#582: Welche KI-Use-Cases 2026 wirklich in Banken und Fintechs funktionieren

00:00:15: Unser Titel heißt KI Exchange Live aus der Praxis, welche iCases im Einsatz sind und wie Empowerment die iAdoption beschleunigt.

00:00:25: Das ist ein ganz schön langer Titel!

00:00:27: Und könnte sperrig sein.

00:00:29: unser Versprechen an euch ist dass wir euch wirklich konkrete Use Cases mit an die Hand geben und auch so ein bisschen unter die Motorhaube gucken.

00:00:38: also was kosten die Sachen?

00:00:40: was brauchst, damit es erfolgreich ist.

00:00:43: Wie skalierbar ist das am Ende?

00:00:45: Und ich habe hier ein wunderbares Panel sitzen mit ganz verschiedenen Persönlichkeiten und ich stelle sie euch einmal vor!

00:00:54: Wir haben Johanna von der ING und du bist seit dreiundzwanzig Jahren bei der INGA in Deutschland in Frankfurt gestartet als Studentin Head of AI und Analytics bei der ING in Frankfurt.

00:01:14: Und du verantwortest den skalierbaren Einsatz von KI und Analytics-Lösungen, und die Governance – was ja durchaus sehr zentral ist wenn wir uns das Gesamtbankgeschäft anschauen!

00:01:27: Du verantwortst aber nicht nur für Deutschland sondern auch für die Gruppenlösung und auch im Bereich übergreifende COO-Transformationen Und dein Anspruch ist, aus KI Schlagworten echten Meerwett kreieren.

00:01:43: Für Kunden für die P&L und für die Menschen dahinter.

00:01:46: Herzlich willkommen Johanna!

00:01:53: Ewa, dich haben wir jetzt gerade schon kennengelernt.

00:01:54: ich stelle dich trotzdem noch mal vor.

00:01:57: Du machst nämlich das was oft übersprungen wird.

00:02:00: du kümmerst dich um die Phase nach der KI Strategie also genau da wo es sich unterscheidet ob das funktioniert oder ob's einfach nur teuer wird.

00:02:13: Bei der Helabar baust du AI-Empowerment auf und du bist überzeugt, Technologie skaliert nicht nur da oder skaliert nur wenn auch die Kompetenz im Umgang mit dir skaliert.

00:02:24: Danke dass du da bist!

00:02:30: Andre, Du wirst seit März diesen Jahresgeschäftsführer von CAI Technology – der KI Einheit der Choreo-Gruppe.

00:02:38: Und mit CAI baut du mit deinem Team keine KI-Demos sondern produktive KI Lösungen im Forderungsmanagement und bei euch sind Text- und Voiceagenten im Einsatz.

00:02:51: Thema Document Analytics.

00:02:53: Und da hören wir einen ganz besonderen Newscase von dir, ihr setzt auf lokale automatisierte DSGVO konforme und messbare Lösungen und ich freue mich sehr dass du heute da bist!

00:03:11: So und Last but not least haben wir Karim in der Runde Und das ist gewollt, weil ich bin der Überzeugung dass es uns als Branche sehr gut tut auch ungewohnte oder andere Denkmuster außerhalb von unserer Bubble insbesondere bei solchen disruptiven und revolutionären Themen mit einzubeziehen.

00:03:37: Du hast zweihundertfünfzig Keynotes gehalten auf fünf Kontinenten du bist Gründer Dozent an der IBS Executive School Und du hast eine kontroverse Frage für uns mitgebracht.

00:03:47: Was passiert eigentlich, mit unserem Denken werden wir alles an die KI delegieren?

00:03:51: Ich freue mich sehr dass du heute dabei bist!

00:03:58: So und jetzt starten wir rein und das nennt sich Lightning Runde und fragern euch welcher KI-Case läuft bei euch gerade wirklich also nicht im Pilot kein Proof of Concept sondern wirklich produktiv im Einsatz.

00:04:12: Johanna du darfst starten.

00:04:15: Ja, also bei der ING ist es so dass wir immer genau schauen das wenn wir Use Cases live nehmen.

00:04:23: Dass die einfach einen direkten Kunden Impact haben oder aber einen Impact für unser Geschäftsmodell in irgendeiner Form darstellen.

00:04:31: und ich habe zwei Beispiele die ich an dieser Stelle nennen kann.

00:04:36: Das eine ist ein Klassiker das ist etwas was der Kunde direkt spürt.

00:04:40: das ist natürlich unser Genai Chatbot und VoiceBot.

00:04:45: Den haben wir tatsächlich... relativ spät.

00:04:49: Verhältnismäßig live gestellt würde ich mal behaupten, weil wir ein sehr gut Wall-Based Chatbot im Face hatten und da die Accurrency erst hochfahren mussten bis wir da tatsächlich auf die gleichen Effekte gekommen sind.

00:04:59: aber der ist mittlerweile so gut dass er wirklich Kontext basiert sowohl of voice als auch eben im Textbereich performt unter die Kundenanliegen wegmanage das merkt der Kunde eben als direkte Schnittstelle.

00:05:16: Das ist im Hintergrund in unseren Prozessen, wenn es eben um Kreditentscheidungen geht.

00:05:23: Da haben wir die KI im Hintergrund in der Vorbereitung dieser Kredit-Entscheidung stark, stark im Einsatz.

00:05:33: Ja spannend!

00:05:34: Dann Eva, magst du noch mal über einen konkreten Use Case sprechen, der bei euch in der Helabalive ist?

00:05:41: Also glücklicherweise und da bin ich sehr stolz sind das mehrere, die schon letztes Jahr live gegangen sind.

00:05:45: Und es werden bis zu fünfzehn am Jahresende sein.

00:05:48: Und einer der wirklich sehr gut funktioniert und auch vom Pachter Reich super angenommen wird, der heißt Dog

00:05:53: Extrakt.

00:05:54: Das ist ein ganz klassisches... Dokumenten-Extraktionstool, wenn ihr so wollt.

00:05:59: Da geht es darum diese manuelle Suche von Informationen aus Nachhaltigkeitsberichten, Ausjahresabschlüssen und Gutachten nicht mehr machen zu müssen weil die so super federanfällig ist.

00:06:09: Und das macht die KI und überführt es dann in so eine Art automatisierte Checkliste.

00:06:13: Das unterstützt die Leute im Fachbereich mega.

00:06:15: da kriegen wir gutes Feedback und das würde ich sagen dogextrakt

00:06:19: fliegt Das ist ein gutes Stichwort, Doc Extract oder generell Dokumenten-Händling.

00:06:27: André was sind denn eure Use Cases die Leute?

00:06:29: Ich würde jetzt gar nicht mal nur ein einzelnen Use Case oder wir können es als Masteruse Case beschreiben weil das ist unsere Plattform Kai also nicht CL sondern wir nennen sie Kai unser AI Ökosystem sozusagen.

00:06:40: und darüber ist es so dass dieses System quasi eigentlich vierundzwanzig Sieben drehundertsechzig Tage läuft und jede Kundeninteraktion erstmal über Kai läuft.

00:06:49: ja im deutschen Geschäft sprechen wir ungefähr von zwanzigtausend Kunden anliegen, eingenen Kundenanliegen.

00:06:56: Das heißt die nicht über unser Self-Service Portal erlegt werden sondern direkt erst mal über die KI-Plattform läuft sozusagen.

00:07:02: und dann schauen eben verschiedene Module die auch miteinander arbeiten also Voice-Agenten, Text-Aggenden ähnliche Dokumentenagenten aber auch Qualitätsanalysen drüber Die halt dann sozusagen prüfen was ist das Anliegen?

00:07:15: Wie kann ich den Fall klassifizieren?

00:07:17: Muss es jetzt ein Mensch oder eine Maschine bearbeiten?

00:07:20: Und das ist sozusagen eigentlich der nächste beste logische Schritt, um die Lösung herbeizuführen.

00:07:28: um und bei aktuell, bei den Anliegen die sozusagen direkt bei uns einkommen.

00:07:32: Siebzig Prozent aller anliegenden sozusagen KI orientiert lösen können.

00:07:36: Und das ist für uns ja tatsächlich für uns unser Use Case, denen wir eigentlich gesamtheitlich sozusagen weiterentwickeln.

00:07:41: Wir gehen dann noch mal ins Detail.

00:07:42: Wir haben hier einzelne Komponenten darunter.

00:07:44: Gleich glaube ich sprechen wir nochmal über den Fall Dokument Analytics wie wir das relativ speziell vielleicht auf unsere Weise gelöst haben.

00:07:50: aber dass es sozusagen unser unser Master-UseCast, sag ich mal.

00:07:54: Unser Ökosystem.

00:07:55: Jetzt hast du gerade gesagt, zwanzigtausend Anlässe in welchem Zeitraum?

00:08:00: Pro Tag!

00:08:00: Ach habe ich nicht gesagt.

00:08:01: Ja okay.

00:08:02: Das ist schon pro Tag also es kommt pro Tag... Das ist ja eine wichtige Formatik.

00:08:04: Sorry, das habe ich vergessen.

00:08:06: Also genau, zwantzigtausende pro Tag.

00:08:09: Okay, verstanden Karim Was ist dein Use Case, den du hier heute mitgebracht

00:08:14: hast?

00:08:14: Das ist nicht meiner.

00:08:15: Ich wollte aber einen mitbringen und das ist wahrscheinlich ein regulierter Markt schwieriger.

00:08:19: Ikea hat zum Beispiel vor ein paar Jahren achttausendfünfmal Kundenmitarbeiterinnen durch den KI Chatbot Billy ersetzt.

00:08:28: Aber die Leute wurden nicht entlassen, sondern sie wurden abgeskilt zu Interior-Designern, Beratern und hat dazu geführt, dass im ersten Jahr Ikea eine Million Euro Umsatz generiert hat.

00:08:40: Und ich fand diesen Use Case sehr spannend, dass das Thema nicht nur immer darum geht drauf zu gucken.

00:08:44: Wie kann man Leute auch zum Teil ersetzen und wie können sie abskellen?

00:08:49: Ja vielen Dank!

00:08:50: Und ich glaube da sprichst du auch einen ganz spannenden Punkt dran auf dem wir gleich nochmal zu sprechen kommen nämlich die Messig denn die Effektivität von KI-Lösung und wie stelle ich eigentlich fest, dass es erfolgreich ist oder nicht?

00:09:06: André, im Vorgespräch hast du zu eurem... also du hast ja gerade gesagt es gibt nicht einen speziellen Newcase sondern ihr habt Kai und da ergeben sich ganz viele draus.

00:09:16: Aber wenn wir auf ein spezifischen Gucken, da hast du erzählt hier wertet drei Millionen Dokumento in E-Mails im Jahr automatisiert aus.

00:09:25: Das macht dir lokal!

00:09:26: Und das macht dir DSGVU konformen und ihr habt eine Guck

00:09:31: mal, sechs Bewertungen.

00:09:33: Also gucken wir auch die Google-Bewertung natürlich an wie die KI-Lösung funktioniert und so weiter.

00:09:37: Ich glaube für ein Kasseunternehmen sind vier Komma sechs Sterne mit vierzigtausend Google-Bewertungen ist nicht schlecht muss man sagen glaub ich.

00:09:43: Also ich glaube das ist nix.

00:09:46: Sie reden lassen.

00:09:48: Genau.

00:09:48: Licht nicht nur in der KI muss man dazu sagen.

00:09:50: also ich glaube da sind ganz viele andere Komponenten die damit rein spielen.

00:09:53: Ein guter Kunst service eine gute Kulanz Strategie oder ähnliche Sachen.

00:09:57: aber die KI Dadurch dass immer mehr Lösungen über die KI laufen spielt, die natürlich auch mit rein muss.

00:10:04: Erzähl uns mal genau wie funktioniert das?

00:10:06: Also wie macht ihr diese Dokumentenauswertung?

00:10:08: was steckt dahinter?

00:10:09: und ich glaube es ist ein ganz spannendes Thema hinsichtlich ja lokales Hosting DSGVO-Konformität wir sind hier im Forderungsmanagement sensiblen Daten.

00:10:22: Gebt uns mal einen Einblick, nehmt uns mal mit wie funktioniert das?

00:10:24: Genau!

00:10:25: Also vielleicht kannst du... wir sprechen hier über unstrukturierte Daten haben viele den gewisse Verscheinungen gehört also Daten die nicht in irgendeiner schönen Tabellenform oder ähnliches zur Verfügung stehen.

00:10:32: und da sind eben wie gesagt E-Mail Texte das sind PDF Dokumente können aber andere kann auch Word Dokumenten oder Ähnliches sein.

00:10:38: also sämtliche verschiedenste Dokumete die sozusagen erstmal uns erreichen.

00:10:42: quasi so und für uns ist es so.

00:10:44: also wir nutzen Dafür jetzt in der KI, die halt sich den Fall genau anguckt.

00:10:49: Den zuordnet klassifiziert und dann auch dem Kontext sozusagen versteht, sag ich mal was ist der Sachverhalt?

00:10:55: Und da natürlich probiert dieses Dokument sozusagen vollautomatisiert zu bearbeiten.

00:10:58: So was haben wir jetzt Techno weil du jetzt gesagt hast das heißt eigentlich lokal und so weiter.

00:11:02: es gibt ja zwei verschiedene Arten.

00:11:04: erst gibt noch die Frontier Modelle die alle kennen glaube ich GPT-Fünf Fünf zum Beispiel Claude usw.

00:11:09: Wir haben jetzt gesagt, das ist vielleicht ganz smart.

00:11:11: Weil es ja so ein Hub-Volumenprozess ist und im Prinzip hochsensible Daten, aber da nicht einen Großteil von über einem lokalen Modell lösen.

00:11:19: Das nennt sich ein Open-Wade-Modell.

00:11:20: Was heißt Open-Wait?

00:11:22: Das ist der Modell wo der gelernte Kern zur Verfügung steht.

00:11:28: Und zwei tolle Dinge ergeben sich dadurch... Ich kann diesen Kern komplett trainieren.

00:11:36: Die abwägigsten Gerichtsvorzieherrechnungen, Zwangsvorsteckungsdokumente, ich weiß es nicht... Sonstige Dokumente die teilweise Handschrittige Dokumenten sind sehr komplex und ich kann damit jedes Gewicht dieses Modell trainieren.

00:11:49: Das geht bei den Standardmodellen nicht weil sie haben ein kleines Feintuning auf Rechnung vorsortiert und dann kann man halt einen Feintuning machen.

00:11:56: aber darüber können wir das eine Vorteil, wir können es vollständig trainieren.

00:11:58: Der zweite Vorteil ist Man kann dieses Modell sozusagen lokal installieren auf einem normalen Computer.

00:12:06: Da muss natürlich eine gewisse Rechenleistung haben, da sprechen wir über die Nvidia Chips, die ja überall in den Medien sind also GPU Performance.

00:12:13: aber wenn man diesen Lokalrechner sozusagen hat dann kann man das trainierte Modell darauf setzen und darüber in seiner eigenen Infrastruktur, in seinem eigenen Netzwerk, man muss natürlich auch Monitoring Security Updates und so weiter selber fahren Aber kann diese Daten vollständig lokal verarbeiten Und das ist eines der ganz, ganz wesentlichen Vorteile neben den Kosten.

00:12:32: Also auch wenn man jetzt – da können wir vielleicht auch noch mal so sprechen – aber neben der Kostenthematik was gerade ja bei hochvolumen Prozessen, dann lassen sich einige Anbieter auch gut bezahlen, spart man natürlich auch ordentlich und das ist ein weiterer Vorteil, der auch sehr skalierbar ist.

00:12:44: Und für uns die auf einer Märkte arbeiten nicht nur in Deutschland kann man halt so einen, sage ich mal so einen Proof-Of-Concept annehmen und kann auf einem anderen Markt gehen.

00:12:52: Da muss man vielleicht nochmal die Dokumente ein bisschen nachtrainieren, in dem Fall vielleicht Feinschuhen Und kann das dann auch den anderen Merken sozusagen platzieren.

00:12:59: Ja, zwei total spannende Punkte und ich glaube jeder der sich mit Dokumenten Kategorisierung oder auch OCA-Lösungen auseinandersetzt weiß da gibt es zum Teil wirklich kreative Dokumente und da kommen auch manche pre-trained Modelle an ihre Grenzen.

00:13:17: Ich meine gut das hat man auch immer aber ich glaube da gibt's Vorzüge wenn man dass selber mitgestalten kann dieses Training.

00:13:28: Und zu den Kosten können wir auch später aber auch diese Thema Abhängigkeiten, das hatten wir ja auch im Vorgespräch also wenn jetzt auf einmal Microsoft Preise anpasst oder wenn auf einmal ein Modell nicht mehr zur Verfügung ist.

00:13:40: es glaube ich auch noch mal sehr spannend wenn man sich Gedanken macht über eine Make or Buy des Entscheidungen.

00:13:48: Johanna die ING hat ja im Mai was gepublished, was es so am Markt bisher noch nicht gibt.

00:13:57: Ihr habt die Instant Mortgage live genommen.

00:14:02: Magst du dazu ein bisschen etwas erzählen und vielleicht auch wie's dazu gekommen ist?

00:14:05: Wie das angelaufenes Mai ist ja jetzt noch nicht so lange her.

00:14:09: Gern einen Einblick!

00:14:10: Ja wir haben im Mai würde ich sagen eine relativ große Pionierleistung für den für dem Markt live gebracht.

00:14:17: Wir haben unsere Instant Baufee live gebracht.

00:14:19: und was heißt das eigentlich im Grunde?

00:14:22: Ich sage immer, ich meine Hamburg ist auch ein Ballungsraum hier.

00:14:26: Ich komme aus Frankfurt.

00:14:27: Da spielt es eine große Relevanz wenn man die Immobilie gefunden hat dass man schnelles in der Kredit zu sagen.

00:14:31: Das ist das ganze Ziel dahinter dem Kunden sehr schnell eine Kreditzusage oder eine klare Kreditanfrage Antwort an dieser Stelle zu geben.

00:14:42: Und ja wie gucken wir da drauf?

00:14:45: Der Baufiprozess ist nach wie vor eine der größten individuellen Investitionsentscheidungen im Leben eines Menschen.

00:14:53: normalerweise und vorne dran ist das immer noch so, dass der Mensch natürlich eine ganz entscheidende Rolle spielt.

00:15:00: der Berater, die Immobilie.

00:15:02: Das ist ausschlaggebend und so funktioniert das auch heute noch.

00:15:06: Es ist relativ egal ob ich jetzt ein ING-Berater bin oder über die Interhypcom'o oder eben freier Vermittler bin.

00:15:14: Wichtig ist dass dann die Baufinnauplattform angeschlossen ist.

00:15:17: und ja von da an läuft ja so einen Baufinanzierungsprozess immer sehr strukturiert und sequenziell eigentlich durch Und wir haben das ein bisschen ungetreten in dem Prozess.

00:15:30: Wir haben große Teile davon auf Basis digitaler Daten und KI-Unterstützung gebaut, insbesondere im Bereich Objekt.

00:15:42: Datenvalidierung und dem Bonitätscheck.

00:15:46: Das funktioniert im Grunde genommen so, wenn ich zu meinem Berater gehe und sage das ist die Immobilie, die ich möchte kann der auf Basis der Adresse eben eine digitale Objektdatenbeschaffung anstoßen.

00:16:00: Und die basiert nicht mehr auf den zwanzig Dokumenten, die Ich früher eingereicht habe sondern wir bilden einen sogenannten digitalen Zwilling und arbeiten mit digitalen KFASTA-AMT-Daten, wir arbeiten mit Street View Bildern etc.

00:16:17: Und auf Basis dieser Datenpunkte sind wir eben in der Lage sehr schnell alles vorbereitender für diese Objektdatenvalidierung zusammenzutragen.

00:16:25: und im zweiten Schritt kann er dem Kunden mit seinem Berater an dieser Stelle auch den Digitalen Bonitätscheck durchführen lassen relevanten Checks, die wir durchführen müssen.

00:16:38: Kann er das am Ende direkt einreichen auch durch eine voll digitale Unterschrift und sobald dieser Vorgang eben bei uns ist stehen wir dann mit dem Wort mit unserem Instant Promise innerhalb von dreißig Minuten während unserer Geschäftszeiten entsprechend diese Rückantwort zu geben.

00:16:57: Ja und ich kann jetzt noch keine, also das Thema ist angelaufen, der die kurzfristige Ziel ist, fünfzehn bis zwanzig Prozent eben unserer Vorgänge darüber abzubilden.

00:17:10: Wir haben aber durchweg positive Rückmeldungen bisher bekommen.

00:17:13: Also der Prozess ist toll wenn man ihn einmal anders durchlaufen hat.

00:17:17: Ich habe das vor zehn Jahren auch anders gemacht.

00:17:21: Das gilt momentan für ein Familienhäuser und wir planen das jetzt, um für Eigentumswohnungen in diesem Jahr auszurollen.

00:17:32: Ja, das ist glaube ich also deswegen die anderen Cases, die ich vorhin genannt habe.

00:17:36: Die sind auch schön aber das ist der eigentliche, würde ich mal sagen große Case wo wir jetzt wirklich einen Riesenschritt nach vorne gemacht haben.

00:17:44: Dann haben wir uns aufgespart!

00:17:45: Also dass hier die Spannung ein bisschen steigt.

00:17:47: Vielen vielen Dank!

00:17:48: Ich glaube das ist für jeden der schon eine Baufinanzierung gemacht hat, glaube ich wirklich ein richtiger Gamechanger.

00:17:54: Es ist nicht mehr der Gutachter der mit seinem Klemmbrett kommt sondern es Ja, ein Tool von euch was aus sehr unstrukturierten Daten aus unterschiedlichen Bereichen das alles zusammenfasst und da eine schnelle Entscheidung ermöglicht.

00:18:11: Super spannend!

00:18:12: Und ich bin sehr gespannt wie ihr dann resumiert in den nächsten Monaten dazu.

00:18:18: Jetzt haben wir vorhin so ein bisschen schon des Thema angestoßen Kosten.

00:18:25: Wenn man sagt, ja dann ist es lokal gehostet.

00:18:27: Man spart sich irgendwie Tokens.

00:18:30: aber André noch mal vielleicht auf deinen Case zurückzukommen.

00:18:35: Wann lohnt sich dieser Ansatz des lokalen Hostings?

00:18:39: Ja erstmal nichtses umsonst muss man ganz ehrlich sagen.

00:18:41: also auch wenn wir den lokal sag ich mal... Das Motorhosten will, man braucht natürlich von Monitoring, man brauche Security Updates und eine Governance dahinter.

00:18:51: Man braucht Menschen die sich damit auskennen vor allem, das glaube ich ganz wichtig also einmal auf der KI Seite natürlich aber auch aus der IT Sicht der Dinge.

00:19:00: Also deswegen kann man ganz banal sagen wenn man jetzt ein Standard Modell nimmt für eine Dokumentenfahrbearbeitung Analyse dann erstmal bei Microsoft kennen glaube ich viele Azure Documents Intelligence ist sozusagen die Standard OCR-Software, die es so auf dem Markt gibt.

00:19:16: Da kann man so rechnen und kostet ungefähr ein Cent pro Seite.

00:19:21: Wenn wir jetzt über drei Millionen Dokumente reden durchschnittlich irgendwie drei Seiten hat dann sind wir bei neun Millionen Seiten.

00:19:27: Dann sind wir ungefähr wenn man das jetzt teilt sozusagen zwischen Achtzehneinundzigtausend Euro an Kosten allein bei den dreimillionen Dokumenten.

00:19:34: Vielleicht gibt's einige Business die noch deutlich mehr Dokumete haben oder Auch international kann man das natürlich auch noch mal weiter hochrechnen.

00:19:42: Wenn wir jetzt, das würde ich ganz konkret rechnen für einen gpu server Ich sage mal ein chip von nvidia der kostet ungefähr sechstausend Euro.

00:19:52: Da muss man noch eine Rechner verbauen erst einmal zehntausend euro ungefähr und dann hat man natürlich noch die wartungskosten overhead kosten usw.

00:19:59: Wobei auch die Standardkosten können abgeschrieben werden von einem Rechner sozusagen.

00:20:06: Also das heißt, im Jahr hat man dann auch um die vier bis fünf tausend Euro Kosten sozusagen, die an Top kommt.

00:20:10: So und jetzt kann man sich ja sehr schnell ausrechnen in welchen Fall sich das sozusagen lohnt bei so ein A-Sex-Tausend Chip ich sage mal der kann um die zwanzig Millionen Dokumente pro Jahr verarbeiten relativ gleichverteilt.

00:20:22: sie können natürlich nicht jährlich in den bis zu zwanziger Millionen Dokumente an einem Tag verarbeiten.

00:20:26: Das wäre sehr schwierig da würde die Rechenleistung an ihre Grenze.

00:20:30: Aber wenn das einigermaßen normal verteilt ist, dann kann man damit sehr viel mehr alleine verarbeiten als das was wir jetzt schon haben.

00:20:37: und da ist also kostentechnisch schon enormer Benefit.

00:20:40: plus die anderen Aspekte, die ich eben genannt habe mit der Datenkontrolle, die man hat.

00:20:44: Da läuft nichts in der Cloud.

00:20:45: Man kann das Modell sozusagen eigenständig voll und ganz trainieren.

00:20:48: Man hat die volle Kontrolle ja.

00:20:50: Also kostentehnisch lohnt sich das wie gesagt schon sehr schnell und man kann die Rechnungen glaube ich sehr einfach mit dem Dreisatz webständig machen

00:20:58: Ja, super spannend und ich glaube auch... Also es braucht diese Transparenz hinsichtlich Kosten- und Mehrwert.

00:21:04: Und ich glaube schon ganz am Anfang von Projekten damit man einfach feststellen kann okay wann ist das denn erfolgreich?

00:21:11: Wann habe ich den Mehrwert?

00:21:14: wie mäßig das?

00:21:17: Super interessante Herleitung!

00:21:21: Einmal die Frage an Eva und dann vielleicht auch nochmal an Johanna.

00:21:25: Wie entscheidet ihr denn intern, ob ein KI-Projektor das der vorhin diesen Funnel uns gezeigt?

00:21:32: Wie entscheidet ihr denn, ob dieses Projekt verfolgt wird?

00:21:36: Gibt es da klare Kriterien?

00:21:38: oder ist es manchmal auch strategische Einschätzung oder eine Frage des Momentums?

00:21:44: wie geht ihr davor?

00:21:45: Es ist weniger Momentum und es ist mehr strategischer Fitsch.

00:21:48: Und die realistische Chance auf schnelle Umsetzung kombiniert mit dem, ist das Ding skalierbar oder nicht?

00:21:55: Ist es bankweit nutzbar sobald es an helle Naht-Zweiflung null?

00:21:58: Das ist diese Plattform, die ich erwähnte

00:22:01: zu der unser Corporate GPTN

00:22:02: ausgebaut wird, ist es daran anzudocken.

00:22:05: Und das sind neben weiteren Kriterien, die im Vorhinein eben klar sein müssen und die wirklich an Hands on a Scorecard mehr oder weniger beantwortet werden, bewertet werden.

00:22:17: Und dann kommt dieser Moment des Pitches – das hatte ich vorhin kurz erwähnt – und dann läuft es ähnlich wie bei Shark Tank und dann gehen diese Menschen aus dem Fachbereich in dieses Komitee pitchen dort.

00:22:28: In den meisten Fällen wurde das im Vorhinein schon so weit validiert und angereichert, dass die Story auch stimmt.

00:22:37: Das ist der Grund warum dieses Komité von dem ich erzählte jetzt auch viele, viele Use-Cases schon freigeben konnte.

00:22:45: Weil die eben entsprechend vorbereitet waren.

00:22:46: Aber ja und deine Fragestandbeantwortung sind ganz fixe Kriterien, die erfüllt sein müssen.

00:22:51: Und wenn das Ding nicht skalleber ist dann wird es auch nicht entwickelt.

00:22:54: Und gibt's da im Nachgang nochmal so eine Validierung?

00:22:58: Wenn das dann umgesetzt ist... Damit haben wir den gewünschten Mehrwert erzielt, oder also gibt es da eine Art Monitoring drauf?

00:23:05: Genau.

00:23:06: Also das ist mir KPIs versehen und da können wir sowohl Useranzahl als auch Nutzungstichte wenn du so willst messen und sehen eben ob diese wie viel Zeit in der Anwendung verbracht wird aber auch wie viele Mitarbeitende wirklich das Teil nutzen.

00:23:26: Jona, wir hatten auch im Vorgespräch darüber gesprochen, dass es ja diese Balance gibt zwischen man will, dass die Leute das viel nutzen.

00:23:32: Gleichzeitig sind ja zum Teil auch gerade wenn man mit diesem Co-Pilot System arbeitet, die haben eine Architektur und man sagt auch so Slot Machine Verhalten also dass auch die User dazu animiert werden irgendwie nochmal eine Anfrage zu stellen oder das noch mal verfeinern zu lassen.

00:23:52: Ich erwische mich manchmal auch dabei denkst du okay einmal geht noch Wie stehst du zu dem einen Thema, da entstehen auch Kosten?

00:24:01: Es ist nicht umsonst.

00:24:02: Aber auf der anderen Seite okay wir brauchen aber auch das Experimentieren und wir dürfen nicht von Anfang an so eine Kostenbrille drauf haben dass man da vielleicht auch Innovation im Keim erstickt.

00:24:14: Ja ich sehe das ein bisschen zweigeteilt.

00:24:16: Das eine sind wirklich die großen Use Cases und großen Topics, die man bringen möchte.

00:24:22: Da gibt es super viele von.

00:24:24: Daher haben wir auch einen sehr stringenten Fokus der sich übrigens nicht groß von anderen Use Caces.

00:24:29: unterscheidet, ja.

00:24:30: Also es muss einen Kunden Mehrwert bringen oder unser Operating Model positiv beeinflussen und ausgeschäftigt sind voll sein und das prüft man ganz klar an diversen Kriterien ab.

00:24:41: also Nummer eins Kunden Mehr Wert.

00:24:42: Nummer zwei die Skalierbarkeit Operational Impact und dann und das ist aber auch die große Frage die ich da auch immer noch sehr wichtig finde die Integrärbarkeit.

00:24:54: wie Gut, einfach und sicher auch regulatorisch kann man das wirklich integrieren.

00:24:59: Das ist der eine Teil.

00:25:00: da sind wir sehr stringent und sehr fokussiert.

00:25:04: Da haben unsere AI in Hundert und gehen da wirklich auch mit unserer Gruppe sehr fokusiert an die Themen dran um die durchzusetzen.

00:25:11: Den anderen Punkt den sprichst du jetzt an Der betrifft so dieses Thema Enablement.

00:25:18: wie stark lasse ich auch dezentral Menschen ausprobieren, ohne gleich mit einer Kostenkeule oder ähnlichem zu kommen und zu sagen nee lieber mal nicht so doll das wird zu teuer.

00:25:31: Das wäre mir die Frage was willst du triggern?

00:25:33: Ja, also wenn ihr jetzt Inspiration und Mindset und das Ausprobierendriggern willst dann würde ich empfehlen diesen Kostenaspekt nicht als erstes aufzulegen.

00:25:41: Nicht dass du Trost musst so es natürlich sage ich mal managen weil das macht nur Sinn wenn das vernünftig genutzt wird und da auch was bei rauskommt.

00:25:51: ja Ich glaube nicht an hunderte ganz kleine Use-Cases persönlich, aber das sind unterschiedliche Ansatzpunkte.

00:25:58: Wenn ich die Leute motivieren will sich damit auseinanderzusetzen und ein Gefühl dafür zu kriegen dann ist es ein Investment, denn da war kein Investment in den Use Case sondern Investment in die Menschen die ich tätige für eine Weiterentwicklung und den Horizont breiter zu machen damit sie das Gupel kleiden können.

00:26:13: also das würde ich unterscheiden.

00:26:15: Ja, spannend.

00:26:16: Zwei Sachen die mir aufgefallen sind wir haben jetzt schon zwanzig Minuten geredet und gerade ist zum ersten mal das Wort regulatorisch gefallen.

00:26:21: Siehste nicht?

00:26:23: Spannend aber dazu sprechen wir gleich noch einmal!

00:26:26: Und das zweite ist ja auch spannend dass man sagt man will empowern und dass es genutzt wird.

00:26:31: ich kenne ein Unternehmen die weisen aus.

00:26:33: so viele Token hast du schon verbraucht Ganz ohne Wertung, aber damit einfach transparent ist.

00:26:38: Okay das was ich hier tue und wenn ich es jetzt nochmal verfeinern lasse und mir noch im Bild generieren lass und nochmal ein Dokument erstellen lasst.

00:26:44: Das kostet Geld.

00:26:45: also dass man diesen Aspekt auch nicht aus den Augen verliert weil das durchaus ja je nachdem wie große Integration ist also schon auch p&l relevant wird.

00:26:57: Karim du hast in dem use case gar nicht so sehr diesen kostenfaktor benannt sondern einen ganz spannenden Effekt, dass aus dem Absgeling sich eigentlich was Neues kreieren hat lassen.

00:27:12: Willst du darauf noch mal eingehen?

00:27:13: Also was hat IKEA geschafft, das vielleicht auch für uns interessant sein könnte?

00:27:18: Genau ich weiß nicht ob ihr den Javen-Effekt kennt oder den schon mal jemand gehört, eine Effizienzsteigung von Ressourcen dazu führen, dass er noch öfters benutzt wird oder häufiger benutzt.

00:27:29: Man hat es beispielsweise bei Radiologen gehabt, wo man vor ein paar Jahren noch gedacht hat durch KI und die ganzen Scans automatisiert werden wird man weniger Radiologengrauchen.

00:27:38: Aber das Gegenteil ist passiert, man braucht jetzt viel mehr Radiologin weil es so günstig geworden ist.

00:27:42: Und ich glaube es ist eine Frage, ich kenne mich leider nicht gut getrunken in der Finanzbranche aus zu überlegen wie kann man Effizienzsteigerung nutzen um neue Möglichkeiten zu schaffen?

00:27:53: Ja ich glaub auch... ist ja so ein bisschen auch ein Trugschluss, Human Intelligence.

00:27:57: Also wenn man jetzt in den medizinischen Bereich guckt... Das ist ja wahnsinnig teuer!

00:28:03: Also bis ich irgendwie einen Arzttermin bekomme mit einem Spezialisten das ist sehr teuer.

00:28:09: Das heißt also wo kann ich künstliche Intelligenz einsetzen und auch den Zugang dazu demokratisieren?

00:28:16: Ich muss nicht privat versichert sein und irgendwie wenn ich gesetzlich versicherte bin fünf Wochen auf dem Termin warten sondern da gibt es Lösungen, die insgesamt den Prozess verbessern, beschleunigen und in der Qualität steigern können.

00:28:31: Und ich finde das ist ein ganz spannender Ansatz wenn wir über Themen nachdenken – und das würde heute morgen ja auch schon oft gesagt dass es nicht darum geht nur die bestehenden Prozesse zu automatisieren sondern nochmal an die Wurzel zu gucken und auch zu überlegen welche Abzeit habe ich eigentlich?

00:28:46: also was kann ich mit der frei gewordenen Kapazität eigentlich machen?

00:28:52: Ich fand Vortrag von Sonnefeuern ganz spannend, weil es gibt durchaus auch in Beratungssituationen die Situation der Kunde guckt ihr dabei zu wie du irgendwelche Masken ausfüllst.

00:29:04: Das braucht's halt nicht mehr sondern ich kann Human Intelligence wirklich freisetzen für Prozesse die Human Intelligence benötigen.

00:29:15: Zurück zu euch Und wir wollen nochmal rauf gucken.

00:29:21: Du hattest vorhin angesprochen, Eva, dieses Thema Adoption und da hatte André gesagt es gibt unterschiedliche Formen von Adoptions weil ihr habt ganz viel auch in der Dunkelverarbeitung?

00:29:34: Da frage ich mich wieviel Adoptien braucht's dafür Auch wenn jetzt zum Beispiel diese Objektbewertungen Wenn die jetzt KI generiert wird.

00:29:42: Was ist sozusagen notwendig bei den Mitarbeitern Verständnis und vielleicht auch Zuspruch oder auch aktive Nutzung ein zu fordern im Vergleich zu diesen Co-Pilot Lösungen, die ja dann doch erfordern dass sie wirklich aktiv genutzt werden.

00:30:04: Ja

00:30:05: auch ich finde an sich das die Adoption nicht überall gleich hoch sein muss vermutlich auch nicht erreichen können.

00:30:13: Also es wird unterschiedliche Level geben, grundsätzlich ist der Idealzustand aber das meine Mitarbeitenden in der Lage sind intuitiv mit KI zu interagieren und KI eigentlich in jedem ihrer Arbeitsprozesse längst nutzen und mitdenken.

00:30:28: Und das ist allerdings ein weiter Weg, weil es auch du hast das Wort benutzt.

00:30:31: Ein gewisses Mindset raus setzt und daran arbeiten wir immer wieder.

00:30:35: dieses Macht eure Köpfe auf denkt da dran.

00:30:38: Es gibt dann eine Technologie die unterstützt euch ganz aktiv.

00:30:41: ihr müsst nur noch dahin kommen dass ihr sie intuitiv für euch nutzt und Dann legt sich dieser Schalter um von dem ich gesprochen habe.

00:30:49: Das klingt ja auch so als

00:30:50: wäre

00:30:51: dieser Auftrag sich weiter zu bilden uns zu lernen jetzt an alle gerichtet.

00:30:57: Man könnte ja manchmal meinen, man geht in die Schule und besucht die Universität dann hat man seinen Job und dann ist das irgendwie abgeschlossen.

00:31:04: aber ich glaube dass es nicht mehr so.

00:31:06: oder wie seht ihr das?

00:31:08: Ich persönlich glaube nicht, dass dem noch so ist.

00:31:10: Ich habe den Eindruck, dass selbst jemand der sehr techaffin ist Das Gefühl hat, noch nicht alles verstanden zu haben oder noch nicht alle News für sich eingeordnet zu haben.

00:31:23: Doch du hattest erwähnt es gibt immer wieder so viel Neues jede Woche.

00:31:26: man kommt schon fast nicht hinterher und das ist jemand der dafür brennt.

00:31:30: Wenn ich mir dann vorstelle dass ich ganz normaler Bank angestellter oder Angestellte bin Dann kommt durchaus ein Gefühl der Überforderung auf.

00:31:37: Und deswegen versuchen wir wirklich auch mit unseren Führungskräften wie ich erwähnte alles daran zu setzen dieses Mindset in die Köpfe zu bekommen.

00:31:45: Es is'n Thema von lebenslangen Lernen.

00:31:48: stärkt eure digitale Kompetenz, fördert die immer weiter und entwickelt euch quasi selbst.

00:31:54: macht selbst für euch ein neues Level

00:31:55: auf.

00:31:56: Und nutzt auch das ist die Botschaft nutzt AI für euch einfach als Empowerment.

00:32:01: Nutzt es privat wie beruflich.

00:32:03: ihr hebt euch so aufs nächste Level.

00:32:05: Das ist die Message.

00:32:08: Ja vielen Dank Johanna, ich habe gesagt wir reden nochmal über Regulatorik und Governance.

00:32:13: Jetzt mit Instant Mortgage.

00:32:17: Gab es da regulatorische Hürden?

00:32:19: Ich frage einfach mal ganz unbedarft.

00:32:21: Wie habt ihr die gemeistert?

00:32:23: Naja also ich glaube das war natürlich eine regulatorische Challenge.

00:32:26: so was Neues in den Markt zu bringen keine Frage aber wir haben dann einen sehr engen Schulterschutz mit der Aufsicht gehabt und haben einfach von Anfang an da einen wirklich intensiven Austausch gehabt und einen kooperativ konstruktiven Lösungsweg gesucht.

00:32:46: Wir sind dann auch eine graume Zeit in so genannten Parallel Run gegangen, haben die automatisierte Lösung neben der rein manuellen Lösung laufen lassen.

00:32:59: Es war ganz spannend welche Insights man in die eine oder andere Richtung generiert hat.

00:33:05: hat die KI vom Mitarbeiter gelernt.

00:33:08: So Sachen wie meine Garage oder die Überdachung der Terrasse, das hat ihn noch nicht so gut erkannt.

00:33:13: und umgekehrt war es aber so dass digitale Daten wenn man so Baubläne von neunzehntsiebzig hat ja die sonst manuell eingereicht werden da natürlich andersherum einfach bessere Daten hatte.

00:33:25: Das haben wir aber wirklich sehr stark im Schulterschluss gemacht und wir haben dieses Credo und das vielleicht auch nochmal der Punkt immer den human intellect drin.

00:33:32: Das ist auch so eine Entscheidungskriterie, bis wir vorne haben.

00:33:35: Weil am Ende des Tages haben wir hier sensible Daten vom Kunden.

00:33:41: Wir treffen eine Entscheidung für einen Kunden die für diese Personen einfach eine Riesenauswirkung haben und das ist ne Verantwortung, die wir da auch sehen unregulatorisch hin oder her.

00:33:55: Alleine wir als Bank, mit dem was wir arbeiten haben natürlich den Anspruch das für unseren Kunden so sicher transparent und fair zu gestalten wie es nur geht.

00:34:05: Und ehrlicherweise hilft die Regulatorik da das bereits im Design mit zu implementieren ja?

00:34:13: Das wäre ohne die Regulatorik und ohne den Zusammenarbeit mit der Aufsicht auch gar nicht möglich gewesen.

00:34:18: also von daher Ich bin eigentlich aus dem Business, es ist nicht mein Hauptfeld die Governance zu betreiben.

00:34:26: Aber in diesem Fall muss ich sagen hat das zwar im ersten Moment vermeintlich ein Tick länger gedauert, hatte uns jetzt aber für die Skalierung in den anderen Bereichen einfach eine Supergrundlage geschaffen und war total wichtig aus meiner Sicht.

00:34:38: Dazu kann ich auch was sagen.

00:34:39: Seht ihr das ähnlich?

00:34:40: Das ist also nicht einfach ne Checkliste, die irgendwann im Prozess kommt sondern eigentlich so eine Art Navigationsleit fahren.

00:34:46: und ich glaube so muss man's eigentlich sehen dass man das von Anfang an mitdenkt.

00:34:49: Weil bei uns zum Beispiel der Fall, ich sag mal wir wollen natürlich gerne alle Telefongespräche auch im Rahmen von Tonalität wie fühlt sich der Schuldner und so weiter am liebsten analysieren?

00:34:57: Wenn man das vom Anfang an sich aber anguckt dann ist es ein kritischer Fall weil das nach einem UI-Erkts biometrische Daten sind und das kann man schon machen ja man kann das machen oder muss man ganz viele Dinge sozusagen berücksichtigen in dieser UI Erkt auf Transparenz, dann Nachfassen Auditierbarkeit, dann Explanability und ist dann in diesem Hochrisikosegment.

00:35:18: Und wenn man das Architektonisch gleich mitdennt, kann man sich auch die Frage stellen – Ist das wirklich das?

00:35:21: Also ich ziebe dich an nicht erreichen und vielleicht reichen am Anfang auch schon eine Analyse von Textsignalen oder anderen Aspekten als ersten Schritt und nehme dann erst den zweiten Schritt sozusagen mit.

00:35:29: Also bin ich vollkommen weit, dass man das architekthonisch eigentlich immer mit berücksichtigen sollt und dann fühlen wir uns natürlich so einen Ansatz, den man noch grundsätzlich verfolgen sollte.

00:35:39: Ich bin total happy, dass wir genau diesen Ausschnitt hier einmal beleuchten weil ich glaube fehlt ganz oft auf insbesondere aus Tech-Konferenzen, also dass man nicht die Regulatorik bächt sondern du hast es bei den Schulterschluss genannt.

00:35:57: Ich glaube das ist auf jeden Fall Gesprächsstoff für später noch.

00:36:00: Also wie geht das genau?

00:36:01: Schulter Schluss mit der Aufsicht aber... Dass man einfach anerkennt die Notwendigkeit, dass es das gibt und zum anderen, wenn man sich dann zusammentut, zum einen Rechtssicherheit hat und auch dieses Vertrauensthema, was ja so sensibel ist – das wir heute schon ganz oft gehört haben -, dass man sich damit eine Art Zertifizierung abholt.

00:36:24: Und auch Standards neu setzt!

00:36:27: Weil ich glaube irgendwie diese Illusion von da gibt es schon jemanden der hat einen Plan.

00:36:31: Ich glaub die ist schon lange aufgebrochen.

00:36:34: Die einzige Antwort kann nur sein Wir tun uns zusammen und überlegen die bestmöglichste Lösung ... im Servicefall iterativ, im Parallelbetrieb.

00:36:42: Also super, super inspirierend!

00:36:44: Ich glaube da ist ganz viel Stoff drin für vielleicht noch mal ein separates Panel.

00:36:50: Die Chil hier so... ich habe einen ungünstigen Platz für die Uhr.

00:36:53: Okay danke!

00:36:57: Ja also ich glaube da is ganz viel drin und ich möchte aber nochmal so'n Twist machen weil wir haben jetzt viel über Banking gesprochen.

00:37:05: Wir haben ein bisschen was über Regulatorik und über Kosten gesprochen.

00:37:08: Aber lass uns nochmal zurückgehen Zu uns selbst, zu uns Menschen.

00:37:13: und deshalb die Frage an dich Karim.

00:37:15: Wenn wir jetzt ganz viele KI-Aufgaben delegieren oder Aufgaben an KI delegieren was passiert eigentlich mit dem Menschen?

00:37:24: Und worauf sollten wir achten?

00:37:26: Super spannender Punkt.

00:37:29: ich glaube also ich nutze KI jeden Tag.

00:37:31: Ich glaube eines der Sachen sie müssen untergehen ist wie wir KI nutzen damit es ein Denk verstärker wird und kein Denkersatz.

00:37:38: Ich gebe zwei Beispiele.

00:37:39: Wenn ihr jetzt aus der Kreativitätsforschung, das ist der Bereich wo ich tief drin bin... ...anschaue kreatives Denken und fünfmal ich prozent von kreativen Denken passiert um Unterbewusstsein.

00:37:48: Wir haben hier so eure Gärmomente unter der Dusche beim Spazieren, wo wir plötzlich diese Idee haben weil wir in einem Moment von Entspannungssinn und Ruhe, wo es gehen nach innen schaut.

00:37:57: und das Default Mode Networks, da nennt sich die verschiedene Netzwerke im Gehirn, die gehen aktiv, wo sehr unterschiedliche Gedanken mit einer Verbindung eine Idee entsteht.

00:38:05: Wenn wir jetzt KI uns anschauen und wie er als Beispiel niemand ein bisschen am Jungfern steht, dann sehen wir eine Ente den Kopf ins Wasser tun.

00:38:11: Wir fragen so warum tut die Ente dem Kopf ins wasser?

00:38:13: Dann könnt mir sofort JetGPT fragen Warum tut der Ente denn kopf ins Wasser?

00:38:17: Wie kriegen die Antwort sofort?

00:38:18: aber die Wahrscheinlichkeit ist groß dass diese Info ins Kurzzeitgedächtnis geht Anstatt wenn wir die KI Fragen wurden hey ich will wissen warum enten ihren Kopf ins water tun Aber leite mich mit weiteren Fragen hin und gebe mir nicht die antwort sofort.

00:38:29: Wir kreieren bewusst Reibung, was die Chancen erhöht, dass es in das Langzeitgedächtnis geht.

00:38:33: Und ähnlich wie bei einem LLM-Modell braucht auch das Gehirn Daten und das Langzergedächnis.

00:38:38: Da müssen wir sehr darauf achten, weil es gibt mehr und mehr Studien, die dann zeigen, dass die Gehirnaktivität massiv reduziert wird.

00:38:44: Im BC G gab's eine Studie letzte Woche wo es nicht ums Thema Abskelen ging sondern Reskilling.

00:38:49: Weil viele Führungskräfte sehen als Leute kritische Denken verlieren und sie übers Thema Reskiling denken Räume zu schaffen, wo es keine KI gibt und man bewusst kritisch denken übt Das heißt, KI so zu nutzen.

00:39:01: Zu wissen wann nutze ich als Effizienzsteigung?

00:39:04: Wann ist Denkverstärker?

00:39:06: das wird die große Herausforderung sein.

00:39:08: und auch den ersten Draft nicht unbedingt an die KI abzugehen, sondern selber darüber nachzudrängen und dann die KI zu fragen hey was hältst du von dieser Denkweise?

00:39:13: gibt jetzt hier andere Denkweisen?

00:39:15: über den Biologe drüber nachdenken um wirklich das eigene Denken zu stärken.

00:39:19: Und das wird glaube ich eine große Herausforderungen.

00:39:22: Ich darf mein Use-Kerl noch teilen.

00:39:23: oder haben wir noch Zeit?

00:39:25: dürfen wir verlängern?

00:39:29: Weil Karim und ich haben im Vorgespräch darüber diskutiert sehr stark.

00:39:31: Und ich fand das auch mega spannend, weil es mir genauso geht.

00:39:34: Weil ich mal lesen, eine E-Mail habe irgendwie einen komplexen Sachverhalt, kriege dann irgendwie so ne Antwort von der KI zurück, schickt das raus meinen Wegen und frag mich, hab ich mir das gemerkt was da eigentlich drin stand?

00:39:45: Und bei mir ist tatsächlich so dass gerade dieses Kreative denke ich geh gerne laufen privat, sehr viel und wenn ich Zeit hab morgens... Und ich habe früher immer, sag ich mal, hörbischer gehört und manchmal auch gar nichts oder keine Musik.

00:39:59: Ich hab mir tatsächlich zur Angewohnheit gemacht dass ich entweder gar nichts mache die Natur genieße oder ein Problem mit der KI diskutiere während ich laufen gehe.

00:40:08: Das ist tatsächlich extrem gut weil wir dann uns dieses Problem so sukzessive erarbeiten und auf komplexe Probleme.

00:40:15: wie funktioniert ein Transformer Modell?

00:40:16: Können Sie mal fragen wenn sie die erste Antwort nicht verstehen?

00:40:19: aber wenn man sehr lange mit dem diskutiert in einem kleinen Detail geht da versteht man das oder bei mir sogar, die kennt mein Kontext mittlerweile.

00:40:26: Ich kann fragen, ich brauche ein Geschenk für meine Frau und dann weiß sie, wir haben einen Hund und da flücken das.

00:40:33: so komme ich auch schnell zu guten Ergebnissen.

00:40:35: nicht immer ja aber meistens.

00:40:36: und auf jeden Fall der Hintergrund ist auch nicht immer nur das Ergebnis.

00:40:39: aber die Sachverhalte die wir diskutiert haben kann ich mich deutlich besser merken wenn in dieser Situation wie du sagst beim Spaziergang oder beim Laufen bin und eher so ein Diskussions-Kontext eben habe.

00:40:51: Ja, vielen Dank.

00:40:52: Und also ich habe viele Fragen unter anderem welche Paystall ist wenn du komplexe KI-Probleme diskutierst?

00:41:00: Okay aber vielleicht auch noch ein letzter Satz von mir.

00:41:05: Ich hab für dieses Panel in der Vorbereitung einen Podcast anerstellen lassen und dachte das ist ja super spannend und möchte mit den Worten abschließen.

00:41:14: Ich glaube es liegt an uns allen dass wir Use Cases wirklich produktiv einsetzen können.

00:41:20: Diese Erinnerung, dass wir als Menschen selber das Denken nicht verlieren ist essentiell und es kann anstrengend wirken und gleichzeitig auch befreiend.

00:41:30: Weil wir können alle einen positiven Beitrag dazu leisten.

00:41:33: Und ich glaube hier ist genau der richtige Ort, dass zu thematisieren.

00:41:35: Hier sind Denker und Lenker-Denkerinnen und Lenkern.

00:41:39: Wenn ihr Fragen habt dann dürft ihr die nicht jetzt stellen sondern gleich in der Pause an die wunderbaren Penelisten.

00:41:45: Vielen vielen Dank für eure Zeit und ganz kräftigen Applaus an euch!

00:41:48: Danke dir

00:41:50: Dankeschön und bis bald.