Folge 13: BusinessShift – KI zwischen Fortschritt und Verantwortung by TÜV Rheinland

00:00:00: Herzlich willkommen zu Business Shift - Einfach machen. Ich bin Tobias Kirchhoff euer Gastgeber von TÜV Rheinland. Heute sprechen wir über ein Thema, das gleichzeitig Buzzword, Gamechanger und manchmal auch Energiefresser ist. Wir sprechen heute über künstliche Intelligenz, auch KI genannt. Wir reden darüber, warum KI uns hilft Nachhaltigkeit messbarer zu machen und warum sie gleichzeitig Unmengen an Energie, Wasser und Ressourcen frisst. Eine Technologie, die gleichzeitig Heilsversprechen und Risiko für die gesamte Menschheit ist. Und hierzu sprechen wir heute mit einem echten Experten. Wir sprechen mit Tobias Kölsch, meinem Kollegen, unserem Senior Manager AI Global von TÜV Rheinland. Hallo Tobias, schön, dass du da bist. Also ihr merkt schon, die Bahar, die nämlich auch hier heute wieder ist, unsere Co-Moderatorin, die wird uns heute in die Augen gucken müssen, weil wenn sie nur von Tobias spricht, werden wir beide antworten.

00:00:51: Hallo Tobias, freut mich.

00:01:06: Oder wir werden beide Fragen haben. Also ich freue mich sehr auf das Gespräch, weil, Tobias, du bist seit vielen Jahren tief in KI, Robotik und digitaler Transformation eingetaucht. Wenn du uns in 60 Sekunden oder noch schneller erklären müsstest, was KI ist. Was sagst du uns dann?

00:01:27: Ich würde wahrscheinlich damit anfangen, dass ich dir sage, was KI nicht ist. Also ich glaube, die Antwort wäre leichter zu geben im Endeffekt weil wenn man jetzt eben auf den allgemeinen Blick schaut, wie KI wahrgenommen wird, gibt es einfach viele Marketing- und technologieanbietergetriebene Themen, die aber nicht unbedingt dem entsprechen, was KI wirklich ausmacht. Also was ist KI? KI ist nicht nur Chat GPT und Co. ich glaube, das ist so ganz wichtiger Kern dabei. KI ist eben auch Robotik im gewissen Sinne. Das zählt auch unter dem Begriff KI. KI kann uns eben da helfen, im Grundsatz Dinge effizienter zu machen, einfach Dinge anders zu denken, Prozesse anders zu denken und eben auch den Zugang zu Wissen nochmal anders zu gestalten. Das ist jetzt weniger als 60 Sekunden, aber ich glaube, wichtig zu verstehen ist einfach, KI ist vieles nicht, was so dargestellt wird und KI gibt uns einfach viele Möglichkeiten, die wir gerade aber einfach erst entdecken.

00:02:32: Ist aus deiner Sicht ein disruptiver Faktor, der die Welt verändert wie damals vor 20, 25 Jahren die Verbreitung des Internets oder würdest du das ein bisschen runterschrauben?

00:02:44: Ich glaube schon das ist ähnlich disruptiv. Ich kann dir jetzt keine konkrete Antwort geben. Da müssen wir noch ein paar Jahre warten, wie stark disruptiv das Ganze wirklich sein wird. Aber KI ist grundsätzlich erst mal eine Basistechnologie. Das sage ich immer ganz gerne. Es ist eine Möglichkeit. Und sie bringt ähnliche Gedanken und Ängste und Möglichkeiten, wie wir es in der Vergangenheit schon hatten. Also wenn man mal zurückschaut, ich habe jetzt die Woche wieder einen Artikel im Vergleich gesehen, wo ... wo es Spiegelartikel gab. Und da gab es in den 70er-Jahren mal einen Artikel, wo der Computer neu war. Und das ist ja auch ein ähnlich disruptives Thema. Oder eines der disruptivsten Themen, die es vielleicht so gab in den letzten Jahrzehnten. Und auch da gab es dann ähnliche Headlines: "Mein Arbeitsplatz ist weg" oder "Gibt uns ganz viele Möglichkeiten". Also sehr vergleichbar, sodass ich sagen würde, es ist durchaus disruptiv. Aber wir sind da noch in der Findungsphase, wie sich das genau dann auswirken wird auf Arbeit, auf das Privatleben etc.

00:03:49: Als du angefangen hast, dich mit KI zu beschäftigen, wahrscheinlich im zarten Alter von fünf da war das ja noch gar kein Thema. Da war das ja so weit Zukunftstechnologie, beziehungsweise wenn ich so zurückdenke, digitale Transformation. Also ich bin ja aufgewachsen mit Filmen wie Terminator oder hab als Kind diese Tron-Filme gesehen. Das ist so das, was mir dann einfällt, ob es Dystopien sind oder Utopien. Was war für dich so ein Schlüsselerlebnis, dass du gesagt hast, ja das ist Zukunft damit will ich mich beschäftigen.

00:04:22: Also grundsätzlich KI gibt es ja schon lange, in verschiedenen Ausprägungen, in anderen Ausprägungen. Ich komme ja mehr aus der klassischen IT. Mich haben schon immer auch zu der Zeit Technologien begeistert, die Einsatzmöglichkeiten oder wie ich etwas mache grundlegend verändern. Also, das war damals, wenn man jetzt mal auch wieder ganz klassisch geht, bei der Telefonie. Früher hatte jeder ein Telefon im Büro auf dem Tisch. Wer hat das heute noch? Also, das ist immer so ganz gutes Beispiel. Da wurde dann an einem gewissen Punkt und das habe ich damals auch zum Beispiel mitbegleitet wurde dann einfach vieles über Software gelöst, wo ich dann nur noch ein Headset habe. Und sowas finde ich grundsätzlich immer sehr spannend. Und ich bin dann eigentlich in den Bereich der KI durch Zufall gerutscht. Ich hatte immer im Bereich von Callcenter-Technologie durchaus damit schon zu tun. Das war immer der erste breite Ansatzpunkt im Feld, wo man regelbasiert bisschen intelligenter Anrufe steuert. Und dann bin ich eigentlich erst 2016 2017 in die Robotik gerutscht. Mein Gedanke dabei war natürlich auch immer sehr, sehr stark Science-Fiction getrieben an gewissen Punkten weil Robotik hat natürlich immer einen ganz anderen Beigeschmack oder ganz anderes Bild. Aber interessanterweise kam die KI dann dazu, durch Technologien, die wir genutzt haben, ⁓ Robotik auch im Unternehmenskontext einsetzen zu Aber das Bild, was man vorgefunden hat, das war immer auch bei Unternehmen Science Fiction geprägt. Und im Endeffekt ist es aber dann einfach ein spannendes Element, mit dem man sich dann beschäftigen konnte und wollte. Und dann kam eins zum anderen. Also dann wurde das natürlich wesentlich spannender, die Einsatzzwecke wurden breiter. Und dann kam irgendwann der große Hype, so will ich es mal ausdrücken, der dann nochmal das Ganze fundamental verändert hat an der Stelle. Aber für mich war halt klar, ich finde sowas spannend, die Technologien. Mir war klar, das hat Zukunft und mit solchen Dingen beschäftige ich mich dann einfach gerne. Und das ist, glaube ich, die Kernantwort auf deine Frage. Ich verstehe Dinge immer gerne, die neu sind, um sie für mich bewerten zu können. Und das geht oft am besten, indem man sich damit beschäftigt. Das ist, glaube ich, immer so ganz guter Ansatzpunkt.

00:06:45: Absolut, ich glaube auch. Erst ist man natürlich sehr überrascht. Also ich weiß noch, als ich das erste Mal bei Chat GPT etwas eingegeben habe das hat mich an meinen ersten Google-Moment erinnert. Weil Google war ja die erste Suchmaschine, wo du was gefunden hast. Die Älteren von uns werden sich erinnern es gab früher Alta Vista, Yahoo auch als Suchmaschinen. Und da war es sehr schwer, dann was im Internet zu finden. Und Google hat dann wirklich das geschafft, dass du das gefunden hast, was du gesucht hast. Einen ähnlichen Eindruck hatte ich bei meinem ersten Test von Chat GPT. Heute würde man sagen prompten, genauso wie googeln. Ist ja auch erst mit Google gekommen und da war ich wirklich erstaunt und erst wirst du so verunsichert und dann sagst du auch, das ist ja eine tolle Technologie: Wie kann ich mit so einer Technologie arbeiten? Und ich glaube, das treibt auch ganz viele Unternehmen um, dass die sagen, ja künstliche ok da setzen wir jetzt mal KI drauf. Also Prozesse, die heute nicht laufen. Ich glaube, sag mal, Chaosprozesse. Dann kommt einer die Ecke und sagt, so, dann machen wir jetzt mit KI und dann läuft das alles. Und das ist so meine Erfahrung. Das ist ja genau der Weg, wie es wahrscheinlich gar nicht funktioniert. Und deswegen so an dich die Frage, also wenn Unternehmen, so ein Mittelständler, sagt, okay, KI könnte für uns auch ein Thema sein, Was rätst du dem? Also womit sollte er oder sie denn anfangen?

00:08:05: Wenn sich jemand jetzt neu, ich sag mal neu mit KI beschäftigen möchte, ist es erstmal gut weil ob ich es als Unternehmer, Unternehmerin jetzt schon tue oder nicht, die Mitarbeiter tun es sowieso schon. Ja, also das heißt, grundlegend muss ich mich damit beschäftigen, auch wenn ich vielleicht jetzt sage, okay, ich bin noch nicht bereit, das Ad-hoc einzusetzen. Aber ich sollte mich damit beschäftigen weil meine Mitarbeiter, Mitarbeiterin, tun es. Das muss mir klar sein. Und wichtig wäre oder mein Ratschlag zurück zu deiner Frage wäre da einfach ich muss mir und das ist dann immer ein bisschen, tut ein bisschen weh vielleicht, ich muss mir wirklich erstmal die Basics anschauen. Also nicht wirklich mich von außen treiben lassen, hier gibt es ein Tool da gibt es ein Tool, sondern wirklich schauen, was habe ich für Herausforderungen in meinem Unternehmen, wo habe ich vielleicht auch Ansatzpunkte, dass ich sage, da kann mir so eine Technologie helfen und parallel sollte ich mir wirklich dann die Frage stellen: Habe ich da die notwendigen Grundvoraussetzungen? Habe ich mich in der Vergangenheit mit Digitalisierung befasst? Habe ich gewisse Daten, die ich jetzt strukturiert habe und die ich verwenden kann? Also ich muss mir dann schon ein paar fundamentale Fragen zunächst vielleicht erst mal stellen und ich muss mir meine Prozesse anschauen, oder gucken, ok, wo habe ich da vielleicht Ineffizienzen, und dann kann ich den nächsten Schritt gehen und zu sagen, ok, das sind die Punkte. Die möchte ich angehen und da matcht das eben auch mit Möglichkeiten, die KI mir bieten kann. Also ich glaube, das ist der richtige Weg weil sonst kann ich halt ganz schnell viel Geld ausgeben für sowas, kann mir viele Risiken auch ins Haus holen, rechtlicher Natur oder andere Risiken und, habe dann einfach wenig Mehrwert hinterher. Also das wäre jetzt so mein Rat an jemanden, der neu dabei ist.

00:09:50: Du sprichst es ja auch gerade an, rechtliche Risiken. Ich glaube, viele Unternehmen scheuen sich, weil sie wissen ganz viele sogenannte Large-Language-Models sind ja offene Modelle. Das heißt, die Daten, die du da eingibst, die bleiben nicht bei dir, sondern die werden halt, ich nenne es mal vorsichtig, geteilt mit wem auch immer. Und da sagen natürlich Unternehmen wir wollen keine Unternehmensdaten mit wem auch immer teilen. Und deswegen sind da glaube ich sehr, sehr viele vorsichtig.

00:10:17: Genau, richtig. Ich meine, solche Funktionalitäten kann ich natürlich deaktivieren. Das hängt immer so ein bisschen davon ab was nutze ich und wie nutze ich Ich habe ja eben schon angedeutet, wenn ich mich nicht damit beschäftige und meinen Mitarbeitern, Mitarbeiterinnen, nicht Möglichkeiten gebe werden sie es sowieso über private Tools im Zweifel tun. Und dann habe ich halt gar keine Kontrolle im Zweifel darüber, was tun die mit meinen Unternehmensdaten. Aber definitiv das sind wirklich Kernfragen, die ich mir stellen muss. Es sind auch Herausforderungen, vor denen aber gerade, glaube ich, alle Unternehmen stehen. Ich muss mir selber Transparenz schaffen: Was kann ich? Was darf ich? Und vielleicht nicht direkt am Anfang mit den ganz komplexen Themen und Tools oder Use Cases einsteigen, die dann vielleicht eben, ich sage mal, ganz viel Handling brauchen in dem Bereich, sondern vielleicht mit den einfachen Dingen starten. Und Tobias, du bist im Marketing unterwegs. Das ist jetzt nicht dispektierlich, aber Marketing ist tatsächlich immer ein guter erster Schritt, weil da die Anwendungsfälle tatsächlich auf der Hand liegen und ich da auch meistens eine gute Kontrolle drüber habe, was mache ich mit welchen Daten. Und ich publiziere es ja meist nach außen, sodass es jetzt nichts ist, was jetzt im Unternehmen verbleiben muss. Also wenn ich stark im Marketing bin und dort auch Geld ausgebe, dann wäre das schon mal eine gute Möglichkeit, um da vielleicht einfach mit zu starten.

00:11:42: Also mein erster Prompt hatte was mit Nachhaltigkeit zu tun. Aber es war tatsächlich die Zusammenfassung der ESRS-Standards unter der CSRD weil die so mega komplex sind. Und ich dachte nur so wow das hat mir jetzt wirklich gerade bestimmt zwei bis drei Tage Zeit erspart, da wirklich Zeile für Zeile durchzugehen, was natürlich nicht heißt, dass ich das nicht trotzdem machen musste, aber um mir mal einen Überblick zu verschaffen war das wirklich so ein Wow-Effekt. Und dann im gleichen Zug habe ich auch gedacht naja sind ja schon auch viele Daten, die man braucht, wenn man – ich bin jetzt mal direkt im Nachhaltigkeitsthema – einen Bericht schreiben muss, und dachte so, wenn ich das jetzt auch noch nutzen könnte, so eine Technologie für meine Daten intern zu nutzen, um die zu sammeln und zu reporten, dann ist doch Nachhaltigkeit eigentlich auch total einfach.

00:12:34: Ja.

00:12:35: Das klingt einfach, ist es aber glaube ich am Ende dann doch nicht, es ist dann doch komplexer. Und ich finde, du hast da gerade was ganz, ganz Wichtiges angesprochen. Und da flanke ich auch wieder gleich zu dir herüber, Tobias. Diese Einteilung von KI, weil ich glaube auch in der Diskussion wird das sehr stark vermischt. Ich kenne jetzt die Begrifflichkeit nicht ganz genau, aber ich finde diese KI, die man selber nutzen kann, um einen, ich sag mal, effizienter zu machen das ist dann so eine Zusammenfassung. Das ist dann, dass ich, ich kann Text übersetzen lassen und das wird ja wirklich immer besser. Also ich weiß noch die ersten Modelle das war ein bisschen holprig, aber das wird immer besser. Also das sind ja so diese, die Tools, ich sag mal, für den täglichen Gebrauch. Wenn ich dann aber Daten analysieren lasse, bin ich ja doch schon auf einer anderen Ebene unterwegs. Das wäre dann so meine Frage auch noch mal an dich: Wie kategorisiert man heute im Moment so KI?

00:13:26: Ja auch wieder eine gute Frage und total nachvollziehbar. Bahar, was du sagst, ist jetzt natürlich auch eine sehr naheliegende Verwendung von KI. Und da sind wir jetzt beispielsweise wirklich im Bereich von generativer KI unterwegs. Da lassen wir uns übersichtliche Zusammenfassungen erstellen. Wenn ich das gut und gezielt mache, dann gehe ich vielleicht noch einen Schritt weiter, mache das nicht über ein generalistisches Modell, sondern baue mir einen kleinen KI-Assistenten. Um nochmal einen Begriff in den Raum zu werfen. Der im Endeffekt dann einfach schon im Hintergrund also im Vordergrund sieht er genauso im Zweifel aus wie eine Chat-GPT-Oberfläche beispielsweise, aber der bekommt einfach im Hintergrund ein paar Informationen mit. Und es vielleicht einfach zu verstehen er bekommt eine Rolle. Er weiß genau, wer bin ich, aus welcher Perspektive betrachte ich jetzt die Frage, die mir gestellt wird. Und Und in welcher Struktur soll das Ergebnis sein? Da könnte zurück zu dir, Bahar, einfach sein - du bist jetzt die und die Person im Nachhaltigkeitsbereich und gib mir bitte in Struktur ABC, also in Bullet Points oder auf zwei Seiten. Gib mir bitte aus all dem, was ich reinwerfe, das und das Ergebnis oder eine Zusammenfassung in der Form. Und dann wird es nochmal spannender. Und dann gibt es natürlich weitere Stufen über dem Assistenten hinaus wie ich dann eben andere Dinge oder erweiterte Dinge noch tun kann.

00:14:53: Also das ist ja wie kann ich KI nach vorne nutzen? Ich glaube in der jetzigen Diskussion, bevor wir auch gleich zum Thema Nachhaltigkeit nochmal kommen, ist auch sehr stark und das ist ja eher dann die angstgetriebene Diskussion, inwieweit kann KI Realität verfremden. Wir wollen jetzt nicht philosophisch diskutieren, was ist Realität. Ja, aber früher zum Beispiel gab es ein Foto oder ein Film, den man auch schon immer bearbeiten konnte. Aber das galt ja sogar teilweise als Beweismittel, insbesondere ein Foto. Jetzt, wir erinnern uns alle, der Papst in diesen sehr netten Designer-Klamotten. Frau Merkel mit Obama am Strand die haben zusammen gebadet und so weiter und so fort. Ich sehe das ganze Internet inzwischen mit Filmen, die KI generiert sind, weil sie halt eben alles berechnen kann. So und die Frage ist ja schon und davor haben ja viele Menschen auch Angst, dass eben das, was in der KI dargestellt wird, gar nicht mehr wahr ist. Also auch wahr, wenn ich mehr Informationen hole und selber gar nicht mehr auswählen und abwägen kann, sondern dass die KI mir gewisse Wahrheiten anheimgibt. Und die Frage ist ja auch, woher nimmt sie die Information, weil das Internet ist ja nun mal sehr, groß. Wie siehst du diese Herausforderung?

00:16:08: Wirklich sehr, schwierig, Weil das hat auch wieder verschiedene Facetten und das Problem wird eigentlich nicht weniger, sondern tatsächlich sogar ein bisschen größer. Du hast es gerade angesprochen. Also ich würde ja schon sagen ich beschäftige mich schon eine Weile, wenn wir jetzt über Bildgenerierung sprechen, mit solchen Themen. Habe die ganz frühen Phasen der Tools, die es da gibt oder gab, also das bekannteste ist wahrscheinlich Mid Journey immer gewesen, was man da nehmen konnte in der Vergangenheit. Am Anfang war es noch relativ deutlich zu erkennen ist das jetzt generiert oder nicht? Hände war immer ein großes Problem oder die Gesichter von Personen wirkten immer extrem weich gezeichnet. Also es gab so ein paar Merkmale, wenn man sich damit beschäftigt, konnten diese Personen das durchaus erkennen. Jetzt gibt es ein paar neue Modelle seit ein paar Wochen, wo ich sagen muss keine Chance. Also die Merkmale gibt es nicht mehr. Und jetzt wird es natürlich kritisch, weil es wird über Wasserzeichen diskutiert ich muss das kennzeichnen, aber da gibt es eben keine Pflichten bisher. Und das Gleiche bezieht sich auch nach den Informationen, also jetzt mal weg von Bildern. Du hast es richtig erwähnt die großen Modelle, also ChatGPT, Google Gemini und die anderen, die so der Privatnutzer einfach verwendet, die greifen eben auf Daten zu oder die sind trainiert mit Daten, die ich irgendwo im Internet finde im Zweifel. Also das muss ich mir immer so als Grundlage vorstellen. Da gibt es auch einige Auswertungen, wo das genau herkommt. Also da steht immer so Reddit und so was und Wikipedia die stehen immer relativ weit oben. Punkt eins das hat natürlich schon mal einen gewissen Bias. Das darf ich halt nicht vergessen, weil Fakt ist, wo sind viele Informationen, die dort gezogen werden? Die sind wahrscheinlich nicht in wenig digitalen Ländern, wo einfach wenig Information ins Internet gespielt wurde. Das ist schon mal der erste Punkt. Sodass die schon mal so bisschen Branding auf, ich würde mal sagen, westliche Industrienation und Co. haben. Also das ist zumindest eine Gefahr, die da immer mitschwingt. Die zweite Gefahr oder das Risiko, was wir jetzt im Moment haben, ist natürlich, dadurch, dass so viel Content über diese Tools generiert wird dieser Content natürlich auch wieder ins Internet gestellt. Bedeutet du hast eine Verwässerung, die einfach dann im schlimmsten Falle passiert. Das heißt, das sind keine Fakten wie in der Vergangenheit oder ob es jetzt Fakten sind, aber es wurde komplett menschlich generiert und jetzt hast du im Zweifel in Teilen auch ganz viele Informationen, die schon vorher mit einem KI-Modell generiert wurden. Und dann kann es zu Verwässerungen einfach vielleicht kommen wo die Verlässlichkeit der Informationen sinken kann. Ich bin jetzt in der Tiefe davon jetzt kein Experte, aber das Risiko ist ja sehr augenscheinlich, dass so was passieren kann. Also große Risiken.

00:19:01: Also für mich hört sich das so an, dass ich in einem Jahr eigentlich nichts mehr glauben darf, was mir die KI ausspuckt.

00:19:07: Überspitzt gesagt ja es gibt natürlich technologische Möglichkeiten und das wäre für mich persönlich auch gar keine schlechte Entwicklung. Also ich weiß nicht, ob wir da noch in die Richtung kommen oder vielleicht bei der ein oder anderen Frage werfe ich es nochmal rein weil hat auch so ein bisschen was mit Nachhaltigkeit vielleicht zu tun. Es gibt ja auch Technologien, die dann eher in Domänen spezifisches Wissen reingehen. Bedeutet ich habe nicht verschiedene ganz große Modelle, die extrem generalistische Wissensbasen haben, sondern ich habe kleinere, effizientere Modelle, die aber dann ganz explizit Domänenwissen beinhalten. und Punkt eins Nachhaltigkeit, kommen wir gleich nochmal zu, ist natürlich effizienter, weil sie nicht alles einfach irgendwie können und jede Frage beantworten sondern sie werden genau da eingesetzt und sind mit dem Wissen gefüttert, was eben an der Stelle auch benötigt wird. Also es gibt Maßnahmen wie wir da weiterlaufen, da bin ich auch sehr gespannt.

00:20:01: Die Frage ist ja da auch weil das ist ja ein globales Thema. Also wenn ich jetzt auch per Gesetzgebung in Deutschland, in der EU bestimmte Richtlinien aufstelle, gelten die natürlich für Deutschland in der EU, siehe Datenschutz. Es gibt aber ganz viele Länder, in denen das dann vielleicht nicht gilt und dann einfach viele Sachen auch zugelassen sind, wo dann ich sag mal, unsere gesetzlichen Grenzen dann einfach auch nicht mehr greifen.

00:20:27: Es gibt ja neben dem EU AI Act, das wäre jetzt so die europäische Variante, es gibt auch andere Regulierungen, so nenne ich es mal, in anderen Regionen oder Ländern. Da kocht aber gerade so jeder ein bisschen sein Süppchen. Was ja erstmal gut ist das was gemacht wird. Aber ehrlicherweise auch der EU AI Act ist halt nur eine Richtlinie, die sich vor allem auf spezifische Anwendungsfälle bezieht und dort Vorgaben macht. Für alles andere andere. Und das ist tatsächlich, so aus der Praxis, wie ich es kenne, sind es die wenigsten Fälle, die eben nicht als high risk oder höher, so nennt sich das dann im EU AI Act, eingestuft werden wo es wirklich dann auch klare Vorgaben, ab nächstem Jahr greifen die, dann auch geben wird. Sondern da gibt es vielleicht maximal Empfehlungen. Bedeutet auch der EU AI Act ist gut, ist super, weil er einfach mal Leitplanken setzt. Aber es ist jetzt für viele Fälle, die in der Praxis umgesetzt werden, außer vielleicht im medizinischen Bereich oder im Personalbereich, das sind dann meist High-Risk-Fälle, sind es halt nur Empfehlungen, würde ich es mal nennen, vorsichtig. Aber ja, es gibt da keinen zentralen Ansatz und ich sehe den auch nicht in Zukunft, was Technologie angeht. Es gibt natürlich globalere Themen wie die ISO 42001, die im Endeffekt ja aber jetzt nicht Technologie bewertet oder zertifiziert, sondern im Endeffekt sich mit dem Setting drumrum beschäftigt in Unternehmen. Ist ein spannendes Thema ist auch noch sehr neu, beschäftigen sich aber jetzt immer mehr Unternehmen einfach mit und ist auch der richtige Ansatz weil er global ist. Punkt eins und Punkt zwei aus meiner Perspektive ist für die Unternehmen selbst das Setting drumrum, also was Governance angeht, was das Personal, die Mitarbeiter angeht ist fast noch viel entscheidender wie die Technologie. Weil die nutze ich, da muss ich eigentlich entscheiden, wie nutze ich sie und wie mache ich sie messbar und wie mache ich sie steuerbar für mich selber. Und deshalb ist das, glaube ich, ein Ansatz der mehr Aufmerksamkeit bekommen wird. glaube ich. Und ansonsten, globale Regulierungen, wird die Zeit zeigen. Ich glaube aber, dafür ist die Welt im Moment so bisschen zu divers an der Stelle oder zu wenig einig an vielen Punkten. Ich glaube, dass wir damit schnell rechnen könnten, dass da global was passiert. Das heißt, es passiert irgendwas, was Großes sage ich mal, im Negativen was dann das Ganze beschleunigen würde.

00:23:07: Kommen wir mal von global ich sage es ganz bewusst zu real und jetzt würde ich dir ganz gerne die Frage stellen, die natürlich wie ein Elefant im Raum steht, wenn wir über AI oder KI sprechen und wir reden über Nachhaltigkeit, dann sprechen wir natürlich über KI und Energie. Und da ist natürlich die Frage, lieber Tobias, kannst du uns sagen, wenn ich eine Promptanfrage habe über ein Large Language Model, also Chat GPT, Gemini und wie sie alle heißen, wie viel Energie wird dabei verbraucht?

00:23:41: Ja, und da komme ich wieder zurück auf den Punkt vorher da hast du mir die gute Vorlage einfach gegeben. Also man kann es natürlich auch in Kilowattstunden jetzt ausdrücken. Ich mache es aber mal vielleicht ein bisschen greifbarer und auch das verändert sich. Also man hat vor einiger Zeit, das ist schon ein bisschen her, immer so gesagt es sind, wenn man jetzt die Google Suchanfrage mit einem durchschnittlichen KI-Promt vergleicht, ist man irgendwie das Zehnfache unterwegs vom Energiebedarf gegenüber einer Google-Anfrage. Das relativiert sich ein bisschen. Also jetzt gerade wäre ich vorsichtiger, weil natürlich sind Modelle effizienter geworden. Die Chips, die verbaut werden werden in gewissen Schritten effizienter. Sodass man jetzt wahrscheinlich vorsichtig sagen kann, du liegst irgendwo zwischen 1,5-fach und 10-fach. Weil bei KI ist es halt nicht so ganz einfach. Die Frage, die du da noch in den Raum werfen müsstest, wäre, je länger mein Prompt. desto mehr muss das System arbeiten. Das heißt also man kann jetzt nicht pauschal Prompt ist gleich Energie X sagen, sondern ich muss sagen, entweder ich habe einen kurzen Prompt, einen langen, stößt der noch eine Internetsuche an, also da muss ich wirklich gucken, wofür setze ich diesen Prompt jetzt ein, weil der könnte ja auch im Zweifel wieder noch Drittsysteme anstoßen. Aber wenn man jetzt mal so den Standard Prompt nimmt und den vergleicht, dann wäre es wahrscheinlich irgendwo 1,5 bis zum 10fachen wo du ungefähr liegen würdest, aber die Tendenz geht eher nach unten tatsächlich.

00:25:13: Trotzdem stellt sich da dann für mich so die Frage, auf der einen Seite, KI erleichtert dir die Suche so dass du vielleicht an anderer Stelle weniger Energie aufwenden musst, auf der anderen Seite, wirst du es natürlich mehr einsetzen, das heißt in gewisser Weise ein Rebound-Effekt und damit bin ich auch wieder im Bereich Nachhaltigkeit also das heißt ich mache zum Beispiel Energie günstiger und nutzbarer, und prompt wird auch mehr Energie verbraucht. Das heißt ja vielleicht geht dann der Energieverbrauch für den einzelnen Prompt runter, weil das besser berechnet, schneller berechnet wird. Gleichzeitig geht aber die Gesamtanzahl an geprompteten Inhalten, geht wahrscheinlich sehr sehr stark nach oben. Wie durchbricht man so einen Kreislauf?

00:25:55: Grundlegend kann man sich jetzt die Frage stellen: Braucht es da auch Regulierungen für KI im Nachhaltigkeitsbereich? Aber das wäre die Frage, weil ich glaube nicht, dass viele Unternehmen gerade überhaupt diese Transparenz haben und messen, wenn sie KI einsetzen. Also ich glaube, das ist bei den meisten gar kein Fokus, obwohl ich glaube, dass es wichtig ist. Das heißt, man kann jetzt da einfach erstmal schauen auf die großen Tech-Anbieter zu gucken und zu sagen, okay, ihr müsst jetzt mit nachhaltigen Rohstoffen oder Energiequellen eure großen Rechenzentren betreiben oder wie auch immer. Ich glaube aber, dass vieles vielleicht auch bei den Unternehmen, die KI einsetzen dann selber anfängt. Weil eine Kernfrage, die man sich da stellen kann, wenn man jetzt dazu beitragen will, dass eben KI dann eben auch nachhaltig eingesetzt wird, ist eben was mache ich mit KI? Und brauche ich KI überhaupt für das, was ich machen möchte? Weil das ist so eine Frage, die sich viele nicht stellen. Die sind dann vom Hype vielleicht eher getrieben und sagen so, ich will jetzt KI machen, weil sonst bin ich nicht wettbewerbsfähig. Und dann bin ich wieder bei deiner Kernfrage: Muss ich mir dann schon selber in den Spiegel schauen und sagen, brauche ich dafür KI? Oder kann ich es mit einer ganz klassischen Automation machen? Also da fängt es, ich, an. Das heißt, es gibt verschiedene Stufen. Aber wir können nicht jetzt als Privatperson oder als Unternehmen an jedem Hebel drehen, sondern ich glaube, ... da muss man dann wirklich auch auf die kleinen Themen schauen und immer gucken, macht das Sinn, was ich jetzt hier gerade tue oder nicht.

00:27:30: Vielleicht ist es auch so bisschen der Effekt, das fällt mir gerade so ein, wie das mit dem Drucker so war. Der Drucker oder die E-Mail waren ja eigentlich das papierlose Büro und das war ja quasi die Bestätigung am Anfang für Papier, weil jeder hat die E-Mails ausgedruckt und abgeheftet. Dass man dann irgendwann die Daten digital abgelegt hat.

00:27:49: Das ist ja dann erst später gekommen. So und auf der anderen Seite haben wir heute eine E-Mail-Flut. Also früher hast du ja Briefe bekommen. Die Älteren von uns werden sich noch dran erinnern. Postkörbchen gab es. Dann hast du einmal am Tag deine Post bekommen. 10, 15, vielleicht 50 Briefe. Ich glaube, dass man heute hunderte von E-Mails bekommt. Das ist gar keine Frage. Auch da ist ein bisschen Rebound-Effekt entstanden, ohne jetzt bei der Energie zu bleiben, die da auch drauf verwendet wird. Das eben die besseren Kommunikationsmittel dazu geführt haben, dass einfach auch die Kommunikation viel schneller, viel kurzweiliger geworden ist. Und wahrscheinlich wird man auch diese Entwicklung bei den Prompts und auch bei der Energie haben, dass man erst mal jetzt prompt "like hell" alles ausprobiert, um dann wieder später festzustellen, was ist denn sinnvoll, in welche Richtung läuft das.

00:28:40: Genau, und da um das noch zu ergänzen, geht es auch eben ganz, ganz viel als Teil des Fundaments, was ich anfangs mal erwähnt habe wirklich darum, den Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen auch das nötige Wissen an die Hand zu geben. Also so bisschen Change: Was muss ich tun? Was sollte ich tun? Was macht Sinn? Was macht keinen Sinn? Da geht es auch ⁓ Angst, ja einfach die Leute an der Stelle mitnehmen ist da einfach ganz, ganz wichtig um einfach solche Technologien dann viel gezielter und eben auch sinnvoll - sinnvoll aus allen Perspektiven, Kosten, Nachhaltigkeit und Co. - dann im Endeffekt einsetzen zu können. Definitiv.

00:29:16: Das ist ja auch so ein Szenario. wo du es gerade gesagt hast. Angst: Wird es morgen meinen Job noch geben? Ab morgen macht das die KI. Da brauchen wir dich nicht mehr. Die kann ja sogar noch selber denken. Wo ein Kollege von mir gesagt hat Kaffee kochen kann die nicht. Wer weiß. Wie siehst du das? Wird die KI Arbeitsplätze en masse vernichten?

00:29:38: Aber da komme ich wieder zu dem Beispiel vom Anfang mit dem Spiegel-Titelbild. Das ging nämlich genau darum. Jetzt gibt es Computer: Wird das mich ersetzen? Ich würde die Frage nicht schwarz nicht weiß beantworten. Ich würde sagen ja, es wird gewisse Jobs und Stellen geben, die wahrscheinlich in dem Maße nicht mehr benötigt werden. Das leichteste Beispiel sind dann gerade die großen Beratungen, die sagen wir brauchen keine Junior-Berater mehr, weil ... das macht jetzt die KI. Also die ganze Recherchearbeit die dort viel gemacht wurde, oder Powerpoint-Präsentationen vorbereiten. Und da gibt es viele andere Beispiele. Zum Beispiel im Handwerksbereich wird es wahrscheinlich weniger der Fall sein, weil einfach da andere Skills benötigt werden. Und da sind wir, glaube ich, auch bei dem Kern meiner Antwort. Es hängt davon ab, was gerade im Profil einer Stelle gefragt ist. Ich glaube aber, dass sich einfach Dinge verschieben werden. Und das ist eine sehr populäre Meinung, die ich aber absolut vertrete. ich glaube, genau wie wo damals der Computer kam, haben sich einfach Unternehmen, haben sich Aufgaben verändert. Und ich glaube schon, dass es im Sinne eines Mitarbeiters, einer Mitarbeiterin sein kann, wenn einfache, aber aufwändige repetitive Arbeiten vielleicht dann eben von einer KI übernommen werden und ich dann auf der Basis einfach die wertstiftenden und interessanteren Aufgaben übernehmen kann. Und deshalb, es wandeln sich sicher Stellen, Unternehmen stellen Positionen im KI-Bereich, das Thema Daten wird viel wichtiger, das heißt in dem Bereich gibt es einfach viele ... neue Stellen. Und ich glaube auch das Thema Prozesse wird noch mal sehr stark aufleben in dem Zusammenhang, sodass ich schon glaube es hat zwei Seiten. Es wird Stellen betreffen, aber ich glaube nicht, dass es in Summe dadurch weniger Stellen geben wird, sondern es wird sich einfach verändern, wie mit vielen anderen Themen in der Vergangenheit auch.

00:31:37: Da stimme ich dir komplett zu. Ich glaube auch es wird eher auch das Gegenteil wieder passieren, wie immer, dass auch bestimmte Berufsgruppen gestärkt werden. Du hast gerade gesagt, Handwerker, der ist durch keine KI zu ersetzen. Klar gibt es dann die Roboter, der T1000 keine Ahnung, der kann das dann vielleicht auch, aber so weit sind wir noch nicht. Und ich behaupte auch mal, auch im sozialen Bereich. Also gerade wenn es darum geht, entweder junge Menschen, kranke Menschen oder ältere Menschen auch zu pflegen, da gibt es zwar auch Pflegeroboter, da gibt es ja glaube in Japan die ersten Versuche. Aber nichtsdestotrotz, das ganze Soziale, das soziale Miteinander, das kannst du nicht über eine KI oder eine AI aus meiner Sicht darstellen. Und natürlich der gesamte IT-Bereich, der wird ja gestärkt werden. Also alles, wie du gerade gesagt hast, mit Daten etc. Oder auch Projekte, die dann über solche Themen laufen. Ich glaube auch, dass das intensiviert wird. Bahar, ich guck jetzt mal dich an, um da einen ganz harten Schwenk zu machen. Nachhaltigkeit: Hast du so Projekte wo man KI-konsequent einsetzt? Damit arbeitet. Wo man sagt, so da bekommen wir im Nachhaltigkeitsbereich einen wirklichen Schub und da ist das eine echte Unterstützung?

00:32:49: Also meiner Meinung nach da würde ich euch zu 100 Prozent wirklich auch Recht geben wollen, dass die KI durchaus eine Assistenzrolle übernehmen kann. Und so sehe ich das auch im Bereich Nachhaltigkeit. Also ich habe eben einmal das ganze Thema Berichterstattung zum Beispiel angesprochen. Wenn es ein Tool gibt, was mich unterstützt, die Daten zu sammeln, was eigentlich der längste Prozess ist im Unternehmen, um einen Bericht zu erstellen, dann hilft mir das vielleicht nicht beim ersten Mal, aber beim zweiten und dritten Mal. Und das ist etwas, was ich mir sehr gut vorstellen kann. Dann gibt es andere Bereiche, in der Produktion beispielsweise. Wir reden ja oft über das ganze Thema Circular Economy von Linearität zu Circularität. Zum Beispiel im Bereich Food Waste, effiziente Produktionsbahnen, die KI gesteuert und gestützt sind. Die kennen wir schon und die bringen auch einen großen Mehrwert und nicht nur im Bereich Energieeffizienz. Jetzt kann man sich darüber streiten, wie viel nutzt die KI, wie viel spare ich ein. Aber im Gesamtkontext Sustainability ist natürlich das ganze Thema fossile Ressourcen, Dinge wieder in den Kreislauf bringen, viel effizienter zu werden, vielleicht Kreisläufe zu schließen, dafür ist meiner Meinung nach KI durchaus ein Tool, eine Assistenz, eine Unterstützung, ⁓ vielleicht auch ein Stück weit schneller zu werden. Und da natürlich Klimaziel, Katastrophen, die wir miterleben, Dinge, die wir politisch nicht vorantreiben können. und Unternehmen immer wieder an Stellen stehen bleiben und nicht weiterkommen, kann KI meiner Meinung nach ein großer Unterstützer sein, um einfach nochmal ein bisschen mehr Fahrt aufzunehmen.

00:34:41: Also eins wird die KI da wahrscheinlich oder sollte sie nicht tun, sie sollte nicht die Entscheidungen treffen, aber den Schritt davor und Daten aufbereiten, sichtbar machen. Vielleicht auch, und das ist ein ganz spannendes Feld bei KI, wirklich Prognosen erstellen. Mit all dem, was ich dann vornherein gebe. Ich glaube, das ist ganz entscheidend. Die Entscheidung Was tue ich dann? Die müssen die Unternehmen und die Personen selber treffen. Sollten sie auch. Aber ich glaube, was Bahar sagt, ist absolut richtig. Ganz viele Möglichkeiten in unterschiedlichen Bereichen, sei es Logistik, auch Landwirtschaft. Es gibt so paar Bereiche, wo die Sachen ganz augenscheinlich sind. Wo man einfach sagen kann, das macht total Sinn, wenn ich da intelligente Systeme einsetze, die mich da unterstützen und mir Vorschläge machen. Ob ich dann schon so weit gehe es komplett zu automatisieren, das hängt ein bisschen vom Fall ab. Aber ich kann einfach da Effizienzen schaffen, die dann wiederum einfach im Sinne der Nachhaltigkeit für ganz, ganz viele Vorteile sorgen, die dann eben in all diese Ziele, die wir dort haben, positiv einzahlen. Fakt ist halt, ob ich jetzt KI für Nachhaltigkeit nutze oder nicht. Die Rechnung muss ich anstellen. Ich muss eigentlich nur Transparenz haben, was für Energie verbraucht die KI, die ich nutze, und wie steht sie im Verhältnis zu dem, was ich auf der anderen Seite gewinne. Und wenn das Verhältnis positiv ist, dann ist es ein guter Fall und wenn es negativ ist, dann ist es halt einfach keiner. Also ich glaube, das kennt man auch aus anderen Bereichen und so lässt es sich ganz leicht runterbrechen.

00:36:15: Und das Schöne ist ja, dass Effizienz ja nicht nur immer einen Nachhaltigkeitsaspekt hat, sondern auch einen Kostenaspekt. Und das ist auch das, wo ich denke, was man auf jeden Fall immer betrachten muss, dass einfach der Einsatz von KI beispielsweise, das Umsetzen von Nachhaltigkeit mit Maßnahmen, die Investition in die Ressource Mensch im Unternehmen einfach so viele Aspekte hat. Und dass man wirklich auch guckt, wo ist wirklich der größte Nutzen und das können auch Kosten sein. Also ich will nicht immer nur sagen, wir müssen die Erde retten, sondern das kann auch wirklich Geld sparen.

00:36:50: Und da komme ich auch direkt zu meiner nächsten Frage: aber das hört sich toll an. jetzt bin ich wieder der typische Mittelständler. Ich habe das Thema Sustainability, wo ich sage, wie kriege ich da einen Anpack dran? Und jetzt kommt noch dieses ganze Thema Automatisierung, KI oder digitale Transformation, die sogenannte Twin Transition. Da bin ich ja stumm vor Entsetzen und weiß gar nicht, wo fange ich denn da an oder wie bringe ich denn die beiden Sachen zusammen?

00:37:16: Also ich muss, glaube ich an der Stelle, und das betrifft wahrscheinlich beide Themen, erstmal irgendwo versuchen Transparenz zu schaffen. Da haben wir jetzt schon ein, zwei Mal darüber gesprochen. Aber ich glaube ich muss erstmal mich kennen. Ich muss wissen, was tue ich? Was sind irgendwo Hebel, die beide Themen betreffen? Und wo können die sich gegenseitig irgendwo ... dann einfach unterstützen. Ich glaube, das ist so der erste Prozess. Wenn man jetzt mal in den produzierenden Mittelstand schaut, da bin ich natürlich ganz schnell bei den kombinierten Themen in meiner Produktion vielleicht, wo ich sage, dort wird in der Regel sehr viel Energie verwendet. Gibt es da, vielleicht noch nicht mal den Gesamtprozess, aber gibt es da Einzelschritte ... die ich über eine intelligente Lösung, die in Echtzeit arbeitet, die mit Daten arbeitet, die innerhalb meines Produktionsprozesses generiert werden, wo ich da einfach vielleicht einen kleinen Hebel setzen kann, der aber vielleicht dann auf beide Seiten, also das können jetzt Kosten natürlich sein, kann aber dann eben auch Energie oder Nachhaltigkeit sein, um da einfach einen Schritt weiterzukommen. Oder ich setze mal ganz niedrig an, und das kann man jetzt eigentlich auf jedes Unternehmen irgendwie beziehen. Ich habe ja, wenn ich ein Unternehmen habe, in irgendeiner Form, das kann jetzt ein Büro sein oder was auch immer ich habe ja Da denkt man vielleicht nicht direkt an KI, aber auch eine intelligente, durch KI unterstützte Gebäudeautomation oder ein Energiemanagement an der Stelle, das kann in dieser Kombination sowohl Nachhaltigkeit fördern, wie natürlich auch Kosten sparen. Das sind dann vielleicht so naheliegendere Fälle, die auch vielleicht sehr breit und gut umsetzbar sind und wo ich sehr schnell in dieses Thema reinkomme und Ergebnisse sehe.

00:39:05: Ich bin jetzt mal ein bisschen der Spielverderber. Ich glaube, wenn man mitspielen möchte, dann muss man natürlich auch bereit sein, bisschen zu investieren. Gerade wenn es darum geht, Digitalisierung voranzutreiben. Die kommt nicht einfach so. Die muss man aktiv im Unternehmen implementieren. Man muss die Mitarbeitenden mitnehmen. Das sind neue Prozesse, da gilt nicht mehr, haben wir doch immer so gemacht. Nein, es verändert sich. Die Zeit verändert sich, aber auch der Druck und die Datentransparenz in der Lieferkette ändert sich. Ein Beispiel, ich war vor noch gar nicht so langer Zeit bei einem Spediteur und der sagte, ne, ne, ich mach das nicht in Excel, wir schreiben das auf, wir haben hier unsere Ordner. Und auf die Nachfrage: Wie werden denn diese Daten jetzt geteilt? Vielleicht auch mal Richtung Wirtschaftsprüfe etc. Die kriegen dann die Ordner, aber das müssen wir jetzt umstellen, weil die wollen das jetzt gerne alles per Excel haben. Das ist mal ein ganz klassisches Beispiel, das gibt es heute auch noch. Aber ich glaube jetzt gerade auch im Sinne der Entwicklung, der Digitalisierung der Tools die es gibt, kommt auch ein total starker Druck von Geschäftspartnern, die dann beispielsweise sagen, ich habe eine Plattform, ich möchte, dass du deine Daten da eingibst. Da kannst du nicht mehr einfach sagen, nee, sorry, habe ich nicht, ne, dann bist du nämlich relativ schnell raus. Man muss mutig sein den Schritt mitzugehen, weil es meiner Meinung nach gar keine andere Alternative gibt.

00:40:28: Da stellt sie so für mich die Frage, ist dann KI eher das zentrale Nervensystem für eine nachhaltige Transformation oder Achillesferse?

00:40:38: Da würde ich wahrscheinlich wieder mit grau antworten. Es ist die Frage: Wie pack ich's an? Hab ich den nötigen Mut? Und da bin ich dann schnell wieder bei Daten, bei Prozessen, bei wirklich grundlegenden Dingen. Wie mach ich mein Geschäft? Und das kostet erst mal Aufwand und Geld, das ist alles klar. Aber wenn ich das sauber anpacke mit sinnvollen Überlegungen ... dann wird es sicherlich nicht zu meiner Achillesferse. Wenn ich aber so ein Thema durch falschen Antrieb angehe oder unüberlegt oder mit einer falschen Motivation dahinter, dann natürlich kann es dann zu meiner Achillesferse werden. Wenn ich es gar nicht mache, ist es vielleicht eine Achillesferse, weil mein Wettbewerb macht es. Dann habe ich schon mal pauschal in ein, zwei Jahren spätestens ein Problem. Oder ich mache es halt falsch und investiere ganz ganz viel Aufmerksamkeit und Geld in so ein Thema rein und werde an der Stelle nicht weiterkommen, sondern nur in andere Probleme geraten. Also im Endeffekt, deshalb muss ich es mit Grau oder "Es kommt darauf an" beantworten, weil das haben wir und das hat, glaube ich, jedes Unternehmen so ein bisschen zumindest selber in der Hand.

00:41:45: Hast du denn mal ein schönes Beispiel, wer den ganzen Mut zusammengenommen hat und dann auch natürlich am Ende erfolgreich gewesen ist? Gibt es da ein Beispiel?

00:41:55: Ich glaube, da gibt es viele Beispiele. Jetzt muss ich darüber nachdenken. Bahar war gerade im Logistikbereich. Ich glaube, die moderne Logistik würde ohne solche Technologien und in der Geschwindigkeit, wie solche Themen heute passieren, überhaupt nicht mehr funktionieren. Und ich glaube, das Wichtigste ist, dass KI jetzt mal ein Anstoß war, sich über manche Themen Gedanken zu machen. Und wenn ich mich umhöre oder auf irgendwelchen Kongressen bin, was KI betrifft, dann ist eigentlich bei den meisten Unternehmen ... jetzt final angestoßen, sich auch mal mit Themen wie Daten beispielsweise zu beschäftigen. Und mal wirklich weg von händischen Prozessen oder von Papier wirklich in eine digitale Richtung. Also ich glaube deshalb, Beispiele gibt es genug. Es gibt gute und schlechte Beispiele. Aber ja, also ich glaube, das Thema ist angekommen.

00:42:52: Ich finde ein sehr positives Beispiel ist schon die Diagnostik in der Medizin. Wo einfach Milliarden Daten heute eben über solche Systeme abgeglichen werden können. Man kann dann aus den Systemen dann ziehen, was empfiehlt das System, aber am Ende entscheidet dann immer noch der Mensch, wie dann vielleicht auch eine Therapie aussieht. Und da finde ich, da sieht man eine super Anwendung, was KI, was Algorithmen leisten können. Und trotzdem musst du ja in das Invest gehen, diese ganzen Sachen zu sammeln, zu strukturieren, um die dann auswerten zu können. Und ich glaube auch, jedes Unternehmen muss einfach auch für sich selber schauen, wo ist mein Kernpunkt? Wo habe ich auch viele Daten? Weil Daten sind ja nun mal die Grundlage für Digitalisierung und für AI. Und wie kann ich diese Daten strukturieren und dann eben vorausschauend auch anwenden, damit ich dann die richtigen Entscheidungen für die Zukunft treffe.

00:43:49: Wir reden immer über Daten. Wenn wir jetzt mal in unserem Unternehmen selber bleiben, dann haben wir doch eigentlich mit solchen Systemtools, KI, ja doch wirklich eine super gute Möglichkeit, und du hast es gerade gesagt, Tobias, unsere Daten auch mal zu strukturieren. Was mir immer wieder begegnet ist: "keine Ahnung, ich weiß nicht, die müssten wir irgendwo haben, die Daten, ja, gibt's Rechnungen, ja, gibt's hier, ja, wo muss ich mal den Udo fragen". Also es gibt keine Struktur, auch keine Datenstruktur, nicht überall, aber sehr oft. Und wenn wir da in unserem eigenen Unternehmenskosmos sind, dann würde ich eigentlich eher dafür plädieren, zu sagen, hier macht es wirklich Sinn, die Daten auf so einer Basis, wenn möglich, zu strukturieren. Um einfach allen das Leben einfacher zu machen. Und ich spreche jetzt nicht nur für Nachhaltigkeit, ich spreche für logistische Systeme, ich spreche für Produktionsprozesse. Da würde ich mal gerne mal ein Pro aussprechen und sagen, wir müssen nicht immer nur Angst haben vor Daten, sondern Daten sind ja einfach wirklich auch die Grundlage, ⁓ besser zu werden, um zu wissen, wo stehen wir, wie geht es weiter und da kann eine KI einfach helfen.

00:44:59: Ich glaube auch da gilt einfach machen, also das eine machen und dann, man muss ja nicht mit allen Daten anfangen. Ich glaube, das ist ja auch immer so die Fehlannahme, dass ich eben heute schon meine komplexen Daten nicht im Griff habe. habe Nein, ich kann ja mit bestimmten Daten anfangen, dass ich einfach irgendwelche Abrechnungen in Excel übertrage, selbst da, die kann ich ja heute einscannen und dann werden die automatisiert in Excel übertragen. Da kann man dem Unternehmen ja auch auch helfen. So und dass man einfach mit den ersten Modellen, so verstehe ich auch Tobias, einfach mal anfängt und dann mal schaut: Was bekomme ich auch als Ergebnis raus? Weil das ist ja auch nochmal wichtig dass so eine KI ja lernt. Das heißt, die ist ja am Anfang total dumm. Die weiß ja nichts. Also wie wir Menschen, wenn wir auf die Welt kommen. Wir lernen ja auch, so und die muss ich halt füttern, die muss ich anlernen und das mache ich vielleicht erst mit einem einfachen Modell, mit einfachen Daten und dann kann ich ja immer komplexer werden. Aber wie ihr das beide gesagt habt, ich muss das halt machen. Ich kann nicht aggressiv warten, dass ich mir dann ein Tool einkaufe, was alle Daten, die ich vorher nicht strukturiert habe, dann auch überarbeitet, sondern ich muss selber reingehen und ich muss aus meiner Komfortzone raus, wo ich nur abschöpfe.

00:46:12: Und ich glaube auch, dass wir immer denken, und das liegt in der Natur des Menschen, dass wir denken, wir haben KI und dann sind alle unsere Probleme gelöst, ne? Sodass so der Heiland kommt und alles auf einmal von jetzt auf gleich von schlecht auf gut macht, ne? Ich glaube, da müssen wir uns auch ein bisschen von verabschieden.

00:46:28: Es ist weder der Teufel noch der Heiland, oder?

00:46:31: Das ist eigentlich der Anstoß, sich manche Dinge vielleicht mal genauer anzuschauen. Das ist eigentlich nochmal eine gute Quintessenz, glaube ich.

00:46:38: Trotzdem, damit wollen wir jetzt nicht enden, sondern natürlich auch an dich unsere typische Abschlussfrage. Wenn ich ein mittelständisches Unternehmen bin, ich habe bisher mich nicht mit dem Thema KI AI beschäftigt: Was wäre der eine Tipp, den du mir gibst, wenn ich jetzt damit anfangen will? Womit fange ich an?

00:46:58: Ich würde zunächst, und der eine Tipp, der ist jetzt ein kombinierter Tipp, da bin ich wieder bei meinem Anfangsstatement über fundamentale Themen. Ich würde wirklich sagen, geht vom Problem aus, nicht von den angeblichen Möglichkeiten, die eben im Markt herumschwirren. Sondern schaut euch wirklich an, wie wir es gerade gesagt haben: Wo habe ich Daten? Wie sehen die aus? Wie sehen meine Prozesse aus? Wo habe ich vielleicht Potenziale? Ich nenne es nicht Probleme. Wo habe ich Potenziale, die ich angehen kann? Nimm die Mitarbeiter mit, weil sie werden schon KI nutzen. Sorge einfach dann dafür, dass sie KI über Tools nutzen, die eine gewisse Governance einhalten an der Stelle und die ich dann kontrollieren kann und gibt den Mitarbeitern, Mitarbeiterinnen gewisse Fähigkeiten mit an die Hand, die sie dann auch an der Stelle, genau wie das Unternehmen, zukunftssicher machen und gewisse Ängste und Sorgen vielleicht einfach wegnehmen. Also ich glaube dieser kombinierte Tipp zum Einstieg, den würde ich wahrscheinlich jedem, egal welches, mittelständisch Unternehmen mitgeben.

00:48:04: Lieber Tobias, vielen Dank für deinen Besuch, liebe Bahar, auch dir wieder vielen Dank. Und ich nehme mit, KI ist zwar derzeit ein Hype, aber kein Hexenwerk. Und KI ist einfach ein Werkzeug. Es ist ein sehr, sehr mächtiges Werkzeug. Und wer es richtig nutzt, spart nicht nur Zeit und Nerven, sondern ... er öffnet eigentlich seinem Unternehmen neue Türen, von denen man vielleicht vorher gar nicht wusste, dass sie da waren. So und wie sagt man so schön, also KI nimmt zwar keine Jobs weg. Sie nimmt einem aber die Ausreden weg, bestimmte Sachen nicht mehr zu tun und sie schafft einfach auch neue Tätigkeiten und neue Tätigkeitsfelder. ⁓ An euch liebe Zuhörerinnen und Zuhörer, vielen Dank, dass ihr wieder dabei wart. Wenn ich heute eins gelernt habe, wer nicht jetzt endlich anfängt auch KI auszuprobieren, der ist nicht mehr nicht nur nicht früh dran, sondern ist eigentlich nur noch retro. Und das ist so ähnlich wie wenn wir heute mit der Kutsche fahren würden. Also bitte steigt ⁓ aufs Auto. Also mutig bleiben, ausprobieren, Fehler riskieren, manchmal auch scheitern, aber besser werden. Und wenn ihr noch mehr Inspiration für euren Business Alltag wollt, abonniert unseren Podcast. Wir liefern euch Insights zu Nachhaltigkeit, Innovation, KI und Transformation, klimaneutral und direkt vor Ort mit Wumms in euren Gehörgang. Und ihr bekommt uns überall da, wo es Podcasts gibt und wo ihr gerade seid. Im Homeoffice, im Auto, unter der Dusche, beim Gassigehen, beim Bügeln, auf dem Laufband oder irgendwo zwischen Kita-Konferenz und Kaffeemaschine. Alle Infos stehen wie immer in den Show-Notes. Kurz, knapp und klickbar. Und denkt daran, Veränderung im Business beginnt nicht mit KI, sie beginnt mit HI. Human Intelligence, also mit euch, mit jedem einzelnen von uns. KI hilft uns dann richtig Gas zu geben. Also bis zum nächsten Mal, euer Business Shift.