#544 Gregor Schmalzried | Journalist, Host „Der KI-Podcast" (ARD), Autor „Wir, aber besser"

00:00:00: Wir haben die KI gebaut, als nächstes baut sie uns.

00:00:03: Unser heutiger Gast wuchs nicht mit einer Karriereversion auf.

00:00:06: er wuchs mit einer Neugier auf Auf Sprache und Technologie auf die Frage wie sich die Welt verändert und was das für Menschen bedeutet.

00:00:14: Er studierte Anglistik und Lingoistik an der Ludwig-Maximilians-Universität LMU in München Schnupperte schon als Student beim Campus Radio M-Vierneunzig fünf.

00:00:26: Ich habe ein Praktikum gemacht bei Android Radio, die waren auch vierneunzig fünf in den Journalismus hinein und landete schließlich beim Bayerischen Rundfunk wo er sich als Netzjournalist einen Namen machte.

00:00:37: doch was ihn wirklich antreibt begann erst so richtig als alle Welt über Chaggivity zu reden anfingen.

00:00:42: im Juli zwanzig dreiundzwanzig startete er mit seinem Team Der KI-Podcast.

00:00:47: Heute Deutschlands meist gehörter Podcast zum Thema künstliche Intelligenz, wöchentlich verlässlich Faktenbasiert ein Format das er selbst als den drosten Podcast für die KI Revolution gepitscht hatte.

00:01:01: Seitdem erklärt er eine halbe Nation was KI wirklich kann und was nicht.

00:01:06: Nebenbei schreibt der monatliche Kolumnin für Brandeins Held Lehrveranstaltung zur generativen KI an der Hochschule Landshut Berätunternehmen Institutionen und produziert Fiction-Podcasts darunter, das atmosphärische ARD-Hörspiel MIR in Somnia.

00:01:19: Das Mediummagazin zählte ihn im November zu den besten Wirtschaftsjournalisten des Jahres.

00:01:25: Im November von Jahrzehnten erschien sein erstes Buch im Goldmanverlag.

00:01:30: Seine Zentralethese ist dabei klar – KI ist kein Monster und kein Messiers!

00:01:36: Sie ist ein E-Bike für den Verstand.

00:01:38: Leistungsstark aber man muss immer noch selbst treten….

00:01:41: Genau das ist der Kern seines Denkens.

00:01:43: Wie Menschen mit KI nicht weniger werden, sondern mehr!

00:01:47: Seit mehr als neun Jahren beschäftigen uns in diesem Podcast mit der Frage wie Arbeit den Menschen stärkt statt ihnen zu schwächen?

00:01:53: Wir haben in über fünfhundert Episoden mit fast siebenhundert Persönlichkeiten darüber gesprochen was sich bereits verändert hat und was sich weiter ändern muss.

00:02:00: Was bedeutet KI für unsere Arbeitswelt wirklich jenseits von Hype und Hysterie Und welche menschlichen Fähigkeiten wären dadurch gerade wertvoller nicht überflüssig?

00:02:08: Er spricht von Secret Cyborgs, Menschen die KI längst heimlich nutzen ohne darüber zu reden.

00:02:15: Was sagt das über unsere Arbeitskultur aus und was müsste sich ändern?

00:02:18: Und wenn er sagt, was muss dann jeder Einzelne heute tun um diesen Prozess aktiv zu gestalten statt passiv zu erleben – das klemmen wir heute auch!

00:02:26: Für die Lösung der aktuellen Herausforderung brauchen wir neue Impulse.

00:02:29: Wir suchen deswegen weiter nach Methoden Vorbildern Erfahrung, Tools und Ideen die uns dem Kern von New Work näherbringen.

00:02:35: Und darüber hinaus beschäftigen wir uns von Anfang an die

00:02:37: Frage,

00:02:38: ob und wie alle Menschen das finden und leben können was sie im Innersten wirklich wollen?

00:02:43: Ihr seid bei On The Way To New Work heute mit Gregor

00:02:46: Schmeizried.

00:03:06: Ja hi freu mich da zu sein!

00:03:08: Schön dass du da bist.

00:03:08: Boah krasse Intro.

00:03:09: Michael hat hier richtig Gas gegeben.

00:03:11: Wir hatten neulich besprochen wir machen es kürzer aber weißt du was ich finde so gut weil... Weil Das ist einfach bei einer so facettenreichen Persönlichkeit wie dir und dem Thema absolut angemessen.

00:03:22: Es ist auch sehr schmeichelhaft.

00:03:24: Vielen Dank!

00:03:25: Du kriegst die Frage, die ich brauche um reinzukommen und warm zu werden?

00:03:28: Das ist ehrlicherweise der ganze Hack an diesem Podcast.

00:03:32: Und da kann ich mich am besten orientieren denn sie gibt so ein bisschen Richtung vor.

00:03:35: wie bist du der Mensch geworden der du heute bist?

00:03:38: Ich schätze ich bin der Mensch geworden der ich heute bin der hier in diesem podcast studio sitzt.

00:03:43: und das heißt es geht am ende vor allem um AI.

00:03:45: es geht vor allem diese technologische Entwicklung die wir gerade erleben.

00:03:51: Und wenn es da einen Moment gibt, an den ich denke, dann ist das wahrscheinlich als ich das erste Mal mit GPT-III gearbeitet habe.

00:03:58: Das ist so das Vorgängermodell quasi gewesen.

00:04:02: von dem was dann später in ChatGPT drin saß gab es aber schon zur freien Verfügung, weil man wusste wo man gucken musste.

00:04:09: und ich hab damals, ich meine dass war Anfang... Zweiundzwanzig oder im Herbst einundzwantig Mal eine alte Kurzgeschichte von mir da reingeladen.

00:04:21: Also ich hab schon immer kurz Geschichten geschrieben, wenn man gerne kreativ gearbeitet und das war so.

00:04:25: was habe ich im Studium geschrieben, so eine Horror-Geschichte über zwei Kids die an einem gruseligen See entlang gehen.

00:04:30: Ich hab die ersten paar Absätze da rein geladen und wollte einfach mal gucken, was passiert denn eigentlich?

00:04:36: Wenn man der KI diesen Anfang gibt und sie das weiterschreiben lässt.

00:04:39: Wenn es sich bestimmt noch zu dem Zeitpunkt war dass ja so... Es gab kein Chatinterface sondern die KI war wirklich ein Vervollständiger, also ich habe einen Text eingegeben und sie hat den weitergeschrieben.

00:04:51: Und dann hab' ich das gemacht und... Die Antwort der KI war besser als das was ich geschrieben hatte!

00:04:56: Also es waren Text über Bomben, die in dieser unheimlichen Stadt vergraben sind aber niemand weiß genau wo die herkommen.

00:05:05: Es gab da nie Krieg trotzdem explodiert immer mal wieder eine, es war ne ganz surreale eigenartige Idee, aber eine die mich total beschäftigt hat weil ich habe das gelesen dachte was ist los mit diesen Bomben.

00:05:15: Mich interessiert meine eigene Geschichte gar nicht mehr und Das war glaube ich das erste mal so sehr konkret dass sich selber erlebt habe wie eine KI mich mit ihrem Output beeindruckt Und wie ich dann aber relativ schnell in Sohn hin und her gewechselt bin.

00:05:32: Ich glaube okay wahrscheinlich wird die KI jetzt hier nicht perfekt auflösen was am Ende die Geschichte war, sondern als nächstes muss ich wieder was liefern.

00:05:40: Ich habe etwas geliefert und dann hat die KI was geliefert usw.

00:05:42: Und dann irgendwann so zwei bis drei Stunden später einmal geblinzelt hatte ich eine fertige Geschichte, ne neue Geschichte, die völlig anders war als das, was ich ursprünglich geschrieben hatte.

00:05:53: Und ich konnte kaum noch sagen, was jetzt eigentlich von mir kam und was von der KI.

00:05:57: Diese Art zu arbeiten habe ich damals glaube ich zum ersten Mal so wahrgenommen und heute ist es wie ich die meisten Sachen mache.

00:06:05: Es gibt die Kurve generierte Inhalte mit KI, Menschengenerierte Inhalten seit November zwanzig zweiundzwanzig und diese Kurve hat sich gerade glaube ich letzten Monat getroffen.

00:06:16: Also eine nimmt ab das andere zu und jetzt gerade hat sich das überschnitten und ist auch die Wahrnehmung die ich habe dass Menschen das entsprechend nutzen.

00:06:25: und wir hatten eben mal vorgespräch Auch die frage gestellt nicht, aber noch den sehr nerdigen AI to the DNA Podcast wo wir wirklich dann auch immer nochmal so in Details reingehen.

00:06:34: Aber wir haben gesagt auch du sitzt zurecht hier weil Du eben den Connect auch sagst zur Arbeitswelt zu Menschen und so weiter und der darf nie ganz fehlen.

00:06:43: welchen Aspekt auf deiner Reise gibt's noch davor wo Du sagst er hätte ich ihm auch geprägt außer jetzt den KI Moment.

00:06:52: Ich glaube Ich bleibe mal grob im KI-Universum, weil es geht ja letztlich darum wie wir damit arbeiten und was das auch mit uns macht.

00:06:59: Also glaubt KI ist eigentlich ein People-Thema.

00:07:04: Und was ich von Anfang an ziemlich interessant fand war dass hier nicht jeder diesen Moment hatte wie ich also nicht jeder saß da und fand das ziemlich beeindruckend sondern das war schon kurz danach als dann GPT III kamen.

00:07:17: und irgendwann schäd GPT am Anfang noch so dass man sehr vielen Leuten aufwendig erklären musste, warum das jetzt interessant ist.

00:07:25: Also warum ist es jetzt gut, dass ein Computer so etwas kann?

00:07:30: Weil die bloße Existenz der Technologie bedeutet nicht, dass jeder alles damit anstellt, bedeutet nicht ,dass jeder das integriert in die eigene Arbeit, bedeutet keine Möglichkeiten dafür sieht sondern es braucht eigentlich eine kommunikative Aufgabe, die dabei unterstützt.

00:07:48: und Ich erinnere mich früh daran, dass ich auf einem Weihnachtsmarkt, zwanzig, zweieinzwanzig Leuten gezeigt habe was ich mit Chatchi Pity mache.

00:07:55: Auch Kollegen die total smart sind und sich super damit auskennen, die überhaupt nicht verstanden haben was jetzt hier in der Deal damit ist!

00:08:00: Und da hab' ich sehr lange dran genagt, dachte mir okay, ich glaube... ...ich muss besser darin werden, Leuten zu erklären warum das so ein Ding ist?

00:08:09: Warum ist das etwas mit dem sie sich beschäftigen sollten?

00:08:12: und heute ist es ziemlich genau... Ich sage so, achtzig Prozent von dem was ich mache.

00:08:16: Also eine kommunikative Aufgabe Zwischendem wie Leute arbeiten oder leben oder ihre Zeit verbringen und der Technologie auf die anderen Seite

00:08:26: Die Brücke zu bauen.

00:08:27: von einem ein zum andern.

00:08:30: Kannst du wir hatten gerade auch viel gesprochen?

00:08:32: Ich bin Anfang millennial so gerade anfangen millennien.

00:08:35: Du bist grade Ende millennie.

00:08:37: ich bin stolz drauf noch zu sein.

00:08:38: Ja ja das hat sich aber noch den willen jetzt verbunden Das heißt in unserer Phase, die wir so erlebt haben.

00:08:45: Bei mir ging es los mit Atari, Amiga, Intel, Pensium DS und so, drei, vierzechziger usw.

00:08:55: Was waren deine ganz frühen Tech-Berührungspunkte?

00:08:59: Denn diese Fähigkeit zu kommunizieren wird irgendwo herkommen.

00:09:05: Wo du schon mal diese Berührungspunter geh ich stark von Haus?

00:09:07: Es ist eine spannende Frage.

00:09:08: Ich glaube Facebook interessanterweise.

00:09:12: Facebook war so das erste Mal, wo ich mich konkreter an erinnere dass das was Neues war was ich besser verstanden habe als die Generation meiner Eltern und es gab damals auch Eine große Panik.

00:09:25: ganz so schlimm war es gar nicht aber es gab quasi Denker in Anführungszeichen, Medien, Talkshows und so weiter, die gewarnt haben vor

00:09:34: Facebook.

00:09:35: Das ist

00:09:36: das Teufelszeug usw.. Das Interessante ist ich habe neulich erst ein Text darüber gelesen wo jemand meinte im Nachhinein sind die von damals vielleicht ein bisschen Vielleicht hatten die doch einen Punkt.

00:09:47: Ich würde dem widersprechen, die hätten überhaupt keinen Punkt nebenbei überhaupt nicht verstanden was das Problem war mit Facebook.

00:09:51: also niemand hat sich damals hingesetzt und gesagt ich glaube das Problem mit Facebook wird sein dass wir uns alle permanent vergleichen und das perfekte Empfehlungsalgorithmen uns die ganze Zeit das geben was wir wollen und wir irgendwann nicht mehr in der Lage sind die Realität auseinander zu halten.

00:10:06: Das hat damals niemand es gesagt, sondern was Leute gesagt haben war Zeug wie dann kann man ja alles nachgucken oder Leute haben ja gar kein Interesse an dem, was andere Leute erzählen.

00:10:18: Solche Sachen!

00:10:19: Das heißt es gab damals schon eine Tech-Kritik die sehr verfehlt war und ich glaube als junger Mensch der natürlich damals Facebook total cool fand hatte ich damals schon so ne Grund... fand ich dann spannend mit zu überlegen ok was passiert denn jetzt daran?

00:10:34: Was gut ist und wie funktioniert das eigentlich?

00:10:37: Und natürlich auch weil Facebook für viele so ne So ein frühes Beispiel war, wo das Design einer Plattform auch die Funktion der Plattform verändert hat oder das was es macht mit einem selber.

00:10:51: Facebook mit Empfehlungsalgorithmus ist ein sehr anderes Tool als Facebook ohne Empfehnungsalgoritmus.

00:10:56: Das war die Zeit weil's Max Hageburg Friends da gekauft hab und den Feed eingeführt hat.

00:11:01: Und du sprichst auch noch von der Zeit, die viele nicht mehr hindern als Facebook noch den Poke Button hatte.

00:11:05: und auf deine Seite gegangen wirst du über MySpace oder Studiforzett oder Schulerforzette.

00:11:10: Also den Feed gab es schon, als ich da mal drauf bin glaube ich.

00:11:13: Aber der Punkt den du machst ist genau richtig.

00:11:15: man ist noch viel mehr auf Seiten gegangen.

00:11:17: Es war so ein Destination-Plattform und das hat sich allmählich geändert.

00:11:22: also wie Facebook heute aussieht ist er letztendlich nicht weit entfernt von Instagram oder TikTok.

00:11:26: Ich skrolle einfach nur und werde beballert mit Content Das Prinzip.

00:11:31: Und dieser Wandel von einer aktiven Technologieplattform zu einer passiven Technologieplattform macht natürlich auch etwas mit einem

00:11:39: Aber den gab es auch nicht von Anfang an.

00:11:41: Ich hab Facebook von der anderen Seite miterlebt, ich bin Anfang Millennial und die Eifungskampagnen mitgemacht.

00:11:46: Ich habe gerade am Wochenende mit einem Freund zusammengesessen, der damals dabei war.

00:11:49: Max Zuckerberg hatten wir hier.

00:11:51: Und du sagst das genau richtig?

00:11:52: Ich werde doch immer wieder darauf angesprochen... ...und die Kritikpunkte, die Leute genannt haben, ging nicht im Entferntesten in die Richtung, um dies heute geht.

00:12:00: Im Nachhinein verklären das natürlich viele so wie viele sagen sie hätten von Anfang dann ein iPhone.

00:12:04: Das gebe ich noch mal wieder Spiegel vor, maybe not I don't think so!

00:12:08: Das Faszinierende ist für mich aber, und du beschreibst gerade sehr nuanciert an diesen Wandel und den Blick drauf.

00:12:15: Und das ist eben diese Beobachtungsgabe und dass dann auch kommunikativ zu übersetzen so dass Leute die ihm hier und jetzt stehen sagen ich verstehe es vielleicht nicht ganz wie Gregor von Michaelis sein Aber irgendwie fühle ich muss mir das angucken

00:12:31: Es gibt ja immer zwei Ebenen, was zu verstehen.

00:12:33: Die eine Ebene ist die Technologie an sich auf einer technischen Seite.

00:12:37: also wie genau... Was genau macht jetzt einen Empfehlungsalgorithmus oder was genau macht ein Transformer?

00:12:43: und was ist ein Parameter?

00:12:44: Und diese ganzen Sachen.

00:12:47: aber es gibt auch ein Verständnis in dem Moment in dem es auf den Menschen trifft.

00:12:52: Also was macht das eigentlich mit uns?

00:12:53: Ich glaube dass hat damals gefehlt bei Facebook Und das fehlt jetzt immer noch bei AI.

00:12:59: Auch ich habe da kein perfektes Verständnis dafür, weil wir machen dieses Experiment ehrlich gesagt gerade live.

00:13:05: aber was sich schon spannend finde und das hängt glaube ich eng zusammen mit meinen Anfangs-Chatchi-BT-Erfahrungen ist dass auch die Entwickler dieser Technologie nicht genau verstanden haben wie Leute die eigentlich wahrnehmen.

00:13:17: Das passiert ja immer noch, dass OpenAI irgendeinen Update rausbringt und eine ganze Menge User davon völlig überfordert sind oder möglicherweise sogar durch dieses Update wirklich gefährliche Verhaltensweisen innerhalb von ChatGPT zu Tage gefördert werden, die mit denen ein Baupener ein, jemand gerechnet hat aber weil niemand auf die Idee kam das Leute dazu benutzen würden.

00:13:42: Also man muss schon beide Seiten verstehen

00:13:44: und dass bei einer Firma die schon wirklich herausragend guter drin ist Produkte zu bauen muss man sagen also es wirkt alles so einfach aber es wirk eben so einfach weil's wirklich gute Produkte sind.

00:13:52: das darf man einfach nicht unterschätzen.

00:13:53: Herausfordernde Frage und ich habe da keine Antwort drauf.

00:13:57: wenn wir jetzt das Beispiel nehmen Social Media früh erkannt wie es funktioniert usw.

00:14:04: Und jetzt sehen es gibt auch negative Auswirkungen Glaubst du denn, es ist überhaupt möglich ohne das Experiment diese Herausforderung jetzt frühzeitig anzugehen?

00:14:16: Ich habe eine Idee.

00:14:17: Ich hab auch eine Meinung dazu aber mich interessiert da einen Blick.

00:14:19: glaubst du, dass das könnte man jetzt im Vorfeld mitdenken oder muss das Experiment gemacht werden und dann wissen wir's erst.

00:14:27: Ich kann mir vorstellen, dass es besser funktionieren könnte als bei Social Media weil wer anders als bei social media jetzt schon relativ genau wissen wie ein KI Heavy User aussieht?

00:14:38: Gibt es Netzwerkeffekte?

00:14:40: Wenn ich ein soziales Netzwerk benutze, wo die ganze Welt drauf ist habe ich eine sehr andere Erfahrung als wenn ich ein Soziales Netzwerk benutze.

00:14:46: Wo meine Uni drauf ist bei AI Ist die Erfahrung eine sehr viel persönlichere.

00:14:53: Ich kann wenn ich will heute schon mein ganzes Leben über in Cloud Code abhängen und damit alles machen.

00:14:59: Ich kann aber auch Ab und zu mal ne Frage in ChatGPT schreiben und das war's.

00:15:05: Das heißt Der Nutzen hängt nicht unmittelbar davon ab, ob die ganze restliche Welt auch diese Technologie nutzt.

00:15:12: Und es wird sicherlich nachgelagerte Effekte geben, die wir noch nicht abschätzen können – da reden natürlich über so Sachen wie den Arbeitsmarkt und Bildungssysteme

00:15:22: usw.,

00:15:23: aber was eine individuelle Person mit KI macht?

00:15:27: Ich glaube das verstehen wir schon relativ gut!

00:15:31: Ich denke, da fiel immer nach und ich komme immer wieder an den Punkt zurück.

00:15:34: Wenn du die Grundlagen einer Technologie gut verstehst, glaube ich kannst du durch so eine Phase gut navigieren.

00:15:40: Ich glaube der Fehler entsteht immer wieder dann wenn wir uns...wenn wir die Verantwortung abgeben, ich meine anderes wird es für uns lösen, Fahrsicherheit, Anschnellgurte

00:15:51: usw.,

00:15:55: bei Design glaube ich gibt's eben verschiedene Geschmäcker die man halt gerade hat, ob ich mit lokalen Modellen arbeite.

00:16:02: Ob ich mit Claude oder Chatchity, Grock oder sehr neutralen Modell wie die Gemini-Modelle arbeite und ich glaube nur wenn man sich wirklich intensiv damit auseinandersetzt dann funktioniert das auch.

00:16:15: was sind deine Beobachtungen?

00:16:17: Was die größten Hürden dafür sind dass Menschen das tun obwohl sie eigentlich wissen es wird die nächsten zwanzig Jahre bestimmen.

00:16:26: Wahrscheinlich, dass der langweilige Punkt ist halt einfach Compliance.

00:16:31: Also ich darf es nicht nutzen für die Sachen, die ich vielleicht möchte.

00:16:34: Das

00:16:35: langweile ich genau?

00:16:36: Die meisten machen sie ja trotzdem!

00:16:38: Ich glaube der interessantere Punkt ist das es eine andere Art und Weise ist Computer zu bedienen als wir bisher gewöhnt sind also das klassische GUI Also die Graphical User Interface, die benutze Oberfläche wie wir sie kennen.

00:16:52: Die hat sich ja nicht wirklich verändert über die letzten... ...vierzig Jahre?

00:16:58: Also im Wesentlichen das was Apple und Microsoft in den Achtzigern gebaut haben oder Anfang der Achtziger wo ich anstatt dass ich in eine Kommando-Zeile einen genauen Code eingeben muss sondern ich habe auf einmal Symbole auf meinem Computer Und die kann ich anklicken oder mir das Tattoo anwählen und dann öffnet sich.

00:17:14: das Programm Ist ja immer noch im Grunde genommen, wie wir heute Technologie benutzen.

00:17:19: Wir nutzen vielleicht unseren Finger auch mal statt die Tastatur aber das Prinzip ist immer noch der Computer zeigt uns was er hat und wir wählen aus.

00:17:28: Und Differenzierung zwischen verschiedenen Software-Programmen findet vor allem darüber statt wer findet die Benutzerfreundlichste Variante dass anzubieten.

00:17:37: Also Facebook hat ja technisch nichts anderes angeboten als MySpace, aber er hatte eine bessere Oberfläche glaube ich zumindest.

00:17:43: zum großen Teil würde ich dir gerne mal fragen ob das der Unterschied war.

00:17:46: Aber da

00:17:46: könnten wir zur Runde drüber abnörden.

00:17:47: Es

00:17:48: war auf jeden Fall ein Punkt und was AI jetzt eben bedeutet ist dass man einen völlig neue Art und Weise kennenlernen mit Computern umzugehen oder halt quasi Rechenleistung in Anspruch zu nehmen.

00:18:04: Weil KI nicht einfach nur ein zusätzlicher Button ist, in dieser Liste von Programmen sondern eigentlich eine neue Methode das ganze Ding zu bedienen.

00:18:11: ich kann heute entweder wenn ich rausfinden möchte ob mein Flug nachher ...pünktlich ist, kann ich in meine E-Mails gehen oder in mein Wallet.

00:18:20: Ich kann gucken was die Flugnummer ist und dann gehe ich auf Flydra da... ...vierundzwanzig oder was auch immer, gebe den Flugnummer ein und bekomme die Antwort.

00:18:32: In der Sekunde in der der Flug kommt, den in meinen Kalender laden,... ...dann in Klot gehen, Klotzugriff auf meinem Kalender geben... ...und sagen Ist mein Flug pünktlig!

00:18:42: Und den Rest erledigt die AI.

00:18:44: Das heißt.... Ich habe quasi ein Invest, das in dem Fall nicht allzu groß.

00:18:48: Das komplette Invest ist, dass ich eine Verbindung herstellen muss zwischen den zwei Tools und dass ich es im Kalender richtig abspeiche.

00:18:53: aber den Rest erledigt quasi die KI.

00:18:56: Die KI macht den Lookup!

00:18:57: Die KI guckt.

00:18:58: erstens was ist der Flug?

00:18:59: Und die guckt zweitens wie gehts dem Flug gerade?

00:19:01: Ähm...ich hab schneller die Information Aber ich musste sozusagen ein bisschen anders arbeiten als vorher.

00:19:07: Und diese Veränderung Inerstens wie ich meine Daten abspeichere quasi meine private Information sortiere und zweitens, wie ich diese Informationen abrufe.

00:19:22: Das ist nicht einfach nur Noise-Kleines-Tool was ich mal eben ausprobiere sondern das ist eigentlich eine vollkommene Umprogrammierung von der Art und Weise wie wir mit Computern umgehen.

00:19:31: weil wir kennen das nicht vor allem wenn wir über Jahrzehnte uns angewöhnt haben Computer auf einer Art und Weise zu benutzen dann auf einmal zu sagen ach so es macht vielleicht mehr Sinn du machst das jetzt so Und ab und zu wird die KI dir auch mal ein Quatsch erzählen, das ist normal.

00:19:45: Ist eine gigantische Umstellung!

00:19:46: Also es wundert mich überhaupt nicht dass das ein bisschen dauert.

00:19:48: Plus was jetzt noch dazu kommt, denke ich gerade dann bei deinem Flug wenn du einen Phänomen der letzten Wochen nimmst mit OpenClaw... ...dass die Proaktivität über eigentlich nur Crown Jobs, die regelmäßig gucken was passiert grade?

00:20:01: Und einen Ladschlängermodell dahinter packen aber diese Proaktivity wiederum in der Verhaltensweise etwas anderes isst als Ich frage aktiv und schaue und ich den Hinweis bekomme übrigens dein Flug.

00:20:13: So sieht es aus!

00:20:15: Und das wirkt technisch wenig, weil ich bin immer wieder fasziniert von den Use Cases die gerade also den Agentec-Use Cases über die sich überschlagen wird und ich denke sehr okay haben wir auch schon länger laufen.

00:20:28: und ja natürlich können wir das mit dem ZM.

00:20:31: und ja und die Mails kommen rein verstehe ich.

00:20:33: aber ich glaube die Faszination entsteht durch diese Proaktivität.

00:20:38: Die Proaktivität der RKI meinst du.

00:20:40: Das Agent, die entsteht durch einen eigentlich nur durch ein Crown Job das regelmäßig geschaut wird aber es wirkt proaktiv plus gepaart mit.

00:20:48: ich gebe diesem Agent Personality das hat sich mittlerweile auch etabliert als sehr günstig weil die Performance besser wird, die Intelligenz besser wird und dass beides zusammen wirkt.

00:20:58: nicht am Anfang habe ich gedacht ist es sehr cringe und wir haben auch gemerkt tatsächlich die Ergebnisse sind deutlich deutlich besser Und auf einmal hast du ein Sparringspartner.

00:21:07: Oder es wirkt so, als wenn du einen Sparring-Partner hast?

00:21:10: Da wird... Also was mich da interessiert von dir ist, hast du das Gefühl, es gibt Aufgaben oder auch einfach nur Rollen vielleicht die sich besser eignen für eine proaktive KI als andere?

00:21:22: Weil ich verstehe total warum SoftwareEntwickler sowas zum Beispiel benutzt weil der natürlich ne klar definierte Zielsetzung hat.

00:21:30: Ich möchte Ende der Woche diese Codebase fertig haben.

00:21:33: Ich möchte Ende der Woche diese App programmiert haben, was auch immer.

00:21:38: In vielen Rollen in vielen Jobs ist das ja nicht so eindeutig sondern es gibt viele kleine Aufgaben und ich wüsste zum Beispiel nicht ob jetzt gerade ein autonoma Openclaw Agent in der Lage wäre mir wirklich zu sagen was jetzt meine Priorität sein sollte?

00:21:54: Also

00:21:54: du hast den zentralen Punkt eigentlich meiner Meinung nach schon drin nämlich die meisten Menschen können weder gute Fragen formulieren oder bin Black and white, ihr könnt weder gute Fragen formulieren noch klare Ziele vorgeben.

00:22:05: Vor allem für die eigenen Themen.

00:22:08: Sondern wir suchen häufiger Orientierung und man muss sehr gut imprompten sein und so ein Agent aufsetzen dass der eine Orientierung nicht Desorientierung gibt.

00:22:18: Das verbaut man eben über das schlechte Fragen stellen.

00:22:20: also wenn ich eine KI sage mach das und das dann macht sie das auch mit manchmal Fehlern.

00:22:26: Wenn ich aber sage wie würdest du vorgehen?

00:22:28: Und warum dann erschließt sich aus der Antwort, die darauf kommt ein neuer Raum den ich anders bediene.

00:22:34: Das ist wie ein Chief of Staff, wie einen Personal Assistant, der dich über Jahre kennt, den du sagst Menschen immer Wie würdest du es machen und warum?

00:22:42: Und ich glaube viele Menschen trauen sich noch nicht diesen Raum anzuzapfen weil Du musst dafür die Excel-Tabellen verlassen, Du musst da für die fertigen Projektpläne verlassen.

00:22:50: Du musst davor mehr Raum geben.

00:22:54: Ich glaube das ist eher das Ding.

00:22:56: also diese fehlende Zielsetzung könnte sein, dass eine bestimmte Nation leichter damit umgehen als andere by the way.

00:23:02: Ja vielleicht hat es auch was damit zu tun wie viel... ich bin immer kein Fan davon aus Menschencomputern zu machen aber wie viele Arbeitsspeicher wir so ein bisschen haben im Kopf?

00:23:12: Also es gibt Leute die können besser umgehen und da gehören Softwareentwickler sicher dazu mit einfach sehr großen Text-und Informationsmengen die ihnen entgegen geworfen werden als andere.

00:23:23: Das ist ja das Angenehme an der klassischen Benutzeroberfläche, dass die uns nur das zeigt was wir gerade wollen.

00:23:32: Und weil wir sozusagen nur dann gute Priorisierung von der KI bekommen wenn wir die selber da rein prompten mehr oder weniger, bekommen wir oft ein bisschen zu viel.

00:23:43: also ich sage das deswegen weil ich wirklich erst diese Woche einen Workshop gegeben habe wo es einmal passiert ist dass eine Person ziemlich genau das gemacht hat, was du gerade gesagt hast.

00:23:52: Nämlich liebe KI ich möchte das und dass machen... Was brauchst Du alles von mir?

00:23:56: Und es kam halt eine Liste vor so fünfzig Items oder so.

00:23:59: Ja ja!

00:24:00: Und das war natürlich extrem überfordert im Moment v.a für jemanden der nicht so viel Erfahrung mit diesen Tools hat.

00:24:05: Das muss sich jetzt hier alles durchgehen.

00:24:07: Also attention is all you need.

00:24:09: Es geht darum sich dann auf die richtigen Sachen zu fokussieren.

00:24:11: aber das ist auch eine Fähigkeit die man sich erst mal anarbeiten muss.

00:24:14: Auch da wieder die Nuance was brauchst du von mir versus wie würdest du vorgehen und warum?

00:24:21: Also die?

00:24:21: ich investiere viel Zeit in die Nussierung der Promts, weil Leute immer sagen geht nicht, geht nicht und ich gucke immer wieder an der Quelle.

00:24:28: Was passiert da gerade?

00:24:30: Und ich glaube das wird bleiben.

00:24:31: also das ist eine Fähigkeit, die... Ich habe den Richards auch im Podcast gehabt was der der Promt Engineering als Begriff entwickelt hat und der meinte wirklich wenn du genug Daten sets hast und genug Energie hast kannst du eben komplett neue Sachen trainieren und dann kannst du mit einem Promt alles machen, die meisten Prompt sind halt nicht gut.

00:24:51: Und da glaube ich tatsächlich dran und ich glaube wir machen uns das zu leicht wenn wir dann sagen denkt du den mal dem Prompt aus liebe KI machen wir uns so weiter weil wir eben verwechseln dass es kein ist es kein sentient tool sondern er ist kein sentienwesen sondern ein tool was eine wesensverhaltensweise hat und so wirkt und davon lassen wir uns vielleicht blenden

00:25:15: Weil wir auch natürlich menschliche Fähigkeiten hineinzidepretieren in ein Tool, das sehr menschlich kommuniziert.

00:25:23: Also dass die KI jeden Tag quasi mehr oder weniger von derselben Basis ausstartet ist was glaube ich vielen Leuten schwerfällt zu akzeptieren.

00:25:34: erstmal auch weil die Tools nicht sehr gut darin sind zu kommunizieren wie sie funktionieren.

00:25:40: oft also Leute denken oft Die Durchschnittspersonen, die KI benutzt, geht davon aus dass ChatchiPity anders lernt als es tatsächlich tut.

00:25:48: Nämlich das ist einfach nur so ein kleinen Spickzettel mehr oder weniger aufmacht mit.

00:25:51: so.

00:25:52: hier sind die wichtigen Informationen und wirklich kontinuierliches Lernen gibt's ja nicht in diesen Programmen.

00:25:57: Und wenn man das weiß dann kann sich natürlich einen kleinen Skill oder so aufsetzen indem der wichtigste Kontext drin steckt und im Zweifelsfall schickt man den einfach mit und dann ist das Teil des Prompts und teilweise wird dann so ein Prompt auch extrem lang.

00:26:11: aber es ist ein Anfang In West der KI erst mal beizubringen was man eigentlich möchte und wer man eigentlich ist.

00:26:17: Und was einem eigentlich wichtig ist.

00:26:21: Da stimme ich dir total zu, dass das ein Job ist den wir nicht auslagern können weil wenn wir der KI sagen schreibt du den Prompt für mich dann kann sie ja nur das machen was sie selber kann und die eigentliche Kunst besteht darin der KI das beizubeizubringen was wir können.

00:26:37: Lass uns gleich mal weitermachen, wenn wir jetzt prompt uns angeschaut haben prompt Kontext und Modelle uns anschauen.

00:26:42: Gehen wir einmal zum Context weil da warst du jetzt gerade mit dem Thema was muss eine KI wissen usw.

00:26:47: Da interessiert mich schon auch dein differenzierter Blick auf.

00:26:50: Wir haben mittlerweile gehen wir einfach davon aus in zehn Jahren sagt keine mehr.

00:26:56: ich gehe zu chitchi-video frag was Du hast ja heute Morgen auch nicht gesagt Ich geh jetzt ins Internet so bist halt da bedeutet in jedem Bereich, während wir es haben Kinder werden zum Spielzeug eingebaut haben.

00:27:05: In der Schule wird's verwendet und so weiter.

00:27:07: Gerade der Kontext ist ja auf uns sehr stark bezogen.

00:27:12: Datenschutz spielt eine absolut zentrale Rolle aber die meisten Menschen kennen sich damit gar nicht aus.

00:27:16: ich gehe nicht davon aus dass irgendwer bei seinem iPhone erweiterten Datenschutzzaktivierter was in UK gerade abgeschafft wurde auf Druck von der Regierung, was eigentlich sehr sinnvoll wäre.

00:27:25: Aber die meisten Menschen interessiert es nicht.

00:27:26: Das ist ungefähr so wie ich denke.

00:27:27: Kennst du diese E-Roller, die hier durch die Gegend fahren?

00:27:29: Als wir letzte Woche noch Schnee hatten, standen hier Leute bei so viel Schnee auf diesem Roller und sind ohne Helm mit Airpods zusammen.

00:27:36: So ungefähr gehen die meisten Mit ihren Daten um!

00:27:41: Für wie relevant hältst du das dort noch besser zu verstehen, wie du deine eigene Sachen vorbereitest, aufbereitest und auch über die verschiedenen Zielgruppen damit umgehst.

00:27:52: Kinder erwachsene professioneller Umgang ist ja sehr unterschiedlich.

00:27:59: Ich würde daraus kurz ein Rückfall machen.

00:28:01: glaubst du es gibt großen Unterschied zwischen diesen verschiedenen Zielgruppen in sonstiger Arbeit oder machen wir alle im Grunde genommen das Gleiche?

00:28:08: Ich glaube, es gibt insofern Unterschiede als dass Kinder anders schützenswert sind.

00:28:12: In dem heranwachsen bedeutet das Nuancierte zu verstehen wie interagiert ist anders und ich glaube wieder Erwachsene können uns noch nicht erklären.

00:28:19: Das ist eine.

00:28:21: und das zweite ist experimentiere sehr viel mit lokalen Modellen.

00:28:25: macht dann die reasoning Prozesse an und das ist ja nicht so schwer.

00:28:28: Aber das gibt mir sehr viel Rückschluss auf, wie versteht die Psyk was ich möchte?

00:28:33: Wie versteht Minimax was Ich möchte.

00:28:36: Und wie sehr kann ich das Modell in die Ecke drängen?

00:28:39: und wie sind die Denkprozesse dabei?

00:28:41: So wenn ich mir sowas anschaue, verstehe ich dass Kinder auf keinen Fall während sie etwas lernen von einer KI analysiert werden sollen im Sinne von so würde ich demjenigen das beibringen zumindest wenn es darum geht bestimmte Sachen Themen zu machen.

00:28:56: Du müsstest es allen ausschalten können.

00:28:58: Ein Erwachsener, der ein Projekt damit machen möchte und damit umgehen kann, möchte schnell zum Ziel.

00:29:03: Und dann sagst du – it'll be fine!

00:29:05: Ich verlass mich auf dieses oder jenes Tool.

00:29:07: Das ist die Nuance, die ich da sehe, die stark unterschätzt wird meiner Meinung

00:29:11: nach.

00:29:12: Es ist auch eine Frage der Personalisierung einfach?

00:29:14: Also Kinder sind wahrscheinlich jetzt jenseits der Datenschutzfrage auch einfach bisschen... Es lohnt sich, bei Kindern länger darüber nachzudenken ob man denen eine sehr personalisierte Version des Internets geben möchte weil sie ja möglicherweise dann nicht mehr in der Lage sind eine gemeinsame Wissensbasis mit dem Rest der Welt aufzubauen.

00:29:35: Wenn man es gewöhnt ist dass die KI immer so einen sofort versteht und dann landet man irgendwo wo entweder in Technologie oder ein Mensch einen nicht sofort verstehe dann ist das erstmal ein Problem.

00:29:47: Und wenn man als erwachsener Mensch sehr bewusst diese Entscheidung trifft hier bin ich jetzt im meinem abgeschotteten Bereich Da ist es in Ordnung, wenn mehr Kontext über mich da ist.

00:29:58: Dann ist das gut.

00:29:59: aber ich glaube immer noch vor allem dann gut, wenn's eine sehr bewusste Entscheidung ist.

00:30:03: Also wir sind wieder ein bisschen bei den Empfehlungsalgorithmen auch auf Social Media also wann immer wir unterbewusst einsortiert werden ohne dass uns... Kenntlich gemacht wird sie am Grunde genommen, aber es fühlt sich ja trotzdem nicht so an.

00:30:19: Also Leute die in der Social Media Bubble sind gehen immer davon aus dass jeder ihre Meinung ist oder eine starke Mehrheit der Leute ihrer Meinung ist und kommen gar nicht auf die Idee das das anders sein könnte weil wie soll das auch passieren wenn wir immer nur konfrontiert werden mit dieser einen Perspektive?

00:30:33: Deswegen finde ich's total toll den Kontext eines KI-Systems auch sehr bewusst zu gestalten und sehr bewusst, dass du sagen, das ist jetzt der Kram den du wissen sollst.

00:30:42: Und das ist der Klamm, der sollte dir egal sein.

00:30:44: Selbst wenn das dann nicht perfekt ist, welchen möchte ich ja gar nicht unbedingt ein perfektes Double von mir aufbauen?

00:30:51: Sondern möchte ja bewusst verschiedene Rollen einnehmen können damit ich auch sehr bewusst mich entscheiden kann.

00:30:58: für Jetzt bin Ich Das und Jetzt Bin Ich Das.

00:31:00: Wie machst Du das im Podcast als quasi der KI-Podcast?

00:31:03: Du ja auch und sagst, wir sind quasi eine neutrale Instanz.

00:31:07: Wie stellst du dich sicher, dass ihr das seid?

00:31:09: Also was schaust du dir dann an, um zu vergleichen?

00:31:11: Ich bin mir nicht ganz sicher ob wir neutral sein können in dem Sinne weil wir sind am Ende Menschen und es war auch ein sehr wichtiger Pitch damals wo ich schon gesagt der KI Podcast als der Drosten Podcast für die KI Revolution.

00:31:25: Ich glaube das lösen wir auch einen.

00:31:27: aber man darf nicht vergessen, dass Christian Drost natürlich auch aus einer Perspektive gesprochen hat.

00:31:33: Aber wir machen das auch, weil es ankommt.

00:31:35: Also ist das was sich Leute wünschen.

00:31:36: gerade in der Zeit, wo wir überschwemmt sind von Fake-Content überall und wo man theoretisch seinen eigenen Podcast generieren lassen könnte zu jedem Thema, ist es gerade interessant eine Perspektive zu bekommen.

00:31:51: also ich würde da auch Perspektiven nicht unbedingt gleichsetzen mit Meinung.

00:31:54: Wir haben auch mal Meinungen aber die spielt keine so große Rolle Es spielt eher eine Rolle von.

00:31:59: Ich habe das ausprobiert Das war meine Erfahrung damit Und das klar einzusortieren und klar einsortierbar zu machen für das Publikum funktioniert ziemlich gut.

00:32:08: Ich glaube, dass ist das was Leute schätzen an dem Format und warum es so gut funktioniert.

00:32:13: also wir versuchen für alle da zu sein sowohl diejenigen die sich gut damit auskennen als auch die für dieses relativ Neues.

00:32:19: Das wird immer schwerer muss man sagen.

00:32:21: Also das war im Jahr im Jahr in den Jahren im Jahr zwanzig noch ein bisschen einfacher.

00:32:25: aber Man schafft's am besten dadurch dass man wirklich aus der eigenen Perspektive spricht Offenkendlich macht

00:32:32: es.

00:32:33: Dann lass uns ruhig mal genau das nehmen und weitergehen von Kontext zu Modell, Modell ist ja nicht gleich das Produkt Und ich benutze gerne das Beispiel weil's in Deutschland immer aneckt viel stärker als in den USA und fragt die meisten Erwachsenen ob sie wissen wie der System Prompt von GROC lautet und wie der system prompt von Claude lautet.

00:32:53: meistens ist dann die Frage was ist ein System Promt?

00:32:56: Und die zeige ich dann, aber diese System Prompts unterscheiden sich eben im Produkt also im Chat Tool von dem eigentlichen Modell.

00:33:04: Das würde ich gerne mit dir nochmal auseinanderdröseln und dann auch einen Blick auf die großen KI-Firmen werfen.

00:33:10: Ist das etwas was ihr euch denn eben auch anschaut?

00:33:12: Und testet oder ausprobiert und Backwards Engineering macht?

00:33:15: wenn ihr sowas ausprobieren könnt zum Beispiel?

00:33:17: Ja genau!

00:33:17: Auf jeden Fall es ist halt selten... Also das Wort Backwards Engineering impliziert immer so eine feste mathematische Beziehung zwischen Input und Output zum Beispiel.

00:33:35: Ich glaube, das ist vielleicht auch so ein deutsches Problem als dass wir in Deutschland natürlich anders über Engineering nachdenken weil wir natürlich eine Maschine wollen wo ich einen Kopf drücken kann und dann passiert immer das wenn ich diesen Kopf drücke.

00:33:47: Und das ist anders bei AI-Modellen und das ist auch anders bei System Prompts.

00:33:52: also man kann theoretisch den System Prompt sehr genau anschauen und allusieren usw.

00:33:57: aber wie es sich am Ende anfühlt Das Teil zu benutzen ist nochmal eine separate Kategorie, die natürlich informiert wird durch diesen System Prompt.

00:34:06: Aber es geht am Ende nicht um einen... Ich drück den Klopf und das passiert sondern es geht um ein... Meine Erfahrung damit fühlt sich so an!

00:34:14: Und auch dass wir über Technologie auf so einer Art und Weise sprechen können, ist glaube ich neu und sprechen müssen weil ich könnte gar nicht so genau sagen warum ich jetzt persönlich besonders gern Cloth benutze.

00:34:25: Es sind ein bisschen die Funktionen, aber die Funktionen sind es vielleicht zu zwanzig Prozent.

00:34:29: Das ist zu achtzig Prozent.

00:34:30: ich mag einfach das Modell.

00:34:33: Den Satz habe ich auch noch mal gehört, dass es irre, also dass Menschen sagen Ich mag das Model.

00:34:39: Also dies ist die Emotionalität überlagert Alle anderen Entscheidungsbereiche.

00:34:44: Immer, wie beim iPhone.

00:34:46: Irgendwie mag ich das iPhone.

00:34:47: was Menschen gesagt haben?

00:34:48: Das hat

00:34:48: Steve Jobs verstanden glaube ich und es verstehen viele der ... Der KI Entwickler glaub ich so ein bisschen aber viele auch nicht.

00:34:55: also GROC zum Beispiel ist ein komisches Modell.

00:34:57: Also jetzt mal unabhängig von allen anderen Sachen die damit zusammenhängen... Mir macht's nicht viel Freude damit zu schreiben!

00:35:05: Produkt, weil das müssen wir sauber ausnehmen.

00:35:07: Genau ich würde es bewusst jetzt mal vom Produkt trennen, weil dass Produkt natürlich auch noch andere Sachen anstellt die politisch sehr klar verortet sind und so weiter sondern wirklich einfach.

00:35:16: wie fühlt sich das Modell an wenn nicht isoliert von mir aus auch in einer anderen Umgebung wo nur die api angeschlossen ist einfach nur mit dem modell rede.

00:35:24: Das hat eine andere eine andere Partie da irgendwie als als das clot hat und ich finde chachibiti mittlerweile auch irgendwie relativ nervig.

00:35:32: Das ist manchmal ein bisschen eigenwillig.

00:35:36: Es überschreibt oft Dinge, die ich möchte weil es das Gefühl hat, ihr wisst es irgendwie besser, das macht Claude weniger.

00:35:43: und solche Erfahrungen zu machen und zu teilen ist glaube ich wichtig.

00:35:48: aber sie unterscheiden sich auch sehr persönlich.

00:35:52: also ich persönlich mag es nicht wenn ein Chatbot mir die ganze Zeit sagt was er als nächstes machen soll.

00:35:56: oder soll ich als nächstes das und dass machen?

00:35:58: Ich kann das nicht ausstehende Menge Leute finden das glaube ich recht hilfreich.

00:36:02: Das ist für mich Produktdesign.

00:36:04: Also, ne?

00:36:05: Dass du quasi den Chatboard zu baust, dass ihr da anschließt... Ich habe aber eine Beobachtung gemacht die und würde ich gerne nochmal deinen Intake drauf haben, wo ich glaube die ist sehr zentral und die hat auch Entwicklung der letzten Monate möglich gemacht also auch so Phänomene wie OpenClaw und das halt in so kurzer Zeit solche Software-Stacks gebaut werden können.

00:36:22: Und das war dem Moment als Anthropic von Opus four point eins ein sehr teures leistungsfähiges Modell.

00:36:27: auf Opus vier Punkt fünf

00:36:30: gewechselt ist

00:36:31: deutlich mehr Leistung für weniger Geld.

00:36:33: Die meisten Menschen nehmen glaube ich im Alltag gar nicht wahr, wie stark die Kosten dieser Modelle fallen und ich dadurch mehr Compute bekomme.

00:36:40: Und in dem Moment war es plötzlich möglich aber in fünf Tagen was zusammengebaut, was vorher Monate gebraucht hat und nicht lief.

00:36:47: In fünf Tagen lief's und war fertig.

00:36:50: Dann habe ich erlebt wieder ein Vier-Punkte sechs jetzt kamen und Codex fünf zwei also das quasi Coding-Modell von OpenAI und CodeX fünf drei wiederum enorm lang arbeiten kann, wirklich lange arbeiten kann.

00:37:04: Also wir reden von halben Stunden gar kein Problem und so weiter.

00:37:08: Und das passiert unter der Haube während die Produkte nach außen gleich aussehen.

00:37:13: und ich glaube du kannst das nur erleben wenn du selber was baust oder machst um festzustellen Holy smokes!

00:37:20: Wenn sich so ein Modell plötzlich in der Form ändert dann hat man eine Verpflichtung hinzugucken und es auszuprobieren um genau zu schauen was kann dieses Ding jetzt richtig gut?

00:37:32: Es gab eine Änderung oder eine Sache, die Claude Code und Claude Coburg gemacht haben.

00:37:38: Die von der ich davon ausgehe dass wir das mehr sehen werden dieses Jahr nämlich dass sich in einen bereits laufenden Prompt nochmal hinein.

00:37:46: prompt kann also Cloud Code eine Aufgabe geben und dann legt er los.

00:37:51: Und ich kann ein bisschen mit dem Reasoning anschauen und schauen, was er so macht.

00:37:54: Wenn ich feststelle, er ist irgendwo völlig falsch abgebogen, dann kann ich ohne dass sich quasi den Prozess unterbrechen muss noch mal rein und das ändern.

00:38:01: Ich glaube man kann es mittlerweile auch

00:38:07: Nehmen.

00:38:07: du kannst mit der normalen auch und die haben sogar damit angefangen tatsächlich.

00:38:11: Die hat bei Deep Research, beim Agent damit angefangt.

00:38:14: Da konntest du es machen als erstes?

00:38:17: Meinst du nur dass er den Darfrag gestellt hat oder das das wirklich schon läuft?

00:38:19: Das kommt läuft

00:38:20: und du kannst ihn nicht reingehen.

00:38:21: Okay

00:38:21: ich war vielleicht langsamer, aber

00:38:23: war relativ zeitgleichig.

00:38:25: Ich schätze ich hab's in Klo... Das ist interessant, weil das eine Produktentscheidung ist oder eine Entscheidung über die Oberfläche der Software, die dem Rechnung trägt.

00:38:36: Dass eine KI möglicherweise jetzt sehr viel länger arbeiten kann und eines der Probleme, die ja auftritt wenn ein Modell mal für ne Stunde arbeitet, dass es möglicherweise eine halbe Stunde irgendeinen Quatsch macht den ich als menschlicher User vielleicht sofort erkenne.

00:38:48: Ich kann da nicht mehr so richtig eingreifen.

00:38:52: Ich freu mich da, glaube ich.

00:38:53: Da wird sehr viel passieren jetzt dieses Jahr noch!

00:38:55: Ich freue mich auf so Möglichkeiten... Open Cloud macht das ja ein bisschen, dass die AI mich einfach sporadisch informiert und es mir sagt hey, ich habe übrigens das gemacht, ich mache weiter damit.

00:39:07: Lass mich wissen wenn irgendwas schiefgeht und dass sich ohne jetzt die ganze Zeit diese Aufgaben in einzelne Abschnitte zu stückeln organisch damit sprechen kann.

00:39:22: So eine Funktion hätte, glaube ich vor einem Jahr oder anderthalb Jahren einfach keinen Sinn gemacht zu bauen.

00:39:27: Also man hätte nicht viel davon gehabt.

00:39:29: und jetzt dadurch dass die Modelle das anliegen genau wie du sagst gibt es auf einmal einen Bedarf danach.

00:39:34: Ich glaube aber es gibt ganz viele Möglichkeiten die noch liegen gelassen werden weil die Entwickler auch gar nicht darauf kommen Weil die so sind ja auch sehr Softwareentwicklungs fokussiert.

00:39:44: Die meisten Berufe Firmen, mit denen ich mich beschäftige die sind nicht im Bereich Softwareentwicklung sondern machen völlig andere Sachen und dafür sind diese Tools oft noch gar nicht geeignet.

00:39:56: Und ich bin gespannt wie oder man muss halt seine eigene Ereignung finden.

00:40:00: Ich bin gespannt was noch in dem Bereich alles passiert von dem die Leute die sich auskennen in sowohl ihrem Job als auch der KI das vielleicht schon wissen dass es das braucht.

00:40:11: aber die Anbieter

00:40:12: Wir nennen das agentik thinking, wenn du halt in der Lage bist dieses agentische was nachher ein Modell machen kann.

00:40:18: Zu Antizipieren um zu wissen ich mache jetzt das oder dass ich heute morgen einen tollen Call vom Elternrat und hatte eine super Idee... ...und war schon sehr sehr weit und ich habe den nur erklärt mit wie wenig Promps jetzt so'n Agent loslaufen kann.

00:40:30: Und es war für sie denn doch nochmal ne größere Hürde?

00:40:32: Und hab ich gemerkt das wäre jetzt nur ein Agent.

00:40:35: aber jetzt stelle dir vor eben du steuerst dann zwanzig dreißig irgendwann und das wird glaube ich kommen.

00:40:41: die Gefahr, die ich noch ein bisschen sehe ist.

00:40:43: Ich bin natürlich immer sehr schnell probiert aus, teste Kokreien und dann lege ich auch den Finger in die Wunde und sage okay das geht jetzt schon oder es geht nicht?

00:40:51: Und E-Mail Triage oder sowas... Das wirkt alles wie ein fertiges Produkt aber es ist halt Very very very early days mit sehr viel vieler Anfälligkeit!

00:41:02: Und ich weiß nicht.. Das war am Punkt von Richard Saucher im Podcast.

00:41:10: den fand ich wirklich gut Wie weit wir eine verlässliche Zahl haben, wie früher bei Speech and Text.

00:41:16: Also es macht total Sinn zu reden statt zu tippen.

00:41:20: Haben wir immer schon intern auch gefördert?

00:41:23: Das heißt als ich gemerkt habe dass Whisper so treffsicher ist, haben wir intern alles umgeswitched vor zwei Jahren und haben Leuten ein Tool gebaut.

00:41:31: So heute muss man sagen, ja ich hab jetzt Whisper flow'n's war ja super!

00:41:33: So das kannst du alle sehr machen.

00:41:36: Es gab aber eine Zahl im Bereich Speech-to-Text, die wenn sie unter, ich glaube, eighty fünf Prozent Trefferquote ist musst du so viel Fehler korrigieren dass du gerade lieber selber tippst.

00:41:47: Und mich interessiert ob es bei Agents eine solche Zahl gibt wo du weißt auf soviel verlasse ich mich das sich benutze.

00:41:53: denn der Agent hat ja Open Cloud zum Beispiel Terminal Zugriff das heißt er kann theoretisch alles machen.

00:42:00: und wo liegt die Quote?

00:42:01: Ich glaube das meine Vermutung und frage an dich deutlich, deutlich anspruchsvoller als bei speech attacks.

00:42:08: Wo wir gerade den korrigieren und fertig weil so ein agent eben Dinge tut.

00:42:11: das heißt da muss die trefferquote Bei weiß ich nicht noch nur neunzehnt Prozent liegen eigentlich acht oder neunzig prozent.

00:42:20: Gedankenexperiment sagen wir du hast einen agent der null prozent fehler macht bei dem hundert prozent ist würde sie dir alle deine probleme lösen können?

00:42:28: Nur wenn ich die zielsetzen die intention richtig setze aber dass es für mich die zentrale aufgabe des agents chef bleibt

00:42:35: Genau, ich glaube das ist für mich das Interessante daran.

00:42:37: Also die meisten Dinge bei denen mir heute eine KI helfen kann werden nicht mehr durch die Fähigkeiten der KI limitiert sondern durch meine Fähigkeit und das was ich möchte zu kommunizieren.

00:42:53: Ist es auch zu aufwendig einfach.

00:42:55: Teilweise sitzt man dann dazu lange da, dass ist wieder ein bisschen wie bei der Korrektur von den Transkriptionen.

00:43:02: Wenn ich so lange Zeit damit verbringe, die KI zu erklären was ich eigentlich brauche und wie ich eigentlich drauf bin und was mir jetzt gerade wichtig ist... Und übrigens hier ist mein Chef und er mag gerne das und das.

00:43:12: aber ich möchte auch diese Personen glücklich machen, die mag gerne also Dinge, die auch nirgendwo stehen.

00:43:16: Da hilft auch kein Terminalzugriff weil ich habe das ja nirgends wo niedergeschrieben.

00:43:21: Ähm, dieser Bottleneck bleibt ja egal wie gut die KI ist.

00:43:25: Ich glaube der wird auch immer bleiben.

00:43:27: Das ist wie beim Computer.

00:43:28: Work is messy und dieses Gerät wird halt von Leuten benutzen auf eine Art und Weise, die du nicht ahnst.

00:43:33: Wie hätte der Erfinder von Excel jemals gedacht als Menschen das als Malprogramm missbrauchen oder Wakemanagement?

00:43:37: Dafür ist diese Tool einfach nicht gedacht!

00:43:39: Trotzdem wird's von Menschen verwendet weil es funktioniert.

00:43:42: Und da glaub ich

00:43:43: tatsächlich...

00:43:44: ähm ...das wird so sein.

00:43:47: Da geh' ich mit.

00:43:48: Aber ich glaube, wir unterschätzen noch die Bereiche

00:43:50: wo

00:43:52: Dinge von einer KI gemacht werden auf denen wir noch gar nicht kommen.

00:43:55: Immer das Beispiel Softwareentwicklung jetzt gerade.

00:43:59: Weil wir reden immer noch von den Softwareentwickeln und den Nicht-Softwareentwicklern.

00:44:01: Ich glaube dass mischt sich jetzt schon deutlich stärker sonst würden wir diese ganzen Vibecoding Sachen nicht sehen.

00:44:07: Und wenn du nachher nicht mehr Software as a Service beziehst von irgendwo sondern Software As One oder Werden in meiner Software Of one.

00:44:16: also Du brauchst jetzt grade was Und deine KI hat die Fähigkeiten, ein paar Sachen sich anzuschauen und so weiter zu machen.

00:44:22: Und baut's dir?

00:44:24: Pretty much on demand!

00:44:25: Wenn Leute sagen, das dauert ja ewig.

00:44:27: Ja früher hast du auch lange ein Video untergelandet oder lang gedauert.

00:44:29: Da haben Leute gesagt was ist mit dem Internet mehr?

00:44:32: Die Frage wird immer nur obsolet sein.

00:44:35: Das wäre eine neue Verhaltensweise, die ich sehe.

00:44:37: Trotzdem bräuchte es für eine Treffsicherheit auf den Ergebnissen wo wir noch nicht sind.

00:44:41: Und da frage ich mich einfach würde die immer in einem unscharfe Bereich bleiben dem wir akzeptieren, was wir auch meintest sozusagen.

00:44:48: We accept it so ist es halt oder kommen wir irgendwann hin und verlassen uns auf diesen neuen Sparingspartner der läuft?

00:44:55: Ich schätze das Software ist insofern nochmal speziell weil Software recht klar in erfolgreich-und nicht erfolgreich trennbar ist also entweder der Code kompiled oder nicht.

00:45:08: Das ist auch eine der Gründe warum Softwareentwicklung so gut kaifizierbar ist.

00:45:11: wenn ich ein Anwalt bin tue ich mich schwerer damit klar zu definieren, ob jetzt eine Aufgabe richtig erledigt wurde oder nicht.

00:45:19: Oder wenn ich kreativ arbeite natürlich auch dann okay hier ist eine Kampagne gut aber es ist ein gute Kampagnen?

00:45:25: das ist ne andere Frage.

00:45:26: also ich glaube alles was sage ich mal klar in binären Systemen denkbar ist entweder stimmt oder nicht würde mich wundern wenn dass nicht löstbar ist.

00:45:40: Aber Alles was unscharf ist wird wahrscheinlich in einer KI geprägten Zukunft noch viel unscherfer werden, weil Menschen jetzt dadurch das KI überall ist und dadurch das viel mehr möglich ist.

00:45:53: Noch viel diffusere Vorstellungen haben werden davon was eigentlich gut ist und was schlecht.

00:45:57: Wie spannend euch wenn man überlegt also die der Erfolg von ChatGPT basiert unter anderem darauf?

00:46:04: Das OpenAI bei der Post Trainings Methode anders vorgegangen als andere und das RLHF Reinforcement Learning Through Human Feedback Daumen hoch, daumen runter finde ich gut.

00:46:15: Finde ich schlecht.

00:46:16: reingebracht hat und dadurch die Erfahrung mit dem Modell wärmer war deutlich wärmer Und ich glaube das ist schon dabei.

00:46:22: hilft mir du hast das Buch gerade geschrieben.

00:46:24: Ich würde sagen dass es schon old ages of AI weil wir jetzt sind bei RL VR zum Beispiel also reinforcement learning through verifiable rewards was Du gerade beschreibst.

00:46:36: Stimmt das oder stimmt es nicht?

00:46:38: Und das kannst du plötzlich natürlich skalieren da brauchst keine menschen mehr sondern du kannst das per compute skalieren hast dadurch mächtigere Modelle.

00:46:46: Und die meisten Menschen sehen es gar nicht, weil immer noch der Gedanke ist, Daumen hoch, daumen runter und du brauchst ein bisschen vorbei in mehrlicher Weise.

00:46:53: Gibt's... Hast du da also aus deinem Buch Insights wo du sagst, da kann man es gut erklären für Leute, die sagen, ich weiß gar nicht mehr,

00:47:00: worüber die Jungs reden?

00:47:04: Ich gehe im Buch nicht so genau darauf ein, weil das Buch auch nicht so technisch ist.

00:47:09: Am Ende ist das halt in gewisser Weise einfach wieder eine Datenquelle.

00:47:13: Also es ist eine Datenquelle, die einem anderen Punkt angesetzt wird im Entwicklungsprozess der Modelle.

00:47:19: aber es geht halt einfach darum dass ein Computer von alleine nicht auf die Idee kommt was wir Menschen brauchen sondern erst dadurch das er sozusagen ausreicht Informationen darüber hat was für Menschen gut finden und was nicht.

00:47:30: und da ist sicherlich auch noch Raum.

00:47:31: also wahrscheinlich ich glaube die ersten Bereiche wo das passieren wird erstmal jetzt in den nächsten Zeit sind einfach bezogen Arbeitsprozesse, die bisher nicht reproduzierbar waren durch die Modelle selber.

00:47:49: Also es ist ja erstaunlich was wir alles gelöst haben im Bereich AI bevor ein Sprachmodell in der Lage ist mir eine PowerPoint zu geben die sich an einem bestimmtes Template hält.

00:48:00: Also das hätte glaube ich vor ein paar Jahren niemand gesagt, dass es so schwer sein würde.

00:48:03: Es geht jetzt mittlerweile einigermaßen aber ChatGPT tut sich immer noch schwer damit.

00:48:07: Ich könnte technisch auseinander dröseln warum das so ist und wie ich vorgehen würde.

00:48:13: Aber

00:48:14: das Interessante ist, dass die KI von alleine nicht darauf kommt.

00:48:18: Oder dass es sich schwer damit tut?

00:48:20: Ich glaube tatsächlich und am Ende haben die User immer recht.

00:48:23: Immer!

00:48:23: Als User hast du Recht wenn du sagst ich benutze als User Excel für Powerpoint, Excel für Präsentationen, für Projektmanagement usw.

00:48:30: Und wir machen so einen Powerpoint dann nutzen wir's so.

00:48:35: Es könnte auch spannend sein die KI zu beobachten wie sie das Tool benutzt um zu lernen was ein smarterer Weg sein könnte.

00:48:45: Was vielleicht, ich glaube Powerpoint ist von Natur aus ein sehr human first tool irgendwie.

00:48:54: Deswegen mögen die das ja auch nicht.

00:48:55: Excel funktioniert besser weil klar Zeilen und Spalten und CSV Dateien usw.

00:48:59: ist ein natürlicheres Format für ein Sprachmodell Eine Powerpoint-Präsentation, alles was grafisch ist, ist vom Wesen her, glaube ich.

00:49:09: Das werden wir jetzt ein bisschen philosophisch, aber das glaube ich vom Wiesen relativ weit weg von dem entfernt, was ein Sprachmodell von alleine macht.

00:49:15: Deswegen tun die sich auch so schwer mit grafischen Darstellungen von Dingen geht mittlerweile einigermaßen, aber es ist oft nicht so intuitiv wie das, was einen guter menschlicher Grafiker macht.

00:49:22: Ja

00:49:22: klar also wenn du jetzt eine reine Sprachmodele hast und das hat wenig Multimodalität, die Google Modelle zum Beispiel sind... von Google aus, von Anfang an multimodal gedacht und die tun sich deutlich leichter damit.

00:49:34: Am Ende kannst du halt alles was ein Bildschirm darstellbar ist in Code zerlegen.

00:49:37: das ist der spannende sich daran zu tasten, aber ja.

00:49:41: Aber es gibt glaube ich weniger Datenbasis dafür?

00:49:43: Also es gibt weniger Datenbasis dafür was jetzt der gute Powerpoint ist und was nicht und wie man eine PowerPoint richtig bearbeitet als es eine Datenbase dafür gibt wie mein Text formuliert.

00:49:51: Und vielleicht liegt das an der Natur von Powerpoint.

00:49:53: Vielleicht können wir da... Ich finde einfach ein Gegner davon von PowerPoint.

00:49:57: Ich versteh's

00:49:57: gut!

00:49:58: Aber ich sag mal, ist das einfach ein Neat den gerade noch ne Menge Leute haben und das ist interessant dass es so schwer fällt und ich gehe davon aus dass es bald gelöst ist.

00:50:08: Das ist keine technische Barriere.

00:50:10: Es ist einfach nur nebeneffekt davon, dass sowohl in der Reinforcement-Learning-Phase als auch im Training einfach nicht genug Informationen darüber drinstecken wie wir Menschen mit Powerpoint umgehen und deswegen tut sich die KI damit schwer!

00:50:26: Ja und du es gibt jetzt die ersten Experimente von Diffusion Technologie bei Text.

00:50:32: also sprich Text anders zu verarbeiten als jetzt reine die Token Prediction Und das könnte in die Richtung gehen, aber das gibt es bisher nicht.

00:50:40: Also du kriegst das nicht gut skaliert?

00:50:42: Das ist die Problematik.

00:50:43: Das ist noch schwieriger mit Audio by the way weil es ja deutlich sequenzialer natürlich läuft als jetzt.

00:50:48: ich kann mir ganz viele Samples parallel angucken.

00:50:51: Insofern gibt's einfach bestimmte Bereiche wo man sagen muss sie sind einfach hoch interessant und auch sehr neu.

00:50:57: Du hast einen relativ harten Anschlag.

00:50:58: Ich sage jetzt schon wir brauchen eine zweite Folge.

00:51:00: Wir müssen weitermachen oder machen doch noch eine eher die DNA Abtauffolge was auch immer.

00:51:05: Aber ich finde das sehr spannend.

00:51:07: Dein Blick einmal noch mal vorletzte Frage auf The Bigger Picture USA und große Anbieter dort, China versus Europa.

00:51:16: Deinen nüchternen Blick wie du ihn als die KI-Instanz der KI-Podcast hast?

00:51:24: Also ich glaube wir sind in Europa jetzt nicht in der besten Position gerade.

00:51:32: Die ganzen langweiligen Sachen brauchen mehr Geld, wir brauchen mehr Rechenzentren Wir brauchen mehr Nutzung im Alltag, wir brauchen alles ein bisschen auf einmal.

00:51:41: Ich glaube... Jeder von uns kann was beitragen.

00:51:46: Das ist ein bisschen eine Phase, aber da ist schon was dran.

00:51:51: Also, was ich schon toll finde... Jedes Mal wenn ich irgendwo einen Workshop gebe, gibt es mindestens eine Person die schon total weit ist, die total tolle Sachen anstellt.

00:52:00: Es gibt auch in Deutschland so'n Tüftlergeist.

00:52:03: Wir kriegen total viele E-Mails im KI Podcast von Leuten, die sowas machen.

00:52:06: Die bauen dann irgendwie sich so'ne Automatis und Dashboard für ihren Garten Und jedes Mal wenn sie irgendwas wässern, dann landet das als Datenpunkt da drin.

00:52:14: Dann macht man einen Sensor in den Boden und wird das automatisch verarbeitet und sagt irgendwann der Baum ich würde jetzt gerne gegossen.

00:52:20: So ein Zeug!

00:52:22: Das ist ja Innovationsgeist.

00:52:24: Leute haben Lust darauf sich damit zu beschäftigen.

00:52:28: Ich glaube uns fehlen oft die Incentives dafür solche Leute auch Entscheidungen treffen zu lassen, solchen Leuten Verantwortung zu geben weil ich auch zu sagen hey da versteht jemand dieses Tool lasst uns doch mal von dem lernen.

00:52:42: Ich glaube, es ist total viel Wissen da und das große Problem ist gerade vor allem dass wir das halt abwandern lassen oder einfach nicht dich schürfen.

00:52:50: Aber ja also im Großen und Ganzen mache ich mir schon eine Menge Gedanken über unsere globale Zukunft.

00:52:55: Bist

00:52:55: aber selber heavy Antropic User?

00:52:59: Ja schon!

00:53:01: Ja, ich bin da momentan so gespalten.

00:53:03: Man denkt Open AI sind gar nicht die guten Sinti aber, die machen sehr viel richtig.

00:53:08: auch im open-source Bereich muss man tatsächlich sagen und dann tropik schießt momentan zuviel.

00:53:12: das ist mich unsympathisch Das würde man in dem ganzen Auftritt ein Brand alles sagen, ich find Claude so nett Ich gucke immer gerne hinter die Kulissen Aber ich gehe davon aus, die sind einfach alle so riesig als Unternehmen dass das jetzt natürlich sehr gefärbt ist der Blick

00:53:29: Der Pitch von den Tropic.

00:53:31: Für mich hat der viel zu tun mit diesem Gedanken rund um Slop.

00:53:36: Also ich hab auch Slop satt und ich habe LinkedIn Posts satt, die sich alle gleichlesen... Ich kriege auch super viele E-Mails, die sie alle gleich lesen.

00:53:46: Man merkt das einfach!

00:53:47: Und ich bin großer Fan von KI weil ich glaube dass wir Menschen mit mir machen können und ich finde es immer toll wenn Menschen mehr machen können.

00:53:54: Und ganz viel von dem was ich gerade so sehe aus der KI Industrie Egal aus welchem Land die jetzt stammt, trägt nicht wirklich was dazu bei dass wir Menschen mehr machen können.

00:54:06: So einfach nur.

00:54:06: ach so hier ist es einfach mehr Zeug.

00:54:08: Hier ist ein Video Feed mit Videos die nie passiert sind.

00:54:12: Was hab ich davon?

00:54:13: Was bringt mir das?

00:54:15: und eine interessante Entscheidungen von Entropic auch eine strategische war glaube ich von Anfang an kein Bildgenerator anzubieten, keinen Videogenerator.

00:54:22: Sondern hier ist die KI, die löst dein Problem!

00:54:26: Ob man das Ding jetzt komplett abkauft?

00:54:27: Möchte ich ganz bewusst nichts sagen.

00:54:29: Ich glaub es hat was an... Das ist nochmal eine separate Entscheidung dazu ob ich jetzt das Modell mag oder nicht.

00:54:33: aber dass zumindest jemand auf diesem Level Wettbewerb macht und nicht nur auf wie kann ich möglichst viel Aufmerksamkeit auf meine Apps ziehen finde ich lobenswert.

00:54:45: Und das ist, was ich glaube, hier sympathischer finde an der Firma.

00:54:47: Hast du deine Kurzgeschichte von damals mit den vergrabenen Bomben mit Claude schon mal weiter geschrieben?

00:54:54: Nein habe ich nicht und ehrlicherweise ist da eine gewisse Tragik drin weil ich glaub die heutigen Modelle wären nicht mehr so gut wie die damaligen in dieser konkreten Aufgabe.

00:55:02: Weil GPT-III war war so ein bisschen unberechenbar.

00:55:06: Es hat natürlich viel mehr Fehler gemacht und es war jetzt für Datenarbeit nichts sinnvoll zu benutzen aber es hatte Eine Eigenartigkeit, die vor allem für so große Geschichten super war.

00:55:19: Ich kenne aktuell leider kein Modell was das kann.

00:55:22: Also ich würde am liebsten teilweise nochmal zurück in GPT-III und damit ein bisschen um experimentieren ist leider nicht mehr so leicht möglich.

00:55:27: Vielleicht auch noch mal Grog ausprobieren, der lässt glaube ich mir Raum dazu, was das betrifft aber hat.

00:55:31: Das sind nur eine Hypothese.

00:55:34: Letzte Frage!

00:55:35: Wo willst du noch hin?

00:55:40: Auf diese Frage hätte ich vorbereitet sein sollen... Ich bin Fan von Menschen.

00:55:48: Ich glaube, wir haben gerade eine große Debatte rund auch innerhalb der AI-Industrie von Leuten.

00:55:54: Sitzheim Altmann hat neulich den Energieverbrauch von Menschen mit denen von KI verglichen.

00:55:58: das fand ich sehr daneben und wenn ich irgendwo hin will dann dahin wo wir uns hinbringen können.

00:56:07: Ich weiß aber noch gar nicht genau wo es ist.

00:56:11: als vor fünfzigtausend Jahren die ersten Menschen diese Meeresengen vor Australien überquert haben, wussten sie auch nicht genau warum sie da jetzt eigentlich hinwollen.

00:56:19: Sie sind einfach dahin weil das war der nächste Ort!

00:56:22: Das ist der nächste Schritt.

00:56:24: also wir breiten uns irgendwie von Natur aus ein bisschen aus und ich bin glaube ich Fan davon dass auch ohne Plan zu tun so einfach zu sagen das wird's den nächsten Schritt.

00:56:34: Ich guck mal was dahinter kommt.

00:56:35: Das hat so noch keiner gesagt, das finde ich sehr schön.

00:56:39: Hat noch niemand auf die Geschichte der Disziplung von Australien?

00:56:42: Bisher nicht und insofern freue ich mich immer wieder über diese Frage.

00:56:45: Danke dass du die Zeit genommen hast.

00:56:48: Sehr gerne viel Spaß gemacht.

00:56:50: Likewise Wow was für ein Rett!

00:56:54: Ja ich wäre sehr gern dabei gewesen, das ist die traurige Seite.

00:56:58: aber die gute Seite ist mir diese Folge gerade in aller Ruhe anhören konnte und manchmal bin ich ganz, ganz gerne Gast im eigenen Podcast.

00:57:07: Meine fünf Takeaways!

00:57:09: Erstens,

00:57:10: KI

00:57:10: ist ein Technologiethema UND ein Menschenthema Und die entscheidende Freis längst nicht mehr.

00:57:14: nur was die Modelle können.

00:57:16: Die spannendere Frage ist Was diesen Modell in unserem Denken unser Arbeit und unseren Verhalten machen und damit auch was wir unserer Gesellschaft machen.

00:57:26: Zweitens,

00:57:26: der Flaschenhals sitzt oft vor dem Bildschirm.

00:57:29: Wer mit KI gut arbeiten will muss klarer denken, klarer fragen und klarer formulieren was er eigentlich will.

00:57:36: Genau darin liegt eine der großen Zukunftskompetenzen und ich habe immer so einen kleinen persönlichen Heck.

00:57:42: wer sich als Führungskraft schwer tut zu delegieren wird sich auch schwer tun mit KI.

00:57:48: Gleichzeitig haben Menschen die nicht gut delegieren können die Chance ist mit KI zu üben.

00:57:54: Drittens wir erleben Viel, viel mehr als neue Tools.

00:57:57: Wir erleben einen völlig neuen Umgang mit Computern, einen neuen Modus und eine neue Logik.

00:58:02: Und deshalb fühlt sich das für viele Menschen auch so groß, so fremd und manchmal so anstrengend an.

00:58:08: Wie jetzens Kontext wird zur Superkraft wahr.

00:58:11: einer KI guten Kontext gibt bekommt besser Ergebnisse.

00:58:14: Wer Verantwortung für Kontextdaten und Rollen übernimmt, arbeitet glüger.

00:58:18: Und genau darin steckt auch eine Führungsaufgabe.

00:58:20: Mein Sohn Oscar sagt immer Papi ihr Boomer seid so im Vorteil!

00:58:25: Ihr habt das Wissen, ihr habt die Erfahrung, ihr hebt den Kontext.

00:58:28: Setz euch mit der Technologie auseinander dann werdet ihr auf weiter gebraucht.

00:58:32: Fünftens Neugier schlägt abwarten.

00:58:35: Die Zukunft gehört den Menschen die ausprobieren lernen korrigieren weiterdenken und sich aktiv in diese Entwicklung hineingeben.

00:58:41: Ich fand in dem Gespräch besonders stark, dass Gregor keine Angst prädich hält und auch keine Halsversprechen verkauft.

00:58:47: Er schaut präzise hin, er beschreibt was sich verändert und er hilft uns dabei Sprache für etwas zu finden das viele spüren aber noch nicht richtig greifen können.

00:58:55: Genau dafür

00:58:57: liebe ich diese Folgen

00:58:58: Und wenn euch auch dieses Episode gefallen hat dann abonniert doch on the way to new work Bei der Podcast-Plattform Eurer Wahl.

00:59:06: gebt uns gerne fünf Sterne, empfiehlt die Folge oder den Podcast weiter.

00:59:09: Schickt sie an Menschen, die sich mit KI beschäftigen sollten in Unternehmen, in Teams, in Schwulen und Familien – oder auch

00:59:16: ja,

00:59:16: wohin man ihr glaubt, dass sie etwas Gutes anrichten kann!

00:59:20: Diese Debatte geht uns alle an und ich glaube diese Folge ist eine wunderschöne Basis für gute Diskussion.

00:59:27: Bis zur nächsten Folge von On the Way to New Work.

00:59:29: alles Gute, heuer Michael,

00:59:32: auch nochmal

00:59:33: Mit Grüßen von Christoph.