INKOVEMA Podcast „Well through time“

#239 GddZ

Künstliche Intelligenz als Sprengstoff in der Arbeitswelt

Ist KI der gegelte Praktikant im Team, den Keiner leiden kann?

Im Gespräch mit Jan Groenefeld und Dr. Frank Termer

Dr. Frank Termer: promovierter Wirtschaftsinformatiker; Mediator und Konfliktmoderator; Experte für schwierige Gespräche in der digitalen Transformation, bis 2025 Verbandsreferent (BITKOM)

Jan Groenefeld: Diplom-Informatiker; Chief Product Officer und KI-Experte bei der Rote Robben GmbH.

Kleine Reihe: Neue Technologien für Mediation und Konfliktberatung. Teil 10

Innovator's Dilemma
Das Innovator’s Dilemma beschreibt das Spannungsfeld zwischen Bestehendes optimieren und Neues wagen, wobei zu langes Festhalten am Bewährten in die Krise führen kann.
Clayton Christensen
Clayton Christensen (1952–2020) war ein US-amerikanischer Wirtschaftswissenschaftler, Professor an der Harvard Business School und gilt als einer der einflussreichsten Management-Denker seiner Zeit.
Clayton Christensens „The Innovator’s Dilemma“ (1997)
Clayton Christensens „The Innovator’s Dilemma“ (1997) ist ein einflussreiches Werk im Bereich Innovations- und Managementforschung. Kernthese: Erfolgreiche Unternehmen können scheitern, obwohl sie „alles richtig machen“ – weil sie zu sehr auf bestehende Kunden und bestehende Technologien setzen.
Clayton Christensens „The Innovator’s Dilemma“ (1997)
Clayton Christensens „The Innovator’s Dilemma“ (1997) ist ein einflussreiches Werk im Bereich Innovations- und Managementforschung. Kernthese: Erfolgreiche Unternehmen können scheitern, obwohl sie „alles richtig machen“ – weil sie zu sehr auf bestehende Kunden und bestehende Technologien setzen.
2 Innovations-Typen
Sustaining Innovations: Inkrementelle, schrittweise Verbesserungen bestehender Produkte/Dienstleistungen für bestehende Märkte (z. B. bessere Kameraauflösung). Disruptive Innovations: Neue Technologien/Modelle, die zunächst leistungsschwächer wirken, günstiger oder einfacher sind, und neue Kundengruppen ansprechen – später aber ganze Märkte umkrempeln (z. B. Digitalkameras vs. analoge Kameras).
Das Dilemma
Unternehmen, die sich an ihre profitabelsten Kunden halten, ignorieren oft neue Nischenlösungen (für massenhafte Anwendungsfälle).
Wenn diese Nischen dann für die Massen greifen und verbessert werden, fegen sie die alten Märkte weg. Die einst erfolgreichen Unternehmen haben zu diesem Zeitpunkt aber den technologischen Anschluss verpasst.
Examples
Digitalkamera (zunächst für Handys) gegen analoge Fotografie // Stahlschiffe (zunächst für Kanäle) gegen Segelschiffe (Meer) // Hydraulikbagger gegen Seilbagger // E-Autos gegen Verbrenner-Autos(?) // Streaming gegen Videotheken

Contents

Chapter:

0:07 – Welcome to the podcast Gut durch die Zeit
1:01 – KI als Sprengstoff für die Arbeitswelt
6:35 – Der Hype um neue Technologien
12:56 – Der soziale Sprengstoff der KI
19:48 – Die Herausforderungen der Zusammenarbeit mit KI
28:11 – Kreativität im Zusammenspiel mit KI
32:49 – Conclusion and outlook for the future

ausführliche Zusammenfassung

In dieser Folge des Podcasts „Gut durch die Zeit“ nehme ich, Sascha Weigel, gemeinsam mit meinen Studiogästen Frank Termer und Jan Croenefeld die Herausforderungen und Chancen in der Arbeitswelt im Kontext neuer Technologien, insbesondere der Künstlichen Intelligenz (KI), in den Blick. Wir diskutieren, wie aktuelle technologische Entwicklungen als Sprengstoff für die Arbeitswelt fungieren und welche gesellschaftlichen und individuellen Auswirkungen sie mit sich bringen.

Unter der Prämisse, dass die Digitalisierung insbesondere die Schnittstelle zwischen Mensch und Technik geprägt hat, beleuchtet Frank die Notwendigkeit, Systeme menschenzentriert zu gestalten. Jan, mit seinem Hintergrund in Human-Computer-Interaction, teilt seine Einsichten darüber, wie Menschen auf neue Technologien reagieren und welche kritischen Fragen in diesem Kontext relevant sind. Besonders geht es um die Frage, was neue Technologien für das individuelle Berufsfeld bedeuten und welche Werte sie tatsächlich bringen.

Ein zentrales Thema unserer Diskussion ist der Effekt der KI auf die Wahrnehmung menschlicher Kompetenz. Wir stellen fest, dass Künstliche Intelligenz oft mit übersteigerten Erwartungen wahrgenommen wird, die zu einem Dunning-Kruger-Effekt führen: Wo Menschen ihre Fähigkeiten überschätzen und fälschlicherweise die Technologie als überlegen einordnen. Jan hebt hervor, dass KI nur als unterstützendes Werkzeug dient und nicht als Ersatz für menschliche Kreativität und Expertise.

Im Verlauf des Gesprächs diskutieren wir auch die sozialen Herausforderungen, die sich aus dem Einsatz von KI ergeben: Gibt es eine Gefahr der Uniformierung in der Qualität der Arbeit? Und wie gehen wir mit der Angst um, durch KI ersetzt zu werden? Wir beleuchten die Bedeutung von technologischem Verständnis und einem proaktiven Umgang mit KI, um Angst zu überwinden und Chancen zu erkennen.

Wir schließen mit der Überlegung, wie wir eine symbiotische Beziehung zwischen Mensch und Maschine aufbauen können. Wir ermutigen die Zuhörer, sich aktiv mit dieser Technologie auseinanderzusetzen, um die Vorteile für sich zu nutzen, anstatt sich von Ängsten leiten zu lassen. Das Ziel sollte sein, KI als einen Coach zu sehen, der einen selbst in der persönlichen und professionellen Entwicklung unterstützt.

In der Schlussrunde betonen wir die Dringlichkeit, sich mit diesen Themen auseinanderzusetzen, und setzen uns das Ziel, diese Diskussion in zukünftigen Episoden weiterzuführen. Der Austausch öffnet das Feld für zahlreiche Fragen und den gemeinsamen Erkenntnisgewinn, und wir freuen uns auf die nächste Episode, in der wir tiefer in die Materie eintauchen werden.

Complete transcription

(KI-generiert)

 

[0:00]Dieses Selbst-als-Superheld-Aufspielen, nur weil man jetzt meint, dann wäre mit KI, der allen drei Stunden voraus ist, erzeugt,
[0:07]
Welcome to the podcast Gut durch die Zeit
[0:06]ob so ein Generalpark gedacht. Herzlich willkommen zum Podcast Gut durch die Zeit. Der Podcast rund um Mediation, Konfliktcoaching und Organisationsberatung, ein Podcast von INKOVEMA. Ich bin Sascha Weigel und mit mir hier im Studio Frank Termer. Und wenn das der Fall ist, dann geht es um neue Technologien, die nur die wenigsten fest im Griff haben. Hallo Frank. Hallo Sascha, freut mich sehr, dass wir mal wieder zusammen hier im Studio sind.
[0:30]Ja, und zwar nicht alleine. Wir haben uns noch zwei Leute eingeladen. Einmal Jan Groenefeld und dann nochmal Jan Groenefeld. Und den einen haben wir jetzt wieder rausgeholt und dann sind wir nämlich auch gut im Ton. Hallo Jan, wir hatten ja unsere Schwierigkeiten, technisch hier zusammenzukommen. Hallo Sascha, hallo Frank. Ja, völlig richtig, aber gelöst glücklicherweise. Genau, und ich habe das aufgegriffen, weil das ist so sinnbildlich für unsere
[1:01]
KI als Sprengstoff für die Arbeitswelt
[0:54]Situation. Wir wollen uns ja angucken, KI, neue Technologien als Sprengstoff für die Arbeitswelt. Wir haben einen eng getakteten Kalender, wir haben einen Termin gemacht und dann müssen wir uns erstmal mit Technik rumschlagen und das mit zwei Experten. Ich steige mal so ein, Jan, bevor wir sozusagen direkt zu dir kommen, dass Frank nochmal darlegt, weshalb er dich hier im Podcast haben wollte. Wir haben ja hier eine längere Reihe schon und vielleicht ist das auch nochmal ganz interessant für dich zu hören, wie wir dich gesehen haben, mit welchen Augen und dann sind wir gleich bei dir. Frank. Ich bin gespannt.
[1:34]Ja, super gern, Sascha. Genau, wir hatten ja immer schon überlegt, wen müssen wir hier ins Studio holen, um auch den Zuhörerinnen und Zuhörern da draußen einen guten Mehrwert zu bieten. Und neue Technologien hat für mich immer ganz viel auch mit den Menschen natürlich zu tun, die mir auch hier im Podcast in den Fokus nehmen. Und das ist im technologischen Umfeld immer sehr häufig mit User Experience und UX-Design verbunden. Da habe ich Jan schon vor etlichen Jahren kennengelernt, genau in diesem Kontext. Also wie gestaltet man Systeme menschenzentriert, dass sie auch einen guten, hohen Mehrwert liefern können. Also nicht nur ihre Selbstwegen erstellt werden, sondern wirklich den Impact hinterlassen. Und Jan ist mir von Beginn an im Gedächtnis geblieben, wenn er umgeblieben, als sehr kompetenter, aber auch sehr kritischer Zeitgeist, wenn es um neue Technologien und den Menschen an sich geht. Das heißt, mit ihm haben wir hier jemanden, der sich sehr, sehr gut in der Technik auskennt, der auch weiß, wovon er spricht, wenn es um Menschenzentrierung geht. Und der aber auf der anderen Seite auch einen gewissen kritischen Abstand hat gegenüber diesen Technologien. Also nicht jemand, der das ganz toll findet, das zwar schon, aber nicht um seine Selbstwillen, sondern immer fragt, wozu machen wir das und wofür ist das gut. Und deshalb war für mich Jan eine der ersten Wahlen hier, zu sagen, Mensch, den müssen wir unbedingt hier ins Studio bringen. Aber Jan, gern mal zu dir. Hi, ihr beiden. Erkennst du dich wieder?
[2:44]Total. Wie Frank gerade sagte, wir haben ja schon einige Veranstaltungen zusammen bei Bitkom dann auch zusammen gemacht. Auch wenn der Frank dich einführt, kompetent, meinungsstark und kritisch, dann fühlt man sich natürlich gut wiedergegeben. Ja, Mensch und Technik, das ist mein Thema und mittlerweile seit 20 Jahren, ich habe vor Urzeiten mal Informatik studiert und habe aber schon im Studium eben festgestellt, dass rein Coden nicht meins ist, habe aber damals schon einen Prof gehabt, der mir die HCI, die Human-Computer-Interaction, näher gebracht hat. Und da habe ich gemerkt, okay, Mensch und Technik, das ist das, wo ich eigentlich hin möchte. Ich möchte verstehen, wie Menschen reagieren auf Technik oder auch nicht reagieren und wie man Technik für den Menschen einsetzen kann und eben nicht andersrum den Menschen an der Technik auszurichten.
[3:27]Also diese Schnittstelle, wo Mensch auf Technik trifft, das ist ein Untersuchungsfeld? Das ist ja nicht nur mein Untersuchungsfeld, das klingt sehr wissenschaftlich in der Erde der Pragmatiker. Das ist mein Tätigkeitsfeld. Tatsächlich weniger möchte ich das auf hochwissenschaftlicher, kognitionswissenschaftlicher Ebene verstehen. Finde ich interessant mal zu lesen, aber da will ich gar nicht rein. Ich möchte wirklich im täglichen, wie jetzt auch mit der KI, Möglichkeiten schaffen, dass wir als Menschen was von der Technik haben. Das bedeutet für mich im ersten Schritt, dass das Neue, und wir haben ja hier die neuen Technologien im Blick, per se nicht sozusagen das Bessere ist für dich, sondern dass du wirklich erstmal auf den zweiten und dritten Blick guckst, wo bietet das tatsächlich einen Mehrwert? Und was macht sozusagen diese Technik anders als die vorhergehenden? Wenn wir uns jetzt KI annehmen oder als Fokus anvisieren, was ist das Besondere von der Schnittstelle her gedacht? Also wie treffen wir auf KI? Oh, mit völlig übersteigerter Erwartungshaltung. Das sagt es vielleicht in einem Satz. Aber du hast gerade einen ganz wichtigen Satz im Nebensatz gesagt. Was ist besser oder schlechter? Das ist genau das Absurde. KI suggeriert uns, dass alles besser wird damit. Das ist der Zeitgeist. Das Neue hat schillernden Vorsprung vor dem Alten.
[4:42]Ja, und es hat Vorsprung im Narrativ, was man uns da ins derer, die die Produkte ins Spiel bringen, dann gerne so aufoptuiert. Aber die Wirklichkeit ist, es ist überhaupt gar nicht besser, es ist auch nicht schlechter, es ist so wie vorher. Es ist ein Werkzeug, das kannst du verwenden, um zu Mehrwerten zu führen oder kannst es auch lassen. Es ist auch kein Werkzeug, das auf alles passt. Das ist genau diese Fehlleitung im Narrativ, die mich auch immer weiter stört gerade. Aber das ist doch, glaube ich, ein Effekt, den wir bei anderen Technologien früher auch schon gesehen haben. Immer wenn man was Neues eingeführt hat, gibt es erstmal in der Produktivität echten Downer, weil man erstmal lernen muss, damit umzugehen und man kommt nicht zurecht und es funktioniert nicht so gut. Der Output ist wesentlich schlechter, aber wenn man dieses Tal irgendwann mal durchschritten hat, dann wird es dann doch ja irgendwie besser, oder nicht? Das ist der klassische Gardner-Hype-Cycle, der funktioniert für so gut wie alles, ja.
[5:28]KI ist aber mehr eine Achterbahn. Das ist eben nicht nur dieser eine Berg und dann Schussfahrt und dann orientieren wir uns. Es ist viel wilder. Es ist eine sogenannte Sprunginnovation. So muss man sich das auch vorstellen. Es ist eben nicht diese prädiktive Kurve. Wahrscheinlich, wenn man in zehn Jahren zurückschaut, dann irgendwie doch. Aber wahrgenommen ist es ein permanentes auf dem Trampolin unterwegs sein. Und das macht alle total wild, total kürre, in alle Richtungen im Übrigen. Sowohl in der Überschätzung als auch in der Unterschätzung. Das finde ich auch mal wieder absurd. Ja, das kann ich auch bestätigen. Man springt auf dem einen und sieht schon, dass ein Neues aufgebaut wird, Trampolin, und man hat permanent den Eindruck, hinterher zu sein, hinter der Welle zu sein. Das finde ich tatsächlich das Erstaunliche daran. Aber nichtsdestotrotz ist es auch wirklich nur eine Frage von Zeitgeist, dass unhinterfragt das Neue daran automatisch einen Wert verspricht. Das ist ja nicht nur bei Technologie so, das ist auch in anderen Angelegenheiten so, dass das Neue immer so nicht nur jünger und dynamischer, sondern eben auch was besser ist, was irgendwie weiterträgt. Aber bei KI finde ich das schon wirklich nicht mehr feierlich.
[6:35]
Der Hype um neue Technologien
[6:35]Wie kommt das? Also hat das was mit der Qualität und der Stärke der Technik zu tun? Reden wir uns das alles nur ein? Ja, die Wahrheit liegt in der Mitte, würde ich sagen. Also ich bin ja, also neben diesem Informatikstudium und dann habe ich einen Crack-Record von 20 Jahren digitaler Produktentwicklung und aktuell habe ich ja die Position des Chief Product und AI Expert bei uns in einem KI-Startup und bin ja auch Mitgründer und entsprechend muss ich mich damit super intensiv auseinandersetzen. Ganz viel, gerade in produktstrategischer Entscheidung ist, schnell zu verstehen, was ist real, also was geht auch schon und was kann man in einem Produkt auch guten Gewissens anbieten und wo wird der Mensch immer führend bleiben. Also wie soll ich sagen, wenn man dieser Geschichte von Sam Altmann und Co. Glauben schenkt, dann kannst du uns eigentlich alle abschaffen, Sascha. Dann können wir uns jetzt alle gemütlich zurücklehnen. Die Wertschöpfung kommt von alleine, die Agenten machen die Arbeit. Das ist Blödsinn und es ist auch gar kein wünschenswertes Szenario. Also in beiden Ebenen nicht. Jetzt ist es nun mal auch gerade so, dass die Welt ein bisschen freidreht, vielleicht auch noch freier, noch wilder als ein VUCA, ein BANI, diese ganzen Konzepte, die wir schreiben, dass wir alle irgendwie gerade ein bisschen hasseln mit der Situation.
[7:52]Und da sind wir total anfällig für genau ein solches Narrativ. KI macht alles besser. KI bringt uns aus der Krise. KI macht eine schöne neue Welt. Das finden wir irgendwie geil. Und deswegen ist das ein feuchter Traum der Hypereffizienz, dem wir da folgen wollen. Das wäre ja eine ganz beruhigende Nachricht. Wir haben uns ja sozusagen Sprengstoff für die Arbeitswelt und der Blickrichtung verschrieben, wenn das stimmen würde, was gesagt wird, wäre das Problem erst richtig da.
[8:22]Weil ja irgendwie deutlich wird, ich will ja gar nicht eine Maschine haben, die das besser macht als ich, der dann nach Hause geht. Und wie kriege ich dann die nächsten Jahrzehnte meines Lebens finanziert? Ja, das ist ja der private Fokus, aber dazu kommt ja auch der gesellschaftliche Fokus, den du dann aufmachst, wenn das nicht nur einen betrifft, sondern ganz, ganz viele. Und diese Angst von KI ersetzt zu werden, die haben wir ja auch schon mal besprochen. Die kommt ja auch immer wieder, auch in Gesprächen, die man vielleicht im Freundesbekanntenkreis oder im Kollegenkreis führt. Jan, wie ist denn das dann bei dir? Also du hast ja mit diesem UX-Background, glaube ich, immer wieder auch schon in der Vergangenheit mit ähnlichen Fragestellungen zu tun gehabt, weil die ja egal, welche Technologie man da einführt, immer wieder aufkommt. Prozesse werden verschlankt und beschleunigt und automatisiert, Aufgaben fallen weg. Wie gehst du mit diesen Sorgen um, wenn du mit Menschen sprichst und sagst, hey, hier ist eine neue Technologie, lass uns die mal anschauen und auf einmal kommen wieder um die Ecke, oh, ich werde hier ersetzt und ich werde bald überflüssig werden? Mit technischer Klarheit und mit Analogien. Technische Klarheit, beschreibt vielleicht der Satz, den bringe ich gerne in Vorträgen und in der Masterclass, dass es letztlich nur Bordrechner sind. Die verstehen gar nichts. Kein Kontext, kein gar nichts. Sie rechnen Silben.
[9:33]Genau genommen nicht mal Silben, sondern willkürliche Bestandteile von Worten. Und das machen sie per Wahrscheinlichkeitsrechnung so exorbitant gut, dass für uns dabei menschlich schlüssige Antworten rauskommen. Ja, die wir so bilden. Wir bilden die Schluss. Wir sind die Schlusseinrichtung.
[9:50]Ja, ja, ja. Und wir attestieren dem das. Völlig fälschlicherweise. Wir lassen uns total darauf ein, weil der Mensch halt tickt, wie er tickt. Wenn wir ein menschliches Muster erkennen, was uns nicht merkwürdig vorkommt, in dem Fall halt Chatfenster, vor allem die plausible Antwort auf unsere Eingabe, dann anthropomorphisieren wir. Das finden wir irgendwie cool. Aber es bleiben Wortrechner. Und in dieser Gewissheit, Dass sie gar nichts verstehen, dass sie nur geschickt rechnen und dir suggerieren, dass diese Rechenaufgabe, diese Wortrechenaufgabe irgendwie Sinn hat, ist, glaube ich, schon mal klargerückt, dass du als Mensch immer noch die Oberhand hast in Fachkompetenz, in auch vor allem Methodenkompetenz. Dinge, die das Ding gut errechnen, raten kann, aber niemals so zielsicher, wie du denn sein würdest. Da würde ich einhaken wollen. Ich gehe voll mit, dass diese Maschine nichts versteht und rechnet. Das macht sie richtig gut. Ich kann die gut nutzen, wenn ich ihr unterschiebe, dass sie was Sinnvolles meint, weil ich Sinn darin erkenne. Also ich entwickle Sinn bei dem, was sie mir rausgibt und kann tatsächlich neue Gedanken fassen, neu reflektieren. Jemand Drittes, nehmen wir mal meinen Auftraggeber oder meinen Arbeitgeber, der sich so anschaut, was ich damit mache mit der Maschine und was die Maschine mit mir macht, wenn der jetzt….
[11:10]Der Maschine Kompetenz zuschreibt, weil es eben kein Persönlichkeitsmerkmal ist, sondern eine Zuschreibung und sagt, die Maschine macht das doch viel besser als du, dann habe ich schon ein Problem.
[11:23]Dann kann ich mal denken, ja gut, also ich bin schon irgendwie intelligenter als die Maschine, aber leider muss mein Arbeitgeber das auch von mir denken. Ich habe keinen Arbeitgeber, damit habe ich weniger Probleme, aber ich habe weniger. Genau mit diesem Argument kommen wir jetzt nämlich in den Titel dieser Folge, in den sozialen Sprengstoff. Denn wenn man genau hinguckt, dann ist das Dunning-Kruger auf zwei Ebenen sogar. Dunning-Kruger ganz kurz eingeordnet, ich gebe vor, etwas zu können und kann das gar nicht wirklich. Ich denke nur, ich kann das. Der Dunning-Kruger-Effekt. Ich kriege es nicht mal mit, genau. Ich übertreibe.
[11:56]Und die erste Ebene Dunning-Kruger ist hier an der Stelle, dass das Modell behauptet, es kann was, was es faktisch gar nicht kann. Und der zweite Dunning-Kruger findet statt bei deinem Kollegen, der das Ding nutzt und sich jetzt befähigt fühlt durch dieses Ergebnis und dem auch eine Wahrheit, eine Kompetenz, eine Qualität attestiert. In beiden Ebenen stimmt es nicht. Die Wahrheit ist, und da kommen wir jetzt zur Analogie, KI ist nicht mehr als ein wirklich guter Akkuschrauber für einen Handwerker.
[12:24]Aber damit hat sich der Schrank noch nicht selbst gebaut. Auch der Bauplan des Schranks ist damit noch lange nicht klar. Da würde ich jetzt wieder einhaken. Das mag vielleicht für die erste Generation KI noch zutreffen oder Chat-GPT, so wie wir es alle kennengelernt haben vor zweieinhalb, drei Jahren. Aber wenn wir jetzt die ganzen Automatisierungstools angucken, KI-Agenten, die jetzt um die Ecke kommen, die wirklich automatisch Dinge erledigen können, wo ich vielleicht noch den Auftrag übergebe, hey, mach dies und mach das für mich und die Dinge passieren im Hintergrund automatisch von selbst und Magie
[12:56]
Der soziale Sprengstoff der KI
[12:52]ist da im Spiel, dann ist es ja schon so, dass es nicht nur ein Akkuschrauber ist. Also dann schreibe ich dem Dinge wirklich Kompetenz zu und es kann auch faktisch Dinge in der realen Welt verändern. Das ist ja glaube ich aus meiner Sicht mal so der nächste Schritt, den wir jetzt gerade gesehen haben. Solange das nur Chatbots waren und ich habe da eine Oberfläche oder ich rede mit dem Ding, dann ist das quasi im Gedanklichen, findet da viel, viel statt. Aber wenn ich jetzt wirklich Agenten habe, die quasi an die reale Welt angeschlossen sind, die Transaktionen ausführen können, die irgendwie Bezahlungen, Einkäufe abwickeln können, Bestellungen auslösen, mit anderen KI-Agenten verhandeln und ähnliches mehr, dann ist das für mich schon nochmal eine andere Stufe und.
[13:27]Nicht mehr mit dem Appenschrauber vergleichbar. Es bleiben Bordrechner mit maximalen Freiraum. Daran wird sich auch technisch im Übrigen so schnell nichts ändern. Diese Grundgrundlage, dass es letztlich wirklich einfach per Wahrscheinlichkeitsrechnung eben die Aneinanderreihung von Worten sind, auch in der Reasoning-Ebene, also auch in dieser Ebene, du jetzt gerade beschreibst, dass sie automatische Entscheidungen treffen. Ich glaube nicht in Klammern mehr daran, dass diese Technologie sich einfach weiterentwickelt. Es braucht quasi einen neuen.
[13:56]Gen-KI, Gen-AI im Moment, der das Gleiche nochmal in wirklich dieser Ebene macht. Das ist keine logische Fortführung, das ist kein, wir schrauben noch eine Milliarde Parameter dran und dann ist das soweit. Weil es einfach eine völlig neue technische Hürde ist, dass das, was du beschreibst, bewahrheitet ist und dass wir uns auch wirklich trauen, die Dinger laufen zu lassen, auch für relevante Prozesse und nicht nur für eine E-Mail schreiben. Und selbst da kann man schon viel kaputt machen in der Kommunikation. Das ist ein Sprung auf diesen Trampolin, den möchten viele jetzt schon prädiktieren und andere möchten, dass das jetzt schon da ist, aber ist es nicht. Frank, benutzt du einen Agenten, wirklich in diesem Sinne, das Agentik? Da bin ich noch nicht an der Stelle. Aber es ist für mich einen wichtigen Punkt. Also sowohl, nehmen wir mal die Tatsache oder den Fakt oder auch einfach nur die Meinung oder die Annahme, das ist und bleibt eine Wahrscheinlichkeitsrechnung. Ich kann allein an dem Wort noch nicht sagen, ob ich dann verstünde, was die macht. Ich sage mal, das ist so hohe Mathematik, ich habe keine Ahnung davon.
[14:59]Aber was diese Maschinen jetzt schon können, ist wirklich hilfreich. Sei es in kleinen Arbeitsschritten, sei es in sehr spezialisierten Schritten von Wissenschaftlern und Forschern. Also jeder kann diese KI für sich so nutzen, dass er sein Leben wirklich erleichtert. Ich will noch nicht sozusagen die große gesellschaftliche Ebene, dass dadurch Branchen wegfallen und das Geschäftsmodell sich ändert. Das ist ganz normal, dass sich das im Laufe der Zeit ändert und angepasst werden muss. Es macht also Sinn, dieser Maschine Intelligenz oder hilfreiches Zutun zu unterstellen.
[15:34]Weil ich tatsächlich die Antwort bekomme, die mir hilft. Ich kriege einen neuen Text, ich kriege eine neue Übersetzung, ich kriege etwas geregelt, was ich sonst in Jahren nicht fertig bekommen würde. Und mal angenommen, das stellt sich so raus, auch in wenigen Jahren, dass es tatsächlich nicht mehr ist, was diese KI-Entwicklung mit sich bringen wird. Es ist doch dennoch sozialer Sprengstoff für eine Gesellschaft wie unsere, die sich gut eingerichtet hat in ihrer Ingenieurskunst und die einfach so ein bisschen hadert mit dieser Anwendung von Technologie. Das wäre ja nochmal einfach nur ganz runtergebrochen unsere Behäbigkeit im Neugierigsein auf Neues. Das finde ich ganz spannende Aspekte gerade in dem, was du sagst, gefunden. Das eine, es ist ja jetzt schon verdammt hilfreich. In Klammern, immer nur, wenn der Mensch die Führung behält. Und zwar in Fachkompetenz wie auch in Ablauf, sodass du das Ergebnis verifizieren kannst. In einer Masterclass sagte eine Teilnehmerin, die kam aus der Kommunikationsecke im Unternehmen, sagte sie mal, das Ding macht, dass Wortkotze verständlich ist. Und damit sind wir wieder bei diesem Affenschrauber. Das hat die KI. Oder die hat wirklich guten Sprachsinn.
[16:50]Es ging ja darum, dass sie, wie bei diesem Akkuschrauber, die Schraube schneller reindreht, dass sie ihre wilden Gedanken in Form rechnen lassen kann. Und damit schneller, damit selbst weiterarbeitet. Das ist genau der Rhythmus Mensch-KI, den ich auch empfehle. Für Stand jetzt und ehrlich gesagt auch für die nächsten Stufen. Der soziale Sprengstoff entsteht, also die ganze Folge, die ganze Unternehmung, das ganze Vorhaben, das wir uns hier zusammenfinden, das hat in mir so ein Bild generiert, wie ich mir KI als Kollegen vorstelle. Und ich bin darauf gekommen, dass das eigentlich voll der Adi ist. Das ist so ein Geleckter. Der Assistent oder der Asoziale?
[17:27]Ja, das gucken wir mal für jeden vielleicht auch ein bisschen anders. Aber ich stelle mir vor, so einen übergelten, geleckten, neuen Praktikanten, der meint, der hat die Weisheit mit Löffeln gefressen. Und zu allem was zu sagen. Also so ein richtiger Stirnfried, so ein Typ, den man eigentlich im Team gar nicht haben will. Hey du, der den Podcast gerade hört. Wir bringen jede Woche eine neue Folge in diesem Podcast. Auch dir zum Anhören und brauchen deine Unterstützung. Nimm dein Smartphone, hinterlass eine Sternebewertung und einen Kommentar, wie dir der Podcast gefällt und mach andere dadurch aufmerksam auf diesen Podcast hier. Vielen Dank und jetzt geht’s weiter mit dem Podcast.
[18:14]Aber da würde ich jetzt auch wieder einhaken, es hängt ja davon ab, was du mit diesem Tool dann tatsächlich machst. Also da bin ich ja bei dir. Das ist ein Werkzeug und das können wir für unsere Einsatzzwecke nutzen oder eben auch nicht. Und da geht für mich die erste Spaltung schon so ein bisschen los. Es gibt immer noch genug Menschen da draußen, die von diesem KI-Zeugs überhaupt nichts mitbekommen, auch nichts mitbekommen wollen, das nie ausprobiert haben und gar nichts. Und die werden nach und nach immer abgehängter. Und das Zweite ist aber auch, so wie du sagst, wir müssen ja entscheiden, was will ich mit diesem Tool eigentlich tun? Was soll das für ein Werkzeug sein? Wie soll der Assistent oder Kollege aussehen? Und ja, das sind viele, die diese Einstiegsdinge machen, Texte überschreiben oder Ideen generieren, was auch immer. Die nächste Stufe, und das hatten wir auch schon diskutiert.
[18:54]Ich kann mir so einen, weiß nicht, was die KI mittlerweile für ein IQ hat, zu verschiedenen Tests, ich glaube so 140 um die Dreh hat man ja schon attestiert, viele Tests und Prüfungen hat die schon bestanden. Also wenn ich mir für einen Schmalenthaler so einen Kollegen quasi mit einem IQ von 140 einstellen kann, dann gebe ich dem nicht arbeiten, im Sinne von überarbeiten mir den Text oder mache mir mal ein paar Ideen, dann habe ich da irgendwie einen high sophisticated Berater oder ich habe jemanden, der mir wirklich Challenges gibt, im Sinne von, mach mich besser, zeig mir meine blinden Flecken, hilf mir da an den Stellen, wo ich noch nicht gut bin, besser zu werden, dann stelle ich da jemanden ganz anderen ein. Und zwar für Aufgaben, die ich nicht selber irgendwie nicht mehr machen will oder weil ich sie nicht gut kann, sondern um mich selber besser zu machen. Dann habe ich da einen Coach, einen Trainer, einen Berater an meiner Seite, der immer mich dahin drängeln kann, noch besser zu werden. Ich glaube, das ist ja dann wirklich der Punkt, wo es echt einen Mehrwert geben kann durch solche Technologien, wenn
[19:48]
Die Herausforderungen der Zusammenarbeit mit KI
[19:45]ich sie halt richtig für diese Zwecke konfiguriere und auch dafür nutze. Ja, aber es ist ein Riesenunterschied zwischen Output und Outcome.
[19:53]Das Ding macht Output und zwar noch und nöcher, wenn du es fragst. Aber es ist halt erstmal nur Quantität. Ob es Qualität ist und dann auch noch mit Wirkung. Das ist völliger Zufall, das ist völliger Freiflug bei dem Ding. Oder da wird es jetzt eben tatsächlich auch vergiftet ist die Situation. Da sind wir ganz kurz noch bei diesem gegelten Praktikanten bleiben. Das Dumme ist nämlich, dass die Geschäftsleitung total auf diesen gegelten Praktikanten steht, weil der permanent Output liefert. Und das macht erstmal eine Sichtbarkeit. Und dann kommen die Kollegen und schließen sich dem an.
[20:24]Aber Frank, was macht denn das? Das macht eine Uniformierung, eine KI-Uniformierung. Ich habe das selbst im Team erlebt und habe aktiv gegensteuern müssen, weil die Leute plötzlich nur noch diesen KPIs, dieser vermeintlichen Quantitäts-KPI, die irgendwie gut genug aussieht, shiny genug ist, selbst dass es Qualität spiegeln würde, hinterherlaufen. Das sorgt für eine Uniformierung im schlimmsten aller Sinne. Wirklich Verdummung der Kreativitätsleistung. Und da würdest du sagen, das ist die Form von sozialen Sprengstoff, die wir im Blick nehmen müssen. Nicht so sehr neue Arbeitslosenheere und hochqualifizierte, die nicht mehr gebraucht werden, sondern du sagst, die Qualität der Leute nimmt ab, wenn sie KI nutzen. Genau. Also ich halte das größere Problem, dass wir lauter Scheinhelden bekommen werden in Teams. Und die bekommst du nicht mehr richtig durchblickt, weil den Akkuschrauber siehst du in der Hand. Aber ob die KI benutzt haben, das stellst du erst fest, wenn das Ergebnis drei Stufen weiter Blödsinn ist. Das blickt keiner so schnell. Und dieses selbst als Superheld aufspielen, nur weil man jetzt meint, man wäre mit KI allen drei Schritten voraus, das erzeugt auch so einen Generalverdacht. Also fast so einen, auch das habe ich auch an mir ehrlich gesagt selbst erlebt, wenn mir ein Ergebnis von einem Teamkollegen zu schnell kam, habe ich aktiv gefragt, welches Modell hast du benutzt? Ich habe gar kein Modell benutzt.
[21:44]Also ich wollte verstehen, wo kommt es her, um das einordnen zu können. Und das ist für mich der soziale Sprengstoff. Seien wir mal ehrlich, industrielle Revolution gab es Und dass sich unsere Berufsbilder verändern, auch das ist nichts Neues. Und dass wir durch weitere Automatisierung und in Komfortzonen laufen auch mal ganze Berufsbilder abschaffen, auch das ist nichts Neues. Das haben wir alle schon mehrfach, alles schon mehrfach erfolgreich als Gesellschaft gemacht.
[22:09]Gemacht, hinter uns gebracht. Und dennoch lassen sich Muster ja feststellen, dass wir sozusagen vom Handwerk hin zur Dienstleistung und jetzt zu Kreativberufen gegangen sind als Gesellschaft. Also wir haben sozusagen Felder abgeschritten, dass wir die Bauern, Bauernkinder in die Stadt geholt haben und dann zu Lohnarbeitern und Bandarbeitern letztlich gar nicht groß fortbilden mussten, sondern einfach nur die mussten durchhalten ihre 14 Stunden. Und dann sind sie in die Dienstleistungsgesellschaft gewandert, die große Masse der Bandarbeiter. Und das ist ja etwas, was man durchaus noch so im Blick hat, wenn dann unbedarfter bei McDonalds angefangen hat und dann hat man ihm Freundlichkeit und Disziplin beigebracht und immer wieder eingeprügelt. Aber von dort aus oder von der Kasse am Supermarkt hin jetzt in die Kreativitätsberufe war es schon ein bisschen schwieriger und war es schon ein bisschen weniger geworden. Und andere Bereiche tun sich eben nicht auf. Der einzelne Beruf geht weg, klar. Und da kann man sagen, das hat man gestern auch schon. Aber ich sehe jetzt kein neues Feld für einen Großteil der Bevölkerung, wenn Lohnarbeit das Modell der Zukunft bleiben soll. Da würde ich den sozialen Sprengstoff schon sehen, wobei eben die Lösung nicht ist. Ohne KI hätten wir den nicht. Zugegeben etwas, was ich so jetzt auch nicht in die Zukunft versetzen würde, aber sagt euch Click-Ökonomie was? Ja, also in groben Zügen.
[23:39]Letztlich eine Ausbeutung des Menschen zum Pre-Training oder Datenaufbereitung und auch Alignierung von Datengerüsten für Modelle halt.
[23:50]Und das ist momentan ist das verbunden mit Ausbeutung. Aber das wäre eigentlich, wenn man das vernünftig regeln würde, wäre das ein Lohneinkommen. Und auch ein ganz neues, was es so vorher auch vor allem in diesem Umfang nicht gab. Ich habe vor kurzem gelernt, dass das mittlerweile ins andere ändert, nämlich nach hoch dekorierten Experten hin. Die werden für tausende Euro am Tag, werden die fürs Training von Modellen genutzt. Also es stehen ganze Industrien drum, dass deren Wissen in diese Modelle fließt. Es ist ein Milliardengeschäft. Dass es gar nicht nur um das Klick als solches geht, was sozusagen Fließbandarbeit ist, sondern man guckt sich Hochgebildete an, was die tun und was die denken, damit man das als Daten verwendet. Es gibt beide Enden. Das sind ja auch wieder dann Berufe nur für eher wenige. Und da bin ich bei dir, Sascha, also KI wird nicht wieder weggehen. Das haben wir auch schon diskutiert. Die Technologie ist da. Das war früher auch schon so. Die wird nicht wieder verschwunden. Aber die Hoffnung ist natürlich wieder damit verbunden, mehr Wertschöpfung und Automatisierung. Und so wie du gesagt hast, zu einem Einstieg, wir können uns zurücklehnen und die Wertschöpfung entsteht von alleine. Auch wenn wir da vielleicht noch nicht sind, aber das ist ja so dieser Traum der Menschheit, schon immer irgendwie dahin zu kommen. Und möglicherweise müssen wir uns dann mit ganz anderen Fragen beschäftigen. Wo kommt dann irgendwie das Geld her, wenn es nicht mehr die Lohnarbeit ist? Und trotzdem braucht man irgendwie das, um einzukaufen und zu überleben und seinen Alltag zu bewältigen. Und das wird, glaube ich, durch KI nochmal jetzt massiv beschleunigt, dass wir uns auch mit diesen Fragen beschäftigen müssen auf der gesellschaftlichen Ebene. Und auch noch der Wettbewerb des Systeme, könnten wir auch noch sagen.
[25:19]Also da gibt es so viele Dimensionen da drin. Ich glaube, das haben wir noch gar nicht alles durchträumt. Aber haben wir nicht auch weiterhin genügend Felder, bei denen es sich lohnen würde, das auch mit KI und Robotik in Kombination durchzuautomatisieren? Also Stichwort Pflegesystem. Also Japan ist da ja großer Vorreiter.
[25:38]Die leben damit, dass sie von Robotern gepflegt werden. Das ist kulturell anerkannt. Die Dinger haben sogar eine Seele und so weiter. Die beschäftigen sich mit diesem ethischen Moment, den wir jetzt hier, also für uns wertvollen, gar nicht so sehr. Die schaffen Lösungen. Und das passiert und das funktioniert. Das ist auch der Punkt, wo ich mir eigentlich wenig Sorgen mache sozusagen um unsere Gesellschaft, weil wir noch lange nicht die fortschrittlichste sind in KI und da jetzt Gedanken machen müssen, sondern wir haben ja eher das Problem, dass wir von einem gesellschaftsweit relativ hohen Standard an Wohlstand aus starten und sagen, Auch so eine Katastrophe für Routinen, so ein Wechsel, den KI da forciert, den brauchen wir eigentlich gar nicht und uns da eher behäbig benehmen und eher mit Abwehr darauf reagieren und es nicht so richtig gesellschaftlich in Fahrt kommt. Also die Bereitschaft, in Infrastruktur zu investieren, würde ich mal noch als größtes Problem sehen, gesellschaftlich. Dass wir einfach in die Infrastruktur nicht so investiert haben und das tun. Das geht bei den Schulen los und der Lehre als aber auch bei der ganzen digitalen Infrastruktur. Dass wir da einfach behäbig sind oder hinterher fast schon. Wird ihr das teilen oder ist das eher so eine pessimistische Klage? Der Fakt ist, wir sind hinterher. Der Grund, den sehe ich anders. Uns ging es zu gut. Ganz Deutschland war letztendlich jahrzehntelang im Innovators-Dilemma.
[27:03]Die Automobilbranche florierte, wir waren die Helden, Industrie, Maschinen, alles aus Deutschland, weg exportiert. Solar war ja auch mal unser Thema. So und aus diesem Innovators-Dilemma haben wir gemacht, uns geht es ja gut, uns geht es sehr gut. Morgen wird es uns auch noch gut gehen und übermorgen bestimmt auch noch. Jetzt sind wir in einer Situation, in der sind wir konfrontiert mit riesigem Renovierungsstau.
[27:24]Infrastrukturell wie auch in der Wirtschaft. Und in diesem Renovierungsstau sehen wir uns eher zu einer stabilen Situation zurück, was, so habe ich zumindest bei mir im Umfeld das Gefühl, dazu führt, dass Menschen KI negieren, weil es ihnen einer zu viel ist. Denn, und das ist auch Teil der Wahrheit, es ist halt kein Selbstläufer. Es wird proklamiert als demokratisiertes Alles-Tun. Jeder kann alles. Das stimmt halt nicht. Du kannst mit KI immer noch jede Menge Scheiße produzieren. Da ist nichts demokratisiert. Das ist der alte Traum der Techies, dass da mit Demokratisierung einhergeht. Mit dem Internet war das so und mit den Mobilgeräten jetzt auch. Okay, aber das bedeutet also, wenn man das Modell des Innovators-Dilemma zugrunde legt, wie kommen wir da raus?
[28:11]
Kreativität im Zusammenspiel mit KI
[28:11]Kreativ sein und zwar menschlich kreativ mit diesem neuen Werkzeug. Es wird ja mal von multimodalen Modellen gesprochen. Und was damit gemeint ist, ist, dass das Ding in Bildern denken kann, rechnen kann, dass es in Worten rechnen kann und dass es Sprache entgegennehmen kann oder auch Selbstsprache produzieren kann. Die Multimodalität eines Menschen ist rein von den Sinneswahrnehmungen ähnlich. Wir haben auch noch ein paar mehr, plus unser Verständnis. Und wir haben etwas, ich finde kein Wort dafür, aber wir haben so eine gewisse Willkürlichkeit in der Wahrnehmung. Alleine, dass wir jetzt miteinander sprechen, das Rauschen auf dem Ohrhörer, die kleine Rückenkoppelung, all das macht was mit mir. Es beeinflusst meinen Rechenapparat.
[28:53]Und diese fast Willkürlichkeit der Berechnung, die zu neuen Ideen führt, das ist für mich mittlerweile so ein bisschen der Human-Magic-Moment, etwas, was du in einem Modell aufs Verrecken nicht anerziehen kannst, weil es in seiner Wahrscheinlichkeitsrechnung bleibt. Es will die wahrscheinlichste Rechnung für dich lösen, damit du als Nutzer weiter happy bist. Und das wird immer deutlicher, je besser die das können. Meinst du, dass das etwas ist, das sich stärker rausprofilieren wird und dass auch paradox das sein mag, je mehr ich mich damit beschäftige mit KI oder nutze oder angehe, desto eher kriege ich meine Profilierung raus? Genau das ist es. Also ich lege immer großen Wert darauf, dass meine Teilnehmer verstehen, die technische Grundlage, um dann auch antizipieren zu können, was sie für eine Rechenaufgabe reinschicken, aka Prompt, und was sie zurückbekommen und wie sie damit weiterarbeiten können. Das ist ja ein schöner Moment sozusagen, weil wir die technische Grundlagen oder zumindest das ein bisschen differenzieren, was Frank du vorhin mit Agenten, Assistenten und was es da noch alles gibt jetzt so an Tools oder an Anwendungen, dass wir das nochmal verschieben, dort stärker reingehen und hier den Moment festhalten, das hat sowohl als auch Stoßrichtungen.
[30:05]Sich mit KI beschäftigen ist wichtig, aber nicht so im Sinne von, ich laufe hinterher, sondern ich kann daran mich selbst auch erkennen. Also ich verliere mich nicht nur in KI-Entwicklungstools, sondern ich kann mich daran auch erkennen, was mein eigenes ist, meine eigene Kreativität. Das war einfach der Punkt, wo ich sage, das ist ganz passend. Ich muss ein bisschen mit auf die Zeit gucken. Ganz menschlich ist die nämlich bei mir begrenzt. Nicht im absoluten Sinne, aber im recht alltäglichen Sinne. Frank, aber du hattest noch mal was sagen wollen. Ja, ich würde vielleicht Jan so zum Abschluss noch mal eine sehr konkrete Frage stellen im Sinne von, jetzt ist die KI da, die geht auch nicht mehr weg, davon können wir glaube ich ausgehen. Und der Mensch ist auch da, er will auch irgendwie seine Berechtigung haben. Wie sieht denn jetzt aus deiner Sicht so ein ideales Zusammenspiel aus zwischen Mensch und Technologie oder konkret Mensch und der künstlichen Intelligenz? Wie kriegen wir das gut quasi organisiert? Also vor allem sollten wir Ängste ablegen. Ängste davor, dass sich unser Jobbild zu hart verändern könnte oder nicht mehr stattfindet. Ja, verändern können wir es eh nicht. Also du kannst an der Stelle letztendlich nur durch maximales Verständnis und miterleben, mitgestalten, durch Wissen, kannst du die Situation für dich im Griff behalten. Was ich da noch hinzufügen möchte, was ich schon auch manchmal ein bisschen ätzend finde, dass es ja eine fremdbestimmte Wette ist. Wir sind ja nie aufgewacht und haben gesagt, oh, GPT, da wollen wir den ganzen Tag mit arbeiten.
[31:26]Nope, the are the Tech-Milliardäre from America, the have these Wette run. Also for these Technology. The have much invested, the can from this Wette even not ablasten. The goes Yes until pure in the large Staatsapparate. But in this Setting drive we, think me, on besten, when we the Beste from it make. In addition belongs to actually ausprobieren, hands-on, not in Theory anlesen and with Interest, with Neugierde. And there is it then but a demokratisiertes Werkzeug, because abseits this 20-Euro-Monat can it each for itself erschließen, the would like to. Should the each do, the is something, the goes simple not more away. A second Part the Truth, perhaps as Transition for the second Part, the must one also clear be, OpenAI and Co., the have even none wirkliches Interest in on it, that you, that me, that we better become in our Job. The want kommerzialisieren, by them you in the chat pack and you one Journey verkaufen, Klamotten sell. The want you full ausnehmen, kommerzialisiert. The want yours Konsum control. It goes again only in Direction Advertising. Everything other is for the completely zweit, dritt, zehntrangig. It comes also therefore, that we as Users this Technology the Group shown have, we take the to the Selbstoptimierung, for the Lebensberatung.
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[32:49]
Conclusion and outlook for the future
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