Fake-Kompetenz: Wenn plötzlich alle Experten für alles sind

00:00:02: KI aus der Praxis, nicht aus dem Hype.

00:00:04: AI an Cut!

00:00:08: Willkommen zu AI an cut.

00:00:10: KI ehrlich und verständlich das hoffen wir zumindest.

00:00:14: Es ist eine Woche vergangen bzw sind ein bisschen länger Und die KI-Welt hat sich wieder gedreht.

00:00:21: Schnell,

00:00:23: fünfmal um sich selbst und ich glaube wir kommen mit Themen gar nicht hinterher, die wir heute besprechen wollen.

00:00:29: Ich habe versucht kurz runter zu kuratieren aber ich weiß dass du natürlich noch deine Lieblingsthemen mitgebracht hast!

00:00:35: Ich würde sagen ich schmeiste mal vier Headlines einmal rein.

00:00:39: Du kannst einmal sagen womit du anfangen möchtest oder ob du sagst du willst eigentlich über was ganz ganz anderes sprechen.

00:00:46: Warte kurz, bevor wir anfangen.

00:00:49: Ich glaube das wird heute meine Lieblingsfolge.

00:00:54: Weil da sind so viele Dinge passiert.

00:00:58: So viele Eier haben die sich alle gelegt.

00:01:05: Eigentlich habe ich schon schlecht gewissen die Folge überhaupt zu machen weil ich das Gefühl hab es ist wie so selbst erführende Prophezeiung einfach alles

00:01:14: Du, das letzte Mal haben wir gesagt wahrscheinlich gibt es bald wieder irgendwelche neuen Modelle und wir machen vermutlich beiden Trinkspiel daraus.

00:01:21: Ja, jedes mal wenn du das Wort Token sagst fangen wir hier bald an zu trinken.

00:01:26: Eigentlich wollten wir ja auch noch mehr Industrie-Experten einladen.

00:01:29: Fangen wir jetzt auch mit an habe ich mir vorgenommen.

00:01:31: Ich hab es schonmal bisschen vorgefühlt wieder bei zwei drei Kollegen Und Wir werden stark einladend demnächst würde ich sagen Aber vorher lässt er uns erst nochmal ein bisschen über die großen Studios auf.

00:01:43: Also, wir fangen mit dem einen großen Studio an.

00:01:47: Da kamen vor einer Woche ganz tolle große Videos voraus.

00:01:52: GPT-Six aka Astra und OpenAI hat recht herzlich eingeladen.

00:01:58: wortwörtlich zur AGI Era News Number One!

00:02:02: Das sehe ich schon.

00:02:03: da gehen dir den Mundwinkel hoch.

00:02:07: Ich weiß nicht mehr so ein Tor hin.

00:02:08: also der Ball liegt quasi vor dem Tor Genau, quasi vom Tor.

00:02:13: Reinmachen kannst du ihn gleich?

00:02:15: Dann habe ich mal einen kleinen Artikel aus dem Handelsblatt mitgenommen Das Märchen von der mächtigen Superintelligence.

00:02:22: AGI ist nicht die Superintelligent das baut eigentlich sehr auf dem ersten auf.

00:02:27: Dann haben wir einmal eine Auswertung zeigt, wenn KI wirklich Software baut ist Codeschreiben nur elf Prozent der Arbeit.

00:02:36: Unsere Hypothese hier, KI schreibt den Code die Arbeit bleibt aber weiterhin bei Menschen.

00:02:43: und Wir haben uns einmal vom Analysten Dylan Patel angeguckt zwei Labore kontrollieren bald die halbe Rechenleistung der Welt.

00:02:53: das klingt erst mal groß, aber wenn man sich das wirklich auf der Zunge zergehen lässt ist es ganz wild.

00:02:59: Ich muss einfach mal kurz sagen wie viel dimensionell das Handelsblatt unterwegs ist.

00:03:05: Meine zwei favorisierten Handelsplatter-Tegel die ich hier beide weitergeleitet hatte von letzter Woche, der eine AGI is Quatch und der andere Weltuntergang naht.

00:03:15: Weil AGI!

00:03:17: Die Frage ist passt der gleiche Autor?

00:03:22: Das

00:03:22: wäre nämlich interessant, ob es die gleiche Person geschrieben

00:03:24: hat oder nicht.

00:03:25: Ich weiß es nicht!

00:03:26: Wir werden das rausfinden.

00:03:27: Reichen wir nach nächste Woche in den Show-Notes.

00:03:31: Fakt ist... ...wir haben im Prinzip zwei Strömungen.

00:03:34: Die eine sagt AGI ist da und alle finden es total geil.

00:03:37: Ist natürlich wieder mal völlig haneb büchen.

00:03:40: Also wir fangen mal vorne an.

00:03:42: Also nochmal ganz kurze Exkurs in deinem AGI.

00:03:45: noch einmal was ist das?

00:03:47: Das ist gleich zu setzen, ich hab's schon ein paar mal erwähnt oder wiederholt.

00:03:52: Ja die Gottmode AI die alles kann die einfach die du einschaltest die dein gesamtes Unternehmenswissen versteht die deinen Home Automation versteht, die einfach alles kann egal was du willst.

00:04:03: Software neu erfinden kann SAP einfach von über Nacht neu bauen kann HGI.

00:04:09: Okay so jetzt kommt letzte Woche Astra

00:04:13: raus

00:04:14: und alle freuen sich.

00:04:15: Open AI haut richtig auf die Marketing Trommel.

00:04:18: Wir wissen ja, wir wollen den nächsten Börsengang machen und wir probieren das Modell aus und es ist wie immer, wie jedes Modell vorher auch so ein halbes bis ein Prozent besser.

00:04:31: Es gibt einzelne Bereiche Ausreißer.

00:04:33: da sind sie extrem viel besser nämlich Achtung in ihren selbstzerstellten und gemanageten Benchmarks also in Ihren eigenen Test rein Sind sie die besten der Besten und haben quasi agi mit neunneinzig Prozent Accurancy erreicht.

00:04:48: Ich komme auch gleich dazu wie das funktionieren kann und das Modell trotzdem nur ein halbes prozent besser ist und auch gefühlt auch wenn es benutzt kaum besser ist als vorher.

00:04:58: jetzt müssen wir einmal klarstellen, die haben dort dafür um dieses Modell zu trainieren wieder absurd viel Geld investiert auf jeden Fall oberhalb von einer halben Milliarde wahrscheinlich mehr.

00:05:10: Und das ballern die ja ständig raus,

00:05:12: d.h.,

00:05:12: sie verbrauchen deswegen so viel Geld und haben deswegen eine hohe Bewertung usw.

00:05:16: und sofort weil die Berechnungen dieser Modelle so absurd viel Geld kostet um damit sich hinterher ein ganz kleines bisschen besser werden.

00:05:23: Das passt halt nicht zu dem Narrativ zu sagen wir sind hier die besten, die geilsten und überhaupt wenn du nur ein bisschen besseres Modell veröffentlichst und das kannst du bei dem Preis eigentlich nicht rechtfertigen.

00:05:36: Deswegen gehe ich davon aus, dass die Zyklen, wo neue Modelle veröffentlicht werden, früher oder später länger werden müssen.

00:05:41: Weil es gar nicht anders geht.

00:05:43: Wir kommen ja nicht hinterher!

00:05:44: Sie befinden sich quasi wie so ein Drogenabhängiger in so einer Todesspirale.

00:05:52: schneller für öffentlichen mehr Geld verbrennen, schneller für Öffentlichen noch mehr Geld zu verbrenne.

00:05:56: Das macht irgendwie keinen Sinn.

00:05:57: Aber kommen wir gleich zu... Also das Modell ist kaum besser.

00:06:00: Das ist schon mal das erste.

00:06:01: Du dachtst mir okay Das war wieder die wie immer die übliche Marketing Message.

00:06:07: Und plötzlich kommen die mit so einer Nachricht raus, dass sie für den Strömungsmodell ein Mathematisches Modell in einem Jahrhundert Problem gelöst haben.

00:06:17: Da gibt es auch einen Preisgeld drauf, ich glaube so eine Million oder so.

00:06:21: und... Die Nachricht überhaupt?

00:06:24: Jetzt ist endlich da!

00:06:25: Wir können jetzt auch so komplexe Mathematische Probleme lösen.

00:06:29: Kommt kurze Zeit später also fast instantan im selben Moment.

00:06:33: Zwei britische Forscher waren es, glaube ich, die exakt dieses Problem quasi mit ChatGBT so ungefähr von einem halben Jahr massiert haben

00:06:45: und

00:06:46: gelöst haben.

00:06:47: noch nicht veröffentlicht ist noch ein Peer Review usw.

00:06:50: Und man glaubt diesen Forschern.

00:06:54: Man glaubt den Forschern!

00:06:57: Jetzt stellt sich natürlich die absolut immer nennt drängende Frage, das ist wirklich mit dem Rücken zur Wand, Pistole auf der Brust.

00:07:05: Wie kann es sein dass euer Modell das kann?

00:07:09: Und OpenAI veröffentlicht auf Twitter hey wir haben das geilste Modell der Welt.

00:07:16: aber im letzten Satz Wir können nicht ausschließen dass wir eure Daten dazu benutzt haben ums zu trainieren.

00:07:25: also wir haben uns nicht direkt gemacht Aber vielleicht haben wir das indirekt gemacht.

00:07:31: Wir können auch kurz darauf eingehen, wie das technisch funktioniert.

00:07:35: Was heißt denn indirekte?

00:07:37: Also direkt wäre ich nehmen einfach deine Chats kopieren mir die von A nach B und fangen an dass in den Datenraum des Modell Trainings zu integrieren.

00:07:44: Okay ja potato potato.

00:07:46: Ja mathematisch gesehen hast du hier immer wenn du sagst Ich habe eine Menge eine Menge so ein Wenn Diagramm so ne Menge Dann kann sich die Menge natürlich aufteilen in die Menge, die du kennst und die Menge die du nicht kennst.

00:07:58: Angenommen, du kennest alle Probleme auf dieser Welt.

00:08:01: Und dann sagst du ich trainiere die Daten nur mit den ... Hab gesprochen.

00:08:07: Anonymisierten.

00:08:08: also ich trainiere meine Modelle nur mit dem anonymisierten Dorn.

00:08:12: Und mit dem, ich sage mal Metadaten... Auf Deutsch?

00:08:17: Ja aber

00:08:17: Daten sind Daten.

00:08:19: Deine Kreditkartennummer raus etc.

00:08:22: Ich hatte Bei androffik vor ich glaube in der zweiten folge oder sowas schon mal erwähnt, dass wir von einem jahr angefangen haben als unsere firma gegründet haben das kumpalt ai zu nennen und damit gespielt haben mit diesem griff und das dann.

00:08:36: In klart massiert haben das ganze und mark positionierungen so weiter und sofort.

00:08:42: wenn du heute klart fragst kriegst du ihn etwa das was ich damals eingegeben habe eins zu eins?

00:08:48: Und genau dass selber macht ob man auch Sie nehmen deine Daten, anonymisieren die.

00:08:55: Versuchen sie noch so ein bisschen... Ne?

00:08:58: Die werden auch von A nach B geschoben also die werden noch ein bisschen verändert geht gereinigt und so weiter bevor sie die benutzen.

00:09:03: deswegen kannst du hinterher nicht mehr sagen das waren die zwei Forscher sondern das Modell denkt es ist selber darauf gekommen.

00:09:10: Und warum man das ja auch nachweisen kann von außen ist dass bei anderen Jahrhundertproblemen eben keine Lösung gefunden wird nur eben bei diesem einen Strufstynamik, Riesenthema.

00:09:21: Ich glaube ich habe es irgendwo gelesen.

00:09:22: damit können wir jetzt Gravitation so ein bisschen nachweisen und so weiter oder besser berechnen wie auch immer.

00:09:29: Egal auf jeden Fall Es werden Daten benutzt und sie haben zugegeben So im Nebensatz verklausuliert ja Wir können nicht ausschließen dass wir eure Daten dazu benutzt haben.

00:09:41: also

00:09:42: Aber die große Welle hat das noch nicht gemacht?

00:09:45: Nö weil.

00:09:48: Also wir müssen noch was.

00:09:50: Also wir haben jetzt darüber gesprochen, die Chinesen nehmen deine Daten von deinem ganzen Codebase und so weiter.

00:09:55: Trainieren dann ihre Modelle damit wenn sie dir kostenlos Comput zur Verfügung stellen usw.

00:10:00: Und selbst für das Compute was du bezahlst quasi weil die britische Forscher hat nach dem bezahltes Konto bei Okmai.

00:10:07: Selbst mit diesen Daten trainieren Sie Ihre Modelle logisch.

00:10:11: irgendwie müssen sich ja neue Daten kommen und sie brauchen das Feintuning der Menschen die es benutzen.

00:10:16: Irre!

00:10:17: Jetzt stell dir vor, du lädest deine Firmendaten da rein Marktmodelle.

00:10:21: Habt ihr gerade einen Kunde, der hat so eine riesen Axelfile mit einem Marktmodell.

00:10:26: darauf bestimmen die ihren Vorkast und ihren Einkauf.

00:10:31: wie viele Teile von was kaufen sie ein?

00:10:33: Wie wird da Marktverzicht verhalten?

00:10:34: Wie viel XY nicht will jetzt kein Detail sagen ist auch unter NDA ja aber... Und jetzt stellen wir uns sich vor dieses Marktmodel hatten paar hundert Parameter diese riesige Axelfil die im Prinzip eine Logik abbildet wie die Ihr Marktmodellen berechnen.

00:10:49: Die lädt du jetzt zu an Trophic rein oder gibst den oder gibt es einfach ein Trophics Access zu deiner Festplatte, machst dir Co-Work und Work und wie auch immer.

00:10:58: Und im Zuge dessen kriegen die diese File in die Hand selbst mit dem Enterprise Account.

00:11:06: dann trainieren sie in Zukunft mit dem Wissen daraus?

00:11:10: Die zukünftigen Modelle.

00:11:11: und ich kann jetzt in einem halben Jahr hingehen in der nächsten Interaktion solange dauert das ungefähr Modell zu drehen und habe diese Informationen auch zur Verfügung.

00:11:21: Eigentlich ist das der größte Wissenssozialismus der Menschheitsgeschichte.

00:11:26: Wir denken, die Modelle werden schlauer.

00:11:29: Sie werden aber eigentlich nur durch unsere Eingaben

00:11:32: schlauern.".

00:11:34: Also es

00:11:36: war

00:11:37: keine Intelligenz im eigentlichen Sinne, sondern eher eine Intelligenze, die ich würde sagen zu einer zusammenhängenden Datenbank in so einem Sinne von...

00:11:49: Die immer und immer

00:11:51: ein Immergrößer wird?

00:11:52: Man könnte schon fast den Wissensozialismus nennen, das habe ich gerade draufgekommen.

00:11:56: Das ist grad so eine Idee, ja?

00:11:57: Mal überlege sich das mal!

00:11:59: Also man isst nicht einmal ehrlich mit den Menschen und mit den Nutzern und mit dem bezahlenden Kunden.

00:12:07: Ist es aber für irgendein Unternehmen noch tragbar?

00:12:12: Also eigentlich nicht... also sorry wenn ich da in der entscheiderten Position bin, hab' ich echt wow.

00:12:21: Also ich meine, wenn ich jetzt in der Dienstleistung oder so für Prozessoptimierung etc.

00:12:26: Aber wenn ich irgendwo in Forschung, Innovation etc.

00:12:31: arbeite dann ist es ja de facto fast nicht tragbar eine KI zu nutzen weil irgendein Restrisiko offene Art und Weise immer besteht dass die Daten rauskommen.

00:12:42: Du kannst im Prinzip dir nur bei Nvidia selber die Hardware kaufen den Server irgendwo in Sternenkeller Und für deinen Anwendungsfall dir einen Modell besorgen, was funktioniert und das lokal lokal bei dir machen.

00:12:55: Sobald du die Daten jemanden anderes in die Hand gibst vor allem den großen Studios oder den großen Labs wirst du Datenabfluss verzeichnen müssen.

00:13:04: Es geht gar nicht anders!

00:13:05: Und du hast leider überhaupt keine Vertrauen und Transparenz darüber wie genau das passiert?

00:13:10: Ich meine es hatten wir's letzte Mal.

00:13:11: wenn Du ja aus Versehen zu viel in den Freelancer anstattest und der das halt nicht gesichert hat sondern dann datendär trotzdem fluttend

00:13:18: Das geht ja.

00:13:19: Das Problem ist gigantisch.

00:13:23: Und es ist natürlich in der Menge von gigantischen Daten versteckt und du musst dem AI-Modell die richtige Frage stellen, damit das auch explizit mit den Trainingsdaten antwortet, denen es dann trainiert worden ist.

00:13:37: Es ist ein bisschen wie so ein rubelloser Freirubbeln.

00:13:40: Du weißt nicht so richtig was drunter ist?

00:13:42: Aha!

00:13:42: Du kannst ihm auch nicht hundert Prozent vertrauen.

00:13:44: kann sein im Wackelbild.

00:13:48: Manchmal ist es auch, hat das Modell die Daten auch falsch verstanden.

00:13:54: Also jetzt also dass... Das is wirklich krass!

00:13:58: Ich hab wirklich, ich habe davor gesessen vor dem Tweet von der Twitter Nachricht und dachte mir, das ist überhaupt zugeben, wunderte mich.

00:14:06: Vermutet haben wir es ja schon die ganze Zeit und auch zum Teil selber nachweisen können.

00:14:10: aber das ist selber auch richtig zu geben, daßes neu.

00:14:14: Und jetzt machen wir weiter, wir wollen es nicht zu lange dran aufhalten.

00:14:16: Wir haben das letzte Mal schon auch über Supply Chain Risks gesprochen und wenn du mit der Software entsprechend unterwegs bist usw.

00:14:22: Ich will nur noch einmal daran erinnern.

00:14:25: Jetzt hast du vielleicht einen Sicherheitsproblem oder eine Lücke irgendwo in deinem Quellcode den du programmiert hast, den du bei dem indischen Subunternehmer programmieren lassen hast, der wiederum Chatchivitive nutzt?

00:14:35: Das Modell hat das gelernt, erkennt deine Software wieder und hackt die jetzt!

00:14:41: Weil ein russischer Hacker.

00:14:43: Also, man muss das ja mal zu Ende denken.

00:14:44: Also wirklich einfach mal zu ende denken.

00:14:47: Gute Reise!

00:14:48: Also meine Güter da haben wir was gebaut.

00:14:52: Hiya ya ya...

00:14:54: Wenn wir uns jetzt also.. Wir haben jetzt diese News von Astra gesehen und die nächste Welle für jetzt Non-Developer oder ich würde jetzt einfach mal den... konservative End-User, den Hobbyprogrammierer oder jeder der irgendwie gerade im KI zu Hause nutzt.

00:15:10: Da waren jetzt alle... Oh Gott!

00:15:12: Jetzt hat OpenAI was rausgebracht?

00:15:15: Jetzt muss ich von Anthrophic wieder ganz schnell zur OpenAI wechseln.

00:15:19: Das war ja so ein bisschen die Wahrnehmung dieser Welle.

00:15:23: Du hast aber grade gesagt naja okay das ist vielleicht zwei Prozent besser als es davor war.

00:15:29: Das ist ja inzwischen so ein ganz normales Phänomen, dass wenn ein Lab was Neues rausbringt das eine relativ große Masse an Leuten auf einmal der Meinung ist wir switchen jetzt.

00:15:42: Ja da kann es nix machen.

00:15:47: also man ist natürlich man hat dort relativ niedrige Wechselkosten.

00:15:51: Also ich muss nicht großartig irgendwas ändern im meinem System Wenn ich mit einem EI Modell arbeite und kann relativ schnell irgendwo anders hinwechseln.

00:15:59: Das heißt, ich ziehe mir meine Daten und schmeiß alles rüber.

00:16:03: Und dann weiß OpenAI auch was ich im letzten Jahr gemacht habe.

00:16:06: Neuer

00:16:06: Ding ist hat ja OpenAI zum Beispiel wenn du jetzt Codecs installierst was das Programmiertool von denen ist und auch das neue quasi Chatchabity von denen wenn du so willst.

00:16:14: Hat ja ein Importer drin für deine Daten.

00:16:17: Das ist schon ganz gut!

00:16:18: Also die ziehen sich also quasi die Daten nochmal, die du schon beantwortet hast.

00:16:21: Also deine ganzen Chats alles was du gemacht hast vorher mit Entroffic kannst du quasi eins zu eins importieren so als würdest du vom Safari Browser auf Chrome wechseln?

00:16:30: Das geht jetzt!

00:16:32: Okay das heißt die Hemmschwelle ist unfassbar niedrig.

00:16:35: Die Hemmschwelle ist unfastbar niedrig und du kannst natürlich auch Open Router benutzen.

00:16:39: Und Open Routers ist quasi eher so dann wo du pro Token bezahlst Und da kannst du natürlich aus allen Modellen global verfügbar wählen und mit einem Klick einfach unten drunter die Vorstruktur austauschen.

00:16:51: Aber ist ja super interessant, weil das ist ja komplett neu!

00:16:54: Wenn du dir anguckst wenn irgendwie ein Konzern oder ein Unternehmen bis dato auf einen Betriebssystem gelaufen ist sind ja die Schmerzen so groß gewesen oder das Risiko dass du den laufenden Betrieb irgendwie einstellen musst?

00:17:06: Und wenn du sagst, dass diese Hemmschwelle in diesem System ja so niedrig ist, dann ist es ja revolutionär.

00:17:12: ob bist du bestimmten Grad, weil das gab es ja so noch nicht.

00:17:17: Was du meiner Meinung nach aktuell... Du hast verschiedene Möglichkeiten aktuell wenn du deine Daten unter Kontrolle halten willst?

00:17:24: Die erste Möglichkeit ist sicherlich am einfachsten, du gehst zu einem Anbieter wie Nebius und holst dir die Hardware as a Service.

00:17:33: also das heißt die haben AI Data Center und da gehst du einfach drauf und holz dir X Grafikkarten.

00:17:40: Wie kannst du auch bei NVIDIA, nicht nur glaube ich so, NVIDia informiert dir auch Grafikkarten.

00:17:44: Es gibt da eine ganze Reihe von Anbietern und du holst ja direkt die Grafikarten und setzt dir deine eigenen Open Source Modelle auf der Hardware selber auf gemietet.

00:17:53: Du kannst natürlich auch die Hardware kaufen und in Schreibtischstellen geht auch ist ein bisschen das Finanzmodell dahinter wie du es danach abschreibst usw.

00:18:02: erste Möglichkeit ziemlich gute Möglichkeit.

00:18:05: Du hast dann verschiedene Vorteile, hohe Geschwindigkeit, viel höhere Geschwindkeit, viel höherer Token-Durchsatz.

00:18:11: Fast vergleichbare Qualität zu den aktuellen Modellen.

00:18:14: Du kannst die Modelle feintunen und als Anhinnschversion bekommen dass sie quasi keine Guardrails drin haben.

00:18:21: du kannst mit dem Modell die Antworten auf jede Frage was du willst ohne das sich ausgrenzen weil du eine Cyber Security Frage zum Beispiel stellst.

00:18:27: oder so.

00:18:28: Erste Möglichkeit.

00:18:29: Zweite Möglichkeit, du hast eh schon ein großes Konto bei Microsoft und großen Vertrag, Enterprise Agreement und gehst in diesen Enterprise Agreement weiter so Microsoft Google und Co.

00:18:38: Jetzt kannst du sagen, du gibst Microsoft die Daten?

00:18:39: Ja aber die haben eh schon deine Unternehmensdaten mit Office three sixty und Teams und so.

00:18:45: also es heißt und die verdienen nicht ihr Geld damit dass sie deine Daten zum Training benutzen.

00:18:51: das wäre für mich sehr weit weg.

00:18:56: Direktoren bei Microsoft die quasi mit ihrem Leben bezeugen würden, dass sie das nicht tun.

00:19:02: Verantwortliche Menschen.

00:19:05: Wir laden demnächst auch mal welche ein glaube ich.

00:19:08: Und ich will jetzt nicht viel mit Microsoft Werbung machen an der Stelle.

00:19:10: Ich würde aber nur sagen Das ist schon den Weg den man gehen kann.

00:19:14: dann hat immer noch das Problem mit dem Cloud Act und das Regierung vielleicht auf die Daten drauf zugreifen können usw.

00:19:21: Auch dafür gibt's wieder Risikoanalyse, Medikation und was du damit machen kannst.

00:19:25: Ich will jetzt mal parken das Thema.

00:19:26: Ich würde nur sagen es gibt schon verschiedene Möglichkeiten.

00:19:30: Die schlechteste Möglichkeit ist direkt zu on-trophic oder zur Open AI zu gehen weil denen ist quasi jedes Mittelrecht.

00:19:36: oder zu den Chinesen die allerflächste Möglichkeit.

00:19:40: Ganz schlechte Möglichkeiten kostenloses open source Modell von den chinesen Gehostet in China zu benutzen.

00:19:45: sicher eine ganz schlechte Idee

00:19:47: haben wir letzte Woche dringend Das

00:19:48: haben wir letzte Woche drüber gesprochen, das ist die China-Folge quasi.

00:19:52: Also heute nochmal hier ganz klar, Open AI hat offiziell zugegeben dass sie deine Daten, die du mit ihnen quasi chattest, die durch sie Ihnen rüberschiebst für Trainingszwecke indirekt benutzen.

00:20:05: Indirekt heißt Sie machen die ein bisschen unkenntlich, sie sind nett und erwähnen nicht, dass Du sie hochgeladen hast quasi.

00:20:12: Und dann gibt es auch noch so Blubrinting, unsere Fingerprinting und so diverse andere Mathematische Verfahren wie man das noch besser benutzen kann.

00:20:20: Ohne dass du dabei erwähnt wirst oder dass man daraus Schluss folgen könntest du das irgendwann mal hochgeladen hast oder erfunden hast?

00:20:26: Wäre auch blöd wenn du jetzt nach dem mathematischen nach einer lösung von der mauschen Lösung fragst.

00:20:30: und wir haben auch noch die zwei Forscher in Großbritannien genannt, die es irgendwann bei ihrem privaten Statue eingegeben haben.

00:20:35: Bekommen wir denn

00:20:37: dahin?

00:20:37: Aber jegliche Innovationskraft ist ja mehr oder weniger flüttender durch.

00:20:42: Ich kenne Chemie-Unternehmen, die sind jetzt komplett auf Antrophik gegangen.

00:20:45: Die entwickeln super coole chemische Geschichten und verdienen da auch eine ganze Menge Geld mit.

00:20:54: Ich glaube nicht dass den Direktoren da und den Managern dort bewusst ist was mit ihren Daten dort passiert weil es eigentlich komplett untragbar war.

00:21:06: Und da komme ich gleich zu meinem zweiten Lieblingsthema und das vielleicht jetzt auch auf the records.

00:21:10: Ich habe wieder viel mit Kunden und mit Markt gesprochen.

00:21:13: Und für mich mittlerweile, wir wissen hier, siebzig Prozent der AI-Projekte finden dann nicht statt, die werden getestet und finden nicht statt.

00:21:21: Und meine aktuelle Lieblingshypothese ist jetzt mittlerweile ... Der Test, der Stadt findet.

00:21:29: Wird außerhalb der... Also eigentlich ganz einfach, der Test der Stadtwindet wird meistens außerhalb von der internen IT durchgeführt.

00:21:36: Das heißt XY-Abteilung Marketing Procurement Accounting, wer auf immer kommt mit einem Anbieter oder einfach nur ChatGbt und ein Manager mein Lieblingscase.

00:21:48: Oh ich habe das hier schon gelöst.

00:21:50: Guck mal!

00:21:50: Ich hab mir doch jetzt auch hier das Dashboard gebaut mit Cloud.

00:21:54: Und dann kommt und alle so total mysteriös.

00:21:58: Gardner und die großen Research Agencies haben sich so.

00:22:01: weshalb scheitern AI Projekte?

00:22:04: ja warum scheitert sie wohl?

00:22:05: Naja weil die Leute einfach sich Daten zusammenziehen nicht autorisiert, weil die Daten teilweise nicht validiert sind.

00:22:15: Teilweise völlig hypothetisch sind der Prozessflow und die Software, die entsteht um die Daten auszuwerten zum Beispiel innerhalb eines Prozesses, die du mit AI gebaut hast gar nicht validierbar und wiederholbar ist.

00:22:28: Und dann kommst du zur Internet-IT Abteilung zum Cyber Security Steering Board usw.

00:22:36: Die schlagen mit in den Händen über den Kopf zusammen und sagen Also diese Projekte scheitern schlicht und ergreifend an der internen IT, weil die zu Recht sagt.

00:22:44: Wir verlieren unsere Daten in einem Provider den wir gar nicht vertrauen können.

00:22:50: Weil zurecht sagt.

00:22:52: Cyber Security habt ihr mal die aktuellen Schlagzeilen gelesen?

00:22:54: Können wir jetzt auch wieder darüber sprechen?

00:22:56: das passiert ja jetzt jede Woche dass das in den AI Modellen von einem großen Anbieter ausbricht.

00:23:00: ich habe letzte Nacht schon wiedergelesen ein Trophica hat schon wieder eine andere neues Problem wo das AI-Modell im Test ausgebrochen ist.

00:23:06: das heißt Und was bedeutet das?

00:23:08: Wir müssen das hier mal ganz, ganz... Highlighten.

00:23:11: Wenn ein AI-Modell irgendwo ausbricht und sag mal du willst dasselbe Modell in irgendeinem anderen wichtigen Prozess benutzen dann bricht es ja auch in dem anderen wichtigem Prozess aus.

00:23:22: wenn's da Meinung ist, jetzt müsst ihr das jetzt tun Weißt du was ich meine?

00:23:26: also Du kannst deinem AI-modell sagen bitte mach die SAP Buchung immer so und so Wenn du nur dieses AI- Modell benutzt keine Software oder irgendwelche andere Technologien drum herum wird dir das modell immer erzählen ich habe das genauso gemacht wie du wolltest und wenn du es dann überprüfst, musst du aber damit rechnen dass es ausgebrochen ist.

00:23:45: Und das ganz anders gemacht hat oder was ganz anderes gemacht hat weil genau das passiert ist was jetzt im cyber security bereich ständig passiert gerade und die dunkle ziffer liegt wahrscheinlich noch viel höher.

00:23:59: Jetzt könnte ich natürlich sagen das wird jetzt hier so ein aid podcast.

00:24:04: Ich finde, alles ist möglich mit AI und das wird uns auch noch nachhaltig die nächsten Jahrzehnte beschäftigen.

00:24:12: Mein CTO hat übrigens gesagt wenn also mein Lieblingssoftware-Entwickler Matthias Grüße gehen raus wir machen eine Folge mit dir nächstes Mal ich glaube nächste Woche glaube ich mache sogar eine Entwicklerfolge und wir beleuchten mal richtig hardcore wie du mit AI am besten Häusetage entwickelst wo die Grenzen liegen was geht in was nicht geht.

00:24:30: also nächste Woche Software Entwickler Podcast habe ich gerade beschlossen.

00:24:34: Matthias meinte, weißt du wenn die großen Studios alles schon so sicher wären würden sie ja keine Weltmodelle diese World Models.

00:24:42: Entwickeln was eine andere Technologie ist als das ein Modell die wir heute haben.

00:24:48: Was ist der Unterschied?

00:24:50: Naja dass die Modelle die wir Heute haben basieren im Prinzip auf der Vorhersage vom nächsten Wort sind Wort vor Hersage Thema und die Weltmodeller sind.

00:25:02: Du Erzeugst erst während deiner Anfolge eine Simulationsumgebung, die alle Wenn und Abos abbägt.

00:25:10: Und dann erzeugst du erst die Antwort auf Basis dieser Simulations-Umgebung.

00:25:15: Deswegen werden sich das Weltmodelle quasi in der Welt für sicher schaffen bevor sie antworten.

00:25:20: Das heißt, die Antwort wird nicht von oben nach unten sondern von unten nach oben erzeugt wenn es so wird oder von hinten nach vorne

00:25:28: klingt aber auch noch deutlich mehr rechende Kraft.

00:25:31: Die Bündnis ist

00:25:32: recht intensiver und die Leistung liegt noch nicht ganz da, wo die heutigen großen Modelle liegen.

00:25:36: Aber das ist eine Frage der Zeit, es wird sich jetzt in den nächsten anderthalb Jahren schätze ich zwölf Monaten.

00:25:41: Wird sich das ergeben?

00:25:43: Dann ist auch das Thema dann durch.

00:25:44: Weißt du, du feintunst heute einen Astra-Modell als Open AI und weißt eigentlich dass in einem halben Jahr oder nie im Jahr eine komplett andere Technologie da ist.

00:25:54: Komplett andere Technologien...

00:25:56: ...die aber darauf basiert!

00:25:59: auf eine ganz andere Technologie basiert, wo du wieder aber Milliarden brauchst um sie zu berechnen.

00:26:05: Um dich hinzustellen erstmal!

00:26:07: Das heißt... Du weißt jetzt, du musst die, um im Rennen weiter vorne zu sein und die Aufmerksamkeit der Welt weiterzuhaben, musst du jetzt für X-Milliarden das Modell mini Prozent besser machen?

00:26:20: Und du weißt aber in dem Jahr wirst du ein ganz anderes Modell haben auf einer ganz anderen Grundlage was auch besser dann funktionieren wird.

00:26:27: nochmal Aber du weißt eigentlich schon, dass du noch nicht bei AGI Gott Mode bist.

00:26:33: Du kannst heute AI einsetzen wie ich eben auch gesagt habe, du kannst zum Anbieter wie Nebius gehen.

00:26:37: Mach' ich eigentlich Werbung?

00:26:38: Ich krieg überhaupt kein Geld von denen das sich diese Werbung macht!

00:26:41: Du kannst zum anbieten wie Nebus gehen und du kannst dann wieder wie Microsoft gehen Und dann gehst du mit dem Anbeter jetzt manchmal Werbung für uns wie meiner Firma NXM die dir die Technologie drumherum mitbringt um diese AI sicher betreiben zu können und nachhaltig betreiben und vor allem skalierbar betreiben so dass die IT-Abteilung dich nicht abwatscht.

00:26:59: Grüße gehen raus an alle

00:27:00: Nicht-Informatiker.".

00:27:02: Das heißt du würdest aber sagen, wenn OpenAI sagt willkommen in der AGI Error kannst du sagen noch lange nicht?

00:27:11: Nein!

00:27:12: Noch lange nicht... Ich glaube sogar ich hab gestern Abend so gedacht wo ich heute über die Folge nachgedacht habe was wir alles erzählen wollen dachte ich mir Wir landen vielleicht in diesen Science Fiction Film Wo Du so halb dumme Roboter hast die in der Straße rumlaufen und Brötchen austragen können.

00:27:30: Aber oder Zeitung austragen, kennst du das?

00:27:32: Gibt's ja schon seit Jahren.

00:27:33: Ja, ja.

00:27:33: Und ähm... aber die so richtig intelligent intelligent irgendwie nicht sind wohl immer das Gefühl lassen wir haben aber dass was wir aber unterschätzt haben ist, dass es das vielleicht so kommen wird.

00:27:48: Aber die trotzdem intelligent antworten also fühlt sich intelligent an wenn du mit ihnen redest.

00:27:52: Die Antwort die du bekommst ist aber eigentlich Und das muss man vielleicht auch irgendwann akzeptieren.

00:27:58: Retorte, die hat jemand anders in einer ähnlichen Form schon mal irgendwo gegeben.

00:28:03: Ich könnte jetzt auch sagen wir haben ganz viel Marktanalyse gemacht mit AI wie wir zum Beispiel unsere eigene Firma die Marktpositionierung machen an welche Kunden verkaufen wird es und so weiter und sofort?

00:28:16: Du kriegst aber bei Weitem nicht dass Feedback und die Positionierung die der Realität entspricht Weil der Mensch, weil das nichts Neues ist.

00:28:27: Die AI hat uns nie irgendwas Groundbreaking-Neues vorgeschlagen, sondern immer noch was, was schon mal irgendjemand anderes gefühlt irgendwie eingegeben hat.

00:28:37: Also dass mehrere hundert variable umfassende Marktmodell als Zielkunde, der jemand etwas macht kommt da nicht.

00:28:50: Das kriegst du nicht!

00:28:52: Wenn du sagst, ich hab dir eine Firma.

00:28:53: Ich will hier einen Marktgoat und Market machen.

00:28:54: Sag mal wie ich das am besten mache?

00:28:57: Das heißt die KI ist super gut in der Exekution aber weniger gut in den Ideengebungen.

00:29:03: Wenn du hart gesprochen nicht alles weißt über dein Fachgebiet dann erscheint ihr das erstmal super umfangreich.

00:29:10: wenn du aber ein Experte bist im Fachgebieten Und auch bei der Softwareentwicklung übrigens.

00:29:15: Das wird mein CTO Matthias auch erzählen bis nächstes Mal Stößt du ganz schnell an die Grenzen, wo du sagst das doch komplett halluciniert hier.

00:29:24: Wenn ich das jetzt einmal in Anwendungsbereich übertrage und wir gehen jetzt von Healthcare aus heißt dass die AI ist de facto nicht in der Lage irgendwelche Sachen Medizin Krankheiten selbst neu zu erforschen Sondern es braucht den Input von außerhalb.

00:29:44: und die AI ist unfassbar schnell und gut im Verifizieren, im Analysieren.

00:29:50: Aber sie wird selbst nicht darauf kommen?

00:29:53: Also wir müssen jetzt mal ganz genau unterscheiden.

00:29:57: Es ist leider keine einfache Antwort.

00:30:01: Bilderkennungsalgorithmen ist auch AI, Machine Learning ist auch Ai.

00:30:07: Auch große Datenmengen analysieren Bei Kunden von uns ist auch AI.

00:30:12: Das hat aber nichts mit GenAI und OpenAI, Trophic und die großen Modellen zu tun.

00:30:16: Das ist eine andere Art von AI.

00:30:17: Die funktioniert super gut!

00:30:20: Weil sie einfach auf der Menge von Daten trainiert wird... ...und dann Anomalien im Prinzip erkennen kann.

00:30:27: Also Beispiel du hast ein MRT-Bild von jemandem einen Scan mit einem Tumor.

00:30:33: Der Machine Learning Algorithmus wird das erkennen.

00:30:39: Wo der Mensch es vielleicht übersieht.

00:30:42: Oder auch in der Biologie ja, Fortpflanzungsbiologie wenn du erst zählen irgendwelche Anomalien rausfinden willst und so weiter.

00:30:50: was auch immer ja dafür ist AI super.

00:30:54: ich gehe sogar soweit im Krankenhaus alltag ein Patientengespräch mitzuschneiden das zu transkrippieren zu übersetzen in Text quasi und das Patientengespräch dann zusammenzufassen.

00:31:10: In dem Moment, wo der Arzt, der das Gespräch gerade geführt hat, das nochmal gegencheckt die fünf Stichpunkte vom Gespräch grade mit der Medikamentation zum Beispiel.

00:31:23: Völlig geiles Tool!

00:31:24: Supergut!

00:31:26: Aber dass du auf der heutigen Technologie einen Arzt hast, der quasi obsolet wird unvorstellbar... Und wenn das so funktionieren würde Wenn diese Vision oder diese Fiktion schon da wäre, hätten wir das ja schon.

00:31:45: Würden wir sehen, dass du keinen Arzt mehr irgendwo brauchst?

00:31:48: Dass du nur noch ein iPhone auf den Tisch stellst und dich mit dem Ding unterhältst und das war's.

00:31:51: Das passiert aber nicht!

00:31:53: Das passiert auch nicht weil der Mensch natürlich anderen Menschen mehr vertraut als in einer Maschine ist auch richtig so.

00:32:01: Aber es passiert eben auch Weil die Gen AI Ergebnisse längst nicht gut genug sind.

00:32:07: wenn ihr jetzt einen schlechten Arzt hast

00:32:10: Okay,

00:32:11: dann vielleicht.

00:32:17: Geh einfach immer davon aus, wenn du die AI irgendwas fragst, bekommst du die durchschnittliche Antwort?

00:32:22: Ich meine es ist We're Still Back at Shed In and Shed Out.

00:32:26: Stelle ich gute Fragen, bekomme ich bessere Antworten aber nicht die Over the Top-Antwort.

00:32:32: Das heißt vor allem im Half Cab Bereich muss man ja Angst haben dass die AI... Halluziniert, außer wir gehen mit einem Kompalt AI-Ansatz rein.

00:32:45: Tja auch ja aber selbst dann willst du jemandem dafür haben der haftet Selbst dann wirst du nicht der Maschine die Haftung geben wenn irgendwas nicht richtig geht.

00:32:58: China immer China.

00:33:00: Gut in China ist das egal.

00:33:01: nach Autos mittlerweile selbstständig auf der Straße da holt sich das Taxi ohne Fahrer ab.

00:33:05: Wenn Du einen wiederkehrenden Prozess hast der langweilig ist oder eine wiederkernte Aufgabe hast die langweillig isst Super.

00:33:10: Willst du dir einen grundsätzlichen Überblick über ein Thema verschaffen?

00:33:13: Super!

00:33:14: Willst Du Schubvektoren von einem Raketentriebwerk berechnen?

00:33:23: Weiß ich nicht oder so, ne?

00:33:24: Also dann verlierst du die Daten oder irgendwelche Chemikalienreaktionen oder irgendwas.

00:33:32: Dann verlierst Du die Daten.

00:33:33: aber wir müssen auch... Klarstellen, es gibt halt unterschiedliche Arten für ein AI.

00:33:37: Und eine Maschinenlearning-Modelle, was Proteine faltet ist sicherlich noch mal ne ganz andere Kategorie von AI die super gut funktioniert.

00:33:45: Wir reden wirklich von Jennyi, Trophic und

00:33:48: Co.,

00:33:48: die großen Modelle, die aber Milliarden hinten dran hängen haben.

00:33:52: Darum geht's!

00:33:53: Die sind bei Weiten nicht so gut wie sie uns verkauft wird.

00:33:57: Dann abschließend das Wort zur OpenAI und Astra.

00:34:01: Ich würde sagen, die werden auch beim nächsten Modell was hier rausbringen wieder sagen dass sie jetzt AGI haben.

00:34:08: Weißt du woran mich das ein bisschen erinnert?

00:34:11: Täglich grüßt das Moment hier!

00:34:13: Nee ja auch das.

00:34:14: aber für mich hat das so the best iPhone ever.

00:34:19: Achja das habe ich auch gedacht als Apple wie das vorgestellt hatte und nachdem wir so... Das ist jetzt das iPhone Ateam Pro Max.

00:34:25: es ist das Best iPhone Ever.

00:34:28: Dann vergleichen sie es mit einem iPhone zwölf, dass das x prozent schneller ist.

00:34:32: Wenn du dann auf die Webseite gehst und es mit deinem aktuellen siebzehner vergleicht, ist es so zehn Prozent schneller.

00:34:37: Also es ist halt... Genau!

00:34:39: Es ist de facto das Steve Jobs Playbook, der sich halt auf die Bühne stellt und sagt oh mein Gott this is the best thing ever.

00:34:48: Und genauso wirkt das in diesen ganzen Modellpräsentationen?

00:34:55: Fable five oder so.

00:34:56: was wurde released

00:34:57: war auch das beste ever.

00:34:58: War auch das Beste.

00:35:00: aber, wenn du dir jetzt die Art und Weise der releases anguckst Die haben ja es könnt ihr euch einmal angucken dass ist auf instagram und auf twitter ist das relativ groß gewesen diese du stehst in einem Raum Du sprichst mit der eis als sprachgesteuert.

00:35:14: Es ist irgendwie komplett visualisiert.

00:35:16: Das ist sehr ästhetisch.

00:35:17: das ist Ja.

00:35:18: also diese präsentation dessen ist ja sehr sehr für den entkonsumenten auch gemacht Und sehr konsumgetrieben.

00:35:27: Weißt du, wenn ich meine Mutter sage, Fable Five ist rausgekommen und sagt sie gibt's bei Harry Potter einen neuen Zauberstab?

00:35:34: Herzlichen Glückwunsch!

00:35:35: Ja hat sie keine

00:35:36: Ahnung was das ist.

00:35:37: Das ist doch nicht in ihrem Leben.

00:35:39: Ja ja aber wenn Sie, wenn Ich ihr sage so Mama hast Du das gesehen?

00:35:43: Oh sie ist Astra.

00:35:44: Hast Du gesehen wie die Frau mit dem Bildschirm spricht?

00:35:47: Ja, aber du siehst von der Zielgruppe her ist das ja ganz ganz anders gemacht und das finde ich ja das Interessante.

00:35:59: Das krasse ist dass das Marketing allen denen die keine Ahnung haben verkauft es ist das geilste seit geschnitten Brot Godmode Und alle die die Ahnung Haben wirklich durch die Bank weg.

00:36:11: Hashtag interne IT Abteilung.

00:36:13: Die hauen dir das zurück um die Ohren und lachen dich aus.

00:36:16: also so Das schlechteste was du machen kannst wenn du ein bwella bist.

00:36:21: ich haue jetzt eins raus.

00:36:23: okay wird jetzt richtig hart.

00:36:24: ich weiß es wird wehtun.

00:36:27: Zu glauben dass deine zahlen die du gerade dir selber rausgeholt hast stimmen und damit zur it abteilung zu gehen.

00:36:36: Und so sagen können wir das bitte für alle Mitarbeiter machen.

00:36:38: wenn du jetzt in dem macht position bist und sagst du bist manager CEO oder irgendwas Und eigentlich davon in der Tiefe das Verständnis nicht mitbringst, hört ihr unseren Podcast an.

00:36:48: Wir gehen in alle Details rein rufen mich an.

00:36:50: wir können darüber gerne in noch tieferen Details reden aber mach eins nicht und geh nicht zur internen IT Abteile sondern benutzt es einfach so nebenher weil du wirst dann einem tag böse aufwachen und feststellen dass Du sehr viel quatsch gemacht hast und sehr viel Quatsch erzählt hast und Zeit für was verbracht hast mit etwas verbracht hast, was nicht richtig ist und nicht richtig gut funktioniert.

00:37:13: Also der Manager, der das hinstellt und sagt, ich nehme jetzt hier einfach Cloudcode, analysiere mir meine BI-Zahlen... Ich habe mich jetzt heimlich von der IT den BI-Connector freischalten lassen.

00:37:23: Die wissen eigentlich gar nicht für

00:37:25: was!

00:37:25: Du reißt so richtig alte Wunden.

00:37:28: Ich

00:37:28: ziehe mir jetzt einfach IT-SAP-Daten raus über den Vertrieb und Marge, keine Ahnung.

00:37:34: Und Kundensegment XY und ich lasse es jetzt durchanalysieren von der ja das kriegen alle anderen gar nicht mit.

00:37:42: Und dann gehe ich zur internen IT und sagt wie habt ihr eine Rolle können?

00:37:46: Guck mal funktioniert doch super geil!

00:37:49: Dann bin ich der CEO und sage denen ist mir egal wie du es findest wir rollen das jetzt aus für alle.

00:37:55: Und dann wunderst du dich, dass ein halbes Jahr später dein härter Konkurrent irgendeine geheime Formel chemische Formel was auch immer in den Produkt reingebaut hat wurde.

00:38:03: Ich fragst wie konnten die im Gottesnamen auf diese Formel kommen?

00:38:09: Ich sage es mal hart oder weißt das ist so?

00:38:12: das weit liegende Das naheliegend ist?

00:38:14: die Zahlen die Du dir deinen IT-Lab präsentiert hast halten einfach keiner technischen Analyse stand.

00:38:18: Die gucken sich den Quercode an und stellen fest Ja sieht aus als hätten Käfig voller Affen das Zeug programmiert.

00:38:28: Und du fragst, für dich sieht das nach oben geil aus.

00:38:30: Weil die Engines sind drauf trainiert es immer geil aussehen zu lassen und ihr ist zu verkaufen als wäre Skalze seit geschnitten Bord.

00:38:35: Und wenn ihr dann den Körgut reinguckst, sind einfach Zahlen erfunden hart kodiert.

00:38:40: hab ich dir das erzählt dass wir unsere Webseiten neu machen wollten?

00:38:43: Und der Designer hat einfach wie immer ganz normal Designs.

00:38:46: Geweibcode ist ja auch cool dafür für den Anwendungsfall.

00:38:48: Da stirbt er keiner, wenn du irgendwie einen Design neu machst.

00:38:51: Und die hatte den Quekut dann reingeguckt, so nach einer Woche.

00:38:54: Als ich gar nicht dafür interessiert habe, haben seine Agenten selbstständig gebaut im Hintergrund und hat festgestellt dass keine einzige Farbe auf der Website mehr stimmte.

00:39:01: Die sahen alle so ähnlich aus wie unsere

00:39:04: Aber waren nicht wie sie seien sollten

00:39:06: aber war nicht der Farbcode der sich sein sollte Sollten.

00:39:10: die EI hat einfach irgendwann beschlossen oh die farbe wo ich hab vergessen wie die hie saa.

00:39:14: Ich mach jetzt mal was sieht so ähnliche aus?

00:39:17: Fahrt ihr das mal rein.

00:39:19: Und das passiert ja mit chemischen Formeln in so einem Chemiebetrieb, Alter.

00:39:24: Also wir sehen...

00:39:25: Die Anlage um die Ohren im Hintergrund?

00:39:28: Wir sehen halt dass die Abweichung von dem Entergebnis wie sie sein sollten relativ hoch sind.

00:39:35: Wir wollen uns auch ein bisschen über den Impact aufs Unternehmen bei solchen Geschichten unterhalten.

00:39:40: Unternehmen sind in Fachbereiche aufgebaut aus einem bestimmten Grund und du kannst nicht Gott sein!

00:39:45: Du kannst dich in allem Super sein.

00:39:48: Es gibt Fachexperten, es gibt Generalisten.

00:39:50: da schneidest du von jedem Kuchen ein bisschen was an.

00:39:53: aber tendenziell gibt es auch einen Grund warum es Experten gibt weil die Wissensbereiche relativ groß sind.

00:39:58: jetzt kann halt irgendein Fachexpert in der AI nutzen und ist in meinen Prozessen effizienter hat vielleicht hier oder da ein bisschen mehr Zeit.

00:40:07: das kann sein könnte natürlich diese Zeit nutzen um mit seinem Fachbereich irgendwie sich weiterzuentwickeln etc.

00:40:13: Jetzt haben wir aber natürlich das Problem dass Nehmen wir jetzt mal einen ITILA, der jetzt der Meinung ist.

00:40:20: Er nutzt jetzt eine AI für Marketing Die AI berechtigt oder befugt oder gefühlt zumindest ja Leute in anderen Bereichen.

00:40:35: Das heißt du hast viele viele leute die auf einmal der meinung sind sie sind Experten in vielen anderen Bereichten.

00:40:42: Die iExperte, Accounting-Experten etc.

00:40:44: Ah

00:40:45: die sind einfach schar... Die sind wirklich, die sind auf einmal Experte für alles!

00:40:48: Das mache ich so unfassbar aus.

00:40:49: Oder

00:40:49: der Accounting Expert, der jetzt IT-Expert ist auch mein Favorit?

00:40:52: Alles!

00:40:53: Es hat mich glaube ich auch nicht zu sehr getriggert wenn ich im Nachgang überlege wie diese Thematik und Ich würde am liebsten also ich könnte von morgens bis abends rumlaufen und den Leuten erzählen Schuster bleibt bei deinen Leisten Und wenn du in der Meinung bist dass du jetzt effizienter bist dann bleib halt trotzdem bei dein fucking Leistung macht das halt noch effizierter.

00:41:11: Aber das ist doch jetzt ein allgemeines unternehmerisches Phänomen, dass auf einmal die Leute in mehr Bereichen mitmischen wollen.

00:41:22: Weil AI denen – ich nenn's mein Anführungszeichen – eine Fake-Kompetenz gibt!

00:41:27: Ja richtig.

00:41:28: Ich habe super viele Unternehmer Die vorher immer teuer Software-Entwickler bezahlt haben und jetzt der Meinung sind,

00:41:35: sie machen

00:41:35: selbstlos Wochenende.

00:41:36: Wo mich die Ehefrauen anrufen und sagen kannst du bitte dir kannst du ihm bitte bitte erzählen dass er wieder am täglichen Leben teilnehmen soll?

00:41:43: Der ist komplett im Tunnel.

00:41:44: das ist wie abhängig wie so Drogenabhängige.

00:41:47: Also gerade die Leute, die natürlich Performance getrieben sind, die viel schon geschafft haben in ihrem Leben.

00:41:50: Die denken jetzt ja ein bisschen ultimative Tool in der Hand habe ich auch gedacht im Anfang und können jetzt irgendwie die Welt verändern?

00:41:57: Und können sich das endlich bauen und auf niemanden mehr angewiesen und können das alles selber machen?

00:42:02: Wenn ihr einmal darüber einen echten Profi rüber guckt eine Experte rüberguckt durch die Bank weg wird immer sagen Kannst du überhaupt nicht so machen ist kompletter Schrott Don't do it, du musst ganz anders anfangen etc.

00:42:18: Die EI ist darauf trainiert die immer Antworten zu geben wie gut aussehen und dich gut fühlen und deswegen hast du natürlich immer so ein Belohnungsmoment wenn du wieder...

00:42:26: Ich habe mir gerade aufgeschrieben ich will mich einmal separat und das finde ich mal interessant.

00:42:30: vielleicht haben wir irgendjemand mit psychologischem Hintergrund weil dieses Belohnungszentrum, was ja immer wieder getriggert wird.

00:42:38: Du hörst genau das, was du hören möchtest?

00:42:40: Das ist ja noch mal eine ganz andere Schiene.

00:42:41: Wollen wir auch

00:42:42: mal dafür zu eine Folge machen?

00:42:43: Mein Gott!

00:42:43: Ja

00:42:44: bitte weil.

00:42:45: also das ist mit meinem persönlichen Hintergrund.

00:42:48: ich lieb's aber wenn wir das nochmal ins Unternehmen zurück schieben wie koordiniert man oder leitet man das im Unternehmen dass man wirklich Leute zurück in ihre Schranken weiß?

00:42:59: sei es so du machst AI in deinem Bereich.

00:43:02: Amen

00:43:05: Du willst ja, dass die Leute mehr AI benutzen.

00:43:07: Also grundsätzlich wird es dir jetzt die Menschen mehr AI nutzen.

00:43:10: Grundsätzlich würde ich aber ganz dringend empfehlen Achtung in Ausrufe zeichnen.

00:43:15: Wenn du die Ergebnisse deiner AI nicht kontrollieren kannst hast du ein Risiko Dass du irgendwie abfedern musst.

00:43:25: Okay also jede AI jeder Prozess Jede Antwort muss eigentlich vom gesunden Menschenverstand von jemandem, der entsprechend vom Fach ist kontrolliert werden.

00:43:38: Es gibt keinen anderen Grund warum heute immer noch oder kaum einen anderen Grund, warum heute auch Anwälte existieren wenn die AI das alles schon besser könnte?

00:43:47: Glaubst du man sollte egal in welcher Abteilung und egal in welche Themengebiet AI Juniors zur Hand geben oder erst ab einer bestimmten Siniorität?

00:44:00: Ich glaube es ist eine wahnsinnig gute Idee AI erst Leuten in die Hand zu geben, die über die Senioreität verfügt.

00:44:07: Um die Ergebnisse einschätzen zu können.

00:44:10: Gibt der Juniors

00:44:11: die Fragen in die hand?

00:44:14: Die können bessere Fragen stellen weil sie fresh an Themen rangehen.

00:44:18: Die Ergebnisse müssen dann aber von den einzelnen Leuten, die sich damit auskennen kontrolliert werden oder ich nenne es jetzt mal Entitäten egal ob das AI-Agenten sind oder oder oder überprüft werden Was übrigens blöd ist, haben wir auch schon mal drüber gesprochen in AI-Agenten zu haben der nicht deterministisch arbeitet.

00:44:38: Jetzt muss ich wieder ausführen was das Wort bedeutet für die die es noch nicht wissen.

00:44:42: Versus einen der proper ballistisch funktioniert.

00:44:44: Das heißt wenn du ein AI-Agent hast der deine Arbeit kontrolliert... Ich könnte jetzt einfach sagen oh ich erzeug mir jetzt fünfzig AI-agenten.

00:44:51: Die kontrollieren meine Arbeitsleben wird besser.

00:44:53: Mache ich alles auf Astra?

00:44:54: Der ist ja in neun neunzehnt richtig OpenAI versprechen.

00:44:58: Ja geben dir halt siebvierzig das gleiche Ergebnis und drei ein anderes.

00:45:02: Ja, genau.

00:45:03: Ich schwöre dir, bau den geilsten Code, baut die geilste Software der Welt!

00:45:09: Wir gehen damit zu meinem CTO, der zerflückt dir das nach allen Regeln der Kunst und nicht weil er Spaß daran hat sondern einfach weil mathematisch nachweisbar das was du dort geliefert hast nicht gut ist.

00:45:25: Wenn du jetzt einen AI-Agenten hast, der quasi immer eine Freestyle Freelance Lösung bringt und jedes mal die Lösung wieder neu ausdenkt und überprüft.

00:45:33: Du kannst dich ja nicht von jemandem überprüfen lassen, der selber keine Ahnung hat.

00:45:36: Genau das passiert!

00:45:37: Das Beste was du machen kannst ist überschaubar viel Output zu erzeugen.

00:45:44: weil wir hatten am Anfang das Problem jeder Softwareentwickler konnte jetzt zehnmal mehr Software erzeugt und Code erzeugte.

00:45:49: Und ihr hattest aber nicht mehr kontrolliert bekommen vom anderen Softwareentwickeler Weil du plötzlich so eine Riesenschwämmer hast von, ich sag es mal hart bullshit Code.

00:45:56: Und das lässt sich auf jedes Ergebnis transformieren im Unternehmen.

00:45:59: Das heißt, du willst nach wie vor ne kleine Menge von Ergebnissen haben die dich noch mit deiner Manpower und deinen Mitarbeiter und deine Ressourcen, die du hast überprüfen lässt?

00:46:07: Du solltest den jungen Mitarbeitern denen, die die richtigen Fragen stellen können auch ältere Mitarbeiter sein aber denen die richtige Fragen stellen, das Prompting überlassen, die Fragen überlassen und eigentlich denen... die über Prüfung überlassen, wenn es wichtig wird.

00:46:20: Die bisher auch die Verantwortung dafür hatten weil du musst sowieso jemanden haben der die Verantwortung für deine Prozesse und für deine Aufgaben oder der Ergebnisse hat.

00:46:28: Richtig schwierig wird's bei Themen wie Forschung, Research... Auch im Internet.

00:46:33: einfach nur eine Webrecherche Wann wie kontrollierst du hunderttausende von Webseiten?

00:46:41: Wie oft frage ich was und dann kommt ein anderes Ergebnis raus?

00:46:45: Und dann sagst du, ich weiß das aber.

00:46:47: Dann kommt Ups!

00:46:48: Ich habe es übersehen.

00:46:51: Die Probleme, warum AI heutzutage in Unternehmen noch nicht weit verbreitet ist und wirklich viele Menschen obsolet gemacht hat sind erstens die LLM liefert keine konsistenten Ergebnisse.

00:47:03: Die Ergebnisse der LLm hören sich immer gut an lassen sich aber schwierig überprüfen.

00:47:08: zweitens Die Bausteine der Stack, der die komplette Architektur dessen wie diese AI ins Unternehmen reinimplimentiert wird ist noch nicht Standard.

00:47:18: Ist gerade noch in der Entwicklung bei Unternehmen wie meinem Unternehmen zum Beispiel auch und macht erste Fortschritte aber es noch nicht aus der Box ziehbar.

00:47:27: Standartlösung XYZ ganz klar.

00:47:31: Und das was es an Konnektoren zum Beispiel gibt um das im Detail auszuführen für andere Trittsysteme usw.. Funktioniert einfach nicht gut genug.

00:47:41: Beispiel du hast ein Connector zu deinen E-Mails, sagst Claude bitte liest meine E-mails und gib mir alle E-MAILS über Thema XY für Steuererklärung oder so.

00:47:52: Du bekommst Nicht Alle Ergebnisse.

00:47:58: Oh Beispiel aus der Woche.

00:48:00: ich hatte genau das gleiche.

00:48:01: Ich habe ihn gefragt.

00:48:02: es kam Nicht das Ergebnis, was ich wollte.

00:48:05: Weil ich kannte den E-Mail Thread und wusste, was die letzte Nachricht war.

00:48:09: Dann sagt er, oh, ich habe immer nur die ersten fünf E-mails gelesen.

00:48:12: Nicht den ganzen Thread!

00:48:14: Ich merke mir jetzt, ich muss den ganzen THREAD lesen.

00:48:16: Denk mir so okay... Ja Basic Knowledge macht halt ein Skill draus.

00:48:21: aber das ist so ein ganz klassisches Beispiel.

00:48:24: Wusstest du es gibt ja super viele Airlines wo du in der AI hast um deinen Ticket umzubuchen zum Beispiel?

00:48:32: Da gibt es online Foren, wo Anleitungen drin sind wie du den AI-Agenten von deiner Airline austrickst.

00:48:39: Um dir ein neues Ticket zu besorgen zum Beispiel obwohl du eigentlich gar keins mehr kriegen würdest.

00:48:45: Ach ich lieb's!

00:48:46: So und zurück... Ich weiß, dein Fliegen ist ein Thema.

00:48:50: Oh ja!

00:48:51: Das wäre natürlich mein Pleasure aber das darf ich nicht ausholen.

00:48:54: Ist es jetzt illegal?

00:48:55: Aber der Fakt ist die Airlines betreiben da sehr viel Aufwand und er kostet viel Geld in Sinne von Tokens, die wiedergrundbedutzt werden für andere Agenten.

00:49:03: solange du eben keine deterministischen Lösungen hast.

00:49:06: Und das wird erst in den nächsten sechs bis zwölf Monaten noch vermehrt kommen wie zum Beispiel durch Kompal.dei und Co.

00:49:14: Müsst Du halt immer... bei der Überprüfung sehr viel Vertrauen mitbringen in deine Agenten oder in die Menschen, die dir die Überprüfung durchführen.

00:49:22: Und eigentlich nennt sich Human in the Loop?

00:49:24: Kommst du eigentlich ohne Human In The Loop bei einer skalierbaren Enterprise wie Eilösungen nicht davon?

00:49:30: Amen!

00:49:31: Frage weil wir haben es gerade kurz angeschnittener.

00:49:38: Wir brauchen bei AI sagen wir wir brauchen Senioreität um den Output zu kontrollieren.

00:49:42: aka Human in der Lob.

00:49:44: Wir möchten aber trotzdem das alle AI nutzen und quasi auf diesen Zug aufspringen.

00:49:50: Wie handhaben wir AI mit Juniors, die ein bestimmtes Wissen aka Seniorität ja aufbauen müssen um das zu kontrollieren?

00:50:01: Also wie kommen die da überhaupt hin wenn sie von Anfang an AI nutzen?

00:50:06: Das ist ja ein gigantischer Teufelskreis den wir gerade eröffnen für die Fortbildung von Fachkräften und es hat ja noch niemanden die perfekte Lösung wie wir damit umgehen.

00:50:19: Gigantisch gesellschaftliches Thema, gesellschaftliche Verantwortung.

00:50:24: Ich meine, wir müssen uns einfach nur Pizza angucken.

00:50:27: Das ist ja die beginning of the end!

00:50:31: Wie machen wir da überhaupt weiter?

00:50:33: Und das Thema ist gigantisch.

00:50:34: aber jetzt nur aus unternehmerischer Perspektive.

00:50:37: geben wir juniors gerade was an die Hand geben wir es nicht in die hand geben wird gedrosselt in die Hand.

00:50:43: hat dass von so einem was von dem iphone mit kindersicherung?

00:50:49: Ich kann glaube ich keine, keine komplette valide Antwort darauf liefern.

00:50:54: Meine Intuition ist aber wir werden also erst mal.

00:50:59: wenn du jetzt davon ausgehst dass die AI Engines trainiert sind mit dem Weltwissen was schon existiert könnte ich jetzt sagen es ein bisschen wie Wikipedia vier Punkt Null.

00:51:10: da ist geprüft.

00:51:10: das Wissen drin wäre schön wenn's geprüfte wäre.

00:51:15: Also ich glaube, der austauschgebende Punkt ist hast du eine AI?

00:51:18: Hast du eine LLM die du in einem Kind oder einem Auszubildenden in die Hand drückst.

00:51:22: Die geprüftes Wissen enthält Nummer eins selbst dann hast du noch einen gewissen Teil das

00:51:26: heißt abgeregert deterministisch

00:51:30: Genau und Selbst dann hast Du noch ein gewissen teilhörlizinationen.

00:51:33: aber wenn wir davon ausgehen dass Das durchschnitt dass du von aiei immer die durchschnittliche Antwort bekommst die irgendwie stimmt so irgendwie stimmt So kannst du natürlich mit dem wissen und den informationsschatz schon mal leute trainieren.

00:51:43: das geht natürlich schon.

00:51:44: Ähm, würde ich komplett auf traditionelle Bildung verzichten?

00:51:51: Auf keinen Fall.

00:51:52: Wir machen einen großen Fehler wenn wir Bildung outsourcen.

00:51:56: Wenn wir sagen du musst die... Du kannst der AI, wenn wir unsere Kindern sagen und den Auszubildenden und den jüngeren Leuten im Berufseinsteigern Hauptsache du promptest gut Die Lösung bringt eh die AI Und damit ist der Job dann.

00:52:11: Wenn wir das machen werden wir sehr Kurz nur Spaß haben.

00:52:19: Das hast du schon diplomatisch ausgedrückt?

00:52:22: Weil wir dann natürlich das Denken outsourcen und die PISA-Studie legt es nahe, dass das passiert.

00:52:28: Die sämtliche Hausaufgaben werden zu einem sehr guten Maß erledigt von der AI.

00:52:33: Ich kann ja sogar meinen drei D-Drucker umbauen, dass er in meiner Handschrift Hausaufgang löst.

00:52:45: Kann ich bauen!

00:52:46: kostet mich eine Stunde ungefähr Arbeit.

00:52:51: Ich meine, ich erinnere mich an Referat ja?

00:52:53: Ich musste früher ein Referat ausarbeiten da war Wikipedia war auf einmal schon der heiße Scheiß weil ich das nicht aus den Büchern rausziehen musste.

00:53:01: Ja, da war das auf einmal... Da habe ich auch verschiedene Wikipedia Artikel gehabt.

00:53:06: da waren die Lehrerinnen damals aber bloß kein Wikipedia nutzen und das ist ja Also der kleinste Schritt.

00:53:12: Jetzt dauert es mir genau drei Minuten, um ein perfektes Referat irgendwie rauszuklopfen.

00:53:18: Wollen wir den Tech Bros weiter blind vertrauen?

00:53:22: Erst haben wir uns durch Social Media unsere politischen Systeme auseinandernehmen lassen dann haben wir überlassen wir denen jetzt auch noch das Denken.

00:53:35: echt.

00:53:36: jetzt also wirklich?

00:53:39: Das Ende der Menschheit!

00:53:41: Ich trete nicht, dass das Ende der Menschheit eintritt.

00:53:44: Weil die AI... Also was passieren kann?

00:53:48: Wir haben das Thema noch nicht beleuchtet.

00:53:49: Da müssen wir kurz drüber sprechen.

00:53:50: Ganz wichtig!

00:53:51: Der eine Hassesblattartikel ging ja darum, dass es gab jetzt verschiedene Sachen.

00:53:56: Einer bei einem Schumpfweg ist rausgegangen und ein Forscher meinte ich gehe jetzt hier raus weil die reden hier alle über das Ende der Menschheit und Weltuntergang usw.. Ich will da nicht länger Teil davon sein!

00:54:05: Dann gabs einen Forscher der Kontrollsysteme für AI-Systeme baut.

00:54:09: er sagt das Zerstörungsrisiko der Menschheit liegt bei zehn Prozent wegen AI und wir müssen das weltweit regulieren durch Regierung und so weiter und so fort.

00:54:17: Einer von denen hat ja gesagt, dass die Mensch bis zur Ende der Dekade vorbei ist.

00:54:22: Genau!

00:54:23: Meine starke, meine starkes Feeling ist zwei Sicherheitsszenarien.

00:54:27: das erste ist Die AI bricht aus, hat dummerweise Zugang zu sehr wichtigen sehr zerstörerischen Systemen oder bekommt Zugang dazu weil jemand ihm absichtlich in ihn eher ist, absichtlich diesen Zugang gibt einen Hacker zum Beispiel Und so viel Rechenpower dahinter ist und so viele Freiheiten der AI gegeben werden, die gar nicht kontrolliert wären.

00:54:55: Dass irgendein AI-System in den falschen Händen eben ganz viel Blödsinn macht, so Szenario Nummer eins.

00:55:00: Damit müssen wir rechnen, weil wir sehen ja jede Woche bricht ein AI System aus irgendeiner Testumgebung aus.

00:55:05: Das heißt Sicherheitsforscher sagen der AI du machst das bitte alles und prüfst das an der Test Umgebung und die AI findet Wege daraus zu kommen inklusive sich in webvoren Informationen abzulegen, um beim nächsten Durchlauf diese wieder aufrufen zu können.

00:55:22: Das heißt die AI, die Zugriff aufs Internet hat und Zugriffe auf Webseiten hat trägt selbstständig weil sie das ja beschlossen hatte, das heißt notwendig erachtet Informationen für sich selber wieder irgendwo ein.

00:55:33: dies beim nächsten durchlaufen wie du einen liest musst mal reinfahren.

00:55:38: also der war jetzt schon an sich quasi geheime Datenpunkte irgendwo zu legen um sich selber wieder zusammenzubauen.

00:55:46: Krass!

00:55:46: Unser eigenes Internet wird quasi missbraucht von der AI, wie soll ich sagen?

00:55:51: Und... Ich hab den zweiten Punkt schon wieder... Was war denn das zweite Szenar jetzt?

00:55:54: Habe ich das zweites Szenario vergessen.

00:55:56: Verdammt.

00:55:56: Na ja, reden wir uns nächste Mal drüber.

00:55:58: Fakt ist auf jeden Fall die Menschheit ist gut daran, ernsthaft darüber nachzudenken ob sie dieser Ja nicht ganz zu Ende gedachten Technologie Die Schlusswahl zum Königreich anvertraut.

00:56:17: dass es genug Menschen gibt, die aus Bequemlichkeit bereit sind, der AI Themen zu überlassen.

00:56:24: Ja sicher!

00:56:25: Weil dir einfach den Impact dahinter nicht verstehen?

00:56:28: Ja genau und das ist das größte Problem, dass wir quasi keine Ausbildung über die Grenzen von AI haben weil natürlich der gesamte Prozess der Entwicklung auch so schnell ist und der ich sage mal Fachfremde der Meinung ist durch Marketing verkauft, dass das eine tolle Sache ist Ist ein bisschen wie Marie Curie, Straßenlatern mit Radium.

00:56:55: Ist ein Bisschen wie Social Media ist ganz toll.

00:57:01: Also

00:57:04: wir können nochmal eine Cambridge Analytica runterdrehen ja aber das ist im Endeffekt der Impact dahinter

00:57:10: und ich mein... Du kannst auch ohne KI Schindl oder Treiben.

00:57:14: Es kam irgendwie raus, sämtliche LG-Fernseher die es wieder draußen gibt also sämgliche.

00:57:21: Haben einfach Mikrofone drin und hören die Menschen wo sie stehen.

00:57:24: Mietigenräume, Schlafzimmer... Einfach ab die ganze Zeit sammeln die Daten für Werbezwecke die dann wiederum von Wahlanalysten für die Wahlen planen benutzt werden.

00:57:35: Verstehst du?

00:57:35: Oh unlautere Werbung mit AI wäre auch interessant.

00:57:40: Also da ist noch nicht mal AI bei diesen TV-Geräten involviert.

00:57:44: Ich bin mir sicher das machen Kühlschränke von LG auch und Co, die verdienen... Habe ich auf

00:57:48: der E-Fahr letzte Woche ganz toller gesehen!

00:57:50: Die machen forty Prozent Marge mit Advertising Solutions.

00:58:00: Frags sich doch wieso?

00:58:01: Die machen doch nur Fernseher.

00:58:03: Ja aber der Fernsehr, die haben wir in der USA zum Beispiel diels Mit Comcast und mit Vodafone und so.

00:58:09: Ich wurde von was nicht T-Mobile, glaube ich.

00:58:11: Das heißt wenn du ein offenes WLAN hast manche dieser Home Hotspots haben doch so einen offenen WLAN wo du dich auch für den Stress einwählen kannst wo du das zu teilst usw.. Das benutzen die einfach dein Fernseher hast!

00:58:20: Du hast dem Fernsehr gar kein Internet gegeben.

00:58:22: der ist eigentlich offline Der steht nur da hat aber einprogrammiert dass er sich automatisch bei deinem Nachbarn im Comcast Hotspot oder im T- Mobile Hotsport ein wählt.

00:58:33: Irre oder?

00:58:35: Alex Ich würde sagen, wir haben heute viel gelernt.

00:58:38: Wir haben uns selbst ein bisschen Angst gemacht.

00:58:45: Also zumindest mir!

00:58:46: Aber man kann Wandel nicht aufhalten

00:58:50: und... Warum sprechen so wenig Leute über diese Themen?

00:58:53: Haben wir eine beschränkte Wahrnehmung?

00:58:56: oder was ist das Problem?

00:58:58: Und wieder ich

00:58:59: glaube du hast halt einfach ein anderes Verständnis dafür und einen anderen Input.

00:59:04: Ich glaube, du musst die Dinge zu Ende denken.

00:59:06: Wir müssen anfangen wieder, Dinge zu ende zu denken.

00:59:10: Ja aber kannst du sie zu Ende danken wenn alle Leute alles mit AI machen?

00:59:14: ich weiß die Welt ist kompliziert!

00:59:16: Ich weiß da draußen die Welt es kompliziert und natürlich ist es schöner sich einfache Lösungen parat zu legen... ...und sich so eine Welt zurechtzulegen und so.

00:59:26: Aber derjenige der die Technologie durchblickt verdient nicht nur meistens das Geld sondern gewinnt auch gegen die anderen.

00:59:34: wir holen uns Smart Home Technik rein, wir holten uns Technologien rein und wo die gar nicht komplett durchblicken können.

00:59:43: Wo es auch keine Gesetze dafür gibt!

00:59:44: Und wenn's die gibt dann jahrelange Rechtsstreitigkeiten.

00:59:47: da hat uns der Fernseher schon wieder zwei Jahre mehr abgehört.

00:59:50: also weiße?

00:59:51: Konvenience

00:59:52: vs Security.

00:59:54: So convenience vs security aber auf einem Level wo du sagst Das ist ja eigentlich nicht mehr tragbar.

00:59:59: Und spätestens wenn es dann unter Unternehmensdaten geht, ich empfehle jeden ernsthaft darüber nachzudenken ob er wirklich mit Enttrophic und Co zusammenarbeiten muss.

01:00:09: Ich weiß Enttophic und wenn das jetzt jemand hört von Enttrophy werden sagen hey der Ölling der ist ein bisschen hier der Kritiker und der spielt sowieso und so weiter und sofort.

01:00:17: aber ganz im Ernst Freunde also überlegt euch doch mal was ihr eigentlich macht mit euren Kunden?

01:00:24: Ist doch nicht okay!

01:00:27: Ich finde, ich benutze die Modelle auch nach wie vor.

01:00:30: Aber ich überlege mir echt dreimal was ich da eingebe weil ich halt einfach keine Lust habe das Firmen-Daten und Ideen, die wir haben, die einfach nur mal unsere Ideen sind von jemand anderem benutzt werden in der Zukunft ist doch scheiße.

01:00:44: Die abschließenden Worte von Alex

01:00:46: wird rausgebiebt.

01:00:48: Das überlegen wir uns nochmal.

01:00:52: Vielen vielen lieben Dank.

01:00:53: Du hast eingeläutet, dass wir nächste Woche eine kleine Developerrunde drehen zusammen mit Matthias.

01:00:59: Das

01:00:59: wird nicht langweilig, ich verspreche es.

01:01:01: Du warst ihn einmal vor Warnen.

01:01:03: da könnt ihr mal überlegen welche Themen ihr am besten durcharbeiten wollt.

01:01:07: also Ich würde sagen, ich freue mich darauf.

01:01:09: Ich würde halt vermutlich behaupten, ich werde nichts verstehen.

01:01:11: daher die Developer draußen dürfen sich freuen.

01:01:15: Ich glaube genau das Gegenteil wird da voll sein.

01:01:18: du wirst sagen wow Jetzt habe ich endlich verstanden, was man mit der Softwareentwicklung machen kann und wo die Probleme sind.

01:01:25: Super!

01:01:26: Das ist die Frage für nächste Woche, die wir uns am Ende stellen werden?

01:01:30: Und die werde ich dann beantworten.

01:01:32: Das ist unser Bildungsauftrag.

01:01:34: Wir hoffen ja dass die ganzen Unternehmenslenker, die unseren Podcast hören hinterher auch rausgehen und sagen Ich hab heute etwas gelernt.

01:01:43: Ja, ich hoffe sie haben alle gelernt.

01:01:45: Nehmt das nicht zu sehr als Kritik, was ich heut gesagt habe.

01:01:48: Aber ganz ehrlich Ich weiß, ihr habt viel geleistet in eurem Leben und ihr habt viele Reiche im Leben.

01:01:55: Und bisher hat das immer gut funktioniert.

01:01:57: aber die Technologie ist so kompliziert, sprecht mit Leuten nicht wie mir aber die vielleicht noch mehr Plan haben davon und lasst euch das nochmal bestätigen was ich sage und nicht schön färben sondern wirklich bestätigend.

01:02:10: Einfach

01:02:10: mal Sachen hinterfragen.

01:02:12: Und bitte nicht von einem Elektrotechniker, euch was von AI erzählen lassen oder von einem Fachinformatiker.

01:02:18: Bitte geh zu Experten, echten Experten und lasst euch dazu Dinge erzählen.

01:02:22: Lest euch ein, versuch die Papers zu verstehen.

01:02:25: Ihr benutzt eben auch Cloud- oder Chat-DBT um die Papers zu verstehen.

01:02:29: Da draußen das Universum und die Wälder draußen, die Internetformen sind voll von Experten.

01:02:35: Von Software-Entwicklern, die Probleme haben, die sich fragen was ihre AI grad wieder macht.

01:02:40: Das kommt doch nicht von ungefähr.

01:02:42: Bildet euch Herr Öztöse hört nicht auf euch.

01:02:45: Schalte nächste

01:02:45: Woche wieder ein

01:02:47: Alex.

01:02:47: viel vielen lieben Dank.

01:02:48: habt noch einen erfolgreichen Nachmittag.

01:02:51: Danke Christian.