Latest / MY DATA IS BETTER THAN YOURS / Der Mittelstand lässt KI nur reden - mit Tim Wiegels

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Der Mittelstand lässt KI nur reden - mit Tim Wiegels · MY DATA IS BETTER THAN YOURS

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  Speaker 1: Neue Folgen jeden Freitag.
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  Speaker 0: In dieser digitalen Welt
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  Speaker 1: gibt es einen
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  Speaker 0: speziellen Faktor,
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  Speaker 1: der über Erfolg und Misserfolg entscheidet – Daten!
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  Speaker 1: Doch nur die wenigsten wissen sie für sich zu nutzen.
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  Speaker 0: Wer seine Kunden verstehen
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  Speaker 1: will um ihnen das bieten zu können was sie brauchen kommt um ein professionelles Datenmanagement nicht herum.
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  Speaker 1: Jonas Rashidi interviewt andere
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  Speaker 0: Experten aus den Data Bereichen
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  Speaker 1: und zeigt Schritt-für-Schritt
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  Speaker 0: wie genau
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  Speaker 1: das funktioniert.
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  Speaker 1: Hallo Tim,
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  Speaker 0: hallo Jonas Wir
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  Speaker 1: haben jetzt echt länger nicht mehr aufgenommen, ne?
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  Speaker 1: Die letzte Folge war eine Woche nach dem normalen Event Beyond the Dashboard.
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  Speaker 1: Das heißt Mitte Juni... Natürlich jetzt kann man sagen es war die Sommerzeit aber wir sind jetzt gerade so... Es ist ein Urlaub!
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  Speaker 1: Okay dann passt das.
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  Speaker 0: Warst du nicht?
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  Speaker 0: Du warst doch auch im Urlaub?
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  Speaker 0: Nee
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  Speaker 1: ich gehe jetzt in den Urlaub.
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  Speaker 0: Ok guck mal da ist der Timing.
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  Speaker 0: Ne, es kam ja noch nicht lange vor.
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  Speaker 0: Irgendwann ist uns glaube ich beiden aufgefallen, dass wir da wieder was machen sollten.
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  Speaker 0: Bzw.,
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  Speaker 0: du hast mich kontaktieren lassen...
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  Speaker 1: ...dass ich mal wieder einen Termin gegeben
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  Speaker 0: sollte!
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  Speaker 0: Dann haben es aber in ein paar Tagen geschafft direkt.
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  Speaker 0: Wir müssen einfach immer am Ende von den Folgen jetzt einen neuen Termin ausmachen.
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  Speaker 0: Ich glaube das ist sinnvoll
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  Speaker 1: Ja, aber ehrlich gesagt funktioniert es gut wenn's Julia bei mir macht.
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  Speaker 1: Weil Julia da sehr hinten dran ist darauf zu achten die Termine.
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  Speaker 1: sonst würde ich dir jetzt mal zwei Vorschläge schicken und dann nicht mehr wirklich drauf achten was und wie das herauskommt.
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  Speaker 1: Wir haben aber in der Zwischenzeit Außer du willst jetzt nur etwas spannendes sagen ja auch ein bisschen die folgenfolgen konstrukt noch einmal umgestellt oder probieren sie mal umzustellen.
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  Speaker 1: Du kannst ja nochmal Aber aus deiner Sicht sonst was sagen, was bei dir in der letzten Zwischenzeit passiert ist.
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  Speaker 1: Und dann kann ich auch ein bisschen etwas erzählen, was mich so beschäftigt.
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  Speaker 0: Auch du?
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  Speaker 0: Ich glaube mein größtes Thema das machen wir passt tatsächlich auch an unserem Plan so ein bisschen rein.
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  Speaker 0: Mein größes Thema letztendlich war mein Glasfaser.
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  Speaker 0: Ich habe jetzt endlich Glasfasern zu Hause.
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  Speaker 0: es waren eine Never Ending Story Aber das ist jetzt da.
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  Speaker 0: Also es hat erst mal gedauert, weil er wollte Wilhelm Tell was bauen und dann die Telekom... ...dann durfte die Telecom das doch nicht machen, aber das Kabel wieder rausgeholt.
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  Speaker 0: Es hat dann ungefähr drei Monate gedauerd mit offenen Gehwegen und so was, aber jetzt ist es da!
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  Speaker 0: Und seit letzter Woche ist es sogar angeschlossen und ich habe jetzt eine ein Gigabit Up-und Down-Leitung.
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  Speaker 1: Und das merkst du?
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  Speaker 0: Das merke ich sehr, dass einzig Dumme ist.
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  Speaker 0: Ich hab mir auch die dickste Fritzbox gekauft.
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  Speaker 0: Scheinbar sind die dicksten Fritzboxen nicht mal darauf ausgelegt, ein Gigabit Upload zu haben.
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  Speaker 0: Das heißt ich bin gerade mit AVM so ein bisschen im Gespräch wie man das denn fixen kann weil es scheinbar nicht so viele Menschen gibt die sich wirklich denken Es gibt eine Ein-Gigabyte Leitung Synchron.
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  Speaker 0: Die hole ich in meinen normalen Geräten Zuhause die für Heimanwender gedacht sind.
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  Speaker 1: Ist ein guter Punkt.
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  Speaker 1: das heißt ich schick dir jetzt immer meine SD Karten Weil wir nehmen ja im Podcaststudium mit drei Kameras auf.
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  Speaker 0: Ja genau
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  Speaker 1: Und ich brauche vierundzwanzig Stunden gerade, um sie auf Google Drive hochzulassen.
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  Speaker 0: Du bist nicht der Erste, der mich das fragt?
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  Speaker 0: Ich habe schon mehrmals gesagt, oh, ich hab noch so viele Sachen rumliegen!
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  Speaker 0: Kann ich hier mal zu dir kommen und Sachen
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  Speaker 0: hochladen?!
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  Speaker 0: Ja ne, lass mal Leute... Also es wäre jetzt nicht, dass alle hier rumhängen ist kein Internetcafé Wenn das im Büro auch ist, weil das ja das Ding, ich habe das Büro hier und nebenan ist meine Wohnung.
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  Speaker 0: Aber im Bürow ist immer aber nichts gelegt.
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  Speaker 0: Das soll jetzt noch bis ersten, erstens, zwei tausend, zwanzig dauern.
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  Speaker 1: Mal gucken Ist jetzt zu weit weg um eine Bridge zu legen, also um sozusagen...
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  Speaker 0: Nee ich bin erst mal froh wenn ich das wirklich in der Wohnung richtig verteilt kriege.
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  Speaker 0: Das ist so mein Grüße aus Problemen gerade weil Funfact Glasfaserkabel werden natürlich nachgerüstet.
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  Speaker 0: die sind nicht so praktisch gelegen in Wohnungen wie Telefondosen und rate.
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  Speaker 0: warum ein Glasfaserkabel jetzt liegt
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  Speaker 1: Neben dem Klo habe ich schon gesehen.
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  Speaker 0: Genau, es liegt genau neben dem Klow und tatsächlich ist das Gäste Klo und das Badezimmer und der Schlafzimmer neben der Org mit den besten Internet.
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  Speaker 0: da haben wir jetzt pretty much über WLAN ein Gigabit Down.
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  Speaker 0: Der upload funktioniert wie gesagt nicht so perfekt wie er sollte.
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  Speaker 0: aber ja Ich muss jetzt noch irgendwie ins Wohnzimmer kriegen Und leider hat Fritz dafür noch nicht die Repeater released.
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  Speaker 0: Es gibt tatsächlich einen der das machen könnte Aber der kommt irgendwann erst raus.
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  Speaker 0: So mal sehen.
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  Speaker 0: Das ist gerade mein großes Thema und nebenbei arbeite ich auch ein bisschen.
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  Speaker 1: Ja, was mich total beschäftigt ist... Wir beide sind auf Claude gewechselt.
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  Speaker 1: Brauchst du eigentlich noch deine Chachibiti-Lizenz?
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  Speaker 0: Wir haben je ebezahlt bis nächstes Jahr.
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  Speaker 0: Ich benutze Chachibi hier noch viel für Kleinkramen und dumme Fragen.
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  Speaker 0: Chachhibiti ist so der blöde Googleersatz geworden und Claude ist für intelligente Anfragen die mehr Konzept sind und wo mehr reingekommt.
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  Speaker 1: Also was mich total freuen würde, wenn hier Leute jetzt zuhören und sagen Sie haben das Gefühl dass sie mir bei Claude helfen können.
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  Speaker 1: Weil ich habe jetzt schon mit einigen Leuten gesprochen.
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  Speaker 1: Mein Claude Setup ist Claude in Kombinationen mit MCP Obsidian.
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  Speaker 1: Claude, jetzt ist es schon sehr neu talk, Claude MD Datei hat Instructions immer alles aus der Obsidian zu lesen um wieder reinzuschreiben Und das Setup ist eigentlich für mein Podcast genial.
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  Speaker 1: Alle Transkripte sind drin, alle Informationen sind in Vorbereitungssachen so zu sehen und es cool ist so wie ich's aufgesetzt habe.
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  Speaker 1: Katharina kann da jetzt reinarbeiten, Julia kann Reihwein arbeiten.
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  Speaker 1: also du hast eine zentrale Datenbank die gut funktioniert.
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  Speaker 1: Aber
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  Speaker 0: worüber funktionierst?
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  Speaker 0: Reiharbeit?
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  Speaker 0: Das heißt Obsidian teilt ihr quasi als Notiztool.
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  Speaker 1: Markdown Files Genau, wenn Katharina jetzt mit irgendwie einem Gast spricht oder Julia dann werden die Informationen zu.
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  Speaker 1: wie ist der Gaststatus in Obsidium eingeschränkt.
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  Speaker 1: Perfekt!
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  Speaker 0: Das ist geil.
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  Speaker 0: Bei mir ist tatsächlich verbunden mit Granola und mit Fireflyster seitdem den Transkriptools.
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  Speaker 0: das läuft ziemlich ähnlich.
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  Speaker 0: Das heißt alle Calls die wir machen alle Sachen werden da irgendwie mit transkribiert und laufen dann direkt ein.
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  Speaker 0: laufende verschiedene Projekte von den Kunden Und es ist nicht ganz so automatisiert wie bei dir.
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  Speaker 0: Das heißt, ich muss immer noch an den Schätts sagen.
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  Speaker 0: Erzähl mir bitte das und das Meeting weil das relevant... Aber es könnte ich jetzt auch mal probieren ob ich irgendwie die Sachen direkt markiere in Granola und darüber den richtigen Ordner laufen ist vielleicht gleich blöd!
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  Speaker 0: Aber was ist dein Problem bei Claude jetzt gerade?
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  Speaker 1: Ich will einen Benchmark ob ich gut unterwegs bin.
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  Speaker 0: Ich glaube ja, ich glaube du nutzt das schon ganz okay.
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  Speaker 0: Also das Einzige was ich dir empfehlen würde wenn ich deine Claude Dokumente lese und dass etwas rauskommt sollst ihr vielleicht ein bisschen Normale Sprache geben.
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  Speaker 0: Sehr
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  Speaker 1: geschwollene.
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  Speaker 0: Also wirklich, ich habe selten so geschwollene Sachen gelesen.
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  Speaker 0: Ich hab meinen Favorit war, das hab' ich ja schon gesagt.
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  Speaker 0: Die Rivierte oder sowas um irgendwas zu reviewen oder zu ändern?
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  Speaker 0: Das Wort habe ich nie gehört!
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  Speaker 0: Da hat er dich echt so auch kennengelernt.
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  Speaker 1: Aber gab's,
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  Speaker 1: oder?!
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  Speaker 0: Natürlich gibt es das Wort.
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  Speaker 0: Es geht wahrscheinlich so altdeutsches französisches Diplomaten-Deutsch oder sowwas was man nur in Saarland benutzt oder so...
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  Speaker 1: In irgendeinem Meeting haben wir uns letztens über unterhalten, über unterschätzte deutsche Wörter und da kam das Wort Lapalje auf.
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  Speaker 0: Nee, das finde ich nicht unterschätzt.
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  Speaker 0: Das ist ein normales Wort aber das glaube ich echt auch so ein bisschen wo du herkommst.
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  Speaker 0: Lapalja war ein Berlin-Standard hierwesen.
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  Speaker 0: Ja?
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  Speaker 0: Ist
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  Speaker 1: eine kleine, ist eine Lapalhe.
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  Speaker 1: Damit kann man auch Sachen extrem runterspielen.
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  Speaker 1: Die Servers sind dauernd gegangen.
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  Speaker 1: Was ist denn eine kleine Lapalhae, tut mir leid.
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  Speaker 0: Ja ganz kleine Lapalia.
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  Speaker 0: Das finde ich passiert immer wieder bei Claude.
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  Speaker 0: Also ich glaube dass, wo wir noch besser werden könnten... Ich bräuchte irgendwas, um mir noch schneller anzuzeilen wie die aktuelle Usage ist.
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  Speaker 0: Das heißt ich habe gerade immer neben meinem ganzen Clore Chats ein Offen wo drinnen steht wie die Usage grade ist aber muss hier mal extra drauf gehen.
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  Speaker 0: das würde ich tatsächlich am liebsten in jedem Chat sehen so als kleines Richard du bist grad auf so und so viel Prozent das wird jetzt das verbrauchen Und... ...ich hab überhaupt gar kein Feeling dafür.
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  Speaker 0: das ist immer noch was mich am meisten.
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  Speaker 0: ja wenn ich jetzt irgendwas frage welches Modell verbrauche jetzt gerade was?
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  Speaker 0: Wie viele prozenter brauche ich also?
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  Speaker 1: Ich kann es aber glaube ich in die Klotertei auch reinschreiben, dass er... Das habe ich mir noch gar nicht so beschriftigt.
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  Speaker 1: Aber so eine Art Weiche welches Modell er wann calling soll?
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  Speaker 0: Ja genau sowas oder... Dann überprüft
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  Speaker 1: der erst mit einem komplexen Modell deine Anfrage, überlegt da an welches Model richtig ist und gibt's dann im Hintergrund weiter ja.
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  Speaker 0: Das wäre was!
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  Speaker 1: Okay über was wir heute sprechen wollen würden ist die Situation das die Richtlinien sich ein bisschen verschoben
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  Speaker 0: haben Mal wieder.
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  Speaker 0: Das ist nicht das erste mal, dass ich richtig... Mal gucken ob das so wie meine Lieblingsrichtlinien in Verschiebung wird.
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  Speaker 0: Nämlich das Löschgewehr.
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  Speaker 0: zert-Party-Cookies?
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  Speaker 0: Nein!
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  Speaker 0: Das glaube ich noch besser gewesen.
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  Speaker 0: Ich glaube es zert Party Cookies wurden dreimal verschoben und sie sind immer noch da.
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  Speaker 0: Das war eine sehr schöne Geschichte.
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  Speaker 1: Ah du meinst das verbieten also das Google und sowas..
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  Speaker 0: Genau das Google ja einfach löscht umkühlt und nicht mehr da sind aber...
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  Speaker 1: Aber wäre schade gewesen weil auch ich habe einige Präsentationen über das Thema gehalten
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  Speaker 0: Ich auch, aber ich habe auf vielen Podcasts übergreifen.
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  Speaker 0: Wir haben uns in dem anderen Podcast sehr oft darüber lustig gemacht dass schon die nächste Verschiebung ist und die nächste verschiebung Und dann gab es gar keine mehr.
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  Speaker 0: Dann war so Es gibt keine neue Deadline.
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  Speaker 0: wir gucken mal was passiert.
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  Speaker 1: Ja und über was wir heute sprechen wollten ist sozusagen die Verschieben oder eine Teilverschiebungen der KI-Richtlinien kann man hier bezeichnen.
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  Speaker 1: Was jetzt schon gilt, und zwar glaube ich ab dem siebenundzwanzigsten Juli ist einmal das Thema Transparenz.
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  Speaker 1: Genau.
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  Speaker 1: Transparenspflichten also Kennzeichnung von KI-Interaktion, synthetischen Inhalten was es deepfake?
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  Speaker 1: Was ist Emotionserkennung?
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  Speaker 1: wann wie wird's eingesetzt und darf genutzt werden?
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  Speaker 1: dann ist ja auch das Thema verbotene Praktik.
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  Speaker 1: spannender Punkt.
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  Speaker 1: verboten würden ... das Thema KI-Kompetenz aufzubauen, ist eigentlich mit einem der wichtigsten Themen.
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  Speaker 1: Und dann gab es so Themen die für uns glaube ich nicht so relevant sind oder nicht für deine Kunden und nicht aus meiner Sicht in einer Fashionmarke... ...das Thema Wertaufsicht, Barfinn & Co.
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  Speaker 1: sich das nochmal anzuschauen.
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  Speaker 1: Was verschoben wurde, ist der Aspekt Hochrisiko?
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  Speaker 0: Ja!
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  Speaker 1: Also dass man sich das Thema da ruht Hochrisikosysteme nochmal anguckt und dann kommen wir eigentlich zu einem spannenden Punkt.
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  Speaker 1: Und das ist ja so ein bisschen die Überlegung, die wir hatten wie wir uns positionieren.
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  Speaker 1: So noch mal du als Berater ich noch einmal mehr als interne CDU oder Verantwortung der Geschäftsleitung für für IT und Data.
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  Speaker 1: Wir im Mittelstand planen ja Projekte um Plan Budgets.
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  Speaker 0: Ja
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  Speaker 1: jetzt trifft uns das Thema hoch Risiko nicht so Aber Dokumentationspflichten anzugehen, Projekte anders aufzusetzen.
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  Speaker 1: Budgets für Berater zur Verfügung zu stellen um dann möglicherweise in diesen Richtlingen nachzugehen und dann kurz vor Verabschiedung oder Livegang das Thema plötzlich aufkommt dass es sich verschiebt?
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  Speaker 1: Und dann ist es ja gar nicht.
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  Speaker 1: ich glaube auch noch mal wichtig zu sagen die verschieben nicht weil der Mittelstand oder die deutschen Unternehmen nicht fähig sind sich daran zu passen, sondern weil sie selber noch nicht wissen in welcher Art und Weise sie diese Themen im Detail eigentlich beschreiben.
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  Speaker 0: Ja was ist überhaupt Hochrisiko?
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  Speaker 0: Also das ist glaube ich eine ganz ganz schwierige Frage das zu definieren.
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  Speaker 0: Ich bin übrigens...ich war irritiert als ich das gelesen habe Weil ich hatte gar nicht auf der Matte dass die Transparenzpflichten jetzt erst eingetreten sind.
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  Speaker 0: Ich dachte die wären schon lange da.
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  Speaker 0: Das fand ich viel viel komisch.
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  Speaker 0: Ich finde das Thema sowieso spannend, nicht nur die Hochrisikotheken sondern das Ganze.
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  Speaker 0: Weil du sagst ihr plant das vernünftig und bei euch gibt es richtige Projekte dazu und so weiter.
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  Speaker 0: ich muss tatsächlich sagen von den Mandanten die ich habe und den Leuten... ...ich glaube wirklich sehen dass solche Projekten gibt tue ich sehr selten.
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  Speaker 0: Also entweder sind die irgendwo total im Hintergrund und total irgendwie auf einem hohen Liege-Level.
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  Speaker 0: Und ist gar nicht irgendwie schon quasi in das Doing einkommen, weil ich arbeite ja viel mit Fachbereichen – ob das jetzt Marketing ist?
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  Speaker 0: Ob das irgendwie Produkt ist?
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  Speaker 0: Mit Data zusammen oder AI zusammen?
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  Speaker 0: Ich habe so ein bisschen das Gefühl dass diese Themen wahrscheinlich bearbeitet werden... Aber gar nicht an der Stelle, wo es wirklich relevant ist.
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  Speaker 0: Weil ich habe jetzt den letzten halb Jahr niemanden Fragen hören ob wir jetzt irgendwie Transparenz-Dorumentation für irgendwelche AI Tools oder... ...für irgendwelchen AI Features die da sind aufbauen sollen.
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  Speaker 0: das ist so ein bisschen.
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  Speaker 0: Ich finde das Thema Ist gut, dass ihr das macht.
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  Speaker 0: Aber ich sehe es eigentlich viel zu selten.
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  Speaker 1: Ja sorry fürs Unterbrechen aber ich meinte eher wir planen Projekte im generellen und ein kleines Thema ist es dann diesen Pflichten nachzukommen um zu überlegen wann habe ich überhaupt Zeit was einzusetzen?
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  Speaker 1: Und da sind wir ja gerade.
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  Speaker 1: also wir räumen wir machen gerade Listen so wo wird überhaupt AI eingesetzt überprüfen hinterfragen Dienstleister Die gibt einige Dienstleister, die dann im Hintergrund so eine Funktion aktivieren.
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  Speaker 1: Dann müssen wir uns darüber Gedanken machen, wollen wir den nutzen?
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  Speaker 1: Wollen wir nicht wissen können wir deaktivieren?
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  Speaker 1: wie stellen wir überhaupt AI für alle zur Verfügung?
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  Speaker 1: Wie können wir AI Schattenthemen abbauen?
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  Speaker 1: Ein spannender Punkt, den ich auch aus unseren Folgen nochmal mitbekommen habe ist das Thema Kostenstopp.
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  Speaker 1: also wir versuchen jetzt schon und da gibt es mega spannende McKinsey-Studien, die glaube ich so ein bisschen das wieder unterstützen was wir besprochen haben.
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  Speaker 1: Da in der McKinsee-Studie ging es glaube ich nochmal um dreinneunzig Prozent aller Organisationen überschreiten Budget.
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  Speaker 1: Die meisten haben um ein vierfaches höheres Spending als sie eingeplant habe.
• 13:48
  Speaker 1: krass.
• 13:51
  Speaker 1: Wir gehen davon aus dass sie mehr in den nächsten zwölf Monaten auch spenden werden und Es fehlt komplett transparent über das Thema, das ist so was ich mir gerade mitgeschrieben
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  Speaker 0: habe.
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  Speaker 0: Das war das was wir gerade gesagt haben.
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  Speaker 0: es hat keiner ein Feeling dafür was eigentlich die Anfragen gerade kosten?
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  Speaker 0: Was die Tokens kosten?
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  Speaker 0: Also jetzt mal auch schon gesagt und das wird mir immer klarer jedes Mal wenn neues Modell rauskommt dass ja schön wenn du von einem Jahr irgendwas geplant und projektiert hast aber da kommen neue modelle raus Die anwendungsfelder werden größer.
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  Speaker 0: das heißt Du kannst gar nicht richtig voraus sehen grade wie doll sich das aufblähen ist, das falsche Wort total gemeiner sozusagen.
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  Speaker 0: Tatsächlich ist kein Aufblähn es ist eine tiefere Verzahnung in dein tägliches Arbeitsleben und alles und sowieso ja.
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  Speaker 1: Also von daher ein spannender Punkt den wir aus zwei Blickwinkeln einmal betrachten sollten.
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  Speaker 1: du hast schon aus deiner Sicht dass du's bei Kunden gar nicht so sehr siehst dass man sich darum kümmert ist aber auch wieder einen Punkt bis es mal jemanden erwischt Und dann machen sich wieder viele drüber Gedanken, wie kann ich das überhaupt aufbereiten.
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  Speaker 1: Ist halt so ein massives Governance-Thema was für viele Leute noch weit genug weg ist oder Firmen weit genug Weg ist weil sie sich gerade eher mit dem Wie kann ich es überhaupt implementieren beschäftigen?
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  Speaker 0: Genau Das glaube ich.
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  Speaker 0: aber das ist glaube ich grade ein großer Fehler.
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  Speaker 0: die Leute machen Weil dass implementieren fokussiert sich ja wieder sehr stark auf GenAI und der ganze AI geht ihr auf alle Anwendungen, die irgendwas mit Künstlerintelligenz zu tun haben und da läuft schon eine ganze Menge in ganz vielen Firmen.
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  Speaker 0: Was glaube ich in Leuten gar nicht klar ist?
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  Speaker 0: Ich sehe es wahrscheinlich sehr selten weil bei vielen gar nicht so richtig das Verständnis da ist was sie jetzt eigentlich beschreiben müssen Und dass es nicht, dass du Claude benutzt oder Chatchi B-Type benutzt, also dass es irgendwo eine Knowledge Base gibt.
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  Speaker 0: Das ist tatsächlich dann eher wieder sowas wie Sprüllen bei mir fünf Jahre zurück wie ein Search Pricing bei Free Now was ganz klar AI basiert ist.
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  Speaker 0: Und das muss jetzt genau beschrieben werden, es muss klar sein.
• 15:55
  Speaker 0: Es musste eigentlich stehen der Preis wurde jetzt über AI angepasst.
• 15:59
  Speaker 0: Sollen
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  Speaker 1: wir schon in die News eintauchen?
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  Speaker 0: Ja gerne doch!
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  Speaker 1: Also ich habe wieder drei News mit besprochen über die wir sprechen würden und zwar einmal das Thema Deutschland hat jetzt eine KI-Aufsicht.
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  Speaker 1: Seit dem neunundzwanzigsten Juli-Zw.A.
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  Speaker 1: gibt es nämlich die KI Marktüberwachung und Innovationsförderungsgesetz, das ein Kraftgesetz ist, das haben wir ja gerade so ein bisschen thematisiert.
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  Speaker 1: Die Bundesnetzangentur wird als die zentrale Marktüberwachungsbehörde genannt.
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  Speaker 1: Die BAFIN übernimmt den Finanzsektor, haben wir darüber gesprochen.
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  Speaker 1: Ist klar heißt für mich sowas wie ich brauche eigentlich pro KI System eine Zuordnung wäre es verantwortet.
• 16:47
  Speaker 1: Sind wir schnell wieder beim Thema, was läuft eigentlich gerade dezentral und zentral?
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  Speaker 1: Ja ich habe grade du siehst du ja glaube ich auch viel auch noch mal über das Thema Data nachgedacht ist.
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  Speaker 1: Es ist viel zentrale gewachsen.
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  Speaker 1: jetzt haben wir aber bei dem AI-Thema weil Genau dezentral, weil du keine Hürden hast.
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  Speaker 1: Wie schaffst du die Zuständigkeitsordnung da zu erstellen?
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  Speaker 0: Du kriegst jetzt ganz oft so was wie ein Data-Mesh, das ich einfach von selber baut.
• 17:19
  Speaker 0: Das ist gar nicht mehr, dass irgendjemand sei und wir bauen zentral etwas aus, sondern die Datamesh-Teile flocken überall auf, weil jedes Team es benutzt.
• 17:27
  Speaker 0: Und ich glaube, das Einzige, das wirklich zu machen, ist der zentrale Bestandteil.
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  Speaker 0: Du brauchst eine zentale Plattform.
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  Speaker 0: Die zentralle Plattform muss irgendwie gehostet werden Und das glaube ich, ob das jetzt irgendwie Data AI ist oder irgendwas, dass große Probleme was alle haben.
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  Speaker 0: Ich glaube aber gar nicht, dass es so schlimm ist, dass die Bundesnetzagentur und die BAFEN das machen weil wenn die BAfEN wirklich nur im Finanzsektor macht, ist das eigentlich den recht klar?
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  Speaker 0: Weil ich glaube alle die... Ich habe jetzt mal weiß, ob du schon in einem Projekt warst wo irgendetwas mit der BAFIN zu tun gehabt hat Aber wir haben das mal... Ich hab' das mal bei einem Kubator gemacht.
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  Speaker 0: Da war die Solaris-Mang ziemlich nah dran.
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  Speaker 0: Das war ziemlich großer Spaß Und ich glaube bei Freedom haben wir auch mit denen viel zu tun gehabt werden Sobald's irgendwie um Payment und alles zu tun hatte.
• 18:04
  Speaker 0: Das heißt, da wissen die Leute glaube ich sehr gut Bescheid.
• 18:07
  Speaker 0: Und wenn die Unterscheidung so klar ist dann musst du da gar nicht so viel bei machen und das ist glaube ich recht logisch.
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  Speaker 1: Ja wo ich natürlich jetzt eine Herausforderung habe ist das Thema.
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  Speaker 1: aus meiner Sicht Du willst den Zug von AI nicht stoppen hast aber auf der anderen Seite die Situation dass du als Unternehmen dafür verantwortlich bist Wenn du im HR Bereich irgendwie Bewerbermanagement mit KI machst.
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  Speaker 1: Du kannst teilweise unbewusst Bewerbermanagement mit KI machen, weil du vielleicht irgendwie ein Start-up einsetzt.
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  Speaker 1: Also ich spreche jetzt nicht hier von wo ich arbeite sondern allgemein und die diese Funktionalität plötzlich aktivieren.
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  Speaker 1: oder es hast du vielleicht in der Fachabteilung HR jemanden der gar nicht weiß was da wie das passiert?
• 18:53
  Speaker 1: Die freuen sich darüber dass die Bewerbe automatisch vorselektiert werden.
• 18:59
  Speaker 1: Einmal einfach gesprochen schwarz-weißicht und das ist natürlich dann schon erschreckend.
• 19:05
  Speaker 0: Eigentlich musst du jetzt genau das machen, was wir seit Jahr mit der DSGVO und den ganzen Datenschutzpartnern und so etwas haben.
• 19:13
  Speaker 0: Dass du quasi DPAs mit allen schließt oder wie heißt das Datenschutzzvereinwagen?
• 19:18
  Speaker 0: Egal!
• 19:18
  Speaker 0: Du weißt, was ich meine.
• 19:23
  Speaker 0: Data Processing Agreements muss jetzt eigentlich genauso für alles geschlossenen MWA-Ei drin ist und auch ganz klar gemacht werden.
• 19:29
  Speaker 0: Ich weiß nicht, ob das der Weg ist, den sie haben wollen.
• 19:32
  Speaker 0: Aber so wie sich das anhört für mich sollte es zumindest bei dir in der Firma liegen, dass du ganz klar weißt die Firma benutzt das, diese Firma benutze das.
• 19:41
  Speaker 1: Also was ich gerade mitbekommen bei uns sind, dass ganz viele Dienstleister über Anlagen versuchen jetzt diese KI-Nutzung zu regeln und mein Gefühl ist, dass Sie damit den Freifahrtschein haben wollen, dass sie KI regeln können und wir sie von der Haftung befreien.
• 20:00
  Speaker 1: Was aber für mich sinnbefreit ist, weil du hast ja einen.
• 20:05
  Speaker 1: Auftragsverhältnis und ich beauftrage dich irgendwie ein Thema für mich zu lösen und wie und in welchem Umfang du EI einsetzt habe ich nicht mitzubestimmen?
• 20:21
  Speaker 0: Aber du musst das eben... kommuniziert kriegen.
• 20:24
  Speaker 0: Es muss einfach ganz klar sein nach diesen Richtlinien, wie viel AI wo eingesetzt wird für welche Features... Was ich so ein bisschen...
• 20:31
  Speaker 1: Sorry dass sie unterbrechen weiß ja genau.
• 20:32
  Speaker 1: wieder beim Thema AVV heißt es in Deutschland.
• 20:35
  Speaker 0: Das ist deutsch.
• 20:36
  Speaker 0: Auftragsdatenverarbeitung.
• 20:38
  Speaker 1: aber AVV heisst wegen Auftragstaten verarbeitungsverordnung oder was?
• 20:45
  Speaker 0: Einfach.
• 20:47
  Speaker 1: Ich glaube er hieß früher ADV und jetzt heißt das AVV warum auch nicht.
• 20:52
  Speaker 1: Wir beide sind keine Rechtsexperten mehr.
• 20:56
  Speaker 1: Und da wirst du ja für Subdienstleister, die werden hier immer genannt und so eine Regelung meinst Du müssen wir haben zu?
• 21:02
  Speaker 1: Ja!
• 21:02
  Speaker 1: Wir haben eine normale Regelung und im Hintergrund setzen wir KI ein und dann wird es wahrscheinlich das Tool beschrieben werden.
• 21:12
  Speaker 1: Wir nutzen folgendes Microsoft Azure welches Modell?
• 21:17
  Speaker 1: Ja.
• 21:17
  Speaker 1: Wie sind sozusagen die Systemeinstellungen dafür?
• 21:20
  Speaker 1: System prompt weiß ich nicht, wie weit man darunter gehen will und dann kannst du das eben
• 21:23
  Speaker 0: lösen.
• 21:25
  Speaker 0: Ich glaube so weit kann es gar nicht machen, aber es muss zu generischer machen weil du wirklich jetzt anfängst zu sagen welches Modell auf welcher Plattform.
• 21:32
  Speaker 0: Das funktioniert ja teilweise gar nicht Weil du ganz oft also ist ja das sollte der Weg sein dass Du das wie wir es schon besprochen haben austauschbar machst Dass möglichst deine AI-Features so laufen wenn Du jetzt ein Generei-Modell benutzt Und nicht normales Machine Learning da irgendwo laufen hast ... dass du schnell austauschen kannst.
• 21:47
  Speaker 0: Ich glaube, es muss einfach beschrieben werden... ...was für eine AI-Variante oder was für eine Methode benutzt wird.
• 21:56
  Speaker 0: Das wäre sinnvoll!
• 21:58
  Speaker 0: Aber ich frage mich auch wirklich wie das denn?
• 22:02
  Speaker 0: Dann sagen wir, wir haben jetzt Kunden,... ...du hast Kunden die suchen sich bei euch Socken aus und reden mit dem Chatbot.
• 22:09
  Speaker 0: Da muss das da drinstehen.
• 22:11
  Speaker 0: Wenn du irgendwie den... Also ich
• 22:12
  Speaker 1: glaub dann musst du wie jemand im Pressum höchstwahrscheinlich drinsteh'n.
• 22:16
  Speaker 1: Klar, du musst sozusagen oder machst ja mit dem ersten Nachricht.
• 22:20
  Speaker 1: Hey, pass auf!
• 22:21
  Speaker 1: Hi Tim, schön dass du dich für Falke-Socken interessierst.
• 22:25
  Speaker 1: Wir nutzen – tun wir nicht – aber wenn wir jetzt hier KI nutzen ist es für dich okay?
• 22:31
  Speaker 1: Ja oder nein?
• 22:31
  Speaker 0: Aber nutzt ihr keine KI.
• 22:32
  Speaker 0: haben zum Beispiel mir die bestmögliche Socken von meinen zwanzigletzten Käufen zu geben so Next Best Order und Action?
• 22:41
  Speaker 1: Auf der Webseite?
• 22:42
  Speaker 0: Überhaupt.
• 22:44
  Speaker 1: Auf der Website haben wir Rekos?
• 22:46
  Speaker 1: Ja,
• 22:47
  Speaker 0: genau.
• 22:48
  Speaker 1: Aber die sind ja... Jetzt ist es die Definition von AI!
• 22:51
  Speaker 1: Was
• 22:51
  Speaker 0: ist eben das Ding?
• 22:52
  Speaker 0: Da bin ich glaube ich noch zu blöd zu gerade oder verstehe ich einfach nicht was jetzt da... Ich
• 22:55
  Speaker 1: glaube bei Data Science also bei einem statistischen Modell musst du's nicht machen.
• 22:59
  Speaker 0: Ja weil es wahrscheinlich nicht irgendwie die Person bewertet oder sowas und einfach nur ein Produkt dir recommended.
• 23:05
  Speaker 0: Ja siehst du also wenn wir alleinisch nicht das total auf der Mathe haben, ich fang mich dann wie den ganzen Leute damit umgehen sollen, die wirklich da total blind sind.
• 23:10
  Speaker 0: Das wird... Die DSGVO war schwierig.
• 23:14
  Speaker 0: Ich glaub' das wird nochmal ganz anders.
• 23:17
  Speaker 1: Also auch eine spannende Diskussion.
• 23:19
  Speaker 1: Da bin ich gerade zu wenig drin, müsste man sich aber eigentlich mal wahrscheinlich viel mehr in Gremien beschäftigen und überlegen wie die... Wie und wo da die Reise hingeht?
• 23:30
  Speaker 1: Ich habe jetzt mal grade Glot noch einmal gefragt was denn bei Becos im E-Commerce gemeint ist und den kriege ich bestimmt gleich nach unten oder du könntest aber schon ein bisschen weitermachen.
• 23:38
  Speaker 1: News zwei!
• 23:39
  Speaker 1: Zwanzig Prozent nutzen KI drei Prozent für Data Analytics.
• 23:44
  Speaker 1: also Es gibt eine KfW-Research-Studie, die jetzt im Juli, im Jahr ist es in den Jahren des Jahres, dass im Juli, im Juni, das Jahr im Jahr zum Jahr für die Mittelstand eröffnet wurde.
• 23:53
  Speaker 1: Die sagen, zu zwanzig Prozent der Mittelstände nutzen mindestens eine KI-Technologie gegenüber vier Prozent im Zeitraum davor aufgeschlüsselt, Erzeugung natürlicher Sprache und so weiter und sofort.
• 24:05
  Speaker 1: also heißt es ja eigentlich gerade vierzehn Prozent Sprachgenerierung gegen drei Prozent Data Analytics.
• 24:10
  Speaker 1: Das ist für mich ein bisschen der Beleg, was du ja auch gesagt hast Genai eingeführt wurde, keine Datenprodukte, dass sich noch gar nicht an Produkte gemacht wurden.
• 24:22
  Speaker 1: Und das ist eigentlich kein KI-Problem im generellen sondern es ist unser beider sprech ein Data Reife Problem.
• 24:31
  Speaker 1: Ja ja
• 24:32
  Speaker 0: und wer wird jetzt?
• 24:34
  Speaker 0: mal habe ich mich über diesen neuen Begriff aufgelegt?
• 24:35
  Speaker 0: Es sind Agentic Layer.
• 24:37
  Speaker 0: aber da ist genau das Ding was fehlt.
• 24:38
  Speaker 0: Ich meine ob es jetzt einen Agentec Layer nennt es Reporting Layer, Gold Layer oder was auch immer.
• 24:41
  Speaker 0: Wenn die Daten nicht so aufbereitet sind, dass genug Informationen da sind, die anotiert sind.
• 24:46
  Speaker 0: Du dein Data Governance Projekt richtig aufgebaut hast, dann funktioniert das nicht.
• 24:49
  Speaker 0: Ich habe dir das tatsächlich auch rüber geschickt ne?
• 24:52
  Speaker 0: Sogar Claude, quatsch Anthropic selber hat gesagt, die haben es ja ausprobiert wenn sie einfach ihre Agenten und ihre Modelle auf Ihre Daten zulassen also einfach drauf schmeißen hier ist eine Tabelle nimm das kriegen Sie nur einundzwanzig Prozent richtige Antworten Und sie haben es weitergecheckt, wenn Sie wirklich richtige Skills gebaut haben.
• 25:10
  Speaker 0: Richtige Anotationen, richtige Informationen richtig aggregiert dann sind sie auf ninety-fünf Prozent richtigen Antworten bis neunundneinzig Prozent.
• 25:18
  Speaker 0: das heißt das Ding ist wirklich muss diesen hoch agrigierten goldlehrer Semantik lehr eiläher geben damit die AI damit arbeiten kann.
• 25:26
  Speaker 0: und deswegen glaube ich der große Unterschied.
• 25:28
  Speaker 0: Bis jetzt war das ja so ein bisschen so weswegen vielleicht eilehr tatsächlich auch wenn ich das Wort jetzt irgendwie alten weinen neuen schleuchten fand doch irgendwie seine berechtigung hat.
• 25:37
  Speaker 0: wenn du normalen gold layer nimmst muss der nicht unbedingt anotiert sein oder Sollte aber ist er meistens nicht, aber das sind wir noch.
• 25:43
  Speaker 0: das ding d.h.
• 25:44
  Speaker 0: Du brauchst wirklich eine richtige kpi definition und die daten hoch aggriert Das wird sich habe ich gerade bei einem kund machen wir das gerade sind wir grade wirklich dabei dass data war so umzubauen Dass wirklich alle kpis hundertprozentig definiert sind Und es ist ein richtiges Governance-System da gibt, wo alle natürlich ganz viel Spaß dran haben.
• 26:04
  Speaker 0: Wir haben aber das ganz schnell gelöst, den wir gesagt haben... Ja Leute!
• 26:07
  Speaker 0: Wir bauen das Team jetzt so um dass es bald ganz viele Agenten gibt und dafür brauchen wir das.
• 26:11
  Speaker 0: Weil ohne das können die Agenten nicht arbeiten.
• 26:13
  Speaker 0: Das heißt ja können sie schon?
• 26:15
  Speaker 0: Aber es kommt dann nöber raus.
• 26:16
  Speaker 0: Ich glaube genau dieser Gedankenprozess ist ich glaube der ist da.
• 26:22
  Speaker 0: Aber das Problem ist eben, das sind wahnsinnig große Aufgabenvergleich.
• 26:25
  Speaker 0: einfach dazu ... eine KI oder irgendeiner Genden auf deine Daten luste lassen, die so richtig aufzubereiten.
• 26:31
  Speaker 0: Und ich meine wie gesagt wenn das sogar in Thropics sagt dass nicht mal Sie mit den tollsten Modellen bei Ihren Daten die richtigen Informationen kriegen dann ist da schon ziemlich hartes Zeichen... ...dass das fehlt!
• 26:43
  Speaker 1: Ja genau also wenn es die nicht ohne schaffen wäre eigentlich noch?
• 26:47
  Speaker 1: Ist ja eigentlich die Aussage
• 26:49
  Speaker 0: vielleicht Open AI aber die haben sich dazu nicht geäußert.
• 26:53
  Speaker 1: Man kann es, ich glaube was wir noch als Fehler machen ist das viel aus der Compliance Ecke zu sehen und nicht aus der Allradarkt Mehrwert Blickwinkel Sicht.
• 27:03
  Speaker 1: Genau!
• 27:04
  Speaker 1: Und das ist ein Thema was für uns eigentlich viel mehr
• 27:05
  Speaker 0: anschanzt.
• 27:06
  Speaker 0: Aber das war für mich echt so einen kleinen Eye-Opener weil ich weiß ja ich bin ja Data Garments mein Lieblingsthema Es ist nichts was ich spannender finde.
• 27:13
  Speaker 0: aber an dieser Stelle passiert das dann genau dass ich mir so dachte Ja Scheiße da sitzt aber der richtige Ansatz auch den Leuten zu sagen warum wir das brauchen und warum das relevant ist.
• 27:21
  Speaker 0: Und ich glaube, es ist ein sehr guter Ansatz, wie du die restliche Firma mit reinkriegst.
• 27:26
  Speaker 0: Weil das wird nie funktionieren und dass sie die Abteilung sagen was sie da eigentlich berechnen wollen, was das eigentlich bedeutet... ...und das gibt nur wenn Sie's beschreiben!
• 27:34
  Speaker 0: Das ist jetzt sehr einfach oder so ein einfacher Ding klar zu machen, ob das wichtig ist.
• 27:42
  Speaker 0: Sneaky Ihr wollt AI?
• 27:45
  Speaker 0: Bitte macht erst mal eure Hausaufgaben vernünftig.
• 27:48
  Speaker 1: Ja, ich habe auch heute einen spannenden Artikel nochmal gelesen von von so einer Fashion-Seite wo die ja auch noch mal klar gesagt haben dass ich glaube weiß nicht im SAP Manager sich geäußert hat.
• 28:06
  Speaker 1: Im Fashion Bereich fehlt viel Engineering Ressourcen und das ist das Thema wenn ich darüber wieder nachdenke.
• 28:11
  Speaker 1: als wir Vor Jahren mit Analytics angefangen haben, vor sechs Jahren mit meinem Podcast war ja der Running Gag.
• 28:16
  Speaker 1: Du holst dir Data Scientistin statt Data Engineers?
• 28:19
  Speaker 1: Wir sind wieder genau an dem gleichen Punkt und ich verstehe nicht.
• 28:25
  Speaker 1: Da gehören wir beide mit dazu.
• 28:26
  Speaker 1: warum kriegen wir diesen Mehrwert nicht klar kommuniziert?
• 28:32
  Speaker 1: Warum schaffen wir nicht klar zu sagen wie wichtig eigentlich diese Grundstrukturen ist Vor allem im Mittelstand bei mir, wir müssen an Budget-Denken und Co.
• 28:42
  Speaker 1: Aber es muss ein guter Mix sein!
• 28:45
  Speaker 1: Und jetzt sind wir glaube ich schon fortschräglich als andere... Wir haben eine gute Infrastruktur aufgebaut.
• 28:49
  Speaker 1: gehen in Richtung Fabrik machen das ist
• 28:51
  Speaker 0: ja nicht Arbeit.
• 28:52
  Speaker 1: Ja aber Es gibt noch so viele Firmen die da gar nichts
• 28:57
  Speaker 0: gemacht haben.
• 28:57
  Speaker 0: Ja weil ich glaube das Problem ist einfach dass dieser ganze Data Engineering Deaf Ops Analytics Engineering Part der ist zu versteckt.
• 29:05
  Speaker 0: Ich meine Guckt ihr normales Datateam an?
• 29:07
  Speaker 0: Mit wem haben denn die Leute Kontakt daraus, mit den Analysten vielleicht und einem Data Scientist.
• 29:12
  Speaker 0: Aber das andere läuft im Hintergrund.
• 29:14
  Speaker 0: Ich glaube genau da ist die Crux... ich glaube das Problem ist so ein bisschen dass sich die Leute in Data Jobs auch so ein bißchen umorientieren müssen weil ich sage jetzt mal ganz dreist ich glaube nicht dass ein Data Scientisten der aktuellen Form in fünf Jahren relevant ist.
• 29:27
  Speaker 0: Und ich glaube auch nicht dass einen Analyst in der aktuell form in fünf jahren noch so relevant ist Aber der Ingenie ist relevant, der nämlich die Daten aufbereitet oder beziehungsweise wirklich dieser... Da haben wir auch mal schon gesagt diese Mischung aus Analyst, Ingenieur und Produktmanager.
• 29:40
  Speaker 0: Die Person, die versteht was das Business braucht wie das aufbereitet sein muss und dass es auch selber dann in den Daten vernünftig aufbereiten kann also Pipelines bauen wird immer noch relevant sein.
• 29:51
  Speaker 0: Das heißt wenn alle jetzt hören Wenn ihr gerade Analyse seid und Data Scientists seid und euch weiterentwickeln wollt Lärm hat dbt!
• 29:58
  Speaker 0: Das könnte ganz wichtig sein in Zukunft.
• 30:01
  Speaker 1: Ja, gehen wir ins Modeling
• 30:03
  Speaker 0: rein.
• 30:03
  Speaker 0: Es ist jetzt schon Punkt.
• 30:05
  Speaker 0: also data modeling ist das was wirklich relevant ist.
• 30:07
  Speaker 0: ja
• 30:08
  Speaker 1: so drittes kommentar.
• 30:14
  Speaker 0: Das passt direkt dazu aber rede ruhig.
• 30:15
  Speaker 0: ich habe die
• 30:18
  Speaker 1: dritte news.
• 30:18
  Speaker 1: vier zwei fünf millionen millionen pro daten leg einhundert und zwanzig tage bis zur entdeckung ab.
• 30:26
  Speaker 1: i cost of data breach report.
• 30:28
  Speaker 1: als ein spannender report also ein bisschen auch irgendwie um den neunundzwanzigsten Juli veröffentlicht wurde, dass vier Komma zwei fünf Millionen Euro im Schnitt Millionen Euro Im Schnitt.
• 30:39
  Speaker 1: Im Feuer bis in weniger drei Komma acht Millionen gezahlt wurde und die Gesamtdauer von Vorfall über Hundertsechzig Tage gedauert hat.
• 30:47
  Speaker 1: oder hundert und zwanzig Tage bis zur Entdeckung und eben Neunund dreißig bis zur Eindämmung.
• 30:55
  Speaker 1: global sind Über Vierzehn Prozent der bösartigen Vorfälle KI geschützt
• 31:00
  Speaker 0: ist krass Das wird gerade mehr, was gehört.
• 31:04
  Speaker 0: Es sind plus
• 31:04
  Speaker 1: sechsundfünfzig Prozent vom Feuer.
• 31:07
  Speaker 1: nur sieben und dreißig Prozent verschlüsseln sensible Daten.
• 31:11
  Speaker 0: Und da passt es gerade wieder wie das wir gesagt haben.
• 31:13
  Speaker 0: uns fehlen engineers weil ohne die engineers wird das nämlich auch nix.
• 31:16
  Speaker 0: weil wie ich mein das schönste ist wirklich hundert und zwanzig Tage bis zur entdeckung dass tatsächlich das größte problem finde ich.
• 31:21
  Speaker 0: Ich find's gar nicht schlimm.
• 31:23
  Speaker 0: ist es trotzdem aber dass diese vorfährte passieren ja logisch das wird auf mehr sehr grad gelesen das ... ein Cloud-Modell direkt schon eine Firma gehackt hat, das ist auch schön.
• 31:33
  Speaker 0: Deswegen wurde ja uns ja auch fabelne Weide entzogen...
• 31:36
  Speaker 1: Ja, hage ich fest,
• 31:37
  Speaker 0: ja!
• 31:38
  Speaker 0: Und das Ding ist.
• 31:39
  Speaker 0: du brauchst einfach entweder die Leute, die wirklich diese Pipelines checken und gucken was passiert oder brauchst du wirklich KI da drauf?
• 31:46
  Speaker 0: Was natürlich schön ist dass es von IBM kommt so etwas und die verkaufen das selber.
• 31:50
  Speaker 0: aber wenn du sowas selber nutzt dann bist wir eh schon bisschen weiter.
• 31:53
  Speaker 0: Ich glaube das ist so Der punkt, wo sich Leute mehr Gedanken drüber machen müssen.
• 31:59
  Speaker 0: Ich meine wir haben alle ich weiß nicht wie viel du damit früher zu tun hattest weil uns war das... ...ich habe das ganz oft schon gesehen dass für irgendwelche Bot Detections und sowas geschrieben haben.
• 32:09
  Speaker 0: aber das ist eben richtig hart.
• 32:10
  Speaker 0: der Engineering Aufwand oder im Endeffekt ist nichts anderes als eine Anomalie-Detection.
• 32:14
  Speaker 0: Das heißt du musst eigentlich gucken wie deine Daten fließen, wie deine Jobs laufen.
• 32:18
  Speaker 0: Alle deine Event Pipelines müssen gemonitort werden und darauf muss ein vernünftiges Anomaliedetection Tool sitzen.
• 32:27
  Speaker 0: Die sind selten, die sind nicht wirklich großartig.
• 32:29
  Speaker 0: Es gibt ein paar Python-Libraries aber dasselbe ordentlich zu machen ist schon ein Brett.
• 32:36
  Speaker 1: Ja ich sag meinen Mitarbeiterinnen immer wieder achtzig Prozent Projektarbeit, zwanzig Prozent ad hoc und ich glaube wir müssen in den achtzig prozent auch ab und zu mal so Hausaufgabensachen verstecken also das Thema Verschlüsselung aufsetzen, Monitoring.
• 32:57
  Speaker 1: Also diese ganzen vielleicht unsexy Hausaufgaben oder Hausmeister-Aufgaben die wirklich keiner machen will aber das sind ja die relevanten Informationen über die wir uns Gedanken machen müssen.
• 33:09
  Speaker 1: Ich glaube es machen auch nicht viele.
• 33:11
  Speaker 1: dann bist du ja, hast du vergesagt.
• 33:12
  Speaker 1: wieder gleich beim gleichen Punkt.
• 33:15
  Speaker 1: ich verstehe das aus Geschäftsleitungssicht ist natürlich du hast irgendwie begrenzte Ressourcen warum?
• 33:20
  Speaker 1: Und habe ich gestern eine spannende Podcast-Aufnahme gehabt und vielleicht auch deine Meinung dazu, weil du müsstest mir es ja verkaufen.
• 33:28
  Speaker 1: Warum sollte ich jetzt noch mal in ein Data Warehouse Migrationsprojekt investieren?
• 33:36
  Speaker 1: Also Beispiel die Folge kommt raus.
• 33:40
  Speaker 1: Ich glaube unsere Folge kommt davor aus.
• 33:41
  Speaker 1: deswegen muss ich bisschen verklausulieren.
• 33:45
  Speaker 1: Mit einer Person habe ich oder mit einer Firma habe ich eine Folge aufgenommen vor vier Jahren.
• 33:48
  Speaker 1: da haben sie einen System migriert.
• 33:50
  Speaker 1: Jetzt migrieren Sie in ein anderes System.
• 33:53
  Speaker 1: Also Data Warehouse wechseln, ich verstehe es.
• 33:55
  Speaker 1: warum.
• 33:56
  Speaker 1: Reifegrad war da zentral?
• 33:59
  Speaker 1: Anforderungen waren aus den Fachbereichen nicht zwangsweise klar.
• 34:02
  Speaker 1: die ersten Schritte im Databereich Aufbau von der Infrastruktur hat gut funktioniert und bis zum Status quo gereicht.
• 34:09
  Speaker 1: Zweiter Status ist viel Sachen sind dezentral.
• 34:12
  Speaker 1: hab ins Bugmodellis etabliert.
• 34:13
  Speaker 1: du hast Analysten Ingeniers in den Fahrabteilung sitzen.
• 34:17
  Speaker 1: Die wissen viel besser, welche Anforderungen das sind.
• 34:19
  Speaker 1: Jetzt ist klar Sie sind über das Datenkonstrukt und Datamodell hinausgewachsen.
• 34:24
  Speaker 1: was sie damals etabliert haben müssen so umbauen.
• 34:27
  Speaker 1: deswegen wollen sie migrieren.
• 34:29
  Speaker 0: Aber sie migrieren zum Hauptpunkt nicht daraus weil es zwar die Data Warehouse Infrastruktur diese gerade haben schlecht ist Sondern weil sie sowieso etwas anderes wollen Und dass Startmodelle sowieso neu aufbauen müssen.
• 34:39
  Speaker 1: Also im Zug sie müssen es neu aufbauern Haben sich halt entschieden auch dem Provider zu wechseln
• 34:42
  Speaker 0: Das darfst du sagen.
• 34:43
  Speaker 0: von wem zu wem die Wechseln?
• 34:44
  Speaker 0: Das würde mich interessieren.
• 34:46
  Speaker 1: Äh, Exasol zu Snowflake.
• 34:48
  Speaker 0: Ja gut!
• 34:49
  Speaker 0: Also da muss ich jetzt lachen.
• 34:52
  Speaker 0: kurz sorry aber wer vor vier Jahren noch auf Exasoll gebaut hat ist auch schon Schmerz lieben glaube ich.
• 35:00
  Speaker 0: weil ja letztes mal habe ich exasoll vor zehn jahren gesehen.
• 35:04
  Speaker 0: ja kann man machen aber es genauso als wenn du heute noch auf Oracle baust.
• 35:06
  Speaker 0: Aber den Move verstehe ich total weil das aber auch einfach Kommon, exasol ist Schwierig zu bearbeiten ist nicht so richtig.
• 35:17
  Speaker 0: Das ist einfach
• 35:17
  Speaker 1: extra soll.
• 35:18
  Speaker 1: für diesen wie diese folge
• 35:21
  Speaker 0: ich gerne, ich verkaufe euch nicht weiter.
• 35:27
  Speaker 0: Also das ist schwierig verstehe ich total extra.
• 35:31
  Speaker 0: also snowflake Könnte ich dir jetzt auflisten was dass alles der vorteile inwiegend dazu extra so bietet?
• 35:36
  Speaker 0: und das dann einmal neu aufzusetzen ist eine richtig gute Idee.
• 35:40
  Speaker 0: aber das ding ist snowflake hat ja selber keine keine Cloud-Infrastruktur, da muss ja noch was drunter liegen.
• 35:46
  Speaker 1: Da müssen wir nicht verraten!
• 35:47
  Speaker 1: Okay gut
• 35:48
  Speaker 0: aber das ist egal... also du kannst ja theoretisch glaube ich sogar.. Ich weiß es nicht, aber du müsstest sogar mit einer Exasol Basisdatenbank Snowflake benutzen können.
• 35:58
  Speaker 0: Das ist jetzt spannend ob das geht?
• 36:02
  Speaker 0: Ist Exasoll etwas was bei Snowflakes reingeht?
• 36:07
  Speaker 0: Aber ja also ich glaube dass genau das Ding was was ich immer noch viel zu oft sehe, dass Leute vor kurzer Zeit auf sehr alte Technologien noch gesetzt haben.
• 36:18
  Speaker 0: Was erstaunlich ist, aber das passiert tatsächlich so.
• 36:22
  Speaker 0: Hatten die Exasol dann on-premise oder war das dann immerhin schon irgendwie cloudbasiert?
• 36:26
  Speaker 1: Die Cloud habe ich gefragt.
• 36:30
  Speaker 0: Immerhin!
• 36:31
  Speaker 0: Das finde ich jetzt nicht raus.
• 36:33
  Speaker 0: Das gucke ich nachher nach ob man exasol mit Snowflake benutzen kann.
• 36:40
  Speaker 0: Aber ja also... ... viel bessere Arten und Weisen deine Daten wirklich zu checken.
• 36:44
  Speaker 0: Snowflake hat Bild in Sachen für solche Security-Risken, so was du kannst direkt mit Notebooks darauf arbeiten also... Wir sind vor
• 36:52
  Speaker 1: sechs Jahren auch auf Snowflaken gearbeitet?
• 36:56
  Speaker 1: Ja
• 36:56
  Speaker 0: das ist ja kein Data Warehouse!
• 36:58
  Speaker 0: Das ist quasi eine Infrastruktur zum Arbeiten.
• 37:00
  Speaker 0: Muss ich zwischendurch sagen, auch wenn ich Fabric nicht wirklich als das tollste Tool sehe der Aspekt dass du alles ein einem hast ist teilweise schon gar nicht schlecht wenn es eigentlich funktionieren würde, aber der Gedanke war schön.
• 37:14
  Speaker 1: Ich muss mir gerade notieren, dass ich da auch noch ein bisschen nach Bohr und Ex-Assault als Sponsor anfrage.
• 37:24
  Speaker 0: Ich wollte nicht zu böse sein...
• 37:26
  Speaker 1: Nein ist doch okay du!
• 37:28
  Speaker 1: Ich denke schon das ich frei spreche, aber du bist dann nochmal viel entspannter.
• 37:33
  Speaker 1: Ist deine Sicht?
• 37:37
  Speaker 1: Ich verstehe, wo die Reise hingehen soll.
• 37:42
  Speaker 1: Warum du so denkst?
• 37:43
  Speaker 1: Ich glaube...
• 37:44
  Speaker 0: Ich glaube ich komme da aus einem sehr... Ich glaub, arrogant ist fast das richtige Wort aber ich habe ja einfach nur was mit Firmen zu tun gehabt, die wirklich alle auf so neue Technologien arbeiten.
• 37:55
  Speaker 0: Also wie gesagt extra.
• 37:55
  Speaker 0: so war es letztes Mal im Jahr zwei Tausend siebzehn bei Xing dass ich das mal in der Hand hatte und ich hatte keinen Spaß dran.
• 38:01
  Speaker 1: Ich überlege gerade, ob noch was fehlt.
• 38:02
  Speaker 1: Ich guck gerade unser Skript durch.
• 38:04
  Speaker 1: Wir sind auch schon bei fast vierzig Minuten.
• 38:05
  Speaker 1: Also
• 38:06
  Speaker 0: wir haben die News besprochen und so ein bisschen...
• 38:08
  Speaker 1: Wir haben die newsbesprochen und den ersten Punkt besprochen.
• 38:11
  Speaker 0: Sonst ist nochmal das, wir haben ja ein bisschen was gehabt.
• 38:13
  Speaker 0: Das können wir ein bisschen abkürzen.
• 38:14
  Speaker 0: Und mich würde trotzdem interessieren wie das jetzt... Was hat das bei dir für Auswirkungen?
• 38:19
  Speaker 0: Diese Verschiebung des ganzen AI-Hochrisikogeschichten?
• 38:24
  Speaker 1: Ehrlich gesagt keine großen weil damit ja nicht betroffen sind.
• 38:32
  Speaker 1: Ich sehe gerade nicht, dass wir Hochrisikothemen bei uns geplant haben oder nicht auf dem Schirm haben.
• 38:47
  Speaker 1: Ich habe strategisch ein bisschen die Herausforderung.
• 38:52
  Speaker 1: Wird denn plötzlich perspektivisch was als Hochrisiko gepflegt?
• 38:59
  Speaker 1: Auf was ich nicht achte!
• 39:01
  Speaker 0: Aber ich glaube, das ist genau das Ding.
• 39:03
  Speaker 0: Das ist das.
• 39:04
  Speaker 0: wo hätte ich mit dir noch länger darüber geredet.
• 39:06
  Speaker 0: aber ich habe das Problem dass Leute immer noch das als Projekt sehen und auch die sagen haben DSG für Oralsprojekt gesehen.
• 39:14
  Speaker 0: Ich glaube du hast nicht mehr als Projektsingenaus was du gerade gesagt hast.
• 39:17
  Speaker 0: es muss jemand eigentlich durchgehenden Auge draufhaben Was da gerade passiert?
• 39:21
  Speaker 0: Und ich glaube das wird eine dass das könnte zukünftig ein sehr interessanter Job werden dass du jemanden in der Firma hast oder jemand verantwortlich dafür, der wirklich versteht wie wir vorhin gesagt haben was macht ihr eigentlich?
• 39:32
  Speaker 0: Was sind eure Tools eurer AI-Features und wie wird das benutzt.
• 39:36
  Speaker 0: Und was passiert auf der anderen Seite mit den Regulatoriken?
• 39:38
  Speaker 0: Das ist ja nichts was jetzt mal in mein Liegel machen kann oder.
• 39:41
  Speaker 0: ich meine Datenschutz ist auch ein ziemlich neuer Job der sehr schnell sich sehr ändern musste.
• 39:46
  Speaker 0: aber ich glaube das ist genau so eine Sache.
• 39:48
  Speaker 0: es ist kein Projekt mehr.
• 39:49
  Speaker 0: Es ist kein Projekt bei DSGVO gewesen.
• 39:51
  Speaker 0: es ist auch kein Projekt mit mir AI-Act weil Die Technologien entwickeln sich so schnell und da muss eigentlich durchgehend jemand drauf sitzen.
• 40:01
  Speaker 1: Ja,
• 40:01
  Speaker 0: und ich glaube das fehlt vielen Leuten einfach total.
• 40:04
  Speaker 1: Ein spannender Punkt.
• 40:07
  Speaker 1: Ich bin ja also Claude.
• 40:08
  Speaker 1: am Wochenende unter der Woche will ich jetzt auch gerade mit unserem Entwicklungsleiter, der die Softwareentwicklung leitet gesprochen habe gesagt hey ich möchte mit dir eigentlich jede Woche oder alle zwei Tage meine so eine halbe Stunde eine Stunde Gemeinsam Weibkoden überlegen was können wir weiterentwickeln für die Fachabteilung und ich glaube diese Neugier brauchen wir.
• 40:27
  Speaker 0: Ja aber das auch wieder zwei paar Schuhe, ne?
• 40:30
  Speaker 0: Ich meine dass ist die Neugie von uns Dullys die irgendwie damit arbeiten gerne.
• 40:34
  Speaker 0: Aber was ist jetzt wirklich Hochrisiko?
• 40:36
  Speaker 0: Ich mein es ist ja ist glaube ich recht einfach.
• 40:38
  Speaker 0: glaube die Firmen die hoch risiko werden könnten Haben das wahrscheinlich schon auf der Matte weil sowas wie irgendwie eine Farmerfirma oder eine kranken Kasse jetzt mal ganz doof gesagt die sind hoch risikosefort.
• 40:49
  Speaker 0: weil alles was da passiert ist irgendwie
• 40:52
  Speaker 1: meine gesundheitsdaten.
• 40:53
  Speaker 1: ich sehe es ja genauso wie du tim.
• 40:54
  Speaker 1: also ich möchte nicht dass das sachen gemacht werden mit meinen daten wo man nicht genau war also diena in die usa gehen oder sonst irgendein
• 41:06
  Speaker 0: das finde ich gar nichts.
• 41:07
  Speaker 0: also diese daten standporte und als es finde ich jetzt gar nicht so wichtig glaube sehr relevant dass du Nimm mal eine Krankenkasse wirklich, dass jetzt wirklich irgendwie basierend auf irgendwelchen weiteren Daten die von dir gesammelt werden.
• 41:17
  Speaker 0: Dann irgendwie Modell gefüttert wird und das irgendeine Aussage trifft.
• 41:19
  Speaker 0: Das ist vorher auch schon passiert.
• 41:21
  Speaker 0: Das haben vor einfach die Fallmanager gemacht aber da war zumindest jemand drauf.
• 41:25
  Speaker 0: Und ich glaube es ist nicht auch ein Teil davon, dass solche Sachen weiter mit einer menschlichen Review menschlicher Annotation oder sowas einmal dann erst gemacht werden dürfen.
• 41:36
  Speaker 0: Das heißt es darf nicht komplett autark entschieden werden.
• 41:40
  Speaker 1: Ja, also bei uns nach unserem Prinzip.
• 41:43
  Speaker 1: Bei uns ist die das Motto nicht nur human in the loop sondern human in delete?
• 41:47
  Speaker 1: Ja Du meinst human in a loop?
• 41:49
  Speaker 0: Human in decision.
• 41:51
  Speaker 1: Ich würde mich total freuen und ich weiß noch nicht vielleicht kenne ich die Kreise nicht und jemand hört zu dann dann meldet euch gerne.
• 41:58
  Speaker 1: Wir müssen viel mehr in den Austausch darüber gehen und Sorry Tim die Berater aussperren und halt untereinander sprechen.
• 42:06
  Speaker 1: Und überlegen, wie können wir das alles
• 42:08
  Speaker 0: lösen?
• 42:08
  Speaker 0: Total!
• 42:10
  Speaker 0: Ich hoffe du siehst mich hier als Berater der euch irgendwelchen Scheiß noch verkaufen will.
• 42:12
  Speaker 0: Das ist ja gar nicht mein Ansatz aber ich merke es auch so ein bisschen.
• 42:16
  Speaker 0: Als ich bei Free Now war, war ich viel mehr in diesen Dingen an drinne.
• 42:18
  Speaker 0: da wurde ich auch irgendwie eingeladen und muss dann irgendwelche Gremien sprechen mit denen diskutieren bis jetzt natürlich vorbei was schade ist weil ich glaube... ich glaube du kriegst wenn du jetzt nicht jemand bist der Berater ist den Leuten die gleichen Folien einmal hinaus, sondern der sein Gehirn benutzt für die verschiedene Probleme.
• 42:35
  Speaker 0: Sehr viele verschiedene Sachen mit und siehst sehr wo die Probleme sind und wo irgendwie wirklich die Schwachstellen sind.
• 42:41
  Speaker 0: Und ich hab die Schwachtstellen so wirklich nach wie vor dieselos.
• 42:43
  Speaker 0: was du gerade schon gesagt hast dass irgendwas gebaut wird und keiner wirklich die Übersicht über alles hat.
• 42:49
  Speaker 1: Ja und ich hoffe das ist in die richtige Richtung geht.
• 42:53
  Speaker 0: Hoffe ich auch.
• 42:54
  Speaker 0: aber das Problem ist da wieder wer soll das... Wir haben das schon vor fünf Jahren drüber geredet.
• 42:59
  Speaker 0: Wer soll es denn machen?
• 43:00
  Speaker 0: Weil genug Analysten, noch Data Scientist, genug Analytics-Engineers gibt's nicht.
• 43:04
  Speaker 0: Und ich glaube dieses Skills jetzt hier man ja wirklich irgendwie AI und so was versteht... ...und gleichzeitig mit sich mehr Regulatorien abgeben möchte.
• 43:13
  Speaker 0: Da hast du nicht nur einen Unicorn, da hast du nur Wattein drüber!
• 43:15
  Speaker 0: Das ist sehr selten.
• 43:17
  Speaker 0: oder du musst eben Leute wirklich daran schulen ganz hart.
• 43:20
  Speaker 0: aber das ist auch eine spezielle Art Mensch die da Bock drauf hat und die gibt es nicht überall.
• 43:26
  Speaker 0: also ich weiß nicht ob ich das machen wollen würde wahrscheinlich
• 43:29
  Speaker 1: Ja, fairer Punkt.
• 43:31
  Speaker 0: Deswegen hoffen wir mal aber es muss eben auch die Leute geben, die wirklich das können und wollen.
• 43:40
  Speaker 1: Für mich passt die Folge, wir sind bei fast fünfzig Minuten.
• 43:44
  Speaker 0: Wir sollten noch meine nächste Wette machen.
• 43:46
  Speaker 0: Das ist jetzt verschoben worden.
• 43:47
  Speaker 0: Würdest du nochmal verschoben?
• 43:48
  Speaker 0: Wird der neue Third Party Cookie?
• 43:51
  Speaker 1: Ich sage dass bis Ende des Jahres, bis Mitte nächsten Jahres sich der Prozent, die der Firmen die Data Analytics machen von drei Prozent wie wir jetzt gerade ausgerechnet haben nicht höher als acht geht.
• 44:10
  Speaker 0: Ist mit den nächsten Jahres?
• 44:12
  Speaker 0: Doch ich glaube schon weil nämlich genauso Leute wie Snowflake und die ganzen großen Anbieter jetzt gerade darauf fokussieren dass sie Tools rausbringen die es dir ermöglichen diesen AI Layer aufzubauen und ich glaube das kann sein erst nach Prozent stimmen.
• 44:27
  Speaker 0: Aber ich glaube, es wird irgendwann bei denen diese Anbieter benutzen einen sehr starken Jump nach oben geben.
• 44:34
  Speaker 0: Also ich glaube das rollt gerade auf und zu.
• 44:37
  Speaker 0: Es stimmt wahrscheinlich, dass er jetzt langsam wächst aber es würde irgendwann ein Jump geben.
• 44:40
  Speaker 0: Das ist genau das Gleiche.
• 44:41
  Speaker 0: sobald Leute verstehen was MCPs sind und den man MCPs richtig benutzt – was ja jeder AI-Experte anscheinend kann – wird das auch schneller gehen?
• 44:50
  Speaker 0: Ich glaube das Problem ist einfach die Möglichkeiten sind noch nie angekommen!
• 44:56
  Speaker 0: Und es fehlen auch noch die Tools.
• 44:57
  Speaker 0: Also nur wirklich ein Tool geben, was es dir ermöglicht sehr einfach so einen semantischen AI-Gold Reporting Abstraktionslayer zu bauen?
• 45:05
  Speaker 0: Dann geht das schneller!
• 45:07
  Speaker 1: Ja bin gespannt wo die Reise hingeht.
• 45:09
  Speaker 1: Wir könnten uns beide... Das wäre doch eine Aufgabe für dich oder ich gebe dir Zugriff auf mein Git Repository für meine Webseite.
• 45:16
  Speaker 1: Du könntest nach jeder unserer Folge die Wette rausnehmen Wie?
• 45:21
  Speaker 1: Damit wir die Wetter dokumentieren und sagen wie sie sich entwickelt
• 45:25
  Speaker 0: Ja machen wir
• 45:26
  Speaker 1: Ja Ich gut
• 45:29
  Speaker 0: Wir bauen dann Dashboard für.
• 45:30
  Speaker 0: Komm, das ist doch...
• 45:32
  Speaker 1: Ja, der muss ja so eine Art Dashboard sein.
• 45:34
  Speaker 1: Bin ich cool?
• 45:37
  Speaker 1: Vielen Dank für die Folge, Tim!
• 45:38
  Speaker 0: Sehr gerne und bis zum nächsten Mal.
• 45:40
  Speaker 0: Das nächste mal starten wir früher.