Zu Gast bei Sicherblick: 700 Mrd. für KI & was im Mittelstand ankommt (Folge #21)

speaker-0: Herzlich willkommen zur Podcast Folge Nummer 28 von Sicherblick heute mit einem Thema, was ein Stück weit wieder aus der Reihe tanzt, aus dem Kontext Sicherheit. Aber ich glaube, ganz viele Leute interessiert und zwar kommt jetzt ein Basswort. Ich finde, es ist mittlerweile mehr oder weniger so ein Basswort mutiert. Das ist KI. Aber wir heute Torga Achelpöler heute im Podcast und wir wollen einmal vielleicht ein Stück weit hinter das weichgezeichnete und perfekte KI-Bild schauen und mal schauen, wie es wirklich im Hintergrund aussieht. Was machen die Big Techs? Wie viel Geld wird da investiert? Und dazu begrüße ich dich erstmal Torge. Hallo, grüß dich.

speaker-1: Hallo David, ich freue mich hier zu sein.

speaker-0: Ja, danke, dass du dir die Zeit nimmst. Torgo, wir starten immer mit der ersten Frage. Wer bist du? Was machst du? Erzähl uns doch erstmal von dir.

speaker-1: Yes, sehr gerne. Hi, ich bin Torgel. Ich bin KI-Berater aus Münster. Hab mal in der Softwareentwicklung gestartet bei einer Agentur. da Softwareprojekte begleitet und dann kam ja der große Chat-GPT-Moment. Und dann haben wir uns da in der Agentur damit auseinandergesetzt, was bedeutet das denn auch für uns, insbesondere für die Softwareentwicklung, wo KI auch riesengroß ist, großes Thema. Und mittlerweile Ich dort in der Agentur tätig als KI-Berater, aber auch als Freelancer und unterstütze Unternehmen dabei generative KI insbesondere möglichst sinnstiftend und wertstiftend einzusetzen im Unternehmen.

speaker-0: Okay. Heißt also, die Geschichte ging erst mal mit, ich sag mal klassischerweise, Softwareentwicklung los und dann habt ihr euch logischerweise dem Zeichen der Zeit sozusagen gewidmet und euch dann auch mit dem Thema künstliche Intelligenz beschäftigt.

speaker-1: Genau, genau. Also wir haben eine KI-Plattform auch entwickelt, weil es ja auch immer das Thema Datenschutz, kommen wir sicher nachher auch noch drauf, war für Unternehmen natürlich auch direkt Riesenthema. Die wollen nicht mit Unternehmensdaten arbeiten, direkt in ChattGPT und Co. Das heißt, das war ein Thema, da eine Plattform zu schaffen, dass sie das trotzdem tun können. Das ist die technische Herausforderung. Die andere, die aber viel größer ist, wie kriege ich das denn in den Arbeitsalltag?

speaker-0: Ja.

speaker-1: Also wie kriege ich es wirklich in meine Prozesse? Wie kriege ich meine Leute auch dahin, dass sie es nutzen wollen, vielleicht sogar? Und ja, das ist einfach ein Riesen-Thema, über das wir auch alle immer wieder sprechen und überall hören. dem widme ich mich.

speaker-0: Ja, zum Thema Datensicherheit könnte man jetzt schon in Klammern setzen, Chatchipity, respektive Co-Pilot. Da gibt es doch eigentlich, glaube ich, schon ein bisschen mehr Sicherheit. ja, kommen wir gleich nochmal drauf zu. Also viele sprechen ja über KI. Überall hört man KI. Selbst wenn ein Handy jetzt rausgebracht wird, dann gibt es dann KI, die dann eben so ein Bild sauber macht. Das sind zu viele Menschen im Hintergrund. Die kann man jetzt auch raus retuschieren. Was ist denn für dich die einfachste Erklärung, was KI für Unternehmen bedeutet? wie sollte man sich jetzt in Anführungsstrichen positionieren? Weil ich glaube ja immer, ein bisschen, es schwemmt zu viel auf einen ein und eigentlich sagt man sich wahrscheinlich lieber, ich warte erst mal, bis sich das so ein bisschen, dieser Hype so ein bisschen gesetzt hat. Und wenn sich dann echte Use Cases draus bilden, dann fange ich an, mich damit zu beschäftigen. Aber wie ist denn dein Blick da drauf?

speaker-1: Ja, also ich glaube KI und dann eben das besondere generative KI, diese ganzen Chatmodelle, die es da gibt, sind ein riesiger Hebel für die eigenen Prozesse. Das heißt, vorher konnte ich irgendwie so Entscheidungsbäume basteln und sagen, wenn das passiert, dann mach das. Und durch KI kann ich aber viel dynamischer auf Anfragen, Dinge, Situationen reagieren. Also wenn ich heute eine Anfrage per Webseite bekomme, dann muss ich nicht erstmal gucken, was will denn die Person da genau, sondern kann ja schon ein Chatmodell im Hintergrund laufen lassen, was dann schaut, worum geht es in der Anfrage, will der Kunde ein Angebot und im Prinzip mir da eine fertige E-Mail hinsetzen, die ich direkt verwenden kann, ⁓ auf diese Anfrage einzugehen. Und da habe ich eben an den unterschiedlichsten Stellen einen sehr großen Hebel, ⁓ Zeit zu sparen und meine Prozesse deutlich effizienter zu gestalten.

speaker-0: Das bedingt aber logischerweise auch, dass man die Prozesse im Vorfeld auch schon glattert. Ich glaube, das erleben auch ganz viele. Ich habe einen scheiß Prozess, in Anführungsstrichen, und dann kippe ich da KI drauf und dann habe ich einfach einen scheiß digitalisierten KI-Prozess abgebildet. Aber das ist denke ich auch Teil eurer Arbeit. Dann vielleicht auch da, das Mehr oder das Sinnvollere aus dem Prozess rauszuholen oder ihn sinnvoller zu implementieren.

speaker-1: Genau. Ich würde sagen, ist auch der Kern der Aufgaben, die wir haben. es hat sich nicht so viel geändert seit dem Thema Digitalisierung. Das ist mit KI jetzt nicht so viel anders. Also die Unternehmen, die ihre Prozesse sauber haben, die wissen, wo ihre Daten liegen, die saubere Datenstrukturen haben, die profitieren jetzt massiv. Und alle anderen sind immer noch, habe ich häufig das Gefühl, so in diesem Hype gefangen mit, boah, KI kann jetzt alles. Aber die, sich jetzt wirklich mal hinsetzen und sagen, wir ziehen jetzt mal die Prozesse glatt und dass die digital sauber funktionieren und dann setzen wir noch KI drauf, das sind immer noch die wenigsten. Einfach weil das so viel Groundwork ist, da muss man so tief einsteigen. Das ist einfach sehr, viel Arbeit, aber die kann sich eben dann auch richtig lohnen.

speaker-0: Also das heißt, den Zeitpunkt ist es also jetzt nicht mehr zu früh. Es ist aber auch noch nicht zu spät. Das heißt, man kann sich jetzt wirklich schon damit beschäftigen, ⁓ es so auszudrücken. Ja, Thema Datenschutz. In dem Kontext wird nochmal interessant, bevor wir mal diesen Blick dahinter. Ich glaube, ist nicht, dass die Leute jetzt darauf warten und es kommt nichts, aber da kommt noch was. Aber jetzt wollen wir so bisschen bei der Basis anfangen.

speaker-1: Ja, okay.

speaker-0: und uns dann auf die großen Themen stürzen. Datensicherheit hast du schon einmal angesprochen. Ist das, wie soll ich sagen, ein Showstopper, dass man sich dann vielleicht auch deswegen nicht beschäftigt, weil wir das Thema auch, ja, ich mal, Cloud haben, die irgendwo in Übersee sind und nicht in Europa, nicht in Deutschland. Ja, wie sieht das Thema Datensicherheit und KI aus deiner Sicht aus?

speaker-1: Ja, genau. ich würde sagen, wir haben mittlerweile verschiedenste Lösungen am Markt, die das Thema abdecken. Also es ist auch nicht mehr so aus meiner Sicht, dass man jetzt anfangen muss, irgendwelche KI-Modelle im Keller auf dem Server zu hosten, ⁓ irgendwas tun zu können. Das machen viele oder was heißt viele? Das machen einige Menschen, Unternehmen, viele aber auch aus dieser Tech Brille, dass sie sagen, boah, das ist cool, ich kann das alles selber machen. Und sind da so einfach im Keller unterwegs, haben vorher aber wahrscheinlich auch schon selber viel gebastelt. Okay, sag ich jetzt mal so salopp. Ich würde aber sagen, dass alle Unternehmen, die jetzt sagen, wir haben da Bock drauf. Natürlich muss man sich mit dem Thema auseinandersetzen, muss sich angucken, was laufen da für Daten, wo laufen die hin? Aber es ist aus meiner Sicht kein Also ich habe von noch fast keinem Unternehmen gehört, jetzt sagen, wegen Datenschutz machen wir da gar nichts. Da gibt es natürlich Mittelständler, die irgendwelche Geheimnisse haben, die auf keinen Fall irgendwo rausgehen sollen. Die haben ihre Daten aber dann auch schon so separiert, dass diese Daten auch nicht digital in der Cloud zur Verfügung stehen, sondern abgeschottet sind. Die werden dann auch nicht für KI verwendet. Darüber hinaus habe ich aber ja super viele Unternehmensdaten, die sehr wertvoll sind, ⁓ die auch mit KI zu verwenden. Also wenn ich jetzt mal ganz banales Beispiel meine Marketing Abteilung bereite mal auf, wie ist denn mein Sprachstil für das Unternehmen und wie ist das für einen Blogbeitrag, wie ist das für einen Instagram Beitrag, wie für LinkedIn und so weiter und so fort. Und dieses Wissen kann ich mit KI dann nutzen, ⁓ meine Beiträge deutlich schneller und besser zu erstellen. Da sind ja überhaupt keine persönlichen Daten drin. Also das da zu verarbeiten ist überhaupt kein Problem. Und wenn es dann darum geht, persönliche Daten auch zu verarbeiten, gibt es Lösungen am Markt. Man muss sich natürlich trotzdem damit auseinandersetzen und als Unternehmen auch entscheiden, welche möchte ich denn verarbeiten. Also ich kann auch ganz klar sagen, persönliche Daten möchte ich nicht. Da muss ich mit den Lösungen dafür sorgen, dass sie da nicht durchgehen. Und das ist dann auch wieder so ein Thema, ich habe Mitarbeitende, dann brauche ich eine Richtlinie, damit die auch wissen, was dürfen sie denn tun, was dürfen sie nicht tun. Also da steckt schon ein Prozess dahinter, man muss sich da mit befassen. Aber ich würde sagen, es ist auf keinen Fall ein Showstopper, ⁓ mir zu sagen, mit KI machen wir jetzt gar nichts.

speaker-0: Also eine Sache gesagt, und zwar die Mitarbeiter, genauso wie es diverse Awareness-Schulungen im Kontext Cyber Security auch in Unternehmen natürlich gibt, hast du da natürlich jetzt auch sozusagen das nächste Awareness-Programm. Wie darf ich dann KI im Unternehmen nutzen? Welche Daten darf ich dort eingeben? Wie kann man sich denn als Unternehmen jetzt mal im Ernst davor schützen? du kannst jetzt vielleicht einen Blocker reinmachen. Meinetwegen ChatGPT kann nicht aufgerufen werden über die Browser, die man dort auf den Firmen rechnen hat, aber dann macht das halt privat. Also wie kann man sich da verschützen? Wirklich. Also zu 100 Prozent Schutz gibt es ja sowieso fast nicht. Aber was kann ich dafür tun, damit das zumindest unternehmensseitig dafür alles getan worden ist, ⁓ diese Datensicherheit zu gewährleisten?

speaker-1: Ja, genau, also 100 Prozent Schutz gibt es nicht. Wir sind in großen Teilen immer noch in irgendwelchen Cloud-Lösungen unterwegs. Und ob der Mitarbeiter jetzt in der Google-Suche irgendwas Sensibles eingibt oder in die KI, ist jetzt nicht so ein Riesenunterschied. Also das muss man schauen. Und ich würde sagen, einerseits ist auf jeden Fall das Thema Schulung. Also die Mitarbeitenden mitnehmen, auch sagen, warum benutzen wir den KI, wofür benutzen wir das? Es gibt ja auch eine Datenschutzschulung, es ist im Prinzip nichts anderes. Und dann würde ich sagen, ist der größte Hebel, den Leuten eine halbwegs ordentliche Alternative an die Hand zu geben. Also wenn ich so ein selbstgecodetes sage ich jetzt mal, ChatGPT im Keller gebautes Ding dahinstelle, was super langsam ist und es braucht zehn Minuten, ⁓ mal eine Antwort zu geben, dann sind meine Mitarbeitenden ganz schnell wieder irgendwo anders. Wenn ich aber eine Plattform nehme, die gut funktioniert, die gut integriert ist in den Arbeitsalltag, die aber eben datenschutzkonform ist, dann habe ich da schon mal deutlich höhere Sicherheit, dass die Leute das auch nutzen. Und dann gibt es In diesen Plattformen, das ist bei uns natürlich auch so, wenn da mit externen Tools interagiert wird, gibt es den Human in the Loop. Das heißt, bevor eine Anfrage nach außen geht, wird nochmal gezeigt, pass auf, du machst gerade eine Google-Suche mit folgenden Daten, willst du das wirklich? Und das sind so Mechanismen, wo der Mitarbeitende dann auch nochmal draufguckt und sagt, möchte ich, dass diese Daten jetzt wirklich rausgehen? Ist das sicher? Geht das? Aber es ist ein riesengroßes Schulungsthema auch auf jeden Fall, dass die Leute wissen, was passiert da eigentlich, wo liegen die Daten, wer macht da was. Das ist einfach so.

speaker-0: Ja und vielleicht auch die Konzentration bewusst wird. Vielleicht denken ja viele Leute, dass jetzt nicht mit irgendeiner Absicht, sondern sie nutzen das Tool, weil es hilft, ohne sich, ich sage mal in Anführungsstrichen, den Konsequenzen bewusst zu sein. Und da muss man eben in diesen Awareness-Schulungen, glaube ich, einfach mal darauf hinweisen, was kann damit passieren. Immer Worst Case logischerweise, aber man braucht ja dieses Bewusstsein in irgendeiner Form.

speaker-1: Absolut.

speaker-0: Okay. Das heißt aber, ⁓ das rund zu machen, ist ein Thema, da begleitet ihr genauso. Ihr also auch diese Modelle, die ihr implementieren könnt, eben auch genau mit diesen Mechanismen. So, willst du das wirklich? Nach dem Motto, wie bei Netflix, schaust du noch weiter. Da es dann eben da die Abfrage, willst du das wirklich rausjagen? Okay, spannend. Gibt es ... Vielleicht eine Erfahrung, die du aus der Sicherheitsbranche vielleicht gesammelt hast, die du mit uns teilen kannst. Vielleicht habt ihr Kunden aus der Sicherheitsbranche oder irgendwas anderes, was vielleicht für den Zuhörer, der jetzt der Sicherheitstechnikbranche sehr geneigt ist, der jetzt hier vielleicht gerne hinhört.

speaker-1: Ja, also speziell mit der Sicherheitsbranche habe ich jetzt noch nicht persönlich zusammengearbeitet. Ich könnte mir aber vorstellen, wenn man jetzt sagt, okay, warum ist das relevant? Ich glaube, man hat viele Leute mobil. Also wenn ich jetzt mir so Securities vorstelle, die irgendwelche Objekte prüfen, gucken, ist da alles in Ordnung. Ich könnte mir gut vorstellen, die müssen auch viel dokumentieren. Da kann KI natürlich auch Abhilfe schaffen, wenn ich da eine Möglichkeit habe, ich muss nicht mehr mit Stift und Zettel irgendwie ausfüllen, ist das jetzt alles hier so, es sein soll, sondern ich kann irgendwo reinsprechen und sagen, hier läuft alles. Dann wird das transkribiert und in dem System Abelektros abgelegt werden soll. Sowas in der Richtung könnte ich mir auf jeden Fall vorstellen, dass da die, also jede Branche, die dokumentieren muss, kann davon profitieren.

speaker-0: Cool.

speaker-1: Das ist einfach so.

speaker-0: Ja absolut richtig cool. Lass uns jetzt mal hinter die Leinwand schauen. Wir sind beide aufeinander oder ich bin auf dich aufmerksam geworden. habe mal in einem Webinar teilgenommen und du hast eine Präsentation geteilt. Du hast sehr sehr große Nummern geteilt im Sinne von was geben gerade die Big Tech Firmen für die Entwicklung. Entwicklung von KI aus. Was erwarten die natürlich dann auch davon, wenn die so viel Geld da reinstecken und wie geht das Geld dann auch mal wieder zurück? Teil uns doch mal deine Erfahrungen, die du bei deiner Recherche da gemacht hast.

speaker-1: Ja, genau, es ist auch ganz spannend, dass wir sprechen, weil seit dem Webinar hat sich schon wieder einiges getan. Genau, aber die Unternehmen haben jetzt gesagt, sie geben noch mehr Geld aus. Ja, also.

speaker-0: Das ist erst drei Wochen her, aber ne? Wer sind die Unternehmen? Hast du da ein paar Namen, dass man es noch mal zuhören kann?

speaker-1: Genau, auf jeden Fall. Also das sind die Big-Tech-Unternehmen, die man so kennt aus den USA. Also Meta, Alphabet, die Firmen hinter Facebook, Google und so weiter. Microsoft ist ganz groß im Rennen dabei. Amazon. Dann gibt es noch Oracle, die kennt man vielleicht nicht ganz so. Die machen aber auch viel. So Datacenter und arbeiten in der Richtung. Genau und Was jetzt spannend ist, haben für dieses Jahr hatten sie angekündigt, dass sie über 500, ich glaube sogar über 600 Milliarden ausgeben wollen für KI. Ein Großteil davon ist dann eben Investitionen, um neue Rechenzentren zu bauen. Also Rechenkapazitäten zu schaffen, damit man KI nutzen kann. Jeder von uns in JetJPT oder in irgendeiner anderen Lösung. dass man damit eben arbeiten kann, weil die davon ausgehen, dass die Nachfrage da einfach gigantisch hoch ist und auch noch deutlich wachsen wird.

speaker-0: Das heißt, von den 600 Milliarden fließt mehr tatsächlich in den Bau von Rechenzentren, weniger in die eigentliche Entwicklung. Und diese Rechenzentren sind natürlich Basis dafür, dass diese ganzen Modelle überhaupt funktionieren, weil die Anfragen natürlich auch komplexer werden. jeder der, ich sag mal alleine, Chet-GPT in den letzten zwei, drei Jahren benutzt hat, sieht ja, was das Ding mittlerweile kann. Im Vergleich von vor zwei Jahren. war vor zwei Jahren sehr stiefmütterlich, hätte ich jetzt beinahe gesagt. Und jetzt ist das schon echt ganz gut geworden oder sehr gut geworden. Okay, 600 Milliarden Euro, um das mal einzuordnen. Das ist ja eine Nummer, die ist ja schon so groß, dass man es ja gar nicht mehr greifen kann. Und ich war... Lustigerweise in der Zwischenzeit, also nach dem Webinar und dem heutigen Podcast, war ich auf Fehmarn und da habe ich den Fehmarn-Belt-Tunnel, die Baustelle gesehen, weil die mich einfach so fasziniert. Und ⁓ das mal in Vergleich zu setzen, diese 18 Kilometer lange Tunnel, Unterwassertunnel, kostet 9 Milliarden Euro. So, man sieht, wie viel Infrastruktur dafür bereitgestellt wird, wie viele Leute dort arbeiten, was da Material reinfließt, die Vorplanung und die ganze Zeit, dafür aufgewandert wird. ist ja dann wirklich ein Tropfen auf einen heißen Stein im Vergleich zu dem, was da investiert wird. Ich habe auch der Zwischenzeit noch eine andere Zahl gelesen, da ging es ⁓ den Wiederaufbau der Ukraine. die Weltbank 588 Milliarden Euro prognostiziert. heißt, und das ist ja für den Wiederaufbau eines Landes über einen längeren Zeitraum und hier sprechen wir von 600 Milliarden in einem Jahr, richtig? Das heißt, wir haben letztes Jahr schon dafür Geld ausgegeben, wir geben nächstes Jahr oder nicht wir, die Big Techs geben. Auch nächstes Jahr wahrscheinlich so viel Geld aus. Aber was erwarten die sich davon? Das ist ja auch eine Frage. wollen ja das Geld, die machen das ja nicht nur aus Spaß, die wollen es ja zurück haben. Also gibt es da irgendeine Prognose? Also viele Leute nutzen es für 20 Euro oder 20 Dollar im Monat. Aber reicht das, ⁓ das zu kompensieren?

speaker-1: Ja, super Frage. Also letztes Jahr waren es so um die 400 Milliarden, die die ausgegeben haben. Dieses Jahr erste Prognose waren 600. Mittlerweile sind wir bei über 700. Die haben nämlich teilweise auch kürzlich Zahlen veröffentlicht. Amazon, Microsoft und Google. Und da sieht man auch teilweise, warum die das machen. Also das eine ist, du hast es eben auch schon angesprochen, die Anfragen werden komplexer. Also vor zwei Jahren hat jemand bei ChatGPT noch eingegeben, korrigiere mir meine E-Mail. Mittlerweile heißt es, mache mir eine Recherche zu meinen Wettbewerbern, durchsuche folgende Webseiten, guck dir dies an, guck dir jenes an und dann gib mir eine Antwort. Und da steckt ja deutlich mehr Rechenkapazität einfach hinter. deutlich mehr Nachfrage. Was man jetzt in den Zahlen von den Unternehmen aber auch schon sehen konnte, ist, dass die alle hochprofitabel sind. Also waren sie ja vorher auch schon. Und auch gerade dieses Cloud-Geschäft sehr, sehr gut läuft. Also die haben eine gute Marge. Die verdienen da wirklich Kohle mit. Und das wird auch der Grund sein, warum die jetzt sagen, alles klar, wir verschulden uns sogar. Also das ist auch haben die sehr lange nicht gemacht und dass die gesagt haben, über das was wir sowieso schon verdienen, was ja auch in die hunderte Milliarden geht, gehen wir noch darüber hinaus und verschulden uns noch, ⁓ noch mehr Rechenkapazitäten schaffen zu können. also die sehen da auf jeden Fall Geschäft und eine Prognose, dass sie damit in der Zukunft auch sehr viel Geld mit verdienen. Man sieht das auch. Es gibt so einen Spotmarkt für, wenn ich Rechenleistung einkaufen möchte, sowas wie Strom oder ähnliches. gibt es das auch. Da ist man auf all time high. Also die Nachfrage ist gigantisch groß. Und das ist der Grund, warum die da so viel Geld ausgeben. Und zweiter Grund ist also ein Großteil von der Erhöhung, was die jetzt nochmal gemacht haben, dass sie noch mehr Geld ausgeben. sind wahrscheinlich Preiserhöhungen. Also es ist nicht mehr so günstig, Data Center zu bauen, weil Ressourcen sind teurer geworden, Rechenchips sind teurer geworden und so weiter. Das heißt, ein Großteil von dem, was jetzt nochmal wieder mehr ausgeben müssen, führt gar nicht unbedingt zu mehr Kapazität am Ende. Aber sie müssen es in die Hand nehmen, weil die Preise einfach nochmal angezogen haben in allen Bereichen.

speaker-0: Hier dann noch so ein Börsenhack wahrscheinlich. für Nvidia ist es immer noch nicht zu spät.

speaker-1: Ja, genau, Nvidia auch spannend. Die wollen, ich glaube, Ende nächsten Jahres oder übernächsten Jahres eine Billionen Umsatz machen. Haben sie als Ziel rausgegeben, was auch schon krass ist. Und da kann man ja aber ganz gut ableiten, dass was alle jetzt ausgeben an Geld ist ja nicht eins zu eins, aber ein Großteil von dem, was sie ausgeben, geht ja für Chips raus. Und da ist schon die Frage, die haben letztes Jahr 400 ausgegeben, dieses Jahr dann über 700. Kriegen die das nächste Jahr hin, wirklich dann nochmal anzuziehen? Und ist da dann immer noch die Nachfrage da? Also das wird auf jeden Fall interessant. Aber ich glaube auch, dass die jetzt früh dran Also ein Rechenzentrum zu bauen, das geht halt auch nicht von heute auf morgen. Es wird auch immer schwieriger, weil sich da auch jetzt Widerstand auftut in den USA insbesondere oder auch in anderen Ländern. Das ist gar nicht so einfach ist und die Leute vor Ort das auch gar nicht so wollen, dass da Data Center gebaut werden.

speaker-0: Weil du so viel Fläche versiegelt wahrscheinlich und Stromverbrauch ist ja in der Gegend ein anderer. Du hast immer wieder zwei Seiten der Medaille. der einen Seite hast du natürlich dadurch, wenn du den Großteil in den USA baust, wovon ich jetzt mal ausgehe, hast du natürlich ein unfassbares Wirtschaftswachstum durch so ein Geschäft in Anführungsstrichen. Weil erst mal investierst du ja tatsächlich Händeraarbeit und Baumaterialien und Chips und Co. in das Land.

speaker-1: Ja,

speaker-0: Und ja, gleichzeitig versiegelst du Flächen, machst vielleicht auch, weiß ich nicht, Naturschutzgebiete platt, weil du, weiß ich nicht, vielleicht dich eher dahinstellst, wo es ein bisschen kälter ist. Also das Ding baust eher, ich weiß ja nicht, der Chicago Area, wo es dann im Winter auch die Kühlung ein bisschen kostengünstiger ist wahrscheinlich. Ja, das finde ich schon krass. Eine Frage ist mir noch eingefallen, aber zwischendurch, es gibt ja immer diese Auswertung, wie lange hat etwas gedauert, bis es eine Million Nutzer hatte. Also ich kenne das so vom Flugzeug, wie lange hat es gedauert bis eine Million Menschen geflogen? 16 Jahre. Dann wie viel sind mit dem Smartphone durch die Gegend gelaufen? Also wie viel Tage oder Monat hat es gedauert? Wie viele Tage hat es gedauert bis KI, Chetchupiti oder Co genutzt wurden? Das hast du dann das halt.

speaker-1: Ja, ich hab's nicht mehr ganz auf dem Schirm, wie lange Chatsch GPT gebraucht hat, aber es war dann das schnellste und sogar auf 100 Millionen, also eine Million, da spricht schon keiner mehr drüber. Und ich glaube, es waren wenige Monate. Genau, mittlerweile Chatsch GPT hat das Ziel, eine Milliarde User pro Woche. Das haben sie jetzt nicht ganz erreicht.

speaker-0: Was war das?

speaker-1: Das ist aber auch wieder ganz spannend. Es gibt diese Anbieter von diesen Modellen. Also OpenAI von Tredgy EPT ist so den, den alle kennen. Da gibt es noch ein, zwei, Anthropic. Und Google ist aber ja auch ein Riesenanbieter. Und wenn man da jetzt genau hinguckt, die haben drei Milliarden Nutzer und haben eine Infrastruktur, wo es relativ einfach ist, jetzt KI drauf zu werfen. Also die sind auch extrem gut aufgestellt. davon zu profitieren.

speaker-0: Ja, es haben halt Google-Lust sowieso, ich sag mal, der Großteil der Menschen aus der Vergangenheit heraus. Das verändert sich logischerweise, deswegen ist Google ⁓ gut da beraten, sich damit zu beschäftigen. Aber man sieht ja auch da schon die Entwicklung in der Googlesuche, dass du da eigentlich schon erste verwertbare Ergebnisse bekommst, ohne irgendwelche Webseiten anzuklicken, was ja früher der Fall war. Und genau so hat es ja Microsoft auch gemacht. dass sie einfach dann den Co-Pilot integriert haben. der ist Basis ist da ChatchyPT oder was ist Co-Pilot? Ist das eine Eigenentwicklung in Zusammenarbeit mit denen? Ist ChatchyPT. Und da alles noch einmal kurz zurück den Sprung in die Datensicherheit. Ist es dann besser, wenn ich den Co-Pilot benutze anstatt den ChatchyPT von OpenAI direkt?

speaker-1: Genau, also wenn ich eine Unternehmenslizenz habe, wenn ich da in der Microsoft-Umgebung unterwegs bin, die ist ja in der EU gehostet. Also wenn man da die entsprechenden Unternehmenslizenzen hat, ist man da gut beraten, den Co-Pilot zu verwenden. Gerade Wolle Star, also es ist immer noch Microsoft, aber es geht ⁓ EU-Hosting, wo laufen diese KI-Modelle und da wird dann in der Regel zugesichert, dass das in der EU läuft. Also da bin ich schon mal safe und Microsoft sichert auch zu, dass die Daten dann nicht fürs Training von KI-Modellen verwendet werden.

speaker-0: Ja, okay. Ja gut, also für jeden, der sich diese Frage gestellt hat, hat jetzt die Antwort. Danke dir. Ich schaue gerade hier nochmal auf mein Zettel. Hast du irgendeine Nummer oder ein Thema aus dem Blick hinter die Kulissen, was wir vielleicht vergessen haben zu besprechen? Ja.

speaker-1: Hab ich. Und zwar, und das ist super spannend, die Unternehmen, wir reden seit dreieinhalb Jahren alle über KI und was das denn kann und was es nicht kann und wie gut es ist. Und man muss sagen, KI kann viele Dinge schon deutlich besser als wir sie können, insbesondere generative KI. Also wenn ich da Sachen abfragen will. habe ich da einen Experten sitzen auf Doktorniveau oder Expertin. Und gleichzeitig sind die Benefits, die in den Unternehmen ankommen, aber relativ klein. Also wenn man sich anschaut, wie jeder fünfte Mitarbeiter in Deutschland kriegt über den Arbeitnehmer Zugang zu KI. Also da sind super viele noch in ChatGPT privat unterwegs mit ihrer eigenen Lizenz. ist nicht gut, Datenschutz und so weiter. Aber die große Herausforderung liegt in diesem Implementation Gap, also von dem, was die Technologie schon kann und was jetzt wirklich im Unternehmen ankommt. Und wir hatten es vorhin auch schon. Die große Herausforderung ist da einfach das Thema Prozesse, Daten und auch Menschen. die Menschen. oder die Unternehmen, die haben, glaube ich, nicht auf KI gewartet. Also die allermeisten hatten genug zu tun, stecken in ihren IT-Projekten, in ihren Digitalisierungsprojekten, kämpfen mit dem demografischen Wandel, mit Umweltschutzauflagen, steigende Bürokratie und so weiter und so fort. Und jetzt kommt noch so on top, ja, und jetzt müssen wir eigentlich alles nochmal komplett anders machen und KI einsetzen.

speaker-0: genommen.

speaker-1: Und da ist, glaube ich, einfach auf vielen Seiten auch Überforderungen da. Also sowohl unternehmerisch als auch menschlich. Und das ist, glaube ich, das große Thema, weshalb auch von dem ganzen Hype noch nicht so viel in der Wirtschaft und in den Unternehmen als klare Zahl ankommt, wo man sagt, dank KI verdiene ich jetzt 50 Prozent mehr, sondern das ist einfach die Herausforderung, die noch da ist und die auch meiner Meinung nach noch sehr lange brauchen wird, bis das wirklich mal da das Potenzial gehoben wird.

speaker-0: Ja ich, gerade wo du das so erzählt hast, bin ich auf eine eigene Erfahrung gerade aufmerksam geworden, wenn ich mich dran erinnere, ich habe angefangen 2019 mich mit Kryptowährungen zu beschäftigen und weiß auch wie kompliziert das war. Also es war einfach nicht adaptierfähig oder adaptierbar für den Massenmarkt. Und dann kamen, also nicht Bitpanda, Bison und Crypto.com und so weiter und haben es einfach so vereinfacht, dass wir eben nicht über, weiß ich nicht, ich weiß selber gar nicht mehr genau, ich das gemacht habe, es war unfassbar schwer, irgendwas von einer Plattform zu anderen zu swapen oder in die Hot-Wallet, in die Cold-Wallet und was auch immer. Das hat sich geändert und ich denke, wenn man sich jetzt da die Nutzerzahlen anschaut, wird das wahrscheinlich so ein Hockeystick-P*** dann auf einmal gewesen sein. Und ich glaube, wir sind da in dem Moment jetzt auch bei KI. Klar, musst einmal, bist diese Überforderung, so wie du sagst, über alles KI, ich muss wieder alles neu machen und Eigentlich habe ich gar keinen Bock drauf, liegt aber wahrscheinlich auch einfach daran, dass einfach noch keiner in Anführungsstrichen so da ist und Bitpanda gebaut hat für KI in Anführungsstrichen. Dass es mir das einfach macht und weiß ich, ob das dann SAP wird, ob das Telekom wird oder was auch immer. Hier haben wir das tolle Produkt, du brauchst es einfach nur kaufen und es läuft dann einfach alles. wird es wahrscheinlich auch nicht geben, weil dazu ist es alles zu individuell. bis es dann da mal angekommen ist und die Leute wirklich sagen, okay, jetzt sind wir an dem Punkt, ich kann das einfach irgendwie buchen, ich kann das... implementieren und dann ist alles schön. den Moment warten glaube ich viele noch.

speaker-1: Ja, genau. die Softwareanbieter sind ja auch alle dran, dass in ihre, man kriegt das überall mit in jedem Tool, es jetzt irgendeine KI-Funktion drin und bis das nochmal weiter ausgereift ist und man dann merkt, okay, jetzt kann ich das und das auch so machen. Ich kann mir ja mittlerweile mit Zipgate oder irgendeiner Telefonkonferenz-Anbieter, Zipgate sind da jetzt nicht die einzigen. Aber die sind auch schon dabei, dass sie so ein Plug-in-Play-System haben für so einen KI-Anrufbeantworter. Vor zwei Jahren musste ich da noch selber basteln und irgendwelche Schnittstellen zusammen stöpseln. Und da kann ich jetzt einfach sagen, hier ist der Text für meine Ansage, die gemacht werden soll. Hier ist die Schnittstelle zu meinem CRM-System und los geht's.

speaker-0: Stimmt. Ja, du hast ja auch schon diese KI-Chatbots in diversen Programmen auch integriert. Ja, stimmt. Da wird das dann deutlich schneller gehen mit der Adaption auch, weil das nutzt du eh täglich. Ja, spannend. Danke für den Ausblick, Einblick in eine große, faszinierende Branche mit 700 Milliarden alleine in Investitionsvolumina für ein Jahr. Ja. Aber ich glaube, ist dank deines Einblickes nochmal so, dass wir damit arbeiten sollten. Es ist jetzt der richtige Zeitpunkt, Anführungsstrichen. Zieh die Prozesse glatt, implementier, was du selber auch wirklich brauchen kannst. Das ist auch nochmal ganz wichtig. Was brauche ich? Was hilft mir weiter? Und nicht hauptsächlich, ich habe KI, aber es nutzt dann am Ende keiner. Datensicherheit haben wir auch besprochen. Und wenn jemand dazu Themen hat, dann darf er selbstverständlich auf dich zukommen. Deswegen würde ich dein LinkedIn-Profil vielleicht auch in der Podcast-Beschreibung erwähnen. Wenn noch jemand Fragen hat, stellt sie vielleicht auch gerne in den Kommentaren. Wenn ihr eine neue Folge wollt zu einem bestimmten Thema in dem Kontext, dann schreibt es auch in die Kommentare. Dann machen wir vielleicht eine zweite Auflage.

speaker-1: Ja, da würde ich mich sehr freuen. Also, und wenn jemand einfach so zwischendurch auch eine Frage hat, einfach bei LinkedIn schreiben. Es ist ein Riesenthema. Man muss sich damit auseinandersetzen. Was hilft nachher auch wirklich? Das ist auch eine Herausforderung. Die Technologie funktioniert anders. Deswegen muss ich da auch erst mal schauen, was geht denn eigentlich, was geht nicht. Aber es ist auf keinen Fall zu spät. Man sollte aber dann bald loslegen. Und genau.

speaker-0: Ja, klingt gut. Also Torge, danke nochmal für deine Zeit, für deine Einblicke und wir hören uns sicherlich wieder.

speaker-1: Ja, danke David.

speaker-0: Schönen Tag wünsche ich dir.