Das einzig beständige ist der Wandel und Software ist niemals fertig. Aber warum denken wir dann Daten und KI als Projekte mit fixem Enddatum? Und wie geht es besser? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Romina Medici Global Head of Platform Strategy & Data Governance bei E.ON Digital Technology

In der Softwareentwicklung sind DevOps und CI/CD keine allzu neuen Begriffe mehr, denn wir haben verstanden, dass Software kein fertiges Produkt ist sondern auch im laufenden Betrieb Weiterentwicklungen braucht. Und eigentlich sollte es mit Data & AI Produkten doch auch so sein. Wir bauen auf und entwickeln etwas weiter, wenn die Kund*innen es endlich nutzen.

So die Theorie, aber allzu oft ist es dann eben doch Wasserfall. Deadline. Dashboard ausgeliefert und weiter zum nächsten Projekt in der übervollen Pipeline.

Und das wird zum Problem!

Denn gerade bei Datenprojekten ändern sich fast ständig Parameter und auch Anforderungen. Die Welt steht nicht still und genau so sollte es auch unsere Daten nicht. Deshalb täten wir gut daran diese wie ein Softwareprodukt zu behandeln.

Sie kontinuierlich weiterzuentwickeln und zu pflegen. Eben im Betriebsalltag bei den Menschen die sie wirklich nutzen.

Und diese Datenprodukte kann man sehr breit verstehen. Genau wie die Technologie in der sie abgebildet sind.

Vom Hochglanzdashboard zur Rohdatentabelle. Alles kann ein Produkt sein, wenn es deinen Kunden hilft.

Ob in einem klassischen Warehouse oder Data Mesh. Mit ETL, ELT oder nur virtuellem Zugriff. Die Technik ist letztlich das Vehikel mit dem du den Mehrwert lieferst.

Und jetzt der Clou: Es gibt ein Thema vor dem kann es sich kein Unternehmen leisten davon zu laufen oder es zu ignorieren. Die generativen KI Anwendungen.

Das tolle dabei: Diese laufen auf semantisch harmonisierten Daten dreimal so gut wie auf dem Chaos. Wenn da kein Grund ist jetzt endlich mal die Datenschicht in den Griff zu bekommen, weiß ich ja auch nicht.

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Dass wir Software nutzen um Daten zu analysieren, das kennen viele. Aber kann man nicht auch Daten nutzen um Software zu analysieren? Und wie mache ich das überhaupt. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Thea John, Lead Software Engineer bei der Deutschen Telekom.

Den Scherz „it runs on my machine” haben wohl Entwickler*innen schon mal gehört oder selbst gebracht. Besonders dann, wenn eine Software mal nicht geht.

Aber was macht jetzt eine gute Software aus? Oder eben nicht? Und wie messe ich das, ob eine Software das macht was sie soll, wie sie es soll?

Natürlich mit Daten, aber bitte den richtigen.

Und da fängt es schon an kompliziert zu werden. Denn welche Kennzahlen sind geeignet Software zu messen? In Verträgen sind gerne SLA oder SLI drin, also Service Level Agreements oder Indicator, die dann anzeigen wie viel die Software verfügbar ist und wie schnell auf Probleme reagiert wird.

Die Probleme finden wir damit aber noch nicht. Dafür brauchen wir Logs. Hier protokolliert eine Software was sie so tut den ganzen lieben langen Tag. Und diese Logs können wir analysieren und sehen was so passiert. Schickt ein Tool zum Beispiel unerwartet viele oder wenig Emails, so kann es externe Faktoren geben, aber es kann auch an der Software liegen.

Die Krux mit den Logs? Sie kosten Rechenpower. Das heißt sie machen dein System langsamer. Daher gilt es hier eine gute Balance zu finden zwischen genug loggen um Fehler zu finden und wenig genug um das System trotzdem schnell zu halten.

Aber warum ist das Monitoring jetzt so ein Thema? Software ist eben nicht wie ein physischen Produkt irgendwann fertig, sondern wird im echten Leben getestet und läuft auf echten Umgebungen in echten Netzwerken. Und auf diese Komplexität kann die Entwicklung gar nicht vorbereitet sein. Darum muss sie auch in der echten Welt betrieben und angepasst werden. Das hieß mal Operations. Damit diese beiden jetzt näher zusammenrücken und die Entwicklung nicht das unbekannte Wesen für den Betrieb ist, hat man DevOps geschaffen. So rückt die Entwicklung näher an den Betrieb.

Da wir am Ende noch ein bisschen Zeit hatten, mussten wir natürlich auch noch KI und Coding anreißen.

Der heilige Gral oder der schnellste Weg zu mehr schlechtem Code?

Vermutlich irgendwo in der Mitte.

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20 € im Monat für ChatGPT Pro und fertig ist der Lack? Warum auch für Solopreneure KI (noch) keine Plug and Play Lösung ist und wie du sie trotzdem nutzen kannst um dein Business voran zu bringen. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „UNF#CK YOUR DATA“ mit Kirsten Biema Selbständige Coach für Agilität und Ki Strategien

Ja, nochmal eine KI Folge, aber es geht auch im die Daten dahinter.

Einige Menschen verlassen Konzerne, weil sie das Gefühl haben nicht voranzukommen und die Prozesse sich wie in einem Hamsterrad. Sie machen sich selbständig um auf eigenen Beinen erfolgreich zu werden.

Genau deinen Menschen Solopreneur*innen oder Soloselbständigen soll KI jetzt besonders gut helfen können.

Und zwar in dem sie ihnen Prozesse auf Konzernniveau liefert? Ist das nicht der totale Widerspruch?

Auf den ersten Blick ja.

Auf den zweiten aber nicht, wenn du es richtig angehst.

Denn KI Systeme bilden immer einen Durchschnitt ab in Qualität und in der Breite. Mit Zugang zu sehr viel Wissen und Datenbanken.

Also Alleinunternehmer*in bist du aber nicht Durchschnitt. Du bist in dem Bereich den du aktiv bearbeitest exzellent (hoffentlich). In anderen Bereich aber leider unterhalb des Mittelmaß. Zum Beispiel Marketing oder schreiben von Angeboten oder Frameworks.

Und genau da kannst du dann mit KI Systemen ansetzen, dich dort auf den Durchschnitt zu heben.

Social Media Game wie von einer durchschnittlichen Agentur für deutlich weniger Geld?

Angebotstexte mit Rahmeninformationen schön ausformuliert in wenigen Minuten statt einem Tag?

Da liegt dein Wettbewerbsvorteil in Effizienz. Und das kann dir ein gut aufgestelltes KI System geben.

Aber leider ist es eben noch kein Plug&Play, sondern braucht etwas mehr Pflege und Einrichtung. So wie jedes ERP Projekt ein Customizing macht, musst du auch deine KI Systeme auf deine Anforderungen trainieren.

Das geht mit etwas Aufwand, Strategie und viel Daten. Denn mit diesen trainierst du keine KI Systeme, damit sie genau das tun was du brauchst.

So klappts dann auch mit den Konzernprozessen, aber ohne Hamsterrad.

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Warum arbeiten Sales und Marketing eigentlich so performance-orientiert und HR nicht? Wie könnte das HR der Zukunft aussehen, wenn wir Recruiting als verkaufen von Jobs verstehen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Robin Stabenow, CRO von HYRE.

Im Sales ist es komplett üblich, dass die Mitarbeitenden an Ihrem Erfolg gemessen und auch beteiligt werden. In anderen Abteilungen ist dies eher unüblich. Darum geben sich auch gute Verkäufer richtig Mühe ihre Zeit sinnvoll einzusetzen.

Die richtigen Kunden identifizieren. Gespräche führen. Angebot erstellen und dann den Abschluss holen.

Niemand hat Zeit für eine miese Erfolgsquote viele Gespräche zu führen. Deswegen wollen Verkäufer*innen das Produkt und die Kunden gut verstehen und schnell erfolgreich sein.

Also zumindest in einer idealen Welt.

Jetzt ist der HR Bereich aber kein Vertrieb. Das Recruiting könnte man aber so denken.

Denn während der größte Bereich des HR sehr viel verwaltenden und legalen Charakter hat von den Aufgaben her, ist das Recruiting zum Teil dem Sales sehr ähnlich.

Es gibt eine Stelle für die wir die perfekte Besetzung suchen. Wir suchen eine Person die Lust hat und qualifiziert ist die Aufgaben zu erledigen. Damit wir den perfekten Match finden müssen wir die Stelle verstehen (das Produkt) und dann mit geeigneten Kandidaten*innen sprechen (Kunden) und sie davon überzeugen bei uns anzufangen.

Also einen Abschluss erzielen.

Dafür muss man schnell sein und beides gut analysieren können.

Wenn ein Recruiter nun aber 30 Stellenanzeigen betreut, dann kann er dies gar nicht leisten. Denn ein guter Key Account Manager betreut auch 3-5 Kunden und nicht 30.

Das heißt wenn wir HR datengestützter denken wollen, bietet sich im Recruiting ein guter Ansatz diesen in einen Sales-ähnlichen Prozess zu gießen.

Und dann zu messen!

Wo verlieren wir Kadidaten*innen?

Wer sieht sich unsere Stellenanzeigen an?

Apropos Stellenanzeigen. Wenn wir die Ziele besser verstehen, dann können wir auch bessere Anzeigen schreiben, die diese Leute besser ansprechen.

Es ist ein weites Feld und wenn ihr mehr von uns wollt zu den Themen wie Bewerbermanagement.

Dann lasst es uns wissen.

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Von Maschinen oder Anlagen kennen wir digitale Zwillinge. Aber von Menschen? Was passiert wenn wir durch die richtigen Daten digitale Abbilder von unserem Körper erschaffen. Oder gar unserem Bewusstsein. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Dorothée Töreki, freiberufliche Zukunftszeichnerin.

Mit digitalen Zwillingen wollen wir oft Abbilder von Maschinen oder Anlagen erstellen. Die Idee dahinter, besser verstehen was in der realen Welt passiert und hoffentlich eingreifen, bevor etwas passiert.

In einer Zeit in der immer mehr Menschen Wearables tragen und damit Daten über sich erfassen liegt der Gedanke doch nahe einen digitalen Gesundheitszwilling von uns zu erschaffen. Vielleicht können wir dann in unsere Gesundheit eingreifen, bevor etwas passiert. Also von einer Behandlung zu einer Prävention.

Das könnte natürlich unser angeschlagenes Gesundheitssystem entlasten. Bringt aber natürlich auch eine gewisse Verantwortung mit sich.

Noch einen Schritt weiter gehen wir wenn wir nicht nur unseren Körper sondern auch unser Bewusstsein digital „klonen“. So kommen einige CustomGPTs ihren Ersteller*innen schon sehr nahe. Als Sparringspartner oder ähnliches. Aber was wenn das digitale Abbild einer Person bleibt die physisch verstirbt? Horrorszenario oder ein Durchbruch in der Trauerarbeit?

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00:00 Der Nachname und rationale Entscheidungen

01:03 Einführung in digitale Zwillinge

02:04 Die Bedeutung von...

KI und Feminismus klingen auf den ersten Blick nach zwei komplett getrennten Feldern. Aber was haben diese beiden Themen gemeinsam und wie können feministische Ansätze dabei helfen KI Systeme fairer und besser zu machen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Eva Gengler, Promotionsstudentin an der FAU Erlangen-Nürnberg und Gründerin von FeministAI und EnableYou.

KI skaliert und automatisiert Dinge. Mit den Daten mit denen sie trainiert wurde und die damit für die KI die Welt repräsentieren.

Jetzt ist es aber so, dass nicht alle Daten dieser Welt gleichmäßig oder der Verteilung entsprechend in den KI Systemen landen. Das kann an den unterschiedlichsten Faktoren liegen.

Oft ist das gewollt, zum Beispiel wenn wir nur Bilder von uns zeigen die uns gut darstellen. Denn wer möchte ein Familienbild generieren bei dem Tante Erna den Mund aufreißt oder uns nach dem direkt nach dem Aufstehen sehr verknautscht zeigt.

Manchmal liegen aber auch andere Effekte dahinter, die die Verteilung nicht angemessen repräsentieren oder bestehende Missverhältnisse abbilden, die wir eigentlich nicht mehr wollen.

So sind für KI Systeme CEOs oft weiße Männer namens Christian oder Thomas. Diese sind in den Positionen überrepräsentiert. Das kann ein KI System allerdings nur schwer bewerten und so wird eine bildgenerierende KI oft einen CEO genauso darstellen.

Denn generell werden Frauen oft marginalisiert, aber nicht nur Frauen, auch People of Color.

Und diese Biase in den Trainingsdaten schlagen sich dann in den Ergebnissen wieder.

Das reicht von vermeintlich harmlosen Fällen wie Seifenspendern die nur helle Hände erkennen zu wirklich kritischen Themen. Wie in der Strafverfolgung.

Wenn die KI für Women of Color höhere Rückfallraten vorhersagt als für weiße Männer. Oder wenn Men of Color häufiger falsch verdächtig werden, weil die Gesichtserkennung nicht richtig klappt.

Damit hier eine KI fair wird und auf objektiveren Merkmalen urteilt müssen wir die Modelle eben besser trainieren. Mit der korrekten Zielsetzung und den richtigen Daten.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Das Problem: Tut es leider nicht!

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

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

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

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

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

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

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

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

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Diese Folge UNF#CK YOUR DATA wurde von all for one analytics & insights unterstützt

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