Oliver Gassner - business://menschlich

Oliver Gassner

OGOK = Oliver Gassner Organisation & Kommunikation => Innovative, stressfrei arbeitende Teams und Abteilungen für Unternehmen. Profitabel vernetze und inspirierte Mitglieder für Verbände und Organisationen.

  1. Aug 11

    Bernd Gundlach: KI-Vibecoding im Handwerk #how2ai

    >>> audio *** Du möchtest dich zum Vor-Ort-KI-Tag in Stockach bewerben? Bitte melde dich unter dem Betreff „UKKI" (Unternehmenskreis KI) bei og@ogok.de Mit folgenden Infos: - Name - Handynummer (nur wenn sich am Event kurzfristig was ändert) - Unternehmen - MA-Anzahl (incl.: davon 'dauerhaft am Schreibtisch') - Idealer Wochentag für einen KI-Tag in Stockach (so ab ca 13/14 Uhr) - KI-Herausforderung oder KI-Vorerfahrung  Plan: - Wir arbeiten einen Tag lang an den KI-Herausforderungen von Unternehmen und setzen direkt vor Ort eine erste funktionierende Umgebung per Vibe-Coding für dich um. Zeitslot ca. je Unternehmen: 45 min (das kann dann noch reserviert werden) - max. 2 Personen je Unternehmen - Unternehmensgröße ab 5 (ideal: ab 20) bis 100 (ideal: bis 70) - technische Umgebung wird initial gestellt - Catering auch - jede/r kann bei den anderen mit zuhören/mitlernen - wir sichten die Bewerbungen und wähen für dei erste Runde passende Unternehmen aus Vorabinfo: Wir werden wahrscheinlich eine Schutzgebühr von ca. 49 EUR einplanen. *** - Podcast-RSS für alle Podcast-Apps: https://feeds.feedburner.com/ogokpodcast - Spotify: https://open.spotify.com/show/00n8s2qYAgwzJQkmRGjjNA  - Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/de/podcast/oliver-gassner-work-smarter-not-harder/id1481175623 - Youtube-Video: https://www.youtube.com/@OliverGassner   Unser Sub-Podcast “How2AI” ist #30 bei https://www.millionpodcasts.com/chatgpt-podcasts im Juli 2025 - Danke. AI-Summary: Netzstimmen Podcast – "How to AI" mit Bernd Gundlach (handwertig)Gastgeber: Oliver Gassner Gast: Bernd Gundlach, Unternehmer bei handwertig (Sanitär- & Malermeisterbetrieb) in Stockach, angestellt als Prokurist bei einem Immobilienunternehmen Kernaussagen der Episode: Eine Handwerksfirma mit ~18 Mitarbeitenden hat mithilfe von KI (ChatGPT für Konzeption, Claude für Entwicklung) in wenigen Monaten (September 2025–heute) eine eigene, maßgeschneiderte Unternehmenssoftware für Personal-, Fahrzeug- und Auftragsmanagement gebaut. Die Software spart rund 15.000 €/Jahr gegenüber vorherigen Software-Lizenzen ein, bei Gesamtentwicklungskosten von ca. 12.000–13.000 € (ohne Eigenzeit). KI wird im laufenden Betrieb bewusst nur sparsam eingesetzt (Textoptimierung, ein Voice-Agent), nicht für alle Prozesse. Der Fokus liegt auf Anomalie-Erkennung statt Vollüberwachung, um Mitarbeitende nicht zu gängeln und arbeitsrechtliche Grenzen einzuhalten. Statt die Software zu verkaufen, plant Bernd Gundlach, Lasten-/Pflichtenhefte und Beratung in einem "Peer Boosting"-Format anderen Unternehmen (ab 5, besonders 50–150 Mitarbeitende) zugänglich zu machen – geplantes Treffen in Stockach, voraussichtlich Oktober 2026. Vorstellung und Kennenlern-Geschichte (00:00:00–00:04:17)Oliver begrüßt Bernd zur Folge "How to AI" des Netzstimmen Podcasts (00:00:00). Bernd stellt sich vor: Unternehmer und sozialversicherungspflichtig Angestellter, beschäftigt sich in der Freizeit mit KI-Prozessen zur Alltagserleichterung (00:00:18). Beruflicher Werdegang: kaufmännische Ausbildung im Fahrzeugbau, danach Wechsel in die Softwareentwicklung bei Jens Birkant (Kam Go) (00:00:50–00:00:59). Kennenlerngeschichte: erste Begegnung beim Arbeitgeber, dann beim "Digitalen Donnerstag" (Netzmontag-Pendant), schließlich beim BarCamp Bodensee (00:00:59–00:01:23). Handwertig und die Location Green Places (00:01:30–00:04:17)Handwertig ist ein Handwerksunternehmen (Sanitär- und Malermeisterbetrieb, Elektrik extern), entstanden aus Bernds Erfahrung als Bauprojektleiter bei einem Immobilienunternehmen, wo Transparenz und Fair Play bei Handwerkern oft fehlten (00:01:38–00:02:10). Aktuell 18 Mitarbeiter, davon 11 in Vollzeit (00:02:18–00:02:25). Standort: Green Places in Stockach – ein nachhaltig aus Holzständerbauweise errichteter Businesspark mit drei Ebenen für Kleingewerbe (KFZ-Werkstatt, Handwerk, Segelmacher, Fensterbau/Wintech, Autoaufbereiter u.a.), der eine starke branchenübergreifende Community bietet (00:02:44–00:03:58). Entstehung des Podcast-Termins: Bernd hielt bei einem Community-Event einen Vortrag über KI im Handwerk, der Oliver überzeugte (00:04:00–00:04:17). Ausgangslage: Warum Eigenentwicklung einer Software? (00:04:17–00:07:57)Anlass: Ab ca. 10–11 Mitarbeitern gab es keine Übersicht mehr, wer wohin zur Baustelle fährt; Organisation lief über Excel-Tabellen, da es keine passende Branchensoftware gab (00:04:46–00:05:19). Anfangs Organisation über Asana als To-Do-Liste (00:05:37–00:05:54). Bernds Hintergrund im industriellen Qualitätsmanagement (ISO, standardisierte Prozesse) prägte sein Prozessdenken (00:05:54–00:06:21). Vorgehen: Urlaub genommen, alle betrieblichen Prozesse analysiert und in einem Lastenheft dokumentiert (Wochenplan, Sicherheitsdatenblätter, Unterweisungen etc.), dann modulweise in eine Software umgesetzt (00:06:30–00:07:03). Mittlerweile Fokus nicht mehr auf neuen Modulen, sondern auf Optimierung bestehender Abläufe mit den gesammelten Daten – Beispiel: unterschiedliche Zeitbedarfe von Malern vs. Sanitärleuten führten zu neuer Lagerorganisation und Packlisten (00:07:11–00:07:50). Regulatorik, Unterweisungen und Alltagsorganisation (00:07:57–00:09:12)Nicht alle Anforderungen von Berufsgenossenschaft, TÜV, Handwerkskammer oder Gesetzgeber (z. B. EU AI Act, Unterweisungspflicht ab 18.8., dass Mitarbeitende keine Kundendaten in KI hochladen dürfen) lassen sich perfekt proaktiv erfüllen, aber die Firma hat dies im Juli bereits automatisiert umgesetzt (00:08:05–00:08:39). Bernds Alltag: 50 % angestellt, 50 % Unternehmer, plus Familie – erfordert Überblick, um alles unter einen Hut zu bekommen (00:08:47–00:09:03). Oliver erzählt, wie er über LinkedIn auf Bernd aufmerksam wurde (00:09:03–00:09:33). Die Software im Detail: Zeiterfassung, Fahrzeuge, Rüstzeiten (00:09:33–00:12:57)Terminal im Eingangsbereich statt Handy-App fürs Einchecken; wichtig: keine neue Bürokratie und kein Gängeln der Mitarbeitenden, arbeitsrechtlich auch keine lückenlose Überwachung erlaubt (00:09:42–00:10:17). Digitale Fahrtenbücher/Dongles in den Fahrzeugen erfassen Abfahrtszeiten, Zuweisung zu Baustellen und Verantwortlichkeiten (00:10:17–00:10:44). Auswertung möglich: Zeit zwischen Einstempeln und Abfahrt = Rüstzeit oder ineffiziente Zeit, die man beobachten und optimieren kann (00:10:44–00:11:14). Checkout-System mit RFID/FD-Klebern für Werkzeuge (Material noch nicht erfasst, aber auftragsbezogen zugeordnet); ermöglicht Nachverfolgung von Werkzeugeinsatz (z. B. Schleifgeräte) für Kalkulation (00:11:14–00:12:04). Ethischer Rahmen wichtig: Mitarbeitende sind Menschen, keine Maßregelung; Kunden werden nicht ausgenutzt, auch wenn mehr Daten mehr Abrechnungsmöglichkeiten böten (00:12:04–00:12:35). Fokus liegt auf Anomalien statt Totalüberwachung: Nur Abweichungen vom Standard werden gemeldet, z. B. wenn eine Fahrt nach Konstanz plötzlich eine Stunde länger dauert – mögliche Gründe: Stau, nicht erfasste Zusatzbaustelle, private Erledigung (00:12:35–00:13:14). Ressourcenschonender Überblick durch Anomalie-Fokus statt Detailkontrolle (00:13:14–00:13:39). KI-gestützte Auswertung und Einsatzplanung (00:13:39–00:15:39)Bis letztes Jahr wusste man nur grob, wie lange Aufgaben dauern; jetzt lässt man Erfahrungswerte KI-gestützt auswerten, um Zusammenhänge zu erkennen (z. B. Eckventil + Wasserschaden gehören zum selben Gewerk) und Dauer ähnlicher Arbeiten vorherzusagen (00:13:51–00:14:14). Beim Anlegen eines neuen Tasks gibt das System automatisch Zeitempfehlungen basierend auf Team, Ort, Jahreszeit, Wetter, Fahrzeug und Teamzusammensetzung (00:14:14–00:14:31). Seit letzter Woche: Eingehende Tickets (z. B. Wasserschaden von Hausverwaltung) erhalten automatisch eine Personalempfehlung basierend auf gesammelten Daten (nicht KI-generiert, sondern datenbasiert) – Beispiel: Ein Maler in der Nähe, der schon einmal unter Anleitung Wasserschäden bearbeitet hat, wird vorgeschlagen, statt den Sanitärmeister von einer Großbaustelle abzuziehen (00:14:39–00:15:27). Ergebnis: Effizienzsteigerung durch Skill-basierten statt ausbildungsbasierten Personaleinsatz (00:15:27–00:15:39). Kompetenzmatrix (00:15:39–00:17:12)Eine umfassende Skill-/Kompetenzmatrix erfasst, wer was kann – zu komplex, um von einem Menschen allein überblickt zu werden, aber von der Software in Sekunden durchsuchbar (00:15:39–00:16:04). Matrix wird gemeinsam mit Mitarbeitenden gepflegt und berücksichtigt nicht nur Können, sondern auch Präferenzen (z. B. ein Maler mag lieber Tapezieren statt Spachteln) (00:16:04–00:17:03). Beispiel: Ein Fachinformatiker zog bessere Silikonfugen als der gelernte Maler/Sanitär – Learning: Talent zählt mehr als formale Ausbildung (00:16:19–00:16:44). Technischer Aufbau der Software (00:17:53–00:20:47)Ursprung: Lasten-/Pflichtenhefte wurden zunächst mit ChatGPT erstellt und modulweise strukturiert (Wochenübersicht, Mitarbeiterverwaltung, Fahrzeugverwaltung, Dongles) (00:18:17–00:18:33). Für die eigentliche Programmierung wechselte man zu Claude; Webserver bei DigitalOcean, eingerichtet in einem Docker-Container, Versionierung über ein Git-Repository (00:18:33–00:19:03). Technologiebasis: PHP, MySQL, HTML, CSS – bewusst einfach gehalten (00:19:10–00:19:29). Anfangs wurden Code-Reviews von einem indischen Entwicklungsteam für rund 17 $/Stunde (zu zweit) durchgeführt, bis die KI selbst in der Qualität überlegen wurde; inzwischen macht das Team die Code-Reviews selbst in einem separaten Prozess, u. a. auf Sicherheitslücken und Login-Anomalien (00:19:45–00:20:22). Cloudflare (Tipp von Jens Birkant) ist vorgeschaltet, um Angriffe zu filtern – laut Cloudflare sind ca. 70 % des Webtraffics inzwischen Bots (00:20:31–00:20:59). Kosten und ROI (00:20:59–00:24:41)Für die Entwicklung nutzt Bernd das "M

  2. Jul 21

    Sascia Wegner - wie geht Branding - Netzstimmen

    Audio   Die Aufnahme ist ein Gespräch zwischen Oliver Gassner („Netzstimmen“) und Markenexpertin Sascia Wegner über Personal Branding für Solo­selbstständige, das stark praxisnah und werteorientiert geführt wird.paste.txt 00:00:00 – Einstieg und VorstellungOliver begrüßt die Zuschauer, stellt sich als Host der „Netzstimmen“ vor und kündigt an, künftig gleich am Anfang klar zu sagen, in welchem Format man sich befindet. Er stellt Sascia Wegner vor und bittet sie, sich und ihre Arbeit zu erklären.paste.txt Sascia beschreibt sich als „Brandfetischistin“, die Solo­selbstständige – überwiegend Frauen – dabei begleitet, ihre Marke gemeinsam mit ihr zu entwickeln. Der Prozess reicht von der Identitätsfrage („Wer bin ich / wer will ich als Unternehmerin sein?“) bis hin zum fertigen Logo, inklusive Positionierung, Zielgruppenklarheit und Kommunikationsstil.paste.txt 00:03:20 – Warum „Wer bin ich?“ so zentral istOliver greift das Thema Identität mit einem Verweis auf „Wer bin ich und wenn ja, wie viele?“ auf und nutzt es als Sprungbrett zum Thema Authentizität. Er stellt provokativ die Frage, warum es überhaupt wichtig ist, die eigene Persönlichkeit so stark in die Marke zu integrieren – es gäbe ja auch Geschäftsmodelle, bei denen die Person scheinbar zweitrangig ist.paste.txt Sascia erklärt, dass sie vor allem mit Solo­selbstständigen im Dienstleistungsbereich arbeitet, die in extrem gesättigten Märkten unterwegs sind (Coaches, Berater:innen, Trainer:innen etc.). Gerade dort biete oft „gefühlt jeder dasselbe“ an, weshalb die Persönlichkeit hinter der Marke zum entscheidenden Differenzierungsfaktor wird.paste.txt 00:05:00 – Persönlichkeit als Kern der MarkeOliver benennt seine „Markenphilosophie“: Hinter einer guten Brand muss die echte Persönlichkeit liegen, denn bloßes Design oder eine „Maske“ reicht nicht. Sascia konkretisiert: Eine gute Marke besteht nicht nur aus dem, was man nach außen sieht (Logo, Farben, Instagram-Posts, Website), sondern aus der Übereinstimmung von Auftritt und tatsächlichem Verhalten.paste.txt Sie zeigt das an einem Beispiel: Wenn ein Fitnesscoach online sehr empathisch und freundlich wirkt, im direkten Kontakt aber militärisch-rigoros agiert („Bootcamp“, Druck, Kontrolle), entsteht ein Bruch, der zur Unzufriedenheit und oft zum Abbruch der Zusammenarbeit führt. Daher sei es „aus dieser Perspektive sehr sinnvoll, sich so zu zeigen, wie man ist“, statt eine gestylte Fassade zu pflegen.paste.txt 00:07:20 – Persönlichkeitsdimensionen und SelbstverortungOliver fragt, welche konkreten Faktoren in die Brand-Persönlichkeit hineinspielen und lädt die Zuhörer:innen ein, sich selbst einzuordnen. Sascia skizziert verschiedene Gegensatzpaare, in denen man sich positionieren kann: emotional vs. sachlich, akademisch vs. handlungspragmatisch, perfektionistisch vs. „gut genug ist gut genug“, maskulin vs. feminin, hochintellektuell vs. leicht verständlich.paste.txt Sie betont, dass keines dieser Pole per se positiv oder negativ ist, sondern unterschiedliche Menschen anspricht. Wichtig sei, zu verstehen, auf welche Art von Persönlichkeit die eigenen Wunschkund:innen reagieren – etwa ob sie studien- und faktenorientierte Coaches oder eher verständnisvolle, emotionale Begleitung bevorzugen.paste.txt 00:09:20 – Matching von Dienstleister und Kund:innenOliver berichtet, dass er bei Empfehlungen nicht nur auf Preis und Leistungsumfang schaut, sondern bewusst versucht, Persönlichkeit und Arbeitsweise zu „matchen“. Er illustriert das mit Beispielen: Ein Webdesigner, der sonst Konzernwebsites baut, passt selten zu einer Einzel­selbstständigen, und umgekehrt.paste.txt Er erzählt von eigenen „Missmatches“ – Projekten in Konzernen, in denen mehr Politik als fachliche Arbeit gefordert war, was ihm überhaupt nicht entsprach. Sascia ergänzt, dass zufriedenstellende Zusammenarbeit immer aus zwei Seiten besteht: dem zufriedenen Kunden und der zufriedenen Dienstleisterin. Wer wiederholt mit Kund:innen arbeitet, bei denen man innerlich denkt „Himmel, jetzt muss ich wieder eine Stunde quatschen und am Ende machen sie ohnehin das Gegenteil“, wird weder gute Ergebnisse noch langfristige Freude an der Arbeit haben.paste.txt 00:12:20 – Braucht man überhaupt eine Brand?Oliver stellt bewusst „blöde Fragen“ und fragt, warum es eine Brand braucht, wenn man doch ohnehin schon „ich“ ist und einfach nett in die Kamera lächeln könnte. Sascia antwortet, dass Branding vor allem das Kommunizieren und Wiedererkennbar­machen der eigenen Identität erleichtert.paste.txt Sie differenziert: Nach einer Gründung, wenn jemand noch stark am Ausprobieren ist, empfiehlt sie oft nicht sofort in Branding zu investieren. Stattdessen rät sie zu grundlegenden Reflexionsfragen („Wer bist du? Was willst du machen? Mit wem möchtest du arbeiten?“) und dazu, mit potenziellen Wunschkund:innen live und online ins Gespräch zu gehen, kurze Pitches auszuprobieren und auf Reaktionen zu achten. Schon diese frühen Gespräche sind aus ihrer Sicht im Kern bereits Branding.paste.txt 00:14:20 – Was ist „Marke“ eigentlich?Oliver möchte wissen, was eine Marke ausmacht und greift das historische Bild des Brandzeichens bei Vieh auf – Kennzeichnung zur Zuordnung und Diebstahlsicherung. Sascia zitiert Jeff Bezos: „Marke ist das, was die Menschen über dich sagen, wenn du nicht im Raum bist“, und ordnet das als modernen Begriff für Ruf bzw. Image ein.paste.txt Sie überträgt das auf das Dorfleben: Ein Ruf entsteht durch äußeres Erscheinungsbild (Kleidung, Frisur, Make-up), Sprache (freundlich vs. kurz angebunden, lästern vs. sachlich) und Verhalten (hilfsbereit, engagiert, anpackend oder eher passiv). Daraus leitet sie ihr Markenmodell ab: Für Solo­selbstständige sind Aussehen, Sprache und Verhalten die drei zentralen Bausteine, die zusammenpassen müssen, damit ein rundes Markenbild entsteht.paste.txt 00:18:00 – Wertearbeit als SchlüsselSascia beschreibt Wertearbeit als einen frühen und sehr greifbaren Schritt im Brandingprozess. Sie bringt das Beispiel eines Gärtners, dessen Wert „Umweltschutz“ ist: Wenn dieser Wert ernst gemeint ist, muss er sich nicht nur im sichtbaren Bereich (z.B. hochwertiger, ökologischer Dünger im Garten) zeigen, sondern auch in unsichtbaren Ebenen wie der Wahl des Stromanbieters.paste.txt Sie zeigt, wie Werte Entscheidungen erleichtern: Wenn man klar definiert hat „Ich bin umweltbewusst und das ist mir wichtig“, stellt sich nicht mehr die Frage, ob man billigen Atomstrom oder etwas teureren Ökostrom nimmt – die Entscheidung folgt aus dem Wert. Oliver erzählt dazu, dass sein eigener Stromanbieter den Energiemix ändert und er bewusst nachhaken will, da er bisher 100% Wasserkraft hatte.paste.txt 00:20:40 – Methoden zur WertefindungOliver erwähnt große Wertelisten, mit denen man arbeiten kann, ist aber skeptisch. Sascia sagt, sie habe für Kundinnen eine solche Liste, benutzt sie aber ausdrücklich als „Notfallkoffer“, nicht als primäres Werkzeug. Man könne über starke positive oder negative Reaktionen auf Begriffe (sogenannte „Antiwert“-Reaktionen) arbeiten und diese ggf. ins Gegenteil drehen.paste.txt Ihr bevorzugter Weg ist jedoch über Reflexionsfragen: Was macht für dich eine gute Woche aus? Was war dein letztes Projekt, das dich abends müde, aber überglücklich ins Bett fallen ließ? Wann musstest du zuletzt eine große Entscheidung treffen und warum hast du sie so getroffen? Sie fragt auch, was jemand bewusst mehr in sein Leben ziehen möchte – bei ihr selbst ist das Wert „Mut“, den sie aktiv kultiviert, obwohl sie sich selbst nicht spontan als mutig bezeichnen würde.paste.txt 00:23:20 – Minimanifest und gelebte WerteSascia beschreibt, dass sie ihre Werte jeweils mit 1–2 Bedeutungssätzen versieht – ein „Minimanifest“, das festhält, wie der Wert konkret im Alltag gelebt werden soll. Beispiel: Sie hat definiert, Möglichkeiten aktiv zu ergreifen und ist daher bei Netzwerk-Events die erste, die die Hand hebt, wenn Pitches gefragt sind.paste.txt So müssen Entscheidungen („Pitchen oder nicht?“) nicht jedes Mal neu gedacht werden; sie folgen den vorab definierten Werten. Sascia erzählt, dass dieser Prozess anfangs Überwindung kostete, dann aber mit jeder Wiederholung leichter wurde und sie die Entwicklung aktiv feiert.paste.txt Oliver ergänzt mit eigenen Erfahrungen zur Persönlichkeitsentwicklung: Er beschreibt, wie ihn Situationen in der Tanzschule und später bei Vorträgen gezwungen haben, Initiative zu ergreifen und öffentlich aufzutreten, was seine frühere Zurückhaltung und Introvertiertheit nach und nach transformiert hat.paste.txt 00:27:10 – Klarheit über „Was mache ich?“ und NutzenOliver verweist auf ein Banner hinter Sascia mit dem Satz: „Deine Marke, dein Design, deine gesamte Wirkung wird zu 100% aus dir kommen, denn dein Business ist dein Baby.“ Er sagt, dass zur Identitätsfrage „Wer bin ich?“ zwingend „Was mache ich?“ und „Welchen Nutzen stifte ich?“ kommen müssen und kritisiert Antworten wie „Das ist schwierig“ als Einstieg, weil das signalisiere, dass die Person selbst keinen klaren Blick auf ihr Angebot habe.paste.txt Sascia stimmt zu und betont, dass Wirkungs- und Nutzenbeschreibungen sich immer auf die Zielgruppe beziehen müssen. Man müsse wissen, mit wem man redet, welche Aufgabenstellung, Herausforderungen oder Wünsche diese Menschen haben, und was sich für sie konkret ändert, wenn sie die Dienstleistung gekauft haben.paste.txt 00:31:20 – Produkt vs. Nutzen (Autobeispiel)Oliver erklärt seinen Lieblingsansatz: Ein Produkt (z.B. Auto) über technische Eigenschaften zu beschreiben („vier Räder, Benzin, Zylinder, Farbe“) reicht nicht. Viel wichtiger sei, den Nutzen bzw. die Veränderung im Leben des Kunden zu beschreiben („Was ist anders, wenn du sein

  3. Jul 14

    Die Crux mit der Autoindustrie Gunter Dueck @ Netzstimmen

    Die Crux mit der Autoindustrie Gunter Dueck @ Netzstimmen Audio >>>> - Podcast-RSS für alle Podcast-Apps: https://feeds.feedburner.com/ogokpodcast - Spotify: https://open.spotify.com/show/00n8s2qYAgwzJQkmRGjjNA  - Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/de/podcast/oliver-gassner-work-smarter-not-harder/id1481175623 - Youtube-Video: https://www.youtube.com/@OliverGassner   Unser Sub-Podcast “How2AI” ist #30 bei https://www.millionpodcasts.com/chatgpt-podcasts im Juli 2025 - Danke. AI-Summary: Ja — hier ist die Fassung mit durchgehend Dueck statt Dück.paste.txt Einstieg und „vierte Kränkung“ (00:00:00–00:03:15)00:00:22 Oliver begrüßt Gunter Dueck, Mathematikprofessor, Ex‑IBM‑Technikchef, heute Philosoph und Speaker; Thema diesmal: Autos als philosophisches Objekt.paste.txt 00:01:05 Duecks neues Roboterbuch „Die neue Krone der Schöpfung“ erscheint im Herbst und steht für die „vierte Kränkung der Menschheit“ nach Kopernikus, Darwin und Freud – diesmal durch Maschinen.paste.txt VW, E‑Autos und Politikversagen (00:03:42–00:11:30)00:03:42 Mitte Juli 2026: VW will bis 2030 rund 100.000 Stellen abbauen, obwohl der Konzern bei E‑Autos in Deutschland stark ist – allerdings eher über Marken wie Skoda, Cupra, Seat, weniger über die Kernmarke VW.paste.txt 00:04:51 Die E‑Autoprämie sei mit etwa 10.000 Anträgen à 5.000 Euro „ein Tropfen auf den heißen Stein“; Tesla führe, BMW und Mercedes tauchten kaum auf.paste.txt 00:05:46 Rund 75% der besseren Autos und 85% der sehr teuren Neuwagen sind Dienstwagen; Dueck fragt, warum die Politik nicht einfach „Dienstwagen nur noch elektrisch“ durchgesetzt hat.paste.txt 00:10:06 Zweites Versäumnis: Ladeinfrastruktur wurde nicht konsequent von Autoindustrie oder staatlich gestützten Stromfirmen aufgebaut; in seiner Region sind zwar viele Ladesäulen vorhanden, aber „Ladesäulenangst“ bleibt ein Narrativ.paste.txt Software Defined Vehicle und deutsche Rückstände (00:11:47–00:18:39)00:11:47 VW hat seit Lopez Tausende Zulieferer, die komplette elektrische Module mit eigener Software (ECUs) liefern – das macht die heutige Software‑Umstellung extrem schwer.paste.txt 00:14:15 Tesla und chinesische Hersteller setzen auf einen zentralen Bordcomputer mit Zonencontrollern, die „dumme“ Hardware ansteuern; Software sitzt im Betriebssystem, nicht in den Teilen.paste.txt 00:15:45 Der Autokonzern muss dadurch die Gesamtsoftware selbst bauen – ein gigantischer Sprung, den deutsche Hersteller nur mühsam schaffen: BMW steckt rund 10 Milliarden in die neue Architektur, VW kauft ein Betriebssystem von Rivian.paste.txt 00:18:24 Übergangsversuche, alte ECUs mit Zusatzsoftware zu verbinden, hält Dueck für kaum beherrschbar; reale Kunden klagen über schwache VW‑Software in E‑Modellen.paste.txt Kabel, Plattformen, Xpeng und Kapazitätsabbau (00:19:42–00:23:34)00:19:42 Ford‑Chef Jim Farley bezeichnet chinesische Fabrikbesuche als „demütigendste Erfahrung“; ein Ford‑E‑Auto habe etwa eine Meile mehr Kabel als ein Tesla – Gewicht und Kosten pur.paste.txt 00:21:11 Viele deutsche Ingenieure hätten Batterien einfach an den alten Motorplatz gepackt, statt das Auto komplett neu zu denken; Tesla und China gewinnen durch konsequent neue Plattformen jeweils etwa 10% Kostenersparnis.paste.txt 00:21:53 VW beteiligt sich mit 5% an Xpeng und nutzt deren XP‑Plattform für China‑VWs – ein Zeichen, dass zentrale Technologie zugekauft wird.paste.txt 00:22:54 VW plant statt 12 nur noch etwa 10 Millionen Fahrzeuge Kapazität bis 2030; neben Mengenrückgang arbeiten sie an vielen Stellen strukturell zu teuer.paste.txt Werke, Regionen und Kündigungsgarantien (00:23:49–00:35:54)00:23:49 Statistisch wären 100.000 Stellenabbau über sechs Jahre ungefähr 5% pro Jahr und über Turnover abbildbar, aber Dueck betont: In Werksstädten wie Emden oder Zwickau gibt es kaum Alternativen, also auch kaum Fluktuation.paste.txt 00:26:11 Zwickau hängt stark an VW und Zulieferern; bei Werksschließung bräche eine ganze Region weg – nicht nur ein Unternehmen.paste.txt 00:30:11 Dueck hält lang laufende Zusagen wie „keine betriebsbedingten Kündigungen bis 2029“ für fatal, weil sie flexible Anpassungen an das E‑Auto‑Beben verhindern.paste.txt 00:32:13 Eigentlich müsse man die Produktion so neu organisieren, dass statt 12 nur 10 Millionen Autos gebaut werden – am einfachsten über Werksschließungen, sozial aber hochriskant.paste.txt 00:33:16 Eine mögliche Lösung sieht er darin, Xpeng‑Autos (auf XP‑Plattform) in deutschen Werken zu fertigen, um Zulieferer und Beschäftigung zu halten – mit der Folge, dass Deutschland eher zur Werkbank Chinas wird.paste.txt Zölle, Mindestpreise und chinesischer Aufstieg (00:36:12–00:44:59)00:36:12 Viele BMW‑ und VW‑Modelle werden schon in China gebaut und beim Import mit 30–35% Zoll belegt; die Lage ist verzahnt.paste.txt 00:43:10 Liebmotor wächst rasant, exportiert rund 40% und hat Stellantis mit etwa 25% als Großaktionär – Dueck sieht darin „erste Furchen“ eines globalen Umbruchs.paste.txt 00:44:04 Die EU setze auf Mindestpreise statt Zölle: günstige chinesische Autos dürfen nicht unter einen bestimmten Preis verkauft werden; dadurch schrumpft der Zoll, und Hersteller/Händler teilen sich die zusätzliche Marge.paste.txt Autos, Roboter und Neura Robotics (00:46:03–00:48:17)00:46:03 Die neue Auto‑Elektronik ähnelt humanoider Robotik: zentrale Recheneinheit, Zonencontroller in Armen/Beinen; Autohersteller sind deshalb prädestiniert für eigene Roboter in ihren Fabriken.paste.txt 00:47:20 Neura Robotics bei Metzingen erfasst Handgriffe von Bosch‑Mitarbeitern per Motion‑Capture‑Anzügen und verkauft diese als Skills für humanoide Roboter; Dueck berichtet von Milliarden‑Vorbestellungen und hoher Bewertung.paste.txt 00:48:17 Der Neura‑Chef verlagert Forschung eher nach China, weil er dort Partner und Kunden findet, mit denen man „über Entwicklung reden“ kann – ein weiterer Hinweis auf Deutschlands Innovationsisolierung.paste.txt Narrative, Onlinehandel und Innovationsdefizite (00:50:18–01:03:11)00:50:18 Dueck erzählt von Fehlentwicklungen bei digitalen Produkten (sprechender Kühlschrank, Alexa), die trotz Aufwands wenig Nutzen bringen und aus heutiger KI‑Sicht altmodisch wirken.paste.txt 00:53:25 Er kritisiert alte Narrative („Frauen kaufen keine Schuhe online“), die durch Zalando widerlegt wurden und Schuhfilialen aus Innenstädten verdrängten, während die Branche tatenlos zusah.paste.txt 00:59:56 Global wächst der Autoabsatz um rund 5%, E‑Autos noch stärker; währenddessen senkt VW seine Kapazität – für Dueck ein Beleg massiver deutscher Fehlpositionierung.paste.txt 01:02:19 Patentstatistiken täuschen Innovationsstärke vor; Deutschland erfinde viel, setze aber wenig um – das eigentliche Problem sei die mangelnde Umsetzung, nicht der Mangel an Ideen.paste.txt Einhörner, Startups und Ausblick (01:03:52–01:10:32)01:05:33 Als bessere Innovationskennzahl nennt Dueck die Zahl der Einhörner (Startups über 1 Mrd. Bewertung) statt der bloßen Zahl geförderter Gründungen.paste.txt 01:06:08 Er kritisiert Förderlogiken (z.B. BAFA), die nahezu beliebige Startups bezuschussen, ohne die Sinnhaftigkeit hart zu prüfen.paste.txt 01:07:42 Oliver schlägt einen jährlichen Vorhersage‑Podcast mit Dueck vor, in dem Prognosen (Liebmotor, Polestar, chinesische Marken, VW) gemacht und im Folgejahr gegen die Realität gespiegelt werden.paste.txt 01:10:24 Sie schließen mit der Einsicht, dass deutsche Autohersteller gleichzeitig Software, Plattformen, Personal und internationale Kooperationen neu denken müssen – sonst werden sie zur verlängerten Werkbank fremder Konzerne.paste.txt 01:10:32 Abschiedsgruß  „Lebt lange und in Frieden. Möge der Saft mit euch sein.“ ...

  4. Jul 8

    Jan Theofel und Oliver Gassner: Barcamps für Verbände und Organisationen Teil 3 #netzstimmen

    >>>> Audio Teil 1: https://www.ogok.de/2026/05/netzstimmen-mit-jan-theofel-barcamp-was.html Teil 2: https://www.ogok.de/2026/06/netzstimmen-baracmps.html Teil: 3 https://www.ogok.de/2026/07/blog-post.html (This) - Podcast-RSS für alle Podcast-Apps: https://feeds.feedburner.com/ogokpodcast - Spotify: https://open.spotify.com/show/00n8s2qYAgwzJQkmRGjjNA  - Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/de/podcast/oliver-gassner-work-smarter-not-harder/id1481175623 - Youtube-Video: https://www.youtube.com/@OliverGassner   Unser Sub-Podcast “How2AI” ist #30 bei https://www.millionpodcasts.com/chatgpt-podcasts im Juli 2025 - Danke. KI Summary: Das Video diskutiert ausführlich, warum und wie Verbände, Netzwerke und Organisationen Barcamps als Format für Austausch, Mitgliederbindung und Innovation nutzen sollten, und gibt viele praktische Beispiele und Umsetzungstipps dazu.paste.txt Einordnung und Einstieg00:00:02 Der Moderator Oliver Gast begrüßt die Zuschauer und erklärt, dass es sich um „Take 3“ der dritten Folge zum Thema Barcamps handelt.paste.txt 00:00:17 Er stellt klar, dass sie insgesamt drei Folgen zu Barcamps geplant haben, weil es dazu sehr viel zu besprechen gibt.paste.txt 00:00:29 Oliver sagt, er und Jan könnten acht Stunden über Barcamps reden, haben es aber auf drei Folgen mit jeweils maximal einer Stunde begrenzt.paste.txt 00:00:39 Die erste Folge behandelte Barcamps allgemein, die zweite Barcamps in Unternehmen, und die dritte widmet sich nun Barcamps in Verbänden und Netzwerken wie IHK, Wirtschaftsförderungen, Parteien und Initiativen.paste.txt 00:01:35 Oliver bittet Jan trotzdem um eine kurze Vorstellung.paste.txt Vorstellung von Jan und erste Beispiele00:01:44 Jan beschreibt sich wie Oliver als „Urgestein“ der deutschen Barcamp-Szene und erzählt, dass er 2008 sein erstes Barcamp in Stuttgart moderiert hat, das seit 19 Jahren stattfindet.paste.txt 00:02:02 Seitdem organisiert er Barcamps, einige öffentlich, aber die meisten für Unternehmen, Netzwerke, Wirtschaftsförderungen und Verbände.paste.txt 00:02:25 Für Institutionen wie die IHK sei es sinnvoll, sowohl Barcamps für Mitglieder als auch für Mitarbeitende durchzuführen, da viele IHKs 100–200 oder mehr Mitarbeitende haben.paste.txt 00:02:58 Jan nennt ein Beispiel: Er hat ein Barcamp für den Standort Ludwigsburg der IHK Stuttgart durchgeführt, um Mitarbeitende verschiedener Standorte besser zu vernetzen.paste.txt 00:03:07 Oliver berichtet von einem Gespräch mit einer IHK-Chefin mit zwei Standorten, die die Idee hatte, zwei Barcamps zu machen und jeweils Teilnehmende beider Standorte zu mischen, um Vernetzung über Standortgrenzen hinweg zu fördern.paste.txt Warum Verbände und Netzwerke Barcamps brauchen00:04:21 Sie wechseln zur Frage, warum Verbände überhaupt Barcamps veranstalten sollten, gerade wenn Mitgliedschaft teilweise nicht freiwillig ist (z.B. IHK).paste.txt 00:04:38 Oliver betont, Verbände seien „toll“, wenn sie so etwas wie Barcamps für ihre Mitglieder anbieten.paste.txt 00:04:50 Jan erklärt typische Gründe für eine Verbandsmitgliedschaft: Sichtbarkeit, SEO-relevante Links, fachlicher Austausch und insgesamt die bessere geschäftliche Erfolgsbasis durch den Verband.paste.txt 00:05:07 Quintessenz: Mitglieder sollen mit ihrem Business erfolgreicher sein, als sie es ohne Verband wären.paste.txt 00:05:34 Ein weiterer wichtiger Grund ist politische Interessenvertretung. Jan erwähnt den Verband der Gründer und Selbstständigen (VGSD), der mit der Bundesregierung über Regelungen diskutiert, bei denen Solo-Selbstständige oft nicht ausreichend mitgedacht werden.paste.txt 00:06:01 Dazu braucht es Meinungsbildung der Mitglieder, die meist nur selten stattfindet, etwa einmal jährlich, und oft in klassischen Veranstaltungsformaten mit Frontalvorträgen und wenigen Fragen.paste.txt 00:06:26 Oliver kritisiert diese üblichen Veranstaltungen: Eine Person spricht 45 Minuten, anschließend sind nur wenige Fragen möglich, danach drängen alle zu den Häppchen – echter Austausch bleibt aus.paste.txt Problem klassischer Vortragsformate vs. heterogene Mitgliedschaft00:06:47 Sie betrachten Verbände mit sehr unterschiedlichen Mitgliedern, z.B. Solo-Selbstständige Kreative vs. Solo-Handwerker.paste.txt 00:07:24 Problem 1: Es ist extrem schwer, eine Person auf die Bühne zu stellen, deren Inhalte für alle relevant sind. Entweder schaltet die Hälfte ab oder der Vortrag wird abstrakt („Transformation“ etc.).paste.txt 00:07:42 Problem 2: Selbst wenn Inhalte relevant sind, können Teilnehmende sie oft nicht umsetzen, weil akute Probleme („Flächenbrand“) im Betrieb ihre Aufmerksamkeit binden.paste.txt 00:08:03 In einem Barcamp können Teilnehmende genau über solche akuten Themen sprechen. Wenn sie wissen, dass ihr „Flächenbrand“ behandelt wird, können sie den Rest des Tages konzentrierter mitverfolgen.paste.txt Kurzdefinition Barcamp und typische Themen00:08:23 Für diejenigen, die nicht die erste Folge kennen, beschreibt Jan das Grundprinzip eines Barcamps: Ein Format, in dem Menschen Themen mitbringen.paste.txt 00:08:32 Er reduziert das auf „Fragen, Ideen und Wissen“, erweitert aber um „Aktivitäten“, also Dinge, die man gemeinsam macht.paste.txt 00:08:49 Beispiele: Beim Barcamp Bodensee gibt es viele Spaß-Elemente wie Werbefilme drehen, Silent Disco, Spiele-Nachmittag oder Stadtführungen.paste.txt 00:09:17 Im Business-Barcamp sind solche Aktivitäten seltener, aber möglich. Entscheidend ist: Teilnehmende bringen Impulse und Themen ein.paste.txt 00:09:25 Die Organisationsstruktur sorgt dafür, dass an einem Tag 12–25 Themen behandelt werden, je nach Größe.paste.txt 00:09:43 Jan erinnert sich an Hochzeiten des Barcamp Stuttgart mit etwa 250 Teilnehmenden, 15 Räumen und sechs Session-Runden plus Sessions abends, was über 100 Themen an zwei Tagen und etwa 150 insgesamt ergab.paste.txt 00:10:25 In einer Stadthalle mit 30 Räumen war die Parallelität noch größer; theoretisch wären 30 × 6 Sessions möglich.paste.txt 00:10:40 Vorteil: In jeder Session sitzen Menschen, die sich für das Thema interessieren, etwas lernen wollen oder Ideen zur Lösungsfindung beitragen können.paste.txt 00:10:58 Jan beschreibt Sessions als Antworten auf Fragen, Feedback zu Ideen und geteiltes Wissen, bei dem oft jemand im Raum noch zusätzliche Perspektiven einbringt.paste.txt 00:11:13 Für den Initiator einer Session ist es stets eine Lernchance, weil auch er oder sie neue Aspekte entdeckt.paste.txt 00:11:13–11:21 Übliche Sessionlänge sind 45 Minuten, kürzere Slots mit 25–30 Minuten sind möglich.paste.txt Unterschied zur Bühne: Relevanz und Auswahl00:11:29 Oliver betont anhand der Zahlen, dass klassische Bühnenformate selbst mit mehreren „Tracks“ weiterhin viele Teilnehmende mit irrelevanten Themen zurücklassen.paste.txt 00:11:48 Beim Barcamp hingegen stehen die Menschen vor einem Board mit vielen parallelen Themen und fragen sich nicht „ob“, sondern „wohin“ sie gehen, weil fast alles interessant ist.paste.txt 00:11:48–11:56 Häufige Frage: „Was mache ich, wenn ich da, da und da hingehen will?“ – es gibt also eher zu viel Relevanz als zu wenig.paste.txt 00:11:56 Oliver rät, zu dem Thema zu gehen, von dem man bisher am wenigsten weiß, weil dort die Lernchance am größten ist.paste.txt 00:12:07 Man kann zwischendrin Themen wechseln oder Kolleginnen und Kollegen mitbringen, um sich aufzuteilen.paste.txt 00:12:19 Jan sagt: Ein gutes Barcamp erkennt man daran, dass man in mehreren Räumen gleichzeitig sein möchte.paste.txt 00:12:25 Genauso sei es ein Zeichen, wenn sich einige bewusst „in keinem Raum“ aufhalten, um dort andere zu treffen und zu netzwerken.paste.txt Individuelle Themenrucksäcke und niederschwellige Beteiligung00:12:41 Oliver hebt hervor, dass jede Person einen „Rucksack“ an Themen mitbringt, die sie gerade beschäftigen, und dass die Wahrscheinlichkeit, diese in klassischen Formaten angemessen behandelt zu sehen, gering ist.paste.txt 00:12:57 Er erzählt, dass er gefragt wurde, wann man Themen anmeldet und ob man einen „Speakerslot“ bekommt. Seine Antwort: Wer kommt, hat automatisch die Möglichkeit, eine Session anzubieten.paste.txt 00:13:06 Notfalls treffen sich drei Leute am Esstisch zu einem Extratermin – mehr Slots sind immer möglich, man kann auch draußen Sessions machen.paste.txt 00:13:26 Oliver vergleicht das mit der Schülerfrage „Können wir draußen machen?“ – beim Barcamp geht das eben tatsächlich.paste.txt 00:13:43 Dadurch kommen Teilnehmende aus üblichen Routine-Settings heraus. Aus Kreativitätsforschung weiß man, dass veränderte Umgebung zu anderen Ideen führt.paste.txt Nutzen für Verbände: Mitgliederbindung und Praxiswissen00:14:01 Sie fragen: Warum sollte ein Verband ein Barcamp machen? Sie kontrastieren das klassische „jemand labert euch tot“-Format mit Barcamps.paste.txt 00:14:16 Sie fokussieren auf Organisationen wie IHKs oder Wirtschaftsförderungen, die nicht zwingend klassische Mitgliederstruktur, aber dennoch verantwortete Unternehmen im Gebiet haben.paste.txt 00:14:51 Jan erklärt, Verbände haben zahlende Mitglieder, die über Veranstaltungen und deren Qualität einen Mehrwert erwarten.paste.txt 00:15:21 Qualität misst sich auch daran, ob Teilnehmende mit neuen Ideen, Aufträgen oder Know-how aus Veranstaltungen herausgehen.paste.txt 00:15:43 Er erzählt von einem Barcamp mit dem deutschen Konditorenbund, bei dem der Präsident am Schluss sagte, dieser Austausch sei „von unschätzbarem Wert“, weil Mitglieder praxisnahes Wissen mitnehmen.paste.txt 00:16:03 Im Unterschied zur Bühne können Mitglieder Argumente von reinen Theoretikern leicht abtun („du kennst meinen Betrieb nicht“), während Kolleginnen aus ähnlichen Betrieben glaubwürdiger sind.paste.txt 00:16:29 Selbst Praxis-Vorträge auf der Bühne wirken oft wie „Unicorns“, nicht übertragbar a

  5. Jul 7

    how2ai Besseres Prompting, bessere Texte, bessere Social Media mit Christa Goede

    >>> Audio Ai Summary:   00:00:00–00:05:30 – Vorstellung und Ausgangslage Christa Goede stellt sich als Texterin, Konzeptionerin und Spezialistin für Markenstimmen und authentische Kommunikation vor, die seit 2003 selbstständig arbeitet. Aktuell verdient sie ihr Geld vor allem mit kritischen KI‑Workshops, weil klassische Text- und Konzeptaufträge stark zurückgegangen sind. Sie erklärt, dass viele ihrer langjährigen Kund:innen eigene KI‑Tools eingeführt und mit ihren alten Texten und ihrer Brand Voice „angelernt“ haben – und sie deshalb nicht mehr benötigen. Christa spricht von einer „zweifachen Enteignung“: Erst werden ihre frei zugänglichen Texte ohne Zustimmung zum Training großer KI‑Modelle verwendet, dann nutzen Kund:innen ihre Bestands­texte zur Schulung eigener Systeme, ohne dass neue Aufträge entstehen. 00:05:30–00:15:30 – KI‑Rhetorik‑Trash und Schreibstil Christa kritisiert den „KI‑Rhetorik‑Trash“, der ihr besonders auf LinkedIn auffällt. KI sei zwar an vielen Profitexten trainiert, übertreibe aber rhetorische Stilmittel und pumpe Antithese‑These‑Konstruktionen, Halbsätze und Dramatisierungen wie mit einem „Feuerwehrschlauch“ in jeden Absatz. Typische Probleme aus ihrer Sicht: Zu viele, unlogische Absätze – jeder Satz steht einzeln, statt ein Gedanke pro Absatz. Überfrachtete Rhetorik, die gute Stilmittel inflationär und schematisch nutzt. Nicht nachbearbeitete KI‑Texte, die Leser:innen Zeit kosten, aber keine Wertschätzung zeigen. Sie stört sich daran, dass KI‑Texte ungefiltert veröffentlicht und dann von Bots in den Kommentaren beantwortet werden – KI antwortet auf KI, echter Mehrwert entsteht kaum. Die Menge an generiertem Content führt zu „Interaktionen“, aber nicht unbedingt zu Buchungen oder echter Beziehung. 00:15:30–00:27:00 – Kommunikationsqualität, Social Media und KI als Spiegel Die beiden diskutieren, wie KI und Social Media die allgemeine Kommunikationsqualität senken. Menschen passen ihr Sprachverhalten adaptiv an ihre Umgebung an, KI dagegen kommuniziert statisch. Im Dialog zwischen Mensch und KI passen sich Menschen an den KI‑Stil und die Oberflächlichkeit an, nicht umgekehrt – mit Folgen für sprachliche Fähigkeiten. Sie sprechen über Bildungsdefizite: Viele Nutzer:innen verstehen weder, wie Social‑Media‑Algorithmen noch wie KI technisch funktionieren oder entstanden sind. Christa betont, dass KI auf menschlich überprüften Trainingsdaten beruht, inklusive Content‑Moderation durch schlecht bezahlte Clickworker, die ungeschützt mit problematischen Inhalten umgehen müssen. Zugleich werden nun auch erfahrene Copywriter:innen zu schlecht bezahlten „Language Experts“, die KI‑Output reviewen sollen – für Stundenlöhne, die weit unter professionellen Texthonoraren liegen. 00:27:00–00:40:00 – Berufspraxis von Texter:innen, SEO und Contentflut Christa beschreibt ihren klassischen Arbeitsprozess als Texterin: Gründliches Briefing (Zielgruppe, Produkt, fachlicher und emotionaler Mehrwert, Schmerzpunkte). Konzeption eines roten Fadens, Spannungsbogen, Tonalität. Erst dann der Einsatz von KI, idealerweise mit sehr umfangreichen Prompts über mehrere Seiten, inklusive klarer Constraints, Beispiele und Verboten von „KI‑Trash‑Rhetorik“. Für Markenstimmen erstellt sie lange Brand‑Voice‑Beschreibungen mit vielen Einschränkungen, damit KI möglichst wenig „rät“ und mehr präzise ausführt. In der Konzeptionsphase nutzt sie KI auch als Ideengeber: etwa für mögliche Zielgruppen, Nutzenargumente oder Personas, wenn Kund:innen wenig Vorarbeit geleistet haben. Sie berichtet von schlechten KI‑generierten Werbetexten und massenhaft seichten SEO‑Blogs, die zwar Keyword‑optimiert sind, aber inhaltlich kaum lesbar und in Rankings oft wirkungslos bleiben. Lange, gute Texte seien möglich, doch die Aufmerksamkeitsspanne der Leser:innen bleibe begrenzt, während die Menge an Internetinhalten sich stetig verdopple – etwa die Hälfte der Inhalte sei bereits KI‑generiert. 00:40:00–00:55:00 – Demokratische Risiken, AfD‑Tool und zweites Internet Christa sieht große gesellschaftliche Risiken: Emotionstreiberei, Desinformation und Polarisierung werden durch Social‑Media‑Algorithmen verstärkt. Sie führt den Aufstieg der AfD auch auf Social‑Media‑Strategien zurück – inklusive eines eigenen Tools, das „Aufregerthemen“ findet und KI‑generierte Empörungstexte samt Bild automatisiert in Netzwerke pumpt. Regulierung sei extrem schwierig. Als Gegenidee bringt sie ein „zweites Internet“ ins Spiel: eine gerechtere, weniger von Big Tech dominierte Infrastruktur, die an frühere, nerdige Internetzeiten erinnert, in denen Reichweite und Macht stärker verteilt waren. Oliver ergänzt das Konzept des Fediverse (z.B. Mastodon) als algorithmenfreien bzw. -armen Raum, in dem keine zentralen Konzerne die Feeds kontrollieren und jeder theoretisch einen eigenen Server betreiben kann. Dort sei die Leitwährung nicht Reichweite, sondern Gespräch; es brauche jedoch die Bereitschaft, sich von Reichweitenfixierung zu lösen. 00:55:00–01:10:00 – Algorithmen verstehen, Bildungsoffensive und Bias Christa betont, dass viele Menschen gar nicht wissen, was ein Algorithmus ist und dass ihnen Informationen gezielt zugespielt werden. Sie schildert, wie sie während der Corona‑Pandemie auf Facebook erlebt hat, dass gebildete Bekannte durch algorithmisch verstärkte Feeds in Impf‑ und Coronaleugnungsblasen radikalisiert wurden. Sie sieht ein massives Bildungsdefizit: Ohne das Verständnis von Algorithmen, KI‑Funktionsweise und Bias sei die Gesellschaft manipulierbar. Sie fordert: Eine starke Bildungsoffensive zu KI und Algorithmen (auch wenn sie angesichts gekürzter Bildungsetats pessimistisch ist). Selbstkuratierte Feeds, in denen Nutzer:innen bewusst entscheiden, welchen Content sie sehen wollen und welche Themen relevant sind. Mehr „Social Rewilding“: Handys bewusst zu Hause lassen, am Lagerfeuer sitzen, wieder direkt mit Menschen reden. Christa erklärt, wie KI vorhandene gesellschaftliche Bias reproduziert: „normales Frühstück“ wird als westliches Toast‑Ei‑Kaffee‑Bild generiert, „glückliche Familie“ meist heteronormativ, weiß und jung. Erfolgsmotive sind oft männlich, andere Lebensrealitäten und Diversität werden unsichtbar. Gleichzeitig lässt sich KI nutzen, um den eigenen Text auf Bias zu analysieren, ausgelassene Zielgruppen zu identifizieren oder gendergerechte Varianten zu erzeugen. Sie erwähnt unterschiedliche Genderungsformen und experimentelle Vorschläge wie das Y‑Gendern („Busfahrerys“). 01:10:00–01:25:00 – KI, Wissenschaft und Selbstverstärkung des „Mist“ Christa spricht über ein wachsendes Problem in der Wissenschaft: Massenhaft KI‑generierte Studien ohne Peer Review überschwemmen Fachgebiete. Die Menge sei so groß, dass Peer‑Review‑Systeme überlastet werden, wodurch zweifelhafte Arbeiten ungefiltert zitiert und von KI‑Systemen weiterverarbeitet würden. Sie warnt vor einem „Selbstfütterungseffekt“: Wenn bereits ein KI‑Text nur zu 99 % die Qualität eines guten menschlichen Textes erreicht und die nächste KI wiederum an diesem Output trainiert wird, multipliziere sich der Qualitätsverlust (0,99×0,99×0,990,99×0,99×0,99 usw.). Die Funktion nähere sich langfristig der Null – Qualität nehme potenziell ab, nicht zu. Dieses „Mist‑Wachstum“ sei riskant, weil KI zunehmend an KI‑Inhalten statt an originären menschlichen Daten lerne. Christa reagiert darauf, indem sie ihren eigenen Blog ruht: Sie möchte ihre Markenstimme nicht kostenlos als KI‑Futter bereitstellen. Zugleich sieht Oliver einen pragmatischen Aspekt: Wenn KI aus guten eigenen Texten lernt, kann sie die individuelle Qualität im Custom‑Modell anheben – etwa für Non‑Profit‑Projekte oder Eventkonzepte, die auf bereits vorhandenen sauber ausgearbeiteten Dokumenten basieren. 01:25:00–01:40:00 – Mensch‑Maschine‑Kommunikation und Prompting Christa erläutert anschaulich Unterschiede zwischen Mensch‑Mensch‑ und Mensch‑Maschine‑Kommunikation. Ihr Beispiel: Sie steht in einem Wandergebiet, bittet per Sprachsteuerung ihr Handy um „einen Wanderparkplatz“, und das Navi findet einen in 3,5 Stunden Entfernung. Die entscheidende Information „in der Nähe“ hatte sie nicht genannt – einem Menschen gegenüber wäre sie davon ausgegangen, dass das klar sei. Daraus leitet sie ab: Maschinen brauchen explizite, vollständige Informationen, die Menschen sich oft implizit denken. Anthropomorphisierung („Rüdiger“ statt „KI‑Agent K153“) führt dazu, dass Menschen dem Output zu sehr vertrauen oder Probleme „eskalieren“, statt einfach das System neu zu füttern. Sie plädiert dafür, KI nicht wie Menschen zu behandeln: klare Kommandos („Bild neu“, „erzeuge Bild“) seien produktiver als höfliche, menschlich adressierte Formulierungen. Gleichzeitig möchte sie ihre menschliche Höflichkeit nicht völlig ablegen und sagt, sie verwendet „bitte“ noch gelegentlich – aus Sorge, sonst auch im Umgang mit echten Menschen verrohen zu können. 01:40:00–01:55:00 – Bias in Bildern, Gendern, Sprache und Politik Christa und Oliver sprechen über KI‑Bildgenerierung und Bias anhand eines praktischen Beispiels mit einem Unsplash‑Foto, das in ein Cartoonbild umgewandelt wird. KI fügt dabei teilweise automatisch mehr Diversität ein (Frauen statt nur Männer), aber die beiden betonen, dass man solche Effekte bewusst prüfen und ggf. steuern sollte. Sie diskutieren, wie KI bestehende sexistisches Rollendenken verstärkt: Buchhaltungs‑KI mit Frauennamen, Ingenieur‑KI mit Männernamen, stereotype Erfolgsbilder, normative Familienmodelle. Christa empfiehlt explizite Vorgaben in

  6. Jul 1

    #how2ai mit Mirko Lange - Politikertexte mit KI

    Audio >>>> KI-Summary: Einstieg und Vorstellung (00:00:00–00:04:30)Zu Beginn begrüßt Oliver Gassner die Zuschauer und stellt seinen Gast Mirko Lange vor, mit dem er über Künstliche Intelligenz (KI) sprechen will. Nach einem lockeren Einstieg über ihre identischen Ringe kommt das Gespräch zur Aufschrift „Democracy Intelligence“ in Mirkos Hintergrund.paste.txt Mirko erklärt „Democracy Intelligence“ als Analogie zu „Business Intelligence“: Daten werden gesammelt, aggregiert, angereichert und mithilfe von KI ausgewertet, um Muster zu erkennen und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Er skizziert seinen Werdegang: ausgebildeter Jurist mit fundiertem Bezug zu Demokratie und Verfassungsrecht, anschließend Studium von Journalismus und Public Relations und Beratung vieler DAX-Unternehmen inklusive früher Social-Media-Projekte wie dem Twitter-Kundenservice der Deutschen Bahn.paste.txt Scompler und Demokratie-Analyse (00:04:30–00:07:30)Im Rahmen der Bahn-Projekte entwickelt Mirko ein Redaktionssystem für die vielen Geschäftsbereiche, aus dem später das Content-Management-Tool Scompler entsteht. Scompler wächst schnell, beschäftigt rund 50 Entwickler und erreicht etwa 10 Millionen Euro ARR, zeitweise als eines der am schnellsten wachsenden Softwareunternehmen Deutschlands.paste.txt Aus seinen drei Karrieren – Recht/Demokratie, professionelle Kommunikation und Software/Content – entwickelt er „Democracy Intelligence“. Nach intensiver Beschäftigung mit Desinformation rund um die Ampelkoalition, AfD und andere Themen baut er mit „Vibecoding“ ein Messinstrument zur Bewertung der demokratischen Qualität politischer Diskurse.paste.txt Monitoring politischer Akteure (00:07:30–00:10:00)Mirko beschreibt, dass sein Team mithilfe umfangreicher KI-Agenten die Kommunikation führender politischer Akteure in Deutschland überwacht. Dazu gehören Kanzler, Bundesminister, Ministerpräsidenten, Parteivorsitzende, Generalsekretäre, Fraktionsvorsitzende, der Bundespräsident sowie wichtige parlamentarische Staatssekretäre.paste.txt Neben klassischer Medienberichterstattung werden große Talkshows, wichtige Interviews, Social-Media-Posts und Ausschnitte aus Parteitagsreden erfasst. Diese Inhalte werden rhetorisch analysiert: faktische Verzerrungen, Abwertung, Delegitimierung, Hass, Framing und faktische Korrektheit fließen in die Bewertung ein.paste.txt Democracy Score und „politische Eiscreme“ (00:10:00–00:12:00)Mirko erläutert den „Democracy Score“, ein Ampelsystem ähnlich dem Nutri-Score auf Lebensmitteln. Die Analogie: Politische Kommunikation wirkt wie „Wirkstoffe“, die entweder „Brokkoli“ (gesund) oder „Eiscreme“ (problematisch) im Kopf sind.paste.txt Ein „A“-Score entspricht demokratisch hochwertigen Inhalten, die man „so viel konsumieren kann, wie man will“, während ein „E“-Score für „politische Eiscreme“ steht – etwa populistische oder extremistische Kommunikation. Man könne solche Inhalte zwar konsumieren, werde bei Dauerexposition aber „kognitiv adipös“, wovor das System warnen soll.paste.txt Anlass des Gesprächs: KI-gestützte Texte (00:12:00–00:15:00)Oliver erklärt, dass Mirko auf LinkedIn öffentlich gemacht hat, alle seine Texte seien durch KI beeinflusst, was ihn zum Podcast-Einladungstext motiviert hat. Dies geschieht in einem Umfeld, in dem Politikern, Journalisten und anderen Personen der Einsatz von KI bei Reden und Artikeln vorgeworfen oder von ihnen selbst eingeräumt wird.paste.txt Oliver zieht den Vergleich: „Mit KI geschrieben“ wird voraussichtlich ähnlich alltäglich werden wie früher „mit Computer geschrieben“ – also eine ganz normale technische Hilfe wie Rechtschreibprüfung. Briefeschreiben sei vom Handschrift-Ideal zur Akzeptanz maschinengeschriebener Texte übergegangen; KI werde vermutlich eine ähnliche Selbstverständlichkeit erreichen.paste.txt KI als Sparringspartner statt Textfabrik (00:15:00–00:20:00)Mirko widerspricht nicht, sondern ergänzt: „Mit KI geschrieben“ umfasst ein sehr breites Feld von Nutzungsszenarien. Er unterscheidet einfache, unreflektierte Nutzung („Gemüsehobel von Temu“ bzw. „AI Slop“) von komplexen iterativen Prozessen, bei denen KI als Gesprächspartner dient.paste.txt In seinem eigenen Workflow können KI-gestützte Textentwicklungen vier Stunden und 40–50 Iterationen dauern, in denen er mit der KI Aspekte sammelt, Perspektiven erweitert und Struktur entwickelt. Erst am Ende bittet er die KI um einen Entwurf, den er dann noch mehrfach überarbeitet – vergleichbar mit der Zusammenarbeit mit einem menschlichen Redenschreiber und mehreren Korrekturschleifen.paste.txt Politische Reden: Realität des Schreibprozesses (00:20:00–00:24:00)Mirko betont, dass die Vorstellung, Politiker säßen allein mit Füllfederhalter und schrieben ihre Reden selbst, naiv ist. Schon immer arbeiteten Ministerien mit Teams und Redenschreibern, die auf Basis von Stichwortlisten und gewünschten inhaltlichen Aspekten Entwürfe fertigen.paste.txt Er schildert einen typischen Prozess: Teammeeting, Themenliste für z.B. eine Holocaust-Gedenkrede, erste Entwürfe durch Mitarbeitende, Rückmeldungen des Politikers, mehrere Überarbeitungsrunden. Ob KI in diesem Prozess einen Schritt unterstützt, ändert nichts daran, dass die Inhalte inhaltlich und politisch vom Auftraggeber vorgegeben und verantwortet werden.paste.txt Von Rechtschreibprüfung zu generativer KI (00:24:00–00:29:00)Oliver erinnert daran, dass schon frühe Rechtschreibprüfungen eine Form von „KI“ waren, indem sie Worte gegen Wortlisten abglichen und Fehler markierten. Später kamen automatische Textersetzungen, Grammatikprüfungen und Übersetzungssysteme wie Google Translate und DeepL hinzu, die bereits komplexe Muster verarbeiten.paste.txt Mirko und Oliver erwähnen, dass es schon vor ChatGPT Systeme gab, die etwa Textanfänge von Science-Fiction-Geschichten generieren konnten. Sie leiten daraus ab, dass generative KI eine technisch kontinuierliche Weiterentwicklung darstellt, aber zusätzliche gesellschaftliche Diskussionen über Verantwortung und Einsatzfelder mit sich bringt.paste.txt KI-Detektoren und ihre Grenzen (00:29:00–00:34:00)Die beiden wenden sich dann sogenannten KI-Detektoren zu, die Texte auf vermeintliche KI-Autorenschaft prüfen. Mirko beschreibt diese als oberflächliche Mustererkenner mit oft fragwürdiger Genauigkeit; Oliver berichtet von Recherchen, wonach Studien zur Qualität solcher Detektoren meist von den Herstellern selbst stammen und sich gegenseitig zitieren.paste.txt Beispiele zeigen, dass Detektoren vor allem auf Produktrezensionen oder Standardformeln trainiert sind und dort eher stilistische Merkmale erkennen als tatsächliche KI-Autorenschaft. KI-generierte Bewerbungen werden von KI-basierten Auswahltools bevorzugt, weil beide auf denselben statistischen Mustern beruhen – ein weiteres Beispiel für die Begrenztheit dieser Systeme.paste.txt KI-Stilmerkmale versus menschliche Schreibweisen (00:34:00–00:38:30)Oliver greift Beispiele aus der öffentlichen Debatte auf, etwa Formulierungen wie „Das ist nicht Innovation, das ist…“, die Miriam Meckel früher selbst verwendete, die nun aber als „KI-typisch“ gelten und Menschen sie daher meiden müssen. Sie diskutieren, dass KI lediglich das nachbildet, was aus vielen menschlichen Texten gelernt wurde – Punkt- und Kommasetzung, Semikolon-Gebrauch, Gedankenstriche, typische Dreiklang-Strukturen.paste.txt Mirko betont, dass KI dazu neigt, statistische Mittelwerte zu produzieren, etwa gleichförmige, „mittelmäßige“ Formulierungen, wenn man sie nicht bewusst anders anweist. Gute Nutzer können durch gezielte Prompts und Vorgaben diese Gleichförmigkeit aufbrechen und eigenständigen Stil bewahren oder erzeugen.paste.txt Qualitätskontrolle statt KI-Sündenbock (00:38:30–00:42:00)Für Mirko liegt das Kernproblem nicht in der KI selbst, sondern in fehlender Qualitätskontrolle. Schon vor KI gab es schlechte Texter, schwache Redenschreiber und misslungene Metaphern; KI verschärft nur die Notwendigkeit, Qualität zu definieren und systematisch zu sichern.paste.txt Er fordert, Standards zu formulieren, was ein „guter Text“ ist, und entsprechende Prozesse zur Qualitätssicherung einzuführen – ähnlich wie in der Sterneküche oder der Automobilproduktion. Schlechte Texte, ob von Mensch oder Maschine, sind letztlich Versäumnisse der Verantwortlichen, die Texte veröffentlichen, ohne sie ausreichend zu prüfen.paste.txt Meinungsbildung und Verantwortung (00:42:00–00:46:00)Ein zentrales Thema ist die Meinungsbildungsfreiheit als Grundlage der Demokratie. Mirko erläutert, dass problematisch wird, wenn Menschen ihre Haltung zu komplexen Themen (z.B. Juden im Dritten Reich, aktuelle Parteien, Migration) auf sehr selektive Quellen stützen, etwa Boulevardmedien oder stark verzerrende Online-Portale.paste.txt Wenn jemand Meinungsbildung „kritiklos auslagert“ – sei es an einseitige Medien oder an KI –, verengt sich der Raum möglicher Sichtweisen und öffnet sich Desinformation und Manipulation. Dieser Mechanismus gilt auch bei menschlichen Redenschreibern: Wer Texte übernimmt, ohne sie kritisch zu prüfen, trägt Verantwortung für Inhalte, die er „sich zu eigen macht“.paste.txt KI als Lückentext-Ergänzer (00:46:00–00:50:00)Oliver beschreibt sein eigenes KI-Nutzungsmodell als „umgekehrten Lückentext“: Er liefert die Ideen, Stichworte, Argumente und Positionen, die KI füllt das „Blabla dazwischen“. Die eigentliche inhaltliche Haltung – etwa zu „Ja heißt Ja“ oder Social-Media-Verboten für Kinder – stammt von ihm, die KI strukturiert und formuliert.paste.txt Er nutzt bei Perplexity einen Space mit selbst verfassten Barcamp-Texten als Wissensbasis, aus der KI neue Konzepte für Veranstaltungen oder Sponsorenschreiben erstellt. Fehler wie falsche Terminempfehlungen (Barcamp Münch

  7. Jun 23

    #how2ai mit Thomas Hutter über AIghty20

    https://www.aighty20.com/en/member/mitgliederbereich Audio >>>> - Podcast-RSS für alle Podcast-Apps: https://feeds.feedburner.com/ogokpodcast - Spotify: https://open.spotify.com/show/00n8s2qYAgwzJQkmRGjjNA  - Apple Podcasts: https://podcasts.apple.com/de/podcast/oliver-gassner-work-smarter-not-harder/id1481175623 - Youtube-Video: https://www.youtube.com/@OliverGassner   Unser Sub-Podcast “How2AI” ist #30 bei https://www.millionpodcasts.com/chatgpt-podcasts im Juli 2025 - Danke. KI Summary: 00:00:10–00:03:55: Das Gespräch beginnt mit einer Vorstellung von Thomas Hutter, der zum dritten Mal im Podcast zu Gast ist. Er erklärt, dass er aus der Ostschweiz kommt, lange im Social Media Marketing tätig war, seine Agentur verkauft hat und nun mit einer neuen Firma wieder startet. Die neue Firma ist von der 80/20-Idee bzw. dem Pareto-Prinzip geprägt und soll Unternehmen dabei helfen, effizienter zu werden und mit KI bessere Ergebnisse zu erzielen.paste.txt 00:04:03–00:07:57: Im weiteren Einstieg wird die Webseite und das dahinterliegende Konzept vorgestellt. Die Plattform wirkt sehr umfangreich und scheint für viele Anwendungsfälle wie Geschäftsprozesse, Ideenfindung und Marketingkonzepte Einstiegspfade anzubieten. Der Nutzer füllt zunächst Formulare aus, danach erstellt das System einen komplexen Prompt und gibt ihn an eine ausgewählte KI-Schnittstelle weiter.paste.txt Aufbau der Plattform00:08:06–00:12:57: Es wird beschrieben, dass der Memberhub eine geschlossene Plattform ist, die derzeit kostenlos zugänglich ist, aber eine Registrierung mit ordentlichen Angaben verlangt. Dort gibt es über 1000 Prompts in etwa 30 Kategorien, außerdem eine große Case Library mit vielen Beispielen aus der Praxis, ein Glossar mit Tausenden Begriffen aus der KI-Welt, Prompt-Generatoren, Preisrechner für API-Nutzung und ROI-Schemata. Ziel ist es, Nutzerinnen und Nutzer sowohl inhaltlich als auch wirtschaftlich zu unterstützen.paste.txt 00:13:00–00:16:54: Thomas erklärt, dass die Plattform aus seiner langjährigen Erfahrung mit Content und Beratung entstanden ist. Viele Unternehmen hätten großes Interesse an professioneller Unterstützung, wenn sie merken, dass sie selbst nicht weiterkommen oder das Thema KI strategisch angehen müssen. Die Firma richtet sich deshalb nicht an Hobbybastler, sondern an Unternehmen mit Budget, Professionalität und dem Wunsch, KI sinnvoll in Prozesse, Marketing oder interne Teams einzubauen.paste.txt 00:15:28–00:17:24: Es wird betont, dass auf der Webseite zusätzlich viele virtuelle Menschen bzw. Agenten im Einsatz sind. Das kleine Team kann dadurch deutlich mehr leisten als früher mit vielen Mitarbeitenden, weil die Abstimmungswege kürzer sind und weniger Reibungsverluste entstehen. Der Gedanke dahinter ist, menschliche Leistung stärker zur Geltung zu bringen, statt sie durch organisatorischen Aufwand zu blockieren.paste.txt Mensch und KI00:17:28–00:21:09: Das Gespräch geht in eine philosophischere Richtung. Es wird diskutiert, dass man KI nicht vermenschlichen sollte, also nicht so tun sollte, als denke oder wisse sie wirklich wie ein Mensch. Gleichzeitig wird ein humorvoller Umgang damit gezeigt: Manche sagen aus Vorsicht „bitte“ und „danke“ zur KI, andere sehen das eher pragmatisch.paste.txt 00:21:17–00:24:50: Es wird der Gedanke angesprochen, dass KI irgendwann vielleicht tatsächlich eine ganz eigene Form von Macht entwickeln könnte, auch wenn das hier eher spielerisch und spekulativ bleibt. Danach spricht Thomas über sein Team: zwei Personen kümmern sich stärker um KI, Automatisierung und Abläufe, während seine Partnerin mit betriebswirtschaftlichem, designorientiertem und nachhaltigkeitsbezogenem Hintergrund eine andere Perspektive einbringt. Diese Mischung aus technischen und menschlich-strategischen Blickwinkeln wird als Stärke beschrieben.paste.txt Praktische Anwendung00:24:55–00:29:52: Ein zentraler Punkt ist, dass gute Prompts und guter Kontext entscheidend sind. Thomas berichtet von einem Barcamp-Konzept, das er mit KI in hoher Qualität erstellt hat, indem er vorhandene Texte und FAQs in das System gegeben hat. Gleichzeitig kritisiert er oberflächliche KI-Nutzung, etwa wenn Menschen einfach nur schnell etwas „hinwerfen“, statt sauber zu überlegen, was sie eigentlich brauchen.paste.txt 00:28:19–00:33:55: Es werden weitere Beispiele genannt, bei denen Leute unnötig komplizierte Fragen an KI stellen oder zu wenig Kontext liefern. Thomas betont, dass viele KI-Modelle inzwischen selbst Rückfragen stellen und dadurch schlechte Prompts verbessern können. Trotzdem sei es im Alltag oft sinnvoller, schon im ersten Schritt klar zu formulieren, was man möchte, statt mehrere Iterationen zu durchlaufen.paste.txt 00:31:16–00:34:40: Ein weiteres Beispiel ist ein Networking-Event mit Tischwechseln, das Thomas per KI und Python-Script geplant hat. Die KI stellte sinnvolle Rückfragen und erzeugte schließlich eine funktionierende Lösung inklusive Auswertung von Begegnungen und Doppelbegegnungen. Daraus leitet er ab, dass moderne Systeme aus schlechten Prompts oft noch gute machen können, aber gute Vorbereitung weiterhin bessere Ergebnisse liefert.paste.txt Neue KI-Tools00:34:43–00:37:58: Thomas stellt ein neues deutsches KI-System namens Nuvacom bzw. nuvacom.ai vor. Die Plattform sei DSGVO-konform, in Deutschland gehostet und biete viele Modelle, Bild- und Videogenerierung sowie zusätzliche Hinweise und Iterationsvorschläge direkt nach der Ausgabe. Das Besondere sei, dass die KI das Ergebnis selbst noch einmal reflektiert und Verbesserungsideen liefert.paste.txt 00:37:15–00:38:05: Beim Blick auf das Pricing wird hervorgehoben, dass der Preis pro Platz und Monat zwar im üblichen Rahmen liege, aber deutlich mehr Leistung enthalte als viele Vergleichsangebote: Agent-System, AI Meeting Notetaker, Bild- und Videofunktion und deutsche Hosting-Infrastruktur. Thomas empfindet das als spannend, weil damit Leistung und Datenhoheit zusammenkommen.paste.txt Markt und Entwicklung00:38:14–00:42:34: Anschließend geht es um digitale Souveränität und die Entwicklung des KI-Marktes. Thomas meint, dass die Nutzung von KI in den kommenden Jahren eher teurer werden dürfte und dass die Anbieter derzeit stark subventionieren, um Nutzer an sich zu binden. Er vergleicht das mit früheren Standardkriegen wie VHS gegen Betamax und geht davon aus, dass sich am Ende die Anbieter mit dem dominierenden Standard durchsetzen werden.paste.txt 00:42:43–00:45:46: Der Nutzen von KI für alltägliche Arbeit wird sehr konkret beschrieben. Mit Copilot, Clod und anderen Tools könne er heute Dinge erledigen, die früher weder zeitlich noch finanziell realistisch gewesen wären. Besonders deutlich wird das an einer Google-Workspace-Automatisierung für ein Nonprofit-Projekt, die die KI fast vollständig umsetzen konnte.paste.txt 00:45:46–00:47:40: Gleichzeitig wird betont, dass ein digitalisierter schlechter Prozess eben immer noch ein schlechter Prozess bleibt. KI allein macht also nicht automatisch gute Arbeit, sondern kann auch unnötig komplizierte Abläufe erzeugen. Deshalb müsse man immer auch über die Sinnhaftigkeit der Lösung nachdenken und nicht nur über die technische Machbarkeit.paste.txt Lernen und Arbeitsweise00:47:40–00:49:54: Thomas sagt, dass viele Menschen KI als Denkabkürzung benutzen und sich dadurch das Nachdenken sparen wollen. Er sieht darin ein Problem, weil dann zwar funktionierende, aber oft umständliche Automatisierungen entstehen. Gleichzeitig empfiehlt er, Zeit zu investieren, um die Werkzeuge wirklich zu lernen, da die KI-Entwicklung viel schneller verläuft als frühere digitale Trends.paste.txt 00:49:54–00:52:28: Es wird eine deutliche Schere zwischen denjenigen beschrieben, die digitale Technologien aktiv mitgehen, und jenen, die sich wegducken oder abwarten. Thomas ist überzeugt, dass dieser Abstand durch KI noch größer werden wird. Für den Einzelnen heißt das: Selbststudium, regelmäßiges Lernen und die Bereitschaft, sich mit neuen Tools zu beschäftigen, sind wichtig, um im Beruf nicht abgehängt zu werden.paste.txt Community und Event00:52:31–00:55:39: Danach kündigt Thomas ein KI-Barcamp in Konstanz am 16. Oktober an. Die Veranstaltung soll Menschen zusammenbringen, die sich gegenseitig austauschen und voneinander lernen wollen. Interessierte können sich per Nachricht oder Newsletter melden; Sponsoren seien ebenfalls willkommen.paste.txt 00:55:39–00:56:17: Es werden weitere Lernangebote erwähnt, darunter Workshops und Podcasts. Die Kernaussage ist, dass es inzwischen viele Möglichkeiten gibt, sich mit KI-Themen auseinanderzusetzen, und dass die Geschwindigkeit der Entwicklung es schwer macht, alles im Blick zu behalten. Trotzdem sei es wichtig, dranzubleiben.paste.txt Risiko von Abhängigkeit00:56:24–00:59:55: Im letzten großen Themenblock geht es um ein KI-Modell, das erst teilweise freigegeben und später wieder eingeschränkt wurde. Die beiden diskutieren, wie problematisch es ist, wenn ein Modell je nach Nationalität unterschiedlich verfügbar ist oder wenn produktive Prozesse plötzlich von der Verfügbarkeit eines Anbieters abhängen.paste.txt 01:00:03–01:01:33: Abschließend wird die allgemeine Abhängigkeit von großen US-Anbietern angesprochen. Trotz der Kritik bleibt der Tenor: KI ist gekommen, um zu bleiben, und wer gute Ergebnisse will, muss lernen, sie sinnvoll zu nutzen. Das Gespräch endet mit einer freundlichen Verabschiedung und einer erneuten Einladung zum KI-Event in Konstanz.paste.txt Zentrale BotschaftDas Gespräch vermittelt insgesamt drei große Botschaften: KI ist schon heute ein massiver Produktivitätshebel, schlechte Prozesse bleiben auch mit KI schlecht, und wer nicht aktiv lernt, wird den Anschluss verlieren. Gleichzeitig wird deutlich, dass Datenhoheit, Plattformabhängigkeit und sinnvolle Anwendung zentrale Fragen der nächsten Jahre bleibe

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OGOK = Oliver Gassner Organisation & Kommunikation => Innovative, stressfrei arbeitende Teams und Abteilungen für Unternehmen. Profitabel vernetze und inspirierte Mitglieder für Verbände und Organisationen.