Kritische Infrastruktur kann man essen (mit Christian Müller und Stefan Richter)

00:00:02: Guten Tag und herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe von Tech, KI und Schmetterlinge, dem Podcast von mir, Sascha Lobo und Schwarz Digits, dem Digitalarm der Schwarzgruppe.

00:00:19: Für das Thema heute muss ich einen kleinen Ausflug machen, einen kleinen Bogen beschreiben.

00:00:26: Ich weiß nicht, wer von euch im Publikum das kennt, aber es gibt eine Art Internet-Meme, das nennt sich Cute-Date-Idea.

00:00:35: Das sind also für ein allererstes Date, wo man jemanden kennenlernt, ganz süße Ideen.

00:00:40: Und das funktioniert häufig so, dass in irgendwelchen Communities solche Date-Ideas... rausgeballert werden und dann kommt die Community und bewertet das.

00:00:48: Sagt also, ja, das ist eine super Idee.

00:00:50: Auf einer Skala von eins bis zehn ist das eine klare zehn.

00:00:53: Und ganz oben die besten Bewertungen in der Regel so was wie Fragen, als was möchtest du wieder geboren werden?

00:01:01: oder solche Geschichten, wo man sofort in eine ganz ernsthafte Konversation einsteigt, ohne dass es einem zu nahe gehen muss.

00:01:07: Das sind also mit die besten Ideen, wenn die Community das bewertet.

00:01:11: Ganz, ganz unten.

00:01:12: Also ... Wahrscheinlich die schlechteste denkbare Idee für das Gespräch bei einem ersten Date wäre jetzt meine persönliche Haltung ein Gespräch über wahren Wirtschaftssysteme.

00:01:23: Und ich möchte damit gar nicht wahren Wirtschaftssysteme irgendwie abwärten, aber wenn man so irgendwo lang geht und so drüber nachdenkt, was eine interessante Unterhaltung wäre, dann gibt es halt nicht überragend viele Leute, die wahren Wirtschaftssysteme in ihren Top Ten haben.

00:01:38: Jedenfalls noch.

00:01:40: Das heißt automatisch auch, kann man einen Podcast-Thema finden, was sich auf den ersten Blick sperriger anfühlt, vielleicht nicht?

00:01:50: Natürlich gibt es ein großes Aber, sonst würden wir hier nicht ein Podcast über wahren Wirtschaftssysteme machen.

00:01:54: Und das erste Aber besteht aus den beiden Gästen, die ich eingeladen habe.

00:01:59: zu diesem Thema Waren Wirtschaftssysteme und dem Oberbegriff, quasi dem Titel des Podcasts, der heißt nämlich kritische Infrastruktur kann man.

00:02:10: Eingeladen habe ich Christian Müller und Stefan Richter.

00:02:13: Hallo!

00:02:14: Wollt ihr euch einfach kurz selbst vorstellen?

00:02:16: Christian Müller, mein Name, bin in der Schwarz-Gruppe seit zwanzig Jahren, was eine lange Zeit ist.

00:02:21: Ich sage jetzt nicht, dass ich einen Handel mit der Muttermilch aufgenommen habe, aber zumindest mal schon länger dabei.

00:02:26: Und bin aktuell verantwortlich für die Schwarz-Digits als Kossi um den Rolf Schumann, den ihr auch kennt, glaube ich, der erste Portgasse in der Runde mit dem Rolf zusammengemacht.

00:02:35: Und meine Parallelfunktion ist noch der Gruppen-CIO zu sein.

00:02:39: Von daher IT mein Metier und ich finde das Thema Warnwirtschaft sehr sexy.

00:02:45: Ja, hallo, ich bin Stefan Richter.

00:02:46: Ich habe in den Jahr three und achtzig angefangen zu programmieren, als das noch niemand gemacht hat, vielleicht auch sehr wenige.

00:02:51: Das war so Beginn der Personal-Computer-Revolution.

00:02:53: Ich habe dann achtundneutzig meine Firma Freitagcom Technologies gegründet.

00:02:58: So am Beginn der Internetrevolution, zumindest in Deutschland und habe selber Informatik und Systemanalyse studiert, macht das also mein ganzes Leben.

00:03:05: Ja, das ist, ich bin jetzt quasi Gründer, CEO und Head of Engineering von Freitagcom.

00:03:11: Ja, wir sind angetreten gemeinsam mit den Kollegen.

00:03:15: von Lilo und Schwarz Digits dieses Wandwirtschaftssystem, was über dreißig Jahre alt ist, komplett neu zu entwickeln und es im laufenden Betriebsschrittweise zu ersetzen, bis es komplett in der Cloud läuft, aufs Decket läuft und ohne Ausfall und in der geplanten Zeit umgesetzt wird.

00:03:33: Und wir sind sehr gut on track.

00:03:36: Die Methodik, die die Freiheit Kollegen an den Tag legen und womit sie ihren jahrelangen Erfolg, wo der Erfolg darauf fußt, ist das Thema, wie sie entwickeln anders.

00:03:45: Sie gehen anders an große Projekte ran und schneiden den vier besagten Elefanten in viele kleine Scheiben.

00:03:52: Und das ist wichtig, um ein System, was nicht stillstehend darf, und zwar nie, so am lebenden Objekt neu zu entwickeln und auf neue Füße zu stellen, haben wir gesagt, wir wollen uns noch Hau mit dazunehmen, aber noch heißt nicht, bewusst nicht.

00:04:05: Die Freiheit, Kollegen, haben die Freiheit, dass sie es machen.

00:04:08: Nein, das ist bewusst nicht so.

00:04:09: Wir sind zusammen in Teams unterwegs und entwickeln das zusammen, um da auch ein Stück weit von beiden Seiten zu profitieren.

00:04:14: Ihr könnt Probleme at scale lösen, was wir, die wir gut erzeugen können.

00:04:18: Wir lösen auch logischerweise viele gute Dinge at scale, logischerweise.

00:04:23: Aber auch für uns, wir wollen die Arbeitsweise übernehmen.

00:04:26: Wir wollen das, was die Freiheit ausgezeichnet und wofür sie stehen, das intern übernehmen in die Entwicklungslandschaft.

00:04:34: Probleme erzeugen.

00:04:35: Da kannst du gerne auch noch mal mit Familienmitgliedern von mir sprechen, die das wahnsinnig gut beherrschen.

00:04:39: Ich möchte hier nicht ins Detail gehen.

00:04:41: Aber genau diese Herangehensweise, dass man, das ist, glaube ich, typisch das einundzwanzigste Jahrhundert, dass man ein System hat, das x Jahre alt, in diesem Fall, dreißig Jahre alt ist und plötzlich merkt auch krass, wir haben von Geopolitischen Situationen über neue technologische Anwendungen bis hin zu Chancen in Zukunft zwischen KI und Quantum Computing, haben wir eine Vielzahl von Herausforderungen und wir müssen jetzt sofort etwas ändern.

00:05:05: Und wir haben eben nicht den Luxus zu sagen, cool, wir machen jetzt über die Feiertage mal den Laden dicht und sammeln uns ein bisschen und gucken dann, wie man das ganze Ding neu aufsetzen kann.

00:05:12: Und das ist das, was ihr gerade tut und das ist der Grund, warum ihr hier sitzt.

00:05:15: Jetzt weiß ich endlich die Antwort auf meine eigene Frage.

00:05:18: Ihr baut etwas zusammen im laufenden Betrieb, was den Erfolg Bordernissen des einundzwanzigsten Jahrhunderts und zwar jetzt nicht nur genau jetzt, sondern auch noch in drei oder fünf Jahren irgendwie Genüge leisten kann und das auch noch am laufenden Herzen dem wahren Wirtschaftssystem von Lidl, wo ich sagen würde, das ist jetzt in Deutschland nicht unbedingt das kleinste wahren Wirtschaftssystem.

00:05:39: Genau und warum können wir so ein großes System zusammenbauen?

00:05:43: Wir sehen uns ein bisschen so als die hohe Priester der Effizienz.

00:05:45: Wir versuchen alles mit möglichst einfach zu machen, mit möglichst wenig Mitteln, mit möglichst wenig Leuten, weil das die Erfolgswahrscheinlichkeit erhöht.

00:05:54: Und das haben wir optimiert über Jahrzehnte jetzt diese Fähigkeit.

00:05:58: Und da sind wir sehr stolz darauf, dass wir das mit euch zusammenbauen.

00:06:02: Waren Wirtschaftsystem, ich habe das so fast, könnte man sagen, abwertend am Anfang so reingedroppt war natürlich Absicht, denn wir haben in aller jüngster Zeit ganz gut spüren können und nachvollziehen können, warum dieses Thema nicht nur groß ist, sondern eigentlich auch alle interessieren könnte.

00:06:16: Wir haben zum Beispiel in den letzten Monaten das große bestimmte Überthema weltpolitisch gehabt, die Zölle von Trump.

00:06:25: Also Donald Trump denkt sich absurde Zölle aus und schießt damit im Prinzip gegen praktisch alle anderen Länder, kann also die Weltwirtschaft insgesamt die Länder, egal wie groß sie auch sein mögen, unter Druck setzen.

00:06:38: Und die Übersetzung davon, warum man das überhaupt kann, ist, weil Handel die Welt bestimmt.

00:06:42: Dieses ganze Getöse rund um Zölle führt einfach direkt in die Erkenntnis, Handel ist die Essenz von dem, was Weltwirtschaft ausmacht, ist die Essenz der Globalisierung.

00:06:52: Und waren Wirtschaftssysteme nun sind im Prinzip das Betriebssystem des Handels und damit auch der Globalisierung.

00:06:59: Das heißt, was eigentlich war ein Wirtschaftssystem bedeutet, man muss auch sagen, diese deutsche Formulierung hört sich schon maximal sperrig und kartonghaft an.

00:07:06: Was eigentlich dahinter steht, ist, dass unser gesamtes Leben organisiert ist auf eine Weise, wo im Hintergrund wir alle am Tag hunderte Male Kontakt haben mit verschiedenen Bereichen von War ein Wirtschaftssystem.

00:07:21: Und das Ganze führt dann auch noch.

00:07:22: Christian, das möchte ich so als ersten großen Punkt mit dir besprechen.

00:07:27: Tief in die kritische Infrastruktur.

00:07:30: Das ist richtig.

00:07:32: Kritische Infrastruktur.

00:07:33: Wo wir es am eigenen Leib gespürt haben, war die Corona-Zeit.

00:07:38: Warum haben wir es da gespürt?

00:07:39: Ihr kennt das ganze Thema Ausgangssperre, man kann sich nicht frei bewegen, man muss zu einzeln zum Einkauf gehen.

00:07:45: Man hat sich überlegt, wo geht man hin?

00:07:46: Man gab nicht die richtigen Waren zum richtigen Zeitpunkt an der Stelle, wo man zum Einkaufen war.

00:07:52: Und ihr stellt euch vor, ihr wollt einkaufen gehen und die Ware, die ihr haben wollt, eure Grundnahrungsmittel sind nicht verfügbar, weil die wahren Wirtschaft nicht funktioniert hat, weil die Kette nicht funktioniert hat.

00:08:02: Und deswegen sehen wir es sehr stark als kritisch an.

00:08:05: Stellt euch vor, ihr findet nicht das richtige Produkt zur richtigen Zeit.

00:08:08: habt aber den Bedarf dafür.

00:08:11: Und dann haben wir ein Riesenproblem, wenn wir ein Problem in der Kette haben.

00:08:14: Und das kann einmal systematisch sein, aber auch, wie du gerade beschrieben hast, in der globalen Kette.

00:08:19: Kritische Infrastruktur ist so ein stehender Begriff für diejenigen, die da vielleicht nicht jeden Tag drauf schauen.

00:08:24: Kritische Infrastruktur ist all das, was funktionieren muss, weil sonst das ganze Land implodiert mehr oder weniger.

00:08:28: Er ist vielleicht ein bisschen drastisch ausgedrückt, aber wir haben Stichwort Pandemie.

00:08:33: Christian hast du gesagt, er sowieso schon währenddessen ein ganz gutes Gefühl dafür bekommen, was passiert, wenn so eine Lieferkette halt nicht mehr so wahnsinnig gut funktioniert, wenn Logistik offenbar nicht mehr auf der Höhe der Zeit ist oder wenn aus irgendwelchen Gründen, die man schwer rausfinden kann.

00:08:48: in vielen Fällen sogar, halt kein Klopapier zu kaufen ist.

00:08:52: Das war eigentlich heute so als Gag benutzt.

00:08:55: Damals hat sich das gar nicht angefühlt wie ein Gag.

00:08:58: sondern war ein ziemlich deutliches Zeichen, wie wichtig Warnwirtschaftssysteme sein können, Stefan.

00:09:02: Ja, ich finde, wie du schon sagst, das Wort Warnwirtschaftssystem ist natürlich so ein typisch deutsches Wort, wenn man so mehrere Worte aneinander konkateniert und ein riesiges Neues entsteht, was eigentlich dann nicht so sexy klingt.

00:09:12: Aber was eigentlich interessant ist an der Sache ist, dass eigentlich das Herz von Lidl ist, die Software.

00:09:16: Und wenn man sich das vorstellt, wenn man selber einen Kaufmannsladen aufmachen würde und man muss einen Regal voll machen mit Lebensmitteln und Gemüse hinstellen, dann fährt man als, ich bin selber noch großgefunden, in der Zeit, wo es so kleine Kaufmannsläden gab.

00:09:29: Die sind selber zum Großmarkt gefahren, haben das eingekauft und so weiter.

00:09:33: So wie ich das aber plötzlich für, wie viel habt ihr?

00:09:35: Fünfzehntausend Stores.

00:09:36: Vierzehntausend, ja.

00:09:37: Vierzehntausend Stores, dreißig Länder.

00:09:39: Ja.

00:09:40: Zweiundachzig Warehouses, das ist ja auch immer, das ist ein riesiges System.

00:09:44: Und diese Software ist halt ... über dreißig Jahre gewachsen, um quasi den Kern von dem, warum Lidl der beste Discounter der Welt ist, das wirklich zu unterstützen.

00:09:55: Und das Interessante an so einer Sache ist eigentlich, wie man sowas organisieren kann, wie man so eine große Gruppe von Menschen organisieren kann.

00:10:02: Natürlich heute nur noch Software gestützt bei der Größe.

00:10:04: Das würde ohne Software ja gar nicht mehr gehen.

00:10:07: Und das ist eigentlich das Interessante an so einem Ding.

00:10:10: Der Weg geht in die Cloud.

00:10:11: Das ist ein Thema.

00:10:12: Und der Weg wird in der Cloud weiterhin beschritten.

00:10:14: Erst recht, wenn man so global unterwegs ist wie wir.

00:10:18: Deswegen haben wir entschieden, uns eine eigene Cloud zuzulegen.

00:10:22: Und zuzulegen hat sich an, wie wir kaufen.

00:10:23: Nein, wir entwickeln selbst.

00:10:25: Und das ist ein Thema, da muss man mutig genug sein, den Weg zu gehen.

00:10:29: Und den Weg sind für uns gegangen, weil wir gesagt haben, wir wollen eine eigene Cloud namens Deckett selbst entwickeln.

00:10:34: Für uns, für unseren eigenen Bedarf und wir reden bewusst im Unternehmen.

00:10:39: Idiom Dogfood.

00:10:40: Das heißt, wir wollen es selbst nutzen, das bei die intrinsische Motivation selbst zu entwickeln.

00:10:45: Komplett Open Source.

00:10:46: Und sind jetzt soweit, dass wir alle internen neuen Produkte und neue Projekte bei uns auf der eigenen Cloud, Cloud-Nete von neu entwickeln und selbst betreiben.

00:10:56: Weil wir uns selber trauen.

00:10:57: Hält es uns eigentlich, apropos für ein Zufall, dass mit Amazon ein sehr großer Händler die Cloud mitdefiniert hat und dass ihr jetzt als sehr großer Händler anfängt, die Cloud in einer Größenordnung wie beim Hyperscaler zu betreiben.

00:11:15: Ist das ein Zufall, dass das aus dem Handel kommt?

00:11:18: Das weiß ich nicht, es könnten auch andere Große nehmen für sich selbst entwickeln und selbst betreiben.

00:11:23: Ich glaube, es ist ein Zufall, wirklich ein Zufall, aber wir haben für uns entschieden, weil wir so kritische Daten haben.

00:11:28: Im Sinne von Handel, wir haben das Thema Supply Chain und das Thema Daten wird den Unterschied machen, das wir gesagt haben, wir wollen.

00:11:36: die Transaktionsdaten, die wir mit unseren Kunden haben, auch selbst im Unternehmen haben, aber auch mit unseren Partnern haben, dass wir die auf unser eingeklaut Hofsten wollen.

00:11:43: Weil das Spruch ist nicht umsonst da, die Daten sind das Öl des XXI Jahrhunderts.

00:11:47: Das ist wirklich so, das Thema Daten und darauf aufsetzender KI wird den Unterschied machen.

00:11:53: Das heißt, es kann ein Zufall sein, wir sind auf jeden Fall die Weg gegangen und wir haben bewusst entschieden, Wir wollen nicht den Amazon Weg gehen, sondern wir sagen grundsätzlich, wir wollen es erst mal für uns selbst nutzen.

00:12:03: Und wir haben keine Überkapazität verkauft, sondern wir nutzen es für uns selbst.

00:12:07: Uns sind jetzt im schwarz Ökosystem unterwegs und haben gesagt, Mensch, wir haben viele Partner in dem deutschen Mittelstand, aber auch europäischen Mittelstand, die einen Cloudweg suchen.

00:12:17: Und da bieten wir unsere Cloudlösung logischerweise an für unsere Partner bei auch am externen Markt, wo wir sagen, Wir nehmen die Regeln, die uns der EU und die Deutschland auferlegt haben, ernst und haben ein Produkt entwickelt, was in diese Regeln genau passt.

00:12:30: Und das Interessante ist ja, wir haben den Firmen das gemacht, bevor es Cloud System von Amazon, Google und so weiter gab.

00:12:35: Große Firmen haben ja Datacenter gebaut.

00:12:38: Der Unterschied ist nur, wie Software in diesen Datacentern installiert wurde.

00:12:42: Heute ein Cloud Datacenter bedeutet, ich kann hunderttausend Maschinen oder tausend von Maschinen, wie einen Computer behandeln.

00:12:49: Das ist eigentlich der Unterschied, den Google gemacht hat.

00:12:51: Und das hat dann aber in Europa erstmal keiner nachgebaut.

00:12:54: Und das macht ihr jetzt.

00:12:55: Und das ist total beeindruckend auch, gerade in dem Moment einzusteigen, wo die anderen alle schon das Google macht, das über zwanzig Jahre schon und so weiter.

00:13:02: So da jetzt einzusteigen.

00:13:03: Klar, man kann jetzt auch, weil es viele Open Source Sachen gibt, auch bestimmte Shortcuts nutzen, die früher Google und so nicht zur Verfügung hatte.

00:13:09: Das heißt, man kann auch da jetzt einsteigen noch.

00:13:11: Aber man muss schon So ein Willen und so eine Fähigkeit haben wie ihr, solche großen, ihr seid Größe gewohnt, ihr habt keine Angst davor, sowas auch anzugehen.

00:13:21: und das ist auch, ja.

00:13:23: Du brauchst weniger Unternehmen, ich würde das so zutrauen.

00:13:24: Du brauchst

00:13:25: recht, du brauchst eine kritische Masse.

00:13:26: und deswegen sagen wir intern reden wir über Idio und Dogfood.

00:13:29: Wir haben eine kritische Masse.

00:13:30: mit knapp sechshunderttausend Mitarbeitern in der Gruppe, die wir Unternehmen haben, haben wir dem Patienten nun im eigenen Haus.

00:13:37: Das heißt, wenn wir unsere Cloud bei uns im Unternehmen... positionieren und Lidl und Kaufland alle anderen sparten das Nutzen.

00:13:45: Dann haben wir schon mal einen Unterschied gemacht, weil wir haben den großen Kunden bei unserem eigenen Haus.

00:13:49: Wir haben jetzt einen wahren Wirtschaftssystem sprechen und der Podcast handelt jetzt.

00:13:53: Genau davon kann man nicht verschweigen, dass sich in dieser IT-Sphäre eine ganze Reihe von Punkten verschoben hat.

00:14:01: Also die Technologie hat sich ein bisschen verändert, die Datensituation hat sich ein bisschen verändert.

00:14:06: Es ist halt nicht so, dass man einmal so ein System hat und dann ist es fertig.

00:14:08: Danke schön.

00:14:09: Sondern eigentlich ist immer der nächste Schritt unmittelbar vor der Tür.

00:14:14: Eigentlich muss man das die ganze Zeit weiterentwickeln, damit es auch nur so gut funktioniert, wie man es gewohnt ist.

00:14:20: Das ist richtig.

00:14:21: Stellt euch vor, genau das ist das Thema.

00:14:23: Stellt euch vor, jeder andere Software, gefühlt jeder andere Software, kann man zumindest eine gewisse Zeit pausieren lassen, kann sie anpassen, neu entwickeln und nichts passiert.

00:14:32: Aber bei der Beantwortung ist es komplett anders.

00:14:34: Ich vergleichse immer so stark, weil wenn wir neue Mitarbeiter haben, diskutieren wir über das Thema sehr oft und sagen, Mensch, was heißt das eigentlich in der Dimension?

00:14:40: Mein Beispiel ist immer, ich steig den Flieger von Frankfurt nach New York und tauscht während des Flugs die komplette Board-Software des Flugzeugs aus.

00:14:50: Diese Metapher, die ich ein paar Mal gehört habe, ist dieser Umbau des wahren Wirtschaftssystemen im laufenden Betrieb, so wie ein Herz-OP im fahrenden Krankenwagen.

00:15:00: Ich glaube, da kann man noch ein paar Extreme draufstapeln.

00:15:02: Man könnte sagen, Herz-OP im fahrenden Krankenwagen, während die Chirurgen verbundene Augen haben und mit stumpfen Skype... Also, da könnte man noch ein bisschen extremer machen.

00:15:12: Aber so lustig, dass alles sich anhört, so krass ist halt auch stichwortkritische Infrastruktur.

00:15:18: dass wir in Zeiten leben, wo ein Angriff, ich möchte es gar nicht sagen von wem oder spekulieren, aber gibt es ja unterschiedliche Parteien auf der Welt, wo ein Angriff auf so eine kritische Infrastruktur richtig Schaden verursachen kann.

00:15:31: Dann kann man sich ungefähr ausdenken, was passieren würde, wenn, sagen wir mal, die Lebensmittelversorgung in Westeuropa nicht mehr funktionieren würde.

00:15:40: Ja, man hat natürlich generell heute ein Problem mit, was würde alles ausfallen.

00:15:44: Wenn plötzlich alle Mobiltelefone nicht mehr funktionieren, wäre das sicherlich auch irgendwas, wo wir uns relativ schnell umstellen müssen, damit wir ja klarzukommen.

00:15:51: Interessant finde ich bei diesen Systemen ist, dass eigentlich jede große Firma hat irgendwo so ein System, also bei anderen heißt es dann vielleicht nicht mal ein Wirtschaftssystem, sondern es ist immer irgendwas, was irgendwann mal vor Jahrzehnten die Firma angefangen hat, um ihre Prozesse, die immer größer wurden, zu automatisieren und schlanker zu machen und so weiter.

00:16:08: Das heißt, diese Systeme sind meistens über Jahrzehnte weiterentwickelt worden, gewachsen.

00:16:13: Und jetzt sind wir natürlich auch in einer neuen Zeit.

00:16:14: Die sind in der Zeit gewachsen, wo die Technologie andere war, bei eurem alten Warnwirtschaftssystem, was auch von der Technologie, die vor dreißig Jahren aktuell war, weiterentwickelt worden ist.

00:16:23: Und irgendwann kommt man an einen Punkt, wo man so eine Step-Function hat, wo man was Neues tun muss, weil die Unternehmung größer wird, weil es neue Möglichkeiten gibt, Cloud und so weiter.

00:16:33: und auch andere Release-Zykler.

00:16:35: Wenn wir jetzt Prozesse und das eine der Hauptpunkte auch, warum das Wahnsinnwirtschaftssystem neu gemacht haben ist, dass man schneller Prozesse ändern kann, um schneller auf Veränderungen in der Gesellschaft und im Markt reagieren zu können.

00:16:50: Weil das singulär richtig für das eigene System ist das so, aber wir reden über Supply Chain, das heißt über eine Kette.

00:16:56: Und in der Vergangenheit war es so, jeder hatte sein singuläres System, was verwendet wurde.

00:17:01: Globalisierung hat es uns vorgemacht, diese Systeme wurden miteinander verbunden.

00:17:06: Und tauschen sich miteinander aus, sind auch zum Teil sehr stark miteinander verbunden.

00:17:11: Und ihr kennt das Sprichwort, die Kette ist nur so stark wie das schwächste Glied.

00:17:15: Und jetzt kommt der Punkt, der Angriff, wenn er erfolgen sollte, kommt nicht am Anfang am Ende, sondern an jedem Kettenglied wird versucht.

00:17:21: zu spielen und zu schießen.

00:17:23: Und wenn da ein Kettenlied nicht funktioniert, deswegen Supply Chain, haben wir grundsätzlich ein Problem.

00:17:27: und deswegen genau aus dem Thema kritische Infrastruktur der Punkt.

00:17:30: Wir haben ein Thema, die komplette Kette von Hersteller über Logistik-Transportion zwischendurch, zum Zwischenlager vom Zwischenlager und so weiter und so vor.

00:17:38: Die kennt die Kette.

00:17:39: oder können Sie euch denken die Kette?

00:17:41: Alle Systeme müssen gehartet sein, dass die Kette funktioniert.

00:17:44: Weil wenn die durchbrochen ist, passiert nämlich das.

00:17:46: Die beiden enden, losen Enden passen nicht mehr zusammen.

00:17:49: Und ich habe ein Problem am Ende.

00:17:50: Und das ist das kritische Infrastrukturthema, was du beschrieben hast.

00:17:53: Und du

00:17:53: willst auch über jeden Schritt da in dieser Kette Kontrolle haben.

00:17:55: Du musst volle Kontrolle über alles haben, um es sicher machen zu können.

00:17:58: Ja, du musst,

00:17:58: genau.

00:17:58: Das ist das richtige Wort.

00:17:59: Du musst.

00:18:01: Also, was ihr beschreibt, hört sich jetzt, und ich habe schon ein paar Mal in so wahren Wirtschaftssysteme Veränderungen reingeschaut, hört sich jetzt... wie etwas Extremnontriviales an, vorsichtig gesagt.

00:18:12: Was ist denn eure Perspektive auf diese Entwicklung, in der wir gerade sind?

00:18:16: Wir haben gerade von dem Krankenwagen geredet, in dem die Herz-OP stattfindet, aber wohin fährt der?

00:18:20: Um es mal ganz konkret zu machen.

00:18:22: Der fährt in die Richtung digitaler zu werden.

00:18:24: Wir haben gesagt, also die Kette besteht aus vielen Einzelsystemen und natürlich ist das jeder möchte sein Optimum erreichen und ich rede Optimumsinn von der Kette, aber die Kette hat auch noch mal Absprungspunkte jeweils nach links und nach rechts, wenn man darauf schaut, weil jeder, der dazwischen ein System betreibt, hat dann noch mal wiederum Zulieferer und wiederum Kunden hinten dran und man möchte natürlich alles so weit wie möglich Wheel Time haben, um dann optimierter zu sein.

00:18:48: Kostenoptimation oder Optimierung ist noch das wichtigste Thema.

00:18:51: Zeit, eines der wichtigsten Themen, das ist ein Thema und Digitalisierung.

00:18:54: Deswegen wird das noch verknüpft miteinander werden, das ist die die Upside des Themas Supply Chain und es wird noch fragierter, dass die Downside zum Thema Cyber Security.

00:19:05: Also von da, es wird digitaler, es wird näher an Real-Time kommen und in dem Zuge wird es dann auch immer kritischer, wenn es einen Ausfall gibt.

00:19:15: Das ist auch ganz interessant, Real-Time betrifft einmal die Daten, also in Echtzeit Daten an jedem Ende dieser langen Kette zu haben, möglichst schnell, dass alle die gleiche Situation Awareness haben in der gesamten Kette, das man sofort sieht, wenn irgendwo Engpässe sind.

00:19:28: Aber auch die Software an sich, also bei der WAWI jetzt zum Beispiel, bei der neuen Warnwirtschaftssystem, können wir jeden Tag mindestens eine neue Version ausrollen.

00:19:37: Das heißt, wir können innerhalb von wenigen Stunden reagieren und weltweit in dreißig Länder automatisierende neue Versionen ausrollen.

00:19:44: Und das ist halt auch ein wichtiger Punkt für Sicherheit einerseits.

00:19:49: jeden Tag mehrere neue Versionen haben kann, weil nur so kann man auch Sicherheitspatches ausrollen, weil viele wissen das vielleicht nicht, aber viele von diesen alten Systemen haben ihr Release-Zyklen von sechs Monaten, zwölf Monaten und so weiter.

00:19:59: Das heißt, die Reaktionszeit ist sehr, sehr gering, weil auch die Ketten wie neue Funktionen hinzugefügt werden zu diesem Software-System, sehr, sehr lange sind und darum der Rollout auch entsprechend lang.

00:20:10: Aber wenn ich jetzt sicher halt, ich muss eine Sicherheitsänderung machen, wenn ich die sofort machen halt, dann ist auch das ganze System, wie die Entwicklung arbeitet, ist auch kritisch.

00:20:18: Infrastruktur und muss wie ein Produktionssystem

00:20:20: kraftet.

00:20:21: Ja, der eigentliche kritische, kritische Infrastruktur.

00:20:23: Superkritische Infrastruktur.

00:20:23: Ja, aber

00:20:24: wenn die Entwicklungssysteme nicht laufen, dann kann ich keine Sicherheitsänderung entwickeln, die dann in das Produktionssystem eingespielt wird.

00:20:31: Das muss alles automatisiert sein.

00:20:32: Und wir haben ja regelmäßig mitbekommen in den letzten Jahren, dass plötzlich irgendwo, irgendjemand in einem merkwürdigerweise immer noch benutzten, Open Source Bibliothekssystem von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... von ... ... fahren den Auto irgendetwas zu tun, Operation am Herzen, etwas zu tun, das ist eigentlich inzwischen Pflicht.

00:21:08: Das ist eigentlich essentiell, sonst kannst du gar nicht rechtzeitig reagieren auf diese vielen neuen Bedrohungen in jeder Facette.

00:21:13: Das ist so, aber du musst auch, jetzt sage ich es mal hart, du musst auch, sag mal, brave genug sein, das zu machen, zu wollen.

00:21:20: Deswegen das Beispiel mit dem Flieger.

00:21:21: Ihr wisst, Flugsoftware, Flugzeuge sind alt, das sind seltenes neueste Flugzeuge, man kann prüfen, wie alles der Flieger in dem ich gerade sitze, man erstaunt manchmal selbst, wie alt der Flieger ist.

00:21:31: Und die Software und die Hardware wurde robust gebaut.

00:21:35: Das ist funktioniert.

00:21:36: Das haben wir so gemacht und viele andere, die Warnwirtschaftssysteme gebaut haben, sie haben sie so gebaut, dass sie robust funktionieren.

00:21:42: Und sie funktionieren halt.

00:21:43: Und jetzt anzufangen zu sagen, ich möchte bewusst etwas verändern.

00:21:47: Das bedarf den ersten Schritt.

00:21:49: zu sagen, ich bin mutig genug, das so wirklich zu tun.

00:21:52: Das zu sehen, dass in der Zukunft was anders sein muss, aber auch zu sagen, ich gehe es jetzt an.

00:21:55: Weil wie gesagt, das System muss weiterlaufen.

00:21:58: Und es wird nicht neu entwickelt parallel.

00:21:59: Das kann sich heute fast keiner mehr leisten.

00:22:01: So eine Baust immer am Herzen des Patienten im fahrenden Krankenwagen.

00:22:07: Das ist ja ein Thema, was man nicht nur als Bedrohung, kritische Infrastruktur, Sicherung, Härtung von Prozessen, Rückfallebenen betrachten kann und muss, sondern was man auch als Wahnsinnschancen begreifen muss.

00:22:20: Eigentlich gezwungen ist.

00:22:22: Weil es gibt ein sehr schönes Zitat von Martin Christopher, der ist Professor für Supply Chain, für Lieferketten gewesen, lange Zeit relativ bekannte Personen.

00:22:32: Und der hat gesagt, wir leben inzwischen in einer Zeit, wo der echte Wettbewerb stattfindet zwischen Lieferketten, zwischen Supply Chains und nicht mehr zwischen Unternehmen.

00:22:42: Das bedeutet übersetzt.

00:22:43: Das, was die Essenz, deswegen haben wir voll gesagt, Betriebssystem des Handels, was die Essenz ausmacht, wo findet Wettbewerb statt, ist am Ende so bei Lieferketten, weil die entscheiden über Reaktionsfähigkeit, über Effizienz, auch darüber, wie es funktioniert.

00:22:57: Und das ist im Lebensmittel-Einzelhandel sowieso nicht so, dass man mit gigantischen Margen im vierstelligen Prozentbereich gesegnet ist, sondern da ist jedes Prozenteffizienz im Zweifelmarkt entscheidend.

00:23:08: Und das führt uns dazu, dass wir reaktionsfähig bleiben müssen.

00:23:11: Ich würde gerne mit euch ein Beispiel besprechen, das ist wahrscheinlich noch in den Köpfen der meisten Menschen, wo... sehr schnell klar geworden ist, wie entscheidend eine Lieferkette und Direktionsfähigkeit von einem wahren Wirtschaftssystem sein kann, was Trends angeht.

00:23:25: Die Rede ist natürlich von Dubai-Schokolade.

00:23:28: Und Dubai-Schokolade ist so ein Ding gewesen, da haben irgendwie, so kam es mir nach vor, Leute beschlossen, es ist total klug, für eine Tafel Schokolade mit Pistazien drin, fünfzehn Euro auszugeben.

00:23:40: Ja, irgendwo auf TikTok hat ja immer diesen Trend entwickelt und plötzlich war es so.

00:23:45: Und dann hat gewissermaßen die Lieferkette und die Reaktionsfähigkeit bis in die Produktion rein darüber entschieden, konnte man da teilhaben, konnte ich spontan drei Milliarden Pistazien besorgen und die irgendwie in die Schokolade bringen, was vorher nur vier Leute interessiert hat oder nicht.

00:23:58: Das ist so.

00:23:59: Und dann kommt jetzt zu, du brauchst erst mal die Ware.

00:24:01: Und da fängt das Wahnsinn-Wirtschaftssystem ja an, wo kaufe ich die Ware dafür ein, wenn ich die im Produzent finden sollte.

00:24:06: Und so muss man ja denken.

00:24:09: Ich denke nicht nur, ich kauf es irgendwo an und transportiere es irgendwo hin, sondern die wahren Wirtschaftssysteme und die Supply Chain beginnt ja, wo wird produziert?

00:24:17: Wo gibt es den Lieferanten, der dann die Pistazien in dem Fall anbaut?

00:24:20: Hat der genug Kapazität, wenn ja zur richtigen Qualität?

00:24:23: Und den muss man involvieren.

00:24:24: Das heißt, kann man die Kette komplett zurück nachvollziehen und denken und das ist ein großes Thema.

00:24:29: dass man Rückverfolgbarkeit auch mit bedenken muss.

00:24:31: Und das war bei dem Thema halt weniger ein Thema.

00:24:34: Ich weiß, sondern aber wenn man halt dann global aktiv ist, so wird es eine oder andere Unternehmen wie auch wir, wir brauchen auch Rückverfolgbarkeit und Nachvollziehbarkeit.

00:24:42: Und dann fängt man an, die komplette Kette zurückzudenken.

00:24:45: Und dann braucht man, wie du sagst, auch die Agilität, das in Systemen abbilden zu können, weil man kann sich nicht einfach mal In den Lkw setzen, fährt dann irgendwo hin, kauft mal was ein, packt den Container und fährt dann irgendwo ins Zentralag und verteilt.

00:24:57: Das funktioniert so nicht.

00:24:59: Das finde ich auch so krass gerade bei Lidl und dem Unternehmen der Schadskruppe.

00:25:02: Es ist wirklich alles groß.

00:25:04: Wenn die jetzt Schokolade machen, dann machen die ja nicht tausend Tafeln oder so, sondern die machen... Keine Ahnung.

00:25:11: Millionen Tafeln.

00:25:12: Und wie Pistazien brüht dafür ein Schokolade und wie kriegt das alles zusammen, kriegst du eine Produktion.

00:25:16: Und wer kann überhaupt in der Größe produzieren?

00:25:18: Und das ist total abgefahren, finde ich bei euch.

00:25:20: Wenn man den Scale sieht, dass alles, was ihr macht, ist halt riesen, riesen groß.

00:25:24: Und damit werden selbst einfache Sachen sofort schwierig.

00:25:28: Weil es eigentlich nichts Kleines gibt.

00:25:30: Und selbst kleine Sachen sind schwierig.

00:25:31: Ja, wir

00:25:31: haben Chancen jetzt Scale, aber auch Risiken jetzt Scale.

00:25:33: Ja,

00:25:34: genau.

00:25:34: Das macht am meisten Spaß, wenn euch das alles groß ist.

00:25:36: Was ich besonders gerne mag, ist dadurch natürlich auch kleine Fehler.

00:25:39: Also sofort gigantische Riesenfehler werden.

00:25:41: Also ich meine, okay, das mag ich doch nicht gerne.

00:25:43: Das finde ich ziemlich schwierig.

00:25:46: Aber lasst mich da ein Beispiel machen.

00:25:48: Gerade bei dem Thema Riesenzahlen und kleine Fehler zu großen Themen.

00:25:51: Ein Beispiel, auch wieder ein Beispiel, was ich intern verwende für Mitarbeiter, auch wenn man sich mit IT-Kollegen unterhält, wir kommen manchmal etwas schrullig rüber.

00:26:01: Wir sagen, was heißt dann schrullig?

00:26:02: In dem Fall, ja, wir schauen in der IT auch auf Millisekunden.

00:26:05: Jetzt kann man sagen, Millisekunden, das ist ein Wimmbannschlag, dauert gar nicht lang.

00:26:08: Ein Beispiel, Wenn der Kartenzahlungsprozess pro Kartenzahlung beim Kunden nur zehn Millisekunden länger dauert, ist das für den Kunden nichts.

00:26:18: Aber Milliarden mal zehn Millisekunden sind Personenjahre.

00:26:21: Und das ist ein Kostenthema.

00:26:23: Also wir machen von einem kleinen Thema et scale eine Riesenzahl und müssen damit umgehen.

00:26:28: Und das heißt, wir müssen auch da schauen, dass diese, zum Beispiel war das Thema Kette, dass wir so optimiert unterwegs sind in der kompletten Kette, weil wenn nur jeder dieser Partner in der Kette eine Stunde länger dauert, Dann ist die Kette extrem lang und die Zahl hinten extrem groß.

00:26:42: Also von daher, wenn man global denkt, ein unglaubliches Thema.

00:26:45: Ja, darum genau ist auch die Systeme, die im Supermarkt laufen oder auch in der Supply Chain laufen, um die Ware überhaupt in den Supermarkt zu bekommen.

00:26:53: Jede Millisekunde zählt da mit so vielen Leuten, also über fünfhundertfünfzigtausend Leute, kann man sich vorstellen, wenn die alle einfach nur jeden Tag eine Minute mehr mit den Dingen verbringen.

00:27:03: geht die Effizienz halt mega runter.

00:27:05: Und darum geht es am Ende immer wieder um effizienter sein, um mit der Welthatschritt zu halten, wie sie tickt und auch mit der Größe.

00:27:13: Größe ist nur möglich, wenn man effizienter wird.

00:27:15: Dass

00:27:15: das ja mit dieser Größe kommen, sofort wahnsinnig viele Daten zustande.

00:27:18: Und das ist so ein Einfallstor, da ist nicht nur Effizienz mit dabei, sondern eigentlich auch Zukunftsfähigkeit.

00:27:24: Das Warenwirtschaftssystem, warum ist das das Betriebssystem, weil da wahnsinnig viele Daten anfallen, wenn man die sinnvoll auswertet und sinnvoll schnell auswertet, Da kann man da Erkenntnisse daraus ziehen, die einen unfassbaren Geschäftsvorteil ergeben.

00:27:36: Also, jetzt nicht nur was Dubai-Schokolade.

00:27:39: Ich mag dieses Beispiel wahnsinnig gerne, weil da auch so ein bisschen TikTok-Craze dabei ist.

00:27:43: Da waren ja teilweise Preise, wurden aufgerufen für eine Pistazien-Schokolade.

00:27:49: Aber die eigentliche Erkenntnis dahinter ist, und das ist da für das Dubai-Schokolade ein fantastisches Beispiel, entstehen irgendwo Trends und es entscheidet sich anhand der Geschwindigkeit einer Reaktionsfähigkeit, ob du in der Lage bist, überhaupt an diesem Geschäft zu partizipieren.

00:28:04: Das gilt natürlich für die gesamte Wirtschaft.

00:28:06: Aber gerade im Lebensmittelbereich, FMCG insgesamt, also fast moving consumer goods, die Sachen, die man ständig kauft, da ist es ganz besonders stark so.

00:28:16: Lieblingsbeispiel von dieser Datenauswertung, was waren Wirtschaftssysteme hergeben, das stammt schon aus den neunziger Jahren.

00:28:23: Ich finde das Beispiel wahnsinnig interessant und gut, weil ich ein Mann bin und Kinder habe.

00:28:30: Das stammt von Walmart ist einer der ersten großen Analysen von wahren Wirtschaftssystemen gewesen.

00:28:35: Walmart hat nämlich in den neunzeiger Jahren schon rausgefunden, dass Männer, die nach Feierabend Windeln kaufen, auffallend oft auch gleichzeitig Bier kaufen.

00:28:45: Und seitdem steht in Walmart Filialen, wo überproportional viele Männer nach Feierabend hingehen, das Bier direkt neben den Windeln mit einem entsprechenden Ergebnis, weil bis heute die Umsätze größer sind, was Windeln und Bierhand geht, in den Filialen, wo viele Männer einkaufen.

00:29:02: Also, solche Erkenntnisse, davon gibt's Tausende, davon gibt's Zehntausende, davon entstehen jeden Tag neue, solche Erkenntnisse, die kann man überhaupt nur sinnvoll aufbringen, wenn man so ein wahren Wirtschaftssystem auch richtig aufsetzt.

00:29:14: Richtig, wenn man jetzt richtig aufsetzt, wenn man die Daten speichert.

00:29:18: und nicht wegwürft und den richtigen Algorithmus dafür entwickelt, dass man genau diese Auswirkungen fahren kann.

00:29:23: Und der dritte Punkt nicht zu vergessen, dass man die richtigen Mitarbeit und Skills hat, das auch auszuwerten, die richtigen Schlüsse daraus zu ziehen.

00:29:30: Und ich glaube, das ist ein Riesenthema.

00:29:33: Sehen wir, by the way, genauso.

00:29:34: Wir haben das Thema Lebensmittelverschwendung.

00:29:36: Das heißt, wir können nicht die Filialen vollstellen mit Artikeln, die dann abends nicht mehr gut sind.

00:29:42: Ich sage es mal ultrafrische, ultrafrische.

00:29:43: Dass es ein Beispiel auch vor Augen habt, ist Hackfleisch zum Beispiel.

00:29:47: Hackfleisch ist ein Produkt, was ultrafrisch ist.

00:29:50: Und wo man einen Qualitätsproblem und Hygieneproblem hat, wenn man es mehrere Tage in der Filiale hat.

00:29:54: Von daher hat es auch einen MHD, ein Mindesthaltbarkeitsdatum, was genutzt werden muss und dann auch reglementiert wird.

00:30:01: Das ist ein Thema, wenn man das zu viel hat und dann irgendwie wegschmeißen muss, das heißt abschreiben muss, wird das quasi entsorgt, ist ein Kostenthema.

00:30:09: Und wenn man zu lang liegen lässt, hat man ein Problem mit den Kunden, das was bei uns nicht passiert.

00:30:14: Und das ist ein Thema, wenn ich die Daten auswerte, genau weiß, wann kauft der Kunde optimalerweise Hackfleisch.

00:30:22: Und da kommt natürlich dann das Thema Wetterbeeinflussung, ist es schönes Wetter, barbecue.

00:30:27: Und so weiter.

00:30:27: Also wenn man die Dinge mit Einfließen lässt in die Daten, die man eh gesammelt hat und Real-Term-Daten dazu nimmt oder auch mal Forecast-Daten dazu nimmt, im Sinne von Wetterbeeinflussung, gibt es regionale Feiertage, gibt es Ferien, sind gerade viele im Urlaub und so weiter, das muss man einfließen lassen und dann hat man nochmal einen anderen Einfluss.

00:30:43: Da kann man auch gut vorstellen, dass gerade Hackfleisch deswegen ein gutes Beispiel ist, weil jetzt... Ich glaube nicht die überragende Zahl von Kundinnen und Kunden denkt, ach guck mal das Hackfleisch, vierzehn Tage alt kaufe ich jetzt trotzdem.

00:30:53: Also da gibt es so ganz viele Punkte, wo Kuala S.A.

00:30:55: dahinter steht eine Logistik, die auf mein tägliches Leben Einfluss hat.

00:31:00: In einem unserer letzten Podcasts haben wir bereits Stackit, den Cloud-Anbieter von Schwarz-Didgets vorgestellt.

00:31:06: Entstanden ist das Unternehmen Stackit aus der Idee heraus, eine eigene Cloud für die Nutzung der Unternehmen innerhalb der Schwarzgruppe aufzubauen.

00:31:15: Etablierte Hyperscaler konnten nicht den Grad an Souveränität bieten, wie er für die kritischen Geschäftsbereiche der Unternehmen der Schwarzgruppe nötig ist.

00:31:24: Ihr fragt jetzt vielleicht, warum ein Einzelhändler kritische Geschäftsprozesse hat.

00:31:29: Das ist ganz einfach.

00:31:30: Jeder Lebensmitteleinzelhändler und frische Discounter gehört zur sogenannten kritischen Infrastruktur.

00:31:36: Lebensmittelgeschäfte sind unerlässlich für die Versorgung der Bevölkerung und damit besonders schützenswert.

00:31:43: Da Schwarz-Sidgets durch die Stack-It-Cloud extrem souverän agieren kann und die Cloud in einer Organisation eingesetzt wird, in der mehr als fünfhunderttausend Menschen arbeiten, hat sich der zukünftige europäische Hyperscaler auch bei anderen externen Unternehmen und Organisationen etabliert.

00:32:01: Für Stack-It ist digitale Souveränität kein Schlagwort, sondern ein klarer Anspruch.

00:32:06: Die Cloud-Infrastrukturen bieten jederzeit volle Kontrolle darüber, wo die Daten liegen.

00:32:11: wer sie speichert, verarbeitet oder löscht und wie sie geschützt werden.

00:32:15: Stackit ist nicht nur DSGVO-konform, sondern bietet zudem ein hohes Maß an zusätzlicher Transparenz und Sicherheit, beispielsweise durch BSIC-Fünf-Testierte und ISO-Centren und Technologien, wie Confidential Computing, die dafür sorgen, dass Daten auch während der aktiven Verarbeitung, Überarbeitung und Speicherung geschützt bleiben.

00:32:39: Insbesondere für den öffentlichen Sektor, aber auch für Unternehmen mit hohen Compliance-Anforderungen, zeichnet sich hier ein riesiger Mehrwert ab.

00:32:47: Der Fokus von Stackit liegt auf der ganzheitlichen Betrachtung von Souveränität, technologisch, politisch und wirtschaftlich.

00:32:55: Mit der weit über den Marktstandard hinausgehenden digitalen Souveränität verfolgt das Unternehmen eine starke Vision, ein unabhängiges Europa, digital, führend.

00:33:06: Wer mehr zu Stackit erfahren möchte, findet Infos unter Stackit.de oder in einem unserer nächsten Podcast.

00:33:14: Du hast gerade Vorkast und Prognose gesagt, Stefan, es ist vollkommen klar.

00:33:20: Man kann heute nicht mehr über Software, Softwareentwicklung sprechen, ohne nicht auch Machine Learning und künstliche Intelligenz mitzudenken.

00:33:27: Wie verheiratet sich denn so was aus deiner Sicht, was künstliche Intelligenz und das Warnwirtschaftssystem angeht?

00:33:33: Wie Christian schon sagt, man muss Daten halt entsprechend auch halten und entsprechend speichern und auch genügend Daten haben.

00:33:39: Und dann kann man natürlich auf den Daten erstmal Data Science machen, also Daten analysieren.

00:33:44: Aber man kann dann natürlich, wenn man damit lernt, auch schrittweise Machine Learning Algorithmen und Künstliche Intelligenz einsetzen, um solche Optimierungen zu finden.

00:33:53: Und am Ende ist es aber auch, also es ist ein Datenthema und wie man mit den Daten umgeht und dass man auch viele Daten hat, das ist notwendig.

00:34:01: Aber aus meiner Sicht am Ende geht es auch immer wieder auf Effizienz zurück.

00:34:05: Also ich kann tollste AI und KI Sachen irgendwie mir wünschen, aber wenn die ganze Organisation nicht effizient ist, dann dort das zu lange bis die angewendet werden.

00:34:14: Und da muss man aus meiner Sicht jede Firma, alles was wir machen, auch unsere Gesellschaft, hängt davon ab, effizient zu sein und effizient her zu sein.

00:34:22: Und normalerweise mit Größe sinkt die Effizienz.

00:34:25: Das heißt, man will eigentlich immer wieder gegen Effizienzsenkung arbeiten.

00:34:29: Und dafür muss man auch Zeit messen und die Performance verbessern insgesamt von dem Team.

00:34:34: Also auch wenn wir Software entwickeln, wir versuchen, möglichst wenig Leute im Team zu haben, möglichst kurze Kommunikationsketten, möglichst direkt mit den Enthusern zu sprechen.

00:34:42: Also alle Elemente rauszunehmen, die nur Zeit kosten, aber nichts bringen.

00:34:48: Effizienz einfach nur schneller arbeiten.

00:34:50: Das stimmt aber nicht.

00:34:50: Effizienz bedeutet, keine Sachen zu machen, die man nicht machen muss.

00:34:55: Also alles zu entfernen, was unnötig ist.

00:34:57: Und dann, ganz lustiger Nebeneffekt, macht Arbeit auch am meisten Spaß.

00:35:02: Ja, da würde ich nochmal so nachhin stellen, die letzte Aussage, dann macht Arbeit am meisten Spaß, weil Effizienz ist manchmal wahnsinnig anstrengend, muss man da dazu sagen.

00:35:09: Nicht Effizienz

00:35:10: ist viel anstrengender.

00:35:11: Ja, das ist auch eine gute Position.

00:35:13: Wenn man

00:35:13: immer hinter einem hinterherlaufen muss, keiner macht seinen Job und so, das reißt viele, viele Leute heutzutage auch runter.

00:35:19: Und darum, wenn alle Leute, jeder macht seinen Job, alle sind effizient, alle strengen sich an.

00:35:23: Das macht schon was mit den Menschen.

00:35:25: Man plötzlich merkt, die Reibungsverluste sind weg.

00:35:28: Die Reibungsverluste sind weg.

00:35:30: Und das passiert am meisten.

00:35:32: Je mehr Leute sich selber einbringen und sich anstrengend für ihren Teil, ihren Teil zu leisten.

00:35:37: Wenn wir dann von künstlicher Intelligenz sprechen, an welchen Stellen kann man ganz konkret künstliche Intelligenz so einsetzen, dass es am Ende effizienter nach deiner Definition ist?

00:35:46: Ich spreche jetzt natürlich für Softwarebereich, obwohl wir viel auch solche Software für unsere Kunden schreiben, die dann ihre Prozesse optimiert.

00:35:52: Aber bei uns natürlich einerseits, was jeder sieht, dass man jetzt in den Programmierumgebungen halt AI Agents einsetzt, die auch helfen, kurz zu schreiben.

00:36:01: Das ist aber viel, viel weniger, als jetzt in der Zeitung steht.

00:36:04: Also alles sagen, am Morgen gibt es keine Programmierer mehr.

00:36:06: Die AI macht das alles von selber.

00:36:08: Das sind eher vielleicht zu zehn, zwanzig Prozent, wenn man wirklich sich anstrengt, das richtig gut zu machen.

00:36:13: So wollen Schaut Sachen, wo einer mal ein bisschen was Neues programmiert vom Scratch, dann generiert die AI mal ein Programm, aber damit kann man keine großen Systeme heute bauen.

00:36:22: So, und der andere Teil ist wirklich die ganze Prozesskette zurück.

00:36:24: Also von der Idee bis zu dem Punkt, wo jemand überhaupt anfängt, Code zu schreiben.

00:36:28: Da haben wir bei uns auch quasi auf unsere eigenen Systeme ein AI-Layer draufgelegt, der quasi hilft, den Software-Engineers ihre Arbeit besser vorzubereiten, als auch systematisch zu unterstützen und auch die Qualität zum Beispiel von konzeptioneller Arbeit und so weiter zu prüfen.

00:36:44: Also ich gebe mal ein Beispiel, wir arbeiten auch im Pharma-Bereich oder im medizinischen Bereich und dann müssen bestimmte Kriterien erfüllt werden, bevor man überhaupt anfangen kann zu arbeiten.

00:36:53: Das kann man

00:36:53: schon... Bei mir genauso.

00:36:54: Bei mir müssen ganz spezifische Kriterien erfüllen.

00:36:57: Da ist dann noch so reguliert ein anderes Thema.

00:37:00: Aber da kann man natürlich erst mal eine AI drüber jagen und sagen, okay, auf welchem Stand ist das?

00:37:04: und dass man schon mal so eine Arbeitsvorbereitung hat.

00:37:06: Das nimmt den Menschen nicht raus, aber es erhöht automatisch schon die Qualität bei bestimmten Kriterien.

00:37:11: dann soll ich mal markiert werden können.

00:37:13: Und wenn du, wahrscheinlich darfst du gar nicht über alles reden, Christian, aber wenn du den Bereich mal skizzierst, wo euer Warnwirtschaftssystem, ich bedanfe das jetzt mal auf eins ein, euer Warnwirtschaftssystem KI heute schon verwendet.

00:37:27: Und vielleicht so einen ganz kleinen Ausblick, wo das in Zukunft der Fall sein könnte.

00:37:30: Was ist denn da so dein Gedanke, wo setzt ihr das heute schon ein und wo wird das in Zukunft eingesetzt werden?

00:37:36: Ich glaube, wo die Reise hingeht wird.

00:37:38: Heute ist es so.

00:37:39: Prognose Fokuss habe ich bereits beschrieben.

00:37:40: Das ist ein Thema.

00:37:41: Da sind wir heute sehr, sehr gut.

00:37:43: Und da machen wir auch den Unterschied zu vielen anderen Mitbewerbern.

00:37:47: Das kann man schon sagen.

00:37:48: Und ich glaube auch, die Hypothese, wer perspektivisch die Daten und viele Daten hat und das auch nicht in der Blackbox speichert und sondern eigene KI-Modelle entwickelt, wird den Unterschied machen.

00:37:59: perspektivisch.

00:38:00: Davon gehe ich persönlich aus.

00:38:02: Aber wo geht die Reise hin?

00:38:04: Irgendwann... den Kunden genau zu verstehen.

00:38:07: Und dem Kunden in der Filiale die richtigen Produkte zu offerieren.

00:38:11: Warum?

00:38:12: Weil man prognostizieren kann, was wird der einkaufen?

00:38:15: Mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit.

00:38:17: Das richtige Produkt zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort zu haben.

00:38:20: Da geht nur die Reise hingehen.

00:38:22: Das spricht für einen einzelnen Handel.

00:38:24: Das ist ein Thema, was man heute schon besser prognostizieren kann.

00:38:26: Das ist bei den Online-Kollegen so.

00:38:28: Also im Online-Handel kann man das schon deutlich besser machen, weil das Produkt nicht vorhalten muss.

00:38:32: Das ist quasi eine Anführungsstriche komplett bis zum Landenlieferanten, wenn es optimal läuft.

00:38:39: Aber für uns als Einzelhändler und den Einzelhandelskollegen auch im globalen Wettbewerb, die müssen das Produkt in der Filial haben.

00:38:47: Und das ist nochmal ein Schritt oben mehr obendrauf, wenn man das prognostizieren kann.

00:38:50: Da wird die Reise hingehen, segment of one, das heißt man versteht.

00:38:54: das einzelne Segment, den einzelnen Kunden und kann das prognostizieren, das Einkaufsverhalten.

00:38:58: Und dann hat man eine Antwort auf eine Frage, wie viele Äpfel werden denn jetzt ganz konkret über nächste Woche in München verkauft?

00:39:03: Das ist dann die Frage, die man mit der KI beantworten kann?

00:39:06: Auf den Einzelapfel kann ich nicht runtergehen.

00:39:08: Ist ja enttäuschend,

00:39:09: ganz ehrlich, Christian.

00:39:09: Was wir heute schon können, ist aber das Einzelbrötchen.

00:39:12: kann ich dir prognostizieren.

00:39:13: Oh, okay.

00:39:14: Warum der Apfel?

00:39:15: wieder das große Thema?

00:39:16: Ich kann es erklären, der Apfel, da brauche ich einen Produzent für.

00:39:19: Der Produzent muss den Apfelbaum gepflanzt haben, wenn wir ganz an der Kette anfangen.

00:39:23: Beim Brötchen ist es einfacher, wir haben eine eigene Produktion.

00:39:26: Wir produzieren unsere Brötchen und ich kann prognostizieren, wann muss das Brötchen der Pferde sein, um es aufzubacken zum richtigen Zeitpunkt.

00:39:32: Nämlich wenn der Schüler in der Schule in München um die Ecke die große Pause hat und zu uns in die Pferde kommt.

00:39:38: Und das basiert dann auf einer KI, die gerne mit... Tausend Millionen verschiedenen Variablen versucht zu berechnen.

00:39:44: Aha, in Oldenburg ist das Wetter so und so gewesen, also werden in München so viele Äpfel verkauft.

00:39:49: Was ist denn so?

00:39:50: die absurdeste Variable, die ihr in diese ganzen Forecast-Modelle mit reingebracht habt?

00:39:55: Das sind so Dinge wie ein regionaler Feiertag, beziehungsweise ein regionales Straßenfest im Umkreis der Fäiale.

00:40:01: Das

00:40:01: finde ich tatsächlich in Deutschland.

00:40:02: Regionale Feiertage ist wirklich das Herz der Absurdität.

00:40:05: Das sehe ich ganz genau so.

00:40:06: Ich bin da sehr leidtragend, weil ich aus Berlin komme und da gibt es gefühlt ungefähr zwanzig Prozent der Feiertage, die es hier in Süddeutschland gibt.

00:40:13: Vielen Dank für die Erinnerung an den sehr schmerzhaften Punkt.

00:40:15: Wir sind in Bad Württemberg von daher ansässig.

00:40:18: Von daher können wir da gut mitreden.

00:40:19: Wir haben auch einen Tag weniger als die Bayerischen Kollegen.

00:40:21: Ja, das ist also einen Tag weniger als die Bayerischen Kollegen.

00:40:24: zwei Meter weniger als der Mount Everest.

00:40:26: Das ist jetzt auch schon noch ein hoher Berg.

00:40:28: Wir sind hier in Berlin im Ehrenhügelbereich unterwegs.

00:40:30: Aber ich möchte da nicht zu schwierig werden.

00:40:33: Wenn wir so von wahren Wirtschaftssystemen und KI sprechen, dann glaube ich, ist vielen Leuten gar nicht klar, wie radikal die Veränderungen sind, wenn man sich das auf einer Globalisierungsebene anschaut.

00:40:45: Ich möchte zu dem Thema nämlich so eine Mischung aus Blick über den Horizont und auch Blick auf den ganzen Globus kurzen Exkurs machen zu Temu.

00:40:55: Temu ist so eine Handelsplattform, kann man sagen, die in den letzten drei, vier Jahren explosionsartig groß geworden ist.

00:41:03: Zum einen sehr stark über extrem billige Preise, so an der Grenze zur Seriosität entlang, gebilligt, würde ich sagen.

00:41:10: Und zum anderen aber, und das wissen viele Leute gar nicht, auch als Herzstück wiederum die richtige Kombination von künstlicher Intelligenz und wahren Wirtschaftssystem.

00:41:20: Das ist so.

00:41:21: Also du hast recht, wenn man sich das anschaut, genau das Thema.

00:41:25: Wir beobachten solche Sachen logischerweise.

00:41:27: Was ist der nächste große Trend?

00:41:28: Und jetzt muss man unterscheiden.

00:41:30: Temu ist ein Online-Anbieter, der quasi online waren.

00:41:35: Ein Anbieter hat das Problem der letzten Meile.

00:41:37: Wie komme ich zum Kunden, das eine Fiat zu positionieren, hat er nicht.

00:41:41: Ein Thema.

00:41:41: Aber was sie gut können ist, Trendshort zu sagen.

00:41:45: Ich sage jetzt gar nicht, Trends zu erzeugen, das wäre der nächste Schritt.

00:41:49: Aber zu wissen, Was wird kommen, was wird gekauft und wie kriege ich die komplette rückwärtsgestaffelt bis zum Produzenten hin, dass ich dann auch das richtige Produkt produziert habe und im Logistikstandort habe, um es zu verschicken.

00:42:01: Ja.

00:42:02: Das ist ein Thema.

00:42:03: Und was man auch sagen muss, ich meine, das ist, glaube ich, auch bei euch allgemein bekannt.

00:42:07: Und wenn nicht, könnt ihr in der Medien nachschlagen.

00:42:10: Gewinnbringend oder lukrativ ist das Geschäft aktuell nicht, sondern eher deficitär.

00:42:14: Also es wird quasi gesponsert im Hintergrund, aber unabhängig dessen, die Technologie ist gut.

00:42:19: Ja und die Technologie die gibt vielleicht auch so eine Art.

00:42:22: Vorausblick auf das was kommen wird wenn aus meiner Sicht das beeindruckendste Feld wo Timo künstliche Intelligenz im wahren Wirtschaftssystem Kontext verwendet.

00:42:32: Ist das sie eine direkt Vermarktung erlauben zwischen Produzenten und Kundinnen und Kundinnen.

00:42:39: und das funktioniert so dass Timo sehr genau sich anschaut aber auf der eigenen Plattform auch auf anderen auf anderen Plattformen Tiktok zum Beispiel verschiedenen sozialen Medien.

00:42:46: was ist gerade dabei Trend zu werden.

00:42:49: Und ich mach das jetzt sehr stark vereinfacht.

00:42:51: Sehen Sie, aha, es werden gerade relativ viele grüne Schals verkauft.

00:42:56: Und auf TikTok gibt's diesen und jenen Trend.

00:42:58: Das heißt, wir schreiben unsere Produzenten für Schals direkt an, weil wenn jetzt grüne Schals verkauft werden, werden in drei Wochen erfahrungsgemäßes bei CKI dann rote Schals en masse verkauft und zwar um den Faktor Fünfzig mehr.

00:43:10: Und dann kriegen die Fabriken direkt eine Aufgabe, hey, habt ihr Bock für diesen Preis, der wahrscheinlich bezahlt werden wird, so und so viele rote Schalzen.

00:43:18: Schalz herzustellen.

00:43:19: Und die sagen dann entweder ja oder nein.

00:43:21: Und machen das zum Teil übrigens sogar auf ganz auf eigenes Risiko.

00:43:24: Aber können dann mit Temu als Plattform diese Schalz direkt dann verkaufen, wenn der Trend anfängt.

00:43:30: Und weil heutzutage, Stichwort Social Selling, in ganz vielen Bereichen, wir haben es eben bei Dubai Schokolade schon durchgesprochen, in ganz vielen Bereichen aktuelle Trends maßgeblich dafür sind, wie und wo welche Produkte verkauft werden.

00:43:44: Es ist genau diese Mischung aus Direkt Verknüpfung auf einer Plattform und KI Auswertungen, aus meiner Sicht zumindest das, was e-Commerce in Zukunft ausmachen wird.

00:43:53: Es ist ein Punkt.

00:43:55: Das machen wir auch.

00:43:55: Wir prüfen das auch, aber mit einem großen, sag es mal, Nachteil im Gegensatz zu den Themenkollegen,

00:44:01: dass ihr die Seriosität eurer Produkte und das nicht so viele Gifte drin sind, tatsächlich ernst

00:44:05: nehmen?

00:44:07: Sicherstellen müssen.

00:44:07: Ernst nehmen zum einen, das machen wir, aber auch sicherstellen müssen, weil es geprüft wird.

00:44:11: Und das ist ein Thema, das ist der Unterschied, den wir haben.

00:44:15: Wenn ich So diese ganzen Entwicklungen, die da draußen gerade stattfinden, zwischen Künstler, Intelligenz, Temu, mir anschaue, dann ist im Hintergrund, das kann man so ein bisschen flapsig sagen, okay, dann hat dieses Kinderspielzeug, was man auf Temu für neunundsebzig Cent kauft, völlig überraschend gar keine siebzehn Prüfungen hinter sich durch entsprechende Stellen.

00:44:32: Aber im Hintergrund lauert immer nicht nur das Thema kritische Infrastruktur, sondern auch digitale Souveränität, Stefan.

00:44:39: Da seid also immer, wenn wir von solchen zukünftigen Entwicklungen ausgehen, Waren Wirtschaftssysteme, Betriebssystem des Handels, haben wir automatisch auch die Frage, wie unabhängig sind wir denn da?

00:44:51: Die große Frage, die wir uns da natürlich stellen können, ist, warum sind wir da überhaupt hingekommen?

00:44:56: Wir wissen ja schon seit Jahrzehnten, die Betriebssysteme auf dem Desktop werden von Microsoft dominiert.

00:45:01: Das haben auch alle installiert.

00:45:03: Wir haben Hardware in den Rechenzentren, die vielleicht sogar in China gebaut wurde oder selbst FiveG-Netzwerke vielleicht in China gebaut worden sind, die Hardware.

00:45:11: Und die Frage ist, wie viel haben wir denn davon jetzt noch selber gebaut?

00:45:15: Und da ist natürlich so ein bisschen die kritische Frage drin.

00:45:18: Jetzt kann man sagen, okay, jetzt sagen, hallo, digitale Souveränität.

00:45:21: Und das müssen wir jetzt erreichen.

00:45:23: Und jetzt ist es wieder eine eine Geschichte die sozusagen auf einer Regierungsebene vorangetrieben wird, aber eigentlich müsste es ja der freien Markt schon erklärt haben.

00:45:32: Warum haben wir keine eigenen Betriebssysteme gebaut?

00:45:34: Warum haben wir nicht Frühwettbewerber zu Google gebaut und so weiter?

00:45:38: Da kommen vielleicht genau zu den Punkten zurück, die du gerade gesagt hast, bei uns werden von siebzehn Stellen irgendwelche Produkte geprüft.

00:45:44: Und in China vielleicht von gar keiner.

00:45:46: So jetzt vielleicht von gar keiner ist auch nicht gut, aber.

00:45:50: aus siebzehnt werden monsternet rein zwanzig und dann von viertzig und so weiter.

00:45:54: und das haben wir auch sei ich mal im im ganzen Softwarebereich gesehen, dass viele Sachen einfach zu früh reguliert werden, wenn wir jetzt mal das AI-Gesetz nehmen.

00:46:02: Europa macht gar keine AI im großen Maßstab.

00:46:04: Und dann machen wir als erstes eine Regulierung davon, dass sicherlich jetzt nicht, dass alle Startups sagen, super, da habe ich jetzt aber richtig Lust zu, weil man sofort natürlich Markteingriffe macht, die sofort die Dynamik verändern, weniger Unternehmer erzeugen, weil ein freier Markt basiert ja darauf, dass ein Unternehmer irgendeine Indifizienz im Markt findet und dann dort einschreiten kann.

00:46:23: und so wie die Region natürlich irgendwie eingreift und bestimmte Subventionierungen macht oder bestimmte Regularien werden natürlich bestimmte Marktmechanismen behindert, die dann eben dazu führen, dass wir dann keine Data Center haben, keine eigene Desktop-Betriebssysteme.

00:46:36: Und so weiter und so weiter, wo wir dann am Ende sagen müssen, anbist du jetzt, müssen wir welche bauen.

00:46:39: Ja, genau in dem Kontext kann man sagen, hier anspielend auf unseren Titel von diesem Podcast, kritische Infrastruktur kann man essen, Regulierung kann man nicht essen, auch wenn das leider eine Neuigkeit ist für die ein oder andere oder den ein oder anderen EU-Abgeordneten, ganz offensichtlich.

00:46:53: Immerhin kann man nicht nur Lestern sagen, dass die EU in den letzten Monaten sehr viel besser und tiefer verstanden hat, wie wichtig Software-Systeme, wie wichtig künstliche Intelligenz sind, bis hin zu dem Punkt, sogar aus der EU-Kommission.

00:47:07: Stimmt laut werden.

00:47:09: Man soll doch jetzt vielleicht mal kurz ein Moratorium für den EU-AI-Akt ins Feld führen.

00:47:14: Wie wäre

00:47:14: es am liebsten, wenn die sich gar nicht damit beschäftigen würden?

00:47:16: Das wäre für alle besser.

00:47:17: Ja,

00:47:18: das ist eine Erhaltung, die man haben kann.

00:47:21: Leider ist es ja nun so, dass diese Erkenntnisse der EU-Kommission einfach sagenhafte neun Monate nach dem Inkrafttreten des EU-AI-Akts auf ihnen niedergeprasselt ist.

00:47:32: Ich weiß gar nicht, wie das da genau passiert.

00:47:35: Aber wenn wir so in die nähere Zukunft schauen, wenn wir das auf Systeme, wie so große Systeme, wir waren Wirtschaftsbetrezzin und auf künstliche Intelligenz, was müsste denn so sagen wir mal von den Rahmenbedingungen her stattfinden, damit wir da die nächsten Schritte sinnvoll gehen können und wir jetzt eher so volkswirtschaftlich oder auf EU-Ebene gedacht?

00:47:56: Aber vielleicht grundsätzlich, ich fange... von der Ebene Firma, nämlich schwarzgruppe und dann perspektivisch EU an.

00:48:04: Wir haben für uns eine eigene Definition der Souveränität geschaffen.

00:48:08: Und das Thema Souveränität, wenn man es mal googelt, wir hatten den Begriff Souveränität, wenn man das mal googelt, dann gibt es eine Definition, die ist aber nicht ganz eindeutig.

00:48:16: Das heißt, da muss ich erst mal definieren, was heißt für mich Souveränität?

00:48:19: Wir haben Souveränität beschrieben mit Freedom of Choice.

00:48:23: Ich möchte einen Plan B. Ich möchte, wenn das Wertekonstrukt, wenn der Preis, wenn mir das Verhalten, wie auch immer geartet, von einem Anbieter nicht gefällt, dann wechsle ich zu ihr Anbieter zwei.

00:48:33: Und das ist souverän.

00:48:34: Du kannst aufstehen vom Tisch und dann sagen, ich mag nicht mehr, ich mache etwas anderes.

00:48:39: Und dafür braucht man Alternativen.

00:48:41: So, das ist erstmal unsere Begrifflichkeit für Souveränität.

00:48:44: Souverän aufstehen zu können, ich mache was anderes.

00:48:47: Dafür muss es aber andere Möglichkeiten geben.

00:48:49: So, und jetzt kommt der Punkt.

00:48:50: Und da möchte ich auch nicht vom Regen die drauf, sondern da möchte ich etwas anderes machen.

00:48:54: Und wir hatten es gerade schon beschrieben mit dem Thema KI.

00:48:56: Und KI ist die holle Begrifflichkeit.

00:48:59: Es steht und fällt aber mit den Daten, die man speichert, auf die KI entsprechend aufbaut.

00:49:02: Und da muss die KI auch erklärbar sein, also kein Blackbox-Verfahren.

00:49:07: Und somit muss ich, und dann mir Kette zurückdenkt, wieder an Datenspeicherung, muss ich die Daten da speichern, wo ich dann den Zugriff... definieren kann, wer hat darauf Zugriff auf die Daten und KI und so weiter und so fort.

00:49:19: Und das ist der nächste Punkt zum Thema Souveränität.

00:49:21: Deswegen muss man als Firma anfangen, wie Stefan Richtigeweise gesagt hat, der Markt muss es regeln.

00:49:27: Ich als Unternehmen, als Person kann einen Unterschied machen und sage, ich fange mal an und warte nicht auf Berlin oder ich warte auf Brüssel.

00:49:34: Das ist der erste große Schritt, weil Regulierung ist immer der letzte Schritt.

00:49:38: Ich glaube, man kann selbst einen Unterschied machen und sagen, ich mache etwas anders.

00:49:41: Dazu muss es Möglichkeiten geben und ich glaube, dafür haben wir aber gute, bis sehr gute Unternehmen in Deutschland und Europa, die das vormachen, jeden Tag.

00:49:50: Apropos

00:49:50: Definition von Souveränität, das find ich superwichtig, weil das so ein sehr ... Ist auch wieder so ein sperriger Begriff, wo viele Leute gar nicht mit anfangen können.

00:49:58: Und es gibt einen einigermaßen problematischen Juristen, der zu dem Thema Souverän, wer ist eigentlich Souverän, angrenzend Souveränität, etwas gesagt hat, Souverän ist, wer über den Ausnahmezustand entscheidet, Karl Schmidt, war das für mich eine Definition gefunden, die in diese Richtung geht, aber vielleicht ein bisschen handfester ist.

00:50:17: Für mich ist digitale Souveränität die Abwesenheit von Erpressbarkeit.

00:50:22: Weil das ist am Ende der Punkt, auf den es ankommt.

00:50:26: Und Erpressbarkeit ist etwas, da müssen wir jetzt leider einen kurzen Exkurs machen, was bei der gegenwärtigen geopolitischen Lage jetzt nicht mehr völlig ausgeschlossen ist, uns mal vorsichtig zu sagen.

00:50:36: Und in dem Moment, wo das ein Betriebssystem wie ein wahren Wirtschaftssystem betrifft oder den Handel insgesamt, haben wir ja Stichwort Trump wiederum und Zölle schon ein paar Mal Erpressbarkeiten erlebt.

00:50:45: Was können wir also tun, aus Europa politisch gedacht, wirtschaftlich gedacht, gesellschaftlich gedacht, um solche Systeme, die so wichtig sind für uns, möglichst unerpressbar zu gestalten?

00:51:00: Ich meine, das ist, wie du schon sagst, du wirst unerpressbar sein, aber das zeigt ja, dass man von irgendjemand abhängig ist.

00:51:07: Also es ist irgendwie eine Dependency, die man hat.

00:51:09: Und meine Firma ist jetzt nicht ohne Grundfreiheit dort gekommen, also zwar schon in den Neunzigern den Namen gesucht, aber das ist tief in meiner eigenen DNA, dass ich Maximumfreiheit wichtig finde und das heißt, möglichst wenig Regeln zu haben, möglichst wenig... Einzelteile zu haben, möglichst wenig Abhängigkeiten zu haben.

00:51:28: Und das erzeugt auch eine Freiheit, wo Menschen drin wirken können.

00:51:32: Also im Gegensatz nicht immer mehr Regeln zu erschaffen, sondern immer weniger Regeln, also Regeln zu entfernen.

00:51:38: Und nur die Regeln zu haben, die man wirklich braucht.

00:51:40: Und bei jeder Regelzufange brauche ich die jetzt.

00:51:42: Und das ist aus meiner Sicht die Zukunft.

00:51:44: Und wenn wir da schaffen, dann zieht man Entrepreneure an, dann zieht man Investoren an, dann entstehen neue Firmen, dann werden Probleme gelöst, bevor sie eigentlich überhaupt ein Problem werden.

00:51:53: Und im Moment habe ich das Gefühl, dass man umgekehrt ist, dass alles eher begrenzt wird, durch die Politik, durch die Regeln, die wir haben, um dann schrittweise sozusagen immer mehr Regeln zu machen, weil es nicht geklappt hat.

00:52:04: Das ist ein bisschen wie, ich habe so ein Stuhl und sehe gerne einen Bein, der hört nie auf zu kippeln.

00:52:08: Und im Grund genommen wünsche ich mir, dass die Politiker mal sagen, okay, lass mal wegschmeißen.

00:52:13: Lass mal rausnehmen.

00:52:14: Was können wir mit weniger Regeln machen?

00:52:15: Und vielleicht ist dann auch mal so was wie... mit den terraces von trump.

00:52:20: ich weiß nicht genau ob das stimmt aber da sind ja viele regeln vielleicht auch aufgehoben worden.

00:52:23: jetzt für deren automobilindustrie will zum beispiel uns in der automobilindustrie wahnsinnig viele regeln haben die eigentlich kompletter unsinn sind.

00:52:30: zum beispiel wenn man zwei kilometer zu schnell fährt dann fängt das auto an zu piepen heutzutage.

00:52:35: ich finde es ein bisschen problematisch freien menschen exakt zu sagen wie schnell sie fahren müssen und ich warten auf die regel wo die u dann sagt jetzt wird ein motor gedrosselt.

00:52:42: nur knows ob es kam ich.

00:52:44: aber ich will nur sagen regeln weg und jede regeln kostet geld.

00:52:47: die Die wird dann nur was reingesteckt, die man nicht braucht.

00:52:51: Jetzt rein persönlich, eine strukturelle etwas andere Haltung.

00:52:53: Ich finde jetzt Tempolimit jetzt nicht so katastrophal, wie du es gerade gezeichnet hast.

00:52:56: Ich sehe aber... Die

00:52:57: Bilder kann man ja gerne aufstellen, das ist ja okay.

00:52:59: Aber freie Menschen können auch entscheiden, wie schnell sie fahren.

00:53:01: Ja,

00:53:02: ich glaube, dass die Freiheit auch in eine bestimmte Form von Sicherheit gehören muss, weil Freiheit alleine ist auch schwierig, wenn das nicht in einem Kontext stattfindet.

00:53:11: Freiheit ist ja auch etwas, was man garantieren muss und dazu gehört eine ganze Menge, aus meiner Sicht eben schon Regeln.

00:53:15: Ich sehe aber, und das ist ein wichtiger Punkt, den du gemacht hast,

00:53:17: dass der Staat mir sagen muss, was ich zu tun habe.

00:53:19: Ja, also wir kommen jetzt sehr grundsätzlich in eine politische Diskussion, die ich gerne vermeiden wollen würde, weil sie vielleicht zu einer gewissen Konfrontation führt.

00:53:29: Aber ich glaube, du hast einen ganz wichtigen Punkt aus meiner Sicht in dieser Frage.

00:53:35: Wie gehen wir mit Regeln um in einer Zeit?

00:53:38: wo wir in Deutschland, in Europa eigentlich eine Art kambrische Explosion der neuen Geschäftsmodelle, neuen Anwendungen mit künstlicher Intelligenz, neuen Systeme, neuen Softwares brauchen.

00:53:49: Und da gibt es inzwischen, das hört sich erst mal radikaler an, was du sagst, nämlich wir brauchen weniger Regeln, D-Regulierung.

00:53:55: Da gibt es inzwischen sehr große und mächtige und einflussreiche Fürsprecher, genau dafür.

00:54:01: Es ist ein paar Wochen her, im Sommer dieses Jahres, im Juli, um präzise zu sein, haben die beiden Chefs von Siemens und SAP, Roland Busch und Christian Klein gefordert, wir brauchen kompletten Regulierungsneustart, was KI angeht.

00:54:16: Der AI-Akt funktioniert nicht, die haben ihn sogar den Data-Akt toxisch genannt, sind ja zwei Leute, die sich völlig unwichtig sind, sondern die für eine bestimmte Form von Technologieführerschaft stehen in Deutschland.

00:54:29: Und die Frage ... die sich direkt stellt, ist, wie kriegen wir es hin?

00:54:34: Und wir jetzt auch schon wirklich als Kontinent gedacht.

00:54:36: Wie kriegen wir es hin?

00:54:38: Eine solche Situation, wo wir uns erst mal, sag mal böse, mit dem AI-Act, so sagen wir mal, das Knie angeschossen, ins Knie geschossen, vielleicht nicht, aber das Knie angeschossen haben.

00:54:47: Wie kriegen wir es trotzdem hin, gleich übermorgen einen Hundert Meter Sprint zu gewinnen, Christian?

00:54:52: Gute

00:54:52: Frage, glaube ich, wenn ich die Antwort hätte, Atok, dann würde ich nicht hier sitzen, sondern woanders.

00:54:58: Aber ich glaube, wenn man mal Schmerz erlebt, und jetzt spreche ich mal für Deutschland, nicht für Kontinent, aber für Deutschland, wir haben gemerkt, als wir während der Corona-Krise ein Problem hatten, dann wurde es erkannt und es wurde gelöst.

00:55:11: Digitalisierung war von Grund auf möglich.

00:55:14: Ämter konnten sich digitalisieren.

00:55:15: Mobiles Arbeiten war möglich.

00:55:16: Also wenn man mal ein

00:55:17: Schmerz hat.

00:55:17: Man merkt sofort, dass du nicht in Berlin lebst, aber das ist eine andere Geschichte.

00:55:19: Ich weiß, ich weiß.

00:55:20: Ich kann nur für uns sprechen.

00:55:21: Aber ich würde gerne noch mal einen ganz kurzen Exkurs, einen Gegenpult zum Stefan aufmachen, weil er sprach gerade von Erpressbarkeit.

00:55:28: Ist Erpressbarkeit nicht etwas, dass ich dann nicht nach den Regeln meines Gegens spielen möchte?

00:55:34: Also was sagst du, Regeln muss ich an sich abschaffen, weil wenn mir jemand geübersitzt sagt, du musst das tun, hat er Regeln vorgegeben, wenn ich die nicht einhalten möchte.

00:55:41: Er kann nämlich erpressen, das trotzdem zu tun.

00:55:42: Also ganz ohne Regeln, ich meine alle anderen machen auch Regeln.

00:55:46: Und Terrace von Trump ist eine Regel.

00:55:49: Nämlich Regel muss ich, muss ich zahlen, weil und so weiter.

00:55:51: Also von der ganz ohne Regeln sehe ich eh nicht Laube sogar.

00:55:54: Und jetzt kommt der Gegenpol.

00:55:56: Das hier vielleicht sogar die Möglichkeit haben aufgrund der Regelung in Europa und Deutschland.

00:56:01: Jemandem dazu zu bringen, nach unseren Regeln zu spielen und vielleicht ein anderes Feld in Europa aufzumachen.

00:56:07: Aber das ist eine interessante Diskussion, weil, wenn ich jetzt zurückgegucke, warum haben wir keine Data?

00:56:11: Warum seid ihr eine Firma, die sowas macht?

00:56:14: und warum hat das keiner vorher gemacht?

00:56:16: Hätte jetzt jeder machen können, wo es auch nicht stimmt.

00:56:18: Aber in der Anfangszeit ist ja auch noch einfacher einzusteigen.

00:56:21: Jetzt braucht man schon eine gewisse Größe, um damit machen zu können.

00:56:24: So, und aus meiner Sicht ist die Ursache eigentlich die Datenschutzverordnung, die aus der EU gekommen sind.

00:56:30: Das heißt, wenn man sich die Gesetze anguckt und die kennt, dann weiß man eigentlich, dass man damit vernünftig umgehen kann.

00:56:35: Man kann sich die Erlaubnis holen und so weiter.

00:56:37: Aber aus meiner Sicht, ich arbeite mit sehr vielen Unternehmen zusammen, sehr vielen großen Unternehmen.

00:56:41: Hab ich immer das Gefühl, dass viele Leute sich was nicht mehr trauen, weil sie Angst haben vor diesen Gesetzen, weil die so große Strafen beinhalten und so weiter.

00:56:51: Selbst wenn man alles richtig macht, dass man so eine gewisse Rechtsunsicherheit damit erzeugt.

00:56:55: Ich spreche jetzt für meine Unternehmen und aus meiner Sicht als Bürger.

00:56:59: Dass wir damit den ersten Fehler erzeugt haben, dass dann keiner zum Beispiel mir ein Datacenter bauen wollte, weil ich speichere dann ja Daten von Leuten und oh Gott, was passiert denn damit?

00:57:07: Und ich glaube, das sind so kleine Sachen, wo dann vielleicht auch Leute sagen, okay, ich bin als Geschäftsführer hafbar dafür, was passiert, wenn mir das um die Ohren fliegt, wenn die Leute die Daten nicht richtig speichern und so weiter und so weiter.

00:57:17: hat aus meiner Sicht so eine unterschwellige Rechtsunsicherheit erzeugt und die führt genauso jetzt auch bei, das haben wir vorher schon bei Data Science Machine Learning gesehen, auch bevor es die LLMs gab, dass da immer weniger Leute sich trauen, wirklich ernsthaft Daten zu speichern, zu sammeln und vernünftige Dinge damit zu tun, die auch für die Konsumenten besser sind, als sie nicht zu haben.

00:57:36: Und das ist aus meiner Sicht ein bisschen nur, darum würde ich sagen, um das zu fixen, müssen wir die Datenschutzgesetze ändern und wir müssen wieder zu einer normalen Umgang mit Daten kommen, weil man ganz ehrlich bei so vielen Daten Oh, das ist jetzt total wichtig, das müssen wir voll geheim halten.

00:57:50: Die Leute gehen auf Facebook, sagen ja, mach alles und nimm auch mein Foto und mach's in die Gesichtserkennung rein, nobody cares.

00:57:58: Weil das nichts Geheimes drin ist, was man wirklich als Mensch, was ich im Internet poste sozusagen geheim halten muss.

00:58:04: Ja, das ist so.

00:58:06: Da hast du Recht.

00:58:06: Das sieht man auch im täglichen Bedeutung.

00:58:08: Es gibt viele Äpfel, die ich bei dir kaufe, egal, ob es im Netz steht.

00:58:10: Man muss ja nicht ins Netz packen.

00:58:11: Aber

00:58:12: wäre es dir egal, wie viel Alkohol über uns kaufst, wie oft?

00:58:16: Es gibt ein paar Sachen, die man, es gibt auch peinliche Krankheiten, die man nicht im Netz haben will.

00:58:19: Aber welchen Schnupfen fängst du jetzt nicht so schlimm?

00:58:21: Aber das ist das Thema, wo mache ich den Unterschied?

00:58:23: Ich glaube, das Thema, und ich bin eher ein Lösungsmensch als ein Problemmensch.

00:58:26: Und ich sehe das Thema, jeder guckt ein bisschen, die Amerikaner machen das anders, die Chinesen machen das anders, die nutzen die Chance.

00:58:32: Ich sehe es auch so.

00:58:33: über die Problematik diskutieren, sagen alles ganz schlimm, aber nutzt doch das Gegemene als Chance und sagen, dass die Chance etwas anders zu machen.

00:58:41: Bei genau zu sagen, wir haben eine DSGVO, nutzt sie als Chance zu sagen, ich mache etwas anders und gehe in den Rahmenparameter und liefe etwas, was dazu passt, aber kein anderer hat.

00:58:50: Also so sind wir unterwegs und deswegen sagen wir, wir bauen eigentlich Cloud-Off und genutzen das als positives Beispiel.

00:58:56: Wir halten uns an die gegebenen Regeln und machen den Unterschied.

00:58:59: Ja, das ist positiv.

00:59:00: Ich finde sehr gerne Erklärungen, warum ich irgendwas nicht machen muss.

00:59:03: Das ist dann ein struktureller Unterschied.

00:59:05: Aber

00:59:06: dieses Thema... Da gibt es sowas an, weil das finde ich cool bei euch, weil ihr sagt, okay... Das ist ein interessantes Problem, wir müssen es lösen, weil wir brauchen selber so was jetzt und jetzt bauen wir das für uns.

00:59:13: Und ich kann nicht warten.

00:59:14: Und

00:59:14: du kannst auch nicht erstmal die Welt ändern, sondern du musst jetzt eigentlich mit der Welt leben, die ich hab.

00:59:18: Wir reden ja gar nur über die Sachen, was könnte man ja noch besser machen da drinnen.

00:59:21: Am Ende müssen wir mit dem im Moment leben, was wir haben, aber es gibt ja trotzdem Möglichkeiten.

00:59:25: Und am Anfang war ja die Idee auch, dass wir die Datenschutzgesetz hin dann nehmen, weil die ganze Welt das dann mitmacht.

00:59:30: Und ganz ehrlich ist es nicht wirklich passiert.

00:59:32: Und die Chinesen haben viel viel... Da, denke ich, ich sage nicht, dass wir gar keine Regeln brauchen, weil in China sieht man, das wäre schon ganz gut.

00:59:39: Da hat nur der Staat alle Daten und alle anderen nicht.

00:59:41: Das ist halt auch nicht so besonders gut.

00:59:43: Aber wir sehen, dass man, wenn man mehr Freiheiten hätte, dass man dann auch sinnvolle Sachen machen kann.

00:59:48: Ich sage mal ein Beispiel, wenn ich jetzt AI-Modelle trainieren will und die EU mir erst mal sagt, welche Daten da drin sein dürfen, welche nicht, dann kriege ich halt automatisch AIs, die bestimmte Fähigkeiten gar nicht haben.

00:59:57: So, und dann in einem Wettbewerb, globalen Wettbewerb nehmen die Leute dann natürlich die AI, die alles kann und nicht die AI, die eben so ein bisschen vergrüppelt ist dabei, ne?

01:00:05: Mehr Freiheit zu fordern, wenn einem die Domainfreiheit.com gehört, ist natürlich auch eine sehr, sehr kluger Schachtel.

01:00:11: Ich möchte mit euch aus meiner Sicht sehr wichtigen Punkt kommen, weil an wahren Wirtschaftssystemen, da haben wir viel drüber gesprochen, hängt eine ganze Reihe von anderen Softwarelandschaften und auch einen Punkt, wo ... Ebenfalls im Hintergrund, aber in vielen Unternehmen absolut essentiell, der Übertrag in die dingliche Welt stattfindet.

01:00:31: Warum?

01:00:32: Wirtschaftssysteme sind ganz lange Software, bis sie es einem irgendwo nicht mehr sind.

01:00:35: Und der Punkt, wo das am häufigsten passiert, ist Logistik, wie zum Beispiel Lager, wo Roboter drin sind.

01:00:41: Gerade dieses Thema Robotik, das führt in eine Automatisierbarkeit von Dingen, die in aller nächster Zeit automatisierbar sein werden, die bisher nicht automatisierbar sind oder zumindest nur eingeschränkt automatisierbar sind.

01:00:55: Was heißt ganz konkret, wie sieht es aus mit einem Warnwirtschaftssystem, was bis in die Roboter in den Lagerhäusern alles steuern kann?

01:01:04: Das gibt es.

01:01:06: Das machen Unternehmen auch und das machen wir zum Teil auch.

01:01:09: Und da kommt auch eines der Themen, wir hatten gerade das Thema Regeln, also negatives Beispiel, ich sage es mal als positives Beispiel, das ist ein Beschleuniger zum Thema Digitalisierung in einem Lager zum Beispiel.

01:01:19: Es gibt Länder in Europa, die geben Hebekwoten vor.

01:01:22: Das heißt, der Mitarbeiter bekommt eine Quote.

01:01:25: von der Gewerkschaft vom Staat vorgegeben, als Logistikmitarbeiter darfst du nur x Tonnen Heben am Tag.

01:01:31: Wenn wir das berunterrechnen auf den einzelnen Colley, das ist die Maßseinheit, wo die Artikel drin sind.

01:01:36: dann hebt er drei Stunden lang Collies und dann ist er quasi fertig mit der Arbeit.

01:01:40: So, das ist ein Thema, auf dem Kostenthema, ich finde nicht mehr genug Mitarbeiter, demografischer Wandel.

01:01:44: Das heißt, ich muss dann digitalisieren, ich muss Roboter Nefia in dieses Lager bringen, dass die Arbeit noch gemacht wird.

01:01:51: Also da ist auch das Thema Regeln und KI in der Kombination die Möglichkeit darüber nachzudenken, weil einmal Regeln gibt es, und zweit ist wirklich demografischer Wandel.

01:02:00: Und ihr fragt euch, oder... schaut mal selbst an eure private landschaft.

01:02:05: wer hat heute noch lust mit der hand zu arbeiten wirklich mit der hand zu arbeiten?

01:02:10: Das ist natürlich auch eine Sache, die ein bisschen außer Kurve geflogen ist, weil wir sehen heute Handwerk hat goldenen Boden.

01:02:16: Also es gibt zu wenige.

01:02:17: Zu viele Leute sind auf Universitäten gegangen, haben Studiengänge gemacht, die vielleicht gar nicht so richtig sinnvoll sind.

01:02:22: Und wenn wir mehr Handwerk hätten, wären wir auch alle ganz glücklich.

01:02:25: Ich persönlich würde jetzt meinen Kindern raten, Handwerk zu werden, ehrlich gesagt, weil viele Sachen, die wir mit Software automatisieren können, werden automatisiert.

01:02:32: Auch viele Bürojobs am Ende.

01:02:35: Wenn man die Effizienz wirklich erhöhen will, gibt es da viele Zwischenschritte, die aufgelöst werden können.

01:02:39: Aber die nächste Frage, die wir uns stellen müssen, ist, wer baut denn diese Roboter?

01:02:42: Und da haben wir schon das nächste Problem, was wir vor uns haben.

01:02:45: Hier baut keiner diese Roboter.

01:02:46: Für deinen Fall, da hattest du glaube ich mal erzählt, gibt es noch eine coole Firma, die macht so Exoskelette oder so, ne?

01:02:52: Wird ihr in Deutschland gebaut?

01:02:53: Ja.

01:02:53: Wirklich, das ist cool.

01:02:54: Aber zum Beispiel KUKA war eine deutsche Firma, haben wir ja nicht Chinesen verkauft.

01:02:58: Da hätte ich mich mal gefreut, wenn wir eine Regel gehabt hätten, das machen wir jetzt mal nicht.

01:03:01: Aber wo werden die Zukunftsroboter gebaut, wenn wir jetzt mal Tesla angucken, die bauen Humadorida Roboter, die zwischen ziemlich advanced sind.

01:03:08: Roboter, die plötzlich, was eine der schwierigsten Aufgaben war, ist Kleidung zusammenlegen, also Kleidung falten.

01:03:14: Das ist eine der schwierigsten Aufgaben für Roboter.

01:03:16: Das funktioniert mittlerweile.

01:03:18: Und die Frage ist, wer baut diese Robotern?

01:03:19: Was ist unser nächstes Problem?

01:03:21: Ein Teil

01:03:21: der Antwort, da muss ich ein bisschen die Ehrenrettung für Deutschland versuchen, zumindest.

01:03:25: Wir

01:03:25: haben übrigens super Robotics-Experten, die alle mal ausgeworfen

01:03:27: haben.

01:03:28: Absolut.

01:03:28: Robotics ist der Bereich in Deutschland, der mit am besten digitalisiert worden ist.

01:03:32: Auch schon relativ früh.

01:03:33: Deswegen haben wir in Deutschland, wenn man versucht, stärkende Digitalisierung aufzuzählen, dann kommt man in Deutschland meistens nicht besonders weit.

01:03:38: Social Media, ah nee, digitale Infrastruktur, um Gottes Willen.

01:03:42: Aber in einigen Bereichen ist das eben nicht so.

01:03:44: Und Robotics bzw.

01:03:45: Produktion.

01:03:45: und Fertigung, die direkt daran angrenzen.

01:03:48: Da ist Deutschland ziemlich weit vorn, um das mal so ganz präzise zu sagen.

01:03:52: In den letzten Jahren musste Tesla, als sie angefangen haben, mehr als drei Autos pro Tag zu verkaufen, einen deutschen Fertigungsspezialisten, Produktionsspezialisten kaufen, damit sie überhaupt hinkriegen konnten, eine bestimmte Anzahl von Autos automatisch herzustellen.

01:04:07: Und da möchte ich aber die Ehrenrettung versuchen, es gibt einen deutschen Hersteller, Neura heißt der, oder Neura.

01:04:12: Neuer Robotics, ein deutschen Hersteller, der ein humanoiden Roboter auf den Markt gebracht hat.

01:04:17: Das ist der erste europäische humanoide Roboter, der sehr eingreif geworden ist.

01:04:21: Das heißt... Wir haben da schon Entwicklung und Ansätze und gleichzeitig sehen wir, dass es so ein Zusammenspiel ist.

01:04:28: Das ist eine unfassbar teure Entwicklung.

01:04:30: Gerade so humanoidere Roboter, die brauchen wahnsinnig viel Daten, die es zum Teil noch nicht gibt.

01:04:34: Manche Hersteller arbeiten mit Motion Capturing-Anzügen, weil dann Leute irgendwelche Bewegungen machen, damit die Maschinen merken, so bewegt sich ein Wesen, was so ähnlich aussieht wie ein Mensch, am sinnvollsten.

01:04:45: Aber da machen wir dramatische Fortschritte.

01:04:47: und dann muss man sich sofort fragen, okay, Ein ganz natürlicher Anwendungs-Szenario für so einen humanoiden Roboter ist in einem Lager oder in einer Werkstatt oder in der Logistik irgendwo.

01:04:57: Wie können wir davor ankommen?

01:05:00: Wie können wir es schaffen, dass solche Robotik-Geschichten in Deutschland auch groß werden oder in Europa?

01:05:07: Ich glaube, das Thema humanoider Roboter ist so, wie die... der entgegene Anführung, also um zu schreiben, aber dann siehst du aus wie ein Mensch, agierst wie ein Mensch, aber Robotik fängt ja viel früher an.

01:05:18: Also in einem Lager brauche ich keinen humaniden Roboter.

01:05:21: Ich muss autonom bewegen, die Automobilermache ist vor, wo dann die Teile automatisch von einem Roboter, der sieht nicht aus wie ein Mensch, aber zumindest auf vier Rädern werden die dahin gefahren und wo sie gebraucht wird zum richtigen Zeitpunkt, das ist richtig digital, das funktioniert.

01:05:34: Das ist der Punkt, wo Robotik heute schon auch bei uns in den Lager und Perspektiven für Jahre, ohne Kundenkontakt, den Unterschied machen kann und wird.

01:05:44: Der Unterschied, das ist das Thema für mich so ein Stück, weil die Analogie der E-Mobilität, um das Thema nicht aufzumachen, ganz kurz, nur als Aussage, vielleicht kann man auch mal den Weg gehen und sagen, Robotik, lass den Roboter doch jemanden bauen, egal wen, und gut kopiert ist besser als schnell selber gemacht.

01:06:06: Was macht den Unterschied in der Robotik?

01:06:07: perspektivisch die Software?

01:06:09: Den Roboter zu bauen, ist nicht das Problem.

01:06:12: Das ist der Vorteil, den wir heute in den produzierten Gewerben Deutschland haben.

01:06:15: Maschinenbauer, die Deutschland bauen, die bauen gute Maschinen.

01:06:19: Die können aber nachgebaut werden.

01:06:21: Der Unterschied ist die Ansteuerung dieser Maschinen.

01:06:23: In der Improduktionszyklus, die Software ist die IP.

01:06:26: Da, glaube ich, macht es den Unterschied auch bei Robotern perspektivisch, sich darauf zu konzentrieren und sagen, ja, Robotik, man muss Unternehmen unterstützen.

01:06:32: Da gibt es in Deutschland ein paar Hidden Champions, die sind echt gut.

01:06:35: Aber lasst uns da das Thema IP schützen, dass diese Ansteuerung dieser Maschinen auch bei uns bleibt.

01:06:40: weil das macht den Unterschied, das Effizienz zu machen, die richtigen Codezeilen zu haben, Predictive Maintenance usw.

01:06:47: Also ich möchte gar nicht viele weitere Felder aufmachen, aber das macht den Unterschied.

01:06:51: Glaub ich meiner Meinung

01:06:52: nach.

01:06:52: Und wenn das so kommt, was ich glaube, was super sinnvoll wäre, ist natürlich die direkt anschließende nächste Frage, die ich in den Raum stellen möchte.

01:07:00: Wie weit geht denn die Automatisierung?

01:07:02: Haben wir irgendwann ein Supersystem, wo Menschen gar nicht mehr benötigt werden, sondern wo einfach alle Daten reinfließen und das komplett alles automatisch geht.

01:07:12: Und zwar von der Bestellung bei dem Apfelbauern über die gesamte Logistik bis zum Vorkast, bis zu die Bestückung von Regalen.

01:07:20: Das passiert in China zum Beispiel teilweise schon tatsächlich mit quasi humanoiden Robotern, so Regalbestückung, bis hin zu diesen ganzen Details, die man jetzt zwischen Lebensmittel und Handel insgesamt.

01:07:29: abwecken

01:07:30: muss,

01:07:31: was zum Beispiel die Behandlung von verschiedenen Produkten im Supermarkt angeht.

01:07:35: Glaubst du, dass irgendwann ein gigantisches Riesensystem ist, was alles steuert, vollautomatisch?

01:07:40: Ich kann das für uns sprechen.

01:07:41: Wir machen bewusst, es ist nicht alles in einem System, weil zu anfällig.

01:07:45: Wenn das ganze System nicht mehr da ist, dann fällt alles aus.

01:07:48: Deswegen bauen wir es so, dass wir wirklich best of breed ansatz gehen.

01:07:52: also ich habe für jede jede problematik ein system ist habe ich noch nicht tausende millionen system aber ich muss halt kapsen so weit wie möglich das trotzdem die kette wenn sie auch durchschlagen oder geschnitten oder angegriffen wurde am anderen ende weiter funktioniert.

01:08:05: deswegen kein großes supersystem sondern wirklich die aneinander kettung von vielen einzelnen system die aber so resilient sind in der kette wenn es eins ausfällt oder mal nicht da ist dass der rest funktioniert.

01:08:15: glaubt das ist die die architektur die wir wählen.

01:08:18: ja Der Wunsch ist jetzt sagen alle wird alle Jobs und überflüssig machen wir noch Roboter und dann braucht keine für sind alle immer im Urlaub keine muss mehr arbeiten.

01:08:26: Und alle kriegen wir ganz viel Geld und können konsumieren.

01:08:29: und das Abandons für everybody.

01:08:31: Und wenn man aber so die Kette ein bisschen zurück geht und sagt so wie soll das genau gehen wenn gar keine mehr arbeitet wo wird der?

01:08:37: wo wird der Wert geschaffen den anderen wieder ausgeben können.

01:08:40: Klar, man kann sich vorstellen, Roboter, die sich selber bauen können.

01:08:43: Also ein Roboter, dem beigebracht wird, einen neuen Roboter zu bauen.

01:08:46: Das ist durchaus im Bereich des Machbahnen.

01:08:48: Der braucht aber trotzdem Rohstoffe.

01:08:49: Die müssen aber abgebaut werden.

01:08:50: Die sind in irgendeinem Bergwerk.

01:08:52: Möglicherweise in Afrika oder in China oder in Russland.

01:08:55: Die Rohstoffe muss man abbauen.

01:08:56: Könnte man auch mit Robotern.

01:08:57: Die muss man aber auch bauen.

01:08:58: Selbst wenn die sich selber bauen können, am Ende kommen sie immer wieder auf die Rohstoffe zurück.

01:09:01: Und die Frage ist ja bezahlt für die Rohstoffe.

01:09:04: Und darum glaube ich nicht, dass es wirklich ein System geben wird, wo es nur noch Roboter, Software und alle in den Urlaub die ganze Zeit und wir brauchen und kriegen Geld vom Start.

01:09:13: I don't know.

01:09:14: Klingt nach einer ziemlichen Abhängigkeit.

01:09:16: Soll nicht glaube ich eher, dass es immer immer was sein wird, wo Menschen und Maschinen zusammenarbeiten und wo man einfach gar nicht mal nur, sag ich mal, Jobs ersetzt, sondern einfach indem man Effizienz erhöht mit Maschinen zusammen.

01:09:30: Und Dinge, was ich vorhin gesagt habe, was Effizienz ist, Dinge nicht mehr zu machen, die man nicht machen muss.

01:09:35: weil man die zum Beispiel Robotern gibt oder Software gibt.

01:09:38: Und Arbeitsvorbereitung, um eine höhere Qualität zu erreichen, Arbeitsnachbereitung zu prüfen, ob die Arbeit gut war und dafür auch AI einzusetzen.

01:09:44: Und das ist aus meiner Sicht die größten Felder im Moment, wo wir mit wirklichen Edge machen können.

01:09:49: Meine persönliche Haltung dazu ist, wenn man sich das so von einem wahren Wirtschaftssystem als Herzstück aus anschaut, dann werden wir in Europa, in Deutschland, weltweit natürlich immer mehr Bereiche entdecken, wo auf überraschende Weise neu ausgewettete Daten massive Vorteile ergeben, die man dann auch wieder für die Automatisierung benutzen kann.

01:10:09: Und ich glaube schon, dass es am Ende eine Systemlandschaft gibt, wo natürlich nicht gleichzeitig und auf einmal alles nur noch ein riesiges System ist, sondern das bestimmt von solchen gigantischen Systemen nach und nach verbessert und ersetzt werden.

01:10:24: und gar nicht nur, dass das immer darauf hinausläuft, dass da kein Mensch mehr dabei ist, sondern dass immer größere Teile der gesamten Wertschöpfungskette plötzlich KI-seitig angebunden werden können.

01:10:37: Ja, das geht von der Verbesserung der Wettervorhersage bis hin zu einer Logistik, die einfach noch effizienter ist, als man es bisher gedacht hat, weil Logistik ist heute noch nicht so effizient, wie sie sein könnte.

01:10:46: Ja, ist du recht.

01:10:47: Also seh ich, hundert Prozent genauso, wenn wir sagen, alle Daten, die ich speichere, müssen einem einmal Data Lake beschrieben, in der Data Lake gespeichert werden und von verschiedenen KI-Modellen ausgebildet werden.

01:10:57: Und dann wiederum ein Extrakt für das jeweilige System zu haben, was damit optimiert wird.

01:11:02: Da gebe ich dir hundert Prozent recht.

01:11:03: Das heißt, je mehr Daten ich habe, je breiter die Daten sind, je älter sie sind, im Sinne von wie viel mehr habe ich gespeichert.

01:11:10: Das ist halt rein historie.

01:11:11: Daten habe ich, ist das definitiv der Ansatz, der richtig ist.

01:11:15: Aber meine Logik war auch global politisch, aus heutiger Sicht heraus, es wird nicht das eine Supersystem geben, was dann, wenn es angegriffen wurde oder zerstört wurde oder wie auch immer geartet, nicht mehr funktioniert, dann zu einem komplett ausverführt.

01:11:29: Datenspeicherung, Auswertung, KI-Modelle, Check mit dem Thema Domänen, KI-Modelle noch viel mehr.

01:11:34: Das fließt aber raus in eine Sterninfrastruktur, also zum Schreiben, wo dann Systeme damit gefüttert, optimiert und gearbeitet werden können.

01:11:42: So haben wir auch die neue Warnwirtschaft gebaut.

01:11:45: ist jetzt schon so groß, dass die Unternehmung wird ja nur noch wachsen, dass die so groß ist, dass man das irgendwie gar nicht mehr replacen kann.

01:11:53: Also auch YouTube zum Beispiel ist ja immer größer geworden, aber es wird jetzt kein, nicht mal komplett neu geschrieben, sondern es wird immer ein Teilen wahrscheinlich erneuert bei Google unter der Hub.

01:12:01: Und genauso ist es auch mit der Warnwirtschaft, wir werden Teile erneuern.

01:12:05: können und müssen, aber man muss niemals mehr das ganze System ersetzen.

01:12:09: Und so muss man eigentlich, wenn man jetzt scale denkt, heute denken, dass man solche Systeme baut.

01:12:13: Und für mich die Unternehmung der Zukunft ist in der Tat wirklich eine, die eigentlich drei Dinge hat, nämlich ein vereinheitliches Datenmodell über deren Geschäft, also quasi ein Unified Data Model über das Geschäft, was alle Geschäftsobjekte enthält und wo es einen API oder so eine Schnittstellen-Layer gibt, das AI darauf zugreifen kann.

01:12:36: Und dann gibt es dazu AI-Systeme, also Agents, die diese Daten lesen und schreiben können.

01:12:42: Und dazu gibt es eine Verschriftlichung des Wissens, also eine Knowledge Base, die enthält Regeln, Prinzipien, Prozessbeschreibung, so dass AI sie verstehen kann.

01:12:52: Also mit einfacher konsistenter Sprache geschrieben und so weiter.

01:12:56: System Prompting so ungefähr.

01:12:57: Und dann kriegt man auch, sag ich mal, das aus meiner Sicht das Unternehmen der Zukunft, was eben AI Agents, ein Unified Data Model und eine Knowledge Base hat, um den AI Agents beizubringen, wie mit diesen Geschäftsobjekten umgegangen wird.

01:13:08: Find ich übrigens super, dass du jetzt auf der Zielgeraden dieses Podcast doch noch mal die hohe Relevanz von Regeln ganz zum Schluss selber erwähnt hast.

01:13:17: Aber ich will keine Regeln.

01:13:19: Ich habe gesagt, ich will wenig Regeln.

01:13:20: Nur die, die man braucht.

01:13:21: Man braucht Regeln.

01:13:23: Auf jeden Fall.

01:13:25: Interessant finde in diesem ganzen laufenden Prozess am offenen Herzen Operation ist, dass wir jetzt mit künstlicher Intelligenz eine Situation haben, wo klar ist, eigentlich kann niemand sagen, was in einem halben Jahr, in einem Jahr, in einem dreiviertel Jahr die wichtigsten Entwicklungen sein werden.

01:13:41: Und genau deswegen, weil es niemand sagen kann, frage ich euch danach.

01:13:43: Was glaubt ihr denn,

01:13:45: was

01:13:45: Stichwort Automatisierung, Stichwort Warnwirtschaftssystem und vor allem Stichwort Künstliche Intelligenz?

01:13:50: Was sind die wichtigsten Entwicklungen in genau diesem Bereich, irgendwo zwischen Logistik und Warnwirtschaftssystem, die mit Künstlicher Intelligenz in Zukunft kommen werden?

01:14:01: Da muss ich jetzt ein bisschen vorsichtig sein.

01:14:03: zum Thema, wo wir sind, wir Wettbewerbsdifferenzieren unterwegs als Unternehmen der Schwarzgruppe.

01:14:08: Aber was ich sagen kann, ist der wichtigste Punkt, wenn wir über KI sprechen, das haben wir jetzt ausführlich getan, ist Applied AI.

01:14:15: Das heißt, wo habe ich wirklich Themen, Entscheidungen und Schlüsse, die den Unterschied machen?

01:14:23: wo ich wirklich Anwendung finde.

01:14:25: Und da kann ich, das kann ich sagen, die Zahl kann ich nennen.

01:14:28: Wir reden heute, wir treffen heute jeden Tag über fünfhundert Millionen KI-Entscheidungen jeden Tag und werden am Ende des Jahres wahrscheinlich prognostiziert über eine Milliarde Entscheidung pro Tag treffen.

01:14:38: Automatisiert mit KI.

01:14:40: Welches sind, kann ich nicht sagen, aufgrund der Webbewerbsdifferenzierung,

01:14:43: aber das stimmt.

01:14:46: Aber zumindest mal das Thema Anwendung, findende KI, die wirklich auch den Unterschied machen.

01:14:52: Was glaubst du Stefan?

01:14:54: Ich bin natürlich für meine Domäne als Softwareentwicklung, obwohl ich glaube, dass es am Ende sehr ähnlich ist für alle.

01:15:00: Was wir fokussieren ist, dass wir den gesamten Softwareentwicklungsprozess komplett neu denken, also von der Entstehung der Idee.

01:15:08: bis zu dem Laufen im Code und Produktionssystem alle Schritte unterwegs mit AI zu unterstützen, nicht nur in dem Moment, wo man anfängt, Code zu schreiben, sondern die gesamte Kette davor.

01:15:17: Und wir haben in der Tat bei uns in der Firma ein eigenes System, wo wir so einen quasi, was ich vorhin gesagt habe, einen Unified Data Model in der Knowledge Base und AI Agents haben, die alle miteinander integriert sind, wo wir quasi wirklich so was wie ein Digital Twin unserer gesamten Organisation haben.

01:15:33: Da glaube ich fest daran, dass jede Organisation so ein Digital Twin braucht, mit einem Datenmodell der Geschäftsobjekte, mit einer Knowledge Base und mit der AI Agents.

01:15:41: Und das ziehen wir komplett durch, so dass jeder Mitarbeiter bei uns, jeder Member bei uns selber Agents bauen kann, die auf alle Geschäftsobjekte lesen und schreiben zugreifen können, um ihre eigene Arbeit effizienter zu machen.

01:15:54: Also Empowerment der Leute.

01:15:56: Du hast dieses Stichwort gesagt, was für mich ein ganz essenzieller Teil dieser Zukunft von KI ist insgesamt, aber sowieso auch in solchen großen Systemlandschaften, nämlich AI Agents, also KI-Agenten.

01:16:07: Das sind künstliche Intelligenzen, die auf Daten zugreifen können, daraus eine Entscheidung formulieren und dann sogar in vielen Fällen auch selbst handeln können.

01:16:15: Also, ein ganz konkreten Kontext wäre ein KI-Agent.

01:16:18: Eine Software, die kann sagen, ach, schau mal, in München über nächste Woche brauchen wir zweiundvierzig Milliarden Äpfel, ist sicherheit keine Fehlbe... Also bestelle ich die jetzt mal bei sämtlichen Abwebauern der Welt.

01:16:29: Das ist so ein klassischer KI-Agent.

01:16:31: Ich halte das nicht nur für ein Teil der Zukunft, sondern in ganz vielen Fällen auch für so essentiell, dass es entscheidend wird, darüber, ob man überhaupt noch Gewinn macht, ob man ein Geschäftsmodell überhaupt noch sinnvoll anbieten kann.

01:16:44: Denn das muss man sich halt immer gegenwärtigen.

01:16:46: Die Welt wandelt sich so schnell.

01:16:48: Die Konkurrenz wandelt sich so schnell, dass manchmal so graduelle Effizienzen darüber entscheiden, ob ein Preis überhaupt noch wirtschaftlich sinnvoll ist oder nicht.

01:16:57: Aber das ist in einem freien Markt, würden dann Unternehmer diese Effizienzen im Markt entdecken, würden sagen, ich kann ein neues Unternehmen gründen.

01:17:03: Und das mache ich jetzt schon von Anfang an auf AI.

01:17:05: Sie machen Unified Data Model, ich habe eine Knowledgebase mit Berspray und jetzt baue ich Agents.

01:17:10: Und damit kann ich ganz viele Schritte, die andere Unternehmen über Jahrzehnte entwickelt haben, überspringen.

01:17:14: Da ist eine große Chance drin halt

01:17:16: auch.

01:17:17: Diese große Chance übrigens, vielleicht als kleine Anekdote sehen auch ein paar von den KI-Chefs im Silicon Valley.

01:17:24: Da läuft gerade auch initiiert von Dario Amodei dem Anthropic-Gründer und Chef eine Art Wettbewerb.

01:17:32: Und zwar, wer macht das erste Unicorn?

01:17:36: Also Start-up, was über eine Milliarde Dollar wert ist, was aus einem einzigen Angestellten besteht, der menschlich ist und der Rest macht alles KI.

01:17:45: Das ist so die Wette.

01:17:46: Dario Amodey wettet, das wird im nächsten Jahr so sein.

01:17:48: Das erste Unicorn mit einem einzigen Angestellten.

01:17:50: Der Rest ist nur KI und nur KI-Agenden.

01:17:53: Was glaubt ihr denn, wann es soweit sein wird?

01:17:59: Willst du weg, Stefan?

01:17:59: Machst du ruhig

01:18:00: zuerst.

01:18:00: Danke.

01:18:01: Du brauchst noch Zeit.

01:18:02: Ich will nichts drauf, bisschen.

01:18:04: Ich weiß nicht, ob es das nächste Jahr so sein wird, aber es wird so sein.

01:18:08: Nächstes Jahr weiß ich nicht, aber es wird so sein.

01:18:10: Wunderprozent, bin ich da gleich in Meinung.

01:18:11: Aber wann ...

01:18:15: Ja, das ist natürlich ein ziemlicher Leverage, ne?

01:18:16: Eine Milliarde.

01:18:17: Da denkt man sofort, das muss ein Drogenhändler sein, aber der braucht die Distribution auf der Straße.

01:18:22: Also keine Ahnung, das ist schon interessant.

01:18:24: Das kann nur ein rein digitales Modell sein.

01:18:26: Klar, es gibt natürlich mittlerweile Supply Chains, die man dann auch, Instagram Shops und so weiter, die man legen kann.

01:18:31: Dropshipping

01:18:32: als

01:18:32: das Thema.

01:18:33: Genau, aber dann für eine Milliarde ist schon das schon rat.

01:18:35: Also ich glaube nicht nächstes Jahr.

01:18:38: Aber... Wir können auch drauf wählen und dann trinken wir zusammen die Flasche Wein aus.

01:18:41: Dropshipping übrigens hatte so leicht schlechten Läumen und bekommen, weil das ein Prinzip ist, wo man die gesamte Produktion, Logistik, Lieferkette, im Prinzip alles, was ein wahren Wirtschaftssystem abbilden könnte, einfach komplett in die virtuelle Welt an irgendwelche anderen Leute verschiebt.

01:18:58: Meine persönliche Antwort auf diese Frage ist, dass ich gar keine Jahreszahl sagen würde, ob das jetzt nächstes Jahr oder übernächstes Jahr oder zwei Jahre und dreißig ist, sondern dass ich das ein bisschen drehen würde und sage, dass ich die Chance, aus Deutschland kommt, das erste Unicorn, das aus einer Person besteht, für extrem Hochhalte, nämlich Null, Komma, Null, ein Promille.

01:19:16: Ja, das ist viel, viel größer die Chance als in vielen anderen Bereichen.

01:19:20: Ganz zum Schluss vielleicht noch, wenn ihr einen Ausblick geben möchtet, wenn ihr einen Ausblick geben möchtet, wo das wahren Wirtschaftssystem, wir kommen zurück zu unserem Kern, wo das wahren Wirtschaftssystem der Zukunft in fünf Jahren steht.

01:19:34: Was wäre da eure kurze und knackige Antwort?

01:19:40: Das ist

01:19:42: euer System.

01:19:44: Ich glaube, interessant wird es da drauf ein AI-Layer zu legen, wo die Leute, die das System vor Ort nutzen, selber Automatisierung vornehmen können.

01:19:54: Also selber auf eine gewisse Art, das war ein Wirtschaftssystem, selber programmieren können in natürlicher Sprache.

01:20:01: Weil wir sehen, dass natürlich, also es gibt viele standardisierte Prozesse, es gibt natürlich auch länger spezifische Unterschiede oder Dinge, wo Leute eingreifen müssen, also Tätigkeiten haben, die immer wiederholt werden müssen.

01:20:11: Darum können wir sehr gut vorstellen, dass man da eine AI-Layer drauf legen kann, wo die Leute selber das erweitern können, um Dinge, die sie brauchen.

01:20:23: Mitarbeiter aus den jeweiligen Bereichen, die an der die Software nutzen heute mit der IT zusammen im Thema arbeiten.

01:20:31: Aber eigentlich ist es ein Thema, die IT entwickelt das zusammen mit der Freiheit.

01:20:35: Aber ich glaube, das wird sich ändern, das Thema Metaebene.

01:20:38: Wir werden so viel Druck aus der aus den Organisationen bekommen, nicht nur wir als Unternehmen, sondern auch der normale Mittelstand, weil das Thema KI so alltäglich sein wird von Mitarbeitern, die es nutzen, ihrem tagtäglichen Umfeld, dass der Druck in Unternehmen steigen werden.

01:20:53: Warum kann ich das nicht anders machen?

01:20:55: Es muss doch einfacher gehen.

01:20:56: Es geht auch privat auch.

01:20:57: Wie das Thema, es hat viele Unternehmen ereilt mit dem mit der iPhone, Ära, Apps.

01:21:02: Es gibt keine Handbücher mehr.

01:21:04: Es gibt keine Beschreibung mehr.

01:21:05: Es muss doch... Ein neues Konzept, ein neues Schulungsthema, eine neue Funktion muss im Unternehmen doch so einfach bedienbar sein wie eine App.

01:21:12: Ich brauche keine Schulung, ich muss gar Handbuch lesen.

01:21:14: Das hat viel verändert und das wird auch KI.

01:21:17: aus dem Druck heraus, Druck in Anführungsstricken, wird es viel verändern und dann wird es dahin gehen, dass der Mitarbeiter selbst Sachen machen wollen wird, weil er es kann, weil er es geübt hat, weil er damit umgehen kann aus der Privaten.

01:21:32: Ja, jedes Unternehmen braucht kompetente Mitarbeiter auf jeder Ebene.

01:21:35: Und natürlich, die, die im Feld wirklich die letztendliche Meile zum Kunden haben, sind natürlich besonders wichtig an dem Punkt.

01:21:41: Und ich glaube, das versuchen wir auch bei uns in der Firma, versuchen natürlich möglichst viel Verantwortung, möglichst in die Frontlinien zu bringen und dafür.

01:21:49: ist natürlich eine Befähigung erforderlich und so weiter.

01:21:51: Und auch da kann man AI einsetzen.

01:21:53: Das wird, glaube ich, heute ein bisschen unterschätzt, AI Agents zu bauen, die in einer Interaktion mit den Menschen Onboarding machen, Trainings und so weiter.

01:22:02: Da ist auch viel Potenzial drin, um Weiterverantwortung direkt bis in die Leute ins Feld zu bringen und die zu befähigen.

01:22:09: Also die Menschen werden besser qualifiziert aus meiner Sicht und nicht einfach ersetzt durch AI und ich brauche nur noch dofe Menschen, die irgendwie die AI bedienen.

01:22:17: Ich glaube, das Gegenteil ist der Fall, man braucht viel schlauere Menschen, muss man besser qualifizieren, besser ausbilden, damit sie, wie es Andrew Kapasi gesagt hat, wir bauen eigentlich einen Iron Man Suit.

01:22:26: Also so ein Iron Man Anzug, wo drin Mensch steckt.

01:22:29: Und der Mensch, der da drin steckt, der braucht eine gewisse Qualifikation, diesen Anzug zu bedienen.

01:22:33: Und das ist eigentlich das, was wir brauchen.

01:22:35: Kapafien, nicht zufällig auch der Erfinder des Begriffs Vibecoding, was übersetzt bedeutet, dass Leute, die eigentlich gar nicht programmieren können, plötzlich doch mit den richtigen KI-Teuts programmieren.

01:22:46: Also genau diese Richtung.

01:22:47: Es wird euch unfassbar überraschen.

01:22:49: Man kann auch damit Gedichte schreiben, man ist trotzdem kein Poet da.

01:22:52: Es wird euch unfassbar überraschen, aber auch ich habe eine Haltung, was in fünf Jahren in diesem Großbereich KI und Warnwirtschaftssysteme relevant sein wird.

01:23:01: Und zwar glaube ich, dass ein extrem großer Prozentteil der Transaktionen, was eCommerce oder was Handel insgesamt angeht, in fünf Jahren Agent to Agent sein wird.

01:23:14: Will sagen, viele von uns haben einen eigenen persönlichen KI-Agenten und der wird mit den KI-Agenten von Händlern oder von Plattformen Deals abschießen, weil ich ihn beauftragt habe.

01:23:30: Und ich glaube, dass das ein unterschätzter Bereich ist.

01:23:33: Das ist die Automatisierung von genau dieser letzten Meile von der Ducati Spaßsteffern.

01:23:37: Ich glaube, es ist ein unterschätzter Bereich, weil natürlich solche Akteure am Markt wie Instagram, also Meta oder TikTok großes Interesse haben, ihr Social Shopping und ihr Social Commerce irgendwie so zu automatisieren, dass am Ende

01:23:56: ...

01:23:56: dass bloße Interesse für ein Produkt direkt übersetzt werden kann in eine Transaktion von zwei Agents.

01:24:02: Wo du einfach auf TikTok siehst, oh, das finde ich toll, das will ich haben.

01:24:05: Und alleine, dass du es ausspricht, sorgt dafür, dass dein Agent irgendwo das irgendwie besorgt und es am übernächsten Tag

01:24:10: bei dir ... Wo bladet der Terminal schon so ein Beispiel gezeigt, wie man die Kumpels plötzlich anders denken kann.

01:24:14: Und das heißt, aus meiner Sicht, wir werden in eine Zukunft kommen, wo solche Systeme Agent-to-Agent funktionieren müssen.

01:24:24: Und da sind ganz neue Herausforderungen, wenn ich also nicht mehr an Menschen verkaufe, sondern an KI-Agenten, die von Menschen beauftragt worden sind.

01:24:31: Das finde ich eine Zukunft, die ist gleichzeitig so gruselig und spannend, dass ich eigentlich gerne hätte, dass sie wirklich in fünf Jahren stattfindet.

01:24:38: Ja, und da ist natürlich immer noch die Hürde, dass sie nicht exakt immer das gleiche Ergebnis erzeugen, also die, zumindest die Language-Model basierten, so dass man da natürlich ... ... am Ende Dinge auch bauen muss, damit diese Transaktionen ... ... wirklich immer funktionieren.

01:24:52: Das ist nicht eine reine AI-Sache, sondern ... ... generelle Frage von welcher Schnittstelle ... ... habe ich als Unternehmen zur Verfügung.

01:24:58: Auf, ne?

01:24:58: Das ist genau das, man braucht eine Schnittstelle, ... ... alle Unternehmenssysteme um diese Wirklichkeit.

01:25:02: Dass dein KI-Agent nicht zurückkommt und sagt, ... ... ach hier, ich habe die geforderten ... ... vierzig Milliarden Äpfel gerade

01:25:06: gekauft.

01:25:06: Ja genau, du wolltest doch vierzig Milliarden Äpfel, ... ... sondern nein, wollte ich nicht.

01:25:09: Ich glaube, das ist im anderen Umfeld, ... ... wird das so sein, glaube ich, ... ... gebe ich dir recht.

01:25:12: Aber einmal mal schauen, ... ... deswegen auch eine Hypothese für die ... ... für die Liebenzuhörer.

01:25:17: Im Stadtseinerhandel gibt es schon einen KI-Assistenten.

01:25:20: Das ist nämlich die einzelne Person.

01:25:21: Schaut an euren Kühlschrank.

01:25:23: Achtzig Prozent der Artikel, die ihr im Kühlschrank habt, sind immer gleich.

01:25:27: Also von daher, Umsetzung wäre einfach, wenn noch jemand einkaufen gehen würde.

01:25:30: Aber das Thema ist, wäre einfach zu lösen.

01:25:35: Lieber Stefan, lieber Christian, tausend Dank für dieses fantastische Gespräch über wahren Wirtschaftssysteme.

01:25:41: Ich meine, das ist schon ein sperriges Thema, kann man anders nicht sagen.

01:25:44: Und dann trotzdem ... Lappt es so rein in Geopolitik, in digitale Souveränität, in eigene Freiheit?

01:25:50: Fand ich gut, dass du das immer wieder hervorgehoben hast.

01:25:52: Das wird zu selten getan.

01:25:53: Das ist aus meiner Sicht auch gerade so.

01:25:55: eine digitale Perspektive auf Freiheit gibt es zu selten.

01:25:58: Vielen Dank an euch draußen auch fürs Zuhören.

01:26:01: Wir sind natürlich mit dieser ganzen Diskussion um wahren Wirtschaftssysteme, das Top-Thema für cute First-Date-Ideas.

01:26:09: Mit dieser ganzen Diskussion sind wir in verschiedenen sozialen Medien, zum Beispiel auf LinkedIn.

01:26:14: dem Account Tech, KI und Schmetterlinge und der gleiche Name natürlich auf Instagram und auf TikTok, wo ihr mit uns darüber sprechen könnt, was eure Cute First Date Ideas im Bereich Warnwirtschaftssysteme für die Zukunft zu bringen.

01:26:26: Vielen Dank fürs Zuhören.

01:26:27: Wir freuen uns mit euch in Kontakt zu sein und bis zum nächsten Mal.

01:26:30: Danke auch an euch, Christian und Stefan, für die Diskussion.

01:26:34: Herzlichen Dank.

01:26:35: Dankeschön.

01:26:37: Das KI-Tool der Woche passt perfekt

01:26:39: zum

01:26:40: Thema des Podcasts, dem Warnwirtschaftssystem.

01:26:44: und der KI.

01:26:45: Das hört sich so an.

01:27:00: Man hört sie förmlich dahingleiten, die Waren in der Wirtschaft.

01:27:04: Der Takt

01:27:04: nimmt

01:27:05: Form an, er ist gleichförmig und doch belebend technisch und er hat Höhen und Tiefen.

01:27:11: Wie gemacht

01:27:12: ist der Sound zur Untermalung eines Podcasts über KI

01:27:16: und Warenwirtschaft.

01:27:25: Der Sound stammt aus der neuen

01:27:27: Musik KI

01:27:28: Eleven Labs Music.

01:27:30: Dort

01:27:30: gibt man einen Prompt

01:27:32: mit dem gewünschten Sound ein.

01:27:34: In diesem Fall

01:27:35: macht eine schöne Hintergrundmusik zu einem wahren Wirtschaftssystem.

01:27:39: Die KI

01:27:40: übersetzt das in diverse Stile, die sie so gleich verknüpfen wird.

01:27:45: Die Stile lauten elektronisch, ambient, sanft, instrumental,

01:27:51: lubfähig,

01:27:52: ruhig, minimalistisch, atmosphärisch

01:27:55: und

01:27:55: Hintergrundmusik.

01:27:57: Andere Stile sollen ausgeschlossen werden, so hat es die KI interpretiert.

01:28:01: Zum Beispiel aggressiv, gesang, starker Bass, verzerrt, rock.

01:28:06: Akustikgitarre, hart

01:28:08: und scharf

01:28:09: drops.

01:28:10: Dreißig Sekunden später ist der Song fertig.

01:28:12: Und das gelingt auch mit gesungener

01:28:14: Musik.

01:28:50: Auch dieses Lied ist KI generiert.

01:28:52: Der Prompt dazu lautet, der Song Yesterday, Kenner der Musik dürfen erkannt haben, dass hier nicht John Lennon oder Paul McCartney gesungen haben.

01:29:01: Auch die Melodie ist gänzlich anders,

01:29:04: denn

01:29:04: Eleven Labs hat zum Schutz der Künstlerinnen und Künstler prominente Namen und deren Melodien gesperrt.

01:29:11: Stattdessen übersetzt die Maschine unseren Prompt sehr frei in eine sanfte akustische Ballade mit melancholischem Melodien nachdenklichen Texten über nostalgie und verlorene Liebe mit sanftem Gitarrenspiel

01:29:27: und

01:29:27: beruhigendem Gesang.

01:29:30: Das klappt mit vielen Genres.

01:29:32: Wer demnächst für sein Hotel-Lobby oder seine Fahrstuhlmusik neues Material braucht, kann sie sich bei Eleven Labs Music für ein paar Cent oder

01:29:41: Dollar herstellen

01:29:42: lassen.

01:29:43: Eleven Labs verspricht, sein Modell ausschließlich mit lizenziertem Material trainiert zu haben.

01:29:50: Nutzer dürfen die Sounds kommerziell nutzen.

01:29:53: Ich bin nicht sicher, ob das mit dem Training hundertprozentig stimmt, denn irgendwoher muss die Maschine ja wissen, dass,

01:29:59: jesterday als

01:30:00: Beispiel von den

01:30:01: Beatles,

01:30:01: eine sanfte akustische

01:30:03: Ballade

01:30:04: mit melancholischen Melodien ist.

01:30:06: Aber wahrscheinlich steckte diese Info auch in einigen Textbeiträgen über die Songs, mit denen die KI trainiert wurde.

01:30:13: Die Texte wiederum sind zumindest hierzulande ähnlich wie Musik geschützt, sofern sie eine gewisse Schöpfungshöhe

01:30:19: erreicht.

01:30:20: Die Eleven Labs KI kann jedenfalls eine Reihe anstielen.

01:30:24: Hören wir rein in einem Vorschlag für den

01:30:26: nächsten deutschen Beitrag

01:30:28: beim Jogging Song Contest.

01:30:42: Oder einen Einstieg für ein Podcast

01:30:54: mit dem Titel Tech KI und Schmedalingeren.

01:31:16: Oder ein Jingle fürs KI-Tool

01:31:18: der Woche.

01:31:32: Wer sich davon gelangweilt fühlt, erstellt Untermalung im Stil von Rock am Ring.

01:31:37: Mit Sänger

01:31:38: und Cork.

01:31:55: Das Festival Watten geht auch.

01:32:19: Künstler Hans Zimmer, der für diverse Hollywood-Blockbuster sensationelle hymnische Musik komponiert hat, ist bei Eleven Labs für Imitationen, zwar ebenfalls gesperrt.

01:32:31: Auf unseren Promptinnen, einen Song für einen Science-Fiction-Film

01:32:35: in seinem Stil

01:32:36: zu kreieren,

01:32:38: übersetzt die Maschine, erstelle eine epische

01:32:41: Orchesterhymne

01:32:42: mit kraftvollen

01:32:43: filmischen Arrangements, die elektronische und symphonische Elemente mischen, um die Erhabenheit und das Mysterium eines futuristischen Science-Fiction-Films

01:33:41: hervorzurufen.