Vom Tooltourist zum Anwendungs-Weltmeister – Christoph Magnussen über KI, New Work und echte Selbstwirksamkeit

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00:00:13: Unser heutiger Gast ist ein echter Pionier, wenn es um die digitale Transformation von Zusammenarbeit geht.

00:00:19: Er ist Gründer und CEO von BlackBoat.

00:00:22: Einer Beratung, die Unternehmen hilft, digitale, moderne Arbeitswelten zu gestalten, effizient, menschlich und zukunftsfähig.

00:00:30: Und seit einigen Jahren gehört dazu auch und vor allem die Beratung rund um künstliche Intelligenz.

00:00:36: Er ist einer der sichtbarsten Vordenker für Newark im deutschsprachigen Raum und begeistert sowohl als Speaker, Unternehmer und YouTuber mit klaren inspirierenden Ideen zur Arbeit der Zukunft und eben auch zur künstlichen Intelligenz.

00:00:49: Zusammen mit Michael Krautmann haustet er den erfolgreichen Podcast on the way to New York, wozu es auch das gleichnamige Buch gibt.

00:00:56: Seine Leidenschaft ist, Menschen zu befähigen, durch Technologie und gute Führung wirklich selbstbestimmt arbeiten zu können.

00:01:03: Dabei ist er kein reiner Theoretiker.

00:01:06: Als Unternehmer lebt ein New Work und den effektiven Einsatz von Technologien mit seinem Team seit Jahren vor.

00:01:13: Heute sprechen wir mit ihm über ein Thema, das die Welt gerade fundamental verändert.

00:01:18: Künstliche Indigenz.

00:01:19: Welche Rolle spielt KI in der neuen Arbeitswelt?

00:01:22: Wie verändern sich Führung, Zusammenarbeit und persönliche Wirksamkeit durch diese neue Technologie?

00:01:29: Was sollten wir alle über KI wissen und was bedeutet das alles für unseren Anspruch, CEO des eigenen Lebens zu werden?

00:01:36: Herzlich willkommen im heutigen T-Talk.

00:01:39: Christoph Magnussen, schön, dass du heute hier bist.

00:01:41: Ja, hi Oliver, hi Kair, freu mich sehr.

00:01:44: Danke für die Einladung, nicht bin gespannt.

00:01:48: Schön, dass du bei uns bist.

00:01:49: Stell dir mal vor, wir treffen uns in fünf Jahren wieder und alles, was du heute über die Entwicklung von künstlicher Intelligenz erzählst,

00:01:56: ist

00:01:56: tatsächlich eingetreten.

00:01:58: Wie würde sich

00:01:59: das

00:02:00: auf unseren Arbeitsalltag auswirken?

00:02:03: Wie würde sich die Zusammenarbeit in Unternehmen verändern und von welcher Tatsache werden wir vielleicht am meisten überrascht?

00:02:12: Also ich glaube... ist es momentan unmöglich, fünf Jahre gut zu prognostizieren, aus zweierlei Gründen.

00:02:19: Man hat verschiedenste Lager, die sich sehr sicher sind, was sie sehen und ich drehe es mal um.

00:02:25: Wenn ich den Vergleich ziehe, erster Browser, ich habe in der Schule bei meinem Chemie-Lehrer damals den gesehen und wusste da nichts, weil er an zu fahren, er hat uns einen Alter-Wister gezeigt, auch dann Google erklärt den Unterschied mit Eurythmus und so weiter, aber niemand wäre auf die Idee gekommen, dass man dann irgendwann Videos im Browser abspielt oder.

00:02:47: Allein das als Publishing Maschine benutzt, was dann später gekommen ist, sondern es war ganz anders gedacht.

00:02:51: Das heißt, die Grundlage, die da gelegt wurde, wurde später für was ganz anderes eingesetzt.

00:02:56: Also kein Mensch hätte daran gedacht, dass wir irgendwann im Udop sitzen und kleinen Geräten und durch Insta Reels scrollen, hoffen, dass nichts sinnvoll ist.

00:03:03: Aber wir tun es und in dieser Phase befinden wir uns gerade.

00:03:07: Wir glauben, dass wir eine tolle Idee haben in KI, viele sind gehypt, es ist ein Hype an vielen Stellen und dann passiert aber etwas Grundlegendes und das finde ich faszinierend und ich glaube in fünf Jahren werden wir uns wundern, wie lange einige Dinge noch gebraucht haben.

00:03:20: und das liegt aber an uns, es liegt hier in der Technologie und werden überrascht sein, was möglich sein wird damit und wie normal das sein wird.

00:03:27: Also das werden wir schneller erleben als beim Internet, weil diese Verbreitung ist einfach gigantisch hoch.

00:03:32: Ja, da könnte es gut sein, dass wir neben uns hier im Podcast unseren AI-Hose haben, der nochmal Sonderfolgen macht für jeden, der zuhört, sodass jeder, der zuhört, nicht die Originalfolge hat, sondern immer noch mal eine eigene Variante der Folge, können wir gut vorstellen.

00:03:47: Das ist für dich nur mal der Takeaway, hier ist noch ein Nachsarzt, also das wäre so was definitiv technisch machbar ist und realistisch ist, dass man so als Eingedanke von ganz vielen nicht gerade habe über der Frage.

00:03:59: Du hast zu Beginn von zwei Lagern gesprochen, die das aus unterschiedlicher Perspektive sehen.

00:04:04: Ja.

00:04:05: Die einen, die sagen, hier kommt natürlich die fundamentale Riesenänderung, AGI und Co.

00:04:10: Da gibt es einfach regelvoller The Money, wer viel Geld investiert, redet natürlich in die Richtung.

00:04:14: Und die anderen, die sagen, nee, also das ist Eigentlichkeit, grundlegende Revolution, das ist sowas wie Mobile bei Internet und That's It.

00:04:21: Also da kommt jetzt nichts Großes und dann sage ich, naja.

00:04:25: Beides hat eine Daseinsberechtigung, aber selbst, wenn es nur ein Add-on ist, also nimm nur ein Beispiel, Chachabee-Team.

00:04:32: So, benutzt ihr garantiert im Alltag beide, oder?

00:04:35: Safe.

00:04:36: So.

00:04:37: Könntet ihr notfalls ein Tag ohne?

00:04:39: Ja.

00:04:41: Okay.

00:04:42: Wie weit weg ist euer iPhone von euch jetzt gerade entfernt?

00:04:45: Reichweite.

00:04:46: Drei Meter.

00:04:48: Also, drei Meter ist relativ weit, was Oliver da gerade sagt.

00:04:51: Aber bei dir Kai, in Reichweite so.

00:04:53: Und der riesen Unterschied ist euer Nokia-Telefon, was ihr bestimmt mal hattet.

00:04:57: Das konntet ihr auch mal zu Hause lassen, so wie ihr auch mal ein Tag ohne Chat über dich könnt.

00:05:00: Aber in eurem iPhone.

00:05:02: Das heißt, wir haben es mit einer ganz anderen Kategorie an Gerät zu tun, was wir so nah daran haben.

00:05:06: Und man sieht das jetzt schon bei KI.

00:05:08: Es gibt Zahlen, die sich dahin entwickeln, die dahin deuten, dass sich das zu einer ähnlichen Kategorie entwickeln wird.

00:05:13: Aber jetzt gerade ist Gigi Bidi noch eine App auf eurem iPhone.

00:05:17: Auf und es versucht, was anderes zu sein, aber mir nicht.

00:05:20: Und so nüchtern betrachtet das ist, und man sagt, das ist nicht das nächste iPhone.

00:05:27: Trotzdem... Wenn man jetzt sagt, Mobile beispielsweise ist nur ein Add-on auf dem Internet, aber es gibt einfach so viel mehr Milliarden Mobilgeräte und einen so relevanten Markt dafür, dass man auch sagen kann, ja krass, du kannst trotzdem ihre Filme machen.

00:05:38: Und diese zwei Lager beschießen sich gerade mit Headlines.

00:05:41: Die einen sagen so, die anderen so, AGI und dann wirfelt es alles durcheinander.

00:05:44: Zwischestehen wir als Konsumenten profitieren davon, weil dadurch auch Innovation entsteht, aber es gibt doch viele Leute, die sagen, boah, ist das alles viel zu viel und ehrlicherweise betrifft mich das gar nicht in meinem Job.

00:05:54: So, und dazwischen versuche ich ein bisschen zu navigieren und Licht ins Dunkel zu bringen und zu sagen, hey, Leute, so eine Phase ist spannend.

00:06:00: Man kann am meisten in so einer Phase lernen.

00:06:02: Es gibt keine Phase, in der man so viel lernen kann, wie so eine Frühphase.

00:06:05: Und diesen Muskel, diese Haltung ist wichtig.

00:06:08: Und deswegen sage ich mal vom Tool-Tourist zum AI-Anwendungsweltmeister werden, wenn man so ein bisschen platt, aber eigentlich steht das für Learn to Learn.

00:06:15: Das ist der Skill der Zukunft.

00:06:17: Das meine ich mit diesen zwei Lager, an die sich da hoch befeuern.

00:06:22: Du hast jetzt den Impact oder die Wahrnehmung für den Endnutzer, also uns wirklich mit dem Handy, das wir eben bei uns haben, beschrieben.

00:06:31: Jetzt könnte ich ja hingehen und sagen, der echte Mehrwert von KI erschließt sich über mich oder?

00:06:35: hoffe ich, vielleicht darin, dass irgendwie mal Medikamente schneller erforscht werden, schneller auf dem Markt sind, dass Menschen dadurch vielleicht besser länger leben können oder dass sich andere Produkte günstiger herstellen kann, weil ich einfach viel mehr automatisieren kann und alles damit günstiger, schneller wird.

00:06:53: Das hat dann quasi ein mittelbaren Effekt für mich und nicht so sehr diesen unmittelbaren Effekt.

00:06:59: Warum sollte trotzdem jeder von uns nicht nur verstehen, was KI ist und was es vielleicht für uns bedeutet, sondern auch damit umgehen können, zur Anwendungsweltmeister sein zu müssen?

00:07:10: Ja, ich habe mich vor acht Jahren im strategischen Bereich KI beteiligt.

00:07:13: Als ich so einen Moment hatte, wo ich gemerkt habe, so, there is the potential.

00:07:16: Und ich hatte, Gott sei Dank, auch die Kontakte, mit denen darüber zu sprechen.

00:07:18: Und konnte dann auch diejenigen, wo wir uns beteiligt haben, echt knien.

00:07:21: Und dass wir das tun, weil wir, obwohl ich ein ganzen Jahresgewinn von Blackboard genommen habe, war ich immer noch deutlich kleiner, als alle andere großen Investoren hier rein sind.

00:07:29: Es fehlt in den Null.

00:07:30: Und da haben wir schon Start-ups verkauft.

00:07:34: Die haben eben schon auf was aufgebaut im Bereich Boss-Chips-Huiererkennung.

00:07:38: Und das ist für Endkunden nicht relevant außer im Ergebnis.

00:07:40: Es ist dann relevant, wenn es dich betrifft.

00:07:43: Und das Interessante ist, die Akzeptanz dieser Technologie lag nicht an funktioniert oder funktioniert es nicht, sondern rein beim Menschen.

00:07:52: Und ich höre dasselbe aus Produktionsbetrieb oder ähnliches sagen, betrifft mich nicht dieses Ding.

00:07:57: In dem Moment, wo du aber diese Technologie benutzt, die du nutzen kannst im Alltag, entwickelst du durch jede Wiederholung mehr Vertrauen.

00:08:05: Ab sieben, acht, neun.

00:08:07: Hast du einen anderen Grad an Vertrauen?

00:08:09: Bei Coding Agents kannst du das mit Mutant sehen.

00:08:11: Wie senior Developers sagen, ja, nie geht alles nicht.

00:08:13: Alles ganz schwierig, der kann kein Sequel, der kann dies nicht.

00:08:17: Je häufiger, die das benutzen, desto mehr weißt du, wo du vertrauen kannst.

00:08:19: Und deswegen sage ich, jeder, der diese Anwendung jetzt auch bedient, entwickelt eine bessere Intuition dafür.

00:08:26: Kann das hier was sein, dass das auch medizinisch mir helfen kann oder nicht?

00:08:30: Ihr habt bestimmt schon CEOs gehört oder Chefs gehört, die sagen, die KI wird das mit den Daten schon lösen, das passt schon, da brauchen wir nicht aufräumen.

00:08:37: Das ist halt so eine riesen Misperception, die es gerade gibt.

00:08:40: Und daran merkst du einfach, da fehlt das Verständnis.

00:08:43: Und das Verständnis fehlt aufgrund von, ich werde das nicht an.

00:08:46: Wenn niemand nie Hockey gespielt hat oder Tennis, dann ist es hard to discuss.

00:08:50: Hast zwar darüber gelesen, aber was jetzt der Unterschied zwischen einem Rasenplatz und einem Sandplatz ist, ist dann pure Theorie.

00:08:56: Und das ist der Grund, warum ich da so stark auf Anwendung gehe.

00:09:01: Und wie würdest du diesen Skeptikern raten, vielleicht den ersten Schritten das ganze Thema in ihren Alltag einzubauen?

00:09:09: Es gibt ja unterschiedliche gerade an Skeptikern.

00:09:11: Die einen sind halt super professionell und super tief in ihrem Bereich und die anderen sagen, mir hat das nichts gebracht, ich wüsste dich wo.

00:09:19: Das heißt, die einen sagen eher, ich sehe gar nicht wo es gehen könnte und die anderen sagen, ich kenne mich viel zu gut aus, als dass es mir helfen könnte.

00:09:25: Und das, was unter beiden liegt, ist natürlich, Du wirst halt direkt angegriffen an deinem Ego, also das Kratzt am eigenen Ego.

00:09:35: Und das ist für mich immer wieder das Schöne.

00:09:37: Ich bin ja auch viel auf der Bühne und hab durchaus eine starke Meinung.

00:09:40: und dann sagen Leute häufig, Mensch, dass du dir darüber Gedanken machst, das hätte ich jetzt von außen gar nicht gesehen.

00:09:47: Also ich habe einen weichen Kern, ich bin ein ganz netter Typ eigentlich.

00:09:51: Und dann merke ich immer wieder, dass Leute denken, das geht so nüchtern an mir vorbei.

00:09:56: tut es aber nicht.

00:09:56: Ich versuche nur viele der Kritikpunkte egofrei zu sehen.

00:09:59: Und deswegen ist mein Tipp an uns alle deutlich mehr egofrei, die Sachen anzugehen.

00:10:04: Das hilft überall.

00:10:06: Das hilft im Alltag mit Kindern, das hilft im Patchwork Setup, das hilft in der Firma, das hilft beim Testen neuer Technologien.

00:10:15: Immer dann, wenn wir rangehen und unsere starke Meinung mit reingeben, übersehen wir etwas.

00:10:20: Wir wissen nicht.

00:10:22: Was in zehn Jahren bei Roscoe, wir wissen es nicht.

00:10:25: Wir wetten alle.

00:10:26: Und dann gibt es ein paar Leute, die im Nachhinein sagen können, habe ich drauf gewettet und habe wirklich alles drauf gewettet.

00:10:31: Aber es war eine Wette.

00:10:33: Was ja durch die KI kommt, egal, wenn man AGI, Artificial General Intelligence, dann vielleicht auch noch nimmt.

00:10:40: Das kratzt schon sehr stark am Ego, weil das, was uns als Menschen, sagen zumindest viele, immer so ausmacht und unterscheidet von allen anderen Lebewesen auf diesem Planeten, ist Bewusstsein.

00:10:50: Und jetzt kommt da plötzlich eine Maschine, ein Algorithmus her und maßt sich an oder wir schreiben ihm Eigenschaften zu, die in Richtung dieses Bewusstseins oder an Intelligenzformen gehen können.

00:11:03: Da wird schon dünn für die Menschheit, oder?

00:11:07: Ja, also... Das AGI-Thema ist ein riesen, riesen Thema und es wird auch viel theoretisch diskutiert.

00:11:14: Es gibt sehr wenig Menschen, die technisch auch so tief drinstecken, das nachvollziehen zu können.

00:11:18: Ich glaube, dass sehr viel greifbarer sollte sein.

00:11:21: Es ist eine fundamentale Technologie, die offensichtlich sehr viel bewegt.

00:11:26: Und wir sollten in so Europa eher die Frage stellen, es gibt jetzt gerade Vor allem die USA und China, das sind die zwei sehr starken Kräfte, da China sehr, sehr lange, schon sehr konsequent in den Bereich Daten und AI, sehr lange.

00:11:39: Ich habe, glaube ich, in meinem Newsletter, das ist schon über China's AI-Strategie geschrieben.

00:11:44: Das wollte niemand hören.

00:11:45: Das hat niemand denn interessiert.

00:11:47: Das war für die Leute langweilig nicht.

00:11:49: Nicht, weil ich wusste, ich wusste auch nichts.

00:11:51: Ich habe einfach nur beobachtet und geguckt, was die machen, fand es einfach interessant.

00:11:55: Wenn du mit AGI natürlich kommst, dann seien die Leute, ja, das wird uns ersetzen und es könnt uns umhauen.

00:12:00: Da muss ich ganz ehrlich sagen, ich gehöre eher zu der pragmatischen Riege an Leuten, die sagen, naja, EGI funktioniert auch nur in Bereichen, die du validieren und messen kannst.

00:12:11: Bedeutet, mal einfaches Beispiel, eine Mattaaufgabe eins plus eins ist zwei, sind wir uns alle einig, können wir überprüfen, dass es stimmt.

00:12:19: Ob das jetzt ein guter oder schlechter Podcast war, den wir hier aufnehmen, das lässt sich sehr schwer validieren, das ist sehr individuell.

00:12:27: Kannst du es aber nicht validieren, kannst du auch keine KI drauf trainieren.

00:12:32: Dann wird's tricky.

00:12:33: Bedeutet, du hast als Mensch immer deine Intention, deine Überprüfung und damit eben auch den Human in the Loop oder Human in the Lead.

00:12:45: Selbst wenn du viel an Agents abgebst und das tue ich auch im Alltag sehr viel, gelaube ich nicht, dass dieser Begriff AGI kommen wird und sagen, jetzt ist er da, sondern Wir benennen damit einen Grad an Technologie, den wir uns heute noch nicht vorstellen können, weil der so viel Autonom macht in unserem Leben.

00:13:03: Aber wir dürfen nie vergessen, wir geben die Intention rein.

00:13:07: Mein InstaReal Feed sieht anders aus als der von euch.

00:13:11: Warum?

00:13:11: Weil ich andere Sachen schaue.

00:13:13: Allein da sehen wir es auch schon, wie wir sie diese Sachen konsumieren.

00:13:16: Dass wir damit nichts Sinnvolles tun, ist völlig klar.

00:13:18: Aber wir geben die Intention rein.

00:13:22: Das dürfen wir nie vergessen.

00:13:23: Und wir dürfen auch nicht abnehmen lassen von großen Firmen, das darf man auch nicht

00:13:27: vergessen.

00:13:27: Jetzt geht's ja bei Harvard Business Review, die haben ja die Top Use Cases mal analysiert, also letztes Jahr und dieses Jahr.

00:13:35: Und da war an Nummer eins Therapie, also Therapieleistung und Companionship.

00:13:40: Für das ist die GPD hauptsächlich, aber eben auch andere KI-Modelle nutzen.

00:13:44: Jetzt ist das ja etwas, was jetzt so primär nicht für mich in die Kategorie fallen würde, weil die dirbar und verifizierbar und.

00:13:53: Ist das jetzt ein Widerspruch zu dem, was du gesagt hast?

00:13:56: Nein, sondern das zeigt einfach nur eine dieser Zahlen.

00:13:59: Also beim Smartphone gab es im Jahr two-thausen-sieben eine Zahl, die ganz klar hingedeutet hat.

00:14:05: zu dem, wo wir heute sind.

00:14:06: Da hat China Mobile festgestellt aus einer sehr umfangreichen Studie, zwei-tausend-sechs, das über neunzig Prozent, ich glaube, einundneunzig oder zwei-neunzig Prozent der Nutzerinnen eines Smartphones, also noch Pre-iPhone, Ihr Gerät in vierundzwanzig Stunden maximal eine Armlänge weglassen.

00:14:24: Habt ihr beide eben gerade erlebt mit der Antwort auf wo ist euer iPhone?

00:14:28: Im KI-Bereich sehen wir Zahlen, die nach jetzt drei Jahren Chatbots sehr klar darauf hindeuten, was hier passiert.

00:14:36: Dreiunddreißig Prozent der Jugendlichen sagen, sie gehen eher zu einer KI als zu irgendeinem Therapist, wenn sie in schwierige Zeiten kommen, was problematisch ist.

00:14:47: Erwachsene sagen, sie haben eigentlich mit einem Projekt bearbeiten wollen.

00:14:50: Ich schreibe weiter mit dem, weil er mein Mann oder meine Frau so gut erklären kann.

00:14:53: Und das ist keine Seltenheit.

00:14:55: Da sagen Leute, nee, nee, mach ich nicht.

00:14:57: Die haben über drei Millionen Chats analysiert und da gibt es den berühmten Satz.

00:15:00: Es ist nicht das, womach es aussieht.

00:15:01: Doch es ist das, womach es aussieht.

00:15:03: Wir finden das Ding, antwortet irgendwie so, das versteht mich so.

00:15:05: Und also irgendwie, wir finden jetzt Chachibitieren, weil der versteht unsere Leute einfach besser.

00:15:10: Und da darf man einfach nie vergessen, das ist nicht ein Modell, das ist ein Produkt.

00:15:15: was das macht.

00:15:16: Und wir Menschen verwechseln hier etwas, ich finde es sehr offensichtlich, aber das ist ein bisschen noch konzeptionär, aber ich kann es mal erklären, woran es liegt.

00:15:23: Wir verwechseln aufgrund der Sprache, die diese Modelle ausgeben.

00:15:28: Die schreiben ja in unserer Sprache, in unserem Text, so wie wir klingen, wirkt es total menschlich.

00:15:35: Wir fragen aber extrem deterministische Sachen.

00:15:37: Rechnen wir mal den Ebit aus.

00:15:39: Wie war die Auslastung?

00:15:41: Sagen wir mal, was sind die fünf besten Schnitzelrestaurants in Zürich?

00:15:44: Das sind sehr deterministische Sachen.

00:15:46: Und wir haben es hier aber weder mit einem deterministischen Tool zu tun.

00:15:50: Also eine Exeltabelle ist deterministisch.

00:15:52: Ich gebe Formen ein und ich kann mich darauf verlassen, wenn da eins plus eins gleich zwei steht, dann stimmt das.

00:15:56: Das ist deterministisch.

00:15:57: Das heißt der Computer, das ist alles deterministisch.

00:16:00: Damit haben wir Jahrzehnte gearbeitet.

00:16:02: Auf der anderen Seite haben wir Menschen.

00:16:03: Die haben mal gute Laune, schlechte Laune, schlechten Tag, guten Tag, viel Energie, wenig Energie.

00:16:08: Und im Grunde genommen kommt hier eine neue Technologie dazwischen, die ist stochastisch.

00:16:12: Ich nenne das so mal Stochastic Mindset.

00:16:13: Also ich muss mit einem Stochastic Mindset diese Ergebnisse, die ich da habe bewerten, die sind weder emotional, noch sind die alle richtig, also deterministisch, sind eben stochastisch.

00:16:24: Das heißt, wir haben es mit einer neuen Kategorie an Arbeitstool zu tun.

00:16:28: Und ich finde es superoffensichtlich, also ich schreibe... Strategie-Papiere damit, Konzepte damit und so weiter und dann kommen Leute, die Zahlen hat er jetzt nicht zusammengekriegt und bei dem Gesetz hat er halluciniert.

00:16:41: Ja, dafür habe ich andere Tools oder Experten, mit denen ich das mache.

00:16:45: Ja, aber der müsste ja eigentlich alles machen können.

00:16:48: Ein Computer kann auch nicht fliegen.

00:16:50: Doch teilweise schon.

00:16:51: Wir werden von dem Computer mitgeflogen.

00:16:52: Aber so, ihr wisst, was ich meine.

00:16:54: Das heißt, es ist eine dritte Kategorie und diese Klarheit ist, glaube ich, sehr, sehr, sehr wichtig.

00:17:00: und Die explorieren Menschen gerade an einem gigantischen globalen Beta Case, weil alle in Echtzeit daran arbeiten.

00:17:09: Und wenn Open AI oder ein Tropic oder Elon Musk irgendwas ändern, ändert sich das für alle.

00:17:13: Und das gab es tatsächlich so noch nie.

00:17:15: Das ist das Besondere.

00:17:16: Aber rein von der Technologie hier erklärts das am einfachsten, was es ist.

00:17:20: Wenn du beschreibst, dass extrem viele Nutzende von künstlicher Intelligenz das aktuell nutzen, um so ein Self-Coaching zu betreiben, Wohin kann uns das perspektivisch führen?

00:17:31: Also irgendwie so eine Potenzielle, wie ein negativer könnte sein.

00:17:36: Menschen werden mittelfristig dazu tendieren, sich noch weniger mit anderen Menschen auszutauschen, sondern noch mehr quasi im stillen Kämmerchen mit dem Computer zu sprechen.

00:17:46: Was glaubst du, kann das für ein positiver, aber auch negativer Auswirkung für uns haben?

00:17:51: Also, man muss aufpassen vor allem, Ich sage mal, Kinder dürfen nicht alleine am KI.

00:17:56: Kinder, Heranwachsende, Eltern sagen sich, mach mal, das ist wie Google, nein, es ist nicht.

00:18:00: Definitiv nicht.

00:18:01: Das heißt, da sage ich jetzt erst mal vorweg, man muss echt aufpassen, wenn man damit wirklich Therapie betreibt.

00:18:06: Wenn man Erwachsene ist, der sagt, du holst eine weitere Perspektive, du nutzt das schochastisch, um Optionen zu evaluieren, dann ist das eine Ergänzung.

00:18:14: Was du natürlich beschreibst, ist der Extremfall.

00:18:17: Du unterhältst dich nun mal mit der KI und man nimmt ihn umsonst.

00:18:19: Ich glaube, der bleibt ein Extremfall.

00:18:21: Ich glaube, es wird halt nur normaler, dass du einen weiteren Companion und der Zeit hast.

00:18:25: Also ich weiß auch morgens, wenn ich sage, mir geht's nicht gut, ich muss mal irgendwie ein bisschen wenden.

00:18:30: Ich könnte theoretisch im Gespräch mit GPD führen.

00:18:32: Das wäre überhaupt kein Problem und ich find's auch nicht weird.

00:18:34: Wird das zu etwas führen, was wir nicht wollen?

00:18:37: Naja, also Instagram hat auch keiner so geahnt, dass wir plötzlich im Urlaub alle davor sitzen.

00:18:43: und wenn die Männer jetzt sagen, die mach ich nicht, meine Partnerin macht das aber, ihr sitzt dann halt vor YouTube, Jungs.

00:18:48: Es ist kein Unterschied, der eine so oder andere so, das heißt wir hocken an diesen Ding an.

00:18:53: Ich glaube, es gibt ja jetzt schon diese extremen Fälle.

00:18:56: Es gibt Beispiele, es gibt eine gute Doku, die haben über Replica dokumentiert, das ist eine Firma, wo du dir Characters bauen kannst und mit unter den Top-Fünfzig KI Anwendungen sind diverse Chatbots, die ... als Companion halt gebaut wird.

00:19:10: Das heißt, es scheint auch ein Need da zu sein.

00:19:12: Und ich rede jetzt nicht nur von, es gibt auch viele Adult-Companions, also wo du wirklich dann Adult-Content generierst, den du vorher über das Internet anders konsumiert hast, vielleicht, oder Erotic Chat und so weiter.

00:19:25: Also da gibt es diverse Sachen.

00:19:26: Und es gibt ja auch Leute, die solche Bücher schreiben.

00:19:28: Aber es gibt auch eben ganz, ganz, ganz viele, die eher Charaktere nachbilden.

00:19:31: Fantasiekaraktere, mit dem man sich unterhält und so weiter.

00:19:33: Es scheint ein großes Bedürfnis dafür da zu sein.

00:19:36: Aber das gibt es ja im Gaming auch.

00:19:38: Also das finde ich jetzt nicht ungewöhnlich und die Extremfälle wird man da immer haben.

00:19:43: Damit ich bei dir, wird das zu der Gesamtverruhung für mich glaube ich nicht.

00:19:46: Also da merkt man auch viel zu sehr die Tendenz, jetzt gerade auch Jensie, die jüngeren Jensies, die bewusst Sachen tun, die komplett offline wieder sind.

00:19:54: Das ist wie jeder Trend, der auch einen Gegentrend hat.

00:19:59: Mindful Moment.

00:20:03: Ist es nicht ein Traum, den eigenen Coach oder die immer erreichbare Therapeutin direkt in der Hosentasche zu haben?

00:20:11: KI fühlt sich manchmal an wie der perfekte Zuhörer.

00:20:14: Immer da, urteilsfrei und so verständnisvoll.

00:20:20: Und ja, als zusätzliche Perspektive kann das durchaus hilfreich sein.

00:20:26: Gleichzeitig erinnert uns Christoph an eine wichtige Grenze.

00:20:30: KI versteht dich oft deshalb so gut, weil sie deine Muster spiegelt.

00:20:35: Sie bestätigt, was du bereits denkst und genau das fühlt sich so warm und vertraut an.

00:20:41: kann aber dazu führen, dass wir uns total in unseren Ansichten verrennen.

00:20:46: Echte Veränderungen entsteht selten dort, wo wir nur bestätigt werden.

00:20:50: Vielleicht nutzt du KI ja bereits als Reflexionstool und vielleicht klang das gerade vielleicht einfach nur wie eine gute Idee für dich?

00:20:59: So oder so?

00:21:00: Nimm dir einen Moment Zeit für diese Fragen.

00:21:06: Wo tut es mir gerade gut verstanden zu werden?

00:21:10: Und wo bräuchte ich eigentlich auch mal einen Widerspruch oder ein bisschen Reibung?

00:21:19: Welche Gedanken oder Erklärungen bekomme ich immer wieder gespiegelt?

00:21:24: Und bringen Sie mich wirklich weiter?

00:21:30: Welche anderen Perspektiven lasse ich zu und hole ich mir ein?

00:21:34: Jenseits derer, die meine bisherigen Muster einfach nur bestätigen.

00:21:42: Die gute Nachricht ist, du musst deinen Taschencoach nicht gleich

00:21:46: einmotten.

00:21:47: Denn auch als mentaler Support kann KI ein super hilfreicher Spiegel sein.

00:21:52: Besonders, wenn wir den digitalen Support so anlegen, dass wir nicht nur blinde Bestätigung erhalten, die das Ego streichelt.

00:22:01: Und dann und wann ist eben doch auch ein dreidimensionaler Mensch gefragt.

00:22:05: Für Beziehung, Reibung und das wirkliche Mitfühlen eines echten Menschen.

00:22:17: Jetzt

00:22:17: nochmal einen Blick vielleicht in Richtung Technologien und Unternehmen.

00:22:21: Ihr begleitet ja als Blackboard ganz viele Unternehmen.

00:22:24: Wie würdest du die Reaktion heute dort beschreiben so?

00:22:29: Es ist eher euphorisch hier damit und wir können gar nicht genug davon bekommen oder eher skeptisch oder eher ablehnend.

00:22:36: Also wie würdest du es beschreiben, was ihr da so wahrnehmend und wie geht ihr dann vielleicht auch mit Euphorie und Widerständen um?

00:22:45: Ich habe gerade eben die Zahlen gesehen, weil meine Kollegen gerade den Newsletter aufbereitet.

00:22:50: Wir haben hundertundzwanzig KI-Projekte in vierundzwanzig Monaten gemacht, also schon auch echt ein Brett.

00:22:55: Und daran merkst du trotzdem auch, dass der Markt natürlich auch heiß ist auf das Thema.

00:23:01: Und ich bin jetzt eher so Typ Nüchtern.

00:23:03: Also ich gucke immer sehr nüchtern drauf und sag, die wollen halt KI haben, so wie sie vor ein paar Jahren Homeoffice machen wollten, wie sie vor ein paar Jahren Microsoft Teams einführen wollten, wie sie die E-Mail abschaffen wollten.

00:23:14: Ich höre diese Sprüche immer wieder und ich sage immer wieder dasselbe.

00:23:18: Warum wollt ihr das denn machen?

00:23:20: Und auf dieses Warum wollt ihr das denn machen?

00:23:22: Und was ist eure Strategie dahinter?

00:23:23: Bekomme ich trotz Chefetagen häufig sehr, sehr dünne Antworten.

00:23:28: Und dann lege ich den Finger in die Wunde und das finden einige unangenehm.

00:23:32: Da sind wir wieder beim Thema Ego und sag, also gib mir den strategischen Grund.

00:23:37: And then we talk.

00:23:38: Oder wir helfen ihnen zu erarbeiten.

00:23:40: Aber wenn es die nicht gibt, dann ist es eine nette Übung.

00:23:43: Aber da Für sind wir dann auch nicht die richtigen, dafür sind wir dann auch einfach zu teuer, zu wenig Leute.

00:23:49: I don't know, das sind wir Spezialisten.

00:23:52: Aber die, die halt wirklich verstanden haben, was es ist, die merken, wir müssen die kompletten Arbeitsweisen der Teams ändern.

00:24:00: Das durchschauen die sehr schnell.

00:24:01: Also ich erklär das, woran das liegt und was die Probleme daran sind, das nicht zu tun.

00:24:05: Und dann wird es interessant.

00:24:06: Und dann bist du im Champions League Bereich.

00:24:09: Dann bist du auf AI Anwendungsmeister auf höchstem Niveau, wo du sagst, okay, gut.

00:24:15: Lass uns mal drauf schauen, wie werden bisher die Projekte gemacht, womit arbeitet ihr, warum.

00:24:20: So, und dann bin ich auch echt, echt schnell.

00:24:22: So, dann kann ich jetzt erklären, warum ich meine KI-Arbeit in einem IDI-Macher, also in einem Coding-Environment, obwohl das Projektarbeit ist, aber ich einfach mit viel mehr Agents arbeiten kann parallel.

00:24:35: So.

00:24:35: Das ist dann so die Liga.

00:24:37: und dann gibt's einen großen Teil an Kunden, die sagen, oh nee, wir wollen eigentlich nur mal reinschnuppern.

00:24:41: Wir haben auch viele Leute, die wollen wir mitnehmen zum Enablement und dann sind wir auch sehr gut da drinnen, eine sehr, sehr, sehr große Runde an Leuten mal grundlegend zu motivieren, das auszuprobieren und können zeigen, wo die Potenziale liegen.

00:24:53: und ich erwarte denn immer nur von den Teams, dass sie drauf hören, wenn wir den Finger in die Wunde legen und sagen, ja, jetzt könnten wir weitermachen, aber... Die Grundlagenarbeit habt ihr noch, die Grundlagenarbeit habt ihr noch und die und die und die, wenn wir wirklich fundamental was ändern wollen.

00:25:11: Also beim Thema KI ist das halt Daten, also Daten raufen runter und dann auch dieses ganze Thema, oh, die dürfen nicht wegen Datenschutz, das sind häufig so Faltstrecke, da sind wir sehr gut drin zu sagen, was halt dann doch gehen würde.

00:25:24: Aber Grundlagenarbeit fehlt den meisten momentan noch.

00:25:28: Ist das vielleicht auch der Grund, warum Gibt ja dieses Solo-Paradox nach dem Wirtschaftsnobelpreisträger Robert Solo, der hat ja siebenundachtzig schon geschrieben, you can see the computer age everywhere, but in the productivity statistics.

00:25:41: Also mind, wir sehen riesengroße technologische Fortschritte, Computer, Internet, damals schon, heute KI, aber das Wachstum der Arbeitsproduktivität ist nicht im gleichen Maße gestiegen.

00:25:54: Also am Sharepoint an der Technologie kann es ja nicht liegen.

00:25:58: Ja, es gibt ja dieses Jefferson Paradox, geht in eine ähnliche Richtung, wo du neue Technologie hast und insgesamt aber die Arbeit zunimmt, anstatt dass irgendwas anderes wegfällt.

00:26:10: Einführung von PDFs.

00:26:11: und du denkst, jetzt brauchen wir keine Drucker mehr und trotzdem hast du immer noch nie einen beruhigen Drucker, denn nicht funktioniert.

00:26:16: Das ist so.

00:26:17: Ich teile das bedingt, also weil in den Sechzigern, als die Computerization anfing.

00:26:22: Das war wirklich der Punkt, wo Banken große Produktionsbetriebe riesige Computerprojekte hatten, wie heute KI-Projekte.

00:26:30: Da hast du natürlich sehr, sehr viele Filme, die gesagt haben, cool, füllen wir jetzt auch ein.

00:26:33: Und mal Buddha bei die Fische, guckt mal bei euch selber, wie die Projekte gemanagt werden.

00:26:38: In den meisten Firmen werden halt die neuen Tools genommen und sagt, hey, herzlichen Glückwunsch.

00:26:42: Ihr habt jetzt den Zugang zu, weiß ich nicht, Microsoft Co-Pilot nach zwei Jahren.

00:26:47: So, weil ja, wir mussten das auch mit dem Betriebsrat verhandeln, dann musste der Datenschutz drüber gucken und haben wir gut so, ich übertreibe jetzt, ich würde es vielleicht schneller gewesen sein, aber bei vielen Firmen ist das ja so.

00:26:57: Der strategische Fehler, der passiert ist, wenn ich von etwas profitieren möchte, dass die Art und Weise verändert, wie ich damit arbeite.

00:27:08: Also alle fahren Fahrrad, plötzlich wird das Auto erfunden.

00:27:11: Die ersten Autos sind langsam sperrig und eigentlich eher wie kutschen, weil es keiner besser weiß.

00:27:15: Wenn ich nicht selber mal Auto gefahren bin in der Zeit.

00:27:19: Nicht verstanden habe, wo das Potenzial liegen könnte.

00:27:21: Nicht geübt habe, damit umzugehen, dass die Fahrweise ein anderer ist als auf dem Fahrrad.

00:27:26: Werde ich nicht mit dem Auto sicherer, schneller, besser und anders irgendwo hinkommen.

00:27:32: Das ist logisch.

00:27:34: Mir erschließt sich das in völliger Logik.

00:27:37: Die Erwartung immer bei neuen Technologien ist aber, seit dem iPhone, hey, Microsoft wird das schon Knopf rein bauen.

00:27:45: Und den drücken wir dann.

00:27:46: Und dann ist unser CRM-Thema gelöst.

00:27:50: Nein!

00:27:52: Die bauen sehr viele, sehr, sehr gute Knöpfe rein, mit denen man sehr viele Sachen machen kann.

00:27:56: Aber man muss sich einmal anschauen, mit was habe ich sie zu tun.

00:28:00: Also das passiert zu sehr.

00:28:01: Ich habe mal ein Podcast gemacht mit dem Gründer von Slack.

00:28:05: So ein paar Jahre nach Gründung von Slack.

00:28:07: Und mit dem habe ich wirklich ein gutes Gespräch gehabt.

00:28:09: Stuart Butterfield.

00:28:10: Und der ist ja gelernter Philosoph, ein super netter Gesprächspaner, total ruhig, wirklich gut.

00:28:16: Und damals war gerade Microsoft Teams draußen und offensichtlich eine Kopie von Slack.

00:28:23: So, Punkt.

00:28:24: Ist er auf Fair Enough?

00:28:24: Ist ein geiles Tool.

00:28:25: Why not?

00:28:26: If it's good, copy it, build yourself.

00:28:28: Hey, so ist die Welt.

00:28:31: Er sagte aber, die größte Herausforderung, die sie am Anfang hatten, ist es Leuten beizubringen, dass Slack nicht E-Mail ist, sondern du musst da drin anders arbeiten.

00:28:39: Microsoft Teams ist E-Mail auch nicht E-Mail.

00:28:41: Viele Leute haben es aber so benutzt und auf einmal hattest du nur Direct Messages von ganz vielen Leuten, aber so jetzt muss ich noch mehr schreiben und zerstücke meine Mails noch in neunzig Teile, was für ein Quatsch.

00:28:51: Also ob wie es Quatsch, machen immer noch Firmen, weil es so gewohnt ist.

00:28:55: Und diesen Aufwand mal ein bisschen den Leuten beizubringen, wie es geht.

00:28:59: Das irritiert mich immer wieder, dass so wenig Zeit da reingesteckt wird und ich finde, das ist wenig Wertschätzung, die da den Leuten gezeigt wird.

00:29:06: Wenn die wichtigste Ressource in Menschen sind, denn ist die Wertschätzung, ich trainiere meine Leute, finde ich diejenige, die wir erbringen müssen.

00:29:14: Das ist mein Take.

00:29:15: Und sollte sich diese Haltung auch der Barumfrage anschließen oder Teil dieser Barumfrage sein, von der du sagst, die wird nur unzureichend beantwortet aktuell?

00:29:24: Das wäre schlau, wenn man das dahinter packen würde.

00:29:27: Entweder du weißt es, Oder du hast es intuitiv, weil wenn du einfach nur sagst, wir machen das, weil es irgendwie die Produktivität hebt, passiert das gleich wie beim Computer, es hebt alles, aber nicht die Produktivität.

00:29:38: Bleib bei dem doben Beispiel, wenn wir sagen, wir fahren jetzt Auto rennen und ich geb uns drei in jeweils ein Auto.

00:29:43: So, und jetzt fahren wir Hockenheimen mit den besten der Welt.

00:29:48: Einer von uns hat richtig viel Training bekommen, um dieses Auto zu fahren.

00:29:50: Dann ist es doch logisch, dass derjenige von uns deutlich besser sein wird, vermutlich sogar mit einem schlechteren Auto, als die zwei von uns den Top-Auto haben, aber gar kein Training, wie man das macht.

00:30:01: Und damit kann man die Warum-Frage dann auch klären, wenn du sagst, wir wollen uns verbessern, wir wollen dabei sein, wir wollen Taktgeber bleiben, wir wollen verstehen, wie sich die Welt verändert.

00:30:11: Selbst wenn du in einem Bauunternehmen bist, dann weißt du doch, naja, warte mal, wir machen so viel Projektmanagement, da wird irgendwo in dem Bereich stattfinden, hey, let's have a look.

00:30:21: Wenn du es nicht machst, dann kaufst du es halt später teuer ein.

00:30:24: Kann auch nicht so ein Ding sein, aber nicht die, die ich gerne wählen würde.

00:30:28: Ich schaue mir gerne auf die Investmentbanken in die USA, weil die sind so krass schwarz und weiß.

00:30:33: Die wollen eins, die wollen viel Geld verdienen.

00:30:36: Das ist nicht unbedingt das beste Ziel der Welt, aber die wollen auch erstmal viel Geld verdienen.

00:30:40: Die investieren unfassbar im Training ihrer Leute.

00:30:46: Ganz einfach.

00:30:47: Das heißt, jeder Chef, der sagt, Jo, ich will Geld sparen mit KI, I would definitely train my people.

00:30:53: Und das ist gleichzeitig ein sehr guter, wertschätzender Effekt, den man hat, wenn man gute Trainings mit den Leuten macht.

00:31:00: Du hast so ein bisschen diese zwei, vielleicht auch unterschiedlichsten oder... durchaus zusammenspielende, aber dennoch irgendwie diametral entgegengesetzten Perspektiven aufgemacht.

00:31:10: rund um das Thema Trainings.

00:31:11: Also ich habe verstanden, es gibt sowas wie so ganz grundsätzliche Basic Trainings auf der einen Seite und dann gibt es Menschen wie dich, die quasi in einer Coding-Umgebung, in der IDE-Umgebung unterschiedlichste Agents zusammen laufen lassen.

00:31:25: Wie sieht denn so ein Mittelfeld aus?

00:31:26: So ein gesundes Mittelfeld, also sagen wir mal, Ich habe mich jetzt schon grundlegend mit ChatGBT in meiner Freizeit beschäftigt und lasse es vielleicht doch schon an der einen oder anderen Stelle in meinen Arbeitsalltag einfließen.

00:31:39: E-Mail schreiben, LinkedIn-Pros, sowas in die Richtung.

00:31:42: Wie müsste ich mich perspektivisch entwickeln, um deines Erachtens nach weiterhin am Zahn der Zeit zu sein, wirklich zu verstehen, wie funktioniert das?

00:31:49: Wie supportet es mich, ohne vielleicht automatisch direkt dann irgendwie auch in so einer Codex-Umgebung landen zu müssen?

00:31:55: Ja, ja, das muss man auch nicht.

00:31:56: Das müssen nur die Nerds, Freaks oder Leute, die hier bei Blackboard arbeiten wollen.

00:31:59: Das müssen auch unsere Kunden nicht, sondern ich will das mal beraten, die einfach teuer sind, möglichst schnell das machen.

00:32:06: Das hat für die Kunden eine riesen Wertschöpfung.

00:32:08: Und ich erlaube hier niemanden, fröhlich Dateien von links nach rechts mit der Maus in langsamer Geschwindigkeit zu kopieren.

00:32:13: Das heißt, bei uns sind die Leute auch wirklich effizient gedrillt, weil wir darüber beim Kunden halt ihre Ergebnisse erzielen und unsere Kunden freuen sich darüber.

00:32:21: Das ist der Grund, um weil es Bock macht.

00:32:23: Und wenn du jetzt sagst, was kann ich tun, wäre meine Frage, wie häufig benutzt du Deep Research, den Agent innerhalb von ShedGPT?

00:32:31: Ich

00:32:32: würde sagen, es ist immer useCase getrieben, ne?

00:32:34: Für welche useCase ist?

00:32:35: benutzt du Deep Research?

00:32:36: Könnte mir zum Beispiel vorstellen, im Rahmen von einem Podcast-Interview, ja, Deep Research zu benutzen, um die Personen näher auszuleuchten, wie so die Key Facts zusammenstellen zu lassen.

00:32:44: Ja.

00:32:45: So ist ja auch der Titel von Deep Research, so ist ja auch gedacht.

00:32:48: Wenn man aber verstanden hat, dass deep-research innerhalb von deinem churchi-bt alle autonome Agent ist, denn halbe Stunde lang autonom an etwas arbeitet, kann man perfekt fürs Mittelfeld daran testen, was ist ein Agent, was heißt Autonomie, wie funktioniert das?

00:33:00: Weil es gibt relativ wenig sinnvolle Agent-Use-Cases, würde ich sagen, die so sind.

00:33:05: Also, deep-research hat unter der Motorhaube ein eigenes Modell, o-three deep-research, das heißt, es ist feingetunnt auf den Case.

00:33:14: Was es macht, ist es wiederholt, im Prinzip den Prompt und den Kontext immer wieder und baut sich das selbst.

00:33:19: Dabei hat es eine Latence von einer halben Stunde.

00:33:21: Das heißt, nach einer halben Stunde hörte er damit auf, weil im Code drin steht, nach einer halben Stunde hörst du auf oder du hast das Ziel erreicht, eins vorbei.

00:33:29: Wenn man jetzt ein bisschen um die Ecke denkt und das ist etwas, was ich mit meinen Kindern recht viel mache, wir nennen das Agentic Thinking und überlegst, hm, ich will ein super Artikel zu dem Podcast hier mit Christoph schreiben.

00:33:40: Jetzt nehmen wir eineinhalb Stunden auf, das ist ganz schön lang, das heißt, Der Kontakt von Tschetschibli schafft das nicht, der schafft LinkedIn-Artikel.

00:33:47: Die sind aber ehemals sehr langweilig und irgendwie immer gleich.

00:33:50: Ich will einen Long-Read schreiben, der Qualität der Zeit oder des Harvard Business Reviews.

00:33:57: Welches Tool kann das denn?

00:33:58: Gemini, keine Million Tokens, das kommt auch nicht gut heraus.

00:34:01: Sie sitzen in die Leute und versuchen, Betschets und Prompts das zu lösen.

00:34:04: Wenn du dir über überlegst, die Research hat eine Fähigkeit.

00:34:08: Nämlich wenn die Research fertig ist, schreibt es den Report für dich.

00:34:12: Das heißt, es besitzt die Fähigkeit, einen langen, zusammenhängenden, ziemlich guten Artikel zu schreiben.

00:34:18: Ob jetzt alles da drin stimmt, hey, this is hallucination, da ist Teile mit Sicherheit drin, das liegt auch in dem Prompt, die nicht stimmt.

00:34:24: Das bedeutet, du kannst diesen Agent statt für Research nehmen, um daraus auch was zu produzieren.

00:34:32: Jetzt hast du ein Research über Christoph Magdussen gemacht per Deep Research, hast anderthalb Stunden Podcast und sagst, pass mal auf, schreib mir mal ein Prompt.

00:34:41: mit einer Anleitung, ein Briefing für einen Top-Journalisten vom Harvard Business Review, damit er ein Artikel schreiben kann als Long Read.

00:34:51: Das lässt du dir erst mal entwerfen.

00:34:53: und dann gibst du diesen Promt an Deep Research und sagst, du bist mein Top-Schreiber beim Harvard Business Review oder Zeit oder was auch immer.

00:35:01: Du schreibst ein Artikel über Christoph Magnussen.

00:35:04: Ich habe hier einen PDF mit einer Recherche zu ihm.

00:35:08: Ich habe hier einen Transkript von einem Podcast.

00:35:10: Und wenn dir irgendwas fehlt, darfst du auch noch im Internet recherchieren.

00:35:13: Dein Ergebnis soll sein, zehn Seiten richtig gut zu lesen, als wenn man am Wochenende eintauchen will in das Thema, als zusätzlichen Mehrwert für unseren Podcast.

00:35:25: So.

00:35:26: Und dann hast du kein AI-Slop, der nochmal fünf Punkte von drei Emojis führt.

00:35:33: und wusstet ihr schon das und meine Erkenntnis aus zehn mal meditieren.

00:35:37: Das ist so langweilig.

00:35:39: Aber der Deep Dive dann, den Deep Research angeschrieben hat, durch deine Intention, mein Inhalt im Internet, unseren Podcast ist ein zusätzliches Stück in höchster Qualität.

00:35:50: Und das kann der Agent, weil er eben diese Autonomie besitzt, das zu wiederholen.

00:35:54: Und auf solche Ideen kommen wir halt mit einem Team, wenn wir überlegen, wie kann man Leute daran führen.

00:35:59: Ich höre es dir jetzt, wie man das in einem IDE macht mit einem Prompt.

00:36:03: Und ich habe das am Ende von Podcast fertig, aber das tut nicht Not.

00:36:05: Verstehst du, weil es geht auch so schnell in Deep Research.

00:36:09: dass du das eben am Telefon machen kannst.

00:36:11: Und das ist geil.

00:36:11: Und das wäre für mich so das Mittelfeld, was jetzt so nach drei Jahren machbar sein sollte für die meisten Leute.

00:36:18: By the way, alle Kids, die jetzt sollen verstanden haben, wie sie ihre Hausarbeiten in Geil machen und mit einem Schuss.

00:36:25: Und trotzdem sag ich, wenn ihr meint, dass ihr mit einem Chat hier irgendwie was Geileseres Chat GV rausbekommt, dann lernt Genetic Thinking oder es Jenny Eidreich, dann haben wir mehr in der Schule erreicht, als die Lehrer, die sagen, die dürfte nicht machen und die Kinder, die sagen, guck mal, hab ich selber gemacht.

00:36:38: Erklären

00:36:38: wir ganz kurz Jenny Eidreich.

00:36:40: Wir haben vor ziemlich drei Jahren versucht, in der Schulung mal sehr simpel zu erklären, wie es funktioniert.

00:36:47: Und beim Fotografieren hast du ja auch wie ein Dreieck, zwischen Lichtempfindlichkeit, deiner Optik und deiner Verschlusszeit.

00:36:54: Das heißt, ein Foto wird basierend auf allen dieser drei Punkte.

00:36:57: verschiebt sich das immer an dem Dreieck, wird gut oder schlecht.

00:37:00: Und du hast beim Generei Dreieck, wenn du dir so ein Dreieck aufmahlst, oben an der Spitze ist das Modell, also der Motor, und dann hast du unten rechts den Kontext und unten links den Prompt.

00:37:09: Schlechter Prompt.

00:37:10: bei einem guten Modell, also chatchi-pti beispielsweise mit bestem Modell, kannst du einen beschissenen Prompt haben.

00:37:16: Und trotzdem ist es relativ gut.

00:37:17: Weil das Modell so strong ist.

00:37:20: Wenn du dann auch noch eingeloggt bist, hat es zusätzlich noch dein Kontext.

00:37:23: Das heißt, schlechter Prompt, aber Kontext und Modell ist gut.

00:37:26: Gutes Ergebnis.

00:37:27: Also Grund, warum die meisten Leute bei Chachabit hier hängen.

00:37:29: Hast du ein sehr dünnes Modell, meinetwegen ein kleines Modell runtergeladen, benutzt aber einen unfassbar guten Prompt.

00:37:35: Sehr gut strukturiert, gut aufgebaut, sehr klar, kriegst immer noch ein gutes Ergebnis raus.

00:37:40: Heißt, wenn du diese drei Sachen im Einklang hast, alle drei sind gut.

00:37:43: Also das ist ein Topmodell, Top Kontext, Top Prompt.

00:37:46: Richtig gut.

00:37:47: Und dann gibt's nur noch die Frage nach, was soll dein Ergebnis sein?

00:37:51: Bevor du irgendwas in diesem Dreieck machst, überlegst du Agentic Thinking sowie eben mit diesem Beispiel von diesem Report.

00:37:56: Was will ich denn haben und welche Tools stehen wir zur Verfügung?

00:38:00: Das ist das Agentic Thinking vorab.

00:38:03: Da geht unfassbar viel kreativ.

00:38:06: Also meine Kids sind noch teilweise in der Grundschule und die haben Ideen vor der Schule durch diese Methode Agentic Thinking.

00:38:15: Da liegst die Ohren an, wo ich manchmal selber denke, what are they doing?

00:38:17: Kannst du mir ein Beispiel geben?

00:38:19: Meine älteste wollte eine Zeitmaschine bauen vor der Schule.

00:38:24: Was meinst du in der Zeitmaschine?

00:38:25: Ja, machst ein Foto von einem Gebäude, hast einen Regler darunter, kannst sagen ein Jahr, zwei Jahre, hundert Jahre und dann siehst du das Gebäude in der Zukunft.

00:38:35: Geile Idee.

00:38:36: Okay, da brauchst du... Ein Bildmodell für, da brauchst du System Prom für.

00:38:42: So, das ist an Agentic Thinking.

00:38:43: Du überlegst dann halt, wie könntest du da hin kommen?

00:38:45: Und da mein ich natürlich so, sie ist zu klein dafür, aber ich meine, für Zeitmaschinen braucht man eine Sache.

00:38:49: Ihr wisst es noch, was braucht man für Zeitreisen?

00:38:51: Den?

00:38:53: Fluxkompensator.

00:38:54: Du haben wir die App dann genannt.

00:38:57: Das ist so ein Beispiel.

00:38:58: Oder... Ja, eben mit unserem Artikel.

00:39:00: Du willst einen Long Read schreiben und weißt, titsch, wie die löst es nicht alleine, aber die Research kann lange schreiben.

00:39:05: Also wie kann ich jetzt durch ein Prompt diesen Agent bedienen?

00:39:09: Das ist agentic thinking.

00:39:11: Wenn du dann dein Ergebnis hast, brauchst du das, was ich vorhin meinte, dieses Stochastic Mindset.

00:39:15: Also du guckst doch hastische drauf und weißt, da wird irgendwo ein Fehler drin sein.

00:39:19: Den muss ich wiederum durch einen besseren Prompt oder durch Korrektur dann rausbekommen.

00:39:24: Das ist der Generatric.

00:39:25: Und damit brauchst du von... einem guten Post über einen langen Artikel, über ein komplettes Projekt bis hin zu einer Website oder einer App kannst du alles mit umsetzen.

00:39:35: Und egal ob du acht bist oder achtzig, das ist wurscht.

00:39:38: Also das Prinzip ist immer selber.

00:39:40: Spannend.

00:39:40: Jetzt sind wir schon quasi ein Stück weit da, wenn jetzt jemand zuhört und sagt, ich bin irgendwie overwhelming, ja, da gibt es Gegebidi, jetzt hat Google mit Gemini drei was Neues rausgebracht.

00:39:51: Gleichzeitig sollte ich vielleicht eher was Europäisches nehmen, Mistral.

00:39:55: Was mache ich mit den Chinesen?

00:39:57: Dann gibt es noch diesen Chines-Modell.

00:39:58: Was würdest du empfehlen für jemanden, der jetzt losgeht und sagt, okay, ich will mich da wirklich jetzt reinfuchsen?

00:40:05: Ja, kennen wir vielleicht jetzt gerade mal so.

00:40:10: Was soll ich können?

00:40:11: Vielleicht, um irgendwie mal gute Proms schreiben zu können, das richtige Modell auszuwählen, das richtige Tool für einen richtigen Use Case.

00:40:19: Ich nutze JetGBT vielleicht weniger zu Search, gibt es vielleicht andere, was besser ist.

00:40:23: Also was wäre so die ersten Schritte, die du jemanden empfehlen würdest, der sich da auf die Reise machen will?

00:40:29: Vor allem erst mal, bevor ich mich vom Modell oder irgendwas entscheide, zu gucken, in welchem Bereich bin ich neugierig.

00:40:34: Wenn ich jetzt sage, ich bin Coach und ich will verstehen, wie ist Coaching verändert, go.

00:40:39: Wenn ich sage, hey, ich will mit meinen Kindern irgendwelche Spiele bauen, go.

00:40:42: Also ohne diese Neugier, die brauche ich, weil es kommen die Frustmomente, die werden entstehen und die sind wichtig, diese Frustmomente.

00:40:51: Und wenn ich dann etwas habe, worauf ich Bock habe, dann bleibe ich halt dran.

00:40:55: Rein von der Vielfalt an Modellen.

00:40:57: Es gibt zwei, zwei, fünf, noch was Millionen Open Source Modelle.

00:41:03: Das heißt, es gibt nicht nur GPD und Co.

00:41:06: It's in the millions.

00:41:08: Es geht um was viel Grundlegenderes.

00:41:09: Du entscheidest dich für ein Tool, um zu lernen.

00:41:12: Nimm ChatGPT, weil it's the standard, it's the ChatGPT world und dann würde ich immer noch ein weiteres dazu nehmen, um den Unterschied zu verstehen.

00:41:19: Das würde ich nicht sagen, ja, Perplexity ist mein Chatboard, nein, das ist eine SuchAI, die das und das noch kann.

00:41:24: Also nimm mindestens zwei, weil nur dann versteht man halt, ChatGPT ist ein Produkt, das Modell darunter.

00:41:32: Das kriegst du gar nicht, ohne System Prompt, ohne das Produkt.

00:41:35: Das heißt, wenn du jetzt noch fast zweites oder drittes benutzt, dann bekommst du ein viel besseres Gefühl dafür, ach so.

00:41:41: Grog ist nicht dasselbe wie Chechipiti und Claude.

00:41:44: Ah, die sind ein bisschen anders.

00:41:45: Warum eigentlich?

00:41:46: Ach so, die haben Süß.

00:41:47: Ach so.

00:41:48: Der eine schreibt so oder andere schreibt so.

00:41:49: Das heißt, ich lerne viel mehr dann dadurch.

00:41:52: Und wie bekomme ich diese Routine rein?

00:41:54: Wie werde ich besser?

00:41:55: Das ist halt doing.

00:41:56: Ganz, ganz, ganz klar.

00:41:57: Also wenn ich es nicht mache, kann ich nicht darüber reden, sondern selbst wenn ich einen sehr guten Artikel im Economist darüber lese, reicht das halt nicht, um zu verstehen, ach guck mal, da bin ich über was gestolpert.

00:42:09: Ich habe eben gerade noch kurz von dem Podcast einen fundamentalen Fehler gemacht bei einem meiner Projekte in my.di.

00:42:16: Ich habe den Memory nicht gespeichert.

00:42:18: Irgendwann war der Kontext voll.

00:42:19: Ich habe weitergeschrieben.

00:42:19: Ich weiß eigentlich als Profi, die Modelle können nur einen bestimmten Grad an Kontext.

00:42:23: Dann sind die, wie jemand, der zu viel im Kopf hat, brauchen ihnen Pause und du musst zwischenspeichern und neu starten.

00:42:30: One simple click, weil ich in Hektik war und weg.

00:42:34: Wie früher, als man eine Datei nicht gespeichert hat.

00:42:37: wo du sagst so fuck wir sind noch nicht mit den neunzigern aber wir sind halt doch wieder an der anfangsphase und deswegen ist es total okay und ich nehme das als nicht.

00:42:44: oh jetzt lief das alles nicht wenn du nicht dieses learn to learn hast sondern ich weiß ja gut ich baue mich jetzt sicher als mechanismus ein.

00:42:53: also eine wahnschleife riesen learning super wertvoll und das mache ich mit den kindern auch dass ich immer wieder sage wenn die merken so hier da bist du an der grenze okay was haben wir jetzt gerade daraus gelernt?

00:43:04: und lass uns das nutzen fürs nächste.

00:43:05: Das ist der Skill.

00:43:06: Das ersetzt niemand.

00:43:08: Das wird einer der wichtigsten Fähigkeiten in den zehn Jahren bleiben.

00:43:14: Mindful Moment.

00:43:18: Wenn wir neue Technologien wirklich sinnvoll nutzen wollen, gibt es Dinge, die viel wichtiger sind als das perfekte Tool für jeden

00:43:26: Anlass.

00:43:27: Es braucht

00:43:28: ein Learn-to-Learn-Mindset und Zeit zu üben.

00:43:33: Begreifen, also ein tiefes Verstehen, das hat etwas mit Anfassen zu tun.

00:43:41: Erst durchs eigene Ausprobieren verstehen wir, wie welches KI-Tool denkt, wo es sinnvoll einsetzbar ist und wo die Grenzen liegen.

00:43:52: Fehler, Frust und unerwartete Ergebnisse sind dabei nicht etwa Störungen, sondern ganz wichtige Lernsignale.

00:43:59: Genauso stärken wir auch unsere Urteilsfähigkeit im Umgang mit diesen neuen Tools und erlernen dabei, wie viel und wie weit wir den Ergebnissen vertrauen können und wo wir sie hinterfragen und prüfen sollten.

00:44:13: Und das ist eine wichtige Fähigkeit.

00:44:16: Für uns selbst,

00:44:17: für Teams

00:44:18: und besonders dann, wenn wir Kinder und Jugendliche an den Umgang mit KI heranführen möchten.

00:44:25: Ein paar Fragen für dich und dein Learn-to-Learn-Mindset zum Innerhalten.

00:44:31: Wo breche ich bei KI-unterstützten Prozessen gerade ab, weil ich schnell ein richtiges Ergebnis will, statt weiter zu experimentieren?

00:44:43: Was habe ich aus dem Letzten, das hat so aber nicht funktioniert, gelernt?

00:44:50: Und wie kann ich urteilsfreier Lernräume für neue Kompetenzen schaffen, für mich und andere, statt perfekte Ergebnisse zu verlangen?

00:45:02: Zukunftskompetenz heißt nicht alles zu wissen, sondern vielleicht Einfach immer wieder neu lernen zu können, wie man lernt.

00:45:15: Also learn to learn.

00:45:16: und diese Frustrationstoleranz, wie ich rausgehört habe, die durchaus sein darf und sein muss.

00:45:22: Weil lernen tut man einfach immer nur, wenn man durch solche Widerstände auch durchgeht oder solche Frustrationsmomente.

00:45:28: Er

00:45:28: überlegt doch mal, wie viele Profis daneben werfen, daneben schießen.

00:45:32: Das ist ja so etwas, das hört man.

00:45:33: Und dann hört man das nicht.

00:45:34: Ja, stimmt.

00:45:35: Er macht das selber.

00:45:38: Freu dich halt über, jo ich hab's probiert, hat nicht funktioniert, aber auch jetzt weiß ich was.

00:45:43: Ich könnte aus Intuition sagen, gib mir ein Projekt und ich wüsste welches Modell ich verwende, wie ich es aufsetzen würde, wie ich es angehen würde.

00:45:48: Das können alle hier bei Blackboard, easy.

00:45:51: Und das Geile ist, wenn du das dann irgendwann als Teil der Kultur hast, beschleunigt sich das enorm.

00:45:56: Also wir setzen gerade Powerpoints massiv, ich hasse Powerpoints immer schon, aber Kunden wollen auch mal was sehen.

00:46:02: Aber wenn man weiß, dass halt alle KI Agents easy HTML Dateien erstellen können, dann hast du halt Code, den du in Hübsch darstellen kannst, auf einen Knopfdruck.

00:46:12: Und dann ist diese Frage weg nach, warum macht mir KI nicht die PowerPoint-Folien fertig?

00:46:16: Dann kommt ihr ja noch, warum haben wir überhaupt PowerPoint-Folien?

00:46:19: Wir haben es super nice dargestellt.

00:46:20: Viel schöner, viel besser, viel schneller.

00:46:23: Kein Kunde muss mehr dafür bezahlen, also irgendwelche teuren Berater Kästchen durch die Gegend schieben.

00:46:27: Das kann man sich vorhin mit Zettel und Stift überlegen, wo man die Konzeptarbeit macht.

00:46:30: aber doch nicht an einem Screen vor dem wir sitzen.

00:46:33: Also im Jahr zwanzig, fünfundzwanzig über Powerpoint können wir den ganzen Tag aufregen.

00:46:38: Cool.

00:46:39: Das wird so ein bisschen nördig vielleicht, aber was so lebenspraktisch ist, weil Powerpoint, den haben ja ganz viele Menschen zu tun und ich kenne ganz viele Menschen, die denken ähnlich wie du über Powerpoint.

00:46:48: Was macht ihr dann da?

00:46:49: Nimm mir mal das Beispiel von Kai eben mit dem Long Read.

00:46:53: Das ist jetzt in The Wall of Text, die aus Deep Research rauskommt.

00:46:57: Dann gehst du einfach her, nimm's Claude oder nimm's JetGPT und sagst guck mal, ich hab hier einen PDF-Vertikel.

00:47:02: Kannst du mir den nicht als HTML umschreiben in einem Designpassend zur Telekom, mit Magenta, Kästchen, so dass es aussieht wie ein richtig schöner Designer-Read auf einer Seite.

00:47:15: Und jetzt kommt die Magic für alle, die zuhören und seit den neunzigern schon Bescheid wissen.

00:47:18: HTML, eine Erfindung aus dem Zern von Tim Berners-Lee, Sir Tim Berners-Lee, der Mann, den wir das World Wide Web zu verdanken haben.

00:47:26: Der hat das vor free rausgestellt.

00:47:29: Sonst würden wir heute für jeden Klick bezahlen.

00:47:32: Wir unterhalten uns hier gerade Remote, weil er das gemacht hat.

00:47:35: Muss man einfach so sagen.

00:47:36: So.

00:47:37: Und HTML, wenn du denn,

00:47:39: G.G.P.,

00:47:39: was machst du denn HTML?

00:47:41: Nimmst du jetzt einfach, das ist ja eine Datei auf deinem Rechner, jetzt schiebst du diese HTML-Datei auf eine leere Browser-Seite und zieh die Magic und auf einmal ist da eine hübsch-designte Seite.

00:47:52: Simple as that, das ging schon in den Neunzigern.

00:47:54: Und das ist das, was viele vergessen, dass ja die Browser nur diese Datei darstellen.

00:47:59: Wir haben diesen technischen Connect verloren.

00:48:01: Das ist wie bei eurem Thema, wenn Leute sagen, wir haben den Connect zu uns selber verloren.

00:48:05: Wir haben auch den technischen Connect verloren, wo die Sachen herkommen.

00:48:08: Wir glauben, alles kommt aus dem App Store von Apple.

00:48:10: Und wenn man draufklicken kann, ist gut.

00:48:12: Das ist das fertige Produkt.

00:48:14: Und so tief gehen wir über Blackboard rein und fragen uns, wie können wir das nutzen?

00:48:18: Und unsere Leute nutzen das, um ein Projektergebnis eben nicht mehr noch drei oder vier Tage aufzubereiten, die nochmal abzurechnen, sondern Projekt- und Analyse ist fertig, drücken auf den Knopf und die ganze Darstellung ist ready, die Denkarbeit ist das, wofür bezahlt wird.

00:48:34: Und das ist in der Gesamtheitung ein Riesenunterschied?

00:48:38: Wenn Menschen jetzt zuhören und wird letztendlich auch so im anderen Kontext mal so eine Abfrage gestartet, Chancen, Risiken von künstlicher Intelligenz, das war sehr ausgewogen, das war nicht schwarz-weiß, aber es war so eine Tendenzieherrichtung, Risiko, ja, und bei eher Freude oder eher Angst war auch so eine Tendenzieherrichtung Angst.

00:49:01: Also gibt es anscheinend einiges an Unsicherheiten da draußen gerade eben.

00:49:05: Dass das Eingangs ja antingen lassen, Angst vor Jobverlust, gerade eben Weidkollabrockers, was früher ja nicht so der Fall war, etc.

00:49:13: Was würdest du solchen Menschen wieder auf den Weg geben, die eben diese Angst und Unsicherheit haben?

00:49:19: Das Interessante, wer Kinder zu Hause hat, weiß, dass vielleicht teilen Kinder, die haben noch nicht dieses Angst im Dunkeln erschrecken und so weiter.

00:49:27: Also dieses Konzept noch nicht.

00:49:29: Die tappeln dann im Dunkeln durch die Wohnungen und das ist so alles in Ordnung.

00:49:31: Und das kommt dann erst nach und nach.

00:49:32: Das heißt, Wir haben häufig mehr Angst vor der Angst selbst und die bauen wir nur darüber ab, dass wir uns mit Sachen auseinandersetzen.

00:49:41: Ich bin immer ein Riesenfreund davon, wenn irgendwo wirklich was Bedrohliches ist, nicht wegzugucken, sondern wirklich dann erstmal hinzugucken.

00:49:51: Was ist das gerade?

00:49:52: Also die simpelste Sache.

00:49:55: Hier waren vielleicht für einige Leute Sachen dabei.

00:49:57: Verstehe ich nicht.

00:49:58: Ja, dann genau da einmal hingucken.

00:50:00: Warum verstehe ich das nicht?

00:50:01: Warum mache ich jetzt zu?

00:50:02: Warum treffe ich mich das nicht?

00:50:04: Es gibt immer noch Menschen, die sagen, ich bin nicht Texas wie ich kann das nicht.

00:50:07: Ja,

00:50:07: dann

00:50:09: legt ja ein iPhone beiseite und mach's ohne.

00:50:11: Aber das ist ein hochtechnologisches Gerät und da... hätte man vor fünfzig, sechszig, siebzig Jahren Angst vor gehabt, wenn niemand im iPhone aufgetaucht wäre, dann hätte man sich damit auseinandergesetzt.

00:50:22: Und das ist das, was man tun muss halt.

00:50:24: Dann wird es weniger bedrohlich, wenn man sich das Ganze mal anschaut.

00:50:28: Noch mal um auf Oliver's Punkt aufzubauen.

00:50:31: Also... Ich kann dich verstehen, wenn du sagst, naja, Angstvolle Angst abbauen im Sinne von, naja, wenn man sich mit Dingen konfrontiert, die tendenziell eher bedrohlich wirken, dann verlieren die relativ schnell auch diesen Schein der Bedrohlichkeit.

00:50:45: Gleichzeitig, wenn ich mir jetzt vorstelle, ich mache gerade eine Ausbildung zum Buchhalter.

00:50:50: Könnte sich Intelligenz ist ja gerade in solchen Aspekten, hast schon über diese deterministische Logik gesprochen, durchaus ein sehr valides Tool, um da zukünftig den einen oder anderen Buchhalter vielleicht auch nicht mehr in Lohn und Brot zu stellen.

00:51:02: Wie würdest du dem denn entgegnen, wenn der sagt, ich habe da durchaus meine Befürchtungen, wenn ich in die Zukunft schaue?

00:51:10: Also sagen wir mal so, ich glaube, für die Buchhalter war Excel gleichzeitig die größte Bedrohung, gleichzeitig die größte Chance.

00:51:16: Da sind wir wieder bei Jefferson Paradox.

00:51:18: Gibt es deswegen keine Buchhalter mehr?

00:51:20: Nein.

00:51:20: Aber schreiben die Buchhalter noch große Tabellen mit Bleistift?

00:51:24: Nein.

00:51:25: Schreiben die noch in ein Kassenbuch?

00:51:26: Nein.

00:51:27: Die Tools haben sich geändert.

00:51:28: Und ich würde genau deswegen sagen, embrace it.

00:51:30: Wenn man jetzt Buchhalter, Buchhalterin ist und sich damit auseinandersetzt, dann... Sollte man neugierig werden.

00:51:38: bei den News, was habe ich noch nicht im Podcast gehabt, da habe ich mit Microsoft drüber gesprochen.

00:51:42: Ich glaube an dem Tag, als ich den Podcast im Microsoft genommen habe, ist bekannt gegeben worden, dass Microsoft jetzt intern Claude-Modelle einsetzt für Excel, weil Claude besser Excel kann als die eigenen Microsoft-Modelle.

00:51:52: Woran liegt das?

00:51:53: Warum ist das?

00:51:54: Was kann ich damit machen?

00:51:55: Was sind die Grenzen?

00:51:55: Kann man damit wirklich zahlen?

00:51:57: Super spannend.

00:51:58: Kann ich ihn nur als Buchhalter bewerten, der auch wirklich die Tiefe der Zahlen versteht.

00:52:03: Auch da wieder.

00:52:04: Wenn ich Buchhaltung mache, weil ich gehörter Büro könnte ein netter Job sein, ja, you got a problem.

00:52:09: Wenn ich Buchhaltung mache, weil ich sage, mich interessieren die Zahlen.

00:52:12: Ich mag das gerne.

00:52:13: Ich bin gerne sortiert.

00:52:14: Ich will es gerne klar haben.

00:52:15: Dann hast du einen anderen Grund, warum du das machst.

00:52:18: Und das ist wichtig.

00:52:19: Und daher kommt dieses Learn to Learn.

00:52:20: Und ich glaube, das schulden wir unseren Kindern, diesen neugierigen Punkt zu liefern, dass es Spaß macht.

00:52:25: Und da haben wir auch in Europa eine Chance, wenn wir uns auf diese Stärken konzentrieren und sagen, hey, wir können bestimmte Dinge sehr, sehr gut.

00:52:33: Einige werden mit mir schlagen, aber andere können wir sehr, sehr gut.

00:52:36: Embrace it, tauch rein und dann werden auch gute Sachen daraus entstehen.

00:52:42: Dann müssen wir die Sachen einkaufen.

00:52:43: von außen und als Buchhalter, wenn ich einfach nur sage, ich buch das nur, weil ich mal gehört habe, es könnte was sein, dann habe ich ein Thema.

00:52:50: Der Nebenfaktor davon ist und das passt zu unserem New Work Podcast immer sehr gut.

00:52:54: Wenn ich das tue, wenn ich so arbeite, entwickel ich einen ganz anderen Bezug zu meiner Arbeit.

00:53:00: Also Flow entsteht, wenn ich eintauche, dieses Purpose-Gefühl kann besser entstehen.

00:53:05: Er hat super viele positive Nebeneffekte.

00:53:07: Deswegen halte ich das für eine unfassbar spannende Zeit gerade.

00:53:10: Ich

00:53:11: finde das spannend, dass du gerade nochmal diese Aspekte rund um Purpose und Flow mit eingebracht hast.

00:53:15: Also um das vielleicht nochmal in meinen Worten zu übersetzen, kannst du gerne korrigieren oder ergänzen, dann beschreibst du das, wenn mir quasi gewisse Talente oder mit in die Wiege gelegt wurden und es mir gelingt, darüber ein gewisses Gewahrsein zu entwickeln und mein Leben, vielleicht auch gerade meine Arbeit, auf diesen Talenten auszurichten und ich dann quasi in diesem stärkenorientierten Arbeiten bin und vielleicht auch noch das Gefühl habe, das was ich mache, das war jetzt nicht nur für mich, sondern das hat auch grundsätzlich so eine gewisse Art von Sinn.

00:53:45: Das ist eigentlich die Grundsätzlich vielleicht auch so diese Arbeitsattitüde, die es braucht, also ganz grundsätzlich.

00:53:51: Und wenn ich die inne habe, dann kann ich gleichzeitig KI nutzen, um dem quasi noch so ein bisschen das icing on the cake, so dieses i-Tüpfelchen aufzusetzen, die Krone aufzusetzen und müsste mir dann tendenziell auch weniger Sorgen um die Zukunft machen.

00:54:06: Hab ich dich da richtig verstanden?

00:54:08: Ja, also die verliert die Bedrohlichkeit und wird mehr zu einer neugierigen Journey.

00:54:13: Und die würde ich auch nehmen, weil wir sind auch gerade im Zeitgeist natürlich so, dass wir sagen, alles belastet, alles ist viel, alles ist neu und das ist es auch.

00:54:21: Das ist definitiv.

00:54:22: Aber hey, das war es in den nachtzigern auch, da war es auch überwältigend.

00:54:25: Auf andere Art und Weise und Rückblicken gucken wir drauf und sagen, oh, war das damals nostalgisch.

00:54:29: Und ich sage euch, wir gucken, wie wir uns zurück und sagen, oh, war das damals nostalgisch, als wir unsere Geräte noch so die Gegend getragen haben.

00:54:34: Und dann mussten wir noch in dem Chatboard die Sachen per Hand eingeben.

00:54:38: Das war wie früher bei MS-DOS.

00:54:40: Wer ist noch dran hinter dem Terminal?

00:54:42: Wir werden irgendwann darauf zurückgucken.

00:54:43: Und ich sage einfach nur, das mache ich auch durch Meditation jeden Tag, ich sitze wirklich jeden Morgen auf der Matte, non-negotiable.

00:54:50: Und egal, wie scheiße die Zeiten sind.

00:54:52: Und ich habe als Unternehmer nicht nur rosige Themen und rosige Zeiten, das ist der ganz normale Rollercoaster.

00:54:57: Die Kunst ist es halt, wirklich in Phasen, wo es gut läuft, nicht zu glauben, jetzt habe ich es rausgefunden und ich bin der Geilste.

00:55:05: Und in Phasen, wo es schlecht läuft, nicht darin komplett aufzugehen und dem Stress zu versinken, so.

00:55:09: Ich hatte meine Strategielehrer an der Uni.

00:55:12: Ich hatte es nie vergessen, wir standen im Audimax und er erklärte dann so einen, hat er so eine Box dabei und Sand und Kies und so.

00:55:18: und er hatte diese Übung gemacht mit, hat diese Steine reingeparkt und dann in den Sand, dann ging es halt darum, was machen wir zuerst, na erst die großen Brocken, dann in den Sand rumherum, so.

00:55:26: Ich kannte das immer so langweilig und da hatte er, wenn ich es nie vergessen, eine Dose Bier dabei gehabt oder zwei, glaube ich sogar, oder ich sprach auf jeden Fall so gesagt, macht das Bier auf und kippt das so rein.

00:55:36: Und was ist das?

00:55:37: Also eben, keine Ahnung, was das jetzt soll.

00:55:39: Ja, zwei Bier gehen immer.

00:55:41: Und, ähm, ich fand, dass wir vertragenden Sinne so gut zu diesem ganzen Thema, dieses sich übermäßig zu stressen.

00:55:49: Und ich bin jemand, ich gebe auch immer hundertzehn Prozent.

00:55:52: Und dann aber zu sagen, you know what?

00:55:54: Heute passiert da nichts mehr.

00:55:57: Oder mir geht es gerade gut.

00:55:58: Oder einmal anfassen und sagen, hey, Kopf ist dran, it will be good.

00:56:04: Das meine ich auch mit der Angst vor der Angst.

00:56:06: Also übermäßig Logistik denken, wie müssen wir nächste Woche das Kinder-Play-Date um fünfzehn Uhr organisieren?

00:56:12: und wie soll der Hockey?

00:56:13: Worry about it when it happens.

00:56:15: You know what?

00:56:17: Most of the stuff does not happen.

00:56:20: Das ist die Erkenntnis, zwei Bier geht immer und die liebe ich einfach.

00:56:23: Bei aller Produktivität und allem Stress setzt man sich zusammen, quatscht eine Runde.

00:56:27: Das ist es, was es für mich ausmacht.

00:56:29: Und dann hat man viel mehr Leben im Leben als... sich darum zu sorgen, wie könnte man die Karriere optimieren links rechts?

00:56:37: Das ist ja so meine Haltung.

00:56:38: Das ist cool.

00:56:39: Damit leben nicht.

00:56:39: das ist, was John Lennon mal gesagt hat, dass es passiert, während du dir Gedanken über die Zukunft machst.

00:56:44: Love it, ja, das stimmt natürlich recht.

00:56:46: Der ist natürlich unantastbar, immer noch der genialste Philosoph, was das betrifft, das stimmt.

00:56:53: Jetzt nochmal, also ich meine, du machst ja wahnsinnig viel mit KI auch in deinem eigenen Leben und organisierst deine Logistik, alles Mögliche drum herum.

00:57:01: Kannst du mal teilen, vielleicht ohne zu erklären genau das wie, aber wenn jetzt jemand sagt, das war als Inspiration, was kann ich denn alles machen?

00:57:08: Wie nutzt du, was nutzt du?

00:57:10: Deine Top drei Modelle beziehungsweise Use Cases, Anwendungsfälle, weil ich weiß, du machst ja unglaublich viel.

00:57:19: Tja, also wie gesagt, ich hatte auch keine Ahnung wie alle anderen, dass jetzt large language Models der Durchbruchsinn und Jetboards, wie ich habe vor drei Jahren, aber in der Firma gesagt, ich möchte das alles, was zu mir geht, vorher bei der KI war.

00:57:31: Das heißt, ich habe sofort umgedreht, um meinen Leuten dieses AI-Native reinzubringen anstatt Dass jemand mir was schickt und so tut, er hat es selber gemacht, ist bei uns immer so.

00:57:40: meine Erwartung, dass sie das so machen.

00:57:42: Und so passieren die Innovationssprünger.

00:57:43: Das ist für mich erstmal das Wichtigste.

00:57:45: Das heißt, ich teste alles damit.

00:57:47: Das mache ich natürlich immer sehr bedacht und mache jetzt keinen Quatsch mit und mache da nicht irgendwelche datenschutzmäßig dummen Sachen.

00:57:53: Die Kits schütze ich auch sehr viel an vielen Stellen vor diesen Sachen, aber ich teste unfassbar viel.

00:57:58: Das heißt, diese ganzen Use Cases mit kann es mein Email, Inbox, Managen und Termine organisieren gern.

00:58:05: Ja, mein Gott, das geht.

00:58:07: Aber is it useful?

00:58:09: So.

00:58:10: Aber einer meiner beliebtesten Use Cases ist wirklich dieses Deep Research.

00:58:14: Also ich sehe was, ich höre was, ich habe eine Idee und aus diesem Spark einer Idee lasse ich mir ein Draft schreiben.

00:58:22: Frage sehr häufig.

00:58:23: Welche Fragen übersehe ich gerade?

00:58:26: Also was sind meine, aus dem Wissen, was es hat, meine Blind-Sports?

00:58:29: Lass mir dann ein Konzept schreiben und hab so innerhalb von Minuten einen Ansatzpunkt für etwas Neues, wo ich früher Tage oder Wochen gebraucht hätte.

00:58:39: Und jetzt noch ein Schritt weiter.

00:58:41: Teilweise baue ich sogar komplett fertige Produkte dann draus, weil das mittlerweile so schon geht.

00:58:44: Also das ist für mich der Turbo-Use-Gaze.

00:58:47: Also Ideation.

00:58:49: bis hin zu Product innerhalb von der eine Person, die sie alleine macht.

00:58:54: Ganz ehrlich, wenn das in den Unternehmen nichts radikal ändert, auch wie Digitalprodukte gebaut werden, also da muss man schon echt in der Mond leben.

00:59:00: Die Content-Generierung, da würde ich auch sagen, sind wir auf einem völlig neuen Level.

00:59:04: Das heißt, wir wissen ganz genau, wo es menschliche Einsatz gefragt und auch sinnvoll, auch im Sinne von du willst ein echtes Gespräch, du willst ein echtes Bild.

00:59:14: Und dann die Thumbnails, ich kann keine hundert Thumbnails generieren.

00:59:19: selbst wenn ich jeden Tag ein Fotoshooting machen würde, die funktionieren super.

00:59:23: Also Bildgenerierungs mittlerweile auf so einem Niveau hervorragend.

00:59:27: Das ganze Thema Priorisierung, wenn ich merke, ich habe mehrere strategische Optionen und Prioritäten, mache ich wirklich so ein Braindump und lasse mir Fragen generieren.

00:59:37: Für die Kinder.

00:59:38: Super häufig.

00:59:39: Das ist mein Lieblingshack.

00:59:41: Digitale Ausbildung in der Schule.

00:59:42: Ich bin auch im Elternrat und viele Eltern klagen immer, die Schule macht nicht genug und so weiter.

00:59:46: Also als Eltern genau so eine Pflicht.

00:59:49: Und man kann sich ja super easy über notebook.lm, ein Tool von Google, kann man YouTube-Videos reinnehmen, Link, sagen wir mal, ist ein aktuelles Beispiel mit meinen Kindern gemacht.

01:00:00: Ich wollte, dass sie besser verstehen, dass Apps, die sie benutzen, wenn sie die benutzen dürfen, dass jemand sich was dabei gedacht hat, damit man möglichst viel damit macht, damit man die viel benutzt.

01:00:09: Also dieses, was macht süchtig?

01:00:10: Also das Grundprinzip dahinter, dass man versteht, du nimmst das iPhone in die Hand und es ist so designt, Das ist dafür sorgt, dass du sich da weglegst.

01:00:18: Wie erklärst du das dem Kind?

01:00:20: Da habe ich Folgendes gemacht.

01:00:22: Als ich Pfannkuchen gemacht habe am Wochenende, habe ich nebenbei ein YouTube-Video im Notebook L.M.

01:00:26: gepackt über das Thema App-Design für Erwachsene.

01:00:31: Jemand, der erklärt hat, welche Physiker bei Apple eingestellt wurden, die daran gearbeitet haben im Millisekundenbereich, wie Sachen verschoben werden.

01:00:39: Also wirklich frickiger Stuff.

01:00:40: Hab denn im Notebook L.M.

01:00:42: Chat, also nur das eine Video reingepackt, im Chat gesagt, pass auf.

01:00:46: Wie würdest du die Inhalte aus diesem Video Kindern erklären vor dem Hintergrund?

01:00:52: Ich gebe jetzt den Spruch mit, dass Steve Jobs mal gesagt hat, macht den Button so geil, dass man ihn ablecken will.

01:00:59: Das war so mein Titel Briefing.

01:01:01: Dann kommt halt ein Chat raus, den speichert man sich dann als Notiz, kann man wieder in seine Quelle reinpacken, geht dann auf Podcast generieren, aber sagt jetzt Achtung, Du liest jetzt die Chatquelle und das Video und generierst mir eine Podcast-Folge für Kinder in der Grundschule im Stilesendung mit der Maus.

01:01:17: Aber so spannend, dass sie verstehen, was damit gemeint ist, macht den Button so geil, dass man ihn ablecken will.

01:01:24: Den spiele ich auf die Tony Box oder halt auf Siri, jeder dem, was man zu Hause hat.

01:01:28: Und die Kinder hören im Zimmer ein Podcast für sie selber und sind hooked, weil das einfach eine geile Story ist.

01:01:33: Und ich so, und was habt ihr gehört?

01:01:35: Da war irgendwie so ein Podcast, hast du glaube ich wieder gemacht?

01:01:37: War so ein Typ, der hat darüber gesprochen und hier und das so.

01:01:41: Mega und schon hast du ein eigenes Learning-Ding.

01:01:43: Zehn Minuten Podcast, zehn Minuten drüber reden und dann dürfen die danach mal ausprobieren, warum ein Knopf auf dem iPhone so ist wie er ist.

01:01:49: Welcher Erwachsener kann dir das erklären?

01:01:51: Das ist Sendung mit der Maus zu Hause.

01:01:54: Das sind die Möglichkeiten die wir haben.

01:01:55: Die sind wirklich selten so kreativ wie sie heute sind.

01:02:02: Ich hab die Lehrer warten, auch nicht frustriert sein, wenn man, ich war, ah, wie meine Powerpoint, das muss ich die Lehrer erklären.

01:02:08: Nein!

01:02:10: Es gibt viel zu viele Apps da draußen, können die Lehrer nicht.

01:02:12: Frustrationsmomente erlauben, dass die Kinder selber lernen.

01:02:16: Wo finde ich die Lösung?

01:02:17: Cool.

01:02:18: Und vielleicht zum Abschluss, wenn jetzt Leute sagen, jetzt bin ich richtig angefixt von dem, was der Christoph da macht und erzählt hat.

01:02:24: Wo kann man noch mehr von dir erfahren?

01:02:26: oder was würdest du noch an Quellen empfehlen, um sicher weiter reinzulesen, zu fuchsen, reinzuhören, außer ausprobieren?

01:02:35: Ja, ich glaube, das ist vollkommen klar, dass das natürlich oberste Prämisse ist.

01:02:39: Also, wir haben früher auch so Lernvideos verkauft für Kunden und wir haben da einfach damit aufgehört, weil ich eh YouTube-Videos gemacht habe.

01:02:45: Und ich sage, seid schamlos, nutzt die einfach knallhart.

01:02:48: Ich freue mich aber nur, wenn ihr es weiter empfehlt, weil ... Damit verdienen wir jetzt kein Geld mit den YouTube-Videos an sich, aber mit den tollen Kontakten natürlich dann schon, die dann darüber kommen.

01:02:56: Aber eben sehr, sehr, sehr viele Menschen schreiben mir auch, die sagen, hey, ich kann es mir nicht leisten oder ich bin Schüler oder so.

01:03:02: Und ich habe voll viel daraus gelernt.

01:03:03: Schamlos nutzen, Christoph Magnusson auf YouTube, da mache ich die ganzen Sachen für free.

01:03:07: Klar.

01:03:08: Blackboard noch die Profi-Projekte, aber das ist jetzt nichts, was for free ist.

01:03:13: Aber es ist egal, also wir hauen wirklich viel Content raus, so viel und ich mache mir echt viel Mühe, dass es auch gut ist.

01:03:18: Und man kann die auch nehmen, sich den Notebook Lamp packen und sagen, klasse mir eben anders, dann muss man die nicht mehr gucken, aber ich freue mich natürlich, wenn ihr die Videos guckt, ist ja klar.

01:03:25: Und da veröffentlichen wir auch den Podcast AI to the DNA, den machen wir aber auch auf allen anderen Podcast-Plattformen und... Ja, damit hätte man ein bisschen was so.

01:03:34: Und sonst einfach mir schreiben, wenn es irgendwas gibt.

01:03:36: Ich bin manchmal nicht der schnellste im Antworten, aber ich antworte selber.

01:03:38: Das macht nicht die KI.

01:03:41: Da freut mich auch.

01:03:42: Und die YouTube-Videos sind wirklich großartig.

01:03:44: Ja, vielen Dank dafür.

01:03:46: Und vielen Dank, lieber Christoph, für deine Zeit jetzt hier in diesem Podcast.

01:03:50: Trotz deiner ganzen anderen Projekte und Themen.

01:03:53: Ganz, ganz, ganz herzlichen Dank durch diesen paar Vorritt zu künstlicher Intelligenz.

01:03:57: Und ich glaube, das wird nicht das letzte Mal gewesen sein, dass wir uns zu diesem Thema unterhalten haben.

01:04:02: Danke die Oliver und auch danke dir Kai, das war sehr schön dabei zu sein.

01:04:06: Na

01:04:06: großartig, vielen Dank Christoph.

01:04:11: Eine sehr schöne Folge, wie ich finde, mit einem sehr inspirierenden Menschen, der es auch sehr praktisch uns erklärt hat, was künstliche Intelligenz sein kann und was vielleicht auch nicht.

01:04:22: Was ich für mich mal mitgenommen habe, ist eher grundsätzlicher Natur, dass wir Bei KI, aber nicht nur bei KI, immer dieses neugierig ausprobieren haben dürfen und dass wir diesen learn to learn, wie er es genannt hat, Mindset mitbringen müssen.

01:04:37: Also dieses Lernen, das bleibt egal, ob es jetzt KI ist oder irgendeine neue Technologie, die vielleicht noch kommt oder schon da ist.

01:04:44: Und er hat es, glaube ich, sehr schön an diesem Fahrrad-Auto-Beispiel genannt, damals, als das Auto erfunden wurde.

01:04:51: Die Menschen konnten Fahrrad fahren, aber deswegen waren sie noch nicht gute Autofahrer.

01:04:55: Und ich sage es mal mit meinen Worten, wie selbstverständlich gehen alle bei uns in die Fahrschule, um Autofahren zu lernen, damit wir gute Autofahrer sind, obwohl wir ja alle schon Fahrrad fahren können.

01:05:05: Und wir dürfen uns auch diesen in Anführungszeichen Luxus erlauben mit KI oder jeder anderen Technologie oder jeder anderen neuen Form, wo wir halt gut sein wollen, genauso bewusst.

01:05:17: uns in Schulbaum zu setzen oder vor dem Rechner zu setzen oder was auch immer, damit wir gut drin werden.

01:05:24: Einfach so nebenbei, das wird die KI uns auch nicht abnehmen.

01:05:28: Und was halt immer noch bei uns bleibt, das war so.

01:05:30: ein weiterer Punkt von ihm ist, dass wir, egal was wir tun, fragen sollten, wofür wollen wir es eigentlich machen.

01:05:37: Nicht nur wir wollen KI machen, sondern warum eigentlich und wofür.

01:05:41: der Use Case steht im Vordergrund und sollte im Vordergrund stehen, bevor wir über das Werkzeug nachdenken.

01:05:48: Das sind meine Key-Takeaways aus der Folge.

01:05:51: Was sind deine KI?

01:05:52: Ja, kann ich absolut nachvollziehen.

01:05:54: Richtig.

01:05:55: Und wenn du dann quasi aus der Use Case Perspektive kommst, dann ergibt sich ja daraus auch die Vielfältigkeit, in der uns KI einfach unterstützen kann.

01:06:02: Und die Fragestellung, mit der sich jeder beschäftigen muss, ist, möchte ich das annehmen oder verweiger ich mich.

01:06:07: Und da gibt es wahrscheinlich auch kein richtig und kein falsch.

01:06:09: Aber die Zukunftswirksamkeit, die sollten wir vielleicht auch nicht wirklich in Frage stellen oder die Zukunftsrelevanz viel mehr.

01:06:15: Was ich spannend fand, war wirklich diese ganz konkreten Hinweise rund um, dass wir vielleicht dazu tendieren würden, wenn wir uns mit dem ich schon ein bisschen besser auskennen, den Deep Research Mode tatsächlich nur für Recherche zu nutzen, den aber zu nutzen, um tatsächlich noch einen qualitativ viel hochwertigeren Output zu generieren, fand ich schon mal ein extrem hilfreichen Tipp.

01:06:33: Auch fand ich es hilfreich und spannend, wie er jetzt ChatGbt in dem Fall vernetzt mit Notebook LM und dann quasi diesen Podcast hat aufnehmen lassen, der seinen Kindern erklärt hat, wo vielleicht auch die Faltstrecke sind und wo man ein bisschen aufpassen müsste.

01:06:47: Also grundsätzlich diese Mischung aus wirklich viel Theorie, Inhalt, rund um das Thema KI.

01:06:53: Wo kommen wir her?

01:06:54: Wohin geht's vielleicht auch irgendwann?

01:06:56: Im Sinne von, als wäre seine iPhone-Analogie sehr spannend.

01:07:00: Also lässt viel Möglichkeiten Spielraum offen und dann aber eben auch diese komplett konkreten Beispiele.

01:07:05: wahnsinnig hilfreich, super lehrreich, hat mir sehr, sehr gut gefallen.

01:07:09: Ja, vielen Dank Kai und herzlichen Dank fürs Zuhören, liebe Zuhörerinnen.

01:07:13: Und wenn euch diese Sendung gefallen hat, dann folgt uns gerne, empfehlt uns gerne weiter und hinterlasst uns eine Bewertung, gerne auch fünf Sterne.

01:07:21: In zwei Wochen kommen wir mit der nächsten Folge.

01:07:23: Bis dahin, alles Gute euch, passt auf euch auf und bleibt

01:07:36: neugierig.