00:00:05: Ja, einen schönen guten Tag.

00:00:06: Ganz herzlich willkommen zu einer neuen Folge unseres FACET Podcast zur künstlichen Intelligenz.

00:00:11: Und wie Sie wissen oder wie Ihr wisst, sprechen wir in dem Podcast mit unseren Gästen ganz konkret über den Einsatz von künstlicher Intelligenz, über das, was heute bereits funktioniert, was morgen möglich sein könnte, aber auch darüber, was man mit KI vielleicht gar nicht tun sollte.

00:00:27: Wir, das sind

00:00:28: Peter Buchsmann,

00:00:30: Und Holger Schmidt, wir beschäftigen uns an der TU Darmstadt am Fachgebiet Wirtschaftsinformatik und in der FAZ Digitalwirtschaft mit dem Einsatz der künstlichen Intelligenz und deren Auswirkungen auf Wirtschaft

00:00:41: und Arbeit.

00:00:42: Heute begrüßen wir einen der prägenen Köpfe der digitalen Transformation in Deutschland, Rolf Schumann, Co-CEO von Schwarz-Digits der IT und Digitalsparte der Schwarzgruppe.

00:00:52: Er verantwortet die digitalen Aktivitäten der Unternehmensgruppe rund um Lidl und Kaufland von Cloud-Infrastruktur über Cybersecurity bis zu KI-Partnerschaften.

00:01:02: Zuvor war er viele Jahre bei SAP tätig, unter anderem als Chief Technology Officer für Europa sowie als globaler Leiter der Plattform und Innovationssparte.

00:01:10: Darüber hinaus widmet er sich von dem Thema Clean Check und kundete der Start-up Better Plays mit dem Fokus auf Elektronobilität.

00:01:19: Lieber Rolf, schön, dass du heute bei uns bist.

00:01:22: Ja, guten Tag, Peter, Holger.

00:01:24: Freut mich, hier zu sein.

00:01:26: Ja, Rolf, fangen wir doch mal an, vielleicht mit so einer Überblick aus Anwenderperspektive.

00:01:32: Was macht ihr denn in der Schwarzgrube, also sagen wir beispielsweise bei Lidl oder bei Kaufland, alles mit dem Thema KI heute?

00:01:40: Also, man muss so zwei Dinge da einmal einordnen.

00:01:43: KI ist für uns wirklich ein Werkzeug oder eine Technologie mit einem wahnsinnigen Potenzial.

00:01:48: Deswegen beurteilen wir die immer aus zweilei Aspekten, dem strategischen Hebel, wo wir ganz klipp und klar sagen, KI ist eines der strategischen Elemente, um zukünftig Effizienz zu steigern, Wettbewerbsfähigkeit, der Kennengeschäft ist sicherzustellen, aber auch Herausforderungen wie Fachkräftemangel zu adressieren.

00:02:06: Das ist der erste Teil, der zweite Teil, was man nicht vergessen darf.

00:02:09: KI ist ein wirklich auf Daten basiertes Modell.

00:02:12: Deswegen spielt hier das Thema Digitale Souveränität, was auch unser, ich sage mal, Alleinschungsmerkmal und DNA der Digits ist, in den Vordergrund drückt.

00:02:19: Und wenn man sich das anschaut, wie KI bei uns jetzt aus Anwendersicht wirkt, kann man sagen, gibt es so vier Felder.

00:02:27: Das eine ist natürlich ein super breiter strategischer Einsatz, um auf Basis von KI für unsere Unternehmen der Schwarzgruppen.

00:02:37: Super viele Effizienzsteigerungen zu erwirtschaften, Wettbewerbsfähigkeit zu stellen, Zukunftsfähigkeit zu stellen.

00:02:44: Wir glauben nicht nur an Standort, wir sind wirklich immer an lokalen Standort gebunden und denken enkelfähig.

00:02:50: Wir denken immer langfristig und deswegen muss jede Technologie, die in irgendeiner Form dem Unternehmen dient, eingesetzt werden.

00:02:57: Und wir haben super viele klassische KI-Modelle zum Optimieren von Entscheidungen, zur Verbesserung neuer Entscheidungsmöglichkeiten, für bessere Entscheidungen, aber auch automatisierte Entscheidungen entwickelt.

00:03:10: und einfach um euch mal eine Zahl zu geben.

00:03:12: Wir treffen aktuell Tegel.

00:03:13: wirklich fünfhundert Millionen Entscheidungen schon, auch zur Vorlage für unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, so fünfhundert Millionen pro Tag.

00:03:21: Und ich, wenn ich um Christian und Kosio die Planung an sehe, wir gehen davon aus, dass bis zum Jahresende eine gute, milliarde, automatisierte Entscheidung auf Basis von KI für die Schwarzgruppe gibt.

00:03:32: Also das ist wirklich ganz klar, du musst es als Werkzeug nutzen.

00:03:36: um gegen den Wettbewerb aber auch die Herausforderung im Markt im Atlien zu können.

00:03:40: Das ist der erste große Teil und das ist wirklich für uns klassisch KI mit Sichtmodellen ansetzen.

00:03:46: Und wenn du vielleicht nur für den ersten Teil schon mal so ein paar Beispiele gibst, wie wir diese Millionen von Entscheidungen runter treffen können.

00:03:53: Also welche Art von Entscheidungen

00:03:55: sind das?

00:03:56: Alles möglich.

00:03:56: Also alles möglich.

00:03:57: Das kann im Kundenservice einen automatischen Chatbot, der mit den Kunden agiert.

00:04:02: Das kann sein im Kunden-Lolty-Programm Vorschläge für Coupons, die personalisiert sind.

00:04:07: Das ist entsprechend in der Nachbestellung auf einer Filiale, dass der Filialeiter weitere Informationen kriegt, um die optimalen Mengen zu bestellen, um damit zum Beispiel Abschriften zu reduzieren, um den Foodways zu reduzieren.

00:04:18: Also, man muss sich wirklich vorstellen, wir haben ganz tolle Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die jeden Tag sich in Schadung treffen müssen.

00:04:24: Jetzt werden sie mit Hilfe von KI in die Situation gebracht, noch besser in Schadung zu treffen, um noch bessere, effizientere Ergebnisse zu erwirtschaften.

00:04:33: Und nochmal, es geht bei uns immer um operative Exzellenz.

00:04:38: Und das ist einfach, ich sage es ganz ehrlich, mittlerweile ein Werkzeug, das man sagen muss, wenn du es nicht nutzt.

00:04:44: hast du einen massiven Wettbewerbsnachteil.

00:04:47: Und es ist wirklich immer zum Nutzen des Menschen, als es dient dem Menschen.

00:04:50: Das ist, wie man das einsetzen muss.

00:04:53: Ein zweiter Teil, da habe ich auch interessante Beispiele.

00:04:57: Das ist das ganz, was ich eben gesagt habe, wenn ich sage, klassische KI, da geht es um Datenoptimierung.

00:05:01: Das kennen wir alles in der IT.

00:05:03: Das Zweite ist das sogenannte, ja, die Large Language Modelle, also sprich unstrukturierte Daten.

00:05:08: Wie geht man damit um?

00:05:10: Ist ja, wenn man mal heute auf Unternehmen blickt, Diese klassische, strukturierte Daten, Datenoptimierung, ihr kennt es alle, Business Intelligence hat man jahrelang gemacht.

00:05:18: Aber ein großer Schatz liegt in den unstrukturierten Daten, was eben nicht in festen Prozessen schon verankerten, vielfach optimiert war.

00:05:25: Und das ist ein zweiter großer Bereich, wo wir reingehen.

00:05:28: Und zwar haben wir deswegen auch so ein Investment in ein Start-up, alle auf Alpha gemacht.

00:05:32: Und das sieht man, dass wir festgestellt haben, wenn man dann auf das Thema Launch Language Modelle geht.

00:05:38: Interessiert uns nicht dieses... Generell klar machen wir das auch zur Produktivität in der Arbeitsplatzproduktivität Steigerung.

00:05:46: Hier geht es darum zum Beispiel Revisionsberichte.

00:05:49: Revisionsberichte sind unschuldigere Berichte.

00:05:52: Die dauern heute bei uns ungefähr drei Tage für die Erstellung durch den Einsatz einer LLM, die trainiert wurde mit unseren eigenen Daten, die wir nie in die Öffentlichkeit geben.

00:06:00: Wobei wirklich das steckt, ist unser Wissen über Prozessexzellenz, haben wir das relativ auf drei Stunden.

00:06:06: Jetzt könnt ihr euch vorstellen, wir haben sechsstellige Revisionsberichte pro Jahr bei unserer großen Anzahl von Filialen, was das für eine Effektivitätssteigerung und Produktivitätssteigerung bringt und wie du dann die eingesparte oder optimierte Zeit nutzen kannst, um die Qualität einer Filiale nach vorne zu bringen.

00:06:21: Also das ist so etwas, wo man das sieht und da ein ganz großer Bereich, wo man jetzt reingehend sind, so KI-Agenten.

00:06:27: Das heißt, Wissensrecherche zum Beispiel im Einkauf, im Kundenservice, im Problemlösung, wenn man neue Produkte designet oder auch wenn man mit Problemen Kundenfeedback umgeht.

00:06:38: Wie können wir da bessere Informationen zusammen suchen, dass die Wissensrecherche, die Verarbeitung, gerade zum Beispiel im IT-Service-Bot, aber auch die Verwandtenmanagement, dass man da im Prinzip zu mir dabei ein ganz anderer Informationsbasis zum Treffen ihrer Lösungen in der kreativen Art und Arbeit gibt.

00:06:57: Und hier ganz wichtig... Du musst reingehen, die die Agenten-Technologie anschauen, du musst dir anschauen, ist das was rauskommt?

00:07:04: Wirklich sinnvoll, fangen die an sich selbstständig zu machen, passt es in den Rahmen deiner Swim-Lanes, das ist ein ganz großer Punkt.

00:07:11: Und auch ganz einfache Beispiele, zum Beispiel die Erstellung der Produktbeschreibung auf einem Marktplatz mit über forty-fünf Millionen Artikel.

00:07:18: Weil das so was automatisch generiert ist, viel Kundenorientierter, da kriegt man wirklich dann plötzlich Ablifts.

00:07:24: im Bereich der Umsatzzahlen einfach durch eine bessere Beschreibung dem Kunden ein besseres Gefühl geben zu verstehen, was sich in einem Produkt verpickt.

00:07:33: Also man erkennt auch da, dass der große zweite Bereich im LLM intensiv viel und gerade mit Allef-Alpha haben wir dann auch in der öffentlichen Verwaltung ähnliche Dinge gemacht mit Fachjahrerei oder auch im Bereich der Compliance-Regeln mit Koreans, wo man einfach ganz viele Compliance-Regeln einnimmt.

00:07:50: Komplenzprüfungen zu unterstützen.

00:07:52: Also das ist ein zweiter großer Bereich, wo ich echt sage, da steckt ein wahnsinniges Potenzial, weil es auch in der Vergangenheit gar nicht so stark mit ist, dass man jetzt IT Tools, klassischen IT Tools behandelt wurde.

00:08:03: Vielleicht nehmen unsere Hörerinnen und Hörer dort nochmal ein bisschen mit in diesem ganzen Bereich KI-Agenten, der ja wirklich wahnsinnig spannend ist.

00:08:12: Wie würdest du das denn definieren, so einen KI-Agenten?

00:08:15: Weil ich sage mal, viele Beispiele, die du eben dargestellt hast, Wissensrecherche beispielsweise, ging ja auch bereits ohne KI-Agenten.

00:08:24: Was macht den Agenten jetzt aus?

00:08:25: Ist es die Autonomität oder wie würdest du das einhauen?

00:08:29: Also, was ich immer sage beim Agent, was mich im meisten fasziniert, ist, dass dieses Expertenwissen die richtigen Fragen in die Breite gebracht werden.

00:08:38: Ich mache ein Beispiel.

00:08:39: Wenn man heute Unternehmen anschaut, hat man oftmals super starke Experten in Domänen.

00:08:45: Das ist ja das, was Deutschland auszeichnet, unser Domänenwissen.

00:08:47: Wir haben ja wirklich in ganz vielen Industrien so einen Spezialwissen und Spezialistenwissen.

00:08:52: Und das hast du auch in Unternehmen.

00:08:54: Jetzt fängst du an, gerade mit der Language-Modelle, und wir machen das.

00:08:57: Wir machen sehr viel Promting in Teams, kollaborativ.

00:09:00: Das sind unsere besten Teams, die Superteams, sehr viele Fragen stellen und dann quasi den LLMs oder den unschuldigen Dokumenten sagen, wie sie rangehen.

00:09:09: Und dann wird daraus entsteht ein Agent.

00:09:12: Und plötzlich, ich sag mal, kriegst du Antworten ergeliefert auf Fragen, die du noch gar nicht gestellt hast, die du da hättest stellen müssen.

00:09:18: Das heißt, du schaffst es extrem... wichtiges Expertenwissen und auch Erfahrung, in die Breite zu bringen von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, die das einfach aufgrund von ihrem Alter, Betriebszugehörigkeit oder auch wie lange sie in dem Job sie noch garant hatten.

00:09:32: Und das ist diese Produktivitätsteigerung, das plötzlich, weil es kann dann jeder immer mit dem Expertenwissen rangehen und plötzlich hast du Informationen, um deinen Job zu machen, obwohl du die Frage gar nicht gestellt hättest.

00:09:44: Und das ist das Tolle bei den Agenten.

00:09:45: Das Einzige, was wichtig ist, Man muss da unheimlich vorsichtig sein, dass die Agenten nicht anfangen, Entscheidungen zu treffen, dass die Agenten nicht anfangen... dir Wissen zu liefern, was eigentlich dich wieder ablenkt oder in die falsche Richtung treibt.

00:10:00: Und das ist es, warum ich immer sage.

00:10:02: Also viel hilft viel, ist bei KI äußerst gefährlich, gerade bei dem Thema Agenten.

00:10:05: Und deswegen sind wir da unheimlich dran zu sagen, wo ist eine Qualitätssteigerung durch mehr Informationen, weil ich mache immer das Beispiel, wir alle spielen ja rum, schon seit längerem mit dem Thema LLMs im Bereich Office.

00:10:20: Und ich mache mal einen riesen Spaß immer draus, dann nehme ich eine E-Mail, Dann schreibe ich so eine Formulierung und liebe Kollege Xiebsson, dann würde ich mir bitte mal ein Passwort zurücksetzen.

00:10:28: Und dann sage ich, bitte schreib es vor und rieche wertschützender, bis ich halt irgendwann eine E-Mail habe von einer Seite.

00:10:33: Und dann schicke ich die eine Seite an den Kollegen und der sagt wieder, bitte fass es mir so zusammen, das heißt, bitte setz mein Passwort zurück.

00:10:39: Und das ist das Problem, was ich sage.

00:10:41: Einfach nur mehr Informationen generieren hilft oftmals auch nicht für die bessere Anschaltung.

00:10:45: Und da muss man auch fassen beim Agenten, das Tolle ist, Dass du Agentenwissen, Spezialwissen, Fragen auf die noch gar nicht gekommen wärst, plötzlich in der Breite bereitstellst.

00:10:55: Der Nachteil ist, ist es wirklich zielgerichtet.

00:10:57: Der zweite Punkt ist bei Agenten unheimlich stark die automatisierte Entscheidung.

00:11:02: Aber auch da sage ich bitte, ihr müsst die Swimlands im Griff haben, wohin das passiert.

00:11:07: Und jetzt komme ich an den dritten Punkt.

00:11:10: Und Peter, das ist das Witzige, bei Agenten beim Thema Cyber Security.

00:11:15: Ihr müsst euch immer wieder vorstellen, wenn du viele Agenten hast, die autonom arbeiten, was passiert, wenn man Ghost Agents ins Spiel bringt und dann plötzlich Entscheidungen bewusst falsch beeinflusst.

00:11:26: Und dann sind wir beim Thema Cyber Security und das ist der dritte große Bereich, wo wir sehr viel mit KI arbeiten.

00:11:31: Das heißt, die bösen, ich sag mal, die bösen Jungs und Mädels in der dunklen Seite der Welt nutzen KI-Tools um Systeme natürlich... Ja, zu umgehen und zu hecken und ja, ich sag mal, nicht so tolle Dinge zu tun, ein bisschen zu kriminellen Dingen, also ob das jetzt hat, Spionage, Sabotage, Entschuldigung, Erpressung.

00:11:53: Also, Interessante ist, so wie die aufrüsten, musst du auch aufrüsten und wir kennen alle das Thema.

00:11:59: Wo ist man selbst immer eine Polizei in Videos, KI generiert, das ist ein wahnsinniges Feld.

00:12:04: Und das seht ihr auch mit unseren Partnerschaften, gerade letzte Woche wieder mit Central One, die auf unsere Plattform Stacket gehen, wir mit KI Tools arbeiten, unser XM Cyber arbeitet mit KI Tools um einfach.

00:12:14: den Schutz im Bereich Cybersecurity da auch entsprechend nach vorne zu bringen.

00:12:18: Das sind so die drei großen Anwendungsgebiete, wo ich sagen kann, immer strategischer Hebel, immer digitale Souveränität, immer Wettbewerbsfähigkeit zu sichern und dann auch, und das sage ich ganz offen, der riesen Aktivität, wo wir drin sind, ist die Bereitschung von Infrastrukturen.

00:12:36: Wir investieren wirklich sehr viel Geld um Infrastruktur für KI.

00:12:42: in Deutschland zu halten, wie zum Beispiel das Rechenster im Lübernau, wo wir wirklich auch das Thema Gigafactory uns entsprechend ins Spiel gebracht haben.

00:12:50: Wir brauchen diese Infrastruktur bei uns vor Ort.

00:12:53: Das ist so der vierte Bereich.

00:12:55: Wenn ihr fragt, ob das mal einzuordnen, worum geht es, was machen wir da?

00:12:59: Wenn wir jetzt nochmal sozusagen auf eure interne Anwendung kommen.

00:13:03: Du hast ja gesagt, das ist ein Wettbewerbshebel und wer es nicht macht, im Wettbewerb zurück.

00:13:07: Habt ihr mal gemessen, was es für ein Produktivitätseffekt bringt im Haus?

00:13:12: Habt ihr mal Arbeitszeiten mit und ohne KI miteinander verglichen?

00:13:17: Also gibt es irgendwie eine Zahl, die du uns sagen kannst, wie das eure Produktivität erhöht hat oder wohin was ihr anstrebt, was vielleicht in den nächsten ein, zwei, drei Jahren auch möglich ist?

00:13:27: Das ist eine sehr gute Frage, aber das muss man immer case by case sehen.

00:13:31: Was ist allerwichtigste, ist Holger bei dieser Frage.

00:13:34: Wir nutzen KI nicht als Jobkiller.

00:13:36: Also ganz, ganz wichtig, deswegen jetzt herzugehen, zu sagen, wenn ich KI einsetze im Kundenservice, kann ich vierzig Prozent der Jobs streichen.

00:13:44: Das ist exakt der falsche Ansatz, das machen wir nicht.

00:13:46: Wir nutzen dieses Ganze als Enabler für die Mitarbeiter und checken Produktivität und ich mache zum Beispiel Kundenservice fest.

00:13:54: Unser Problem ist, dass wir aktuell, ich muss mal gucken, fünfstellige Anzahl offener Stellen haben, die wir einfach nicht besetzt bekommen.

00:14:03: Das heißt, es geht gar nicht darum, Arbeitsplätze zu setzen.

00:14:07: Es geht, die, die ich nicht besetzen kann, durch KI in der Form der Arbeitsleistung zu erbringen.

00:14:11: Deswegen fällt die Messung nicht so einfach.

00:14:12: Aber ich mache ein Beispielkunden-Service.

00:14:14: Wir hatten in Callsendern die meisten offenen Stellen und konnten lieber in Janett besetzen.

00:14:18: Also haben wir angefangen mit KI ins Callsenderein zu gehen.

00:14:21: Wir hatten Gesprächen, die Gespräche mitzuschneiden und dann Das Folgen ist passiert.

00:14:26: Am Ende eines Gesprächs mit Kunden am Telefon, schreibt man so eine Zusammenfassung.

00:14:32: Und dieser Text wurde vorgeschrieben durch die KI.

00:14:35: Und dann könnt ihr euch vorstellen, wie viel Zeit es gespart hat, was normalerweise vier, fünf Minuten kostet, je nachdem, wie lange es gedauert hat, geht rund auf neunzig Sekunden.

00:14:43: Das ist so eine Sache, wo ich sage, das war der Punkt.

00:14:46: Aber warum?

00:14:47: Weil du nicht genug Kräftepotenzial hattest.

00:14:49: Aber jetzt geht es weiter.

00:14:50: Jetzt hast du plötzlich sehr viel Wissen über die Probleme gehabt.

00:14:55: Dadurch ist was ganz Interessantes passiert.

00:14:57: Dadurch konnten wir ein Chatbot trainieren.

00:15:00: weil der Chatbot plötzlich genau gewusst hat, was die Kunden haben und wir haben jetzt plötzlich einen Chatbot gehabt, der eben nicht nur generisch war, sondern der wirklich wie ein Agent war und die Qualität gestellt hat.

00:15:10: Dann war die Folge, dass viele Kunden gar nicht mal angerufen haben und haben plötzlich einen Zulauf gehabt im Bereich Service und Chatbot, weil die Qualität besser war, weil wir durch den Einsatz von KI eine ganz andere Basis hatte, weil er das Wissen hochgegangen ist.

00:15:21: Jetzt geht es wieder weiter.

00:15:23: Dann ging die Produktivtidscheidung dahin, dass du plötzlich ein ganz anderes Wissen hattest über die Produkte und konntest dieses Wissen direkt in die Produktentwicklung geben.

00:15:32: Also nicht wie in der klassischen alten Welt, dass man sich in Wasser sich einmal im Quartal trifft zwischen Kundenservice und Produktentwicklung sozusagen.

00:15:39: Sag mal, was seht ihr da draußen?

00:15:41: Wo müssen wir was tun?

00:15:42: Sondern ein kontinuierter permanenter Prozess.

00:15:46: um den Thema Produktentwicklung weiterzubringen.

00:15:47: Und so muss ich das vorstellen.

00:15:49: KI selten isoliert an einem Punkt.

00:15:51: Du fängst an und die haben immer Seiteneffekte.

00:15:53: Ich mache das gleich in der Filiale.

00:15:56: Natürlich sieht man die Filiale.

00:15:57: Wir möchten sicherstellen, dass ein Kunde-Kundin in der Filiale nie ein leeres Regal greift.

00:16:02: Also wenn du letzt Lust hast auf einen Joghurt, dann soll der da sein.

00:16:05: Also fängst du an, permanent sicherzustellen, dass der Bedarf, der Absatz, den du glaubst zu haben, entsprechend sichergestellt ist.

00:16:11: Andererseits muss natürlich die Lagerkosten optimieren, sind alles entsprechend verdient.

00:16:15: derbliche Artikel.

00:16:16: Und dann fängst du an, von der Filiale deine Nachbestückung zu optimieren mit allen möglichen Tools, Vorhersagen, Wetter.

00:16:24: Du schaust, ist eine Schule im Umfeld.

00:16:26: brauchst du andere Bake-Off, haben die Ferien, also wirklich, wir reden über dieses Niveau an Information, die du reinziehst.

00:16:32: Das Interessante ist, das wiegt sich ja wiederum aus auf deine Logistik, weil plötzlich die Art und Weise wie im Logistikzentrum du die Filialen bestücks, sich komplett verändert, das kann sich wieder auswählen auf die Art und Weise wie die Logistikoptimierung von der roten Planung machst.

00:16:45: Und das ist das tolle.

00:16:45: K.I.,

00:16:46: also es ist selten so eine Inseloptimierung, so ein ganz im Gegenteil, gefängst an einen Prozess noch zu denken.

00:16:52: Und deswegen war da einfach K.I.

00:16:53: nicht einfach.

00:16:54: nur als Ich rede immer... Inselbegabte Optimierung sehen so eine Sieleoptimierung.

00:17:00: Und nee, das ist, du fängst an einen Prozess zu gehen und triffst an einer Stelle andere Entscheidungen, der einen entsprechenden Seiteneffekt hat.

00:17:06: Und das ist das, was ich so beeindruckend finde.

00:17:09: Deswegen macht das, was du eben sagtest, mit dem Thema Agent so relevant.

00:17:12: Weil jetzt fängst du an diese Dinge zu automatisieren.

00:17:15: Und das sage ich halt vorsicht, wenn das Ding eine Eigenständigkeit bekommt, die eigentlich gar nichts mehr mit deiner Prozesshoheit und Prozessrichtung zu tun hat.

00:17:23: Deswegen kann man das so einschätzen, extrem fassig.

00:17:27: Aber

00:17:28: darf ich an der Stelle mal kurz einhaken, Rolf, wenn ihr so einen Agenten entwickelt, im Zug auf die Sorge der Selbstständigkeit, da wird man doch in der Regel, wenn man so einen Agenten entwickelt, die Handlungsalternativen, die er hat, ziemlich klar vorgeben.

00:17:44: Und da ist man doch aus der Nummer dann raus.

00:17:47: Nein, das Thema ist, was du machst, du hast ja Plausibilitätschecks.

00:17:50: Also das ist das Interessante.

00:17:52: Wenn man so viel Daten, du kannst ja bei einer Entscheidung die Agent trifft, siehst du die Abweichung.

00:17:56: Und ganz ehrlich, das machen wir doch heute auch.

00:17:59: Also was machen wir heute mit Compliance-Regeln?

00:18:00: Das sage ich in Holger und Peter.

00:18:02: Sie sind Abteilungshalter, die dürfen bis fünfhundertausend Euro Dinge freigeben, weil das sind normalerweise die Entscheidungen, die ich für den Job brauche.

00:18:08: Es gibt schon plötzlich eine Rechnung von dreieinhalb Millionen frei.

00:18:12: Kommt eine Exception und genau so musst du auch arbeiten.

00:18:14: Also du kennst ja dein Kennengeschäft.

00:18:15: Das ist ja das, worum ich sage.

00:18:16: Also das ist kein so ein Rocket Science, wie man sagt.

00:18:19: Und das Tolle ist, du hast wieder so viel Wissen und so viel Erfahrung, dass du die Blossibilität schick machst, gerade aus dem Thema Cyber Security.

00:18:27: Also ich sage ganz offen, da muss man reingehen.

00:18:30: Interessanterweise finde ich aber auch eins.

00:18:32: Wenn du plötzlich solche extrem wilden Entscheidungen kriegst, ist es auch wieder eine Möglichkeit zu sagen, lass uns mal gucken, ob das eine disruptive Innovation sein kann.

00:18:40: Eine disruptive Entscheidung.

00:18:41: Also deswegen, dieses Thema ist halt hochgradig interessant.

00:18:44: Du musst es aber mit deinem Kernwissen, mit deinem Kerngeschäft ganz sukzessiv entwickeln.

00:18:49: Und deswegen sage ich, sind es diese drei Bereiche, wo wir konkret daran arbeiten.

00:18:56: Wir haben halt eins gemerkt und gesagt die Frage von dir, Holger, wenn du es nicht tust, ist es ein Wettbewerbsvorteil.

00:19:03: Ich sage immer, es ist eher für diejenigen, die es nicht tun, Wettbewerbsnachteil.

00:19:06: Das darf man nicht vergessen.

00:19:08: Und auch, wenn er euch das Thema KI mal anschaut, wer wird besser, wer wird schlechter, wo ist die Potenzial?

00:19:13: Also ich habe eben erklärt an einem Beispiel, Kundenservice, wie schnell das geht, dass du Seiteneffekte hast, dann den gesamten Prozess überdenkst, dich wirklich innovativ weiterentwickelt.

00:19:24: Was wir sehen, die richtigen Top-Leistungsführungskräfte werden durch KI immer stärker, weil die wissen, die richtigen Fragen zu stellen.

00:19:31: Die wissen, dieses, ich rede immer von Connecting the Dots, die denken da drum und dann gibst du ihnen noch bessere Informationen für noch bessere Entscheidungen.

00:19:39: Deswegen bin ich so ein großer Freund dieses Wissen in die Breite zu kriegen, weil das macht eine Organisation besser.

00:19:45: Das zweite Thema ist, wenn es in großen Mittelbauten ist, die eigentlich wirklich so das Rückgrat sind, auch von Unternehmen, aber auch gerade im deutschen Mittelstand.

00:19:52: Da muss die KI rein, weniger um sich zu differenzieren, so ein Film mehr um keinen Wettbewerbsnachteil zu kriegen.

00:19:58: Und was uns auch aufgefunden ist, am Low-End, da bringt KI fast gar nichts.

00:20:02: Also das wird nicht viel besser dadurch.

00:20:04: Wir haben eh noch ein ganz anderes Sache festgestellt.

00:20:07: Du hast diese so eine Buchwissen eher... Eine Verlangsamung, was meine ich damit?

00:20:12: Ich war total überrascht, in den Studien zu lesen, dass wir zwanzig drei Prozent weniger Entwickler einstellen, was ja eigentlich totalen Oxymoron ist, zu dem, was man heute liest, wo Technologie sich hin entwickelt.

00:20:22: Aber Fakt ist, das, was du heute als Buchwissen oder Bücherwissen zum Berufseinschick hast, das kannst du mit einer KI... kompensieren.

00:20:30: Deswegen müssen wir uns auch wirklich dahin stehen und sagen, wie schaffe ich den Einstieg zu einem Experience Knowledge?

00:20:35: Also wir müssen da viel, viel besser werden und das ist etwas, warum ich sage, das Thema KI verändert alles.

00:20:41: Es gibt glaube ich kein Prozess, der nicht davon betroffen ist.

00:20:44: Du musst es aber auch wirklich angehen, immer zu überlegen, wie kann ich Prozesse auf die nächste Stufe heben, zum Beispiel Bücherwissen in ein Experience Knowledge, um einfach den Einstiegsschalter zu gestalten.

00:20:54: Wie kann ich eine Differenzierung dahingehend schaffen, dass ich keinen Nachteil bekomme?

00:20:58: Und das andere, wie kann ich wirklich mich halt so nehmen, differenzieren, um mich weiter zu entwickeln?

00:21:02: Und das ist so die Kombination.

00:21:04: und in diesem Bereich arbeiten wir halt mit unterschiedlichsten Technologien, Menschen und das ist der Weg.

00:21:11: Vielleicht nur eine Sache und ich meine, das ist mir ein Herzensangelegenheit.

00:21:17: Wenn ich sage, das ist kein Jobkiller, daran muss man arbeiten.

00:21:19: Also bei uns ersetzt KI keine Menschen, sondern sie unterstützt und entlastet, weil wir haben viel zu viel offene Stellen und adressieren eher den Fachkräftemangel.

00:21:28: Also wir haben eher das Problem, dass wir nicht mehr genug Hände finden, um unsere Jobs zu tun.

00:21:32: Das Thema geht immer, Produktivität, Fachkräftemangel und dann auch Sicherheitsunternehmen weiter zu entwickeln.

00:21:37: By the way, was wir ja immer gemacht haben, das ist ja nichts Neues, aber halt mit anderen Werkzeugen.

00:21:42: Allerdings schafft ihr das nur im Unternehmen.

00:21:45: positive Akzeptanz durch Transparenz, Kommunikationsschulung.

00:21:50: Es ist immer das Gleiche.

00:21:51: Wir müssen die Leute mitnehmen.

00:21:52: Wir müssen ihnen die Angst nehmen.

00:21:54: Wir müssen ihnen zeigen, was es bedeutet.

00:21:56: Wir müssen sie die für begeistern und ganz wichtig sehr früh so ein KI-Kodex reinbringen, weil KI ist ein Technologienelement, was in die Unternehmenskultur geht.

00:22:10: Ihr müsst ein KI-Kodex entwickeln.

00:22:11: Ihr müsst Hergehend sagen, es ist eine human AI.

00:22:15: Es dient den Menschen.

00:22:16: Es gibt kein Bayes.

00:22:18: Jede Entscheidung ist erklärbar nachvollziehbar.

00:22:21: Ich will, dass ein Mensch immer noch in der Lage ist, end zu end zu erklären, was da drin passiert, keine Black Boxen.

00:22:27: Und immer ganz wichtig, minimale Dokumentation, maximal Transparenz.

00:22:32: Solche Dinge, die musst du entwickeln, um diese Technologie als positiv zu sehen.

00:22:38: Und dann auch ganz wichtig, Das ist wie mit jeder neuen Technologie.

00:22:42: Es gibt keinen Licht ohne Schatten.

00:22:45: Es gibt diese Bipolarität.

00:22:47: Es gibt keinen Frieden ohne Krieg.

00:22:49: Es sind immer die zwei Dinge.

00:22:50: Und jede Technologie, auch eine Kerntechnologie, kann positiv sein, kann negativ sein, kann schon Bombe bauen, kann Energie erzeugen.

00:22:56: Auch mit KI, sage ich ganz offen, wer Herr Adel liest, da hat natürlich Angst von Alien.

00:23:04: Ja, das kann auch eine böse Technologie sein.

00:23:07: Aber das muss man managen.

00:23:08: Das muss man von vornherein adressieren.

00:23:10: Deswegen ist diese KI-Codex so unheimlich wichtig.

00:23:14: Du hast eben völlig zu Recht gesagt, da wird kein Stein auf dem anderen bleiben.

00:23:19: Und du hattest auch das Wort Softwareentwicklung in den Mund genommen.

00:23:22: Jetzt hat Sunder Pitsche, der CEO von Google neulich gesagt, dass etwa dreißig Prozent des Codes der neu geschriebenen Google Software von KI entwickelt wird, wird das die Nachfrage nach Softwareentwicklern nicht doch schmälern?

00:23:39: Das ist meine Frage auf welchem Level.

00:23:41: Also ich glaube heute hatten noch sehr viele Softwareentwickler die Code generieren.

00:23:44: Ich glaube, dass wir eher Softwareentwickler haben, die Lösungen bauen.

00:23:48: Also ich bin ganz eh daran, dass wir eine andere Form von Softwareengineer brauchen.

00:23:53: Ich habe mit uns eine halb von zweiundvierzig unserer Coding-School im Thomas ein interessanter Termin gehabt, wo ich einfach sage, sorry, aber ich brauche niemanden, der Codehackt in Zukunft.

00:24:03: Ich brauche jemanden, der Softwarearchitekturen baut.

00:24:05: Und jetzt komme ich über einen Punkt.

00:24:07: Um guter Softwarearchitektur-Engineer zu sein, ist es gut, wenn du coden kannst.

00:24:10: Also du musst jetzt versuchen, jemanden schon auf der einen Seite noch beizubringen, wie man codet.

00:24:14: Aber du musst die reine Coding-Arbeitnehmer machen.

00:24:16: Das ist, was Sunder sagt.

00:24:17: Also du kannst Unterstützung nehmen.

00:24:19: Du sagst, ich baue jetzt die Komponente, weil wir die halt generiert.

00:24:23: Also, ich nehme es jetzt mal.

00:24:25: Es wird Softwarekomponenten geben in einer hohen Komplexität, die kann KI noch nicht.

00:24:30: Aber es wird sehr viele CodeLines geben, wenn man... Und ich habe dieses Projekt gesehen, was NOS A durchgeführt wurde, der hat nur hundfünfzig Top-Engineers genommen.

00:24:38: Mit Allian Softwarecodes haben die LLMs trainiert und haben dann Fragen gestellt und haben dann Code generiert, der in der Qualität in keinem, deswegen so schlechter war als es, was ein einzelner Code machen kann.

00:24:49: Dein Ziel der, das ist etwas, wo ich sage, das ist vollkommen okay, aber das heißt auch nur, dass wir uns Zeit sparen bei der Software-Entwicklung, aber dass du beim Schluss bei der Komposition von Software noch besser sein musst.

00:25:01: Und das ist auch, warum ich immer sage, wir schaffen eine Steigerung der Prosperität, wir schaffen eine Steigerung des Niveaus und das ist auch das Tolle für uns.

00:25:09: als, ich sag mal, Wirtschaftsstandort mit.

00:25:13: KI schaffst du es, einfach dich weiter zu entwickeln aufs nächste Niveau, die Produktivität zu steigern.

00:25:19: Und zwar mit dem gleichen oder weniger Anzahl von Menschen.

00:25:21: Wenn du, und das ist was ich vorhin meinte, in der Spitze die Menschen mitnimmst.

00:25:25: Weil nochmal, ein schlechter Coder, der ist halt den Code vorgeschrieben gibt, macht keine bessere Software.

00:25:32: Das ist der Punkt.

00:25:33: Also wir müssen da wirklich, ich hab vorhin den Begriff Experience genommen, wir müssen in der Ausbildung arbeiten, also bis eher so dieser Engineer agetakt.

00:25:42: diese Komposition macht.

00:25:43: Aber das sage ich, das waren halt früher die erfahrenen Codes und für mich ist immer die Frage, aber da beschäftigen sich viele jetzt Kollegen damit.

00:25:50: Wie schaffst du Software Engineering so darzustellen, dass dieser reine Coding Teil unterstützt wird?

00:25:56: Aber du trotz du noch die Fähigkeit, das guten Code zu schreiben und zu beurteilen, dass du halt ein besseres Software bauen kannst.

00:26:02: Siehst du das?

00:26:03: Also das sozusagen das Buchwissen der Einsteiger von der KI erledigt wird und man braucht sozusagen Leute, die das anwenden können.

00:26:10: Also sprich in der in der in der in der Leiter eins nach oben.

00:26:13: siehst du das als generellen Trend, dass wir das auch bei den Anwälten, bei den Steuerberatern und zum bei allen Dienstleistungsberufen sehen.

00:26:22: Und das natürlich bedeutet, die Einstiegsjobs werden schwieriger, was wir heute schon im Arbeitsmarkt sehen in vielen Fällen, aber darüber der Mangel sozusagen an Experienced Anwender.

00:26:33: größere Werte.

00:26:34: Siehst du das als generell ein Trend in der Wirtschaft?

00:26:36: Ich sehe es als generell ein Trend, aber ich sehe es nicht so negativ, wie es dargestellt wird, weil was ist denn heute das Problem?

00:26:42: Heute ist das Problem, wie viel Zeit musst du investieren in Menschen, um sie produktiv zu kriegen?

00:26:47: und wie hoch ist der Trision-Rate gerade an dem Anfang?

00:26:49: Also wir beklagen uns immer, dass wir gerade bei Berufs-Einsteigern, dass diese eine hohe Abbrecherquote hat, wir nehmen immer die Abbrecherquote, das heißt, es ist doch toll, dass man jetzt in der Lage ist, schneller in die Produktivität zu kommen.

00:27:02: Die Frage ist nur, schaffst du die Ausbildung so an zu passen, dass du mit diesem Buch wissen, quasi in deinem Rucksack einsteigst, um schneller effektiv zu werden.

00:27:11: Also ich mache ein ganz einfaches Beispiel.

00:27:12: Du sprachst über, ich bin kein Jurist, also jetzt kriege ich wahrscheinlich danach wieder ganz viele Briefe von Anwälten.

00:27:20: Ich denke, da ist ganz viel Wissen da in LLM und ich glaube, dass man ganz viel Recherche arbeiten, was er heute gerade gemacht, zum einen schick, hier vorgeben kann.

00:27:29: Natürlich in der Beurteilung und der Bewertung müssen das die erfahrenen Experten machen.

00:27:34: Aber diese stupide Recherche arbeiten klar, wird es immerhin aus der Vergangenheit als diese Lernphase gesehen.

00:27:41: Das zu verkürzen ist doch was Tolles, Holger, um schneller in die Protektivität zu kommen, schneller in die Prosperität zu kommen.

00:27:47: Man muss ja bloß die Frage stellen, wie können wir mit dem Buch wissen, was mal schneller verfügbar hat?

00:27:53: andere Entscheidungen treffen, aber das ist für mich eine Evolution.

00:27:56: Also nochmal, jetzt bin ich wieder ganz böse.

00:27:58: Das Buchwissen in den Siebzigerjahren war doch auch weniger als das Buchwissen heute.

00:28:02: Und deswegen glaube ich es gar nicht so negativ zu sehen.

00:28:06: Ich weiß, wir haben ein Problem, dass wir oben einen Fachkräftemangel haben.

00:28:10: Aber deswegen bin ich also begeistert von Agendik, KI, zu sagen, wenn ich wenige Experten habe, kann dieses Wissen jetzt wieder in Form der richtigen Frage nach unserer Fügen stellen.

00:28:21: Ich muss mich von oben und unten annähern und das ist, was ich glaube, man muss sich dahin setzen und im Soft-Version sehe ich das.

00:28:28: Da werde ich wirklich überlegt, wie kann man denn eine andere Ausbildung in die richtige Richtung geben, um halt diese puren Coding-Experience zu verkürzen?

00:28:37: und von daher.

00:28:38: Ja.

00:28:38: Das ist genau die Herausforderung, aber ich sehe das positiv, weil ich sehe immer bei Unternehmen wie uns, wo man sehr, sehr viele Mitarbeiter hat, wir investieren so viel in die Mitarbeiterausbildung und dass sie im Beruf reinkommen.

00:28:50: Wenn ich das unterstützen kann, um schneller produktiv zu werden, ist es ein Win-Win für alle, ein Win-Win für die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, die schneller eine höhere Wertigkeit in ihrem Job erreichen und fürs Unternehmen was produktiver werden.

00:29:02: Also das muss der Anspruch sein, den man erreichen will.

00:29:06: SKI, dass das Instrument, das uns hilft, den demografischen Wandel, von dem wir stehen, dass Millionen von Baby Boomer in den nächsten zehn, fünfzehn Jahren Rente gehen und nicht mengenmäßig nicht ersetzt werden, ist das das Tool, das uns hilft, diesen demografischen Wandel zu meistern, dem A, das Experten wissen, was die Baby Boomer haben, was den nächsten Rente geht, konserviert wird und B, die vorhandenen, weniger vorhandenen Arbeitskräfte produktiver macht.

00:29:31: Sind das die beiden Trigger?

00:29:33: Also Holger, lass uns die öffentliche Verwaltung nehmen.

00:29:36: Wir wissen heute schon, dass wir da eine riesige Herausforderung haben.

00:29:40: Jeder in der Kommune, das Regierung sagt ja das.

00:29:43: Und es ist genau die einzige Chance, das zu tun.

00:29:46: Man muss sich bloß jetzt ansüberlegen und das ist, was ich immer merke in den Gesprächen, man muss auch bereit sein, dann mal föderale, dezentrale, kommunale Strukturen.

00:29:54: zentral zu wandeln, aber es gibt die ersten Beispiele.

00:29:57: Ich habe gerade ein ganz interessantes Gespräch gehabt, mit einem Ministerien aus Baden-Württemberg, die das umgesetzt hat, wirklich Dinge zentralisiert und automatisiert.

00:30:07: Und deswegen, ich weiß, dass es funktionierende Einzelbeispiele sind, und das ist die einzige Chance nach vorne, weil wir haben nicht die Menschen, die so wie wir seit zehn, zwanzig Jahren arbeiten, die Arbeit machen können.

00:30:17: Das ist ganz einfach, ja?

00:30:18: Du hast hundert Prozent recht.

00:30:21: Werfen wir vielleicht mal einen Blick auf den KI-Markt weltweit.

00:30:25: Wie würdest du den denn beschreiben?

00:30:28: Sind wir in Deutschland und Europa abgehängt?

00:30:32: Sind Open AI Google irgendwie noch in Reichweite als KI-Anbieter?

00:30:37: Wie wäre da deine Einschätzung?

00:30:39: Und geht es überhaupt weiter?

00:30:41: Das würde mich auch noch mal von dir interessieren.

00:30:44: Klar, KI-Agenten ist ein Riesenthema, Riesening ist ein tolles Thema.

00:30:48: Aber die grundsätzlichen Sprachmodelle, wenn wir jetzt von GPT-VO auf GPT-V gehen, da hat sich jetzt ja nicht so wahnsinnig viel getan.

00:30:56: Oder wie wäre da deine Einschätzung?

00:30:58: Also ich bin, ich habe da eine sehr klare Meinung und ich glaube, eine realistische Einschätzung.

00:31:03: Also in dem Thema generische KI, dieses Weltwissen, ist der Zug weg, also da glaube ich ist USA und China durch, da jetzt zu glauben, man können mit konkurrieren, glaube ich nicht.

00:31:15: Was ich aber sehe in der KI, und das habe ich öfter schon gesehen, jetzt in anderen Themen, zum Beispiel Industrie.

00:31:25: Wir müssen auf unsere Stärken uns fokussieren.

00:31:28: Und unsere Stärken ist das Domainwissen, das ist das Wissen.

00:31:31: Noch mal, die einzige Ressource, die wir hier haben, ist Bildung und Wissen.

00:31:36: Schaut euch an unsere vielen Industrien, diese Ganhittenchampions, dieses Expertenwissen in Domains und Nischen, Industriewissen, Nischenkompetenz.

00:31:47: Das ist, was uns auszeichnet, Nummer eins.

00:31:49: Nummer zwei ist, was uns auszeichnet, ist Datenschutzen-Wertebasis.

00:31:53: Da können wir gerne noch darüber reden, warum es gerade so unterschiedliche Sichten gibt auf das Thema Datendatenschutz und Datenkolonialisierung, den ich momentan sehe.

00:32:03: Aber das, was wir in Europa haben, ist überhaupt nicht schlecht.

00:32:06: Und wir haben auch das Talent, mit den Domains und Nischen umzugehen.

00:32:10: Deswegen haben wir in Aleph Alpha investiert, weil wir daran glauben.

00:32:14: Und dieses Wissen, da können wir gewinnen.

00:32:16: Und ich bin überzeugt, dass wir gewinnen.

00:32:19: Weil wo waren am Schluss die Industrie?

00:32:20: Vier Punkt Null Produktionsstätten.

00:32:22: Die waren hier in China.

00:32:23: Die war nicht nur USA.

00:32:25: Deswegen nicht böse sein wir.

00:32:27: Wir machen uns immer klein.

00:32:28: Und ich verstehe das gar nicht.

00:32:29: Wir haben hier so viel zu bieten.

00:32:30: Und warum investieren wir beim Thema so viel in Rieshört?

00:32:34: Warum machen wir so viel im E-Pie am Bildungskampus in Heilbronn?

00:32:37: Weil ich sehe, du musst Modelle im Domänen modern zum Beispiel mit T-Free lernen lassen.

00:32:43: Du hast weniger Daten.

00:32:45: Entscheidungen treffen.

00:32:46: Das ist unsere Stärke.

00:32:48: Und da ist der Zug überhaupt nicht abgefahren.

00:32:50: Das ist genannte, wo es geht.

00:32:51: In den generischen Modellen, okay, lass es.

00:32:54: Manchmal ist es halt, da hat man das Ding verpasst.

00:32:56: Aber hallo, wir haben so viele Möglichkeiten, was jetzt zu tun ist und das ist mir ganz wichtig.

00:33:02: Wir müssen jetzt klarer, fokussierende Investitionen machen in Infrastruktur, dass wir nicht da in Abhängigkeit geraten, weil das größte Problem in KI ist, wenn ihr in Abhängigkeiten gerätst, weil alle suchen für ihre KI den Treibstoff und der Treibschloss in die Daten und das darf sie aus der Hand geben.

00:33:17: Deswegen finde ich die Initiative mit der Gigaeffektorie absolut richtig.

00:33:21: Wir müssen Talente Wir müssen junge Start-ups sofort an, nicht in der Seedphase, nein in der Wachstumsphase, dass sie ihre Anwendungen, ihre Lösungen skalieren können.

00:33:33: Und das ist was wir tun.

00:33:34: Und ganz wichtig, digitale Souveränität als Leitprinzip.

00:33:37: Das ist unser USP, weil und vielleicht dazu ein ganz kurzen Exkurs.

00:33:44: Ich weiß noch, als, ich glaube, Februar war das J.D.

00:33:47: Wenz auf der Münchers Sicherheitskonferenz gesprochen hat.

00:33:50: Die Rede war ja sehr kritisch gesehen.

00:33:52: Oder war eine Aussagerin, wo er sagt, er hat den Eindruck, dass die transatlantischen Werte im Auseinander gehen oder auseinander laufen.

00:34:01: Und ich sehe das beim Datenschutz schon länger.

00:34:03: Schaut mal, wenn ihr jetzt nach China geht, da gehören die Daten im Start.

00:34:08: Der Staat entscheidet, was mit euch passiert.

00:34:10: Er sagt bitte zu.

00:34:11: Ich sage, wenn du heiratisch guck, was am besten für dich ist, was für eine Bude du wohnst, wie du deine Ausbildung machst, das entscheidet der Staat.

00:34:18: Es kann für dich okay sein, wenn das eine Lebensform ist, die du magst.

00:34:23: Ist okay, aber das ist der Mindset, das ist die Philosophie, das ist das Wertesystem.

00:34:28: Gehst du nach Amerika, ist das was anderes.

00:34:30: In Amerika entscheidet es die Unternehmen.

00:34:33: Du kannst halt dir passieren, wenn du ein Wiese-Antrag stellst und du hast dummerweise pro aggressive Kommentare gegen die Regierung geschrieben, das halt Meter dafür sorgt, dass ein WhatsApp-Chat deinen Wissums-Antrag ablehnt.

00:34:47: Da haben die Unternehmen die Daten macht.

00:34:50: Und das ist in Deutschland anders.

00:34:51: Deswegen, als ich gemerkt habe, diese Aggressivität.

00:34:54: der amerikanischen Regierung, aber auch Unternehmen, auf unseren AI-Akt und auf unseren, auf die DSGVO oder NGPA, auf die Datenschutzgrundverordnung.

00:35:03: Habe ich gesagt, das ist komisch.

00:35:04: Du wirst nur angegangen, wenn du irgendwas hast.

00:35:06: Und das ist genau unsere Stärke.

00:35:08: Wir haben diese Daten.

00:35:10: Und lasst uns jetzt nicht in einer, ich sage mal, Kolonialisierung der Daten.

00:35:14: Unser Wissen wegnehmen, weil das ist, worum es noch geht.

00:35:17: Und deswegen, ja, realistische Einschätzung im Bereich der Language Models immer weg.

00:35:22: Das ist so.

00:35:23: im Bereich Domänenmodelle, ist noch überhaupt nichts verloren.

00:35:26: Aber wir müssen uns auch konstatiert in die Infrastruktur investieren, dass wir dieses Wissen bei uns aufbauen.

00:35:31: Und letzter Satz dazu, wir haben genug Talent.

00:35:34: Das sehe ich, schaue durch die P-Bahn, schaue durch an, wer im Riesel steht bei uns, wer macht genug Startups.

00:35:39: Wir müssen bloß einen Weg finden.

00:35:41: wie wir die, bevor sie an einem Chums hin, von irgendwelchen amerikanischen Riesiwo-Investoren rausziehen lassen.

00:35:47: Das ist der Punkt.

00:35:48: Aber vom Wissen her fokussiert euch zurück, was uns auszeichnet.

00:35:52: Unsere Ressourcesbildung.

00:35:54: Und das ist der Weg davon.

00:35:57: Ich stimme dir wirklich in allen, allen Punkten zu, wie du es eben dargestellt hast.

00:36:01: Hab aber dennoch eine kritische Frage zurück.

00:36:06: Du hast Bildung als große Ressource genannt.

00:36:08: Da sind wir ja auch wirklich gut.

00:36:09: Wir sind in der Forschung wirklich gut.

00:36:12: Aber warum haben wir es in Europa oder Deutschland nie hinbekommen?

00:36:17: ein richtig konkurrenzfähiges Sprachmodell zu entwickeln.

00:36:21: Da hat uns die Psyk überrascht.

00:36:23: Mittlerweile, wenn du in diese ganzen Plattformen reinschaust, die die Qualität von Sprachmodellen darstellen, da sind nur noch US-amerikanische und mittlerweile mehrere chinesische Anbieter.

00:36:34: Was ist es, dass uns das nicht gelungen ist?

00:36:37: Das ist ein Thema, das mich schon eine Weile beschäftigt.

00:36:40: Ganz offen.

00:36:41: Wir sind so lieb zur Welt, dass wir nicht mal eine Industriepolitik treiben.

00:36:46: Was ist falsch an Amerika First?

00:36:49: Wir haben keine Industriepolitik.

00:36:51: Sorry.

00:36:52: Du musst dich heute entschuldigen, als Start-up, dass du als Kunde in die Regierung gehst, dann wird ein amerikanisches Produkt genommen oder ein Nicht-Deutsches mit der Begründung, ihr habt nicht genug Referenzkunden.

00:37:02: Ihr glaubt, dass Palantir oder Oracle entstanden ist, weil die keine Staatsaufträge hatten?

00:37:07: Also sorry.

00:37:08: Unser Problem ist, dass wir in den letzten, ich würde mal sagen, zehn, fifteen Jahren Industriepolitik als was Negatives, was Schäbiges gesehen haben, als was Korruptes oder Lobbygeschichten.

00:37:19: Freunde, Industriepolitik, guckt euch Frankreich an.

00:37:23: Schaut euch an, was in den USA passiert.

00:37:25: Ist es was Schlimmes, dass die Menschen die Steuern bezahlen, die Steuergelder dafür einsetzen, den Standort zu stärken?

00:37:31: I'm sorry.

00:37:33: Wenn ihr mich fragt, das ist der große Nachteil.

00:37:35: Das ist es ein anderer Thema ist.

00:37:37: Wir haben immer diese Startups nie in der Scalephase unterstützt.

00:37:42: Das ist doch das Problem.

00:37:43: Und deswegen schaut euch an im Quantenbereich, wo das Wissen herkommt.

00:37:48: Und immer, wenn es zum Jump kommt, ans Cliff, dann gehen die weg.

00:37:52: Und deswegen ganz offen, ja, es ist fehlende Industriepolitik.

00:37:56: Ich sage es ganz, ganz klipp und klar.

00:37:57: Und wir als Schwarzkruppe haben den großen Vorteil, dass wir groß genug sind, dass wir mit unseren Enkerkunden ein gewisses Schwungrat haben, dass wir es quasi viele Technologien selbst machen konnten, dass wir investieren konnten in die Infrastruktur, weil wir für uns Unabhängigkeit, digitale Souveränität als DNA definiert haben und es machen konnten.

00:38:18: Aber kleiner Unternehmen können das nicht.

00:38:20: Also das ist der springende Punkt, warum viele sagen, warum könnt ihr das ein anderer nicht?

00:38:24: Aus zwei Gründen.

00:38:26: Weil wir unsere Überzeugung haben.

00:38:27: Für uns ist Superilität kein Hype, kein Marketing.

00:38:29: Das ist Überzeugung, das ist Haltung.

00:38:31: Weil wir wissen, Abhängigkeiten in zum Unternehmen kannst du deinen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, deren Familien, Lieferanten, deren Familien, du kannst deinen Kundenversprechen immer halten.

00:38:40: Und daraus haben wir uns halt so entwickelt.

00:38:42: Aber das ist eine Haltungsfrage.

00:38:44: Und das ist eine gewisse Form von Industriepolitik, ja.

00:38:47: Aber das ist, was uns fällt.

00:38:50: Wie würdest du in dem Moment das Investitionsverhalten in KI in der deutschen Wirtschaft einschätzen?

00:38:56: Wir haben ja viel darüber gesprochen, dass da viel möglich ist, dass wir an einem entscheidenden Punkt stehen.

00:39:01: Investieren die deutschen Unternehmen ja mit Wucht in das Thema oder sind wir aufgrund der wirtschaftlichen Situationen, die wir im Moment haben, die ja nicht so super rosig ist, wieder eher auf der Bremse und sagen, das ist uns jetzt dann doch zu teuer.

00:39:14: Da müssen wir warten, bis die Zeiten besser werden.

00:39:16: Wann bis dann in der Zukunft, wo ich ja weiß, sogar schon wieder abgefahren ist, wie bewertest du das?

00:39:20: Ich bewerte es kritisch, aber ich brech dann ein Land, ich ritt mit vielen CEOs.

00:39:26: Und es ist genau wie du sagst, wir haben momentan ein extrem schweres wirtschaftliches Umfeld.

00:39:31: Und viele CEOs, da geht es nicht darum, was die möchten, sondern was die tun müssen.

00:39:35: Also ich habe vor kurzem mit dem CEO eines Automobilzulieferers gesprochen, der hat zu mir gesagt, diese vierzig Prozent Umsatzrückgang in China über die OEMs, das schlägt bei ihm halt zu, das musst du kompensieren.

00:39:48: Und da ist es toll, wenn er irgendwelche strategische Investments machen möchte.

00:39:52: Da geht es darum, wie überlebst du das Quartal.

00:39:55: Da geht es wirklich darum, zu überleben im offenen Herzen.

00:39:58: Also das Problem ist, Holger, man darf da nicht zu... zu kritisch sein, wenn du in diesem Lebenszyklus der KI-Technologie in deinem Unternehmen noch nicht weit genug warst, werden einfach die Projekte depriorisiert, um einfach Finanzmittel in die richtige Richtung zu gehen.

00:40:17: Es gibt andere neben die.

00:40:18: jetzt geht es um Entlassungen, da geht es um Kostkatz.

00:40:21: Das ist natürlich ganz klar, dass dann die Projekte, die keinen unmittelbaren Nutzen haben, depriorisiert werden.

00:40:27: Das ist natürlich die Technologie.

00:40:29: im Endeffekt den größten maximalen Hebel haben könnte.

00:40:33: Das wissen die auch, aber die wissen, dass die irgendwann die Zeit nicht mehr reicht, das umzusetzen.

00:40:38: Und das ist so ein bisschen diese Crux.

00:40:39: Und deswegen... Wie ich der Letzte der Kritik ist, ich versuche mit unseren Mitteln da immer wieder zu helfen, um trotzdem in der täglichen Auseinandersetzung mit der wirtschaftlichen Herausforderung in dem Umfeld die zu unterstützen.

00:40:53: Aber das ist, wo man sagen muss, jetzt zahlt sich aus, wer früh angefangen hat und die Technik schon im Einsatz hat.

00:41:01: Und jetzt recht sich halt, wenn wenn du zu spät gekommen bist, das darf man einfach sagen.

00:41:06: Aber trotzdem, wir müssen aufpassen, wir sind immer sehr schnell mit Kritik.

00:41:11: Wir müssen mit den Leuten reden, was diese Weltwirtschaftsentwicklung bedeutet.

00:41:15: Und ich kann nicht nur einen sagen, auch mittelständische CEOs, ich habe da wirklich einen sehr guten Einblick aus Freundschaften, aber auch Geschäftsbeziehungen.

00:41:25: Die machen einen riesen Job in Deutschland, die wirklich egal was passiert, hierhin soll da eine Sanktion.

00:41:30: Da wieder was in Russland, da kommt was aus den USA, da in China.

00:41:34: Was unsere mittelständische Geschäftsführungen hier teilweise leisten ist überragend.

00:41:39: Also ich kann das wirklich nur.

00:41:41: sagen, weil ich da auch durch Aufsichtsratsmandate eng dran bin, das Umfeld ist schon brutal.

00:41:47: Also das ist wirklich, du weißt heute nicht, was morgen passiert.

00:41:50: Und da muss ich halt dann ganz kleinfach sagen, ich verstehe, dass man es ein oder andere Projekte priorisiert, weil man weiß, es wird zu lange dauern, um einen Impact zu haben.

00:41:57: Aber ganz offen.

00:41:59: Es wird besser, man hätte jetzt schon KI im Einsatz, weil man genau da die Positivitätsteigerung mit geringeren Personalinsatz, also Fachkräftemangel umsetzen könnte.

00:42:09: Noch eine Frage zum internationalen Wettbewerb.

00:42:11: Nun ist ja klar, man geht die Probleme in der Automobilzulieferer Industrie, sind ja allgemein bekannt, dass man dort im Moment unter Druck steht.

00:42:19: Wenn du das mal international vergleichst, ist es in Amerika, in China ähnlich, dass sie aufgrund der wirtschaftlichen Situation, dass da einige auf die Bremse treten oder siehst du eher, dass die anderen im Moment mehr investieren und uns damit vorauseilen und mehr Wettbewerbsvorteile durch die KI erzählen, als wir es im Moment realisieren.

00:42:38: Was ich momentan sehe, gerade in Amerika, dass eine brutale Industriepolitik zum Aufbau gemacht wird.

00:42:47: Also es wird sehr viel Geld reingepumpt in den Markt.

00:42:50: Ich sage mal, bei uns sagen viele, in Amerika wird debt generiert, um genau diese Investition weiterzutreiben, wenn wir halt sparen.

00:43:01: Das ist für mich der große Unterschied.

00:43:03: Das ist wirklich ein Punkt.

00:43:05: Deswegen begrüße ich sehr dieses entsprechende Investitionspaket der deutschen Regierung.

00:43:10: Das ist für mich die einzige Chance, jetzt genau da entgegenzuwirken.

00:43:12: Das ist nämlich, das ist halt eine Industriepolitik in dieses Artenweise.

00:43:16: Also das ist, vielleicht muss man froh sein, dass dieser Wake-up-Call kommt, aber wenn man sich anschaut in China und Amerika, für dieses jetzt ein Race, da geht es jetzt darum, wirklich Magnenteile zu sehen.

00:43:28: Und auch mit sehr nationalistischen Punkten.

00:43:33: Hier ist ein ganz wichtiger Punkt, was ich sage.

00:43:36: Man darf digitale Souveränität nie als Autonomie, Autark, nationalistisch sehen.

00:43:41: Ich bin absoluter Gegner, sich abzukapseln und seine eigene Welt zu generieren und vor allem sich abzuschotten.

00:43:48: Für uns ist digitale Souveränität ein Haltungsthemen.

00:43:50: Und ich mache ein Beispiel bei uns.

00:43:53: Wir haben mit Google eine ganz große Partnerschaft.

00:43:55: Jetzt sagen viele, aber Wolf, das ist doch gar nicht Souverän.

00:43:57: Google ist ja amerikanisch.

00:43:59: Doch, weil Google hat sich mit uns hingesetzt und war bereit, unsere Werte und unsere Regeln bei einem Einsatz ihrer Software zu akzeptieren, sprich, wir nehmen unsere Zertifikate, wir verschlüsseln mit unserer Technologie, die Sachen liegen auf Servern bei uns, wir machen den Netzwerkzugang, wir machen den Benutzerzugang, wir kontrollieren das, wir exportieren die Daten in unsere eigene Cloud, das wird ein Fall, das man sich nie mehr so gerne hat, man einfach weiterarbeiten kann, also diese typischen Black Swan Events, aber die haben sich darauf eingelassen, unsere Superlänitätskriterien zu nutzen und das ist, was ich meine, auf Augenhöhe und da muss man hinkommen.

00:44:32: Also bitte nicht abschotten, autark.

00:44:35: und Autonomie, das ist alles der falsche Weg.

00:44:37: Es geht darum, dass du für deine Werte, und das ist auch die Frage, wo stehen wir in Deutschland?

00:44:41: Das ist ein Exportschlager.

00:44:43: Das ist etwas, wo man stehen muss und dann wird es auch funktionieren.

00:44:47: Und dann, wenn es Partner gibt und Partnerschaften auch außerhalb Deutschlands Europas, die das akzeptieren, okay, wenn wir ein AI-Act haben, weil wir sagen, wir schützen unsere Daten, wir schützen unseren Mittelstand, wir schützen unsere Unternehmen und du möchtest hier mit uns spielen, dann haltet dich an die Regeln.

00:45:03: Und das ist der Punkt, wo ich sage, hier wird gerade versucht, ein Powerplay zu machen, hier wird da versucht, den Markt zu nutzen.

00:45:09: Das ist das, was eben beschrieben hast.

00:45:11: Und hier gilt es, zu sagen, nee, das müssen wir nicht.

00:45:14: Ein bisschen als Markt sowohl für Amerika und China hochgradig interessant.

00:45:19: Natürlich haben wir viel Einwohner, wir haben schaulich an, wo unser Wohlstand ist.

00:45:23: Aber deswegen muss ich mich nicht in den Dreck werfen und mit mir machen lassen, was die anderen wollen.

00:45:28: Und das ist die Kunst, zu sagen, wir haben so viel mehr.

00:45:32: Und das meine ich mit Souveränität.

00:45:34: Souveränität ist dann nur die Wahlfreiheit.

00:45:35: Souveränität ist auch jederzeit vom Tisch aufstehen zu können, wenn jemand gegen deine Werte versprechen, an die Werte geht.

00:45:43: Das war Rolf Schumann, Co-CEO von Schwarz-Didgets mit einem flammenden Appell für künstliche Intelligenz und digitale Souveränität.

00:45:52: Lieber Rolf, vielen Dank für das tolle Gespräch.

00:45:54: Peter Buxmann und ich, wir melden uns Anfang November wieder mit einem neuen Thema rund um die künstliche Intelligenz.

00:45:59: Vielen Dank und bis dahin.