Neo ist abgeschaltet: Fazit nach Monaten mit KI-Agenten

00:00:05: TDRM Arbeit in Progress.

00:00:07: Inspirierende Köpfe und frische Perspektiven für die Arbeitswelt!

00:00:13: Herzlich Willkommen zu einer neuen Folge von TDRN Arbeit in Progress.

00:00:18: Bei mir ist heute Jens Polomski, der Gründer von SnipGi zu Gast und treue Zuhörende kennen ihn vielleicht schon aus der Folge vom Februar.

00:00:27: Denn Jens ist eine der mit Marketing-Hintergrund in die KI Bubble gestartet ist und ja mit seinem Startup SnipKey jetzt Wissen über künstliche Intelligenz in Unternehmen bringt und da selbst auch sehr versiert ist.

00:00:41: Mein Name ist Sela Sophie Wolczak, ich freue mich, dass ihr bei dieser besonderen Episode dabei seid!

00:00:46: Lieber Jens wir müssen jetzt mit einer Traumeldung starten.

00:00:50: du hattest ja im Februar als einer der ersten Openclaw

00:00:53: ausprobiert

00:00:54: damals ein Programm für KI-Agenten.

00:00:56: total neu war es gewesen.

00:00:59: Du hast den richtigen agentischen Team aufgebaut.

00:01:03: Ja und da sind Verluste zu beklagen.

00:01:05: was ist da passiert?

00:01:07: Ja, ich hatte ja meinen Hauptagenten.

00:01:09: Hier ist der Neo über den wir auch damals gesprochen haben.

00:01:11: Das war schon ewig her und Neo gibt es nicht mehr.

00:01:15: Neo ist tot!

00:01:17: Aber der Gedanke und die Fähigkeiten von Neo leben natürlich noch weiter denn was wir gesehen haben bei OpenClaw sehen wir bei manchen Entwicklungen oft ist das nicht dieses eine Tool was diese Innovation oder die Entwicklung im Weiterbringst sondern oft ist es die Idee dahinter weil OpenClaws war ja fairerweise auch nur in Anführungszeichen, eine Kombination aus verschiedenen Dingen.

00:01:38: Und da haben wir jetzt gesehen, dass mittlerweile viele Anbieter aufgeholt und genau das Agentische mitgedacht haben.

00:01:42: Da sind ja verschiedene Frameworks daraus entstanden und ich glaube gerade diese zündende Idee die damals der Peter von Open Clown hatte – das war das was so steig gegangen ist.

00:01:52: Und ein paar hundert später sieht es schon mal bei allen anderen Anbieten

00:01:55: anders aus!

00:01:56: Wir müssen noch einmal alle wirklich abholen, auch diejenigen dem Februar nicht dabei gewesen sind.

00:02:00: Du hattest ja mit diesem agentischen Team in einer gesicherten Umgebung deine E-Mails zum Beispiel durchsuchen lassen hast dir da automatisiert Terminkanäle in der Einträge erstellen lassen und das ist ja das wie du gerade beschrieben hast wo du eben dieses Setup für gebaut hast.

00:02:14: Neo der ich würde es jetzt sagen Oberagent so hast du ihn damals genannt er hat das all koordiniert.

00:02:19: in ersten Stelle Da hast du gesagt den gibt es nicht mehr.

00:02:24: heißt dass in den nächsten Minuten über KI-Agenten reden, dass du mir jetzt am Anfang des Podcasts sagst ja Stella ich nutze die nicht mehr oder was ist daraus geworden?

00:02:33: Es wäre traurig wenn ich keine KI werden benutzen würde.

00:02:37: Wir haben einfach also dadurch das ja alle Anbieter mittlerweile genau diese Integration.

00:02:42: wir haben Standards wie ein MCP der noch mehr stark gestärkt ist und mittlerweile ja ob es der Co-Palette ist alle haben ja mittlerweile die Konnektivität.

00:02:52: Und so sind unsere Agenten und Agenten Workflows auch immer mehr in standard Systeme übergegangen, wir haben aber dieser Agenten-Denkweise im Team total gefestigt sodass wir natürlich benutzen Cloud, wir nutzen auch der TBT Wir haben aber auch auf diversen Server und eigene Agenten laufen, die aber vielmehr von der Idee getrieben ist das wir denn

00:03:14: machen wollen

00:03:15: als jetzt zu sagen müssen wir es irgendwie dieses eine Framework nutzen.

00:03:18: Das haben wir gesehen sogar auch die Stande dass wir aus MCP und Plugins und Formaktoren daher diese Möglichkeiten entstanden sind da ist ja eigentlich gerade ein Limit hier und nicht mehr Videos aufsetzt und deswegen nutzen wir den gesamten Team.

00:03:31: und mittlerweile adaptieren das ganz viele aus dem Team.

00:03:33: wirklich immer mehr agentische Sachen.

00:03:35: Ganz da unserem Arbeitseiltag und so schocken, was stört uns?

00:03:38: Was machen wir?

00:03:39: Wie arbeiten wir?

00:03:39: Was können wir noch besser machen?

00:03:41: Und das über eine mittlerweile sehr breite Range.

00:03:43: Aber dadurch dass wir jetzt mittlerweile auch... ...dreinundzwanzig Leute sind haben wir doch mehr Leute die mitdenken nicht nur agenden sondern echte Menschen die mit denken.

00:03:50: und auf einen stehigen Gast habe

00:03:51: ich lachen!

00:03:52: Das müssen wir uns ein bisschen genauer angucken, weil ich glaube das ist das was auch hier bei der D-Mexico vielleicht viele umtreibt.

00:03:58: Nämlich genau diese Anwärtsungsfälle und wofür ja auch KI Firmen mitunter immer wieder Schulungen machen, immer wieder Dinge veröffentlichen, um zu zeigen was ist denn jetzt eigentlich das Sinnvolle was sich damit machen kann?

00:04:09: Deswegen als erstes Du sagst also, ihr setzt jetzt hattest du mir eben gesagt zum Beispiel auf Claude generell als agentische Lösung.

00:04:16: Du probierst aber auch Chagipity aus.

00:04:18: Lass uns genau dabei anfangen von welchem Programm reden

00:04:21: wir hier eigentlich?

00:04:24: Also du meinst welches Programm wir einsetzen

00:04:25: oder?

00:04:28: Beide!

00:04:29: Weil was wir jetzt auch gesehen haben und das ist ganz schön es gibt ja ganz mal für diese Toolfrage was das beste tue etc.

00:04:36: Diese Frage erübrigt sich immer mehr, denn die unterliegenden Sprachmodelle werden immer besser, wenn immer besser was Agentie-Bösung angeht.

00:04:44: Und so spielt es finde ich aus meiner

00:04:46: Perspektive

00:04:46: aktuell keine Rolle mehr ob man jetzt LGBT nutzt oder Claude.

00:04:50: Copala wird schon mal ausklammern sowie auf Gemini.

00:04:52: Ich glaube da ist ein bisschen Aufruhrpotenzial da.

00:04:55: aber gerade die Großen die man so kennt, die nehmen sich nicht mehr viel weg und glaubt daran die Limit zu kommen ist eher das Problem auch bei den Newscaster Systemen.

00:05:01: dann selber hatte Da muss ich ja mal nachfragen.

00:05:04: Ich hatte gestern

00:05:04: von Philipp Klöckner unter anderem auf das Handball-Stage die Rede gesehen, wo er seine Prediction war dass Gemini sagen wir mal zukünftig so der erfolgreichste größte KI ergänken wird.

00:05:15: jetzt sagst du aber Moment!

00:05:17: Gemini hängt hinterher genauso wie Co-Pilot

00:05:20: warum?

00:05:22: Also ich glaube, dass Geminy andere Vorteile hat.

00:05:28: Google hat ja das was zum Beispiel Claude und Gbt nicht hat ist die Adaption.

00:05:32: Milliarden von Leuten nutzen jeden Tag Google und Gemini auch bewusst oder unbewusst, was der Open AI und Enthropic irgendwie versuchen aufzubauen.

00:05:41: Und wenn man sich die letzten Modelle von Gemini anschaut, das drei sechs drei sieben drei acht alles Flash-Modelle alle sehr schnelle Modelle um halt die Adaptionen und Rütze die normalen Nutzung wirklich zu machen hat mit Geschwindigkeit und guter Performance.

00:05:52: und ich glaube Google hatte einfach diese diese Adaption schon geschafft mit all ihren Integration.

00:05:59: Aber wir haben auch eine Art Open Claw von Gemini, was noch nicht in Europa so ausgerollt wurde.

00:06:06: So ein Stückchen nach und nach.

00:06:08: Das dauert ja immer so ein bisschen.

00:06:09: D.h.,

00:06:10: da werden diese Ideen auch entstehen!

00:06:11: Und ich bin mir sicher, dass auch in den nächsten Monaten auch Skills etc.

00:06:15: bei Gemini mehr kommen... aber wenn du die letzten Monate oder Jahre anschaust, dann ist es immer ein Up and Down.

00:06:21: Diese typischen Memes wie JetGPT geht das unter, jetzt kommt wieder Claw, da ist Gemini wieder da.... Gemini IV kommt, der weiß vielleicht sagen alle Boah Claude und Open AI kann man vergessen Gemini ist wieder King.

00:06:33: Und dann dauert es ein paar Monate und das wechselt sich wieder.

00:06:35: also er ehen auf

00:06:36: und ab.

00:06:37: Das hilft jetzt Firmen und vielleicht auch Selbstständigen wenig weil du möchtest dich ja quasi in einen Tool einrichten, sag ich mal.

00:06:44: Weil es geht ja auch da immer Kontext mitzuliefern.

00:06:47: Ich möchte vielleicht auch meine Daten nicht allen KI-Firmen quasi ergeben.

00:06:52: Deswegen welches Tool aus deiner Sicht ist es denn jetzt wo du sagst langfristig auch gesehen?

00:06:57: Wenn wir auf die Weiterentwicklung gucken lohnt es sich das jetzt auch wirklich zu nutzen dabei

00:07:01: zu bleiben und das gut einzurechnen.

00:07:06: Ein Tool sich zuviel zu entscheiden, weil ich glaube was man vermeiden sollte ist das Cool Hopping.

00:07:10: Das habe ich gerade gesehen

00:07:12: oder

00:07:12: ein Strapi Kram ja dann irgendwann plötzlich so... als das Modell gerade durch den Coding Bereich.

00:07:17: Viele sind auf Entropik gesprungen, auch viele Firmen.

00:07:20: und ich glaube was man vermeiden sollte wäre halt dieses Toolhopping dass man sagt, ich exportiere es wieder hier in meinem Kontext dann wieder da rein und wieder zurück und in ein paar Monaten wieder anders ohne eine Unternehmensgröße kannste das nicht machen.

00:07:32: Ich glaube sich da einfach zu fokussieren und sagen wir entscheiden uns aus verschiedenen Gründen regionalen Gründen, aber auch vielleicht aus Konsumergründen und aus Visibility-Gründen für eine Lösung, die man da erarbeiten will.

00:07:44: Weil ich finde es kommt immer weniger darauf an was man tut und nutzt als eher Videos Nutz.

00:07:48: weil wenn du das beste Modell hast, dass aber keine Ahnung von Use Cases oder keine Ahnung von Videos Nuts dann bringt dir das beste Tool am Ende auch nichts.

00:07:56: Und da haben wir einfach gerade ein sehr gutes Level bei den meisten Modellen, die gar nicht an die Limitierung

00:08:01: oft ankratzen.

00:08:03: Aber es gibt ja teilweise auch Plattformen,

00:08:05: wo ich eben auf verschiedene

00:08:06: Tools immer zugreifen kann.

00:08:08: Wobei Tools eher auf verschiedene KI-Modelle.

00:08:10: Würdest du nicht eher sagen vielleicht ist das sinnvoller auch um immer am höchsten der Zeit zu sein, um die Wahl zu haben gar nicht unbedingt einen Tool wie jetzt zum Beispiel Cloud by Snipkey zu implementieren sondern eher auf eine Lösung zu sitzen eines Anbieters wo ich den Zugriff auf viele verschiedene Modeller habe?

00:08:25: Oder ist das gar kein Entweder oder?

00:08:28: Das ist kein Ent wieder oder!

00:08:29: Ich würde aber bei diesen Akkligatoren Die Modelle machen meiner Meinung nach gar nicht so den großen Unterschied, sondern vor allem den Harness.

00:08:37: Also das Tool drumherum wie die Modelle genutzt werden und wie sie auch agentische Workflows von der Modellung genutzen werden und von dieser App vom Cloud.

00:08:47: Und das bauen natürlich dann die ganzen anderen Aggregatoren irgendwie nach aber natürlich immer erst danach in der Regel.

00:08:55: Ich habe auch das Gefühl gerade wenn ich hier unternehmen arbeite wenn du so ein Tool hast was seine zwanzig Modelle hat Das sorgt nicht irgendwie für Orientierung, sondern eher das Gegenteil.

00:09:05: Man weiß gar nicht was für Modell man

00:09:07: hat?

00:09:08: Aber es sorgt sich vielleicht auch dafür dass du kostenspaßst weil du eben die Möglichkeit hast zum Beispiel zu sagen okay für eine Aufgabe wo ich jetzt keine Thinkinglösung brauche kann ich einfach ein niedrigeres Modell nehmen und dementsprechend habe ich dann geringere Kosten oder sag so langfristig ist es gar

00:09:24: nicht so entscheidend.

00:09:26: Ich glaube schon dass es entscheidende ist.

00:09:29: Problem ist eher, dass die Leute nicht wissen das es verschiedene Modelle gibt oft wie sie eingesetzt werden und dann so ein Default einfach da ist.

00:09:37: Jetzt habe ich irgendwie das teuerste Fable-Modell genommen um eine E-Mail Betreffzahl zu schreiben.

00:09:44: Und ich glaube langfristig sehe ich eher dass die Modelle die Auswahl für uns treffen wird oder die Harnassess drum herum und sagen okay ich erkenne jetzt irgendwie der will jetzt ne E-mail betrefft schreiben Dann gebe ich eben niedriges Modell weil die Qualität ist gut.

00:09:56: Ich glaube, das ist eher die Richtung.

00:09:59: Weil was wir auch merken, wenn wir im Unternehmen sprechen, keiner weiß, wann welche Modelle genutzt werden weil du guckst dir an jetzt vor ein paar Tagen wieder neue Modell-Updates und bei Open My Eye im Interface in GPD hast du jetzt auch glaube ich sechs Modelle aktuell.

00:10:12: Jedes Modell hat wieder vier bis fünf Reasoning-Stufen.

00:10:17: Wer soll denn da einen Überblick behalten?

00:10:18: Also das ist schwierig!

00:10:20: Und wenn du dann noch die Modellafriktoren dazu nimmst, dass du nochmal zehn oder zwanzig viele Modellen... Das sollte langfristig die KI unterstützen

00:10:27: könnte es ja vielleicht so ein Oberagenten dazwischen schalten, der immer das perfekte Modell auslucht zum Beispiel.

00:10:34: Ja ich glaube das perfektem Modell ist auch wieder schwierig, wo und nach bemisst du das?

00:10:38: Und da bin ich aber selber gespannt.

00:10:39: Ich glaube dass gab's einmal bei Open AI sind das Auto-Modus.

00:10:44: Ich denke da wirds auch langfristig hingehen weil natürlich Fischenziele eine Rolle spielt, Geschwindigkeit eine Rolle spielt und auch das ist für immer mehr Unternehmen nur eine Sache Token kosten.

00:10:53: Mein Kostet ist nicht umsonst KI zu benutzen.

00:10:56: und gerade wenn du eigene Lösungen hast unternehmen, musst halt überlegen wer da was nutzen.

00:11:01: und ich habe ein paar Cases bei uns gehabt wo Unternehmen auch gesagt haben wir machen mal das günstigste Modell default weil die Leute keine Ahnung haben was zu nutzen.

00:11:10: aber die Preise brechen uns aus.

00:11:12: also es ist auch ein Thema was für viele mittlerweile auf den Schirm kommt

00:11:16: definitiv.

00:11:16: Lass

00:11:16: uns doch genau bei diesem Beispiel

00:11:19: mit dem Thema Cases bleiben!

00:11:21: Ich hatte ja eingangs gesagt, nur das erst mal würde ich sagen unaufgeregt angefangen E-Mails für einfach gesagt zu sortieren, zu beantworten und aus diesen E-mails eben auch Kallella-Einträgen zu erstellen.

00:11:32: Das ist jetzt nicht so ganz überraschend, immer wenn ich jemanden frage was machst du mit KI?

00:11:36: Ist das mittlerweile so?

00:11:38: ja meine E-Mails sortieren.

00:11:39: Aber was macht ihr denn vielleicht an die überraschenen Cases wo du auch merkst und gespricht mit Unternehmen hey das wissen sie gar nicht dass es möglich ist aber es total sinnvoll

00:11:47: sind.

00:11:48: Ich glaube das sind oft die kleinen Cases.

00:11:50: also das hat natürlich gesagt so E-mails und Kalender.

00:11:52: ich mein alle Tools bieten diese Integration von sich auch etwas an sagen hier komm mal verbinden doch das in diesen jenes auf kleinen Cases, die beim Arbeitsalder Cuts die ganz nahe im Prozess sind.

00:12:05: Die nicht auf irgendeiner Top-Liste stehen.

00:12:07: das ist das was gerade schon halt spannend ist und das ist natürlich bei dem Thema Content Generating als vieler Themen.

00:12:11: aber was ich auch sehe ist dadurch dass wir weniger Prom Engineering haben so mehr Context Engineering.

00:12:18: Viele von ihnen haben irgendwo ihre Wissenschätze da liegen.

00:12:21: Das müssen gar nicht sensible Daten sein sondern einfach irgendwelche Public Data die total relevant sind aber gar nicht genutzt werden.

00:12:28: und daher ist das Thema habe ich eigentlich und was will ich erreichen?

00:12:32: Was muss die KDE vielleicht wissen, was irgendwo rumliegt.

00:12:35: Und wie das da richtig?

00:12:36: gar nicht über Kundenladen oder sowas, sondern über die letzten fünfhundert Pressemitteilungen oder so etwas der E-Mail Betreffzahl.

00:12:43: Das Kontextmanagement Thema ist total relevant.

00:12:45: und dann halt auch zu gucken wo hab' ich denn verschiedene Dinge als Beispiel aus dem Online Marketing?

00:12:50: wenn man plötzlich in der Lage ist aus drei verschiedenen Web Analytics Tools und noch ein CO-Tool Daten raus zu aggregieren, um dann plötzlich sein eigener Report aufzubauen ist noch plötzlich viel flexibler.

00:13:01: Und ich erkenne ganz häufig dass viele Unternehmen eigentlich nur versuchen das was sie gemacht oder machen irgendwie mit KI zu befeuern oder es unterstützen aber gar nicht weiter denken, gar nicht denken was könnte ich denn machen was vorher gar nicht ging?

00:13:14: Oder wo ich gar keine Ressourcen gehörte und dieses fast schon die Innovationen irgendwie mitzudenken Das bleibt auf der Strecke weil viele einfach nur über Produktivität berichten.

00:13:22: Das ist ja glaube ich auch das, was aber für Unternehmen eben immer schwierig ist.

00:13:25: Nämlich genau sich das vorzustellen, was jetzt noch nicht passiert und was aber möglich sein könnte.

00:13:31: Hast du vielleicht auch von Snipki ein Beispiel wo du sagst, genau da haben wir es gemacht?

00:13:35: Da haben wir nicht nur etwas Laufenes verbessert sondern was Neues

00:13:37: gemacht,

00:13:38: das vorher nicht

00:13:38: möglich war.

00:13:39: Also bei Snipkis ganz konkret, wir haben ja eine eigene Plattform fürs Thema Weiterbildung und Enablement und da sind wir plötzlich in der Lage dass jeder Teilnehmende bei uns Plötzlich Aufgaben bekommt, die er lösen kann.

00:13:54: Die runtergebrochen ist auf Grundlage von dem was wir über die Person wissen und was sie selber uns gesagt hat.

00:14:00: Das heißt Personalisiertes Lernen nahe am Arbeitsalltag mit KI um wirklich diese Adoption zu fördern.

00:14:05: das wäre vorher Wir haben damit mehr oder weniger gestartet.

00:14:08: es war halt immer so ja der cool wenn das geht Da war zwar die Modelle aber noch nicht so auf dem Level.

00:14:12: Mittlerweile merken wir das sind gute Ergebnisse.

00:14:15: Leute haben eine ganz andere Adaption daran.

00:14:17: Das zum Beispiel so ein Case.

00:14:21: Was mittlerweile, das bin ich mir ein bisschen stolz aufs Team.

00:14:24: Wenn irgendwelche Tools entstehen oder Workflows oder Prozesse, wenn man sagt ach geil!

00:14:29: Du hast ein Problem erkannt?

00:14:30: Das war doof.

00:14:31: Dafür gab es keine Software oder du warst einfach schneller was zu schaffen was uns jetzt gerade weiterbringt von jemanden der gar nicht koken kann beispielsweise.

00:14:39: also dass ist total spannend auch dieses Enablement zu spüren und das sieht man dann auch bei Unternehmen wenn so der Stein ins Rollen gekommen ist und die Leute plötzlich hinterfragen, was sie tun und sagen vielleicht ist das ziemlich doof, was ich gerade mache.

00:14:50: Und vielleicht kann ich KI da mitgeben?

00:14:52: Und da hat man ein Tipp.

00:14:52: auf jeden Fall, gerade wenn du angesprochen hast, die Limitierung und Möglichkeiten einfach mal groß zu denken und die KI herauszufordern und einfach mal diesen... Wenn man sagt, dass es mein Case mal zwei drei Schritte weiterdenken, das wird dann noch viel krasser!

00:15:07: Und das einfach mal der KI geben.

00:15:08: Dann merkt ihr, vielleicht läuft's auch nicht, vielleicht wird man überrascht und ansonsten in sechs Monaten probieren, vielleicht sieht sein Anders aus Und da habe ich aus eigener Erfahrung viele Bereiche gehabt und gesagt hab, krass das geht jetzt cool.

00:15:19: Das klingt super!

00:15:20: Das freut mich sehr wenn es so funktioniert.

00:15:23: Ich weiß aber auch dass im Arbeitsalltag bei Firmen manchmal auch der Fall kommt, wie soll ich das jetzt möglichst freundlich formulieren?

00:15:31: Dass vielleicht dieses High Denk doch mal zwei Schritte weiter was wäre möglich abgeschmettert wird mit... Ich würde gerne erst mal meine Aufgaben unter enormen Termin- und Kostenrücken lösen.

00:15:42: Deswegen finde ich super, wenn du mir jetzt vorschlägst, ich soll noch weitere Probleme für diese Firma lösen!

00:15:48: Aber da habe ich ehrlich gesagt gerade nicht so den Drill zu, sondern ich will das meiner E-Mails automatisiert abgearbeitet werden von dieser Ausgangssituation vielleicht auch speziell an Führungskräfte, an Teamleads.

00:16:00: wie kann ich da motivieren?

00:16:01: Wie kann ich vorausgehen, wie hast du das selbst

00:16:03: auch gemacht?

00:16:04: Ich glaube was für Führungskräfte extrem wichtig ist ist zu verstehen, was da funktioniert.

00:16:10: Ich merke auch gerade Flührungskräfte kriegen, haben keine Zeit, kriegen im Input irgendwie aus den Medien die dann irgendwie sagen hey das ganze Sales Team ist abgeschafft worden wegen KI.

00:16:19: Mit dieser Erwartungshaltung gehen sie dann als Team ran und sagen so Hey habe ich gelesen?

00:16:25: Jetzt hab' ich hier eigentlich zweieinhalb Kopelilzenzen gekauft.

00:16:27: macht mal bitte.

00:16:28: und dann mit der Erwartungshaltung Und ich glaube dass es wichtig ist, dass von oben und von unten alle verstehen, was die Technologie kann und wo sie auch noch aneckt.

00:16:38: Und wo es für möglich werden geht.

00:16:39: Das heißt also da alle ein bisschen ins Boot zu holen ist glaube ich ganz wichtig um auch genau das du angesprochen hast nicht zu sagen so hier irgendwie haben wir eher andere Probleme weil ja auch Verständnis nicht da ist.

00:16:49: aber klar ich bin bei dir man wir haben viele Unternehmen haben nicht den Luxus wie wir die sich ganze Zeit mit verlieben beschäftigen dürfen haben noch andere Sachen zu tun.

00:16:57: aber ich glaube es ist die Unternehmen die jetzt investieren in auch Bildung in der Enablement Struktur aufbauen in den technologischen Wandel, die profitieren langfristig.

00:17:06: Aber das ist natürlich auch ein Investor sehe ich genauso.

00:17:09: deswegen haben wir auch bei unseren Formaten dass wir gucken wie schaffen wir es das möglichst viel mit uns intergiert werden kann aber halt auch nicht dass die Leute drei Wochen aus dem Job raus sind weil das ist nicht die Arbeitsrealität und also der Mittelweg zu finden.

00:17:21: Deswegen glaube investment ist jetzt eine gute Zeit Und alle hat mit so alle von oben bis unten.

00:17:26: Wie stehst du zu solchen besonderen Events, wie zum Beispiel Hackathons für Vibecoding?

00:17:31: Dass man irgendwie an einem Nachfreitagnachtmittag im Unternehmen zu machen oder spezielle kleine Kurse in einer Stunde wo man sich vielleicht mit Interessierten zusammensetzt.

00:17:40: Sind das solche Maßnahmen die du dann meinst die leichter umsetzbar

00:17:43: sind?

00:17:44: Lustigerweise ich fahre erst diese Woche auf dem Hackathon, wo es genau um das Thema geht weil ich glaube was dass ich selber merke auch im KI Workflow.

00:17:52: wenn du selbst wenn du denkst so ich müsste jetzt ein besser Prompt schreiben habe ich keine Zeit für, mache das mal eben per Hand.

00:17:58: Rahmen zu schaffen wo Zeit da ist, wo vielleicht auch Auswahl vom Arbeitsbüro oder von eigenem Arbeitsumfeld sich zusammengesetzt wird und man konzentriert sich auf ein Problem und versucht es mit KI zu lösen ob es jetzt Vibecoding ist oder sonst was machen wir ganz viel weil das ist das was er dann auch Ideen mit sich bringt und ganz häufig entsteht halt... Auf einer Seite entsteht der Fahrholer daraus, dass man sieht auch nochmal eine andere Brille daraus und oft auch wirklich Ideen, die umgesetzt werden.

00:18:24: Weil man konkret sagt das ist gerade doof, das nervt mich.

00:18:27: damit kann ich arbeiten.

00:18:28: Und glaube da sehe ich ganz viele Unternehmen experimentieren in einer ganz breiten Bandbreite ob es jetzt irgendwie der Prompt Freitag ist oder ein Hackathon oder sonstige Formate.

00:18:39: Ich glaube da Zeit zu schaffen um sich damit zu beschäftigen ist extrem wertvoll.

00:18:44: Der Prompt Freitag, wobei der laut, weil du hast eben gesagt Prompt Engineering ist gar nicht mehr das Ding sondern eher Kontext-Engineering.

00:18:50: Da muss es ja der Kontext Freitage dann sein.

00:18:53: Das stinkt nicht so schön!

00:18:55: Vielleicht an der Stelle noch mal was meint denn überhaupt dieser Wandel vom Prompten zum Kontext?

00:18:59: Manche einfach eigentlich dass Systeme immer leichter bedienbar seien sollen und dementsprechend ist immer mehr drauf ankommt was eine künstliche Intelligenz wie ChatGPT wie Claude wie Gemini Co-Pilot quasi im Hintergrund schon an Daten

00:19:11: hat auf

00:19:12: die es zugreifen kann.

00:19:13: Dann vielleicht im Voice Mode, das ist ja so der nächste Step.

00:19:17: Mich dann einfach nur noch quasi mit der künstlichen Intelligenz Unterhalte.

00:19:21: in Anführungszeichen sage hier ich habe folgendes Projekt Ich möchte eine Flotte über sich zu einen Punkten haben.

00:19:26: also das ist Ja der nächste Schritt zum Context Engineering dass ich nicht mehr den klassischen Promptaufbau mache nach dem Motto in die Ecke muss es

00:19:34: genau gehen.

00:19:34: Ja, weil man den Modellen jetzt auch mit der Entwicklung gar nicht mehr die Schritte vorgeben muss was sie tun haben sondern eher das Ziel.

00:19:41: also ich habe ganz viele Krisen bei mir wo ich ein Weg was die KI macht im Kopf hatte und das Ziel aber vorgegeben hat.

00:19:51: der Weg wurde von der KI besser gelöst als ich es hätte vorstellen können und so ist viel wichtiger einfach mit dem Ziel und so denke ich nicht irgendwie prompt engineering irgendwelche Tricks irgendwie zu einer dollar trinkgeld oder sowas zu geben.

00:20:03: Das war mal ganz nett, aber ich glaube da haben sich Modelle auch weiterentwickelt.

00:20:06: Übrigens kleiner Werbeblock wenn ihr noch Tipps zum Prompten oder Context Engineering whatever you want to call it haben wollt dann hört doch gerne mal bei T-Dreinmeisterprompter rein.

00:20:16: beschäftigen wir uns nämlich genau mit dieser Weiterentwicklung.

00:20:19: Aber Jens von dir möchte ich gerne noch wenn wir so langsam zum Abschluss der Folge kommen wissen du hast viel Kontakt mit Unternehmen.

00:20:25: Ihr macht Weiterbildung im Bereich künstlicher Intelligenz.

00:20:29: auf deiner Sicht wo ist denn da gerade so der Wissenstand?

00:20:34: Der ist extrem unterschiedlich und das meine ich nicht nur von Unternehmen, sondern auch runtergebrochen auf Teams.

00:20:40: Und das sehe ich als immer größere Herausforderung Denn mittlerweile nutzt fast jeder Ich mache regelmäßig bei Kinos und Vorträgen Umfragen so wie wir nutzen irgendwie KI jeden Tag.

00:20:50: da gehen meistens achtzehnt Prozent der Hände hoch.

00:20:52: Das ist cool.

00:20:53: Aber man ist ja selber so wenn man kann jeden tag AI Nutzen Als Google Ersatz oder Man Kann Jeden Tag AI Nutzten um Workforce und Agenten zu bauen.

00:21:00: Da Sehen Wir Selber dass von Unternehmen natürlich sehr unterschiedlich ist, auf wie weit man ist.

00:21:04: Auch was für ein Toolzack da ist aber auch schon in den Teams selbst im gleichen Team.

00:21:08: Es hat oft ein riesengroßer Gap ist der gefühlt meiner Meinung nach größer wird weil du immer die Leute hast die halt voranrennen und sagen boah geil eigentlich bauen wir jetzt einen Agenten und connecte jetzt irgendwas.

00:21:17: Die anderen Leute sagen ah weiß ich nicht und das sehe ich gerade als Herausforderung auf Erführungskräfte.

00:21:22: Wie kriegt man diese Lücke so ein bisschen geschlossen während die Technologie weiterrennt?

00:21:27: Da habe ich eine ganz nette letzte Frage für dich, diesen Podcast.

00:21:30: Diese Lücke wie lässt sie sich denn schließen?

00:21:31: Was müssen diejenigen, die zuhören genau aus diesem Podcast auch mitnehmen als Handlungsauftrag?

00:21:37: Enablement!

00:21:38: Ich glaube das ist der wichtigste Komponente um diese Lücke zu schließen weil wenn du allen die Fähigkeit mit gibst zu verstehen was sie da nutzen auf jedem Level dann kann jeder weiter rennen.

00:21:50: und ich glaube diese Adaption von KI's ist ja nicht mehr kompliziert.

00:21:52: Du musst ja eigentlich vor allem Umdenken wie Arbeit funktioniert anders prompten.

00:21:58: Und ich glaube, da hat die Leute zu befähigen und zu schauen wie kann ich Leute abholen?

00:22:03: Wie kann ich mit in deren Sprache sprechen?

00:22:04: oder wie kann Ich sie auch vor allem dazu befähigend KI zu fragen?

00:22:07: weil das ist glaube ich der einfachste Trick irgendwie um mit KI weiterzukommen.

00:22:12: Ich glaube es ist ganz wichtig und nicht einfach so sagen wir kaufen einfach nur Lizenzen und jetzt haben wir das KI-Thema gelöst.

00:22:17: das ist absoluter Weg!

00:22:19: Also auf jeden Fall immer noch auf die Use Cases schauen, so wie wir es ja auch eingangs gemacht haben.

00:22:23: Deshalb Jens ich danke dir für diese kurze knackige Podcastfolge hier bei T-Drehen Arbeit und Progress und ich bin sehr sicher dass wir auch in Zukunft über das Thema künstlich Intelligenz und Anwendung nochmal miteinander sprechen

00:22:35: werden.

00:22:35: Vielen Dank für die Einladung!

00:22:36: Hat mir sehr viel Spaß gemacht

00:22:37: Und ihr schaltet am besten nächste Woche wieder einzelne

00:22:40: neuen Folge

00:22:40: von T-Dreien Arbeit in Progress.

00:22:43: So ist es richtig und natürlich wundert euch nicht, wenn der Ton ein bisschen anders ist.

00:22:47: Wir nehmen ihn hier live auf der D-Max, aber auch dementsprechend klingt's vielleicht nicht ganz so schön wie sonst im Studio.

00:22:54: Seht uns das nach!

00:22:55: Nächste Woche ist es wieder anders und ich würde sagen auf Wiederhören.