UNF#CK YOUR DATA

Die Digitalisierung ist nicht das Thema des CIO, heißt es in vielen Unternehmen. Aber ohne ihn geht’s dann eben auch nicht. Wie kann die Rolle eine Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit André Sauer, Gründer von NextCIO.

Gefühlt ist der CIO oder IT-Leiter in vielen deutschen Unternehmen einer der wichtigsten C-Level. Das Thema Digitalisierung oder gar die KI Transformation traut man ihm aber oft dennoch nicht zu. Irgendwie paradox. Denn genau das könnte oder sollte ja auch eine der Kernstärken der IT sein.

Denn für die Digitalisierung und digitale Transformation werden nicht mit Zettel und Stift, auch nicht mit Excel und Servern im Keller passieren.

Natürlich muss der Business Mehrwert im Fokus stehen und die Bedürfnisse der Fachbereiche und Kunden sind der zentrale Dreh- und Angelpunkt.

Nur ohne ein gute Strategie und solide Umsetzung wird es in Chaos und Stückwerk enden.

Fachbereiche mit geeigneten Tools versorgen heißt eben nicht, dass jeder kaufen und bestellen kann was er/sie möchte und sich die IT dann um die Wartung kümmert.

Es heißt gemeinsam ein Toll zu suchen, das die Anforderungen erfüllt. Gewisse Standards erfüllt und auch zentral gewartet werden kann.

Denn nur dann kann die IT auch die Unterstützung liefern, die das Business braucht.

Es ist und bleibt ein Teamsport.

Am Abschluss lässt André dann noch Satz raus der viele IT Leiter wohl erstmal nicht mehr schlafen lässt:

Alles was in die Cloud kann sollte in die Cloud!

Denn der Gewinn an Flexibilität und Unabhängigkeit von der eigenen Hardware sind den Preis wert.

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00:00 Einführung in die digitale Transformation

02:51 Unterschied zwischen Digitalisierung und digitaler Transformation

05:50 Die Rolle des CIO in der digitalen Transformation

08:37 Herausforderungen der IT-Abteilungen

11:42 Die Notwendigkeit von Chief Data Officers

14:41 Die Rolle des Chief Digital Officers

17:31 Zusammenarbeit zwischen IT und Fachbereichen

20:37 Standardisierung und Harmonisierung in der IT

23:39 Prozessoptimierung durch Projektmanagement-Tools

25:52 Schatten-IT und ihre Herausforderungen

28:31 Die Rolle der IT als Business-Enabler

32:16 Wagniskapital in der IT

38:48 Cloud vs. On-Premise: Die Zukunft der IT-Infrastruktur

45:45 Edge Computing und Cloud-Datenmanagement

48:16 Cybersecurity und Cloud-Sicherheit

51:18 Business Continuity und Cloud-Architektur

55:09 CIOs und digitale Transformation

01:00:00 Die Rolle von KI in der Cloud

01:01:23 Praktische Tipps für Cloud-Lösungen

Community heißt Freizeit statt Arbeit für die Mitarbeitenden? Mitnichten, denn interne und externe Communities können echten Mehrwert schaffen. Wie das geht und wo der ROI liegt, darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Eva Murray, Karriereberater für Data und AI.

Das soll jetzt keine Werbung für Tableau sein, aber Community Management konnte das Tool. Zumindest vor der Übernahme durch Salesforce.

Denn Tableau schaffte es Data Leute zusammen zu bekommen und einen Austausch zu schaffen. Ohne direkte Werbung oder Verkaufsveranstaltung.

Natürlich klingen diese Treffen erstmal nach einer lustigen Freizeitveranstaltung, aber tatsächlich geht es dort auch richtig inhaltlich und technisch zur Sache.

So bilden sich Mitarbeitende hier oft in ihrer Freizeit weiter in einem Tool, das die dann im Job nutzen. Mehr kann man sich doch nicht wünschen.

Auch der Austausch ist gut, denn manchmal haben andere Probleme bereits gelöst, an denen man selbst noch tüftelt oder haben gute Tipps.

In dieser Gemeinschaft von Gleichgesinnten ist der Austausch leichter möglich.

Daneben geht natürlich auch etwas Strahlkraft an das Unternehmen weiter, wenn die eigenen Mitarbeitenden hier zeigen woran sie arbeiten.

Aber keine Angst niemand muss seine Mitarbeitenden auf externe Seminare schicken. Auch intern können Data Communities einiges bewegen. Oft sitzen Mitarbeitende ja nicht in einem zentralen Data Team, sondern in den Fachabteilungen. Auch wenn sie dort tolle Arbeit leisten, so fehlt oft der Austausch mit technisch ähnlichen Personen. Somit auch ein wichtiger Teil des Lernens durch gemeinsames Diskutieren oder Arbeiten.

Damit dies trotzdem einen Platz hat sind wieder genau kleine Communities ein toller Anfang. Natürlich ist der Start nicht immer ganz trivial.

Deshalb geben Eva und ich dir heute ein paar praktische Tipps an die Hand wie du deine eigene kleine Datengemeinschaft aufbaust.

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00:00 Die Bedeutung von Communities für Mitarbeitende

04:38 Öffentliche vs. interne Data-Communities

09:42 Der Mehrwert von externen Communities für Unternehmen

14:38 Networking und Wissensaustausch in Communities

19:21 Die Rolle von Unternehmen bei der Förderung von Communities

20:12 Ergebnisse und Sackgassen im Arbeitsprozess

23:36 Die Bedeutung interner Communities

27:27 Employer Branding durch Community Engagement

29:44 Wissenstransfer und Problemlösung in Communities

35:10 Interaktion und Engagement in Communities

38:52 ROI und Business Case für Communities

40:31 Die Bedeutung von klarer Kommunikation im Unternehmen

45:54 Erste Schritte zur Bildung einer Data Community

50:59 Gemeinsame Erlebnisse und Events in der Data Community

52:26 Erfahrungen und Empfehlungen aus der Data Community

Bei der Entwicklung von Arzneimitteln geht es nicht nur um viel Geld, sondern vor allem auch um Menschenleben. Wie kann uns KI hier helfen bessere Medikamente schneller oder sicherer an den Markt zu bringen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christof Layher, selbständiger IT Stratege für Life Science und Host des Chaoshacker Podcasts.

Die Zulassung neuer Medikamente ist nicht nur langwierig, sondern auch sehr teuer. Um das Ganze dann noch dramatischer zu machen stehen bei im schlimmsten Fall Menschenleben auf dem Spiel oder zumindest das Wohlbefinden.

Aber genau hier gibt es spannende Anwendungspotentiale für KI. Einige lassen sich dabei aus anderen Bereichen ableiten andere sind hoch spezifisch.

In der Administration und Regulation geht es um Texte, Gesetze und Verordnungen, gerne auch in mehreren Sprachen. Die Anwendung von Sprachmodellen drängt sich hier ja schon fast auf. Natürlich immer mit einem etwas sorgfältigerem Blick fürs Detail, aber oft gewinnt eben der erste am Markt und da können Tage entscheiden.

Aber schon in der frühesten Phase, dem Finden von potentiellen Wirkstoffen kann KI helfen. So können Modelle der Moleküle helfen gute Kandidaten zu finden. Denn 90% aller Wirkstoffzulassungen scheitern irgendwo auf dem Weg. Wenn du früher aussortierst sparst du Zeit und Geld.

Und so geht es weiter durch den ganzen Lebenszyklus des Medikaments. KI Systeme können helfen die Studien gut zu gestalten, geeignete Testzentren zu finden, Tierversuche zu reduzieren oder ganz abzuschaffen und sogar die Plazebogruppe kann zum Teil simuliert werden.

Was viele außerhalb der Branche nicht wissen: Jedes Arzneimittel muss ständig überwacht und überprüft werden. Gerade hier können KI System helfen die Daten zu sammeln oder erfassten. Denn auch ein Blogeintrag oder die Diskussion in online Foren kann Hinweise auf seltene Nebenwirkungen geben. Und dann natürlich direkt in der Auswertung.

Aber warum ist das alles oft nicht so einfach und was muss ich dabei beachten?

Die Antworten geben wir in der Folge.

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00:00 Einführung in den Podcast und die Gäste

02:36 Daten in der Pharmaindustrie und KI-Anwendungen

05:27 Herausforderungen bei der Medikamentenentwicklung

08:09 Die Rolle von KI in der Wirkstoffforschung

11:05 Klinische Studien und deren Phasen

13:53 Herausforderungen bei klinischen Studien und Studiendesign

22:41 Einsatz von KI in der Dokumentation

24:43 Risiken und Kontrollen in der klinischen Forschung

26:24 Effizienzsteigerung durch KI

27:14 Wettbewerb und Zeitdruck in der Medikamentenentwicklung

29:10 Herausforderungen bei seltenen Krankheiten

31:20 Optimierung der Studienplanung mit KI

34:07 Teilnehmerrekrutierung durch KI

36:00 Synthetische Kontrollarme in klinischen Studien

43:37 Digitale Zwillinge in der Forschung

46:51 Erklärbare KI und ihre Bedeutung

48:10 Pharmakovigilanz: Sicherheit nach der Zulassung

50:28 Die Rolle von KI in der Pharmakovigilanz

53:42 Herausforderungen und Chancen in der Arzneimittelentwicklung

58:30 Abschlussgedanken und Ausblick auf zukünftige Themen

Von „KI wird Krebs heilen“ zu „Erotische Chats für Erwachsene“, die Richtungsänderung von OpenAI wirft Fragen auf! Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Elisabeth l’Orange Partnerin für AI & Data bei Deloitte und Host des Podcast Tech & Tales.

Warum geht OpenAI diesen Weg und fasst ein so ungeliebtes „Schmuddelthema“ an, während sich die Wall Street normalerweise von der Erwachsenenunterhaltung so weit wie möglich fern hält?

Nun die Vermutung liegt nahe, dass OpenAI die Nutzung seiner Modelle und potentielle Geldströme verfolgt hat und nun seinen Anteil vom Kuchen abhaben möchte.

Also können wir in Anlehnung and OnlyFans jetzt den OnlyAI Chat haben?

Neben den finanziellen Aspekten stellen sich damit natürlich auch andere Fragen.

Wenn wir Beziehung welcher Art auch immer, von Freundschaft über Therapie bis zu Liebe und Erotik mit Maschinen aufbauen. Wie verändert das unsere Beziehungen zu echten Menschen?

Chatbots die darauf optimiert sind uns ein gutes Gefühl zu geben und uns zu bestätigen sind natürlich bequemer und angenehmer als Menschen die uns auch mal widersprechen.

Allerdings hindert uns das natürlich daran zu wachsen, Reibung auszuhalten oder auch mit Rückschlägen umzugehen. Unsere Resilienz sinkt.

Wiegen all diese Nachteile die Vorteile auf, die hier möglich sind?

Denn natürlich ist die Erwachsenenunterhaltung ein Business das zu Recht für viele Themen in der Kritik stehen.

Kann die Ausbeutung von Menschen hier durch KI eingedämmt oder verhindert werden?

Und wie müssen hier die Regeln der Ethik greifen? Was darf KI hier tun und darstellen und was nicht?

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Buchempfehlung von Elisabeth: Tilman Lahme – Thomas Mann

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00:00 Einführung in die Welt der KI und Social Media

02:34 Die Rolle von KI in persönlichen Beziehungen

05:38 Therapie und KI: Eine neue Art der Unterstützung

08:35 Die Herausforderungen der KI in der Erotikindustrie

11:33 Gesellschaftliche Implikationen von KI und Prostitution

13:49 Regulierung und ethische Fragen in der KI-Nutzung

16:44 Zukunftsausblick: KI, Content und die Grenzen der Technologie

20:06 Die Herausforderungen bei Bildtrainingsdatensätzen

23:20 Ethik und Verantwortung in der KI-Entwicklung

24:27 Die Auswirkungen von KI auf zwischenmenschliche Beziehungen

29:16 Die Rolle von sozialen Interaktionen in der digitalen Welt

33:09 Kinderschutz und KI: Eine notwendige Diskussion

37:29 Gesellschaftliche Isolation und die Suche nach Verbindung

39:03 Bots und ihre Interaktionen

41:25 Bewusstsein und Emotionen in KI

45:14 Zukünftige Gefahren der KI

47:06 Praktische Anwendungen von KI im Alltag

Wenn die KI Agenten und anderen Systeme bald Live sind und die lästige Arbeit machen, dann können wir ja die ganzen Menschen entlassen. Warum das eine wirklich miese Idee und warum eine gute KI Strategie Menschen im Mittelpunkt braucht. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Tiankai Feng, Director Data & AI Strategy bei Thoughworks und Buchautor von „Humanizing AI Strategy“.

Stell dir KI mal wirklich wie eine technische Revolution vor. Zum Beispiel als der Webstuhl die Weber*innen begann zu „ersetzen“. Auch ein Webstuhl ist nicht perfekt und macht Fehler, wie eine KI. Gerade zu Beginn der technischen Umstellung müssen diese Systeme überwacht geprüft und verbessert werden.

Und wer wäre jetzt besser geeignet die Ergebnisse eines KI Systems zu bewerten und verbessern als genau die Menschen, die bisher „gewebt“haben?

Das sind genau die Expert*innen, die dein Unternehmen und ihre Arbeit sehr gut kennen. Sie wissen was ein gutes Ergebnis ist und was Mist. Auch wo welche Fehler passieren und wie die sich äußern oder versteckte Informationen liegen der KI fehlen.

Wenn du diese Leute jetzt vor die Tür gesetzt hast, dann wird’s natürlich hart mit der KI Transformation.

Aber wie stellst du es jetzt an, dass die Menschen im Mittelpunkt deiner KI Transformation stehen? In seinem neuen Buch „Humanizing AI Strategy“ adaptiert Tiankai das 5C-Framework der Datenstrategie auf die neuen Herausforderungen im KI Bereich.

Gemeinsam sprechen wir darüber was sich hinter den 5 Begriffen (Competence, Collaboration, Communication, Creativity und Conscience) verbirgt und wie du es mit diesem Framework schaffst die wichtigen Eckpfeiler der KI Strategie abzusichern.

Und nebenbei haben wir auch noch jede Menge Spaß.

Gerappt wurde leider nicht ☹

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Humanizing Data Strategy: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/shop/article/53601701/tiankai_feng_humanizing_data_strategy.html

Humanizing AI Strategy: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/shop/article/56728859/tiankai_feng_humanizing_ai_strategy.html

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Buchempfehlung von Tiankai Feng: Data Quality ROI – Gaurav Patole

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00:00 Einführung in die Welt der Daten und KI

02:48 Humanizing AI Strategy: Der Mensch im Fokus

05:50 Die Rolle der Menschen in der KI-Ära

08:36 Das 5C-Framework für KI-Strategien

11:44 Kompetenz und Zusammenarbeit in der KI-Welt

14:27 Kommunikation zwischen Mensch und Maschine

19:49 Die Bedeutung menschlicher Interaktion in der Kundenkommunikation

23:22 Buzzwords und deren Definitionen in der Unternehmenskommunikation

26:36 Datenprodukte und deren klare Definition

31:55 Die Zukunft der Kreativität und die Rolle der KI

35:32 Herausforderungen für Agenturen in der KI-Ära

38:54 Historische Daten und ihre Probleme

40:10 Bias und ethische Anwendungen von KI

41:05 Falsche Informationen und ihre Gefahren

42:13 Kompetenz und kritisches Denken

42:51 Umsetzung der KI-Strategie

44:22 Bewusste Bias und persönliche Erfahrungen

46:39 Zusammenarbeit mit KI

48:31 Motivation hinter dem Schreiben von Büchern

50:26 Zukunftspläne und Buchprojekte

Ein Anbieter hatte Probleme mit dem Intro/Outro - Deshalb müssen wir die Folge nochmal hochladen!

Sorry für die Verwirrung!

Das Jahr 2025 wurde als das Jahr der Agenten aufgerufen. Aber wo stehen wir? Oder ist es nur das Jahr des Agentenhypes? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl (aka AI Babsi)

Das große Versprechen der AI Hersteller und Bubble: 2025 wird das Jahr der KI Agenten. Diese werden voll automatisiert für uns arbeiten.

Die schlechte Nachricht: Ganz so leicht war es dann doch nicht.

Die gute Nachricht: Wir sind weiter als Barbara Anfang des Jahres dachte.

Aber ein vollumfänglicher Agent der alles kann fliegt eben leider noch nicht.

Wir sind allerdings auf deinem guten Weg die ersten Agenten mit gewissen Einschränkungen voll produktiv zu sehen.

Warum Einschränkungen? Weil die Welt eben sehr komplex ist und die Systeme noch gewisse Limitationen haben. Ein agentisches Framework tut sich eben eine einem engen Bereich leichter als in einem sehr offenen Feld.

Und aus Sicherheitsgründen ist es ratsam am Anfang die Agenten sowohl technisch als auch inhaltlich erstmal begrenzt zu testen.

Also ohne ihm direkt Adminrechte auf allen Systemen zu geben. Sonst kann die Produktion stillstehen oder dein Betriebsvermögen für einen guten Zweck gespendet werden.

Wie bekommen wir diese Dinger dann zum Laufen?

Laut Barbara brauchen wir dazu drei Dinge, damit der Erfolg überhaupt möglich ist:

1) Ein Evaluationskonzept

2) Ein Semantic Layer

3) Ein Memory Layer

Mit dem Evaluationskonzept stellst du sicher, dass der Agent das tut was er soll und zwar innerhalb gewisser Parameter. Und zwar immer. Also nicht nur am Anfang sondern so lange das Ding läuft.

Das Semantic Layer erklärt dem Agenten dein Unternehmen, denn da ist hoffentlich nicht komplett in den Trainingsdaten eines öffentlichen Herstellers abgebildet.

Und das Memory Layer sorgt, dafür dass der Agent dann auch eine gewisse Orientierung hat was aktuell, was veraltet und was nicht mehr relevant ist.

Und noch einer der wichtigsten Punkte:

KI ist kein Projekt mit Enddatum!

Diese Systeme müssen auch betrieben werden, das heißt Evaluierung endet nicht 😉

Erwähnte Folgen:

Babsi 1.0: https://open.spotify.com/episode/1EmZJb1k9iVdydeG4oF2Jl?si=d6a3e8d6956d4fcd

Babsi 2.0: https://open.spotify.com/episode/7I8inz4CgUGAGwJ5r3SEIr?si=831f268000d34ad4

Sebastian KI Agenten: https://open.spotify.com/episode/0VClcj0U2Ba3BSjkFGcrg7?si=2b8f62b3d62f46fc

Larysa: https://open.spotify.com/episode/36h5wz8yy6pteOEjnYUNyd?si=c83d98e63fc149d5

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Buchempfehlung von Barbara: The AI Engineer's Guide to Surviving the EU AI Act - Larysa Visengeriyeva

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00:00 Einführung in den Datenpodcast

02:50 Agenten und ihre Definitionen

05:54 Die Rolle von KI-Agenten in der Praxis

08:46 Proaktive vs. reaktive Agenten

11:42 Herausforderungen und Evaluierung von Agenten

14:36 Zukunftsausblick auf KI-Agenten

18:38 Risiken von Prompt Injection

22:58 Scraping und seine Gefahren

25:17 Berechtigungsmanagement bei Agenten

27:26 Herausforderungen in großen Organisationen

30:11 Fortschritte in der Agententechnologie

31:47 Semantische und Memory-Layer in Agenten

35:45 Die Herausforderung der Semantik in Unternehmen

36:50 Die Bedeutung von Memory Layers

39:23 Langzeit- und Kurzzeitpräferenzen in der KI

41:07 Die Notwendigkeit von Memory Layers für Agenten

43:17 Evaluationskonzepte und die Rolle von LLMs

45:28 Human in the Loop und Entscheidungsfindung

48:07 Zukünftige Herausforderungen in der Cybersecurity

50:18 Buchempfehlung und die Bedeutung von AI-Governance

Das Jahr 2025 wurde als das Jahr der Agenten aufgerufen. Aber wo stehen wir? Oder ist es nur das Jahr des Agentenhypes? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl (aka AI Babsi)

Das große Versprechen der AI Hersteller und Bubble: 2025 wird das Jahr der KI Agenten. Diese werden voll automatisiert für uns arbeiten.

Die schlechte Nachricht: Ganz so leicht war es dann doch nicht.

Die gute Nachricht: Wir sind weiter als Barbara Anfang des Jahres dachte.

Aber ein vollumfänglicher Agent der alles kann fliegt eben leider noch nicht.

Wir sind allerdings auf deinem guten Weg die ersten Agenten mit gewissen Einschränkungen voll produktiv zu sehen.

Warum Einschränkungen? Weil die Welt eben sehr komplex ist und die Systeme noch gewisse Limitationen haben. Ein agentisches Framework tut sich eben eine einem engen Bereich leichter als in einem sehr offenen Feld.

Und aus Sicherheitsgründen ist es ratsam am Anfang die Agenten sowohl technisch als auch inhaltlich erstmal begrenzt zu testen.

Also ohne ihm direkt Adminrechte auf allen Systemen zu geben. Sonst kann die Produktion stillstehen oder dein Betriebsvermögen für einen guten Zweck gespendet werden.

Wie bekommen wir diese Dinger dann zum Laufen?

Laut Barbara brauchen wir dazu drei Dinge, damit der Erfolg überhaupt möglich ist:

1) Ein Evaluationskonzept

2) Ein Semantic Layer

3) Ein Memory Layer

Mit dem Evaluationskonzept stellst du sicher, dass der Agent das tut was er soll und zwar innerhalb gewisser Parameter. Und zwar immer. Also nicht nur am Anfang sondern so lange das Ding läuft.

Das Semantic Layer erklärt dem Agenten dein Unternehmen, denn da ist hoffentlich nicht komplett in den Trainingsdaten eines öffentlichen Herstellers abgebildet.

Und das Memory Layer sorgt, dafür dass der Agent dann auch eine gewisse Orientierung hat was aktuell, was veraltet und was nicht mehr relevant ist.

Und noch einer der wichtigsten Punkte:

KI ist kein Projekt mit Enddatum!

Diese Systeme müssen auch betrieben werden, das heißt Evaluierung endet nicht 😉

Erwähnte Folgen:

Babsi 1.0: https://open.spotify.com/episode/1EmZJb1k9iVdydeG4oF2Jl?si=d6a3e8d6956d4fcd

Babsi 2.0: https://open.spotify.com/episode/7I8inz4CgUGAGwJ5r3SEIr?si=831f268000d34ad4

Sebastian KI Agenten: https://open.spotify.com/episode/0VClcj0U2Ba3BSjkFGcrg7?si=2b8f62b3d62f46fc

Larysa: https://open.spotify.com/episode/36h5wz8yy6pteOEjnYUNyd?si=c83d98e63fc149d5

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Buchempfehlung von Barbara: The AI Engineer's Guide to Surviving the EU AI Act - Larysa Visengeriyeva

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02:50 Agenten und ihre Definitionen

05:54 Die Rolle von KI-Agenten in der Praxis

08:46 Proaktive vs. reaktive Agenten

11:42 Herausforderungen und Evaluierung von Agenten

14:36 Zukunftsausblick auf KI-Agenten

18:38 Risiken von Prompt Injection

22:58 Scraping und seine Gefahren

25:17 Berechtigungsmanagement bei Agenten

27:26 Herausforderungen in großen Organisationen

30:11 Fortschritte in der Agententechnologie

31:47 Semantische und Memory-Layer in Agenten

35:45 Die Herausforderung der Semantik in Unternehmen

36:50 Die Bedeutung von Memory Layers

39:23 Langzeit- und Kurzzeitpräferenzen in der KI

41:07 Die Notwendigkeit von Memory Layers für Agenten

43:17 Evaluationskonzepte und die Rolle von LLMs

45:28 Human in the Loop und Entscheidungsfindung

48:07 Zukünftige Herausforderungen in der Cybersecurity

50:18 Buchempfehlung und die Bedeutung von AI-Governance

Wenn der Fachbereich Hunger auf Daten hat bekommt er Fast Food oder Rohkost. Aber satt wird er nicht. Warum ist das so und was bedeutet diese Küchenanaloge? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Stefan Franke, Mitarbeiter für Strategy and Transformation bei igefa.

Analogien sind ein tolles Mittel um komplexe Themen besser verständlich oder leichter verdaubar zu machen. Genau darum gehen wir heute in die Datenküche. Als Stefan aus der Chemie in den Einkauf wechselte hatte er andere Erwartungen an die Daten in Unternehmen. Statt R und Python begegnete er Excel.

Denn allzu oft bekommen Fachbereich Daten wirklich nicht gut zur Verfügung gestellt. Diese sind unzugänglich in System versteckt oder unverständlich und unauffindbar sicher im Datalake versenkt.

Und wenn die mal präsentiert werden, dann entweder als FastFood, hoch aggregiert einzelne Zahlen aber wertlos für Analysen oder als Rohkost. Haufenweise Tabellen und mit Glück eine Anleitung was daraus mal werden kann.

Beides führt nicht zum Erfolg.

Aber wie geht es besser?

Der Schlüssel heißt Kooperation und eine semantische Schicht. Eine Datenstruktur in der Daten für den Fachbereich verständlich dargestellt werden können, ohne bereits alle Analysen und Berechnungen vorweg zu nehmen.

Wird diese Schicht aufgebaut ist sie ein wichtiges Asset im Datenmanagement des Unternehmens. Fehlt sie ist das Chaos vorprogrammiert.

Stefan hatte auch einmal ein Thema das er mit herkömmlichen Datenbanken nicht gut lösen konnte. Eine Risikobetrachtung, die eine Stücklistenauflösung benötigte. Darin befand sich ein Zirkelbezug. Hier entdeckte er das erste mal Graphdatenbanken und Wissengraphen. Diese arbeiten nicht mit Tabellen, sondern über Beziehungen. Das hat viele Vorteile, ist aber auch kein Allheilmittel.

Wann solltest du diese Datenbanken einsetzen und wann lieber nicht?

Hör rein!

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00:00 Intro und Vorstellung

05:43 Selbsthilfe im Fachbereich

08:43 Externe Daten im Einkauf

12:05 Den Fachbereich richtig mit Daten füttern

17:37 Tools lösen keine Probleme

22:14 Die semantische Schicht muss vorhanden sein

26:26 Wissengraphen als Lösungen für Stücklistenauflösungen

36:45 Mit dem Arbeiten kommt der Appetit auf mehr Daten

41:49 Graphen sind kein Allheilmittel

45:43 Modellieren in Graphen

55:14 Abschluss und Outro

Zahlen, Daten und Statistiken sind gerade in der Medizin extrem hilfreich. Wenn du aber eine furchtbare Diagnose bekommst obwohl deine Chancen dafür gering waren interessiert es nicht. Wann sind Daten bei malignen Erkrankung hilfreich und wann eigentlich egal für die Betroffenen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Margarita Neumüller, Manager Data & Analytics bei Aldi DX.

Durch die Daten und Erkenntnisse in der modernen Medizin haben wir viele Statistiken. Wir kennen Faktoren die das Risiko an Krebs zu erkranken senken oder erhöhen. Wie Alter, Geschlecht, Lebensstil das Risiko beeinflussen. Aber all das ist auf einmal egal, wenn du persönlich betroffen bist.

Es hilft nicht, dass die Chance nur 0,5% war, wenn du die eine Person bist, die es erwischt. Hier helfen Daten nicht nur nicht, sie zu erwähnen fühlt sich für die Betroffenen oft noch schlimmer an.

Margarita teilt in dieser Folge ihre persönliche Geschichte was sie nach ihrer Krebsdiagnose in der Behandlung erlebt hat.

Wie sich die Chemotherapie anfühlte und wie sich wieder zurück gekämpft hat in den Alltag und ein Leben ähnlich vor der Erkrankung.

Denn es gab auch Momente in denen ihr Daten und Tracking geholfen haben. Wie sind die Fortschritte? Wann kann ich mich wieder auf das verlassen was mein Körper mit mitteilt? Wie kann die Schritte zur Regeneration am besten gestalten? Wann brauche ich mehr Pausen?

Hier können Daten tatsächlich einen Mehrwert bringen. Wenn man sie trackt und sinnvoll im Auge behält.

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00:00 Einführung und Triggerwarnung

00:55 Persönliche Perspektive auf Gesundheitsdaten

02:15 Margaritas Diagnose und der Beginn der Behandlung

04:34 Statistiken und persönliche Erfahrungen mit Krebs

07:09 Empathie und der Umgang mit der Diagnose

09:32 Krebsforschung und persönliche Geschichten

11:44 Kontrolle und Entscheidungsfindung während der Behandlung

15:39 Wiedererlangung von Kontrolle durch Technologie

18:18 Überwachung der Gesundheit während der Chemotherapie

23:31 Erfahrungen mit Chemotherapie und deren Nebenwirkungen

29:54 Umgang mit der Unsicherheit und Lebensqualität nach der Behandlung

35:40 Immuntherapie und deren Bedeutung für die Genesung

38:09 Nachsorge und Kontrolle nach der Behandlung

40:29 Regelmäßige Untersuchungen und Nachsorgepläne

43:10 Arbeit und Flexibilität während der Nachsorge

45:02 Rückkehr zur Arbeit und persönliche Grenzen

48:36 Positive Entwicklung und Lebensqualität

49:53 Wichtigkeit von Vorsorgeuntersuchungen und Empathie

Der Nachhaltigkeitsbericht, das vergessene Schreckgespenst im Bereich Reporting. Kommt es nach dem KI Hype zurück oder war es nie wirklich weg? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Katharina Paulick, Green BPM Consultant.

Der letzte große Hype vor Gen-AI war das ESG Reporting, der Nachhaltigkeitsbericht. Gefühlt plötzlich müssen Unternehmen neben dem Finanzbericht auch einen geprüften Bericht über die Nachhaltigkeit ihrer Arbeit bringen.

Und das ist gar nicht so leicht.

Denn da geht es um jede Menge Daten.

Und ähnlich wie beim Finanzbericht gibt es nicht den einen Standard. Die EU-Taxonomie, CSRD, der deutsche Nachhaltigkeitskodex und noch mehr.

Das ist ein großer Kritikpunkt, die mangelnde Übersichtlichkeit.

Aber auch, dass die Standards noch nicht weit genug gehen und verbindlich genug sind. Denn zunächst schaffen sie erstmal nur Transparenz. Eine schlechte Nachhaltigkeitsleistung hat noch keine direkten Konsequenzen.

So nehmen es auch nicht alle zu ernst, obwohl Studien zeigen, dass nachhaltige Unternehmen langfristig wirtschaftlich erfolgreicher sind.

Denn Nachhaltigkeit heißt eben mehr als CO2-Neutralität und schon die ist schwer zu messen.

Also wie fangen wir an und wird Sustainability jetzt wieder wichtig?

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00:00 Einführung in ESG-Reporting und Nachhaltigkeit

03:00 Die Bedeutung der EU-Taxonomie und CSRD

05:53 Nachhaltigkeitsberichterstattung und ihre Herausforderungen

08:59 Finanzielle Anreize für nachhaltiges Handeln

12:06 Die Rolle von Unternehmen in der Nachhaltigkeit

14:56 Datenperspektiven im ESG-Reporting

18:02 Die drei Scopes der Nachhaltigkeit

21:09 Soziale und wirtschaftliche Nachhaltigkeit

23:59 Herausforderungen und Chancen der Diversität

26:59 Die Bedeutung von Datenkompetenz

30:03 Zukunftsausblick und Schlussfolgerungen

30:31 Nachhaltigkeit und politische Entscheidungen

32:17 Frauen in Führungspositionen und Nachhaltigkeit

34:06 ESG-Reporting: Herausforderungen und erste Schritte

37:19 Automatisierung und Digitalisierung im Reporting

40:02 Die Rolle von Software und Tools im ESG-Reporting

43:00 Nachhaltigkeit in der Unternehmensführung

46:41 Datenverarbeitung und ethische Überlegungen

49:45 Gesetzgebung und ihre Auswirkungen auf Nachhaltigkeit

51:23 Persönliche Werte und Kennzahlen im Alltag