00:00:06: Also Chancen hast du höchst selten da, wo alle ihren Trampelfahrt getramppelt haben.

00:00:11: Sollen Chancenergeben sich da... ...wo wir eben nicht auf den etablierten Faden unterwegs sind und das wird die KI in absehbarer Zukunft für uns nicht tun.

00:00:27: Herzlich willkommen zu einer neuen Folge!

00:00:29: Das kommt aus Bielefeld und ich freue mich auf meinen heutigen Gast Dr.

00:00:34: Maximilian Panzner.

00:00:35: Hallo Maximilian!

00:00:36: Danke

00:00:37: sehr.

00:00:37: hallo

00:00:39: Wir sind aus einem ganz besonderen Grund hier heute zusammengekommen halt du vor kurzem auch unter anderem aus dem EUA-Forum von Das Kommt Aus Bielefeld ein Vortrag zu deinem Thema gehalten hast, über das wir gleich sprechen werden.

00:00:51: Aber starten möchte ich natürlich mit dir wie mit allen anderen unseren Gästen mit den Fragen die wir unseren Gkästen stellen wo wir ganz neugierig sind.

00:00:59: Maximilian geboren und aufgewachsen bin ich in

00:01:04: Das ist ein bisschen komplexer.

00:01:05: Also geboren kann ich natürlich sagen, das ist in Dortmund aufgewachsen.

00:01:09: da wird es schon schwierig und vor allem sozialisiert.

00:01:12: mein Vater war damals im Kraftwerksbau unterwegs also Großanlagen.

00:01:17: die Projekte gingen meistens so zwei Jahre man kennt das ja.

00:01:21: von daher bin ich aufgewachsen und sozialisiert unter anderem in Bayern in einem relativ kleinen Dorf.

00:01:29: dann ging's auch wieder zurück nach Dortmund dann nochmal in den Norden nach Lingen und letztendlich sind wir in der Region vom Bielefeld gelandet, nämlich im Halle Westfalen.

00:01:39: Und es hat uns offensichtlich so gut gefallen dass wir auch direkt hier geblieben sind.

00:01:44: Das heißt aus dem Pott nach Bayern?

00:01:49: Ja genau,

00:01:52: ich habe eine abgeschlossene Ausbildung oder Studium als.

00:01:56: Da wird es wieder ein bisschen komplexer.

00:01:57: Also studiert habe ich Informatik und Robotik, soweit so strukturiert.

00:02:03: Danach habe ich promoviert in künstlicher Intelligenz maschinellem Lernen.

00:02:07: dieser Begriff Künstliche Intelligenze.

00:02:10: Der ist jetzt neulich erst so in diese breiten Öffentlichkeit angekommen.

00:02:15: also im Grunde genommen kann man sagen Maschinelles lernen Angewandte Mathematik am Schnittpunkt zum Menschen nämlich in der Menschmaschine Interaktion am Side-Hack hier im Bielefeld.

00:02:26: Heute bin ich beruflich?

00:02:28: Heute bin Ich Beruflich, CTO von Mercury.

00:02:31: Einer Ausgründung aus der Universität Bielefeld auch aus dem Psytech.

00:02:35: Wir sind im Jahr die Jahre gestartet, also schon zehn Jahre dabei.

00:02:40: Genau und damit verantwortlich für Technik, für die Plattform und für alles was irgendwie in die technische Richtung geht.

00:02:48: Seid ihr hier regional im Wesentlichen oder national oder international tätig?

00:02:53: wenn ich fragen darf?

00:02:55: Unsere Kunden sind größtenteils Firmen, die in Deutschland ansässig sind.

00:02:58: Aber international unterwegs – das sind von sehr großen Fortschön-Pfeifhandels wie Volkswagen, Volkswagen Bank bis hin zu regionalen Mittelständlern wie Bellov hier aus Bielefeld ist da alles dabei.

00:03:13: Das kommt auch

00:03:15: aus Bilefeld?

00:03:16: Genau!

00:03:16: Als

00:03:17: Bielefelder sollte man mindestens einmal

00:03:20: den Sonnenaufgang... von der Sparrenburg genossen haben.

00:03:25: Okay, mit diesem Bielefelder oder dieser Bielefelderin möchte ich einmal essen gehen?

00:03:34: Ja das ist eine sehr gute Frage.

00:03:37: die antwort vielleicht ein bisschen überraschend.

00:03:39: ich würde sehr gerne mal wieder mit meiner frau essen gehen.

00:03:41: okay mit steigender anzahl von Kindern wird es nicht einfacher.

00:03:48: Hallo, es ist formvoll endet und kannst in jeder Zeit jetzt darauf hinweisen wenn du deine Frau dem Mangen des Interesse unterstellt hast.

00:04:00: Wenn ich für einen Tag Bielefelds Bürgermeister wäre dann würde ich...

00:04:04: Ich glaube, ich würde politisch tatsächlich nichts ändern.

00:04:07: also ich habe sehr großen Respekt vor Personen die jetzt gerade in der Politik sind.

00:04:11: Der Job ist nicht einfach Die Herausforderungen sind nicht einfach, von daher mache ich mir da keine Illusionen dass sich in einem Tag irgendetwas bewegen könnte.

00:04:20: Was ich glaube ich machen würde wäre die Stadt und die Verwaltung und den gesamten Apparat so ein bisschen von meiner Meinung zu überzeugen oder von meiner Überzeugung.

00:04:35: das ist heute sehr wichtig es kohärente Geschichten zu erzählen.

00:04:38: also es ist wichtig nicht einfach nur zu handeln sondern das in eine coherente Geschichte zu verpacken, so dass man die Leute eben auch mitziehen kann.

00:04:47: Weil die Welt wird immer komplexer, die Probleme werden größer, vernetzt da... Man kann ja keins der großen Probleme, die wir heutzutage haben also nicht als Land aber schon gar nicht statt irgendwo isoliert betrachten und einfach mal nach aufm Reisbrett lösen.

00:05:04: Es ist es wird immer wichtiger zu kommunizieren und Menschen mitzunehmen auf dem Weg weil Niemand kann diese Probleme mehr alleine lösen und deswegen würde ich glaube, dafür werben mehr Zeit und mehr Fokus auf das Erzählen von Geschichten zu legen.

00:05:20: Jetzt war ja einer unserer letzten Gäste hier Frau Dr.

00:05:24: Bauer die unsere aktuelle Bürgermeisterin und was würdest du der dann für einen konkreten Tipp geben oder für ein Beispiel ihr nennen wie man sowas machen könnte?

00:05:35: Ich glaube im Schreibtisch würde Ein Zitat hinterlassen ist eines meiner Lieblingszitate von Noa Harari.

00:05:44: Zukunft beginnt mit den Geschichten, die wir uns gegenseitig

00:05:47: erzählen.".

00:05:48: Und was sollte sie machen?

00:05:49: Hast du eine Idee?

00:05:50: Also was könnte auf der Ebene jetzt so für eine Geschichte erzählt werden?

00:05:54: Naja also die Geschichte generell wo wir als Stadt hin wollen wie wir uns positionieren wollen... Werte und Zukunftschancen wie auch stehen.

00:06:04: Wir sind ja mitten in OWL, also quasi in dem industriellen Hotspot der Hidden Champions.

00:06:10: gleichzeitig sind wir super vernetzt im wissenschaftlichen Bereich mit der Uni, mit der Hochschule, mit den Fraunhofer Instituten und allem was wir hier in der Region haben.

00:06:20: Also wir sind eigentlich wenn man es mal ganz platt ausdrücken möchte die Region der Chancen so und das würde ich gerne nochmal als Übergeordnete als große Geschichte auch erzählen und erzählt haben, wo wir schon so viele starke Einzelpunkte und ... Spieltheorie sagt man immer so schön spieler.

00:06:43: Mir fällt jetzt kein besseres Wort ein aber wir haben so viele Spieler in der Region Es ist die ... Das kommt aus Bielefeld Die Founders Foundation Wir haben die Garage im Paderborn Und so so viele, die im Grunde genommen so starke Arbeit leisten überall in der Region, bleibende Werte für die Regionen schaffen.

00:07:02: Jetzt können wir ja fast einen philosophischen Diskurs führen und gleichzeitig habe ich das zum Thema mitgebracht.

00:07:08: oder wir möchten mal ein Thema reden was?

00:07:11: Und jetzt sage ich vermeintlich etwas ganz anderes als im Anwahrnehmung aber das können wir klären nämlich du stehst für KI, ne?

00:07:18: Genau

00:07:18: genau!

00:07:19: Das ist auch der eine der Gründe weshalb wir zumindest heute erst einmal zusammen gekommen sind und ich finde es total spannend dass wir über KI sprechen wollen, aber einspricht mir ein hochwichtiges Thema.

00:07:29: Über Menschen, über Narrative, über Geschichten... Wie das zusammenkommt können wir vielleicht gleich noch mal reden?

00:07:36: Aber ich habe eine ganz andere Frage!

00:07:37: Wie oft war KI heute schon Thema in deinem Leben seitdem du auch gestorben ist?

00:07:44: Alleine heute dreimal natürlichen Kundengesprächen, aber auch im Verwandtenkreis.

00:07:51: Es gehen ja so viele Nachrichten momentan durch die Medien dass im Grunde genommen sind alle irgendwie so ein bisschen ja ratlos, also ich glaube es sehen alle die Chancen.

00:08:06: Es sehen alle auch Risiken.

00:08:07: damit wird hier auch sehr viel gespielt.

00:08:09: mit den Risiken kommt wahrscheinlich auch nachher.

00:08:11: noch dazu das natürlich auch alles irgendwo zweckgebunden ist.

00:08:16: aber ich glaube das Thema kommt mit so einer Geschwindigkeit, dass es die Leute wirklich beschäftigt.

00:08:23: Also ich glaube es gibt kaum noch Leute, die sagen KI ist jetzt einfach ein Thema was an uns vorbeigeht, das nehmen wir mal mit, das halten wir stoisch aus und dann ist der Spuk vorbei.

00:08:33: also ich glaub die Leute gibt's immer weniger.

00:08:36: von daher ist das ein sehr sehr wichtiges Thema was mich hast du ja eben schon gesagt auch schon sehr lange berührt.

00:08:43: also am Grund genommen meine schon in meiner Schulzeit und dann durch Studium, durch die Promotion.

00:08:50: Als das Ganze noch gar nicht KI gießt, sondern als man von angewandter Mathematik- und maschinellem Nährung gesprochen hat.

00:08:57: Da war das alles im Grunde genommen auch Statistik ist es immer noch.

00:09:00: aber jetzt mittlerweile ist es auch ein gesellschaftliches Phänomen.

00:09:04: Das

00:09:04: ist ja schon ein spannender Hinweis weil er tatsächlich auch in meinem Leben spielt das erst seit wenigen Jahren eine Rolle.

00:09:11: Und jetzt sagst du, es ist wichtig, dass ich zu nahe trete in der Schulzeit.

00:09:14: Es ist ja auch schon ein bisschen her.

00:09:17: Wo stehen wir überhaupt im Bezug auf KI?

00:09:19: Ist das jetzt gerade wie für mich empfunden fast noch die... Am Anfang sind wir mitten drin am Welle oder sind wir schon im Stadium der

00:09:30: Lüchterbung

00:09:31: sozusagen.

00:09:33: Ich glaube, Geschichte wiederholt sich.

00:09:35: Also es ist gar nicht so einfach zu sagen wo wir genau stehen weil die Geschichte der KI eigentlich müsste man bei Aristoteles anfangen spätestens aber mit Alan Turing britischer Mathematiker der auch an der Entschlüsselung der Enigma damals beteiligt war und sich schon sehr viele Gedanken darüber gemacht hat was die damaligen Rechenmaschinen im Grunde am leisten können stärker in die menschlichen Kerngebiete, Kognition, Intelligenz und so was mit reingehen können.

00:10:05: Und Problemfälle in dem Bereich lösen können.

00:10:09: Ja wo stehen wir?

00:10:10: Also ich glaube es gibt ja viele technologische Entwicklungen laufen zyklisch.

00:10:16: Das hatten wir in der KI auch.

00:10:17: In den siebziger Jahren wurde richtig viel versprochen.

00:10:21: damals war KI auch schon mal ein gelöstes Problem zumindest wenn man die öffentliche Kommunikation betrachtet hat.

00:10:27: Und die Versprechungen waren, dass wir ganz viele Probleme aus der Medizin lösen können mit Expertensystemen, die es damals gab.

00:10:34: Dass wir selbstfahrene Autos haben also damals schon perspektivisch und es wurden sehr hohe Versprechung gemacht, die durch die wissenschaftlichen Erkenntnisse auch erstmal plausibel erschienen.

00:10:45: So ist passiert.

00:10:46: das sind natürlich ganz viel Geld reingeflossen.

00:10:48: Wo Geld ist, sind weitere astronomische Versprechungen meistens auch nicht so fern.

00:10:55: Von daher hat sich der Prozess ähnlich wie heute ziemlich aufgeschaukelt.

00:11:00: Damals war es so dass viele der Versprechung die gemacht wurden gar nicht mal so eins zu eins eingesetzt oder eingelöst werden konnten.

00:11:07: ich meine selbstfahrende Autos in dem engeren Sinne haben wir immer noch nicht.

00:11:12: Kommen die denn?

00:11:13: Was meinst du?

00:11:14: Da gehe ich mal schwer von aus Da bin ich überzeugt von.

00:11:19: Aber Mediziner werden trotzdem noch gebraucht, sind auch ganz wichtig weil Medizin eben nicht nur eine technische Sache ist sondern viel mit dem Zwischenmenschlichen zu tun hat.

00:11:29: und was damals passiert ist, dass Regierung und Geldgeber irgendwann gesagt haben okay das kommt jetzt aber nicht so schnell es scheint hier ein halb zu sein wir ziehen das Geld mal raus dann ist die Blase natürlich geplatzt.

00:11:41: erstmal Es gab einige wenige, die noch auf dem Zug geblieben sind des maschinellen Lernens der sich heute sehr stark etabliert hat und wo wir die meisten Erfolge heutzutage sehen nämlich das sogenannten Deep Learnings oder neuronalen Netzen als Modellfamilie.

00:11:59: Da waren wir in Deutschland auch sehr, sehr stark Und letztendlich gab es dann, das war so um Zwei Tausend Sechs.

00:12:07: Da wurden einige mathematische Probleme gelöst die uns da wirklich im Weg standen diese Modelle wirklich großzumachen.

00:12:13: also wir reden ja jetzt von Von Deep Learning Also Tiefen Neuronalen Netzen und von großen Sprachmodellen Ladschlängenschutz.

00:12:22: Es geht eigentlich um Skalierung.

00:12:25: Okay!

00:12:26: Es geht darum diese Modell So groß zu machen dass sie die Kapazität haben die Dinge, die wir heute sehen eben auch zu lernen.

00:12:35: Und damals wurden einige mathematische Probleme gelöst, die dieser Skalierung inhärent im Weg standen.

00:12:43: Das war auch genau die Zeit, wo ich damals an der Uni war, auch aktiv in der Forschung... das war eine sehr spannende Zeit.

00:12:50: und man muss auch sagen niemand von uns damals, also weder Doktoranden noch Professoren hätten glaube Gedacht und darauf gewettet, dass die Entwicklungen letztendlich so schnell gehen.

00:13:03: Stark ja!

00:13:05: Ich will gerne mal ein bisschen wieder zurück nach Bielefeld kommen, aber du hast in Bielefield studiert, aber in Bilefeld eher sozusagen zu unserem Thema hier.

00:13:12: es gab das HF-Hum von Das Kommtus Biele Feld und Du hast einen Vortrag gehalten.

00:13:17: Magst du mal ein paar Stichworte geben?

00:13:21: Im Weit KI da eine Rolle gespielt hat, wie weit KI vielleicht auch für Bielefeld-Unternehmen hier was im HR angeht, da eine Relevanz haben könnte?

00:13:32: Ja also ich glaube tatsächlich KI hat ne riesige Relevance in fast allen Bereichen.

00:13:38: In der HR vielleicht nochmal würde ich fast sagen... mehr als in den rein technischen Bereichen, wo man es eher vermuten würde.

00:13:47: Weil's dann natürlich auch um Menschen geht und das geht ja nicht nur um die Technik sondern auch um das Zusammenspiel mit dem Mensch.

00:13:54: Ja der Vortrag, das war der Impulsvortrag also der Wachmacher quasi vor der Podiumsdiskussion Da gehst du auch so ein bisschen darüber einmal einerseits klar zu machen Das Thema ist relevant, das Thema geht nicht weg und dann eben auch so ein bisschen die Fragezeichen aufzumachen.

00:14:11: Die Leute quasi auf die Diskussion vorzubereiten, dass die Diskussionen mehr ist als einfach nur ein technisches Thema oder ein Thema wo es um Produktivität geht und die ganzen naheliegenden Dinge.

00:14:23: Vielleicht eine Zahl, die sehr eindrucksvoll zeigt wie wichtig dieses Thema ist und mit welcher Wucht dieses Thema auch über uns kommt?

00:14:33: Alleine die vier großen Spieler, sag ich jetzt wieder.

00:14:36: Die vier großen Tech-Konzerne in den USA sind Meta, Microsoft, Amazon mit AWS und gibt es ja noch ganz viele.

00:14:45: aber allein die vier größten investieren in diesem Jahr relativ gesichert natürlich nach eigenen Angaben ungefähr siebenhundertdreißig Milliarden alleine in CapEx also eigentlich Infrastruktur.

00:14:56: da sind Personalkosten und Betriebskosten noch gar nicht mehr drin.

00:15:00: Zum Vergleich, zwanzig-fünfundzwanzig hat man im Bundeshaushalt von fünfhundertdrei Milliarden.

00:15:05: Das sind fünfhundredsechzig Milliarden Dollar oder sowas ne?

00:15:09: Allein die vier größten da sind Open AI und Anthropic noch gar nicht drin weil sie nicht Börsen gelistet sind und deswegen auch gar keine Zahlen veröffentlichen müssen investieren mehr als die drittgrößte Volkswirtschaft der Erde als Bundesha Haushalt hat.

00:15:25: das muss man sich mal auf der Zunge zergehen lassen.

00:15:28: Warum ist das so?

00:15:28: Weil natürlich auch die Investoren sagen, okay.

00:15:30: Das ist ein Thema, dass es wirklich transformativ ist.

00:15:34: Wir hatten das Automobil, vorher hatten wir die Eisenbahn und andere.

00:15:38: Also Transformationen hatten wir schon mal.

00:15:40: ich glaube was bei dieser Transformation besonders ist, ist die Geschwindigkeit.

00:15:45: also wir sehen private Spieler Institution wie auch immer die Summen bewegen, die sonst vorher nur Staaten bewegen konnten.

00:15:55: Ja, das sind ja Riesen-Summen die du beschreibst und in der großen Welt.

00:15:59: Aber lass uns noch mal nach Bielefeld kommen!

00:16:01: Du hast ja gesagt, wir schreiben jetzt ja gerade Oktober zwanzig sechsundzwanzig.

00:16:06: da hast du bei AHA gesprochen?

00:16:07: Jetzt sag' mal wo könnte denn ein klassisches Bielefelder Unternehmen oder mittelständische Familienunternehmen wie auch immer?

00:16:14: Wo spielt KI eine Rolle und wo können sich AHA da ganz bewusst fokussieren um den das auch mitzunehmen zu nutzen für sich?

00:16:25: Also ich glaube KI spielt überall eine Runde.

00:16:29: So viel schon mal vorab, also ich glaube die größten Effekte oder die schnellsten Effekте sehen wir jetzt natürlich im Bereich des Bewerbungsmanagements.

00:16:37: auf beiden Seiten denke ich, also die Talente bewerben sich natürlich auch mit Bewerbungunterlagen, die mit KI-Unterstützung optimiert worden sind.

00:16:47: Gleichzeitig sehen wir natürlich dass die ER Abteilung weil es dadurch auch deutlich mehr Bewerbe gibt Personalisiertere Bewerbungen, die nochmal spezifischer auch auf das Unternehmen eingehen.

00:16:59: Steigt natürlich auch die Arbeitsverlastung in den Abteilungen.

00:17:02: Die haben mehr Bewerbung, die alle sprachlich sehr gut formuliert sind.

00:17:10: Oh Wunder!

00:17:11: Genau weil wir haben da ja eine Technologie, die sehr gut formulieren kann.

00:17:15: Aber das macht natürlich auch was mit dem Prozessen.

00:17:18: Einerseits gibt es natürlich auch riesige Chancen.

00:17:23: Menschen die vorher vielleicht richtig gut in ihrem Fachgebiet waren, aber das einfach nicht so ausdrücken konnten.

00:17:30: Nicht zur Sprache bringen konnten.

00:17:32: Die haben jetzt natürlich ein Werkzeug an der Hand wie sie ihren Worten mehr Wirkungsmacht verleihen können.

00:17:38: Gleichzeitig verschwindet damit auch ein wichtiger Hinweisgeber für die HR-Abteilung.

00:17:44: also die Signalmarge wird dünner weil Früher war es so, dass wir einen relativ linearen Zusammenhang hatten zwischen der Qualität der Bewerbungsunterlagen und der Qualitäts-der-Talente.

00:17:57: Also ein schlechter Fit vom Talent her hat vermutlich auch schlechte Bewerbsunterlagen eingereicht.

00:18:08: Und die Leute, die ich suche, die wirklich perfekt auf die Stelle passen, die hatten vermutlich sehr gute Bewerbenunterlagen.

00:18:14: Das heißt, wir hatten einen sehr großen Spielraum wo wir aus den Unterlagen das ist ja das einzige was wir in dem Moment haben schon etwas rauslesen können für unsere Arbeit und über die Qualität der Bewerberinnen und Bewerbern.

00:18:27: Der Spielraum schwindet natürlich also dadurch dass weniger gut passende Talente sehr gut erscheinen in den Bewerbungsunterlagen die guten aber gleichzeitig weiterhin gut sind Wünschte dich

00:18:41: eigentlich der grundsätzliche Prozess der Rekrutierung überdacht werden, weil eigentlich ist es ja nur ein Schattenboxen.

00:18:45: Jeder weiß die... Also wenn man heutzutage noch eine schlechte Bewerbung abschickt, dann ist man eher raus, finde ich?

00:18:51: Das kann mir wunderbar optimieren.

00:18:53: Weiß' ich gar nicht ob das wirklich immer der Fall ist und da kommen wir vielleicht auch mal so ein bisschen zu den Falsstrecken der Karte.

00:19:00: Ja

00:19:00: gerne!

00:19:01: Wenn wir jetzt sagen würden okay, die HR-Abteilung hat jetzt auch aufgerüstet mit Technologie oder hat eben würde die Bewerbungsunterlagen eben auch automatisiert screenen.

00:19:10: Es ist natürlich rechtlich noch eine gewisse Herausforderung, aber nehmen wir das einfach mal an.

00:19:13: Das würden wir jetzt so machen.

00:19:15: Was passiert denn dann wenn ich wirklich einen hochspezialisierte Personen suche?

00:19:20: Also irgendwie ne Chemikerin, die in einem ganz besonderen Bereich unterwegs ist und da bewirbt sich tatsächlich nicht Chemikerinnen hat eine wissenschaftliche Laufbahn hinter sich, hat ganz viel Zeit in diesem Fachgebiet verbracht.

00:19:37: Ist da sehr gut drin ist auch auf den internationalen Konferenzen unterwegs weiß sehr viel und je mehr man weiß über ein fachgebiet desto mehr weiß man plötzlich auch was man nicht weiß.

00:19:48: Und dann denkt man oh mein Gott wenn ich denn jetzt wirklich geeignet dafür kann Ich das denn jetzt?

00:19:52: Wirklich damit kommen die ganzen Zweifel.

00:19:54: das ist glaube ich bekannt unter dem imposter syndrome.

00:19:57: das nennt man es glaube ich.

00:19:59: Wie sieht die denn dann in den Bewertungsunterlagen aus?

00:20:04: Die wird wahrscheinlich nicht ganz oben mit schwimmen, sondern die wird vielleicht vorsichtiger formulieren.

00:20:09: Nicht so offen Putz hauen wie man sonst sagt.

00:20:13: und wenn ich jetzt einen automatisierten Prozess habe der KI ist ja ein statistisches Verfahren das neigt immer so zum Mittelwert zum Regission zur Mitte nennt man das Phänomen.

00:20:24: Dann laufe ich natürlich hohe Gefahr dass Diese eine Chemikerin, die ich wirklich haben will.

00:20:28: Die perfekt passt, dass sie frühzeitig aussortiert wird.

00:20:31: Krass!

00:20:31: Da muss man sich natürlich auch immer ein bisschen Gedanken darüber machen.

00:20:34: was habe ich da eigentlich für den Werkzeug?

00:20:36: Wo drin ist das Werkzeug?

00:20:37: gut?

00:20:37: aber was macht das Werkzeuge eigentlich mit dem Prozessen und der Landschaft in der die Prozesse unterwegs sind?

00:20:45: Du hast ja unter einem der Aussage getroffen in deinem Äußerung und auch an deinem Vordergrund.

00:20:49: Das KI verändert das Spielfeld selbst

00:20:52: Ja.

00:20:53: Und ist es sowas damit gemeint oder was?

00:20:55: welche Beispielen würdest du uns dafür nennen können, wenn du sagst das Spielfeld an sich ändert sich?

00:21:01: Das ist ja eine fundamentale Aussage.

00:21:04: Was meinst du damit?

00:21:05: Das hatte ja zwei Aspekte.

00:21:07: ich hatte gesagt KI machte uns zu besseren Spieler, änderte aber auch gleichzeitig das Spiel Feld.

00:21:13: wo werden wir bessere Spieler in dem wir vorhandene Prozesse besser schneller breiter aufstellen können und viel mehr automatisieren können.

00:21:21: Das ist das Spiel, was wir bis jetzt gespielt haben.

00:21:23: Das können wir besser spielen wenn wir effizienter drin sind.

00:21:28: Gleichzeitig ändert KI aber auch das Spielfeld.

00:21:31: Habe ich ja eben schon gesagt die Bewerberinnen und Bewerbern nutzen natürlich auch KI um bessere Bewerbungsunterlagen zu machen.

00:21:39: Es gibt noch viele weitere Beispiele wo genau solche Dinge passieren.

00:21:45: also wenn wir in der Automation unterwegs sind hatten mir vorher Eine Automatisierung war im Grunde genommen ein Prozess, den wir sehr gut verstanden hatten.

00:21:52: Den haben wir dann in Computercode gegossen und der Computer hat das immer wieder auf die gleiche Art und Weise gemacht.

00:21:58: Da werden wir vermutlich ein Stück weit von weggehen müssen weil KI ist keine Automatisierung.

00:22:04: KI ist ein statistisches Verfahren was dieselben Probleme angehen kann, die wir vorher mit Automatisierung angehen konnten aber einen entscheidenden Unterschied hat.

00:22:14: Ich habe nicht bei jedem mal exakt das gleiche Ergebnis sondern ich muss mit so einer gewissen Unschärfe rechnen.

00:22:19: also KI jeder kann dasselbe ausprobieren.

00:22:21: wenn man ChatGPT oder Gemini oder ähnliche Systeme etwas fragt und das am nächsten Tag nochmal macht oder eine Stunde später oder direkt danach bekommt man immer ne andere Antwort.

00:22:32: Also KI ist keine Automatisierung sondern KI is ein statistischer Prozess der im Mittel immer das selbe Ergebnis liefert, aber trotzdem immer nach links und rechts ausbricht.

00:22:42: Das freut

00:22:43: mich gerade auch nicht, dass beruhigen soll oder auch mir das Angst macht!

00:22:46: Aber vielleicht sind wir da beim grundsätzlichen Thema, wenn ich sage Ich jetzt geht es ja auf der einen Seite so... Ich finde wir sollten gleich noch mal so auf das klassische Bielefeldunternehmen mal schauen also vielleicht nicht der Konzern, Mensch, der sein alltägliches Berufs- und Privatleben hat.

00:23:08: Wo würdest du sagen wo werden die größten Veränderungen auf uns zukommen durch KI im Alltag?

00:23:14: Hast Du eine Prognose oder ne Fantasie?

00:23:19: Ja ja also ich glaube man kann da auch den Punkt mit der Automatisierung wieder aufgreifen.

00:23:24: Ich glaube was uns schwerfallen wird womit wir uns aber anfreunden müssen ist dass wir von diesem Perfektionismus ein bisschen wegkommen.

00:23:33: Je mehr KI wir einsetzen, desto weniger perfekt werden die Ergebnisse.

00:23:38: Das hört sich vielleicht erst mal ein bisschen komisch an aber das liegt genau daran dass KI eben keine Automatisierung also kein Werkzeug was immer dasselbe macht keine hochpräzise Maschine sondern eine wenig präzises statistische Maschine ist die immer nach links oder rechts ausbrechen kann dafür aber sehr viele Probleme angehen kann.

00:23:58: die die wir ihr auftragen können mit e-mails verbessern formulieren zusammenfassen Wir können ja Bewerbungen schreiben, Bewerbung analysieren.

00:24:08: Plötzlich können auch Menschen die kein Data Science Hintergrund haben, können plötzlich komplexeste Analysen fahren aber immer mit so einem bisschen Würfeln im Hintergrund KI würfelt.

00:24:20: So das heißt...

00:24:21: Ganz kurz mal Maximilian glaubst du dass der meisten das bewusst ist wenn sie KI nutzen?

00:24:27: Ich glaube, viele haben so ein Gefühl, woran das liegt.

00:24:31: Sie können es nicht so richtig greifen und

00:24:32: nicht erklären.

00:24:33: Aber

00:24:35: das ist glaube ich ein ganz wichtiger Punkt.

00:24:37: KI ist ja auch darauf trainiert uns zu gefallen.

00:24:41: Momentan habe ich eben schon gesagt, dass sehr viel Geld investiert wird.

00:24:43: Das Geld muss sich irgendwann wieder reinspielen.

00:24:46: Es muss sich refinanzieren.

00:24:47: Das heißt die Unternehmen, die die KI-Lösungen anbieten sind natürlich auch sehr interessiert dass diese KI-Lösung einen sehr kompetenten Eindruck hinterlassen.

00:24:55: Und das tun sie meistens unabhängig davon, ob Sie in der speziellen Frage gerade kompetenz sind oder nicht.

00:25:02: Also Sie füllen ja auch Lehrstellen ganz flexibel und frei auf mit etwas was plausibel ist, was aber nicht unbedingt der Wahrheit entspricht.

00:25:10: Was weder gut noch schlecht ist.

00:25:12: also das ist einfach die Art und Weise wie dieses Systeme funktionieren.

00:25:15: Aber da müssen wir uns natürlich ein Stück weit dran gewöhnen.

00:25:19: Ein KI-Werkzeug ist vielleicht auch so was wie ein Trainee oder eine Auszubildende.

00:25:27: Ja, oder oftmals einen vermeidlichen Satz für ein Lebensberater – ich bin ja selbst in meinem Hauptjob natürlich ein leinschaftlicher Podcaster aber ich bin Coach und Berater und ich weiß dass viele meiner Kunden inzwischen auch so ein Mini Coaching durch eine KI sich geben lassen.

00:25:43: Ich habe das selbst auch mal ausprobiert und war erstaunt also... Und übrigens werden ganz am Anfang immer über medizinische Dinge gesprochen.

00:25:49: Ich glaube, da wirst du es vielleicht besser wissen aber es gibt Untersuchungen das ist statistisch zumindest viele Leute die KI empathischer empfinden als viele Mediziner diese in der Arztpraxis vorfinden.

00:26:02: also das sind schon... und wenn du dann mal sagst das eigentlich nur ein Instrument was zum Tal auch würfelt oder wo man Mittelwert hat dann kann das natürlich auch... Da muss einem bewusst sein dass man da, es wird einer Statistischen mit Mode zu tun.

00:26:17: Natürlich das beschrieben ist.

00:26:19: Ja vor allem muss einem bewusst sein wenn man KI für medizinische Fragen einsetzt, dass KI nur ein Teilproblem löst.

00:26:26: Nämlich das Wissen mit reinbringt.

00:26:29: Wenn ich sage ich habe das und das dann weiß die KI okay das könnte das sein, könnte das Sein probieren mal dies und jedenes aus, dann wissen wir mehr.

00:26:36: Das ist aber nur ein Teil des Problems.

00:26:37: Wir Menschen sind sehr gut darin, uns selber zu betuppen und uns selber Geschichten zu erzählen die nicht immer stimmen müssen.

00:26:44: Das kann man Positiven nutzen, kennst du wahrscheinlich auch aus deiner Praxis?

00:26:48: Kann aber auch negativ sein!

00:26:50: Und die Aufgabe von Medizinerinnen und Medizinern ist es natürlich die relevanten Dinge außen rauszukitzeln.

00:26:56: Da ist es nicht immer die geeignete Strategie nur empathisch zu sein sondern da muss man vielleicht auch flexibel mit den Strategien umgehen Und das zu erreichen, was an dem Punkt wichtig ist.

00:27:09: Nämlich die entsprechenden Informationen aus dem Moment zu kriegen.

00:27:13: Maximilian lass uns doch zum Abschluss nochmal deinen Daum ein bisschen nutzen.

00:27:16: wenn wir jetzt ein klassisches Spiel für Unternehmen sind, was vielleicht nicht so IT affin ist und vielleicht auch vom Geschäftsmodell dass es vielleicht auch nicht so primär braucht aber so denkt Wir müssen uns jetzt mal damit beschäftigen oder wir sind jetzt angefangen, um uns damit zu beschäftigen.

00:27:32: Was sind denn so die Dos und Downs?

00:27:34: Wenn man sich mit KI beschäftigt als Unternehmen ... Jetzt weiß ich das.

00:27:38: eine sehr generalistische Frage aber was sollte ein Unternehmen vielleicht beachten und wo sind die größten Faltstrecke, die man vielleicht melden sollte?

00:27:49: Ja Ich bin ganz froh, dass du mir nicht die Frage gestellt hast.

00:27:51: Wo stehen wir in drei oder fünf Jahren?

00:27:53: Wo geht die Reise hin?

00:27:54: Die Konzerteabschlüsse...

00:27:55: Das weiß ich auch nicht!

00:27:57: Vielleicht habe ich sie schon vorab weggenommen.

00:27:59: Aber das weiß ich aber auch nicht.

00:28:01: Daraus leite ich meinen Daunt ab, mein erstes.

00:28:05: Man sollte es nicht nutzen.

00:28:07: Das Thema ist relevant und wir wissen, dass Thema KI als Technologie sehr viele Probleme lösen können, denen wir uns in Zukunft ausgesetzt sind.

00:28:19: Es weiß keiner, was die geeignete Strategie ist.

00:28:21: Also es gibt ein paar partiefängende Früchte da sind wir mit Mercury auch unterwegs in der Kommunikation dass wir nach innen und nach außen kommunizieren mit unseren Kunden und dabei eben auch lernen über den eigenen Wissensbestand und wissen auch im Unternehmen halten können.

00:28:38: aber wo jetzt die Riesentransformationsbrüche sein werden das weiß glaube ich noch niemand so richtig.

00:28:48: Wichtig ist halt nur, sich frühzeitig mit dem Thema zu befassen.

00:28:52: Also ich habe ja eingangs gesagt, KI machte uns nicht nur zu besseren Spielern, sie ändert auch das Spielfeld.

00:28:58: Man weiß vorher nicht wo sich das Spielfield ändert!

00:29:01: Aber da, wo sich das Spielfeld ändert, da verstecken sich auch die größten Chancen.

00:29:05: Das heißt ich muss frühzeitig dabei sein und brauche die Awareness in meiner Organisation mitzukriegen, dass sich das Spielfeld änderte weil genau dann kann ich auch die Chancengutzen.

00:29:14: Wenn ich gar nicht dabei bin wenn ich sage okay warte jetzt mal ab bis es da Lösungen gibt, die man ganz klar rechnen kann, wo man den AOI rechnet kann.

00:29:21: Es kann man in der Kommunikation sehr gut.

00:29:23: In vielen anderen Bereichen kann man aber nicht so klar den AOEi rechnet Also den Return on Invest, was bringt mir das eigentlich?

00:29:32: Und vielleicht ist ein guter erster Schritt auch zu sagen es bringt mehr Erkenntnis.

00:29:39: Jetzt habe ich aber für mich erst mal so als grobe generalisierende Konklusion mitnehmen können oder mitgenommen mit dem Fragezeichen man sollte KI nicht nutzen.

00:29:50: also das heißt Egal wo, egal wie.

00:29:54: Um anschlussfähig zu bleiben sollte man...

00:29:57: Moment!

00:29:58: Egal woh und egal wie.

00:30:00: das würde ich glaube nicht malen.

00:30:01: also es ist wichtig.

00:30:02: im privaten würde ich vielleicht sagen ja lass uns mal ein bisschen einfach um experimentieren spielen sollen sollen bitte alle auch die eigenen Erfahrungen sammeln.

00:30:12: im unternehmerischen Umfeld würde ich schon sagen, wir müssen uns Gedanken machen.

00:30:18: Wo wollen wir es eigentlich einsetzen?

00:30:19: Wo haben wir den größten Impact, den größtenden Nutzen von KI?

00:30:23: Weil das ist ja auch Teil der Transformation und dass wir uns frühzeitig daran gewöhnen, auch den Nutzen zu bewerten gleichzeitig aber auch sagen okay Den können wir jetzt aber nicht klassischerweise so rechnen, wie wir es früher gerechnet haben.

00:30:34: Wenn ich eine neue Maschine kaufe, das ist ganz klar!

00:30:36: Die produziert mir, kann ich rechnien... Top!

00:30:38: Wenn ich jetzt auf eine komplett neue Technologie setze weiß ich sie hilft mir, ich weiß aber nicht viel sie mir hilft.

00:30:44: Das heißt, dass das ist der Punkt wo ich sagen würde okay lass uns davon aber nicht aufhalten lassen sondern lasst uns gerne auch einfach mal ein bisschen ausprobieren.

00:30:51: Zu meiner Entschuldigung war unklar ausgegeben was ich eigentlich damit sagen wollte.

00:30:54: eher egal wer Und egal was, vielleicht wäre das die richtige Formulierung im Sinne von fast jedes Geschäftsmodell sollte sich eigentlich zumindest damit beschäftigen ob und wo.

00:31:04: Das wollte ich euch damit sagen ja und deswegen glaube dass ist auch etwas was gerade viele Unternehmen umtreibt.

00:31:12: es ist eh für viele eine sehr anspruchsvolle Zeit.

00:31:14: jetzt kommt noch so ne neue Technologie dazu und da würde ich tatsächlich auch eher sagen aber du bist der Profi gerade weil es so herausfand ist gibt's noch weniger Gründe sich damit nicht zu beschäftigen sondern das ist einfach eine Zeit, um dann mitgehen zu können.

00:31:30: Um das Bild vielleicht noch mal zu ergänzen sich damit zu beschäftigen heißt ja nicht nur wo setzen wir es ein sondern das kann auch heißen wo setzen ist nicht ein?

00:31:39: Absolut!

00:31:40: Das ist auch ein wichtiger Punkt wenn man daran denken die die Sportlerinnen und Sportler unter uns die werden wissen wenn man super trainiert ist für den Hermannslauf oder was auch immer man sich gerade an Challenges vorgenommen hat Und man steigt einfach mal für drei Monate aus, weil man sagt okay jetzt habe ich erstmal genug getan.

00:31:58: Danach geht das schon echt schwerer!

00:32:00: Also man baut schon ab...

00:32:02: Manchmal findet man nichts mehr den Anschluss?

00:32:04: Manchmal findet man nicht mehr den Anschluss.

00:32:06: Ich glaube so schlimm ist es kognitiv nicht.

00:32:10: Also im Fahrradfahren verliert man nie aber man braucht trotzdem wieder seine Zeit um da reinzukommen und da müsste man natürlich gucken.

00:32:16: also unser Gehirn ist auch ein Muskel.

00:32:18: wenn wir den nicht benutzen, wenn wir alles an die KI-Auslagen erstens mal Wofür braucht man uns dann irgendwann perspektivisch noch?

00:32:26: Und zweitens mal die KI, auch wenn wir es künstliche Intelligenz nennen.

00:32:31: von diesem Intelligenzbegriff sollte man sich meiner Meinung nach so ein bisschen trennen.

00:32:36: Die KI, die wir jetzt sehen ist noch nicht auf einem menschlichen Niveau wo wir sagen können okay die macht das jetzt weil weil wir auch diese Regression zur Mitte Phänomen haben und Chancen verbergen sich immer da wo wir vom Weg abweichen.

00:32:48: Also Chancen hast du höchst selten da, wo alle ihren Trampelfahrt getramppelt haben.

00:32:52: So eine Chance ergeben sich da, bei der wir eben nicht auf den etablierten Faden unterwegs sind und das wird die KI in absehbarer Zukunft für uns nicht tun!

00:33:01: Das ist doch mal ein toller Abschlusssatz.

00:33:03: Maximilian ich danke dir ganz herzlich dass du bei uns warst und sie wertvolle Einblicke in einer spannende herausfordernde und inspirierenden Technologie gegeben hast und ich wünsche dir alles Gute und Danke dass du mit uns war.

00:33:17: Danke sehr.