00:00:05: Willkommen beim Marketer-Trock, dem Podcast der Marketingbörse.

00:00:09: Hier erwarten euch spannende Gesprächsrunden und Interviews mit Experten aus der Marketing Szene!

00:00:17: Herzlich willkommen.

00:00:19: ich habe heute Jürgen Seitz bei mir Professor von künstlicher Intelligenz und digitale Medien und Geschäftsmodelle an der Hochschule Ofenburg.

00:00:25: Jürg, danke dass ihr die Zeit nimmst.

00:00:27: Freut mich das du mich eingeladen hast.

00:00:29: ja

00:00:30: Ich

00:00:31: bin sehr gespannt, was dich interessiert.

00:00:34: Wenn ich mir dein linken Improfil angucke, dann würde ich sagen wir haben für zwei Stunden zum Reden aber wir haben nur eine halbe Stunde.

00:00:43: Ich fange mal mit einer Frage an woran forscht... Ne, ich fange anders an!

00:00:47: Was bedeutet denn Forschung bei euch?

00:00:50: Also was heißt ihr Forscht jetzt da dran?

00:00:53: du willst jetzt ein Thema angehen wie wie forscht ihr da Antrag stellen oder wie geht das?

00:00:59: Ja, also ich habe einen Forschungsprofessor an der Hochschule Ofenburg.

00:01:04: Das heißt Forschung steht gerade tatsächlich im Kern.

00:01:06: Ich habe auch ein Team mit fünf wissenschaftlichen Mitarbeitern die quasi verschiedene Themen bearbeiten.

00:01:12: das ist schon Forschung ist wirklich unser Steckenpferd und wir sind aber nicht wie eine Uni rein auf so Trittmittelanträge.

00:01:23: Also was wir machen?

00:01:25: Industrieforschung, das heißt wir machen mit Industrieunternehmen zusammen Forschung die uns dann die Forschung komplett finanzieren.

00:01:33: Trotzdem wissenschaftlich valide ist halt wirklich Unternehmen die sagen da will ich das reale Ergebnis haben und wir machen auch wenn wir Trittmittel Anträge machen die normalerweise mit Firmen zusammen.

00:01:42: Das heißt, dass wir immer den Praxisbezug haben.

00:01:44: Das ist bei uns das Thema Forschung.

00:01:46: Aber man muss schon ganz klar sagen es sind Forschungen die Wissenschaftlinge Mitarbeiter und Doktoranden wollen am Schluss ihren Doktor gemacht haben.

00:01:52: Wir haben schon daran anspruchen müssen eine gewisse Zeit machen wissen jetzt nicht mal schnell eine Studie machen sondern wir nehmen halt ein Thema und bereiten das dann auch auf was vielleicht eine Besonderheit ist die spannend für dich ist.

00:02:04: wir versuchen eigentlich auch immer weil Wir haben an der Hochschule Offenburg nicht nur eine starke Forschung, das ist ja die zweitstärkste Forschungshochschule in Baden-Württemberg.

00:02:13: Also im Applied Science als im Fachhochsschulbereich.

00:02:17: Sondern wir haben halt auch viel Kapazität was zu bauen.

00:02:21: Das heißt eines meiner Lieblingsprojekte ist eigentlich immer wenn wir einen Prototypen bauen also wenn ich so meine technischen AKI Studenten nehme die bauen etwas und dann nehme ich meine PhDs die Erforschens Und da wird dann halt ein sehr schöner Schuh draus, was auch eine Verbindung zu meiner Vergangenheit ist.

00:02:36: Wo ich viele Produkte gebaut habe in den Markt geworfen und so getestet hab wie es ging.

00:02:41: Jetzt kann ich das eigentlich auf einer sehr breiten Front machen.

00:02:43: Das macht viel Spaß!

00:02:45: Wir haben ja zwei Probleme in dem Fall, also KI allgemein ist natürlich ein Dauerthema und das aber auch schon seit über zehn Jahren, aber seit zehn Jahren verstärkt.

00:02:55: Aber was im Moment in wahnsinnigen Schub gibt, ist natürlich die generative KI und die Möglichkeit und da geht es im Moment mit einer Geschwindigkeit rasant.

00:03:04: Das heißt der Doktorand oder Doktoranden die brauchen natürlich eine Weile hast du auch Forschungsprojekte die du dann in eine Dis einbauen kannst, die aber trotzdem irgendwo einen zeitlichen Rahmen haben das ein Ende absehbar ist und nicht die gesamte Welt sich neu erfunden hat bis das Ding zu Ende ist.

00:03:24: Ja es ist herausfordernd.

00:03:26: also hast schon genau einen Punkt angenommen.

00:03:28: der akademische Workflow ist halt sehr langsam.

00:03:34: Aber der Trick ist dass du die Studie auf sehr aktuellen Themen machst mit den Unternehmen Und dann dauert halt die akademischen Publikation länger.

00:03:42: Aber die Studienergebnisse hast du dann auf den aktuellen Themen, das ist eigentlich wie es rangeht.

00:03:46: Also der akademische Publikationsprozess ist immer noch langsam.

00:03:49: aber in der Studienerstellung und im Setup von unseren Forschungsprojekten sind wir jetzt halt unglaublich schneller und agil geworden weil wir können natürlich unglaublich schnell die Prototypen bauen auf ganz aktuelle Themen.

00:04:02: Wir können viel schneller Daten erheben und auswerten mit generativer KI.

00:04:06: also die generative KI ändert ja auch die Forschungen.

00:04:10: Das ist halt sehr, sehr gut.

00:04:12: Was ich immer versuche zu machen... Ich mache alle meine Promotionen.

00:04:15: jetzt gehen wir so ein bisschen in den Spezial-Talk aber kumulativ.

00:04:19: das heißt dass die immer ihre Papers veröffentlichen, dass du quasi nicht am Schluss eine große Arbeit nach drei Jahren hast sondern du machst da deine Papers.

00:04:25: dadurch bist du aktuell.

00:04:26: wenn du dann noch in gewisse Felder reingehst wie Produktentwicklung die sind schon immer dynamischer die machen viel über die Konferenzen und nicht so diese akademischen Journals die länger brauchen.

00:04:36: es gibt ja ... eine Welt, die relativ schnell unterwegs ist.

00:04:39: Also alles was IT-Welt ist... ...alles was Produktentwicklungswelt ist,... ...dies relativ schnell in der Weg ist.

00:04:43: Deswegen versuche ich in den Bereich reinzugehen.

00:04:45: Wir machen auch mal etwas Psychologisches.

00:04:48: Da geht es halt sehr lange.

00:04:50: Weil wir hatten einen sehr hohen Anspruch haben... ...auch an die Gestaltung der Studien

00:04:54: etc.,

00:04:55: dann kommen die Ergebnisse halt später.

00:04:58: Sie sind aber immer noch relevant weil meistens die psychologischen Sachen nicht so schnell ändern wie... ...upps unsere Erforschtagentenstruktur braucht man jetzt gar nicht mehr.

00:05:06: Ein Modell alleine kann oder sowas.

00:05:08: Okay, aber das ist voll klingt so interessant weil ich habe fünf Jahre an einem einzigen Thema geforscht ausschließlich da dran und für eure Doktoranden und eben deine Fünf Vimis bedeutet dass sie durchaus auch vielfältiger parallel unterwegs sind.

00:05:24: Du brauchst eine Richtung, das ist in so einer kommunativen Promotion.

00:05:26: Brauchst du einen Nenner?

00:05:27: Genau, du brauchst einen Nennener!

00:05:29: Du willst dir auch einen Namen machen, viele von denen wollen später mal Prof werden oder in den Institut gehen.

00:05:34: Das heißt die müssen sie schon klare Linie suchen.

00:05:37: aber auf dem kann ich die eigentlich immer sehr schön auf meine Forschungsprojekte setzen.

00:05:41: So eine Interaktionsforschung geht immer.

00:05:44: Thema Agenten ist gerade überall.

00:05:45: Ich habe gerade einen der sehr stark in diesen Agentenfamilien drin ist.

00:05:49: Das kannst du über drei Jahre auch mit unterschiedlichen Partnern und Forschungsprojekten ziehen.

00:05:54: Weil du heutzutage hast dir ja nicht so eine Firma finanziert, denn ich mal schnell drei Jahre mehr.

00:06:00: Die wirtschaftlichen Zeiten sind schwierig das heißt die müssen sich dann oft auch vom Projekt zu Projekt handeln.

00:06:04: Es klappt ganz gut.

00:06:05: aber da hast du nur ein anderthalb Jahresprojekt oder zwei Jahresprojekte.

00:06:08: Dann musst du noch mal zweites finden ist nichts des Dankbarste für die Doktoranden aber wir haben es bisher immer gut hingekriegt.

00:06:16: Und jetzt Thema Agenten.

00:06:18: sprichst du gerade an, das ist natürlich das Thema schlechthin überhaupt.

00:06:22: Was sind dann Dinge die ihr konkret versucht zu erforschen?

00:06:25: oder was sind konkrete Fragestellungen den ihr versucht nachzugehen?

00:06:31: Wobei ich natürlich immer aus dieser Marketing-Ecke...

00:06:33: Ich gebe dir ein Beispiel.

00:06:34: wir haben ja genau aber sagen wir mal lasst uns hier ein bisschen breiter Marketing und Vertrieb.

00:06:44: Wir haben verschiedene Felder.

00:06:45: Wir haben ein BWL-lastiges Feld, wo wir uns anschauen welche Use Cases sind am besten?

00:06:49: Was ist die Wirtschaftlichkeit?

00:06:51: Gradgroßes Thema.

00:06:52: Tokenverbrauch wäre so was kriegst du eigentlich Benefit?

00:06:55: da habe ich eine Gruppe.

00:06:56: Ich hab das ganze Thema Medienmedienproduktion mit KI.

00:07:00: Das kommt dadurch dass meine Professor ja von Hubert Burda geschiftet worden ist.

00:07:04: Also der hat da noch mal was für den Standort Offenburg tun wollen und hat gesagt, er macht das Mediathema ja?

00:07:10: Und dann haben wir natürlich auch die ganzen technischen Themen, die anfallen.

00:07:15: also wie funktionieren Agenten, was können sie leisten?

00:07:17: Jetzt gebe ich dir ein Beispiel aus dem technischen Thema.

00:07:21: wozu braucht man Agenten?

00:07:23: wird jetzt gerade in der Öffentlichkeit sehr viel diskutiert.

00:07:25: Der Endkunde gibt es sagt einfach seinem Agent nicht kaufers Und ich werde dann entsprechend einfach nur noch informiert, dass es für mich gekauft hat.

00:07:37: Das ist die große Vision und das sind jetzt auch gerade in den letzten Wochen sehr schöne Produkte rausgekommen.

00:07:42: mit den Amerikanern in Europa noch nicht so gut verfügbar aber mit News etc.

00:07:47: Sind ja wirklich Produkte herausgekommen wo du das tatsächlich machen.

00:07:49: ganz die große vision.

00:07:51: uns interessiert grad mehr die industrievision und Industrie meine ich auch dem Marketingindustrie.

00:07:56: Nimm so ein Beispiel wie Lead Generation.

00:07:59: Wenn du jetzt eine Lead-Generierung hast, um hier ein ganz konkretes Beispiel für dieses Zielgruppe zu machen, dann hast du ja verschiedene Schritte in diesem Bereich.

00:08:08: Du hast die Lead Gewinnung und musst die Content zur Verfügung stellen, das Nurturing, die Lead Qualifizierung.

00:08:16: Das gibst du nicht alles in einer KI, sondern du baust eine Agentenfamilie.

00:08:20: Diese Agentenfamilien nehmen die Agenten unterschiedliche Rollen ein.

00:08:25: Und das hat mir jetzt die meisten schon gelernt und es kann auch jeder irgendwie in seinem Heim hacken, aber meistens hören die Leute dann da auf.

00:08:32: Da geht aber die Arbeit, dass du wirklich erfolgreich ist erst los weil du musst diese Agentenfamilie evaluieren.

00:08:39: wie gut ist der Agent?

00:08:41: Was leistet er jetzt mit objektiven Kriterien E-Walls, das ist ein Entwicklungsschritt.

00:08:46: Das ist kein wissenschaftlicher Quatsch und du musst eigentlich dem Agenten zurückspielen.

00:08:50: hey hier musst du besser werden oder den Entwickler von dem Agent zurückspielen.

00:08:53: was du hier auslieferst es noch nicht gut genug weil Prototypen haben alle schnell.

00:08:57: aber dass du wirklich für eine große Firma die Lead Generierung auf einen Agenten Workflow setzt da muss es aber flutschen und muss gut sein der hängt ja auch richtig Geld dran und Themen daran.

00:09:07: ja das heißt diese ganze Evolution super wichtig.

00:09:11: was wir dann machen?

00:09:13: die technische Umsetzung, welche Daten verarbeitest du wo?

00:09:16: Gewisse Daten, personenbezogene Daten darfst du nur in gewissen Umfeldern verarbeiten.

00:09:21: Du kannst super ein chinesisches Videomodell einzusetzen um dein Promo Video zu machen.

00:09:25: aber wenn was reinkommt ja dann muss das aber in Europa verarbeitet sein weil es signaliert da ist ja geheim drin dass sind vielleicht sogar RFPs drinnen.

00:09:34: Das heißt du hast unterschiedliche Verarbeitungsstrecken.

00:09:36: Die ganze Infrastruktur ist wichtig.

00:09:38: Was ist noch wichtig ist das ganze Thema Governance.

00:09:43: Wer hat die Verantwortung für das Ganze?

00:09:45: Klingt total langweilig, aber es sind viele Unternehmen überhaupt nicht gelöst ja.

00:09:49: Die haben ganz vielen Leuten Claude gegeben und wir haben jetzt alle ihre Agenten gebaut, die geben lustig ihre Kontakte frei.

00:09:56: Da läuft natürlich der Information-Office Amok unter.

00:09:59: CEO sieht sich schon im Knast also wird alles wieder zurückgefahren.

00:10:02: Aber wenn du's sauber aufsetzt in der Infrastruktur Und hast eine Kontrolle darüber dann kannst auch alles was AIE Act angeht DSGVO kannst du dann abwickeln.

00:10:12: Das sind die Basis.

00:10:13: Ist das nicht überhaupt, dass A und O von sämtlichen Agenten, dass am Ende der Agent wirklich nur ein Hilfsmittel ist?

00:10:24: Und der Mensch lernen muss, die Verantwortung zu übertragen.

00:10:28: Das heißt also wenn mein Agent etwas gemacht hat dann ist es keine Entschuldigung für mich sondern ich komme definitiv an den Pranger Und ich muss ins Gefängnis oder wo auch immer, oder kriege die Abwahnung.

00:10:43: Ja, ich glaube da hast du ein paar Punkte.

00:10:45: also Agent ist ja inflationär verwendeter Begriff.

00:10:48: was früher Custom GBTs war wird jetzt Agent genannt weil es halt der modernere Begriff ist.

00:10:52: das heißt die Definition ist ja fluide in der Definition.

00:10:57: von der rein technischen Definition kommt ja Agent tatsächlich von dem Agenten.

00:11:02: er ist eigentlich ein schlimmes Wording-Agent.

00:11:05: Wer will ein Agent in seiner Firma rumrennen haben?

00:11:07: Aber das war damals eine richtige Beschreibung, weil der Agent kann selbstständige Dinge machen.

00:11:13: Und diese selbständigen Dinge die er machen können, dass ist ja das Besondere daran.

00:11:17: und einen Agent ist eigentlich nur dann in meiner Definition echter Agent wenn er selbstständig Dinge macht.

00:11:23: Jetzt ist aber die Frage es musst du ans Weitergehen.

00:11:25: was macht er denn selbstständiger?

00:11:26: Recherchiert er nur oder schreibt einen Datenbanken oder schrieb da sogar Kunden an oder greift er auf die Indidatenbank zu, wie verarbeitet das weiter?

00:11:36: Wo schickt da was hin?

00:11:37: beauftragter anderer Agenten.

00:11:39: Das heißt du musst wirklich dieses ganze gemeine Gesprächen... ...das bringt nicht viel weil du wirst wirklich auf die einzelnen Use Cases die du in den Agenten baust sauber runter evaluieren und dann kannst du einen Agenten bauen wo du dir sicher sein kannst der darf auch eigenständig etwas machen.

00:11:54: Weil diese Idee dass beim Agent immer human in the loop ist es eigentlich so ein bisschen Wie soll ich sagen, so eine SafeMyAs-Idee mehr?

00:12:02: Am Schluss musste Agent ja schon was eigenständig machen.

00:12:05: Da gibt es weniger kritische Fälle, recherchieren ist weniger kritischer Fälle aber schon Daten scraping ist schon kritischer und wenn er dann irgendwo etwas reinschreibt wird's noch kritisch und das heißt du musst tatsächlich den Agent auseinandernehmen.

00:12:18: Das ist nicht nur ein schöner Prompt sondern macht das und das musst du dann auch evaluieren was passiert.

00:12:22: Und es ist übrigens auch was schief gelaufen ist bei dem... großen Stories, die jetzt rauskamen.

00:12:28: Dass die Agenten halt selber Ideen entwickelt haben und dass das nicht nur über Nacht genug überwacht worden ist.

00:12:33: Ich will es nicht überkomplizieren!

00:12:36: Es geht schon relativ schnell.

00:12:37: also so ein paar Agenten hat jeder gebaut.

00:12:39: aber wenn ich dann wirklich mehr Wert rausziehen will... Wenn ich will, dass meine Kette von Lead-Generierung zu Leadvalidierungen und somit mit meinem aufwendigen Agentenssetter besser ist wie es einfach nur mit Menschen zu machen oder einfach nur in der KI einfach mal so zu geben, dann muss sich halt wirklich in jedem Schritt schauen ja ist denn das jetzt besser?

00:12:56: Eine Frage, die mag etwas naiv klingen aber wird es in Zukunft so sein dass ich beispielsweise drei Mitarbeitende habe.

00:13:05: Die gar keine Mitarbeiter sind sondern Agenten und vielleicht noch einen vierten der mir die drei als Supervisor mich darüber informiert?

00:13:14: wo könnte es eventuell kritisch werden oder wo sollte ich besonders aufpassen?

00:13:20: Ja da kann ich dir beantworten nach meinem besten Wissen.

00:13:25: Also grundsätzlich ist die Analogie, Agenten als Mitarbeiter zu sehen hilfreich und gleichzeitig nicht hilfreich.

00:13:32: Wo ist sie hilfrei?

00:13:34: Zu verstehen es ist ja kein Software-System sondern das eine Intelligenz, die ein Software- System ist aber die du bisschen steuerst wie einen Mitarbeiter.

00:13:44: Das heißt für den Grundgedanken von Menschen ist es erst mal hilfrecht weil du tust ja dann Agenten mit Skills und mit Kontextinformationen, Füttern und so.

00:13:53: Und es ist ja ähnlich wie du einen Mitarbeiter anlernst.

00:13:54: Das heißt das ist eigentlich eine hilfreiche Thematik.

00:13:58: Das heisst da bin ich bei dir auch diese Idee zu sagen hey es gibt ein Archistrierungsagenten der die anderen steuert.

00:14:05: also wie eine Führungskraft hilfreich darüber nachzudenken, weil tatsächlich diese Archistrieren-Agenten helfen unter Agenten zu beauftragen und das schon sehr gut funktioniert.

00:14:14: Ich meine das kann man nicht mehr verneinen.

00:14:16: Riesenagentenfamilien haben gerade die größten Matheprobleme der Welt zumindest mal angegangen und schon für einige eine Lösung gefunden.

00:14:23: Also darf man jetzt auch nicht zu, ist alles nicht wertig?

00:14:25: Das ist definitiv Verlide!

00:14:28: Ich halte es ein bisschen unglücklich dass man dann immer über das Ersetzen von Mitarbeitern spricht weil alles was ich auf der anderen Seite sehe ist eigentlich der größte Effekt ist Dass du Mitarbeiter produktiver machst.

00:14:46: Damit kannst du natürlich auch weniger Mitarbeiter machen, aber zu sagen hey diese Mitarbeiterrolle fällt weg und die mache ich jetzt durch einen Agent.

00:14:52: Das haben wir bisher eigentlich nur in der Programmierung gesehen.

00:14:55: In der Programmierungen ist wirklich so dass dieser Punkt teilweise überschritten ist das einfach die KI's besser macht als ein Mensch und der kann eigentlich stattdessen mit drei anderen Programmieren macht.

00:15:03: tatsächlich jagt er seinen Agenten los.

00:15:06: In allen anderen Feldern sind wir meines Erachtens noch nicht an den Punkt.

00:15:10: Das kommt vielleicht irgendwann, aber im Moment ist eigentlich der richtige Gedanke zu sagen wie mache ich meine bestehenden Mitarbeiter mit Agenten viel produktiver?

00:15:18: Also da habe ich mich auch ein bisschen undeutlicher ausgedrückt.

00:15:21: also wovon Ich träume und was auch meine Frage war dass meine beiden mir eng zuarbeitenden Mitarbeitenden um Himmels Willen erhalten bleiben.

00:15:31: Im Gegenteil die werden sogar noch viel wichtiger Aber dass die natürlich produktiver werden, weil sie wiederum eigene Mitarbeitende, also digitale Assistenten haben.

00:15:43: Die Sie bei Ihrer Arbeit unterstützen.

00:15:46: aber um Himmels Willen will ich auf keinen von den beiden verzichten und da bitte dann irgendeinen KI-Agenten haben.

00:15:53: um Himmelz Willen nicht schauen.

00:15:54: wir brauchen definitiv Menschen, die das menschliche Verständnis haben.

00:15:59: so würde ich das Bei der aktuellen technischen Entwicklung sehen.

00:16:04: Genau, ich weiß nicht ob wir es definitiv brauchen.

00:16:06: Ich glaube ist nur gerade die hilfreichste Konstruktion.

00:16:09: ja weil immer diese Diskussion ist welche Rolle wird ersetzt und was das bringt.

00:16:15: Unruhe rein dann kommt raus.

00:16:17: nein keine Rolle lässt sich.

00:16:19: gerade vielleicht außer Programmierer und in ganz speziellen Felder Taxifahrer lässt sich grade komplett ersetzen.

00:16:25: aber es gibt Leute die werden doppelt so produktiv.

00:16:27: Es gibt leute die gewinnen zwanzig Prozent Produktivität.

00:16:32: Das kann dann immer noch Mitarbeiterabbau führen, da will ich gar nicht sagen das passiert nicht.

00:16:36: Ich finde es auch immer doof und dann sagt ja wenn schon neue Jobs entstehen, da passiert schon was.

00:16:39: Da wird die Dinge automatisiert.

00:16:41: aber für uns als Unternehmer, als Gesellschaftsplayer die jetzt etwas voran bringen wollen ist das Beste sozusagen.

00:16:48: ich nehme eine bestehende Truppe und ich schaffte es dass sie die produktiver und übrigens nicht nur produktiver sondern qualitativ besser werden.

00:16:56: also wenn ich bei der Lead Generation angehe Wie ist es viel hilfreich, wenn wir viel produktiver bei den Lead-Generations sind?

00:17:03: Nein.

00:17:03: Wir brauchen mehr Leads und müssen die Leads besser bearbeiten.

00:17:06: Wir müssen sie besser qualitieren.

00:17:08: Also eigentlich ist das ein Qualitätsthema.

00:17:10: Wenn du jetzt an Forschung denkst... Eigentlich wird viel zu wenig darüber geredet.

00:17:16: Die wenigsten haben zu viele gute Leads.

00:17:18: Und wir müssen jetzt produktiver werden, die zu bearbeiten!

00:17:22: Wir müssen besser werden, sie zu generieren.

00:17:24: Wir muss besser werden sich konvertieren.

00:17:26: Das heißt, das ist ein Qualitätsthema.

00:17:28: Es sind ganz anderes Denken, dann das wir ran müssen.

00:17:32: Finde ich auch immer so lustig, nehmen ein anderes Beispiel und vielleicht noch ganz kurz bevor ich das andere Beispiel mache.

00:17:38: Und übrigens dann kannst du auch nochmal richtige Innovationen reinbringen.

00:17:40: Wir wollen natürlich so ein bisschen cutting edge machen.

00:17:42: jetzt haben wir gesprochen was gerade alle Firmen probieren oder haben wir geholfen?

00:17:44: Wir haben die Evaluation mit reingebracht aber dann wollen wir natürlich auch nochmal einen Schritt weiter gehen.

00:17:49: Was sind spannende Schritte.

00:17:50: grade ja Autolübs KI die sich besser selbst automatisiert.

00:17:55: Das wird in den Kaila-Bohren schon ganz massiv eingebaut, das können wir aber auch in unsere Agenten einbauen.

00:18:02: Muss da auch überwachen?

00:18:03: Aber es geht!

00:18:03: Es ist keine Rocket Science und wir testen gerade wie viel besser kann der KI werden dadurch dass er sich selbst verbessert.

00:18:09: Und zwar gesteuert von uns indem sie eigene Experimente macht.

00:18:12: Das Thema Model Councils.

00:18:14: Jeder hat seinen bevorzugtes Model und baut entweder bei Claude oder bei Gemini.

00:18:20: Wir haben festgestellt und immer mehr stellen das fest.

00:18:23: Moment mal wenn ich drei Kais frage Und mir ein Ergebnis aus diesen drei KI-Zusammenbauer ist es besser, weil ich nicht drei Experten habe mit unterschiedlichen Stärken.

00:18:34: Wenn die drei Experte das Gleiche sagen, dann hab' ich einen hohes Confidenzlevel und wenn die drei Expertinnen nicht das gleiche sagen muss es noch nicht falsch sein was eine KI sorgt.

00:18:41: vielleicht ist eine ausschlaue Dumm aber vielleicht höre ich nicht so sehr auf diese Empfehlung.

00:18:48: Das freut mich das zu hören Weil genau das mache ich in der Praxis also dass ich grundsätzlich welche Frage einmal gut formuliert habe oder gebe ich mir sehr viel Mühe dass ich diese Frage dann von drei verschiedenen Systemen beantworten lasse und manchmal überrascht bin, wo eine Anregung kommt von dort.

00:19:04: Und wo eine andere.

00:19:05: Anregungen kommt von da und das Ergebnis von allen Nehmen?

00:19:08: Ja!

00:19:08: Das automatisieren wir, dass es quasi automatisch gibt.

00:19:13: Dass es wiederum eine dritte KIGB-Ergebnisse zusammenfasst.

00:19:16: Damit kannst du vielleicht noch eine Dritte Innovation... Wir schauen uns viele Innovationen, aber das ganze Thema LMM entscheidet auf Sachen, die nicht jahrein sind.

00:19:29: Dann kannst du wirklich sagen hey das LMM entscheidet.

00:19:32: jetzt musst du zum Beispiel verwenden für diese Autolubes, die ich vorgesagt habe Das LMM entscheidet was besser ist und wenn du viele gute KI dran gehangen hast dann zeigt die Wissenschaft dass dann die Confidence Level viel immer höher werden wie bei Menschen auch wenn du fünf Experten fragst.

00:19:48: klar die können ganz aufeinander liegen aber normalerweise findest du dann immer doch eine bessere Lösung wenn du allein bist.

00:19:53: ja über Intelligenz, das ist alles nicht abschließend immer und auf verschiedene Fragestellungen unterschiedlich.

00:20:00: Aber grundsätzlich sind es Hebelern, denen wir zum Beispiel gerade von der Forschung ganz massiv arbeiten.

00:20:06: Sehr spannend!

00:20:07: Du hast den Begriff Medienprodukte genannt?

00:20:11: Ja.

00:20:12: Um welche Medienprodukten geht es und wo ist die... Umwälzungen, die wir durch KI erleben und in Zukunft erleben wollen werden am größten.

00:20:28: Ich meine Medienprodukte gibt es viele und ich glaube in allen Feldern gibt es massive Verschiebungen.

00:20:38: Ich nehme zum Beispiel mal die Diskussion um KI generierte Texte.

00:20:45: Gab ja die letzten Monate eine Hetziak für Leute, die KI-generierte Texte haben.

00:20:52: Find ich eine falsche Diskussion?

00:20:54: Ja weil die richtige Diskussion ist AI Slop und Flooding also schnell KI generierte Texten nur um irgendwelche Maschinen zu optimieren Geo zu optimierend Seho zu optimierten Traffic zu generieren Dieses ganze Thema AI Slopp und Air Flooding alles zuzumachen Ist ein Riesenproblemfeld.

00:21:13: aber Artikel besser zu machen, Inhalte besser zu tun.

00:21:18: Mit KI muss meines Erachtens gewünscht sein.

00:21:21: also ich will dass ein guter Journalist KI einsetzt das mehr rauskommt.

00:21:29: es müssen aber seine Ideen sein.

00:21:31: er muss mehr Masse haben in der Dinge.

00:21:33: aber ich will am Schluss das er mehr rausholt.

00:21:37: Ich will auch, dass ein neuer Journalismus entsteht.

00:21:39: Frisbe aus der Seele.

00:21:40: ich lese gerade einen Buch eine ganz schlechte Übersetzung von einem Nobelpreisträger, der aus dem völlig anderen Kulturkreis kommt und eine schlechte Übersetzung und da lasse ich mir von KI eine neue Übersetzung machen und lese das Buch in einer von der KI modifizierten Version.

00:21:59: Es ist verrückt!

00:22:01: Ja, und dann schaut immer an was gerade zum Beispiel es gab jetzt gerade große Diskussionen im Stuttgarter Raum wurden hier ganz viele Zeitungen aufgekauft.

00:22:09: Die sind alle gleich.

00:22:10: jetzt die sind alle fast nur noch ein Mantel.

00:22:13: der Regionalteil wird immer kleiner.

00:22:15: KI ist eine Chance den regional Teil wieder größer zu machen das tatsächlich wieder jeder Verein auftaucht dass tatsächlich wieder etwas tut.

00:22:21: ja wenn man's richtig nutzt ja das ist ne Chance.

00:22:25: Das heißt grundsätzlich aus unserer Sichtweise darauf ist immer wo sind die Chancen für Medienprodukte?

00:22:30: und nicht nur riesigen, schlechten Machen einsparen.

00:22:34: Beispiele, die ich besonders sexy finde andere Formate automatisiert andere Formaten generieren.

00:22:43: Ich hatte gerade eine Kinder-Uni.

00:22:45: da habe ich den Leuten gezeigt Schau mal hier habt ein Buch, scant das mal einen.

00:22:49: Jetzt mache ich euch mal ne lustige Infografik drauf.

00:22:51: jetzt mach ich auch mal ein Quiz drauf kann jedes Kind wollte meine die Eltern schocken und die anderen Lehrer, die immer zu Bücher hochhalten haben gesagt hey hier ich zerschneite gerade ein Buch.

00:23:02: Geh es in Scanner gibts in meine KI.

00:23:05: und jetzt schaut mal was für coole Formate ich aus diesem Buch gemacht habe.

00:23:08: Ja Und wie auf einmal das interaktiv wird was da neues entsteht.

00:23:11: Das heißt neue Formate die bei den Leuten auch ankommen.

00:23:14: ja Meine Studierenden Wenn die was auswendig lernen brauchen, sind es Quiz-Quiz.

00:23:20: Wenn sie sich mit etwas beschäftigen können, braucht ein Planungsspiel.

00:23:23: Das heißt das stehen ja neue Medien und da geht ganz viel automatisiert.

00:23:26: Das nächste Interaktion Die ganzen interaktiven Medien.

00:23:33: Ich unterhalte mich statt nur zu konsumieren.

00:23:39: Immer häufigeres Verhalten wird auch oft negativ konnotiert.

00:23:43: Ode oder halten Sie jetzt noch mit der KI?

00:23:46: Aber was für tolle Use Cases ist wenn die Leute im Auto wirklich über ihre Themen unterhalten lassen können.

00:23:52: Was ist, wenn ich ein zertifiziertes Medizinprodukt habe das mir sogar validierte Ergebnisse liefert?

00:23:59: Ja was is', wenn der Aufsichtsrat ja in einer Sitzung fünf...in eine Woche fünf Aufsichtratssitzungen hat sich kurz vor der Sitzungen noch einmal die Dokumente sind all am Tag vorgekommen kommen auch immer zu spät sind auch alles nur Menschen Sich nochmal schnell mit einer KI über die wichtigsten Punkte unterhalten kann?

00:24:16: haben wir tatsächlich Karlsruher Firma gebaut zu einen Assistenten.

00:24:20: Da kann der einrufen und sagen, er gibt mir mal die aktuellsten Zahlen, was sind spannende Fragestellungen?

00:24:24: Also wirklich als Unterstützung.

00:24:27: Diese ganzen Gedanken, was da kommt, das kommt viel, viel zu kurz.

00:24:30: Und das ist unser Gedanken.

00:24:32: ja!

00:24:33: Ich gebe dir noch zwei Beispiele.

00:24:34: ich will nicht über über überwältigen aber Tutoren für Schüler.

00:24:40: Wir haben ein Projekt gemacht in Stadtteilschulen in Hamburg.

00:24:42: Das ist einfach die Realität.

00:24:44: Fünfzehn Sprachen auch schwieriges soziale Verhältnisse.

00:24:49: Das ist eigentlich nur noch betreuen, wenn du dich auf den Standpunkt stellst, da die müssen alle erstmal Deutsch lernen.

00:24:54: Wenn du aber Tutoren in ihrer Sprache anlieferst dann kannst du zumindest Fortschritte machen und parallel lernen.

00:24:58: zu halt Deutsch.

00:25:02: Er hat einen positiven Aspekt und haben wir gemacht.

00:25:04: Wir haben programmieren mit KI-Avartanen gemacht und der Ergebnis ist sehr gut.

00:25:10: Und

00:25:11: das ist

00:25:11: von dem was Du machst?

00:25:13: Ja es gibt so gewisse Themen.

00:25:15: ich will jetzt nur sie spannenden Themen weil das Ding ist ja Auch weißt du das Thema Videoproduktion.

00:25:21: Alles sagen, oh, Videopproduktion wird nur noch billig.

00:25:24: KI-Videoproduktion wird jetzt billig durch Dinge und wird eigentlich wertlos.

00:25:29: Wer hat mal drüber nachgedacht wie viel besser lausige Talking Head Videos werden können wenn du sie mit KI anreicherst?

00:25:37: Wie besser Storytelling werden kann was da passieren kann.

00:25:40: ja in China haben wir diese mini series, kann man gut finden oder schlecht finden Aber die werden zu einem Großteil mit KI produziert, sieben Minuten Clips.

00:25:50: Die Inhalte widerstellen, großes Drama alles drum und dran.

00:25:53: Das können halt kleine Leute machen ja?

00:25:57: Und das kann richtig guter Story sein.

00:25:59: da kann ja auch was kreativ entstehen.

00:26:02: Fand ich hoch interessant in Biberach bei den fünf Festspielen vor einem Jahr war KI überhaupt kein Thema.

00:26:08: Ein einziger Regisseur hatte einen KI-generierten Film mit dem habe ich hinterher gesprochen, der sagt das ist ein Wahnsinn!

00:26:14: Ich hab Möglichkeiten viel bessere Möglichkeiten meine Kreativität auszuleden dadurch dass zum Teil die Produktionskosten niedriger sind und es muss nicht sein dass die Filme hinterher schlechter sind.

00:26:26: Ich bin sehr gespannt bei den nächsten Filmfastspielen in einem Monat wie sich da die Situation geändert hat oder wie sie sich ändern wird.

00:26:36: Ja und es sind ja nicht nur die Produktionskosten, du kannst plötzlich Ideen realisieren.

00:26:40: Ideen?

00:26:41: Nur ein Hollywoodstudio bauen könnte.

00:26:43: also kannst plötzlich Dinge bauen und du musst gar nicht.

00:26:46: das muss ja nicht komplett KI generiert sein.

00:26:48: Du musst nicht die Schauspieler setzen aber du kannst die ins Zähn setzen.

00:26:50: das war vorher unmöglich.

00:26:53: Und da gibt's fantastische Workflows wo die Leute die Kameragrapaten in Plender mit KI bauen.

00:26:58: Dann nutzen sie das als Referenz für ihre Video und dann hast du plötzlich Szenen, da schnallst du ab und es macht ein Student von mir im

00:27:05: Wohnzimmer.".

00:27:08: Es wird halt nur immer so kontrovers diskutiert.

00:27:12: Zurück zu den Medienprodukten, du hast gesagt Unterhaltung, Interaktion als Möglichkeit Inhalte zu vermitteln und gleichzeitig hast du am Anfang auch in Richtung BtoB-Liedgenerierung und so weiter gesprochen.

00:27:24: Wie sieht es denn aus?

00:27:26: Habt ihr schon mal irgendwelche Projekte in Richtung Außendienst der im Auto sitzt erstens auf dem Weg zum Kunden aber viel viel wichtiger auf dem Weg zurück zum Kunden, das heißt also der kann mit dem CRM kommunizieren und das CRM stellt ihm Fragen.

00:27:41: Und sagt was ist denn?

00:27:43: wie war denn das Gespräch?

00:27:45: Und hast du das gefragt?

00:27:46: Hast du jenes gefragt?

00:27:47: Was waren die Antworten?

00:27:50: Ja da habe ich noch nichts gebaut.

00:27:53: Da hab' ich noch nix gebaut aber ich weiß von vielen Leuten dass sie das heute schon machen.

00:27:56: Also dass die quasi danach das reinsprechen und danach sich die Angebote direkt erstellen lassen.

00:28:00: Da haben viele schon selber Lösungen geschafft.

00:28:03: Wir haben was anders gemacht, was für dich aber spannend ist.

00:28:07: Vertriebler-Training – wir haben für ein großes Unternehmen ja, die haben ihre Vertriebler und junge Leute.

00:28:16: Die lernen sie über sehr lange Zeit an und müssen die quasi fit machen im Gespräch mit einem Kunden.

00:28:25: Wenn es da gerade junge Leute sind, die sind eher sehr digital unterwegs das fällt ihnen gar nicht so einfach dann in kontroverses Gespräch Und dann müssen die auch noch ihre Leins einhalten und dürfen keine Zusagen diese nicht machen.

00:28:38: Das ist eine relativ aufwendiges Training, das setzen wir KI ein.

00:28:43: Dass sie wirklich reale Gespräche machen können und es einfach mal üben können bevor was sie dann auf unseren wichtigen Key-Account loslassen.

00:28:51: Jetzt muss ich mal eine ganz andere Frage auch in Richtung Abschluss stellen wie weit ändert KI dein Leben als Forscher aber auch?

00:29:02: das Leben der Lehre.

00:29:04: Nämlich auch ihr bildet ja Menschen aus, also sehr der Kern eures Business, dass ihr Menschen weiterbringt.

00:29:10: und wie ändert sich das momentan oder welche Chance siehst du da in Zukunft?

00:29:17: Du hast Chancen und Risiken.

00:29:19: Ich gebe dir erstmal was in die Risiken.

00:29:23: Gewisse Formate, die wir hatten sind tot.

00:29:27: Hausarbeiten wird extrem schwierig KI sehr gut bedienen kann, ganz sehr gut viel leisten ohne die Lerneffekte zu haben, die wir haben wollten.

00:29:38: Selbst Abschlussarbeiten werden ähnlicher weil natürlich du immer noch eine Differenzierung hinkriegen kannst zwischen was für eine Forschung hat der gemacht oder sonst irgendwas.

00:29:49: aber die Literative Reviews werden alle besser diesen sprachlich alle gut.

00:29:52: früher konnte ich diese Arbeit mehr anschauen und habe schon einen Schrechtschreib fehlern gefunden.

00:29:56: in welcher Ranger ist ja Das heißt, wir haben Reduzierungen die wir haben.

00:30:01: Wir haben auch das Problem dass insbesondere schlechte Schüler oder auch Studenten bei Schülern finde ich es ein größeres Problem abkürzungen nehmen und diese Abkürzung dazu führen dass man nicht so schnell erkennt dass sie schlechte Schüler sind.

00:30:17: oftmals spielen da sogar die Eltern mit.

00:30:19: ja im Kind muss irgendwie Hausarbeiten machen und es in lustiger Weise eher die Schwachen.

00:30:24: Bei den Guten ist es gar kein Problem.

00:30:26: die nehmen die KI und machen noch bessere Sachen.

00:30:29: In meiner Form von Lehre mit Projekten schraube ich einfach die Ansprüche so hoch, dass sie KI nutzen müssen.

00:30:36: Dass Sie währenddessen gleichzeitig noch KI nutzen und das Sie präsentieren dann lernen Sie trotzdem noch Projektmanagement kritisch selber denken sonst irgendwas.

00:30:44: Das heißt es kriegt man in Projektformaten zum Beispiel sehr gut hin.

00:30:48: Da sind wir sehr stark aufgestellt bei uns.

00:30:51: Das bekommt man gut hin.

00:30:53: Wir müssen halt darauf achten, dass wir die Schwachen nicht verlieren.

00:30:55: Dass sich irgendwie ganz schwache quasi die Lerneffekte verlieren ist glaube ich das größte Risiko.

00:31:02: Das zweite was ist?

00:31:04: Die Hochschulen kommen gerade auch nicht mit vor allem was das in Investition angeht.

00:31:08: Das heißt wirklich die neuesten KI-Modelle zur Verfügung stellen.

00:31:10: Das ist eine enorme Kostenaufwände.

00:31:13: Wo kommt es her?

00:31:14: Da müssen wir aufpassen, dass keine zwei Klassengesellschaft kriegen also Leute die sich einfach privat die teuersten Kis kaufen und damit schnellere Lerneffekte haben.

00:31:24: Und die anderen, die mit irgendwelchen Opensos-Kais von vor zwei Jahren abgespeist werden – also sie hochschulen machen da schon viel – aber diese Budgetbedarfe sind bei den aktuellen Budgetkosten relativ schwierig abzudecken.

00:31:36: Eigentlich müsste man noch mehr investieren weil eigentlich müssen wir für jeden Studenten hundert Euro für Kali Tools haben, damit das wirklich richtig lernt.

00:31:44: Das sehe ich im Moment noch nicht dass es einfach mal kommt.

00:31:49: Gibt es schon Kursen mit dem Namen wissenschaftliches Arbeiten mit KI?

00:31:58: Es gibt auch Bereiche, die schon richtig tief einsteigen.

00:32:02: Du hast eine Begrenzung und diese Begrenzungen sind zurzeit die Journals weil die Journs natürlich einen Qualitätsversprechen haben Und natürlich noch nicht wissen, wie gehen sie damit um wenn zum Beispiel eine Forschung mit KI ausgewertet ist.

00:32:23: Die haben meistens schon ganz gute Policies.

00:32:25: aber diese Super Speed-Forschung die jetzt gerade in den Unternehmen gemacht wird ist natürlich für einen System das auf extremer Kontrolle Peer Review basiert plus das auch nachweisen soll dass die Person die es nutzt wissenschaftlich arbeiten kann sehr schwierig.

00:32:45: Das heißt, ich bin immer in großer Wend zu sagen hey das wird es ganz massiv akzelerieren.

00:32:49: Ich verstehe aber auch dass nämlich im Journal am Schluss ein Qualitätssiegel ist wer heute vier Journal Papers hat der kann danach sein Doktor bekommen.

00:32:56: die dürfen halt nicht von KI erstellt gewesen sein und Die Paperzahl explodiert wahnsinnig, das heißt da ist natürlich KI auch grundsätzlich mal ein negatives Thema.

00:33:06: Ich habe noch keine richtige Lösung dafür.

00:33:07: ich denke es wird am Schluss eine Dualtrack gehen, dass so die klassischen Journals sehr klassisch weiter bleiben und du halt immer mehr moderne schnelle Publikationen hast die mehr zulassen.

00:33:19: Das ist der wahrscheinlichste Outcome, das haben sehen wir auch schon in gewissen Bereichen.

00:33:23: Da spielt überhaupt keine Rolle ob die Forschung von KI kam oder nicht bei gewissen Konferenzen.

00:33:28: Aber die Qualitätssicherung ist da eine große Herausforderung, muss man ganz klar sagen.

00:33:32: Jürgen, herzlichen Dank für diese weißen Worte!

00:33:35: Ich habe sehr viel gelernt durch das Gespräch.

00:33:37: Ja, tut mir leid wir sind so ein bisschen die Repet hold runter.

00:33:40: ich hoffe dass es fürs Publikum Sinn macht aber können wir gerne nochmal nachholen noch mal vielleicht noch noch praktischer werden.

00:33:47: aber wenn du so spannende Frage in meinem Bereich gestellt hast dann musst dich tief rein.

00:33:51: Herzlich dank dir.

00:33:54: Das war's auch schon mit der heutigen Episode.

00:33:56: Wir hoffen natürlich, dass ihr euch gefallen hat und würden uns sehr gerne über eine Bewertung freuen!

00:34:01: Wenn ihr keine Folgen verpassen wollt, abonniert gerne den Marketer Talk – der Marketingbörse In diesem Sinne.

00:34:09: vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal.