UNF#CK YOUR DATA

Dein Ruf oder deine Marke ist das, was Menschen über dich sagen, wenn du nicht im Raum bist. Aber woran denken sie denn dann?

An KI-generierte Action-Figuren?

Jap, darum geht’s auch in dieser Folge von Unf*ck Your Data. Denn wie entsteht so ein Ruf? Und was machen so Menschen, die Marketing machen?

Host Christian Krug interviewt Dina Brandt, die ist sogar schon zum zweiten Mal im Podcast!

Sie nennt sich selbst „nicht noch so eine Social Media Tante“, früher war sie der „trotzige Millenial“. Dabei hilft sie Menschen, ihren Ruf ins Digitale zu übersetzen. Also eigentlich macht sie alles, was mit der Kernpositionierung des Angebots zu tun hat.

Auf der data:unplugged hat Christian einen Vortrag gehört über KI-generierte Podcasts. Und irgendwie passt das zum Hype der Actionfiguren, die aktuell auf LinkedIn kursieren.

Dina ist ganz stolz, denn keiner ihrer Kunden hat eine Action-Figur gepostet.

Aber lasst uns zur KI kommen. Die wird nämlich jetzt exorbitant viel im Marketing genutzt. Dabei muss man erstmal differenzieren: Da geht’s nämlich um GenAI und nicht um die KI, die Prozesse automatisiert oder Daten ausliest...

„KI im Marketing“ ist für Dina zurzeit ein Hype.

Bevor man das jetzt nutzt, sollte man sich aber fragen: Zählt das wirklich auf meine Strategie ein?

Sie vergleicht das mit einem Flugzeug: Fliegst du damit um des Fliegens willen oder um irgendwo hinzukommen? Weißt du überhaupt, wo du hinwillst? Und ist das Flugzeug das richtige Fortbewegungsmittel?

Nur weil man ein Bildchen mit KI generiert, ist das trotzdem keine gute Werbung.

Als erstes brauchst du eine Strategie.

Die zu erstellen erfordert jede Menge Kreativität.

Die beiden finden eine witzige Analogie zum Dating, denn auch da hilft es: Je genauer man weiß, was man will, desto selektiver kann man sein. Und auch da hilft es, strategisch nein sagen zu können.

Und wenn du keine Strategie hast – dann musste halt ne Actionfigur ausprobieren!

Dina erzählt dabei vom Korridor, den man abstecken sollte und indem man sich bewegt. In dem ist auch das Ziel definiert. In diesem Korridor ist es dann auch gar kein Problem, mal vor eine Wand zu laufen.

Hier hilft hypothesenbasiertes Arbeiten und strukturiertes Experimentieren.

Dafür gibt es ein paar Fragen:

Warum möchte ich damit jetzt arbeiten?

Kann ich dadurch den Zielkorridor formulieren, warum und wofür ich das mache?

Welche Schritte glaube ich, dass sie mich auf dem Weg zum Ziel unterstützen?

Warum unterstützen sie mich?

Wie kriege ich das validiert?

Das Learning zum Schluss: Es gibt keine Abkürzung. Auch Overnight-Erfolg braucht ein paar Jahre.

Und das letzte Statement (das dürfen wir euch nicht vorenthalten): Wir können so viel mehr, als wir uns zutrauen.

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IT wird oft assoziiert mit Laptops einrichten, Server betreiben oder Passwörter zurücksetzen. Selten hingegen mit Fortschritt, Innovation oder neuen Produkten. Aber warum ist das so und wie kann „die IT“ in die Wertschöpfung kommen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Sophie Seiwald-Hojer, selbständige Beraterin für IT Strategie.

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00:00 Die Herausforderungen bei der App-Entwicklung in großen Unternehmen

10:00 Die Rolle der IT als Enabler

19:57 Prozesse der Hölle: Warum IT-Prozesse frustrierend sein können

29:48 Sicherheitsaspekte in der App-Entwicklung

39:51 Die Bedeutung von Kommunikation zwischen IT und Fachabteilungen

29:20 Risiko und Verantwortung im Produktmanagement

32:59 Mindset und Unternehmenskultur

36:45 Zusammenarbeit und Teamgeist in der IT

39:51 Verantwortung und Erfolg im Team

43:32 Prozesse und Innovation in der IT

46:27 Abschluss und persönliche KPIs

Marketing often seems like the wild west of data & analytics. Made up Key figures, vendor-provided promises of quick and easy sales. But how do we really create a distinction? And why is marketing even important? In this week’s episode your host Christian Krug interviews Louis Grenier, freelance marketing coach and consultant. Author of the book – Stand the f*ck out.

A great product might be a good start for a new business. But if no one has ever heard of you and your shiny new thing, people probably won’t come and buy from you.

This is where a great marketing story begins.

Unfortunately, there are several things that can go wrong here. From an unclear offer to an unknown buying group or a vague branding. Things can terribly influence your performance in the market. Platforms like google or meta now offer to help you and by just inserting some dollars to their tools your product will sell itself. Well if something sounds too good to be true, most of the time it is.

While there is nothing wrong with putting ads online and performance marketing itself, it also is only one half of the truth. If people know you, then it becomes more likely that they buy from you than your unknown competitors.

A huge part of that is defining your Unique selling point. The one meaningful thing that sets you apart from all the others out there. It doesn’t need to be something groundbreaking. It can be unbundling a wrapped process or putting something new to an established product or service. Like a nice can with a skull around water.

As people tend not to buy thing with rational decision making. This means that marketing is even more important. Which feelings does your brand give them? Do you help them to present themselves in special way?

If you can answer those questions – you already made the most important steps into establishing your brand.

From then on you can take the next steps.

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00:00 The Importance of Branding and Marketing

03:26 Understanding Marketing: The Wild West of Data

10:55 The Balance Between Brand and Performance Marketing

15:46 Building Lasting Brands vs. Short-Term Gains

20:51 Foundations of Effective Marketing

27:40 Irrational Consumer Behavior and Market Differentiation

30:45 The Power of Packaging in Marketing

31:14 Understanding Irrational Consumer Behavior

32:29 The Fear of Losing Control in Decision Making

35:12 Navigating B2B Marketing Challenges

38:16 Perceived Risk in Purchasing Decisions

40:50 The Role of Pricing in Marketing

42:31 The Importance of Understanding Data

44:01 Trusting Your Gut in Marketing Decisions

46:56 Balancing Data and Intuition

51:20 Learning from Past Mistakes in Marketing

Auf den Marketingslides sieht es immer so einfach aus. Im PoC läuft das KI oder ML Projekt sauber durch. Aber in die wirkliche Integration in den Alltag und die Produktion schaffen es die wenigsten. Warum ist das so und wie bekommen wir das besser hin? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Laura Hinsch, Solution Architect bei der DB Systel.

Dass nicht alles glänzt was auf den Marketingfolien der Hersteller steht wissen wir. Allerdings dachten wir auch das PoCs (Proof of concept) jetzt der neue heiße Mist sind und wir damit schnell unsere Probleme lösen.

Leider versanden immer noch viele Projekte in der PoC Hölle und schaffen es nie das Licht der Produktion zu erblicken.

Manchmal weil das Konzept nicht aufgeht, dafür machen wir es ja. Leider aber auch oft wegen vermeidbarer Fehler. Denn nur einen PoC machen und alles so einfach wie möglich denken ist nur minimal besser als die Slides. Bereits bei der Planung des PoC sollte man die Umsetzung in der Produktion im Kopf haben, denn hier befinden wir uns dann in echten lebenden Organisationen. Damit sinkt auch die Fehlertoleranz. Im besten Fall verliert man nur Nutzerakzeptanz, im Schlimmsten sogar Menschen ihr Leben.

Und hier sollte man Ansetzen:

Was ist die Kritikalität des Projektes? Was kann ich verbessern und wie genau muss es sein? Manchmal reichen 75% Genauigkeit in einem Machine Learning Projekt aus. Ab und zu müssen es 99,99% sein. Dies muss man vorher beachten.

Wer nutzt das Tool am Ende? Wie sieht der Alltag dieser Menschen aus? Wo muss ich die Funktion integrieren, damit die Leute sie auch wirklich benutzen? Das Ganze wird natürlich dadurch erschwert, dass die Leute die Tool kaufen oder beauftragen oft nicht die sind, die sie auch wirklich benutzen.

Wo muss das Ding am Ende laufen und was darf es kosten? Der berühmte „It rund on my machine” Scherz darf eben nicht passieren. Die Anwendung muss eben auch möglichst einfach in die bestehenden Systeme integriert werden können. Gerade bei großen und gewachsenen Unternehmen ist das nicht zu unterschätzen. Natürlich muss es am Ende auch wirtschaftlich sinnvoll sein. Wenn du das zehnfach der Einsparung an monatlichen Kosten durchhaust ist auch keinem geholfen.

Macht das Thema jetzt irgendwie nicht so spannend. Aber am Ende des Tages ist das auch alles kein Hexenwerk. Einfach ein bisschen planen am Anfang und die richtigen Haken setzen. Dann klappts auch mit der Produktivsetzung.

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00:00 Einführung in die Welt der Eisenbahn und KI

05:01 Vom POC zur Produktion: Der Weg der KI-Projekte

09:57 Die Balance zwischen Genauigkeit und Geschäftsnutzen

14:46 Die Bedeutung der Nutzer in KI-Projekten

20:09 Anforderungsmanagement und MVP-Entwicklung

22:04 Von Proof of Concept zur Produktion

24:29 Herausforderungen bei der Skalierung von Projekten

26:50 Systemkontext und Integration in bestehende Systeme

29:01 Zielarchitektur und Entscheidungsfindung

32:02 Der Spagat zwischen Experimentieren und Planung

36:59 Die Herausforderungen bei der Implementierung von POCs

39:24 Entscheidungsfindung und Kriterien in der Architektur

41:40 Wirtschaftlichkeit und Kosten von Projekten

44:56 Branchen- und Unternehmensspezifische Anforderungen

48:45 Integration von Algorithmen in bestehende Systeme

51:29 Abschlussfragen und persönliche Einblicke

Immer noch geistert das Buzzword KI durch die deutsche

Unternehmenslandschaft. Allerdings hinkt die echte Umsetzung dem theoretischen

Wissen weit hinterher. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts

„Unf*ck Your Data“ mit Daniela Rittmeier, Head of [Generative] AI Accelerator

bei CapGemini und selbständige Management Beraterin.

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Buchempfehlung von Daniela: Invisible Women - Caroline Criado-Perez

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00:00 Einführung in die KI-Diskussion

02:59 Daten als Überlebensfaktor für Unternehmen

05:48 Herausforderungen der KI-Transformation in Deutschland

09:02 Die Kluft zwischen Theorie und Praxis

12:09 Die Bedeutung von Datenqualität und Infrastruktur

15:12 Zukunft der Mobilität und KI-Anwendungen

17:56 Datenwertschöpfung und Unternehmensstrategien

21:48 Data Stupid und Datenwertschöpfung

24:29 Mensch-Maschine-Interaktion und KI

30:54 Herausforderungen im mittleren Management

35:44 Datenverfügbarkeit und -qualität in Unternehmen

43:17 Aufbau einer effektiven Datenabteilung

44:42 Die Rolle der CDO und der Datenabteilung

46:16 Langfristige Incentivierung und Unternehmensbeteiligungen

48:27 Verantwortung der Aufsichtsräte in der Digitalisierung

50:22 Nachhaltigkeit und KI-Entwicklung

52:31 Effizienz in der KI-Nutzung

56:48 Geopolitische Herausforderungen und technologische Strategien

There few things that send (marketing) analysts shivers down their spine line the dreaded GDPR. The European archenemy of data people. But why is something like the GDPR even necessary and how can we handle it without burning our fingers? In this weeks episode your host Christian Krug interviews Siobhan Solberg, Data Protection Consultant at Raze on this hot topic.

Many people especially in Europe know this: You want to get something signed or book a service or an appointment and you get immediately handed a formular for giving consent to data storage. Let’s face it – it’s terribly annoying. Since the introduction of the GDPR those consent sheets are everywhere.

Interestingly, this wouldn’t always be required and was not intended by the regulation at all. This bill was made to protect people’s data from misuse and not to annoy them with more paperwork. Unfortunately, some people didn’t bother to read it properly or prefer to play it save, as written consent is the fallback solution.

But why is that data protection even necessary? Because businesses developed a habit of doing shady things with our data. And some data is so crucial that it’s protection is required to keep people save from dire consequences.

The not so dramatics things include personalized advertisements. Where this might be ok for adults, young people can be influences more easily and thus require more protection.

Also when crossing cultural borders, some data suddenly goes from harmless to life-threatening, if shared with the wrong people. If you live in a very liberal area orientation or ethnicity might not play a role. In certain regions all of a sudden people can face severe consequences if those information is shared all to openly.

And to protect people and their data from potential misuse the GDPR was designed. In itself it is nothing bad, and scaring people with huge fines surely didn’t help. So if we manage to get better grasp on the potential power of data and see why it should be protected we might see more manageable implementations of that bill.

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00:00 Understanding GDPR: The Basics

03:08 The Shift from BI to Data Protection

06:06 The Spirit of GDPR: Respecting User Data

08:56 Challenges in Data Respect and User Consent

11:49 Data Collection: Purpose and Legal Basis

14:53 Navigating Sensitive Data and Consent

18:00 The Misconceptions of Consent in Data Processing

20:59 Real-World Implications of Data Usage

24:06 The Balance of Benefits and Risks in Data Collection

29:15 Cultural Perspectives on Teenage Pregnancy

30:58 Data Profiling and Its Risks

32:22 The Intersection of Data Security and Privacy

34:21 The Impact of Targeted Advertising

36:21 Sensitive Data in the Adult Industry

38:59 Cultural Sensitivity and Data Privacy

40:46 Respecting Data and Privacy Regulations

42:31 The Privacy Paradox and Consumer Behavior

50:39 The Future of Data Protection and Respect

53:55 Final Thoughts and Recommendations

Data Feeling – Bauchgefühl und Datenkompetenz führen zum Erfolg | Roger Heckly

Wie versenkst du am schnellsten deine Datenthemen im Unternehmen? Aber vor allem was braucht es um Analytics und Data wirklich erfolgreich einzuführen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Roger Heckly, Customer Service Executive bei s-peers.

Wie versenkst du am schnellsten deine Datenthemen im Unternehmen? Aber vor allem was braucht es um Analytics und Data wirklich erfolgreich einzuführen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Roger Heckly, Customer Service Executive bei s-peers.

In einem Anstellungsgespräch (=Vorstellungsgespräch) hatte Roger es schon mal direkt gegenüber den Gesprächspartnern adressiert: Was ist eure Vision für die Rolle? Wo wollt ihr mit dem Thema Daten als Unternehmen hin.

Denn wenn diese Frage nicht sinnvoll beantwortet wird und die Vision fehlt, dann ist jede Rolle direkt zum Scheitern verurteilt.

Aber warum ist genau diese Vision so wichtig? Zum einen dient sie positiv dazu die Projekte zu priorisieren, die das Unternehmen voranbringen. In einer Zeit begrenzter Ressourcen und teurer Arbeitskraft aber auch dazu – Die Projekte oder Tätigkeiten eben nicht zu machen, welche das Unternehmen nicht voranbringen. Denn diese können Ressourcen unnötig binden. Das Ergebnis – Eine beschäftigte und überlastete IT, aber kein echter Fortschritt.

Dafür braucht es eben die Vision und die aktive Mitarbeit des C-Level, denn ein „macht ihr mal was mit Daten, ich druck mir das Dashboard aus“ funktioniert auch nicht.

Wieder einmal kommen wir an den Punkt, dass es da in Databereich eben genau darum geht diese Vision in Kooperation zusammenzubringen. Business, Data und IT. Denn große Migrationsprojekte bieten oft riesige Chancen, wenn sie Transformation verstanden werden. Dafür dürfen sie aber nicht als reine IT Projekte, wie das Update einer App einspielen gesehen werden, sondern es braucht echte Kooperation und Transformation und Analytics darf nicht zu Streichposten werden.

Aber wollten wir das Bauchgefühl nicht genau mit Analytics endlich ersetzen?

Ja und dabei können wir aber von genau diesem profitieren.

Denn Tool- und Datenkompetenz sind die Schlüssel zur erfolgreichen Arbeit. Und zu Datenkompetenz gehört eben auch ein Gefühl dafür zu haben, welche Daten plausibel aussehen und welche man sich genauer ansehen muss.

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Buchempfehlung von Roger: Reiseführer la Reunion

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00:00 Die Bedeutung von Daten im Unternehmen

03:09 Der Weg vom Inhouse-Berater zum externen Consultant

06:13 Die Rolle der IT und der Datenstrategie

08:51 Die Notwendigkeit einer klaren Vision

12:00 Top-Down-Ansatz für erfolgreiche Datenprojekte

14:49 Die Herausforderung der Priorisierung in Datenprojekten

17:54 Interne Kommunikation und Marketing für Datenprojekte

21:06 Die Verantwortung der Führungsebene in der Datenstrategie

23:51 Die Balance zwischen Vision und operativer Umsetzung

26:56 Die Bedeutung einer Roadmap für Datenprojekte

28:31 Die Herausforderungen im Data Analytics

32:08 Die Bedeutung von Analytics in Unternehmen

35:59 Data Feeling: Bauchgefühl und Datenkompetenz

42:32 Die Rolle der IT und Kommunikation in der Datenanalyse

44:06 Persönliche KPIs und Wertschätzung im Berufsleben

Ein gutes Pferd, sagt man, springt nur so hoch wie es muss. Und Daten im Unternehmen, sind immer nur so gut wie sie es für eine bestimmte Anwendung sein müssen. Das nennt man Effizienz! Aber was passiert, wenn sich Anforderungen nun ändern und Daten immer wichtiger werden? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Michael Prinner, Leiter Data Governance bei Uvex Group.

Nun sagen wir mal so. Es wird dann zumindest spannend. Denn ganz oft ist es beim Satz „Datenqualität ist schlecht“ genau. Jemand betrachtet oder analysiert Daten für einen Zweck zu dem diese gar nicht gesammelt wurden. Wenig überraschend, dass diese dann eben den Anforderungen nicht genügen.

Denn Unternehmen sind meist auf maximale Effizienz getrimmt, gerade wenn dann noch ein Lean Manager alles was nicht direkt genutzt wird als „Verschwendung“ deklariert und abgeschafft hat.

Dann fängt eben oft der Ärger an.

Muss aber nicht. Denn wenn man sich diesen Umstand einmal zu Gemüte führt kann man an neue Datenprojekte genau so heran gehen. Über die neuen Anforderungen. Anhand dieser wird dann eine Aufstellung gemacht was schon vorhanden ist und was fehlt. So entsteht quasi ganz nebenbei der ersten Datenkatalog im Unternehmen (sollte der nicht schon da sein). Und dieser Katalog ist dann eben das Nachschlagewerk für die Daten im Unternehmen und so ein zentraler Bestandteil der Data Governance. Ein oft unbeliebtes, aber absolut notwendiges Thema.

Denn gerade wenn eben jede Person im Unternehmen Datenkonsument*in ist, treffen unterschiedlichste Anforderungen auf die Daten.

Wer jetzt allerdings versucht in einem großen Rutsch die Hausaufgaben der letzten Jahre oder Jahrzehnte in einem großen Data Governance Projekt abzuarbeiten, der läuft vermutlich erstmal ins Leere.

Nicht dass die Arbeit sinnlos wäre, ganz im Gegenteil. Das Problem ist, dass es nicht direkt einen Mehrwert sichtbar macht. Damit fehlt oft der Wille zum Funding durch das Management. Also klein anfangen. Mit einem kleinen begrenzenten Projekt starten, dort die Governance mitdenken und vor allem die Menschen mitnehmen.

Denn nur wenn die Mitarbeitenden den Data Catalog auch nutzen, dann ist er ein sinnvolles Werkzeug.

Dafür müssen die Mitarbeitenden natürlich auch entsprechend geschult werden und das ganze dokumentiert werden. (Oh jetzt hab ich das böse D-Wort geschrieben)

Klar kann uns dabei die KI schon helfen. Allerdings klappt das noch nicht ohne menschliches Verständnis, womit wir wieder bei der Schulung wären.

Hatte ich erwähnt, dass es keine KI Schulungspflicht gibt? Wirklich! Auch nicht im EU AI Act. Ohne den und Parallelen zum Reinheitsgebot können wir die Folge natürlich nicht beenden.

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Buchempfehlung von Michael: Biedermann und die Brandstifter

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00:00 Einführung in Data Governance und KI

02:59 Der Weg zur Data Governance

05:50 Die Rolle der Menschen in der Datenverwaltung

08:59 Effizienz und Datenqualität

12:13 Die Balance zwischen Governance und Flexibilität

14:58 Frameworks und deren Anwendung

18:03 Datenkonsumenten im Unternehmen

20:53 Die Bedeutung von Tools in der Organisation

24:30 Herausforderungen der Dokumentation und Schulung

26:36 Der Weg zu einem effektiven Datenkatalog

29:00 Daten als wertvolles Asset

32:05 Die Komplexität in großen Unternehmen

35:28 Die Rolle der KI in der Dokumentation

39:30 Die Rolle von KI in der Entwicklung

41:19 Kompetenz und Schulung im Umgang mit KI

44:51 Der AI Act und seine Herausforderungen

46:59 Chancen für Deutschland in der KI-Entwicklung

49:04 Tradition und Innovation in der deutschen Industrie

53:44 Abschlussgedanken und persönliche Einblicke

Ever wondered why some people climb up the career ladder seemingly effortless, while others are left speechless at the bottom? Well, it might actually have to do with exactly that! Speaking. How you present yourself. And how to bring your speaking game to the next level and rocket fuel your career – That’s what Christian Krug, Host of UNF#CK YOUR data is discussing with Nausheen I. Chen, 3x TEDx speaker and high profile speaking coach.

Have you ever been to a boring talk or presentation? Like that terrible you just got into something else, your mind slipped off or you even fell asleep? You don’t need to feel caught, we all were there at one point or the other. But there are also the other talks. The ones that just seem to catch you and follow the speaker, even if the topic itself isn’t the most interesting one to you.

The thing is, although it might seem as they are natural born speakers, they most probably aren’t. They just have a great toolset of speaking methods and a strong message to deliver. Paired with a certain level of confidence this gives you an almost unstoppable force to be reckoned with.

But why should you care about speaking, if you never want to be on a big stage?

Thing is, we are humans and in most of our jobs at one point or another we interact with other humans. To a different extend, but we all do. And when we engage with other we communicate. Always. Or as Paul Watzlawick put it: “We cannot not communicate”

We always communicate something, even by choosing not to speak up.

Especially in tech fields there is this image of the introvert expert who is too shy speak up and has to watch less proficient people climb the career ladder like a balloon of hot air.

Good news is, on the one hand those balloons tend to deflate and you have the choice of taking your career and your life in your hands.

By speaking up you reclaim control over your business life.

If you choose to remain silent, you let other take control. So as an expert it’s even your duty to speak up if someone is making a flawed call.

The interesting thing is that the very same techniques that make great speakers on stage make you great communicators in meeting. And those can be taught and learned, just like other skills as coding or using a digital tool.

So you don’t have to be silent and let others run the show, even if you consider yourself an introvert.

In this episode you will learn:

- How public speaking is a skill that can be learned

- Why learning to speak does not make you unauthentic

- Which tricks can help you level up your speaking skills

- How to reclaim your career by speaking up

▬▬▬▬▬▬ Profiles: ▬▬▬▬

Nausheen at LinkedIn: http://www.linkedin.com/in/nausheenichen

Nausheen’s Homepage: https://www.speaking.coach/

Christian at LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/

Unf*ck Your Data at Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data

▬▬▬▬▬▬ Book recommendation: ▬▬▬▬

Susans book recommendation: Confessions of a Public Speaker - Scott Berkun

The “UYD” bookshelf at Melena’s store: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata

▬▬▬▬▬▬ Where to find UN#CK YOUR DATA: ▬▬▬▬

Podcast at Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfa

Podcast at iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019

Podcast at Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6

▬▬▬▬▬▬ Contact: ▬▬▬▬

E-Mail: [email protected]

▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

00:00 The Importance of Effective Communication

11:49 Overcoming Communication Barriers

24:06 The Role of Introversion in Public Speaking

25:20 Embracing Authenticity in Communication

29:27 The Power of Speaking Up

31:34 The Balance of Skills and Knowledge

36:30 Demystifying Effective Speaking

40:09 Building Confidence as a Speaker

44:34 Taking Responsibility for Your Growth

46:53 Inspiring Others Through Communication

TRIGGERWARNUNG – Wir sprechen unmenschliche Arbeitsbedingungen und Menschen die mit unangemessene Inhalte sichten und prüfen müssen.

Wenn Daten doch die Grundlage von KI sind und wir eine ethical AI mal Ende zu Ende betrachten wollen, dann müssen wir doch eigentlich genau an der Quelle anfangen. Aber warum wird darüber so wenig gesprochen? Und was läuft hier schon alles falsch?

Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl, Geschäftsführerin von Empathic Business.

Wenn es um das Thema Ethical AI geht, dann betrachten die meisten Menschen gerne die Outputs. Also dass hier eine faire und ausgewogene Mischung an Ergebnissen repräsentiert wird. Manchmal wagt man noch den Blick darauf wie die Daten für das Training zusammengestellt werden.

Aber wie genau diese Daten zugänglich gemacht oder erfasst wurden, darüber wird nur selten berichtet. Denn das ist ein Bereich, den die großen Tech Unternehmen oft nur zu gerne unsichtbar halten würden.

Barbara Lampl nimmt uns mit auf eine Geschichtsstunde durch das Datalabeling oder Dataannotation. Denn Daten und Informationen waren schon immer ein Wettbewerbsvorteil. In der digitalen vernetzten Welt wird dies besonders schnell sichtbar. Angefangen von Yahoo deren Surfer das frühe Internet kartografiert haben bis zu den heutigen Taskern, die die Grundlage für die modernen KI Systeme legen. Data is king!

Gut sortierte, kategorisierte und beschriftete Daten sind der entscheidenden Vorteil. Vom Labeling für KI Modelle bis zur Content Moderation auf den sozialen Medien. Wer die besten Daten hat, hat die zuverlässigsten Algorithmen.

Das Bizarre: Die Menschen die die Grundlagen dafür legen, dass andere Milliardäre werden, verdienen oft nur wenige Dollar die Stunde. Und das für Arbeit im Sekundentakt die oft unter prekären Bedingungen stattfindet und bei der die Menschen zum Teil ohne Ausbildung oder Betreuung mit extremen Inhalten konfrontiert werden.

Kein Wunder, dass diese Karawane immer weiter zieht, denn Ausbeutung ist nicht nachhaltig und viele der Tasker lernen schnell die Systeme die sie aufbauen selbst zu nutzen um ihre Arbeit zu erleichtern.

Doch auch dieser unbequemen Wahrheit müssen wir uns stellen, wenn wir KI Systeme nutzen. Und uns manchmal fragen – Warum sind die Ergebnisse so seltsam?

▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬

Zum LinkedIn-Profil von AI Babsi: https://www.linkedin.com/in/barbaralampl/

Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/

Christians Wonderlink: https://wonderl.ink/@christiankrug

UNF#CK YOUR DATA auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data

▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬

Buchempfehlung von Barbara: Feeding the Machine – Mark Graham

Alle Empfehlungen in Melenas Bücherladen:

https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata

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Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfa

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Zum Podcast auf Youtube: https://www.youtube.com/@unfckyourdata

▬▬▬▬▬▬ Merch: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

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▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬

E-Mail: [email protected]

▬▬▬▬▬▬ Timestamps: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬

00:00 Einführung in Ethical AI und Datenverantwortung

04:00 Die Rolle der Daten im KI-Training

09:51 Geschichte der Datenannotation und Crowdsourcing

15:46 Content Moderation und ihre ethischen Herausforderungen

24:03 Die Herausforderungen der Polizeiarbeit

26:59 Die Realität der Clickworker

30:14 Die ethischen Implikationen der Datenannotation

32:59 Die Problematik der Edge-Cases in KI

36:14 Die Rolle des Menschen im KI-Training

38:58 Die Herausforderungen der Textbewertung in KI

43:19 Kulturelle Wahrnehmung und Sprache

44:05 Absurdistan: Die Herausforderungen der Datenverarbeitung

45:50 Die Rolle von Clickworkern in der Datenlabeling-Welt

48:34 Die Dimensionen des Datenlabelings

51:45 Die Herausforderungen der Content Moderation

54:57 Die ethischen Implikationen von KI und Daten

57:32 Faire Bedingungen in der KI-Wertschöpfungskette