Zoomer Meets Boomer Folge #73 - KI in der Lehre mit Dr. Dominic Henze

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00:00:06: Willkommen zu Zoomer meets Boomer, dem Podcast der zeigt das uns mehr verbindet als uns trennt.

00:00:12: Mir gegenüber sitzt Michael Trautmann fast sechzig Jahre alt Unternehmer und New Work Experte mit der zehnte langen Management Erfahrung mein Vater und ein echter Boomer.

00:00:21: Und mir gegenüber sitzt Oskar Trautman Mein Sohn und ein Echter Zuma!

00:00:25: Achtundzwanzig Jahre alt Digitalstrategie und Dozent.

00:00:28: Zusammen tauchen wir in die neue Arbeitsfeld und die unterschiedlichen Perspektiven aller Generationen ein.

00:00:34: In unseren wöchentlichen Gesprächen suchen wir nach Wegen, wie wir unsere Generation näher zusammenbringen können.

00:00:38: Trotz unserer Unterschiede finden wir oft überraschen viel gemeinsames und wenn wir mal nicht weiter wissen dann holen uns einfach Gäste dazu!

00:00:45: Genau Oskar Wir wollen mit Vorurteilen aufräumen und beweisen das lebenslanges Lernen und gegenseitiges Mentoring uns alle stärker macht und prägend geschafft.

00:00:53: Lasst uns zusammen lernen, wachsen und Vorurteil in dieser wilden Arbeitswelt bewinden.

00:01:00: Hallo Pups!

00:01:02: Hey Pups, na schön zu sehen in diese lustren digitalen Runde.

00:01:07: Ich freue mich sehr, herzlich willkommen zu Zoom Amis Boomer und Folge Verspricht großartig zu werden.

00:01:12: ich bin im Kreise zweier Doktorin wissenschaftlicher Doktorinnen und habe mich jetzt schon sehr auf diese Folge gefreut.

00:01:19: heute zu Gast haben wir Dominik Henze und Dominic kommt hat an der TUM promoviert mittlerweile Berater kümmert sich darum Dass die Uni von morgen mit KI ausgestattet ist, aber der Mensch trotzdem irgendwo im Zentrum der Lehre bleibt.

00:01:32: Und an dieser Schnittstelle habe ich mich schon sehr schön mit ihm ausgetauscht und dachte mir das muss im Podcast auch noch mal stattfinden!

00:01:38: Und auch Papst deine Fragen an Dominik interessieren mich.

00:01:42: Ja,

00:01:43: Dominik, schön dass du hier bist.

00:01:44: Danke für deine Zeit.

00:01:46: Vielen Dank für die Erladung.

00:01:47: Freut mich riesig dabei zu sein.

00:01:50: Ich bin ganz begeistert.

00:01:53: Wir lassen eigentlich immer unsere Gäste selber vorstellen weil wir können das nie so gut wie die Gästen selber.

00:01:56: Vielleicht kannst du noch zwei, drei Sätze zu dir sagen.

00:01:59: Zu deinen Themen was dich so antreibt und motiviert?

00:02:01: Und dann legen wir gleich mal los und löchern dich!

00:02:04: Sehr gerne.

00:02:06: Ja ich komme wie du schon angekündigt hast selber auch aus der Forschung und aus der Lehre habe da viele Jahre an der Uni verbracht.

00:02:13: Auch über mehrere Auslandsausenthälte habe ich mich in USA ein bisschen weiter gebildet haben geguckt.

00:02:21: Was gibt es eigentlich aus diesem Tellerrand hinaus?

00:02:26: Über mehrere Jahre, fünf und ein halb Jahre dann meinen Doktor gemacht.

00:02:31: Da war die Forschungsthematik weiter weg von der Lehre.

00:02:35: da habe ich mich eher mit Netzwerktechnologien und Optimierung beschäftigt während ich aber... Ich würde mal sagen so ungefähr siebenzig Prozent meiner Zeit in Lehre gesteckt habe Da explizit im Bereich, wie lernt man eigentlich klassische Software Engineering?

00:02:50: Das heißt Wie bringen wir Leute eigentlich auf dieses Engineering Level das wir erwarten.

00:02:54: Das ist glaube ich auch genau jetzt in diesem Zeitpunkt mit AI ein riesen faszinierendes Thema und habe in dem Rahmen extrem viel mit Unternehmen zusammengearbeitet.

00:03:06: also wir hatten so typischerweise so zehn bis zwölf Unternehmen jedes Semester die mit uns Prototypen mit den Studenten zusammen entwickelt haben, also auch wirklich praxisnah Lehre zu lernen und nicht nur sagen wir die akademischen Grundlevel.

00:03:22: Und haben mich dann von da aus in die Beratung weiter bewegt nachdem das ein Thema Corona aufkam und es in der Lehre etwas schwieriger wurde und befinde mich da heute weiterhin.

00:03:33: Das heißt ich bin bei Serabdon einem Unternehmen die Software Entwicklung als Service anbietet und IT-Beratung Und da leite ich den Münchner Standort mit Schwerpunkt AI und aktuell extremst viel mit, wie können wir eigentlich AI in der Lehre einsetzen?

00:03:50: Wie können wir da gute Produkte mit umwohlen Kunden zusammen aufbauen.

00:03:54: Sehr sehr coole Story macht wahnsinnig neugierig!

00:03:58: Ich würde am liebsten gleich reinjumpen aber Oscar wird die Moderation übernehmen und freue mich nochmal.

00:04:05: dank an euch beide dass wir dieses Gespräch führen dürfen, richtig richtig aufgeregt.

00:04:09: Also ich hatte letztens ein Gespräch mit dem Sohn von einem Freund, mit dem war ich zusammen und dem Dad essen.

00:04:16: Der hat gerade angefangen auch Software Engineering zu studieren Und auch einer deutschen Uni und der meinte jetzt zum Glück langsam im dritten Semester kommt das Thema KI

00:04:25: auf.

00:04:28: Er hat sich natürlich selber also sein Dad aus der KI-Babel schon miteinander gesetzt.

00:04:34: Aber was ist so dein Gefühl?

00:04:35: gerade beim Blick auch auf die deutsche Lehre ist KI genug vertreten.

00:04:41: Und wie war's bei dir damals?

00:04:42: Ich hab mal bei dir gestalkt, bei deiner Turmbio, dass du dich schon früh auch mit den Themen auseinandergesetzt hast, der Grundforschung zu dem Ganzen... Was ist da so deinem Gefühl gerade?

00:04:52: Sind wir da am Zahn der

00:04:53: Zeit?!

00:04:56: Ich bin mir nicht sicher was das Zahn-der-Zeit aktuell ist zur dieser Thematik.

00:05:00: Das Problem, was ich eigentlich gerade an dieser Stelle explizit sehe, Ich komme aus der Generation, wo KI in Lehre selber zu benutzen und damit zu lernen eigentlich keine Thematik war.

00:05:12: Weil die Modelle waren einfach nicht auf dem Level, auf dem Stand, wo sie jetzt sind, wo man es wirklich explizit nutzen kann.

00:05:19: Auf der anderen Seite während ich dann selbst als Lehrender tätig war, kamen die ersten Ansätze dafür hoch.

00:05:24: Wir haben uns dann noch viel mit einfach... Bilderkennung und dergleichen beschäftigt und dann nicht so wirklich viel mit Sprache, als ich in dem Unikontext unterwegs war.

00:05:37: Die ganze Intention mit wie können wir eigentlich das wirklich mit Sprach- und Neuinteraktionsmöglichkeiten schaffen?

00:05:42: Das kam so ein, na sagen wir, eineinhalb Jahre danach wo ich in der Lehre zwar immer noch fankert bin also habe auch immer noch Connections zu der Uni Bin aber einfach jetzt von einer bisschen anderen Perspektive dabei.

00:05:57: Etwas, was mich selber in meinem Prozess als ich saß als Student mit dabei extremst unterstützt hat war einfach dieser Teil von Ich muss mich durch die Thematiken durcharbeiten.

00:06:10: Ich muss sich da durchbeißen und ich muss selber diesen Aspekt bekommen.

00:06:14: Wann sag' ich eigentlich?

00:06:16: Ich habe es verstanden.

00:06:18: Und der Teil wo auch immer noch sehr mit Struggle ist Auf wo sind wir mit diesem KI Unterstützung unterwegs?

00:06:27: und wie können wir eigentlich sicherstellen, dass dieser essentielle Prozess sich mal durchzubeißen wirklich auf den Grund von einem Problem zu kommen?

00:06:36: Und nicht nach einer Lösung zu fragen was die typische kurzfristige Mentalität ja oftmals ist.

00:06:43: Wie können wir das weiterhin ermöglichen während wir auf der anderen Seite die Benefits davon natürlich mitnehmen sollten, weil es ist ein Tool im Repertoire was ich in der Lehre nutzen kann und was auch genutzt werden sollte.

00:06:58: Andererseits noch einen kleinen Side-Node AI in der Leere mit einzubringen hat eigentlich zwei unterschiedliche Perspektiven wie gerade gesagt.

00:07:08: so einmal diesen Ich frag nach der Lösung auf der anderen Seite.

00:07:12: ich kann einfach dieses ganze Wissen was ich brauche, um ein Problem zugänglich für mich zu machen und auch verstehen zu können.

00:07:19: Wesentlich schneller fokussieren, wesentlich schneller auch gezielt Nachfrage wo meine Verständnisprobleme sind und nicht was jetzt ein fertiges Korrektum vorgibt welche Stellen ich als nächstes lernen sollte.

00:07:32: Ja absolut!

00:07:34: Ich glaube dieser Spagat ist auch so spannend.

00:07:36: Einmal kannst du natürlich viel Personalisierter die Leute zum Stoff bringen.

00:07:40: andererseits Das ist gerade dieser Moment, wo man ja jeder der Studiertheit und auch jeder, der seinen Meister gemacht hat.

00:07:46: Jeder, der immer langfristig an einem Projekt gearbeitet hat sich durchgebissen hat.

00:07:49: die Resilienz, die man dadurch aufbaut und dass selber den Denkprozess voranzutreiben das ist ja das warum man es eigentlich macht Und das habe ich auch ein bisschen Angst davor, dass das verloren geht.

00:07:58: Ein Freund von Papa Mir und er uns auch bald im Podcast besuchen wird Professor Christos Schanzaris, der auch an der LMU geforscht hat zur Architektur.

00:08:08: Der sagt eben Es ist der Raum Man muss halt im Raum die Studierenden wirklich, die müssen händisch arbeiten.

00:08:15: Nun ist das jetzt beim Software Engineering vielleicht nochmal eine andere Herausforderung.

00:08:19: aber zum Beispiel für die Uni, für die ihr ja ein KI-Chatboard baut da ist es natürlich dann eher der digitale Raum.

00:08:26: was siehst du im digitalen Raum?

00:08:27: Dann noch für Lehre als also wo braucht's die Lehre im digitaler Raum trotzdem noch?

00:08:34: und wo hat's denn auch den Menschen.

00:08:35: das finde ich irgendwie spannend aus deiner Perspektive.

00:08:40: Ich greife es mal erst von der Präsenz auf und dann bewege ich uns in den digitalen Raum.

00:08:45: In der Präsens auch im Software Engineering.

00:08:49: Software Engineering ist at heart nicht, wir programmieren was sondern wir designen ein System.

00:08:55: und da ist extrem viel Kommunikation, viel Methodik dahinter und die lernt man auch am besten einfach in Präsonz wenn man mal mit anderen Leuten interagiert und sagen wir mal so ein bisschen diesen dieses Reiben miteinander lernt.

00:09:12: Das ist auch was, was wir im digitalen Raum übertragen können.

00:09:14: aber zu unserer Unizeit obwohl hätten zu Hause programmieren können, haben wir auch immer so Einführungskurse gemacht wo da einfach ein zwei Wochen in Präsenz alle zusammen in einem Übungsraum saßen.

00:09:28: und wo will sie ran geführt haben.

00:09:30: Wie kann man eigentlich ein Problem lösen?

00:09:32: Weil Lehre lebt ganz viel von diesem Miteinander und nicht ein Ich lerne für mich sondern ich erkläre auch mal wem anders.

00:09:39: Ein Problem.

00:09:40: damit verstehe ich viel mehr was eigentlich das Problem ist.

00:09:43: Lernen auch viel viel mehr welche Teil ich nicht verstanden habe Und das zu fokussieren ist unglaublich wichtig.

00:09:51: Wenn wir es jetzt in den digitalen Raum übersetzen, die Teile, die unglaublich gut funktionieren, die ich auch heute so auch an der Arbeit selber benutze, ist mal eben einen ersten Start auch eine Thematik zu bekommen.

00:10:04: Das heißt, ich brauche mal kurz ein Austausch zu... Wir haben gerade dann auch noch ein anderes Projekt was gerade nicht mit Lehrer zu tun hat, aber auch gerade sehr sehr Forschungs- Heavy-Thematik bei uns gerade auf dem Tisch liegen.

00:10:17: und da diese erste Schritte rein zu bewegen, ist hervorragend mit einem KI-Assistenten der vielleicht auch zurückspricht.

00:10:24: Und nicht nur dass ein Einwegmonolog es auch mit so Hilfsmitteln sehr gut und schnell so initiale Steps zu erreichen.

00:10:34: Danach geht's natürlich weit in die Tiefe.

00:10:36: das kann man auch damit fokussieren.

00:10:39: aber was man merkt ist jetzt auch in diesem Projekt geschehen.

00:10:43: die meisten Fragen und Topics, die man verstehen muss.

00:10:47: Und wo man sich sagen wir gar nicht mal so an dem Schritt annähert passieren immer noch wenn man damit einen Kunden auch sich unterhält und einfach aus deren Blickwinkel mal versucht zu verstehen was sind eigentlich gerade diese Kernthematiken?

00:11:00: warum machen wir dieses Projekt?

00:11:01: Was ist schwer zu lösen?

00:11:05: Das war es... Ich da bei diesem Kontext sehr spannend finde mit dem digitalen Raum bewegen uns ja hier auch auf sehr, sehr große Studentenzahlen mit denen wir gerade hier arbeiten.

00:11:18: Das heißt, wir sind da gerade im fünf fast sechsstelligen Raum an Studenten die einfach täglich mit diesem Tool interagieren.

00:11:27: das ist eine Skalierung, die einfach auf diesen nur in Präsenz Aspekt gar nicht mehr zu mapen ist.

00:11:34: Das ist eines der grundlegenden Probleme, die ich in der Lehre sehe.

00:11:38: Die Skalierung von wirklich guter Lehre auf große Gruppen und auf unglaublich viele Studierende ist nahezu unmöglich in einer Qualität, die einfach gewährleistet, dass wirklich jeder Sod an Thematiken rangeführt wird wie er es braucht.

00:11:56: Wenn wir da auch so von der Uni-Zeit ... Wie werden Tutoren typischerweise ausgewählt?

00:12:01: Das sind Studenten, die es halt ein Semester vorher mal gehört haben und bestanden haben!

00:12:05: Ob die jetzt da der geschickteste Tutor sind, ist mal... Da gibt es Ausnahmen.

00:12:11: Also ich hatte einen der grandiosesten Tutoren überhaupt, der Carlos.

00:12:16: Der ist so aufgegangen in der Lehre und plötzlich hat er den Vorlesungssaal voll mit Studenten gehabt, die aus den anderen Tutorübungen geflohen sind einfach weil der so ein grandiosa Lehren da war.

00:12:29: aber das sind von dem, was ich zumindest selber als Dr.

00:12:33: Rand auch so Kurse angeleitet habe gesehen hat nicht unbedingt die gängige Praxis?

00:12:38: Meine Frage dazu und zwar aus einer eigenen Erfahrung und dann auch aus dem dem darüber lesen und lernen.

00:12:47: wir haben mal eine Situation zu Hause gehabt Oskar wird sich erinnern kurz vor Weihnachten da hat Oskars Mutter meine Frau unseren Oskas jüngeren Bruder Mein zweiter Sohn Moritz, als er so ungefähr fünfzehn war gebeten, einen Tag vor Weihnachten Salat zu waschen.

00:13:04: Und ich dachte, damals hat Moritz noch nicht gerne gekocht.

00:13:08: Mal sehen wie das wird und es war fantastisch!

00:13:11: Ich habe noch nie so wenig Sand am Salat im privaten Umfeld gehabt wie bei Moritz.

00:13:15: und am nächsten Morgen kommt meine Frau mit ihrem iPad auf mich zu sagen, Michael, das kann doch wohl nicht wahr sein.

00:13:21: Was ist denn los?

00:13:22: Hier, guck mal.

00:13:23: Moritz hat das iPad gehabt auf YouTube.

00:13:26: Wie wäscht man einen Salat?

00:13:28: Und ich so, ja cool!

00:13:30: Was ist daran

00:13:30: falsch?!

00:13:31: Ja es kann auch wohl nicht wahr sein dass die im Salat waschen sich das irgendwie ein Video angucken.

00:13:35: Aber es war doch richtig geil der war doch wirklich gut.

00:13:37: dann habe ich dieses video angeguckt dass man den salat alses Wasser einlässt im Verschbecken den Salat da schwimmen lässt und dann sinkt er Sand langsam ab und dann nimmt man's so.

00:13:46: Das hab' ich irgendwie als Beispiel genommen.

00:13:48: immer dann auch dass Menschen völlig unterschiedlich lernen.

00:13:51: Ich habe dann ein Artikel gelesen von Peter Drucker, großer Management-Guru.

00:13:56: Der beschrieben hat anhand von zwei Präsidenten Eisenhower und der andere habe ich vergessen auf jeden Fall wie unterschiedlich die gelernt haben.

00:14:05: Der eine hatte so einen typischen Aktenfresser da immer nur gelesen gelesen gehabt.

00:14:08: Der andere musste laut reden und sich erklären was da ist und Leute um sich rumhaben Was mich dann spontan an meinen damaligen Co-Found erinnert hat, der mich zur Weißglut getrieben hat.

00:14:20: Wenn sich der Briefing genommen hat und fünf Stunden lang damit fünf Leuten ihm zugucken mussten also Vorzeugen drüber reden.

00:14:28: Und da hat er das beschrieben wie unterschiedlich wir alle lernen und du hast eben ganz schön gesagt in so großen Organisationen die stelle ich eigentlich sicher dass ich jeden adressiere.

00:14:40: Inwieweit hast du dich damit beschäftigt?

00:14:42: mit unterschiedlichen Lerntypen, welche Medien für welche Leute?

00:14:47: Also eine große Thematik die wir... In dem Kontext, die jetzt gerade aufkommt immer mehr und mehr.

00:14:52: Und die wir aber auch schon vorher verfolgt haben ist halt der ganze Aspekt von Multimodality.

00:14:58: Das heißt man kann in alle möglichen Richtungen sicher jetzt bewegen.

00:15:01: also ob es das pure Audio?

00:15:03: Haben wir noch irgendwelche Lernressourcen, die einfach als Text mit fließen?

00:15:08: möchten wir dass ein Studierender sich gerne laut darüber spricht und wirklich eine Unterhaltung führt mit jemandem?

00:15:15: Möchten?

00:15:15: wird das konkret einfach Aufgaben gelöst werden oder so sondern sie sich auch einfach mal schweigend hinsetzen und einen Text lesen.

00:15:24: Brauchen wir Karteikarten, um irgendwelche Thematiken zu erfassen?

00:15:29: Das heißt es gibt da sehr viele unterschiedliche Möglichkeiten Und das Schöne was man bei den AI Tutoren hat ist Wir können es genau für den Studenten wirklich konkretisieren und pushen Genau dieses Lernverhalten wo das am meisten aufgesaugt wird immer wieder zu benutzen diese Methodik und dann natürlich trotzdem auch immer wieder aus der Komfortzone die Leute rauszupuschen, dass es nicht nur eine einseitige Bespielung und maximales lernen wird sondern auch dieser ganze Reflexion stattfinden kann.

00:16:04: Warum kann ich eigentlich mit dieser Methodik am besten lernen?

00:16:08: Wir haben viele Studierende dabei die sagen Ich brauche eigentlich nur das Skript!

00:16:13: Ich möchte wirklich nur lesen.

00:16:16: Unter dem Strich möchte ich über gewisse Passagen nämlich mal kurz austauschen, weil ich es aus dem Text nicht verstanden habe.

00:16:23: Das heißt da ist gar nicht einmal so dieser Satz von wir brauchen einen AI Tutor der ganz proaktiv auf Leute zugeht und die ganze Zeit am sprechen und interagieren ist.

00:16:34: das ist für die gar nicht nötig und das wollen sie auch nicht, weil's ablenkend für die ist sondern es nur klärende Passagen.

00:16:42: Auch das ist mit den gleichen Modellen und den gleichen Ansätzen sehr gut adressierbar.

00:16:48: Und macht unglaublich viel Freude, wenn man sieht wie viele unterschiedliche Ansätze die ganzen Studenten aus eigentlich der gleichen Erfahrung herausholen.

00:16:58: Ja krass danke!

00:16:59: Und also

00:17:01: ich finde es

00:17:03: spannend diesen Gang bei.

00:17:03: am Ende brauchst du ja trotzdem immer oder für viele Leute auch wenn alle unterschiedlich lernen so ein Carlos da freuen sie alle darüber.

00:17:10: Also das ist, also alle freuen sich.

00:17:13: Ich habe eben auch meine, meine Professoren die damals Kulturwissenschaften und Kunst nicht gelehrt hat ohne die hätte ich das Studium glaube gar nicht gepackt so weil sie halt einfach so krass mich motiviert hat darüber mich hinauszuwachsen und ich glaub die brauchst du immer.

00:17:29: Die Frage ist halt trotzdem wenn Wissen jetzt jederzeit verfügbar ist?

00:17:31: Wenn der Tutor dir das personalisiert aufbereiten kann was ist die Aufgabe von Lehre und von menschlicher Lehre in dem Kontext.

00:17:40: Was glaubst du, wo geht die Reise dahin?

00:17:44: Der Teil für mich den ich als gegeben sehe ist wir sind damit aufgewachsen und wir sind auch einfach von der ganzen Evolutionen unterwegs Richtung.

00:17:54: Wir lernen von anderen Menschen.

00:17:57: Das ist das wo wir in dieser Umgebung lernen wir einfach am besten.

00:18:01: da gibt es auch Forschungen dazu.

00:18:03: dass heißt diesen Teil Diese zwischenmenschlichen Beziehungen, diesen zwischenmännlichen Motivationsfaktor.

00:18:10: Aber auch ein... Ich sehe einen leerenden auch als gewisses Vorbild an dem ich mich orientiere, an dem sich sehen kann wohin so ein Prozess sich eigentlich bewegen kann und wo ich vielleicht mal ankommen könnte.

00:18:25: Heißt diesen ganzen Teil ist nicht nur als Tutor zu sehen, sondern auch als Mentor und als Vorbildposition.

00:18:31: Das ist etwas wo ich sage das darf nicht missen also ein rein AI-Tutor an diese Stelle zu setzen und die Erwartungshaltung zu haben dass dann alle Studierende vollkommen motiviert in die Welt raus marschieren und wissen wo sie sich hin bewegen wollen und was eigentlich das Ziel ist.

00:18:49: es glaube ich utopisch.

00:18:52: ist für mich so dieser Kernaspekt von?

00:18:55: wir brauchen diese zwischenmenschlichen Beziehung und wir müssen diesen Raum auch schaffen, dass sich Leute da treffen und austauschen können.

00:19:03: Und das in einem universitären Kontext immer weiterzuführen also wirklich auch Präsenzzeiten zu haben ist glaube ich egal wie wir uns jetzt mit AI da weiterentwickeln essenziell.

00:19:16: Lass es doch mal auf den auf den glaube ich Synthia heißt er oder?

00:19:22: Programm AI Study Body als Untertitel, was ich sehr nice finde.

00:19:26: Erzähl doch mal ein bisschen wie so ein Projekt läuft?

00:19:30: Was eure Grundpfeiler sind und vielleicht auch einen kleinen Glimps auf die Anwendung gibt.

00:19:35: man sich das vorstellen muss.

00:19:41: Es ist spannend, dass wir kurz zu Elevatorie sprechen lassen.

00:19:49: Die Thematik an der Stelle ist hauptsächlich.

00:19:53: Es ist nicht ein, es ist sehr straight forward dass diese Entwicklung passiert ist.

00:19:58: Das heißt das ist einfach ein.

00:19:59: man hat schon vor Jahren also wir sind an dieser Thematik jetzt mit dem Partner auch schon seit fünf Jahren dran wo man einfach unterschiedliche Stadien von diesen AI Entwicklungsstabs auch mitgemacht hat wo man rauskristallisiert hat, welche Steps funktionieren.

00:20:17: Welche Steps funktioniert vielleicht weniger?

00:20:19: Welche Lernmethodiken müssen wir eigentlich einbringen damit es nicht ein?

00:20:24: Naja ich stelle Frage, ich bekomme die Antwort Aufgabe gelöst Ansatz unter dem Strich ist.

00:20:30: und in diesem Kontext hatten wir dann wirklich angefangen mit sehr, sehr einfachen Prototypen, wo er gesagt haben Wir haben eine wirklich konkrete Problemstellung Die versuchen wir wirklich spezifischen System prompt abzubilden, wo wir uns wirklich nur anschauen was soll dieser eine Use Case jetzt sein?

00:20:49: Was wollen wir lösen?

00:20:50: und dann haben wir uns mit der Entwicklung der unterschiedlichen AI Generationen immer weiter zu einem wirklich General Purpose Learning Assistant bewegt.

00:21:04: immer wieder speziellen Zusatz mit reinladen zu können.

00:21:07: Das heißt, wir haben die ganzen Lehrmaterialien in dem Kontext existieren, die entsprechend aufbereitet sein müssen damit sie auch für AI gut verwendbar sind und nicht einfach nur ein Random Script ist.

00:21:19: was rumliegt wie generieren wir eigentlich sinnvolle Fragen aus so Skripten um auch qualitätsgeprüfte Standards etablieren zu können und nicht ein AI wird uns schon irgendwelche Fragen liefern, weil wenn man in diese Richtung mal so ein bisschen spekuliert sieht man halt schnell dass die Antworten dann relativ offensichtlich sind welche die richtigen sind.

00:21:42: Und da kann man sich dann wirklich sehr frei bewegen.

00:21:46: das heißt es ist sehr ein sehr prototype Typ getriebenes Projekt, indem wir immer mal wieder neue Spins an diesen ganzen Prozess des Lernens ranbringen und schauen welche Aspekte funktionieren eigentlich in welchen Umständen gut.

00:22:00: Eines der ersten Funktionen die wir damals drin hatten das war eigentlich ganz spannend weil es für Psychologen war und sie hatten hier Aufgabe dass ihr halt einfach meinen Patienten betreuen sollten und mit einem Patienten sprechen.

00:22:18: Es ist nicht so ganz möglich, extremst viel Übung den zur Verfügung zu stellen wenn man jedes mal einen Schauspieler einladen muss der diesen Patienten spielt.

00:22:28: Das heißt den zusätzlichen Lösungen oder Trainingsmöglichkeiten bereitzustellen war einer der ersten Funktionen die extrem gut funktioniert haben und die auf sehr positive Resonanz gestoßen haben.

00:22:42: Auf der anderen Seite kam es dann aber heraus, dass die Leute lieber mit dem AI-Modell gesprochen hatten als mit den Menschen.

00:22:48: Weil das AR-Model natürlich ein bisschen präziser mit den Gedanken umgeht.

00:22:53: und was brauche ich eigentlich gerade von dir?

00:22:56: Was man jetzt wahrscheinlich in den Menschen gar nicht so in dem Ausmaß finden würde und auch die Emotionen, die damit kommen, gar nicht in dem Maße reflektiert bekommt?

00:23:07: Mega spannend, also das finde ich fast wie ein Computerspiel.

00:23:13: Aber diese Case ist dann auch so dass ihr die KI schon so opinionated hattet, dass sie eben sich sehr stark an ihre Rolle gehalten haben oder waren da noch so diese LLM-Schnitzer, dass die dann eben auch gefallen wollten und deswegen die Psychologen gesagt haben oh mega!

00:23:30: So sollten sich die Leute befinden.

00:23:31: Natürlich

00:23:32: beides.

00:23:33: Also auf der einen Seite es ist... nicht möglich, da eine hundertprozentige Konsistenz hin zu bekommen.

00:23:40: Dass da nicht irgendwelche Schnitzer durchkommen es gibt halt einfach das Basismodell was darunterhängt und dass einfach nach gewissen Wahrscheinlichkeiten letztendlich einen gewissen Talking Output liefert.

00:23:52: natürlich ist das dann optimiert darauf dass es hilfreich sein soll, dass es faktisch korrekt ist etc.

00:23:57: aber komplett unmöglich dass man so ein hundert prozent abdeckt ist es nicht.

00:24:02: Das war's wie in dem Kontext gemacht haben, ist natürlich dann entsprechend mit Guardrails.

00:24:08: Und nochmal ein B-Samen System Prompt Match Life und dann mal explodieren.

00:24:12: ob man das vielleicht mit Feintuned Modellen besser abwickeln kann heißt wie nah können wir uns eigentlich an diese hundert Prozent nähern war immer eine spannende Frage und es ist mit den aktuellen Modellen eigentlich besser geworden.

00:24:29: dass das Prompt Falling wesentlich besser funktioniert macht auch Unterschiede, welche Modelle man natürlich da benutzt.

00:24:37: Aber da geht es ja rasant weiter heißt an der aktuellen Stelle wir haben ein sehr reflektiertes System prompt wo wir dann auch unsere eigenen Tests mitmachen und zu evaluieren wie gut das eigentlich funktioniert.

00:24:51: Wo können wir nachschleifen?

00:24:53: Das ganze auch aus AI Perspektive mal beleuchten lassen oder von da in Portolen wo vielleicht Unklarheiten existieren so dass man diese Tests auch auf die neuen Modelle, die rauskommen übertragen können und einfach sagen funktioniert das Modell jetzt wirklich besser als das Vorherrige oder sollten wir eigentlich auf der vorherigen Version bleiben.

00:25:12: Wo möchten wir uns eigentlich hinbewegen?

00:25:14: Ja mega komisch, kasustig!

00:25:15: Aber die eigentlich genauso wie wir und es ist ja auch spannend.

00:25:18: also mit unseren Marketing-Agenten ist gleiche Logik.

00:25:20: aber um vielleicht kurz vom zutechnischen runter zu kommen manchmal werde ich dafür dann Berechtigterweise geflamed.

00:25:29: Ich

00:25:29: werde dir einen Unalarmknopf einführen!

00:25:33: Aber es ist auch.

00:25:33: ich

00:25:33: bin hier!

00:25:36: Ich habe eine schöne Frage,

00:25:37: die euch wieder runterholt.

00:25:39: Sehr gut, nur noch eine Frage um dann nochmal kurz zurückzukommen weil ich diesen Case mit dem Psychologinnen so super spannend finde.

00:25:44: was ist so dein Gefühl?

00:25:45: wie verändert KI gerade?

00:25:47: Dann auch die Art wie Menschen lernen.

00:25:49: also was wird einfacher und was wird dann auch irgendwie schwieriger?

00:25:51: das finde ich nun mal super spannend.

00:25:54: Was siehst du da den Daten und bei den Verhalten der Menschen?

00:25:57: Ich glaube, dass es einfacher wird die Information zusammenzusuchen und die Informationen zu lernen, die ich aufnehmen möchte.

00:26:06: Das war's... ich sag mal jetzt nicht aus!

00:26:11: Ich habe das wirklich als Fakten belegt sondern einfach meine Meinung dazu.

00:26:15: wo ich Schwierigkeiten sehe ist wir hatten die Thematik schon mit dem Internet und mit Social Media.

00:26:20: das heißt wie gehe ich eigentlich reflektiert mit Daten um?

00:26:25: kann ich eigentlich überprüfen, ob etwas faktisch korrekt ist.

00:26:30: Warum sollte ich überhaupt Informationen anzweifeln?

00:26:33: Das sind alles Sachen die ich in der Lehre als essentiell sehe und wo ich sehr viel auch Bildung zu genossen habe.

00:26:42: das kommt bei mir auch aus dem Elternhaus Mandat ist es auch aus der IT dementsprechend auch über dreißig Jahre lang als IT-Leiter unterwegs.

00:26:51: das heißt was gebe ich eigentlich wirklich oder was nehme ich als gegeben voraus und wohin muss ich eigentlich mich bewegen um Informations validieren und zu überprüfen.

00:27:02: Das ist etwas, wo ich sagen würde mit dem ganzen AI-Aspekt kommt das geradezu kurz.

00:27:10: Das heißt dieses Beispiel bin mir nicht sicher ob wir aus Social Media und Internet genug gelernt haben um diese Kernkompetenz wirklich so parat zu haben, dass ich es jetzt wirklich sagen kann alles studieren und wissen mit Kali umzugehen.

00:27:29: Ich würde gerne

00:27:31: nochmal auf deinen Beruf schauen und wir mit dir einmal erörtern wie du die Zukunft von Informatikern, ich sage bewusst diesen Begriff Informatiker wo sollen Systemarchitekten herkommen Wenn die Welt sagt, okay, keiner braucht mehr programmieren.

00:27:54: Es gibt auch Vibecoding also bewusst jetzt etwas polarisiert.

00:28:00: aber wie siehst du den Beruf?

00:28:04: Den Du hast in Zukunft?

00:28:05: Wie können Leute da noch hinkommen?

00:28:08: und dann habe ich noch eine Nachfrage zum Thema Vibe coding.

00:28:12: Aber vielleicht machen wir damit an

00:28:16: Super spannende Frage und eine Problematik, die uns gerade in der IoT extrem beschäftigt ist.

00:28:23: Ich nenne es mal das Problem des Juniors.

00:28:26: Wenn ich mir anschaue welche Kandidaten heute in der IOT Nennen wir's mal die Götter im Anführungszeichen sind dann sind das die vorher Unglaublich talentiert, schon waren und einfach das komplette Grundwissen aufgesogen haben.

00:28:42: Die also extremst schnell bewerten können was ist gute Software?

00:28:47: Was ist schlechte Software?

00:28:48: Wo sind die Knackpunkte, die ich selber validieren und die ich selbst korrigieren und anfassen muss?

00:28:56: Dazwischen gibt es dann ein großes Gap wo dann Leute sind, die sagen wir ist wirklich naja es war wenig peschen Es war einfach nur okay.

00:29:03: Ich habe einen Beruf passt schon wo man dann irgendwo so ein Gap hat, wo es einfach nur die Anwendung war.

00:29:10: Aber das musste funktionieren.

00:29:12: Das war das was ausreichend war.

00:29:15: Da ist mit AI dann schon ein bisschen schwieriger unterwegs weil naja wie soll ich validieren ob etwas sicherheitskritisch ist?

00:29:25: Ob die Architektur stimmig ist... Es funktioniert!

00:29:28: Hat's vorher bei mir auch.

00:29:31: Das heißt an der Stelle wenn wir Diese Unterscheidung wird ich so ein bisschen nennen zwischen wir haben einen Programmierer, was ist eine Software engineer.

00:29:40: Also wirklich ein Engineer der das durchsteigt und auch designen kann.

00:29:51: Dieser Bildungsweg ist recht unterschiedlich und ich bin mir aktuell nicht ganz sicher wie wir mit Den Aussagen von, alles kann WIP-Coded werden.

00:30:02: Das kostet auch nichts mehr und Softwareentwicklung ist ja jetzt eigentlich geschenkt.

00:30:10: Wie wir da drüber noch als Unternehmen rechtfertigen können Juniore Leute einzustellen weil diese Rechnung ist massiv schlechter geworden.

00:30:19: Vorher hatte ich Nischenaufgaben wo ich gesagt habe, da muss man sie einfach mal dran setzen und sagen wir mal ein bisschen Hands dirty bekommen.

00:30:27: die kann nicht im Junior geben.

00:30:29: Ich leite den zu einer gewissen Maße einfach mal an.

00:30:32: Schaue mir an, wo er hängt und bilde dann weiter und bringe die Leute dahin, dass sie produktiv werden können.

00:30:39: Wenn ich heute innerhalb von fünf Minuten das die Thematik einem AI-Modell hingeworfen habe und nach drei Minuten später die Antwort zurückbekomme in eine Qualität, die ich von einem Junior niemals bekommen hätte, genau diesen Sprung von ich bewege mich aus der Uni raus zu wie komme ich eigentlich dazu, dass sich im Berufsleben Fuß fassen kann?

00:31:06: enorm schwer.

00:31:10: Das ist auch gerade eine Diskussion die mit ein paar Freunden auch aus der Universität führe.

00:31:15: das heißt bilden wir eigentlich Leute noch auf einen Level auf's was genug es um dann direkt in der Wirtschaft mit tätig zu werden?

00:31:26: oder wäre es eigentlich relevanter, dass wir entweder die Bildung weiterziehen.

00:31:31: Das heißt also wirklich auch zeitlich vielleicht länger werden muss?

00:31:35: Können wir sie weiter dadurch optimieren, dass AI-Modelle vielleicht einfach den Aspekt von was ist an Wissen da?

00:31:44: wie kann ich das schnell aufsaugen, dass wird diese Aspekte vielleicht schneller abhandeln als es normalerweise in einem Kurs von dem Semester gewesen wäre.

00:31:54: Das heißt, wo können wir optimieren um dann wirklich Leute in diese Situation zu bringen dass sie direkt von Anfang an Ideen haben wie baut man eine saubere Architektur aus.

00:32:06: Wie funktioniert es eigentlich in der Industrie?

00:32:08: Wie skaliert ist das Thema?

00:32:10: all diese Thematiken die typischerweise mehr in der industrie relevant werden und nicht unbedingt während ich das grundlegende Studium mehr arbeite.

00:32:23: Ich erzähle mir gerne die Geschichte von einem Kollegen.

00:32:24: Basti, den musst du auch mal kennenlernen.

00:32:26: Wenn wir im Hox sind müssen wir mit der Essen gehen.

00:32:29: Ohne denen... Der hat vor dreizig Jahren noch alles händisch gelernt.

00:32:32: So ohne denen ist unsere Architektur nicht die, die sie ist.

00:32:37: Also wenn der am Urlaub ist schwitzt man den ganzen Tag weil wenn was breakt so ohne Basti wird es schwierig.

00:32:44: So, da kann man noch so smart sein.

00:32:46: Die Leute die halt wirklich von Grund auf eine gute Systemarchitektur gelernt haben das durch Blicken und wie du sagst sie den Blick darauf haben und sagen okay das wird es wahrscheinlich gewesen sein.

00:32:53: kannst du noch so oft Diagenten drüber jagen und das Back fixen lassen was ich noch spannend finde.

00:32:58: ich will jetzt auch nicht zu stark abnörden aber das Project Less Wing hat mich natürlich gerade nochmal sehr zum Nachdenken angeregt.

00:33:06: also Papa für dich Das Anthropic hat ja jetzt einen größeren.

00:33:11: Wie gesagt, mein Deal an der Initiative mit Amazon, Apple, Broadcom Cisco, Google, JP Morgan, Linux, Microsoft, Nvidia schießen mich tut.

00:33:19: Also alle außer Open AI und Elon Musk haben sozusagen gesagt okay wie können wir diese kritische Software irgendwie sichern?

00:33:27: Und sie sagen eben dass Sie ein Modell geschaffen haben das jegliche menschliche Coding Fähigkeiten eigentlich übertrifft und selbst die besten Coder schafft also selbst besser als die besten Kolderschaft, Software Schwächen zu finden auszunutzen.

00:33:44: Weshalb sie es jetzt nicht offiziell veröffentlichen wollen?

00:33:48: Ich meine Throbbing ist auch einfach sehr gut im Marketing.

00:33:50: aber Dominik da würden mich deine Gedanken zu dieser Entwicklung total interessieren.

00:33:57: Grundlegend bin ich mit diesen Aussagen erstmal so ein bisschen skeptisch bevor ich damals die Möglichkeit gehabt habe meine Hände auch mal dran zu bekommen und zu sehen was da wirklich dahinter steckt.

00:34:07: weil Sagen wir diese Hypes die dahinter stecken, wo man von Open AI ja jetzt auch schon nicht weiß nicht wie oft gehört hat.

00:34:16: Wir können eigentlich einen Senior Entwickler einfach nur als Modell bereitstellen.

00:34:20: da braucht man niemanden mehr der das wirklich kann und jetzt bekommt man dann aus den letzten paar Monaten so die Aussagen Ja wir sind gerade dabei dass wir vielleicht einen Junior also quasi ein Low Skilled Worker bei uns wirklich als AI-Modell im Unternehmen mit einsetzen.

00:34:38: dann passt es nicht so ganz zusammen mit den Aussagen, die sie vorher versucht haben zu platzieren und zu verkaufen.

00:34:45: Gleiches gibt es auch bei Ansropic und dem ganzen Partnern, die in der Bubble unterwegs sind.

00:34:52: Die komplette AI-Bubble ist momentan halt stark darauf ausgerichtet, wirklich großen Investorengelder zu sichern Und da ist dieser Kampf zwischen Anthropec und OpenAI und allen möglichen anderen Providern halt extremst stark im Gange.

00:35:13: Und dementsprechend, ob das wirklich jetzt das Modell so gut ist dass das alles adressieren oder wirklich jedes Problem identifizieren kann?

00:35:24: Ich weiß es nicht!

00:35:26: Die Modelle aktuell sie sind hervorragend also auch

00:35:30: für sechs ist der Wahnsinn.

00:35:31: Also

00:35:33: wenn wir uns da anschauen wie wir da jetzt momentan auch Software schreiben, man weiß an welchen zehn Prozent man greifen muss.

00:35:42: Die anderen neunzig die werden halt einfach nach... Man schreibt mal eine Spezifikation runter was man sich vorstellt, schreibt die Spezifikation lässt sie vom Modell ausbauen, schreibt sie an Stellen wieder um wo man weiß das Problem auftreten wird und macht nach einem Review den Angestpunkt an die letzten zehn Prozent optimiert sein müssen damit die Software super funktioniert.

00:36:06: Dann kommt es mir in Richtung wie testen wir eigentlich Software?

00:36:09: Das ist dann viel ausschlaggebender.

00:36:12: Wie überprüfen wir dass Sie Sicherheitsstandards genügt?

00:36:16: Wie stellen wir sicher rechtskonform ist, weil wir haben ja auch Ansprüche daran an Benutzbarkeit und Zugänglichkeit.

00:36:26: Das heißt wie können wir so Thematiken automatisiert... ...und in Scale hinbekommen?

00:36:33: Weil wenn ich eine neue Version in fünf Minuten einer Software mehr auf die Beine stellen lassen kann dann ist es nicht so einfach den Rest abzudecken.

00:36:43: Und die Teile die für mich momentan auch immer noch am schwierigsten sind Wenn ich jetzt da auch mit Kunden zusammen arbeite und wo ich sage, das ist einfach schwere Arbeit.

00:36:55: Wie baue ich eigentlich ein Produkt?

00:36:56: Was ist ein Produkt damit man aus diesem... Ich habe mal einen Prototypen gebaut und ja der kann alles was wir brauchen.

00:37:04: aber wie baue liefert AI auch Antworten zu, aber es ist nicht unbedingt ein... ich mach das was AI sagt und jetzt habe ich ein tolles Produkt.

00:37:17: Was alle benutzen wollen, was von Konzeptstimmig ist und wo auch UIUX nutzbar ist.

00:37:24: Ich will mal gern, ich bin ja von euch drüber von uns drei in der Nicht nur Älteste sondern auch der am weitesten von der Thematik weg ist, wenn ich auch einen Heavy User von LLMs bin.

00:37:37: Aber was sagen wir?

00:37:39: Die tiefe Seele dieser Algorithmen angeht.

00:37:41: seitdem fühlte ich sich daran.

00:37:42: Also, ich nehme eine Analogie die ich habe und da könnt ihr mir einmal sagen passt oder passt nicht?

00:37:48: Ich stelle mir vor Eine Welt in der es dann irgendwann keine Systemarchitekten mehr gibt keine Software Engineers auf Home Level Und Menschen Vibe-Koden.

00:37:59: irgendwelche Software ist so als wenn ich sage ja ich hab jetzt einen ein Dreidrucker Der Nicht Jetzt Auf Realismus überprüfen der fertige Häuser druckt Und ich kann das über Prompting machen, aber es gibt keinen Architekten mehr.

00:38:13: Der mir dann sagt ob das Ding hält... Also es fehlt einfach eine Intelligenz die dann vielleicht auch irgendwann von Maschinen gemacht werden, aber keiner kann's beurteilen.

00:38:25: Ist das ein Bild was einigermaßen hilft?

00:38:27: Das zu erklären ist eher unverständlich.

00:38:32: Fangen

00:38:34: gerne

00:38:36: an, Oscar.

00:38:39: Du bist auf jeden Fall der Großrechtspferd tatsächlich!

00:38:41: Ich würde es aktuell als... Es ist nicht bewiesen dass wir auf dieses Level kommen werden.

00:38:50: Das wäre glaube ich mit der Technologie zu dem Level kommen das wir sagen Wir haben wirklich den Architekten den Spezialisten für wie baut man's?

00:39:00: Ja, das meine ich eben.

00:39:01: Also genau das ist meine These.

00:39:03: Den kann ich nicht ersetzen weil es ist so als wenn ich jetzt Häuser drucken will aber die sind alle scheiße Lehmhütten.

00:39:09: Es ist alles Lehm-Hüttensoftware die gerade geVibecoding wird.

00:39:12: und dann habe ich aber gesagt okay ich frag nochmal die KI und ich hab dann gefragt wie würde mir ein Sam Ordnend den

00:39:23: ich

00:39:24: durchgängig geil finde?

00:39:26: Aber interessant!

00:39:27: Wie würde der mir begründen was sind die Risiken von Vibecodings?

00:39:30: Und das ist zwar so geil, also die fünf Risiken sind Scheinverständnis statt echten Verstehen.

00:39:37: Die Modelle verstehe nicht wirklich.

00:39:38: beim Vibe-Coding heißt dass du bekommst funktionierenden Code ohne zu verstehen warum er funktioniert oder wann er bricht.

00:39:44: War nicht sehr geil!

00:39:44: Zweitens Halluzinationen und gleichversteckte Bugs.

00:39:49: Modelle erfinden überzeugend falsche Dinge im Coding Kontext.

00:39:53: Nicht existierende Libraries, falsche Sicherheitslogik, plausibel falscher Code Besonders gefährlich, weil sie sehen richtig aus.

00:39:59: Drittens massive Sicherheitsrisiken.

00:40:02: Das ist aktuell der größte praktische Pain so hat mir das LLM erklärt.

00:40:08: typische Probleme unsicherer Authentifizierung SQL Injection XSS Hard-Coded Secrets Unsichere Dependencies.

00:40:16: Studien zeigen großer Anteil AI Code enthält schwache Stellen.

00:40:20: also AI beschleunigt die Innovation sondern auch Angriffsschlächen.

00:40:23: Viertens Geschwindigkeit legt Qualität.

00:40:26: Dieses Risiko von Two-Fast Deployment, beim Vibecode den Code geht direkt vom Prompt zur Produktion.

00:40:33: Klassische QA wird übersprungen, Testing wird weggepromptet und konsequent.

00:40:38: wir haben Fragile Systeme, schwer wartbareren Code und technischen Schulden explodiert.

00:40:43: Das finde ich sehr schön im Schreiben und letztlich bin gleich fertig.

00:40:45: keine Angst.

00:40:46: Nuss von Kompetenz, dies gelingen.

00:40:49: das ist der unterschätzelste Punkt wenn AI alles schreibt.

00:40:53: Entwickler lernen weniger tief, die Bugging-Fähigkeiten sinken, Urteilsvermögen erodiert.

00:40:58: Ergebnis du kannst Software bauen, die du nicht mehr reparieren kannst.

00:41:02: Das erinnert mich an Space Cowboys diesen wunderbaren Film wo dieser letzten Programmierer einer bestimmten Programmiersprache mit seventy plus in den Weltall fliegen müssen um die Station zu retten empfehle ich sehr den Film.

00:41:15: und kurz zusammengefasst Vibecoding ist nicht gefährlich weil es schlecht ist sondern weil es zugut funktioniert ohne dass wir die Kontrolle behalten Fand ich geil.

00:41:23: Das

00:41:24: ist eine

00:41:25: sehr, sehr schöne Zusammenschaft.

00:41:26: Oder es ist eine lustige Übung

00:41:28: oder?

00:41:28: Absolut und du sprichst jetzt von den Entwicklern.

00:41:30: Aber gerade auch habe ich das Gefühl nur weil's geht muss man's deswegen machen.

00:41:34: also ergibt nicht so ganz Sinn.

00:41:37: grades ja aus ein bisschen dieses... Ich würd's

00:41:40: ja nicht wegwischen.

00:41:41: Nein!

00:41:41: Aber das Thema ist ja grade dieses... Also

00:41:44: für die du...

00:41:44: Es wird zu Wegwerfsoftware ne?

00:41:46: So als wird halt also Software as a Service Service, also Software.

00:41:51: Wir benutzen es.

00:41:51: heute Morgen können wir das wieder wegwerfen aber nur wenn man es

00:41:54: machen kann.

00:41:57: warum sollte man's machen?

00:41:58: Also es hat ja auch seine Berechtigung zu sagen ich baune so wie jetzt Dominic sagt man muss halt fünf Jahre daran arbeiten um was zu entwickeln was Studierenden dann auch wirklich mehr wert gibt dass man überhaupt nicht fragt was ist das Problem?

00:42:10: darauf aufbaut kann man eine Lösung abhöhlen wickeln das nimmt einem ja die KI nicht ab.

00:42:14: Die KI wird kein Interviews führen, die KI wird keine Psychologe denn dabei begleiten zu schauen wie sie das nutzen und damit interagieren uns dementsprechend zu iterieren.

00:42:22: Also ja

00:42:25: also ich habe noch ein anderes Beispiel ein anderes Beispiel.

00:42:28: ich bin der Vorständigkeit halber für dich Dominik.

00:42:32: Ich bin bei einer Firma im Beirat die glaube ich was ähnliches macht wie ihr.

00:42:35: die heißen QAware Und die machen infrastrukturkritische Software so für Unternehmen mit Milliarden Umsatz und die haben damals die Ersagen Software z.B.

00:42:52: programmiert wie die Ersetzteilbeschaffung, Logistik, Steuerung bei BMW wo ich sage ja dann Jürgen macht doch mal Vibecoding mach

00:43:04: mal.

00:43:06: oder noch besser Ja es ist cool wenn man so hört also man braucht kein SAP man brauchste jetzt raus alles nicht.

00:43:12: Ja, mach mal.

00:43:13: Mach doch erst beim SAP.

00:43:14: Machen wir Weibkuling.

00:43:16: Also das ist jetzt bisschen böse und ich bin wahrscheinlich alter meinen Beitrag heute auch schlecht.

00:43:21: Ist mir aber egal... Nein!

00:43:24: Ich sag nicht, dass die beiden leichtläufig sind.

00:43:28: Das mag ja für die Anwendung haben, die sehr eng, sehr spitzt sind.

00:43:32: Auch super sein.

00:43:35: sagen es falsch ist, aber ich glaube wir müssen wirklich gucken dass wir dieses Thema so seriös nehmen und auch den Nachwuchs ausbilden der auch weiterhin dann beurteilen kann das macht die Maschine.

00:43:46: Das ist dieser Aspekt von.

00:43:48: Ich habe selber auch Werkstudenten da.

00:43:51: Sie bekommen trotzdem für die Aufgaben länger Zeit weil ich möchte nicht dass sie das nur mit AI umsetzen.

00:43:56: ich möchte dass sich verstehen was sie umgesetzt haben.

00:44:00: Auch viele komplexe Themen dahinter, wo wir dann auch einfach mal hinterfragen warum haben wir das jetzt gerade so gemacht?

00:44:06: Vielleicht muss man ansetzen, wickeln bevor man überhaupt der AI fragt.

00:44:10: Weil das was man auch irgendwo ein bisschen im Kopf haben muss wenn die AI einfach mal schnell antwortet und jetzt nicht aktuelle Ressourcen mit einem Bezieht.

00:44:20: AI lebt in der Vergangenheit Das ist nicht ein, es hat den jetzigen Wissenstand von allem was wir auch in der Forschung mit betreiben.

00:44:28: D.h.,

00:44:29: da gibt's immer noch...

00:44:30: Den veröffentlichten Wissen-Stand?

00:44:32: Genau das

00:44:33: auch noch und dementsprechend ist dafür mich dieser Teil mit.

00:44:39: Es funktioniert

00:44:40: für

00:44:41: kleine spezifische Projekte.

00:44:43: Es funktioniert nicht unbedingt für einen.

00:44:45: ich möchte wirklich ein Produkt an den Markt bringen dass für Millionen an Nutzern sinnvoll die begleiten kann, dass so auch skalieren kann.

00:44:55: Dass ich mich nicht selber damit in den Ruin treibe weil EI ist nicht kostenlos da sind massive Kosten dahinter mit verbunden.

00:45:05: und wenn ich das dann noch mit Software mir bauen lasse, die sagen wir bedingt skalierbar ist habe ich dann auch noch die Ressourcen die ich on top für das Hosting unserer Applikation mit dazu parken muss Beträge im Monat zusammen, wo ich sage für diese Beträge hätte man auch einfach mal einen guten Software-Engineer dahinsetzen können.

00:45:30: Dann werden viele Probleme wahrscheinlich nicht nochmal und noch einmal in Ehren geworfen worden weil sie einfach von der initialen Hergehensweise vielleicht schon korrekt hätten sein können.

00:45:41: Ja absolut!

00:45:42: Und ich meine stelle dir vor irgendwann werden die echten Preise anders weitergegeben.

00:45:46: also aktuell ist es ja alles noch sehr stark von Unternehmen drüber gesprochen hatten.

00:45:52: Der Kampf um die Vorherrschaft, wer hat den meisten Nutzerinnen und Nutzern?

00:45:55: Keiner bezahlt den echten Preis für Token.

00:45:57: also Dominik und ich unsere Firmen werden ähnliche Beträge überweisen an Enthropic.

00:46:03: Die sind schon substanziell aber das bildet nicht das wieder was das Enthopic eigentlich kostet ne.

00:46:08: Das was ich als abschließende Frage da jetzt dich gerne noch fragen würde im Kontext des großen Ganzen wo siehst du die größte Gefahr?

00:46:17: Dass Menschen jetzt gerade und junge Menschen, alte Menschen wir alle zuabhängig von KI werden oder dass sie gar nicht erst richtig nutzen.

00:46:24: Weil das ist bei mir grad das Problem ich hab beide Seiten.

00:46:27: Oh ja sehr spannende Frage!

00:46:33: Ich würde sagen man muss KI erstmal als das sehen was es ist.

00:46:37: Es ist ein Tool.

00:46:38: Ich kann dieses Tool verwenden, ich kann dieses tool nicht verwenden.

00:46:43: sagen wir mal unter dem Strich, es ist wie auch damals die gleiche Diskussion mit Internet und Google aufkam.

00:46:50: Die ganze Generation wird verdummen.

00:46:52: wer niemand weiß mehr was man kann ja mal eben schnell googeln heißt diese ganze Diskussion gibt es wieder und wieder mit diesen technischen Fortschritten.

00:47:02: das was ich als essentiell ansehe ist Es ist ein Tool was alle betreffen wird Weil das ist nichts, was vor irgendeiner Branche haltmacht.

00:47:13: Das heißt sich vor dieser Thematik zu verschließen und zu sagen... ...das interessiert mich nicht!

00:47:18: Das ist auch jetzt nichts mehr, was mich irgendwo mal in meiner beruflichen Karriere irgendwie sangieren wird.

00:47:25: Das ist glaube ich zu naiv formuliert.

00:47:29: Heißt sich damit zu beschäftigen?

00:47:31: Zu verstehen wo sind die Limitierungen von den Tools?

00:47:36: liefer ich eigentlich den Mehrwert.

00:47:39: Und das werden nicht irgendwelche repetitiven Taschen sein, sondern wirklich diese Reflektion und den Mehr Wert zu generieren und auch die Richtung vorzugeben.

00:47:49: in welche Richtung muss ich mich dann mit diesen Tools bewegen?

00:47:53: Wie kann ich sie einsetzen?

00:47:55: Das sind die großen Bausteine wo man sich darüber klar werden muss und wo man es sich mit beschäftigen muss.

00:48:03: Das speziell auf die Lehre hinbezogen würde ich eigentlich mehr so als Frage in den Raum stellen, weil ich gar nicht wirklich die Antwort zu habe.

00:48:12: Es ist wie bewegen wir uns dahin dass Leute noch genug Wissen aufbauen und genug lernen können ohne das es jetzt alles auf KI zurückzuführen ist damit man eben diese Steps die jetzt gerade auch erforderlich sind in der Industrie umsetzen kann?

00:48:31: Es kann natürlich uns passieren irgendwo mal ein bisschen further down the road in der Situation befinden, dass es mehr so eine Art wie Grundlagen sprachender Assembler oder dergleichen irgendwann mal sein wird.

00:48:48: Dass es ein paar Spezialisten gibt, die können noch Assembler.

00:48:51: Aber die große Mehrheit wird mit Assemblern nichts mehr anfangen können.

00:48:55: Vielleicht ist AI die neue Hochsprache, die wir in der Programmierung benutzen werden?

00:49:00: Das ist eine Option das sich dahin bewegt.

00:49:02: aber da müssen wir erst mal hinkommen und dabei die nächste Generation nicht liegen zu lassen um zu sagen hey ich habe eigentlich keine Anwendung mehr für dich Ich weiß nicht wie ich dich beschäftigen soll Ist für mich ne ganz essentielle Frage die wir beantworten müssen

00:49:18: Mega.

00:49:18: Ja Dominic, dem habe ich nichts hinzuzufügen.

00:49:21: Ich hab das Gespräch wirklich sehr genossen.

00:49:24: Echt auch!

00:49:25: Wie vorher auch.

00:49:26: Also ich bin froh dass Menschen gibt wie dich die das Problem sehen da für Lösungen finden wollen und nicht hier einfachen Antworten suchen gerade bei dem Thema KI gerade bei den Thema Lehre.

00:49:36: Das fand ich jetzt nochmal sehr inspirierend.

00:49:37: Danke für deine Zeit Und ich freue mich schon aufs nächste Lunch im Haus of Communication.

00:49:43: Da nehme ich Basti mit.

00:49:44: Ich glaube, das wird ein guter Netz.

00:49:47: Vielen Dank für die Einladung!

00:49:48: Hat mich sehr gefreut.

00:49:51: Macht's gut und allen Hörern eine schöne Woche.

00:49:53: Tschüss!

00:49:54: Ja und wenn ihr gerne weiter diesen Podcast hört dann gebt uns fünf Sterne.

00:49:59: Das haben einige von euch schon gemacht.

00:50:01: wir sind da wirklich ganz gut bewertet.

00:50:03: Schreibt auch mal in die Kommentarzeilen die Spotify und den anderen Podcast Plattformen.

00:50:06: gibt schlagelungsgerne Gäste vor Themen vor.

00:50:09: Gebt uns Feedback.

00:50:12: Dominik im Haus der Kommunication, der Kommunikation kennenlerne.

00:50:16: Deswegen ja wenn ihr so coole Leute kennt sagt uns Bescheid.

00:50:18: mit denen sprechen wir am liebsten.

00:50:19: So machen wir es.

00:50:20: Ja?

00:50:21: In dem Sinne schöne Woche!

00:50:22: Tschüss!