UNF#CK YOUR DATA

Wann sollte man als Berater einfach sagen, dass man keine Ahnung hat was KI verändern wird? Und warum schafft das mehr Vertrauen als es die eigene Kompetenzwahrnehmung schmälert? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Katharina Mager-Micijevic Mitgründerin von Ai.tonomy.

Wer 17-mal umzieht, der muss sich an Wandel gewöhnen und darf keine Angst mehr davor haben. Und so ist der „Umzug“ von digital zur KI für Katharina, einfach nur ein weiteres Abenteuer und nicht die Revolution, die es für viele darstellt.

Wenn wir KI in Unternehmen einführen und eine echte Transformation erzeugen wollen, dann müssen wir uns aber genau dessen bewusst sein. Dass wir eben oft in unserer Bubble vieles für selbstverständlich ansehen, das es eigentlich nicht ist. Für viele Menschen ist KI nicht so im Alltag oder überhaupt angekommen, wie bei den täglichen LinkedIn-Nutzer*innen.

Genau deshalb müssen wir auch die Grundlagen immer wieder wiederholen, weil sie eben noch nicht jede*r kennt oder verinnerlicht hat. Nur dann kann es uns gelingen diese Menschen abzuholen und mitzunehmen.

Denn KI Projekte sind kein IT oder Data Projekt, auch keines des Fachbereichs. Die ganze Organisation muss sich bewegen und verändern. Damit wird es auch ein Kraftakt. Um diesen erfolgreich zu absolvieren, müssen wir Menschen bewegen Verantwortung zu übernehmen. Dinge aktiv anzustoßen und eben oft endlich die Silos aufzubrechen. Denn wir bewegen uns von einer Effizienz- in eine Effektivitätswelt. Da helfen bestehende Strukturen oft nicht.

Wenn wir aber wirklich die Veränderung anstoßen, dann klappt es auch mit dem nächsten Buzzword: AI-first. Aber für die Menschen, nicht um sie zu ersetzen.

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00:00 Die Angst vor KI und ihre Chancen

09:55 Der Weg zur KI-Kompetenz in Unternehmen

19:58 Die Rolle der Kommunikation im KI-Wandel

29:39 Verantwortung und Vertrauen im Umgang mit KI

39:47 Kleinere Unternehmen und ihre Vorteile bei KI-Projekten

Ist die neueste technische Lösung von Microsoft, die Fabric, schon bereit für das echte Leben? Und warum machen wir dieses Data-Zeug eigentlich? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Thomas Buchegger, Senior Vice President Analytics & Insights und Manuel Schlereth, Director Microsoft bei all for one analytics & insights.

Diesmal zäumen wir das Pferd von hinten auf und das macht ihr im Unternehmen bitte nicht nach. Von der Technik zur Strategie, aber nur ausnahmsweise.

In Christians Auswahlprozess war Microsoft Fabric noch recht neu. Mit toller Roadmap, aber eben noch nicht so viel davon Live im System zu sehen. Heute sieht das Tool anders aus.

Auch wenn einige Feature noch im Previewmode sind, die wichtigen Funktionen sind da.

Jetzt kommen natürlich die Rufe, dass wir das alles nicht brauchen weil ja MS PowerBI so toll und mächtig ist und unsere Datenplattform ersetzt.

Das Problem: Tut es leider nicht!

Auch wenn PowerBI wirklich ein starkes Werkzeug ist und man schnell und einfach Berichte bauen kann, so ersetzt es leider keine vollumfängliche Datenplattform.

Nicht nur kommt man schnell an die Performancegrenzen, es fehlen auch die notwendigen Möglichkeiten den heißbegehrten Single point of truth zu nachhaltig zu implementieren.

Aber warum ist der so wichtig? Das ist die eigentliche Frage, die man sich eben vor dem Tool mal stellen sollte.

Was will ich mit Daten eigentlich machen? Wie will ich mein Unternehmen wirtschaftlich sinnvoll steuern.

Und dann kommen eben die wichtigen Themen ans Licht. Alle im Unternehmen in die Lage zu versetzen mit Daten sinnvolle Entscheidungen zu treffen und besser zu werden.

Denn viele Tätigkeiten kann eben bald KI übernehmen. Aber die letzliche Prüfung müssen Expert*innen vornehmen. Leider sind die derzeit noch zu sehr damit beschäftigt Daten überhaupt zusammenzutragen und zu korrigieren. Oder mit lästigen Planungsrunden, deren Ergebnis bei der Abgabe schon wieder überholt ist.

Aber wie geht’s besser? Und warum solltest du niemals ein BI Projekt oder Toolauswahl ausschreiben?

Die Frage ist also nicht ob Fabric bereit ist im Unternehmen zu laufen, sondern ob dein Unternehmen bereit ist mit Daten wirklich zu steuern.

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00:00 Einführung in Data & Analytics Tools

02:47 Die Rolle von Microsoft und Power BI

05:48 Vergleich von Data Fabric und Databricks

09:06 Self-Service Analytics und Power BI

12:07 Die Notwendigkeit einer Data Fabric

14:51 Zugriffssteuerung und Sicherheit in Datenplattformen

18:00 One Lake und seine Vorteile

21:04 Integration von KI in Datenplattformen

23:51 Herausforderungen bei der Implementierung von Data Fabric

26:58 Die Bedeutung von Beratung und Strategie

30:05 C-Level Engagement und Unternehmensstrategie

34:52 Die Bedeutung einer klaren Datenstrategie

37:37 Flexibilität durch rollierende Forecasts

48:17 Die Rolle von KI in der Planung

54:06 Der Einstieg in Daten- und KI-Projekte

Von Vibecoding und ADHS - Gründen in Highspeed oder Highway to Hell?| Peter M. Buch

Es gibt Klischees über ADHS und mehr als genug Memes zu Vibecoding! Was passiert wenn jetzt beides kombiniert und ein bisschen Unternehmertum dazu wirft? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Peter Buch, Gründer von Candycat.

Der eigentliche Aufhänger für diese Folge war die ADHS Diagnose von Peter. Wie fühlt es sich eigentlich an für Menschen mit Neurodivergenz, deren Gehirn einfach ein bisschen anders funktioniert. Was kann Peter dadurch besser als andere und was fällt ihm schwerer?

Zum einen Gründen. Das kann er richtig gut. Dinge in Bewegung setzen und Probleme lösen. Schnell eine Idee zum Leben erwecken. Dann hast in ganz wenig Zeit einen ersten Prototypen und tausende Nutzer auf deinem Tool.

Klingt irgendwie cool, also wo ist das Problem?

Dass man Probleme eben gerne nur einmal löst und Wiederholungen oder Routine hasst.

Das heißt, nach dem Prototypen Iterationsschleifen zu machen, geht noch. Aber dann wird’s auch dünn. Doku oder Rechnungen schreiben ist oft die Hölle und manchmal fällt dann irgendwas hinten runter, weil das Hirn halt ein Nudelsieb ist (Zitat von Peters Oma).

Dafür hilft dann nur sich zwingen oder einen Partner suchen!

Aber jetzt zum Vibecoding: Das der Durchbruch oder die Lösung wenn du mit zwei Entwicklern die technischen Schulden von 50 aufbauen willst?

So ein bisschen von beidem. Peter helfen Vibecodingtools wahnsinnig dabei eine erste Idee in ein digitales Produkt zu verwandeln. Das ist noch nicht großartig, aber zeigt wo es hingehen soll. Das heißt eine Idee wird Wirklichkeit. Diese kann dann helfen den Entwicklern einfacher zu erklären was das Produkt können soll.

So lassen sich eben viele Dinge schnell demonstrieren und das reicht eben oft aus um zu prüfen: Löst das ein Problem? Und sind Menschen bereit für diese Lösung zu zahlen?

Die Grundlage für deine Gründung!

Aber Vorsicht: Vibecoding hat auch seine Tücken, denn wenn ich mich technisch gar nicht auskenne, lauern hier doch einige Gefahren. Denn Sicherheitslücken oder andere Probleme im Code würden erfahrene Entwicker oder Tester entdecken, bevor etwas schlimmes passiert. Eine KI eher nicht.

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00:00 Einführung in den Podcast und den Gast

02:50 Die Herausforderungen und Chancen von Unternehmern mit ADHS

05:34 Vibe Coding: Kreativität und Struktur im Unternehmertum

08:29 Die Rolle von Partnern und Teamarbeit

11:13 Technologische Unterstützung für Unternehmer mit ADHS

13:54 Zukunftsperspektiven und die Entwicklung von Tools

19:26 Die Bedeutung von Entwicklern in der heutigen Zeit

21:40 Die Herausforderungen und Chancen von Vibecoding

24:42 Schnelle Produktentwicklung durch moderne Tools

27:50 Risiken und Verantwortlichkeiten in der Softwareentwicklung

30:16 Die Rolle von Kompetenz und Vertrauen in der Tech-Welt

32:47 Individuelle Arbeitsmethoden und ihre Auswirkungen auf die Produktivität

37:47 Neurodivergenz und individuelle Arbeitsmodi

41:38 Die Rolle von Kreativität in der modernen Arbeitswelt

44:10 Evolutionäre Perspektiven auf ADHS

46:54 Zukunftsvisionen: Vibe Coding und Neurodivergenz

51:00 Abschlussfragen und persönliche Einblicke

Auf fast jedem digitalen Produkt steht jetzt KI. Meistens ist dann auch KI drin. In Influencer, Avataren oder Podcasts. Aber wohin führt uns das und was wird hier in Zukunft wichtig? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Michael Streit Selbständiger AI-driven Leadership Coach.

Es gibt quasi keine Branche mehr in die KI noch keinen Einzug erhalten hat. Doch nicht überall und an jeder Stelle ist dies gut und sinnvoll.

KI kann auf der einen Seite ein unglaublicher Booster sein und eine komplett faszinierende Technik, deren Grenzen wir immer wieder gerne testen.

Auf der anderen Seite entsteht dadurch auch ein großes Potential für Missbrauch.

Hier ein paar Beispiele:

KI Podcasts – gesprochen von KI generierten Stimmen mit Inhalten die durch andere KIs recherchiert und formuliert wurden. Genial um schnell Inhalte zu vermitteln. Aber ein Unterhaltungsformat in dem wir von nicht-existierenden Wesen beschallt werden und zu diesen eine Beziehung aufbauen sollen?

KI basiertes lernen – Eine Kuratierung der Inhalte, damit jede*r so effektiv wie möglich lernt. Unterschiedliche Lehransätze und ein angepasstes Tempo. Aber rein virtuelle Lehrkräfte also Schule ohne echte menschliche Interaktion?

So zieht es sich weiter durch verschiedene Bereiche über Influencer bis hin zu den Agenten.

Michael ist fasziniert, wie schnell wir hier Dinge bauen können und hofft auf seinen make.com Affiliate Link.

Christian ist nach builder.ai noch skeptisch. Werden KI Agenten jemals richtig skaliert fliegen? Also nicht für Solopreneure, sondern so im großen Maßstab?

Link zur Folge von Elisabeth – Tech and Tales zu KI und Manipulation:

https://open.spotify.com/episode/0xTwKO1GulIsVKqjqyTCVo?si=0e96d6f5f0b24413

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Buchempfehlung von Michael: Leadership from the inside out - Kevin Cashman

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00:00 Einführung in die KI-Welt

02:53 Datenmanagement und dessen Bedeutung

06:10 Mensch-Maschine-Interaktionen

08:47 KI-Avatare und deren Anwendung

11:58 Manipulation durch KI und deren Risiken

15:12 Regulierung und ethische Überlegungen

17:58 Zukunftsausblick und gesellschaftliche Auswirkungen

25:13 Die Bedeutung von Autorität in der Online-Welt

29:01 Der Aufstieg von KI-Coaching und digitalen Avataren

33:39 Die Rolle von KI im Vertriebstraining

37:30 Hybride Teams: Mensch und Maschine in der Zukunft

40:11 Die Herausforderungen von KI-Agenten und Automatisierung

48:03 Automatisierung und KI-Tools

51:24 Zukunft der KI-Agenten und Automatisierung

54:04 Sicherheitsaspekte und Anwendungsfälle von KI

56:29 KI-Training und Prototyping in Unternehmen

01:01:12 Governance und Schatten-KI in Unternehmen

Durch Suchmaschinen finde viele Menschen im Internet die Dinge, die sie suchen. Daher optimieren die Betreiber der Seiten diese so, dass sie leicht gefunden werden. Was ist aber wenn die Suchmaschine eigentlich gar nicht will, dass sein Thema gefunden wird? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Josphine Hentschel, SEO Managerin für Joyclub bei f&p.

Viele von uns kennen das. Wir haben eine Frage oder suchen etwas, das wir hoffen im Internet zu finden. Dann öffnen wir die Suchmaschine unseren Vertrauen, oft google, und geben ein was wir finden wollen. Den Rest erledigt dann der Algorithmus und gibt uns die seiner Ansicht nach besten Ergebnisse direkt aus.

Und bei beste fängt es schon an. Was ist eigentlich eine gute Seite? Dafür gibt es ein paar, also knapp 200, Themen. Die reichen von technischen Kriterien, wie schnell lädt deine Seite, bis zu Dingen, wie lange verbleiben die Suchenden auf deiner Seite.

Wenn du nun also möchtest, dass deine Seite bei den Resultaten oben steht und damit gut gefunden wird, dann tust du gut daran die Homepage darauf zu optimieren.

Dafür gibt es natürlich auch Tools, die zeigen wonach die Leute suchen, wenn sie zu deinem Thema recherchieren.

Zumindest für die meisten Themen und Seiten. Jetzt gibt es aber Inhalte von denen die Suchmaschinen eigentlich nicht möchten, dass man sie über sie findet. Eines davon ist Sexualität. Und das führt dazu, dass es bei google die „safesearch“ gibt und die Zahlen zu diesen Suchen nicht zugänglich sind. Zumindest nicht so wie zum Beispiel bei Schuhen oder Mathe.

Das heißt in diesem Bereich kannst du dich nicht auf Daten verlassen um deine Seite neben den technischen Parametern zu optimieren. Du brauchst andere Mittel.

Zum einen musst du deine Zielgruppe und Community, so wie dein Angebot extrem gut kennen. Denn nur dann kannst du wirklich dich für die relevanten Begriffe doch finden lassen. Das andere ist eine starke Marke. Wenn dein Name so bekannt ist, dass er öfter gesucht wird als der größte Sportartikelhersteller, dann machst du schon mal etwas richtig.

So ist das bei Joyclub, den angeblich auch jeder dritte Deutsche kennt.

Welche Herausforderungen es noch gibt in der Erotikbranche online, warum hier die Cybersecurity nochmal härter ist und was der TÜV damit zu hat. Das hört ihr heute.

Jetzt der Call to Action:

Wer kennt den Joyclub von euch?

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Buchempfehlung von Josephine: The let them theory – Mel Robbins

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00:00 Einführung in SEO und seine Bedeutung

05:53 Die Grundlagen von SEO und Suchmaschinenmarketing

12:04 Die Rolle der Zielgruppenanalyse in SEO

18:08 Technische Aspekte und Nutzerintention in SEO

20:04 Praktische Anwendungen und Herausforderungen von SEO

20:51 Einführung in den Joy Club

22:54 Sicherheit und Datenschutz im Joy Club

26:30 Interkulturelle Perspektiven auf Sexualität

27:37 Herausforderungen im SEO für Erotik-Plattformen

30:50 Suchmaschinen und die Erotikbranche

34:00 Markenaufbau in der Erotikindustrie

39:19 Datenanalyse und Suchintention

42:48 Herausforderungen bei der Datenverfügbarkeit

44:52 Kundenverständnis und Community-Feedback

46:43 Optimierung für Menschen, nicht für Maschinen

48:05 Die Rolle von KI in SEO und GEO

52:11 Kritische Informationsbewertung und Quellenprüfung

Handel heißt bekanntlich Wandel. Doch wie verändert die KI jetzt den Handel? Wird alles noch digitaler? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Anna-Carina Maerz, selbständiger Beraterin für moderne Vetriebsstrategien.

Das Märchen vom kundenzentrierten Handel treiben wir nun schon eine Weile vor uns her. Über diverse Kanäle. Stationärer Handel, Wholesale über Zwischenhändler, Katalog, eCommerce und Social Media. Immer mit dem Versprechen jetzt aber wirklich mal die Kunden in den Mittelpunkt zu stellen.

Aber am Ende des Tages ging es immer darum möglichst viel möglichst messbar und profitable zu verkaufen.

Das Problem das oft passierte: Die Channel-Addiction. Je nach Kanal wurden Kunden unterschiedlich behandelt oder angesprochen, weil eben diese Plattform oder dieser Kanal so funktionieren.

Das Problem: wir machen uns zum Sklaven der Plattform und drohen in der Masse der anderen Verkäufer die nach willigen Konsumenten lechzen unterzugehen. Und das zu steigenden Preisen. Eben weil die Plattformen es bekommen können.

Und jetzt kommt die KI und aus jahrelanger Suchmaschinen optimierung (SEO) wird nun GEO? Also die Optimierung auf Generative KI wie ChatGPT?

Aber unterscheidet sich das wirklich so sehr?

Wenn wir schon eine starke Marke aufgebaut haben, dann ist da schon ein solides Fundament. An Content und damit an Daten. Denn KI ohne Daten macht Murks.

Und wir müssen uns daran gewöhnen, dass wir in einer AI first Welt leben. Das heißt nicht, dass wir jetzt alle Mitarbeitenden durch KI ersetzen, denn das wäre wieder self-centric und nicht kundenzentriert.

AI first done right heißt: Unsere Kunden können über KI als ersten Berührungspunkt mit uns interagieren. Und darauf sollten wir vorbereitet sein.

Dann klappts vielleicht auch nach vielen Anläufen mal mit Customer-centric.

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Buchempfehlung von Anna: Kinder Minderheit ohne Schutz - Aladin El-Mafaalani

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00:00 Die Rolle der KI im Handel

02:55 Daten als Überlebensfaktor

06:05 Multi-Channel vs. Omni-Channel

08:56 Die Bedeutung von Kanälen im E-Commerce

11:57 Kundenzentrierung in der digitalen Welt

14:54 Die Herausforderungen des Marketings

17:55 Die Renaissance des physischen Handels

21:03 Emotionen und KI im Kundenkontakt

30:43 Einführung in Shopify und E-Commerce

32:00 Die Rolle von Emotionen im Kaufverhalten

34:38 Die Bedeutung von Daten für KI und E-Commerce

37:40 AI First: Die Zukunft des Kundenservice

39:50 Monetarisierung von KI und ethische Überlegungen

44:22 Die Herausforderungen der KI-Qualität

46:35 Geo-Optimierung: Die neue SEO-Strategie

48:37 Abschlussgedanken und persönliche Einblicke

Daten sind das neue Gold, die neue Währung. Das haben wir schon oft gehört. Leider haben das Kriminelle schneller begriffen als manche Unternehmen. Was das bedeuten kann und warum du dich schützen solltest. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit dem IT Socializer Reinhold Nawroth.

Manchmal wissen wir erst wie wertvoll etwas ist, wenn wir es nicht mehr haben. Oder zumindest keinen Zugriff mehr darauf haben. In Zeiten der Digitalisierung ist das sehr oft mit Daten der Fall.

So lange alles läuft machen wir uns wenig Gedanken darum, welche Daten wir eigentlich haben und wie wir sie nutzen. Wenn wir sie dann aber mal nicht mehr haben, dann wird uns der eigentliche Wert oft erst bewusst.

Genau das haben leider einige Kriminelle schneller herausgefunden als manche Unternehmen. Und so kann es sein dass du durch einen Ransomware Angriff mal keinen Zugriff mehr auf deine Daten hast. Dann ist oft die Panik groß, der Vertrauensverlust riesig und es bleibt immer ein schlechtes Gefühl beim Login zurück. Selbst wenn alles wieder hergestellt wurde.

Aber um an viele Daten zu kommen brauchen wir nicht mal Hacker, denn einige von uns geben sie immer noch allzu bereitwillig an alle möglichen Anbieter. Auch das kann Konsequenzen haben. Nur indirekter als ein Griff in deinen Geldbeutel.

Und jetzt setzen wir noch die KI oben drauf. Denn auch die Modelle leben von Daten. Guten Daten. Vielleicht auch deinen Daten.

Also pass drauf auf!

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Buchempfehlung von Reinhold: Das Grundgesetz

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00:00 Die Bedrohung durch Ransomware

09:52 Die Entwicklung der Cyberkriminalität

19:52 Die Unsicherheit nach einem Angriff

30:00 Der Wert von Daten und deren Schutz

30:00 Die Herausforderungen bei der Rücksicherung von Daten

31:59 Ransomware und die Verhandlungen mit Angreifern

37:04 Wert von Daten und die Risiken bei Verlust

39:56 Daten im Darknet und ihre Verfügbarkeit

40:55 Wert der Daten und Imageverlust

43:06 Daten als strategisches Gut

45:14 Vertrauen in Daten und KI-Chatbots

49:40 Datenmanagement und IT-Sicherheit

52:53 Abschlussgedanken und Empfehlungen

Algorithmen können jetzt auch Kartelle bilden? Ist das die neue KI Bedrohung oder was steckt wirklich dahinter? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sebastian Wernicke, Autor des Buchs „data-inspired“ und Partner bei Oxera Consulting.

Irgendwie ist dieses Gespräch fast mehr aus dem Ruder gelaufen als so manche KI Einführung im Mittelstand. Fast als wären uns die Entscheidungen direkt abgenommen worden.

Und damit springen wir mitten rein ins Thema der Folge: Wenn Algorithmen (und KI) jetzt lästige Aufgaben übernehmen, dann übernehmen sie auch Entscheidungen. Das heißt wir delegieren die Entscheidungen.

Nun ist es ja aber so, dass wir beim delegieren nicht nur die Aufgabe sondern auch die Verantwortung abgeben und allerspätestens da wird es dann knifflig.

Denn damit geht immer ein Risiko einher und das hören viele im Unternehmen ungern, denn Risiko klingt immer schlimm.

Ganz so schlimm ist es dann aber auch nicht, denn genau dieses Risiko kann verschiedene Dimensionen haben: Wirtschaftlich, rechtlich, reputational. Und auch etwas nicht zu tun kann ein Risiko sein.

So liegt der eigentliche Stolperstein vieler KI Projekte schon vor dem Anfang. Im Auflösen der Zielkonflikte. Wer hat welche Ziele und wie bekomme ich das alles verargumentiert.

Wie das Aussehen kann, das besprechen Sebastian und Christian am Beispiel von predictive pricing. Und auch was es jetzt mit Kartellen auf sich haben kann, die Algorithmen dann bilden. Keine Angst geht um Preisabsprachen nicht um die Netflix Serie „Narcos“

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Buchempfehlung von Sebastian: Der Geschmacksthesaurus – Niki Segnit

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00:00 Kartelle und Algorithmen: Eine unerwartete Verbindung

03:02 Datenmanagement im digitalen Zeitalter

06:05 Die Rolle von KI in der Datenanalyse

09:00 Automatisierung und Entscheidungsfindung durch KI

11:45 Generative KI vs. Klassisches Machine Learning

14:56 Kartelle und Wettbewerbsverzerrungen: Ein Datenansatz

17:52 Fehlerquoten und die Rolle des Menschen in der KI

20:58 Anwendungsfälle und Fehlertoleranz in der KI

23:54 Die Zukunft der KI: Herausforderungen und Chancen

25:43 Zielsetzung und Algorithmus-Optimierung

28:21 Datenbasierte Entscheidungen und Zielkonflikte

30:04 Risiken des dynamischen Pricings

32:58 Reputations- und rechtliche Risiken

35:13 Kartellbildung durch Algorithmen

38:12 Haftungsfragen bei Algorithmus-Entscheidungen

40:54 Risikoaversion und Innovationsmanagement

47:10 Risikomanagement in der KI

50:59 Risikoabwägung und Entscheidungsfindung

53:58 Datenanalyse und Simulationen

56:34 Moralische und rechtliche Risiken

01:00:22 Interdisziplinarität in der KI-Entwicklung

01:03:43 Abschlussgedanken und persönliche KPIs

Wir denken selten darüber nach, aber damit die Arzneimittel, die teilweise unser Leben retten, genauso sicher und verlässlich zur Verfügung stehen wie wir es gewohnt sind, muss jede Menge Daten erfasst werden. Aber warum ist das so wichtig? Und was gibt es hier zu beachten? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Christof Layher Director Validation digital Systems bei Biontech und Host des Chaoshacker Podcast.

Nun die Antwort kann ganz einfach beginnen: Weil Menschenleben davon abhängen! Deshalb muss bei allen Prozessen von Erforschung, Erprobung über Herstellung bis zur Verteilung von Medikamenten, vieles genau dokumentiert werden.

Ohne Standard würde das sehr schnell sehr chaotisch werden. Genau diese Standards kürzt man gerne als GXP. Das G steht für Good, das P für Practice. Dazwischen ist jede Menge Platz für C (Clinic), L(Laboratory), M(Manufacturing) oder D(Distribution).

Das heißt für jede Anwendung gilt es den richtigen Standard zu wählen. Die Königsdisziplin ist es dann den jeweils nächst höheren mitzudenken.

Als wäre das jetzt nicht schon schwer genug, sind diese Standards nicht international einheitlich und lassen manchmal auch ein bisschen Luft nach oben.

Gerade bei den so genannten kritischen Daten.

Denn diese sind es, die unbedingt erfasst, dokumentiert und archiviert werden müssen. Und natürlich mit den nächsten Standard ALCOA+. Was der alles beinhaltet, erklärt Christof dann auch im Detail.

Auch wenn allen klar sein sollte, dass es bei Pharmazie um Menschenleben geht, so haben doch viele der Regeln eines gemeinsam: Sie wurden festgelegt nachdem mal jemand ordentlich daneben gelangt hat. Ein trauriges Beispiel ist der Contergan-Skandal. Bei dem ungenügende Testung zu erheblichen Beeinträchtigungen und Fehlbildung bei ungeborenen Kindern führte.

Generell wird die Bedeutung von Daten im Arzneimittelbereich nochmal deutlich wenn wir sehen, dass 80% aller Warnbriefe der US Aufsichtsbehörde (FDA) auf mangelnden Umgang mit Daten zurückzuführen sind.

Das heißt die Anforderungen sind aus guten Grund so hoch. Und sie steigen ständig weiter, denn in GXP gilt oft das Gegenteil der DSGVO – Mehr Daten sammeln ist besser.

Klingt doch logisch, oder?

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00:00 Einführung in die Welt der Daten und Pharmazie

04:04 GXP und seine Bedeutung für Daten

10:05 Der Kontergan-Skandal und seine Auswirkungen auf die Regulierung

13:45 Die Rolle von Daten in der Pharmaindustrie

19:53 Kritische Daten und ihre Bedeutung in der Produktion und Distribution

25:07 Individualisierte Medizin und ihre Herausforderungen

31:38 Verantwortung der Hersteller und Datenintegrität

39:34 Fortschritt in der Datenanalyse und Rohdaten

44:40 Datenaufbewahrung und Datenschutz in der Pharmaindustrie

51:54 Kritische Daten und Qualitätsentscheidungen

56:20 Abschluss und persönliche Einblicke

Von NLP, LLMs, Prompts und Ground Truth - Wie Company GPTs zum Leben kommen | Sebastian Blank

Der Traum vom eigenen Unternehmens GPT, jetzt eine Sache von nur ein paar Klicks? Oder steckt doch mehr dahinter als die Marketingslides der Hersteller sagen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sebastian Blank Head of Natural Language Processing bei inovex.

Ohne Frage die Veröffentlichung von ChatGPT und freie Verfügbarkeit von großen Sprachmodellen (LLMs) hat den Zugang zu generativer KI unfassbar beschleunigt. Wo die Vorgängermodelle oft noch auf einzelne Anwendungsfälle mühsam trainiert werden mussten, bringe diese Modelle neben Sprachverständnis auch eine gewisse Menge an Wissen mit. Das heißt sie sind oft schneller einsetzbar. Manchmal allerdings bezahlt man diesen Wissenvorsprung mit einer gewissen Ungenauigkeit, denn die Modelle neigen zum halluzinieren.

Denn oft ist die „Ground Truth“ hier nicht richtig transparent. Also was ist die „Wahrheit“ oder das gewünschte Ergebnis. Diese musste früher, wie beispielsweise „Spam“ oder „nicht-Spam“ eben noch mitgegeben werden.

Wenn wir jetzt die Genauigkeit der „alten“ Modelle mit den Möglichkeiten der LLMs kombinieren könnten, dann wäre das doch richtig schick, oder?

Ein Ansatz der in diese Richtung geht ist RAG die „retrieval augumented generation“. Hier wird den LLMs zumindest ein Teil der Ground Truth mitgegeben. Nämlich die Dokumente auf die sich die Antwort beziehen soll.

So kann man den Ergebnisraum etwas besser abstecken und ermöglicht neue Anwendungen. Wie den Vergleich von Dokumenten, der Jurist*innen das Lesen langer Regularien ersparten kann.

Wichtig hierbei wie immer. Testen, Testen, Testen. Und Nutzer*innen Feedback einholen.

Denn während die Modelle immer mehr zur Commodity werden, können die Prompts hier den Unterschied machen.

Apropos prompting – ein wichtiger Skill, aber kein neuer Job?

Warum? Das verraten wir alles in dieser Folge!

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00:00 Einführung in KI und Unternehmensanwendungen

03:06 Die Rolle von Natural Language Processing

05:58 Generative KI und ihre Auswirkungen auf Unternehmen

09:07 Der Vorteil von Vorwissen in der KI-Nutzung

11:56 Ground Truth und ihre Bedeutung für KI-Modelle

15:11 Die Herausforderungen der Datenverarbeitung

17:55 Fiktionale Antworten und die Grenzen von KI

22:12 Ground Truth in Unternehmensanwendungen

24:11 Retrieval Augmented Generation: Ein neuer Ansatz

26:00 Praktische Anwendungen in regulierten Märkten

29:17 Die Bedeutung von Genauigkeit in der Textanalyse

32:01 Mitarbeiterentlastung durch KI

35:07 Der Einfluss von KI auf den Arbeitsmarkt

37:18 Implementierung und Zeitrahmen für KI-Projekte

39:36 Erwartungshaltung und KI-Use Cases

42:57 Prompt Injection und Sicherheitsmaßnahmen

46:37 Die Kunst des Prompting

49:59 Entwicklung von KI-Modellen und Prompt Engineering

52:37 Kennzahlen und persönliche Einblicke

55:08 Buch- und Musiktipps