Ich habe meinen tollen Politik-Job aufgegeben wegen KI | Mathias Lipp-Rosenthal

0:13 Herzlich willkommen bei Was KI kann. Mein heutiger Gast ist Matthias Lib Rosenthal. Der ehemalige Politmanager ist heute in der Welt der KI unterwegs und er beschäftigt sich, wie man KI sicher in Organisationen einsetzen kann. Vor welchen Herausforderungen wir als Gesellschaft und vor allem die Arbeitswelt steht.

0:31 Hi, mein Name ist Matthias Lieb Rosenthal, bin Gründer von AI Empowered Politics. Wir sind eine Plattform, die politischen Organisationen, NGOs und der Verwaltung hilft KI sicher einzusetzen und bin gerade dabei, ein Unternehmen, ein KI-Beratungsunternehmen, die KI-Schmiede zu gründen.

0:48 Wie kommt man dazu, eine KI-Schmiede zu gründen, beziehungsweise KI und Politik zusammenzuführen?

0:54 Da muss ich jetzt wirklich zurückgehen, also wie ich überhaupt zu Technologie, zu KI und zur Automatisierung gekommen bin. Das ist ja von der Spannbreite von Politik, Technologie. Ich bin eigentlich gelernter Prozessleittechniker, Automatisierungstechniker. Also wenn man sich so vorstellt, große Industrieanlagen, die müssen ja irgendwie gesteuert werden, also Motoren, Ventile.

1:17 Und das war über mehrere Jahre meine Aufgabe. Und habe dann schon relativ früh zum Programmieren begonnen und bin dann über einen zweiten Bildungsweg im Studium gelandet. Und wie man sich jetzt denken kann, von der Technik bin ich dann in der Soziologie gelandet. Also das war One Hell of a Ride, diese fünf Jahre von Lehrabschluss bis zu Studium und berufsreife Prüfung.

1:42 Und habe mich dann sehr, sehr früh auf das Thema Statistik fokussiert und die Grundlage jeder KI ist ein statistisches Modell. Und habe dann eigentlich bei uns auf der Uni, habe dann auch Stelle als Studienassistent bekommen, eigentlich zuständig für Data Analytics, Visualisierung. Und so Daten waren halt immer meine Faszination.

2:02 Und habe dann 2016, wo auch dieser Netflix-Hype gestartet ist, wo Netflix eines der ersten größeren Unternehmen, die sehr stark auf Machine Learning gesetzt haben in der Produktentwicklung gesetzt, sehr, sehr viele Weiterbildungen konsumiert online, gestartet zu programmieren dann auch. Und das war eigentlich so mein Startschuss mit dem Thema Machine Learning.

2:25 Ich habe dann so ein eigenes Modell gebaut, das Präsidentschaftsreden vorhersagen kann. Weil in den USA werden eigentlich so alle Reden, die es gibt, von Präsidenten gesammelt in ein Archiv und ich habe dann einfach versucht, immer so ein Modell zu trainieren, also so ein Testtraining-Set und das richtige Trainingsset.

2:45 Und dann 2020 habe ich dann, nachdem ich mein Master abgeschlossen habe, mein Job-Ausschreibung von Neos gesehen. Also ich kann mich erinnern, da war ich auf Belize, da habe ich mir gerade so meine Masterstudienreise gemacht, nach meinem Abschluss, und habe mich dann beworben als Fachreferent und war dann fünf Jahre in der Politik, zuerst als fachlicher Mitarbeiter und dann im Management, aber immer sehr stark mit dem Thema Datendigitalisierung beschäftigt und betreut.

3:19 Und dann, ja, und dann vor der Wahl 2024 war das, glaube ich, im Enschien, ja, es wird Zeit, weil das über das können wir noch später reden. Einfach JetGPT war so dieser Grund, wo ich mir gedacht habe, ja, das ist extrem faszinierend, ich möchte raus und habe dann einmal eher einbaut, Politiks gegründet und dann jetzt auch so über einen Jahreswechsel, war dann der Gedanke, ja, ich möchte wieder stärker eine Privatwirtschaft und das war der Grund für die K-Schmiede.

3:44 Was ist so faszinierend für dich an Daten? Also was ich, es ist eine Neugierde. Also ich finde, wie können wir mit Daten die Welt um uns herum beschreiben? Und das ist Visualisierung, Datenanalysen ist für mich immer so, wie kann man Komplexität reduzieren. Und ich kann Sachen zeigen, die sonst nicht möglich wären.

4:04 Und das ist zum Beispiel für mich die Faszination, wie kann ich komplexe Gegebenheiten einfach darstellen und auch erklären, also warum, also zum Beispiel meine Masterarbeit hat mit dem Thema Kinderbetreuung zu tun gehabt und wie kann ich erklären, warum die Kinderbetreuung bei Frauen besser wirkt als bei Männern und wie kann ich Wirtschaft, Gesellschaft erklären?

4:26 Und da sind Daten die Grundlage dafür.

4:28 Haben Daten nicht auch ein bisschen eine Grenze, was ja halt einerseits auch bei der KI ein bisschen immer das Problem ist, dass es nicht in der Welt ist, wie es Dreifuß ausdrückt, beispielsweise.

4:39 Also dass Daten, also wenn ich das wiederholen darf, dass Daten nicht die komplette Wirklichkeit repräsentieren. Ja, natürlich, man hat immer, man muss sich mit einem gewissen Anteil an verfälschten Daten zufrieden geben. Also man kann die Realität nicht komplett abbilden, aber schon zu einem großen Punkt.

4:57 Das kommt dann auch immer drauf an, ohne da jetzt so jetzt eine sozialwissenschaftliche Vorlesung daraus zu machen, wie man misst. Also das Messinstrument ist ja immer das Entscheidendste.

5:07 Das heißt, Datenfaszinosum, dann ist klar, dass KI sehr spannend wird. Gab es da vielleicht auch einen Moment, wo du, weil du sagst, ChatGPT, dieser Moment? Gab es da vielleicht auch eine Szene?

5:19 Ja, es gibt mehrere Szenen und das klingt jetzt wirklich noch sehr plakativ, aber ich kann mich erinnern, wie ChatGPT 3 rausgekommen ist. Da war gerade meine Schwester zu Besuch in Wien und dann habe ich das zufällig auf X gelesen und habe es gleich ausprobiert. Und das war für mich der Moment, wo ich mir gedacht habe, wow, also das ist wirklich richtig cool.

5:44 Da war eine Schwester von meiner Freund von meiner Schwester da. Mit denen haben wir das dann ein bisschen gechallengedt und der kommt aus dem Maschinenbau und dann haben wir gefragt, was bei der Maschine die größten Anfälligkeiten für Reparaturen und Störungen ist. Und JGB hat damals eine relativ akkurate, aufgrund der Trainingsdaten, Antwort gegeben.

6:06 Und das war für mich der Moment, wo ich mir gesagt habe, das ist wirklich faszinierend. Und damals eigentlich zwei Persönlichkeiten, die mich dazu gebracht haben, rauszugehen. Das war erstens einmal Clemens Wasner, also wer ihn kennt, eigentlich einer der bekanntesten KI-Experten Österreichs, mit denen habe ich mir einmal beim, wie so viele beim Starbucks getroffen, da um die Ecke, und darüber gesprochen, das war für mich einfach faszinierend, das fällt.

6:34 Und das zweite war Juri Schoeller, also Geschäftsführer von Cosmonaut ⁇ Kings, das ist ein Social Media BR-Beratungsagentur in Berlin und der hat ein Buch geschrieben zu AI and Democracy. Und der Call mit ihm war eigentlich so faszinierend, weil ich gesagt habe, ja, das wird Zeit, was da zu machen.

6:54 Du bist ja dann eigentlich auch aus einer sehr sicheren Umgebung. Wenn man bei den Neosis in der Politik ist, das ist ja ein safe Haven. Natürlich ist das politische Feld ein.

7:06 Ja, das stimmt. Also ich war aber sehr, also ich war zum Schluss stellvertretender Clubdirektor, habe eine sehr, sehr gute Position gehabt, leitende Funktion, natürlich einkommenstechnisch war es auch gut. Und dieser Sprung, dann einmal rauszugehen, ein Jahr auszeit zu nehmen, also eher ein paar Politik aufzubauen und jetzt die Selbstständigkeit ist halt finanziell, war das schon ein wahnsinniges Risiko.

7:31 Beim Familien, also wir haben einen Sohn, haben wir sehr viele andere einen Kredit am Laufen für unsere Wohnung. Und das war natürlich schon mit sehr vielen Herausforderungen, auch mit Ängsten konfrontiert. Aber durch das, also meine Historie, also meine Eltern, also speziell meine Mama waren immer sehr stark da, mich zu unterstützen in meiner Zeit.

7:53 Aber natürlich war das, kommen wir aus einem typischen Arbeiterhaushalt, dieser Aufbau der Lehre, der Karriere, das war schon zu einem Großteil, dass ich mir selbst erarbeitet habe. Und deswegen habe ich gewusst, ja, das wird schon gehen. Also ich habe mit dem Lebensumbrüchen, Karrierebrüchen in meiner 20-jährigen Berufslaufbahn eigentlich ständig zu tun gehabt.

8:16 Und das war beängstigend, ist es ja immer noch. Also ich glaube, jeder, der selbstständig ist oder Unternehmen aufbaut, auch schon länger ist, ist mit sehr vielen Dingen konfrontiert, die herausfordernd sind. Aber ja, es war es ist immer noch one hell of a ride.

8:33 Was sagst du denn Unternehmen, Organisationen, politischen Parteien, warum sie KI verwenden sollten?

8:40 Das Grund, wir haben ja seit 2022, 2023 sehr stark diesen Tool-Hype, wenn man sich da die Diskussionen auf LinkedIn und so weiter anschaut. Und ich bin jetzt nicht der Grund, der sagt, okay, sie müssen KI einführen und das würde ihnen helfen, sondern es ist eher die Herausforderungen, mit welchen Problemen sind Unternehmen konfrontiert, was sind ihre gewinnsbringendsten Geschäftsprozesse und wie kann ihnen Technologie dabei unterstützen, effizienter und schlagkräftiger zu werden.

9:17 Und da ist KI immer ein Teil der Lösung. Aber natürlich, wir reden ja zurzeit sehr viel über das Thema Automatisierung, wo generative KI ein wenig Rolle spielt, aber es ist halt, ja, aufgrund der Debatte kriegt das Aufwind. Und ich glaube, es ist eher mein Fokus, wie funktioniert die Organisation, was können wir verbessern, wo sind die Herausforderungen, wo sind die Probleme und wie kann Technologie dabei unterstützen.

9:43 Und das zackt sich. Also da kommt der Soziologe immer außer, dass durch diese Technologie de facto auch, wie Mitarbeiter zusammenarbeiten, wie die Organisation funktioniert, verändert wird. Und ich glaube, das ist die Herausforderung, wenn man größere Transformationsprozesse, sei es jetzt in einem Bauunternehmen mit fünf Atminkräften oder einer größeren BR-Agentur.

10:09 Es verändert die Dynamik intern, die Prozesse, die Abläufe und das ist die Herausforderung, wie kann man das begleiten und weiterentwickeln.

10:17 Weil du meintest, Gen AI, halt generative KI, also ChatGPT und Konsorten, spielen weniger eine Rolle. Was spielt dann bei der Automatisierung für dich eher eine größere Rolle?

10:28 Also sie spielen natürlich eine Rolle, aber es geht darum, wenn man sagt, okay, also zum Beispiel jetzt sind wir gerade in einem Projekt bei einem Unternehmensberatungsunternehmen in Wien. Erster Kunden, ja, wir wollen KI einsetzen, wir wollen automatisieren. Und dann, ja, dann schaust du dir das einmal an und dann siehst du, dass die Datengrundlage, auf der das basieren sollte, also sprich das CRM-System, wie hängt das mit dem Content-System zusammen, wo irgendwie die ganzen Präsentationen und Angebote abgelegt werden, dass das de facto nicht synchronisiert ist.

11:01 Also du musst de facto einmal dieses ganze Datenmanagement machen. Und dann komme ich als Externer rein und befrag die Mitarbeiter dazu. Und das ist ja natürlich eine Stresssituation, weil du bist auf einmal und du bist immer in der Situation, oh mein Gott, da habe ich etwas falsch gemacht, weil für Automatisierung und für generativen KI-Einsatz ist diese Struktur nicht gut.

11:19 Da muss man das verändern. Und das zu begleiten und zu sagen, ja, dass Mitarbeiter da mitziehen und einem auch sagen, wo die Herausforderungen liegen. Weil es ist immer, okay, der Chef hat die Initialzündung, da will was machen. Und die Mieter sind eigentlich die Personen, die das de facto dann begleiten im Prozess, die das Wissen haben, wie das Ganze auch funktioniert.

11:39 Und dem muss man auf seine Seiten kriegen, damit man zum Beispiel, wenn man an Agenten baut, der ganz banales Beispiel der Präsentationen für sie entwickeln soll, müssen die Mitarbeiter sagen, okay, wie wollen wir das haben, was ist die Herausforderung. Und das ist meines Erachtens das viel größere Ding als jetzt die KI an sich oder das beste Beispiel, für Kommunikationsabteilung haben wir, oder habe ich meinen Agenten entwickelt, der aus einem Briefing aus einer Redeunterlage unterschiedliche Content-Pieces produziert, also Presseartikel, Blogbeitrag und so weiter.

12:18 Und die Herausforderung war jetzt nicht, dieses Content-System zu automatisieren, sondern wie bekomme ich 14 Personen, die da eingebunden sind in der Freigabe, dass dir die Sachen freigeben. Und das war dann eher die Herausforderungen, als jetzt dann wirklich das System an sich zu bauen.

12:35 Also stimmt, dieses Meme, was im Internet herumgeht, man will KI-Prozesse in ein Unternehmen einführen, aber Heinz gibt seine Excel-Liste einfach nicht her, weil er unter anderem auch die Angst hat, von KI ersetzt zu werden, was ja legitim ist.

12:49 Ja, das Ersetzen stimmt. Aber wenn man sich jetzt ein bisschen anschaut, also diese Historie, wie, also Transformationen gibt es eigentlich seit der industriellen Revolution. Also es war die Dampfmaschine, dann war der Computer, das Internet und immer hat es diese Befürchtungen gegeben, oh mein Gott, wie überleben wir, wenn die Jobs ersetzt und das zeigt sich immer.

13:12 Also Jobprofile sind komplexer worden, also die Skills, die man braucht, um einen Job zu kriegen, werden steigen, aber es verändert die Wirtschaft, die Jobprofile und es werden nicht so viele, es werden keine Personen ersetzt. Also das sehe ich nicht, das werden eher mehr Jobs entstehen. Und wenn man jetzt überhaupt in Europa schaut und in Österreich der demografische Wandel und auch der Fachkräfte engpassen, gibt es das eigentlich gar nicht her, dass wir jetzt großartig Leid ersetzen können, weil wir gar nicht die Personen haben, sondern es ist eher damit, wie können wir Mitarbeiterschulen, dass sie sich diesen Prozess anpassen können.

13:57 Ich glaube, das ist die viel größere Frage, die wir uns stellen sollten.

14:00 Einerseits, also ich habe vor ein paar Tagen eine Statistik gesehen, dass halt speziell im IT-Bereich weniger Jobs ausgeschrieben sind als so einem Vergleich, was man zurückführt auf KI.

14:10 Ja, aber da muss man sagen, also wenn man sich die Zeitungen anschaut, wir sind gerade in einer wirtschaftlichen Rezession. Also das ist halt immer, es hat auch vor letztes Jahr diese mediale Berichterstattung gegeben, das jetzt die ganzen, also bei den arbeitslosen Zahlen. Und ich glaube, das waren Stellbeschreibungen, dass Programmierer am meisten davon betroffen sind.

14:30 Ja, das ist ein Thema. Letztes Jahr war es noch nicht möglich, dass man mit KI wirklich eigenständige Softwareprodukte baut, ohne einen Softwareentwickler im Hintergrund, weil du musst die Codebasis prüfen. Hin und wieder produziert Vibecoding einfach nur einen Blödsinn. Und du musst ja auch wissen, wie Software aufgebaut ist.

14:48 Also die Jobprofile ändern sich und man muss auch dazu sagen, was jetzt ökonomisch und wirtschaftlich in Österreich passiert, also wir haben jetzt auch keine aufsteigende Wirtschaft, sondern sind eher in einer Rezession mit einer, und das ist, glaube ich, eher die größere wirtschaftliche Herausforderung, die erklärt, warum gewisse Sachen nicht ausgeschrieben werden.

15:13 KI wird ja bekanntlich nicht weggehen. Und wir leben, ich glaube, der deutsche Sprachraum ist tendenziell eher technologieskeptisch. Und wenn man dir so jetzt zuhört, 14 Leute hast, die es schwingt deine Angst mit. Genau, genau.

15:27 Aber obwohl die Skeptiker sind meistens, wenn man in Workshops und so weiter sieht, die Skeptiker sind die Besten, weil die stellen wahnsinnig viele Fragen und die wollen es wissen. Und die, also die sind skeptisch, aber die haben die Lust, das zu verstehen und zu challengen. Und da kommst du, wenn du einen Kundentermin hast oder einen Workshop hast, sehr toll ins Arbeiten, weil dann sehr oft diese Aha-Effekte steht, warum zum Beispiel die KI halluziniert, warum der Output bescheiden ist, and so weiter und so fort.

15:58 Mit denen kannst du arbeiten. Das Problem ist, die leise sind und die nicht interagieren wollen. Mit denen zu dem kommen ist relativ schwer. Oder schwerer.

16:09 Glaubst du, man kann man sich nicht mit KI beschäftigen und zukünftigen einen Job haben?

16:16 No, das glaube ich nicht. Ich habe die letzten Tage von einer Landesregierung einen Anruf gekriegt bezüglich einem Speaker-Auftrag. Und da haben wir auch darüber geredet, okay, welche Jobs sich verändert werden, und natürlich das Handwerk, und ich glaube, der Palantir-CEO hat vor ein paar Tagen ein ähnliches Posting gepostet.

16:42 Also das Handwerk eins der Jobs ist, die am wenigsten beeinflusst werden durch künstliche Intelligenz. Also natürlich, wenn das Thema Robotik kommt und es wirklich in die Breite ausgerollt werden sollte in keine Ahnung, in wie vielen Jahren, dann ist das natürlich ein anderes Thema. Aber das Handwerk, der Tischler, der Elektriker, der Installateur haben sicherlich in ihrer Handwerkstätigkeit am wenigsten damit zu tun, aber dafür im Backoffice für sehr enorme Erleichterung.

17:12 Aber ich glaube, es wird auf jede Stelle, jeden Job auf die eine oder andere Art beeinflussen.

17:21 Das heißt auch, jede Person, die zukünftig am Arbeitsmarkt attraktiv sein will, oder halt attraktiv, also wir sind ja jetzt kein Konsumgut und nur für den Markt attraktiv, bist du der Meinung, man muss beispielsweise Vibecoden. Und vielleicht kannst du auch ganz kurz erklären, was Vibecoden ist.

17:37 Also Vibecoding ist, dass du mit KI Softwareprodukte baust. Also eines der bekanntesten Beispiele ist ja Lavabo, ist zum Beispiel auch eine europäische Startup, wie du also durch einen Chat-Input eine Software, eine Web-App, eine Webseite baust. Und das ist natürlich, bringt enorme Möglichkeiten, auch für mich persönlich, in meiner Selbstständigkeit, weil ich natürlich meine Arbeit auf eine gewisse Art und Weise skalieren kann.

18:06 Also überall wenn das Thema Webseite SEO- und Geo-Optimierung schaue oder andere Produkte, die ich brauche. Aber ich glaube, es ist jetzt nicht so sehr, dass jeder Vibecoden kann, sondern es ist jeder, dass jeder weiß, wie KI funktioniert, wie KI aufgebaut ist, wie ich prompte, wie ich steuere, welchen Output ich vertrauen kann und wie ich es verwende.

18:30 Ich glaube, das sind viele die essentielleren Skills, die wichtig sind, um das einschätzen zu können. Weil das ist ja so, ich muss ja zum Beispiel beim Auto fahren, ich muss wissen, wie das Auto funktioniert, wo der Ganghebel ist, was der Unterschied zwischen Gas und Kupplung ist, um das Auto bedienen zu können.

18:47 Aber es braucht dann immer noch den Mechaniker, der man das Ganze repariert. Und ich glaube, so diese Metapher könnte man auch auf das Thema KI anwenden. Das ist wichtig, dass ich weiß, wie das Auto funktioniert, damit ich es bedienen kann und damit ich weiß, okay, dieses Lampball bedeutet das, und die nicht wieder Motor zusammengebaut werden sollte, damit er fort.

19:07 Wenn man mit Leuten redet, die jetzt nicht zwingend sehr tief in der Materie von KI sind, da merkt man oft so eine Angst von FOMO, also die Fear of Missing Out. Was würdest du den Leuten sagen, wenn sie sagen, ja, ich frage halt, was die Hauptstadt von Nigeria ist, ChatGBT, aber sonst habe ich mich nicht sehr intensiv nur mit Gen AI beschäftigt.

19:27 FOMO.

19:28 Also sprich, dass du Informationen und Entwicklungen in der KI bist.

19:34 Ja, dass man einfach sich immer vornimmt, ich beschäftige mich jetzt intensiv mit KI, so wie du es gerade beschrieben hast, dass man versteht, wie das Auto funktioniert, aber genau reparieren kann ich es nicht, weil das macht dann der Mechaniker. Aber wenn ich nicht einmal weiß, was ein Lenkrad ist, jetzt war einfach, wo sollten diese Personen ansetzen, deiner Meinung nach?

19:52 Wenn man sich kaum noch damit beschäftigt hat.

19:56 Es gibt sehr viel gratis Bildungsangebot am Markt. Also was KI bedeutet, erstens oder durch die Arbeit und einmal niederschwellig zu beginnen, sich damit zu beschäftigen. Und das ist ja KI an sich demokratisiert Wissen. Also ich kann de facto mir am Handy, also ich habe das zum Beispiel jetzt mit meinem Sohn ausprobiert, der ist jetzt drei Jahr, und es war bei einer Frage, die meine Frau und ihn gewusst haben, und er so im Hintergrund fragt, ChatGPT.

20:28 Das war dann auch ein bisschen beängstigend. Aber zum Beispiel, er hat ein Buch, Astronauten, und wollte wissen, wie die Rakete funktioniert. Und ich habe das nicht gewusst und habe dann halt schnell, also ich habe jetzt nicht mit Perplexity gearbeitet, mit ChatGPT gearbeitet, sondern mit etwas anderen, und dann erklärt, wie diese Rakete funktioniert.

20:45 Und das zeigt an sich, wie KI schon Wissen verfügbar macht und auch eine gewisse Art und Weise demokratisiert. Aber für Personen, die damit nichts zu tun haben, so ein niederschwelliger Einstieg, zum Beispiel, YouTube gibt wahnsinnig viel her an Informationen. Ich habe gestern mit einer Kollegin von Women in AI gesprochen, die bieten gratis KI-Kurse an.

21:12 Und das ist zum Beispiel hier einmal das sehr niederschwelliges Bildungsangebot in Anspruch zu nehmen und natürlich dann auch über die Arbeit.

21:24 KI demokratisiert hast du gerade sehr schon gesagt. Das heißt, grundsätzlich, es gibt beispielsweise der Polymarkt-Gründer sagt, man muss nicht mehr studieren, weil das Wissen gibt es auf YouTube, alles was man wissen muss.

21:35 Nein, das muss sich widersprechen, weil, also wenn man sich das aus arbeitsmarktpolitischer Perspektive anschaut, und da muss ich dieses Zitat von Johannes Kopfklauen, also vom AMS-Chef, und der sagt, ein arbeitsloser Geschichtsphilosophe macht ihnen weniger Sorgen als ein Arbeitsloser, der nur Grundschule- oder Pflichtschulabschluss hat.

21:59 Und der Grund, Ist, dass wir mich durch Studium lernen lernen. Und wenn man mich zum Beispiel anschaut, ich bin gelernter Prozessleittechniker, habe dann in einer Wirtschaftskrise zwar acht in einem Bauunternehmen gearbeitet, weil die Industrie de facto tot war, Soziologie und Statistik studiert, war dann im politischen Management und habe eigentlich sehr, sehr viele Sachen neu lernen müssen.

22:22 Und da ist das Studium ein wesentlicher Aspekt, um diese Skills lernen lernen zu lernen. Und ich glaube, das ist ein wesentlicher Aspekt, der zukünftig enorm wichtig ist, wie können wir neue Dinge lernen. Und das ist, deswegen glaube ich, also dieses Ding, ja, Studium ist nicht mehr so wichtig. Nein, ich glaube, das ist immer noch sehr essentiell.

22:41 Ja, ich glaube halt, man muss es auch, glaube ich, im Kontext sehen, USA, wir haben, da zahlt man nicht 21 Euro ÖH-Beitragung dann studieren, sondern da zahlt man ein paar tausend Euro mehr. Es macht, KI macht die Welt auch sehr viel schneller.

22:56 Ja, das stimmt. Merkst du das selbst? Ja, natürlich. Und ich muss halt sagen, ich kam ja fünf Jahre in der Politik und war also de facto immer noch der Blick in der Früh war aufs Handy, das Morgensjournal und war irgendwie de facto mit Nachrichten konfrontiert. Und deswegen habe ich für mich einen sehr guten Umgang damit gefunden, um da nicht zu stark wegzukippen.

23:21 Aber natürlich, also KI beschleunigt sehr viel. Und dann ist halt auch die Frage, wenn ich weiß, ich brauche für Presseaussendungen einmal dreiviertel der Stunde, sondern mache das in zehn Minuten, skaliere ich halt meine Arbeiten. Dann ist halt die Frage, was mache ich mit der restlichen Zeit? Und das ist halt auch, bei der Problematik sind wir jetzt noch nicht, dass KI so viel automatisiert.

23:44 Aber das ist natürlich auch eine Problematik mit diesem Informationsvolumen, das wir vorarbeiten müssen, dass das natürlich auch stressig ist, auch für mich.

23:55 KI trifft ja dann eigentlich, halt, weil du es auch sagst, KI trifft dann auf große Organisationen. Es wird oft in Österreich im deutschen Sprachraum darüber gesprochen, dass wir zu langsam, zu behäbig sind. Was wird das mit den großen Organisationen machen? Und mit dem Staat, umgleich die ganz große Frage zu sagen.

24:14 Was wird es machen? Das ist natürlich immer ein Blick in die Glaskugel. Ich glaube, Organisationen werden kleiner werden und dafür wird es mehr geben, aber Organisationen müssen sich das erste Mal überhaupt, wenn sie KIT-Unternehmen sind, tief mit Technologie beschäftigen. Weil sonst war das einfach irgendein CRM-System, ein E-Mail-Programm, das man eingeführt hat.

24:35 Aber KI, also generative KI, funktioniert nur dann, wenn sie wirklich an den Organisationen oder einen Unternehmensalltag angepasst ist. Und da diese Verbindung zwischen Technologie und Arbeitspraxis ist natürlich eine Herausforderung und wird auch einiges Zeit und Stress verursachen, bis das wirklich hinhaut, weil das ist ja nicht, was du sagst, das führst du ein und dann funktioniert es, sondern es ist ein längerer Prozess und das wird natürlich auch für größere Organisationen eine Herausforderung werden, weil die natürlich auch in ihrer Arbeitsweise ein bisschen schwerfällig als vielleicht der falsche Ausdruck, aber als kleine und mittelunternehmen sind, und was ich dann auch oft höre, dass

25:17 man sich in großen Unternehmen dann irgendwie auf eine Leuchtturmprojekte, KI-Prozesse konzentriert und de facto nicht wirklich schaut, okay, was wird uns in unserem Alltag helfen? Und für den Staat, ja, also das denken wir, wenn wir das Thema Bürokratie jetzt anschauen und mit welchen Herausforderungen wir als Gesellschaft, als Unternehmen konfrontiert sind, bietet meines Erachtens, kann künstliche Intelligenz und Technologie einen viel serviceorientierter Staat ermöglichen.

25:48 Und es gibt Beispiele, Estland wird da eh sehr oft genannt, also das ist Pro Active Government. Ja, was machen die da konkret? Estland versucht, 100% der Prozesse zu digitalisieren, also dass ich als Bürger, als Unternehmen so wenig wie möglich brauche vom Staat, um arbeiten zu können. Und das ist sehr stark dienstleistungsorientiert und dass du sagst, du musst jetzt nicht zur BH, du musst zur Gemeinde, du musst zur Sozialversicherung und dann zum Finanzamt, sondern da gibt es eine Stelle, wo du deine Daten eingibst und verarbeitest.

26:31 Und das ist, wenn man sich jetzt da auch in Österreich anschaut, jetzt nicht wirklich der Fall, dass da Technologie eine große Rolle spielen wird in Zukunft. Was ich ein bisschen schade finde. Weil wir haben eine Menge Herausforderungen auf staatlicher Ebene oder auf schulischer. Und wie wir jetzt Technologie in dem Zusammenhang nutzen, gibt es dann hin nicht wieder so einzelne Leuchtternprojekte, wo es große Pressekonferenzen gibt.

27:02 Aber den großen Hebel schalten wir nicht um. Und da finde ich es auch schade, weil wir sehr viele kompetente Menschen in Österreich haben. Also Peter Steinberger vor drei Wochen war einer der meistgefragtesten Tech-Personen weltweit. Und habe, also ich habe dann ein bisschen die, da komme ich aus meiner alten Rolle nicht raus, die Social Media Kanäle der Politikerinnen, Staatssekretäre und Minister ein bisschen beobachtet, ob sie sich dazu äußern.

27:34 Und ich habe nichts gesagt. Und das war für mich auch immer der, das kann es ja nicht sein. Also das ist ja, also das ärgert mich dann auch. Also das ist dann, ja.

27:42 Aber an was liegt das? Also bitte, also ich habe das erste Mal vom Steinberger ein paar Wochen davor, wo San Francisco kurz auf den Kopf gestanden ist, weil einfach diese Agenda auf einmal da war. An was liegt das, dass wir in Österreich?

27:57 Ich glaube, oder ich glaube, sie Glauben heißt nichts wissen, aber meiner Erfahrung nach, also wenn man sich den politischen Alltag anschaut, der ist halt sehr, sehr durchgedaktet. Also das Thema, wie bin ich präsent, wie bin ich präsent in den Medien, was passiert, das nimmt sehr, sehr viel Zeit des politischen Alltags mit.

28:18 Und wenn man sich so ein bisschen die politische Riege anschaut, wie viel Erfahrung haben die in anderen Bereichen außer Politik? Und ich glaube, diese zwei Bereiche aus sehr medial gesteuerte Politik. Also sprich, wie komme ich vor, und dann auf der anderen Seite wenig Erfahrung in anderen Bereichen außer der Politik, ist ein bisschen toxisch oder ein bisschen herausfordernd, um wirklich anzugeben, was sind die Probleme, was sind die Herausforderungen.

28:50 Und wenn man sich zum Beispiel anschaut, wir haben acht Millionen Einwohner, also wir sind so groß wie Bayern, wir haben neun Bundesländer, wir haben die Sozialpartner, wir haben dann ausgegliederte Organisationen, haben Bünde und so weiter und so fort. Und meines Erachtens, viele Köche versalzen die Suppe.

29:11 Und da ist halt schwierig, dann irgendwie auf einen gemeinsamen Nenner zu kommen. Aber es gibt sie, also es gibt Personen in der Verwaltung in der österreichischen, auch Politikerinnen, die das Thema sehr ernst nehmen. Aber diese sehr komplexe Verwaltung und Politiklandschaft in Österreich ist es halt auch relativ schwierig, da etwas zu verändern.

29:30 Ja, weil es ist ja halt, zum einen Steinberger, nur kurz um das abzuschließen, da kommen die größten Namen der Techbranche, versuchen diese Person in ihr Unternehmen zu holen. Und in Österreich merkt das niemand. Also in der Poly. Der Standard hat am Donnerstag, glaube ich, halt am Donnerstag einen Artikel darüber gebracht und am Sonntag war dann Steinberger bei OpenAI.

29:57 Und in der Tipp war er davor, oder? Also das war jetzt Tipp 2 in der Videos.

30:00 Ja, vielleicht kurz davor, ja. Aber es war halt medial nicht und die ganze KI-Branche ist auf den Kopf gestanden. Das ist wirklich ein, glaube ich, ein gutes Bild, wie Österreich oder der deutsche Sprachraum per se mit dem Thema KI umgeht.

30:15 Was dann natürlich auch die Startup-Branche ist, nicht wahlentscheidend. Also das ist, also wenn man sich zum Beispiel in Zielgruppen denkt, ja. Und das ist natürlich auch, warum Startups dann sehr oft oder über diese Innovationsbranche aufgrund der Grundgesamtheit sehr oft unterrepräsentiert sind. Aber das klingt ganz banal.

30:33 Also gibt es eher so eine Bewusstseinsfrage, dass man wirklich dieses Problemverständnis hat, was ist jetzt wirklich essentiell, um was zu verändern. Und das merkt man ja auch bei sehr vielen abseits dieser Technologie, Debatte in der Bildungsreform, also die ganze Richtung Reformpartnerschaft, wie reformieren wir unseren Staat, wie das sind ja alles so Sachen, was sich zur Zeit zeigt, da reibt sich sehr stark und da kommt man nicht wirklich auf einen gemeinsamen Nine.

30:59 Jetzt hat man ja in Österreich, man sieht die Geschwindigkeit von KI, letztes Jahr, Gen AI total verlangsamt zum heutigen Status. Also wenn man sich gestern Opus 4. 4.7, ja. Es entwickelt sich extrem schnell und wenn man eines über den Staat sagen kann, erst langsam. Das hat sich jetzt auch durchs Gespräch.

31:24 Wie will ein Staat dann zukünftig überleben, wenn eine Technologie so signifikant schneller ist?

31:30 Der Staat ist immer, also aufgrund der Institutionen wird immer bestehen. Also, ich glaube, ich möchte jetzt nicht so sehr eine Staatstheorie ab, aber dass er von Technologie überholt wird, das ist unmöglich. Oder meines Erachtens jetzt sind. Die Frage ist nur, wie wir oder der Staat Technologien nützt, um serviceorientierter zu agieren.

31:54 Ein gutes Beispiel, weil wir, wir haben letztern eine Kiko-Veranstaltung für ein Forschungsprojekt gehabt mit dem European Forum Alpbach und mit dem Europäischen Parlament, mit der Vertretung in Österreich auf der FH Wiener Neustadt. Weil meine Organisation, die FH Wiener Neustadt, und RunLabs und JEP war ein Forschungsprojekt zum Thema Demokratiebildung bauen.

32:16 Also wir entwickeln gerade ein Spiel, wo junge Menschen in Rollen schlüpfen können und verstehen lernen, wie politische Entscheidungen zu tragen kommt. Und das ist natürlich auch aus bildungspolitischer Perspektive eine Möglichkeit, wie können wir Bildungstools verwenden, um unseren Jugendlichen, unseren jungen Menschen Wissen anders zu vermitteln.

32:39 Weil du hast ja auch in Österreich die Herausforderung, einen Lehrermangel, sehr großer Anteil an ausgefallenen Stunden. Und wie können wir bei dieser sehr schnelllebigen Zeit Lehrerinnen und Lehrern Tools an die Hand geben, die ihnen bei der Wissensvermittlung unterstützen? Und da merkt er, ja, und da ist halt auch die Frage, inwieweit die Verwaltung oder auch das Ministerium darüber nachdenken.

33:08 Also es gibt jetzt eher einen Anstoß auch vom Bildungsminister, da KI in die Schulen zu bringen, aber ich glaube, da braucht es noch eine generelle Debatte darüber. Nicht Debatte eigentlich de facto, wie können wir Staat-Start-ups und Innovationsbranche auf den Tisch holen und sagt, okay, was sind unsere Probleme und wie können wir Technologie einsetzen.

33:27 Wie würde deine ideale Lösung für Bildung mit KI aussehen, beispielsweise?

33:32 Also ideale Lösung würde ich jetzt nicht sagen, aber zum Beispiel, wenn ich mich als Beispiel herannehme oder was wir auch entwickeln, wenn man zum Beispiel die demografische oder auch sozioökonomische Lage von Schülerinnen anschaut, zeigt es sehr Unterschiede. Also Personen aus sozioökonomisch schlechter gestellten Haushalten haben nicht den gleichen Bildungserfolg, wenn man aus Besseren kommt.

33:57 Es wird schon sehr viel ausgeglichener in den letzten Jahre, aber es ist immer noch eine gewisse Ungleichheit. Und wenn wir die Möglichkeit haben, mit Technologie Lerninhalte zu personalisieren, dass du zum Beispiel an anderen Mathematikaufgaben kriegst als ich, weil ich anders lerne als du, ist ja das ja Wahnsinn.

34:13 Also das ist dieses Thema Individualisieren und trotzdem hat man noch den Lehrer als Hauptakteur im Klassenzimmer. Aber dass ich sage, Tools geben uns die Möglichkeit, Lerninhalte zu personalisieren. Also das finde ich zum Beispiel eine der Möglichkeiten, die wahnsinnig spannend, herausfordernd, aber glaube ich auch ein Teil der Lösung sein könnten.

34:34 Jetzt waren wir beim Start, jetzt sind wir in der Bildung.

34:38 Was ist das nächste?

34:41 Was ist in dieser, man sieht halt, was es sehr gut unterstreicht, KIs überall hineinzudenken und wahrscheinlich auch nicht mehr wegzudenken. Und du sagst auch, Organisationen werden kleiner. Und gleichzeitig ist ja nach wie vor das Problem der Halluzination von KIs. Also ich glaube, im Best Case sind es jetzt, dass nur jede zehnte Antwort falsch ist von Google Gemini.

35:05 Da muss man, also das kommt ja auch darauf an, also Large Language Models sind Transformer-Modelle. Also sie sprich, sie berechnen immer den nächsten Token auf einem statistischen Modell. Das heißt, also wenn es in den Trainingsdaten vorhanden ist und ich dir die Frage stelle, also du bist der ChatGPT, der Toaster toastet, würdest du sagen, der Toaster toastet?

35:29 Ich würde das nicht sagen, weil Toaster toastet für sich für mich sprachlich falsch anhört.

35:34 Aber der Toaster toastet Toast. Also wenn man so ein Rätsel denkt. Und wenn diese Information nicht in den Trainingsdaten vorhanden ist, ja, oder zum Beispiel der Toast, weil ich aber Zeit lang in Kanada gelebt, da toastet der Toaster Waffeln. Und es wird eine Waffel sagen, weil das ist die nächstwahrscheinlichere Antwort.

35:53 Und man kann durch vernünftiges Prompting und auch durch Kontextinformationen, die ich mitgebe, die Halluzination schon sehr stark reduzieren. Also die größten Hebel, die ich habe, um einen zufriedenstellenden Output zu generieren, ist ein Prompt und die Kontextinformation. Und natürlich auch hat man immer noch eine gewisse Wahrscheinlichkeit von Halluzination, aber sehr reduziert in das menschliche Auge, was da drüber schaut.

36:18 Und da kann man schon relativ viel umsetzen. Also The Human in the Loop wird bis auf weiteres auch. Ja, schon, also es kommt da immer auf die Aufgabe drauf an. Bei gewissen Themen, wo man sagt, okay, da ist die Wahrscheinlichkeit relativ gering oder man kann das Risiko nehmen, wenn ein gewisses Element im Text nicht passt, das kann ich verkraften.

36:39 Dann ist es okay, aber zum Beispiel bei wirklich, zum Beispiel dieser Agenten, der halt PowerPoint-Präsentationen für einen Kunden baut, der muss schon nochmal rüber schauen, bevor er das dann zeigt, ob dann wirklich alles richtig dargestellt und formuliert ist. Aber ja, das wird in den nächsten Monaten immer noch so bleiben, weil wir sind weit davor entfernt, jetzt wirklich diese allumfassend AGI zu haben.

37:12 Weil einfach, ich glaube, Transformer-Modelle einfach nicht die richtige technische Basis dafür sind. Was wäre dann aus deiner Basis? Das kann ich, das ist sehr schwer zu beantworten und das muss ich zugeben, das kann ich nicht beantworten, weil das ist das, ja, also es gibt ja die schlauesten Köpfe im Silicon Valley zerbrechen sich darüber in den Kopf, was die richtige Basis wäre.

37:33 Und das wäre, glaube ich, ein bisschen zu anmaßend, wenn ich, um da ein bisschen auszuweichen, das weiterzuschieben.

37:40 Das zweite populäre Modell, was ja jetzt noch nicht so weit ist, ist dieses World-Modell. Also, dass man eben nicht von Transformer mit der Datenmenge arbeitet. Hast du damit auch Erfahrung schon gemacht?

37:50 Nein, das ist etwas, was wir im Unternehmen, also natürlich gelesen darüber, und natürlich haben mit Expertinnen und Experten darüber gesprochen, aber in meinem täglichen spielt das noch keine Rolle, weil ich herausfordernd ist, aber wenn wir zum Beispiel wirklich sagen, die AI-Adapture ist noch so gering, dass es eher darum geht, wie kann ich eine Basisgrundlage von künstlicher Intelligenz im Unternehmen schaffen, bevor ich dann überhaupt auf diese sehr, sehr großen Themen komme.

38:19 Also ich glaube, dass sie wirklich einmal die Basis schaffen, das ist mein Schwerpunkt.

38:24 Ist diese Angst vor KI, weil vor allem wenn man jetzt mit Freunden in der Öffentlichkeit Leuten zuhört, etc. pp. Gibt es immer eine Angst vor KI, dass sie auslöscht, dass sie Jobs wegnimmt?

38:38 Angst ist generell ein ist egal, ob das ist KI oder sonst ist immer eine schlechte Ausgangsbasis, um sich ein Thema zu entwickeln, weil Angst verschließt mich, Angst macht mich starr. Es braucht eher Offenheit, ja. Weil was ich sehe, es werden nicht Personen durch KI ersetzt, sondern ersetzen ist auch das falsche Wort, weil wir sind meines Erachtens im großen Umfang noch weit davon entfernt, sondern eher die Frage ist, wie kann ich KI in meiner täglichen Arbeit einsetzen, weil das macht mich viel besser für den zukünftigen Arbeitsmarkt, als wie wenn ich mich dem ganzen Thema verschließe.

39:18 Aber Angst ist immer für alles, also zum Beispiel meine Angst vor dem Gründen, wo am Anfang hat mir auch gehemmt. Also es ist egal, um was es geht, Angst ist immer ein sehr schlechter Wegbegleiter.

39:30 Aber kann das auch mitunter ein Grund sein, warum Organisationen ein bisschen verlangsamt, speziell die Öffentlichkeit?

39:38 Ja, sicher. Also man muss ja immer darüber nachdenken, was passiert mit meinen Daten, was passiert mit meinen Mitarbeitern, mit meinen Arbeitsabläufen. Und da muss man sich ja wirklich darüber Gedanken machen, wie arbeiten wir. Und das hat natürlich auch ein Angsthemmnis und natürlich, also wir arbeiten ja, also es ist nicht so, dass man sagt, man hat jetzt etlich viel Zeit für so Transformationsprozesse, das im Unternehmensalltag zu integrieren, ist natürlich eine Herausforderung.

40:08 Also das ist natürlich, was auch Zeit und Geduld kostet. Und ja, gewisse Personen sind Technologieverschlossener. Und das ist, glaube ich, auch wichtig, wie kann man diese Personen dann stückweise auf die Reise mitnehmen.

40:24 Ja, ich glaube halt, eins der großen Probleme ist ja, glaube ich, dieses, wir haben Personen in der Öffentlichkeit, Tech-CEOs, die gerne ganz große Versprechungen machen, sei es halt heute in der Früh, Elon Musk kommt wieder, dass keiner mehr arbeiten muss und wir brauchen auch.

40:41 Aber Entschuldige, aber die müssen ja irgendwie ihre Investoren zufriedenstellen. Also da wird ja Milliarden reingebuttert und das muss ja, das ist ja glaube ich ein bisschen Marketing-Schmäh, man muss ja diese Investoren irgendwie zufriedenstellen. Und dann muss das halt dann irgendwie so argumentiert werden, um diese enormen Summen, die investiert werden, zu rechtfertigen.

41:04 Also das, was sie im Altmann zu Beginn das mit dem bedingungslosen Grundeinkommen brauchen wir jetzt, aber das ist halt, ja, wenn man sich dann anschaut, wie ChatGPT jetzt sich in den letzten Monaten so eher negativ entwickelt hat, ja.

41:18 Teilweise finden sie nicht die Airs in dem Wort Strawberry. Ja, aber das ist der Prompt Wolf.

41:24 Es gibt auch ein Kollege von mir gepostet und dann habe ich einen Prompt geschickt, der die Aufgabe löst. Weil das Ding ist, der Prompt, KI is sehr schlecht mit solchen Zählaufgaben, weil das auf statistisches Modell beruht. Und wie kann ich durch einen Prompt entweder Tools aufrufen im Hintergrund, also ein Function Calling machen, der diese Aufgabe löst, wenn zum Beispiel eher da ein Bytenskript dafür viel besser geeignet wäre, diese Berechnung zu machen als jetzt KI.

41:57 Und das kommt immer darauf an, wie ich das verwende, weil ein Fool with a tool ist still a fool.

42:03 Das ist, glaube ich, ein schönes Schlusswort. Eine letzte Frage lassen wir noch: Was wird KI in zehn Jahren nicht können?

42:12 Ich habe mir über diese Frage Gedanken gemacht und ich kann es ihnen, ich möchte ihm das Knicht können. Also ich glaube, das Thema Emotionen, Beziehungsaufbau ist jetzt schon, also sie macht den Anschein, weil sie ja sehr stark auch im Thema für sehr viele Personen als persönlicher Coach, Psychiater, Psychologe genutzt wird, aber jetzt keine Emotionen zeigen kann, das geht nicht.

42:43 Aber ich tue mir sehr schwer mit der Aufgabe, weil es so weit weg ist, wenn man anschaut, was die letzten drei Jahre passiert ist, kann meines Erachtens sehr, sehr viel möglich sein. Und ich finde, das macht das Ganze eher super interessant, dass ich nicht weiß, was in zehn Jahren passiert.

43:01 Also irgendwas muss sagen.

43:04 Irgendwas muss sagen. Irgendwas muss sein, das müssen, das ist immer so eine Frage. Also ich glaube natürlich, die menschliche emotionale Komponente wird es nicht ersetzen können. Also dieses was anderes. Also das merkt man ja in einer Zusammenarbeit, hat man, glaube ich, nach Corona gemerkt, wie wichtig menschliche Interaktion ist.

43:28 Und ich glaube, die menschliche Beziehung, wie wichtig der für uns als Menschen ist, das wird KE meines Erachtens nicht ersetzen können. Matthias, vielen Dank. Danke für die Einladung.