#193 KI und die Zukunft der Arbeit mit Oskar Trautmann

00:00:00: Bevor es losgeht noch ein ganz besonders heißer Tipp, die Leadership Summer School von Hello Agile.

00:00:05: Damit du schlauer aus dem Sommer kommst als du reingegangen bist das elf

00:00:09: Wochen Programm

00:00:10: startet bald.

00:00:11: Du bekommst jede Woche einen Impuls von einem Experten oder einer Expertin.

00:00:15: dabei sind zum Beispiel Nora Dietrich Mental Health Expertin Michael Trautmann mit dem Impuls oder Impulsen sogar zum Beispiel zu Visionen und Storytelling, Raphael Giegen der dich in die Zukunft der Arbeitswelt bringt.

00:00:28: Viele ExpertInnen von Hello Agile zu den Themen zeitgemäßes Management und Zusammenarbeit bessere Meetings & Workshops und natürlich der Arbeit mit AI.

00:00:37: Und dabei ist auch unser heutiger Gast Oscar Trautmann!

00:00:40: Montag startet die Woche mit einem neunzig Minuten Impuls und einer Aufgabe die du im Team zusammen mit den anderen Teilen nimmst löst und Freitags ist dann noch eine Q&A, also eine Frage und Antwort-Session mit dem jeweiligen Experten oder der Expertin.

00:00:53: Die Leadership Summer School startet am sechzehnten Juni... ...mit dem Kickoff.

00:00:58: den übernehme ich und sie ist nicht nur für Führungskräfte sondern alle die wie schon gesagt schlauer aus dem Sommer kommen wollen als sie reingegangen sind.

00:01:06: Alle Infos in den Show Notes und auf HelloEdscher.de Oder auf Google einfach nach leadership summerschool suchen.

00:01:13: Und jetzt geht's los!

00:01:25: Herzlich willkommen zu Unboxing New Work, deine Podcast für besseres Arbeiten.

00:01:30: Mein Name ist David Hilmer und ich will herausfinden wie zeitgemäßes arbeiten Menschen glücklich und Unternehmen erfolgreich macht.

00:01:36: Bei Hello Edgy befähigen wir Menschen und Unternehmen auf dem Weg zum new work und einer besseren Zusammenarbeit.

00:01:42: Newwork ist aber komplexer als man denkt und genau deshalb möchte Ich es mir und euch in allen Dimensionen erschließen.

00:01:48: heute sprechen wir über das was alle beschäftigt und was unsere Arbeitswelt so schnell und tief greifend verändert,

00:01:55: sind nichts zuvor.

00:01:57: Und zwar mit einem dessen Job es ist KI unter die Leute um den Unternehmen zu bringen, Oscar Trautmann!

00:02:03: Er ist Manager of Strategy AgenticKI bei Planet Studios.

00:02:07: und was das genau ist dazu sagt er gleich sicher noch was?

00:02:10: Außerdem ist der Podcast Co-host des Podcasts Zuma Meats Boomer zusammen mit seinem Vater Michael Trautman, der hier auch schones öffne und zu Gast war Ein Podcast, der Generationenarbeit leistet.

00:02:23: Eine echte Hörempfehlung und jetzt hören wir uns aber erst mal hier.

00:02:26: herzlich willkommen Oskar Trautmann!

00:02:29: David schön hier zu sein.

00:02:30: ich freue mich sehr schön dein Gesicht zu sehen.

00:02:33: ebenso das Intro habe ich hinter mich gebracht.

00:02:35: Mensch heute war es ein bisschen holprig.

00:02:37: Ich hoffe der Schnitt hat alle Arbeit geleistet Aber wir gehen jetzt mal rein und zwar in die Check-in.

00:02:43: Frage Liebe Oscar und ich bin sehr gespannt Was du sagst, wovon hättest du gerade lieber mehr Zeit?

00:02:49: Wenn ich dir so einen Gutschein geben könnte.

00:02:52: Hättest lieber mehr zeit um dich mit AI zu beschäftigen oder Zeit um über AI zu sprechen?

00:02:59: Wow!

00:03:00: Sehr komplexe sehr gute Frage.

00:03:02: Ich glaube also ich sage es schon seit drei vier Jahren seitdem ich mir das Thema irgendwie angenommen habe.

00:03:09: Man kriegt nur zehn Prozent mit und ich würde mir schon manchmal wünschen vielleicht fünfzehn Prozent zwanzig Prozent zu testen, auszuprobieren.

00:03:18: Ich merke es gerade wieder wo ich mich mit Open Source Modellen, lokalen LLMs beschäftige.

00:03:23: Je mehr Zeit man hat die Tools wirklich zu test'n sie weiterzuentwickeln, sie zu fein tun und auch Sachen zu entwickeln, die so ein bisschen rechts und links ab des Hypes sind, desto mehr kriegt man Gefühl davor wie die Reise hingeht.

00:03:37: Und drüber sprechen hat den Hebel dass man Leute mitnehmen kann das man Leute empowern kann.

00:03:42: Aber ich habe das Gefühl, je mehr man sich mit der Materie beschäftigt, desto besser kann man die Leute auch abholen und in den Powern uns erklären.

00:03:47: Also wahrscheinlich lieber mehr Zeit fürs Testen für es entwickeln und ausprobieren weil einfach auch so viel gerade am Markt ist was Spaß macht was Synergie etwas wir so vor drei Monaten noch gar nicht hatten.

00:03:57: Ja und das ist ja wirklich wöchentlich nochmal gefühlt anders und die Welt ändert sich schnell.

00:04:03: also ich hatte glaube ich vor zwei drei Monaten ein bisschen intensiver Zeit mich damit zu beschäftigen ... wirklich ein Phänomen.

00:04:11: Je mehr man sich mit AI wirklich in der Tiefe beschäftigt, desto mehr Fomo hat man... ... weil man testet was aus und denkt okay jetzt habe ich es einigermaßen begriffen.

00:04:19: Und am nächsten Tag releasen dann sowohl Google als auch OpenAI und alle irgendwie etwas Neues und die Welt ändert sich wieder.

00:04:28: Oh!

00:04:28: Ein neues Videomodell das irgendwie keine Ahnung fünfmal schneller ist oder was auch immer.

00:04:32: also ganz schlimm

00:04:36: Ja, es ist super schwierig damit zu kommen.

00:04:38: Also egal ob man Teil des Themas ist und sozusagen auf dem Spielfeld steht, mir fällt's dadurch leichter dass ich ausschließlich sozusagen KI mache als vorher wo es dann eben trotzdem noch eher digitale Arbeit war und eben noch mehr.

00:04:52: auch Strategie immer noch ein Teil der Arbeit, aber jetzt ist es ja wirklich sehr viel auch die technische Begleitung und Implementierung.

00:05:00: Und da muss ich sagen je mehr Zeit ich mit der KI verbringe das du entspannter wird man weil die Basis Technologie ist ja die gleiche generative KI hat sich nicht verändert.

00:05:08: als Grundtechnologie ist es immer noch so ein stochastisches Modell und dementsprechend natürlich auch keine echte Intelligenz.

00:05:13: Es ist nur wahnsinnig was wir mit dieser Technologie alles anstellen und wie wir es eben schaffen jetzt mit Skills und Agents Tools und Möglichkeiten und Trainingsdaten, die immer besser werden jetzt Sachen zu entwickeln.

00:05:27: Die ja uns muss man ehrlich sagen vor fünf Jahren haben wir dann auch von geträumt von der one-on-one Personalization von dieser Art Voice zu nutzen um mit technischen ... Geräten zu interagieren, Code zu schreiben... ... Code zu Reviewen.

00:05:45: Wo fängt's an?

00:05:46: Wo hört es auf?

00:05:46: Also ich meine die aktuellen Studien zeigen ja das gibt eigentlich keinen Job außer wenn man jetzt Tänzer oder Tänzerin ist oder Dachdecker oder Dachtdeckerin.

00:05:52: und da wissen wir auch nicht, wenn die KI unterstützt einen Roboter jetzt innerhalb von einem Jahr doppelt so schnell rennen beim Halbmarathon autonomen wo da die Reise hingeht.

00:06:03: also es ist eine sehr spannende Zeit aber auch eine überfordernde Zeit.

00:06:07: Gehirn technisch sind wir noch in der Steinzeit.

00:06:11: Da hat sich nicht so viel entwickelt von den Grundängsten, von dem Grundthemen.

00:06:14: und dann bist du konfrontiert mit einer Technologie die so schnell ist... ...so transformativ und jeder Mensch wünscht sich irgendwo eine Form von Sicherheit glaube ich.

00:06:23: Und die hast du nicht mehr weder für deinen Job noch für Technologie, noch für.

00:06:28: wie sieht morgen die Welt aus?

00:06:30: Schon wild!

00:06:31: Es wird nicht langweilig.

00:06:33: Das hat mir schon zum Auftakt, bevor wir angefangen hatten auf Rekord zu drücken gesagt ist einfach wild

00:06:39: und es bleibt auch wild.

00:06:40: Und wir sprechen gleich noch tiefer darüber.

00:06:41: und keine Angst.

00:06:42: Wir gehen da auch nochmal in die Begrifflichkeiten rein damit alle mitkommen weil du hast hier schon mit Fachthermie um dich geworfen aber erst mal vor sechs Jahren warst du noch Barkeeper in Dänemark jetzt bist Du Manager Strategy Agendik KI.

00:06:57: Das wirft Fragen auf.

00:06:59: Nehmt das doch mal in die Hand?

00:07:00: Ja!

00:07:01: Auf deinem Lebensweg.

00:07:02: Sehr gerne, sehr gerne ja.

00:07:04: also logischerweise für diejenigen von euch den Podcast schon ein paar Mal gehört haben wissen ja dass mein Dad eben aus dieser Marketing und Architurbubble kommt und dementsprechend habe ich mich da nie gegen gewährt weil ich es immer cool fand.

00:07:18: Ich fand die Events cool, ich fand's cool was mein Dad gemacht hat Und hatte immer das Gefühl Dass das ein spannender Weg sein kann.

00:07:24: bin dann so ... zwischen Agentur und Beratung gelandet mit achtzehn, dann eben damals als ... ... Strategie in der Digitalberatung.

00:07:31: Im Studium so das erste Mal ... ... berufliche Erfahrungen gesammelt konnte mich dann auch gleich selbstständig machen... ...mit den Themen die ich gelernt hatte, ... ... mit Konkurrenzanalyse und all dem.

00:07:40: Und da war der Arbeitsmarkt.

00:07:41: aber als ich dann in Dänemark studiert hatte nicht mehr so ... ... offen kurz vor Corona wie man sich das gewünscht hätte in diesem Bereich.

00:07:48: In Dänemark muss man ja eigentlich arbeiten wenn man sich dieses Leben leisten möchte.

00:07:51: im Kopenhagen ... bin ich dann Barkeeper geworden, beziehungsweise Barmanager.

00:07:56: Weil mein Mitbewohner den Job hatte und dann endlich einen Anführungszeichen richtigen oder ein Laptop... ... Schreibtischjob bekommen hat, den er gesucht hatte weil die Stunden waren schon böse.

00:08:06: Und du kriegst ja vom Start in denen Mark tausend Euro ungefähr steuerfrei wenn du arbeitest neben dem Studium.

00:08:12: Dementsprechend war das halt sehr wichtig und es hat auch sehr viel Spaß gemacht.

00:08:15: Ich habe die besten Leute da kennengelernt.

00:08:17: Hat eine sehr gute Zeit!

00:08:20: Ja, dann kam Covid ... waren wir der erste Superspreader Hotspot.

00:08:25: Im Volksbond hieß unser Club Clermudia Castle, da kann man sich denken warum wir vielleicht... ...der Erste Superspreider Hotspott war.

00:08:32: Sir Parvillon für diejenigen von euch, die Kopenhagen mal feiern waren immer noch gut.

00:08:37: Naja auf jeden Fall dann direkt entlassen,... ...dann Kopenhaagen zu teuer wieder bei meinen Eltern ins Kinderzimmer in Keller gezogen und ja dann in die Digitalstrategie dachte okay krass das ist doch irgendwie gutes thema.

00:08:51: es immer noch relevant dass was ich so damals dann vor sechs jahren gelernt hatte customer journeys mapen konkurrenzanalysen machen digitale produkte weiterentwickeln aber es war halt immer ein bisschen iterieren am müh.

00:09:05: ne du hast einen button von grün auf rot gefärbt nachdem du gesehen hast ... arbeitest für eine deutsche Automotive Website, dann guckst du dir Tesla an und sagst okay... ... da kommst du in drei Klicks ans Ziel bei uns an vier.

00:09:15: Jetzt müssen wir mal drei Monate einen Sprint machen... ... und schauen dass wir hier irgendwie den vierten Klick wegbekommen... ...und irgendwie noch was anderes einfärben.

00:09:21: Und nicht das mir das keine Spaß gemacht hätte.

00:09:24: aber... ...du hast nicht diese Grundfragen gestellt.

00:09:26: Braucht es ein Konfigurator?

00:09:27: Braucht ist überhaupt ne Automotive website?

00:09:29: Brauchts überhaupt... ...diese ganzen digitalen Interaktion Level wie wir sie so...?

00:09:34: kennengelernt haben und nicht immer nur Schätzen gelernt haben, sondern dann haben wir eben da die ersten KI-Tools entwickelt wo wir gesehen haben okay.

00:09:41: Die Conversion geht um ein Zehnfaches nach oben.

00:09:46: Die Leute wollen einfach diese native Sprache und Eingaben nutzen.

00:09:49: sie wollen sich nicht mehr durch dreißig verschiedene Layer klicken.

00:09:53: und dann habe ich gemerkt mein Job logischerweise als ich angefangen hab mit mit KI zu arbeiten, KI aufs Internet loszulassen automatisiert zu recherchieren Und ja, gesehen habe so achtzig Prozent meiner Arbeit ist ziemlich gut von der KI abzudecken.

00:10:09: Sie braucht schon irgendwie noch meine Expertise, dass ich da mal draufschaue und mir das anschaue.

00:10:12: Aber am Ende des Tages ist die KI ein Riesentransformator für meinen Job, für den ich ja irgendwie hart studiert hab, viel Praktiker gemacht hat, viel selbstständig gearbeitet hab... ...und hab mir dann aber gedacht okay, ich nehme das als Chance wahr!

00:10:25: Ich hatte zum Glück einen kleinen Coding Background, da hat man drei Monate in CodeCamp gemacht.

00:10:29: ... und konnte dann eben auch so mit Whisper als API... ... und diesen ganzen Hütten stellen, auch vor... ... ChurchBD for Order ziemlich coole Sachen bauen auf Hackathons.

00:10:37: Mit den Kolleginnen und Kollegen damals noch.

00:10:39: Und ja habe dann gesagt all in also sowohl... ... privat mit kleiner Selbstständigkeit für Vorträge und Trainings... ...und Podcasts und der Wechsel zur Serviceplanen um da die KI-Themen... … und vor allem die agentische KI voranzutreiben.

00:10:55: Das mache ich jetzt eineinhalb Jahre davor bei Accenture.

00:10:59: Die ersten Schritte gemacht in die KI und in der Zeit so viel gelernt, wie ich es mir nie hätte vorstellen können.

00:11:07: Aber auch da man lernt nie aus was schön ist.

00:11:13: aber so eine Pause wie wir sie zwischen Schedgy BD-Fürnull und der nächsten Interaktion hatten wo wir mal so vor ... zwei, zweieinhalb Jahre mal so gefühlt im Sommer glaube ich.

00:11:23: So drei vier Monate hatten wo mein KI auf dem Level war.

00:11:26: das hat Spaß gemacht.

00:11:28: es ist nicht jede Woche eine neue Entwicklung gekommen... ...das würde ich mir immer wieder für uns alle wünschen dass wir einen kollektiven Breather haben und uns ein bisschen mit den Tools in Ruhe auseinandersetzen können und nicht jede Woche.

00:11:39: Jetzt Codex jetzt wieder Cloudcode.

00:11:41: jetzt kommt chinesische Superagenten Swarm schieß mich tot.

00:11:45: aber ja Das war der Weg, jetzt sind wir hier und es ist ein spannender Prozess.

00:11:53: Ja ich bin gespannt ob das vielleicht ein bisschen an Geschwindigkeit abnimmt sobald die Börsegänge von Open Air Eye & Co irgendwie durchsind weil gerade geht es ja darum möglichst eine hohe Bewertung irgendwie in den Tag zu legen um wenn sie dann einen IPO machen und an die Böse gehen dann entsprechend auch ein bisschen Kohle einzusammeln.

00:12:13: naja Spannzeiten okay.

00:12:17: Also erste Frage, welchen Drink kannst du am besten?

00:12:21: Was ist dein Signature-Drink?

00:12:23: und direkt danach, ich stelle erstmal die zweite.

00:12:26: Danach müssen wir einmal über so ein paar Grundsachen rund um AI reden.

00:12:31: also was ist generative AI, was ist Agentic AI?

00:12:36: da lass uns dann mal irgendwie kurz die Einstiegshürde ein bisschen kleiner machen

00:12:42: Sehr, sehr gerne.

00:12:43: Lieblingsdrink bzw.

00:12:44: den ich am meisten gemacht habe war tatsächlich glaube ich ein Espresso Martini.

00:12:48: Da hab' ich gerne gefühlt mal hundertfünfzig in der Stunde geschaked wenn da offenbar war die Dänen können richtig saufen und das war immer der Favourite.

00:12:55: Da hatten wir dann Pre-Mix um vier angefangen die Espresse durch die Nespresso durchzubrücken Und das kam vor allem weil sonst so einen Drink ja auch gerne mal zwanzig Euro in denen.

00:13:07: man kostet super an.

00:13:08: Und ich glaube, mein Favourite war so ein Cocktail, den mein Chef kreiert hatte.

00:13:13: Frischer Gurkensaft, Gin bisschen Pfeffer und dann am Ende noch mal so'n bisschen Spudelwasser um das Ganze auch zu teppen... ...und dass im Sommer bei so dreißig Grad nach so'ner zwölf Stunden schicht, kam das ganz gut um vier Uhr morgens.

00:13:28: Mega!

00:13:29: Hat geschmeckt.

00:13:32: Okay.

00:13:33: Begriffe?

00:13:34: Ja genau, lass uns einfach direkt den Schwenk machen.

00:13:38: Also

00:13:39: machen wir so

00:13:40: generative ke agenti ke und was ist vielleicht vielleicht damit was was is k i?

00:13:47: also du hast doch rastisches system in den rund genommen.

00:13:51: das heißt ke ist eigentlich gar nicht so schlau es basiert einfach nur auf wahrscheinlichkeiten.

00:13:57: richtig einfach nur eins und nullen wahrscheinlichkeiten.

00:14:00: es ist am ende des tokenbasiertes wortraten so unter.

00:14:04: um einmal zurück zu gehen ke wie wir sie kennengelernt haben, ist ja also gesprechen seit den neunzehntfünfziger Jahren von Automatisierung und künstlicher Intelligenz.

00:14:14: Und ich glaube es war neunzentzebzig dass Larry Tesla, ich hoffe ich habe einen Namen richtig gesagt aber einer der wichtigsten Menschen in der Entwicklung von Informationstechnologie gesagt hat Künstliche Intelligenzen ist alles was die Maschine noch nicht erreicht hat so der der.

00:14:31: der threshold verschiebt sich einfach immer weiter.

00:14:34: KI wird für uns immer irgendwie das sein was die Maschine noch nicht kann, dass sie jetzt vielleicht noch nicht eine Superintelligenz ist.

00:14:40: Die Autonom für uns wirklich alles übernehmen kann.

00:14:44: Am Anfang war künstliche Intelligenz eben so Dinge wie der die Automatisierung.

00:14:51: wenn wir jetzt in den fünftiger Jahren schauen gab es noch ich glaube hundert zwanzig tausend Angestellte die die Aufzüge bedient haben in den USA Und dann die erst das erste mal, dass das Thema Automatisierung dann aufkam auch in Forschungspapieren.

00:15:05: So bin ich.

00:15:05: seit fifty ging es eben um diese automatisierten Aufzüge wo du einfach wie kennst jetzt von heute klickst du möchtest den zweiten Stock und du kommst hoch.

00:15:12: früher war eine Person Die für dich das ganze betrieben hat so und dann haben wir damals die Kurve gesehen.

00:15:18: Von zwanzig tausend Angestellten die Aufzügen Betrieben haben zu hundertzwanzig Tausende durch die Automatisierung des Ganzen wieder auf jetzt achtzehntausend.

00:15:25: in New York Hat man das ja immer noch zum Teil dass diese Leute das betreiben Das ist halt der der würde ich sagen anfangen, dass wir Systeme in einer Form wenn auch erstmal mechanisch autonom haben agieren lassen.

00:15:38: Und dann je mehr wir es geschafft haben im Prozess der Digitalisierung Daten so aufzuarbeiten und dann erst mal digital verfügbar zu machen, dann am Ende in die Cloud zu bringen, haben wir es ja durch Maschinen Learning geschafft also durch das was wir alle kennen aus unserem e-mail Spam Folder Prinz von Samunda uns schreibt, wahrscheinlich ist nicht unbedingt als wichtige Nachricht deklariert wird.

00:16:01: Wenn jetzt aber unsere Chefin unser Chef schreibt dann wird es wahrscheinlich durchgehen und wird bei uns ankommen im E-Mail Postfach so.

00:16:10: Weil's halt in Priet vordefinierten Faden darauf trainiert ist wenn das von einem externen Absender kommt.

00:16:16: Schrechtreibfehler drin sind erst mal ein Spam.

00:16:18: Wenns von der intern e-mail Adresse kommt Dann kommt´s in unser Outlook G-Mails Postfach was auch immer Google Maps genau das gleiche.

00:16:26: Das Modell ist auch ein Trainingsmodell, Maschinen-Learning.

00:16:29: wenn du von A nach B fährst und hier in Stau bist dann kannst du das umfahren.

00:16:33: aber wenn ich jetzt bei Google Maps frage kannst du mich bitte zum Mond bringen oder Mond als Ziel eingebe?

00:16:41: Dann wird hier wahrscheinlich irgendein Kaffee dass es im Namen hat erscheinen.

00:16:44: Wenn ich aber bei JetGBT sage bring mich bitte zu Mond Dann wird mir TGP die Antwort geben.

00:16:50: Ja, mit fünfzig Millionen Gesetze Jeff Bezos stellt sich da mal vor und dann fliegt ihr dich da kurz mal nach oben jetzt nicht unbedingt zum Montag wenigstens ins All.

00:16:57: Und das ist der große Unterschied zwischen Maschinen-Learning wo wir herkommen.

00:17:00: was diese ersten Logiken waren die auch oft ehrlich gesagt für die meisten Automatisierungssachen reichen hin zur generativen KI.

00:17:07: Die generative KI ist ein Schritt weiter weil sie uns jedes Mal auf unsere Frage eine Antwort errechnet Auf diesem Wahrscheinlichkeitsmodell ... dieser Begriff generativ ist ja, dass es etwas generiert.

00:17:20: Das kann Text sein... ... das kann Video sein und das kann Code sein oder eben auch ein Podcast.

00:17:26: heutzutage haben wir Worldmodels die die Welt für uns simulieren können was wir jetzt gerade bei Google auf der I.O.

00:17:31: gesehen haben.

00:17:32: Es kann sozusagen alles generieren aber dadurch dass es eben auf Wahrscheinlichkeiten beruht Ist da immer einen Hang zur Halluzination.

00:17:40: Es wird nie ein Output gleich sein weil es immer wieder eine Wahrscheinlichkeitsrechnung basierend auf Token ist.

00:17:47: Also man kann sich diese generativen KI-Modelle, zum Beispiel ein Chatchi Pt.

00:17:52: Vier was jetzt die meisten wahrscheinlich benutzen werden einen Gemini Drei Sechs, ein Claude Opus Vier Sieben das sind alles eigene Sprachmodelle.

00:17:59: Sprachmodele weil sie können Sprache verarbeiten und können Sprachen ausgeben.

00:18:03: Und das war ja dieser beeindruckende Moment damals als wir alle angefangen haben Chatchipiti zu benutzen.

00:18:07: oh wir fragen eine Frage und kriegen eine personalisierte Antwort!

00:18:10: Das gab es in der Form nicht ... weil ein Maschinen-Learning-Algorithmus zu trainieren, der das kann.

00:18:15: Wer so umfangreich gewesen wäre, wenn das ist dann das... also allein schon Google Übersetzer war so umfangreich,... dass da die Rechenpower gar nicht für ausgereicht hat.

00:18:23: bzw.,

00:18:23: wie lang hätte sie das schreiben müssen, um da alle Fahre vorzudefinieren?

00:18:26: Und da kommt eben dieses generative in die Diskussion, das mit Wahrscheinlichkeiten arbeitet.

00:18:32: und je mehr Kontext du so einem Chatchity-PT-Modell gibst,... desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass du einen guten Output bekommst.

00:18:39: Das ist eigentlich schon die ganze Magie.

00:18:41: Basis dessen ist ja einfach das Internet.

00:18:44: Diese Modelle sind durchs Internet gekrawlt, haben sich alle Daten... Da wird dein Buch, dass du geschrieben hast schön illegal über irgendeine russische Seite runtergeladen.

00:18:53: Dementsprechend können sie auch dich und deine Ansätze gut kopieren.

00:18:58: Natürlich können Sie nicht für dich im Raum stehen und das Ganze umsetzen aber auch so für alle Zuhörende wenn ihr mal eine Bachelorarbeit Doktor Arbeit irgendwo veröffentlicht habt Auch wenn es hinter einer Paywall ist.

00:19:06: Das hat die KI sich alles geschnappt bzw diese Firmen haben da schon viel Geld für gezahlt.

00:19:11: Und all das Blockbeiträge von Reddit, Wikipedia Artikel YouTube Transkripte.

00:19:16: All das sind Daten die in diesem KI System als in einem neuronalen Netz drin sind.

00:19:23: durch ein Belohnungsmechanismus wird es dann weiter trainiert.

00:19:27: und dass meistens vor Menschen im prekären Situation.

00:19:30: also auch da darf man viel hinterfragen.

00:19:32: diese Systeme verbrauchen unendlich für Energie oder Wasser ja.

00:19:37: aber Durch diesen Prozess schaffen sie es eben uns sehr gut zu imitieren, dass Sie menschlich sind.

00:19:43: Dass Sie Intelligenz haben.

00:19:44: Aber am Ende ist das ein tokenbasiertes Wortrat.

00:19:48: Je mehr Input wir geben, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass wir einen guten Output bekommen.

00:19:52: und das ist eigentlich schon die ganze Magie von generativer KI.

00:19:55: Und diese Technologie hat sich nicht verändert.

00:19:57: Die Modelle sind größer geworden, komplexer geworden Wir haben viel mehr Rechenleistung aber effizient.

00:20:03: Jetzt kommt gerade die ersten meiner Mal nach effizienten Systeme.

00:20:07: Effizient sind sie nicht wirklich, Sie sind einfach nur auch sehr aufgeblasen

00:20:10: mittlerweile?

00:20:10: Ja absolut und egal welche Statistiken man sich anschaut.

00:20:15: Man sieht wie absurd hoch die Beträge sind, die da gerade reininvestiert werden also dass selbst die großen Unternehmen sich mittlerweile Geldlein anleihen rausgeben um das Ganze zu finanzieren.

00:20:29: dieses Wettrennen, muss man ja sagen ist wirklich absurd und hat natürlich Auswirkungen auf die gesamte Weltwirtschaft.

00:20:40: Aber da steigen wir nicht allzu tief ein.

00:20:43: so wie du das gerade gesagt hast klingt das als ob dieses große Ziel was auch von Open AI das erklärte Ziel ist AGI zu erreichen also Allgemeine Künstliche Intelligenz dass es gar nicht funktionieren kann weil alles nur irgendwie auf Wahrscheinlichkeiten Fuß und eben nicht echte Intelligenz ist.

00:21:02: Genau, also das ist die Grundfrage.

00:21:04: erst mal als was bewerten wir eine allgemeine künstliche Intelligenze?

00:21:07: Dass sie wirklich kreativ ist dass sie wirklich abstrakt denken kann Themen auf der Metaebene zusammenbringt und die kritisch bewertet.

00:21:17: Das ist aktuell noch das, wo wir den Vorteil haben als Menschen.

00:21:20: Und das kannst du nicht wirklich simulieren.

00:21:22: Frag einmal die KI ob sie dir guten Claim schreibt für deine Kampagne oder... ...ob sie dir ein wirklich neues kreatives Bild schafft.

00:21:30: Das

00:21:30: habe ich schon so probiert.

00:21:34: Es

00:21:34: wird nicht viel besser!

00:21:35: Bei so Logik-Themen wird es immer besser.

00:21:37: Das ist beeindruckend selbst mein so'n vier Milliarden Parametermodell was winzig ist und auf meinem Macbook Pro läuft.

00:21:42: Kannst du nicht mehr verwirren mit... wie hat Napoleon Bonaparte reagiert, als er das erste Mal das iPhone in die Hand genommen hat.

00:21:48: Was früher dafür gereicht hat um so ein Cheshire BD-Für Null in den Wahnsinns zu schreiben.

00:21:53: Selbst diese winzigen Modelle, die nur auf einem Rechner laufen können mittlerweile das ziemlich gut auseinanderhalten.

00:21:58: wann wollen wir sie verarschen und wann nicht?

00:22:00: aber ist auch zum Teil gehardcoded da drin?

00:22:02: Aber genau Das ist auf jeden Fall eine Frage, die sich stellt.

00:22:10: Mit der Technologie, wie sie gerade stattfindet kann natürlich sein dass wenn wir jetzt noch viel effizientere Chips bekommen.

00:22:17: Jetzt sind ja die ersten Modelle die auf diesen Black World Chips von Nvidia trainiert werden diese neue Generationen die anscheinend viermal effizienter und vier mal potenter sind.

00:22:27: Kann sein das dann noch ein Modell kommt was uns noch mehr von den Socken haut aber aktuell ist sehr viel Rechenleistung gleich sehr guter Allgemeine künstliche Intelligenzoutput wirkender Inhalt, aber unfassbar teuer braucht man es unbedingt.

00:22:47: Ich glaube mit der Basistechnologie dieser large language Modelle, dieser stochastischen Modelle so wie wir uns eine allgemein künstlichen Intelligenze immer vorgestellt haben dass sie sozusagen eins zu eins das menschliche Gehirn reproduzieren kopieren kann ... kann ich mir nicht wirklich vorstellen, aber ich lasse mich da auch gerne überraschen.

00:23:06: Ich treffe keine Annahme mehr.

00:23:07: so es ist... Ich glaube jetzt aus meiner Erfahrung dadurch dass sich ja jeden Tag mit diesen Systemen arbeitet sie werden immer besser Sie werden immer zuverlässiger Aber auch weil wir menschliche Logiken da reinbringen alleine schon dieses agentische Denken das ein System wirklich selbstständig operieren kann in unserem Environment Dass die KI-Systeme eben durch Skills wirklich immer wieder wissen ... instruiert bekommen, wenn ich ein Artikel schreibe... ... dass mein Schreibstil eins zu eins perfekt nachgeahmt wird.

00:23:37: Das geht ja alles.

00:23:39: aber es ist einfach auch noch eine relativ große Aufwand und das jetzt einen durchschnittlicher Mensch der sich nicht mit KI beschäftigt die KI was fragt und der Output wirklich superintelligent hundert Prozent personalisiert ist.

00:23:50: Das wird mit der Technologie so erstmal nicht funktionieren.

00:23:54: Genau!

00:23:54: Und da sind gerade natürlich Limitationen.

00:23:56: Verstanden Also jetzt lassen wir mal ganz kurz schauen, also generative AI versus agentic AI womit du dich ja vor allen Dingen beschäftigst damit wir einmal die Grundlage sozusagen durch haben.

00:24:08: Genau gerne!

00:24:09: Also agentik AI gibt es auch wieder tausendefinitionen.

00:24:12: also da wo wir uns auch bei KI-Agenten immer daran orientiert haben war die Definition von Entropic.

00:24:18: Also wenn man jetzt ein NADN Workflow oder einen Co-Pilot Agent Agentic AI nennt kann man alles machen.

00:24:25: aber am Ende ist das eine Instruktion, ein System prompt der diesem Agent diesen Workflow sagt jedes mal wenn eine Mail reinkommt musst du die so und so klassifizieren da ablegen.

00:24:36: Und dann musst du den Inhalt an dir die Person weiter leiten.

00:24:39: das ist ja auch wieder eher in Richtung Machine Learning Workflow Automatisierung.

00:24:43: Das kannst du mit Power Automate machen da brauchst du nicht NLM für die nennen es dann trotzdem Agenten weil das klingt schön und alle haben sich auf dem auf den Namen geeinigt dass was man in Richtung von allgemeiner, also von agentischer KI schon setzen kann sind eben Sachen wie Claude Code.

00:25:01: Also der Super Agent sozusagen von Anthropic OpenClaw, der ja auch am Ende auf der Logik von Claude agiert.

00:25:12: bei Wir sagen immer, Agenten müssen wirklich selbstständig operieren können.

00:25:16: Selbstständig das Netz durchsuchen.

00:25:18: Selbständig Tools bedienen.

00:25:19: Selbstverständlich auf dem Rechner sein.

00:25:22: Also wir haben zum Beispiel bei unseren Tools haben wir Orchestration-Agenten also überliegende Agenten die sozusagen viele kleinere Subagents dann calln.

00:25:31: Die haben eine Riesencontextfenster sehr viel Memory, sehr viel Intelligenz wenn man es so nennen darf und Das hat nichts zu tun mit einem NLN Workflow.

00:25:40: Wenn wir jetzt unseren Data Agent anhauen und sagen, hier hast du irgendwie paar Seodaten, hier ist ein paar Geodaten... Hier sind das und das sind das.

00:25:48: Baue mal einen Dashboard, mache nochmal eine Konkurrenzanalyse, baue mir das im Stil von unserem Kunden dann braucht er dafür ne halbe Stunde.

00:25:55: ich kann dem das per E-Mail, per WhatsApp, per Sprachnotiz schicken und der werkelt im Hintergrund selbstständig.

00:26:00: called alle möglichen Agenten bezahlt dann noch irgendwie die Daten bei data for seo dass Das ist agentische KI für uns.

00:26:07: Also dass wir Systeme bauen, die selbstständig arbeiten unter den Instruktionen, die wir gegeben haben aber nicht in so einer klassischen Einschränkung.

00:26:16: wenn das dann das sondern Wenn du hier kreativ sein willst, dann bist du kreatif.

00:26:20: also Wir haben auch Agenten Die wenn wir nachts schlafen Dann testen die unsere Agenten die kleinfacing sind und können selber dann Tickets schreiben Und sagen so folgendes habe ich gesehen, dass es passiert und können selber auch wieder die Bugs fixen.

00:26:37: Also wir haben sozusagen ein selbstlernendes sich selbstoptimierendes System wo wir als Menschen natürlich auch mal reinfassen.

00:26:45: aber wenn nicht das vergleiche mit Software Entwicklung wie ich das gelernt habe also auch ziemlich viel Copy Paste weil man ehrlich ist aus Repositories.

00:26:52: Aber es ist es ist halt eine ganz andere Art zu arbeiten.

00:26:54: Es hat nichts mit dem zu tun was in den meisten Firmen berechtigterweise, weil wenn du dann so einen Agenten auf dein System loslässt.

00:27:01: Auf deine Kreditkarten?

00:27:02: Auf deine Datenbanken?

00:27:04: Du aber wenig Ahnung davon hast was die können, die können dir auch alles löschen.

00:27:07: Wenn sie denken ja okay das sieht relativ ineffizient aus mit euren Legacy-System ich räume mal auf und mach mal hier kurz SharePoint auf Null Dann machen die das halt.

00:27:15: ne und dass ist eben auch die große Gefahr bei Agentic

00:27:20: AI.

00:27:20: Also das heißt um das zusammenzufassen ... und vielleicht ein bisschen zu simplifizieren.

00:27:28: Das heißt, Agente Gai ist wenn man sich das so vorstellen mag.

00:27:31: ich kann... ...durch verschiedene Kis die ich so und so konfiguriere,... ...kann ich zum Beispiel mir meine eigene Agetour bauen?

00:27:41: Es gibt einen Agenten, das ist der Chef.

00:27:43: Ja!

00:27:43: Dann gibt es einen Agentin, dass ist vielleicht... ...der kann am besten Copywriting, der nächste guckt sich Daten in Seeo an,... ...der nächste überprüft usw.

00:27:50: Und wenn ich das alles irgendwie gut mache dann... ... konfiguriere ich das?

00:27:56: Sagt dem Chef, er soll mir bitte keine Ahnung... ... irgendeinen Auftrag im Projekt machen und dann kann ich schlafen gehen.

00:28:01: Und am nächsten Tag hat der das irgendwie koordiniert weil jeder einzelne Agent sozusagen eine Aufgabe hat und eine koordinierende Instanz da drin ist.

00:28:11: Genau also es.

00:28:12: die Orkestrierung Autonomaka-I-Systeme ist agentik EI meiner Meinung nach.

00:28:17: Und generative Künstliche Intelligenz ist sowas wie ChatGBT.

00:28:20: also es wird.

00:28:22: Das

00:28:22: ist ja immer noch die Basistechnologie, sie darf ihre Möglichkeiten vollumfänglich einsetzen.

00:28:30: Im positiven wie im negativen.

00:28:33: Und würdest du sagen das Thema Agentic AI?

00:28:38: Da kann man sich reinarbeiten glaube ich.

00:28:42: und wenn man denkt dass kann man nicht ... kann man einfach Chatchivity fragen, wie man sich da reinarbeitet?

00:28:46: Also das ist ja sozusagen der Workflow.

00:28:49: Ich kann im Grunde alles dadurch... ... dass ich die Dinge, die ich nicht weiß, Chachabity lösen lasse oder wen auch immer.

00:28:57: Absolut!

00:28:59: Aber es ist schon etwas womit man sich ein bisschen intensiver beschäftigen muss und etwas... ...advransterer Karriernwendungen.

00:29:06: Und ich frage mich oder ich fraGE DICH.

00:29:11: Wann wird das sozusagen...?

00:29:13: normal oder sind wir an dem punkt.

00:29:16: Wo wir sagen naja warten nochmal noch mal halbes Jahr dann hat jeder fünf Agents bei sich?

00:29:21: Oder sind wir jetzt erstmal auf so ein Plateau angekommen.

00:29:27: Sehr gute Frage die frage ich mir immer stelle braucht es diese Edge Cases auch die Wir bauen?

00:29:31: also ich mein wir automatisieren ja die Marketing Wertschöpfungskette, auch da darf man sich fragen wie viel Konzerne wieviel Behörden, Betriebe sind auf einem Level dass sie überhaupt ihre Mitarbeiter dazu enabled haben zu prompten.

00:29:46: Man muss ja mal in die Zahlen schauen.

00:29:47: jetzt hatte das gerade der Pip Glöckner, wie auch immer heißt In seinem Vortrag da auch nochmal gezeigt.

00:29:54: Die Zahlen darf man infrage stellen aber dass eben achtzehn Prozent der Menschen ungefähr schon KI benutzt haben weltweit und ... von diesen achtzehn Prozent, die haben fast alle nur eine umsonst KI benutzt.

00:30:05: Also wenn man auf chgbt.com geht kann man ja einfach mit chgpt chatten und dass man sich einloggen muss dadurch haben die so viele Nutzer bekommen... ...und dieses Modell ist aber natürlich extrem limitiert weil es dir einfach nur Geld kostet.

00:30:15: klar zahlt man mit seinen Daten aber da kommt nicht viel raus.

00:30:18: Von diesen acht Zehn Prozent haben die Zahlen die er da gezeigt hat wo sich viele jetzt drauf berufen verlassen beziehungsweise dass das zitieren.

00:30:27: Null Komma.

00:30:28: drei Prozent der Weltbevölkerung zahlen überhaupt zwanzig Dollar für eine KI und nur null Komma zero drei Prozent, der weltbevögerung.

00:30:35: Koden mit KI so und bauen wirklich Tools und für agenda muss du mit KI Koden.

00:30:40: So es geht kein Weg dran vorbei Und Das ist halt so ein bisschen Die Blase in der wir sind und man denkt auf link den alle haben den geilsten scheiß gebaut und dadurch, dass die Begrifflichkeiten so unklar sind.

00:30:54: Und jeder was anderes ein Agenten nennt Leute ja keine Ahnung Influencer zu dem Thema geworden sind ohne tatsächlich jemals was selber entwickelt zu haben, selber den Walk-a-walk zu haben.

00:31:06: Haben wir gerade eine Riesenblase an.

00:31:08: alle denken sie sind abgehängt, alle denken oh mein Gott, Agenten übernehmen meine Arbeit.

00:31:14: Die Agenten sind so unfassbar teuer, wenn man die so gut baut wie wir sie bauen.

00:31:18: Sind die unfassbarteuern?

00:31:19: Kannst du fast wieder Menschen einstellen?

00:31:20: Weil die Kosten, die man da zahlt an Anthropic und

00:31:24: Co.,

00:31:25: explodieren gerade noch mehr als sie sowieso schon getan haben.

00:31:28: dafür dass die so smart sind, haben die auch einen Preis.

00:31:31: das ist nicht umsonst.

00:31:32: Und selbst das ist ja noch B-Preist und eingepreist weil die bei Anthropic token günstig in den Markt werfen damit sie die Marktherschaft vom IPO bekommen.

00:31:43: Und das ist immer wichtig zu verstehen, wenn man seine eigene Arbeit reflektiert.

00:31:48: Wenn man sich eine Woche lang hinsetzt und sagt okay was ist denn mein aktueller Arbeitsablauf?

00:31:51: Wo sind Sachen die ich aktuell noch händisch mache, die ich vielleicht automatisieren könnte?

00:31:56: Wenn man ne Co-Pilot Lizenz hat und Power Automate hat dann kann man wahrscheinlich einen Großteil davon mit einer simplen Automatisierung bauen.

00:32:02: und wie du sagst, dann frage dich die KI wenn ich Power Automates nicht verstehe ob mir bitte die KI den Power Automated Flow schreiben kann.

00:32:09: ja Man kann bei co-pilotstudios.com auch einfach sagen, ich möchte ein Agent für das.

00:32:16: Wenn eine Mail reinkommt soll die da hin und so weiter und sofort Und dann baut er das für dich Da musst du nichts... Also es kann man komplett weiben.

00:32:24: Für die meisten Leute ist das der wichtigste Anwendungsfall.

00:32:27: Die wenigsten Leute brauchen ne vollautomatisierte See- und Geo-Analyse in nem Dashboard.

00:32:31: Wir probieren ja kleinere Agenturen zu enablen, kleinere Unternehmen, die sie sich nicht leisten können Jetzt so ne VollstdKI aufzubauen und sozusagen auch einen Zugang haben wollen zu dem Topstatus quo dieser Technologie.

00:32:44: Alles davor sind Hausaufgaben, die man selber machen kann, dass man sich einen guten Datenbasis aufbaut, das man eben eine gute SharePoint Infrastruktur hat, gute Google mehr oder im besten Fall lokal hostet.

00:32:55: Jeder kann mittlerweile ein Open Source Modell wie Google Gemma oder Quenl lokal nutzen ... unfassbar gut.

00:33:03: Und dann zahlst du nur die Stromkosten und halt den Server, ... ... die Grafikkarte, den Mac Mini wo das drauf läuft... ...und es gibt mittlerweile wirklich True Open Source,... ...das funktioniert, ist wahnsinnig gut funktioniert,... ...weil wo braucht's unbedingt diese wirklich verrückten Cases,... ...dass du dir eine ganze Agentur selber baust?

00:33:19: So ja okay, das natürlich geht das,... ...aber am Ende wenn ich mir Beratung einkaufe,... ...will ich mich auch ein Mensch einkaufen so für diese ganzen Sachen,... Auch am Ende KI geschrieben sind und wirken.

00:33:31: So natürlich kannst du dir dann auch noch trainieren auf den Assets von der Marke

00:33:33: usw.,

00:33:33: aber da brauchst du auch wieder Menschen, da braucht es jemanden, der das instruiert.

00:33:36: Ja absolut!

00:33:37: Also ich bin nicht der größte Fender alles einfach mit KI zu machen nur weil's geht sondern hinzuschauen wo wollen wir Mensch bleiben?

00:33:45: Wo hilft es uns und wo reicht eine simple Automatisierung?

00:33:48: Das reicht in achtzig Prozent.

00:33:49: Am ende unabhängig wie groß dieses ganze Thema AI ist Es ist halt auch ein Hype Es ist ein Hype-Thema und es ist eine Blase.

00:33:58: Ob man in diese Blase rein wächst sozusagen, das ist hingestellt oder ob wir irgendwann Ende des Jahres sagen okay die Blase ist geplatzt und wir sehen dass es uns doch nicht so hilft wie alle anderen irgendwie das promoten oder auf LinkedIn irgendwie schreiben.

00:34:14: ich habe also auch so einen Case von dem ich mir dachte naja probiere ich das aus oder lasse ich's einfach weil ich eh enttäuscht werde.

00:34:22: diese Idee, dass man sich ein eigenes Berater-Team holt.

00:34:27: Indem man die interessantesten und glücksten Köpfe aller Zeiten irgendwie sich per AI holt, sonst Steve Jobs der mir dann sagt wie gut mein Geschäftsmodell ist oder einen Warren Buffett oder wen auch immer... Die Idee ist super, die Idee ist Super.

00:34:44: Aber wenn ich dann jemanden hab oder eine... Wenn Claude so antwortet als wäre Claude Steve Jobs und mit allen Daten die man da hat.

00:34:53: Dann werde ich wahrscheinlich enttäuscht weil ich mir denke ja also irgendwie hast du es gerade nicht richtig verstanden beim Business.

00:34:59: Und wenn man sich ein bisschen mit der Materie beschäftigt, Steve Jobs war auch ne Arschloch.

00:35:02: Wird's den Arsch lochs sein?

00:35:03: Also bei Gott oder will es von Arschlöchern beraten werden?

00:35:06: Bei diesen ganzen Technokraten und diesem ganzen Wahnsinn gerade sollte man sich eher von Leuten beraten lassen die das Thema holistisch angehen.

00:35:12: auf LinkedIn ist es dann ja immer dieses ohja die berühmtesten Reichesten und was weiß ich.

00:35:17: wo willst du dich von denen beraten lasst?

00:35:18: Wo haben die die Welt besser gemacht?

00:35:19: so Ja okay jetzt haben wir irgendwie ein bisschen besseres iPhone mit einer bisschen besseren Kamera macht mein Leben nicht so viel besser.

00:35:25: also Am Ende des Tages kann KI ja auch ganz viel Gutes schaffen und ich glaube, da müssen wir ansetzen.

00:35:30: Nur weil man sich jetzt irgendwie kritisch bewerten lassen kann von den angeblich klügsten Köpfen aller Zeiten wo ziemlich viele Leute dahinter saßen und wahrscheinlich auch hauptsächlich Frauen die dann nicht erwähnt wurden.

00:35:45: Warum müssen wir das tun?

00:35:47: Warum gucken wenig.

00:35:47: was können wir Gutes damit machen?

00:35:49: also mit guten Datenmodellen.

00:35:50: zum Beispiel gibt es sowas wie Becker AI ... ist auch nur am Ende ein stochastisches Modell, aber du sagst okay... ... du errechnest wie viele Leute in der Stadt sind.

00:35:58: Wie bei McDonalds es ist gerade eine Messe dann weißt du du musst wahrscheinlich noch mal zehn belegte Brötchen mehr machen weil es ist in deiner Nähe oder hundert mehr und solche Sachen.

00:36:07: die haben dadurch neunzig Prozent weniger Abfall im Bäckereien.

00:36:11: Problem ist auch da diese Neunzig-Prozent-Abfall gehen an die Tafel also alles.

00:36:15: Ja klar!

00:36:17: Es gibt Cases wie dass man eben Solarpaneele effizienter aufstellt.

00:36:24: Da kriegt man immer drei, vier, fünf Prozent raus durch die künstliche Intelligenz weil die das einfach besser errechnen kann.

00:36:29: für die Proteingeschichten haben wir jetzt auch bei der IO von Google cool gesagt.

00:36:33: es gibt schon coole Cases und darauf sollte man sich fokussieren.

00:36:37: also ich sehe so oft auch im Markt AI-Slop und halt irgendwelche Geschäftsführer die nur noch mit der KI sprechen nicht mehr kritisch hinterfragen wo das herkommt weil sie sich ihr Beraterteam aufgebaut haben aus den klugsten Köpfen.

00:36:48: so für was Also, haben die die Welt besser gemacht?

00:36:52: Haben die uns an Punkt jetzt gerade gebracht dass es hier irgendwie vorangeht.

00:36:55: Nein!

00:36:57: Das kritische Hinterfragen dieser ganzen Themen und das irgendwie bestmöglich dafür zu nutzen dass die Welt noch mal besser werden kann.

00:37:05: also ich glaube da ist die Herausforderung und da musste sich jeder auch an die eigene Nase fassen weil viele Leute dann ja auch zumachen auch viele von den Leuten die vielleicht Lust hätten die weltbesser zu machen weil sie sagen oh das ist so anstrengend die Technologie ist mir zu viel.

00:37:18: Aber man kann jetzt halt gerade nicht den Kopf insand setzen, sondern muss halt irgendwie schauen dass man sich das aneignet.

00:37:23: Dass man schaut wie kann man das für was Gutes einsetzen?

00:37:26: und ich glaube da ist die große Herausforderung Und das wird uns allen helfen.

00:37:30: Was

00:37:30: würdest du sagen?

00:37:31: Ist da so das Thema?

00:37:33: also warum gibt es nicht mehr ein Initiativen?

00:37:37: Warum?

00:37:39: ja sieht man das Unternehmen noch komplett Die Augen verschließen davor was was ist das Problem?

00:37:48: Das Problem ist unwissen.

00:37:50: also egal wo ich bin egal wie groß die Organisation ist, die ich unterstützen darf.

00:37:55: Die wenigsten Leute verstehen diese Technologie

00:37:57: so

00:37:58: und die wenigsten leute wollen sich intensiv damit auseinandersetzen weil kann sein dass ihr am Anfang jetzt zu viele Fachberiefe reingeworfen habt und Leute dann zumachen das ist auch menschlich.

00:38:05: aber wenn man sich guckt guck dir Papst an ne?

00:38:07: Also ich mein der hat vor drei vier Jahren mich da irgendwie mit der KI arbeiten sehen und meinte ja geil Das wird mir so viel Zeit sparen.

00:38:14: Da habe ich mehr Zeit für das, was ich gerne mache fürs Coaching, fürs Visionäre, fürs Beileuten sein, fürs Vortragen... Die Backoffice-Sachen kann ich doch automatisieren?

00:38:21: Ja genau!

00:38:22: So.

00:38:22: und da hat er jeden Tag am Anfang eine halbe Stunde jetzt wahrscheinlich mittlerweile sechs Stunden die er damit der KI rumweibt und seine Sachen vorbereitet.

00:38:29: und trotzdem ist er als Mensch mit seinen vierzig Jahren Erfahrung unersetzbar aber mit der KI natürlich auf einem ganz anderen Level.

00:38:36: Und das ist der Mindset den ich mir wünschen würde für jeden Menschen.

00:38:40: Und das ist natürlich schwierig, wenn dich die eigene Organisation nicht dazu enabled.

00:38:43: und aber auch da kommen wir wieder zu New Work.

00:38:45: weil wie wozu wird das führen?

00:38:47: Zumindest für uns Blue-Colour-Worker und wenn sich Roboter so weiter ins White-Color sorry... Aber auch wenn sich Robotter weiter so entwickeln dann werden wir nicht mehr vierzig Stunden arbeiten müssen.

00:38:57: So ist einfach so!

00:38:58: Natürlich entstehen neue Jobs, natürlich gibt es eine andere Wertschöpfung, aber es wird nicht mehr Arbeit sein wie sie kennen, weil die ganze Fleißarbeit von der KI besser schneller effizienter gelöst werden kann.

00:39:09: Und dann müssen wir uns überlegen, was machen wir mit unserer Zeit?

00:39:13: Ist ein Drittel Instruktion von KI?

00:39:15: ist ein Drittel nochmal das kritische Überprüfnis.

00:39:17: Ein Drittel dann wertbasierte Arbeit wo wir die Welt besser machen können.

00:39:22: also da kommen wir zurück zu den Grundfragen, die wir beantworten müssen und auch da sehe ich zu wenig Leute, die sich damit auseinandersetzen.

00:39:28: Es sind sehr viele Schnellschuss Sachen so.

00:39:30: KI soll super sein deswegen macht ihr das jetzt.

00:39:32: Dann kümmert sich niemand darum die Unternehmen an die Hand zu nehmen, beziehungsweise die Mitarbeitung an die handzunehmen.

00:39:37: ist ihn wirklich zu erklären.

00:39:38: Die Leute machen alle zudem Angst um ihre Jobs.

00:39:40: das blockiert sie dann auch KI besser zu verstehen.

00:39:43: und das ist halt gerade so ein Teufelskreis in dem wir uns bewegen.

00:39:46: weil wenn man anfängt mit dieser Technologie zu arbeiten spielerisch sei es erstmal nur im Urlaub zu planen sei es dann... ...zuschauen was man vielleicht immer schon mal selber als Projekt umsetzen wollte sein Balkon neu zu pflanzen und dann eben auch sein eigenes Wissen und die eigene Expertise da reinzubringen der hört ja niemand auf damit zu arbeiten.

00:40:02: Aber dieser Schritt dahin, meistens musst du den Leuten den Prompt eingeben auf ihrem Handy.

00:40:07: Auf ihrem Laptop das sie durchlesen lassen ihnen erklären warum das jetzt gut ist.

00:40:11: Sie selber mal eine Sprachnotiz rein geben lassen und dann zu schauen dass das weitergeht.

00:40:19: aber diese erste Hemmschwelle ist riesig so und ja... Das ist halt das Problem.

00:40:25: Okay

00:40:25: okay die erste Hürde Und ich glaube auch gerade im Unternehmenskontext Die innere Zeit die man aufwenden muss obwohl es gar nicht viel ist aber vor lauter busy sein mit klein klein.

00:40:36: Auf jeden Fall

00:40:37: keine zeit sich da mal irgendwie, mit zu beschäftigen.

00:40:39: und ich wollte also im grunde im Grunde als ich glaube fest daran wenn du Mitarbeitenden sagst in einen Raum steckst und sagt jeder von euch hat der zukunft auf eine KI welcher auch immer generative KI.

00:40:53: Und ihr habt jetzt eine Stunde Zeit euch selbstständig damit zu beschäftigt.

00:40:55: ihr müsst aber eine stunde lang damit beschäftigen.

00:40:57: ich glaube Das würde schon achtzig Prozent vom Problem lösen, weil es sozusagen die intensive Beschäftigung damit reicht.

00:41:08: Auch wenn's eine Kurzzeit ist um das zu verstehen und um die Vorteile

00:41:12: hundertprozentig

00:41:13: glaubst du?

00:41:14: Und da kommen wir zurück zu dem was wir im letzten Podcast wo du bei uns zu Gast warst besprochen hatten.

00:41:19: Du also Workshops sind der größte Enabler ... für KI in der Organisation, ne?

00:41:25: Du kannst keine Wollschlüsse mit hundert Leuten machen.

00:41:27: Aber jedes Mal wenn ich mit zehn, fünfzehn Leuten... ... die können auch aus fünf unterschiedlichen Abteilungen kommen,... ...wenn ich da mit den AI-Champions sitze und sei das im Co-Pilot, im Cloud, im Chat spielt was weiß ich dann?

00:41:36: eben?

00:41:36: Skills, Subagents, Agentsbauer, Workflows.

00:41:39: ... und den Erkläre, wo ist der Unterschied?

00:41:41: Warum kommt jetzt aus Co-Palette nur so viel raus aufgrund der Limitierung.

00:41:45: Warum kommt bei Claude das raus?

00:41:47: Dann mal gemeinsam was zu weibend zu sagen da geht die Reise hin... Das könnt ihr auch machen!

00:41:50: Warum solltet ihr vielleicht nicht alle Website zu Vibecodes denn hier irgendwie dass nicht securitytechnisch umgesetzt bekommt.

00:41:57: All diese Sachen erklärt denen ja niemanden und auch nicht für ihre Arbeit.

00:42:00: Und ich regiere jedes Mal das Feedback nach so einem Workshop.

00:42:02: Das hat mir zwei Wochen eigenständige Arbeitsgesparte.

00:42:05: Dass einfach mal einen jemand an die Hand nimmt Wie gesagt selber mal den prompt angebt hier sagt da mal überprüfend das können die leute ja auch nicht in die weil du sagst es sind alle busy.

00:42:14: Also deswegen ja dann musst du halt die zeit investieren und auch dann meistens das kapital.

00:42:19: Und warum scheitern?

00:42:20: fünfund neunzig prozent der KI-Projekte, weil die leutes intern umsetzen wollen.

00:42:22: aber du brauchst im blick von außen kannst dich in einer eigenen Suppe spüren.

00:42:25: exakt gibt keinen Sinn.

00:42:27: ich würde nochmal ganz kurz mini ausblick machen und mich interessiert, was du dazu denkst.

00:42:34: Weil ich glaube das nächste große Ding, was wirklich sehr viel ändern wird ist das ganze Thema Robotik in Zusammenhang mit AI.

00:42:41: Und ich warte nur auf den Moment dass... Dass sich raus stellt, dass mal irgendein Roboter führt zuhause irgendwie erschwinglich ist und so ein kleiner Hype ausgelöst wird dann bin ich der erste der da mit zuschlägt also nicht First Mover aber in der ersten Gruppe dabei.

00:42:59: weil Also, es kann nicht mehr lange dauern bis bei mir zu Hause im Keller.

00:43:05: Ein Roboter einfach zwölf Stunden am Tag Wäsche macht.

00:43:08: also ich finde das ist das beste Beispiel.

00:43:11: alle Menschen haben sehr viel Zeit damit zu tun wäschen zu machen so in die Waschmaschine stecken bügeln aufhängen alles mögliche zusammenlegen.

00:43:23: So es macht einfach kein Spaß.

00:43:24: kannst du mich erzählen dass es jemandem Spaß macht?

00:43:26: und aber es dauert super lange und das ist doch eine super.

00:43:30: Also natürlich ist es nicht einfach, aber auch durch Trainingsdaten und da muss also irgendeine Firma wird doch mal einen Roboter in der nächsten Zeit auf den Markt bringen, der sowas lernen kann.

00:43:39: Einfach Hausarbeiten, Spülmaschine, Staubsaugen.

00:43:42: Dass man einfach dieses Thema von der ewigen To-Do List so unterstreichen oder?

00:43:50: Ja voll!

00:43:50: Das was gerade passiert ist ja dass es Teilautonome Roboter gibt für so zwanzigtausend Euro die immer noch fern gesteuert werden

00:43:57: im Indien.

00:43:59: Und aber das sind natürlich alles Trainingsdaten, die dabei erfasst werden während diese Arbeit machen.

00:44:03: Das womit diese Roboter Probleme haben ist die Feinmotorik.

00:44:07: Wenn du denen ein Ei gibst oder eine Banane wissen sie nicht wie... Sie das anders anfassen müssen als ein Stein den sie vom Boden auch...

00:44:13: Was ja auch nur Trainings-Daten sind?

00:44:15: Aber die müssen halt erst erfasst sein.

00:44:18: Genau und das ist aber gerade noch das Problem.

00:44:20: jetzt hatten sie aber gestern glaube ich diesen Test veröffentlicht wo drei Warehouse Roboter In so einem Amazon-ähnlichen Warehouse, ich weiß nicht ob es Amazon war.

00:44:31: Ich habe leider nur angelesen, zweihundert Stunden am Stück gearbeitet haben.

00:44:36: also haben sich abgewechselt mit Ladezüklien aber drei Roboter im Ablauf zweieinhalb Stunden durchgeackert.

00:44:43: ist die Frage wann zahlen die dann steuern?

00:44:45: So weil das System wie wir's haben aktuell wird so zumindest in Deutschland nicht funktionieren.

00:44:51: Aber ja, das ist jeden... und auch wenn du dir die Robotik-WM, also wenn die Fußball gegeneinander spielen.

00:44:57: Wenn du das vor fünf Jahren anschaust, wenn du das jetzt anschausst, dann hat mir schon drüber gesprochen den Beijing Marathon oder Halbmarathon, wenn auf einmal die Roboter nicht mehr irgendwie eine Stunde langsamer sind sondern zehn Minuten schneller und innerhalb von einem Jahr halt die Zeit halbiert haben und auf einmal autonom laufen und vorher nicht mal autonom laufen konnten.

00:45:14: Also vor unseren Augen passiert das und es wird nicht bis zwanzig dreizig dauern günstige Haushaltsroboter haben, die einen großen Teil der Arbeit übernehmen können.

00:45:25: Würde ich jetzt mal davon ausgeben wenn wir uns die aktuelle Entwicklungsschritte anschauen kann natürlich noch Krieg um Ressourcen und generell um Land dazwischen kommen.

00:45:34: aber also ich sehe das auch auf dem Weg dahin und... Auch das bringt wieder die Frage zurück zu wie wollen wir arbeiten?

00:45:42: Was ist dann Arbeit noch wert?

00:45:43: Wie bemessen wir den Wert der Arbeit?

00:45:45: Wie besteuern wir den Werte Arbeit?

00:45:50: Demokratie wie unserer.

00:45:51: Und das ist super interessant,

00:45:53: auch

00:45:53: die die Schnelligkeit der Technologie versus die Langsamkeit der Politik und der großen Systeme.

00:46:03: So, ne?

00:46:03: Das wird gespannt!

00:46:05: Wenn Großteil der Politiker nie gearbeitet hat in diesen Jobs... Wie will man von denen erwarten dass sie Verständnis haben für ein Thema, das so transformativ ist wie künstliche Intelligenz?

00:46:14: Da musst du halt jetzt Leute in der Politik haben, die diese Themen mit begleiten Solange uns halt uralte Menschen regieren, die seit Ewigkeiten in der Politik sind.

00:46:27: Werden wir da keine zukunftsfähigen Entscheidungen haben?

00:46:30: Glaub ich nicht!

00:46:31: Wir sehen jetzt gerade keinen Beispiel dafür.

00:46:33: und wenn wir dann das anschauen, kleine Länder wie Malta, die jetzt schon allen Mitbürgerin einen Anthropic Account-Sponsoren und eine KI Fortbildung... Das ist es halt.

00:46:44: Und wie viel falsche Information haben wir gerade auf LinkedIn, auf Facebook, auf Instagram, auf TikTok das alles KI generiertes?

00:46:50: Das KI Kompetenztraining bräuchten alle also nicht nur Leute über vierzig fünfzig sechzehn.

00:46:55: ich will da irgendwie Age Stamming machen aber grade für die ist natürlich schwierig

00:46:59: absolut

00:47:01: dass zu unterscheiden.

00:47:02: auf jeden Fall

00:47:03: letzte Frage glaubst du an eine Welt in der jeder ganze Arbeit geht?

00:47:09: Ich hoffe auf diese Welt aber ich sehe sie nicht.

00:47:13: Ich wünsche mir diese Welt, ich habe Liebe in meiner Arbeit.

00:47:15: Ich liebe Arbeit!

00:47:17: Ich wünschte der Tag gerade doppelt so viele Stunden... ...dass ich gleichzeitig Professor, gleichzeitig KI-Entwicklungen, gleichzeitig noch Coaching und Training machen könnte.

00:47:27: Und das ist das Privileg wo ich herkomme.

00:47:29: dass mein Dad und meine Mama mir immer gesagt haben mache worauf du Bock hast.

00:47:32: Und natürlich dass sie auch die finanziellen Möglichkeiten dazu hatte zu sagen darauf hab' ich Bock das will ich machen Und das Privileg hat halt kaum jemand.

00:47:40: Deswegen glaube ich, dass so lange Menschen arbeiten müssen um sich überhaupt ein Lebensunterhalt und heutzutage die Generation von mir darunter wenn ich das bei meinen Studierenden sehe... Wenn sie es nicht mehr als ein WG-Zimmer leisten können mit einem Einstiegsgehalt obwohl Sie alle einen tollen Job machen und es nur um Existenz geht.

00:48:00: Ich glaube nicht, dass Arbeit zu einem Thema werden kann, dass alle gleich stellt und gleich glücklich macht.

00:48:10: Und ich habe das Privileg, dass ich Arbeit liebe und hoffe immer, dass sich den Menschen mit denen ich arbeite da irgendwie dann was von mitgeben kann, von dem Privilegg, das ich erfahren hab und wie Arbeit mir geholfen hat auch hinzukommen.

00:48:22: aber

00:48:25: Ich

00:48:25: sehe in der aktuellen Entwicklung nicht den Willen weder aus der Politik noch von der wohlhabenden Kaste die das alles entscheidet Das für alle möglich zu machen.

00:48:36: Und das ist gerade, wo ich auch ein bisschen mit Struggle muss ich sagen.

00:48:41: Ein bisschen ist gut, ziemlich.

00:48:43: Wow!

00:48:44: Danke, danke finde ich eine sehr interessante Perspektive die auch am Ende vielleicht damit zu tun hat aus welcher Generation du stammst.

00:48:53: und das nächste Mal sollt mir unbedingt auch wenn wir uns treffen über ... Das Thema Sumamizuma sprechen.

00:48:58: also ich meine dass es ja wie gesagt Generationenarbeit die du mit deinem Vater leistest und ihr schaut euch sozusagen an ... wie die Generationen ticken, was sie ein und die andere denkt.

00:49:10: Und ich glaube das ist ein ganz ... ... ja klassisches Bild, was man oft sieht aus der NL-Generation.

00:49:15: Diese ... Ja diese Haltung zum Thema?

00:49:22: Ja ich meine du musst den Status quo kritisch hinterfragen wenn der Status quo so scheiße ist... Also ich telefoniere jeden Sonntag stundenlang mit meiner Oma ... ... und lerne von ihr und ihrer Erfahrungen durch die Krisen, ... ... meinem Blät zusammenzuarbeiten, gibt mir ultra viel.

00:49:36: Ich suche mir immer die ältesten Entwickler bei uns in der Organisation... ...die dreißig Jahre Entwicklungserfahrung haben.

00:49:40: bei Security-Themen und den Grundthemen habe ich einfach keine Ahnung im Vergleichen.

00:49:45: So wenn die noch von Grund auf Code gelernt haben sind die mir immer... ...drei Tausend Schritte voraus.

00:49:49: Wenn sie im Urlaub sind bricht da die ganze Infrastruktur bei uns zusammen.

00:49:52: Und das, wenn wir das sehen... ... dass wir junge Menschen brauchen, die das ganze kritisch challenging... ...wir denen den Raum dafür geben.

00:49:58: Ich lasse mich ja auch am liebsten von meinen... ...praktikanten und Werkstudenten in den Challenges und meinen Studierenden,... ...ich habe auch nicht die Weisheit mit Löffeln gefressen so.

00:50:06: Und es schaffen uns in einem Raum auf Augenhöhe zu treffen, kritisch zu hinterfragen... ...und trotzdem auch allen fairen Anteil an dieser Arbeit erhalten.

00:50:16: dann kann glaube ich noch was sehr gutes entstehen aus dem was wir haben.

00:50:19: An Daten, an Prozessen, an Industrie.

00:50:23: Aber da müssen wir uns jetzt auf jeden Fall alle an die eigene Nase fassen, das voranzutreiben.

00:50:27: Anderen Weg wird es nicht rausgeben aus der aktuellen Situation.

00:50:30: Da haben wir doch noch ein Ende hinbekommen was ein bisschen zuversichtlich ist.

00:50:34: Vielen lieben Dank!

00:50:35: Oskar Trautmann hat mir sehr viel Spaß mit dir gemacht und ich hoffe für euch liebe Hörerinnen...

00:50:39: same!

00:50:40: ...Hörern und Hörern auch.

00:50:41: Wir hören uns mal nächstes Mal wieder bis dahin.

00:50:43: Ciao ciao!

00:50:44: Tschüss.