Funktion bieten.

2. Formuliere einen detaillierten Prompt für deine umfangreiche Recherche-Aufgabe. Wichtig: Beschreibe genau, welche Dimensionen du vergleichen möchtest. Hier ein konkretes Beispiel:

3. Nachdem du den Prompt eingegeben hast, erkennt Manus automatisch den Umfang deiner Aufgabe.

Bei Recherchen, die mehr als 5 Suchanfragen erfordern, aktiviert das System automatisch die Wide Research-Funktion und erstellt mehrere Subagenten.

Bevor die Sub-Agenten starten, wird Manus dich fragen, ob du diese wirklich starten möchtest, da diese durchaus sehr viele Credits (bis zu 2.500) verbrauchen können.

4. Die Subagenten arbeiten nun parallel an verschiedenen Teilen deiner Aufgabe. Du kannst in Echtzeit verfolgen, wie die einzelnen Agenten ihre Recherchen durchführen und Daten sammeln.

5. Manus kompiliert alle gesammelten Informationen automatisch in das von dir gewünschte Format – ob Tabelle, Webseite oder anderes strukturiertes Asset.

6. Überprüfe die fertigen Ergebnisse. Du kannst den Job auch im Hintergrund laufen lassen und später zurückkehren, um die vollständig kompilierten Resultate anzusehen und bei Bedarf nachzujustieren.

Pro Tipp: Sei in deinem Prompt so spezifisch wie möglich bei den Dimensionen, die du vergleichen möchtest. Je präziser du die gewünschten Datenpunkte benennst, desto relevanter werden die Ergebnisse. Formuliere auch klar das gewünschte Ausgabeformat (Tabelle, Webseite, CSV, etc.).

Weitere Schritt-für-Schritt Anleitungen, KI-Tool Deep Dives und mehr findest du in unserer Premium KI-Community.

Replit ist eine cloudbasierte Entwicklungsplattform, die als vollwertiges Integrated Development Environment (IDE) direkt im Browser läuft und über 50 Programmiersprachen unterstützt. Die Plattform kombiniert Code-Editor, Deployment-Funktionen und KI-gestützte Entwicklungshilfe in einer einzigen Umgebung.

Mit dem Replit Agent kannst du komplette Anwendungen durch natürlichsprachliche Beschreibungen erstellen lassen – von der Projektstruktur über die Datenbankanbindung bis zum Live-Deployment, ohne lokale Installationen oder komplexe Konfigurationen vornehmen zu müssen.

URL: https://replit.com/

Was es kann:

Kosten

Ein kostenloser Starter-Plan mit limitierten Features ist verfügbar, bezahlte Pläne starten bei $20/Monat (Core, jährlich) mit inkludierten Usage-Credits.

➡️ Noch mehr KI-Tools inklusive DeepDive stellen wir dir in unserer KI-Community vor.

Kennst du das Gefühl, wenn du in deinem eigenen Business untergehst?

Sarah, 42, selbständige Marketing-Beraterin. Mittwochabend, 22:30 Uhr, wieder am Rechner.

Diese Woche schon die dritte Kundenanfrage abgelehnt. Nicht weil sie nicht will – sie hat schlicht keine Zeit.

Ihr Tag: E-Mails, Kundencalls, Content erstellen, Admin. Jetzt noch Facebook Ads für einen Kunden. 90 Minuten für drei Werbetexte.

„Ich arbeite IN meinem Business, nicht AN meinem Business."

Sie weiß, dass KI helfen könnte. Hat ChatGPT, hat Claude ausprobiert. Aber WO anfangen? Und WANN sich da reinarbeiten?

Nächster Morgen, LinkedIn: Ein Post von den Clever Mangos. Sie klickt. Scrollt durch die Community-Features.

Dann sieht sie: "Wie du mit ChatGPT in 10 Minuten verkaufsstarke Facebook Ads erstellst"

Zehn Minuten. Woran sie gestern 90 Minuten saß.

Sie klickt auf "Jetzt Mitglied werden".

→ Nächste Woche: Sarahs erste 24 Stunden

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Schreibe kurze, direkte Kaltakquise-E-Mails ohne Übertreibungen. Der Fokus liegt auf einem echten Problem des Empfängers – nicht auf Features oder Versprechen. Ideal, wenn du Gespräche starten willst, ohne wie ein Verkäufer zu klingen.

Top-Prompt:
„Ich schreibe an einen Logistikleiter bei einem E-Commerce-Anbieter (80 MA), der seine Routen noch per Google Sheets plant. Mein Tool erstellt automatisch die effizienteste Route. Ich heiße Jonas und bin von Routigo.“

Anwendung:
Für B2B-Vertriebler, Founder oder Freelancer, die 1:1-Outreach betreiben. Du gibst dem GPT den Kontext zu deiner Zielperson, ihrem aktuellen Problem und deinem Produkt – und bekommst eine klare, knappe Nachricht, die neugierig macht, ohne zu drängen.

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Herzliche Mango Grüße

Dein Clever Mangos Team

P.S. Falls du uns keine 5 Mangos gibt, lass uns doch in den Kommentaren wissen, was wir besser machen können.