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Warum Unternehmen ohne klare Regeln keine KI skalieren, sondern nur Chaos automatisieren · AI or DIE

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  Speaker 1: Jo, hallo zusammen zu unserem Podcast AI or DAI.
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  Speaker 1: Und der Name ist Programm denn wenn du die AI nicht hast dann stirbst du wahrscheinlich irgendwann.
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  Speaker 1: aber viel wichtiger ist damit du nicht stirbst brauchst eine vernünftige Governance.
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  Speaker 1: und habe ich gesagt Christian wir müssen jetzt mal über AI Governance reden.
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  Speaker 1: das Thema.
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  Speaker 1: es heißt Da sagt der Christian, ja habe ich auch überall unsere Kundenfragen danach.
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  Speaker 1: Wir bringen das an den Markt wir machen das.
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  Speaker 1: Ich soll es jetzt immer vorweg sagen.
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  Speaker 1: deswegen sage ich dass Link ist unten in der Beschreibung da habt ihr eine Guide Line für die Leute, die jetzt nur das mitkriegen bis zu einem Zeitpunkt.
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  Speaker 1: Da könnt ihr alles nochmal nachlesen.
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  Speaker 1: wie erzählen hier aber auch noch paar andere Sachen.
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  Speaker 1: also insofern sag ich erstmal Hallo Christian Moin Thema heute AI Governance.
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  Speaker 0: Moin Andreas Grüß dich.
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  Speaker 0: Ja noch leben wir Noch is nix mit Dai noch sind wir mittendrin weil Thema AI.
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  Speaker 0: Ja, Gauernins plötzlich reden alle drüber.
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  Speaker 0: Man könnte fast denken das Thema kommt aus dem Boden geschossen aber ich glaube es ist einfach so ein... Es ist ja ein altbekanntes Thema Aber es kommt halt durch die KI-Nutzung einfach zurück weil KI macht jetzt einfach Datenprobleme sichtbar.
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  Speaker 0: Du kommst einfach in den Bereich schlechte Daten, schlechte KI und KI skaliert nicht nur Wirtschaft vom sondern auch Chaos.
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  Speaker 0: Genau da merken die meisten Unternehmen jetzt.
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  Speaker 0: verdammt fehlt vielleicht noch ein bisschen was an der Basis, waren wir bisher nicht gut unterwegs und das Chaos potenziert sich.
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  Speaker 1: Ja also es wird witzig ist... Wir haben ja beide mal eine Folge gemacht.
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  Speaker 1: da hast du über Datenfundamente geredet und gesagt hey ihr müsst erstmal aufräumen etc.
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  Speaker 1: ihr müsst es vernünftig machen sonst wird das auch nichts mit der AI werden.
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  Speaker 1: Daraufhin mal Feedback an dich habe ich dir gar nicht weitergegeben gebe ich dir mal live in dieser Folge Da wurde mir geschrieben tatsächlich endlich mal einer der nicht so blabbert sondern einer der Tacheles redet.
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  Speaker 1: Hast du als Feedback gekriegt?
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  Speaker 1: Ich kann andere sagen, das ist eine Beleidigung für dich.
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  Speaker 1: Das jetzt aber muss ich ganz ehrlich sagen ja auch ein Kompliment.
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  Speaker 1: Ich glaube es war bisschen mit Augenzwinkern gemeint, aber es wurde wertschätzend im Sinne von Christian, der hatte richtig gut gefallen.
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  Speaker 1: Kann man an der Stelle mal loswerden.
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  Speaker 1: dem Ruf musst du jetzt gerecht werden.
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  Speaker 1: Das heißt AI Governance.
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  Speaker 1: im Klartext was ist das, was die Five One momentan so beschäftigt?
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  Speaker 1: Was merkt ihr bei euren Kunden?
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  Speaker 1: Was ist da in AI Governances unterwegs?
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  Speaker 0: naja Ich glaube, wir merken ganz grundsätzlich dass unsere Kunden merken das.
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  Speaker 0: es versäumliche gab in der Vergangenheit die sich jetzt bemerkbar machen.
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  Speaker 0: Und ich glaube wir haben an vielen Ecken Kunden oder ich fange andersrum an.
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  Speaker 0: du hast ja eigentlich nur diese Vorstellung Du hast eine Data Governance und dann baust du auf dieser Data Governace deine AI Governance auf.
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  Speaker 0: Das wäre das wünschenswerte Bild was man draußen am Markt finden sollte.
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  Speaker 0: für Unternehmen AI starten ist nicht so.
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  Speaker 0: Meistens fehlt einfach schon alles, was vorher da sein sollte und dann fängst du natürlich erstmal an mit den Leuten drüber zu sprechen und zu sagen hey erst aufschlag, was sind überhaupt hier die Unterschiede zwischen der Data Governance und einer AI Governance?
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  Speaker 0: Und was sind unsere Minimalanforderungen, die wir überhaupt brauchen?
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  Speaker 0: Ja mal diesen Fokus schärfen ja zu sagen hier Data Governances reden wir über Daten, über Qualität, über Verantwortlichkeiten Prozesse und Definition über Zugriffsrechte.
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  Speaker 0: Bei der AI Governance sprechen wir über Modelle, über Entscheidungen, Risiken... Da kommt das Thema Ethik plötzlich dazu.
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  Speaker 0: Da kommt es Thema Bias, Nachvollziehbarkeit.
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  Speaker 0: Human in the loop!
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  Speaker 0: Du musst anfangen den Menschen mit einzubeziehen.
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  Speaker 0: du hast regulatorische Anforderungen.
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  Speaker 0: Am Ende sprechen wir als allererstes immer mit unseren Kunden darüber wo steht ihr?
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  Speaker 0: Wie versteht ihr diese beiden Themen?
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  Speaker 0: Kleiner Merksatz, von meiner Seite an der Stelle immer die Data Governance beantwortet ihr eigentlich.
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  Speaker 0: Kann ich meinen Daten vertrauen?
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  Speaker 0: Die AI Governance verantwortet dir kann nicht den Entscheidungen in der KI vertrauen.
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  Speaker 1: Das ist glaube ich, das ist der entscheidende Punkt.
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  Speaker 1: Dass sich sage Ich muss jetzt einen weiter denken weil du hast es gerade angesprochen die Entscheidung der KI also dass was da rauskommt das wo die Leute damit arbeiten auf was sie sich verlassen Da muss jetzt die Governance drauf.
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  Speaker 1: Dafür ist zwar Daten Die Voraussetzung Damit da eine richtige Empfehlung Entscheidung Ein Prozess an Automatismus kommt aber Der Muss ja überwacht werden Irgendeiner Form und das hat Ja Strukturelle Gründe, also IT-Infrastruktur muss richtig gebaut sein damit das funktioniert.
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  Speaker 1: Das hat ja auch so was mit DSG VVO.
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  Speaker 1: Wir sind in Deutschland alles personenbezogene Daten zu tun.
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  Speaker 1: ist da kein Bayerist drin?
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  Speaker 1: was du gerade schon gesagt hast müssen wir da diskriminierungsfrei?
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  Speaker 1: dürfen wir die Daten überhaupt mit AI bei den großen Hyperscalern?
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  Speaker 1: Schon sind wir wieder in dem Segment.
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  Speaker 1: Was ist denn eigentlich los mit Datensouveränität?
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  Speaker 1: Was ist denn los, wenn andere irgendetwas anderes machen?
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  Speaker 1: Wichtiger Satz auch dabei ist.
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  Speaker 1: Datensouveränität wird aufhaltsche Standen.
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  Speaker 1: es geht ja nicht um Daten Autokarty also dass wir sagen wir machen jetzt alles alleine sondern nur wir haben's unter Kontrolle.
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  Speaker 1: so und das sind ja Leitplanken und Zielbilder die müssen wir in so einer AI Governance irgendwie berücksichtigen müssen gucken wo ist da rechts links was wie gehen wir damit um?
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  Speaker 1: und müssen halt einen Plan haben.
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  Speaker 0: absolut.
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  Speaker 0: Ich glaube, das ist auch einer der großen Unterschiede bei den Projekten die wir da gerade machen.
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  Speaker 1: Ist
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  Speaker 0: im Vergleich zu vielen anderen Themen dass du oftmals gar nicht so sehr von der Scratch anfangen kannst.
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  Speaker 0: ja also wenn Du jetzt... Also Du weißt wir sind sowieso nicht die Leute oder wir sind nicht die Firma die mit einer Powerpoint Schlacht reinkommt und es ist immer Ärmel hoch und erst mal schauen wo wir stehen und was wir tun.
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  Speaker 0: aber grade bei dem Thema ist die Recherche, was es in meinem Unternehmen eigentlich schon los?
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  Speaker 0: Einer der wichtigsten Punkte, die wir ganz an den Anfang stellen.
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  Speaker 0: Also jetzt losgelöst vom Thema Ist eine Data Governance.
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  Speaker 0: da fangen wir an beim Thema AI Governance überhaupt mal Bestandsaufnahmen.
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  Speaker 0: Je nach Unternehmen ist das schon schwierig.
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  Speaker 0: Ich meine über Schatten IT muss ich dir nichts erzählen.
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  Speaker 0: Excel und am Tisch, ich ziehe mir die Daten habe, ich baue mich das selbst.
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  Speaker 0: Das ist ja nicht so, dass das aufgehört hat mit KI im Gegenteil.
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  Speaker 0: Es ist noch viel schlimmer.
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  Speaker 0: Ganz viele Unternehmen wissen gar nicht was für Tools von den Mitarbeitern eingesetzt werden und letzten Endes ist es das, was wir sagen.
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  Speaker 0: an so einer Stelle musst du erst mal damit anfangen auf die Suche zu gehen.
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  Speaker 0: Was hat sich denn in meinem Unternehmen schon breit gemacht?
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  Speaker 0: Was wird genutzt?
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  Speaker 0: Und wenn also... Wir können hier nicht den Weg gehen.
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  Speaker 0: der zweite Schritt ist mit welchem KI Tool setzen wir das um?
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  Speaker 0: sondern wir nehmen erstmal auf und sagen hey was ist denn schon da Und wie kriegen wir das in den Griff an der Stelle?
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  Speaker 0: Das ist meistens der allererste Schritt.
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  Speaker 0: Wenn wir es geschafft haben, dann ist unsere Erfahrung gerade das AI Governance-Initiativen, die scheitern nicht an Technologie oder in Vorschriften sondern an der Größe weil das alles von Anfang an viel zu groß gedacht wird.
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  Speaker 0: Unser Vorgehen eigentlich immer, wir picken uns einen Use Case raus.
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  Speaker 0: Eine.
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  Speaker 0: Fängst du zum Beispiel eine Co-Pilot Einführung?
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  Speaker 0: Ganz simpel.
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  Speaker 0: oder KI im Kundenservice?
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  Speaker 0: ja ich gehe her und mache E-Mail Anfragen durch ForCity automatisiert.
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  Speaker 0: Ja Und fangen mal an für einen use case meine Risiken zu verstehen.
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  Speaker 0: Welche Daten habe ich?
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  Speaker 0: welche Entscheidungen werden von der KI getroffen?
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  Speaker 0: welcher Auswirkungen hat es?
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  Speaker 0: Und zu diesem Use Case mache ich mir Gedanken, ich definiere ein Ownership.
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  Speaker 0: Also ich überlege mir welche Daten wie ist die Qualität der Daten?
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  Speaker 0: Zugriffsmodalitäten?
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  Speaker 0: Welche Modelle?
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  Speaker 0: Welcher Ergebnisse erwarte ich?
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  Speaker 0: und dann habe ich die Chance so eine Governance im Minimalansatz irgendwo an dieser Stelle zu installieren... ...und mir auch mal Gedanken zum einem Rollenbild zu
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  Speaker 0: machen.".
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  Speaker 0: Das ist mit Sicherheit eines der wichtigsten Themen in dem Bereich, die entsprechenden Rollen auch zu platzieren im Unternehmen.
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  Speaker 0: Ja und dann hast du eine Chance wenn du das in so einem kleinen Kontext geschafft hast das Ding zu skalieren uns auf andere Use Cases zu übertragen.
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  Speaker 0: aber dass es so ich sage mal mit der Hand am Arm beim Werkzeugkasten ja wie gehst du rein?
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  Speaker 0: Und wie hast Du eine Chance da wirklich anzufangen?
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  Speaker 1: Ja, da hast du noch ganz viel gesagt wo Gold drin ist.
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  Speaker 1: Ich will das nur mal kurz strukturieren und kurz einzeln nochmal rauspecken.
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  Speaker 1: ich glaube wenn die Leute hören Ist Analyse oder Bestandsaufnahme Es oft so ja wir müssen alles mögliche einfangen Stopp leute.
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  Speaker 1: dass kann zwei dinge bedeuten.
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  Speaker 1: es kann einmal okay Wir müssen den ein oder anderen sagen Du musst es so und so machen.
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  Speaker 1: verstehen wir was es aber auch ist.
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  Speaker 1: das hast du nämlich gerade gesagt Christian direkt.
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  Speaker 1: Ne, das was gut ist und was schon genutzt wird.
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  Speaker 1: Was mit AI schon gemacht wird und was geht nehmen wir als Blueprint und machen es dann ja auch weiter.
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  Speaker 1: Das heißt, das macht nämlich keinen Sinn die Governance mit irgendwelchen Folien abstrakt irgendwo aufzunehmen und angeblich einigen wir uns alle und funktioniert nicht.
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  Speaker 1: Ne, ihr müsst gucken was habt ihr?
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  Speaker 1: Was funktioniert jetzt schon?
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  Speaker 1: Und dann darauf ergehen das funktioniert gut dass für den schlecht das sind die Leitplanken die wir uns gegeben haben ist weil Leute machen ja auch ab und zu Sachen richtig ohne genau zu wissen warum sie die richtig machen.
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  Speaker 1: und die nehmt ihr dann zum Beispiel Das andere ist schlecht gelaufen.
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  Speaker 1: Diese kleinen Cases, nehmt ihr dann zum Beispiel Co-Pilot das nutzen ja auch alle.
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  Speaker 1: da können sich alle drauf einigen dass es leicht zugänglich und sagst dann okay nächster Schritt was können wir daraus lernen?
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  Speaker 1: Was können wir festhalten oder wo müssen wir noch nachbessern?
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  Speaker 1: Und dann wird das ja stärker.
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  Speaker 1: du sprichst immer von Enablement Dann wird AI Governance nämlich nicht mehr so gesehen.
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  Speaker 1: Hey!
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  Speaker 1: Wo sind die Fehler?
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  Speaker 1: Wo müssen wir reingehen?
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  Speaker 1: Wo muss das ändern?
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  Speaker 1: Sondern wie können wir AI Governances nutzen um besser zu werden und auch Leute, die alle schon intuitiv richtig machen.
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  Speaker 1: Richtig nach vorne zu geben und sagen hey ihr seid jetzt Blubrant!
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  Speaker 1: Auch für die anderen und die können sich das abgucken als jetzt irgendein Regelwerk dass sowieso keiner versteht irgendwie rauszupaldovern und dann irgendwelche Folien zu bauen.
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  Speaker 0: Genau genau richtig.
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  Speaker 0: also dieser dieser Umkehrschluss ja zu sagen wir befähigen es ist ein Enablement weil aus meiner Sicht ist es einfach so.
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  Speaker 0: der Unterschied zwischen einem Pilot oder einem Experiment und skalierbarer KI ist genau der Punkt, ist Governance.
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  Speaker 0: Und an dem Punkt stehen wir einfach mit dem Unternehmen und machen den Umkehrschluss und machen was Positives draus.
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  Speaker 0: Wir geben dir jetzt die Mittel an die Hand mit der neuen Technologie für dein Business echter Ergebnisse zu
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  Speaker 0: erzielen.".
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  Speaker 1: Genau ich glaube man kann das gut damit vergleichen wenn man an Fußball zum Beispiel denkt und schmeißt jetzt also man hat jetzt elf gegen elf Kinder und die haben noch nie was von Fußballregeln gehört.
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  Speaker 1: Und schmeißt einfach ein Ball in die Mitte, dann wird das Fußballspiel für kein irgendwie Spaß machen.
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  Speaker 1: es wird halt ein chaotisch Kinder mit einem Ball sein.
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  Speaker 1: sobald ich aber Regeln bringe wird das Fußspiel wesentlich effizienter auf beiden Seiten und die Mannschaft die sich besser mit Regeln auskennt sie zu nutzen weiß in den Systemen spielt usw.
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  Speaker 1: Also brachen wir mal ein Beispiel eine Viererkette wird halt erst funktionieren wenn die Abseitsregel halt gekannt wird, sonst wird es kein Spaß machen damit zu spielen.
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  Speaker 1: Und ich glaube das ist ja ein Ebelment dass der Fußball dadurch auch besser geworden ist anspruchsvoller und die Leute auch besser ausgeblieben werden.
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  Speaker 1: Das müssen wir jetzt auf die AI-Gabernenz bringen nämlich, dass Regeln auch Chancen bieten eine Viererkette zu spielen in irgendeiner Form.
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  Speaker 1: Ich glaube deswegen sollte man immer so sagen wenn das Spiel funktionieren soll brauche es auch vernünftige Regeln und es braucht jemanden auch der vom Fall zu fall Entscheidet, da warst du ja gerade mit den Rollen.
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  Speaker 1: Wo du gesagt hast wir müssten auch Rollen festlegen!
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  Speaker 1: Wer entscheidet denn?
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  Speaker 1: Wer macht es denn jetzt?
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  Speaker 1: oder machen das alle auf einmal?
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  Speaker 1: bleiben wir bei dem Kinderbild dann kommen wir halt nicht weit.
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  Speaker 0: Ja das mit den rollen ist völlig richtig was zu sagst und den Schiedsrichter brauchst du auf jeden Fall Und ich glaube Das ist auch etwas wo wir oft bei den Kunden erstmal so ein bisschen durchbrechen müssen.
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  Speaker 0: Denn wenn du da mit einem allzu großen Rollenbild kommst, dann ist es für viele so dass die das erst mal erschlägt.
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  Speaker 0: Auf der anderen Seite, wenn du das aber mal ein bisschen aufdröselst ja?
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  Speaker 0: Dann wird den bewusst was du ja eigentlich tust ist Dinge diese sowieso tun einfach zu benennen und festzukategorisieren.
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  Speaker 0: So jetzt können wir uns Begriffe um die Ohren werfen.
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  Speaker 0: Ja DataOna, DataStewer, DataArchitekt Das sind die ersten hier, die mir einfahren aus einer Standard Data Governance mit dem Wort Data im Namen.
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  Speaker 0: So am Ende ist es ja so dass das ganz oft innerhalb einer Person stattfindet, dass die technische Bereitstellung, die Datenstrukturen und die Qualität von Daten an einer Person hängt, die aber einfach diese drei Rollen befüllt.
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  Speaker 0: Und genau so gehen wir halt mit den Kunden rein zu sagen Wir denken hier in Rollen damit einfach skalierbar bleibt Weil wenn halt der Peter oder Paul mal in Elternzeit geht, kann man dann seine Arbeitsbereiche auch besser aufteilen wie wenn es einfach heißt.
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  Speaker 0: Das hat der Peter gemacht.
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  Speaker 0: ja und da ist halt auch ein Verständnis dazu sagen okay mit AI benötigt das einfach noch ein paar Rollen mehr als zuvor Und ganz viele davon können aber bestimmt auch aus den bestehenden Oder mit den bestähnenden Köpfen wahrgenommen werden.
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  Speaker 0: also wenn du dir in einer klassischen Data Governance, ein Data Owner anschaust.
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  Speaker 0: Ein Data Owner ist auch immer ein Business User in der Klassifizierung.
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  Speaker 0: Also wer sonst sollte der Data Owner sein?
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  Speaker 0: Und ein AI-Oner am Ende ist der Verantwortliche für den Use Case.
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  Speaker 0: Den brauchst du an dieser Stelle.
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  Speaker 0: So wie du für alles im unternehmenden Verantwortlichen brauchst, brauchst Du einen AI-Ohner und alle die sich jetzt mit dem Thema Security beschäftigen Egal, ob im Cloud umfällt oder was auch immer.
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  Speaker 0: Du definierst diese Rolle einfach einmal neu für deine KI US-Cases.
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  Speaker 0: Dein AI Risk Officer muss das Risiko bewerten Ob es der Kollege ist, der sowieso auch gleichzeitig die Verantwortung für den Case hat Wenn er die technischen Skills hat.
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  Speaker 0: gerne Aber es geht einfach darum klare Rollenbilder zu schaffen und klare Verantwortungen zu schaffen.
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  Speaker 0: Weil nimm du ihm ich hab ihn sicher Geht meistens daneben
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  Speaker 1: Genau, also es ist ja wirklich so.
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  Speaker 1: Also dieses offizielle Angesprache hat der Peter mal gemacht.
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  Speaker 1: deswegen glaube ich bin ein großer Freund davon auch Berater.
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  Speaker 1: dem Aufbau sage ich mal so eine AI Governance stark zu nutzen das erst einmal anzuschieben jemand der erfahren ist der die verschiedenen Stellen kennt der erstmal sagen kann wen müssen wir hier an den Tisch holen?
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  Speaker 1: extrem wichtig.
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  Speaker 1: aber der Berater darf oder die Beraterin.
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  Speaker 1: Das dürfen nachher nicht die Leute sein, die DRI-Governance dann einführen überwachen leben.
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  Speaker 1: Die können immer mal wieder rangezogen werden um zu gucken was ist hier Best Practice und was können wir machen und wo kann man das tun?
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  Speaker 1: Aber wichtig ist dass halt Leute installiert werden.
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  Speaker 1: ich bin immer so ein Freund von so einem Kremium das sich jetzt nicht trifft um damit sich mehr treffen sondern wo man einfach auch mal festhält und sagt ja klar wir brauchen die IT Wir brauchen die Verabteilung, wir brauchen da Compliance.
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  Speaker 1: Wir brauchen Security.
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  Speaker 1: Also noch und neuer Management-Betriebsrat auch nicht zu vergessen dass man so sagt hey!
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  Speaker 1: Wir reden hier auch über AI weil eine AI Governance gibt einem Betriebsrad auch ein gutes Gefühl und Sicherheit dann habt ihr weniger Diskussion.
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  Speaker 1: Ihr wollt jetzt was aus dem Boden stampfen.
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  Speaker 1: Hey Betriebsrat, wir haben hier Richtlinien.
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  Speaker 1: Da gehen wir nach vor da gibt es Methoden.
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  Speaker 1: das heißt auch wir bauen jetzt nicht zwanzigtausend Arbeitsplätze ab Wir wollen nur die Initiative mal machen damit wir nach sehen können was ist Das heißt da ist es auch so wenn du diese Cremium macht zieht sie mit rein.
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  Speaker 1: Wenn ihr aber direkt schon eine gemeinsame verabschiedete Governance habt Nicht hundert Prozent!
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  Speaker 1: Nichtes Leben ist nicht so Aber achtzig Prozent!
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  Speaker 1: Wir haben etwas festgehalten und sind uns einig Und wir sind ja Menschen.
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  Speaker 1: Wir schreiben das hier nicht nur auf, es gibt ja auch Gesetze.
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  Speaker 1: Dann muss ich ihr trotzdem vor Gericht und ... Sieht man, wer nachher recht bekommt oder nicht?
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  Speaker 1: Sondern es muss herunter menschliche Austausch geben.
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  Speaker 1: Und wenn wir das in so einer Governance, in Rollenbildern, in Kremien, in Zusammenkünften, in sowas da sind halt Berater super gut, wenn die von außen kommen und erst mal pushen und auch sagen können hey warum ist jetzt IT nicht dabei?
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  Speaker 1: Moment, aber da schreibe ich jetzt nochmal weil man von außen ja noch mal ganz andere durchdringung hat oder auch noch mal melden kann ist mir egal dass das management immer wenig zeit hat.
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  Speaker 1: christin ketze auch die menschen haben immer wenig Zeit fast gar nicht.
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  Speaker 1: warum also warum wollen wir den job immer wenn die eigentlich nachher keine zeit haben.
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  Speaker 1: Ich glaube eine größten qualifikation eines managers es ist keine zeit zu haben egal das nur nebenbei.
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  Speaker 1: Aber noch mal christian so dir also siehst du es auch so sagt diese kremen dieser ansatz diese kommunikation diese austauscht.
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  Speaker 1: das brauchen wir.
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  Speaker 0: Verantwortung ist wichtig, Austausch ist wichtig.
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  Speaker 0: Dann ist es so und das haben wir auch über die letzten Jahre immer wieder erlebt Die Entwicklung wird immer schneller egal in welchem Bereich.
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  Speaker 0: Es gibt also kontinuierlich Veränderung Und natürlich aus unserer Sicht als Beratung Wir haben überhaupt nichts dagegen wenn wir jeden Tag bei unseren Kunden arbeiten dürfen.
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  Speaker 0: Aber was genau richtig wie du sagst?
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  Speaker 0: Wir sind die falschen ein bisschen Unternehmen zu tragen und um die dauerhafte Leistungen Unternehmen zu erbringen.
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  Speaker 0: Was wir aber tun können is Wir können dabei unterstützen Fehler zu vermeiden, die wir einfach schon gesehen haben.
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  Speaker 0: Und deswegen macht es total Sinn in so einer iterativen Schleife zu sagen wenn du das ganze mal einmal aufgesetzt hast im Grundkehren und jetzt sehen wir uns alle drei Monate zum Beispiel und machen da weiter und entwickeln gemeinsam die nächsten Schritte.
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  Speaker 0: Es wird immer wieder Veränderungen geben in den Modellen die genutzt werden im Geschäftsmodell der Kunden selbst, es wird Veränderung geben bei den Personen die die Rollen befüllen.
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  Speaker 0: Es wird immer Bedarf geben das weiterzuentwickeln.
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  Speaker 0: Stillstand wer an der Stelle tatsächlich das schlechteste was passieren kann.
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  Speaker 0: Das muss man ganz klar sagen und man sieht ja auch ja am Markt und auch draußen ist ganz klar sichtbar wie groß das Thema ist.
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  Speaker 0: für ich hieß es immer wenn du in Ausschreibungen so weiter warst ja hast du hier ISO ISO-Zooan-Viertel-Nur-Null-Eins.
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  Speaker 0: Aha, es geht los!
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  Speaker 0: Wir müssen in irgendeiner Form nachweisen, dass wir in der Lage sind, KI-Verantwortungsbrust einzusetzen.
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  Speaker 0: Also... Es wird wichtiger und man sollte den Sprung auf den Zug zum jetzigen Zeitpunkt nicht verpassen.
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  Speaker 0: Und dann kontinuierlich weiterentwickeln.
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  Speaker 1: Ich glaube das ist noch mal wichtig.
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  Speaker 1: Nämlich, was du sagst natürlich hier weiterentwickelt.
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  Speaker 1: Darauf bin ich noch mal hinaus weil man muss es als ein Prozess denken.
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  Speaker 1: AI Governance machst du nicht einmal und ist abgeschlossen.
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  Speaker 1: deswegen sagt dich ja auch iterativ Berater und Beraterin mit State of the Art ansetzen wenn die Technologie sich weiter entwickelt Wenn du so bisschen Ansätze hast.
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  Speaker 1: Was ist denn hier mal schief gegangen in einem Unternehmen?
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  Speaker 1: Das musst du ja auch mal dann irgendwie benennen können und sagen können, da wollen wir nicht nochmal in die Falle reinlaufen.
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  Speaker 1: Weil das war ja schonmal so!
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  Speaker 1: Da hat ein Mitarbeiter die Daten alle in Chatchity und OpenAI jetzt einfach zur Verfügung gestellt wo wir als Betriebsgeheimnis hier sagen dass Staff ist heiliger Kral und der hat es uns kurz mal ausgewertet weil er selber nicht die Mittel hatte.
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  Speaker 1: Und das muss kommuniziert werden.
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  Speaker 1: Deswegen ist eine AI Governance glaube ich etwas was du etablieren musst Was prozessual sein muss richtigen vorgeht, aber auch so ein bisschen wie so ein Gummiband funktionieren muss.
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  Speaker 1: Und ich glaube bei Air-Igabernenz musst du Fehlerkultur
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  Speaker 1: mitrechnen.".
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  Speaker 1: Das heißt mein Lieblingsbeispiel ist ja immer im Flugzeugen.
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  Speaker 1: Im Flugzeuger ist es ja so dass jeder Fehler gemeldet werden muss egal in welcher Hierarchie.
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  Speaker 1: das heißt Du bist der Steward und gibst die Getränke raus ummerkst dass der Pilot etwas nicht macht nach Plan dann wird der Fehler nachher gemeldet.
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  Speaker 1: Da ist auch keiner angegriffen, da ist auch keine persönlich... Das wird dokumentiert!
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  Speaker 1: Das wird von einer anderen Stelle nachher bewertet.
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  Speaker 1: ob das jetzt ein Fehler war?
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  Speaker 1: Nicht der Pilot macht das in der Sache sondern es macht eine andere Stelle die Pilot noch untereinander.
• 20:31
  Speaker 1: und das Spannste ist Christian wo Fehler entstehen könnten wird auch gemeldete.
• 20:37
  Speaker 1: also nicht nur dass was passiert ist Sondern auch wenn ich mir überlege wie einige Leute nur wegen ihrer Egos Und nur wegen ihrer Dinge, die so im Konzern und in dieser Welt stattfinden nicht sagen können.
• 20:51
  Speaker 1: Die AI Governance müssen wir doch jetzt.
• 20:54
  Speaker 1: damit sie besser wird und damit andere Leute nicht dieselben Fehler machen wie wir muss das gelabelt werden?
• 20:59
  Speaker 1: Da ist glaube ich AI Governances gute Chance um endlich mal mit einer stärkeren Fehler Kultur umzugehen.
• 21:07
  Speaker 1: Und Fehler Kultur auch wichtig heißt Nicht mehr Fehler Machen!
• 21:11
  Speaker 1: Fehlerkultur heißt nur richtiger Umgang mit Fehlern, die passieren.
• 21:15
  Speaker 1: Und ich glaube das ist nochmal ein ganz ganz wichtiger Punkt.
• 21:17
  Speaker 1: da können wir ganz viel lernen.
• 21:19
  Speaker 1: und AI Governance würde ich gleich setzen mit so einem Flugzeug was dir an Governance einhalten müssen.
• 21:24
  Speaker 1: ihr macht euch keine Vorstellung dann müssen wir echt wenig AI Governances machen im Gegensatz zu Fluggesellschaften.
• 21:31
  Speaker 0: aber wir haben natürlich den Hebel und du sagst es richtig auch an der Stelle KI potenziert Fehler Genau, deshalb ist eine gute Fehlerkultur natürlich auch wichtig um zu lernen.
• 21:42
  Speaker 0: und ja du hast es angesprochen.
• 21:44
  Speaker 0: Was sehen wir?
• 21:45
  Speaker 0: Promting mit sensiblen Daten ist einer der ersten Dinge die wir in fast jedem Unternehmen feststellen wenn wir mal gemeinsam mit den Mitarbeitern schauen was da passiert.
• 21:57
  Speaker 0: Fehlende Transparenz ist ein riesiges Thema.
• 21:59
  Speaker 0: Fehlerhafte KPIs sind ein Thema weil unterschiedliche Bilder über die KPIs bestehen.
• 22:05
  Speaker 0: Das ist jetzt nicht neu mit KI, aber auch das potenziert sich.
• 22:11
  Speaker 0: Das sind so die typischen Fehler, die wir einfach sehen und die Qualität, die in den Teilen in den Daten fehlt und woraus Fehler resultieren.
• 22:22
  Speaker 0: Und dann aber auch in die Bereitschaft, sich des einzugestehenden zu sagen Wir müssen noch mal einen Schritt zurückgehen oder an der Stelle nochmal ansetzen.
• 22:32
  Speaker 0: Wir stellen halt An der Stelle auch bei vielen Unternehmen fest, dass sie versuchen KI einzusetzen und eine Governance zu erstellen ohne überhaupt zu wissen welche Daten Sie überhaupt haben.
• 22:43
  Speaker 0: Und in welcher Qualität die vorliegen.
• 22:45
  Speaker 0: Da muss man halt klar sagen – Auch für einen isolierten Case.
• 22:48
  Speaker 0: dieser Schritt muss da sein!
• 22:50
  Speaker 0: Ich muss verstehen, welche Daten ich habe, in welchen Qualitäten Sie da sind.
• 22:54
  Speaker 0: Dann können wir jetzt fast wieder zurück zu unserer allerersten Folge räumen.
• 22:56
  Speaker 0: Erst mal dein Keller auf, ne?
• 22:58
  Speaker 0: Aber das ist ganz klar.
• 23:00
  Speaker 0: Ja, ich gebe dir recht.
• 23:01
  Speaker 0: Federkultur stellen wir auch oft fest, dass das bei vielen Kunden leider noch in die falsche Richtung geht.
• 23:08
  Speaker 0: Also dass man eher Angst davor hat Fehler einzugestehen anstatt proaktiv aus denen zu lernen.
• 23:14
  Speaker 0: Ich würde es mir wünschen, dass wir da mit der Ecke ein Stück weiter kommen.
• 23:18
  Speaker 0: Ja
• 23:19
  Speaker 1: ich glaube ist neu um da auch nochmal aufrauch zu einzugehen was die AI Governance und die Data Governance so bisschen unterscheidet dass die AI Governance ja an uns ganz andere Herausforderungen stellt, weil bei Daten wussten wir so bisschen hey!
• 23:33
  Speaker 1: Die müssen Datenqualität haben.
• 23:35
  Speaker 1: Die müssen zur Führung gestellt werden.
• 23:38
  Speaker 1: Die muss Nachverziehbarkeit haben.
• 23:39
  Speaker 1: Angenommen ich habe das alles Haken hinter, ich kenne sehr viele Unternehmen die eine sehr gute Data Governance haben.
• 23:45
  Speaker 1: Die neue Herausforderung bei der AI Governance ist ja auch wir können nicht so hart predicten in den nächsten fünf Jahren.
• 23:52
  Speaker 1: Also Christian wenn du mir jetzt sagen kannst was im Fünfjahr an der Stand der AI ist und durch Trinkungen und wie viel Hype Cycle war und wo wir uns gerade bewegen.
• 24:01
  Speaker 1: dann hätte ich gerne ne Off-Topic hier nochmal von dir eine Empfehlung wo ich investieren soll.
• 24:08
  Speaker 1: aber Das ist ja noch diese Ungewissheit, mit der AI Governance ist.
• 24:12
  Speaker 1: Ich dachte jetzt eine Datengovernance aufzustellen, wo die jetzt so ungefähr die fünf Jahre Bestand hat.
• 24:18
  Speaker 1: Da sage ich behaupten das kann man gehen, wo man immer mal wieder ran muss aber da gibt es gewisse Sicherheit.
• 24:24
  Speaker 1: bei AI weiß ich nicht wenn die Agents nachher mit verschiedenen Modellen gegeneinander schießen und der Peter bleiben wir in dem Bild nicht mehr genau sagen kann War ich das habe ich das getan?
• 24:37
  Speaker 1: hat es die Maschine getan?
• 24:39
  Speaker 1: wo ist der manuelle einkrifft?
• 24:40
  Speaker 1: und ich hab kein monitoring darauf völlig hinaus.
• 24:43
  Speaker 1: du musst jetzt nämlich AI.
• 24:46
  Speaker 1: Monitoren um dann governance ableiten zu können weil es verändert sich zu schnell, dass is wie mit Kindern wenn sie groß werden jedes alter brauchen anderen erziehungsschritt.
• 24:56
  Speaker 1: da kannst du nicht mehr mit dem kommen was damals war und ich glaube da sind wir.
• 25:00
  Speaker 1: mit der AI Sind wir da definitiv an dem Punkt, deswegen ist dieses Thema Eigerwarnendts Gott sei Dank gerade für viele so dermaßen wichtig.
• 25:10
  Speaker 1: Aber Chris bevor du mir darauf antwortest ich sehe schon wie du scharbst.
• 25:12
  Speaker 1: hier unten habt ihr nochmal die Study.
• 25:18
  Speaker 1: kurz könnt ihr reingucken den Guide was ihr alles beachten müsst.
• 25:22
  Speaker 1: Wichtig ist mir nochmal, dass ihr euch echt mit dem Thema jetzt befasst.
• 25:26
  Speaker 1: Wenn ihr das noch nicht habt wenn ja auch Mittelständler seid könnt ihr nicht sagen wir machen hier noch gar nicht zehn Projekte.
• 25:32
  Speaker 1: jetzt brauchen keine Governance andersrum wird ein Schuh draus.
• 25:37
  Speaker 1: guckt euch das an ladet den Link runter.
• 25:39
  Speaker 1: frag gerne mal Christian weil Ihr müsst wer ihr seid.
• 25:42
  Speaker 1: wettbewerbsvorteil ist es eine funktionierende Egei Governance zu haben.
• 25:46
  Speaker 1: Jetzt mache ich aber noch folgendes Spiel mit dir christian passen wir auf.
• 25:49
  Speaker 1: also Folgendes passiert, hab ich neulich mal jemanden gefragt.
• 25:52
  Speaker 1: Du wirst jetzt aufgrund dessen das wir hier reden.
• 25:55
  Speaker 1: Wirst du jetzt auf eine Konferenz eingeladen?
• 25:56
  Speaker 1: Da wird gesagt ey dem Bühler endlich mal einer der Atlartext redet, Hands on, Ärmel hochgreppelt den würde ich auf die Bühne haben!
• 26:03
  Speaker 1: So damit gesagt du sollst da auf die bühne gehen.
• 26:06
  Speaker 1: und da passiert jetzt folgendes es sitzen tausend leute die wollen alle was zur AI-Gavanzör und du stehst da und dann wird dir gesagt in einer Minute brechen hier gleich alles aus.
• 26:19
  Speaker 1: also nach dem Motto Technik versagt, nichts geht mehr.
• 26:22
  Speaker 1: Hier ist alles schwarz!
• 26:23
  Speaker 1: Du hast jetzt eine Minute Zeit die wichtigsten Kernthemen zur AI Governance was dir wichtig ist in der Minute für diese lechzenden Leute tausend Leute einmal rüberzukriegen.
• 26:34
  Speaker 1: Was würdest du ihnen mit auf den Weg geben?
• 26:37
  Speaker 0: Ich würde auf jeden Fall mit auf dem Weg gehen und das auch noch mal abgeleitet aus deinem letzten Part.
• 26:42
  Speaker 0: jetzt im Vergleich zu früher.
• 26:46
  Speaker 0: ja dieser Human In The Loop unglaublich wichtig, denn es ist genau der Faktor den wir bei einer Data Governance nicht hatten.
• 26:54
  Speaker 0: Wenn diese Daten entstehen maschinell die kommen dahin, die verändern sich aber nicht von selbst.
• 27:00
  Speaker 0: Die führen kein Eigenleben.
• 27:01
  Speaker 0: und gerade jetzt... Es ist ja Tatsache bilden wir uns ja nicht ein, es gibt die ersten Firmen die Existenzprobleme haben weil Agentensysteme für sich beschlossen haben produktiven Code zu löschen und den neu zu schreiben.
• 27:15
  Speaker 0: Wir hatten bei AWS vor kurzem einen riesen Ausfall wegen genau so einem Thema.
• 27:20
  Speaker 0: Ja, wir dürfen an der Stelle tatsächlich die Kontrolle nicht aus der Hand geben und brauchen an dieser Stelle wirklich einen Überblick und eine Transparenz über das was mit unseren Daten passiert?
• 27:35
  Speaker 0: Wir brauchen natürlich auch eine absolute Klarheit was sie mit unserem Daten erreichen wollen denn nur daraus kann ich auch ableiten was passieren soll.
• 27:44
  Speaker 0: aber Ich glaube, und das ist für mich so mit die wichtigste Botschaft bei dem Ganzen in Zukunft.
• 27:50
  Speaker 0: Werden die Unternehmen am erfolgreichsten sein nicht die defensivisten Algorithmen haben sondern die, die das höchste Vertrauen in ihre KI-Lösungen setzen können weil sie wissen dass es alles im gesicherten Rahmen passiert.
• 28:06
  Speaker 0: Und deshalb glaube ich AI Governance ist ein Thema was jeder auf dem Zettel haben sollte und womit jeder besser gestern angefangen haben sollte, aber der zweitbeste Zeitpunkt ist
• 28:17
  Speaker 1: jetzt.
• 28:18
  Speaker 1: Ja ich glaube wir gehen jetzt in ein Zeitalter das den Macher ablöst und dass wir eher einen Dirigenten brauchen, der in der Lage ist... Jetzt sind wir nicht bei AI Governance.
• 28:29
  Speaker 1: die ganzen Sachen machen zu lassen!
• 28:31
  Speaker 1: Dass das nämlich.
• 28:32
  Speaker 1: früher warst du jemand der wenn er angepackt hat schnell schnell schnell und selber um mit hoher Geschwindigkeit Output geliefert hat warst Du sehr wertvoll.
• 28:40
  Speaker 1: So, jetzt ist es so wenn du doch immer derselbe Typ bist aber bist jetzt Dirigent und hast viele verschiedene Eisysteme parallel laufen die ganz viel möglich machen.
• 28:50
  Speaker 1: Das ist der Skill.
• 28:51
  Speaker 1: Du wirst aber mehr zu Dirigenten und weniger zum Macher der selber was ausführen muss.
• 28:57
  Speaker 1: das heißt wir werden das immer mehr sehen und dann Dirigent kannst nur sein wenn du die Musik auch wirklich liebst verstehst beruht auf Regeln, falls das nicht jeder weiß.
• 29:11
  Speaker 1: Und wenn du die Regeln brechen willst dann musst du schon exorbitant gut sein und das ist nur den wenigsten in
• 29:16
  Speaker 0: der Geschichte
• 29:17
  Speaker 0: gelungen.".
• 29:18
  Speaker 1: Mit dem Worten!
• 29:19
  Speaker 1: möchte ich sagen, Christian.
• 29:20
  Speaker 1: Lieben lieben Dank dass wir hier AI Governance mal von allen Seiten beleuchtet haben.
• 29:25
  Speaker 1: das wird glaube ich alle wichtigen Punkte auf jeden Fall mal gestriffen haben.
• 29:27
  Speaker 1: ihr merkt man muss zum Workshop machen, man musste reingehen oder tiefer gehen.
• 29:31
  Speaker 1: euren Ansatz zu sagen hey wir gucken uns erstmal an was es ist Bestandsaufnahme gucken mal Erfahrungen etc.
• 29:38
  Speaker 1: und geben euch dann Bild.
• 29:39
  Speaker 1: umgehen dann in den Workshop und dann machen wir die Rollen ist viel, viel besser als dieses typische.
• 29:44
  Speaker 1: ich komme jetzt hier hin und ich erkläre euch mal was angeblich alles wichtig wäre.
• 29:48
  Speaker 1: Und was man bei anderen gemacht hätte sondern wirklich beim offenen Herzen beim Patienten zu operieren.
• 29:55
  Speaker 1: Echt Respekt clever das so zu machen.
• 29:57
  Speaker 1: oder seid ihr glaube ich auch echt wieder Eurem Ruf.
• 30:00
  Speaker 1: Wir packen an, wir machen direkt die Leitende ab seit ihr auch wieder gerecht geworden.
• 30:04
  Speaker 1: Auch bei so einem Thema wo ich erst gedacht habe Mensch wer reden jetzt über AI Governance?
• 30:08
  Speaker 1: wie langweilig kann es werden?
• 30:09
  Speaker 1: Ich fand das war eine spitzenmäßige Folge.
• 30:12
  Speaker 1: Deine letzten Worte Christian du kennst es!
• 30:15
  Speaker 1: Du kannst Hemmungslos Werbung machen, du kannst was Privates erzählen.
• 30:18
  Speaker 1: Du kannst irgendetwas anderes was du schon immer im Podcast erzählen wolltest sagen nur nicht.
• 30:21
  Speaker 1: Andreas danke für die Einladung.
• 30:23
  Speaker 1: ich sage tschüss auf bald ladet den Guide runter.
• 30:26
  Speaker 1: kontaktiert christian ist lohnt sich.
• 30:29
  Speaker 0: Ich würde mich wahnsinnig freuen auf ein paar Kontakte, auf jeden Fall.
• 30:32
  Speaker 0: Und ich kann mich nur anschließen, ladet den Guide runter und lese es euch durch.
• 30:38
  Speaker 0: Schaut euch an was ihr im Unternehmen habt!
• 30:40
  Speaker 0: Schaut Euch an was es für einen Mehrwert gebracht hat bisher... ...und geht gemeinsam am besten mit uns auf die Reise festzulegen wie das Regelwerk dafür aussehen kann dass in Zukunft noch viel mehr Mehrwertener geht.
• 30:52
  Speaker 0: In diesem Sinne macht's gut und schönen Tag noch!
• 30:55
  Speaker 1: Ciao!