Folge 4_Klaus Kallenbrunnen - Digitale Transformation im Mittelstand

00:00:00: Hallo und herzlich willkommen zum KI Podcast präsentiert vom Hubwerk 01.

00:00:07: Verständlich für alle klären wir große und kleine Fragen rund um das Thema künstliche

00:00:13: Intelligenz.

00:00:14: Wir wünschen dir viel Spaß.

00:00:16: Ja, herzlich willkommen im KI Podcast des Hubwerk 01.

00:00:24: Mein Name ist Matthias May und mir gegenüber sitzt Klaus Kallenbrunn.

00:00:28: Klaus ist einer der Gründer und Geschäftsführer der DINITED Group.

00:00:33: Außerdem ist er Dozent an der Hochschule Karlsruhe und an der Akademie der deutschen Medien

00:00:39: in München.

00:00:40: Das Unternehmen, die DINITED Group, ist eine Digitalagentur für den Mittelstand mit Sitz

00:00:45: in Karlsruhe.

00:00:46: Mit mehr als 12 Jahren internationaler und transformationaler Erfahrung im Engagement

00:00:52: für Technologieunternehmen, Mittelstandsunternehmens Startups, Agenturen und Konzernen.

00:00:57: DINITED unterstützt Unternehmen in Transformationsprozessen zum Hererfolg sowie Wachstum und agieren

00:01:04: als ganzheitlicher Partner, wenn sie die ersten Schritte der Digitalisierung gehen möchten

00:01:09: oder auf dem Weg zum Digital Leadership sind.

00:01:12: Klaus unterstützt mit seiner Agentur digitale Kompetenz in Haus aufzubauen oder begleitet

00:01:19: andere Unternehmen aktiv beim Entwurf und der Umsetzung ihrer Digitalstrategie.

00:01:24: Neben exzellenter Beratung zur digitalen Transformation, Konzeption und Umsetzung nachhaltiger Kommunikations,

00:01:31: Positionierung sowie Werbestrategien ermöglicht die DINITED Group die Entwicklung und Übersetzung

00:01:36: von Business Cases in tragfähige digitale Lösungen.

00:01:40: Die Digitalagentur arbeitet für Mittelstandsunternehmen und vereinzelt für Startups und Konzerne.

00:01:46: Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung im Marketing, E-Commerce und ganzheitlichen transformativen

00:01:52: Prozessen in und für Unternehmen folgt das Unternehmen seine Leidenschaft und ist ein

00:01:57: zuverlässiger Partner.

00:01:58: Wow, herzlich willkommen Klaus!

00:02:01: Wow, ja.

00:02:02: Ja, schön, wenn man das mal alles hört.

00:02:05: Genau, wenn wir es mal vorgelesen bekommen.

00:02:07: Ja, saug cool.

00:02:08: Also ich freue mich sehr auf unser Gespräch, vor allem nach unserem kleinen Vorgespräch

00:02:13: eben schon.

00:02:14: Erzählt trotzdem mal kurz für alle Zuhörenden.

00:02:18: Ich habe jetzt schon was gesagt, aber so wie muss man sich eure tägliche Arbeit vorstellen?

00:02:24: Was macht ihr im Detail?

00:02:26: Ja, erstmal vielen Dank, dass ich da sein darf.

00:02:28: Freut mich sehr.

00:02:29: Das ist eine Ahnung.

00:02:30: Also kannst du unseren Alltag eigentlich so vorstellen, zu uns kommen Organisationen,

00:02:33: die vor irgendwelchen Herausforderungen stehen, sagen da ist jetzt gerade wieder eine Veränderung

00:02:37: im Gange, dann müssen wir uns eigentlich darauf einstellen und wo fangen wir eigentlich

00:02:40: an.

00:02:41: Und genau dann kommen wir ins Spiel und fangen mit der Vision an, wo möchtest du eigentlich

00:02:46: zukünftig hin, wo möchtest du dich als Organisation hin entwickeln und dann überlegen wir, wie

00:02:50: wir daraus im Prinzip eine Roadmap, also eine schrittweise Abarbeitungsliste dafür entwickeln,

00:02:56: wie wir da hinkommen.

00:02:57: Und jetzt halt aktuell eben mit dem Thema der angewandten KI ganz, ganz massiv und intensiv

00:03:03: in den Organisationen, weil halt auch jetzt das mittlerweile angekommen ist, das ohne

00:03:07: ist halt schwierig.

00:03:08: Und wer kommt dann zu euch?

00:03:10: Weil also wir haben es ja im Vorgespräch auch schon drüber, ich habe ja selber auch noch

00:03:13: eine Agentur und es mir geht es immer so.

00:03:15: Manchmal sehe ich, da ist eigentlich Bedarf da, aber das Unternehmen erkennt selbst noch

00:03:23: nicht.

00:03:24: Also kommen die Leute aktiv auf euch zu oder geht ihr zu, wie funktioniert es?

00:03:30: Weil damit der Schmerz muss ja so groß sein, dass man dann auf euch zugeht und sagt,

00:03:34: ey, da muss was passieren.

00:03:36: Ja absolut, also das sind unterschiedliche Einfallstore, da kommen teilweise Experten,

00:03:40: die sagen, hey, ich kriege hier das Thema nicht irgendwie nach vorne und ich brauche

00:03:44: euch als Barring, als Unterstützung und als Meinungsbild in der Organisation.

00:03:49: Und auf der anderen Seite sind natürlich auch dann die Organisationen aus strategischen

00:03:54: Plänen in dem Bedarf oder in Zugzwang da was machen zu müssen oder aufgrund des Wettbewerbs

00:03:59: was eben passiert.

00:04:00: Und was wir halt machen, wir triggern diese Themen halt und machen sehr viele Fortbildungs-

00:04:04: und Webinarangebote auch, sodass die Organisationen darüber erstmal das Thema kennenlernen

00:04:08: können, sich auch ein bisschen fortbilden können und dann im Prinzip ein Bedarf daraus.

00:04:12: Was sind das dann für Themen?

00:04:13: Die aktuell ist ein ganz großes Thema in Organisationen Prompting.

00:04:17: Das bedeutet dir, der Maschine eben mitzuteilen, was sie denn für mich generieren soll.

00:04:22: Das ist bei generativer KI ein großes Thema, dass man das lernt oder auch wie schaffe ich

00:04:26: jetzt überhaupt erstmal eine Infrastruktur, die für mich diese KI, also diese günstliche

00:04:31: Readiness Intelligenz auch dann herstellt.

00:04:33: Ja tatsächlich.

00:04:34: Jetzt sind wir ja schon genau voll drin im Thema.

00:04:37: Kannst du ganz kurz sagen, gibt es eine Unterricht, was gibt es für KI?

00:04:41: Also es gibt generative KI, was gibt es noch?

00:04:44: Genau, es gibt dann im Prinzip diesen generativen KI Teil, dann gibt es natürlich die Deep Learnings,

00:04:49: also das heißt im Prinzip selbstlernende Systeme, die man im Prinzip mit Arbeitsanweisungen oder

00:04:55: mit im Prinzip Daten füttert, die Ergebnis zurückgibt und dann bewertet.

00:04:59: Was gibt es da, was man kennt?

00:05:01: Ja, ich meine, da gibt es auf Microsoft, gibt es verschiedene Lösungen, die darauf basieren

00:05:06: und dann gibt es im Prinzip von Entropic oder ja gibt es...

00:05:11: Ja, das was gerade so in den Medien quasi ist oder der Hype, ChatGPT und jetzt vielleicht

00:05:17: bald Sora AI und so Sachen, das ist ja alles generativ, weil man gibt was rein und es

00:05:23: kommt was raus.

00:05:24: Korrekt, sie sind vortrainiert.

00:05:26: Das ist auch der Schwerpunkt, auf den wir uns konzentrieren.

00:05:28: Also dieser ganze Deep Learning Teil, das ist meistens sehr stark wissenschaftlich orientiert

00:05:33: und braucht auch einen viel längeren Atem tatsächlich.

00:05:36: Ja, okay.

00:05:37: Und dann wir konzentrieren uns eben an die, auf die Lösungen, die schon vortrainiert sind.

00:05:39: Also dieser GPT, ChatGPT, steht für Generative Pre-Trained Transformer, das heißt, der ist

00:05:45: vortrainiert, das ist ein Sprachmodell, was extrem, da kannst du vorstellen, Hunderte

00:05:49: Peterbeit an Büchern gelesen hat schon und auch Feedback bekommen hat dazu, aber das

00:05:53: richtig einordnet.

00:05:54: Und damit kann man natürlich dann sehr, sehr gut arbeiten und sehr schnell Ergebnisse

00:05:57: generieren.

00:05:58: Wohingegen man, wenn man natürlich erstmal selber anfängt, ein Sprachmodell zu trainieren,

00:06:02: erstmal einen sehr langen Atem braucht, man braucht erstmal die Datenmenge und dann

00:06:06: brauche ich natürlich auch noch die Zeit und die Geduld mit den, ja auch den Fallbacks,

00:06:13: die dann dabei passieren.

00:06:14: Also muss ich mich einfach mal zurückwürfen und dann die Ergebnisse nicht so passen,

00:06:16: damit umgehen zu können.

00:06:17: Und das ist so meistens mittelstandseitig schwierig.

00:06:20: Ja, was sind da die Probleme beziehungsweise, was sind das für Kunden, also was habt ihr,

00:06:25: habt ihr Handwerksbetriebe, habt ihr nur Bankenkonzerne oder was ist so?

00:06:30: Querdurchspeet tatsächlich.

00:06:31: Also das geht von der Arztpraxis los, die sich überlegt, wie können wir eigentlich

00:06:35: unser Patientenmanagement, unsere Wartelisten, unsere Kundenansprache, unsere Terminkoordination

00:06:40: effizienter gestalten.

00:06:41: Okay.

00:06:42: Auch wenn sich mal was verschiebt, einen Kunden proaktiv vielleicht zu informieren, bis

00:06:46: hin zum Konzern, der sein komplettes Kundenanfragemanagement optimieren möchte oder seine Finanzbuchhaltung

00:06:53: zum Beispiel optimieren möchte und sagt, hey, irgendwie läuft das nicht so schnell, wie

00:06:56: ich es mir vorstelle.

00:06:57: Oder auch typisches Alltagsprobleme im Vertrieb, ja das Traveling Salesman Problem, das kennt

00:07:03: man vielleicht noch, wo schicke ich wen hin, das sind auch solche Themen.

00:07:07: Und kommt ihr dann so, die kommen dann auf euch zu?

00:07:09: Also ich bin jetzt so ein Unternehmen, dann komme ich auf euch zu und sage, Klaus, hier,

00:07:14: das funktioniert nicht oder ich möchte meine Buchhaltung, Finanzbuchhaltung, Marketing

00:07:19: verbessern, könnt ihr mir helfen sozusagen und dann sagt ihr immer gleich KI oder was

00:07:26: macht ihr dann?

00:07:27: Tatsächlich ist es so, dass wir uns erstmal den Prozess dann gemeinsam anschauen, das

00:07:30: heißt wir zerlegen den erstmal.

00:07:31: Wir haben zwei Gliederungsstufen, das eine sind so typische, das empfehle ich auch jeder

00:07:35: Organisation das mal zu machen oder meine Umfrage zu machen, das sind die typischen

00:07:39: Zeitfresserprozesse, das sind die wo man eigentlich morgens in die Arbeit kommt und

00:07:43: denkt sich so, warum muss ich das heute wieder tun?

00:07:45: Die Klassiker und dann gibt es die Potenzialträgerprozesse, das sind die wo wir sagen, sagen wir

00:07:51: davon müssten wir eigentlich viel, viel mehr machen, weil da liegt ein riesen Potenzial

00:07:54: begraben, aktuell was noch nicht gehoben ist.

00:07:57: Und wenn man das danach aufgliedert, dann schaut man sich erstmal an wie laufen diese

00:08:01: Prozesse im Detail, was macht die Person, wo brauche ich die genau und muss ich diese

00:08:07: überhaupt so machen wie ich sie bisher gemacht habe und dann fängt man an und automatisiert.

00:08:11: Also am Ende vergeht es ja meistens nur darum Daten aus einer Quelle zu holen, dann diese

00:08:16: Daten zu manipulieren, die Daten weiterzugeben und gegebenenfalls dann mit diesen Daten noch

00:08:21: eine kognitive Leistung zu erbringen, das heißt analysieren, verstehen und vielleicht noch

00:08:26: alles gut.

00:08:27: Und dazu kommt im Prinzip, dass man dann meistens nur 5-10% KI ein Teil hat, das ist sicher.

00:08:31: Das meiste ist Prozessautomatisierung.

00:08:33: Das wollte ich nämlich gerade fragen, gibt es den Fall, dass ihr dann sagt, okay wir

00:08:37: können das so uns optimieren, aber wir brauchen gar keine KI?

00:08:40: Also gar keine KI schwierig tatsächlich, also gerade diese generativen Modelle, also die

00:08:46: GPTS sind eigentlich mittlerweile immer dabei, aber die machen jetzt nicht 80-90% aus,

00:08:51: wir haben mittlerweile Sekunden, die kommen dann denken so ja, KI ist die Lösung für

00:08:54: alles und löst unsere Geschäftsprobleme, das ist natürlich nicht der Fall, aber sie

00:08:58: kann extrem helfen, die Effektivität und Effizienz zu steigern und auch einen großen Gefahr

00:09:03: von Organisationen, diese Kopfmonopole ein bisschen zu öffnen.

00:09:06: Das sind Kopfmonopole oder Herrschaftswissen, hatte ich jetzt neulich gehört.

00:09:11: Von einzelnen Wissenskrägern.

00:09:13: Genau, das ist die Frau Müller, das ist der Peter Meier, wo man sagt, oh mein Gott, wenn

00:09:17: die in Urlaub gehen irgendwann ist hier komplett.

00:09:19: Oder wenn die ausscheiden.

00:09:21: Oder wenn die ausscheiden, genau, in Rente gehen.

00:09:23: Und das ist halt eine Gefahr für Organisationen und eigentlich dieses jetzt mit sich KI zu

00:09:26: beschäftigen, Automatisierung hilft halt auch diese Kopfmonopole zu öffnen.

00:09:30: Es ist lustig, ich hatte das erst vor zwei Jahren, ich komme aus der Musikbranche und

00:09:36: in einem Livemusikclub, ist der erste Geschäftsführer und Vorstand verstorben und der war halt

00:09:42: mit Gründer und dann war genau das, dann ist das, ja das hat alles der gemacht, ja

00:09:47: super.

00:09:48: Das war ein richtig Schlinger, also nicht Schlinger im Geschäftsbetrieb, das lief aber,

00:09:53: so wie lief es, finde ich es, so einfach zu sagen, wie funktionieren überhaupt das

00:09:58: Lüftungssystem von der ganzen alle, ja das hat alles der gemacht, ja das ist der keiner.

00:10:03: Ja, das ist ein riesen Problem.

00:10:05: Deswegen, also das Problem ist halt aber auch die Zeit, meistens diese Leute, die die Kopfmonopole

00:10:09: haben, haben auch wirklich nicht die Zeit, das dann alles nochmal zu dokumentieren.

00:10:12: Ja, das ist ein Problem.

00:10:13: Wir sticken hier in ihrem Alltag.

00:10:15: Genau.

00:10:16: Wir haben genau die Idee diesen Menschen als Erstes zu helfen, zu sagen, ok, kommen wir,

00:10:19: fangen mal an, teile deiner Prozesse, die jetzt sehr viel Zeit ziehen, zu automatisieren,

00:10:25: mit KI zu unterstützen, dann haben wir diese Dokumentation sowieso und dann werden die

00:10:29: frei und können dann eigentlich das Potenzial mehr in die Organisation auch tragen.

00:10:32: Das macht's.

00:10:33: Und ich habe in der Anmoderation vorgelesen, ihr macht auch vereinzelt, das ist jetzt,

00:10:38: weil wir hier im Hubwerk ja auch Start-ups ansässig haben, ihr macht auch vereinzelt

00:10:43: was mit Start-ups, aber das ist dann eher so Rand oder könnt ihr auch so?

00:10:48: Nee, die können immer eigentlich.

00:10:49: Also wir sind ja auch mit der Wirtschaftsförderung in Karlsruhe da ziemlich eng und unterstützen

00:10:55: da auch immer wieder.

00:10:56: Wir sind ja auch im Umfeld in Karlsruhe, wo sehr viele Start-ups auch angesiedelt sind

00:11:02: und da sind wir halt nach regelmäßigem Ekel auch im Austausch und geben auch Formate,

00:11:07: wo man teilnehmen kann, wo man sich informieren kann zu den Themen.

00:11:10: Ok.

00:11:11: Und bist du ja auch dozent?

00:11:13: Hast du ja vorhin noch gesagt, was machst du da genau?

00:11:17: Welche Fächer als Fachmann oder was Unterrichtestworkshops machst du auch?

00:11:22: Willi, Mags, da noch kurz was zu erzählen?

00:11:24: Ja, gerne, gerne.

00:11:25: Also ich bin im Prinzip an der Hochschule Karlsruhe und an der Akademie der deutschen

00:11:28: Medien in München und das ist meistens, also in der Hochschule Karlsruhe ist es so, das

00:11:32: ist der Studiengang International Management, das sind meistens Studenten im 6.

00:11:36: 7.

00:11:37: Semester und die sind in der Marketingvorlesung drin.

00:11:41: Und ich mache dann einen Teil, der sich mit diesen digitalen Themen in der Marketing

00:11:44: eben beschäftigt und auch dem digitalen Business, also wie baue ich ein Geschäft zum

00:11:47: Relauf, wie sortiere ich das überhaupt ein und wie vermarkt ich es dann im nächsten

00:11:51: Jahr?

00:11:52: Ja.

00:11:53: Das ist ja das Wichtigste, es bringt mir ja nix, eine Idee zu haben, aber nicht zu wissen,

00:11:55: wie sie sichtbar wird.

00:11:56: Also du zeigst den dann auch wirklich, wie es in der Praxis im Prozess anwendbar ist,

00:12:01: ein ChatGPD oder Dali, was ja die Grafik-Generierung, das du zu sagen, ist von OpenAir.

00:12:08: Ja, genau.

00:12:09: Ok.

00:12:10: Das war auch meine Motivation damals, weil ich meine, als ich, ich habe selber International

00:12:13: Management studiert in Karlsruhe im Bachelor, war dann später im Master noch mal woanders.

00:12:18: Und ich musste mir das ganze Digital-Themen halt selbst beibringen.

00:12:21: Ja, ich meine, für mich war ein guter Hebel, dass ich ein halbes Jahr dann im Silicon Valley

00:12:24: gearbeitet, wo ich dann eigentlich alles von der PIKA auf gelernt durfte und konnte.

00:12:29: Wo hast du gearbeitet?

00:12:30: Das ist ja auch mal interessant.

00:12:31: Ist jemand mit dir mitzusprechen, der dort vor Ort war?

00:12:34: Ja, ich habe in Sunnyvale tatsächlich gearbeitet.

00:12:37: Es waren, heute ist das Unternehmen Connect-City, ich glaube, wenn sie noch so heißen, wurden

00:12:43: ich jetzt schon ein paar Mal wieder verkauft, gekauft.

00:12:45: Die wurden damals von Amerikanern gekauft und dann wurde erstmal so das Wort leer geräumt

00:12:51: und dann wurde es ziemlich licht und ich hatte dann die Möglichkeit und sagte, hey, du musst

00:12:54: doch in Praxissemester machen, komm doch zu uns rüber zum amerikanischen Mutterkonzern.

00:12:58: Und dann habe ich gesagt, ja klar, warum nicht, da war das Silicon Valley Thema noch gar nicht

00:13:01: so bekannt hier.

00:13:02: Und dann bin ich rüber und dann habe ich gesagt, wow, was ist denn hier eigentlich los?

00:13:06: Das war der absolute Wahnsinn, diese Openness, diese Offenheit über alles zu sprechen.

00:13:11: Ich habe oft in Deutschland das schon besser geworden, aber in der Vergangenheit oft erlebt,

00:13:15: man hat eine Geschäftsidee oder eine Möglichkeit, wo man vielleicht in Zukunft eine gewisse Rendite

00:13:22: erzielen könnte, dann sperrt man sich ein, so wie in so einem Gerasch jetzt hier.

00:13:26: Und dann sage ich mal, jetzt werkele ich da dran zwei Jahre und dann gehe ich damit auf

00:13:29: den Markt und dann erkenne ich plötzlich, dass eigentlich kein Mensch das interessiert.

00:13:32: Und dort habe ich es halt anders erlebt.

00:13:35: Also das war diese Bay Area im Prinzip San Francisco, den 101 runter Richtung San Jose, das ist so

00:13:40: dieser ganze Abschnitt dort, wo die ganzen Tech unternehmen.

00:13:42: Und ist es da wirklich so, wie man immer sagt, man ist nichts, wenn man mindestens ein, zweimal

00:13:46: gescheitert ist?

00:13:47: Weil das ja im Vergleich zu Deutschland, wenn du hier gescheitert bist, ist ja so...

00:13:51: Also, nee, so habe ich es nicht erlebt tatsächlich, aber es ist jetzt nicht so, dass es irgendwie,

00:13:57: dass man gebläumt wird dafür.

00:13:58: Also das ist so völlig normal.

00:14:00: Ja, ich probier halt und wenn es klappt oder nicht.

00:14:02: Und das Entscheidende ist aber vor allem, ich sitze ja auch in den Bars, ich sitze in

00:14:05: Palo Alto oder sonstwo abends in den Bars drin.

00:14:08: Und das sind überall Leute, die irgendwelche Geschäftsideen haben, die was vorantreiben

00:14:12: wollen, gerade in diesem Tech Bereich.

00:14:14: Und dann unterhältst du dich und sagst also, ja, was machst du eigentlich?

00:14:18: Ja, ich mach das.

00:14:19: Ah, cool, ich mach das.

00:14:20: Ja, super, wenn wir uns zusammen tun, können wir doch eigentlich was viel größeres machen.

00:14:23: Ja, cool.

00:14:24: Ja, und diese Mentalität sorgt halt dafür dieses, ja ja, lass mal probieren.

00:14:27: Und wenn es entscheidet, ja gut, dann haben wir es gegen die Wand gefahren, man ist nächste.

00:14:30: Ja.

00:14:31: Und da sind wir halt noch ein bisschen verbindlicher, sag ich mal hier.

00:14:35: Ja, und das sorgt halt dafür, dass es ja dieses Image hat so, oh, du bist gescheitert,

00:14:39: das war schlecht.

00:14:40: Du hast vorhin schon mal so ganz leicht angeschnitten, wo ich, vielleicht ist das gerade eine gute

00:14:45: Brücke, glaubst du, dass dein Deutschland grad auch, vielleicht auch bei den Mittelständlern,

00:14:51: mit dem Thema KI-Prozesse ändern, auch viel mal abgesehen davon, dass die in ihrem Alltagsgeschäft

00:14:58: beschäftigt sind, viel Angst mit schwingt.

00:15:02: Vor Veränderung kann das sein, oder vor KI, und oh, wir haben Angst vor Jobverlust und

00:15:08: wie vorvor.

00:15:09: Ich denke, es kommt darauf an, in welche Unternehmensbereiche man reinschaut, tatsächlich.

00:15:15: Es gibt Unternehmen, also fange ich mal an mit der Geschäftsführung.

00:15:20: Die sagt natürlich super, wenn wir mehr automatisieren können, mehr KI einsetzen, dann habe ich im

00:15:25: Endeffekt mehr Output zugleich im Einsatz, Ressourceneinsatz, wunderbar, dass wir erleben,

00:15:33: tatsächlich ist schon eine gewisse Angst von grad Experten in gewissen Bereichen.

00:15:37: Also das betrifft dann oft dann auch den Finance-Bereich oder auch im Marketing.

00:15:41: Sind das dann so Ängste, die wir schon sehen, aber da gehen wir proaktiv rein.

00:15:45: Und bei uns ist es zum Beispiel so, dass wir sagen, wenn wir in Automatisierungs- und Optimierungsprojekte

00:15:50: reingehen, und es stellt sich heraus, dass wir, und das hatten wir jetzt vor kurzem, teilweise

00:15:55: hunderte Stunden Arbeit am Tag gespart werden, dann sagen wir auch, dann sollten wir aber dafür

00:16:04: sorgen, dass diese Kapazitäten, die frei werden, in Zukunftsthemen investieren, dass die Leute

00:16:09: quer ausbilden.

00:16:10: Also ich finde es immer schwierig, ich habe das schon erlebt, jetzt nicht bei uns, aber

00:16:14: das habe ich gehört und gesehen, bei anderen, leider wurden halt mal schnell die Finance-Abteilung

00:16:18: um zehn Leute reduziert.

00:16:19: Genau, das ist eine große Angst.

00:16:20: Zum Beispiel jetzt, und dann sage ich, warum setzt der loyale Mitarbeiter, die seit ewigen

00:16:27: Jahren in einer Organisation sind, die sich super auskennen, auf die Straße?

00:16:30: Das ist doch verrückt, wir haben doch einen Fachkräftemangel.

00:16:32: Wir haben eine Demografiewandel in unserer Gesellschaft, hey, seid doch froh, um jeden, der da ist

00:16:38: und bildet die Leute quer aus, gebt ihr eine Zukunftsperspektive und habt ihr die nächsten 15

00:16:41: Jahre einen loyalen Mitarbeitenden an der Stelle.

00:16:44: Ist das der Punkt, wo ihr dann ansetzt beim Titel der Leadership dann auch?

00:16:48: Ja, das ist für uns einfach ein ganz, ganz wichtiger Punkt.

00:16:51: Du hast diese drei unternehmerischen Gefahren, du hast dieses Thema der Demografie, du hast

00:16:56: den Fachkräftemangel und du hast dieses nicht dokumentierte Wissen, diese Komponopol.

00:16:59: Mit diesen drei kann jetzt euch KI genau richtig gerade helfen, genau der richtige Zeitpunkt.

00:17:04: Aber nicht indem ihr die Leute dann freizetzt, sondern indem ihr sagt, jetzt haben wir mehr

00:17:08: Potenzial frei, um wieder neue Alleinstellungsmerkmale zu entwickeln, um ein neues Serviceversprechen

00:17:13: zu etablieren vielleicht in unserer Organisation oder um uns eben noch klarer besser zu positionieren

00:17:18: oder vielleicht auch zu diversifizieren, also zu verbreitern das Geschäftsmodell.

00:17:22: Und wie begegnet ihr solchen ja, Ängsten oder also immer an, ich bin jetzt der Geschäftsführer,

00:17:27: sehr cool, ich könnte jetzt zehn Leute entlassen, bedeutet ja weniger Kosten bei gleichem Output,

00:17:32: mehr Umsatz, mehr Gewinn.

00:17:34: So was sagt ihr dann da, wo ist das, was macht ihr dann?

00:17:39: In der Regel gehen wir erstmal so rein und zeigen dann eigentlich, dass dieses kurzfristig gedachte Potenzial,

00:17:43: naja gut, die setzt sich dir auch noch frei, habt noch mal ein bisschen mehr Rendite, dass das eigentlich sich nicht auszahlt,

00:17:48: sondern dass es eher das langfristige Potenzial diese Leute jetzt umzuschulen, diese Leute sozusagen auf

00:17:52: Zukunftsperspektiven zu bringen, dass das einen viel größeren Hebel hat.

00:17:55: Also wir hatten so ein Beispiel, das waren auch bei uns, hat es auch ein paar Leute aus der Buchhaltung dann betroffen bei einer Organisation

00:18:01: und wir haben die in die Analytics Bereiche dann gepackt, also in die Datenanalyse.

00:18:06: Und haben dann dafür gesorgt, dass die im Prinzip, weil das sind ja blaue Menschen meistens in der Buchhaltung,

00:18:11: aber die sind sehr korrekt, sehr genau, akkurat, analytisch fähig in der Regel

00:18:16: und das sind die perfekten Personen auch, die dann digital Marketing sehr, sehr gut die Datenanalyse zum Beispiel machen können.

00:18:22: Wenn es darum geht, Konversionsraten, also Ziel-Erreichungsraten zum Beispiel auszuwerten, Tests vorzubereiten

00:18:29: und so was, das funktioniert wunderbar. Oder auch mal die Tracking Tools, also wenn man auf der Webseite guckt, welche Nutzer wie, wo wann sind,

00:18:36: die dann mal zu analysieren und da tiefer rein zu gucken. Aber die müssen das ja erst mal nur wissen,

00:18:40: ah, statt in meinem, wie ich fast den Namen gesagt habe, Buchhaltungstool A,

00:18:45: Buchhaltungstool A, gehe ich jetzt eben in meinen Tracking Tool B rein und analysiere halt da die Datenströme und die Zuordnungen.

00:18:54: Auch da wird KI natürlich später wieder mehr Wertstiften und extrem viel helfen.

00:18:59: Aber dann trainieren diese Leute und sagen, okay, ich mache jetzt hier diese Analyse, okay, das gebe ich jetzt an die KI.

00:19:05: Okay, jetzt mache ich im nächsten Schritt das, okay, dann gebe ich das an die KI und die müssen aber diese Ergebnisse trotzdem überprüfen.

00:19:10: Kommt da was Sinnhaftes raus oder nicht? Und dieses Feinjustieren, dieses Fortlaufende an dem maschinellen Einsatz zu arbeiten, das ist eigentlich das ganz große Thema.

00:19:18: Du hast gerade blaue Menschen benannt, ich nehme einen Du-Spritz von einem Disc-Modell-Womann.

00:19:25: Ja, genau, nechtig.

00:19:26: Also für alle, die zuhören, es gibt in der Wirtschaft das Disc-Modell-Womann-Menschen quasi so ein bisschen ihre Charaktereigenschaften

00:19:34: und Vorlieben charakteriert, gelb, grün, blau, rot. Genau.

00:19:39: Und da kann man sich mal mit beschäftigten Disc-Modellen in Google eingeben, dann findet man das, was das ist.

00:19:45: Das gibt es spannende Team-Modeller, wie man die Teams zusammenwürfelt nach vorne.

00:19:48: Genau, aber das benutzt ihr dann also auch?

00:19:50: Also da bin ich gar nicht so törnend. Also ich kenne das zwar, das haben wir ja auch schon gearbeitet, aber das ist jetzt nicht unser Kernthema,

00:19:56: sondern es ist einfach nur, dass wir halt da so ein bisschen versuchen, die Typologien halt einzuordnen und dann zu sagen, okay, was sind denn dann Zukunftsfelder für diese Personen?

00:20:04: Noch zur Frage mit den Workshops machst du ja auch. Du meinst es vorhin bevor es, ihr macht ganz viel auch, wo sich Unternehmen erstmal ohne direkt mit euch zu arbeiten sensibilisieren können,

00:20:19: sozusagen, was sind das dann für Workshops oder Angebote, die ihr da macht zum Bereich KI?

00:20:24: Also im ersten Schritt ist, was meistens, wenn die ersten Schritte in Richtung KI gegangen werden, so ist, ist es, wie ihr sagen, hey,

00:20:31: ladet doch mal eure Gesellschaft ein oder teile daraus, wen ihr als relevant betrachtet und seht, dann gibt es einen Impulsvortrag,

00:20:40: was passiert im Moment da draußen, was ist da eigentlich so los? Und dann geht man im nächsten Schritt rein und sagt eigentlich, was hat es jetzt mit Prompting auf sich,

00:20:47: was hat denn diese ganzen Begriffe auf sich, warum ist das wichtig, warum, was muss ich beachten in meiner Infrastruktur,

00:20:52: dass jeder mal so ein gemeinsames Verständnis hat, was da eigentlich passiert, weil vieles ist einfach so eine Blackbox

00:20:56: und dann sind da irgendwelche Leute, die mit Begriffen um sich werfen und keiner versteht es. Ja, es ist, aber es ist mit jeder Technologie so,

00:21:03: wir sind immer gleiche. Und da gehen wir rein, klären so ein bisschen auf, dass jeder abgeholt ist und danach gehen wir eigentlich in diese Übung,

00:21:09: die ich schon gesagt habe, hey, jetzt erfasst doch mal, nachdem was ja alles gehört hat, also auch viele Anwendungscases,

00:21:14: wir zeigen sehr viele Beispiele, was man tatsächlich machen kann, damit es sehr plastisch wird. Ja, das man natürlich sieht, okay, ah cool,

00:21:20: so kann ich was machen, ah so verwende ich Text zu Speech, so verwende ich Speech to Text, so verwende ich jetzt ein GPT dazwischen und so weiter,

00:21:27: dass jedem klar ist, ah so kann ich meine Prozesse modellieren und dann sammelt man. Und dann sagt man einfach so, hey und jetzt lasst uns mal zusammen

00:21:34: besprechen, was ihr so seht in eurem Alltag und dann sortieren wir das ein, diese Zeitfresse und Potentialträgerprozesse,

00:21:39: dann hat man am Ende so eine Liste von 40, 50, teilweise werden schon 60, 70 Prozesse wieder alle erfasst wurden und dann kriegt jeder 10 Punkte,

00:21:47: dort Voting machen wir dann, so nennt sich das, also jeder kriegt so Klebepunkte, 10 Stück oder je nachdem wie viele es sind, manchmal auch nur 3

00:21:54: und dann dürfen sie wählen, welche Prozesse sie eigentlich am spannendsten finden und dann hat man so eine gewisse Priorisierung und dann konzentriert man sich auf die ersten 3

00:22:01: und dann fängt man an und sagt jetzt bauen wir da mal was und zwar gucken wir, dass wir innerhalb von ein paar Wochen schon ein Ergebnis haben,

00:22:07: um Gefühl zu bekommen und dann schafft man sich das Vertrauen und dann merken wir, das funktioniert ja wirklich, das ist ja nicht nur irgendwie

00:22:14: so eine Erzählerei und da muss ich auch sagen, da ist dieses generative KI-Thema gerade mit diesen GPTs in den Superhilfe, weil du sehr schnell in die Produktivität kommst.

00:22:25: Ja, total.

00:22:26: Das ist Wahnsinn.

00:22:27: Und auch wenn man ein bisschen affin, oder ich glaube nicht mal, man muss nicht mal affin sein, war auch schon vor kurzem erst aus so einem Workshop, wo es um Bild bearbeitung

00:22:36: und wie schnell man da einfach zugucken kann, wie Ergebnisse stattfinden und wenn man dann, also mich hat es sofort abgeholt

00:22:44: und ich glaube auch, wenn man nicht so affin ist, ist das faszinierend, was da heute machbar ist.

00:22:49: Ich glaube, es ist auch, oder wie ist dein Erwahr?

00:22:52: Ich habe so das gewisse schon Thema, wo man Leute leicht mit abholen kann.

00:22:56: Klar, ergeben sich dann bei manchen im Nachgang, Säugen, Fragen und so weiter, aber so für den ersten Moment habe ich noch nie jemand

00:23:05: gehabt, der gesagt hat, ah nee, das ist scheiße, will ich nichts mit zu tun haben, sagen, ah krass, das geht.

00:23:12: Genau.

00:23:13: Also diesen Effekt, ich muss auch sagen, es ist ein bisschen, teilweise, ich habe das jetzt gerade erlebt, wir hatten bei einer größeren Vertriebsauftragung,

00:23:21: hat mir zu dem Thema KI im Vertrieb gesprochen und da so ein bisschen den ganzen Vertriebsstab abgeholt, sag ich mal.

00:23:28: Und da war es interessant, das Feedback nach der Veranstaltung war, dass die Jüngeren sofort dabei waren,

00:23:35: dann sagen wir, ja klar, let's go, wo können wir anfangen?

00:23:38: Und bei den, sag ich mal, reiferen Zielgruppen war dann so, ja Moment, können die das wirklich, erzeugt das wirklich die Qualität, wie ich mir das vorstelle.

00:23:47: Und das ist aber auch dieses Problem, was wir alltab als Sie sehen, es geht nicht darum, dass KI das Allheilmittel für alles,

00:23:53: es geht eher darum, dass es mir meine Prozesse erleichtert und vereinfacht.

00:23:58: Und ich teile von meiner Wertschöpfung, die ich taktisch hier bringe, einfach daraus Auslager, bevor ich mich den ganzen Tag sehe.

00:24:04: Also es ist auch spannend, dass dann, also das ist ja jetzt sehr pauschalisiert gefroren, dass später Beschwerden kommen.

00:24:10: Nee, nee, auf keinen Fall, das ist...

00:24:11: Wir lassen das mal bei dem pauschalen Beispiel, aber es ist ja spannend, dass Jüngere dann gleich sagen, ja let's go,

00:24:18: ich würde sagen, die sind vielleicht ein bisschen unbedarfter und die älteren Reifern, wo schon mehr Erfahrung haben,

00:24:24: auch mit den Problemen, die entstehen, wenn es nicht die Qualität hat.

00:24:28: Genau.

00:24:29: Und das ist ja total geil, weil wenn man es schafft, die zusammenzubringen und zusammen zu begeistern, diese KI zu nutzen,

00:24:36: dann ergeben sich ja total coole Sachen, weil die Jüngeren, die pushen dann, die machen Zeug und die erfahrenen,

00:24:42: hey, mega gut, aber hier müssen wir noch mal ansetzen und so weiter.

00:24:46: Genau.

00:24:47: Also das ist auch die Magie, geil bei der ganzen Geschichte, diesen Aktionismus, der jüngeren Zielgruppe,

00:24:54: und sagen, ja, ja, let's go, let's go, mit der Erfahrung, der, ich meine, alten Hasen, die schon lange im Business drin sind,

00:25:02: zu kombinieren, das macht am Ende dieses gute Ergebnis aus.

00:25:06: Also, weil gerade die erfahrenen Kolleginnen und Kollegen sind eigentlich diejenigen, die das, diese Anweisungen, die die Maschine dann bekommt,

00:25:15: extrem gut anreichern können oder weiteren können, weil die genau wissen, aha, und jetzt packen wir noch den Nebensatz in der Anweisung dazu,

00:25:21: weil das ist eigentlich der Kern, den es ausmacht.

00:25:24: Und das macht das Alleinstellungsmerkmal aus.

00:25:26: Und die wissen halt genau, worauf es ankommt, und das ist natürlich dann gut, weil das auch den Jüngeren hilft, schneller auch in die Produktivität wiederzukommen.

00:25:34: Ja, krass, das ist echt sehr spannend.

00:25:37: Da möchte ich noch ein bisschen mit dir über die Rolle von KI in der Organisation mit dir sprechen, oder mal ganz provokativ die Freistellen.

00:25:44: Glaubst du, dass KI zukünftig eine Schlüsselrolle haben wird in der Geschäftswelt?

00:25:51: Nein, das geht wieder weg. Nein, Quatsch.

00:25:53: Nein, nein, aber, ja, also...

00:25:55: Nein, ich bin beide, ich war einfach drauf, dass du das...

00:25:57: Also mit Schlüsselrolle meine ich, so muss man sich intensivst damit beschäftigen in jedem Bereich, oder kann man in Zukunft auch überlegen, wenn man so die Basics der KI nutzt, und das ist cool.

00:26:11: Also ich denke, also meine Prognose, was das Thema angeht, ist, dass jede Organisation in Zukunft ein GPT haben wird.

00:26:18: Also ein Sprachmodell, was vorteuniert ist, also eine Intelligenz, die halt da ist, eine gewisse Grundintelligenz, die vorteuniert ist, angereichert um die eigenen Daten, das geht ja auch, ich kann ja mit den eigenen Daten das dann auch arbeiten lassen, das geht schon.

00:26:31: Und indem man es reinschreibt?

00:26:33: Indem man sie verbindet, im Prinzip. Also es gibt dann, das ist so ein Architekturthema, da können wir gleich nochmal tiefer reingehen, wenn du möchtest.

00:26:40: Ja.

00:26:41: Aber ich denke, dass eben jede Organisation so ein GPT haben wird, deswegen sind wir auch gerade ganz am Anfang. Also das, was wir gerade sehen mit diesen Steigungen Kurven, diesen Nachfrage Kurven, das ist erst der Anfang.

00:26:50: Also das ist wirklich der Rückkehr.

00:26:51: Das war bei dem Workshop Vortrag, wo ich da war, ausspannend, da kam dann als Bilder und Videos an mir, die halt noch nicht perfekt waren, aber der sagte halt immer, schau mal, schlechter wird's nicht mehr.

00:27:03: Es wird jeden Tag besser.

00:27:05: Richtig.

00:27:06: Richtig. Richtig.

00:27:07: Und das ist halt schon krass. Und also ich hab so die gleichen Sachen nochmal probiert, also der Vortrag, wo ich da war, das war im November.

00:27:14: Also jetzt hat's schon immer die Fehler gemacht, die es damals noch gemacht hat und das sind fünf Monate. Also das ist echt verrückt.

00:27:22: Also gerade wenn man sich anguckt, da war es von Zora jetzt zum Beispiel, also die Video-Generierung.

00:27:27: Da wart ich ja sehnsüchtig drauf tatsächlich, weil ich das in meinem Arbeitsalltag sehr brauchen könnte.

00:27:32: Natürlich, also das wird der Wahnsinn. Also ich hab das auch gesehen, als es frisch, kurven liegt, wo ich dachte, alter Schwede.

00:27:39: Und das ist jetzt nicht lang. Das ist keine große Entwicklung.

00:27:42: Weißt du als Fachmann, warum es noch nicht zugänglich ist für alle? Ich hab mit einem Vorgänger aufnahm ich hier halt gesprochen.

00:27:49: Er meinte, dass es aktuell zwar die Ergebnisse liefert, aber einfach noch nicht so schnell, dann ist da auch noch viel zu lange und so ist das der Grund.

00:27:59: Also ich denke, dass das Thema Convenience hier eine Rolle spielt. Also ich meine, wir sind das jetzt gewöhnt von einem ChatGPT oder von Claude oder was auch immer.

00:28:08: Ich gebe was ein und kriege eine Antwort. Und im nächsten Schritt brauche ich halt plötzlich drei, vier, fünf Stunden oder sogar Tage, bis ich dann ein Video hab und dann ist es vielleicht nicht das Ergebnis, was ich mir wünscht hab.

00:28:19: Das heißt, ich glaube, hier muss auch an der Bedienmechanik noch gearbeitet werden, wie so ein Forendern, zum Beispiel, wie wir das als Menschen halt auch haben.

00:28:26: Wir schreiben ja auch so Storybooks und sketchen irgendwas zusammen. Wenn wir jetzt irgendwie ein Briefing an eine Filmagentur zum Beispiel geben oder ein Filmstudio, dann ist das erstmal gescribbelt.

00:28:36: Und ich glaube, dass so die KI oder dass sie jetzt gerade daran arbeiten, dass man sagt, okay, wie können wir frühzeitig zu der Eingabe, also zu dem Prompt wieder schon mal was rausgeben, was potenziell das Ergebnis sein wird, damit der Nutzer sagen kann, ja, das ist wie ich es mir vorgestellt hab.

00:28:50: Bevor er ein, zwei Tage wartet oder vielleicht fünf, sechs Stunden, wenn es schnell läuft. Und dann im Prinzip ein Ergebnis hat, wo er sagt, das haben wir anders vorgestellt.

00:28:57: Okay, nächster Prompt, ich warte wieder fünf, sechs Stunden. Und dann hat man keine Lust und denkt, genau.

00:29:03: Also das ist der Effizienzgedanke, der andere ist natürlich auch, ich denke, dass hier auch wieder das Thema der, was wird dann da im Prinzip wiedergegeben.

00:29:13: Ich zeige jetzt, zeige einen erfolgreichen Menschen, der im Büro rumläuft, was kommt da jetzt raus, wie sieht die Person aus, welche Location ist das jetzt?

00:29:25: Ja, und ich glaube, bisher die Videos, die er erstellt werden, die man so gesehen hat, sind ja alle, also dieser Elefant, der da rumläuft und so zu sagen, aber es ist ja tatsächlich, ich habe noch keins gesehen, wo wirklich so eine Interaktion richtig stattfindet,

00:29:41: oder jetzt ein künstliches Video, wie wir zwei hier sitzen und reden, mit Reaktionen auf den anderen. Ich glaube, das ist noch eine große Herausforderung wahrscheinlich so.

00:29:52: Genau, das Einzige das Verzocken, die so nahe kommt, ist ja diese Frau.

00:29:55: die da richtig stattläuft, ja, durch die asiatische Stadt, die das ja darstellen soll.

00:30:01: Ja, also grundsätzlich, ich denke auch, dass das Thema erst mal noch sehr viel Diskussionsbedarf

00:30:09: hat.

00:30:10: Wie geht man jetzt damit um?

00:30:11: Wie stellt man sich ja, dass es nicht irgendwie beierst ist, also irgendwelche Vorurteile

00:30:14: behaftet und gleichzeitig auch natürlich wirkt.

00:30:17: Ich meine, aber das ist normal.

00:30:18: Wir hatten das mit Mitjourney und Dali und Co.

00:30:20: Wo dann halt fünf, sechs Finger oder sieben Finger dargestellt wurden oder die am Ende

00:30:25: aussahen wie so eine E.T. Hand.

00:30:27: Das muss ich halt einfach entwickeln, das muss auch lernen.

00:30:30: Ich habe aber übrigens auch dazu neulich ein interessanten Artikel gelesen, denn dann

00:30:34: gesagt, naja, soweit weg ist das gar nicht mit den Händen, weil es sind ja auch viele

00:30:38: Kunstwerke, alte Kunstwerke bei den Briefings, also bei diesem Lernen, Anlernen von den Sprachmodellen

00:30:44: genutzt worden und da haben die mal gezeigt so 50 Gemälde, auf denen die Hände noch

00:30:48: deutlich schlimmer aussehen.

00:30:49: Und teilweise sogar auch selbst gezeichnet und sogar auch da sechs Finger vorhanden sind.

00:30:53: Das fand ich interessant.

00:30:54: Also ganz große bekannte Beispiele, wo wirklich auch Kunstfehler drin sind.

00:30:59: Das heißt, es ist vielleicht gar kein Fehler in Anführungszeichen der KI, sondern die hat

00:31:04: halt so eine Variante, die hat so gelernt.

00:31:07: Genau, und die Frage ist, was ich mich immer frage, was ist denn überhaupt ein Fehler?

00:31:11: Weißt du, das ist ja auch, was ich oft dann hör von Leuten so, ja ne, wir können jetzt

00:31:16: zum Beispiel Chatchi-Piti nicht nutzen, weil das ist ja so ungenau.

00:31:18: Das macht ja Fehler, das findet ja Sachen, also diese Halluzinationen, die man stattfindet.

00:31:22: Und dann sage ich immer, was ist denn eigentlich menschliche Kreativität?

00:31:25: Was ist denn menschliche Kreativität?

00:31:28: Wann hat denn Picasso gesagt, ich zeichne jetzt Bilder so oder ich male jetzt Bilder so?

00:31:32: Für Künstler zu der Zeitung, das ist für ein Verrückter, was sollen das?

00:31:37: Für die war das ein Fehler, weil so macht man nicht, so zeichne man nicht.

00:31:41: Und so ist es halt mit der KI genauso, wenn wir sagen, wir wollen eine Maschine Kreativität

00:31:45: beibringen, dass sie um die Ecke denkt, wenn man von solchen Dingen denkt, ja, dann, was

00:31:50: heißt das jetzt?

00:31:51: Dann ist es eigentlich diese Halluzination.

00:31:52: Absolut.

00:31:53: Und das ist ganz schwierig, das auch dann in so einen Modell hineinzubringen, dass halt

00:31:58: nicht nur einfach irgendwelche Wiedergaben stattfinden, sondern dass halt diese kreative

00:32:01: Teil drin ist.

00:32:02: Und das ist glaube ich dieser Fehler.

00:32:04: Vor allem, du hast gerade einen guten Satz gesagt, sobald man ja sagt, so macht man

00:32:08: das oder so macht man das nicht, schränkt man ja sofort alles ein.

00:32:13: Richtig.

00:32:14: Es läuft so, oder dieses auch, gut, das ist auch ein Konzern, ist egal wo dieser Satz,

00:32:21: da gehe ich ja sehr allergisch drauf, das haben wir schon immer so gemacht.

00:32:25: Ganz schön, ganz toll.

00:32:27: Ich bin in einem Verein tätig, die wissen schon entweder, sie sagen es mit Absicht,

00:32:35: oder auch wenn es nicht mit Absicht sei, wenn der Satz fällt, stehe ich immer auf und sage,

00:32:40: Leute, ihr wisst, jede Diskussion beendet.

00:32:42: Was soll man denn da weitermachen?

00:32:44: Es bringt nichts.

00:32:45: Also da, da, da, das ist ja dieses, also gerade diese Klischees sind das ja.

00:32:50: Also es gibt ja einen Innovations-Framework.

00:32:52: Ja, aber gibt es leider immer noch sehr oft diese Klischees.

00:32:55: Ja, ja natürlich, ja, aber das ist eigentlich ein guter Absprungpunkt irgendwann.

00:32:58: Das, wenn wir diesen Klischees arbeiten, man erfasst die, das gibt es auch, es gibt so

00:33:01: ein, dieses Framework, was ich gerade gesagt habe.

00:33:03: Das habe ich damals, als ich in meinem Auslandsemester bei der NYU Stern gehabt habe in New York,

00:33:08: das war ganz cool, da hat es, ich fähre da vorher sogar nicht einen, aber vorgestellt,

00:33:14: und da erfasst man ganz bewusst, so haben wir das immer gemacht.

00:33:17: In jedem Geschäftsmodell, im Bereich des Preises, im Bereich der Interaktion, im Bereich des

00:33:22: Produktes selber, das ist so.

00:33:24: Und dann fängt man an, das zu disruptieren.

00:33:27: Was wäre, wenn, das ist dann die stärkste Frage, die dann in den nächsten Schritt kommt.

00:33:31: Was wäre, wenn wir das morgen nicht zu machen?

00:33:32: Was wäre, wenn wir es hoch skalieren?

00:33:34: Was wäre, wenn wir es bei Neinen invertieren?

00:33:36: Und so baut man, im Prinzip, so macht man neue Geschäftsmodelle, kann man daraus entwickeln

00:33:40: oder neue Geschäftsmodelle, Ideen und so ist es halt auch mit KI.

00:33:43: Ja, die entwickelt neue Ideen, in denen sie halt etwas anders macht, als man es davor denkt.

00:33:47: Und das ist diese Halluzination.

00:33:48: Und ich glaube, man muss KI, also wir nehmen ja diesen Podcast auf, unter anderem, um wirklich

00:33:53: Leuten auch, die noch nichts damit zu tun haben, KI mal aus verschiedenen Bereichen zu beleuchten.

00:33:58: Ja.

00:33:59: Und ich finde immer, man muss sich bewusst sein, wie du vorhin auch schon sagtest, KI ist

00:34:03: ein Alheilmittel und wenn man KI versteht als Hilfe, dann lässt sich das super mit

00:34:10: arbeiten.

00:34:11: Und ich habe vorgesprochen, ja, darüber auch über musikkünstlich zu erstellen, weil

00:34:16: ich da so ein bisschen herkomme und du meinest, oder wir haben darüber gesprochen, dass

00:34:21: manchmal jetzt Musiker Angst haben, ja, da ist ja keine Kreativleistung mehr und nicht

00:34:25: mehr Hand gemacht.

00:34:26: Und du sagst es dann, was ganz interessant ist, dass eben, es ist ja trotzdem noch, weil

00:34:31: der Prompt ist ja von mir, der, die Gedanken, die ich mir dazu gemacht habe, ist ja von

00:34:38: mir. Und das, was rauskommt, ist ja auch nicht das endgültige Ergebnis, sondern ich nehme

00:34:42: das und bearbele das weiter.

00:34:43: Also, es ist eine Hilfe, es ist einfach ein Helfer.

00:34:46: Absolut.

00:34:47: Und so muss man es, glaube ich, begreifen.

00:34:49: Ein absoluter Produktivitätszuluchs am Ende.

00:34:52: Ja.

00:34:53: Ja.

00:34:54: Und wenn, das hat man ja auch kurz, alles kurz, haben wir auch kurz besprochen, ja, im Vorfeld,

00:34:58: das war ja dieses Thema, wenn ich eine Ahnung habe, wenn ich ein Handwerk beherrsche, wenn

00:35:03: ich irgendwas besonders gut kann.

00:35:05: Das kann ein klassisches Handwerk sein, das kann aber auch strategische Planung sein, das

00:35:08: kann Marketing sein, das kann Textischreiben sein, das kann, egal was, wenn ich genau weiß,

00:35:13: was ich gut kann, dann hilft mir gerade die generative KI enorm, weil ich werde damit deutlich

00:35:18: produktiver.

00:35:19: Ja.

00:35:20: Also, so ganz pessimistisch ist jetzt auch mein Bauchgefühl, sag ich immer, das ist locker,

00:35:23: Faktor 10 bis 15, ist aus meiner Sicht sehr realistisch.

00:35:26: Ja.

00:35:27: Und, und, und dann hast du auch richtig Spaß bei der Sache.

00:35:30: Ja.

00:35:31: Aber du kannst viel mehr Wertschöpfung erzeugen, du kannst viel breiter gehen, du kannst auch

00:35:34: mehr Menschen von deinen Leistungen begeistern und auch die anbieten.

00:35:38: Das ist interessant.

00:35:39: Ich meine, das wird hinten raus für so Trittbrettfahrer, die eigentlich davon profitieren, dass

00:35:43: die Guten irgendwie immer dicht sind mit Arbeit, die werden später, also die werden

00:35:47: ein Problem haben, ganz klar.

00:35:49: Also, sie beschäftigen sich auch intensivst damit?

00:35:53: Ja, aber sie müssen halt das Hand, sie müssen ein Handwerk beherrschen, weil die KI lernt

00:35:57: ja auch nur auf dem, was im Prinzip da an Daten zur Verfügung steht und ein Meister

00:36:03: oder sonst irgendwas in dem Handwerk, zeichnet ja auch aus, dass er eben seine Erfahrung

00:36:07: noch mit hat.

00:36:08: Und dadurch ja auch der Prompt besser wird, also dieses typische Spruch auch abgetrocknet,

00:36:14: shit in, shit out, wenn ich halt was Blödes eingebe oder nicht, nicht Detail genug oder,

00:36:21: oder ja, zu weit weg von dem, was ich eigentlich will, also dann schreibe mir ein Raggy Song,

00:36:27: dann kommt halt irgendein Raggy Song raus.

00:36:29: Also zum Beispiel, wenn ich aber reinschreibe, das ist das Thema, ich möchte, also 60 Sekunden

00:36:36: gehen ja, glaube ich, gerade, aber ich möchte da mindestens Plitsch, Tonartwechsel und so

00:36:40: weiter drin haben, dann würde ich es ja schon mal viel genauer und dazu muss man eben,

00:36:45: wie du sagst, Ahnung haben, was man da überhaupt tut.

00:36:48: Ja, du, du hast früh von der Bildgenerierenden KI noch gesprochen, das ist im Prinzip, was

00:36:52: Dali jetzt angesprochen, aber es gibt natürlich auch dann Mitsjourney, was ziemlich weit ist.

00:36:55: Und, und also es gibt noch viele mehr, aber bei Mitsjourney zum Beispiel ist auch so, wenn

00:36:59: du da, du kannst da angeben, welche Kamera, welches Objektiv, welche Brennenweite, ich

00:37:03: habe keine Ahnung, ich bin kein Fotograf, ja, aber unsere Designer, die haben eine Ahnung

00:37:06: von sowas und, und, und die können so gute Anweisungen geben, so wie sie halt auch jemand

00:37:12: anderen dritten Briefen würden.

00:37:13: Und das versuche ich immer so als Analogie zu nehmen, stellt euch vor, ihr stellt euch

00:37:16: jetzt jemand ein und der ist komplett fertig ausgebildet, aber der erwartet von euch jetzt

00:37:22: eine gewisse Arbeitsauftrag zu bekommen.

00:37:24: Und wenn ich dem sage, du bist neu in der Company, mach mal für morgen eine strategische Unternehmensplanung

00:37:30: für das nächste, für die nächsten drei Jahre, dann würde ich sagen, sorry, ich leg mich

00:37:34: auf den Rücken, das war es jetzt, ich kann leider das nicht machen, ja, keine Ahnung,

00:37:37: wo soll ich anfangen, vielleicht fängt ja irgendwas an, aber das ist nicht das Ergebnis.

00:37:39: Wenn ich den Arbeit jetzt erstmal abhole, wir sind übrigens die, das machen wir, das ist

00:37:44: unsere bisherige Entwicklung, da möchten wir eigentlich hin, das sind unsere Faktoren,

00:37:47: die das beeinflussen, etc.

00:37:48: Und jetzt bin ich genau im Prom-Ding, ja?

00:37:51: Ja, genau.

00:37:52: Und wer gut in der Führung ist, wer gut delegieren kann, kann in der Regel auch gut prompten,

00:37:55: ja?

00:37:56: Also wer in der Lage ist, seine Problemstellungen gut zu artikulieren, ist jemand, der gut prompten

00:38:01: kann.

00:38:02: Absolut.

00:38:03: Und wenn man das prompten lernt, wird man in anderen Bereichen auch gut, das ist so, das

00:38:04: ist auch synergetisch, sehr spannend.

00:38:06: Und man muss dann auch noch, also weil du gerade Mitscherni ankrörend hast, ich arbeite auch

00:38:10: mit Mitscherni, aber da ist ja das Prom-Ding nochmal anders als bei Dali, weil bei Dali

00:38:14: kann man viel mehr, ich halt so natürlich rede.

00:38:18: Da stimmt.

00:38:19: Und mit Mitscherni muss man eben ein bisschen handwerklicher prompten.

00:38:22: Richtig.

00:38:23: Und deshalb muss man, deshalb glaube ich, diese Ängste, die da sind, sind schon berechtigt,

00:38:29: ja, aber gleichzeitig, wenn man sich damit auseinanders ist und das versucht als Helfer

00:38:36: zu verstehen, dann glaube ich, braucht man keine Angst davor haben.

00:38:42: Und das Gute ist ja auch, ich kann ja auch KI mit KI kombinieren, nutzen.

00:38:46: Ja.

00:38:47: Und da ist ja ganz toll, also gerade im Tegibt gibt es ja diesen GPT-Storm, das heißt, das

00:38:51: sind im Prinzip eigene, kleine GPTs, die von Organisationen erstellt werden können oder

00:38:56: von Personen, private Natur, die können veröffentlicht werden, haben dann vielleicht eigene Daten,

00:39:01: auf die zurückgegriffen wird und erhelfen dann durch ihre Eingabellogik, den bestimmten

00:39:07: Ziel zu erfüllen.

00:39:08: Und da gibt es ja auch dann ganz tolle Prom-Ding oder GPTs, die helfen meinen Mitscherni Prom

00:39:14: zum Beispiel darstellen.

00:39:15: Ja.

00:39:16: Und da ist es auch eine bessere Anweisung daraus zu generieren.

00:39:18: Und das ist halt spannend, ja, dann kann ich es ja auch lernen darüber, in dem ich mal

00:39:22: beobachte, was Maschine mit Maschine so macht.

00:39:24: Ja.

00:39:25: Und das wird auch oft vergessen, dass ich ja eigentlich die eine Maschine nutzen kann,

00:39:28: weil ich die gut bedienen kann, um da andere auch kennen zu lernen und zu verstehen, was

00:39:31: man da sozusagen rausholen kann.

00:39:33: Mega.

00:39:34: Ich glaube, gerade auf die Uhr geschillt die Zeit rennen uns ein bisschen weg, wir haben

00:39:37: noch ein bisschen, aber ich möchte unbedingt noch darüber reden, weil wir ja greifbar für

00:39:42: alle machen wollen.

00:39:43: Und ich hier jetzt ein Fach, man hat, wir haben bisher sehr wage immer, wie man es

00:39:47: benutzt, kannst du vielleicht mal so 1, 2, 3 wirklich Anwendungsbeispiele, dass jemand

00:39:53: der noch nicht damit gearbeitet hat weiß, okay, ich kann den Jajji, wie die das machen,

00:39:57: ich kann den Dali mit Jörn egal was, einfach ein ganz konkretes Beispiel oder 1, 2 machen.

00:40:03: Ja, klar, natürlich.

00:40:04: Sehr gerne.

00:40:05: Also wir können ja aus verschiedenen Bereichen.

00:40:06: Ja.

00:40:07: Also fangen wir mit einem an, wo den meisten Waueffekten in letzter Zeit erzeugt, da sind

00:40:11: wir auch in ordentlichen Implementierungen drin tatsächlich.

00:40:13: Das ist das zum Beispiel, das Verstehen des Marktes und des Wettbewerbs und auch meiner

00:40:22: potenziellen Kunden, wo mir KI extrem gut helfen kann.

00:40:25: Das heißt, ich habe so ein Slidenvortrag drin, das heißt GPTS und Webcrawler.

00:40:30: Also Webcrawler sind im Prinzip kleine Anwendungen, Skripte kann man sich so vorstellen.

00:40:34: Die Webseiten besuchen Daten im Prinzip extrahieren, so wie Google das auch macht und dann zwischenspeichern.

00:40:40: Und wenn ich mir diese Daten eben zum Beispiel von meinen Wettbewerbern, Marktbegleitern

00:40:44: oder meinen potenziellen Kunden, die ich im nächsten Schritt besuche, strukturiert abspeichert,

00:40:48: dann kann ich wiederum mit einem GPT diese Daten auswerten lassen und kann mir zum Beispiel

00:40:52: Briefing erstellen lassen.

00:40:53: Ich bin ab jetzt gleich...

00:40:54: Ja, das heißt konkret, lass uns mal eine effektive Marketingagentur nehmen von mir aus, oder?

00:40:58: Zum Beispiel, ja, oder ein Unternehmen, was jetzt gerade eine Werkserweiterung durchführt,

00:41:04: ein neues Bauprojekt plant und da möchte ich gerne als Projektplaner anbandeln.

00:41:09: Ja?

00:41:10: Ich habe gerade strategisch einen Presseartikel veröffentlicht.

00:41:12: Ich habe mir einen Alert, also eine Info über Nachrichtigung eingerichtet, dass ich das

00:41:17: weiß und jetzt möchte ich da hinfahren.

00:41:19: So, und jetzt bereite ich mich natürlich als Vertriebsmitarbeiter typischerweise auch

00:41:23: auf das Gespräch vor.

00:41:25: So, das mache ich in der Vergangenheit am Rechner und der Zukunft wird so sein, ich fahre

00:41:29: 45 Minuten Anfahrtszeit.

00:41:31: Ich gebe ein, ich fahre jetzt zu dem und dem Kunden, habe das und das Ziel und der GPT

00:41:35: generiert mir im Hintergrund fix und fertig in Briefing.

00:41:38: Das ist übrigens der Geschäftsführer, das sind die letzten News.

00:41:41: Das ist zu unserem Spektrum, das was du als Alleinstellungsmerkmale hervorheben solltest,

00:41:45: nimmt also alles, was ich brauche, um in so einem Gespräch gut abgeholt zu sein, entgegen

00:41:49: oder bereitet es vor.

00:41:50: Und jetzt kommt aber das Problem, ja, was mache ich denn jetzt?

00:41:53: Habe ich ewig langen Text und den kann ich ja während der Autofahrt auch nicht lesen.

00:41:56: Und jetzt kommen eben die nächsten Dienste, die werden immer so ein bisschen in den Hintergrund

00:41:59: gepackt.

00:42:00: Jetzt mache ich von Text zu Sprache.

00:42:02: Das heißt, im nächsten Schritt lasse ich jetzt aus diesem Text Sprache generieren und

00:42:06: diese Sprache lasse ich jetzt ins Auto einspielen.

00:42:08: Und hörst mir an wie ein Podcast.

00:42:11: Exaktes Thema.

00:42:12: Und das ist das, was ich denke, was auch, weil in Deutschland heißt es dann so, ja, mit

00:42:16: KI schwierig, der Zug ist so ein bisschen abgefahren.

00:42:18: Aber dieses kreative, in der angewandten KI, da sind wir richtig, richtig gut am Start

00:42:22: aus meiner Sicht.

00:42:23: Dieses Kombinieren von verschiedenen Möglichkeiten, die jetzt da sind.

00:42:26: Da waren wir schon immer gut und ich denke, das wird auch in Zukunft ein großes Thema

00:42:29: sein.

00:42:30: Welches Technik und überhaupt bräuchte es jetzt für dieses Anwendungsbeispiel, wenn

00:42:33: ich jetzt so ein...

00:42:34: In Endeffekt bräuchte es, um so ein Anwendungsbeispiel mal zu beginnen, nicht wirklich technisches

00:42:40: Know-how, weil ich brauche halt ein...

00:42:41: Also jetzt ein Beispiel könnte ich das auf Microsoft Azure machen.

00:42:44: Es gibt von Azure, das kann ich jedem empfehlen, sich mal anzugucken.

00:42:47: Es gibt die Azure KI Services, heißen die.

00:42:49: Wenn man dann nach Google findet, man das relativ schnell, da stellt man sich ein Account.

00:42:53: Und dann kann man auf diese ganzen Dienste zurückgreifen.

00:42:56: Da kann ich meinen eigenen GPT, meine eigenen Organisation aktivieren, der auf meiner Cloud

00:43:01: klickt, in meinem Bereich westeuropäischer Standort zum Beispiel oder deutscher Standort.

00:43:04: Kostenfrei alles?

00:43:05: Nein, nein, dieses Service ist kosten Geld, aber teilweise auch nur auf Nutzungsbasis.

00:43:10: Also wenn ich die nutze, dann wird die Rechenleistung im Prinzip dafür berechnet.

00:43:13: Oder die Stunden, die sie im Einsatz ist, je nachdem, oder wie viele Daten verarbeitet

00:43:17: werden oder wie viele Wörter reinkommen und rauskommen.

00:43:19: Das sind die typischen Preismodelle, die hier dran liegen.

00:43:22: Und dann kann ich das eigentlich durchführen.

00:43:24: Da habe ich alles.

00:43:25: Also da habe ich Sprache zu Text, da habe ich Verständnis aus Konversationen heraus,

00:43:29: da habe ich die Möglichkeit Daten zu strukturieren, da habe ich die Möglichkeit Daten abzuspeichern.

00:43:33: Ich kann auch meinen SharePoint zum Beispiel oder OneDrive oder was auch immer wer benutzt

00:43:37: oder auch eine Dropbox, was auch immer, ja, kann ich andocken und kann dann sagen, okay,

00:43:42: und jetzt möchte ich, dass dieser GPT mit diesen Daten arbeitet und zwar strukturiert.

00:43:46: Und dann kann ich das ergänzen um Daten, die ich mir eben von externen Seiten hole.

00:43:52: Und dann habe ich eine super, super Grundlage.

00:43:54: Das heißt, man muss sich quasi einfach mal trauen und vielleicht mal eine Stunde, zwei

00:44:00: Zeiten, ja, mal anzufangen damit und da reinzufuchsen.

00:44:04: Also wir hatten, und das ist jetzt schon wieder drei Jahre her, tatsächlich drei Jahre, wir

00:44:09: hatten einen Fall, da kamen einen großen Netzbetreiber, also Infrastrukturbetreiber

00:44:14: auf uns zu, wir projekten ein bisschen begleitet, ging so etwas ganz anderes und dann hat er

00:44:18: gemeint, ja, wir haben jetzt noch so ein Thema, wir haben ganz viele Dokumente physisch ausgedruckt.

00:44:23: Das ist so ein Riesenkammer, die da sitzen jetzt, das haben wir jetzt fünf Tage lang,

00:44:28: sechs Personen eingesperrt, die den ganzen Tag Dokumente gescannt haben und ist jetzt

00:44:32: digitalisiert und jetzt werden wir diese sechs Leute für das nächste Jahr beauftragen,

00:44:37: dass sie das in Exzeltabellen überführen.

00:44:39: Und dann habe ich gesagt, das klingt für mich irgendwie nicht so effizient, ja, tatsächlich.

00:44:43: Und da habe ich damals schon, da gab es von Microsoft, ich muss sagen, Microsoft ist

00:44:47: super, was das angeht, gab es schon Möglichkeiten hier in Dokumenten, Analyse, also so ein kleines

00:44:53: Trainieren zu machen sozusagen, also das heißt für Dokumente ein, ich trainiere, dass

00:44:57: es das fällt, dass es das fällt, dass das, da trainiere ich wirklich und gebe so ein

00:45:00: Sprachmodell im Prinzip, die Fähigkeiten an die Hand und ich hatte nach vier Stunden

00:45:05: bereits, also das am Ende ist nur zusammenklicken, dass das Tool mal da ist und das gibt auch

00:45:10: super Anleitungen, wird alles bereitgestellt, kein Coding mehr heutzutage, es ist alles

00:45:14: Low Code, Low Code im Prinzip und ich hatte nach vier Stunden, glaube ich schon mit 15

00:45:19: Dokumenten, die ich dann gebrieft habe, hatte ich, glaube ich, eine Genauigkeit von über

00:45:22: 84 Prozent und dann haben wir nochmal zwei Stunden dran ging, da waren wir über 90 Prozent,

00:45:26: da hätte es eine Woche gemacht, dann wäre das Thema erledigt gewesen.

00:45:30: Ja.

00:45:31: Und das finde ich halt spannend und das ist für jeden möglich.

00:45:34: Ja.

00:45:35: Man muss sich halt ein bisschen mit den Themen beschäftigen und was ich empfehle, ist tatsächlich

00:45:39: anfangen mit Microsoft dieser Umgebung, ja, weil das ist schön zusammenklickbar und

00:45:47: dann hat man auch so eine skalierbare Infrastruktur, sag ich mal.

00:45:50: Man kann auch mit kleinen Einzeltools anfangen, das Problem ist aber immer wieder das gleiche,

00:45:55: auch diese ganzen Startups, die damit KI und so weiter hoch kommen, die meisten von denen

00:45:58: haben gar keine eigenen Sprachmodelle, diversieren alle auf den Großen von Google, von irgendwelchen

00:46:03: chinesischen Anbietern, von Microsoft, von Meta, Facebook und Co.

00:46:08: Das sind alles die Großen, die hinten dran liegen, weil die, die Daten haben überhaupt

00:46:11: solche relevanten Sprachmodelle zu trainieren.

00:46:13: Und die stellen ihre Services bereit und muss man es öffnen.

00:46:18: Absolut.

00:46:19: Spannend, verlinken wir, kann dich jetzt auch noch nicht diese Umgebung.

00:46:22: Also verlinken wir wie alles, wie denighted, wie auch über was wir vorhin haben, alles

00:46:27: in den Show notes, dann kann man sich da mal reinglicken und damit beschäftigen.

00:46:33: Gut, wir biegen auf die, ich hätte zwar noch ein bisschen auf die Uhr schauen, wir biegen

00:46:39: auf die Zielgerade, wir hätten auch unsere kleine Ruprik drei Fragen an.

00:46:44: Würde ich mal abfahren.

00:46:45: Ja, drei Fragen an Klaus Kallenbrunn von denighted.

00:47:02: Die erste Frage ist, stell dir vor, du gibst eine Vertretungsstunde in einer Grundschule

00:47:08: und musst KI erklären.

00:47:10: Was sagst du?

00:47:11: Ich würde die Frage tatsächlich schon mal GPD gestellt, erkläre mal was du bist für

00:47:15: ein sechsjähriges Kind.

00:47:16: Ah, okay, sehr gut.

00:47:17: Von daher würde ich sagen, stell dir vor wie ein klugen Roboter, der auf deine Fragen,

00:47:22: die du hast, immer die richtige Antwort parat hat.

00:47:24: Und richtig würde ich dann den Anführungszeichen setzen, das würde ich den Kindern jetzt nicht

00:47:27: so wiedergeben, sondern jetzt sagen, dir hilft eben deine Probleme und deine Fragestellungen,

00:47:31: die du hast in eine gewisse Ordnung und Struktur zu bringen und der einem Alltag eben einen

00:47:36: Begleiter darstellt.

00:47:37: Ja, sehr gut.

00:47:38: Gut, dann Frage Nummer zwei.

00:47:41: Wo in deinem Leben möchtest du nie KI haben?

00:47:46: Ja, würde ich tatsächlich in der Kindererziehung sehen, weil ich habe selber zwei Kinder,

00:47:53: fünf und sieben und ich glaube überall da, wo man eine große Anpassungsfähigkeit, eine

00:48:00: spontane Anpassungsfähigkeit und Flexibilität braucht, da wird es schwierig tatsächlich.

00:48:04: Also ich glaube, dass gerade das bei Kindererziehung und da ist sehr viel Anpassungsfähigkeit,

00:48:11: Flexibilität, Spontanität gefragt und da gibt es halt auch nicht, so ist es richtig

00:48:14: und so nicht und ich glaube, da möchte ich KI zum Beispiel nicht sehen.

00:48:18: Ja, glaubst du, dass in so einem Bereich oder in Bereichen, wo viel, also ich hatte es da

00:48:25: vor Kurzem mit jemanden, ich glaube sogar mit deinem Vorgänger bei der Aufnahme, wenn

00:48:29: wir gerade nicht sicher, darüber, wenn es so Empathie braucht und Menschlichkeit in

00:48:36: Anführung sein, kann ja eine KI auch simulieren.

00:48:39: Ich frage mich nur, bis zu welchem Grad und glaubst du, dass das so Bereiche sind, wo

00:48:46: KI vielleicht schon irgendwie eingesetzt wird, aber nie so stark?

00:48:50: Also ich muss jetzt nochmal genauer nachschauen, das können wir ja auch nochmal nachreichen,

00:48:54: aber es gibt ja diesen KI-Fahrer oder der im Prinzip, der gibt es ja Tests tatsächlich,

00:49:00: also das heißt, die haben Menschen, die Depression haben, brauchen ja immer auch Dialoge, die

00:49:07: Möglichkeiten zum Austausch und sich mitzuteilen und das Ganze auch ums Zitzen herauszulassen.

00:49:13: Und da gab es tatsächlich ein paar Artikel zu und auch Studien und auch Feedbacks von

00:49:19: den Menschen, die unter Depressionen leiden und dann so ein KI-Service genutzt haben,

00:49:24: um sich mitzuteilen und im Prinzip in den Dialog zu treten und das zu reflektieren, was die

00:49:30: Gründe sind, woher das Ganze kommt und die haben es sehr gut abgeschnitten tatsächlich.

00:49:34: Also da war ich selber überrascht, dass ich so, okay cool, und ich sage, das ist eigentlich

00:49:38: eine super Sache, also die Feedbacks waren toll und dann gab es einen anderen Artikel,

00:49:43: wo ich dann denke, okay, so könnte es zusammenpassen, weil es halt doch nochmal einen anderen Schutzraum

00:49:46: bietet.

00:49:47: Sich gegenüber einem anderen Menschen zu öffnen, braucht eine gewisse Vertrauensebene.

00:49:51: Gegenüber einer Maschine ist es einem, obwohl die Daten eigentlich viel transparenter,

00:49:55: was unter dem Sinn, ehrlicherweise, aber fällt uns das ein bisschen leichter.

00:49:59: Gabs auch Kolleginnen und Kollegen, die mir gesagt haben, ey, wenn ich so eine, da

00:50:02: haben wir alle, wenn wir Mails mal schreiben, dann denken wir, oh ey, ganz ehrlich, es

00:50:06: geht gerade gar nicht, ich fange jetzt an, meine Wutmails zu schreiben und dann schmeißt

00:50:09: man die ja meistens eh wieder weg.

00:50:10: Wenn man die von GPT formulieren lässt, hilft das Menschen, man hat es dann wegdelegiert.

00:50:14: Ja, und damit ist es wie von der externen Betrachtung.

00:50:18: Also ich glaube, dass das schon Chancen hat, aber es muss natürlich ganz besonders aufgepasst

00:50:23: sein.

00:50:24: Auf der, gerade wo ich sagen, auf der anderen Seite kann man natürlich sagen, es gibt ja,

00:50:27: weil du sagst, Depressions-Hotlines oder es gibt auch Seelsäge, es gibt für Leute, die

00:50:32: Selbstmordgedanken haben.

00:50:33: Ja.

00:50:34: Wenn ich mir jetzt überlege, jemand, der Selbstmordgedanken hat, ruft bei einer Hotline an oder

00:50:40: sogar im Therapeut, da sitzt ein Mensch gegenüber, der kann auf Mimik, auf alles reagieren, so

00:50:47: eine KI, die antwortet halt das, was sie hört oder man reinschreibt je nachdem und ist da

00:50:54: nicht eine Gefahr, dass, gut, der Mensch kann auch Fehler machen natürlich.

00:50:57: Absolut.

00:50:58: Aber dadurch, dass dann das Reaktion auf Mimik oder sowas doch eingeschränkt ist, dass

00:51:04: dann, also das frage ich mich oft, wo ist die Grenze, dies, dies, glaube ich.

00:51:10: Also ich bin dabei dir, ich glaube, dass es jetzt den Therapeut, der sehr einfühlsame,

00:51:15: der extrem viel Erfahrung hat und sich auskennt, der viele Fälle schon behandelt hat, dass

00:51:19: der in extrem großen Mehrwert oder da auch wahrscheinlich der KI voraus ist, aber, also

00:51:23: zumindest noch, ja, aber wenn ich darüber nachdenke, dass die Alternative wäre, okay,

00:51:29: von denen gibt es halt nicht so viele.

00:51:31: Absolut.

00:51:32: Also ich habe jetzt jemand, mit dem ich reden kann oder ich habe halt gar keine Bind alleine,

00:51:36: dann würde ich die KI lieber als Zwischenstufe trotzdem noch nutzen.

00:51:39: Absolut.

00:51:40: Und wenn man die Kommunikation schaffen, wenn man in den Dialogen, die mit der KI stattfinden,

00:51:43: feststellt, hier braucht es jetzt noch jemand Menschliches dabei.

00:51:46: Ja.

00:51:47: Und dann würde ich lieber.

00:51:48: Oder weil du vorhin von, war zwar jetzt in einem anderen Kontext, aber von Genauigkeiten

00:51:55: 84 über 90 Prozent, das ist ja dann da wahrscheinlich auch so, dass ja nicht bei jedem Gesprächspartner

00:52:03: ein Fehler der KI passiert.

00:52:05: Das heißt, auch hier werden, wenn wir mal, keine Ahnung.

00:52:09: Aber wenn es ein sensibles Thema ist, bei dem Thema selbst mal bleiben, vielleicht kann

00:52:12: die KI trotzdem helfen, auch wenn es nicht bei allen klappt, aber besser, wie du sagst,

00:52:18: wenn niemand hilft.

00:52:19: Richtig, richtig.

00:52:20: Also so sehe ich das ganz klar.

00:52:22: Auch hier wieder als Helfer.

00:52:24: Richtig.

00:52:25: Nicht ersetzen.

00:52:26: Richtig.

00:52:27: Okay.

00:52:28: Cool.

00:52:29: Und die dritte Frage, letzte Frage in der Rubrik, kannst du für die Zuhörenden einmal deine

00:52:34: im Alltag wichtigsten KI-Tools nennen und wie du sie nutzt?

00:52:39: Ja, gerne.

00:52:40: Also was wirklich im Alltag gang und gäbe ist, ist eigentlich die kompletten KI-Services

00:52:46: von Asha, die man da gesehen hat.

00:52:48: Also das sind im Prinzip, das ist ein neun Stück, die das sind, das ist Sprachübersetzung, das

00:52:53: ist Sprache zu Text, Text zu Sprache.

00:52:55: Das ist der GPT, also dieses vortrainierte Modell.

00:52:58: Da kann man jetzt den OpenAI-Service zum Beispiel nutzen oder man kann das auch von Entropic

00:53:03: oder von Alif, Alpha, ja.

00:53:05: Gibt es da Unterschiede?

00:53:07: Die sind in der Größe unterschiedlich, in der Regel.

00:53:10: Und die Unterschiede von der Qualität sind auch da tatsächlich.

00:53:12: Also es hängt halt vom Anwendungszweck ab.

00:53:14: Mache ich damit jetzt Grouting, brauche ich Semantik und Sprachstilistik, habe ich damit

00:53:22: operative Anwendungen, fasse was zusammen, struktureller Natur, da sind schon Unterschiede

00:53:26: dann da auch zwischen den Modellen.

00:53:27: Das muss man einfach ausprobieren tatsächlich.

00:53:29: Aber ich denke, wenn man die sieht...

00:53:30: Kann man das jetzt nicht sagen für den Anwendungsfall ist vielleicht die OpenAI-Version, also Chatchi

00:53:34: BTIB besser und für das andere das von Microsoft?

00:53:37: Also der Microsoft ist der OpenAI-Stack, der hinten dran steckt.

00:53:41: Der andere ist der Copilot, den kann man ja auch nutzen.

00:53:44: Der ist zum Beispiel sehr stark auf diesen Business Operations Themen unterwegs.

00:53:49: Also ich denke, dass man mit dem Chatchi BTI aktuell immer noch sehr, sehr gut unterwegs

00:53:56: ist, also in der Vierer Version.

00:53:58: Also das ist nicht unbedingt in der älteren.

00:54:00: Auch ich sehe das immer wieder auf LinkedIn und so, dann schreibt der eine oder andere,

00:54:05: ja, es ist jetzt der Zug abgefahren, ich kriege keine guten Ergebnisse.

00:54:07: Das ist völlig acquired, schluss meiner Sicht.

00:54:09: Das Modell ist immer noch extrem fähig und entwickelt sich auch weiter.

00:54:13: Jetzt nicht, also wir geben D5 und 6 werden kommen, das steht außer Frage, aber das

00:54:19: entscheidende ist vor allem, ich habe jetzt hier erstmal einen vollwertigen Praktikantenassistent,

00:54:24: dem ich alles geben kann, was ich eigentlich will.

00:54:26: Und ich habe es selber in der Hand, was für ein Ergebnis da rauskommt.

00:54:29: Es hängt nur von meiner Art und Weise Promptik.

00:54:31: Wenn ich natürlich schreibe, recherchiere dies und mach dann noch das und mach extrem viele

00:54:35: komplizierte Operationen da rein und lasst die alle in einem Prompt arbeiten, dann brauche

00:54:40: mich nicht wundern, dass es halt nichts wird.

00:54:42: Es ist schon fast Führungskompetenz dann mit dem digitalen Praktikanten.

00:54:46: Ja, das ist ja genau das.

00:54:47: Das ist ja genau das.

00:54:48: Also von daher, ein Chatchi BTI ehrlicherweise ist eigentlich das, was immer noch gerade funktioniert.

00:54:54: Im Business-Kontext ehrlicherweise arbeiten wir nicht mehr mit diesen Oberflächen, sondern

00:54:58: wir arbeiten nur noch mit den Schnittstellen.

00:54:59: Das heißt, man schickt Daten über eine Schnittstelle hin, kriegt dann Antworten zurück und verarbeitet

00:55:03: die System weiter.

00:55:04: Aber ich sage mal, wenn man jetzt so für den eigenen privaten oder ebenen Zweck, das

00:55:10: hat dann ein Chatchi BTI eigentlich super Alltagsbegleiter.

00:55:13: Also die App hilft auch ungemein.

00:55:15: Ich benutze die auch sehr viel, neulich habe ich mir eine Weinempfehlung geben lassen und

00:55:18: solche Sachen.

00:55:19: Funktioniert sehr gut.

00:55:20: Ich habe den so mal den Miliehrgegen getestet.

00:55:22: Okay.

00:55:23: Ob er das auch so abgeben würde und der hat gesagt, eigentlich, Argumentation macht schon

00:55:27: Sinn.

00:55:28: Ja, aber die könnte man so nehmen.

00:55:29: Also es ist interessant.

00:55:31: Okay.

00:55:32: Das heißt, du nutzt Sprache zu Text, Text zu Sprache.

00:55:36: Genau.

00:55:37: Was gibt es noch?

00:55:38: Dann im Prinzip diese Datenstruktur.

00:55:41: Also es gibt KI-Services, das nennt sich KI-Search von Azure.

00:55:45: Zum Beispiel gibt es auch wieder andere.

00:55:47: Die strukturierende die Daten im Prinzip.

00:55:49: Okay.

00:55:50: Also die Daten, die du hast, ob das jetzt irgendwelche Vorträge sind, ob das irgendwelche Dokumentationen

00:55:53: sind, Manuals, egal was, gibst du da rein, dann werden die strukturiert.

00:55:57: So läuft es ja mal lady hoch als lady helps.

00:56:00: Genau.

00:56:01: Als all was man will.

00:56:02: Was man will.

00:56:03: Man nennt es Daten Lake oder Datensee.

00:56:04: Okay.

00:56:05: Das was da hinten dransteckt und da schmeißt man einfach alles rein.

00:56:06: In jeden Format.

00:56:07: Es ist unstrukturiert.

00:56:08: Das ist das was ein Datensee auszeichnet.

00:56:10: Ja.

00:56:11: Und dann sortiert sich im Prinzip dieser KI-Service diese Informationen zu Recht, weil sonst müsst

00:56:15: ihr jedes Mal in GPT alle Informationen durchgucken, bevor er dir eine Antwort generiert.

00:56:20: Dann bist du wieder bei dieser eine Stunde warten gefühlt.

00:56:22: Okay.

00:56:23: Und deswegen nutzt du diesen KI-Service, der strukturiert es vor wie eine Suche auch im

00:56:26: Online Shop, wie du ans kent.

00:56:28: Okay.

00:56:29: Da gebe ich ja auch was ein und kriegst sofort eine Empfehlung, wo man hin sollte auf der

00:56:31: Seite und so macht das im Prinzip dieser Service auch.

00:56:34: Okay.

00:56:35: Und damit kann man super Wissensdatenbanken aufbauen und damit dann im Prinzip den eigenen

00:56:39: GPT in der Organisation arbeiten lassen.

00:56:41: Und das ist so die stärkste Kombination, die wir gerade sehen, um wirklich Unterschied

00:56:45: zu machen.

00:56:46: Und dann kommen halt Übersetzungsdienste und so was noch dazu.

00:56:49: Und wenn es um Bildgenerierung geht, bin ich halt ein absoluter Mitschernie-Fan.

00:56:52: Also ich arbeite viel mit Mitschernie.

00:56:54: Ich liebe es.

00:56:55: Ich finde es super.

00:56:56: Und jetzt mittlerweile kann man ja auch die Charaktere stabil halten.

00:56:59: Ja, das finde ich total gut.

00:57:01: Genau, der Kräftparameter.

00:57:03: Ja.

00:57:04: Das ist, witzelweise habe ich gerade, ich habe in einer Woche, in zwei Wochen eine

00:57:09: Veranstaltung, wo ich auch so zu einem Thema, also da geht es um Musik, eine Veranstaltung,

00:57:16: wo es auch um so Sagen und Geschichten geht.

00:57:19: Und ein Stück, was das Orchester spielt, handelt von einer Erzählung von einem Drache.

00:57:24: Und da ist es auch geil, weil wir kleine animierte Bilder und Bilder immer mit einem gleichen

00:57:30: Drachen, was bis vor einer Weile noch nicht ging.

00:57:33: Aber dieser Drache zieht sich halt jetzt komplett durch.

00:57:35: Das ganze Stück ging halt vor einer Weile noch nicht.

00:57:37: Und es ist total geil, dass es jetzt geht.

00:57:39: Ja, mega gut.

00:57:40: Ja, das ist auch was wirklich, das ist eine große Schritt vorwärts aus meiner Sicht.

00:57:44: Es wird auch viel wieder im Marketing ändern.

00:57:46: Cool.

00:57:47: Dann Klaus, zum Ende.

00:57:50: Ich habe es dann angekündigt im Vorgespräch.

00:57:52: Gibt es noch das Abschlussstatement des Gastes, also von dir.

00:57:56: Das Statement ist, es sind 30 Sekunden Bumper.

00:58:00: Du hörst gleich im Hintergrund eine Uhr ticken.

00:58:03: In der Zeit darfst du ein kurzes Statement zum Thema KI loswerten.

00:58:09: Einzige Bedingungen, keine Werbung für eigene oder fremde Projekte.

00:58:14: Also einfach, was dir wichtig ist, zu sagen zum Thema KI oder was du findest, was jeder

00:58:20: wissen solltet zum Thema KI.

00:58:22: Okay, also sobald es los tickt, darfst du loslegen.

00:58:25: Also ich denke, dass das allerwichtigste im Kontext KI ist, dass man wirklich bereit

00:58:33: ist, mal was zu probieren, dass man keine Angst davor hat und dass man vor allem aber

00:58:37: auch alle Leute, die beteiligt sind, Betroffene, zu beteiligten machen, dass die involviert

00:58:42: sind an der ganzen Geschichte.

00:58:44: Und damit dann für jeden das Leben ein bisschen einfacher macht.

00:58:47: Also ich muss Fans schaffen und keine Sorgen.

00:58:49: Und das ist glaube ich so das wichtigste Statement, das mitgebe, schafft in unseren Veränderungsprozessen

00:58:54: an den Fans und keine Barrieren.

00:58:58: Sehr gut, Punkt landet.

00:59:01: Auf den Punkt.

00:59:02: Ja, liebe Zuhörerinnen und Zuhörer, das war der Klaus Kallenbrunnen von The Nighted

00:59:08: Group.

00:59:09: Ich habe es nämlich vorhin einmal glaube ich falsch gesagt.

00:59:11: Vielen Dank, dass du da warst.

00:59:13: Wie gesagt, wir verlinken euer Unternehmen und natürlich alles, was wir vorhin haben,

00:59:18: wieder in den Show notes, dass sich alle durchblicken können, mal reinschauen können, sich damit

00:59:22: beschäftigen können.

00:59:23: Herzlichen Dank, dass du da warst, hat mir mega Spaß gemacht wirklich.

00:59:26: Ich gebe dich gerne zu.

00:59:27: Vielen Dank.

00:59:28: Danke, dass ich da sein durfte.

00:59:29: Hat Spaß gemacht.

00:59:30: Gut, dann tschüss und bis zur nächsten Folge.

00:59:32: Ciao.

00:59:32: Ciao.

00:59:34: Ciao.

00:59:35: [Musik]