Siemens-Vorständin Judith Wiese über KI: „Der beste Manager wird der sein, der die besten Fragen stellt“

Dann ist es KI, also was hier passiert ist, technische Systeme werden erst malig intelligent. Und es passiert natürlich weltweit und es passiert nicht nur in Deutschland. Aber das ist das Zentrum dieser vierten industriellen Revolution. Und wer das begreift und wer seine Prozesse dementsprechend verändert. Der wird in Zukunft auch vorne mitteilten und wer das nicht begreift, der wird es eben nicht. Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe von Handelsblatt Disrupt, dem Podcast über neue Ideen, Disruption und die Zukunft der digitalen Welt. Mein Name ist Sebastian Mattes und ich begrüße Sie wie immer ganz herzlich aus unserem sommerlichen Podcaststudio hier in Düsseldorf. Eine Frage, die inzwischen nicht nur die meisten Führungskräfte, sondern eigentlich alle beschäftigt ist, wie wird künstlich intelligent die Arbeitswelt verändern. Sie helfen den Fachkräftemangel zu beheben und wie muss eigentlich Führung in dieser neuen Zeit aussehen. Unter diesen Überschriften habe ich im Rahmen unseres Handelsblatt Terrassen Gesprächs mit zwei ausgewiesenen Experten in sowohl für das Thema KI als auch für den Bereich Leadership gesprochen. Und zwar mit der Unternehmerin Ex-Bahn Vorständen und Ex-Professorin Sabina Yeschke, die außerdem in Berlin gerade ein KI-Park aufbaut. Auf der anderen Seite Judith Wiese, sie hat mit dem Nahrungsmittelkonzernen Mars und dem Chemieunternehmen DSM, verschiedene Branchen und vor allem unterschiedliche Länder und Kulturen erlebt. Und sie ist jetzt People and Sustainability Officer und Vorständen bei Siemens. Das macht sie für rund 320.000 Siemens Mitarbeitende zuständig und zur ersten Adresse von rund 4 Millionen Bewerbungen im Jahr. Wie gewinnt man eigentlich Kolleginnen und Kollegen, der in vielen Unternehmen gerade beginnenden Transformationen zu folgen? Werden Führungskräfte irgendwann vielleicht mal von KI ersetzt? Oder wie wird jedenfalls die Arbeit von Managerinnen und Manager in den nächsten Jahren durch künstliche Intelligenz beeinflusst? Und mit welcher Frage identifiziert man gute Führungskräfte? All das bespreche ich heute mit Judith Wiese von Siemens und der Unternehmerin Sabina Yeschke vor Publikum bei unserem Handelsblatt Terrassen Gespräch hinter Stiloff. Nach einer kurzen Unterbrechung geht es gleich weiter. Bleiben Sie dran! Die industrielle Transformation ist in vollem Gange. Wie gelingt Dekabonisierung wirtschaftlich und wettbewerbsfähig? Antworten liefert die Handelsblatt-Jahres-Tagung Dekabonisierung der Industrie 2026 am 16. und 17. November in Essen. Sicher an Sie sich jetzt Ihren 15% Vorteil mit dem Code Dekabonisierung 26. Weitere Informationen auf live.handelsblatt.com/dekabonisierung. Mehr zu künstlicher Intelligenz und allen weiteren Wirtschaftsthemen gibt es übrigens für diejenigen, die noch kein Handelsblatt aber haben, nun zum Sommer Spezialpreis für nur einen Euro für sechs Wochen. Und natürlich mit all unseren Podcasts und Briefings, zum Beispiel unserem KI Briefing von Larissa Holsky, das wir jetzt mit ihrer eigenen KI-Stimme vertont haben. Und damit jetzt zum einem Gespräch mit Siemens Vorständen Judith Wiese und der Unternehmerin Sabina Yeschke beim diesjährigen Handelsblatt Terrassen Gespräch. Herzlich willkommen, Sabina, schön, dass du da bist. Ich würde gerne Sabina mit dir beginnen, denn ich find es immer wieder interessant, du beschäftigst dich seit deiner Kindheit mit Technologie, dein Vater hat in Schweden Kernkraftwerke aufgebaut. Wie hat dich das geprägt und wie bist du dann letztlich zur künstlichen Intelligenz gekommen, die eigentlich schon dein Großteil deines Lebens bestimmt? Ja, es war, ich bin in Schweden geboren. Mein Vater hat Kernkraftwerke gebaut, das war eine Zeit, in der Schweden an jede Landesregierung einen Kernkraftwerk gestellt hat, dafür aber gar nicht, die in die Nürnere hatte. Und diese eben aus Deutschland vor allen Dingen importierte. Und so kam ich dann überhaupt erst mit sieben Jahren nach Deutschland zurück. Und klar, wenn man am Abendessens Tisch im Wesentlichen diskutiert, wenn man Kühlkreisweife von Kernkraftwerken auslegt, dann hat man für seine berufliche Wahlspäter zwei Möglichkeiten, also viel mehr Zeit nicht mehr. Oder halten Naturwissenschaft und das zweite ist es dann geworden. Und was war der Moment, als du gemerkt hast, Mensch künstliche Intelligenz, das ist eine Technologie, die würden nicht nur die Welt, sondern auch meinen Leben verändern? Das war schon im Studium tatsächlich, als ich habe Matte Physik Informatik parallel studiert. Und da wurde es immer klarer zu der Zeit schon, dass diese regelbasierte KI, die wir aus dem letzten Jahrhundert kennen, dass die auf der einen Seite immer mächtiger wird und dann aber auch, dass diese statistischen Verfahren so ganz, ganz langsam begannen wichtiger zu werden. Und ich habe damals schon im Studium und dann auch in der Promotion angefangen, an Reichtherk KI zu arbeiten, tatsächlich. Ich habe damals schon im Judgey biti geträumt, ich wusste, wo es nicht wieder heißt. Du bist doch eine Sache klären, und zwar in deinem Linken Profil beschreibst du dich als Techintusierst, den Managerin, Entrepreneurin, Wissenschaftlerin, bei Beraterin, Rednerin. Ja, was denn jetzt? Was bist du denn jetzt in einem Wort? Das hast du jetzt alles gesagt. Ein Wort gibt es dafür nicht. Ich habe einen wahnsinnigen Spaß daran, mir dieses Thema KI und übrigens auch die drum umliegenden Technologien aus diesen verschiedenen Perspektiven anzuschauen. Ob das jetzt als Berater ist oder auch aus einer politischen Schiene heraus oder dann wieder wissenschaftlich, weil es einfach noch nicht weit genug ist und man mir da ansetzen muss. Also ich würde mich eher definieren als KI-Spezialistin mit diesen ganz verschiedenen Perspektiven. Das sind keine KI-Spezialistin, ja heute irgendwie. Alle aber gut dann erhalten wir das für den Moment mal fest. Judd, was bist du denn in einem Wort? Ich bin keine. Ich bin keine KI-Spezialistin. So viel kann ich versprechen. Aber ich bin vor allem ein Mensch, glaube ich. Und das ist mir auch wichtig, das in Unternehmen zu tragen. Ich mag es, dass das Unternehmen auf der einen Seite eine intellektuelle Herausforderung sind, zunehmend eben auch durch die Technologie. Und auf der anderen Seite immer messi bleiben, weil sie einfach, weil es einfach um Menschen geht. Und wie man das in einen Klan bringt und ins Konzert bringt, das habe ich immer spannend gefunden. Ich hatte es ja gesagt, das sind vielen unterschiedlichen Ländern gearbeitet. Und dadurch auch eine andere Perspektive, letztlich auf Deutschland, erlangt über die Zeit. Wenn wir mal auf das Thema Technologie und Innovation schauen, was hast du im Ausland über Deutschland gelernt? Übrigens ist Deutschland da anders. Es gab eine Zeit, habe ich mich dann irgendwann dabei erzabt, dass ich gesagt habe, am German by passport. Ich habe gedacht, das ist wahrscheinlich nicht gut. Ich muss an meinem Verhältnis zum Heimatland arbeiten. Das habe ich dann eben getan und bin wiedergekehrt. Aber das ist schon einfach spannend auch zu sehen. Wie werden wir im Ausland gesehen? Was sieht man als unsere Stärken? Was sieht man vielleicht auch als unsere Schwächen? Und wenn ich auf die Technologie ins Besondere schau und jetzt den vergleichbar mit den USA mache. Ich glaube, da gibt es vor allen Dingen eine Kulturspezifikum und das ist alles geht ums Business. Und deshalb ist Technologie auch immer etwas, was ein Geschäftstreiber ist. Da gibt es weniger um das Intellektuelle oder die Forschung an sich, sondern es geht eigentlich immer darum, etwas zu innovieren und es dann zu commercialisieren. Und das ist einfach so ein Instinkt, der ist da, der ist bei uns, glaube ich, etwas weniger ausgeprägt. Ich glaube, dass Technologie schneller in die Anwendung kommt. Dass man im Zweifelsfalle dafür offener ist, vielleicht auch manchmal unreflektierte. Und dass wir eben sehr schnell auch abwägen, was ist gut daran, was ist vielleicht auch nicht so gut daran, was muss man mittingieren. Und dass wir sehr gut in der Forschung sind, es ist ganz viel, was sein Ursprung hier hatte. Aber die commercialisierung hat woanders stattgefunden. Was musstest du dich erst wieder gewöhnen als du zurück nach Deutschland gekommen bist? Das ist einfach ein Synthel an die Sprache. Also ich mein Kusse Deutsch ist nicht so gut gewesen. Ich habe eine erste Präsentation an den Aussichtsrat gehalten, habe ich geübt auf Deutsch, weil ich zwölf Jahre keine Präsentation auf Deutsch gehalten hatte. Also die Sprache war etwas. Und ich glaube, dass wir in einem großen Maß und das schätze ich an uns den Dingen auf den Grund gehen und versuchen zu verstehen, wie Dinge funktionieren. Um dann zu schauen, wie man sie am besten implementiert. Und was für mich einen Learning war, aber ich glaube, das hat nicht nur etwas mit Deutschland zu tun, sondern einfach auch etwas mit der Siemens und den Ingenioskultur. Wir sind einfach extrem KPI getrieben. Also man muss das Geschäft in Zahlen ausdrücken können und KPI's ausdrücken können. Und ich weiß, als wir unser Nachhaltigkeitsmodell aus der Taufe gehoben haben, dass was mich am meisten Zeit gekostet hat war, diese KPI's mit dem Management Team festzulegen. Aber seit wir sie haben, kriegen wir das auch umgesetzt. Also der Weg dann in die Operationalisierung, der ist dann schnell. Wir sprechen hier über das Thema KPI und das vielleicht mal so, wir werden jetzt ungefähr so 40 Minuten hier unter uns diskutieren. Machen dann aber die Runde auf und dann können wir gerne die Diskussion gemeinsam weiterführen. Also das soll keine Einbahnstraße hier sein. Aber bevor wir da tiefer einsteigen, vielleicht mal Global gefragt, an euch beide Sabina, ich fang mal mit dir an. Wir hatten künstliche Intelligenz und gerade der Heip, der großen Sprachmodelle in den vergangenen Jahren, dein Leben verändert. Also wie setzt du es persönlich ein? Oder ist es bei dir im Alltag noch gar nicht so sehr angekommen? Also ohne Ratschibiti kann ich nicht mehr leben. Ich setze den Ecke. extrem einen Grunde genommen an ganz vielen Stellen erst mal als Google Ersatz, weil ich viel schneller, viel Preziser antworten kriege. Im Gegensatz zu einem Google, der sucht ja das beste Dokument, was ja irgendwo im Netz findet, was am allerbesten zu mir passen könnte, aber es ist ja nicht für mich angefertigt. Und mit Judgey Pieti diskutiere ich ja ganz anders, dem sage ich akte mir dies und jenes. Nein, das war zu lange, das war zu kurz, mach's dann Stichworten, gib's mir entspädisch, immer noch nicht kapiert, mach's für den Sieben jährigen, ja. Mit dem diskutiere ich ja ganz anders, und ich krieg die Textposteiner, die Wissens-Elemente, so wie ich sie wirklich haben will. Das immer ist auch meine Pognose. Perspektive schweren diese Systeme und so stark profilen, dass sie ein noch besserer Lehrer werden. Als jetzt, jetzt muss ich ja sehr viel über das Promting machen, denk ich, manchmal könntest du dir nicht über Nacht merken, dass ich lieber Stichworten habe als voll Texte. Warum muss ich dir das schon wieder erklären? Das genau wird aber in der Zukunft der Fall sein. Wie kriegen unseren privaten? Ich weiß gar nicht, wie ich den nennen soll. Nach für Lehrer ist mir ein bisschen zu Coach Mentor, Nachhilfelehrer, Unterstützer, Informationsdifferant, und das ist etwas, was Beni, ich hab neulich große Studie geschrieben über die KI-Einsatz in der Compliance. Ich weiß genau, ich hätte ungefähr nicht kann schnell schreiben, ich hätte acht bis dem Wochen gebraucht, ich habe mir Weihnachtenzeit genommen, acht Tage, wir waren fertig. Extrem stark. Als Google ersassen oder mal kurz eingehaken ist natürlich ein bisschen das Problem mit den Fakten. Ja, also interessant, dass ich so für Bücher geschrieben habe laut ChatGPT. Also ein bisschen ähnlich würde ich das formulieren wie die frühe Phase von Google. Da hatte man hier auch große Schwierigkeiten, man fragt da irgendwas, man trägt irgendwelche Dokumente, man hat überhaupt noch kein sauberes Ränking, irgendein Aufsatz, den ein Student im ersten Jahr geschrieben hat, wird gleichgesetzt mit einem Profi nach 20 Jahren Berufserfahrung, das hat sich aber am Laufe der Zeit entwickelt. Und im Übrigen ist ChatGPT ein System, mit dem man interagiert. Also genau wie in unserer Diskussion nimmt man ja das, was der andere sagt, nicht unreflekt wird. Der hat noch nie ein Buch geschrieben, das weiß ich doch. Also diese das Selbststände. Also selbstständiges Denken ist nach wie vor ziemlich gefragt, vielleicht sogar noch mehr. Das glaube ich auch nicht her. Wie hat ChatGPT dein Leben verändern, nutzt es auch als Coach oder gibt es bei euch noch Coaches bei Siemens? Sowohl als auch. Nein, ich nutze das ähnlich, also das ist auch mein Kompliment zu Google und wenn ich inhaltlich nach Sachen suche, aber zum Teil auch, wenn ich nach Textbaustein suche, dann nutze ich das gerne. Und ansonsten beschäftige ich mich natürlich auch damit erstes um zu verstehen, wie setzen wir es in unserem Portfolio ein und versuchen mitzuhalten mit allen den Leuten, die wirklich fast davon verstehen. Und zum anderen versuche ich natürlich das auch beispielsweise im Personalbereich, auch mit zu verstehen, wo wir das am sinnvollsten mit einsetzen können und gerade im ganzen Bereich lernen. Ich glaube, dass das ein enormer Gewinn ist. Wir haben ja heute schon personalisiert, es lernen, aber das wird eben auch nochmal, so wie du das jetzt gerade beschrieben hast, die Dinge viel, viel mehr individualisieren und passt genau und Zeit genau machen und du hast die 4,2 Millionen Bewerbungen angesprochen, da nutzen wir das natürlich auch. Und ich glaube auch da ist es spannend, weil es wie genau, also was macht die KI genau? Ja, also die KI, die durchforsten natürlich das, was da reinkommt und versucht es zu matchen mit dem, was wir auch an Jobprofilen eingestellt haben. Und ich glaube, das, was einfach für uns gut ist, aber eben auch für die Leute, die es bei uns bewerben, ist, dass es sein kann, dass wir die auf mehr Stellen Menschen können, als sie sich selber vorgestellt haben. Und selber merken, das, was ich auch sagen muss, ist, dass die Systeme zum Teil natürlich auch nicht 100%ig ausgereift sind, also Bewerbungen, die auf Englisch reinkommen, die kann das System besser, als welche, die auf Schwedisch reinkommen. Also auch dann merkt man, dass diese Technologien natürlich auch noch dabei sind, zu lernen. Das Problem ist ja entschuldigung, dass sie unterbrechern, aber das Problem ist ja, wenn ich mir Bewerbungen anschaue, wir kriegen nicht ganz 4,2 Millionen, aber wenn ich mir die Bewerbungen anschaue, dann sind die zum Teil absurd lange KI-generierte Texte. Also ist es jetzt so, dass beim Bewerbungsprozess nur noch irgendwelche KI's miteinander enttagieren? Nee, ich glaube, das, was die KI macht, ist, dein Lebenslauf einfach anders auseinanderzunehmen. Und die Dinge, die nicht so wichtig sind, beiseite zu tun, aber vielleicht auch auszuarbeiten, welches Gehts- und Fähigkeiten, um mitbringt und nicht nur nach Jobzitteln, die du irgendwann mal in der Hattest zu gehen und daraus einen Match zu generieren. Okay. Sabina, du hast in einem Interview vor einiger Zeit mal gesagt, die Zukunft der Industrie, der deutsche Industrie, ich glaube ich in dem Zusammenhang, was gemeint, wird von KI geformt. Denkt ja erst mal toll, aber was bedeutet das eigentlich konkret? Dass wir nicht bezogen, meine ich, jedenfalls auf allein die deutsche Industrie, sondern wenn man versucht, diese vierte Industrielle Revolution, die ungefähr begonnen hat, 2010, wenn man die auf ein einziges Wort verkürzen würde. Also wie Dampfmaschine für die erste, das hat für uns zulässig, dann ist das KI. Also was hier passiert ist, technische Systeme werden erst malig intelligent. Und wer das begreift und wer seine Prozesse dementsprechend verändert, der wird in Zukunft auch vorne mithalten und wer das nicht begreift, der wird es eben nicht. Und was man auch sehen muss, ist, dass im Abstand zu der zweiten industriellen Revolution, die hat ja vor allen Dingen Produktionsprozesse und dann intra losgistig, also sehr stark den Produktionsbereich betroffen, weil es eben um physische arbeiten. Diese vierte, die trifft weiterhin physische Arbeit, immer pullere Robots, aber vor allem eben kognitive Prozesse. Wie beispielsweise den eine Chefredakteur ist. Und vor dem Hintergrund dieser Breit ist dann Zeitbücher zu schreiben. Mit dem von Chattsypti, weil er geht schneller. Ich darf mir mit Chattsypti und schreiben, ich bin ja noch skeptisch. Also wir sehen es schon, also wir haben neulich einen Text angeliefert, gekriegt von einem freien Mitarbeiter und der war offensichtlich KI geschrieben, es hat einfach jeder sofort erkannt. Und wenn wir es veröffentlicht hätten, hätte die es auch erkannt. Ich glaube, das wird alles kommen, aber wir sind noch nicht soweit. Aber lass uns bei dem Industrie-Thema nochmal in der Sekunde bleiben, denn damit wir das mal verstehen. Was heißt denn das eigentlich konkret? Die Unternehmen müssen da ja verstanden, aber was müssen sie konkreten? Was wird konkret passieren? Ja, wir werden eine sehr viel höhere Automatisierung. Wir haben es eben mit dem Personalbereich bereits begonnen zu diskutieren. Wir werden natürlich KI innerhalb von unseren Produkten haben, sagt "Auto nummes Auto". Das ist relativ klar. Wir werden unsere Produktionsanlagen verändern. Da haben wir jetzt schon viel robotische Systeme, die sind teilweise kunstum, die werden wir mit KI erhänzen. Aber wir werden auch solche Prozesse, die eher querligend sind, die auch branchenübergreifend sind, HR, Finanzkontrolling und so weiter. Die werden wir weitgehend KI gestützt abwickeln. Und das ist natürlich eine komplette Veränderung, führt auch zu ganz anderen Transparenzen und für damit nachher, ich weiß, du willst ja auch immer ein bisschen auf die kritischen Aspekte, führt natürlich auch zu gewissen ethischen und fragestellungen, die sich dadurch ergeben. Und zwar? Ja, wenn ich eine komplette Transparenz über einen Unternehmen erzeuge, passt das dann in der Form mit der DSGVO zusammen. Wenn Mitarbeiter Fehler machen, die ich erkennen muss, weil aus Konkleinsgründen nicht sie abschalten muss. Gleichzeitig jetzt aber möglicherweise ich ein Übertritt habe, einer Regelung in den Bereich von Privacy, wie ich damit eigentlich um. Also an den Naus solchen Stellen, ich habe als Chef eines Unternehmens muss sich den Schaden vom Unternehmen abhalten. So und wie weit gehe ich da, wenn ich an die Grenze zu Privacy komme, weil der Schaden ganz offensichtlich durch einen oder mehrere Mitarbeiter ausgelöst wird? Und ich erkenne das. Bis ja, habe ich möglicherweise den Strafvogestraus spieren können. Ich erkenne es jetzt. Judith, nimm uns doch mal mit in AI Lab in München. Nimm uns doch mal mit in dieses Labor, was passiert da an? Was arbeitet ihr? Wie kann man die Zukunft der Industrie da vielleicht schon sehen? Ja, ich glaube es auch noch mal wichtig zu sagen, dass wir uns natürlich die KI aus unterschiedlichen Blickwinkeln angucken und wir haben Kerntechnologien, die unsere Technologie treibt, dazu gehört, Datenanalytik und die KI, auch solche Sachen wie Cybersecurity. Und wir versuchen gerade über diese Gruppe uns so ein bisschen in Überblick dazu verschaffen, was eigentlich Use-Case sein können, die für uns interessant sind. Denn das Kalieberkeit ist natürlich auch für uns einen Thema. Und es gibt vieles. Das kommt aus der Zeit, das, was du regelbasierte KI-Nens-Industrielle, KI, wie wir sie eben seit 30 Jahren schon kennen, und die auf Algorithmen basieren und wo wir, was ich predictive maintenance nah so vorhersehende maintenance machen, Wartung machen. Es gibt Produkte, die wir heute entwickeln, da finden wir Water-Leakages in Systemen. Also die Welt braucht jedes Jahr ein Prozent Wasser mehr, 30 Prozent geht aber in Rohren verloren. Das sind superinteressante Anwendungsfälle. Wir machen etwas, dass wir den industriellen Kupiloten nennen. Was gesagt, wir haben vielen Robotics, die zum Teil, wenn ich sehr intelligentes, leben in Käfigen, heute erlaubt uns die Verheiratung mit der generativen KI, die eigentlich aus dem Käfig zu holen und die direkt anzusprechen. Es muss auch nicht mehr gekodet werden, das übernimmt die Sprache. Das heißt, also ich kann meine Experten auch für die wirklich schwierigen Sachen nehmen und haben die Möglichkeit, hier anders auf dem Schnapp, auf dem Schnappflot zu agieren. Wir gucken uns aber natürlich auch solche Sachen wie eigene Prozesse an. Bei mir sitzt nun zufällig auch die Schätzervice des Organisationen, die guckt natürlich, wo wir KI auch in Prozessen gut einsetzen können. Byonic Agents, wo früher vielleicht eine Mitarbeiter nach einer Rechnung oder Ähnlichem gesucht hat, das kann heute alles die KI. Andere Anwendungsfälle, die uns interessieren, ist beispielsweise aus der Mobility, da kriegen wir zum Teil 1.000 Seiten für Nintendo. Heute kann die KI sowohl über die Sprache als darüber grafischend. richtigen Informationen in Rekordzeit daraus holen. Also das sind Sachen, die sind für uns interessant, weil wir daraus Produkte entwickeln, die wir zum Teil selber nutzen, aber dann eben auch für unsere Kunden, die Anwendung bringen. Und zum anderen sind es einfach interne Prozesse, die uns schneller machen. Effizienter wird dann so ein Unternehmen wie Siemens im Backoffice durch all die Technologien, kann man das sagen? Also, da ist man eine Glasgugel genauso gut wie die von jedem anderen. Also, wir haben ChatGPT mal gefragt und haben die Antwort von alles zwischen 15 und 50 Prozent bekommen. Also, die im coding-Bereich wissen wir, dass das simples coding wahrscheinlich 40, 50, 60 Prozent die Leute effektiver macht. Auf dem Shopfloor sind es wahrscheinlich eher 15, 20 Prozent. Alles, was Prozesse sind, ist wahrscheinlich irgendwo dazwischen. Überall da, wo wir Knowledge Management heute querliegend machen. Was heute mühsam Leute in ihren diversen Abteilungen machen, das sind Sachen, wo die KI glaube ich super quer läuft. Und wir, wir tolle Produktivität kriegen. Aber ich würde gesagt, wenn du mir es auf ne Prozesse festnageln willst, denn der wird falsch sein, bei Definition. Das sind ja Themen, mit denen sich Unternehmen auf der ganzen Welt beschäftigen. Und ich frag mich in dieser ganzen Diskussion immer, wo steht eigentlich Deutschland und Europa in diesem großen kräftes Spiel der KI-Supermächte USA und China. Und es gibt ja die Teese, die sollten wir jetzt mal diskutieren, dass Digitalisierung ja immer in zwei Tappen verläuft. Das haben wir im Internet so gesehen. Erst entsteht das Consumer-Internet und dann so eine Art, das B2B-Internet, ja, dann werden die ganzen Geschäftsanwendungen und so weiter digitalisiert. Es gibt die Teese, dass das bei der KI wieder so sein wird. Also Chat GPT war ja erstmal lustig. Man konnte mit dem Ding plaudern und jetzt verstehen die Unternehmen, die langsam damit machen können. Und dann gibt es immer die Teese, ja, und jetzt geht es aber um viel spezialisierter Daten und die Unternehmen brauchen, haben eigene Anforderungen. Und das ist die große Chance für Europa. Und da frage ich mich jetzt, ist das eigentlich wirklich so? Oder wenn ich schon Industriekopilot bei Siemens höre, steckt da ja garantiert ein Microsoft hinter, sonst hätte man sicherlich einen großen Markenrecht streit, weil das Ding von denen heißt auch Co-Pilot. Ich frage mich, ist es nicht am Ende so, dass wir dann doch wieder all unsere hardware an der amerikanische Software anschließen. Und dann frage ich mich, was bleibt dann eigentlich übrig von diesem großen Wohlstandsgewinn, den die Technologien bringen, weil sie effizienten bringen und Wertschöpfung generieren? Was bleibt davon dann in Europa? Vielleicht fangen wir mal mit dir an und dann machen wir mit ihr weiter, Judith. Also ich würde das abschichten, wenn ich solche Systeme anwende, um z.B. Sensoren von Siemens zu optimieren, schneller produzieren zu können. Dann ist das das man riesiger Vorteil, dass ich mir auch wünschen würde. Wir hätten nicht nur SAP als großen Digitalkonzern in DAX kaputt. Ich glaube, da müssen wir nicht drüber reden. Aber das eine ist ja die Frage, welche Systeme setze ich ein, was ist dann tatsächlich auch mein Produkt? Ich mein, das andere Beispiel ist, ich kann mit dir eine Videokonferenz mit einem amerikanischen, mit einem chinesischen, mit einem von mir aus japanischen Notebook genauso führen. Und die Qualität wird nicht besser oder schlechter, weil es kein Deutsch ist. Also zunächst mal sehe ich diese Systeme als Tools. Und wir sollten gucken, was können wir und wo wir richtig gut sind. Und diese Tools ohne lange Diskussion, wo wir machen Microsoft Reich sofort einsetzen und zwar in der kompletten Breitseite. Die zweite Frage ist dann, wie kriegen wir das Ganze so hin, dass wenn ich beispielsweise in Rationsprozess über solche Systeme mache, die Daten hier bleiben, die nicht mitgelesen werden können. Also wie ganze Cybersecurity privacy frage von solchen Daten. Es ist dann die zweite und die dritte ist dann, wie kriegen wir den nächsten Microsoft hierher? Und so in diese drei Schichten, wo ich das mal zerteilen. Aber ich würde nicht die dritte Frage diskutieren, so lange, dass ich keine Zeit mehr habe, über die erste nachzudenken. Absolut, ist ja richtig. Aber für mich bleibt in dieser Diskussion halt dann doch immer ganz viel Wunsch denken. Und das nächste Microsoft ist weit und breit nicht in Sicht. Und ich würde ja gerne erst mal verstehen, in welchen Feldern hat eigentlich Europa so eine Art von USB? Ich kann ich sagen, aber nach Chance in diesem großen Wetschtreib der KI Supermächte jüdelt. Also ich glaube, dass für mich die Frage ist, wer kann eigentlich was am besten und wo gehen auch auch Gelder hin? Denn alles, was wir mit Generative AI beschreiben und large Language-Modelle, die wollen ja auch trainiert sein. Die wollen ja trainiert sein auf große Datenmengen. Das kostet alles Geld. Und wir werden als Siemens kein Lieding-Campagne mehr werden wollen in diesen Sprachmodellen. Das sind einfach andere schon weiter voraus. Aber ich glaube, wo es spannend wird, ist in an welcher Stelle kann man eben diese Systeme jetzt verheiraten. Und wo verlassen wir uns auf Partner, aber in der Kombination entstehen neue Möglichkeiten. Und wir haben in Deutschland immer noch eine Wase, sind das industrielle Basis. Und wir wollen wir mal hoffen, dass das auch weiter so bleibt. Und ich glaube, wenn wir eben auch für bestimmte Anwendungsfälle nach wie vor in den Lied gehen, dann haben wir auch etwas, was wir nach wie vor exportieren können. Und ich wüsste nicht, warum das nicht möglich sein sollte. Aber ich glaube, man muss eben schon auch genauer hingucken und sagen, was wo sind andere schon voraus. Und es wird so viel Geld nötig sein. Wir werden wahrscheinlich trotzdem nicht dahin kommen. Aber wo er geben sich Möglichkeiten, weil wir einfach in einem bestimmtes Feld in der Tiefe kennen, Domain knowledge haben und das verheiraten wir jetzt mit etwas, was andere besser können. Das gesprochen von Produkten, die man exportieren kann, Sabina, digitale Produkte zu exportieren, skaliert halt mehr, ne? Als Dinge in große Container zu packen und in ein immer schwierigerem Umfeld weltweit zu verschiffen. Was könnte das für digitale Produkte sein, die dann aus Europan alle Welt verschift werden können? Ich bin gar nicht sicher, ob es unbedingt digitale Produkte zunächst einmal sind. Ich glaube, stärken, stärken. Es werden die Kombi sind sehr, sehr gut in der Design von Hardware-Komponenten, beispielsweise, durchaus auch ein komplexes Automatisierungslösung, was dann ja eine Mischung ist von Hardware-Mittelware und Software. Und wir sollten KI einsetzen, um diese Systeme noch schneller, noch besser zu trainieren. Sie noch schneller zu entwickeln. Sie anzupassen von einer Gruppe, wo sie bereits eingesetzt werden, auf andere Branchen und so weiter. Ich würde es viel stärker abspringen, von dem, was wir gut können. Wir haben, und da kommt ein zweiter Punkt dazu, wir haben als Vorteil in Deutschland, Europa, extrem gut ausgebildete Leute. Das hat nicht die ganze Welt. Und wenn wir jetzt den Judgepiti, ich weiß nicht, wer das mal ausprobiert hat, also für mich code der den halben Tag. Ich sage dem, ich brauche jetzt einen Code Traveling Selbstman für fünf Städte. Das ist der kürzeste Weg zwischen den fünf Städten, in Paisern, übrigens. Das Ding ist innerhalb von einer Minute, habe ich das gebräumt. Und was machst du denn damit? In dem Fall habe ich es geschrieben für einen Kollegen, der hier in NRW sitzt, der fünf LKWs hat, der Gelegenheitsverkehre macht, und der wissen wollte, wie soll ich denn das roten? Und der hat ja gehört, es gibt ein Algorithmus Traveling Salesman. Und wie Sabina, wo krieg ich jetzt ein Programm her, was das kann? Wo finde ich jetzt das Software boot? Ich habe keine eigene IT. Ich habe gesagt, du setzt dich vor den Judgepiti und erklärst dem, was du mir gerade erklärt hast. Und dann hatten wir den Code, und dann haben wir ihn innerhalb von zehn Minuten laufen lassen. Also, worauf ich hinaus möchte, ist, dass wir haben uns immer beklagt, über erstens Fachkräftemangel gemeint, und im Mindbereich, im Speziellen, und noch spezieller im Programm hierbereich. So und jetzt sind wir in der Lage, dass jeder, wie er hier sitzt, ob er jemals programmieren gelernt hat oder nicht, seine Domenenkenntnisse, die er da sicher besitzt, direkt in diesen Judgepiti oder Lama 3 oder sonst was, reinprompten kann und den Code rauskriegt. Das heißt, plötzlich ist das am besten ausgebildetste Volk, Nationen, Gruppe, Team wieder vorn. Und das macht mir eigentlich viel Mut. Und wer das noch nicht ausprobiert hat, sollte das wirklich mal machen. Was programmiert das als Nächstes? Ich habe im Moment gerade, das war aber eher ein Experiment. Ich habe im Moment wieder so Trick, Taktor und so komplettes Spiele gebaut, weil ich mit denen etwas bestimmtes Überprüfen wollte. Ich wollte wissen, wenn ich einen Code nehme, also alle sagen immer, die Spezialisten auf dem Gebiet, ja, so ein kleinen Schnipsel, das kannst du gut machen, so ein Traveling Salesman oder irgendwie so ein Baustein halt. Aber der richtige, du kannst dich nicht vor das Ding stellen und sagen, Programmier mal SAPT nach. Okay, würde ich jetzt auch erst mal glauben, dass das so nicht geht. Aber meine Frage war, wie weit kann ich eigentlich gehen bei komplexen Programmen? Und dazu ist eine ganz zentrale Frage, wenn ich immer wieder sagst du jetzt, was du bei dem Trick, Taktor, noch einen User-Interface dran und diese Funktion und diese greift der auf das alte Programm vernünftig zu und hängt, wie so Module dran und kann ich auf diese Weise schichten, Weise aufbauen. Oder fängt der Vogel immer von Formen an zu bauen. Dann habe ich nämlich alle Tests, die schon gemacht habe, verloren. Und das war das, was ich jetzt gerade am Wochenende etwas intensiver gemacht habe. Bei all der Begeisterung. Bei all der Begeisterung für Technologie ist, schlägt dieser Technologie ja auch große Sorge entgegen. Es gibt dann die großen Zahlen, ich erinnere mich an die ersten großen Magazingeschichten, die sind schon vor mehr als ein Jahrzehnt erschienen, wie viele Menschen arbeitslos werden. Es gibt bis heute diese Studien. Ich frag mich immer, ob es am Ende nicht vielleicht so ist, dass die KI gar nicht schnell genug kommt, um all die Jobs zu automatisieren, die nicht mehr besetzt werden können. Aber fakt ist, es gibt ja doch große Sorgen in den Belegschaften, bei den Menschen, Judith, und ich frag mich, wie steuert man eigentlich ein Unternehmen durch diese Zeit, wie sorgt man dafür, dass man eben nicht die Menschen vielleicht auch ein bisschen weiter weg sind von digitalen Fragestellungen, dass sie einfach abschalten, dass sie Transformationsmüde werden, dass man sie in diesem Prozess irgendwo verliert. Vielleicht ganz generell. wir sprechen dann auch über Siemens, aber was sind die Dinge, die du auch in deinen letzten Stationen gelernt hast über Transformationen, die eigentlich immer gelten, die man jetzt unbedingt anwenden sollte? Das eine ist, da haben wir hinter den Kulissen schon mal, hat sich eine Reaktion oder hatten wir eine Reaktion von Savina, die eine ist, ob man, ob man Menschen wie Kinder behandelt oder ob man sie wie Erwachsene behandelt. Und eine der Sachen, die mir wichtig war, auch jetzt im Wieder zurückkehren nach Deutschland und auch in der Zusammenarbeit mit Betriebsreden, mit Sozialpartnern, ist einfach auch so bestimmte Sprache anzupassen. Und ich mag zum Beispiel den Begriff Job-Sicherheiten, ich den hat es nie gegeben und der ist auch was, das gibt den Eindruck als würde jemand dafür sorgen, dass du jetzt sicher bist. Es ist natürlich totaler Blödsinn und in heutigen Zeiten es recht. Also kannst du eigentlich nur da drum gehen, dass wir uns so stark machen wie möglich, im Sinne von, kann ich mit Veränderungen umgehen, bekreif ich die als Bedrohung, wie oft habe ich eigentlich und wann habe ich eigentlich das setz mal wirklich was lernen müssen und mich auch diesem Gefühl aussetzen müssen, dass es irgendwie unangenehm ist, weil ich gerade nicht weiß. Und oder ob ich einfach eine sehr paternalistische Iran gehensweise habe, wo ich sage, wir kümmern uns schon und… Klingt so ein bisschen nach Olaf Scholz, aber das ist ein anderes Thema. Genau, es ist ein anderes Thema, aber hat, wie gesagt, auch aus meiner Sicht, können wir auch gleich noch mal darauf zu sprechen kommen, hat für mich auch wirklich was damit zu tun, wie wir heute auch auch mit Menschen umgehen und ob wir denen was zumuten oder nicht. Und Veränderungen ist auch zum Mutum. Das ist einfach so. Aber Veränderung ist auch was Spannendes, ist auch was Schönes und die Frage ist, wie positioniere ich die Dinge? Und aus meiner Sicht ist eine der ganz wichtigen Sachen, wie oft sind eigentlich Menschen Veränderungen ausgesetzt. Ich bin, als ich in meinen Maßzeiten gab es einmal zwei Bereiche, die wir gemört haben, der in einem einen hatten, die Leute in der durchschnittliche Zeit in Rolle von 10, 15 Jahren, in der anderen waren es eher zwei, drei. Die einen hatten duften nur deutsche Führungskräfte, die anderen hatten, jetzt zum Teil auch im Ausland sitzen. Jetzt raten wir mal, wer mit der Veränderung besser umgegangen ist. Also aus meiner Sicht gibt es einfach Dinge, die wir anlegen können in der Art und Weise, wie wir erstens an Menschen kommunizieren und sie dann zweitens eben auch in Dinge zur Verfügung stellen, mit denen sie dann umgehen können. Und ich glaube, dass was wir als Unternehmen machen müssen, ist die Zeit bereitstellen, die Infrastruktur bereitstellen. Es wird viele psychologische Sicherheit gesprochen. Also kann ich darf ich hier auch was falsch machen oder nicht. Und das sind, glaube ich, die Dinge, die besonders wichtig sind. Und was ich grade in Deutschland und gerade auch in Ingenieurskulturen wichtig finde, wir sind auch vom Schulsystem her immer noch sehr stark auf Wissen und Erfahrungen dann später im Berufsleben eingestielt und danach befördern wir auch. Und ich glaube, es ist viel wichtiger, dass wir daneben stellen, nicht ersetzen, aber daneben stellen, kritisches Denken, Kreativität, vernetztes Denken, Zusammenarbeit. Das sind eigentlich die Dinge, die dann in der Zusammenarbeit auch mit solchen neuen Technologien, die die Musik machen. Und da werden wir nicht jeden, da werden wir nicht jeden an Bord haben. Aber wenn wir davon ausgehen, dass heute jeder Technologien-Nahe-Job wahrscheinlich eine Wissenzeit, weil es Zeit von fünf Jahren maximal hat, dann können wir uns einfach auf nichts ausruhen. Und das ist ja auch eine Wahl, die jeder von uns hat. Aber dann dürfen wir uns auch nicht wundern, noch, dass die Konsequenzen unterschiedlich sind, wenn wir auf die Reise nicht mitgehen. Wie klar sagt man, dass es den Leuten, wie klar sagen sie, das sagst du das auch den Kollegen? Ich kann mich gut erinnern, dass ich ganz zu Anfang als ich kam mal so eine Unterhaltung auch mit einem der Betriebsreise hatte, der sagte, ja, aber du kannst niemanden zum Lernen zwingen. Aber es muss doch auch klar sein, dass wenn jemanden nicht lernt und nicht weiter lernt, dass das irgendwann auch Konsequenzen hat. Und an der Stelle ist mir einfach wichtig, dass wir eine Erwachsener Unterhaltung miteinander führen. Und dass wir auch daran appellieren, dass das einen Stück weit jeder seines Glückes schmied ist. Und dass es um Befähigung geht, und dass wir uns selber befähigen und auch selber einen Interesse daran haben. Und noch mal, ich glaube, wir haben als Firma eine Verantwortung zu sagen, ungefähr da geht es hin. Das sind wege, wie man dahin kommen könnte. Das stellen wir euch bereit. Und dann ist es an jedem Einzelnen zu sagen, wie gehe ich damit um? Ich glaube, wir müssen uns noch kurz die Reaktion aufklären. Sabina, du bist ziemlich darauf eingestiegen auf dieses, wir müssen die Leute mitten nehmen. Und jetzt sehen wir ein bisschen, das ist das, was Juli der meinte, vielleicht. Das ist genau. Und dass das zufällig auch von Olaf Scholz kommt, ist, glaube ich, kein wirklicher Zufall. Wir haben uns daran gewöhnt, genau in solchen Konzepten zu denken. Ich muss alle mitnehmen und ich muss alle abholen. Ich bin wieder Kindergarten an noch Busfahrer. Das ist keine Erwachsener, gerechte Sprache. Und sie führt übrigens in der Konsequenz dazu, dass wenn ich jetzt versuche, alle mitzunehmen, danach sag ich es nie wieder, dass beim nächsten Mal, wenn ohne Transformation ansteht, alle bequem da sitzen und warten, bis sich wiederkommen. Und sie mitnehmen, weil selber muss man ja nichts machen. Man wird ja mitgenommen. Und ich finde das in völlig falschen Ansatz. Also, und was ich gerade hoffe, jetzt mal in die positive Richtung gewendet, dass ganze Jet-TPT-System diese generativen KI ist. Der wirkliche Durchbruch von KI hat vor zehn zwölf Jahren stattgefunden, mit sowas wie Google Classet so weiter. Das war der Punkt, wo wir zum ersten Mal Systemen hatten, die wir es mit der Komplexität menschlichen Alltags aufnehmen können. Also, wenn so ein Google-Kat durch die Straße fährt, der Herr da drin saß, erinnert euch, der war blind. Dann muss das Auto wissen, wenn man bald auf die Straße rollt, dass ein Kind hinterher springen kann. Das ist was ich meine mit Komplexität des Alltags. So, das konnten wir vor zehn zwölf Jahren. Nur wer von uns ganz genau hatte Zugang zu einem Google-Kat. Und jetzt haben wir mit dem Jet-TPT-System so ein iPhone-Moment, wo das iPhone war ja auch nicht das erste Smartphone, aber das erste, was man vernünftig benutzen konnte. Wo jeder, der einer nimmt zur Übersetzung, der nächste nimmt, ist zu einer Google-Rissache, der dritte nimmt, und so weiter. Wo jeder irgendwas hat, was man vernünftigerweise damit anstellen kann. Und das gibt uns ja gerade auch eine Chance. Gar nicht mehr herzugehen und zu sagen, wir müssen jetzt eine Schuhlung über KI machen. Jeder fängt ja oder viele fangen selber an und der Nachbar erzählt und so weiter. Und das gerade ist ein ziemliches Aufbruchsmoment, die mich auch ganz hoffnungsproh empreden sehen. Darf ich nochmal nachhaken an der Stelle? Denn du sagst, ja, wie dürfen wir nicht signalisieren, wir holen euch alle ab, wir nehmen euch alle mit. Was ist das Signal, was wir dann senden müssen und was vor allem von Führungskriften ausgehen muss? Das Signal ist ganz tapas auf, da und da müssen wir gemeinsam hin und das erreichen wir jetzt gemeinsam. Es machen wir genauso wie wir andere Transformationprozesse auch machen. Aber ohne diese Reakt oder diese Sprache, die den anderen in so eine Kindrolle setzt, ich erwarte von ihnen euch allen, das wir jetzt diskutieren, wo das Ziel ist. Wie wird sich das hier entwickeln? Wo gehen die Produkte hin? So dann ist das mal klar, was kann man damit KI machen? Wer ist das? Das ist einfach ein ganz normal durchsteuern wie jeden Innovationsprozess. Ohne dieses, ich beharche meine Materie und ihr sie nicht. Ich glaube, wie Berand hat mal gesagt, der Respekt vor dem mündigen Bürger verlangt, dass man ihm Schwierigkeiten nicht vorenthält. Und ich glaube, das gilt eben auch für jede Transformation. Ich glaube, die Leute wollen wissen, wo die Reise hingeht und das am Ende auch was steht, was attraktiv und ansprechend ist. Aber das ist auf dem Weg dahin auch Schwierigkeiten. Und ehrlich gesagt, das weiß auch jeder. Das weiß jeder in Betrieb. Und das weiß auch jeder mündige Bürger. Und ich glaube, das, was die Leute verrückt macht ist, ist, wenn das so rinnernde Kartoffeln raus, was das Kartoffeln geht, was eigentlich das Mittel der Wahl ist. Das stiftet Verwirrung und das ist wenig hilfreich, aber zu sagen, wir wissen vielleicht nicht genau, wie es aussieht und auch nicht genau, wie es am Ende aussieht, aber wir kennen die große Richtung und wir geben Leibplanken, wie man dahin kommen kann. Und ansonsten behandeln wir die Menschen wie mündige Bürger, das hilft immer. Weil ich doch einer Gänzung, wenn ich darf, Freiheit in einem Unternehmen ist ausgesprochen wichtig. Ich habe in der Bahnzeit mehrfach Situation erlebt, wo aus irgendeiner Abteilung ein kleines KI-Produkt hervorgesprochen ist, was wirklich cool und super war. Und was ehrlich gesagt nur, dass er per Vorsprissen konnte, weil niemanden so 100% aufgepasst hat, was da eigentlich ganz genau gemacht wurde. Also, wenn meine neutene Stückweiten-Experimentellen freierommen gegeben hat. In dem Moment, in dem ich alles durchreguliere, wir sehen wieder Firmen, die sagen, die Mitarbeiter dürfen am liebsten, auf dem Dienstrechner nicht am Besten, auf dem Privatrechner. Diese Lage-Längutsch-Model ist nicht einsetzen, da mein ich natürlich ein riesigen Fehler. Also, diesen Experimentalraum offen zu lassen, nicht komplett unkontrolliert offen zu lassen, aber weit genug offen zu lassen, das man halt was probieren kann. Und der natürlich Experimente, ich habe Experimental für Sieg auch gemacht, ja, 9/10 Mal geht es halt schief. Abgrenzen, dass es nicht zu schief geht, also dass der Schaden nicht zu schlimm sein darf. Aber den Experimentalraum zu eröffnet, das erscheint mir extrem wichtig. Wir haben darüber gesprochen, das geling nur mit guter Führung, mit Leadership. Ich erinnere mich in unserem Podcast vor einem Jahr, haben wir intensiver über das Thema gesprochen. Und auch über die Frage, und deswegen würde ich da gerne anschließen, weil das sehr interessant war, auch deine Perspektive drauf. Wie erkennst du eigentlich Führungskräfte, die in der Lage sind, große Teams, ganze Organisationen durch diese Zeit zu steuern? Ja, und das vielleicht mal auch in Zahlen auszudrücken, wir haben mal 75.000 Führungskräfte, 22.000 davon sind. was wir first-line-manager nennen. Also deren Hauptausgaufgabe ist, ein Team zu steuern. Und die kenne ich nicht alle. Aber wir versuchen zum einen vieles zu machen, um eben genau diese 22.000 zu stärken, gut auszubilden, den die nötigen Informationen zu geben. Wir haben auch analytik, mit denen wir Dinge messbar machen können, im Sinne von, welche Erfahrung haben eigentlich die Leute, die in einem solchen Team arbeiten, was bewegt, die, was bewegt sie nicht. Und wie immer haben wir natürlich auch so eine normalverteilungskurve und wir wissen, welche Teams Dinge dauerhaft gut machen, effektiv sind und welche Teams das nicht sind. Also wie wir immer sagen, Bilow Zero leben beim People Net Promotorscore. Und das gucken wir uns genau anders. Also wir schauen schon auch darauf, mit analytik, wo haben wir Probleme, wo wir nachsteuern in welchen Bereichen fühlen sich die Leute eben auch gut und wo tun sie das nicht. Und solche Fragen, wie wird gelernt, wie wird geführt, wie kann ich mich einbringen, ist eben Teil davon. Dann gibt es die Leute, die größere Organisationen führen und natürlich versuchen wir da, insbesondere auch auch die systemische Auszubilden und zu sagen, wie muss ich eigentlich an vielen Stellen in einer Organisation hingreifen, damit im großen ganzen, die Dinge in die richtige Richtung gehen oder in eine Richtung gehen. Also das meine ich damit, wenn man einmal die Strategie gesetzt hat, dann gibt es viele Organisationen, die dazu neigen, nur 1 oder 2 Hebel gerne zu bewegen, Incentives und Strukturen. Dann veränder ich die ganzen Kästien. Das ist aber eben noch viel mehr gibt, dass ich mir über Entscheidungen, wir darf welche Entscheidungen treffen, Gedanken machen. Wie ist leadership gestrickt? Wie sind die Befehlungen der Leute, dass man das einfach, wie sind Managementsysteme, dass man das in einen Einklang bringt, damit die Dinge in die richtige Richtung laufen. Darf ich dann noch mal kurz zu dem 1. Beispiel die Analyse der Teams, in denen es gut läuft? Dass der sich ja einige der Führungskräfte mal kennengelernt, bei denen es gut läuft. Was ist, was ist bei denen anders? Was machen die anders? Wie sind die menschlich anders ausgestellt, als diejenigen bei denen es nicht so prima läuft? Also, ich krieg mal das relativ schnell in Gefühle dafür. Ich spreche mal Siemens vom Grossmineshead. Ich habe in der früheren Vergangenheit mal das Proof, Improof, Modell gelernt. Es gibt Leute, die laufen in ganzen Tach durch die Gegend und versuchen eigentlich, die zu vermitteln, dass es richtig war, dass sie da sind, wo sie sind. Also, das heißt, die erklären dir die Welt und die Leben in Statements und nicht in Fragen. Also, ich bespitze das jetzt natürlich ganz schrecklich. Und es gibt viele, die gehen genau anders rum dran, die Stellen fragen, die versuchen eigentlich ihr Team laufen zu lassen, die versuchen dann einzugreifen, wenn es Probleme gibt und hinzugreifen, wenn sie müssen, aber ansonsten eben nicht, die sich weniger über ihr noch weiterhin über eine inhaltliche Aufgabe definieren, als über die Rolle, die sie dem Ziem gegenüber haben. Das ist nie sehr hilfreich, wenn auch die Rollen so geschnitten sind, dass eigentlich der Jenige der führt, auch immer noch eine große, eine große Masse an Arbeit selber zu leisten hat, anstatt sich eben wirklich auf das Team konzentrieren zu können. So, wenn ich meine, auch das ist alles nichts Neues, also das ist eine Managementreise, auf der wir jetzt auch schon zehn, zwanzig Jahre. Ich glaube aber, dass die Technologie, wie KI, bestimmte Dinge einfach auch da nochmal beschleunigt. Es wird einfach nicht der Jenige der am meisten weiß, der beste Manager nach vorne raus sein, sondern der Jenige der am besten die besten Fragen stellt und dem Team Möglichkeiten lässt. Und du hast das Wort freiert in den Mund genommen, freie natürlich immer in bestimmten Grenzen, aber das ist es doch. Also, wie kriegst du eine Organisation mobilisiert? Ich sitze am Wettelswarherplatz, mobilisiere das, was ich sehe. Aber wir brauchen, wir brauchen ja diese 22.000, die 25.000, die das täglich tun, ohne das geht es nicht. Und ich glaube, da hinzuschauen, zu sagen, welche Erwartungen haben wir an die Leute? Das ist wichtig und auch da gibt es immer eine Frage, die du Führungskräften gerne stellst, bei den, die sich schnell laufen, ob sie einen Growth-Mindset haben oder Fix-Mindset ist, glaube ich, das Gegenteil. Ich gucke mir gerne Interaktionen an im Team und dann merkt man, dass, dann merkt man das relativ schnell. Und ich lasse, die lasse die Leute gerne erzählen, wie sie eben, wie sie eben schwierige Dinge auch angehen und dann merkt man schnell, ob die über sich sprechen oder ob sie, ob sie über eine Teamaufgabe sprechen. Und ansonsten kennst du mein Lieblingsspruch, den ich allen stelle. Das ist, das ist die Frage, was möchtest du, dass ich über dich weiß. Und auch die ist eine, die interessant ist, ob die Leute, die den Lebenslauf erzählen und das, was sie alles schon mal gemacht haben, oder auf der Dir eine Aussage darüber geben, wer sie sind und wie sie agieren. Das hat noch eine andere Dimension, die dann mit KI noch viel mehr zu tun hat, nämlich die Frage, welche Rolle wird eigentlich KI eigentlich in Zukunft in leadership Position annehmen, werden überhaupt noch Entscheidungen ohne KI getroffen? Ist es zu verantworten, dass in Vorstand in Zukunft vielleicht sind wir da noch nicht, aber überhaupt Entscheidungen ohne KI trifft und wird KI vielleicht irgendwann einen Vorstand posten übernehmen. Also oder fragen wir mal an, dass um welchen Vorstandsposten hätte zu deiner Zeit die KI bei der Bahn übernehmen sollen? Wen hätte man eine Art um die Sender? Ja. Finanzkontroling. Weil zu dem Zeitpunkt, auch heute noch würde ich sagen, die Datenbundlage im Finanzkontroling-Bereich, jetzt vielleicht die dichteste und lückenloses, die wir haben. Das ist in allen anderen Bereichen nicht ganz so stark, der Fall ist zieht aber nach. Also insofern war das ein fachlicher Aussage, nicht der Aussage, unser Finanzkontroling-Bereich. Sondern es war einfach, ich hätte gesagt, da wären die Fehler am geringsten gewesen und wenn man sowas auch wo kritisch einsetzt, dann sollte man sich ja nicht dazu bitauswogen, wo es garantiert ist. Aber wird es dazu kommen, ist das die Kontakte? Wir haben in China, ich habe leider einen Moment in Namen des Unternehmens vergessen, da sitzt der erstes CEO, das ist eine künstliche Intelligenz. Die Entscheidungen sind auch nicht schlechter als dieses Originalz. Aber ein bisschen Spaß bei Seite, wenn wir, sie kennen wahrscheinlich alle dieses Modell vom autonomen fahren mit L1 bis L5, L1 ist so ganz einfacher, Assistenten L5 ist voll autonomes Fahren. Wo wollen wir da hin? Ganz klar L5, weil ich will arbeiten, ich will schlafen und übrigens ist es viel sicherer. Schon der Tesla-Auto-Pilot macht nur noch 5% der Fehler eines Menschen. Also da ist das Bild irgendwo klar, welchen Automatisierungsgrad werde ich. Im Bezug auf Prozesse in einer Organisation, Entscheidungsprozesse ist es nicht so. Weil erstens nicht mal habe ich möglicherweise Alternativen, die alle legal sind. Und ich muss mir nur überlegen, was passt zu meiner Organisation, zu meiner Zeitschiene, zu meiner Organisation DNA am besten? Insofern wird es hier bestimmte Sachen, werde ich voll automatisieren, bei anderen Sachen werde ich künstliche Intelligenzen als hochentwickelte Entscheidungsassistenzsysteme haben, die mir sagen, du kannst A, B, oder C-Mahn, die Vorteile sind übrigens die und die Nachteile und hier so und hier so und jetzt entscheidst schon mal selber, weil du hast in die Führungsverantwortung. Das erwarte ich in den aller meisten Fällen mal noch für eine sehr, sehr lange Zeit. Und eine volle Automatisierung erwarte ich da, wo es erstens wenig Fehler zu machen gibt und zweitensfalls einer gemacht wurde, eher gut reversible wäre. Bleiben Sie dran. Wenn Sie KI im Unternehmen einsetzen, kann der Anbieter am Ende mitlesen, was sie eingeben. Weil sind sie blindaten ist damit oft Schluss. Private Mode AI aus Deutschland nutzt confidential Computing. Der Dienst ist so gebaut, dass niemand an ihre Daten kommt. Nicht mal Private Mode selbst. Dadurch können sie sogar sensible Verträge oder auch Kundendaten mit KI analysieren. Unter anderem Cap Gemini und die Stadt München nutzen es schon. Probieren sie es direkt aus. Auf privatemode.ai/podcast. Es sind keine einfachen Zeiten, nicht für Organisationen und auch nicht für die Menschen, die sie tragen. Gibt es keine Blaupause? Bleibt nur eine Antwort. Mut. Der Handelsplatz Change Congress schafft genau dafür den Raum. Auch in Tierung finden, Klarheit gewinnen und Entscheidungen treffen, die etwas bewegen. Zwei Tage, jenseits der Buzzwords, mit neuen Denk anstößen und Menschen, die Wandel wirklich wollen. Melde dich jetzt an unter changeminuscongress.de und mit dem Code Podcast 26, spass zu 10 Prozent. Bevor wir jetzt gleich dann in die Schlussrunde einkehren, würde ich gerne einmal das Signal geben. Wir machen jetzt hier runde auf. Hier haben wir schon erste Frage. Ich habe eine kurze Frage. Sie haben sehr viele Überführungskräfte gesprochen und die Verantwortung von Führungskraft und Sozialmodelle, die bei Bayern, die da ihre Führungskräfte abbauen und sagen, das geht auch alles ohne. Wie stehen Sie denn da? Das sind eine super Frage, die habe ich auch noch gehabt. Ja, also ein großer Teil der Führungskräfte raus, ganz hier reich im Ebenen exakt und. Was sagst du dazu? Das sind ja keine ganz neuen Ideen. Also erstens, würde ich sagen. Das kann schon ein bisschen vernichten. Ich glaube, Sie sind einfach nur in Systemen, die anders gewachsen sind, unglaublich schwer umzusetzen. Ich glaube, da wo es auch schöne Beispiele gibt, das, was ja gerne immer wieder hochgehalten wird, ist ein Unternehmen in den Niederlanden. Genau. Das ist aber auch so groß geworden. Ich glaube, das ist einfacher als wenn man versucht, dann so einen deutschen Konzern wieder umzukrämpeln. Aber am Ende des Tages fängt es ja mit der Frage schon an, wer ist eigentlich eine Das beschreibt das eigentlich so einen Platz in der Orkbox oder nicht. Ich würde sagen, nee, ne. Liedership hat eigentlich jeder, der eine Agenda hat und was bewirken möchte. Und ich hoffe, davon gibt es viele im Unternehmen, ja, weil noch mal, also wenn die 320.000 keine Agenda haben, sondern nur die 25.000, da ist ja dann schon, da ist ja schon was problematisch. Also insofern über Modellen nachzudenken, wie krieg ich eigentlich Organisationen mobilisiert? Das finde ich, das finde ich unhandlich spannend. So die Frage, ob wir dann 22 oder acht brauchen. Das hat dann wahrscheinlich auch noch mal seine Vor- und Nachteile und muss man abwägen. Ich glaube nicht, dass wir das so schnell hinkommen werden. Aber ich betrachte das, was der gerade an Lives-Experiment mit großem Interesse ist. Und insofern ist mir einfach wichtig, dass wir ein anderes Verständnis in eine Organisation tragen. Und dass die Leute, die man sind, die nach oben gucken, wenn es darum geht, wenn es um Liedership geht. Interessanterweise, und auch das sieht sich so immer in meiner Erfahrung durch die Jahre. Es ist eigentlich egal, an welcher Stelle man in ein Liedership-Training einsteigt. Gar wie Senior die Leute sind, die da sind. Wenn es um Liedership geht, gucken wir immer noch nach oben. Anstatt auf sich. Ich glaube, das ist so, dass, was ich als erstes angehen würde. Und dann sind das spannende Fragen, die ich von außen auch geguckt habe. Frage beantwortet. Gibt es schon eine weitere Frage? Ja, sie hatten das Thema angesprochen. 4,2 Millionen Bewerbungen. Gleichzeitig werden die Bewerbungen z.B. von der KI schon geschrieben. Wie sehen Sie, dass die Bandbreite, die Sie aufgezeigt haben, an Kreativität und Mündigkeit mit der Technologie auch umzugehen? In der Übergangsphase jetzt, die jetzt kommt, wie gehen wir damit um, dass Nachwuchskräfte vielleicht nur sich selber ein bisschen Schädtipiti beigebracht haben? Und es vielleicht nicht so benutzen, wie wir es im Unternehmen beeinflussen wollen, wenn die sich bewerben und wenn die dann in unserem Unternehmen die nächsten Führungskräfte werden sollen, oder die nächsten fachlichen kompetenten Mitarbeiter. Wenn die aber nicht die Ausbildung genossen haben, die man braucht als Fachkraft. Vielleicht Sabina, erst und dann Judith? Ist das tatsächlich so ein Problem? Also ein neues Mitglied kommt in meinen Unternehmen ja in der Regel, weil sie wir sprechen von jungen Mitarbeitern, ja nicht sofort in eine Führungskraftsituation und Positionen. Insofern habe ich ja als Unternehmen die Möglichkeit, diese weitere Entwicklung, wenn es jetzt wirklich ist, ein sehr junger Mitarbeiter kommt, nach dem Studium, der kommt irgendwann in der Führungsposition nicht über Nacht diese weitere Entwicklung mit ihm zu gestalten. Mir persönlich, ich würde anders drauf gucken, diese das explorative Lernzugang, jemand, der sich diese Systeme selbst autodidaktisch vornimmt und damit rumprobiert, der wird auch relativ schnell an die Grenzen der Systeme kommen und der wird im Laufe der Zeit mal besser werden. Ich bin das wirklich in dem Gebiet ziemlich lief, aber habe in den letzten zwei Jahren auch enorm viel dazu gelernt. Insofern wurde ich die Leute eher am Mutigen tatsächlich diesen Weg zu gehen, mit allen Fehlern und erst mal in Perfektionen, die es dabei gibt und die Organisation selber muss natürlich ein Stück weit Standard setzen, die Weiterentwicklung fördern, die Ziele setzen. Ich persönlich glaube nicht, dass das an Widerspruch ist. Wie wird? Ja, ich überlege wie ich die Frage beantwortet. Also ich denke mal an das Wort Digitalisierung. Wir sind ja auch heute hier bis zum Thema Digitalisierung unterwegs. Da gibt es hier die Mahansier und wir sind deutsche Bürokratie zum Teil eben immer noch da. Und das ist mit der KI ja nicht nicht anders. Das ist einfach eine neue Technologie, die ist in Abling, die lernen wir, die lernen wir über die Zeit. Manche werden sie schneller lernen als andere und einige werden einen Umfeld für sich wählen, wo sie da auch schneller hinkommen, einfach weil das Umfeld das auch erfordert, oder die Art und Weise, wie sie dann auch an Systemen im Unternehmen oder im Unternehmen rangeführt werden. Also ich glaube, da wäre ich da, weil dir das eigentlich kein Problem auf welchem Level man da jetzt eigentlich genau ist, denn es kommt so ein bisschen drauf an, welches Umfeld sie für sich wählen. Und dann ist das hoffentlich ein, das ihnen auch erlaubt, das zu lernen oder den Leuten erlaubt, das zu lernen. Und ich glaube die nächste Führungskraft wird ja nicht diejenigen sein, die am besten mit Chatchiviti umgeht. Sondern? Wie gesagt, ich glaube, zur Führung gehören ganz andere Führigkeiten. Und natürlich sollte man auch in der Lage sein, mit Chatchiviti umzugehen oder sich zumindest mal dafür zu interessieren. Aber das wird ja nicht allein einiges Kriterium sein, sondern da kommen einfach die ganzen, die ganzen grundlegenden Führigkeiten über die wir vorhin schon mal gesprochen haben und wie man Führung angeht. Nicht dein Punkt, gerade noch mal ausgerufen haben. Genau, aber nicht sicher, ob wir ihre Frage richtig mal antwortet haben. Aber ich würde auf dein Punkt noch mal aufgehen, dass die nächste Führungskraft oder eben nicht die die Chatchiviti am besten umgehen kann. Nein, das ist ein Punkt, den wir vorne gar nicht diskutiert haben, aber der vielleicht noch mal wichtig ist. Nein, wenn ich ein Prost dann nehmen würde und alle Algorithmen der KI sozusagen als ein Pinpoint draufmachen würde, dann wären diese Large-Lengagementelle genau Eier von diesen Pinpoints. In dem aktuellen Impact, das ist natürlich ein ziemlich großer Druck, das ist klar. Aber wir werden, und das hat die Frage, die beste Führungskraft wird nicht wild auf alle Probleme dieser Welt mit Chatchiviti zu gehen. Das ist ein Hammernager-Syndrom, sondern wird lernen, dass das ganz andere Verfahren, wir sprachen da Pause-Codes, über Reenforcement Learning, wir sprachen über die Kombination mit dir zu Quantum-Computing, über den Übergang zu Industrial-Multiverse, Explanable AI, anderen KI-Verfahren, also die beste Führungskraft, also mal die, die weiß, wenn man Tools einsetzt und die ihren Toolbox einigermaßen groß hat und die einzelnen Tools beherrscht und geschickt kombiniert. So würde ich die Frage nach der optimalen Führungskraft vielleicht aus meiner Sicht beantworten. Ich kann noch mal die Runde. Wir haben vorhin von Herrn Matthias gehört, wenn ich die Frage stelle, also welche Bücher habe ich geschrieben, wenn ein 1000 Bücher zitiert und kleinstimmt. Das heißt doch, die Frage war richtig, die Antwort war falsch. Und jetzt ist die Frage, wie kontrolliere ich die Antwort, denn das ist das Entscheidende eigentlich in zukünftiger Informationsverarbeitung und auch in inhaltlichen Prozessen. Wie gehen wir damit um? Der Jet-Ly-PT ist von seinem Algorithmus her so die Sein, dass wenn er nicht in der Lage ist, eine vernünftige Antwort zu geben, da Flunk hat er sich was vorher. Und das ist natürlich so, dass diese Flunker-Fasen immer geringer werden, die dichter die Daten lagen ist und je weniger er sozusagen Flunkern muss, weil er kennt die Antworten. Er ist die eine Seite der Antwort, also dichte Datenmengen immer mehr Daten führen dazu, dass er sauberer Antworten geben kann. Die zweite Antwort ist, und diese bisschen technische Erzeugung, wir werden diese alten regelbasierten Systeme, was du in das KIE einnennst. Das sind KIE-Verfahren, in denen man vor allen Dingen Regeln abbildet und dann so eine Ifs-Send-Konstruktion im Wesentlichen hat, sehr stark vereinfacht. Wir werden die mit diesen large language models kombinieren. Und auf diese Weise frameen wir die Antworten in ein zulässiges Fenster. Ich mache es an einem Beispiel. Der Angeklagte wird wegen Liebsteil zu fünf Jahren haft verurteilt. Der Angeklagte wird wegen Liebsteil zu zehn Jahren haft verurteilt. Und auch der Judgey P. T. U. O. kann man die kalischen Beide setzt, okay, ja, was zweites falsch. Weil man nach deutschen Recht nur zu fünf Jahren maximal für Liebsteil verhaftet werden kann. Einfach verknackt werden kann. So, wenn ich jetzt diese ganzen Regeln-Gesetzgebungen Regulationen vergleichsweil andere Regulungen aus anderen Kontexten nehme und dem Judgey P. T. Sager hallo zuniert und nur. Aber hier sind übrigens meine Grenzen. Und die kann ich so irgendwie, ich will zusammenziehen mit mathematischen Theorienbeweisern, ziehe ich die maximal zusammen. Und wenn ich eine neue Marketingkampagne will, dann mache ich gar keine Grenzen. Weil, leg erst mal los und dann diskutieren wir mal hinterher, was ich damit machen will. Da will ich den Jahr als brainstorming-System haben. So macht man das technologisch. So machen wir es interessanterweise auch technologisch, weil wir ja auch daran arbeiten, dass man möglicherweise mit einem Bord unsere Inhalte erschließen kann. Und die Grenze ist natürlich überhaupt nicht erlaubt, dass irgendwas erfunden wird, das in Zitat erfunden wird oder dann haben wir sofort rechtliche riesige Schwierigkeiten. Und deswegen wird eben das Feld so genau eingegrenzt, dass gesagt wird, schau dir nur Texte aus dem Handelsblatt, aus den vergangenen drei Monaten an. Und zeig bei jeder Aussage, die Quelle, wo es her ist, mit Link. Und dann lässt technisch geht's schon. Aber wie viel muss ich doch selbst wissen, zu der Informationen, die ich bekomme? Ich frage jetzt, als Arzt, mich habe sehr ein Rundtert im Computer zu graven und da wird mir die Antwort gegeben auf die Frage, was ist das? Dann hat mir gesagt, ja, das ist ein Tumor. Ich weiß aber genau, das ist eigentlich eine tuberkulose und habe auf die nächste Frage, welches Medikament nehme ich. Bekomme ich dir Antwort, dass ist ein Chemotherapäutikum und ich weiß genau, eigentlich ist es ein Antibiotikum und dann das spezifische, ich muss es messen. Und wie schaffe ich das in Zukunft, diese Falle so eng mache ich zu verdichten, dass ich nicht in diese Falle hineinlaue. Das als Mensch und das nicht als Technologie, sondern wirklich als Mensch, als Führungskraft, als Arzt, als Jurist, als wäre auch immer als Journalist, habe ich ja in der Stelle höchste Verantwortung und die muss ich ganz viel mit Bissen zu tun. Ja, und ich meine, das ist klassische Qualitätssicherung. Ich kann mir theoretisch auch vorstellen, dass in irgendeinem Wissenschaftlichen Aufsatz eines Arztes die Fehler drin ist oder in irgendeinem Lehrbuch, das korrigiert sich aber durch Systeme, wie Pierre Tupier, Revius, beispielsweise von Fachartikeln von Büchern. So lange haben wir die Diskussion geführt, wie kann ich eigentlich den Inhalt der Wikipedia kontrollieren, ist das denn wirklich? Jetzt kontrolliert keiner so ganz richtig, jedenfalls nicht ganz so eng marsch ich. Ist das dann wirklich mit einer Encyclopedia Britannica vergleichbar oder mit einem Brockhaus? Tatsächlich hat dieser Crowd ansatz heute zu der wesentlich höheren Qualität geführt. Dieses Thema machen weniger Fehler, als ich die typischerweise in einem Brockhaus habe, weil veraltet. Also klar, erstens, wenn jetchipity-al-mensch wäre, dann wäre das ein bockiger Zwei-Rigal, der sich gerade auf dem Boden trommelt, ja. Wir müssen ja aber fragen, was macht denn der in zwei und in vier Jahren? Dieses Thema haben eine wahnsinnige Leistungssteigerung. Wir werden Systeme sehen, erstens gekoppelt mit regelbasierten Systemen. Das habe ich erwähnt. Wir werden aber auch solche Systeme bauen, wie der jetchipity schreitet sich mit dem Lama drei rum und vielleicht dann mal mit dem dritten. Wenn die alle drei derselben Meinungen sind, ist die Belastbarkeit, das Ergebnis ist natürlich viel höher. Dann haben sich drei Experten unterhalten. Wenn nicht, muss eine Frage zurückgegeben werden. Wir können uns nicht einigen, bitte spezisieren, die Frage usw. Also diese ganzen Qualitätssicherungssysteme, die ziehen sich ja immer mit der Entwicklung einer Technologie mit. Und das wird hier genauso passieren. Wenn wir mal gucken, wie die Fehler dorthin sich reduziert haben, in den einen halb zwei Jahren, seit es den Jetchipity gibt, dann sieht man, dann sieht man, wo das hin geht. Und die Frage ist dann umgekehrt zu stellen, wann macht der weniger Fehler, als der begabteste Arzt, weil wir einfach nur eine gewisse Fähigkeit zur Speicherung von Daten und Verarbeitung von Daten haben, die dieses System natürlich perspektive schleicht schlägt. Das stehen natürlich zwei Fragen dahinter, erstens natürlich die große philosophische Frage, was muss man in Zukunft noch wissen? Ja. Und vielleicht sollten wir die erst mal diskutieren, was vielleicht auf die Antwort auf Herrn Grüne mal ja, was muss er in Zukunft noch wissen? Also ich glaube schon, dass es wichtig ist, dass wir nach wie vor eine gute Ausbildung haben, die uns bestimmte Grundlagen mitgibt und dazu gehört, das kritische Denken, dazu gehört, analytisches Denken, dazu gehört, kreatives Denken und dass wir eine, also wir sprechen auch häufig auch von T-Profilen, im Personalbereich, dass wir einen guten Stamm haben in einer Ausbildung, die wir gewählt haben. Natürlich ist es wichtig, dass wir weiterhin auch einen gut ausgebildete Menschen haben, auch im Fachlichen. Und dass in dieser Kombination dann die richtigen Fragen auch gestellt werden oder der richtige Moment, wo man zögert, aber wir tun immer so als oder haben eine Tendenz dazu zu sagen, dass die Systeme sind, Bayes, die Menschen sind es nicht, natürlich das halte Quatsch. Das, was sie dann bekommen durch das System, ist wahrscheinlich viel verlässlich, als wenn sie zehn Leute gefragt hätten, weil das System eben Millionen gefragt hat und Millionen Daten quellen hatte. Also aus meiner Sicht geht es eher um das, was du ja auch vorhin gesagt hast, das sind Assistenzmodelle, die uns ja nicht abschalten an vielen Stellen, sondern die uns einfach viel bessere Entscheidungsgrundlagen liefern. Und die zweite Frage, die dahinter steckt ist, wird man in Zukunft noch zu einem Arzt gehen, der nicht mit KI arbeitet. Miriam Meckl hatte das mal gesagt, dass man das wahrscheinlich nicht mehr tun wird in ein paar Jahren. Würdet ihr noch zu einem Arzt gehen ohne KI, wenn die Entwicklung so weitergeht? Ich würde, ist da eine Entwicklung der KI abhängig machen, aber ich würde zu dem Arzt oder zu dem Beratungssystem gehen, was ich zu dem Zeitpunkt für am Leistungsfähigsten hat, und gerade im Bereich einer individualisierten Medizin, den immer an einem, bei ich bekomme eine Erkrankung, die vergleichsweise selten auf der Welt auftaucht. Da weiß ich ganz genau, dass egal, zu welchem Arzt ich gehe, da hat maximal einen Case gesehen, weil ich dann zu einer künstlichen Intelligenz gehe, dann hatte ich halt die weltweiten Case gesehen, da klar hätte ich dann zu der KI-Gurusversvertrauen. Wenn es der nächste Sommer schnupfen ist, dann ist es was für eine andere Geschichte, dann brauche ich aber wahrscheinlich auch gar keinen Arzt, die Medikamente sind bekannt. Ich würde immer zu einem Arzt, zu einer Ärztin gehen wollen, die sich so viele Dinge zu eigen macht, wie möglich im Sinne des Patienten. Das ist auch die alte Diskussion, ob man den Reihenfacharzt nimmt, oder ob der Facharzt Dinge auch mit homoeopathischen und alternativ medizinischen Ansätze hat. Was eben, was KI so zu homoeopathie sagt? Genau, mal sehen, was die KI dazu sagt, aber daneben würde ich eben auch sowas wie die KI stellen. Und daraus wird doch die gute Mischung. Wie bräuchten ein begrüher vorne bitte? Vielen Dank. Genau, Sie haben jetzt, Sie haben jetzt ganz viel über die Chancen von KI in Unternehmen gesprochen. Eine Perspektive würde mich ganz, ganz stark noch interessieren und zwar die Regulierung. Also Regulierung an Deutschland, Grenzen auch in Deutschland. Ich glaube, DSG-VLO ist sehr gerade gefallen oder auch AI-Ektor für europäische Ebene. Inwiefern behindert das vielleicht auch die Entwicklung in den Unternehmen in Deutschland oder sind das vielleicht doch sinnvoller Regeln. Wo man mit der Unternehmerin anfangen, wie jetzt gerade Start-ups aufbaut, vielleicht seid Ihnen noch näher, also ihr natürlich auch da und Game Start-up aber für ihr. Das ist ein zweitzeilige Antwort. Also natürlich sind die aller meisten Regulationen erst mal im Sinne sinnvoller. Wir wollen alle kleine Kinderarbeit. Das ist ja gesellschaftliche Konsense, die wir da auf europäischer oder auch auf nationaler Ebene erzeugen. Was ich allerdings schon sehe und jeden zweiten Tag streite ich mich mit dem Musikpositiv und mit dem Sieg für Rissformen darüber, als BDI-Chef da ja auch irgendwie gerade die Landse schwingt, wenn die Erfüllungsaufwände so hoch werden, dass meine Unternehmen einfach nicht mehr in der Lage sind, das vernünftig durchführen zu können. Dann habe ich ein Problem, weil ich damit die Wettbewerbsfähigkeit Deutschlands angereife. Und dann sitzt sich mir der selben Situationen da wie vorhin hatten, dann werden halt alle Systemen in China oder in den USA gemacht und dann gebe ich halt meine Daten weiter an Facebook, etwas über Spitz und Verkürzt. Da müssen wir glaube ich schon ein bisschen in anderen Zugangsweise finden. Das ist ein Teil der Antwort. Mein zweiter Teil ist aber, dass ich auch manchmal das Gefühl habe, kannst du vielleicht noch ausführen, dass man regulatorische Barrieren, die es GVOs, mein Liebling, AI-Ekt ist der nächste. Das ist doch überhaupt nicht sauber ausspezifiziert, aber alle wissen schon, dass man jetzt ganz viele Sachen nicht machen kann, wie das funktioniert, möchte ich auch mal wissen. Also wir nehmen ganz oft, dass ein Stück weit auch zur Nichtveränderungsbereitschaften erreichen, ein, zwei Leute im Unternehmen, wenn es die richtigen bezüglich falschen sind, dass Achtung, Gefahr, Risiko und der ganze Laden wird Kopfschweue. Habt ihr solche Leute im Unternehmen guttet? Wie würde ich ergänzen? Zum einen, glaube ich, ist es wichtig, über Regulatorik nachzudenken. Und in Europa oder in Deutschland ist das, oder wir sind ja auch irgendwie verschrien dafür, aber das hat natürlich auch seine guten Seiten, dass wir Dinge uns auch gut auf den Prüsteilen stellen und sagen, was ist eigentlich richtig und was nicht. Also wir haben da, wo es waren, gab es viele, die den Vergleich zu den Social Media gemacht haben, die eigentlich ungebremst raus sind und die wir heute nicht mehr eingefangen bekommen. So also die Versuche zu sagen, wo gibt man dem Ding Leitplanken, die sind glaube ich richtig. Der AI Act versucht und auch das finde ich richtig, Dinge nach Risiko einzustufen. Jetzt kann man sich natürlich trefflich überstreiten, was ist hoch Risiko und muss besonders reguliert werden und was ist es nicht. Und ich glaube in solchen Auslegungsfragen verhädern wir uns dann häufig und stehen in Europa tendenziell eben auch mehr auf der Bremse und wir sehen das eben zum Teil auch im Gesundheitsbereich, dass einfach weil in Europa Daten nicht verfügbar sind, mit denen man eben auch weiter forschen kann und Sachen weiter entwickeln kann, Dinge abwandern. Und dann ist es am Ende des Tages keinem geholfen, zumindest mal keinem hier. So, das heißt, es ist wie immer eine Frage der Balance und die Frage auch, wer diese Regelungen gemacht hat. Und ich frage mich natürlich schon auch, wer ist in der Regulatorik entscheidend und wie gut kennen diese Leute die Technologie? Also ich glaube es gibt auch immer mehr Verantwortung für denjenigen der Regeln erfindet, dass er sich bitte schön mit der Technologien sein Implikationen auseinander sitzt und da mache ich mir in der gewisse Sorge, dass die Dinge nicht einfach auseinanderklaffen. Ich glaube hinten eine Frage und dann hier vorne gleich. Ja, vielleicht mal eine Frage an der ganz grundlegend. Wir wollen jetzt alle heute Abend vielleicht einen Hause gehen und den besten Weg finden, wie wir selbst mit AI uns auseinandersetzen ist. Selbstlernen der beste Weg, übersetzt uns vor LGBT und Tippen selbst los oder gibt es aus ihrer Sicht ein Weg, der vielleicht noch sinnvoller ist mit denen wir jetzt nicht auch ein Schirm haben. Ich glaube, dass die ist für dich die Frage. Ich könnte mir das vorstellen. Also ich wurde tatsächlich, weil es einfach die Barriere ist exakt 0, wenn sie das 3, 5 haben wir modelnehmen und nicht das 4, 0. Die 4, 0 müssen sie 20 Euro zahlen. Deshalb wurde ich tatsächlich genau an der Stelle starten. Und dann wurde ich, wenn sie das noch bisher noch nicht gemacht haben, die einfach mal ein paar Experimente machen, was immer sie interessiert. Sich ein paar Begriffe erklären, dass sie die mögliche jaweise heute Abend gehört haben. Reinforcements, Leute, ich wüsste nicht, ob weiß nicht, ob sie es definieren können, falls sie nicht, lassen sie ihnen das mal machen. Und einfach getting started. Dann wurde ich sofort, wenn sie das, du bist doch mit der 3, 5. Dann wurde ich sofort dem sagen, so zeigte mir bitte mal einen Bild. Das kann ja nämlich auch, der spricht hinten den Dalian. Das heißt, die sind sofort in der Lage, nicht nur Texte zu generieren, sondern durchaus beispielsweise ein Bild. Sagen Sie ihm Monée, aber nicht mit, es ist nicht endes, sondern hunn. Also in die Richtung weiter, überlegen Sie, ob sie einen kleinen Programmcode, heißen ist gut, wenn man das ganz schön interpretieren kann, ob sie sowas mal irgendwie machen. Und stellen Sie vor allen Dingen Judgey Bittili-Frage, so ich interessiere mich für Kai, ich weiß nicht, wo ich anfange soll, sag mal was, mach mal einen Trainingsprogramm für die nächsten 3 Tage. Ich hab pro Tag eine Stunde Zeit. Das wäre genau meine Antwort gewesen. geht noch mal auf eine höhere Ebene. Und es gibt ja schon, wahrscheinlich seit des KI gibt die Frage, ist KI irgendwann ein Lage, einen Bewusstsein zu entwickeln, Sabine als Wissenschaftlerin, wie schaust du auf die Diskussion? Was fassen wir in Bewusstseinszustände eigentlich rein? Wenn wir den Bewusstseinsbegriff eher legen auf sinnliche Wahrnehmungen, Farberkennungsfinomene, sowas in der Richtung, dann würde ich sagen, da werden wir sicherlich perspektive Schienen kommen. Wenn wir Bewusstsein eher in die Richtung interpretieren von ich Bewusstsein und damit auch ich ein schützenswertes Wesen, ich in Abgrenzung zum anderen, dann bin ich unsicher, wenn ich ganz ehrlich bin. Also dieses eher phänomenologische Consciousness, das werden wir früher oder später in dieses Themen reinbringen, auch deshalb, weil dann besser mit ihnen arbeiten können. Wann sind Sie uns an der Stelle ähnlich, haben eine selbe Wahrnehmung auf die Welt, dann macht die Interaktion vielleicht da. Für die andere Frage brauche man Philosophen. Oder wir haben viel Zeit heute Abend, das zu besprechen, Judith, die letzte Frage geht an dich, wofür sollte denn KI ein Bewusstsein entwickeln? Das ist eine gute Frage. Ich glaube, wenn ich es nochmal umdrehe und sage, am Ende des Tages soll es ja eigentlich uns Menschen stärker machen, dann würde ich mir wünschen, dass die KI durch diese Brille denkt und nicht nur kognitive Probleme löst. Schöner Gedanke. Ich sage ganz herzlichen Dank, ganz herzlichen Dank an euch beide. Vielen Dank für die vielen Fragen. Vielen Dank. Danke dir. Und damit sind wir auch schon wieder am Ende von Handelsblatt Disrupt. Wie immer freue ich mich über Kommentare in der Handelsblatt Disrupt, linkt in Gruppe oder senden Sie mir gerne eine Mail, die Details finden Sie in den Schonauts. Danke an dieser Stelle auch für die Unterstützung von Lucas Tepler und Regina Körner und Mikofecke von ProfessionalPodcast.com, dem Dienstleister für Strategieberatung und Podcastproduktion. Wir hören uns dann nächste Woche freitag wieder, bis dahin wünsche ich Ihnen interessante digitale, aber natürlich auch analoge Zeiten. Ihr Sebastian Matis. Künstliche Intelligenz soll Unternehmen produktiver machen. Sie soll Kosten senken und bessere Entscheidungen ermöglichen. Doch zwischen einem ersten Pilotprojekt und einem echten Geschäftswert liegen viele offene Fragen, welches Modell passt, was kostet der Einsatz, wie sicher ist er und was kann er verändern. Und genau darüber haben wir mit Andrea Hendrix gesprochen. Sie ist Countryhead von Infosys Germany und sie begleitet Unternehmen bei der besten Umsetzung und Einführung ihrer KI-Projekte. Nachgehakt. Andrea, wenn ihr bei euren Kunden seid, wie findet ihr heraus, welches KI-Modell oder welche KI-Lösung für den jeweiligen Anwendungsfall die richtige ist? Die Frage ist nicht, welches Modell ist das richtige, sondern die Frage ist, welches Problem muss gelöst werden. Wenn ein Kunde weiß, welches Problem erlösen möchte, dann kann das Modell entsprechend angepasst werden und entsprechend das richtige Modell eben gewählt werden. Man muss nicht immer das größte, schnellste, teuerste Modell haben, wenn es um kleine Lösungen geht. Teuer ist ein gutes Stichwort. Gerade hört man ja auf dem Begriff "Token Economics" in vielen Unternehmen explodieren die Kosten für die sogenannten "Token" und nun schaut man genauer hin. Wie können Unternehmen ihre KI-Kosten besser verstehen, kalkulieren und dann eben auch kontrollieren? Ja, "Token Economics" ist ein sehr wichtiges Thema. Man macht sich am Anfang vielleicht gar keine Gedanken darüber, was kostet mich die KI eigentlich? Ich habe mehr Nutze, ich habe mehr Automatisierung der KI dahinter liegt, die mehr KI-Leistung dahinter steht, umso teurer wirds und deswegen lohnt sich auf alle Fälle, auch die Tokens zu messen und auch zu versuchen zu reduzieren. Da muss ich immer nachhören, wie genau wird das gemessen? Die KI-Mist. Die KI-Mist, ihren Tokenverbrauch natürlich mit KI-gesteuerten Derspolz, die Kunden individuell dann eingerichtet werden. Generell das Thema Messbarkeit wird immer größer und so wie ich dich verstehe ja auch zurecht. Woran kann ich also messen, ob mein Projekt das Unternehmen jetzt wirklich voranbringt? Misse oder vergisst es, würde ich denken, also wenn ich misst, der wird nie wissen, ob irgendwelche Fortschritte erzielt, dann ist es ja immer nur Hören sagen. In vielen Unternehmen reduziert die KI-Bearbeitungseiten, so was ist natürlich messbar, aber der Mitarbeiter kostet natürlich trotzdem weiterhin Geld, denn der Mitarbeiter ist ja da. Die Qualität erhöht sich, das ist natürlich auch messbar, prognose Genauigkeit erhöht sich, das ist messbar und Kosten sinken, auch das ist messbar. Wie wird gemessen, natürlich auch wieder mit Hilfe der KI, den Auswertungen und mit Hilfe von KI-Generierten Dersports, die Mitarbeiter, die effizient mit KI-Zusammenarbeiten, das sind die Mitarbeiter, denen meist mehr wird, für das Unternehmen dann auch generieren können. Hast du ein ganz konkretes Beispiel dafür? Ein Beispiel zu nennen. Wir arbeiten mit Rolls-Royce, die machen nicht nur Autos, die arbeiten auch im Flugverkehr. Zusammen haben wir an Lösungen gearbeitet, die den Engineeringaufwand um 40 Prozent reduzieren, messbar Aufwandts Reduktion. Und wenn man sagt, okay, das ist ja schon mal ganz nett, was noch netter war, war der Effekt, dass der first time right Lösungen von unter 40 Prozent auf 75 Prozent gestiegen ist. Und der retonnen West war damit natürlich klar, die in Fachleute sind weiterhin da, als Human in the Loop für Kontrolle, für Entscheidungen auch um die Verantwortung zu tragen. Danke Andrea und wer noch mehr spannende Anwendungskases führen möchte und vor allem herausfinden will, welche Standards man haben sollte, damit aus dem Pilotprojekt wirklich eines kalibere Lösungen wird, der findet das komplette Gespräch mit Andrea auf unserem Kanal bei so klingt Wirtschaft.