Auf dieser Seite finden Sie eine Übersicht meiner Podcast-Auftritte und Medienberichte — zum Anhören, Nachlesen und Stöbern.
Beim Deutschlandfunk erkläre ich, warum man ChatGPT nicht alles erzählen sollte — und stelle ein Tool vor, das sensible Daten schützt, bevor sie den eigenen Rechner verlassen. Im t3n meisterprompter Podcast wird genau dieses Tool als Praxisempfehlung für den Büroalltag vorgestellt. Im Public Interest Podcast des Prototype Fund spreche ich darüber, wie Open-Source-Entwicklung und Freiberuflichkeit zusammenpassen — und warum das eine das andere besser macht. Zwei amerikanische Voice-Entwickler diskutieren in ihrem Podcast meine Wunschliste an Amazon, ohne dass ich dabei bin. Und auf Twitch wird ein von mir konzipiertes sprachgesteuertes Arcade-Spiel live vor Publikum gespielt.
Die Themen wechseln, aber der rote Faden bleibt: Wie baut man Technologie, die Menschen nützt, ohne sie zu bevormunden? Ob Datenschutz beim Prompten, barrierefreie Sprachtechnologie oder visuelle Programmierung für Alexa — in jedem dieser Gespräche steckt ein Stück von dem, was mich als Entwickler antreibt.
t3n meisterprompter: Datenschutz beim Prompten
In der Episode „Penibler Datenschutz” des t3n meisterprompter Podcasts stellen Renate und Stella fünf Regeln für den datenschutzkonformen Umgang mit KI-Tools vor — aufgenommen live auf der Dmexco 2025.
Die Tipps sind praxisnah und sofort umsetzbar: Keine sensiblen Daten in Chatbots eingeben, in ChatGPT die Option „Modell für alle verbessern” deaktivieren, Serverstandorte hinterfragen und Datensätze vor dem Hochladen anonymisieren. Als fünfte Regel empfehlen die beiden den Einsatz von Anonymisierungstools — und hier kommt Private Prompts ins Spiel: Renate stellt das Tool als persönliche Empfehlung vor. Es läuft lokal auf dem Rechner, braucht keine Internetverbindung und ersetzt sensible Daten wie Namen oder Adressen durch Platzhalter, bevor der Prompt das eigene Gerät verlässt.
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Deutschlandfunk „KI Verstehen”: Private Prompts
In der Folge „Warum man ChatGPT nicht alles erzählen sollte” des Deutschlandfunk-Podcasts „KI Verstehen” geht es um eine Frage, die viele verdrängen: Was passiert eigentlich mit den Daten, die wir in Chatbots eingeben?
Carina Schroeder und Moritz Metz arbeiten sich durch die ganze Bandbreite des Themas — von Metas öffentlich gewordenen Nutzerprompts über den Cloud Act, der US-Behörden Zugriff auf europäische Daten ermöglicht, bis hin zu ChatGPT-Halluzinationen, die reale Personen fälschlicherweise als Verbrecher darstellen. Das Fazit der Sendung ist ernüchternd: Die DSGVO bietet Schutz auf dem Papier, aber in der Praxis ist die Kontrolle über einmal eingegebene Daten kaum durchsetzbar.
Am Ende der Folge darf ich Private Prompts vorstellen — als konkreten Ansatz für alle, die KI-Tools nutzen wollen, ohne sensible Daten preiszugeben. Das Prinzip: Vor dem Absenden werden Namen, Adressen, IBANs und andere schützenswerte Informationen lokal durch Platzhalter ersetzt. Nach der Antwort des KI-Dienstes werden die Platzhalter automatisch zurückgetauscht. Alles läuft auf dem eigenen Rechner, ohne Cloud und ohne Account.
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Public Interest Podcast: Open Source & Freelancing
Im „Public Interest Podcast” des Prototype Fund spreche ich mit Felizitas Fauther und Joram Schwartzmann über eine Frage, die mich seit Jahren begleitet: Wie passt Open-Source-Entwicklung in den Alltag eines Freiberuflers?
Die ehrliche Antwort: Es ist ein Spagat. Bei Kundenprojekten entscheidet der Product Owner, ob Code öffentlich wird — und das Interesse daran ist in der Regel gering. Bei eigenen Projekten ist die Hürde eine andere: Nur weil etwas für mich funktioniert, heißt das noch nicht, dass es den Reifegrad hat, um andere damit arbeiten zu lassen. Dokumentation, ein vernünftiges Setup, vielleicht ein Logo — das alles kostet Zeit, die niemand bezahlt.
Trotzdem lohnt es sich. Im Gespräch erzähle ich, wie mein Weg von den ersten Gehversuchen auf dem C64 über jahrelanges Konsumieren fremder Open-Source-Projekte bis hin zu eigenen Veröffentlichungen auf GitHub verlief. Und warum Förderprogramme wie der Prototype Fund dabei einen echten Unterschied machen: Dort ist Open Source keine Option, sondern Grundbedingung.
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Between Two Beans: Alexa Skills im Spotlight
In Episode 23 von „Between Two Beans” haben William Rongholt und Kevin Evans meine Arbeit und meine Alexa Skills vorgestellt — ohne dass ich selbst dabei war. Die beiden US-amerikanischen Voice-Entwickler hatten meinen Blogartikel „Waiting for Alexa Live 2022” im Alexa Dev Slack entdeckt und gingen meine Wunschliste an Amazon Punkt für Punkt durch: APL-Widgets, fehlende Features außerhalb der USA, Performance-Probleme in der Alexa-App und die Frage, warum Beta-Features aus dem Vorjahr immer noch nicht öffentlich verfügbar waren.
Das Besondere an der Episode: William und Kevin ordneten meine Punkte aus ihrer eigenen Erfahrung als US-Entwickler ein — und kamen bei fast allem zum gleichen Ergebnis. Besonders die Einschränkungen für Entwickler außerhalb der USA waren ihnen bewusst, auch wenn sie selbst nicht direkt betroffen waren. Dass zwei amerikanische Entwickler die Perspektive eines deutschen Kollegen ernst nehmen und ausführlich diskutieren, sagt viel über die Alexa-Community.
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Voice Tech Talk: Voice, APL und APL Ninja
Zusammen mit Alexander Martin war ich zu Gast bei Daniel Mittendorf im Podcast „Voice Tech Talk” von beyond touch. Das Thema: Wie macht man Alexa-Skills visuell — und warum lohnt sich der Aufwand?
Im Gespräch ging es um die Alexa Presentation Language (APL) — die Technologie, mit der Entwickler auf Echo-Show-Geräten eigene Layouts, Animationen und Touch-Interaktionen bauen können. Klingt technisch, hat aber handfeste Auswirkungen: Ohne APL bleibt ein Skill auf Geräten mit Bildschirm stumm und leer. Mit APL wird aus einem Sprachdialog ein visuelles Erlebnis — ob interaktives Spiel, Bildungsanwendung oder barrierefreier Medienzugang.
Ein besonderes Thema war APL Ninja — eine von Alexander Martin entwickelte Plattform zum Teilen und Testen von APL-Dokumenten, vergleichbar mit CodePen für Webentwickler. Für mich persönlich war APL Ninja eines der nützlichsten Tools in meinem Entwickler-Alltag: Was IntelliJ für Java ist, das ist APL Ninja für die visuelle Skill-Entwicklung.
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Alexa Game Chat: Commander Speedo Live auf Twitch
Am 29. Juni 2020 wurde mein sprachgesteuertes Arcade-Spiel Commander Speedo von Greg Bulmash und Joe Muoio im Alexa Game Chat auf Twitch live gespielt und besprochen. Das Format war eine regelmäßige Twitch-Sendung, in der Alexa-Spiele vorgestellt und direkt auf einem Echo Show ausprobiert wurden — vor Publikum und mit Live-Kommentar.
Commander Speedo ist ein Shoot-'em-up, das komplett per Sprachbefehl gesteuert wird: „links", „rechts", „Feuer!" — ein Konzept, das auf der Bühne eines Live-Streams besonders gut funktioniert, weil die Zuschauer jedes Kommando mithören und das Spielgeschehen auf dem Bildschirm direkt mitverfolgen können.
Nachtrag: Amazon hat die Aufzeichnung des Game Chats inzwischen von Twitch entfernt. Der Screenshot oben ist das, was geblieben ist.