Zukunft von ChatGPT: Produktchef Nick Turley über Tokenlimits, Werbung und AGI

Stella:

Welche neuen Features und generellen Entwicklungen können wir bei ChatGPT erwarten? Wie kommen wir vielleicht weniger an Token Limits während der Arbeit? Und wer könnte uns das alles besser beantworten als Nick Turley, ChatGPT-Produktchef? Und vor einem Jahr war er bereits bei mir im Podcast zu Gast. Ich bin Stella-Sophie Wojtczak, Host von t3n Arbeit in Progress. Und Nick, ich freue mich, dass wir jetzt dieses Jahr schon wieder sprechen.

Nick:

Ich freue mich auch. Vielen Dank.

Stella:

Vor einem Jahr, sagtest du, ich habe mal in die vergangene Folge quasi reingehört. Wir sind nicht weit davon entfernt, Zitat, der beste Programmierer der Welt könnte ein KI-Modell sein. Haben wir den Punkt mittlerweile erreicht?

Nick:

Mehr oder weniger sind wir, glaube ich, da. Bester Programmierer kann natürlich einiges heißen.

Nick:

Es gibt ja diese, sage ich mal, Wettbewerbe und ich glaube, da hat die KI tatsächlich schon gewonnen. Aber selbst im Alltag, also bei uns wird fast kein Code geschrieben, der nicht irgendwie durch den KI-Agenten entweder produziert, oder reviewed wurde. Insofern hat sich einiges getan.

Stella:

Genau, in deiner Position, vielleicht muss man das noch einmal erklären, also du hast hier ein Team unter dir, du gibst Impulse natürlich für die Weiterentwicklung, bist dann aber eben auch für die Umsetzung verantwortlich. Wenn du jetzt sagst, ihr macht auch viel Coding eben mit KI, wie nutzt du denn ChatGPT in deinem Arbeitsalltag oder vielleicht auch andere KI-Tools?

Nick:

Ja, also genau, auf meinem Team sitzen Software-Ingenieure, Designer, Produktleute, Marketer, alle möglichen verschiedenen Kompetenzen und wir alle nutzen entweder ChatGPT oder auch Codex. Codex ist unser Knowledge-Work-Tool. Am Anfang erstmal für mehrere gedacht und inzwischen auch für den Rest. Und die Programmierer, und dazu gehöre ich auch noch, allerdings mittlerweile weniger, weil ich weniger Zeit habe, nutzen Codex tatsächlich, um sämtlichen Code zu schreiben. Also wir schauen uns den Computer-Code selber kaum noch an, sondern kommunizieren halt mit unserem Codex-Agenten, der sämtlichen Code verfasst. Und wenn dann mal was nicht stimmt, gibt man dem Feedback und der macht weiter. Aber selbst zum Beispiel für die Nicht-Software-Leute, zum Beispiel komme ich an morgens bei der Arbeit und dann habe ich schon zehn Feedback-Punkte in meiner Inbox, die Codex online gefunden hat. Der schaut sich nämlich Twitter an, der schaut sich Reddit an, der schaut sich die verschiedenen Sozius an und findet Produktfeedback. Gibt mir dann nicht nur das Feedback, sondern auch Vorschläge, wie man das dann mit einbinden könnte. Also quasi wie ein Praktikant, der rund um die Uhr irgendwie für mich arbeitet. Und das Tolle daran ist für mich, dass ich einfach dadurch mehr Feedback integrieren kann. Also das ist nicht nur Zeitersparnis, sondern das hätte ich wahrscheinlich sonst überhaupt nicht gekonnt, mir jeden Tag wirklich sämtliches Feedback durchzulesen. Das ist also nur ein Beispiel, wie Codex auch außerhalb der Bemühungen total super ist.

Stella:

Also dass KI dir dann ja auch ganz konkret beim Thema Management zum Beispiel hilft.

Nick:

Ja, total. Also Management, wir nutzen Slack bei der Arbeit, also zur Kommunikation. Ich habe jeden Morgen so viele Nachrichten und die kann sich Codex auch anschauen und sagen, hier sind so die Texten, hier sind die P0-Nachrichten und so kannst du antworten. Insofern hilft mir JGPT auch beim Teammanagement.

Stella:

Gibt es denn so ein Feature, wo du sagen würdest, das ist für dich für produktives Arbeiten mit JGPT entscheidend, total wichtig, aber überhaupt gar nicht so breit bekannt?

Nick:

Etwas, was ich persönlich total toll finde, ist mir selber Prototypen zu erstellen, weil wir kommunizieren oft über Software, Dinge, die wir bauen wollen und so der traditionelle Approach ist, dass man da ein langes Dokument schreibt und dann die Features genau beschreibt und so soll es funktionieren und das sind die Edge-Cases und inzwischen mache ich einfach einen Prototyp. Und viele Leute wissen nicht, dass man mit diesen KI-Tools programmieren kann, auch wenn man selbst kein Programmierer ist. Man kann die Software einfach beschreiben und dann macht er das. Und das finde ich total cool, nicht nur für mich, sondern für alle Leute, die sich vielleicht selbst nicht als besonders technische oder Programmierer betrachten, sich aber auf einmal ausdrücken können. Und selbst wenn das zu dir ist oder vielleicht nicht relevant ist, kann man zum Beispiel auch PowerPoint-Präsentationen produzieren,

Nick:

die richtig gut aussehen mit diesen Tools jetzt. Also es gibt unglaublich viele Möglichkeiten, gerade was den Arbeitsantrag betrifft.

Stella:

Lass uns doch aber mal in die Zukunft gucken. Was wäre denn aus deiner Sicht vielleicht ein Feature, was auf jeden Fall spannend ist für die Zukunft, was auch zeitnah kommt, wenn wir eben beim Thema Arbeiten bleiben?

Nick:

Das Erste und Wichtigste ist für uns natürlich, die Modelle immer weiter zu verbessern. Wir haben jetzt das 5.5-Modell. Das ist sowohl beim Programmieren als auch bei der allgemeinen Arbeit State of the Art. Und zwar ist es nicht nur sehr intelligent, das intelligenteste Modell, das es so gibt momentan, sondern auch sehr schnell.

Nick:

Schnelligkeit heißt, dass es wenige sogenannte Thinking Tokens produzieren muss. Also diese Modelle, die können ja inzwischen, haben wir vielleicht letztes Jahr schon drüber gesprochen, etwas nachdenken, bevor sie antworten. Das ist auch eine gute Kompetenz, nicht nur bei Menschen, sondern auch bei unseren Modellen. Allerdings kann das dann manchmal schon nerven, dass er dann erstmal richtig lange nachdenken muss, bevor er irgendwie antwortet.

Nick:

Und die neuen Modelle sind halt sowohl schnell als auch intelligent. Und diesen Trend werden wir, denke ich, weiter sehen. Aber wenn wir ein bisschen weiter vorausschauen, ist unser großes Thema gerade, wie können wir dieser KI beibringen, einen Computer zu nutzen. Denn wir erledigen ja sämtliche Arbeit, also jegliche Form von, ich sage mal, Knowledge Work am Computer ab. Von manche von uns nutzen Excel, manche von uns müssen recherchieren, E-Mails beantworten, manchmal visuellen Design irgendwie betreiben. Also kommt halt auf den Arbeitsbereich an. Und wir glauben, dass wenn wir der KI beibringen können, wie man einen Computer selbst bedient, so wie ein Mensch auch, dann kann uns die KI eigentlich bei

Nick:

allem helfen, was man so am Computer auch anstellt. Und das funktioniert jetzt schon auf dem Mac. Der kann tatsächlich, Codex kann den Computer selbst nutzen. Aber wenn man den PC zumacht, dann funktioniert es nicht mehr. Insofern haben wir noch einiges vor, was die Verlässlichkeit dieser Funktion und die Cloud-Version davon angeht. Aber man kann sich auf jeden Fall darauf vorbereiten, dass innerhalb diesem Jahres die KI die meisten Tätigkeiten, die man an einem Computer betreiben kann, auch erledigen kann.

Stella:

Also Weiterentwicklung dann von den KI-Agenten. Und ich kann es mir dann zum Beispiel so vorstellen, ich klappe meinen Laptop zu, aber habe zum Beispiel gesagt, hier, ich habe noch drei offene Mails, bitte einmal kurz die Termine eintragen, hier hast du Zugriff auf meinen Kalender, stimmt das ab, schick's raus.

Nick:

Und dann bist du vielleicht on the go, im Zug oder so und er unterhält sich dann weiterhin mit deinem Agatten über dein Mobiltelefon. Vielleicht ruft er dich an, wenn er blockiert ist, wenn du das gerne so haben willst, wenn er irgendwie Input braucht. Also du kannst dir das schon vorstellen wie so einen persönlichen Assistenten, der in der Cloud lebt und immer für dich arbeitet.

Stella:

Und ich hatte auch gesehen, also ihr macht ja jetzt so 40 Prozent von eurem Umsatz im Bereich Enterprise und wollt ja mit dem Consumer-Bereich gleichziehen bis Ende des Jahres. Warum ist das für euch so wichtig?

Nick:

Also das Allerwichtigste für uns von Anfang an ist es, eine allgemeine künstliche Intelligenz zu entwickeln und zu schauen, dass sie halt allen Menschen wirklich zugute kommt.

Nick:

Entwickeln ist das eine und da wissen wir eigentlich jetzt allmählich schon, wie das Rezept funktioniert. Natürlich noch viel Bewässerungsbedarf, aber so von dem Grundprinzipien wissen wir, wie wir das angehen wollen. Und bei dem allen zugutekommen gibt es natürlich den Consumer-Bereich, weil es uns extrem wichtig ist, dass alle Leute auf der Welt irgendwie Zugriff haben auf diese Technologie und zwar am besten kostenlos.

Nick:

Deswegen werden wir weiterhin ChatGPT für unsere Consumer verbessern. Wir haben jetzt ja fast eine Milliarde Nutzer. Letztes Jahr, als ich hier war, waren wir glaube ich bei der Hälfte ungefähr 500 Millionen oder so. Insofern finden immer mehr Leute auf der Welt irgendwie Nutzen an dieser an KI und deswegen ist es uns weiterhin wichtig, diesen Access zu maximieren. Aber wenn wir davon sprechen, wie die KI-Leuten zugute kommt, dann geht es natürlich auch darum, wie können wir Leuten bei der Arbeit helfen. Wir verbringen so viel Zeit bei der Arbeit und gerade dort gibt es so viele Probleme, die sich mit mehr Intelligenz lösen lassen und gerade kleinere Betriebe, die irgendwie Fachkräfte haben, aber auch größere Unternehmen,

Nick:

die irgendwie ungelöste Probleme haben. Gerade im R&D und in der Science gibt es unglaublich viele Möglichkeiten, die man mehr Intelligenz lösen könnte. Zum Beispiel haben wir jetzt gerade die ersten Durchbrüche gesehen in der Mathematik, wo unsere KI den Vorschein tatsächlich, Goldmann hat, Durchbrüche zu erzielen, die ohne KI nicht möglich gewesen wären. Und das ist, glaube ich, so der Anfang davon, wo KI nicht nur Produktivitätsgewinn ist, sondern tatsächlich Leuten

Nick:

hilft, Dinge zu erreichen, die vorher gar nicht möglich gewesen wären.

Stella:

Aber wenn du es schon angesprochen hast, allgemeine künstliche Intelligenz, Ihr habt ein Rezept, gebt uns doch mal einen Einblick quasi in das Rezept.

Nick:

Wir haben extrem Fortschritte darin gemacht, gerade um eigentlich jegliche messbaren Aufgaben, also Tätigkeiten, die wo man sagen kann, ja, das war gut oder das war nicht gut, oder wo es eine Rubrik gibt, die können wir der KI eigentlich ziemlich verlässlich beibringen. Und deswegen hat das angefangen mit Mathematik, weil Mathematik kann man sehr leicht verifizieren und ist dann auf den Softwarebereich übergegangen, weil auch Software lässt sich relativ leicht testen. Entweder sie funktioniert oder sie funktioniert nicht. Und allmählich haben wir auch festgestellt, wie macht man das in Domänen, die ein bisschen, ich sag mal, fuzzis sind. Ist das kreative Schreiben oder was stellt wirklich eine gute PowerPoint-Präsentation dar? Und da haben wir halt festgestellt, wie stellt man eine Rubrik her und wie können wir der KI beibringen, genauso wie mit der Mathematik und dem Software-Schreiben, da extrem Fortschritte zu machen. Insofern sind wir ziemlich optimistisch, was den Fortschritt über das nächste Jahr angeht. Und unsere Nutzer und die Welt können häufigere Model-Updates erwarten.

Stella:

Also Prognose für dann 2027, wenn wir in einem Jahr widersprechen im Rahmen der OMR, dann stellst du mir die allgemeine künstliche Intelligenz von ChatGPT beziehungsweise OpenAI vor?

Nick:

Ja und nein. Also dieser Begriff selbst, allgemeine künstliche Intelligenz,

Nick:

heißt so viele verschiedene Dinge für verschiedene Menschen. Und ich würde sagen, wenn man sich die heutigen Tools ansehen würde vor ein paar Jahren, dann würde jeder normale Mensch und ich würde mich dazu schließen, sagen, das ist schon allgemeine künstliche Intelligenz. Insofern sprechen wir bei Open Air nicht mehr von diesem einen Moment, wo wir dieses Thema erreicht haben, sondern eher von einer Folge von Schritten, wenn man so will. Und da gibt es auch verschiedene Stufen, von denen wir oft sprechen. Die erste Stufe war so der Chatbot. Das war für viele von uns der Einstieg in die KI, vom Gefühl her. Der zweite Schritt war die Denkfähigkeit. Also das ist natürlich in Anführungsstrichen, weil ob die KI wirklich denkt, ist Philosophie-Frage. Aber halt die Tatsache, dass sie erstmal diese Reasoning-Tokens produzieren konnte, bevor sie antwortet und dadurch viel intelligenter wurde. Der dritte Schritt, und da sind wir jetzt gerade dabei, sind die Agenten. Da haben wir ja letztes Jahr ein bisschen schon dazu gesprochen, glaube ich. Und das war dann damals noch so Zukunftsthema und jetzt sind wir mittendrin.

Nick:

Und danach, glauben wir, wird es irgendwie so gehen, dass die KI zunehmlich dazu beiträgt, Unternehmen selbst mitzuführen als Co-Founder oder als großen Teil des Unternehmens. Und danach kommt wahrscheinlich wirklich der wissenschaftliche Fortschritt. Und das motiviert mich extrem. Und für mich ist das so, das Ziel, ob man das in allgemeiner Intelligenz nennt oder vielleicht auch etwas danach, ist letztendlich Definitionsfrage. Aber mich motiviert es, Durchbrüche zu erzielen, nicht nur in der Mathematik, sondern zum Beispiel auch in der Biologie, wenn man neue Medizin oder Impfungen erforschen könnte. Einfach dadurch, dass die KI irgendwie Anweisungen gibt, man dann Experimente ausführt und an die KI wieder zurückgibt. Da kann man sich schon vorstellen, dass wir als gesamte Menschheit Fortschritte

Nick:

erzielen werden können, von denen man vorher nur träumen konnte.

Stella:

Also zur Motivation werde ich dich am Ende noch fragen, aber ich habe noch eine andere Frage aus einer anderen Richtung. All das, was du beschrieben hast, braucht ja Token. Die berühmt-berichtigten Token mit den Limits, wo viel debattiert wird auf Reddit, Social Media ist voll davon, Tokensparen, Tokenmaxxing. Wenn du mir jetzt schon heute gegenüber sitzt, hast du einen ultimativen Tipp, um möglichst Token sparsam zu arbeiten, möglichst nicht so schnell an die Limits zu kommen?

Nick:

Also, ich würde sagen, Ein paar Sachen. Erstens, diese KI wird ständig günstiger. Wenn man sich mal anschaut, wie sich Intelligenz pro Kosten entwickelt hat, sind wir um hundertfach, vielleicht sogar tausendfach günstiger für die gleiche Intelligenz als nach vor ein paar Jahren. Insofern würde ich den Leuten, die meinen, ja, KI ist mega nützlich, aber die Rechnung gerade im Arbeitsbereich ist trotzdem noch zu teuer, ermutigen und sagen, es wird extrem schnell günstiger, weil wir einfach so viele verschiedene Techniken haben, wie wir auf einem konstanten Intelligenzniveau effizienter werden können.

Nick:

Zweitens würde ich sagen, wählt das richtige Tool. Also uns ist es wichtig. Wir haben unsere Nutzer gefragt, was ist euch am wichtigsten? Und das sind natürlich Features, das sind natürlich Intelligenz, aber halt auch die Token-Limits. Insofern schauen wir schon, dass ChatGPT und Codex immer mit vorne dabei ist, was diese Token-Limits angeht. Aber ich sage es wirklich, auch unabhängig von OpenAI, Konsumenten haben momentan so viele Möglichkeiten. Insofern schaut schon, wo ihr auch Intelligenz für euer Geld bekommt. Und dann drittens, Und das ist vielleicht mein wichtigster Punkt. Ich glaube, es geht eigentlich gar nicht darum, die Tokens zu minimieren. Wenn man einen richtigen Use Case hat, dann höre ich von unseren Nutzern total oft, dass sie eigentlich Unlimited Tokens gerne nutzen wollen würden, so wie bei der Stromrichtung auch. Man denkt ja irgendwann nicht mehr darüber nach, wie viel Elektrizität man verbraucht. Vielleicht im Alltag wie aus Umweltgründen schon, aber bei der Arbeit, wenn man am Computer sitzt etc. Ist es eigentlich ziemlich klar, dass sich die Computerarbeit lohnt. Und ich glaube, so wird es irgendwann auch mit der Intelligenz sich anfühlen. Und von unseren Softwarekunden hören wir das jetzt schon, dass sie eigentlich gerne Unlimited Token konsumieren wollen würden, weil es einfach so viel Produktivitätsgewinn aus dieser KI gibt, dass mehr Software für die meisten Unternehmen eigentlich Standardsache ist. Weil so viele Unternehmen würden ja gerne mehr Softwareleute einstellen. Und insofern gibt es eigentlich immer einen Mangel.

Stella:

Unlimited ist gewünscht und ihr wollt im Bereich Enterprise wachsen, wahrscheinlich auch, um eben dauerhaft diese günstigen beziehungsweise kostenlosen Abos anzubieten, wiederum für die Consumer. Also wann gibt es denn für Enterprise vielleicht Unlimited Token?

Nick:

Das ist eine sehr gute Frage und das ist so ein bisschen, als ob man ein Elektrizitätswerk fragen würde, wann habt ihr einen Unlimited-Strom-Plan? Wahrscheinlich wird das nie passieren, weil letztendlich gibt es nicht genug Chips auf der Welt. Wir versuchen zwar immer vorzusorgen, so viele Chips wie möglich zu bekommen und das Ökosystem auch anzutreiben, aber letztendlich findet sich die gesamte Industrie immer noch in einem Moment, wo es mehr Nachfrage nach Intelligenz gibt, als wir nachkommen können. Und insofern müssen wir schon rationieren und schauen, dass die Intelligenz da letztendlich an die Leute geht und an die Unternehmen geht, die sie am meisten brauchen.

Stella:

Du hattest vorhin kurz auch das Thema Konkurrenz angesprochen. Jetzt Anfang des Jahres hat OpenAI ja auch durch den Pentagon-Deal auch bei Social Media ordentlich viel Gegenwind bekommen.

Stella:

Und es gab so ein kleines Battle quasi, Abwanderung zu Claude. Was hat das mit dir gemacht? Hat das Druck aufgebaut? Also wie stehst du dazu?

Nick:

Also zum Ersten, ich verstehe es total, dass Leute starke Meinungen zu diesem Thema haben. Und das finde ich auch wichtig, dass Leute sich Gedanken zu den Unternehmen, die diese KI produzieren und was deren Werte sind, deren Standards sind. Zum Gleichen hat es mich auch frustriert, so viel Missinformation zu sehen zu diesem Thema. Aber zum Beispiel entstand dann das Gerücht, dass wir mit ICE, also der amerikanischen Immigrationsbehörde, zusammenarbeiten würden. Stimmt gar nicht. Insofern, ich sage mal, Qualitätsquellen sind wichtiger denn je, auch in diesem KI-Zeitalter, wenn man sich zu diesem Thema befassen möchte. Wir haben sehr klare rote Linien. Und wir arbeiten natürlich im amerikanischen Staat zusammen, wie sämtliche anderen Technologieunternehmen auch. Aber für uns ist es halt wichtig, dass jeder auf diese Technologie zugreifen kann. Wir sehen das als Basistool und als demokratisierende Technologie.

Stella:

Und insofern ist das unsere Priorität. Aber wie ist es denn für dich? Hat dich das irgendwie schon unter Druck dann auch gesetzt zu sehen? Ich meine, ChatGPT hat sich in Deutschland zum Beispiel, das ist glaube ich euer größter Markt auch in Europa, teilweise hat den Spitznamen Chatty bekommen. Im Netz gab es auch Berichte zu lesen, oh Gott, ChatGPT ist wie mein, weiß ich nicht, bester Freund, weiß alles über mich. Jetzt muss ich umziehen zu Claude, so als würde man, weiß ich nicht, die Wohnung verlassen müssen und in eine andere ziehen. Hat dir das irgendwie schon Druck gemacht, zu sagen, okay, jetzt müssen wir besonders viel Leistung bringen oder wir müssen irgendwas ändern oder hast du eher gesagt, okay, wir bleiben bei dem Kurs, den du ja auch eingangs beschrieben hattest?

Nick:

Also ganz ehrlich, ich fokussiere mich immer auf unseren Nutzer und ich finde, den Wettbewerb motivierend, weil wenn man, ich habe da schon öfters drüber nachgedacht, was ist eigentlich das Größte, wenn wir unsere Ziele, unsere Missionen, also das allgemeine Künstliche Intelligenz allen zugute kommt. Wenn wir das irgendwie nicht erreichen, warum war das? Und ich glaube, es war, es würde sein, weil wir irgendwie abgelenkt wurden und gesagt, es gab zu viele Möglichkeiten mit KI und wir haben zu viele Dinge ausprobiert und ich glaube, Konkurrenz ist super für den Konsumenten und ist auch super für uns, weil es uns einfach dazu zwingt, wirklich uns auf unsere Nutzer und auf die Menschen zu fokussieren. Insofern, ich finde es extrem motivierend und hoffe, dass wir uns durch das beste Modell, das beste Produkt differenzieren können.

Stella:

Wo du auch mehrmals schon gesagt hast, du möchtest, dass allgemeine künstliche Intelligenz, generell auch Chat-GPT, den Menschen zugutekommt, möglichst allen Menschen. Wie definierst du denn dieses Zugutekommen?

Nick:

Ja, also es gibt ja verschiedene Stakeholder in den Ökosystemen. Es gibt einmal unsere Nutzer und einmal die Nichtnutzer, die sind auch genauso wichtig wie die Nutzer. Für unsere Nutzer.

Nick:

Schauen wir, dass wir Use Cases ermöglichen, also Nutzen ermöglichen, der wirklich transformativ ist. Man kann ja sagen, okay, cool zum E-Mail schreiben, aber verändert das wirklich mein Leben? Eigentlich schon. Es gibt mir Zeit zurück und für viele Leute, gerade wenn man, ich sag mal zum Beispiel, Deutsch ist vielleicht nicht die erste Sprache, kann das sehr transformativ sein. Aber ich denke oft an Use Cases wie zum Beispiel den Gesundheitsbereich. Wir haben 250 Millionen Leute, die kommen jede Woche zu uns, um sich über Gesundheitsthemen zu unterhalten und Fragen zu stellen. Und jeder, der sich mal mit dem medizinischen System befasst hat und dann irgendeinen Befund bekommen hat, der kompliziert war, nicht verstanden hat, oder dann kam dann eine Nachricht von der Versicherung und irgendwas wurde abgelehnt, weiß, dass jeder Mensch Fragen zu seiner Gesundheit hat. Und ich finde es total toll, dass ChatGBT da helfen kann. Gerade solche Use Cases brauchen auch einen Safety Approach, wo man sich Gedanken macht, macht man die Antworten belästlich? Kann man mit Experten zusammenarbeiten, dass diese Use Cases auch richtig gut funktionieren? Und insofern ist das für mich zum Beispiel ein Beispiel, wo man den Leuten helfen kann.

Nick:

Und insofern, wenn man so ein Tool nicht nur bereitstellt, sondern kostenlos bereitstellen kann, hat man natürlich schon einen Wert auf die Welt.

Stella:

Kostenlos bereitstellen. Da muss ich aber schon noch fragen, in den USA gibt es ja Werbung bei ChatGPT schon. Wie ist es in Deutschland? Letztes Jahr hast du auch gesagt, Roadmap ist immer so fünf Monate. Vielleicht hat sich das auch geändert.

Stella:

Nein, leider nicht. Okay, leider nicht. Gut, dazu gleich. Aber in den nächsten fünf Monaten rechnet ihr da auch zum Beispiel ein kostenloses Modell mit Werbung in Deutschland? oder wie sieht es aus?

Nick:

Wir experimentieren. In Deutschland momentan noch nicht. Aber wir sind in den USA dabei, kleine Piloten zu führen und zu verstehen, was ist der Impact, wie stehen unsere Nutzer dazu, wie stehen kleine Unternehmen dazu. Bevor wir überhaupt irgendwas angefangen haben zu testen, haben wir erstmal unsere Prinzipien verfasst. Das war aus mehreren Gründen wichtig. Erstens hat unsere eigene Belegschaft, dazu gehöre auch ich, starke Meinung zu diesem Thema. Wie kann man Werbung gestalten, ohne dass man genau das kaputt macht, was bei Chat-Spiel so besonders ist? Und zwar, dass man diese Antwort bekommt, die wirklich nur für dich selbst ist und keinen anderen Stakeholder dazwischen hat. Und da haben wir zum Beispiel Prinzipien erschaffen, wie die Antwort ist immer unabhängig. Und Werbung ist ganz klar gekennzeichnet, welche Daten wir genau verwenden. Und diese Prinzipien haben wir verpasst und veröffentlicht, bevor wir irgendwie überhaupt angefangen haben, einen Test zu machen. Und jetzt sind wir, die kann auch jeder finden online, jetzt sind wir gerade dabei, zum ersten Mal zu testen.

Nick:

Bis jetzt war das Feedback relativ positiv. Ich war natürlich als Produktmensch ziemlich darauf fokussiert, was kommen wir für negativen Feedback. Und ich habe halt auch unsere Support-Querys angeschaut. Und die meisten Support-Inbounds, die wir bekommen, sind von Leuten, die gerne werben würden. Weil es gibt so viele Leute, die haben vielleicht ein kleines Geschäft oder die haben eine Marke und die fragen sich natürlich im KI-Zeiteteil, wie tauche ich auf in ChatGPT? Bei Google war es so klar, da konnte ich Werbung schalten, da konnte ich mehr Traffic bekommen etc. Aber bei ChatGPT, wie sieht da überhaupt die Story aus? Insofern war da der Feedback sehr positiv, aber es wird eine Weile dauern, bis wir wirklich global mit dabei sind, weil wir wollen das vorsichtig angehen.

Stella:

Bevor wir jetzt abdriften in das ganze Thema quasi SEO beziehungsweise Geo, da hätte ich auch noch viele Fragen, zwei ganz flotte Fragen zum Abschluss. Du hast eben angemerkt, fünf Monate. Leider seid ihr noch dabei, weil du es noch kürzer haben willst oder noch länger?

Nick:

Ich hätte natürlich gerne selber einen längeren Blick darauf, welche Features und Kapazitäten wir an die Welt bringen können. Aber wenn man sich in einen, diesen hybriden Kontext von Forschungslabor und Produktunternehmen findet. Wenn man sich mit einer Technologie beschäftigt, die sich so schnell ändert, dann lernt man einfach irgendwie ein bisschen Demo zu zeigen, was die Zukunft angeht. Und insofern weiter als fünf Monate. Konzeptuell kann man sich natürlich darüber dazugehalten, was genau, wann kommt, ist immer schwierig.

Stella:

Und letzte persönliche Frage zum Abschluss. Ich meine, für dich selbst kannst du vielleicht noch ein bisschen langfristiger planen als die fünf Monate. Und du hattest im vergangenen Jahr im Podcast gesagt, dass du bis jetzt in deiner Karriere immer den spannenden Köpfen gefolgt bist. Und so ja auch schließlich bei OpenAI gelandet bist damals.

Stella:

Wenn du jetzt in die Zukunft guckst, was reizt dich noch bei OpenAI? Oder weiß ich nicht, möchtest du schon teilen, dass es für dich anders weitergeht?

Nick:

Also ich muss mich total kneifen, dass ich an so einem tollen Produkt arbeiten kann. Und ich nehme auch die Verantwortung sehr ernst. Insofern ist es mir wichtig, dass dieses Produkt mit den richtigen Prinzipien weiterentwickelt wird. Insofern bin ich total motiviert. Wenn ich jemals irgendetwas anderes machen müsste, dann würde ich gerne vielleicht selber was gründen. Das hat mich schon immer mal gereizt und wäre sonst Plan A gewesen, wenn ich nicht zur Opinion gekommen wäre. Aber ich bin total glücklich.

Stella:

Was würdest du gründen?

Nick:

Jetzt momentan ist es die beste Zeit, die es jemals gab, irgendwas zu gründen. Also wahrscheinlich würde ich im B2B-Bereich anfangen und vielleicht einen Domain-spezifischen KI-Agenten entwickeln. Es gibt so viele Domänen, die verstehen diese KI-Labs nicht so gut, weil das einfach, man muss halt die Bereiche besser verstehen, gerade was Finance oder Legal oder sonst was angeht. Insofern, ich glaube, ich würde mich da beschäftigen, aber zum Glück gibt es unglaublich viele coole Startup-Leute momentan, die das versuchen und ja, Und ja, gerade jetzt, wo die Softwareagenten so gut sind, war es nie leichter, sich selbst zu verwirklichen, auch mit einem kleinen Team.

Stella:

Spannende These zum Abschluss. Ich würde sagen, wir sprechen einfach 2027 nochmal. Aus den Prognosen, was daraus geworden ist, die wir aufgestellt haben. Und Nick, herzlichen Dank, dass du heute bei uns zu Gast gewesen bist wieder.

Nick:

Vielen Dank, habe ich gefreut.

Stella:

Und dann bis nächstes Jahr und natürlich bis nächste Woche hier bei t3n Arbeit in Progress schaltet gerne wieder ein. Es wird eine Folge mit Heike Bruch geben. Zum Thema Leadership. Also, auf Wiederhören.