Arbeitsplatzkiller KI? Was Entwickler wirklich bewegt

00:00:14: Lieber Andreas, du bist ja Analyst.

00:00:17: Was denkst Du?

00:00:18: oder wenn ich Dich fragen würde?

00:00:19: Die KI-Entwicklung wie lang ist die in Deinen Augen schon?

00:00:22: Seit wann reden wir darüber?

00:00:24: und seit wann gibt's das?

00:00:27: Wir reden da rüber wahrscheinlich seit ChatGPT, ich glaube das gerade zwei oder drei Jahre ist.

00:00:31: es glaub ich her, seitdem es gelangst wird.

00:00:33: Und die KI-entwicklung ist deutlich, deutlich länger.

00:00:36: Die geht natürlich schon so seit den fünftiger Jahren zu Ende... immer mehr an Treiff gewonnen, ja es gab dann diese Robotik Bröstes Automation Machine Learning die ganzen Themen.

00:00:46: Die kam schon vor diesen LLMs aber ist schon eine ganze Weile her.

00:00:51: Das ist eine ganze Weile her, ne?

00:00:52: Ich glaube und unser heutiger Gast Alexander Händorf der selbstständige KI-Berater.

00:00:57: Der wird uns auch darin gehen noch mal mitnehmen was so seine Sichtweise auf KI's wie lange das in seinen Augen schon geht, was die Entwicklungspotenziale sind.

00:01:06: und vor allen Dingen haben die eine Studie durchgeführt wo sie mal Entwickler gefragt haben.

00:01:11: ja zu Themen Wie geht ihr mit KI um Was betrügt euch in Richtung KI?

00:01:15: Und er wird uns davon berichten und da freue ich mich sehr darauf dass wir ihn zu Gast haben und sage film ab.

00:01:24: Alexander Händorf ist selbstständiger KI-Strategieberater und Vorstand des Python Softwareverbandes.

00:01:30: Was das ist, was der Verband macht, würde er uns gleich selbst erzählen – nur so viel!

00:01:34: Er beschäftigt sich seit rund fünfzehn Jahren mit dem Thema KI also lange vor ChatGBT und versteht die aktuelle Entwicklung eher als Fortsentwicklung.

00:01:43: Spezialisiert ist er auf die Einführung von Open Source in Verbindung mit modernen Arbeitsweisen.

00:01:48: Seine Kunden, ja die sind häufig Datenintensive Unternehmen auch Mittelständler und entscheidend ist für ihnen weniger die Unternehmensgröße als der Transformationswille der Leitungsebene.

00:01:59: Aber ich denke mal alles das würde uns gleich selber nochmal erzählen und damit sage ich herzlich willkommen Alexander bei Time for Work!

00:02:05: Ja vielen Dank für die Einladung.

00:02:06: freut mich jetzt zu sein.

00:02:08: Sehr gerne sehr gern stelle dich doch unseren Höhenden bitte einmal kurz vor wer bist du was machst Du?

00:02:12: Und ja was beschäftigt sich?

00:02:14: Ja, ich finde das ist schon sehr gut zusammengefasst.

00:02:17: Ich kann ja gar nicht mehr so viel beitragen weil also für mich es immer wichtig zu sagen Einführung von KI war nie nur eine technologische Frage sondern auch immer ne äußertorische frage.

00:02:27: da geht's immer um change und invention und anders zusammenwirken als man es vielleicht vorher gewohnt war Und die habe ich natürlich auch das erklärt dass diese verschiedenen rollen dich haben.

00:02:38: also ich bin entweder KI-Strategieberater klar Brot und Wasser.

00:02:47: Aber ich bin auch im Ehrenamtstag ente- engagiert, im Pfeifensoftwerferband.

00:02:53: Förderzeit über zwanzig Jahren die programmiersprache Pfeifen.

00:02:56: Pfeife ist auch eine direkt treibenden Kräfte hinter der ganzen KI-Explosion in Open Source auch.

00:03:03: Und da mich seit ein paar Jahren jetzt auch im Vorstand dieser Austausche in der Community oder unsere Konferenz ist einfach auch mal sehr wichtig für zahlt es immer auch gegenseitig aufeinander ein.

00:03:12: man hat ein tolles Netzwerk mit Experten, wir haben eine tolle Kultur wo wir miteinander uns austauschen.

00:03:18: Immer im Sinne ja Auto get things done das ist immer wichtig geht nicht um die neue tolle Demo.

00:03:24: auch immer bei KI gehts nichts sondern es geht welchen Impact haben wir?

00:03:29: Wie schaffen wir wirklich mehr Werte?

00:03:30: und was muss man auch mal wieder komplett neu denken und nicht nur anflanschen.

00:03:34: das sind so meine Prinzipien.

00:03:37: ... Roller als KI-Strategieberater, wen bewezt du und was sind da so die typischen Fälle?

00:03:45: Ich denke mal eine Stärke ist das ich auf verschiedenen Ebenen agiere.

00:03:51: Also ich habe es nochmal so zusammengefasst also Boardroom to Code.

00:03:54: Das heißt ich kann der Geschäftsleitung erklären... ...was wir tun müssen aber da ich natürlich auch sehr viele Technologien schon selber eingesetzt habe... ...und immer wenn etwas Neues rauskommt auch immer Hands on Mache.

00:04:06: Es gibt bestimmt bessere Programmierer als mich aber... Ich verstehe, habe Technologieverständnisse und hab natürlich dann auch Street Credibility sozusagen auf beiden Ebenen.

00:04:14: Und kann da noch hier einfach für die richtige Vermittlung sorgen weil meistens sind es... einfach Missverständnisse oder ja wie's halt immer so läuft in großartig größer ist die Organisation, desto mehr Slides und desto meer muss man auch Leute einfach direkt ampolen.

00:04:30: und das ist denke ich mal eine Stärke diese Brücken zu bauen aber auch darauf hinzuweisen.

00:04:37: Okay, lass uns auch nicht in Details verlieren.

00:04:39: Sondern ... Lass uns fokussieren auf was ist in der Mehrwert?

00:04:42: und was müssen wir vielleicht auch mal ganz neu denken?

00:04:45: Dieser Anstöße auch zu geben.

00:04:47: Sind es da größtenteils Konzerne oder hast du auch mittelständische Unternehmen als Wer-Werl?

00:04:51: Beides!

00:04:53: Also für mich ist... Für die Kundenwahlen mit Kunden, mit denen ich arbeite immer viel wichtiger was wollen die erreichen?

00:05:00: wenn ich merke das ist irgendjemand Wer will nur eine nette Demo haben, shiny.

00:05:05: aber wenn ich keinen Impact sehe dann sag' ich bin da falsche dafür.

00:05:09: Also ich bin sehr... ...impact und lösungsorientiert und wenn ich nicht das Gefühl hab wir haben ja auch wirklich was abgeliefert was die Unternehmung weiterbringt,... ...dann sage ich lieber mach's mit jemand anderem.

00:05:20: Ja okay das heißt wirklich hänns on so wie du auch vorhin gesagt hast dort mit auch mal anzupacken Und die Probleme anzunehmen.

00:05:29: Ja, also auch Problemen offen ansprechen das ist meistens das Schwierige und ich meine warum holen Unternehmen externe Berater rein?

00:05:36: weil ich als externer Berater auch Sachen offener ansprechen kann als Menschen die schon seit fünf Jahren noch weitere fünf Jahre oder länger zusammen arbeiten wollen.

00:05:44: da sind Menschen natürlich manchmal ein bisschen vorsichtiger weil natürlich auch immer die soziale Stimmung in dem Unternehmen wichtig ist und Ich kann reingehen immer auf Zeit da und ich hab dann natürlich ein paar mehr Freiheiten auch mal Sachen offener anzusprechen, aber natürlich dann auch diese Mauern einzureißen.

00:06:01: Denn wenn ich sie sehe... Genau, ich hätte noch mal eine Frage zum Python.

00:06:07: Jetzt erst einmal die Frage der Aussprache.

00:06:10: Ich hätte gedacht, Python aber das ist wahrscheinlich nicht richtig.

00:06:13: Du hast es anders ausgesprochen.

00:06:14: Hilfen wir dort nochmal mit der Ausprache?

00:06:15: Tatsächlich Python.

00:06:16: also entspricht's und da kommt der Name auch her genau wie Monty Python aussprechen.

00:06:21: Der Name hat mit der Schlange auch wenn ihr oft verwendet wird nichts zu tun sondern der Findergido vom Grosseum.

00:06:28: Python ist ja in Holland erfunden worden.

00:06:29: Das ist ein schönes Beispiel in der EU erfunden USA groß gemacht.

00:06:36: Genau, der one-one-two Python Fan.

00:06:38: Daher kommt der Name und deshalb haben wir da auch immer... Schön wieder was gelernt?

00:06:42: Sehr gut!

00:06:43: Kannst du uns zum Verband noch ein bisschen etwas erzählen?

00:06:45: also wie ist diese Community aufgestellt?

00:06:47: Wer ist da alles drin?

00:06:49: Bisschen was hast du schon gesagt mit was beschäftigt ihr euch?

00:06:51: aber ja wo kommen die Leute her, die dort dran mitarbeiten und was ist so der Sinn und Zweck dieses Erfahrens?

00:06:56: Das Schöne ist in der Community, die Leute kommen von Überall her.

00:06:59: Also nicht nur örtlich, also international.

00:07:02: natürlich sind wir jetzt hier auf die Deutschsprachregion fokussiert.

00:07:07: mit unserer Arbeit aber auch vom beruflichen Hintergrund kommen die Leute wirklich überall her und das fördern wir auch.

00:07:13: Das fördern wir auch auf unserer Konferenz der Preikon.de, die nächstes Jahr auch in Aprile Heidelberg stattfinden wird.

00:07:19: Und das ist glaube ich auch das was mich in diese Community so gezogen hat und gesagt hat lass mich da mitwirken und dass auch so mitgestalten weil Man hat vom Astronomen bis Zalando alle da.

00:07:31: Und ich glaube und bin der festen Überzeugung, wir können in Deutschland natürlich einen riesigen Mehrwert schaffen und Impact schaffen wenn wir mal aufhören diese Silo-Denke und die Branchenlösung.

00:07:40: sondern die erste Frage muss es sein Ich habe hier ein Problem hatte es eine andere Branche schon gelöst und auch einfach mit Wissenschaft und anderen Industrien in den Austausch zu gehen bzw vielleicht auch mit Beratern wie mir zu sprechen so sagen hey hast du da vielleicht schon was gehört?

00:07:55: Weil das Schöne an der Community ist Die hat eine super gute Kultur, es gibt keine blöden Fragen.

00:08:00: Also das heißt man kann sich sagen ich hab hier das Problem so profan als auch ist und man wird einfach von jemand anderen der Community ne nette Antwort bekommen und ne Lösung wenn wenn's eine gibt oder einen Vorschlag.

00:08:11: Es ist kein.

00:08:13: es ist kein Show off den man manchmal in anderen Community so mitbekommt dass es dann so ein Experten Battle um mini Details geht Und es ist auch nicht so ein nürdige Verein, wenn ich das richtig raushöre.

00:08:24: Also wenn du sagst, ihr seid schon am Business dran als wenn ich mich interessiere und sage, mh, könnte vielleicht für mich ganz spannend sein so das Thema KI in der vertieften Form?

00:08:34: Ja also ich will da gerne mal was lernen.

00:08:37: Da kann ich da auch etwas lernen und hab dann nicht bloß mit langen Bärten und tiefen Form.

00:08:42: Nee alles!

00:08:46: Die Community ist natürlich jetzt... Ich würde nicht sagen, sie ist auch nördig.

00:08:53: Weiß man mal nicht was Nerd heute eigentlich isst?

00:08:55: Ist das ein Malus oder ein Bonus heute?

00:08:57: Das schwimmt immer so ein bisschen.

00:08:58: aber ich denke was wichtig ist sind Use Cases und seit über zehn Jahren sind es Use Caces mit Open Source von Leuten in der Forschung aber zum großen Teil auch Leute aus der Industrie.

00:09:13: Die Firmen waren bei uns schon am Vorträge gehalten.

00:09:15: da waren sie noch einen Startup wie z.B.

00:09:17: Blu Yonder oder auch Zalando Early.

00:09:19: Also natürlich haben wir viele Start-ups, die sind natürlich ein bisschen früher da gewesen weil Start-Ups haben natürlich immer einen Vorteil sie können die neuesten Technologien einsetzen, sie haben nicht wie bei anderen großen Einführte.

00:09:29: Ja Sie haben ja nicht diese Tanker und man müssen migrieren und wir müssen neu denken.

00:09:32: und ja natürlich in einer großen Organisation ist es immer viel komplexer Und das haben wir alles darin die Leute präsentieren.

00:09:38: ich habe das so gelöst Ich hab' die Erfahrungen gemacht und Wir haben halt nicht diese AI Vision und Pate und Counter Talks und das finde ich wichtig das mehr ins Rampenlicht zu stellen, weil ich verstehe es inzwischen auch als Mission einfach für das Land und die EU.

00:09:55: Weil wir müssen jetzt einfach mal ein bisschen pragmatischer werden und viel Talk machen und brauchen... Wir haben kein Erkenntnisproblem, wir haben Umsetzungsprobleme und ich sage guck mal da ist eine Community!

00:10:05: Die macht das seit über zehn Jahren, die setzt um und die teilt das Wissen und die Leute tauschen sich aus.

00:10:10: Und wir haben ja wirklich auch... deutsche Firma inzwischen mit einem Vortrag oder als Besucher am Start, die waren so kennt.

00:10:20: Also eine riesenlange Liste und das ist wirklich toll zu sehen wie sich das auch verbreitet hat.

00:10:26: Okay super!

00:10:27: Die Nachricht kam an und ein Thema was halt mal heute auch zusammensitzen.

00:10:31: Ihr habt ja zuletzt auch ne Umfrage rausgebracht, die mega spannend isst.

00:10:36: und dazu zunächst erstmal die Frage.

00:10:39: also ging es praktisch ganz kurz zum Reisen ja?

00:10:42: Es ging darum ihr habt praktisch Eignet ihr habt Entwickler befragt die alle teils eures verbandes waren was du vielleicht gleich noch mal sagen wie viel und.

00:10:50: Aber ja machte solche umfragen regelmäßig beziehungsweise was hat euch diese umfrage?

00:10:56: oder was halt euch motiviert diese umfrage?

00:10:58: da ging es um das thema kib.

00:10:59: wird es eingesetzt, was halt?

00:11:01: ich motiviere diese um Frage durchzuführen.

00:11:03: mit der konferenz und dem import den wir haben ist sind wer immer im sozusagen im auge des tornadoes egal wo er gerade ist weil was vielleicht noch wichtig ist zur Konferenz zu.

00:11:15: Wir haben einen offenen Call, also wir haben nicht Leute die belegen, wie sollten wir einladen und so politisch sondern sagen, wir haben einen ofnen Wettbewerb reicht eure Vorträge ein und dann haben wir einen Riesen-Reviewer Team, was das dann die besten auswählt.

00:11:30: Also schon so klasse Schlüßenschaft?

00:11:32: Ja, doch mal mitten drinnen!

00:11:36: ist kein Peer Review auf wissenschaftlichen Niveau, aber wir glauben einfach, wir sind eine sehr diverse Community und wir glauben, wir brauchen diese verschiedenen Facetten und Perspektiven um einfach gute Entscheidungen zu treffen oder auch für alle was am Start zu haben.

00:11:51: Wir wollen ja nicht immer nur...wollen nicht hundertzwanzig mal denselben Vortrag hören sondern verschieden.

00:11:56: Und da sind wir natürlich seit Jahren, sind wir dann natürlich begleitigt natürlich auch diese Entwicklung in der Community.

00:12:04: Und wir haben natürlich vor ein paar Jahren war es noch so, als immer, der kommt ja mal diese Analyse raus.

00:12:12: Welche Jobs sind von KI sicher und welche nicht?

00:12:15: Und da wars ja so Entwickler sind super sicher weil Programmieren ist ja so sehr so abstrakt und so schwierig und auf einmal dreht sich das komplett ins Gegenteil.

00:12:26: Und Entwickler also Entwickler die sind im Fokus ... werden auf einmal gefühlt total ersetzt und es gehen diese ganzen Nachrichten durch die Presse.

00:12:37: Und das beschäftigt uns natürlich auch, auch diese ganze Entwicklung beschäftigt... ... uns auch natürlich intensiver auf der Konferenz.

00:12:45: Aber dann kamen natürlich auch die Frage auf wer schreibt denn eigentlich immer in diesen ganzen Reports?

00:12:50: Das sind Wirtschaftswissenschaftler und das sind Leute die aus HR kommen.

00:12:53: und dann haben wir gesagt guck mal wir haben Wir haben diese riesen Community und direkten Zugang über die ganzen Leute, die die Konferenz mal besucht haben.

00:13:01: Jetzt lass uns doch mal wirklich die Betroffenen fragen.

00:13:03: Und nicht immer nur über die betroffene Riesen sondern sagen hey welchen Impact hat das denn auf eure Arbeit?

00:13:10: Wie geht es euch dabei?

00:13:12: Das war der Anlass zu sagen lasst uns mal diese Befragung starten und es wird bestimmtlich die letzte sein weil ich finde wir haben Im Ergebnis hier ein Riesenmehrwert und viel mehr Insights.

00:13:23: Und auch so'n Reality-Check jenseits von Schlagzeilen einfach

00:13:28: erreicht.".

00:13:30: Wie groß ist die Community insgesamt?

00:13:33: Also wir hatten jetzt in der Umfrage haben über zehntausend Leute im Verteiler teilgenommen, haben natürlich nicht alle ja aber wir hatten fast vierhundert in da die dann Teil genommen haben.

00:13:44: also eine sehr gute Stichprobe.

00:13:47: ich würde nochmal auf was Bevor wir auf die Stichprobe oder auf die Ergebnisse reingehen, die mega spannend sind, das kann ich bestätigen.

00:13:56: Vielleicht noch mal einführen.

00:13:57: zum Thema KI.

00:13:58: Du bist ja seit fünfzehn Jahren in dieser Branche und jetzt habt ihr auch die Umfrage gemacht.

00:14:02: aber wie würdest du sagen, wie ordnet sich dieses Thema ein?

00:14:07: Ist es für dich also als dass jetzt diese Welle aufkam?

00:14:09: vor drei vier Jahren hast du dann gesagt naja jetzt kommt's endlich durch!

00:14:12: Also wo würdest Wie hat sich dieses Thema aus deiner Sicht entwickelt, wenn du vor fünfzehn, vor zehn, vor fünf Jahren einen Firmen beraten hast zu dem Thema.

00:14:24: Wo stehen die heute?

00:14:25: Wie sieht das da aus mit Use-Cases, mit Akzeptanz ... Mit der Art und Weise wie wir mit KI umgehen.

00:14:31: Also ich würde einfach mal deinen äußeren Blick darauf interessieren.

00:14:34: Wohin die Reise geht... Das ist seit über fünfzehnt Jahren irgendwie klar, welche Möglichkeiten wir haben.

00:14:40: Die Geschwindigkeit in der es geht, die isst Vielleicht etwas unerwartet, weil die ist wirklich sehr stark angestiegen und in welchen Iterationen hier größere Sprünge gemacht werden.

00:14:55: Die ja ein bisschen sensibel formuliert.

00:15:02: Es ist immer wichtig bei KI also wenn sie eine klare Entwicklung wir haben mehr Daten, wir haben stärkere Modelle es wird größer und ich denke das ist auch mal wichtig jenseits der Schlagzahlen noch darauf hinzuweisen Wie kommt denn diese Entwicklung zustande?

00:15:13: Einerseits, die Entwicklung kommt durch einen offenen Forschungsaustausch bis neulich.

00:15:18: Also viele auch Google haben alles in dem Bereich publiziert.

00:15:22: Alle haben voneinander profitiert und auch Open Source als Tooling und ohne Zugangsbeschränkung.

00:15:30: ich kann die Software einsetzen Ich kann mit KI arbeiten egal ob ich jetzt Studierender bin oder in der Firma.

00:15:37: Das ist ein Riesenspeeder, weil wir auf einmal eine riesige Demokratisierung auf allen Ebenen haben und Menschen ganz anders kollaborieren.

00:15:43: Und natürlich auch das auf internationaler Basis.

00:15:47: Ja...und ähm...das hat natürlich beigetragen, auf einmal dass es diese Riesengeschwindigkeit aufnimmt.

00:15:54: Wenn ich jetzt mal ganz ehrlich bin muss ich sagen was man oft mitbekommt isst wird halt nur an den Symptomen gearbeitet.

00:16:03: Also das heißt, man sieht KI oder alles was vorher da war immer halt.

00:16:07: wir haben hier das könnte so ein Teilproblem in einer festgelegten Prozesskette lösen und dass ist denke ich ein strategischer Denkfehler muss eher hingehen und sagen wir haben jetzt diese ganzen Möglichkeiten?

00:16:18: Und was brauchen wir um den maximalen Impact und eigentlich unsere Ziele zu erreichen?

00:16:22: und der heißt es nicht denn vorher analogen prozess zu digitalisieren jetzt überall Karrierein zu flanschen?

00:16:27: Das ist erstens super aufwendig Das ist auch nur teilweise von Erfolg gekrönt.

00:16:33: und ich würde doch ganz ehrlich sagen, also wer heute sagt lass mal KI machen mit einem mit so ein Prototypen unserem Demo sag ich nicht.

00:16:40: Entschuldigung die Zeit ist jetzt vorbei.

00:16:44: mehr Mut und sagen okay.

00:16:46: Wie schaffen wir mit den ganzen Tools haben, den Mehrwert und wie erreichen wir unsere Ziele?

00:16:50: Und das ist ein Riesendenkschritt.

00:16:51: Da sind wir natürlich auch schon gleich wieder bei der menschlichen, bei der Arbeitsebene, bei einer organisatorischen Ebene.

00:16:57: Das ist keine technische Frage.

00:16:58: Es ist eine menschliche Frage weil es einfach auch Verantwortung, Governance... Also auch die ganze Organisation natürlich auf einmal so vertikal in so eine neue Vertikale bringt.

00:17:11: und vorher war das immer alles so schön über Abteilungen, Verantwortung.

00:17:14: Und jeder war klar was verteilt ist und auf einmal haben wir überall KI mit drin... ...und kann halt Sachen was eine andere Abteilung eigentlich mal konnte oder müsste.

00:17:28: Natürlich KI verkürzt natürlich auch Kommunikation!

00:17:34: Wenn Menschen zusammensitzen, ein gemeinsames Bild zu erzeugen dass wir von der selben Sache reden ist oft sehr aufwändig.

00:17:42: Also alle denken sie haben es verstanden und drei Leute sind im Raum alle haben Meeting und haben Bild im Kopf wenn sie das Meeting verlassen und meistens stellt man dann hinterher fest Oh!

00:17:50: Das waren drei Bilder aber leider nicht drei unterschiedliche Bilder.

00:17:54: jetzt haben wir natürlich mit KI Auch ein Tool, dass jemand seine Ideen schnell visualisieren besser ausdrücken kann.

00:18:01: Auch Leute die kommunikativ vielleicht bei Stakeholder nicht so stark sein haben wir auch in der Studie gesehen das leute die technischen arbeiten und programmieren oft jetzt ja nicht unbedingt die Powerpoint Helden sind.

00:18:12: aber auf einmal haben wir aber sie können bewerten was gut ist und da haben wir natürlich einen riesigen Enabler bei KI.

00:18:18: auf einmal kann ich besser an die Stakeholders kommunizieren in einer Sprache diese versprechen diese sprechen Und ich kann ja bewerten, ob das so stimmt und ob es ist was ich sagen will.

00:18:30: Das ist ja etwas ganz anderes als es immer zu produzieren und alle Synonymib-Kopf zu haben.

00:18:35: Da haben wir Enabler oder auch die Fachbereiche sind auf einmal enabled weil... Ich habe mal einen Prototypen, so stelle ich mir das der Sport vor.

00:18:43: Ja?

00:18:43: Und ich muss das nicht irgendwie lange beschreiben!

00:18:45: Und ich krieg das ja auch immer mit.

00:18:48: also Leute, die natürlich nicht drin sind Die versuchen dann technische Fachbegriffe sind unsicher, halten sich zurück.

00:18:54: Also da einfach auch zu sagen ne, nee komm jetzt lass uns hier einfach wir können ja anders arbeiten und es ist völlig egal wo du herkommst wenn wir einen gemeinsamen Ziel erreichen und da haben wir natürlich jetzt unglaublich viel mehr Tools um einander auch besser zu verstehen und auch schneller miteinander zu arbeiten.

00:19:09: das Lass uns mal... Das ist glaube ich auch ein guter Übergang zu der Studie.

00:19:15: jetzt Da war ja ein Thema auch nochmal wie hat sich sozusagen die Arbeitswelt der Programmiere mit KI entwickelt, so mit zwei drei Fragen, die von heran gingen.

00:19:25: Die erste Frage war erstmal KI als Arbeitsplatzkiller.

00:19:29: Ja ist das wirklich ein Thema?

00:19:31: Du hast es ja auch vorhin schon mal eingeleitet.

00:19:33: also vielleicht kannst du ganz kurz nochmal zusammenfassen Was zeigen da tatsächlich die Daten?

00:19:38: Wie sieht's aus?

00:19:39: was ändert sich tatsächlich bei der Programmierung Oder bei den Programmierern, bei den Paisen oder Experten.

00:19:48: Und wie hat sich da die Rolle?

00:19:51: Wie haben sich die Aufgabenstellungen verändert?

00:19:54: KI-Sparzeit und erzeugt neue Arbeit!

00:19:57: Was haben wir festgestellt?

00:19:59: Also sie trägt zur Produktivität bei.

00:20:01: Sie trägt nicht so zu diesen Skalen, die immer ganz gerne von den Anbietern postuliert werden bei.

00:20:11: Sie löst vor allem Zeitraum einfache Aufgaben.

00:20:17: Wir sehen auch eine Verschiebung zu mehr Architektur, mehr High Level-Aufgaben bei den entwickelten.

00:20:27: Aber wir haben natürlich einen höheren Output und es verschiebt sich vielmehr zum Review und zur Beurteilung der Arbeit hin.

00:20:33: Also teilweise auch so ein paar Zitate

00:20:36: z.B.,

00:20:36: auf einmal.

00:20:37: vorher war jemand, der entwickelt hat ist auf einmal jetzt bin ich der Product Owner Und das hat auch so natürlich so ein Skill Shift, ein Mindshift zur Folge.

00:20:52: Wir sollten aufhören immer diese Ersatzdebatten zu führen weil wir haben ja von malen Tool mit denen man mit den alle schneller umsetzen können.

00:21:00: die entwickelten die Fachbereiche alle können schnell damit umsetzten.

00:21:03: und ich sage auch... Ich kenne das auch beim Kunden, da kommt so rein der Fachbereich hat einen Bedürfnis.

00:21:09: Dann sagen wir jetzt wollen wir gerne automatisieren mit KI lösen und dann sag ich ja kostet so viel und sage oh nee so groß ist das Problem nicht.

00:21:15: dann machen wir es lieber selbst und auf einmal mit KI ist das unglaublich finanzierbar.

00:21:20: Also auf heißt es kommen mehr Tools sein wir können viel mehr umsetzen und ich finde immer der Kuchen ist verteilt und wir müssen nur die Arbeit irgendwie verhalten.

00:21:30: Das ist eine komplett falsche Denkweise und das kennen wir auch vom Jean-Saint Paradox schon aus dem Kohleabbau.

00:21:36: Kann man auf Wikipedia lesen, ist super lehrreich dass man sagen können nein also sinkende Kosten sorgen zu mehr Nutzung und es war auch schon zwanzig, fünfzehn, sechten, siebzehn weiß nicht mehr wann aber in einem Buch des Second Machine Age auch von Wirtschaftswissenschaftlern schon klar dargelegt die Kosten von KI werden sinken und deshalb wird's zum Mehr Einsatz kommen.

00:21:59: Also das heißt, wenn ich deine Antwort jetzt interpretiere.

00:22:02: Na ja wir haben auf der einen Seite sehr populistisch formuliert, Arbeitsplatzkiller gegenüberstehen.

00:22:08: eure Auswertung eurer Daten zeichnet das eher ein positives Bild was ihr abgegriffen habt von der Sichtweise der entwickelnden Personen auf die KI-Entwicklung also dass vielleicht die Angst hat gar nicht mehr im Fotogrund stellt sondern eher die Möglichkeiten und die Nutzungen.

00:22:23: Das ist richtig.

00:22:24: interpretiere das was du gesagt oder als Antwort gegeben hast auf diese populistische formulierte Frage Ja absolut, also wenn wir das auch über die letzten zwei Konferenzen gut beobachten.

00:22:33: Also vor zwei Jahren, die fünfundzwanziger Konferenz da war es noch alles recht neu dass auf einmal auf einmal Coding in so den Chatbots auf den Code anfangen zu coden und so war das erst kritisch.

00:22:44: weil natürlich muss man sehen wir haben eine sehr erwachsene Community mit Senior vielen Leuten die halt ein Senior Level haben die wirklich Software Engineering Chatbots sind heute auch noch nicht super Software-Engineers.

00:22:56: Also wenn es um wirklich ins Eingemachte geht, da wurde sehr kritisch gesehen und sagen ja das ist ganz nett aber... Aber das hat sich dieses Jahr gewandelt.

00:23:04: Er sagt nein, das ist super nützlich!

00:23:06: Und natürlich rutscht auf einmal die Rolle vielmehr in Review und die Überwachung dass es in die richtige Richtung läuft, dass die richtige Architektur das auch nicht Sachen gebaut werden, die ich gar nicht bestellt habe.

00:23:17: Vielmehr so eine steuernde, aber natürlich auch an viele Sachen werden erledigt, die früher Zeitraubend, Konzentrationsrauben.

00:23:24: Aber Fresser waren, wo man sagt okay wie bringe ich das jetzt technisch und muss meine Dokumentation von was anderen lesen?

00:23:32: Da haben wir eine Riesenentlastung und da kommt der Riesen mehr Wert her.

00:23:39: Und was mir auch sehen ist... Wir haben null Hinweise dass Leute sich über einen Job Sorgen machen.

00:23:45: Wir haben auch zum Beispiel gefragt weil es so ein Was was was gerne gesagt hat, ja die weniger juniors einstellen und ich muss sagen das können wir auch nicht feststellen sondern wir haben expliziten wunsch von den entwickelten.

00:23:58: Wir möchten mehr juniors und auch wenn man mal drüber nachdenkt dann erfahrung als.

00:24:04: es ist gut senior und sehr viel Erfahrung zu haben.

00:24:07: aber Erfahrung kann auch im weg stehen gerade wenn's geht neue Lösungswege zu finden ist.

00:24:11: Erfahrungen ist toll Aber auch Ballast ist beides Und Ich finde Es Ist Immer Wichtig.

00:24:17: Frische Köpfe heißt junge Menschen damit zu inkludieren, weil sie diese neuen Perspektiven einbringen.

00:24:22: Und wir sehen das zum Beispiel auch schon in der Forschung dass sich da Hivi-Plätze tatsächlich die Rolle verändert von Pettywork as the assistant work to.

00:24:32: hey du kannst neue Ideen und deine Kreativität und deinen neuen Blick rein bringen also sind viel mehr Chancen als Probleme da.

00:24:39: Also ja zugleich würde ich dir fragen was würdest du jetzt heute Absolventenmitarbeitenden am Ende noch Unternehmen empfehlen, wie sie eigentlich mit diesem Skill-Shift umgehen.

00:24:53: Also die Skill Anforderungen verändern sich.

00:24:55: ja, hast du ja selber gesagt?

00:24:56: Es geht mehr so in Review und vielleicht auch so eine Führungskraft der eigenen Agenten oder sowas... Was sollten sich da heute Absolventinnen einstellen wenn die das mitbringen?

00:25:09: und wie kann man so einen Shift auch begleiten im Unternehmen?

00:25:13: also ich denke Jungen Menschen rate ich ihr müsst genauso das lernen und ihr müsst genau so.

00:25:19: Schmerzen und Sachen selber tief verstehe einmal tiefer stehen um um Intuition zu entwickeln.

00:25:24: wenn ihr die Intrition nicht habt könnt ihr nicht sehen, wenn KI eine KI in die falsche Richtung läuft.

00:25:29: also KI muss man immer kritisch sehen Und ich kann immer jeden nur empfehlen auf der einen Seite baut KI unglaublich komplexe Sachen und sehr beeindruckend und Ich kann auch gerne mal empfehle wenn wir so privat sagen darf Nimmst du mal auch für die Fleckenentfernung, wenn ihr einen Fleck in der Wäsche habt und dann seht ihr gleich wie schlecht KI auch bei so einer einfachen Aufgabe sein kann.

00:25:48: Also das heißt wir sehen hier immer also wir haben ja mit KI einfach eine Wahrscheinlichkeitsmaschine, wo man sagen wir haben wir einfach sagt hey wahrscheinlich.

00:25:57: und dann macht man mit Multi-Agenten sagt hey verketten einfach Wahrscheinlichkeiten.

00:26:01: und wir kennen alle aus Mathematik und wenn so viele Leute übereinstimmen ist es halt noch wahrscheinlicher.

00:26:06: aber es ist trotzdem nur ne Wahrscheinlichkeit Maschine.

00:26:10: Da muss man Sachen wissen, also man muss Strukturen erkennen.

00:26:13: Man muss aber auch Sachen wissen.

00:26:15: Auch hier gab es zum Beispiel gar nichts mit KI zu tun und ich fand eigentlich ganz interessantes Learning was England nach dem PISA Disaster vor fünfzehn Jahren gemacht hat.

00:26:26: Sie haben nämlich tatsächlich auf Wiedermehr gesagt du musst doch mal Sachen wieder auswendig lernen.

00:26:31: Wir müssen raus aus diesen einzelnen strategischen Denkfehlern immer in Ersatz zu denken.

00:26:36: Das ist ein komplexes System und wenn wir immer denken, wir brauchen jetzt keine Schulbücher mehr weil wir haben das jetzt alles digital würde ich immer sagen nein es ist total falsch, weil Raum und Verordnung ist ganz wichtig wie unsere Hilfung funktioniert.

00:26:50: Einfaches Beispiel Ich habe einen Buch gelesen ich sehe es im Schrank oder eine Platte ist noch ein geiler Beispiel.

00:26:54: so ich seh ne Schallplatte Ich höre schon die Musik in meinem Kopf, ohne die aufzulegen.

00:27:00: Also das heißt hier haben wir auch ein Faktor wo wir Menschen ganz anders arbeiten als diese technischen Systeme.

00:27:06: aber ich brauche Domänenwissen ist das sehen wir auch ganz klar.

00:27:10: da sind wir auch eine Erhebung.

00:27:11: es gibt ne es gibt eine starke Verschiebung zur Wichtigkeit von Domäenwissen um zu beurteilen was denn auch unsere und die Automaten uns erstellen.

00:27:23: KI ist schon darauf trainiert immer zum Ziel zu kommen.

00:27:30: Das heißt nicht unbedingt, dass das Ziel richtig sein muss es muss zu einem Ziel kommen.

00:27:35: Es muss einfach so ein Local Minimal treffen und dann kommt da die Antwort und sie kann auch mal krass daneben liegen ja?

00:27:41: Und da muss ich wissen, sorry, das ist nicht plausible, das stimmt nicht!

00:27:45: Und natürlich auch nicht vergessen wir sollten jetzt nicht die Illusion haben, dass alle Daten und aller Kontext in diesen PI Automaten ist.

00:27:56: Also das sieht man ganz oft, weil wir Leuten mit Vertrieb und Leute die viel auch mit so zwischenmenschlichen Sachen zu tun haben.

00:28:02: Dass sie sagen ja kann die KI ich kann einen Haufen Fakten reingeben aber Man weiß soviel über andere Menschen und hat Erfahrung Die sind da nicht drin und die möchten wir auch gar nicht erfassen.

00:28:14: also was man Ja also es gibt mehr Chancen als Als Probleme die man nur sehen muss und probleme sind natürlich schon klar ist in Herausforderung dass man Natürlich eine Organisation neudenken muss, rollen auch in die Skillshifts und auch weiteres Training von Leuten mit einplanen muss.

00:28:35: Und wir haben auch einen Riesen Lücke festgestellt in der Erhebung und die ist wirklich dramatisch.

00:28:42: Nur elf Prozent haben gesagt sie haben Governance Framework also heißt... Wir fragen wer es denn für KI generierte Inhalte verantwortlich?

00:28:53: Wer, wer ist ein letzter Konsequenz verantwortlich?

00:28:56: haben nur elf Prozent angegeben es gibt eine klare gibt ein klares framework und das ist geklärt.

00:29:02: Und neunundachtzig Prozent sind ist es offen und dass ist natürlich jetzt sagen wir ja nicht so schlimm solange es passiert.

00:29:09: und ich muss sagen es ist super schlimm weil wenn governance und Verantwortung nicht geklärt ist dann würde es in Unternehmen das die Leute keine Entscheidung treffen.

00:29:17: Jetzt gehen wir auch wieder ein bisschen zurück.

00:29:19: Wir wollen den Speed-Up, wir wollen mein Impact haben und einen Impact bekommt man einfach hin.

00:29:24: Wenn Leute enabled sind und sagen, wir haben jetzt hier einen kleinen Rahmen in dem Rahmen können wir Entscheidungen treffen?

00:29:28: Dann können wir sie treffen!

00:29:30: Und dann kommen wir raus aus diesem.

00:29:31: ich muss woanders nachfragen und dann kennen wir das alles.

00:29:35: da geht die Entscheidung im nächsten Schreibtisch und ja und in der Fall wird alles C und Träge.

00:29:41: Das ist ein Phänomenes haben wir schon seit sehr vielen Jahren.

00:29:49: Wir brauchen Entscheidungsfreude.

00:29:50: Und Entscheidungs Freude kann man einfach durch eine klare, geklärte Verantwortung in der Organisation auf sehr gesunde Beine stellen und da sehr viel zu tun.

00:29:59: Hier sehe ich aber tatsächlich natürlich einen großen Bedarf auch hierauf zu klären weil natürlich klarer.

00:30:06: Leute die jetzt mehr in HR sind, sind auf einmal mit dieser KI-Welle konfrontiert.

00:30:11: Und hier ist natürlich auch wieder richtig die Brücke um das Verständnis zu bauen wie Wie könnt ihr besser zusammenarbeiten?

00:30:17: Das heißt, was müsst ihr auch jetzt einfach als Governance aufstellen.

00:30:21: Damit damit alle wieder arbeiten können und schnell arbeiten können ohne dass wir nur Fragen stellen kann sagt ich kann das eigentlich nicht so entscheiden weil ich es nicht verstehe oder unsicherheiten mal.

00:30:33: oft ist ja immer noch leider keine Entscheidung.

00:30:35: die richtigen großen Firmen da müssen wir weg von.

00:30:37: also das ist ganz wichtig und dann muss man die Menschen abholen und man muss es auch offen ansprechen weil nur so kann man's lösen Das stimmt.

00:30:46: Ich meine, das kennt man ja auch wirklich wie du gerade sagst großen Firmen.

00:30:48: Das hat ja mit KI erst mal gar nichts zu tun.

00:30:50: Die Entscheidungsträgheit, dass es Dinge aufgeschoben werden wird die nächste Abteilung gefragt.

00:30:56: und jetzt kommt natürlich noch dieser Player hinzu was machen wir denn?

00:30:59: Welche Entscheidungen kann der Agent treffen?

00:31:02: wo muss der Mensch nochmal drüber schauen?

00:31:04: und das hatten wir auch sehr oft diskutiert bei uns.

00:31:08: Wie viel werden den dann auch?

00:31:09: Wie viele Entscheidungen sind soviel oder wie viele Kontrollentscheidungen für den Menschen, dass der sagt hier du wirst zwar immer gefragt soll ich das jetzt da und da eintragen.

00:31:18: Du klickst einfach immer nur ja dann hast du auch nichts gekonnt ne?

00:31:21: Dann ist die Entscheidung quasi übergangen und du machst kein Review.

00:31:26: also hier ist sogar noch einen weiteren Punkt den ich anfügen möchte.

00:31:29: es ist noch eine andere Trägheit ist nämlich Datenträgheit.

00:31:34: Die Träger so wissen seit ne also bei zwanzig vierzehn haben wir Big Data ist in New Orleans diese ganzen Trends und immer hieß es hey räumt die Daten auf macht die Daten Governance weil.

00:31:44: viel Governance in dem Bereich ist Zugriff, wer darf auf welche Daten.

00:31:48: Wo ist was sensibles drin?

00:31:49: Wo ist nichts sensibles drinnen das zu klären.

00:31:51: und das heißt wir haben immer viel so sehr diesen einfachen Weg.

00:31:55: Wir machen irgendwie etwas shiny und was mit einer schönen Oberfläche Und ich sehe wie es immer noch ein Riesenaufholbedarf diese ganzen den Datenaum Einfach mal zur Strukturieren die Governance dazu strukturieren und KI ist immer nur so gut Wie die Daten auf denen sie läuft.

00:32:10: und gerade für Unternehmen ist es wichtig, die eigenen Daten gut strukturiert zu haben.

00:32:15: Zugriffsrechten den ganzen Kontext bereitzustellen, Domänenwisse.

00:32:18: nur dann können tatsächlich die KI-Agenten wirklich florieren und auch gute Entscheidungen treffen.

00:32:25: Und wenn man jetzt einfach den Bogen wieder zu dir spinnt was du alles sagt das Sandra auch wieder den menschen entlasten, weil wenn der KI-Agent weniger Blödsinn produziert haben.

00:32:35: Auch Menschen mit weniger Hinge Eidung zu treffen und können sich wieder konzentrieren.

00:32:38: Weil auch hier haben wir in der Studie gesehen die Leute gehen schon belastete aus dem Arbeitstag.

00:32:44: also das heißt wir haben wirklich so ziemlich viele Sachen die erst mal so Paradox klingen sagen hey KI entlastet und schafft mehr Arbeit.

00:32:52: es ist eine Paradox.

00:32:52: was eine ist dass die Leute sagen okay ich habe halt so viel zu review und es ist ein Riesenunterschied den wir verstehen müssen.

00:33:00: Ich finde es immer ganz gut, wenn man sagt zum Beispiel alle Menschen nehmen wir z.B.

00:33:04: einen Roman der zwölf Kapitel hat.

00:33:08: über diese Zwölfkapitel haben wir den komplexen Handlungsstrang, der sich am Schluss auflöst und vorher... Jetzt einmal atmen wir im Prinzip von Leuten die Entwickler.

00:33:18: Softwareentwicklung ist nichts anderes.

00:33:19: Man baut Software, man orchestriert das und das führt dann am Schluss, wenn was zusammenflügt zum Ergebnis und zu einer Lösung.

00:33:28: Auf einmal kriegt man das auf den Tisch geknallt und muss sagen, guck mal.

00:33:31: Stimmt es so macht alles Sinn für das alles zusammen?

00:33:33: Und natürlich auf einmal erwarten wir von Entwicklern dass sie das tun und wir würden das wahrscheinlich von einem Autor von Romanen nicht nicht erwarten.

00:33:43: hey mach mal diese tolle Story und die ganzen interessanten Verknüpfung und schreibt es mal schnell beurteilt ist mal schnell.

00:33:51: Da da muss man Zeit und auch wieder dieser diese Ruhe pausen mit einem Plan.

00:33:55: also das ist auch eine Riesen.

00:33:58: Aber uns zu sagen, hey ist wir sind ja nicht mehr.

00:34:03: Wir sind hier nicht in der Produktion, wir sind hier eine Kreation und Kreativität braucht auch Raum.

00:34:10: Auch in der Bewertung braucht man kreativen Raum um wieder die mentale Kapazitäten zu schaffen das gut zu bewerten weil wir wollen ja nicht nur Leute die irgendwas durchklicken weil die Zeit drängt.

00:34:21: Ja ich würde es gerne nochmal Du hast das ja jetzt schon angesprochen, es war ein sehr markantes Resultat in eure Studie.

00:34:32: Also einerseits man sieht Zeitersparnis aber die führt nicht zu einer Leichterung sondern das kann mir bei euch glaube ich raus.

00:34:40: vielleicht kannst du das auch nochmal ganz kurz ausführen?

00:34:41: Ja also die Entwickler haben gesagt vor allem es gibt eine Riesenbelastung oder?

00:34:47: Es gibt eine riesen Belastung durch mehrere Faktoren und einen Skillshift.

00:34:51: auf einmal brauche ich ganz andere Skills.

00:34:52: Ich bin nicht mehr jemand der was ausarbeitet, was vorher gemacht wurde.

00:34:58: Sondern auf einmal bin ich in einer viel steuernden Funktion.

00:35:02: Wir sehen aber auch ein Skillshift zu.

00:35:04: hey!

00:35:04: Ich bin in Kommunikation mit Stakeholders viel besser enabled.

00:35:08: Das ist ein positiver Aspekt und wir sehen halt das.

00:35:14: neun von zehn sagen wir haben neue Aus und wir haben einfach neue Aufgaben.

00:35:19: Nummer eins ist KI Output prüfen korrektieren, dann natürlich auch erstmal wie gehe ich denn jetzt mit den KI-Agenten um?

00:35:26: Also prompt schreiben.

00:35:28: Also prompt ist ja nicht gleich prompt.

00:35:29: jeder Modellwechsel heißt die prompts haben andere Ergebnisse.

00:35:33: Auch das muss sich jetzt wieder technisch einfangen mit AI, weil es vielleicht technisch nicht zu tief reingehen.

00:35:37: aber Modelle sind Wahrscheinlichkeitsmaschinen und wenn ich halt eine andere Wahrscheinlichkeit Maschine kriege Dann habe ich nicht die gleichen deterministischen Ergebnisse Wie vorher in der Softwareentwicklung.

00:35:49: Und da ist auch eine neue Herausforderung.

00:35:51: Auch das muss ich steuern.

00:35:52: und selbst wenn es heißt, wir nutzen jetzt mal letztens das Modell einfach länger oder wir entscheiden uns einfach auch für einen Vereins Openways-Modell und betreiben dasselbe und sind gar nicht abhängig ob uns irgendeinen Anbieter jetzt ein neues Modell überhaupt noch zur Verfügung stellt oder sagt ihr müsst immer was Neuesten nehmen.

00:36:09: Aber neue Aufgaben, Agenten Workflows-Orchestrieren, das sind auch neue Felder.

00:36:15: und hier muss man auch sehen Das ist ja nicht einfach nur umsetzen, das ist alles neue Technologie.

00:36:20: Das müssen die Leute nicht nur lernen sondern man muss auch erst mal zusammen gucken wie funktioniert in diese Technologie weil es gibt noch kein Lehrbuch wie das funktioniert weil es ist für alle neu.

00:36:31: also es ist nicht so hier hauto und klickier oder so.

00:36:34: dann ist alles neu und da sieht man auch dass Wir haben täglich neue Ideen kommen und Frameworks.

00:36:39: Und wenn wir ihn einfach auch mal sehen, was setzt sich am Schluss als Best Practice durch?

00:36:43: Das dauert immer ein paar Jahre bis dann das sozusagen alles exploriert ist und man sich international und über Community austauscht, was denn wirklich zur Produktivität führt und was vielleicht nur ein Plausibel klingt.

00:36:58: Was gibst du da deinen Kunden zum Beispiel in der Beratung mit?

00:37:02: jetzt ausgehen von den Resultaten?

00:37:03: Wir haben einen Skill-Shift.

00:37:05: Wir haben die Mehrbelastungen.

00:37:07: wie sollen sie sich?

00:37:09: Wir haben auch eine Governance-Lücke, muss man auch damit sagen.

00:37:12: Wie sollen die sich ... Wo sollen sie ansetzen?

00:37:15: Was sind so die zwei, drei, vier wichtigsten Punkte?

00:37:18: ja also wie müssen die eigentlich Euroorganisation neu drauf einstellen?

00:37:23: was sind eigentlich so die Sachen wo du sagst das sind für mich die absoluten Top drei, top fünf oder wir auch immer her Maßnahmen.

00:37:29: Top eins KI ist kein IT Thema nur weil es im Computer läuft.

00:37:33: auch Botschaft seit über zehn Jahren und Das ist die Prio Null.

00:37:40: Prio eins ist Governance Clairn.

00:37:43: Zweitens, ein weiterer Prio, ich weiß gar nicht wie Sie in der Rangfange vollgebringen weil es sind gleichwertig wichtig, wichtige Kultur schaffen.

00:37:51: also natürlich wir haben ganz andere Arbeits, wir haben ganze andere Kollaborationsmodelle und auch das ist nicht neu.

00:37:56: Also wenn ich zum Beispiel ein Beispiel nennen darf lange bevor der großen JetGPT Revolution war das genauso einfach.

00:38:05: auch Open Source Machine Learning, also im Toolset wo auch zum Beispiel bei einem Asset Manager klar war der in der Research Abteilung.

00:38:14: Die arbeiten mit Tools Zoo und wir haben die Fachbereiche und haben die Softwareentwicklung und das haben wir alles auch unter einen Hut, Pfeifen und Open Source gestellt und auf einmal konnten Leute auch mit Ideen kommen.

00:38:26: Das Fachbereich konnte sagen ich habe hier mal ein Modell entwickelt Ich hab das nicht produktionsreif jetzt implementiert, weil das ist die Aufgabe von der Softwareentwicklungsabteilung.

00:38:37: Aber man schreibt halt nicht immer diese langen Tickets und Romane bis man gemeinsames Verständnis hat.

00:38:41: also hier sehen wir auch schon es hat gar nichts so was mit welcher Agent jetzt was programmieren sondern das ist ein Kooperationsmodell was auch schon davor sehr erfolgreich war, weil auf einmal alle viel besser miteinander arbeiten können und nicht laufend Sachen von anderen Leuten übersetzen müssen.

00:38:56: und da muss man ja sehen das dauert Zeit, das kostet Energie Missverständnis ist in der Tagesordnung und das kostet alles Zeit und Geld.

00:39:04: Und da können wir, das können wir alles verkürzen.

00:39:06: Da braucht man hier auch natürlich eine richtige Kultur, was man sagt.

00:39:11: Also dass man sagt hey es arbeiten alle auf Augenhöhe zusammen diese Probleme zu lösen.

00:39:16: Das ist eine riesen kulturelle Herausforderung.

00:39:19: und natürlich auch die Membranen zwischen Fachabteilungen zu lösten.

00:39:22: beziehungsweise würde ich jetzt auch mal offen in den Raum stellen.

00:39:25: Braucht's denn eigentlich dieser Aufteilung noch?

00:39:27: Sollten wir nicht auch teilweise organisatorisch Teilung überdenken.

00:39:33: Ah, ja ist noch offene Frage.

00:39:34: ich habe da jetzt auch keine Antwort vor.

00:39:35: aber das ist so Sachen wo wir sagen muss hey lassen wir gründen denken ob die Arbeitsteilung überhaupt noch so Sinn macht.

00:39:41: Ja es ist ein spannender Gedanke.

00:39:44: als Kommunikationsunterstützer.

00:39:46: Kann ihr.

00:39:46: als Kommunicationsunterstütter finde ich spannend dort die Brücke zu schlagen und dann wirklich vielleicht auch Grenzen aufzulösen die es vorher gab.

00:39:55: Ich würde noch mal in das Thema Souveränität reingehen.

00:40:01: Wir haben auch Kunden, die sagen, wir wollen unser eigenes Modell bei uns gehostet betreiben, Datenschutzgründe, Kostengründe und so weiter.

00:40:11: Ich vermute du plädierst für Open Source.

00:40:15: oder wie siehst Du das?

00:40:17: Sollte man Open Source nehmen, sollte man auf bekannte Anbieter-Modelle setzen.

00:40:22: Also was sind so A. Deine Präferenzen?

00:40:25: und wo siehst du die Kunden hinschiften sozusagen?

00:40:30: Ich bin für Souveränität und ich definiere Souveranität ist die Freiheit wechseln zu können.

00:40:36: Und am Schluss sehe ich... Bin ja ganz undokmatisch wenn man sagt wir haben die beste Lösung mit Open Source.

00:40:41: Super!

00:40:42: Wenn man sagt ich habe die beste Lösungen bei einem Hyper Scaler sage auch super Fußnote Können wir trotzdem wechseln haben kein login.

00:40:49: das ist meine Definition von Souveränität, dass es die Freiheit zu wechsel.

00:40:54: Und was wird auch beim Thema KI vielleicht auch mal wenn man sagt hey die Agenten die Koden und die Machen Sachen muss man eigentlich auch klarstellen.

00:41:02: was machen sie denn?

00:41:02: Die nehmen Open Source Software und komponieren aus dieser Open Source software ihre Lösungen.

00:41:07: also das ist ja nicht so dass ihr jetzt Claude anfängt So ich nehme jetzt Pfeifen und fang alles von null an sondern Die basteln auch nur Sachen zusammen, also will ich jetzt eine Auswertung haben.

00:41:17: Dann holen die sich was so was wie scikit-learn wenn ich ne Prognose haben will und... ...und bauen das raus und man hat ne Visualisierung.

00:41:24: Und wenn man das alles anguckt und natürlich die Tools kennt dann sieht man das schon so viel aus schaut und wird es rüberkommt.

00:41:29: Also ist alles offen verfügbare Software.

00:41:34: Wir sollten aufhören, es immer aufs Modell so zu reduzieren.

00:41:37: Sondern man sieht das ist eigentlich ein ganzes Ecosystem und wir nennen das immer so sending on the shoulders of giants.

00:41:42: Und hier sage ich so Claude steht on the shoulder's off Open Source Giants.

00:41:46: Das sollte man ja.

00:41:47: Und der neuen Frage natürlich wichtig ist die Kompetenzen aufzubauen.

00:41:55: Und nicht nur in Tools zu denken, was kann ich jetzt einkaufen oder macht es ein Upgrade.

00:41:59: Wir sehen hier natürlich... wir haben da neu schon mal diesen Riesen, diesen kleinen Börsenknick bei den Sassanbietern und das ist was auch sehr viel beobachtet.

00:42:08: Das würde sagen Ich habe gar keine Lust mehr mich mit der Tool-Auswahl zu beschäftigen sondern ich bin im Fachbereich, ich weiß genau was ich will.

00:42:17: ... und dann baue ich mir das mit KI-Agenten zusammen... ... oder nachgeblich drüber in die Fachabteilung, ... ... die das Production Ready machen kann.

00:42:24: Oder vielleicht ist es auch okay wenn's eine kleine Abteilung ist fünf Leute,... ... da muss das ja nicht im Dauerbetrieb laufen.

00:42:30: Wenns dann mal klemmt, dann kann man auch mehr Pragmatismus dranlegen.

00:42:38: Und das höre ich an ganz vielen Sachen.

00:42:39: Auch im Mittelstand.

00:42:40: also wir haben ja auch festgestellt... ... Mittelständler haben kürzere Wege und deshalb sind sie tatsächlich sogar... besser aufgestellt als die größten, das war auch so ein Signal was wir in der Erhebung gesehen haben.

00:42:54: Und dann muss man natürlich sagen Achtung jetzt fängt aber nicht an die Governance hier zu kopieren von den Großen weil sie bremst.

00:43:02: ihr müsst neue Wege finden dass ihr diesen Pragmatismus und dieses Speed bei behalten könnt.

00:43:08: Was ich immer erraten kann ist immer seine Leute und die Organisation weiterzubilden zu sagen und auch Software selber umsetzen zu können.

00:43:17: und software heißt nicht programmieren.

00:43:19: hier sind auch so viele falsche bilder gerade bei entscheidern im kopf.

00:43:23: Programmieren was sehen sie?

00:43:25: sie sehen halt irgendwas aus einem aus einer serie wo irgendjemand mal jetzt wieder kurz in der krimi-serie ganz schnell im terminal kann es wild rumtippen.

00:43:33: man sieht nur so den code hoch und runter laufen und ich hab's in zwanzig sekunden hier gehackte und jetzt haben wir den gefunden.

00:43:40: das sind absolut falsche Bilder schon immer gewesen, auch coding von hand ist.

00:43:46: Neunzig Prozent nachdenken und zehn Prozent schreiben, ja.

00:43:51: Und da muss man aufholen und immer zu sagen wenn ich jetzt Leute in meinem Team hab die sagen können Ich nehme jetzt Software Open Source Software oder andere Software und ich kann mir meine eigene Lösung nach meinen Bedürfnissen rauskomponieren ist es ein Riesenmehrwert.

00:44:06: das macht eigentlich nur unabhängig.

00:44:07: Das ist auch ein Riesenkostensparen Oder oder es sorgt dafür dass die Organisation wirklich zum Ziel kommen kann weil Es gibt ja noch einen anderen Aspekt.

00:44:17: Oft wird die an irgendeine Lösung eingekauft und dann wird es teuer angepasst von dem Supply, wo man die Lösung eingekoft hat bei großer Software.

00:44:27: Und das ist ein Riesenkostenfaktor!

00:44:30: Es gibt auch andere Lösungen zu sagen.

00:44:31: ich kaufe nur die Lösung und ich pass meine Prozesse an – an die bestehende Lösung.

00:44:35: Das geht meistens richtig schief wenn man sich das anguckt weil es immer nur so... um das zusammenzufassen Wenn ich die Lösung, die passt zu meinen Prozessen, selbst bauen und orchestrieren kann.

00:44:54: Dann habe ich den meisten Mehrwert, weil mein Team weiß was ich will und wir können tatsächlich direkt zur Lösung hinarbeiten und haben hier auch ganz viele Layer mit.

00:45:05: geht das?

00:45:05: Kann das das Tool?

00:45:06: wie teuer ist das alles?

00:45:08: kurz schließen und da kann ich nur drauf implementieren.

00:45:10: Also, da auch wirklich in Software Engineering und gute Leute zu investieren und weiterzubilden und raus aus dieser... der Kauf im IT und dann wird es halt rumkonfiguriert, denke rauszukommen.

00:45:20: Haben das wahrscheinlich für strategische Themen auf jeden Fall sinnvoll von dem Unternehmen?

00:45:26: Ich weiß nicht ob das immer in der Breite funktioniert.

00:45:27: Du hast auch zwischendurch gesagt Mittelstand mit begrenzten Ressourcen ja, dann müssen wir mal gucken, funktioniert das denn wirklich?

00:45:34: Apropos Mittelstand, du hast das vorhin noch einmal erwähnt also Stand Chancen und Risiken.

00:45:40: Und du sagst ja an der Erhebung kam schon raus, dass mittelständische Unternehmen durchaus da auch Chancens haben könnten in der Entwicklung?

00:45:47: Kannste die Argumentation nochmal ganz kurz noch mal so wo liegen doch mal die spezifischen Chancengen und Riesen wie was soll das städtischen Unternehmen tun um zu sehen im Mittelstand haben wir eine schnellere Umsetzung als ein großer Organisation oder klar große Organisation haben schon Längere Wege und Mittelstand haben wir kürzere Wegen.

00:46:06: Und da geht es schneller mal vornhauen, und da ist definitiv eine Chance.

00:46:12: auch wenn man sagt begrenzte Ressourcen sind auch ne Chance.

00:46:15: Klingt jetzt erst mal auf wie ein Paradox.

00:46:16: aber ich habe immer gelernt beschränkte Ressoursen machen auch kreativ und pragmatisch.

00:46:23: Das ist das ist ein Vorteil.

00:46:25: Man kann sich auch in zu vielen Möglichkeiten verlieren.

00:46:28: sehen wir ganz viele Bereichen Ja.

00:46:32: und für den Mittelstand stellt sich für mich jetzt die große Frage, wie kommt man zu einer guten Regelung?

00:46:37: Weil die Governance-Look ist da genauso da.

00:46:40: Und wie regel ich das?

00:46:43: so dass ich meine Speed und mein Pragmatismus beibehalten kann... ...und trotzdem eine bessere Struktur für die Entscheidungen treffe.

00:46:51: Und mittelstreit würde ich tatsächlich sogar inzwischen ... bei der Frage sehr, sehr breit streuen.

00:46:55: Also es gibt... Ich kenne inzwischen auch Use-Cases einfach von... ... eine Meetups und Veranstaltung wo Publikumsfragen kommen,... ...und da kommen wirklich Publikumfragen, ein Werbeagentur.

00:47:05: Meine eine Mitarbeiter sind hat noch nie gekodet... ...und die fand jetzt aber die ganzen Tools, die wir so haben blöd,... ...die hat sich das selbst gebaut!

00:47:12: Und neulich kam auch eine Frage ich hatte früher null IT, jetzt habe ich vier Vibecoder was muss ich wissen?

00:47:18: Hat der Geschäftsführer gefragt.

00:47:20: auf der Veranstaltung sag' ich... Wow!

00:47:23: Da ist viel zu tun, weil was brauchen die Weibkohle?

00:47:27: Das sind vier Macher.

00:47:28: Super!

00:47:29: Das sind viele Leute, die anpacken und lösen wollen.

00:47:31: Das ist mega.

00:47:33: Aber wie können wir die auch unterstützen... Also wie kann man die Unternehmung unterstützen und auch die Weipkole unterstützen?

00:47:41: so guck mal.

00:47:41: So kriegt ihr das auf Production Ready und Sicherheit.

00:47:44: Weil natürlich ... Leute ohne diesen Fach Background, da laufen wir natürlich in Riesen gefahren.

00:47:49: Cyber Security stabil alles sieht schön aus und läuft aber Sachen in Produktion und sauber an zuverlässigen Produktionen zu bringen ist eine andere Herausforderung die oft übersehen wird.

00:48:00: also Prototyp zehn Prozent Umsetzung production ready neunzig prozent der Arbeit.

00:48:06: das wird oft immer vergessen weil man sagt es ist dass die Begeisterung meistens toll wie's funktioniert weil man nicht so richtig dagegen tritt.

00:48:15: Also es heißt Rahm schaffen, dass Leute sich innerhalb des Raums entfalten können und man da als mittelständisches Unternehmen auch die Geschwindigkeit.

00:48:25: Ganz klar regeln Daten, Wertzugriff wo sind sie zu gucken?

00:48:30: welche Daten anonymisieren wir einfach auch schon wenn irgendwas drin ist?

00:48:34: Einfach da auch ganz klare Verhältnisse zu schaffen.

00:48:36: und das ist ich denke der Datenraum ist der absolut unterschätzte Raum im Aufwand was da zu tun ist, wie viel Arbeit das ist und auch wie viele smarte Leute.

00:48:47: ich brauche Daten gut zu organisieren.

00:48:48: Das klingt so ein bisschen Datenorganisierend.

00:48:53: Das ist absolut unterschätzt von vielen, wie kompliziert es ist oder wie gut man, wieviel Brains man reinstecken muss dass das für eine große Organisation und eine mittelgroße Organisation fliegt.

00:49:06: Wenn das alles, wenn Governance und Daten stehen.

00:49:09: Dann kann man auf diesem KI-Layer oben drüber sehr viel experimentieren und ausprobieren.

00:49:13: aber wenn ich halt erst einmal mit den Daten anfangen muss... Wie komme ich hin?

00:49:17: Also ich muss sagen heute ganz traurig!

00:49:20: Tolle Projekte dabei, ich betreue ab und zu Studierende noch weil irgendwann muss die Lungenleute unterstützen.

00:49:26: Und heute kam gerade die Botschaft tolles Projekt Wahnsinn und ich habe gesagt guck dass du die Daten bei kriegst.

00:49:30: Heute kriege ich ja PR und hast recht.

00:49:32: leider hat sich bewahrheitet.

00:49:33: Ja, alle sagen in der Firma klarkriegsdaten kein Problem und wenn's dann kommt jetzt gibt mir die Daten für meine Projektarbeit.

00:49:40: Ah ne sorry und wieder nur das und da sag ich komm also und und und.

00:49:45: Das ist ein das ist ein Enderks Konzern und ich sage okay dieser Arbeit könnte euch auch wieder viel Geld sparen oder mehr Geld verdienen und ihr kriegt es mit den Daten nicht.

00:49:54: Also das sind einfach die Wahrheiten, die man nicht mehr untertäppig gehen sollte.

00:49:59: Da müssen wir dringend in Deutschland ran weil wir haben das Potenzial, wir haben die Grimace, wir werden die Leute aber... Man muss ja auch mal legen was macht das denn mit Mitarbeitenden wenn man laufend um so ein Blödsinn rumschiffen wollen?

00:50:10: Die Leute wollen etwas tun und ich bremse sie aus.

00:50:14: Der gute Schmutz ist ja Knoten, den muss man jetzt einfach durchschlagen und das geht.

00:50:18: Also es geht aber brauchen alle einfach ein bisschen mehr Mut auch zu tun.

00:50:24: Ja mehr Mut ist ein gutes Stichwort also finde ich auch mehr Mut zur Datenklasse Klassifizierung in dem Sinne.

00:50:32: Alexander Ich finde du hast uns jetzt in der Zeit in der wir gesprochen haben sehr viele Einblicke gegeben in diese Top Studie, die ihr da durchgeführt habt mit den entwickelnden Personen.

00:50:45: Ich habe mitgenommen dass ja die Angst ist nicht unbedingt der treibende Faktor was die Person umtreibt.

00:50:51: es ist eher so diese Überforderung die fehlende Governance dort nicht zu wissen wohin geht's?

00:50:59: Wohin darf ich gehen?

00:51:00: Wo ist meine Datengrundlage?

00:51:01: das Thema was wir gerade hatten Und was ich spannend fand, sind so ein paar Aussagen von dir.

00:51:06: So dass KI wir sind hier in der Kreation nicht in der Produktion und wir brauchen eben auch diesen Freiraum den kreative Person einfach nur mal brauchen um nicht ständig zu überfordert zu sein.

00:51:18: Klar hilft uns KI an vielen Stellen aber wenn ich dann nicht mehr weiß was Agent A und Agent B macht ist es für mich auch schwierig da durchzusehen.

00:51:26: und vor allen Dingen auch KI als Kommunikationsmodell Ich habe es schon gesagt fand ich auch sehr, sehr spannenden Aspekt die Brücke zu schlagen zwischen der Produktion, dem vielleicht auch Marketing-, HR-Kommunikation oder dort vielleicht auch Grenzen auflösen zu können an der ein oder anderen Stelle.

00:51:42: Und an dieser Stelle sind wir jetzt auch.

00:51:43: das wird uns leider schon verabschieden müssen.

00:51:47: Alexander die Zeit war wieder mal schnell rum und es gibt so viele interessante Aspekte.

00:51:53: Habt ihr vor vielleicht das abschließende Frage nochmal diese Studie zu wiederholen an der einen oder anderen stelle?

00:51:59: Oder ist das jetzt erstmal und ihr guckt dass man wie er mit den Daten umgeht?

00:52:03: Also ich denke, also ich würde mir wünschen dass wir die Studie wiederholen nächstes Jahr.

00:52:07: Wir haben ja auch nächstes jahr im April in Heidelberg auch für ihre die Konferenz und die Preikontäne im Anschluss.

00:52:12: dann kann man mal eine ganz gute... Eine ganz gute Messung.

00:52:15: wo stehen wir denn?

00:52:16: Was haben wir ins Feedback?

00:52:17: einfach aus den Gesprächen die man dort mit Leuten hat Und ich denke wenn wir es machen und nicht habe sogar auch die Vision oder die andere Organisation Mit denen wir auch befreundet sind mit zu inkludieren um noch ein breiteres Stichprobe zu bekommen weil ich meine das sind wirklich spannende Fragen.

00:52:33: Ich denke, wir müssen also wir kommen aus Data Science und Datenwissenschaften Statistik und lass uns gute Entscheidungen auf guten Daten.

00:52:41: Und für mehr gute Daten zu sorgen um bessere Entscheidungen aus diesen Hype Bubbles auch auszukommen.

00:52:48: Um mir einfach auch so zeigen guck mal hier ist ein Problem oder hier sind Lösungswege finde ich es wichtig das fortzuführen.

00:52:54: also wenn wir auf jeden Fall weiter machen dann werden sehen wie weit war Wie weit war das sogar noch ausweiten können?

00:52:59: Ja, ist richtig.

00:53:00: Da haben wir doch schon einen Anknüpfungspunkt.

00:53:02: sehr schön!

00:53:02: Dann hören wir dich eventuell dann zum zweiten Teil wo wir die ganzen Ergebnisse vielleicht auch nochmal verknüpfen können und sie gegeneinander legen.

00:53:10: Vielleicht hat sich ja auch an sich auch Sachen geändert.

00:53:13: Deswegen sage ich viel Dank.

00:53:15: dass du heute unser Gast warst Hat sehr viel Spaß gemacht mit dir zu sprechen Die ganze Insights abzugreifen.

00:53:21: Und dann sag ich bis zum nächsten Mal Alexander vielen dank Vielen Dank für die Einladung.

00:53:24: Hat mich gefreut jetzt so Ich kann viele Punkte oder fast alle Punkte von dem, was Alexander gesagt hat komplett nachvollziehen.

00:53:34: Sowohl persönlich als auch mit den Unternehmen, mit denen ich zu tun habe ob das jetzt über die Governance geht, über die Daten in der Kreation nicht in der Produktion also dass man diesen Freiraum braucht mit der Überfrutterung.

00:53:45: Also das sind genau die Themen, die wir auch bei allen Kunden spüren und die dann eben auch durch sowas wie so eine Studie eben auch ganz gut ja zutage getragen werden.

00:53:54: Genau und auch so die Verdichtung der Arbeit, ne?

00:53:57: Die Belastungen, die daraus entsteht.

00:53:59: Und ich fand auch nochmal ganz gut, auch noch mal am Eingang zu sagen als man braucht schon Domänenkompetenz.

00:54:05: Also man muss es... Wie gesagt glaube ich halt heute immer für eine große Gefahr dass man irgendwas lernt und dann denkt man muss ja nicht mehr programmieren können.

00:54:13: Man muss ja nichts mehr analysieren können und Texte können macht alles die KI.

00:54:16: Ne um die KI zu steuern musst du das Können, ja?

00:54:20: Also du brauchst dieses Wissen und das fand ich... Das kam auch hier nochmal sehr gut raus.

00:54:25: Ja, das fand ich auch.

00:54:27: Solltet ihr auch an einer Schwelle stehen mittelständiges Unternehmen?

00:54:30: Ihr führt gerade KI ein ja baut gerade eine Governance, wollt darüber berichten dann sprecht uns gerne an.

00:54:37: wir sind immer offen für Anwendungsfälle, Use-Cases aber auch mal ein offenes Ohr für die Probleme zu haben.

00:54:43: sagen wie geht es denn den Personen mit dieser Überforderung Entscheidungen zu treffen?

00:54:48: oder die KI Entscheidungen treffen zu lassen ist ja nochmal neues Level an Entscheidungen.

00:54:53: Ich gebe meine Macht ab Und die trifft die Entscheidung für mich.

00:54:56: Also dort sehen wir sehr, sehr viele spannende Entwicklungen und wenn ihr mal darüber berichten wollt, sprecht uns gerne an.

00:55:01: hier im Time for Work beleuchten wir das.

00:55:03: Genau ansonsten Andreas vielen Dank dass du dabei warst.

00:55:05: Vielen Dank auch nochmal an Alexander, dass der dabei war.

00:55:07: und ja er findet unser Flinkt in, findet uns über E-Mail timeforworkedittransformation.de.

00:55:14: Sprecht uns einfach an.

00:55:15: Wir sind immer offen dafür.

00:55:16: und dann sage ich noch einmal Danke fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal Tschüss!