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Folge 96: Legal AI zwischen Vollkornbrot und Burger: Warum generative KI nicht alles ist · DataAgenda Datenschutz Podcast

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  Speaker 1: Data Agenda Datenschutz Podcast, der Experten Talk mit Professor Dr.
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  Speaker 1: Rolf Schwartmann.
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  Speaker 0: Herzlich willkommen meine Damen und Herren.
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  Speaker 0: zum Data Agender Datenschuss Podcast mit der Nummer sixundneunzig.
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  Speaker 0: heute ist der dreizehnte August zwanzig sechsundzwanzig das zeichnen wir auf und das Thema lautet Liegelei zwischen Vollkornboot und
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  Speaker 1: Burger.
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  Speaker 0: Warum generative KI nicht alles ist?
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  Speaker 0: Ja, der Titel ist zu fünfzig Prozent selbsterklärend und die restlichen Fünfzig Prozent werden wir jetzt erklären.
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  Speaker 0: Auf jeden Fall geht es um Legal AI Und ich bin in einer Runde hier im Podcast unterwegs, die ich sehr berufen finde für das Thema Und zwar ist heute bei mir in alphabetscher Reihenfolge Michael Grop, CEO und Gründer von Brighter & Beamon AI.
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  Speaker 0: Hallo Herr Grop!
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  Speaker 0: Dann haben wir dabei Sascha Kremer der isst Rechtsanwalt und ja auch Gründo und dann nennt man das ja glaube ich die CEO sondern
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  Speaker 1: Chef
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  Speaker 0: von Kramer-Liegel, unterdessen mit Hauptsitz in Mönchengladbach und seit vielen Jahren ein geschätzter Anwaltlicher Begleiter und Schweigspartner wie auch immer von mir.
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  Speaker 0: Hallo Sascha!
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  Speaker 2: Hallo Holf und danke für die erneute Einladung in den Podcast.
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  Speaker 0: Deutlich erneut sehr.
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  Speaker 0: Und ja jetzt kommen wir zu Eva Maria Potkemper.
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  Speaker 0: Frau Ottkempfer ist Absolventin des Masterstudiengangs Medienrecht und Medienwirtschaft an der Techn Hochschule Köln.
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  Speaker 0: Ich erinnere mich gut, denn sie hat nicht nur eine schöne Masterarbeit geschrieben im Bereich KI sondern
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  Speaker 3: auch
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  Speaker 0: einige Jahre an der Fachstuhlstelle gearbeitet Und Sie ist insofern natürlich perfekt ausgebildet oder Herr Grupp kann das nicht so sagen
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  Speaker 1: Die Arbeit ist da und die muss man machen.
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  Speaker 1: Und da ist schon alles sehr produktiv, es ist alles echt!
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  Speaker 1: Wir sind nicht mehr nur im High, wir sind in echten Arbeiten und das tun wir im Team.
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  Speaker 1: Ich bin froh, sehr schlaue Menschen dabei zu haben, die mir dabei helfen.
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  Speaker 0: Ja, das finde ich auch.
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  Speaker 0: Also Frau Bodkämper kann man guten Gewissens, finde ich, konnte man guten gewissens in die Wirtschaft entlassen unter... Ich glaube Breiter und das ist natürlich ein schönes Erlebnis für mich als jemand den diesen Studien gegründet hat.
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  Speaker 0: Ist ein toller Arbeitgeber, glaube ich ohne ihn jetzt näher zu kennen!
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  Speaker 0: Und dass die Personen, die den Studiengang absolvieren so gut unterkommen, freut mich total.
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  Speaker 0: für alle anderen Absolventinnen-Absolventen Herr Grupp, vielleicht ein paar Sätze dazu.
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  Speaker 0: Was ist Breiter und Beaman AI?
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  Speaker 0: Wie kam es da zu?
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  Speaker 0: seit wann gibt's das?
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  Speaker 0: was machen wir
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  Speaker 0: usw.?
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  Speaker 0: Und dann wäre der nächste Schritt dass Sacha Kremers so bisschen was dazu sagen würde wie es von unweitlicher Seite eingesetzt wird und dann würde Frau Podcamper so'n bisschen die Kundenseite beleuchten weil am Kunden ist sie halt dann insofern ja Herr Grup tagte zudem was die Idee ist
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  Speaker 1: Sehr gern.
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  Speaker 1: Danke, dass wir hier sein dürfen.
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  Speaker 1: Brighter wurde im Jahr zwei Tausend Achtzehn schon gegründet.
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  Speaker 1: Wir sind also vor dem generativen KI-Lounge und Start in den Markt gegangen und sind deswegen in der Tradition eigentlich zunächst mal ein Legal Tech Unternehmen.
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  Speaker 1: Als wir zwei tausend achtzehnt Brighter gegründe haben war Legal Tech auch noch erklärungsbedürftig.
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  Speaker 1: Ich erinnere mich, dass wir in frühen Präsentationen immer noch erklärt haben, warum gibt es überhaupt eine Schnittstelle zwischen Recht und Technologie?
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  Speaker 1: Und was kann Technologie im Recht?
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  Speaker 1: Das hat sich inzwischen natürlich geändert.
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  Speaker 1: Aber das war damals noch nicht selbstverständlich.
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  Speaker 1: Brighter hat zwei Produkte wie schon genannt die Brighter Workflow-Plattform und Beameneye.
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  Speaker 1: Beameneye ist ein neues Produkt.
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  Speaker 1: Es gibt erst seit Knapp achtzehn Monaten ist also ein ganz AI-Native, AI First Produkt und richtet sich eigentlich an alle Anwältinnen oder Anwälte oder regulatorisch arbeitende Personen.
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  Speaker 1: Das ist also Ein einfaches Produkt leicht zu verstehen setzt keinerlei Vorbereitung oder Investment voraus.
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  Speaker 1: Die breite Workflow Plattform ist unser Kernprodukt mit dem wir zwei tausend achtzehnt neunzehnte Mark gegangen sind Und das war damals eine ganz fast schon revolutionäre Idee.
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  Speaker 1: Das hat sich inzwischen ebenfalls etabliert, also Workflow-Automationen kennt man inzwischen aber im Jahr zwartausendundachzehn und neunzehn war das für den juristischen Bereich ganz neu und sehr erklärungslüdöftig.
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  Speaker 1: Also was machen wir da?
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  Speaker 1: Ich sage immer Menschen haben für alles was repetitiv ist irgendwann automatisierte Abläufe geschaffen und in der physischen Welt Fließbänder.
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  Speaker 1: Also wenn Sie ein Auto produzieren, wenn sie irgendeinem Produkt schaffen dann bauen Sie irgendwann einen Fließband um das automatisiert machen zu können um den Durchsatz zur Höhen und um skalierbare Anforderungen abarbeiten zu können.
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  Speaker 1: Und Menschen die aber mit dem Kopf denken, die also abstrakt an diese Probleme rangehen, brauchen ein virtuelles Fließ-Band Und diese Flee-Spender, die bauen wir für Juristinnen und Juristen.
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  Speaker 1: Sie können sich das vorstellen zunächst einmal wie ein Flowchart.
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  Speaker 1: Das heißt sie definieren ihren Prozess durch grafische Symbole also durch quasi Organikramme.
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  Speaker 1: Also sie zeichnen ihren Workflow und dann machen wir diesen workflow in Brighter automatisierbar und ablaufbar.
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  Speaker 1: Und es lohnt sich überall dort wo sie Prozesse haben, die so häufig auftreten dass sie die durchautomatisieren wollen.
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  Speaker 1: viel hat das natürlich mit der Generierung von Dokumenten zu tun.
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  Speaker 1: Also ein glaube ich bekannteres Beispiel für uns war, dass die ganzen arbeitsrechtlichen Abarbeitungen bei den Liefer-Services also Stichwort Gorilla oder andere Dienste wo sie am Tag ganz viele Arbeitsverträge erstellen durchsehen ergänzen mussten auch wieder kündigen mussten.
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  Speaker 1: Das konnte man eigentlich nur automatisiert machen.
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  Speaker 1: dafür wurde zum Beispiel Brighter eingesetzt.
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  Speaker 1: Wir haben ganz viel gemacht in dem Dieselverfahren in der Massenklagenerstellung, aber es gibt noch eine ganze Reihe von Beispielen in den Wirtschaftskanzleien und Rechtsabteilungen wo sie wiederkehrende Sachen haben.
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  Speaker 1: Eine ganz große Anwendungsgruppe ist auch das was man heute ein Kleinportler nennt oder ein Self-Service der Sport also dass die dem Unternehmen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter sich Informationen über eine Seite selbst holen können, nachdem sie Fragen beantwortet haben ohne dass Sie in die Rechtsabteilung müssen.
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  Speaker 1: Das entwickelt man ebenfalls mit Brighter.
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  Speaker 1: Also wir sind ein Baukasten Ein Entwicklungssystem um solche juristischen Automationen entwickeln zu können.
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  Speaker 1: Marktgröße können sich vorstellen Wir haben glaube ich von den größten fünfzig Kanzleien in Deutschland ungefähr zweiunddreißig.
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  Speaker 1: In London sind wir, glaube ich, Marktführer und auch in den USA haben wir eine ganze Reihe der M-Law Two Hundred Kanzleien.
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  Speaker 1: Sie sind ungefähr achtzig Mitarbeiter und haben Büros in New York, London und in Frankfurt aber Teams in noch ein paar anderen Ländern.
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  Speaker 1: also es gibt jemanden in Frankreich, in Spanien und in anderen Märkten Und wie gesagt überall dort wo Wolkengratzer stehen für größere Kanzlei und Rechtsabteilungen.
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  Speaker 1: Das ist also quasi ein Kern.
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  Speaker 1: Breiter, dafür kennt man uns.
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  Speaker 1: Ich glaube im deutschen Markt hatten wir jedenfalls die größten Finanzierungsrunden bisher wenn man das sagen kann.
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  Speaker 1: Also Breiter ist ein verhältnismäßig großes Legaltex-Startup und weil wir auch dann die Finanzmittel hatten und auch schnell gewachsen sind, hatten wir die Möglichkeiten etwas Neues zu machen.
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  Speaker 1: vor zwei Jahren, vor drei Jahren als man sich fragte was passiert denn eigentlich?
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  Speaker 1: wenn jetzt generative KI kommt.
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  Speaker 1: Und es ist ja heute auch Teil unseres Gesprächs, also wenn dann Strukturen digitalisiert und auf einmal kommt die KI wie ändert das was du im Kern tust?
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  Speaker 1: Ändern sich die Anwendungsfälle, ändern sich der Bedarfemarkt, ändert sich die Technologie.
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  Speaker 1: und wir haben nach einem guten Jahr Nachdenken so einen Testen entschieden Wir gehen auf die Reise, wir machen mit.
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  Speaker 1: Wir beharren jetzt nicht darauf weiterhin zu sagen KI ist böse oder schlecht oder ungenau sondern wir gehen mit.
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  Speaker 1: Ja wir entwickeln aber ein zweites Produkt.
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  Speaker 1: das wird komplett eigenständig vom ersten.
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  Speaker 1: Das war klar und es richtet sich zum Teil auch an eine andere Audience.
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  Speaker 1: also er ist nicht der gleiche Nutzer Sondern es gibt einen ganz erweiterten Markt.
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  Speaker 1: Und deswegen um noch die letzten Zahlen zu nennen ist das Verhältnis in den Nutzern zwischen beiden Produkten ungefähr um zehn mal schon anders, also zehnmal mehr Leute nutzen Beaman im Verhältnis zu der Verwendung von brighter workflows.
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  Speaker 1: Wir haben also ich glaube über fünfzehntausend quasi Beaman Nutzer im europäischen Markt und das ist in den achtzehn Monaten passiert.
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  Speaker 1: Daran sieht man die Magie der KI an den Händen der Anwender des Neugierde Aber man sieht auch, dass es eine Technologie ist die, sagen wir mal leichter zu verwenden ist als alles was sie davor hatten.
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  Speaker 1: Und die große Frage ist natürlich wie entwickelt sich das weiter?
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  Speaker 1: Da will ich gar nicht vorgreifen.
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  Speaker 1: da haben wir natürlich viele Sachen so tun aber wir sehen in vielen Anwendungsfällen, dass gerade die synergetische Verbindung beider Sachen also Workflows plus KI am Ende den meisten nutzen stiftet.
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  Speaker 1: Wir sind da mittendrin in der Entwicklung, wie sich der Markt da gerade schärft und weiterentwickelt.
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  Speaker 1: Das will ich gar nicht voraussagen aber es ist jedenfalls interessant die Daten hinter den Kulissen zu sehen.
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  Speaker 1: Ich selbst mache das jetzt im Jahr acht bin der CEO von der Firma und habe immer noch viel Spaß.
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  Speaker 1: Und wie gesagt bei uns ist es quasi vom ersten Tag an wirklich Arbeit zu tun.
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  Speaker 1: Ich weiß noch, als die Eva-Podcamper anfing, dass sie nach zwei Wochen meinte es fühle sich an mit zwei Monaten da ist viel zu tun ja.
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  Speaker 0: Ähnlich wie bei der Forschungsstelle gewesen von Podcamper.
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  Speaker 0: Von daher war sie schon dran gewöhnt.
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  Speaker 0: aber ich fasse das nochmal zusammen.
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  Speaker 0: also warum heißt der Podcast Liegelei zwischen Vollkornbrot und Burger?
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  Speaker 0: Naja Also, ich gehöre zum Team Nachdenklichkeit menschenmaß und verstehe was ich tue.
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  Speaker 0: Und da ist natürlich für mich verständlich wenn ich Vollkornbrot esse dann weiß ich warum das gut für mich ist und ich muss auch etwas tun dabei.
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  Speaker 0: Das Bild hatte Herr Grupp, das ist so ein bisschen das Bild für Breiter also andersher gehört.
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  Speaker 0: Ich versteh das so.
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  Speaker 0: man musste auch selber wissen was man tut.
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  Speaker 0: man definiert eine Aufgabe und dann entsteht ja eine Vendantstruktur Ein Experten-System wird man das ja wohl nennen, und man hat da noch nichts mit generativer KI zu tun.
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  Speaker 0: Und das ist nach wie vor ein wesentlicher Bebrannteil für mich aus der Abteilung.
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  Speaker 0: nicht alles über einen Kampfstilljahrern Ist das natürlich zunächst mal verständlich zu sagen?
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  Speaker 0: Na ja, also wir was finden da ist so etwas.
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  Speaker 0: Wir haben was denn für bestimmte Zwecke weiter öffnen sie aber auch Richtung Zukunft und gehen mit vielen anderen in den Wettbewerb um dann auch noch eine generative KI zu bauen.
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  Speaker 0: Und ich habe verstanden dass generative Kailin kann jeder sofort benutzen erklärts intuitiv.
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  Speaker 0: Da andere da muss man auch schon ungefähr wissen, was man tut und worum es geht.
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  Speaker 0: der auch vom Namen her schon erklär, war eine Workflow-Plattform.
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  Speaker 0: Ich würde mal rübergeben zu Sascha Kremer von dem ich weiß dass er ja sehr lange schon und zwar glaube ich auch schon vor der Beamenwelt mit Breiter zu tun hatte einfach weil er ein Kundiger und auch verantwortlicher, verantwortungsbewusster Anwalt ist.
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  Speaker 0: Wer hat jetzt für mich mal die Frage also wie setzt man das ein Sascha?
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  Speaker 0: Was sind die Use Cases vielleicht für beide Produkte?
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  Speaker 0: Vielleicht mal erstmal mit dem Vollkornbrot und Burger?
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  Speaker 0: da stellt sich nicht die Frage warum der lecker ist.
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  Speaker 0: Da beiß ich rein und bin glücklich.
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  Speaker 0: Aber hat vielleicht auch, er hat man Kater?
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  Speaker 0: Nee das nicht.
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  Speaker 0: Aber am langen Ende ist man ein bisschen weniger glücklich aber man war ja glücklich, wert man Ars.
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  Speaker 0: Also auf jeden Fall wie würdest du das Bild aufgreifen Sascha?
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  Speaker 0: und vielleicht erst mal zum Vollkornbrot wo man ja arbeiten muss.
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  Speaker 0: und dann den Nutzen des Andersen, diesen der Praxis eines Anwalts sich... sich miteinander verzahnt.
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  Speaker 2: Michael hat eben so schön gesagt, Breiter, damit sind wir in der Welt der Wolkenkratzer.
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  Speaker 2: Ich habe mir da eben schon gedacht und bei uns denn wir sind gerade nicht welt der Wolke Kratzer sondern als wir weiter kennengelernt haben waren wir rund zehn Leute eine kleine auf IT und Datenschutz spezialisierte.
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  Speaker 2: ganz Leih Heute sind wir knapp dreißig Leute und haben zehn davon in der eigenen Legal Tech & Operations Gesellschaft ausgelagert, weil wir die Themen viel stärker adressieren als früher.
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  Speaker 2: Das mit dem Vollkornbrot hat in mir gerade so Erinnerungen wach gerufen, auch im Verhältnis zu all dem was man mit Gen AI heute machen kann.
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  Speaker 2: Warum?
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  Speaker 2: Wir haben vor unserer Breiterzeit angefangen mit Dokumentenautomatisierung also nicht mehr Wirtvorlagen die man liebevoll sucht hofft dass man die aktuelle Version findet dann aktualisiert und beim aktualisieren vergisst den Namen des Mandanten einer richtigen Stelle auszutauschen sondern gezielt Dokumente über Fragebögen zu generieren.
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  Speaker 2: aber das war es dann eben auch.
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  Speaker 2: und dann kam irgendwann mal du erinnerst dich Rolf der OGH mit seinen vielen Entscheidungen zur gemeinsamen Verantwortlichkeit.
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  Speaker 2: Und alle haben sich gefragt, wo sind wir eigentlich noch Auftragsverarbeiter?
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  Speaker 2: Wo sind wir gemeinsam Verantwortliche?
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  Speaker 2: und die kriegen wir das sauber voneinander abgegrenzt.
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  Speaker 2: Da hatten wir damals zusammen mit dem Andreas Jaspers ein Seminar bei Data Context zu oder haben Unmengen von Praxisbeispielen gehört.
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  Speaker 2: Wir wollten das aber in einen Prüfschema reinpacken weil nämlich unsere Mandanten genau diese Frage immer wieder im gleichen Duktus gestellt haben und wir einfach nicht schnell genug waren in der Beantwortung.
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  Speaker 2: Und zu der Zeit haben wir weiter kennengelernt als No-Code-Plattform, die ohne Programmierkenntnisse den Einstieg in die Legal Tech-Welt neben der Dokumentenautomatisierung erlaubt.
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  Speaker 2: Und genau das war einer der ersten Anwendungsfälle, denen wir mit weitergebraut haben – ein von uns mit einer punktelogik vorgegebenes Frage Antwortspieler, an dessen Endestand in dieser Rolle bist du Auftragsverarbeiter gemeinsam verantwortlicher, alleinverantwortlicher oder es ist völlig unklar frag bitte einen Juristen eine Juristin dazu?
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  Speaker 2: Und das war super, weil wir aus klar definierten Regeln eine klar definierte Antwort ableiten konnten und nicht einen statistischen Wahrscheinlichkeitswert wie Jenny Eides machen würde der mal in die eine Mal in die andere Richtung pendeln kann.
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  Speaker 2: Im zweiten Schritt kamen dann bei uns nachdem er dann weiter erfolgreich eingeführt hatten.
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  Speaker 2: ein erster größerer Mandatsauftrag Ein internationaler Konzern, der nach dem Schrems zwei Urteil zwanzigzwanzig sich die Frage gestellt hat.
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  Speaker 2: Welche Verträge müssen wir jetzt eigentlich alle anpassen und wo müssen wir den Standardvertragsklauseln abschließen, einen Transfer Impact Assessment machen.
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  Speaker 2: Und was haben wir da gemacht?
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  Speaker 2: Wir haben zuerst von Handklassig uns durch alle Verträge durchgefraßt, haben die entsprechenden Regelungen gesucht, die klassifiziert, zugeordnet in riesengroße Excel-Tapeten gepackt, liebevolle Kleinarbeit von Menschen, die sich sehr engagiert dafür eingesetzt haben – das würde man heute komplett mit Beam & AI machen!
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  Speaker 2: Schmeiße alle Verträge rein, baue eine Auswertungslogik und beam AI sagt ja in welchen Verträgen welche Regeln um mit welchen Anpassungsbedarfen drinstehen.
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  Speaker 2: Aber danach kam es wir mussten die ganzen Vertragstemplates neu erstellen neue AVV mit neuen SCC hinten dran mit Tiers.
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  Speaker 2: Wir mussten bei den Dienstleistern Informationen abfragen Und auch das folgte einem regelbasierten Workflow.
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  Speaker 2: der musste erarbeitet und dokumentiert werden.
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  Speaker 2: Stichwort Vollkornbrot, wenn wir nicht wissen welche Daten gebrauchen an welcher Stelle im Workflow um welche Verträge zu erzeugen können wird in Workflow nicht bauen.
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  Speaker 2: das hat aber hervorragend mit Breiter funktioniert weil wir unser Vorwissen aus der Aufbereitung damals manuell heute würde man das mit Beamene einmachen komplett in diesen workflow einbringen konnten und damit natürlich die Möglichkeit hatten den Fachbereichen, die am Ende die Umsetzungsarbeit hatten.
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  Speaker 2: Ein Tool an die Hand zu geben dass juristisch sauber Konstellationen rechtlich zuordnete und daraus abgeleitet die passenden Verträge unter einen Beziehung der betroffenen Dienstleister und auch die Transfer Impact Assessments erzeugen konnte.
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  Speaker 2: Also diese Vollkornwelt haben wir sehr intensiv gelebt, und wir haben heute noch viele Sachverhalte in denen es wesentlich einfacher ist, regelbasiert eine schnelle saubere Lösung zu machen wie man in einem Frage-Antwortspiel abfragt und dann ein Output hat wie eine Risikobewertung der Ähnliches wo man gar keine GenAI für braucht.
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  Speaker 2: Und GenAI hat an ganz anderen Stellen stärken, eine habe ich eben schon genannt die massenhafte Auswertung von vorgegebenen Inhalten nach definierten Suchkriterien und daraus die Ableitung von Handlungsbedarfen.
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  Speaker 2: das kann man mit Beam AI genauso gut machen wie Eine rechtliche Recherche im Sinne von, ich frage Chat GPT, nun krieg' ich bei Beaman and Eye qualifizierteres juristisches Wissen mit ausgeworfen?
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  Speaker 2: oder eben auch Workflows bauen in denen ich dann KI-Komponenten drin habe.
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  Speaker 2: Ein schönes Beispiel ist Auslegung von begehren betroffener Personen nach Fünfzehn fortfolgenden DSGVO.
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  Speaker 2: Betroffene Personen schreiben nicht unbedingt, ich möchte einen Auskunftsanspruch gelten machen und bitte um die Mitteilung der konkreten Empfänger.
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  Speaker 2: Die schreiben manchmal einfach nur Ich will mit eurem Saftbladen nichts mehr zu tun haben.
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  Speaker 2: aber was heißt das jetzt datenschutzrechtlich?
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  Speaker 2: Ist es der Widerruf von Einwilligungen, der Widerspruch gegen Interessenabwägungen?
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  Speaker 2: ist dass ein Lösch begehren?
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  Speaker 2: ist das?
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  Speaker 2: die Bitte um Einschränkung der Verarbeitung ist sicher keine Auskünfte Aber sowas kann natürlich ein Sprachmodell demnich Erkläre, wie betroffenen Begehren funktioniert sind.
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  Speaker 2: Viel verlässlicher und sorgfältiger aufarbeiten als möglicherweise ein Callcenter das irgendwo in Osteuropa sitzt und der erste Kontakt zum Kunden ist.
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  Speaker 2: Das heißt wir haben heute eine sehr klar getrennte Welt zwischen deterministischen Anwendungsfällen, denen ich über strenge Anwendungen von Regeln zu sehr verlässlichen Rechtsergebnissen komme KI-basierten Anwendungsfällen, in denen ich massenhaft gleichartige Dinge verarbeite oder mit Sprache arbeite und die Sprachmodelle eine riesengroße Hilfe sind aus Anwendersicht.
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  Speaker 0: Also ich lasse das nach für mich zusammen also erscheint das positiv.
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  Speaker 0: also mag ja gerne Tierbilder wenn Und wohin möchte von A nach B?
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  Speaker 0: Dann fahre ich ja erstmal mit dem Auto dahin, wie schnell ans Ziel kommen.
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  Speaker 0: Da brauche ich eine Straße zu und das wäre im Prinzip so ein bisschen die Breiterwelt.
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  Speaker 0: aber dann passiert es da dass sich vielleicht an einer bestimmte Stelle gar nicht beim Auto hinkommen.
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  Speaker 0: oder muss ich mich auf den Pferd setzen und dann auch noch selber mit dem Pferds zusammen was tun um an diese Stelle zu kommen wo ich denn wirklich hin will und vielleicht würde ich am Ende sogar absteigen Und das scheint mir so ein bisschen zu sein.
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  Speaker 0: Ich meine, ich komme ja nicht an Ziel in dem ich eine Generallösung für alles habe sondern ich komme an Ziel indem mich aus den verschiedenen Werkzeugen die ich habe für den Einsatzzweck, den ich brauche, dass verwende, dass nach meiner menschlichen Überzeugung und Einschätzung gut ist und dass ich mir auch sehr bewusst überlege Wofür benutze ich jetzt Beamen und wofür benutzte ich Breiter?
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  Speaker 0: Und wenn ich dich richtig verstehe, sagst du ja dann kommst aus der Zeit der Menschen die bevor sie in Auto gestiegen sind.
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  Speaker 0: Erstmal ja wie man sagen auch an einem Auto rumgeschraubt haben oder vielleicht auch anderweitere Weise nicht fortbewegt haben.
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  Speaker 0: sprich ja wissen worum es geht und das ist glaube ich bei Breiter Überzeugt mich irgendwie, weil man natürlich aus der Schrauberwelt kommt wo man sich eben so ein bisschen auch auskennen muss und Verständnis hat.
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  Speaker 0: Die Sachen stimmt.
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  Speaker 0: das Bild Sascha?
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  Speaker 2: Das Bild stimmt komplett Rolf.
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  Speaker 2: Also, ich bin groß geworden mit Heimkompymutern Anfang der achziger Jahre.
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  Speaker 2: Du hast jedes Problem durch das Stecken von Kabelverbindungen oder das Schreiben von irgendwelchem Code in Basic damals oder in Assembler gelöst.
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  Speaker 2: Das ist genau das richtige Bild.
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  Speaker 2: und heute sind wir halt viel weiter weil viele Dinge die du vor dreißig Jahren noch gemacht hast.
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  Speaker 2: Ich hatte gestern das Beispiel du gehst zu einer Telefonzelle um dort angerufen zu werden Weil wir technisch einfach weiter sind, ganz anders funktionieren.
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  Speaker 2: Du musst nicht mehr selber schrauben weil alles was du selbst schrauben könntest irgendjemand schon für dich geschraubt hat.
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  Speaker 2: Du kannst direkt in das Fahrende möglicherweise sogar allein fahrender Auto vielleicht sogar dann auch noch ohne Führerschein einsteigen und nicht auf den Weg machen.
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  Speaker 2: aber irgendwann musst du die Frage treffen folge ich noch eine Regel oder brauche ich etwas anderes?
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  Speaker 2: Und das ist das, wo wir heute zwei Welten haben im Legal AI, im Legal Tech Bereich.
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  Speaker 2: Nämlich einmal die klassischen Legal Tech Applikationen und dann eben die Legal AI-Applikationes.
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  Speaker 2: Das Bild ist sehr schön!
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  Speaker 0: Ja, denn lebe ich nur so vor PodCamper weit.
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  Speaker 0: Also vor PodCamper verrate ich nichts.
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  Speaker 0: Der Heim ist aus einer Altersgehorte anders als... wie wir anderen drehen jetzt.
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  Speaker 0: Und sie ist in die Welt der generativen KI auf eine andere Weise reingewachsen, als wir das Schrauben an den Artaris – das kennt Sie aus Erzählungen und Telefonzellen glaube ich auch.
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  Speaker 0: Insofern ist es natürlich auch irgendwo lebensnah, dass das Sie mit Bienen zu tun hat.
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  Speaker 0: Deswegen mal die Frage, wie kommt das beim Kunden an?
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  Speaker 0: Also Beamen ist ein EGEI-Produkt für Legal Tech und Intreative.
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  Speaker 0: So wie wir das alle kennen sofort erklärbar.
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  Speaker 0: Wie wird es bei Kunden gesehen?
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  Speaker 0: gibt es da noch Verständnis, Interesse Für das, was wir hier gerade besprechen?
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  Speaker 0: wird es gesehen.
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  Speaker 0: Weil mir erscheint es wirklich egal wie man irgendwelche Produkte finde einfach wahnsinnig plausibel dass man sich vorher überlegt wofür brauche ich welches Werkzeug?
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  Speaker 0: und wir reden über Datensparsamkeit Wir reden über Beherrschbarkeit und Kontrollierbarkeit Und das geht natürlich wesentlich besser in der Breiter Welt als in der Beamenwelt.
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  Speaker 0: Und die wird das wahrgenommen am Markt, also ich würde mich mal interessieren weil es ist für meine Begriffe lauerweise die Zukunft.
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  Speaker 0: das differenzieren nicht dass über einen Kamm scheren das hat man nie gemacht.
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  Speaker 0: warum soll man das jetzt machen?
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  Speaker 0: nur weil man denkt ja mit dem Burger kann Hundert Jahre alt werden, ohne Schwachsbrot.
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  Speaker 0: Das stimmt vielleicht gar nicht oder voll von Brote.
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  Speaker 3: Ja sehr gerne!
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  Speaker 3: Genau.
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  Speaker 3: erstmal vielen Dank für die Einladung.
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  Speaker 3: natürlich zu dem Thema.
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  Speaker 3: ich glaube es ist hilfreich die Nutzerinnen und Nutzern ein wenig zu sortieren und zu gruppieren.
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  Speaker 3: also wir haben natürlich einige die genauso wie Herr Kremer auch beide haben, genau zu dem Punkt den Sie erwähnt haben.
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  Speaker 3: Also zu sehen wofür brauche ich was?
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  Speaker 3: Mit Beamen ist es natürlich so.
• 25:49
  Speaker 3: das ist super hilfreich für die kleinen Alltagsaufgaben.
• 25:56
  Speaker 3: von den klassischen Dingen, die man jetzt mit beamen tun würde sei es eine erstellen wir eine Zusammenfassung ein Timeline einen Entwurf.
• 26:05
  Speaker 3: Bei Beaman ist es so, ich kann auch in Word direkt damit arbeiten.
• 26:08
  Speaker 3: Also das sind alles Dinge die mir den Kanzlei-Alltag oder auch eine Rechtsabteilung unternehmen jede Person, die in irgendeiner Art und Weise juristisch arbeitet unheimlich erleichtert und ganz niedrigschwellig.
• 26:22
  Speaker 3: Die genannten Dinge eignen sich natürlich klassischerweise jetzt nicht für ein brighter Workflow.
• 26:28
  Speaker 3: Das sind natürlich die Alltagsdinge.
• 26:30
  Speaker 3: was kommt rein?
• 26:31
  Speaker 3: Was habe ich heute zu erledigen?
• 26:33
  Speaker 3: Wobei man höchst strukturiert darstellen kann in Beamen.
• 26:38
  Speaker 3: Also ich habe die Möglichkeit natürlich mir das zu bemerken, auch da ganz unterschiedlich wie es dann tatsächlich genutzt wird.
• 26:46
  Speaker 3: also da ist jetzt nicht so dass man sagt kann noch lange nicht alle sein auf einem auf einem Niveau sondern das passiert jetzt natürlich mit der Zeit erst.
• 26:59
  Speaker 3: aber Ich persönlich merke bei uns natürlich, also das Interesse an beiden Produkten ist groß.
• 27:05
  Speaker 3: Man muss sich erstmal selbst damit auseinandersetzen, wofür könnte ich es denn gebrauchen?
• 27:14
  Speaker 3: Demgegenüber steht – ich würde jetzt nicht sagen dass das Branche spezifisch ist aber durchaus sehr häufig das Thema too busy to innovate.
• 27:23
  Speaker 3: Also im Prinzip, ich habe in meinem Alltag überhaupt gar keine Zeit mich noch mit zusätzlichen Dingen auseinanderzusetzen und das ist eine sehr große Herausforderung um diese Identifikation meiner Arbeitsabläufe überhaupt erst mal reinzuschauen.
• 27:41
  Speaker 3: Was nachbohrt ist es natürlich häufig auch so dass die Betroffenen sagen Ich weiß es auch eigentlich gar nicht, kommen so Dinge wie?
• 27:50
  Speaker 3: Sie stellen mir Fragen.
• 27:52
  Speaker 3: Das ist dann doch noch sehr unterschiedlich.
• 27:55
  Speaker 3: aber es ist auch total schön wenn man Dinge mitbekommt das Beamen auf dem Handy zum Beispiel.
• 28:04
  Speaker 3: ich kann jetzt natürlich einfach im Browser nutzen und dann ist es tatsächlich so dass wir dass ich auch schon mit Rechtsanwältinnen und Rechtsanwelten gesprochen habe, die gesagt haben naja jetzt war ich heute auf dem Flur vom Gerichtsaal.
• 28:16
  Speaker 3: Ich saß am Gate, am Flughafen und das sind also Dinge wo man sagt es findet wirklich Einzug in den Alltag und das ganz niedrigschwellig ist natürlich mit der Workflow-Plattform einfach anders.
• 28:31
  Speaker 3: da muss sich ganz anders rangehen.
• 28:33
  Speaker 3: deswegen haben natürlich beide Produkte ja nicht nur Ihre Daseinsberechtigung, sondern nicht da speziell unterschiedliche Fälle im Einsatz.
• 28:46
  Speaker 0: Ja vielleicht noch mal zwei kleine Frage Runde.
• 28:50
  Speaker 0: wir haben jetzt den anweitlichen Beratungskontext im Fokus gehabt oder insgesamt die Beratungskontext und sind damit natürlich nicht im Bereich der hochriskanten KI Anwendungen.
• 29:03
  Speaker 0: Jetzt würde ich meinen Michael Ruck die Frage stellen, wie sieht es denn aus mit Richtern?
• 29:10
  Speaker 0: Rechtspflege und demokratische Prozesse anhang drei JKI für auch Nummer acht A. Wenn sie bestimmungsgemäß oder im Namen einer Justizbehörde verwendet werden sollen dann sind so hoch riskant.
• 29:25
  Speaker 0: Wie sieht's denn da aus?
• 29:27
  Speaker 0: Sie haben von diese Verfahren gesprochen
• 29:29
  Speaker 0: usw.,
• 29:29
  Speaker 0: also das war ja breiter wenn ich es richtig sehe unter Generative KI ist es nicht.
• 29:35
  Speaker 0: Ist es überhaupt KI?
• 29:39
  Speaker 0: Doch immer.
• 29:40
  Speaker 0: Definition ist ja weit der KI-Verordnung, aber um die Frage mal aufzumachen, es werden auch Richterinnen und Richter zuhören.
• 29:48
  Speaker 0: Auf jeden Fall ist da auch total das Bedürfnis nennen, was man so KI einzusetzen.
• 29:55
  Speaker 0: Wie sehen Sie das?
• 29:57
  Speaker 0: Und die Frage werde ich dann gleich noch einmal an Sascha und Frau Protkämper weitergeben, weil da stellen sich ja mit Blick auf zum einen automatisierte Einzelentscheidung nach Zweiundzwanzig DSGVO und aus Perspektive der Verfassung.
• 30:16
  Speaker 0: Der Richter ist nach dem Kartell unserer Verfassung ein Mensch und kein Roboter.
• 30:23
  Speaker 0: Und wir haben eben auch die KI-Verordnung die man irgendwie adressieren muss.
• 30:32
  Speaker 0: Wie wird das bei Ihnen im Unternehmen gesehen?
• 30:36
  Speaker 1: Ja, also ich habe natürlich jetzt zwei Hüte auf.
• 30:37
  Speaker 1: Wir können es jetzt juristisch und rechtspädosophisch diskutieren oder ich könnte die unternehmerische Perspektive nehmen.
• 30:45
  Speaker 1: Ich glaube den meisten Teil meines Lebens bestimmt schon das Unternehmerische und dass ist ja die Motivation auch die Welt technisch zu verändern.
• 30:52
  Speaker 1: und deswegen aus der Perspektiven glaube ich natürlich, dass die Möglichkeiten da sind und wir fast umgekehrt eine Pflicht haben, die auch zu nutzen.
• 31:05
  Speaker 1: Da ist Technologie, ob das jetzt generative KI oder regelbasierte Automationen ist, ist das zunächst mal gar nicht das Entscheidende sondern im ersten Teil ist erstmal die Frage, die Technik ist ja da!
• 31:16
  Speaker 1: Ich mache mal einen Vergleich.
• 31:17
  Speaker 1: also die Wirtschaftskanzleien, die sich um größere Verfahren bemühen und durchaus weltverändernde Prozesse begleiten im großen Maße vertrauliche Dinge bearbeiten, mit mandanten Arbeiten die alle im Finanzsektor sind wo es die personengezogenen Daten noch zusätzlich höchst relevante Daten werden.
• 31:37
  Speaker 1: Die setzen modernste Technologie ein diese Fälle abzuarbeiten.
• 31:41
  Speaker 1: wir haben mit solchen Tools wie FlightWide und anderen quasi consumerfokussierten Tools gesehen die Technologie den Mandanten im Alltag hilft ihre Fälle schneller loszubekommen und dann digitalisiert die ganze Welt.
• 31:56
  Speaker 1: in der Justiz und insbesondere erweitert.
• 31:59
  Speaker 1: im öffentlichen Bereich haben wir keine Technik.
• 32:02
  Speaker 1: Und ich glaube, das ist ein Riesenproblem.
• 32:05
  Speaker 1: Ich glaube, dass wir als Nation, als Gesellschaft, als Wirtschaftsstandort ein Problem haben wenn wir Technik nicht einsetzen.
• 32:13
  Speaker 1: Es ist nicht die Frage ob jetzt generative KI so anders ist als Workflows?
• 32:19
  Speaker 1: Da komme ich gleich drauf!
• 32:20
  Speaker 1: Sondern es ist im ersten Schritt erstmal die Frage sind wir denn in der Lage, auszurollen, einzusetzen zu testen bevor wir dann auf der letzten Ebene technisch anspruchsvolle Entscheidungen treffen um zu sagen hier ziehen wir die Linie.
• 32:34
  Speaker 1: Also ich glaube dass der Service am Bürger eine Gerichtsentscheidung schnell zu bringen höher ist als Wir machen das in Manufaktur menschlicher Arbeit ohne jegliche Unterstützung durch Workflows, Automation oder KI.
• 32:52
  Speaker 1: Weil die Justiz hat auch keine Workflows.
• 32:54
  Speaker 1: also wir haben ja in der Justiz generell immer nur ein Sammelsurium an Pressemitteilungen von Tools die man dann nennt.
• 33:03
  Speaker 1: Wenn man da rein sucht und mit den Betroffenen spricht, erfährt das die über ein Pilotstadium mit vier Richter nicht hinausgekommen ist.
• 33:10
  Speaker 1: Aber die lokale allgemeine Zeitung der Ruhe berichtet natürlich eine tolle Headline macht Name XY, Frauke und so weiter automatisiert jetzt in der Justiz.
• 33:21
  Speaker 1: Aber das ist natürlich alles von Hand.
• 33:23
  Speaker 1: Warum das so ist?
• 33:24
  Speaker 1: Und warum die Justi zu arbeiten?
• 33:26
  Speaker 1: Das kann man vielerlei erklären und es klingt jetzt negativ was ich sage.
• 33:30
  Speaker 1: Am Schluss sind es Menschen, die incentiviert werden müssen und Menschen die Entscheidungen treffen.
• 33:33
  Speaker 1: und wenn sie von den dann am Ende des Tages angestellten im öffentlichen Dienst zu hören bekommen ist ja gar kein incentive gibt schneller zu arbeiten, weil entweder bekommt man mehr Arbeit oder wir müssen da alle rum sitzen.
• 33:48
  Speaker 1: Solange gibt es keinen incentive irgendwie zu arbeiten.
• 33:51
  Speaker 1: Also das heißt meine unternehmerische Perspektive auf den öffentlichen Dienst als Nutzer von Technologie ist ganz, ganz skeptisch.
• 33:57
  Speaker 1: Jetzt aber die technik.
• 33:58
  Speaker 1: zu generative KI und Workflows.
• 34:00
  Speaker 1: der große Unterschied zwischen KI und Automation ist KI ist super stark, superschnell, super flexibel und super einfach.
• 34:09
  Speaker 1: Sie haben sofort Wert.
• 34:11
  Speaker 1: sie müssen wenig tun.
• 34:13
  Speaker 1: Es ist relativ versatil.
• 34:16
  Speaker 1: Sie müssen nicht jedes Mal für ihren Fall wieder anpassen.
• 34:18
  Speaker 1: Workflows und Automationen müssen sie anpassen, aufwendig, komplex, manchmal auch teuer.
• 34:24
  Speaker 1: Und sie brauchen eine gewisse intellektuelle Hürde, um das, die sie machen müssen, um es einzusetzen.
• 34:28
  Speaker 1: Das heißt diese beiden Konzepte stehen sich an der Gegend über.
• 34:32
  Speaker 1: Die Workflows haben ganz starke Vorteile.
• 34:35
  Speaker 1: Und zwar Vorteile, die bisher – ich sage bisher weil sich das ändern kann aber – bis her die KI nicht haben können nämlich die Workflows sind transparent.
• 34:42
  Speaker 1: Das heißt, Sie können jede Entscheidung nachvollziehen.
• 34:44
  Speaker 1: Sie können in regelbasierten oder deterministischen Entscheidungen immer die Entscheidung in der Entscheidungsmatrik selber also wo die Entscheidung fällt justieren.
• 34:56
  Speaker 1: das heißt sie sind fein anpassbar auf ihre eigene Vorstellung oder auf ihren eigenen Anwendungsfall.
• 35:02
  Speaker 1: Und was ebenfalls ganz wichtig ist, sie sind präzise und in ihrer Präzision vorhersehbar.
• 35:07
  Speaker 1: Also nicht dass Sie nur GA nauer arbeiten sondern immer gleich genauer arbeiten.
• 35:10
  Speaker 1: Das ist ein ganz wichtiger Teil dieses Deterministische in der Entscheidung.
• 35:15
  Speaker 1: Wenn Sie tausend Dokumente generieren dann wollen Sie das die alle gleich aussehen.
• 35:19
  Speaker 1: wenn die KI da auch nur einem halben Prozent der Dokumnte Fehler macht Dann haben sie trotzdem wieder zu viele Fehler drin Dass sie die KI so in ihre Konsistenz dort reinbringen können und es können.
• 35:27
  Speaker 1: heute stand heute nur Workflows.
• 35:30
  Speaker 1: Umgekehrt kann die KI natürlich vieles, flexibel, rückwärts.
• 35:35
  Speaker 1: Die müssen sie auch kaum auf ihre einzelnen Fälle anpassen.
• 35:37
  Speaker 1: dafür haben Sie eine Varianz drin.
• 35:39
  Speaker 1: Jetzt muss ich zugeben dass ich natürlich total überzeugt davon bin das in der Zukunft Das leichte und schnell zugängliche die Masse überzeugt daher ja auch dass Ich sage immer Vollkornbrot und Zucker weil der Dopaminrush durch den Zucker in Sekunden kommt.
• 35:58
  Speaker 1: aber wie gesagt kann auch ein Burger sein.
• 35:59
  Speaker 1: also Die größten Firmen der Welt verkaufen halt Burger, McDonald's verkauft kein Vollkornbrot.
• 36:04
  Speaker 1: Vollkernbrot könnten sie nicht verkaufen da werden Sie nicht schnell reichen.
• 36:07
  Speaker 1: einfach gesagt Menschen wollen Zucker und Fett oder oder oder umami und fett.
• 36:13
  Speaker 1: das ist so dass es ein Massenprodukt deswegen meine rein unternehmerische Brille auf die Entwicklung der welt und des marktes isst.
• 36:19
  Speaker 1: wenn eine technologie da ist diese versatil und mächtig ist wie k i dann ist das das massen produkt.
• 36:24
  Speaker 1: punkt Die Workflows sind das Vollkontroll, das ist aufwendiger.
• 36:30
  Speaker 1: Das müssen sie kauen.
• 36:31
  Speaker 1: die Time to Value wie man im Softwarebereich sagt also die Zeit bis der Wert eintritt ist viel länger.
• 36:38
  Speaker 1: und eine Sache die ganz unpopulär ist natürlich im Markt ist dass planerische brauchen Sie dort.
• 36:44
  Speaker 1: sie brauchen so ne Art ROI Rechnung vorher.
• 36:46
  Speaker 1: sie müssen sich irgendwie überlegen wie Herr Kremer das früher gemacht hat.
• 36:50
  Speaker 1: Wie war es denn vorher und wie wird's nachher?
• 36:52
  Speaker 1: Also, wie sieht die Situation aus ohne Automation.
• 36:56
  Speaker 1: Und dann muss man mal kurz rechnen und überlegen lohnt sich das ja?
• 36:59
  Speaker 1: und bei der KI fangen wir einfach an zu arbeiten und gucken dann das passt schon.
• 37:04
  Speaker 1: irgendwie macht niemand diese Arbeit.
• 37:05
  Speaker 1: also sie müssen Sie müssen bis ich kauen um was für tun für die workflows und ist alles zusammengepasst sehe ich natürlich ganz viele Anwendungsfälle für die Workflows auch im öffentlichen Bereich, die dafür perfekt geeignet werden.
• 37:17
  Speaker 1: Aber ich beobachte natürlich auch dass wir in der im öffentlichem Dienst jetzt erst durch den Trigger der KI anfangen Workflows uns anzugucken.
• 37:24
  Speaker 1: also stand heute Diskussion glaube ich.
• 37:25
  Speaker 1: ist es in der Justiz?
• 37:27
  Speaker 1: Wir denken jetzt über Workflows nach wo wir die letzten zehn Jahre hätten nachdenken können Wo die KI kommt und die KI könne wir noch nicht so richtig einsetzen weil sie in ihrer Intransparenz und in ihrer Varianz Dafür als das in Anführungszeichen unkontrollierbare Reprodukt wahrgenommen wird, obwohl ich meine persönliche Meinung wieder nur damit es nicht falsch verstanden wird.
• 37:47
  Speaker 1: Der Meinung wie die Justizpreche braucht beides.
• 37:49
  Speaker 1: Sie brauchen regelbasierte Sachen und sie brauchen KI.
• 37:52
  Speaker 1: Es spricht nichts dafür dass die Justizen ein längeres Dokument nicht zusammenfassen kann um das nicht zu tun Und Ich weiß dass wir diese Unterwerfung haben.
• 38:00
  Speaker 1: also der Werbung ist falsch.
• 38:01
  Speaker 1: Wir haben einen regulatorischen Kontext indem alles stattfindet aber wir müssen über diesen regulatorischem Kontext nachdenken.
• 38:11
  Speaker 1: Der Markt entwickelt sich und verändert sich.
• 38:13
  Speaker 1: Und was eine automatisierte Nutzung durch einen Richter ist?
• 38:18
  Speaker 1: Ob ein Gerichtskostenrechner, den ich nicht nachrechne selbst von Hand schon der Automation ist oder ob das erst dann ist wenn ich ein Dokument zusammenfasse mit KI uns nicht mehr nochmal nachlese.
• 38:27
  Speaker 1: Das müssen wir uns mal genau überlegen, wenn die Konsequenzen dafür so drastisch sind.
• 38:34
  Speaker 1: Das ist meine unpopuläre Sicht.
• 38:38
  Speaker 0: Ja, vielen Dank.
• 38:38
  Speaker 0: Also sehr spannende Betrachtung.
• 38:40
  Speaker 0: Ich schieße es mal durch meine Brille zwischen Workflows und generativer KI liegen Welten.
• 38:49
  Speaker 0: Das sehen Sie auch so!
• 38:51
  Speaker 0: Und ich habe so ein bisschen den Eindruck dass die Justiz und die Verwaltung die workflow Welt komplett von Schlafen hat und jetzt wo aber die generative KI kommt alles nachholen Und das Problem, dass es was ganz anderes ist einfach nicht sehen.
• 39:07
  Speaker 0: Jetzt stehen Sie dafür und sagen Moment moment moment.
• 39:09
  Speaker 0: also eine Sache müssen wir mal klarstellen Fauke und Co also Workflows ist etwas ganz anderes als generative KI und da müssen wir schon sehr sauber differenzieren.
• 39:21
  Speaker 0: Also das ist glaube ich das was sie gesagt haben.
• 39:25
  Speaker 0: Und jetzt kam der nächste Impuls zu sagen, naja aber es muss beides in der Justiz geben.
• 39:30
  Speaker 0: und jetzt würde ich gerne an Sascha Kramer weitergeben mit den Rechtsragen.
• 39:38
  Speaker 0: Wenn ich einen Richter denke dann habe ich drei Hürden zu überwinden.
• 39:46
  Speaker 0: Der erste ist für mich nie am schwersten überwindbare weil wie so tief liegt das ist die der Verfassung.
• 39:55
  Speaker 0: Wenn ein Richter eine Entscheidung trifft, dann muss alles was in diese Entscheidung eingeht.
• 40:02
  Speaker 0: In seiner richterlichen Überzeugung sich wiederfindet.
• 40:06
  Speaker 0: Damit sie sich in seiner richtigen Überzeugungen wiederfinden, muss er nachvollziehen was er sagt damit es ja wie soll man das nennen?
• 40:15
  Speaker 0: Alles was er im Namen des Volkes in einen Uchteil schreibt wird dann für Recht erkannt.
• 40:22
  Speaker 0: Und diese Fiktion, die hat ja eine große Kraft.
• 40:24
  Speaker 0: Das Gewissen des Lichts ist das Einzige was ein Wort zu Recht macht zum Staat macht.
• 40:32
  Speaker 0: und naja...das ist durch den Katalysator der menschlichen Überzeugung eben einfach in der Verfassung angelegt.
• 40:42
  Speaker 0: ich muss um eine Entscheidung autorisieren zu können und wenn sie von einer generativen KI kommt ist die Autorisierung der Entscheidung vergleichsweise schwer ist.
• 40:52
  Speaker 0: Es gibt eine entscheidende des hessischen Verwaltungsgerichtshofs, die haben offen gesagt dass sie es nicht autorisieren konnten was sie da reingeschrieben hat oder das Ergebnis sei richtig.
• 41:03
  Speaker 0: Da habe ich große Schwierigkeiten auf der verfassungsrechtlichen Ebene mit dieser Betrachtung verlassen werden und kommen zu Artikel zweiundzwanzig Der DSG.
• 41:14
  Speaker 0: veroder brauche Ich könne Entsteidungen dem Menschen ihren Rechten.
• 41:19
  Speaker 0: betrifft Die Verfassungsrechte, die Konformität mal unterstellt ein Gesetz.
• 41:24
  Speaker 0: Das ist erlaubt.
• 41:27
  Speaker 0: Ich habe Sitz zwei.
• 41:29
  Speaker 0: mit einer Einwählung kann ich nicht arbeiten weil der Staatliche Sozialverzugsanspruch steht nicht zur Disposition des Richters oder des Rechtsunterworfen und insofern kommt man mit einem Einwährung im Vertrag an der Fälle nicht weiter und wird da irgendwann gesetzt.
• 41:42
  Speaker 0: aus meiner Sicht brauchen?
• 41:44
  Speaker 0: Und dann hab' ich ja noch die Ebene der KI-Verordnung.
• 41:49
  Speaker 0: Werkzeug, das im hochskarten Bereich die Artikel sechs bis neunundvierzig gesehen hat.
• 41:58
  Speaker 0: Das nach diesen Parametern entwickelt worden ist.
• 42:02
  Speaker 0: Ansonsten habe ich auf der Nenversma so Produkt und Werkzeug eben ja wieder ein Problem.
• 42:07
  Speaker 0: also mit GPEI ist jedenfalls nach der Idee der KI-Verordnung das nicht vorgesehen weil sonst wird es nämlich in Anhang drei Buchstabe aft A stehen.
• 42:15
  Speaker 0: Und jetzt ist natürlich ein großer Bogen-Gespannsacher, wie siehst du das für die Justiz überwindbar mal von allen faktischen Notwendigkeiten abgesehen?
• 42:34
  Speaker 2: Ich glaube wenn du an der Vorstellung festhältst
• 42:41
  Speaker 0: dass rechts
• 42:43
  Speaker 2: Rechung am Ende auf der Überzeugung eines persönlich als mensch agierenden Richters fußt.
• 42:52
  Speaker 2: Wirst du mit automatisierten Entscheidungen in der Justiz, in der Rechtsprechung nicht sehr weit kommen?
• 43:00
  Speaker 2: Weil du einer KI niemals diese Überzeugungen mitgeben kannst indem du Über Prompts, über Kontext.
• 43:12
  Speaker 2: Über die Temperatur in der sie denken soll was weiß ich auch immer von welchem Parameter das mitgibt.
• 43:18
  Speaker 2: denn am Ende jedenfalls im Stand heute reden wir über mathematische Wahrscheinlichkeiten.
• 43:24
  Speaker 2: Die KI sagt nicht Ich bin davon überzeugt dass A der Täter war oder ich Bin Nicht Davon überzeugt.
• 43:29
  Speaker 2: die Sagt doch nicht.
• 43:30
  Speaker 2: Ich Bin Davon Überzeugt dass Der Anspruch auf Zahnung Gesteht und ich die KI Sag ich glaube es ist wahrscheinlich Dass diese Anspruch besteht und das merkt man sehr schnell wenn man mal mit lokalen Sprachmodellen auf einem durchschnittlich ausgestatteten Arbeitsplatzrechner experimentiert, die mit diesem Verständnis der Überzeugung von der Richtigkeit des Ergebnisses einer Beweisaufnahme nicht vertraut.
• 43:54
  Speaker 2: Sie sagt dann nämlich naja ich denke der Anspruch besteht nicht aber ich finde das Ergebnis unbillig.
• 44:00
  Speaker 2: da muss jetzt aus Verhältnismäßigkeit doch mehr rauskommen als dass was die Überzeugungen hergibt weil die KI ein Rechtigkeitsbedürfnis entwickelt weil sie eben dieses Ich darf nur das tun nur von nicht überzeugt, wenn ich kenne.
• 44:12
  Speaker 2: Wenn wir uns davon nicht lösen kriegen wir das Problem auch mit Normen die Zweiundzwanzig DSGVU mit der automatisierten Entscheidung und die sechs fortfolgende KI-Verordnung adressieren nicht in den Griff.
• 44:24
  Speaker 2: also da muss sich dann sagen dann muss ich in anderen Bereichen denken zum Beispiel in der Verwaltung wie er Ermessensentscheidungen treffen kann.
• 44:33
  Speaker 2: Und dann muss ich mir überlegen, wie kriege ich eine KI mit dem nötigen Schutzmaßnahmen dahin, dass das was die KI macht einer Ermessensentscheidung einer Behörde vergleichbar ist.
• 44:43
  Speaker 2: Das ist aber ein anderer Ausgangspunkt als der den wir im Bereich der Justiz hätten rufen.
• 44:48
  Speaker 1: Ja,
• 44:49
  Speaker 0: das teile ich.
• 44:50
  Speaker 0: Ich lese mal voraus Überleben mit KI.
• 44:53
  Speaker 0: Da habe ich ChatGBT gefragt, was im juristischen Bereich so ist.
• 44:58
  Speaker 0: und da sagt ChatGBt Für das Modell dieses reine Mustererkennung nicht juristische Logik.
• 45:03
  Speaker 0: Diese Regeln sind hart, weder ich als Modell noch du als Nutzer können die Schutzschwanke, die aktivieren eine Ausnahme erzielen mit Begründungen überzeugen Urheberrechte nachweisen.
• 45:13
  Speaker 0: Das ist für mich der Beleg dafür aus dem KI-System rausgeneriert, dass es schlicht ein Werkzeug utauglich ist unserer Verfassung.
• 45:32
  Speaker 0: Das muss man natürlich immer zugrunde legen und an der Stelle verstehe ich dich so, dass du sagst ja also dann müssen wir uns wirklich als sozusagen Staat entscheiden wollen wir am Ende des Tages den Roboter in der richterlichen Entscheidung haben oder nicht?
• 45:51
  Speaker 0: Und das ist natürlich eine sehr tiefliegende, tiefsitzende Frage.
• 45:59
  Speaker 0: Da geht es an die Grundfeste der Insgesamtheit des Staates.
• 46:08
  Speaker 0: Ja, klar Herr Robb.
• 46:11
  Speaker 0: Jetzt könnt ihr das Ganze diskutieren.
• 46:14
  Speaker 2: Vielleicht ganz kurz direkt dazu bevor der Michael was dazu sagt.
• 46:18
  Speaker 2: Du warst eben gesagt, wir sollen die Macht des Faktischen ausblenden.
• 46:21
  Speaker 2: Das fällt mir aber sehr schwer!
• 46:23
  Speaker 2: Ich habe irgendwann mal in der Staatsrecht eins oder zwei Vorlesungen – ich weiß es nicht mehr so genau – gelernt dass die Grundrechte und auch die europäischen Grundfreiheiten dem Staat eine Schutzpflicht für die Bürgerinnen und Bürger mitgeben.
• 46:38
  Speaker 2: Und wenn ich das ernst nehme, muss sich auf das Faktische gucken und sagen wir haben einen enormen Rückstau bei den Gerichten unter anderem weil Bürgerinnen und Bürgern mit KI plötzlich völlig unsinnige Klagen mit unendlich vielen Seiten an Vortrag erzeugen.
• 46:53
  Speaker 2: Wir haben einen unendlichen Rückstaus in der Bearbeitung von Anträgen im Wohngeld im BAföG und in vielen anderen Bereichen und der Staat lässt es derzeit zu des Treibbringers auf den Punkt des Straftäter schuldhafter Verletzung einer Rechtsnummern überzeugt ist, freigelassen werden weil wir sie nicht rechtzeitig abgeurteilt bekommen.
• 47:15
  Speaker 2: Der Staat lässt es zu des Hilfesuchenden Menschen Studenten zu Beginn eines Studiums, Wohngeldempfänger viele andere auch keine Hilfe vom Staat bekommen obwohl der Staat selber gesagt hat ich definiere dich als hilfsbedürftig.
• 47:27
  Speaker 2: warum war die Bearbeitung von Anträgen zu lange dauert?
• 47:31
  Speaker 2: und dann muss ich mich fragen ob sich nicht aus den Schutzpflichten des Staates über die Grundrechte möglicherweise einen Anspruch des Bürgers darauf ergibt, vielleicht sogar eine automatisierte KI geschaffene Entscheidung zu erhalten.
• 47:46
  Speaker 2: Die mag nicht so gut sein wie die perfekte menschliche von der Überzeugung getragene Entscheidung aber die ist jedenfalls mal da und hilft erst einmal weiter.
• 47:55
  Speaker 2: Denn das Schlimmste, was passieren kann ist dass die Bürgerinnen und Bürger das zugesprochen nicht bekommt.
• 47:59
  Speaker 2: Das kann ich auf dem Rechtshilfeweg in Kraft kriegen.
• 48:01
  Speaker 2: Den kriege ich aber immer noch schneller in Gang gesetzt wenn ich nach fünf Minuten die Entscheidung habe als nach zwölf, achtzehn oder vierundzwanzig Monaten.
• 48:08
  Speaker 2: Ich glaube, da müssen wir dann in die Diskussion einsteigen und dann sind natürlich legal AI-Applikationen.
• 48:14
  Speaker 2: Die wie Micha eben völlig zurechtgesagt hat eine sehr niedrige Einstiegsschwelle haben erst mal dafür geeignet, in der Entscheidungsvorbereitung zu helfen später vielleicht sogar Entscheidungen zu übernehmen mit dem nötigen Schutzmaßnahmkonzept.
• 48:28
  Speaker 2: Und dann müssen wir aber von einem ganz anderen Denkansatz kommen.
• 48:31
  Speaker 2: Rolf Entschuldigung dass ich dir ins Wort gefallen bin Michael.
• 48:34
  Speaker 0: Wie bist du nicht?
• 48:35
  Speaker 0: Also das ist ich wäre sehr froh, dass Du sagst Ich habe an der Stelle gar nichts einzuwenden.
• 48:42
  Speaker 0: Auf das faktische Gucken bin ich völlig bei dir.
• 48:45
  Speaker 0: die Frage, was an Wert über den Faktischen liegt?
• 48:48
  Speaker 0: Ich kann nach dieser Logik natürlich auch sagen wenn ich würfel dann habe ich schneller und statistisch bessere Entscheidungen als von Menschen teilweise es ist nachgewiesen.
• 49:00
  Speaker 0: Dann hab' ich ja auch dieses Problem.
• 49:04
  Speaker 0: kann ich entscheiden.
• 49:05
  Speaker 0: lassen wir's doch würfeln.
• 49:07
  Speaker 0: Wahrscheinlichkeit, Rechnung und Würfel ist das ganz anderes.
• 49:10
  Speaker 0: Aber beide haben eins gemeinsam Sie sind nicht menschlich verantwortbar.
• 49:17
  Speaker 0: Und was eine KI-Macht ausgebrochen aus einem Testlabor ist, menschliche nicht verantwortbaren.
• 49:22
  Speaker 0: Da werden sich Haftungsfragen stellen für das, was da autonom passiert?
• 49:28
  Speaker 0: Und an der Stelle glaube ich, haben wir wirklich ne grundlegende Debatte.
• 49:32
  Speaker 0: Ich sehe die Fakten Situation auch das Recht auf Zeit angemessenen Entscheidungen überhaut.
• 49:40
  Speaker 0: Und so gleich sehe ich natürlich den Kollateralschaden, der potenziell entsteht wenn man das nicht ordentlich macht und das ist ja zumindest mal nach der Verfassung ein bisschen momentan gestrickt ist.
• 49:55
  Speaker 0: Nicht möglich, aber es ist wirklich ein Pack, den wir als Gesellschaft finde ich schließen müssen.
• 50:00
  Speaker 0: wollen wir das?
• 50:02
  Speaker 0: Wollen wir eine Zurechnung zum menschlichen Richter eintauschen gegen eine in vielen Fällen statistisch bessere Maschinenentscheidung, die aber menschlich keinerlei Autorisierung in sich selber haben kann.
• 50:24
  Speaker 0: Die nicht in den richterlichen gedanklichen Prozess eingespeist ist weil es – haben wir gerade gehört nicht geht.
• 50:31
  Speaker 0: Das ist keine Frage der Kausalität oder des Denkens, das ist eine Frage der
• 50:37
  Speaker 0: Berechnung.".
• 50:39
  Speaker 0: Also Herr Gropitz habe ich nochmal genießt aber sie waren ja mit dem Punkt schon dran.
• 50:45
  Speaker 1: Ja ich hatte nur zwei Beobachtungen in der Diskussion wird immer der Robo-Richter die automatisierte Entscheidung als das Diskussionsherzstück rangezogen.
• 50:57
  Speaker 1: und dann genau wie wir es gerade jetzt diskutieren.
• 51:01
  Speaker 1: Die Frage bin ich damit einverstanden, dass das einen Mensch nicht mehr macht?
• 51:07
  Speaker 1: und das blockiert die gesamte Auseinandersetzung der Justiz mit dem allerallerersten, allereinfachsten und allernötigsten Einsatz von Technologie.
• 51:20
  Speaker 1: Wenn Sie so argumentieren würden in den Kanzleien dann hätten wir auch in den kanzleiern keine technik.
• 51:25
  Speaker 1: ja die ganz einfaches Beispiel die häufigsten Anwendungsfälle von KI in unseren Kunden ist.
• 51:31
  Speaker 1: Es sind zwei Dinge.
• 51:33
  Speaker 1: Die Vorabrecherche zu Themen, in denen sich die Leute nicht super gut auskennen.
• 51:38
  Speaker 1: Klassiker sind die Stadt Königstein und das Rechtsamt kennen sich sehr gut mit Baurecht aus.
• 51:47
  Speaker 1: Jetzt kriegen sie aber ganz schnell was zum SGB X mit Hessen, mit Vergütung und so weiter.
• 51:51
  Speaker 1: Und Sie kriegen ja einen riesen Stapel und ist alles mit KI geschrieben.
• 51:54
  Speaker 1: und Sie müssen das heute durcharbeiten und die Bürger fragen nach und Sie machen jetzt eine ganz schnelle Recherche mithilfe von KI und die KI kann Ihnen schneller ein erster Feedback geben.
• 52:02
  Speaker 1: wie sieht es aus?
• 52:03
  Speaker 1: Und natürlich wissen Sie jetzt genau wo Sie reinklicken und kriegen das noch raus.
• 52:06
  Speaker 1: Das ist der erste Punkt also diese Schnellrecherchen in sagen wir mal Nebenbereichen.
• 52:12
  Speaker 1: Der zweite Ermeldungsfall Riesengroß ist einfach nur die Zusammenfassung sehr langer Texte.
• 52:17
  Speaker 1: Also Sie kriegen eine ganz lange Akte, sie infällt ein.
• 52:20
  Speaker 1: Da gab es noch ne ganz lange Aktie und da schauen Sie doch mal ganz schnell rein und dann nehmen Sie die KI um in tausend Seiten Dokumenten, dreihundertseitende Dokumente ganz schnell auf was runterzubrechen also der Klassiker in den Kanzleien ist, da kommt die Akte rein, Sie haben fünf Minuten Telefonat und jetzt kriegen Sie ganz schnell zusammengefasst worum geht's hier gerade?
• 52:38
  Speaker 1: Was is das Kernding?
• 52:40
  Speaker 1: Und wenn wir eine Diskussion führen würden darüber darf Einrichter in Deutschland eine KI einsetzen um einen langen Text schneller zu lesen.
• 52:48
  Speaker 1: Dann würden wir eine ganz andere Diskussion führen und dann werden sie natürlich dann im Einzelfall sagen können, ja bei Erkrupp wenn der was übersehen hat, wenn die KI was über sehen hat, dann ist es ja am Schluss wie so ein kleiner Fehler der sich bis ins kleinste Detail weiterzieht in seine richterliche Unabhängigkeit, sind richtige Entscheidungen das kann man vertreten.
• 53:07
  Speaker 1: aber da ist jetzt aus meiner unternehmerischen Sicht und der Wahrnehmung der quasi Justiz einen.
• 53:14
  Speaker 1: Da müssen wir die Linie neu ziehen, weil es nicht mehr geht.
• 53:18
  Speaker 1: Und das ist... Die Diskussion über die KI in der Justiz ist deswegen keine Diskussion um einen Robo-Richter sondern eine Diskussion darf ein richtiger Texte zusammenfassen.
• 53:28
  Speaker 1: Das ist nicht dass er die Entscheidung oder was man sieht.
• 53:29
  Speaker 1: Es machen die Kanzlei ja auch nicht und ich will mir mein.
• 53:32
  Speaker 1: zweites anderem dazu war ein ganz kleines Beispiel für einen Notstand wo die Gerichte um Hilfe gerufen haben oder immer noch um Hilfe rufen.
• 53:41
  Speaker 1: Und deswegen ist es schön, wenn man die KI mal weglässt und sagt reden wir doch einfach nur über Prozesse und Software.
• 53:46
  Speaker 1: Und dann erst im zweiten Schritt darüber, wo könnten wir die KI einsetzen?
• 53:53
  Speaker 1: Bei FlightRide oder bei diesen Beschwerdeklagen gegen die Fluggastrechte basieren auf der Fluggastrichtlinie die Erstattung.
• 54:01
  Speaker 1: Da haben sie vier Voraussetzungen zu prüfen.
• 54:03
  Speaker 1: Das hat der Flugverspätung mehr als hundertdachzig Minuten.
• 54:06
  Speaker 1: Ist das ein europäischer Flug?
• 54:07
  Speaker 1: bis finden Sie raus über die Yata-Datenbank.
• 54:09
  Speaker 1: Und dann ist die Frage, war da Streik oder war da ein Sturm?
• 54:12
  Speaker 1: So dass der auf höhere Gewalt quasi verspätet wurde.
• 54:16
  Speaker 1: Und dann noch die Frage wie große ZDG-Preise?
• 54:19
  Speaker 1: und für diesen Punkt Prüfungspunkt Nummer drei müssen sie in eine Wetterdatenbank gucken.
• 54:25
  Speaker 1: Also Sie können die Yarder Datenbank lesen, Sie können gucken ob der Hundertachtstier Verspätungen das finden Sie da alles.
• 54:29
  Speaker 1: aber für diesen punkt drei müssen sich die Wetter Datenbank anzapfen.
• 54:33
  Speaker 1: Alle diese Tools können einfach über Google die Wettdatenbanken lesen und können einfach da reingehen sagen, da war Wetter.
• 54:37
  Speaker 1: so Der Richter, der kann das nicht.
• 54:39
  Speaker 1: Warum?
• 54:40
  Speaker 1: Weil das ist eine entscheidende Tatsache!
• 54:42
  Speaker 1: Die muss man erst erforschen.
• 54:43
  Speaker 1: Also haben die in diesen ganzen Verfahren einen Auskunfts-, ein Gutachten ersuchen gestellt, dass dann wochenlang gedauert hat es ausgedruckt wurde, hingeschickt wurde, teuer war – da reden wir also wieder für diese ganze Steuergeldgeschichten -, bis sie dann pro Flug rausgefunden haben wie war die Wetter-Situation und was das Tool für den Dreißent API Call in einer Minute raus hatte.
• 55:05
  Speaker 1: Das sind diese Beispiele, wo wir sagen, Wir müssen dem Faktischen einen Weg bieten.
• 55:10
  Speaker 1: Dass wir dort nicht rigide sagen das kann die Technologie nicht leisten.
• 55:14
  Speaker 1: D.h.,
• 55:15
  Speaker 1: Die Gerichte hatten dann also diese Auskunft zu suchen über die Wetter-Situation Über Wochen Monate hinweg Dann den Riesenaufwand diese Gutachten wieder dem Verfahren zuzuheften.
• 55:24
  Speaker 1: Sie können sich das vorstellen.
• 55:25
  Speaker 1: Wir reden hier von Von sich türmenden Akten auf schreibtischem Während die Software Sich ins Feustchen nacht und sagt es ist ein Klick.
• 55:32
  Speaker 1: Und das ist die Waffengleichheit, die glaube ich die Justiz verdient und die die Mitarbeiter der Justiz bedienen.
• 55:38
  Speaker 1: Da müssen wir über die kleinen Punkte diskutieren im Alltag und dann kommen wir zum Robo-Richter.
• 55:45
  Speaker 1: Jedenfalls ist es meine Beobachtung.
• 55:47
  Speaker 1: Die Diskussion hilft wenn sie konkret wird in dem Fall.
• 55:50
  Speaker 0: Ja also da klingt von mir wenig Widerspruch weil es natürlich ein großer Unterschied ist ob eine Datenbank angestapft wird oder ob ich über KI zur Recherche benutze in einem vorgegebenen Kontext.
• 56:07
  Speaker 0: Ja, absolut!
• 56:08
  Speaker 0: Ich glaube nur dass die Realität in der Erwartungshaltung der Gerichte das überspringt.
• 56:17
  Speaker 0: Ich glaube, dass man am Ende des Tages Schwierigkeiten hat gut und böse zu unterscheiden machen lässt.
• 56:28
  Speaker 0: Und wir erleben natürlich nicht nur den Roboterrichter, aber der Roboter-Richter ist praktisch betrachtet das was die Leute wollen man will denn viele wollen den Robotaprüfer, den Robottalehrer und die ganzen hoches Kanten.
• 56:41
  Speaker 0: Dinge sind ja also alles was Spaß macht soll ja die KI machen beziehungsweise alles was Arbeit macht und ich glaube wenn mir das so angehen wie sie es beschreiben dann gibt es nicht viel.
• 56:54
  Speaker 0: wie soll man sagen, Schwierigkeiten in der Legitimation dessen.
• 56:58
  Speaker 0: Wenn wir aber – und das ist glaube ich die Realität – hat ein Anwalt erzählt, wenn er einen Klage macht dann nimmt er das in eine KI rein.
• 57:06
  Speaker 0: Da sagt er, was kriegt der Kläger vom Beklagten hier?
• 57:08
  Speaker 0: Akte hundertseiten Mieterakte und dann macht mir eine Klageschrift.
• 57:15
  Speaker 0: Dann guckt da nochmal drüber!
• 57:16
  Speaker 0: Wenn der Kollege auf der Gegenseite das auch so macht, dann geht das Gericht hin.
• 57:24
  Speaker 0: Zweimal Computervortrag, KI-Vortrag der unstreitigen Sachverhalt.
• 57:29
  Speaker 0: Dann bin ich über die mittelbare Keite im AftA beim Einsatz durch das Gewicht, wenn er das nicht transparent macht und er macht es nicht transparent.
• 57:39
  Speaker 0: Das kann durch das Wasserzeichen von Klotz sich ein bisschen ändern oder was auch immer da kommt.
• 57:43
  Speaker 0: aber an dieser Stelle muss man ganz klar sagen Ich sehe ihren Punkt.
• 57:46
  Speaker 0: Sie haben völlig recht Wenn man das reglich angeht dann sind wir auf einer ganz anderen Ebene unterwegs.
• 57:52
  Speaker 0: also Das mir der Weniger auf eine Weise macht, die so nicht vorgesehen ist.
• 57:58
  Speaker 0: Und meine Sorge wäre, dass man das überspringt, so in dem ich das jedenfalls war, müssen gar nicht Richter sein können Lehrerinnen und Lehrer sein können Arbeitgeber mit Personalbewertung.
• 58:14
  Speaker 0: all was Bucheskannt ist wird an der Stelle für meine Begriffe nicht auf eine Weise gemacht, wie Sie sie beschreiben.
• 58:23
  Speaker 0: Sondern das ist was anderes und da haben Sie vielleicht einen anderen Zugriff drauf als die Erwartung der Praxis ist, glaube ich.
• 58:31
  Speaker 0: Ich weiß nicht, wie es Frau Podkamper sieht ob die Befürchtung von mir realistisch ist?
• 58:39
  Speaker 0: Die Zurückhaltung Der Menschen, wenn es darum geht vielleicht Schwarzboot oder Vollkornboot zu essen statt Burger zu essen.
• 58:51
  Speaker 0: Die Bereiche bis sehr gering ist natürlich ihr Bild richtig.
• 58:54
  Speaker 0: Zucker verkauft sich aber Zucker macht auch krank.
• 58:58
  Speaker 0: Vollkorenboot verkauft nicht aber macht gesund und dieser Impuls ist natürlich in den Menschen drin.
• 59:04
  Speaker 0: egal über Zucker über generative KI reden alles was mehr oder weniger Spaß macht und mir Arbeit zu verspricht, wegzunehmen.
• 59:14
  Speaker 0: Alles was nicht mit Kaun verbunden ist, mache ich lieber.
• 59:17
  Speaker 0: Also das wäre meine Sorge.
• 59:19
  Speaker 0: Und es ist meine Beobachtung gewissermaßen auch von PodCamp aber...
• 59:23
  Speaker 3: Das ist ein ganz spannender Punkt reinzuschauen um zu sehen okay was wird denn jetzt tatsächlich gemacht im beruflichen Alltag?
• 59:30
  Speaker 3: Mit der generativen KI ganz konkret bei uns wofür wird Beaman eingesetzt und wie wird es eingesetzt?
• 59:36
  Speaker 3: da muss ich schon sagen, so ein bisschen entgegen der Sorge vielleicht die da auch besteht dass jetzt alle wahrlos wie wild gewordene Tiere sage ich jetzt mal.
• 59:47
  Speaker 3: Da Bienen im Einsatz haben das ist tatsächlich aber nicht so.
• 59:50
  Speaker 3: also wir oder ich kann speziell nehmen sehr verantwortungsbewussten Umgang war mit der KI sehr zurückhaltend auch teilweise noch skeptisch sowie es ja auch sein darf und sein soll und eher den Einsatz da, wo mir wirklich die lästigen Arbeiten wie ich es vorhin einmal angedeutet hatte.
• 1:00:12
  Speaker 3: Wo mir die abgenommen werden können?
• 1:00:14
  Speaker 3: Da setze ich die generative KI ein.
• 1:00:17
  Speaker 3: aber dass ein also ein unkontrolliertes Vorgehen muss ich sagen das ist glaube ich auch so ein bisschen der der der Branche oder der Ziergruppe vielleicht im Zweifel geschuldet Ich weiß es nicht Aber ich sehe und erlebe nur einen sehr verantwortungsbewussten Umgang, muss ich sagen.
• 1:00:36
  Speaker 0: Also
• 1:00:37
  Speaker 3: so ein bisschen...
• 1:00:40
  Speaker 0: Das erlebe ich um ehrlich zu sein anders.
• 1:00:42
  Speaker 0: Das erleb' ich anders in meinem Umfeld, dass die KI ja sehr ambitioniert eingesetzt wird und das man dem Organisierungs-Buyers, dem Anker Effekten natürlich auch nicht entkommt Das erlebe ich natürlich auch.
• 1:01:03
  Speaker 0: Also, ich erlebe es nicht dass die Leute sagen ja Ich mache nur ganz ganz ganz zurückhaltend das Sondern der die sommer was vorschlagen und dann gucke ich noch mal drüber.
• 1:01:12
  Speaker 0: Das hört man allen halben Und das ist für meine von jetzt kannst zurückhalten bei umgang für dich leute die sagen Die kei macht das dann guck ich mir nochmal an und dann ist das schon zurückhaltende.
• 1:01:22
  Speaker 0: Nee, nee, das ist nicht für mich zurückhaltensrückhaltend ist.
• 1:01:25
  Speaker 0: ich mach Es wie beim fußball im kölner keller der schiri fift Dann kommt der video assistent und gibt einen impuls zur Fehlerkontrolle und dann pfeift der Skiri wieder.
• 1:01:34
  Speaker 0: Und das ist nicht die Vorgehensweise beim Einsatz von KI, von JPEI in.
• 1:01:38
  Speaker 0: nach meiner Überzeugung soll man lässt die KI pfeifen und guckt nochmal drüber und ist weg aus der Entscheidung.
• 1:01:45
  Speaker 0: Jetzt gibt es am Ende des Podcasts viele Wortmeldungen.
• 1:01:48
  Speaker 0: ich freue mich total Sascha Kramer und dann Herr Grob und dann würde ich sagen machen wir den Sack zu weil sonst wird's zuspannend und wenn es am schönsten ist muss man aufhören Sascha oder ist die Hand gar nicht mehr oben?
• 1:02:00
  Speaker 2: Die Hand ist noch oben und du hast ebenso, eben so schön dieser Zucker.
• 1:02:05
  Speaker 2: Zucker ist schön aber Zucker macht krank!
• 1:02:08
  Speaker 2: Ich finde dass das pauschalisiert überspitzt ein bisschen den Sachverhalten ob Zucker in den richtigen Mengen tatsächlich krank macht.
• 1:02:19
  Speaker 2: wenn ich im übrigen mich gesund ernähre sportlich betätige und auf meine Vitalfunktionen achte meines Lizens nach Medizin nicht zumindest mal wieder nicht gänzlich unstrittlich gewesen und Zucker macht ja nicht nur krank, sondern auch glücklich.
• 1:02:35
  Speaker 2: Ich kann den ganzen Tag Obst-, Gemüse- und Vollkornbrot essen aber trotzdem abends in die Schokoladentafel beißen oder die Chipstüte aufmachen weil es für einen ausgewogenen Gemütszustand sorgte am Ende dazu führt dass ich ein vernünftig denkender Mensch bleibe Und ich glaube, das kann man auch ganz gut auf die Anwendung von KI übertragen und es passt auch zu dem was Eva gesagt hat.
• 1:03:04
  Speaker 2: Die Frage wie setze ich es ein?
• 1:03:06
  Speaker 2: Michael hat es auch angesprochen an welcher Stelle nutze ich ist Und wie sorge ich dafür, dass dieser Einsatz genauso wie beim Essen von Schokolade – ich kann nicht immer gleich die ganze Tafel aufmampfen – nicht unkontrolliert erfolgt?
• 1:03:19
  Speaker 2: Wenn ich das mache und über die nötigen Kontrollmechanismen nachdenke, verliert natürlich der Zucker oder unsere Legal AI viel von ihrem Schrecken.
• 1:03:29
  Speaker 2: Ich kann ungeprüft irgendetwas in eine Public Version von ChatGPT, Clote oder welchem Tool auch immer reinwerfen.
• 1:03:35
  Speaker 2: Dann krieg' ich wenn der Kontext fehlt, völlige Blödsinn bei raus!
• 1:03:39
  Speaker 2: Ich kann das aber auch in einer stark durch Kontext, durch gezieltes Wissen was ich mitgebe Vorgaben die ich mache Quellen dich zur Verfügung stelle.
• 1:03:48
  Speaker 2: In eine Art und Weise tun die dem kontrollierten Griff in die Schiffstüte entspricht.
• 1:03:54
  Speaker 2: Und ich glaube deshalb müssen wir hier und dass es bei Eva und Michael auch angeklungen etwas differenzierter draufgucken als nun zu sagen Zucker macht krank
• 1:04:06
  Speaker 0: völlig rechtlich kein Widerspruch.
• 1:04:08
  Speaker 0: Die WHO-Statistik zu Zucker hat wahrscheinlich gewisse Schlagzeile zur differenzierten Betrachtung des Zuckerkonsums bei den Leuten auf der Welt.
• 1:04:19
  Speaker 0: Aber du hast völlig recht, natürlich macht die Dosis das Gift und die menschliche Kontrolle ist das Maß der Dinge.
• 1:04:27
  Speaker 0: Und klar, das ist eine Frage der des verantwortungsbewussten Umgangs damit da bin ich völlig klar.
• 1:04:34
  Speaker 0: also auch sicherlich.
• 1:04:35
  Speaker 0: aber Herr Grupp noch.
• 1:04:39
  Speaker 0: Und das Schlusssort, glaube ich wäre aber sinnvoll.
• 1:04:50
  Speaker 0: Ist noch gemütet?
• 1:04:52
  Speaker 1: Wenn man das Bild mit dem Zucker oder den Burger und dem Vollkampot ist schon richtig weil es ganz klar macht dass es auf den Konsumenten ankommt.
• 1:05:04
  Speaker 1: Man isst doch sich selbst verantwortlich über seinen Körper.
• 1:05:07
  Speaker 1: Das ist ja das Problem.
• 1:05:09
  Speaker 1: Und das Gemeine ist nur, dass wir jetzt nun mal die Burger und den Zucker erfunden haben weil man damit viel besser Geld verdienen kann, wird natürlich auch die Werbung der Markt und alle anderen Marktteilnehmer gewisse Anreize schaffen.
• 1:05:24
  Speaker 1: Dass man den Zucker und das Fett konsumiert und nicht nur das Vollkernbrot ist das Problem jetzt deswegen.
• 1:05:30
  Speaker 1: wir werden die Welt nicht zu einem besseren machen indem wir jetzt quasi sagen Deswegen darf man keinen Zucker und kein Fett mehr essen Und leider wissen wir auch, dass wir die Welt nicht retten vor den unmündigen Verbrauchern.
• 1:05:44
  Speaker 1: Das müssen Sie selber machen!
• 1:05:45
  Speaker 1: Deswegen ist es gut, dass Wir sie informieren und solche Formate gibt es klasse den Leuten zu sagen bitte seid verständlich.
• 1:05:52
  Speaker 1: Aber genau das ist ja mein Ansatz zu sagen Die Technik der Zucker ist da, das Fett ist da und wenn die Anwender die Kanzleien, die Datenschutzstellen, die Gerichte Wenn die in eine Situation kommen wo die im Marathon laufen müssen wo die auf dem Fahrrad einen Berg hoch strampeln müssen, dann brauchen sie Traubensaft in der Trinkflasche oder ein Gehl dabei.
• 1:06:14
  Speaker 1: Dann brauchen Sie schnell verfügbare Energie und dann darf man nicht sagen wir können diese Technologie nicht einsetzen.
• 1:06:20
  Speaker 1: Das ist glaube ich dieses Augenmaß und da muss jetzt jeder lernen an welcher Stelle es richtig das Vollkernbrot zu machen weil was man so liest in den Headlines?
• 1:06:28
  Speaker 1: Da ist natürlich Zucker versprochen oder der Burger ist versprochen als gesund.
• 1:06:34
  Speaker 1: Wir haben alle Nutella als Kinder, als das gesundeste überhaupt verkauft bekommen oder ich liebe es Kampagnen an der Straße.
• 1:06:43
  Speaker 1: Als super Salat ist.
• 1:06:45
  Speaker 1: man kann quasi davon leben.
• 1:06:47
  Speaker 1: Am Ende ist es des Vollkornbrotes.
• 1:06:48
  Speaker 1: Es ist halt langweilig und leider auch wie soll man sagen aufwendig in der Verarbeitung.
• 1:06:56
  Speaker 1: Das muss man machen.
• 1:06:58
  Speaker 1: Also ich glaube, das ist wie gesagt ganz langweilerlich in der Mitte.
• 1:07:01
  Speaker 1: Nur, was ich noch sagen wollte ist wir sind gerade ja mitten im Chaos.
• 1:07:05
  Speaker 1: Der Markt testet ja alles und wir wissen gar nicht, was am Schluss passiert.
• 1:07:08
  Speaker 1: also Wir haben zwei extreme in den Kunden.
• 1:07:11
  Speaker 1: Ja es gibt die die ungesehen Sachen rausschicken Aber dann sagen sie natürlich wenn wir's gar nicht raus schicken ist auch nichts passiert.
• 1:07:18
  Speaker 1: Also ein BAföG-Antrag Ein Asylantrag der gar nicht verschickt ist weil ich nicht dazu kam Ist schlechter wie einer der schlecht ausgefüllt ist auf der anderen Seite einen Insolvenzverwalter, wenn der einen KI-generierten Schrift Satz ans Gericht schickt und es sieht auch KI generiert aus oder ist nicht mal so in seinem Duktus wie es normalerweise ist dann kriegen die keine Fälle mehr.
• 1:07:37
  Speaker 1: Da haben die Nutzer also ein ganz hohes Incentif, die genauso zu schreiben mit ihrem Layout dass das immer so aussieht als ob es ein Mensch geschrieben hat, die sagen immer das unsere Visitenkarte.
• 1:07:45
  Speaker 1: Das heißt der Nutzer hat durchaus den Gefühl dafür wo geben wir Vollgas?
• 1:07:48
  Speaker 1: Und wo sind wir?
• 1:07:49
  Speaker 1: super vorsichtig!
• 1:07:50
  Speaker 1: Wenn man den anderen Playern im Markt diese Möglichkeiten der Technik gibt, können sie das nicht lernen.
• 1:07:57
  Speaker 1: Man muss das lernen.
• 1:07:59
  Speaker 0: Ja, vielen Dank!
• 1:08:00
  Speaker 0: Also ich glaube es war ein sehr gutes Schlusswoch.
• 1:08:02
  Speaker 0: warum?
• 1:08:03
  Speaker 0: Weil es die Verantwortung der Nutzenden in den Vordergrund stellt und natürlich nochmal deutlich sagt wir sind in einem Entscheidungsprozess als Menschen, als Gesellschaft und müssen gucken was wir machen.
• 1:08:16
  Speaker 0: und sie haben völlig recht mit dem Bild dass man für das Leben natürlich auch Zucker und alles was es ist braucht Und am Ende des Tages ist jeder dafür verantwortlich zu machen.
• 1:08:28
  Speaker 0: Wir haben halt an der Stelle wirklich eine sehr, finde ich jetzt große und wichtige Debatte zu führen und sind ja heute mittendrin gewesen.
• 1:08:38
  Speaker 0: Vielen Dank an Eva Maria Podkender, Kemper Sascha Creme und Michael Grupp für dieses spannende Gespräch!
• 1:08:47
  Speaker 0: Ich glaube nach dem Podcast hat keiner mehr die Frage offen Warum er heißt Ligue EI zwischen Vollkornbrot und Burger?
• 1:08:58
  Speaker 0: Warum generative KI nicht alles ist.
• 1:09:03
  Speaker 0: Darum sollte es gehen, darum ist es gegangen.
• 1:09:06
  Speaker 0: Vielen Dank für die Mitwirkung hier heute und die kontroverse Diskussion des Themas.
• 1:09:16
  Speaker 0: Und ja, vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Data Agenda.
• 1:09:22
  Speaker 0: Datenschutz Podcast.
• 1:09:23
  Speaker 0: Vielen Dank,
• 1:09:33
  Speaker 1: tschüss!