#69: KI-Output vs. Outcome: So stoppst du digitalen Müll

0:00 SPEAKER_00: KI kann inzwischen in kürzester Zeit eine wahnsinnig detaillierte Analyse schreiben.

0:05 SPEAKER_01: Und wir brauchen noch weniger Zeit, nicht darauf zu reagieren.

0:09 SPEAKER_00: Genau das ist das Problem. Eine detaillierte Analyse ist noch kein gutes Ergebnis.

0:13 SPEAKER_01: In der letzten Woche haben wir drüber gesprochen, wer letzte Wort, wenn KI entscheidet.

0:18 SPEAKER_01: Heute gehen wir noch einen Schritt davor und

0:21 SPEAKER_01: schauen uns an, wer hört überhaupt hin?

0:24 SPEAKER_01: Und wie wird aus einem Ergebnis eine gute Entscheidung, die von allen mitgetragen wird?

0:35 SPEAKER_01: Willkommen zurück zu Co-Intelligence,

0:37 SPEAKER_01: eurem KI Lernpodcast.

0:39 SPEAKER_01: Heute in der Episode

0:40 SPEAKER_01: 69

0:41 SPEAKER_01: mit unserer Vibe President

0:44 SPEAKER_01: Magdalena Beilmann

0:45 SPEAKER_01: und mir, Benjamin Wüstenhagen.

0:47 SPEAKER_01: Moritz kommt demnächst wieder.

0:50 SPEAKER_01: Schön, dass ihr wieder da seid. Wir sind wieder zurück im Studio in Berlin

0:55 SPEAKER_01: und ich freu mich sehr auf die heutige Episode,

0:58 SPEAKER_01: denn wir können wieder ein bisschen aus dem Nähkästchen plaudern, was uns so

1:02 SPEAKER_01: über den Weg gelaufen ist im großen KI Zeitalter.

1:07 SPEAKER_00: Wir reden über KI

1:09 SPEAKER_00: Output und auch ein wenig AI Slop, der dabei entstehen kann.

1:14 SPEAKER_01: Wie ihr wahrscheinlich mitbekommt, sind die sozialen Medien voll davon. Selbst auf LinkedIn gibt's mittlerweile die Möglichkeit,

1:21 SPEAKER_01: bei Beiträgen ranzuschreiben,

1:23 SPEAKER_01: das ist irgendwie KI Slop und ich möchte davon nicht mehr sehen. Also wenn wir merken, überall

1:28 SPEAKER_01: spammt uns, spammen wir uns gegenseitig voll.

1:31 SPEAKER_01: Und uns ist das auch ein Stück weit passiert,

1:35 SPEAKER_01: obwohl die Ergebnisse, die wir da hatten, sicher und geprüft waren, alles richtig war.

1:39 SPEAKER_01: Trotzdem war's

1:41 SPEAKER_01: organisatorisch nicht gut aufgesetzt,

1:43 SPEAKER_01: was da passiert.

1:45 SPEAKER_00: Ja, wir sind ja letzte Woche schon mal kurz drauf eingegangen, dass wir ganz viele Analysen und Reportings erstellt haben, verschiedene Agenten,

1:54 SPEAKER_00: die in diverse Slack Channel

1:57 SPEAKER_00: bestimmte Ergebnisse gepostet haben.

2:00 SPEAKER_00: War an sich gut gedacht, auch meiner Meinung nach gut umgesetzt,

2:05 SPEAKER_00: aber

2:07 SPEAKER_00: damit wurde dann nicht mehr angestellt. Sie waren einfach nicht handlungsleitend

2:11 SPEAKER_00: letztendlich.

2:13 SPEAKER_01: Ich war davon fasziniert oder bin's immer noch, dass man mithilfe von KI

2:17 SPEAKER_01: tiefere und genauere Analysen fahren kann, sich alles ganz genau anschauen kann, super Graphen produziert,

2:23 SPEAKER_01: Korrelationen erzeugt und so weiter und so fort. Und

2:27 SPEAKER_01: ja, bin dann son bisschen meine eigenen Versuchung erlegen und hab

2:30 SPEAKER_01: Quantität

2:32 SPEAKER_01: und Vollständigkeit und Qualität verwechselt.

2:35 SPEAKER_01: Also

2:36 SPEAKER_01: tolle Strukturen,

2:37 SPEAKER_01: tolle Tabellen, riesengroßer Umfang.

2:40 SPEAKER_01: Und die Ergebnisse, die die wir dann in den verschiedenen Snackkanälen

2:43 SPEAKER_01: hatten

2:44 SPEAKER_01: mit Analysen,

2:46 SPEAKER_01: die entweder täglich, wöchentlich oder auch monatlich kamen,

2:49 SPEAKER_01: sahen total entscheidungsreif

2:51 SPEAKER_01: aus. Aber

2:52 SPEAKER_01: es hat vorher irgendwie eine klare Frage gefehlt oder auch eine klare Entscheidungs,

2:57 SPEAKER_01: sozusagen, was ist entscheidungsleitend?

3:00 SPEAKER_01: Und dann mussten die Empfänger, in dem Fall unser Team,

3:04 SPEAKER_01: ja, son bisschen selber unterscheiden, was ist hier relevant?

3:07 SPEAKER_01: Welche Konsequenz soll ich daraus ziehen? Was sind die nächsten Schritte? Und mussten wir das alles selber herausarbeiten.

3:13 SPEAKER_01: Und das war von vornherein aus meiner Sicht in der in der, ja, Nachbetrachtung einfach ein handwerklicher

3:20 SPEAKER_01: organisatorischer

3:21 SPEAKER_01: Fehler,

3:22 SPEAKER_01: nicht einfach nur ein Modellproblem, was wahrscheinlich nicht aufgetreten wäre, wenn es nicht so einfach gewesen wäre, das zu erzeugen.

3:28 SPEAKER_01: Ja, also

3:29 SPEAKER_01: ja, son schönes

3:31 SPEAKER_01: ökonomisches Prinzip ist, dass wenn Dinge

3:35 SPEAKER_01: wie heißt das auf Deutsch? Wenn Dinge nicht im Überfluss vorhanden sind, dann macht man sich Gedanken, was man da gerne tut, aber mit KI kann man halt

3:42 SPEAKER_01: schnell viel Text und viele Analysen erzeugen.

3:45 SPEAKER_00: Ja, das Risiko besteht vor allem

3:49 SPEAKER_00: viele und lange Analysen.

3:51 SPEAKER_00: Also das fällt mir immer wieder auf, nicht nur bei den Reportings, sondern generell bei

3:55 SPEAKER_00: jeglichen Texten, die mit KI erstellt werden.

3:58 SPEAKER_00: Also ich sag schon immer automatisch dazu, bitte kürz das noch mal so ungefähr die Hälfte, was Du mir hier rausgeben willst,

4:05 SPEAKER_00: denn das kann einfach ein bisschen überfordernd werden.

4:08 SPEAKER_00: Und ich glaube, es lähmt dann teilweise auch son bisschen, wenn

4:13 SPEAKER_00: 10 Channel plötzlich offen sind mit verschiedenen Reportings, die superlang sind und

4:17 SPEAKER_00: wie Du sagst, nicht dabeisteht,

4:19 SPEAKER_00: was fang ich jetzt damit an? Ist das eine Information?

4:22 SPEAKER_00: Soll ich da was draus machen? Ist das ein Handlungsauftrag?

4:26 SPEAKER_00: Und die Fragen

4:28 SPEAKER_01: sollten wir uns in Zukunft voll vorher stellen. Lustig wird's dann, es ist auch schon paarmal passieren, wenn deine Kollegen sozusagen das dann wiederum an ihre KI gestopft haben und dann die Zusammenfassung darunter gepostet haben.

4:39 SPEAKER_00: Oder visualisiert

4:40 SPEAKER_00: haben. Ja.

4:42 SPEAKER_01: Ja, ist son... Wir hatten Marty Cagan im in der vorletzten Ausgabe, glaub ich, son Marty Cagan ist son Vordenker, was Produktmanagement angeht. Und der hat mal diese schöne Unterscheidung zwischen Outcome

4:52 SPEAKER_01: und Output.

4:54 SPEAKER_01: Ja, also wenn ich von Output spreche, dann erzeuge ich einfach Zeug.

4:57 SPEAKER_01: Und wenn ich von Outcome spreche, dann schaue ich halt, welche welche Wirkung hat das, ne? Was ist was was verändert sich?

5:03 SPEAKER_01: Und er hat den Satz geprägt, ich jetzt muss ich ab ablesen,

5:10 SPEAKER_01: Sowohl das Projekt, also das Projektmodell,

5:13 SPEAKER_01: also wenn ich jetzt Projektmanagement

5:15 SPEAKER_01: gegenüber Produktmanagement stelle oder auch wenn ich mir KI anschaue.

5:19 SPEAKER_01: Und wenn ich das auf uns übertrage, dann

5:22 SPEAKER_01: haben wir zwar Analysen produziert, aber die Entscheidung dennoch nicht leichter gemacht.

5:28 SPEAKER_01: Und das System hat gar nichts Falsches getan. Also es war also kein

5:31 SPEAKER_01: Fehler von KI oder Fehler im Modell oder schlicht aufgesetzter Bot, sondern

5:37 SPEAKER_01: keine genügende Überlegung davor.

5:40 SPEAKER_00: Fehler lag bei Menschen in dem Fall. Wir wissen ja, die Verantwortung bleibt bei uns. Ja.

5:45 SPEAKER_01: Und das hat mich dann in der son bisschen dran erinnert an

5:48 SPEAKER_01: tatsächlich einige Vorlesungen im Studium. Glaubt es kaum, schon sehr lange her bei mir. Aber ich hatte das Glück, bei einem Systemtheoretiker

5:56 SPEAKER_01: und Soziologen

5:57 SPEAKER_01: mal ein paar Vorlesungen zu haben, Dirk Baecker.

6:00 SPEAKER_01: So ein Luhmann Schüler. Luhmann ist so der

6:03 SPEAKER_01: die Systemtheorie Nerds, das ist so der der sozusagen.

6:10 SPEAKER_01: Und

6:11 SPEAKER_01: der hat schon lange Digitalisierung

6:13 SPEAKER_01: ein Stück weit erforscht

6:15 SPEAKER_01: im Zusammenhang mit Systemtheorie

6:17 SPEAKER_01: und sagt halt oder stellt die Frage, wann wird Output auch Teil von Kommunikation?

6:23 SPEAKER_01: Weil Organisationen eben nicht nur Menschen sind,

6:26 SPEAKER_01: sondern auch wie kommuniziert wird.

6:30 SPEAKER_01: Das fand ich ganz, ganz spannend. Und er schreibt selber,

6:38 SPEAKER_01: Das heißt, wenn ich also KI

6:40 SPEAKER_01: daran teilhaben lasse, in meiner Organisation zu kommunizieren, in dem Fall einfach with the reports posten jeden Tag oder jede Woche, was macht das dann mit dem Rest?

6:49 SPEAKER_00: Teilweise Überforderung, würd ich mal behaupten.

6:55 SPEAKER_01: Ja, was hast Du daraus gemacht aus der Überforderung?

6:59 SPEAKER_00: Wir haben ganz viele Analysen bekämpft mit einem großen

7:04 SPEAKER_00: Dashboard.

7:05 SPEAKER_01: Das klingt klingt hervorragend, ne.

7:08 SPEAKER_00: Ja, immerhin haben wir jetzt alles an 1 Stelle. Ja. Auch das kann meiner Meinung nach überfordert wirken, weil's jetzt wirklich sehr viele Informationen sind,

7:17 SPEAKER_00: die

7:18 SPEAKER_00: auf einem Bildschirm landen letztendlich.

7:21 SPEAKER_00: Ich glaub, das

7:22 SPEAKER_00: Cockpit hat mittlerweile 12 Tabs. Ja. Dementsprechend

7:26 SPEAKER_00: schon schon viele Informationen, viele Daten, Zahlen.

7:30 SPEAKER_00: Aber

7:32 SPEAKER_00: ja, auch da

7:34 SPEAKER_00: sollte dann befähigt werden,

7:36 SPEAKER_00: für wen sind welche Daten relevant?

7:39 SPEAKER_00: Dort ist aufgeteilt in verschiedene Bereiche

7:43 SPEAKER_00: wie beispielsweise

7:44 SPEAKER_00: der Support Bereich, der

7:47 SPEAKER_00: Customer Relationship

7:48 SPEAKER_00: Management Bereich,

7:50 SPEAKER_00: der Organic Social Media Bereich,

7:52 SPEAKER_00: sodass wirklich jeder sich auf seinen Bereich

7:55 SPEAKER_00: konzentrieren und fokussieren kann, aber auch die Möglichkeit hat, nach links und rechts zu schauen. Ja, sprich, also es gibt sonen gemeinsamen Ort zum einen,

8:05 SPEAKER_01: wo alle im Unternehmen draufschauen können und zum anderen gibt's aber auch ein klaren Anschluss.

8:09 SPEAKER_01: Also ich seh nicht nur irgendwelche Analysen, die mit mir nichts zu tun haben, sondern seh einfach die Zahlen, mit denen ich jeden Tag oder die Informationen, mit denen mit denen ich jeden Tag umgehe

8:16 SPEAKER_01: und kann dann daraus was schließen. Und gut, dieses Beispiel, was wir jetzt grade gebracht haben von den Analysen, das zieht sich aus meiner Sicht durch alles Mögliche durch,

8:24 SPEAKER_01: was jetzt KI einfach ermöglicht.

8:26 SPEAKER_01: Ja, wenn ich jetzt dann beispielsweise an digitale Produkte schaue,

8:30 SPEAKER_01: dann kann ich ja heute in kürzester Zeit Features hochziehen.

8:34 SPEAKER_01: Aber nur weil ich ganz viele neue Funktionen baue,

8:37 SPEAKER_01: heißt es nicht, dass ich ein besseres Outcome erziele für den Nutzer.

8:42 SPEAKER_01: Nicht? Nee.

8:43 SPEAKER_01: Oder ich kann ganz, ganz viele Slides produzieren und mir jetzt meiner Seiten PowerPoint oder HTML mittlerweile die Ohren hauen.

8:50 SPEAKER_01: Aber auch diese schiere Anzahl

8:53 SPEAKER_01: ist ja auch noch nicht handlungsleitend.

8:55 SPEAKER_01: Ich glaub, das ist eine spannende Sache, die die es einfach so vor' nem Jahr oder 2 nicht gegeben hat in Unternehmen, weil Du immer eine begrenzte Ressource hattest. Und wenn diese Ressource jetzt wir setzen den Fall, ich habe ganz viele Token und kann die halt verknallen.

9:08 SPEAKER_01: Auch da sehen wir ja schon teilweise, dass die Ressource begrenzt wird, weil die die Kosten einfach ausm Ruder laufen. Aber wenn das da ist,

9:15 SPEAKER_01: dann kann das schnell Organisationen überfordern. Das hat eben nichts damit zu tun, ob die KI gut oder schlecht ist. Ja, definitiv.

9:22 SPEAKER_00: Also was es eigentlich braucht, sind neue Überlegungen und neue

9:28 SPEAKER_00: Anschlussfragen,

9:29 SPEAKER_00: bevor man überhaupt anfängt,

9:31 SPEAKER_00: irgendwas zu entwickeln.

9:34 SPEAKER_00: Beispielsweise

9:35 SPEAKER_00: in was für' Status ist das, was hier rauskommt?

9:40 SPEAKER_00: Ist es eine Idee?

9:41 SPEAKER_00: Ist es ein Experiment?

9:43 SPEAKER_00: Ist es

9:44 SPEAKER_00: ein Ergebnis?

9:46 SPEAKER_00: Was soll damit passieren und wer soll damit auch letztendlich weiterarbeiten?

9:51 SPEAKER_01: Ja.

9:52 SPEAKER_01: Wir also was was hast welche Schlüsse hast Du da gezogen? Was kannst Du unseren Hörern dann mitgeben

9:57 SPEAKER_01: in den Fragen,

9:59 SPEAKER_01: die Du dir gestellt hast oder die Du jetzt eher stellst, bevor Du mit KI loslegst und irgendwas baust?

10:05 SPEAKER_00: Letztendlich

10:07 SPEAKER_00: denk ich wirklich, wie ich grade gesagt habe, mehr drüber nach, was soll danach mit diesem Ergebnis passieren?

10:13 SPEAKER_00: Ja. Und geh auch mehr in die Kommunikation mit den Menschen, die dann letztendlich damit weiterarbeiten sollen. Also jetzt zum Beispiel, was das Dashboard angeht, hab ich explizit das Team gefragt oder wir

10:25 SPEAKER_00: und drum gebeten, sich das Ganze anzuschauen, jeweils auf den eigenen Bereich zu schauen und Feedback zu geben,

10:30 SPEAKER_00: kann ich damit was anfangen? Fehlt mir was? Ist da vielleicht eine Information, die mich eher verwirrt?

10:36 SPEAKER_00: Wir

10:37 SPEAKER_00: arbeiten ja auch alle unterschiedlich. Wir haben

10:40 SPEAKER_00: unterschiedliche Bedürfnisse und Erwartungen.

10:42 SPEAKER_00: Vielleicht möchte der eine lieber ein Bildchen und der andere braucht mehr die nackten Zahlen.

10:48 SPEAKER_00: Und

10:49 SPEAKER_00: wir können das Ergebnis ja letztendlich nur

10:52 SPEAKER_00: optimieren und perfektionieren, wenn wir mit den Menschen sprechen, die damit weiterarbeiten sollen.

10:56 SPEAKER_01: So, als alter Produktmanagement,

10:59 SPEAKER_01: Heini, klingt das jetzt fast so, als wärst Du zum Produktmanagerin

11:02 SPEAKER_01: geworden für das Cockpit.

11:03 SPEAKER_00: Glaube, son bisschen werden wir das alle. Ja. Son bisschen gehen wir alle in die Richtung mit KI, oder?

11:11 SPEAKER_01: Ja, in gewisser Weise schon. Also wahrscheinlich kann man erst irgendwie, wenn man nur für sich arbeitet, ist das was anderes. Aber sobald Du irgendwie die Ergebnisse der anderen stellen willst, egal ob das Ergebnis eine Präsentation, eine Analyse,

11:20 SPEAKER_01: ein Text oder was auch immer ist, ein Stück Software,

11:23 SPEAKER_01: musst Du einfach die Frage stellen, die Organisation nicht zu überfordern.

11:28 SPEAKER_01: Was ich auch dabei spannend finde,

11:31 SPEAKER_01: wir hatten das vorgestern, da haben wir

11:34 SPEAKER_01: in der Gruppe drüber gesprochen, okay, mit welcher Lösung wollen wir eigentlich gemeinsam arbeiten,

11:39 SPEAKER_01: relativ einfach Dashboards zu erstellen?

11:42 SPEAKER_01: Und

11:43 SPEAKER_01: ich hab jetzt in den letzten 10 Jahren immer wieder mit allen möglichen Tools gearbeitet, sei es jetzt Power BI

11:49 SPEAKER_01: oder Mixpanel oder PostHog oder was auch immer. Aber mittlerweile glaube ich, dass das gar keiner sone große Rolle mehr spielt,

11:56 SPEAKER_01: weil ich eben kein Front End mehr per se benötige, mir irgend ein Dashboard zusammenzuklicken.

12:02 SPEAKER_01: Denn ich kann ja jetzt mit' mit meinem Agenten oder mit meiner KI, mit meinem Chat sprechen und sagen, was ich haben will.

12:07 SPEAKER_01: Ja. Und wir hatten das witzigerweise auch vor

12:10 SPEAKER_01: wenigen Tagen. Wir haben einen neuen Kurs gelauncht. Wir machen ja bei der KI Academy Kurse,

12:16 SPEAKER_01: unter anderem auch zu KI.

12:18 SPEAKER_01: Es kam also ein neuer Kurs raus und wir wollten schauen, wie ist eigentlich, wie sind eigentlich die ersten Tage im Vergleich zu anderen

12:24 SPEAKER_01: Kursen?

12:26 SPEAKER_01: Und also a hätten wir wahrscheinlich diese Auswertung vor' Jahr oder vor 2 nicht gemacht, weil die Ressourcen in

12:33 SPEAKER_01: Data Analytics waren begrenzt.

12:36 SPEAKER_01: Jetzt können wir sie tun, aber wir machen sie eben auch nicht auf' Dashboard, sondern

12:40 SPEAKER_01: bauen komplett ein Neues.

12:42 SPEAKER_00: Ja, beziehungsweise integrieren's in das, was wir sowieso schon nutzen. Ja. Das Cockpit, von dem wir eben gesprochen haben,

12:49 SPEAKER_00: hat dann kurzerhand einfach ein neuen Tab bekommen namens Kursstart.

12:54 SPEAKER_00: Und innerhalb von,

12:56 SPEAKER_00: eigentlich vielleicht' Viertelstunde

12:58 SPEAKER_00: wurden da einmal die Daten reingepiped,

13:00 SPEAKER_00: wie sind unsere anderen Kursstarts gelaufen? Wie viele Lizenzen haben wir da in welchem Zeitraum verkauft,

13:06 SPEAKER_00: damit wir gleichzeitig Ziele setzen konnten?

13:09 SPEAKER_00: Und haben jetzt sehr präsent,

13:11 SPEAKER_01: wie läuft dieser neue Kursstart von Manager für KI Kompetenzen übrigens? Und das und das Outcome ist jetzt, dass wir heute Nachmittag mit dem Team eine Flasche Sprudelwasser öffnen. Ja. Weil wir weil es ganz weil es ganz gut läuft. Ja, lustigerweise

13:27 SPEAKER_00: hat sich das direkt bewährt gemacht, denn

13:29 SPEAKER_00: 3 unterschiedliche Menschen ausm Team haben mich gefragt, hey, wie läuft ein der Kursstart?

13:34 SPEAKER_00: Und für alle 3

13:37 SPEAKER_00: konnte ich das Dashboard zur Verfügung stellen beziehungsweise dem gesamten Team und alle schauen auf dieselben Zahlen und freuen sich,

13:44 SPEAKER_00: wenn eine Lizenz verkauft wird.

13:46 SPEAKER_01: Aber auch da ist wieder interessant, wenn son bisschen dann zurück in die Systemtheorie schaut. Jetzt könnte man natürlich glauben, okay, ich hab ein Dashboard,

13:52 SPEAKER_01: alles ist für alle gleich, denn wir schauen ja auf sone ähnliche Wahrheit.

13:56 SPEAKER_01: Ja, aber dennoch ist es ist diesen Dashboard

13:59 SPEAKER_01: nicht neutral insofern, als dass es

14:02 SPEAKER_01: sichtbar ist, vergleichbar ist, besprichtbar wird.

14:06 SPEAKER_01: Aber verschiedene Menschen können dieselbe Zahl sehen und unterschiedlich deuten. Ja. Du hast ein Ziel gesetzt und gesagt, hey, wär doch ganz cool.

14:13 SPEAKER_01: Wenn wir so in den Top 3 kommen, Ich hab das Ziel gesehen und gesagt, was ist das denn? Ja, was was sind das, was was machen wir da an? Was ist das fürn Anspruch?

14:20 SPEAKER_01: Verhaspel ich mich sofort direkt.

14:22 SPEAKER_00: Ich möchte kurz ergänzen, ich habe ein Ziel gesetzt und die Rekordzahl dazu geschrieben, damit es beides abgebildet ist. Ja, okay.

14:30 SPEAKER_00: Aber ja, Zahlen können unterschiedlich interpretiert werden. Deswegen muss man auch da in der Kommunikation bleiben und nicht

14:38 SPEAKER_00: einfach da ein Dashboard hinschmeißen und dann davon ausgehen,

14:42 SPEAKER_00: dass alle dieselben Schlüsse ziehen.

14:45 SPEAKER_01: Was ich auch spannend finde, wenn wir darüber sprechen und irgendwie die Zahlen können anders wirken, ein Dashboard kann anders wirken.

14:53 SPEAKER_01: Jetzt können wir auch mittlerweile

14:55 SPEAKER_01: uns Dinge erlauben,

14:57 SPEAKER_01: die Spaß machen

14:59 SPEAKER_01: und dennoch Dinge anders erlebbar machen. Also schönes Beispiel,

15:03 SPEAKER_01: wir hatten unser Dashboard und ich fand's irgendwie langweilig.

15:07 SPEAKER_01: Danke. Ja und wollte ein bisschen Abwechslung reinbringen und hatte die schöne Idee, dass alle paar Minuten ein kleines Tierchen von der Seite reinkommen sollte.

15:15 SPEAKER_01: Und es hat geklappt.

15:16 SPEAKER_00: Top. Nicht nur das, wir haben auch verschiedene Modi.

15:20 SPEAKER_00: Die kennt aber vielleicht unser Team noch nicht, deswegen dürfen wir die Codewörter jetzt nicht verraten, Okay. Damit es ein Überraschungseffekt bleibt. Ja. Aber es gibt zum Beispiel einen gar keinen Modus,

15:29 SPEAKER_00: falls jemand mal Lust auf Feiern hat, wer hat da. Aber es ist halt...

15:35 SPEAKER_01: Ja, sind lustige Features dank dir im Cockpit in implementiert worden. Vielen Dank dafür. Ich möchte, wenn ich den die Zahlen im Cockpit sehe, möchte ich ja auch meinen Spaß haben. Mhm. Und dann kann man ja beispielsweise auch so den den Progress darstellen in der Länge der Kloschlange

15:49 SPEAKER_01: beim Berghain. Ich kenn das Berghain Club in Berlin.

15:52 SPEAKER_01: Wenn man da reinkommt, freut man sich, steht man oft schon sehr lange an und dann will man aufs Klo und dann muss man auch mal sehr länger anstehen.

16:00 SPEAKER_00: Und das müssen wir natürlich abbilden Richtig. In unserem Dashboard. Ja, danke KI.

16:05 SPEAKER_01: Schönen Tokens verbrannt, einen Bergherrenmodus zu haben. Deswegen ist dein Weekly Limit immer aufgebraucht. Ja, das kann nicht sein.

16:15 SPEAKER_01: 2. Oder zweiten Aspekt, den ich den ich spannend fand jetzt in der Vorbereitung, also zum einen dieses

16:22 SPEAKER_01: eigentlich ein Stück weit Zurückgehen,

16:23 SPEAKER_01: nicht mehr also schon sehr geplant Vorgehen, sich stärker überlegen, was will ich eigentlich? Weil einfach ich mit KI sofort alles rausrotzen kann

16:32 SPEAKER_01: und im Zweifel nur voll sloppe.

16:37 SPEAKER_01: Parallel

16:40 SPEAKER_01: braucht es jetzt auch noch mehr Abstimmung als vorher, hab ich das Gefühl.

16:44 SPEAKER_01: Denn

16:46 SPEAKER_01: ich hab jetzt oft Dinge, die ich nicht mehr alleine baue, sondern die wir irgendwie kollaborativ mit verschiedenen Menschen im Team weiterentwickeln.

16:54 SPEAKER_01: Und auch da merke ich, dass KI jetzt Dinge erfordert, die man vorher in der Org nicht so hatte.

17:00 SPEAKER_01: Denn da,

17:01 SPEAKER_01: wenn man jetzt nicht grade Entwickler war und sowieso schon in GitHub gearbeitet hat, gab es einfach viele Dinge,

17:06 SPEAKER_01: an denen ich sozusagen erst gearbeitet habe und das dann übergeben hab. Und dann der Nächste dran gearbeitet und dann hat man's wieder zurück übergeben. Das war eher sequenziell

17:14 SPEAKER_01: und nicht parallel. Mhm.

17:17 SPEAKER_01: Jetzt seh ich aber immer öfter, dass wir,

17:19 SPEAKER_01: ohne es zu wissen, parallel an Dingen arbeiten. Ja.

17:24 SPEAKER_00: Das ist korrekt. Das ist ja schön, dass GitHub sonen Report das ermöglicht manchmal.

17:30 SPEAKER_00: Erschwert das Dinge allerdings auch, weil wir eventuell dieselbe Idee haben oder ähnliche Ideen und uns in die Quere kommen gegenseitig.

17:37 SPEAKER_01: Also es braucht schon auch noch ein bisschen Abstimmung. Also es gibt Menschen, die bessere oder ähnliche Ideen haben wie Du? Das ist doch erstaunlich.

17:48 SPEAKER_01: Hast Du ein Beispiel?

17:51 SPEAKER_00: Na ja, also

17:52 SPEAKER_00: sowohl das Cockpit als auch bei unserer Webseite haben wir's beispielsweise erlebt,

17:57 SPEAKER_00: dass wir gleichzeitig an Dingen gearbeitet haben und

18:02 SPEAKER_00: uns teilweise auch einfach dann die Arbeit verzögert haben gegenseitig.

18:07 SPEAKER_00: Mittlerweile

18:08 SPEAKER_00: weiß man Claude schon recht genau Bescheid, ich muss gar nix mehr sagen.

18:12 SPEAKER_00: Claude schaut erst mal, ob Du zufällig grade dran arbeitest

18:17 SPEAKER_00: und empfiehlt mir dann eventuell, grad kurz was anderes zu machen, bis Du fertig bist.

18:22 SPEAKER_01: Ja, auch das ist spannend, weil

18:26 SPEAKER_01: auch hier kommt wieder eine Thematik rein, die es ohne KI so nicht gäbe,

18:31 SPEAKER_01: denn vorher wär ich gar nicht in der Lage gewesen, gleichzeitig an solchen Themen zu arbeiten. Ja. Und auf einmal müssen wir uns als Team, als Organisation Fragen stellen,

18:39 SPEAKER_01: die wir uns vorher nicht stellen mussten

18:41 SPEAKER_01: und die jetzt Organisationen klären müssen, wenn sie halt KI ausmalen wollen.

18:45 SPEAKER_00: Definitiv. Vor allem wird's ja in anderen Organisationen wahrscheinlich

18:49 SPEAKER_00: noch mal ein größeres Thema sein, denn wir arbeiten in vielen Projekten

18:55 SPEAKER_00: zu zweit oder zu dritt mit relativ wenigen Menschen. Wenn das ein größeres Team ist, muss man darüber natürlich noch mal anders nachdenken.

19:03 SPEAKER_01: Und auch das ist wiederum spannend, weil im Produktmanagement

19:06 SPEAKER_01: gab's ja früher grade son Wasserfall

19:09 SPEAKER_01: sehr lange Planungszyklen.

19:11 SPEAKER_01: Man wusste relativ genau,

19:13 SPEAKER_01: wann man was fertig haben wollte. Ich sag jetzt extra wollte, weil oft wurd's dann halt trotzdem nicht fertig.

19:18 SPEAKER_01: Und hatte halt definierte Gates und Übergaben und so weiter. Und dann

19:22 SPEAKER_01: hätt ich mich jetzt vor' Jahr gefragt, hätt ich gesagt, eigentlich ist ein ist alles, was eine Roadmap ist tot,

19:28 SPEAKER_01: ja, weil ich so schnell arbeiten kann, dass es gar nicht mehr lohnt zu planen, was ich in 3 Monaten mache, weil wo knows, wie die Welt dann aussieht?

19:35 SPEAKER_01: Und jetzt kommt es aber wiederum an die Grenze, weil ich möcht ja auf der einen Seite auf Zuruf schnell sein.

19:41 SPEAKER_01: Auf der anderen Seite muss ich aber auch den aktuellen Zustand kennen.

19:44 SPEAKER_01: Und bei dir ist es dann dein Claude, der sagt, nee, Benjamin macht da grade was.

19:51 SPEAKER_01: Also auch da braucht's dann irgendwie neue Rituale und und und und neue Abstimmungen und schlägt dann doch wieder das allseits gehasste Daily Stand up.

19:58 SPEAKER_00: Eventuell,

19:59 SPEAKER_00: ja.

20:03 SPEAKER_00: Was es auch braucht meiner Meinung nach, ist öfter zu hinterfragen,

20:07 SPEAKER_00: wie lange braucht man bestimmte Dinge und welche

20:10 SPEAKER_00: KI Ergebnisse können eventuell auch wieder

20:13 SPEAKER_00: aufgeräumt werden?

20:15 SPEAKER_00: Denn das ist mir auch aufgefallen, dadurch, dass wir so schnell produzieren können,

20:21 SPEAKER_00: entsteht Chaos.

20:23 SPEAKER_00: Ja. Also Cockpit ist jetzt zum Beispiel son schönes Beispiel. Es werden immer mehr Tabs und es kommt beispielsweise

20:28 SPEAKER_00: son Tab dazu, wenn ein neuer Kurs startet.

20:31 SPEAKER_00: Der kann aber auch temporär sein. Ja. Es kann sein, dass wir den in 4 Wochen wieder abschalten,

20:36 SPEAKER_00: damit es nicht so Overworming ist

20:39 SPEAKER_00: und dann auch wieder son bisschen Ordnung schaffen. Und das ist mir in anderen Bereichen

20:43 SPEAKER_00: durchaus auch aufgefallen,

20:45 SPEAKER_00: dass wir

20:46 SPEAKER_00: sehr, sehr viel

20:48 SPEAKER_00: produzieren und an das Nächste denken und das Nächste und das Übernächste, aber

20:53 SPEAKER_00: nicht so oft zurückschauen.

20:55 SPEAKER_01: Ja, ist spannend.

20:57 SPEAKER_01: Es gibt ja oftmals so ein oder

20:59 SPEAKER_01: Bürokratieabbau,

21:00 SPEAKER_01: das geflügelte Wort, ja. Jetzt stehen viele Wahlen an und wahrscheinlich findet's mal wieder überall im Verbalprogramm.

21:06 SPEAKER_01: Und da gibt's ja auch mal eine Idee, dass man sagt, hey, generell sind neue Verordnungen nur eine bestimmte Zeit gültig.

21:12 SPEAKER_01: Und nach dieser Zeit schaut man drauf, ob das jetzt noch sinnvoll ist oder nicht. Vielleicht ist es auch so mit so selbst gebauten Systemen und oder Artefakten. Jetzt jetzt kann man ja in ChatGPT oder auch im Claude oder wo auch immer, vielleicht auch im CoPilot sich relativ schnell so sogenannte Artefakte bauen lassen. Mhm. Also HTML Dateien oder andere Dateien. Und ich hab mittlerweile, ich hab immer 150.000 Tabs offen. Und jetzt hab ich eine eigene Instanz im Browser, wo ich diese ganzen Artefakte offen habe, weil's irgendwie noch keinen guten Ort gibt,

21:40 SPEAKER_01: wo ich die sonst sortieren kann.

21:42 SPEAKER_00: Ja, die können zum Beispiel im Drive abgelegt werden.

21:45 SPEAKER_01: Kann ich empfehlen. Ich hab da ein Ordner mit ganz vielen Artefakten, die ich mir nie wieder anschaue, eigentlich. Ja, musst die runterladen und dann wieder hochladen. Das wär auch doof. Ja, aber auch das, wieder spannend, ne.

21:55 SPEAKER_01: Man musste sich mit dem Thema vor Monaten nicht beschäftigen, weil es es nicht gab. Mittlerweile gibt's das. Das Ding produziert ungefragt teilweise Artefakte oder Diagramme oder whatever.

22:04 SPEAKER_01: Ja, aber sie sind halt sozusagen Bergmail Views. Ich hab sie jetzt einmal. Vielleicht wär's sinnvoll, noch mal draufzuschauen, aber bisher mach ich's gar nicht. Ja, vielleicht wär's auch sinnvoller, gar nicht so viele

22:14 SPEAKER_00: Artefakte erstellen zu lassen, sondern dann eher mit...

22:18 SPEAKER_00: Gut, ich bin jetzt nicht unbedingt ein MD Fan, aber irgendeiner

22:22 SPEAKER_00: Art von

22:23 SPEAKER_00: Du bist Dokumentation.

22:24 SPEAKER_01: Meinst Du mit MD Fan? Mark down. Was ist ein Mark down?

22:29 SPEAKER_00: Also es ist sone schöne, unformatierte

22:32 SPEAKER_00: Textdatei,

22:33 SPEAKER_00: die wunderbar

22:35 SPEAKER_00: von KI aus gelesen werden kann. Ja. Und deswegen sehr gern erstellt wird automatisch von

22:41 SPEAKER_00: Claude und wahrscheinlich auch anderen KIs.

22:43 SPEAKER_00: Dass ich hier immer sone Schleichwerbung mache, ich bin großer Claude Fan.

22:47 SPEAKER_00: Und

22:49 SPEAKER_00: ich ich bin kein Fan vom Design, aber immerhin kann das weiterverwendet werden, weil's auf' Repo abgelegt werden kann und dann von allen anderen KIs auch wieder super ausgelesen wird.

23:00 SPEAKER_01: Also da sagst Du, okay, da hast Du sonen Zustand, den Du festschreibst.

23:05 SPEAKER_01: Und weil wenn dieser Zustand festgeschrieben ist, dann wird füreinander sichtbar, wo man grade steht. Richtig, weil das dann auch wieder kommentiert

23:13 SPEAKER_00: werden kann in' Repo oder bearbeitet werden kann. Das ist eben kein feststehendes,

23:19 SPEAKER_00: weiß ich nicht, PDF Dokument, was irgendwo in' Drive verschimmelt.

23:23 SPEAKER_00: Der ist Oder hinreichend. Trivialen

23:25 SPEAKER_01: und nicht trivialen Maschinen.

23:28 SPEAKER_01: Ja, wir haben ja erst ein von Förstern, toller Kybernetiker, der hat immer beschrieben, was sind triviale und nicht triviale Maschinen? Und triviale Maschinen sind wie sone Kaffeemaschine.

23:35 SPEAKER_01: Ich drück drauf, ein Kaffee kommt raus. Mhm. Und nicht triviale Maschinen sind

23:41 SPEAKER_01: Maschinen, bei denen ein Zustand

23:43 SPEAKER_01: verschiedene Dinge erzeugen kann.

23:45 SPEAKER_00: Auch ein Cappuccino?

23:47 SPEAKER_01: Ja, zum Beispiel. Ich drück drauf und es kommt ein Cappuccino drauf. Ja.

23:51 SPEAKER_00: Wunderbar.

23:54 SPEAKER_01: Okay. Wie würdest Du das übersetzen, mein mein Kaffeemaschinenbild

23:58 SPEAKER_01: in deiner in MD File? Also brauchen wir quasi son sone Art MD File für jeden Menschen, der grade mit KI arbeitet,

24:05 SPEAKER_01: anschlussfähig zu bleiben?

24:09 SPEAKER_00: Das ist eine spannende Frage.

24:11 SPEAKER_00: Also ich glaube,

24:13 SPEAKER_00: wir müssen uns einfach

24:15 SPEAKER_00: selbstbewusst sein,

24:17 SPEAKER_00: woran

24:18 SPEAKER_00: arbeiten wir grade?

24:20 SPEAKER_00: Was wollen wir damit erreichen?

24:23 SPEAKER_00: Was wollen wir verändern und was wollen wir auch bewusst eventuell

24:27 SPEAKER_00: unangetastet

24:28 SPEAKER_00: lassen?

24:31 SPEAKER_00: Und ob's dafür einen Defi braucht oder nicht, das ist jedem selbst überlassen. Aber ich glaube, das das sind so Fragen, die man selbst immer wieder im Kopf durchgehen muss.

24:44 SPEAKER_01: Wenn Du jetzt son paar Regeln aufstellen

24:47 SPEAKER_01: wollen solltest

24:49 SPEAKER_01: für uns als Org,

24:52 SPEAKER_01: Wir wollen alle weiter mit KI arbeiten, wir wollen alle schnell sein, wir wollen alle Artefakte produzieren, wir wollen alle Code chippen. Was sollten wir beachten?

25:01 SPEAKER_00: Ich es fällt mir ein bisschen schwer, allgemeingültige

25:04 SPEAKER_00: Regeln aufzusetzen, weil ich jeden Bereich

25:08 SPEAKER_00: ein bisschen anders behandeln würde. Mhm. Je nachdem, ob beispielsweise was nach außen an die Kunden geht oder

25:14 SPEAKER_00: unsere Code Basis unserer

25:16 SPEAKER_00: App betrifft.

25:18 SPEAKER_00: Gibt's da

25:20 SPEAKER_00: strengere Regeln, Guardrails, die beachtet werden müssen.

25:23 SPEAKER_00: Aber grundsätzlich

25:26 SPEAKER_00: braucht's meiner Meinung nach

25:28 SPEAKER_00: Abstimmungsbedarf

25:30 SPEAKER_00: im Team. Also im Team

25:31 SPEAKER_00: im Team muss sich drauf geeinigt werden, wie wollen wir mit KI arbeiten?

25:35 SPEAKER_00: Wer braucht was?

25:37 SPEAKER_00: Wie stimmen wir uns am besten ab

25:39 SPEAKER_00: bezüglich,

25:40 SPEAKER_00: dass wir uns nicht gegenseitig in die Quere kommen, den Punkt, den wir vorhin hatten? Ja.

25:44 SPEAKER_00: Was braucht's eventuell für Termine dafür, wie zum Beispiel vorgeschlagen die Daily Stand ups?

25:49 SPEAKER_00: Also

25:50 SPEAKER_00: letztendlich für mich das Wichtigste,

25:53 SPEAKER_00: Kommunikation

25:54 SPEAKER_00: und die richtigen Regeln pro Bereich, in dem mit KI gearbeitet wird.

25:57 SPEAKER_01: Ja, und das hab ich auch hinzufügen.

26:01 SPEAKER_01: Grad wenn jetzt mit KI viel produziert wird, viel Text produziert wird, Analysen produziert werden,

26:06 SPEAKER_01: würd ich immer dazu sagen, der Adressat

26:09 SPEAKER_01: und die erwartete Redaktion.

26:11 SPEAKER_01: Reaktionen

26:12 SPEAKER_01: sollten dabei sein,

26:13 SPEAKER_01: ja? An wen geht das grade und was erwarte ich? Was soll zurückkommen?

26:17 SPEAKER_01: Und vor jeder Analyse oder auch jedem

26:21 SPEAKER_01: jedem Paper, was ich erstelle, sollte ich mir die Frage stellen, was ist was ist die konkrete Frage, die ich damit beantworten will?

26:28 SPEAKER_01: Oder welche Entscheidung will ich auf Grundlage dessen treffen?

26:32 SPEAKER_00: Ja, und ich möcht noch ergänzen, dass der Mensch, der

26:36 SPEAKER_00: irgendeine Art von KI

26:38 SPEAKER_00: Ergebnis Output raussendet,

26:41 SPEAKER_00: selbst weiß,

26:42 SPEAKER_00: was dieses Ergebnis beinhaltet.

26:44 SPEAKER_00: Denn es ist sehr verlockend,

26:46 SPEAKER_00: dass KI mittlerweile

26:48 SPEAKER_00: Nachrichten versenden kann Fast so ein Wunder. Ohne dass man sie selbst liest. Keine Ahnung, was Du hier meinst.

26:55 SPEAKER_00: Ich schau auch niemanden an. Ja,

26:58 SPEAKER_00: es wär schon schön,

27:00 SPEAKER_01: wenn man da noch mal so kurz quer liest und weiß, was man da eigentlich raussendet. Was mir tatsächlich letztens passiert, da hab ich mit Codex gearbeitet. Das ist ein Produkt von ChatGPT.

27:10 SPEAKER_01: Und das Ding hat an dich in dem Fall einfach Nachrichten versendet, ohne dass ich das wusste. Mhm.

27:17 SPEAKER_00: Ist mir aufgefallen. Ist

27:19 SPEAKER_01: auch nicht erst einmal passiert, wenn wir ehrlich sind. Ja, und da sind wir dann wieder bei der Folge 68.

27:24 SPEAKER_01: Dennoch ist das dann eben nicht Codecs, sondern dann bin ich das, denn ich bin ja die Person dahinter. Richtig. Und Du hast ja

27:31 SPEAKER_00: irgendwie irgendwo

27:33 SPEAKER_00: freigegeben,

27:34 SPEAKER_00: dass Codecs das machen darf. Ja. Auch wenn's unbewusst war. Also was ich, glaub ich, mitgeben

27:39 SPEAKER_01: kann aus aus unserer Sicht oder aus meiner Sicht, brauchst Du eben jetzt keine monatliche Vorabplanung. Dass

27:44 SPEAKER_01: Dass wir jetzt sagen, nee, wir müssen jetzt so ans ins harte Projektmanagement

27:47 SPEAKER_01: und irgendwie zurück zum Wasserfall.

27:49 SPEAKER_01: Aber es braucht schon kleine verbindliche Übergabepunkte,

27:52 SPEAKER_01: damit ich als Organisation

27:54 SPEAKER_01: eben nicht nur als Individuum, sondern auch als Organisation effektiv und effizient mit KI arbeiten kann. Und dann, wenn ich das hinbekomme, dann ermöglicht es natürlich Dinge, die ich vorher nicht konnte.

28:04 SPEAKER_00: Ja. Letztendlich

28:07 SPEAKER_00: sind wir auch eine

28:09 SPEAKER_00: lernende Organisation,

28:11 SPEAKER_00: ein lernendes Team

28:13 SPEAKER_00: und grade

28:15 SPEAKER_00: in dieser Phase zu sammeln, was braucht es, damit das Team

28:20 SPEAKER_00: wirklich sinnvoll gemeinsam KI einsetzen

28:22 SPEAKER_00: KI einsetzen kann.

28:24 SPEAKER_01: Ja.

28:25 SPEAKER_01: Die Arbeit wird billig,

28:27 SPEAKER_01: aber die Organisationsform

28:29 SPEAKER_01: muss mitziehen Ja. Und muss sich weiterentwickeln.

28:32 SPEAKER_00: Und das passiert nicht automatisch.

28:34 SPEAKER_01: Wir hatten bei der letzten vorletzten

28:36 SPEAKER_01: Folge einige interessante Kommentare und auch Feedbacks,

28:39 SPEAKER_01: dass es einigen auch so geht in ihrer Org.

28:42 SPEAKER_01: Wenn ihr da

28:43 SPEAKER_01: Ideen habt, wenn ihr selber Erfahrungen gesammelt habt, freuen wir uns natürlich dadrüber.

28:47 SPEAKER_01: Sprechen gerne dadrüber, wenn euch das hier gefallen hat.

28:50 SPEAKER_01: Versendet's an Freunde, sprecht drüber, lasst ein Like da, abonniert den Kanal, egal wo. Das freut uns sehr und motiviert uns,

28:58 SPEAKER_01: immer wieder hier ins Studio zu gehen.

29:00 SPEAKER_00: Wir sehen uns in der nächsten Folge.

29:02 SPEAKER_02: Co-Intelligence ist eine Produktion von thekey Academy in Zusammenarbeit mit SnipKI, produziert im Constellation Studio in Berlin. Redaktion und Moderation Benjamin Wüstenhagen,

29:13 SPEAKER_02: Moritz Heininger.

29:14 SPEAKER_02: Und ich, ich bin eine KI, falls ihr das nicht schon längst erraten habt. Einfach nur eine Stimme aus dem Algorithmus.

29:19 SPEAKER_02: Aber hey, immerhin eine mit gutem Timing. Wenn ihr mehr darüber erfahren wollt, abonniert diesen Podcast, keine Folge zu verpassen. Danke fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal.