State of AI 2026 mit Pip Klöckner

00:00:04: Es ist mal wieder Montag.

00:00:10: Zeit für eine neue Folge OEM Education, mein Name ist Rolf Herrmann und ich bin der Schöpftaktörer der OEM Air Reports.

00:00:15: wenn Pip Glockner auf der OMEA seine State of AI hält in diesem Jahr natürlich in der Fassung im Falle des Jahrtausend sechsten zwanzig sollte man sehr früh da sein und sich einen Platz sichern.

00:00:25: Die Halle platzt da nämlich aus allen Nähten und ich hatte heute das Privileg, was wahrscheinlich jeder gerne gehabt hätte.

00:00:32: Der in dieser Halle war oder zu den über zweihundertfünfzigtausend Menschen gehört die sich schon das YouTube Video dazu angeguckt haben.

00:00:37: Ich durfte nämlich nachfragen!

00:00:40: Ich habe mir den Vortrag natürlich auch angeschaut und hab mir ein paar Fragen überlegt wo ich gerne mal ein bisschen tiefer einsteigen möchte.

00:00:46: und Pipp hat gesagt ja klar komme ich im More Medication Podcast vorbei und lass uns da gerne einmal ein bisschen Tiefe einsteigern.

00:00:52: zudem was er dann in sechsund fünfzig Minuten Sekunden auf onehundert achtundvierzig Slides abgefeuert hat.

00:00:59: Am Ende gab's sogar von Steven Goetjen Applaus, ein wahres Highlight genau wie diese Aufnahme!

00:01:04: Wir sortieren einmal für euch gerade den großen KI-Markt.

00:01:07: dann diskutieren wir eine Theorie beziehungsweise einen Vorschlag den PIP hat.

00:01:11: bei der ganzen Content Fluter draußen durch KI braucht es ein Bio Siegel für Content der wirklich von Menschen erstellt worden ist und wir sprechen auch über den Faktor Mensch bei der KI Nutzung.

00:01:21: Und ich habe ihn einfach mal gefragt, wie KI ist er eigentlich aus seiner Sicht schon die deutsche Wirtschaft?

00:01:25: Denn Pip kommt ja viel rum, spricht mit vielen Menschen und kann das glaube ich wie kaum ein anderer einschätzen.

00:01:30: Wo wir weit vorne sind oder noch Baustellen sind und warum es in manchen Bereichen einfach gut klappt und in manche Bereiche noch hakt.

00:01:36: und dann eine richtig spannende These, die Pip in seinem Vortrag rausgehauen hat und die haben wir hier noch mal ausführlich besprochen.

00:01:44: Er sagt nämlich, wir haben das falsche Narratisch bei der KI Jobapokalypse denn was da draußen gerade auf dem Jobmarkt passiert hat aus einer Sicht nur bedingt mit KI zu tun denn dafür gibt es noch andere Faktoren welche das sind?

00:01:55: Das erfährst du heute in dieser Episode.

00:01:58: deshalb lehne dich heute nicht nur zurück und rück dein AirPods zurecht hol dir am besten Popcorn denn es wird richtig richtig stark.

00:02:04: Wir hatten eine extrem gute Zeit im Studio Stead of AI, zwei tausend sechse zwanzig nachgefragt.

00:02:09: Mit Pip Klockner!

00:02:10: Wir gehen rein.

00:02:12: Moin Pip, schön dass du da bist.

00:02:13: Mein Rolf freue mich sehr zu sein.

00:02:15: In guter alter OM Education Traditionen, wer bist du?

00:02:17: Was machst du da und warum ist eine saugute Idee mit über KI zu sprechen?

00:02:20: Ich bin Philipp Klokner, Tech Analysts- und Investor hauptsächlich und Co-host des Doppelgänger Podcast.

00:02:28: Warum ist eine gute Idee es mit überKI zu sprechen?

00:02:30: weil ich sage mal so ein bisschen...ich lese das Internet damit anderes nicht müssen.

00:02:33: also das Thema KI ist so nur Überflut an Informationen Gerade, dass ich versuch das so ein bisschen auszulesen und zu filtern.

00:02:39: Und sehr kompakt zusammenzufassen zuletzt zum Beispiel in dem zirkaeinständigen Vortrag auf der OMR Beyond the AI Hype.

00:02:47: Und das mit glaube ich hundert vierzig Folien.

00:02:49: hattest du dieses Jahr dabei?

00:02:50: Du bist ja auch grob in der Zeit geblieben.

00:02:52: Ganz klar ein bisschen überzogen habe ich.

00:02:54: Danke, dass du da bist!

00:02:54: Ich hab' das Privileg was wahrscheinlich die meisten von diesen tausenden Menschen in dieser Halle gerne hätten.

00:02:58: Ich darf dir jetzt Fragen zu diesem Vortragestellen, den ich mir jemand angeguckt habe... ...und habt natürlich so ein paar Sachen mitgebracht.

00:03:04: Lass uns erstmal Ganz grundsätzlich anfangen was der erzählt wie gerade die Karten im KI und speziell im Toolbereich neu gemischt werden.

00:03:12: Was sind da die größten Veränderungen mit denen man sich beschäftigen sollte?

00:03:15: Also, die Größe Veränderung des letzten Jahres oder den jüngsten Zeit Anfang dieses Jahres ist bestimmt viel stark.

00:03:22: enttropik aufgeholt hat also nicht nur aufgehult sondern dem Anschein nach sogar überholt.

00:03:26: also enttropic liegt beim BtoB-Umsatz, aber wahrscheinlich auch bei einem Gesamtumsatz.

00:03:30: Inzwischen deutlich über OpenAI bis zu fünfzig Prozent mehr Umsatz machen die.

00:03:35: Die letzte Zahl, die noch eine Schätzung ist im Moment liegt so bei fortyfünfundvierzig Milliarden Run Rate.

00:03:40: Also da multipliziert man den Monatsumsatz quasi mit zwölf und rechnet das ein bisschen aufs Jahr hoch.

00:03:46: also sie machen wahrscheinlich zwischen vier und fünf Milliarden Umsatz im Monat gerade und das käme dann so auf bis zu fünfzig Milliarden im Jahr.

00:03:54: Ob mir Ihr Eisehölz noch ein bisschen darunter liegen, so um die dreißig Milliarden.

00:03:58: und Entropic... Also wie ist das passiert?

00:04:00: Entropic ist einfach zehnfach gewachsen gegenüber dem Feuer, um den Faktor Zehn OpenAI nur in Anführungsstrichen, hat sich nur verdrittelt.

00:04:10: Verdreifacht natürlich!

00:04:12: Was auch natürlich super dynamisch ist noch aber im Vergleich zu Entropic dann doch ein bisschen weniger.

00:04:15: und so hat Entropic jetzt hauptsächlich über Firmenkunden, Enterprise-Kunden, BtoB Umsatz wie auch immer man das nennen möchte quasi OpenAI so'n bisschen Schneid abgekauft bei den Umsätzen mit KI.

00:04:26: trotzdem ist OpenAI superpopulär.

00:04:28: Bei Consumer also Endverbraucher normalen Nutzen wenn man so möchte.

00:04:32: dort werden sie wiederum sehr stark angegriffen von Google Gemini, die relativ preisgünstig oder kostenlos zur Verfügung stehen.

00:04:40: Grog spielt grundsätzlich eigentlich keine größere Rolle und ist zu vernachlässigen insbesondere vom Umsatz her.

00:04:47: Das sind so die jüngsten Bewegungen.

00:04:50: Es gibt wahrscheinlich nicht so ein KI-Markt und einen Gewinner sondern ich habe in dem Vortrag versucht eine Matrix aufzubauen.

00:04:55: also es gibt vielleicht drei Marktsegmenten.

00:04:57: das sind Konsumenten professionelle Anwender also vielleicht Freelancer oder Leute wie wir und Enterprise-Verträge, wo man in der Regel pro Token zahlt.

00:05:07: Also über APIs konsumabhängig bezahlt.

00:05:11: Und genau dank des drei Segmentes, manche erwarten dass es umsonst bleibt.

00:05:16: Manche sind bereit einen Abo-Preis dafür zu bezahlen, das sind aber noch sehr wenige Leute... ...und dann die, die es wirklich unheimlich viel nutzen, die Zahlen halt Konsumen basiert sowie die großen Enterprise-Kunden.

00:05:26: Und daraus ergeben sich dann so neun Segmente.

00:05:28: Man kann jetzt relativ klar sagen, dass im Moment Entropic beim Enterprise ehrweit vorne liegt.

00:05:32: Man kann auch sagen, dass ChatGPT beim Consumer-Business noch weit vorne liegt.

00:05:37: Insbesondere Free For All.

00:05:38: aber langfristig kann wahrscheinlich nur Google sich das erlauben dauerhaft zu subventionieren weil die eine sehr günstige Kostenstruktur mit ihren eigenen TPU Ships haben und weil sie ein gutes Werbomodell haben mit denen Sie das schon jetzt gut gegenfinanzieren können.

00:05:51: deswegen gehe ich so ein bisschen davon aus, dass Google langfristigt den Markt free for all gewinnen könnte.

00:05:56: Vor allem setzt Google ja auf eine Menge Daten oder dann ja den Kundenzugang, denen die hier haben eben mal dadurch dass es immer auf den meisten Smartphones ist, immer installiertes, immer die meisten Leute im Google Cosmos unterwegs sind bringt ihr ja eine sehr gute Marktposition

00:06:08: oder?

00:06:08: Ja, Google hat auf dem Papier eigentlich fast alle Joker in der Hand, wenn man so möchte.

00:06:12: ich habe... Ich erzähle jetzt jedes drei, es gibt so ein Slide Die einzige, die jedes der drei Jahre, die letzten drei oder sogar vier Jahre da drin war.

00:06:19: Da sage ich so, dass das beste LLM zu haben ist langfristig wahrscheinlich gar nicht so wichtig.

00:06:23: Das liegt daran weil sich alle sehr stark ähneln von der Performance und selbst Open Source Modelle sehr nahe herankommen.

00:06:28: Also kostenlose Modell aus China oder überwiegend aus China.

00:06:33: Und deswegen kommt es auf drei Sachen an.

00:06:35: Das eine sind Daten also viele Daten und Daten die niemand anders hat digitalerweise.

00:06:39: Das zweite ist Hardware, man könnte jetzt da zusätzlich noch sagen Energie.

00:06:44: Zugang zu Energie wird immer wichtiger unter der Hardware.

00:06:47: und das dritte ist Distribution also Kundenzugang.

00:06:49: wie erreich ich eigentlich meine Kunden?

00:06:51: Wie komme ich da günstig ran?

00:06:53: Und bei Google wie gesagt die haben alle Joker also sie haben ihre Eigen haben vor zwölf Jahren begonnen ihre eigenen Chips zu bauen.

00:07:00: als wir doch gar nicht über KI geredet haben hat google gemerkt dass hardware eigene spezialisierte Chips ein Riesen-Differenciator wird und ihnen das erlaubt günstiger zu machen als andere.

00:07:11: Bei den Daten müssen wir glaube ich nicht darüber diskutieren, dass Google die Firma mit den meisten Daten der Welt sind.

00:07:15: Die Suchtdaten, persönliche Daten, Maps-Daten, Gmail, Android, Google Workspace... Google hat, ich glaub, in dem Jahr zwei tausend zwei begonnen und alle Bücher der Welt zu scannen.

00:07:26: Ich glaube, dabei haben sich ungefähr etwa zwanzig Millionen Bücher zuletzt.

00:07:30: gescannt, wo wahrscheinlich nur sie digitalisierten Zugang zu haben.

00:07:35: Hat YouTube auch noch als Content-Plattform und vor allem als Datenplatz?

00:07:38: Ja genau, Youtube unheimlich wertvolle Contentquelle zusätzlich das ganze Netz die einzigen mit dem Live Webindex wenn man so möchte.

00:07:45: Auch also da kann der Chatport jederzeit sofort auf die Suchergebnisse zugreifen.

00:07:48: Das ist für andere erst mal in der Hürde oder die müssen sich Zugange kaufen.

00:07:51: Also datenmäßig.

00:07:52: Google prädestiniert Hardware haben Sie ja auch sehr früh erkannt dass ihr eigene Lösungen brauchen.

00:07:57: uns sind Klaren nutzen sie weiterhin auch in Videoships, aber sie haben auch eigene Ships die es besonders günstig machen und sie ein bisschen unabhängiger machen.

00:08:04: Distributionen ich habe auf der Bühne gesagt das gibt neuen Apps von Google die über eine Milliarde Nutzer erreichen.

00:08:10: dass ist wie schon gesagt das YouTube Search Android Play Store Chrome Gmail Fotos Maps also und inzwischen sind's glaube ich sogar dreizehn.

00:08:20: Also die zählen jetzt noch Google Messages dazu Und ich hab die die neueren vier die Sie hinzugezählt haben vergessen aber es gab zu dem Zeitpunkt mindestens neun, die eine Milliarde Nutzer jeweils erreicht.

00:08:31: Jede Start-up würde sich freuen abzuhaben dass man eine Milliare Nutzer erreicht.

00:08:35: Google hat dreizehn davon gebaut in der Vergangenheit.

00:08:38: das heißt Kundenzugang ist nicht ihr Problem sondern sie können KI wie Sie es jetzt zum Beispiel machen in Google Maps so ein bisschen unterfüttern.

00:08:43: in der YouTube Suche ist KI im YouTube Algorithmus ist natürlich Machine Learning drin.

00:08:48: In jedem Google oder Google hat ja vor zehn Jahren schon geschworen dass ich jedes Problem habe mit Machine Learning also mit KI im weitesten Sinne lösen werden.

00:08:56: Insofern, abgesehen davon hat Google eben außerdem noch das beste Labor mit DeepMind oder eines der besten Labore oder was Nobelpreisträger quasi in sich vereinigt und bei der Forschung sehr weit vorne ist.

00:09:09: Und sie haben einen robusten Cashflow also irgendwie zig Milliarden an positiven Ergebnisse die aus dem Suchgeschäft rauskommen Jedes Jahr und ein vernünftiges Werbemodell, das womit man KI wahrscheinlich kostenlos den allermeisten Nutzern zu verfügen stellen kann.

00:09:25: Zumindest zu einem gewissen Maß.

00:09:27: Und dass es für alle anderen erstmal schwer zu erreichen da irgendwie Waffengleichheit zu erreichen oder Parität was die Prämisse angeht.

00:09:35: Gregor Schmalzried war vor ein paar Wochen hier und der hatte gesagt wenn er mit German erarbeitet hat er das Gefühl, dass das Modell ist was den Alltag am besten versteht.

00:09:43: Das ist auch so sein klassischer Anwendungsfall weil die Wirklichkeit am besten abbilden kann.

00:09:48: Siehst du das ähnlich oder siehst du zwischen den Modellen noch große Unterschiede?

00:09:50: Ja,

00:09:51: also ich glaube dass es am Ende viel um Geschmack gehen wird ob man... Also man kann ja natürlich... Das wissen.

00:09:56: viele Leute nutzen das viel zu wenig.

00:09:57: aber du kannst natürlich jedem Modell sagen Ich möchte einfach von dir klare präzise antworten.

00:10:01: Oder du darfst ein bisschen sarkastisch sein oder du möchtest immer unheimlich nett so sein.

00:10:04: Hier geht's wir sind eine Familie mit gutem Umgang zu.

00:10:06: So das kannst du alles so festlegen wie du möchetest.

00:10:09: Aber Auto aus der Box quasi und man sagt so Online Business Met Defaults Matters Wie das aus der box kommt ist dann doch wichtig.

00:10:16: Und dann wird es ein bisschen um Geschmack gehen, welches Modell einem besser gefällt.

00:10:19: Weil von den Fähigkeiten ähneln sie sich für Standard-Anwender eigentlich schon sehr.

00:10:23: Aber ich würde sagen Gemini ist das was am Ende dem Durchschnittsnutzer überzeugen wird preislich.

00:10:28: Verfügbarkeit geht auch einfach darum dass es ein sehr einfaches wird.

00:10:31: über die Google Suche kommt ja quasi in sowas ähnliches wie Gemini schon rein.

00:10:37: Es gibt Leute die bevorzugen Claude, es gibt Leute der Bevorzugung RGBT, ein paar Bevorzügen Grog der teilweise durchaus auch Vorteile hat.

00:10:46: Aber ich kann mir vorstellen, dass Google den Consumer-Markt wirklich gewinnen, weil sich's... Jetzt ist so das Durchschnittsmodell irgendwie so wie es in der Bahn Erdinger Weizen gibt?

00:10:55: Das schmeckt Weizentrinkerin glaube ich nicht gut!

00:10:58: Aber es hat halt so den absoluten Durchschnitzgeschmack mit dem jeder klar kommt.

00:11:01: Die

00:11:01: Quote können wir gerne einbauen quasi mal in die Gemini des Fernsehbier de LLM sehr.

00:11:08: Wie beurteiltest du das, wenn wir das jetzt mal auf den E-Commerce übertreiben?

00:11:11: Taric hat in seiner State of e-Commercy gesagt, dass sie ein Prozent per Judgeability mittlerweile kreben hat als Traffic und in deiner Keynote hast du gesagt.

00:11:19: Dass man bis einen Mensch über einen LLM auf deine Seite kommt, vorher das LLm seventy tausendmal vorher auf der Seite war.

00:11:27: Kannst du uns kurz abholen und sagen welche Auswirkungen das aus deiner Sicht für den Ecommerce hat?

00:11:32: Wir haben genau die konkrete Zahl.

00:11:34: Das stimmt für Entropics Cloud also bevor... Entropic oder Claude.

00:11:39: Ein Besucher auf die Webseite, das noch ganz zu schweigen von Verkauf aber ein Besucher oder eine Besucherin überhaupt auf die Website schickt wird er siebzig tausend Anfragen an die Web-Seite gestellt haben um sie zu verstehen, zu crawlen, Livedaten zu holen und so weiter.

00:11:53: Das gibt sind innen nicht hohe Zahl für andere Chatbots.

00:11:56: Google hat natürlich das beste Verhältnis weil sie Instagram noch viel Traffic also immer weniger Aber Sie schicken von den Chatbottes noch am meisten Traffic.

00:12:04: ChatGPT ist vielleicht ein zu fünfzehntausend oder so, wenn ich mir richtig ändere war es alles in den hohen tausenden Zahlen eigentlich.

00:12:10: Jetzt ist natürlich auch klar dass man den Wert von chatbot mentions oder wie man das nennen möchte nicht nur im referral user messen kann.

00:12:20: also da würde man wahrscheinlich dieses ökosystem falsch verstehen.

00:12:24: aber man kann definitiv sagen dass echter traffic erstmal direkt messbar relativ wenig oder ganz, ganz wenig darüber kommt.

00:12:31: Wenn er kommt ist in der Regel besser vorqualifiziert.

00:12:33: das heißt er würde eine sehr gute Conversion Rate haben weil die Leute schon viel Produktvergleich und so weiter vorher gemacht haben.

00:12:38: sie sind gut informiert worden von den Chatbots und haben dann noch hohe Conversion rate.

00:12:43: aber diese egal auf welchen Chatbot wir schauen die liefern erstmal nicht mehr Traffic.

00:12:48: Die links sind wenn man das selber kennt die Links sind ja auch gut versteckt.

00:12:51: man hat es wird wenig Grund geschaffen überhaupt die Links zu klicken Und so weiter und sofort.

00:12:57: Und trotzdem ist es für die Entscheidungsfindung, für die Vorbereitung eines Kaufs natürlich schon unheimlich wichtig.

00:13:02: Also wenn jemand eine Frage stellt was sind denn gerade die Sneaker?

00:13:07: Der Saison?

00:13:07: oder welche Jagdverträge trägt man dieses Jahr zum Skifahren?

00:13:11: dann kriegt man erstmal einen Auswahl an Produkten vielleicht und wo man's dann kauft macht man dann wieder vielleicht über Google das.

00:13:17: deswegen geht's dem Suchgeschäft von Google glaube ich auch noch so gut dass es fährt ja jedes Jahr neue Rekorde ein.

00:13:22: obwohl ChatGPT, neunhört Millionen Nutzer.

00:13:25: Hat macht Google Rekordergebnisse.

00:13:26: Ich glaube es wurde noch nie mehr für Suchmaschinenwerbung ausgegeben bei Google als aktuelle.

00:13:31: Genau das liegt natürlich so ein bisschen auch an der Mangelung anderer Kanäle.

00:13:34: also es gibt noch Social Media irgendwie TikTok und Meta aber vielleicht Snap noch ein ganz bisschen.

00:13:40: aber es gibt ja keine relevanten Kanälen und in den Chatbots kann ich noch nicht so viel Werbung wirklich buchen als durchschnittliche Advertiser.

00:13:49: Also diese vorbereitenen Suchen, gewisse Markenpräferenz in da erwähnt zu werden.

00:13:54: Da überhaupt bekannt zu sein dem Modell das ist schon wichtig und deswegen würde ich sagen beeinflussen Chatbots und KI-Modelle sicherlich deutlich mehr Entscheidungen als es mit Traffic Messers.

00:14:06: aber dass die Leute also das Schwere wird quasi ein Marketing Mixmodel zu finden was das irgendwie berücksichtigen kann und gleichzeitig auch die Frage Selbst wenn ich das weiß, wie kann nicht die Modelle überhaupt beeinflussen?

00:14:19: Also es gibt ein paar Tricks wo ich sagen würde.

00:14:22: Die sind eher kurzfristige Abitraschenmöglichkeiten irgendwelche Listicles bauen oder zu sagen irgendwie Moncler Skijacken sind schon immer die beliebtesten gewesen und irgendwie macht da Liste die fünf Top Marken der Saison und zufälliges Monclair auf eins oder dann werden die Modellen irgendwann fressen.

00:14:37: also so alte... Ich nenne das mal quantitative Methoden oder Spam könnte man's auch nennen funktioniert jetzt kurzfristig noch ganz gut.

00:14:45: Langfristig geht es natürlich eher wieder in Richtung Online-PR, vielleicht Key Opinion-Lieder überzeugen.

00:14:51: Also Medienreichweite und geschriebene Worte, Videos wieder zu erzeugen.

00:14:55: Weil am Ende konsumieren die Modelle digitale Daten und das Internet und je öfter meine Marke sich da wiederfindet, desto eher kann ich das auch ein bisschen beeinflussen.

00:15:04: Ganz langfristig wird natürlich diese welt auch pay to play.

00:15:07: also ich werde dafür werbung zahlen müssen um genannt zu werden.

00:15:10: das könnte.

00:15:10: Ein revenue model werden oder ein cpm modell wie es von edwards oder meta kennen, wird man sehen.

00:15:18: im moment laufen die ersten werbe bestrebungen nicht so gut würde ich sagen.

00:15:22: Oder was ich mir gut vorstellen könnte ist eben halt wenn google dem hat ja auch schon mal vorgestellt dass man endlich idealo dass er macht einen preiswecker einstellen kannst und ähnliches dass es dann auf der anderen Seite vielleicht so eine Auktionsmodelle läuft für Menschen, die diesen Artikel haben und verkaufen möchten.

00:15:36: Genau das haben wir neulich im Podcast besprochen und zwar hat Google gerade auf seiner I.O.

00:15:39: Entwicklerkonferenz einen Unified Shopping Card nennen Sie's glaube ich, oder Universal Shopping Cart, das Wort Universal mögen sie bei Google Grenz gerne gebaut.

00:15:50: Das heißt, ich kann shopübergreifend quasi items in meinen Shopping-Kart, also in meinem Einkaufskorb legen.

00:15:57: Und man könnte natürlich... Also das ist natürlich die maximale Intentionen, die ein Kunde äußern kann!

00:16:01: Ich möchte dass demnächst kaufen oder zumindest vergleichen.

00:16:04: schon mal, deswegen leg ich es in den Shoppingkart.

00:16:06: und ja dann kann man sagen wir haben hier eine Preissaktion.

00:16:08: jetzt ist derzeit jetzt die Zeit gekommen, denn können natürlich auch verschiedene Werbetreibende darauf bieten weil Google hat ja das Merchant Center dahinter.

00:16:15: das heißt jeder werbetreibenden weiß eigentlich das hier ist der gleiche Artikel, den habe ich auch am Lager.

00:16:20: Also warum kann ich jetzt... also ich bin sagen wir mal Otto und auf der anderen Seite hat jemand sich aber gerade bei Das gibt es ja noch groß an Konkurrenz, aber mit dem meisten gehörende selber zu Otto.

00:16:33: Mir fällt jetzt nichts Gutes ein.

00:16:34: Zalando?

00:16:35: Ja genau bei Zalandoh hat sich gerade jemand, sagen wir mal einen Nike Free Sneaker in Warenkorb gelegt und jetzt kann Otto auf diesen Intent glaube ich wird man bald bieten können da den Kunden nochmal überzeugen mit einem Gutschein, schnellerem Versand, bessere Verfügbarkeit, besseren Retourregeln oder so.

00:16:53: Genau das ist natürlich gefährlich weil das wieder auf die Handlamage gehen wird.

00:16:56: am Ende Man könnte sagen, es ist relativ konsumentenfreundlich.

00:16:59: Aber den wirklich besten Preis zu finden wird dadurch ja vielleicht auch ein bisschen intransparenter weil natürlich dann wieder mit Marketinggutscheinverknappungen gearbeitet werden wird und so weiter.

00:17:09: Was ich da so raushöre das für Menschen die Marketing arbeiten definitiv wichtig ist sich mit diesem Thema zu beschäftigen und sich da reinzuarbeiten.

00:17:16: mal dass du die Zukunft jetzt gerade beschrieben hast.

00:17:18: Ja absolut!

00:17:20: Die Gewohnheiten von Nutzern, insbesondere jüngeren aber nicht exklusiv jüngere Leute verändern sich schon sehr stark.

00:17:26: Also die Nutzen teilweise.

00:17:29: so heavy-Nutzer nutzen es schon wie Google eigentlich und insofern kommt man nicht um den Kanal herum.

00:17:35: also man muss einfache Heuristiken finden wie man Erfolg dort messen und beeinflussen kann.

00:17:41: So ein richtig festes Framework würde ich sagen gibt's da noch nicht.

00:17:44: Aber es gibt Ansätze Es gibt auch Software um das ein bisschen im Blick zu halten und besser zu verstehen erstmal.

00:17:50: Es gibt natürlich auch schon entstehende Branche von Agenturen und Optimierern, die sich quasi damit beschäftigen da Performance zu verbessern.

00:18:00: Trotzdem glaube ich ruf ich immer damit dazu auf so ein bisschen das große ganze Blick zu behalten.

00:18:05: also wenn ich jetzt die Hälfte meines Marketingteams anscheid GPT setze gemessen am vermittelten Umsatz mache ich dann vielleicht doch einen Fehler weil natürlich Google und Meta als Universen Noch viel, viel mehr Kaufentscheidung am Ende verwalten.

00:18:20: Als als chatchi betieren insofern jetzt mal fünf bis fünfzehn prozent seines marketing bejes in den bereich k i So explorativ zu verlegen

00:18:30: das

00:18:30: ich würde sagen er fünfe fünf zehn.

00:18:32: aber das kann man schon machen.

00:18:33: also man sollte es nicht verpassen.

00:18:34: man soll vor allen Dingen so eine fast follower Attitude glaube ich anlegen dass man schaut für wen klappt das eigentlich schon wie machen die das?

00:18:43: Und dann kann man dem eigentlich schnell hinterhergehen.

00:18:46: da jetzt selber sich eine blutige Nase zu holen oder versuchen, Cutting Edge was rauszuholen, zumindest für die allermeisten Organisationen.

00:18:56: Für nicht den effizientesten Weg würde ich mal sagen.

00:18:58: Das

00:18:58: ist eigentlich die gleiche Taktik, die du bei den Sprachmodellen beschrieben hast, die mich von dem amerikanischen Tool zu dem chinesischen, weil die machen das ja eigentlich ähnlich und sie dann das kopieren, was die amerikanische Tools machen.

00:19:08: Genau, ich nenne das immer die größte Gefahr für die KI-Blase, die ich gerade sehe.

00:19:14: Also nicht dass KI nicht genutzt wird.

00:19:15: Das halte ich zu vernachlässigen des Risikos und KI würde nicht mehr weggehen.

00:19:20: Es gibt viel zu viele Use Cases, die schon gut funktionieren.

00:19:23: aber eine sehr konkrete Gefahr ist, dass man eigentlich heute schon ninety bis achtundneinzig Prozent der Leistungen von chinesischen Open Weights Modellen für zehn Prozent des Preises einkaufen kann insbesondere die Standard-Use-Cases, die Nutzer haben.

00:19:38: Also jetzt so cutting edge irgendwie was ein Orchester von Claudeagenten.

00:19:45: damit hält es vielleicht noch nicht ganz mit Spärspitze der Evolution, wenn man so möchte.

00:19:51: Aber die Use-Case ist ein bisschen Code erstellen.

00:19:54: Irgendwelcher Prozesse automatisieren alles was wir als Privat oder professionelle Anwender machen.

00:19:58: das können die chinesischen Open Source Modelle eigentlich genauso gut und es kostet einen Zehntel des Preises.

00:20:02: Und die Gefahr ist natürlich einerseits dass dann die coupling kommt also China nicht nur destilliert und kopiert sondern irgendwann wirklich überholt vielleicht durch den technologischen Durchbruch oder weil sie bessere Ships bauen irgendwann mal oder weil Sie Zugang zu günstigeren Strom haben.

00:20:18: Das heißt, Sie könnten dann sogar unsere oder die relativ fortschrittliche US-Technologie überholen.

00:20:24: Aber sie können auch einfach weiter in die Discount-Strategie machen und immer wieder fünf, neunzehnte Leistungen für zehn Prozent der Kosten anbieten was sie jetzt effektiv schon tun.

00:20:34: Zum einen für die Wettbewerbsbeobachtung, ich komme aus dem Halt.

00:20:37: eine gute Idee aber so gesamtstrategisch wenn man auf die Bubble drauf guckst, siehst du das als Gefahren?

00:20:42: Ja also für die...wenn man so möchte.

00:20:44: AI-Ökosystem und die hohen Bewertungen, die damit einhergehen ist das glaube ich die größte und relevanteste Gefahr gerade.

00:20:51: Aber für Anwender ist es erst mal... also grade für uns in Europa ist auch eine riesen Chance!

00:20:57: Wir werden jetzt entweder kommerziell abhängig von großen US Unternehmen wie schon bei der Digitalisierung und dem digitalen Werbemarkt oder wir könnten eigene Open Source Alternativen bauen.

00:21:09: Oder wir müssen die bittere Pille schlucken und chinesische Open Source Modelle bei uns quasi souverän auf eigenen Datacentern installieren, prinzipiell diese Modelle funken jetzt nicht nach Hause nach China oder so.

00:21:23: das ist nicht das Problem.

00:21:23: sie sind ein bisschen intransparenz.

00:21:24: wir wissen nicht wie die trainiert worden sind wissen wir bei den US-Modellen aber auch nicht wenn wir ehrlich sind.

00:21:29: Aber ansonsten ist es die günstige Variante die uns tendenziell sogar ein bisschen Freiheit Erlaubt widersprüchlicherweise.

00:21:37: Die Variante, die du dazwischen eben angesprochen hast, siehst du einen europäischen Marktteilnehmer, dem du das zutrauen würdest und Obstmodell zu bauen?

00:21:44: Ja, so ein Mistral ist noch so halb im Rennen würde ich sagen.

00:21:47: einerseits Pivoten, die schon so'n bisschen sich stark auf den öffentlichen Sektor-und Unternehmenssektor zu fokussieren.

00:21:52: also Ich habe das Gefühl, die gehen schon stark Richtung souveräne KI für Unternehmen mit einer europäischen Prägung.

00:22:01: weil es so die Nische ist glaube ich wo Sie im Stärks sind.

00:22:04: mit den ganz großen US-Modellen können sie eigentlich nicht mitspielen.

00:22:08: Aber sofern das rechtlich nicht untersagt ist, können Sie natürlich die gleichen Tricks nutzen wie China also die großen US Modelle nutzen um bessere Modelle daraus zu distillieren.

00:22:18: Das wird irgendwann sicherlich mal höchstrichterlich geprüft werden oder entschieden werden ob das okay ist oder nicht oder ob das nur chinesische Unternehmen dürfen weil sich irgendwie verdeckt machen.

00:22:29: aber prinzipiell ist das aus europäischer Sicht gerade Unsere beste Lösung ist, sei denn man findet noch mal einen ganz neuen Ansatz.

00:22:35: der ehemalige Meta K.I.-Chef Jan Lecoeur forscht jetzt zum Beispiel in Paris und dem Silicon Valley an sogenannten Worldmodels.

00:22:42: das wäre nochmal eine ganze neue Generation mit auch neuen Fähigkeiten eventuellen neuen Kostenstrukturen wobei es halt eben so ist wenn er das jetzt entwickelt unter einem Durchbruch hat dann kann das Open AI oder DeepMarch natürlich auch sehr schnell kopieren beziehungsweise die Forschen parallel natürlich auch ans euch Modell.

00:22:58: ein exklusives Privileg von Jan Lecombe, dass er an Worldmodels arbeiten.

00:23:01: Sondern auch da gibt es Konkurrenz und ist ja nicht nur das nur China hinterherläuft und schnell Dinge kopiert sondern wenn wir jetzt etwas entwickeln würden was funktioniert dann würde natürlich Open AI and Entropic sich dessen auch sehr schnell annehmen.

00:23:13: Das Besondere an diesen Modellen war, dass die die Welt verstehen oder kann zwar einfach gesagt...

00:23:17: Genau sie lernen weniger aus Texten sondern mehr so durch Beobachtung.

00:23:23: Also ich versuche ein Modell von Physik zu haben, zum Beispiel.

00:23:26: Sie müssen nicht Zehntausend Videos sehen wo ein Glas runterfällt sondern sie verstehen das.

00:23:30: wenn sich der Griff einer Hand vom Glas löst dann fällt das Glas höchstwahrscheinlich runter und beim nächsten festen Gegenstand würde es aufprallen, dann wird das Wasser rausspritzen.

00:23:38: also versucht so einen Verständnis der Welt zu entwickeln von Physique durch Beobachtung.

00:23:43: man vergleichtest mal ganz gerne Jan Le Corse nicht meine Worte vergleichtes mit der Fähigkeit von menschlichen Kindern.

00:23:48: die lernen ja viel schneller.

00:23:49: also die sehn dreimal Hund und auf einmal sagen sie wow wow und erkennen aber dann jeden Hund komischerweise, egal ob der Locken hat oder Glatthaar, Pugel oder was auch immer alles.

00:23:58: Und das schafft eine Karriere nicht.

00:23:59: die muss zwei Millionen Bilder von Muffins und Tunden sehen bevor sie Muffin vom Hund unterscheiden kann.

00:24:05: Das versucht man quasi nachzubilden.

00:24:06: dieses schnellere Lernen und Worldmodels können da ein Durchbruch sein der dahin führt.

00:24:11: Wenn

00:24:13: wir in Europa jetzt nicht schon ein Modell in der Schublade haben sind, wäre er ziemlich gut da drin damit Dinge zu machen.

00:24:18: Du hast ja in deinem Vortrag gesagt dass es mittlerweile im Netz mehr Content gibt, der durch KI erzeugt wird als von wirklichen Menschen und das dich im Zuge dessen für einen Bio-Siegel ausgesprochen wie Content gekennzeichnet werden sollte.

00:24:30: Warum möchtest du sowas an?

00:24:32: Also den Punkt haben wir schon letztes Jahr überschritten, dass quasi mehr KI generierter Content im letzten Sonntag wird sich nur noch weiter quasi ... Es würde nur noch weiner eskalieren.

00:24:42: Und daher auch die Logik.

00:24:43: Früher hat man ja gesagt, wir müssen KI-Content Watermarken.

00:24:47: Also wir müssen da irgendwie so ein kleines Logo drauf machen damit Leute das erkennen dass es deepfake sein könnten oder nicht echt ist.

00:24:53: Das Renns aber eigentlich längst verloren.

00:24:55: also A können wir davon ausgehen dass in Zukunft neunneinzig oder neunzig Prozent des Contents KI generiert seien?

00:25:00: also den noch zu markieren ist Unfug.

00:25:03: Deswegen ist es schlauer eigentlich den menschlichen Content irgendwie mit signallingen Lösungen auszuzeichnen.

00:25:09: Das könnte man mithilfe einer Blockchain machen, das vielleicht eine der besseren Newscases von Blockchains.

00:25:14: tatsächlich dass man sagt ich kann auf der Blockchain hinterlegen, dass dieses Bild mit diesem Hash Wert tatsächlich von Menschen generiert wurde.

00:25:22: Andersrum würde es nicht funktionieren, würde man Watermarks auf KI-Content machen.

00:25:27: Wie gesagt, der Großteil ist konnte mit eki sein plus die watermark zu entfernen oder wirklich zu überprüfen wäre technologisch gar nicht so einfach.

00:25:34: insofern ist es einfacher quasi ein biosiegel daraufzumachen.

00:25:37: dass hier ist human made.

00:25:38: das werden wir bei musik zunehmen sehen.

00:25:41: das werden wie bei filmen zunehmend sehen aber auch bei ganz normalen text und bildern kleineren videos wahrscheinlich

00:25:47: als ist dann fürs marketing des person brands dadurch immer wichtiger werden.

00:25:51: Ja, einerseits durch die Flut an KI-Slop wahrscheinlich.

00:25:55: Also einfach auch vor minderwertigen Hochinhalten.

00:25:59: aber selbst hochwertige Inhalte wird es immer mehr geben und also auch da werden wir einen Überfluss von haben.

00:26:05: das habe ich glaube bei der ersten im Jahr so ein bisschen prognostiziert dass sie eine riesen Vertrauenskrise haben werden weil Content zu erstellen unheimlich günstig wird.

00:26:14: uns dann viel zu viel Content gibt und niemand wird es auseinander halten können.

00:26:17: Ich glaube das kann man jetzt schon sagen dass das relativ klar so gekommen ist.

00:26:21: Und was wir brauchen sind, glaube ich so ein bisschen, du nennst das Personal Brands.

00:26:25: Ich würde es um humane Filter nennen.

00:26:26: Das ist ja auch meine Aufgabe, ne?

00:26:28: Ich sage also, ich versuche diesen so viel wie möglich.

00:26:30: Ich schaffe's natürlich auch nicht jeden Inhalt zu konsumieren aber ich versuch wirklich viele Inhalte zum Thema KI von Forschungspapers über irgendwie Veröffentlichung, Podcast, Zweitmeinungen, Newsletter die großen Wirtschaftsatschritten.

00:26:42: Versuch wirklich alles zu konsümieren und ich bin quasi der Filter damit... Du dieser schieren massern Informationen auch her werden kann, kondensiere ich das runter.

00:26:50: Danke dafür!

00:26:51: Auf eine Stunde oder wenn man ein bisschen tiefer einsteigen will, kann man sich halt zweimal die Woche im Podcast abholen und dann anderen Podcasts und Publikationen.

00:26:59: Aber ich glaube sowas werden wir brauchen weil es wird zu viel Content geben.

00:27:03: Jeder kann heutzutage den Newsletter automatisch generieren oder deutlich einfacher schreiben.

00:27:07: Videoschneiden ist einfacher geworden Texte sowieso Blogs.

00:27:13: Podcast machen kann man inzwischen voll KI automatisiert also es gibt automatische Spotify Feeds die einfach.

00:27:20: Die top wissenschaftlichen Paper zu KI zum Beispiel in den mit Notbuck LM ist das Google Modell was man dann nutzt in den Podcast verwandeln.

00:27:28: und genauso könnte ich sagen, ich glaube Mathe Schrader hat gerade einen automatisierten KI Newsletter geschrieben der relativ in der relativ hoher Qualität dann daherkommt.

00:27:39: das heißt irgendwie werden wir diese Filter brauchen Und am Ende helfen menschliche Gesichter und die Erfahrung oder Story dahinter, glaube ich, das auch zu verkaufen.

00:27:49: Also es könnte auch... Dass das matisch radar macht, könnte auch ... Ich will jetzt nicht zu sehr banalisieren aber das könnte.

00:27:57: zumindest für den meisten Menschen wäre es nicht erkennbar wenn dass jemand macht der gerade irgendwie von der Technischen Universität München irgendwie im zweiten Semester ist oder so Der könnte das technologisch definitiv auch oder vielleicht sogar besser bauen.

00:28:10: Aber Für das Newsletter interessiert sich erst mal keine, oder es würde deutlich länger dauern.

00:28:16: Und jetzt persönlichen Brands traut man dann bei eben besseres Judgment, bessere Kuratierung, bessre Regeln und ein besseres Aufsetzen der Software zu.

00:28:25: Insofern glaube ich werden die wichtiger weil Leute wollen sich auf irgendwas verlassen?

00:28:29: Oder wollen dass jemand die Welt für sie einordnet.

00:28:31: also die welt wird immer chaotischer überflutet an Informationen und Menschen wünsen sich glaube ich umso mehr dann die Einordnung durch Menschen den Sie vertrauen.

00:28:39: Das ist interessant.

00:28:40: Jetzt gibt es Zuschriften, weil das ja eigentlich eine Rolle, die vorher ja eigentlich Redaktion und Journalisten vorbehalten war, die sich jetzt irgendwie erweitert um ja irgendwie Expertinnen und Experten Marktbegleiter also nennen sie wie du möchtest im Endeffekt aber Leute die sich sehr gut mit der Thematik auskennen.

00:28:53: Teils sehr gut damit auskernen teils auch dir's einfach nur anmaßen.

00:28:56: so in China hat man gerade begonnen dass man Influencern zum Beispiel die Äußerungen zu gewissen Themen untersagt.

00:29:05: Also das ist natürlich aus Meinungsfreiheit Perspektive nicht so befürworten, aber es geht explizit um die Bereiche Medizin-Finance also persönliche und persönliche Altersvorsorge Ähm ... Medizin, was noch.

00:29:19: Psychologie so Sachen also die wirklich auch eventuell lebensentscheidend sind.

00:29:23: Also da darfst du dich nur noch äußern wenn du wirklich Experte bist oder mindestens das mal studiert hast.

00:29:27: Hat vor und nachteil ist mir auch vollkommen klar.

00:29:29: So mit unserer Freiheitssicht lässt sich es nicht vereinbaren.

00:29:32: Für die mediensphäre ist das jetzt erstmal.

00:29:35: aber wenn ich schlechter wenn nicht jedermann sich irgendwie zu Jetzt anfängt peptide zu verkaufen die unerbruchzentrum weil er mal zwei handeln hoch oben hat also dass ich so führe und wieder aber Ich glaube, echter Journalismus hat schon noch einen Mehrwert.

00:29:50: Aber klar gibt es auch Leute die am Ende einzelnen Menschen als Personenmarken mehr vertrauen und du wirst so diese Citizenjournalistin also möchtest haben.

00:29:58: das Problem ist natürlich dass sie sich nicht an journalistische Stande halten.

00:30:01: Also auch wir wenn wir jetzt nämlich ich nennen uns mit Absicht sagt manchmal wir machen teilweise journalistische Aufgaben aber... Wir haben ja nicht den journalistischen Arbeitsethos, wir haben nicht die Zeit Leute zu konfrontieren mit unseren Aussagen oder zwei Quellen zu suchen.

00:30:15: Manchmal sagen wir dann relativ klar das ist Hörnsagen oder ich habe das von einer Person gehört oder wir geben Leuten im Nachhinein die Möglichkeit sich dazu zu äußern, wenn wir tatsächlich mal was falsch gesagt haben.

00:30:26: Wir als Podcaster folgen jetzt kein journalistischen Standard zumindest nicht den engsten Standards und insofern sehe ich das schon auch als problematisch.

00:30:33: aber faktisch.

00:30:34: Die Welt funktioniert so.

00:30:34: key opinion leader Influencer wie man sie nennt beeinflussen mehr und mehr Entscheidungen und ordnen die Welt für Menschen ein und nehmen damit zu Aufgaben der klassischen Medien zunehmend Wahl.

00:30:46: können es auch Marken nutzen?

00:30:47: aus deiner Sicht also diese Strategie?

00:30:49: Ja, die können sich halt dieses Judgment dann einkaufen und darüber so indirekt Werbung machen.

00:30:54: Das passiert ja ganz stark.

00:30:59: Ich glaube oder hoffe dass das aber schon irgendwo auch Grenzen hat.

00:31:03: also wenn mir jemand irgendwie ein Podcast alle drei Wochen eine andere Bank empfehlt frage ich mich natürlich bei welcher Bank ist der jetzt eigentlich und meint er das noch ernst?

00:31:11: Oder es gibt einen sehr erfolgreichen Gastronomie-Podcast.

00:31:15: Wenn die denn erzählen sie saufen HG One jeden Morgen Halt ich das erstmal für weniger glaubwürdig und ganz ehrlich glaube es schadet auch also mit in meinem.

00:31:23: In meiner Betrachtung schadete dass den brands der handelperson.

00:31:26: deswegen versuchen wir das zu vermeiden zum beispiel beim podcast.

00:31:30: also ich spreche prinzipiell keine werbung ein um irgendwie noch neutraler zu wirken.

00:31:37: wir suchen uns unsere werbekunden aus, dass hat wieder ganz neue probleme.

00:31:40: da würden journalisten jetzt sagen du kannst doch nicht die werbung auswählen sondern genau da liegt ja die trennung die.

00:31:43: der journalismus ist autonom Und bei der Werbung entscheiden wir dann wiederum gar nicht, da können alle werben so lange sie sozusagen sich im rechtlichen Rahmen bewegen.

00:31:51: Wir machen das anders weil wenn wir das selber einsprechen glaube ich dann damit es authentisch ist und damit unsere Nutzer uns vertrauen und damit die Werbung auch wertvoll ist muss ja irgendwie zu uns passen.

00:32:03: also Ich kann jetzt nichts sagen ich benutze ein Samsung Handy und arbeite auf einem Acer Laptop So dass wissen Leute dass das Bullshit ist und das auch keinen Sinn macht und nicht mein Anspruch ist.

00:32:14: Insofern glaube ich hat das auch grenzen aber ja.

00:32:18: Brands können das nutzen, ich glaube... ...das Spannende wäre natürlich so Pro-Sumer rauszufinden also Leute die wirklich deine brand nutzten und dann auch echte Fans sind und die das... ...dann authentisch wiedergeben können was sie an dem Produkt schätzen.

00:32:31: Also wir hatten es zum Beispiel schon mal Ich will jetzt nicht sagen welche Marke das war Aber das war eine Marke.

00:32:34: die hatte gesagt Eine, die ich auch benutze und wo ich ein großer Fan von bin.

00:32:38: Und die haben gesagt ja wir haben ihr neues Produkt jetzt möchten wir quasi bewerben oder wir möchten den und den take machen.

00:32:43: Ich würde lieber erzählen dass hier keine Angst erst mal den Laptop den ich nutze was der mir für gute dienste leistet.

00:32:48: Aber das ist gerade nicht unsere message.

00:32:50: Das ist natürlich schwer.

00:32:50: ich verstehe dass Werbetreibende so denken dass sie sagen Wir haben jetzt gerade eine Message die wir in markt bringen möchten.

00:32:58: Ich würde wahrscheinlich bei dem person starten und sagen Warum sind die gute ambassadors für unsere brand?

00:33:05: Und was können wir dann für eine Message finden, die uns und ihr zu ihnen gut passt?

00:33:10: Aber es gibt noch Leute, die sagen das komplette Gegenteil.

00:33:13: Die sagen Authentizität ist komplett überschätzt.

00:33:15: Es geht nur um Reichweite.

00:33:16: Sondern einen Gegenpunkt aufzunehmen.

00:33:18: ich selber halte das nicht für die Wahrheit aber es gibt durchaus Leute, der so sagen würden.

00:33:24: Wie es Marken jetzt mal schon nutzen könnte, sind ja Philippe und Roland in ihrer Kino.

00:33:28: Sie haben zwar den Sonos Admin of Reddit also der dann... der dann mit in diese Gruppe eingeladen worden ist und da einfach einen sehr guten Job gemacht hat, indem er mal Probleme beim Apre-Launch immer die mir gelöst hat.

00:33:40: Und dadurch fand ich Markerhalter statt.

00:33:41: Weil das wäre wenn man es ja so zusammenfasst was du jetzt sagst für Marken ja ein ganz guter

00:33:45: Anwendungswerk?

00:33:46: Absolut!

00:33:46: So Community Engagement Leader oder wie man das nennen möchte, also offiziell beschäftigte Ambassadoren Wenn die das gut machen... Also natürlich ein dünner Grad.

00:33:57: sich da die Street Credibility of Reddit zu bewahren gleichzeitig war irgendwie wahrgenommen zu werden und aber auch die Brand glaubsam zu vertreten ist alles nicht ganz einfach unter einen Hut zu bringen.

00:34:08: Wenn das gelingt, ist es natürlich super!

00:34:11: Es gibt jetzt nicht so viele Plattformen die so relevant sind, aber Reddit ist ja so relevant geworden weil Google ihnen auch diese Relevanz sehr stark verleiht in so einer Art-Partnerschaft.

00:34:21: Aber das war ein super Beispiel, genau.

00:34:22: Ist ja auch sehr gut angekommen.

00:34:24: der Teil über Reddit also im Moment Szenenaplaus ist sicherlich eine der relevanten Plattform Und ab einer gewissen Größe lohnt es.

00:34:32: jetzt glaube ich für Brandstar regelmäßig, also sobald's ein Subreddit gibt zu deinem Thema und da sagen wir mehr als zweitausend Leute drin sind.

00:34:38: Sollte man zumindest das Screen, da kann halt ganz viel Feedback zu Produkten oder auch der Markenwahrnehmung sich drinnen verstecken.

00:34:45: aber man kann es auch lenken moderieren oder einfach sehr aufmerksam zuhören und sagen Wir hören euch dass mein.

00:34:51: Ich würde dann nicht jede Entscheidung in der Community deswegen überlassen.

00:34:56: Aber um im Kontakt zu bleiben, ist es eines der günstigen Instrumente am Ende.

00:35:01: Packen wir euch mal in die Schuhe und dann könnt ihr euch den Keks noch mal angucken, weil ich von denen auch guter Männer mit dem Auto daraus entwickelt hat.

00:35:05: Dann müssen wir

00:35:06: noch

00:35:07: ein bisschen über KI sprechen.

00:35:10: Es gibt ja noch den Faktor Menschen und

00:35:11: vor allem wie

00:35:11: Menschen KI nutzen und diese ganzen Tools.

00:35:13: Hattest du denn vorgesprächig mal kurz an einem Angetießer, dass die... Dass wir ja ein gewisses Bild davon haben, wie wir einmal KI nutzen.

00:35:22: Aber dann eigentlich noch die Realität gibt, wie KI in Wirklichkeit im Malt genutzt wird?

00:35:26: Kannst du das vielleicht mal einordnen?

00:35:27: Ist derjenige, der in Deutschland den besten Überblick über den Markt hat oder so ganz direkt gefahren?

00:35:31: Wie KI ist Deutschland?

00:35:33: Das ist ja so ein bisschen das Thema Adoption eigentlich.

00:35:35: also wie viele Leute wann wenden das wirklich an und wie tief integriert es schon?

00:35:38: da muss man wieder zwischen den Märkten entscheiden also Konsumentenmarkt und Unternehmensmarkt würde ich jetzt mal vereinfachen.

00:35:44: Beim Konsumentenmarkt kann man sagen, dass ungefähr eighty-fünf Prozent der Weltbevölkerung eigentlich noch nie KI genutzt haben.

00:35:50: Das ist natürlich auch viel im globalen Süden aber nicht zwangsläufig, da gibt es auch early adopter natürlich.

00:35:56: und selbst von den eins, zwei, eins, drei Milliarden Menschen die schon mal KI genützt haben zahlen nur fünf vielleicht inzwischen sechs sieben Prozent dafür irgendein Abo.

00:36:06: also können wir das runterbrechen, dass wahrscheinlich insgesamt nur ein Prozent der weltbevölkungen für KI bezahlt.

00:36:11: Und von denen ist es wiederum nur zwanzig Prozent oder zehn Prozent, die schon mal was gebaut haben mit KI also mal eine App gebaut haben, eine Webseite, eine Automatisierung ein größeres Projekt mit einem Orchester von Agenten gearbeitet haben, einen Openclaw aufgesetzt haben oder so.

00:36:27: Das heißt die absolute Minderheit, null Komma drei Prozent sind's.

00:36:30: dann glaube ich quasi sind KI Bilder.

00:36:33: das heißt wenn man da jetzt drin ist dass man schon die absolute Elite aus KI Sicht, wenn man mal ganz weit raus sucht in der Welt und selbst bei den Menschen die KI nutzen, also diese eine Milliarde oder ein bisschen über eine Milliarder KI Nutzer.

00:36:46: Auch das ist noch ein trügerisches Bild weil von denen... Die absolute Mehrzahl, auch mehr als achtzig Prozent in dem Fall KI weniger als zehnmal die Woche nutzen.

00:36:56: Was eigentlich heißt sie spielen nur damit rum?

00:36:58: Sie nutzen es nicht wirklich.

00:36:58: intensiv ist noch gar kein habit geworden.

00:37:01: Wenn sie's nutzen haben viele von denen noch nie eine antwort gesehen die länger als eine minute dauert.

00:37:06: das heißt sie Haben noch nicht ein bild generiert damit oder sie haben noch nicht wirklich eine komplexe research an frage Mal gemacht.

00:37:11: auch dass würde ich sagen er so erstes experimentieren drum spielen dann mit jugendforschwürde.

00:37:18: Florian Heilmann wahrscheinlich sagen.

00:37:19: Die sich

00:37:20: dann wundern, wenn Claude fragt, soll ich dich benachrichtigen?

00:37:21: Wenn nicht mit der Aufgabe fertig bin, warum?

00:37:23: Genau genau genau.

00:37:26: Das heißt es ist eigentlich eine kleine Elite für Hörende.

00:37:30: Ist das hoffentlich keine große Überraschung aber ist ne kleine Elite die quasi wirklich professionell nutzt?

00:37:37: gerade vier von fünf Leuten haben zum Beispiel nicht mal einen Zugang zu KI von ihrem Mitarbeiter, von ihrem Arbeitgeber.

00:37:45: Der Gehirn jetzt fairerweise gehört dann vielleicht auch einen Fleischreifachverkäuferin dazu.

00:37:50: Da muss man fragen, wie dringt die jetzt im KI vom Obwohl?

00:37:53: Wo ist der Hygienestandard?

00:37:54: So kann man sich sicherlich auch helfen lassen bei einem KI.

00:37:57: Die meisten Leute nutzen es quasi noch nicht.

00:37:59: Das heißt, wie viel Potenzial noch vor uns liegt aber erklärt vielleicht doch ein bisschen warum wir den ganzen Produktivitätsfortschritt und so noch nicht sehen werden.

00:38:06: Menschen eigentlich bis auf eine kleine Elite das noch nicht wirklich nutzen.

00:38:11: Bei Unternehmen ist das ein Bild ein bisschen anders, da ist es so dass achtzig-fünfundachtzig Prozent der Unternehmens.

00:38:16: Inzwischen KI nutzen.

00:38:17: die meisten bleiben inzwischen auch dabei.

00:38:18: das sieht man sehr gut wie sich.

00:38:19: die retention rates also Die Kunden die ihr ab und nicht kündigen wenn man so möchte Verbessern sich jedes Jahr deutlich.

00:38:26: inzwischen bleiben neunzig prozent der Kunden bei ihrem KI Anbieter Kunde über das Jahr.

00:38:33: aber von diesen achtzig Prozent die KI als Unternehmen nutzen sind dann wieder um sechzig Prozent, wenn ich mich richtig erinnere in der Pilotphase oder Experimentierphase also Skalientechnologie auch noch nicht wirklich.

00:38:45: Auch da eigentlich sind wir noch ganz am Anfang obwohl die Durchdringung und die Awareness für das Thema KI eigentlich im BTOB Sektor schon ganz gut ist würde ich sagen.

00:38:52: Und trotzdem haben wir unser Bubble alle Vormo und denken wir machen nicht genug damit?

00:38:55: Ja zu Recht würde ich auch sagen.

00:38:58: Also es ist die Möglichkeit sich zu differenzieren.

00:39:00: gerade Ich will nicht sagen, man verliert den Anschluss.

00:39:03: Man kann das immer noch einholen und ich sage das ja auch weil wir sind noch ganz am Anfang.

00:39:07: Also es ist nicht zu später, wenn erst ein Prozent oder null Kommand drei Prozent der Leute jetzt nutzen und da wirklich professionell mit umgehen dann sagt er's ja auch Wir sind noch ganze anfang und man kann doch jederzeit einsteigen und einer der besten drin werden.

00:39:20: Mit diesen Tools arbeiten ja auch immer noch Menschen und wenn wir auch mal von KI-Durchdringungen so weiter reden.

00:39:24: Ich glaube, ich vergesse mir auch häufig dass Menschen das hier auch anwenden müssen.

00:39:27: Elisabeth hat in ihrem Podcast vor ein paar Wochen eine Studie die fand ich sehr bemerkenswert Das was dreißig Prozent der Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmers war eine Studie aus den USA, Großbritannien und Europa.

00:39:36: Und die Implementierung vom KI am Arbeitsplatz Sabotieren weil sie Angst haben ihren Job zu verlieren.

00:39:42: Ich glaube das so ist teilweise auch meine Erfahrung.

00:39:45: wenn du mit großem Unternehmen sprichst dann ist er Hauptfeind der KI der Betriebsrat.

00:39:50: Weil natürlich die Angst damit einhergeht dass Jobs wegrationalisiert werden oder dass insbesondere das eigene interagieren mit der KI die KI schlauer macht dabei den Job zu finden.

00:40:01: Die ist teilweise auch erst mal berechtigt, ich glaube trotzdem dass man als intelligenter lösen kann.

00:40:06: als Arbeitgeber.

00:40:07: also in so eine typischen Verhandlungssituation würde ich mich ja fragen was ist denn jetzt die Aufgabe des Betriebsrat?

00:40:12: der möchte halt nicht das Leute gefeuert werden wegen KI?

00:40:15: Das ist ein Versprechen was ich zumindest soweit es absehbar ist erstmal aussprechen kann.

00:40:19: Ich kann sagen wir werden die nächsten fünf zehn Jahre niemanden mit Also mit der Wegrationalisierung durch KI, mit der Begründung Rauschmeißen.

00:40:30: Und dann kann ich die Produktivität meiner Firma schon mal steigern.

00:40:33: Ob ich das Versprechen einhalten kann ist natürlich eine wichtige Frage.

00:40:37: Das sollte schon ernst gemeint sein, würde ich sagen.

00:40:39: In China macht man es übrigens ganz ähnlich.

00:40:40: Da haben jetzt viele Gerichte entschieden... also nicht dass in China verhindert werden, aber teilweise machen sie ganz schlaue Rechtsprechungen.

00:40:48: und zwar haben Sie gesagt, dass Firmen nicht mit Ausrede KI quasi Leute einfach entlassen können weil sie durch KI wegrationalisiert werden.

00:40:55: Und das ist für die Verbreitung von KI und für die Adoption von KI durch Mitarbeitende wahrscheinlich eine schlaue Regelung, weil so kriegt man Menschen damit KI zu benutzen.

00:41:03: Und dann auch produktiver zu sein.

00:41:05: Idealerweise muss man damit ja gar nicht Jobs killen sondern kann quasi einfach schneller wachsen.

00:41:11: Marktanteile gewinnen gegen andere Länder gegen Firmen, die keine KI nutzen usw.. Also trotzdem ist die Angst natürlich nachvollziehbar Begründbar.

00:41:22: Also es gibt Google hat gerade so einen intelligenten Mauszeiger vorgestellt, wo mit dem quasi KI besonders gut machen kann und ich hatte im Podcast darauf hingewiesen dass das natürlich auch heißt, dass wenn ich den jetzt nutzen würde, kann Google damit nämlich zumindest an als Datenfirma, dass sie dann noch versuchen daraus zu lernen oder da wird ein kleines Button wieder geben ob die Software mithilfe meines Inputs verbessert werden kann und damit noch bessere Ergebnisse für mich liefert.

00:41:47: Wenn ich dazu stimme, dann wird natürlich dadurch auch Intellektuelle Arbeit oder Desktoparbeit beobachtet und von der KI erlernt über den intelligenten Mausfall, wenn man so möchte.

00:41:58: Und das ist schon die Gefahr natürlich dass man dadurch noch mehr Tasken automatisieren kann von Menschen.

00:42:03: Das ist spannend, weil man sieht ja genau wie Menschen Software benutzen oder wie sie Aufgaben haben.

00:42:10: Dinge die man aus Text einfach nicht ersehen kann.

00:42:12: Genau es gibt so anekdotisch immer einzelne Artikel wo dann Leute Kameras auf den Kopf bekommen damit man ihre Handarbeit checken kann.

00:42:19: Oder Meta wollte relativ hohe Wellen geschlagen dass Meta seine Mitarbeiter und Mitarbeiterin beobachten möchte bei der Arbeit um die eigene KI noch besser zu machen angeblich Also, das haben wir bisher so anektotisch gehört.

00:42:32: Aber natürlich werden die Software-Systeme der Zukunft mit denen wir arbeiten alle auch sozusagen die Nebenbedingungen haben dass sie versuchen Daten zu generieren um Automatisierung geradezu erhöhen und dabei werden Sie uns auf die Finger schauen.

00:42:47: bei jeder Software die wir nutzen ist einen wir die aktivieren oder es ist anders untersagt.

00:42:52: Du hast eben den Betriebsrat als Hürde angesprochen dass man da einfach konstruktiv mit umgehen kann sagen hey guck mal wie dieses Versprechen was du eben gesagt hast wenn man das immer ausspricht Die Angst vor diesem Technologie-Thema.

00:43:03: Wenn

00:43:04: ich da noch mal kurz einhaken darf, wenn du den Gedanken halten kannst... Ich muss nochmal sagen aus Sicht des Betriebsrats ist das natürlich trotzdem Selbstmord das zu tun.

00:43:12: weil also der sicherste Weg Arbeitsplätze zu verlieren ist keine KI anzuwenden für einen Unternehmen.

00:43:17: Also wenn du als unternehmlich sozusagen in Stillstand gerätst und dein Dein Betriebstrat wirklich schafft den Einsatz von KI kategorisch zu behindern Unternehmen dann nicht zuversichtlicher, was den Job die Jobgarantie angeht.

00:43:33: Ich finde den Weg zur Versuchung möglichst viele Platze zu garantieren und dafür aber die KI-Nutzungen zu erhöhen natürlich den deutlich besseren Weg.

00:43:41: Spannender Gedanke!

00:43:42: Da ging das passende Gedankel, denn ich hatte mal nämlich sehr gut so, weil ich wollte dich fragen... Was sind denn noch so andere Irren, immer die du siehst?

00:43:46: Und wie man die lösen kann quasi um einfach irgendwie das vielleicht besser im Unternehmen implementieren zu können?

00:43:52: Ja, andere Hürden also die typischen Nummer ein zwei drei Hürde die man noch sehen würde in den allermeisten cases wäre als einerseits die Datenqualität.

00:44:01: Also insbesondere im BtoB Bereich müssen Daten schon auch ein bisschen vorbereitet werden damit KI damit gut umgehen kann.

00:44:09: Damit beginnen oft größere KI-Projekte bei uns dann eben dass man das Data Layer irgendwie mit einem besseren Setup von Snowflake Databricks oder was auch immer.

00:44:18: man da nutzt SAP Noch mal verbessert also die Daten verständlich macht eine vernünftige Taxonomie da rein bringt und so weiter.

00:44:26: Das wird immer die Grundlage sein ist ja auch das Erfolgskonzept von Palantir so ein bisschen, dass die da ihre Forward Deployed Engineers als ihre Einsatz Projektteams ein bisschen in die Firmen schicken und was sie machen ist erst mal vor allen Dingen Datenvorbereitung.

00:44:40: Und dann kann man irgendwann die Palantir Software darauf relativ gut laufen lassen, weil es dann so ein Standard Case ist.

00:44:45: aber die Daten eines Kunden erstmal nutzbar zu machen das ist ich würde sagen mindestens die Hälfte der Arbeit eher mehr

00:44:51: sich daran spannend findest, dass der Kunde das was er einkauft eigentlich gar nicht selbst benutzen kann.

00:44:54: Sondern demal dadurch dieses Team viel braucht.

00:44:56: Genau!

00:44:57: Das ist auch der Hauptblocker für KI-Ethoption.

00:45:00: Dass die Unternehmen diese Technologien nicht nutzen können weil ja sagen ihre Datenstruktur nicht gut gesinnt.

00:45:05: oder also entweder ist ihr Legacy Tag Stack zu schlecht oder der Datenlehr oder der Organisations, also der Human Stack wenn man so möchte sind die Blocker.

00:45:14: Ansonsten ist das Vertrauen in die Zuverlässigkeit auch vollkommen nachvollziehbar und zu Recht Noch ein großer blocker.

00:45:21: es gibt einfach viele bereiche wo k.i noch nicht gut genug sind.

00:45:23: deswegen würde ich mal mit den anfangen wo's schon gute ergebnisse hat also beim bei der stelle von software bei automatisierung keine ahnung.

00:45:31: debitoren management customer service da sind ihr erfolgsraten so groß dass wenn man projekt darstattet holt man sich wahrscheinlich eine blutige nase sofort.

00:45:41: gleichzeitig gibts andere dinge die man vielleicht noch nicht hundertprozent der KI überlassen sollte oder wo KI auch einfach nicht das richtige Tool ist.

00:45:49: Also wenn ich irgendwas rechnen muss, oder Daten eins zu eins beschaffen wiedergeben... Das ist halt als würde ich versuchen irgendwie, ich lege ein Stück Pizzateig auf mein Taschenrechner und wundere mich warum er nicht aufgeht.

00:46:02: Es hat das falsche Tool für den.

00:46:04: vor allem musst du halt in den Ofen und nicht auf dem Taschenregner.

00:46:06: Und so diese LLMs haben halt Schwächen, dass sie nicht deterministisch sind.

00:46:10: Die treffen nicht immer die gleiche Aussage bei gleichem Input sondern haben halt noch so statistische Ungenauigkeiten also Halizination sagt man weit dazu.

00:46:17: das Feld der Halizitation ist relativ groß und missverstanden würde ich mal eine Erwerbung sagen.

00:46:22: da gibt es schon verschiedene Sachen.

00:46:25: Einerseits ist es, was sich nicht wegoptimieren lässt.

00:46:28: Dass dieser statistische Fehler, der in dem Modell liegt.

00:46:31: aber auch damit kann man umgehen.

00:46:32: Man könnte zum Beispiel immer einfach vier Modelle parallel fragen also einen Majority-Vote System nehmen und nur wenn drei mindestens davon übereinstimmen gehe ich davon aus dass eine richtige Antwort ist.

00:46:40: Wenn alle vier etwas andere sagen dann ist das offensichtlich eine Hallezonation.

00:46:45: Man kann Modelle mit sich verhandeln lassen, um die Wahrheit besser rauszubekommen.

00:46:48: Also da gibt es schon viele Ansätze.

00:46:50: ganz oft liegen Halizinationen aber auch an einer schlechten Datenbasis.

00:46:52: das heißt gar kein Fehler der Technologie soll in den Ausgangsdaten.

00:46:58: Kann eine Anwendung liegen?

00:46:59: Das Problem man kann ja durch die Verbindung von KI und sogenannten REC System also Datenbanken zuverlässige Ergebnisse dafür.

00:47:08: dass macht man zum Beispiel viel in der Jura.

00:47:10: Anwendungen Es gibt ja Legora und Harvey sind so die zwei größten oder nehmen Beide schon über hundert Millionen Umsatz.

00:47:17: Und die verbinden halt so, also wenn sie einen Urteil nachschauen dann fragen die ja nicht das LLM sondern die gucken dann in BEX-Gesetzestext oder an irgendeine Referenzdatenbank und dann kann man dadurch zum Beispiel Halizinationen senken.

00:47:29: Also die Hauptrisiken, dass da Hinderungsgründe sind neben dem persönlichen Widerstand Betriebsrat Beharrungskräfte der Organisation würde ich mal zusammenfassen Die mangelnde Zuverlässigkeit in vielen Bereichen nicht in allen und der Data-Layer, glaube ich das der noch nicht gut genug ist.

00:47:47: Das geht auch so aus den meisten Studien von McKinsey oder Pricewater aus Coopers oder was es da so gibt in der Regel als sozusagen Blocker hervor.

00:47:56: Es ist interessant dass man immer wieder bei diesem Datenlayer als wichtigstem Faktor eigentlich herauskommt egal was du im Digitalbauch machen möchtest.

00:48:03: also wenn du da eh schon Probleme hast dann wird dir ja eben auch nicht helfen mal besser zu werden wenn die vorher nicht sauber sortiert und aufbereitet sind.

00:48:10: Absolut, am Ende sind LLMs halt immer noch Computer und umzurechnen brauchen die Null-und Einsinn.

00:48:15: Und wenn die Tabellenköpfe schlecht benannt sind oder die Einheiten uneinheitlich sind so einfach gesagt dann wird es hat schwerer Sinn aus den Modellen rauszuziehen.

00:48:27: Den letzten Punkt habe ich noch auf der Wunschliste, den ich aus meinem Vortrag hier mal gezogen hab und zwar einmal du hast gesagt demalde wir haben das falsche Narrativ bei der KI Job Apocalypse irgendwas meinst du da mit?

00:48:36: Ich

00:48:37: will nicht sagen, dass Jobs per se sicher sind.

00:48:41: Aber ich schlage erst mal eine differenziertere Sichtweise darauf vor.

00:48:44: Also weder wir werden jetzt alle in drei Jahren arbeitslos sein noch alle Jobs sind sicher ist richtig.

00:48:49: was man aber schon sagen kann ist das das was uns im moment als wissenschaft präsentiert wird oder als erste studien alles flawed es würde man englischen also so ein bisschen schon krasse Fehler hat oder falsch interpretiert wurde von den Medien, die das dann wiedergegeben haben.

00:49:04: Es gibt so diese berühmte Studie Canaries in the coal mine heißt sie.

00:49:08: damit ist gemeint dass Bergleute am Frühjahr kleine Kananienvögel mit in die Mine genommen, weil wenn man eine Coal Monoxide-Vergiftung bekommen hätte Kippen die kleinen Bees da eher um und du kannst doch schnell genug aus der Mine laufen im Idealfall.

00:49:21: Und man meinte quasi sind die ersten Anzeichen einer großen Veränderungen wollte man damit sagen.

00:49:25: Und da hat man quasi gesagt, dass insbesondere Entry Level oder Junior Jobs weniger geschaffen werden.

00:49:31: Oder weniger ausgeschrieben werden seit es GPD gibt.

00:49:36: und da gibt's einen schönen Schad.

00:49:37: der macht das scheinbar zumindest sehr offensichtlich.

00:49:41: aber allein der Schad zeigt auch schon, dieser Trend lange fortschädtet, die angefangen hat.

00:49:49: Also die Spaltung zwischen Junior und Senior Jobs beginnen fünf sechs Jahre davor schon, dass das sich in unterschiedliche Richtungen bewegt und damit ist ja schon vollkommen klar, dass es nicht erklären kann, das Phänomen.

00:50:01: Ein anderes Problem ist da so eine Corona-Anomalie drin ist, die das drastisch erscheinen lässt als es tatsächlich.

00:50:10: Ein anderer Punkt ist, dass die Daten hinter der Studie – ich weiß gar nicht, ob es diese Studie noch eine andere war.

00:50:15: Aber da wurden quasi erstmal geschaut welche Unternehmen erwähnen KI in ihren Jobbeschreibungen und dann schauen wir uns bei denen mal das Hiring-Verhalten an und da hat man dann ähnliche Daten gefunden.

00:50:28: also auch wieder diese Diskrepanz zwischen Junior und Senior Hiring.

00:50:32: aber man hat quasi nur die Unternehmen betrachtet, die auch KI Stellen ausschreiben und das waren in dem Fall dann drei Komma vier oder drei Kommasieben Prozent der Unternehmen, das heißt über die anderen sechsen- neunzig Prozent der Unternehmer hat diese Studie gar keine Aussage getroffen.

00:50:46: Und der Hauptpunkt, der an allen Studien eigentlich nicht gut erklärbar ist würde ich mal höflich sagen, ist dass all dieser Trends schon sechs Monate vor dem Giacchi Petit Moment also November zwanzig beginnen.

00:51:00: und Die viel bessere Erklärung ist das anhebende, sprunghafte Anheben der Zinsen in den USA.

00:51:06: Sonst sind die Zinse von um die Nullprozent auf um die Vierprozent gestiegen innerhalb von drei Quartalen und das hat in aller Regel einen massiven Einfluss auf den Arbeitsmarkt und insbesondere auf Tech-Arbeitsplätze weil es ein inspirantes Startups-Technologieunternehmen sehr stark ist.

00:51:23: Von Zinsn und dem der Gemengelager aus Zinsnen, Anleihen, Aktien, Finanzierungsbedingungen abhängen und das erklärt es einfach viel, viel besser.

00:51:33: Und ich habe dann gemeint die wichtigere Studie ist eine von zwei tausend Sehnen, die schon relativ alt ist.

00:51:39: nach der great financial crisis also den mobilen Blase in USA hat man das nochmal untersucht und da sieht man eigentlich dass es für junge Uni-Absolventen zu jeder Krise in der Weltgeschichte eine dumme Idee war quasi einen Arbeitsmarkt zu kommen.

00:51:53: Also das Problem ist nicht, dass KI jetzt die Jobs fegrationalisiert, sondern das Problem die Welt gerade in einer relativ erheblichen Wirtschaftskrise ist, als zumindest nicht in der positiven Conjunktur-Entwicklung.

00:52:04: Und deswegen ist es schweren Job zu bekommen wenn man aus der Uni kommt.

00:52:09: Und vielleicht noch zum KI dass man jetzt trotzdem regelmäßig liest Microsoft oder Facebook entlässt fünfzehn tausend Leute wegen KI.

00:52:18: Das wiederum liegt daran, dass wir KI sagen der beste Sündenbock der sich dafür finden lässt, Leute zu entlassen.

00:52:25: einfach gerade und Aussicht eines oder einer CEO ist es natürlich unpopulär zu sagen, ich wegen Kosten- und Einsparungsmaßnahmen oder Restrukturierungsbemühungen lasse ich jetzt zehn Prozent oder zwanzig Prozent der Belegschaft gehen.

00:52:39: Wenn ich aber sage diese wir sind mit wir verschaffen mit KI schon so viel Effizienz dass wir jetzt zehn Leute zehn prozenten Leute rausgehen lassen können dann wird das vom Markt tendenziell erst mal als gut missverstanden würde ich sagen.

00:52:51: tatsächlich ist aber nur die beste Ausrede dafür Kosteneinsparungsmaßnahmen zu machen, die man schon immer machen wollte.

00:52:58: Und um das abzuschließen vielleicht noch eine wichtige Sache.

00:53:00: ich glaube was man auch viel sieht schon oder in Zukunft noch mehr sehen wird ist dass man alte in Anführungsstrichen tendenziell ältere oder seniorer Menschen gehen lässt um dann wieder neuer zu heiern.

00:53:11: zumindest halt ich das für die richtige Strategie weil die Gefahr ist wenn ich jetzt Einstellungsstopp mache also den Klasse vielleicht Leute aber ich stelle keine neuen mehr ein Dann überaltet ja zunehmend meine Belegschaft.

00:53:21: Und wie bei jeder neuen Technologie sind es natürlich die jüngsten Menschen, die das am intensivsten und natürlichen nutzen.

00:53:26: Also jemand der jetzt aus der Schule oder aus der Uni kommt ist ein AI-Native könnte man sagen.

00:53:30: Das sind Leute, die mehr Shatchi-Petit nutzen als die Google nutzen.

00:53:33: Das heißt eigentlich sind das die Leute die du brauchst in deiner Unternehmung wenn du auf KI setzen willst.

00:53:40: Gleichzeitig kannst aber eigentlich in einer wirtschaftlichen Lage gerade keine neuen Leute einstellen.

00:53:44: Das heisst Wenn Du irgendwie frisches Blut noch in der Firma haben möchtest dann musst du, glaube ich alte Leute in Frührente schicken oder anderen Verwendungen zuführen.

00:53:53: Ansonsten droht dein Personalsteck wenn man es möchte zu überaltern und das halte ich langfristig für gefährlich.

00:54:01: und deswegen versuchen glaube ich viele US-Firmen sich also insbesondere die Technologie unternehmen sich so ein bisschen zu erneuern und ich glaub wir werden sehen dass die Firmen jetzt gerade zur fünfstelligen Anzahl von Mitarbeitenden entlassen haben trotzdem netto in zwei Jahren mehr Mitarbeiter haben werden.

00:54:17: Erschreckend logischer Analyse, wenn man dir so zuhört.

00:54:20: Da können wir das richtig Gutes draus machen und zwar stelle am Ende von jeder Episode immer die einfach mal Machen Frage Wenn man jetzt zuhörten sagt was muss ich denn machen um weiterhin irgendwie attraktiv zu sein?

00:54:29: welche Skills muss ich mal lernen?

00:54:30: also Was heißt dass was du gerade mal analysiert hast im Umkehrschluss einmal für den Einzelnen?

00:54:34: Was muss er oder sie machen um genau aus dieser Misere herauszukommen?

00:54:38: Ja Das war jetzt natürlich sehr schwarz-weiß gesprochen alt gegen jung So einfach ist die Welt natürlich nicht.

00:54:43: Also man kann natürlich es gibt Natürlich auch super KI-Adopter sozusagen in den älteren Rängen.

00:54:50: Und natürlich kann man, es gibt ganz viele Leute die auch irgendwie mit fünfzig oder fünfundfünfzig sich dem Thema noch annehmen und das ist natürlich der Weg sozusagen sich unentbehrlich zu machen, indem man selber ein KI war.

00:55:01: Alle Unternehmen suchen eigentlich gerade noch ihren KI-Champions die auch so ein bisschen andere Mitarbeiter mitnehmen können.

00:55:06: das wird ihnen von Beratung oder von Leuten wie mir als Best Practice verkauft.

00:55:10: findet erstmal diese die schon echt Bock darauf haben und lasst die eure Leute begeistern weil wenn der Vorstand sagt wir machen jetzt alle KI finden das erst mal doof.

00:55:18: wenn aber Mitarbeiter sagen hey ich habe ihr das mit KI gelöst und ich kann dir eigentlich bei deinem Job auch helfen Sachen, die du sonst in der Zeit machen musst.

00:55:27: Dann ist das vielleicht der sympathischere Weg.

00:55:33: Also ich finde es wichtig oder was ich versuche Leuten immer so als letztes mitzugeben in den Talks ist dass man wirklich im Kopf diese Barriere ausschalten muss.

00:55:43: also ich glaube das ist die barrierefreiste Technologie die wir seit langen hatten.

00:55:46: Im Sinne von Ich erkläre den Leuten zum Beispiel Man kann sich jetzt einen Beirat machen und ich kann das irgendwie als Start-up oder als großes Unternehmen Beratern, die ich mir niemals leisten könnte.

00:55:54: Ich kann da Steve Jobs, Warren Buffett also Leute, die tot sind teilweise oder Warren Buffet, den ich niemals mehr leisten könnte.

00:55:59: und oder für der Plöckner wenn man möchte reinpacken.

00:56:02: du kannst leute aus dem fünfzehn Jahrhundert da rein packen wenn du daran glaubst Und dann denkt ihr ja das könnte der Klöckler jetzt vielleicht oder ein Programmierer.

00:56:11: aber Man kann halt jedes Problem inzwischen mit einer Claude oder mit einer Gemini Oder mit einer Chatipati Anfrage beginnen.

00:56:18: also Du kannst einfach sagen ich möchte einen Beirat bauen oder einen virtuellen Beirat bauen, wo ich mir die Expertise von denen und den Personen sichere- und regelmäßig beanspruchen kann.

00:56:28: Wie könnte ich das mithilfe sozusagen von dir bauen?

00:56:32: So kann man anfangen.

00:56:33: also es gibt keine Bäre.

00:56:34: du musst nicht koden können du musst keine Daten aufbereiten können muss keine Statistik irgendwas können.

00:56:40: Du musst nur Probleme definieren können und neugierig sein.

00:56:43: so Es wird in Zukunft mehr Lösungen geben als Probleme und die Fähigkeit Probleme zu erkennen und zu definieren ist eigentlich das wertvollste Wenn man einmal verstanden hat, dass man nichts mehr können muss.

00:56:54: Sondern nur noch... Nur noch fragen muss wirklich und diese Tool zeigen einem den Weg zur Lösung möchte ich damit sagen.

00:57:04: Du kannst halt sagen wie was muss ich tun?

00:57:06: Damit ich mir sowas bauen kann?

00:57:07: oder Ich will meine erste App bauen aber ich weiß nicht ob ich laufe will replett nutzen soll oder code einfach fragen.

00:57:15: so ich möchte das machen.

00:57:17: was ist die beste lösung?

00:57:18: ich habe keine programmiererfahrungen.

00:57:20: Diese Tools sind krass darauf optimiert, einen noch wirklich an die Hand zu nehmen und auch sehr verständnisvoll.

00:57:25: Die erklären einem das doch nochmal anders.

00:57:26: man kann viele Rückfragen stellen und sagen den stolz einmal abzulegen dass man irgendwas können müsste dafür und einfach sagen wie so jemand der die letzten zwanzig Jahre nicht miterlebt hat zu fragen wie geht es einfach daran?

00:57:43: zu glauben dass man das kann ist glaube ich die wichtigste Skill.

00:57:46: Dann macht das doch einfach mal.

00:57:47: Ich werde es direkt ausprobieren, wenn ich meinen Beirat setze.

00:57:51: Pip, vielen Dank, dass du da warst und dass du das alles mit uns geteilt hast.

00:57:53: Ich glaube ihr mehr und du hast mir nicht nur in der Halle sondern auch hier im Podcast einen ganzen Menge Fans.

00:57:56: Ich freue mich schon auf die Auflage nächstes Jahr.

00:57:58: Danke, dass Du da war.

00:57:59: Ich mich auch!

00:58:00: Ich habe zu danken.

00:58:01: Ciao!

00:58:03: Das war wieder richtig spannend.

00:58:04: Ich hab eine Menge gelernt.

00:58:05: Ich hoffe ja auch, wenn Ihr mir eingefallen tun wollt und vor allem auch Pip zu dieser Episode.

00:58:09: Macht bitte ein Posting fertig.

00:58:10: oder empfiehlt diese Episode jemand aus eurem Umfeld, der sich das mal anhören sollte?

00:58:16: Das ist ein Mensch mit dem man redet und nachher geht man einfach schlauer aus dem Gespräch raus.

00:58:20: Und was ich faszinierend finde, das sind diese großen Metathemen die da draußen gerade in dieser Welt passieren so runterbrechen kann, dass sie bei uns die relevanten Punkte ansprechen, die auf unserem Schreibtisch liegen oder an unserem Umfeld gerade passieren.

00:58:32: So hier nochmal shoutout an Pip Glockner vielen Dank, dass du da warst!

00:58:35: Ich freue mich auf nächstes Jahr und bitte an euch teilt diese Episode denn die ist etwas ganz Besonderes im Ohr.

00:58:40: Medication Podcast.

00:58:41: ja noch einen kurzer Hinweis in eigener Sache Wenn ihr heute dabei wart und gedacht habt, wow!

00:58:47: Spätestens jetzt möchte ich bei AI noch tiefer einsteigen oder einen Teilbereich vertiefen.

00:58:52: Also zum Beispiel wie man Agenten baut oder ähnlich ist.

00:58:54: dann kommt gerne bei OIM Education vorbei.

00:58:57: Ihr wisst wir sind für euch da.

00:58:58: Wir haben mittlerweile ein riesengroßes Weiterbildungsportfolio zum Thema künstliche Intelligenz in verschiedensten Bereichen egal ob du der e-Learning Typ bist, ob du den OIM Air Report lesen willst oder ob du eins unserer Seminare besuchen willst.

00:59:10: einfach Top Content.

00:59:11: und Du weißt und das ist das Besondere bei OI Medication bei uns es kein verstopftes Bücherwissen, sondern so wie heute hier in dieser Episode einfach Praxiswissen von den schlauesten Köpfen der Branche die das alles ausprobiert haben.

00:59:21: Die das Leben, die da ganz tief drin sind und ihre Hex- und ihre Strategien mit detailen!

00:59:26: Das Ganze findest du unter omae.com slash Education.

00:59:30: Wir haben oben ein schönes Menü.

00:59:32: Klick da einfach auf das Thema Künstliche Intelligenz.

00:59:34: Stellt dir da deinen Lernplan zusammen und das wisst ihr als Treuhörerin und Hörer des OMA Education Podcasts.

00:59:39: Mit dem guten alten Gutscheinkott.

00:59:41: Wadenkott bekommt ihr auch noch zehn Prozent Rabatt auf die Fortbildung eurer Wahl.

00:59:45: Deshalb jetzt oma.com slash education checken und ein paar neue Skills.

00:59:50: sich für zwei tausend sechsundzwanzig aussuchen!

00:59:53: Ich bin Rolf, das war OMA Education für heute.

00:59:55: lasst gerne einen Abo für den Kanal da dann verpasst du keine der nächsten Episoden.

00:59:58: Tschüss aus Hamburg!