Bits, Bolzen & KI: Wie die Industrie sich neu erfinden muss - mit Anja Hendel

00:00:01: Liebe Leute, das erste Mal in meinem Leben mit dem Begriff Transformationen in Berührung gekommen bin ich in der Oberstufe.

00:00:08: Und zwar habe ich damals gerade angefangen mein Abi zu machen und meine beiden jüngeren Brüder die haben so eine Ja, ein modernes Angebot der Schule in Anspruch genommen und zwar in die Mechatroniker-Klasse zu gehen.

00:00:19: Wo sie dann ganz gezielt auch schon in der Industrie gearbeitet haben und zwar nicht in der Mechanik sondern in der Mechatronic.

00:00:25: also so'n bisschen der Wandel von wir arbeiten mit Werkzeugen hinzu Wir arbeiten eher mit Systemen an PCs, wir lernen vielleicht noch so'nen bisschen programmieren usw.

00:00:35: Und das ist für mich bis heute immer so'ne bisschen Archetyp für Transformation der Industrieso wie ich Sie kennengelernt habe.

00:00:44: Transformationen beziehungsweise vor vielen neuen Herausforderungen, unter anderem natürlich durch KI.

00:00:50: Und heute möchte ich über Transformation sprechen und dafür habe ich mir Anja Händel eingeladen.

00:00:55: sie ist Transformations-Expertin Sie war sehr lange in der Automobilindustrie, sie ist mittlerweile Senior Advisorin, sie Beraterin.

00:01:02: was sie alles genau macht kann sie uns gleich selbst erzählen weil es wirklich eine ganze Menge ist.

00:01:06: Ich bin Max Mundtenke ihr hört Kollegin KI.

00:01:09: Hallo Anja!

00:01:11: Hallo Max freu mich sehr heute hier sein zu dürfen.

00:01:13: Vielen Dank, dass du die Zeit genommen hast.

00:01:15: Anja was machst du alles?

00:01:16: Kannst du vielleicht einmal selbst kurz erklären?

00:01:20: Ja das ist wahrscheinlich ein bisschen schwieriger weil ich von einem guten Jahr meine klassische Karriere mit... Ich habe einen Job aufgehört und seitdem selbstständig bin nach meinen Jahren beim Volkswagenkonzern Und deswegen etwas mache, das nennt sich, habe ich selber gelernt.

00:01:36: Das Wort eine sogenannte Portfolio-Karriere also sprich nach mehrere Dinge.

00:01:42: und ich selber habe vor ein paar Monaten bei einer Veranstaltung habe ich so einen Namesteck gekriegt und da stand drauf Anja Händel unabhängige Technologieexpertin.

00:01:52: Da habe ich mir gedacht, das klingt gut!

00:01:54: Das benutze ich

00:01:55: jetzt!

00:01:57: Genau...und insofern Ja, so nenne ich mich jetzt eben und das mache ich in verschiedenen Facetten.

00:02:04: Wie du gerade schon gesagt hast, ich bin Sineadvisor für unterschiedliche Unternehmen unter anderem NextGen.

00:02:09: Das ist eine der zehn Start-up Factories der Bundesregierung für Applied AI.

00:02:15: Das Applied EI-Institut for Europe – das ist ein GGBH der Schwarzstiftung und der Unternehmertum in Heilbronn also im KI Herzen Europas muss man es mal so zu nennen!

00:02:29: Ich bin in unterschiedlichen Aufsichtsräten und anderen beim Marktwart, wo das Thema Mechatronik dann auch schnell reinkommt von dem du gerade gesprochen hast.

00:02:39: Im Schwarzwald sitzen klassische Hittentempion-Mittelständler, kommen aus dem Schalter, also den Schalter drücken.

00:02:45: Und ich bin auch seit ein paar Wochen stolze Aufsichtsträtin von Red Care Pharmacy.

00:02:51: Das kennen vielleicht einige Frauen unter dem deutschen Namen Shopapotheke.

00:02:54: Genau wenn Günther ja auch dann die Karte als Telefon hält.

00:02:57: Und in all diesen Funktionen arbeite ich eben auch als Technologie-Expertin.

00:03:01: und nebenbei, weil damit mich nicht langweilig wird, schreibe ich noch zusammen mit Judith Muster ein Buch Witz und Wolzen Wenn Industriewelten verschmelzen über meine Historie, weil ich mich als Informatikerin immer gefragt habe warum Hardware produzieren so anders funktioniert wie Softwareproduktion Und das eben auch eine Transformationsherausforderung der deutschen Industrie ist.

00:03:25: Also wenn ein Tag vierzig Stunden hat,

00:03:28: dann kann

00:03:29: man das alles machen.

00:03:31: Ziemlich beeindruckend!

00:03:31: Ich habe den Podcast zum Buch gehört Bits und Bolzen sehr zu empfehlen aber auch wirklich... Krass nördig.

00:03:38: Also muss ich an der Stelle mal sagen, ich habe mal Soziologie studiert und ihr geht ja auch organisationssoziologisch in den ganzen Transformationsberief rein, das Verhältnis von Software- und Hardwaren so.

00:03:48: Und ich muss sagen, teilweise musste ich wirklich dann nochmal zurückspulen, mir ist noch einmal alles echt krasses.

00:03:54: also ich bin gespannt aus Boot!

00:03:55: Das wird auf jeden Fall

00:03:57: ziemlich... Wir fühlen uns wohl in der Nische wir haben eine Fanbase aber die ist sehr nördig wie wir

00:04:06: Spannend, auf jeden Fall lass uns gerne mal in dieses Thema Transformation einsteigen.

00:04:10: Was ich beschrieben habe im Intro dieses Mechanik hin zu Mechatronik war ja so eine Transformation die vor allem die sogenannten Blue-Color Jobs beschäftigt hat also im Grunde diejenigen die tatsächlich dann mit dem Schraubenschlüssel in der Hand etwas tun.

00:04:25: und was wir jetzt erleben zumindest hört man es auch von allen Seiten ist dass die Transformation eher die White-Colour Jobs betrifft also kreative Wissensarbeiterinnen Menschen, die tatsächlich eher in der Kommunikation arbeiten oder ähnliches.

00:04:39: Wie unterscheidet sich das sonst von der Transformation, die wir vielleicht schon kennen?

00:04:43: Ja, ich fand es so sags... Ich glaube immer ein bisschen so eine Sicht darauf, dass das so ist.

00:04:48: Ich glaube, dass vor allem Dopp sich verändern ganz stark und ich bin ja als Informatikerin genau in dem anderen Spektrum also eigentlich in dem Dopp, indem man nicht mit seinem Wissen arbeitet Und ich werde oft damit konfrontiert, ob jetzt auch irgendwie mein Job jetzt wegfällt.

00:05:06: Also von jungen Menschen gefragt macht überhaupt noch Sinn Informatik zu studieren?

00:05:12: und da erinnere ich mich dann immer an Anfang der zweitausender als ich meinen Studium beendet habe.

00:05:16: Ich hab in den Jobmarkt eingetreten und wer so alt ist wie ich und sich an diese Zeit erinnert weiß es, dass sowas gab wie die Dotcom-Blase, die da geplatzt ist Und das plötzlich auch in eine ganz starke Offshore-Welle kam und es für uns als Informatikstudenten, die einen Job gesucht haben, war gar nicht so einfach.

00:05:41: Es war wirklich eine sehr ähnliche Situation zu heute.

00:05:45: Was heute wahrscheinlich diese agentische Karriere ist, die uns diese Software-Entwicklung anders machte – bei damals eben die People Power aus Indien, die kamen zu anderen Gehältern oder zu anderen Kosten damit.

00:05:56: Und da war eben auch so eine unglaubliche Sorge im Raum, dass diese Jobs nicht mehr geben wird.

00:06:03: Und deswegen habe ich mich ein bisschen damit beschäftigt wie ist es was eigentlich passiert seit Jahrzehntsweil bis heute?

00:06:07: Wir haben echt Leute gesagt du bist wie blöd an ja, dass du informatisch sind hast und du wirst keinen Job finden.

00:06:12: Kein Mensch bezahlt ne Softwareentwicklerin in Europa zu den Preisen in Europa.

00:06:19: Ein Stil hier.

00:06:21: Kode auch wieder mehr denn je, weil die Technologie das möglich macht.

00:06:27: Der Fakt ist es der Software-Entwicklung als Job eigentlich gestiegen ist.

00:06:30: Es gibt heute viel, viel mehr Softwareentwickler als noch im Jahr zwei Tausend Zwei und wenn man sich auch so die Prognosen anguckt und Studien dazu werden auch unter dem Strich glaube ich achtzig Millionen neue Jobs bis zwanzig dreißig Netto entstehen, also in Wirklichkeit hundertsiebzig Millionen Jobs und neunzig Millionen werden wegfallen.

00:06:48: Davon ist fair enough ganz schön viel Landwirtschaft.

00:06:50: Also das scheint ein gutes Segment zu sein, um sich natürliches heute.

00:06:54: aber das zweite Jobbild ist schon Software Entwickler weil wir eben glaube ich dass den Bedarf an Software Entwicklern auch unterschätzen Weil gute Software wird mehr und mehr gebraucht als wir jetzt auch zwei tausendzwei noch erwartet hatten.

00:07:07: Ich glaube es ist so Einpunkt Und was ich damit sagen will is Ich entwickel heute komplett Anderssoftware als zwei tausendzwei.

00:07:16: Und deswegen bin ich in der ständigen Transformation meines Jobs, aber das ist eigentlich schon die letzten fünfundzwanzig Jahre so und ich würde behaupten, dass bei den meisten Jobs so.

00:07:24: also auch ein Rechtsanwalt arbeitet heute anders als zwei TausendZwei.

00:07:28: Auch eine Steuerberaterin arbeitete Heute anders als Zwei TausendsZwei.

00:07:33: Ich glaube wenn wir über Transformation reden müssen wir nicht nur darüber reden ob Jobs komplett wegfallen sondern Wirklichkeit werden sich die Jobs verändern, weil wenn wir uns Jobprofile im Detail anschauen gibt es auch wirklich kaum Jobprofiler die komplett wegfallen.

00:07:46: Es gibt einzelne Aufgaben von Jobs die wegfallen aber so richtig ganze Jobs die gar nicht mehr benötigt werden.

00:07:52: das sehen wir auch nicht.

00:07:54: Ich hatte vor kurzem einen schönen Poster zu gesehen, wo sie sich so zwei Sorten von Entwicklerinnen gibt.

00:08:00: Die unterschiedlich auf die derzeitige agentische Situation reagieren.

00:08:04: Also Agente AI ist in der Lage, Code selbst zu schreiben oder zumindest Code Schnipsel zu schreiben.

00:08:09: Meinst du hier auch kriegt immer die Krise wenn er das Wort Vibecoding hört?

00:08:13: Also dass wir bauen Software ohne dass wir eigentlich Software bauen können und lassen das eine KI machen und dann sagt es voll mit Sicherheitslücken usw.. So weit ist es offenbar noch nicht.

00:08:22: Aber er sagt selbst profitiert wahnsinnig davon, dass gewisse Code Schnipsel einfach schon vorgeschrieben werden die sage ich mal ja so grundlegende Software Architektur darstellen.

00:08:32: und den Posten ich gesehen habe da gab's dann so gabs diese Aufschlüssung zu zwei Arten der Informatik Die ein, die im Grunde Informatikum machen oder programmieren um am Ende ein Ziel zu erreichen also eine Software zu bauen und die anderen weil sie den Prozess des Bauens toll finden das dieser durchaus künstlerische Anspruch an Softwareentwicklung, bei denen eben er überwiegt.

00:08:56: Und dass gerade die natürlich sagen ne also mit KI auf gar keinen Fall irgendwie arbeiten.

00:09:00: da möchte ich mich... Da verweigere ich mich eher.

00:09:03: und das wäre sie erste Frage was du eigentlich vor dieser Einschätzung hältst?

00:09:06: Und zum anderen wie geht man denn eigentlich jetzt auch in einem Unternehmen ganz konkret damit um wenn Menschen sagen ich verweiggere die Arbeit mit künstlicher Intelligenz?

00:09:16: Vielleicht zwei Antworten.

00:09:18: Nummer eins Ja, die Art und Weise verändert sich genau.

00:09:20: Du machst nicht mehr so viel im Detail, weil da ganz viel gemacht wurde.

00:09:22: Das ist, by the way auch der Grund warum ich plötzlich wieder anfange zu programmieren.

00:09:26: Weil es unheimlich aufwendig ist überhaupt wenn man das nicht jeden Tag macht sich so eine Entwicklungslandschaft aufzubauen und die ganzen Tools runterzuladen.

00:09:33: So gucken wir überall die richtigen Versionen hat und und und Und das macht einem KI eben super schnell und Ich würde sogar sagen, KI macht ziemlich viel ziemlich gut.

00:09:42: also Es kann man schon auch vergleichen mit mit so nem Text oder kann sich auch Schreiben lassen oder einen Aufsatz und der ist ja in der Regel auch gar nicht so verkehrt, da können mal Fehler drin sein.

00:09:53: Genauso dem Software Code, der dahin steht wenn man sich was coden lässt aber der ist auch jetzt far away von dass es einfach nur ein ganz gewisser Teil ist oder oder nicht?

00:10:03: so gut sie können richtig komplexe große Sachen ziemlich gut selber machen.

00:10:07: also so gut wie halt er wie die statistischen Daten es im Netz hergeben, wenn man's mal ausdrückt.

00:10:15: Ist zum Teil auch total lustig, wenn sich eine agentische KI anschaut, weil sie haben mehr Ähnlichkeiten mit uns Menschen, weil die ja auf unseren Daten passieren und da passieren halt auch die gleichen Fehler.

00:10:24: Die machen auch die Fehler.

00:10:26: und mein Lieblingsbeispiel ist, als ich das erste Mal gekurte hab, dann kann man immer zuschauen was die denken quasi lautmit.

00:10:32: Da hat der Agent gesagt er teilt die Aufgabelsauf und schickt sechs Renten los um die Aufgaben zu parallelisieren.

00:10:39: Und nach ungefähr zwanzig Sekunden hat er geschrieben, klappt nicht.

00:10:42: Ich mach selber!

00:10:44: Da musste ich schon lachen, weil wir gedacht haben wahrscheinlich mache ich in den paar Minuten oder genau gleich.

00:10:54: Hat nicht geklappt?

00:10:55: Ich mach selbst so... Aber ich geb dir recht die Aufgabe verändert sich, weil wenn natürlich viel mehr von diesen Detailthematten in eine Orchesterierung gehen und es ist vielmehr darum geht das große Ganze zu beschreiben, wir beschreiben weniger Zumindest in gewissen Tools, wie wir es gemacht bekommen haben.

00:11:12: Sondern eigentlich ist es daran gehen im Äthentic-Bereich dass du sagst was gemacht werden soll und die Diversität.

00:11:19: dieses System gibt zuläs das es einen eigenen Weg findet.

00:11:22: er findet zum Teil halt oder sie die Agentin je nachdem wie man's nennt will ganz andere Wege als wir sie gefunden hätten.

00:11:28: also ich bin ein großer Fan von Diversitet und ich sehe das als Technologie da als eine Bereicherung in meinem Deck auch spannend Macht ja auch zum Teil, wenn man eine Aufgabe gibt.

00:11:36: Kein Word-Dokument in dem uns Word öffnet und schreibt sondern er entwickelt ein Worddokument und macht das fertig oder einen PDF.

00:11:43: Da gibt es keinen Wörter, dass er konvertiert in den PDFs, sondern er macht einfach einen PDF mit Peiten.

00:11:48: So, weil das halt kann macht das fundamental anders und ich glaube dass ist das Transformative für uns daran, dass wir akzeptieren müssen es hat komplett anders passiert und das verändert unsere Arbeiten weil wir halt gewohnt sind ganz genaue Anweisung zu geben und in manchen Teilen ist auch notwendig.

00:12:05: da gibt's aber auch Tools die machen besser was du willst und nicht so sehr das Ziel also der.

00:12:13: Deswegen gehen viele Software-Entwickler auch auf die Tools, die genauer ausführen was du haben möchtest.

00:12:18: Aber am Schluss ist es so einfach die Art und Weise verändert wie und ja... Was du zu tun hast.

00:12:23: also mir wird trotzdem nicht langweilig weil es ebenso viel Bedarf gibt.

00:12:27: und ich glaube das ist das große Thema.

00:12:29: und vielleicht nochmal so zum Thema jeder kann jetzt programmieren.

00:12:33: Ich habe neulich ein Podcast gehört, da hat jemand gesagt der Ema de Gessio von GitHub.

00:12:37: Das ist so wie beim Gitarre spielen!

00:12:39: Jeder kann eine Gekarre kaufen und jeder kann Gitarren spielen.

00:12:41: und bei Softwareentwicklung war es halt lange nicht so weil's halt sehr komplex war diese Software zu haben.

00:12:46: Und heute ist es so dass jetzt im Endeffekt jeder programmieren kann weil du diese Tools hast aber auch... Heute spielt ja nicht jeder professionell gerade Gitarre und wird ein Konzertstar und geht auf Tour.

00:12:57: Und genauso wenig mit Softwareentwicklung sein, es wird halt viele Leute geben die machen das hobbymäßig.

00:13:02: Die können vielleicht jetzt die Homepage oder die Mitgliederverwaltung von ihrem Meerschweinchenverein besser selber programmieren.

00:13:09: Das ist total sinnvoll war früher halt nicht wirtschaftlich und heute geht es als Wochenendprojekt.

00:13:15: total schön Aber deswegen werden die wahrscheinlich nicht die großen Industrie-Software-Pakete für unsere Industrieschreiben und sich damit, zumindest mal vierzig Stunden die Woche beschäftigen.

00:13:29: Verstehe!

00:13:30: Und zu der anderen Frage, weil du hattest gerade gesagt, dass du magst Diversität und das führt im Grunde auch zu mehr Output.

00:13:37: Der auch unterschiedlich ist finde ich ganz spannend, weil es ja durchaus immer das Gegenargument gibt, dass KI bei ist und eigentlich auch nur das reproduzieren kann was schon da ist und deshalb eigentlich Diversitet in unserem Verständnis gar nicht von KI geleistet werden kann.

00:13:49: und das ist so einer der Argumente finde ich die ich immer wieder höre von GegnerInnen von KI und darf vielleicht auch nochmal um den Schwenk zu machen Da gibt es ja durchaus auch in Unternehmen Menschen.

00:14:01: Ich hatte jetzt vor kurzem erst der Snackbox-Folge, wo ich die News der Woche zusammenfasse, drüber berichtet dass gerade die Gensi wohl zum großen Anteil KI-Transformation sabotiert weil sie sagt ne wir wollen keine KI hier weil wir Angst um unsere Arbeitsplätze haben.

00:14:18: wie geht man damit um?

00:14:20: Ja das ist ja schon dem ersten Teil der Frage auch angedeutet was mache ich mit Menschen die das nicht wollen und ich höre da vor allem aus dem Start-up umfällt, die natürlich jetzt viel mehr machen.

00:14:30: Eigentlich ist der radikale Aussagen mit wenn jemand sich weigert das zu tun also nicht gut ist es eigentlich Mitarbeiter bei denen man nicht arbeiten kann weil er sich weiggart die aktuellen Tools zu nutzen und so mit den Fortschritts, denen es auch für die Unternehmen geben kann und die Wettbewerbsfähigkeit weil sie dies nutzen sind schneller und besser.

00:14:48: ja ich glaube muss dazu verstehen dass eine KI Vieles uns leichter macht und auch vieles abnimmt, noch vieles sehr viel schneller macht als wir.

00:14:58: In den Bereichen in denen ich mit Agenten arbeite gehe davon aus dass ich eher so fünf bis zehn mal schneller werde was nicht zur Folge hat das sich jetzt irgendwie meine Tage plötzlich nach zwei drei Stunden fertig bin weil ich natürlich einen anderen Anspruch habe.

00:15:12: ich will ja noch dies machen und jedes machen und kann eben mehr machen und besser vorbereitet in Termine gehen besser nachbereiten.

00:15:19: Als solche Themen kann mehr Zeit mit Menschen verbringen, die ja der wichtige Umfeld sind.

00:15:25: Und ich glaube deswegen sind mehrere Dinge zu beachten.

00:15:27: Es gibt vor allem drei Dinge für die es immer Menschen geben wird.

00:15:30: Also Nummer eins – wofür wollen wir Technologie nutzen und wofül nicht?

00:15:34: Also wofiel wollen wir diese Technologie nutzen?

00:15:36: Das ist glaub ich ein super sensueller Punkt.

00:15:37: also….

00:15:38: Wofür setzen wir Menschen ein oder wofil setzen wir Agenten ein und das sind Entscheidungen, die können und müssen nur wir treffen weil Technologie aus meiner tiefen Überzeugung nur zu einem Grund, da unser Leben besser zu machen.

00:15:51: Und wir haben zu entscheiden wie wir diese Technologie nutzen müssen wollen und wofür?

00:15:56: Du kannst ja auch mit nem Messer Essen zubereiten für ganz viele Menschen aber du kannst auch jemandem damit töten.

00:16:02: Deswegen ist ein Messerjahr nicht per se gut oder schlecht sondern es ist halt ein Werkzeug mit dem ich arbeite und so sind eben alle technologischen Möglichkeiten die wir haben.

00:16:11: Werkzeuge die wir nutzen können für Gutes und für Schlechtes.

00:16:15: Und das ist unsere Verantwortung, da brauchen wir uns auch nicht rausreden.

00:16:17: Das ist unsere Verantwortung und nicht die böse Technologie, sondern das was wir zu leisten haben.

00:16:23: Der zweite Punkt ist... ...und der macht es interessant dieser Technologiesprung, der die letzten Wochen- und Monate geschehen ist.

00:16:30: Ich meine wovon wir reden?

00:16:32: Dieser Riesensprung agentischer KI, der wirklich nochmal einen richtigen Frisch gegeben hat, der ist ja jetzt noch eher so in einem sechsmonatszyklus geschehn Der bringt das für die Aufgabe, dass wir natürlich überlegen müssen wie können wir validieren was dort passiert.

00:16:45: Ja also wir wissen schon aus unseren Chat-Portzeiten noch ja wo wir mit irgendwie wo wir sprechen und nämlich mit KI denken.

00:16:55: der kann uns so behelfen und kann uns gut link in Post schreiben oder eine gute Parttherapie machen.

00:17:02: ich glaube es ist auch noch so einer der Hauptuse Cases der Deutschen beziehungsprobleme damit zu besprechen.

00:17:08: aber da wir wissen auch ganz schnell mal Halle zu negieren, Dinge überhaupt die nicht stimmen sehr selbstbewusst.

00:17:14: Ich glaube da ist eine hohe Education passiert, die Leute wissen wie sie damit umgehen aber wenn den Prozessenfehler passieren fallen natürlich nicht so schnell unbedingt auf.

00:17:23: also wir müssen Kompetenz entwickeln wie wir gut validieren können und wenn ich mir überlegt ist ein Agent fünf bis zehnmal schneller arbeitet dann geht es auch ganz schnell um Fokus.

00:17:32: Wie prüfe ich das richtig nach?

00:17:34: Das ist ne neue Aufgabe Und mit der Technologie gibt uns eine neue Möglichkeit, Dinge zu tun.

00:17:38: Wir müssen lernen wie wir hier gute Tools entwickeln und uns gut aufstellen um diese Validierung durchzuführen.

00:17:46: Und die dritte Entscheidung, die auch sehr entscheidend ist ist, KI wird nie in Entscheidungen treffen.

00:17:53: Die treffen immer wir.

00:17:55: Wie als Menschen das unsere Aufgabe, die Entscheidung zu treffen.

00:17:57: mache ich das dann rechts oder links rum?

00:17:59: Oder wie mag ich dies haben... Die Entscheidung des Menschen, das kann eine KI nicht.

00:18:04: Das darf wir es nicht ausgelegt und soll sich hier in meinen Augen auch nicht.

00:18:08: So wie müssen die Entscheidungen treffen?

00:18:11: Und dafür eben auch die Verantwortung übernehmen.

00:18:13: Und das sind in meinen Augen die drei Hauptthemen mit denen wir uns in Unternehmen und auch im privaten beschäftigen sollten.

00:18:23: Wenn's nicht anders geht.

00:18:24: jetzt mal zum dritten Punkt dass KI tatsächlich irgendwo Entscheidungen treffen muss.

00:18:27: Agenten treffen wir am Grunde immer Entscheidungen dahingehend, ob sie jetzt vielleicht Subagents anwählen oder ob sie etwas so machen.

00:18:34: Und jetzt gibt es ja gerade dieses Beispiel auch aus der Automobilindustrie mit dem Autonomenfahren.

00:18:41: Ja also wenn wir autonomes fahren dann haben irgendwann großflächig und eine KI beziehungsweise ein Fahrzeug selbst entscheiden muss Gehe ich den Unfall hier ein oder da?

00:18:51: Ich habe vielleicht diese Fifty-Fifty Chance.

00:18:53: Da gibt es dieses hypothetische Gedankenexperiment, wenn so'n Fahrzeug nur die Wahl hat zwischen einer alten Person, die umfährt oder eben einer jungen Person, einem Kind umführt... Dann muss man im Grunde ethische Leitlinien in dieser rein hypothetischen Situation definieren, nach der eine KI entscheiden soll.

00:19:15: Und das finde ich so ein ganz spannendes Gedankexperiment weil die Statistik, die ich von Kollegen zugeschickt bekommen habe... Wie gesagt, wir in unserer westlichen Welt ganz klar sagen eher die ältere Person.

00:19:28: Je weiter wir in den asiatischen Raum gehen, eher die jüngeren Personen, weil Alter einen anderen Stellenwert in der Gesellschaft spielt und dass deshalb auch ethische Entscheidungen gar nicht global getroffen werden können, weil sie ganz stark kulturell abhängen.

00:19:46: Was sagst du zu so einem hypothetischen Fall als jemand, der über zwei Jahrzehnte in der Automobilist und auch am autonomen Fahren mitgearbeitet hat.

00:19:56: Das war viel lange nicht mehr gehört, aber sehr viel schon!

00:20:00: Ich glaube das ist sehr komplett zu bedenken.

00:20:02: also Nummer eins müssen wir starten.

00:20:05: Warum müssen wir uns über so etwas Gedanken machen, weil es zum ersten Mal möglich ist?

00:20:09: Also wird mir als Menschen treffen solche Entscheidungen.

00:20:13: Aber meistens unterbewusst, weil wir treffen sie selten bewusst.

00:20:16: Wenigstens waren wir jetzt umsonst und das ist ein Reflex den wir ausüben.

00:20:19: Wir reißen es gerade nach links oder rechts.

00:20:21: Es ist keine bewusste Entscheidung die jemand macht wenn er gegen Bauen fährt dass er automatisch zur Seite zieht und eher dem Beifahrer trifft anstatt sich selber.

00:20:30: Ist nichts was bewusst entscheiden, sondern es macht unser Unterbewusstsein.

00:20:35: Das reagiert dann einfach.

00:20:37: Also das ist schon mal vorweggeteilt.

00:20:39: Es ist eine Entscheidung die wir treffen können weil wir bald tatsächlich Technologie möglich machen könnte und deswegen ist diese Frage auch neu.

00:20:47: Und du hast es aber auch schon angedreht.

00:20:49: Diese Technologie wird keine Entscheidung treffen.

00:20:51: Wir werden dieser Technologie sagen... was hier entscheidend soll und auf welchen thematiken sie entscheiden soll ob das dann am schluss chapter die ist mit der treffene dreifach ne wünschte auch treffende willkürlichen total egal also oder ob es eine bewusste ist ist am schluß unsere Entscheidung als die menschen diese technologie auf die straße schicken.

00:21:16: Und ich glaube, es ist uns heute bewusster als noch vor vielen Jahren.

00:21:19: Es gibt nicht diese eine Ethik auf der Welt!

00:21:21: Also du hast gerade das Thema angesprochen.

00:21:23: Eine Person gegen eine Person.

00:21:24: Das gibt sogar noch die größere Themen... Menschengruppen versus Einzelperson.

00:21:29: In Deutschland ist eine Menschengruppe nicht mehr wert als ein Einzel-Person, in den USA ist ne Menschengruppee mehr Wert als Ne Einzelperson.

00:21:37: und da merkst du schon dann wird es eben auch weil genau ein Mensch nicht mehr oder weniger wert ist als mehrere Menschen.

00:21:43: so in unserer Sichtweise Da merkst du schon, das wird komplex und da gibt es eben auch nicht die richtige oder falsche Antwort.

00:21:51: Ich meine wer kann irgendjemand sein um zu entscheiden, wessen Leben mehr wert ist oder nicht?

00:21:55: Da kannst ja noch andere Sachen sagen.

00:21:57: Der eine ist Nobelpreisträger, das Kind is tot krank... Ja who are we to

00:22:02: judge?!

00:22:03: Ich glaube das Gute ist an der ganzen Sache!

00:22:05: Dass wir nicht uns so viel Gedanken machen sollten eigentlich über das Extremen wenn wir dann wirklich schlecht entscheiden sollen sondern dann dass dieses Auto nur mehr fahren und diese Technologie unser Fahren jeden Tag besser durch diese technologischen Mittel, weil wir heute bessere Assistenzsysteme haben und dieser Prozess dahin, dass es immer besser wird.

00:22:23: Es passieren halt mit jedem Technologischritt auch viel weniger Unfälle, weil es werden.

00:22:28: jedes Jahr über eine Million Menschen sterben an Autounfällen Und by the way viele auch, weil Menschen übermütig sind.

00:22:36: Nicht konzentriert sind.

00:22:37: Betrugend.

00:22:38: Drogen betrunken, you name it!

00:22:40: Ja klar und das sind alles Themen die werden mit einer KI nicht passieren.

00:22:44: ja da passieren halt andere Themen aber es ist auch spannend zu beachten.

00:22:48: ich habe sich lange nicht mehr in diesen Fragen beschäftigt Aber wir haben da schon auch so ein.

00:22:55: Wir akzeptieren dass menschenfehler machen können und das menschen auch menschen schütteln können durch Unfälle Aber wir akzeptieren schwieriger, dass Maschinen Menschen töten können.

00:23:05: Also da haben wir eine höhere Toleranz gegenüber Menschen als Maschino und das ist vielleicht auch was sehr Kulturelles.

00:23:12: Ja

00:23:13: ich finde hier auch interessant, dass die Erwartungshaltung an KI extrem hoch sind.

00:23:17: Das erlebe ich auch in meinen Workshops immer wieder.

00:23:19: wenn es dann heißt was wollen wir den nächsten vier fünf Stunden machen so ein Halbtagsworkshop?

00:23:23: Und dann heißt es häufig ja Wir würden gerne unsere gesamte digitale Kommunikation automatisieren.

00:23:29: Das ist schön, das wollen viele aber das kriegen wir nicht an einem Tag hin.

00:23:34: da werdet ihr mit Sicherheit ein bisschen länger brauchen und abhängig davon wie die Erfolgschancen am Ende stehen.

00:23:39: Aber die Erwartungshaltung an KI sind enorm und ich sehe auch viel schwarz-weiß denken.

00:23:43: klar so doomsday Stimmung gibt es nach wie vor auch in Teilen der Industrie.

00:23:48: Deshalb lasst uns gerne zurück zu einem Thema gehen mit dem du dich jetzt häufiger befasst in Unternehmen und Organisationen gelingt.

00:23:56: Also jemand, der selbst häufig in Unternehmen unterwegs ist, Workshops gibt und versucht über den Bildungsteil Menschen sowas wie AI Literacy zu vermitteln.

00:24:06: Und zu erklären, wie large Language Models funktionieren wo im Grunde die Stärken und Schwächen liegen damit sie dann eigene Use Cases ergründen können, die ihnen wirklich Zeit sparen und die auch parallel zur Arbeit gut funktionieren.

00:24:19: Das man wirklich sagt okay nee das was mir Spaß macht das möchte ich vielleicht gar nicht automatisieren sondern ich such mir erstmal diese Sachen raus die mir nicht so viel Freude bereiten, also das Ganze auf einer sehr individuellen Ebene zu halten.

00:24:30: Wie siehst du das im Bigapicture?

00:24:32: Ich bin jetzt ein Geschäftsführer von einem Unternehmen, kein Mittelständler, zweitausend Angestellte und ich möchte KI einführen.

00:24:40: Ich habe in Medien natürlich mitbekommen wie alle zwanzig Prozent effizienter werden und dass alles mit Agenten gemacht wird.

00:24:46: Was rätst du so einen Geschäftsführer?

00:24:48: Wie geht man das ganze eigentlich an?

00:24:50: Also gut ist schon mal, wenn der Veränderungsimpuls aus dem Topmanagement kommt.

00:24:55: Weil das ist die allergrößte Grundvoraussetzung, dass man sich auf oberste Spitze damit beschäftigt.

00:25:02: Das ist kein IT-Thema.

00:25:03: Es ist nichts was ich jetzt irgendwie die IT tut in eine neue Software einführen und dann ist alles gut.

00:25:09: Und leider auch oder zum Glück immer ein Auge.

00:25:12: aber es ist nicht so wie wir führen jetzt eine große Software ein und dann alles gutes.

00:25:17: Thema ist komplexer.

00:25:19: Also Veränderungsgrundpult aus dem Topmanagement ist schon mal richtig wichtig.

00:25:21: Und dann auch, dass sich diese Menschen damit beschäftigen.

00:25:25: also nicht nur ich delegiere so Ich entscheide jetzt ich an ja bin jetzt Chefin von und ich entscheid jetzt wir machen KI und dann macht es XYZ und der oder die berichtet mir wie das läuft sondern ich als Vorstand ich als Aussichtsrat ich als Mensch der Verantwortung hat für eine Organisation beschäftige mich mit dieser neuen Technologie und verstehe was da für Möglichkeiten sind und das ist super wichtig.

00:25:49: Gerade für die Vorbildung ist es halt ein Punkt, wo man nicht einen Training macht und in acht Wochen ist die Welt noch so, in der sie war.

00:25:59: Das ist eine unglaubliche Geschwindigkeit mit der sich die Dinge hier verändern und anpassen und eigentlich können diese Tools jeden Tag irgendwie was Neues uns auch... Man muss sich auch Zeit dafür nehmen das auszuprobieren, wobei natürlich wenn man so eine gewisse Routine hat arbeitet man mit den Tools ja normal und merkt jeden Tag Kann das jetzt dort wieder mehr oder nicht?

00:26:18: Weil ein Kollege von der Blythe Eye hat neulich zu mir gesagt, es ist ein Dinosaurier-Tool ohne User Manual.

00:26:25: Und das finde ich eigentlich die schönste Beschreibung davon was ich je gehört habe.

00:26:30: weil es mir natürlich als Informatikerin die technologisch unterwegs ist und eh sehr elaborativ von iterativ arbeiten gewöhnt ist, weil es meinen Alltag auch in der Art wie wir als Softwareentwickler arbeiten war das gar nicht so bewusst, warum sich auch viele so ein bisschen schwer damit tun da eben auszuwählen.

00:26:48: und dazu muss man verstehen.

00:26:49: Da kommen wir vielleicht auch zu meinem Buch dass wenn du in der Industrie unternehmen bestens kann ich wieder auf meine Automobilzeit zurückgreifen.

00:26:57: So ein Auto zu entwickeln dauert ungefähr fünf Jahre.

00:27:01: Tendenz sinkend versuchen alle schneller zu werden und so ein Auto Zu bauen kostet ungefähr zwei Milliarden.

00:27:10: Also sprich, da gibt es eine Organisation die darauf ausgerichtet ist mit sehr viel Geld über sehr lange Zeit den einen Punkt zu haben wo das perfekte Produkt fertig ist.

00:27:21: Das mit dem deutschen Industrie, das perfektische Faltmaß an dem alles gemessen wird.

00:27:26: und warum ist das so?

00:27:28: Dieses Produkt kannst du je länger wenn's draußen ist geschwittert in dem Prozess bis du es verkaust umso teurer wird es irgendeine Änderung vorzunehmen.

00:27:37: Also je mehr du an diesen Verkaufs-Semien rankommst, umso teurer wird es weil die Änderungen immer teuer werden.

00:27:42: Am teuersten ist natürlich wenn das verkauft ist und du hast eine Rückrufaktion, das ist der Supergao.

00:27:47: Also sprich ne Organisation ist so zoologisch ja ist darauf ausgerichtet dieses perfekte Ding zwar ohne Fehler.

00:27:54: Und das widerspricht dem kompletten Arbeiten wie wir Agenten arbeiten.

00:27:59: Da probieren wir Dinge aus da laufen auch Dinge morgen nicht gestern gelaufen sind.

00:28:06: und du fragst dich warum?

00:28:08: Und sagst dann dieses Magenten, gestern ging es doch noch so weil du halt mit am Schluss einer Software arbeitest.

00:28:14: Die Updates hat die Dinge verändert, die komplex ist sie vernetzt ist.

00:28:17: wo sich Dinge auch wieder wird sich nicht mehr funktionieren.

00:28:20: Also super unterschiedlich dazu, ja?

00:28:24: Wenn man sowas wie an Trophic auf dem Nutztäter ist jeden Tag quasi ein Software-Updater und hat dann plötzlich neue Funktionen, neue Features kann Dinge anders.

00:28:33: Und das natürlich sehr, sehr unterschiedlich!

00:28:36: Und dazu muss man eins wissen aus der Kommunikation kommt und du hast so Zyloge, wirst dich freuen.

00:28:41: es gibt Convays Law dass besagt eben, dass jede Organisation Also hier ist Produkt, die Organisation... Die Kommunikationswege der Organisation, die es gebaut hat wie wir ja spiegelt.

00:28:49: Also sprich hier ist Produkt am Schluss das Ergebnis der Organisationen, die's gebaut hat.

00:28:54: Wenn man sich jetzt überlegt, dass eine Organisation diese perfekten Produkte baut dann kann sie im Rückschluss eigentlich gar nicht so ein iteratives Produkt bauen weil das so... Weil die Kommunikationwege in der Organisation so unterschiedlich sind.

00:29:07: Okay.

00:29:08: Dazu wie man mit Softwareprodukt baut und wie man Hardwareprodukt Ist der Grundstein warum wir uns fundamental transformieren müssen und warum das eigentlich keine technologie frage ist sondern eine organisationsfrage.

00:29:18: so.

00:29:18: deswegen sage ich auch der Hauptschritt is.

00:29:22: Topmanagement und dann musst du dich mit deiner Organisation beschäftigen, als gesamte Organisation.

00:29:27: Wo stehen wir?

00:29:27: Was können wir, wo wollen wir was nutzen?

00:29:29: Die drei Punkte ich vorgenannt habe.

00:29:31: Wo wollen wir etwas nutzen?

00:29:32: Wo nutzen wir Menschen?

00:29:33: Wo benutzen wir Agenten?

00:29:35: Du musst dich damit beschäftigen.

00:29:36: wie validiere ich die Themen und über nehme ich Verantwortung und treffe ich Entscheidungen.

00:29:41: Und das ist dann im Endeffekt das einfache Enablement, was du machen musst um daran zu gehen.

00:29:45: aber es ist kein Patentrezept.

00:29:47: Es ist nicht irgendeine Meteorologie, die du einführen musst sondern du musst dich da mit beschäftigen und deine Organisation

00:29:53: Wenn sich das Topmanagement ist zu entschlossen hat, wir führen KI ein.

00:29:57: Wir stellen bisschen Budget bereit.

00:29:59: Wer setzt das im Unternehmen in der Organisation um?

00:30:01: Und da habe ich so eine These im Grunde.

00:30:04: Ich war auf einer Zukunft Personal und hab natürlich entsprechend der Zielgruppe auf der Bühne gesagt.

00:30:09: KI-Transformationen ist ein HR Projekt!

00:30:12: Das war mein Hot Take, der natürlich auch ein bisschen Engagement bait war.

00:30:16: Klar, er hat auch viele Nachrichten gegeben darauf Aber die Überlegung dahinter, die ich dann ausgeführt habe war, dass irgendjemand im Unternehmen das Ganze orchestrieren muss.

00:30:27: Und die IT hat häufig im Grunde einen sehr technischen Blick auf alles, was infrastrukturell eigentlich dort besteht.

00:30:33: Es reicht nicht aus nur diese Infrastruktur zu ändern, sondern es ist nicht zuletzt wegen dieser schnellen Geschwindigkeit der Iteration und der Entwicklung von KI ein Thema, das viel auf Bildung basiert – also Fortbildung, und zwar in den Bildungszeichen.

00:30:48: Es geht nicht darum einmal ein neues Office-Tool wie Kanal-Mail-Provider zu lernen, dann beherrscht man den Halt, sondern allein durch die Geschwindigkeitsentwicklung notwendig immer wieder entsprechende Bildungsangebote zu machen und Angestellte abzuholen.

00:31:01: Zum anderen muss man eben einen Überblick über die verschiedenen Departments haben, um zu gucken wo können Use Cases ganz gezielt eingesetzt werden?

00:31:08: Und wo machen welche Tools denn dann?

00:31:10: wenn ich jetzt unternehmensweit Co-Pilot ausrolle sind wir so mein Standard Beispiel?

00:31:14: heißt das nicht dass in jedem Department damit gleich gut gearbeitet werden kann?

00:31:18: andere Departements brauchen vielleicht Cloud Code oder so.

00:31:20: ne also ganz klar dass es da Unterschiede gibt.

00:31:25: Eigentlich müsste so eine Orchesterierung bei HR angesetzt werden, weil die zum einen genau wissen wer arbeitet wo.

00:31:31: Wo wird welche Position auch gerade benötigt und was machen eigentlich die Departments?

00:31:36: Das heißt sie haben ein bisschen die Kontrolle über diese Bildung.

00:31:38: Was würdest du zu dieser These sagen, das würde mich interessieren.

00:31:41: Also ich glaube dass jeder Bereich die Verantwortung annehmen soll und sich muss und sich übernehmen muss.

00:31:46: Was bedeutet es für meine Organisation und für mein Ding?

00:31:49: aber ich sehe schon zwei sehr zentrale Rollen im HR-Bereich nämlich Die organisatorischen Fragestellung, die sie sich daraus angeben.

00:31:56: Also die Organisationsentwicklung ist ja ein klassischem HR-Thema.

00:32:02: Das Thema sehe ich ganz stark.

00:32:03: und das Thema Education lernen Wenn du so willst, das ganze Thema ist ja im Schluss.

00:32:08: Das ist eine Kultur und Mindset-Frage, in die es dann endet.

00:32:10: Weil du halt nicht diesen Schulungskarlok hast, sondern im Endeffekt deine Leute dazu bringen musst, dass sie sich kontinuierlich fortbilden in dem Thema.

00:32:17: Und ein bisschen dieses Learning on the job ist vielleicht so als Nächste.

00:32:22: Du nutzt diese Tools und Lerns.

00:32:23: Wir haben das gerade bei Next Channons sind wir auch ganz stark dabei, das einzuführen und wir machen natürlich auch Trainings aber wir machen auch ganz viel Austauschomate.

00:32:35: Also wir fragen an, was interessiert euch und machen so Coffee Talks einmal die Woche?

00:32:41: Da wird ein kleines Thema vorgestellt und dann kann jeder Fragen ranbringen, kann aber auch seine Learnings-Teilen sagen hey das ist mir da passiert.

00:32:47: oder habt ihr das schon gesehen oder habt Ihr das schon gemacht?

00:32:50: Ich glaube dass viel mehr Arbeit im Weg von der klassischen Frontbescheidung ist und vielmehr nicht so.

00:32:57: Community Learning geht in Community Arbeit.

00:33:00: Absolut!

00:33:01: Da wird sich viel verändern.

00:33:04: Unter dem Strich, glaube ich, wird sich fast alles fundamental verändert in der Art und Weise wie wir es machen.

00:33:12: Und wir müssen zulassen Dinge neu zu denken.

00:33:14: Da liegt auch die Chance für junge Leute, die viel mehr an dieser KI-Welt groß geworden sind, die vielleicht auch viel geringere Hürden haben das zu nutzen, die aus dem Studium kommen... ...und die noch nicht so sehr wissen, wie man das eigentlich machen sollte!

00:33:31: und zulassen, dass Dinge eben mit den aktuellen technologischen Mitteln ganz neu und auch anders gedacht werden können.

00:33:40: Das ist auch das, was Kollege Pipp Klöckner in seiner AI-Keynote auf der OMR erzählt hat.

00:33:45: Dass er sagt eigentlich müssen Unternehmen jetzt gerade ganz gezielt junge Leute und Studienabgänge einstellen weil die einfach so wenn wir im Wording vom Digital Native bleiben, AI-Natives sind diese ganze Entwicklung mit Aufsaugen und vor allem keine Beschränkungen haben in den Tools die sie verwenden.

00:34:01: Wenn man in Unternehmens Kontexte gibt dann bist du ja wenn Du so willst acht Stunden am Tag mindestens daran gebunden einen Tool zu nutzen gerade in der Uni, bis du ein bisschen links und rechts gucken kannst, experimentieren kannst.

00:34:13: Das ist auch ein viel breiteres Verständnis möglicherweise wenn du dich dafür interessierst und das ausprobierst von eben verschiedenen

00:34:18: KI-Tools.".

00:34:19: Und da kommen wir wieder zu dem Schüssel wie du Technologie immer gut in die Nutzung bringst über diversen Blick auf Dinge.

00:34:28: Menschen mit Technologie gut können ob ihre Erfahrung aus dem Studium oder weil sie Technologieexperten sind im gewissen Feld Und Menschen, die Probleme sehr gut kennen.

00:34:39: Das sind meisten Leute, die lange im Unternehmen sind, die vielleicht nicht so digital sind und sich damit auch schwieriger tun, aber dienen einen guten Dialog zu bringen und gemeinsam gute Lösungen zu bauen.

00:34:49: Ich glaube da liegt ein ganz großer Schlüssel.

00:34:51: Das finde ich sehr schön, als Schlusswort.

00:34:54: Eigentlich sind wir über der Zeit... Ich muss aber trotzdem nochmal auf dieses gemeinsame hin!

00:34:58: Weil das eben ist dieses Silos-Aufbrechen.

00:35:02: Dieses nicht jedes Department für sich sondern durchaus in kleineren Unternehmen.

00:35:07: Freitag, Nametag, meine Stunde alle zusammensetzen oder zumindest irgendwie die entsprechenden Teamleads und einfach mal drüber sprechen.

00:35:12: Was habt ihr eigentlich im Team diese Woche mit KI gebaut?

00:35:15: Weil du ganz häufig ähnliche Use Cases oder Prozesse hast!

00:35:19: Und wenn du gemeinsam an diesen Prozessen arbeitest fällt ja oft.

00:35:21: momentan es ist eigentlich gar nicht so unterschiedlich.

00:35:23: wir können hier vielleicht ein Prototyp bauen der über mehrere Departments Mehrwerte erzeugt.

00:35:27: und das ist dieser krasse... Diese krasse Gegenstück zu dem, was ich irgendwie viel auch beobachte in größeren Konzernen.

00:35:34: Die sagen okay top down wird entschieden welches KI-Tool genutzt wird welche Use Cases am besten funktionieren.

00:35:40: hier habt ihr eine Promt Bibliothek mit hundert Promts.

00:35:42: jetzt werdet man alle zwanzig Prozent effizienter und angestellten wird dann irgendwie so ein internes GPT vorgesetzt und haben gar keine Ahnung was sie eigentlich damit machen sollen.

00:35:50: das heißt Tese wieder, Use Cases entstehen eigentlich von unten nach oben.

00:35:55: Angestellte wissen am besten wo sie ihr am Besten einsetzen können um damit Effizienz zu machen.

00:35:59: Würdest du dazustimmen?

00:36:00: Und wenn ja wie kriegen wir diese Kultur hin dass wir gemeinsam an use case arbeiten und das nicht von oben nach unten einfach weiter.

00:36:07: Ja also ich meine es ist ja diese Strukturen die beschreibst sind ja nicht einfach nur da weil Leute gerne im Silo leben und das so schön finden sondern weil es eben die beste Art und Weise war wie man meistens Hardwareprodukte oder die Produkte die sich diese Unternehmen bisher geliefert haben, herstellt.

00:36:24: Und das ist schon eine Herausforderung.

00:36:26: die Leute machen es ja nicht falls sie das irgendwie hat.

00:36:29: dafür gibt's einen Grund und der Grund warum man sich so organisiert hat produziert hat Folgeprobleme die bisher keine große Relevanz hatten.

00:36:38: aber diese Folgeproblemen bekommen mit den technologischen Fortschritte Bedeutung auch für deren Produkt im Sinne von Effizienz in der Kostenschruktur bei der Herstellung, in der Forschung und Entwicklung vielleicht dazu.

00:36:51: Es werden riesige Sprünge machen, die Forschungs- und Entwicklungsbereiche können viel mehr experimentieren weil es viel günstiger ist Dinge zu simulieren unten und deshalb passiert ja eine ganze Kette an Dingen gerade die sich verschieben und ich glaube das muss man verstehen.

00:37:05: und deswegen glaub ich ein großer Weg darin diesen offenen Dialog zu haben, Dinge anzusprechen.

00:37:11: Das ist wirklich... Ich meine es klingt irgendwie so ein bisschen banal aber es liegt darin in Dingen besprechbar machen und auch argumentieren.

00:37:21: warum mache ich Dinge und zuhören?

00:37:24: Weil diese Softwarethemen wurden oft so ein bißchen abgetan und dann wurden die auch immer so ein Bißchen oberfeuert.

00:37:29: Dann war's der tolle Digitalbereich und er war eh so toll!

00:37:32: Und die Menschen, die das wirklich Geld reinbringen weil die Produkte verkaufen, die Geld liefern Die werden gar nicht mehr gesehen, nur noch das Digitale wird gehypt und es kostet nur Geld.

00:37:40: Da kommt eh nichts bei rum, ja?

00:37:43: Das ist natürlich auch eine Kultur die wir geschaffen haben.

00:37:46: Und anzuerkennen und Wertschätzung zu haben für beide Seiten ist ein großer Schritt.

00:37:51: Du hast vorher mal einen Podcast angesprochen den ich mit Judith Musster zusammen mache.

00:37:57: Wenn wir da genau zuhören dem Menschen, die in Unternehmentransformationen vorangebracht haben also bei Siemens oder Bosch... Hört mal eine Sache ganz stark raus.

00:38:08: Eine wahnsinnige Wertschätzung für die Arbeit der Menschen, die an den Kernprodukten der bisherigen Organisationen arbeiten, die stark hartweilig sind.

00:38:18: Eine große Wertschättung also.

00:38:19: weniger dieses dagegen und wir sind besser.

00:38:21: Und warum macht ihr das alles in euren blöden Ziel los?

00:38:23: Und alte Welt neue Welt und diese Wertungen herausbringen und Ihr Interesse Neugier verständnis und sich gegenseitig zuhören und dann gemeinsam wie gefinden beim meine fest überzeugenden ist.

00:38:34: Wir werden in Deutschland nicht aufhören, diese Hardware-Produkte zu bauen.

00:38:39: Und wenn wir uns physical AI und all diese Themen angucken... ...wir haben einfach ein wahnsinniger Ingenieurskunst, die auch eine Riesenstärke ist!

00:38:47: Die sollten wir jetzt nicht vorteufeln als schlechte Organisationsmodelle und schlechte Kulturenabstände sind sondern sollten dort das Beste aus beiden Welten verbinden nämlich die tolle Ingenieurkunfts-und die Softwarewelt.

00:38:59: Dafür muss jede Organisation vor sich den besten Weg finden

00:39:04: Am Ende individuell für sich selbst gucken, wo es hingeht.

00:39:07: Kai is

00:39:08: super Personalisierung!

00:39:10: Ja ist es auch kulturell.

00:39:13: Könnte ich stundenlang darüber reden?

00:39:15: Ich könnte auch noch Stunden weiter mit dir sprechen.

00:39:17: Transformation ist ein Riesenthema, super spannend und sehr interessant.

00:39:20: Und ich glaube da ist das letzte Wort auch nicht gesagt.

00:39:23: Ja, ich hoffe wir werden irgendwann nochmal miteinander sprechen und das weiter vertiefen.

00:39:28: Ansonsten soll es glaube ich bis hierhin erst mal gewesen sein.

00:39:31: Ich danke dir sehr für deine Zeit und für deine schlauen Impulse und Insights in die Transformation der deutschen Industrie.

00:39:40: Danke dir!

00:39:44: Bits und Bolzen, so heißt der Podcast von Anja.

00:39:46: Wenn ihr tiefer in das Thema Transformation eintauchen wollt dann hört da gerne mal rein.

00:39:50: ich verlinke euch den in den Show Notes.

00:39:53: Am Ende lässt sich die Folge vielleicht So zusammenfassen, Transformation ist ein sehr individueller Prozess.

00:39:59: Das haben wir glaube ich gelernt.

00:40:00: was ich ganz spannend fand ist das Anja sagt dass Transformation durchaus top down beginnt also da wo Entscheidungen getroffen werden.

00:40:08: Geschäftsführung Vorstände und so weiter müssen eigentlich erstmal verstehen warum Veränderung notwendig ist und den Raum dafür schaffen.

00:40:14: Und wenn diese Veränderungen dann tatsächlich in Gang gesetzt wird, dann ist es von Unternehmen zu Unternehmen sehr unterschiedlich wie das Ganze passiert.

00:40:22: Es gibt hier halt einfach keine Blaupause.

00:40:25: Fest steht glaube ich aber dass KI da ist um zu bleiben und bei der Geschwindigkeit die sich das ganze entwickelt werden wir glaube ich in den kommenden Jahren noch eine ganze Menge über Transformation sprechen und sie hoffe ich natürlich auch erleben.

00:40:39: Liebe Kolleginnen du hast jetzt die Folge mit gehört.

00:40:42: Was ist denn so der eine Rat, den du Unternehmen geben würdest die gerade vor der Herausforderung der Transformation stehen?

00:40:49: Mein Rat isst seht Transformation nicht als einmaliges Projekt sondern als fortlaufenden Prozess.

00:40:55: Sorgt dafür das Lernen und Anpassungen in eurem Unternehmen zur Gewohnheit werden Denn der wahre Wandel entsteht wenn alle bereit sind immer wieder Neues zu wagen.

00:41:05: So,

00:41:06: so nehme ich Ja.

00:41:07: lass sie so stehen.

00:41:08: Vielen Dank dafür!

00:41:10: Ansonsten Leicht gerne diese Folge, teilt sie, verschenkt Sie.

00:41:13: Sie ist kostenlos.

00:41:15: Überall da wo es Podcast gibt!

00:41:17: Wir hören uns dann nächsten Freitag wieder zur Kollegin KI Snackbox mit den News aus der Woche und nächsten Dienstag zu regulären Folge KollegenKI.

00:41:26: Vielen Dank fürs Zuhören.

00:41:26: bis dann, ciao.