#31: KI als Betriebssystem: Für Firmen und für die Zusammenarbeit

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0:06 Willkommen zurück zu Cointelligence, eurem KI Lernpodcast in Folge 31. Normalerweise mit Moritz Heininge und mir Benjamin Wüstenhagen, aber Moritz ist leider sehr busy und hier Mr.

0:19 Roboter redet nicht so viel, deswegen heute noch mal mit mir allein. Ab nächster Woche ist Moritz dann wieder da. Das sind die Nachteile eines Videopodcasts im Studio, aber dafür

0:30 gibt's auch viele Vorteile. Heute geht es um das KI Mindset. Wie könnt ihr wie können eure Organisationen KI flüssig AI fluent werden? AI Fluent hört sich irgendwie besser an, aber ich

0:43 habe da keine gute deutsche Entsprechung. Beim letzten Mal haben wir uns mit den geostrategischen Fragen von KI beschäftigt. USA gegen China, Datenschutz gegen Daten.

0:57 Heute geht's um Mindset gegen Mindset sozusagen. Es geht also um die Denkweise, wie müssen wir unser Denken verändern, um effektiv mit künstlicher Intelligenz als unserem Partner zu arbeiten. Viele

1:13 Unternehmen glauben noch, dass KI lernen heißt, Tools zu bedienen. Ja, geht mir auch mal wieder so, dass ich mit Menschen spreche oder auch bei uns in Unternehmensgruppe

1:24 das Thema aufkommt, wie können wir KI Tools schulen? Aber ich persönlich glaube, es geht nicht darum, KI Tools zu schulen. Es ist nicht eine klassische Software Schulung, sondern es geht eher

1:35 darum, die richtige Herangehensweise zu lernen, denn die ist fundamental anders als bisher. AI Trained oder Neudeutsch, also Neudeutsch AI Trained sozusagen trainiert mit KI. Heißt, ich kann die

1:49 Tools sehr gut sehr sehr gut bedienen. Da finde ich ganz viel im Internet und ist auch wichtig, dass ich das kann. Logisch ändert sich nur alles extrem schnell. Das heißt, wenn ich heute was

1:57 lerne, dann kann es sein, dass es morgen schon wieder obsolet ist. AI fluent, also KI flüssig, wenn man so sagen will, heißt, dass ich mit der KI denken kann, ja, gemeinsam denken kann.

2:11 Wir hatten uns in einer der letzten Episoden schon mal als Beispiel Intercom, das ist eine Firma, die haben ursprünglich eine sehr gute Software gebaut, um Kundensupport zu unterstützen.

2:24 Ja, ich habe die schon lange genutzt, viele viele viele Jahre und sie waren halt eine tolle Software für Mitarbeiterinnen, Mitarbeiter im Kundensupport, wo alle Tickets

2:31 eingelaufen sind, ne, wo man das irgendwie alles vernünftig managen konnte. Geschäftsmodell war, man verkauft Lizenzen an Menschen, die Tickets lösen, die Kundenanfragen lösen,

2:41 die aber auch mehr machen können. Ja, über die Zeit hat sich das weiterentwickelt und einer der Cfounder von Intercom Des Trainer hat jetzt vor kurzem eine Keynote gehalten

2:52 bei der Miro Konferenz. Miro kennt ihr vielleicht, das ist diese Mindmapping Software und Mindmapping virtueller Schreibtisch, wie auch immer man das nennen möchte. Die haben eine

3:01 Konferenz gehabt, da hat der Trainer zu dem Thema gesprochen. 30 Minuten habe ich mir auf YouTube angeschaut, fand ich super inspirierend. findet ihr in in den Showotes den Link und der sagt, wir

3:12 mussten als Company AI first werden, also KI zuerst sozusagen, denn als wir gesehen haben, was das kann, war uns klar, das was wir machen wird irgendwann obsol irgendwann aufwachen und feststellen,

3:28 das was wir tun ist nicht mehr relevant, müssen wir uns neu erfinden. Und der sagte so schön: AI isn't cherry on top. It's the only game that matters. Ja, also KI ist jetzt keine Kirsche oder

3:41 kein I-Tüpfelchen, sondern es ist wirklich das ist das entscheidende Spiel, ja, was ich gewinnen muss in dem Fall als Softwarefirma. Ich persönlich glaube auch für viele andere

3:52 Organisationsformen und Organisationen. Und äh es gibt einen schönen TikToker. Ja, wenn ihr auf TikTok seid, schaut euch an. Mate äh ist so ein finde ich, ich glaube KI Influencer das falsche

4:04 Wort, sondern es ist wirklich jemand der tief drüber nachdenkt und sehr inhaltsvolle kurze Videos macht in englischer Sprache. Also sucht einfach nach Nate, dem folge ich, bekomme da

4:14 viele Inspiration. Der sagt so schön: "Most people learn the tools. The smart ones learn to think with the tools." Also, die meisten Menschen lernen, wie die Tools funktionieren, aber die

4:25 cleveren wissen, wie man eben gemeinsam mit diesen Werkzeugen denkt. Und genau darum geht's in der heutigen Episode. So gesehen könnte man sagen, in der geopolitischen Arena ist irgendwie das

4:36 Rennen schon relativ klar. Ja, die USA haben Geschwindigkeit, Risikobereitschaft, Kapital. Die Chinesen skalieren das, haben eine krasse Datenmacht und haben eine sehr

4:49 strikte staatliche Planung, die aber auch umsetzen. Wir Europäer äh machen uns viele Gedangen um Ethik äh und regulieren sehr gut. Dann gibt's auch den Nahen Osten,

5:00 den haben wir jetzt beim letzten Mal ausgeklammert. Auch spannt, was da passiert. Wollen wir aber heute nicht weiter groß drüber reden, aber alle übersehen aus meiner Sicht, wenn man

5:07 jetzt nur auf diese geopolitischen Themen schaut, wenn es um KI geht, äh den Unterschied zwischen Wissen und Verstehen. Du bist selbständig und willst mit KI und digitalen Tools nicht

5:18 den Anschluss verlieren, dann schau mal bei The Key Academy vorbei. Unsere Online Lehrgänge mit EAK Zertifikat sind verständlich, flexibel und bringen dich wirklich weiter, auch ohne Vorwissen.

5:29 Keypunacademy lernen, dass du deinem Alltag passt. Ja, wenn ich jetzt als Unternehmen hingehe und Millionen investiere und alle meine Mitarbeitenden in sagen wir Chat GPT oder Gropilot

5:38 Schule und dann nach 9 Monaten jeder Mensch nur irgendwie damit seine E-Mails besser beantwortet, aber kein einziger Prozess verändert wird, dann habe ich was falsch gemacht. Und wenn wenn wir

5:51 jetzt wieder auf Death Trainer zurückkommen, den den CFER von Intercommen, ne, dann kann man sagen, AI first means product design from the ground up with AI at the core. Also, der

6:00 sagt, KI im Kern heißt, dass ich nicht irgendwo künstliche Intelligenz ranpflansche, sondern eigentlich mein ganzes Produkt und meine ganze Organisation neu denken muss mit KI im Zentrum. Ja,

6:18 das hört sich jetzt vielleicht ein bisschen wild an, aber ich bin der Meinung, es ist richtig. Ja, wenn ihr andere Meinung seid, freue ich mich auf Kommentare, auf Diskussionen, auf

6:27 welchem Medium auch immer. Und Intercom haben die haben das ernst genommen, ist ein wunderbares Beispiel. Ich hatte ja gesagt, die haben eine Software gebaut, um Kundensupport zu vereinfachen. Und

6:39 mit KI haben sie dann gesagt: "Hey, eigentlich geht's nicht darum, dass wir Menschen helfen, Tickets zu lösen, sondern wir können eigentlich die Tickets von vorne rein lösen." Und die

6:51 haben dann Finn gebaut. Finn ist deren AI Agent, KI Agent, der selbstständig Kundenanfragen beantwortet. Kundenanfragen löst und das halt auch das Geschäftsmodell verändert des Unternehmens. Also die

7:09 haben nach wie vor die Möglichkeit, ja, dass ich da irgendwie pro Sitz bezahle, was weiß ich, 100 $ im Monat. Gleichzeitig bezahle ich für jedes gelöste Ticket von eben diesem Finn

7:22 zurzeit, ich glaube ein Dollar pro Ticket und die lösen schon pro Woche etwa 50 Millionen. Kann man sicher so ausrechnen. Es ist ein ganz gutes Geschäft. gibt ein paar andere schöne Beispiele.

7:34 Es gibt eins, was schon 2023 gebracht wurde in der Harvard Business Review. Ähm, dort wird gesagt, dass Novates, das ist ein ein Pharmakonzern, die nutzen KI, um gemeinsam mit den

7:47 Wissenschaftlern Molekülstrukturen äh zu kombinieren und damit Durchbrüche in der Forschung zu erreichen. Gibt's jetzt auch gerade ein schönes Beispiel, glaub letzte Woche kam das raus. Es hat

7:58 Google rausgebracht. Die haben sehr, sehr viel ähm Forschende im Bereich KI und die haben mit KI gemeinsam einen neuen Weg gefunden, also die Forschenden, um Krebs ähm anzugreifen

8:12 und zwar nicht eine schon bestehende Methodik irgendwie effizienter gemacht, verbessert, sondern eine völlig neue Methode, wie man Krebszellen angreifen und dann hoffentlich auch schlagen kann.

8:22 Ja, das ist einer der wahrscheinlich größten Durchbrüche der jüngeren Zeit in dem Bereich. Wäre eben ohne KI nicht möglich gewesen und funktioniert über diese Zusammenarbeit zwischen Mensch und

8:35 eben der künstlichen Intelligenz. Das heißt, diese AI Fluency, von der wir sprechen, ist eben keine Toolnutzung alleine, sondern eine Denkpartnerschaft. Deshalb auch Cointelligence.

8:48 Und um dahinzukommen, gibt es kann man jetzt nicht streiten, ob es acht sind, meiner Meinung nach acht Meta Skills, auf die wir jetzt eingehen werden und die euch hoffentlich helfen können,

9:00 darüber noch mal anders nachzudenken. Der erste Meterskill ist das Thema Reframing, also im Prinzip die Fähigkeit ein Problem aus dem anderen Blickwinkel zu betrachten. Ja, ich kann jetzt, wenn

9:12 ich beispielsweise Logistiker bin und kann ich sagen, h ich möchte mein meine Routenplanung mit künstlicher Intelligenz effizienter machen, dann bleibe ich sozusagen in diesem

9:22 Mindset, dass ich Routen habe. Oder ich kann sagen, wie kann mir KI eigentlich helfen, meine Lieferversprechen einzuhalten? Also nicht das, was ich jetzt schon habe effizienter zu machen,

9:33 sondern noch mal neu sozusagen rauszuzoomen und zu sagen, ich möchte Lieferversprechen einhalten. Das ist meine Rolle als Logistiker. Wie kann KI mir dabei helfen? Das heißt, der Fokus

9:42 eben nicht Schnelligkeit in der Routenplanung, sondern am Ende Zuverlässigkeit, wo ich über ganz andere Dinge nachdenke. Ja, wenn wir ein Beispiel nehmen aus dem aus anderen

9:52 Lebensbereichen, kann man sagen, ja, der Arzt sollte jetzt nicht irgendwie das Fieber nur senken, sondern sollte sich fragen, warum ist das Fieber da? Gibt eine schöne McKinsehstudie dazu, die

10:02 machen ja ganz gern lange Studien. Es gibt eine jetzt aus diesem Jahr, State of AI. Dort wird zitiert, dass 70% aller Unternehmen, die erfolgreich KI Themen einführen, dass die eben mit diesem

10:15 Reframing äh des Problems beginnen. Und ähm Nate, der Influencer, den ich so gern mag, der hat so schön gesagt: "Hey, es geht nicht darum ähm gute" oder er sagt: "Gute

10:29 prompts, good prompts come from good thinking." Das heißt, gute Prompts kommen nicht davon, dass ich irgendein Framework auswendig lerne, sondern dass ich gut darüber nachdenke. Zweite Metkill,

10:42 die Composition, ja, dass ich in der Lage bin, Aufgaben so zu zerlegen, dass KI damit gut arbeiten kann. Gibt da auch wieder ein Beispiel aus der Literatur und da ist auch das das Interessante

10:52 ändert sich halt ständig. Ja, also muss ich noch von dem Jahr Aufgaben in sehr viel kleiner Einheiten zerlegen, ist es heute anders, weil die sogenannten Kontext Windows größer sind, weil da

11:02 mehr möglich ist. Aber nach wie vor dieses Decomposition ist wichtig, weil ich eben auch dann verschiedene Agenten haben kann, die sich gegenseitig befruchten oder auch kontrollieren.

11:13 Schönes Beispiel da aus der Literatur Pro Gamble. Kennt ihr alle oder nutzt ihr alle, es ihr alle ne Essen. Machen die Essen machen glaube ich so Haarschampot so kram. Egal, riesiger Konzern.

11:25 Äh, die haben KI für ihre Marketingkampagnen getestet, wie wahrscheinlich alle anderen auch und haben festgestellt, hey, wenn wir die komplette Kampagne über KI generieren,

11:33 dann ist es so Mittel, was da rauskommt. Aber wenn wir das zerteilen und sagen, wir gucken jetzt erstmal nur die Claims an, nur die Visuals, nur die Headlines, das machen wir alles modular und

11:44 kombinieren es danach, dann haben sie gemerkt, hey, dann gehen unsere Conversion Rates tatsächlich hoch und da kommt jetzt kein Mediocra Schrott raus. Ja, oder schönes Beispiel aus der Küche.

11:54 Ich bin so ein OK, koch, ich werde besser. Ja, früher konnte ich Wasser kochen, heute sind schon Nudeln. Ähm, da kommt's natürlich drauf an, dass ich ein bisschen vorbereite. Also, ich

12:05 find's mal ganz ganz interessant, irgendwie Spitzenköche zu beobachten. Da wird halt alles minuziös vorbereitet, vorher hingestellt und modular. Äh, und dann wird's halt kombiniert. Der

12:16 dritte Meterskill, der wichtig ist, das Thema Prompt Diagnostic. Ja, hört sich jetzt irgendwie so hochtrabend an, aber es lässt sich Denken sichtbar machen, ne? Prompt nutzt ihr alle jeden Tag. Wenn

12:27 ihr irgendwie bei Chat GBT, Cloud, wo auch immer, was eintippt, dann ist das ein Prompt und ähm der kann gut sein, der kann schlecht sein, aber ich muss sozusagen in der Lage sein zu verstehen,

12:36 warum kommt da Grütze raus. Ja, also wenn ich beispielsweise Wörter nehme, die irgendwie nicht klar definiert sind, muss ich mich nicht wundern, wenn der Grütze rauskommt, aber

12:45 da muss ich sozusagen in der Lage sein, mich selbst zu hinterfragen, wie ich eben prompte, um dann festzustellen, wie kann ich mich verbessern? Vierte Meter Skill für

12:56 das richtige Nachdenken über KI ist das Arbeiten im Duett. Ja, also das die cognitive collaboration in Englisch äh spricht die die Zusammenarbeit, die kognitive Zusammenarbeit, eine gemeinsame

13:11 Problemlösung eigentlich so ein Sparing, so ein Ball hin und her werfen mit der KI und mir. Nicht nur so one off, hier ist meine E-Mail, mach die schöner, danke schön, sondern hey, ich möchte

13:22 eine E-Mail an die und die Person mit dem und dem Kontext, mit dem und dem Outcome formulieren. Gibt mir den ersten Draft. vielleicht so ein bisschen vergleichbar mit Jazz Improvisation

13:31 finde ich immer super faszinierend, ja, dass die richtig guten Musiker richtig gut improvisieren können, hören den anderen, steigen ein, steigen aber auch wieder aus und der nächste nimmt

13:42 das dann auf und dann kommt irgendwie eine einmalige ja großartige Improvisation daus. Fünfter Metill ist letztlich die Fähigkeit Organisationen umzubauen. Ja, das ist natürlich nicht für mich

13:56 persönlich, sondern eher für meine Organisation. Also, wie kann ich ein Adapter Workflow Design haben? Auch wieder super tolle Englisch mittlerweile habt ihr euch bestimmt dran gewöhnt.

14:07 Das heißt, Prozesse und Strukturen so anpassen, dass KI dort nahtlos integriert ist und im Kern setzt. IKEA ist ein schönes Beispiel, steht auch im Harvard Business, der Harvard

14:21 Business Review als Beispiel genannt, kommt auch in die Shownotes. Die haben also ihr ihre Lieferkettenplanung umgestellt mit Hilfe von KI und KI darf dort Vorschläge machen für Prioritäten,

14:34 für Beladung, für Kommunikation. Klar gibt's immer noch den sogenannten Human in the Loop, also den Mensch, der da sozusagen in der Schleife ist und das Ganze kontrollieren kann. Aber damit

14:45 haben die beispielsweise ein sehr sehr hohen Effizienzgewinn erreicht. Ja, weil sie ihre ihre Workflows umgebaut haben, damit es überhaupt möglich war. Die neue KI Verordnung ist mehr als eine

14:57 Pflicht. Sie ist deine Chancen. Ja, die Kompetenzschulung nach Artikel 4 ist wichtig für deine Rechtssicherheit bei der Nutzung von KI Tools im Job. Unsere von Rechtsanwälten mitentwickelte

15:07 Schulung auf snipkey.de zeigt dir aber auch, wie KI zu deiner Superpower wird. Erne die Grundlagen, agiere sicher und entdecke neue Möglichkeiten. Jetzt starten auf snipkey.de.

15:18 Intercom. Ja, da darauf geht auch das Trainer ein. Die haben ihre ihre Teams umgebaut in der Produktentwicklung. Die hatten Feature Teams. Ich war da selber lange Fan von. Ich

15:28 habe also auch lange Zeit in der Produktentwicklung digitaler Produkte gearbeitet und ähm das war so der letzte Schrei vor einigen Jahren zu sagen, man baut kleine Teams herum, um Funk

15:38 Funktionalitäten, also Entwicklerinnen, ja, Designer, Datenmenschen, Produktmanager, die sich sozusagen um einen Feature kümmern und das Ende zu Ende verantworten.

15:50 Es kann aber sein, dass dieses Konzept ja in Zeiten von künstlicher Intelligenz nicht mehr das Gewinnbringste ist. zumindest sagt das Intercom und die sagen, wir bauen nicht Feature Teams, sondern

16:03 wir bauen, er nennt es Capability Loops, das heißt interdisziplinäre Teams, die eine bestimmte Fähigkeit haben und die für die Ergebnisse verantwortlich sind, nicht für die Aufgaben. Ja, sprich, sag

16:18 eben nicht, hey, dieses dieses Team baut dieses Feature, sondern hey, dieses Team ist dafür verantwortlich, dass 80% der Tickets 20% schneller gelöst werden. Sowas sechster Meterskill

16:34 letztlich Qualität als eine Kulturtechnik. Ja, das heißt Evaluation and Judgment. Wenn ich nicht so richtig in der Lage bin, deterministisch zu verstehen, was die Kaid genau macht, muss ich aber eben

16:50 diesen Skill aufbauen und zu sagen, ich kontrolliere die Qualität und ich kann es einschätzen, wenn ich schon nicht weiß, wie es zustande kommt. Das heißt, ich brauche eine Bewertung, ich brauche

17:00 eine ständige Evaluation dessen, was da rauskommt und ich muss ein Urteilsvermögen entwickeln, damit ich in der Lage bin, das vernünftig zu steuern. Wenn euch das interessiert, ähm es gibt

17:11 eine US-Bundesbehörde, das ist das NIST National Institute of Standards and Technology. Wer weiß, ob sie jetzt noch existiert. Ich hoffe schon. Ähm und die sind so ein bisschen wie wie die dienen

17:23 bei uns. Das heißt, die sind dafür zuständig für technische Standards und die haben so ein AI Risk Management Framework erstellt schon im Jahr 2023. Link ist in

17:33 den Show Nototes und wir Europäer mögen ja Risk Management, ne? Die Amis machen das auch ziemlich gut. ähm und halt auch ziemlich angewendet. Und in dem Framework geht's darum, wie kann ich

17:43 eigentlich meine KI testen, evaluieren, ähm verify, verifizieren und validieren. Und wir kennen ja alle das Problem, dass KI ganz gerne halluziniert. Ähm der Strainer sagt dann äh die bei

18:00 Intercom messen Sie die Raten der Halluzination und prüfen die Zufriedenheit der KI Antworten. Machen wir auch so. nutzen bei Academy Intercom als so unser Tool für Kundenanfragen und

18:12 wir schauen uns da auf wöchentlicher Basis tatsächlich an, wie sind die Zufriedenheitswerte der Antworten der der Kunden, die letztlich nicht wissen, ob das jetzt ein Mensch war oder eine KI.

18:21 Und da probieren wir mit den KI Antworten nie unter die Zufriedenheitswerte der menschlichen Antworten zu fallen. Und letztlich Feedback ist so die Währung ja der der AI Fluency.

18:38 Also jedes jedes Feedback, was ich bekomme, hilft mir meine Prozesse zu verbessern. Deswegen ist halt auch so wichtig, dass wir in Europa da schnell aufholen, denn je mehr Dinge wir tun,

18:49 desto mehr Feedback bekommen wir, desto besser werden dann sich unsere Kprozess Metill lernen lernen. Ja, so Klassiker ähm hab so ein Background auch im in Education Technology, also

19:06 Bildungstechnologie, da ging es geht's von ging es eigentlich schon immer darum, dass wir als Menschen am besten lernen lernen, denn wenn wir lernen können, dann können wir halt schnell

19:14 alles lernen und müssen nicht so viel auswendig lernen, sondern können uns immer neu in Dinge reindenken. äh und diese Meta Learning Agility, also die Agilität im Lernen,

19:27 das ist halt super wichtig in diesem KI Zeitalter. äh die Beweglichkeit im Denken, denn die Dinge verändern sich so schnell, dass ich halt massiv beweglich bleiben muss, um dahinterherzukommen.

19:40 Wenn ich als Musiker ein gutes Verständnis von Musiktheorie habe, wenn ich schon mehrere Instrumente kann, dann fällt's mir einfach das nächste Instrument hinzu hinzuzulernen. Wenn ich

19:50 irgendwie schon mehrere Sprachen spreche, vielleicht auch in einer Sprachfamilie und irgendwie verstehe, wie sind die aufgebaut und so einige Wortstämme kenne, dann fällt's mir auch

20:00 leichter, die nächste Sprache zu lernen, zumindest in seiner Sprachfamilie, vielleicht auch eine andere so ein bisschen, ne, kann man das damit vergleichen. Der Meter Skill ähm

20:12 wird aus meiner Sicht extrem wichtig, ist das ganze Thema ethical and Strategic Reasoning. Es geht so in zwei Richtungen. Zum einen, ja, was sind Dinge, die ich weiß, die ich nicht

20:23 automatisieren will und was sind auch Dinge, die ich aus ethischen Gründen vielleicht nicht mit KI machen möchte. In den letzten Tagen, habt ihr alle mitbekommen, gibt's ähm neue

20:34 Videomodelle. Ja, Google hat das Video 3.1 rausgebracht. Wenn ihr diesen Podcast jetzt ein bisschen später schaut, ist es vielleicht auch schon 7.5, fünf, aber ja, was wir gerade sehen, ist halt eine

20:46 wahnsinnig schnelle Entwicklung bei so Videomodellen und letztlich ist es heute kaum noch nachvollziehbar, welches Video echt ist und welches gefaked ist und das wird halt auch schon

20:58 krass eingesetzt und da müssen wir uns schon mal sich die ethische Frage stellen, wie muss das gekennzeitigt werden was kann man eigent vertrauen? Also kann man noch ein Video vertrauen?

21:06 Nee, kann man nicht mehr. Ja, was und das auch die Aufgabe aus meiner Sicht für Menschen, für Individuen und für Organisationen hier klare Standards zu setzen. Und hier müssen wir, glaube ich,

21:19 äh ja sehr schnell zu den zu dem Punkt kommen, dass wir Ethik schon auch über Technik setzen, sonst haben wir ein massives Problem mit KI in the Long Run. Also ein Teil von dieser Fluency in AI

21:34 heißt eben auch zu wissen, wenn man sie nicht nutzt. Wie kommen wir so dahin als Unterneh wir sagen, wir möchten KI in den Mittelpunkt stellen oder ich möchte als Person in

21:45 meiner Arbeit KI in den Mittelpunkt stellen. Was sind so die Schritte, um diese Metkills zu aktivieren, um hinzukommen? Das erste ist mal zu schauen, die Diagnose, ja, wo nutzen wir

21:56 KI bei uns schon? Wo ist es aber nur rein symbolisch? ähm zu Mappen, welche Prozesse sind lernfähig, ja, welche können wir verändern, welche sind star und sind eben nicht veränderbar.

22:09 Dann das Pilotieren, ja, im Team suchen, das die Verantwortung dafür übernimmt für diesen Piloten, dann das Training, deswegen machen wir das ja hier ein KI Lernpodcast. Da

22:23 geht's nicht darum, Tools zu lernen, wo klicke ich gerade hier in dem neuesten Tool von wem auch immer, sondern was sind die Metills und wie kann ich diese Metills lernen? Governance, ja, was sind

22:34 meine Test Evaluations, Validations und Verifikationszyklen und letztlich die Skalierung, ja, wie kann ich es schaffen, diese Lernschleifen, diese kleinen Lernschleifen so zu

22:49 institutionalisieren, dass sie ja letztlich Teile DNA des Unternehmens werden? Und wieder der Strainer äh zitierend, der sagt so schön: "AI first is a project, it's a behavior." Also KI

23:06 in den Mittelpunkt zu stellen ist eben kein Projekt, sondern es ist letztlich da eine Verhaltensänderung. Und wie sehen dann so KI native Unternehmen aus? Zumindest meiner

23:18 Meinung. Ja, da ist eben künstliche Intelligenz in der Mitte. Es ist Teil des Nervensystems. Es ist nicht angespansch. Es ist kein Zusatz. Äh, die Organisationen sind

23:31 ständig lernend. Also Lernen ist ein struktureller Bestandteil. Ist kein bewahren, sondern damit auch ein Weiterentwickeln. Ähm, sie stellen die menschliche Fähigkeit zu urteilen in den

23:45 Mittelpunkt. Also die menschliche Urteilsfähigkeit ist keine Zeitverschwendung, sondern letztlich ja eine Wertquelle. Und sie sind auch ethisch so alert, äh dass man eben keine Dinge

24:01 tut, die man nicht tun sollte. Also Vertrauen ist da eine strategische Ressource und kein Hinderungsgrund. Wie kriegen wir das also diese Brücke geschlagen? Letzte Woche haben wir uns über Nationen

24:12 oder über Erdteile unterhalten, vor allen Dingen USA, China, Europa, heute noch mal um Denkweisen und äh das Rennen ist letztlich kein Kampf um Server, ja auch, aber eben

24:23 nicht nur, sondern letztlich um Köpfe und KI ist vorne eine technische Revolution, aber viel mehr eine Revolution in der Kognition und lässt sich Einladung besser zu denken.

24:38 Wenn euch das gefällt, würde ich mich über eure Likes freuen. Würden wir uns über eure Likes freuen. Moritz und ich und der echte Moritz auch. Kommentiert gern. Sprecht mit uns, sprecht uns gern an.

24:50 Unsere Kontaktdaten findet ihr ja und ich freue mich auf die nächste Episode nicht mehr als Alleinunterhalter, sondern dann wieder in einer spannenden Diskussion. Bis dahin habt eine gute

25:01 Woche und bis bald. Cointelligence ist eine Produktion von The Key Academy in Zusammenarbeit mit Snipkey. Produziert bei Studio Co in Berlin. Produktion und Regie. Christina

25:13 Manuele, Fuat Sebadli und Elias Frobel. Creative Director Lukas Schelter. Redaktion und Moderation Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger. Abonniere uns auf Spotify, Apple

25:25 Podcasts oder YouTube. Danke fürs Zuhören.