By Christian Krug
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Beraten kommt doch von betrügen und verraten, oder? Aber warum wechselt jetzt jemand, der gegenüber Beratern immer skeptisch war jetzt die Seiten? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Tim Wiegels, Freelance CDO.
Berater können in beide Extreme ausschlagen. Ein absoluter Cheat Code für dein Projekt/Unternehmen. Oder eine lästige Kostenfalle die du nicht mehr los wirst.
Tim und Christian haben beides erlebt und sind sich an der Stelle mal einig.
Wenn du es gut aufsetzt und korrekt planst, dann können Beratungen einen echten Mehrwert in deinem Projekt liefern und dich mit dem Know How voran bringen. Dafür muss aber das Offboarding von Anfang an geplant werden. Denn Beratungen auf Dauer im Haus zu halten, weil sie unwartbare Lösungen bauen bringt niemandem etwas. (Außer der Beratung Umsatz).
Leider ist es oft mit zunehmender Unternehmensgröße wichtig die Berater*innen auszulasten. Ob Tim ist daher Freelancer und genießt die Freiheit seine Tage sehr individuell gestalten zu können, vielleicht steht aber auch irgendwann die Gründung an.
Christian hingegen ist jetzt den anderen Weg gegangen und baut jetzt das Datenthema inhouse auf.
Aber sind Datenrollen immer transient? Also überholt sich die Rolle der Person, die ein Unternehmen in Data voranbringt irgendwann selbst?
Oder sind die CDOs gekommen um zu bleiben.
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00:00 Vorurteile über Berater und persönliche Erfahrungen
02:50 Der Unterschied zwischen Strategie- und Technologieberatung
06:11 Die Herausforderungen der Selbstständigkeit und Teamarbeit
09:02 Kundenperspektive und die Rolle von Beratern
12:10 Die Freiheit der Selbstständigkeit und persönliche Motivation
15:03 Die Balance zwischen Freiheit und Wachstum
17:46 Erfahrungen als Quereinsteiger in der Datenwelt
21:09 Die Bedeutung von Teamkonstanz in der Beratung
26:21 Die Herausforderungen der Selbstständigkeit
29:15 Die Zukunft der Datenberatung
32:32 Strategische Positionen und deren Bedeutung
36:49 Die Evolution der Datenrollen
41:04 Erleuchtungsmomente in der Datenwelt
46:00 Abschlussgedanken und persönliche KPIs
Xing ist tot? LinkedIn die Zukunft? Was sagen die Daten einer Headhunterin? | Ika C. Amonath
Warum schreiben Headhunter eigentlich so miese Nachrichten? Und sind das wirklich alles Diebe, die deinem Unternehmen die Mitarbeiter klauen? Und ist die open to work badge jetzt gut oder schlecht? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Ika C. Amonath Headhunterin bei deine Karrierekomplizen.
Warum schreiben Headhunter eigentlich so miese Nachrichten? Und sind das wirklich alles Diebe, die deinem Unternehmen die Mitarbeiter klauen? Und ist die open to work badge jetzt gut oder schlecht? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Ika C. Amonath Headhunterin bei deine Karrierekomplizen.
Vielleicht kennst du es, dass die Anschreiben gewisser Headhunter qualitativ eher mies sind. Das große Problem: Es lohnt sich trotzdem! Selbst mit einer miesen Antwortquote machen die noch ein großes Geschäft.
An sich sind sie wegen genau dieser „Kollegen“ bei vielen ja auch verschrien als Betrüger oder Mitarbeiterdiebe. Aber wie Ika sagt, wenn du deine Mitarbeitenden gut behandelst, dann kann sie auch der beste Headhunter nicht klauen.
Aber zurück zu den Daten. Weil diese oft auf beiden Seiten Interessenten wie Jobanzeigen nicht so geil gepflegt sind, kommt es eben zu Missverständnissen.
Und jetzt die Tricks: Trackt einfach mal mehr!
Wen stelle ich ein und warum?
Wer bleibt und warum?
Welche Anschreiben klappen, welche nicht?
Und dann besser nach. Damit seid ihr dann schon richtig weit vorne.
Auch die in letzter Zeit verschriene Open to work badge nehmen wir unter die Lupe. Ist sie erlaubt oder nicht? Bildet euch selbst euer Urteil!
Was gibt’s noch:
Die geilsten Fails aus dem Headhunting?
Xing oder LinkedIn? Wo findest du wen?
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Buchempfehlung von Ika: Leviathan - Thomas Hobbes
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00:00 Einleitung: Die Realität des Headhuntings
02:33 Daten und HR: Die Herausforderung der Rekrutierung
06:36 Die Bedeutung von Daten im Headhunting
10:39 Die Rolle von LinkedIn und Xing im Rekrutierungsprozess
14:46 Response Rates und ihre Bedeutung für die Rekrutierung
19:16 Die Herausforderungen und Chancen im Headhunting
27:01 Anekdoten aus der Welt des Headhuntings
28:12 Die Tücken der Kontaktaufnahme
30:36 Humorvolle Missverständnisse in der Personalvermittlung
32:32 Die Bedeutung von Daten und Profilen
34:10 Emotionen und Jobwechsel
36:55 Meinungen über das 'Open to Work'-Badge
39:54 Die Kosten von InMails und deren Bedeutung
42:45 Profiloptimierung für den gewünschten Job
46:31 Quereinstieg und Selbstbewerbung
50:45 Persönliche KPIs und emotionale Reflexion
Warum rennen alle Marketer plötzlich dem ROAS wie dem heiligen Gral hinterher? Und wie sorgt das indirekt dafür, dass wie immer schlechtere Werbung zu sehen bekommen?
Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Philipp Loringhoven, Selbständiger Marketingberater bei Team Advertico.
Der AIDA Funnel ist tot. Lang lebe der ROAS.
Denn auf google, meta oder andere Plattformen sind deine Kunden mehr als bereit direkt zu kaufen, wenn du dem Anbieter nur genug Werbebudget zur Verfügung stellst.
So das Heilsversprechen des Online Performance Marketing.
Aber sind jetzt alle Marketer auf das Marketing von Google und Konsorten hereingefallen und kaufen unreflektiert dort Werbeplätze? Und optimieren sogar ihre Werbung darauf auf welchen Kanal was wie geht?
Willkommen im Channel Madness.
Denn so lange 80% des Werbebudgets in Performance Marketing gehen wird es schwer bessere Werbung machen. Denn mit 20% der Kohle wird es hier einfach knapp.
Dabei ist der lustige Effekt, dass eigentlich schon öfter nachgewiesen wurde – Die Werbewirkung hängt zum Großteil am Creative.
Also mit viel Geld schlechte Werbung zu machen ist eigentlich total ineffizient und widerspricht dem Gedanken von Performance Marketing. Irgendwie bizarr. Aber genau das was derzeit viel gemacht wird.
Denn du kannst nur ernsten was du säst. Und so kloppen sich jetzt viele Marketer um die wenigen Äpfel auf dem Baum. Anstatt neue Bäume zu pflanzen und dann die Ernte für sich zu haben..
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Buchempfehlung von Philipp: Begleitbuch Radical Advertising
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00:00 Intro und die Problematik im Marketing
02:45 Die Rolle von Daten im Marketing
06:06 Die Bedeutung von Werbung und Kreativität
09:11 Performance Marketing und seine Herausforderungen
12:00 Die Psychologie hinter Kaufentscheidungen
14:53 Die Zukunft des Marketings und der Werbewirkung
22:32 Die Suche nach Lösungen und Werbekontakten
25:34 FMCG und die Bedeutung von Werbekontakten
27:24 Der AIDA-Funnel und seine Relevanz
30:49 Return on Ad Spend (ROAS) und seine Fallstricke
34:08 Die Herausforderung der Werbewirksamkeit
37:30 Strategische Ausrichtung und Budgetverteilung
39:36 KPI-Definition und konstruktive Dialoge
So viele predigen, dass die Datenqualität oft ein Hindernis ist und ein vorankommen verhindert. Aber warum ist das so? Und wie kann man diese Datenqualität denn überhaupt steigern? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Steffi Kostorz, Data Governance Expertin bei der Deutschen Bahn.
So viele predigen, dass die Datenqualität oft ein Hindernis ist und ein vorankommen verhindert. Aber warum ist das so? Und wie kann man diese Datenqualität denn überhaupt steigern? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Steffi Kostorz, Data Governance Expertin bei der Deutschen Bahn.
Wenn Steffi ihr Data Quality Wonderland bauen könnte, dann würde sie mit den Prozessen anfangen und daran die Daten aufbauen.
Denn so ergibt sich eigentlich der Rest dann (fast) von selbst.
Naja gut. So einfach ist es nicht, aber wenn alle Prozesse reibungslos laufen, dann ist zumindest schon mal eine gewisse Qualität in den Daten.
Aus diesem Bild würde sich dann auch vieles direkt ergeben. Wer sind die Data Owner, die für die Qualität der Daten in dem Prozess veranwortlich sind? Und wer die Data Stewards, die dabei gezielt helfen diese hoch zu halten?
Leider ist es in vielen historisch gewachsenen Unternehmen nicht ganz so einfach. Denn hier sind die Dinge oft nicht so klar. Verantwortlichkeiten müssen zuerst geklärt werden und dann die nächsten Schritte umgesetzt werden. Nicht immer ganz trivial.
Aber wenn es an der Datenqualität noch hapert, kann uns da nicht einen KI helfen?
Blöde Antwort: Kommt drauf an!
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Buchempfehlung von Steffi: People Pleasing – Ulrike Bossmann
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00:00 Intro: Der KI-Hype und Datenqualität
02:45 Data Governance und Datenqualität
05:57 Rollen im Datenmanagement: Data Owner und Data Steward
08:57 Datenverantwortung und Data Contracts
12:13 Data Democracy und Datenzugang
14:51 Datenqualität und Fachbereichsinteraktion
18:05 Herausforderungen in großen Unternehmen
20:59 Technische vs. fachliche Datenqualität
23:57 Data Business ist People Business
26:48 Der Mehrwert von Datenmanagement
28:13 Datenqualität und Strukturen im Unternehmen
29:54 Prozesse und deren Bedeutung für Daten
32:27 Verantwortlichkeiten und Datenmanagement
34:24 Daten als Blut des Unternehmens
37:19 Effizienzgewinne durch Daten
40:50 KI und Datenqualität
45:11 Die Herausforderungen der KI-Implementierung
52:24 Abschlussfragen und persönliche Empfehlungen
Hausnotruf, Feueralarm, Einbruchalarm oder auch ein Bankautomat den jemand knacken möchte. Alles Fälle in denen schnell reagiert werden muss. Gut wenn dann alle relevanten Daten sofort korrekt verfügbar sind. Doch wie sieht das im Alltag aus? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Merle Sandersfeld-Kelm, CEO von Sandersfeld Sicherheitstechnik.
Der Ursprung der Sandersfeld Gruppe geht auf einen Visionär zurück, der sich selbständig machte und einen Schlüsseldienst eröffnete. Heute betreut die Sandersfeld Gruppe mit 183 Mitarbeitenden viel mehr Kunden und das mit einem größeren Portfolio.
Im wesentlichen sind das mittlerweile Geschäftskunden also B2B. Das heißt Zugangskontrollen um die Anlagen zu schützen und Alarmsysteme für Einbruch oder Feuer. Im privaten Bereich bleibt der Hausnotruf, also wenn Menschen zu Hause schnell Hilfe brauchen.
Was diese Bereiche gemeinsam haben? Es muss schnell gehandelt werden und die richtigen Maßnahmen eingeleitet werden. Das geht nur mit den korrekten Daten sofort im Zugriff. Denn stell dir vor der Krankenwagen oder die Feuerwehr fahren an die falsche Adresse. Oder kennen gewisse Gegebenheiten nicht, wie Medikamente oder Gefahrstoffe. Das kann dann sehr drastische Konsequenzen haben.
Daher ist hier eine gute Datenpflege der Schlüssel, die beginnt mit der Dokumentation. Denn nur wenn alle relevaten Informationen richtig verknüpft und abgelegt sind, dann kann schnell gehandelt. Sprich abgearbeitet werden.
Natürlich ist dies in manchen Bereichen kritischer als in anderen und so gibt es Bereich in denen Merle als Geschäftsführerin am liebsten noch mehr Daten sammeln und messen würde. Aber wenn man ein Unternehmen in dieser Größe skaliert, dann ist das ein Prozess. Und so entwickelt sich die Sanderfeld Gruppe stetig weiter.
Apropos Weiterentwicklung – Zum Thema Innovation gibt Merle meine Traumantwort, wie Innovation und Daten richtig zusammenhängen.
Was die ist? Dazu müsst ihr die Folge anhören.
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Buchempfehlung von Merle: Big 5 for Life – John Strelecky
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00:00 Intro und Vorstellung
01:32 Die Bedeutung von Daten im Sicherheitssektor
03:14 Die Entwicklung der Sandersfeld Gruppe
06:01 Sicherheitslösungen für Unternehmen
08:45 Datenmanagement im Notfall
12:06 Die Rolle der Dokumentation in der Sicherheitstechnik
14:56 Führung und Teamdynamik in der Sandersfeld Gruppe
17:46 Die Bedeutung von CRM und Datenmanagement
23:22 Innovationsmanagement und Datengetriebenheit
30:23 Kulturelle Kennzahlen und persönliche Einblicke
With the plethora of options out there in the field of data, how do you shape your perfect career? What are the skills to learn and which roles should you aspire? There are the topics Christian Krug, host of the podcast “UNF#CK YOUR DATA” discusses with Eva Murray, self-employed career coach.
While some people claim “I didn’t choose data, data chose me”, usually data careers don’t happen by accident. At least the successful ones don’t.
But what does it take to make such a career.
I’m going to give you the hard answer first: There is no way around a solid technical foundation! Yes data careers include leadership and management roles. A lot of data is business related, but still there is a lot of tech involved. So getting some knowledge in SQL (of Python) just expands your options by a large margin.
Of course, there are not only the backend roles and data visualizations are also a awesome topic. But at some point you should get your hands dirty and at least get a basic understanding of technical concepts and coding.
When you’ve laid that foundation, communication is king. Data teams tend to be in between IT and business. Serving business needs and solving business problems with the tools that IT provides.
Thinking ahead and providing not only numbers and information, but also giving solutions is key. If you then manage to be easy to work with and understand the cultural aspects of communication. You are set to make a quick start.
Wherever you go in data. Deep tech, consulting, requirements engineering, tech vendor, banking and so on. The most important thing is: It is your career and never leave the driver’s seat. Actively forge it. Else others will forge it for you. But not in your best interest, but theirs.
So reclaim the seat!
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Zum LinkedIn-Profil von Eva: https://www.linkedin.com/in/evamurray1/
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▬▬▬▬▬▬ Book recommendation: ▬▬▬▬
Eva’s book recommendation: The Perfectionist's Guide to Losing Control - Katherine Schafler
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00:00 Intro
02:45 The Rise of Data Careers
06:09 Navigating the Data Landscape
11:46 Technical Foundations for Data Careers
18:05 The Importance of Communication in Data
23:50 Managing Up and Anticipating Needs
27:09 Bringing Solutions to Problems
29:07 Cultural Communication in the Workplace
31:58 The Importance of Soft Skills
34:46 Navigating Career Paths in Data
39:50 Exploring New Opportunities
44:59 Finding Your Place in the Job Market
48:50 The Art of Asking Questions
Was sind denn eigentlich virtuelle Assistenzen und wo können wir diese einsetzen? Privat und beruflich? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sarah Rojewski, selbständiger KI Beraterin.
Es gibt Dinge die nerven doch fast jede/n von uns. Du hängst ewig beim Kundenservice in der Warteschleife wegen einer Rechnung oder eines Produkts und dann wird dir nicht mal richtig weitergeholfen. Allerdings erst nachdem du dich durch ein ewiges Menü mit Zahlen und Kategorien gequält hast. Dein Navi steuert den Ort Hausen an, obwohl du „nach Hause“ wolltest.
Seinen wir ehrlich, darauf hat doch eigentlich niemand Lust. Gerade in Zeiten von KI sollte das doch der Vergangenheit angehören.
Und wir sind auch schon auf dem Weg dahin.
Die Stichwörter heißen virtuelle Assistent oder Conversational AI oder Chatbot.
Und die sind potentiell schon viel weiter als die alten Sprachautomaten, die seit den 2010ern bekannt sind. Denn Dank Themen wie Natural Language Understanding (NLU) können die Maschinen uns schon ganz gut verstehen.
Doch wie können die uns jetzt im Alltag unterstützen? Oder auch die Erlebnisse für unsere Kund*innen verbessern?
Warum die Menschen die diese Arbeit bisher gemacht haben nicht auf der Straße stehen, sondern auch wieder mehr Spaß haben. Das lösen wir in dieser Folge auf.
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Buchempfehlung von Sarah: Die Mitternachtsbibliothek – Matt Haig
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00:00 Intro
03:05 Die Entwicklung von Chatbots zu virtuellen Assistenten
06:09 Die Rolle von KI in der Kommunikation
09:02 Zukunftsvisionen für persönliche Assistenz
11:47 Virtuelle Assistenten im Unternehmenskontext
19:55 Die Herausforderungen der virtuellen Assistenz
22:43 Sprache vs. Text: Strategien für Unternehmen
25:32 Natural Language Understanding (NLU): Die Evolution der Sprachverarbeitung
28:47 Emotionale Intelligenz in der Kundenkommunikation
32:52 Die Rolle von Geisteswissenschaftlern in der KI-Entwicklung
36:40 Die Zukunft der Arbeit: Mensch und Maschine im Tandem
40:20 Druck im Kundenservice
43:37 Menschliche Intelligenz im Kundenservice
46:47 Die Rolle von Chatbots und KI
49:58 Generationenwechsel und Technologieakzeptanz
53:06 Personalisierung im Kundenservice
Wenn zwei Menschen über die gleiche Kennzahl sprechen, dann meinen sie nicht immer das Gleiche. Warum das zum Problem werden kann und wie du hier Missverständisse verhinderst. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Ralph Ginzinger, Head of Global Process and Data Management bei der Palfinger AG.
Heute geht es mal richtig rund mit schönen oder unschönen Geschichten. Denn wenn die Vertriebsteams von Ralph und Christian ihren Neukundenumsatz unterschiedlich berechnen, dann kann die Vertriebsleiterin Sophie, die beiden nicht korrekt bewerten und die richtigen Maßnahmen ergreifen. Dabei hatten doch beide die gleiche Zahl. Nur eben anders berechnet.
Damit dies nicht passiert, braucht es ein Kennzahlmanagement. Damit dann eindeutige Definitionen und Beschreibungen. Klar kommt jetzt der Einwurf, dass eine Kennzahl nicht für alle richtig sein kann. Aber darum kann es natürlich Varianten geben. Die dann eigenen Kennzahlen sind. Zum Beispiel: Neukunden global und Neukunden Europa.
Richtig spaßig wird es bei steuerungsrelevanten Kennzahlen, die möglichst gut aussehen sollen. Hier sollte man dann unterscheiden, zwischen Target Setting und Kennzahlen.
Bei Palfinger hat Ralph mit dem „BI Pickerl“ eine Art Kennzahl TÜV eingeführt, der genau darauf achtet.
Wie man diese Kennzahldokumente dann richtig verwaltet, da musste Ralph über 10 Jahre nach einer guten Lösung suchen. Wenn du nicht so lange suchen willst, dann gibt’s die Antwort in dieser Folge.
Spoiler – DMS ist der magische Schlüssel
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Buchempfehlung von Ralph: KPI Checklists – Bernie Smith
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00:00 Ende
02:08 Kennzahlenmanagement und KPI-Management
12:34 Die Bedeutung eindeutiger Definitionen
22:15 Harmonisierung von Kennzahlen in dezentralen Strukturen
32:35 Kulturwandel und die Rolle des BI-Teams
42:32 Fazit: Die Wichtigkeit von Kennzahlenmanagement
With everybody just throwing ChatGPT and its brethren at any given problem in high hopes of a miracle solution. The AI revolution is in full swing. But does this really take us all the way to the promised land of not having to do repetitive work anymore?
In this episode, your host Christian Krug has a conversation with Laura Madsen, Chief Blow Shit Up Officer at Moxy Analytics.
The AI struggle begins already in the first place. Your definition of AI! Because we all associate different technologies or solutions with that term. And with everybody beating around the bush with the buzzword, not admitting, they have no clue, we have come to a point where AI washing is all around.
Solution and software vendors claim their tools are incorporating AI just to get better sales figures. Unfortunately, it works all too well.
So if we are confronted with AI we should have a closer look at what’s really inside and if it’s necessary to get the job done.
On the other hand, not every company out there has to become an AI company now. You can very conveniently stick to your current business model and implement AI for some of your processes to get support there. Just like digitalization did change quite some processes and companies, AI will do quite soon.
Just keep in mind that good AI starts with good Data! There is no way around this. Each model can only be as good as the data you fed in. We have comer from “shit in, shit out” to “shit in, bullshit” out.
But what does this mean to the data people? You are the frontrunners of the AI implementations and Governance is key. So if you did your “homework” over the last decades and built up a solid data repository or warehouse, you have a great starting point. Then you need to tackle the topic of unstructured data and you are almost good to go.
For all the others: It’s high time to catch up if you do not want to perish!
But don’t worry, we are here to help!
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Laura’s LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/lauramadsen/
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Laura’s book recommendation: Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans - Melanie Mitchell
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▬▬▬▬▬▬ Contact: ▬▬▬▬
E-Mail: [email protected]
▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
00:00 Introduction and Background
01:44 The Challenges of AI and Large Language Models
04:36 Bridging the Gap Between Structured and Unstructured Data
07:59 Defining AI Within the Context of Each Company
10:16 Not Every Company Needs to Become an AI Company
21:30 The Importance of Data Quality in AI
23:16 Understanding AI and Data Governance
25:18 The Potential Benefits and Risks of AI
36:41 Starting with a Special Ops Team to Learn About AI
Die Demo der ersten Chatbots oder KI Tools war stark. Und dann stockt auf einmal das Projekt und die letzten 20% wollen einfach nicht gelingen? Warum ist das so und wie können wir diese Hürder überspringen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Josef Seibl, Gründer und Inhaber von Seibl IT.
Vor fast 2 Jahren machte ChatGPT generative KI auf einmal bedienbarer und zugänglicher. Der vorher schwelende KI Hype brach voll aus. Doch gerade im DACH Raum stellte sich jetzt eher der Hangover ein. Vielversprechende Projekte blieben stecken. Nach der ersten Demo stockt die Umsetzung in den produktiven Betrieb. Die Gründe dafür sind vielfältig.
Zum einen kann es wirklich an der Auswahl der richtigen Technologie liegen, denn diese kann hier wirklich in Sackgassen führen. Natürlich auch: Daten.
Denn die KI Systeme sind nur so gut wie die Daten mit den sie trainiert werden. Und gerade hier müssen wir ganz oft noch unsere Hausaufgaben machen.
Und für einen erfolgreichen Einsatz geht auch derzeit noch nichts über probieren und testen. Jeden Schritt. Was gibst du der KI und was bekommst du zurück.
So kann dann auch die Näherung an die 100% gelingen. Aber ob diese wirklich nötig sind hängt natürlich vom Anwendungsfall ab.
Denn am Ende des Tages soll uns die KI ja die lästigen Aufgaben abnehmen und nicht die spannenden. Damit wir diese Hausaufgaben einmal machen müssen und nicht jeden Tag aufs Neue.
Und für einen Anwendungsfall bastelt Josef grade auch an seiner eigenen KI Lösung.
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Zum LinkedIn-Profil von Josef: https://www.linkedin.com/in/josef-seibl/
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Buchempfehlung von Josef: Schwarzes Prisma - Brent Weeks
Alle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata
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00:00 Hype und Hangover: Die Realität der KI
07:04 Die Entwicklung von KI: Von der Theorie zur Praxis
14:08 Der KI-Hype: Ursachen und Auswirkungen
21:58 Prototypen und Produktivität: Der Weg zur Umsetzung
28:29 Die Herausforderungen beim Testen von KI-Systemen
31:44 Machbarkeitsstudien und deren Bedeutung für Unternehmen
34:40 Der Einfluss von KI auf repetitive Aufgaben
39:32 Vertrauen in KI-Systeme und deren Implementierung
46:30 Zukünftige KI-Anwendungen und deren Potenzial
The podcast currently has 97 episodes available.