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Bleibt in Fabriken zukünftig das Licht aus, Sebastian Linzmair? · #digdeep - Neues aus der digitalen Welt

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  Speaker 2: Guten Morgen, Frauke.
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  Speaker 2: Das geht schon wieder um so Industriezeugs.
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  Speaker 2: Tut mir leid!
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  Speaker 2: Die Hannover-Messe war das große Schlachtrost der Konferenzen wenn es nicht um den Maschinenbau geht eine der beliebtesten Domäne in der deutschen Industrie.
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  Speaker 1: Darf ich dazugeben, dass sich das völlig verschlafen haben?
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  Speaker 2: Ja, das dachte ich mir schon!
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  Speaker 2: Du bist auf irgendwelchen anderen sehr spannenden Kongressen aber die Hannover-Messe ist natürlich schon ein Riesending.
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  Speaker 2: Ich war auch nicht da.
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  Speaker 2: Also ich gehe da sporadisch hin und es ist für meine Zielgruppe die Automobilindustrie so so mittelinteressant.
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  Speaker 2: Aber natürlich für die Herstellung nämlich für die Produktion
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  Speaker 2: usw.,
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  Speaker 2: Der Begriff Industrie vier Punkt Null, der kommt von einer Hannover-Messe.
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  Speaker 2: Das ist ein sehr deutscher Begriff.
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  Speaker 2: Inzwischen verwendet man ihn nicht mehr denn der neue Begriff ist natürlich KI und da wollen wir uns heute mit jemand auseinandersetzen an der Kollege von mir ist.
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  Speaker 2: Da haben wir Sebastian Linzmeier und wir werden über drei große Fragen wahrscheinlich reden.
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  Speaker 2: zum einen wie sehen denn eigentlich die Fabriken der Zukunft aus?
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  Speaker 2: Und was ist eine Dark Factory und welche Rolle Spielen in Europas, Maschinenbäuden.
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  Speaker 2: In dieser neuen Zukunft im Vergleich auch zu den chinesischen oder amerikanischen Tech-Playern?
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  Speaker 2: und eine letzte Frage noch an ihnen warum haben Menschen mit KI die mit KI spielen so wenig Zeit für ihre Familie?
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  Speaker 2: Also ganz spannende und relevante Fragen und ich würde sagen wir lassen ihn einfach mal kurz ins Studio zu uns
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  Speaker 1: rein.
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  Speaker 1: Freu mich!
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  Speaker 2: Hallo und herzlich willkommen zum Tick-Deep unserem Podcast mit neuem außer digitalen Welt.
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  Speaker 2: hallo Sebastian Linzmeier
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  Speaker 0: hallo Christoph Hallo Frauke!
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  Speaker 2: Sebastian, du hast dich ja vor wenigen Tagen und Wochen auf der Hannover-Messe herumgetrieben.
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  Speaker 2: Die Hannover Messe ist die weltweit größte Messe immer noch wenn es um das Thema Maschinenbau, Fertigungs-, Technologien usw.
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  Speaker 2: geht.
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  Speaker 2: Um es aufgefallen dass die Hannovermesse eigentlich gar nicht mehr über Maschinbau redet sondern nur noch über ein einziges Thema über AI.
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  Speaker 2: Magst Du uns mal erzählen was dir da so beim Rundgang über die Messe aufgefallen ist?
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  Speaker 0: Ja sehr gerne.
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  Speaker 0: also Du hast absolut recht, also das dritte Jahr Hannover-Messe heute oder dieses letzte Mal im Moto ThinkTag Forward.
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  Speaker 0: Also als man rumgegangen ist, man hat gesehen es ging alles um KI, um AI, um Robotics, Humanoids Alles was eigentlich die Industrie vier Null in der nächsten Ära begleitet Oder dass quasi als Basis aufgreift Um jetzt mit den Daten die gesammelt wurden In die nächste Stufe zu gehen.
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  Speaker 0: Vor ein paar Jahren war es noch was Besonderes, da von Boston Dynamics einzelne Roboter zu sehen die da irgendwie rumlaufen.
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  Speaker 0: Heute fügen sich die quasi nahtlos in diese ganzen Besucherstromen ein.
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  Speaker 0: War auch sehr spannend zu sehen wie die Menschen mit den Humanoidern dann interagieren.
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  Speaker 0: also man sieht diesen Wandel an allen Ständen durch die Bank weg.
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  Speaker 0: Also jeder der nichts mit KI hatte ist wirklich fast schon herausgestochen Und das ist sehr, sehr spannend zu beobachten.
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  Speaker 0: Weil ich persönlich auch gar nicht gedacht hätte dass die Industrie schon so weit ist inzwischen was dir einerseits Industrialisierung der der Technologie anbelangt andererseits aber natürlich auch die die use cases die da jeweils mit betrachtet werden
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  Speaker 2: Wenn du über die use case sprichst.
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  Speaker 2: also Ich kann mich erinnern bei meinem letzten Besuch auf Tarno vermisse Da waren das irgendwelche automatisierten Kaffeeauto Kaffee kann.
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  Speaker 2: Also da war es noch sehr schwer gefallen, du hast Industrievier Null genannt das war ja so ein deutscher geprägter Kampfbegriff um zu sagen wir digitalisieren jetzt alles ist aber eigentlich nicht viel passiert.
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  Speaker 2: Jetzt habe ich so den Eindruck Wir haben die Grundlagen üblich geschaffen und das ist wie bei der Ketchup Flasche also auf Schüttel ziehe und schüttelt sie und es kommt nichts raus Und auf einmal ist KI jetzt überall.
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  Speaker 2: Beschreibt doch mal was mache ich denn tatsächlich mit KI im industriellen Umfeld.
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  Speaker 2: Da wo es ja sehr um Präzision geht, um Korrektheit, Maschinenbau heißt da nicht so ungefähr fünf Millimeter sondern exakt fünf Millimetern und dafür ist ja eigentlich KI, wie wir das gerade als generative KI kennenlernen, nicht berühmt dafür.
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  Speaker 2: also was passiert da gerade?
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  Speaker 2: Wie wendet man das dann überhaupt an mit unserer Höhren auch einen Eindruck dafür bekommen?
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  Speaker 0: Also Ich glaube, der Use Case den ich persönlich mit am Beeindruck zu fand war der, den Siemens gezeigt hat.
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  Speaker 0: Mit einem Agenten, der in die Execution Systems mit eingegriffen hatte ein Stück weit steuern.
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  Speaker 0: Die Story, die gezeigt wurde, es ging um Schuhe also tatsächlich um Laufschuhe, die in dem Dreidrucker gedruckt wurden zumindest die Sohle im Vorfeld individuell auf den Fuß der Träger angepasst wurde und dann mit einem additiven Fertigungsverfahren in einen laufenden Druckbetrieb eingespeist wurde.
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  Speaker 0: Das heißt, man hatte gesagt, man möchte eine spezielle Sohle drucken die jetzt eben für diesen Fuß zugeschnitten ist hat das über den Agenten letztendlich ausgearbeitet.
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  Speaker 0: D.h.,
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  Speaker 0: dieser Befehl kam erst mal als Prompt rein.
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  Speaker 0: ich möchte von dem aktuellen Produkt eine Abweichung machen im laufenden Betrieb.
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  Speaker 0: Der Agent hat das dann in einem Additive Manufacturing CAD Tool einfach überspielt, hat dann entsprechend den Druckbereich definiert und im Dreidemodell dann auch wo genau jetzt die Produkte am Ende in dem Druckbahnenbereich positioniert sein sollen berechnet Und das dann an die Fertigungstraße reingegeben wurde eingeplant im laufenden Betrieb, wie gesagt.
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  Speaker 0: Ich betone es so was Besonderes ist.
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  Speaker 0: und dann haben die humanoiden AGVs, die rumgefahren sind, dann entsprechend dieses Produkt nachdem es gedruckt wurde in eine andere Fertigungsstrasse oder weiterführende Produktionslinie auch autonome hingebracht.
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  Speaker 0: Das war sehr beeindruckend!
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  Speaker 0: weil es waren wirklich zwei, drei Proms die gemacht wurden mit einem direkten Agenten Eingriff in diese MES Systeme hinein und das ist ein Anwendungsfall gewesen der auch begeistert hat.
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  Speaker 0: Bei Siemens war er standvoll wenn ich genau diesen Innovation habe.
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  Speaker 0: Also da hat man wirklich Zeit.
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  Speaker 0: Die
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  Speaker 2: Jungs wollen ihre Tutur haben, das ist schon klar.
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  Speaker 0: Korrekt ja!
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  Speaker 0: Die waren auch sehr schick, was wir noch sagen.
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  Speaker 0: Aber dass zu sehen wie die Agenten heutzutage eingesetzt werden können, dass es genau das, was mich so überrascht hat, wie weit das Ganze schon ist.
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  Speaker 0: Weil also wir wissen Agenten aufzusetzen, dass sie wirklich etwas Sinnvolles am Ende auch produzieren ist gar nicht so einfach.
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  Speaker 0: Man braucht einen guten Kontext, man braucht gute Skills und muss gut formulieren, was gemacht werden soll und vor allem auch darf.
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  Speaker 0: Es können sehr viele Dinge auch schief gehen und in so einer laufenden Fertigung ist das nicht unbedingt gut an der Stelle.
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  Speaker 0: Das heißt, diese Sicherheitspuffer sind vorhanden.
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  Speaker 0: Darüber hinaus gibt es unterschiedlichste Lösungen um auch KI wirklich an die Produktionsstraße ran zu bringen mit lokalen Modellen, um in die Geschwindigkeit und die Genauigkeit dabei behalten zu können.
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  Speaker 0: Und diese technologische Weiterentwicklung ist glaube ich das, was es aktuell auch so spannend macht für sehr viele Unternehmen.
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  Speaker 0: Weil man wirklich von diesem... Ich bekomme eine Antwort zurück in Form von Text muss diese noch interpretieren um dann weiter damit arbeiten zu können.
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  Speaker 0: Ich glaube da gibt es gerade ein Shift dass diese Tätigkeit die dann weiterführend ausgeführt werden müsste ja auch maschinell erledigt wird von der KI.
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  Speaker 0: und jetzt den Loop zur Industrie vier Null zurück.
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  Speaker 0: Damit das alles funktioniert, brauche ich natürlich eine gute Datengrundlage.
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  Speaker 0: Ich muss wissen wie sieht mein SPS-Code aus?
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  Speaker 0: Welche Befehle, welche Robotics habe ich?
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  Speaker 0: Wie kann ich das Ganze ansteuern?
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  Speaker 0: und nicht zuletzt um auch dann die Durchgängigkeit dieses Datenstroms abbilden zu können, muss dieser natürlich durchgängig vorhanden sein irgendwo.
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  Speaker 0: Das heißt ich brauche irgendeinen Grafen mehr.
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  Speaker 0: Ich brauche irgendwie eine Data Governance, die unten drunter sitzt.
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  Speaker 0: Und ich denke, Industrie vier Null war eigentlich der Wegbereiter genau da hin wo wir heute stehen.
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  Speaker 0: Die Digitalisierung der Industrie die sich jetzt bei einigen Unternehmen halt bezahlt macht dieser Umschwung damals die Transformation und du hast recht.
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  Speaker 0: Industrie für null wurde sogar auf der HMI geprägt.
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  Speaker 0: der Begriff.
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  Speaker 0: Die
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  Speaker 2: ist
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  Speaker 1: so schuhe.
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  Speaker 1: Ich muss dann nochmal einhaken wenn Du sagst das wurde im laufenden Prozess in die Produktionsstraße gegeben.
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  Speaker 1: Heißt es, es kann eigentlich wie das aufgesetzt ist dann ständig ein anderer Schuh produziert werden?
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  Speaker 1: Ist das sozusagen die Geschwindigkeit und Flexibilität die da entsteht?
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  Speaker 1: oder an welcher Stelle siehst du den Effizienzgewinn hier wenn ich mir als Konsumer überlege wo das hingehen.
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  Speaker 0: Also tatsächlich gab es Untersuchungen, also wir alle wissen Schuhe sind in der Regel Serienprodukte.
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  Speaker 0: Die werden in bestimmten Größen gefertigt eine Produktionsstraße.
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  Speaker 0: Aber es gibt auch Angebote heute schon von verschiedenen Herstellern sich Schuhen zu Kastemeisen.
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  Speaker 0: Man hat dann spezielle Farbmuster kann Sohlen vorgeben die man gerne haben wollen würde und die Untersuchung die da gelaufen ist war ausgelegt darauf, dass man sagt warum muss ich Schuhe serienfertigen wenn ich diese auch im Zweifel zu den selben Kosten kassemeisen kann.
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  Speaker 0: Und das war das Ziel dahinter zu sagen brauche ich denn diese Serienfertigung noch oder schaffe ich es die kosten soweit zu reduzieren bei einer individual Produktion?
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  Speaker 0: Dass ich da konkurrenzfähig bin und sie sind tatsächlich herangekommen was Sie gesagt haben mit den richtigen Technologien der richtigen dem richtigen Einsatz auch von KI nicht zuletzt, ist das durchaus machbar.
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  Speaker 0: Das heißt wenn wir das jetzt berücksichtigen oder weiter denken und es wirklich zum Einsatz kommt bedeutet dass dann natürlich auch globalwirtschaftlich weniger Abfall, weniger Kosten was Materialien anbelangt weil ich produziere nur noch das was ich auch wirklich benötiger als Endkunde von den Rituren abgesehen.
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  Speaker 0: aber ich glaube schon dass man da einen großen Impact schaffen kann vor allem, wenn man preislich konkurrenzfähig wird.
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  Speaker 2: Jetzt hast du ja schon angedeutet wie das Ganze funktioniert?
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  Speaker 2: Wenn wir draußen auf der Straße jemand fragen würden KI und Produktion
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  Speaker 2: usw.,
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  Speaker 2: jeder hat dieses Bild verorgen Du gibst irgendwie einen agentenden Befehl Und er macht dann alles für dich am Ende.
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  Speaker 2: Das ist hier aber nicht ganz so Denn die Produktion, du hast ein paar Begriffe auch verwendet MES klassische Begriffe für Steuerung.
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  Speaker 2: Also wo kommt das Material her?
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  Speaker 2: Wie steu ich die Maschine aus, wie mache ich die Aufträge?
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  Speaker 2: Dafür gibt es eine sehr ausgefeilte mit deutschen Maschinen-Bauts wirklich ausformulierte Welt in der alles stattfindet und die Agenten greifen jetzt aber gar nicht an die Maschine direkt ein sondern was machen sie genau?
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  Speaker 2: also wie ist denn das Verhältnis?
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  Speaker 2: und warum konnte das vorher einen Mensch nicht machen?
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  Speaker 0: Erst mal vorne weg, also ein Mensch kann das schon auch machen.
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  Speaker 0: Wir bedienen heute ja auch diese Execution Systems quasi die Systeme, die dann dafür sorgen dass die Fertigung vernünftig gesteuert wird.
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  Speaker 0: Es gibt es auch in unterschiedlichen Ebenen und Dimensionen diese Steuerungsmechanismen.
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  Speaker 0: letztlich ist das heute ein sehr manueller Prozess der durch Algorithmen unterstützt wird gerade bei so einer Planung oder einem Scheduling von komplexen Produkten, also jetzt in der Automobilbranche oder auch im Hightech-Bereich.
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  Speaker 0: Das ist einfach sehr komplex diese Planung und das Scheduling letztendlich dann aufzusetzen.
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  Speaker 0: da helfen Algorithmen heute schon was jetzt ein Stück weit die Neuerungen an der Geschichte sehr viel mehr automatisieren kann, dadurch dass die Agenten eben in der Lage sind den Kontext zu verarbeiten einen Befehl zu verstehen und dann in diese Systeme über IT-Schnittstellen einzugreifen und letztendlich die Tools zu bedienen.
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  Speaker 0: Also ich hatte das ja auch schon mal behandelt mit OpenClaw.
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  Speaker 0: Und jetzt endlich ist es vergleichbar, dass man einem Agent quasi einen Context gibt ein Tool Set gibt also wirklich die Programme, die wir als Menschen nutzen Und dann ein Skill, das ist quasi wie führe ich dieses Programm aus?
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  Speaker 0: Was mache ich damit?
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  Speaker 0: und dass durch diese Kombinationen aus Context Tool und Skill letztendlich der Agent in die Lage versetzt wird.
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  Speaker 0: Die Arbeit auszuführen, die einen Mensch theoretisch jetzt auch ausführen würde.
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  Speaker 0: So natürlich ist es so, dass dieser Agent das nicht komplett selbstständig tun kann, ohne dass der Mensch noch im Loop ist.
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  Speaker 0: Das heißt, ohne das der Mensch irgendwo kontrollierend eingreift und das ist jetzt so das wo ich glaube, wie du gesagt hast der Mensch auf der Straße dann auch sehr weit weg ist davon oder jetzt zumindest näher ran geführt wird.
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  Speaker 0: aber wir werden natürlich über sehr spezialisierte Anwendungsfälle reden wo man sich auch fachlich inhaltlich noch tief miteinander setzen sollte aus meiner Sicht, weil es auch sehr viele Gefahren mit sich bringt und Agenten einfach mal laufen zu lassen.
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  Speaker 0: Was man vielleicht im Privatkontext damit gleichsetzen kann ist dass ich einem Agenten sage er soll dir eine E-Mail schreiben Christoph, ne?
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  Speaker 0: Dass er sagt schreibt Christoph eine E mail.
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  Speaker 0: Ich freue mich sehr in seinem und Frau Kuss Podcast teilzunehmen und tag mir bitte den Termin in meinem Kalender ein.
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  Speaker 0: Also das werden so ausführende Befehle, wo jetzt der Agent einfach sagt okay ich öffne irgendein Mail-Programm, sei es Gmail oder Outlook was auch immer.
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  Speaker 0: Formuliere diese Email und nutze dann ein Kalenderprogramm um mir das in kalender einzutragen.
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  Speaker 0: So in der Art kann man sich das auch vorstellen, in den Industrieanwendungen.
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  Speaker 0: Nur dass natürlich diese Konnektoren dann sehr viel spezieller sind und dann Technologien genutzt werden, die es einfach erlauben, diese spezialisierten Ingenieurs-Tools oder auch Fertigungsplanungstools einsetzen zu
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  Speaker 1: können.
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  Speaker 1: Heißt es, dass wir eigentlich Arbeiterinnen jetzt permanent beobachten müssen?
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  Speaker 1: Welche Schritte sie tun damit so ein Agent das nachbauen kann?
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  Speaker 1: Könnte es auch andere Wege geben, sodass das Lernen direkt vom Menschen gar nicht unbedingt notwendig ist?
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  Speaker 0: Also ich denke da wird es hingehen perspektivisch.
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  Speaker 0: Wir sehen heute schon viele Unternehmen und auch auf der HMI haben wir das gesehen die letztendlich Agenten verkaufen.
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  Speaker 0: Das heißt also sie sind dann vorkonfiguriert entsprechend getestet.
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  Speaker 0: so wäre zumindest jetzt meine Erwartungshaltung.
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  Speaker 0: wenn ich ein Produkt konsumiere sollte es eine Reife haben dass sich's auch gefahrlos konsumieren kann.
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  Speaker 0: letztlich glaube ich, ihr wisst mit privat nutze ich auch gerne Agenten und spiele darauf viel mit rum.
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  Speaker 0: Ich muss wirklich sagen, ich spiele damit rum aber ich bin kein Informatiker.
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  Speaker 0: Aber ich habe ganz am Anfang meinen Agenten aufgesetzt und habe gesagt, schick mir diese Information noch bitte per E-Mail.
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  Speaker 0: Ich weiß nicht woher der Agent meine Arbeits-Email Adresse hatte aber er hat es nicht auf meine Private sondern auf die Arbeits-Email Adresse geschickt.
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  Speaker 0: oder ich hab versucht irgendwie aus einer PowerPoint generieren zu lassen.
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  Speaker 0: ja dann hat der Agent halt im Hintergrund einfach zwei drei Programme auf meinem Rechner installiert von dem ich gar nichts wusste um diese Powerpoint öffnen zu können.
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  Speaker 0: Also dieses Reasoning, wo der Agent quasi überlegt wie mache ich etwas?
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  Speaker 0: Wie gehe ich irgendetwas an wenn man das auf so einen Automotus stellt dass der Agent es dann auch einfach machen darf Dann macht er halt und er fragt dann nicht was gemacht werden soll Und ich darf mein Anfangszeichen überlegt da auch nicht So wie ein Mensch das tun würde Sondern er nimmt das erste was passen könnte probiert aus.
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  Speaker 0: Wenn es nicht klappt macht er das nochmal.
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  Speaker 0: dieser Agent Loop Und da kann schon sehr, sehr viel passieren.
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  Speaker 0: Was man gar nicht mitbekommt.
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  Speaker 0: Das heißt ich persönlich bin aktuell noch sehr gerne im Loop und bin auch im Überlegen wie viele Vertrauen schenke ich denn jetzt einem Agenten um autonomen Handeln zu dürfen?
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  Speaker 0: Und das ist auch ein Switch im Kopf.
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  Speaker 0: Man muss als Mensch die Kontrolle abgeben damit der Agent freier und ich sage mal wie ein IT System denken würde handeln können.
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  Speaker 0: Dieser Wandel Das ist schwer.
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  Speaker 0: Für mich persönlich zumindest.
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  Speaker 2: Es ist nicht das erste Mal, dass wir natürlich so was haben.
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  Speaker 2: also als die Computer zum ersten mal kamen dann sie klau zum erst mal da war und weiter musste uns natürlich auch noch viel dran gewöhnen.
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  Speaker 2: diese unfassbar nervige zwei Faktor-Authentifizierung ist ja auch ein Beispiel, das wir lernen müssen an Zugänge zu regeln usw.
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  Speaker 2: Aber es gibt eben jetzt sehr viele Beispiele.
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  Speaker 2: Ein aktuelles war aus vor wenigen Tagen das ein Agent einfach mal gesagt hat, dass es einfachste um dieses Problem zu lösen ist.
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  Speaker 2: Ich lösche mal diese virtuelle Laufwerk und installiere es neu.
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  Speaker 2: Und da waren halt sehr viele Kundenlaten.
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  Speaker 2: also das war ein Dienstleister für ihre Kunden.
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  Speaker 2: Waren halt die Kundenlarten alle weg und zwar von einem Vierteljahr.
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  Speaker 2: Also der Agent ist dann sehr kreativ und er hört sich dann hinterher aber auch sehr wortreich.
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  Speaker 2: entschuldigt weil dann völlig klar war er hinterher, dass wir nicht hier machen dürfen.
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  Speaker 2: Wir müssen noch rausfinden wie wir das stellen.
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  Speaker 2: Frau Gart jetzt noch ein Aspekt angesprochen, wie bringt man denn eigentlich Dinge bei?
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  Speaker 2: Jetzt die Agenda über die du gesprochen hast.
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  Speaker 2: Die basieren am letzten Ende des Alles alle auf LLMs.
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  Speaker 2: Das heißt also wir haben Sprache auch Computerbefehle.
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  Speaker 2: Also wenn wir hier an der Tastatur sitzen oder Programme bedienen können wir sehr gut den Sprach übersetzen.
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  Speaker 2: Wir können es gut sehr gut lernbar machen.
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  Speaker 2: Ich glaube es gibt aber noch einen zweiten Trend in diesem Industrial AI komplex, das nennt sich physical AI.
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  Speaker 2: Das heißt also ich versuche, Modelle über die drei D-Welt oder die reale Welt zu erstellen.
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  Speaker 2: Erzähl mal ein bisschen was du da gesehen hast denn hier geht es ja sehr stark darum.
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  Speaker 2: wie können wir dann eigentlich Dinge die nicht digital vorlegen?
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  Speaker 2: Oder nur als Video oder als zweidimensionale Projektion sozusagen?
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  Speaker 2: Wie schaffen wir es denn dass wir auch in der physischen welt verstehen wie Objekte sich verhalten, wie Physik sich verhält und so weiter?
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  Speaker 0: Also Also von der Definition her ist es immer schwierig, dieses physische Ei ein Stück weit einzuordnen.
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  Speaker 0: Weil jeder interpretiert das ein wenig anders, habe ich so das Gefühl?
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  Speaker 0: So
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  Speaker 2: wie ich natürlich.
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  Speaker 0: Ich hoffe doch sehr!
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  Speaker 0: Aber ich glaube dass was wir am ersten gesehen haben jetzt in dem Fall sind drei Schichten an der ganzen Geschichte.
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  Speaker 0: Das ist einerseits diese Roboter-Hardware die an und für sich seit Jahrzehnten bekannt ist.
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  Speaker 0: Also ich weiß nicht, ob man sich noch ein iRobot den Film erinnert da ging es ja auch schon so visionär zumindest mal in diese Richtung.
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  Speaker 0: aber Roboter sind jetzt erstmal nichts Neues.
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  Speaker 0: Und Top kommt dann noch diese Visionen und Sensorik, die das steht.
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  Speaker 0: Das heißt Ich muss dem Roboter ermöglichen eigentlich zu sehen was in seinem Unfeld passiert.
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  Speaker 0: Vision sehen irgendwo und die Sensorik.
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  Speaker 0: der Roboter muss fühlen können was denn irgendwo passiert.
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  Speaker 0: So ein Roboter hat einfach sehr viel mehr Kraft als Mensch, das heißt fein gefühlt so eine Tasse greifen oder irgendwelchen fragile Dinge auch greifen.
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  Speaker 0: Ich glaube man kennt es aus chirurgischen Anwendungen wie präzise das heute schon sein kann.
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  Speaker 0: dass aber in einem Industriefokus dann auch zum Einsatz zu bringen ist.
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  Speaker 0: dann noch mal ne andere Komplexität dahinter.
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  Speaker 0: Und die dritte Schicht sind dann die KI-Modelle, die du genannt hast.
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  Speaker 0: Mit der Kombinatorik aus genau dieser Roboter Hardware Vision und Sensorik und KI Modellen kannst du über das Gängigste sind humanoide Roboter tatsächlich physikalisch und physisch generell in Arbeitsabläufe eingreifen, die früher ausschließlich oder fast nahezu von Menschen erledigt wurden weil eben diese Humanoiden auch sehr viel feinem Gefühl in den Fingern momentan haben.
• 20:55
  Speaker 0: oder das wird sehr, sehr besser gerade auch mit einem Münchner unternehmen was da sehr weit vorne ist an der Stelle und dass es eigentlich so das was man auf der HMI auch gut sehen konnte.
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  Speaker 0: Und dass sehr viele filigrane Feine arbeiten die heute durchgeführt werden in Zukunft von Robottern übernommen werden können.
• 21:15
  Speaker 1: Jetzt sprichst du München an?
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  Speaker 1: Das war eine deutsche Messe.
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  Speaker 1: War da die Stimmung so, dass man sagt okay wir sind hier voll mit dabei weil Industrie das können wir oder also Maschinenbau.
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  Speaker 1: Das können wir in Deutschland.
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  Speaker 1: oder hattest du dort auch diese oft etwas paralysiert negativ Stimmung erlebt?
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  Speaker 1: Die wir so in Presse und vielleicht in Alltagsgesprächen Empfinden wir zumindest ich in unserem KI-Bubble hier, wenn das Gefühl da ist.
• 21:50
  Speaker 1: Das spielt sich alles nur im USA und China ab?
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  Speaker 0: Ich würde es ein bisschen zwei geteilt sehen an der Stelle.
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  Speaker 0: also ja natürlich ist Amerika sehr sehr weit vorne was die LLMs anbelangt.
• 22:04
  Speaker 0: Ja ich glaube da sind wir in Europa Einfach hinten dran, muss man so sagen.
• 22:10
  Speaker 0: Es war bis dato auch nicht zwingend der Fokus von deutschen Unternehmen in diesem Bereich reinzugehen weil es einfach sehr viel in West bedarf.
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  Speaker 0: Das ist einfach unfassbar teuer solche Pontelle aufzubauen nach wie vor Und ich glaube, man sieht das ganz gut an den letzten Runden von Entropic.
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  Speaker 0: Was sie ja in Geld eingesammelt haben um da die nächste Ebene zu starten Das ist schon beeindruckend und sowas hatte man glaube ich in der Menschheitsgeschichte bis dato noch nie so große Investitionen In ein einzelnes Thema hinein.
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  Speaker 0: Also da muss man wirklich sagen was Software anbelangt Ja!
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  Speaker 0: Da sind wir als Europäer hinten dran.
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  Speaker 0: Jetzt kommt das große Aber.
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  Speaker 0: Auf der HMI wurde unter anderem Schäffler auch mit einem Award ausgezeichnet für Aktorik von Robotern und wir haben das Münchner Startup eben genannt, die Technologie die eingesetzt wird um die Finger dieser Humanoiden zu bewegen da sind wir schon sehr weit vorne.
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  Speaker 0: also das heißt all das was wir jetzt so im Spezialmaschinenbau über die letzten Jahrzehnte hinweg an Kompetenz aufgebaut haben, auch was Toleranz und Fertigungsqualität anbelangt.
• 23:23
  Speaker 0: Da müssen wir uns nicht
• 23:24
  Speaker 0: verstecken.".
• 23:25
  Speaker 0: Und das hat auch unser Kanzler sehr, sehr prominent auf der Heim-Idan positioniert, dass er eben sagte, wir sind da nicht als Europa jemanden, der sich hinten anstellen müsste, was diese Technologie bedingt.
• 23:38
  Speaker 0: Im Gegenteil, wir haben mit der Telekom unter SAP und mit Siemens auch Unternehmen die jetzt auch stark in diese Richtung gehen Auch dem sich ein Stück weit öffnen und natürlich in diese Technologie investieren, um dahingehend auch Deutschland und Europa konkurrenzfähig zu machen.
• 23:58
  Speaker 0: Und weiterhin konkurenzwähig zu halten was dieses Spezialmaschinenbau thematisch anbelangt.
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  Speaker 0: Das hat man gemerkt auf der Heimie.
• 24:06
  Speaker 0: also es war keine depressive Stimmung so oh mein Gott das ist alles schon zu spät.
• 24:11
  Speaker 0: Es war tatsächlich eher die Aufbruchsstimmung von unseren großen Unternehmen gerade genannt Die wirklich gesagt haben wir müssen jetzt ran.
• 24:21
  Speaker 0: Wir sind genau in dem richtigen Spot für verschiedenste Themen und da muss man jetzt einfach weiter reingehen und investieren, dass diese Stimmung war spürbar und greifbar.
• 24:34
  Speaker 2: Jetzt hatte ich erfohntes Bild von dieser Ketchup Flasche verwendet.
• 24:36
  Speaker 2: ja also irgend etwas bahnt sich an und dann gibt es häufig Technologiegeschichte.
• 24:44
  Speaker 2: So ein Zeitpunkt, wo dann verschiedene Dinge zusammenkommen die dann gleichzeitig, wenn sie gleichzeitig da sind, gleichzeitig reif sind auf einmal Dinge ermöglichen.
• 24:54
  Speaker 2: Wenn ich mal das Thema MP-III Spiele gucke ja dann hat jeder so einen schlechten MP-II Spieler gehabt.
• 24:59
  Speaker 2: aber dann kam irgendwann von Apple ein Gerät es halt ausreichend Speicher hatte noch eine tolle Oberfläche und so weiter.
• 25:04
  Speaker 2: also viele Dinge kamen zusammen und auf einmal war's richtig cool.
• 25:08
  Speaker 2: Wie könnte denn, wenn wir jetzt zu unserem Zeitpunkt angekommen sind?
• 25:11
  Speaker 2: Also die Daten sind da.
• 25:12
  Speaker 2: Die KI-Modelle sind ausreichend reif.
• 25:16
  Speaker 2: Robotik ist da kann relativ autonom agieren oder sehr flexibel also viel flexibler als bisher genutzt werden und so weiter.
• 25:23
  Speaker 2: Wie könnte dann eine industrielle Fertigung aussehen?
• 25:26
  Speaker 2: wie sieht in der Maschinenbau aus in den nächsten Jahren?
• 25:28
  Speaker 2: Wenn das jetzt alles zusammen kommt was ist denn so ne Vision einer Fabrik in fünf Jahren oder in zehn Jahren vielleicht?
• 25:36
  Speaker 0: Also ich glaube, das Stichwort.
• 25:37
  Speaker 0: was man dann nennen muss ist die Dark Factory oder eine Cognitive Factory.
• 25:43
  Speaker 0: Was wie der Name schon sagt eigentlich eine Produktionsstätte ist, die keinen Licht mehr braucht weil alles autonom läuft.
• 25:50
  Speaker 0: also die Dark factory wirklich wörtlich gemeint.
• 25:55
  Speaker 0: Weil wir sehen es heute ja schon ein Stück weit im Kartosseriebau in der Automobilindustrie Da hat man auch ein Automatisierungsgrad von von acht zu neunzig Prozent quasi.
• 26:07
  Speaker 0: Also, man hat da kaum noch mehr Menschen in der Schweißanlage, in den Zellen jeweils.
• 26:14
  Speaker 0: Das geht noch nicht komplett in allen Teilbereichen weil eben gewisse Arbeitsabläufe sehr stark natürlich auch noch auf den Menschen ausgelegt sind.
• 26:24
  Speaker 0: Wenn man jetzt bedenkt dass humanoide ähnliche Bewegungs abläufer durchführen können wie menschen auch nur noch vielleicht mit etwas mehr Muskelkraft, kann man eben diese Arbeitsabläufe ganz anders denken.
• 26:35
  Speaker 0: Und ich glaube das ist auch der Grund weswegen wir so viele Humanoide gesehen haben auf der Hannover Messe.
• 26:42
  Speaker 0: Eben weil man in diesen menschlichen Denkmuster hineingehen kann seine Arbeitsabläufe nicht signifikant verändern muss.
• 26:50
  Speaker 0: Man darf ja nicht vergessen die letzten dreißigvierzig.
• 26:53
  Speaker 0: also kann es eigentlich zurückgehen bis zur Steinzeit.
• 26:56
  Speaker 0: er ist immer auf den Menschen ausgelegt.
• 26:58
  Speaker 0: Der Mensch hat diese Abläufer gemacht und der Wandel hin, dass man dann auch Roboter hatte die gewisse Aufgaben übernommen haben.
• 27:08
  Speaker 0: Das war ein sehr langwieriger Prozess weil es natürlich auch einen Umdenken in der Fertigungsstraße selbst bedarf um diese Technologie einzusetzen.
• 27:16
  Speaker 0: das heißt für Unternehmen ist es auch sehr sehr teuer von den vorhandenen Arbeitsabläufen abzuweichen eine Automatisierung einzuführen die nicht die Arbeitsabläufe unterstützt die heute schon da sind.
• 27:29
  Speaker 0: Das ist jetzt das, was du sagtest Christoph.
• 27:31
  Speaker 0: Was kommt alles zusammen?
• 27:33
  Speaker 0: Jetzt kommen zusammen, dass sich diese Arbeitsabläufe nicht mehr ändern muss.
• 27:36
  Speaker 0: zwingend weil ich habe die Humanoiden.
• 27:38
  Speaker 0: Ich hab in meiner Fertigung, in meiner Logistik, in meinen Warenhäusern heute schon autonom fahrende Transportroboter Die AGVs, die auch sehr viel schon autonom machen.
• 27:49
  Speaker 0: Das kennen wir von Gabelstablern.
• 27:51
  Speaker 0: Die wurden automatisiert, digitalisiert.
• 27:54
  Speaker 0: Es gibt kaum mehr Gabelstaplerfahrer.
• 27:56
  Speaker 0: und dieser Wandel Der wird mit den Humanoiden jetzt auch kommen bis zu dem Punkt, wo wir wirklich sagen können.
• 28:02
  Speaker 0: Wir haben vielleicht noch ein zwei drei Leute die dann die humanoiden Roboter überwachen in diesen Steuerzentralen.
• 28:08
  Speaker 0: aber die Halle selbst kann wirklich dunkel sein und ich glaube das kommt jetzt alles zusammen und vor allem auch zu einem Preispunkt.
• 28:17
  Speaker 0: Wir hatten es vorher mit den Schuhen genannt wenn ich es schaffe den Preis von den autonomen Lösungen konkurrenzfähig zu machen, zu dem was ich heute schon habe.
• 28:26
  Speaker 0: Dann ist das für Unternehmen natürlich sehr, sehr attraktiv auch im Hinblick auf die Produktivität der humanoiden Roboter.
• 28:33
  Speaker 0: Bench hab' ich in drei Schichtbetrieb mit einem dreifachen Personal.
• 28:38
  Speaker 0: Ich brauche aber nur einen humanoidem Zweifel und er das vierundzwanzig Stunden sieben Tage die Woche machen kann.
• 28:45
  Speaker 1: Damit dann die personalisierten Schuhe gekauft werden können bräuchte Leute Geld verdienen.
• 28:53
  Speaker 1: Wo siehst du dir in dieser Vision, wo entstehen neue Aufgaben und wo bewegt sich das hin so dass da genug Geld im Umlauf bleibt damit die ganze Schose funktionieren?
• 29:07
  Speaker 0: Das ist eine sehr, sehr spannende Frage und gar nicht so einfach zu beantworten.
• 29:10
  Speaker 0: Weil ich glaube es weiß schlichtweg noch nicht jeder und geschweige also Ich glaube das ist ein Thema, dass beschäftigt die Politik gerade sehr Die Industrien genauso.
• 29:22
  Speaker 0: Nicht einfach zu Beantworten.
• 29:23
  Speaker 0: aber ich glaube man hat in der Vergangenheit diese Situation schon mehrfach erlebt Also auch wieder sehr weit zurück gesprungen.
• 29:31
  Speaker 0: Aber damals die Dampfmaschine war einen solchen wandel da kam auf einmal Ein Gerät um die Ecke, was sehr viel Dinge vereinfacht hat.
• 29:40
  Speaker 0: Auch da ist ein Schiff von den Tätigkeitsfeldern von Statten gegangen.
• 29:46
  Speaker 0: Selbiges später auch mit den Elektromotoren und der Elektrifizierung von allem, das auch noch mal sehr viel erlaubt hat.
• 29:53
  Speaker 0: Und ich weiß es klingt bisschen abgedroschen aber wir haben heute auch keine Hubschmiede mehr in der Menge wie damals hatten.
• 30:00
  Speaker 0: also das heißt Ich glaube der Mensch war schon immer in einem Wandel auch durch die Technologie letztendlich zu dem gewissen Wandel gezwungen.
• 30:11
  Speaker 0: Wie sich der jetzt endlich darstellen wird?
• 30:13
  Speaker 0: Ich glaube schon, wir werden mehr Berufe haben, die sich natürlich mit der Entwicklung von humanoiden Robotern auseinandersetzen wird – also Erwartung und Überwachung dieser Roboter in nicht wie so ein Schichtführer das heute vielleicht schon tut!
• 30:32
  Speaker 0: Aber tatsächlich ist es eine gute Frage, wenn wir das jetzt über den gesamten globalen Arbeitsmarkt hin betrachten und alle Werker die heute in Fabriken arbeiten dann durch Humanida ersetzen.
• 30:44
  Speaker 0: Das sind nicht wenig Menschen, die da davon betroffen sind.
• 30:48
  Speaker 0: Ich glaube nicht dass das über Nacht passieren wird aber sich mit diesem Mandel auseinanderzusetzen ist wichtig Und ich sehe bis jetzt also zumindest noch keine Pauschal-Lösung wo man sagen kann Ja, ich verteile die, die zwei tausend Leute dann halt auf andere Positionen.
• 31:06
  Speaker 0: Ich glaube dennoch nicht dass man dafür Angst haben muss.
• 31:09
  Speaker 0: insgesamt weil es einfach wie gesagt historisch dieser Wandel schon immer vorhanden war und sich denke ich schon bei Unternehmen dann andere Stellen auftun werden die dann ebenfalls besetzt werden müssen.
• 31:23
  Speaker 0: Abgesehen davon das wir sowieso in Zeiten leben des Fachkräftemangels was letztendlich dann auch ein Stück weit schon zum Problem geworden ist und weiterhin werden wird.
• 31:36
  Speaker 0: Das heißt, da nichts zu tun wäre auch nicht die richtige Lösung.
• 31:40
  Speaker 2: Und ich glaube wir haben natürlich einen Denkfehler immer.
• 31:43
  Speaker 2: Wir gehen immer davon aus dass die Verteilung der Arbeit so wie sie heute ist dann so bleibt und dann tauschen mit den menschlichen Roboter aus.
• 31:50
  Speaker 2: aber es sind eine ganz andere Entscheidung möglich.
• 31:51
  Speaker 2: also wenn sich die Arbeitskraft selber keine Rolle mehr spielt, sondern einfach nur der Energiekosten zum Beispiel.
• 31:58
  Speaker 2: Dann wird es ein neues Spiel geben
• 31:59
  Speaker 2: z.B.,
• 32:00
  Speaker 2: wo stehe ich denn diese Fabriken hin?
• 32:02
  Speaker 2: Und die müssen vielleicht gar nicht mehr in den Standorten heute sein, wo die Arbeitskraft am billigsten ist.
• 32:08
  Speaker 2: Also ich glaube da wird sich sehr viel verschieben und also ich kenne noch keine vernünftige valide Voraussage was da eigentlich passieren wird.
• 32:17
  Speaker 2: Gut jetzt haben wir hier jemand mit dem Podcast, ich bin nennen der sich mit Voraus sagen Umfragen und Daten und das Service auskennt.
• 32:25
  Speaker 2: Aber ich glaube, es ist tatsächlich ein sehr, sehr dynamisches Geschehen weil wir eben an allen Stellschrauben herum schrauben gleichzeitig unter den Haushillen wissen was passiert?
• 32:33
  Speaker 2: Ich würde zum Thema Humanoidroboter noch eins interessieren.
• 32:37
  Speaker 2: der Bundeskanzler war ja auch in Hannover er war aber auch davor in China unterwegs Und in China ist das typische Bild.
• 32:45
  Speaker 2: da war ich selber auch.
• 32:46
  Speaker 2: ich war in Beijing auf der Automesse.
• 32:48
  Speaker 2: dann siehst du auf allen Videos unfassbar, elegant laufende, springende, tanzende kämpfende Roboter die wie ein Mensch sich bewegen.
• 32:57
  Speaker 2: und dann drehst du dich um und siehst auf der Messe unglaublich höll zu eine umfallende nichtskönnte Roboter.
• 33:04
  Speaker 2: Die recht viele Schwierigkeiten haben sich in der Realwelt zu bewegen.
• 33:09
  Speaker 2: also ich habe noch einen massiven Gap zwischen dem was augenscheinlich vorproduziert ist oder ferngesteuert ist und dem was tatsächlich geht.
• 33:17
  Speaker 2: Was ist denn dein Eindruck?
• 33:18
  Speaker 2: Wie groß sind diese Lücke zwischen dem Bild, das wir auch von Boston Dynamics und so weiter haben?
• 33:22
  Speaker 2: also würde die besten Bewegungsabläufe auf YouTube sehen?
• 33:26
  Speaker 2: versus was ist denn der reale Alltag?
• 33:28
  Speaker 2: wie viel ist da schon drin?
• 33:31
  Speaker 0: Ich bin ein Stück weit bei dir, ich glaube die Entwicklung die genommen werden muss um Roboter tatsächlich auch auf der Straße zu sehen ohne dass diese eine Gefahr darstellen muss noch weiter voranschreiten.
• 33:45
  Speaker 0: Also wir reden in dem Industrie Kontext natürlich über voredefinierte Arbeitsabläufe die in Prozesse gegossen werden wo du vielleicht mal ne Abweichung links und rechts hast oder auf einzelne Situationen reagieren muss, aber im Kern kannst du die natürlich auch programmieren wie man das heute mit den Robotern schon tut.
• 34:07
  Speaker 0: Das heißt dieser KI-Layer der Entscheidung auf Basis von in Echtzeit passierenden Ereignissen letztendlich auch bewertet und dann passend umsetzt ist glaube ich, das was heute durch die LLMs mit zur Verfügung gestellt wird und dann durch eine Kontext- und des Toolings aufgefüllt wird wie wir vorhin gesagt haben um eben genau diese Sicherheit zu gewährleisten.
• 34:34
  Speaker 0: Um dass jetzt in einem Alltagsmoment auch so umsetzen können wo ich sehr viel mehr Freiheitsgrade habe sei es dieser Haushaltsroboter wenn man da mal so in die Richtung schaut wo China ja auch sehr weit vorne ist diese auch von Menschen überwachen zu lassen, wenn die mal irgendwo festhängen.
• 34:55
  Speaker 0: Da habe ich auch schon sehr häufig diskutiert, würde ich das jetzt wollen dass irgendjemand quasi im Roboter steckt und den Roboter trainiert während er aber mit Zuhause den Geschirrspüler ausräumt?
• 35:06
  Speaker 0: Das ist ein sehr befremdlicher Gedanke!
• 35:09
  Speaker 0: Aber ich glaube da sieht man so einen Stück weit das was du beschreibst also fest gesetzte Arbeitsabläufe die wenig Freiheitsgrade haben hinzudem der Roboter stolpert durch die Welt.
• 35:20
  Speaker 0: Also ich glaube wir kommen dahin, dass der Roboter irgendwann nicht mehr durch die Welt steuert und in der Lage sein wird auch Alltagsabläufe und vor allem dann auch die Integration in eigentlich das Menschengeschehen zu meistern.
• 35:35
  Speaker 0: Stand heute glaube ich sind die Anwendungen allerdings eher tatsächlich auf industrielle Viewscases anwendbar vielleicht ein Stück leichter ob gleich die Daten Grundlage natürlich auch eine andere ist also sehr vielschichtig von der Komplexität.
• 35:53
  Speaker 0: Aber ich glaube und du sprachst jetzt hin an, da wird schon noch einiges kommen was uns dann auch im Alltag begleiten wird um so auch KI werden es gesagt den Menschen auf der Straße einfach erlebbar zu machen und dann auch einen echten Mehrwert zu bieten.
• 36:12
  Speaker 0: Ich würde jetzt gerne noch sehr viel mehr über China sagen, weil es ist einfach unendlich spannend wie China tatsächlich diese Technologie auch aufmacht und wie strategisch und zielgerichtet sie vor allem an sowas rangehen.
• 36:25
  Speaker 0: Man hat das gesehen bei den autonomen Fahrzeugen Leider-Technologie die in Serienfahrzeugen schon drin waren.
• 36:33
  Speaker 0: Also das ist...
• 36:35
  Speaker 2: Das ist gerne nochmal kurz auf China schauen.
• 36:37
  Speaker 2: In China ist ja der Plan und die Strategie öffentlich einsehbar.
• 36:41
  Speaker 2: Das ist sehr spannend!
• 36:43
  Speaker 2: In Deutschland muss man immer nur vermuten, dass wir hoffentlich einen Plan haben.
• 36:47
  Speaker 2: Ich bin mir nicht so ganz sicher aber in China kannst du auf die Webseite gehen und siehst das soll den nächsten fünf Jahren passieren.
• 36:53
  Speaker 2: Wir hatten schon erzählt als ich aus der Picking-Messe zurückkam, dass da ja nicht mehr Autos drinstehen sondern da steht drinnen... ...in neunzig Prozent aller Anwendungen soll AI drin sein.
• 37:04
  Speaker 2: Zwar zwanzig dreißig.
• 37:06
  Speaker 2: Das was wir gerade sehen ist aber wohl so, dass wir eigentlich diese Zahl jetzt schon fast haben.
• 37:11
  Speaker 2: Also das heißt egal wo ich bin, ob ich beim Föhn, beim Wäschetrockner oder sonst irgendwo bin auch in den industriellen Anwendungen KI geht überall rein.
• 37:20
  Speaker 2: China hat aber einen anderen Zugang zu LLMs denn bislang war eben der Zugriff doch noch eingeschränkt und nicht der Daten wegen sondern der Computer also der Rechenpower wegen.
• 37:31
  Speaker 2: Und China hat einen sehr interessanten und schlauen Ansatz gewählt, also eher kleinere Modelle, spezifischer Modelle.
• 37:37
  Speaker 2: Eher Open Source und dafür sehr breit verteilt.
• 37:40
  Speaker 2: Was nimmst du denn in chinesischer Innovation war?
• 37:43
  Speaker 2: Also wie wirkt sich denn diese stärkere Fokussierung auf KI dann tatsächlich am Ende für das Produkt aus?
• 37:49
  Speaker 0: Ich nehme es als sehr viel spezialisierter wahr teilweise Wenn man dem trauen darf, auch als kostengünstiger dadurch.
• 37:58
  Speaker 0: Weil ich eben sehr gezielt die Modelle trainiere auf diese einzelnen Newscases hin.
• 38:04
  Speaker 0: Entropic Open AI gehen eher den generalistischen Ansatz dabei.
• 38:09
  Speaker 0: Man darf allerdings auch nicht vergessen woran das liegt weil wenn ich eben diese amerikanische Technologie nicht bekomme und dann darauf angewiesen bin das Ganze auf einem ganz anderen Hardware Stack umzusetzen dann muss ich natürlich überlegen, wie ich das effizient tun kann.
• 38:24
  Speaker 0: Und ich glaube die Entwicklung wird sich in China da auch ein Stück weit verändern nachdem sie jetzt auch anfangen ihr eigenes Silikon mitzuentwickeln und ihre eigenen Chips.
• 38:35
  Speaker 0: Ich denke da wird sich die Strategie ein stückweit verändern.
• 38:38
  Speaker 0: nichtsdestotrotz Sie wählen einen anderen Ansatz derzeit und sind damit nicht erfolgreich.
• 38:46
  Speaker 0: und ich glaube genau dieser Fokus dass sie sagen Man hat es verfolgen können.
• 38:52
  Speaker 0: Sie haben gesagt, dass Autonome fahren und EVs, also Elektrofahrzeuge, haben wir gewonnen.
• 38:58
  Speaker 0: das Rennen global.
• 38:59
  Speaker 0: Das ist die Message, die China sendet in den Markt.
• 39:01
  Speaker 0: jetzt kümmern wir uns um Humanoide und das Rennen gewinnen wir auch.
• 39:05
  Speaker 0: Und wer hatten's vorhin was ich da brauche im physikal AI zu machen?
• 39:08
  Speaker 0: Die Roboter dann die Vision die Sensorik und die Modelle und diese Entwicklung sieht man in China Dass sie das alles eigentlich in ihrem Land unter einer Zentralregierung realisiert haben werden.
• 39:22
  Speaker 0: Ich gehe davon aus, Sie werden es hinbekommen zu welcher Qualität auch immer.
• 39:26
  Speaker 0: dann aber vielleicht für spezialisierte Anwendung im Huanuiden Bereich wo wir sagen ich habe eine Industrieanwendungen A dafür habe ich ein trainiertes Modell A und das setze ich mit dem Roboter A ein zugeschnitten auf diesen Anwendungsfall.
• 39:42
  Speaker 0: Ich glaube da werden wir sehr viele Produkte haben die auf einzelne Anwendingsfälle gehen Und das dann entsprechend ausweiten auch auf dem privaten Sektor am Ende des Tages.
• 39:53
  Speaker 0: Diese Unterschiede sind wahrnehmbar, wir haben die humanoiden Roboter von Schäffler mit der Aktorik in Deutschland und dann sehen wir die LLMs aus den USA.
• 40:02
  Speaker 0: also es ist nicht alles so aus einer Hand wie damals in diesem Apple Ecosystem mehr oder minder.
• 40:09
  Speaker 0: da sieht man jetzt Apple als Beispiel genannt.
• 40:11
  Speaker 0: du warst bei mp drei Playern.
• 40:13
  Speaker 0: ich glaube Ich bin mir gar nicht sicher, ob Leute heutzutage noch alle unbedingt wissen was MP-III eigentlich sind.
• 40:19
  Speaker 0: Weil bei Spotify ist es egal, was für ein Dateiformat das ist... Aber da sieht man den Panzer.
• 40:24
  Speaker 0: Es
• 40:24
  Speaker 2: hört pan.
• 40:26
  Speaker 0: Kommt drauf an wie jung die Leute sind und die Hörer am Ende des Tages.
• 40:30
  Speaker 0: Ja aber es war so'n Dateiformate um Musik abzuspielen.
• 40:33
  Speaker 0: Das ist immer noch.
• 40:34
  Speaker 0: Und dann fänge ich davon.
• 40:35
  Speaker 0: also ich glaube diesen, diesen Switch werden wir auch haben dass man irgendwann gar nicht mehr sagt okay das is ne mp III die ich abspiele sondern Ein humanoider Roboter, der halt diesen Task übernimmt.
• 40:48
  Speaker 0: Was dann darunter steckt wird egal sein irgendwann solange es funktioniert.
• 40:53
  Speaker 0: aber dieser Trend ist ersichtlich und ich bin sehr gespannt was da aus China noch kommen wird weil eben genau diese Direktive vom Staat kommt und das dann eben so zentral aufgehangen ist dass es dann halt auch einfach umgesetzt wird.
• 41:08
  Speaker 0: Das eine spannende Entwicklung, wo ich sehr neugierig bin.
• 41:10
  Speaker 0: Wie sich dann auch die großen Player heute wie Nvidia und so weiter da dem gegenüber aufstellen werden?
• 41:16
  Speaker 1: Dass das von Zentral vorgegeben wird vom Start, wie du jetzt sagst ist ja eigentlich eine Denke, die wir so nicht haben und eigentlich auch nicht wollen.
• 41:26
  Speaker 1: Das siehst Du das als Glück gehabt?
• 41:28
  Speaker 1: oder siehst Da ein Element dass man lernen muss?
• 41:33
  Speaker 1: also gefühlt sehe Ich das in allen Organisationen dass das immer so Pendel ist zwischen sehr von oben gesteuert und bottom-up.
• 41:42
  Speaker 1: Und ja, wenn man visionäre Steuerer hat kann das gut gehen aber es kann eben auch schiefgehen.
• 41:49
  Speaker 1: wie schätzt du da die Marktkraft ein oder selbst Regulationen die wir eigentlich hier kennen?
• 41:58
  Speaker 0: Ja also ich glaube dass das populärste was man in dem Zusammenhang sagen kann jetzt auch von der HMI war die Aussage von Roland Busch, der gesagt hat das es sehr schwierig ist mit unseren EU-Regularien.
• 42:14
  Speaker 0: Also dem EU AI Act und dem Data Act dass man da keine Unterscheidung trifft aktuell zwischen industriellen Anwendungsfällen und vom Verbraucher KI und deswegen den Unternehmen sehr schwer fällt in der EU eben da zügig notwendigen Geschwindigkeit, die Entwicklung dann auch anzugehen.
• 42:37
  Speaker 0: und das hat auch Merz noch mal bekräftig.
• 42:39
  Speaker 0: Dass er gesagt hat also die Forderung nach einer Lockerung dieser EU-Regulierung ist wichtig um da den Anschluss einfach nicht zu verlieren.
• 42:47
  Speaker 0: Das heißt ich glaube schon dass wir durch die Politik einen gewissen Einfluss erleben in Deutschland obgleich ja natürlich nicht so ist wie in China dass man sagt das ist die strategische Richtung.
• 42:58
  Speaker 0: Ich glaube wir in der EU regulieren eher aus Sorgsicherheitsrisiken, was auch also Berechtigung hat.
• 43:08
  Speaker 0: Nicht falsch verstehen ich bin der Meinung das ist gut dass wir sowas haben.
• 43:12
  Speaker 0: gleichzeitig erschwert es natürlich die Konkurrenz nicht komplett aus den Augen zu verlieren weil diese Regularien eben nicht haben und im Gegenteil sogar noch gefördert werden das zu tun und das ist ein großer Unterschied gerade zu China eigentlich schon eh und je ihre Daten zentralisiert vorliegen haben, über alles und jeden.
• 43:38
  Speaker 0: Das ist auch nicht gut aber erleichtert natürlich den Umgang jetzt mit KI weil ich einfach diese Datennetze die benötige um sie in meinem ganzen Land letztendlich auszurollen mehr oder minder schon habe zu einer besseren Qualität.
• 43:54
  Speaker 0: und das heißt Ich würde nicht sagen dass wir frei von Politik und politischen Einflüssen sind.
• 44:01
  Speaker 0: Wir werden dadurch reguliert, auch da glaube ich müssen wir uns ein Stück weit verabschieden von diesem Kontrollgedanken.
• 44:13
  Speaker 0: und privat sieht man es schon.
• 44:15
  Speaker 0: Leute sind bereit bei Open AI und Entropic ihre persönlichen Daten hoch zu laden und einzugeben.
• 44:22
  Speaker 0: Ich habe neulich von dem Skill gehört eigentlich eine Psychotherapie Skill, wo ich meine persönlichen Probleme dann so in den Agenten mitteile und dann irgendwie beraten werde.
• 44:33
  Speaker 0: Das sind natürlich sehr vertrauensvolle Informationen die da aber einfließen und die Leute freiwillig bereit sind auch einzugeben.
• 44:42
  Speaker 1: Ich würde aber sagen dass sie das nur tun weil wir Regularien haben und weil wir an sowas gewöhnt sind wie Verbraucherschutz Und eine Sicherheit, dass mir da nichts passieren kann.
• 44:56
  Speaker 1: Also das mag ne Illusion sein aber in dem Moment wo die Illusion platzt macht man es auch nicht mehr.
• 45:03
  Speaker 1: und also wir haben genügend umgebungen gesehen in denen das dann zumindest nicht mehr ein Land ist in dem man gerne leben möchte.
• 45:13
  Speaker 1: ich werde vorsichtig zu sagen nur weil die Leute das jetzt tun zeigt es ist egal.
• 45:20
  Speaker 2: Ich hatte ein bisschen skeptisches Bild, weil ich erinnere mich an viele Elternabende auf die noch WhatsApp-Truppe diskutiert wurde zum Thema Datenschutz.
• 45:28
  Speaker 2: Also ich glaube schon dass wir auch im Kopf so durchaus zwei Welten haben und Dinge verdrängen, weil der Mehrwert und die Verfügbarkeit der Attraktivität einfach da ist.
• 45:39
  Speaker 2: also vielleicht denkst du auch damit zusammen das wir sonst zu wenig niederschwellige Angebote haben um in Psychotherapie zu gehen?
• 45:49
  Speaker 2: Wir werden sehen.
• 45:50
  Speaker 2: Das Interessante könnte sein, frage auch was machen denn die chinesischen Nutzer?
• 45:54
  Speaker 2: Die genau wissen dass es diesen Datenschutz nicht gibt und da kann ich durchaus auch sagen das das Portale wie WeChat, die ja praktisch alle Lebensbereiche regeln in China also so als Hannipot wo jeder weiß, dass der Staat darauf zugriff hat trotzdem wir blöd genutzt werden für alles.
• 46:12
  Speaker 2: Also ich glaube das ist mal eine neue Folge.
• 46:14
  Speaker 2: nochmal Da braucht ne Psychologin.
• 46:20
  Speaker 2: Sebastian, mir ist noch eins aufgefallen.
• 46:22
  Speaker 2: Du bist jetzt ja kein IT-Ler, so ein klassischer Informatiker, so einen klassischen Koder und trotzdem bist du sehr tief im Thema drin und du machst auch Privat einiges.
• 46:31
  Speaker 2: also man findet dich auch im Internet mit allen möglichen Aussagen und Plattformen wie du zeigst was du da machst.
• 46:39
  Speaker 2: Beschreib dir mal ganz grob warum geht das jetzt auf einmal für dich?
• 46:43
  Speaker 2: Das ist ja eigentlich etwas gewesen worden sonst sehr viel Wissen über Programmierung ... wie er gebraucht hätte.
• 46:49
  Speaker 2: Und auf einmal kannst du Dinge machen, die doch erstaunlich
• 46:52
  Speaker 2: sind.".
• 46:52
  Speaker 2: Also was machst du und wieso kannst du so weit?
• 46:56
  Speaker 0: Erst mal ich bin sehr Techniker-Fiend... also mir macht Technik Spaß!
• 47:00
  Speaker 0: Die Ära, die du vorhin benanntest, der iPod, das iPhone, alle diese Produkte.
• 47:05
  Speaker 0: Ich war immer Zielgruppe des Ganzen mit meinem Ingenieurshintergrund.
• 47:09
  Speaker 0: Also ich habe ein Interesse erstmal an dem Thema als solches intrinsisch.
• 47:14
  Speaker 0: Und ich fand es schon immer beeindruckend Code zu schreiben, Programme zu schreiben, Tools zu machen.
• 47:21
  Speaker 0: Sei es ein einfaches Excel-Macro was für mich als Ingenieur nie trivial war weil ich hab's nie gelernt.
• 47:26
  Speaker 0: jetzt C++ und Python und wie die ganzen Programmiersprachen heißen.
• 47:31
  Speaker 0: aber ich hatte schon immer Ideen so oh jetzt da so einen Tool zu haben so ein Programm zu haben ja jetzt mal eine eigene Website bauen oder sowas wo man sonst immer eine Dienstleistung oder zumindest ein gewisses Learning gebraucht hätte um das zu tun.
• 47:44
  Speaker 0: Das wird durch Vibe-Coding, wo ich einfach durch Text und Sprache einen Agenten wie Cloud Code sagen kann.
• 47:51
  Speaker 0: Mach mir das mal!
• 47:53
  Speaker 0: Und der setzt es einfach um.
• 47:55
  Speaker 0: Das ist unendlich spannend weil man jetzt eine ganz neue Welt für mich aufgemacht bekommen hat durch diese Technologie, um Ideen die im Kopf sind, einfach umsetzen zu können in einer Geschwindigkeit sehr groß ist.
• 48:13
  Speaker 0: Ich habe, glaube ich in meinen ersten vier Tagen über fünfzehn Millionen Tokens durchgehauen weil ich so viele Dinge parallel gemacht hab.
• 48:22
  Speaker 0: jetzt eine Website online.
• 48:23
  Speaker 0: es ist unendlich spannend was für Möglichkeiten sich ergeben durch ja eigentlich das automatisierte Generieren von von Code und Software.
• 48:34
  Speaker 0: Und das kann ich jedem einfach nur ans Herz legen sich mit dem Thema zu befassen weil ich glaube Lowcode No Code Applikationen auch Tools schreiben, Code schreiben.
• 48:43
  Speaker 0: Was für die persönlichen Arbeitsabläufe eine Erleichterung bringt
• 48:48
  Speaker 2: ist
• 48:49
  Speaker 0: sehr wertvoll und es lohnt sich die Zeit zu investieren um mindestens mal mit den Angeboten der LLM Anbieter sich auseinanderzusetzen was heute mit Codex und Cloudcode machbar ist.
• 49:03
  Speaker 0: Weil ja, man muss sich ein Stück weit damit auseinandersetzen.
• 49:06
  Speaker 0: Aber es ist nicht so kompliziert, dass ein Ingenieur das nicht auch hinbekäme und ich behaupte auf sehr viel mehr Leute kriegen das hin durch die Angebote, die heute schon da sind.
• 49:17
  Speaker 0: Sei's in Word, in Excel, in PowerPoints – einfach mit diesen Automatisierungen mal auseinanderzusetzen und dann für sich persönlich herauszufinden welche Arbeitserleichterungen kann ich denn durch den Einsatz dieser Technologie realisieren?
• 49:32
  Speaker 0: Und da hängt dann, glaube ich schon wieder die Krux dran.
• 49:36
  Speaker 0: Ich habe so viel gemacht was am Ende gar keinen Nutzen hat.
• 49:39
  Speaker 0: Was einfach nur Spaß gemacht hat zu sehen wie sich etwas bewegt.
• 49:43
  Speaker 0: Aber so viel Zeit verbrannt Christoph wirklich!
• 49:47
  Speaker 0: Ja meine Frau sagte kommst du irgendwann auch noch mal aus seinem Büro raus?
• 49:52
  Speaker 0: Ja ich bin gleich soweit und dann hat man nochmal irgendwie ein paar Zeilen Code da generieren lassen.
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  Speaker 0: Es macht einfach sehr viel Spaß.
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  Speaker 0: Das
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  Speaker 2: ist nicht dein Büro zwischen Dark Factory, habe ich den Eindruck?
• 50:01
  Speaker 0: Ja so ist das ja fast.
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  Speaker 0: Aber das ist tatsächlich für mich und wie gesagt, ich leg das ja auch den Leuten nahe.
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  Speaker 0: Ich hab eine eigene Website gebaut wo ich das auch ein Stück weit beschreibe hätte ich früher nie gekonnt.
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  Speaker 0: Ich finde es einfach beeindruckend wie diese Werkzeuge heute es möglich machen in Bereiche einzutauchen die früher unendlich weit weg erschienen sind.
• 50:26
  Speaker 0: Und das, wie gesagt einfach nur die Empfehlung an alle, die es noch nicht ausprobiert haben.
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  Speaker 0: Weg zu gehen von dem rein Chat Input Output ich mache damit irgendwas und mehr in dieses Agentic zu gehen.
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  Speaker 0: Mehr Vertrauen auch in diese Technologie zu stecken sei es durch die Desktop Anwendung oder durch die Terminals.
• 50:46
  Speaker 0: dann einfach das Auszuprobieren sich dem anzunähern denn Es wird noch mehr kommen und es wird uns nachhaltig verändern, die Arbeitsweise, die wir an den Tag legen.
• 50:58
  Speaker 0: Wir wissen glaube ich alle nicht genau wie sich dann welches Unternehmen zu dem globalen Champion entwickeln wird.
• 51:09
  Speaker 0: aber ich denke die Trends sowohl in der Industrie als auch privat also eigentlich allen Anwendungsbereichen sind ganz klar ersichtlich und dass es sich lohnt, sich mit dem Thema zu befassen.
• 51:19
  Speaker 0: So wie ihr das jetzt tut.
• 51:21
  Speaker 2: Tolles Schlusswort!
• 51:22
  Speaker 2: Danke dir Ja wir werden mit Sicherheit noch ganz viel in diesem Bereich hören.
• 51:27
  Speaker 2: die Themen überschlagen sich in der Geschwindigkeit.
• 51:30
  Speaker 2: Danke, dass du dir Zeit genommen hast Sebastian.
• 51:32
  Speaker 2: Wir sind Kollegen, das haben wir am Anfang gar nicht erwähnt.
• 51:35
  Speaker 2: Wir sind beide bei Accenture Und wir freuen mich sehr, dass Du bei uns warst.
• 51:40
  Speaker 0: Ich freue mich sehr über die Einladung Christoph.
• 51:42
  Speaker 0: Frauke hat mir sehr viel Spaß gemacht.
• 51:45
  Speaker 0: Vielen, vielen Dank.
• 51:46
  Speaker 0: Bis bald!
• 52:07
  Speaker 2: Das Signal
• 52:22
  Speaker 0: ist immer stopp.
• 52:41
  Speaker 2: Digital Transformation is racing
• 52:45
  Speaker 0: to the top.
• 52:46
  Speaker 0: Robots getting muscles, twins inside of cloud.
• 52:52
  Speaker 2: Human and machine burning to be episode a window.
• 52:59
  Speaker 2: Two hours to find us
• 53:21
  Speaker 0: today.
• 53:24
  Speaker 0: It's time
• 53:25
  Speaker 2: to fight dig deep.
• 53:35
  Speaker 0: Startups finding pivots cities reinventing steel Das war's.