#003 | Künstliche Intelligenz

00:00:00: KI-Schulung, dann kommt irgendein High-O-Pi, erklärt kurz mal, wie KI funktioniert, bringt gar nichts. Viele Berufsgruppen werden sich massiv verändern. Kein Unternehmen wäre willkommen an einer Restrukturierung vorbei. Ein KI-Manager managt KI-Agenten. Es kann also durchaus sein, dass ein Agentensystem Unternehmen führt. 2 00:00:18 --> 00:00:45 Es gibt ja kein Startup mehr, die nicht KI auf ihr Schildchen draufschreiben. Dann stelle ich zwei, drei Fragen und dann merke ich schon, die haben überhaupt keinen Plan. Ich will wissen, wo ich Geld einspare. Physical AI geht noch einen Schritt weiter. Das KI-Modell versteht die Physik und kann dadurch dann schneller und viel korrekter die Zukunft vorhersagen. Kündigen wir es raus. KI, willkommen im Team. Wen würdest du zuerst feuern? Das ist eine gute Frage. Buchhaltung oder doch lieber die Personalabteilung? 3 00:00:57 --> 00:01:15 Herzlich willkommen zu einem Podcast ohne PowerPoint, ohne Bullshits. Ich bin Christian Heining und dabei habe ich Kurt Salman. Wir senden hier aus dem Denkmalx in Weiden und wir haben ein super tolles Thema dabei. Und zwar das Thema von heute ist, du bist gefeuert, KI, willkommen im Team. Kurt. 4 00:01:15 --> 00:01:36 Wen würdest du zuerst feuern? Das ist eine gute Frage. Buchhaltung oder doch lieber die Personalabteilung? Das ist natürlich ein Scherz. Wir überspitzen das Ganze hier in unserem Podcast. Hat aber ein Beigeschmäckle, sage ich trotzdem. Ich habe da eine sehr distanzierte Meinung, aber das Spannende ist doch im Moment, dass ja gefühlt jede Woche was Neues rauskommt. 5 00:01:36 --> 00:01:55 Das ist richtig. Ich glaube, um dort in diesen ganzen KI-News mitzukommen, musst du, glaube ich, jeden Tag alle News-Kanäle suchen und lesen. Da kommt man gar nicht mit. Ich habe das Gefühl, dass wir Stand heute in einer Zeit leben, die sich so ein bisschen vergleichen lässt mit der Internetzeit der 2000er. 6 00:01:55 --> 00:02:24 Es gibt neue Technologien. Damals hat jeder irgendwie versucht, eine Webseite zu bauen. Zum damaligen Zeitpunkt hat man noch gedacht, ja, das machen ein paar Verrückte, die sich irgendwie eine MySpace-Seite bauen oder eine eigene Homepage. Aber plötzlich ist das ganze Thema Internet überall gewesen. Und ich denke, dass wir heute, 2025, einen ähnlichen Moment haben. KI, der eine oder andere nutzt es. So ein paar Freaks, ein paar Experten. Aber so richtig in der Breite angekommen ist es noch nicht. 7 00:02:24 --> 00:02:40 Ja, ich überlege gerade die ganzen, ich sage mal, die ganzen neuen Startups, wo überall ja KI steht. Ich denke an den Mittelstand, wo überall Innovation steht. Ich sage mal AI, Augmented Reality und es gibt tausend Beispiele zu dem Ganzen. 8 00:02:40 --> 00:02:59 Ich frage mich, was jetzt damit passiert, denn durch diese neue Entwicklung, die neuen Entwicklungen in der KI-Welt, es gibt ja auch schon REST-APIs, also ich sage mal Schnittstellen, bei denen Programmierer diese Informationen abzapfen können und können diese dann nutzen für ihre Zwecke. Macht doch jede Entwicklung über die letzten zwei, drei Jahre redundant. 9 00:02:59 --> 00:03:20 Das ist richtig. Also die neuen Sprachmodelle der letzten Jahre haben das ein oder andere Unternehmen wirklich im Kern getroffen, das komplette Geschäftsmodell zerstört, sage ich jetzt mal. Und ich glaube aber, eigentlich KI gibt es ja schon länger. Also wir reden jetzt nicht von den letzten drei Jahren, wo sich das natürlich sehr, sehr viel beschleunigt hat. 10 00:03:20 --> 00:03:48 Ich glaube, die Grundzüge von neuronalen Netzwerken, Künstliche Intelligenz, gehen zurück auf die 50er-Jahre. Das ist nichts, was neu ist, hat sich aber jetzt die letzten Jahre stark beschleunigt. Und ich glaube, ein Grund ist natürlich, wir haben viel mehr Rechenleistung. Nvidia profitiert da aktuell sehr davon. Aber auch letztendlich die Sprachmodelle, die jetzt uns ermöglichen, mit Computern mit natürlicher Sprache zu kommunizieren, was Künstliche Intelligenz, was ja erstmal ein sehr... 11 00:03:48 --> 00:04:07 schwammiger Begriff für viele ist, letztendlich demokratisiert hat. Also jeder kann es nutzen. Ich habe ein Handy, ich kann JGBT reinquatschen und kann sofort Künstliche Intelligenz nutzen. Das war vor drei Jahren noch nicht der Fall. Jetzt ist natürlich die Frage, ja, viele Menschen fragen sich ja, schafft das jetzt meinen Job ab? Werde ich jetzt ersetzt? 12 00:04:07 --> 00:04:31 Ich würde sagen, so eine Debatte gab es ja in den 80ern als Automatisierung groß aufkam, auch schon. Und die Jahre davor auch schon. Das ist ein super Punkt, den du ansprichst. 80er Jahre hat sich tatsächlich eine Technologie entwickelt, die nennt sich Expertensysteme. Expertensysteme, man könnte auch sagen Regelsysteme. Ganz vereinfacht sagen, if-else. If irgendwas passiert, else mache ich irgendwas. 13 00:04:31 --> 00:04:52 Und das war damals auch ein sehr großer Hype und hat nicht die Arbeitswelt revolutioniert. War tatsächlich eine Nischenlösung, die sich nicht breit durchgesetzt hat, weil sie auch sehr, sehr schwierig war zu implementieren. Für Nischen, ja. Für gewisse Teilprobleme hat sie sich durchgesetzt. Aber um jetzt 14 00:04:52 --> 00:05:21 die komplette Arbeitswelt zu revolutionieren, das hat einfach nicht gereicht. Also es gab den einen oder anderen Trend in Richtung Automatisierung, in Richtung Künstliche Intelligenz gab es schon, hat sich aber nicht durchgesetzt. Und tatsächlich, Expertensysteme, Gerätesysteme sind ein Teil von Künstliche Intelligenz. Also viele Leute denken, KI ist gleich Chat-GBT. Falsch. Künstliche Intelligenz sind letztendlich alle Software-Systeme, die in irgendeiner Art und Weise Probleme lösen, die eigentlich nur ein Mensch lösen kann. 15 00:05:21 --> 00:05:29 Da muss man tatsächlich viel weiter sehen als bloß neuronale Netze, Expertensysteme, Computer Vision oder Chat-GBT. 16 00:05:29 --> 00:05:55 Okay, gut. Also ich habe mal banale Beispiele und zwar sage ich, vor 20 Jahren, vor 40 Jahren, 30 Jahren gab es auch schon Buchhaltung, um mal wieder auf die erste überspitzte Aussage zu kommen. Und ja, die gibt es ja immer noch alle. Also die Frage ist ja, was hat sich dann tatsächlich verändert oder haben wir einfach nur einen ganz großen Aufschrei gehabt an Technologie und was mache ich, was passiert mit den Jobs? 17 00:05:55 --> 00:06:12 Ich würde sagen, die Antwort ist Stand heute ja. Es ist ein großer Aufschrei. Es gibt viele Demonstratoren und Technologien, die sich in einzelnen Teilbereichen demonstriert haben, dass sie echt Probleme lösen können. Aber die wirklich breiten Rollout, den gibt es tatsächlich noch nicht. 18 00:06:12 --> 00:06:33 Es wird die nächsten Jahre Schlag auf Schlag gehen, da bin ich mir sehr sicher. Viele Berufsgruppen werden sich massiv verändern. Einfachstes Beispiel, um jetzt auf dem Beispiel Chat-GBT zu bleiben, Textgenerierung, das Thema Schriftsteller, das Thema Werbetexter. Also jeder, der in irgendeiner Art und Weise Text 19 00:06:33 --> 00:06:55 erstellt, kann das nicht mehr ohne KI machen zukünftig, ansonsten wird er abgehängt. Also das heißt, solche Berufsbilder werden am allerersten davon profitieren, aber auch andere Berufsbilder werden sehr, sehr stark beeinflusst werden. Und da werde ich später noch dazu kommen, auch Berufsbilder, wo man eigentlich denkt, dein Job ist safe. Wenn man vor fünf Jahren gedacht hat, Softwareentwickler, 20 00:06:55 --> 00:07:07 Safer Job, Stand heute würde ich sagen, definitiv nicht mehr. Also Softwareentwicklung lebt ja von Komplexität. Das heißt, wer Komplexität beherrscht, den brauchst du. Softwareentwickler und Softwareentwicklung ist teuer. 21 00:07:08 --> 00:07:29 Also man muss ja Teams bauen, Abteilungen dafür generieren, erstellen, Leute einstellen, die davon Ahnung haben und Softwareentwicklung, ich kann es aus eigener Erfahrung mal sagen, ist natürlich fernweit weg. Das heißt, jemand das mal zu erklären, ist jetzt abstrakt erstmal. Das wird jetzt natürlich, also ich bin der Meinung, dass Einsatz, KI und Code 22 00:07:29 --> 00:07:58 also das war ja quasi vorprogrammiert, könnte man jetzt wieder sagen, durch die Githubs und Gitlabs dieser Welt und jeglichen Codes auf dieser Welt, diese existieren und KI, jetzt kommen wir mal zum Punkt zurück, wie wahrscheinlich, so agiert KI ja im einfachsten Prinzip, wie wahrscheinlich ist denn das, was ich jetzt tue, zu dem, was jemand mich fragt? Und wenn ich jetzt auf Code gehe, naja, wenn du sagst, ich hätte gerne eine Login-Page in React, 23 00:07:58 --> 00:08:17 von den Millionen, wo KI lernen kann, ist das wohl das Einfachste. Und ich behaupte jetzt einfach mal, das wird sogar unit-testet und sauber kodiert sein. Bin ich mir fast davon überzeugt. Also ich würde sagen, wenn es eine Hilfe der Unternehmen, die in digitalen 24 00:08:17 --> 00:08:40 sagen wir mal, Phasendenken, dann ist das eine der besten Entwicklungen, die rund um KI passieren, und zwar, dass man Code erzeugen kann. Ja, und du hast einen sehr guten Punkt erwähnt, und zwar GitHub etc. Open Source, das Künstliche Intelligenz oder auch Sprachmodelle sind besonders gut, um sehr großen Datensatz an Wissen zu erzeugen. 25 00:08:40 --> 00:08:59 Verstehen würde ich nicht sagen, aber im Hinterkopf zu behalten und Muster zu erkennen und die dann auch für einen neuen Kontext wiederzugeben. Und letztendlich, Sprachmodelle sind trainiert worden mit sehr, sehr vielen Daten, 10 hoch, ich glaube 13, 14, Drucken ist so ein typisches Sprachmodell trainiert. Also es ist ein unfassbar großer Datensatz. 26 00:08:59 --> 00:09:20 Und was du gesagt hast, Login-Page oder auch komplexere Software-Komponenten, die jetzt generieren zu lassen von einem Sprachmodell, das ist mittlerweile, das können die alle und können die sehr gut und können auch Tests mitliefern. Und letztendlich, wenn du dann noch einen Human in the Loop hast, einen Menschen, der das überprüft, 27 00:09:20 --> 00:09:47 Ja, dann haben wir das erste Berufsbild. Was, glaube ich, in der Zukunft nicht mehr ohne KI existieren wird, ist das Berufsbild des Softwareentwicklers. Hätte ich tatsächlich vor fünf Jahren nicht glauben können. Wenn du mich vor fünf Jahren gefragt hättest, du, ich habe ein Kind, das möchte jetzt eine Ausbildung machen, was hättest du für Ideen, was ist safe für den Nächsten? Ja, Softwareentwicklung, IT ist safe, braucht man immer. Stand heute will ich diese Antwort nicht mehr geben. Super Punkt. 28 00:09:47 --> 00:10:02 Und das passt auch perfekt zur Buchhaltung und Human Resources kann man noch so in Klammern setzen, da geht es ja viel um soziale Faktoren auch. Aber alles, was standardisiert ist. Und ich habe da eine einfache Meinung. Alles, was 29 00:10:02 --> 00:10:25 Im Low-Level Zeit kostet. Sogar jemand, der buchhalterisch erfahren ist oder ein guter Softwareentwickler, wird abgenommen. Du brauchst trotzdem die Spitzenleute, um das zu erreichen, was du tatsächlich erreichen willst, gerade Richtung Innovation. Du brauchst die Spitzenleute, aber du brauchst nicht mehr diese einfachen Sachen noch zu tun. Das sieht man wieder ein super einfaches Beispiel im Autofahren. 30 00:10:25 --> 00:10:42 All diese Dinge, Gadgets, Assistants, die wir nutzen, während wir Auto fahren, die wir uns vor 30 Jahren gar nicht vorstellen könnten. Also Spurerkennung und solche Sachen, auf was das alles basiert. Also worauf ich hinaus will ist, ich glaube, man braucht trotzdem gute Leute, man braucht weniger Leute. 31 00:10:42 --> 00:11:06 Und die wenigen, die müssen sich um die einfachen Sachen nicht mehr kümmern. In der Buchhaltung genauso. Also wenn ich jetzt meine Buchhaltung mache, ich als selbstständiger Unternehmer, dann ist das ja relativ einfach. Aber sogar mein Buchhaltungstool hat KI und erkennt sozusagen Abbuchungen anhand der Häufigkeit zu dem, wie ich sie früher eingeordnet habe und sagt, hey, okay, ist das so und so? Und dann muss ich nur noch sagen, ja, ja, ja und dann ist die Sache durch. 32 00:11:06 --> 00:11:28 Also, spielen wir das doch mal weiter, Christian. So, jetzt ist KI da, jetzt wissen wir, was das kann. Wir wissen, dass gewisse Aufgaben übernommen werden können, so nahezu safe. Ich sage immer, für mich immer 80 Prozent, alles im Pareto-Bereich ist, wo ich sage, müssen wir nicht mehr einzelne Menschen machen, sondern können Roboter machen, vertrauen wir dem Ganzen mal. Aber sagen wir mal 90, 95 Prozent, wenn es safe ist. 33 00:11:28 --> 00:11:54 Kommen wir jetzt auch vielleicht mal zu einem Thema, was ja zurzeit sehr oft passiert, dass Unternehmen schrumpfen. Also in den Zeitungen liest du ja sehr oft, Teams werden kleiner, Leute werden entlassen und so weiter und so weiter. Jetzt frage ich mich, kann das mit KI was zu tun haben? Also kann das sein, dass man sagt, hey, man reformiert sich, erfindet sich neu und sagt, okay, gut, wir wissen, dass das alles KI machen kann und setzen eigentlich sogar noch mehr auf Digitalisierung. 34 00:11:54 --> 00:12:09 Kann das passieren? Also ein Satz noch, früher hat man doch immer gesagt, jeder muss digital jetzt können, egal was für eine Abteilung, das läuft alles digital ab. Könnte KI etwas sein, was jetzt in allen Bereichen zu einem Standard wird? 35 00:12:09 --> 00:12:37 Du hast so viel gesagt, ich habe tausend Punkte, wo ich abwerfen kann. Sorry. Ich hoffe, ich bringe das alles zusammen. Du hast vorhin gesagt, lass mich erstmal nochmal zurückspulen, du hast gesagt, dass die Bereiche, die gut standardisiert sind, die kann KI tatsächlich lösen, schneller lösen. Ich habe gesagt, Künstliche Intelligenz kann sehr große Wissen abrufbar machen, aber auch neue Zusammenhänge verknüpfen. Und wenn du Prozesse hast, die standardisiert sind, und ich würde auch fast sagen, dass die Textgenerierung 36 00:12:37 --> 00:12:50 Folgt nach irgendeinem Muster. Das machen die super. Auch Prozesse, die in Unternehmen standardisiert sind, das kann das einfach. Und du hast auch gesagt, dass Innovation beziehungsweise auch gute Leute braucht man, um 37 00:12:50 --> 00:13:10 aus diesem Muster auszubrechen. Ich muss trotzdem neue Probleme lösen und das kann KI oft dann gar nicht. Also KI kann nicht denken, die Sprachmodelle können nicht denken, auch wenn die Antworten wunderbar aussehen. Also die Antworten sind geschwafelt, geschwurbelt, erklärt und Schritt A, B, C erklärt. Das ist kein echtes Denken. Das ist letztlich nur ein 38 00:13:10 --> 00:13:34 Ein Abspielen von Mustern, die in dem Trainingsdatensatz irgendwo enthalten sind. Letztendlich brauchst du dann trotzdem gute Leute, gute Menschen, die die richtigen Fragen stellen, die dann auch diese Probleme lösen und dann über den Horizont der KI hinausgehen. Du hast noch einen zweiten Gedanken gesagt, den ich auch super fand. Das Thema 80, 90, 90 Prozent. Und das ist tatsächlich, um auf die 100 Prozent zu kommen, 39 00:13:35 --> 00:13:56 Da ist der Aufwand, den zu treiben, auch bei Künstlerintelligenz, ist sehr, sehr, sehr, sehr hoch. Ich sage jetzt mal, du bist Spurhalteassistent, einfaches Beispiel. Du hast Kameras im Auto, LIDAR etc., sodass das Auto sich zwischen den beiden weißen Strichen irgendwie orientieren kann. Funktioniert super. Aber jetzt den Schritt in Richtung volles Autonomerfahren. 40 00:13:56 --> 00:14:25 dass das sicher ist. Sehr, sehr, sehr sicher. Also wir gehen da nicht von 85% sicher. Damit würdest du, glaube ich, in kein Auto einsteigen, das hier sagt, zu 85% Wahrscheinlichkeit fahre ich dich nicht gegen einen Baum. Würdest du nicht einsteigen. Aber das, was ich damit sagen möchte, ist, um auf die 100% zu kommen, ist der Aufwand, den man treiben muss, unfassbar groß. Also ist KI mal, also Thema, ich habe öfters gelesen, Prompt Engineer, kam mal so ein neues Berufsfeld, 41 00:14:25 --> 00:14:54 Was hältst du davon? Sind wir schon so weit, dass wir solche neue Berufsbezeichnungen brauchen? Ja, gibt es. Das war tatsächlich so ein ganz neues Berufsbild, was sich ergeben hat, als diese LLMs rausgekommen sind. Ich glaube, dass wird sich nicht durchsetzen, solche Berufe wird man sicherlich nicht mehr haben in fünf Jahren. Jetzt fällt mir der Gedanke wieder ein, den du vorhin gesagt hast. Verschlanken sich Unternehmen aktuell aufgrund von digitaler Transformation und KI? 42 00:14:54 --> 00:15:14 Ich glaube aktuell noch nicht. Das passiert vielleicht in einzelnen Bereichen, wo wirklich KI jetzt schon einen so hohen Mehrwert liefern kann, dass Personen ersetzt werden. Aber jetzt, ich sage jetzt mal, der typische Handwerksbetrieb, typische Automobilhersteller, diverses Industrien sind da noch nicht betroffen. Das hat jetzt aktuell aus meiner Sicht andere Gründe. 43 00:15:14 --> 00:15:30 Es gibt aber Branchen, und da können wir vielleicht einfach mal ein paar auflisten, wo ich jetzt sage, Leute, ihr habt ein Problem, wenn ihr KI nicht nutzt, auch euch nicht weiterbildet, auch nicht euch weiterbildet in neuen Tools, neuen Technologien. 44 00:15:30 --> 00:15:55 dann habt ihr ein Problem. Und das ist ein Beispiel, haben wir schon. Texte erstellen. Werbetexter, Schriftsteller etc. Natürlich sind Texte, die jetzt von KI generiert werden, heute noch erkennbar als solche. Also jeder, der das ab und zu macht, weiß, es gibt gewisse Formulierungen. Aber das wird auch besser. Das wird auch viel besser werden. Texte, dann Berufsbilder, die 45 00:15:55 --> 00:16:21 nach klaren Prozessen und Strukturen arbeiten. Da ist KI gut. Aber auch Berufsbilder in Richtung Kreativität. Also wir gehen von Fotografen Richtung Marketing, Werbeunterlagen. Das ist heutzutage alles. Es gab ja diese Woche ein neues Modell von GPT-4O, das Bildmodell. Das, was das kann, ging tatsächlich 46 00:16:21 --> 00:16:39 Letzte Woche auch schon, mit sehr, sehr viel Aufwand, Expertentools, haben dann Modelle nachtrainiert und LoRa und mit APIs, Replicate, Stichwort, etc., beziehungsweise viele Spezialtools. Das hat GPT-4.0 einfach mal zerstört mit einem Release. Also auch diese Berufsgruppen werden relativ zeitnah ein Problem haben. 47 00:16:39 --> 00:17:08 Ja, daran alle einen Tipp. Also geht sehr einfach. ChatGPT-Account. Ich weiß nicht, ich habe jetzt leider schon Premium. Geht Ihnen ein Nicht-Premium-Account auch Sora schon? Sora geht nicht. GPT für O tatsächlich wird gerade ausgerollt. Und wird demnächst auch tatsächlich im Free-Account erscheinen. Ich kann kurz mal ein paar Snippets von mir. Also super. Ich kann wirklich, ich habe mir das mal angesehen, habe Sachen ausprobiert dort. 48 00:17:08 --> 00:17:25 Also das ist unglaublich, was da alles möglich ist. Perfektion geht nicht, das ist aber auch nicht so gewollt. Aber was da geht, ist gigantisch. Also alles, was wir Menschen als Zufallsdefinition, Zufallsaufnahmen definieren, so Fotos, die aus der Bewegung entstehen zum Beispiel, 49 00:17:25 --> 00:17:46 Kann er hervorragend. Perfektion, also wenn man zum Beispiel sagen würde, wir beide machen ein Bild und da muss hinter uns ein Logo sein und links muss die Pflanze genau da stehen und man darf das nicht sehen. Mit viel Arbeit, glaube ich, geht das auch. Aber meine Tests haben doch gezeigt, dass natürlich variabel das alles zusammengebaut wird. Also Perfektion kriegt er nicht hin, aber das ist auch nicht gewollt. 50 00:17:46 --> 00:18:06 Ja, aber vergleich mal, ich habe witzigerweise auf meiner Festplatte ein Dolly-Bild liegen von vor drei Jahren und wenn du das Bild anschaust, das Bild von heute und diese Kurve extra polierst, dann sage ich eine gute Nacht. Das heißt, auch diese Varianten, diese kleinen Fehler, die jetzt noch drin sind, die werden relativ schnell ausgemerzt werden. 51 00:18:06 --> 00:18:36 Also wo ich ja extrem geschockt war, positiv, waren die KI-Modelle oder Models, also im Bereich Mode, aber auch Modelle im Zuge auf Menschen in Bewegung, also KI-Modelle, Menschen nachgeahmt zu richtig Models. Da gibt es ganz bekannte Influencer, übrigens kann man gut nachschauen im Instagram, die bauen richtig Menschen nach, also richtige Models in Instagram, die teilweise ja hunderttausende Follower haben. 52 00:18:36 --> 00:18:57 Also ich bin geschockt und positiv geschockt. Also Influencer-Welt ist auch extrem in Bedrohung. Definitiv. Und das Ganze also nicht nur statisch im Sinne von Bilder in verschiedensten Posen mit verschiedensten, hey, ich habe hier Werbepartnerschaft mit XY, sondern auch Bewegtbilder mittlerweile. Und da kommen wir tatsächlich auch auf, jetzt vor allem im Bereich Bilder, 53 00:18:57 --> 00:19:19 Auf Gefahren hin möchte ich darauf hinweisen, dass den Unterschied zu erkennen zwischen Realität und künstlicher Intelligenz finde ich tatsächlich auch, obwohl ich mich mit der Technologie beschäftige, ich bin da auch bestimmt schon ganz oft reingefallen. Und ich habe tatsächlich ein bisschen Angst für die nächste Generation. Also gut, die wachsen damit auf für dieses völlig Normale, dass sie in Zukunft auf dem Handy einfach Content generieren können. 54 00:19:19 --> 00:19:41 Aber das wird ganz neue Dimensionen hervorrufen an Interaktionsmöglichkeiten, beziehungsweise auch Risikoeinschätzungen, das wir vielleicht heute gar nicht bewerten können. Spannend. Vielleicht fallen dir noch ein paar Berufsgruppen ein. Wie gesagt, Texte generieren Medien in der Medienbranche, kreative Branche. 55 00:19:41 --> 00:20:07 Softwareentwicklung, das hätte ich tatsächlich nicht gedacht. Gut, wir sind beide sehr tief im Thema Software drin. Ich hätte mir nie gedacht, dass das vor fünf Jahren ein Berufsbild ist, was ohne KI nicht mehr arbeiten, nicht mehr funktionieren wird. Tatsächlich auch erste Zitate von den großen Microsoft und Salesforce und wie sie alle heißen, sagen, sie stellen keine Junior-Softwareentwicklung ein im Jahr 2025. Das heißt, Profis, Experten, ja. 56 00:20:07 --> 00:20:29 Aber der Junior Softwareentwickler wird ersetzt werden durch ein Sprachmodell. Sehr spannend, finde ich gut. Ich packe noch einen Berufswelt dazu. In den letzten Jahren habe ich jetzt öfter Infrastrukturabteilungen leiten dürfen. Und ich habe fast nur Firewalls gekauft, die bereits eine KI-Komponente hatten. Das heißt, KI versucht herauszufinden, ob ein Angriff... 57 00:20:29 --> 00:20:52 bedrohlich ist oder nicht. Und das finde ich super. Also ich gebe mal ein ganz einfaches Beispiel. Ich sage mal, wo jeder mitkommen kann. Wer sein Fritzbox-Router mal eingestellt hat, welche IP-Adressen rein dürfen, welche nicht oder MAC-Adressen. So ähnlich, bloß halt 10.000 Mal teurer und 30 Kilo schwer. So sind Firewalls in der Industrie. Und die Neuesten, 58 00:20:52 --> 00:21:09 Und Christian, da musst du nichts mehr machen. Also in Anführungsstrichen, du musst fast nichts mehr machen. Das heißt, die Geräte sind da, du musst keine Regeln einstellen. Also ich habe die tollsten Storys zu Regeln. Also so wie wir es, wir hätten wahrscheinlich zu Hause genau zehn Regeln, was rein darf, was nicht rein darf und so weiter oder irgendwelche Sachen blocken. 59 00:21:10 --> 00:21:37 Im Unternehmen sind das natürlich zehntausende von Regeln, die irgendjemand irgendwo gemacht hat. Und wie du es aus der Softwareentwicklung kennst, ist es in der Infrastruktur genauso. Und zwar, man langt es nicht an, weil wenn man es herausnimmt, könnte es sein, dass irgendwas nicht funktioniert. Und derjenige, der die Regeln gemacht hat, ist schon seit zwei Jahren in Rente. Ja, kleine Coding-Story, wie es so heißt. So ein Hashtag kann man, glaube ich, in vielen Programmiersprachen mit so einem Hashtag kann man einen Kommentar hinzufügen. 60 00:21:37 --> 00:21:55 Und wo jemand draufsteht so, I don't know what it is, but don't touch it. It works. It works, don't touch it. Aber du bringst dich auf einen super Gedanken und zwar Unternehmen kaufen KI bereits ein. Also in deinem Fall in Form von Infrastruktur, in Form von Hardware beziehungsweise auf der Software, die auf der Hardware läuft. 61 00:21:55 --> 00:22:17 Aber auch in diversen anderen Softwareprodukten wird mittlerweile KI eingesetzt, ohne dass du es merkst. Das heißt, du hast ein ERP-System, ein CLM-System mit KI im Unterbau. Du hast natürlich die ganze Office-Suite mit Copilot etc., wo es eigentlich fest integriert ist mittlerweile. Das heißt, du kommst gar nicht mehr drum herum, KI irgendwie 62 00:22:17 --> 00:22:42 zu nutzen. Manchmal machst du es unabsichtlich, du merkst es gar nicht. Aber, und ich würde auch als Empfehlung aussprechen, sich nicht nur mit diesen Tools zu befassen, sondern auch über den Tellerrand hinaus zu schauen. Also nicht nur die Tools kaufen und nutzen, die man eh irgendwie, wo kein Irgendwer drin ist, sondern tatsächlich auch einen Schritt weiter zu gehen und auch mal über den Tellerrand hinaus zu schauen. Was gibt es denn noch darüber hinaus? Ich habe ein Thema, du hast mich jetzt gerade gecatcht. Co-Pilot. 63 00:22:43 --> 00:23:11 Was soll denn der Schwachsinn? Also sorry, ich muss jetzt mal kurz was loswerden. Also ich komme in Aufträge in Unternehmen rein, wo ja, also KI ist auch ein Thema, gibt es Abteilungen, die machen Innovation und so weiter und so weiter. Und dann gibt es immer Abteilungen, die machen erstmal Co-Pilot, weil das ist am einfachsten. Man hat ja M365, hat irgendwie so einen E5 oder E3-Plan für das ganze Unternehmen. Das heißt, man hat alle Tools und Co-Pilot ist ja released und dann kommen alle mit Co-Pilot. Wir machen jetzt Co-Pilot. 64 00:23:11 --> 00:23:37 Dann frage ich immer nach, also Live-Story, dann frage ich nach, okay, was wollt ihr denn damit jetzt machen? Ja, wir können Tasks im Unternehmen, im Daily Doing im Büro, also die Leute, die im Headquarters arbeiten, da kann man das und das vereinfachen und Tasks und hier und da. Ja, Buddy, das interessiert keinen in einem Maschinenbau oder in einem Industrieunternehmen. Diese 15 Tasks, die du da abschaffst, 65 00:23:37 --> 00:23:57 Minus die fünf Leute, die im Jahr 500.000 kosten. Ich glaube, wir sind im Minus. Ich weiß noch, wie ich in so einem Gespräch mal gesagt habe, ich will jetzt mal wissen, wie wir mit KI Kohle machen können. Okay, also was ist denn die Vision? Verkaufen wir die Vision und wir investieren. Aber was ist denn die Vision? Mit Co-Pilot drei Tasks abschaffen? 66 00:23:57 --> 00:24:20 In der Buchhaltung, nichts für ungut, aber die sollte man abschaffen. Jetzt mal ketzerisch gesagt, ich sage es nochmal, wir brauchen immer gute Leute überall auf der Welt. Aber das ist halt immer die Frage und ich sage immer, Unternehmen, gehen wir mal zum Thema Invest, vielleicht kann ich da ein paar Worte dazu sagen, in KI investieren und was tun in deren Fachbereich. 67 00:24:20 --> 00:24:34 Und sich nicht austricksen lassen. Ich erlebe sehr oft in Unternehmen, dann machen verschiedene Abteilungen in verschiedenen Ecken des Unternehmens KI, AI. Einer macht Cloud, Azure, AI, irgendwas. Dann machen die anderen da. Dann machen die anderen im Firewall-Bereich. 68 00:24:34 --> 00:24:59 Wichtig ist für ein Unternehmen, in ihrem Kernbereich muss man Prozesse automatisieren, dynamischer gestalten und abschaffen im weitesten Sinne, sodass es gang und gäbe ist, dass einfach KI das macht. Und da muss man investieren. Und nicht, ob die Tasks im Büro jetzt irgendwie weniger werden, weil man jetzt Co-Pilot geschafft hat. Also Thema, unser Claim ist ja ohne PowerPoint, ohne Bullshit. 69 00:24:59 --> 00:25:13 Also wenn es gut werden soll, dann ohne PowerPoint und nicht irgendwie PowerPoint automatisiert. Die besten Slides, die ich sehe, sind die Slides, die gar nicht existieren, weil ich es schon verstanden habe. Das ist ein super Statement. Eigentlich können wir hier aufhören. Eigentlich können wir jetzt aufhören. 70 00:25:13 --> 00:25:36 Ja, was sagst du? Nichtsdestotrotz, natürlich, in jedem Unternehmen gibt es dann Arbeitsgruppen, die sich dann mit dem Co-Pilot beschäftigen und so die ersten Grundzüge von diesem Prompt lernen. Hätte man schon vor zwei Jahren machen müssen, glaube ich. Mittlerweile, wer das noch nicht getan hat heute, der hat irgendwie in den letzten Jahren geschlafen. Nichtsdestotrotz finde ich es nicht verkehrt, um... 71 00:25:36 --> 00:25:59 KI zu demokratisieren, einfach in die Breite zu bringen. Aber du hast einen richtigen Punkt angesprochen. Eigentlich muss man sich darauf konzentrieren, womit macht das Unternehmen Geld? Was ist der Fokus des Unternehmens? Und dort investieren, um Kernprozesse zu digitalisieren, zu automatisieren, nicht mit drei Tasks eine Besprechung zusammenzufassen. 72 00:25:59 --> 00:26:15 Super Thema. Christian, was meinst du denn? Was müsste man denn tun, um das im Unternehmen breit zu streuen? Also was könnte ein Unternehmen denn tun, um die Leute stärker auf ChatGPT oder Cloud AI und ein paar andere mal zu nennen, Perplexity, 73 00:26:15 --> 00:26:33 hinzubringen. Also erstens mal natürlich Schulen. Also nicht jeder checkt jeden Tag die neuesten Chat-DBT und Meta und was auch immer Nachrichten und kennt jedes Modell auswendig. Übrigens, es gibt so viele Modelle mittlerweile. Es ist einfach, du kommst da nicht mehr mit. 74 00:26:33 --> 00:26:54 Muss ich kurz mal eingrätschen, wenn ich darf. Und zwar, ich bin ein fleißiger Tagesschau-Gucker und sogar im Tagesschau kommt diese. Ja, die Themen kommen. Also ich lasse das nicht gelten, gerade im Bereich, ich meine, wir sind im Bereich Börse. Nvidia ist extrem abgestürzt und damit haben wir ja schon wieder die KI-Themen und DeepSeek und so weiter. Ich mache mal die Kurzversion jetzt für die Zuhörer und die Zuschauer. 75 00:26:54 --> 00:27:19 Also sehr wohl ist es ein Thema. Ja, das heißt aber trotzdem nicht, dass ich damit umgehen kann, es bedienen kann und verstehe, was es eigentlich tut. Ich meine, ich habe schon so viele Leute gesehen, die das erste Mal ChatGPG nutzen und was sie da eingeben, ist völlig vollkommen blödsinnig. Ich glaube, mittlerweile hat jeder gelernt, wie man Google nutzt. Wobei, wenn ich mir meine Großmutter anschaue, die gibt da auch Sachen ein, wo ich sage, okay, mach das anders. Ja. 76 00:27:19 --> 00:27:31 Kleiner Mal der Joke. Kleiner Mal der Joke. Browser aufgemacht und das ist ein Mozilla Firefox Browser, wo automatisch Google ja kommt und dann nochmal Google eingeben, damit man auf Google kommt. 77 00:27:31 --> 00:27:50 Klassiker, Klassiker. Auch schon gesehen. Und das ist ein Beispiel. Das heißt, Menschen haben nicht mal die Suchmaschinentechnologie verstanden und versuchen jetzt mit diesem nicht vorhandenen Wissen jetzt ein Sprachmodell zu bedienen. Und das funktioniert auch nicht. Was viel einfacher ist. 78 00:27:50 --> 00:28:14 Ist viel einfacher, aber du musst es trotzdem die Grundlagen erstmal beherrschen. Also so ganz einfache Grundlagen wie, wenn du das Sprachmodell eine recht allgemeine Frage stellst, dann wirst du eine super allgemeine Antwort bekommen. Das mag vielleicht für gewisse Themen reichen, wo du sagst, ich möchte mich nur über ein Thema Oberfläche informieren, aber wenn du in die Tiefe gehen möchtest, musst du natürlich diese ganzen Prompt-Techniken beherrschen. 79 00:28:14 --> 00:28:43 von Persona-Prompting, Kontext mitgeben, etc. Beziehungsweise auch wissen, was kann so ein Modell überhaupt, was kann es nicht. Auch Sprachmodelle haben Grenzen. Zum Beispiel können sie nicht rechnen. Ich habe auch schon Leute gesehen, die versucht haben, irgendwelche Rechenaufgaben einzutippen und dann gesehen haben, es funktioniert nicht. Warum funktioniert es nicht? Das weiß man nicht, wenn man das das erste Mal bedient. Also eine gewisse Awareness ist da mittlerweile. KI ist auch eine Tagesschau. 80 00:28:43 --> 00:29:11 Aber es zu bedienen, da gehört sich mehr dazu. Deswegen ein Grundkenntnis an Bedienung von Sprachmodellen, das zu schaffen, das schadet auf jeden Fall nicht. Ich denke, wir können ChatGPT mal so ganz allgemein und wir sind nicht gesponsert von denen, aber ich glaube, das kann man empfehlen. Das ist das Einfachste, was man einfach mal nutzen kann, oder? Und als du dann erzählt hast, ist mir noch Notebook LM eingefallen. Wie gesagt, das mal nur so in die Runde geschmissen. Ich finde, dass es dann immer interessant wird, wenn man... 81 00:29:11 --> 00:29:28 zum Beispiel auch einem KI-Modell, sagt, du darfst nur die und die Quellen nutzen und ich möchte die und die Antwort auf meine Frage haben. Entschuldigung, ich möchte auf meine Frage eine Antwort haben, aber du darfst nur diese Quellen nutzen. Das ist Notebook LM übrigens sehr toll. Finde ich sehr gut, weil... 82 00:29:28 --> 00:29:54 Grundsätzlich gibt dir ein Chat-GPT oder eine KI erstmal eine Antwort. Inwiefern das dann mit deiner Thematik zu tun hat, hängt von deinem Prompt ab. Prompt heißt, was du dem letztendlich genau sagst, wie er sich verhalten soll und so weiter. Und natürlich auch, welche Quellen da genutzt werden und so weiter. Also between the lines, wie man so schön sagt, Thema Fake News, Fake Daten, Falschinformationen, Internet. Genau, also das kann alles passieren. Das muss man auch unbedingt mal hinterherfahren. 83 00:29:54 --> 00:30:14 Ich glaube, wir sollten eine extra Folge machen. ChatGPT und Tools und Co. Und es ist nicht mehr ChatGPT. Es gibt auch andere Tools. Machen wir auf jeden Fall. Und zwar haben wir festgestellt, dass du und ich unsere Prompts ganz anders losschicken. Ich denke, so eine Folge kann wirklich gut sein, wie einfach komplett unterschiedliche Antworten aufkommen. 84 00:30:14 --> 00:30:29 Ja, sehr cool. Ein Thema, was mir auch gerade eingefallen ist, ist das Thema, wie zukünftig, ja, letztendlich das Ganze, sehr viel des Berufslebens ist ja den Computerbedienung. 85 00:30:29 --> 00:30:54 Natürlich gibt es auch die handwerklichen Themen, wo ich sagen kann, Glückwunsch, ihr werdet definitiv nicht gefeuert von der KI. Vielleicht habt ihr andere Bedrohungen in eurem Space. Aber alle, die einen Bürojob haben, ich glaube übrigens auch, dass die grundsätzliche Bedienung von Computern sich ändern wird. Also wir haben heute Tastatur, Maus. 86 00:30:54 --> 00:31:18 Mikrofon und diese komplette Interaktion mit Computersystemen wird sich drastisch ändern. Also ich glaube nicht, dass man heute noch, das ist provokativ, das Zehn-Finger-System lernen muss. Vielleicht noch zwei, drei Jahre. Aber ich denke, dass wir in fünf Jahren sprechen mit dem Computer. Wir sprechen mit dem Computer und dort ist er sehr, sehr gut, die Sprachmodelle. Die sind super gut im Verstehen von Sprache. 87 00:31:18 --> 00:31:41 generieren von Sprache. Und das heißt, auch die Interaktion mit Computersystemen wird sich massiv ändern. Und dementsprechend auch viele Berufsbilder ändern. Ja, gerade, schöner Punkt, also Spracherkennung spielt eine ganz große Rolle, glaube ich. Ja. Ja, das ist, glaube ich, also Chat-GPT und E-Ki sind wahrscheinlich auf Englisch wesentlich 88 00:31:41 --> 00:31:57 breiter formuliert oder breiter gestaltet. Andere Sprachen, ich merke es, am Anfang war das ja so, wenn du auf Deutsch gesprochen hast, dann war das noch nicht so ganz rund, aber schon ein, zwei Jahre, drei Jahre her. Wobei, das ist ja ein kurzer Zeitpunkt, zwei, drei Jahre, das ist ja quasi nichts. Und mittlerweile ist es aber super. 89 00:31:57 --> 00:32:13 Ja, also ich rede ja manchmal auch so in so einem, man ist ja in einem gewissen bayerischen Slang auch irgendwie drin, ein paar Worte sind da drin und trotzdem wird es erkannt, trotzdem bekomme ich eine Antwort. Neulich habe ich übrigens meiner KI gesagt, die soll nicht so nett mir antworten, weil immer so super und das. Ich habe gesagt, hey, nicht so super, straighter. 90 00:32:13 --> 00:32:32 Und seitdem ist es etwas straighter geworden, aber sehr spannend. Ein witziger Funfact, weil du gesagt hast, Oberpfälzisch-Bayerisch, die ganzen Sprachmodelle können ja auch antworten. Das heißt, nicht nur vorlesen, nicht nur vor Text ausgeben, sondern auch sprechen. Und witzigerweise, ich habe auch mal versucht, kannst du ein bisschen Oberpfälzisch sprechen? 91 00:32:32 --> 00:32:50 Können sie gar nicht. Gar nicht. Überhaupt nicht. Es ist ein totaler und da sieht man auch wieder, wie funktionieren Sprachmodelle. Sie haben einen riesengroßen Datensatz an Wissen, kombinieren aber in dem Zeitpunkt falsch. Das heißt, es klingt irgendwie noch balgisch, es ist schwäbisch dabei, es ist alles mögliche dabei. 92 00:32:50 --> 00:33:17 Vielleicht ein Amerikaner würde sagen, okay, der spricht irgendwie Belgisch. Es ist aber für einen Muttersprachler, Belgisch ist das eine absolute Katastrophe. Also ich habe die Erfahrung gemacht, dass KI immer ein amerikanisches Slang hat. Hast du das auch gehabt? Ja, ja, ja. Immer so ein amerikanisches Slang war das, oder? Ja, weil einfach der Großteil der Trainingsdaten aus dem Bereich kommt. USA, die Trainingsdaten sind ja, und das ist ja auch wieder die nächste große Gefahrenquelle, 93 00:33:17 --> 00:33:35 wie Sprachmodelle antworten oder letztendlich jedes Sprachmodell hat in irgendeiner Art und Weise einen Bias in seiner Meinung. Es wird sehr, sehr viel Energie reingesteckt, um diese Bias irgendwie auf die Norm der Gesellschaft einzunorden, aber letztendlich die Trainingsdaten bestimmen auch, 94 00:33:35 --> 00:33:56 die Meinung des Modells. Beispiel DeepSeek. Trainingsdaten kommen aus einem anderen Kontext und dementsprechend ganz andere Antworten, interessante Antworten. Ich habe es selber ausprobiert. Genau, also muss ich auch dazu sagen, müssen wir eine eigene Folge mal packen, um da mal wirklich ein paar Differenzen zu zeigen. Weil, wie gesagt, KI ist jetzt auch schon sehr politisch geworden und das ist natürlich gewisse Gefahren, 95 00:33:56 --> 00:34:16 da sind, ist glaube ich nicht zu vermeiden. Aber gut, ich wollte vorhin dir noch eine Frage stellen und zwar ging es mir um... Physical AI, hast du vorhin gesagt. Ja, genau. Physical AI habe ich neulich gelesen. Der Meta-AI-Chef 96 00:34:16 --> 00:34:29 Ich weiß den Namen jetzt nicht mehr. Das ist ein phrasösischer Nachname. Genau der. Ja, genau der. Habe ich einen Podcast gehört von dem letzten? Ja, sehr cool. Und er hat dann geschrieben, the next big thing is physical AI. Was heißt das? Gib mal kurz ein Intro dazu. 97 00:34:29 --> 00:34:57 Sprachmodelle verstehen keine Physik. Dafür sind sie auch nicht trainiert. Sie verstehen die Vorhersage von einem sehr, sehr großen Trainingskontext und können Token, Token ist letztendlich ein Teil eines Wortes, vorhersagen. Das heißt, da steckt überhaupt nicht Physik drin. Das heißt, wenn ich hier einen Apfel habe oder das Glas nehme, hier hochhebe und fallen lasse, dass dieser Apfel fällt, das weiß das Sprachmodell nicht. Und da glaube ich tatsächlich auch, oder anders gesagt, 98 00:34:57 --> 00:35:14 KI-Modelle sind allgemein heute immer noch sehr stark spezialisiert auf einen Teilbereich. Christian, ich habe gar nichts verstanden. Kannst du das noch ein bisschen eindampfen? Da komme ich dazu, das ist die Herleitung. Okay. 99 00:35:14 --> 00:35:31 Ich habe mich jetzt gerade wie bei einem Prof gefühlt, kurz eingeschlafen, wieder aufgestanden. Jetzt kommt der Punkt, jetzt kommt die Pointe. Ich wollte sagen, dass KI-Modelle oft trotzdem Expertensysteme sind. Also auch wenn sie Computer Vision sind im Auto, das kann die Straße erkennen, linksten Strich, rechten Strich dazwischen. 100 00:35:31 --> 00:35:56 Da muss ich mich irgendwie bewegen. Und viele Modelle verstehen nicht die Physik dahinter. Was ist Physik? Was bedeutet das? Physik bedeutet, dass hinter vielen Phänomenen gibt es physikalische Gleichungen, die gewisse Probleme beschreiben. Es gibt für die Strömung physikalische Gleichungen. In der Mechanik gibt es physikalische Gleichungen. 101 00:35:56 --> 00:36:26 Parzelle, Differenzialgleichung, was auch immer das für Modelle sind. Und Physical AI oder andersrum, diese Gleichung kann man heute schon lösen und kann gewisse Phänomene vorhersagen. Und Physical AI geht noch einen Schritt weiter, dass sie letztendlich diese Physik versteht und dann Vorhersagen machen kann, ohne dass sie die Gleichung lösen muss. Das heißt, hat Riesenpotenzial, weil vor allem das Lösen von Gleichungen ist sehr rechenintensiv. Also ich muss beispielsweise einen Raum 102 00:36:26 --> 00:36:55 mit Dreiecken, mit Punkten und muss dann auf diesem Raum Gleichungen lösen. Beispielsweise Wettermodell. Wettermodell, das heißt, um, dass ich in meiner Wetter-App nachschauen kann, wie das Wetter übermorgen wird, laufen riesengroße Modelle, Simulationsmodelle der Navier-Stokes-Gleichung, die da jeden Tag neu gelöst werden müssen, weil es gibt ja neue Erkenntnisse und ich möchte diese Gleichungen lösen und möchte es vorhersagen, wie ist das Wetter in drei Tagen, wo sich die ganzen Strömungsschichten, Wind etc. Phänomene muss ich verrechnen. 103 00:36:55 --> 00:37:17 Und es gibt tatsächlich jetzt auch schon AI-Modelle, die das Gleiche tun in einem Bruchteil der Zeit. Das heißt, da wird nicht die Gleichung gelöst, aber trotzdem die Physik letztlich das Modell, das KI-Modell versteht die Physik und kann dadurch dann schneller und viel korrekter die Zukunft vorhersagen. Also das heißt, die 104 00:37:17 --> 00:37:47 Physical AI letztendlich die KI unter Berücksichtigung von physikalischen Grundgesetzen, wie wir sie kennen. Okay, also mein Verständnis ist jetzt, soweit ich das jetzt dir folgen kann, weil ich habe jetzt den Draht zu Nvidia gesucht und naja, Nvidia hat ja super Hochleistungschips erfunden, sage ich jetzt mal, oder entwickelt oder entwickelt immer noch und diese Weiterentwicklung erlaubt es, hochkomplexe Vorgehen wie im physikalischen Bereich zu 105 00:37:47 --> 00:38:02 in relativ kurzer Zeit zu berechnen. Genau, und das wissen viele nicht. Viele denken nur, ja, Nvidia, die verkaufen Chips, dass man irgendwie seinen Text vorhersagen kann, LLM, Stichwort LLM. Aber sie investieren sehr viel Energie auch, ich glaube, Stichwort Omniverse, um... 106 00:38:02 --> 00:38:30 die Realität vorherzusagen. Also wir reden nicht nur von LLM, Sprache, Video etc. oder auch physikalischen Gegebenheiten, sondern Computer Vision. Das in Kombination mit Robotern, Robotik, Industrie, ein Riesenfeld. Das heißt, dass Roboter sich selbst im Raum zurechtfinden und dort Probleme lösen können. Das sehe ich auch ein Riesenpotenzial in Richtung Industrie. Wenn du heute einen Industrieroboter hast, musst du diesen Roboter programmieren, von Hand. Das heißt, du musst dir sagen... 107 00:38:30 --> 00:38:41 Geh dahin, mach das. Geh dahin, tu das. Und die Zukunft wird sein, dem Industrieroboter bzw. dem System das Problem zu geben. 108 00:38:41 --> 00:39:05 Und der lernt das selber. Jetzt kommen wir mal zum Business. Wir wollen ja riesen Hype, gab es vor Jahren auch mit Cloud, riesen Hype und die AI-Dienste, die es in der Azure Cloud gibt, ich kenne mich jetzt in der Azure besonders gut aus, in AWS gibt es ja auch viele, sind immens, aber die Nutzer, also Unternehmen, die das nutzen, wirklich effektiv für Unternehmen, sind sehr wenige. 109 00:39:05 --> 00:39:27 Ich stelle mir die Frage, wie können, also ich bin der Meinung, dass obwohl KI so ein Riesenhype ist, scheitern wir immer wieder an Menschen. Also ich wollte vorhin noch, genau, jetzt habe ich wieder den Faden. Und zwar, du hast vorhin gesagt, ich habe dich ja gefragt, was können wir tun, dass die Leute das mal ausprobieren oder machen oder näher rankommen an KI. Du hast gesagt Schulungen. 110 00:39:27 --> 00:39:47 Ich bin sehr differenziert zu dem Thema. Ich habe immer, wenn ich eben, wie gesagt, bei meinen Projekten ist oft so, da werden Leute einfach in der Schulung geschickt. KI-Schulung, dann kommt irgendein High-O-Pi, sage ich mal, erklärt kurz mal, wie KI funktioniert und dann prompten die ein bisschen und so weiter. Habe ich schon live miterlebt. Bringt gar nichts. 111 00:39:47 --> 00:40:12 Weil, und das ist wieder so eine Management-Weisheit, die, die es machen wollen, die kannst du fördern. Die machen aber sowieso. Die machen es eh. Ja, die machen es eh. Die kannst du nur um weitere Infos fördern. Und die, die nicht wollen, die machen es danach auch nicht. Deswegen mein Management-Tipp an der Stelle, weil wir wollen ja auch Folgen machen, wo wir den Leuten Tipps geben. Kein Unternehmen der Welt kommt an einer Restrukturierung vorbei. Knallhart. 112 00:40:12 --> 00:40:41 Das muss nicht immer ganz die harte Keule sein, aber du musst restrukturieren, also verändern, die Organisation verändern. Denn du kannst ja nicht, wie gesagt, du hast ein schönes Beispiel mit Softwareentwickler erwähnt, du kannst natürlich jetzt kein 20 Mann mehr betreuen. Du musst gucken, okay, mit der Technik von heute brauchst du vielleicht nur 10 Mann und wenn das dann engagierte Leute sind, dann hast du viel mehr davon, als wenn du versuchst, alles noch mitzutragen. 113 00:40:41 --> 00:41:01 Das gilt letztendlich für jede Transformation. Du kannst dich hier mitnehmen. Und diejenigen, die Bock haben, du hast gesagt, die machen das eh, die muss man fördern. Die muss man fördern, fördern, fordern. Wenn du sie nicht förderst? Dann gehen sie. Dann gehen sie. Schon wieder so ein cooles Statement. Eigentlich schon wieder aufhören. 114 00:41:01 --> 00:41:30 Aber ich habe tatsächlich noch ein Zitat mitgebracht. Das passt eigentlich ganz gut zu unserem Thema. Jensen Huang hat einen echt brutalen Satz gesagt. Er hat gesagt, dass das IT-Department zukünftig das HR des Unternehmens sein wird. Ich habe das mal sehr, sehr frei übersetzt. Aber das zeigt eigentlich, wohin die Reise geht. Das heißt, wir werden in Zukunft nicht nur ... 115 00:41:30 --> 00:41:51 HR wird nicht nur Menschen, also vielleicht ist es zukünftig HR, wird nicht nur Menschen managen, sondern auch KI wirklich als Rolle oder als Fähigkeit einsehen. Letztendlich so funktioniert ja auch die Technologie der KI-Agenten. Das ist ja wiederum das, was man oft auf LNMs obendrauf setzt. AI-Agent, für die, die googeln wollen. Genau. 116 00:41:51 --> 00:42:16 Du hast es jetzt zu deutsch übersetzt, KI-Agenten. Ich klinge wie so ein Shop um die Ecke, KI-Agenten und more. Genau, KI-Agenten sind wiederum KI-Systeme, die eigenständig Aktionen ausführen können. Also im allereinfachsten Fall kann es ein KI-Agent sein, der beispielsweise auf ein ERP-System Zugriff hat und dort Buchungen durchführen kann, in deinem Beispiel, in deinem Buchhaltungssystem. 117 00:42:16 --> 00:42:41 buchen, zuordnen kann. Ich in meinem Kopf stelle mir das tatsächlich sofort zukünftig. Es gibt ja in jedem Unternehmen spezialisierte Rollen, die in Teams zusammenarbeiten, die auch teamübergreifend arbeiten und jedes Team, jedes Individuum hat eine gewisse Fähigkeit, auch Zugriff auf Systeme, kann gewisse Aktionen auslösen. Stell dir mal vor, du hast ein System aus 118 00:42:41 --> 00:43:01 Dieses gute Beispiel Buchhaltungsagenten, dann hast du das System der Finanzagenten und jetzt wirfst du die in einen großen Raum, in einen KI-Agent, der die ganzen managt. Also auch in Richtung ein Manager managt dann, also ein KI-Manager managt KI-Agenten. Und es kann also durchaus sein, dass ein Agentensystem Unternehmen führt. 119 00:43:01 --> 00:43:20 Also das kann durchaus passieren. Lass uns mal dieses Zitat in fünf Jahren nochmal anschauen. Auf jeden Fall. Also ich habe wie gesagt, wir haben ja sofort mal mit so einem Schlagesatz angefangen, was wir alles abschaffen wollen. Ich muss dazu sagen und das vergessen alle immer wieder, Menschen werden nicht abgeschafft. Also keine Angst. 120 00:43:20 --> 00:43:44 Ich setze mal noch ein Sternchen dazu. Es gibt ja, KI wird ja auch in der Waffenindustrie natürlich auch eingesetzt, ist ja klar. Im Bereich Drohnen und so weiter etc. pp. Aber normalerweise ersetzt es die Menschen in der Funktion nicht. Ganz im Gegenteil, jeder sollte KI als Verstärkung nutzen, um die eigene Arbeit möglichst einfacher zu machen. Was wiederum im Sinne von jedem wäre, ne? 121 00:43:44 --> 00:44:11 statt ins Büro reinzugehen und dann die gleichen Tasks zu machen, jeden Montag oder jeden Mittwoch, ich weiß es nicht, je nach Fachbereich, kann man das KI antrainieren. Das klingt wieder nach viel, ist aber nicht. Und dann macht das eine automatisierte KI und man ist dann nur noch Prüfer, so wie ich mit meinem Buchhaltungstool. Human in the Loop, das heißt, der Mensch ist trotzdem noch da und macht letztendlich die Endkontrolle, oder? 122 00:44:11 --> 00:44:33 Die echte Kreativität kann nur ein Mensch, weil es ja sein Universum ist. Also ich versuche das auch immer wieder zu erklären. Diese Kreativität müssen wir immer anders betrachten. Ich bin jetzt auch kein Künstler in dem Sinne. Also was heißt denn kreativ? Ich habe immer gesagt, wenn du etwas haben willst in einem gewissen Stil, dann hast du Daten für so einen Stil. Bei den Künstlern, bei den bekannten Malern gibt es ja solche Stile. 123 00:44:33 --> 00:44:57 Van Gogh und so weiter. So, dann gibt es genug Bilder, denen der Kerl gepinselt hat, dann schiebst du das in so eine KI rein und dann hast du Daten und daraus kannst du sozusagen sagen, generier mir mal sowas ähnliches. Aber komplett abstrakt neu ist ja Menschenschöpfung. Ganz genau. Und du hast einen guten Punkt gesagt, da fällt mir auch wieder so ein typischer Management-Bullshit ein. Ich habe das mal irgendwo gelesen, das ging auch durch die Medien. 124 00:44:57 --> 00:45:23 Wird uns KI ersetzen? Vielleicht nein, aber ein Mensch, der KI nutzt, wird uns ersetzen. Das heißt, der ist schneller, besser, kann also diese unglaubliche Breite der KI nutzen, kann aber noch seine Kreativität obendrauf setzen. Das Ergebnis prüfen, das Ergebnis validieren und dann seinen Job einfach schneller machen als der Kollege, der es nicht tut. Mhm. 125 00:45:23 --> 00:45:41 Ja, das sehe ich ähnlich. Ich bin immer noch bei diesem Thema Verstärken. Wenn ich in solche Projekte reinkomme, bin ich immer der, der sagt, hey, das fördert eure Arbeit. Also schaut mal, wie ihr es einfacher machen könnt. Ich habe sogar mal einem Mitarbeiter gesagt, ich habe gesagt, nutzt das. Und wenn du dadurch jetzt statt acht, vier Stunden arbeiten musst pro Tag, das ist super. 126 00:45:41 --> 00:46:01 Super. Das heißt, du bist engagiert sozusagen, die Dinge zu automatisieren. Ich nenne es mal automatisieren, jetzt mal Umgangssprache. Wir beide wissen ja, dass automatisieren nochmal was anderes ist. Aber versuch deine Arbeit zu vereinfachen, weil genau dich brauche ich dann. Weil du suchst die besten, schnellsten Wege. Gibt es ein tolles Zitat auch von Bill Gates? 127 00:46:01 --> 00:46:28 der mal gesagt hat, der stellt die faulsten Mitarbeiter ein oder die Faulen, weil die Faulen überlegen sich einen Weg, wie sie sozusagen den Job schnellstmöglich machen können, weil sie ja faul sind und dann nicht den ganzen Tag daran sitzen wollen. Und das ist es eigentlich. Fun Story, das ist tatsächlich das erste Mal, als ich wirklich Machine Learning eingesetzt habe, war, weil ich faul war. Ich hatte das schon, weiß ich nicht, 15 Jahre her oder ganz so lange auch nicht, hatte ich eine Aufgabe, ich musste Messdaten auswerten. 128 00:46:28 --> 00:46:44 stundenlange Messreihen mit immer dem gleichen Signal. Ich habe gesagt, okay, das Muster ist immer wieder ähnlich, aber ich muss dort gewisse Phänomene finden. Was habe ich gemacht damals? Damals, ich weiß gar nicht, was es war, Support Vector Machines, glaube ich. Ich habe einen Weg gesucht, um diese Messdaten automatisiert 129 00:46:44 --> 00:47:01 zu analysieren, um genau den Punkt herauszufinden, wann irgendwie ein Event passiert. Und ich habe das tatsächlich gemacht mit dem ersten, mit dem maschinellen Lernen. Also ich habe tatsächlich auch schon vor vielen, vielen Jahren versucht, mich weg zu automatisieren, war dann halt zehnmal schneller als die anderen, die es die letzten Jahre gemacht haben, konnte mich dann auf andere Sachen konzentrieren. 130 00:47:01 --> 00:47:28 Ich denke noch ein paar Jahre zurück, da ging es um, also ganz viel ging es um Cloud-Dienste im Bereich AI, AI Services on Cloud. Und dann in der Industrie waren sehr stark die Anomalie-Detection und solche Sachen gefragt. Da muss man sozusagen an die Zeit zurückdenken. Das, was du jetzt erzählt hast, klang so ein bisschen ähnlich. Aber KI ist ja nochmal mehr. Ich versuche das auch immer wieder zu erklären, dass es nochmal mehr ist, was wir da vorfinden. 131 00:47:28 --> 00:47:55 Wie sieht es denn aus mit Daten? Also klar, eine Industrie möchte eine Lösung finden. Mit einer KI wäre das ja möglich. Jetzt ist die Frage, naja, braucht KI eigentlich auch Daten? Weil du kennst das vielleicht, ich kenne es nur noch so, man hat immer noch keine Daten, immer noch nicht von allen Maschinen. Immer noch ist die Stanze noch da, die funktioniert seit 40 Jahren, die ist halt da und wir haben immer noch keine Daten. Und die hat einen Stromstecker, aber ein Netzwerk hat sie nicht. 132 00:47:55 --> 00:48:13 Strom ist ja noch gut, dann gibt es noch diese mechanischen noch, die hier wieder mal eingehüllt werden vom Seppl, der seit drei Jahren schon eigentlich in der Rente ist. Also gibt es auch noch, jetzt mal sehr vereinfacht dargestellt. Ich habe auch sehr, sehr große, sehr teure Beispiele, ich könnte jetzt auch erwähnen, aber jetzt auch nicht so wichtig, wo große... 133 00:48:13 --> 00:48:39 Anlagenfabriken, die, was weiß ich, da ist ja Produktion und Logistik ja quasi Hand in Hand. Laster fährt rein, wird beladen mit was auch immer, fährt raus und das ist alles in Anführungsstichen automatisiert oder geordnet eher. Und dann sind Techniken dazwischen, die hat man einfach nicht angelangt. Windows XP, scheißegal, funktioniert noch. Und jetzt haben die gemerkt, oh, unsere komplette Infrastruktur geht Richtung Cloud-First. 134 00:48:39 --> 00:48:58 Aber die eine Anlaufstelle, wo man in den Werk reinkommt, ist noch Windows XP. Also das ist der absolute Wahnsinn. Das ist die Realität, ja. Aber auch da könnte man KI einsetzen. Auch die Bedienung und Umgang mit solchen Sachen kann man, denke ich, KI antrainieren. Und das Antrainieren ist gar nicht mehr so komplex. 135 00:48:58 --> 00:49:28 Das ist richtig, aber natürlich müssen diese Herausforderungen gemacht werden. Das ist eine riesen Herausforderung, weil mit LLMs ist es tatsächlich ein bisschen besser geworden, weil Sprachmodelle sehr, sehr gut sind auch darin, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Neuronale Netzwerke oder Maschinen, die das lernen, brauchen sehr, sehr gute Daten in einer sehr guten Form zum Klassifizieren, Regression etc. Tabellagische Daten beispielsweise oder Bilder, immer die gleichen guten Bilder. 136 00:49:28 --> 00:49:53 Und da sind jetzt Sprachmodelle besser geworden, die auch in der Lage sind, unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Aber nichtsdestotrotz müssen die Hausaufgaben gemacht werden, um Maschinen beispielsweise nachzuvernetzen. Das kann vielleicht anfangen mit dem Stromverbrauch. Erstmal steckt nur ein Zwischenadapter, der eine Messe im Stromverbrauch. Es sind dann wirklich Auftragsdaten zu erfassen. Und die Königsdisziplin ist dann wirklich, diese verschiedenen Datenquellen zusammenzuführen. 137 00:49:53 --> 00:50:16 Erstmal, erster Schritt ist, zusammenzuführen, erfassen, analysieren und dann geht so die ganze Kaskade immer weiter hoch, bis man am Schluss wirklich auch Automatisierung drauf betreiben kann. Aber das ist eine riesen Herausforderung. Alle sprechen von Industrie 4.0 oder es gibt tatsächlich auch schon Industrie 5.0. Also bitte festhalten, der Begriff kursiert auch schon. Ich weiß gar nicht, was das heißt. Ich habe nicht mal Industrie 4.0 richtig gesehen. 138 00:50:16 --> 00:50:29 Aber das ist noch eine große Herausforderung, wenn wir davon sprechen, wirklich KI breit in den Shop-Floor zu bringen. Für einzelne Anwendungen ist es definitiv da, aber in die Breite, das sind wir noch entfernt. 139 00:50:30 --> 00:50:54 Ich überlege eben jedes Mal wieder, woran es scheitert, aber ich scheitere wirklich an Menschen, bin ich ganz offen. Also ich scheitere nicht an der Technologie, die ist ja da. Wir scheitern wirklich an Menschen und zwar nicht jetzt der Einzelne, der es nicht macht oder so, sondern da müssten ja Abteilungen zusammenspielen, da muss Interesse da sein, auch das Verständnis, hey, damit werden wir definitiv performanter oder können mehr erreichen oder können Mitarbeiter entlasten. 140 00:50:54 --> 00:51:12 Habe ich so oft erzählt. Ich habe gesagt, wenn ihr das so und so macht, dann könnt ihr euch doch entlasten. Also da ist auch, wie gesagt, eine Angst schwimmt in Menschen mit. Oh Gott, was passiert jetzt? Und ich würde sagen, meine Kernaussage zu jeder Folge ist immer die Veränderung. Immer wenn Veränderung kommt, tun sich Menschen schwer. 141 00:51:12 --> 00:51:28 Ja, lass uns nochmal zurück zum Thema kommen. Kündigung ist raus. KI-Willkommen im Team. Auf der einen Seite hören wir das, auf der anderen Seite gibt es trotzdem so viele Unternehmen, die KI-Lösungen anbieten. Würdest du... 142 00:51:28 --> 00:51:58 Ist das die Zukunft? Würdest du da investieren? Auf gar keinen Fall. Eine klare Empfehlung an alle Unternehmer, die investieren wollen, auf gar keinen Fall. Ohne vorher genau zu prüfen. Viele Unternehmen haben ihre M&A-Abteilung oder Kollegen, also Merger & Acquisitions, die genau prüfen. Die prüfen natürlich nicht die Technologie. Das heißt, bei jeder solcher Investitionsvorgehen muss man unbedingt einen Techie mit dabei haben. Jemand, der technisch begabt ist und das bewerten kann. 143 00:51:58 --> 00:52:21 Weil einfach, es gibt ja kein Startup mehr, die nicht KI auf ihr Schildchen draufschreiben. Ich muss immer über diese Mittelstandsmessen nachdenken, egal was für eine Branche. In jedem zweiten Stand steht Innovation. Ja, was macht ihr? Und wenn du dann genau nachfragst, dann kommt wie immer wieder, ja, aber die Kunden sind nicht so weit. Die Kunden sind nicht so weit, heißt, dass ein Unternehmen eine Lösung hat, für die es kein Problem scheinbar gibt. 144 00:52:21 --> 00:52:51 Also ich komme jetzt mal wieder zu Produktentwicklung und so weiter. Da bist du jetzt der Profi. Welches Problem löst ihr? Ja, wir bringen das und das zusammen. Aber was löst ihr denn? Ich will wissen, wo ich Geld einspare. Ich will wissen, wo ich mehr Geld generieren kann. Bring mir die Idee. Da auch eine coole Story mal von mir erzählt. Vor Jahren habe ich da mal wieder ein Startup unterstützt. Habe da sie begleitet. Und da gab es ein Gespräch, da wollte man einen Partner an Land ziehen. Man wollte mit Partner werben. 145 00:52:51 --> 00:53:04 Und ich war der Partner-Buddy eigentlich. Ich habe die Partner immer geholt. Und in dem Fall war es aber so, da wollte die Geschäftsführung selbst sozusagen diesen Partner holen. Ich war sozusagen als... 146 00:53:04 --> 00:53:29 Techie-begleitender Salesman im Gespräch. Und dann haben die eine Frage gestellt. Die haben gesagt, alles schön und gut, was ihr macht, aber was differenziert euch denn eigentlich von den ganzen anderen Unternehmen, die auch solche Lösungen für Maschinen anbieten? Und dann habe ich gemerkt, wie Leute, mein Team um mich herum, meine Kollegen um mich herum, komplett perplex waren. Die wussten nicht mehr, wie sie erklären sollen, was sozusagen ihr USP ist. 147 00:53:29 --> 00:53:49 Lass mich raten, der USP ist, ja, wir nutzen KI. Ja, ja, wir nutzen KI und es läuft alles im Cloud. Dann haben die natürlich, das war ein Beratungsunternehmen, muss ich dazu sagen, dieses Beratungsunternehmen hatte sozusagen in der Industrie Kunden, Pharma und andere und so weiter. Die haben Kunden gehabt. Die haben gesagt, ja, aber die wollen gar nicht in Cloud, die sind noch oldschool unterwegs. 148 00:53:49 --> 00:54:07 So on-premise und das und das. Wenn wir das denen sagen, dann haben die eigentlich gar keine Lust. Also mit Cloud kommen wir nicht weiter. Und dann bin ich irgendwie reingesprungen. Ich habe gesagt, ja, eure Kunden, also deren Kundenberatungshaus werden auch, Entschuldigung, unsere Kunden werden das dann auch. 149 00:54:08 --> 00:54:25 Dann habe ich gesagt, ja, alle anderen haben jeweils für ihre Maschinen Lösungen. Wir wollen aber für deren Endkunden alle Maschinen vernetzen. Jetzt wird es aber spannend, jetzt ist es gut, interessant. 150 00:54:25 --> 00:54:53 Ich war auch froh, dass sie in dem Gespräch nicht nachgefragt haben, wie wir alle Maschinen vernetzen wollen. Wir haben das nochmal nebenbei gesagt. Aber das, worauf ich hinaus will, ist, jeder spricht davon. Okay? Also investiert wird in das und das ist auch mein persönlicher Tipp, kann jede andere Meinung sein. Neben, ist das Produkt wirklich das, was auf den PowerPoints steht? Und wie gesagt, nochmal, also kein PowerPoint ist am besten, wenn jemand das selbst erklären kann, was er genau da tut und auch zeigen kann. Zeigen ist das Beste. 151 00:54:53 --> 00:55:19 wenn man investiert. Der zweite Punkt ist, du brauchst, und jetzt bin ich wieder bei den Menschen, die richtigen Leute. Gerade bei KI. Du brauchst Unternehmer in diesem Startup, die nicht nur aus Techies bestehen, die nicht nur aus Blendern bestehen, Salesmännern, sondern eine Mischung daraus. Das ist die beste Konstellation, die man haben kann. Denn du brauchst einen Techie, der sich damit auskennt. Du brauchst einen Salesman, der den Techie von irgendwie... 152 00:55:19 --> 00:55:48 Datenbankmodell kreieren, wegbringen und sagt, komm mal, wir müssen dem Kunden was zeigen. Jetzt bin ich viel zu stark abgetaucht in andere Themen, aber auf jeden Fall, gerade bei KI, früher war es Cloud, die Unternehmer sind entscheidend, die Lösung ist entscheidend und die Mischung ist entscheidend. Und deswegen sage ich immer, wenn ich so KI-Unternehmen sehe, die mich ja auch über LinkedIn und so weiter anschreiben, hey, wir haben da was, Kurt, kannst du das nicht zu deinem Kunden mitnehmen, du bist so in der Industrie, dann stelle ich zwei, drei Fragen und dann merke ich schon, die haben überhaupt keinen Plan. 153 00:55:48 --> 00:55:54 Die wissen gar nicht, was sie da machen. Ich habe gesagt, das geht doch gar nicht. Ja, wir holen Daten, da können wir Sensoren dranhängen. Ja, wie viel kostet das? 154 00:55:55 --> 00:56:23 Also an alle nochmal, die vielleicht technisch selber in Unternehmen stecken. Ich sage nur eins. Es gibt Lego-Steine mit Sensoren, die kosten ein paar Cent. Die können das auch. Was ist der Unterschied? Oder Raspberry Pi. Ja, also Mindstorm NXT, da habe ich vor 20 Jahren, glaube ich, mal eine Schulung gehalten an einen Zwölfjährigen. Hier an der Volkshochschule, man glaubt es kaum. Und die arbeiten mit Lasern. Sehr einfache If-Else-Verknüpfungen mit Modulen in der Software. 155 00:56:23 --> 00:56:40 Was unterscheidet euch davon? Kommt mir nicht her mit, ja, aber dafür müsste der Kunde. Bietet mir eine Lösung, wo der Kunde nichts machen muss und wir das dranhängen, Plug and Play und dann sehen wir da was Tolles. Und ein bisschen faken ist auch erlaubt. Fake it till you make it. Ja, ein bisschen faken ist erlaubt. Das ist okay. 156 00:56:40 --> 00:56:55 Aber du sprichst einen sehr guten Punkt an, dass aktuell auf sehr viele Probleme einfach die KI-Keule draufgehauen wird und sagt, wir lösen das gleiche Problem, aber mit KI. Und du hast einen sehr guten Punkt angesprochen. 157 00:56:55 --> 00:57:20 löst es wirklich ein Kundenproblem? Welches Kundenproblem löse ich eigentlich? Und in so einer Fauna-Konstellation ist es immer wichtig, eben nicht nur, wie du schon gesagt hast, den Tech-Experten zu haben, den Sales-Mann, sondern auch wirklich zu verstehen, was das Kundenproblem ist. Ich komme aus dem Produktmanagement und das ist, glaube ich, einer der größten Fehler, der gemacht wird, sehr, sehr oft, dass man glaubt, eine Lösung zu haben, ob mit KI oder ohne KI. 158 00:57:20 --> 00:57:38 diese Lösung entwickelt und dann irgendwann feststellt, es ist zu teuer. Der Kunde braucht sie gar nicht oder löst gar nicht das richtige Problem. Also das richtige Problem zu lösen. Und das Gleiche sehe ich aktuell auch mit dem ganzen Thema Chatbot. Also jeder versucht, jedes Unternehmen versucht irgendwo einen Chatbot auf die Homepage zu bauen und 159 00:57:38 --> 00:58:03 Frag dich mal, wie viele gute Chatbots hast du denn schon selber erlebt? Gar keinen. Einfach nur nervig. Poppt auf und geht nicht weg rechts unten. Macht komische Geräusche und so weiter. Das ist nicht geil. Du gibst was ein und dann kommst du, leider ist keiner erreichbar um die Uhrzeit. Genau, gucken sie morgen früh wieder an. Ja, wenn du Glück hast. Ich habe sogar jetzt schon noch einen Arzttermin mit KI ausmachen müssen. Ja, und was war das Ende vom Lied? Der hat meine Daten aufgenommen. 160 00:58:03 --> 00:58:18 Ich weiß nicht, ob es funktioniert, aber am Schluss war das Ende vom Lied, ich bin zurückgerufen worden. Da hätte man sich auch sparen können. Ist es eine tolle KI-Bewendung? Weiß ich nicht. Die Frage ist, willst du dann zu so einem Arzt gehen, der so Pi mal Daumen mal überlegt, was gut passen könnte? 161 00:58:18 --> 00:58:39 Wir gucken mal. Ja, passt schon. Apropos ist wieder ein anderes gutes Thema. KI in der Medizin. Da gibt es auch ganz, ganz tolle Anwendungen. Können wir uns auf ein andermal aufheben. Aber lass uns abschließen. König muss raus. KI, willkommen im Team. Was ist dein Fazit? Mein Endfazit ist, wer nicht mit der Zeit geht, geht mit der Zeit. 162 00:58:39 --> 00:59:08 Kurz. Ich schaue heute eins nach dem anderen raus. Ich würde einfach sagen, da kann ich keinen draufsetzen. Belassen wir es dabei. Ja, Schachmatt würde ich sagen. Sag mal danke an alle, die zugehört haben. Ich hoffe, ihr hattet Spaß. Gerne auch in die Kommentare. Was denkt ihr zu dem Thema? KI in der Arbeitswelt. Seid ihr schon gekündigt worden wegen KI? Nutzt ihr sie aktiv? Also gerne in die Kommentare. Wir würden jedes Feedback freuen. Bis zum nächsten Mal. 163 00:59:08 --> 00:59:38 Ja, bevor du abschließt, also wir haben ja auch Zuhörer, Antizuhörer auch, könnt ihr gerne auch E-Mail schicken an christian.onebullshit.com oder kurt.onebullshit.com. Ihr könnt Instagram euch anschauen. Eins haben wir nicht, kein Faxgerät. Ja, passt vielleicht zum Kontext gerade. Faxgerät haben wir nicht. Wir haben auch keine KI dafür jetzt, der uns Fax schickt. Und wir haben auch keine Adresse, wo ihr das hinschicken könnt. In dem Sinne, fühlt euch frei und vielleicht habt ihr sogar andere Ideen und Vorschläge, was wir noch zusammen erzählen können. 164 00:59:38 --> 00:59:39 Danke schön.