#57 Warum Europas Startups im KI-Rennen nicht so chancenlos sind, wie alle denken. Interview mit Diana Nanova

[Musik] Reboot Society, der Podcast über künstliche Intelligenz, die Universität und die neue Weltordnung mit Sarah Boyeksti und Edmund Panett. [Musik] Liebe Reboot Society Community, heute haben wir wirklich eine hochinteressante Person bei uns zu Gast im Podcast. Und zwar Dr. Diana Nanowar. Sie hat in Heidelberg in Heipläter Physik promoviert, war Hardware-Engineuren bei IBM, hat als Techniker-Konsorten KI-Lösungen für Unternehmen entwickelt und leitet heute als Head-of-Customer Engineering bei Google Cloud das Start-up-Team in Berlin. In ihrem TEDx Talk hat sie über die unsherfere Lation des Erfolgs gesprochen und darüber, wie seit Wärtsbewegungen im Job oft mehr über uns freilägen als der Gradlehnige Weg nach oben. Sarah und ich konnten Sie bei der Google-I-O-Connect in Berlin treffen und wir wollen euch die Folge nicht länger vorenthalten. Deswegen starten wir doch direkt mal rein. Für diejenigen, die ich noch nicht kennt, stelle ich gerne einmal unsere Community vor. Genau, was hatte ich auch zu Google gebracht und wo, wie war so dein Werdegang dahinter? Sehr gerne, erstmal sehr schön ist hier zusammen dein Dürfen. Bei diesen sehr spüren, warm heißen Tagen in Berlin. Ja, also ich bin jetzt schon 7 Jahre bei Google Cloud. Und tatsächlich aber interessant, bevor ich auch so zu kommen, was ich bei Google Cloud mache, ist, eigentlich mein Hintergrund gar nicht IT ist. Ich habe Physik studiert und ich habe in der Forschung gearbeitet und mein Weg in die IT war eigentlich über das Hardware-Engineering, was ich aber vor zehn Jahren als ich das gemacht habe, tatsächlich gar nicht so spannend fand. Das waren die mich so die ersten Anfänge von künstlicher Intelligenz und das hat mich schon total gereizt. Was ist das, kann man damit machen, wie kann ich da auch die matematischen Kundlangen aus meinem Studium auch nutzen, um da was Neues zu lernen. Und so bin ich dann damals von dem Hardware-Engineering schon langsam nicht nur ein KI abgezüchtet. Und bin dem ganzen Thema, seitdem auch treu geblieben. Und so hat sich dann auch vor 7 Jahren die Möglichkeit ergeben. Bei Google als Customer-Engineer anzufangen, Customer-Engineering ist technisch der Rolle, wo wir Kunden dabei unterstützen, Google Cloud zu nutzen, zu verstehen, was man auf der Google Cloud alles an coolen Produkten und Services nutzen und zusammenstöckchen kann, um coole Dinge zu bauen. Und seit ein paar Jahren leid ich jetzt auch das Customer-Engineering-Team, was mit Startups und Scale-ups in Europa arbeitet, also in der Dachregion, in den eskennavischen Ländern, ohne in zentralen Aus-der-Upa. Super spannend, wir lieben SIG-Sack-Karious, aber so SIG-Sack ist das eigentlich, weil dir gar nicht, weil auch wenn du mal mal beanders gestartet bist, doch deine Leidenschaft er schon sehr früh dann zur künstlichen Intelligent-Eu-Fohlen-Hart. Das ist so ein SIG. Ein SIG, genau. Ein SIG, ja. Ja und ist überspannend, dass du auch so ein bisschen dein Karriereweg auch schon angesprochen hast, weil du, oder wer als wir dich recherchiert haben, dass du durch die Linse der Karriereweg, die Linse der Quantenphysik beschriebest und dazu das schrödiges Katzen, also das Unschherfenprinz. Also vielleicht, bevor alle, die uns gerade zuhören, wir werden das hoffentlich erklärt bekommen von Diana. Aber vielleicht auch die Frage dazu, also, wie wann hast du gemerkt, dass die denkweise, wie du dann vielleicht auch aus der Gesephysik kommend, nicht nur die Forschungen oder auch so dein Forschungsherrgebrick hat, sondern wie wir grundsätzlich Entscheidungen treffen. Das ist eine sehr spannende Frage. Tatsächlich, die Grund, warum ich für SIG studiert habe, ist, weil ich neugieriger Mensch bin, der gerne versteht, wie Dinge funktioniert. Und das ist auch gerade, wenn ich jetzt auf meinem Job bei Googleblicke, ist hier eigentlich der Haupttreiber auch von allen Dingen, die wir machen. Also, dass man motiviert ist, Dinge zu verstehen und wirklich die Neugier mit den Probleme zu lösen. Weil das ist tatsächlich das, was ich tagtäglich mache. Das Unschärfeprinzip von Heisenberg kommt jetzt gerade in dieser Zeit, wo die Technologie wahnsinnig schnell entwickelt. Kommt es so gut, dass man das ja auch irgendwie versteht, weil man lernt in der Physik und das ist den Grundung am das Prinzip, dass eine gewisse Unschärf im Klonogunum immer da ist. Also, dass man nie eigentlich das System komplett in seiner Fülle definieren und ausmessen und verstehen kann. So ganz Brug gesagt, ohne jetzt sehen die physikalischen Details zu gehen. Und letztendlich auch gerade jetzt, wo sich die Technologie so schnell entwickelt, muss man auch mit sehr viel Ambiguität auch tagtäglich umgehen können. Wo man muss in Steidung klicken können, ohne dass man weiß, was in den nächsten Pajern passiert. Also, wenn ich zurückblicke vor zehn Jahren, als ich damals die ersten Anfänge der Kaini angeschaut habe, also in die Zupunpliken hätte ich nie gedacht, dass wir jetzt so zehn Jahre später Kain jeden Tag erleben, hätte ich mir nicht vorstellen können. Ich hätte damals bestimmt gedacht, dass es was mir Spezialisten, da muss man sich tief auskennen. Und jetzt nehmen wir unser Handy und jeder kann das nutzen. Und ich glaube, das ist eben genau das, dass man eben als Physiker, man lernt schon sehr vielzeitig einfach auch mit dieser Unschärfe umzugehen und Entscheidungen im Alltag zu treten. In dem man einfach sie selber russagt, ich werde es eh nicht alles zu 100% verstehen können. Ich muss jetzt aber einfach ein paar Annahmen machen. Das macht mir eine Physikse auch. Und auf base dieser Annahmen einfach weitermachen. Und das ist glaube ich so eine Sweet Spot, glaube ich, die Physikdenkweise mir mitgegeben haben, die ich jetzt dabei im Alltag sehr gut einsetzt. Ich habe zu 100% Qualifikale über Physik und die Denkweise von Physikern und Physikerinnen sprechen. Graf so, hier brauchen wir noch mehr aus deinen Fachbereich in der KI. Wenn wir jetzt einmal um die Art und Weise des Denkens zu sprechen und auch der vielleicht der Akzeptanz des Prozesses in dem wir sind, aber auch um wir beim World Model sprechen, es war da. Oh ja, eine sehr spannende Frage. Und erst mal natürlich brauchen wir Milikssicke. Aber Spaß bei Seite, ich glaube, was in der Physik grundlegend ist, ist es eben, dass man versuchen möchte Dinge zu verstehen. Hab ich hier im genannt, aber vor allem auch immer größere Zusammenhänge zu machen. Und das finde ich gerade in der KI als auch Richtung World Model. Da geht es ja auch darum, dass man eben nicht in einer bestimmten Nische sich irgendwie bewegt, sondern dass man tatsächlich ein Verständnis wie die Welt funktioniert in einem Modell übersetzt. Und die World Model sind ja auch in der Lage, auch Umgebung zu simulieren. Und was jetzt auch gerade total spannend ist, wenn man jetzt ein bisschen so ein Denk-Experiment, jetzt bleiben wir wieder ein bisschen in den Önem Physiksspleich macht, dass man mit World Model jetzt tatsächlich auch in der Forschung total spannende Dinge machen kann, weil man sich komplett neue Umgebungen simulieren kann. Und in echt Zeit schauen kann, wie was passiert, wenn man in dieser Umgebung bestimmte Dinge macht und verändert. Und das halb die Forschung gerade wahnsinnig an. Und das ist eigentlich sehr spannend. Deswegen glaube ich insgesamt, Physiker in der KI können sehr viel dazu beibdenken, weil sie eben die Lage sind, die Grüße zusammenhängig gut zu zusammenzuführen und auch eben dieser Zusammen zu dem Weltverständnis, ausmal als Physiker sehr gerne irgendwie auch mit diesen Beruf verbindet. Super spannend. Ich bin auch der Meinung, dass viele Menschen mehr in der KI-Präsenz sein sollten und auch stimm nach außen tragen sollten, die eigentlich in anderen Hintergrund haben, als in technischen, in denen sind sie sehr technisch auch. Aber irgendwann hatte ich auch meine Hausarbeit geschrieben zu der Konaktivität des Ungleichen. Und mich da gefragt, ob wir nur noch Ungleiches zusammenführen können, um Innovation zu schaffen. Und ich finde auch, wenn jemand in anderen Background mitbringen, in diese Technologie, ich glaube, dann ist es wieder möglich, Innovation zu schaffen. Also einfach so als Gedankenidee da dort im Hintergrund. Und ich muss auch sagen, es hat ja auch mal immer den Vorteil, dass dadurch, dass ich eben kein klassischen Wertegang eines Sochtur-Engineers habe, fehlen mir auch einige Grundlagen des richtigen Software-Engineeriums. Deswegen bin ich aber oft in der Lage, weil ich die Details gar nicht so käme, auch rauszusuchen und da nach Zusammenhängen zu suchen. Und ich glaube, das ist eine Stärke, die auch gerne auf Leute mitgeben möchte, die jetzt auch glauben, sie müssten Software-Engineers sein, um irgendwie einen Tech zu arbeiten. Ich glaube, es gibt einen sehr großen Vorteil, wenn man eben auch in der Lage ist, ein des größer der Bild zu sehen und oft in der Lage, die sich in einer bestimmten Dominge so gut auskennen, also richtige Experten in einer Sache, den fällt sie auch oft schwer, auch diesen Zoom-Out zu machen. Und deswegen auch Leute, die sich fragen, ob sie auch als Genere der Listen irgendwie auch einen Beitrag in, auch der KI, bin können, bin ich definitiv der Meinung, dass es geht, weil man auch da eben die Zusammenhänge zwischen Unterschiede und Domälen auch machen kann. Es ist eigentlich auch eine perfekte Überleitung zu unserer nächsten Frage, wenn man sich jetzt fragt, wie ich eigentlich KI in meinem Unternehmen implementieren kann, dann gibt es ja sicherlich einige Fehler. Und du arbeitest ja auch viel mit Startups zusammen und da hatten wir auch jetzt neuerlichen Anderesgespräch, wo ich gesagt habe, viele Leute fangen an mit einer Idee, auch von künstlicher Intelligenz, was es eigentlich für mein Unternehmen jetzt machen kann und werden dann zu so ein Formen. pessimist, weil sie vielleicht merken, oh hier stoße ich an die ein oder die andere Grenze. Du hast jetzt schon ganz viele Einbligen, ganz viele Startups in Europa gehabt. Was ist denn so, was sind die Fallsträcke bei der Implementierung von künstlicher Intelligenz? Ja, so tatsächlich ein wichtiger Fallstück, der interessanterweise gar nicht an KI gebunden, sondern der schon immer für Startups absolut relevant war und mach wie vor ist, ist, löst man ein Problem für das irgendjemand auf der anderen Seite gewähltes Geld zu zahlen. Und es klingt jetzt im ersten Moment irgendwie sehr simpel, tjudetisch ist es auch in die Sippe, aber das ist natürlich umzusetzen, es ist noch mal was ganz anderes und das hat sich auch in der KI nicht mit der KI auch nicht geändert. Also wenn man eine Lösung von Problemschaft, was noch nicht gelöst worden ist und die Leute sind auch gewilder für zu bezahlen, sei es jetzt andere Unternehmen, wenn man jetzt ein V2B Startup ist oder V2C, also auch endkunden gewild sind, zu bezahlen, weil dieses Problem für sie gelöst wird. Dann hat man zumindest schon mal eine Sache richtig, genau. Damit ist natürlich erst mal nicht irgendwie klar, dass das ein erfolgreiches Startup wird. Ja, da gibt es ja auch andere Faktoren, auch die sind nicht unbedingt neu, ja, so Distribution ist nach wie vor super wichtig, also man kann eine tolle Idee haben, man kann ein tolles Problem lösen, hat aber eigentlich fehlt vielleicht die Kreativität oder den Ansatz, wie man das wirklich in die Breite denkt, ja, also wie man das Ganze erst mal auch skaliert, wie man auch mehr Kunden an Bord bringt, das sind natürlich auch Dinge, die sind auch nach ein Vorhötig. Was sich jetzt schon mit der KI geändert hat, ist natürlich, dass jetzt entsteht natürlich bei vielen des Gefühl, weil es einfach so einfach Dinge zu bauen, ja, das ist sehr schwer, sich über sowas zu differenzieren, dass man jetzt einfach irgendwie Code schreibt, um was gebaut hat. Und das ist natürlich auch ein Stück weit eine Herausforderung jetzt auch für einen Gründer, weil wenn man jetzt irgendwas einfach ist, baut ohne irgendwie nicht ein Dumenwissen oder ein Puppier-Thereswissen reinzubringen, dann kann das auch jeder mach bauen in der Tat. Ja, das heißt, der Defensible Mode in diesem Startup sprechen, man das nutzt, bleibt letztendlich nicht auf der komplet technischen, also nicht auf der KI eben, nicht auf der Modell eben, sondern eher, was bringt man noch zusätzlich zu der Modellanpropietärndaten und Wissen in einem Spezialgebiet. Und da ist natürlich gut nicht nur Generalisten, sondern vielleicht auf ein paar Experten in ein paar Dumen auch zu haben, da sind wir wieder bei cross-functionalen Teams, wo alle auch unterschiedliches KSH reinbringen, dass man in dieser Domäne tatsächlich was anderes macht als die Allgemeine KI. Und der letzte Punkt, dass man auch in der Lage ist, eine Lösung so zu bauen, dass man sich auch schnell an den neuen Entwicklung anpassen kann, also dass man Modulare, Modulade, Fd. Kturen jetzt im Cloud-Bereich baut, die nicht an dem Modell als solches hängen. Das Modell, die Modelle werden sich weiter entwickeln, die Technik gewitzig weiter entwickeln, da sind wir uns die sicher und dann ist man als Startup relativ schnell abgehängt, wenn man so sehr diesem einen Modell irgendwie abhängig war, dass dann übernachten, gründer genommen ist, ganz das Startup-Business-Modell dann zusammenfällt, wenn das gar ein Modell kommt, das wäre natürlich im großer Feisträg her. Ich finde es so spannend, weil wir häufig diesen Diskurs ausgesetzt sind, so was ist, wenn jetzt alles die KI macht. Das macht, was der Wert des Menschen oder auch in größeren Organisationen, Menschen ersetzbar und das, was du gerade beschreit, ist eigentlich, dass KI die Baseline für alle anhält, weil wir durch mehr Zugang zu Technologie vereinfachten Zugang bekommen. Aber dadurch ist nur die Baseline höher. Der Unterscheidungsfaktor, den jeder individuell mit, genau, der gleiche Anliste passt irgendwie sehr, sehr gut. Jetzt sind die Dinge, die man egal, ob man jetzt in Saada bis oder diese Kommunikation und Argumente in einem Großkonzern absolziert, um dort KI zu skalieren und irgendwie vielleicht auf eine Organisation aufzubauen, dass das durch alle Unternehmen zu größen hinweg eigentlich genauhielt. Genau, genau so ist das. Das hast du sehr gut sang, bevor es erste gute fragt. Und jetzt haben wir über Startup-Gesprognens. Es ist ja Startup nicht gleich Startup vor allem, nicht in den Benachdem und welchem Land, wo wir uns befinden. Und jetzt haben wir vor zwei Folgen, auf Entfehlungen, wir nochmal reinzuwerden an unsere Zürnern, auch ganz intensiv über das Europaszenario 2021 und 30 gesprochen natürlich und der endes um es in die Position von Europa und natürlich aber auch dadurch die Zukunft von Startups, ja Europa und wie ist deine Einschatzung, dies bezüglich, was dann vielleicht ihm die Nachteile, was das gerade schwierig immer, um Hirschenmaar, im Vergleich zu US-Auder-Asien, aber was sind vielleicht auch die möglichen Stärken, Vorteile, die wir hier nutzen können, um auch den Zukunftsoptimismus und Mut hier auch gleich zu wissen. Das ist wichtig, weil das genau ich bin, grundsätzlich auch ein optimistischer Mensch und um das vorab zu sagen, ich bin generell sehr optimistisch auch, was die europäische Startup-Landschaft angeht und es gibt sehr viele gute Gründe, optimistisch zu sein. Ja, das Kapital, was auch von Benscher Capital in Europa gefiegt ist, ein Geringer als in US-A, aber auch da sehen wir sehr positiven Trend, dass auch langsam auch anzieht, dass auch europäisches Tod aus mittlerweile auch in den Liegen mitspielen können, weil sie in der Lage sind auch viel Kapital auch einzusammeln und vergleichbar auch mit amerikanischen Startups. Wir haben auch sehr viele tolle Beispiele aus Europa, auch mittlerweile, die nicht einfach nur Copycats vom amerikanischen Startups sind, sondern auch aus eigener Kraft ist auch zu Unipolns geschafft haben. Insofern, wenn wir uns das erstmal anschauen, der Trend ist definitiv positiv und jetzt was mich total freut, dass in den letzten zwei Jahren sich gerade in Deutschland, aber auch generell so ein Modokäischen Baum sehr positiv entwickelt, ist der Bereich Deeppack und generell ist Startups, die auch eher auf der Engineeringseite stark unterwegs sind und das passt ja auch zu Industieland wie Deutschland. Wir haben die Expertise, es gibt ja auch gerade in München entwickelt sich da so ein tolles Startup-Iposystem und das ist ja auch kein Zufall, das sind München, da gibt es auch eine starke Universitätenlandschaft, die das natürlich auch sehr gut befreuert und da gibt's aber auch das Know-how, genau, das viele Industienunternehmen, die einfach das ganze Ökosystem da auch mit befreuern und deswegen ist das auch gerade ein sehr spannender Bereich, der gerade in Deutschland sich auch positiv abhebt und dazu muss man auch sagen, da passen auch um ein erfolgreiches Deeppacksthaler auch aufzuziehen, wüsste man auch anders herangehen als so ein typisches Software oder Reines-E-Einsthaler, was jetzt nicht so eine starke Hardware Engineeringseite hat, aber klar, wenn man jetzt irgendwie im BiroBotics, z.B. als Startup unterwegs ist, dann muss man die erst mal auch wahnsinnig viel investieren in Labode, in Hardware, das braucht auch alles Zeit und da kann man auch nicht ganz so diesen typischen Fail-Fars, Breakfast geht auch nicht immer so leid weiter, das ist sehr der Labo, das kostet ja wahnsinnig viel Geld, ja, das heißt man muss anders herangehen, das braucht auch einen längeren Atem als vielleicht so Startup oder generell so Software-Stalters und ich glaube, das passt auch dann ganz gut, auch zu dem Engineering-Mineshead, die ins auch in Europa und dann auch vielleicht auch in Deutschland gibt es ganz gut und noch einen weiterer Punkt, den ich gerade auch sehr positiv sehe ist, jedes Startup muss natürlich an der eigenen Punkt auch eine Lage sein, gerade im B2B-Bereich auch an andere Unternehmen die Produkte verkaufen und andere genau so große Unternehmen, die wollen natürlich schon auch ganz gerne, dass es eine Sicherhälösung ist, dass das einander ist, dass es ein all diese Dinge gedacht worden ist, gerade den Bereich Sicherheit, da vertrauen auch viele große Unternehmen auf Startups aus Europa, weil sie wissen, dass sie auch aufgrund der regulatorischen Landschaft da auch viel mehr geschaut wird, das auch ordentlich, was auch immer man baut, das ist auch ordentlich gebaut worden ist, ja und das wird ja auch sehr gewertschätzt auch von Proz Unternehmen, die dann Kunden von diesen Startups und in europäischen Startups sind auch außerhalb von Europa, weil sie wissen, dass das so ein bisschen wie so ein Qualitätssiegel, wenn das aus Europa kommt und ich finde deswegen gibt es eigentlich erstmal viele gründe positiv und optimistisch zu sein, trotz natürlich der Herausforderner in den Tatsache, dass ja Kapital ist wichtig und genau aber auch da mit dem positiven Trend erstmal Mut und Optimismus, dass wir das auch schaffen können, sehr cool, ich finde euch Auto gefahren, mal und selber genau, selber Auto gefahren, leider, ich finde ja großer Fan von Autonomen fahre ich auch, obwohl meine Fahrt hier ja heute sehr sehr nett war mit dem Uber Driver, egal, auf jeden Fall bin ich auto gefahren, stand an der Kreuzung und da war ein riesen großes Plakat von der Roboticsfirma mit Stellenauschreibungen an einem Gerüst. Also, riesengroß und dann habe ich es so ein bisschen gegugelt, was es für ein Unternehmen ist. Und das hat sich neu. Ich kann den Namen ja jetzt gerade nicht mehr, aber es hat sich neu angesiedelt in Berlin und sogt jetzt über diese Fraktkart stellen. Und das fand ich besser. Ist es echt ganz spannend findet oder super findet. Und was man vielleicht auch zeigt, wie das weh ganz anders unsere KI-Zumfkunft gestalten wollen, wenn wir gerade Leute suchen und Menschen einstellen, weil in den USA, ich fährt es in und ich war vor kurzem Endlast Vegas und dann durfte ich bei der Google Eier und so ein Prozistum mit der Schule sein. Und wenn man dort durch die Gegend fährt, sind die Plakate und Billboards voll mit KI-Z. Also der Erz, also ich habe wirklich, ich habe dann noch nie so viele Billboards gesehen, nicht nur am Flugarten, sondern wirklich vom natürlich klar, vom von San Francisco City bis zum Airport, dann alle Billboards mit irgendwelchen Technosogen mit hier der Data Age, der jetzt, die Don't Need to High Your Human, also eigentlich war die ganze Message, also super düster, weil alle Plakate in irgendeiner Form sind hier, du kannst jetzt mit KI einfach und weniger Menschen mehr machen. Und das ist ein ganz anderes Storytelling, ganz anderes Narrativ rund um den Einsatz von künstlicher Intelligenz, wo ich glaube, dass wir dann, wenn wir auch ein bisschen so diese Angst in Europa und in Deutschland auch immer wohnten haben, wir einen ganz anderes Fundament haben, wir verstehen, wie wir es galieren können. Ja, Inskalierung in Kombination zwischen Mensch und KI und nicht diese Angstgeschichte in uns weiter tragen als Trauma, das wird jetzt irgendwie alle ersetzt werden, weil wir diese Sicherheit haben, weil wir natürlich auch regulatoren haben, die uns als Menschen schützen. Also das finde ich irgendwie auch nochmal. Ich finde es auch ein sehr gute Überleitung zu dieser Mindset-Frage, die wir am Anfang schon ganz kurz besprochen haben, aber da würde ich gerne nochmal ein bisschen tiefer rein gehen in, ja, wir, wir vor allem hier in Deutschland, wir sind auch sehr sicherheitsliebend und du hast schon angesprochen die Ambiguitäts-Toleranz, die wir aufbauen müssen. S Übrigens, der Worte, die wir hier ganz oft verwenden, weil wir gemerkt haben, mal ist einer mehr optimistisch, mal ist ja noch pessimistisch, dann wechselt sich so ab und wir haben wirklich festgestellt, dass die beide Wahrheiten durch den Gleichzeitig wahr sein. Aber jetzt wird natürlich alles so ein bisschen unsicher. Du hast es auch gesagt, vielleicht baue ich auf einem Modell auf, was dann in zwei Wochen obsolet ist. Wenn wir teilweise News kommunizieren, sind die in drei Tagen schon obsolet. Wie kann ich denn da als Gründerin oder Gründer in wie eine Art Sicherheit finden in der Unsicherheit? Hast du so abgesehen von dem, was du schon gesagt hast, vielleicht so Hans on Tipps oder gibt's irgendwie so Best Practices, wo wenn jetzt jemand hört, der oder die sich vor dieser Frage konfrontiert sieht. Sicherheitshandel. In der Unsicherheit ist ja eine sehr schön gesagt. Auch da bin ich da Meinung, auch das ist eigentlich nicht neu und auch so ein bisschen vielleicht davon, K.I. erst mal zu separat zu betrachten, weil den Mut einfach was Neues zu starten, ohne dass man weiß, ob das sehr freukreich wird. Ja, man kennt diese Statistiken wie so neun von zehn Stagats aus den Witzern auch irgendwie nicht so ein all diese Dinge. Ja. Und das gab's ja auch schon vorher. Ja, das heißt auch schon vorher konnten sich eigentlich Gründer in diesem Mainset versetzen, ich probier jetzt einfach mal und ich bin mutig und ich gebe den ganzen Chance. Ich glaube, es ist aktuell einfach der beste Zeitpunkt, sein, den kleinen Lauf zu lassen. Und ich glaube, wenn man generell erst mal schon den Shit gemacht hat, dass man was plün wollte, dann ist man ja auch schon gar nicht mehr die Südbescheu, das heißt, man ist ja auch erstmal offen, das Singe auch irgendwie, genau, vielleicht auch Skiflauchen. Ja. Und damit hat man ja eigentlich schon mal, bringt man das richtige Mainset mit, weil man ist ja der ganzen Sache offen. Natürlich jetzt auch mit Kai, was ich auch vorhin erwähnt habe, man muss auch seine Lösung schon auch mit dem Blick nach vorne bauen, das muss man auch als Gründer schon immer, aber jetzt vielleicht noch mal ein bisschen mehr. Ja, das ist, das ist, das Carry von Gründer, weil man eben genau was sich auch für eine erwähnt habe, man möchte nicht mit dem Neusmodell obsolet sein. Ja, das heißt, man muss schon auf ein paar Schritte vorausdenken oder eben seine Lösung so bauen, dass sie nicht an dem von dem Modell abhängig ist, sondern dass man eher so ein bisschen in diesem Mobilität einbingt. Und dann glaube ich gleichzeitig, vielleicht auch mit dem Mainset vangen Jahr, es kann auch irgendwie schifchen, aber es kann auch ein tolle Hilfe sein, die man voraus als Gründer nicht hatte, weil wir ja, wir haben ja klar darüber einen Ressourcen gesprochen und wie ich da auf natürlich die Arbeitswelt verändert, aber bei Stardab es war das zum Beispiel immer so, dass man hatte immer zu wenig Leute um coole Dinge zu machen. Man wollte eigentlich immer viel mehr machen und hat aber eigentlich nie genug Leute. Und der Differentiate von Stardab, aber nicht irgendwie Ressourcen, sondern war eigentlich die eine coole Idee, was sie bauen wollen und das war immer limitierender Faktor, dass sie nicht so schnell irgendwie im coolen Prototypen bauen können, den sie auch nutzen können, um Feedback von Users zu bekommen oder den sie nutzen können, um mehr Geld zu bekommen von Visis oder ähnliches. Ja und das hat sich ja total verändern. Man kann jetzt viel schneller sein Ideen freien Lauf lassen und auch etierieren. Und ich glaube, das hoffe ich nimmt auch vielen Gründern nicht ans, dass die jetzt ganz andere Möglichkeiten haben als vor dem KI-Zeitalter. Bei das war alles, hat viel länger gedauert, man musste irgendwie selber und das warnt nicht so, dass sie dann trotzdem irgendwie ein Teams von zehn Leuten hatten, sondern da saß ein Gründer, Tag und Nacht und hat dann irgendwie noch so Klickprodukteil und sonst was gebaut. Und das macht er jetzt einfach auch mal schneller. Also ich würde sagen, als KI als super Power für den Gründer, so würde ich daran gehen und so würde ich eher die Angst nehmen und sagen, okay, ich kann jetzt nicht immer voraussagen, wie es mit meinem Stardab aussehen wird. Das konnte ich aber vora auch nicht, aber ich habe jetzt tolle Tools, die mir zur Verfügung stehen, mit denen ich eigentlich viel schneller rauswinnen kann, ob ich überhaupt das richtige Ding bau. Weil so wie ist jetzt auch schneller, also die Zeit von Stardab so unikoren, viel Kölzer geworden sind. So ist ja es wahrscheinlich und sehr sicher die Zeit auch von Stardab so fälge auch schneller. Und dann hat man vielleicht nicht so viel Arbeitseingesteck um zu wissen, dass das nicht die richtige Idee, vielleicht muss ich an der neuen Idee arbeiten. Also vielleicht, wenn man das so sieht, ist das vielleicht doch irgendwie optimistischer und dann doch nicht irgendwie mit wie Angst der bunmachtlich und Disiko. Avoko, ob die Mismus wir haben, also erstmal müssen wir mal sehr optimistisch umgehen können in unserer Zeit, wie viele Fragen gestellen können und dann ist jetzt halt immer viel schneller um, ja, eigentlich hier was. Aber eine allerletzte Frage noch, bevor wir hier leider schon das, die uns aus der Zeit gelaufen sind. Ich frage immer gerne, vor allem in Menschen, die sich eigentlich schon viel mit Zukunftsperspektiven beschäftigen oder so, an der forefrontan von Technologie arbeiten. Wenn du jetzt mal die etwas wünschen könntest für in fünf Jahren, etwas, wenn du mal eine kleine Sache nimmst, die heute vielleicht schon ein Gesprächen ist, aber noch nicht ganz ausgereift, die es noch nicht so in der Form gibt. Was wäre so eine Sache, auf die du dich richtig doll in der Zirkung als wenn es die gäbe in deinem Alltag? Das ist eine total spannende Frage und früher hätte ich gesagt, autonomes Fahren, weil ich eigentlich selber überhaupt keine Freude darin ziehe eigentlich Auto zu fahren. Aber das ist ja nicht mehr zu viel zu Musik. Und auch auch, aber da glaube ich tatsächlich bin ich wie so ein bisschen auch meines Forscher, das ist treu, dass ich tatsächlich die Möglichkeiten, die sich in der Forschung gegeben, total spannend finde. Und irgendwie hing auch Forschung eigentlich, was zur Technologie angeht, die man wirklich einsetzt, immer so hinterher. Also wenn ich am meinen Zeiten also tornte, irgendwie denke ich, was ich dafür IT-Tools genutzt habe und was damals eigentlich schon so Frontier in IT war, das waren sehr, da waren Welten dazwischen. Und deswegen, worauf ich mich eigentlich total freue, ist, dass wir in der Forschung jetzt auch wirklich mit den Neußenttechnologien, die wir einsetzen, die großen Durchbrüche sehen werden. Ja, so was auch in dem medizinischen Bereich, gerade auch was neue Therapien angeht für den Energiesektor, ja, so was auf so neue Energiequellen angeht. Also das sind spannende Themen. Und da kommt jetzt nämlich der Connect zu einer spannenden Technologie, auch da als Physikerin blick ich natürlich auch gerne Richtung Quantum Computing. Ja, das ist noch eine Zukunftsmusik irgendwo, die so die Roadmap, bei der wir auch sprechen aktuell ist, eher so fünf Plusjade, eher so zehn Jahre. Auch da freue ich mich, wenn das eh in fünf Jahren ist. Wir haben mit dem Quantum Computer, der wird nicht irgendwie im Alltag jetzt für das Handy oder für den persönlichen Computer so spannend sein, aber vor allem darum, wenn es darum geht, Quantenprozesse besser zu beschreiben, weil dafür braucht man den Quantum Computer. Und Quantenprozesse sind grundlegende Prozesse gerade in der Materialforschung, in der Pharmacy, wenn es darum geht, auf einmal Medikamente zu entwickeln. Und da doch freue ich mich total, wenn das in fünf Jahren hoffentlich Realität ist. So wie heute ist schon das auch in dem Fahren, vielleicht in fünf Jahren der Quantum Computer diese Durchbrüche auch in der Forschung ermöglicht. Und wir alle noch ein bisschen länger und gesünder leben. Genau. All wie die Körperle. Ich genau. Und wir weining auch so diese Anruhen. und anlocken. Ich glaube, darüber, wo wir noch überhaupt gar nicht darüber nachdenken können, in der Forschung auch vieles sehr spannend. Schön. - Vielen Dank, Tobi. - Ja, das will. Also, uns hat's ganz ganz schön. - Ja, ich könnte noch ein bisschen berätig. Wir könnten noch. - Aufwild. - Spunden sicherlich kratzten. - Ja. - Vielleicht geben wir noch mal. - Ja, genau. Wir werden euch auf jeden Fall auch noch zuordredet, und wir werden euch noch ein paar weitere Ressourcen und links zu dir und auch da einen spannenden Talks. - Ja, auch den Tenden. - Den wollen wir eigentlich sprechen. - Wir werden den Tetokon. Das wird akkommend alles in der Show. Also, schaut mal in die Show-Nodes, unsere Community auf dem Mandellinkinternfet. Und so, das ist auf jeden Fall sehr spannend, dich zu beobachten. Und an alle Gründe und Gründe rennen, von unserem Gründer*innenherz, traut euch, traut euch zerbauen, traut euch zu bilen und zu experimentieren. Ich habe noch eine witzige Annik-Dotel. Jemand hat Leute auf einem Penner gesagt, wenn man Gründetschaft mal ja Arbeitsplätze zumindest erst mal einen. Stimmt. LV, war in diesem Sinne. Entdehensinn. Vielen, vielen Dank dir. Danke euch. Bis dann. Tschüss. Tschüss. * Musik *