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Born & Kepler is named after the mathematician and scientists Max Born and Johannes Kepler. This bilingual podcast, offered in both German and English, dives into the expansive world of Artificial Intelligence (AI), exploring its foundations, evolving technology trends, academic search, and its impact on businesses and society.
Born & Kepler will feature a diverse lineup of experts from academia, venture capital, private equity, journalism, entrepreneurship, CTOs, and policymakers. Each guest offers unique insights into how AI is reshaping their sectors and what we might expect in the future.
Our goal is to provide a deep understanding of the core principles and breakthroughs in AI, enabling you to stay updated with the latest advancements in AI technologies and how they are transforming industries. During our episodes, we will explore how AI is influencing business strategies, optimizing operations, and driving innovation. We will also explore the ethical, social, and regulatory aspects of AI in everyday life.
Andreas Deptolla (00:01.1)
Benedikt, willkommen zu Bornen Kepler. Ich freue mich, dass wir heute die Zeit gefunden haben.
Benedikt (00:06.28)
Vielen Dank für die Einladung, Andreas.
Andreas Deptolla (00:08.674)
Bernhard zum Einstieg. Mich interessieren deinen akademischen Werdegang und vielleicht zum Schwenk auch direkt auf Münster, was so aktuell deine Themenschwerpunkte sind.
Benedikt (00:23.368)
Ja, ich habe im Prinzip zwei große Forschungsfehlpunkte und den einen, den habe ich so ein bisschen im Prinzip seit meinem Studium schon verfolgt. Da habe ich mich auch schon für die Medienbranche interessiert, die sich als eine der ersten in der digitalen Transformation befunden hat. Da hat man schon gemerkt, okay, da wird es für die physischen Produkte immer schwieriger. Die Kundenzahlen gehen weg. Gleichzeitig muss man neue digitale Produkte aufbauen. Das ist aber gar nicht so leicht, damit Geld zu verdienen.
Das hat mich im Studium schon beschäftigt. Bachelor habe ich Medienmanagement studiert und im Master dann Management an der Universität Mannheim. Da hat sich das fortgeführt. Und so kam ich dann auch zur Promotion nach München am Institut für Wirtschaftsinformatik und neue Medien. Habe dort eine Promotion zum Thema Verknüpfung zwischen E-Commerce und digitalen geschrieben und das auch in Zusammenarbeit mit Hubert Burda gemacht.
und das dann nun auch als Juniorprofessor für digitale Transformation und Gesellschaft mit nach Münster genommen. Also das eine Thema die Nutzung und die Monetarisierung von digitalen Medienangeboten, insbesondere Nachrichtenangeboten. Das zweite Thema ist die Interaktion mit KI-Systemen. Das kam, wurde interessant das Thema, als ich im Prinzip mich entschieden hatte in der Wissenschaft zu bleiben und dann Postdoc an
dem Institut meines Doktorvaters geworden bin. Und da haben wir überlegt, was könnte man jetzt gut als zweites Thema vielleicht betrachten. Und damals war das so die Welle, wo die ersten neuen Systeme auf Basis aktueller KI-Technologien an den Markt kamen, wie zum Beispiel Sprachassistenten, wie zum Beispiel Robo-Advisor für die Finanzanlage.
Und damit haben wir uns dann auseinandergesetzt, wie Leute das benutzen, für welche Aufgaben das relevant ist, inwieweit wir bereit sind, darauf zu vertrauen oder Aufgaben an diese Systeme zu delegieren. Und das machen wir in Münster jetzt auch noch. Wir haben das mal ein bisschen hier abgewandelt, weil wir in Münster einen recht starken Schwerpunkt auf die Transformation der Arbeitswelt haben. Und das habe ich sozusagen verknüpft und gesagt, okay,
Benedikt (02:44.44)
Ich habe mich vorher vielleicht bisschen mehr mit der Nutzung solcher Systeme im Privaten beschäftigt. Und jetzt machen wir das ein bisschen mehr in Richtung Arbeitsplatz und dann auch Einsatzimplementierung von KI-Systemen durch Unternehmen. Das sind so die beiden großen Forschungsstränge hier.
Andreas Deptolla (03:02.202)
Du sagtest ja, dass es für dich auch eine Wahl gab letztendlich. Ja, Entscheidungspunkt irgendwann gehe ich in die akademische Karriere oder in die Wirtschaft. Da gab es wahrscheinlich viele Möglichkeiten für dich. Was war denn für dich die Motivation oder die Entscheidungsgrundlage zu sagen, nein, ich möchte wirklich in die akademische Schiene gehen?
Benedikt (03:24.782)
Also, als ich meine Promotion begonnen habe, war ich fest der Meinung, dass ich nach der Promotion in die Medienwirtschaft gehen werde. Und deswegen hat mich das damals auch so gefreut, dass ich dann auch mit einem renommierten Verlag zusammenarbeiten konnte. Und dann, ja, letztlich über die Promotion habe ich dann gemerkt, dass mir wissenschaftliches Arbeiten sehr viel Spaß macht. Es kamen auch schnell ein, zwei Erfolge dazu.
in der Wissenschaft sind das dann in der Regel Publikationserfolge. Und da hat man gemerkt, okay, ich kann das auch. Oder hab zumindest das Zutrauen gewonnen, dass ich das vielleicht könnte. Und dann hat mein Doktorvater mir angeboten, Postdoc bei ihm zu werden. Weil, und das sind dann auch so die Zufälle, die sich manchmal ergeben, eben der Postdoc vor mir dann einen Ruf hatte, das Institut verlassen hatte, seine Stelle war vakant, und ich war dann
gerade mit der Promotion fertig. Und dann habe ich auch lange überlegt, eigentlich wäre ich schon mal gerne auch in die Wirtschaft ein bisschen reingeschnuppert, aber die Stelle war dann gerade frei. Das hatte sich ganz gut ergeben. haben wir auch zusammen mit meiner Frau überlegt, ob das das Richtige ist, weil man ist ja auch nicht dann immer so ganz flexibel im weiteren Karriereverlauf bezüglich des Standorts und schlussendlich gesagt, okay, das passt zu mir und es ist zumindest wert, das zu probieren.
Genau, und so bin ich dann letztlich in der Wissenschaft gelandet.
Andreas Deptolla (04:56.474)
Herzlichen Glückwunsch, ich habe hier eine tolle Möglichkeit, gerade auch in Münster. Du hast ja viele Erfolge gehabt, gerade gesagt, auch Publikationen etc. Gab es auch irgendwelche Projekte vielleicht so in der Karriere, in der Laufbahn, die gescheitert sind? Gab es irgendwelche Learnings daraus, die vielleicht auch für dich gesagt haben, okay, jetzt muss ich irgendwelche Sachen anders machen, anders anpacken?
Benedikt (05:24.51)
Ja, in jedem Fall. ich sagte gerade, es waren ein paar frühe Erfolge da. Das setzte sich dann aber nicht unbedingt genau weiter sofort, sondern hinter jeder Publikation stecken natürlich auch Forschungsprojekte, die es eben nicht bis dahin geschafft haben. Und davon gibt es bei mir leider auch einige. Also so von heute gesehen betrachtet hätte ich eigentlich lieber mehr Publikationen, als ich aktuell habe.
Aber das kann man sich eben nicht immer so genau aussuchen, weil das auch immer externen Begutachtungen unterliegt. Und ja, es sind immer einige Projekte auch dabei gewesen, wo man im Nachhinein so sagt, da hätte man vielleicht anders drauf reagieren können. Bei mir insgesamt hat sich dann so ein bisschen die Lage ergeben, da ein, zwei Projekte dann nicht letztlich in Zeitschriften veröffentlicht wurden.
hat man zum Teil immer noch daran weitergearbeitet. kamen auch immer wieder neue Projekte hinzu. Und so ist so bisschen so ein Berg an Projekten, die es irgendwie zu publizieren gilt, weiter zu bearbeiten gilt, entstanden. Und das wurde dann mit der Zeit auch schwieriger zu handeln. Und für mich war dann tatsächlich irgendwann Learning, dass ich mal so bisschen eine Bremse ziehen musste, was das an Beginn neuer Projekte angeht. Und gesagt habe, okay, ne, stopp.
musste ich jetzt wirklich darauf konzentrieren, erst mal die Projekte, da sind, weiter Richtung Publikation zu treiben und erst mal keine neuen mehr anzufangen. Und gut, dann gegebenenfalls auch bei einigen Projekten zu sagen, das wird auch nichts mehr, von denen trenne ich mich jetzt. Und das hat auch schon geholfen. Und seitdem geht es auch wieder mehr in die richtige Richtung.
Andreas Deptolla (07:13.748)
Also selektiver sein in der Auswahl der Projekte und die Sachen, dann vielleicht, man merkt, es funktioniert nicht, die dann auch zu beenden und sich wirklich auf die Sachen zu fokussieren, die einen Mehrwert bringen.
Benedikt (07:28.074)
Definitiv, definitiv. Es gibt einen Wissenschaftspodcast von zwei renommierten Kollegen aus der Wirtschaftsinformatik und die sprechen immer von The New Shiny Object. Und das ist natürlich etwas, was gerade in der Wirtschaftsinformatik sehr ausgeprägt ist. Es gibt ständig neue Technologien, neue Systeme. Die technische Entwicklung ist unheimlich schnell und es gibt immer wieder neue Phänomene, denen man sich eigentlich so gerne widmen würde und darüber vielleicht vergisst, dass man die Projekte
Andreas Deptolla (07:37.498)
Ja, ja.
Benedikt (07:57.492)
zu den interessanten Phänomenen von vor drei, vier Jahren erstmal auch mal vernünftig zu Ende bringt. Dabei spielt natürlich so bisschen rein, dass die Publikationszyklen in der Wissenschaft zum Teil sehr, sehr lange dauern, was gerade in der Wirtschaftsinformatik dann auch oft schade ist, wenn man dann irgendwie drei, vier Jahre braucht, bis die Ergebnisse tatsächlich dann auch mal öffentlich sind. Auf der anderen Seite muss man auch sagen, und es soll es ja auch nicht darum gehen, immer dem letzten
Trend hinterher zu laufen. Das ist nicht Aufgabe der Wissenschaft, sondern wir wollen ja Wissen erzeugen, das eigentlich über verschiedene Trends und Technologien hinweg Gültigkeit besitzt. das sollte dann auch der Anspruch an die Projekte sein. Also da muss man immer so bisschen die Balance finden zwischen dem, was sich dann aktuell gut verkauft und dem, wo man auch grundsätzlich spannendes Wissen generieren kann.
Andreas Deptolla (08:53.216)
Du sprachst ja gerade einen anderen Podcast auch an. Vielleicht auf der einen Seite für dich persönlich, welche anderen Wissenschaftler oder Podcasts, Bücher schaust du dir an für dich selber, deine Arbeit voranzutreiben? Und auf der anderen Seite gibt es vielleicht zum Bereich KI irgendwelche Publikationen, wo du sagen kannst, jetzt für unsere
Audiences wäre das interessant. auch Bücher, die jetzt nicht ganz so wissenschaftlich sind, aber helfen, ja, dem Management von Unternehmen KI-Beste zu verstehen.
Benedikt (09:34.246)
Ich fange mal bei den Büchern an. Da gibt es ein Buch, das lese ich auch derzeit und das kann ich sehr empfehlen. Das heißt Decision Driven Analytics von Bart Delang und Stefano Pontoni. Stefano Pontoni ist auch ein Wissenschaftler, man auf jeden Fall sehr ans Herz legen kann, seinen Arbeiten zu folgen. Er kommt eigentlich aus dem Marketing, aber beschäftigt sich auch sehr viel.
mit dem Thema künstliche Intelligenz und was das eben mit Organisationen und Menschen macht. Und die Kerntese von dem Buch ist so ein bisschen, wir haben sehr lange dieses Konzept der data-driven, oder das data-driven decision making des datenbasierten Entscheidens verfolgt und dabei vielleicht so ein bisschen vergessen, dass sich die, wie letztlich die Daten sammeln müssen für die wichtigen Entscheidungen.
Andreas Deptolla (10:20.707)
Mhm.
Benedikt (10:31.444)
und nicht die Entscheidungen auf Basis von Daten treffen sollten, die wir gerade da haben. Also das, wir für unsere Entscheidungen brauchen und die Daten, die wir haben, die passen nicht immer gut zusammen. Und wenn wir nur von den Daten her denken, dann treffen wir unsere Entscheidungen gegebenenfalls auf Basis von einseitigen oder falschen Daten. ja, ist Ihr Vorschlag, dem entgegenzuwirken ist, dass man sozusagen von Anfang an bei
Andreas Deptolla (10:50.042)
Hmm...
Benedikt (11:00.47)
Data Analytics Projekten auch immer die Entscheidungsträger frühzeitig mit einbindet und sagt, okay, was ist denn eigentlich relevant? Was brauchen wir denn eigentlich, die Entscheidung gut zu unterstützen? Und dann gegebenenfalls auch erst noch mal einen Schritt zurück geht und überlegt, welche Daten müssen wir eigentlich sammeln, hier eine gute Unterstützung zu liefern. Beim Podcast, einen, ich ganz gut finde, der heißt
Me myself and AI. Der ist auch von einem Kollegen aus der Wissenschaft, von Sam Rancebotham und einem BCG-Partner. Und die laden sich immer wirklich aus der Praxis ganz spannende Persönlichkeiten ein, die eben KI-Projekte auch in Organisationen vorantreiben und versuchen auch so systematisch ein bisschen das Thema auszuleuchten. Also das werden mal so zwei Podcasts hier auch.
für Praktikerinnen und Praktiker relevant sind.
Andreas Deptolla (12:01.174)
Wenn wir gerade über praktische Ansätze sprechen, du hast ja ein paar Sachen schon erwähnt im KI-Bereich. Robert Weising, was für den Finance-Bereich angeht. Autonomes Fahren haben wir darüber gesprochen. Wo siehst du denn, ich sage mal so in der nahen Zukunft oder auch schon heute, also wenn wir jetzt irgendwie so die nächsten zwei, drei Jahre betrachten,
für Unternehmen wirklich Einsatzgebiete, du sagst, da kann die KI wirklich mehr Werte schaffen.
Benedikt (12:38.006)
Also ein Projekt, wir gerade betreuen und wo ich denke, dass das durchaus auch insgesamt wichtig ist, ist das Thema Vorhersage, Vorausschau, Planung. Also dass man letztlich versucht, über KI-Systeme besser zu ermitteln, wie sich das Geschäft entwickeln wird, was das eigene Unternehmen erreichen kann und das eben verwendet, seine Planung dahingehend zu unterstützen.
Das kann natürlich auch in anderen Bereichen. Vorhersage ist sehr wichtig. Denkt man zum Beispiel in der Industrie an predictive maintenance, also Wartung von Maschinen. Das ist schon ein relativ lang bekannter Anwendungsfall. Vorhersage von Nachfrage ist wichtig. Man setzt eigentlich ein kleines Beispiel, aber ich finde es immer sehr schön, dass man eigentlich auch sehr früh in der KI-Welle bei Bäckereien, dass man vorhersagen kann, welche Backwaren sich an bestimmten Tagen gut verkaufen.
und kann dadurch dann auch wirklich Ressourcen schonen und die Vernichtung von Lebensmitteln verringern, was natürlich ein sehr schöner Anwendungsfall ist. das ist sicherlich das eine. Und das andere, das ergibt sich natürlich gerade aus dieser ganz großen Welle der generativen KI, die wir gerade sehen, dass man eben überlegt, wo erzeuge ich eigentlich Kommunikation, Texte, Bild, Video?
Andreas Deptolla (13:42.586)
Mhm.
Benedikt (14:03.918)
Und wie kann ich das da einsetzen? Das liegt für mich gefühlt natürlich auf der Hand. Also überall, wo ich Medien erzeuge, sei es Präsentationen in der Beratung, sei es die Pressemitteilung, sei es ein Bericht einer Studie, den ich irgendwie bebildern muss, da bietet das natürlich sehr viele Möglichkeiten. Aber das ist jetzt auch kein exklusives Wissen, muss man dazu sagen.
Andreas Deptolla (14:31.638)
Gerade im Medienbereich, ist ja auch so bisschen dein Background, dein Schwerpunkt gewesen. Du sagst gerade Erstellen von Texten, Bildern, Inhalten. Wie wird das denn aus deiner Sicht jetzt die Medienlandschaft nochmal durcheinander würfeln? Auch wenn man gerade sich überlegt, die Unternehmen, Kulturen, Jobs, was erwartest du in den nächsten Jahren?
Benedikt (15:01.182)
Genau, die Medienindustrie ist da natürlich ein Sonderfall. Zum einen erstmal, weil wir uns immer vor Augen halten müssen, dass Medien eben nicht typische Wirtschaftsunternehmen sind. Also sind es oftmals, nicht alle Medienunternehmen, aber die meisten. Trotzdem erfüllen sie ja noch eine zusätzliche gesellschaftliche Funktion, dass sich Menschen in freien Gesellschaften informieren können und verschiedentlich informieren können, frei informieren können.
Und deswegen sind sie auch in vielen Bereichen besonders reguliert. Und deswegen sind sie aber auch aus moralischer Sicht der Wahrhaftigkeit verpflichtet. Und das erschwert natürlich den Einsatz generativer KI, denn wir wissen, dass nicht alle Ausgaben aus diesen Systemen auch wahrhaftig sind, beziehungsweise der Wahrheit entsprechen. Trotzdem gibt es natürlich auch da Möglichkeiten, wo man das nutzen kann.
Die Medienindustrie, ich sehe das immer ein bisschen so, das ist eigentlich schon die dritte Transformation, die wir durchlaufen. Die erste war so bisschen die Frage, okay, wir haben jetzt eigentlich ganz neue Produktionsmöglichkeiten, ja, durch Computer, durch Digitalkameras. Man kann Videos drehen, man kann die auch sehr leicht publizieren und an die Menschen bringen. eine Explosion der Möglichkeiten, Dinge zu erfassen, zu berichten, Medien.
Andreas Deptolla (16:05.402)
Mhm.
Benedikt (16:30.03)
auch zu erstellen, was natürlich auch zu viel neuer Konkurrenz geführt hat von neuen digitalen Medienunternehmen, aber auch von Bürgerinnen und Bürgern direkt von Influencern, die jetzt auch die Aufmerksamkeit der Menschen buhlen. Das war das eine. Das zweite war dann, okay, nun muss ich das aber auch gewinnbringend tun. Und da das ist eigentlich immer noch am Laufen, also dass man gesehen hat, viele Medienunternehmen wusste am Anfang gar nicht, wie kann ich eigentlich
damit Geld verdienen mit digitalen im Bewegebild und auch in der Musik hat sich inzwischen das Streaming etabliert im Sinne von Abonnements und ja auch bei den Printmedien oder den gedruckten Erzeugnissen, die jetzt natürlich digital nicht mehr gedruckt werden, aber häufig textbasiert. Da gibt es inzwischen auch immer mehr Bezahlschranken auf den Webseiten, dass man auch Abos abschließen muss und das dauerte eben.
das zu tun. Und jetzt haben wir wieder eine neue Entwicklung. Jetzt ist dort die, ich sag mal, IT-gestützte Erzeugung von Inhalten auch nicht komplett neu. Also es gab schon länger Ansätze des Robo-Journalismus, zum Beispiel, dass man Wirtschaftsnachrichten auf Basis von Geschäftsberichten oder der Entwicklung von Börsenkursen oder Sportnachrichten auf Basis von Daten zu einem
Andreas Deptolla (17:45.338)
Mhm.
Benedikt (17:57.758)
Spiel, Fußballspiel, Handballspiel, automatisch Berichte erzeugen kann. Das gab es auch schon vorher, aber durch generative KI hat das noch mal einen neuen Schub erfahren. Aber wie gesagt, dort, und es gab ja auch schon einige Fälle von Medienunternehmen, die das eingesetzt haben und wo es daneben genau schiefgegangen ist. Ich habe jetzt gerade ein schönes Beispiel gelesen, das, und mir fällt leider der Ort nicht genau ein, ich glaube, es war in Irland.
Andreas Deptolla (18:27.194)
Mhm.
Benedikt (18:27.53)
eine Halloween-Parade vermeintlich stattfinden sollte, beziehungsweise ein Medienportal hat das einen Artikel dazu geschrieben und es sind wirklich sehr, sehr, sehr viele Menschen auf die Straße gekommen in Erwartung dieser Parade. Die gab es aber gar nicht, weil es ein künstlich generierter Artikel war, was dann natürlich zu sehr viel Enttäuschung bei allen Beteiligten geführt hat und zu viel Zähne knirschen bei den Verantwortlichen dieses Mediums. Das ist das eine, aber...
Andreas Deptolla (18:41.643)
Die gab's gar nicht.
Benedikt (18:56.992)
Wenn wir jetzt ein bisschen weggehen vom rein generierenden Aspekt, man kann natürlich zum Beispiel durch Übersetzung auch sehr viel Reichweite gewinnen, indem deutsche Medienhäuser ihre Inhalte auf Englisch anbieten können und auch umgekehrt. Das wird natürlich auch stark erleichtert.
Andreas Deptolla (19:16.986)
Und wahrscheinlich auch bietet dies wieder neue Möglichkeiten. Ich könnte mir schon vorstellen, dass es für viele alte Medien immer schwieriger wird. Aber gerade mit der Hebelwirkung von neuen Technologien, KI, wird es sicherlich auch für einige Start-ups interessant sein. Du hast gerade Influencer angesprochen, jetzt gefühlt ist, irgendwie jeder jetzt ein Influencer.
Aber da gibt es ja auch einige Leute, die damit sehr erfolgreich sind und die jetzt heutzutage diese Chance nutzen und neue Formate auf den Markt bringen.
Benedikt (19:49.006)
Ja, der Begriff Influencer ist ja inzwischen fast schon etwas verrufen. Aber ich meine das überhaupt nicht werten, sondern es gibt ja, man kann ja seine Reichweite mit ganz unterschiedlichen Dingen erhalten. Und da gibt es ja genauso Persönlichkeiten, die das in der Wissenschaft tun, als auch solche, die das vielleicht eher mit Lifestyle tun oder mit Fitness oder mit Ernährung und so weiter und so fort. auch
parallel zu dem, was wir im Fernsehen als Trash-TV vielleicht bezeichnen würden. Also da gibt es die gesamte Bandbreite, das ist gar nicht wertgemein. Das geht eher so den grundsätzlichen Ansatz, dass es eben auch, ja, im Prinzip jeder selbst nun zum Medienschaffenden
Andreas Deptolla (20:32.374)
Und dadurch natürlich auch wieder interessante Businessmodelle entstehen. Wenn ich mir das YouTube anschaue, die wahrscheinlich der größte Gewinner von andere Plattformen letztendlich, die quasi einmal die Plattform hinstellen und ja, tausende oder Millionen davon Influencern haben, die im Grunde für, ja, ohne Bezahlung quasi Content zur Verfügung stellen.
Benedikt (20:58.526)
Ja, genau. YouTube ist natürlich ein, ich würde mal sagen, klassisches Plattformbeispiel, wo dann eben die von der Masse leben, dass sie einfach sehr, sehr, sehr viel Content haben. Und dann lässt sich das auch durch Werbung ganz gut monetarisieren. Aber ich glaube, für so viele Plattformen dieser Größe und Art ist eben gar nicht Platz vom ...
Andreas Deptolla (21:14.682)
Mhm.
Benedikt (21:25.278)
Geschäftsmodell her ein bisschen spannender finde ich daher eigentlich die Plattformen wie Twitch, Patreon oder auch wenn es immer ein bisschen vielleicht andrüchigen Ruf hat, OnlyFans, die ja eben etabliert haben, dass man eigentlich sozusagen einem Influencer oder einem Content Creator direkt folgen kann und auch an ihn spenden kann, also ihn wirklich direkt finanziert, eben weg von der reinen Werbefinanzierung.
Andreas Deptolla (21:37.495)
Mhm.
Andreas Deptolla (21:50.394)
Hmm.
Benedikt (21:54.898)
Und das hat natürlich auch gewisse Vorteile vielleicht in der Ausgestaltung der Plattformen, während YouTube und andere solche Plattformen natürlich immer darauf angewiesen sind, die Leute möglichst lange zu binden. Hat man auf diesen anderen Plattformen vielleicht eine etwas direktere Beziehung. Und es geht vielleicht nicht nur darum, die Zeit zu maximieren, sondern eben den Fans oder Unterstützern genau.
das zu liefern an Content, was für sie auch interessant ist und wo sie daneben auch zu zahlen für bereit sind.
Andreas Deptolla (22:30.562)
Das heißt, dann wird gewisser Content nur für die Nutzer bereitgestellt, darauf bereit sind zu zahlen. Und dadurch kann dann eine Montageversicherung gewährleistet werden.
Benedikt (22:43.774)
Exakt. Es gibt unterschiedliche Modelle. Bei manchen läuft es im Prinzip auf Spendenbasis. Das heißt, die Inhalte sind trotzdem für alle frei und man setzt dann eben so bisschen auf den Altruismus, dass man sagt, bitte unterstütze das, dass wir das weiter machen können. Aber es gibt das natürlich auch eben in Verknüpfung dann mit exklusiven Inhalten oder manchmal auch exklusiven Funktionen. Zum Beispiel dann die Möglichkeit, eine Frage zu stellen oder
Andreas Deptolla (22:48.41)
Mhm.
Hmm...
Benedikt (23:13.422)
Feedback mit reinzugeben, irgendwas zu beeinflussen, was weiter passieren soll. Das sind natürlich dann auch Möglichkeiten, Zahlungsbereitschaft zu schaffen.
Andreas Deptolla (23:23.756)
Benedikt, wie benutzt du denn im privaten oder vielleicht auch im akademischen Bereich KI, und vielleicht schränke ich die Frage noch bisschen ein, nicht im Bereich von ja, wir investieren jetzt Riesensummen für irgendwelche Language Models oder Hosting Ausgaben, sondern vielleicht irgendwelche Tools, die 20, 25 Dollar oder Euro kosten, es irgendwas, was du im täglichen Umfeld benutzt?
Benedikt (23:54.126)
Ja, es klingt jetzt bisschen paradox als Junior Professor für Wirtschaftsinformatik, aber ich gehöre nicht unbedingt zu den Early Adoptern, die jetzt da ständig neue Tools ausprobieren. Ich rede mich vielleicht etwas damit raus, dass ich sage, okay, der Arbeitsalltag ist sehr, sehr dicht gestaffelt und es fehlt dann manchmal die Zeit, diese Rüstkosten zu haben, solche Dinge auszuprobieren und zu integrieren.
Andreas Deptolla (24:17.497)
Mhm.
Benedikt (24:22.996)
Tatsächlich, was ich relativ früh gemacht habe, ist, ChatGBT auszuprobieren. als es veröffentlicht wurde, da habe ich mich dann doch drei, vier, fünf Tage danach mal angemeldet und dachte, okay, die ersten Rückbeilungen waren ja so von Begeisterung und Faszination geprägt. Ich dachte, okay, das muss man sich einfach mal anschauen. auch
Andreas Deptolla (24:25.914)
Mhm.
Benedikt (24:47.222)
Ich weiß nicht, vielleicht geht es vielen Hörern und Hörerinnen auch so, aber dieser Moment, wo man da immer was eingetippt hat und irgendwie auch versucht hat, die Maschine vielleicht bisschen herauszufordern, so, na, da kriegst du bestimmt keine gute Antwort drauf. Und das war schon was, wo ich dachte, okay, wow, das ist wirklich etwas Neues, anderes vom Erlebnis her. Und wir hatten ja schon viel mit Chatbots und Sprachinteraktionen so auch vorher geforscht und gemacht und getan. Also das war es nicht.
Andreas Deptolla (24:56.314)
Hm.
Benedikt (25:14.41)
Seitdem nutze ich aber auch ChatGPT und gelegentlich, wenn Bedarf ist, holt man sich dann auch mal das Abo für den Monat, lasse es dann mal wieder auslaufen. Der am stärksten integrierte Anwendungsfall ist bei mir tatsächlich die Übersetzung und da finde ich auch, bin ich immer froh, dass wir auch einen deutschen Anbieter haben, der da wirklich sehr, gut ist, also DeepL, ich glaube aus Köln und
Andreas Deptolla (25:22.97)
Mhm.
Andreas Deptolla (25:31.866)
Hmm.
Andreas Deptolla (25:38.303)
Die Böe,
Benedikt (25:40.842)
Das liegt eben daran, dass wir hier zum Teil noch deutsche, aber auch englische Kurse haben und im Prinzip unsere Lehrmaterialien oft bilingual erst erstellen, damit wir flexibel dann sie einsetzen können. genau, da ist die natürlich eine unschätzbare Hilfe. Und genau, ab und zu schaue ich schon, was man vielleicht noch machen kann, gerade in der Lehre. Wir arbeiten natürlich viel mit Folien. Ja, da...
gibt es ja auch die ersten Ansätze. Napkin AI zum Beispiel, die haben sich so ein bisschen dem Thema Visualisierung verschrieben. Und es gibt natürlich auch spezielle Tools, die sich so ein bisschen die Forschung kümmern, zum Beispiel Illicit oder GenA. Aber dass ich die jetzt in meinen Arbeitsalltag integriert hätte, das muss ich ehrlicherweise sagen.
Andreas Deptolla (26:36.33)
Wie nutzen denn deine Studenten das aktuell? Also ich würde mal schätzen im Bereich Wirtschaftsinformatik, dass man zumindest mal irgendwie, was die Programmierung angeht, irgendwelche Co-Pilots benutzt. Du nannt es ja gerade Deep-L, andere Tools für Besetzung. Welche anderen Anwendungsbereiche siehst du?
Benedikt (26:58.798)
Genau. Das führt natürlich immer so bisschen in die Frage mit sich, wo fängt KI an und wo hört KI auf? Ich habe gestern noch eine Umfrage ausgefüllt zum Thema Nutzung von KI auch in der Wirtschaftsinformatik Wissenschaft und Lehre. Da wurde zum Beispiel auch Grammarly als KI-System mitgegeben. Und da würde ich sagen, okay, das ist wirklich sehr, sehr weit verbreitet. Also ich glaube, in der Schreibunterstützung
Andreas Deptolla (27:04.186)
Mhm.
Andreas Deptolla (27:19.193)
Mhm.
Benedikt (27:27.636)
Man bekommt immer noch Arbeiten, wo man denkt, okay, wie kann das eigentlich sein, dass eine Arbeit so geschrieben ist, so viele Fehler enthält, bei den Tools, es heutzutage gibt. Und da merkt man dann, okay, es ist eben noch nicht bei allen angekommen. Vielleicht haben manche auch Sorge, sie dann einzusetzen, weil sie denken, das könnte sie gegebenenfalls irgendwie in prüfungsrechtliche Probleme bringen. Das ist bei uns aber nicht per se so, also es ist nicht verboten, KI-Systeme zu nutzen.
Die Uni lässt da den Lehrenden relativ viel Freiraum. Aber es geht natürlich nicht, dass man Inhalte gerade für eine Abschlussarbeit erzeugt und das auch nicht klar deklariert. Aber das war im Prinzip vorher auch schon so. Da durfte ich auch nicht Inhalte von externen Autorinnen und Autoren hernehmen und die als meine eigene verkaufen. Aber ich darf natürlich schon letztlich das auch zum Schreiben einsetzen, meine eigenen Ideen verfeinern.
Andreas Deptolla (28:12.319)
Klar.
Benedikt (28:26.702)
Ideen generieren. Und das machen manche Studierenden auch schon. Und das, bieten zum Beispiel an der Uni auch selber ein eigenes Chat Interface an, wo man auch auf verschiedene Modelle, jetzt nicht immer die allerneuesten, aber etwas ältere, günstigere Modelle oder Open Source Modelle dann auch zurückgreifen kann. Und das können die Studierenden gerne nutzen. Inwieweit die das immer genau tun?
Andreas Deptolla (28:43.29)
Mhm.
Benedikt (28:55.774)
Schwierig zu sagen. Ich denke, auch da ist das heterogen. Es gibt welche, die sind da mehr mit vorne dran. Wir hatten auch schon Arbeitender, die haben das eigentlich auch sehr transparent gemacht, wie sie das genau, für welche Schritte verwendet haben. Und so soll es ja auch sein. Und man hat bei anderen Studien den Eindruck, dass sie wenig bis gar nicht bisher damit gearbeitet haben. Also das ist, würde ich sagen, sehr gemischt.
Andreas Deptolla (29:21.782)
Es macht ja aus meiner Sicht auch Sinn, dass man den Studenten erlaubt, Tools zu benutzen, denn letztendlich für die meisten der Studenten soll ja ein Studium auch Vorbereitung für einen Arbeitsarttag sein und da werden sie es ja auch nutzen müssen und von daher denke ich, ist es einfach wichtig, das intelligent anzugehen.
Andreas Deptolla (38:55.546)
vielleicht machen wir noch mal den Schwenk Richtung Unternehmen. Wir hatten ja gesagt, dass die KI sicherlich viel verändert. Entscheidungsfindungen können vielleicht einfacher werden. Prozesse können automatisiert werden.
Gibt es aus deiner Sicht für die Führungsriegen der deutschen Unternehmen irgendwelche Frameworks, wo du sagen würdest, okay, wenn man jetzt das Thema KI angeht, so sollte man über das Thema nachdenken, wie kann ich vielleicht erste Use-Cases definieren, Sachen ausprobieren. Was hast du da gesehen?
Benedikt (39:39.948)
Ja, ich glaube, wir hatten das vorhin schon mal bei dem datengestriebenen entscheiden, dass im Prinzip man ein bisschen darüber nachdenken muss, was sind die Probleme, die ich als Unternehmen bearbeite, wo ich Mehrwert schaffe? Welche Rolle spielen denn gewisse Informationen oder Erkenntnisse dabei? Und inwieweit habe ich die vielleicht in Form von Daten vorliegen? Wie weit sind die vielleicht auch in den Köpfen meiner Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter?
Andreas Deptolla (40:04.442)
Mhm.
Benedikt (40:09.066)
Und wie kann ich das dann gut zusammenbringen, produktiv zu sein? das lesen wir auch immer wieder. Und das ist schon wichtig, bevor ich über den Einsatz von KI nachdenken kann. Ich brauche eben erstmal die richtige Infrastruktur und ich brauche die entsprechenden Daten. Und da muss man dazu sagen, wir sind da in vielen Unternehmen eben erst mal noch gar nicht so weit überhaupt die vielleicht
eigentliche Digitalisierung oder die erste digitale Transformation wirklich sauber zu durchlaufen, Prozesse dann so aufzustellen, dass sie auch digital gut abgebildet werden können. Ich meine, da hat man analog oft ja viel mehr Varianz noch, die möglich ist. Und ja, dass ich eben da saubere Infrastruktur, sauberen Daten plus habe, das ist ja auch leider gar nicht so einfach. Das ist immer
Andreas Deptolla (41:07.674)
Hmm.
Benedikt (41:08.414)
alles zu erzeugen. Und dann kommt eben im Prinzip dieser nächste Schritt. Und da wäre eigentlich grundsätzlich auch die Empfehlung, so wie es auch aus dem erwähnten Buch dann herauskommt, die Daten muss ich natürlich haben, sind notwendige Ressource, aber nicht zu sehr dann nur von den Daten her zu denken, was kann ich damit machen, sondern eher auch von den Problemen, die ich von die Kundinnen und Kunden löse, zu überlegen, okay, wie kann ich das machen und wo verwende ich da
Dinge, die man vielleicht auch auf Datenbasis dann lösen kann und kann das einsetzen. So als ganz sehr breiter Ansatz.
Andreas Deptolla (41:45.942)
Ja, also vielleicht erstmal so bisschen den Keller aufräumen und schauen, dass die Daten wirklich stimmen und dass die KI letztendlich auf einer guten Basis Empfehlungen aussprechen kann. Jetzt gibt es ja auch viele Beispiele, die so durch die Presse gehen, wo die KI
vielleicht Empfehlungen ausspricht. Ich Amazon gab es ein Beispiel, dass irgendwelche Gruppen präferiert wurden in Bewerbungen, weil die KI gelernt hat, dass die Studenten von bestimmten Universitäten haben immer eine gute Performance hingelegt oder eine tolle Karriere gemacht und dann wurden halt andere Studenten aussortiert. Welche Möglichkeiten gibt es denn aus deiner Sicht?
über das Thema Governance nachzuschauen, wie man letztendlich in einem Unternehmen auch dafür sagen kann, dass das DKI vernünftig aufgesetzt wird und solche Szenarien zu vermeiden.
Benedikt (42:49.71)
Genau, das Amazon Beispiel ist relativ berühmt. Es gab auch zum Beispiel bei der britischen Polizei auch so aus der Idee des Predictive Policings heraus auch solche ähnlichen Fälle. Da hat man dann gegebenenfalls bisschen früher reagiert oder war nicht so so früh in der Kommunikation. Ich muss da manchmal so ein bisschen auch in die Bresche springen, dass ich sage, ja, das ist also so soll es natürlich nicht sein. Aber trotzdem ist ja auch gut, wenn man Dinge ausprobiert und wenn man das dann feststellt.
das dann entsprechend reagiert, das einstellt, nicht nutzt und wenn man es dann noch kommuniziert und vielleicht auch dann darauf aufmerksam macht, dass hier ein Problem ist, dann hat man ja für alle auch was Gutes getan. Also deswegen das nur an der Stelle vorweg. Wir haben uns tatsächlich viel damit beschäftigt, wie können denn so verschiedene Kooperationsformen aussehen zwischen Mensch und KI und auch
Wer hat denn letztlich das Sagen, im Englischen spricht man von Agency, also zum einen die Verantwortung, aber dann auch die Handlungsmacht letzten Endes, die letztgültige Entscheidung zu treffen. Und da gibt es natürlich ein ganzes Continuum. Also das Klassische, was wir auch schon von anderen IT-Systemen kennen, ist eigentlich so die Entscheidungsunterstützung. Dass man sagt, okay, ein System gibt eine Empfehlung an einen Menschen.
Andreas Deptolla (43:52.312)
Hmm?
Andreas Deptolla (44:10.458)
Mhm.
Benedikt (44:14.73)
Und der kann dann auf Basis dieser Empfehlung eine Entscheidung treffen. Das kann auch schon unterschiedlich aussehen. Zum Beispiel kann man sagen, die KI soll aus einer großen Masse an Alternativen eine Vorauswahl treffen. Das hat man zum Beispiel in Bewerbungsprozessen. Man könnte aber auch sagen, der Mensch destilliert erst mal einen gewissen Lösungsraum und sagt dann der KI, okay, bitte gib du mir jetzt unter diesen Alternativen, die sind allzu nicht akzeptabel.
Ermittle mir, welche die beste ist. Nach bestimmten Parametern. Vielleicht unter einer Simulation oder ähnliches. Das wäre das Thema Entscheidungsunterstützung. Wenn man so einen weitergeht, dann kommt man zum Thema, wir nennen das AI in the Loop. Man kennt Human in the Loop. Wir haben das AI in the Loop genannt, wo im Prinzip jemand arbeitet. Und es gibt eine KI, die so ein bisschen über die Schulter schaut. Das sieht man beispielsweise in der Programmierung.
Andreas Deptolla (45:06.872)
Mhm.
Benedikt (45:11.79)
Gibt es Beispiele dafür, wenn dann Code geschrieben wird, dann gibt es Systeme, die laufen mit und prüfen schon, inwieweit da möglicherweise Bugs enthalten sind und geben dann einen Hinweis an den Programmierer oder die Programmiererin hier, schau dir das bitte nochmal an. Das ist der eine Modus, der andere Modus wäre aber auch, dass zum Beispiel das System eingreift und überschreibt. Das kennen wir zum Beispiel bei Notfallassistenten in Fahrzeugen. Also Notbremsung, wo das System sagt, okay, du...
bist eigentlich am Steuer, aber du rast dir gerade auf einen Gegenstand zu. Und wenn ich jetzt nicht bremse, dann kommen wir nicht mehr rechtzeitig zum Stehen. Da würde das System also auch überwachen und quasi eingreifen und auch überschreiben. Die Handlungsmacht dann übernehmen. Dann kann man sich Settings überlegen, wo es wirklich kollaborativ ist. Also so ein bisschen auf Augenhöhe, in Anführungszeichen. Das das Schreiben.
Andreas Deptolla (45:59.418)
Hmm.
Benedikt (46:06.602)
mit generativer KI, wo man wirklich so ein Ping-Pong-Spiel hat. Bitte erzeug mir was, hier hast du eine Lösung, bitte mach das noch so und so und so. Wo man sich also wirklich gegenseitig beeinflusst. Und dann geht es weiter, es eher ein in loop geht, es auch human in the loop, also das System arbeitet und der Mensch kontrolliert im Prinzip, greift gegebenenfalls ein, korrigiert Fehler. Da ist ganz spannend ein Beispiel automatisierte Rechnungserkennung. Also es wird ausgelesen und dann
Da werden die Positionen erkannt und im Prinzip versucht man aus der Rechnung das direkt in Richtung einer Buchung zu überführen nach einer entsprechenden Prüfung und Abgleich mit Bestellungen, Daten etc. Und da müssen aber auch immer mal weder Menschen noch drüber schauen, ob das auch alles korrekt ist. Und das ist natürlich eine problematische Tätigkeit, weil die halt sehr, sehr repetitiv sein kann und natürlich der Anreiz zu sagen irgendwann, ja, das passt schon.
Das ist natürlich sehr hoch und das kann aber dann manchmal sehr gefährlich sein, weil dann gewisse Fehler nicht mehr erkannt werden. Und das wird so unter dem Stichwort Complacency, Bequemlichkeit diskutiert, aber ja, es ist nicht unbedingt nur Bequemlichkeit, sondern es ist einfach aufgrund der Art und Weise der Ausgestaltung dann schwierig zu lösen. Und das Allerletzte wäre dann die Delegation, dass man also wirklich sagt, okay, der Mensch sagt hier eine Aufgabe, ich delegiere das jetzt an ein KI-System.
Andreas Deptolla (47:14.33)
Mhm. Mhm.
Benedikt (47:33.91)
Im Privaten könnte man den Hasen-Roboter nehmen, den man dann einstellt und der dann für einen Hasen mährt. Genau. Und dann gibt man eben auch Kontrolle über die Ausübung dieser Tätigkeit an.
Andreas Deptolla (47:36.25)
Mhm.
Andreas Deptolla (47:46.2)
Das heißt, die Entscheidungsgrundlage muss dann einfach sein, wie gravierend ist vielleicht die Tätigkeit jetzt hier? Entscheide ich über irgendwelche medizinischen Sachen oder der Rasen wird gerade gemäht und dann wie Wiederholungen habe ich? Das sind so die Entscheidungen eigentlich.
die mir anschauen muss oder Kriterien, wie ich dann die KI am besten einsetze. Ist das aus deiner Sicht eine vernünftige Grundlage?
Benedikt (48:20.774)
Genau, guter Punkt. Also jetzt haben wir diese verschiedenen Konfigurationen diskutiert. Jetzt ist die Frage, welche soll ich denn nehmen für welches Problem? Also das erste ist, es gibt auch rechtliche Vorgaben. In der EU den AI Act, wo man also nicht alles einfach nur rein automatisiert durchführen darf, aber wo man sich vielleicht schon von einer KI unterstützen lassen kann. Das zweite sind dann vielleicht moralische Fragen, also bestimmte
Ja, bestimmte Entscheidungen möchte ich vielleicht nicht rein automatisieren lassen. Das geht dann von vielleicht Entscheidungen zu einer vorzeitigen Haftentlassung. Das ist ein Klassiker in der Diskussion, weil es auch Systeme gibt, die das unterstützen. Über Kreditwürdigkeit, solche Fragen, eben auch gesellschaftliche Relevanz haben. Und das Dritte ist dann neben, also rechtlich, moralisch, auch, was akzeptiert der Kunde oder die Kundin?
Andreas Deptolla (48:57.207)
Mhm.
Benedikt (49:17.642)
Es gibt so das Phänomen der Algorithm Aversion, dass also Menschen bei bestimmten Entscheidungen eben nicht so gerne auf Algorithmen oder IT-Systeme vertrauen im Vergleich zu Menschen, selbst wenn die IT-Systeme eine bessere Leistung erbringen oder weniger Fehler machen. Also das ist auch etwas und da muss man dann schauen, wie kann man das jedenfalls konfigurieren, dass ein Mensch noch mal drüber schaut oder eben
das verifiziert oder eben nur unterstützt wird von dem System. Aber der Mensch im Prinzip die Entscheidung dann trifft oder übermittelt. Genau, das sind wirklich, sagen, solche Anhaltspunkte, anhand derer ich dann bestimmen kann. Wichtig ist auch die Fehlertoleranz. da muss man dann, ich meine, KI-Systeme machen Fehler, weil sie halt probabilistisch arbeiten. Manche machen mehr Fehler, manche weniger Fehler. Aber da muss ich eben überlegen, für welche Aufgabe, für welchen Prozess habe ich
Andreas Deptolla (50:00.602)
Mhm.
Benedikt (50:15.806)
Welche Fehlertoleranz und wie kann ich den Benämien machen? Wenn man Menschen macht, natürlich auch Fehler. Aber gegebenenfalls in der auch im Zusammenspiel muss ich schauen, was kann ich ertragen sozusagen an Fehlern und was kostet es, das sozusagen so und so zusammenzumachen.
Andreas Deptolla (50:35.02)
Du sprachst ja gerade an dieses Phänomen, dass das einige Use Cases von Nutzern eher angenommen werden als andere. Gibt es denn irgendwelche akademischen Studien oder Findings, wo man sagt, das sind Fallbeispiele hier, wo der Nutzer gerne KI nutzt und auf der Flip-Seite gibt es irgendwelche
... Handlungsbedingungsbereiche, wo die Nutzer sehr reserviert sind.
Benedikt (51:07.764)
Also dazu gibt es sehr viel Forschung. Die ist aber nicht immer eindeutig. Und ich würde sagen, so richtig durchdrungen haben wir dieses Verhältnis zwischen Menschen, die sich algorithmischen Entscheidungen aussetzen oder auf Algorithmen vertrauen. So richtig abschließend durchdrungen haben wir das auch nicht. Aber es gibt bestimmte Faktoren. Also ganz grundsätzlich, dass Menschen eher, wenn es objektivierbare
Andreas Deptolla (51:16.098)
Mhm.
Benedikt (51:37.802)
Entscheidungen geht, dann doch eher auch auf das System vertrauen, als wenn es aus ihrer Sicht subjektivere Entscheidungen sind, die vielleicht auch emotionsbezogen sind. Beim Thema Medizin, wo es sehr persönlich ist, da ist natürlich auch eine Beziehung zum Arzt immer gerne gesehen, hängt so ein bisschen, gibt es eine Studie zu, damit zusammen, dass Menschen sie ja nicht ganz so unrecht, aber sich eben auch für einzigartig halten und dann nicht glauben, dass vielleicht so eine
ja, maschineller Prozess dann für Sie die beste Behandlung oder die beste Diagnose identifizieren kann. Jetzt überlege ich gerade, ja, dann es gibt grundsätzlich auch dieses Phänomen, dass wir eben, wenn man mal ein System, ein, sieht, dass es Fehler macht, dass wir dem System eben weniger Fehler verzeihen als einem Menschen, dann hängt es ein bisschen darauf zusammen, habe ich da jetzt eine wiederholte,
Andreas Deptolla (52:29.358)
Hm.
Benedikt (52:35.487)
wiederholte Nutzung oder nicht. Also das sind solche Faktoren, die darauf einzahlen.
Andreas Deptolla (52:40.506)
Also was ja auch spannend wäre, solche Use Cases. hattest ja am Anfang unseres Gesprächs mehr Robo-Advising davon gesprochen. Da könnte man sicherlich auch schauen, welche Erfolge, welche Performance macht so ein Robo-Advisor über 10, 20 Jahre verglichen mit irgendwelchen Wealth-Managers. Also die das dann selber machen und schauen, wie kann man damit überzeugen oder die ...
Nutzer wieder aufnehmen.
Benedikt (53:14.126)
Ja, also mir persönlich liegen noch keine abschließenden Erkenntnisse dazu vor, aber die Kollegen aus dem Finance sind sicherlich dran, das zu evaluieren. Jetzt muss man sagen, also als wir damit angefangen haben, vor jetzt inzwischen auch sieben, acht Jahren, war das ein sehr interessantes Thema. Da hat man ja auch gedacht, okay, das führt zu einer gewissen Demokratisierung. Damit wird
Anlage am Finanzmarkt auch niedrigschwelliger, weil die halt viel günstiger sind als irgendwie gemanagte Fonds oder private Anlageberatung. Das hat sich aber, das kann man glaube ich schon sagen, jetzt nicht in der Masse durchgesetzt. Ehrlicherweise muss man auch sagen, viele Roboadvisor sind natürlich auch sehr beschränkt in die Anlageklassen, in die sie überhaupt investieren können. Von daher muss man auch hinterfragen, wie weit man deren Performance jetzt wirklich mit einem
menschlichen Fondsmanager vergleichen kann. die spannende Frage ist natürlich, ich grundsätzlich bereit, einer Maschine mein Geld anzuvertrauen im Vergleich zu einem Menschen? Und da sieht man, dass es durchaus Interessenten dafür gibt, weil es eben auch mit geringen Kosten verbunden ist. Aber es hat sich jetzt bisher in meiner Wahrnehmung zumindest nicht sehr breit am Markt durchgesetzt.
Andreas Deptolla (54:29.562)
Hmm.
Andreas Deptolla (54:37.186)
Ben, du sprachst ja gerade von Finanzmärkten. Vielleicht eine persönliche Frage nochmal, wenn du jetzt sagen musst, dass Mensch, ich muss jetzt unbedingt 1000 Euro investieren in KI. Ob das jetzt vielleicht irgendwie ein Start-up hier in Deutschland ist oder in USA oder vielleicht eher konservativer ein großes Unternehmen, würdest du das Geld anlegen?
Benedikt (55:03.438)
Ja, ich breche meine Landstil für einen Local Hero. Also wir haben auch in Münster einen Startup Center, das REACH, und das richtet auch jährlich eine Award-Reihe aus. Die steht jetzt auch demnächst wieder an. Die Signs to Startup Convention. Und im letzten Jahr hat dort ein Startup den Jury Award gewonnen. Ich finde, das war schon sehr interessant. Das heißt Findig.
Andreas Deptolla (55:11.45)
Mhm.
Benedikt (55:31.082)
also mit IQ am Ende und deren Interesse oder das, ja, was sie machen ist, sind in der Maschinenbauindustrie tätig und hier geht es im Prinzip darum, das Wissen darüber, wie diese Maschinen konstruiert sind, wie sie gewartet sind, wie sie aufgebaut werden, das leichter zugänglich zu machen, weil das halt oft in
Andreas Deptolla (55:33.582)
Okay.
Benedikt (55:54.888)
sehr, sehr, sehr dicken Handbüchern nur von wenigen Experten durchdrucken werden kann. Und wenn man das besser zugänglich machen kann, für die, ja, letztlich Unternehmen, die diese Maschinen dann einsetzen, das besser verteilen kann, vielleicht auch Fehlererkennung betreiben kann. Das ist was, wo dieses Start-up dran arbeitet, auch unter dem Einsatz von KI durchaus. Das ist, glaube ich, ein ganz spannender Hands-on.
Andreas Deptolla (55:57.914)
Hmm.
Benedikt (56:22.99)
Case und da könnte man sicherlich mal 1000 Euro draufsetzen.
Andreas Deptolla (56:26.848)
Das heißt, das Unternehmen kümmert sich dann letztendlich im Bereich B2B, also Kunden, die Maschinenanlagen haben. Wie kann ich Wartungen vereinfachen? Wie kann ich letztendlich schneller an die Informationen, Daten rankommen? Begleitest du das Ganze oder weißt du, wie weit das Team jetzt ist? Sind die haben schon ein Produkt und Kunden oder ist das eher in der Erfindungsphase?
Benedikt (56:38.076)
Genau.
Benedikt (56:51.662)
Ich habe den Pitch vor einem Jahr gesehen, das gab schon ein Produkt, das gab auch erste Kunden. Aber bei einem Start-up kann sich in einem Jahr natürlich sehr viel tun. Deswegen, da bin ich jetzt nicht mehr näher dran. Aber so wie es damals ausgesehen hat, ich sagen, das wird was. ich habe vorhin auch noch mal schnell geschaut. Also es gibt das Unternehmen auf jeden Fall noch. von daher sind sie sicherlich auch gewachsen in der Zeit.
Andreas Deptolla (57:00.013)
Ja klar.
Andreas Deptolla (57:16.724)
Ja, spannend. Wollen wir natürlich hoffen, dass das Ganze in die richtige Richtung geht und wir hier in Münster tolle neue Unternehmen ansiedeln können. Benedic, vielleicht noch mal eine abschließende Frage an dich. Wenn du dir einen weiteren Podcast Gast für Warren Kepler wünschen würdest, wen würdest du einladen?
Benedikt (57:44.661)
Muss es deutschsprachig sein?
Andreas Deptolla (57:46.078)
Nein, können, also wir machen es ja auf Deutsch und Englisch.
Benedikt (57:50.03)
Also den genannten Stefano Pontoni, für den würde ich dann hier nochmal eine Lanze brechen. glaube, ist wirklich, ja, vielleicht in Allgemeinen nicht so weit bekannt, aber der ist wirklich jemand, der sehr fundierte Sachen dazu beitragen kann. Wir haben auch in Köln einen Kollegen, den Wolf Ketter, der beschäftigt sich viel auch rund das Thema E-Mobilität und
Andreas Deptolla (58:01.466)
Mhm.
Benedikt (58:19.018)
wie man sowas gut vorantreiben kann, aufbauen kann, Wandel der, Energietransformation. Ich glaube, der hat mich auch durchaus begeistert mit seiner Forschung und auch mit seinen Erkenntnissen, weil das dann auch mal so bisschen zeigt, was eigentlich doch auch alles möglich ist, wohin wir arbeiten können, wohin wir gehen können und wie wir die Wirtschaft auch umbauen können. Das sicherlich zwei Personen, da
... gut geeignet werden.
Andreas Deptolla (58:50.082)
Es freut mich, dass du den Wolf Ketter mit aufgenommen hast. Den haben wir tatsächlich auch im Podcast und war ein super spannendes Gespräch mit ihm. Macht ja auch viel mit der deutschen Bundesregierung. Also vielen Dank für die Hinweise, Benedict. Vielen Dank für deine Zeit heute. War sehr spannend.
Benedikt (58:57.932)
Perfekt!
Benedikt (59:08.238)
Das freut mich. Vielleicht, da auch ein bisschen Gendergerechtigkeit noch einkehren zu lassen. finde auch Verena Hubbert ist auch immer ein ganz spannender Fall, weil sie im Prinzip aus der Stada-Branche gekommen ist und jetzt auch für eine Legislaturperiode im Bundestag saß. Und die Interviews, die ich von ihr gelesen habe, die fand ich tatsächlich ganz gut. ja.
Andreas Deptolla (59:13.74)
Genau.
Andreas Deptolla (59:26.17)
Hmm...
Benedikt (59:37.824)
konnte sich vielleicht in dem allgemeinen Getöse der Ampel natürlich kommunikativ schwierig nach vorne durchsetzen. Aber ich glaube, es auch, ja, es gibt ja nicht so viele Personen, die dann wirklich aus Unternehmertum und Politik Erkenntnisse zusammenbringen können. Das ist, finde ich, auch sehr spannend.
Andreas Deptolla (59:58.686)
Klasse, super, vielen Dank Benedikt. Wir nehmen die Aufgaben an und werden dementsprechend Verena einladen.
Benedikt (01:00:10.134)
Andreas, ich danke noch mal recht herzlich für die Einladung in Podcast. Hat sehr viel Spaß gemacht und ich freue mich auch schon sehr, die Folgen alle anzuhören bei den vielen interessanten Gesprächspartnern, die ihr eingesammelt habt.
Andreas Deptolla (01:00:23.61)
Klasse, vielen Dank Benedikt, tschüss.
Benedikt (01:00:26.029)
Ciao!