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Ohne saubere Daten, Kontext und Menschen bleibt AI nur ein teures Experiment · AI or DIE

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  Speaker 0: Joa, lo zusammen zu einer weiteren Folge AI or Die.
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  Speaker 0: Und ich war auf LinkedIn unterwegs und dann sah ich die Janine Elna von OPITS wie sie postet A Gardner Konferenz voll viele Leute bekannte Gesichter unbekannte Gesichter total geile Themen Völlige Begeisterung zwar bisschen anstrengend aber richtig richtig viel mitgenommen habe ich gesagt Janin Pass auf.
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  Speaker 0: Wir treffen uns ja immer mal wieder hier in diesem AI-Radiepodcast und tauschen uns über AI Governance aus, wir tauschten uns über Change aus!
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  Speaker 0: Wir taussten uns über Migrationsaus.
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  Speaker 0: Wir haben hier Tausende von Themen schon gehabt aber was wir noch nicht hatten?
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  Speaker 0: Wir haben uns noch nicht über Events Trends umwas es eigentlich gerade so los im Markt unterhalten habe ich gesagt.
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  Speaker 0: Mensch, Jeanine du warst ja auf der Gardener Konferenz Kommen wir vorbei und erzähl was deine Eindrücke waren wie du das so gesehen hast, wie du es sortierst.
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  Speaker 0: Aber erstmal sage ich Hallo Janine, na schön dass du da bist!
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  Speaker 1: Hallo Andrea, schön dass ich wieder da sein darf.
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  Speaker 1: Ja also ich war auf der Gartnerkonferenz und es war super spannend.
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  Speaker 1: Ich weiß nicht ob du das mitbekommen hast aber ich durfte ja sogar selbst einen Vortrag halten zusammen über das Kongstarprojekt Allzeit bekanntes Lieblingsprojekt, wie ja alle wissen.
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  Speaker 1: Wo wir dann auch erzählt haben darüber wieder, wie der Changeberg Kongster von Stadten gegangen ist und wir hatten halt auch noch einen zweiten Slot wo es um Pyramid on Stacket geht.
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  Speaker 1: da ging's halt darum souveräne Alternativen zu schaffen und es gab natürlich unfassbar viele Themen rund um das große Thema AI.
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  Speaker 1: Und ja, da gab es sehr viel mitzunehmen.
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  Speaker 0: Ja, spannend!
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  Speaker 0: Das müssen wir gleich als mal sortieren.
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  Speaker 0: Also Gartenkonferenz in London weltweit kamen die Leute da zusammen englische große Konferenz geile Räumlichkeiten und so weiter.
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  Speaker 0: So müsst ihr es euch vorstellen.
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  Speaker 0: Dann standet ihr beide auch auf der Bühne.
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  Speaker 0: Susanne ist von Kongstar, mit der hast du schon ganz viel zusammenarbeitet.
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  Speaker 0: Haben wir immer mal wieder zitiert sie hat ja auch eine Veranstaltung mit euch zusammen und Veranstaltungsreihe die ihr halt immer wieder macht total Liebe Kunden, mit der ihr echt zusammen viel macht.
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  Speaker 0: und dann wart ihr dabei Gardner.
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  Speaker 0: Okay!
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  Speaker 0: Und da gab es noch mal... Ihr könnt gerne nochmal in die Folge mit dem Thomas Anderpreusch reinhören.
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  Speaker 0: Da haben wir ja auch was zu Stack It erzählt.
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  Speaker 0: Und da habt ihr wahrscheinlich gesagt Mensch, erzählen wir auch ein bisschen etwas auf der Konferenz?
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  Speaker 0: Und da wart ihr dann.
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  Speaker 0: wie fühlt sich so an?
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  Speaker 0: Wie war die Stimmung?
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  Speaker 0: Wie viele Leute waren da?
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  Speaker 0: Erzähl uns mal ein bisschen mit.
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  Speaker 1: Also insgesamt ist die Stimmung total super gewesen.
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  Speaker 1: Die Konferenzen ist riesig groß.
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  Speaker 1: ich glaube es waren so fünftausend Leute auf der gesamten Konferens.
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  Speaker 1: Unsere Themen, obwohl sie natürlich auf Englisch gehalten wurden waren halt für das internationale Publikum vielleicht gar nicht so spannend.
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  Speaker 1: Aber es waren trotzdem über hundert Leute da und das war wirklich unfassbar spannend.
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  Speaker 1: auf der Bühne zu stehen und diese Erfahrung mal zusammen in einem großen Konferenzraum und über die Erfahrungen sprechen zu können.
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  Speaker 1: War wirklich eindrucksvoll.
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  Speaker 0: Über was habt ihr denn gesprochen?
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  Speaker 0: Was war denn euer Thema?
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  Speaker 1: Unser Thema war tatsächlich, wie wir ConStar dazu entwickelt haben mit Daten zu arbeiten, Data Driven Culture zu etablieren.
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  Speaker 1: Also all das was wir eigentlich hier auch schon öfter besprochen haben aber dann jetzt nochmal für die breite Masse und es ging vor allem auch darum wie das Tool Pyramid geholfen hat weil wir waren natürlich mit Pyramit gemeinsam dort und haben dann davon berichtet wieso dass gerade mit Pyremit gut funktioniert hat.
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  Speaker 0: Wie saß denn?
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  Speaker 0: Wie sah es denn so aus?
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  Speaker 0: Also, das heißt die ganzen großen Player von SAP über Microsoft bis hin zu IBM waren dann alle da mit Ständen und haben dort eingeladen erzählt oder wie muss man sich das vorstellen.
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  Speaker 0: Oder ist das Gardener schon hart im Lied?
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  Speaker 1: Also Gardner ist tatsächlich schon sehr hart im Lied.
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  Speaker 1: Die ganzen Gardner-Analists haben alle ihre Sessions, wo dann wirklich über Trends berichtet wird, wo auch Keynotes gehalten werden.
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  Speaker 1: Werden noch eine spannende Keynote zu diesem Netflix Phänomen No Rules Rules?
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  Speaker 1: Ich weiß nicht ob du das kennst...
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  Speaker 0: Nee, das musst du mal ausschütteln!
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  Speaker 0: Das
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  Speaker 1: war halt eher so kulturell und mindsetmäßig.
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  Speaker 1: Netflix hat.
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  Speaker 1: versucht, diese Reglementierungen die man im vielen Unternehmen hat abzuschaffen und geht halt sehr stark auf Mitarbeiter-Motivationen oder auf Mitarbeiterauswahl.
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  Speaker 1: Und sagt wenn ich die richtigen Mitarbeiter habe also die Superstars dann brauche ich gar nicht so viele Regeln weil sie sich automatisch an Regeln halten und so eine Feedback Beckkultur etabliert, die einfach dazu führt dass man sich gegenseitig positiv beeinflusst und dann brauchst du gar nicht mehr so viele Regeln in deinem Unternehmen.
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  Speaker 1: Das war halt auch total spannend.
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  Speaker 1: und ja es geht halt eher auf Eigenverantwortung etc... Und die Gardner-Kollegen haben natürlich sehr viel über die AI-Themen, über Trends im Toolumfeld gesprochen, über alles was in Richtung Governance, Literacy etc.. und auch darüber, wie man diese Werte einordnen kann.
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  Speaker 1: Wie kann ich denn überhaupt messen?
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  Speaker 1: Was passiert wenn ich AI einführe oder was passiert?
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  Speaker 1: bin ich es nicht tun?
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  Speaker 1: Und ja da gab's so viele spannende Dinge zu berichten, zu hören!
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  Speaker 0: Was war dein Favourite?
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  Speaker 0: Wo sagst du Mensch?
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  Speaker 0: Da habe ich richtig etwas gelernt damit unsere Hörer das auch wissen können.
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  Speaker 1: Also, ein großes Thema was wir mitgenommen haben war es ging immer wieder darum dass wir eine Data Foundation brauchen und das die Data Foundation wirklich A&O ist.
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  Speaker 1: Wir hören immer wieder, wir wollen mit unseren Datensprechen.
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  Speaker 1: Wir brauchen KI!
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  Speaker 1: Wir möchten dass die Tools die Daten automatisiert auswerten und alle vergessen irgendwie das die Daten dafür erstmal sauber aufbereitet werden müssen.
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  Speaker 1: Ich sehe so viele Leute die wirklich da irgendwelche RAW-Daten reinschmeißen, die KI drüber laufen lassen und sagen guck mal ich krieg schöne Antworten ja und sie sind nicht unbedingt Qualitätsgesichert.
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  Speaker 1: und wenn du die Metadaten nicht ordentlich gepflegt hast dann weiß AI eventuell überhaupt nicht, was es da auswertet.
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  Speaker 1: und du brauchst ganz wichtig Kontext.
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  Speaker 1: Du musst irgendwie den Kontext geben, du musst die Fachlichkeit mit reingeben damit AI überhaupt funktionieren
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  Speaker 1: kann.".
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  Speaker 0: Ja okay das ist auch etwas was wir immer wieder hier sagen in dem Podcast nach dem Motto du musst halt erstmal ein solides Fundament für Datenschaffen sonst funktioniert es nicht so.
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  Speaker 0: dass bedeutet Da haben wir mal einen Vortrag, der uns gefallen hat.
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  Speaker 0: Das können wir nachvollziehen.
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  Speaker 0: Hast du auch zwei oder drei überraschende Ergebnisse?
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  Speaker 0: Ja,
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  Speaker 1: also das ist der andere Vortrag.
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  Speaker 1: Der ging tatsächlich darum AI Readiness wirklich einmal zu messen und diese Transformationsschritte darzustellen.
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  Speaker 1: Das fand ich extrem spannend wie ich von AI Corsches beispielsweise hin zur AI First Unternehmen gehen kann in unterschiedlichen Transitions Schritten Und ja was sich dafür aufbauen kann, was es überhaupt bedeutet in der einen oder anderen Stage zu sein und wie ich mich dahin weiterentwickeln kann.
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  Speaker 1: Und ob es überhaupt sinnvoll ist wirklich AI Firsts zu gehen?
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  Speaker 1: Weil ganz häufig haben wir gehört von Start-ups beispielsweise die sowieso nichts zu verlieren haben, die noch keine Grundlage haben.
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  Speaker 1: Die das natürlich direkt als Allererstes mitdenken können.
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  Speaker 1: aber in unserer Realität haben die Unternehmen ja schon Daten, bestehende Strukturen... gebaut werden.
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  Speaker 1: Es ist vielleicht doch alles ein bisschen schwerfälliger als bei so einem Start-up und da dann zu sagen ich gehe direkt AI First, ist vielleicht nicht der beste Weg sondern diese Transitionsschritte einfach mitzunehmen ist da dann tatsächlich ja eine gute Idee?
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  Speaker 1: Und ein anderes Thema was wir hatten... Ich höre ganz oft Ich muss Werte schaffen, ich muss den Value irgendwie beweisen und ich muss dem Value messen können.
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  Speaker 1: Und die Unternehmen tun sich sehr schwer damit Themen, die nicht auf den ersten Blick einen Wert liefern überhaupt hoch zu priorisieren, dass sie realisiert werden können.
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  Speaker 1: Da gab es dann ein schönes Tool um diesen Value trotzdem darzustellen.
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  Speaker 1: Das fand ich halt auch ein spannendes Aspekt.
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  Speaker 0: Wie habe ich das Tool mit mir vorzustellen?
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  Speaker 0: Das heißt, dass wahrscheinlich dann wieder ein KI-Tool, dass sich denn selber KI-Initiativen misst.
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  Speaker 0: oder wie ist denn dieses Tool damit man das machen kann.
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  Speaker 1: Das ist tatsächlich eher so ein organisatorisches Ding und du überlegst dir an jedem Schritt der Kette was passiert wenn ich das jetzt gerade nicht mache.
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  Speaker 1: Wenn ich jetzt zum Beispiel meine Flüge nicht automatisiert buche, dann habe ich irgendwie mehr Aufwand in den Buchungen und mache mehr Fehler.
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  Speaker 1: Dann habe ich organisatorisch mehr Aufwände.
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  Speaker 1: Dann hab' ich nachher eine Unzufriedenheit bei den Kunden Und im Umkehrschluss habe ich vielleicht weniger Buchung von unter Umständen so und zu viel Prozent.
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  Speaker 1: Das bedeutet dann dass sich so und so viel Geld verliere.
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  Speaker 1: So ist das ein kleines Beispiel.
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  Speaker 1: aber es ist quasi dieses Value-Mapping einmal andersrum.
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  Speaker 1: Was nicht?
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  Speaker 1: was passiert, wenn ich etwas tue.
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  Speaker 1: Sondern was passiert?
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  Speaker 1: Wenn ich etwas weglasse oder etwas nicht tue, was ich vielleicht tun würde nur weil ich andere cases die vielleicht gerade Fans hier sind ja zuerst mache?
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  Speaker 0: Also es ist so bisschen Szenarien wie so eine Matrix, wo ich mir halt überlege.
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  Speaker 0: Was hat jetzt den größten Impact?
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  Speaker 0: oder gleichzeitig?
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  Speaker 0: Wo habe ich jetzt vielleicht ein Quick-Bin?
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  Speaker 0: Wo ist dann die Tränglichkeit und so weiter und dass man dann ein bisschen einordnen kann.
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  Speaker 0: Wo macht denn AI überall Sinn?
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  Speaker 0: Wie ist das bei dir jetzt momentan wenn du unterwegs bist?
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  Speaker 0: Wie groß ist denn der Anteil deiner Arbeit an AI Themen?
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  Speaker 0: also ist es so wie sich das auch auf der Gardnerkonferenz widerspiegelt oder sagst du ja moment also ist schon fortschrittlich.
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  Speaker 0: aber es ist jetzt nicht dass ich jeden tag hier in irgendwelchen e workshop sitze.
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  Speaker 1: Ja, also momentan ist tatsächlich Grundlagenarbeit angesagt.
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  Speaker 1: Genau das was wir halt auch festgestellt haben die Data Foundation ist das was jetzt gerade aufgebaut wird damit man überhaupt mit der AI arbeiten kann.
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  Speaker 1: Wir haben aber natürlich immer wieder vor allem POC-Status Die dann auch AI Cases bearbeiten Wo man dann erstmal schaut was es möglich und dann später wieder Was brauche ich denn als Data Foundation um das dann auch ordentlich betreuen zu können?
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  Speaker 1: Aber es poppen halt immer wieder irgendwelche POCs hoch, auch mit unterschiedlichsten AI-Tools um einfach mal auszuprobieren was geht.
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  Speaker 1: Und die Fachseiten fordern das auch ein und es wird immer mehr.
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  Speaker 1: und auch in Richtung AI Literacy und AI Governance wird jetzt gerade viel gemacht weil es extrem wichtig ist die Mitarbeiter bei dem Thema mitzunehmen und sie nicht alleine zu lassen mit dieser kompletten Geschichte und vielleicht auch zu vermitteln hey pass auf Das ist kein Selbstläufer, sondern man muss schon schauen was kommt da rein.
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  Speaker 1: Wie stellt man Fragen?
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  Speaker 1: Wie geht man mit den ganzen um, um das dann auch wirklich anwenden zu können.
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  Speaker 0: Jetzt ist Gardner ja auch... In erster Linie dafür bekannt, sag ich mal weltweit sind diese Magic Quadrants.
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  Speaker 0: Ich kann es kaum aussprechen ihr wisst aber alle was ich meine
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  Speaker 1: die
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  Speaker 0: magischen Quadranten die ja irgendwie Tools bewerten einordnen.
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  Speaker 0: und du sagst schon dir auch viel über EI Readiness gesprochen und so weiter.
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  Speaker 0: Was gab's denn so in diese Richtung?
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  Speaker 0: Weil als Toolhersteller willst du immer ein Freund von Gardner sein das muss ja eigentlich dein Ziel sein.
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  Speaker 0: um irgendwie rechts oben in diesen Quadrant zu landen War das Thema da jetzt auch mal Richtung Architekturen, auch Hersteller
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  Speaker 0: etc.,
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  Speaker 0: also hast du da auch ein bisschen was mitgenommen?
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  Speaker 1: Die Sessions habe ich mir ehrlicherweise gar nicht so stark angeschaut.
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  Speaker 0: Aber
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  Speaker 1: die gab es natürlich und die Toolhersteller sind auch sehr darauf bedacht, AI-Prozesse mitzudenken, AI zu integrieren.
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  Speaker 1: Du siehst es ja jetzt beispielsweise auch am Pyramid.
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  Speaker 1: Das wurde ja von ServiceNow aufgekauft.
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  Speaker 1: Die haben sehr viel mit AI.
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  Speaker 1: da wird natürlich auch relativ viel in die Tools direkt integriert.
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  Speaker 1: das Thema Talk to your Data und auch Recommendation Engines ist extrem wichtig für die Toolhersteller.
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  Speaker 1: Und ja, da geht es natürlich auch in die... in die oberen Quadranten bei den, gerade bei den namenhafteren Tools.
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  Speaker 1: Was halt spannend war waren die Hype Cycles für diesen, ist Gardner ja auch interessant bekannt?
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  Speaker 1: Nicht interessant, interessant sind sie auch.
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  Speaker 1: Ist auch bekannt und bei den Hype-Cycles sind die AI Agents grade auf dieser höchsten Kurve sozusagen.
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  Speaker 1: also wir sind noch nicht desselosioniert sondern wir sind grad noch vollkommen hoffnungsvoll mit dem Thema AI
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  Speaker 0: Agence.
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  Speaker 0: Das heißt, die Frage stellt sich ja auf.
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  Speaker 0: Wo befinden wir uns gerade auf dem Hypecycle?
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  Speaker 0: Ich stelle mir oft die Frage wenn das heißt Ja unsere Unternehmen hat schon großen AI-Reifegrad Da müsste ich ja immer erst wissen wo stehe ich denn auf dem HYPECYCLE?
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  Speaker 0: und jetzt bei Gartner haben sie sich tatsächlich da jetzt angemaßt oder es wird negativ an Sondern eine Empfehlung oder einer Einschätzung gegeben, ich will es gar nicht so negativ sagen Wo wir uns grade auf demhypecycle befinden Die Leute die uns grad auf YouTube sehen
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  Speaker 0: etc.,
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  Speaker 0: der HypeCycle verläuft halt immer so, dass es eine oberere Wellenkurve gibt.
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  Speaker 0: Dann kracht sie runter und dann nivelliert sie sich und läuft weg.
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  Speaker 0: Wo stehen wir denn jetzt gerade nach Gardner Einschätzung?
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  Speaker 0: Das wird mich total interessieren!
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  Speaker 1: Wir stehen ganz oben auf der Kurve.
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  Speaker 1: Das heißt das was da jetzt gerade an AI Agents tatsächlich passiert sind eher diese First Mover.
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  Speaker 1: Die die AII First gehen, die natürlich auch ein hohes Risiko tragen.
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  Speaker 1: Wenn sie in Richtung AI Agents irgendwas machen das ist natürlich immer klar wenn wir oben auf der Erwartungskurve sind dass das Risiko noch sehr hoch dann fällt ihr runter Teil der Desillusionierung, wenn man dann merkt okay das geht nicht und viele Erwartungen erfüllen sich vielleicht auch einfach nicht.
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  Speaker 1: Das sind dann die ein bisschen später einsteigen, die gehen da in diesem Part der Kurve rein.
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  Speaker 1: und wenn sich das Ganze beruhigt hat, wenn mal wieder auf dieses Plateau kommt, das sind dann eher so die AI Korsches Leute, die so ein bisschen abgewartet haben bis sich die große Welle etwas abgeflacht hat, bis sie anderen vielleicht Fehler gemacht haben, bis man weiß erwarten das eben nicht und da sind wir aber noch nicht, sondern momentan sind wirklich diejenigen, die wirklich schnell Dinge ausprobieren möchten.
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  Speaker 1: Die sind doch am Start, aber wir sind relativ weit oben im Hype-Cycle und ja es dauert noch eine kleine Weile ich glaube ein bis zwei Jahre haben sie gesagt bis sich das dann in dieses Plateau bewegt.
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  Speaker 1: Das wird noch ein Reichen dauern!
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  Speaker 0: Das würde aber ja bedeuten, wir sind in einem ganz schön langen Hype-Seikel.
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  Speaker 0: Also erstmal kann ihr nochmal eine Frage stellen, stimmt diese Hype Cycle eigentlich auch?
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  Speaker 0: Wir kennen das beide relativ gut.
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  Speaker 0: wenn man so Change Prozesse nimmt gibt es oft genau diese Kurve mit Storming und so weiter Phasen die ja auch sag ich mal... Kann man auch mal hinterfragen, ob das wirklich so der Realität entspricht?
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  Speaker 0: Wie wie das halt so immer.
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  Speaker 0: Es ist halt ein Modell und ich finde wenn die sich da hinstellen sagen es wird noch ein zwei Jahre dauern Da müsste ja auch die Glocke, die man da oben immer sieht Ja auch wesentlich breiter normalerweise werden.
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  Speaker 0: Wenn ich das richtig skalieren würde zu anderen Hype Cycles.
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  Speaker 0: also angenommen Der Blockchain Hype-Cycle oder Big Data oder was auch immer nimmt was ihr wollt der wäre ja kürzer.
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  Speaker 0: Ich find das schon ziemlich krass dass wir uns so lange auf diese obere Kurve jetzt bewegen in dieser AI-Geschichte.
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  Speaker 0: Das spricht eher dafür, das ist gekommen zu bleiben.
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  Speaker 1: Ja wobei es da ja tatsächlich um die AI Agents ging und da geht es um die Autonomenagents Die sind ja noch mal eine andere Geschichte als dieses Talk to your data oder ähnliches.
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  Speaker 1: Dieses.
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  Speaker 1: Ich möchte, dass der Agent wirklich autonom Entscheidungen trifft und das ist auch einer der Visionen von den AI First Unternehmen.
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  Speaker 1: Du hast seit einem Team, du hast aber eigentlich nicht mehr Human in the Loop unbedingt sondern vielleicht noch Human In The Lead
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  Speaker 1: d.h.,
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  Speaker 1: der Mensch schaut noch obendrauf und super visiert die AI, aber AI ist autonom.
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  Speaker 1: unterwegs und ich glaube realistisch gesehen sind wir davon noch sehr weit weg.
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  Speaker 1: Das ist in manchen Cases, ist es mit Sicherheit schon machbar?
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  Speaker 1: Bei Prozessen die sowieso schon sehr gut automatisierbar sind bei Firmen oder Unternehmen die sehr klare Strukturen haben wo alles sehr gut dokumentiert ist.
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  Speaker 1: aber in den meisten Fällen sind wir von Autonoma AI von autonomen Agents noch sehr sehr weit.
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  Speaker 0: Die Frage ist halt immer, was ich möchte.
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  Speaker 0: Wenn ich jetzt sage, ich möchte einen Mitarbeiter in der Mitarbeiterin ersetzen dann würde ich sagen sind wir sehr weit weg Wenn wir einzelne Fälle von solchen Agenten machen lassen wollen, nämlich zum Beispiel wie beide nehmen hier ein Podcast auf.
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  Speaker 0: Da gibt es dann Shorts die gehen bei LinkedIn raus Es gibt Reels sie gehen bei Instagram raus.
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  Speaker 0: Es gibt hier Vorschläge.
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  Speaker 0: was das Shorts sein sollen ist wird unter Titel automatisch.
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  Speaker 0: Es wird hier die Stimme verbessert und du wirst mal leise geschaltet.
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  Speaker 0: ich werde laut geschaltet falls ich jetzt hier oben einen Geräusch mache.
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  Speaker 0: Das sind ja alles KI Anwendung, die darauf jetzt im Hintergrund laufen wo ich nicht Agenten für bauen muss sondern das kaufe ich ja quasi in diesem Tool.
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  Speaker 0: Dann wird es bereitgestellt.
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  Speaker 0: dann kriege ich einen Text, damit nimmt er das Transkript, dann lädt er es runter, lädt es bei YouTube, Spotify etc.
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  Speaker 0: oder wo ihr jetzt immer hört auch noch automatisiert hoch und sagt Ich verteile das in verschiedene Dinge!
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  Speaker 0: Ich überprüfe da jetzt nur Da bin ich ja nicht mehr jungen in den Loob.
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  Speaker 0: Okay, man könnte sagen wir nehmen beide zum Podcast auch fair da können wir Loob sein.
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  Speaker 0: aber wenn wir jetzt nur für der Veröffentlichung gehen, bin ich schon der Direktor im Sinne von.
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  Speaker 0: Ich überprüfe nur noch die einzelnen Schritte laufen hier richtig durch.
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  Speaker 0: Hey!
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  Speaker 0: Der Titel gefällt mir nicht so gut.
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  Speaker 0: oder ich muss das Thumbnail für YouTube selber bauen weil das sieht echt nicht gut aus.
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  Speaker 0: es passt nicht.
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  Speaker 0: Das gibt uns auch beides Gesprächs nicht wieder.
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  Speaker 0: Aber ich glaube wenn ich da dem Marsch da dran setze und sage Dann bin ich natürlich wieder auf dieser, sag ich mal auf diesem Hype Cycle.
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  Speaker 0: Bin ich wieder total positiv weil ich sage ey so ein Podcast waren früher halt acht Stunden Arbeit bis sechzehn Stunden.
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  Speaker 0: jetzt ist der Podcast halt mit Agenten gestützt ohne Mitarbeiter machbar und veröffentlicht bar.
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  Speaker 0: Ich glaube da muss man immer so bisschen gucken Was der Reife gerade ist und was ich erzielen will.
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  Speaker 0: Ich sage, ich will jetzt jeden Mitarbeiter morgen ersetzen.
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  Speaker 0: Dann ist natürlich klar dass sich dann irgendwann ein Teil der Tränen komme wenn ich natürlich sage wie unterstützt das meine bisherigen Sachen?
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  Speaker 0: Wie wird Kapazitäten frei?
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  Speaker 0: Dann kann ich mit der AI-First.
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  Speaker 0: Ich habe niemanden dafür eingestellt.
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  Speaker 0: Ich kann es über AI lösen!
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  Speaker 0: Wie siehst du
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  Speaker 0: das?!
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  Speaker 1: Man muss dazu sagen, dieser Hypecycle ist ja mit ganz vielen kleinen Bubbles auch belegt.
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  Speaker 1: Das heißt so kleinere Aufgaben.
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  Speaker 1: das was du zum Beispiel genannt hast die würde ich auch schon wesentlich ausgereifter sehen und ich glaube sie sind in dem HypeCycle da auch drin.
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  Speaker 1: es ging tatsächlich um diese großen Agenten die in Unternehmen eingesetzt werden wo wir sehr oft einfach noch gar nicht über den POC Status herauskommen.
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  Speaker 1: Und wann bringen die Wert, wenn du sie auch wirklich produktiv setzt?
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  Speaker 1: und die Anzahl der Dinge, die produktiv gesetzt sind.
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  Speaker 1: Die ist noch relativ gering, wenn man sich diese Dinge anschaut.
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  Speaker 1: Aber das was Du sagst, dieses Automatisieren von Posts, von Untertiteln, von Verbesserungen, vom Beiträgen – das funktioniert schon wunderbar!
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  Speaker 1: Da hätte ich jetzt gesagt, da sind wir fast auf dieser Plateau-Ebene unterwegs.
• 20:17
  Speaker 1: Das kann man bedenkenlos...
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  Speaker 0: Das wollte ich sagen,
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  Speaker 1: aber auch Gedanken los.
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  Speaker 1: Kann man das einsetzen und hat dann natürlich eine extreme Zeitersparnis.
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  Speaker 1: Ich meine, ich merke es ja auch selber.
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  Speaker 1: Auch wenn man Artikel schreibt muss nicht mehr alles selber tippen.
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  Speaker 1: Man gibt sich da Vorschläge oder lässt sich davor Schläge geben und diesen super zu nutzen gerade für Privatpersonen oder für kleinere Unternehmen bei wirklich AI-getriebenen Newscases im Unternehmenskontext.
• 20:52
  Speaker 0: Da
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  Speaker 1: ist noch einiges an Arbeit zu tun, hätte ich jetzt gesagt.
• 20:57
  Speaker 0: So bestanden denn auch noch andere Kunden von... also Kunden nicht bei Karten und Garten, aber gar nicht ob es Kunden sind?
• 21:03
  Speaker 0: Aber standen noch andere Firmen auf der Bühne wo du jetzt mal so bisschen internationaleren Einblick gekriegt hast?
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  Speaker 0: Wir werden ja immer so gescholten und sagen die EU!
• 21:10
  Speaker 0: Und hier ist alles schlecht und hier funktioniert ja nichts und alle anderen sind so toll.
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  Speaker 0: Wie war's denn?
• 21:15
  Speaker 0: Es ist ja eine internationale Konferenz.
• 21:17
  Speaker 1: Ja, es sind sehr wenig Anwender tatsächlich da gewesen.
• 21:21
  Speaker 1: also es gab so ein paar Anbieter die ihre Cases mitgebracht haben.
• 21:28
  Speaker 1: aber so richtig viel habe ich persönlich jetzt nicht raus mitgenommen und es waren wirklich eher die Researcher die berichtet haben darüber was sie herausgefunden haben Trends sein werden etc.
• 21:43
  Speaker 1: Also was ich natürlich gehört habe waren Stories von Unternehmen, die dann autonome AI Agents eingesetzt haben.
• 21:52
  Speaker 1: Wo der eine dann beispielsweise die kompletten Daten zerstossen hat oder alles weil er autonom losgelaufen ist und nicht mehr supervisiert wurde, wo dann alles weg war und wo das Unternehmen quasi Blanco dastand.
• 22:07
  Speaker 1: Diese Horrorszenarien, die gab es auch gerade in Keynotes wurden, die ganz gerne mal bereit getreten aber ansonsten... Ja, wie gesagt war es eher Research Team und auch eher High Level muss man ganz ehrlich sagen.
• 22:20
  Speaker 1: Weil die Leute, die sich diese Gardnerkonferenz anhören das sind halt nicht die Entwickler in den meisten Fällen sondern das ist der Entscheider und dementsprechend war dann auch die Flughöhe.
• 22:32
  Speaker 0: Ja gut, also das ist glaube ich bekannt.
• 22:34
  Speaker 0: Die fliegen natürlich mit Absicht nach London um ein schönes Wochenende da noch zu haben.
• 22:40
  Speaker 0: Ja war gut!
• 22:40
  Speaker 0: Ist ja völlig legitim.
• 22:41
  Speaker 0: Es spricht überhaupt nichts dagegen und es hat natürlich diesen Wichtigkeitsgeschichte uns auch bisschen so dass es Self-Surfing Prophecy ist.
• 22:50
  Speaker 0: und du willst dir vielleicht auch eher was du immer wieder sagst Research Trends sind halt ganz wichtig.
• 22:56
  Speaker 0: Welche Trends?
• 22:56
  Speaker 0: Was kommt offenzu?
• 22:57
  Speaker 0: Was müssen wir machen?
• 22:58
  Speaker 0: Was muss ich auf dem Schirm haben oder einige Entscheidungen hören ja auch zum ersten mal was in unserer bubble am zufällig klar ist.
• 23:04
  Speaker 0: Also nach dem Motto du musst deine Daten aufräumen, haben wir hier schon tausendmal gesagt und haben in allen möglichen Podcasts wir zusammen gemacht haben immer wieder gesagt Keller aufräumt es bestimmt tausende Mal gefallen.
• 23:15
  Speaker 0: das ist aber für so ein Scheider dass das halt eine Voraussetzung ist.
• 23:18
  Speaker 0: natürlich total klar überhaupt nicht klar.
• 23:21
  Speaker 0: und das hören die dann nochmal von diesen Annalisten.
• 23:23
  Speaker 0: was waren denn so Trends?
• 23:24
  Speaker 0: Was waren denn solche Sachen?
• 23:25
  Speaker 0: Was haben sie denn immer wieder strapaziert wo du gesagt hast okay das war so.
• 23:28
  Speaker 0: das Thema der Konferenz.
• 23:30
  Speaker 1: Ja, also es war genau das.
• 23:33
  Speaker 1: Wir brauchen gute Daten, wir brauchen Metadaten und wir brauchen den Kontext.
• 23:40
  Speaker 1: Das heißt, wir müssen da auch wirklich irgendwie mit Vektordatenbanken oder ähnlichem nochmal Unternehmenswissen mit reinbringen.
• 23:49
  Speaker 1: Dann gab es – ja was gab es denn noch für tolle Trends eigentlich?
• 23:53
  Speaker 1: Nicht so richtig viel, alles gestützt.
• 23:56
  Speaker 1: Die Teams die demnächst aus Agenten und echten Menschen bestehen sollen.
• 24:02
  Speaker 1: aber ansonsten war da überraschend wenig Neues dabei.
• 24:05
  Speaker 1: Andreas ich glaube von meinem Gefühl her sind wir schon sehr gut informiert und es sind schon sehr am Zahn der Zeit wie ich mir das ja so kam's mir zumindest vor.
• 24:19
  Speaker 0: Ja hier in unserem dreihundertsechzig Qualitäts Podcast bin ich ja ganz froh, dass wir diese Themen dann hier ja auch immer wieder adressieren.
• 24:27
  Speaker 0: Dass sie die haben und das es jetzt nicht so ist, dass du sagst Es ist absolut mindblowing auf der Gartenkonferenz.
• 24:34
  Speaker 0: Und ey Andreas!
• 24:35
  Speaker 0: Ich muss dir das alles erzählen Du glaubst es nicht?
• 24:39
  Speaker 0: Du kannst es nicht fassen was da passiert ist.
• 24:42
  Speaker 0: Würde mich zwar wünschen wäre aber auch einigermaßen überraschend gewesen.
• 24:47
  Speaker 0: vielleicht nochmal kurz zum Fazit Janin, was sagst du nächstes Jahr?
• 24:51
  Speaker 0: Wiederhin muss sich das jetzt auch jeder in den Kalender schreiben.
• 24:55
  Speaker 0: oder sagt auch Mensch da kann ich ja auch mal zu einer regionalen Parkveranstaltung gehen.
• 25:00
  Speaker 0: Anderer Ansatz in Deutschland deutschsprachig.
• 25:04
  Speaker 0: Ich kann zur TV in München gehen.
• 25:06
  Speaker 0: Ich kann bei U-Pads auch mal zum Stammtisch gehen.
• 25:09
  Speaker 0: also ohne diese Werbung zu machen muss ich unbedingt nach London zu Gartner Konferenz.
• 25:14
  Speaker 0: Ich kann mir so viel sagen, das soll aber jetzt gar nicht von mir irgendwie sich doof anhören.
• 25:18
  Speaker 0: ich war noch nie da!
• 25:19
  Speaker 0: So, ich weiß nicht warum vielleicht auch weil ich nicht eingeladen bin oder soviel mit der Barg mache?
• 25:25
  Speaker 0: Keine Ahnung es war für mich nie wichtig wie siehst du's?
• 25:28
  Speaker 0: würdest du es nächstes Jahr wieder empfehlen?
• 25:29
  Speaker 0: seid ihr wieder da?
• 25:30
  Speaker 0: Wie habt ihr das so ein bisschen wahr genommen als O-Piz?
• 25:33
  Speaker 1: Also ich denke mal wir werden schon wieder da sein Weil es natürlich spannend ist und weil man auch noch mal ganz andere Kontakte schließen kann.
• 25:43
  Speaker 1: Von der Qualität, der Inhalte her würde ich sagen wir müssen uns mit unseren lokalen oder regionalen Formaten da überhaupt nicht verstecken.
• 25:53
  Speaker 1: Ich fand die Barks gut, ich fand die TWI gut.
• 25:56
  Speaker 1: Wir haben da ja auch für den Data Change Maker um jetzt nochmal Werbung zu machen Auch wieder einen Track eingereicht einen kompletten Tag Und da waren schon sehr viele Dinge dabei.
• 26:06
  Speaker 1: Wo ich sage, da kann man dann einfach auf unseren Konferenzen auch ein bisschen tiefer reinschauen und ein bisschen mehr Inhalt bekommen.
• 26:13
  Speaker 1: Und vielleicht eine ganz andere Flughöhe erleben.
• 26:16
  Speaker 1: Deswegen also Gardner ja war schön würde Ich natürlich auch wieder machen wenn ich die Gelegenheit bekomme und unsere Konferenz sind Auf gar keinen Fall zu verachten Und kann ich nur empfehlen.
• 26:29
  Speaker 1: Was ich von der Gardner auch noch mitgenommen habe, gerade nach unserem Vortrag das Thema Data Culture ist noch immer und auch auf den oberen Ebenen extrem wichtig!
• 26:39
  Speaker 1: Das heißt, es kamen im Nachgang halt auch viele zu uns die gesagt haben hey wir haben die gleichen Probleme.
• 26:45
  Speaker 1: Wir möchten eine Culture aufbauen und wir möchten die Leute enablen mit Daten zu arbeiten.
• 26:50
  Speaker 1: das heißt diese Probleme sind ja nicht weg ne?
• 26:53
  Speaker 1: Die sind immer noch präsent und werden immer präsenter gerade wenn man in Richtung AI geht.
• 26:59
  Speaker 0: Einschätzung von dir Werden wir demnächst über AI Kaltscher reden.
• 27:04
  Speaker 0: Ich sag mal so, es gibt ja Podcasts die haben sich unbenannt vom BI or Die in AI Or Die.
• 27:12
  Speaker 0: Es gibt momentan den Trend du kannst Datenthemen auch nur motivieren beim Kunden wenn du irgendeine AI Komponente mit ins Angebot schreibst.
• 27:21
  Speaker 0: Zum Beispiel wir müssen jetzt eine Datenqualität arbeiten und die aufräumen, weil wir AI machen wollen.
• 27:26
  Speaker 0: So das würde halt in so einem Angebot am Ende des Tages stehen.
• 27:30
  Speaker 0: Was würdest du sagen?
• 27:31
  Speaker 0: Reden wir demnächst explizit wie bei einer Data Governance oder einer AI Governance auch über eine AI Culture?
• 27:38
  Speaker 0: Oder sagst du eigentlich wird das nachher dasselbe sein, wie wir das jetzt benennen, weil ohne Daten nicht... Ich will gar nicht vorgreifen!
• 27:45
  Speaker 0: Was sagste?
• 27:46
  Speaker 0: Redet bald ihr beide hier über AI
• 27:48
  Speaker 0: Culture?!
• 27:50
  Speaker 1: Wäre möglich Weil ich glaube, dass gerade diese Teams gemischt mit Agenten nochmal andere Anforderungen an die Mitarbeiter stellen werden und das noch mal ein anderer Aspekt der Kultur ist als der den wir jetzt haben.
• 28:05
  Speaker 1: Im Endeffekt wird es aber sehr viele Parallien geben – ich glaube aber trotzdem, dass sich irgendwann in AI-Kalter umbenennen
• 28:14
  Speaker 0: wird!
• 28:14
  Speaker 0: Also klar, es gibt natürlich immer ein bisschen Marketing am Ende des Tages.
• 28:17
  Speaker 0: Aber es macht ja auch Sinn.
• 28:19
  Speaker 0: also im Sinne von das wenn ich jetzt mich über eine AI-Kultur unterhalte die vielleicht dann eher sehr stark mit einer AI Governance korreliert und die dann auch sehr stark wie eine Data Culture und eine Data Governance.
• 28:32
  Speaker 0: Ich glaube vom Wording her können wir gerne anderen überlassen was du für deine Kunden tust.
• 28:38
  Speaker 0: Das ist ja jedem klar!
• 28:39
  Speaker 0: Wir wissen ja was getan wird wenn neben Menschen mit auf den Weg ebeln sie.
• 28:44
  Speaker 0: Wir machen sie dazu ready, dass die dann ja was selber können weil wenn du über AI readiness redest musst du ja auch immer gucken sind denn überhaupt deine Mitarbeiter ready dafür?
• 28:55
  Speaker 0: und da wollten wir uns in einer anderen Folge nämlich auch mal drüber unterhalten.
• 28:59
  Speaker 0: wir haben gesagt wir reden nochmal über mitarbeiterausbildung in Zeiten von AI von AI literacy zu data literacy.
• 29:06
  Speaker 0: da haben wir wieder das selbe wie kriegen wir die leute motiviert etc.
• 29:10
  Speaker 0: darauf könnt ihr euch freuen Aber wie das hier gute alte Tradition ist in diesem Podcast und sehr geschätzt.
• 29:18
  Speaker 0: Janine, du darfst jetzt erzählen was immer du möchtest, wie in London das Essen war?
• 29:23
  Speaker 0: Das Wetter!
• 29:24
  Speaker 0: Was auch immer dich gerade beschäftigt.
• 29:26
  Speaker 0: Wie es dir persönlich so geht... Alles sagen, was du schon immer in einem Podcast sagen wolltest.
• 29:31
  Speaker 0: Das einzige was du nicht sagen darfst ist vielen Dank für die Einladung Andreas!
• 29:35
  Speaker 0: Ansonsten danke für die ganzen Insights.
• 29:38
  Speaker 0: Danke dass wir uns hier erst teilhaben lassen.
• 29:40
  Speaker 0: Danke für die Spontanität.
• 29:41
  Speaker 0: Wir haben gesagt hey das wollen wir wissen und das wollen mit der Community teilen.
• 29:44
  Speaker 0: Du sagst klar mach ich so soll es sein.
• 29:47
  Speaker 0: In dem Sinne Ich sage Tschüss und deine letzten Worte
• 29:50
  Speaker 1: Genau, also das Wetter in London war überraschend gut.
• 29:53
  Speaker 1: Weil das Andreas Vorschlag natürlich gewesen ist.
• 29:56
  Speaker 1: aber was ich eigentlich machen möchte ist nochmal Werbung für unseren TDI Data Changemaker Track.
• 30:02
  Speaker 1: Wir haben im Juni die TDI Konferenz in München.
• 30:06
  Speaker 1: wir haben einen kompletten Track für euch gestaltet.
• 30:08
  Speaker 1: der ist kostenfrei.
• 30:09
  Speaker 1: da könnt ihr euch demnächst nach Pfingsten soll es freigeschaltet werden Für diesen Tag kostenfrei anmelden und dieser tag ist interaktiv.
• 30:17
  Speaker 1: Der ist für euch um euch auszutauschen und ich würde mich sehr freuen, wenn ich den einen oder anderen dort sehen würde.
• 30:27
  Speaker 0: Link findet ihr in der Beschreibung.
• 30:31
  Speaker 1: Tschüss!