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#digdeep - Neues aus der digitalen Welt

#digdeep - Neues aus der digitalen Welt

Von: Prof. Frauke Kreuter und Dr. Christof Horn
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Über diesen Titel

 Wie funktioniert die digitale Transformation und welche Auswirkungen hat sie auf unser Leben? Wir schauen aus Wissenschaft (Frauke) und Wirtschaft (Christof) und die aktuellen digitalen Trends. Unsere Interview-Gäste bringen Praxiserfahrung und wissenschaftliche Tiefe ein - eine Stunde "dig deep"!Frauke Kreuter und Christof Horn Management & Leadership Politik & Regierungen Ökonomie
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  • Sollte jeder seinen eigenen AI-Zwilling haben, Prof. Albrecht Schmidt?

    Sollte jeder seinen eigenen AI-Zwilling haben, Prof. Albrecht Schmidt?
    Jul 11 2025
    Jeder nutzt ChatGPT & Co - und alle das gleiche Modell. Was aber wäre, wenn jeder Mensch sein individuelles, mit den eigenen Lebensdaten trainiertes AI-Modell hätte? Wir Menschen umgeben uns im Leben mit Helfern, die uns durch den Alltag begleiten - vom Navigationsgerät bis zum Coach für schwierige Lebensfragen. Und wir erzeugen eine permanente Datenspur, die unsere Vorlieben und Aktivitäten in Texten, Datenfragmenten und Bildern nachzeichnet. Warum füttern wir also nicht einfach unser eigenes, individuelles AI-Modell mit den Daten unseren Lebens und erhalten so den perfekten digitalen Zwilling, Coach & Berater? Was manche auf den ersten Blick dystopisch anmutet, ist auf den zweiten Blick eine faszinierende Erweiterung unserer menschlichen Fähigkeiten - und eine demokratische zugleich. Denn die meisten Menschen haben eben keinen ausreichenden Zugang zu spezialisierter Hilfe und Beratung. Prof. Albrecht Schmidt beschäftigt sich an der LMU München mit Fragen der Zusammenarbeit von Mensch und Computer. Er ist Experte für Mensch-Maschine-Interaktion und ubiquitäre Computersysteme - sprich: Computer, die wie z.B. das Smartphone sich in unserer gesamten Lebenswelt breit gemacht haben. Ein spannender Ausflug in die Frage, in welcher digitalen Welt wir zukünftig leben möchten und können!
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    54 Min.
  • Wie bekommen Roboter Muskeln, Prof. Christoph Keplinger?

    Wie bekommen Roboter Muskeln, Prof. Christoph Keplinger?
    May 4 2025
    Auch wenn humanoide Roboter immer mehr menschliche Geometrien annehmen – mit ihren harten Formen aus Metall bleiben sie viel weniger flexibel als Menschen mit anpassbaren Muskeln und hochsensiblen Greifern. Künstliche Muskeln könnten Roboter viele Vorteile bringen und auch die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter sicherer machen. Unser Studiogast Prof. Christoph Keplinger leitet nach Stationen in Harvard und Colorado das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (MPI-IS) in Stuttgart. Wir diskutieren über die Fortschritte in der Robotik, insbesondere den Übergang von harten zu weichen Materialien und die Nachahmung natürlicher Muskeln. Wir beleuchten die Bedeutung von embodied intelligence und die Zukunft tragbarer Robotik, die in den Alltag integriert werden kann. Wie wäre es, wenn künstliche Muskeln direkt in unsere Kleidung integriert wären? Wir wollen von ihm wissen, welche Rolle Kreativität im Designprozess spielt und welche Herausforderungen bei der Umsetzung von Forschung in die Praxis zu meistern sind. Und Christoph erzählt von seinen Erfahrungen als Startup-Gründer und die Lektionen, die er aus seinen Fehlern gelernt hat. Takeaways Die Robotik entwickelt sich rasant weiter, insbesondere durch weiche Materialien. Künstliche Muskeln können die Beweglichkeit und Anpassungsfähigkeit von Robotern verbessern. Embodied Intelligence ermöglicht es Robotern, intuitiver zu agieren. Tragbare Robotik könnte die Lebensqualität im Alter erheblich verbessern. Die Nachahmung der Natur ist entscheidend für innovative Robotikdesigns. Kreativität im Designprozess ist unerlässlich für funktionale Roboter. Die Integration von Sensorik in künstliche Muskeln verbessert die Kontrolle. Start-ups spielen eine wichtige Rolle bei der Umsetzung von Robotikinnovationen. Zukünftige Roboter sollten nahtlos in den Alltag integriert werden. Künstliche Intelligenz spielt eine zentrale Rolle in der Robotik. Interdisziplinarität ist notwendig für innovative Lösungen. Kommunikationsfähigkeiten sind entscheidend für den Erfolg in der Forschung.
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    41 Min.
  • Wie bringt man KI ins Engineering, Philipp Noll von Spread.AI?

    Wie bringt man KI ins Engineering, Philipp Noll von Spread.AI?
    Apr 3 2025
    Daten spielen die zentrale Rolle in der modernen Industrie - nicht nur im Engineering des Produktes selber, sondern auch in Vernetzung der gesamten Prozesskette von R&D, Produktion, Sales und After Sales. Doch noch immer werden Daten als Nebenprodukt der Prozesse betrachtet, und nicht als zentraler Ausgangspunkt. Und so ergeht es ihnen dann auch: Daten sind oft verstreut, unvollständig, inkonsistent oder ohne Kontext. Und sie leben in einer heterogenen Tool-Landschaft - meistens in mehreren hundert IT-Programmen und Datenbanken, die meist nicht durchgängig vernetzt sind. Das Scale-Up Spread.AI hat Lösungen entwickelt, um das zu ändern. An der Stelle von IT Großprojekten setzen sie auf eine intelligente Vernetzung der Daten durch Wissensgraphen und Konnektoren zwischen den verschiedenen IT-Inseln. Wir haben Co-Founder Philipp Noll bei uns im Studio und möchten von ihm wissen, warum Daten das neue Gold für's Engineering sind und welche Chancen sich für Firmen aus der Vernetzung ihrer Datenwelten ergeben. Die Richtung ist klar: Mit der durchgängigen Datenverfügbarkeit öffnet sich die Tür zum breiten Einsatz von AI-Agenten im Engineering. Spread.AI hat dazu eine Plattform entwickelt, mit der sich Aufgaben entlang des Entwicklungsprozesses automatisieren lassen - wir finden: eine spannende Sache! In a nutshell: Unternehmen kämpfen mit der Verfügbarkeit und Integration von Daten. Software-definierte Produkte erfordern durchgängiges Wissen. Datenqualität beeinflusst die Effizienz und Fehlerquote. AI kann helfen, Prozesse zu automatisieren und zu optimieren. Die Transformation in Unternehmen erfordert eine Anpassung der Prozesse. Kontextualisierung von Daten ist entscheidend für deren Wert. Lernprozesse aus der Automobilindustrie sind auf andere Branchen übertragbar. Die Zukunft der Produktentwicklung liegt in der Nutzung von AI und Datenintegration.
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    45 Min.

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