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KI-Hype oder echte Transformation? - mit Dr. Christian T., KI.NRW · MY DATA IS BETTER THAN YOURS

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  Speaker 1: In der heutigen Folge sprechen mit dem lieben Christian von KI NRW.
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  Speaker 1: Er ist Geschäftsführer und die beschäftigen sich mit dem Thema, wie können wir eigentlich das Hype-Thema KI innerhalb von NRW etablieren?
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  Speaker 1: Es ist total spannend weil er auch ein bisschen die Beraterperspektive mitbringt, auch in der Privatwirtschaft war und jetzt bei Fraunhofer Institut des Themas KI NR W leitet.
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  Speaker 1: und wir kommen glaube ich zu einem sehr guten Fazit der Folge
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  Speaker 0: Neue Folgen jeden Freitag.
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  Speaker 0: In dieser digitalen
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  Speaker 1: Welt gibt es
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  Speaker 0: einen speziellen
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  Speaker 1: Faktor, der über Erfolg
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  Speaker 0: und Misserfolg entscheidet – Daten!
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  Speaker 0: Doch nur die wenigsten
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  Speaker 1: wissen sie für sich zu nutzen.
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  Speaker 0: Wer seine Kunden verstehen will um ihnen das bieten zu können was sie brauchen
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  Speaker 1: kommt um ein professionelles
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  Speaker 0: Datenmanagement nicht herum.
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  Speaker 0: Jonas Rascheli interviewt
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  Speaker 1: andere
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  Speaker 0: Experten aus den Data Bereichen
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  Speaker 1: und zeigt Schritt-für-Schritt
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  Speaker 0: wie genau das funktioniert.
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  Speaker 1: Hi Christian
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  Speaker 0: Hallo
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  Speaker 1: Schön dass du da bist.
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  Speaker 0: Ja wunderbar, danke für die Einladung.
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  Speaker 0: Ja
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  Speaker 1: gerne!
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  Speaker 1: Du darfst dich gerne kurz vorstellen wer du bist was du machst und dann tauchen wir ganz in eine ganz spannende Folge ein.
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  Speaker 0: Ja sehr gerne.
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  Speaker 0: ich bin Christian Themat, ich bin Geschäftsführer bei KI NRW.
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  Speaker 0: das ist die Kompetenzwortfilm für KI Nordrhein-Westfalen.
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  Speaker 0: Ich habe im Hintergrund in Wirtschaftsinformatik also schon ganz viel mit Computern gemacht im Studium auch schon als Schüler programmiert Eine relativ lange Zeit in einer Beratung gearbeitet, Strategieberatungen dann ein bisschen in die Ölgrube abgestiegen bei HS wirklich tief in die Datenthemen eingestiegen und jetzt eben bei KNW.
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  Speaker 0: Versuch halt das ganze Thema KI, Made in Nordrhein-Westfalen nach vorne zu bringen voranzubringen um das Ökosystem zu stärken.
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  Speaker 1: Kannst du für die Hörerinnen einmal kurz erklären was so eure Mission ist?
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  Speaker 1: Und was so hinter der Firma steht?
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  Speaker 0: Genau, also wir sind als vom Land geförderte Zentrale Kompetenz erstmal aufgerufen das ganze Netzwerk zu vernetzen.
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  Speaker 0: Also was passiert in der Forschung?
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  Speaker 0: Was passiert bei den Anwendungsunternehmen?
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  Speaker 0: Was brauchen die eigentlich?
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  Speaker 0: wie kann man da Birken spannen?
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  Speaker 0: Wie kriegen wir das auch in die ganzen Startups rein wirklich zu schauen was muss verbunden werden?
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  Speaker 0: wo können wir stärken stärken zusammenbringen, auch gleichzeitig den Auftrag sichtbarkeit herzustellen.
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  Speaker 0: Nordrhein-Westfalen ist ein ganz klassisches Flächenland mit ganz vielen schönen Orten und Städten.
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  Speaker 0: Und zu schauen was passiert denn eigentlich hier in Nordriem Westfalen?
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  Speaker 0: Das wird dann noch wirklich zeigen können.
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  Speaker 0: NWKNKI und ich glaube fest davon bin ich überzeugt dass es das auch wirklich kann.
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  Speaker 0: Und zu guter Letzt ein ganz, ganz wichtiger Teil unserer Arbeit ist tatsächlich die KMU's.
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  Speaker 0: Also die kleinbären Unternehmen in Nordrhein-Westfalen wirklich bei der KI Reise zu unterstützen und das Thema KI voranzubringen.
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  Speaker 1: Du kommst ja auch aus der Beratung ich hatte mir mehr Kinder sehr aufgeschrieben und da kennt man ja dieses ganze Thema Reifegradanalyse und es wird mich jetzt mal total interessieren was ist deine Wahrnehmung?
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  Speaker 1: Kann man So ein Reifegrad für NRW mal bestimmen, wo wir stehen mit dem Thema KI.
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  Speaker 1: Also sind wir bei der Reise gerade noch beim Packen der Sachen, wenn man so eine Analogie bleiben oder sind wir da schon echt gut unterwegs?
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  Speaker 0: Also ich glaube teils-teils.
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  Speaker 0: Wir haben sicherlich ein paar Unternehmen, die sind wirklich voll dabei.
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  Speaker 0: Die haben das Thema KI für sich nicht nur technologisch durchstrungen sondern auch gesagt wie jetzt unternehmen wollen als strategischen Mehrwert nutzen.
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  Speaker 0: Wenn ihr in die klassischen Zahlen guckt, jetzt von Bitcoin und so weiter gibt es sehr viele kleine Unternehmen.
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  Speaker 0: Die KI tatsächlich noch wenig oder gar nicht nutzen.
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  Speaker 0: und da sind wir sicherlich auch in der Reife ganz weit am Anfang.
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  Speaker 0: Und das ist eben für uns eine große Herausforderung und auch eine große Motivation bei über sieben hunderttausend Unternehmen.
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  Speaker 0: Wie kriegen wir das eigentlich insum aktiviert und nicht nur die top zehn Prozent begleitet?
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  Speaker 1: Ja Ich bin ja immer so eine Person, die schwarz-weiß gerne denkt um ein bisschen Sinn Bilder aufzumalen.
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  Speaker 1: Was glaubst du denn?
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  Speaker 1: Was machen die Gewinner richtig und was machen die Verlierer falsch?
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  Speaker 0: Die Gewinner haben verstanden dass KI nicht nur da ist um zu bleiben sondern auch da ist es um zu helfen.
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  Speaker 0: Das ist vor allen Dingen aus einer gesamten unternehmerischen Sicht den Unterschied macht ob du jetzt mit KI einsteigst oder nicht.
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  Speaker 0: Ähm, ja ein Commitment in dem gesamten Unternehmen das Thema voranzutreiben und nicht diese Placebo-Sachen wie wir machen jetzt auch KI.
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  Speaker 0: Wir haben jetzt den Leuten mal einen Microsoft Co Palette usw.
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  Speaker 0: gegeben sondern wirklich ähm das klare Commitement.
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  Speaker 0: wir wollen erst machen und dann auch konsequent die Organisation mitnehmen.
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  Speaker 1: Hm.
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  Speaker 1: Glaubst du dass man den Verlierern noch helfen kann?
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  Speaker 0: Ja.
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  Speaker 1: Also ist es noch nicht zu spät?
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  Speaker 0: Nein.
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  Speaker 1: Dann werden wir gleich in der Folge rausfinden wo wir da hingehen um was machen.
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  Speaker 1: Du hast mit mir Kinsey-Unternehmen beraten, du warst bei HHS.
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  Speaker 1: Die Bookingplattform habe ich verstanden gehabt.
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  Speaker 1: Du hast da auch die KI-Strategie-Themen schon verantwortet.
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  Speaker 1: also eine Zeit wo es spannend war.
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  Speaker 1: Jetzt bist du bei einer staatlichen Plattform.
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  Speaker 1: kann man eigentlich sagen was war so der Moment wo du gesagt hast Ich muss raus aus der Privatschwirtschaft und ja allen allgemein helfen?
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  Speaker 0: Für mich hat das zwei Aspekte.
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  Speaker 0: Also, dass einer war jetzt erst mal du sagst ist er bei der Beratung gewesen raus aus der beratung ist ja erstmal der klassische schritt.
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  Speaker 0: Du denkst mit den leuten über problemlösungen nachschreibt es auf eine wunderbare powerpoint folie und dies sehr tendenziell sehr geduldig
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  Speaker 1: Und du gehst da meistens?
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  Speaker 0: Das war bei mir eben auch immer der fall und ich wollte einfach mal rein in die ögrobe verstanden haben wie kommt denn das jetzt in die anwendung?
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  Speaker 0: was sind dann die Probleme die sich dann so ergeben?
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  Speaker 0: Da war HHS einfach ein super Umfeld.
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  Speaker 0: Wirklich ein Unternehmen, das hingegangen wir in den Jahr zwanzig dreizehn auf Anriff gespielt, global im Kundenbereich aufgebaut und dann aber auch an vielen Stellen gemerkt Boah da ist halt viel Öl grobe, da muss es halt auch an viele Stellen, was das ganze Thema Datenqualität angeht, nicht rudern.
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  Speaker 0: Und dann habe ich mir irgendwann die frage gestellt und witzigerweise schon jahre bevor gbt irgendwie groß in mode kamen sondern eigentlich ist das thema sehr, sehr cool.
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  Speaker 0: Und eigentlich würde ich mal wieder gerne wie da ein bisschen den schmutz ablegen wenn wir ein bisschen breit auf das tema gucken weil es einfach in deutschland immer so ein bisschen wie kriegen wir technologie voran schon so ein bissel schleppend ist ja und nicht an den hebel über so eine starke plattform einfach sehr spannend fand mal Ja auch das ökosystem zu wirken breite auf das themat zu gucken.
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  Speaker 0: Und ja, deswegen bin ich jetzt schon seit fast sechs Jahren dabei.
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  Speaker 1: Ja was waren so Themen?
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  Speaker 1: Ich kann mich noch an meine Douglas-Zeit erinnern.
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  Speaker 1: also da war Datengrundlage sozusagen die erste Sache die wir aufgebaut haben.
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  Speaker 1: und dann sind wir schnell zu Data Science Cases gekommen.
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  Speaker 1: War das auch ein Thema bei HHS mit dem ihr euch beschäftigt habt weil wirklich künstliche Intelligenzthemen waren da höchstwahrscheinlich nur nicht unwog und waren wahrscheinlich schwer zu realisieren oder
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  Speaker 0: Genau, also wir haben es damals auch nicht künstliche Intelligenz genannt sondern Data Scientist.
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  Speaker 0: Wir hatten noch ganz viele Business Intelligence Leute die tatsächlich auch erstmal ganz stumpf Reports gemacht haben.
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  Speaker 0: wie kannst du Daten gut auswerten und nutzbar machen für bessere Betriebsentscheidungen Chefs Entscheidungen?
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  Speaker 0: Und ja wir haben halt und das ist halt eine der Sachen Die mir bis heute sehr stark in Änderung geblieben ist Du kämpfst halt immer mit Datenqualität.
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  Speaker 0: Hast du die Daten in der richtigen Qualität vorliegen, kannst du gute Analysen machen?
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  Speaker 0: Kannst du gute Machine Learning-Modelle bauen und so weiter.
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  Speaker 0: Damals natürlich noch mit den guten Alten wir müssen Daten normalisieren, wir müssen wirklich schön das ins Data Warehouse packen... Und da merkst du wie viel Zeit das eigentlich braucht und wie viele Abschirmungen das auch braucht dass die Daten die du sammest auch wirklich Geschäftsnutzen entfalten und nicht irgendwas ist was ich mir irgendwo am Schraubt spültlicht habe sondern die Leute die wirklich im Verkauf stehen, sagen das hilft mir um meine Entscheidung besser zu treffen.
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  Speaker 1: Ich glaube die Gewinner haben vor Jahren angefangen.
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  Speaker 1: also HHS und Douglas sind bestimmt Gewinner weil wir die weil die Datengrundlage da geschaffen wurden und schon bereits Data Science Cases gebaut werden.
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  Speaker 1: Also natürlich nutze ich jetzt immer extremer aber die Verlierer haben eben immer noch keine saubere Datenstruktur aufgebaut Und das kannst du glaub ich nicht mit Geld erschlagen.
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  Speaker 1: Der Klassiker ist ja, den man jetzt gerade macht.
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  Speaker 1: Du kannst auch nicht bei neunhundert Grad irgendwie ein Hähnchen kurz in den Ofen stecken und nach fünf Minuten ist es fertig, sondern es braucht halt einfach seine Zeit um durchzusehen.
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  Speaker 1: Und so ist es genauso meiner Ansicht mit Datengrundlagen.
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  Speaker 1: Die müssen ordentlich fundiert gebaut werden.
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  Speaker 1: Du musst Kultur etablieren, du musst eine Organisation etableren muss ich dir glaube ich nicht erzählen.
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  Speaker 1: Das braucht über Jahre hinweg Zeit und auch Geduld und das haben die Gewinner schon etabliert.
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  Speaker 0: Genau, also wenn ich gerne mal zu Vorträgen eingeladen werden und dann ist ja eine der Standardfrangen Thema.
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  Speaker 0: Was würden Sie mir denn jetzt raten?
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  Speaker 0: Dann sage ich viele Sachen sowie identifizierte gute idealerweise einfach umsetzende Anwendungsfälle Und eigentlich immer so.
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  Speaker 0: die letzte Folie ist Daten Denkt an Daten Und immer so ein bisschen in dem Spannungsfeld zwischen.
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  Speaker 0: manche Unternehmen haben gar keine Daten, sagen ja wir haben mal nix.
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  Speaker 0: Wir haben alle Daten gesammelt.
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  Speaker 0: Sollte ich das ja gar nicht?
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  Speaker 0: die Frage, sondern die Frage ist ja welche sind denn die richtigen Daten?
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  Speaker 0: Das ist auf der einen Seite wie du hast gerade gesagt hast eine Frage der Kultur dass die Leute sich mit der Frage beschäftigen was sind eigentlich die Richtigen dann für die richtige Geschäftsentscheidungen?
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  Speaker 0: und das zweite ist wenn du das mal hast Hausaufgaben ganz langwierige Hausaufgasen die Daten wirklich sauber zu erfassen verfügbar zu machen, auch mal zu denken.
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  Speaker 0: Wie kann man das in andere Silos bringen?
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  Speaker 1: Und es ist ein
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  Speaker 0: ständiger Prozess.
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  Speaker 1: Ja die Frage, die ich mir so ein bisschen gestellt habe, ihr betreut siebentausend Firmen, hast du gesagt gehabt oder sind sozusagen in der Wehe ansässig?
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  Speaker 0: Also in Nordrhein-Westfalen gibt's je nachdem, wie du zählst über siebhundertfünfzigtausend Unternehmen.
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  Speaker 0: Wir haben aktuell einen Netzwerk bestehend aus knapp tausend Firmkontakten.
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  Speaker 1: Wenn bei den tausend Leuten jemand anruft und sagt, wir wollen jetzt KI machen.
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  Speaker 1: Was ist so der Satz oder die Antwort wie dem geben würdest?
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  Speaker 0: Also tatsächlich haben wir oft gar nicht so einen Fall Wir wollen jetzt KAI machen das passiert auch aber ganz oft So wir haben schon irgendwie gehört wir wollen eigentlich schon wir wollen KI machen Aber so ein bisschen irgendwie sagen alle ich muss KI machen aber Ich weiß gar nicht wo mir das jetzt konkret hilft.
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  Speaker 0: Ja und meinen mein Satz ist dann immer so.
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  Speaker 0: Oder die sagen dann helfen wir mal dass Problem zu finden, wo KI mir hilft.
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  Speaker 1: Ich habe den Hammer gekauft aber welches Bild muss ich denn überhaupt jetzt einsam
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  Speaker 0: bringen?
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  Speaker 0: Und danach ist es so ganz schnell die Diskussion dass wir dann erstmal fragen ja wo haben sie denn überhaupt Probleme?
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  Speaker 0: und viele Probleme brauchst du keine KI für.
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  Speaker 0: da kannst du einfach digitalisieren vielleicht auch mit dem Prozess verbessern und das passiert relativ häufig dass wir sagen lasst uns erst mal einen Schritt zurückgehen sagen was sind überhaupt Herausforderungen die ihr habt?
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  Speaker 0: Lass uns mal von den Problemen kommen, bevor wir dann überlegen welchen Hammer oder welche Nagel oder welchen Bohrer wir benutzen.
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  Speaker 1: Am Ende ist es klassisch ein methodisches Vorgehen was du in der Beratung gelernt hast.
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  Speaker 1: Rausfinden was das Problem ist kann ich dadurch eine bessere Entscheidung treffen und dann auch lösen.
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  Speaker 1: also dass ist auch das verstehe ich was du als Christian den Unternehmen wieder versuchst beizubringen?
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  Speaker 0: Ja!
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  Speaker 1: Und dann wirds natürlich Kleingliedträger
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  Speaker 0: ja und vor allen Dingen eine Sache die jetzt mit mit ChatGPT auf der einen Seite sehr, sehr positiv.
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  Speaker 0: Dass die Leute gesagt haben, cool da gibt's hier eine Technologie, da gibts KI, dann müssen wir uns mit beschäftigen, dann ja die Jahre vorher wirklich Probleme auch Werbung zu machen.
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  Speaker 0: das ist ein wichtiges Thema.
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  Speaker 0: darum müsste ich kümmern dass das Hausaufgaben daten und so weiter.
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  Speaker 0: So alle wollten irgendwie KI und jetzt wollen alle KI machen um der KI.
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  Speaker 0: Willen gefühlt und das hilft auch keinem um irgendwie besser zu werden.
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  Speaker 0: Verstanden
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  Speaker 1: Ja
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  Speaker 0: Und das ist so ein bisschen die Herausforderung, das wieder abzuschichten zu sagen.
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  Speaker 0: Such dir mal bitte erstmal Probleme was eine KI dir lösen soll damit du tatsächlich am Ende auch bauten kannst gegenüber deinem Finanzer oder gegenüber deiner Chefin.
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  Speaker 0: Das bringt echte Mehrwerte.
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  Speaker 1: Ich beschäftige mich ja gerade extrem mit dem Thema KI im Einsatz meines Podcasts und ich glaube man muss schon einen sehr guten Überblick haben.
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  Speaker 1: jetzt ist mein Podcast klein genug dass ich den Überblick darüber habe.
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  Speaker 1: aber wo in welcher Form KIN einsetzt und die Use Cases, die ich gerade für mich selber identifiziert habe.
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  Speaker 1: Und vielleicht kannst du das aus deiner Sicht für die Unternehmen in NRW übertragen?
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  Speaker 1: Es sind neue Möglichkeiten, die auf Basis der Technik gar nicht gehabt hätte.
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  Speaker 1: Beispiel alle meine trinundzwanzig Folgen zu transkrippieren.
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  Speaker 1: Alle meine Trinund zwanzig folgen nicht nur zu Transkrippen sondern Metadaten dranzulegen.
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  Speaker 1: was hab ich in welcher Folge?
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  Speaker 1: wie besprochen mit wem einen AI Coach zu generieren, der Jonas beibringt.
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  Speaker 1: Wie stelle ich eigentlich meine Fragen?
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  Speaker 1: Ein Vorbereitungsprozess aufzubauen.
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  Speaker 1: Also es sind alles Themen die meinen Podcast meiner Ansicht nach besser machen aber gar nicht so sehr nen Mehrwert auf ne P&L direkt sichtbar machen.
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  Speaker 1: und Dann ist ein spannender Punkt, den ich heute gelesen habe und dann auch gerne vielleicht deine Meinung.
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  Speaker 1: Das ist meine Frage.
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  Speaker 1: fertig Wenn alle Unternehmen analog meinem Podcast funktionieren Und nicht die sofortige Effizienz intern heben Sondern die Arbeit dehnt sich aus das Angebot wird größer Wird von allen Unternehmen des Angebots größer würde bedeuten Das Angebot übersteigt massiv die Nachfrage.
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  Speaker 1: Dadurch werden wir automatisch in den Preistumping kommen.
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  Speaker 0: Also zuerst
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  Speaker 1: waren jetzt zwei Fragen.
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  Speaker 1: sorry.
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  Speaker 0: Also zuerst glaube ich die eine Frage, die du ja in der Raum schälst.
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  Speaker 0: Was kann KI uns heute irgendwie liefern helfen was vorhin nicht ging?
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  Speaker 0: Ja.
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  Speaker 0: Viele Unternehmen sind ja gar nicht.
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  Speaker 0: viele Unternehmen sind immer noch bei den ganz klassischen Effizienz-Cases.
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  Speaker 0: wir versuchen nochmal einen automatischen Prozess zu machen und ich glaube auch dass das für das ganze Thema Rechtfertigung warum du KI machst eine super Sache ist weil es relativ gut beschreiben kannst.
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  Speaker 0: ein Prozess hast dann in A und dann hast du dann irgendwann in B hoffentlich ein bisschen Besser und schneller am Spass.
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  Speaker 0: Du kannst dir überlegen, was die IT-Investungen gekostet haben.
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  Speaker 0: Keine Investments.
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  Speaker 0: Dann passt das!
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  Speaker 0: Die Frage, die mich auch tatsächlich sehr stark umtreibt... Wie kriegst du auch ein bisschen Destruktion dran?
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  Speaker 0: Wie bekommst du neue Möglichkeiten wirklich in die Unternehmen gebracht?
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  Speaker 0: Was du jetzt beschrieben hast ist ja nur so ein bisschen auf einer Einzelperson beschrieben oder auf einem einzelnen Podcast.
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  Speaker 0: Aber das ist ja, kannst du auch eine Frage stellen.
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  Speaker 0: Wie kannst du den kompletten Entwicklungsprozess in der Pharmazeutik bei Medikamenten erstellen?
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  Speaker 0: Komplett umdrehen weil du dir über einen klubbasierten Agenten einfach tausend Wirkstoffe generieren lässt?
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  Speaker 0: und dann probiert er aus und sagt Und jetzt bitte nur noch die zehn Dinger eine Feldstudie bringen.
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  Speaker 0: Ja und da sind auf einmal ganz andere Möglichkeiten und ich glaube ob das jetzt Richtung Pricetime ging führt weiß ich gar nicht.
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  Speaker 0: Es wird auf jeden Fall zu einer ganz anderen Möglichkeit von individueller Kundenlösung und Qualität führen, weil du natürlich auf einem ganz anderen Level, du sagst selber Podcast wird besser.
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  Speaker 0: Das ist meine Wahrnehmung.
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  Speaker 1: ja?
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  Speaker 0: Ja aber du kannst eine ganze andere Qualität liefern.
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  Speaker 1: Und das ist echt fair!
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  Speaker 1: Das unterscheidet dann auch die Widerliegewinner- und Verlierer.
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  Speaker 1: Du hast einmal vermeidlich größeres Angebot mit einer... hoffentlich größeren Qualität, was natürlich dann immenses Potenzial ist besser am Markt zu bestehen.
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  Speaker 1: Und wenn du gut aufgestellt bist kannst du ja da noch bessere Qualitäten mit weniger Kosten aufbauen und das ist natürlich gigantisch.
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  Speaker 0: Und jetzt gehen wir mal davon aus dass nicht alle in dieser Ohrenliga mitspielen?
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  Speaker 0: Ja,
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  Speaker 1: hast Du selber vorhin beschrieben?
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  Speaker 0: Dann sind...und das ist nämlich das große Risiko auch natürlich für unseren Wirtschaftsstandortes die die dann ganz unten mitspieeln Die werden dann im zwei für zwei weggeputzt.
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  Speaker 0: Also vielleicht mal so ein Beispiel, wo ich dachte und das jetzt auch schon über drei Jahre her war schon fast vier auf der K-Messe.
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  Speaker 0: Das ist hier eine große Messe für Kunststoff in Düsseldorf.
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  Speaker 0: Da alle Maschinenbauer dieser Welt sind vor Ort.
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  Speaker 0: Und dann bin ich mit einem Kollegen über die Messe gelaufen und da habe ich schon gesagt guck dir mal an was hier schon alles passiert?
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  Speaker 0: Was die Chinesen machen, was die Kollegen aus Saudi Arabien machen Und wie viel da auch in Technologie in KI investiert wird.
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  Speaker 0: Ja, und wenn wir mal das was du grad beschrieben hast jetzt für den Podcast aufwiegen, machen wir Maschinen, weil wir im Designs oder so weiter.
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  Speaker 0: Wenn wir das einfach mal appellieren manche Unternehmen In den Regionen vielleicht auch bei uns gehen ihnen die auf die Gewinnerstraße und andere sagen dass habe ich auch live auf der Messe gehört nie Nee, Technologie brauch ich nicht.
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  Speaker 0: Ich hab den Willi, der designet das alles.
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  Speaker 0: Das ist alles super!
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  Speaker 0: Und da denk' ich davon dass der Willi wahrscheinlich irgendwann auch mal Rente geht.
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  Speaker 0: und dann haben wir wieder das Thema Fachkräftemangel.
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  Speaker 0: Ist die Frage wie willst du denn dann gegen eine Konkurrenz bestehen?
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  Speaker 0: Die dann auf einmal komplett andere Prozesse ganz andere Möglichkeiten in der Innovation hat.
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  Speaker 0: Ja...und das war vor vier Jahren.
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  Speaker 0: Da sind wir noch nicht bei Claude gesprochen und da haben wir glaube ich noch über GPT-III gesprochen.
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  Speaker 1: Es ist also die, das was gerade an Features bei gewissen Themen wie Claude oder JGBT gechipped wird innerhalb von Tagen.
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  Speaker 1: Ist es gigantisch?
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  Speaker 1: Was da gerade passiert?
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  Speaker 1: Also ich bin immer wieder fasziniert und mit dir spreche natürlich auch.
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  Speaker 1: wir sind in der Bubble.
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  Speaker 1: Wenn du tausend Menschen nimmst, besprechen wir gerade die zwei, drei, fünf Prozent.
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  Speaker 1: Aber am Ende wird sich damit massiv was ändern und wenn wir das Thema nicht verstehen, wer soll es sonst verstehen?
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  Speaker 1: Und sich mit dem Thema zu beschäftigen.
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  Speaker 1: Du hast grade Chachibiti und auch Klot angesprochen.
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  Speaker 1: Ich hatte verstanden gehabt dass durch Chachbiti und Klot sich auch massiv viel bei euch geändert hat, auch im KI-Lab.
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  Speaker 1: Kannst du da ein bisschen abholen, was da so passiert ist?
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  Speaker 0: Ja, also du spielst ja jetzt auf unser KI-Lab oder AI-Lab je nachdem, ob er es jetzt ein Englischen oder nicht.
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  Speaker 0: Das ist eine Experimentierplattform wo Du als Unternehmen und dann die KI Pipelines zusammen klicken kannst.
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  Speaker 0: Eigentlich ziemlich cool, per Track & Drop kannst Du Dir zusammenklicken und dann kann diese KI Pipeline irgendwie ein spezifisches Problem lösen.
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  Speaker 0: Super Sache haben wir gebaut, Da war die gute KI-Welt noch, du hast einen Problem gehabt.
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  Speaker 0: Du hast gelabelte Daten genommen und dann hast du ein KI-Modell trainiert... ...und das löste das Problem mit einer gewissen Accuracy.
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  Speaker 0: Alles super!
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  Speaker 0: Und das bildete das wunderbar ab.
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  Speaker 0: Du konntest das da ausprobieren?
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  Speaker 0: Dann konnten wir das sogar auf einem Playground Team gelaufen lassen.. ..und brachte dann auch entsprechende Ergebnisse.
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  Speaker 0: Und dann kam JetGBT.
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  Speaker 0: Da haben die Leute gesagt ja aber ihr habt hier nur irgendwie... ...fünfzighundert, was auch immer Module ist ja gar nicht das drin, was ich brauche.
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  Speaker 0: Da kann ich auch mal mit anderen Tool zerfragen.
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  Speaker 0: Soll ich mal ob der JetGBt kann oder versuche jetzt mal was Geminal kann, ja?
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  Speaker 0: Oder Clot.
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  Speaker 0: Und haben wir festgestellt eigentlich das, was wir immer damit machen wollten und was wir auch ein paar Mal getestet hat so prototypisch dein Problem als Unternehmen ab von vierundzwanzig- oder achtviertes Stunden zu lösen, was natürlich nur dann ging wenn die Module vorhanden waren war auf einmal gar nicht mehr die Baustelle vom AI Lab weil auf einmal ihr auf allen Ecken und Enden Tools und Plattformen zur Verfügung waren wo Leute, die noch nicht mal programmieren konnten prototypische Sachen ausprobieren konnten.
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  Speaker 0: Dann wie gesagt oh Da werden wir wahrscheinlich nicht mit unseren paar Entwicklern hinter den Leuten irgendwie schneller herlaufen und haben diese Lab-Idee so ein bisschen für uns um von mir zu sagen, benutzen die Tools der mark da sind.
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  Speaker 0: Die wir auch datenschutzkonform nutzen können
• 20:26
  Speaker 0: usw.,
• 20:27
  Speaker 0: um zumindest mal den Unternehmen entsprechende Services zu bieten.
• 20:30
  Speaker 0: Und da bist du natürlich dann auch mal bei Themen wie JetGBT, Cloud usw.. Ich glaube
• 20:38
  Speaker 1: das ist ein guter Punkt damit man ein bisschen anzuschließen, weil das sind ja am Ende dann die Leute, die ihr glaube ich in eurer AI Front-Warner-Community so ein bisschen betreut.
• 20:50
  Speaker 1: Also die Leute die schon weiter unterwegs sind, die kennen halt eben Claude schon, die kennt ShedGBT schon und können so die einfachen Cases machen oder vielleicht sind auch Frontwanner, die so ein bißchen sehr, sehr weitersinn.
• 21:01
  Speaker 1: Kannst du uns da einmal mitnehmen was passiert in dem Peer Austausch?
• 21:06
  Speaker 1: Was nimmst du da so wahr?
• 21:07
  Speaker 1: Was ist mein Wort wieder die Gewinner?
• 21:11
  Speaker 1: Anders, mit welchen Use-Cases beschäftigen die sich eigentlich gerade?
• 21:17
  Speaker 0: Wenn ich jetzt nochmal einen Schritt zurückgehe als wir angefangen haben wie gesagt.
• 21:20
  Speaker 0: Ich bin seit zwanzigzwanzig dabei und habe mir also unendlich viele Vorträge gehalten.
• 21:25
  Speaker 0: was ist KI und den Leuten erzählt wichtig wichtig wichtig wüsste euch drum kümmern hat auch irgendwie gut geholfen.
• 21:32
  Speaker 0: aber da merkte man auch wenn man oder ich meinte auch wenn du mit Unternehmen sprichst ist sie grundsätzlich ja Kenntnis in Unternehmen wo die gerade stehen, ist es schon noch sehr am Anfang.
• 21:44
  Speaker 0: Wenn ich jetzt heute im Jahr zwanzig sechsundzwanzig mit Unternehmen spreche und sage guck mal, soll ich mal KI Einführungsvortrag machen?
• 21:50
  Speaker 0: Dann sagen wir nie!
• 21:52
  Speaker 0: Wir sind jetzt dabei, wir haben hundertfünfzig use cases in unserem Portfolio und stellen zu fragen wie was ist denn der return on invest?
• 21:59
  Speaker 0: oder wie kriege ich plattformliche energie gehoben?
• 22:02
  Speaker 0: Oder wie mache ich mich unabhängig von einem.
• 22:05
  Speaker 0: Und da haben wir halt festgestellt mit den klassischen das sind übrigens ganz drei vier coole iki US Cases hole ich die Leute ja nicht mehr ab
• 22:13
  Speaker 1: also Die spezifischen
• 22:16
  Speaker 0: Unternehmen die jetzt schon weiter in den Reisen sind.
• 22:17
  Speaker 0: Und dann haben wir gesagt, wir müssen aber auch für diese Unternehmen einen Austauschformat schaffen weil du sprachst grad so ein bisschen die tausend Leute und diese linken Inblasen und zwei zu einem das hier mal alles super.
• 22:29
  Speaker 0: auf LinkedIn ist ja immer alles super denn die Realität ist ja anders.
• 22:33
  Speaker 0: Die Realität is ja meistens oh hat doch nicht geklappt oder ich bin da ein Problem gelaufen oder mit MCP bin ich nicht weitergekommen.
• 22:40
  Speaker 0: dann habe ich mir was anderes ausprobiert direkt im API Call gemacht oder so irgendwelche Sachen.
• 22:45
  Speaker 0: Und dann war für uns die Grundidee, das haben wir dann immer mal in so persönlichen Gesprächen vertestet.
• 22:50
  Speaker 0: Wie schaffen es eigentlich den Leuten zu helfen?
• 22:52
  Speaker 0: Dass sie sich ohne dass jetzt irgendwie Großvertriebsdruck dahinter ist und so weiter... ...und auch irgendwie die Gefahr ist, dass die sich Geheimnisse veranlösten, dass man im geschützten Raum sagt tauscht euch aus!
• 23:05
  Speaker 0: Tausch euch aus, helft euch gegenseitig besser zu werden und das auch wirklich in einem sehr kollegialen Umfeld.
• 23:11
  Speaker 0: Und das ist das, was eigentlich ist, dass die Leute alle wirklich etwas an den Tisch mitbringen weil sie irgendwie Themen, Portfolios voranbringen, Erfahrungen gesammelt haben und die werden dann offen getauscht aber auch ihr Misserfolge getausht.
• 23:22
  Speaker 1: Ja bist du damit dabei?
• 23:26
  Speaker 1: Kannst du mal so ein Beispiel bringen von dem Use Case der dir vielleicht den letzten Austauschen mal so die Augen geöffnet hat wie weit man eigentlich sein kann?
• 23:38
  Speaker 0: Also was sehr spannend war, wir haben beim letzten Austausch haben wir, kann ich auch sagen steht sowieso auf LinkedIn also von da ist okay.
• 23:45
  Speaker 0: Also den Claims Pilot von Kontrollexpert vorgestellt.
• 23:48
  Speaker 0: das sind Sebastian Schöne und das war insofern ganz spannend weil es ist ein wirklich funktionierendes Multi-Agennensystem operativen Betrieb einsetzen, dass es weniger ist.
• 23:59
  Speaker 0: Wir haben mal Salesforce ein bisschen automatisiert um automatisierte Nachrichten zu schicken sondern ich rufe als Kundin da an und kann kompletten Schadensbearbeitungsprozess im Kfz-Bereich abwickeln lassen von... Ich war der Orchestrator fragt, ob ich irgendwie versichert bin?
• 24:16
  Speaker 0: Dann guckt er okay, schickt mir mal bitte ein Foto dann wird das ein spezielles KI Modell geschickt.
• 24:21
  Speaker 0: Aha, das ist irgendwie die Sturzstange und der Schaden kostet drehundert Euro.
• 24:24
  Speaker 0: Man guckt ja an irgendjemand anders nach darf ich drehundert Euro direkt regulieren?
• 24:28
  Speaker 0: Und spüte mir das direkt zu beweisen diese ganzen Sachen wickelt er auch komplett automatisch und autonom ab.
• 24:34
  Speaker 0: Ja und das
• 24:35
  Speaker 1: also lässt auch die Firma so laufen
• 24:37
  Speaker 0: dass desivirma auch so läuft und es verkaufen wir auch einen drittmarkt.
• 24:41
  Speaker 0: und Die haben Das finde ich auch ganz spannend.
• 24:44
  Speaker 0: zum thema weil du überfrachtest eben so ein bisschen frontern.
• 24:46
  Speaker 0: das zeichnet die aus.
• 24:47
  Speaker 0: die haben seit Jahren, ich würde sagen Jahrzehnten bauen die Digitalisierungs- und KI Lösungen im Schadensbereich.
• 24:53
  Speaker 0: Für alle diese speziellen Fälle ist das ein Schaden.
• 24:56
  Speaker 0: wie teuer ist der Schaden?
• 24:57
  Speaker 0: Was ist das für einen Teil an die Spezialmodelle?
• 24:59
  Speaker 0: Die wissen, wie gut sie funktionieren.
• 25:01
  Speaker 0: Sie haben unheimlich hohes Maß an.
• 25:03
  Speaker 0: Wie testest du eigentlich KI Systeme, dass die wirklich das tun was sie tun sollen?
• 25:07
  Speaker 1: Das haben wir sehr erfahren in dem was immer Genau
• 25:10
  Speaker 0: und dann haben die das halt zusammengebunden in so Nagenden des Themen Logik.
• 25:13
  Speaker 0: Ja
• 25:15
  Speaker 1: nice Am Ende ist es das noch also du Du, aber dann gehört auch viel Mut dazu.
• 25:23
  Speaker 0: Ich war tatsächlich kurz bevor die live gegangen sind.
• 25:27
  Speaker 0: zum Anfang des Jahres mit dem ersten Kunden war ich noch mal vor Ort und dann haben sie nochmal das Live vorgeführt Und der ist tatsächlich.
• 25:36
  Speaker 0: der Agent ist anders abgebogen komplett anders abgewogen als am Morgen wo sie nochmal getestet hatten Das musst du halt aushalten können dass du eben keine deterministischen Workflows hast sondern Der Agent hat dann irgendwie die Reise zu später nach dem Bild gefragt oder, oder.
• 25:50
  Speaker 0: Und das ist schon... Das musst du aushalten.
• 25:52
  Speaker 0: Das Test ist so anders.
• 25:54
  Speaker 1: Ja.
• 25:55
  Speaker 1: Find ich auch eine gute Erkenntnis und das haben sie ausgehalten?
• 25:58
  Speaker 0: Das haben wir ausgehalten!
• 26:00
  Speaker 1: Guter Punkt, sehr guter Punkt.
• 26:04
  Speaker 1: Mit Britta von OTU-Telefonik habe ich in Folge hundert oder hundertreißig oder sowas, hat sie gesagt dass KI Eigentlich auch eine organisatorische Verankerung braucht und nicht nur Technologie.
• 26:19
  Speaker 1: Jetzt berätst du ja Firmen, durch alle Branchen hinweg.
• 26:22
  Speaker 1: hat dich verstanden gehabt?
• 26:24
  Speaker 1: Bestätigst du das oder kannst du das widerlegen?
• 26:29
  Speaker 0: Ich habe letztlich mit Leuten die sich sehr stark im HEA-Brand employer branding Umfeld beschäftigen ein bisschen den Satz geprägt.
• 26:40
  Speaker 0: So employer branding, du schreibst von wie so'n großartige Company.
• 26:43
  Speaker 0: wenn du es draußen dranschreibst und nennst die Kultur halt Schrott Dann ist es halt irgendwie, hast du sie wie dran gepinselt?
• 26:49
  Speaker 0: Das kriegen Leute raus.
• 26:50
  Speaker 0: Konuno und so'n... Das genauso wie wir, wir sind eine KI-Kampagne Wir sind AI First Und das ganze dran pinselen.
• 26:58
  Speaker 0: Aber wenn die Organisation das nicht will Wenn die Organisation dann nicht mitspielt Wenn das nicht von der Geschäftsleitung bis hin zu den Leuten Die wirklichem Unternehmen Die Themen halt machen Die Aufgaben machen, wenn das nicht komplett gelebt wird Und dann auch Teil der Kultur ist Auch klar ist, dass datenteil wesentlicher Teil deiner Unternehmenszeit ist, dann ist das alles nur dran gepinseltes.
• 27:21
  Speaker 0: Also wir sagen mal so schön window dressing aber das bringt dich einfach nicht vorwärts.
• 27:25
  Speaker 0: deswegen ja bestätige ich glaube nun kannst du nur dann erfolgreich sein wenn das ein thema ist was du ernst nimmt was auch wirklich kulturell fahren kann.
• 27:33
  Speaker 1: Wenn wir da jetzt wieder einsteigen was würdest du mittelständischen Unternehmen in NRW raten wie man es gut etablieren
• 27:40
  Speaker 0: kann?
• 27:43
  Speaker 0: also klassischerweise würde ich immer zwei Sturzrichtung einschlagen, als das eine ist.
• 27:51
  Speaker 0: Es braucht wirklich ein klares Mandat von der Geschäftsführungs- und Geschäftsleitung wie auch immer zu sagen top down wir wollen das machen und wir halten auch Rückschläge aus weil trotz aller wie gesagt positiven Nachrichten alle mal so lesen es die Tendenzrückschläge einzustecken kenne ich auch ein bisschen aus meinem Berufsleben.
• 28:11
  Speaker 0: ist denn jetzt höher als dass es dann immer nur gut läuft Sprech
• 28:16
  Speaker 1: halt nur keiner drüber
• 28:17
  Speaker 0: Spricht halt nur keiner drüber.
• 28:18
  Speaker 0: und das andere ist, ich glaube Felsen fest davon da so ein bisschen dieses bottom-up dass du irgendwie verbündelte in den Reihen brauchst.
• 28:26
  Speaker 0: In den Abteilungen die sagen es ist ein cooles Thema dann haben wir ein KIuskest der kann auch klein sein.
• 28:31
  Speaker 0: Das muss ja noch nicht game changing... Das Ding hat irgendwie Mehrwerte gebracht und deswegen finde ich das cool, dass man auch aus den Abteilungen, aus dem Betrieb heraus so Momentum entsteht zu sagen aha!
• 28:45
  Speaker 0: Das macht mehr Werte Weil nichts ist schädlich, als zu sagen ja das ist ja ein Thema.
• 28:49
  Speaker 0: Das wollen wir wieder alles haben aber da gibt es ja kein ordentliches Commitment und B hilft ja keinem.
• 28:54
  Speaker 0: Und diese beiden Sachen glaube ich muss man gut zusammenbringen dass A gefüllte Mehrwerte im Unternehmen entstehen und nicht so Placebo.
• 29:02
  Speaker 0: Wir haben jetzt alle einen Co-Pilot gegeben aber keiner weiß wofür der braucht.
• 29:06
  Speaker 0: Es gibt genug Unternehmen die setzen ihn gut ein aber auch ganz viele die setzen den gar nicht gut ein und ich glaube das muss zusammen bringen.
• 29:15
  Speaker 1: Jetzt warst du glaube ich über acht Jahre bei McKinsey hast da bestimmt tolle Strategien entwickelt.
• 29:22
  Speaker 1: Ich kenne ja auch die Beraterperspektive, ich darf ja so ein bisschen nebenher ab und zu noch ganz, ganz wenig kleine Firmen mal mitberaten.
• 29:30
  Speaker 1: Wir machen alle tolle Slides aber am Ende passiert ja nichts durch die Slide sondern durch das Tun.
• 29:39
  Speaker 1: Was würdest du sagen machst Du anders jetzt auf der Seite in der staatlichen Organisation von KI NRW?
• 29:50
  Speaker 0: Ich würde mal für uns unterstellen und auch zu gut erhalten, dass wir eben nicht in so einer ganz klassischen staatlichen Denke sind.
• 29:59
  Speaker 0: Wir haben jetzt ein großes Förderprogramm und dann haben wir mal Angebote und dann warten wir mal, wer das sich aktiv greift sondern wir sind wirklich extrem gut im Klingen putzen.
• 30:10
  Speaker 0: Wir sind extrem gut wirklich zu den Unternehmen zu gehen und zu fragen lasst mich mal verstehen was ist euer Problem?
• 30:19
  Speaker 0: Du sagst report points leid sind immer sehr geduldig, sondern.
• 30:23
  Speaker 0: Auch auszuhalten dass dann die frage kommt was heißt das eigentlich jetzt für eine DKI vorordnungen?
• 30:29
  Speaker 0: Was heißen das jetzt eigentlich auch mit irgendwie Integration in IT-Systeme?
• 30:33
  Speaker 0: weil ja auch ganz viele fragen oft nicht vernünftig beantwortet werden und sehr viel Unsicherheit in den Unternehmen ist und das gar gehen wir eins zu eins jede Frage geben alle Ruhe durch und selbst wenn ein unternehmen am ende nur schafft einen use case für sich zu etablieren, ist das immer noch einer mehr als keiner.
• 30:52
  Speaker 0: Und unsere Erfahrung ist, das machst du eben nicht mit einer Pop-On-Folie und einem schönen Werbeflyer sondern dass der hingeht und solange das begleitet ist und diese Diskussion diesen Austausch geht bis es dann wirklich funktioniert.
• 31:06
  Speaker 1: Was auch Reibungen stehen lässt?
• 31:11
  Speaker 1: Jetzt investiert NRW Millionen in NKI-Kompetenz, aber wenn ich mir jetzt gerade andere Unternehmen anschaue sitzen viele vielleicht in Deutschland Berlin München.
• 31:22
  Speaker 1: Aber auf der anderen Seite auch in der USA Ich glaube auch China investiert ultra viel nicht nur Millionen sondern eher Milliarden in NKI.
• 31:32
  Speaker 1: Warum sollte jetzt ein KI Talent irgendwie nach Sankt Augustin gehen statt irgendwie nach San Francisco?
• 31:43
  Speaker 0: Ich glaube, wir dürfen an der Stelle einfach sagen dass die Investitionen, die insbesondere zum Beispiel auch in den USA aber auch in China getätigt werden.
• 31:51
  Speaker 0: Einfach massiv sind.
• 31:53
  Speaker 0: ich glaube jetzt irgendwie nach der letzten Reporting Saison der ganzen großen Tech-Unternehmer irgendwie Hundertsiech Milliarden Dollar die dann nochmal irgendwie investiert worden sind.
• 32:02
  Speaker 0: also da brauche ich jetzt keine einzige Zahl aus Deutschland gegenhalten.
• 32:04
  Speaker 0: also das ist halt Lächerlich klein.
• 32:10
  Speaker 0: Und da darf man sich ja schon die Frage stellen, ist das Rennen verloren?
• 32:13
  Speaker 0: Ist der Zug abgefahren?
• 32:15
  Speaker 0: Sollten wir uns nicht auf den Rücken legen und irgendwie uns totstellen?
• 32:19
  Speaker 0: oder was soll ich machen.
• 32:21
  Speaker 0: Konferenzant
• 32:21
  Speaker 1: hätte ich fast gesagt aber ja...
• 32:23
  Speaker 0: Wie auch immer!
• 32:24
  Speaker 1: Ja dann wirklich versteht
• 32:26
  Speaker 0: Ich glaube Wir haben eine ganz große Chance und ich glaube Die können und die sollten die werden wir auch nutzen.
• 32:36
  Speaker 0: Mehrwerte entstehen dann nicht dadurch, dass du ein großes KI-Modell hast.
• 32:39
  Speaker 0: Wo dir jetzt sehr viel Rechenkapazität baut.
• 32:41
  Speaker 0: Also erst mal wieder ja... Dadurch verdient es ja auch erstmal kein Geld.
• 32:44
  Speaker 0: Ob man das auch erstmal nochmal irgendwie ein Profitabes unternehmen werden.
• 32:47
  Speaker 0: Aber die große Stärke der Wirtschaft hier in Deutschland und Nordrhein-Westfalen ist ja in den Anwendungsdomänen ganz spezifische Mehrwärte, ganz spekifische Themen gut voranzubringen.
• 32:58
  Speaker 0: Und da gibt es klassische Sachen wie Domainwissen, Daten Sachen, die dann durch, glaub ich nur durch Schlaus zusammenbauen.
• 33:06
  Speaker 0: Nehmen wir mal dieses Beispiel für diesem Glamestepallett wo du ganz schlau Komponenten, KI-Module aber auch andere Technologien und so was da zusammen steckst.
• 33:14
  Speaker 0: Ich nenn's immer so ein bisschen smart.
• 33:15
  Speaker 0: So Precision Engineering Und ich glaube dafür musst du nicht das größte KI Modell gerechnet haben.
• 33:20
  Speaker 0: Dafür muss dabei offen sein wirklich an den Problemen, an den Herausforderungen bei uns in den Industrien die voranzuarbeiten zu sagen, ich nehme zum Beispiel mal so ein Claude.
• 33:30
  Speaker 0: Ich nehm z.B.
• 33:31
  Speaker 0: das und dass, ich nehm andere Tools und baue das so zusammen.
• 33:34
  Speaker 0: Und weil ich dann gewisse Themenbereiche habe, die ich auch gut abkapseln kann oder die eben nicht in den großen Trainingsdaten sind, kann ich das vielleicht sogar auch als Gewinn bringen des Produktes irgendwie kapselnd schützen?
• 33:48
  Speaker 0: Da bin ich ja fest überzeugt, dass es noch extrem viele Chancen sind.
• 33:52
  Speaker 0: Weil das wird der größte Unterschied sein.
• 33:53
  Speaker 0: wir sprachen gerade über die KMS und der großen Schritt wird in den Anwendungen sein Und da ist für mich jetzt auch noch nicht abgefahren.
• 34:01
  Speaker 1: Es heißt sehr wo unsere Kompetenz liegt.
• 34:04
  Speaker 1: Die können wir und wollen wir mit KI unterstützen.
• 34:10
  Speaker 1: Jetzt hast du grade eben schon über den AI-Eck gesprochen.
• 34:15
  Speaker 1: Viele Unternehmen sagen mir auch Jetzt trauen wir uns erst recht nicht KI irgendwie einzusetzen, weil die Herausforderung ist dass man jetzt nicht weiß wie die DSGVO, wie setzt sich das irgendwie korrekt um.
• 34:30
  Speaker 1: Machst du dir selber Sorgen über dieses Regulierungsthema?
• 34:34
  Speaker 1: Was sind so die Fragen, die du da gestellt bekommst?
• 34:38
  Speaker 0: Also ich glaube wenn mir mal auf das ganze Thema regulieren grundsätzlich gucken, Eins, insbesondere wenn wir jetzt auch über diese vielen Agentschen Systeme, du gibst Agenten.
• 34:48
  Speaker 0: Ich sag mal so schon, Agency Autonomie die dürfen selber Sachen machen das ganze Thema humanoider Robotik, Robotik grundsätzlich kommt da ist glaube ich neben der Frage was es irgendwie so eine gesetzliche Regulierung?
• 35:00
  Speaker 0: Die Frage Bormwiki.
• 35:01
  Speaker 0: Systeme die irgendwie sicher sind, die vertrauenswürdig sind, ist nicht nur eine Frage die die deutschen Europäer spannend finden sondern tatsächlich auch die Chinesen sehr spannend finden und die Amerikaner spannend.
• 35:11
  Speaker 0: Von daher, glaube ich, wird das schon ein wichtiges Merkmal sein aus der Sicht auch auf die Entwicklung von KSystem zu schauen.
• 35:20
  Speaker 0: Bei dem AI-Eigt an sich ist ja in der Priamelschütze was drin, wie das soll Innovationen fördern für kleine und minere Unternehmen und Startups.
• 35:29
  Speaker 0: Und dann kommen irgendwie hundertfünfzig Seiten.
• 35:33
  Speaker 0: Man kann sagen, dass es durch den Teilen auch... Die KI-Definition ist nicht ganz klar.
• 35:42
  Speaker 0: Und da steckt für mich eigentlich das größte Problem drin, kann er weiß so genau was es denn is?
• 35:46
  Speaker 0: Wir machen mal ein ganz konkretes Beispiel wir sitzen tatsächlich bei der Ministerin und dann sagt dann eine Kollegin die sich auch sehr gut auskennt ja nee dass was sie jetzt gerade für einen Fall hätte das wäre aber nicht Hochrisiko.
• 35:58
  Speaker 0: und dann sacht dann die andere in der Diskussionsrunde Ja das haben wir mit unseren Anwälten geklärt.
• 36:02
  Speaker 0: das ist über Hochrisik und habe ich gesagt Mein großes Problem ist, wenn hier Leute sich damit intensiv beschäftigt haben die Juristen rauf und runter befragt haben.
• 36:10
  Speaker 0: Seht ich nicht drauf einigen können?
• 36:11
  Speaker 0: Ist das so Risiko oder nicht?
• 36:13
  Speaker 1: Wer soll es dann können?
• 36:15
  Speaker 0: Und das erzeugt Unsicherheit.
• 36:17
  Speaker 0: Das erzeugte Unsicherkeit dass sie Leute sagen Ich mach's nicht!
• 36:20
  Speaker 0: Und das können wir sicherlaufen.
• 36:22
  Speaker 1: Ja seh' ich genauso.
• 36:25
  Speaker 1: Was... was ähm.. Ich merke das auch bei uns und ich hab dir das gerade eben gesagt gehabt.
• 36:32
  Speaker 1: ne wenn ich so ein bisschen den Bezug zu feige nehmen Es gibt Tools, die wir einsetzen können und wollen dürfen.
• 36:39
  Speaker 1: Aber wenn ich es jetzt mit meinem privaten Projekt Claude zu nutzen merke dass du diese Geschwindigkeit gar nicht mehr auf die Straße kriegst weil du zurecht in großen Unternehmen dir die Frage stellst darf ich das einsetzen?
• 36:53
  Speaker 1: wie darf ich es einsetzen?
• 36:54
  Speaker 1: welches Risiko bin ich bereit zu gehen?
• 36:57
  Speaker 1: Und ich glaube da müssen wir viel mehr Transparenz rein zu bekommen Sicherheit, wie du sagst.
• 37:04
  Speaker 1: Es geht gar nicht darum wird was verboten oder wird etwas nicht verboten sondern klare Aussagen, was wird verboten und was wird nicht verboten?
• 37:13
  Speaker 1: Und dann aber in Unternehmen oder in den Partnern Leuten zu haben die einem die Details erklären können.
• 37:20
  Speaker 1: ich kann mich noch daran erinnern Ich weiß nicht wie es bei dir war In der Zeit wo ich die Sachen bei Douglas aufgebaut habe und dann Leute um die Ecke kam mit das Data Science drin Wenn du dann gefragt hast, welches Modell wird eingesetzt?
• 37:32
  Speaker 1: Wie sind die Prozesse oder die Prozess und willst du so die Blackbox zerlegen.
• 37:41
  Speaker 1: Das machen wir nicht auf weil das ist unser Wettbewerbsvorteil.
• 37:44
  Speaker 1: Und dann wurde ich hellhörig und habe gesagt okay aber auch in diesem Zug wenn ich meine Daten oder die Daten vom Kunden reingeben muss ich doch verstehen was da passiert.
• 37:53
  Speaker 1: also diese Neugiere und dieses Verständnis für Technik müssen wir uns glaube ich auch Pakai beibehalten, um dann selber zu entscheiden.
• 38:02
  Speaker 1: kann ich die Unternehmensdaten, kann nicht die Kundendaten oder welcher immer Daten mit einem guten Gewissensauber durchlaufen lassen.
• 38:10
  Speaker 1: Wenn wir jetzt gerade schon so ein bisschen den Bezug genommen haben.
• 38:12
  Speaker 1: zu Falke als CDO bin ich ja auch selber in der Situation dass ich KI-Projekte steuern und verantworten darf.
• 38:21
  Speaker 1: auf der einen Seite habe ich natürlich die Herausforderung das ich begrenzt Budget hab wie jedes Unternehmen.
• 38:25
  Speaker 1: auf der anderen Seite möchte ich natürlich auch den Inhabern oder den anderen Kollegen und Kolleginnen in der Geschäftsleitung gewährleisten, dass wir ein ROI haben bei unseren KI US Cases.
• 38:38
  Speaker 1: Ist aber auch so wie beim Data Case – die Grundlage muss man ja bauen?
• 38:43
  Speaker 1: Ist da ein RE oder nein?
• 38:44
  Speaker 1: Was würdest du jetzt aus Sicht vielleicht als Ex-Berater, aber auch jetzt Geschäftsführer von KI NRW mir persönlich in meiner Situation
• 38:55
  Speaker 1: raten?".
• 38:58
  Speaker 0: Ich würde tatsächlich auf einen Zitat von dem lieben Florian Nielsen von der Miele zurückgreifen und er sagte be bold.
• 39:09
  Speaker 0: Als Einschränkung ja, der hat auch ein KI-Portfolio und da gewitzt natürlich auch bei ganz vielen Newscases auf die Frage nach Aura IGN und das ist auch gut und richtig so.
• 39:21
  Speaker 0: Und dass dann auch K.I.Us Gäste sich in der Matrix, wie viel hat das an Aufwand gekostet und wieviel kann ich damit einspannen?
• 39:27
  Speaker 0: und so weiter?
• 39:28
  Speaker 0: Sich die irgendwie bewähren oder ich habe mehr verkauft oder oder oder.
• 39:32
  Speaker 0: Er sagte, die Auch von dir gerade beschriebenen Die großen Themen, die lassen sich einfach nicht kurzfristig über eine klassische Rechnung rechtfertigen, weder ein investierende große Data-Plattform noch und das haben die gemacht.
• 39:44
  Speaker 0: Das ist ganz spannend.
• 39:45
  Speaker 0: hier meine Kamera im Backofen gebaut netzig Smart Food ID, die Kamera kann erkennen was da für eine Speise drin ist und schlägt die dem Nutzer in den Nutzerin vor welches Backprogramm oder welches Skarprogramm du nutzen sollst.
• 40:00
  Speaker 0: Und das hat dann den Leuten vom Produkt vorgestanden, an denen gesagt bist du bescheuert.
• 40:04
  Speaker 0: Das geht hier gegen Deckungsbeitrag.
• 40:06
  Speaker 0: Es geht direkt in die Herrschungskosten-Deckungsbeitrage, warum sollen wir das machen?
• 40:09
  Speaker 0: Ja, das wird die Qualität besser und so weiter.
• 40:12
  Speaker 0: Ja, aber wird es ein bisschen Qualität?
• 40:14
  Speaker 0: reicht das denn?
• 40:15
  Speaker 0: und dann haben die das hat gemacht und eingebaut.
• 40:17
  Speaker 0: Und dann auch hier dass sie Datensammel dürfen von den von dem Backöfen und Rate mal was wäre jetzt die größten Fans von dieser Technologie sind Es ist nämlich tatsächlich die Leute des Produktverantworten weil die nämlich jetzt in glaube ich über hunderttausend Millionen vergnetzten öfen Wissen, was die Leute tatsächlich in den Ofen reinschieben und nicht das, was sie Fokusgruppe machen.
• 40:42
  Speaker 0: Die wissen ganz genau wann die Tutan-Saison ist bzw.
• 40:45
  Speaker 0: Skipping ist, die Kukisaison ist usw.
• 40:48
  Speaker 0: Und die können ganz anders über die Frage nachdenken weil ich einen Ofen muss sich eigentlich bauen damit die Bedürfnisse meiner Kundinnen und Kunden befüllt werden.
• 40:54
  Speaker 0: Da kannst du sowieso ein Data Fly bildet.
• 40:56
  Speaker 0: Ja
• 40:56
  Speaker 1: gigantisch!
• 40:57
  Speaker 0: Und er sagte dass hätte ich dann... Er hat mir nie bekommen wenn ich einer gesagt hatte let's be boat.
• 41:02
  Speaker 0: Das hätten wir ja nie über eine ROI rechtfertigen können.
• 41:06
  Speaker 0: diese ganzen Logiken, aber an der richtigen Stelle meinen drinnen richtig um ans Geschäftsrisiko zu gehen.
• 41:12
  Speaker 0: Das will allen mal raten.
• 41:16
  Speaker 1: Ja.
• 41:17
  Speaker 1: Spannender Case!
• 41:19
  Speaker 1: Und da gehört natürlich auch mit dazu, um natürlich realistisch zu sein du wirst vier oder fünf Themen los schicken und bold sein und davon wird eins sehr gut funktionieren, aber dieses eine Thema was sehr gut funktioniert würde rechtfertigen warum du die drei oder vier anderen eben in den Sand gesetzt hast.
• 41:36
  Speaker 0: Und das war ja, wo ich vorhin meinte.
• 41:37
  Speaker 0: Da musst du auch in der Geschäftsführung aushalten wenn es mal Rückschläge gibt.
• 41:40
  Speaker 0: Weil von fünf Gases vier gegen die Wand knallen.
• 41:44
  Speaker 0: Darf das nicht der Grund sein zu sagen jetzt fahren wir das ganze Programm
• 41:47
  Speaker 1: gegen die Wande.
• 41:49
  Speaker 1: Ja ein spannender Punkt.
• 41:51
  Speaker 1: So ein bisschen frech und provokant.
• 41:54
  Speaker 1: aber was dürfte ich vielleicht meinen Hörern oder Hörerinnen nicht sagen?
• 42:00
  Speaker 1: Und was würdest Du mir sagen, wenn wir die Kamera ausmachen würden?
• 42:08
  Speaker 0: Was würde ich sagen?
• 42:10
  Speaker 0: Also die Weisheit, dass auf LinkedIn nicht alles richtig ist haben wir schon geklärt.
• 42:15
  Speaker 0: Ich glaube was für mich ein Thema ist es Wir haben einfach immer noch an zu vielen Stellen glaube ich Ob das jetzt auch starliche Förderung ist da mal ein bisschen übergesprochen oder anderen Stellen ist so ein bisschen.
• 42:30
  Speaker 0: Wir gucken zu sehr über den Input.
• 42:32
  Speaker 0: Wir stecken ihm Geld rein, wir stecken die Förderung rein... ...wir haben jetzt einen großen Computer gebaut und alles gut, alles tolle Nachrichten.
• 42:42
  Speaker 0: Aber ich glaube ganz oft fehlt die Frage was kommt denn hinten raus?
• 42:47
  Speaker 0: Welches Problem löst denn das?
• 42:49
  Speaker 0: Das ist eine viel kompliziertere Frage und ist natürlich auch viel aufwendiger!
• 42:54
  Speaker 0: Das würde ich mir einfach häufiger wünschen, ob das jetzt Unternehmen sind.
• 42:57
  Speaker 0: Ob das jetzt Stahlchen-Situationen sind?
• 42:59
  Speaker 0: Ob das natürlich wir sind?
• 43:00
  Speaker 0: Da treibe ich auch immer meine Leute an zu fragen was kommt denn hinten raus und wofür?
• 43:04
  Speaker 0: also... Was müssen wir denn dann vorne reinstecken damit dass hinten rauskommt?
• 43:07
  Speaker 0: und ganz oft sehe ich noch eher, ach wenn man es mal eingesteckt haben kommt schon etwas Gutes hinten raus!
• 43:13
  Speaker 0: Und ganz oft ist das eben nicht so.
• 43:16
  Speaker 0: Da habe ich ein bisschen Sorge, da Geld einfach nicht in der richtigen Stelle investieren.
• 43:29
  Speaker 1: Versetzen wir Christian in die Zukunft und in drei Jahren würdest du zurückgucken, was müsste mit KI NRW passiert sein das du sagst es war ein Erfolg?
• 43:42
  Speaker 0: Ich habe mal auf eine ähnliche Frage gesagt KI NR W wird es in der Form nicht mehr benötigen weil schon alles das KI Ökosystem von alleine super läuft.
• 43:50
  Speaker 0: Und dass wer so einen Marker nicht machen würde.
• 43:52
  Speaker 0: ich glaube Wenn ich es aufs Ökosystem gucke, würde ich mir wünschen.
• 43:57
  Speaker 0: Wir haben gerade über die siebenundfünfzigtausend Unternehmen gesprochen, über die Frontrunner und so weiter dass wir wirklich merken das in Nordrhein-Westfalen das Thema in den Anwendungsdomänen KI Mehrwerte zu schaffen ernst genommen wird gelebt wird.
• 44:09
  Speaker 0: Und wir sehen die Machenunterschieden.
• 44:11
  Speaker 0: Die Chinesen gucken wieder nach Deutschland Sanktburg krass.
• 44:14
  Speaker 0: was die da machen Das ist ja schon Wahnsinn Naja.
• 44:17
  Speaker 0: und das wir wirklich unsere Innovationskraft auch wirklich in das KI Zeitalter gewacht haben Dass wir neben Deepel Die jetzt irgendwie mal auf die weltbeste Übersetzung machen und der kogniti diese verkauft haben dass wir wirklich eine ganzecke.
• 44:29
  Speaker 0: Und nicht nur zwei sondern ganz ganz ganz viele unternehmen haben die wirklich ganz weit vorne in der Weltliga der KI Technologie mit spielen, und gar nicht bei den großen KI Modellen ich habe dazu es abgefahren Sondern bei ganz konkreten Themen wo sie sagen das ist ne Anwendung das ist irgendwie ein b to see ne btubi anwendung meistens btube.
• 44:48
  Speaker 0: Das würde ich mir wünschen dass wir sagen Dafür kommen die Leute nach Sankt Augustin, weil hier kannst du wegen mir nicht mit den größten Computern rechnen.
• 44:55
  Speaker 0: Aber mit dem ganzen Problem.
• 44:58
  Speaker 1: Spannender Punkt!
• 45:02
  Speaker 1: Bevor ich mein Fazit der Folge mache, würde ich dir gerne zwei Fragen stellen.
• 45:06
  Speaker 1: Ich glaube, es kommt ein bisschen überraschend, weil ich dir die Vorfeld gar nicht gestellt hatte.
• 45:10
  Speaker 1: aber wenn man Podcasts kennen kennt die Fragen wie würdest du unsere Folge so ein bisschen mit einem Filmtitel oder Serientitel bezeichnen?
• 45:18
  Speaker 1: Also wenn du jetzt einen Buchtitel darfst du dir sozusagen aussuchen.
• 45:22
  Speaker 1: Und die Frage, die ich so ein bisschen gedreht habe ist vielleicht muss ich dir aber nochmal umstellen weil dies eigentlich immer typisch wie die beantwortet wird.
• 45:30
  Speaker 1: Wenn du auf eine einsame Insel gehen würdest und du dürfen es nur ein technisches Gerät mitnehmen was wäre das?
• 45:41
  Speaker 0: Fangen wir mal mit dem Buch TL an Auf zu neuen Ufern Ja
• 45:54
  Speaker 1: okay
• 45:56
  Speaker 0: Und Ein technisches gerät.
• 46:03
  Speaker 0: Wenn ich auf einer einsamen Insel wäre, würde mein Schach-Computer mitnehmen.
• 46:07
  Speaker 1: Spielst du dir gerne Schach?
• 46:09
  Speaker 0: Ich hab früher gerne Schacht gespielt und tust aktuell fast nie.
• 46:13
  Speaker 0: Aber wir haben jetzt verarbeitet... Letztens hat da noch so ein Schachjetzelbuch geschädelt.
• 46:17
  Speaker 0: Da habe ich gedacht, das ist richtig reinkniffeln!
• 46:23
  Speaker 1: Gamification.
• 46:25
  Speaker 0: Das wird mir einfach Spaß machen, wenn du selber Schach spielst, weiß was ich meine.
• 46:33
  Speaker 1: Christian, ich würde mal den Fazit der Folge probieren und dann kannst du ja nochmal deinen Senf dazugeben ob ich irgendwas vergessen habe.
• 46:44
  Speaker 1: KI machen gerade viele Unternehmen auf Basis des KI-Willens aber nicht um Prozesse besser zu machen oder eine Bescheidung besser zu tun.
• 46:53
  Speaker 1: Das Warum ich KI einsetze ist immer der wichtige Punkt dem man finden muss unabhängig davon dass es eigentlich jedes Unternehmen hat.
• 47:01
  Speaker 1: Aber man sollte nicht zu breit schießen, sondern wirklich die Cases finden, die relevant sind.
• 47:07
  Speaker 1: Um das erfolgreich im Unternehmen zu etablieren brauchst du Top-Down also du brauchst jemandem im Management der das Thema mit treibt.
• 47:13
  Speaker 1: Du brauchst auf der anderen Seite jemand, der sehr bold ist und die Themen durchtreibt Der auch aushält dass das Modell beim Test mal morgens was anderes macht wie beim Nachmittag Und sagt aber wir am Ende ist das Ergebnis entscheidend und nicht zwangsweise der Prozess der dafür hinführt.
• 47:31
  Speaker 1: Wir müssen Gelder dafür zur Verfügung stellen und bereit sein, dass wenn vier oder fünf Projekte laufen vielleicht nur eins erfolgreich ist.
• 47:39
  Speaker 1: Die anderen dafür aber mitfinanziert werden dadurch das es eine funktioniert.
• 47:44
  Speaker 1: am Ende haben wir beide gelernt Es sind nicht die Beraters leids die gewinnen werden sondern des umsetzen Und das wirkliche
• 47:52
  Speaker 0: tun
• 47:53
  Speaker 1: und die Grundlage, die wir weiter wissen, Daten wirklich sozusagen als Querbalken über die Organisation zu sehen.
• 48:00
  Speaker 1: Und das als ständigen Prozess zu etablieren im Unternehmen.
• 48:04
  Speaker 1: Das würde gewährleisten dass du dieses Thema KI eher fast Black and Play spielen kannst wie das du ein Jahr lang brauchst um die Daten aufzuräumen.
• 48:12
  Speaker 1: Das wäre jetzt mein Fazit.
• 48:15
  Speaker 1: Ja
• 48:16
  Speaker 0: dem würde ich nur eine Sache hinzufügen so als Slogan einfach gemeinsam machen erst mal einfach anfangen für den Unternehmen, gemeinsam KIS und Team Sport wirklich alle mitnehmen gucken dass es gemeinsam vorangeht und eben einfach machen.
• 48:31
  Speaker 0: Ich glaube wir haben keine Zeit mehr zu verlieren.
• 48:34
  Speaker 0: ich glaube wir wissen nicht so spät aber keine Zeit zu verliern.
• 48:36
  Speaker 0: deswegen einfach mal
• 48:37
  Speaker 1: machen.
• 48:39
  Speaker 1: Vielen vielen Dank für die Folge
• 48:41
  Speaker 0: sehr gerne.