Speaker 1Marie, wir haben eine E-Mail bekommen mit einer guten Frage, so wie eigentlich jede E-Mail an uns. Worum ging es da?
Speaker 2Ja, das war eine richtige Ertappt-E-Mail. Und zwar hat uns Stefan diese E-Mail geschrieben und er hat uns erstmal, wie so viele von euch, wenn ihr uns mailt, gelobt und gegrüßt und gesagt, findet den Podcast gut. Und dann schreibt Stefan, mir ist jedoch aufgefallen, dass ihr meist über Gemini, ChatGPT, Cloud oder Mistral sprecht und ich frage mich, weshalb Copilot von Microsoft nicht mit erwähnt wird. Vor dem Hintergrund, dass wahrscheinlich viele Menschen in größeren Firmen bereits oder bald mit Copilot arbeiten werden sollen, dürfen, finde ich das auffällig. Gibt es einen bestimmten Grund, weshalb Copilot bei euch kaum oder nicht Erwähnung findet? Viele Grüße, Stefan.
Speaker 1Das ist wirklich eine spannende E-Mail, weil als ich diese E-Mail zuerst gelesen habe, war mein erster Instinkt, nämlich zu sagen, ja, gibt es. Es gibt einen Grund, warum wir da nicht so viel drüber sprechen und das ist, dass diese anderen Namen, die da genannt werden, also Gemini, ChatGPT und Cloud und Mistral, das sind ja auch alles eigene Modellanbieter. Also da geht es nicht einfach nur um einen Chatbot oder um ein KI-Programm, sondern all das sind eigene KI-Modelle, die entsprechend auch natürlich deswegen relativ weit vorne mit dabei sind und meistens so das erste, über das man redet, wenn was Neues rauskommt. Aber dann, Marie, haben wir ein bisschen drüber gesprochen und haben festgestellt, dass es eigentlich als Antwort nicht wird. Wirklich genug, oder?
Speaker 2Nee, danke, Stefan. Aber also es ist höchste Zeit eigentlich, dass wir mal ausführlich über den Copilot reden, weil es ist natürlich ultra relevant in Firmen. Wir müssen uns angucken, was funktioniert da, was funktioniert nicht. Und danke, dass du uns auf diese Lücke gestoßen hast.
Speaker 1Ja, aber tatsächlich würde ich auch uns insofern in Schutz nehmen, weil ich glaube, dass es heute in der Folge nicht einfach nur darum geht, was der Copilot kann und wie man den benutzt und darum, ob er jetzt eigentlich Copilot heißt oder Copilot. Mal schauen, ob wir das hinbekommen in den nächsten halben Stunden. Sondern auch um die Frage, warum? Haben wir eigentlich so wenig über den gesprochen. Denn der Microsoft Copilot, ich sage jetzt einfach Copilot, ich bleibe jetzt einfach auf der deutschen Variante. Vielleicht kannst du Copilot sagen.
Speaker 2Ich lege mich jetzt noch nicht fest, was ich sagen werde.
Speaker 1Okay, okay, perfekt. Der ist natürlich das, was viele Leute mittlerweile nutzen in der Arbeit. Also viele Unternehmen haben den Copilot mittlerweile ausgerollt. Aber wenn man sich mal anschaut, wie viele Microsoft-Unternehmenslizenzen es gibt, dann sind es doch erstaunlich wenig. Also Microsofts aktuelle Zahlen sind, dass es etwa 20 Millionen bezahlte Microsoft-365-Copilot-Sitze gibt. Also Sitze ist, wie man in der Software quasi einen einzelnen User nennt oder eine einzelne Software-Lizenz. 20 Millionen, das klingt erstmal nach viel. Aber Microsoft hat 450 Millionen bezahlte Microsoft-365-Sitze. Das bedeutet, in über drei Jahren nach Chat-GPT, dreieinhalb Jahre nach Chat-GPT. Ungefähr drei Jahre seit der Einführung des Microsoft-Copilot sind nur ungefähr vier Prozent der Microsoft-Unternehmensnutzer wirklich Copilot-Nutzer. Und das ist für die schiere Masse, für die Größe von Microsoft, ehrlich gesagt, ziemlich peinlich.
Speaker 2Wir gucken uns heute deswegen an, was bedeutet dieses Microsoft-Produkt zurzeit? Was ist der Copilot zurzeit? Was ist bei Microsoft passiert die letzten Jahre? Was ist auch schief? Was ist aufgelaufen? Und aber auch für all die Leute, von denen Stefan zu Recht sagt, die sollen, dürfen, müssen das im Unternehmen benutzen. Was kann der heute? Was kann ich ganz praktisch damit machen? Ihr hört den KI-Podcast. Ich bin Marie Kilg.
Speaker 1Und ich bin Gregor Schmalzried.
Speaker 2Heute mein Copilot.
Speaker 1Süß. So, Marie, lass uns am Anfang von dieser Folge einmal in der Zeit zurückreisen. Und wir haben den Vorteil, dass wir mit dem KI-Podcast hier mittlerweile auch schon eine ganze Weile unterwegs sind. Und es gibt seit drei Jahren. Und das bedeutet, wir können mal reinhören in die zweite Folge, die wir je veröffentlicht haben. Das waren Fritz und ich im August 2023. Da haben wir nämlich schon mal über das Thema Microsoft gesprochen und über das Thema Copilot, auch wenn es damals noch nicht so hieß. Hören wir mal rein. Microsoft hat ja seine großen Office-Programme, PowerPoint, Excel, Word, die jeder kennt. Und die planen da wirklich Großes. Also die planen letztlich einen KI-Assistent, also ein bisschen wie, ja, wie man das fast von Siri und Alexa kennt. Nur sollte er halt quasi deine E-Mails für dich lesen können und deine Word-Dokumente für dich zusammenfassen. Und nicht nur die Sachen, die eine KI sowieso schon weiß, sondern all das, was in deinem Office-Programm drin ist. Das habe ich gesagt im August 2023. Das heißt, so lange reden wir eigentlich schon über den Microsoft Copilot. Auch wenn es den damals noch nicht gab, also zumindest nicht unter dem Namen. Und ich sage mal, Schnitt nach heute, ja, aus der Sicht von damals ist es eigentlich absurd, diese Zahl, über die wir gerade gesprochen haben, oder? Also aus der Sicht von damals hätte man noch sagen müssen, Microsoft war doch von allen Unternehmen am besten positioniert, um diese ganze KI-Revolution, dieses KI-Wettrennen, komplett für sich zu entscheiden.
Speaker 2Ich kann mich nicht mehr genau erinnern, wie wir da damals drüber nachgedacht haben. KI war neu, es gab irgendwelche Start-ups wie OpenAI und noch ein paar Namen, die man damals noch nie davor gehört hat. Und Microsoft war, genau wie Google, einfach eine Firma, die schon einen riesigen Markt hat, die schon total viel Tech-Expertise hat und die einfach insgesamt eigentlich perfekt aufgestellt war, um aus dieser KI-Revolution viel zu machen.
Speaker 1Ja, es gab eigentlich, so würde ich sagen, drei Gründe, weshalb die so toll positioniert waren. Einmal, du hast es gerade schon gesagt, einfach ein riesen Vertriebs- und Infrastrukturapparat, so OpenAI. Aber ein Gefühl, so ein paar Verrückte in einem kleinen Labor, die ihre KI-Modelle gebaut haben, die hat ja niemand als Unternehmensdienstleister ernst genommen. Also das wäre so der erste Punkt. Und der zweite Punkt, weshalb Microsoft natürlich relativ weit vorne eigentlich hätte sein müssen, ist, sie waren ja damals eigentlich genau richtig positioniert.
Speaker 2Sie haben mit den Verrückten aus dem Labor nämlich auch Verträge gemacht und quasi erkannt, das könnte wichtig werden. Und das wäre eigentlich, finde ich, so eine Story von ein großes Unternehmen kauft ein kleines Start-up und macht es. Das Beste daraus. Also Satya Nadella, der CEO von Microsoft, auch heute noch, der hat schon 2019 angefangen, in OpenAI zu investieren. OpenAI hatte irgendwann auch einen Exklusiv-Deal. Also es war quasi auch zwischen diesen beiden Unternehmen total klar, dass alles, was OpenAI macht, über Microsoft-Server läuft, dass die mit der Azure-Cloud arbeiten. Microsoft hat dafür früh Zugang zu den Modellen von OpenAI bekommen, also schon zu Zeiten von GPT-3. Also ganz alte, ganz schlechte KI. Ja, Microsoft schon mit im Raum und war quasi so ein Hauptpartner von OpenAI.
Speaker 1Es sah eine Zeit lang sogar kurz danach aus, ob Microsoft einfach OpenAI übernimmt und einfach aufkauft. Auch das war mal im Gespräch. Und dann der dritte Punkt. Wer zahlt denn am Ende für KI? Ja, es sind wahrscheinlich nicht die Privatpersonen, die geben am Ende vielleicht ein bisschen Geld aus, aber wirklich so wahnsinnig viel Geld macht man damit nicht. Wer zahlt wirklich Geld für KI? Natürlich Unternehmen, die von der Produktivität profitieren können. Und wer hat als einziger oder? Als einer von wenigen großen Unternehmen wirklich Zugriff auf diese ganzen Daten, auf die Excel, auf die Words, auf die PowerPoints, ist es natürlich Microsoft. Also wenn man all diese Sachen zusammennimmt, dann Stand 2023 hätte man eigentlich ganz klar anerkennen müssen, okay, Microsoft wird dieses Rennen machen, das ist überhaupt keine Frage. Aber jetzt schauen wir nach heute und wie gesagt, 4% der Microsoft-Office-Nutzer nutzen tatsächlich den Copilot im Alltag. Dem Aktienkurs geht es auch nicht mehr so wahnsinnig. Das ist nicht gut, also andere KI-Unternehmen schneiden da besser ab. Stattdessen wollen OpenAI und Entropic an die Börse gehen und eher so zum nächsten Microsoft werden, als dass Microsoft dort groß noch was davon hat.
Speaker 2Ja, irgendwas ist schiefgegangen. Also warum sind sie jetzt trotzdem nicht Platz 1 der besten KI-Labore der Welt?
Speaker 1Auch da gibt es ein paar Gründe. Grund Nummer 1, Marie, ist für mich die Tatsache, die relativ simple, dass niemand genau weiß, was der Copilot eigentlich ist. Es gibt eine Website, die können wir gerne verlinken, von einem Blogger, der hat die zusammengestellt. Das ist ein Artikel, der heißt, wie viele Produkte namens Copilot hat Microsoft? Ich habe eine Karte von allen erstellt.
Speaker 2Oh mein Gott, okay. Ich sehe eine Art Sonne mit ungefähr 5000 verschiedenen Strahlen. Und ich weiß nicht, ob ich das jetzt richtig erkenne, aber jede von diesen Strahlen ist irgendwie eine Version, verschiedene Microsoft-Dinge zu kombinieren.
Speaker 1Es ist tatsächlich so, es gibt mittlerweile 81. Also verschiedene Dinge, die Copilot heißen. Also es gibt den Microsoft 365 Copilot, ja, aber das ist natürlich nicht das gleiche wie Microsoft Copilot Studio oder wie Microsoft 365 Copilot Chat. Wenn du im Sales bist, Marie, dann nutzt du natürlich Microsoft 365 Copilot für Sales, was wiederum nicht das gleiche ist wie Microsoft 365 Copilot App oder Microsoft 365 Copilot for Service. Nichts davon ist natürlich das gleiche wie Copilot in Forms oder Copilot in Insights. Nichts davon ist natürlich das gleiche wie Copilot in Forms oder Copilot in Insights. Nichts davon ist natürlich das gleiche wie Copilot in Forms oder Copilot in Insights. Nichts davon ist natürlich das gleiche wie Copilot in Forms oder Copilot in Insights. Nichts davon ist natürlich das gleiche wie Copilot in Forms oder Copilot in Forms oder Copilot in Insights. Das sind die ganzen Copilots in den verschiedenen Microsoft-Programmen. Dann gibt es natürlich noch den GitHub-Copilot, der was völlig anderes ist, also gehört auch zu Microsoft, aber hat damit eigentlich gar nichts zu tun. Dann haben wir den Copilot in Windows, was quasi nicht ein Unternehmensprodukt ist, sondern ein Privatanwender-Produkt. Da gibt es einen Knopf. Genau, da gibt es einen Knopf. Dann gibt es Copilot plus PCs. Ja, das ist eine eigene Marke von Windows-Laptops, die so heißen. Dann gibt es den Microsoft-Copilot. Da sagst du jetzt, Gregor. Den hatten wir gerade schon. Nein, nein, nein, Marie. Wir hatten den Microsoft-365-Copilot. Das ist was anderes als der Microsoft-Copilot.
Speaker 2Das ist jetzt der kleine Copilot.
Speaker 1Nee, nee, nee, nee, nee, nee. Oh Gott. Der Microsoft-Copilot ist auch für Privatanwender. Das ist ein separater Chatbot, eine Art Chat-GPT-Konkurrent von Microsoft. Das wiederum nicht zu verwechseln ist mit Microsoft-Copilot Pro. Das ist die Privatanwender-Variante für extra Geld. Die meisten Leute nutzen den Copilot in der Arbeit. Die nutzen dann beispielsweise auch den, wenn sie im Sicherheitsbereich unterwegs sind, den Microsoft-Security-Copilot oder den Microsoft-Copilot in Microsoft Sentinel.
Speaker 2Soll ich weitermachen? Können wir da bitte Teleshopping-Musik runterlegen? Das kommt mir gerade echt vor, wie in den 90ern auf so einem neuen Live-Weirden-Kanal.
Speaker 1Microsoft hat übrigens erkannt, dass das ein Problem ist. Es gibt mittlerweile eine Hilfeseite auf Microsoft.com namens Welche Copilot-Lizenz habe ich? Da kann ich draufgehen, um dieses Problem zu lösen.
Speaker 2Nein, das weiß ich, dass das nicht so ist. Weil einen mini-kleinen Ausschnitt von dieser Verwirrung kenne ich unter anderem, als ich bei der Deutschen Welle ja auch mal mit überlegt habe, welche Erweiterungen müssen wir testen, was genau müssen wir unseren Mitarbeitenden zur Verfügung stellen. Wir haben da dann irgendwann angefangen, vom kleinen und vom großen Copilot zu reden, weil wir einfach gemerkt haben, die ganzen anderen Namen ändern sich ständig. Und was wir damit meinten, vielleicht kennen das einige von euch da draußen auch in ihren Firmen, jeder, der irgendwie mit Office zusammenarbeitet, hat eine Basic-Variante von irgendwas Copilot-artigem mit dabei. Da muss man auch nicht extra dafür zahlen.
Speaker 1Das ist Microsoft 365 Copilot Chat übrigens.
Speaker 2Danke, Gregor, genau. Das ist der sogenannte kleine Copilot teilweise.
Speaker 1Der kleine Copilot, das ist einfach ein Chatbot, ein bisschen wie ChatGPT, der kann die meisten Aufgaben erledigen, aber nicht alles.
Speaker 2Genau, weil was er nicht hat, ist die Verbindung zu all diesen 365 Programmen, dass er nämlich Word lesen kann, dass er Outlook lesen kann, dass er diese ganzen Verknüpfungen herstellen kann. Wenn du diese Verbindung haben willst, also den großen Copilot, der quasi das Gesamtpaket ist, um mit AI zu arbeiten, dann musst du extra dafür zahlen. Und das ist, das ist schon mal glaube ich die erste Verwirrung für viele Unternehmen, dass man anfängt, mit Copilot zu arbeiten, weil es heißt ja Copilot, wenn man den Kleinen hat. Und dann wundert man sich, warum ist das nicht gut? Und warum erzählt mir jemand anders, dass er eigentlich eine ganz andere Erfahrung damit gemacht hat?
Speaker 1Ja, ich denke, die meisten, die den Copilot nutzen, werden auch die meisten der Begriffe, die ich hier gerade runtergerattert habe, die werden für euch wahrscheinlich nicht wichtig sein. Die meisten Leute nutzen entweder den kleinen Copilot. Finde ich eigentlich schön, das so zu beschreiben. Also ein Chatbot, der automatisch mit drin ist in Microsoft 365, also in der Microsoft Business Lizenz oder den großen Copilot. Das ist der, der ein bisschen extra Geld kostet, der dann eben die Verbindung hat zu anderen Programmen. Das sind die, mit denen die meisten Leute zu tun haben. Ich denke, das passt dann auch. Nur jetzt versuchst du innerhalb des Microsoft Copilot, den du jetzt hast, Marie, sagen wir mal in deinem Beispiel, hast du den, einen Agent zu erstellen. Erst mal die Frage: Weißt du, was ein Agent ist?
Speaker 2Also nein, weil Agent wird auch von zehn Leuten auf zehn unterschiedliche Varianten verwendet zurzeit. Aber was meistens damit gemeint ist, ist, dass die KI was für mich machen kann.
Speaker 1Ja, bei Microsoft heißt das was völlig anderes. Ah! Im Microsoft Copilot ist ein Agent ungefähr so was wie ein Custom GPT.
Speaker 2Ach je.
Speaker 1Also, also etwas, das kann, das kann dann auch teilweise Dinge für dich tun. Aber das ist nicht die Hauptsache. Es ist eigentlich eine, eine Art festgelegtes, eine Art festgelegter Bot. Früher hießen die auch Bots im Copilot, haben es dann umbenannt in Agents. Dann, äh, die Idee, ja, wiederkehrende Aufgaben für dich erledigen kann, indem du denen einmal ein Prompt übergibst, ja. Jetzt hast du also das, ne? Sagst du, okay, du machst jetzt die Microsoft 365 Copilot App auf, weil du möchtest dir einen Agent erstellen. Was machst du dafür? Du machst das in Copilot Chat. Du machst den auf, du drückst auf Neuer Agent. Dadurch startet dann der Agent Builder. Dieser Agent Builder erzeugt einen sogenannten Declarative Agent. Dieser Agent funktioniert auf den gleichen Modellen wie sonst im Copilot zur Verfügung stehen. Dem kannst du eben eigenes Wissen zur Verfügung stellen oder einen eigenen Prompt. Das ist allerdings nicht genug für komplexere Aufgaben. Da musst du dann rübergehen in Copilot Studio. Da kannst du dann auch einen Agent erstellen. Der kann aber zusätzlich einen sogenannten Agent Flow aufrufen. Das sind so ein bisschen Automatisierungen. Und dieser Agent kann dann später einen Connected Agent aufrufen.
Speaker 2Oh Gott, es gibt auch noch fünf verschiedene Arten von Agents, oder was?
Speaker 1Nichts davon ist dasselbe wie der Agent Mode in Excel.
Speaker 2Nein.
Speaker 1Der Agent Mode in Excel ist was völlig anderes. Der Agent Mode in Excel ist auch nicht das gleiche wie der Excel-Agent, den du benutzen kannst, um aus Copilot Chat aufzurufen. Damit kannst du dann Sachen analysieren. Das ist aber nicht das gleiche wie der Copilot-Agent namens Analyst, mit dem du auch Daten analysieren kannst, der aber was anderes macht. Und bitte verwechsel das auch nicht mit dem Agent HQ oder Agent 365 oder SharePoint-Agents, weil auch das sind alles separate Sachen. Ich glaube, ich habe meinen Punkt gemacht.
Speaker 2Die KI-Welt ist, finde ich, echt keine, in der man Unternehmen vorwerfen kann, dass sie ihren Produkten keine guten Namen geben. Da haben wir auch schon öfter drüber gelästert. Aber ich finde alle dummen Benennungen von GPT 5.6 Pro oder Medium verblassen gegenüber dem, was Microsoft da scheinbar macht.
Speaker 1Also ich sage mal so, es ist wirklich ein Problem. Ich merke das auch selber. Ich habe auch schon immer mal wieder in Projekten eben mit diesen ganzen Sachen zu tun gehabt. Ich spreche hier aus meinem eigenen Schmerz.
Speaker 2Man merkt, dass du da ein bisschen emotional verhaftet bist in dem Thema. Ja, ich würde sagen, es gibt andere Dinge, die erklärst du neutraler.
Speaker 1Ich habe einfach zu viel Zeit schon damit verbringen müssen, diese ganze Unterscheidung aufgrund von Beratungsprojekten oder so selber zu verstehen. Selber zu verstehen, was braucht ihr jetzt eigentlich? Und die Antwort ist, es ist richtig, richtig schwer zu beantworten. Also Grund eins, weshalb Microsoft sich schwer tut, all das, über das wir gerade gesprochen haben. Es ist einfach, extrem verwirrend, diese Co-Pilot-Oberfläche zu verstehen. Und daraus ergibt sich oder das ergibt sich eigentlich aus dem zweiten großen Problem. Nämlich Microsoft hat, würde ich sagen, wirklich eine große strategische Problematik. Nämlich, dass anders als OpenAI, anders als Entropic, wo man ein vergleichsweise kleines Team hat. Ja, das sind mittlerweile auch über 1000 Leute. Aber das ist natürlich immer noch eine kleine Firma eigentlich. Die können sehr fokussiert an einem Produkt arbeiten. Die arbeiten an ChatGPT, an Cloud und vielleicht an ein paar Extramodellen mit Codex und Cloud Chat und Cloud Cowork und Cloud Code und so weiter. Aber man weiß, wofür man da ist. Ein Unternehmen wie Microsoft, was natürlich schon seit Jahrzehnten existiert. Und bei Google gibt es das gleiche Problem. Das funktioniert völlig anders. Das hat viele verschiedene Abteilungen. Und meine Lesart davon, ja, müssten jetzt Insider bestätigen. Aber meine Sicht auf diese Dinge ist halt, naja, das sind halt auch viele Unternehmensabteilungen, die ein bisschen gegeneinander arbeiten, die ein bisschen in Konkurrenz miteinander stehen und alle bekommen einfach von oben die Anweisung, so, ihr macht jetzt was mit KI und ihr nennt das Co-Pilot und jeder entwickelt sein eigenes Ding. Und am Ende passt kaum etwas zusammen. Oder es ist wahnsinnig schwierig, diese große, dieses, dieses große Wirrwarr irgendwie wieder auseinanderzunehmen. Das Ganze hat sogar einen Begriff, den ich in der Recherche gefunden habe. Und zwar nennt sich das Conway's Law, benannt nach Melvin Conway, der mal festgestellt hat in den 60er Jahren schon, dass Organisationen gerne Systeme bauen, ihre eigene Kommunikationsstruktur abbilden. Also das kennt man beispielsweise von der, von den Websites von Behörden, ja, also die ja nie danach aufgebaut sind, was ich eigentlich brauche als Bürger, sondern immer danach, welche Abteilung für irgendwas zuständig ist. Und dann muss ich mich ewig durchklicken, weil ich nicht genau weiß, wo ich hingehöre. Das ähnliches Problem sehen wir, glaube ich, hier, weil diese vielen verschiedenen Abteilungen, die alle für viele verschiedene Sachen zuständig sind, alle versuchen, ihr eigenes KI-Projekt umzusetzen, egal ob das jetzt zueinander passt oder nicht. Und das ist das Problem. Und das ist natürlich im Vergleich zu so einem kleinen, agilen Unternehmen wie OpenAI und Entropic schon ein Nachteil.
Speaker 2Also die vermeintliche Stärke, dass Microsoft ein Legacy-Software-Unternehmen ist, das viele gute Leute hat und viele gute Kontakte ist, wird hier dann zur Schwäche. Ich habe das auch so ein bisschen als Eindruck, wenn ich mit meinen Freunden bei Microsoft spreche. Ich kenne ja aus meiner Zeit in Seattle noch ein paar Leute, die da auch teilweise am Hauptsitz arbeiten und die sind nicht alle unglücklich, aber ganz viel Ich kenne ja aus meiner Zeit in Seattle noch ein paar Leute, die da auch teilweise am Hauptsitz arbeiten und die sind nicht alle unglücklich, aber ganz viel bestätigt eigentlich deinen Verdacht, dass diese Organisation einfach nicht super lean und nicht super agil ist. Und ich habe ganz stark das Gefühl, es ist auch schlimmer geworden in den letzten Jahren. Also dieser AI-Hype und dieses Rennen und dieses Gefühl, da mithalten zu müssen, das fühlt sich von innen, glaube ich, auch so an, dass es die ganze Arbeit bei Microsoft noch chaotischer oder noch verschachtelter macht, als sie eh schon war. Also da haben mir teilweise auch Leute berichtet, dass sie in sechs Monaten dreimal Managerwechsel hatten und dauernd werden irgendwelche Teams zu anderen Teams geschoben und die Hälfte von deinen Leuten wird plötzlich abgezogen und soll an irgendeinem neuen KI-Projekt arbeiten und bei dem KI-Projekt geht dann alles schief und dann werden die Leute am Wochenende aus dem Bett geklingelt. Und ehrlicherweise, ein paar Leute kenne ich bei Microsoft, die das total hassen, wenn sie gesagt bekommen, du musst jetzt nächste Woche an der OpenAI-Azure-Dingsbums-KI-Sache arbeiten. Ja, weil das Management sich da wohl verrückt machen lässt und weil die Organisation, das System, muss man eigentlich wahrscheinlich sagen, scheinbar nicht einen super Weg findet, damit umzugehen, wie schnell sich die KI-Welt bewegt. Okay, also Grund eins ist, dass die Produkte einfach extrem verwirrend sind. Grund zwei ist, dass sie strategisch wohl auch so chaotisch sind, wie ihre Produktnamen es vermuten lassen. Du hast gesagt, es gibt noch einen dritten Grund.
Speaker 1Mindestens. Ich glaube, es gibt noch einen Grund, den wir gleich ein bisschen ausfechten müssen, weil da gibt es vielleicht Updates, ob das überhaupt noch stimmt. Aber der dritte große Grund ist, es hat sich herausgestellt, einfach so ein bestehendes System zu nehmen, wie das ja existiert, mit der Microsoft-Enterprise-Innovation, Also den Microsoft-Unternehmensprogrammen. Und da KI drauf zu kippen, ist nicht so einfach, sondern da entstehen alle möglichen neuen Probleme, die man erstmal lösen muss. Ein ganz simples Beispiel ist das sogenannte Oversharing-Problem. Und da geht es um eine Sache, die in vielen Unternehmen immer zum Alltag gehört hat. Und zwar, wenn man eine Cloud-Infrastruktur hat, wenn man viele Dateien abspeichert, dann wahrscheinlich in SharePoint oder so, muss man ja immer für jeden Ordner und jede Datei die Berechtigung zuteilen. Das heißt, dass auch nur die Personen darauf zugreifen können, die wirklich darauf zugreifen dürfen. Was meinst du, Marie, wie oft funktioniert das, dass immer exakt jedes vertrauliche Dokument auch wirklich nur exakt für die Person freigegeben ist, die es sehen?
Speaker 2Nicht so oft. Aus eigener Erfahrung. Manchmal will man ja auch tatsächlich was aufschreiben und das wäre richtig dumm, wenn das dann irgendwie die Chefin liest oder irgendjemand aus einer anderen Abteilung. Nicht, weil man die hintergehen möchte, aber weil man vielleicht das Dokument erstmal richtig fertig kommunizierbar machen möchte, bevor man es mit ihnen teilt.
Speaker 1Genau. Also das ist in allen Unternehmen, würde ich sagen, Alltag. Das gehört einfach dazu. Es ist ziemlich schwierig, das perfekt zu lösen, dieses Problem. Und das ist so eins dieser Probleme, was einfach früher nicht allzu sehr ins Gewicht gefallen ist, weil man müsste sich halt durch jeden Ordner durchklicken, um diese Datei zu finden. Ein Problem passiert ja erst, wenn ich die Datei finde. Also wenn ich wirklich auf den Ordner klicke, dann auf den großen Ordner zum Thema Team, dann klicke ich auf den Ordner zum Thema Jobausschreibung, dann klicke ich auf den Ordner zum Thema Bewerbung. Dann finde ich irgendwie so zehn Ebenen tief, finde ich vielleicht irgendeine Bewerbung von irgendeinem Bewerber, die ich eigentlich nicht sehen darf, sondern nur die Person, die dafür zuständig war. Das ist sowas, das gab es schon immer, aber eben weil es so schwer war, an diese Daten ranzukommen, ist es nicht aufgefallen oder man kam so halbwegs damit durch. Jetzt auf einmal habe ich ja meinen tollen Co-Pilot und der kann auf einmal für mich die gesamte Unternehmensinfrastruktur durchsuchen. Auf einmal kann ich sagen, hey, find mir mal bitte alle Dokumente, in denen mein Name drinsteht zum Beispiel. Der Co-Pilot zeigt mir ja all die Dokumente an, in denen mein Name drinsteht, für die ich zugelassen bin. Und nur weil ich technisch für die zugelassen bin, war es vielleicht nicht so gemeint, dass ich die wirklich sehen sollte. Sowas passiert immer wieder und es gibt tatsächlich Untersuchungen und Umfragen unter IT-Verantwortlichen, nach denen sehr viele Unternehmen ihre Co-Pilot-Rollouts erstmal verschoben oder sogar komplett gestrichen haben, weil sie Angst hatten vor genau diesem Szenario.
Speaker 2Ja, das kann ich bestätigen. Also da war ich auch teilweise mit im Raum. Das ist natürlich eine gruselige Sache für die IT. Für die IT-Security, für den Betriebsrat, für ganz viele Leute, die da zu Recht auch genau hingucken und sagen, wenn wir den Leuten einfach jetzt allen ein Chatbot geben, was genau erzählt er denen dann und wollen wir, dass er ihnen das erzählt. Und es ist teilweise sogar datenschutzrechtlich illegal, wenn er bestimmte Dinge ausspuckt.
Speaker 1Und das führt, glaube ich, alles, also all diese drei Faktoren, ja, die Verwirrung um die Tools, die unklare Strategie bei Microsoft und jetzt auch noch die Tatsache, dass es einfach so völlig anders funktioniert als klassische Unternehmen. Das führt alles zum wahrscheinlich vierten Grund und dem größten Grund, weshalb der Co-Pilot sich nicht so durchgesetzt hat. Er ist einfach lange zumindest nicht so gut gewesen. Also Leute nutzen zu Hause Chat-GPT, finden es super, gehen dann auf die Arbeit, versuchen das gleich mit dem Co-Pilot zu machen und es klappt nicht.
Speaker 2Ja, das finde ich jetzt nicht unfair zu sagen. Also du hast es in der Vergangenheit formuliert. Wir reden gleich noch darüber, was sich da gerade aktuell tut und was auch besser wird. Aber da würde ich absolut meine Hand ins... ... Feuer verlegen aus den Zeiten, aus denen ich Co-Pilot viel getestet habe die letzten Jahre. Die Leute hatten keinen Bock drauf und das zu Recht. Es hat verschiedene Gründe. Wir haben ja gesagt, Microsoft hatte eigentlich Zugang zu guten Modellen von OpenAI von Anfang an. Man hatte aber, wenn man Co-Pilot benutzt hat, ganz oft das Gefühl, Moment mal, das, was ich hier kriege an Antworten, auch wenn es nichts mit den Microsoft-Produkten zu tun hat, das ist nicht so gut wie das, was ich kriege, wenn ich dieselbe Sache an Chat-GPT stelle. Natürlich genau, wie die Architektur von innen bei Microsoft funktioniert. Die haben das nicht öffentlich gemacht. Aber die Vermutung liegt nahe, dass du nicht immer jeden Tag das allerstärkste, allerbeste, allerteuerste Modell serviert bekommen hast, sondern dass sie natürlich auch geguckt haben, was ist effizient, für welche Aufgabe reicht vielleicht auch ein kleineres Modell. Es sind gerade viele Leute gleichzeitig online und ich möchte lieber, dass es schnell geht, als dass die super smarte Antwort kommt. Und OpenAI im Vergleich zum Beispiel hat natürlich extrem Wert darauf gelegt, dass sie die allerbeste... ... die es auf der Welt gerade gibt.
Speaker 1Hat vielleicht auch die Geschäftsführung gar nicht so schlecht gefunden, dass dieses ganze Co-Pilot-Konstrukt nicht einfach nur aufs Ergebnis guckt, sondern auch auf Performance und darauf, wie viel das eigentlich kostet am Ende alles.
Speaker 2Genau. Aber die Leute, die das benutzt haben, hat das natürlich frustriert. Die haben dann gesagt so, hä, was kriege ich jetzt hier für eine schlechte KI vorgesetzt eigentlich? Toll, dass meine Firma sagt, ich darf jetzt den Co-Pilot benutzen, aber ich benutze lieber heimlich noch irgendein anderes Modell, weil das bringt mir überhaupt nichts.
Speaker 1Es gibt ja diesen Witz, den man immer mal wieder macht über, hey Mama, darf ich Chat-GPT haben? Und die Mama sagt, nein, wir haben Chat-GPT zu Hause und Chat-GPT zu Hause ist dann halt der Microsoft-Co-Pilot. Das ist so irgendwie das Gleiche, aber es macht nicht so viel Spaß, irgendwie ein bisschen muffig. Nicht das Gleiche wie so ein leckeres McDonald's-Essen, wie man das als Kind eigentlich möchte.
Speaker 2Genau, ein McDonald's und du kriegst zu Hause halt irgendein Vollkornbrot von gestern. Ja, genau. Wobei, man jetzt hört, man jetzt zur Zeit munkelt... Dass sich da was tut in der Co-Pilot-Welt. Also ich muss sagen, so die öffentliche Debatte, die hat so ein bisschen eine Wendung genommen und ich hoffe, dass du das jetzt widerlegen oder bestätigen kannst, was ich so aus dem Gebüsch vernehme. Du hast Co-Pilot auch jetzt aktuell getestet, richtig?
Speaker 1Ja, ich habe damit immer mal wieder zu tun, auch beruflich einfach, um zu checken, was da gerade so geht, um KI einzusetzen, zu implementieren und so weiter. Und man muss schon sagen, der hat sich wirklich gemacht. Also der Co-Pilot heute ist deutlich besser als das. Das, was du noch vor einem Jahr ausprobiert hast, die Ergebnisse sind stabiler, sie sind verlässlicher. Auch das Durchsuchen von E-Mails ist mittlerweile relativ hilfreich. Also man kann wirklich sagen, hey, geh mal bitte durch meine E-Mails durch und finde das und das. Und immer mehr Menschen, mit denen ich darüber spreche, sagen tatsächlich nur, also mittlerweile bin ich an dem Punkt, wo ich den Co-Pilot wirklich ganz gerne benutze.
Speaker 2Unser Redakteur hat ja auch im Vorgespräch gesagt, es gibt so einen Co-Pilot-Neid teilweise. Also dass Leute wirklich in der Kaffeeküche drüber reden, wer darf schon den... ... den großen Co-Pilot benutzen und wer nicht. Und wenn du zu den armen Leuten gehörst, die nur den kleinen Co-Pilot haben, dann bist du richtig neidisch. Dann gehst du vielleicht zu deiner Chefin und sagst, bitte, bitte, ich möchte den Co-Pilot haben. Das ist schon sehr anders, als es vor einem Jahr oder zwei war.
Speaker 1Genau, vor einem Jahr wäre das eher so ein Co-Pilot-Mitleid gewesen. Heute ist es ein Co-Pilot-Neid. Es gibt ein paar Sachen, die man, glaube ich, trotzdem im Kopf behalten sollte, wenn man mit dem arbeitet. Also einmal, Thema, über das wir oft sprechen, aber man kann rechts oben... ... wenn man im Chatfenster ist, das Reasoning einstellen. Also man kann konkret auswählen, welches KI-Modell dafür zuständig sein soll für die Aufgabe oder wie viel Rechenleistung es sozusagen pro Anfrage aufwenden soll. Und da lohnt sich in sehr vielen Fällen wirklich das händisch umzustellen. Also von Natur aus ist der Co-Pilot immer auf Auto. Das bedeutet, er nutzt mal ein bisschen mehr Rechenleistung, mal ein bisschen weniger. Für komplizierte Aufgaben und immer, wenn wir mit mehr Text zu tun haben, sollte man unbedingt das Reasoning einstellen. Das macht man, indem man dann auf das Autofeld draufklickt und ersetzt durch Think Deeper oder auf Deutsch Tiefere Analyse, heißt das aktuell, wird bestimmt auch im Moment wieder umbenannt. Aber das macht die Ergebnisse schon wirklich deutlich besser. Viele können mittlerweile sogar Cloud Opus benutzen auf diesem Feld. Also das ist ja auch was, wo sich die Microsoft Open AI Bromance ein bisschen auseinanderentwickelt hat. Die haben mittlerweile sogar die Anthropic-Funktionen und Modelle da dran. Also das ist was, was man kennen sollte. Ein paar Features, so kleine Tools, die Leuten wirklich ans Herz gewachsen sind. Also dass man die Meetings, die Teams-Meetings zum Beispiel, automatisch transkribieren und zusammenfassen kann hinterher. Da wollen eine Menge Leute nicht mehr drauf verzichten. Das funktioniert auch wirklich gut. Das Durchsuchen von Dateien, von Ordnern klappt mittlerweile sehr gut. Und die Funktion, die habe ich neulich in einem Termin vorgestellt und Leute haben wirklich riesige Augen gemacht, das fand ich ganz lustig, ist die Notebooks-Funktion. Im wohl gratis Copilot, im kleinen, ein sogenanntes Notebook anlegen und da dann verschiedene Dateien damit verknüpfen. Also sagen wir beispielsweise, ich möchte ein Event vorbereiten. Und man kennt das, da gehören dann ganz viele verschiedene Dokumente dazu. Im einen speichern wir die Kontaktdaten der Zulieferer, in einem anderen ist der aktuelle Zeitplan drin, in einem dritten die verschiedenen Anschreiben für die Gäste. Was weiß ich, was da alles noch mit dazu gehört. Das wird natürlich eine Menge Zeug. Irgendwann weiß niemand mehr, wer ist eigentlich für was zuständig. Was ist der aktuelle Stand und so weiter. Und was man mit diesen Notebooks machen kann, ist, man kann diese speziellen Dateien verknüpfen mit einem solchen Notebook. Auch einen ganzen Ordner da quasi damit verknüpfen, der sich dann auch automatisch aktualisiert, wenn ich die Datei aktualisiere. Und dann einfach jede Frage stellen, die ich möchte. Also wer ist eigentlich zuständig für den Brandschutz bei dem Termin? Oder was ist eigentlich der aktuelle Stand zu Gast XY? Hat er schon zugesagt oder nicht? Und all diese Dateien werden automatisch durchsucht. Das ist, wenn man einmal angefangen hat, sich so zu organisieren, schon echt toll. Tolle Funktion. Und auch, glaube ich, das ursprüngliche Versprechen, was Microsoft ja mal hatte, was ich damals eigentlich in Folge 2 unseres Podcasts im Kopf hatte, als ich mir dachte, hey, endlich Unternehmensdaten, interne Daten verbinden mit KI.
Speaker 2Division. Das ist auch, was ich im Kopf hatte, als ich eine Excel-Tabelle hochgeladen habe und quasi gedacht habe, mit nur einer Datei hätte ich halt einfach gerne diese Antwort. Was am meisten glaube ich bei mir hängen geblieben ist, als beeindruckende Geschichte, ist die Geschichte von einem Kollegen, der gesagt hat, er hat den Co-Pilot gefragt, wo ist der Workshop jetzt gleich? In welchen Raum muss ich? Und das finde ich auch, also muss ich mal sagen, bei allem, was wir jetzt auch ein bisschen gelästert haben über die letzten Jahre bei Microsoft, dass das funktioniert, ist saunützlich und auch beeindruckend, weil der Co-Pilot findet raus, was für ein Workshop gemeint ist. Das heißt, er weiß, mit wem hast du über einen Workshop gesprochen, er sieht das vielleicht in deinem Kalender, kann aber auch sein, dass er es aus einem Teams-Chat rauszieht, dass ein Workshop stattfindet. Er hat aber offenbar auch eine Raumliste, also er schafft dann sogar die Verbindung zur echten Welt. Das hat mich überrascht, dass das überhaupt hinterlegt ist, aber das heißt, er weiß nicht nur, der Raum heißt O4303, sondern er konnte auch beschreiben, wie kommst du da hin? Also du musst in den so und so fehlten Stock und es ist in einem anderen Gebäude und da musst du jetzt rüberlaufen. Das finde ich geil. Also das ist
Speaker 1Science-Fiction-Level-Shit. Das ist vielleicht auch ein Punkt, wo man nicht nur Props geben sollte an den Co-Pilot, sondern auch an das IT-Team, was den Co-Pilot aufgesetzt hat, weil dass sowas funktioniert, ist nicht einfach eine Frage der KI, sondern das ist vor allem eine Frage von können alle Datenquellen korrekt miteinander interagieren? Stimmen die ganzen Schnittstellen? Kann die KI auf alles zugreifen und versteht sie, wo sie diese Raumlisten findet? Das passiert nicht von alleine. Das ist Arbeit, wo Leute richtig viel Zeit reinstecken müssen, aber wenn man es einmal gemacht hat, ist es natürlich ziemlich toll. Sehr guter
Speaker 2Punkt. Und damit sind wir, glaube ich, beim letzten Thema, über das wir heute sprechen müssen im Kontext von Co-Pilot, nämlich, was muss ich als Unternehmen wissen? Wie gehe ich da ran? Wann weiß ich, ob der Co-Pilot mir was bringt und ob ich den ausrollen sollte? Weil das klingt
Speaker 1ja erstmal total super. Also der ist besser, als man denkt oft. Kann sich integrieren lassen ins interne System. Viele Unternehmen haben eh schon Microsoft. Ist ja alles easy. Dann kann ich einfach auf den Co-Pilot umstellen und alles ist super.
Speaker 2Überlegung, die man machen muss, ist tatsächlich unter anderem eine Kostenfrage. Weil wir haben den Unterschied zwischen dem kleinen und dem großen Co-Pilot erzählt. KI kostet natürlich was. Microsoft verlangt auch mehr Geld, wenn du dieses volle KI-Paket haben möchtest. Je mehr von diesen Funktionen du brauchst, desto teurer wird's. Und das ist jetzt ganz interessant, weil viele Unternehmen, glaube ich, an einem Punkt sind, wo sie noch gar nicht so gut einschätzen können, wie viel Geld lohnt es sich zu bezahlen für wie viel KI? Du lässt dich halt auch von Microsoft, wenn du diese Abos abschließt, sehr einsperren. Du hast Vorteile, wenn du alles auf der Microsoft 365 Welt machst, aber du hast halt auch den Nachteil, dass du dann nicht so gut rauskommst. Wenn du einmal hunderte Mitarbeitende geschult hast und das ganze Ding ausgerollt hast, dann musst du dich da auch ein bisschen zu committen und dann ist der Wechsel auch wirklich schwierig.
Speaker 1Ja, das ist, glaube ich, das Wichtige daran. Also diese Kosten sind meistens ungefähr gleich. Also die meisten KI-Anbieter kosten ungefähr so 20, 30 Euro pro Person pro Monat. Das hat sich gerade ein bisschen eingependelt. Plus natürlich Extrakosten, wenn man so etwas viel nutzt. Und deswegen sind vielleicht auch viele jetzt einfach versucht zu sagen, okay, Microsoft ist halt das Einfachste, das haben wir eh schon und die bieten das jetzt einfach an im Paket. Das ist jetzt technisch nicht allzu schwierig. Wir haben da vielleicht schon einen IT-Partner, mit dem wir dabei zusammenarbeiten. Also machen wir einfach das, weil das die einfachste Wahl ist. Und für viele Unternehmen ist es bestimmt auch die beste Wahl, aber es ist eben nicht automatisch die beste Wahl. Und es gibt sicherlich auch Unternehmen, für die es nicht die beste Wahl ist, weil die vielleicht dann mit einem anderen Tool eigentlich agiler werden und vielleicht auch unabhängiger, vielleicht besser für die Zukunft gerüstet, weil man nicht weiter auf die Kooperation von Microsoft angewiesen ist und im Zweifelsfall auch hin und her wechseln kann. Also wir können hier unmöglich sagen, würden wir natürlich auch nie, ob jetzt der Co-Pilot einfach die richtige Wahl ist oder nicht, weil das hängt von jedem Unternehmen konkret ab. Und sicherlich gibt es Unternehmen, bei denen das total Sinn macht. Aber wovor man glaube ich warnen muss, ist dieses im Zweifelsfall nehme ich halt den Co-Pilot. Weil das ist die einfachste Variante. KI ist komplizierter als das, KI ist auch besser als das, als dass man einfach das Erstbeste nimmt, sondern man sollte sich schon sehr genau Gedanken machen, was man eigentlich kauft und warum. Und von wem. Marie, wir haben uns auch Gedanken gemacht, was wir eigentlich machen und wie und von wem. Wir haben Dinge mit KI gemacht in der letzten Woche, wie jede Woche. Was hast du mit KI gemacht? Ich freue mich
Speaker 2jetzt schon die ganze Zeit, es dir zu erzählen, weil ich habe eine neue Website gemacht und jetzt sehe ich aber in unseren Notizen, du hast ja auch eine neue Website gemacht.
Speaker 1Ja, also wir haben unabhängig voneinander neue Websites gemacht. Also nicht füreinander, sondern jeweils für uns. Sind gleichzeitig wohl auf die Idee gekommen, haben aber einander Websites noch nicht gesehen. Also vielleicht können wir ja jetzt hier live im Podcast mal überlegen, wie baut man eigentlich im Jahr 2026 mit Hilfe von KI eine coole Webseite und was kann vielleicht eine Webseite heutzutage machen, was sie früher nicht konnte? Ja, das ist eine sehr gute Frage.
Speaker 2Ja, also ich bin ziemlich überzeugt, dass ich die geilste Webseite der Welt gebaut habe und dass sie bestimmt besser ist, als was auch immer du gleich erzählen wirst.
Speaker 1So ein Ramsch um die Ecke kommst, ja. Ich habe mir
Speaker 2eine Webseite gebaut, die sich auf Knopfdruck immer neu generiert. Okay, kannst du es mir zeigen? Ich zeige es dir. Okay.
Speaker 1Das ist ein sehr hübsches, mintgrünes Design so und ich sehe dein Gesicht und ich sehe hier oben einen kleinen Knopf, da steht drauf, neu würfeln.
Speaker 2Genau. Soll ich da mal draufklicken? Ja, ich kann dir mal kurz sagen, was der Hintergedanke davon ist. Ich möchte mich irgendwie abheben, weil natürlich haben alle irgendwelche schön designten Seiten jetzt von KI, ne? Und ich habe gedacht, das Tolle an generativer KI ist ja, dass du einfach eine Varianz haben kannst und es einfach ganz viele verschiedene Sachen auf einmal kriegen kannst und deswegen habe ich gedacht, ich lade die einfach alle hoch und du klickst jetzt auf Regenerate, also auf neu würfeln quasi und dann erfindet sich die Seite die ganze Zeit neu und dann kannst du einfach so lange weiterklicken, bis du was findest, das dir gefällt. Also ich mache mal
Speaker 1diesen freundlichen Button hier an und oh mein Gott, okay. Was hast du bekommen? Also jetzt habe ich so eine Art 2000 der E-Mail, das sieht ein bisschen aus wie so ein Forum im Jahr 2000, blinkender Text überall.
Speaker 2Geosities-Tage, wer das noch kennt, ich habe gesagt, das soll so sein wie in den frühen Tagen des
Speaker 1Internets. Lustigerweise finde ich jetzt nicht mehr den Button fürs Neu-Generieren, also ich weiß nicht, wie ich jetzt ach doch, hier, hier, Moment, ich mache jetzt noch ein neues Design. Jetzt sieht es wieder ein bisschen aus wie so eine Agentur oder so, das ist ein bisschen mehr sophisticated, ein bisschen edler, ich klicke nochmal und das ist so ein bisschen unternehmensmäßig. Okay, also ich mag auf jeden Fall die Idee total, dass du quasi sagst, ich bin mir gar nicht sicher, was jetzt eigentlich das beste Design von meiner Webseite ist, deswegen hat sie jetzt einfach alle Designs. Ja, ich habe schon
Speaker 2auch noch ein Premium-Design, was dann so das Standard sein wird, auf dem ich lande, das ist jetzt noch nicht ganz fertig. Vielleicht, wenn die Folge rauskommt, gibt es das schon. Vielleicht inspiriert mich jetzt dein Design, nochmal meinen ganzen Ansatz zu überdenken. Ich finde es auf jeden Fall
Speaker 1total gut, ich finde es natürlich nicht so gut wie mein Design. Möchtest du meine Webseite sehen, Marie? Ich kann mir überhaupt nicht
Speaker 2vorstellen, wie du das toppen kannst. Ich habe teilweise in den 90er-Jahren unter Wasser Videospiele was da rauskommt.
Speaker 1Ich habe kein Videospiel, das muss ich gleich ankündigen.
Speaker 2Okay, ich sehe Text, ich sehe ein Foto von dir und ich sehe, Gregor Schmalzried ist und jetzt generiert sich da der Text und baut sich so ein bisschen neu aus.
Speaker 1Es gibt oben quasi so eine kleine Headline, so eine Überschrift, da steht immer was über mich und das generiert sich alle 10 Sekunden neu, also es kommt alle 10 Sekunden neuer Text dabei raus. Das ist aber noch nicht genug, Marie, da gibt es so einen kleinen Button, da steht drauf Prompt. Magst du den mal drücken, bitte? So, jetzt kannst du nämlich diese Überschrift selber bearbeiten. Du kannst zum Beispiel sowas schreiben wie Gregor Schmalzried nervt mich mit seinem Schnarchen oder so. Auf Englisch am besten. Sorry, es wäre besser, wenn du mir was Negatives schreibst.
Speaker 2Gregor Schmalzried is an annoying podcast host who is not as smart as Marie Kilg. Und jetzt kriege ich Enter.
Speaker 1Einen deiner echten Gedanken bitte da rein.
Speaker 2Ich hätte, was nennt er das geschrieben? Aber du hast gesagt, das muss schlecht sein.
Speaker 1Wenn du Enter drückst, dauert es einen Moment.
Speaker 2Okay, wow. Also er behält jetzt meinen Namen, Marie Kilg, er behält das Ende vom Prompt, aber er schreibt den Text um. In Gregor Schmalzried ist eigentlich, in Gregor Schmalzried is delightfully self-aware and still nowhere near as sharp as Marie Kilg. Also er hat quasi meinen Satz genommen. Er schreibt es um, ja. Er hat ihn verändert und dass du nicht so schlecht dastehst, aber dass er auch irgendwie so den originalen Gedanken, den ich reingeschrieben habe, behält.
Speaker 1Genau. Also das beste Beispiel wäre, also was ich zum Beispiel, ich muss noch ein bisschen an dem Prompt sitzen, aber die Idee ist, wenn man zum Beispiel da reinschreibt, also man kann meine Website bearbeiten. Also es gibt einen Button, mit dem kann man in meine Webseite reinschreiben. Aber die Webseite hat ihren eigenen Willen und schreibt das dann wieder um. Also wenn man beispielsweise reinschreibt, Gregor Schmalzried nervt mich mit seinem Schnarchen. Dann schreibt er das um zu Gregor Schmalzried, podcastet sogar, wenn er nachts schläft oder so.
Speaker 2Also sowas.
Speaker 1Es ist total faszinierend.
Speaker 2Ich werde da versuchen, durch Prompt Injection deine Brieftasche zu lernen, indem ich deine Kontoinformationen rausfinde. Mal gucken, was da für eine KI
Speaker 1dahinter liegt. Auch ihr habt wieder total tolle Sachen mit KI gebaut. Wir haben, wir kriegen die ganze Zeit, wir kriegen tatsächlich die ganze Zeit sehr viele E-Mails von Leuten, die uns schreiben, über die verschiedenen Apps, die sie mit der KI bauen. Ich will einfach ganz kurz mal so durch so drei kurz durch sprinten, weil wir haben ehrlich gesagt nicht genug Zeit, um jetzt jede so detailliert vorzustellen. Ich will kurz erzählen von Basti. Basti hat eine japanisch-Vokabel-App gebaut. Er hat nämlich die ganze Zeit eine App schon benutzt zum Sprachenlernen. Die hat ihm aber persönlich nie so ganz gefallen, sondern er hatte eigentlich sehr spezielle Anforderungen an seine App, was er sich davon gewünscht hat. Und dann hat er in ungefähr zwölf Stunden, was eine Weile ist, aber ehrlich gesagt, ich habe auch so viel Zeit in meine Website gesteckt und du bestimmt auch, seine eigene japanisch-Vokabel-App gebaut, die jetzt tatsächlich genau das macht, was er sich vorstellt. Dann haben wir eine E-Mail von Ina. Ina hat eine Android-App gebaut fürs Loggen von Aufgaben, ja, also sowas wie Blumengießen und so weiter. Da hatte sie auch sehr spezifische Vorstellungen, was sie sich da wünscht. Sie wollte zum Beispiel so eine Streak haben, wie bei Duolingo, also dass man da regelmäßig einfach sieht, so viele Tage in Folge habe ich jetzt korrekt die Blumen
Speaker 2gegossen. Was du auch an den grünen Blättern sehen könntest, wenn du es schaffst, die Streak ein bisschen aufrecht zu erhalten. Aber doch mag ich mega die. Das ist quasi die Streak
Speaker 1im echten Leben. Ja. Und Nils hat uns auch geschrieben, Nils sagt auch, er ist kompletter Laie, kann eigentlich gar nicht programmieren, aber was er mit Claude gebaut hat, ist, Obacht, eine vollwertige wissenschaftliche Datenanalyse Pipeline. Also die Idee war, er wollte erforschen, wie bestimmte öffentlich verfügbare Daten, also Sachen wie Satellitendaten oder Wetter oder Arbeitslosenzahlen, sich auf die Aktienkurse auswirken. Also er hat quasi alleine so ein kleines Hobby-Forschungsprojekt gemacht, um zu gucken, wie sich diese Signale auswirken. Und er sagt tatsächlich, ihm war es nicht wirklich möglich, mithilfe dieser Daten irgendwie den Markt zu verbessern oder zu schlagen. Was also zeigt, ja, weil und warum man natürlich die großen Unternehmen alle auch mit Daten dieser Art arbeiten. Also er hat im Grunde genommen so eine kleine Variante davon gebaut, was große Hedgefonds zum Beispiel nutzen, weil die ja auch in Echtzeit alle möglichen Daten auswerten und daraus Investmententscheidungen ableiten. Mega toll. Aber die
Speaker 2Vokabel-App interessiert mich auch. Also ja, ich liebe das. Sehr gute Ideen.
Speaker 1So, und zum Schluss haben wir noch einen ganz besonderen Podcast-Tipp, und zwar: "Science Tea Time". Das ist ein Podcast mit abwechselnd Caro Matzko und Frank Seibert, und die sprechen jede Woche mit jungen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, wie im Titel zu hören ist, auch bei einer Tasse Tee. Also das Ganze ist angenehm persönlich, sage ich mal. Das heißt, man lernt nicht nur eben die Informationen, man lernt nicht nur darüber, wie wir uns beispielsweise richtig ernähren, ob KI Psychiater ersetzen kann, auch das ist schon mal Thema gewesen, sondern man lernt auch, wie Wissenschaft eigentlich funktioniert, wie die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiten und wie ihr Alltag aussieht. Das ist Science Tea Time, gibt es jede Woche, genauso wie uns in ARD Sounds und überall sonst, wo es Podcasts gibt.
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