#4: 5 Dinge, die KI genial kann und 3, bei denen sie versagt!

0:01 [Musik]

0:10 Willkommen zurück zu Cointelligence. Heute in der Episode 4. Nachdem wir in den letzten Episoden in die Grundlagen eingestiegen sind, Datenschutz betrachtet haben, Ethik auch Biases geht

0:23 heute darum zu verstehen, wie nutzen wir KI richtig, wann ist KI sinnvoll und wann nicht. Genau. Und zwar, wenn wir uns KI anschauen, ist KI heute was ganz anderes

0:35 als KI vor einem Jahr. Warum? KI wird immer besser. Nichtsdestotrotz gibt's auch heute noch Aufgaben, die sind prädestiniert. Da ist KI super und es gibt heute Aufgaben, da sollte man KI

0:48 eigentlich nicht verwenden, weil KI die Fähigkeiten entweder noch gar nicht hat oder die Aufgabe vielleicht noch nicht gut genug macht. Und äh es gibt also es gibt immer mehr ein Shift von den

1:00 Aufgaben, die nicht gehen oder nicht gingen in der Vergangenheit zu geht, da KI wirklich mit Lichtgeschwindigkeit besser wird gefühlt jeden Tag was Neues rauskommt. Wichtig ist aber eben zu

1:10 verstehen, wo ist die KI heute, wo steht die, was kann die, was kann die nicht und wofür sollte ich in meinem Job KI verwenden und wo halt eben nicht. Also, es gibt eigentlich fünf große

1:21 Aufgabenbereiche, wo KI angewendet werden kann oder sollte. Der erste ist Ideenerierung und Kreativität. Ja, obwohl man denkt, ja, die KI, die kann ja nichts Neues generieren, das ist

1:32 gerade nicht so. Zusammenfassung von extrem großen Informationsmengen, da ist die Karriere einfach besser als viel Menschen. Automatisierung von repetitiven Aufgaben und auch

1:43 langweiligen Aufgaben. Übersetzung und Anpassung von Content an die relevanten Zielgruppen und last but not least Simulation von verschiedenen Perspektiven oder von ja zweiten

1:57 Meinungen auf irgendein Thema. Was es genau heißt, dann gehen wir jetzt mal Schritt für Schritt durch. Vielleicht fangen wir an mit Thema Ideengenerierung. und Kreativität. Ganz

2:05 genau. Wenn wenn ihr Produktnamen sucht, wenn ihr Domains sucht, ja, wenn du ein Gericht schreiben möchtest, wenn es darum geht, kreativ viele Beispiele zu erzeugen oder Dinge

2:18 zu erzeugen, an die man anknüpfen kann, dann ist KI gerade generative KI super gut. Ja, wenn du Chpt BT sagst: "Hey, gib mir bitte zehn Namen für ein neues Müschli besonders Bananen für Bananen

2:33 gut ist." Dann bekommst du zehn kreative Namen. Vielleicht sind drei davon nicht so super, aber mit einigen wirst du auf jeden Fall weiterarbeiten können. Meistens ist ja sogar so, dass ihr acht

2:41 davon nichts sind und dann kann ich sagen, gib mir noch mal zehn, gib mir noch mal zehn. Ja, also diese man sollte auch da nicht Anspruch haben, das ich meine es ist ein kreativer Prozess, wenn

2:49 wir mit Ideen kommen, ist auch wahrscheinlich 80% Murgs, aber ein paar davon sind halt richtig gut und wir haben jetzt gerade für ein Messestand haben wir ein Slogan gebraucht, der

3:00 einfach sofort der Marketing ähm Person anspricht, die KI lernen sollen oder wollen und wir haben uns bestimmt 30, 40 verschiedene Slogans vorschlagen lassen und haben am Ende uns für einen

3:13 entschieden, den wir dann noch mal minimal mal angepasst haben und da waren Ideen dabei. Da werden wir selbst nicht drauf gekommen und du kannst sogar auch tiefer gehen, also wenn du was hast und

3:21 sagst: "Hey, geh mal bitte bei diesem Slogan tiefer und dreh es mal noch in diese Richtung oder binde mal noch die Idee mit ein, dann kann man ja auch mit der KI in den Dialog treten und da noch

3:32 kreativ werden." Genau. Wenn ich eine LinkedIn Serie schreiben möchte oder LinkedIn Post optimieren möchte, kann ich LinkedIn Post reingeben und sagen, hier sind irgendwie coole Beispiele, die

3:41 finde ich spannend, das ist mein Thema und jetzt denkt ihr mal 20 Ideen für spannende LinkedIn Posts auch für mein oder für die Company Seite. Ähm, das die Ideen die Möglichkeiten sind da, glaube

3:53 ich, ziemlich ziemlich unbegrenzt und man muss einfach ausprobieren, also die man sollte dann nicht rangehen und sagen, ich prompte jetzt einmal und das erste Ergebnis ist nichts oder war

4:02 nichts. So, lass jetzt sein und es kostet mich ja nichts 20 30 40 50 Ideen generieren zu lassen. Ähm oder auch angenommen, ich will neue eine neue Business, wir haben neues Produkt

4:14 entwickelt z.B. So, wie planen wir jetzt den Go to Market dieses Produkts, also ein Businessplan zu erstellen? Was muss ich eigentlich alles denken? Was sind die relevanten Themen? Wie kriege ich

4:23 das verkauft? Wie kriege ich die Leute angesprochen? Ähm, also ja, also Themen dafür sind ist die KI super gut und wirklich der Name des Podcast ist Cointelligence. Ist wirklich eine

4:35 Cointelligenz, mit der ich zusammen kreative neue Dinge entwickeln und der arbeiten kann. Von daher ja einfach Themenblock, Ideengenerierung und Kreativität super spannend, super

4:47 wichtig. Was war der zweite Blog? Zusammenfassung großer Informationsmengen. Okay, fair. Also, ich glaube, wir alle wissen, wenn wir hier ein Buch vor uns liegen haben mit

4:57 1000 Seiten, das Buch zusammenzufassen, die wichtigen Informationen zu finden, aus langen Videos Informationen zu sammeln, aus Datenmengen, wie auch immer, da sind wir Menschen einfach

5:06 nicht richtig gut drin und da hat die KI einfach eine ganz große Stärke. Man muss ein eine Sache immer bedenken, je nachdem welches Modell man nutzt ist, wie groß ist das sogenannte

5:18 Kontextfenster. Was heißt Kontextfenster? Kontext, wenn es da heißt, wie viele Informationen kann ich der KI auf einmal geben, dass er noch damit umgehen kann, glaube ich, kann man

5:29 so vereinfacht äh aus äh ausdrücken und unterschiedliche Modelle sind haben unterschiedlich großes Kontextfenster. Ich glaub generell ist die die Entwicklung, die Kontextfenster werden

5:40 immer größer. Wir sehen jetzt schon die ersten Modelle mit ca. 4 Millionen Tokens. Ähm, die meisten sind noch relativ klein. Für die meisten Use Casases der meisten Leute ist es aber

5:52 keine Limitierung, ne? Art Kurzzeitgedächtnis, das konnte Genau, das wie so ein genau wie so Art Kurzzeichgedächtnis. Ähm und gerade wenn ich jetzt z.B. ein YouTube Video

6:01 analysieren lasse, ne? in so einem Video sind ja unglaublich viele Informationen drin, nicht nur Textinformationen, also was gesprochen wird, sondern auch visuelle Informationen und die KI ist so

6:10 gut, ich kann Stunde YouTube Video der KI geben und äh kann sagen: "Hey, an welcher Stelle war ein grüner grüner leuchtender Stein zu erkennen?" Und die KI sagt sofort: "Okay, nach 30 Minuten,

6:25 35 Sekunden war dieses Bild ähm quasi zu sehen, ne? dass Menschen können oder auch so ein YouTube Video zusammenzufassen und dafür ist einfach ähm ja die KI sehr sehr gut und eben

6:37 abhängig davon, was ich genau mache. Ich habe auch schon mal ähm War and Peace von Tolsty zusammengefassen lassen. Sehr sehr sehr langes Buch. Ähm da würde in in Branden einen Satz zusammenfassen

6:48 lassen, ne? Tatsächlich. Und das ist das ist ja die Schwierigkeit sogar, desto knapper die Zusammenfassung ist, äh desto schwieriger ist das fasst mal in einem Satz zusammen. No chance, wenn ich

6:59 selbst machen würde, aber die KI wird trotzdem irgendwie einen guten Satz finden, der der Sinn ergibt. Ja, bei dir vielleicht auch, ich hab es gesehen, bei dir in Meetings läuft auch so ein KI

7:07 Rekord, damit ist bei mir auch so. Ja, ich ich gucke da auch ganz gerne mal rein und wenn ich was vergessen hatte, was war in diesem Meeting, dann habe ich da die Möglichkeit, mir das

7:15 zusammenzufassen und kann sogar nach gewissen Stichpunkten suchen und dann gucken, in welchem Meeting wurde was angesprochen. Genau. Also auch das ganz vielleicht ganz praktisch einsetzbar für

7:23 viele im Arbeitskontext. Natürlich muss man das immer kennzeichnen, alle fragen, ob es okay ist. Klar, mittlerweile ist es mit dem äh finde ich mit diesem Meeting Recorder schon fast normal

7:32 geworden. Es ist immer die erste Sache, weil der Meetingrecorder kommt ja rein und natürlich frage ich meinen Gesprächspartner, ob das okay ist, aber meistens finden die Leute das irgendwie

7:41 so schon so spannend, haben gesehen, oh Snippy, der Notaker ist schon da, ne? Und ähm am Ende bekommt jeder eine Zusammenfassung. Das heißt, dieser dieser Job eben Meetings

7:50 zusammenzufassen und dieses Notaking, den wird's bald nicht mehr geben, dieses Protokoll führen, hat noch nie einem Spaß gemacht, dieser Job, glaube ich, und das ist auch was die KI einfach

8:00 deutlich besser ist. Und wie du sagst, genau, manchmal habe ich das zweite Sales Meeting und ich will noch mal wissen, was haben wir eigentlich genau im ersten Meeting besprochen oder was

8:08 haben wir eigentlich genau angeboten oder was waren eigentlich die Painpoints dieses Kundens? Ich kann ich mich nicht mehr dran erinnern, wenn ich mit keine Ahnung hunderten Companies spreche und

8:16 dafür quasi diese Information zusammenzufassen, synthetisieren, ähm da ist die Krieg einfach super. Wollen wir zum nächsten Punkt? Gerne. Nächster Punkt. Automatisierung repetitive Aufgaben.

8:29 Hier liebt es jeden Monat das gleiche tun oder jeden Tag das gleiche tun. Äh so Monkey Aufgaben, wenn man total hirntot ist, aber auch dafür gibt's KI und das kann KI besonders gut. Ähm, wenn

8:42 ich also einmal definiert habe, was getan werden muss und die Aufgabe immer die gleiche ist, dann kann die KI das übernehmen. Beispielsweise Formatierung ähm oder Daten in immer die richtige

8:52 Reihenfolge bringen, wenn ich die von einer Quelle bekomme und woanders hinschicken muss und vorher formatieren muss, dann ist das auch prädestiniert für KI. Hast du da schöne

9:01 Beispiele, wie du das gerade nutzt? Ich hatte eingangs mal das Beispiel äh gebracht in einer der ersten Episoden, wie wir unseren unser Lerncontent auf die Webseite stellen, was das früher für

9:13 ein Aufwand war, dass wir da eine halbe Stunde bis Stunde gebraucht haben, das Video hochzuladen, die Texte zu schreiben, die äh die Bilder zu prompten, hochzuladen und das funktioniert ja jetzt voll

9:24 automatisiert. Und dann nutzen wir quasi für die für die Workflows sowas wie wie make.com das ein Tool ist, wenn wir auch noch mal in der zukünftigen Episode besprechen Sapia und die eben zu

9:35 kombinieren mit KI, also in dem Fall das Transcript zu nehmen und der KI zu sagen und jetzt überlegt dir mal eine Überschrift und fasst hier die Schritt für Schritt Anleitung zusammen. Das wä

9:46 ein klassisches Beispiel. Also alle Sachen, die irgendwie keinen Spaß machen, die die ja repetitiv und langweilig sind, da sollte ich die KI nutzen. Das nächste Thema, Übersetzung

9:58 und Anpassung an Zielgruppen, finde ich persönlich auch relativ spannend. ähm und äh kann da auch ein Beispiel bringen und zwar einer äh unsere Kunden ist ein großes Pharmaunternehmen und ähm das

10:09 Farmerunternehmen hat verschiedene Zielgruppen und zwar einmal die Ärzte, die natürlich mit diesem Produkt am Ende umgehen oder das äh den den Menschen geben, die Apotheker und die Lihen, also

10:21 Menschen wie du und ich, die so bisschen informiert werden müssen und was die super machen, die das kommen oft so neue klinischen Studien raus und Entwicklung und so weiter. und die willst du oder

10:32 ein neues Produkt und das möchtest du kommunizieren. Jetzt kannst du diese ganzen Inhalte nehmen, in die KI geben und Zielgruppengerecht ausspielen, weil ein Arzt, der kennt sich aus mit dem Thema,

10:44 da müssen oder sollen und können viele Fachwörter drin sein. Ich habe keine Ahnung von Zin, mir musste das Ganze ein bisschen einfacher erklären. Ja, und also dieses

10:53 Zielgruppengerechte Ausspielen von Content und Informationen ist was so KI einfach sehr sehr stark ist. Ja. Ja. und Übersetzung. Ja, klar. Das ist ähm das geht mittlerweile sogar für Videos.

11:05 Also, wir sind gerade dabei Videos von uns, die wir produziert haben mit deuter Sprache ins Englische zu übersetzen, mit einer KI. Ja, siehst du, kannst du da in

11:12 Lippenbewegung gar nicht mehr sehen, ob welche Sprache das ist, also das ganze Thema Dubbing, wo du früher irgendwie viele Menschen hattest, die in Film äh das synchron über nicht synchron

11:22 übersetzt haben, aber wie heißt das? Ähm Dubbing halt. Ja. Ja. Ja. Das kann KI heute und genauso Texte. Ja. Da hat man sich vor was 10 Jahr noch kaputt gelacht, was da teilweise Google

11:31 Translate gemacht hat. Heute ist hat glaube ich Deep ein besseres Englisch als ich. Ja und das witzige da sieht man auch die Entwicklung von einem halben Jahr hätte ich gesagt, okay diese ganzen

11:41 Tools nach außen hin für Social Media an meine Kunden gerichtet würde ich diese Tools nicht nutzen, weil man irgendwie immer noch sieht, okay die Mundbewegungen passen nicht richtig auf

11:49 die Übersetzung. Das sieht irgendwie noch so ein bisschen oder hört sich noch so ein bisschen robotisch an und der Hauptuscase ist eigentlich, wenn ich interne Schulungsmaterialien oder intern

11:58 in mein an meine Mitarbeitenden kommunizieren möchte, die alle vielleicht aus verschiedenen Ländern kommen und wenn das sie ohne Rede hält, dann kann ich die halt direkt irgendwie

12:05 übersetzen und da ist es auch nicht so schlimm, dass es nicht perfekt aussieht. Jetzt ein halbes Jahr später sind die Tools so gut, dass ich sagen würde, okay, man kann die eigentlich auch schon

12:13 für Social Media verwenden. Und ja, dieses ganze Thema übersetzen, ob das die Sprache ist, ob das ein Video ist, ist ob das Content ist, der quasi übersetzt wird an verschiedene

12:23 Zielgruppen auch in der gleichen Sprache. Da ist äh ist KI schon super. Und der fünfte Punkt ähm für den KI sehr sehr gut genutzt werden kann, ist die Simulation von Perspektiven und von zweiten

12:39 Meinungen. Was heißt es? Ähm gibt, also ich glaube, ich kann mir als Unternehmen unendlich viele Use Casases hier vorstellen und zwar ein Uscase, den wir auch tatsächlich nutzen, ist

12:52 Vertriebsgespräche zu simulieren, abhängig von der Persona, die mir gegenüber sitzt. Ich habe irgendwie meinen Pitch oder meine Ideen, meine Informationen und spiel die jetzt an

13:02 irgendjemand außen. Und diese Person kann Persona A sein, also vielleicht irgendwie der strenge CFO, der nur auf die Zahlen guckt oder es kann der kreative oder die kreative

13:12 Marketingdirektorin sein, die der Datenschutzbeauftragte oder der Datenschutzbeauftragte. Genau, den ich abholen muss, beizubringen, wie viel Sinn es ergibt für sein Unternehmen,

13:21 dass er nicht nur auf der Bremse stehen soll. Genau. Nein. Ähm und quasi so eine Simulation ähm durchzuführen, andere Perspektiven zu bekommen oder ich bereite eine eine Präsentation vor oder

13:32 ich weiß, ich habe ein Boardmeeting und im Boardmeeting ist Persona A, Persona B, Persona C und die haben an kommen alle ein anderen Background und schauen anders auf mein Unternehmen und ich muss

13:42 antworten und mal überlegen, was könnten die mich fragen und die richtigen Antworten vorbereiten, ne? Da ist KI auch einfach super. Also diese Perspektivgenerierung, die

13:50 Meinungsgenerierung und Simulation von verschiedenen ja Fällen und und Situationen und Personas. kannst im Prinzip so ein Board zusammenstellen aus den verschiedenen Personas und da deine

14:01 Ideen reingeben und es da beleuchten lassen. Ja, wie sieht das aus für den Betriebsrat, wie sieht das aus für den Aufsehsrat, wie sieht das aus für die einzelne Mitarbeiterinnen und so weiter.

14:10 Da gibt's gerade im Unternehmenskontext wahnsinnig viele Beispiele und ich glaube, es wäre auch ganz gut für uns generell in der Welt mehr Perspektiven aufnehmen zu können. So, jetzt haben wir

14:19 uns Aufgabenbereiche angeschaut, für die KI sehr gut geeignet ist. Es gibt aber auch Aufgabenbereiche für die KI einfach nicht so gut geeignet ist, wo ich lieber selbst arbeiten sollte. Und äh

14:31 vielleicht fangen wir mit dem ersten an bei Lern und Verständnisprozessen. Ganz genau. Also klar kann mir die IKI helfen zu lernen und die KI kann mir auch helfen, wie wir es gesagt haben,

14:43 beispielsweise Marketingplan auszuarbeiten. Aber wenn ich den dann nie wirklich durchgehe, sondern einfach nur sage, okay, das hat die KI gemacht und gar nicht verstehe, was dahinter

14:52 steckt, dann äh sollte ich da schon noch mal hingehen und probieren, das nachzuvollziehen. So ein bisschen als wenn ich nur noch mit dem Autofahrer und Fahrradfahre mit Google Maps und gar

15:03 nicht mehr weiß, wo mein Supermarkt ist ohne Google Maps. Also, wenn ich das Verständnis komplett verliere, sondern mich nur noch irgend auf etwas verlasse, das nicht mehr durchsteige. Also, da ist

15:11 Vorsicht geboten bei solchen Prozessen. Ähm wichtig ist es natürlich auch, dass ich das Verständnis mitbringe von dem, was mir die KI da sagt, also dass ich schon verstehe, worum es geht. Ja, und

15:23 manchmal ist ja gerade dieses Lernen eigentlich der Teil der Aufgabe das, was du willst ja oft mal wirklich ein Lerneffekt erzielen und den kriegst du halt nicht, wenn du einfach das Ergebnis

15:34 von der KI nimmst und copypastest, ohne dann hierin einzuschalten. Das ist so generell die große Gefahr äh die ich auch teilweise bei mir selbst sehe. Ich denke ja, da kommt ja eigentlich immer

15:43 irgendwas cooles raus. Ich copypaste es und hat einfacher, wenn man sein hier nicht anschaltet. Aber klassische Beispiel, wenn ich eine Sprache lernen möchte, eine KI kann mir gut Sprache

15:53 beibringen beispielsweise und dann gehe ich aber durch diesen Prozess und spreche mit der KI und mache meine Fehler und die korrigiert mich, dann gehe ich durch diesen schmerzhaften

16:04 Lernprozess durch und lerne am Ende und kann am Ende was. So, wenn ich jetzt aber z.B. nicht so gut in Spanisch bin und äh lass mir immer nur Texte einfach übersetzen von der KI, mach Copypaste

16:15 und fügt das dann in Anwort ein, dann lerne ich nie Spanisch, ne? Weil die Idee ist ja, ich muss durch diesen Schmerz, diesen Lernschmerz gehen und äh ja, daher sollte man KI nicht verwenden,

16:28 wenn es das Lernen das eigentliche Ziel ist, das ganze. Dann ist es keine Coelligence mehr, sondern ist es komplett out gesource. Genau. Genau. Dann ist einsprin und wenn es weg ist,

16:37 dann habe ich ein Problem und ich will ja auch mein eigenen Brain vielleicht manchmal ein bisschen trainieren. Genau. Der zweite Punkt sind hohe Genauigkeitsanforderungen. Wir haben ja schon

16:49 becations gesprochen haben, äh dass die KI oft Fakten erfindet. äh gerade generative KI ist eben nicht extrem genau und ähm ich muss mir bewusst sein, in welchem Umfeld ich gerade die KI

17:04 verwende und ob ich selbst noch verstehe, wo die KI die Fehler macht und wo die KI ungenau ist. Wenn es also wenn ich A nicht verstehe, welche Fehler eine KI machen kann, weil ich nicht genau

17:17 verstehe, wie die KI funktioniert oder B die KI in dem Unfeld nutze, indem ich selbst kein Experte oder Expertin bin und so Fehler nicht gut erkennen kann, dann sollte ich KI auch nicht verwenden,

17:29 insbesondere wenn es um irgendwelchen kritischen äh kritischen Prozesse geht. Dazu kommt, dass KI oder die die Anwendungen, die wir heute nutzen, oftmals auch ein bisschen schusselig

17:37 sind. Ich hatte das letztens, ich habe mir ein Skript gebaut, um Postleitzahlen zu analysieren. Ich wollte wissen, wenn es die und die Postleitzahl ist, ist das

17:45 eine Großstadt? Ist das eine Kleinstadt? Äh oder ist das ein Dorf und in welchem Bundesland? Und so beim ersten Blick sah das alles super aus, aber dann ist mir aufgefallen, dass irgendwie nur von 0

17:55 bis 7 gemacht wurde und 8 und neun ist einfach weggelassen. Ja. So ein so wie so ein Schlüsselkeitsfehler. Ja. Und auch da wieder festgestellt, na ja, wenn ich das nicht wirklich durchdringe und

18:04 den Code verstehe, dann habe ich ein Problem. Genau. Also immer alles checken und insbesondere, wenn die Genauigkeitsanforderungen sehr hoch sind, einfach entweder nicht nutzen oder

18:15 ganz besonders doll drauf achten und nachschauen, dass es eben richtig ist. Dann haben wir natürlich auch solche ethischen Themen, ja, die jetzt wahrscheinlich noch mal relevanter

18:24 werden auch im ganzen Verteidigungsthema. Wir wissen, es werden immer mehr Drohnen eingesetzt. Die Drohnen sind kampffähig. Wir hören, dass die Drohen mit KI arbeiten. Jetzt

18:33 ist die große ethische Entscheidung, wann trifft eine KI die Entscheidung, ob der jetzt geschossen wird oder nicht geschossen wird. Vielleicht der krass das krasseste Beispiel. Ich hoffe mal,

18:40 dass die meisten Hörer so Entscheidungen nie treffen müssen und weniger schlimme in weniger schlimmen Umfeld irgendwie arbeiten, aber klar, das wäre jetzt ein krasses irgendwie Beispiel. Leben oder

18:52 Tod, Einstellung oder nicht Einstellung, ne? Ja, Einstellung oder Eininstellung ist tatsächlich irgendwie ein relevantes Thema und fällt auch in der EU unter Hochrisiko ähm System und

19:03 ist auch gut so, wenn wir das beis Thema schon angesprochen, wenn ich jetzt eine KI hätte, die entscheidet, welche Person ich zu einem Interview einlade oder nicht also nicht unterstützt, nicht mir

19:13 Hinweise gibt mit einer Erklärung und ich als Mensch entscheide, sondern sagt die Person ja, die Person nein, dann ist es a aktuell ist es illegal in der EU, aber auch zurecht, denn wir haben ja das

19:23 beides Thema angesprochen. Wenn die KI lernt, oh, guck mal, die Chefs sind in der Regel, weil historisch alles weiße alte Männer. ähm und äh jetzt für eine Führungsposition sich eine Frau oder

19:36 jemand einer anderen Ethnie bewirbt, dann könnte die KI ja denken, wahrscheinlich sind die ja nicht so gut, weil meine Daten zeigen, dass die Leute, die da oben sind, sehen so aus und lädt

19:46 dann die Person nicht ein und das ist natürlich eine Katastrophe und äh daher immer wenn es ethisch relevante Themen gibt, wo es Auswahl von Menschen gibt oder eine Emotionsbewertung auch von

19:58 Menschen gibt, die zu irgendeinem Ergebnis führt, ähm sollte man sie nicht verwenden. Punkt eigentlich. Also, es gibt wie gesagt, wenn es unterstützend ist bei einem Bewerbungsprozess und das

20:13 seine Logik gibt und ich kann mir die als Mensch anschauen und bin der Human in the Loop und so weiter und so fort, ist es noch mal ein anderes Thema. Aber generell alles, was so so ethische

20:21 Themen sind, ähm da muss man ganz vorsichtig sein. Und in Abgrenzung zu vielen anderen Themen kommt ihr hinzu, dass ich das ständig weiterentwickelt und zwar einer wahnsinnigen

20:30 Geschwindigkeit. Also hätten wir von einem Jahr gesprochen oder vor zwei Jahren, hät es noch viele viele andere Felder gegeben, wo wir gesagt hätten KI ist nicht der richtige Partner, aber

20:39 diese Grenzen sind so ein bisschen schwimmend. Ja, vor einigen Monaten hätten wir auch gesagt, na ja, für mathematische Aufgaben ist jetzt der generative KI nicht der beste Partner,

20:47 nicht die beste Cointelligence. Das verändert sich gerade. Ja, mittlerweile ist KI oftmals besser als der Mensch in Mathematik und wer weiß, was in einem Jahr oder in zwei Jahren ist. Ja, heute

20:57 schließt KI schon besser ab als die meisten PhD Studenten, die Experten und Experte in einem Thema sind. Ja, und auch bei technischen Themen und kann sich so ein bisschen vorstellen, es gibt

21:06 irgendwie eine Grenze. Auf der einen Seite sind die ganzen Sachen, die die KI schon sehr gut kann und auf der anderen Seite sind die Sachen, die sie halt noch gar nicht kann und es gibt so ein paar

21:15 Aufgaben, die sind irgendwo an der Grenze, die kann sie manchmal gut, manchmal schlecht und so ein bisschen kontextabhängig, aber diese Grenze verschiebt sich halt immer weiter in die

21:25 Richtung von Dingen, die sie kann und Dinge, die vom halben Jahr, wie du sagst, nicht ging gehen vielleicht heute. Und deswegen ist es auch wichtig, sich immer weiter mit diesem Thema

21:34 auseinanderzusetzen. Die größte Gefahr ist, dass ich mir ein Thema einmal anschaue und dann sage, die KI kann das ja alles gar nicht, aber in einem halben Jahr kann sie es vielleicht, ne? Also

21:44 dieses am Ball bleiben äh immer weiter zu lernen und die Geschwindigkeit ist so schnell ist super wichtig und natürlich versuchen wir mit dem Podcast den kleinen Teiler zu leisten, aber es ist

21:54 ein ja sehr dynamisches und spannendes Feld. Die Themen werden uns nicht ausgehen. Die Themen werden uns bestimmt nicht ausgehen. Nee, wir haben heute gelernt, wann wir KI gut einsetzen

22:03 können, wann schon perfekt ist und wo es auch noch Themen gibt, wo KI noch nicht perfekt ist und vielleicht auch nie perfekt sein wird. In der nächsten Episode wird's dann deutlich mehr Hands

22:14 on. Und zwar schauen wir uns ein ganz wichtiges Thema an, soll das Prompt Engineering. Und wenn euch der Podcast gefällt, lasst ein Like da, klickt auf die Glocke, schreibt gerne unten ein

22:25 Kommentar, damit helft ihr uns wirklich sehr. Danke euch. Bis zum nächsten Mal. Okay, was haben wir heute gelernt? KI kann uns helfen, aber sie wird uns nicht schlauer machen, wenn wir sie nur als

22:37 Copypaste Maschine nutzen. Und wenn sie mal wieder Fakten erfindet, einfach cool bleiben. Ist ja nur die Zukunft der Menschheit, die da auf dem Spiel steht. Haha, lustig nicht. Cointtelligence ist

22:49 eine Produktion von The Key Academy. In Zusammenarbeit mit Snipkey. Produziert bei Studio Co in Berlin. Produktion und Regie: Christina Manuele, Fuat Sli und Elias Frell. Creative Director: Lukas

23:04 Schelter, Redaktion und Moderation Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger. Abonniere uns auf Spotify, Apple Podcasts oder YouTube. Danke fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal. M.