AI is here to stay – Wie Microsoft mit KI Manufacturing & Mobility revolutioniert

00:00:04: Herzlich willkommen zur heutigen Folge unseres Podcasts Value Creation Through Winning Products.

00:00:07: Mein Name ist Florian Kauf, ich bin Host dieses Podcast und Partner bei PWC im Bereich Operations Transformation sowie Professor für das Thema Produktentwicklung.

00:00:17: In dieser Podcast-Reihe sprechen wir immer mit erfolgreichen Personen aus dem Topmanagement rund um Herausforderungen bei der Produktentwicklung bzw.

00:00:24: Produktentstehung, es geht aber auch um die Personen selbst und ihren Badegang sowie mögliche Erfolgstipps.

00:00:31: Zuhören lohnt sich also!

00:00:33: Heute freue ich mich sehr hier in München zu sein – Wir sind zu Gast bei einem der führenden Hyperscaler der Firma Microsoft und unser Gastgeber ist Dr.

00:00:41: Rupert Stützl.

00:00:42: Lass uns gerne mit deinen persönlichen Wertegang und deinen aktuellen Verantwortung starten.

00:00:46: Als General Manager für die Themen Manufacturing und Mobility bist du heute für die Region EMEA verantwortlich, also Europe Middle East und Africa.

00:00:56: Das sind anders aus gedrückt ziemlich genau dreißig Prozent der Weltbevölkerung.

00:01:00: Kannst Du uns kurz erläutern welche Themenbereiche diese Funktion des General Manager bei Microsoft beinhalten?

00:01:06: Sehr gerne.

00:01:07: Ich leite Das Industrieteam für die genannten Industrien, also Manufacturing das umfasst komplett discrete Manufacturing und große Teile von Process Manufacturing.

00:01:19: Also Chemie, Metals, Teile vom Pharma... Und auf der anderen Seite Mobility, das umfasst Automotive und Travel Transport and Logistics.

00:01:30: Also relativ breiter Bereich die Aufgabe der Industry Teams und es gibt Industry Teams auch für andere Industrien sowie zum Beispiel Financial Institutions oder Energy & Resources oder Return Consumer Goods.

00:01:41: Die Aufgabe der industry teams ist den Dialog zu führen mit dem Verantwortlichen wird des Business bei den Kunden Das heißt in Entwicklung Entfertigung in Supply Chain usw.

00:01:51: und industriespezifische Lösungen gemeinsam mit den Kunden zu entwickeln, deren Anforderungen zu verstehen, deren Paintpoints zu verstehen.

00:01:59: Und dann basierend auf Microsoft-Technologie aber auch Unternutzung unseres Partner Ökosystems die richtige Lösung für die Kunden zu definieren.

00:02:08: Das klingt schon mal sehr spannend.

00:02:10: erstens aber auch sehr umfangreich wenn man deine Wirdengang anzieht ist dieser allein sicherlich schon sehr beeindruckend.

00:02:17: Ich darf kurz ausführen, Studium Elektrotechnik Promotion im Bereich Informatik.

00:02:22: Dann start in der Beratung bei McKinsey ja dann in die Industrie Vice-President bei Bosch im Bereich Power Electronics CTO bei einem Startup heute ein Tochterunternehmen der Shell Group und dann Partner bei McKince und seit knapp drei Jahren hier bei Microsoft.

00:02:38: Wie gesagt dieser Werdegang ist schon sehr beeindruckend.

00:02:42: Ich glaube aber auch, dass die Vielfalt deiner umfangreichen Erfahrungswerte – also Industrie-, Beratung-, High-Tech – etwas aufzubauen als CTO in einem Startup und Konzernerfahrung auch der Vielfald der Herausforderungen deiner jetzigen Aufgabe entsprechen.

00:02:58: Als Frage könnte man sagen, waren all diese bisherigen beruflichen Stationen eine hervorragende Basis für deine Aufgabe?

00:03:06: Und die heutigen Themenbereiche, die du uns gerade erläutert hast?

00:03:10: Auf jeden Fall Die Aufgabe, die wir erfüllen hier hat ja auch eine beratende Funktion für die Kunden.

00:03:19: Da habe ich Teile meines Berufslebens in der Beratung verbracht.

00:03:22: aber das hat mir auch in der beratenden Funktion immer geholfen.

00:03:27: Ich war auch selber operativ über zwei Jahre also eben in der Entwicklung bei Boschland verschiedenen Funktionen und als CTO bei Ubudricity.

00:03:35: Das heißt dadurch war ich auch selber schon in den Situationen, in denen sich die Kunden oft befinden.

00:03:42: Und das hilft natürlich, sich dann einzuführen und besser zu verstehen was die Herausforderungen sind.

00:03:47: Jetzt muss ich dazu sagen dass das Ganze so nicht geplant war.

00:03:51: Das hat sich ergeben ja aber es ist ... Aber die Vielfalt der Erfahrung ist mit Sicherheit nützlich.

00:03:57: Machen all diese bisherigen beruflichen Stationen eine hervorragende Basis für deine heutige Aufgabe?

00:04:06: Ja, waren sie und vor allem deshalb auch weil die meine jetzige Rolle auch eine beratende Rolle ist für die Kunden.

00:04:15: Und ich habe ja auch Zeiten in der Beratung verbracht.

00:04:18: aber auch da hat mir geholfen dass sich selber die Erfahrungen der Praxis oft schon gemacht haben die Situationen erlebt habe in denen sich meine Kunden heute befinden.

00:04:30: Ich hatte auch bewusst als ich damals in Industrie gewechselt habe mich darum bemüht in eine operative Rolle, in dem Fall in der Entwicklung zu kommen bei Bosch.

00:04:39: Ich habe dort angefangen als Abteilungsleiter und dadurch habe ich eben viele Situationen gesehen die auch heute noch relevant sind für die Kunden kann mich dadurch hoffentlich auch gut einfühlen.

00:04:50: Lass uns nun ein bisschen tiefer in die fachlichen Themen einsteigen.

00:04:52: ja eines der Topthemen und auch heute Schwerpunkt in diesem Podcast ist sicherlich KI.

00:04:57: Wie sieht deine Vision?

00:04:59: für die Fertigungstechnik aus.

00:05:00: Vielleicht ja, wo würdest du sagen?

00:05:02: Sagen stehen wir in zum Beispiel zehn Jahren?

00:05:05: was für ein Bild hast du da vor Augen.

00:05:08: In angesichts der jetzigen Geschwindigkeit der Entwicklung würde ich merken... nicht zu trauen, eine Vorhersage für das zu machen was in zehn Jahren passiert.

00:05:18: Die Geschwindigkeit der Entwicklungen, das geht uns ja allen so, die ist so atemberaubend dass es selbst schwierig ist vorherzusagen was im nächsten Jahr passiert.

00:05:26: Was sich aber mit Sicherheit sagen lässt zum einen AI ist hier to stay.

00:05:32: Das ist ein Umbruch, der eben ähnlich ist wie im Einfluss des Internets auf sämtliche Bereiche des Lebens und auch säm'tliche Geschäftsprozesse – so ist es bei AI ja auch!

00:05:44: Ich bin überzeugt davon, dass wird nicht weggehen.

00:05:46: Und beeinflusst damit auch fundamental die Art wir Unternehmen arbeiten, wie Geschäfts- prozesse ablaufen.

00:05:55: Wir haben an vielen Stellen wahrscheinlich noch gar nicht vollständig verstanden, wie sich AI optimal einsetzen lässt und welcher Einfluss dadurch dann möglich ist.

00:06:07: Wir wissen auch noch nicht, wie die Entwicklung von der AI weitergeht.

00:06:11: also wenn es in der Geschwindigkeit weiter geht... Dann werden wir da noch viele Überraschungen erleben in den nächsten zehn Jahren.

00:06:18: Und auch das weiß momentan keiner.

00:06:21: Ich glaube eine sehr ehrliche Antwort, dass wir alle mit der Dynamik von KI als Experte nicht vorhersagen können, wo wir vielleicht in zehn Jahren stehen.

00:06:28: Schauen wir nochmal vielleicht in die EMEA-Regionen.

00:06:31: Würdest du sagen, da gibt es Besonderheiten?

00:06:34: Vielleicht bezogen auf die unterschiedlichen Kontinente?

00:06:37: Strukturelle Besonderheiten, die für einen Kontinent ein Vorteil oder gegebenenfalls auch einen Nachteil darstellen?

00:06:43: Also es gibt natürlich gewisse Unterschiede in den Randbedingungen.

00:06:46: Die sind ja hinlänglich bekannt, dass die Schutzfunktionen der Staat hat in Europa etwas stärker wahrgenommen werden als vielleicht in anderen Regionen.

00:06:58: Ich glaube aber am Ende nicht das das entscheidend ist für die Art wie wir Unternehmen KI einsetzen können.

00:07:05: und ich erlebe auch die Kunden, die ich hier betreue auf einem ähnlichen Niveau unterwegs sind wie andere Unternehmen weltweit.

00:07:13: Also wenn ich mich austausche mit meinen Kollegen, die jeweils für Amerikas oder Asia Pacific verantwortlich sind dann sehe ich da ehrlich gesagt keine großen Unterschiede.

00:07:24: Bleiben wir kurz bei Asia Specific vor allem vielleicht bei China.

00:07:28: in China wurde vor Kurzem der fünf Jahresplan vorgestellt und Ziel ja Fokus-Bereiche sind Modernisierung im Bereich Maschinenbau Chemie aber auch führend im Bereich KI und Quantencomputing zu werden.

00:07:41: Wenn wir jetzt die Erfahrungen der letzten ja fünf Jahrespläne anschauen, vor allem das Thema E-Mobilität, würdest du sagen da gibt es vielleicht einen Tipp?

00:07:50: einen Rat, wie wir uns hier in Deutschland oder wie sich europäische Unternehmen da aufstellen sollten.

00:07:56: Der Tipp wäre ganz banal die Möglichkeiten und Chancen der KI zu nutzen.

00:08:01: das bezieht sich jetzt nicht auf einzelne Länder und einzelnen Regionen sondern ganz allgemein auf die Position im weltweiten Wettbewerb und da spielt natürlich China eine wichtige Rolle aber auch andere.

00:08:15: und es ist vollkommen klar dass alle Momentan versuchen mit AI sich an die Spitze zu setzen und dem auch große Bedeutung beimessen.

00:08:26: Und das sollten wir hier in Europa auch tun, weil es absehbar ist dass das AI einen wesentlichen Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit heute schon hat und in der Zukunft haben wird.

00:08:43: Ich habe kürzlich einen Artikel gelesen, Zeitungsartikel.

00:08:48: Ich glaube in der FHZ über ein Gespräch eines der Herausgeber mit Eric Schmidt, ehemaligen Google-CEO, der gesagt hat also er seinen Rat an Europa wäre mitzuhalten mit USA und China weil dort quasi um wettbewerbsmäßig sehr wichtige Einflussfaktoren geht.

00:09:06: Und ich glaube das ist richtig.

00:09:09: Jetzt hat das Thema Wettbeworbsfähigkeit natürlich einerseits was mit ja wie Unternehmen das realisieren zu tun.

00:09:15: Auf der anderen Seite darf ich vielleicht als Professor auch fragen, wie würde das Thema Hochschullandschaft oder das Thema KI in der Bildung vielleicht idealerweise verankert werden?

00:09:27: Hast du da einen vielleicht ganz persönlichen Tipp?

00:09:30: Schwierige Frage.

00:09:30: Ich habe tatsächlich aber auch in letzter Zeit ab und zu mal darüber nachgedacht und bin ehrlich gesagt zu keiner für mich überzeugenden Lösung gekommen.

00:09:40: Abgesehen davon dass man sich mit dem Einfuß stark auseinandersetzen muss und dass es wichtig ist, zu reflektieren so wie für alle anderen auch was KI da bedeuten kann.

00:09:53: Und wie man's nutzen kann.

00:09:54: jetzt gibt es natürlich an der Hochschule auch spezifische Fragen.

00:10:00: Da fühle ich mich ehrlich gesagt nicht berufen weil mir einfach die Erfahrung fehlt.

00:10:04: aus Diskussionen mit Freunden ja auch im Hochschulumfeld unterwegs sind weiß ich aber das Thema dort schon eine wichtige Rolle spielt Beispielsweise, indem es jetzt zum Beispiel in der TU München schon einen KI-Unterstützentutor gibt.

00:10:18: Der hilft irgendwie Fragen zu beantworten und das ist glaube ich eine gute Entwicklung.

00:10:25: Gleichzeitig ist es aber auch so dass man wahrscheinlich an manchen Stellen Dinge umstellen muss und sich an die neuen Möglichkeiten anpassen muss.

00:10:33: Aber auch hier wieder... Wir sind, glaube ich alle mitten drin gerade in der Entwicklung und können noch gar nicht absehen.

00:10:40: Was das am Ende bedeutet?

00:10:41: Für mich eine ausgesprochen spannende Frage und ich muss ganz ehrlich sein die endgültige Antwort habe ich wahrscheinlich wir alle noch nicht.

00:10:50: Also mein persönlicher Tipp an Studierende ist eigentlich immer die intensive Nutzung und die Reflexion.

00:10:55: Das heißt nicht mit der KI beginnen und dann das Ergebnis als ja genau so sieht es aus zu verwenden sondern wie würde ich das Thema angehen Was habe ich für Ansätze?

00:11:06: Und dann vielleicht von der KI die Unterstützung zu nehmen und das dann eben auch zu reflektieren.

00:11:12: Passt was dem Übrigen gut zudem, was auch im Unternehmensumfeld eigentlich die Empfehlung ist, sondern passt auch zu dem, was wir als Microsoft empfehlen insbesondere auch die verantwortliche Nutzung von KI.

00:11:25: Wir sollten immer reflektierend was wir da tun und am Ende ist es immer noch der human in the loop sozusagen ja der wichtige Entscheidung dann auch selber treffen muss aber idealerweise optimal unterstützt.

00:11:36: Ja, schauen wir vielleicht in weitere Anwendungsfälle bezogen auf Unternehmen.

00:11:42: wo siehst du den größten Nutzen beim Einsatz von KI?

00:11:44: Vielleicht fokussiert auf Maschinen und Anlagenbau eher in Themen wie Reduzierung der Time-to-Market stichwort China Speed aus dem Automobilbereich beispielsweise bekannt oder im Bereich Effizienzsteigerung Flexibilisierung Innovationsforderungen oder siehst Du ganz andere signifikante Vorteile?

00:12:03: Ich sehe da keinen klaren Schwerpunkt, sondern ich sehe Nutzen auf verschiedenen Dimensionen.

00:12:10: Das Thema Time-to-Market ist mit Sicherheit wichtig und das ist auch ein klarer Treiber.

00:12:15: du hast gerade schon die Automobilindustrie erwähnt und dort definitiv ist es einer der Imperative und da sind wir auch selber sehr intensiv involviert um mich genau dabei zu überlegen wie wir mit KI die Entwicklungsprozesse unterstützen können.

00:12:33: verschiedenste Möglichkeiten können wir gleich vielleicht auch noch ein bisschen tiefer einsteigen.

00:12:37: Hättest du vielleicht ein konkretes Beispiel bezogen auf Produktentwicklung, Produktentstehung?

00:12:41: Die Low Brainer sind immer Coding, Testing, vielleicht Requirements Management.

00:12:47: aber gibt es ja Themen wo du sagst so könnte es vielleicht noch einen viel größeren Impact haben als nur in einzelnen Abschnitten beispielsweise der Produktentwickeln.

00:12:55: Also ich empfehle immer wirklich zu versuchen, Ende-zu-endende den Entwicklungsprozess zu unterstützen und das heißt zunächst auch mal den Entwickungsprozess durchgängig zu digitalisieren und idealerweise auch zu virtualisieren.

00:13:08: Der Einsatz von KI hat da ja Voraussetzungen und zunächst ist es erstmal die Verfügbarkeit der Daten.

00:13:15: Das heißt also sicherzustellen dass die Daten nicht isoliert in irgendwelchen Zielos liegen sondern dass man eine gemeinsame Datenplattform hat, die alle nutzen können.

00:13:25: zu erfüllen und dann ist es idealerweise schon so, dass das Durchgänge geht.

00:13:29: Virtualisierung des Entwicklungsprozesses übrigens ist ja auch kein Thema der KI sondern zunächst mal unabhängig zu betrachten, ist aber beim Einsatz von KI von großem Vorteil.

00:13:42: Zunächst mal allerdings muss ich sagen, ist es schon so dass die Themen, die du aufgezählt hast durchaus auch diese sind wo der momentan große großer Nutzen zu finden ist.

00:13:52: Also beispielsweise Requirements Engineering mag banal klingen und vielleicht auch ein bisschen langweilig aber aus meiner Sicht das erste Punkt an dem ich ansetzen würde einfach deshalb weil sich diese Domäne nahezu ideal für den Einsatz von KI eignet use cases, Kunden-Cases haben.

00:14:13: die zeigen also und zwar use cases in Produktionen und ausgerollt auf viele tausend Mitarbeiter die den Nutzen klarzeigen.

00:14:25: Also beispielsweise ein Referenzcase dem wir auch den Kunden nennen können Amovio jemals Continental Automotive.

00:14:34: da setzt Gemeinsam mit uns entwickelt eine Reihe von Agenten ein zur Lastneft-Bearbeitung und da ist der, die Einsparungen an Aufwand liegt in der Größenordnung von fünfzig Prozent.

00:14:48: Das Ganze ist ausgerollt auf Tausende von Entwicklungsingenieure und da geht es nicht nur um diese Effizienzsteigerung und Beschleunigung des Prozesses.

00:14:57: natürlich wichtig ist, Zulieferer.

00:15:00: Und das gilt ja nicht nur für Automotive, die bekommen ständig viele Lastenhefte, die auch nicht immer die allerhöchste Qualität notwendigerweise haben.

00:15:09: Aber gleichzeitig ist es auch so dass wir da sehen, dass das Ganze einen motivierenden Effekt auf die Mitarbeiter hat.

00:15:14: Denn sich durch solche Lastenhäfte durchzuarbeiten, die oft einfach lange viel hundertseitige Word oder PDF-Dokumente sind, das macht ihr auch nicht unbedingt Spaß und nicht unbedingt kreativ.

00:15:27: der Arbeit aber ausgesprochen notwendig.

00:15:29: Das heißt also klassischer Fall, wo er Nutzen zu finden ist und der vielleicht fast schon ein bisschen abgetroschen wirkt?

00:15:37: Ich würde aber trotzdem empfehlen darüber auf jeden Fall nachzudenken auch als einen der ersten Cases.

00:15:43: Das erinnert mich an meine Anfänge in der Digitalisierung – also McKinsey-Zeiten bevor ich zu Microsoft kam – Ein Case, der als abgedroschen Galt Predictive Maintenance war.

00:15:55: Und wenn man dann drauf geschaut hat auf die Effekte und mal überlegt hat wie gut sich das in der Praxis umsetzen lässt, hat man festgestellt dass Predictiv Maintenance einfach einen großen Hebel bietet und dass es absolut sinnvoll ist das Mal als erstes anzugehen auch wenn das Thema Wie gesagt, zu dem jeweiligen Zeitpunkt so ähnlich wie Crime & Engineering heute als abgetroschen gilt.

00:16:16: Und wenn ich heute in die Landschaft treu, dann sehe ich immer noch viel Potenzial für Predictive Maintenance.

00:16:22: Also das Thema ist kein allein ausschlaggebender Punkt und am Ende ist es schon auch der Geschäftsnutzen!

00:16:30: auf alle Fälle.

00:16:31: Und Stichwort Geschäftsnutzen, ein wichtigen Begriff.

00:16:35: behindernd ist auch das Thema end-to-end drauf zu schauen.

00:16:38: Das heißt nicht nur in die Produktentwicklung sondern wirklich die gesamte Value Chain anzuschauen und da haben wir heute vor allem ja einen Basswirt nämlich das Thema Resilienz.

00:16:49: Das heisst wenn ich in die Landschaft schaue dann versuchen Unternehmen resilienter zu sein was einerseits heißt robust aber auch flexibel.

00:16:58: Inwiefern Glaubst du, dass gerade bei dem Thema Lieferkette und Supply Chain das Thema KI da unterstützen kann?

00:17:07: Ich glaube, dass in der Lieferkette ein großen Beitrag liefern kann.

00:17:12: Vielleicht zunächst mal noch kurz einen Schritt zurück unter dem Sturz des Thema Value Chain genannt.

00:17:19: Es ist so, dass KI entlang der gesamten Value Chain nutzen, stiftet ganz klar... gute Use Cases und die meisten Firmen haben auch Use Case Kataloge, die das zeigen.

00:17:29: Und ich glaube der gibt es auch gar keinen Zweifel.

00:17:31: Es ist wirklich die gesamte Wertschöpfungskette und alle unterstützenden Funktionen und überall kann KI-Nutzenstiften und Beiträge liefern.

00:17:39: Am Ende ist dann tatsächlich eher die Frage wo fange ich an wie fokussiere ich mich?

00:17:45: Die Empfehlung dort ist ganz klar zu fokussieren und nicht alles gleichzeitig zu machen, einfach aus Beobachtung heraus.

00:17:53: Zum Thema Lieferkette speziell was wir dort sehen sind ja heterogene Systemen die über Unternehmensgrenzen hinweg gehen und oft ist es das für beschworente Thema Visibility also überhaupt die Möglichkeit zu erkennen was da abläuft.

00:18:13: KI bietet die Möglichkeit Manuelle Prozesse, deren es viele gibt entlang der Wertschöpfungskette zu automatisieren und dadurch den Mitarbeitern die damit befasst sind, die Möglichkeit zu geben sich mal mit den Inhalten stärker zu befassen statt sich überhaupt zunächst einmal einfach nur dieses Thema zu benienen.

00:18:30: Ich glaube das ist der erste Punkt wo großer Nutzen gestiftet wird.

00:18:33: Das sehen wir auch.

00:18:36: Das Zweite sind Effekte zum Beispiel auf die Planungen.

00:18:40: Also einfach überhaupt mal die Planung zielgenau zu machen und dann auch abzugleichen mit Verfügbarkeit.

00:18:47: Da sehen wir Effekte, da gibt es interessante Kundencases, die wir auch referenzieren können zum Beispiel bei Nestle wo wir uns genau mit dem Thema befasst haben und sich zeigt dass die Planungsgenauigkeit deutlich steigen kann unter Einsatz von KI Und das hört da nicht auf, aber diese Überwindung von Systembrüchen, Automatisierung manueller Prozesse und dann natürlich auch Einsatz von KI um Muster zu finden.

00:19:14: Also wenn man die Daten hat, die Musster zu finden und dadurch zum Beispiel die Vorhersage Genauigkeit zu erhöhen und Dinge zu finden, die man durch bloßes draufschauen oder durch menschliche Analyse viel schwerer findet Das sind alles klassische Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz, die dort einen großen Nutzen stiften können.

00:19:33: Die Chancen und der Nutzen sind sicherlich immens.

00:19:35: aber lassen Sie gerne auch noch über die Herausforderungen sprechen.

00:19:38: Die Unternehmen haben ja nicht nur bei der Erstellung der KI-Strategie, du hattest gerade erwähnt, lieber fokussiert zu Beginn sondern auch nach der Phase der Strategieentwicklung.

00:19:48: wenn es darum geht das Ganze umzusetzen in Prozessen tult sie auch in der Organisation.

00:19:53: Welche wesentlichen Herausforderungen begegnen Unternehmen denn bei der Einführung von KI?

00:19:58: vielleicht ja aus deiner Perspektive mit dem analytischen Blick als ehemaligen Berater?

00:20:04: Eine ganze Reihe auch auf unterschiedlichen in unterschiedlichen Bereichen, auf unterschiedliche Ebenen.

00:20:09: Ich würde mal quasi Top-Down ganz oben anfangen.

00:20:14: die Anwendung von künstlicher Intelligenz erfordert eine grundlegende Transformation der Arbeitsweise der Art wie Mitarbeiter arbeiten, auch organisatorischer Strukturen.

00:20:29: Das heißt das Ganze muss als eine tiefgreifende Transformation zunächst mal verstanden und dann auch angegangen werden.

00:20:37: Und das ist nicht anders wie bei anderen großen Transformationen ähnlicher Art.

00:20:42: Dafür braucht es eine Struktur, dafür braucht es Ressourcen, dafür brauchen sie auch eine gewisse Planung für Projekteams die dafür da sind das ganze voranzutreiben.

00:20:53: Es braucht Sponsorship vom Topmanagement inklusive der Eskalationswege, die notwendig sind um dann Hindernisse aus dem Weg zu räumen.

00:21:01: Die sich immer einstellen bei großen Transformationen.

00:21:04: Ich habe viel Erfahrung weil ich die Jahre vor McKinsey mit digitaler Transformation verbracht habe und das sind die Herausforderungen dann durchaus ähnlich.

00:21:14: gleichzeitig sollte man aber den, sagen wir das bottom-up Element nicht vergessen was in vielen Unternehmen sehr lebendig ist.

00:21:23: Also die Enthusiasten, die aus persönlichem Antrieb Dinge vorantreiben wollen, die Use Cases identifizieren und sich überlegen wie sie sich verbessern lassen.

00:21:32: Das sind so, das sind Elemente wo tatsächlich eher dieses Element von Grassroots Movement ausgebrochen hilfreich Und dieses Phänomen kann man in vielen Firmen beobachten und darunter, wie soll ich sagen damit kämpfen auch viele.

00:21:49: Einzelne solcher Grassroots-Aktivitäten diskalieren in der Regel nicht und dann landet man eben in dem, wie manche sagen... viel zitierten Pilot Purgatory im Vegefeuer der Piloten, wo man Piloten hat die durchaus funktionieren den Wert auch zeigen.

00:22:05: Die aber halt ihren Effekt nur in einem kleinen Umfeld zeigen und isoliert.

00:22:09: und der Rollout, die Skalierung bedarf einer strukturierten Top-Down Anstrengung.

00:22:16: Und da kann ich nur sagen aus meiner Zeit als Berater Man kann wirklich auch Teams Wochen lang damit beschäftigen sich mal den richtigen Rollout-Mechanismus für solche Transformationen zu überlegen und die richtigen Mengengerüste bereitzustellen usw.

00:22:31: Das heißt, das ist einmal der organisatorische Ansatz auch der Change Management Ansatz.

00:22:35: Dann kommt dazu dass Mitarbeiter lernen müssen mit der Karriere richtig umzugehen.

00:22:40: Das heisst es gibt da ein Skilling einen Ausbildungsproblem oder was heißt Problem eine Aufgabe die gelöst werden muss?

00:22:49: Also wenn ich jetzt zum Beispiel so was nehme wie... Ein Microsoft Copilot, der sieht erstmal in Anführungszeichen ganz harmlos aus und der tut am Ende das so ähnliche Dinge wie ganz ursprünglich Chat GPT mal getan hat.

00:23:05: Da gibt es einen Fenster da kann ich Text ein-tippen und dann antworte dieses Ding und kann natürlich sprachliche Anfragen beantworten.

00:23:12: Am Ende wenn man aber sich damit näher beschäftigt, dann stellt man fest die richtige Metapher ist wahrscheinlich das Formel eins der Formel eins Wagen gegenüber einem normalen Auto.

00:23:24: Wenn ich einen normalen Autofahrer in eine Formel Eins Wagen setze, dann vermute ich mal dass die meisten damit keine hundert Meter fahren können Die brauchen eine spezielle Ausbildung dafür, eine Einweisung.

00:23:34: Sie müssen es auch eine Weile üben und so ähnlich ist das auch mit dem Microsoft Copilot.

00:23:38: Der Copilot kann unheimlich viel für unterschiedliche Rollen.

00:23:41: Den kann ein Entwickler nutzen den kann einen Supply Chain Planner nutzen, den kann ein Einkäufer nutzen

00:23:46: usw.,

00:23:47: der kann unheimlich tief Fragen beantworten und Wissen bereitstellen.

00:23:51: man muss aber schon wissen wie.

00:23:55: Das muss man auch üben, das muss man trainieren.

00:23:56: Da muss man lernen wie man da richtig prompt hat.

00:24:00: Also das ist die Ausbildungserausforderung.

00:24:01: und dann gibt es natürlich auch technische Themen klarerweise.

00:24:05: Und der erste Imperativ dabei ist no AI without data.

00:24:09: Das heißt wenn ich mich nicht mit meinem Data-Estate befasst habe Das heißt also mit den vielen verschiedenen Datenquellen Die eben oft heutzutage eher noch genau Qualität, Datenschutz, Datenzugriffe und das nicht geordnet habe.

00:24:28: Dann werde ich auch mit dem Thema E einig weitkommen.

00:24:32: Und vielleicht steige ich noch einmal kurz im Thema Datenzugriff ab.

00:24:35: die neueren Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz.

00:24:39: Die gehen ja rund um Agenten- und Agentensysteme, Multiagentenssysteme.

00:24:43: Das heißt also Künstliche Intelligenze, die nicht nur Fragen beantwortet sondern Dinge tut.

00:24:47: so Im Unternehmensumfeld muss man natürlich dann schon sicherstellen, dass diese Agenten dann auch klar zugewissen bekommen wo sie was tun dürfen und was auch nicht.

00:24:57: Und das ähnelt sehr dem was man tun muss mit Mitarbeitern ja die auch ihre Zugriffsrechte haben die auf gewisse Daten zugreifen können auf andere nicht und all das muss man im Unternehmsumfeld managen und regeln.

00:25:12: Bei Microsoft tun wir das.

00:25:14: Wir stellen die KI-Plattform dafür bereit, die dann auch ermöglicht diese Agenten entsprechend zu registrieren und ihnen Zugriffsrechte zu geben und es eben zu managen.

00:25:23: Wenn man das nicht kann, dann läuft man natürlich am Ende auch Gefahr da einen ziemlichen Wildwuchs zu bekommen und Effekte, die man ihm nicht haben möchte.

00:25:32: Also alle diese technischen Fragen müssen auch gelöst werden.

00:25:35: ... sollte man erst mal mit dem Thema Daten und anschließend mit dem ... ... Thema KI-Plattformen.

00:25:42: Das heißt also, mit der Frage wie orchestriere ich denn das alles?

00:25:45: Also nicht wie baue ich einzelne ... Wie baue Ich einzelne Use Cases auf?

00:25:49: Wie bau ich einzelnen Agenten?

00:25:50: Das würde ich mal sagen kann man zum großen Teil als gelöstes Problem betrachten, sondern... Wie stelle ich denn die Oberfläche bereit mit echt das ganze Manager und Domptiere?

00:26:00: Damit hast du schon, ja ich würde sagen in wenigen Minuten sehr komprimiert die vielen Herausforderungen dargestellt, sei es Strategie, Change Management, Top-Management Einbindung, Upskilling, Reskilling vielleicht der Mitarbeiter des Thema Datenqualität.

00:26:17: Jetzt ist Microsoft ja eigentlich ein Technologie Provider und viele Dinge, die du aufgezählt hast würde ich sagen sind das nicht zumindest im Kern von Microsoft?

00:26:28: Wie unterstützt ihr dann Unternehmen in einem Tandem mit anderen?

00:26:33: Wie hilft eher, dass genau diese vielen Herausforderungen die wir gerade gehört haben beschrieben haben.

00:26:39: Dass sie auch erfolgreich umgesetzt werden können in Organisationen.

00:26:42: Microsoft ist sehr ausgeprägt ein Ökosystem Spieler in einem Ökosesystem von Partnern und wir verstehen uns da... Ich würde es mal formulieren als Ökosystemorchestrator, der dafür sorgt dass die verschiedenen Partner, die da für notwendig sind und das sind eben Software-Produktpartner.

00:27:02: Das sind auch Systemintegrationspartner, dass die entsprechend eingebunden werden und dass wir mit ihnen entsprechend eng zusammenarbeiten.

00:27:09: Das gibt dann eine Rollenteilung wird.

00:27:11: Wir treten nicht an mit dem Anspruch Alle Probleme selbst zu lösen, es gibt gewisse Probleme.

00:27:16: Da sind wir überzeugt da sind wir die Richtung um sie zu löse nämlich die Technologie Plattform bereitzustellen und auch gewisse Dienste drum herum bereitzustellen.

00:27:24: aber Es gibt wenige Projekte wo zum Beispiel nicht auch System Integrationspartner eingebunden werden zB PVC Und Wo Nicht in der Regel Auch Mehrere Produkt Partner Also Independent Software Vendors, als Wies eingebunden werden mit denen wir eng zusammenarbeiten und den wir in vielen Fällen auch helfen künstliche Intelligenz in ihre Produkte einzubauen.

00:27:48: Ich glaube die zentrale Botschaft ja es braucht tatsächlich ein Ökosystem um diese Transformationen zu realisieren.

00:27:55: Lass uns noch weiter gerne in die Chancen Blick reinwaffen und vielleicht auch ganz spezifisch in zwei Industrien die aktuell sehr stark im Fokus sind Defense & Infrastructure.

00:28:06: Viel Geld fließt dort hinein.

00:28:08: Und beide Industrien haben ein Ziel, nämlich Skalierung und Automatisierung entlang der gesamten Wertschöpfungskette.

00:28:15: Würdest du sagen auch da kann KI helfen unterstützen oder vielleicht genau gerade an dieser Stelle kann KI-Helfen?

00:28:21: Also kann mit Sicherheit helfen... Ich weiß gar nicht ob das jetzt so spezifisch gerade dort ist.

00:28:27: ich glaube eher dass es so ist Herausforderungen und zu lösenden Aufgaben sich dann doch ziemlich ähneln.

00:28:36: Also die Randbedingungen sind natürlich unterschiedlich, aber im Kern sind die Probleme nicht so unterschiedlich.

00:28:41: Ein Beispiel in dem Bereich Defense kann man glaube ich sagen dass es eine sehr ausgeprägte Variantenausforderung gibt viele Produktvarianten sehr stark aufgegliedert und gleichzeitig geringe Stückzahlen.

00:28:57: Das ist jetzt ein Problem, was anderen Industrien auch nicht fremd ist.

00:29:00: Und es gibt auch Methoden damit umzugehen.

00:29:04: unter dem Strich ist das natürlich auch da wieder so.

00:29:07: der Einsatz von KI hat dann erstmal Herausforderungen in der Digitalisierung.

00:29:12: also wir sind wieder bei dem Thema Daten Wir sind wieder beim Thema Digitalisierung der entsprechenden Prozesse Einbindung der entsprechende Systeme und dann bin ich schon zuversichtlich dass die Ansätze, die wir auch sonst haben dort einwittbar sind.

00:29:27: Jetzt muss man natürlich dazu sagen dann gibt es noch gewisse spezielle Anforderungen gerade in der Verteidigungstechnik aber auch da gibt's Lösungen wie als.

00:29:37: Microsofts sind auch dafür gut aufgestellt solche besonderen Anforderung auch was die Sicherheit und Vertraulichkeit der Daten angeht zu lösen.

00:29:46: und vielleicht um kurz zu illustrieren Ernst wird das Thema nehmen, also gerade das Thema Datensicherheit Security.

00:29:57: Microsoft hat schon seit einigen Jahren das Thema Security zur Priorität Nummer eins erklärt die am Ende alles andere schlägt.

00:30:06: also wir wenn in einer Priorisierungsentscheidung zwischen Sicherheit und anderen Dingen zu entscheiden ist gewinnt immer die Sicherheit.

00:30:16: Das ist die Priorität, die unser CEO ausgegeben hat.

00:30:19: Aus meiner Sicht auch richtigerweise und das reflektiert, das bildet sich auch darin ab dass Microsoft in der Größenordnung von zwanzig Milliarden Dollar im Jahr für Sicherheit Entwicklung rund um die Sicherheit ausgeht.

00:30:32: Dass es ein gigantischer Betrag, der ist natürlich auch gut begründet ja weil da natürlich auch ein enormer Wettlauf ist aber es zeigt in welchen Größenordnungen man sich da bewegen muss.

00:30:44: Besten

00:30:44: Dank, jetzt haben wir viel eigentlich über generative KI gesprochen.

00:30:49: Schauen wir mal Richtung KI-Gesteuerte oder Humanoidy Robotik die ja auch die Wertschöpfungskette verändert.

00:30:55: Wir lesen täglich das Unternehmen in humanoidy Roboter investieren.

00:31:01: sind diese Veränderungen aus deiner Sicht vorteilhaft für die Produktion bzw.

00:31:06: für den Produktions und Wirtschaftsstandort Deutschland?

00:31:09: Ich glaube, the jury is still out.

00:31:11: Also Robotik ist ein Thema mit dem wir uns auch als Industry-Team sehr intensiv beschäftigen weil das ein Thema ist, was in den kommenden Jahren sicherer in Bedeutung eher noch zunehmen wird.

00:31:22: ich muss zugeben zur Bedeitung der Humanoiden im Gesamtumfeld habe ich keine klare entgültige Meinung.

00:31:32: klar ist dass sich viele damit befassen und ich glaube auch richtigerweise unter der Annahme So ein Humanurida-Roboter, die ähnliche Schnittstellen hat wie eine menschliche Person und deswegen quasi dann Prozesse ähnlich ausführen kann.

00:31:50: Aber die endgültige Bedeutung glaube ich wird sie erst noch zeigen müssen – da habe Aber die zunehmende Bedeutung der Robotik, auch gerade Unternutzungen von künstlicher Intelligenz, die ist klar und zeichnet sich jetzt gerade schon ab.

00:32:07: Super Beispiel dass eben nicht nur die Prozesse sich verändern und beschleunigt werden können sondern auch das gesamte Geschäftsmodell damit auf eine ganz neue Basis kommt und damit wir ja oder des Unternehmen einen sehr großen Wettbewerbsvorteil erzieht.

00:32:18: Lass mich vielleicht noch, weil du gesagt hast wir haben vor allem über generative künstliche Intelligenz gesprochen.

00:32:23: Das schwingt natürlich immer mit.

00:32:25: es ist aber schon so dass das weite Bereiche gibt in denen die sozusagen quasi klassische künstlichen Intelligenzen Machine Learning Deep Learning auch weiterhin eine wichtige Rolle spielt.

00:32:36: ja ich gebe zwar ein Beispiel Die Beschleunigung von Simulationsprozessen mit sogenannten Surrogate Models ... wo ich also einen Deep Learning-Modell auf die Simulation trainiere und dann dadurch den ... den Simulationsprozess ersetzen kann und quasi viele Designvarianten zum Beispiel in relativ kurzer Zeit durchsimulieren können, und erstaunliche Verbesserungseffekte erzielen.

00:33:01: Am Ende ist das eine Brute Force Methode, aber halt eine sehr intelligent ausgestaltete etwas wo wir auch mit der ganzen Reihe von Partnern zusammenarbeiten was viele Kunden machen um wo auch die das Thema Deep Learning weiter in große Bedeutung haben wird.

00:33:15: zu wie bei vielen anderen Themen wo es um Mustererkennungen geht da wird das Thema Maschinen seinen Platz behalten.

00:33:22: Das heißt, Generative AI wird nicht alles übernehmen sondern ist eine Weiterentwicklung und Ergänzung und stellt neue Fähigkeiten bereit.

00:33:29: aber es ist jetzt nicht so dass in Zukunft alles nur über Generative Ai.

00:33:34: Ja ein ganz anderes Thema.

00:33:35: mein Lieblingsthema ist das Thema Nachhaltigkeit und vermutlich mache ich mir mit dem Statement nicht allzu viele Freunde aktuell aber ich bin davon überzeugt dass das zentrale Thema unsere Gesellschaft bald sein wird.

00:33:48: und ja oft besteht allerdings ein Missverständnis, dass es nicht nur um ökologische Ziele geht sondern natürlich auch wirtschaftliche Aspekte berücksichtigt werden müssen.

00:33:57: Und beides muss realisiert worden!

00:34:01: Inwiefern kann KI helfen Beides nämlich ökologie-und wirtschaftlichen Ziele zu erfüllen?

00:34:07: vielleicht in der Produktion oder im Service?

00:34:10: Gibt's da einen Beispiel das du nennen kannst?

00:34:13: Ganz klar ich könnte Ein Beispiel nennen einen Kunde, mit dem wir schon seit einigen Jahren sehr gut und fruchtbar zusammenarbeiten ist HARTING.

00:34:26: Einen Marktführer im Bereich von industriellen Steckverbindungen.

00:34:30: Wir haben gemeinsam mit HARTing für die Hannover-Messe ... ... eine neue Oberfläche für die Konfiguration Spezifikationen von Steckern.

00:34:40: Das war damals noch im Pilotstadium.

00:34:42: Da ging es darum, dass Hardlinge traditionell die Stecker konfiguriert wurden über einen Modularenkatalog was auch ein... ziemlich tiefes Know-how über diesen Katalog vorausgesetzt hat, auch auf Kundenseite und HardThing beobachtet hat dass teilweise diese Experten bei den Kunden möglicherweise irgendwann in den Ruhestand gehen dann auch gar nicht unbedingt ersetzt werden.

00:35:03: Und sich deswegen überlegt hat wie können wir das anders machen?

00:35:06: Und Generative AI hat da die Möglichkeit gegeben einfach natürlich sprachlich diese Stecker zu beschreiben und dann über KI-Verfahren umzusetzen, eine technische Spezifikation in Beschreibung.

00:35:18: Und anschließend im nächsten Schritt eine Ähnlichkeitssuche in der Produktdatenmarkt zu machen so dass man den vielen Verhältnern festgestellt hat ein ähnlicher oder einen Stecker mit gleichen Anforderungen, die wurde in der Vergangenheit schon mal konfiguriert und auch produziert.

00:35:33: Sämtliche Schritte in diesem Prozess sind jetzt stark von der KI beeinflusst und man kann ja sagen, also der ganze Abschnitt der Wertschöpfungskette ändern sich dadurch.

00:35:43: Zum Besseren in dem Fall weil man halt mit den Anforderungen was die Experten angeht umgeht und weil man auch das Wiederverwendungsproblem, was er klassisch ist in vielen Industrienplätzen auf eine neue Art lösen kann diese Diese Datenbank, die in dem Fall eine Goldmine ist.

00:35:59: und diese Datenbank hat eben so neben Harding wahrscheinlich fast keine oder vielleicht nur ganz wenige die ähnliche Dinge können.

00:36:06: Und dieser Datenbank wird dazu einer goldmine, die man in der Vergangenheit zu nicht nutzen konnte weil zwar theoretisch vielleicht Methoden da gewesen wären aber die viel zu aufwendig gewesen wären Rechen was die Rechenleistung angeht usw.

00:36:22: Und das ist eben, da zeigt sich wie sich dann die Wertschöpfungskette auch verändert und wie man auch durch die aktive ergreifende Möglichkeiten, die die künstliche Intelligenz bietet.

00:36:36: Dann auch sich Wettbewerbsvorteile und Beschleunigung und Verbesserungen arbeiten

00:36:40: kann.

00:36:41: Lass uns zum letzten Thema kommen.

00:36:44: Stichwort Führung und Governance.

00:36:48: Das Change Management spielt natürlich eine große Rolle und wir haben gesehen, KI beeinflusst nicht nur die Strategie der Unternehmen bzw.

00:36:57: die Produkte, die wir kaufen, die Prozesse, die tult sondern auch das Thema Governance.

00:37:01: hat sich deiner Erfahrung nach der Führungsstil in Unternehmen durch KI auch verändert?

00:37:07: Und falls ja wie?

00:37:09: Der ist in Veränderungen begriffen.

00:37:13: könnte jetzt nicht sagen, dass ich schon benennen kann wie er sich verändert hat.

00:37:19: Aber klarerweise gibt es da in der Zukunft ein neues Arbeitsmodell indem die Agenten eine wichtige Rolle spielen und dann teilweise auch eine Rolle spielen das sie wie Mitarbeiter eingebunden werden für gewisse repetitiv Tätigkeiten die automatisiert werden können ergibt sich dann auch zum Beispiel die Anforderung, dass viele Mitarbeiter dann quasi wie Vorgesetzte gegenüber den Agenten agieren müssen.

00:37:49: Die sie da beschäftigen, diese laufen lassen und das wird Auswirkungen auf das gesamte Modell haben mit Sicherheit.

00:37:59: Was es im Endbausbau-Zustand sein wird ist momentan noch schwer zu sagen aber es ist ganz klar, dass sich die Prozesse daran anpassen und auch anpassen

00:38:08: müssen.".

00:38:10: Führungsstil hat natürlich auch was mit dem Thema Topmanagement zu tun und ganz zu Beginn hattest du schon erläutert.

00:38:16: Das Top-Management muss involviert sein, muss hinter der Strategie, der Transformationsstrategie stehen.

00:38:22: Welche Kompetenzen oder welchen Mindset sollte denn das Top Management entwickeln um auch KI Projekte dann erfolgreich zu steuern?

00:38:29: Also ich würde sagen zunächst mal ganz banal die Chancen der KI zu sehen und die KI als eine Möglichkeit zu begreifen sich Wettbewerbsvorteile zu erarbeiten, also die Prozesse zu beschleunigen effizienter zu machen und dadurch im nachhaltige Wettwärtsvorteil zu er arbeiten.

00:38:50: Ich kann mich nicht erinnern in meiner Vergangenheit meines Berufslebens an viele Gelegenheiten sich ähnlich deutlich auch zu differenzieren durch den Einsatz neuer Technik.

00:39:04: Das war sicher so, als das Internet kam und dann firmen sich das Ganze in ihr Geschäftsmodell eingebaut haben.

00:39:12: Aber jetzt ist es eben wieder so, dass es sehr grundlegende Möglichkeiten gibt.

00:39:17: Und ich bin überzeugt davon, dass eine Chance darin besteht die KI jetzt voll zu umarmen – Embrace auf Englisch!

00:39:30: und sich wirklich zu überlegen, wie man die zum Nutzen entlang der gesamten Wertschöpfungskette einsetzen kann.

00:39:36: Eben um sich im globalen Wettbewerb zu behaupten und Vorteile zu verschaffen.

00:39:42: Momentan glaube ich durch die Geschwindigkeit der Adoptionen gibt es durchaus die Möglichkeit sich auch Vorteile zu erschaffen.

00:39:47: Längerfristig geht's wahrscheinlich eher darum einfach gleich aufzubeleiten mit dem Wettbärb.

00:39:53: Denn der Wettbab schläft nicht und weltweit ist eben dabei auch die KI voll zu nutzen.

00:40:00: Der Umschwung, die Änderungen ist eben so groß dass man da nicht außen vorbleiben kann.

00:40:06: Das heißt der Erfolg der Implementierung von KI ist ja nicht nur eine Aufgabe des Topmanagements sondern sicherlich auch aller Mitarbeiter.

00:40:13: hatten wir vorher schon gesprochen Abskilling Reskilling von den Mitarbeitenden.

00:40:19: was macht denn Microsoft um auch ganz vorne zu bleiben hinsichtlich ab und reskilling ihrer Mitarbeiter?

00:40:25: ...

00:40:25: eating our own dog food oder drinking our own Champagne natürlich.

00:40:30: Also wir setzen KI an vielen Stellen ein und bieten auch viele Möglichkeiten den Mitarbeitern zu lernen, weil wir natürlich ganz vorne dabei sind bei der Entwicklung der Technologie.

00:40:44: Bei uns bekommen alle Mitarbeiter Zugriff auf die Tools.

00:40:49: jeder in meinem Team haben den Co-Piloten mit allen seinen Möglichkeiten Und wir haben viele Möglichkeiten, dort auch zu lernen und geben das auch an die Mitarbeiter weiter.

00:41:04: Und es gibt natürlich dann auch die entsprechend positive zukunftsgerichtete Einstellung zum Thema.

00:41:11: Das ist der Bereich wo wir die, sagen wir glaube ich momentan immer noch Bereitesten und Ergebnisse sehen ist tatsächlich die Software Entwicklung selbst.

00:41:25: Microsoft hat mit dem GitHub Copilot das führende Tool für Anwendung von KI in der Software-Entwicklung, was da möglich ist auch selbst für jemanden im Bereich immer wieder atemberaubend.

00:41:37: Das geht mir so!

00:41:38: Das geht meinen Mitarbeitern so ohne zu sehen wie man durch reines Prompting komplette professionell gemanagte Pull Requests erzeugen kann, die man dann nur noch freigeben muss um dann professionell entwickelter Software zu bekommen ist schon beeindruckend und zeigt auch heute schon Produktivitätseffekte bei uns.

00:42:00: Aber nicht nur da aber ich glaube also das Thema Software Entwicklung gilt zwar natürlich auch zum gewissen Grad als abgetroschen aber es ist natürlich der Bereich wo man den Effekt momentan wahrscheinlich am stärksten und am prominentesten sieht.

00:42:15: Es ist auch insofern vielleicht fast schon ein Vorbild, als glaube ich im Bereich der Softwareentwicklung es niemandem gibt.

00:42:20: Der Entzweifel zieht das der Fortschritt im Bereich von KI zu suchen ist und dass der Einsatz von KI Tools Verbesserungen bringt und Fortsschritt bringt.

00:42:29: Von daher sicher glaube ich auch einen Bereich an dem man sich da orientieren kann.

00:42:34: Ja letzte Frage jetzt haben wir viel über Unternehmen Chancen Risiken gesprochen.

00:42:40: wird gar noch ja eine Fragerichtung dem Nachwuchs stellen.

00:42:45: Das heißt, Unternehmen investieren natürlich mehr und mehr in KI auch um sogenannte Junior-Positionen vielleicht zu ersetzen.

00:42:52: Stichwort Co-Pilot haben wir gerade gehört der automatisiert dann zum Beispiel Protokolle erstellt, To-Do-Listen erstellt oder Agents die Analysen machen Folienaufbereitung.

00:43:03: Welche Empfehlung hast du vor diesem Hintergrund an Studierende und Berufseinsteiger?

00:43:09: größere Mühe haben oder geringere Chancen in Unternehmen Fuß zu fassen?

00:43:13: Also zunächst mal glaube ich, dass das Thema ja vielschichtig ist.

00:43:16: Weil die, sagen wir, Routine Aufgaben, die automatisiert werden jetzt oft auch nicht meist der Erfüllung und den Mal bringen und den größten Spaß machen und sich da eher die Rollen ändern werden und das Ganze sich dann ja auch bewegt in Richtung interessanterer Aufgabe und Unterstützung durch die KI.

00:43:34: Was bedeutet das für jemand, der jetzt in der Ausbildung ist?

00:43:36: Zunächst mal sich mit dem Thema auseinanderzusetzen und die Anwendung zu lernen und zu üben.

00:43:42: Das ist ganz klar.

00:43:43: Und das ist glaube ich so ziemlich unabhängig davon, in welche Fachrichtung man sich bewegt.

00:43:48: Ansonsten würde ich mal sagen – und ich habe kürzlich auch darüber nachgedacht was empfehle ich meinen Kindern, die momentan noch in der Schule sind?

00:43:58: bei meiner Tochter steht dann demnächst mal die Entscheidung an über den weiteren Ausbildungsweg.

00:44:04: Und ich habe festgestellt, dass sich meine Empfehlung gegenüber dem was ich früher empfohlen habe wenn ich gefragt wurde gar nicht geändert haben und gehen nach deinen Neigungen.

00:44:14: überlege dir wofür du wirklich Leidenschaft hast denn das ist zunächst einmal das Entscheidende.

00:44:20: Jeder sollte Dinge tun ihm wirklich, die ihn wirklich erfüllen und wo er auch in der Lage ist dann die beste Leistung zu erbringen.

00:44:30: Und da bin ich überzeugt davon das es in den Bereichen wo man sich ja auch Zuhause und Wohl fühlt und wo man großes Interesse hat

00:44:36: Wie heißt so schön wer einen warum hat braucht sich über das wie keine Gedanken zu machen wo das Herz hinschlägt und wo wir dafür brennt.

00:44:44: Damit kann man auch alle Widerstände auf die Seite räumen.

00:44:48: Ja, und ich glaube das ist tatsächlich die beste Empfehlung, die man geben kann nicht nach irgendwelchen utilitaristischen Kriterien allein zu entscheiden und schon gar nicht nach der Prognose wo möglicherweise in den nächsten Jahren Chancen besser oder schlechter sind.

00:45:04: Da hat sich die Empfehlung gar nicht geändert.

00:45:07: Das war auch in der Vergangenheit keine gute Empfehnung, so konjunkturabhängig Berufsaussichten abzuwägen und danach zu entscheiden, sondern viel wichtiger ist dass man sich das richtige Thema sucht mit dem man sich gerne und leidenschaftlich beschäftigt.

00:45:22: also gerade wenn jemand in Richtung einer Hochschulausbildung geht da ist ein Studium es ja kein Zuckerschlecken und dann ist es schon besser wenn man sich mit ihm befasst, die einen interessieren, die einem Spaß machen.

00:45:33: Und so würde ich auch hier empfehlen und ich glaube ansonsten ist es die Auseinandersetzung und Beschäftigung mit der KI und ihrer Anwendungen, um die entsprechenden Skills zu entwickeln.

00:45:47: ist jetzt keine grundsätzliche Änderung gegenüber dem, was man früher hatte.

00:45:51: Auch früher war es schon so dass man sich mit gewissen Software Tools auskennen sollte und verstehen musste wie man was weiß ich Microsoft Office bedient oder wie man mit E-Mails umgeht in der Vergangenheit oder wie das Internet zu nutzen ist.

00:46:02: Und das entwickelt sich jetzt eben weiter und bietet Möglichkeiten die man nutzen können sollte.

00:46:10: Prima

00:46:10: ja vielen Dank

00:46:12: für

00:46:13: Die Offenheit, vielen Dank für deine Zeit.

00:46:15: Ich hoffe auch für alle Zuhörende

00:46:17: aber

00:46:19: mit Blick nach vorne freue ich mich auf die nächste Folge dieses Podcasts wenn es wieder heißt Value Creation Through Winning Products bleibt also dran, bleibt innovativ.

00:46:29: und nochmal herzlichen Dank Robert Schnützele.