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LADIES, SAGT NIE „DIE KI HAT GEHOLFEN" · WUNDERPANIK

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  Speaker 1: Ihr habt alle den einen, sorry Jungs weißen männlichen exzentrischen Kollegen.
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  Speaker 1: Der auch noch im letzten T-Shirt in kurzen Hosen im Notfalle in den High End Meeting reinladen kann.
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  Speaker 1: Jetzt stelle ich mal vor... Ich hätte das mal vor fünfzehn Jahren gemacht!
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  Speaker 1: So ein Minirock mit dem rotsigen Rolling Stones T-shirt offenen Haaren und Femake aber aufgeschlagen.
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  Speaker 1: Da wäre alles andere im Raum gestanden als das das Rebellion.
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  Speaker 1: und ganz Geiles
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  Speaker 0: Willkommen bei Wunder Panik, dein Podcast zwischen Staunen und Stress.
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  Speaker 0: Wir sind Katta und Melanie?
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  Speaker 0: Wo ist Melanie?
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  Speaker 0: Habe ich heute alleine bleiben?
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  Speaker 0: Wer kommt denn da auf Stöckelschuhen?
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  Speaker 0: Aber wer kommt denn aus Stöckelschuhen?
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  Speaker 1: Die Barbara!
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  Speaker 1: Oh Mann!
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  Speaker 0: Ich bin heute doch nicht alleine.
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  Speaker 0: Ich habe echt gedacht Melanin das mich hier im Stich.
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  Speaker 0: Aber sie hat mich geschickt.
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  Speaker 0: Ein ziemlich guter Ersatz, wie ich finde.
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  Speaker 0: Und Melanie ist natürlich nicht ersetzt.
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  Speaker 0: Nein!
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  Speaker 0: Sie kommt wieder und richtet uns schöne Grüße aus.
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  Speaker 1: Liebste Größere Tour?
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  Speaker 0: Ja wir sind alle ganz schön busy.
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  Speaker 0: Barbara du bist busy.
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  Speaker 0: Wir sind busy und trotzdem wollen wir heute über ein ganz wichtiges Thema sprechen und ich freue mich riesig dass du da bist.
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  Speaker 1: Ich bin so vielen Dank.
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  Speaker 1: Bin ich schon wieder da?
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  Speaker 0: Bist du schon wieder dort?
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  Speaker 1: Oder in dem Fall Frau, Frau, Frau,
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  Speaker 0: Frau!
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  Speaker 0: Genau.
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  Speaker 0: Heute wollen wir über... Es ist heute übrigens überall Alarm um elf Uhr ne?
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  Speaker 0: Das heißt wenn ihr hier die ganze Zeit diese Rene laufen hört, gut dass das Ding funktioniert.
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  Speaker 0: Die Alarmglocken läuten überall.
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  Speaker 0: bei Barbara in Köln sitzt du ne?
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  Speaker 0: Hört man es von den Dächern schallend.
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  Speaker 0: Ja
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  Speaker 1: und bei uns funktionieren wir so besonders gut.
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  Speaker 1: also man kann uns hier... Man kann ja Kölnen viel vorwerfen was wir nicht auf die Gette bekommen.
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  Speaker 1: Funktionieren Bobbe.
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  Speaker 0: Genau und ich glaube, das ist heute sowieso auch ein gutes Intro weil es schlägt quasi dreizehn Uhr.
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  Speaker 0: wir haben Alarm und zwar auf einem ganz wichtigen Thema.
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  Speaker 0: Du hast eben schon gesagt Frau, Frau, nicht Mann, Mann und wir sind gerade mitten im Wandel.
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  Speaker 0: Im Wechsel in eine neue Arbeitswelt- und Arbeitsgesellschaft.
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  Speaker 0: Alles strukturiert sich irgendwie um.
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  Speaker 0: wie arbeiten wir?
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  Speaker 0: Wer sind wir mit KI ohne KI wann mit KI vor allem und wann ohne?
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  Speaker 0: und was macht das auch?
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  Speaker 0: ja mit der allgemeinen Wahrnehmung darüber was wir Menschen überhaupt noch leisten können.
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  Speaker 0: Und ein ganz interessanter Aspekt ist aufgeploppt Als du deinen AI-Kurs vor Ladies gegeben hast, und zwar vor dem Sommer.
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  Speaker 0: Das fand ich so geil dass ich mir auch direkt ein Ticket gezogen habe und gedacht na also auf diese Party möchte ich doch gehen die Barbara da schmeißt.
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  Speaker 0: Ich glaube, es war in der letzten Teil.
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  Speaker 0: Du hast also drei Sessions gemacht kannst du ja gleich nochmal erzählen weil du bist ja auch du startest jetzt auf den zweiten und machst das wahrscheinlich unter dem Druck unter denen die Menschen dich setzen auch bestimmt noch ein drittes Mal.
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  Speaker 0: jedenfalls wurde an einer Stelle für mich richtig krass still und erkenntnisreich und da hast du über darüber gesprochen wie sich Frauen jetzt ganz besonders in ihrer Wahrnehmung auch verändern müssen und wie sie darüber sprechen, dass die KI benutzen.
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  Speaker 0: Da kommen wir ja auch gleich bestimmt hin.
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  Speaker 0: aber darum soll es heute gehen.
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  Speaker 0: Die verändert der Arbeitswelt für die Frauen.
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  Speaker 0: Und Barbara, was geht ab?
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  Speaker 0: Warum hast du gesagt ich mache jetzt einen Kurs nur für Frauen.
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  Speaker 0: Du bist ja jetzt keine politische Aktivistin, Feministin oder so per se.
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  Speaker 0: Also du fällst es nicht dadurch auf dass du primär Dinge im Bereich des female empowerment machst sondern ja einfach neutral für die Menschen.
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  Speaker 0: Wobei das ein bisschen
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  Speaker 1: lustig ist, weil ich historisch wahnsinnig viel in diesem Bereich gemacht habe was in den letzten Jahren aber nicht mehr sonderlich sichtbar ist.
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  Speaker 1: Immer hab' ich quasi Lean in Deutschland komplett aufgebaut, da man's als Sheryl Sandberg Buch geschrieben hat.
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  Speaker 1: Das heißt es ist buch rausgekommen und muss so um zwei dreizehn gewesen sein.
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  Speaker 0: Wie heißt das Buch?
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  Speaker 1: Lean In von Cheryl Sandberg Und hab damals den allerersten Circle und das Deutschlandchapter, was damals noch hieß, mit ein paar tausend Frauen aufgebaut.
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  Speaker 1: Das verfolgt mich halt als Thema immer so ein bisschen.
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  Speaker 1: ja natürlich bei mir ist glaube ich der große Unterschied dass es für mich immer Ehrenamt war und immer ehrenamt ist und ab und an springt es dann quasi mal professionelles Leben hinein, dass sich eben aus diesem sehr viel ehrenamptlichen Engagement auch einen Halbkommerzielles, weil dem Workshop kann man jetzt nicht unbedingt vorwerfen dass er die härteste kommerzielle Nummer ist.
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  Speaker 0: Nee absolut nicht!
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  Speaker 0: Ich würde da eher so von Energieausgleich sprechen.
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  Speaker 0: an der Stelle aber das ist natürlich in den letzten drei Jahren war es so natürlich dominant einfach neutral in der Aufklärungsrolle zum Thema KI.
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  Speaker 0: Das ist einfach so der Hauptwinkel natürlich gewesen Und das aus einer besonderen Kompetenz für all die Menschen, die leider den Wunder uponing podcast noch nicht so lange folgen.
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  Speaker 0: Dich noch nicht kennen.
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  Speaker 0: Magst du einmal ganz kurz diesen mini Barbara Pitch machen?
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  Speaker 1: Ich mach seit jetzt zweiundzwanzig Jahren plus nichts anderes als Data on AI.
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  Speaker 1: ja er ist der älteste Begriff.
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  Speaker 1: deswegen kann ich die da wieder zuschmeißen.
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  Speaker 1: Ich habe Modelle entwickelt und tut es immer noch.
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  Speaker 1: wir haben Strategien entwickelt tut dass immer noch implementieren sie und wir implementieren das insbesondere in sehr viel großen Unternehmern, aber auch kleine Unternehmen durch die gesamte Bank durch.
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  Speaker 1: Das heißt ich habe wenn mir jemand kommt mit RLs neu dann rolle ich groß die Augen und frage zu welchem Stein haben wir denn jetzt geschlafen?
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  Speaker 1: Ja
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  Speaker 0: sehr gut!
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  Speaker 0: Und du nennst dich auch Verhaltensmathematikerin.
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  Speaker 0: ne?
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  Speaker 0: Ich habe...und
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  Speaker 1: das kommt aus eben der Kombination dass ich sowohl Mathe als auch vor allem so Psychologie studiert habe und insbesondere Psychologieteil auch sehr vertieft habe.
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  Speaker 1: Und daraus kommt dann eben auch, dass ich bevor der Rest mir den Spitznamen AI Babsi gegeben hat und eine bestimmte öffentliche Wahrnehmung über mich entstanden ist.
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  Speaker 1: Die ich davor schon hatte aber sehr in Nördkreisen.
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  Speaker 1: es ist so ein bisschen lustig das mein unter anderem altes Thema weil ich einer der ersten war die mit Datenmenschlichen Ursprungs gearbeitet habe sehr hard of bias, gender-bias, socioökonomische Auswirkungen in Datensätzen argumentiert habe.
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  Speaker 1: Was die meisten heute kaum noch mich und das zu ehren aber ich war quasi eine dieser OGs, die sich in diesem Bereich einfach aus unterschiedlichen Gründen gar nicht so sehr nur aus einem feministischen Position heraus sondern wirklich aus einer generellen.
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  Speaker 1: Wenn wir das in den Datensetzen haben dann müssen wir das betrachten Und wir können nicht die Augen verschließen weil sonst wird es Ergebnis schrot.
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  Speaker 1: Aber das ist so ein bisschen für mich heute.
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  Speaker 1: machen wir, wenn dann sagt sich ja also das Thema Feminismus in der Eis neu.
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  Speaker 1: Denkt mir ich habe Kollegen gemacht, dass hat quasi auch von Anfang an zurück zu nicht immer gleich sagen, es ist alles neu.
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  Speaker 0: Ja und also wir sprechen hier viel über Beiß in den Daten beise Beiß, der aus Daten resultiert.
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  Speaker 0: Und dann gucken da natürlich auf die technische Seite kleiner Schautort hier nochmal in die Folge mit Christian Krug wo wir da echt tief reingegangen sind.
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  Speaker 0: Also da machen wir noch mal einen Querverweis in den Show Notes dazu.
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  Speaker 0: Das heißt in die Richtung wollen wir, also werden wir sicherlich immer wieder streifen.
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  Speaker 0: Aber in die richtung wollen wir heute nämlich gar nicht denn du bringst ja auch Menschen In deinen sehr ich sag mal Ja, sehr krassen Ausbildung Strecken bei beim train the trainer den nur anbietest Natürlich auch die Anwender Nutzer Seite Bei und Darum soll es auch heute gehen in diesem Kurs den wir jetzt gegeben hast für die ladies.
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  Speaker 0: da geht es Vor allem auch darum, wie bräumt ich denn jetzt und wie mache ich das denn jetzt im Alltag?
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  Speaker 0: Und dann kommen wir nämlich auch schnell zu dem Punkt.
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  Speaker 0: Wie werde ich denn in meiner Rolle als KI nutzende Person wahrgenommen bzw.
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  Speaker 0: hier explizit als Frau?
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  Speaker 0: Da sagst du oder da ist deine These Wir Frauen müssen aufpassen dass wir durch KI nicht in die Unsicherheit geraten oder gedrängt werden aber wir selber in der Hand haben Dass wir sichtbar bleiben mit unseren Kompetenzen.
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  Speaker 0: Barbara, let's go!
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  Speaker 1: Also grundsätzlich muss man realistisch sehen und das betrifft mehr als nur Frauen.
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  Speaker 1: Das betrifgt auch zum Beispiel non-native Speaker dass KI Nutzung nicht neutral bewertet wird.
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  Speaker 1: die Wahrnehmung darüber wer KI benutzt und wer sie nicht benutzt ist nicht neutral besetzt.
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  Speaker 1: es ist also nicht so ah ja gut also die Barbara isst dann super.
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  Speaker 1: das ist das gleiche wenn diese benutzt wie der.
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  Speaker 1: keine Ahnung der Horst.
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  Speaker 1: Wir wissen, dass es in der Wahrnehmung, das gilt auch für alle technischen Felder schon immer einen Unterschied gab.
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  Speaker 1: A – In der Fehlerkultur?
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  Speaker 1: Wie wird bewertet wenn Fehler durch Minderheiten und insbesondere Frauen verursacht werden?
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  Speaker 1: Und wir wissen nun mal auch, wir haben mit einem probabilistischen System zu tun also mit diesem ominösen Wahrscheinlichkeitssystem.
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  Speaker 1: Also das heißt die Bewertung an dieser Stelle ist anders Und eben dadurch wird diese KI-Nutzung nicht neutral eingeschätzt.
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  Speaker 0: Dass wir zur Quellerkultur direkt gehen, bevor wir das wieder verlieren diesen Gedanken... Ich schreibe mir den zweiten auf!
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  Speaker 0: Fehlerkultur also du sagst Frauen die Fehler machen und dann besonders noch im technischen Anwender in dem Bereich Die werden schneller gekündigt oder versetzt oder kriegen den Bonus nicht.
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  Speaker 1: Das ist das, was die meisten Frauen.
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  Speaker 1: Gibt es jede Menge auch Studienmaterial dazu?
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  Speaker 1: Das gibt es schon.
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  Speaker 1: wie gesagt bevor wir überhaupt überhaupt ein Genialsystem einsetzen war schon immer so dass Frauen auf das Geheimnis.
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  Speaker 1: Wir kennen diese Küchen-Anekdoten und sagen eine Frau muss dreimal hart arbeiten um auf die gleiche Wahrnehmungsstufe zu kommen.
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  Speaker 1: Und damit geht anher, dass also Frau Meier so geht das nicht während Herr Müller ja.
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  Speaker 1: also da haben sie jetzt aber gut experimentiert.
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  Speaker 1: Und das wird natürlich durch technische Systeme, die noch dazu meistens männlich gelesen werden im Sinne von her.
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  Speaker 1: Also die Jungs machen da mal die Textseite eben massiv befeuert.
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  Speaker 1: und das ist auch warum wir über ein sogenanntes AI...und jetzt muss man aufpassen!
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  Speaker 1: Wir haben zwei AI Gender Gaps und das eine ist das AI Adaptation Gender Gap und es ist darüber was wir heute reden in erster Linie denn das andere hat noch viel größere Auswirkungen.
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  Speaker 1: Das sind die fehlenden Frauen in der mathematisch-technischen Entwicklung Das ist das eigentlich AI-Gender Gap.
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  Speaker 0: Also Anwendung mit Adaptation.
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  Speaker 1: Genau und da sehen wir auch eine interessante Entwicklung in den letzten dreieinhalb Jahren, dann sind wir hierhergekommen aus dem AI Gender Nutzungsgap, dass es egal ob beruflich oder privat Frauen weniger genutzt haben.
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  Speaker 1: Dann kam im November, April, April und April.
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  Speaker 1: Er hat Open AI neue Nutzungszahlen veröffentlicht.
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  Speaker 1: Wir haben gesehen Frauen nutzen Privataufgleicher.
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  Speaker 1: Also wir sind paretetisch bei fünfzig Prozent aber nicht im beruflichen.
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  Speaker 1: Das heißt, die private Nutzung ist gleich beruflich nicht.
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  Speaker 0: Brainstormer mal eine Liste irgendwie zum Einkaufen?
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  Speaker 0: Hilfen wir dabei abzunehmen oder ich muss nur Schnipseljagd wenn meine Kinder für den Geburtstag machen und strukturier das mal oder so alles was in so einem privaten Bereich bei mir ist.
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  Speaker 0: das erklären wir warum der Pool schon wieder schimmelt.
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  Speaker 1: Genau!
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  Speaker 1: Oder ich habe momentan ein Kameraproblem hier am laufen.
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  Speaker 1: erklär mir noch all das also alles was irgendwie so privat Gedönse ist.
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  Speaker 1: warum funktioniert
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  Speaker 0: es überziehlich?
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  Speaker 1: da sind wir definitiv auf fünfzig Prozent Aber wir sehen das halt eben auch ganz eindeutig.
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  Speaker 1: In der Berufswelt ist es nicht so und damit entsteht ein bestimmtes Risiko, was übrigens auch war ja mal sehr unentschlossen.
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  Speaker 1: Das ist natürlich der Running Gag, dass ich auch mal Geschichte studieren wollte.
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  Speaker 0: Hört hört
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  Speaker 1: man hört hört und dass wir auch da schon aus der Geschichte kennen?
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  Speaker 1: Das ist nichts Neues im Sinne von Technisches Thema während von Frauen nicht so schnell angepasst zusammen mit weil sie wissen, häufig die weiblichen Berufe ersetzt.
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  Speaker 0: Zwei Sachen, wir gehen gleich zu dem Ersetzungspotenzial von weiblichem Beruf.
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  Speaker 0: und was ist?
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  Speaker 0: Was mir gerade noch eingefallen ist bei diesem Fünfzig Prozent nutzen die natürlich in diesen privaten Bereich aber sie sind ja auch einfach mengenmäßig Natürlich zeitlich vielleicht.
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  Speaker 0: das schließt es sogar das andere an Mengenmäßig und zeittechnisch natürlich auch nicht so viel in berufen wie Männer.
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  Speaker 0: Sie sind mehr in Teilzeit.
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  Speaker 0: Sie haben quasi auch mehr Freiheit im Sinne von nicht-arbeits zu geordneten Themen, trotzdem organisieren sie irgendwie den kompletten Lebensablauf so.
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  Speaker 1: Also Anna hat das natürlich was mit den Aufgabenverteilungen in vielen Haushalten oder eigenen Leben zu tun?
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  Speaker 1: Auf der anderen Seite, auch wenn man es eben anguckt wie's in einzelne Unternehmen ist.
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  Speaker 1: Also das heißt, wenn wir rausgehen da sind dann quasi... Wenn man siches daran guckt, dann laufen wir ins gleiche Problem hinein.
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  Speaker 1: Man kann natürlich jetzt immer und das ist immer das Problem, wenn du über Gendergaps redest.
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  Speaker 1: Dann hast du ja immer diese Relativierungsdiskussion anfängt Ja aber da sind weniger Frauen und sind jetzt die acht Prozent wirklich relevant.
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  Speaker 1: Und dann guckst du dir mal die sogenannten Vertels bei der Einkommensverteilung an und schaust mal an welche Frau verdient über zweihundertfünfzig also wir haben zum Beispiel Leute schon die Einkommenssituation anguckst, in den echten Top-Spitzen gehält dann.
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  Speaker 1: Also über zweihunderttausend Euro erzuge mal noch eine
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  Speaker 1: Frau.".
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  Speaker 1: Das ist das was in diesem Jahr.
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  Speaker 1: natürlich kann ich da an den Statistiken immer viel rumreden aber ich kann mir auch einmal die Mühe machen und sagen okay wie sieht es denn eigentlich an den sogenannten?
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  Speaker 1: Edges der Normalverteilung raus an den Tales.
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  Speaker 1: Und dann siehst du eben halt ganz klar.
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  Speaker 1: zum Beispiel, wenn wir uns das Einkommen angucken was bei den Spitzengeheltern sind so gut wie keine Frauen.
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  Speaker 1: Guckt mal falls ihr mal in eine echte Business Center Launch der Lufthansa hinein guckt oder sogar noch besser in einer First Class Launch, dann suchen wir mal die Frauen die da rum sitzen genauso wie dass wir eben sehen und das kennen wir auch diese Diskussion können wir auch seit Jahren, dass viele Frauen dann eben quasi nur zu verdienen auch definitiv aus vielen steuerlichen Gründen sonst irgendwas.
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  Speaker 1: Und das reflektiert sich dann natürlich irgendwann, wo immer wenn es zu einer Veränderung der Arbeitswelt kommt.
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  Speaker 1: Dass wir uns auf diese Systeme natürlich auch sehr systemisch drauf gucken müssen und uns nicht nur mit dem Medien oder einem Durchschnittswert beschäftigen müssen sondern ja wirklich auch in spezielle Gruppen hineingucken müssen die davon irgendwie betroffen sind und wie das dann nochmal auch eine Auswirkungen hat.
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  Speaker 1: Und das darf man, wenn wir dieses ganz AI Gender Gap in dieser Gesamtheit angucken.
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  Speaker 1: Dann haben wir eben einmal dieses Adoption also dieses fehlende Nutzungsverhalten.
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  Speaker 1: dann haben wir ein zweites großes und das ist einfach dass so AI aus der Techiedata Mattesicht Frauen wahnsinnig unterrepräsentiert sind.
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  Speaker 1: Achtung!
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  Speaker 1: Wir sind ungefähr vier bis fünf Prozent mehr... Wenn du jetzt noch unsere, die wir ständig verlieren.
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  Speaker 1: Unsere echten, also unsere Frauen, die dann auch noch in den Bereich koden, dann kommen wir vielleicht einen guten Tag auf zehn, zwölf?
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  Speaker 1: Vielleicht werden ein paar andere dazu finden, vierzehn Prozent, die wirklich im AI Engineering oder unterwegs sind.
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  Speaker 1: das war's.
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  Speaker 1: wenn man also Zahlen über AI Gender in der Branche sieht ist der Rest nicht herablassend gemeint aber alle anderen Bereiche nicht der harte Tech-Bereich.
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  Speaker 1: und Dann Kommen Wir zur dritten Blase Und Jetzt wirds final extrem komplex AI Leadership Gap, genderbezogen.
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  Speaker 1: Also wo du halt dann guckst welche Frauen haben wir in Führungspositionen in diesem Bereich?
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  Speaker 1: Da wird's halt dann und da kommt man dann deswegen auch diese drei Stufen.
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  Speaker 1: Du hast also da unten aus vielen Gründen warum Frauen es nicht nutzen Dann hast du der Background der eigentlich notwendig ist das auch wahnsinnig gering Und dann spielt sich das halt irgendwann auch in eine Führungsebene wieder.
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  Speaker 1: und damit sind wir in so einer Mischlage, die einfach nicht sonderlich schick ist.
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  Speaker 1: Wenn du quasi die betroffene Zielgruppe bist aka weiblich hier!
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  Speaker 0: Ja, und dann hast du quasi mengenmäßig bei der Nutzer in Seite einfach die meisten Frauen so gesehen.
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  Speaker 0: Und da hast du gesagt gut ich mache jetzt einen Kurs und hol dir alle mal ab.
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  Speaker 0: Du weißt natürlich kann sich saubern das werden nicht unbedingt.
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  Speaker 0: die werden in der Masse die dann tag bauen und machen und tun.
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  Speaker 0: Aber du hast hier eine Mission für dich erkannt Und zwar, um dann zurückzukommen wieder von dem Anfang zum AI-Gender Gap.
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  Speaker 0: Nämlich die Leute aus dieser privaten Nutzung rauszuholen rein in die berufliche Nutzungen so damit sie auch mal diese Entwicklung jetzt was entgegensetzen können.
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  Speaker 0: Also
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  Speaker 1: und der Idee ich nenne es noch nicht mehr beruflichen Nutzungs sondern meine Idee ist zu verankern eine sogenannte professionelle Nutz'ung
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  Speaker 0: denn
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  Speaker 1: auch die private Nutz'.ung falsch gemacht hat Auswirkungen.
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  Speaker 1: das wollen wir ja alles nicht.
• 16:42
  Speaker 1: also die Idee mehr einer professionellen Nutz.
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  Speaker 1: Und wie gesagt, weil ich mich ist immer so Klassiker.
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  Speaker 1: Wenn ich mich dann sehr aufrege, dann baut es meistens zwischen vierundzwanzig und achtundvierzig Stunden und dann guckt mein armes Team wieder meinen Terminplaner rein und fragt mich ungefähr was ich jetzt wiedergesoffen habe und dann finden da irgendwelche Veranstaltungen statt.
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  Speaker 1: Das in dem Fall war das die erste Runde AI, dann Ride Ladies Edition und jetzt finde gerade die zweite Stadt und irgendwann zwanzig, siebenundzwanzig wird's vielleicht auch eine dritte Runde geben.
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  Speaker 0: Was bringst du da im Kern bei?
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  Speaker 0: Also, damit wir mal rausfinden was das genau bedeutet am Ende eine professionelle Nutzungsweise zu etablieren.
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  Speaker 0: Da man könnte ja jetzt auch sagen naja die nutzt uns ja privat und daraus lernen sie doch auch ne professionelle Art der Nutzung.
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  Speaker 1: also wer und das finde ich dann muss sich ganz ehrlich immer die Hände über den Kopf zusammenschlagen.
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  Speaker 1: also Du lernst beim Autofahren doch auch nicht wie der Motor funktioniert
• 17:34
  Speaker 0: Nein.
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  Speaker 0: Ich wollte jetzt schlagfertig was cooles sagen,
• 17:37
  Speaker 1: aber nein!
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  Speaker 1: Dass wir beim Nutzen das technische System verstehen ist mir ein bisschen eine Rätsel... Aber es verkauft sich gut?
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  Speaker 0: Intuitiv Erfahrung aufbauen.
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  Speaker 0: Irgendwann merke ich ja, der Motor klingt komisch.
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  Speaker 1: Ja, bei er klingt's ja nie komisch weil sagt ihr immer dass alles gut und richtig ist.
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  Speaker 1: und außerdem die Bekarte halten sich seit besonders gut aus Danke.
• 17:59
  Speaker 1: Das kein Feedback gibt über Katta, was hast du da reingeschrieben?
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  Speaker 1: Das splimt ja vorn und hinten net.
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  Speaker 1: Der System hat keine Friktion, gibt dir keine Lernkurve sassen.
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  Speaker 1: also diese zwei Sachen muss ich wenn ich sowas durch denke anders angehen und damit muss sich mir leider das was die wenigsten Leute gerne machen die Grundlagen angucken.
• 18:18
  Speaker 1: Nur wenn ich die Grundlage verstanden habe, bleiben wir mal im lustigen Motorbeispiel wie so ein Motor aufgebaut ist dann habe ich einfach als klingt es wirklich komisch.
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  Speaker 1: jetzt hab' ich einen Gefühl dafür entwickelt.
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  Speaker 1: das heißt wir müssen Grundlagen aufbauen und ja wir machen auch noch sowas wie Prompten und Kontext und Context Engineering Auch weil diese Sachen nicht weggehen.
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  Speaker 1: der promptest immer noch die Anweisung Der Kontext ist immer noch der Hintergrund des real System für ganz viele Aufgaben braucht.
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  Speaker 1: Und da braucht es eben auch und das wird der dritte wichtige Punkt Wie denke ich eigentlich über einen Workflow der AI getrieben ist oder AI Driven ist, nach.
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  Speaker 1: Das heißt wie muss ich sowas aufbauen?
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  Speaker 1: Wie muss sich das System richtig benutzen mit all den Einschränkungen die es hat Natur gegeben oder weil irgendjemand entschieden hat dir bauen das so und dann kann ich das auch nutzen egal ob das dann privat ist oder professionell.
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  Speaker 1: und privaten können wir das dann haben ein bisschen egal sein und in professionellen muss ich dann eben ein bisschen mehr diese Wahrnehmung reingehen.
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  Speaker 1: okay Ich musste vielleicht mehr liefern als jetzt der männliche Kollege und das ist natürlich ein bisschen unfair, aber das ändern kriegen wir so schnell nicht geändert dass ich da es einschätzen kann.
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  Speaker 1: Und das ist dann auch die Vorbereitung für das was unter Agents wobei ähnlich wie in einem Chatbot vor ein paar Jahren gesagt in einem Podcast vor einigen Jahren gesagt habe Ich bin keine Chatbot-Expertin Das geht weg.
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  Speaker 1: so sehr müssen wir das auch realistisch sehen bis das was da unter Agent bauen durch die Gegend gehandelt wird.
• 19:34
  Speaker 1: genauso schon wieder auf dem Absteigenden erstes.
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  Speaker 1: also die klassisch technische Definition eines Agent im Sinne von LLM kommt zum Einsatz in einer authentic Work-Ausführung.
• 19:44
  Speaker 1: Das heißt, das LLm übernimmt bestimmte Aufgaben.
• 19:47
  Speaker 0: Ja ich danke dir dass du das nochmal so klar gemacht hast.
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  Speaker 0: Du hast gesagt jetzt gerade noch mal und dann wenn sie professionell das zum Einsatz bringen Wo auch immer, aber wir beziehen es jetzt im weiteren sozusagen auf den Job Kontext dieser Frauen die aus allen Richtungen und Bedingungen kommen.
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  Speaker 0: Von ich glaube was hatten mir bei dir?
• 20:09
  Speaker 0: Da waren Leute in Marketing, Marketing
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  Speaker 1: Techies,
• 20:13
  Speaker 0: Mathe, Finance, also wirklich
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  Speaker 1: Anwälte, Müttertechterdrohs, Wirtschaftsprüfung alles.
• 20:20
  Speaker 1: Alles soziale Sachen.
• 20:23
  Speaker 0: Also wirklich von selber weiter.
• 20:26
  Speaker 0: oder Praktikantin sogar bis Geschäftsführerin, so.
• 20:30
  Speaker 0: Das war alles dabei.
• 20:31
  Speaker 0: und jetzt kommen die auf den Trichter und machen das noch viel geiler und benutzen das jetzt umso mehr.
• 20:36
  Speaker 0: und dann treffen sie aber mit ihrer Nutzung auf das bestehende System.
• 20:40
  Speaker 0: und da kommen wir wieder zum Anfang.
• 20:42
  Speaker 0: Frauen haben es schwerer als Männer sich denn dadurch zu setzen und der These jetzt was meinst du mit der Unsichtbarkeit wenn Sie anfangen jetzt KI zu benutzen und nicht aufpassen?
• 20:52
  Speaker 1: Wenn wir uns jetzt mal historisch kurz einen Moment zurückgehen und ihr werdet vielleicht die Fernsehsähe Madman noch alle kennen.
• 20:58
  Speaker 1: Eine, wie ich finde großartige Sähe, die die Werbebranche beschreibt, wie sie quasi sich aufgeblät hat, die Brilligin der Mad-Man Und wenn Sie sich in die Fernsehen erinnern, weiß ja dass eine dieser Hauptlinien ist Wie Peggy von einer Sekretärin quasi zum Creative Director wird.
• 21:17
  Speaker 1: So warum ist es jetzt relativ wichtig?
• 21:19
  Speaker 1: Denn In den Fünfziger, Sechsziger bis Rhein so in die Mitte der Siebziger Jahre gab es eben diese Sekretärinnenpuls.
• 21:25
  Speaker 1: Oder wenn ihr noch ältere Filme kenne?
• 21:27
  Speaker 1: Die Frauen, die die einzigen in der Lage waren, die Telefonverbindung zu stecken.
• 21:31
  Speaker 0: Stimmt!
• 21:32
  Speaker 0: Also
• 21:32
  Speaker 1: Telefon-Verbindung stecken, Sekretäre.
• 21:35
  Speaker 1: Dann kam etwas anderes auf – der Computer und die E-Mail.
• 21:40
  Speaker 1: Wen betrifft, wenn die Chefin anstatt Ich habe ein männlicher Assistenten.
• 21:45
  Speaker 1: Den männlichen Assistent zu sagen, kannst du mal bitte den Schriftsaats fertig machen oder diese Schreiben rausschicken?
• 21:50
  Speaker 1: Einfach die E-Mail selber schreibt.
• 21:52
  Speaker 1: Also in einer klassischen, deswegen mit dem Madman Beispiel sind diese ganzen Sekretärin Pools wurden nicht mehr gebraucht weil jetzt hat man das ja selber gemacht.
• 22:00
  Speaker 1: Meetings hat man schnell selber organisierte Telefon und E-mail haben sich weiterentwickelt.
• 22:05
  Speaker 1: Diese Berufe... existieren heute so nicht mehr.
• 22:08
  Speaker 1: Guckt euch noch an, wie viele Assistenten, Sekretärinnen oder all diese Aufgaben wir haben.
• 22:12
  Speaker 1: und auf der anderen Seite ist die zum Beispiel eine Vorschatzassistentin weit weg von der Sekretäre.
• 22:16
  Speaker 0: Also
• 22:17
  Speaker 1: das heißt, diese Assistenzgeschichten haben sich sehr verschoben.
• 22:20
  Speaker 1: Diese ganze Berufsgruppe existiert in diesem Fall eigentlich
• 22:23
  Speaker 0: nicht mehr.
• 22:24
  Speaker 0: Ja, man könnte ja sagen früher hatte jeder Abteilungsleiter einer Sekretärin heute nur noch der Vorstand eigentlich.
• 22:29
  Speaker 0: So wenn ich
• 22:30
  Speaker 1: durchlaufe weil durch bestimmte Gründe und aber das ist halt also du musst in einer sehr, sehr hohen Führungsposition sein dass das irgendwie auch realistische Sinn macht oder ansonsten kannst es definitiv vielleicht doch einfach besser selber machen
• 22:43
  Speaker 0: beziehungsweise kannste auch nicht mehr rechtfertigen.
• 22:45
  Speaker 0: Kann er wollen?
• 22:47
  Speaker 0: Muss er vielleicht
• 22:48
  Speaker 1: lieber bezahlen.
• 22:50
  Speaker 1: Und jetzt gucken wir uns mal an was AI weiter treibt.
• 22:53
  Speaker 1: So, jetzt ist der erste Wunsch und den ich ja immer höre kann das AI-System auch noch gleich meine E-Mail schreiben.
• 22:59
  Speaker 1: Also das E-mail System hat das Sekretariat ersetzt, jetzt soll es auch nochmal ein Projektmanagement meines... Die ganzen Assistenten sind was eigentlich für Tätigkeiten?
• 23:08
  Speaker 1: Egal ob privat oder professionell die die wir normalerweise machen dem Mental Loading werden mit tragen!
• 23:13
  Speaker 1: Die Geburtsagswahlorganisation unter dem Team Event all das scheinbar was ja irgendwie wichtig ist Aber gleichzeitig trotzdem nicht so einen hohen Stellenwert hat.
• 23:23
  Speaker 1: Und was insbesondere von Männern als extrem nervig wahrgenommen wird, Hauptsache mal dann schmeißt du es mal bei Baba auf den Schraubtisch weil das scheint ja die einzige.
• 23:32
  Speaker 1: Ich war früher die einzige Frau im Team also war dann ich irgendwie im Lied das Team event zu organisieren.
• 23:38
  Speaker 0: Ja, fuck!
• 23:39
  Speaker 1: Ja, also übrigens das beräuch noch... Also mich werde mir mal wieder gefragt was ich bereue in meiner Karriere.
• 23:45
  Speaker 1: Das ist das Einzige, dass ich in meiner Karriere wirklich bereue.
• 23:47
  Speaker 1: Dass ich nie ein Team-Event im Schönheitssalon organisiert habe!
• 23:51
  Speaker 1: Da war ich beim Anfang meinen zwanzigern nicht arrogant genug und nicht bad erst genug.
• 23:56
  Speaker 1: Ich habe eine Team event organisiert, wir machen Wellness!
• 24:01
  Speaker 1: Das war leider... da bin ich ein bisschen sauer auf mein Jüngeres selbst.
• 24:05
  Speaker 1: aber gut.
• 24:08
  Speaker 0: Wäre ein Statement
• 24:09
  Speaker 1: gewesen?
• 24:11
  Speaker 0: Ja.
• 24:11
  Speaker 0: Aber wer weiß ob es heute wird?
• 24:13
  Speaker 1: Wer weiß wo der dann heute wärst Bauer?
• 24:15
  Speaker 0: Aber
• 24:16
  Speaker 1: jetzt gucken wir uns diese Tätigkeiten an.
• 24:17
  Speaker 1: Jetzt schauen wir uns doch mal an, was wenn wir Social Media LinkedIn oder sonst irgendwas auch machen und was sich Leute wünschen welche Aufgaben wo wegdelegiert werden sollen.
• 24:24
  Speaker 1: Es sind die repetitiven Fähigkeiten es sind die nervigen, die scheinbar nervigen und nicht hoch gewertschätzten Aufgaben so.
• 24:33
  Speaker 1: aber wer macht sie denn meistens?
• 24:34
  Speaker 0: Ich würde gerne noch in den Ringspreisen die organisatorisch komplexesten Aufgaben
• 24:39
  Speaker 1: ja natürlich die von außen Einfach erschauen, aber versuchen mal zwanzig Leute zu organisieren.
• 24:44
  Speaker 1: Habt ihr schon mal ein WhatsApp-Familienchat gesehen?
• 24:47
  Speaker 1: Oder diese legendären ThisWordAppChat now became a group trip?
• 24:51
  Speaker 0: Weißt du
• 24:51
  Speaker 1: wie komplexer das ist?
• 24:54
  Speaker 0: Ja es ist unglaublich komplex und etwas wo man eigentlich in die KI jetzt nicht drauf schmelzen sollte.
• 24:58
  Speaker 1: Genau!
• 25:00
  Speaker 1: Und jetzt kommen wir an diesen Punkt... Die Modelle werden natürlich immer besser.
• 25:03
  Speaker 1: Sie werden auch unnatürliches Teil davon einfach gefühlt.
• 25:05
  Speaker 1: nervige Kommunikation Aber Das sind halt die Jobs, die so nach und nach angezählt sind.
• 25:12
  Speaker 1: Und jetzt zurück zu wer macht die denn?
• 25:14
  Speaker 1: Ja unsere vierhundertfünfzig Euro Team Assistenzkraft.
• 25:18
  Speaker 1: Also das sind ja all das.
• 25:19
  Speaker 1: Es sind halt genau diese Sachen, die und ob es dann auf dem gleichen Qualitätsniveau ist.
• 25:24
  Speaker 1: Sonst sagen wir's erst mal isst die Wahrnehmung.
• 25:26
  Speaker 1: was ist so?
• 25:27
  Speaker 0: Ja, das ist ja auch Einsteiger.
• 25:28
  Speaker 0: Einsteigern, junge Berufe und Frauenentscheid.
• 25:32
  Speaker 0: Was
• 25:32
  Speaker 1: ist der größte Einbruch gewesen?
• 25:33
  Speaker 1: auf Fiverr mit dem... Mit der Weiterentwicklung der AI-Systeme Virtual Assistentin gibt es nicht mehr?
• 25:38
  Speaker 1: Du buchst eine AI-Assistin!
• 25:40
  Speaker 0: Ja, es ist krass.
• 25:41
  Speaker 0: Und das muss man einfach auch mal so aussprechen und stehen lassen.
• 25:45
  Speaker 0: Ich weiß noch die Zeit online hat einen ganz tollen Bericht rausgebracht vom Sommer auch irgendwie.
• 25:52
  Speaker 0: welche Jobs sind wir automatisierungsbetroffen?
• 25:56
  Speaker 0: Und eine spannende Dimension, die Sie eben auch noch mit reingebracht haben.
• 26:00
  Speaker 1: Neben
• 26:01
  Speaker 0: ziemlich guten Analyse auf sehr vielen Daten wie betroffen welcher Bereich es ist und so.
• 26:06
  Speaker 0: Haben sie in die Dimension Anpassungsfähigkeit nur mit reengebracht?
• 26:09
  Speaker 0: Das hast du eben auch mal eben so gedroppt!
• 26:13
  Speaker 0: Eigentlich ist das ja jetzt der Kern.
• 26:15
  Speaker 0: Wer kann sich denn jetzt anpassen und was sind jetzt die Mittel oder die hilfreichen Gedanken?
• 26:23
  Speaker 0: wird jetzt dein Workshop auf jeden Fall reinfallen, aus meiner Sicht.
• 26:26
  Speaker 0: Das sind ja jetzt die Hebel, die Frauen haben und da kommen wir jetzt quasi auch zu dem was du den Frauen beigebracht hast wie sie überhaupt also zum einen das für sich nutzen aber dann auch wie Sie darüber sprechen.
• 26:40
  Speaker 0: Also irgendwie Sichtbarkeit weg von dem Frauen machen technische Äno-Quatsch oder Fehler oder wie auch immer.
• 26:48
  Speaker 0: Die können das ähnlich und können ja auch kein Auto fahren.
• 26:49
  Speaker 0: und sowieso Wahrnehmung.
• 26:53
  Speaker 0: Und das fand ich eben so geil, diesen Moment.
• 26:56
  Speaker 0: Hast du gesagt?
• 26:58
  Speaker 0: Sag nicht!
• 26:59
  Speaker 0: Ich habe mal ChatGbt gefragt oder ich hab die KI gefragt Sondern ich habe das analysiert Dann habe ich das geprüft dann habe ich es freigegeben und hier ist mein finaler Entwurf.
• 27:11
  Speaker 0: So, finaler entwurf is auch geil
• 27:13
  Speaker 1: Ja aber wir machen doch Final Draft
• 27:15
  Speaker 0: Final Draf Final Final DRAFT Komm noch mal.
• 27:18
  Speaker 0: fein Aber dass das fand Geistreich, wenn man im Alltag ja gar nicht darüber nachdenkt.
• 27:25
  Speaker 0: Es ist jetzt überall da es war aber somit die Leute haben alle ein unterschiedliches Kompetenz Level bis keins und haben viele keine Vorstellungen davon wie komplex es auch sein kann das professionell zu nutzen?
• 27:38
  Speaker 0: Und wie viel Arbeit hat das eigentlich auch kostet die KI so zu hebeln dass sie natürlich mehr Qualität bringt und das Unternehmen weiterbringt oder das Projekt oder was rüber und das dann aber auch zu frame und quasi sich dahinzustellen mit breiter Brustortsfrau.
• 27:54
  Speaker 0: Und dann noch zu sagen, ich mach dir meinen Prozess sichtbar?
• 27:57
  Speaker 0: Das brauchen Frauen jetzt aus deinen Worten weil du es viel besser gemacht hast.
• 28:03
  Speaker 1: Fangen wir ein Stück vorher an.
• 28:06
  Speaker 1: Wir sind das müssen wir uns ja auch alle bewusst sein gerade wir kommen außer einer Welt.
• 28:11
  Speaker 1: die war mal kooperativer Die war mal inklusiver.
• 28:14
  Speaker 1: Jetzt sind wir an der Eskalation, der Ellenbogen-Gesellschaft wie der empfohlen Drive drinnen.
• 28:19
  Speaker 1: Das heißt es ist Trump Error Wie man's auch immer nennen will Aus vielen Gründen und das ist ja nicht nur das sondern ist es eben sehr viel mehr.
• 28:28
  Speaker 1: ich muss auch irgendwie auf meinen eigenen Vorteil wieder stärker achten ob Ich Will oder Nicht?
• 28:34
  Speaker 1: Das ist die eine Komponente.
• 28:35
  Speaker 1: Die zweite Komponente Ist dass Frauen, aber auch alle anderen Minderheiten ist stärker immer über den Frame und das Narrativ eingeschätzt werden statt Männer.
• 28:48
  Speaker 1: Wir haben wir alle schon mal erlebt!
• 28:50
  Speaker 1: Ihr habt alle den einen sorry Jungs weißen männlichen exzentrischen Kollegen der auch noch im letzten T-Shirt in kurzen Hosen im Notfall in ein High End Meeting reinladen kann.
• 29:03
  Speaker 1: Einer wird die Augenbaue ziehen und der Rest findet es eigentlich ganz geil.
• 29:07
  Speaker 1: Rebellion.
• 29:09
  Speaker 1: Jetzt stelle ich mal vor, ich nicht mit meinem Standing heute.
• 29:13
  Speaker 1: Ich hätte das mal vor fünfzehn Jahren gemacht.
• 29:15
  Speaker 0: Also kein Blüßchen und keinen Stiftrock meinste?
• 29:18
  Speaker 1: Ja genau so ein Minirock mit dem rotsigen Rolling Stones T-Shirt offenen Haaren und Femake aber aufgeschlagen.
• 29:25
  Speaker 1: Da wäre alles andere im Raum gestanden als das das Rebellion und ganz Geiles.
• 29:30
  Speaker 0: So
• 29:30
  Speaker 1: was heißt?
• 29:31
  Speaker 1: wir kennen das.
• 29:31
  Speaker 1: Wir wissen dass je nachdem wo du da so grundsätzlich schon mal wahrgenommen wirst, die Wahrnehmung sehr viel mehr im stärkeren Vordergrund steht.
• 29:39
  Speaker 1: Und jetzt ist es natürlich, das ist total gemeint weil die Wahrnehmung ist ja die Entscheidung der anderen und nicht mal mein Problem.
• 29:45
  Speaker 1: Jetzt musst du – und das nervt natürlich ohne Ende in dem Fall eine bewusste Entscheidung sprechen dass ich einen sogenannten Reframe machen muss also einen sogenannten den Rahmen der Kommunikation ändern.
• 29:55
  Speaker 1: und das ist das was halt der erste Schritt ist.
• 29:58
  Speaker 1: und wenn ich sage die KI hat mir geholfen dann klingt es halt anders.
• 30:02
  Speaker 1: Also wenn ich sage, Ich habe KI genutzt um Material zu strukturieren.
• 30:06
  Speaker 1: Um die Bewertung Entscheidungen liegen aber die Bewerbungsentscheidung liegt bei mir und das war übrigens der weitere Prozess.
• 30:11
  Speaker 1: hier sind die Hintergrundmaterialien.
• 30:12
  Speaker 1: Wenn jemand reingucken möchte Hier ist die kurze Zusammenfassung Und ich kann das auch jederzeit ohne dass ich auch nun mal ins All Material reingucke irgendwie durch argumentieren So in dem Moment wo ich und Das ist ja das gemeine Ein männlicher Counterpart Kann sagen die KI hat mir geholfen.
• 30:28
  Speaker 1: Das kann ich immer nicht sagen, wenn ich weiblich bin oder wenn dann noch so andere Punkte hinzukommen.
• 30:32
  Speaker 1: Oder zum Beispiel ein, ich spreche nicht muttersprachlich Deutsch?
• 30:36
  Speaker 0: Ich bin immer wieder...ich war es auch letztes Mal!
• 30:38
  Speaker 0: Ich weiß nicht ob ich auf solch auch so geht da draußen aber man muss sich einfach immer wieder vor Augen halten dass wir strukturell da einfach nur nicht soweit sind und ich erlebe es mehr so das Frauen eher davon quasi lieber gar nichts sagen Ja.
• 30:57
  Speaker 0: Und Zeit im Weste da reinstecken zu verschleiern, dass sie KI benutzt haben?
• 31:02
  Speaker 0: Das
• 31:03
  Speaker 1: ist natürlich voll dramatisch!
• 31:04
  Speaker 0: Absolut.
• 31:05
  Speaker 0: und dann sieht quasi niemand den Wert der Kolleginnen die schon extrem weit ist mit KI und allen anderen noch was erzählen könnte.
• 31:14
  Speaker 0: so und woran wir immer arbeiten ist, dass wir es schaffen sozusagen in diesem ganzen Transformationsprozess eben auch ganz neue Menschengruppen im Unternehmen anzusprechen für KI-Championslotsen und wie das ganze Thema auch dann heißen mag Ambassador Dorn um genau das umzuframen.
• 31:33
  Speaker 0: Um zu zeigen jetzt ist ein wichtiger Prozess.
• 31:36
  Speaker 0: Wir müssen ganz viel von denen lernen die einfach ganz viel checken.
• 31:39
  Speaker 0: gerade noch unter sind nicht die Kollegen vom letzten Transformation und Rollout und keine Ahnung was, sondern KI verändert hier auch ein bisschen so'n bisschen die Landschaft.
• 31:49
  Speaker 0: Was Motivationen Verständnis und Fähigkeiten Kompetenzen angeht?
• 31:55
  Speaker 0: Ja!
• 31:55
  Speaker 1: Und auch was Skillset
• 31:56
  Speaker 1: angeht?!
• 31:57
  Speaker 1: Absolut!
• 31:57
  Speaker 1: Also der... Die Kollegen, Kolleginnen, die pures fachliches Wissen haben, was aber nicht zur Bewertung führt.
• 32:05
  Speaker 1: Die bräuchten man wirklich nicht mehr.
• 32:07
  Speaker 1: das Wissen ist da.
• 32:09
  Speaker 1: Die in der Lage sind Bewertung abzugeben, den Raum lesen können die zwischen Nuancen aber insbesondere den sogenannte Judgment einzufügen.
• 32:19
  Speaker 1: Und das sind ja häufig ganz andere Leute als der oder die vermeintliche Fachexperte.
• 32:25
  Speaker 1: und das ist halt das wo jetzt passiert über Folgendes.
• 32:29
  Speaker 1: Denken wir es mal durch Die Fachexpertin hat das Gefühl Wissen ist angezählt und macht sich auf die Reise dieses Wissen stärker mit AI zu hebern Damit ihre vielleicht bisher, vielleicht auch im besten Fall Defizite Diplo anderslagen rauszugleichen und kann sich damit in Position bringen.
• 32:48
  Speaker 1: Jemand der das Judgment aber hat, aber nie offensichtlich gemacht wie er eigentlich dazu gekommen ist dann eventuell auch noch verschleiert dass jemand sehr viel technisches Fähigkeiten oder sonst was so zumindest Anwenderfähigkeiten hat Das läuft nicht gut.
• 33:02
  Speaker 1: Noch dazu gibt es insbesondere, das muss man ja auch realistisch sagen.
• 33:05
  Speaker 1: Das habe ich auch mal, sage ich auch meinen insbesondere, dass ich eine Größe oder gerade habe ich eigentlich so ein ganz großes Team an der Backe.
• 33:10
  Speaker 1: aber das ist doch immer das was ich insbesondere mein Junius auf Erfolge gesagt habe.
• 33:15
  Speaker 1: Ich kann nicht wenn ihr es mir nicht sagt den Wert eurer Arbeit einschätzen.
• 33:20
  Speaker 1: will ich hier vierzig Leute durch die Gegend setzen habe Gehebe ich mir mühe dass sich nicht auf das... Größte Trompete quasi nur höre.
• 33:29
  Speaker 1: Ja, aber irgendwann ist es unrealistisch.
• 33:31
  Speaker 1: oder sind wir genau in diesen?
• 33:33
  Speaker 1: Wir sind AI is nicht das Kernproblem.
• 33:36
  Speaker 1: AI ist nur der Scheinwerfer die die strukturellen und Probleme der letzten Jahre und Jahrzehnte beschleunigt beleuchtet und damit halt auch eine andere dramatische Auswirkung reinschicken kann wenn wir uns nicht bewusst dagegen stehen.
• 33:51
  Speaker 0: so und jetzt hat er die Die Personen dass mit KI vielleicht gehebelt Und du hast es gerade quasi immer durchgespielt und macht das aber jetzt sichtbar.
• 34:02
  Speaker 0: Was ist denn deine Erwartung, was sich denn verändert für diese Person?
• 34:06
  Speaker 0: Aber in dem Fall auch einfach Frauen.
• 34:08
  Speaker 0: also was erwartest du wirklich, was im Unternehmen passiert wenn die Frauen nicht so viel vielleicht technisch aufgefallen sind oder sonst irgendwas laut werden und sagen ich mach mal ein Prozess sichtbaar
• 34:20
  Speaker 1: erstmal unglaublich und dann wirst du relativ schnell merken wie gut die Unternehmenskultur ist.
• 34:26
  Speaker 1: Manchen sind, also ich meine es ist ein bisschen lustig.
• 34:29
  Speaker 1: Dass hier Leute manchmal noch unglaublich sind was ich so technisch kann.
• 34:33
  Speaker 0: Lustig!
• 34:34
  Speaker 0: Es hat ein bisschen Humor.
• 34:36
  Speaker 1: Also insbesondere wenn ich aus San Francisco gerade irgendwie vielleicht nur mit Jetlag irgendwo sitze und dann sage ich bin grad aus dem Belly wieder zurück.
• 34:41
  Speaker 1: Ach hast du irgendwas angeguckt?
• 34:43
  Speaker 1: Nee Kunde sitzt da muss man mal Meeting machen.
• 34:48
  Speaker 1: Ich glaube meine Außenwahrnehmung ist groß genug, dass man eigentlich nicht assoziieren könnte.
• 34:52
  Speaker 1: Dass ich das nicht kann.
• 34:53
  Speaker 1: Jetzt stelle euch immer vor!
• 34:54
  Speaker 1: Ich sage immer wenn das mir immer noch passiert... Wie wird es euch gehen?
• 35:00
  Speaker 1: Also wir werden relativ schnell raus, wenn die Unternehmenskultur ist.
• 35:03
  Speaker 1: Unglaubige Blicke!
• 35:04
  Speaker 1: Nehmen Sie hin.
• 35:05
  Speaker 1: Positiv überraschen tun wir alle gerne aber jetzt kommt natürlich Schritt zwei und das ist die Erwartungszeitung kann steigen.
• 35:10
  Speaker 1: Das müsst ihr managen und ihr müsst natürlich von vorne rein und es ist wie gesagt einfach ein sehr strategischer Moment das von vornherein sauber zu platzieren sich auch zu gucken.
• 35:20
  Speaker 1: wo sind meine meine Kolleginnen und Kollegen der supporten solche geschichten?
• 35:25
  Speaker 1: weil ansonsten wird das gleiche wie immer passieren.
• 35:28
  Speaker 1: Du landet noch mehr auf dem Schreibtisch, weil du machst es jetzt schon mit der AI, du kannst es ja so gut und dann hast du nur mehr Arbeit an der Backe.
• 35:35
  Speaker 0: Und irgendwie schwingt er da immer noch mit?
• 35:37
  Speaker 0: Ist ja eigentlich nicht deine Leistung auch wenn du schon zwanzigmal den Prozess erklärt hast.
• 35:40
  Speaker 0: Ja
• 35:41
  Speaker 1: genau das!
• 35:42
  Speaker 1: Das ist halt einfach.
• 35:43
  Speaker 1: aber Achtung, das betrifft übrigens nicht nur Frauen.
• 35:45
  Speaker 1: also lieber Herren euch betrifgt das auch immer mehr.
• 35:48
  Speaker 1: Join the party das habt ihr jetzt quasi selbst verursacht.
• 35:52
  Speaker 1: warum?
• 35:52
  Speaker 1: Weil insbesondere Männer dargestellt haben als wäre AI so trivial.
• 36:00
  Speaker 0: Sie haben dargestellt, es wäre drüber.
• 36:02
  Speaker 0: Was genau meinst du?
• 36:04
  Speaker 1: Nach dem Motto ja das kann man immer so schnell nebenbei ein bisschen prompten und aber ein bisschen Wipe Coding.
• 36:10
  Speaker 1: Jetzt sind wir aber natürlich nach dreieinhalb Jahren an der kritischen Stelle, wo A. die LLMs massiv fähiger geworden sind B., solche Sachen wie okay irgendwie müssen wir das jetzt Herd in Probe bekommen und sonst irgendwas.
• 36:21
  Speaker 1: Und wenn es zu trivial ist warum sind denn die Ergebnisse dann von ihnen immer so unterschiedlich spätestens?
• 36:25
  Speaker 1: Dann fängt das ganze an zu brechen und wenigheit in den letzten jahren und das war halt eine bestimmte Kommunikation Die gefahren worden ist.
• 36:32
  Speaker 1: ja hier so ein der schnelle rollen prompt mit ein bisschen Hier und dann ist dass ihr das damit kannst du dem ikhin sie berate ersetzen Jo, es sorgt für eine andere Erwartungshaltung auf Führungsetagen.
• 36:43
  Speaker 1: Wo ist das denn jetzt?
• 36:45
  Speaker 1: Und das ist halt zurückzu.
• 36:47
  Speaker 1: Das hat so ein bisschen Humor.
• 36:48
  Speaker 1: Problemes davon sind natürlich auch alle Betroffenen die's nicht mit verursacht haben.
• 36:52
  Speaker 1: und wir befinden uns gerade in einem sehr, sehr interessanten Spannungsfeld aus vielen Gründen und AI passt leider sehr in den... Ich will gar nicht sagen Zeitgeist aber irgendwie ist schon das richtige Wort.
• 37:05
  Speaker 1: In die Zeit hinein wo Wir bestimmte Entwicklungen sehen, die einfach nicht wirklich gesund sind.
• 37:13
  Speaker 1: Und dieses Übertribialisieren, dieses Übervereinfachen... Ich weiß nicht wie oft mir vorgeworfen wird das ich so negativ zu AI bin.
• 37:20
  Speaker 1: und dann wenn ich habe Kinder, ich halte in diesem Feld als Frau seit über zwanzig Jahren durch mit immer noch viel Freude!
• 37:27
  Speaker 1: So negativ kann ich nicht sein weil eben ein differenzierter Blick zu anstrengend ist.
• 37:33
  Speaker 1: Und das ist das, wo ich auf der anderen Seite hoffe dass meine... Ich lends ihr mal liebevoll meine Ladies quasi den Rückschlag geben denn wenn wir eins gelernt haben es für uns war's noch nie leicht.
• 37:46
  Speaker 1: Mal spacken zusammen dann kämpfen wir uns auch da diesmal durch Denn Es ist halt nicht so schnell zu erledigen wie er restlichstens gerne erzählt.
• 37:55
  Speaker 1: und Wenn wir jetzt die Grundlagen gehören die guten Grundlagen Repetitiv das hinbekommen, dann haben wir vielleicht auch mal wieder so ein Edge den wir ausspielen können.
• 38:04
  Speaker 0: Ja es passt hundertprozentig in diese Zeit.
• 38:08
  Speaker 0: ich habe ein bisschen die These Das letzten dreieinhalb Jahren kann man ja jetzt nicht sagen, dass unbedingt alle dann auch auf den Trichter gekommen sind und die guten Entscheidungen getroffen haben und gute Beratung eingekauft haben.
• 38:21
  Speaker 0: Und jetzt alles schön gelernt haben und jetzt alles Schön auch das in die Prozesse einfliegen sauber und das Gelerntes skalieren so kann man jetzt nicht von sprechen.
• 38:30
  Speaker 0: viel mehr haben wir ja dieses dieses sage ich mal dieses menschliche diesen menschlichen Aspekt.
• 38:34
  Speaker 0: Wir haben uns unglaublich fragmentiertes Wissen im Unternehmen.
• 38:37
  Speaker 0: Die einen haben es heimlich irgendwie für sich, haben ein Barbarakus gemacht und feiern ihr Leben.
• 38:42
  Speaker 0: Die anderen eben nicht!
• 38:43
  Speaker 0: Und bleiben so ein bisschen auf Stammtischgesprächen hängen zum Thema KI und dort lügt ihr mal und dies und das und ich weiß ja noch nicht und ich hab's noch nicht angewendet.
• 38:53
  Speaker 0: Und gleichzeitig rollen jetzt auf ad hoc ganz viele Unternehmen irgendwie Co-Palette jetzt doch aus oder irgend'n anderes und Langdoc und weiß ich nicht was und machen so n bisschen Aktivierung... ...und ich habe das Gefühl dass wir eine Chance darin haben, das sich die Abhängigkeit verändert.
• 39:09
  Speaker 0: Also wir sind abhängig oder die Unternehmen sind auch jetzt von den Talenten abhängigt, die intern dieses Wissen aufgebaut haben in der Zeit, in der sie verschlafen haben.
• 39:20
  Speaker 0: Sie müssen natürlich nach außen hin auch merken, sie langsam, sie müssen einkaufen, wissen einkauen, gute Menschen finden.
• 39:28
  Speaker 0: Wir haben Fachkräftemangel und deswegen müssen wir ja jetzt eigentlich darauf setzen professionelle Anwendung auf breiter Fläche kommen.
• 39:36
  Speaker 0: Und ist das nicht total die Chance, Thema Anpassungsfähigkeit Frauen?
• 39:41
  Speaker 0: Ist das eine totale Chance jetzt genau in diesem Bereich reinzugehen im Unternehmen den die Führungen was Kompetenz und Anwendungen angeht an sich zu reißen?
• 39:54
  Speaker 1: Es ist definitiv ein Versuch wert!
• 39:57
  Speaker 1: Ja ich sehe es ja auch tagtäglich wie breit das Bild des Wohn- Unternehmen so stehen, selbst wenn sie auf die Reise gemacht haben wo sie scheitern und challagen.
• 40:08
  Speaker 1: Wo sie wo andere die wenigen Leuchtturmunternehmen gut vorankommen?
• 40:12
  Speaker 1: Und ja natürlich ist es!
• 40:15
  Speaker 1: In meiner positiven Welt würde ich auch sagen macht das auf jeden Fall.
• 40:19
  Speaker 1: also dass immer die Aussage machen ist besser als abwarten.
• 40:23
  Speaker 1: Dann gibt's da die andere Seite und am Ende des Tages muss sich da nochmal kurz den erhobenen Finger heben.
• 40:30
  Speaker 1: Und wir haben, glaube ich eine Podcast-Folge dazu, die ich das auch schon mal ein bisschen erklärt habe.
• 40:34
  Speaker 1: Rundumsthema Synthetische Daten was ganz relevant für diesen Feld ist.
• 40:39
  Speaker 1: denn ja Mädels Jungs gebt Gas Unternehmensführung Gebt Gas trefft die guten Entscheidungen holts euch hier rein Die fragmentiert das Wissen.
• 40:48
  Speaker 1: Gebgas ist die Leitlinie.
• 40:50
  Speaker 1: Warum geht Gas?
• 40:51
  Speaker 1: aus zwei Gründen?
• 40:52
  Speaker 1: Die Entwicklungsgeschwindigkeit der LLMs aktuell, ich hätte nicht gesagt und das sage ich glaube jedes Jahr aufs Neue wieder.
• 40:59
  Speaker 1: Klingen wie so eine kaputte Schallplatte alter Schwede.
• 41:00
  Speaker 1: was ist dieses Jahr wieder passiert?
• 41:02
  Speaker 1: Ich habe damit gerechnet dass wir in den Fähigkeiten der LlM's wachsen.
• 41:08
  Speaker 1: Dass wir dreimal in der exponentiellen Entwicklung springen hatte ich nicht auf dem Schirm Anfang des Jahres mit dem Opus vier Punkt sechs dann Mythos und Fabel Und jetzt sind wir nochmal geschwommen beim Gigadis X mit Astra Und wenn man so ein bisschen mehr Hintergrund hat, weiß was die Pipeline bei den zwei großen Labs definitiv gerade her gibt.
• 41:27
  Speaker 1: Dann werden wir im Zweifelsfall dieses Jahr nochmals springen!
• 41:30
  Speaker 1: Wir haben September-Freunde in der Nacht und sind dreimal
• 41:32
  Speaker 0: extra... Wir sind dran.
• 41:33
  Speaker 0: Moment mal in der Reihenfolge wäre dann Gemini am Start?
• 41:35
  Speaker 1: Entschuldig wäre jetzt an Gemini als momentan relativ zurückgehängt, weil sich das Google ziemlich zerlegt hat.
• 41:40
  Speaker 1: Momentan ist es aber auch die Chinesens unheimlich auf.
• 41:43
  Speaker 1: Wir warten alle auf einen ganz bestimmten Release von Diepsik Wobei ich nicht genau weiß, ob die Chinesen das Politbüro wirklich freigibt.
• 41:50
  Speaker 1: Wir werden sehen!
• 41:51
  Speaker 1: Der Punkt ist Game is on.
• 41:53
  Speaker 1: Aber dreimal exponentiell Entsprünge hineinzugehen, dass die Fähigkeiten aller Lambsons geht es innerhalb eines einzigen Jahres nach der enormen Geschwindigkeit.
• 42:01
  Speaker 1: Nach den ist drastisch so.
• 42:04
  Speaker 1: und jetzt muss man halt sich realistisch stellen... ...dass die Aussage, dass das das ist der wichtige Punkt?
• 42:10
  Speaker 1: Es gibt eine generelle Aussage die ganz gerne gemacht wird naja das kann ja kein Mensch und kein Unternehmen verkraftet.
• 42:15
  Speaker 1: Diese Aussage ist falsch.
• 42:16
  Speaker 1: Ihr kennt nur die Minderheit nicht.
• 42:18
  Speaker 0: Führe das aus, damit auch wirklich...
• 42:21
  Speaker 1: Ich bin bei dir alle sollen Gas geben!
• 42:24
  Speaker 1: Alle sollen insbesondere die hidden Champions und es können ganz andere Leute sein als was ihr glaubt wer euer AI-Guru der Champions der nächsten Jahre ist.
• 42:32
  Speaker 1: aber ihr müsst euch auch der Realität stellen warum ihr Gas geben soll hängt auch unter einem daran zusammen dass jemand anders gerade tut.
• 42:40
  Speaker 1: Denn die generelle und wir sehen das ja momentan relativ drastisch.
• 42:43
  Speaker 1: Und das sehe ich auch in quasi jetzt so ein bisschen in Reaktionen auf zweite Runde von AI, dann write solche Reaktion.
• 42:49
  Speaker 1: Ich kriege momentan auch mit was auch im Unternehmen.
• 42:52
  Speaker 1: Ich meine, ich hänge immer relativ weit oben quasi fast mehr damit eine Führungsrolle mit drin wo dann Boykuteen?
• 42:57
  Speaker 1: wird das Ganze jetzt fair game?
• 42:59
  Speaker 1: Ich bin da immer offen darüber zu reden aber das ist halt wirklich die allerschwächte Idee.
• 43:04
  Speaker 1: denn gesagt am Ende des Tages sind wir zurück in einem sehr krassen Ellenbogen-Gesellschaft.
• 43:11
  Speaker 1: Du kannst davon ausgeben, dass jemand anders die ausgepackt hat.
• 43:14
  Speaker 1: finde ich das persönlich gut?
• 43:15
  Speaker 1: und gebt es gegen jegliches Malwertesystem ja definitiv aber das steht halt nicht zur Diskussion.
• 43:20
  Speaker 1: zurück zum System.
• 43:21
  Speaker 0: Okay jetzt habe ich glaube schon ist da so ein Nokia FAA, Nokia-Syndrom?
• 43:26
  Speaker 0: Wir gucken nicht nach außen...
• 43:28
  Speaker 1: Es ist ein Apple-Sydrom, es ist ein Syndrom
• 43:34
  Speaker 0: oder wir haben
• 43:35
  Speaker 1: davon Zickbeispiele zu glauben, naja wir stehen doch gut da und das tun wir halt immer nur so lang kein anderer.
• 43:42
  Speaker 1: Das heißt wenn man liebe von Deutschland ist bei Ampen Mikado, solange sich kleine bewegt gewinnen alle.
• 43:48
  Speaker 1: Sobald sich einer bewegt und der Schwung reinkommt, ist es eine andere.
• 43:52
  Speaker 1: Ich kann euch einen Einblick aus den USA liefern und da ist man ganz offen darüber hinter verschlossenen Türen, ob offen man das tun kann, drüber das koalitiert wird.
• 44:01
  Speaker 1: auch wo steht der Rest?
• 44:02
  Speaker 1: wie abgehängt sind wir?
• 44:04
  Speaker 1: Ist ein USA-Unternehmen.
• 44:06
  Speaker 1: Warum ist es jetzt wichtig für Frauen?
• 44:08
  Speaker 1: Weil Disruption und Schwung immer auch, jetzt ratet doch mal wer für die Krise immer verantwortlich ist.
• 44:14
  Speaker 1: Da!
• 44:14
  Speaker 1: Richtig.
• 44:15
  Speaker 1: Ladies bringt welche in Position.
• 44:17
  Speaker 1: Denn retten muss man das Kind ja wieder wir.
• 44:20
  Speaker 1: Also deswegen kann man... Ich habe ja immer schon gesagt keine Vorlage ist so schlecht dass es wir daraus nicht was machen können.
• 44:25
  Speaker 0: Du konntest euch ja bildig gerade im Kopf haben?
• 44:28
  Speaker 0: Das Baby hat sich bis über den Rücken voll geschissen, weißt du?
• 44:33
  Speaker 0: Und der Mann hält es so zur Mutter hin und mit einem angewiderten Blick.
• 44:39
  Speaker 0: Und die Mutter, mein Gott reißt die Klamotten runter, hält das schreiende Baby unter die Dusche.
• 44:50
  Speaker 1: Das ist halt eine unheimlich gute Möglichkeit für alle möglichen aber insbesondere Frauen weil wir sind da einfach ein bisschen gechildert.
• 44:56
  Speaker 1: Wir sind ein bisschen stresskassistenter.
• 44:58
  Speaker 1: Ja dann machen wir das jetzt!
• 44:59
  Speaker 0: Genau.
• 45:00
  Speaker 0: Und bitte einmal alle lieben Männer, die ich da draußen kenne, die ganz toll ihre Frau
• 45:07
  Speaker 1: haben und so
• 45:07
  Speaker 0: weiter.
• 45:08
  Speaker 0: Und wir das alle gemeinsam ganz toll machen.
• 45:10
  Speaker 0: Ihr seid natürlich nicht gemeint.
• 45:12
  Speaker 1: Also es wurde jetzt ja auch nicht vorhin geworfen.
• 45:15
  Speaker 1: Das möchte ich noch mal ganz klar sagen.
• 45:17
  Speaker 1: Schaut dort an all die Herren, für die übrigens auch dafür gesorgt haben dass im Anmeld der Formular die Zeile gibt Ich kaufe für eine Frau in meinem Leben?
• 45:25
  Speaker 1: Das war ein Wunsch!
• 45:28
  Speaker 1: Das habe ich nicht vorangefügt.
• 45:30
  Speaker 1: Nein, also auch das vielleicht noch mal ganz klar zu sagen... Warum es diesen Workshop gibt, weil ich mich aufgeregt habe über die Qualität der Ausbildung von Frauen?
• 45:38
  Speaker 1: Wo das Preis-Leistungsverhältnis ist und ich eben weiß dass Frauen... Ich muss euch Mädels einfach noch mal massiv besser ausbilden.
• 45:44
  Speaker 1: Weil ich weiß, da gibt ein Penalty hinten raus, so groß das Ganze entstanden.
• 45:48
  Speaker 1: Sonst ist die Verteilung Ja, ich gebe mir sehr viel Mühe in meinen offenen.
• 45:51
  Speaker 1: Ich mache ja sehr viel mehr als nur offene Wortbildung.
• 45:54
  Speaker 1: Habe ich teilweise eine Sechstiehsebzig Prozent Frauenquote.
• 45:56
  Speaker 1: Das sieht unternehmensintern anders aus.
• 46:01
  Speaker 1: Ich freue mich immer, wenn ich eine Kollegin im Vorstand habe.
• 46:04
  Speaker 1: Aber die Realität seht daran aus!
• 46:07
  Speaker 1: Das bedeutet nicht dass wir gegen Männer sind an der Stelle sondern es geht um diese alte weiße Mannhaltung und die kann nun mal in einem weiblichen oder männlichen Körper gefangen sein zusammen mit dem, was wir schon den unsäglichen Orangenen-Guy, den Zeitgeist.
• 46:22
  Speaker 1: Darum geht es gerade und das ist halt eben eine ganz bestimmte disruptive Energiededarmraum ist die wahrscheinlich kaum irgendein Hörer hiermit in den Raum bringt aber euch nochmal bewusster zu machen.
• 46:33
  Speaker 1: Und das ist mir immer wieder aufgefallen.
• 46:35
  Speaker 1: da gibt's so ne Attektotik aus.
• 46:37
  Speaker 1: ganz früh aus meiner Karriere und zwar mein allererstes Praktikum war ich dann also zarte und habe dann so ein Praktikum gemacht.
• 46:47
  Speaker 1: Und es ging so ein bisschen, weil das ein Kollege von meinem Papa war, durfte ich da also dabei so einem CEO mal vorbeigucken.
• 46:53
  Speaker 1: Und der meinte, ja, kann nicht als Aso ins C-Level Meeting mitkommen?
• 46:58
  Speaker 1: Ich bin mein Zarten sechzehn und was muss ich dazu anziehen?
• 47:02
  Speaker 1: Da hab' ich in einen sehr fragendes Gesicht reingeguckt!
• 47:07
  Speaker 1: Dann kam auf die Idee seine Assistentin zu fragen... die dann auch nicht so genau wüsste, was ihr jetzt ehrlich antworten soll.
• 47:12
  Speaker 1: Es hat dann so ein paar Schleifen gedauert bis ich dann endlich auf die Depper die Idee gekommen bin meine Mama anzurufen.
• 47:19
  Speaker 1: Hat kurz gedaubert aber das meinte ich und ich werde nie vergessen dass wir da nachher auch noch zum Abschluss des Praktikums kam er dann sowieso diese eine Frage mit beschäftigt ihn immer noch, dass es sich da nie darüber Gedanken gemacht hat wie hoch die Schule sein dürfen ob der rote Lippenstift die oft nur die geschlossenen Haare warum auch?
• 47:36
  Speaker 1: also ich mein wird nichts mehr sein da seinen Zehnzehntel wieder heils einläuft.
• 47:39
  Speaker 1: Und das ist meine Erfahrung von auch, ich mein.
• 47:41
  Speaker 1: Meine ganze Karriere wurde weiß was du weißt halt quasi nur Männer man vergibt immer von Männern supportet.
• 47:47
  Speaker 1: aber es ist halt diese geänderte Wahrnehmung zu sehen und das ist halt in diesem.
• 47:52
  Speaker 1: zurück zu diesem ganzen wo wir mal eingestiegen sind macht halt so ein Unterschied wie ich über die Dinge spreche.
• 47:57
  Speaker 0: Absolut!
• 47:59
  Speaker 0: Ich habe eine Frage vom Melanie die natürlich mega traurig ist dass sie nicht bei uns sitzen kann.
• 48:04
  Speaker 0: Hey!
• 48:05
  Speaker 0: Ich bin ja heute leider gar nicht bei der Aufwärme dabei, weil ich da einen anderen Termin habe.
• 48:08
  Speaker 0: Aber ich hab eine Frage und vielleicht kann mehr Baratia beantworten wenn sie Zeit hat und Lust.
• 48:14
  Speaker 0: Und zwar habe ich mich gefragt ob das Thema... KI und Frauen in den USA eigentlich anders behandelt wird als bei uns.
• 48:22
  Speaker 0: Ob sie dazu irgendetwas sagen kann, das würde mich echt mal total interessieren.
• 48:27
  Speaker 0: Sie war ja schon ein paar Mal drüben auf der anderen Seite und ich hatte vielleicht mitbekommen wie man da so umgeht.
• 48:35
  Speaker 0: Das würde mich mal interessieren und vor allen Dingen ganz liebe Grüße!
• 48:38
  Speaker 0: Tschüss!
• 48:40
  Speaker 0: Du hast schon mit dem Kopf geschüttelt, als sie es ausgesprochen hat?
• 48:44
  Speaker 0: Nein...
• 48:45
  Speaker 1: Ganz im Gegenteil.
• 48:46
  Speaker 1: Deswegen stehen mir auch meine englischsprachigen Ladies auf den Füßen, dass ich bitte jetzt endlich auch noch eine A&R-Ladies-Edition in Englisch anbiete – The Making!
• 48:54
  Speaker 1: Nein und dazu schließt sich jetzt ein Kreis an Anfang unserer Folge.
• 48:57
  Speaker 1: Man kann über Sheryl Sandberg und wer?
• 48:59
  Speaker 1: das Buch was da rausgekommen ist sollte man auf jeden Fall lesen.
• 49:04
  Speaker 1: Ja, genau.
• 49:05
  Speaker 1: Es gibt noch ein anderes Buch von einer Ex-Mitarbeiterin von Facebook den Namen habe ich jetzt vergessen was lesenswert ist wo auch Sheryl Sandberg in einem sehr kritischen nicht gesehen wird.
• 49:13
  Speaker 1: alles kein Thema das meine ich gerade nicht aber sie ist nun mal In der Techbranche eine der wenigen High Entführungsköfte die wir haben.
• 49:20
  Speaker 1: zu mir war sie immer großartig und charmant und das LeanInMovement war auch immer eins was sich heute noch quasi als Aluminium von der Seite begleitet.
• 49:27
  Speaker 1: so warum erzählte ich das jetzt?
• 49:29
  Speaker 1: Linin ist geboren worden, aus diesen.
• 49:33
  Speaker 1: Wir haben eine Glasseelen.
• 49:34
  Speaker 1: Wir kommen da nicht durch Frauenentführungskräfte.
• 49:37
  Speaker 1: Der Linendrift unterschreib ich nicht vollständig, dass wir damit in der Verantwortung sind und damit das Systemische ändern können aber das habe ich immer kritisch gesehen.
• 49:44
  Speaker 1: Aber trotzdem, wir haben eine bestimmte Verantwortung.
• 49:47
  Speaker 1: Gucken wir mal wie es besser hinbekommt?
• 49:48
  Speaker 1: Das ist die Idee hinter Linin.
• 49:50
  Speaker 1: Also Lean In anstatt Lean Out!
• 49:52
  Speaker 0: Also lehne dich rein.
• 49:54
  Speaker 0: Genau, lehn
• 49:54
  Speaker 1: dich rein!
• 49:55
  Speaker 1: Lin-N hat am Ende des letzten Jahres, Anfang dieses Jahres eine neue CEO gekommen.
• 50:00
  Speaker 1: Sie ist extrem jung und Lin-n hat einen Drift hingelegt Und dann wisst ihr warum es in den USA nicht besser ist Warum das Thema so wichtig ist?
• 50:08
  Speaker 1: Die Hauptfokus von Lin-nen für die nächsten Jahre ist Frauen in KI zu enablen.
• 50:13
  Speaker 1: Das
• 50:13
  Speaker 0: Problem ist
• 50:14
  Speaker 1: größer und gleich.
• 50:15
  Speaker 1: wenn ich sogar größer gleich...
• 50:17
  Speaker 0: Ja ich glaube ich habe auch die Frage ein bisschen verstanden dass es auch größer sein könnte Das Problem als in Deutschland.
• 50:23
  Speaker 1: In Teilen ist es größer, das politische Klima je nachdem wo du wohnst ist doch mal eine andere Hausnummer?
• 50:28
  Speaker 0: Und ganz andere Arbeitsbesetzungen
• 50:30
  Speaker 1: keine.
• 50:32
  Speaker 1: Ganz andere wie Arbeit auch gewertschätzt wird sonst irgendwas.
• 50:36
  Speaker 1: natürlich ist das Thema da drüben nochmal eskalierend.
• 50:40
  Speaker 1: Das ist die Wahrheit.
• 50:41
  Speaker 1: also deswegen... Nicht, dass ich jetzt unbedingt weiß oder wie gut die das machen.
• 50:45
  Speaker 1: Das kann ich auch nicht sagen!
• 50:46
  Speaker 1: Aber wie gesagt, so viel kriege ich noch am Rande immer mit und insbesondere kriesend schlicht vor Ort auch mit wenn ich unsere US-Kunden betreue... Da ist es anders.
• 50:54
  Speaker 1: zurück zu diesen... Es wird mit harten Bandagen und Ellenbogen gekämpft.
• 50:59
  Speaker 1: Die meisten Frauen sind dafür... Ich meine es auch doof, dass man dafür ausgestattet sein muss.
• 51:04
  Speaker 1: aber das ist halt ein Teil der Wahrheit So traurig mich das macht.
• 51:08
  Speaker 1: Ist
• 51:08
  Speaker 0: ja auch Teil des Systems, also die jetzt gerade in der Arbeit stehen.
• 51:12
  Speaker 0: Die können ja nichts dafür, dass sie im diesem System sozialisiert wurden als Kinder und so weiter.
• 51:16
  Speaker 0: Und das ist ja schon das Dilemma an dieser Stelle.
• 51:20
  Speaker 0: Barbara bevor du gehst was ist dein Appell?
• 51:23
  Speaker 0: Jetzt für alle Männer, die das weitertragen können Frauen diese lieben.
• 51:28
  Speaker 1: Für Frauen diese Lieben am Ende des Tages ist es eigentlich ganz einfach unterstützt Sie Macht das auch gemeinschaftlich?
• 51:35
  Speaker 1: Das ist auch das.
• 51:36
  Speaker 1: Spoilerlo, es gibt einige Mischtuende auf Ende des Jahres.
• 51:38
  Speaker 1: Ja
• 51:38
  Speaker 0: aber macht den Appellant gerne an die Frau direkt.
• 51:41
  Speaker 0: Mädels
• 51:42
  Speaker 1: kriegen hinterm hoch!
• 51:43
  Speaker 1: Also der Herr Eydon Reitz in sechs Stunden, damit performt ihr.
• 51:47
  Speaker 1: dann gehörte danach quasi schon fast alle Liete.
• 51:49
  Speaker 0: Ja und es ist wirklich bezahlbar.
• 51:50
  Speaker 0: ne?
• 51:51
  Speaker 0: Wir machen hier jetzt nicht so einen auf nur Werden und Diskussionen sondern... Und
• 51:55
  Speaker 1: wer den Preis nichts zahlen kann, der darf auch unsere Nummer schreiben.
• 51:57
  Speaker 1: wir haben das noch immer alles möglich gemacht.
• 51:59
  Speaker 1: Nein!
• 52:00
  Speaker 1: Das ist auch ganz egal ob er sagt ihr macht das bei uns aber seit euch war der Wahrheit, ihr braucht gute Grundlagen.
• 52:06
  Speaker 1: Wenn man die Grundlagen mal verstanden hat, ist es gar nicht so komplex und die größte Herausforderung liegt in das Wissen anzuwenden.
• 52:12
  Speaker 1: Und das ist das wo wir momentan ehrlicherweise selbst nicht für die Frauen entabelt haben, die meisten verlieren.
• 52:19
  Speaker 1: Das sehe ich insbesondere und wir machen ja also sehr technisch auch sehr tiefe sonstige Weiterbildungspromate auch ein Unternehmen.
• 52:25
  Speaker 1: Also übrigens nicht nur unser Hauptjob aber quasi eine sehr sehr Big Scale.
• 52:29
  Speaker 1: Wir sehen dann dass es bricht in der Nutzung.
• 52:32
  Speaker 1: Die Frauen sind motiviert, in die Workshops reinzukommen.
• 52:34
  Speaker 1: Aber dann fällt es hinten runter und das ist wahnsinnig gefährlich!
• 52:37
  Speaker 1: Das gilt übrigens aber auch klassischerweise für ganz bestimmte Männer wahrscheinlich auf die Zuhörenden hier nämlich dass man andere Sachen priorisiert, andere Sachen sonst irgendwas... Und das ist halt gerade in dieser Zeit supergefährlich.
• 52:50
  Speaker 1: einfach nochmal GPT-Sex kam raus.
• 52:53
  Speaker 1: ich habe so ein Stapel an Problemen die die anderen Modelle davor nicht lösen konnten.
• 52:57
  Speaker 1: Ich muss mir auch Kinder, ich hab achtzehn Stunden Tage, ich muss mir die Zeit auch rausschneiden Aber ich habe es ja trotzdem getan, dann saß ich da und konnte meinen Gesicht nach dem Motodieses leicht irritiert.
• 53:09
  Speaker 1: Also das ist genau das was man wenn man es nicht tut, nicht mehr wahrnimmt wo wir uns eigentlich bewegen.
• 53:18
  Speaker 0: Wir notieren uns, wir lesen Linien.
• 53:19
  Speaker 0: Dann gehen wir zur Barbaraskurs und dann lesen wir Atomic Habits um alle Routinen auszubauen.
• 53:27
  Speaker 1: Kleine Sauerknauert der gut gepflegte Buchklub ist wieder on the rise und das gut gepflegte Buch auch.
• 53:34
  Speaker 0: Ich habe mich gestern abfotografiert hier von der Bücherei im Nebendorf Silent Reading Club, siebzeh bis neunzehn Uhr nachmittags für alle die es auch gerne tun so ungefähr.
• 53:45
  Speaker 1: Silent Reading club hab ich in Köln ja auch schon gemacht.
• 53:47
  Speaker 1: meiner findet meistens alleine Flieger statt funktioniert aber auch.
• 53:51
  Speaker 0: Aber ja superappell und ich glaube es einfach wichtig dass wir das einfach alles mal so runter dekliniert und ausgesprochen haben weil die Zeiten Erfordern das jetzt einfach, dass wir uns immer wieder Stolpersteine in den Schul legen und daran denken.
• 54:06
  Speaker 0: Dass wir nicht schlafen dürfen, dass wenn ich aufhören dürfen, das wir uns gerade anpassen verändern und offen bleiben müssen.
• 54:13
  Speaker 0: Und am besten, wenn die Energie noch da ist, ziehen wir noch zehn weitere Frauen mit.
• 54:18
  Speaker 0: Ja
• 54:19
  Speaker 1: macht aber das ist ja auch das was so Geiles macht doch euch gleich die Community.
• 54:24
  Speaker 0: Lern zusammen und deswegen danke ich dir auch, dass du heute hier eingesprungen bist.
• 54:29
  Speaker 0: Und meiner Seite.
• 54:30
  Speaker 1: Aber einer
• 54:30
  Speaker 0: noch!
• 54:32
  Speaker 0: Nein, du bist ja hier ein sehr, sehr gern gesehener Gästin vor allem auch bei unseren Hörerinnen.
• 54:38
  Speaker 0: die werden sich riesig freuen wenn sie deine Stöckelschuhe ankommen hören.
• 54:43
  Speaker 1: Wir übrigens Leoparden-Muster mit geroten Tessels haben.
• 54:46
  Speaker 0: Ja, deswegen bitte ich dich jetzt genauso wieder herauszustolzieren
• 54:50
  Speaker 1: In dem Sinne tschüss bis zum nächsten Mal.
• 54:54
  Speaker 0: Und wenn ihr, da geht's wieder hin, liebe Barbara.
• 54:57
  Speaker 0: Wenn euch diese Folge gefallen habt ... Dieser Geräusch von Stöckelschuhen!
• 55:02
  Speaker 0: Wenn euch die Folge gefallen hat, dann lasst doch gerne fünf Sterne da, schreibt uns eure Gedanken dazu, eure Anmerkungen.
• 55:09
  Speaker 0: Vielleicht habt ihr auch Ideen für ein Podcast-Thema?
• 55:13
  Speaker 0: Dann teilt sie uns auch gerne mit und wir freuen uns auf nächstes Mal und auch dann wieder mit Melanie.
• 55:19
  Speaker 0: Macht es gut!