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Warum Datensilos der größte KI-Bremser sind - und was hilft · Markt und Mittelstand: Der Podcast

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  Speaker 1: Markt und Mittelstand, der Podcast.
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  Speaker 1: Deutschlands Stimme für Familienunternehmen Aktuelles und Zukunftsthemen rund um den Motor der deutschen Wirtschaft mit Thorsten Giersch.
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  Speaker 1: Weiter geht es in unserer kleinen Serie KI für kleine also die Implementierung von künstlicher Intelligenz Für Kleinsunternehmen selbstständige und natürlich auch KMU.
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  Speaker 1: Da gibt es ja tatsächlich das Problem der isolierten Datensilos.
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  Speaker 1: Das, was sozusagen die Grundlage ist um all die Chancen der künstlichen Intelligenz zu nutzen rund seventy-fünf Prozent aller Unternehmens Anwendungen laufen isoliert.
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  Speaker 1: also males ist das ERP das CRM.
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  Speaker 1: wir haben Netzlaufwerke E-Mail SharePoint und so weiter.
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  Speaker 1: dass erhöht den Suchaufwand und damit natürlich sinkt es die Produktivität.
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  Speaker 1: Ein junger Mann und sein Team haben sich überlegt, das geht besser.
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  Speaker 1: Lukas Beckenbauer ist sein Name.
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  Speaker 1: er kommt aus der Forschung und hat sozusagen dann auch gegründet.
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  Speaker 1: die Firma heißt DEAI Labs UG.
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  Speaker 1: mehr dazu in den Show Notes und das Produkt über das wir heute vor allen Dingen reden heisst MiraOS was es damit genau auf sich hat und wie es ihnen helfen kann.
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  Speaker 1: dass erklärt ihr jetzt am besten selbst.
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  Speaker 1: hallo lukas ich grüße dich
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  Speaker 0: Also.
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  Speaker 0: wir
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  Speaker 1: haben uns auch eine Veranstaltung kennengelernt, du hast mir erzählt was ihr macht wie du auch so ein Unternehmer geworden bist.
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  Speaker 1: Ein Stück weit das fand ich einfach beeindruckend aber vor allen Dingen natürlich auch das was ihr Macht und wie es mittelständischen Unternehmen helfen kann.
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  Speaker 1: Vor allem noch etwas kleineren.
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  Speaker 1: dazu kommen wir gleich vielleicht erstmal nochmal ganz kurz die AI Labs sozusagen eure Firma.
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  Speaker 1: Wie kam's dazu?
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  Speaker 1: Aus der Forschung habe ich ne Anmord schon eben gesagt Aber sag mal genau
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  Speaker 0: Die Story ist ein bisschen länger, aber es gibt zwei wesentliche Punkte.
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  Speaker 0: Der erste Teil ist... Ich schließe gerade meinen Doktor ab an der Technische Universität München und war das ganze seit Mai im Jahr twenty-fünfundzwanzig Visiting Researcher an der Universität Cambridge beim Maschinenleuning Lab.
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  Speaker 0: ich habe aber zeitgleich und das ist der zweite wichtige Teil Ich interessiere mich schon sehr lange natürlich für die Themen digitale Souveränität, Souveranität und KI.
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  Speaker 0: Datenschutz, Privatsphäre – manche Sachen sind einfach starke europäische Werte, andere sind sehr persönliche Interessen.
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  Speaker 0: Und bin dadurch auch dazu gekommen damals als unumhängiger Forscher für die Konrad-Adenauer Stiftung eine Empfehlungsstudie zu schreiben zu den Synergien von Blockchain und KI.
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  Speaker 0: Und was daraus wirklich geworden ist, ist ein Report der Division einer europäischen Digitalwirtschaft beschreibt.
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  Speaker 0: Nach dem Motto sozusagen wie können wir effektiv Wettbewerbsfähig bleiben im Zeitalter von KI aber durch dezentralisierte Strukturen und Zubereine?
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  Speaker 0: Datenaustausch und offene Datenmärkte.
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  Speaker 0: Das letzte ist ein sehr abstrakter Begriff, davon sprechen wir heute auch nicht aber es war ein wesentlicher Begriff für diese Studie Und aus meiner Forschungsarbeit im Prinzip, die sich sehr stark zu decentralisierten Architekturen und wie man sozusagen fehlend dezentralisierte Architekten durch KI beheben kann als auch mein Machine Learning Hintergrund habe ich dann angefangen das sozusagen aus dem Elfenbeinturm der Wissenschaftler nicht bleiben wollte in die Wirtschaft zu bringen.
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  Speaker 0: Wir haben sozusagen die Decentralized AI Labs gegründet, die speziell KI Lösungen für souveräne KI in europäischen Wirtschaftsraum bauten.
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  Speaker 1: Das Kernproblem ist ja, so habe ich es auch immer verstanden.
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  Speaker 1: Da gibt es auch entsprechende Studien und Umfragen der mittelständischen Firmen noch nicht bereit sind für KI.
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  Speaker 1: Was steckt hinter diesem Malleur?
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  Speaker 0: Also ich meine also Ja is richtig!
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  Speaker 0: Es gibt verschiedene Zahlen aber die verlässigste ist das ungefähr zweiundachtzig Prozent der Mittelständlern nicht KI-Ready sind sondern wir das... Der Grund ist, und da gab es eine ziemlich spannende Studie.
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  Speaker 0: Den Autor den habe ich, den kann ich raussuchen.
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  Speaker 0: Genau das war ne öffentliche Studie Und es wurden Mittelsteller dazu befragt was sie glauben was die größten Hürden sind in der Integration von KI System.
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  Speaker 0: Die Studie ist von zwanzig vierundzwanzig und dann gab's drei große Punkte.
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  Speaker 0: Das eine war Talent Ist zu teuer.
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  Speaker 0: generell ist die Implementierung von KI, also beziehungsweise das Talent ist nicht vorhanden um KI zu implementieren im Unternehmen.
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  Speaker 0: Die Implementierungen von KI sind zu teuer.
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  Speaker 0: und drittens es sind nicht genügend Daten vorhandenen Und ich habe damals einen Vortrag gehalten auch von einer großen Gruppe vom Mittelsteller und hab gesagt im Prinzip diese ersten zwei Gründe Es ist kein Talent vorhandene und KI ist so teuer Das stimmt... Also das sind die falschen Gründe um nicht mit KI zu starten Sondern der Grund... Das
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  Speaker 1: wird nämlich noch viel teurer
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  Speaker 0: Sonst ah, sonst wird es noch viel teurer.
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  Speaker 0: und zweitens ist das gar nicht unbedingt der Fall.
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  Speaker 0: Sondern das größte Problem bei mittelständischen Unternehmen aktuell ist dass es wahnsinnig viele Datensielos gibt.
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  Speaker 0: die Daten sind überall sie sind über Jahrzehnte gewachsen Und es gibt keine Methode die vernünftig zu heben.
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  Speaker 0: Und das ist genau dieses Thema AI Ready, weil sobald die Daten da sind es einfach da KI drauf zu setzen.
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  Speaker 0: Also effektiv sagen wir.
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  Speaker 0: effektives Kampf gibt natürlich verschiedene Schwierigkeitsstufen beim Eingang, Umsatz von KI aber man kann sie effektif einsetzen und man braucht dann auch kein Talent in der Firma um das zu machen sondern es gibt dann Providers wie zum Beispiel uns, die das effektive umsetzen können und zwar auch so dass es für Mittelstände zugeschnitten ist.
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  Speaker 0: Aber das Wesentlich hier und da fangen wir an ist dass die Daten aufbereitet werden müssen.
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  Speaker 0: Um das zu tun, haben wir Algorithmen entwickelt die das semi-automatisch machen können.
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  Speaker 0: Das heißt benutzen KI um sehr große Datenbanken effektiv durchsuchen zu können und eine Art Bibliotheksindex zu erstellen, der es dann für KI-Systeme lesbar macht und zwar so dass wir auch sagen können welche Informationen wurde wann abgerufen was ist die Quelle für eine bestimmte Antwort.
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  Speaker 0: Und wir können sogar soweit gehen das wir sagen nur manche Nutzer können auf nur bestimmte Formen von Information zugreifen d.h.
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  Speaker 0: rollen basierter Zugrang auf ein System des WirKI-Layers nennen.
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  Speaker 0: also es ist eine KI-Layer die wir bauen Und unser Geschäftsmodell ist sozusagen Context as a Service.
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  Speaker 0: Das heißt, wir schaffen unter den ganzen alle Daten die im Unternehmen verbreitet sind.
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  Speaker 0: Die bereiten wir in eine Kontextebene auf, die dann operationalisiert wird durch KI-Systeme, die eigentlich viel einfacher zu integrieren sind als man sich das ursprünglich vorstellt.
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  Speaker 1: Das klingt so notwendig wie gut ist, gehen wir nur noch ein paar mal ins Detail.
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  Speaker 1: Also wenn wir jetzt sagen es gibt diese Datensilos und das meinst du ja glaube ich dieses Wort kennt man hier aus dem Spiel.
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  Speaker 1: Isolierte Kleingruppen was meinen wir damit genauer?
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  Speaker 1: Das sind einem Unternehmen und das ist auch schon bei kleinem der Fall.
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  Speaker 1: Hier liegt einiges an Wissen auf SharePoint.
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  Speaker 1: dann gibt's ERP Systeme CRM Systeme E-Mails.
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  Speaker 1: haben wir nur etwas vergessen?
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  Speaker 1: also Du meinst dass meint ihr mit datensilos?
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  Speaker 1: ne
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  Speaker 0: Und wenn es dann darum geht, die zu verbinden.
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  Speaker 0: Also meistens gibt's ja keine einheitliche Schnittstelle zwischen den Systemen.
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  Speaker 0: das wird auch bei manchen System ist es schwieriger als bei anderen.
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  Speaker 0: zum Beispiel SAP hat deutlich mehr Zugriffsbeschränkungen als SQL Datenbanken aber viele Mittelstände nutzen ja gar keinen SAP aus Kostengründen noch sondern es ist dann vielmehr so dass es so oder so eine Vereinheitlichung geben muss.
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  Speaker 0: von Wie fließen Informationen von Punkt A nach Punkt B?
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  Speaker 0: Und ganz oft sind diese Schnittstellen die Probleme, das heißt immer zwei Daten bank miteinander verknüpft.
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  Speaker 0: Dann hat ein Mitarbeiter angefangen... Also man kennt es auch aus Excel.
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  Speaker 0: Jede Tabelle hat unterschiedliche Titel oben und man nennt das alles irgendwie.
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  Speaker 0: Es gibt keinen Standard darin wie Information katalogisiert und indiziert ist und es gibt auch keinen Standard da drin wie sozusagen nach Informationen gesucht wird, sondern es ist vollkommen unterschiedlich und das hängt von der Software ab.
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  Speaker 0: Das hängt vom Unternehmen ab und es hängt aber auch davon ab wie Mitarbeiter über die Vergangenheit, Information katalogisiert und standardisiert haben.
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  Speaker 0: Und oft hat man das so aus dem Bauch rausgemacht oder so wie sich jeder einzelne Mitarbeiter findet.
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  Speaker 0: Was wir machen ist dass wir alles das nehmen und den ein standardisiertes Format übersetzen.
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  Speaker 0: Dadurch, weil man kann das Informationsszenen nennen mit dem man da arbeiten muss.
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  Speaker 0: Das sind ja nicht drei Excel-Tabellen und man nennt die einmal um, sondern es können hunderte Excel Tabellen sein.
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  Speaker 0: Und die müssen wir einmal umbenennen und das hat man früher nicht gemacht, weil als Einzelperson das zu machen ist eine Herkulesaufgabe und das hört nicht auf, sondern man muss das irgendwie standardisiert und automatisiert machen.
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  Speaker 0: und daran dass das können wir eben gutzumachen.
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  Speaker 1: Wie seid ihr denn auf diese Idee gekommen, auf die nicht schon zwanzig andere vorhergekommen sind wenn ich mal so blöd fragen darf?
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  Speaker 1: Oder stellt sich die Frage oder beantwortet sich ein Stück weit auch darin bei dieser spezifischen Anforderung beim Mittelständern vielleicht bei Konzernen mit denen dieses Software-Ambieter sonst Geschäfte machen sich so gar nicht stellt.
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  Speaker 0: Also es sind zwei Sachen.
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  Speaker 0: das ist nicht trivial Datenmigration also nichts einfaches Und da habe ich einfach Glück, dass ich ein Team hab auf das ich mir verlassen kann und dass sehr viel Erfahrung hat.
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  Speaker 0: Also wir haben ein sehr erfahrenes Team, dass solche Sachen gut stemmen können.
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  Speaker 0: Zweitens ist es so, dass manche Sachen jetzt erst möglich werden durch KI und durch KI-Agenten.
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  Speaker 0: Dass man die so effektiv standardisiert und da sind wir natürlich auch... gut und vorne dabei.
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  Speaker 0: Also wir haben ja auch, wie ich habe vorhin gesagt, ich komme aus der Forschung aber wir heißen ja die AI Labs das heißt wir haben auch einen Anspruch auf Exzellenz und dass wir sozusagen unseren Kunden auch die neuesten Erkenntnisse aus der Forschung in eine Art und Weise geben, dass sie für Business geeignet sind also nicht wie gesagt aus dem Elfenpantom raus hin zu Unternehmen Wettbewerbsvorteile geben, die Sie anders nicht hätten.
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  Speaker 0: und wir bringen einfach diese zwei Punkte zusammen um dann sehr maßgeschneidete Lösungen zu finden natürlich in dem Fall für Mittelständler die auch oft übersehen werden oder wo die... also man muss einfach mit den Leuten sprechen, sagen wir es so.
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  Speaker 0: Man muss mit den Leute sprechen bei ihrem Problem anfangen und dann die Lösung bauen.
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  Speaker 0: Und so haben wir das gemacht!
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  Speaker 1: Okay ich glaube euer Tool heißt MiraOS.
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  Speaker 0: Ja
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  Speaker 1: und jetzt kommen natürlich viele und sagen wow diese KI wenn nicht im Alltag privat oder so benutze?
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  Speaker 1: Die halluziniert doch immer noch um das mit meinen Firmen Daten usw.. Was ist dein Argument wenn das
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  Speaker 1: kommt?!
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  Speaker 0: Also Halluzination, viele Stories die über KI erzählt werden.
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  Speaker 0: Die sind nur teilweise richtig.
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  Speaker 0: ja KI-Modelle halluzionieren aber es gibt Verfahren das zu optimieren und es gibt teilweise sehr elegante Verfahren um das zu Optimieren und darüber wird weniger häufig gesprochen als wiederum was schiefläuft weil natürlich das Wissen um KI vernünftig zu optimiren auch viel exklusiver ist als sozusagen der Hype der allgemein geteilt wird.
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  Speaker 0: Das heißt es gibt einfach sehr vernünftige, smarte Methoden vor allem mit... und das sind mathematische Formeln.
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  Speaker 0: Das heißt wir nehmen nicht KI um KI zu optimieren sondern es gibt bestimmte mathematische Verfahren um besseren Output zu produzieren innerhalb von In-KI System und den benutzen wir A. Halluzinierung nach unten zu treiben, aber der zweite Trick ist es dass wir dadurch viel kleinere Modelle nehmen können für die meisten Zwecke.
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  Speaker 0: das heißt unsere KI ist auch kostengünstiger und es gibt nicht auf einmal so eine Überraschung wie.
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  Speaker 0: Uber hat dieses Jahr erklärt das sozusagen ich glaube März oder April.
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  Speaker 0: dann müsste man mich auch nochmal fact checken.
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  Speaker 0: da war schon das ganze Budget aufgebraucht für KI Nutzungen im gesamten Jahr weil einfach die Ingenieure nur noch Cloud Opus verwendet haben und die Reaktion total durch die Decke gegangen ist Genau und dadurch, wie wir arbeiten.
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  Speaker 0: Dadurch diese Probleme entstehen dadurch nicht weil wir Token optimieren können, wie gesagt kleinere Modelle nehmen können für sehr spezielle Zwecke die sehr gut anpassen können und damit ja genau also die Genauigkeit steigt und die Kosten aber kriegt geringer bleiben.
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  Speaker 1: Und vielleicht ein Vergleich mit meiner Arbeit wenn ich sowas wie so eine Checkliste oder das haben wir auch bei uns in dem Magazin öfter mage wir ja auch an Erinnerungsmedium sind wie will ich immer sage Das ist ein gewisser Anspruch auf Vollständigkeit.
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  Speaker 1: Dann nehme ich in der Regel nicht das große Internet als Quelle, sondern habe zwei oder drei Fachbücher die auch gelesen hab und die ich kenne und schiebe die sozusagen als Quellen-Datenbasis rein.
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  Speaker 1: Ist das auch ein bisschen der Ansatz bei MiraOS?
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  Speaker 0: Das ist was, was mir persönlich besonders gut gefällt weil ich finde es sehr elegant wie wir das haben.
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  Speaker 0: Ich würde uns jetzt nicht selber loben, aber es gibt auch andere, die sich ja super machen wollen.
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  Speaker 0: Was sehr elegantes an unserer Lösung ist dass der Kontext immer lokal bleibt.
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  Speaker 0: Das heißt also A, wir hosten nur auf deutschen Servern.
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  Speaker 0: Datenmodelle müssen wir in Europa hosten weil Deutschland da nicht viele Endpunkte zur Verfügung stellt.
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  Speaker 0: aber wir nutzen sonst nur europäisch gehostete Modelle auf Wunsch auch on-premise-Modelle.
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  Speaker 0: Es ist einfach kostenintensiver deswegen macht man das seltener.
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  Speaker 0: Aber wenn wir sozusagen den Kontext lokal auf dem deutschen Server hosten dann ist der ja auch nur zugänglich für die Firma und Die Information, die gerade gebraucht wird um eine bestimmte Anfrage für das KI-Modell zu beantworten.
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  Speaker 0: Die werden sozusagen vorgefiltert rausgegeben.
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  Speaker 0: Das heißt auch andere Anbieter haben niemals Vollzugriff auf die Daten.
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  Speaker 0: Die Daten bleiben immer sozusagen lokal gespeichert, exklusiv und souverän strukturiert mit rollenbasierten Zugang in einem gewissen Governance Layer, mit dem man sozusagen noch extra Sicherheit über sich fürs Fügung stellen kann.
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  Speaker 0: Und wenn es dann zum Beispiel um Handbücher geht, dann sind die auch.
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  Speaker 0: Also das ist ja das was wir sagen Unternehmenswissen und Expertise.
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  Speaker 0: Das wird wie in einem Handbuch nur für den kleinen Kreis an Leuten zur Verfügung gestellt.
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  Speaker 0: Die ist auch effektiv durch unsere KI-Systeme nutzen sollen und sonst niemand.
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  Speaker 1: Da brauchen wir über das Thema Datenschutz wahrscheinlich ganz so intensiv reden Wie mit einigen anderen Gästen die ich hier immer so habe.
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  Speaker 1: Aber es ist natürlich wichtig, ne?
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  Speaker 1: Das wissen wir alles total Ja Total Aber ist vorhanden weil liegt Davos Licht Ja,
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  Speaker 0: und wir wissen also für Mittelstädter die haben viele Jahre lange und hart an dem einzigartigen Position gearbeitet in der sie stehen.
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  Speaker 0: Das sind nicht nur Unternehmensgeheimnisse sondern es ist wie gesagt ein Lebenswerk eine Erfahrung und das geht nicht darum dass einfach auf einem offenen Datenmarkt wieder nach draußen zu schicken sondern wir wissen das und wir schätzen das und behandeln das auch so.
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  Speaker 1: Die Implementierung von MiraOS soll jetzt kein Lebenswerk sein sondern relativ flott gehen.
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  Speaker 1: Wie läuft das bei euch?
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  Speaker 0: Okay, also es gibt zwei Wege.
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  Speaker 0: Also wir bieten einmal einfach die Möglichkeit Daten anzuboten und wir sagen dass die Implementierung ist innerhalb von vier Wochen möglich.
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  Speaker 0: Was wir dann noch zur Verfügung stellen, ist natürlich Services wie Beratung, Change Management eine erweiterte Suite von Agents die das auch operationalisierbar machen und da sagen wir die ersten Ergebnisse sind innerhalb von vier bis sechs Wochen.
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  Speaker 0: Das heißt also das wichtigste ist immer das Data Onboarding und dann kann man einen ersten Use Case innerhalb von sechs Wochen extrahieren wenn Genau, im Gespräch effektiv vorher bespricht was das ist und auf was man sich einigt.
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  Speaker 0: Weil es kann natürlich auch sein für größere Verstrukturprojekte dass sie länger brauchen weil also wir sind ja... Also es geht ja auch darum sozusagen wie man auf bayerisch sagt Dinge gescheit zu machen.
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  Speaker 0: Das heißt sich die Zeit zu nehmen die man braucht um effektif und sinnvoll und produktiv zu arbeiten und sich nicht zu überall nur damit es irgendwas gibt.
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  Speaker 0: Da sind wir sehr stark Ingenieure in der Hinsicht
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  Speaker 1: Okay.
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  Speaker 1: Laptop mit Lederhosen merke ich bei dir, also das muss ich immer noch dran denken.
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  Speaker 1: Wie kann man das denn messen ob sich das gelohnt hat was ihr da veranstaltet?
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  Speaker 1: Also ich meine wenn nicht jetzt wahrscheinlich diese Suchzeit oder?
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  Speaker 1: Was sind so KPI wo ihr sagt das sind so Dinge die da merken Unternehmen ein kleines mittleres großes die beschäftigten dort dass es taucht.
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  Speaker 0: Also wir fangen eigentlich mit vier Paypoints an und vielleicht hätte ich die schon zu Anfang des Gesprächs sagen sollen.
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  Speaker 0: Wir wissen, also ich meine das ist jetzt alles K-Infrastruktur und es ist spannend und KI ist ein wichtiges Thema.
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  Speaker 0: aber wichtig ist auch was sind eigentlich die Probleme der Unternehmer?
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  Speaker 0: Und die sind jetzt nicht unbedingt KI-basiert, sondern sie sind so dass Informationen im Unternehmen zwar vorhanden ist aber nicht vernünftig operationalisiert wird und das die Informationssuche entweder lange dauert oder sogar Kosten verursacht weil Informations suche so stattfindet dass man erfahrenere Mitarbeiter Fragen stellt.
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  Speaker 0: Die dann aber nicht arbeiten können wir Sie antworten müssen und damit sozusagen doppelt Ressourcen verschwendet werden.
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  Speaker 0: in der Hinsicht also es ist ganz viel gerade im Informations Sammlung und Speicherung und Verarbeitung und Abruf gibt es relativ viel Verschwendungen im generellen Unternehmen, aber auch bei Mittelständlern.
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  Speaker 0: Und da fangen wir an.
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  Speaker 0: das wird optimieren um sozusagen Expertenwissen vollständig im Unternehmen verfügbar zu machen so dass auch jüngere Mitarbeiter sich schneller einarbeiten können und zweitens überhaupt Informationen schneller verfügba zu machen sodass Abfragen nicht mehr so lange dauern.
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  Speaker 0: also zum Beispiel wenn man einen Kunden Ticketsystem hat und jeden Tag diese Tickets abarbeitet dann Also zwischen, sagen wir manche, je nach Anfrage kann das ja ein paar Sekunden nur dauern oder halt fünf Minuten.
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  Speaker 0: Aber wenn davon zwei Minuten dafür verbraucht werden sozusagen Informationen zu suchen die eigentlich ja schon vorhanden ist, die man nur vernünftig studieren sollte dann fangen wir da an und reduzieren es hat auf dreißig Sekunden.
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  Speaker 0: Und wir haben Richtwerte wo wir sagen es gibt messbare Ergebnisse wo Suchzeit zum Beispiel um siebzig Prozent reduziert werden kann Was wir nicht messen können wie oft oder wie weniger häufig sehen ältere Mitarbeiter sozusagen gefragt werden.
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  Speaker 0: Dazu haben wir keine Daten, aber wir können natürlich sehr stark aus den Daten ableiten, wie effektiv unsere Maßnahme dazu führt dass zum Beispiel Informationsschleller verarbeitet wird und schneller gesucht wird.
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  Speaker 0: Wir können schnell schauen nach was fragt man denn?
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  Speaker 0: Was sind wichtige Prozesspunkte die auf einmal durch unsere Daten messbar kürzer also bis in künstlerer Zeit stattfinden.
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  Speaker 0: Ich halte es gerade sehr allgemein, weil wir das System relativ allgemeinen optimiert haben und dass dann sozusagen wirklich auf den einzelnen Prozess kommt, damit kann ich dir auch noch Zahlen zu schicken.
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  Speaker 1: Okay!
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  Speaker 1: Und hier verlinken die in den Show Notes jetzt... ... wer mit dir als Unternehmer angefangen, zum Abschluss würde ich da gerne auch noch mal kurz zurückkommen.
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  Speaker 1: Was passiert denn wenn das richtig gut läuft jetzt also ihr wachst?
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  Speaker 1: Zumindest ist es... Also ein Software läuft ja erstmal weitgehend von allein.
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  Speaker 1: man braucht Service klar.
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  Speaker 1: aber was passiert denn jetzt wenn ganz viele jetzt zu euch kommen?
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  Speaker 1: Wachst ihr schnell mit?
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  Speaker 1: wie kriegt ihr es hin?
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  Speaker 1: oder was ist dein Plan?
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  Speaker 0: Wir sind schon in der Lage das effektiv zu skalieren.
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  Speaker 0: wir haben sehr starke Partner Eine sehr starke, also wir sind jetzt seit.
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  Speaker 0: Gestern hatte ich den Kickoff-Vortrag Teil des Pontus X Netzwerks.
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  Speaker 0: Das ist ein großes Netzwerk für souveräne KI und souveränem Datenaustausch innerhalb der EU, das ist ein European Commission Lighthouse Projekt.
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  Speaker 0: Die haben mittlerweile vierhundertfünfzig Unternehmen die bereits Teil davon sind.
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  Speaker 0: Die meisten sind keine KI Anbieter wie wir sondern es sind Unternehmen, die ihre Daten effektiver nutzen möchten zum Beispiel für KI Services Und dabei aber europäischen Standards gerecht werden möchten, gerade im Bereich Compliance und im Bereich Nachverfolgbarkeit und Souveränität.
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  Speaker 0: Und dadurch dass wir sozusagen durch Pontus X die auch Partner von uns sind... Wir haben dadurch einfach Möglichkeiten, eine Plattform aufzubauen die dezentralisiert ist.
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  Speaker 0: Das heißt es wird nicht sofort alle seine OpenAI geschickt und dann ist das am Ende doch eine Hintertür zur OpenAI sondern es wird ne dezentrealisierte KI bleiben.
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  Speaker 0: Es gibt Möglichkeiten sehr stark seiner eigenen Daten zu behalten.
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  Speaker 0: Es gibt möglichkeiten durch das Netzwerk schnelleren Zugang zu Comput oder Rechenleistung zu bekommen falls es benötigt werden würde Und damit können wir halt sehr schnell diese Infrastruktur skalieren, die wir jetzt praktisch schon aufgebaut haben.
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  Speaker 1: Das wird gerade auch kleineren Unternehmen wahrscheinlich wirklich helfen, diese typischen Skalnachteile, die sie gegenüber guten Konzernen haben und so weiter aufzuholen oder?
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  Speaker 1: Das ist ja auch ein Hoffnungswert durch KI,
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  Speaker 1: oder?!
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  Speaker 0: Ja natürlich!
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  Speaker 0: Also darum geht es ja, es geht ja darum... Wir arbeiten unter der Prämisse.
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  Speaker 0: Ich habe sehr lange im Ausland gelebt und bin auch viel gereist.
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  Speaker 0: Und wir arbeiten unter der Prämisse natürlich sind die Amerikaner, haben die SuperKI in China gibt es wahnsinnig tolle KI.
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  Speaker 0: Ingenieure die ich kennen lernen durfte also in beiden Ländern oder beiden Regionen ist ja genau.
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  Speaker 0: aber was wichtig ist hier in Europa und das es immer noch ein Alleinstellungsmerkmal ist, diese große Erfahrungswerte die über Jahrzehnte angewachsen sind gerade für die Mittelstände und im Bereich Manufacturing & Engineering.
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  Speaker 0: Und was sich natürlich schon ändert und das kann man jetzt schon sagen so wie wir in die... Wir fangen jetzt ja langsam an in die dritte Dekade des XXI Jahrhunderts zu bekommen.
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  Speaker 0: Und was dann wirklich stattfindet, ist Informationsbeschleunigung.
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  Speaker 0: Und Information wird so wichtig wie noch nie und Informationen schafft auf einmal richtige Produktivitätsvorteile wenn man die effektiv nutzt.
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  Speaker 0: Das heißt aber nicht dass man den Souveränitätsanfragen anderer Länder nachkommen sollte sondern man muss eine eigene Infrastruktur bauen, die dies effektive schützt oder effektiver dieser Informationsvorteil erbringt Aber die eigenen Werte schützten, die eigenen Datenschütze und den eigenen Expertise-Vorteil schützen.
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  Speaker 0: und genau da fangen wir an.
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  Speaker 0: Das ist jetzt weit ausgeholt, aber das ist eigentlich das Wesentliche.
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  Speaker 0: Um für Mittelständler diese Informationsteile zu ermöglichen muss man eine Infrastruktur bauen die souveräne ist die skalierbar ist die schnelles und die gleichzeitig also die trotz lokalem Nutzen global denkt weil damit schaffen wir das Vorteil
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  Speaker 1: und zum allerletzten mal.
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  Speaker 1: Die allerletzte Frage dann doch noch, der Nachname ist relativ bekannt.
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  Speaker 1: Das wurde es bestimmt noch nie gefragt aber verwandt oder verschwägert mit dem Fußballer damals?
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  Speaker 0: Gute Frage.
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  Speaker 0: ich glaube das ist das erste Mal wenn du mich fragst das ist die erste mal dass es vielleicht in den Brit geht.
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  Speaker 0: Also Franz Beckenbauer wir kennen uns nicht.
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  Speaker 0: wer muss das letzte Mal gesehen?
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  Speaker 0: da war ich fünf und Wir haben danach nicht mehr gesprochen.
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  Speaker 0: Ist er sozusagen Cousin und das Patenkind vor meinem Opa.
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  Speaker 0: Das heißt, es ist eine gleiche Familie anderer
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  Speaker 0: Zweig.".
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  Speaker 1: Um sieben Ecken verwandt sagt man hier in Westfalen?
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  Speaker 1: Um
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  Speaker 0: siebem Ecken verwandte...
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  Speaker 1: Lukas!
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  Speaker 1: Alles alles Gute mit eurer Firma, mit deinem Projekt.
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  Speaker 1: Das ist das was Deutschland braucht und das Produkt ist das, was glaube ich der Mittelstand gut gebrauchen kann.
• 22:44
  Speaker 1: so werde ich das verstehe und ich sage danke für das Gespräch dass ihr dir Zeit genommen hast.
• 22:48
  Speaker 0: Ja, vielen Dank.
• 22:49
  Speaker 0: Danke schön für die Einladung!
• 22:50
  Speaker 0: Es hat mich auch sehr gefreut jetzt zu sprechen.
• 22:53
  Speaker 0: Sollten Fragen aufkommen, ich werde den Kontaktdelle da lassen und unsere Website ist wwwwira-os.com.
• 23:01
  Speaker 1: Sehr gut – Und auch Ihnen liebe Hörerinnen und Hörern danke fürs dabei sein.
• 23:04
  Speaker 1: Ich sage wie immer bleiben Sie gesund und erfolgreich bis zum nächsten Mal.
• 23:08
  Speaker 1: Tschüss Das war Markt und Mittelstand
• 23:11
  Speaker 0: der Podcast.