# AI-First Enterprise Strategy and Educational Disruption

**Podcast:** Tech and Tales
**Published:** 2026-02-14

## Transcript

Tech and Tails willkommen zur 67.
Folge von Tech und Tails.
Mein Gast heute ist Tobias Blask.
Tobias ist Professor an der Hochschule Harz und hat neben seiner Professur einige Ventures gegründet, verkauft, ist nebenbei und unternehmerisch tätig.
Aber Tobias, stell dich doch einmal kurz selbst vor.
Erstmal ganz herzlichen Dank für die Einladung hier.
Der ganz kurze Abriss, wie du schon gesagt hast, jetzt gerade habe ich eine Professur für Betriebsschüler Harz, macht da viel digitale Transformation tatsächlich auch, viele Marketingthemen, insbesondere in den letzten Jahren, aber maßgeblich alles das, was sich so an generative um generative KI eigentlich irgendwie herum dreht, inklusive dem, wie man das im Unternehmen irgendwie sinnvoll einsetzen kann.
Das kommt so ein bisschen aus meiner Historie.
Ich habe mal in Wirtschaftsinformatik promoviert, hab mal an einem Geburtsmanagementsystem für Suchmaschinenwerbung mitgebaut und daraus irgendwie meine erste funktionierende Firma mitentwickelt, wie du schon gesagt hast, unternehmerisch interessiert, irgendwie der großen Spaß an Lehre und Forschung und freue mich jetzt hier zu sein.
Okay, super.
Wir möchten eigentlich zwei Teile beleuchten.
Auf der einen Seite, wie du KI in der Lehre siehst, beziehungsweise wie künstliche Intelligenz, das universitäre Bild verändert, was so, was eigentlich die Herausforderungen sind, sowohl für die Studenten als auch für euch, die Lehrenden.
Und dann auf der anderen Seite, im zweiten Teil, wollen wir ein bisschen über euer Venture sprechen, beziehungsweise was ihr an künstlicher Intelligenz baut momentan und wie ihr das einbringt und wie er es auch skaliert.
In der Lehre, wie siehst du momentan das Feld.
Also, letztlich ist ja der Moment, in dem wir sind, ist wahnsinnig disruptiv.
Wir kommen von einer frontalbeschallung in der Lehre, auch in den Schulen.
Zum Moment, in dem Studenten sich letztendlich, also die Studenten den Professor in der Tasche haben auf der einen Seite, and auf der anderen Seite ein Moment, in dem sie alles per KI generieren können.
And wie empfindest du das?
Is it so herausford that when you for the students steh, they let's theoretisch besser wissen or commentieren?
Allein schon wie du die Frage stellst, finde ich, is da ja schon ganz viel drin.
That's very damn zu tun, welches Bild man von sich selbst irgendwie als Prof, als Lehrender tatsächlich hat in diesem Zusammenhang.
Also wenn man sich selber versteht als derjenige, der vorne steht und 150 Leuten Wahrheit predigt, 90 Minuten lang und hinterher klopfen alle auf den Tisch und lächeln und freuen sich und sind dankbar, dass sie da sein durften, dann is man entweder sehr ignorant oder das Leben wird jetzt schwieriger.
Wenn du dich aber irgendwie immer schon verstanden hast als jemand, der versucht auf Augenhöhe irgendwie Leute dafür zu befähigen, dass sie in ihrem Berufsleben dann im weiteren Verlauf erfolgreich sind.
Und zwar gegeben die Bedingungen, die es jetzt eh schon gibt, dann hast du es vielleicht auch vorher schon geschafft, dass du gar nicht mehr so irre viele Vorlesungen hältst.
Also ehrlicherweise, und das wissen meine Studenten auch, ich würde mir auch nicht 90 Minuten am Stück zuhören wollen, irgendwie.
Selbst wenn sie dich noch so bemüht.
Also, das heißt, sondern du hast irgendwie eh schon andere Formate versucht zu entwickeln, in denen es weniger um Wissensvermittlungen geht.
Das hast du natürlich an Unis und Hochschulen hast das natürlich immer noch irgendwie viel und auch sinnvollerweise in bestimmten Feldern, sondern man nennt das dann kompetenzorientierte Lehre.
Das heißt, du versuchst der Zielgruppe dann eben Dinge beizubringen oder sie zu befähigen, dann im weiteren Verlauf ihres Lebens mit dem, was du ihnen beigebracht hast, auch neue auf sie zukommende Probleme in den Bereichen zu lösen, für die du da zuständig bist.
Und dann ist KI plötzlich ein super interessantes Werkzeug, einfach nur, was da dazu kommt.
Du hast plötzlich Studierende, die das mächtigste Software-Tool, das es jemals gab, ja faktisch irgendwie plötzlich in der Hand haben.
Das ist ja noch was ganz was anderes, als es irgendwie Google war, weil für Google könnte man ja das Gleiche sagen.
Und früher hat man witzigerweise auch für den Taschenrechner das gleiche gesagt.
Also da haben die Mathe-Lehrer gesagt, das ist für den Taschenrechner, jetzt irgendwie geh die Welt unter.
Aber du kannst das natürlich irgendwie super einbinden.
Und in meinem Fall ist es so, dass ich das gesehen und ich habe gesagt, okay, das wird disruptiv.
Da erinnere ich mich noch sehr genau dran an diesen Chat-GPT-Moment irgendwie, so wo ich gesagt habe: krass, da kommt irgendwie eine brauchbare Antwort raus, auch wenn die natürlich noch total nicht vergleichbar war mit dem, was man heute bekommen hat.
Dann habe ich gesagt, das wird alles verändern, das müssen wir jetzt überall einbauen.
Und seitdem mache ich das und versuch, die Studierenden auf dem Level auszubilden, wie es halt irgendwie geht und das einzubinden.
Du hast große Herausforderungen im Thema Prüfung tatsächlich.
Also so klassische Formate, insbesondere wie die Hausarbeit.
So, das ist das, was irgendwie uns wahrscheinlich im Studium viel begleitet hat.
Die sind, ja, die kannst du wegschmeißen, eigentlich.
Und das sieht man bei uns an der Hochschule auch aktuell.
Da wird viel daran gearbeitet, dass es dieses Format kaum noch gibt, irgendwie.
Also, weil das ist ja, du, das erstellt dir jetzt irgendwie eine gute KI in sehr kurzer Zeit und es gibt kein Tool, das dir rechtssicher nachweisen kann, ob jemand KI benutzt hat oder nicht.
Es gibt Tools, die beißen es dir nach, aber die sind halt alle nicht rechtssicher.
Das heißt, du vom Verwaltungsgericht wirst du damit scheitern, vermutlich.
Deswegen versuchst du diese Formate runterzubringen und dieses Kompetenzorientierte tatsächlich eben weiter nach vorne zu stellen.
Was bedeutet das konkret?
Also, das heißt, wenn du sagst, du versuchst andere Formate zu entwickeln, das heißt, was sind andere Formate dann?
Ganz viel Projektbasiertes Lernen tatsächlich.
Und wie groß sind deine, ganz kurz, wie groß sind deine Klassen oder deine Gruppen dann?
Ja, das ist tatsächlich bei uns sehr positiv.
Also, ich mache, also du hast natürlich irgendwie so Grundlagenveranstaltungen, da kommen dann irgendwie 100, 150 Leute oder irgendwie sowas so.
Du hast aber auch andere Veranstaltungen und das ist der Großteil der Veranstaltungen, die sind dann eher so mit 15 bis 50, würde ich sagen.
Man kann das auch ein bisschen steuern, tatsächlich, wie groß die Gruppen sind, kann sie teilen, ab einer gewissen Größe.
Aber ich mag Gruppen, die so 25 bis 40 groß sind.
So, das ist so, wenn die Gruppe ein bisschen größer ist, hast du halt eine bessere Dynamik.
Und wenn da mal einer jetzt irgendwie, da ist ja immer ein dabei, der eigentlich kein Bock hat, da zu sein, irgendwie so, der fällt dann halt auch deutlich weniger auf, irgendwie in so einer etwas größeren Gruppe irgendwie.
Also, das heißt, und dann machst du mit denen eben kompetenzorientiertes Lernen und meine Prüfungen haben sich massiv verändert.
Also meine, wir haben in der Prüfungsordnung so ein bisschen Flexibilität am Ende des Tages irgendwie, es gibt irgendwie sehr steife Prüfungsformen wie die Klausur, da ist klar definiert, wie das irgendwie aufgesetzt ist und dann gibt es was, das ist dann die Projektarbeit und da kannst du im Kern, das heißt, viel Freiheit zu definieren, was denn jetzt nun genau das Projektergebnis ist.
Und was ich sehr früh gemacht habe, ist tatsächlich, dass ich unterstelle, dass alle Studenten das benutzen.
Ich befähige sie, das zu benutzen, also was ja das jetzt im Sinne von alles, was an KI nützlich ist für das, was wir da machen.
Ich befähige sie dazu, das zu nutzen.
Und dann ist meine Prüfungsaufgabe einfach auch zehnmal so hart, wie sie vorher war.
Und das heißt, ich preis das einfach in meine Prüfungsleistung mit ein, dass bestimmte Dinge jetzt einfacher geworden sind.
Und damit hast du dann wieder, hast du es wiederhergestellt, das Niveau und hoffentlich jemandem was beigebracht, dass jemand auf was nützt.
Da gibt es übrigens auch ganz andere Perspektiven drauf an Hochschulen.
Ja, aber bedeutet das, also, machst du noch klassische Klausuren dann?
Das heißt, wie es bei, also bei uns hieß es dann früher Open Book, ja.
Und in Jura heißt Open Book, dass du quasi im Zweifel irgendwie einen Kommentar benutzen kannst oder irgendwas völlig verrücktes, ja.
Aber du musst natürlich deine, das materielle Recht und so weiter, muss es einigermaßen verstanden haben, um überhaupt an der Klausur teilzunehmen.
Das heißt aber, dass wie sieht das faktisch bei euch aus?
Also sitzen da die Studenten noch mit Papier und Stift oder haben den Laptop offen, mit dem sie alles nutzen können, was ihnen, was irgendwie zur Verfügung steht.
Du musst ein bisschen die Phasen eines Studiums, eines Bachelorstudiums, über das wir jetzt vielleicht sprechen, einfach mal unterscheiden.
Du hast diese Anfangsphase, in der Anfangsphase hast du viel Vermittlung von Grundlagenwissen und das hat auch absolut seine Berechtigung, egal was ich jetzt hier gerade erzähle.
Aber wenn jemand nun wirklich überhaupt gar keine Ahnung davon hat, wie BBL funktioniert, dann kannst du mit dem später auch keine Projekte darüber machen, irgendwie, wenn es darum geht, irgendwie eine Unternehmensbewertung herzuleiten oder sonst irgendwie was.
Das heißt, du musst so ein paar Sachen, die musst du vermitteln und da ist die Klausur auch ein probates Mittel, eine große Gruppe von Studierenden darauf zu überprüfen, ob sie dir vernünftig zugehört haben, während du da vorne geredet hast.
Und ob sie sich das gemerkt haben.
Die bessere Prüfung ist eigentlich die mündliche Prüfung, die ist allerdings unfassbar ressourcenaufwendig.
Da brauchst du dann irgendwie drei Profs irgendwie für einen Studenten eine halbe Stunde, statt irgendwie zwei Aufsichten für 400 Studenten irgendwie so.
Und dann sitzen die da tatsächlich mit Stift und Zettel und schreiben auf, irgendwie, was du sie fragst.
Da ist aber wichtig, tatsächlich in der Prüfungsform darauf zu achten, dass du, dass du, dass du die auch nicht überforderst an der Stelle.
Das heißt, also die Prüfungsform meine ich jetzt überforderst.
Also weil da frage ich wirklich dann auch nur Wissen ab.
Da gibt es dann auch die Möglichkeit, also kein Transfer, kein gar nichts.
Das kommt dann in anderen Prüfungsformen, sondern da gucke ich aber nur, ich kippe oben was rein und unten gucke ich, ob es angekommen ist.
Und das ist dann auch die Prüfungsform am Ende des Tages.
Und gibt es welche, gibt es eine von diesen Prüfungsformen, die präferiert ist von den Studenten oder siehst du da eine gewisse Entwicklung?
Also die Klausur ist auch jeden Fall.
Gibt es so eine momentan eine Verschiebung sozusagen in den Kompetenzen der Studenten durch KI.
Also siehst du, dass die Studenten zum Beispiel immer schlechter werden in den mündlichen Prüfungen oder in den schriftlichen Prüfungen, weil sie die Grundfertigkeiten verlieren, weil ich meine, was wir alle sehen, was ich auch selber in meiner Forschung sehe, ist natürlich, dass die Studenten oder die Menschen, die zu viel künstliche Intelligenz im Alltag benutzen, die verlieren ja die Fähigkeit selber zu denken letztlich.
Das heißt, es erodiert die kognitiven Fähigkeiten ganz schnell.
Aber siehst du das schon bei deinen Studenten oder sind die noch nutzen, die es quasi sinnvoll?
Das ist ja eine ganz heterogene Gruppe, über die wir da sprechen.
Es gibt ja nicht die Studentinnen, den Studenten, sondern es gab schon immer denen, die der versucht hat, irgendwie den leichtesten Weg zu gehen.
Es gab schon immer den, der da war, weil er da was lernen wollte.
Also, das ist eine sehr, sehr heterogene Gruppe, über die wir sprechen am Ende des Tages.
Ich glaube, wichtig ist es, und das hängt so ein bisschen auch an dir, wenn du da vorne stehst, irgendwie, die Leute für das Thema irgendwie zu begeistern, dass du da vertrittst in dem Moment und sie dahin zu bringen, dass sie da auch was drüber wissen wollen und nicht einfach nur am Ende den Punkt machen wollen.
Wenn sie, wenn sie irgendwo sind, wo sie wissen, okay, das ist jetzt, keine Ahnung, Einführung in die Buchhaltung 2 oder irgend sowas, wo alle, wo es nur sehr wenige gibt, die sagen: Boah, das war jetzt irgendwie, das hat mich jetzt für mein Leben geprägt, irgendwie im positiven Sinne, sondern das ist was, was viele eher so als Last empfinden, auch wenn es wichtig ist.
Da versuchen natürlich irgendwie, aber da gab es immer schon irgendwie Bulimie-Lernen.
Das heißt, du hast ja das irgendwie reingezogen, irgendwie vor der Klausur, hast du dann irgendwie da auf den Zettel, naja, und dann hast du und dann hast du es auch schnell wieder vergessen gehabt.
Also ich würde mir jetzt nicht anmaßen, dass ich da irgendwie einen empirischen Befund machen könnte, wenngleich ich das natürlich auch sehe, dass je mehr du das benutzt irgendwie desto weniger.
Also, es ist ja nicht wie mit jedem anderen in Anführungsstrichen Muskel auch.
Wenn du ihn nicht benutzt, dann verödet er halt.
So ist das dann im Gewinner.
Ja, genau, also das ist.
Ja, doch, genau.
Also wie gewonnen Sozeron sozusagen.
Das heißt, es ist relativ parallel.
Also die Effizienzsteigerung, die du auf der einen Seite gewinnst, verlierst du halt an Fähigkeiten auf der anderen Seite.
Dann muss man sich entscheiden, was am Ende besser ist.
Also, das sind die gleichen Effekte, über die ich ja schon viel gesprochen habe, sind die beim Arzt, dass die Fähigkeit, zum Beispiel von Radiologen gewisse Krankheitsbilder zu diagnostizieren, verschwindet, je mehr sie ganz bittererweise, je mehr sie AI-Tools nutzen, um die halt die Muster erkennen.
And when sie zwei, drei Monate nur noch diese AI-Tools verwenden, dann sind die trotz eines zehnjährigen Studiums irgendwann nicht mehr in der Lage, selber zu diagnostizieren und zu sehen.
Of the other side, but these two, three percent are violated.
And that is an end an ethical frage, obviously, let's zu diagnostic sind higher wahrscheinlich has the rich diagnosis to become, or if the arts behalten.
Also, was ist so dein Gefühl?
Oder spielt das in this typische, stereotypische Vorurteil rein, that we from allen students have, that we haupt kommen, and egal wie.
Also, was ist so dein Gefühl?
Ich weiß, es gibt nicht den Studenten, aber das ist das Gros.
Glaubst du, glaubst du, is it for the Bereicherung?
Schwer zu beantworten, weil es wirklich, also du hast halt eben, also all the Menschen, die, sagen wir mal, besonders gut sind in irgendeinem Handwerk, so, ne, also sei es ein mentales Handwerk oder sonst was so, die tun sich unglaublich schwer damit, wenn dieses Handwerk plötzlich entwertet wird, dadurch, dass irgendwas anderes da ist, that everyone there is a technology that is, die ihnen das wegnimmt.
Also weiß ich nicht, wir haben ganz viele Studierende, jetzt beispielsweise im Bereich Marketing irgendwie oder so, die haben sich gedacht, sie können irgendwie für immer jetzt irgendwie Social Media irgendwie Posts machen oder Grafikdesigner werden und die da, da siehst du jetzt insbesondere in dieser Übergangsphase, wo das vielleicht noch nicht ganz da war jetzt über lange Zeit oder da ist irgendwie, aber am Horizont erkennbar ist, dass das Tätigkeiten sind, wo man schwer mit Geld verdienen wird, irgendwie auf lange Frist, dass die da, dass die da dran leiden und da Probleme mit haben, weil das aber gar nicht jetzt irgendwie speziell aufs Studium irgendwie insbesondere bezogen, sondern eher auch so ein bisschen auf irgendwie auf die Lebensplanung bezogen.
Was mache ich denn eigentlich?
Das sind meine Fähigkeiten, die werden jetzt gerade entwertet.
Wie geht es denn jetzt eigentlich weiter mit mir?
Und das ist, da ist das Studium quasi ein Baustein am Ende des Tages drin.
Und dann gibt es eben andere, das sind charakterlich eher Menschen, die Ergebnisgetrieben sind, so ne, und die vielleicht irgendwie Lust darauf haben, Prozessverantwortung zu haben, die aber eben nicht die perfekten Handwerker irgendwie typischerweise irgendwie waren oder sind und nie besonders dafür gelobt worden sind, dass sie toll was in Excel machen können oder dass sie, also das gilt ja auch für Leute im Job übrigens, ne, genauso, die, die beflügelt das natürlich, weil die plötzlich merken, dass sie sich multiplizieren können, sowohl im Studium als dann eben auch im Job und die sehen dann auch irgendwie, okay, krass, ich beherrscht da jetzt irgendwie eine Technologie, die hilft mir, hier smarter zu sein als alle anderen und irgendwie oder smarter durchzukommen als alle anderen und die begrüßen das dann wieder sehr.
Ich glaube, du hast viele Studenten, Studentinnen, die, die vielleicht hoffen, dass sie mehr wissen als wir und dann meinen, sie können sich da irgendwie in einen Vorteil irgendwie dadurch irgendwie erhaschen, dass sie ihre Hausarbeit irgendwie so oder so schreiben, so aber da wird ja drauf reagiert, indem sich Prüfungsformate tatsächlich eigentlich verändern.
Also ich glaube, das ist genauso heterogen, wie es in der Welt ist.
Ich glaube, Menschen begrüßen, also Studierende begrüßen das sehr, es zu benutzen, haben aber Angst davor, was es für ihr Leben bedeutet.
Und das ist ja so eine Lebensphase, wir beide, wir stehen ja irgendwie im Leben und wird schon irgendwie gut gehen.
Aber wenn ich jetzt nochmal irgendwie 24 wäre, dann würde ich mich schon fragen, irgendwie, was denn jetzt nun so?
Und das verstehe ich auch da jeden Einzelnen.
Und wie sieht das aus mit deinen Kollegen?
Also, wie wird das unter der, unter den Professoren unter den Lehrenden wahrgenommen?
Haben die die gleichen?
Also, klar, es ist die gleiche heterogene Gruppe am Ende.
Und du hast sicherlich die gleichen Strukturen.
Das heißt, du hast die Handwerker, die sich Sorge um ihr, ja, um ihre handwerklichen Fähigkeiten machen, weil die durch die KI ersetzt werden und du hast sicherlich auch welche, die da Kopf über reinspringen.
Aber so im Durchschnitt.
Hast du ja das Gefühl, dass die, dass in der Lehrenden oder dass sie unter den Professoren herrscht, da eine gewisse Angst oder ist es, schaffen es viele mit den neuen, mit den neuen Werkzeugen ihr Programm, wenn ich so, wenn du so möchtest, oder ihr auch ihre Lehre neu zu strukturieren.
Weil ich stelle mir das schon sehr herausfordernd vor, ja, weil du musst ja auch die Lehrenden, die ich kenne oder Professoren, die ich kenne, die leben halt davon, dass die ein, zwei, dreimal gewisse Vorlesungen, gewisse Kurse vorbereitet haben und dann diese quasi sich selber skalieren, ja, indem sie dann die nächsten Jahren immer wieder den Kram vorlesen.
Ich glaube, das wird einfach schwer, wenn es auf einmal eine Technologie gibt, die, wie ich eingangs sagte, in deiner Professor in deiner Tasche ist.
Aber wie reagieren die deine Kollegen darauf?
Zunächst mal, und das ist in dem Kontext vielleicht auch ein bisschen ein Vorteil, sprechen wir ja über Menschen, die quasi beruflich abgesichert sind.
Das heißt, also die sind jetzt nicht im täglich Brot steht ja nicht im Risiko.
Das heißt, sie haben, und das ist durchaus ein Vorteil, weil die sich dann in Ruhe damit auseinandersetzen können.
Was bedeutet das eigentlich für meinen für meinen Alltag?
Man würde jetzt sagen wir mal der Instinkt irgendwie Bauchgefühl wäre, dass man sagt, naja gut, wenn du unkündbar bist, dann machst du halt dein Kram weiter.
Aber das ist nicht, das ist, das ist nicht das Mindset, das ich bei den, bei den, bei dem Gros der Kolleginnen und Kollegen sehe, sondern der Ansporn bei den allermeisten, zumindest mal die ich kenne, ist schon irgendwie auf der Höhe der Zeit seinen Thema zu vertreten.
So schwierig ist bei den Themen, sagen wir mal, die jetzt entwertet werden, ohne das ist echt schwer, wertneutrale Worte dafür zu finden, irgendwie so, ne?
Und ich würde jetzt auch irgendwie mich weigern, hier Beispiele für zu nennen.
Aber am Ende des Tages, irgendwie jetzt mal, wenn man in die Historie geht, irgendwie dann ist irgendwie Kaffeesäcke auf Schiffe schleppen, ist halt irgendwie seit der Erfindung des Containers, ist das obsolet im Großen und Ganzen.
Keine Fähigkeit, die du in Hamburg noch irgendwie haben musst.
Und genau solche Themen gibt es natürlich irgendwie in Studienfächern am Ende des Tages auch.
So, und da ist dann, also da hast du dann schon auch Rückzugskämpfe.
Wo du große Kämpfer hast, ist tatsächlich in der Frage, wie gehen wir damit eigentlich um, was ist eigentlich unsere Rolle?
Und da hast du eigentlich zwei Gruppen.
Da hast du die, ich nenne mal die Bestandswarer, die irgendwie auch gute Argumente dafür finden, warum das irgendwie alles total wichtig ist, was und wie wir es schon immer vermittelt haben.
Und auf der anderen Seite dann eher die Progressiven, wo sicher ich irgendwie auch immer eine der lauteren Stimmen irgendwie bin an der Hochschule, die sagen, eigentlich ist unser Auftrag, hier irgendwie Menschen auf ihr Leben vorzubereiten.
So, whatever it takes, um da hier den März mal zu zitieren, irgendwie so, dann müssen wir halt, also es bleibt uns ja gar nichts anderes übrig, als sie auf die Welt vorzubereiten, in die wir sie am Ende des Tages eben entlassen.
Und wenn die Fähigkeiten gerade, oder wenn die, wenn die Profile gerade erodieren oder die Anforderungsprofile gerade erodieren, irgendwie und sich total verändern, dann müssen wir bescheuert sein, wenn wir, wenn wir nicht auch das verändern, was wir eben beibringen.
Das trifft natürlich insbesondere die Kolleginnen und Kollegen, die wenigen, die es gibt, ganz hart, die ihren Foliensatz von 1982 noch benutzen und irgendwie jetzt aufwachen und merken, dass sie da nochmal was machen müssen.
Aber das sind, das sind die aller aller wenigsten.
Ich finde, der größte Use Case für KI für mich ist, in den Dialog mit dem Modell sozusagen zu treten und Dinge zu besprechen, die ich sonst mit niemandem besprechen könnte, weil im Zweifel ist dieses Modell natürlich der Fachexperte in irgendetwas, den es so leicht nicht heranzuschaffen gibt.
Also wenn ich jetzt ein paar in eurer Industrie meinetwegen über Shipping etwas lernen möchte über Nacht oder Logistik, ja, dann kenne ich sonst keinen, der so tief in der Materie drin ist.
Und das heißt, ich fange an, mich mit dem Modell zu unterhalten und mich aufzuschlauen.
Und die gleiche Option gibt es natürlich auch für die Professoren und eben auch für die Studenten.
Und klar, du hast recht, ich meine, die haben ja einen Bildungsauftrag.
Nur ich, also ich finde es spannend zu sehen, wie sie das entwickeln wird.
Es gleiche gilt auch für die Lehrer, ja.
Wie werden die das dann zukünftig nutzen, um noch mit ihren Schülern und auch Studenten, aber auch vor allen Dingen auch Schülern mitzuhalten.
Also das heißt, wenn ich im Nachhinein.
Das ist übrigens, sorry, wenn ich dich da, wenn ich nicht reinreden, aber ich mach's einfach, ich mach's einfach trotzdem mal.
Also weil das ist ein richtig wichtiger Punkt, weil wir als Professoren, wir haben ja alle Freiheit der Welt zu machen, was wir, was wir wollen.
Also im Kern wird mir gesagt, also die einzige Vorgabe, die ich bekomme, ist, wann ich wo zu sein habe und wie die Veranstaltung heißt.
Und alles danach, und das habe ich wahrscheinlich sogar mitentschieden, wie die Veranstaltung heißt.
Und alles danach kann ich im Kern völlig frei entscheiden.
Freiheit von Forschung und Lehre.
Das heißt, also ich kann meine Veranstaltung jedes Semester anpassen, wenn ich da Bock drauf habe.
Irgendwie.
Ich kann ein Punkt anders setzen, sonst was.
Meine Frau ist Grundschullehrerin, da gibt es einen Lehrplan und da steht ganz genau drin, was sie zu machen hat.
So, ne?
Das heißt, also die hat diese, die hat diese Freiheit eben überhaupt nicht.
Da kannst du dann bestimmt auch im Rahmen dessen, was dir erlaubt ist, kannst du dich irgendwie bewegen.
Aber das ist eine ganz andere Welt und das Problem ist am Ende des Tages noch viel größer, noch viel krasser irgendwie, weil wir da 13 Jahre im Zweifelsfall Menschen irgendwie Krams beibringen, der sich irgendwie gerade sehr rasant verändert.
Und dann, aber das, aber das ist, also da bin ich nicht so auskunftsfähig zu, aber das ist, ich finde, das ist ein super wichtiger Punkt, den du ansprichst.
Auf jeden Fall.
Ich meine, die ganze, das gesamte Schulsystem ist eigentlich so aufgebaut worden während der industriellen Revolution.
Das heißt, die Kinder, die Strukturen, die Didaktik, ist sowas von nicht mehr Zeitgemäß.
Es wird leider nicht investiert, was ich sehr schade finde, wenn man nach China guckt, dort haben die, es ist eins der Hauptprioritäten in die Jugend in die neue Generation zu investieren.
Das heißt, die sind umgeben von der neuesten Tech, die sind umgeben von den besten Lehrern und so weiter.
Das heißt, die haben verstanden, was letztlich Zukunftsrelevant ist.
Leider sind wir in Deutschland nicht so weit, das heißt, dort wird nicht in Schulen investigated.
Und der Preis, der wird halt, oder den Preis werden wir später zahlen, also noch nicht jetzt, aber ich denke in nicht einer Generation, aber in 10, 20 Jahren, weil wir jetzt sehen, but we just see what the kids or the neue Generation quasi so ein bisschen international den Anschluss verliert, weil unser Schulsystem einfach nicht mehr zukunftsfähig ist.
And I thought I did that, they have not been.
And this is so traurig.
It was either the learner that it was, not this is the landsaw, and so we are from the bond and from the political, there are so many initiatives and impulse, that to verse.
And I think that's a great way to the higher niveau, so to say, with the older kind of younger wax, that you KIB bringst and let's hold there, and that's it on the individual.
It's very another learners, but you have reached, it is a heterogeneous group, it's all individual men.
But what by these are in the learning, I'm very gonna be this entwick.
But that's the book to school, you bring things by aus the virtue.
And this is let's interest and that or professor for me so much.
When a student the reality of the virtue heard.
So what is a bit of a actual venture, sozusagen, what you underwent birth and what they bist und was dir da gerade baut.
Also, ich finde das tatsächlich jetzt gerade in der heutigen Zeit, um das vielleicht auch nochmal aufzunehmen, total wichtig, dass du den Anschluss nicht verlierst.
Weil das ist jetzt gerade richtig einfach, den Anschluss zu verlieren, wenn du das möchtest, also wenn du nicht aufpasst.
Weil sich in der Welt, die, also in der richtigen Welt, irgendwie gerade Dinge in einer Geschwindigkeit verändern, wie wir das noch nie gehabt haben.
Und in der Uni, wenn du das nicht möchtest, brauchst du das nicht mitbekommen am Ende des Tages.
Das heißt, also, du musst diesen Übergang machen, wenn du, wenn du, wenn du dabei bleiben möchtest.
Und ich hatte ja schon anfangs gesagt, ich war, war immer schon irgendwie unternehmerisch interessiert und das Leben war vielleicht auch irgendwie mal immer gut zu mir, sodass ich irgendwie die Möglichkeit habe, mich auch mal an Dingen zu beteiligen oder Dinge mal mit aufzubauen und aufzusetzen.
Und hab dann verschiedene Dinge gestartet, die oder mitgestartet, typischerweise.
Ich bin beteiligt an einer Ausgründung an der freien Uni Amsterdam, wo wir uns mit Kollegen von da damit beschäftigen, ein KI-basiertes Krankenhausmanagementsystem zu bauen.
Irgendwie, das ist das ist ein Ding, das ich spannend finde.
Und die andere Sache, die mit der ich mich unternehmerisch maßgeblich momentan beschäftige, ergab sich jetzt aus meinem, quasi aus meiner Forschung ziemlich direkt, in der ich mich damit beschäftige, wie du halt eigentlich diesen ganzen Hype, also generative KI und jede Woche kommt was Neues und jetzt war es irgendwie kürzlich, wir haben jetzt den 12.
Februar irgendwie und vor einer Woche kam das neue Clotmodell, das warum auch immer nur ein Point One irgendwie Upgrade bekommen hat, obwohl es irgendwie ein Generation ganze Generation irgendwie weiter war, eigentlich, als das, was davor war.
Nächste Woche kommt bestimmt wieder das nächste.
Das heißt, also, du hast, du hast momentan irgendwie musst du sehr unterscheiden zwischen, was ist eigentlich Hype irgendwie und was kannst du im Unternehmen tatsächlich einsetzen, was dich irgendwie produktiv weiterbringt.
Das ist ja was, womit du dich sicherlich auch sehr, sehr viel beschäftigst am Ende des Tages.
Also was ist eigentlich wirklich nützlich?
Wie baust du eigentlich Organisationen und Technologien so, dass ein Unternehmen damit dann auch wirklich effizienter wird, irgendwie neben dem ganzen Hype.
Und das ist was, womit ich mich gerade, oder ich unterstütze gerade eine Unternehmerfamilie aus Hamburg dabei, ein Finanzinstitut aufzubauen und zwar so aufzubauen, wie wir es 2026 halt eben bauen würden.
Also das heißt, alle Prozesse zu durch zu durchschauen, zu gucken, wie kann man gleichzeitig Compliant sein und aber auch technologiepositiv.
Das ist was, was eben, sagen wir mal, in vielen Finanzinstituten viel weniger verbreitet ist, als man denkt.
Bitte?
Ja, genau, ja, ja, genau.
Also du musst irgendwie compliant sein und dann insbesondere in so einer regulierten Branche ist ja auch irgendwie ständig die Angst, irgendwas falsch zu machen.
Aber der Rahmen, in dem du dich bewegen kannst, ist schon auch irgendwie größer als man vermutet.
Da ist halt nur, sagen wir mal, eine Mentalität auch in dieser Industrie entstanden, dass man mal lieber Sachen verbietet, irgendwie, bevor man sie ausprobiert.
Und wir versuchen das eben genau andersrum zu machen und zu gucken, so, okay, was ist, was ist möglich irgendwie und dann ist es erlaubt.
Und wenn das beides irgendwie zutrifft am Ende des Tages, und das trifft eben insbesondere bei vielen nicht regulierten Prozessen dann eben auch zu, kannst du halt, kannst du, kannst du Effizienzgewinne eben auch sehr stark heben am Ende des Tages.
Sei es, wir haben da ein sogenanntes Tech Hub-Ausburg.
Kannst du über deine Use Case sprechen?
Ja, ein ganz einfaches Beispiel.
Du musst als als reguliertes Institut, musst du oder als Investmentbank, musst du am Ende, oder kommst du immer wieder zu Insider-Informationen.
Und die BaFin hat da sehr klare Vorstellungen davon, wie du das dokumentieren musst, wenn du zu Insider-Informationen kommst, weil du, weil du ab dem Moment im Prinzip dann die Aktie nicht mehr traden darfst und irgendwie deine Schwester auch nicht mehr.
Also jetzt mal so ein bisschen gesprochen.
So, ne, genau, so.
Und so und diese, diese, und am Ende des Tages kannst du, wenn du, wenn du unseren Ansatz fährst, dann fragst du dich in dem Moment, wie lösen wir dieses Problem.
Kaufen wir eine Compliance-Software, machen wir es in Excel oder bauen wir selber was.
Und wir haben uns den Use Case sehr genau angeguckt und haben einfach innerhalb von einer Woche eine Lösung gebaut, für die man sonst eben hätte sehr hohe Lizenzkosten bezahlen müssen.
Da ist dann in der Lösung selbst keine KI.
Aber am Ende dadurch, dass sie eben, dass wir, dass wir Leute haben, die eben sehr schnell jetzt irgendwie Produkte schippen können, basierend auf sehr konkreten Vorstellungen, haben wir jetzt eben dieses Werkzeug einfach selbst gebaut.
So, das ist quasi, das ist so eine Dimension davon, was es effizienter macht am Ende des Tages.
Also aus Architekturperspektive kannst du so ein bisschen umreißen, was da die Komponenten sind.
Naja, also der Klassiker ist ja am Ende des Tages ein Clauded Code, mit dem du, mit dem du eben arbeitest, um Dinge zu oder zunächst mal aufzusetzen.
Oder sagen wir mal, ich fange mal mit dem Prozess an.
Der Prozess ist eigentlich viel interessanter irgendwie als die, als die Tools.
Also, der Prozess war, dass wir irgendwie dieses Meeting hatten, irgendwie, ich gesagt habe: so, boah, ja, das kann man selber bauen, wie so häufig irgendwie.
Also, da geht es um Insider nochmal Insider-Trading, ne?
Ja, also es geht darum, dass du quasi dokumentierst, wann jemand in Besitz von Insider-Informationen gekommen ist am Ende des Tages.
Also irgendeine Firma erzählt dir, irgendeine Firma erzählt dir, dass ihr eine Kapitalerhöhung plant.
Ab dem Moment darfst du eigentlich diese Aktie nicht mehr traden, weil du weißt, was, was der Markt nicht weiß.
So, und dann musst du dann musst du quasi für die BAFIN dokumentieren.
Ich weiß was, so, ne, und dann und dann, eigentlich ist es ein relativ simples Tool.
Du musst dann, und dann musst du diese Dokumentation und die muss dann über Jahre lang unveränderbar im Prinzip vorliegen.
Und dann ist der Prozess tatsächlich einfach irgendwie das Problem tritt auf.
Jemand sagt, nee, das kriegt man irgendwie einfach hin und dann ist der Entwicklungsprozess auch nicht, wie es klassisch gewesen wäre, dass man irgendwie dann anfängt, irgendwie lange was zu entwickeln oder so, sondern dann wird halt schnell was gewipecodet, quasi, was die, was den, was quasi den Funktionsumfang einmal darstellt.
Aber im Kern auch schon funktioniert am Ende des Tages.
Das heißt, also, du diskutierst dann nicht über eine PowerPoint und über einen Requirements-Dokument an der Stelle oder so, sondern du diskutierst eben am lebenden Objekt am Ende des Tages.
Und dann verhandelst du dich oder anders dann, dann drehst du halt so viele Runden bis, bis du weißt, okay, das Ding entspricht jetzt exakt genau den Anforderungen.
Alle Stakeholder sind damit einverstanden, aber du tust das die ganze Zeit eben am lebenden Prototypen.
So, und wenn alle sagen, okay, das Ding, das ist jetzt irgendwie, so stellen wir uns das vor, dann kommt Enterprise IT und baut das Ding einmal in richtig, in die richtige Umgebung tatsächlich dann einmal einmal zurück.
Aber was halt der spannende Teil, also das heißt, die machen dann klassisch Softwareentwicklung, aber da ist dann auch kein Fragezeichen am Ende des Tages mehr offen.
Und die bringen das dann am Ende des Tages eben in die Unternehmen, also in die, in die so sicher wie es geht, Enterprise IT-Landschaft eben rüber, bauen das nochmal neu im Prinzip.
Aber du sparst dir halt ganz viel in dieser Zeit vorher, weil du die ganze Zeit eigentlich am funktionierenden Produkt diskutierst.
Das Interessante ist natürlich, also, was ich daran auch so spannend finde, ist, also nicht nur, dass es diese ganze Produktzyklus natürlich krass verkürzt, weil gerade Produktleute, wenn sie etwas shippen, die reden immer über andere Dinge.
Also, wenn das heißt, das Schwierige ist ja in jedem Unternehmen, Business und Product, sozusagen oder Tech und die Business-Upteilung oder Te und Sales, or tech and sales, das übereinander zu legen.
Das heißt, es reden, alle haben irgendwie andere Requirements, andere haben alle Ideen.
Und das verbessert das natürlich immens.
Ich glaube, das ist großer Vorteil Nummer eins.
Number two, and the forty that you have in the Finance Instituteil, when you so much, is that you, when you are AI first, that's when you with AI anfangoo, the process can.
And that's what I'm saying.
But it is wahnsigning inefficient, also when you argue.
And self with KI can marginal verbess, yeah.
But I think that when you by null anfangst and quasi auf dem Reisbrett anfangs, so wie New York and these American stations, which they planned, they weren't in quadratic geplant, when you so much.
And not with the European state, they organisely gewachs are and very, and it was, and this is organic on my startkern herumgewachsen.
Nein, in America wurden die Städte angelegt, wie auf dem Reißbrett halt.
And they weren't in quadraten angelegt, but it's efficienter ist.
Also, I mean the landvermessing is efficient, die Orientierung ist efficient, it's very logished.
And that gilt analog auch für KI.
Also das heißt, unternehmen, die organisch gewachsen sind, die sind mit Legacy Tech, yeah, they have Legacy Prozesse und so weiter.
Und es ist am Ende alles hochgrades inefficient, when we're ehrlich is.
But da kannst du halt sehr schwer KI reinbringen.
Das ist so, als würdest du versuchen, in diese verworrenen Straßen und auf einmal mit dem Laster fahren zu wollen.
This clapped not so good.
So da muss ich sagen, da ist es halt, wenn du es von vornherein for AI First anlegt, sozusagen, wenn du von vornherein die Prozesse so aufbaust, that they even from agenten gemacht werden, dass du halt gewisse Teile produktivisierst, sozusagen in diesen Prozessen selber, then viel effizienter, also viel befriedigender.
Was habt ihr denn noch für Use Cases?
Hast du noch so einen Fall neben dem Compliance Case sozusagen?
Was ich super spannend finde, tatsächlich, and that passt auch zu dem, was du gerade gesagt hast.
Ich denke das Ganze, oder we denken das Ganze immer in so einem Dreiklang tatsächlich aus.
The error, über den have we here not so richtig gesprochen, nur im allererste Teil, irgendwie in einem anderen Zusammenhang, so is this thema education and optionsraum.
Also immer when ich sowas machen, irgendwie mit Unternehmen zusammenarbeiten, dann fange ich am Anfang immer an und mach so eine Zaubershow, nenne ich das immer so.
Also, wo einmal the gesamte Optionsraum aufgezeigt wird, so was kannst du eigentlich heute irgendwie realistisch in einer anderthalb Stunden alles machen, wenn du da richtig tief drinsteckst, irgendwie in diesem ganzen AI-Thema.
And then is this, und dann ist das auch immer, das ist keine Präsentation, durch die ich durchgehe oder so, sondern ich habe einfach mal 20 Tabs offen irgendwie anders and then wird irgendwas gebaut, irgendwas gemacht, dann wird ein Lied komponiert, dann würden Videos generiert, dann werden, keine Ahnung, irgendwie dann, dann baust du eine Hautkrebs-Screening-App, die irgendwie zuverlässig erkennt, ob da irgendwie, also weißt du, was ich meine?
Also, und das innerhalb so kurzer Zeit, dass die Leute merken, so, boah, krass, das ist, das ist was ganz anderes als das, was ich irgendwie, als das, was ich bis jetzt immer so in der Vorstellung hatte, wenn ich mit Copilot irgendwie meine E-Mail korrigiert habe, so weit.
Das war bis jetzt für mich immer irgendwie KI.
Dann der zweite Teil ist, den Leuten beizubringen, was das eigentlich für sie bedeutet.
Also Education zu machen.
Also was konkret in deiner Rolle irgendwie ist eigentlich irgendwie, gibt es da eigentlich, kann man da eigentlich machen.
Der zweite Teil ist, über Rollen überhaupt nachzudenken.
Das ist ein ganz wichtiger Punkt.
Das ist genau der, den du auch gerade meinst, dass es dann, wenn du so Change machst und so.
Ganz viele Rollen verändern sich eben jetzt gerade vom Handwerker zum Orchestrator.
Und das ist ja genau das, was du auch sagtest, mit dem Verhandeln, mit der KI, irgendwie verschiedene Sachen.
Und das ist ein super wichtiger Teil.
Also wie ist eigentlich beispielsweise, was ist die Rolle eines Aktienanalysten heutzutage eigentlich?
Ist es derjenige, der irgendwie Zahlen in Excel von links nach rechts irgendwie schiebt und der der recherchiert und weißt der Geier was?
Oder ist das jemand, der ein richtig krass ausgewiesener Experte für eine bestimmte Aktie für einen bestimmten Titel ist, der dafür ansprechbar ist, der dazu eine Meinung hat, ja.
Und gibst du dem die Werkzeuge, mit denen er das genau optimal ausverhandeln kann?
Am Ende in der gleichen Zeit wie vorher, nur halt eben mit einem 150 Prozent-Ergebnis verglichen zu dem.
Also ein viel besseres Ergebnis.
Da haben wir, da gibt es in der Organisation eben Ansätze wie man wie man wie man solche Rollen denkt und da ist dann eben auch ganz viel Technologie am Ende des Tages drin und eben oder wie beispielsweise ein normales Werkzeug sind so Morning Mails irgendwie da wird geguckt irgendwie was ist eigentlich also wie schlau ich einen Analysten morgens auf was passiert ist, seit er weggegangen ist.
Und dann kriege ich das eventuell hin, also der kann sich natürlich irgendwie einen Newsletter bei Bloomberg bestellen, er kann aber eben auch irgendwie individuell perfekt zusammengestellte, kuratierte Informationen schon mal bekommen.
Was bei uns wichtig ist, und das ist tatsächlich, glaube ich, insgesamt auch bei solchen Projekten wichtig, ist, wir versuchen ja gar nicht irgendwie so ein so ein End-to-End-AI-Ding zu werden oder zu bauen oder sowas, sondern die Menschen bleiben die ganze Zeit im Driver's Seat.
Wir versuchen nur ihre Rollen und so zu definieren und die Technologie bereitzustellen, dass sie das so effizient wie möglich eben machen können und gleichzeitig einen besseren Output produzieren, als sie es vorher gemacht hätten.
Ja, nur müssen die Menschen das dann auch wollen, ne?
Und also nicht nur nur wollen, sondern quasi so enabled sein, dass sie es können.
Also das Problem, wenn du dir mal die letzten die Digitalisierung der letzten 20 Jahre ansiehst, ist, dass die Informationen immer schon überall da.
Und am Ende hättest du alles immer googeln können und trotzdem wissen die Menschen nicht alles.
Oder man kann alles sich in irgendeiner Form auf irgendwelchen YouTube-Videos beibringen und trotzdem gibt es noch Universitäten.
Oder das ist die größere Ausgabe.
Du kannst es ja am Ende am Ende.
And my eindruck is that when you say that he's about FOMO here, fear of missing out.
Actually, that's why you have here fear of being obsolete, that's how they have angst, that kind of braucht.
And when you mitimmust auf die Reise and de Expertise, that is wicked.
And is it when you analysts denkst, you can mit KI key vernünftigen reportings erstellen, heute not, and in upsearing it?
Do you have a cool thing?
Yeah, machine.
Is it really so?
I have gestruggled.
Reportings bzw.
Markttrends with Wetterdaten to correlate.
But I have tatsächlich this to me, genau das zu machen - also so eine Art so eine Art Bloomberg Daily Newsletter with a competitor Watch drin, the Märkte included and so weiter.
And it's not so richtig funktioniert.
And ich frage mich tatsächlich, ob es an den Quellen lag, die ich zu Rate have, or ob es daran lag, it's not good wanted or not good gemacht.
But habt ihr, also warum glaubst du denn, dass es nicht funktioniert?
Das illusioniert mich doch nicht.
Also ich hätte super gern meinen eigenen Daily.
Normalerweise, also normalerweise stehe ich immer auf der anderen Seite irgendwie an Sachen ein, nee, nee, das geht schon.
So, deswegen ist das eine kuriose Diskussion für mich jetzt hier gerade irgendwie.
But insbesondere bei dem Case, wo es am Ende eben doch um Bauchgefühl geht, ein bisschen, wo es darum geht, mal mit irgendwem gesprochen zu haben und das im Kopf damit zu korrelieren, was man jetzt gerade sieht.
Du liest irgendwie, dass der CEO sagt, irgendwie, oh, diesmal werden die Ergebnisse gut.
Und letztes Mal hat er gesagt, sehr gut, so irgendwie, und da erinnerst du dich dran und so.
Ich habe keine Ahnung, aber da ist irgendwas.
Und wir haben das, wir haben das wirklich ausführlich ausgetestet.
Und was du, was du automatisiert produzieren kannst, quasi einfach für intern irgendwie, ne?
Wenn du das aber mit einem zusammenbringst, der sich richtig gut auskennt, eben mit der Materie und den du so richtig gut enabled hast, dann wird es brillant am Ende des Tages.
Und wir haben das vertestet, wir haben uns vielen Leuten zum Lesen gegeben, sonst was und so, und du kommst tatsächlich Stand jetzt da nicht hin, und ich weiß auch ehrlicherweise gar nicht, ob das wünschenswert ist, irgendwie so.
Aber, und deswegen, zu sagen, so, du hast eine, du hast eine Rolle in diesem Prozess und die ist total wichtig, and wir sehen auch nicht, dass die ersetzbar ist, die ist bloß eine andere als vorher.
So, no, that is so.
Und das ist das, was du den Leuten irgendwie an der Stelle eben mitgeben musst.
Und dann muss, and wenn das bei den Leuten einmal Klick gemacht hat, ist mein Eindruck.
Dann gibt es eben viele, nicht alle, auch das ist wieder super heterogen, die dann sagen: so ja, okay, krass, dann ist mein Leben ab jetzt ja besser, weil dann muss ich keine Kaffeesäcke mehr auf Schiffe schleppen, sondern ich bin hier der Kran-Bediener.
Solange die dazu kognitiv in der Lage sind.
Das ist ja die, also die größte Herausforderung ist halt, zu eine KI letztlich zu bauen, zu schippen, Modelle zu schippen mit einer UX-UI, die für alle bedienbar sind.
Weil die Grundherausforderung ist, quasi Fragen zu stellen.
Und wahrscheinlich, wenn du mal in deine Studentenschaft guckst, wird es auch einige geben, die nicht in der Lage sind, diesen auch die Gedanken, die sie haben, in eine entsprechende Frage zu abstrahieren.
Und das ist ja eigentlich die größte Herausforderung, auch wenn du KI bedienst.
Was willst du eigentlich?
Weil die KI kann dir nicht deine Gedanken lesen, soweit sind wir noch nicht.
Wenn wir irgendwann Chips haben, wie Elon plant im Kopf, dann ist es vielleicht möglich, dass die KI deinen Gedanken liest.
Aber genau das ist ja das Problem.
Auch Sachen einfach.
Du hast noch Use Cases gefragt.
Ein Use Case, den du, den du gesagt hast, den wir, den wir ganz früh gemacht haben, basierend auf dem, was du gerade sagst, ist, dass wir so einen Prompt-Optimizer bereitgestellt haben.
Wir haben aber gesagt, du schreibst da, du spuckst da rein, was du möchtest, und das Ding hat einen Meta-Prompt und weißt im Großen und Ganzen, was wir machen oder was das Unternehmen macht.
Dann bekommst du einen sauber strukturierten Prompt, den du dann im weiteren Verlauf nochmal anpassen kannst.
Und das pusht die Ergebnisse tatsächlich irgendwie qualitativ extrem nach vorne.
Und die Leute benutzen das irgendwie 10, 15 Mal, dann haben sie verstanden, wie es geht irgendwie und dann benutzen sie es vielleicht noch oder nicht.
Aber, und das war richtig niedrig, das war so ein richtig niedrig hängender Apfel irgendwie.
Also, das heißt, du stellst, wenn du willst, dass deine Leute im Unternehmen AI benutzen, dann Vibecodest du so einen Prompt Optimizer an einem Donnerstagnachmittag irgendwie rollst du denen aus an die Leute und zwingst sie sich damit zu beschäftigen und plötzlich kriegen die viel bessere Antworten, machen viel bessere Erfahrungen.
Du hast nicht mehr die Leute, die da sitzen und sagen, ich habe versucht und das hat nicht funktioniert, weil du quasi diesen Layer eingezogen hast.
Ein super niedrig hängender Apfel irgendwie kann jeder machen.
Total cool.
Trackst du, wie trackst du die AI-Usage innerhalb des Unternehmens?
Also das ist ja, sagen wir mal, das ist ja alles Work in Progress.
Aber am Ende sehen wir ja, wer, also wir sehen ja, wie oft diese Dinge benutzt werden, aber das ist jetzt aktuell nicht der Fokus, sondern der Fokus aktuell ist da schnell aufbauen, schnell sinnvolle Dinge shippen irgendwie und nützlich sein.
Okay, ja, weil ich finde es auch mal interessant zu sehen, wie viele Tokens quasi darüber.
Das wäre ja eine Metrik, zu sehen, wie viele Tokens werden da monatlich verbraucht und ob das ansteigend ist.
Weil das meine Erfahrung ist auch, dass an vielen Stellen gab es so eine Bugwelle, ja, und danach, danach haben die Leute aufgehört, AI zu nutzen, weil sie eben den Mehrwert für sich nicht wirklich gesehen haben.
Und das ist nicht.
Also, eigentlich braucht jeder, also alle, die Tech machen in Unternehmen brauchen, den Dashboard, in dem sie jeden Morgen reingucken und sehen, wie hat sich das alles entwickelt über die letzte Zeit.
Ja, super interessant.
Also vielen, vielen Dank für deine Zeit.
Ich finde es super spannend to hören, was quasi machbar ist, wenn man bei null anfängt auf dem Reisbrett und wie eine neue Stadt anlegt, ein neues Unternehmen anlegt, AI First.
Ich habe fast das Gefühl, dass auch zukünftig diese AI-First Unternehmen, so wie du oder wie ihr es baut, die alten Legacy Unternehmen überholen werden.
And es für alle, wenn du so willst, legacy Unternehmen, es ist sehr schwer sein, zukünftig mit Transformation den gleichen Speed zu erreichen.
Weil, wie gesagt, die Prozesse sind teilweise so verkrustet anders and so antiquiert that it's schwer sein wird, das Ganze with KI zu veredeln.
Ich frage my guests at the podcasts immer nach einer Buchempfehlung als analoges Gegengewicht gegen die ganze Digitalisierung.
Hast du ein Buch, das du empfehlen würdest, für meine Hörer?
Also ich weiß nicht, wer Ethan Mollik irgendwie kennt, das ist so ein Prof, ich glaube, von der Group School.
Der hat ein super spannendes Buch geschrieben.
Ich vergriffe gerade dein Name nicht ein, aber man kann sich auch ein Stack irgendwie angucken, One Useful Thing.
Der hat auf jeden Fall immer extrem sinnvolle Sachen zu berichten.
Sei es in Buchform oder als Online-Publikation.
Für deine Studenten, was müssen die lesen momentan?
Das interessiert mich noch zum Schluss.
Gibt es tatsächlich noch Literatur, die empfohlen wird oder gar nicht mehr.
Klar, also, also du versuchst ja, sagen wir mal, das Methodenwissen zu vermitteln, zunächst mal, und dann irgendwie Use Cases zu machen, mit denen du dann Projekte machst.
Und für dieses Methodenwissen gibt es dann natürlich schon jeweils immer irgendwie eine Empfehlung.
Das ist häufig aber kein Lehrbuch mehr, sondern irgendwie eine Zusammenstellung von Links oder von irgendwelchen Dingen, die ich vielleicht auch selber hergestellt habe, irgendwie mit Hilfe von AI dann im Zweifelsfall und selber kuratiert habe, so um denen was zur Verfügung zu stellen, wo ich sage, so das ist hier plain level field, irgendwie da starten wir gemeinsam.
Ich finde so abschließend lässt sich eigentlich sagen, und das sage ich tatsächlich auch meinen Kindern, wenn die mich fragen, warum sie jetzt altgriechisch lernen müssen.
Sorry, was die Kinder oder was die Studenten innerhalb der Schulen und der Universitäten lernen, momentan ist quasi, also materiell nicht wirklich, ich will sagen, nicht wirklich relevant, aber es sei mal dahingestellt, wie relevant das auch fürs Leben is.
Aber, und das ist das Entscheidende: in dieser formativen Zeit der ersten, ich würde sagen, 25 Jahre oft, lernen, die Menschen zu denken.
Und das ist eben auch, wie gesagt, mein Credo an die Menschen, an die Kinder und so weiter.
Es geht überhaupt nicht darum, irgendwie inhaltlich gewisse Dinge irgendwie bis zur Perfektion zu verstehen.
Wie du sagst, die Handwerker werden, also wir werden nie wieder diese Art Handwerker brauchen, die intellektuellen Handwerker, weil Wissen jetzt einfach outgesourced ist auf einem virtuellen Gehirn, wenn du so möchtest.
Aber es geht halt darum, die Anwendung zu verstehen und zu denken.
Und dieses kritische Denken, das ist so wichtig und das wird noch viel wichtiger werden.
Weil KI in der Lage is uns an vielen Stellen sehr zu täuschen.
And um dem entgegenzustehen, müssen alle verstehen, was in der Welt passiert quasi.
Also, vielen, vielen Dank für deine Zeit.
Hat mich sehr gefreut.
Danke, dass du dabei warst.
Und ich schaue mir weiter an, was wir an der Hochschule Harz machen.
Vielen Dank.
Mich sehr gefreut.
Danke dir für die Einladung.
Danke.
Vielen Dank für ihn.
Bye bye.