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Anti-Trends statt AI-Hype · AI or DIE

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  Speaker 0: Jo, hallo zusammen zu einer weiteren Folge AI or Die.
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  Speaker 0: Und wir haben am Anfang des Jahres hat mir eine Folge.
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  Speaker 0: die war so erfolgreich dass ich gesagt habe da müssen wir jetzt kurz mal überlegen wo stehen wir mittlerweile?
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  Speaker 0: weil der Christian und ich haben die Anti-Trends gemacht nämlich was müssen wir eigentlich einen Hausaufgaben erledigen?
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  Speaker 0: Was müssen wir alles tun damit wir dann auch für Trends bereit sind?
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  Speaker 0: und dann haben wir gemerkt alle Reden im Anfang des Jahres über Trends usw.
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  Speaker 0: brechen wir mal runter, was sind die Anti-Trends?
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  Speaker 0: Auch wo sich nicht so viele Leute drüber unterhalten wollen.
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  Speaker 0: Und hab ich gesagt, hey Christian das ist schon wieder ein halbes Jahr her!
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  Speaker 0: Wollen wir nicht nochmal einen Recap machen und sehen, wo sind denn die Anti Tends hingewandert und wo sind eigentlich die Trends geblieben?
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  Speaker 0: Und mit vielen, was du damals gesagt hast hattest du echt recht behalten ein halbes Jahr später.
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  Speaker 0: Deswegen gehen wir noch einmal gemeinsam durch überlegen uns, Was sind die Antitrends und gucken uns das um an.
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  Speaker 0: Moin Cristian na?
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  Speaker 1: Ah ja Andreas schön dass wir wieder hier sein dürfen.
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  Speaker 0: Ja hervorragend.
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  Speaker 0: Pass mal auf, eine Kernthesen die wir auch immer wieder hatten, die wir vertieft haben hört gerne in die andere Podcast-Folgen rein
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  Speaker 1: überall
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  Speaker 0: Agenten einsetzen.
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  Speaker 0: da hast du damals schon gesagt hey überpickt ihr Battles guckt dir an was ist wirklich wichtig?
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  Speaker 0: womit geht man mit KI?
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  Speaker 0: wie hat sich das jetzt bewahrheitet bei euren Kunden?
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  Speaker 0: Wie war das so das letzte halbe Jahr für dich?
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  Speaker 0: Wie viel habt ihr gemacht?
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  Speaker 0: Wie viele nicht?
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  Speaker 0: Was ist da so los?
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  Speaker 0: erzähl mal ein bisschen über Agenten.
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  Speaker 1: Ja brand aktuelles Thema und wir hatten es ja auch gerade im letzten Podcast mit meinem Kollegen Nico darüber.
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  Speaker 1: Ich finde einer der interessantesten Punkte wenn man sich so die Entwicklung betrachtet, gerade auch dieses Jahr wirklich bei vielen unserer Kunden.
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  Speaker 1: Die Gap wird halt immer größer zwischen dem was technisch möglich ist weil das einfach ein rasantes Wachstum ist.
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  Speaker 1: Also die Lücke wächst da einfach riesengroß zwischen dem, was du noch orchestrieren kontrollieren und vernünftig organisieren kannst auf Seiten der Kunden.
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  Speaker 1: Wir sehen da auf der einen Seite die Erwartungshaltung mit Agents zu arbeiten, die selbstständig Entscheidungen treffen können und Verantwortung für diese Entscheidungen tragen aber auf der anderen Seite gar nicht die Kapazität und die Möglichkeit das alles ordnungsgemäß auch zu organisieren.
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  Speaker 1: also Da stelle ich da den größten Missfit her an der Stelle.
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  Speaker 0: Und natürlich, was mir auch noch mal bei dem Nico in Beschreibung erinnern geblieben ist war ja definitiv auch die Kostenfrage.
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  Speaker 0: also sprich im Sinne von wenn ich jetzt auf alles Agent schmeiße Die sind momentan scheinen die noch kosten günstig.
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  Speaker 0: wir wissen aber gar nicht wie sich das alles entwickelt.
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  Speaker 0: Das heißt Wir haben hier schon einige gelernt.
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  Speaker 0: so mit als Tropic und so weiter haben wir gelernt LKI kann auch richtig Geld kosten und erlangen auch verschiedene Leute hin, nur weil es jetzt momentan sehr viel for free ist.
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  Speaker 0: Und man die durch Trinkung möchte und dass sie im Wettbewerb stehen.
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  Speaker 0: Irgendwann kommen da auch die Geschäftsmodelle.
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  Speaker 0: das heißt wenn ich einfache Lösungen, die ich vielleicht auch anders hätte regeln können mit Agenten gelöst habe diese zwar machen warst das dann eigentlich wert oder muss sich danach wieder downgraden und andere Dinge machen?
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  Speaker 0: Das ist mir echt nochmal hingegreben, daseils werden
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  Speaker 1: Ja absolut, also nicht alles was heute als agentischer use case umgesetzt wird preneut wirklich einen agenten.
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  Speaker 1: da sind wir uns glaube ich.
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  Speaker 1: Wenn wir uns mit dem thema beschäftigen ziemlich schnell klart über es hört sich halt immer gut an und das klingt auch nach einer schnellen einfachen lösung.
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  Speaker 1: aber wie du sagst die modelle werden in irgendeiner form auch teurer werden und die kosten muss man im blick behalten.
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  Speaker 1: also eine einfache lösungen zu fahren ist nicht zwangsläufig ein Rückschritt in vielerlei Hinsicht, sondern oft auch einfach das Optimum.
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  Speaker 1: Ich meine wenn du dir bei Ikea einen Schrank kaufst, der jetzt in dein persönlichen Porsche gerade nicht reinpasst, wirst du dir keinen sieben Halbtonner mieten um den Heim zu bringen, sondern vielleicht einen kleinen Anhänger.
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  Speaker 1: also man muss es immer irgendwo in die Renation setzt denke ich.
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  Speaker 0: Ja dochst Du hier schon dass ich Porsche-Fahrer bin?
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  Speaker 0: Aber ja gut!
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  Speaker 0: Was auch noch wichtiger daran zählt, ist ja genau die selbe Sache.
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  Speaker 0: Geschließen wir gleich ran, nämlich mit diesem Antitrend Nummer zwei den ich rausgefunden habe, den du immer wieder gesagt hast es Wir dürfen uns jetzt nicht verlieren in irgendwelchen Toolfragen!
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  Speaker 0: Wir müssen als erstes die Probleme identifizieren Die Herausforderung und nicht sagen hey wir kaufen jetzt ein Tool, wir nutzen jetzt alle Agenten Wir machen morgen nur noch Chatbots Und sagen dann jetzt suchen wird das passende Problem dass wir damit lösen können.
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  Speaker 0: Was dir immer der Vertreter gesagt hat, ihr habt ja schon verschiedene Probleme.
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  Speaker 0: Nämlich Datenqualität, die braucht ihr als Voraussetzung!
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  Speaker 0: Ihr müsst halt sagen hey was sind meine Use Cases?
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  Speaker 0: Da muss ich die richtigen einbinden finden geht mal rum und dann sucht ihr euch nämlich erst die Sachen und sagt nicht, ja wir haben jetzt auch große Installation bei uns.
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  Speaker 0: Haben da eine Million Euro ausgegeben und gibt da irgendwo mit an?
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  Speaker 0: Nee ihr habt echt gesagt, wir lösen mit dem richtigen Tool die richtige Sache.
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  Speaker 0: ein Werkzeugkoffer zu besitzen ist clever aber muss definitiv nicht alles haben.
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  Speaker 1: Das ist richtig.
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  Speaker 1: also du hast es ja ganz gut formuliert Kauf ein Tool und such mir danach.
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  Speaker 1: das Problem ist ja ganz grundsätzlich der falsche Weg.
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  Speaker 1: Ich kaufe mir auch nicht eine Bahnkarte und denke mir nach rechts fahre ich mal irgendwo hin, sondern nicht überlegt mir was habe ich vor, wo will ich hin?
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  Speaker 1: Und mit was kann ich das am besten erledigen?
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  Speaker 1: gut als die Bahnen der richtige Wege sein oder hingestellt.
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  Speaker 1: aber am Ende ist es ja so wenn du einen Use Case hast dann hast du im Optimalfall ein klares Ziel vor Augen und dann hast auf den klar messbaren Wert den du verbessern willst dass jetzt Zeitersparnis bei den Mitarbeitern ist, ob das mehr Kundenfrequenz ist.
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  Speaker 1: Was auch immer!
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  Speaker 1: Wenn du diesen Wert kennst dann kannst du daraus natürlich aus deiner Herausforderung ableiten was ist das richtige Tool?
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  Speaker 1: Am Ende zuerst ein Tool anzuschaffen unter dem Deckmantel wir müssen KI machen und danach dann loszulegen zu sagen was kann ich jetzt mit dem Tool
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  Speaker 1: machen?!
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  Speaker 1: Das wird nicht den Erfolg bringen.
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  Speaker 0: Ja, wir hatten das ja auch nach dem Motto dass wenn du den Business Value solltest du immer höher bewerten.
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  Speaker 0: Das heißt klar kannst du viele Einsparungen durch KI machen Du kannst auch dieses haben wie wenig Leute und sowieso etc.
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  Speaker 0: nur man muss auch belegen es gibt auch leute die können nicht mehr mit der freie geschaufelten Zeit machen.
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  Speaker 0: Die waren halt dafür angestellt dieses problemen nach schema f zu lösen.
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  Speaker 0: das heißt Nicht nur ersetzen um dann die kosten oder drücken nee ihr müsst euch halt hier auch so ein bisschen überlegen.
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  Speaker 0: Wie kann ich denn wirklich?
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  Speaker 0: Business Value mit KI erzeugen?
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  Speaker 0: und das passiert nicht, indem ich mir das Tool anschafe.
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  Speaker 0: Mir die Funktionen angucke und sage oh ja!
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  Speaker 0: Das wäre eine super Idee.
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  Speaker 0: Ne?
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  Speaker 0: Ich muss erst Konzepte fahren.
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  Speaker 0: Muss mich erstmal überlegen wo möchte ich rein?
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  Speaker 0: Wo kann ich mit KI denn auch Leistungen anbieten an meine Kunden, die ich vorher nicht hatte?
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  Speaker 0: Und wir haben immer wieder dieselbe Diskussion auch in diesem Podcast wie werde ich effizienter?
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  Speaker 0: aber im Wirklichkeit muss man sich um die Frage stellen hast du schon als Antitrend sehr früh gesagt am Anfang des Jahres, wo sind die neuen Möglichkeiten mit KI?
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  Speaker 0: Und Deutsch gedacht ist halt immer erst wie werden wir effizienter.
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  Speaker 0: Die Zeit ist aber vorbei und wir müssen halt auch mal ein bisschen anders denken und sagen Wo sind die Chancen der KI und was können wir alles damit machen und Neues machen?
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  Speaker 1: Absolut!
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  Speaker 1: Aber auch da muss man natürlich wieder wissen diese neuen Technologien selbst wenn ich jetzt mein Problem kenne und mir die richtige Technologie ausgesucht habe dann löst Das ist nicht automatisch mein Problem.
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  Speaker 1: Auch da ist es jetzt nicht das Wundermittel zu sagen, ich möchte in irgendeiner Form einen Use Case umsetzen und weiß dass ein bestimmtes Tool das erfüllen können sollte.
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  Speaker 1: Es geht ja auch darum, dass es nicht nur das Modell braucht sondern du musst an der Stelle ja auch den Geschäftskontext verstehen.
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  Speaker 1: Und genau daran sehen wir eben oft auch, dass das scheitert.
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  Speaker 1: Ein Modell kann sehr viel für dich erledigen.
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  Speaker 1: Wenn ich aber den Geschäftskontext nicht kenne, wenn ich nicht in der Lage bin exakt das an meinen Tool zu geben was ich auch wirklich am Ende ans Ergebnis haben möchte und das ganze Umfeld darum auch mitzugeben dann ist auch da wieder ein riesiges System einfach nur mit Kanonen auf Sparzen geschossen.
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  Speaker 1: Noch viel schlimmer ja?
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  Speaker 1: Wenn ich heute einen Agentsystem einsetze und das nicht vernünftig in der Datengrundlage gepflegt ist.
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  Speaker 1: Dann schafft es Sohnensystem im Gegensatz zu früher, wenn wir jetzt an so ein klassisches Dashboard denken, da habe ich eine Zahl gesehen, da wusste ich vielleicht sofort... Hey!
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  Speaker 1: Die Zahl kann nicht stimmen.
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  Speaker 1: Heute schaffen Steam-Modelle die einen völlig unrealistisches Ergebnis plausibel darzustellen weil sie ja eine gewisse Intelligenz besitzen.
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  Speaker 1: Das heißt umso wichtiger ist an dieser Stelle dass man eben diese Tools immer mit einem richtigen Kontext und mit dem richtigen Quellen einsetzt
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  Speaker 0: Und das ist ja auch das, was du gerade sagst.
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  Speaker 0: Damit die das vernünftig machen, brauchst Du ja vernünftige Datenqualität!
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  Speaker 0: Das bedeutet... ...du kannst wenn du jetzt aus schlechten Datenqualitäten deine AI-Anwendung oben rastet, seine Use Cases baust, deine Dingel dort macht, deine Projekte dann wirst Du es haben und es wird sich dann versucht, die KI quasi zu ver plausibilisieren.
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  Speaker 0: Das ist ein schönes Wort.
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  Speaker 0: Und das ist natürlich eine Gefahr,
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  Speaker 0: d.h.,
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  Speaker 0: die wirken dann so als wäre es richtig.
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  Speaker 0: D.h.
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  Speaker 0: aber wenn du eine vernünftige Datenqualität hast und du es ordentlich hast – und das ist ein typischer Antitrend, es redet wieder keine Überdatenqualität – dann, wenn wir das nämlich machen würden, gibt dir auch dieses System die richtigen Antworten.
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  Speaker 0: Das heißt, wenn ich in meinem eigenen LMM in meiner Firma gepflegt durch Menschen die Ahnung habe wo ich Plausibilität?
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  Speaker 0: Ich kann dann auch Modelle, die beide gepflegt sind gegeneinander laufen lassen.
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  Speaker 0: das löst natürlich auch Datenprobleme.
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  Speaker 0: Wenn die Leute da vernünftig arbeiten ist vernünftig machen und diese Architektenrolle ganz anders begreifen nach dem Motto wie es hier früher hieß unser Data Warehouse sauber.
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  Speaker 0: So das funktioniert, da könnt ihr eure Dashboards drauf bauen.
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  Speaker 0: Es war nie der Fall Spoiler!
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  Speaker 0: Das ist aber jetzt genau dasselbe was passieren wird mit den AI-Modellen.
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  Speaker 0: du musst dich um die Datenqualität kümmern und das wird halt immer viel zu wenig gesagt.
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  Speaker 0: es wird immer wieder gesagt was wir alles für Jobs ersetzen können.
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  Speaker 0: Wir werden immer wiedergesagt was wir nicht alles mit der AI machen können?
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  Speaker 0: Was will ich alles tun können?
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  Speaker 0: Aber der Anti-Trend ist eigentlich... Die Leute müssen alle an die Daten arbeiten oder in die Datenbereitstellung weil Da hat es noch in vielen Fällen, bevor wir uns darüber unterhalten was alles geht und was nicht geht dann ist bleibt das nämlich meist nur Fiktion.
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  Speaker 1: Ja genau da rollen wir auch in das nächste Problem.
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  Speaker 1: heute wird nämlich genau aus diesem Grund ja und wird POC's die umgesetzt werden extrem schnell und voreilig als Fortschritt oder als Erfolg im KI-Bereich gewertet.
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  Speaker 1: Und was die meisten da aber eben außer Acht lassen, das ist genau das, was du gerade sagst.
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  Speaker 1: ja, dass passiert in einem komplett isolierten Rahmen.
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  Speaker 1: Komplett kontrollierte Bedingungen.
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  Speaker 1: ich habe ausgewählte Daten Ich hab wenige Nutzer Ja?
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  Speaker 1: Ich habe eine manuelle Unterstützung über den POC Zeitraum.
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  Speaker 1: Das sieht im Betrieb alles wieder komplett anders aus und deswegen sehen wir das auch ganz oft, dass so POCs Danach, weil der eben nicht produktiv geht.
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  Speaker 1: Weil genau das der Grund ist dass die in einem Alltagsnutzen und in einem alltäglichen Gebrauch einfach nicht ready sind.
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  Speaker 1: Ja?
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  Speaker 1: Weil die ganzen Rahmenfaktoren für den PUC ausgeklammert werden.
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  Speaker 1: Altes Thema.
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  Speaker 1: Da Qualität und Verantwortung.
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  Speaker 0: Die Skalierung von AI ist nämlich nochmal ein Riesenfeld.
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  Speaker 0: Das heißt, du gehst jetzt hier auf eine Veranstaltung, gibts damit an was für'n POC Du hast und beweist einfach mal dass die KI in irgendeiner Form ready is'.
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  Speaker 0: Damit ist auch ehrlich gesagt wenig gewonnen.
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  Speaker 0: das wissen die meisten Leute auch.
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  Speaker 0: Das Einzige was du in der POC noch gesagt hast, das ist sogar in meiner Umgebung möglich!
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  Speaker 0: Ja ach was?
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  Speaker 0: Da muss ich auch bisschen arrogant sagen wenn Berater bist Das hätte ich ja vorher sagen können.
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  Speaker 0: Ob es dir aber einen Value bringt und skalierbar bei dir ist, das ist sehr individuell!
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  Speaker 0: Da trennt sich die Spreu vom Weizen – da haben aber die Toolhersteller halt schon verkauft.
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  Speaker 0: Ey aus meinen Erfahrungen heraus, da sitzt du aufs richtige Pferd.
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  Speaker 0: Das ist skaliberungsfähig das werden wir auch für andere Cases nutzen können und nicht nur dieser eine.
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  Speaker 0: deswegen ist immer wieder die Frage Proof of Value interessant vielleicht auch Proof off der Scale?
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  Speaker 0: kann ich das überhaupt skalieren?
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  Speaker 0: Und gar nicht so sehr funktioniert die Technologie dass diese Technologie mit gewissen Rahmenbedingung und Halization wo wir ganz anfangen aber dass die in gewissen Rahmen Bedingungen sehr gut funktioniert.
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  Speaker 0: Ey, schuldigung.
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  Speaker 0: Das kann jeder auf was jetzt da geht mich um eine Seite t online de morgens nachlesen.
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  Speaker 0: also Da muss ich jetzt kein brain für sein dass das funktioniert.
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  Speaker 0: oder probier es einmal selber und sag ist schon cool dass sich heute Abend spaghetti bolognese Einfach hier zusammengestellt kriege und der mir auch noch sagt Dass das das wenn du's nicht so saftig hat.
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  Speaker 0: also ehrlich das wissen wir alle dass es funktioniert
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  Speaker 1: Absolut aber Ich weiß nicht, wie du das in letzter Zeit wahrnimmst.
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  Speaker 1: Aber für mich kommt auch immer noch der Punkt dazu, dass man offenbar auch mittlerweile sehr viel die Meinung vertritt je mehr Autonomie ich so einem System gebe desto höher ist der erzeugte Wert!
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  Speaker 1: Ich sehe es eher kritisch weil wir betrachten da halt immer das entsprechende Schadenspotenzial was daraus auch entstehen kann und Das ist eben auch so ein Thema, was in PLC's oft nicht beachtet wird und was später bei der Skalierung wieder über die Füße fällt.
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  Speaker 1: Je mehr Entscheidungen einen solchen Agent treffen darf, desto höher wird der Aufwand für das Team außen rum.
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  Speaker 1: Eine auch wieder der Kernthemen, die ich eigentlich schon im PLC abhandeln muss um das skalierfähig zu bekommen.
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  Speaker 1: Und ja vorhin aus Kosten angesprochen natürlich auch da je mehr Autonomie so einem System gebe Darüber machen sich auch viele User stand jetzt noch keine Gedanken, desto höher werden auch meine Kosten ausfahren.
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  Speaker 0: Und ich muss natürlich auch irgendwie berechnen wenn diese Agenten das machen wo wir wissen dass die nicht fehlerfrei sind und es überwacht werden müssen und dass sie immer wieder neu verbessert werden müssen.
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  Speaker 0: Es wird ja auch Wettbewerbsvorteil die Verbesserung als solche.
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  Speaker 0: aber wir müssen natürlich mal fragen was erlauben wir denn?
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  Speaker 0: als Fehlerquote.
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  Speaker 0: Jetzt können wir fragen, was die Menschen natürlich früher für Fehler gemacht haben war sehr schwer messbar?
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  Speaker 0: Aber jetzt müssen sie auch sagen, die werden auch Fehler machen!
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  Speaker 0: Die werden auch dann die falschen Leute mal anschreiben, was ein Mensch vielleicht besser gekartan hätte.
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  Speaker 0: Die werden einfach einen Schadensfall anders regulieren wo man Fingerspitzengefühl gezeigt hätte.
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  Speaker 0: Wir reden ja zum Beispiel beim Fußball immer wieder rüber.
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  Speaker 0: Wir bräuchten hier gar keinen Schiedsrichter mehr.
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  Speaker 0: Wir könnten es mit dem technischen Frotschritt komplett machen.
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  Speaker 0: trotz Zimt steht da noch einer jedenfalls bisschen auf dem Platz und sagt, der reguliert das jetzt hier für uns.
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  Speaker 0: Der führt diese Technik auch und der entscheidet auch wann er sie einsetzt.
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  Speaker 0: Und dann bist du ja genau dabei wo du sagst was lass ich laufen?
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  Speaker 0: Was lasse ich machen?
• 15:08
  Speaker 0: Was lass sich entscheiden?
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  Speaker 0: Was laß ich tun?
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  Speaker 0: Fußball soll da vielleicht auch als Negativvorbild gelten im Sinne von, da wird das Spiel künstlich verlängert.
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  Speaker 0: Es werden Emotionen rausgenommen – das könnte zu weniger Leuten im Stadion führen!
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  Speaker 0: Wenn wir eine völlig technologisierten Entscheidungsfindung sind, werden wir das Spezielle, das Entscheidende, wo der junge Spieler dann vom Platz gestellt wird, wo das ganze Spiel kippt und man auch überlegen muss, ja Regel ist Regel die Maschine kennt es nicht, das mögen wir als fair entscheiden.
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  Speaker 0: aber ob das Fairness Wirklich das Ziel für jede Unternehmung ist, es geht ja darum.
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  Speaker 0: kriege ich das Besondere was meine Marke.
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  Speaker 0: Was mich ausgemacht hat!
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  Speaker 0: Mich als schnelles kleines Familienunternehmen Das war, kriegst du in einer Maschine nämlich nicht abgebildet am Ende des Tages.
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  Speaker 0: Das heißt deswegen musst du auch mal gucken wo brauche ich da den Menschen?
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  Speaker 0: Also klassischer Anti-Trend überlebt euch jetzt nicht nur wie kriegt ihr die Leute aus dem Prozess raus sondern wie kriegt ihr sie rein.
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  Speaker 0: und da haben wir ja auch gelernt im vorherigen Podcast mit deinen Kollegen es ist nicht immer nur Human In The Loop das Beste wo ich sage Ja die brauchte ich jetzt noch damit die oben rein.
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  Speaker 0: nein das müssen die Direktoren sein dass müssen die leute sein die sagen Ich steh dafür ein und dann sind es so meine Helferlinge, wie wir damit den Computer das Handy oder so weiter haben.
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  Speaker 0: Du kannst es aber nicht so sehen dass du sagst jetzt musst der auch noch mal rüber gucken und zu Humor simpsenmäßig immer wieder auf einen Knopf drücken.
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  Speaker 0: Nee!
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  Speaker 0: Der muss gestalten der Mensch an dieser Stelle.
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  Speaker 1: Der muss Gestalten.
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  Speaker 1: und da kommen wir auch wieder in einen anderen Punkt.
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  Speaker 1: ich finde dein Fußballbeispiel ja insofern ganz gut.
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  Speaker 1: diese menschlichen Schiedsrichter die wir auf dem Platz herumlaufen haben.
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  Speaker 1: Da sind vielleicht manchmal der Meinung dass sie eine falsche Entscheidung treffen Aber die sollten das Regelwerk ja trotzdem kennen und du würdest niemanden als Schiedsrichter auf den Platz stellen, denn ich weiß wie abseits funktioniert.
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  Speaker 1: Wir erleben aber eben oft dieses human in the loop Ja dass es so eine Begrifflichkeit ist.
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  Speaker 1: ja da muss halt einer drüber gucken.
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  Speaker 1: ja Und genau das passiert Du setzt irgendjemand hinter darauf schauen soll Das Ding ist aber.
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  Speaker 1: Da sitzt jemand am Ende einer Kontrollkette von einem automatisierten System, was Entscheidungen getroffen hat.
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  Speaker 1: Das muss jemand sein, der sich erstens mit den Daten dahinter auskennt, zweitens mit dem Geschäftskontext dahinteraus kennt und drittens im Optimalfall der, der die Entscheidung früher selbst getroffen hatte.
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  Speaker 1: Und der braucht auch wieder die Zeit, sich damit zu beschäftigen!
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  Speaker 1: Denn was ja nicht funktionieren wird ist dass du jetzt sagst ok Du steigerst jetzt mit KI deine Produktivität Ja?
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  Speaker 1: Du lässt hier x-agenten Systeme laufen dem armen Kerl, der sowieso schon völlig überlastet ist, den kriegst du jetzt noch die Verantwortungsrolle drauf das zu kontrollieren.
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  Speaker 1: Der muss hat eine Veränderung stattfinden.
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  Speaker 1: Er muss seine Arbeit durch diese Systeme erleichtert bekommen aber mit seinem Fachwissen genau dafür einstehen können und dafür brauchts aber auch den Rahmen.
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  Speaker 1: und genau deswegen glaube ich auch dass KI uns unterstützen wird schneller und produktiver zu sein aber uns lange nicht ersetzt.
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  Speaker 1: an ganz vielen Stellen.
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  Speaker 0: Ja, ich glaube da müsstest du eben wie das zum Beispiel jetzt gemacht wurde.
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  Speaker 0: Der Schiedsrichter wird ausgebildet mit dieser Technologie das Spiel besser zu pfeifen und gerechter und wenige fehlentscheidungen zu machen.
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  Speaker 0: Genau diese Denkweise musst Du hier halt auch als Antitrend reingehen.
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  Speaker 0: konzentriere Dich nicht nur auf die Technik und die Möglichkeiten sondern auf Deine Leute die nachher damit arbeiten.
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  Speaker 0: Dieser Faktor hast du so oft angesprochen kommt halt viel zu wenig.
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  Speaker 0: Da brauchst du Konzepte, da brauchst Du Schulung!
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  Speaker 0: Da musst Du die Leute mitnehmen, dann musst Du sie motivieren, Du musst mit Gefahren Wie oft haben wir beide in diesem AI Governance uns in diesen Sachen verloren?
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  Speaker 0: Und eben nicht dem AI Governance Thema, wo wir gesagt haben ja Moment du musst jetzt deine Infrastruktur das sauber aufeinander aufbaut.
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  Speaker 0: Ja alles wichtig Daten Detailinage haben wir schon gesprochen.
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  Speaker 0: Das will ich jetzt nicht kleinreden.
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  Speaker 0: Ich will nur sagen wie oft Wie wichtig als Antitrend eigentlich musst Du Dich Jetzt Mehr Mit Den Personen auseinandersetzen Denn Je Weil Die Aufgabe Nicht Leichter Wird Sie wird schwieriger und komplexer.
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  Speaker 0: die Durchführung dass abarbeiten das wird halt Einfach Nur leichter werden.
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  Speaker 0: Das wird
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  Speaker 1: leichter, ja.
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  Speaker 1: Aber auch das wird mit mehr Risiko und neuen Aufgaben versehen sein.
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  Speaker 1: Und gerade deshalb ist es mir so wichtig, dass wir dieses Governance-Thema – wir haben's so oft gestresst miteinander, so oft über das Thema geredet – aber gerade deswegen ist es ja so wichtig zu verstehen, dass es nicht drum geht für eine Governance!
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  Speaker 1: als Beispiel unendliche Dokumente zu produzieren, in denen sich dann Regelwerke wiederfinden die keiner mehr durchblickt.
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  Speaker 1: Sondern wirklich ein risikobasiertes System zu finden das in einem minimalen Ansatz die Leute dazu enabled mit neuen Technologien zu arbeiten verantwortungsbewusstsein aufrechterhält und einfach ja die Befähigung schafft Technologie einzusetzen.
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  Speaker 0: Weitere Antitrend, den wir hier hatten war die Security.
• 20:05
  Speaker 0: Das bedeutet... Wir haben immer gesagt es ist viel zu kurz greift es.
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  Speaker 0: Wir mal setzen jetzt den AI-EU Act um als wäre das dann die Lösung für alles.
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  Speaker 0: Da gibt mir jemand anders von außen, gibt mir eine Regelung und die soll ich da befolgen?
• 20:21
  Speaker 0: Ja kannst du ja erstmal tun, kannst du erst einmal umsetzen Es wird dir auch helfen!
• 20:24
  Speaker 0: Das will gar nicht so schlecht sein.
• 20:26
  Speaker 0: Seh das mal gar nicht So als dieses.
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  Speaker 0: oh Gott wie kriegen wir's hin.
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  Speaker 0: Viel interessanter, wo wir beide auch mal drüber gesprochen haben ist ja sowas wie eine Schatten AI.
• 20:34
  Speaker 0: Das bedeutet du hast.
• 20:35
  Speaker 0: deinen Mitarbeitern die das von zu Hause gewohnt sind AI zu nutzen, die auf den Systemen sind, haben wir hier immer wieder vorgewarnt hey Leute wenn ihr dir das nicht bereitstellt vernünftig Datenqualität wir sprachen gerade darüber funktionierende Systeme dann weichen die auf Provider aus in ihre, die sie halt in ihrem privaten Umfeld auch nutzen und werden das dann plötzlich eure Unternehmensdaten da rein pumpen weil es nicht geht.
• 21:01
  Speaker 0: Und das haben wir ja immerfalls viel kritischer gesehen als jetzt hier immer kurz zu sagen hey der USK wird umgesetzt und da machen wir jetzt auch nach Schema F und der Provider ist jetzt der richtige.
• 21:12
  Speaker 0: und ihr habt noch mal Stack.
• 21:14
  Speaker 0: It ist jetzt zum Beispiel in Deutschland und deswegen ist es besser.
• 21:17
  Speaker 0: Alles schön und gut, aber die größte Gefahr lauerte woanders.
• 21:21
  Speaker 0: Wir hatten über solche Sachen gesprochen wie Hacker.
• 21:23
  Speaker 0: Angriffe passieren meistens im Unternehmen dass ich eine Wester anzieht ein Paket Lieferung Und an dem Computer des nicht gesperrten Mitarbeiters sitzt.
• 21:31
  Speaker 0: Das sind die Gefahren.
• 21:32
  Speaker 0: D.h.,
• 21:33
  Speaker 0: das war auch so ein Anti-Trend, bevor man philosophiert wie viel darf AI und wieviel nicht sollte man sich erst mal fragen, sind meine Standardsicherheitskonzepte um meine Leute so geschult dass keine Gefahr ausgeht und motivierte?
• 21:46
  Speaker 0: Das haben wir immer wieder zusammen herausgefunden und gestresst und es fand ich auch immer wichtiger Punkt.
• 21:52
  Speaker 1: Ja also ich glaube ist ja auch ein großer Teil vom Thema Governance.
• 21:58
  Speaker 1: Die Leute zu befähigen und den Leuten auch zu erklären was sie machen können, wie sie es nutzen dürfen und vor allem S-Bereitzustellen.
• 22:07
  Speaker 1: Denn wir alle kennen diese controlling extra sheets die sich irgendwo auf irgendwelchen Laufwerken von Rechnern befinden also die klassische alte Schatten IT weil sich jeder nochmal seine Kennzahlen zurechtzieht.
• 22:21
  Speaker 1: da war die Gefahr ja nun vielleicht noch innerhalb des Unternehmens dass du halt sagst naja der hat jetzt aber einen anderen Blick auf die Kennzahl als jemand anderes.
• 22:31
  Speaker 1: Da skalieren wir diese Gefahr.
• 22:33
  Speaker 1: Wenn du halt irgendwo bei den Mitarbeitern dann Geschäftsdokumente zwischen dem nächsten Kochezept nach dem ChatGPT gefragt wurde, findest im Verlauf ist das halt nicht zielführend.
• 22:42
  Speaker 1: und ich glaube aber wenn man hier ganz klar als Unternehmen vorangeht und auch proaktiv mit den Mitarbetern bespricht wo sie Nutzung von KI sehen, was sie für Systeme schon privat nutzen.
• 22:57
  Speaker 1: So haben wir das auch intern gemacht.
• 22:58
  Speaker 1: Wir haben mit unseren Leuten gesprochen ja?
• 23:00
  Speaker 1: Was nutzt ihr gerne und womit arbeitet ihr gerne wenn ihr privat unterwegs seid?
• 23:04
  Speaker 1: Und haben uns darum gekümmert, dass in vernünftigen Bahnen als Firmenaccount bereitzustellen ist natürlich die Grundvoraussetzung, die du von Anfang an hast.
• 23:12
  Speaker 1: dann es gibt ja auch neben dem Sicherheitsrisiko kein größeres Problem.
• 23:16
  Speaker 1: also wenn du dir so eine Eigenlösung baust die dir dann schlechte Ergebnisse skadiert in einem Unternehmen verteilt.
• 23:22
  Speaker 0: Hier brechen wir jetzt nochmal!
• 23:24
  Speaker 0: Weil wir haben immer gesagt, es sind die Anti-Trends wo keiner hinguckt.
• 23:28
  Speaker 0: Jetzt habe ich noch mal einen dabei.
• 23:29
  Speaker 0: Es ist nämlich das Die AI Governance.
• 23:31
  Speaker 0: Da könnte man mit Fuggenrecht auch beraubten Es würden sehr viele Leute sagen in den Jahr zwanzig Hey!
• 23:37
  Speaker 0: Das ist hier ein Trend.
• 23:38
  Speaker 0: Aber du hast es gerade gesagt Warum man es auch bisschen als Anti-trend sehen kann?
• 23:43
  Speaker 0: Es geht nämlich ja nicht darum möglichst viel zu Bürokrasitisieren Es geht nicht darum, möglichst viel verbieten Es gibt nicht darum weitere Konzepte zu schreiben wie wir angeblich AI jetzt machen Sondern es geht halt viel mehr darum, dass als Voraussetzung Leitplanken zu sehen, in denen man sich bewegen kann.
• 24:00
  Speaker 0: Wo ich sagen kann das ist es aber es gibt soviel Freiheitsgrade, dass wir auch damit arbeiten können.
• 24:06
  Speaker 0: Deswegen hast du ja immer vertreten EYE Governance als Chance zu sehen Sich selber die Spielregeln zu legen und nicht Als Verhinderung oder irgendwie prokratischer Akt.
• 24:16
  Speaker 0: Das heißt da sind wir nicht ganz anti-trendig Christiane Da müssen wir ehrlich sein das sehen auch andere.
• 24:22
  Speaker 0: Sieht das jetzt so ein bisschen hin, dass wir sagen, das ist auch noch ein Antitrend?
• 24:27
  Speaker 1: Ja.
• 24:28
  Speaker 1: Absolut!
• 24:31
  Speaker 1: Ich denke was man vielleicht bei Gauernens oder warum ich es immer so als Antitrent gesehen habe, ist halt weil es ja sehr stark als Schranke, als würde gesehen wird draußen.
• 24:41
  Speaker 1: Ich glaube mal muss aber auch an der Stelle wieder ein Stück weit umdenken wenn du... Wenn du zehn Jahre zurück denkst dann war das für dich völlig normal.
• 24:48
  Speaker 1: das von Unternehmen bereitgestelltes Set an Werkzeugen hat es mit dem wir deinen Job gemacht hast.
• 24:54
  Speaker 1: So und was wir ja eigentlich mit einer Gawandenzert auf tun ist, unseren Mitarbeiter sagen hey ihr dürft jetzt neue Technologien nutzen!
• 25:01
  Speaker 1: Ihr dürfte da selbst verantwortlich damit arbeiten.
• 25:04
  Speaker 1: Wir geben euch nur die Leitlinie in welche Richtung ihr gehen müsst.
• 25:08
  Speaker 1: Und ich glaube dass wiederum ist ja das einfach ein Punkt wie das Thema oft nicht wahrgenommen wird Und dafür machen wir halt ganz groß Werbung zu sagen, hey komm sie ist als Enabler.
• 25:19
  Speaker 1: Sie ist nicht als Hürde und Gabanens bedeutet ja auch immer ein Stück weit Verantwortung.
• 25:27
  Speaker 1: Und Verantwortung ist einfach was Wichtiges.
• 25:29
  Speaker 1: jeder erwartet ja am Ende in seinem Unternehmen dass Menschen im Schlüsselposition Verantwortung übernehmen und genauso geht es eben einfach darum die Verantwortung klar ersichtlich zum Machen Ja und Verantwortung greifbar zu machen und sie auch verstehen.
• 25:46
  Speaker 1: Und das kannst du mit einem vernünftigen Data Governance Framework oder AI Governance framework an der Stelle einfach tun, und dadurch befähigst Du auch die Leute und trinkst sie vorwärts.
• 25:57
  Speaker 0: So Christian wäre nicht Christian wenn er nicht was mitgebracht hätte.
• 26:01
  Speaker 0: Ihr seht ja hier in der Folge wenn ihr uns auf YouTube seht oder woanders wo ihr als das Video seht ich habe euch hier ein QR Code eingeblendet, dort könnt ihr natürlich alles was wir hier gesagt haben diese Anti-Trends noch runterladen und nochmal euch angucken sind ein bisschen aufbereitet.
• 26:15
  Speaker 0: Was wir auch noch zugemacht haben sind paar Sachen die ihr im nächsten Meeting ja vielleicht befragen könnt.
• 26:21
  Speaker 0: das hast du nämlich auch vorbereitet Christian.
• 26:22
  Speaker 0: wo man so sagen kann Brauchen wir wirklich für alles einen Agenten, ihr müsst jetzt nicht mörderkritisch sein.
• 26:27
  Speaker 0: Darum geht es nicht aber einfach nur sie gemeinsam.
• 26:29
  Speaker 0: die fragen würde brauche ich vor all diesen Agenda?
• 26:31
  Speaker 0: Ich gucke mal eben kurz hier rein in dein paper.
• 26:34
  Speaker 0: welcher messbare werte sollen denn eigentlich entstehen?
• 26:36
  Speaker 0: was wollen wir erreichen?
• 26:37
  Speaker 0: value und nicht nur konzept?
• 26:38
  Speaker 0: habt ihr wisst ist na welche geschäftskanz kann ich im system vertrauen?
• 26:42
  Speaker 0: also was is eigentlich gut?
• 26:43
  Speaker 0: was ist schlecht?
• 26:44
  Speaker 0: halb?
• 26:44
  Speaker 0: sind wir da gut aufgestellt?
• 26:46
  Speaker 0: haben wir die daten eigentlich zusammen nach?
• 26:48
  Speaker 0: ist das vernünftige use case?
• 26:50
  Speaker 0: Also, kann wir den nachher auch im Betrieb nehmen.
• 26:52
  Speaker 0: Ist der skalierbar?
• 26:53
  Speaker 0: Können wir das machen?
• 26:54
  Speaker 0: Welche haben wir denn eigentlich momentan?
• 26:56
  Speaker 0: Dann welche Aktionen darf denn der Agent selbst ausführen?
• 26:59
  Speaker 0: Wo überwache ich nicht?
• 27:00
  Speaker 0: Es ist so viel Christian was du mir hier geschickt hast!
• 27:03
  Speaker 0: Wo liegen die Sicherheitsgrenzen?
• 27:05
  Speaker 0: Nicht nur verhindern, auch als Anti-Trend.
• 27:07
  Speaker 0: Wo ist es?
• 27:08
  Speaker 0: Und wer trägt eigentlich auch die Verantwortung?
• 27:10
  Speaker 0: Also wer ist jetzt
• 27:11
  Speaker 0: Ohne?!
• 27:11
  Speaker 0: Wer ist denn der Human in the Loop angeblich?
• 27:13
  Speaker 0: Wer macht das alles und wie bauen wir uns da als Kuramide auf?
• 27:17
  Speaker 0: Haben wir euch verlinkt?
• 27:18
  Speaker 0: findet ihr auch unter der Folge.
• 27:19
  Speaker 0: Findet ihr auch auf den Seiten Das macht Christian mal ganz hervorragend.
• 27:22
  Speaker 0: Da kriegt ihr immer was!
• 27:23
  Speaker 0: Da habt ihr immer etwas auch an der Hand.
• 27:25
  Speaker 0: Lade das gerne runter Schaut es euch an und Christian Wir waren noch nie So hektisch in einer Folge haben aber auch selten so viel komprimiert an Mehrwert hier jetzt durchgeballert.
• 27:37
  Speaker 0: Christian, echt lieben lieben Dank dafür.
• 27:39
  Speaker 0: Bevor die letzten Worte jetzt noch mal kommen würde mich nochmal bei dir interessieren was ist dir denn jetzt so das wichtigste Thema wo wir zu sagen mit der five one da wollen wir unsere Kunden gerade hinführen?
• 27:50
  Speaker 0: Das ist uns echt wichtig.
• 27:52
  Speaker 0: damit starten wir bei denen.
• 27:54
  Speaker 0: das wollen wir machen.
• 27:55
  Speaker 0: erzählen nochmal wofür die Five One hier gerade so steht.
• 27:59
  Speaker 0: ich verweist hier nochmal die Liedmagneten und dann kennst du es kommt ja alte Schuhe.
• 28:02
  Speaker 0: Ich werde dich gleich nochmal nach dem Nachdenken.
• 28:07
  Speaker 0: Aber sag nochmal, wo seid ihr gerade mit der VF One?
• 28:10
  Speaker 1: Ja ich glaube was für uns im Moment das Wichtigste ist und vielleicht oder ich hoffe auch heute ein Stück weit rausgekommen.
• 28:17
  Speaker 1: Wir tun nichts des Zuhls wegen oder zum Selbstzweck.
• 28:21
  Speaker 1: Für uns ist das wichtigste aktuell mit unseren Kunden zu verstehen, wo sie genau einen Mehrwert generieren können für Ihr Unternehmen.
• 28:35
  Speaker 1: Also das Vorgehen ist es sich nicht blenden zu lassen von der Geschwindigkeit der Technologie.
• 28:39
  Speaker 1: Ja, wir müssen nicht die neuesten Agenten nutzen!
• 28:43
  Speaker 1: Wir müssen nicht auf das neueste Pferd setzen sondern wir müssen uns gemeinsam anschauen.
• 28:48
  Speaker 1: was ist die Herausforderung?
• 28:49
  Speaker 1: Wir müssen uns anschauen, was ist da für Praktikabende und einfachste Lösungsweg?
• 28:54
  Speaker 1: denn einfach ist nicht immer schlecht sondern einfach wartbar, kontrollierbar und auch einfach von den Kosten meist gehalten.
• 29:02
  Speaker 1: Dann gemeinsam mit dem Kunden schauen, auf welcher vernünftigen wirtschaftlichen Basis können wir hier den Bestmöglichen binnen erzielen.
• 29:10
  Speaker 0: Also, wenn ihr jetzt im zweiten halbjahr noch mal richtig Gas geben wollt und sagt hey mit was muss ich beschäftigen?
• 29:16
  Speaker 0: Was ist es hier?
• 29:17
  Speaker 0: der antitrend?
• 29:18
  Speaker 0: Leidfaden den er ist da guckt ihn euch an ladet ihn runter können auch die QR-Code nehmen und kurz einscannen.
• 29:26
  Speaker 0: das werden wir jetzt in christian und ich das machen immer vor euch bieten weil er nimmt ja immer etwas mit.
• 29:29
  Speaker 0: Insofern müssen wir uns gar nichts machen.
• 29:32
  Speaker 0: ansonsten sage ich Christian lieben dank.
• 29:33
  Speaker 0: Ich bin schweißgebadet völlig aufgeregt.
• 29:36
  Speaker 0: Es war die impulsivste schnellste folge die wir jemals gemacht haben, die ich auch generell jemal's gemacht habe.
• 29:43
  Speaker 0: Ich mach sie seit sechs Jahren mehr Mehrwert konzentrierter in schnellerer Zeit kriegt ihr glaube ich nirgends woanders.
• 29:50
  Speaker 0: Es sei denn ihr möchtet es zu haben dann dürft ihr auf was anderes hören.
• 29:53
  Speaker 0: aber in dem Sinne sag' ich jetzt ne?
• 29:55
  Speaker 0: Tschüss!
• 29:56
  Speaker 0: Auf bald und du hast die letzten Worte.
• 29:57
  Speaker 0: kannst sagen was du möchtest Christian Aber auf gar keinen Fall.
• 30:01
  Speaker 0: Vielen Dank für die Einladung.
• 30:02
  Speaker 0: Ich sage tschüß hört das nächste mal wieder rein guckt euch die Sachen an ist lohnt sich bis denn ciao
• 30:08
  Speaker 1: Ja Auf von mir.
• 30:10
  Speaker 1: Ciao macht's gut und bitte, bitte räumt den Keller auf kümmert euch im eure Datenqualität dann können wir gemeinsam nach vorne gehen.