Podcast: Führung in Zeiten von KI

Anja Fordon 00:08

Was macht künstliche Intelligenz mit der Zusammenarbeit in Unternehmen? Wie verändert sich Führung, wenn Maschinen nicht nur rechnen, sondern mitdenken und manchmal sogar vorausschauen? Und wie bleibt der Mensch dabei nicht auf der Strecke, sondern wird zum aktiven Gestalter? In dieser Folge unseres Workday-Podcasts Dach geht es um genau diese Fragen und um das, was zwischen den Zeilen mit schwingt.  Vertrauen, Verantwortung und die Suche nach einem sinnvollen Miteinander von Mensch und Maschine. Sabina Jeschke hat auf der Workday Elevate 2025 in Heidelberg das Mikrofon übernommen und mit Sarah Engel gesprochen. Sarah ist Head of Artificial Intelligence bei Trump, einem Unternehmen, das tief in der industriellen Realität verwurzelt ist und zugleich zu den Vordenkerinnen der KI-Anwendung im Maschinenbau zählt. Ein Gespräch über Strategie und Kultur, über Technik und Ethik und darüber, warum wir uns gerade jetzt daran erinnern sollten, was uns als Mensch aussieht. 

Sabina Jeschke 01:13

Sarah, herzlich willkommen zur Workday Elevate in Heidelberg. Ich freue mich, dich persönlich kennen zu lernen. 

Sarah Engel 01:18

Danke für die Einladung, freue mich hier zu sein. 

Sabina Jeschke 01:21

Sarah, wir haben uns bis jetzt noch nicht persönlich kennenlernen können. Bitte erzähl von dir, wie kommst du zu dem, was du heute machst? 

Sarah Engel 01:27

Mich hat schon in der Schulzeit begeistert, wie funktioniert eigentlich der Mensch, wie funktioniert das Gehirn und gerade die Schnittstelle zur Technologie oder zur Informatik. Und habe dann glücklicherweise den Studiengang auch entdeckt, Kognitionswissenschaft und Neuroinformatik.  Und bin so schon im Bereich KI eingestiegen, recht früh quasi über Studium, dann auch im Bereich der Medizintechnik. Also wirklich die tatsächliche Gehirnmaschine Schnittstelle. Also wie kann ich neuronale Signale oder auch Muskelsignale nutzen, um dann zum Beispiel eine Neuroprothese, eine neuen Armprothese zu steuern. 

Sabina Jeschke 02:02

Ich habe gehört, du hast das in Ulm, in Tübingen auch gemacht. Da sind natürlich auch genauer Max Planck-Institut die entsprechenden Kollegen aus den Neurowissenschaften aus der Informatik zusammen. 

Sarah Engel 02:10

Genau und das war einfach sehr spannend, da einzusteigen und gerade immer mit den neurowissenschaftlern in den Vorlesungen von deren Disziplin zu sitzen, dann mit dem Psychologen, Psychologinnen bei ihnen mit der Informatik.  Also es war echt spannend da wirklich immer in die verschiedenen Bereiche auch einzutauchen und dann Brücken bauen zu können. Und

Sabina Jeschke 02:28

Weil unsere Hörer und Hörerinnen mich noch nicht kennen, Sabina Jeschgemeinnahme, ich habe im Gebiet der künstlichen Intelligenz promoviert, habe das dann lange wissenschaftlich betrieben, war an verschiedenen deutschen Universitäten, insbesondere auch in Stuttgart übrigens und an der RWTH, habe dann die Seiten gewechselt, habe dann die Wirtschaft gewechselt und für die deutsche Bahn das Gebiet Digitalisierung und Technik verantwortet, also den Versuch, den Heavy Metal Bereich der deutschen Bahn mit den modernen Digitalisierungstechnologien zusammenzuführen und bin heute sehr stark im Bereich Aufsichtsräte und Start-up-Szene im künstlichen Intelligenzbereich unterwegs und auch in der Beratung.  Sarah, wie guckst du persönlich auf KI auch in deinem eigenen Alltag? Ist das irgendwie ein Tool, so eine Art, wie ich sage, verbesserter Taschenrechner? Ist es Unterstützung deiner eigenen Schaffungskraft? Benutzt du das, um deine Kreativität zu steigern? Was ist dein zentraler Zugang? 

Sarah Engel 03:16

tatsächlich mehr als ein Tool. Ich sehe es immer noch als dennoch ein Werkzeug, ein Hilfsmittel, was uns Menschen ergänzen kann und tatsächlich unsere Qualitäten auch weiter entfalten kann und ergänzen kann.  Und darüber geht es eben hinaus, dass es eben nicht mehr nur ein tägliche Assistent ist, von ich lasse mir mal einen Text schreiben, sondern dass es wirklich darüber hinaus geht Richtung Kreativität, wir bereiten einen Workshop vor, es geht Richtung Strategie, Definition, kann ich da Marktanalysen zum Beispiel auch unterstützen schon Richtung extern oder ja die Tools dann auch letztendlich zu nutzen und so geht es in verschiedene Schritte, also wirklich von ganz einfachen Texting bis hin zur Vorbereitung von Gesprächen. 

 

Sabina Jeschke 03:56

Es geht mir ganz ähnlich. Und was ich vor allen Dingen bemerke, ist, dass ich wesentlich mehr Zeit habe für die eigenen strategischen Überlegungen, weil ich einfach den JGPT oder seine Stiefschwestern und Stiefbrüder, die arbeiten, wie Textkorrekturen, Typus rausflöhnen, Kommersetzung und ähnliche Vorstrukturierung machen lasse.  So dass ich auf das Gefühl habe, dass ich gerade durch die Unterstützung der KI eigentlich in dem, was ich mache, besser werde. 

Sarah Engel 04:20

Genau, man startet halt nicht mehr auf dem weißen Blatt Papier, um alles dann vorzuschreiben, sondern ich kann dann Elemente daraus verwenden und es weiterentwickeln. Und selbst wenn ich merke, das resoniert gerade nicht mit mir oder das ist nicht so meins, kann ich es ja wieder weiter anpassen und merke dann auch, dass die Texte nachher noch besser werden.  Das stimmt. 

Sabina Jeschke 04:35

Sacher, du hast erzählt, du bist noch nicht, also Vorfeld erzählt, du bist noch nicht so wahnsinnig lange bei Trumpf, sondern seit vier Monaten. Die erste Frage wäre vielleicht der Wechsel zu Trumpf, warum und wieso, von wo und der zweite, was machst du da? 

Sarah Engel 04:47

Ja. Ich habe nach dem Studium und gerade nach einer Start-up-Zeit, gerade im Medizintechnikbereich, bin ich in die Beratung gegangen, gerade bei IBM, die damals sehr neu den Bereich auch aufgebaut haben, bei NKI auch sehr führend waren. Sie ist damals noch Cognitive Computing, so kam ich überhaupt in Richtung Künstliintelligenz und habe dann Unternehmen dabei beraten, wie sie KI einsetzen. Und anfangs eher an den technischen Rollen und habe dann recht schnell gemerkt, es geht mir nicht um die Technologie, die besonders toll ist und man macht es einfach nur, weil es cool ist.  Das ist ein Bereich davon, sondern gerade im Unternehmenskontext stellt man sich die Frage, warum machen wir das eigentlich, welchen Mehrwert bringt es, wie arbeiten Mensch und Technologie zusammen in der täglichen Arbeit. Also solche Fragestellungen und habe dann gemerkt, dass es den Bereich noch wenig ausgepreit gibt und habe mich dann Richtung KI-Strategie, da auch ein Dach, ein Team aufgebaut, das überhaupt mal auch entwickelt und dann vor allem auch Richtung KI-Governance, weil ich da nochmal stärker gemerkt habe, das ist der Schlüssel, damit es auch im Unternehmen gut funktioniert. Das ist viel Beratungserfahrung und hatte Lust zu gestalten. In einem Unternehmen diese Transformation zu begleiten, Trumpf ist ein sehr innovatives Unternehmen, das hat es wirklich in der DNA. Als ich dort gestartet habe, ist es schön, wie interessiert die Leute sind, wie engagiert die Leute sind, um Dinge voranzutreiben. Die Fragen schauen immer dahin, was ist noch ungelöst, um das dann auch mitgestalten zu können. Und das fand ich eine spannende Aufgabe da wirklich mit einem sehr hardware nahen, also gerade Maschinen, also Werkzeugmaschinen, Laser-Technologie, das dann zu verknüpfen mit der digitalen Welt und gerade durch KI hier einen großen Schritt auch vorankommen zu wollen. 

Sabina Jeschke 06:22

Ich habe Trumpf immer sehr, sehr interessiert beobachtet, in meiner Stuttgarter-Zeit, in meiner Aachender-Zeit auch heute. Ich sitze mit Peter Leibinger beispielsweise in gemeinsamen Boards, wir hatten gerade wieder ein intensives Meeting und ich kann das bestätigen.  Trumpf war im gewissen Sinne oft seinerzeit voraus, auch wenn man sich anschaut, was Trumpf bereits seit Jahren im Bereich Quantum Computing an Initiativen angestoßen hat, da haben andere noch nicht so recht gewusst, wie man das eigentlich schreibt. Aber gehen wir mal zurück, du bist vor vier Monaten zu Trumpf gekommen. Was hast du vorgefunden, was ist denn im KI-Bereich dann schon da? Meine Folgefrage ist klar, was machst du jetzt als Nächstes? Aber erst mal, was hast du vorgefunden? 

Sarah Engel 06:55

Ich habe vorgefunden, sehr viele einzelne Initiativen, ich sage mal so einzelne Leuchtturmprojekte in der Organisation, sehr stark auch aus dem R&D-Bereich kommend, also wirklich sehr Forschungsnah, sich mit den Fragen zu beschäftigen, wie kann man die Qualität von zum Beispiel Schweiß oder Schnitten auch tatsächlich zu, also evaluieren auf der einen Seite und dann auch wirklich damit verbessern oder die Maschinen laufen die eigentlich gerade rund, kann man frühzeitig feststellen, wo Probleme auch auftreten, um dann vorsorglich reagieren zu können.  Das heißt, es waren unterschiedliche Teams, eher Forschungslastig getrieben und jetzt ist eben der Weg dahin, dass wir übergreifend eine KI-Strategie brauchen, um KI nicht nur in den Produkten und Services zu verankern, also hier hilft KI tatsächlich um personalisierter höhere Qualität auch zu schaffen, neue Produkte auf dem Markt zu bekommen und das zweite ist wirklich auch KI-Intent zu nutzen. 

Sabina Jeschke 07:59

Also die Optimierung von eigenen Prozessen beispielsweise, bei der Erstellung von Marketingtexten, bei der Ausschreibung von Stellenprofilen usw.  Ich habe gesehen beim Studium, dass ihr ein AI Hub aufgebaut habt, mit inzwischen rund 80 Mitarbeitenden, das steht jetzt unter

Sarah Engel 08:18

deiner Leitung? Genau, das ist ein Up-and-Spoke-Modell, sodass wir ein zentrale Kernteam haben und dann die Spokes in den jeweiligen Fachbereichen, um hier auch eng zusammenarbeiten zu können.  Und das ist jetzt so die Mission, die ich auch mitnehme, hier wirklich in der gesamten Organisation sei es intern oder auch Richtung Produkte Services einen großen Schritt voranzukommen, wirklich einen Mehrwert zu generieren und auch Geschwindigkeit aufzubauen. Und das erreichen wir über eine strategische Ausrichtung über Priorisierung, gerade auch Synergien zu nutzen, was du jetzt auch angesprochen hattest. 

Sabina Jeschke 08:50

Wie sind denn die weiteren Schritte geplant? Wenn ich fragen würde in zwei Jahren, bleibt es bei 80 Mitarbeitern oder gibt es da auch schon Ideen, das Team noch mal weiter auszubauen und wenn ja, in welche Bereiche würde das dann gegebenenfalls gehen? 

Sarah Engel 09:02

Wir wollen es gerne weiter ausbauen und ich sehe es tatsächlich nicht mehr, dass KI nur Teil des KI-Teams ist, also von technischen Experten, sondern das ist viel, viel stärker für alle. Also es braucht so KI-Literacy in der Breite und da wollen wir vor allem jetzt auch in diesem und nächsten Jahr ran, dass wirklich in der Breite auch mehr Wissen da ist.  Wie nutze ich KI, was ist es, wo sind auch Grenzen von KI, um dann besser einschätzen zu können, wo kann ich in der täglichen Arbeit nutzen? 

Sabina Jeschke 09:31

was du im Grunde sagst, dass ihr habt eher früher über KI ein lang von wichtigen Kernprozessen und der Produktion und der Maintenance nachgedacht und jetzt kommt man sehr viel stärker in den Bereich KI für Supportprozesse, also beispielsweise für die HR Arbeit, für alles was in den CFO-Bereich und so weiter gehört. Also auch das beobachte ich gerade aktuell sehr, sehr stark und gerade bei den Mittelständlern, die begreifen, dass gerade bei den Overhead-Kosten KI in der Lage ist natürlich ganz, ganz massiv zu Qualitätssteigerungen, bei ja gleichzeitig einer Kostensenkung beizutragen.  Fällt es euch schwer? Jetzt ist Trumpf ja wirklich ein Name und gleichzeitig wachsen KI-Experten nicht auf Bäumen oder Expertinnen auch nicht. Fällt es euch schwer, die Leute zu finden? 

Sarah Engel 10:13

Wir haben ganz gute Leute an Bord, da geht es wirklich um die Ausbildung und neue Leute anzuziehen. Da hat Trumpf tatsächlich eine ganz gute Reputation so im Markt, dass Studierende schon darauf aufmerksam werden.  Wir haben tolle Ausbildungsprogramme, wo wir auch Trainees oder auch duale Studiengänge um auch frühzeitig schon Talente gewinnen zu können für KI. 

 

Sabina Jeschke 10:36

Das gelingt euch vergleichsweise gut, arbeitet ihr mit den Hochschulen der Region zusammen? 

Sarah Engel 10:39

Genau, auch das regional, aber dann auch, weil Trump für global arbeitet, schon auch an unterschiedlichen Standorten. 

Sabina Jeschke 10:46

Du sagst global, wieviel eurer KI-Spezialisten sitzen eher im Deutschland und wieviel sind weltweit verteilt? 

Sarah Engel 10:53

Ich würde mal grob schätzen, so die Hälfte ist wahrscheinlich in Deutschland oder in der Dachregion und die anderen sind dann verteilt in Polen, haben wir ein sehr gutes Team Richtung USA, in China, also sehr verteilt tatsächlich, wo wir auch eng zusammenarbeiten und jetzt die Leute, also wirklich die Experten auch mehr und mehr vernetzen. 

Sabina Jeschke 11:12

kommt auch weg von diesen nationalen Inseln hin zu einem großen integrierten Team könnte man sagen. Das ist eine kulturell auch hoch herausfordernde Aufgabe.  Wie hat sich durch den Einsatz von KI die Zusammenarbeit im Unternehmen verändert? 

Sarah Engel 11:29

Das ist eine gute Frage. Ich glaube, was ich wahrnehme, ist tatsächlich eher, dass KI gerade die Leute zusammenbringt, nicht nur über das Tool, sondern dass es eine andere Arbeitsweise auch braucht oder wir uns Prozesse angucken, von Ausgangssituationen bis wo möchten wir denn eigentlich hin. Und dass wir sehr viele Disziplinen auf einmal zusammenwirken müssen, um dahin zu kommen. Und da merke ich, dass eine stärkere Zusammenarbeit stattfindet.  Also konkret für jetzt Aufbau von der Chennai-Plattform. Wir brauchen dafür Liegel, HR im Boot. Wir brauchen natürlich die technischen Experten, die aber auch in den verschiedenen Fachbereichen sitzen oder in der IT und die jetzt wirklich interdisziplinär zusammenarbeiten müssen und auch wollen. Also das merke ich sehr stark, dass die das auch genießen, untereinander viel voneinander zu lernen. 

Sabina Jeschke 12:17

Was ich erlebe, ist, dass Menschen, wenn es nicht gerade KI-Spezialisten sind wie wir, dann machen sie ihre KI-Erfahrungen tendenziell in ihrem privaten Zuhause. Es fällt einem gerade keinen Text ein für die Geburtstagskarte und der Jajapiti wird befragt nach einem solchen Text.  Und die Menschen bringen dann natürlich diese Erfahrungen, solche oder Videopogrammieren mit Sora, was so immer, bringen das dann uns Unternehmen ein. Und jetzt gibt es ganz unterschiedliche Strategien von Unternehmen damit umzugehen. Also die, die das absolut begrüßen und die sagen, um Gottes Willen kann es von diesen Tools haben wir vorher vor dem Hintergrund von DSGVO und European Eye Act geprüft. Was um Gottes Willen macht ihr denn da? Wie geht ihr denn damit um diesen Enthusiasmus, der da gegebenenfalls von außen kommt, innen nicht auszubremmen, sondern trotzdem irgendwie noch regelkonform zu sein? 

Sarah Engel 13:00

Das fand ich ganz interessant, weil je nach, auch in der Beratung davor, je nachdem, manche Firmen sind so bereit, das reinzuholen, die Tools auch wirklich in der täglichen Arbeit zu nutzen, da habe ich gemerkt, da war eher meine Rolle dann, in der Beratung auszubremsen, also nicht richtig ausbremsen, aber zumindest mal hinweisen, wo sie denn eigentlich risiken und wie gehen wir damit um. Hier merke ich, bei Trump ist ein sehr hohes Sicherheitsbewusstsein da und sehr hoher Qualitätsstandard, dass er fast schon zu viel Angst davor da ist, das im Arbeitsalltag zu nutzen, weil man eben kritische Daten verwendet und die dann einen nicht einfach nach außen geben möchte.  Und hier schaffen wir eben dann eine wirklich interne Möglichkeit, das dann auch mit kritischen Daten zu verwenden. 

Sabina Jeschke 13:44

Das heißt, ihr habt dieselben Schwierigkeiten wie alle anderen Unternehmen, auch auf der einen Seite die Mitarbeiter, die mit den Ideen kommen, von draußen nicht auszubremmen und trotzdem natürlich irgendwie die entsprechenden Compliance-Regeln sicherzustellen. 

Sarah Engel 13:56

Genau, und da wirklich in der engen Zusammenarbeit von Cyber Security, Legal, HR, die hier mit im Boot sind und wirklich auch einen stufenweisenden Ansatz gehen, also risikobassierten Ansatz, so wie es jetzt auch von der EU-Regulierung vorgegeben ist, dass man guckt, wo sind eigentlich die Risiken und wie müssen wir denen auch begegnen. Und auf der anderen Seite haben wir wirklich auch um das zu pushen intern, so Prompting-Battles, zum Beispiel.  Also wirklich einen spielerischen Ansatz, dass man es eben aus der reinen Alltagsverwendung mal ins Unternehmen reinzieht und mal versucht, wo wirklich alle voneinander lernen, dass es auch schön zu sehen, wie da eine Lernkultur wirklich den Unterschied macht, da sind gerade viele Neulinge in dem Gebiet und wirklich voneinander zu lernen, wo hast du vielleicht mal, wie kann ich besser Prompten oder wofür verwendest du es und dieser Austausch, da merkt man auch, dass es wirklich schön ist, zu sehen, wie viel Interesse da ist. 

Sabina Jeschke 14:49

Du gehst da ja in den Bereich von Unternehmenskommunikation auch ganz stark rein. Und da haben wir ja natürlich das zu tun mit der intern, durchaus mit der externen Kommunikation bzw.  mit Hybriden. Welche Kommunikationsstrategien setzt der ein, um dieses Thema noch stärker, als es vielleicht eh schon da ist, insgesamt Unternehmen reinzutragen und vor allem auch die Gesamtstrategie des Unternehmens für alle Mitarbeiter klarzumachen? 

Sarah Engel 15:11

Natürlich fiesseitig, weil jeder Person kommuniziert oder konsumiert auch Informationen unterschiedlich. Also einerseits schriftlich, aber dann auch über Learnings, die man anbietet.  Auch öffentlich verfügbare Learnings, die man wirklich auch kommunizieren kann intern. Guckt euch mal das an oder jener Impuls. Wir arbeiten viel auch über Communities, dass man hier auch den einfachen Weg eigentlich schafft, zu interagieren mit anderen, zu lernen, Wissen zu teilen. 

Sabina Jeschke 15:36

Und eure Führungskräfte, Führungspersonal bis hoch in den Vorstand, wie gehen die mit dem Thema um? Ich meine, wir haben es ja bei der KI ein bisschen mit der leicht schwierigen Situation zu tun, dass meistens jeder 35 oder 25-Jährige diese Systeme fast selbstverständlich einsetzt.  Die Führungskraft, die typischerweise etwas älter ist, eben nicht gerade der born-digital-native ist. So, und da gibt es ja dann natürliche, möglicherweise auch Konkurrenz oder wenigstens Spannungssituationen. Also welche Rolle nehmen eure Führungskräfte da ein? 

Sarah Engel 16:05

Schon die Zukunft mitzugestalten. Also da nehme ich schon auch wahr und da brauchen wir auch ein Bewusstsein natürlich gezielt für die Führungskräfte.  Welche Rolle spielt eigentlich KI in der Zukunft? Wie gehen wir mit Fehlabkultur zum Beispiel? Wie gehen wir damit um, wenn auch mal was schief läuft? Lernkultur ist sehr eng damit verbunden, dass auch Mitarbeitende gestärkt werden, darin neue Dinge auszuprobieren und dann wirklich in ihre Teams mit reinzutragen. Sicheren Raum zu schaffen, dass man experimentieren kann, auch wirklich mit KI mal Dinge ausprobieren kann. Wir schauen auch, dass sichere Tools zur Verfügung stehen, dass Learnings auf der anderen Seite bereitstehen, sodass man auch da nochmal Input mit reinbekommt. Und dann ist wirklich die Aufgabe auch, wie können in Zukunft unser Geschäft aussehen? Wie können wir uns alle als Team auch weiterentwickeln? Und da finde ich in letzter Zeit einen schönen, also so AI Assisted Teams. Also, dass eben nicht mehr nur Menschen zusammenarbeiten, sondern KI und Mensch gemeinsam als Team auch arbeiten. Und wie gestalten wir dann diese Assistenz- oder Agentensysteme, die mit Menschen sehr eng zusammenarbeiten? 

Sabina Jeschke 17:11

solche Agenten, auch solche Charaktere, wie sieht es bei dir aus? 

Sarah Engel 17:14

Ich habe tatsächlich unterschiedliche Assistenzsysteme oder nutze auch unterschiedliche Plattformen, zum Beispiel für Recherchen eher Richtung Perplexity, dann mehr analytische Fähigkeiten, mehr Richtung Cloday Eye. Also da kombiniere ich auch unterschiedliche KI-Assistenten und innerhalb dessen ist natürlich auch die Möglichkeit der eigenen Assistenten zu schaffen von, ich mache jetzt eher eine Schreibarbeit oder eher Kreativität Richtung Workshop-Vorbereitung von KI-Use-Cases beispielsweise. 

Sabina Jeschke 17:39

mich erinnert an die Zeit von vor zehn und 15 Jahren. Wir haben Multiagentensysteme diskutiert. Wissenschaftlich war alles klar, es hat nie hervorragend funktioniert, weil eigentlich die Einzelagenten zwar funktioniert haben, aber die Orchestrierung zwischen diesen Systemen nicht.  Wie siehst du das heute mit den Agenten und dem Orchestrieren von solchen Agenten tatsächlich zu KI-Teams? 

Sarah Engel 17:58

Es ist eine Frage, die mich zurzeit auch beschäftigt, gerade jetzt Agentensysteme, weil es natürlich auch ein Hype-Thema, also es ist auch eine wichtige Weiterentwicklung von Assistenten, dass man mehrere Tools hat oder dass mehrere Assistenten dann auch zusammenarbeiten. Zugleich ist, glaube ich, eine Herausforderung, die immer noch nicht gelöst ist, wie die sicher und stabil weiterhin arbeiten können.  Also gerade auch, wie dann unterschiedliche Agenten orchestriert werden, wie man überprüft, ob sie noch die richtige Arbeit machen, also auch so ein Monitoring davon, auch Compliance-Themen, die dann mit dranhängen. Und das ist gerade auch von der technischen Seite eine Herausforderung, die wir immer noch aktuell haben. Und da wirklich auch wieder eine Balance zu finden zwischen, wir probieren es aus, wir schauen, wo sind auch die Grenzen für Testen und dann auf der anderen Seite aber auch den Realismus für ein Unternehmenskontext, wo wir sehr kritische Arbeitsabläufe haben, dass wir da erst dieses Standards oder die Sicherheitsmechanismen auch drumrum brauchen, um hier auch Geschwindigkeit aufzubauen. Ich nehme gerne so dieses Beispiel, wir brauchen, also gerade, wenn wir mit KI schnell vorankommen möchten, so dieses Beispiel auch vom Fahrzeug. Wir haben Bremsen im Fahrzeug, um schnell vorankommen zu können, damit wir dann reagieren können. Und das haben wir im aktuellen Zeitalter quasi noch nicht ausreichend, diese Bremsen auch für KI.  Und diese Balance, deswegen begeben wir uns explizit in den risikoärmeren Bereich aktuell, um dort mehr ausprobieren, mehr vorankommen zu können und dann die Sicherheitsstrukturen auch aufzubauen, wie so ein Sicherheitsnetz auch, wie man auch im Straßenverkehr hat, unterschiedliche Sicherheitsmechanismen, die dann greifen können. 

Sabina Jeschke 19:30

Absolut. Ich habe vor längerer Zeit schon mal darüber nachgedacht, wie man solche Systeme eigentlich wirklich sicher kriegt, vor allem unter der Maßgabe das Wert. Ich versuche sie sicher zu kriegen, sie ja schon wieder gelernt haben, sich immer weiter verändern. Und bin dann eher auf Ansätze gekommen, die auch stark aus der amerikanischen Literatur geprägt waren, im Grunde genommen komplexe Simulationsumgebungen zu haben, wo ich wie mit Digital Twins diese Agenten immer wieder Test-Szenarien unterziehen kann. Und das mache ich Tag und Nacht und der Agent darf nur raus aus seiner Simulationsbox, wenn er gezeigt hat, dass auch mit dem, was er gelernt hat und wie er sich weiterentwickelt hat, er immer noch alle Regeln einhält und übrigens idealerweise auch besser ist als vorher, weil sonst hätte er ja nichts dazu lernen müssen.  Wenn du jetzt einen skeptischen Manager hättest und der will dir irgendwie die Gelder streichen für Agentic AI. Und du willst ihm erklären, warum ist das jetzt wirklich absolut wichtig und warum würde man das jetzt nicht machen, dass Unternehmen in 365 Jahren möglicherweise keine Zukunft haben? Was wären so deine ganz zentralen Argumente? 

Sarah Engel 20:26

Genau, es geht wirklich um Wettbewerbs- und Innovationsfähigkeit, also wenn wir heute für einen Prozess vielleicht auch in der Produktion mehrere Wochen brauchen von Bestellungseingang bis Auslieferung oder auch mehrere Monate und der Wettbewerb schafft es in einer viel kürzeren Zeit. Also hier müssen wir agieren, sodass wir das auch in einer kürzeren Zeit schaffen und dann auch noch darüber hinaus eine höhere Qualität liefern zu können, auch hier Hilfk.i. Und gerade auch im Effizienzgewinne, also wirklich die interne Produktivität dann auch erhöht werden kann. 

Sabina Jeschke 20:59

Ich würde versuchen, den Manager zu überzeugen, nämlich sagen, ja, KI automatisiert und strafft Prozesse und wird deshalb eben auch ein Beschleuniger der Wettbewerbsfähigkeit, aber es erweitert auch Denkprozesse. Und das wird mir von meinen Unternehmen und für neue Geschäftsmodelle eigentlich zentral.  Am Ende des Tages weiß ich ganz genau, dass ein erfolgreiches Geschäftsmodell von heute nicht zwangsweise das ist von morgen und übermorgen und da lasse ich mich von KI gerne unterstützen.

Sarah Engel 21:24

Das wäre nicht gerade das Spannende auch im Vergleich zur Automatisierung, dass wir eine Möglichkeit haben Prozesse komplett neu zu denken oder auch Geschäftsmodelle neu zu denken. 

Sabina Jeschke 21:32

Du hast, ich wechsle nochmal das Thema, du hast zu einem Zeitpunkt, wo längst noch nicht alle wussten, was man unter explainable AI, trustverse AI, Vertrauen in KI, vertrauenswürdige KI, was da eigentlich die Themen sind, hast du dich schon mit dem Thema beschäftigt. Wie bist du auf das Thema zugegangen? 

Sarah Engel 21:50

Ich hatte vorhin schon mal kurz erwähnt, dass es sehr viel aus der Technologie herausgetrieben wird. Und gerade im Unternehmenskontext habe ich gemerkt, da arbeiten Mensch und KI so eng zusammen, oder auch in Zukunft, dass die zentrale Frage ist, wie wollen wir eigentlich diese Beziehung zwischen Mensch und KI gestalten und das vertrauenswürdige KI, der Begriff dafür.  Und wie bin ich auf das Thema zugegangen ist, genau mir diese Frage zu stellen, wie sieht in Zukunft die Zusammenarbeit aus von Mensch und KI? Was brauchen wir als Menschen, um mit KI gut und vertrauenswürdig zusammenarbeiten, enger denn als bei anderen Technologien? Da muss ich mich so wie im menschlichen Miteinander auch darauf verlassen können. Anhand von Erfahrungen konnte ich mich in der Historie darauf verlassen, kann ich vielleicht Rückfragen stellen, habe ich vielleicht Quellen, auf die ich mich berufen kann, woher kommt denn diese Information, wie ist es vielleicht auch mit wissenschaftlichen Methoden untersucht worden, wird fair mit Ergebnissen umgegangen. Also all das sind unterschiedliche Dimensionen von vertrauenswürdiger KI. 

Sabina Jeschke 22:55

In ein paar der Methoden, die du da andenkst, hast du bereits genannt, Möglichkeit von Rückfragen zu stellen, beispielsweise oder so was wie eine KI muss von sich sagen, wer bin ich eigentlich mit welchen Daten, wo ich eigentlich trainiert, hast du dann noch weitere Methoden. Viele Firmen stellen sich genau die zwei Fragen, das eine ist, was darf ich regulatorisch eigentlich, ist mal der eine Teil der Sicherheitsfrage und das zweite ist eben, wie stelle ich diese Trustworthiness tatsächlich sicher, diesen Begriff in den Raum zu stellen, ist ja mal das eine, aber wie mache ich das dann jetzt? 

Sarah Engel 23:24

Ich habe damit, methodisch, schon mal damit gestartet, dass wir interdisziplinäre Teams zusammenstellen. Das ist nicht mehr nur eine Diskussion über Technologie, sondern auch um Arbeit, um Persönlichkeit, was macht Freude an der Arbeit, was ist ethischer Umgang auch mit Technologie und dann auch die Frage zu stellen, gerade wenn wir dann das interdisziplinäre Team haben, was könnte eigentlich falsch laufen?  Also nicht nur das, was könnte ich damit tun, das Potenzial auch auszuschöpfen, sondern genauso auch, wo es in Risiken was könnte falsch laufen, wie hoch sind die auch gewichtet und dann entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen, wie zum Beispiel diese Box, also ich finde es ganz schön mit dieser virtuellen Umgebung, darin das KI-System zum Beispiel auch mal auszuprobieren. 

Sabina Jeschke 24:07

Beim autonomen Fahren macht man ja sehr viel in solchen virtuellen Umgebungen. Man bringt einem Auto bei, wie es nicht gegen die Wand fährt, in die man es tendenziell genau gegen die Wand fragt. Das ist, was man ja realerweise nie tun würde.  Und hier spiegelt man ja im gewissen Sinne etwas, was wir als Menschen auch kennen, dass man nämlich aus Fehlern mehr lernt, als aus Erfolgen zunächst einmal. 

Sarah Engel 24:23

Dann geht es natürlich, das ist jetzt so methodisch wie staatlich, mit Interdisziplinarität und dann auch, was könnte eigentlich schief laufen und dann geht es wirklich um eine Verankerung. Also Verankerung auf der einen Seite in der Kultur, um zu schulen, dass Menschen verstehen, wo sind auch die Grenzen, was kann KI, es ist tatsächlich gar nicht mal so kompliziert, was dahinter steht, es scheint erst mal so, aber da kann man die Basics auch recht gut rüberbringen und auch ein Bewusstsein dafür schaffen, was dann die Risiken, die damit verbunden sind.  Wenn ich ein lernendes System habe, weiß ich, der Output kann sich verändern. Wie gehe ich damit um, dass ich zum Beispiel automatisiertes Testing auch habe, ob das Modell zu stark abdriftet oder auch aufgrund der Daten zu stark abdriftet. Das ist so eine Komponent der Kultur. Dann natürlich prozessual wie verankere ich es, wo hole ich welche Approvals ein, wie wird es auch so incentiviert überhaupt, dass Vertrag, also eine verantwortungsvolle Nutzung von KI gegeben ist und dann die Technologie. Also wirklich auch automatisierte Tests im Hintergrund laufen zu lassen, kann ich dem System Fragen stellen, bekomme ich dadurch auch Antworten. 

Sabina Jeschke 25:31

Vertrauenswürdig mit KI umzugehen, ist ja auch mal die Frage der Eingang und Kompetenz eine ganz entscheidende. Jetzt in deinem Team bei deinen KI-Spezialisten kann man die wahrscheinlich voraussetzen.  Aber wenn ich das unternehmensweit mir anschaue, sagen mit HR-Spezialisten, mit CFO-Spezialisten, mit Einkauf beispielsweise. So, da ist das ja keine Berufsqualifikation. Das heißt, ich kann das von den Mitarbeitern nicht ohne weiteres erwarten. Habt ihr euch überlegt, wie das hinkriegt? 

 

Sarah Engel 25:57

auf unterschiedlichen Wegen. Also das eine ist wirklich gesamte Kommunikation, auch Schulung, die wirklich in die Breite geht, vielleicht auch Richtung Pflichtschulung sogar zu gehen oder zumindest zu sicherzustellen, dass eine sehr hohe Grad der Belegschaft dann auch eine KI-Schulung hat.  Und dann geht es natürlich um spielerisches auch kennenlernen, ausprobieren. Und da gehen wir explizit in Bereiche, um auf der einen Seite zum Beispiel Prompting Battle, also wirklich spielerhafter Ansatz, die Technologie auszuprobieren, als auch so Ideation Workshops. Also wo wir uns wirklich strategisch angucken, was ist die Geschäftsstrategie und ich bin kein Fan davon, dass man den komplett losgelösten KI-Strategie hat, sondern wirklich was ist die Geschäftsstrategie und wie kann hier KI helfen, um das Ziel zu erreichen? 

Sabina Jeschke 26:40

Also du hast ja im Grunde einen Dreiklang rausgearbeitet, von auf der einen Seite eine Strategie, damit ich weiß, worauf ich eigentlich zielen muss, das andere ist so ein Benenzen, mal Pflichtschulungskanon, klingt ein bisschen langweilig, das ist mal notwendig, man muss einfach die Grundlagen haben und dann dieses freiwillige, spielerische, den Mitarbeitern auch erlauben, eigene Module auszuwählen und sich darin zu schulen. Ich habe erlebt, dass das eigentlich dieser Dreiklang, wir wissen, wo wir hinwollen, wir erfüllen die Pflicht und wir erfüllen die Köhe, dass das eigentlich mal ein guter Ratschlag ist, jedenfalls nie vollkommen versagt, man kann sich ja noch alles besser machen.  Viele Unternehmen in Deutschland haben vor dem Einsatz von KI in verschiedenen Dimensionen Angst, wir haben jetzt gerade dieses ganze Thema der DSGVO, der AI-Act, dann kommen aber auch Themen dazu, habe ich meine Daten in irgendwelchen Clouts, kann ich das komplett überwachen, dann sind wir bei dem ganzen großen Kreis Digital Serenity. Wie nimmst du das wahr und vielleicht in zwei Fragen, einmal speziell auf Trumpf und dann einmal auf Konzerne insgesamt in Deutschland. 

Sarah Engel 27:40

Ich war gerade auch vor Trump weltweit aktiv und da merkt man ein starkes Gegengewicht eigentlich, was man hier in Deutschland auch beobachtet. Da ging es eher darum, über Risiken aufzuklären, Mechanismen zu schaffen, wie kann man es sicher gestalten. Und gerade jetzt hier in Deutschland, nämlich so eine starke Angst eben war, genauso wie du es gesagt hast, dass es da eher darum geht, Mut zu machen.  Mut zu machen, die Zukunft mitzugestalten. KI ist auch nicht etwas, was komplett losgelöst läuft, sondern wir haben immer einen Gestaltungsspieler, und den können wir nutzen. Und wir haben sehr tolle europäische Werte, worauf wir uns auch zurückbesinnen können und die leben können, das auch in der Technologie dann umzusetzen. Das heißt, Sicherheitssysteme zu schaffen. Nicht Cloud heißt, dass alle meine Daten öffentlich zur Verfügung stehen, sondern hier haben wir wirklich ganz viel Gestaltungsspielraum, wie wir es denn auch sicher gestalten können. Und so auch bei der KI. 

Sabina Jeschke 28:31

Wie ist die Stimmung gegenüber KI im Unternehmen? Guckt man die mit freudiger Erregung entgegen, hat man Angst, dass morgen der eigene Arbeitsplatz weg ist oder irgendwas dazwischen. 

Sarah Engel 28:38

Tatsächlich sehr viel Interesse. Und da nehme ich wirklich einen Unterschied wahr zu jetzt der Breite der Konzerne.  Soweit ich es beobachten konnte in meiner Laufbahn bisher, ist das teilweise noch eine viel größere Angst in der breiten Belegschaft da ist, kann es meinen Job eigentlich ersetzen. Und da wirklich auch die Frage zu stellen sind, eigentlich die Rahmenbedingungen da, dass Menschen lernen können, damit experimentieren können. Und sobald ich KI-Projekte gemacht habe, waren es oft, es sind aber Veränderungsprozesse. Und wir haben die Menschen, die es betrifft, teilhaben lassen. Die haben es mitgestaltet. Und auf einmal war die Angst nicht mehr da, sondern ich habe es in der Hand. Ich kann es mitgestalten. Mein Beruf darf sich weiterentwickeln.  Wir sprechen momentan so viel über Produktivitätsteigerung, dass Meetings zusammengefasst werden und Texte geschrieben werden. Und am Ende sehen wir, dass aber Menschen trotzdem tagtäglich in den Meetings von einem zum anderen rennen, statt vielleicht auch wirklich mal rauszugehen, mir als Team die Frage zu stellen, wie kann in Zukunft Arbeit aussehen?  Wie bleiben wir als Menschen gesund? Wie können wir vielleicht da auch tatsächlich Assistenten, Agentensysteme einsetzen? Aber wirklich mit diesem auch wieder mal Rückbesinnen von, was macht uns als Menschen Freude? Und das ist das, was uns als Menschen so ausmacht, also das Gefühler Erfahrungen auch stattfinden dürfen,

Sabina Jeschke 30:01

Wie kann ich jetzt eigentlich welche Menschen die besten Entwicklungsmöglichkeiten in meinem Unternehmen geben? 

Sarah Engel 30:07

Wie verändern sich Jobprofile und wirklich eben nicht mehr davon auszugehen, dass die gleiche Person in diesem einen Rollen bleibt, sondern sich darüber weiterentwickeln kann. Also die Position, der Job verändert sich und genauso auch Menschen verändert sich.  Manche haben totales Interesse, in ganz andere Bereiche zu gehen, auch dafür Möglichkeiten zu geben. Und genau wie du sagst, dass es mehr um die Skills geht als um die tatsächlichen Rollen. Auch bei agilen Teams merkt man das finde ich sehr stark. Wenn man hier sehr eng interdisziplinär zusammenarbeitet, dass man sich anguckt, was sind dann eigentlich die Aufgaben, die anstehen? Wer hat Interesse, was zu lösen? Wer hat wo auch Kompetenzen? Dass das Team untereinander Aufgaben löst und man die Skills zusammenbringt, die so ein Team hat und nicht mehr klassisch in den Rollen denkt. 

Sabina Jeschke 30:52

Wir haben ja heute folgt ja eine Einladung von Workday bei diesem Gespräch und das bringt natürlich auf die Frage, glaubst du, dass die Personalmanagement-Systeme der Vergangenheit in der Lage sind, diese Art von Herausforderungen überhaupt zu adressieren, dieses skillbasierten Zugang.  Also wenn ich eine solche langfristige Planung machen möchte, dann muss ich ja eigentlich die HR-Frage mit der Finance-Frage verknüpfen, denn ich muss in diesen Szenarien mehr angucken, wenn ich das Personalhabloson so weiterentwickle, was heißt das auf der finanziellen Seite eigentlich und wann heißt das das, welche Ausschläge kriege ich da gegebenenfalls, also wie guckst du insgesamt da auf die ganzen HR-Prozesse, wie sie jetzt laufen und macht ihr da auch bereits Veränderungen, um diese neue Dynamik abzubilden? 

Sarah Engel 31:39

Wir gucken uns an, wo sind tatsächlich Skills, wo sind auch Interessensgebiete, wie können sich Menschen dann auch weiterentwickeln, weil auch das also nur auf die Skills zu achten reicht uns da auch nicht aus, sondern gerade auch, genau, wo möchten sie sich weiterentwickeln. Und das andere, was ich beobachte ist, dass hier eine lange Entwicklungszüge, die man bisher hatte, also eine lange Planbarkeit, auf sehr kurzzügliche Projekte trifft oder kurzzügliche Herausforderungen, die Welt um uns herum dreht sich in einer rasenden Geschwindigkeit weiter und nicht nur in KI, dass wir hier auch viel schneller agieren müssen, wie können wir ein Projekt zum Beispiel auch besetzen.  Ein Beispiel ist auch Expertenwissen, also dass wir nicht mehr in jeder Abteilung dann das Expertenwissen zur Verfügung haben, sondern wie so ein shared resources, also dass man sich ein paar Experten auch tatsächlich mal zusammenziehe und dann aushelfen kann an unterschiedlichen Stellen in der Organisation. Letzte Frage. 

Sabina Jeschke 32:33

an dich als hypothetische HR-Chefin, bevor wir dann nochmal in unser Gebiet abdriften, dieses Thema Skills. Du hast gerade gesagt, wir erfassen Skills, das reicht aber nicht.  Macht ihr das systematisch? Habt ihr irgendwelche intranetartigen Plattformen, wo Mitarbeiter ihres Skills zwar mal fahrt werden, da wird man normalerweise nicht in den Lebensraum schreiben, könnte aber bei agierend Teammanagement durchaus helfen. Also wo solche zuhörtlichen Skills überhaupt systematisch erfasst werden? 

 

Sarah Engel 32:57

Genau, da hilft uns natürlich schon auch Workday, um das auch mit abzubilden. Welche Skillprofile sind denn überhaupt da? Auch welche Lernfade gibt es denn eigentlich? Also auch da wollen wir es abbilden.  Wenn sich jemand von dem Status quo woanders entwickeln möchte, sei es vom Einkauf dann in Richtung KI-Strategie, wie sieht eigentlich der konkrete Weg aus, um dahin zu kommen? 

Sabina Jeschke 33:22

Okay. Dann würde ich zum Schluss noch mal in unser Thema, wir haben es vorhin schon gestreift, Hybridetieps, vielleicht erstmal ein Schlaglicht nach vorne, sag, wir wurden in drei Jahren wieder eingeladen werden.  Was ist anders? 

Sarah Engel 33:34

Ich glaube, wir sprechen dann nicht mehr so stark, wo überall KI enthalten ist, sondern es ist der Standard, dass KI in Prozessen unterstützt, dass KI in Produkten integriert ist und es eben nicht mehr dieses Label braucht von hier haben wir KI drin. Und auf der anderen Seite kann ich mir schon auch vorstellen, dass es auf der persönlichen Ebene, wenn es gelungen auch ausgeführt ist, wir uns darüber unterhalten, wie wir Prozesse vielleicht auch komplett verändert haben, welche neuen Geschäftsmodelle auch schon entstanden sind, um KI aus der schon auch im Maschinenbau immer noch sehr stark experimentierfreudigen Bereich hinentwickeln, dass es wirklich einen höheren Reifegrad hat.  Dass KI-Systeme, Assistenz, Agenten, Systeme auch wirklich produktiv sind und uns tagtäglich unterstützende Arbeit. Was ist so dein Blick darauf? 

Sabina Jeschke 34:28

Ja, persönlich glaube ich, wir sind in der künstliche Intelligenz wird ja durch mehrere Träger-Technologien unterstützt. Das ist einerseits das ganze Thema 5G, 6G-Satelliten-Kommunikation. Wenn ich die Daten nicht schnell genug von rechts nach links kriege, dann reicht es mir oft nicht.  Das andere Thema ist, wie verstehe ich eigentlich künstliche Intelligenzen, denn das war sehr stark bei Industrial-Meter-Wirts, virtuelle Welten und so. Und das dritte Thema ist natürlich das ganze Thema High-Performance-Computing, Quantum-Computing. Denn was nützt mir, wenn meine Algorithmen immer schneller werden und mein 5G, 6G-Netz meine Daten von rechts nach links schiebt und ich nicht in der Lage bin, die Datenmengen algorithmisch zu verarbeiten, weil die Hardware an die Grenze kommt. Und das Murschegesetz kommt an seine Grenze. Deshalb glaube ich, dass wir 20, also in drei Jahren, werden wir die ersten tauglichen, also es gibt ja auch heute schon Quantum-Computer, aber das sind mehr Baby-Quanten-Computer für Poof-of-Konzept geeignet, wir werden die erstigen ersten industriell einsetzbaren sehen und das wird unseren Kopf nochmal öffnen, weil wir plötzlich Simulation fahren können. Da schreibe ich heute gar nicht den Code, weil ich schon weiß, der wurde 20.000 Jahre rechnen und dann wäre ich tot und der Rechner kaputt, sondern ich weiß, es geht in 20 Tagen oder vielleicht doch in zwei Stunden oder so.  Das ist, glaube ich, also dieses Zusammenführen, diese Technologie-Convergence, die ich gerade beschrieben habe, das ist so mein Bild. Da würden wir, glaube ich, in drei Jahren nochmal tiefer drüber sprechen. 

Sarah Engel 35:41

Ich bin auch gespannt, ob wir tatsächlich dann auch in den Modellen weiterhin sehen, dass momentan setzt man auf immer größere und größere Modelle. Da wird es auch eine weitere Entwicklung geben, aber ich sehe schon auch diesen Gegensatz dazu, dass man viel mehr so distilled Models auch hat, also abgeleitete Systeme, die dann immer kleiner auch werden.  Und gerade wenn es um Maschinenbauer geht, dann tatsächlich auch embedded, also in den Maschinen integriert ist. Und da können wir nicht immer mit den größten Modellen arbeiten und das sind auch kleine Modelle, oft sehr ausreichend. Genau. 

Sabina Jeschke 36:09

Das führt doch auf dieses ganze Thema Hybridialgorithmen, also nicht voll über die Gen AIs zu gehen. Jetzt werden wir ins Fach simpeln, sondern wie wir das bei Deep Seeks zum Beispiel sehen, durch das Reinkreuzen von Reinforcement komme ich plötzlich auf ein Zehntel der Daten, Zehntel der Zeit, Zehntel des Geldes, Zehntel der Energie. Also das ist, ich glaube, das ist ein Spannender Weg.  Genau so. Hybrideteams. Da sind wir vorhin schon mal eingestiegen in das Thema. Da habe ich mich intensiv auch mit der Frage beschäftigt. Ich meine, wir wissen, dass schon manchmal das Arbeiten in menschlichen Teams nicht so ganz einfach ist. Und trotzdem, selbst, wir haben uns jetzt erst kennengelernt, wir können sofort miteinander interagieren, weil ich über einen anderen Menschen sehr viele Anderen machen kann, die für mich selber eben auch gelten. Wenn ein Mensch reinkommt, der völlig fremd wäre und wir haben keine gemeinsame Sprache, dann stürzen wir uns trotzdem beide aus exakt den gleichen Gründen nicht in ein brennendes Haus.  Und diese Fähigkeit, die geht zwischen anderen biologischen Systemen auch, also der Polizist und sein Drogenhund, die tun das auch nicht. Das hört aber natürlich auf, wenn ich das mit einer künstlichen Entität zu tun habe, deren Bauplan ich in keiner Weise beurteilen kann. Und noch schlimmer, eine Eigenschaft, die der heute nicht, wenn ich heute nicht portugiesisch kann, kann ich das morgen auch nicht. Das kann man für eine künstliche Intelligenz nie annehmen, in keiner Weise, die kann sich nachts einfach um Soft- oder Hardware-Update reinziehen.  Was ist dein Bild auf hybrideteams? Und wie arbeiten wir mit diesen Gestalten zusammen, die sich permanent verändern können? 

Sarah Engel 37:27

Vielleicht bevor wir da tiefer einsteigen, ich finde diese Vorstellung interessant, weil sehr häufig wird KI, gerade über den Begriff künstliche Intelligenz, so in Beziehung gesetzt, es muss so ähnlich sein oder es arm den Menschen nach oder es ersetzt den Menschen sogar. Und da habe ich eine komplett andere Haltung, sondern wir haben wirklich eine Technologie, die uns dabei ergänzen soll, helfen soll, nach vorne zu kommen.  Und hier ist ein grundlegender Unterschied, dass wir als Menschen Bedürfnisse haben, die bei einer KI gar nicht da sind oder wir auch eine Zielsetzung und Überlebensdrang zum Beispiel haben, der bei einer KI an sich gar nicht da ist, sondern wir geben Menschen gestalten KI und geben eine Zielsetzung vor. Was soll es denn eigentlich erreichen? Und hier ist denke ich schon ein grundlegender Unterschied auch oder auch Werte gerüst. Haben wir als Menschen gebildet, da müssen wir auch sicherstellen, dass KI das dann auch sich in einem gleichen Rahmen bewegt. Ich finde das spannende daran, dass wir über die Technologie ganz viel über den Menschen wieder lernen und wie genial auch unser Nervensystem, unser Gehirn arbeitet, wie unglaublich schnell mit wenig Energie, wie viel wir essen am Tag, ist relativ wenig Energie im Vergleich zu, was man so Rechenpower braucht für ein KI-System und wie lange das auch braucht, um das zu lernen, Gesichter zu erkennen oder Emotionen zu erkennen, Sprache zu erkennen. Da hat man jetzt tatsächlich ziemlich lange gebraucht, das dann auch in der Technologie abbilden zu können. 

Sabina Jeschke 38:44

Wenn du drei Dinge benennen müsstest, von denen du dir wünschen würdest, wir haben lange gesprochen, dass unsere Hörer und Hörerinnen diese drei Dinge auch noch in einer Woche memorieren können. Was wäre das? 

Sarah Engel 38:56

Um Mut zu gestalten. 

Sabina Jeschke 38:57

Yeah. 

Sarah Engel 38:58

Wir haben die Entwicklung von KI auch mit in der Hand und wir können es sicher gestalten. Und das Dritte ist, sich auch darüber zu freuen, Mensch zu sein.  Also nicht immer der ständige Vergleich von was kann KI besser, was kann ich als Mensch noch besser, sondern ich bin Mensch und was macht mich als Menschen aus? Es ist nicht nur die Arbeit, die mich definiert oder ob ich meine E-Mails schneller oder kürzer abgehandelt bekomme, sondern da tatsächlich auch das Leben genießen, Mensch sein, genießen. 

Sabina Jeschke 39:29

Liebe Sarah, ich danke dir wirklich ganz außerordentlich für dieses offene, sehr dicht und gleichzeitig wirklich sehr inspirierende Gespräch. Herzlichen Dank. 

Anja Fordon 39:37

Das war's für heute. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie KI die Arbeitswelt verändert, schauen Sie gerne in unserem Blog vorbei.  Den finden Sie unter blog.workday.com.slash.de-de. Und abonnieren Sie auch gerne diesen Podcast für weitere Gespräche direkt aus der Praxis. Sie finden überall da, wo Sie Podcasts finden. Bis bald und danke fürs Zuhören!