Episode #131 // KI im Unternehmen: Grenzen und Potenziale // mit Dr. Antonio Krüger

In Episode 131 tauchen wir mit Dr. Antonio Krüger, CEO des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), in die aktuelle KI-Landschaft ein und erforschen, wie sie unsere Arbeitswelt verändert. Wir beleuchten Missverständnisse über KI, diskutieren ihre Potenziale und Risiken sowie Deutschlands Position im globalen KI-Wettbewerb.
Wir nutzen die knappe Zeit, ihm unsere Fragen zu stellen und bekommen Einsicht in aktuelle Nutzung, Chancen und Risiken, sowie die gesetzliche Lage zum Thema.

Transcript

KI in der Pflege: Vorteil der Wertungsfreiheit

Speaker 1 0:01

Viele glauben , ja , nein , sie wollen sich später mal nicht von einem künstlichen System pflegen lassen , irgendwie Und ich sage , das ist eine Irrglaube , weil man einfach die Realität der heutigen Pflege so ein bisschen aus den Augen verloren hat . Und ich glaube im Gegenteil , künstliche Systeme können viel wertungsfreier einen bei ganz intimen Handlungen im Prinzip unterstützend helfen , weil sie eben keine Subjekte sind , sondern Objekte .

Vorstellung von Dr. Antonio Krüger vom DFKI

Speaker 2 0:35

Hallo und herzlich willkommen zur Corporate Therapy . Ich habe heute was zu feiern , denn seit langem , langem bin ich endlich mal wieder im Studio mit Patrick Breitenbach . Hi Patrick , wie geht's dir ?

Speaker 3 0:47

Hi , mary-jane , wunderbar . Ich freue mich , dass wir wieder podcasten .

Speaker 2 0:52

So , wir podcasten ja öfter zusammen , aber eigentlich ist das ja nur was nebenberuflich , hobbymäßiges . Wir haben ja eigentlich auch noch einen Dayjob . Im echten Leben sind wir Managementberater mit Schwerpunkt auf Organisationsstrategie , governance und Operating Models , und da verändert sich aktuell ziemlich viel , einmal für uns selber und wie wir arbeiten , aber auch im ganz Allgemeinen , was Unternehmen leisten können und wie sie das organisieren , auch immer mehr von unseren Kunden arbeiten entweder in ihrem Portfolio oder in ihren Prozessen mittlerweile sehr anders , denn seit ein paar Jahren können wir auch künstliche Intelligenz benutzen , und ich sage auch , weil durch die LLMs , wie zum Beispiel ChatGPT und Co , wurde da einiges sehr viel zugänglicher . Ich persönlich kann mir das mittlerweile eigentlich fast nicht mehr wegdenken , das mittlerweile eigentlich fast nicht mehr wegdenken , und wir dachten uns , es würde sich da lohnen , einmal eine Momentaufnahme zu machen . Was ist eigentlich der Stand der KI aktuell , und zwar mit Bezug auf , wie wir arbeiten ? Und dazu haben wir einen besonderen Gast hier , der uns hoffentlich alle unsere Fragen beantworten wird . Herzlich willkommen , dr Antonio Krüger .

Speaker 2 2:03

Hallo schönen Gruß in die Runde , freut mich , dass ich dabei sein kann . Herr Krüger , sie sind CEO und wissenschaftlicher Direktor des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz , oder kurz DFKI , und in dieser Rolle hat man Sie gegebenenfalls auch schon mal gesehen , zum Beispiel in den Tagesthemen oder anderen Medien . Sie helfen nämlich über Ihr Sprechen der Öffentlichkeit , das Thema KI besser zu verstehen und auch politisch einzuordnen , aber sie sind auch selbst noch aktiv in der Forschung zu vor allem anwendungszentrierten Unterstützungssystemen , also immer dieses Interface zwischen Mensch und Maschine . Und sie lernen noch als Professor an der Universität des Saarlandes , sind also einmal auf der Metaebene , aber auch ganz nah an der Materie dran , und wir wollen sie heute einmal querbeet alles fragen , was uns zum Thema gerade beschäftigt . Ich hoffe , sie sind vorbereitet , wir haben dafür aber nicht so viel Zeit , deswegen lege ich direkt los und starte mal mit dem Hintergrund . Können Sie uns einmal erzählen , was macht denn das DFKI eigentlich ?

Anwendungsprojekte: KI im Auto und Produktion

Speaker 1 3:02

Ja , das DFKI ist ein Forschungsinstitut . macht denn das DFKI eigentlich ? Ja , das DFKI ist ein Forschungsinstitut , welches sich vor allen Dingen dem Transfer verschrieben hat . Das bedeutet , Ergebnisse der KI-Grundlagenforschung in die Anwendung und in die Gesellschaft hineinzubringen . Und das machen wir meistens über Projekte , ganz viele Projekte , die am DFKI stattfinden , in ganz vielen Branchen , zu ganz vielen Themen . Wir sind gemeinnützig . Das bedeutet , viele der Projekte sind auch von der öffentlichen Hand gefördert , Also haben dann häufig auch einen gewissen Anwendungs-Forschungscharakter . Aber es ist immer inspiriert durch Probleme aus der Anwendung , Und ganz viele unserer Projekte sind eben auch mit Industriebeteiligung sind Dienstleister dabei . Selbst mit Handwerkern und Handwerksbetrieben machen wir Projekte . sind eben auch mit Industriebeteiligung sind Dienstleister dabei . Selbst mit Handwerkern und Handwerksbetrieben machen wir Projekte . Also , es ist ganz breit .

Speaker 2 3:49

Können Sie uns vielleicht mal so ein , zwei Projekte exemplarisch erklären , beschreiben , damit wir das nochmal so ein bisschen verstehen .

Speaker 1 3:57

Klar . Also , als GGMBH haben wir natürlich auch Gesellschaften aus der Industrie . Da sind große Tech-Konzerne dabei Google , microsoft Hardware , auch Nvidia , intel , aber auch die deutschen Automobilbauer , die wirklich ja , sagen wir mal , schon auch einige Herausforderungen auf der digitalen Seite haben , und mit denen arbeiten wir sowohl um das Erlebnis im Auto selber , was ja immer stärker erlebnisorientierter wird . Je mehr Fähigkeiten das Auto übernimmt , desto mehr ist das ja nicht ein reines Interface zum Fahren , sondern ein Interface in den Informationsraum und Kommunikationsraum , wo dann zum Beispiel wir mit Automobilherstellern untersucht haben wie kann verstärkt Gestik , blickbewegung , wie können die tatsächlich im Auto unterstützend wirken , auch zwischen den einzelnen Passagieren zum Beispiel ? Da haben wir Dinge gemacht .

Speaker 1 4:52

Wir haben für Mercedes das ist tatsächlich dann auch in den großen Automobilen von Daimler , sind die auch drin eine Gestenerkennung zum Beispiel dabei geholfen , dass man nicht nur auf Dinge im Auto zeigen kann , sondern auch draußen und Fragen zum Beispiel zu den Dingen draußen stellen kann . Das haben wir gemacht . Dann aber auch in der Produktion zum Beispiel . Das ist für den Mittelstand ja ganz , ganz wichtig . Da haben wir eine ganze Reihe von innovativen Konzepten . Wir haben in Kaiserslautern eine Smart Factory , wo man neueste KI in der Produktion auch sehen und ausprobieren kann mit ganz vielen Partnern aus der Industrie . Im Moment läuft gerade ein Projekt mit Volkswagen , wo es darum geht , in der Produktion null Fehler zu machen mithilfe von KI .

Speaker 1 5:34

Fehler sind in jedem Unternehmen , glaube ich , immer natürlich etwas , was anstrengend ist , weil eigentlich hat man die Prozesse alle schön das wissen Sie besser als ich hat man alle schön aufgesetzt , und so weiter . Wenn dann nicht irgendwie Dinge sind , die Unwägbarkeiten halten , die dazu führen , dass eine Ressource fehlt , dass etwas dann doch nicht so gemacht wird , wie es gemacht werden sollte , na klar , der Mensch natürlich auch , aber Maschinen machen auch Fehler , das darf man auch nicht vergessen . Also , gerade wenn es komplexer wird , können auch Maschinenfehler machen , und Fehler sind immer teuer und führen dazu , dass man ein Qualitätsmanagement einführen muss , was wirklich häufig Flaschenhalscharakter hat , und das so wirklich loszuwerden , das ist natürlich ein hehres Ziel , aber das sind Dinge , die man mit KI deutlich besser adressieren kann heutzutage , als man das zum Beispiel noch vor ein paar Jahren konnte .

Künstliche Systeme als neutrale Feedback-Geber

Speaker 1 6:38

Um da mal nachzuhaken bei dem Thema Nullfehler . Wie kann man sich das vorstellen ? Funktioniert das dann nur bei rein durchautomatisierten maschinellen Prozessen , oder gibt es da auch Schnittstellen ? dann wiederum zum Menschen ist eben gerade das Interessante Das funktioniert natürlich auch in kompletten Dark Factories , also wenn man sagt , man hat da gar keinen Menschen mehr drin . Aber das ist besonders dann spannend , wenn man sagt okay , wir haben Teams von Menschen , die zusammenarbeiten , wo Fehler passieren . Wir haben vielleicht Teams von Menschen und Maschinen , die zusammenarbeiten , wo Fehler passieren , und wir haben auch Teams von Maschinen . Da wären wir dann wieder bei der Automatisierung , wo trotzdem Fehler passieren halt . Und wir setzen bei diesem Projekt wirklich an allen Ebenen an . An allen Ebenen , wo Fehler passieren können , haben wir halt Monitor und Vorhersageprozesse , unterstützungsprozesse auch für die Kooperation zum Beispiel in menschlichen Teams oder in Teams , wo Menschen und Roboter was zusammen machen .

Speaker 1 7:23

Und ich sag mal so , das ist natürlich das Ziel , null Fehler zu bekommen . Das weiß ich nicht , ob man das vielleicht jemals erreichen wird . Das ist , glaube ich , mehr eine philosophische Fragestellung . Man kann ja auch einfach sagen , man kann ja auch bei den Fehlern Abstriche machen und sagen , das ist kein Fehler mehr . Also man kann sich ja von beiden Wegen drauf zubewegen . Aber das Entscheidende ist eigentlich , dass zu bewegen , aber das Entscheidende ist eigentlich , dass man explizit Fehler modelliert erkennen kann und dann auch gleich Abhilfe hat . Und gerade Lernverfahren ich meine KI , die dazulernt ist natürlich innerent auch in der Lage , ganz schnell aus dann vielleicht noch sporadisch auftretenden Fehlern zu lernen und die dann beim nächsten Mal mit zu berücksichtigen .

Speaker 3 8:02

Und wie kann ich mir da die Interaktion halt vorstellen ? Also ist das ich meine , die meisten kennen ja diese Modelle mit GPT und so weiter Ist das so eine Form von Interaktion ?

Speaker 1 8:14

Ja , das kann so eine Form sein Im Moment wir docken natürlich an die Dinge an , die man in so einem klassischen Produktionsprozess hat . Das sind häufig heutzutage ja auch zum Beispiel Monitorsysteme Also es ist relativ profan dann am Ende , wie kommuniziert wird Aber vermehrt auch Brillensysteme zum Beispiel , die dann direkt per Augmented Reality entsprechende Handlungsanweisungen , feedback einblenden , insbesondere dann nicht immer , sondern insbesondere dann wenn Handlungsschritte kommen , von denen das System weiß , dass die Fehler anfällig sind , Und dann kann man durch relativ einfache , zum Beispiel durch einfache Hervorhebung und Unterstützung und Feedback-Mechanismen kann man schon solche Fehler dann frühzeitig sagen wir mal verhindern , indem man Handlungen in die richtige Bahn lenkt , ohne zu invasiv und zu gelernt daherzukommen . Ich denke , solche Techniken hat man dann in der Regel oder muss man entwickeln , damit dann auch Systeme entstehen , die dann nicht als bevormundend , sondern als unterstützend wahrgenommen werden , was eben auch ein wichtiger Faktor ist .

Speaker 2 9:18

Jetzt gehen mir hundert Sachen durch den Kopf , aber ich möchte jetzt mal kurz nochmal darauf einspringen , weil das so gut anknüpft . Also , wir beobachten bei uns im Team ganz privat sozusagen , dass wir , wenn wir oder ich nehme es mal nur auf mich , wenn ich mich vorbereite für irgendwas oder ein besonderes Gespräch führen muss oder irgendwie sowas , wenn ich dann mit der KI in so einen Feedback-Prozess eingehe , das , was Sie gerade gesagt haben , dass die KI nicht zu belehrend ist , aber trotzdem mir sagt , wo ich mich verbessern kann , das ist ja typischerweise eine Sache , die aus einer Mensch-Mensch-Interaktion kommt . Also früher gab es dann halt irgendwie Gespräche oder Feedback-Gespräche , oder man hat sich irgendwie ein Video gemacht , und das musste man dann selber nochmal angucken , und es war ganz schrecklich , peinlich und solche Sachen . Das verändert sich jetzt so ein bisschen . Also nur weil Sie es jetzt gerade so explizit gemacht haben mit diesem Nicht-Belehrend .

Speaker 2 10:10

wie große Auswirkungen haben solche Gedankengänge bei Ihnen in der Forschung ? quasi , dass man sagt , menschen möchten auch nicht , dass man so sagt nee , das war falsch , aber vielleicht kann die Maschine das besser sagen . Also , was sind da Ihre Erkenntnisse ?

Speaker 1 10:25

Also , tatsächlich ist es so , dass wir uns damit schon auch intensiv beschäftigen Und eine ganze Reihe gerade im Training . Zum Beispiel Wir haben ein größeres Projekt gehabt , wo wir eine KI gebaut haben , die in Form eines Avatars einem dabei unterstützt , bewerbungsgespräche zu führen , und da geht es ja natürlich schon . Das ist natürlich schon etwas , was nah an der Persönlichkeit dran ist , was dann an Korrekturen und Feedback kommt und so , und dabei berücksichtigen wir auch tatsächlich die Reaktionen des Gegenübers , und zwar nicht nur die verbale , sondern auch die nonverbale . Das ist eben auch ein ganz wichtiger Aspekt , und was man dabei feststellt ist das ist vielleicht auch gar nicht so verblüffend ist , dass tatsächlich die Benutzerinnen und Benutzer da schon offener sind bei einem künstlichen System als beim menschlichen System , weil Also solange klar ist , dass die Daten nicht geteilt werden , zum Beispiel und solche Sachen , das kann immer ein bisschen beim technischen System ein Problem sein , aber wenn das geklärt ist , dann ist rechtfertigterweise der Eindruck da , dass die Systeme ja nicht bewerten , in dem Sinne später mal nicht von einem künstlichen System pflegen lassen irgendwie .

Speaker 1 11:47

Und ich sage , das ist eine Irrglaube , weil man einfach die Realität der heutigen Pflege so ein bisschen aus den Augen verloren hat , und ich glaube , im Gegenteil , künstliche Systeme können viel wertungsfreier einen bei ganz intimen Handlungen im Prinzip unterstützend helfen , weil sie eben keine Subjekte sind , sondern Objekte , und das ist hilfreich an der Stelle . Und das ist , glaube ich , auch hilfreicher , dann mit Kritik umzugehen , weil das einfach die Menschen das Gefühl haben . Das sagt die nicht deswegen , weil sie irgendeine gewisse Weltstellung oder irgendeine pragmatische Beeinflussung vorhat , sondern einfach , weil das so ist , wie es ist . Das ist natürlich auch viel , sagen wir mal , ich sag mal subjektive Einschätzung , aber das ist etwas , was sich in unserer Forschung durchaus auch widerspiegelt , dass das Vorteile hat , einfach an der Stelle .

Speaker 3 12:38

Aber letztendlich ist das ja eine Form auch von Illusion , weil letztendlich macht die Maschine ja eine Bewertung , indem sie dann Folgeentscheidungen ja quasi letztlich trifft . Also das heißt , das ist ja schon spannend , dass auf dieser Kommunikationsebene zumindest

Werkzeug oder Subjekt: KI-Entwicklungspotenzial

Speaker 3 12:55

man den Eindruck hat , dass hier keine Bewertung stattfindet . Aber eine Bewertung findet ja de facto statt . Hey Patrick , hier Patrick Breitenbach von 1789 Consulting . Sorry , dass ich diesen Podcast hier unterbreche , aber ich wollte nur sagen , wenn du diesen Podcast wirklich wirklich liebst , dann wirst du ganz sicher auf Spotify oder Apple Podcast eine 5-Sterne-Bewertung hinterlassen und das Ganze noch mit einem positiven Kommentar garnieren . Und wenn du dich dafür interessierst , was wir als Unternehmensberatung so machen , dann schau doch mal auf unserer Website vorbei , www.1789consultingde . Oder spreche uns direkt bei LinkedIn an . Wir freuen uns , und jetzt geht es weiter mit den Erkenntnissen . Viel Spaß .

Speaker 1 13:45

Die findet statt , genau , aber ich glaube , auf einer bisschen anderen Ebene . Das ist das Interessante , zumindest mal wahrgenommen . Ich erinnere mich zum Beispiel auch bei meinen Kindern , die immer dann in der Schule wirklich toll mitgearbeitet haben , wenn sie das für die Lehrkräfte gemacht haben , also für die Person , und naja , das ist dann sozusagen die positive Medaille . Ich kann mir wenig vorstellen , dass jemand für einen KI-Agenten irgendetwas tun würde , wirklich in dem Sinne , weil man ihm gefallen möchte oder sonst irgendwas . Diese schöne zwischenmenschliche Beziehung an der Stelle , die bricht dann natürlich bis zum gewissen Grad Zumindest mal wird das noch auf absehbare Zeit so sein , weil eigentlich jedem , zumindest mal für viele Leute , am Ende ja doch auch klar ist , dass es sich hier nicht um eigenständige Persönlichkeiten handelt , sondern um Computersysteme .

Speaker 1 14:41

Klar , irgendwann werden wir uns an eine Stelle bewegen das ist aber noch , glaube ich , ziemlich in der Zukunft wo man eben auch solchen KI-Systemen Persönlichkeitsrechte vielleicht zusprechen muss , ja aus unterschiedlichen Gründen . Man dann vielleicht sagt ja , ich möchte lieber ein dümmeres KI-System haben , was mich mit mir trainiert , weil es eben diese subjektive Komponente nicht hat . Aber das ist , wie Sie sagen , das ist im Auge des Betrachters und verändert sich dann auch langsam . Aber im Moment , denke ich mal , haben diese Systeme den Vorteil , dass sie eben keine so starke subjektive Komponente , wahrgenommene Komponente haben und dadurch eigentlich sehr gute Sparringspartner sind . So wie Sie sagen , man fühlt sich ja nicht beleidigt von Chat-GBT oder selbst nicht geschmeichelt . Man ist vielleicht ein bisschen genervt von der Art und Weise , aber so ernsthaft geschmeichelt in dem Sinne ach , das ist ja nett , dass mir das System das sagt , irgendwie , das ist ja nicht der Fall .

Speaker 2 15:46

Also , auf das Lob von Zertifizierung kann man , finde ich , auch verzichten . Wow , das ist ein toller Gedanke . Ja , du hast gelernt , so zu antworten , schön .

Speaker 1 15:51

Aber eine interessante Überlegung ist da auch , ob man nicht später wirklich auch dann zertifiziert nicht so kluge KI-Systeme hat , also KI , dass man wirklich sagt nee , ich will jetzt nicht mit einem vollen , mit Persönlichkeitsrechten ausgestatteten KI-Agenten sprechen , sondern nur mit einem , der nur ein Werkzeug ist . Also ich meine , da sind wir , wie gesagt , nicht . aber das kann ich mir gut vorstellen , dass es dann eben diese verschiedenen Kategorien geben wird und dass viele Leute sagen werden nee , nee , nee , ich arbeite lieber mit dem Werkzeug , weil da ist klar , wer sozusagen Herr und wer sozusagen Knecht ist an der Stelle .

Speaker 3 16:28

Es gibt ja auch den seltsamen Effekt , dass Leute ja höflich sind zur KI , was übrigens sehr viel Energie kostet und Geld .

Speaker 1 16:36

Habe ich neulich auch gelesen Jedes Token , jedes Input-Token , jedes überflüssige . Das führt aber eben auch dazu , leider , leider oder vielleicht auch Gott sei Dank ist menschliche Sprache total redundant , und Sie merken das ja selber . Wenn Sie einem der Chatbots irgendwie so einen zusammengestückelten Text geben , solange man halbwegs rausraten kann , was das ist , kommen Sie damit super zurecht , halt , und das heißt , sie könnten die Eingaben schon sehr komprimieren . Aber dann ist es , wird die Energieleistung auf Sie übertragen , sich zu überlegen , was sozusagen das beste Protokoll ist , und es ist dann nicht mehr sonderlich menschenzentriert an der Stelle .

Speaker 2 17:13

Gibt es für Sie einen grundlegenden Unterschied zwischen dem , was wir jetzt undefiniert hier im Podcast als KI bezeichnen , und anderen Technologien ? Oder ist das für Sie eigentlich nur eine Fortführung ? ja , die Sachen sind jetzt halt potenter und können besser rechnen . Gibt es für Sie so eine grundsätzliche Unterscheidung da drin ?

Speaker 1 17:31

Ich meine , im Moment ist es tatsächlich aus meiner Sicht ein sehr potentes Werkzeug . Dieses Werkzeug hat natürlich im Kern angelegt als andere Werkzeuge . Also ein Hammer wird immer ein Hammer bleiben , und ein Hammer kommt auch nicht auf die Idee , selber sich zu überlegen , wie er besser Nägel einschlagen kann , oder ob es überhaupt ein toller Lebenssinn ist , nägel einzuschlagen , oder ob man nicht was anderes machen sollte mit seinem Hammer-Dasein . Und KI-Systeme haben natürlich durch die Art und Weise , wie sie sich potenziell selber weiterentwickeln könnten , wenn sie die Umgebung beobachten , aus ihren Fehlern lernen , schlüsse ziehen und vielleicht zukünftig auch noch eine deutlich stärkere Form der Selbstreflexion haben , haben sie natürlich das Potenzial , sich selber zu verbessern und zu optimieren , natürlich das Potenzial , sich selber zu verbessern und zu optimieren .

Speaker 1 18:27

Und dann geraten wir in das rein , was manchmal so , oder dann würden wir reingeraten in das , was einige als Singularität bezeichnen . Das heißt , irgendwann sind die Systeme so gut , dass sie eigentlich sich selber besser verbessern können als irgendein menschlicher Wissenschaftler , programmierer oder Manager , und dann hätten wir natürlich so einen Punkt erreicht , wo aus dem Werkzeug etwas wird , was tatsächlich ich würde mal sagen , eine eigene Agenda auch entwickeln könnte , im Prinzip Und das ist schon ein großer Unterschied zu anderen Werkzeugen , die einfach Werkzeug sind und Werkzeug bleiben und Objekt bleiben und nicht Subjekt werden . Und im Moment sind wir da noch meiner Meinung nach . Andere denken , das ist nur ein paar Jahre weg . Ich glaube , das ist wirklich noch ein paar Dekaden weg , aber eben , ich sage auch nicht mehr 100 Jahre weg , wie ich vielleicht noch vor fünf Jahren gesagt hätte . Also , sie merken auch mal selber auch als Wissenschaftler , der da drin steckt , ich meine , das hätte ich mir vor 10 , 15 Jahren ja auch nicht denken können , wo wir heute stehen .

Missverständnisse über KI in Unternehmen

Speaker 1 19:28

Und deswegen das Potenzial ist da drin . Ich sage nicht , dass es so kommen wird , auf jeden Fall , aber es ist dort drin , und das macht das schon zu einem anderen Werkzeug als bisherige Werkzeuge , die wir hatten . Auch die Breite der Einsetzbarkeit von sozusagen KI-Systemen , die irgendwie im Haushalt mithelfen , vielleicht Potenzial irgendwann bis zu welchen die ganze Firmen leiten , das ist sozusagen die Bandbreite , und es gibt wenig Werkzeuge oder eigentlich gar keine Werkzeuge , die sowas bisher machen konnten , und deswegen ist es schon auch tatsächlich anders und sollte auch anders behandelt werden , meiner Meinung nach .

Speaker 3 20:07

Wenn wir schon bei dieser Betrachtung sind und so Szenarien , zukunft und so weiter mit dem aktuellen Blick aus ihrer wissenschaftlichen Perspektive was sind im Moment so die vielleicht gefährlichsten Missverständnisse über KI , egal ob in Politik , medien oder Management , also wenn man da so einen kritisch nüchternen Blick drauf wirft , weil KI ist ja so eine riesige Projektionsfläche . Die einen sagen , sie übernehmen irgendwann die Weltherrschaft . Selbst irgendwelche Tech-Milliardäre haben schon Angst und haben sämtliche kritische Artikel , die sie irgendwie veröffentlicht haben , schon wieder rausgenommen aus dem Netz und so weiter . Wie blicken Sie da aktuell ? Was sind so die Narrative , die großen , die sich vielleicht als wirklich herausstellen , oder die völliger Quatsch sind ?

Speaker 1 20:56

Da gibt es mehrere Antworten . Also ich fange mal an mit Firmen no-transcript , das geht in den allerwenigsten Fällen , sondern es erfordert eine wesentlich tiefere Beschäftigung mit den Prozessen im Unternehmen . Das heißt , die müssen auch angepasst und geändert werden , gegebenenfalls Und die Menschen werden noch lange Zeit ein wichtiges Element in diesen Prozessen spielen , und man muss das gut integrieren , sonst verursacht das , wie häufig bei neuen Technologien , mehr Reibung als tatsächlich Lösungspotenzial , und ich glaube , das ist eine Sache , das heißt , man kann das nicht einfach so einkaufen . Also das ist ja das , was viele Unternehmen sagen jetzt warte ich mal , bis Microsoft mir was anbietet , wo ich dann irgendwie 40 Prozent produktiver werde . Das wird nicht so ohne Weiteres passieren , sondern man muss sich schon selber damit beschäftigen , leider mit seinem eigenen Expertenwissen über die Dinge , die im eigenen Unternehmen passieren .

Speaker 1 22:24

Ich glaube , das sickert langsam durch . Das ist mein Eindruck . Das war noch vom Jahr oder so , war wirklich ach nee , jetzt warten wir mal , bis wir was kaufen können , irgendwie Dass das aber innerend Das Domänenwissen erfordert , um KI gut einzusetzen . Das ist , glaube ich , eine wichtige Erkenntnis , und dass man dafür auch selber was tun muss , ist , glaube ich , in den meisten Fällen . ab und zu ist klar , wenn Sie wirklich ich sag mal irgendwie , wareneingang irgendwie und so weiter , das Produkt weiterzuentwickeln und so weiter . Das muss man schon zum Teil , da kann man nicht einfach so was einkaufen , sondern das muss man schon selber machen .

Speaker 1 23:07

Das Potenzial ist aber da . Der andere große Bereich betrifft den gesellschaftlichen Bereich . Ich glaube ja auch , dass diese ich glaube , das hat man jetzt auch schon rausgehört die Gefahren lauern nicht im Moment da , wo KI sich selbstständig macht und die Weltherrschaft übernimmt , sondern , die Gefahren liegen an anderer Stelle , die eben auch in dem Skalierungspotenzial von Schadsoftware liegen , zum Beispiel . Also Hackerattacken können viel zielgenauer und besser gemacht werden In dem Kontext logischerweise auch das Social Engineering wird viel , viel besser . Also , die Systeme können Phishing-Mails viel präziser und geschickter formulieren , sodass dann eben nicht nur eine Promille drauf reinfällt , sondern ein Prozent , und das ist schon ein Rieseneffekt . Das darf man nicht vergessen . Solche Systeme können natürlich auch verwendet werden , um sagen wir mal zum Beispiel auch Geschäftspartner zu ruinieren , irgendwie zu diskreditieren . Also richtig so , diese , wo man früher eigentlich so eine Goon Squad brauchte , die mit dem Baseballschläger irgendwie vorbeigeguckt

Sicherheitsrisiken und Abwehrstrategien

Speaker 1 24:15

haben und die Schaufensterscheiben eingeschlagen hat , das kann man jetzt alles digital machen . Also , ich glaube , diese Gefahren sind viel präsenter und viel rückender , auch insbesondere für kleinere und mittlere Unternehmen , als jetzt die Gefahr der verrückt gewordenen allgemeinen künstlichen Intelligenz .

Speaker 3 24:34

Kann ich da noch eine kurze Nachfrage , bevor wir sozusagen weil das interessiert mich brennt Gerade so , diese , sag ich mal Hacker-Attacken und so weiter . Ich nehme mal an , ki kann genauso eingesetzt werden zur Abwehr und kann sozusagen dazulernen , man sich gegenseitig sogar noch befeuert , also dass man so krass also die KIs so krass gegenseitig voneinander lernen , dass man irgendwann in Sphären kommt , wo man menschlich gar nicht mehr hinterherkommt . Also steht so die Gefahr .

Speaker 1 25:10

Also , das haben wir zum gewissen Grad . Es gibt ja zum Beispiel die viele der Bildgeneratoren . Die beruhen ja darauf , dass sie sozusagen eigentlich zwei Elemente haben , ein generierendes Element und ein bewertendes Element , und das bewertende Element versucht einfach zu raten , ob das ein KI-generiertes Bild ist oder nicht , und wenn es das nicht mehr gut kann , dann ist das Bild fertig . Ich meine , wir haben es schon in den KI-Systemen eingebaut , dieses Art Red Rays . Also kann ich es erkennen oder kann ich es nicht erkennen , und das zeigt auch ein bisschen das Dilemma . Wir können das machen , wir müssen das auch unbedingt machen , um sozusagen die Spitzen wegzunehmen , oder sagen wir mal , die Breite wegzunehmen , und dann bleiben nur noch die Spitzen übrig . Aber ganz perfekt wird es nie sein .

Speaker 1 25:56

Das ist so ein bisschen das Dilemma . Wir müssen tatsächlich auf organisatorischer Ebene meiner Meinung nach deutlich nachbessern um die üblichen Einfalltore , weil irgendwie müssen die Systeme ja reinkommen . Das ist wie bei einer Burg irgendwie Rein muss man schon . Irgendwie braucht man sowohl die Technik , aber man braucht auch viel Schulung , know-how , veränderung der Prozesse , absicherung der Prozesse . Aber so ganz wird man das nicht verhindern können , und dann bleibt immer ein kleines , meiner Meinung nach so ein Versicherungsgeschäft übrig . Irgendwie halt , es hilft nichts .

Speaker 2 26:31

Ich glaube , das trifft es total . Wir haben uns letztens auch mit der Frage nochmal beschäftigt warum ist das so ein viel größeres Thema , als bisher Digitalisierung sich angefühlt hat ? Und ich meine , viele Sachen sind ja ähnlich . Das , was Sie zum Beispiel gesagt haben mit ja , wenn wir jetzt die Prozesse oder wenn wir jetzt gewinnbringend die KI auf Prozessebene einbringen möchten , dann muss da auch eine Prozesstransformation mit einhergehen . Das war ja bei der Digitalisierung vor den jetzt gängigen KI-Sachen auch ähnlich . Natürlich muss man sich erstmal den Prozess anschauen , bevor man da irgendwas automatisiert oder digitalisiert oder wie auch immer . Aber ich glaube , der Riesenunterschied ist eben , dass viele KI-Anwendungen eigentlich für uns nicht nachvollziehbar sind , sondern als Blackbox funktionieren . Also , wenn ich jetzt einfach nur eine digitale Klickstrecke habe , weiß ich immer noch , wo an welcher Stelle was geklickt wurde . Wenn ich aber einfach nur sage , ich gebe einen Input rein , und dann kommt irgendein Output raus , und ich weiß nicht , was dazwischen passiert ist , dann fühlt sich das ja schon mal ein bisschen anders an , und ich habe das Gefühl , es verändern sich dadurch so ein bisschen die organisationalen Wahrheiten auch einfach . Also einmal durch die Geschwindigkeit und die Potenz von KI . Wie zum Beispiel früher dachten wir ja , wer schon lange im Unternehmen ist , der weiß dann wahrscheinlich auch mehr . Das können wir jetzt nicht mehr unterschreiben . Also war davor auch schon nicht ganz 100 Prozent richtig , aber so eine Daumenregel Jetzt keine Ahnung . Also , wenn jemand mit der KI gut , schnell umgehen kann und lernen kann , super .

Speaker 2 27:56

Aber daraus ergibt sich natürlich dann wieder die Herausforderung woher kriegen wir überhaupt ein Domänenwissen , mit dem wir dann arbeiten können , wo man sagt , diese Person gilt als Experte , um das richtig einzusetzen oder zu bewerten , was da passiert ? Und ich glaube , wo sich total viel ändern wird bei Unternehmen , ist ja auf der Prozessebene , aber auch dann auf der Governance-Ebene , auf der Entscheidungsebene , weil man muss ja jetzt fragen wer kann überhaupt bewerten , wo steckt Accountability drin , also wer kann Verantwortung tragen für diese Systeme ? Und ich finde , in der Organisation ist das halt wahnsinnig schwierig , weil eigentlich ist eine Organisation ein Verbindlichkeitskomplex . Also man sagt irgendwie , diese Person macht X , dann passiert so und so weiter , und wir können uns aufeinander verlassen . Aber da ist für mich einfach noch ein großes Fragezeichen , wie sich das in der Organisation entwickeln wird , gerade mit dem Bezug auf Verantwortung , accountability .

Speaker 1 28:45

Also bin ich auch mal gespannt . Ja , es ist auf jeden Fall Veränderungspotenzial in die Richtung da . Mein Gefühl ist , am Ende , solange Menschen und wenn es am Ende nur die finanzielle Verantwortung ist , also Aktionäre oder Gesellschafter oder so , dann wollen die in einem anderen bestimmten Punkt schon auch wissen , was los ist irgendwo , und das wird sich runterdrisseln . Also meiner Meinung nach , das wird dann Druck auf die Prozesse geben , solche Erklärungen zu liefern , weil im Zweifelsfall kann ja Folgendes passieren Wir haben irgendwie eine KI , die steuert end-zu-enden Unternehmen und sagt immer jedem Mitarbeiter morgens kriegt er so einen Plan , was er so zu tun hat , und das macht er einfach völlig sinnfrei So ein bisschen also , hinterfragt das auch nicht und bekommt dann entsprechend sein Gehalt und fertig .

Speaker 1 29:39

In einigen Unternehmen ist das ja manchmal so , sogar jetzt schon , obwohl das nicht von der KI gesteuert wird . Aber jetzt machen alle auch die Manager und so weiter auf höherer Ebene , wobei man die wahrscheinlich dann zum Teil aus der Gleichung raus hat , irgendwie , weil die brauchen wir ja nicht mehr so richtig . Aber wenn dann was schief geht irgendeiner am Ende hat ja die Verantwortung , der ausführende Mitarbeitende ist es nicht , aber das Geld ist weg , und dann wird ganz schnell , werden dann Gelder abgezogen von solchen Dingern . Das ist dann wie so eine Lotterie , dann können die auch gleich irgendwie etwas machen , wo man mehr Glück als Verstand braucht .

Speaker 1 30:20

Also insofern , ich glaube , das wird dazu führen , dass die Verantwortung sich verlagern wird , vielleicht auf unterschiedliche Ebenen , aber dass es trotzdem ganz klar Erklärungstransparenzmöglichkeiten gibt , eben Dinge erklären . Ich glaube , sonst wird das am Ende nicht funktionieren . Ich meine klar , wenn nachher keine Menschen mehr da sind , die KI macht alles dann vielleicht . Das ist ja dann egal . Aber da wir ja schon noch davon ausgehen , dass wir eine Zeit lang irgendwie , sagen wir mal , im Mittelpunkt stehen das hoffe ich sehr , daran arbeiten wir auch sehr stark würden auch diese Erklärungen auf uns zugeschnitten sein müssen . Genau , also , ich glaube , es wird sich verlagern . Einige Werkzeuge werden dann eben trotz von , wenn sie hohes Potenzial haben , dann werden eben auch Erwartungswerte von Fehlern eine große Rolle spielen , und wenn die sehr hoch sind , dann wird das eben nicht zum Einsatz kommen , wenn die Werte niedriger sind , dann vielleicht schon . Also , das ist meine Erwartung , wie das funktionieren wird .

Speaker 2 31:21

Ja , ich glaube , was spannend wird , ist auch , wie werden Entscheidungen getroffen und vorbereitet , also wie viel Energie wird dann da reingesteckt ? Aber da macht das total Sinn , was Sie sagen . Also , wie hoch ist die Fehlertoleranz ? Wenn sie hoch ist , dann halt mit mehr Unterstützung und sonst vielleicht weniger .

KI in der öffentlichen Verwaltung

Speaker 1 32:08

Wie sehen Sie denn , wie sich das gesetzlich entwickelt oder was es braucht , vielleicht auch auf einer Gesetzesebene , damit wir in Zukunft mit wie verändert sich die Sicherheitsrisiken aus welcher Ecke haben ? neue KI-Entwicklungen bringen wieder neue Bedrohungsszenarien hervor , damit man da auch schnell reagieren kann . Das ist sozusagen auf der technischen Seite . Ich glaube , da sind wir eigentlich gut aufgestellt , im Moment auch international . Was da interessant ist , dass international , dass wirklich alle in einem Boot sitzen , während es natürlich schon auch eine Konkurrenz zwischen China , usa , europa gibt , rund um KI-Technologien und Ökosysteme . Und so , bei Sicherheit sitzen alle in einem Boot , logischerweise . Auch die Chinesen haben ein Rieseninteresse dran , teilweise sogar noch mehr als vielleicht wir , dass Sicherheitslücken möglichst klein bleiben . Also insofern , da sitzen wir in einem Boot . Und dann gibt es aber tatsächlich viele Dinge , würde ich sagen , die betreffen das Miteinander und den Einfluss auf Gesellschaften durch KI , also auf Persönlichkeitsrechte .

Speaker 1 33:13

Klar , wir haben den Datenschutz . Da waren wir , glaube ich , lange in der falschen Richtung unterwegs in Deutschland und auch in Europa , weil Daten sind nun mal super notwendig , und viele in der Bevölkerung sind auch bereit , daten herauszugeben , solange irgendwie klar ist , zu welchem Zweck . Ein klassisches Beispiel ist die elektronische Patientenakte . Dass wir die nicht schon seit zehn Jahren haben , ist ein Skandal eigentlich , wenn man ehrlich ist . Die Vorteile dieser Datensammlung für einen persönlich und für die gesamte Volkswirtschaft ist völlig offensichtlich . Aber dafür brauchen wir natürlich Regeln , das ist ganz klar , gerade bei sensitiven Daten . Also , das brauchen wir auf jeden Fall . Da kommen wir zurück auf das , was wir vorher gesagt hatten . Die eben sehr stark eingreifen auch in persönliche Lebensentwicklungen , glaube ich . Also . Ich sage mal , ki-systeme , die tatsächlich im HR-Bereich massiv eingesetzt werden , die in Bewertungen von Leistungen eingesetzt werden .

Speaker 1 34:16

Skurrilerweise hatten wir das eigentlich früher auch schon immer , aber es war mehr so unterm Radar . Also jetzt hat ja neulich auch die Schufa ihre Regeln nochmal angepasst , irgendwie . Also die Schufa war ja im Prinzip sowas , wenn man keinen Kredit für irgendwas gekriegt hat , was einem wichtig war , dann hätte man das als direkten Eingriff in persönliche Lebensgestaltung bewerten können , auf einer relativ intransparenten Basis halt . Das ändert sich jetzt , gerade , weil die gemerkt haben , oh Mist , diese KI-Regeln , die betreffen uns ja irgendwie , und jetzt ist das alles deutlich transparenter immerhin . Ob das dann für die Leute besser ist , weiß ich nicht , aber immerhin weiß man jetzt , auf welchen Kriterien das beruht .

Speaker 1 34:57

Ist auch vereinfacht das System , und ich glaube , das ist unbedingt notwendig , das einfach , um Persönlichkeitsrechte und unsere eigene Entwicklung , persönliche individuelle Entwicklung auch zu schützen und unser Recht darauf , dass wir uns persönlich entwickeln können . Dazu haben einfach KI-Systeme , weil sie eben einen großen Skaleneffekt haben und häufig dann manchmal alle über einen Kamm scheren , einfach ein zu großes Einflusspotenzial . Und deswegen bin ich eigentlich schon ein Freund auch von KI-Regulierung , solange die mit Augenmaß passiert und wir jetzt zum Beispiel , wenn man sich den UAI-Act anschaut , jetzt auch tatsächlich die Möglichkeiten , die der UAI-Act eben auch bietet , im Rahmen von Entwicklung und Innovation möglichst flexibel nutzen . Und das ist sozusagen das Erste . Also , lieber ist gut , dass wir das Rahmenwerk haben , aber jetzt nicht überregulieren , bevor man nicht konkrete Vorstellungen hat , was man reguliert . Ich glaube , das ist ein bisschen die Message , und gleichzeitig müssen diese Regulierungsrahmenwerke auch mitatmen können . Die Technologie entwickelt sich so schnell , dass man da wahrscheinlich auch regelmäßig nachschärfen muss und überlegen muss , an welchen Stellen man reguliert .

Speaker 3 36:12

Wir sind ja auch sehr aktiv im öffentlichen Sektor und beraten Verwaltungen . Da wäre natürlich die super spannende Frage , weil dieses Thema wird ja hoch und runter diskutiert Stichwort Bürokratieabbau , automatisierung . Die neue Koalition möchte da vor allem den Sozialstaat komplett irgendwie digitalisieren . Wie blicken Sie auf diese Thematik ? Weil wir haben ja gerade das Beispiel der Schufa , wo es ja existenzbedingte Entscheidungen gibt , die automatisiert getroffen wurden und vielleicht völlig an der Lebensrealität daneben waren und aber signifikante Auswirkungen haben . Im Bereich zum Beispiel von Sozialämtern wird das ja ähnlich sein . Da wird es Einzelfälle geben , die man bewertet . Bislang sind es SachbearbeiterInnen , die das letztlich machen . Wenn Sie so auf diesen ganzen Verwaltungssektor schauen , was sind wirklich sinnhafte Hebel mit KI , wo man sagen kann , da kann man wirklich was bewegen in Zukunft , und wo sollte man vielleicht lieber ein bisschen vorsichtiger unterwegs sein ?

Speaker 1 37:28

Das ist eine gute Frage , und diese Frage ist deswegen so gut , weil im Gegensatz zu anderen Bereichen wird der Einsatz von KI in der Verwaltung ja auf jeden Fall kommen , und zwar wahrscheinlich schneller und ein bisschen verschlafen irgendwie und vor allen Dingen auch durch sehr strenge Vergaberegeln im Prinzip im Keim immer erstickt irgendwie , dass wir da was Vernünftiges imße , und deswegen wird es jetzt zügig kommen . Ich meine , es ist alternativlos so , und deswegen ist das eine interessante Frage , weil , wenn was schnell kommt , dann werden wahrscheinlich auch ein paar Fehler schneller passieren , logischerweise , und ich glaube , man wird halt , sagen wir mal , bei den Tätigkeiten so von unten anfangen und sich so langsam hochhangeln . Zu den kritischeren Also ich denke mal , ein klassisches Beispiel sind Bauanträge . Wenn Sie einen Bauantrag begutachten müssen heutzutage , dann weiß ich nicht , das sind bestimmt fünf , sechs , sieben verschiedene Datenbanken und Quellen , die Sie als Sachbearbeiterin anzapfen müssen , um dann das zusammenzubringen , katasteramt irgendwie alle möglichen Sachen , und das kann eine KI eigentlich super vorbereiten , halt , und das alles zusammenbringen und eine Entscheidungsvorlage liefern und so weiter . Aber auch da gilt wieder wenn Sie was bauen wollen , und das wird abgelehnt , das ist schon ein starker Eingriff in Ihr Persönlichkeitsrecht , und deswegen kann das nicht automatisch von der Maschine meiner Meinung nach passieren , sondern das kann wirklich nur vorbereiten .

Speaker 1 39:04

Der Sachbearbeiter muss darüber gucken , man muss die entsprechend auch schulen , dann dass sie sich das auch wirklich genau durchlesen , um das nachvollziehen zu können . Aber dieses ganze Zusammentragen , ja die Vorlage erstellen , das wird alles wegfallen , sodass dann die Accountability noch da ist . Eigentlich alles wie früher , nur dass der Prozess viel effizienter geworden ist . Und ich glaube , damit werden wir anfangen , und dann sind wir auch auf der sicheren Seite , wenn die Leute vernünftig damit umgehen Und das wirklich auch durchlesen und nicht alle Bescheide blind wegschicken , was man ja auch weiß aus der Forschung bei Techniksystemen immer der Fall ist , wenn man sich so eine Art Over-Reliance . Das Risiko ist natürlich da .

Speaker 3 39:47

Wäre es nicht fast auch sinnvoll , noch eine Ebene tiefer zu gehen , indem man sagt also , oder ist es überhaupt sinnvoll , mit KI dahingehend zu arbeiten ? indem man mal sagt schau dir mal alle derzeitigen gängigen bürokratischen Regelungen an , und wir verfolgen diesen und jenen Zweck eigentlich , wir wollen das und das Risiko eigentlich vermeiden , überprüfe bitte mal die Regelungen , ob die überhaupt noch kohärent sind , ob sie sich widersprechen , weil das scheint ja auch mit eine große Herausforderung sein . Also Stichwort Prozesse stimmen die überhaupt noch ?

Speaker 1 40:31

Regelwerke sind überhaupt noch aktuell , wäre es da auch sinnvoll , da mal eine KI drauf gucken , da sehr stark unterstützen kann . Aber auch da braucht es am Ende , weil wir ja immer noch ein Verständnis behalten wollen . Da kommen wir ganz zurück an , was wir am Anfang gesagt hatten über Blackbox-Unternehmen oder Prozesse im Unternehmen , weil wir ja schon ein Verständnis entwickeln wollen , warum eine Verbesserung gut ist , und ich glaube , das ist schon wichtig . So ticken wir halt , und am Ende die Verantwortlichkeiten erfordern das auch . Wenn ein Mensch sagt , ja , das ist in Ordnung , dann muss er verstanden haben , warum das in Ordnung ist , nicht einfach nur statistisch gesehen . Ja , ich weiß , dass in 80% der Fälle das funktioniert , wunderbar .

Speaker 1 41:17

Aber das ist dann eine reine Korrelation und keine Kausalität , sondern wir wollen Kausalitäten , wir wollen das Modell dahinter verstehen und wissen , wie das in unser Modell , wie die Sachen funktionieren , hineinpasst . Und das werden wir leisten müssen . Hier und da können wir uns sicherlich ein Experiment gönnen , wo wir einfach mal sagen , lass mal ausprobieren und so . Aber am Ende , wenn das wirklich funktionieren soll und auch belastbar funktionieren soll , sodass es nachher vor Gerichten auch Bestand hat , wenn die Leute klagen , kann man ja nicht sagen , das System hat das ausgespuckt , Ja sorry , ja , ich weiß , es gibt eine 15 Prozent Fehlerquote , aber es ist halt unwahrscheinlich , dass sich das geirrt hat . Ich meine , das kann es ja nicht sein .

Speaker 2 41:57

Möglicherweise haben Sie jetzt ein Bias , weil Sie natürlich mit Unternehmen arbeiten , die tolle Projekte machen . Aber vielleicht so zum Abschluss Was ist denn Ihre Einschätzung ? Wo stehen wir in Deutschland gerade mit Blick auf KI ?

Speaker 1 42:08

Ja , also ich glaube , deutschland , europa , das kann man ja so ein bisschen synonym irgendwie verwenden . Ich glaube , wir haben in Europa noch im letzten Jahr eigentlich so ein bisschen , wenn man sich mit Unternehmen

Deutschlands Position im globalen KI-Wettbewerb

Speaker 1 42:22

unterhalten hat und auch in der Politik und so , schon so die Vorstellung , dass vielleicht der Zug schon abgefahren wäre für Europa im Sinne von , tatsächlich großes Geschäft zu machen mit KI-Technologien . Seit Beginn des Jahres ist da ja wieder Bewegung reingekommen . Also , es gab dieses Deep-Seek-Modell , was zwar keine wissenschaftlichen Durchbrüche präsentiert hat , aber ganz , wirklich interessante Ingenieurleistungen erbracht hat und dazu geführt hat , dass man Modelle , dass man weiß , wie man Modelle wesentlich kostengünstiger mit weniger Ressourcen sowohl erstellen als auch betreiben kann .

Speaker 1 43:01

Und das hat dann dazu geführt , dass Emmanuel Macron im Februar diesen Jahres auf dem AI Action Summit Frankreich wirklich eine ganz KI-First-Strategie verpasst hat und auch jede Menge Geld zusammengesammelt hat , um die Infrastruktur zu verbessern , was dann dazu geführt hat , dass die Europäische Union , ursula von der Leyen , sich hingestellt hat und gesagt hat , das machen wir jetzt europaweit , und da sind wir jetzt in diesem Prozess . Also wir sind gerade dabei , europaweit unsere KI-Infrastruktur massiv auszubauen , und ich glaube , das ist auch unbedingt notwendig . Das müssen wir machen no-transcript zurückgucken , und dann kann man sich ja mal überlegen , welche Webbrowser damals , welche Browsertechnologien es so gab und wie viele davon heutzutage noch übrig ist ? Nämlich gar keine . Die sind alle verkauft , aufgekauft , aufgegangen und so weiter , und so ähnlich wird das bei den KI-Modellen genauso sein .

Speaker 1 44:18

Wir werden ganz andere Modelle haben , in zehn Jahren ganz andere Technologien . Wir befinden uns da am Anfang , und deswegen ist der Zug überhaupt noch nicht abgefahren . Der ist gerade , läuft so , gerade so los , aber man kann noch locker aufspringen meiner Meinung nach Und ich habe das schon letztes Jahr gesagt und vorletztes Jahr dass wir da nachbessern müssen . Ich habe jetzt aber das Gefühl , das kommt ja , und das ist auch gut . Aber wir werden natürlich in Europa einen viel stärkeren Fokus haben auf B2B-Anwendung und weniger auf B2C . Das ist eben , war schon immer . Sagen wir mal , kulturräume , die es etwas lockerer mit den persönlichen Daten gesehen haben , haben da immer einen Vorteil .

Speaker 1 44:58

Also sprich USA in dem Fall und China erst recht . Was China an Daten aus dem öffentlichen Raum für große Modelle zur Verfügung stellt , ist atemberaubend . Aber das könnte man sich hier nicht vorstellen . Dass sie sozusagen aus allen Büroräumen , universitäten und aus dem öffentlichen Raum Videomaterial zum Lernen von KI-Modellen benutzen . Das ist einfach mit dem , und solche Modelle wollen wir dann am Ende , glaube ich , auch nicht verwenden . Davon bin ich eigentlich auch überzeugt . So , und da bewegen wir uns jetzt gerade B2B , ich glaube , der Mittelstand . Wenn der es schafft , ki-modelle zu integrieren in die Produkte , dann ist mir eigentlich nicht Angst und Bange vor der Zukunft .

Speaker 2 45:40

Sehr gut , das sind doch eigentlich ganz gute Aussichten . Vielen , vielen lieben Dank durch diese ich würde mal sagen Momentaufnahme KI . Vielen lieben Dank und kommen Sie bald wieder .

Speaker 1 45:49

Sehr gerne , Also spätestens . es ist ja auch das Verhältnis .

Speaker 2 45:53

Spätestens in zehn Jahren , wenn wir zurück auf den Podcast kommen . In zehn .

Speaker 1 45:55

Jahren , aber vielleicht auch früher , da gibt es wahrscheinlich schon auch . Neues zu berichten , dann und zu diskutieren .

Speaker 2 46:00

Sehr gut , Dann , wir nehmen an einem Freitag auf ein schönes Wochenende .

Speaker 3 46:05

Gleichfalls danke , tschüss , bis zum nächsten .

Speaker 1 46:08

Mal Musik .