Latest / Markt und Mittelstand: Der Podcast / Mehr Produktivität durch KI: Was jetzt möglich ist

Transcript

Mehr Produktivität durch KI: Was jetzt möglich ist · Markt und Mittelstand: Der Podcast

• 0:04
  Speaker 1: Markt und Mittelstand, der Podcast.
• 0:07
  Speaker 1: Deutschlands Stimme für Familienunternehmen.
• 0:10
  Speaker 1: Aktuelles und Zukunftsthemen rund um den Motor der deutschen Wirtschaft.
• 0:15
  Speaker 0: mit Thorsten Giersch.
• 0:22
  Speaker 1: Wie groß sind die Produktivitätsgewinne durch künstliche Intelligenz wirklich?
• 0:26
  Speaker 1: Welche Tools funktionieren und was ist die Rolle des?
• 0:30
  Speaker 1: ich sage mal Platz hier schiss OpenAI, die mit Chatchivity ja die große Welle bei generativer KI Mal ausgelöst haben.
• 0:37
  Speaker 1: Ich spreche jetzt gleich mit Johannes Ferch.
• 0:40
  Speaker 1: er ist Leiter Mittelstand bei OpenAI hier in Deutschland Und wir diskutieren natürlich auch darüber Wie agentisches Arbeiten, also die Arbeit mit KI-Agenten in Unternehmen genau funktionieren kann.
• 0:53
  Speaker 1: Johannes ich grüße dich!
• 0:54
  Speaker 1: Hallo!
• 0:54
  Speaker 0: Grüß dich Thorsten.
• 0:55
  Speaker 0: schön dass du da sein darf.
• 0:59
  Speaker 1: Ich glaube wir alle kennen OpenAI und was damit so alles los ist.
• 1:03
  Speaker 1: aber wie seid ihr hier in Deutschland vertretet?
• 1:05
  Speaker 1: Und was ist deine Rolle da?
• 1:07
  Speaker 0: Ja kurz zu mir ich verantwort das Mittelstandsgeschäft bei OpenAI in Deutschland Österreich Schweiz über die Dachregion hinweg und bin Teil des Gründungsteams hier von OpenAI in Deutschland.
• 1:20
  Speaker 0: Denn vor ungefähr zwölf Monaten haben wir unsere deutsche Entität aufgemacht, ganz klar mit dem Ziel die deutschen Österreich-Schweizer Kunden bei ihrer KI Reisetransformation zu unterstützen den Markt zu unterstützen.
• 1:32
  Speaker 0: Und wie ist so die Nutzung unserer Technologie im Markt?
• 1:38
  Speaker 0: Das ist immer eine spannende Frage, finde ich.
• 1:40
  Speaker 0: Wie interagieren die Deutschen jetzt eigentlich mit KI?
• 1:42
  Speaker 0: Und die Antwort ist massiv!
• 1:44
  Speaker 0: Wir sind tatsächlich der größte Nutzermarkt in Europa.
• 1:48
  Speaker 0: Top fünf der Welt auf unserer Plattform sind auch top fünf Developer-Markt.
• 1:53
  Speaker 0: also auch mit unseren APIs wird sehr viel gebaut und das ist toll zu sehen dass es im privaten Umfeld angekommen ist aber eben auch im Mittelstand und im Enterprise Geschäfts.
• 2:05
  Speaker 1: Genau, lass uns das mal kurz unterscheiden ganz konkret.
• 2:07
  Speaker 1: Also weil im beruflichen Leben sein privaten Chat-to-big-Tier-Account zu benutzen... Das hat ja vornachteilig glaube ich.
• 2:15
  Speaker 1: über das Thema Datensicherheit brauchen wir da nicht reden wenn man da irgendwas so mal macht.
• 2:19
  Speaker 1: aber wir wissen es tun viele weil die Unternehmen noch keine Business Accounts haben.
• 2:24
  Speaker 1: Habe ich das richtig dargestellt?
• 2:25
  Speaker 1: aus deiner Sicht?
• 2:29
  Speaker 1: Okay, müssen wir was dran tun.
• 2:30
  Speaker 1: Wie geht das genau und welche Möglichkeiten hatten da so ein Mittelständer?
• 2:34
  Speaker 1: Bevor wir gleich noch mal zu Ihrer Studie kommen und noch ein paar Nutzungsthemen besprechen.
• 2:37
  Speaker 0: Ja klar gerne!
• 2:39
  Speaker 0: Also tatsächlich zeigen auch da die Daten dass in der privaten schon privaten Nutzungen schon dreißig Prozent der nachrichten Arbeitsbezogen sind Und das ist für Unternehmen, für den Mittelstand eine Chance aber natürlich auch ein Risiko.
• 2:52
  Speaker 0: Weil klar in der kostenfreien Variante kann durchaus mit den Daten trainiert werden zumindest in einer Form der Daten und das geht es zu verhindern.
• 3:02
  Speaker 0: Die wir sprechen müssen wie uns die Frage stellen?
• 3:05
  Speaker 0: Wie kriegen es denn hin die Mitarbeiter zu befähigen?
• 3:08
  Speaker 0: KI letztendlich aus dieser Grauzone rauszuholen?
• 3:10
  Speaker 0: was sind die Schritte die wir gehen müssen?
• 3:12
  Speaker 0: Und selbstverständlich, wie du es schon angeteasert hast.
• 3:15
  Speaker 0: Datenschutz und Sicherheit ist bei uns am Ende das höchste Gut.
• 3:19
  Speaker 0: Das Vertrauen der Enterprise-Kunden ist das A&O und dementsprechend sind alle unsere Enterprise Pläne, Businesspläne die wir anbieten.
• 3:28
  Speaker 0: Selbstverständlich ohne dass auf den Daten trainiert wird.
• 3:30
  Speaker 0: Die Datenlage kann in Europa sein usw.
• 3:33
  Speaker 0: Das ist ganz wichtig!
• 3:35
  Speaker 1: Okay, damit man es ganz plastisch hat für die sich wie ich jetzt oder so halb auskennen sag' ich mal.
• 3:40
  Speaker 1: Also wir kennen Tegivity in der Form, wie wir es privat nutzen ohne auch dafür zu zahlen.
• 3:47
  Speaker 1: und jetzt macht meine Firma von heute auf morgen ein Business Account und dann habe ich dieselbe Maske womöglich erstmal vor mir.
• 3:53
  Speaker 1: und was verändert sich denn?
• 3:55
  Speaker 1: Was kann das Ding mehr und was ist...was macht mir lässt mich ruhiger schlafen im Zweifel?
• 4:00
  Speaker 0: Ja, das ist einerseits wie gesagt die mit den Daten umgegangen wird und wo die Daten aber auch lieben.
• 4:05
  Speaker 0: Für Entscheidungsträger ist es auch wichtig welche Steuerungsmöglichkeiten wir eigentlich haben weil dann nehme ich hoffentlich jetzt nicht zu viel vorweg.
• 4:14
  Speaker 0: Wir sehen schon dass in Bezug auf KI sich die Welt verändert.
• 4:18
  Speaker 0: von Ich stelle eine Frage bekommen Antwort wie man es jetzt vielleicht aus dem privaten Umfeld auch kennt.
• 4:22
  Speaker 0: Hey!
• 4:23
  Speaker 0: Ich möchte ein Rezept.
• 4:24
  Speaker 0: Hey!
• 4:25
  Speaker 0: Kaufempfehlung.
• 4:26
  Speaker 0: Wie sieht's da aus?
• 4:29
  Speaker 0: Da geht es jetzt hin zu immer agentischeren System, also letztendlich Systeme die eben mit anderen Daten töpfen und mit anderen Tools interagieren.
• 4:38
  Speaker 0: Und dementsprechend ist das für unser Unternehmen auch wahnsinnig wichtig wie wir das dann steuern können?
• 4:43
  Speaker 0: Wie können wir quasi da kontrollieren auf welche Daten im Unternehmenskontext unsere Mitarbeiter zugreifen können und auch nicht.
• 4:50
  Speaker 0: Das sind beispielsweise Sachen, die da ganz wichtig sind.
• 4:53
  Speaker 0: Und ja, das sind dann performantere Möglichkeiten noch andere Armes.
• 5:00
  Speaker 0: Das ist jetzt ein großes Wort für Nutzungs-, Oberflächen- und Umgebung aber da pausiere ich gerne nochmal.
• 5:07
  Speaker 1: Okay und es kann bisschen mehr oder?
• 5:09
  Speaker 1: Also das wird ja auch mal upgrade und so gesagt die Ergebnisse sind einfach schlicht besser.
• 5:16
  Speaker 0: Nein!
• 5:18
  Speaker 0: Nicht unbedingt also wir... Teil unserer Vision und Mission ist auch, dass wir wirklich AEKI breit zugänglich machen wollen.
• 5:27
  Speaker 0: Die Unterscheidung kann durchaus sein ob wir Reasoning-Modelle.
• 5:32
  Speaker 0: auf den Reasoning Modell zu greifen können oder nicht.
• 5:34
  Speaker 0: heißt letztendlich das die Modelle durchaus länger über Aufgaben nachdenken können oder dass wir schon in diesen Umgebungen Agenten haben, die wir jetzt gar nicht groß aufsetzen müssen sondern die eben schon in der Umgebung bereitstehen.
• 5:47
  Speaker 0: also da hast du recht ja
• 5:49
  Speaker 1: Okay, aber jetzt kommen wir nochmal kurz zu eurer Studie.
• 5:51
  Speaker 1: Also wo... Ihr habt das irgendwie kurz gucken.
• 5:55
  Speaker 1: Opinium heißt das Unternehmen?
• 5:56
  Speaker 1: Das hat die Studie gemacht in eurem Auftrag also ordentlich habt ihr da auch ein bisschen investiert.
• 6:01
  Speaker 1: Das ist ja auch gut so um herauszufinden und dass wäre jetzt auch meine erste Frage für was genau oder wie viele Mittelstände setzen denn überhaupt generative KI schon ein und wofür?
• 6:12
  Speaker 1: Ja
• 6:14
  Speaker 0: Ja, war für uns auch super spannend zu sehen was denn eigentlich die Zahlen decken weil wir im alltäglichen Geschäft haben natürlich Eindrücke aber was sagen dann eigentlich mal die agrierten Zahlen dahingehend.
• 6:23
  Speaker 0: Also aus der Studie kam raus das eighty-fünf Prozent der Entscheider in KAMUs bereits KI bei der Arbeit nutzen die Hälfte davon ungefähr täglich.
• 6:31
  Speaker 0: also schon wirklich eine sehr große Nutzungstiefel die letztendlich dafür sorgt dass im Durchschnitt sich die Leute über fünf Stunden pro Woche sparen also ein paar drei Arzt Tage pro Jahr generieren Kommen.
• 6:43
  Speaker 0: siebzig Prozent fühlen sich dadurch produktiver und effektiver.
• 6:47
  Speaker 0: Das ist immer schön und gut, was ich spannender noch finde, ist, was passiert denn eigentlich mit dieser frei gewordenen Arbeitszeit?
• 6:54
  Speaker 0: Und da sehen wir das es in strategisches Denken, in Planung auch in Weiterbildung fließt ja so dass wir einfach Kapazitäten freimachen die wir auch in unserem Gespräch mit dem Mittelstand immer wieder hören Wo kriegen wir Arbeitskräfte her?
• 7:08
  Speaker 0: Fachkräftemangel ist ein riesiges Thema.
• 7:10
  Speaker 0: Wie können wir letztendlich die Stärken, die wir haben, multiplizieren das wissen zugänglich machen und das machen die Leute was euch eben auch unsere Studie zeigt.
• 7:19
  Speaker 1: also fünf Kilometer Stunden pro Woche ist erstmal ein Wort.
• 7:22
  Speaker 1: für welche Tätigkeiten wird KI denn eingesetzt?
• 7:26
  Speaker 0: Das ist immer noch sehr viel zusammenfassen sehr viel Textgenierungen es ist aber auch Research.
• 7:33
  Speaker 0: Also wie sieht es eigentlich am Markt aus?
• 7:36
  Speaker 0: Was für Produkte soll ich generieren?
• 7:38
  Speaker 0: Ich fange das vielleicht gleich mal in einer kleinen Anekdote an.
• 7:40
  Speaker 0: Es gibt eine große deutsche Bäckerei, die mit Hilfe von Chachapiti zum Beispiel ein neues Brotrezept entwickelt haben und eben deutlich kürzer damit zu markt gehen konnten.
• 7:54
  Speaker 0: Da sind so die Themen, die da wirklich viel gemacht waren werden.
• 7:58
  Speaker 0: aber dann bleibt es immer noch recht viel bei Texterstellung, Zusammenfassung und zu den, ich sage jetzt mal klassischen Use Cases.
• 8:05
  Speaker 1: Das habe ich tatsächlich neulich auf einer Veranstaltung auch mit dem CEO besprochen oder in der großen deutschen Marke.
• 8:11
  Speaker 1: Podcast kommt auch bald, der auch gesagt hat dadurch dass sich die Kundenbefragung viel schneller durchführen und auswerten kann, kann nicht auch viel schneller neue Produkte zaubern so ein bisschen wie Chiaeno Temu das ja ausschauen wir T-Shirts und Co machen und Ode.
• 8:24
  Speaker 1: Da schwappt jetzt in den deutschen Mittelstands so.
• 8:26
  Speaker 1: das wäre die Konklusio oder?
• 8:29
  Speaker 0: Total total ist es auch und das sehen wir über über verschiedenste Industrien hinweg, ein anderes nettes Beispiel finde ich ist der VfL Wolfsburg.
• 8:37
  Speaker 0: Immer wieder auch die Frage wie machen wir Wissen zugänglich?
• 8:39
  Speaker 0: und da hat er Platzfahrt zum Beispiel sich mit ChatGPT ein eigenes GPT erstellt wo ihm sein ganzes Wissen reingeladen hat.
• 8:47
  Speaker 0: und jetzt kann letztendlich jeder in Fotoform einen Platz machen von einer Bauernstelle beispielsweise und schauen was ist es denn wahrscheinlich?
• 8:53
  Speaker 0: Und was würde der Platzfahrts machen?
• 8:54
  Speaker 0: also Platzfahrtt gpt zb oder eben Startler, ne?
• 8:58
  Speaker 0: Ein sehr traditionsreiches deutsches Unternehmen die eben zweieinhalb mal schneller erste Entwürfe Dokumentenentwürfen erstellen können.
• 9:06
  Speaker 0: Das sind genauso die Sachen, die wir sehen wollen und wie wir fördern wollen und natürlich sind auch einige Schritte zu gehen um dahin zu kommen.
• 9:13
  Speaker 1: Fußballfänden mehr muss jetzt gerade grinden weil der Platz hat.
• 9:15
  Speaker 1: wird das beim Vorwurf wo es durch einer zweiten Liga wahrscheinlich auch mehr brauchen als in der ersten weil da mehr gegräht wird?
• 9:23
  Speaker 1: Lassen wir, dass die Bombo-Korm jetzt nicht ersparen.
• 9:25
  Speaker 1: Nicht nur weil ich Palabona hier in der Umgebung bin... Die haben ja gewonnen sozusagen!
• 9:29
  Speaker 1: Also über den Einsatz vielleicht noch mal ganz gut.
• 9:32
  Speaker 1: Du hast ja mittlerweile dann in der Breite gesagt ein bisschen differenziert.
• 9:36
  Speaker 1: Ich habe, auch der IFO Jimdo Index kam neulich raus.
• 9:38
  Speaker 1: Auch dezidiert zur KI.
• 9:40
  Speaker 1: die kleinste Unternehmen also die unter zehn Beschäftigten wurden da erfasst.
• 9:45
  Speaker 1: KMU war glaube ich aber ein ähnlicher Trend.
• 9:47
  Speaker 1: Die Kleinen sind nachzüglich kamen jetzt zuletzt aber auch gewaltig und zumindest zum IFO Jindo Index lagen sie bei der KI-Nutzung urplötzlich mit einem Riesenaufhol jagt im letzten Jahr gleich auf mit den mittelgroßen und größeren Unternehmen.
• 9:59
  Speaker 1: Deckt sich das mit deiner Erfahrung?
• 10:02
  Speaker 0: Ja absolut!
• 10:06
  Speaker 0: Jedes Segment hat natürlich eigene Herausforderungen, aber ja absolut.
• 10:09
  Speaker 0: Wir gehen wirklich durch die Bank hinweg von selbstständigen also wirklich einzeltätigen bis kleineren wie du gerade angesprochen hast zu den größten Konzernen, die wir in Deutschland haben das KI bei... bei jeder Person wirklich top of mind ist.
• 10:26
  Speaker 0: Insofern entdeckt sich das total mit dem, was du sagst.
• 10:29
  Speaker 0: Natürlich sind die Ressourcen andere auf, die verschiedene Organisationen zugreifen können, was auch der einen Seite Chancen und auf der anderen Seite natürlich andere Hürden sind.
• 10:37
  Speaker 0: Chance weil wir schneller gehen können.
• 10:38
  Speaker 0: Hürde war einfach wenige Ressoursen für Training oder auch Zeit Invest.
• 10:44
  Speaker 0: Auch eine Sache, die aus der Studie rausgekommen ist.
• 10:46
  Speaker 0: Zeitmangel ist durchaus eine Herausforderung.
• 10:49
  Speaker 0: Ja, verschiedene Hürdende, die wir da eben sehen.
• 10:51
  Speaker 1: Ich würde die Gelinger doch gerne nutzen, so ein zwei Beispiele vielleicht nochmal abzufragen.
• 10:54
  Speaker 1: Also kannst du mal Beispiel nennen für mehr oder weniger typischen Mittelstellern wenn es den gibt was da KI angerichtet hat in positiven Sinne?
• 11:02
  Speaker 0: Ja!
• 11:02
  Speaker 0: Wenn wir vielleicht nur bei kleinerem Beispiel anfangen haben wir... aus einem Handwerk, ganz schöne Beispiele.
• 11:09
  Speaker 0: Wir haben einerseits die Jenny vom Dach, das ist ein Dachdeckermeisterin, die Chat-GPT nutzt um um Dachflächen auszurechnen und eben möglich bei den Berechnungen zu unterstützen.
• 11:20
  Speaker 0: Ähnliches bei Jonas Winkler der Tischlermeistern sagt auch über sich hey ich bin Handwerker!
• 11:25
  Speaker 0: Das ist das was ich machen möchte dass es das wo ich nicht gut bin Herausforderungen damit eben Angebote zu schreiben, die richtigen Fragen zu stellen um auch dann die validen Angebote rauszugeben und hat sich über einen Agenten, den er sich gebaut hat.
• 11:39
  Speaker 0: Kriegt der vorformulierte Antworten muss natürlich rüberschauen und das dann mal abschicken.
• 11:44
  Speaker 0: aber das sind so wirklich konkrete Use Cases in diesem Bereich aus dem du angesprochen hast wirklich kleine Businesses.
• 11:51
  Speaker 0: andere Sektoren Machen wie Startler eben Angebotserfassungen, First Drafts solche Themen.
• 11:59
  Speaker 0: Aber wir haben auch wirklich Organisationen die deutlich weitergehen, die wirklich agentische arbeiten und so ein Beispiel ist hier Choco.
• 12:05
  Speaker 0: Choco arbeitet im Lebensmittel Großhandel.
• 12:08
  Speaker 0: also es ist ja eine Software die letztendlich Restaurants oder Gastronomie in Großhandeln verbindet Und über den Agenten, der wirklich per Telefon anzurufen ist können diese Restaurants auch nachts Bestellungen aufgeben.
• 12:22
  Speaker 0: Der Agent fügt die Bestellung im Bestellsystem ein macht aber auch Upselling also fragt tatsächlich hey möchtest du wenn Du gerade Tomaten gestellt hast für die Pizza vielleicht auch Olivenöl haben?
• 12:33
  Speaker 0: das ist grade im Angebot.
• 12:34
  Speaker 0: so haben wir das mitliefern solche Sachen dass ja es immer wieder toll zu sehen wie kreativ die Kunden und Firmen noch sind.
• 12:42
  Speaker 1: Wann ruft denn so einen Handwerker oder ein Mittelständer?
• 12:45
  Speaker 1: ... direkt bei euch an.
• 12:46
  Speaker 1: Und wann nimmt da eins, ich glaube wie viele Zeiterfassungstools haben wir?
• 12:49
  Speaker 1: Hundertfünfzig und sonstige natürlich KI, also Software-Lösungen für verschiedenste Zwecke... ...die natürlich auch auf KI basieren, wo Hintergrund vielleicht sogar auch Churchability mit drin ist.
• 12:59
  Speaker 1: Also das ist ja auch ein Teil von eurem Job oder?
• 13:02
  Speaker 1: Kann ich das verständlich mal, wie man das trennt oder nicht trennen sollte?
• 13:06
  Speaker 0: Ja, absolut.
• 13:07
  Speaker 0: Also die Frage ist gar nicht so einfach zu beantworten diese Thematik build vs buy versus adopt.
• 13:13
  Speaker 0: also was baue ich selber?
• 13:14
  Speaker 0: Was kaufe ich mir ein und was habe ich vielleicht schon in meinem Portfolio was sich dann auch nutzen kann?
• 13:20
  Speaker 0: Und für Organisationen gibt es immer zwei verschiedene Wege, wie man gut draufgucken kann.
• 13:26
  Speaker 0: Das eine ist, wir nennen das so eine Bottom-up-Motion also die Demokratisierung vom Zugang über die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter hinweg um – ich finde das Wort so schön deswegen sage ich das Englische nochmal – AILA durch Sie zu schaffen.
• 13:39
  Speaker 0: Also den Umgang mit KI zu lernen, zu experimentieren und auch wirklich mit der Technologie sich schnell entwickelt zu wachsen weil wir so's eben auch schaffen dass ein bunter Blumenstrasse an Use Cases entsteht, aus dem wir uns dann verschiedene Sachen rauspicken können.
• 13:55
  Speaker 0: Das ist die Top-Down-Motion wo auch die Führung und die Geschäftsführer sagen müssen das sind die drei wirklich strategischen Wetten auf die wir eingehen müssen wo wir vielleicht so weit differenzieren können dass wir sagen hey da bauen wie eben selber auf den APIs Und die Adopt-Motion.
• 14:13
  Speaker 0: in der Tat, wie gesagt hast viele unserer Kunden und Partner bauen wirklich mit unseren APIs eigene Produkte oder verbessern ihre Irreprodukte wiederum.
• 14:23
  Speaker 0: Da muss man eben schauen wo man im Unternehmen steht und was wirklich die strategischen Betten sind die man eingehen muss.
• 14:30
  Speaker 0: und da unterstützen wir natürlich auch immer gerne im direkten Sprich
• 14:34
  Speaker 1: Okay, also sind wir mal auf der grünen Wiese gerade vor allen Dingen unterwegs.
• 14:37
  Speaker 1: Jemand, der noch nicht so viel hat und da ruft dann bei euch an und wie ist denn der Anfang?
• 14:43
  Speaker 1: Also wie führt man agentische KI oder überhaupt eure Lösung ein?
• 14:47
  Speaker 1: Ganz platt gefragt.
• 14:49
  Speaker 0: Ja.
• 14:50
  Speaker 0: Platt gefragt, ChatBT die meisten großer Vorteile kennen es auch im privaten Umfeld.
• 14:55
  Speaker 0: Und wie gesagt Wir stellen die Variante so um dass sie eben datenschutzrechtlich und für die IT Security Guidelines passend ist.
• 15:04
  Speaker 0: Dann ist es ganz wichtig, dass die Unternehmen auch in Label Mint und Trainings durchführen bestenfalls nah an den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern um eben dieses Thema EILODYC Wissen im Umgang mit KI zu fördern Und auch da wirklich für die Geschäftsführer und Geschäftsförderin, die zuhören als Vorbild voranzugehen viel zu kommunizieren, klar zu kommunikieren warum wir das umsetzen und einführen.
• 15:28
  Speaker 0: Das ist so der einfachste und schnellste Schritt.
• 15:31
  Speaker 0: das machen was in den Fallen die man da auch tippt oder tappt ist ja vielleicht doch nicht so ganz den Anforderungen gerecht zu werden die die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter haben.
• 15:45
  Speaker 0: Was meine ich damit konkret?
• 15:49
  Speaker 0: Die Wünsche sind sehr hoch was Leute von diesen Tools erwarten, weil sie es an privaten Umfeld kennen.
• 15:55
  Speaker 0: Und das ist durchaus eine Falle, ich sag jetzt mal irgendetwas zu nehmen und nicht mit den Mitarbeitern dann austauscht zu gehen, weil's dann einfach nicht genutzt wird und dass er sicherlich eben auch nicht etwas machen will.
• 16:07
  Speaker 0: Also raus aus der Grauzone trainieren und enablen und wirklich da auch als Führungskräfte vorangehen und klar kommunizieren warum das alles passiert.
• 16:16
  Speaker 1: Wir haben auch den Podcast mit Ingo Hamm, ein ganz großartiger Mensch der sowohl Professor ist als auch bei McKinsey selbst gegründet und gebaut hat.
• 16:24
  Speaker 1: Er hat über Kommunikation geschrieben im Fachgebiet aber jetzt kein typischer Promptingratgeber sondern auch mal erklärt wie durch das Promnten unsere Kommunikations zwischen Menschen auch manchmal besser ist weil wir einfach lernen präzisere Fragen zu schreiben.
• 16:41
  Speaker 1: Ist das so ein bisschen was du auch gemerkt hast?
• 16:44
  Speaker 0: Total, also Prompting ist super spannend und die Kommunikation dahingehend sowieso.
• 16:50
  Speaker 0: Aber was das Promptig angeht, ist es schönerweise so dass diese Themen, die Modelle extrem gut geworden sind auch den Intent, also den Gedanken hinter dem Prompt abzuleiten.
• 17:01
  Speaker 0: Also das Promting ist weniger wichtig geworden.
• 17:04
  Speaker 0: aber ein Tipp den ich da immer gebe und der Wert im Hinterkopf zu behalten ist über die KI nachzudenken als wäre sie eben Neuer Mitarbeiter, neue Mitarbeiterin oder ein Student, Studentin die vielleicht über die Materie wenn die Daten noch nicht bereit stehen.
• 17:19
  Speaker 0: Nicht so viel weiß.
• 17:20
  Speaker 0: natürlich muss ich da viel Kontext mitgeben.
• 17:22
  Speaker 0: natürlich muss sich vielleicht mal Beispiele mit geben und das ist im Bereich prompting sehr hilfreich.
• 17:28
  Speaker 0: aber auch da stellt sich dann natürlich die Frage auf welche Daten sollte oder könnte KI zugefahren um eben wirklich ein besserer Mitarbeiter, Mitarbeiterin zu werden?
• 17:38
  Speaker 0: weil so sollte man auch zukünftig darüber nachdenken.
• 17:41
  Speaker 0: Darum geht es mehr und mehr.
• 17:43
  Speaker 1: Zum Abschluss vielleicht noch eine freche Frage, das darf man wahrscheinlich jetzt nicht.
• 17:47
  Speaker 1: auch Koda oder wie eure Technik Fach lohnt so nicht?
• 17:50
  Speaker 1: Das ist jetzt mal ganz allgemein Fragen.
• 17:51
  Speaker 1: aber Ich habe neulich von einem KI-Experten und ich glaube, der ist wirklich einer.
• 18:00
  Speaker 1: Die drei großen Modelle sind für den autonormal Menschen, die jetzt nicht selber Koden, Apps entwickeln
• 18:05
  Speaker 1: usw.,
• 18:06
  Speaker 1: relativ gleich auf.
• 18:07
  Speaker 1: Es verschiebt sich mal mit jedem neuen Release aber es ist relativ gleichauf.
• 18:11
  Speaker 1: Würdest du dem krass widersprechen oder hat er recht?
• 18:14
  Speaker 0: Nee!
• 18:14
  Speaker 0: Ich würde ihn nicht krass widersprechen, er hat recht.
• 18:18
  Speaker 0: Die Foundation und Models aktuell differenzieren sich nicht so wahnsinnig groß.
• 18:23
  Speaker 0: Klar gibt Norsen, klar gibt Präferenzen und ja die Modelle werden deutlich besser werden, deutlich intelligenter.
• 18:30
  Speaker 0: Was heutzutage aber eine größere Rolle spielt, ist dieser schon sogenannte Harnis.
• 18:37
  Speaker 0: Also das bedeutet so, dass drumherum wie ich mit den Tools interagiere.
• 18:44
  Speaker 0: da sind dann eher so Themen wie Token Effizienzen?
• 18:48
  Speaker 0: Wie viel Verbrauchen die Modelle um Aufgaben zu beantworten?
• 18:51
  Speaker 0: Das wird immer mehr ne Frage weil natürlich auch Kosten ein Punkt sind über denen alle nachdenken zurecht.
• 18:56
  Speaker 0: Energie
• 18:57
  Speaker 1: auch natürlich klar!
• 18:58
  Speaker 0: So ist es, genau.
• 18:59
  Speaker 0: Also wie können die hier möglichst nicht nur effizient arbeiten sondern auch die Modelle effiziente laufen lassen?
• 19:04
  Speaker 0: Das ist bei uns etwas wo wir viel darauf achten also Token Effizienz und wie dann die Tools mit ihrer Umwelt interagieren.
• 19:12
  Speaker 0: Und das ist losgelöst davon diesen Modellen Foundational Model zu nennen.
• 19:18
  Speaker 0: und eher dann auf welche Tools greifen Sie zu, auf welche Daten greifen sie zu?
• 19:22
  Speaker 0: Wie denken Sie über Dinge nach?
• 19:24
  Speaker 0: und ja ich glaube die Entwicklungskurve wird weiter rasant bleiben, steigen.
• 19:31
  Speaker 0: Gleichzüge exponentiell.
• 19:34
  Speaker 0: Auch da bin ich gespannt.
• 19:35
  Speaker 0: Ich glaube, deingehend ist fast niemand ein KI-Experte und es ist sehr schwer die Glaskugel dazu haben.
• 19:41
  Speaker 1: Zum Abschluss vielleicht noch zum agentischen Arbeiten?
• 19:43
  Speaker 1: Hast du dann eigenen Agenten der... Und was machst du den ganzen Tag so mit dem?
• 19:47
  Speaker 0: Ja!
• 19:49
  Speaker 0: Also, wir und unser agentischer Hamis, unser agentisches Tool nennt sich Codex.
• 19:53
  Speaker 0: Das ist wirklich so mein persönlicher Assistent mit dem ich aber inzwischen das muss man sagen viele verschiedene Agenten laufen habe einige die völlig autonom laufen beispielsweise einer der jeden Tag mehr ein Briefing gibt zu den neuesten Nachrichten der mir im Briefing gibts zu meinem Kalender sich alle Daten aus unserem System rauszieht die für meine Meeting Vorbereitung so brauche beispielsweise Und dann schicke ich meine Agenten wirklich los in die verschiedensten Aufgaben, hey das ist ja aktualisieren.
• 20:24
  Speaker 0: Hier die Daten anschauen und dementsprechend werde ich mehr und mehr Manager verschiedenen Agenten und ja die Autonom laufen aber auch von mir gesteuert werden.
• 20:35
  Speaker 0: natürlich und am Ende muss der Mensch immer entscheiden was da passiert und demsprechend würde ich das auch wirklich jedem höherer höhere Wärmster empfehlen Schaut euch Codex an, schaut euch diese agentischen Systeme an.
• 20:47
  Speaker 0: Spielt damit rum weil es wirklich ja Wahnsinn ist viel weiter inzwischen auch da wieder gekommen sind.
• 20:52
  Speaker 1: Das geht per Prompting and Chativity aber oder ist das bräuchte noch was anderes für?
• 20:57
  Speaker 0: Codex ist eine eigenständige App Aber auch da haben wir vor nicht allzu lange eine super App.
• 21:06
  Speaker 0: Also da, wenn man da einfach mal Chatchapetina Super App fragt dann kriegt man das schon Antwort drauf und da werden diese Haare es ist mehr und mehr verschmelzen.
• 21:13
  Speaker 0: Es wird wahrscheinlich nicht mehr so lange dauern bis das eine Experience ist.
• 21:17
  Speaker 1: Okay ich bin gespannt!
• 21:18
  Speaker 1: Das macht sie auch noch einfacher.
• 21:20
  Speaker 1: Mensch, da sind wir ganz schön durchgegreet.
• 21:22
  Speaker 1: Jonas vielen vielen Dank!
• 21:23
  Speaker 0: Gerne Thorsten hat Spaß gemacht und ja bis vielleicht bald
• 21:27
  Speaker 1: Auf bald auf jeden Fall nicht zuletzt auch Veranstaltung oder wieder ein Podcast.
• 21:30
  Speaker 1: Danke sehr noch Ihnen, lieber Hörerinnen und Hörers euch!
• 21:32
  Speaker 1: Vielen Dank fürs dabei sein.
• 21:33
  Speaker 1: Ich sage für immer.
• 21:34
  Speaker 1: bleibt gesund und erfolgreich bis zur nächsten Folge.
• 21:37
  Speaker 1: Tschüss
• 21:39
  Speaker 0: Das war Markt- und Mittelstand der Podcast.