Keine AI Produktivität? AI Lock In vermeiden! Börsenwahnsinn (K#657)

00:00:07: Hallo und herzlich willkommen zum Manzli Heinemann, dem monatlichen Kassenzone.de-Podcast mit Floria Heinemmann!

00:00:14: Auch heute widmen wir uns wieder dem Thema AI bis wir dann wahrscheinlich in der nächsten Folge die Zahlen zu SkiIn für den Börsengang analysieren können.

00:00:24: aber heute geht es nochmal darum ob sich Es lohnt, Modelle zu destillieren und ob der wahre Wert von Entropic und OpenAI wirklich über tausend Milliarden Dollar liegt.

00:00:34: Ich bin da tatsächlich etwas optimistischer geworden!

00:00:37: Das Argument hört ihr im Podcast.

00:00:39: die beiden wesentlichen Fragen, die es aber heute gehen sollen sind die Frage wie wir die Infrastruktur aussetzen müssen in Unternehmen oder bei uns Zuhause oder auch in kleineren Start-ups um AI Applikationen zu betreiben damit wir nicht abhängig werden von einem Modell zum Beispiel oder von einem Staat und das Wissen, was dort generiert wird auch bei uns bleibt.

00:01:05: Das ist die eine Frage, die schon schwierig genug zu beantworten.

00:01:11: Und bei der anderen Frage hat uns Julian nochmal weitergeholfen.

00:01:19: Ja, Hilfsschere wollte ich schon fast sagen.

00:01:21: Aber unser Kollege im Monsley-Heinander-Podcast, der die ganzen Themen vorbereitet, weil wir uns tatsächlich nochmal ganz tief angeschaut haben wo wirklich echte Produktivität mit AI entsteht und ob dieser Eindruck, den man bekommt dass die meisten Projekte im Sand verlaufen und wie jetzt immer noch nicht kostenlosen Urlaub fahren können Brötchen billiger geworden sind und auch sonstige Effekte rund um AI noch nicht in unserem echten Leben angekommen sind ob das nachhaltig ist und wie man da eigentlich drauf schauen muss.

00:01:53: Ist die Analogie zur Digitalisierung, bei der die meisten großen Unternehmen auch gescheitert sind?

00:01:57: Ist sie korrekt oder ist die falsch?

00:02:01: Darüber reden wir heute im Podcast!

00:02:04: Ich konnte eine ganze Menge Ahamomente mitnehmen.

00:02:07: Mir hat das sehr weitergeholfen weil diese Fragen mich tatsächlich in den Gesprächen mit Unternehmern jede Woche wieder treffen und ich hoffe ihr könnt auch was dabei Lernen.

00:02:18: in eurem Sommerlob.

00:02:19: viel Spaß dabei.

00:02:22: Florian, herzlich willkommen zum Manzli Heingemann.

00:02:25: wieder forty fünf Minuten gemeinsames Nachdenken über den Stand der Welt der Digitalisierung und E-Commerce.

00:02:31: Wir haben jetzt Juli.

00:02:34: ich glaube das wird auch Juli veröffentlicht.

00:02:36: Ich bin dran dass es zeitnah veröffentlich wird Und ich möchte dich Willkommen heißen mit einer Schlagzeile die ich heute aus dem Manager Magazin Newsletter gelesen habe.

00:02:46: dort steht In der Gulf-Region verstärken die USA und Iran ihre gegenseitige Attacken.

00:02:51: Der Konflikt eskaliert erneut, doch der DAX legt zu Wochenbeginn gleich

00:02:55: zu.".

00:02:57: Damit ist ja quasi dieses Dilemma in meinem Kopf extrem gut erklärt.

00:03:01: Nachrichtendage und Börsenzahlen passen für mich gar nicht mehr so richtig zusammen.

00:03:09: Hab ich da den falschen Filter?

00:03:11: Willkommen erst mal!

00:03:14: Ich habe die Manager-Magazin Schlagzeile noch nicht gesehen.

00:03:19: Aber ja, offenbar scheint die Region oder das was da passiert... Ja also man würde schon erwarten dass es sozusagen ganz wesentliche Auswirkungen auf die Unternehmsaussichten hat.

00:03:38: aber irgendwie

00:03:40: Ja, aber irgendwie nicht.

00:03:41: Der Spritpreis zwei dreißig mittlerweile oder zwei vierzehn?

00:03:45: Ich weiß es nicht.

00:03:46: Ich tanke ja quasi aus der Steckdose, aber schon recht hoch.

00:03:49: Aber für mich passt's irgendwie nicht zusammen.

00:03:52: Für dich wahrscheinlich auch nicht.

00:03:55: Nein!

00:03:57: Also vor allem was ich mittlerweile kaufe ist das sozusagen jetzt die DAX-Unternehmen sich relativ stark entkoppelt haben von dem was in deutschland passiert, weil das halt sehr international aufgestellt und daneben sind.

00:04:09: Das heißt dass das jetzt keine direkte Auswirkungen hat, das habe ich mittlerweile verstanden.

00:04:16: Aber der Energiepreis ist ja quasi ein globales Phänomen oder der Ölpreis und da hätte man schon eine stärkere Abhängigkeit vermutet.

00:04:28: Ich auch nicht so zusammen.

00:04:29: also insofern fährst du von mir irgendwie Orientierung, die er hofft.

00:04:32: Vielleicht müssen wir mal so raushören.

00:04:35: Die Börsen sind ja im Bereich von fünf bis zehn Prozent quasi im ersten halben Jahr gestiegen, je nachdem wie man sein Portfolio zusammengesetzt hat.

00:04:42: und was ist jetzt ein guter Moment gewinnen mitzunehmen?

00:04:48: Hatt ich mir erhofft dass du jetzt eins zwei schlaue Sachen sagst.

00:04:53: Ich erwarte ja, dass irgendwann dieser Konflikt beigelegt wird und auch der Ukraine-Konflikt sich beruhigt.

00:04:58: Und das sind ja eigentlich noch mal Treiber für weiteres Gürsenmachs.

00:05:01: Was ist ja noch absurder macht?

00:05:04: Also es irgendwie... ich habe mir schon überlegt ob es nicht doch an der Geldmenge ist weil die Staaten sich jetzt durch die Kriege so stark verschulden, die dann so stark steigen.

00:05:12: aber die Geldmenige steigt in normalem Maß weiterhin drei bis vier Prozent im Jahr also Geldmenge M.Eins und das korrolliert langfristig immer sehr stark mit Börsenkursen, ist ja klar weil das Geld was im Umlauf ist am Ende als Wert der größten Unternehmen wir auch sozusagen gesammelt in einer Börse dargestellt wird.

00:05:27: aber es jetzt auch nicht so dass auf einmal die Geldmenge zehn Prozent steigt.

00:05:32: aber vielleicht sind Statistiken noch ein bisschen verfälscht.

00:05:34: Aber ich habe gehört du bist ja in diversen Kreisen sozusagen verwurzelt dass es da irgendwie bessere Erklärungsversuche gibt.

00:05:43: Okay, dann schauen wir mal ein bisschen operativerein.

00:05:46: Heute kam auch die Meldung dass es eine neue Strafzahl Ankündigung gibt gegen Ali Express.

00:05:54: Wir hatten hier schon den Podcast berichtet über Die Zahlungen die Timo leisten muss.

00:05:59: zweieinhalb Millionen Euro haben wir schon ausgerechnet.

00:06:01: das ist vier Tage der europa umsatz von Temu.

00:06:05: jetzt muss Ali express Im Rahmen des dsa das digital services ektis fünfhundert millionen Zahlen oder soll zahlen, weil sie sich nicht ausreichend auch gekümmert haben.

00:06:19: Das Plagiate oder falsch gelabelte Produkte in den Umlauf kommen.

00:06:23: und da wurde nicht nur Aliexpress auch gerügt von der Europäischen Kommission unter anderem auch Amazon müssen sich alle quasi ein bisschen warm anziehen.

00:06:31: wie guckst du darauf fühlt es sich das an wie endlich?

00:06:35: Oder fühlts jetzt an wie immer?

00:06:36: noch zu wenig?

00:06:38: also das ist natürlich jetzt sozusagen schon.

00:06:44: Also erstmal ist das schon gut, dass die EU-Kommission jetzt auf Basis des Digital Services Acts handelt.

00:06:53: Vielleicht noch mal für die Hörer, die da vielleicht ganz im Thema drin sind.

00:06:57: Das stellt ja quasi der Digital Service Act an Plattformen einer gewissen Größe andere Anforderungen als an Nichtplattformen unternehmen.

00:07:10: sozusagen jetzt nicht so entscheidend sind oder mark beeinflussen sind.

00:07:14: Das heißt, du hast dann nochmal andere Verpflichtungen und kannst eben nicht mehr sagen wie das ja häufig früher die Unternehmen gemacht haben.

00:07:21: ich bin ja nur die Plattform.

00:07:22: was jetzt da genau bei mir auf dieser Plattform passiert dass es entzieht sich sozusagen meiner Kenntnis in meine Verantwortung.

00:07:28: Dass das Argument haben wir sowohl Medienplattformen aufgemacht aber eben auch Markplätze Die ja letztendlich auch eine Medienplattform kann ich sagen.

00:07:39: Also Social Media Plattform ist ja auch ne Art von Marktplatz und letztendlig hat die EU gesagt, das geht nicht!

00:07:48: Du kannst dich nicht auf diese Art und Weise in deine Verantwortung ziehen.

00:07:51: Und jetzt fängt die EU auch mal an auf Basis dessen zu agieren.

00:07:57: Das ist hier erstmal zu begrüßen und es ist auch gut, dass wir jetzt von dreistelligen Millionen Summen reden.

00:08:02: Und nicht von irgendwie siebenhunderttausend Euro und einem bösen Brief.

00:08:06: also das ist auch schon mal sehr gut.

00:08:09: wird jetzt Ali Baba sozusagen dadurch ernsthaft sozusagen jetzt gefährdet?

00:08:17: nein auch nicht.

00:08:18: aber ist es ein Warnenschuss?

00:08:22: Wahrscheinlich schon, also insofern finde ich das jetzt sehr konsequent und.

00:08:27: Und dass ist ja auch sozusagen noch mal ganz wichtig zu erkennen weil man denkt aber ja hier das Zeug aus China und das ist Temu-Shin

00:08:33: usw.,

00:08:34: das ist bei Amazon natürlich ganz genauso.

00:08:36: Also bei Amazon hast du einen größeren Anteil von chinesischen Zellern und die eben darüber dann direkt in die EU verkaufen.

00:08:46: Insofern... Ist das schon wichtig, sozusagen da auch Amazon genauer anzuschauen?

00:08:50: Also nee.

00:08:51: Ich finde es gut.

00:08:52: Ich bin mal gespannt.

00:08:53: also Aliexpress hat ja glaube ich oder Alibaba angekündigt sämtliche Möglichkeiten prüfen zu wollen wie man dagegen vielleicht noch mal vorgehen kann.

00:09:01: deswegen weiß jetzt auch nicht oder habe ich noch nicht hundertprozentig verstanden ob das jetzt ein finales Urteil ist sondern finale Strafzahlung oder ob dagegen nochmal quasi Berufungen eingelegt werden kann.

00:09:12: hast du das verstanden inwieweit das jetzt final ist?

00:09:15: Ja, also ich glaube das ist ja ähnlich wie die Team-Mustrafzahlung und es kann durchaus noch ein zwei drei Jahre dauern bis es auch eingetrieben wird.

00:09:24: Das wird dann sicherlich auch eingetrieben.

00:09:26: aber ich sehe dass Also das ist ja eine Business Case Frage also die Strafzahlung irgendwie hart genug um tatsächlich dazu zu sorgen, dass sich die Taktiken verändern.

00:09:37: Wenn man das hart durchsetzen würde, dass es keine Produkte mehr gibt, die eben nicht mit den Sicherheitsvorschriften hier entsprechen oder die falsch irgendwie verzollt sind dann... müsste man ja Schrafen einführen oder Maßnahmen einführen, jetzt zu führen dass es eben diese Sachen nicht mehr gibt.

00:09:52: Also China würde ja eingenommen es gäbe ein deutscham express.de was in China ganz erfolgreich ist.

00:09:58: China wird ja einfach den Import stoppen und sagen sozusagen das wird erst mal so lange gar kein Produkt wenn nach China importiert bis dann nicht hundert Prozent sichergestellt ist das hier alles nach richtenden Dingen zu läuft.

00:10:10: wir sind ja da deutlich langsamer und sagen wir lassen das erstmal laufen den Kurs zu korrigieren, dann ist der Schaden aber schon entstanden.

00:10:17: AliExpress macht so siebzig Milliarden GmbW im Jahr die europäischen Zahlen wenn nicht ganz genau ausgewiesen, aber wenn man sich mal so die Traffic-Seiten anguckt wird schon großteil davon nach Europa gehen.

00:10:31: Niemand mehr an die Hälfte geht noch Europa ja von dreißig Milliarden dann gehen sicherlich so fünf sechs sieben Milliarden auch Deutschland, vielleicht sind die Zahlen halb so groß.

00:10:40: Vielleicht auch ein bisschen größer?

00:10:42: Das gingen sie schon in den letzten Jahren.

00:10:45: Dann sprechen wir am Ende bei Hundert neunzig Millionen aktiven europäischen Nutzern von einer Strafe von zwei Euro pro Nutzer im Europa.

00:10:55: Sondern wenn wir uns überlegen wie teuer ist eigentlich eine Nutzerakquisition für einen Händler und wie wird diese akquiriert dann ist eine Strafe in Höhe von zwei Euro pro Nutzer, weil ich denen vielleicht mit falschen Versprechungen gelockt habe oder mit zugünstigen Produkten viel zu gering.

00:11:14: Es müssten eher zehn Euro, zwanzig Euro, dreißig Euro sein.

00:11:18: und dann kommen wir auf einmal in die größten Ordnung, die der DSR ja zulässt.

00:11:21: Da darf man ja einen Prozent vom Gesamtunsatz des Konzerns als Strafe hinterlegen.

00:11:25: Ich bin nicht ganz sicher, vielleicht um vier bis fünf Prozent waren uns glaube ich die Zahlen so.

00:11:29: Man könnte schon mehrere Milliarden verhängen

00:11:32: Bis du bis zu sechs Prozent ist die

00:11:34: Grenze.

00:11:34: Okay, genau.

00:11:35: Also mein Problem

00:11:35: mit Alibaba macht, glaube ich, hundertzwanzig Milliarden Umsatz?

00:11:37: Das heißt wenn also bis zu sieben Millionen, sieben Kilometer zwei Milliarden kannst du theoretisch machen.

00:11:41: Ich glaube das ist sogar der innenumersatz der GMVs noch deutlich größer.

00:11:48: Dann frage ich mich was vergibt man sich?

00:11:49: bisher war immer die Diskussion wir dürfen das nicht so hart machen weil dann sind irgendwelche Maßnahmen die dann aus China kommen, die unsere exportorientierte Industrie schaden.

00:12:00: die würden uns dann auf die Füße fallen.

00:12:02: Aber ich glaube, das ist gerade schon wenn es irgendwie ernst nimmt oder ernst nehmen würde und entsprechende Handelsstrukturen dazu könnte mittlerweile Salando und Otto viele stationäre Händler sicherlich auch schützen möchte.

00:12:15: im Rahmen eines fairen Wettbewerbs geht nicht darum dass man innovative Geschäftsmanöle ausbremsen sondern man möchte nur ein Level-Playing viel schaffen.

00:12:23: Glaube ich reden wir über sozusagen mindestens den Faktor zehn der so eine Strafe zu gering ausfällt.

00:12:31: Also ich würde schon im Milliardenbereich das sehen und ich glaube auch, dass wir hier um zwei drei Jahre zu spät sind.

00:12:37: Das muss man halt viel früher durchsetzen und deswegen bin ich also auf der einen Seite freue mich natürlich, dass das überhaupt ins Rollen kommt und ist die richtige Richtung.

00:12:47: An der anderen Seite befürchte ich, dass dieser lange Prozess den EU-Kommissionär jetzt ja gemacht hat.

00:12:53: Der hat extrem lang gedauert.

00:12:55: ein neuer Prozess würde noch mal länger dauern Und dafür sind diese zwei Euro Strafe pro Nutzer bewenig.

00:13:03: Wobei, ich glaube, du musst ja schon sehen... Ich glaube der Digital Service Act ist erst seit vielundzwanzig in Kraft und es gab sozusagen erste Mahnungen an AliExpress und dann haben die darauf reagiert und haben irgendwelche Zugstände gemacht die dann aber irgendwie, also dass man sagt hier wir bemühen uns jetzt total da quasi illegale und potentiell gefährliche Produkte quasi von der Plattform zu verbannen.

00:13:31: Und das ist dann eben nicht eingetreten.

00:13:33: Also insofern ist dieser Prozess zieht sich ja schon eine gewisse Zeit.

00:13:40: Insofern ist jetzt die Frage, hätte man da früher schon agieren müssen.

00:13:43: Aber es wurde schon zumindest früher angemahnt, dass es hier Probleme gibt und jetzt hat man sich dann eben aber noch mal ein Jahr Zeit gelassen um dann wirklich diese Strafe zu verhängen.

00:13:51: Und jetzt hat Ali Express ja Zeit sozusagen darauf nochmal zu reagieren und muss aber einen Aktionsplan verhängen Eine Aktionsplattform vorlegen, hier steht irgendwie habe ich jetzt gelesen bis zum zwanzigsten Oktober So und wenn darauf Wenn die EU damit nicht zufrieden ist mit dem Dann kann sie wohl die Strafer theoretisch auch nochmal gehören.

00:14:10: Genau, es kann dann ein Tagestrafen geben.

00:14:13: Wie gesagt, AliExpress ist jetzt groß genug dass sie unter diese forty-fünf Millionen aktive Nutzer Grenze fällt sozusagen wo die dann im Rahmen dieses DSAs ja ganz besonders beobachtet werden könnten.

00:14:23: jetzt kleinere Plattformen die noch unter vierzig Millionen haben kommt vielleicht ein bisschen besser weg.

00:14:29: und wie gesagt jede Plattform eine Million ist ja schon total viel.

00:14:33: aber da sieht man halt gar nicht so einfach das irgendwie zu checken und ich glaube dass man halt viel härter bestrafen muss, so ein bisschen wie in der Schweiz mit denen zu schnell Auto fahren.

00:14:42: Wenn du halt zu schnell fährst ist dein Auto weg also fahren die Leute irgendwie ordentlich und wenn du das nicht so durchziehst dann versucht halt jeder so ein bischen freeriding zu machen und ich glaube dass geht hier auch genauso.

00:14:54: wird ihr genau so weiter weiter gehen.

00:14:58: aber ich verlinke den artikel noch mal dazu geführt wo er da drin steht was da genau verhängt wurde.

00:15:05: es passiert auf jeden fall was aber euphorisch, dass das etwas verändern wird.

00:15:13: Es fühlt sich erst mal nur gerecht an aber es ist zu wenig und zu spät.

00:15:17: Und was auch noch mal ganz spannend ist hast du weißt du zufälligerweise weiß ja schon spannend ne?

00:15:22: Dass Ali Express jetzt quasi diese Strafen bekommen hat und Temu & Ski in nicht.

00:15:28: Temu hat ja vor einer Woche...

00:15:30: Ja stimmt!

00:15:32: Skiin, es hat glaube ich auch verschiedene läuft ja durch verschiedene Prozesse gerade durch, das könnte vielleicht sogar noch kommen.

00:15:41: Da habe ich jetzt das letzte aber gelesen, da hatten auf Länderebene Frankreich hat er sich da irgendwie drum gekümmert um Ski in.

00:15:48: Da ist ja aber was da jetzt rausgekommen ist weiß ich gar nicht genau.

00:15:52: Ich weiß nur dass Skiin jetzt doch noch den Börsengang versucht anzugehen und wir bleiben dabei.

00:15:58: wenn wir die Börseunterlagen in die Hand bekommen dann gibt es natürlich einen direkten Sonderfolge.

00:16:01: mal zu die Heinemann wo wir uns die Zahl nochmal anschauen.

00:16:05: Aber also, fifty-fünfzig Millionen.

00:16:07: Zwei Euro pro Nutze muss Aliexpress jetzt an die EU irgendwann abdrucken in zwei oder drei Jahren und darüber können wir uns freuen.

00:16:17: moralisch aber makroökonomisch technisch ist es aus meiner Sicht zu wenig so.

00:16:23: Jetzt aber mal in die Inhalte dieser Folge.

00:16:25: Wir wollten nochmal über EI Modelle reden und uns überlegen wohin geht hier überhaupt die Reise?

00:16:29: Und wird jetzt jede Industrie komplett auf dem Kopf gestellt oder nicht?

00:16:34: Ich würde gerne nochmal einmal zurückkommen ins Manager-Magazin.

00:16:37: In der aktuellen Ausgabe schreiben nämlich Jonas Rest und Kaspar Schlenk unter Mitarbeit von mir im Hacking, ein sehr ausführlichen Artikel über die Entwicklung von Open AI versus Entropic.

00:16:52: Wer hat welche Talente?

00:16:53: Wer hat welchen Vorsprung?

00:16:55: Warum nutzen vor allem Unternehmen Entropic?

00:16:58: heute so stark?

00:16:59: und warum ist deren Strategie auf BtoB zu gehen, mit Fokus auf Coding?

00:17:04: Warum war die

00:17:04: schlau?".

00:17:05: Wir sind ja aus der letzten Folge rausgegangen.

00:17:08: Dann haben wir uns überlegt, warum macht... Ist das eigentlich ein nachhaltiges Geschäftsmodell oder ist es nicht viel schlauer, dass was irgendwie China macht oder viele Chinese Unternehmen Modelle zu distillerieren und zu versuchen einfach von den Forschungsarbeiten der Frontiermodelle zu profitieren Und aus der letzten Folge rausgegangen war ich dann eigentlich mit dem Glauben, na das wackelt schon ziemlich stark.

00:17:33: Das ist diese Idee von Entropic and Open AI.

00:17:36: aber jetzt haben die einen anderen Take gewählt am Ende und sagen dass es wahrscheinlich in Zukunft gar nicht mehr notwendig sein kann oder notwendig seien könnte, dass die neuesten Frontiermodelle überhaupt veröffentlicht werden so ein bisschen wie Mythos.

00:17:54: also dieses neue Fable Modell ist ja eine softe Variante vom Mythos-Modell von Entropic.

00:18:05: Und die sagen, wenn die Modelle wirklich so stark sind dann könnten sie natürlich einfach nur intern weiterverwendet werden und sich auch intern weiter verbessern.

00:18:12: also Entropic könnte eine eigene Superintelligenz entwickeln, AGI.

00:18:18: Und dieses Modell, dieses Frontiermodell von entropic Das könnte dann für jede Industrie entsprechende Lösungen bereitstellen, die dann, keine Ahnung, für Medikamentenforschung, für Materialforschungs-, fürs Softwareunternehmen, für Finanzstrategien dediziert.

00:18:38: Für diese Industrie, für diesen Case aber es gibt ja nicht mehr das Frontiermutter und das wäre natürlich wieder ein Case wo ich sage okay, man macht schon Sinn bei dem Motorschiff investiert zu sein sozusagen was die Superintelligenz hat Weil ja ein Großteil der Wertschöpfung am Ende in irgendeiner Form dann an Unchockedict abgeführt werden muss.

00:18:58: Und es kann ja nicht mehr kopiert werden, wenn das intern verbleibt.

00:19:02: Was hältst du?

00:19:02: Ich fand die ganz spannend.

00:19:03: diese Tese.

00:19:03: was hältst Du von dieser Tese?

00:19:05: Von wem kamen diese Tee sovon?

00:19:07: Das

00:19:07: war im Grunde der letzte Absatz im Artikel aus dem Manager Magazin.

00:19:12: Ob die das jetzt selber entwickelt haben diese Tiese oder du aufgeschrieben haben ist da nicht ganz klar.

00:19:15: Jonas Rest und Kasra Schlenk vom Manager Magazine haben das auch auf geschrieben.

00:19:20: Wir haben eigentlich einen sehr schönen Artikel, verlinke ich auch nochmal, mit indokumentiert dieses Rennen zwischen Entropic und OpenAI.

00:19:25: Und warum das jetzt irgendwie?

00:19:27: was da ja auch so ein bisschen die Befindlichkeiten dieser beiden sozusagen der Gründer sind also Sam Altmann und wie heißt er noch?

00:19:36: Wie schmeckt sich das aus?

00:19:38: Dario Amodei aber es geht ja darum sozusagen wie stabil ist das?

00:19:43: Also kann man wirklich... Sind die Unternehmen wirklich so wertvoll?

00:19:47: Und wenn das so wäre, angenommen ein Entropic weil es jetzt schon einen Modell hat was sich selber aber weiter verbessert.

00:19:53: Muss das Frontier-Modell gar nicht mehr veröffentlichen und gibt dann zum Beispiel einem Project A eine Art spezifisches Modell mit dem ihr dann irgendwie besser Startups bewerten könnt, besser die Fonds managen könnt ohne aber Zugriff zu haben auf das Muttermodell?

00:20:14: Dann bist du ja doch von Entropic in irgendeiner Form abhängig und Kimi und Co.

00:20:19: können das eben nicht mehr

00:20:20: kopieren.".

00:20:22: Das ist ja mit Mythos schon der Fall, also Abel ist ein kastriertes Mythos aber wenn es immer stärker wird dann könnte es ja sinnvoll sein und auch im Interesse des Nationalen Sicherheitsrates der USA dass das eben nichts mehr an alle geht sondern nur noch Trivarianten, da vorne also spezifizierte Kategorie-Varianten an die Nutzer gehen.

00:20:52: Validetealse oder ähnlich so?

00:20:57: Ja ich glaube wenn dem wirklich so sei... Also ich meine dass dieses Distillieren was wir das letzte Mal uns angeschaut hatten Wenn das natürlich nicht mehr möglich ist dann musst du ja letztendlich selbst die Trainingsaufwendungen erbringen oder du profitierst dann eben doch deutlich länger als sozusagen Ursprungsmodell davon von diesem Vorsprung, den dir da ein eigener Trainingsaufwand quasi beschert.

00:21:36: Und wenn dieser Vorgang natürlich nicht mehr möglich ist in dem Sinne dass man jetzt sozusagen das veröffentlicht und dann kann man quasi reverse engenieren was bei diesen Training rausgekommen ist Das spräche natürlich schon dafür, dass die Qualität des Geschäftsmodells sich verbessert.

00:21:54: Weil quasi ja Trainingsaufwendungen zu einer längeren Verteidigbarkeit führen als das vorher der Fall war.

00:22:03: Was du trotzdem nicht hast ist... ...dass du in dem Sinne Netzwerkeffekte hast nach meinem Verständnis Zumindest nicht in dem Maße, wie du das jetzt bei einem Google hast oder wie du es im Social Media Bereich hattest.

00:22:19: Dass quasi die stärkere Nutzung dann auch zu einem besseren differenzierten Modell führen sondern dass Du hast ja weiterhin quasi der Trainingsaufwand der zu der Differenzierung eben führt.

00:22:33: und wenn dem so ist, dann verbessert das zwar die Ausgangspositionen weil diskutieren halt nicht mehr so schnell funktioniert.

00:22:41: Und DeepSync die ja dann der Follower sind und wir sehen ja sozusagen wenn du die Modellstatistiken anguckst was wird wie stark genutzt?

00:22:49: Das quasi Open Source Modelle auch von deepsync in anderen chinesischen Herstellern oder Model Providers dass die eben an Marktanteil gewinnen bei deutlich kostensensitiveren, letztendlich Nutzerschaft und das wäre da natürlich ein Stück weit durchbrochen.

00:23:10: Also insofern stärkt es schon die Position von Anthropic oder von OpenAI.

00:23:17: ob dass deswegen jetzt die Bewertung rechtfertigt darüber kann man sich dann wahrscheinlich streiten.

00:23:24: aber es ist zumindest mal so wo ich vorher gesagt hätte wenn dem wirklich so ist Dass man durch Distillieren letztendlich da aufholen kann, dann ist da eigentlich.

00:23:35: Ein Szenario wie man sich vorstellen kann dass diese dass diese Investments eigentlich sind machen und das verschiebt sich jetzt natürlich noch mal ein Stück weit.

00:23:43: ja

00:23:44: okay gut also ich denes erstmal als Gedanken so ein bisschen mit um und Ich glaube die netzwerk effekte könnten dadurch entstehen.

00:23:54: wir kommen aber leicht zu einem zweiten tag jetzt im podcast Weil die Unternehmen gezwungen werden, direkt mit Entropic oder OpenAI zusammenzuarbeiten und keine Mittelwehr zu akzeptieren.

00:24:08: Da kommen wir gleich dazu weil es gibt zwei große Fragen.

00:24:10: Die hat uns Julian so ein bisschen auch vorbereitet, die wir uns heute selbst beantworten wollen.

00:24:17: Zum einen führt die Einführung von der AI aktuell zur ausreichender Produktivitätserhöhung um die Einführung von Aeroq zurechtfertigen?

00:24:27: Ja bei den meisten Unternehmen und B. Wie muss man das infrastrukturell anstellen, um sich nicht abhängig zu machen?

00:24:36: Um zum Beispiel die alles Firmenwissen dann in Open AI zu speichern, um dann in so einem Lock-in zu kommen oder eben zu vermeiden am Ende.

00:24:48: Ansonsten würde ja Open AI dir dann irgendwann einen Kontrollieren im Sinne von Lizenzgebühren natürlich nicht weil sie eine Kontenzugang schon ist.

00:24:55: Dein Kundenzugang haben.

00:24:58: Und diese beiden Fragen beschäftigen mich tatsächlich auch in Gesprächen mit vielen anderen Unternehmern und in einigen Projekten, weil wenn es nicht hundertprozent klar ist, ihr seht ja viele Statistiken dass sehr viele Menschen AI nutzen.

00:25:12: Ich glaube Ben Thompson hat das gesagt die Nutzung ist sehr breit aber extrem flach.

00:25:16: also der ganze Ozeaner ist nur fünf Zentimeter tief.

00:25:23: Julien hat gesagt oder hat uns eine Statistik geschickt, dass wir so ein bisschen aufpassen müssen sozusagen nicht zu sehr in Durchschnittswerten zu denken.

00:25:34: Wenn man sich den Durchschnitt anschaut ist das so der Ozean ist sehr sehr groß aber nur im Schnitt fünf Zentimeter tief Aber an bestimmten Stellen ist es halt sehr sehr tief.

00:25:44: also einige Menschen nutzen AI extrem stark und für sich super produktiv Und andere haben Eine Nutzung von AI, die sie aber nicht wirklich produktiver macht sondern im Grunde genommen zu mehr AI FAT führt.

00:26:00: Also man erzeugt einfach viel Text und viel Content der zu mehr Arbeit und mehr Reibung unternehmen führt, aber zur Nicht-mehr Produktivität.

00:26:09: Und da möchte ich mal eine These vorstellen Die ich mir in diesem Zusammenhang gemacht habe.

00:26:14: Ich glaube diese EI Revolution vor der jetzt ja vor kurzem Zweihundert Forscher auch gewarnt haben mit dem We Must Act Now Ähm,

00:26:23: äh,

00:26:26: Dingen was da und was die unterschrieben haben.

00:26:28: Ähm... Die wird gar nicht so kommen weil ähnlich wie bei der Digitalisierung wird die AI-Transformation einfach an Daten und Strukturen scheitern.

00:26:37: Und auch angenommen es geben morgen schon eine super AI würde das ja die Welt gar nicht ändern.

00:26:43: Wir hätten nicht irgendwie alle in günstigeren Urlaub würden anders zu Arbeit fahren würden anders Auto kaufen hätte nicht günstigere.

00:26:49: Äh, Tomaten Es ist genau so zäh, wie die Digitalisierung war und dies immer noch.

00:26:59: Immer noch sind ganz viele Menschen abhängig von alten SAP System oder alten IBM Mainframe Computern.

00:27:08: Und solange das die Basis ist auf der AI-Transformation passiert würde ich mittlerweile meine These in Richtung.

00:27:18: also wann tritt das ein?

00:27:20: Wann kommt dieser Hockey Stick deutlich nach hinten verlagern?

00:27:23: und da rede ich nicht von zwei drei Jahren sondern eher fünf bis zehn jahren aufgrund dieser durchschnitt betrachtung weil die allermeisten unternehmen diese am ende ja auch für eidizentzen zahlen müssen werden damit kein stark verändertes Outcome oder einen stark verenden output erzeugen können.

00:27:46: Ich komme gleich noch zu der anderen tese aber fangen wir erstmal damit an.

00:27:53: Also zum einen würde ich eine Prozent nicht teilen, dass diese Durchschnittsbetrachtung nicht hilfreich ist hier sondern genau du hast extreme.

00:27:59: Du hast einerseits sozusagen diese sehr schnell agierende digitalen Unternehmen und andererseits hast du oder primär Digitalunternehmen und dann hast du die normalen Bestehenden unternehmen, die dann eben versuchen sich zu transformieren und für die würde ich deine Tese eins zu eins oder diese Tese eigentlich das deine tese ist aber diese tese ein zu eins unterschreiben.

00:28:18: Ich glaube auch Das wird länger dauern, wobei du hast nur einen großen Unterschied und ich glaube das kann schon nochmal zu der Beschleunigung beitragen.

00:28:27: Die Themen die bei der Digitalisierungstransformation sehr stark gehemmt haben.

00:28:35: Legacy-Systeme, unklar wie kann ich sozusagen mit diesen Legacy System dann das machen?

00:28:42: Sollte ich die Systeme transformieren muss ich das jetzt irgendwie auf der grünen Wiese neu machen.

00:28:49: Und was mache ich mit den Datenbeständen?

00:28:52: Ich habe vier verschiedene Data Warehouses, die alle nicht miteinander korrespondieren und deswegen kann ich im Prinzip dann, tue ich mich schwer digitale Transformation voranzutreiben.

00:29:02: also diese Themen, die jetzt hast hier nur einen strukturellen Unterschied und das ist glaube schon dass sowohl das Neubauen von System Als auch quasi das Verbinden von legacy System mit dem was hier neu zu passieren hat, dass das eben durch AI und durch Tools wie einen Cursor usw.

00:29:26: halt deutlich schneller gehen kann.

00:29:28: sowohl der komplette Neubau von Systemen auf der grünen Wiese um gewisse Dinge zu tun Das heißt also die Furcht legacy Systeme abzuschalten geringer wird Und auch quasi die Fähigkeit Legacy-Systeme oder Legacy Datenbestände zu verbinden, zur Verfügung zu stellen in neuen Systemen wo ich dann eben sozusagen einnutzen kann.

00:29:51: Dass das aufgrund von den Fähigkeiten die ja sozusagen in der AI-Sisteme drinstecken dass sich diese Hemmnisse schneller günstiger überwinden kann und auch mit weniger Knowhow vor Abnohau gewinnen kann.

00:30:07: Und ich glaube, das ist schon nochmal ein struktureller Unterschied.

00:30:10: Das vielleicht das erste Anmerkung dazu.

00:30:14: und zweite Anmerkung dazu, wenn man sich jetzt sozusagen die Unternehmen an der oberen Hälfte quasi oder in den obereren zwanzig Prozent anschaut von denen Unternehmen, die am schnellsten AI adoptieren und das auch in ihre Wertschöpfungsprozesse komplett integriert haben Dass solche Unternehmen vielleicht auch noch mal schneller, als wir das ja schon bei den Gewinnern der digitalen Transformation gesehen haben in die Wertschöpfung von den Legacy-Unternehmen vordringen und sich noch schneller breiter machen.

00:30:50: Also dass solche Unternehmen wie jetzt Lava Bill

00:30:53: usw.,

00:30:54: dass sie eben noch schneller in der Lage sind, als wenn wir das im Rahmen der Digitalentransformation gesehen haben, schneller noch wachsen und schneller vordringen.

00:31:04: Und jetzt kommt ja sozusagen, ich hatte einen sehr interessanten Podcast mir angehört mit einem Kollegen.

00:31:13: Ich habe es gerade den Namen vergessen aber der Podcast ist Diary of a CEO gewesen, wo eben ein OpenAI ernannte sich Aussteiger oder wurde als Aussteigern von OpenAI bezeichnet.

00:31:25: Und der macht im Prinzip noch mal dieses Szenario auf das natürlich AI First Unternehmen in dem Moment wenn sie sozusagen dann auch noch vordringen in die physische Infrastruktur und sozusagen sehr stark in dass sich selbstoptimierende und selbst referenzierte AI also wenn du einmal sozusagen in dieser Optimierungsschlaufe oder Schleife drin bist, dass dann quasi der Produktivitätsfortschritt so schnell geht.

00:31:53: Also da kam das Beispiel auf... Da werden halt neue Fabriken designt von sozusagen AI und die bauen dann wiederum Roboter, die dann wieder um schneller produzieren können als das vorher der Fall war.

00:32:11: Und dann sich quasi selbst replizieren.

00:32:14: Dann bist du in so einem Szenario drin.

00:32:16: Das hört es jetzt alles noch sehr futuristisch an aber der Kollege macht da eher so Szenarien auf dass das zwischen zwanzig dreißig und zwanzighürbendreißig irgendwann passieren kann könnte und dass du dann die Ablösung von den nicht sozusagen digitalen Nicht-AI Unternehmen, das sich in einer Geschwindigkeit vollziehen würde.

00:32:37: Die er schon sehr bedenklich oder gefährlich fand und auch meinte sozusagen auf gar keinen Fall sollte man sowas in die Hände legen von Leuten wie Sam Altmann.

00:32:46: Also bei der Sam Altman war.

00:32:49: nun bin ich bei ihm.

00:32:51: aber ich stelle mir mittlerweile Oder ich frage mich mittlerweile, wie genau das gehen soll?

00:32:55: Sogar wenn es diese Roboter gibt die sich selber eigene Roboter bauen können und Fabriken schaffen.

00:33:01: Wie kommen sie in die echte Wirtschaftsordnung rein?

00:33:05: Nehmen wir mal ein naheliegendes Beispiel was wir jetzt ja seit ein paar Jahren beobachten können, nehmen wir mal Revolut.

00:33:10: Revolut ist ja eine komplett neu gedacht Retail Banking Ansatz sozusagen für viel viel Eine viel leistungsfähigere Retail-Banking-Lösung, als das dir die Sparkasse oder die Commerzbank irgendwie bieten könnte.

00:33:29: Also für diejenigen, die es nutzen und die es schon kennengelernt haben, die würden dann sagen, dass ist gar kein Vergleich eine komplett andere Liga!

00:33:36: Es ist viel schneller, viel günstiger, viel besser.

00:33:41: Hat aber bisher trotzdem nicht dazu geführt... Und wenn es dir stimmt ja auch, es funktioniert ja auch.

00:33:48: Aber es hat ja trotzdem nicht dazu geführt, obwohl ja fast jeder Deutsche einen Contro hat und damit betroffen ist irgendwie effizient und günstig zahlen zu müssen.

00:33:58: Ein Sparplan braucht das dort der Wechsel stattfindet.

00:34:02: Hier reden wir von einem von einem Consumer Lock-in und Consumer sind relativ fluide.

00:34:08: Wenn's irgendwo etwas billiger gibt, wenn sie Butter beim Penny Billige gibt als Mediker dann fahren die Nutzer durch die halbe Stadt.

00:34:14: aber im Bereich Banking Obwohl jetzt ja so langsam jedes zweite Neukonto, glaube ich in Europa geht auf sozusagen, geht in die Bücher der Neobanken.

00:34:27: Also wir kommen jetzt langsam mit diese Transformationen.

00:34:31: Geht mehr von der Dekade, die dieser nächste mittlerweile schon dauert, obwohl er schon so radikal viel besser ist, diese Lösung, die dort angeboten wird und Das Beispiel könnte man jetzt übertragen auf andere Industrien.

00:34:44: Das könnte man auch auf Businesses, auf andere Businesses übertragen.

00:34:47: Du kannst schneller Businesses bauen die vorher einfach extrem komplex war weil... Die Mittelware ist so komplex waren, weil die SAP-Transformationen so lange dauert was auch immer.

00:34:58: aber bis sich das dann ausdrückt in einer anderen Grundbeziehung du wechselst irgendwie von Provider A zu Provider B dauert es halt doch sehr sehr sehr lange.

00:35:07: und Dazu würde ich sagen, es gibt ja heute eine ganze Menge dieser neuen Greenfield Ansätze.

00:35:14: Aber das neunneinzig Prozent aller EI-Projekte finden statt im Legacy Umfelder mit Legacy Dateninfrastruktur und mit Legacy Orchards.

00:35:23: Die alle so ein bisschen verdampfen.

00:35:26: Und ich würde diese These von dem CEO der in diesem Podcast war gar nicht widersprechen.

00:35:31: aber... Ich sehe halt null zwanzig dreißig also die Best Case Zwanzig.

00:35:38: Also ich kann beim besten Willen mir nicht vorstellen, wie dieser Hochlauf funktionieren soll.

00:35:43: Weil wir alle in so einem krassen Lock-in am Ende leben.

00:35:51: Der sich im Grunde genommen auf alle Lebensphasen oder wie soll man sozusagen auf alle Level irgendwie überträgt?

00:35:58: Wenn das so wäre... Warum ist der jetzt nicht revolut, irgendwie, achtzig Prozent dicker Marktführer aktiven Märkten.

00:36:08: Weil sozusagen das wäre wahrscheinlich die Gegentease dazu, weil bei Revolute der Konsument entscheiden muss und der ist halt träge und in dem Fall hier ist ja seine These geht alles deutlich schneller, weil du quasi BtoB-Entscheider hast mit so viel günstigeren und besseren Produkten konfrontiert werden dass das schneller geht, als wenn jetzt der Endkonsument wechselvollzieht.

00:36:42: Der Endkonzement lässt ja auch seit Jahrzehnten Milliarden auf irgendwelchen Sparbüchern liegen oder der Endkonziment ist ja auch... Ich weiß noch, als die Strommark der Regulierung war und man hätte sehr viel Kosten sparen können, indem man aber den Stromanbieter wechselt haben das ja auch nur unter zwanzig Prozent oder so.

00:37:04: Da habt ihr ersten fünf Jahre gemacht, obwohl es völlig offensichtlich war dass man sich irgendwie als Endkonsument hätte ich jeder im Schnitt drei Schengen Betrag sparen können machen die Leute trotzdem eben nicht also.

00:37:16: und hier wäre dann aber sozusagen darauf bist du gar nicht angewiesen in dem auf den Endkonzementen oder die Trägemasse des Endkonsementen sondern du kannst im Prinzip Märkte diskutieren in dem Bereich Produktion und so weiter, die halt deutlich ... So viel bessere Produkt-Service-Kombinationen anbieten kannst.

00:37:41: Dass der rationale BtoB-Entscheider gar nicht anders kann als da jetzt schneller sich in diese Richtung zu entwickeln.

00:37:48: Insofern verstehe ich ein Argument was den Enkonsumenten angeht.

00:37:52: aber das muss natürlich eine Reihe von Märkten spielen, die hat gar keine so große Rolle.

00:38:03: Also wir teilen jetzt quasi die Welt so ein bisschen auf in der sozusagen für wenigstens produktiv, in die Julia nennt das High Agency Menschen.

00:38:10: Also sozusagen Menschen, die da sozusagen die entsprechende Bildung haben EI zu nutzen und ihre eigene Workflows so auseinanderziehen können dass sie das mit verschiedensten Agents oder mit verschiedenen Agent-Prozessen irgendwie koppeln können.

00:38:22: Und dann reden wir von anderen Leuten sozusagen dem der Tania Anja oder dem Horst Jürgen in jedem Teams-Meeting irgendwo so den irgendeinen Protokoll mitlaufen lässt, danach irgendwie dreißig Seiten Auswertungen rumschickt und automatisch to do's in die Jira Tickets einstellt.

00:38:42: Der sorgt ja dafür dass alles noch ineffizienter wird weil er sozusagen damit sich selber so eine Arbeit schafft also wie so einen Verwaltungsapparat der dann immer aufgebläht hat.

00:38:53: Aber für wen könnte das dann funktionieren?

00:38:55: Also wie muss denn Unternehmen da irgendwie ran gehen?

00:38:58: Wir haben ja einige Unternehmenslenker, die zuhören damit es für die dann auch wirklich funktioniert.

00:39:03: Weil nicht jeder kann jetzt vielleicht wie du abends mal mit Chlor zwei drei Apps programmieren um sozusagen das eigene Leben deutlich stärker zu automatisieren und zu digitalisieren.

00:39:16: Ja aber ich glaube letztendlich die gleichen Mechanismen zu nutzen wie das Jahr sozusagen jetzt die Langdox dieser Welt tun, indem du halt versuchst die Leute bei dir im Unternehmen zu identifizieren.

00:39:30: Die quasi zu dieser Spezies gehören der High Agency Personen und die halt entsprechend zu empowern.

00:39:43: möglichst schnell auf diese AI-Prozesse oder AI First Denke umzustellen und wenn das sozusagen nicht gelingt im laufenden Betrieb, dass dann eben noch mal so ein Stück weit daneben zu stellen.

00:39:55: Also ich glaube die gleiche These, die wir ja schonmal hatten, wir erinnern uns digitale Transformation kam da weil die eine Schule Gruppe von Menschen, die gesagt hat wir versuchen natürlich hier die digitale Transformation voranzutreiben und das bestehende Geschäft zu verändern.

00:40:13: Aber es gab ja auch durchaus eine Reihe von Initiativen innerhalb von Unternehmen, die halt gesagt haben Das bringt nichts.

00:40:20: also hier ist so viel Legacy.

00:40:22: Wir stellen einfach etwas auf die grüne Wiese Und versuchen uns mal freizumachen von dem oder jetzt im Silicon Valley würde man sagen First Principles und denken unser Geschäft noch mal neu.

00:40:34: Und überlegen halt, wie säßt denn dann aus?

00:40:36: Das ist zwar wenigen Unternehmen dann wirklich letztendlich gelungen das umzusetzen.

00:40:40: aber ich glaube nicht weil das strukturell nicht funktioniert oder keinen Sinn macht sondern eher weil man eben dass in der Umsetzung nicht gut gemacht hat.

00:40:48: Aber man kann dem ja durchaus etwas abgewinnen zu sagen Ich agiere quasi auf der grünen Wiese und stelle etwas nochmal daneben und versuche letztendlich mein Geschäftsmodell nochmal AI First zu denken.

00:41:04: Und dann auch eben umzusetzen anstatt das, was ich jetzt sowieso schon gemacht habe oder die Prozesse, die ich sowieso laufen habe und Abläufe und Systeme, die letztendling weiterzuentwickeln.

00:41:15: Ich glaube beide Wege können glaube ich funktionieren.

00:41:18: Ich glaub jeder Unternehmenslenker muss für sich so ein Stück weit entscheiden.

00:41:22: Will ich sozusagen AI-Transformationen des bestehenden?

00:41:27: oder das andere vielleicht sogar auch beides und dann quasi die menschen, diese high agency Menschen die entsprechend zu empowern dass eben durchzuführen.

00:41:38: Oder voranzutreiben.

00:41:39: also ich glaube das ist genau.

00:41:42: Der Jury hat ein schönes Bild gebaut wie man das verstehen muss warum heute AI Projekte in großen Unternehmen scheitern.

00:41:50: er hat gesagt Man muss jetzt so vorstellen, dass man ein Team von den allerbesten Harvard Absolvent nimmt.

00:41:57: Ja, hundertfünftvierzig die Kuhpunkte Alarm Doktor Kommtrikus Haarwald Stanford.

00:42:03: Die werden in dein Unternehmen eingeladen und bekommen Aufgaben aber... Ohne, dass sie wirklich mit jemandem in der Firma dazu arbeiten können.

00:42:13: Also Sie bekommen keine Einführungen die Aufgaben also kein Onboarding.

00:42:17: Sie haben keinen Netzwerk genießen Unternehmenswissen.

00:42:19: Sie dürfen jetzt keine Leute fragen, die im Unternehmen bestimmt bestimmte Sachen vielleicht ein Hoheitswissen haben und er sagt dann das wird natürlich dazu führen, dass sogar diese Ausnahmetalente innerhalb von einer wochenlangen Arbeit relativ wenig Verwertbares produzieren.

00:42:38: So muss man sich das vorstellen, wenn heute AI Tools in Unternehmen eingesetzt werden entweder weil diese Daten nicht strukturiert vorliegen oder weil es bestimmte Datenschutzvorgaben gibt die Leute dazu zwingen Copilot zu verwenden und wir wissen alle dass das sozusagen klippiartige Ergebnisse produziert.

00:43:01: also er sagt es liegt nicht an der Fähigkeit der Modelle heute schon sondern an den fehlenden Zugang zu Unternehmensdaten und impliziten und expliziten Unternehenswissen.

00:43:12: Ist das ein gutes Bild?

00:43:13: Also kann man sich das so vorstellen?

00:43:15: Ja, ich glaube, das ist vielleicht noch mal sehr hilfreich.

00:43:18: Ich finde sozusagen dieses... Dass das jetzt eigentlich nochmal der wesentliche Chance ist von EI, dass sozusagen explizites Wissen ja das ist quasi was jetzt schon auch häufig strukturiert vorliegt in irgendwelchen Datenbanken und so weiter.

00:43:35: Da hilft AI, nochmal das zu connecten oder besser verwertbar zu machen oder auch besser in quasi operative Systeme zu überführen mit die dann irgendwelche Dinge konkret darauf tun.

00:43:47: Und die Chance in der Tat würde ich eben auch so sehen ist jetzt noch mal dass das implizite Wissen also da war es ja letztendlich in LLM speak gedacht.

00:43:57: Der Kontext Also dass man sagt, wie kann ich quasi stärker noch auf das implizite Wissen zugreifen und das expliziter verfügbar zu machen?

00:44:12: Das Erfahrungswissen von Mitarbeitern darauf eben zuzugreifen.

00:44:18: Weil das ja bisher schon so ein Stück weit der Missing Link war um dann letztendlich... Automatisierung und Nutzung von künstlicher Intelligenz voranzutreiben.

00:44:28: Und dass das jetzt wahrscheinlich so ein Kernschritt ist, und man sich hier Gedanken machen muss auch wieder sozusagen für Unternehmenslenker gedacht.

00:44:37: wie kann ich relativ viel von diesem Kontext und von diesen implizitvorliegenden Wissen?

00:44:42: Wie kann ich das explizieren?

00:44:44: Weil wenn ich das einmal vorliegen habe, auch durchaus – und das ist schon nochmal eine wesentliche Erkenntnis in unstrucklegender Form!

00:44:51: Das war ja vorher nicht der Fall.

00:44:52: also brauchte ich ja, ich brauche der Wissen explizit und ich brauchte es in strukturierter Form um es wirklich nutzbar zu machen.

00:45:00: Es musste klar sein, in welchen Datenbank fällt ist irgendwas abgelegt?

00:45:05: Und die Verknüpfung musste viel stärker vorgedacht und vorstrukturiert sein.

00:45:10: Jetzt reicht es im Prinzip das implizit vorliegende Wissen zu explizieren durchaus auch und strukturierter Form, weil die Strukturierung und die Verknüpfung dessen kann jetzt eben sozusagen die KI leisten.

00:45:27: Und das ist schon nochmal eine spannende Weiterentwicklung, die letztendlich dazu führt dass eben die Dinge noch mal deutlich besser nutzbar werden.

00:45:36: Ich glaube das ist etwas was wahrscheinlich bisher so nicht

00:45:41: so

00:45:42: präsent auf dem Schirm war.

00:45:45: Ja, bin ich bei dir?

00:45:48: Jetzt werden wahrscheinlich viele Zürer sagen ja, also in der Theorie richtig.

00:45:51: Aber in der Praxis sozusagen wenn ich mit Claude und OpenAI arbeite, vercollapiert sich dann doch immer wieder nach links und rechts.

00:45:58: Man muss irgendwie sagen, guck mal diese Daten gehören gar nicht zusammen.

00:46:00: oder sagt das Chat-Tool dann hast recht habe ich nicht genau aufgepasst.

00:46:05: Also es ist gar nicht so einfach.

00:46:07: Es klingt ja dann immer wahr.

00:46:08: Und wenn du Wisten in einer Datenbank vorgehalten hast und selber wusstest wie die Datenfelder verknüpft sind Dann konntest auch viel besser kontrollieren ob die antworten war sind da sind wir ja.

00:46:24: aufgrund dieses transformer modells in dem die llm ist ja noch funktionieren, sind wir halt noch weit weg.

00:46:30: also es ist gar nicht so einfach aus unstrukturiertem wissen.

00:46:38: Persistentes, explizites Knowledge zu machen.

00:46:42: Das klingt auf der ersten PDF-Seite und das wurde im Call besprochen irgendwie ganz gut.

00:46:47: aber wenn man tiefer reinsteigt dann funktioniert es halt in vielen Fällen auch nicht.

00:46:52: Aber ich gebe dir recht.

00:46:53: also wenn man daran glaubt und wenn man sich noch mal daransetzt dieses Wissen so aufzubereiten dass die Modelle das auch nutzen können gibt's eine deutlich bessere Chance AI-Transformation.

00:47:07: Wir suchen übrigens noch ein gutes Wort für Digitalisierung im Bereich AI, also wer da was hat immerher damit?

00:47:13: Dann kommen wir zur zweiten Frage, die sich ja dann im Anschluss stellt.

00:47:17: Also ich glaube dran an die AI Transformation wenn ich Unternehmenslenker bin.

00:47:21: aber wie muss ich denn jetzt machen?

00:47:23: Ich möchte mich nicht abhängig machen von OpenAI oder Entropic oder von irgendeinem anderen Provider Und ich möchte mich natürlich auch nicht komplett in die Suite Abhängigkeit geben, also weder Microsoft Teams Co-Pilot noch das mit einem Suite Anbieter wie Google Workspace machen.

00:47:48: Also Google Docs und Gmail und

00:47:50: Co.,

00:47:51: was ja ideal dafür ein Verrentwerfer wäre.

00:47:53: Wie muss man das dann aufstellen?

00:47:54: Also wie verhängt er sich diesen Login?

00:47:57: und hier in diesem Podcast haben wir glaube schon hundertmal über Logineffect und Plattformökonomie geredet, und wir wissen beide.

00:48:06: Das sieht alles ganz sexy aus am Anfang und ganz einfach.

00:48:09: aber wenn der Lock-in immer da ist dann zieht die Plattform sich die Marge.

00:48:13: wie verhinder ich das?

00:48:15: Und was ist da so deine Sicht drauf?

00:48:17: Ja auch das hat sich von den Handlungsprozipien eigentlich nicht so wahnsinnig verändert.

00:48:25: aus meiner Sicht also auch sozusagen.

00:48:28: die Frage war ja auch schon im Kontext erste Daten, Data Warehouse Infrastruktur oder Daten Infrastruktur.

00:48:36: Wo liegt sozusagen die Intelligenz?

00:48:39: Und auch da war ja eigentlich schon die Best Practice immer zu sagen ich versuche eben möglichst wenig der Intelligenze rein im Tool zu belassen, beziehungsweise versuche dann zumindest die Learnings oder sozusagen die Zusammenhänge, die ich dann rausbekomme wieder zurück in meine eigene Wissensbasis zu überführen und in meiner eigenen Sphäre zu über führen.

00:49:06: Und das ist letztendlich die Idee bei dem Ganzen, d. h., dass sozusagen die zusammenhänge die ich ableite oder das Wissen über die Zusammenhängen, dass sich das eben nicht rein in den Tools belasse sondern dass ich auf jeden Fall es schaffe, Dinge so aufzubauen indem ich z.B.

00:49:28: sowas nutze jetzt wie einen Langdoc, in dem ich noch zwischen laier dazwischen baue.

00:49:34: der ist mir halt ermöglicht zwischen Modellen zu switchen Ohne aber den Unternehmenskontext, weil das ist ja letztendlich das worum es geht und was dann die Modelle an sich oder den Outcome, was ich aus diesen Modellen rausbekomme.

00:49:49: Was das dann sozusagen qualitativ... für mich passend macht, ist ja weniger jetzt das Modell an sich bei vielen Fragestellungen.

00:49:57: Sondern es ist der Kontext den ich geben muss und dass es letztlich nicht ob man einen Langlock nimmt oder eine andere Lösung da quasi diesen Intermediars Layer dazwischen zu packen, der es mir ermöglicht dem Kontext jedem Modell Provider egal Open Source Modell ist, was ich selbst Manager oder ob das eben eine Topic ist.

00:50:23: Oder ein Open AI und Gemini, dass sich den Kontext bei mir belasse und dann eben Fragestellung spezifisch zur Verfügung stelle aber nicht mich dann komplett in die Hand eines Modells.

00:50:39: oder eines Modellproviders begebe.

00:50:42: Und das Wichtige ist sozusagen, dass ich kontinuierlich daran arbeite, dass man im Unternehmenskontext und die Learnings sich daraus ziehe, diese Weiterentwicklung, dass sie eben kontinuerlich bei mir in der Sphäre bleibt.

00:50:55: Das ist letztendlich der Witz, weil es mir natürlich auch dabei helfen wird, die Tokenkosten im Griff zu behalten.

00:51:02: Weil je mehr an dieser Stelle bei mir selbst schon vorentscheiden kann und vorstrukturieren kann, bevor ich dann das für die Beantwortung oder Bearbeitung einer bestimmten Aufgabe in dem dann eben ein Modell übergebe.

00:51:17: Je mehr ich dann bei mir in der Sphäre belaste und auch die Learnings, die dann daraus kommen wieder zurückfüttert, desto stärker mache ich mich dann im Prinzip unabhängig von den Themen.

00:51:27: Ja?

00:51:28: Ich frage mich da so bisschen... Also hast du das Langdorf genanntes Stoppige aus Berlin, oder?

00:51:32: Ja!

00:51:33: Ich frag mich ob das wirklich funktioniert langfristig weil du hast jetzt wieder neues empowerment von dem knowledge officer aber der zwanzig jahren schon erfolgreich versucht dass die leute ihre protokolle und to do es wirklich so in die jeroen konferenz eintragen das andere auch davon profitieren können.

00:51:54: also solange wenn es diesen mittelläher gibt.

00:51:56: über lang docs gibt noch ganz viele andere.

00:51:59: da müsste er quasi bestimmte prozess gezwungen.

00:52:01: auf der anderen seite sind ja diese sexy interfaces Claude ist irgendwie ein gutes Interface mit dem Leute sagen, nee komm ich schmeiß einfach hier meine ganzen Daten da rein.

00:52:11: Da kommt irgendwas sinnvolles rum und damit arbeite ich mal weiter bevor ich jetzt hier mit einem API-Limitiertem sozusagen Zugriff über Langdock arbeite oder irgendeinem anderen Tool und dann ist das Ergebnis nicht so cool.

00:52:24: So fühlt sich das für mich gerade so ein bisschen an.

00:52:27: Und so haben sich ja viele klassische Digitalisierungsprojekte angeführt.

00:52:31: kommen wir machen jetzt hier einmal die Wissensdaten Oder wir machen das Internet.

00:52:36: Bis da entschieden wurde, welcher Internet Provider gewählt wird haben in einem Corporate Context sich dann irgendwie alle Abteilungen schon so ein eigenes Mini-Internet gebaut.

00:52:46: So fühlt es sich ja gerade an auch bei den AI Tools mit diesen Wildwuchs und ist es nicht nur so dass der Kampf irgendwie Langdock gegen OpenAI ist sondern kommt hier noch die klassischen Passanbieter oder Hubspot kommt er auch dazu.

00:53:03: Wir möchten eigentlich alle Marketing und seltsrelevanten Daten unser System haben, weil wir können das für dich viel besser.

00:53:09: Orchestrieren.

00:53:09: also ist dieses gescheint mir eine sozusagen diese Fähigkeit von Unternehmen dass so zu designen und so die Architektur so zu bauen dass es bei zwei drei Jahre halbwegs belastbar hält.

00:53:23: Das wird wahrscheinlich die erfolgreichen von den nicht erfolgreicher Unternehmen trennen Weil sie an eben der Lage sind diese Wissen-Datenbank, die du gerade beschrieben hast wirklich aufzubauen und für Leute irgendwie verfügbar zu machen.

00:53:37: Das ist vielleicht an dem Moment über den... Was ist denn das?

00:53:41: Ist es ja nicht der AI Officer?

00:53:42: Ist ja irgendeine Art Wissensarchitekt, Knowledge Officer

00:53:50: oder Company Knowledge Beauftragter oder in die knowledge layer oder kontext beauftragte.

00:53:57: also was eben glaube ich ganz wichtig ist das hat nichts mit sozusagen knowledge mann.

00:54:02: also es hat schon was mit knowledge management zu tun aber es ist nicht vergleichbar mit dem, Was sozusagen für fünf oder zehn jahren jetzt jemand gemacht hätte der fürs knowledge management in einem unternehmen zuständig ist ja auch eine sehr relevante aufgabe oder hatte damals auch schon relevante Aufgabe.

00:54:15: wie organisiere ich sozusagen den den Wissensaustausch zwischen verschiedenen Abteilungen oder verschiedenen Unternehmensteilen, aber hier ist das glaube ich schon noch mal eine deutlich fundamentalere Aufgabe.

00:54:27: Hier geht es ja wirklich darum wie kann ich den Kontext-Layer eines Unternehems so managen dass ich mich eben nicht einlogge bei einem Unternehmen und dort letztendlich die Preise oder meine Zahlungsbereitschaft quasi in immer höhere Höhen geht, weil ich ihn gar nicht mehr wechseln kann.

00:54:48: Das ist glaube ich schon was Fundamentaleres als jetzt sozusagen das, was früher jemand war der den Wissensaustausch zwischen Mitarbeitern ein Stück weit organisiert hat und dann vielleicht auch irgendwelche Executive Education Programme koordiniert hat.

00:55:03: Ist es auch wichtig.

00:55:03: aber ich glaube dass hier geht schon nochmal deutlich weiter Und ich glaube jedes Unternehmen muss halt für sich die Entscheidung treffen, source ich das out an einen Unternehmen jetzt wie Langdorck.

00:55:18: Nutze ich sowas aber baue parallel auch eigene Strukturen auf um dann perspektivisch eine noch stärkere Unabhängigkeit zu kommen oder wie.

00:55:26: die gehe ich hier sinnvollerweise vor und das hängt eben auch sehr stark davon ab wie viel Know-how ist im Unternehmen vorhanden, um dann solche Entscheidungen sinnvoll treffen zu können.

00:55:35: Aber ich glaube jedes größte Unternehmen braucht da letztendlich eine Strategie, wie gehe ich damit sinnvoll um?

00:55:44: Um sowohl die Kosten zu managen für die eigenen Aktivitäten in dem Bereich aber eben auch die Abhängigkeiten und die Flexibilität going forward Und gerade natürlich auch wenn nicht nur meine bestehenden Prozesse in eine EI-Transformation verändern möchte, sondern auch wenn ich sozusagen vielleicht neue Geschäftsbilden vorantreiben möchte auf Basis dessen.

00:56:13: Dann spielstens dann werde ich diese Fähigkeit benötigen und das ist nochmal ein ganz wesentlicher Punkt dabei der sehr wichtig ist.

00:56:27: Dann nehme ich mal für mich mit, was diese AI-Transformation angeht.

00:56:32: Wir lernen ja jetzt gerade, dass die... Ich teile nochmal einen Graph von A-Sechzen Z der zeigt, das die Kosten von Intelligenz stark fällt.

00:56:44: Das ist auch dieses neue Modell aus China jetzt, Kimi, was jetzt genauso gut ist wie Fable oder teilweise sogar besser als wird immer günstig.

00:56:50: Also Intelligenze wird immer günstiger und dann ist es nicht mehr der Zugang zum richtigen Modell sondern Es entscheidet sich dann an der Art und Weise, wie ich meine Daten strukturiert zur Verfügung stellen kann.

00:57:05: Unternehmensweit und wie ich sie schütze muss die Daten nicht aus dem Unternehmen rauskommen.

00:57:10: das ist ja viel wichtigere.

00:57:13: Wahrscheinlich mit die wichtigste Fähigkeit zu werden bis dann Unternehmen von ihrem Wettbewerb absetzen können in Zukunft.

00:57:20: Dann geht es ja nicht so darum dass ich irgendwie mein Orchschat verändere oder jetzt heute den richtigen Abflussfinder mit Gemini, Microsoft oder Entshopix.

00:57:31: Ich muss wirklich überlegen wo liegt mein Wissen?

00:57:35: Wer hat das Wissen und wie baue ich eine Datenbank oder ein System damit die Riflyer im Unternehmen dieses Wissen auch produktiv nutzen können um dann und das hast du ja voll beschrieben um immer mehr vom Wettbewerb abknappern zu können?

00:57:52: Das wird ja dann die erfolgreiche von den nicht-erfolgreichen Unternehmenstransformationen entscheiden.

00:57:57: und obendrauf kommen da noch Neugründungen, die ja von diesem ganzen Legacy Kontext nicht betroffen sind.

00:58:06: Die sich wahrscheinlich die neue Marktanteile oben drauf sichern werden?

00:58:10: Und ob es dann noch eine Art neues Ökosystem gibt?

00:58:14: Julian hatte das App-Ökosysteam als Beispiel genannt.

00:58:17: Es gab's ja quasi vor Android und Apple auch noch nicht komplett eigene... Wirtschaftslehrer geworden, das wissen wir noch gar nicht.

00:58:26: Beschreib ich es so korrekt?

00:58:27: Ja würde ich auch sagen ja kann ich sehr gut nachvollziehen.

00:58:31: Okay also Daten, Daten, Data.

00:58:33: Also bleiben wir dabei.

00:58:34: ist gibt quasi eine ausreichend große Chance dass die Bewertungsgröße von Entropic oder Open AI wenn sie schaffen so eine Art interne AGI zu schaffen also nicht eine externe intern.

00:58:46: also das ist ein neuer Gedanke die mir da Jonas und äh Jonas ein Customer mitgegeben haben, vom Manager Magazin.

00:58:52: Ähm dann macht es Sinn irgendwie sich mit denen ins Bett zu legen.

00:58:58: aus meiner Sicht ist sind die Warenrufe das Digital AI Transformation jetzt ganz schnell kommt.

00:59:04: Und wir uns alle warm anziehen müssen.

00:59:07: sind die überzogen?

00:59:08: du sagst Es gibt durchaus Chancen dazu weil ähm sozusagen ist doch viele sich beschleunigen Effekte gibt, insbesondere weil Wissen eben nicht mehr in strukturierter Form dargereicht werden muss.

00:59:20: Und die dritte Take ist beim Thema Infrastruktur geht es erst mal darum über Dateninfrastruktur nachzudenken und gar nicht so sehr welches Modell nutze.

00:59:31: ich kann sich wahrscheinlich jeder zuhause auch mal mitnehmen wenn ich irgendwie meine Familienplanung eine Urlaubsplanung machen möchte mit AI aber Ich dem Tool nicht sagen kann, wie alt sind eigentlich meine Kinder und welche Allergien haben die?

00:59:44: Und können sie irgendwie noch in einem Zimmer schlafen und fliegen hier eine Flugzeug.

00:59:48: Wenn das nirgendwo steht dann ist wahrscheinlich auch die Empfehlung, die das JGPT, letzte JGPD-Modellern irgendwie ausgibt, nicht so viel fährt weil das Wissen fehlt.

00:59:59: Absolut genau!

01:00:00: Okay

01:00:01: habe ich mir ein bisschen was erarbeitet heute und habe mich auch einiges mehr merken können.

01:00:07: Nächste Folge gucken wir uns vielleicht ja schon Prospekt an.

01:00:12: vielen dank nochmal Julian.

01:00:13: und dann vielleicht noch mal hier ganz so.

01:00:15: Ganz zum ende ich habe immer gesagt, ich höre gerne auf Julian der ist total schlau und der war ja auch großer fan sozusagen der apple-Wette.

01:00:23: die ist jetzt wieder wertvollster nehmen geworden.

01:00:26: du bist immer skeptisch gewesen.

01:00:28: warum ist das jetzt der Fall?

01:00:29: warum es Apple mehr als individuell?

01:00:31: das ist ja eigentlich aufgrund der meist eine manistorie ist eigentlich unerklärbar

01:00:37: absolut.

01:00:38: also ich Ja, der Markt hört einfach nicht auf uns Alex.

01:00:41: Ich kann es mir nicht erklären.

01:00:42: also wir haben ja Peak Apple.

01:00:43: schon vor Jahren haben wir Peak Apple ausgerufen.

01:00:48: Also entweder wir haben Unrecht das kann ich mir schwer vorstellen oder oder der Markt irrt sich.

01:00:53: Der Markt irrt sich aber wenn man jetzt mal unsere Erkenntnis hier übertragen muss den Podcast am Ende starten.

01:00:58: eigentlich ist das wichtigste

01:01:00: Äh,

01:01:00: und nicht so sehr das Modell.

01:01:01: Hat Apple da nicht so ein bisschen recht?

01:01:03: Also dieses hinterher... Die sind ja quasi wirklich hinten ja hinterher.

01:01:06: also meine Kinder machen schon echt Witze über Siri.

01:01:09: So ein bisschen das neue Chippy geworden sozusagen in der Popkultur der Jugend.

01:01:17: Aber wenn es am Ende nur darum geht dass Apple das dann jeweils günstige Modell auf die entsprechenden Daten zugreifen lässt die ja dann in diesem Apple-Ökosystem liegen, im Form von E-Mails und Dokumenten.

01:01:32: Bin das gar nicht so doof was Apple macht und sich heraushält aus diesen hundert Milliarden Spendings?

01:01:38: Ja vielleicht ist es so.

01:01:44: Das muss ja wahrscheinlich irgendwie Teil der Überlegung sein dass zum einen wahrscheinlich die Nvidia Margen sich auf Dauer also nicht halten werden was ich auch teilen kann.

01:01:54: Und das ist ja wirklich unanständig, aber die Margen sind sozusagen schon erstaunlich hoch und da ist wahrscheinlich die Annahme fair dass dieses Spending zu diesen Margen so auf Dauer wahrscheinlich nicht bleiben kann und deswegen die Wachstumserwartung die eigentlich erforderlich wären, um diese NVIDIA-Bewertung zu rechtwertigen.

01:02:22: Wahrscheinlich so nicht gegeben sind.

01:02:24: auf der anderen Seite wundert mich dann schon, dass sozusagen jemand wo du sagst so ob jetzt ein Apple iPhone sechzehn, siebzehn oder ne?

01:02:32: Oder also da das wissen glaube ich die allerwenigsten jetzt noch genau was jetzt da genau die Unterschiede sind.

01:02:38: Also dass ein Unternehmen was zumindest jetzt mal nicht mehr durch wahnsinnige Innovationen irgendwie aufgefallen ist in dem Bereich, dass die trotzdem Ja, also so positiv gesehen werden vom Markt.

01:02:51: Ähm ja vielleicht das irgendwie damit zu erklären was du jetzt irgendwie sagst aber ich hier

01:02:56: mal sieben Billionen US Dollar Market Cap.

01:03:00: Das ist das wertvollste Unternehmen.

01:03:02: Also gucken wir mehr auf die zehn Billionen kommen.

01:03:06: Das dürfte auch keine Frage von Dekaden wäre sein sondern eher Äh, zwei drei Jahren.

01:03:11: Wahnsinn!

01:03:11: Also auf jeden Fall noch mal Glückwunsch, Julian, dass jetzt hier deine These wieder mal nach oben gespült wurde.

01:03:16: Aber in dem Moment wenn Apple wieder verliert das sind natürlich Fleuron und ich sofort bei der Sache.

01:03:20: Ja dann freuen wir uns.

01:03:21: Dann besser.

01:03:22: Und lachen über dich.

01:03:24: Genau als... Ja.

01:03:26: Wieso denn?

01:03:26: In sommerlich allen.

01:03:27: Tschüss.

01:03:28: Ciao ciao.