Dividenden Februar 2026

Die Zahlen sind netto, also nach Abzug der Steuer. Das Datum ist das, wo die Gutschrift bei Comdirect erfolgt ist.

02.02.	Gladstone Inv.	€24.66
02.02.	Gladstone Cap.	€37.00
02.02.	CVS	€49.56
02.02.	Bristol Myers	€39.13
02.02.	JP Morgan	€51.24
02.02.	Verizon	€42.86
02.02.	American Tower	€31.67
02.02.	Universal	€58.57
02.02.	General Mills	€53.05
06.02.	PNC	€47.81
09.02.	JPM Premium Income	€318.39
10.02.	Air Products	€50.01
11.02.	Texas Instruments	€39.56
11.02.	BAT	€78.56
13.02.	Apple	€8.07
16.02.	OneOk	€146.28
16.02.	Tanger	€45.43
16.02.	National Retail	€52.20
16.02.	Realty	€33.56
16.02.	Main Street	€50.07
16.02.	Clorox	€25.42
18.02.	Blackstone	€207.12
18.02.	Omega Healthcare	€64.68
18.02.	Procter and Gamble	€46.09
18.02.	Abbvie	€177.79
18.02.	ASML	€20.85
20.02.	Caterpillar	€94.46
23.02.	Unum	€66.25
23.02.	Williams Sonoma	€123.98
27.02.	Conagra	€32.80

Summe: €2.084
Kassierte Dividenden 2026: €4.562
Kassierte Dividenden pro Monat 2026: €2.281
Kassierte Dividenden seit dem ich die aufschreibe (Juli 2013): €218.851

Dann wollte ich was zu dem AI Gedöns schreiben.

Da gibts ja viele Meinungen. Ende 2022 gings mit dem Release von ChatGPT 3.5 los … also das viele Menschen plötzlich anfingen AIs zu benutzen. Darauf hin setzte ein regelrechter Boom an der bis heute anhält.

Am Anfang war ich zwiegespalten .. sprachlich konnte man damit schon was anfangen, es scheiterte aber an den Fakten und den Details. Viele Angaben die so ein LLM gemacht hat waren komplett frei erfunden und damit waren AIs dahingehend für viele Dinge nutzlos. Allenfalls für unspezifische Texte waren sie zu benutzen.

Was bringt mir eine AI die halluziniert?

Aber AIs wurden und werden immer besser.

Mechaniken wie Reasoning, Grounding, RAG usw. wurden entwickelt oder in Sprachmodelle eingebaut. Es gab neue, verbesserte Versionen: GPT4, GPT5, Gemini 2, Gemini 3 usw. und mittlerweile sind die viele der Halluzinationen weg. Grounding sorgt für nen effektiven Faktencheck und mit RAGs kann ich meine spezifischen Informationen (die das LLM nicht hat) integrieren.

Man kann Agenten erstellen, große und umfangreiche Systemprompts als Vorgaben einfügen und hat mittlerweile riesige Context Windows zur Verfügung. MCP integriert LLMs in bestehende Systeme.

Kurz gesagt, die Kinderkrankheiten werden weniger und die Qualität immer besser.

Zusätzlich verstehen die User, dass man exakt und genau sein muss. Vor allem wenn man konkrete Vorstellungen hat was man als Ergebnis möchte.

Ganz so wie bei Menschen. Je exakter meine Vorgaben für ein Arbeitsauftrag sind, desto eher bekomme ich das was ich erwarte.

Natürlich schauen wir gerne auf Berichte wo ein Agent etwas schwachsinniges, sinnloses, dummes usw. macht. Kritiker der Technologie mögen sich damit zwar bestätigt fühlen .. aber (wie so oft) .. so einfach ist es dann halt doch nicht.

Es steht und fällt vieles mit den Anweisungen die ich gebe. Manche meiner Prompts haben hunderte von Wörtern, enthalten Tabellen oder Listen. Ich habe mich dahin „gelernt“ .. wenn ich mit einem Ergebnis nicht zufrieden war, habe ich die Prompts verbessert, habe Tools benutzt, mehrstufige Prozessschritte integriert und mit jedem schlechten Ergebnis wurde ich besser. Ich wurde besser den AIs zu sagen was ich will, wie ich es will, wie es aussehen soll, was weggelassen werden kann usw.

Mittlerweile kann ich mir AIs nicht mehr wegdenken. Und wenn ich dazu lerne, dann lernen auch andere dazu: Unternehmen, Entwickler, normale Menschen ..

Möglich das alles gerade eine Blase ist und wir in einer Hype Phase sind. Aber AIs werden nicht mehr weggehen, die Akzeptanz und Adaption werden steigen.

Vor 25 Jahren haben viele das damals neue Internet schief angeguckt .. in 25 Jahren fragt sich keiner mehr ob er ne AI braucht. Eher wird gemeckert wenn es keine AI zur Unterstützung der Alltagsaufgaben gibt.