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Warum KI-Projekte veralten, bevor sie live gehen: Cost Overrun, Claude und die OMR – mit Tim Wiegels (Folge 328) · MY DATA IS BETTER THAN YOURS

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  Speaker 0: Neue Folgen jeden
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  Speaker 1: Freitag.
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  Speaker 1: In dieser digitalen Welt gibt es einen speziellen
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  Speaker 0: Faktor, der über Erfolg und Misserfolg
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  Speaker 1: entscheidet
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  Speaker 0: – Daten!
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  Speaker 0: Doch nur die wenigsten
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  Speaker 1: wissen
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  Speaker 0: sie für sich zu nutzen.
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  Speaker 1: Wer seine Kunden verstehen will um ihnen das bieten zu
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  Speaker 0: können was sie brauchen kommt um
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  Speaker 1: ein professionelles Datenmanagement nicht herum.
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  Speaker 1: Jonas Rascheli interviewt andere Experten aus den Data Bereichen und zeigt Schritt für Schritt wie genau das funktioniert.
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  Speaker 0: So Tim Nachdem wir jetzt ein paar technische Schwierigkeiten hatten, heit zum dritten Mal.
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  Speaker 1: Hello again!
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  Speaker 1: Wie ich den Witz gerade schon gemacht habe?
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  Speaker 1: Lange nicht gesehen aber eigentlich doch weil wir uns gerade gestern bei der Rom Air gesehen haben.
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  Speaker 0: Genau das war so der letzte Zapfenstreich so'n bisschen.
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  Speaker 0: Jetzt endlich!
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  Speaker 0: Ja genau, hab ich dachte ich noch mal... Ich sehe dich nochmal.
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  Speaker 0: Wir müssen auf jeden Fall einmal kurz erklären warum wir lange nicht aufgenommen haben und wie jetzt die neue Idee ist.
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  Speaker 1: Aber wo wir lange nicht aufgenommen haben, ist eine gute Frage.
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  Speaker 1: Ich glaube Leben ist dazwischen gekommen und so was?
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  Speaker 0: Ja, das stimmt ja.
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  Speaker 0: Leben ist auf jeden Fall dazwwischen gekommen.
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  Speaker 0: Es gab einige Herausforderungen bei mir.
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  Speaker 0: ich bin nach Düsseldorf gezogen.
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  Speaker 0: Paar familiäre Veränderung
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  Speaker 1: Und ich war tatsächlich sehr oft im Urlaub muss man auch sagen Das hat es auch schwierig gemacht.
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  Speaker 0: Ich wollte das nicht erwähnen aber das ist auch ein valider Punkt der kommt.
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  Speaker 0: Ich wollte eigentlich und wir wollten eigentlich ja schon vor einiger Zeit aufnehmen.
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  Speaker 0: Und zwar im April, Anfang April da war die Data anpackt.
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  Speaker 0: Genau das hat dann nicht geklappt gehabt.
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  Speaker 1: Ende März.
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  Speaker 0: Ende Merz war das okay.
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  Speaker 0: Können wir gleich darauf einscheigen?
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  Speaker 0: Ich habe ja ultra viel mit Claude in den letzten Wochen gemacht.
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  Speaker 0: Ja, bin gespannt.
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  Speaker 0: Wir können ganz kurz erklären was unsere Idee hinter der Folge ist?
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  Speaker 0: Wir haben gemeinsam mit Claude überlegt und den Transcript in unserer alten Folge die Folgen, die sehr gut ankamen dass wir die folgen eher so ein bisschen blockmäßig aufteilen.
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  Speaker 0: also wir haben drei News, die ich mit einer Headline und meinem Take kommuniziere.
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  Speaker 0: Du darfst sozusagen das mal für dich einordnen?
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  Speaker 0: Ich glaube es ist eine ganz coole Idee, müssen wir mal um Feedback bitten von der Community-Team Und dann gehen wir in einige Thesen, Daten & Frameworks rein und haben da so bisschen diese Situation dass du deine Meinung dazu sagst.
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  Speaker 0: Es kam letztes Mal auch schon gut an als ein bisschen über das Thema Mit den Brillen haben wir ja darüber diskutiert und mit anderen Themen Und schauen dann, wo wir am Ende rauskommen.
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  Speaker 0: Die Folge muss nicht ultralang gehen!
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  Speaker 0: Wir hatten ja mal wirklich alle zwei Wochen aufgenommen.
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  Speaker 0: Mal gucken, wo die Reise hingeht und ob wir das wieder hinbekommen.
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  Speaker 0: Aber auf der anderen Seite soll es ja auch was Aktuelles sein und sehr angenehmes sein.
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  Speaker 0: Möchtest du, dass wir mit Klo starten und dem Thema oder soll ich dir gleich mal meine News der Woche kommunizieren?
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  Speaker 1: Ich finde beides gut.
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  Speaker 1: Nur mal kurz ganz daneben, ne?
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  Speaker 1: Das ist auch eine sehr gute allneue Art und Weise das zu machen, weil im Endeffekt ist es ja so wie früher eigentlich auch wir quatschen dann nicht gebt damit Kommentare ab.
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  Speaker 1: Das ist doch eigentlich super!
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  Speaker 0: Ja, das ist für dich gut.
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  Speaker 0: ich muss mich vorbereiten habe aber jetzt die Situation dass sich natürlich mit Klot eine ganz andere Möglichkeit der Vorbereitung habe.
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  Speaker 0: Aber
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  Speaker 1: das hat euch da einsteigen.
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  Speaker 1: Das hat uns gerade viel beschäftigt, ich benutze es wahnsinnig viel!
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  Speaker 1: Ich weiß nicht benutzen noch was anderes außer Claude gerade.
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  Speaker 1: oder ist das auch so dein Go-to Ding geworden?
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  Speaker 0: Ja, das wollte ich dich neben dem Podcast nochmal fragen weil wir hatten ja beide oder haben beide gemeinsam diese ChatGBT Enterprise Lizenz die haben die spannender Weise glaube ich auch auf Jahresverträge gerade umgestellt zu einem guten Zeitpunkt vielleicht noch ein Log-in-Gefekt zu generieren.
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  Speaker 1: Also ich würde auf seine Frage antworten, wir nutzen es glaube ich noch jetzt im Jahr.
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  Speaker 1: Wir
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  Speaker 0: müssen und dürfen es nochmal in den Jahren nutzen.
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  Speaker 0: Ich sage, neunzig Prozent passiert bei mir in Claude, zehn Prozent noch in Chatchi
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  Speaker 0: B.T.,
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  Speaker 0: und Chachibit ist für mich der Google Ersatz geworden?
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  Speaker 1: Ich hätte genau das Gleiche gerade gesagt!
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  Speaker 1: Ich glaube, es ist ein bisschen mehr weil ich achte tatsächlich inzwischen bei Claude viel darauf wie viel Tog sich verballert Weil ich wirklich viel mache und ich habe irgendwann mal, ich glaube ich hab das mal zu dir gesagt dass ich wahrscheinlich keine große Version brauche weil.
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  Speaker 1: Das reicht ja immer.
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  Speaker 1: die Tag nachdem ich das gesagt habe war ich das erste Mal im Limit und seit dem bin ich eigentlich in meinem vierstunden Limit immer fast am Limit was ich inzwischen nicht mehr merke weil ich extra Geld rein geschoben hat was das Limit erweitert.
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  Speaker 1: aber es ist ja.
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  Speaker 1: also ich benutze tatsächlich Claude für die meisten Grüße in Sachen Programmierung, welche Agenten Sache und so weiter.
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  Speaker 1: Aber ja Chatchity ist der Google-Ersatz aber ich gucke immer noch so bei ein paar Sachen wo Chachity gut funktioniert hat dass sich die Skills und Strukturen weiter benutze einfach nur um Tokens zu sparen bei Claude.
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  Speaker 0: Ja fairer Punkt!
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  Speaker 0: Ist ein spannender Case weil ich komme nicht zwangsweise ans Limit also an die an die.
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  Speaker 0: ich hab auch die große Version aber das
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  Speaker 1: ganz große Version.
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  Speaker 1: du hast die Hundert Euro Version Ja, ich hab nur die zwanziger.
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  Speaker 0: Ah okay!
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  Speaker 0: Ja verstanden und da bin ich ehrlich gesagt vielleicht bei so zwanzig dreißig Prozent Ausmutzung.
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  Speaker 0: Klot-Design habe ich extrem in die Limits geschossen war aber dem Grund geschuldet das ich meine Webseite komplett neu gebaut hat und das ist ein spannender Punkt über den wir mal sprechen sollte.
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  Speaker 0: Gewinnern und Verlierer.
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  Speaker 0: Ich bin davon überzeugt dass die genug Content und Aufbereitung der Daten haben, gerade die Gewinner sind.
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  Speaker 0: Warum?
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  Speaker 0: Was ich jetzt in den letzten Wochen mit Claude und meinen Transkripten der tranzundzwanzig Folgen gemacht habe ist unik weil ich wirklich Content habe, den ich nutzen kann auch mit deinen Folgen was andere nicht haben.
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  Speaker 0: also du kriegst nicht so schnell Individuelles aufgebaut, wenn du nicht den entsprechenden Content hast und den nur von extern ziehen kannst.
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  Speaker 0: Ja!
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  Speaker 0: Und das ist schon faszinierend.
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  Speaker 0: und dann ist es eigentlich nur noch am Ende.
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  Speaker 0: methodisches.
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  Speaker 0: Fragen zu Claude.
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  Speaker 0: Eines der Topmerkmale finde ich ist dass das Claude ja auch mit Fragen mit dir sozusagen durchgeht und du ja doch interaktiv klicken kannst so nach dem Motto...
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  Speaker 1: Die interaktive Klickgeschichte bringen sowieso super.
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  Speaker 1: Ich weiß nicht, ob du das schon gemacht hast.
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  Speaker 1: Gibt wahnsinnig... Also Claude kann dir geile Micro-Sites bauen!
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  Speaker 1: Wenn du irgendwelche strategischen Sachen darstellen willst, visualisieren willst, Visualisierung in Chatchi-PT schrecklich, Claude baut ihr ganz geile Micropages.
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  Speaker 1: Das ist echt krass.
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  Speaker 0: Ja ich habe jetzt letztens auf ein Data-Meetup was ich veranstaltet hab mit jemandem gesprochen.
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  Speaker 0: der hat gesagt sie würden intern gar nicht mehr präsentieren auf Powerpoint sondern Sie machen alles nur noch in diesem Claude Micro-Set.
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  Speaker 1: Das wird auch mehr und mehr.
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  Speaker 1: Ich habe das letztens bei einem Kundenprojekt von einer anderen externen Agentur einen Clickdummy für ein Projekt gekriegt, ich dachte nur so mir kommt das sehr bekannt vor wie sie sich das gemacht haben.
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  Speaker 1: also es wird auch sehr gut genutzt und... Mir fehlen noch so ein paar, ich mag ja schöne Bilder und ich mag auch so ein bisschen Memes und so ein Scheiß dazwischen.
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  Speaker 1: Also du kannst nicht alles machen aber du kannst bestimmte Sachen inzwischen sehr gut damit vermitteln Und ich glaube letzte Woche.
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  Speaker 1: die Frage ist, ob irgendjemand mir tool sagen kann was wirklich mal richtig slides machen kann.
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  Speaker 1: Also eine iTool und da kam ganz oft die antwort zurück ja das dass das oder warum willst du noch slides machen macht es doch einfach mit den microsides von klok.
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  Speaker 1: ich dachte so ja gut eigentlich habt ihr da sehr recht mit weiter ausprobieren aber es ist echt krass finde ich sehr gut.
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  Speaker 1: aber das kannst du meinst du kannst sehr viel Sachen klicken, du kannst geil interagieren und das kannst auch auf viele verschiedene sachen benutzen
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  Speaker 0: Was auch da wieder funktioniert.
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  Speaker 0: zum Thema Content, Inclo Design und Co.
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  Speaker 0: Konntest du deine Brand Identity hochladen?
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  Speaker 0: Die könntest du jetzt wahrscheinlich auch mit JETSCHI BITIV BILD VII machen.
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  Speaker 0: Und dann auf der Basis klappt es echt gut mit den Webseiten.
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  Speaker 0: Also können sich alle mal gerne meine Webseite anschauen.
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  Speaker 0: Spannend ist dann auch wieder.
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  Speaker 0: Ich habe dann gesagt, dass ich gerne unterschiedliche Personas hätte und hab mit ihm die Personas diskutiert.
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  Speaker 0: Und bin dann mit mit dem Personas wieder die Webseite durchgegangen.
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  Speaker 0: also du kannst das schon alles sehr cool aufbauen mit Steering Comedy und so weiter und sofort.
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  Speaker 1: Das ist ja mein hardcore use case, das ich Transkripte habe von den Meetings mit meinen Kunden und darauf direkt... Projektreports, Bauer, Steering Committee, Agentenbauer.
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  Speaker 1: Alles und so euch.
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  Speaker 1: das ist echt ziemlich geil weil es ist ja im Endeffekt nichts anderes als ein Podcast.
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  Speaker 1: mal ich hab den Content da liegen.
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  Speaker 1: Ich weiß genau darüber wie ihr geredet haben.
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  Speaker 1: Ich habe ein bestimmtes Framework wie ich die Sachen gerne aufbereitet haben möchte.
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  Speaker 1: Das is krasser Zeitgewinn.
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  Speaker 1: Wahrscheinlich können nicht mehr einfach die hundert Euro Version holen würde wahrscheinlich noch viel viel mehr rauswollen können.
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  Speaker 1: aber Ja vielleicht mache ich das bald.
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  Speaker 0: Das heißt können wir Wir müssen uns auch überlegen was wir mit denen mit den Chatchivity-Lizenz machen.
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  Speaker 1: Ja, das stimmt!
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  Speaker 1: Vielleicht die einfach im nächsten Jahr nicht mehr weitermachen?
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  Speaker 1: Aber da haben wir noch Zeit für – ich glaube, wir haben es gerade erst am März verlängert, Jonas.
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  Speaker 1: Das heißt... Nicht hier, ähm... ...der Discord kam zu spät.
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  Speaker 0: Die Entscheidung von...
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  Speaker 1: Wir haben's nicht verlängerd und wir haben uns nicht gekündigt so rum.
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  Speaker 1: Das ist eher die
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  Speaker 0: richtige Antwort.
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  Speaker 0: Highlight der OMR für dich?
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  Speaker 1: Ah, gute Frage….
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  Speaker 1: Ich bin ja tatsächlich so, dass ich mir gar nichts mehr angucke.
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  Speaker 1: Ich nutze die OMR komplett als... Networking hat sich jetzt auch zu hoch gestochen und eigentlich treffte einfach nur Leute!
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  Speaker 1: Ich laufe rum, ich treffe Leute, ich quatsche mit Leuten.
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  Speaker 1: Das Heimspiel sind wahnsinnig viele Freunde da.
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  Speaker 1: Ich hatte eine geile Tour gehabt.
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  Speaker 1: das war super.
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  Speaker 1: Die hat tatsächlich komplett funktioniert weil danach gleich Leute zu mir kamen meinten so.. Da ist spannend.
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  Speaker 1: können wir nächste Woche quatschen?
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  Speaker 1: vielleicht brauchen wir das und das von dir.
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  Speaker 1: Also das hat für mich so als Selbständiger der gerne dann seine Skills verkauft und seine Zeit hat sehr gut funktioniert.
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  Speaker 1: Ich weiß nicht, ich habe ja keine Vorträge gesehen.
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  Speaker 1: Also es war...ich fand's gut!
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  Speaker 1: Es war weniger voll als letztes Mal und hat Spaß gemacht.
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  Speaker 1: Ich habe tatsächlich effektiv und effizient alle Angebote an Partys ausgenutzt jeden Abend, Montagdienstag und gestern.
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  Speaker 1: Ja das war gut.
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  Speaker 1: War
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  Speaker 0: gestern auch noch mal Partys?
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  Speaker 1: Ja gestern war doch wieder Musikparty in der B-Fünffalle.
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  Speaker 1: Wir waren einfach sehr lange in der Halle, in der Blauen da vor der blauen Stage haben Wein getrunken mit diversen Leuten die ich lange nicht gesehen habe.
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  Speaker 1: Und dann sind wir noch in den anderen Hallogworkgangs.
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  Speaker 1: Waren aber diesmal vernünftig und waren vor zwölf zu Hause.
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  Speaker 1: Das ist mit einem sehr schönen Porsche nachhause gefahren worden als Speaker.
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  Speaker 1: das war auch ganz geil!
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  Speaker 1: Ich hab' noch nie in einem Auto in einer Stadt gesessen wo er siebenundfünfzig Peers hat.
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  Speaker 1: Aber
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  Speaker 0: was für Speaker?
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  Speaker 1: Geile Tour ist Speaker.
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  Speaker 0: Dann darfst du die nutzen?
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  Speaker 1: Da darf ich ihn im Foolpark benutzen.
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  Speaker 1: klar
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  Speaker 0: Der fährt dich dann überall hin?
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  Speaker 1: Ich weiß ja, wenn ich nach Düsseldorf gefahren hätte.
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  Speaker 1: Das hätte man vielleicht mal testen müssen.
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  Speaker 1: Aber so in Hamburg war das kein Ding.
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  Speaker 1: Wir waren bis ins Dienstag damit auf dem Kiezgefahren zu der Bautioparty und gestern einfach nach Hause.
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  Speaker 1: Das waren beides so zehn Minuten Tour.
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  Speaker 0: Das heißt es ist wie ein U-Bau wo du anfregst?
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  Speaker 1: Du gehst einfach... Es gibt einen bestimmten Ort wo die stehen.
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  Speaker 1: Da gehst du raus glaube ich Eingang Ost, ne Eingank Süd gewesen keine Ahnung.
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  Speaker 1: Und da stehen dann einfach, steht jemand der quasi das Ganze koordiniert und dem sagst du wo du hin möchtest wie viele leugen.
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  Speaker 1: Dann holt er dir Autos.
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  Speaker 1: Meistens stehen da auch schon drei Autos im Warten einfach.
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  Speaker 0: Wenn du wieder abgeholt wirst von dem Ort wo du warst?
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  Speaker 1: Ich glaube das geht nicht!
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  Speaker 1: Ich wüsste zumindest nicht wie... Aber es gibt eh viele geheime Sachen die Speaker machen dürfen.
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  Speaker 1: Es gab auch freie SS-Nomotäre für Jahreszeiten und sowas wusste ich ja auch nicht.
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  Speaker 1: Also nächstes mal, wenn ich wieder geile Tour-Speaker bin oder was anderes.
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  Speaker 1: Bitte, wenn ihr es hört, bitte lasst mir jetzt ein Speaker werden!
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  Speaker 1: Dann werde ich auf jeden Fall zwischendurch ins Hotel für Jahreszeiten fahren und da mal lecker essen gehen.
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  Speaker 0: Ja wäre schön, wenn du mich mitnimmst.
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  Speaker 0: Okay, dann haben wir die Sachen... Vielleicht machen wir einfach
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  Speaker 1: den Podcast live nächstes Jahr?
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  Speaker 1: Vielleicht trinken wir das ja hin.
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  Speaker 0: Ich hatte irgendwie das Gefühl also PIP sollte man nächste Jahr Platz machen und auf die große Bühne gehen.
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  Speaker 1: Find' ich gut.
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  Speaker 0: Da würde ich jetzt frech behaupten, dass wir vielleicht nicht auf dem Level sind.
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  Speaker 0: Aber das wäre ja mal... Dann würde die Kette nachreichen und wir würden gleich mal so ganz unten reinrutschen.
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  Speaker 1: Ja komm'n!
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  Speaker 1: Die Purple Stage ist nicht so groß.
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  Speaker 1: Das geht... Ich fand übrigens krass.
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  Speaker 1: Ich habe ja irgendwann mal auf der Yellow Stage was gemacht vor drei Jahren, die dieses Jahr ungefähr tausendmal größer war.
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  Speaker 1: Ich weiß ob da durchgelaufen ist aber die Bühnen waren schon teilweise nochmal ein Stück krasser.
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  Speaker 1: Ja, aber
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  Speaker 0: die Yellow Stage war letztes Jahr auch schon so groß?
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  Speaker 1: zwei oder drei Jahren drauf.
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  Speaker 1: Und da war die noch so wie die Blue Stage ein bisschen größer, aber ich fände jetzt diese... Da sind ja so krasse Tribünen aufbauten gewesen und sowas war schon ordentlich.
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  Speaker 0: Bei Pip war glaube auch krass weil vielleicht hat er nur die gesehen muss.
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  Speaker 0: Er weiß selber besser, die nur gesessen sind, aber die Halle war ja hinten auch komplett
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  Speaker 1: voll.
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  Speaker 1: Ja,
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  Speaker 0: okay!
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  Speaker 0: Drei News der Woche?
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  Speaker 0: Ich erzähl dir Du darfst sozusagen deine Meinung dazu sagen.
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  Speaker 0: News Nummer eins, Open AI und Entropic Kunden jeweils Enterprise Join Venture Firmen mit Wall Street Gate.
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  Speaker 0: was bedeutet das?
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  Speaker 0: Open AI baut jetzt zum Beispiel Deployment Company, hat eine ca.
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  Speaker 0: zehn Milliarden Bewertung ist mit Bain Brookfield als Investoren im Hintergrund.
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  Speaker 0: Entropic macht es gleich hier mit Blackstone Ähm, und Goldman Sachs ist so auf eins Komma fünf Milliarden bewertet.
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  Speaker 0: mein Stand.
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  Speaker 0: Wenn man das ein bisschen runterbricht distilliert.
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  Speaker 0: die KI Modelle kommen jetzt nicht nur durch den klassischen Sales Vertrieb sondern auch durch die Hintertür und zwar durch Private Equity Firmen vielleicht in den Mittelstand Deutschland aber auch woanders hin dass wenn die investieren die quasi ihren Entropic Stack oder Open AI Stack mitbringen, was genial ist.
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  Speaker 0: Weil sie da natürlich darüber wieder schaffen, höchstwahrscheinlich Effizienzen zu geben.
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  Speaker 0: Jetzt mal so dein Blickwinkel.
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  Speaker 0: wenn jetzt der Investor Goldman Sachs oder was auch immer mit entscheidet welches large Language Modell bei deinem nächsten Data Projekt eingesetzt wird?
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  Speaker 0: Was ist deine Meinung dazu?
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  Speaker 1: Meine Meinung wäre wahrscheinlich das es schrecklich, wenn sowas wie Co-Pilot dabei wäre, da Co-pilot nicht dabei ist.
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  Speaker 1: Es hat so ein bisschen Geschmäckle, natürlich.
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  Speaker 1: Aber ich glaube das Ding ist solange sowas wie Open My Eye und Anthropic.
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  Speaker 1: ist es gut Wenn mich jetzt irgendjemand zwingen würde so'n Drittmodell irgendwas ganz klar nicht so gut funktioniert zu benutzen?
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  Speaker 1: Ich meine du kannst es tatsächlich ganz stumpf vergleichen.
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  Speaker 1: ne wenn ich irgendwo arbeiten muss Und ich einen Mindersrechner haben muss und dem benutzen muss würde ich genauso sagen ah es vielleicht nicht so Gut.
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  Speaker 1: also Das ist jetzt nicht so schlimm für mich finde ich wenn Du es dir anguckst und Ganz Für.
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  Speaker 1: ich würde sagen ganz subjektiv weil das beides gute Systeme sind.
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  Speaker 1: Klar, wir haben gerade gesagt benutzen ChatGPT weniger als Cloud.
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  Speaker 1: Aber du musst natürlich auch überlegen dass wir die Web Interfaces gerade für noch benutzen.
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  Speaker 1: wenn du wirklich OpenAI als Rack benutzt oder die API Calls so was ist da kein großer Unterschied zu dem was Enthropec macht?
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  Speaker 1: Das ist glaube ich das Ding.
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  Speaker 1: also ich glaub bei den beiden wäre es jetzt grade gar nicht so schlimm.
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  Speaker 0: Bei dem an dem Fall ja.
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  Speaker 1: Genau!
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  Speaker 1: Es ist aber tatsächlich immer die Frage ob das gut ist, dass du das aufgedrückt kriegst.
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  Speaker 1: Also ich würde sagen nein... ...ist es nicht.
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  Speaker 1: Gerade macht es keinen großen Unterschied, weil die Modelle beide sehr gut sind und man mit beiden gut arbeiten kann.
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  Speaker 0: Aber warum passiert das jetzt bei den KI-Modellen vorher?
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  Speaker 0: Bei den großen anderen Lösungen gab's nicht die Möglichkeit... Ach doch!
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  Speaker 1: Du hast ganz sicher schon wenn du mit Private Equity Firmen gearbeitet hast und die waren irgendwie mit AVS oder mit GCP ganz doll verbandelt, hast was gleiche gehabt.
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  Speaker 1: Das war vielleicht nicht so
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  Speaker 0: Das war kein Geld drin.
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  Speaker 0: Genau, das
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  Speaker 1: war jetzt nicht verbunden.
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  Speaker 1: aber du hast auf jeden Fall immer gehabt dass du mit bestimmten VC-Arbeitest da irgendwo Investoren hast und der dir sagt ja ganz ehrlich also ich trau dem nicht benutzt mal das bitte!
• 17:00
  Speaker 1: Also das hat es immer gegeben, jetzt ist einfach ganz klar und transparent.
• 17:05
  Speaker 1: Das werden die auch so spielen und sagen ey wenn ihr zu uns kommt könnt ihr das alles mitnehmen?
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  Speaker 1: Das andere aber nicht.
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  Speaker 1: Ganz ehrlich, es hat ja auch wenn du als Firma irgendwo Investor haben willst hat das ja auch einen großen Vorteil, du wirst Sachen viel günstiger kriegen.
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  Speaker 1: Du wirst wahrscheinlich viel schneller die neuen Möglichkeiten gehen und dass ihr aufwählender Sache mal bedenken musst ne?
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  Speaker 1: Ja, das wirkt jetzt komisch, dass du in bestimmte KI ein bestimmtes LL benutzen musst aber wenn die zusammen eine Firma haben und wenn du quasi direkt dann mitob du arbeitest ja nicht mit dem Open AI Stack, du arbeitest mit Open AI eigentlich fast zusammen Und das ist natürlich ganz krasse andere Möglichkeiten als Firma die Investoren sucht Kann ich sagen, dass positiver negativ ist.
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  Speaker 1: Gerade es ist positiv weil's einfach sehr gut aussieht und die richtigen Sachen sind.
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  Speaker 1: Ich kann mir aber vorstellen als wirklich den zwangen die also ganz dummes beispiel Ich will um vorarbeiten sagen wir benutzt bestimmt bitte unbedingt äschern.
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  Speaker 1: Dann würde ich auch sagen oh nee das ist jetzt ich weiß nicht ob das mein business model nach vorne bringen würde Und denen fallkennst du?
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  Speaker 1: Ja
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  Speaker 0: Genauso bist ja jemand der jetzt sagen würde bei dir Würde google aufgezogen werden.
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  Speaker 0: Das wäre bei dir ja kein Aufdrängen.
• 18:20
  Speaker 1: Genau, genau!
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  Speaker 1: Da ist das glaube ich gerade das Ding.
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  Speaker 1: Deswegen kann ich... Ich kann das nicht subjektiv bewerten weil das beides gut ist für mich Genauso.
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  Speaker 1: wenn mir jetzt irgendwie AWS oder Google aufgezwungen werden würde wär das auch total fein.
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  Speaker 1: Aber es kann eben sehr gut passieren dass irgendwann der Modell ist wo ich sage, war wenig gut.
• 18:35
  Speaker 1: Also deswegen müssen wir das glaub ich weiter beobachten und sollten das wieder rausholen.
• 18:39
  Speaker 1: also Wenn du irgendwann in sechs Wochen mir sagst Guck mal hier Microsoft hat jetzt auch so eine Firma wo du auf jeden Fall den Stack benutzen musst Dann wäre meine Antwort sehr klar Wahrscheinlich auch böse, weil Copilot gar nicht so schlecht ist.
• 18:52
  Speaker 1: Aber einfach für mein Benutzen das Geilste!
• 18:55
  Speaker 0: Ja bevor du da weiter deine Brandrede hältst... Microsoft Copilot bietet jetzt auch ein Tropic
• 19:01
  Speaker 1: an?
• 19:02
  Speaker 1: Ich weiß die Arbeit noch inzwischen zusammen was aber irgendwie bedeutet dass wahrscheinlich der Fall Du musst Copilot nutzen hast keine richtigen Skills drinnen gar nicht passieren würde Weil Copilot kein eigenes Skills hat.
• 19:15
  Speaker 0: Die bauen die ja genau
• 19:16
  Speaker 1: Ja, aber es ist gleich, wenn du Perplexity jetzt mal benutzt.
• 19:18
  Speaker 1: Haben wir von gleich dabei geredet?
• 19:19
  Speaker 1: Benutzt du Perlexity?
• 19:21
  Speaker 0: Nein!
• 19:22
  Speaker 1: Weil das tatsächlich... Wenn du sagst, ChatchiBT ist mein Google-Ersatz, ist Perplexty mein Crewware-ChachiBt Ersatz für richtig anstrengende Google Fragen.
• 19:31
  Speaker 1: Das ist tatsächlich ganz geil und das benutzt ihr auch im Hintergrund verschiedene LLMs um die Datens verarbeiten.
• 19:36
  Speaker 1: D.h.,
• 19:36
  Speaker 1: da kannst du auch auswählen mit was du gerade da arbeiten willst.
• 19:44
  Speaker 0: Ich bin immer noch fasziniert also ich... Hatte ja Pip auch auf seiner Bühne gezeigt, nochmal dieses Beispiel.
• 19:50
  Speaker 0: Wie viele Leute gibt's eigentlich auf der Welt?
• 19:53
  Speaker 0: Wie viel Leute beschäftigen sich mit JetGBT?
• 19:56
  Speaker 0: Mit large English Models?
• 19:57
  Speaker 0: Wieviel haben sie schon gezahlt?
• 19:59
  Speaker 0: Wieviel nutzt uns dann wirklich intensiv und haben was gebaut?
• 20:01
  Speaker 0: Und es ist so eine geringe Zahl!
• 20:02
  Speaker 0: Ich habe aber immer noch das Gefühl, obwohl ich jetzt so viele Sachen mit Coaches gebaut habe... Ich dann noch am Anfang stehe und es bringt mir immer wieder Spaß.
• 20:13
  Speaker 0: Also das war der erste Mal, dass ich so einen Wochenende mit so viel Energie am PC verbracht habe.
• 20:20
  Speaker 1: Ja!
• 20:21
  Speaker 1: Und das am Anfang stehen ist total guter Punkt.
• 20:23
  Speaker 1: Ich hab das Gefühl wir stehen immer wieder am Anfang jeden Monat neu weil irgendwas Neues kommt und du denkst zu euch, ich habe das jetzt toll aufgebaut.
• 20:30
  Speaker 1: Ich habe voll die guten Workflows und dann siehst Du ja das Tool macht das aber alles noch viel besser.
• 20:35
  Speaker 1: Gut da muss ich jetzt damit spielen.
• 20:36
  Speaker 1: Ich glaube, das ist der Standard gerade.
• 20:39
  Speaker 1: Du beschließt immer am Anfang aber ich glaub diese Neugier, dass wir die immer noch haben in unserem fortgeschrittenen Alter damit, ist gar nicht so schlecht!
• 20:47
  Speaker 1: Das funktioniert.
• 20:47
  Speaker 1: Ja,
• 20:48
  Speaker 0: bringt doch viel Spaß her.
• 20:50
  Speaker 0: Zweite News!
• 20:52
  Speaker 0: Bitcoin-KI-Studie, im Jahr zwölf und sechsundzwanzig.
• 20:55
  Speaker 0: Ich hoffe... Ich hab' dir alle hier richtig aufgeschrieben.
• 20:58
  Speaker 0: KI-Nutzung verdoppelt sich auf fortyeinzig Prozent.
• 21:02
  Speaker 0: Ist so von siebzehn Prozent, zwei tausend vier und zwanzig auf zweitausend Sechsundzwanzig gestiegen bei Mitarbeitern oder Firmen mit Mitarbeiteren von über fünfhundert ist vermeintlich auch die KI-Nutzung schon bei sechzig Prozent.
• 21:16
  Speaker 0: Auf der anderen Seite sagen gerade nur dreientreißig davon haben, dass sie ihre Kosten, die Sie eigentlich für KI geplant haben überschreiten was eigentlich auch ein Punkt ist das noch viel trial and error ist Und gar nicht so zwangsweise geplant wird.
• 21:38
  Speaker 0: Ich sag dir mein Tag dazu, dann kannst du sagen was deine Wahrnehmung in deinem Projekt ist.
• 21:47
  Speaker 0: In vielen Unternehmen wird missverstanden dass jeder einen JetGBT oder Co-Pilot Lizenz braucht.
• 21:55
  Speaker 1: Sehe ich genauso?
• 21:57
  Speaker 0: Noch ein Take!
• 22:00
  Speaker 0: Natürlich sollen alle mit Large Language Modellen arbeiten aber... Was man machen kann, ist ja eine zentrale Plattform entwickeln.
• 22:08
  Speaker 0: Die im Hintergrund die einzelnen Modelle called, wo du pro Call oder sozusagen Token oder Abfrage um es noch einfacher zu sprechen bezahlst.
• 22:18
  Speaker 0: und dann hast Du eben nicht die Situation wie wir sie gerade diskutiert haben mit KOMV überhaupt ins Limit.
• 22:23
  Speaker 0: Nämlich nutzt Du überhaupt die zwanzig Euro, vierzig Euro die Du zahlst für Dein Tool eben vollumfänglich.
• 22:32
  Speaker 1: Sehe ich tatsächlich sehr viel?
• 22:35
  Speaker 1: Macht Sinn hat aber für mich zwei ganz krasse Drawbacks.
• 22:38
  Speaker 1: Also A, du musst die Plattformen so bauen dass du möglichst schnell neue Modelle einbinden kannst Das geht das Bauen aber tatsächlich zu wenige und Du hast einfach einen gewissen Lack weil die plattform muss gebaut werden Und das sind für mich Zweise sagen.
• 22:55
  Speaker 1: das glaube ich auch.
• 22:56
  Speaker 1: genau der punkt warum wir hier von Die wirklich selber genau so eine Plattform bauen diesen super macht total Sinn.
• 23:08
  Speaker 1: Manche machen das gut ist aber trotzdem Aufwand interne also ja, dass ist aufwand.
• 23:13
  Speaker 1: die frage ist immer was ist günstiger?
• 23:14
  Speaker 1: ist es günstig als die Leute einfach die Lizenzen kriegen?
• 23:17
  Speaker 1: und dass du mein wegen der Enterprise Lizenz hast wo alle leute mit dem gleichen tool arbeiten dürfen.
• 23:22
  Speaker 1: Kannst aber genauso wie das Problem haben was wir jetzt gerade mit Chatchity haben dass du merkst es gibt etwas besseres und.
• 23:28
  Speaker 1: Das auch das Ding mit diesem dreien dreißig prozent.
• 23:30
  Speaker 1: Ich finde es krass, dass nur so wenig sind.
• 23:32
  Speaker 1: Weil ich bin der festen Meinung du kannst gerade das gar nicht skopen oder planen Du kannst nicht budgetieren was das kostet weil du überhaupt nicht weißt was in einem halben Jahr an Möglichkeiten da ist.
• 23:42
  Speaker 1: Oder eben nimm einfach den change von opus four fünf auf opus vier sechs.
• 23:46
  Speaker 1: Die Limits haben sich reduziert.
• 23:48
  Speaker 1: gut das ist eine api eigentlich so.
• 23:49
  Speaker 1: aber ich glaube sogar da sind die limits angepasst worden Aber die tokens wären teurer.
• 23:53
  Speaker 1: die tokens kosten anders Das heißt du kannst grade gar nicht richtig abschätzen was es ist.
• 23:58
  Speaker 1: Wenn man gerade so ein KI-Projekt richtig budgetieren will, sollte man auf jeden Fall einen Profi von fünfzig Prozent einplanen.
• 24:04
  Speaker 1: Und das ja auch nichts Neues!
• 24:06
  Speaker 1: Das war noch nie anders.
• 24:07
  Speaker 1: Hast du jemals... Wie waren deine Data Projekte vor fünf Jahren?
• 24:10
  Speaker 1: Sind die immer an den Kosten geblieben, die du geplant hast?
• 24:13
  Speaker 0: Ja natürlich, ich habe ja ein guter Plan.
• 24:15
  Speaker 1: Klar, klar.
• 24:17
  Speaker 1: Immer und dann kam mich plötzlich zwanzig Leute mehr in die Firma.
• 24:19
  Speaker 1: Du musstest mehr Lizenzen kaufen oder was anderes als... Also ich glaube solche Projekten werden immer durch externe Einflüsse krass beeinflusst.
• 24:27
  Speaker 1: Nicht schlimmer, aber einfach doller.
• 24:30
  Speaker 1: weil was wir gerade gesagt haben.
• 24:31
  Speaker 1: Wir stehen immer am Anfang der change ist grade so schnell und so schnell ewig dass So eine jahresplanung schwierig ist.
• 24:42
  Speaker 0: Ja stimmt ich überlege gerade wie man das löst.
• 24:44
  Speaker 0: Ich glaube die eine lösung die man anbieten kann ist das was sich gerade beschrieben hat ne flat platform Die miterung called.
• 24:50
  Speaker 0: da ist natürlich trotzdem dass du irgendwann ans limit rankommst.
• 24:53
  Speaker 0: auf der anderen seite musst du dir überlegen, wie du effizient abfragen stellst.
• 24:59
  Speaker 0: Das ist ja genau der gleiche Punkt, den man wieder hat.
• 25:01
  Speaker 0: Du solltest nicht nur ein Modell, sondern mehrere Modelle.
• 25:03
  Speaker 0: durch unterschiedliche Modelle hast du unterschiedliche Kosten und musst dann aber auch irgendwie überlegen Ist er nutzerfähig oder die Nutzerin fähig zu entscheiden welches Modell gekollt wird?
• 25:11
  Speaker 0: Oder kannst du es entscheiden?
• 25:13
  Speaker 0: So was sind die Richtungen?
• 25:14
  Speaker 0: Es ist gerade
• 25:15
  Speaker 1: einfach das sowieso ein riesengroßer Change Prozess.
• 25:18
  Speaker 1: Und da muss also tatsächlich wenn du so einen KI-Projekt gerade machst, musst du wirklich Change Management aufbauen Und das richtig durchziehen, dass ganz ganz wie hinter ich noch ganz kurz wird sich diesen Plattform.
• 25:31
  Speaker 1: Ich war jetzt auf einer Konferenz in hat mit dem Bekannten der bei den big vorarbeitet geredet und er meint jetzt das total tolle Projekt durch wo sie ihn im Kunden.
• 25:40
  Speaker 1: Chatchi bt-vier bauen und die Plattform ist zwei tausend sieben zwanzig fertig.
• 25:44
  Speaker 1: wo ich nur so dachte.
• 25:47
  Speaker 1: Dann hatte Erkunde ein Modell oder Tools etwas drei Jahre veraltet ist und wahrscheinlich exponentiell die Möglichkeiten der Zeit um ein Zehnfaches gewachsen sind.
• 25:58
  Speaker 1: Ist gut, kann man so machen.
• 25:59
  Speaker 1: aber das war was ich gerade meinte.
• 26:00
  Speaker 1: wenn du das baust diese Plattform muss das Modell einfach austauschbar sein.
• 26:04
  Speaker 1: Das ist wirklich so dass das wichtigste
• 26:07
  Speaker 0: Ja und ich glaube es können wir an vielen Stellen wenig.
• 26:11
  Speaker 0: Wir können das gar nicht böse gemeint Aber mit Unsicherheit nicht so gut umgehen.
• 26:15
  Speaker 1: Ne, ne Was war das letztens?
• 26:18
  Speaker 1: Deutsche sind nicht Risiko-Awehrs, deutsche sind Verlusterwehrs.
• 26:21
  Speaker 1: Das passt auch ganz schön zu.
• 26:24
  Speaker 1: Deswegen Risiko schwierig, vielleicht verliert man irgendwas.
• 26:26
  Speaker 1: Das wäre ganz schlecht aber ja.
• 26:32
  Speaker 0: Dritte News Snowflake macht das Cortex Code zu Control Plane für Agenetic Enterprise.
• 26:39
  Speaker 0: also Snowflakes hat jetzt am einundzwanzigsten April wenn es richtig ist Cortex code plus snowflake intelligence als zentrale Steuerungsschicht für die KI-Agenten positionieren.
• 26:50
  Speaker 0: Also inklusive auch eine Anbindung an RWS Glue ist das Databricks, Postgres.
• 26:57
  Speaker 0: Fünfzig Prozent der Snowflake-Kunden nutzen es schon laut der Aussage irgendwie, zweitausend und zwanzig.
• 27:05
  Speaker 0: Ich hoffe ich habe die News da richtig zusammengetragen.
• 27:09
  Speaker 0: Die Übersetzung so ein bisschen Snowflakes will der Orchestrator für alle Agenten im Unternehmen sein positioniert sich so ein bißchen zu dem was wir gerade eben schon angesprochen haben und hat natürlich auch die Datengrundlage.
• 27:22
  Speaker 0: Databricks zieht im Juni mit einer Ankündigung von deren eigenen Summit nach und sagt, dass jetzt auch eine Plattform entsteht.
• 27:31
  Speaker 0: Dadurch haben wir so ein bisschen gar nicht mehr das was wir gerade diskutiert haben in den letzten News.
• 27:38
  Speaker 0: So wer hat das beste LLM?
• 27:40
  Speaker 0: Was wir eigentlich ja schon gesagt haben sondern die gehen alle da schon hinzu.
• 27:44
  Speaker 0: Wer hat eigentlich die beste Steuerungsschicht, die wir ja gerade schon als Lösung für News II kommuniziert haben?
• 27:52
  Speaker 1: Ja, wieder willkommen am Anfang.
• 27:56
  Speaker 1: Also ich finde es krass.
• 27:57
  Speaker 1: Ich habe das auch nicht mitgekriegt.
• 27:59
  Speaker 1: Ich find's noch viel krasser dass wirklich angeblich das schon fünfzehn Prozent der Kunden benutzen sollen.
• 28:03
  Speaker 1: Das würde dich answeifeln.
• 28:06
  Speaker 1: also wäre oder ich würde answeifen dass die kunden das richtig nutzen in einem größeren level.
• 28:15
  Speaker 1: Aber
• 28:17
  Speaker 0: ja ist so die frage wo es hingeht und das thema was gerade im deutschen mittelstand viel probiert wird Technik zur Verfügung zu stellen, Technik zu demokratisieren.
• 28:28
  Speaker 0: Digitalisierung voranzutreiben ist ein großer Punkt.
• 28:31
  Speaker 0: Dadurch ist natürlich jetzt im AI-Gentic-Umfeld noch mal viel stärker.
• 28:37
  Speaker 1: Aber es macht total Sinn das Plattform wie Databricks und Snowflakes machen weil die haben davor genau das gleiche für die normale Dateninfrastruktur gemacht.
• 28:44
  Speaker 1: Du kannst mit Snowflake sehr viel einfacher mit Victory Arbeit und AWS.
• 28:47
  Speaker 1: Das hat das alles vereinfacht.
• 28:49
  Speaker 1: Du hattest direkt einen Layer drauf, wo du nur mit Python-Skripten arbeiten konntest und nicht irgendwie in Google Cloud Vertex AI geben musstest.
• 28:56
  Speaker 1: Was auch das Gleiche macht aber im viel komplexer ist und Databricks hat das gleiche auch gemacht.
• 29:01
  Speaker 1: also ich meine Databrick sind es nur die sind sehr komplementär.
• 29:04
  Speaker 1: macht also voll Sinn dass die die ersten sind hier wirklich so was raus bringen weil sie eigentlich wenn ihr jetzt ganz stumpf siehst hast du mit Snowflake und Databrick dein normales layer Konzept aufgebaut.
• 29:13
  Speaker 1: du hast ein vernünftiges Data Warehouse du hast eine vernünftig Abstraktionsschicht Und auf dieser Abstraktionsschicht setzt ihr jetzt das nächste auf, was eigentlich der logische nächste Schritt ist.
• 29:22
  Speaker 1: Also macht total Sinn!
• 29:24
  Speaker 1: Muss ich mal auf jeden Fall mehr angucken?
• 29:26
  Speaker 1: Weil dass ja sowieso das Ding ist, was wir immer alle diskutieren.
• 29:29
  Speaker 1: wenn irgendjemand in einem Unternehmen anfangen möchte mit KI richtig zu arbeiten brauchst du die Daten auf einer richtigen Abstraktionsschicht oder einen Abstraction-Layer oder Gold-Layer wie man es nennen willst und das machen sie jetzt ja out of the box finde ich tatsächlich gut.
• 29:43
  Speaker 1: Man müsste sich jetzt angucken was für Möglichkeiten du hast ob du wirklich auch dir aktiv selber entscheiden darfst mit was für tool zu der arbeit ist wie das aufgebaut ist dass.
• 29:53
  Speaker 0: Ja, und der log in effekt wird natürlich auch größer ist natürlich smart sich zu positionieren.
• 29:57
  Speaker 0: Das hat einen mit die wird auf jahres Lizenzen umgestellt.
• 30:02
  Speaker 0: Mit dieser orchestrierung schicht schafft es natürlich snowflake und databrecks die situation dass du auch ein stärkeren lock ineffekt bei denen hast.
• 30:11
  Speaker 1: ich bin aber tatsächlich mit.
• 30:13
  Speaker 1: also du musst login effect immer aus zwei richtungen sehen finde ich.
• 30:15
  Speaker 1: es gibt tools.
• 30:17
  Speaker 1: Es gibt so einen großen blauen Anbieter, den finde ich recht schwierig wo du hart eingelockt bist in deren Landscape und alles von dir benutzt.
• 30:23
  Speaker 1: Und sehr schlecht Sachen austauschen kannst.
• 30:26
  Speaker 1: Snowflake und Databricks sind ja schon gebaut.
• 30:28
  Speaker 1: dass Du möglichst Börse teil mit verschiedenen Tools arbeiten kannst die anschließen kannst klar das ist dann das Herzstück.
• 30:36
  Speaker 1: Aber komm du hast immer ein Herzstuck dazwischen.
• 30:38
  Speaker 1: Du wirst auch kein Google BigQuery oder keinen AWS Redshift schnell austauschene weil du denkst Boah ich will jetzt keine Wendalocken da haben ist trotzdem schwierig, aber es kommt ihm auf die Qualität und auf die Integrationsfähigkeit der Tools an.
• 30:54
  Speaker 0: Ja, Punkt.
• 30:55
  Speaker 0: Sollen wir nochmal tiefer gehen beim Thema der Dreiunddreißig Prozent?
• 30:59
  Speaker 0: Also zum Thema haben ja gerade gesprochen.
• 31:02
  Speaker 0: KI und früher bei uns beiden das Thema Datenprojekte werden immer teurer.
• 31:08
  Speaker 0: TES ist ein bisschen der Mittelstand kalkuliert, KI immer noch mal so wie ein klassisches IT-Projekt.
• 31:12
  Speaker 0: also haben wir ja schon mal besprochen, Lizenzen, Implementierung, Schulungen.
• 31:17
  Speaker 0: Und deshalb berichten auch einige jetzt ein Drittel der Unternehmen das Kosten mehr da sind.
• 31:23
  Speaker 0: Ich glaube es ist bestimmt noch mehr.
• 31:24
  Speaker 0: Vielleicht haben die anderen kein Budget gesetzt?
• 31:28
  Speaker 1: Oder fünfzig Prozent Puffer eingerechnet.
• 31:30
  Speaker 1: Oder
• 31:30
  Speaker 0: fünfziv Prozent und auf dem gehört.
• 31:31
  Speaker 0: Fünfzig Prozent puffer eingeht.
• 31:33
  Speaker 0: Und KI ist eher so ein operatives Produkt was mit laufenden Grenzkosten arbeiten müsste.
• 31:41
  Speaker 0: Das, was man ja eigentlich auch versucht beim Thema Digitalisierung und IT einzusetzen.
• 31:47
  Speaker 0: Wer das nicht versteht ist in der Situation, dass er drauf legt.
• 31:53
  Speaker 0: So ein bisschen.
• 31:54
  Speaker 0: wo haben wir das her?
• 31:55
  Speaker 0: Wir haben die BITCOM-Studie schon mal angesprochen gehabt.
• 31:58
  Speaker 0: auf der anderen Seite haben wir ja auch noch MIT, also State of the CDO von im Jahr zwanzig.
• 32:05
  Speaker 0: Da gibt es auch nochmal so Studien, die das belegen.
• 32:10
  Speaker 0: Auf der anderen Seite merke ich das auch gerade natürlich im Mittelstand bei Falke, wo ich arbeite.
• 32:17
  Speaker 0: Dass man da überlegen muss in welcher Art und Weise Boston ein ordentliches Fundament auf.
• 32:20
  Speaker 0: und auf was achtest du?
• 32:22
  Speaker 1: Du hast ihm das Problem dass du einfach... Ich bin echt der Meinung IT-Projekte.
• 32:27
  Speaker 1: Ich meine, du kannst es ja einfach vergleichen mit den ganz großen Sachen die letzten zehn Jahre laufen sind.
• 32:31
  Speaker 1: On-Premise in die Cloud Ist eigentlich etwas was du denkst was du gut abschätzen kannst weil's einen ganz klaren Scope hat.
• 32:39
  Speaker 1: aber nenn mir ein Projekt was du kennst, das nicht absolut aus den Kosten gelaufen ist und absolut aus der Zeit gelaufen is.
• 32:45
  Speaker 1: Also... Das Problem ist glaube ich nicht dass IT-Projekt selber oder das KI-Project selber so wirklich dir ganzer Ratten schwanz drum rum, was du gerade schon gesagt hast.
• 32:53
  Speaker 1: Schulung!
• 32:54
  Speaker 1: Die Leute mitnehmen, verstehen was sich nebenbei noch ändert, was neu wird.
• 32:59
  Speaker 1: Bei jedem Cloudprojekt war es so, dass die Leute angefangen haben auf eine bestimmte Cloud umzustellen Auf einen bestimmten Cloudstatus Und zwischendurch haben sich zehn Sachen geändert und das hat das Projekt geändert.
• 33:09
  Speaker 1: Ich habe das selber an einem Projekt, wo ich denke ja vor anderthalb Jahren einen sehr schönen Scope gebaut.
• 33:16
  Speaker 1: Da sollte das Projekt Ende des Jahres fertig sein.
• 33:19
  Speaker 1: aber es sind so viele Sachen dazu genommen nicht mehr nur technisch.
• 33:21
  Speaker 1: die Firma hat sich geändert da wurden neue Teilfirmen zugekauft.
• 33:25
  Speaker 1: also ich glaube wenn man das ganze als reine IT-Sache betrachtet liegt man eh schon falsch und man darf sich dann nicht anlügen.
• 33:36
  Speaker 1: Die Sachen müssen ein biolistischer gesehen werden und dann kommt eben dieser Change Prozess dazu.
• 33:40
  Speaker 1: KI-Sachen, wie viele Leute in der Firma haben eigentlich Angst davor wenn sowas kommt?
• 33:45
  Speaker 1: Und wie viel Leute fühlen sich damit wirklich wohl?
• 33:47
  Speaker 1: Das ist ja auch noch eine Sache die du ganz klar mitnehmen musst!
• 33:50
  Speaker 1: Dann hast Du Leute im Team, die sich nicht wohlfühlen, die werden dann nicht effizienter arbeiten wenn so ein Projekt ansteht.
• 33:56
  Speaker 0: Ja, fairer Punkt Ich stelle dir fünf Kosten fallen Und du gibst sozusagen deine Meinung dazu, wir üben ja noch das Format.
• 34:08
  Speaker 0: Falle Nummer eins, Datenqualität!
• 34:10
  Speaker 0: Also niemand rechnet eigentlich mit dem Kosten der Bereinigung... Das gleiche Thema hatten wir bei Data Science-Projekten, viele Unternehmen und bei Blockchain.
• 34:23
  Speaker 0: Das kostet wirklich so vierzig bis sechzig Prozent der Use Case Laufzeit des Themas.
• 34:26
  Speaker 0: also kalkulierst irgendwie deinen AI Projekt, KI Projekt und vergisst ehrlich gesagt Meistens, dass du die ersten sechs Monate deine Stammdaten aufräumst.
• 34:38
  Speaker 1: Ich finde, die Zahlen sind sehr nett gerechnet.
• 34:41
  Speaker 1: also ich würde fast sagen es mehr als vierzig bis sechzig Prozent mehr als sechsmal der Zeit, die du benutzt dafür.
• 34:48
  Speaker 1: Ich habe letztens mit einem alten Kollegen geredet, das ich auch gerade selbstständig machen möchte und er meinte so, ich würd gerne mehr mit AI machen.
• 34:55
  Speaker 1: Er meint so klar!
• 34:56
  Speaker 1: Probier das gerne.
• 34:57
  Speaker 1: Ich glaube, zu sagen wir machen jetzt der AI-Projekt ist ein super Engel als selbstständiger als Freedance an irgendeine Firma reinzukommen den zur Helfen strategisch.
• 35:04
  Speaker 1: man wird aber sehr schnell merken dass die ersten paar Monate nicht AI sind sondern wirklich knaller hat.
• 35:09
  Speaker 1: die Stammdatenaufräume ja sehe ich als größtes Problem mit Abstand und er soll nicht nur AI das auch.
• 35:14
  Speaker 1: wenn du Marketing Mix Model rechnen willst Wenn du eine Attribution machen willst wenn du deinen Kundenricht verstehen willst ist immer genau das das Problem Und nicht nur Datenqualität, sondern auch einfach fehlende Daten.
• 35:26
  Speaker 1: Fehlende Anschlüsse, fehlenden Integrationen – das war schon vor zwanzig Jahren ein Problem und es wird immer noch ein Problem.
• 35:34
  Speaker 1: Das Gute ist, dass die KI helfen kann, da schneller zu machen wenn du weißt wie du's benutzt.
• 35:42
  Speaker 0: Zweiter Punkt, Lizenzkosten sind immer einmalig oder werden als einmalig dargenommen.
• 35:49
  Speaker 0: Inferenzkosten skalieren eigentlich mit der Nutzung.
• 35:52
  Speaker 0: also was im POC Beispielshaft, achtzig Euro im Monat waren es in der Produktion eigentlich immer achtausend Euro und die wachsen natürlich bei jedem Hochlauf.
• 36:03
  Speaker 0: Der Klassiker, der POC wird als Maßstab genommen um zu entscheiden wie die Lizenzkosten eigentlich bei der Produktion sind.
• 36:10
  Speaker 1: Ja, aber da muss man jetzt ganz ehrlich sagen das ist ja einfach falsch gerechnet.
• 36:15
  Speaker 1: also wenn du ein POC machst solltest ja Forschen wissen Da sind jetzt fünf Leute drauf.
• 36:19
  Speaker 1: die arbeiten damit in dem Maße und wenn wir's ausrollen sind es fünf tausend Dann sollst du eigentlich daran schnell erkennen können, dass es teurer ist.
• 36:26
  Speaker 1: Und ich würde nicht mal nur sagen, dass die Inferenzkosten gerade in der Falle sind, die Zähnskosten genauso.
• 36:31
  Speaker 1: Nimm das Beispiel Claude und Tokenlimitation.
• 36:35
  Speaker 1: Da kannst du POC super laufen, neues Modell... Die Leute kann plötzlich anstatt vier Stunden durchgehen zu arbeiten noch zweieinhalb arbeiten weil dann die Token aufgebaut sind.
• 36:45
  Speaker 1: Das ist ihnen genau was wir auch schon gerade hatten.
• 36:47
  Speaker 1: Ich glaube, das kannst du.
• 36:49
  Speaker 1: Inferenzkosten, du kannst es probieren besser zu rechnen aber du kannst grad nicht vorher sein, was da passiert.
• 36:53
  Speaker 0: Ja, fahrt er drei?
• 36:55
  Speaker 0: Ja.
• 36:56
  Speaker 0: KI Use Case läuft hundert Prozent auf den Hof!
• 37:00
  Speaker 0: Du brauchst keine Reviewer, keine Eskalationsfahre, keine Out-of-Trails, KI ersetzt dich dem Mitarbeiter, KI verschiebt seine Tätigkeit und die ist meistens eben teurer oder anders als zuvor.
• 37:16
  Speaker 1: Ich weiß nicht wie auch du die Frage gehört hast, Mensch Jonas jetzt kommt diese ganze KI Geschichte.
• 37:20
  Speaker 1: machst du dir Sorgen um deinen Job Und ich weiß nicht, wie du mein Antwort bist.
• 37:23
  Speaker 1: Aber ich lacht dann immer laut weil es genau der Punkt ist.
• 37:26
  Speaker 1: also Es geht gar nicht.
• 37:28
  Speaker 1: jemand muss die Konzepte verstehen jemand muss das ganze warten können und Ich meine wir sehen so viel Halluzination in den ganzen Modellen.
• 37:38
  Speaker 1: gerade dass muss auch jemand kommen können.
• 37:40
  Speaker 1: Du bist schneller du bist besser.
• 37:42
  Speaker 1: es kann auch laufen aber es muss trotzdem gewisse Wie soll man sagen guidelines geben Grenzen, irgendwelche Sachen die getestet werden.
• 37:54
  Speaker 1: Du wirst ja auch früher kein Softwareprojekt losgelaufen gelassen haben nachdem es programmiert war und ein Unitester einzubauen oder irgendwas anderes ist genau das gleiche Und ich weiß nicht ob die Leute teurer als vorher werden.
• 38:07
  Speaker 1: sie sind auf jeden Fall.
• 38:10
  Speaker 1: du hast so eine komische Entwicklung finde ich dass es gleichzeitig sehr viel breiter ist was die leute wissen müssen und gleichzeitig sehr viele spitze.
• 38:18
  Speaker 1: also die müssen glaube ich ihren Job sehr viel besser verstehen und mit der KI arbeiten zu können.
• 38:25
  Speaker 1: Du wirst aber schnell erkennen, was schlechte Leute sind.
• 38:27
  Speaker 1: das ganz gut.
• 38:28
  Speaker 1: KI verstärkt alles was da ist.
• 38:30
  Speaker 1: wenn es kein Plan ist dann würdest du das auch verstärken?
• 38:36
  Speaker 0: Mit den neuen PE Join Ventures die wir ja in News I kommunizieren werden wird der Lock-in operativ nochmal verstärkten.
• 38:45
  Speaker 0: haben wir ja vorhin drüber gesprochen.
• 38:47
  Speaker 0: Wenn du dich also für ein Stack entscheidest du dich am Ende für auch einen Mitgesellschafta oder andersrum, du entscheidest dich für ein mitgesellschafter und dann für ein tul.
• 38:57
  Speaker 1: Ja ja.
• 39:00
  Speaker 1: Und das was wir vorhin wieder hatten Das kann man machen Man kann aber genauso.
• 39:06
  Speaker 1: da kommt jetzt wie das Ding mit deinem plattform rein.
• 39:07
  Speaker 1: wenn Du die plattform baust Dann lässt sich die api mit der du arbeitest einfach austauschen.
• 39:12
  Speaker 1: Da bin ich mir gar nicht sicher ob es auch irgendwie lange verträge wahrscheinlich schon damit's günstiger ist.
• 39:16
  Speaker 1: Aber man sollte sich davor immer im klaren sein dass das so ist.
• 39:21
  Speaker 1: Bestes Beispiel seit ChatGPT.
• 39:23
  Speaker 1: Es gibt keine Möglichkeit, aus unserem ChatGpT alle Sachen zu exportieren und eine günstige Version zu schieben.
• 39:29
  Speaker 1: Das geht nicht!
• 39:31
  Speaker 0: Ja, wäre auch ungeschickt?
• 39:33
  Speaker 1: Ja natürlich wär das ungeschick, aber es ist
• 39:37
  Speaker 0: ja
• 39:37
  Speaker 1: auch ganz gut drin, dass dir zu... Warum gibt das gerade von Claude & Gemini und von ChatGPPT so schöne Prompt-Ideen wie du denn ein anderes Tool prompten kannst damit alle Informationen rauskommen die das neue Tool braucht um mit ihr weiterzuarbeiten
• 39:53
  Speaker 0: Was faszinierend ist.
• 39:54
  Speaker 0: mir fällt.
• 39:55
  Speaker 0: Es aufgefallen, ich habe mein MacBook zu Hause sozusagen platt gemacht und hab da Klot installiert.
• 40:01
  Speaker 0: Und ich will ja eigentlich von unterwegs mit den gleichen Daten weiterarbeiten.
• 40:07
  Speaker 0: Jetzt kannst du natürlich Dispatch nutzen also die Möglichkeit dein Handy einen Befehl an deinen PC zu schicken der eben offen ist und er dann weiter arbeitet.
• 40:15
  Speaker 0: aber Ich würde gerne auf einem zweiten Rechner oder sonstwo die gleichen Informationen haben und das geht leider noch nicht.
• 40:24
  Speaker 1: Stimmt, das probiere ich tatsächlich nicht weil ich alles nur in der Web-Version gerade benutze was sehr praktisch ist.
• 40:30
  Speaker 1: Ich überlege auch schon so ein bisschen...ich habe ja hier so ein schönes kleines Nasrum stehen.
• 40:34
  Speaker 1: kann man nicht eigentlich darauf aufwas bauen dass du das irgendwie als dein persönlichen Core hast und damit verschiedenen Workstations darauf zugreifest?
• 40:43
  Speaker 1: Das wird auf jeden Fall irgendwann gehen!
• 40:45
  Speaker 0: Ja es gibt ja...muss mal mal sich mal überlegen wie man das aber machen können.
• 40:48
  Speaker 0: Ja,
• 40:49
  Speaker 1: ich meine sonst die gute Idee.
• 40:50
  Speaker 1: Mach einfach Team-Viewer auf dein MacBook und greif mit dem anderen Macbook doch zu.
• 40:56
  Speaker 0: Nr.
• 40:56
  Speaker 0: fünf der Change-Shutten oder eigentlich am Ende das was viele gerade auch sehen wenn so circa zwanzig Prozent wegen KI entlassen werden?
• 41:07
  Speaker 0: Werden ja so Restrukturierungskosten angeschaut aber es wird kaum dieses Knowledge los angeschauen.
• 41:15
  Speaker 0: Die die die Stimmung taucht im keinem Business Case auf.
• 41:19
  Speaker 0: Also der wahre Preis für so eine Transformation steht nicht auf einem Business Case, sondern ist eigentlich das was in der Stimmung oder am Ende in so einer Mitarbeiter-Journey nach sechs Monaten dann auftauchten?
• 41:33
  Speaker 1: Das ist aber nicht nur wegen KI so.
• 41:34
  Speaker 1: ne also wir haben alle viele Riestudio mitgemacht.
• 41:38
  Speaker 1: du musst schon darauf achten dass du die richtigen Leute entlässt und es... Das soll jetzt gar nicht so klingen, dass es in jeder Firma zwanzig Prozent Idioten gibt diese wir das Falsches machen.
• 41:47
  Speaker 1: Aber man muss schon darauf achten, dass man das auch noch irgendwie mit dem restlichen Team weitermachen kann.
• 41:52
  Speaker 1: Wir haben ja schon mal über das Netflixbuch ganz viel geredet.
• 41:55
  Speaker 1: Dieses Beautiful Jerk Ding oder sowas oder der Bad Apple der im Team
• 41:59
  Speaker 0: ist schwierig.
• 42:00
  Speaker 1: aber du sollst sich schon genau Gedanken machen wenn du Leute entlässt warum du das tust und wen.
• 42:05
  Speaker 1: und ich bin doch der festen Meinung, dass im aktuellen Status Vielleicht bin ich da ein bisschen zu blauäugig, was unsere Jobs angeht.
• 42:15
  Speaker 1: Aber im aktuellen Status in Datateams, zwanzig Prozent entlassen ist glaube ich eher der falsche.
• 42:20
  Speaker 1: und auch in anderen Teams also Es gibt... Also Ich weiß nicht wie viele Videos siehst aber es gibt noch recht wenig Meldung oder News das Firmen wirklich mit.
• 42:32
  Speaker 1: Wir haben zwanzzig prozent Leute entlassen Haben zwanzfig Prozent des Geldes in KI gesteckt.
• 42:36
  Speaker 1: wir haben jetzt zehn Prozent mehr Revenue.
• 42:37
  Speaker 1: Das habe ich nur nirgendwo gesehen.
• 42:39
  Speaker 1: Das passiert einfach nicht.
• 42:41
  Speaker 1: Deswegen dieses schnelle Entlassen, ganz ehrlich ich würde meinen Arsch darauf verwetten dass fast alle dieser Cases das sind e geplante Restrukturungen gewesen und KI ist eine schöne Ausrede.
• 42:53
  Speaker 1: also sorry das kann mir nicht vorstellen dass immer wirklich
• 42:57
  Speaker 0: so
• 42:57
  Speaker 1: weit gedacht hat.
• 42:59
  Speaker 1: vielleicht nicht ganz.
• 43:00
  Speaker 1: wenn du ein Atlassian Case nimmst da war es ja so dass die ne ganze Menge Leute entlassen haben auch die CTOs neu besetzt haben hundertprozent auf agentik ai und generell arbeiten soll.
• 43:12
  Speaker 1: das kann auch eine wette sein.
• 43:13
  Speaker 1: ich glaube es gibt wetten dass das so ist.
• 43:15
  Speaker 1: aber dann finde ich trotzdem immer noch Ich kann mir nicht vorstellen, dass es irgendwo richtige pläne gibt wie du diese zwanzig prozent mit ki gerade vernünftig ersetzt.
• 43:24
  Speaker 1: Das ist glaube ich immer noch ein schnell schuss um gute ausrede irgendwas zu machen Welche wir die pandemie genutzt wurde.
• 43:33
  Speaker 1: Die pandemie wurde glaube ich sehr gut genutst um Firmen zu restrukturieren und abzuschmelzen.
• 43:40
  Speaker 0: Implikation für das C-Level.
• 43:43
  Speaker 0: Ich glaube, KI-Projekte sollten auf jeden Fall haben wir auch schon mehrfach darüber diskutiert nicht als Projekte sondern wirklich als Produktgedanke genutzt werden.
• 43:52
  Speaker 0: Dataprodukt Mindset ist glaube ich eines der wichtigsten Punkte auch im Governance-Unfeld dass es ordentlich funktioniert.
• 44:00
  Speaker 0: Run Cost in der Erstkalkulation sollte einen kurzen Horizont haben Und nicht klassisch mit Einmalkosten irgendwie im IT Sinn belegt werden, sondern wirklich mit unterschiedlichen Economics die man betrachten sollte.
• 44:16
  Speaker 0: Datenqualitätssprint vor dem Use-Case Sprint.
• 44:19
  Speaker 0: also wirklich sich anzuschauen und zu sagen hey pass auf erstmal die Daten aufräumen dann gucken was passiert.
• 44:26
  Speaker 1: Aber du brauchst trotzdem vor dem Datenqualität Sprint noch ein Sprint wo du überlegst was du machen willst.
• 44:32
  Speaker 0: Fair da bin ich ja schon drüber.
• 44:36
  Speaker 0: Wendor-Differenzierung, Diversifizierung als Default ist der wichtigsten Modell oder Themen mindestens bei Anbieter parallel aufzulassen.
• 44:48
  Speaker 0: Und am Ende auch irgendwie zu überlegen wie kann man die Changekosten mit einbeziehen?
• 44:52
  Speaker 0: Das soll jetzt nicht heißen dass mein Projekte meistens wenn man es dann ordentlich rechtet... zwangsweise rentieren.
• 45:01
  Speaker 0: Verstehe ich, aber man muss trotzdem dann über eine andere Argumentation kommen um zu sagen dass sich der Case losgeht.
• 45:08
  Speaker 0: Ein spannender Punkt den ich auch noch rausgesucht habe ist hatten klassische IT-Projekte früher nicht immer schon einen hohen Costrun, den du gesagt hast?
• 45:21
  Speaker 0: weil wenn man sich anschaut gibt es die Standish Group die irgendwie sagt fünfzig Prozent der Project Fail Rate Oder gibt's ein Fail-Rate seit den neunzigern?
• 45:33
  Speaker 0: Also es war eigentlich schon klar, dass das massiv groß war.
• 45:37
  Speaker 1: Ja, du kannst ja genauso gut sagen wie viele unserer tollen Data Science Machine Learning Projekte die wir angefangen haben.
• 45:42
  Speaker 1: in Comedy Produktion ist genau das gleiche.
• 45:45
  Speaker 1: also es war immer schon so.
• 45:48
  Speaker 1: Es wird glaube ich gerade nur präsenter weil die Leute mehr darüber reden Was ELO hier ist, dass KI wirklich macht, dass Leute über Tech, über Daten, über Probleme reden als es vorher so war.
• 45:59
  Speaker 1: Gut für uns.
• 46:04
  Speaker 0: Dann das letzte, das Thema Wetten.
• 46:06
  Speaker 0: Scott Elloway hat ja schon coole Predictions gemacht.
• 46:08
  Speaker 0: Wir versuchen da mal ein bisschen einzusteigen.
• 46:10
  Speaker 0: Du bewertest auf einer Skala von eins bis zehn.
• 46:13
  Speaker 0: Eins ist totaler Bullspit.
• 46:14
  Speaker 0: Zehn ist sozusagen die beste Variante wie viel Substanz meine These heute hat und dann musst du aber auch begründen.
• 46:23
  Speaker 0: Da muss man in die Show-Notes aufnehmen und auch dann irgendwann überprüfen also in der Bitkom Studie Überzeugt, dass fast fünftig Prozent sagen wir.
• 46:38
  Speaker 0: Fünfvierzig Prozent aller Unternehmen sagen das sie einen Kostorient haben also dass die Quote eher steigt als sinkt.
• 46:49
  Speaker 1: Du sagst aber auch nur dass die quote zwölf prozent steigt Also von drei in dreißig auf fünf und vierzig Prozent.
• 46:55
  Speaker 0: Das ist meine These.
• 46:56
  Speaker 0: ja
• 46:57
  Speaker 1: Ich würde du bist wieder zu nett ich finde es zu konservativ Ich werde nicht dagegen auf keinen Fall, da wäre ich ja bescheuert.
• 47:07
  Speaker 1: Aber ich würde tatsächlich sagen, es wird von dreiunddreißig Prozent auf sechsundsechzig Prozent gehen.
• 47:13
  Speaker 0: Okay krass!
• 47:14
  Speaker 1: Ja also jetzt guckt ihr nur kurz an das ist die Studie vom letzten Jahr von sechsundzwanzig.
• 47:20
  Speaker 1: Damals gab es schon irgendwelche Limitierung aber du hast jetzt gerade zum Beispiel dieses Jahr mit dem Change von vier fünf auf fünf sechs bei Opus oder was für sechs auf fünf auf das neue Modell Hast du so eine Limitierung der Abfragen gehabt, die automatisch.
• 47:37
  Speaker 1: also ich kann nur sagen mein Kostover Run hat sich vom letzten Jahr auf dieses Jahr schon verdoppelt.
• 47:43
  Speaker 1: Auf jeden Fall weil einfach die Limitierungen größer ist und das wird uns nicht ersetzen mal passieren und ich glaube dass hat keiner mit eingeplant.
• 47:52
  Speaker 0: Ich
• 47:57
  Speaker 1: frage es nur wie wir das rauskriegen und wann wir den Stand checken.
• 48:00
  Speaker 0: Du musst Klot uns daran erinnern oder findest andere Tool was sie zu dieser Zeit nutzen?
• 48:04
  Speaker 1: Claude, sag uns bitte wie viel teurer du schon der geworden bist.
• 48:09
  Speaker 0: Ja.
• 48:10
  Speaker 0: Rapunzel, rapunzel lass dein Haar haben!
• 48:11
  Speaker 1: Ja genau.
• 48:12
  Speaker 1: Ähm
• 48:13
  Speaker 0: ja Tim vielen vielen Dank für die Folge.
• 48:15
  Speaker 0: ich fand es total spannend und gut und war auch kurzweilig ist schnell rum.
• 48:20
  Speaker 0: An alle Hörerinnen und Hörern die bis jetzt gehört haben würde ich mich total freuen und auch Tim wenn wir Feedback zufolge kriegen und dann gucken wir mal wo die Reise hingeht.
• 48:28
  Speaker 1: Wir machen weiter.
• 48:30
  Speaker 0: Gut vielen vielen vielen dank.
• 48:31
  Speaker 1: Danke dir bis bald.