Task Horizon, Disney-OpenAI & Mirelo: Von autonomen Agenten zu AI-Video-Sound – Philipp Müller & Daniel Höpfner

Dec 21, 2025

Die Hosts diskutieren die beeindruckende Verdopplung der Autonomiedauer von KI-Agenten alle sieben Monate. Besonders spannend ist das Task-Horizon-Konzept, das zeigt, wie Agenten komplexe Aufgaben bewältigen können. Zudem beleuchten sie die Disney-OpenAI-Partnerschaft und deren strategische Bedeutung. Ein weiteres Highlight ist Mirelo, ein Berliner Startup, das KI-generierte Soundeffekte entwickelt und dabei technische Herausforderungen wie Timing und Kontextverständnis meistert.

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Episode notes

INSIGHT

Task Horizon Verdoppelt Sich Schnell

Das METR-Paper definiert den "Task Horizon" als Arbeitsstunden, bei denen ein Agent 50% Erfolgschance hat.
Seit 2019 verdoppelt sich dieser Horizont etwa alle 7,2 Monate und zeigt eine starke Exponentialentwicklung.

INSIGHT

Arbeitstag Wird Für Agenten Greifbar

Bei Fortsetzung der aktuellen Verdopplungsrate wären in ~1,5 Jahren acht Stunden und 2027 ein ganzer Arbeitstag erreichbar.
Das hat tiefgreifende Folgen für substituierbare Knowledge-Work-Tasks.

INSIGHT

Fehlerakkumulation Limitiert Lange Tasks

Fehler akkumulieren exponentiell über lange Agentenläufe, selbst bei hohen Einzelschritt-Qualitäten.
Ein 95%-Erfolg pro Schritt stürzt bei 50 Schritten die Gesamterfolgswahrscheinlichkeit auf unter 8%.

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Alle sieben Monate verdoppelt sich die Autonomiedauer von KI-Agenten von Minuten zu Stunden zu ganzen Arbeitstagen. Was bedeutet das für Knowledge Worker? Philipp Müller und Daniel Höpfner analysieren in Prompted mit Startup Insider die wichtigsten AI-Entwicklungen der Woche. Im Fokus: das METR-Paper zum Task Horizon, das zeigt, wie KI-Agenten heute schon mehrstündige Tasks bewältigen. Außerdem diskutieren die beiden Trumps U.S. Tech Force Initiative, die Disney-OpenAI-Partnerschaft für Sora und die 41-Millionen-Dollar-Seed-Runde von Mirelo aus Berlin für AI-generierte Soundeffekte.

Über die Hosts

Philipp Müller ist AI-Experte mit über acht Jahren Erfahrung im KI-Bereich und Mitgründer des KI-Bundesverbands Deutschland. Er bringt tiefes technisches Verständnis für Large Language Models, Chips und AI-Infrastruktur mit.
Daniel Höpfner ist erfahrener Startup-Investor und Podcast-Host bei Startup Insider. Mit seinem Blick auf Venture Capital und Bewertungen analysiert er die wirtschaftlichen Dimensionen der KI-Revolution.

Zu den Webinaren:

Alle unsere kommenden Webinare: https://luma.com/user/StartupInsider

In der Folge diskutieren Daniel und Philipp über die Performance von Modellen. Hierzu ein kleiner Nachtrag zur begrifflichen Genauigkeit:

Zero-Shot: Das Modell führt eine Aufgabe allein basierend auf der Instruktion aus, ohne vorherige Beispiele zu erhalten.
One-Shot: Das Modell erhält genau ein konkretes Beispiel (Input/Output-Paar), das zeigt, wie die Aufgabe gelöst werden soll, bevor es die eigentliche Anfrage bearbeitet.
Warum ist das wichtig? Der Performance-Gap zwischen diesen beiden Modi zeigt, wie gut ein Modell generalisiert versus wie stark es von "In-Context Learning" profitiert. Ein One-Shot-Beispiel reduziert oft Ambiguitäten (Unklarheiten) in der Aufgabenstellung und gibt das gewünschte Format vor, was die Zuverlässigkeit deutlich erhöhen kann

Über Startup Insider

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