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

0:10 SPEAKER_00: Willkommen zurück zu Co-Intelligence.

0:12 SPEAKER_00: Heute in der Episode 4,

0:15 SPEAKER_00: nachdem wir in den letzten Episoden in die Grundlagen eingestiegen sind, Datenschutz betrachtet haben, Ethik,

0:21 SPEAKER_00: auch Biases,

0:22 SPEAKER_00: geht's heute darum zu verstehen,

0:25 SPEAKER_00: wie nutzen wir KI richtig? Wann ist KI sinnvoll und wann nicht?

0:30 SPEAKER_01: Genau, und zwar, wenn wir uns KI anschauen, ist KI heute was ganz anderes als KI vor einem Jahr. Warum? KI wird immer besser. Nichtsdestotrotz

0:39 SPEAKER_01: gibt's auch heute noch

0:41 SPEAKER_01: Aufgaben, die sind prädestiniert.

0:43 SPEAKER_01: Da ist KI super.

0:45 SPEAKER_01: Und es gibt heute Aufgaben, da sollte man KI eigentlich nicht verwenden, weil KI die Fähigkeiten

0:50 SPEAKER_01: entweder noch gar nicht hat

0:52 SPEAKER_01: oder die Aufgabe vielleicht noch nicht gut genug mag. Und

0:57 SPEAKER_01: es gibt, also es gibt immer mehr ein Shift von den Aufgaben, die nicht gehen oder nicht gingen in der Vergangenheit zu es geht, da KI wirklich mit Lichtgeschwindigkeit besser wird gefühlt und jeden Tag was Neues rauskommt.

1:08 SPEAKER_01: Wichtig ist aber eben zu verstehen, wo ist die KI heute? Wo steht die? Was kann die? Was kann die nicht? Und wofür sollte ich in meinem Job KI verwenden und wo halt eben nicht?

1:18 SPEAKER_01: Also es gibt eigentlich 5 große Aufgabenbereiche,

1:22 SPEAKER_01: wo KI angewendet

1:24 SPEAKER_01: werden kann oder sollte.

1:26 SPEAKER_01: Der 1. Ist Ideengenerierung

1:28 SPEAKER_01: und Kreativität,

1:29 SPEAKER_01: ja, obwohl man denkt, ja, die KI, die kann ja nichts Neues generieren, das ist grade nicht so. Zusammenfassung

1:35 SPEAKER_01: von extrem großen Informationsmengen,

1:37 SPEAKER_01: da ist einfach besser als für Menschen.

1:40 SPEAKER_01: Automatisierung

1:41 SPEAKER_01: von repetitiven

1:42 SPEAKER_01: Aufgaben und auch langweiligen Aufgaben.

1:45 SPEAKER_01: Übersetzung und Anpassung

1:47 SPEAKER_01: von Content an die relevanten Zielgruppen.

1:51 SPEAKER_01: Und last, but not least, Simulation

1:53 SPEAKER_01: von verschiedenen Perspektiven

1:55 SPEAKER_01: oder von ja zweiten Meinungen auf irgend ein Thema. Und was das genau heißt, da gehen wir jetzt mal Schritt für Schritt durch. Vielleicht fangen wir an mit Thema Ideengenerierung

2:03 SPEAKER_01: und Kreativität.

2:04 SPEAKER_00: Ganz genau. Wenn ihr Produktnamen sucht, wenn ihr Domains sucht, ja, wenn Du

2:11 SPEAKER_00: ein GEG schreiben möchtest, wenn's darum geht, kreativ

2:14 SPEAKER_00: viele

2:16 SPEAKER_00: Beispiele zu erzeugen oder Dinge zu erzeugen, an die man anknüpfen kann, dann ist KI, generative

2:21 SPEAKER_00: KI supergut.

2:23 SPEAKER_00: Ja, wenn Du ChatGPT sagst,

2:25 SPEAKER_00: hey, gib mir bitte

2:26 SPEAKER_00: 10 Namen für ein neues Müsli,

2:30 SPEAKER_00: das besonders

2:31 SPEAKER_00: Bananen

2:32 SPEAKER_00: für Bananen gut ist, dann bekommst Du 10 kreative Namen. Vielleicht sind 3 davon nicht so super, aber mit einigen wirst Du auf jeden Fall weiterarbeiten können. Meistens ist es sogar so, dass 8 davon nix sind und dann kann ich sagen, gebt mir noch mal 10, gebt mir Ja. noch mal

2:45 SPEAKER_01: Also diese, man sollte ja auch da nicht den Anspruch haben. Ich mein, das ist ein kreativer Prozess. Ja. Wenn wir mit Ideen kommen, ist auch wahrscheinlich 80 Prozent Murks,

2:54 SPEAKER_01: aber ein paar davon sind halt richtig gut. Genau. Und wir haben jetzt grade für ein Messestand haben wir ein Slogan gebraucht,

2:59 SPEAKER_01: der einfach sofort der Marketingperson

3:03 SPEAKER_01: anspricht,

3:05 SPEAKER_01: die KI lernen sollen oder wollen.

3:07 SPEAKER_01: Und wir haben uns bestimmt 30, 40 verschiedene Slogans vorschlagen lassen und haben am Ende uns für einen entschieden, dem wir dann noch mal minimal angepasst haben. Und irgendwann Ideen dabei und da wären wir selbst nicht draufgekommen, ne. Und Du kannst sogar auch tiefer gehen. Also wenn Du wenn Du was hast und sagst, hey,

3:23 SPEAKER_00: geh mal bitte bei diesem Slogan tiefer und dreh's mal auch in diese Richtung oder binde mal noch die die Idee mit ein, dann kann man ja auch mit der KI

3:30 SPEAKER_01: in den Dialog treten und da noch kreativer werden. Genau. Wenn ich eine LinkedIn Serie schreiben möchte oder LinkedIn Post optimieren möchte, kann ich LinkedIn Post reingeben und sagen, hier sind irgendwie coole Beispiele, die find ich spannend. Das ist mein Thema. Und jetzt

3:44 SPEAKER_01: denkt ihr mal 20 Ideen für spannende LinkedIn Posts aus für meinen oder für die Company Seite.

3:50 SPEAKER_01: Das ist also die Ideen, die Möglichkeiten sind da, glaub ich,

3:54 SPEAKER_01: ziemlich ziemlich unbegrenzt und man muss einfach ausprobieren. Also die man sollte da nicht rangehen und sagen, ich prompte jetzt einmal und das 1. Ergebnis ist nix oder war nix, also lass es jetzt sein. Und es kostet mich ja nix, 20, 30, 40, 50 Ideen generieren zu lassen.

4:09 SPEAKER_01: Oder auch

4:10 SPEAKER_01: angenommen, ich will ein neue eine neue Businessline, wir haben ein neues Produkt entwickelt zum Beispiel. So,

4:16 SPEAKER_01: wie planen wir jetzt den Go to Market dieses Produkts, also ein Businessplan zu erstellen? An was muss ich eigentlich alles denken? Was sind die relevanten Themen? Wie krieg ich das verkauft? Wie krieg ich die Leute angesprochen?

4:26 SPEAKER_01: Also

4:27 SPEAKER_01: ja, also Themen, dafür sind ist die KI supergut und wirklich der Name des Podcasts ist Co-Intelligence.

4:34 SPEAKER_01: Ist wirklich eine Cointelligenz,

4:36 SPEAKER_01: mit der ich zusammen kreative neue Dinge entwickeln und erarbeiten kann. Von daher, ja, einfach der Themenblock, Ideengenerierung

4:44 SPEAKER_01: und Kreativität,

4:45 SPEAKER_01: superspannend,

4:46 SPEAKER_00: superwichtig. Was war der 2. Blog? Zusammenfassung großer Informationsmengen.

4:51 SPEAKER_01: Okay, fair. Also ich glaube, wir alle wissen, wenn wir hier ein Buch vor uns liegen haben mit 1000 Seiten das Buch zusammenzufassen,

4:58 SPEAKER_01: die wichtigen Informationen zu finden,

5:00 SPEAKER_01: aus langen Videos Informationen zu sammeln, aus Datenmengen, wie

5:03 SPEAKER_01: wie auch immer, da sind wir Menschen einfach nicht richtig gut drin. Und da hat die KI einfach eine ganz große Stärke.

5:11 SPEAKER_01: Man muss ein Sache immer bedenken, je nachdem, welches Modell man nutzt, ist, wie groß ist das sogenannte Kontextfenster?

5:19 SPEAKER_01: Was heißt Kontextfenster?

5:21 SPEAKER_01: Kontextfenster heißt, wie viele Informationen

5:23 SPEAKER_01: kann ich der KI auf einmal geben,

5:27 SPEAKER_01: dass sie noch damit umgehen kann, glaub ich, kann man so vereinfacht aus

5:31 SPEAKER_01: ausdrücken.

5:32 SPEAKER_01: Und unterschiedliche Modelle

5:34 SPEAKER_01: sind haben unterschiedlich großes Kontextfenster. Ich

5:36 SPEAKER_01: Ich glaub, generell ist die die Entwicklung, die Kontextfenster werden immer größer. Wir sehen ja jetzt schon die ersten Modelle mit circa 4.000.000

5:45 SPEAKER_01: Tokens.

5:47 SPEAKER_01: Die meisten sind noch relativ klein. Die meisten Use Cases der meisten Leute ist es aber keine Limitierung, ja. Ist wie sone Art Kurzzeitgedächtnis,

5:54 SPEAKER_01: das Konto Genau, wie son genau, ist wie sone Art Kurzzeitgedächtnis.

5:58 SPEAKER_01: Und grade wenn ich jetzt zum Beispiel ein YouTube Video analysieren lasse, heißt, in sonem Video sind ja unglaublich viele Informationen drin, nicht nur Textinformationen,

6:06 SPEAKER_01: also was gesprochen wird, sondern auch visuelle Informationen.

6:09 SPEAKER_01: Und die KI ist so gut, ich kann Stunde ein YouTube Video der KI geben und

6:14 SPEAKER_01: kann sagen, hey, an welcher Stelle

6:16 SPEAKER_01: war ein grüner grüner leuchtender Stein zu erkennen? Und die KI sagt sofort, okay, nach

6:24 SPEAKER_01: 30 Minuten und 35 Sekunden war dieses Bild

6:28 SPEAKER_01: quasi zu sehen, ne, dass wir nur Menschen nie können oder auch son YouTube Video zusammenzufassen.

6:33 SPEAKER_01: Dafür ist einfach ja die KI sehr, sehr gut und eben abhängig davon, was ich genau mache. Ich hab auch schon mal War in Peace von Tollstool zusammengefasst lassen,

6:42 SPEAKER_01: sehr, sehr, sehr langes Buch.

6:44 SPEAKER_01: Also in einem Satz. In immer brandstürzen,

6:49 SPEAKER_01: tatsächlich. Und das ist das ist ja die Schwierigkeit sogar, desto knapper die Zusammenfassung Ja. Ist, desto schwieriger ist es. Es fasst es mal in einem Satz zusammen,

6:57 SPEAKER_01: no Chance, wenn ich's selbst machen würde, aber die KI wird trotzdem irgendwie ein guten Satz finden, der sehr Sinn ergibt. Sie haben ja dir vielleicht auch, also ich hab's gesehen, bei dir in Meetings läuft auch son KI Recordermist

7:08 SPEAKER_00: bei mir auch so. Ja, ich ich guck da auch ganz gern mal rein und wenn ich was vergessen hatte, was war in diesem Meeting, hab ich da die Möglichkeiten, mir das zusammenzufassen und kann sogar nach gewissen Stichpunkten suchen und dann gucken, in welchem Meeting wurde was angesprochen. Genau. Also auch das ganz vielleicht ganz praktisch einsetzbar für viele im Arbeitskontext.

7:24 SPEAKER_01: Natürlich muss man das immer kennzeichnen und alle fragen, ob's okay. Klar, aber mittlerweile ist das mit dem, find ich, mit diesem Meetingrecorder

7:31 SPEAKER_01: schon fast normal geworden. Das ist immer die 1. Sache, weil der Meetingrecorder kommt ja rein und natürlich frage ich meinen Gesprächspartner, ob das okay ist. Ja. Aber meistens finden die Leute das irgendwie so schon so spannend und haben gesehen, oh, Snippi, der ist schon da. Ja. Ne? Und

7:46 SPEAKER_01: am Ende bekommt jeder eine Zusammenfassung. Das heißt, dieser Job eben, Meetings zusammenzufassen

7:51 SPEAKER_01: und dieses Node taking, den wir jetzt bald nicht mehr geben, dieses Protokoll führen, das hat noch nie einem Spaß gemacht, dieser Job, glaub ich. Und das ist auch was, was für die KI einfach deutlich besser ist. Und wie Du sagst, genau, manchmal hab ich das 2.

8:04 SPEAKER_01: Salesmeeting und ich will noch mal wissen, haben wir eigentlich genau im ersten Meeting besprochen oder was haben wir eigentlich genau angeboten oder was waren eigentlich die Pain Points dieses Kunden?

8:12 SPEAKER_01: Kann ich mich hier nicht mehr dran erinnern, wenn ich mit, keine Ahnung, Hunderten companies spreche. Und dafür quasi diese Informationen zusammenzufassen,

8:19 SPEAKER_01: zu synthetisieren,

8:20 SPEAKER_01: da ist die KI einfach super. Wollen wir zum nächsten Punkt. Gerne. Nächster Punkt, Automatisierung

8:27 SPEAKER_01: repetitiver

8:28 SPEAKER_01: Aufgaben.

8:29 SPEAKER_00: Jeder liebt es,

8:31 SPEAKER_00: jeden Monat das Gleiche tun oder jeden Tag das Gleiche tun.

8:34 SPEAKER_00: So Monkey Aufgaben, wenn man total hirntot ist.

8:38 SPEAKER_00: Aber auch dafür gibt's KI und das kann KI besonders gut.

8:41 SPEAKER_00: Wenn ich also einmal definiert habe, was getan werden muss und die Aufgabe immer die gleiche ist, dann kann die KI das übernehmen.

8:48 SPEAKER_00: Beispielsweise Formatierungen

8:50 SPEAKER_00: oder Daten in immer die richtige Reihenfolge bringen, wenn ich die von 1 Quelle bekomme und woanders hinschicken muss und vorher formatieren muss, dann ist das auch prädestiniert für KI. Hast Du da schöne Beispiele,

9:02 SPEAKER_01: wie Du das grad nutzt? Ich hatte eingangs mal das Beispiel

9:05 SPEAKER_01: gebracht in 1 der ersten Episoden, wie wir unseren

9:10 SPEAKER_01: unseren Lerncontent auf die Webseite stellen und was das früher für ein Aufwand war, dass wir da eine halbe Stunde bis Stunde gebraucht haben, das Video hochzuladen, die Texte zu schreiben, die

9:20 SPEAKER_01: die Bilder zu prompten, hochzuladen. Und das funktioniert ja jetzt voll automatisiert.

9:25 SPEAKER_01: Und dann nutzen wir, weiß ich, für die für die Workflows so was wie wie make dot com, das ein Tool, das werden wir auch noch mal in' zukünftigen Episode besprechen.

9:33 SPEAKER_01: Und

9:34 SPEAKER_01: die eben zu kombinieren mit KI, also in dem Fall das Transkript zu nehmen, der KI zu sagen, und jetzt überleg dir mal eine Überschrift und fass hier die Schritt für Schritt Anleitung zusammen.

9:45 SPEAKER_01: Das wär ein klassisches Beispiel. Also alle Sachen, die irgendwie keinen Spaß machen, die die ja

9:51 SPEAKER_01: repetitiv

9:52 SPEAKER_01: und langweilig sind, da sollte ich die KI nutzen. Das

9:56 SPEAKER_01: nächste Thema, Übersetzung und Anpassung an Zielgruppen find ich persönlich auch relativ spannend

10:02 SPEAKER_01: und kann da auch ein Beispiel bringen. Und zwar 1 unserer Kunden ist ein großes Pharmaunternehmen.

10:08 SPEAKER_01: Und das Pharmaunternehmen hat verschiedene Zielgruppen. Und zwar einmal die Ärzte, die natürlich mit diesem Produkt am Ende umgehen oder das den den Menschen geben,

10:18 SPEAKER_01: die Apotheker

10:19 SPEAKER_01: und die Laien, also Menschen wie Du und dich, die son bisschen informiert werden müssen.

10:24 SPEAKER_01: Und was die

10:26 SPEAKER_01: super machen, die, es kommen oft so neue klinischen Studien raus und Entwicklung und so weiter und die willst Du oder ein neues Produkt und das möchtest Du kommunizieren.

10:35 SPEAKER_01: Und jetzt kannst Du diese ganzen Inhalte nehmen,

10:38 SPEAKER_01: in die KI geben und zielgruppengerecht

10:41 SPEAKER_01: ausspielen. Weil ein Arzt, der kennt sich aus mit dem Thema, da müssen oder sollen und können viele Fachwörter drin sein.

10:48 SPEAKER_01: Ich hab keine Ahnung von Medizin. Mir muss das Ganze ein bisschen einfacher erklären, ne. Also dieses zielgruppengerechte

10:54 SPEAKER_01: Ausspielen von Content und Informationen ist, was KI einfach sehr, sehr, sehr stark ist. Ja. Ja. Und Übersetzung, ja klar, das ist

11:03 SPEAKER_00: das geht mittlerweile sogar für Videos. Also wir sind grad dabei, Videos von uns, die wir produziert haben, mit deutscher Sprache ins Englische zu übersetzen. Mit' KI

11:11 SPEAKER_00: siehst Du, kannst Du da in den Lippenbewegungen gar nicht mehr sehen, ob's welche Sprache ist. Also das ganze Thema Dubbing,

11:16 SPEAKER_00: wo Du früher irgendwie

11:17 SPEAKER_00: viele Menschen hattest, die ein Film

11:20 SPEAKER_00: das synchron, aber nicht synchron übersetzt haben. Wie heißt das?

11:24 SPEAKER_00: Dubing halt. Ja, Das kann KI heute und genauso Texte.

11:28 SPEAKER_00: Ja, da hat man sich vor, was heißt, 10 Jahren noch kaputt gelacht, was da teilweise Google Trendsade gemacht hat. Heute ist hat, glaub ich, DeepL ein besseres Englisch als ich. Ja, und das Witzige da, da sieht man auch die Entwicklung. Vor' halben Jahr gesagt, okay, diese ganzen Tools nach außen hin für Social Media,

11:43 SPEAKER_01: an meine Kunden gerichtet, würd ich diese Tools nicht nutzen, weil man irgendwie immer noch sieht, okay, die Mundbewegungen passen nicht richtig auf die Übersetzung. Das sieht irgendwo noch son bisschen oder hört sich noch son bisschen robotisch an. Und der Haupt Use Case ist eigentlich, wenn ich interne Schulungsmaterialien

11:57 SPEAKER_01: oder intern in meinen an meine Mitarbeitenden kommunizieren möchte, die alle vielleicht aus verschiedenen Ländern kommen. Und wenn das sie ohne Rede hält, dann kann ich die halt direkt irgendwie übersetzen. Und da ist es auch nicht so schlimm, dass es nicht perfekt aussieht. Jetzt ein halbes Jahr später sind die Tools so gut, dass ich sagen würde, okay, man kann die eigentlich auch schon für Social Media verwenden. Ja. Und ja, dieses ganze Thema übersetzen, ob das die Sprache ist, ob das ein Video ist, ob das Content ist, der quasi übersetzt wird an verschiedene Zielgruppen,

12:24 SPEAKER_01: in der gleichen Sprache.

12:25 SPEAKER_01: Da ist KI schon super.

12:28 SPEAKER_01: Und der 5. Punkt,

12:31 SPEAKER_01: für den KI sehr, sehr gut genutzt werden kann, ist die Simulation von Perspektiven

12:37 SPEAKER_01: und von zweiten Meinungen.

12:40 SPEAKER_01: Was heißt das?

12:42 SPEAKER_01: Gibt, also ich glaub, ich kann mir als Unternehmen

12:45 SPEAKER_01: unendlich

12:46 SPEAKER_01: viele Use Cases hier vorstellen. Und zwar ein Use Case, den wir auch tatsächlich nutzen, ist Vertriebsgespräche

12:53 SPEAKER_01: zu simulieren,

12:54 SPEAKER_01: abhängig von der Persona,

12:56 SPEAKER_01: die mir gegenübersitzt. Ich

12:57 SPEAKER_01: Ich hab irgendwie meinen Pitch oder meine Ideen, meine Informationen

13:00 SPEAKER_01: und spiel die jetzt an irgendjemand außen.

13:03 SPEAKER_01: Und diese Person

13:04 SPEAKER_01: kann Persona a sein, also vielleicht irgendwie der der strenge CFO, der nur auf die Zahlen guckt oder es kann der kreative oder die kreative Marketingdirektorin

13:13 SPEAKER_01: sein, die Den Datenschutzbeauftragten.

13:15 SPEAKER_01: Oder den Datenschutzbeauftragten

13:16 SPEAKER_01: genau, den ich abholen muss, ihn beizubringen, wie viel Sinn es ergibt für sein Unternehmen und dass er nicht nur auf der Bremse stehen soll, genau, nein.

13:24 SPEAKER_01: Und quasi so sone Simulation

13:27 SPEAKER_01: durchzuführen,

13:28 SPEAKER_01: andere Perspektiven zu bekommen oder ich bereite 1 1 1 Präsentation vor Ich weiß es, ich hab ein Board Meeting und ein Board Meeting ist Person a, Person a, Person a c und die haben ankommen alle ein anderen Background und schauen anders auf mein Unternehmen. Ich muss

13:42 SPEAKER_01: Antworten und mir überlegen, was könnten die mich fragen und die richtigen Antworten vorbereiten, ne. Da ist KI auch einfach super. Also diese Perspektivengenerierung,

13:50 SPEAKER_01: die Meinungsgenerierung

13:51 SPEAKER_01: und dann Simulation von verschiedenen

13:54 SPEAKER_01: ja, Fällen und Situationen und Personas.

13:57 SPEAKER_00: Kannst Du im Prinzip son Board zusammenstellen aus den verschiedenen Personas

14:00 SPEAKER_00: und da deine Ideen reingeben und es da beleuchten lassen, ja. Wie sieht das aus für den Betriebsrat? Wie sieht das aus für den Aufsichtsrat? Wie sieht das aus für die einzelnen Mitarbeiterinnen und so weiter? Also da gibt's grade im Unternehmenskontext wahnsinnig viele

14:13 SPEAKER_00: Beispiele und ich glaub, es wär auch ganz gut für uns generell in der Welt,

14:16 SPEAKER_01: mehr Perspektiven aufnehmen zu können. So, jetzt haben wir uns Aufgabenbereiche angeschaut, für die KI sehr gut geeignet ist. Es gibt aber auch Aufgabenbereiche, für die KI einfach nicht so gut geeignet ist, wo ich lieber selbst arbeiten sollte.

14:30 SPEAKER_01: Und

14:31 SPEAKER_01: vielleicht fangen wir mit dem Ersten an bei Lern- und Verständnisprozessen.

14:37 SPEAKER_00: Ganz genau. Also

14:38 SPEAKER_00: klar kann mir die KI helfen zu lernen und die KI kann mir auch helfen, wie wir's gesagt haben,

14:43 SPEAKER_00: beispielsweise ein Marketingplan auszuarbeiten.

14:46 SPEAKER_00: Aber wenn ich den da nie wirklich durchgehe,

14:48 SPEAKER_00: sondern denen einfach nur sage, okay, das hat die KI gemacht und gar nicht verstehe, was dahintersteckt,

14:53 SPEAKER_00: dann sollte ich da schon noch mal hingehen und probieren, das nachzuvollziehen. Ist

14:58 SPEAKER_00: Ist son bisschen, als wenn ich nur noch mit dem Auto fahre, mit dem Fahrrad fahre, mit Google Maps und gar nicht mehr weiß, wo mein Supermarkt ist ohne Google Maps. Also wenn ich das Verständnis komplett verliere, sondern mich noch irgend auf etwas verlasse, das nicht mehr durchsteige.

15:10 SPEAKER_00: Also da ist Vorsicht geboten bei solchen Prozessen.

15:14 SPEAKER_00: Wichtig ist es natürlich auch,

15:17 SPEAKER_00: dass ich das Verständnis mitbringe von dem, was mir die KI da sagt, also dass ich schon verstehe,

15:21 SPEAKER_01: worum es geht. Ja, und manchmal ist ja grade dieses Lernen

15:25 SPEAKER_01: eigentlich der Teil der Aufgabe, das was Du... Du willst ja oft mal wirklich ein Lerneffekt erzielen. Ja. Und den

15:32 SPEAKER_01: kriegst Du halt nicht, wenn Du einfach das Ergebnis von der KI nimmst und copy pastest, ohne dein Hirn einzuschalten. Das ist so generell die große Gefahr,

15:39 SPEAKER_01: die ich auch teilweise bei mir selbst sehe. Ich denke ja, da kommt ja eigentlich immer irgendwas Cooles raus. Ich copy paste es und es ist halt einfacher, wenn man sein Hirn nicht einschaltet. Aber ganz klassische Beispiel, wenn ich eine Sprache lernen möchte.

15:51 SPEAKER_01: Eine KI kann mir gut Sprache beibringen beispielsweise

15:54 SPEAKER_01: und

15:55 SPEAKER_01: dann geh ich aber durch diesen Prozess

15:57 SPEAKER_01: und spreche mit der KI und mach meine Fehler und die korrigiert mich. Dann geh ich durch diesen schmerzhaften Lernprozess

16:05 SPEAKER_01: durch und lerne am Ende und kann am Ende was. So, wenn ich jetzt aber zum Beispiel nicht so gut in Spanisch bin und lass mir immer nur Texte einfach übersetzen von der KI, mach Copy Paste und füg das dann in irgendein Antwortformular

16:17 SPEAKER_01: ein, dann lern ich nie Spanisch. Ganz genau. Ne, weil die Idee ist ja, ich muss durch diesen Schmerz, diesen Lernschmerz gehen.

16:24 SPEAKER_01: Und ja, daher sollte man KI nicht verwenden, wenn es das Lernen das eigentliche Ziel ist. Das Ganze Dann ist es keine Co-Intelligence mehr, sondern es ist komplett outgesourct. Genau, genau, dann ist es ein outsourct Sprain und wenn das weg ist, dann hab ich ein Problem und ich auch meinen eigenen Sprain vielleicht manchmal ein bisschen trainieren.

16:43 SPEAKER_01: Genau, der 2. Punkt sind

16:45 SPEAKER_01: hohe Genauigkeitsanforderungen.

16:47 SPEAKER_01: Wir haben ja schon bei der dazu über das Thema gesprochen

16:50 SPEAKER_01: haben,

16:51 SPEAKER_01: dass die KI oft Fakten erfindet.

16:55 SPEAKER_01: Grade generative KI

16:57 SPEAKER_01: ist eben nicht extrem genau.

16:59 SPEAKER_01: Und ich muss mir bewusst sein, in welchem Umfeld ich grade die KI verwende

17:04 SPEAKER_01: und ob ich selbst noch verstehe,

17:08 SPEAKER_01: wo die KI die Fehler macht und wo die KI ungenau ist. Wenn's also wenn ich a nicht verstehe,

17:14 SPEAKER_01: welche Fehler eine KI machen kann, weil ich nicht genau verstehe, wie die KI funktioniert

17:19 SPEAKER_01: oder b die KI in' Umfeld nutze, in dem ich selbst kein Experte oder Expertin bin und so Fehler nicht gut erkennen kann,

17:27 SPEAKER_01: dann sollte ich KI auch nicht verwenden, insbesondere wenn's irgendwelchen kritischen

17:31 SPEAKER_01: kritischen

17:32 SPEAKER_00: Prozesse geht. Dazu kommt, dass KI oder die die Anwendungen, die wir heute nutzen, oftmals auch ein bisschen schusselig sind. Ich hatte das letztens, ich hab mir ein Skript gebaut,

17:40 SPEAKER_00: Postleitzahlen

17:41 SPEAKER_00: zu analysieren. Ich wollte wissen,

17:43 SPEAKER_00: wenn's die und die Postleitzahl ist, ist das eine Großstadt, ist das eine Kleinstadt

17:47 SPEAKER_00: oder ist das ein Dorf und in welchem Bundesland?

17:49 SPEAKER_00: Und so beim ersten Blick sah das alles super aus. Aber dann ist mir aufgefallen,

17:53 SPEAKER_00: dass irgendwie nur von 0 bis 7 gemacht wurde und 8 und 9 einfach weggelassen.

17:58 SPEAKER_00: Ja. Son wie son Schlüsselkeitsfehler,

18:00 SPEAKER_00: ja. Ja, ja. Und auch da wieder festgestellt, na ja, wenn ich das nicht wirklich durchdringe und den Code verstehe,

18:05 SPEAKER_01: dann hab ich ein Problem. Genau, also immer alles checken und insbesondere

18:09 SPEAKER_01: wenn die Genauigkeitsanforderungen

18:12 SPEAKER_01: sehr hoch sind, einfach entweder nicht nutzen

18:14 SPEAKER_01: oder ganz besonders doll drauf achten und nachschauen, dass es eben richtig ist. Dann haben wir natürlich auch solche ethischen Themen, ja, die jetzt wahrscheinlich

18:23 SPEAKER_00: noch mal relevanter werden,

18:24 SPEAKER_00: auch im ganzen Verteidigungsthema.

18:26 SPEAKER_00: Wir wissen, es werden immer mehr Drohnen eingesetzt. Die Drohnen sind kampffähig.

18:30 SPEAKER_00: Wir hören, dass die Drohnen mit KI arbeiten. Jetzt ist die große ethische Entscheidung, wann trifft eine KI die Entscheidung,

18:37 SPEAKER_01: ob der jetzt geschossen wird oder nicht geschossen wird? Vielleicht der krass, das krasseste Beispiel. Ich hoffe mal, dass die meisten Hörer Ja. So Entscheidungen nie treffen müssen und weniger

18:44 SPEAKER_01: Genau. Schlimme,

18:46 SPEAKER_01: in weniger

18:47 SPEAKER_01: Umfeld

18:48 SPEAKER_01: irgendwie arbeiten. Aber klar, das wär jetzt ein krasses irgendwie Beispiel.

18:52 SPEAKER_01: Leben oder Tod, Einstellung oder Nichteinstellung, ne? Ja, also Einstellung oder Nichteinstellung ist tatsächlich irgendwie ein relevantes Thema und fällt auch in der EU unter Hochrisikosystem

19:01 SPEAKER_01: und

19:03 SPEAKER_01: auch gut so, wir haben ja das Bias Thema schon angesprochen, wenn ich jetzt eine KI hätte,

19:08 SPEAKER_01: die entscheidet,

19:09 SPEAKER_01: welche Person ich zu' Interview einlade oder nicht, also nicht unterstützt, nicht mir Hinweise gibt mit' Erklärung und ich als Mensch entscheide, sondern sagt, die Person ja, die Person nein, dann ist es a ist es illegal in der EU, aber auch zurecht, denn wir haben ja das Beißthema angesprochen, wenn die KI lernt, oh, guck mal, die Chefs sind in der Regel, weil historisch alles weiße, alte Männer

19:32 SPEAKER_01: und jetzt für eine Führungsposition

19:34 SPEAKER_01: sich eine Frau oder jemand' anderen ethnisch bewirbt,

19:39 SPEAKER_01: dann könnte die KI ja denken,

19:41 SPEAKER_01: wahrscheinlich sind die ja nicht so gut, weil meine Daten zeigen, dass die Leute, die da oben sind, sehen so aus und lädt dann die Person nicht ein. Und das ist natürlich eine Katastrophe.

19:49 SPEAKER_01: Und daher immer, wenn's ethisch relevante Themen gibt, wo's Auswahl von Menschen gibt oder

19:55 SPEAKER_01: eine Emotionsbewertung

19:57 SPEAKER_01: auch von Menschen gibt, die zu irgend'

20:00 SPEAKER_01: Ergebnis führt,

20:03 SPEAKER_01: sollte man sie nicht verwenden.

20:07 SPEAKER_01: Punkt eigentlich. Also es gibt,

20:09 SPEAKER_01: wie gesagt, wenn's unterstützend ist bei' Bewerbungsprozess und es seine Logik gibt und ich kann mir die als Mensch anschauen und bin der Human in the Loop und so weiter und so fort, ist es noch mal ein anderes Thema. Aber generell alles, was so so ethische Themen sind, da muss man ganz vorsichtig sein. Und in Abgrenzung zu vielen anderen Themen kommt dir hinzu, dass sich das ständig weiterentwickelt.

20:28 SPEAKER_00: Mhm. Und zwar in' wahnsinnigen Geschwindigkeit. Also hätten wir vor' Jahr gesprochen oder vor 2 Jahren, noch viele, viele andere Fälle gegeben, wo wir gesagt hätten, KI ist nicht der richtige Partner.

20:38 SPEAKER_00: Aber diese Grenzen sind son bisschen schwimmend.

20:41 SPEAKER_00: Ja, vor einigen Monaten hätten wir auch gesagt, na ja, für mathematische Aufgaben ist jetzt eine generative KI nicht der beste Partner, nicht die beste Co-Intelligence.

20:49 SPEAKER_00: Das verändert sich grade, ja. Mittlerweile ist KI

20:52 SPEAKER_01: oftmals besser als der Mensch in Mathematik und wer weiß, was in' Jahr oder in 2 Jahren ist. Ja, heute schließt KI schon besser ab als die meisten PH PHD Studenten, die Experten und Expertinnen in einem Thema sind Ja. Und auch bei technischen Themen. Und da kann sich son bisschen vorstellen, es gibt irgendwie eine Grenze. Auf der einen Seite sind die ganzen Sachen, die die KI schon sehr gut kann. Und auf der anderen Seite sind die Sachen, die sie halt noch gar nicht kann.

21:14 SPEAKER_01: Und es gibt son paar Aufgaben, die sind irgendwo an der Grenze. Die kann sie manchmal gut, manchmal schlecht und ist son kontextabhängig.

21:21 SPEAKER_01: Aber diese Grenze

21:23 SPEAKER_01: verschiebt sich halt immer weiter in die Richtung von Dingen, die sie kann. Und Dinge, die vor ein halben Jahr, wie Du sagst, nicht gingen, gehen vielleicht heute.

21:31 SPEAKER_01: Und deswegen ist es auch wichtig, sich immer weiter mit diesem Thema auseinanderzusetzen.

21:35 SPEAKER_01: Die größte Gefahr ist, dass ich mir ein Thema einmal anschaue

21:38 SPEAKER_01: und dann sage, KI kann das ja alles gar nicht,

21:42 SPEAKER_01: aber in' halben Jahr kann sie's vielleicht, ne. Also dieses am Ball bleiben Genau. Immer weiter zu lernen und die Geschwindigkeit ist so schnell,

21:49 SPEAKER_01: ist superwichtig. Und natürlich versuchen wir mit dem Podcast den kleinen Teiler zu leisten,

21:54 SPEAKER_01: aber es ist ein ja sehr dynamisches und spannendes Feld. Die Themen werden uns nicht ausgehen. Die Themen werden uns bestimmt nicht ausgehen, nee.

22:00 SPEAKER_00: Wir haben heute gelernt, wann wir KI gut einsetzen können, wann es schon perfekt ist und wo es auch noch Themen gibt,

22:07 SPEAKER_00: wo KI noch nicht perfekt ist und vielleicht auch nie perfekt sein wird.

22:11 SPEAKER_01: In der nächsten Episode wird's dann deutlich mehr hands on und zwar schauen wir uns ein ganz wichtiges an, und zwar das Prompt Engineering.

22:19 SPEAKER_01: Und wenn euch der Podcast gefällt, lasst ein Like da, klickt auf die Glocke, schreibt gerne unten einen Kommentar, damit helft ihr uns wirklich sehr. Danke euch.

22:29 SPEAKER_00: Bis zum nächsten Mal.

22:31 SPEAKER_02: Okay, was haben wir heute gelernt?

22:33 SPEAKER_02: KI kann uns helfen, aber sie wird uns nicht schlauer machen, wenn wir sie nur als Copy Paste Maschine nutzen.

22:39 SPEAKER_02: Und wenn sie mal wieder Fakten erfindet, einfach cool bleiben. Ist ja nur die Zukunft der Menschheit, die da auf dem Spiel steht. Haha, lustig?

22:46 SPEAKER_02: Nicht.

22:48 SPEAKER_02: Co-Intelligence

22:49 SPEAKER_02: ist eine Produktion von thekey Academy

22:51 SPEAKER_02: in Zusammenarbeit mit SnipKI,

22:53 SPEAKER_02: produziert bei Studio Co in Berlin.

22:56 SPEAKER_02: Produktion und Regie, Christina Manuel,

22:59 SPEAKER_02: Fuat Zebly, Antigravail.

23:02 SPEAKER_02: Creative Director,

23:03 SPEAKER_02: Lukas Schelter.

23:04 SPEAKER_02: Redaktion und Moderation,

23:06 SPEAKER_02: Benjamin Wüstenhagen

23:08 SPEAKER_02: und Moritz Heininger.

23:10 SPEAKER_02: Abonniere uns auf Spotify,

23:12 SPEAKER_02: Apple Podcasts oder YouTube.

23:14 SPEAKER_02: Danke fürs Zuhören

23:16 SPEAKER_02: und bis zum nächsten Mal.