Jakob Gmoser: KI und Nachhaltigkeit: Retter oder Stromfresser? - Folge 23

00:00:12: KI und Nachhaltigkeit.

00:00:15: Es gibt kaum ein Thema, wo mein Pendel zwischen Zorn- und Zuversicht so würd arg hin und her schwingt wie bei dem Thema einfach weil man selber nicht sicher bin.

00:00:26: Ich schwank jetzt zwischen KI das ist echt der geilste Scheiß und tag mir vor was ich da alles ausprobieren kann.

00:00:33: Ich bin mir net sicher, ob wir nicht da gerade das Tor zur Hölle öffnen.

00:00:37: Und über KI und Nachhaltigkeit zu diesem Thema habe ich mich heute einen Gast eingeladen, einem Gast mit dem wir auch im Next Incubator immer wieder zu tun haben und der hoffentlich ein bisschen Licht ins Dunkel bringt.

00:00:50: zu all meinen Fragen und ich freue mich sehr Jakob, Jakob Moser, sage ich das richtig oder muss man sagen?

00:00:55: Absolut!

00:00:57: G-Mosa oder so.

00:00:58: in der Startup Szene... Es ist

00:00:59: nur wichtig dass es geht zu betonen weil sonst ... Meistens ist Mozart,

00:01:04: wenn

00:01:04: ich mich irgendwo vorstelle.

00:01:06: Ich freue mich sehr, dass du da bist!

00:01:08: Du bist vom Startup AI-Target.

00:01:13: Ihr sitzt im Unicorn in Graz daher kennen wir uns auch.

00:01:16: und ja damit haben alle verstehen warum ich dich eingeladen habe weil Startups gibt es ja sehr viele und das gibt auch sehr viele Startups die sich mit dem Thema KI beschäftigen.

00:01:26: erzähle mal ganz kurz was machst du?

00:01:27: Was macht ihr und was ist euer Ziel?

00:01:30: Ja mal vielen Dank für die Einladung.

00:01:32: Das freut mich, dass ich heute da sein darf.

00:01:35: Wir bei EITAK sind drei Mitgründer und wir haben uns zusammengefunden um eben die KI für Nachhaltigkeit in Unternehmen zu nutzen und haben angefangen mit potenziellen Kunden zu sprechen was so deren Probleme sind wenn es um nachhaltigkeit geht.

00:01:54: Und da war halt zu dem Zeitpunkt gerade der regulatorischen Druck sehr groß.

00:01:59: Alle waren irgendwie am Datensammeln aus verschiedensten Stellen im Unternehmen.

00:02:04: Mit Regulatorik meinst du die Nachhaltigkeitsberichterstattung, ISG-Berichterstatter?

00:02:09: Genau!

00:02:10: Die CSRT war damals das große Thema und da hat es ihm viele Probleme gegeben beim Datensammern.

00:02:19: E-Mails, Kommunikationen Anrufe und Informationen sind einfach so heterogen im Unternehmen vorhanden Und wir haben gesagt Das kann man aktuell mit einer modernen Software einfach viel smoother, viel einfacher lösen für die tatsächlichen Benutzer.

00:02:39: Und davon ausgehehend haben wir angefangen ein Tag wirklich am Nutzer, am Kunden zu entwickeln um deren Leben in der Arbeit mit Nachhaltigkeitsdaten also sei es jetzt Unternehmens bezogene Nachhaltigkeitstaten, Produktbezogene nachhaltige Daten oder Lieferkettentaten einfacher zu machen.

00:02:58: Das muss man sich ja so vorstellen, Unternehmen sind konfrontiert mit einem riesigen Datensatz.

00:03:05: Ich glaube ich weiß es nur aus unserer eigenen Erfahrung da sind so wahnsinnig viele Daten die jetzt plötzlich bearbeitet werden müssen.

00:03:13: Die müssen zusammengefasst werden, die müssen irgendwo zentral aufbereitet werden damit man eben diese Berichterstattung quasi dann auch abgeben kann wenn man so

00:03:22: sagt.

00:03:25: Jetzt reden wir davon der Nachhaltigkeitsberichterstattung.

00:03:28: Wir reden von CSRD, wir reden von ISG – jetzt ist ja die KI grundsätzlich nicht unbedingt bekannter für sie nachhaltig zu sein oder?

00:03:38: Also ich habe ein bisschen nachgelesen und auf Klimaaktiv habe ich irgendwie gefunden dass circa ... mittlerweile die großen Rechenzentren für zwei Prozent des gesamten Stromverbrauchs, Energieverbrauch verantwortlich sind.

00:03:53: Ich weiß jetzt nicht wie aktuell das ist aber die Dendens ist doch wohl eher steigend würde ich vermuten.

00:03:59: und was ich auch krass gefunden habe ist du brauchst irgendwie für eine einfache KI-Abfrage zehnmal mehr Energie als für Google Nachfrage Was jetzt nicht, ob das so zu hundert Prozent stimmt.

00:04:13: Aber vermutlich der Faktor wird irgendwo dahin kommen

00:04:15: oder?

00:04:15: Die Werte sind sehr intransparent wenn es da hin kommt.

00:04:18: aber also es ist sehr sehr wage.

00:04:21: ich glaube es geht so zwischen Null Komma drei Watt Stunden pro Anfrage bis... Also jetzt gibt's ja wieder neue Modelle wie alle paar Monate in dem Bereich.

00:04:31: Da bist du wahrscheinlich weil die eben schon so lange gehen.

00:04:35: in den Antwortzeiten Kommst du wahrscheinlich irgendwo zwischen drei bis zehn Wattstunden pro Anfrage?

00:04:45: Du hast eh selber schon gerade gesagt, das ist sehr intransparent.

00:04:49: Da habe ich versucht auch ein bisschen was rauszufinden aber das ist ja gar nicht so einfach.

00:04:55: Aber da würde ich nachher noch ganz gern auf den Punkt zurückkommen, weil da sehr spannendes Paper weitergeleitet bekommen hab.

00:05:02: Meine Frage, die ich hinaus wollte Beschäftigt sie euch mit Nachhaltigkeit?

00:05:08: Wie schafft ihr den Spagat von einem Tool, nennen Sie es jetzt einfach einmal Tool.

00:05:12: Das ja nicht zwingend sehr nachhaltig ist oder man weiß das vielleicht nicht so ganz genau.

00:05:17: Wie geht sich das aus?

00:05:19: Der Spagate kommt allein schon daher von unserer Teamstruktur.

00:05:23: also wir sind ja drei Mitgründer und der Simon ist ein ehemaliger Nachhaltigkeitsberater und lebt dieses Thema Nachhaltigkeiten wirklich schon seit Jahren.

00:05:34: Und ich und der Ludwig, wir kommen eher aus der Software-Entwicklung, aus der Produktentwicklung.

00:05:40: Ich kann es jetzt nur von mir sagen – ich arbeite einfach immer gerne am Sprung der Technologie.

00:05:46: Also wo man merkt wenn man einen Tag lang arbeitet ist das jetzt irgendwie spielen oder ist es wirklich arbeiten?

00:05:54: Weil ich probiere den meisten Tag einfach nur coole neue Sachen aus!

00:05:59: Und dann haben wir uns halt gerade zum richtigen Zeitpunkt einen unserer aller Karrieren getroffen, das man gesagt hat.

00:06:07: Okay für mich jetzt, ich arbeite einfach gern mit den Technologien.

00:06:11: Warum nutze ich das nicht um einen Impact zu haben?

00:06:15: Also allein aus meiner persönlichen Sicht ist es jetzt einfach... Ich würde so oder so mit KI arbeiten an dem Punkt wo ich jetzt grad bin.

00:06:23: nur so ist es für mich halt jetzt argumentativ auch Am simplesten, für mich selbst das darzulegen.

00:06:30: OK, ich arbeite zumindest an einem positiven Impact mit dem Tool KI.

00:06:36: Das

00:06:37: ist vermutlich etwas, dass uns alle in irgendeiner Ort und Weise trifft?

00:06:43: Nicht die Frage arbeiten wir mit KI sondern wie arbeiten wir hier mit KI und wofür nutzen wir es?

00:06:50: Ich habe einen Kollegen der gerade eine wissenschaftliche Arbeit schreibt über.

00:06:57: Da geht es auch um Nachhaltigkeit und KI.

00:06:59: Es geht so ein bisschen um den Vergleich großer Modelle, kleiner Modelle.

00:07:02: Vielleicht kannst du ganz kurz ... Du bist sicher da viel besser als ich.

00:07:08: Ganz grob auch sagen was ist ein großes oder kleines Modell?

00:07:11: Was stellt man sich denn darunter jetzt vor?

00:07:14: für nicht Techno-Technikfreaks zum Beispiel wie für mich?

00:07:18: Also ich muss vorweg sagen wir bei EITAK arbeiten ja sehr nah am Am User, am Anwendungsfall von KI und nicht wirklich auf der Foundation Ebene von Modellen.

00:07:31: Deswegen bin ich da auch nicht so sehr drinnen.

00:07:33: aber im Prinzip ein großes Modell hat große Trainingsdaten, große Parameter und ist einfach mächtig.

00:07:44: Aktuelles Reasoning Modell, was jetzt GPD-Fünf.fünf oder Opus vier Punkt sieben, also die aktuell großen Modelle sind von Antropic und JetGPD.

00:07:55: Die können einfach Minuten und teilweise Stunden lang dahin arbeiten indem Sie sich selbst immer weiter reasonen eigentlich von Schritt zu Schritt Und auf der anderen Seite gibt es halt kleine Modelle mit sehr kleinen Training Set eher kleinen Parametern sozusagen und dafür aber sehr spezialisiert oder eben auch veraltert.

00:08:22: Also zum Beispiel GPT-VO war glaube ich so vor einem Jahr der große Durchbruch von JetGPT Und ist auch ein super Modell, was sich super vielseitig einfach einsetzen lässt, aber nicht so intensiv wie eines von den aktuell großen Modellen ist.

00:08:44: Jetzt, ich als komplett leihe würde ja sagen na gut dann sind wahrscheinlich wenn jetzt nur über Nachhaltigkeit nachdenken kleinere Modelle die gescheiteren als die großen.

00:08:54: und dann habe ich ein bisschen nachgelesen.

00:08:57: Und dann ist...habe ich was gelesen worüber überhaupt noch nicht nachgedacht hab nämlich dass das gar nicht zwingend sein muss, weil die kleinen Modelle einfach sehr oft auf alten Servern laufen.

00:09:11: Und die Großen eben sehr viel schneller sind und erneuere Komponenten haben, die effizienter arbeiten und die kleineren eben nicht.

00:09:23: Ich hätt's jetzt so übersetzt... Die Software ist wie mein Brain also das ist es mit der Arbeit aber der ganze Körper ist die Hardware Und über die wird in der Diskussion eigentlich wenig gesprochen.

00:09:35: Nämlich, dass ich so Prozessoren alle zwei Jahre tauschen muss zum Beispiel da mit ihrem Puls der Zeit bin.

00:09:40: also das war mir ja überhaupt nicht nachgedacht auch in dieser ganzen Nachhaltigkeitsdebatte finde ich extrem spannend.

00:09:49: Und alle, die heute zuschauen und nicht zuhören werden es eh sehen – ich muss nämlich nachlesen!

00:09:56: Ich muss ablesen weil das Thema ist, dass mir ja gar nicht so leicht von der Hand geht.

00:10:01: Ich habe mit Softwareentwicklung überhaupt nichts zu tun, mit IT eigentlich auch überhaupt nix zu tun und wollte herausfinden ob man die CO-Zwei-Emissionen messen kann Ob man die CO-Zweihemissionen messen kann, wenn ich eine ganz simple, sagen wir mal ChatGPD Anfrage stelle.

00:10:22: Und da gibt es so eine Formel, die ist mir untergekommen und zwar CO-zweih ist P, also Power Mal T. Das wäre jetzt die Time Also die Zeit Malcii und das ist Carbon Density.

00:10:35: Wie dreckig ist der Strom, den ich da brauche?

00:10:39: Und dann gibts ein paar Lücken Einfach weil man's nicht weiß.

00:10:44: Dein zugrunde liegendes Problem, was wir auch mit ein Tag bearbeiten ist eben diese, wie es das du nennst, der Carbon Intensity oder dieser Emissionsfaktor.

00:10:56: Weil ganz oft man macht ja nicht etwas und sieht direkt, wie viele Emissionen das jetzt hat.

00:11:03: Und deswegen gibt's viele Researcher, viele Jobs

00:11:07: etc.,

00:11:08: die Emissions-Faktoren berechnen für bestimmte Tätigkeiten die Anfallen oder Produkte, die anfallen.

00:11:16: Und dieser Emissionsfaktor ist ein sehr heikles Thema in dieser ganzen Klimabilanzierung zu einer zwei Fußabdruck-Geschichte weil mit dem steht und folgt das ganze Thema.

00:11:29: und zum Beispiel ist auch ein kompletter Unterschied vom Fußabdrück ob wir jetzt einen Datenzentrum in Österreich haben, in Polen oder in Amerika, weil einfach es muss ja immer Energie rein Und die wird halt meistens lokal gesucht, weil Transport eher schwierig.

00:11:48: Und allein deswegen ist da der Emissionsfaktor schon verschieden und das spielen dann halt viele Dinge rein gerade bei einem Datenzentrum.

00:11:56: wie wird es gekühlt?

00:11:58: Wie ist die Technik dahinter?

00:12:00: also richtig komplexes Fachfass was man da aufmacht.

00:12:06: Es ist ja so dass oftmals diese Rechenzentren nicht unbedingt in Orten stehen sauberen Strom haben.

00:12:14: Also nicht zwingend, sagen wir mal so.

00:12:16: und aber du hast eh schon kurz angesprochen dieses Thema der Wasserknappheit die müssen gekühlt werden.

00:12:22: das ist ein großes Thema das hat ja mehrere Faktoren.

00:12:24: da geht es zum einen um wie viel Energie brauche ich um das runter zu kühlen?

00:12:29: Zum anderen ist es natürlich auch wenn ich an einem Ort bin der sowieso über Wasserknabheit mit Wasserknabheit einfach auch beschäftigt ist dann ist immer die Frage wo ist meine Priorität genau?

00:12:42: Ich habe ein Paper bekommen.

00:12:45: Und ich sage jetzt danke Sebastian, ganz offiziell der mir das Sammeln geschrieben hat und geschickt hat.

00:12:50: Und zwar ist es von Lugioni und weiteren.

00:12:53: Das ist veröffentlicht aber es ist halt der Paper.

00:12:55: Es ist noch nicht wissenschaftlich bestätigt und die haben da mal versucht es auszurechnen und haben versucht auch zu rechnen wie viel eine einfache Anfrage, KI-Anfrage an CO² Emissionen hat.

00:13:10: Und zwar haben sie und sie haben gewusst wo die Servers sind.

00:13:13: das heißt Sie wissen örtlich wo die sind, Sie wissen welche Technik, welche Technologie dort verwendet wurde, welche Komponenten, Sie wissen wie der Strom dort einfach aufgebraucht also welcher Strom verwendete wird.

00:13:26: man kennt den Strommix und Sie haben dann eine Anfrage nach der anderen rein geschickt.

00:13:34: Also nicht viele Anfragen auf einmal, sondern einen so wie es ich auch machen würde oder?

00:13:38: Ich schreibe ein prompt Wort auf die Antwort dann schreiber den nächsten.

00:13:41: prompt also sehr simpel.

00:13:44: und da ist rausgekommen dass diese Messungen diese Experimente haben circa hundert neunund siebzig Kilogramm CO zwei Emissionen verursacht.

00:13:57: würdest du sagen das viel ist?

00:13:58: das wenig kann man einschätzen?

00:14:04: Das ist schwierig, einen einzuordnen.

00:14:06: Einfach so als Zahl.

00:14:08: Man muss das immer in Relevanz setzen.

00:14:13: Waren das jetzt Hundertneunundsiebzig pro Prompt?

00:14:16: Für dieses Experiment.

00:14:19: Je nachdem was der Umfang von den Experimentern war würde ich trotzdem sagen, dass es nicht viel ist.

00:14:28: Also Unternehmens-Klimapilanzen geht's um.

00:14:30: dann die zwei.

00:14:32: Ja.

00:14:34: Ich hab dann auch diese Zahl gelesen und mir gedacht, so was moin jetzt mit dieser Zahl?

00:14:38: Kann ich das jetzt in irgendeiner Art und Weise irgendwie ablegen als oh mein Gott ist viel oder naja ist eh nicht zu schlimm.

00:14:47: Und habe dann – ikai gefragt – gibt mir einfach ein paar Beispiele, wofür wir hundertneunundsiebzig Kilogramm CO²-Missionen auch im Alltag ausgeben.

00:14:57: Das wäre zum Beispiel eine Autofahrt mit einem Mittelklassebenziner von Hamburg nach Rom so in etwa.

00:15:03: So circa, glaube ich, tausend,

00:15:04: zweieinhalb Kilometer.

00:15:05: Das ist schon spannend!

00:15:05: Schon ein Stück?

00:15:06: Es ist ein Stück ja oder du könntest auch sechzig bis siebzig Burger dafür essen was ich auch ganz spannend gefunden habe.

00:15:15: also würde jetzt so nicht schaffen.

00:15:18: aber wenn ich daran denke wie viel so ein Burgerlokal wahrscheinlich an einem Abend einfach heraus gibt dann werden wir wahrscheinlich irgendwie da schon eine realistische Zahl irgendwie finden.

00:15:28: Also ganz interessant auf alle Fälle.

00:15:33: Das ist jetzt das eine, das ist diese ganze Thematik der ökologischen Nachhaltigkeit.

00:15:38: Wir haben aber natürlich auch moralische Themen.

00:15:41: oder beschäftigt ihr euch damit?

00:15:44: Oder sagt ihr, unser Ding ist einfach rein die Nachhaltigkeitsberichterstattung?

00:15:49: Es hat mit nachhaltiger Berichterstatter angefangen, aber wie wir ja wissen, hat es da einige Aufwirkbelungen gegeben von der Regulatoriksite her sprich CSRT ist durch Omnibus sehr stark aufgeweicht worden und auch wir sind damit von dem wie man gestartet haben, wo halt wirklich einfach dieser need da war ein Unternehmen.

00:16:12: hey wir müssen und Daten sammeln weil wir berichten müssen und das brauchen.

00:16:17: Haben wir uns hin entwickeln müssen mehr zu.

00:16:19: okay wir brauchen eine Nachhaltigkeitsdateninfrastruktur weil dieser need Datenzusammeln jetzt nicht mehr so stark gegeben ist teilweise eben ein starker Rücklauf, somit in den Unternehmen in der Nachhaltigkeitsarbeit stattgefunden hat.

00:16:36: Aber was wir gemerkt haben mit den Personen, mit denen wir im Gespräch sind – die, wo sie mal gestartet

00:16:42: haben,

00:16:43: die haben schon den Mehrwert daraus gespürt, weil wenn du das dann eben wie gesagt Daten, die heterogenem Unternehmen liegen, das ist noch nicht so weit wie die ganze Finanzberichterstattung, wo du ein Kontrollingssystem hast auf Finanzplanungen etc… deine Belege sauber abklickt hast.

00:17:01: Das ist alles Wild, Wild West eigentlich von den Dokumenten her und da haben wir dann halt gemerkt okay wir müssen diese Rutsche einfach legen dass es möglichst einfach ist diese Dateninfrastruktur im Unternehmen herzustellen um dann wirklich Maßnahmen ableiten zu können Im Endeffekt jetzt der Berichterstattung hin oder her.

00:17:26: das ist ein guter Druckmacher natürlich, aber es geht um die CO²-Reduktion im Ende.

00:17:34: Und dazu brauchst du mal eine Datengrundlage, dass du siehst wo du Emissionen hast und wo dann tatsächlich gezielt im Unternehmen Maßnahmen setzen kannst.

00:17:43: Das finde ich nicht ganz lustig, mir ist gerade eingefallen.

00:17:45: Wir haben schon vor zwanzig Jahren keine mehr erinnern große Präsentationen international gemacht wo auf einer Folie nur drauf gestanden ist Daten sind das neue Öl und seitdem habe ich so das Gefühl naja es ist Öl das ist noch sehr tief irgendwo unter der Erde.

00:18:03: die wenigsten haben verstehen schon wie sie die eigenen Daten auch verwenden können.

00:18:09: sehr oft werden Daten gesammelt aber man macht dann nichts damit.

00:18:12: also Im Hinblick darauf erscheint mir das ja jetzt doch sehr nützlich, oder?

00:18:17: Und es wird eben nur schlimmer mit KI.

00:18:19: Ich weiß nicht wie's dir damit geht wenn du mit KI chattest und halt wieder irgendein Podcast ausarbeitest und das aber trotzdem verwirbst.

00:18:29: also die Datenmengen werden so unheimlich größer dass man sich selbst einfach viel mehr bei der Nase nehmen muss und wirklich definieren und einmal Gedanken machen Was ist mein Input?

00:18:42: Was habe ich eigentlich zur Verfügung und was ist das endgültige Deliverable, was ich haben muss.

00:18:48: Weil wir haben alle mittlerweile einfach soviel ChatGPD, Chats, Transkripte

00:18:54: etc.,

00:18:55: irgendwelche Fragen, was man halt einmal nutzt und dann liegt es wieder.

00:19:00: Und gerade in einem Unternehmen macht es halt keinen Sinn Wenn du eine Nachhaltigkeitsanforderung von der Regulatorie oder von einem Kunden etc.

00:19:09: hast und ein Lieferketten-Anfrage und du machst das einmal, erfüllst die Anfrage und schmeißt es wieder weg.

00:19:17: Aber es ist ja viel cooler wenn du einfach diese Dateninfrastruktur intern aufbauen kannst und dann aber wieder mit der KI darauf zurückgreifen kannst und sagst hey jetzt hätte ich diese Anfrage zu beantworten wie schaut mein Datenstand aus?

00:19:33: Passt!

00:19:34: Ich bin mir jetzt nicht sicher, ob ich das so ganz richtig verstehe.

00:19:37: Wenn du sagst, dass die Dateninfrastruktur aufbaut ist es etwas, das wir selber noch machen und dann arbeiten wir mit der KI zusammen oder wie stelle ich mir das vor?

00:19:49: Im Prinzip wird sich in vielen Bereichen der Wissensarbeit dahin entwickeln, dass der Mensch alleine nicht mehr viel macht und die KI alleine aber auch nicht.

00:19:59: Du bist wieder bei dem Thema die KI... denen fehlt die Schnittstelle nach außen.

00:20:05: Irgendwer muss denen sagen, was zum tun ist weil sie geht nicht von allein her irgendwas zu machen.

00:20:11: außer du setzt halt so ein Task auf der was auch wieder einen prompt dahinter hat und irgendwer muss mit den Daten wieder etwas anfangen oder mit den Informationen die generiert werden.

00:20:22: also es ist eine Teamarbeit von KI und Mensch auch das aufzusetzen die ein Tag Datensstruktur wirklich bewusst Grenzen zu setzen, in dem was definiert einen Datenpunkt.

00:20:39: Was muss sie haben damit diese Daten vollständig sind?

00:20:45: Man hört ja in der Kommunikation über KI gibt es ganz viele Diskussionen Ist das gut, ist es schlecht?

00:20:53: Nimmt uns das die Arbeitsplätze weg oder bringt das neue Arbeitsplätzchen?

00:20:57: Verändertes unser Leben komplett.

00:21:00: Also sehr viel Fragezeichen einfacher, glaube ich – sehr große Unsicherheit!

00:21:04: Und in dem Kontext fällt's ja auf der Begriff human-in the loop.

00:21:08: Ja... Was ist das?

00:21:10: und wie stellen wir das jetzt vor gerade bei eurem Anwendungsfall zum Beispiel?

00:21:14: Wo ist

00:21:17: da The Human In The Loop?

00:21:18: Das ist ein ganz wichtiger Faktor, weil du kannst die DKI eben alleine nicht dahin arbeiten lassen und wir Menschen also ich merke das in meiner Programmierer Arbeit sind sehr dazu verleitet wenn man sehen dass es wirklich gut funktioniert zum Beispiel den Code Output nicht mehr genau anzuschauen.

00:21:42: Und da kommt Human In The Loop ins Spiel.

00:21:44: oder wie's wir bei EITAK ein Stoffe weitertreiben Expert IN THE LOOP Weil wir haben im Unternehmenskunden, aber wir haben ein riesiges Berater-Netzwerk mit wirklichem Fachwissen was auch mit Unternehmen zusammenarbeiten können.

00:22:02: Und somit hast du halt echt eine schöne Synergie dass die KI macht in Prinzip die ganzen administrativen Dinge die einfach viel Arbeit sind Belege auslesen und den tatsächlich als Zahl in die Software zu schreiben das man damit Emissionen berechnen kann.

00:22:19: jetzt Ganz blöd gesagt.

00:22:22: Der Mensch im Unternehmen überprüft es dann auf sein Unternehmenskontext hin, macht das Sinn?

00:22:27: Passt?

00:22:28: Macht's Sinn?

00:22:29: Approved und dann kann man sich auch noch den Berater dazuholen weil natürlich können Sie der Nachhaltigkeitsmanager im Unternehmen je nach Größe, je nach Ausbildung.

00:22:39: kommen wir wieder zum Thema Emissionsfaktoren.

00:22:42: Irgendwann muss halt ein Emissions-Faktor zuweisen.

00:22:45: und das ist halt ein sehr fachliches Thema Und ich sage halt immer so irgendwie eine einfache Klimabilanz einfach aus den Buchhaltungsbelegen, wo man sich denkt okay das sind sogar Schadaten vorhanden.

00:22:59: Würde ein Unternehmen wird circa wahrscheinlich zwei Wochen dauern wenn man sie da voll zusetzt.

00:23:05: Wenn es einer im Unternehmen macht und die iTagKI dazu benutzt, dauert's vielleicht A-Woche weil auch trotzdem eben noch die Frage hinsichtlich Emissionsfaktoren dieser Einordnung, was man vorher gehabt hat.

00:23:19: Um Dimensionen ein bisschen verstehen und wenn du dann auch noch einen Berater dazuhorst, dann bist du wahrscheinlich in eineinhalb Tagen durch.

00:23:27: und das sind halt so die die Hebel, was wir mit- und gegen die KI spielen kann in der Arbeit.

00:23:34: Das heißt es ist in dem Fall ganz klar eine effiziente Steigerung schneller.

00:23:39: aber bin ich auch billiger?

00:23:42: Im Prinzip Wer es sinnvoll, wenn's billiger ist.

00:23:46: Also auch für unser Produkt an Geburt, sonst will sie keiner kaufen!

00:23:51: Es war vielleicht jetzt ein bisschen eine gemeine Frage, gell?

00:23:57: Ich würde mit dir ganz gerne darüber sprechen und das passt jetzt da glaube ich viel gut dazu weil wir über Human oder Expert in den Loop gesprochen haben... Ist das Empowerment durch die KI?

00:24:08: Weil das ist genau das, was ihr darüber nachgedacht habt.

00:24:11: Wo passiert mir das?

00:24:12: Weil ich kann jetzt auf der anderen Seite ganz klassische Promps reinschicken und ein bisschen zu Recherche verwenden.

00:24:17: Und da muss ich schon sagen... Ich habe es im Eingang in unserem Gespräch davor kurz erzählt.

00:24:23: Was ja schon super gefährlich ist, wenn man über Themen recherchiert, wo man sich gar nicht auskennt oder das gar nicht gegencheckt.

00:24:31: Weil ich hab die KI gefragt, da hat sie immer ein paar Sätzen was ist ein Tag und was machen die?

00:24:37: Und da ist rausgekommen ihr macht irgendwelche Sensoren für große Industrieanlagen Und ich wusste, dass das nicht stimmt.

00:24:44: Weil ich wuste ja was ihr macht sie wollt's nur kompakt zusammengefasst haben und das finde ich schon super problematisch weil wenn ich das nicht gewusst hätte hätte mit einer völlig falschen Annahme weitergearbeitet.

00:24:57: aber dieses Empowerment durch KI wir haben zum Beispiel eine Webseite die läuft auf WordPress und bis vor kurzem habe für alles was sich dort ändern musste einfach an Experten braucht So.

00:25:10: Ich glaube, da eine Experte wundert sich jetzt, warum man nichts mehr hört von mir?

00:25:13: Weil ich würde zum Beispiel behaupten, neunzig Prozent der Sachen kann ich mittlerweile selber machen weil ich die mit der KI gemeinsam definieren kann was brauche und die KI kann mir die Informationen einfach geben.

00:25:25: also da passiert ja schon für viele Menschen etwas wo ich sage okay Sachen die vorher für mich nicht möglich waren.

00:25:31: wie kann ich jetzt selber machen?

00:25:33: Also da passiert ein sehr großes Empowerment.

00:25:36: Wie geht's euch da Seht ihr da, also euch persönlich ist es hilfreich?

00:25:43: Was seht ihr auch im Umfeld und nachdem ihr ja auch ein Start-up seid.

00:25:48: Und in der Start up Community stark vorhanden, wie schaut's dabei startups aus?

00:25:52: ganz generell?

00:25:53: Also für uns ist das wirklich zum richtigen Zeitpunkt gerade gekommen weil wir drei Mann Gründerteam sind und immer noch sind und jetzt seit zwei Jahren an diesem Produkt arbeiten alles selbst schaffen eigentlich, was zum tun ist im Bezug auf Unternehmen.

00:26:13: Auf Produkt-Engineering-Marketing – es ist alles möglich.

00:26:17: Aber wir drei verschiedene Fachbereiche abdecken und uns gut ergänzen.

00:26:24: aber also wir verbringen einen Großteil unserer Arbeitszeit echt in den KI-Tools um einfach diesen Hebel zu nutzen.

00:26:32: und ich gehe einmal davon aus traditionell hätten wir zu dem Zeitpunkt wahrscheinlich Was auch wieder kritisch ist, wenn man das überdenkt.

00:26:40: Hätten wir wahrscheinlich schon ein bis zwei Highers machen müssen um so weit zu kommen.

00:26:46: Highers heißt genau was für alle Disleadwissen?

00:26:49: Anstellungen also zum Beispiel einen weiteren Entwickler und Marketing.

00:26:54: Unterstützung wäre so das naheliegendste gewesen was man gebraucht hätten.

00:26:59: wo wir uns aber dank der KI weiter helfen können Weil du sagst, persönlich für mich ist immer das beste Beispiel.

00:27:10: Ich hab vorher nie wirklich gekocht und für mich is jetzt so einfach.

00:27:15: Einfach ... ich ticke dir in meine Chatchi-PD rein was für Zutaten dass ihr habt und es kommt immer ein super gutes Rezept raus.

00:27:22: und mittlerweile bin ich ... ich würde nicht sagen, ich bin ja richtiger Koch aber ich koche richtig gern und ich koch irgendwie ... neunzig Prozent der Zeit koche man selber malzeiten.

00:27:33: also auch das ist irgendwie echtes Echtes Empowerment.

00:27:37: und wo man auch merkt, die DKI verschiebt schon ein bisschen so wirklich nicht Macht aber Power an die kleinen Personen.

00:27:47: An die kleinen Teams, an den Ecken und Kanten irgendwie und schafft dort dann wieder wenn man es natürlich sinnvoll nutzt kochen soll jetzt hingestellt Wirklichen wirklich mehr wert.

00:28:02: Also wenn es ums Kochen geht, bin ich voll bei dir.

00:28:05: Das ist total sinnvoll und total wichtig!

00:28:08: Ob ich jetzt der Meinung bin dass sich die Power zu den kleineren Teams so verschiebt?

00:28:13: Da bin ich mir noch nicht ganz sicher, bin schon sehr kritisch was diese großen Tech-Unternehmen betrifft und auch die Motive, die man hat warum man Technologie möglich macht.

00:28:22: also aber das ist ja eine ganze andere Diskussion glaube ich.

00:28:27: Ich wurde gesagt von jemandem schon sehr lange Dienstleistungen im Bereich KI anbietet vor einem Jahr bei einer Veranstaltung.

00:28:37: Wir brauchen überhaupt keine Junior-Entwickler mehr, wir brauchen nur mehr Seniorentwickler!

00:28:43: Jetzt habe ich einen elfjährigen Sohn und wie ich in dem Alter war, gab es eine Geschichte.

00:28:49: Was sollst du studieren?

00:28:50: Was soll's du werden?

00:28:52: Was sind so Berufe?

00:28:53: Da wirst einmal gut Geld verdienen!

00:28:55: Und die wars IT war also ein Ding.

00:28:56: Das war für mich immer völlig nicht relevant weil da kenne ich mich nicht aus das hat mir nie interessiert.

00:29:01: Und wenn ich jetzt höre... Ich brauche da eigentlich keine Junior Positionen mehr.

00:29:06: Das ist ein Bereich der sich so sehr wandelt.

00:29:09: welche Geschichte kann ich heute erzählen?

00:29:13: Ich glaube die Geschichte kommt auf das zurück, was du jetzt gerade machst mit Leidrehen.

00:29:19: Also das merken auch wir... Die tatsächliche Entwicklungsarbeit, gerade als Junior ist es irgendwie extrem schwierig aktuell weil dieser Entry Point nicht mehr da ist in den Firmen.

00:29:33: Das merken eben wir selbst mit den Anstellungen A. Wir schieben es immer weiter auf, finanziell.

00:29:42: Das Schwierige ist natürlich, als Start-up und mit der KI hast du den Mehrwert auch.

00:29:46: Auf der anderen Seite hast du dann halt zum Beispiel Senior Programmierer.

00:29:51: die wird es immer brauchen weil einfach man sagt immer wieder die KI gibt einfach nur das Wieder was in den Trainingsdaten drin ist und da ist halt auch schon ein einzig Prozent City Code aus dem Internet drinnen Und irgendwen braucht sollte was das tatsächlich überprüft und checkt Und so wie in unserem Fall sehen wir einfach das, was wirklich Mehrwert bringt und was nicht so schnell stirbt ist wirklich gerade als Stack Startup mit Nutzer, mit potenziellen Kunden zu sprechen, Challenges herauszufinden wo juckt es gerade.

00:30:32: Das ist dann der Job der etwas immer wichtiger und immer mehr wird glaube ich diese Kundenbedürfnisse in Software zu übersetzen, weil wieder es braucht ihr irgendwie was die KI Maschine anstattet sozusagen der was dir sagt.

00:30:48: Das machen wir jetzt!

00:30:49: Let's go!

00:30:52: Meine Frage... Die da jetzt gleichstelle ist, wie werde ich dann aber vom Junior zum Senior?

00:30:57: Wenn ich den Senior immer brauche.

00:30:58: Aber den Junior eigentlich nicht!

00:31:01: Weil du Shitty Codes gesagt hast, noch schnell was eingefallen und was ich auch noch kurz erzählen möchte... Ich habe nämlich eine Freundin die ist tatsächlich Programmiererin und die macht Webseiten in einer Agentur Und sie sagt, die meisten Aufträge aktuell haben Sie von Organisationen, die eben mit diesen Shittycodes gearbeitet haben und glaubten sie können das alles selber machen Sie jetzt hauptsächlich gar nicht mehr mit schönen Webseiten zu machen, sondern die Fehler auszubessern.

00:31:28: Also habe ich einfach super spannend gefunden.

00:31:31: Das ist sicher extrem zukunftsträchtig quasi nach der Key aufzuräumen.

00:31:38: Cyber Security diese Themen.

00:31:42: und jetzt die Frage wie wird man vom Junior zum Senior wenn ich den Junior nicht mehr brauche?

00:31:46: Wie geht das?

00:31:46: Die Frage begleitet mich auch für uns.

00:31:49: ehrlich gesagt keine Keine Ahnung.

00:31:51: Also es braucht wahrscheinlich richtige Unternehmenskontexte, also zum Beispiel in einem Konzern wo einfach Budget vorhanden ist die was einfach heiern und auch was KI Anwendungen vielleicht noch ein bisschen langsamer vorsichtiger sind.

00:32:08: Und wenn du dort reinkommst als Junior und dann Es ist immer beim Programmieren eigentlich Du brauchst einen guten Mentor, einen guten Senior als Mentor Und dann kommst du sicher gut weiter.

00:32:22: Aber es ist echt eine Frage, die mir ein bisschen herumtreibt, weil dieser Fortschritt in den Coding-Modellen so rasant ist in den letzten Monaten.

00:32:35: Es ist spannend was uns bevorsteht.

00:32:37: Ja

00:32:40: man sieht das sind Fragezeichen auch bei dir nicht nur bei mir.

00:32:44: wir haben wahrscheinlich verschiedene Fragezeiche aber wir haben Fragezeichn.

00:32:48: Du hast erzählt, dass du tatsächlich dich jetzt ganz oft auch wieder hinsetzt für eine halbe Stunde oder so und handisch dir was nieder schreibst.

00:32:58: Jetzt habe ich das nämlich gerade echt sehr interessant gefunden.

00:33:03: Mir passiert es immer öfter in letzter Zeit, als ich mir allgemein in der Früh setze ich mich meistens hin mit meinem Notizbuch und schreibe so auf, was den Tag ansteht, was zu tun ist etc... Und in letzter Zeit schreibe ich auch immer öfter meine Gedanken zu einem Gewissen und Prompt, zum Ziel des was ich mit der KI erreichen will nieder.

00:33:25: Ich habe jetzt echt teilweise seitenlange Prompts wo ich halt Informationen gesammelt hab ein bisschen manuell und einfach das Problem verstaunten hab Sachen wieder durchgestrichen gegritzelt und dann wirklich erst den Prompt abgeschickt.

00:33:45: Und das funktioniert gerade mit den neueren Modellen richtig gut, weil die eben drauf ausgelegt sind ein Riesenprompt zu haben und dann einfach off you go – dreißig Minuten Arbeit!

00:34:00: Das Ergebnis ist halt qualitativ richtig gut.

00:34:04: Also da sieht man die Zusammenspieler oder?

00:34:07: Was du vorher das Teamarbeit oder das Team genannt hast, der Mensch und die KI.

00:34:12: Und mir ist jetzt auch gerade so ein bisschen aufgefallen beim Zuhören dass ich ja im Grunde... Ein bisschen was Ähnliches mache, wenn ich Podcast-Folgen recherchiere.

00:34:22: Wenn ich mir in Themen einliese und überlege, okay, das sind so jetzt interessante Dinge, die wir reden wollen oder ich möchte mir ein paar mehr Fakten holen zu Themen dann mach' ich sehr viel mit der Karriere.

00:34:33: aber am Ende des Tages bevor es zum Gespräch geht sitze da und schreibe händisch noch einmal quasi meine Zusammenfassung aus der ganzen Recherche nieder, weil das ist das was dann am Ende bei mir übrig blieb ist und was auch den Rahmen für so eine Gespräche gibt.

00:34:48: Absolut, weil im Endeffekt musst du das Gespräch führen und nicht die KI.

00:34:52: Und irgendwann musst du dann auch wieder up-to-date sein.

00:34:55: was ist das Status quo?

00:34:58: Ich hab mir ja am Anfang gedacht es wird für mich halt echt ein super schwieriges Gesprächen, weil zum einen ich so emotional bin was das Thema betrifft aber nicht emotional gesettelt sondern es ist mal so, malso.

00:35:10: also mein Pendel schwingt immer noch ganz wohl zwischen Zorn und Zuversicht.

00:35:17: Ich merke jetzt gerade im Gespräch, ich habe doch unglaublich viel darüber, was man da jetzt reden kann.

00:35:24: Aber du hast grad vorher einen Satz gesagt mit dem würde ich voll gern auch dann den Abschluss machen nämlich.

00:35:30: Du hast gesagt, was ist die Erzählung?

00:35:32: und das ist ja das, was wir jetzt machen?

00:35:34: Wir reden miteinander!

00:35:36: Und das finde ich insofern ganz schön weil ich glaube uns in Österreich sagt man durchs Reden kommen die Leute zusammen.

00:35:43: Ja, also für alle die vielleicht das jetzt so nicht verstehen.

00:35:46: Wenn wir miteinander reden dann können wir uns auch was ausreden und dann ist das Verständnis füreinander auch größer.

00:35:54: Und es finde ich unglaublich schön und unglaublich wichtig!

00:35:58: Wenn du jetzt mein Bild vom Pendel hernehmen würdest?

00:36:02: Was macht dich zuversichtlich wenn du immer arbeitest mit der Cade?

00:36:05: Das ist dein Geschäftsmodell ja.

00:36:07: aber was könntest du unseren Hörern und Hörerinnen mitgeben?

00:36:11: In dieser ganzen Thematik kann uns zuversichtlich stimmen.

00:36:18: Die Möglichkeiten, die sich am einfachen Menschen daraus ergeben mit achtzehn Euro pro Monat... Also es ist ja Wahnsinn wie du öffnest die Box der Pandora und viele Fragezeichen noch.

00:36:37: aber ich glaube allein eben diese Möglichkeit zu haben wird ein riesen Instrument sein in den nächsten Jahren.

00:36:45: Und wenn man es richtig nutzt, so wie wir auch probieren mit einem Tag einfach eine große Hebel an, in Richtung den richtigen Zielen?

00:36:57: Ich sage Dankeschön!

00:36:59: Ich habe ganz zu Beginn schon gesagt, es geht vielleicht auch darum nicht ob wir es nutzen sondern wie wir sie nutzen.

00:37:09: das ist auch das was ich für mich... Definitiv auch weiterhin mitnehmen.

00:37:14: Ich glaube, die Entscheidung ist eh längst gefallen.

00:37:16: Wir können uns dem nicht entziehen.

00:37:18: aber ich bin auch bei all der Diskussion über diese Tech-Giganten und moralische Werte und was sie eigentlich für Ziele verfolgen trotzdem noch der Meinung... Also ich nehme es einfach überhaupt nicht hin wenn man mir sagt, ich bin ausgeliefert.

00:37:33: also das funktioniert so einfach in meiner Welt.

00:37:38: können durchaus in der Lage sein auch selbst wieder zu entscheiden, Entscheidungen zu treffen und täglich.

00:37:44: In unseren Entscheidungen wie wir auf die KI nutzen zumindest versuchen die Welt ein bisschen mehr Richtung Nachhaltigkeit, ein bisschen Mehrrichtung Werte etische Werte und Menschlichkeit zu formen und bedanke mich für das Gespräch.

00:38:01: Ich freue mich sehr.

00:38:02: Bin echt gespannt, wie es bei euch weitergeht und was wir für gemeinsame Projekte vielleicht dann auch wieder haben.

00:38:09: Und ja an alle die heute dabei waren vielen Dank fürs Zuhören!

00:38:13: Lasst mir voll gern eure Gedanken da, vor allem auch zur KI.

00:38:17: bin total gespannt, wieso.

00:38:18: ich geht damit.

00:38:19: Schickt's mir gerne auch Proms, die voll in die Hose gagern sind.

00:38:22: Ich finde das nämlich total lustig.

00:38:26: Wünsche euch einen wunderschönen Tag und freue mich wenn wir uns nächste Woche wiedersehen.

00:38:30: Danke

00:38:31: Danke dir.

00:38:46: Klapp!

00:38:51: Produziert das Pod, deine Podcast-Agentur.