Transkript

00:00:00: [Musik] [Applaus] Hallo und herzlich willkommen zu  

00:00:05: einer neuen Folge von Inside IONOS auf dem IONOS Summit. Vor ein paar Wochen ging es in einer  

00:00:10: Diskussionsrunde um die Frage, wie Cloud  und künstliche Intelligenz unsere Arbeit  

00:00:14: beeinflussen und verändern. Mit dabei waren Theo  Pham und Tibor Merey, zwei Experten auf diesem  

00:00:20: Gebiet. Ich bin Karen Gräper und habe die Chance  genutzt, um nach dem Panel noch einmal mit beiden  

00:00:26: zu sprechen. Theo Pham ist Experte für digitale  Trends und künstliche Intelligenz, berät globale  

00:00:32: Marken und schult Mitarbeitende in Sachen KI und  Social Media. Außerdem begrüße ich Tibor Merey. Er  

00:00:38: ist Managing Director und Partner bei der Boston  Consulting Group und kennt sich bestens mit der  

00:00:43: Implementierung von neuen Technologien aus. Dazu  gehört natürlich auch datengetriebenes Wachstum  

00:00:48: und künstliche Intelligenz. Ihr wart beide zu  Gast auf einem Panel, und da ging es um das  

00:00:54: Thema Cloud und KI als unsichtbare Architekten  für die Zukunft der Arbeit. Ich würde trotzdem  

00:01:00: gerne zunächst mit einer persönlichen Frage  einsteigen: Wie habt ihr euch dem Thema KI  

00:01:08: genähert und wie intensiv nutzt ihr KI bisher? Ich bin schon immer ein Technikbegeisterter  

00:01:14: gewesen. Ich habe früh mit Computern angefangen  und zu Hause immer die neuesten Gadgets  

00:01:20: ausprobiert, was ich mir nicht immer leisten  konnte. Beruflich beschäftige ich mich jetzt schon  

00:01:25: seit über 5 Jahren mit technologiegetriebener  Transformation bei unseren Kunden.  

00:01:31: Was sich verändert hat, ist das Thema KI; es ist  nicht neu. Wir erleben einen unglaublichen Boom  

00:01:37: und Hype um das Thema, und was interessant  ist, ist, dass ein Hype entsteht, wenn es  

00:01:42: für die breite Masse greifbar wird. BT ist ein  Beispiel, das fast einem Jahr diese App lanciert  

00:01:50: wurde und plötzlich jeder damit experimentieren  konnte. Man konnte ein lustiges Gedicht über den  

00:01:54: heutigen Tag machen und vieles mehr. Damit  wurde es für den normalen Menschen greifbar,  

00:02:00: obwohl die zugrundeliegende Technologie  nicht neu ist. Jetzt sind wir mitten im  

00:02:05: Einsatz für Unternehmen. Vielleicht  noch mal zurück zur Ausgangsfrage,  

00:02:09: Theo, wie ist dein Zugang zu KI entstanden? Ich bin sehr neugierig, probiere viele Apps und  

00:02:15: Programme gerne aus und bilde Leute in diesem  Bereich aus. Das gehört zu meinem Beruf dazu,  

00:02:20: immer aktuell zu sein. Tatsächlich habe ich  verschiedene KI-Tools benutzt und viele davon  

00:02:26: abonniert, die meistens 20 bis 30 € im Monat  kosten, alles sehr überschaubare Summen. Mit  

00:02:33: diesen Tools kann man geniale Sachen machen, die  ich dann für meine eigenen Prozesse nutze, z.B. um  

00:02:39: meinen Podcast zu editieren oder Präsentationen zu  erstellen. Ihr habt im Panel gesprochen. Ich würde  

00:02:45: gerne hervorheben, dass alle, die beim Summit  sind, sehr weit sind, was das Thema KI angeht,  

00:02:55: weil es die Tech-Branche ist. Man hat noch  einen anderen Zugang dazu, aber vielfach hat  

00:03:00: man den Eindruck, dass die Arbeitswelt von diesem  KI-Boom überrascht wurde . Hast du eine Erklärung,  

00:03:06: warum das so ist, oder teilst du diesen Eindruck? Es ist immer sehr relativ. Man sagt, ChatGPT war  

00:03:12: die am schnellsten wachsende App aller Zeiten, mit  100 Millionen Nutzern innerhalb von zwei Monaten,  

00:03:16: was unglaublich ist. Viel schneller als Instagram  und so weiter. Jetzt kann man sagen, gigantisch,  

00:03:20: 100 Millionen Nutzer, dann kann man sagen, es  gibt aber 8 Milliarden Menschen auf der Welt,  

00:03:23: also ist es doch nur ein kleiner Prozentsatz, der  sich mit diesen Technologien beschäftigt. Gefühlt  

00:03:28: beschäftigen sich heute ein paar 100 Millionen  Leute mit diesen Tools, wenn man ChatGPT und  

00:03:33: andere zusammen nimmt. Ich glaube, es wird richtig  Mainstream, wenn z.B. Microsoft CoPilot ausgerollt  

00:03:40: wird, denn heute gibt es schon zwischen  500 Millionen und eine Milliarde Menschen,  

00:03:44: die täglich mit Word, Excel und PowerPoint  arbeiten. Wenn die diese KI-Features nutzen  

00:03:51: können, wird das totaler Mainstream. Ich glaube,  das ist ein großer Schritt. Heute sind wir bei  

00:03:57: 100 bis 200 Millionen, und dann werden plötzlich  eine halbe Milliarde Menschen diese Tools nutzen. 

00:04:05: Es hängt immer wieder von der sogenannten  10-20-70-Regel ab, die wir beobachten. Der  

00:04:16: Erfolg von KI-getriebenen Anwendungen besteht nur  zu 10% aus dem Algorithmus, zu 20% aus dem Tool,  

00:04:23: wie CoPilot oder GPT, aber 70% ist wirklich  der Wandel des Arbeitsablaufs und auch der  

00:04:31: menschlichen Arbeit. Ich glaube, das ist einer der  Gründe, warum es noch nicht angekommen ist, weil  

00:04:36: wir in unserer Arbeit mit Unternehmen sehen, dass  es in den seltensten Fällen nicht am Algorithmus  

00:04:41: scheitert oder an dem Tool, sondern es die 70%  sind. Da muss man nicht den Kopf überzeugen,  

00:04:48: sondern das Herz der Menschen, dass sie diese  Tools nutzen und zu einem Erfolg bringen können.  

00:04:53: Vielleicht kurz dazu, ich glaube, dass tatsächlich  kleine Unternehmen und Selbstständige agiler sind,  

00:04:59: weil sie sagen, das ist cool, ich teste es mal  aus, oder ich bezahle es aus eigener Tasche und  

00:05:04: benutze es mal. Bei Großunternehmen sehe ich, dass  das ausgebremst wird, weil die großen Unternehmen  

00:05:11: sagen, wir wissen noch nicht genau, wie das ist  mit Datensicherheit, und dürfen wir Daten in  

00:05:14: ChatGPT eingeben? Das ist berechtigt, aber es gibt  viele Mitarbeiter, die sehr passiv sind, die dann  

00:05:19: sagen, ich benutze ChatGPT, wenn der Arbeitgeber  mir das anbietet, und dann wird gewartet,  

00:05:24: bis 10.000 Lizenzen gekauft werden. Ich glaube, da  gibt es so einen Lag, dass viele Kleinunternehmen  

00:05:30: schon deutlich weiter sind in der Nutzung dieser  Tools als Großunternehmen, die verhalten sind. 

00:05:37: Das finde ich ganz spannend, diese Wahrnehmung,  groß versus klein. Da habe ich später auch noch  

00:05:43: eine andere Frage zu, die ich gerne in den Raum  werfen würde. Aber ich würde gerne noch mal auf  

00:05:48: diese 70% zurückkommen. Du sagtest, das ist ein  Change, und ihr beide berät ja auch Unternehmen,  

00:05:55: die sich diesen Themen nähern wollen und dann  mit KI arbeiten wollen. Ist es dann nur eine  

00:06:01: Veränderung der Arbeitsweise, oder erlebt ihr  tatsächlich Vorbehalte, die in den Unternehmen  

00:06:08: da sind, wie: das ist mir zu gewagt? Absolut, ich habe schon alles gesehen,  

00:06:15: und ich sage immer, schlimmer als kein KI-Tool zu  nutzen, ist eines zu verwenden, das niemand nutzen  

00:06:21: will. Der Mensch ist und bleibt ein emotionales  Wesen, und um diese Vorbehalte zu minimieren,  

00:06:31: beginnt mit dem Lernen. Menschen sind skeptisch  gegenüber dem, was sie nicht kennen. Da setzen  

00:06:40: wir auch an, Theo, mit seinen Upscaling-Angebot.  Aber was wir auch sehen in den Transformationen,  

00:06:45: die wir durchführen, ist, es geht um Learning by  Doing. Man sagt, ich mache das nicht sequentiell,  

00:07:00: dass ich erst alle Lizenzen kaufe, die Systeme  einführe, und wenn dann die Daten alle bereinigt  

00:07:05: sind, fange ich an mit dem Use Case. Sondern  man sagt,, ich nehme mir einen Prozess oder ein  

00:07:10: Produkt oder ein Kundensegment, und dann mache  ich auf diesem Perimeter alles Ende zu Ende. Da  

00:07:15: habe ich die Systeme, da habe ich den Prozess, und  da binde ich auch die Leute ein. Damit kriegt man  

00:07:20: das Learning by Doing rein und dann plötzlich  auch die Dynamik, die den Change befeuert. 

00:07:24: Du berätst ja Kunden, was sind so  klassische Vorbehalte, denen du  

00:07:28: begegnest, wenn du das einführen möchtest? Ich glaube, die Vorbehalte sind dann groß,  

00:07:32: wenn sich die Leute noch nicht viel mit dem Thema  auseinandergesetzt haben, weil es dann immer diese  

00:07:36: diffuse Gefahr gibt. Künstliche Intelligenz wirkt  gruselig und komisch. Sobald die Leute sehen,  

00:07:42: was diese Tools können, sind sie in der  Regel sehr begeistert. Sie sehen sofort  

00:07:46: den Nutzen, und das ist auch das Schöne daran,  dass sie sehr benutzerfreundlich sind. Beispiel:  

00:07:50: Ich war letztens bei einer Firma, die sehr viele  Audioinhalte produziert, z.B. diesen Podcast hier.  

00:07:55: Im Nachgang wird jemand aus eurem Team diesen  Podcast editieren. Die Person wird sich das Ganze  

00:08:00: anhören, das sind 10, 20 Minuten, und dann müssen  Versprecher rausgeschnitten werden, Füllwörter,  

00:08:05: wenn ich immer "gell" oder "aber" sage, und  Sprechpausen. Dieser ganze Prozess kann gerne mal  

00:08:11: eine Stunde dauern. Mit künstlicher Intelligenz  wird alles, was wir hier sprechen, transkribiert.  

00:08:16: Das heißt, jedes Mal, wenn ich jetzt ein Füllwort  benutze, steht das im Transkript, "gell" oder so,  

00:08:24: und in dem Transkript gibt es eine Funktion,  die heißt "Magic Edit". Dann wird im Prinzip  

00:08:27: das Transkript angeguckt, und dann steht da,  okay, es wird da irgendwie zehn Mal "gell" oder  

00:08:30: "na ja" gesagt. Jetzt drückst du einmal auf den  Knopf, und dann wird alles rausgeschnitten. Also  

00:08:34: da wird auch die entsprechende Audiostelle  rausgeschnitten, auch im Video. Das heißt,  

00:08:38: die Arbeit, die normalerweise eine Stunde dauert,  dauert jetzt halt 10 Sekunden. Du wirst einfach  

00:08:43: viel produktiver dadurch. Jetzt kommt aber  das Spannende: Ich kann jetzt zwei Personen  

00:08:46: von diesem Tool berichten, und die eine Person  kriegt leuchtende Augen und sagt, genial, darauf  

00:08:51: habe ich gewartet. Jetzt kann ich mal kreative  Dinge machen, muss nicht dieses langweilige Zeug  

00:08:55: machen. Und die andere Person kriegt Panik und  sagt, Moment mal, das ist mein Job. Ich mache den  

00:08:58: ganzen Tag nichts anderes, als diese Versprecher  und Füllwörter rauszueditieren. Das heißt,  

00:09:01: ich glaube, es hängt ganz stark davon ab, wie  viel du dir selbst zutraust, dass du sagst,  

00:09:06: ich sehe das nicht als Bedrohung, sondern eher  als eine Art Erleichterung. In dem Zusammenhang  

00:09:09: spreche ich auch immer gerne über AI als Augmented  Intelligence, also nicht was Künstliches, was uns  

00:09:15: ersetzen soll, sondern ein Tool, das uns dabei  hilft, unsere menschliche Intelligenz noch weiter  

00:09:20: zu heben und zu skalieren. Das heißt, es geht gar  nicht darum, dass KI Menschen überflüssig macht,  

00:09:28: sondern es ist ein Lernprojekt, dass man Menschen  vermitteln muss, dass KI einen unterstützt  

00:09:34: und Freiraum schafft für andere Projekte. Ja, ich glaube, man muss schon ehrlich sein,  

00:09:39: es werden Tätigkeiten ersetzt werden. Ich  glaube, das ist völlig klar, und das hat es  

00:09:44: immer wieder in der Menschheitsgeschichte. Nur  ist jetzt der Unterschied, dass man vielleicht  

00:09:49: aus einem Kutscher, der früher Pferdewagen  gefahren ist, nicht Taxifahrer werden konnte  

00:09:53: innerhalb von einem Jahr oder so, sondern dass  zukünftig das Auto durch eine KI gesteuert wird.  

00:09:59: Also die Umwälzungen werden viel größer,  und der Gap in einem neuen Beruf kann sich  

00:10:04: auch vergrößern. Ich glaube, es gibt für viele  hochqualifizierte Experten oder auch in Berufen,  

00:10:09: die momentan noch sehr durch Empathie leben,  wie der ganze Pflegebereich, da wird es noch  

00:10:14: ein paar Inseln der Glückseligen geben, aber man  muss sich schon darauf einstellen, dass mit diesen  

00:10:18: exponentiellen Entwicklungen, weil das ja wirklich  exponentiell ist, was du jetzt geschildert hast,  

00:10:22: CoPilot plötzlich eine halbe Milliarde Menschen  werden da verstärkt, dass das dann auch noch  

00:10:27: mal zu größeren Umwälzungen führen kann. Ich  betrachte diese ganzen KI-Tools immer ganz gerne  

00:10:31: als Praktikanten. Das heißt, welche Aufgaben kann  ich an Praktikanten auslagern, die kann jetzt eben  

00:10:36: auch KI übernehmen. Ich glaube, jeder von uns muss  sich hinterfragen, von den acht oder 10 Stunden,  

00:10:42: die ich jeden Tag arbeite, wie viel davon könnte  ehrlich gesagt auch ein Praktikant übernehmen? Und  

00:10:46: wenn ein Großteil davon eben auch der Praktikant  machen kann, dann kann es eben auch die KI machen.  

00:10:49: Das heißt, ich muss mich drauf konzentrieren auf  die Tätigkeiten, die eben nur ich machen kann.  

00:10:53: Nehmen wir mal an, ich bin jetzt im Bereich Sales  unterwegs, dann ist ja da, wo ich den Mehrwert  

00:10:57: stifte, indem ich eben Kontakt knüpfe, mit Kunden  spreche, die überzeuge, versuche zu verstehen, was  

00:11:02: die genau brauchen, und da liegt ja mein Mehrwert.  Mein Mehrwert liegt ja nicht vielleicht darin,  

00:11:05: jetzt irgendwie Proposals zu beschreiben oder  irgendwie Fragebögen zu beantworten, Reisen  

00:11:10: zu buchen, Reisekostenabrechnung und ähnliches  zu machen. Und wenn ich dann eben sagen kann,  

00:11:14: okay, das nimmt aber heute irgendwie leider 70%  meiner Zeit ein, dann möchte ich das doch gerne  

00:11:18: an meinen Praktikanten, an meine KI eben auslagern  und dann aber sagen, hey, ich muss mehr Zeit damit  

00:11:23: verbringen mit dem, was mich wertvoll macht.  Aber vielleicht auch meine Skills weiterbilden,  

00:11:27: vielleicht bin ich heute gar nicht so gut im  Verhandeln, vielleicht bin ich heute gar nicht  

00:11:30: so charismatisch, vielleicht bin ich gar nicht  so gut im Networking, und dann muss ich eben da  

00:11:34: einfach in meine eigenen Skills investieren.  Und das wird spannend sein für uns alle, egal  

00:11:37: ob wir jetzt 18 Jahre alt sind oder 60 Jahre alt  sind. Wir müssen in unser Skillset investieren,  

00:11:42: und sind es dann eben tendenziell eher  analytische Skills, die ein Computer machen kann,  

00:11:45: oder sind es dann eher so diese menschlichen  Skills, diese Soft Skills? Und ich glaube,  

00:11:48: da verschiebt sich gerade relativ viel Richtung  Soft Skills, weil das eben noch das ist,  

00:11:52: was den Menschen heute noch einzigartig macht. Auch so ein Learning, was sich auch in der  

00:11:56: Pandemie ergeben hat, also es funktioniert  virtuell, und das ist auch super wertvoll,  

00:12:01: und so im Nachgang hat man jetzt aber ja auch im  eigenen Arbeitsleben irgendwie gemerkt, wann es  

00:12:05: sinnvoll ist, eben diese virtuellen Möglichkeiten  zu nutzen, was für ein Mehrwert aber dann auch  

00:12:09: ein persönliches Treffen und Kennenlernen  dann eben auch bieten kann. Und ich glaube,  

00:12:13: da so den richtigen Mittelweg zu finden, das  ist die Kunst, und so wie ihr das beschreibt,  

00:12:19: würde ich sagen, kann man das auch so ein bisschen  auf den Einsatz und die Arbeit mit KI übertragen. 

00:12:24: Auf jeden Fall, ja. Und ich glaube, es ist  natürlich immer sehr individuell, wie du  

00:12:28: es richtig sagst, jeder einzelne Job hat einen  unterschiedlichen Anteil an Praktikantenarbeit,  

00:12:32: und genauso geht es auch für Unternehmen zu sagen,  welche meiner Prozesse, welche meiner Produkte ist  

00:12:37: wie stark betroffen. Und ich glaube, eine Dynamik,  die sich glaube ich schon abzeichnen wird, und da  

00:12:42: gehe ich ein bisschen in die Vergangenheit zurück,  in vergangenen Digitalisierungswellen hat man auch  

00:12:47: begonnen, dass zuerst analoge Prozesse ergänzt  wurden durch digitale Tools, und dann plötzlich  

00:12:53: kamen diese digital-first-attacker auf den Markt,  beispielsweise Uber, die dann den ganzen Transport  

00:12:58: und Taxi quasi disruptiert haben. Ich glaube,  wir sind jetzt noch in so einer AI-assisted Welt,  

00:13:03: quasi, nicht AI-Prozesse oder menschliche  Prozesse ergänzt werden. KI, das beste Beispiel,  

00:13:08: das ist ja nicht, dass der ganze Prozess jetzt  durch eine KI gemacht wird, sondern der ohnehin  

00:13:12: menschliche Prozess wird jetzt unterstützt durch  Tools. Aber man muss glaub ich Ausschau halten  

00:13:16: nach diesen KI-first-Angeboten, die jetzt schon  auf dem Markt treten, und sagen, wo passiert das,  

00:13:22: und wie ist mein Unternehmen davon betroffen? Da würde ich gerne noch mal ansetzen,  

00:13:25: weil es geht ja auch immer so ein bisschen  dann in der Diskussion auch um die Frage, wie  

00:13:29: kontrollierbar ist denn KI bzw. die Ergebnisse,  die mir die KI liefert. Also ich kann ja nicht  

00:13:35: einfach alles glauben, was die ausspuckt, und da  spielt natürlich zum einen Transparenz, Kontrolle,  

00:13:40: aber auch das Thema Sicherheit, Datensicherheit  mit rein. Wie schafft man das in Unternehmen,  

00:13:45: dafür zu sensibilisieren, einerseits gerade  die vielleicht so First-Mover sind und sagen,  

00:13:49: yey, das ist was Neues, probiere ich aus,  aber andererseits eben auch Unternehmen  

00:13:52: Vorbehalte zu nehmen oder Wege zu vermitteln,  trotzdem KI einzusetzen, die dort eben entweder  

00:13:57: sehr strikte Prozesse oder auch Vorbehalte  haben? Was erlebt ihr da in eurer Praxis? 

00:14:01: Also, ich glaube, da kann man einfach ganz klar  einen Unterschied machen zwischen Consumer-Tools  

00:14:05: und Enterprise-Tools. Consumer-Tool wäre sowas für  mich wie ChatGPT, das heißt, jeder kann es nutzen,  

00:14:11: aber die Information, auf der das eben trainiert  worden ist, das quasi ganze Internet, da wird auch  

00:14:15: gerne mal halluziniert und dann Sachen neu dazu  erfunden. Dann gibt's irwie die Top-Restaurants  

00:14:18: in München, die es echt gar nicht gibt, haben  wir alle schon erlebt. Und da spielt das Thema  

00:14:22: Datensicherheit auch so eine Rolle, weil man bei  diesen Tools oftmals nicht so genau weiß, okay,  

00:14:25: wird jetzt das Modell auch mit meinen Eingaben  eben trainiert? Dann gibt es diese ganze Welt  

00:14:29: der Enterprise-Tools, und da ist es so, dass  die Datengrundlage oftmals auch die eigenen  

00:14:33: Daten des Unternehmens sind. Das heißt, da kann  man dann z.B. sagen, hey, bau eine Präsentation,  

00:14:37: aber bitte basierend auf dem hundert seitigen Word  Dokument, was es gibt, oder fassen wir mal bitte  

00:14:42: die Microsoft Teams-Calls zusammen, die wir in den  vergangenen zwei Monaten hatten, zu dem Kunden XY.  

00:14:48: Das heißt, das sogenannte Grounding, das heißt,  wir füttern das Modell nur mit echten Daten,  

00:14:51: in Anführungszeichen, und gleichzeitig ist eben  dann klar, dass bei diesen Enterprise-Tools dann  

00:14:56: die Daten vertraulich behandelt werden, nicht  in irgendwelche Modelle eben rein gefüttert  

00:15:00: werden. Das heißt, aus meiner Sicht können die  Unternehmen diese Tools genauso, ich sag mal,  

00:15:05: mit Confidence und mit Vertrauen nutzen, wie sie  heute eben PowerPoint und Excel nutzen. Heute  

00:15:09: denkt janiemand, Mensch, wenn ich jetzt Daten in  Excel eingebe, dann hat Microsoft meine Daten.  

00:15:12: Das glaubt ja niemand, und in Zukunft wird es eben  auch mit diesen Enterprise-KI-Tools genauso sein. 

00:15:17: Auf der Enterprise-Ebene möchte ich noch  ergänzen, wir bei BCG pflegen quasi die Tradition,  

00:15:23: eat your own dog food, also wir nutzen diese Tools  auch intern. Und wir haben gerade letzte Woche,  

00:15:28: sind glaube ich publiziert worden, haben wir die  Ergebnisse publiziert von einer großangelegten  

00:15:32: Feldstudie, mehrere hundert Berater haben wir  in einer auch akademisch unterstützten Studie  

00:15:38: diese Tools nutzen lassen. Sie haben das durch  das mit begleiten lassen und haben analysiert,  

00:15:43: wie verändert sich quasi die Produktivität,  aber auch die Qualität von der Arbeit eines  

00:15:48: Beraters unter zur Hilfenahme von von  diesen Tools. Und was wir gemacht haben,  

00:15:51: wir quasi bevor der Versuch gestartet ist, haben  zuerst die normale Performance ohne Tools gemessen  

00:15:56: von den Beratern, da gibt's natürlich eine  gewisse Leistungsverteilung, ja, und was wir  

00:16:00: gesehen haben, war extrem spannend. Wir konnten  Produktivitätsgewinne von bis zu 40% nachweisen,  

00:16:06: wirklich am lebendigen Objekt in unserer täglichen  Arbeit. Aber was interessant war, ist dass je nach  

00:16:12: Art der Tätigkeit, es durchaus Unterschiede  gab, und gerade bei dem Thema, wenn es um quasi  

00:16:17: analytische Fertigkeiten gegangen ist, um auch  Dinge einzuordnen und so weiter, da haben sich die  

00:16:23: Gruppen in zwei Gruppen unterteilt. Diejenigen,  die einfach nur blind das Resultat genommen haben,  

00:16:29: haben sogar schlechter performt als die, die  kein Tool verwendet haben, unter den genannten  

00:16:33: Restriktionen, dass eben nicht alles so für  bare Münze genommen werden kann, wenn es um  

00:16:37: das Thema Business Judgement und Analytik geht.  Aber es gab eine andere Gruppe, und die nannten  

00:16:41: wir dann Cyborg, also Berater, die intelligent  unterscheiden konnten, wo kann ich etwas direkt  

00:16:48: übernehmen und wo muss ich selber das vielleicht  als Anstoß nur nehmen und noch mal augmentieren,  

00:16:52: und die hatten selbst da noch mal deutlich höhere  Qualität als die, die das sozusagen ohne Tool  

00:16:57: verwendet haben. Es zeigt aber ja auch, dass  niemand eigentlich einen Grund hat, KI nicht zu  

00:17:02: nutzen. Es heißt aber nicht, dass ich mich nicht  selber mehr mit Themen beschäftigen muss oder eben  

00:17:06: auch mit der KI zusammenarbeiten muss, oder wie  du vorhin sagtest, die Praktikantenarbeit, ohne  

00:17:12: jetzt die Arbeit der Praktikanten schlecht reden  zu wollen, dies ist natürlich auch sehr wertvoll,  

00:17:16: sondern dass man eher guckt, okay, wie kann  ich die ergänzend einsetzen, um Freiraum zu  

00:17:19: schaffen für Skill-Up-Lift, sage ich jetzt  mal, oder die zwischenmenschlichen Sachen,  

00:17:24: die eben so eine KI noch nicht kann oder nicht  können soll, vielleicht auch. Ist ja auch schön,  

00:17:30: wenn es noch ein bisschen menschlich ist. Ich lebe ja in Wien, und wer manchmal mit mir  

00:17:35: ein Kollegengespräch führt, der hört, wenn ich das  Fenster offen habe, ein bisschen Pferdegeklapper,  

00:17:40: weil da noch ein paar Fiaker rumfahren  (Pferdekutschen). Also auch heute gibt es noch  

00:17:44: Pferdekutschen, ja, und manche mögen das auch sehr  gerne mit der Pferdekutsche durch Wien zu fahren.  

00:17:49: Aber was völlig klar ist, wer schnell von A nach  B kommen will, nimmt nicht die Pferdekutsche,  

00:17:54: und ich glaube, das wird leider auch eine  Veränderung sein. Wir werden einfach so große  

00:17:59: Vorteile haben in Bezug auf gewisse Sachen,  dass dort KI das disruptieren wird, aber  

00:18:04: natürlich werden wir es nach wie vor schätzen,  uns persönlich zu sehen oder gewisse Tätigkeiten  

00:18:08: noch durch Menschen durchführen zu lassen. Theo, du hattest vorhin das Thema kleine  

00:18:12: Unternehmen angesprochen und gesagt, die sind  deutlich agiler und schneller und offener,  

00:18:18: KI-Tools einzusetzen. Würdest du das nur auf  den Techbereich beziehen oder auch auf die  

00:18:23: Apotheke oder den Bäcker nebenan? Also, weil das  erleben wir oftmals beim Thema Digitalisierung  

00:18:28: allgemein, dass manche Branchen, die vielleicht  eher ein bisschen Tech-ferner arbeiten,  

00:18:33: da doch ein bisschen langsamer  sind oder sich schwerer damit tun,  

00:18:37: weil sie eben eine andere Art von Arbeit ausüben. Also, ich denke gerade in Industrien, die relativ  

00:18:44: Tech-fern sind, ist dein komparativer Vorteil  natürlich umso größer, wenn du einer der wenigen  

00:18:49: bist, die sich damit beschäftigen. Jetzt bei  Restaurants oder bei meinen eigenen Ärzten, z.B.,  

00:18:53: diejenigen, die dort zum ersten Mal Social Media  genutzt haben, um eben Instagram zu machen, um ihr  

00:18:59: Essen auf Instagram zu posten, z.B., die hatten  natürlich riesige Vorteile. Oder vielleicht auch  

00:19:04: Ärzte oder Anwälte, die vielleicht irgendwie  Social Media nutzen, um dann eben auch eine  

00:19:07: Personal Brand aufzubauen. Ich glaube, je  verschlafener die Branche, desto größer ist  

00:19:12: der Vorteil und desto mehr kannst du dich dann  abheben. Das heißt, ich glaube, da ist die Chance  

00:19:16: einfach noch größer, weil in manchen Branchen,  ja, im digitalen Marketing musst du damit rechnen,  

00:19:21: dass jetzt irgendwie jede Agentur relativ gut in  ChatGPT ist, z.B., ne? Aber vielleicht bist du der  

00:19:26: einzige Arzt, der einzige Anwalt, der das nutzt,  und hast da dementsprechend noch einen gewissen  

00:19:30: Vorteil für die nächsten Monate oder sogar Jahre. Klingt nachvollziehbar. Ich würde gerne zum  

00:19:35: Schluss noch eine kurze Sache anreißen, und  zwar sagt man ja oft, das ganze Thema künstliche  

00:19:40: Intelligenz ist die größte Disruption seit dem  Aufkommen des Internets. Ich habe einen Kollegen,  

00:19:46: der sagt immer gerne, wer nicht online ist,  existiert nicht. KI scheint mir so ein bisschen  

00:19:50: die nächste Stufe da zu sein. Würdet ihr  unterschreiben, zu sagen, wer sich dieser  

00:19:54: Entwicklung verschließt, der wird mit seinem  Unternehmen zukünftig keine Chance mehr haben? 

00:19:58: Ich würde die Antwort unterscheiden, für  Unternehmen und für Individuen. Also, ich glaube,  

00:20:02: als Unternehmen läuft man in eine echte Gefahr,  wenn man sich dem verschließt. Ich glaube,  

00:20:08: das ist, glaube ich, völlig egal, in welcher  verschlafenen Branche man ist, da entgeht einem  

00:20:12: einiges. Man sollte sich dem schon aussetzen,  man sollte sich das analysieren und dann eine  

00:20:16: Entscheidung treffen, wie schnell und wie weit  ich springen möchte. Auf das Individuum bezogen,  

00:20:20: glaube ich, werden wir auch ein bisschen eine  Gegenbewegung sehen, und das sehen wir teilweise  

00:20:25: schon, dass die Generation Z, Generation Alpha,  dann so eine sogenannte Ludditen-Bewegung haben,  

00:20:29: dass sie sagen, sie schmeißen ihre Smartphones  weg und kaufen sich vielleicht nur noch so ein  

00:20:34: Feature Phone, was gar nichts Digital kann,  außer telefonieren und SMS. Und da glaube ich,  

00:20:40: werden wir eine Renaissance haben, zu sagen, ich  bin viel bewusster, noch bewusster mit dem Thema  

00:20:45: Digitalisierung in meinem persönlichen Leben. Ich  nutze es, wo es mir was bringt, im Beruf und so  

00:20:49: weiter, aber schätze dann vielleicht im Privaten  durchaus noch viel mehr diese analoge Interaktion. 

00:20:54: Ich habe ja vorhin auf dem Panel gesagt, dass es  in den letzten 30 Jahren drei große Erfindungen  

00:20:58: gab: 1993 das Internet, 2007 das iPhone und  2022 ChatGPT. Aus all diesen Erfindungen sind  

00:21:06: ja unglaubliche Geschäftsmodelle entstanden,  die Arbeitswelt hat sich unglaublich verändert,  

00:21:10: und der Unterschied ist, dass es jetzt eben noch  mal deutlich schneller geht. Also, 1993 gab's das  

00:21:15: Internet, aber Zalando hat erst 2008 angefangen,  Schuhe im Internet in Deutschland zu verkaufen.  

00:21:18: Das heißt, es hat 15 Jahre gebraucht, bis die  Leute sich getraut haben, Schuhe im Internet zu  

00:21:22: kaufen. 2007 wurde das iPhone erfunden, und dann  gab es irgendwann 2010 Instagram. Das heißt, das  

00:21:25: war nicht mehr 15 Jahre Abstand, sondern nur drei  Jahre. Und heute kommt ChatGPT raus, und innerhalb  

00:21:30: von ein paar Monaten nutzen es eben Hunderte von  Millionen von Menschen. Das bedeutet, dass andere  

00:21:35: Services dann genauso schnell verdrängt werden.  Also, die positive Seite der Medaille ist immer,  

00:21:40: wenn du diese Trends früh adaptierst, dann kannst  du heute viel schneller wachsen. Wenn du schläfst,  

00:21:46: dann läufst du noch viel schneller Gefahr,  dann eben disrupted zu werden. Und ich glaube,  

00:21:49: das ist eben der große Unterschied. Finde ich sehr spannend, wie ihr das  

00:21:51: so erläutert und eingeordnet habt. Vielen Dank  dafür. Ich nehme für mich persönlich mit, dass  

00:21:57: ich mich auf jeden Fall damit beschäftigen muss,  als Unternehmen die Möglichkeiten kennen muss,  

00:22:01: um dann halt auch für mich zu entscheiden, wie  kann ich das für mein Unternehmen möglichst  

00:22:05: gewinnbringend einsetzen, aber auch für  mich im Privaten einfach festzustellen,  

00:22:09: wo bringt es mich weiter, wie viel Interesse habe  ich dafür, aber auch eine gute Mischung zu finden  

00:22:14: zwischen analog und digital und künstlicher  Intelligenz. Vielen Dank, dass ihr da wart.  

00:22:19: Vielen Dank. Wir freuen uns wie immer über  Feedback zu dieser Episode oder auch über ein  

00:22:23: Like auf den gängigen Podcast-Plattformen.  Danke fürs Zuhören und bis bald. [Musik]