In iOS 26 konnte man diesen ganzen Kram mit Textvorschägen in Nachrichten, Mail, etc. mit einem einfachen Schiebeschalter ausschalten.
Wer das in iOS 27 auch nicht möchte, muss den folgenden Weg nehmen:
1.) Einstellungen
2.) "Bildschirmzeit" wählen
3.) "Beschränkungen" wählen
4.) Siri
Und da kann man fröhlich ausschalten, was einen nervt! Endlich keine idiotischen Vorschläge mehr in Nachrichten. Wer nicht mal mehr unfallfrei eine Nachricht verfassen kann, dem gehört das iPhone abgenommen! 😤
(Der kleine Nachteil sei nicht verschwiegen: CarPlay funktioniert dann nicht mehr, wer das nutzt muss den ersten Schalter (Siri allgemein) anlassen!)
Eines der neuen Features in iOS 27 ist das „iPhone Handoff“, eine Möglichkeit, mehrere iPhones unter einer Nummer zu nutzen. Zum Start erst einmal nur möglich, wer T-Mobile als Vertragspartner hat. Apple suggeriert im Einrichtungstext, dass man „eine eSIM teilt“. Das ist eine der wunderbar unscharfen Marketing-Behauptungen, die Wahrheit ist etwas komplizierter. Eine eSIM kann über ein sogenanntes Profil immer nur auf einem Gerät aktiv sein, und der Vorgang, dieses Profil auf einem Gerät freizuschalten setzt eine ganze Kette von Verbindungen und Servern in Gang, das ganze dauert, von einigen 10 Sekunden bis zu Minuten, also nicht, wie es Apple uns weismachen will „direkt mit dem Entriegeln des anderen iPhones“. Es ist also keine „eSIM teilen“, es ist ganz schnöde eine MultiSIM.
Merkt man auch bei der Freischaltung dieses Features. Im Laufe dieses Vorganges schaltet sich T-Mobile in den Vorgang ein und öffnet eine Seite, auf der die SIM-Karten des Vertrages gelistet sind. Hier wählt man die eSIM aus, die auf dem neu einzurichtenden Gerät genutzt werden soll, und hier fällt es dann noch einmal auf: Man kann die vermeintlich „geteilte“ SIM des aktuellen Telefones nicht auswählen. Wählt man eine andere, freie SIM aus wird deren Profil auf dem neuen Telefon installiert.
Das Ganze funktioniert ohne Handoff auch bereits, man musste nur nach dem Wechsel des Telefones daran denken, das zu nutzende Telefon „scharf zu schalten“, dazu gab man über die Telefontastatur einen sogenannte GSM-Code ein, *222# war zum Beispiel der, der der Telekom sagte, dass dieses Telefon für Anrufe und klassische SMS benutzt werden wollte.
Und dieses dran denken und Eingeben der Steuercodes nimmt einem jetzt das iPhone Handoff ab. So machen dann auch die uneinheitlichen Preisangaben Sinn: Wer einen Vertrag mit MultiSIM hat zahlt nichts extra, wer eine MultiSIM braucht zahlt aktuell bei der Telekom 5,95€ pro Monat dafür.
Im Hinblick auf die Einrichtung eines „Nottelefones“ (siehe unseren Beitrag hier) kann das eine sinnvolle Sache sein, das kann man aber auch machen, indem man eine Nano-SIM in einem der anderen Geräte stecken hat und die dann im Verlust/Diebstahlsfall in des Nottelefon steckt. Dazu gab es bei uns mal einen Artikel über das iPhone im Urlaub, und wer mehr zu eSIM wissen will, findet hier bei Wikipedia erschöpfende Antworten.
Da haben wir einen interessanten, kleinen Neuankömmling, der erste mit KI.
Eine immer wiederkehrende Anforderung bei der Ordnung digitaler Belege ist die Benennung. Wichtig für später, denn egal, in welchem Programm ich nachher die Dateien ablege, es wird immer darauf hinauslaufen, dass eine Suche eine Liste von Dateien anzeigt.
Und da wäre es sehr hilfreich, wenn diese Dateien schon mal richtig gut benannt sind. Mit Datum oder ohne? Wenn ja, welches Datum? Jahreszahl zuerst wegen Sortierung? Ein intelligenter Helfer an dieser Stelle könnte einem im Vorfeld viel Arbeit abnehmen, und so einen Helfer gibt es jetzt:
Namequick beschreibt sich selbst als „Dateien nach Inhalt umbenennen & organisieren. Automatisch.“
Und genau das tut es, und das sehr gut. NameQuick filtert mit Hilfe von KI verschiedene Dinge aus einer Datei, das kann zum Beispiel das Datum sein, der Betrag einer Rechnung oder der Lieferant, also von wem kommt das Dokument.
Aus diesen Bausteinen läßt sich in einem zweiten Schritt der Dateiname zusammenbauen, also z.B. „2026-08-31-Lieferant-Rechnung.pdf“.
Es gibt vordefinierte Felder, wie Datum, Rechnungsbetrag, etc., das schicke aber ist: Man kann ein neues Feld anlegen und eine Anweisung an die KI eintragen. Beispiel: „IBAN ohne Leerzeichen“ liefert genau das zurück. Für jedes Feld gibt es eine Rückfallversicherung, wenn also im obigen Beispiel keine IBAN gefunden wird, kann ich etwas anderes eintragen (lassen).
Nach der erfolgten Erkennung der Felder erlaubt „NameQuick“ ein Aufräumen des erzeugten Textes, und zwar pro Feld oder für den gesamten Namen. In meinem Beispiel „2026-08-31-Lieferant-Rechnung.pdf“ sage ich z.B., dass das Datum in eine andere Form gebracht wird für eine bessere Sortierung, vom Anbieter, das ist der, der mir das Dokument geschickt hat, soll es nur das erste Wort einsetzen und so Firmennamen-Wortungetüme einzukürzen, und anschleißend soll er bitte noch alle Leerzeichen entfernen. Mit dem so zusammengebauten Text wird anschließend die Datei umbenannt.
Ordnung halten
Nach dieser Umbenennung kann ich noch weitreichende Anweisungen geben, was mit der umbenannten Datei passieren soll. Einmal kann ich Tags vergeben, zum anderen das Dokument in einen bestimmten Ordner ablegen. Wer ein einfaches Ablageschema nutz, hat damit diese Datei schon komplett bearbeitet. Auf der Webseite im Supportbereich gibt es eine gute Erklärung dafür und auch ein vernünftiger Vorschlag, wie so eine Hierarchie aussehen könnte.
Datenschutz
Das Programm kann in zwei Modi arbeiten, einmal „managed„, dann kümmert sich der Hersteller um alles, was KI angeht. Das kosten für eine bestimmte Anzahl Benennungen einen monatlichen Preis. Hier werden die Dokumente dann an eine externe KI geschickt. Wer das nicht möchte, kann das Programm einmalig erwerben und dann entweder einen eigenen API-Schlüssel für seinen bevorzugten KI-Anbieter verwenden, wobei aber auch hier die Dateien den Rechner verlassen.
Man kann aber auch auf die lokalen KI-Modelle von Apple wechseln, dann bleiben alle Daten auf dem Rechner. Diese internen Apple-Foundation-Modelle sind natürlich nicht so leistungsfähig wie die großen LLMs, aber unsere erste Erfahrung zeigt, dass das für die Bennenung von PDFs allemal ausreicht. Der benötigte Platz für die lokalen LLMs liegt bei 20GB pro Modell, ein weiteres Argument, SSD-Größe am Mac beim Kauf nicht zu knauserig zu halten – unser Reden… 😁
FAZIT:
Hat sofort einen festen Platz in unserer Verarbeitungsschlange für unseren internen Ablauf erhalten.
Für den Fußballminimalinteressierten gibt es eine neue Alternative für das iPhone:
Wer nur das Ergebnis seines Lieblingsvereins im Blick behalten will und schon lange genervt ist von den diversen werbefinanzierten Angeboten, für den hat Apple was: Das schon länger verfügbare iPhone Programm „Sports“ kann jetzt auch Bundesliga. Man wählt seinen Verein aus, und dann gibt es sehr angenehm dezent Hinweise auf gefallene Tore.
Die stehen auf dem Bildschirm, werden auf die Uhr gespiegelt und stehen im „Dynamik Island“ oben am Bildschirmrand.
Screenshot
Öffnet man das Spiel, werden unter „Ticker“ die wichtigsten Dinge angezeigt. also Auswechslungen, Fouls, Karten, Tore. Und auch ausgeführte Ecken und Flanken, aber eher sehr nüchtern. Empfehlung!
(Und grad rauscht das 0: 4 für Werder bei Freiburg auf die Uhr. Da ist noch Verbesserungspotential – bei Werder, nicht im Programm!)
Zwei Beobachtungen noch zur vorgestern erfolgten Vorstellung der neuen Apple Mac mini und Mac Studio – Modelle.
Neural Engine 16 Kerne
In jedem M-Prozessor seit dem M1 gibt es einen „16-Core Neural Engine“-Chip. Der hat mit dem M5 (ab Pro ) einen Upgrade erfahren, es gibt jetzt neben dem Chip mit der „16‑Core Neural Engine“ noch „Neural Accelerators“ und mit dem M6 ist daraus ein „Dual 16‑Core Neural Engine“ geworden. Diese langsame Steigerung ist sicherlich den kommenden Siri AI-Anforderungen geschuldet, von denen wir in der EU ja erst einmal wenig mitbekommen werden.
Leistung im Überfluss
Viel interessanter ist natürlich die Frage, was jemand mit einem Mac Studio mit 36-Core CPU, 80 Core GPU und 512 GB gemeinsamen Hauptspeicher anfangen will. Seit dem M1 stellt sich für Otto Normalanwender tatsächlich die Frage, warum man auf ein neueres Modell wechseln sollte. Alle „normalen“ Anwendungen wir Photoshop, Lightroom, Logic laufen doch wunderbar.
Ok, Anwender von Logic, die das Programm ausreizen wollen, brauchen für viele Spuren viel Leistung, aber selbst da wage ich zu bezweifeln, dass ein solcher Rechner einen nennenswerten Markt findet.
Und die Antwort, wofür diese Geräte gebaut werden gibt Apple auf der Webseite des Studio auch selbst:
Selbstgehostete KI Modelle
Damit könnten sie mal wieder spät, aber nicht zu spät, einen Nerv getroffen haben. Guckt man sich mal die aktuelle KI-Landschaft an und liest neben den eindrucksvollen Marketingdokumenten auch mal etwas in Finanzforen mit, dann wird einem schnell klar, dass die neue Währung im Umgang zwischen Kunden und Anbietern der KI das Token ist. So ein Kontingent von Token kann man kaufen und dann bei Abfragen an die KI verbrauchen. Das tun viele, und die ersten Firmen haben schon die ersten leidvollen Erfahrungen gemacht: Tausende von Euro für banale Umwandlung von PDFs in Powerpoint-Slides. Allgemeine Schätzungen gehen davon aus, dass der aktuelle Preis für diese Token dramatisch unterpreist ist, und zwar je nach Schätzung um den Faktor 100 bis 1000. Jeder Firmenchef, der KI als wichtigen Baustein seiner Verarbeitungskette vorantreibt, wird bei dem Gedanken, von so einer Firma mit absehbaren Preissteigerungen abhängig zu sein, einigen Nachtschweiß haben.
Meine Prognose:
Hier wird die Stunde der lokalen KI-Modelle schlagen, und Apple hat dafür grade die extrem leistungsfähige Hardware vorgestellt. Im Bereich der KI gilt: Die harte Währung ist Rechenleistung, CPU und GPU. Nicht umsonst ist eine Firma wie Nvidia, die die Älteren unter uns noch als Hersteller von stromfressenden Grafikkarten kennen, mittlerweile eine der wertvollsten Firmen geworden. Und in deren Bereich versucht Apple grad etwas zu wildern. Sieht man sich mal den M5 Ultra etwas genauer an, dann wird da prominent erwähnt, dass man über Thunderbolt 5 bis zu vier dieser Geräte als Cluster verbinden kann, der dann 3x so schnell ist wie der Einzelrechner. Und wenn irgendjemand um die 70.000€ für so ein Konstrukt ausgibt, dann will er auch einen Ertrag sehen.
Weltwissen versus Spezialistentum
Die aktuellen KI-Modelle (die mit den teuren Token) können jede Frage beantworten, von eingewachsenen Zehennägeln über die Migration zweier Fritzbox-Router bis hin zum Sinn des Lebens. (Wenn da nicht 42 rauskäme, wäre ich schon etwas enttäuscht.)
So ein Riesenpaket an Möglichkeiten braucht die normale Firma in der Regel aber gar nicht, da geht es eher darum PDFs in Powerpoint zu wandeln und ähnliches. Hierzu lassen sich hervorragend lokale Modelle nehmen, und, noch wichtiger: Die lassen sich dann ohne Angst vor Datenabfluß auch mit den wichtigen internen Firmendaten trainieren.
Spart man hier im Monat 2000€ an Token ein, dann ist so ein Cluster von Rechnern in 3Jahren amortisiert. Und man hat noch schicke Hardware, sollte die KI-Blase dann irgendwann platzen – wozu eine stärkere Nutzung von lokalen Modellen ja gern beschleunigend wirkt.
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