#31 | Was passiert, wenn Maschinen über Geld nachdenken? | Gast: Santiago Walliser, LEAN FS

0:19 Santiago Valli so herzlich Willkommen in unserem Podcast. Wir sprechen heute über Lin FS ist eine Firma, die du gegründet hast. Du kommst aus der Finanzwelt und ihr Macht da Firmen fit, Unternehmen fit in Sachen KI, wie geht ihr da genau vor? Freut mich Christoph. Danke, dass du mich da hast. Ja, eine Frage, die wir in den letzten Jahren uns immer wieder gestellt haben, was es angeht. Mittlerweile haben wir ein Konzept gefunden, wo wir stolz drauf sind, dass es funktioniert. Wir glauben, dass alle KI sprechen müssen, zuerst, bevor man über überhaupt über KI Anwendungen im Alltag spricht, das heißt, man muss den Leuten erst aufzeigen, was wie motiviert waren die Leute, dass sie KI sprechen lernen wollen.

1:04 Man motiviert sie, indem man zeigt, was KI alles kann, eben indem Sie Zeit sparen, auf Metaebene oben und dann versucht man, sie dazu zu bewegen, ein bisschen KI zu sprechen und von dem her kann man nachher zusammen tolle Anwendungsfälle zusammen durchdenken. Also ihr macht zuerst einen KI Check, mit denen hab ich gehört. Ja, der KI Check, den haben wir jetzt zusammen. Also es ist so entstanden, wir wollten einen Weg finden, wie wir im Prinzip Firmen schnell. Einen kurzen Bereitschaftscheck machen können, wo sie stehen in ihrer Digitalisierungs KI Reise und wir haben dafür uns auch den Kopf zerbrochen. Verschiedene Modelle auf die Beine gestellt und da kam eine Masterstudentin zu uns und wollte da eine Studie dazu machen und ich als Akademiker fand das super spannend und dann haben wir da uns ziemlich in die Welt der Reifegradmodelle für. Digitalisierungs beziehungsweise KI Angelegenheiten in Firmen auseinandergesetzt damit und unser eigenes Rahmenwerk auf die Beine gestellt, welche sie heutzutage verwenden, dafür ja. Was ist denn der ist Zustand im Moment in den Unternehmen? Also da gibt es ja auch zahlen.

2:12 Ich glaube, es ist im Moment so Fifty Fifty Firmen die bereit sind und Firmen die noch gar nichts davon wissen möchten ja so für Erfahrungen habt ihr da gemacht. Ja, also in erster Linie das Potenzial von KI ist enorm und jeden Tag kommen ja neue Nachrichten raus und. Wir haben es gibt paar Zahlen, wo die Sagen 60% der Firmen in der Schweiz verwenden KI nicht, was schon sehr hohe Zahlen sind meiner Meinung nach wo der Eintritt eigentlich in die Welt sehr gering ist. Viele Firmen stehen an dem Punkt, dass sie unkontrolliert in Anführungszeichen einfach mal JGPT Tools zum Beispiel also ähnliche Tools oder JGPT an sich einfach mal den Mitarbeitern zur Verfügung gestellt haben oder Mitarbeiter verwenden das selber ohne.

2:56 Irgendwelche Strukturen oder sonst was. Und auch dort ist das Potenzial und das Wissen eher sehr limitierte Mitarbeiter was das angeht und das ist so der Status eben, wo hauptsächlich bei den meisten Firmen das sein. Eben. Was heißt das, wenn ein Unternehmen sagt, wir benutzen KI, dann heißt das, dass die Assistentin vom Chef mal mit JGPT irgendwas recherchiert hat, oder? Genau. Ja. Es geht darum, dass sie vielleicht ja die JGPT gratis Version oder die Ko piler Version haben und dann? Da irgendwelche Daten hochladen, Mails und plötzlich super gute Mails schreiben und dann kommt plötzlich der sie und sagt der Assistent in deinem Beispiel, warum schreibst du plötzlich so gute E Mails und das ist so der Status quo wo dauernd auch n bisschen Awareness schafft in dem Moment. Ja, aber ich glaube, das ist ja heute fast überall so. Das spricht sich um, was man machen kann, aber es ist auch n bisschen so Wildwuchs, also dass man da. Ja, so mit einem mehr oder weniger gefährlichen Halbwissen drauf los Rommtet und glaube, dass wenn ihr dann da aktiv werdet, kann das doch viel in viel geordnete Bahnen und viel gelenkt werden und viel effizienter werden. Stell ich mir vor.

4:05 Mhm. Also wie wir das sehen, ist Unternehmen. Man also Unternehmen, die offen genug sind, mit KKI zu adoptieren und mach und mittlerweile begreifen, dass die meisten Firmen, dass das der Fall ist, haben das Problem, dass sie nicht wissen, wo sie anfangen sollen. Also es ist komplett unstrukturiert und immer wenn ich mit CEO spreche, kommt dann die gleiche Antwort. Ja, also wir warten, dass die Abteilungen mit Anwendungsfällen zu uns kommen, sodass wir dann diese Valuieren und priorisieren können, aber es kommt nichts. Das ist immer der Status quo. Also die Hürde ist ziemlich hoch und und vielleicht müsste man das Ganze ein bisschen mehr enzon angehen oder wie? Was schlagt ihr vor, wie geht ihr wie welche zu welchem Vorgehen ratet ihr?

4:50 Ja, wir haben gemerkt, dass es erstmal Sinn macht, dass das Management die Sprache KI spricht, wie wir das schaffen, ist, indem wir Workshops geben, beispielsweise wo wir wirklich Anwendungsfälle aus dem Alltag vom Management nehmen und diese mit den geeigneten KI Tools dann. Dem Management präsentieren in einem in einem Workshop, wo wir halt vorbereiten, diese Sachen anschauen und die richtigen Tools als werden Anwendungsfälle et cetera und dann hands on das beibringen und es und vorher ist uns auch wichtig, dass wir bei vor allem was generative KI ist, dass wir zeigen warum, wie funktioniert das auf einer Metaebene und was sind die Risiken und warum ist das Tool so, wie verhält sich das Tool, wie es sich verhält. Also ein Grundwissen zu aufzubauen und auch so prompting Techniken et cetera, damit sie nachher, wenn Sie die verschiedenen Tools anwenden, plötzlich im Workshop auch wirklich verstehen, warum bekomme ich was, ich bekomme einfach ein besseres Verständnis dazu zu zu aufzustellen und wenn das abgeschlossen ist, spricht man plötzlich KI, also generative KIS, sie verstehen, ah, ich kann Texter, Bilder et cetera generieren.

5:52 Und dann geht es rüber, meistens in die strategische, ja eben eigentlich verbinden. Was verbinden wir das mit einer strategischen Komponente, wo wir dann im Prinzip Hausaufgaben gehen, so Leitplanken setzen, strategische und einen Schwerpunkt setzen wollen, wo wir dann zusammen mit dem mit dem Management im Prinzip ne Strategie entwickeln wollen für das Unternehmen und gleichzeitig dort fangen wir meistens an, und das ist immer das Tollste auf der Abteilungsebene mit dem gleichen Konzept in Anwendungsfällen und richtigen Tools die Leute zu trainieren, und dann fängt die Magie an. Wenn man es richtig, also wir, ich mach das wirklich gerne, es macht mir Spaß und es gibt nichts Schöneres, als aus dem Raum zu laufen und alle Rennen zu dem Platz zurück. Nach dem Workshop und verwenden das Tool und plötzlich formieren sich Gruppen und man tauscht Wissen auf und Anwendungsfälle ploppern plötzlich hoch und das macht echt Spaß.

6:41 Also er infiziert die Leute auf ne positive Weise mit dem KI Virus. Also ich glaube es geht ja auch wahrscheinlich in der in der Chefetage darum erstmal auch aufzuzeigen, dass was man mit KI alles machen kann, wo es überall effizient eingesetzt werden kann und. Das ist nicht ich nehm an, da geht es nicht los, dass ihr sagt, ihr müsst jetzt erstmal einfach die Theorie lernen, bevor man in die Praxis geht, sondern ihr gebt denen schon gute Beispiele. Ja, also wir sind der Meinung, dass es halt viele Firmen sind, super strategisch und denken einen einen Schritt nach dem anderen. Das ist der falsche Ansatz, man muss einem kurz 3040 Minuten bisschen Theorie wissen über KI, aber wir reden da über die KI an sich, wie es funktioniert, nachher geht es wirklich hands on in die Sachen rein. Damit man einfach das erlebt und weiß, um was es sich handelt. Und dass man auch von strategischer Perspektive nicht zu lange wartet, sondern wirklich auch die Leute, die Mitarbeiter dazu auffordert, das zu verwenden. Mit diesen allgemeinen Tools, die jedem zur Verfügung stehen. Und dann kann man anfangen, langfristig mittelfristig zu denken.

7:46 Die Frage, die sich da stellen ist, will ich größere Projekte selber bauen oder gibt es schon Lösungen da draußen für mein bestimmtes Problem, aber so das allgemeine schnelle allgemeine KI Tools die ich behaupte zu. Für in sehr vielen, also vor allem in Bürojobs, jetzt halt Anwendung finden kann. Bereits mit Chat, GBT oder sonst welchen Tools schon sehr gut abdecken und da sollte man nicht so lange warten. Gibt es da auch gewisse Vorbehalte gegen die ankämpfen muss? Also ich weiß das zum Beispiel ja, wenn ich über über KI schreibe, dass da sehr viele Kommentare nachher kommen zu den Artikeln. Die so bisschen gezeichnet sind von Weltuntergang bis Weltherrschaft und Verdummung der Menschheit, stoße da auch auf Widerstand. Ich mal kann mir vorstellen, dass das in einem Unternehmen nicht ganz heterogen, alle immer gleich gut alles gut finden, sondern dass da vielleicht auch gewisser Widerstand herrscht. Ja, ist ein sehr guter Punkt und ein Thema, dass ich immer wieder aufgreife oder hauptsächlich die Kunden damit kommen die Person. Die mit uns kollaboriert ist die Person, die motiviert ist und sieht, dass es Potenzial hat.

8:52 Das ist natürlich nicht für alle so im Unternehmen, wie du gesagt hast. Warum sind da nicht alle diese Motivation, ja verschiedene Gründe, manche denken, ich bin zu alt dafür, warum soll ich das lernen, also vor allem Seniorengruppe, ich mach das so statt Ewigkeiten, andere sind der Meinung das ist zu kompliziert, ich verstehe das sowieso nicht, warum soll ich das anwenden? Andere haben eine Angst davor, ihren Job zu verlieren. Wenn Sie jetzt sich mit dem in konfrontiert, sie mit dem statt, statt es anders anzusehen. Das sind so die Komponenten und auch die Komponente des ich soll es denkt nur für mich, die hab ich. Zum Glück hab ich auch schon gehabt ehrlich gesagt aber das Bau ich schon bei bei den Workshops wenn ich sie gebe explizit ein, dass man selbst denken muss und das nicht ein das ist einfach nicht die ganze Denker Arbeit abnimmt. Ich beantworte das so im Fliegen eigentlich schon dort drin. Aber ja, das sind so diese 45 Punkte, die so oft das hören, diesen Bereich.

9:49 Aber bevor ihr loslegt, dann macht ihr diesen KI Readiness Check. Kannst du da in Grundzügen sagen was was genau prüft ihr da oder schaut ihr da an? Mhm, also wir haben da diese diese Studie, also diese Masterarbeit jetzt begleitet, die wir an der Studie ummünzen wollen und aus der akademischen Sicht ist die Motivation ein. Sogenanntes Reifegrad Modell wollten wir etablieren, was unsere Philosophie widerspiegelt. Korrekt, und das ist ein Unternehmen, muss ein gewisses Grad an einen gewissen Grad an Digitalisierung zuerst haben, bevor es KI anwenden kann. Und basierend auf dem haben wir so n Reifegradmodell etabliert, wo sich jeder im Prinzip, man hat 4 Stufen Reifegrad heißt man hat Level 0, man macht gar nichts in diesem Bereich bis Level 4.

10:44 Ich bin Experte in diesem Bereich über verschiedene Dimensionen und man kann sich dann sich selbst evaluieren und man bekommt so einen einen Score, einen eine ja genau raus und wir haben halt diesen dualen Ansatz wo wir Digitalisierung betrachten und KI. Über die gleichen Dimensionen aufeinander aufbauen und das hilft sehr schnell ein Unternehmen, einen ersten Blick zu bekommen und einen strukturierten Blick, vor allem wo sie stehen, genau. Und wie, wo, wo seid ihr da im Moment? Wie viele Unternehmen habt ihr schon angeschaut oder geht es erst los? Also die. Die Master, die Masterstudentin, die das die das mit uns gemacht hat, die ne tolle Arbeit gemacht hat, diesem Bereich ist jetzt schon ich glaub 6 Monate 34 Monate dran gewesen im Ganzen der hat sich genau verfolgt ganz nahe und das hat jetzt vor ich glaub eineinhalb Monaten wurden wir fertig mit dem ja.

11:41 Und sind dann raus auf dem auf den Markt sag ich mal mit dieser mit dieser Umfrage haben mittlerweile um die 250 Antworten und die Sache war, man muss 8 Minuten investieren um das auszufüllen. So, so kurz geht das nur. Ja, ja, 8 Minuten kann man das kurz ausfüllen und dann bekommen und wir wollten halt den Leuten eine Motivation geben, nicht nur ihre Antworten für eine Studie zu geben, die sehr spannend ist für den schweizerischen Markt, dass man versteht, wo KMU stehen in der Digitalisierungs und KI Bereitschaft, sondern. Man wie, wie wollten den Leuten wir auch individuell aufzeigen, was KI kann und haben dafür wir einen einen Report generiert. Das heißt, wenn man die Fragen ausfüllt, bekommt man via Mail von uns dann einen seinen Maßgeschneidern individuellen Report anhand der Antworten das aufzeigt, wo man steht auf der Digitalisierungsebene, auf der KI Ebene und mit genauen Handlungsempfehlungen und das wird alles von KI anhand von unseren Instruktionen schön generiert und schön PDF und die Leute fanden das noch spannend, vor allem Leute die noch keinen so ein strukturierten. Ansatz haben bezüglich dieser.

12:43 Thematik also es gibt schon mal einen Überblick wo man steht und wie war die wie, wie waren die bisherigen Reaktionen, waren die Leute überrascht, dass sie sagen, wir wussten nicht, dass wir so gut oder so schlecht sind oder wie haben die reagiert? Ja, es gab beides. Also Leute, ja spannend, die spannende Ansatz. Ja, ich dachte mir schon, dass wir dort stehen. Die Handlungsempfehlungen klingen auch toll, spannend. Und dann kommen wir ins Gespräch, andere finden das super cool, weil sie eben komplettstruktur keine Struktur haben oder plötzlich anhand der Fragen gemerkt haben, da ist ja noch viel mehr möglich und auch die Handlungsempfehlung geben Ihnen klare Steps priorisiert, was sie als nächstes angehen sollen und das war ist schon spannend das. Zu helfen.

13:26 Also habe ich es richtig verstanden. Es ist gleichzeitig eine eine Studie Mhm, ne wissenschaftliche Studie und gleichzeitig ist es aber auch wie ein, sagen wir, ein Einstiegs Opposition. Das Instrument, wo er dann eine Dienstleistung anbietet. Ja, es ist alles for Free, eigentlich also, um es ganz aufzurollen, aus der akademischen Motivation wollten wir eben ein neues Modell in die akademische Welt bringen, das Digitalisierung und KI miteinander abdeckt, aufeinander. Das andere war noch, es gibt 34 Gramm Modelle schon da draußen, die sind sehr. Sektorspezifisch zum Beispiel Manufacturing oder irgendwie Software Engineering. Ganz spezifische Modelle, aber dann ist es immer nur KI oder Digitalisierungs oder die KI Reifegrad Modelle sind dann komplett. Völlig zu zu weit hergeholt also? Komplett also schon 20 Jahre in der Zukunft und die Digitalisierungsmodelle diesen Leiter mittlerweile ein bisschen outdated und das wollten wir mal verbinden und auch so machen, dass jeder Sektor sich angesprochen fühlt und dann wollten wir auch etwas machen, dass viele von diesen reifegramm Modellen passieren, auf Interviews mit den CEOS oder sonst was, und da muss man anhand von Antworten irgendwie versuchen, da ein Muster zu erkennen zwischen allen Antworten anhand von Text im Prinzip. Und wir wollten anhand von diesen 4 Stufen Prinzip einen wirklichen Zahlenwert haben, der uns erlaubt, eigentlich zahlen Durchschnitte zu nehmen und wirklich das Zeug miteinander richtig zu vergleichen und eben für diesen Level 0 bis Level 4 ist dieser Ansatz, der uns

14:57 erlaubt über multiple Dimensionen, über diese KI und Digitalisierungsgeschichte das anzugehen und mit dem wollten wir Skalierbarkeit erreichen, dass wir halt verschiedene Sektoren angehen können mit einem einfachen Konzept, das nicht komplex ist. Das heißt die Sprache. Durfte auch nicht zu schwierig sein. Die Dimension musste sich jeder angesprochen fühlen, auch so ausgewählt, dass, egal wer das beantwortet, von einer Firma ungefähr das beantworten kann, von der Hilfe her. Also es macht keinen Sinn, in megatechnische Fragen einzugehen und das ist uns da gelungen. Und jetzt, was wollen wir dem Erreichen aus der Studieperspektive, wenn wir das noch weiterverfolgen? Die einfach verhelfen, also die KMUS machen 99% aller KMUS, aller Firmen aus der Schweiz, 66% aller Leute sind in KMUS angestellt und nur 60% der KMUS verwenden KI und wir wollten mit dem wie einen Einblick geben, warum ist das der Fall und wie kann man das eigentlich lösen, sei es jetzt auf auf Regierungsebene, dass da irgendwelche Anreize oder Unterstützung gesetzt werden oder auch für andere Firmen, die in diesem Bereich tätig sind oder für die Firmen selber. Ja, seid ihr da mit den Erkenntnissen? Gibt es da schon irgendwas, was wir haben? Ja, also die die Master Studentin hat da mal die erste Valuation gemacht anhand von den ersten 77 Antworten die sie hat. Das ist noch nicht repräsentativ, weil sie muss abgeben und da war es noch spannend mal Einblick dazu rein zu bekommen, wo wo wie Firmen stehen, beispielsweise wenn du über also was Digitalisierung angeht sind Leute. Also die Firmen beim Wert von

16:28 22, also Level 0 heißt ich hab noch gar keine Digitalisierung, ich hab ein Papier Level 1 heißt OK, ich hab mich angefangen mit dem auseinanderzusetzen und Level 2 heißt ich hab mich langsam etabliert in diesem Bereich, Level 3 ist schon relativ gut und 4 ich bin ein Profi und die meisten in die Digitalisierungswelt das ist Durchschnittswert über alle Dimensionen sind bei einer 2 rum also sie haben so das was sie brauchen und es reicht ihnen und mehr gibt es selten was KI angeht sind sie eher beim Wert. 1. Ich hab mich mal langsam angefangen damit zu befassen. Ein Licht, ein bisschen drüber, das ist so mal auf dieser Ebene nicht. WM geht, was auch sich widerspiegelt mit den vielen Gesprächen, die wir in Unternehmen haben, also schon bereits mit diesen Resultaten, genau. Also da seid ihr seid ihr ja gut unterwegs, denk ich mal so wie viele, wie viele Firmen werden noch angeschaut oder? Das Ziel ist, dass wir eine große Abdeckung haben, damit wir auch genügend Zahlen haben und.

17:25 Klare statistische Signifikanten aufzuzeigen, hast du aus Akademie gesprochen. Man kann über den einen Link, also LEAN minus. F einblenden. Können Sie die einblenden? Perfekt zu machen, einfach nur, da kann man das jetzt ausfüllen, dass mit der Uni Basel da zusammen mit der Masterstudentin ist es promotet. Und wenn ich da Werbung machen darf, einfach nicht ausfüllen und es hilft. Halt. Ist ja, ist ja gratis. Also man kann ja nur davon. Profitieren genau der Grund? Genügend Antworten. Muss ja dann. Es gibt keine versteckte Gebühr. Oder ganz gar nicht. Macht das wirklich aus? Was ist unsere Motivation, vielleicht weil du das vorhin gefragt hast? Einerseits Einblick zu bekommen in die ganze Welt, damit wir wissen, wo wir ansetzen müssen, bei Firmen, also wo, wie wir sie unterstützen können, andererseits natürlich als Marketingkonzept.

18:11 Und das ist so die Hauptmotivation für uns, einfach Einblick zu bekommen. Wo sind die Unternehmen und wir sinten das. Und wenn Leute Lust haben, das genau zu besprechen, sind wir da. Aber der Report, der KI generiert wird, der bekommt man for Free und bekommt einen guten ersten Einblick in die Geschichte. Wie oft hört ihr denn, dass die Unternehmen sagen oder die Unternehmensleitungen sagen, ja, wir brauchen das in unserer Branche oder in unserem Geschäft gar nicht, weil bisher hat es ja auch. Ohne KI alles bestens funktioniert. Ha, das ist extrem firmengrößenabhängig gesagt, aber auch da, es kommt drauf an. Es gibt Firmen wo.

18:57 Die relativ klein sind und sagen, OK ich ein JGBT Kurs könnte mir helfen. Ich hab keine Ahnung, der Bereich die sind sehr offen dafür. Es gibt aber gleich große Firmen im anderen Spektrum die sagen Nein das brauche ich nicht, warum soll ich das so machen, ich mach das schon die ganze Zeit so klare Muster kenne ich leider nicht, ich kenne nur ein Muster, je größer ein etabliert das Unternehmen ist desto mehr Struktur ist vorhanden, was sich auch mit den Ergebnissen des der Studie da aufzeigen je strukturierter das Ganze ist, desto mehr Fokus wird auf AI gelegt. Das heißt, das war relativ spannend, macht auch Sinn eigentlich, weil die Unternehmen natürlich Kapazitäten haben, sich damit auseinanderzusetzen und die sehen tendenziell mehr das Potenzial oder haben mehr Wettbewerbsdruck sag ich mal so. Wie oft, wie stark ist denn das Thema? Haben wir in dem Podcast auch schon gesprochen. Wenn ich sag, ist aus deiner Sicht, wie wichtig ist aus deiner Sicht die Voraussetzung, dass da geordnete Datenstrukturen?

19:56 Vorhanden sind und dass man überhaupt oder kann man die ganze Digitalisierungsgeschichte auch überspringen und dann was mit KI machen. Es kommt sehr auf den Anwendungsfall drauf an und das war etwas super Spannendes bei bei diesen ersten 77 antworten, die wir bekommen haben, analysiert haben. Alles was so Datengeschichten angeht haben haben sich die Leute relativ gut evaluiert. Und zwar haben sie sich einen Durchschnitt, einen Wert von 2,37 gegeben, das heißt, irgendwo zwischen ist ich hab mal die das Fundament bis ich bin relativ gut bereit, was der höchste Wert war im Durchschnitt von allen Dimensionen die wir angeschaut haben und da geht es wirklich um wie verwendest du Daten, hast du eine gute Datenstruktur um Einblicke in deine Firmenprozesse zu haben und.

20:39 Auf der anderen Seite, was KI angeht und das Ausnutzen dieser Daten um irgendwie einen einen Einblick über KI unterstützen zu haben, haben wir den tiefsten Wert bekommen. Der tiefste Wert war irgendwo bei knapp 1 oder unter 1. Also sie sind es erst am Anschauen, das heißt man merkt einen Riesen, das war mir die die Massestellen hat das sogenannt eine Digitalisierungs und KI Lücke. Die aufzeigt, OK, an einer Dimension sind sie zwar superstark, alle Firmen haben sagen, Sie haben gute Datengrundlagen und Einblicke, aber auf der anderen Seite verwenden Sie das in der in den Daten und Einblickswelt verwenden Sie KI überhaupt nicht, wo eigentlich KI am besten wäre und da hat sie die größte Look entdeckt, was für uns sehr interessant war und die Frage die zu beantworten kann sein. OK, die Firmen sind sich nicht bewusst was sie mit diesen Daten eigentlich anstellen können oder? Die Firmen, ich glaub das ist eigentlich der Haupt oder die Firmen denken es ist nicht, es hilft ihnen nichts, weil sie wollen nicht und oder es ist zu komplex ist irgendwie KI einzuführen, weil halt wenn man eigene Daten hat sind das eigene Systeme und da irgendwie KI anzudocken ist die Annahme, dass es immer sehr schwierig ist und macht keinen Sinn et cetera ich wo da das die war.

21:48 Ich würde jetzt vermuten, dass. Es vielleicht daran liegt, wenn man gut, wenn man, wenn man da aufgeräumte Daten hat, dass man da ja auch n Bewusstsein hat. Für Daten, aber gleichzeitig vielleicht auch durch die die Befürchtung, was man hört, wenn man das jetzt irgendwo durch irgendwelche Sprachmodelle und Systeme laufen lässt, die irgendwo über irgendwelche Server in USA oder in China laufen. Dass man das ja da einfach diese wohlgehüteten und sortierten Daten nicht einfach so rausgeben möchte, dann auch Mhm, also auch an dem liegen ja, es also. KI ist ja die Welt von KI ist relativ groß. Wir haben die Generalitative KI wo, da muss man die Daten dann nach Amerika schicken und sonst etwas und die normale KI, die es seit je und je gab um einfach Prognosen zu machen anhand von Mustern in den Daten, und das sind meistens Modelle die man selber nehmen kann oder trainieren kann. Ich finde, ich glaube es.

22:42 Es fehlt ein Verständnis, was Firmen, dass wir da, dass Firmen eigentlich das Potenzial nicht genug verstehen, dass sie mit ihren eigenen Daten eigentlich vielleicht sogar trendvoraussagen machen können, wie ihr Geschäft oder wie wieviel Kunden sie in nächster Zeit vielleicht akquirieren können oder wie wie ihre Projekte laufen werden, wieviel Zeit oder wieviel Kosten sie verursachen werden, wenn Firmen genügend Daten haben über der Vergangenheit. Dann erkennt man meistens Muster und man kann das Systeme mehr und mehr füttern und dafür braucht man keine so großen KI Modelle von Amerika. Ja die vereinfachen natürlich das Ganze wenn es um die Interpretation gibt, aber es ist gut möglich, dass die Leute diese diesen, dieses, diesen, diesen Vorurteile haben, dass sie keine ihre Daten nicht schicken wollen, was vielleicht, das ist auch.

23:26 Kein Vorteil, aber man arbeitet ja im Moment an verschiedenen Ebenen daran, dass man die. Die Systeme auch bei sich selbst laufen lassen, dass sie das Unternehmen nicht verlassen müssen. Also war neulich gerade bei IBM eingeladen im Forschungsinstitut, das war sehr interessant mit Quantencomputern und so weiter und wie ich es verstanden habe, ist es einerseits ja aus Sicherheitsgründen gut, wenn die Sachen direkt. Voraus laufen und zweitens auch energiemäßig, weil die Daten nicht durch die durch die halbe Welt geschickt werden müssen. Also ich glaube, da werden noch einige Fortschritte kommen, da werden noch einige Barrieren brechen, wo du sagst tatsächlich, dass es vielleicht auch so am am Bewusstsein, an der Vision und am Wissen fehlt, dass die Unternehmen gar nicht wissen, was sie mit ihren Daten. Alles, wozu Sie die noch gebrauchen könnten, was Sie daraus noch schließen könnten und so weiter ja, ich denke, es ist ein.

24:23 Doppeltes Problem also deins sicher, also das was du erwähnt hast mit dieser Daten, ich bin jetzt aus dieser Prognose sicher gekommen, dort denke ich, dass die Leute definitiv einfach nicht einfach noch nicht genügend Vision haben, was was man da machen kann. Was du sagst mit den Modellen KI, also mit Daten, Rüberschicken und Sicherheit komplett, auch da bin ich mir auch unsicher, ob die Leute genügend Vision haben, was man dafür damit machen könnte, aber tendenziell, wenn sie das verstehen ist dieses Argument komplett valide und das hab ich auch schon öfters gehört, viele Firmen sind noch gar nicht so weit, dass sie sich so mit diesen Gedanken auseinandersetzen, bei bei uns, die wir so sehen, wenn es um Daten hochladen, gehen die Systeme. In dieses Detail, da geht es mehr um Dokumente und aber keine CRCRM Daten beispielsweise oder EAP Daten mein ich aber auf der anderen Seite was du genannt hast und das hab ich heute morgen grad n spannendes Gespräch gehabt, dazu es Leute die Affiner werden mit dieser Thematik werden sich wohl oder übel oder kommen automatisch zu diesem Punkt. Wie kann ich sicherstellen, dass ich die Daten bei mir inhouse habe und ich möchte dann so n schlaues KI Modell haben. Und da gibt es könnt ich noch n ganzen Vortrag drüber halten, aber da merkt man schon den Trend, dass wir, dass man so kleinere Modelle nimmt, dass man selber n Büro laufen lassen kann, damit die Daten sicher sind und man halt 100 Franken bezahlt, für die man Unterhaltskosten im Monat und keine 1000 Franken an Chat, GBTU und co. Schickt mit den Riesenkosten, Energiekosten et cetera die man hat und mehr Sicherheit hat.

25:54 Die Modelle sind leider heutzutage noch ein bisschen schwach schwächer, aber ich glaub der Trend geht in die Richtung in den nächsten Jahren definitiv. Ja, ich glaube, es gibt. So ein paar Hürden, wo man heute noch sagt, eben, man braucht da irgendwie ein ganzes Atomkraftwerk. Ja, das ist. LGPT und. Und weiß ich was zu betreiben, dass diese Probleme, solche Probleme gelöst werden können und eben auch Sicherheitsfragen irgendwann, dass man die irgendwann in den Griff kriegt und man muss ja auch jetzt schon darauf vorbereitet sein, das war dann ein anderes, wenn ich jetzt, 3, da noch von IBM erzähle. Mit diesen Quantencomputern bereitet man sich ja dadurch darauf vor, dass man die Daten, die man jetzt verschlüsselt, dass die auch in 10 Jahren nicht irgendwie entschlüsselt werden können, also das man nur um zu sagen, man muss ja da auch.

26:46 Man nicht nur von heute auf morgen, sondern von heute auf überübermorgen denken und kann aber gleichzeitig auch eine Vision haben, oder? Also quasi muss Ideen haben, wo man sagt, es ist gut, wenn wir jetzt uns auf darauf vorbereiten, dass da wirklich so ein ganze Innovations und KI Tsunami auf uns zukommt. Wie schätzt du die Situation ein? Im Vergleich oder im Bezug darauf, wie andere sie einschätzen, denkst du, wir sind alle allen wir alle sind uns schon bewusst, was auf uns zukommt und oder oder denkst du, das wird noch viel mehr sein oder denkst du, vielleicht ist es ein Hype im Moment?

27:27 Ah ist gute Frage. Ich hab gemischte Gefühle auf der anderen auf einer Seite muss man verstehen, dass. KI heutzutage nichts anders ist als Wahrscheinlichkeit. Das heißt, es hat einfach Muster erkannt in den Daten und und man kann ihn noch ein bisschen trainieren, wie er logisch denken soll und planen soll und daraus ausführen soll, ist ein reines Wahrscheinlichkeitsmodell und ich glaube da hört es dann nicht langsam auf, das heißt Ich denke KI wird mit der Zeit immer wie mehr von unseren Jobs. Unterstützend helfen manche vielleicht sogar ersetzen. Und das werden KI Science, die immer wie mehr auf eine bestimmte Aufgabe trainiert werden oder sehr gut in Arbeitsflüsse von Leuten in einem in einer Abteilung angepasst sind, der die Idee von das KI, der Weltuntergang, den Weltuntergang bringt und so weiter bin ich eher. Kritisch.

28:29 Also ich denke nicht, dass es der Mensch hat schon vieles überstanden. Ich denke nicht, dass das passiert. Nichtsdestotrotz muss man vorsichtig sein, also es gibt es hat schon Beobachtungen gegeben, wo man KIN Sandkasten auf dem also n Sandkastenformat auf dem Computer laufen lassen hat. Und er versucht hat, sich aus diesem Sandkasten, also Sandkasten, heißt, dass sie nichts kaputt machen können im, und man hat schon beobachtet, wie sie versucht haben, aus diesem Sandkasten rauszuspringen oder weil sie irgendwelche in die Logik oder sonst was sagt. Ich könnte hier mich raushacken, und das sind dann schon gefährliche Gedanken, das heißt oder Sachen Beobachtungen, man muss dann einfach vorsichtig sein, dass man ihm nicht Zugang gibt zum Mathemat. Knopf ganz bestimmt ganz.

29:12 Bestimmt nicht. Aber es gibt ja auch die andere, sehr optimistische Version, dass wir dann alle nicht mehr arbeiten müssen, dass jetzt das goldene Zeitalter kommt. Aber ja. Wahrscheinlich wird es irgendwo dazwischen sein und ich denke was. Passieren wird. Meiner Meinung nach ist KI wird uns unterstützen, schneller zu sein bei vielen Sachen, aber leider Gottes ist es schlecht für Menschen. Das ist meine Vision. Ich glaube, wir haben gesehen, wie iphones und so gekommen sind, plötzlich früher hatte man eine Woche gewartet, bis man ein Liebesbrief bekommen hat, heute geht es in der gleichen Sekunde, es wird erwartet, dass man in der gleichen Sekunde antwortet, je nachdem E Mails muss man schnell beantworten, man bombardiert von links und rechts von KI Inhalten heutzutage immer wie mehr und plötzlich kann man schneller auf e Mails antworten, plötzlich kann man schneller sich Sachen ausdenken, ich glaube einfach Geschwindigkeit wird zunehmen. Und ich frag mich, ob der Mensch bereit ist für diesen Geschwindigkeitszuwachs und diesen Stressfaktor, weil es ist nicht so, dass die Gesellschaft dann sagt, OK, wir bremsen jetzt und ab, sie nehmen das, sondern die Leistungsgesellschaft wird dazu führen, dass es einfach nur mehr und mehr und mehr verlangt wird und am Schluss ja ist es ist, ich sehe da sehr viel Gefahr drin.

30:23 Die Frage ist, haben wir eine? Wahl können wir uns dem Verschließen oder oder müssen wir einfach, nee, ich glaube, wir müssen lernen, damit umzugehen, und ich glaube, das was ihr Macht, geht in die Richtung, dass man. Egal wie es wie es dann rauskommt, einfach mal sich damit beschäftigen muss und lernen muss, worum geht es überhaupt und geht man damit um. Ja, also meine. Philosophie ist, ich möchte den Leuten zeigen, wie sie Hands on im Arbeitsalltag an ihrem Anwendungsfall, also an ihrem Dokument und so weiter lernen, das zu verwenden, damit sie. Zeit, die sie für n Anschluss Schlusszeichen früher verschwendet haben, indem sie ewigst lang in einer E Mail rumgebastelt haben. Beispielsweise jetzt halt nicht mehr 20 Minuten brauchen, sondern es in 3 Minuten haben und Ihnen mehr Zeit geben fürs Wesentliche.

31:09 Ich will ich sehe, dass das an. Und das ist so mein Ziel. Also wenn ich den Leuten, beispielsweise Kundenberater, wenn sie nicht mehr so viel administratives machen können, haben sie plötzlich mehr Zeit für die Kunden und können mit dem Kunden dann Kunden eine viel bessere persönliche Beziehung aufbauen. Und ich denke, das wird irgendwie mehr wichtiges Vertrauen aufbauen, Persönliches und das Digitalisierungs eben nebenbei hilft. Und das liegt dann wieder an uns. Dass wir mit der freigewordenen Zeit machen, ob wir das dann wirklich auch so anwählen, das ist ja das. Ist so korrekt. Ja, es war ein interessanter. Einblick Wer mehr wissen will zu dem, was du und was line FS und ihr macht, findet das hier so in den Begleitinformationen. Vielen Dank, dass du da warst und weiterhin viel Erfolg in Santiago. Vielen dank Christoph war sehr.

31:51 Spannend. Danke, dass du mich hier hattest.