digdeep

Unser Studiogast Thomas Andrae ist Investor, Startup-Mentor und Vordenker der Digitalisierung. Aber auch Ästhet, Sammler und Galerist - ein Mensch an den Verbindungslinien von Vergangenheit und Zukunft, Kultur und Technologie. Zeit für ganz viele Fragen an Thomas! Wie bist du eigentlich zur Digitalisierung gekommen? Wann investierst du in ein Startup, und was macht Startups erfolgreich? Sind Founder eigentlich immer junge Leute? Welche Rolle spielte Deutschland in der Digitalisierung, und welche können wir überhaupt in Zukunft noch spielen? Wie halten wir die Marginalisierung der deutschen Wirtschaft auf, und warum ist der Mittelstand dabei so wichtig? Wie tickt das Silicon Valley? Und was können wir von der Bauhaus-Bewegung lernen? Und vor allem: Was können wir tun, um junge Menschen besser auf die digitale Zukunft vorzubereiten? Was leistet das deutsche Bildungssystem, was kommt zu kurz? Und was würdest du jungen Menschen mitgeben? Spannende Fragen, und spannende Antworten - viel Spaß beim Reinhören! #Digitalisierung #Startup #VentureCapital #VC #Innovation #Bauhaus #Kunst #Bildung

100 Folgen von #digdeep und sieben Jahre online - nach der Männerrunde geht es dieses Mal mit unseren Gästinnen weiter. Ein Drittel unserer Studiogäste waren bislang Frauen, und wir machen auch in dieser Folge einen wilden Ritt quer durch den Digitalisierungsgarten. Freut euch auf Ariane Willikonsky #Kommunikation, Kim Fischer #Messen, Katja Nettesheim #Culcha, Daniela Gerd tom Markotten #Mobilität, Judith Simons #Ethik, Iryna Gurevych #Data, Sonja Dümpelmann #Landschaft, Eva-Marina Froitzheim #Kunst, Josephine Hofmann #Arbeitswelt ... und ChatGPT!

Wie können wir dieses Neuland "Digitalisierung" spannend, aber auch fundiert zu mehr Menschen bringen? Dieser Frage stellten wir uns vor sieben Jahren bei einem Eis in Stuttgart. Unsere Idee war geboren - ein Podcast aus zwei Blinkwinkeln: Frauke als Wissenschaftlerin, und Christof aus Sicht der Wirtschaft und Anwendung. Und nun feiern wir 100 Folgen #digdeep - Neues aus der digitalen Welt! Wir können es selber kaum glauben, wie viele spannende Themen und interessante Gesprächspartner wir in dieser Zeit besprechen durften. Wir sind sehr dankbar für so viel Inspiration zum Nach- und Weiterdenken, und wir sind sehr glücklich, dass wir so ein treues und wunderbares Publikum bei uns haben. Euer Feedback und jahrelange Begeisterung gaben und geben uns die Energie weiterzumachen! Denn #digdeep war zugleich auch als Selbstversuch gedacht: Recherche, Tonstudio, Audioschnitt, Logo, Webseite, Podcast-Plattformen - das alles wollten wir einmal selber einmal ausprobieren, und so ist es bis heute: Unser Podcast entsteht in kompletter Eigenregie. Wenn euch #digdeep weiterhin gefällt, dann freuen wir uns, wenn ihr uns auf eurer Podcast-Platform bewertet und gerne auch weiterempfehlt. In unserer Jubiläumsfolge 100 machen wir eine Zeitreise durch die Entwicklung der letzten Jahre: vom #Bot zu #ChatGPT, von #Facebook zu #Algorithmwatch, von #Covid bis #Agile. Freut euch auf Björn Ommer, Ralf Klüber, Matthias Spielkamp, Thomas Fetzer, Johannes Abeler, Wolfgang Lotter und Hermann Arnold - und natürlich auf Frauke Kreuter und Christof Horn :-) P.S. Nach 100 Folgen dachten wir, ein bisschen Renovierung könnte nicht schaden. Neues Logo, neuer Sound - wir hoffen, es gefällt euch. Was können wir sonst noch besser machen? Welche Themen sollten wir angehen? Mit wem sollten wir mal unbedingt sprechen? Lasst es uns wissen...

Technologische Entwicklungen stellen uns als Gesellschaft immer wieder vor neuartige Fragestellungen - und sie sind schneller als der gesellschaftliche Diskurs oder die gesetzliche Regulierung. KI-Technologien wie ChatGPT zeigen dies in aller Deutlichkeit auf, so dass sogar der Ruf nach einem "KI-Moratorium" laut wurde: Einmal die Pause-Taste drücken, so dass sich die Menschheit darüber klar werden kann, wohin sie mit der KI steuern will. Der Deutsche Ethikrat soll als unabhängiges Gremium solche "große" gesellschaftlichen Themen reflektieren und in die demokratischen Prozesse einbringen. Unser Studiogast Prof. Judith Simon ist eine von 26 Mitgliedern und erzählt in Folge 99, wie der Ethikrat das Verhältnis zwischen Mensch und Maschine sieht. Sie hat an der Uni Hamburg die Professur zu Ethik in der Informationstechnologie inne und arbeitet an der Schnittstelle von IT, Philosophie, Soziologie und Psychologie. Die Arbeit wurde im März 2023 als umfangreiches Positionspapier veröffentlicht und kam genau zum medialen Höhepunkt des weltweiten Erstaunens über GPT, DALL-E, Midjourney, Bard, Co-Pilot und so weiter. Doch der Entstehungsprozess begann bereits zweieinhalb Jahre vorher und setzte den Schwerpunkt auf die "Use Cases": Welche Chancen ergeben sich aus der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine, und wie kann sie gut gestaltet werden? Wir finden: Ein sehr wichtiger Beitrag, um die Debatte über KI auf solide Füße zu stellen - hier geht es zum Bericht. Forschungsgruppe von Prof. Judith Simon

Wir besitzen so viele Dinge: Autos, Fotokameras, Werkzeuge, Anzüge und so weiter. Viele davon brauchen wir aber nur ganz selten - wie zum Beispiel den Smoking für einen festlichen Ball oder die Hochzeit. Warum Anzüge also nicht leihen statt kaufen, aber dafür immer in der gerade passenden Größe? Diese Geschäftsidee, die in den USA bereits weit verbreitet ist, setzt das Schweizer Startup Adretto in der Schweiz und Deutschland um. Sie vermieten für festliche Anlässe Anzüge, Hemden, Schuhe und alles, was dazu gehört - und nach dem Fest geht alles ganz unkompliziert zurück. Wir haben Co-Founder Lorenz Pöhlmann bei uns im Studio zu Gast und wollen von ihm wissen, wie es ist, wenn man seinen gut bezahlten Job gegen ein Startup-Abenteuer eintauscht - in einer fremden Branche. Adretto konnte bereits früh mit seinem Geschäftsmodell überzeugen: In der Schweizer Ausgabe der "Höhle der Löwen" konnte gleich drei der Löwen als Investoren gewonnen werden. Doch viele Annahmen und Ansätze mussten schnell verworfen werden, und der Aufbau des Teams und die Suche der richtigen Partner waren herausfordern. Nun steht der Ausbau des deutschen Marktes an, und die Hochzeitssaison läuft an - es wird eine heiße Zeit für Lorenz und sein Team!

Warum verbringen wir eigentlich so unendlich viel Zeit im Internet - ohne aber wirklich Dinge zu erleben, die unvergesslich bleiben? Die Click-Baiting- und Dopamin-Industrie hat sich zu gähnender Langeweile optimiert und braucht uns nur noch zum Clicken. Mio Loclair möchte das ändern. Als Artist by Nature hat er sich viel mit der Interaktionen von Mensch und Digitalisierung auseinandergesetzt und festgestellt: Das geht viel besser! Und Seit mehr als zwei Jahren ist sein Startup Journee Vorreiter auf dem Weg ins Metaverse. Doch die Definition dieses "Metaverse" ist gar nicht so einfach: Wie Blasen entstehen gerade immer mehr digitale Räume, in denen Begegnungen mit einer ähnlichen Qualität möglich sein sollen wie im echten, analogen Leben. Die Infrastrukturen des entstehenden Web3 verbinden diese Räume und machen sie interoperabel: Identitäten, Datenströme, Geld und Werte erschaffen eine neue Welt, die weit über die Banalität eines "Second Life" Avatars hinausreichen. Noch ist allerdings nicht klar, wohin genau diese Reise geht - nur eins scheint sicher: So wie heute wird es nicht bleiben. Doch es geht nicht nur ästhetische Qualität: Der Erfolg der Journee-Metaverses lässt sich in der härtesten aller Internet-Währungen direkt messen. Während auf den Webseiten um jede einzelne Sekunde Aufmerksamkeit gekämpft wird, verbleiben sie hier mehr als drei Minuten - weil es besondere Momente sind, die in Erinnerung bleiben. Wir sind gespannt, wie sich dieses Neuland weiterentwickelt... https://journee.live https://christianmioloclair.com

Heute im Studio ist der Wissenschaftsjournalist Andreas Loos von Zeit Online. Für seine Recherchen und Artikel zu Daten und Digitalisierung ist er vielfach ausgezeichnet worden, zum Beispiel mit dem Grimme Online Award. Besonders viel Aufmerksamkeit bekam die Initiative "Die 49", bei der 49 Menschen aus Deutschland stellvertretend zu aktuellen Themen in Austausch gebracht wurden. Aber wird seine Arbeit und Expertise überhaupt noch gebraucht, wo doch die KI-basierten Textgeneratoren und Chatbots nun die Meinungshoheit übernommen haben (siehe z.B. #digdeep Folge 95)? Andreas ist da ganz entspannt. Er hat nicht nur Journalistik studiert, sondern auch Mathe und Physik und kennt die Gesetze des Hype-Schweine-Cycles: Auf die naive Begeisterung folgt das Tal der Ernüchterung, in der die Grenzen der neuen Tools erfahrbar werden. Er sieht ChatGPT und Kollegen als Unterstützer mit großem Potential, doch den Kern journalistischer Arbeit übernehmen sie seiner Meinung nach nicht. Auf seiner Autoren-Webseite finden wir zur Frage, womit er seine meiste Zeit verbringt: "Details. Und Daten – denn ohne Daten hat man nur eine Meinung." Wir haben Andreas übrigens schon einmal bei uns zu Gast gehabt: In Folge 46 vom April 2018 haben wir uns gesprochen. Wahnsinn, was sich in dieser kurzen Zeit bereits alles verändert hat. Und schon 2016 wagte Andreas für die Zeit Online ein Experiment: "Wir erschaffen eine künstliche Intelligenz, die das Moderatorenteam unterstützt, mit Maschinenlernen, Deep Learning, neuronalen Netzen, Cloud Computing." Kommt uns irgendwie bekannt vor... wir versprechen: Spätestens 2025 machen wir mit Andreas nochmal eine Standortbestimmung zum digitalen Journalismus.

Das Sprachmodell GPT-3 gibt es nun in einer Version, die für Gespräche optimiert ist. ChatGPT von Open.ai ist für alle in einer Testversion verfügbar und zeigt, wohin die Reise geht. Wir haben ChatGPT in unseren Podcast eingeladen und unterhalten uns mit dem Algorithmus. Wie das geht? Wir haben unsere Fragen schriftlich an ChatGPT gestellt und dann unsere Fragen, aber auch die Antworten des Algorithmus 1:1 nachvertont. Für den Algorithmus haben wir die "Text to Speech" Funktion von Amazon/AWS verwendet. Wer es selber ausprobiert, ist fasziniert, begeistert und erschüttert zugleich. ChatGPT ist keine verbesserte Version eines Chatbots wie "Eliza". Der Algorithmus greift auf das Weltwissen zu, kann komplexe Argumentationslinien aufbauen, "versteht" den Gesprächsverlauf. Aber das ist noch nicht alles: "Was sind die Vorteile und Nachteile von Re-Clocking von digitalen Audiosignalen für den Hifi-Bereich zuhause?" "Schreibe ein Computerprogramm in der Sprache PROCESSING, das ein Audio-Signal einliest, das Audio-Spektrum analysiert und daraus organische grafische Formen als Visualisierung ausgibt." "Schreibe ein Wordpress-Plugin, das alle Fotos archiviert, die älter als ein Jahr sind, und erstelle eine Tabelle mit den URL-Links zu diesen Fotos." "Verhalte dich wie Recruiter, der einen Bewerber für eine Stelle als XYZ sucht. Schreibe keine Erklärungen zu deinen Fragen. Stelle immer nur eine einzelne Frage und warte die Antwort darauf ab." "Schreib das Weihnachtslied O Tannenbaum für einen Algorithmus um." "Wie würde Richard Feynman die Quantenchromodynamik einem fünfjährigen Kind erklären?" "Verhalte dich wie ein Linux-Terminal." Ich finde, wir müssen den Turing-Test neu definieren. Alan Turings Frage war, ob es einem Menschen gelingt, in einem Dialog einen Menschen von einer Maschine zu unterscheiden. Vielleicht ist die relevantere Definition: Macht es mehr Sinn, sich mit einer Maschine statt mit einem Menschen zu unterhalten? Wir scheinen recht nahe an diesem Punkt zu sein. Wir wünschen unseren Zuhörern und Lesern eine ruhige Weihnachtszeit - danke für die Treue und die vielen wertschätzenden Feedbacks zu unserem Podcast! Bleibt gesund!

Warum beschäftig sich das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt mit Robotern? Das fragen wir unseren Studiogast Jörn Vogel vom DLR. Er bringt Robotern Dinge bei, die immer näher an die menschlichen Fähigkeiten herankommen. Allerdings immer nur mit Inselbegabungen. Denn die menschlichen Fähigkeiten sind noch weit von dem entfernt, was ein Roboter zu leisten vermag. Ein enges Zusammenspiel von Mechanik, Sensorik und Machine Learning ist nötig, um Roboter zu entwickeln, die mehr können als nur vordefinierte Programme abzufahren. Die Interaktion von Roboter und Mensch wird dabei immer natürlicher, Roboter beginnen, Berührungen zu "fühlen" und gemeinsam mit Menschen zu arbeiten. Mit Hirn-Implantaten wird dabei die nächste Grenze angesteuert - die Verschmelzung von Maschinen und Menschen. Und so werden wir irgendwann Roboter als normalen Bestandteil unseres Lebens erleben. Neben dem Saugroboter von heute vielleicht einer, der die Spülmaschine bedienen kann... schöne Zukunft!

Prof. Björn Ommer leitet nach Stationen in Berkeley, Zürich und Heidelberg die Computer Vision & Learning Group der LMU München. Mit seinem neuronalen Netzwerk "stable diffusion" kann er aus Texten oder Skizzen Bilder erzeugen - so wie eine Websuche, die das erschafft, wonach wir suchen. Wir sprechen mit Björn über die methodischen Ansätze und Herausforderungen von solch generativen Computermodellen wie GPT-3, DALL-E oder Stable Diffusion, die mit der Erzeugung von Texten und Bildern viele Branchen revolutionieren. Sie könnten in Zukunft ermöglichen, Inhalte individuell und ad hoc zu erzeugen: Wie wäre es mit einem Kinofilm, der sich live an die anpasst, die ihn gerade anschauen? Bereits die heutigen Modelle sind spielerisches und kreatives Werkzeug für alle, stoßen aber noch an viele Grenzen - und "verstehen" nicht wirklich, was sie tun. Und sie werfen Fragen auf, wie mit der kreativen Leistung der Trainingsdaten, aber auch den vom Algorithmus erzeugten Bildern umzugehen ist. Björn gibt uns einen spannenden Einblick in einen Zweig der Digitalisierung, der exponentiell wächst und unseren Alltag verändern wird. https://stablediffusionweb.com/#demo https://ommer-lab.com/people/ommer P.S. Das Beitragsbild wurde natürlich mit "Stable Diffusion" erzeugt. Was war wohl der Text?

Die großen Plattform-Firmen und Ökosysteme dominieren die digitale Wirtschaft: The Winner takes it all. Alle tragen zur Wertschöpfung bei, aber nur wenige gewinnen. Doch wo bleiben die europäischen Player, und wie kann der Mittelstand relevant bleiben? Unser Studiogast Olaf Rotax hat erfolgreich Unternehmen aufgebaut und groß gemacht. Doch nun stellt er sich die Frage: Wie können wir besser zusammenarbeiten, und wie kann gemeinsame Wertschöpfung fairer geteilt werden? Kooperativen und Genossenschaften bieten dafür ein altbewährtes Modell an. Wie lässt es sich in die Welt der digitalen Transformation überführen? Mit der Gründung der "WeCooperative" Genossenschaft möchte Olaf selber vorleben, wie gemeinschaftliche Wertschöpfung fair stattfinden kann. Doch für unternehmerischen Erfolg müssen basisdemokratische Prozesse mit klarer Verantwortung und Entscheidungsstrukturen gekoppelt werden. Wir sprechen mit Olaf über die Erfolgsfaktoren von kooperativen Arbeitsmodellen.

Podcast verkehrt - in Folge 91 sind wir die Interview-Gäste. Und zwar von Bettina Hermes und Andreas Milles auf der Solutions Konferenz in Hamburg, in der sich alles um die digitale Transformation dreht. Bettina und Andreas haben ein inspirierendes dreitägiges Programm in der Kulturfabrik Kampnagel auf die Beine gestellt und wir sind stolz, hier mit ihnen auf der Bühne gewesen zu sein. Die beiden wollen von uns wissen, was wir in 90 Folgen #digdeep erlebt und gelernt haben. Und das ist eine ganze Menge, denn wir haben in den letzten fünf Jahren viele spannende Gäste begrüßen dürfen. Der Blick auf die digitale Transformation hat sich in dieser Zeit stark verändert: Technologien sind gereift, alles ist möglich, doch die Herausforderungen stecken weiterhin in Mindset & Umsetzung.

Unseren Studiogast Sebastian Wohlrapp treibt eine Frage um: Wie können wir Entscheidungen in Unternehmen transparenter und fundierter treffen, als nur mit der üblichen Powerpoint-Beschlussvorlage? Denn Zusammenhänge in Unternehmen sind hochkomplex, kausale Netzwerke und Konsequenzen von Entscheidungen sind für den Einzelnen immer weniger erfassbar. Sebastian war selbst in Führungskraft in großen Firmen und fand: Wir brauchen eine bessere Lösung! Als Co-Founder des Startups Field 33 gemeinsam mit Daniel Fiebig und Marcus Rübsam baut er seitdem eine Plattform, um Strukturen und Informationsflüsse in Unternehmen sichtbar, diskutierbar und entscheidbar zu machen. Dabei entsteht ein "digitaler Zwilling" der Unternehmensstruktur in Form von Graphen - Objekten und Beziehungen zwischen ihnen, die das komplexe Netzwerk von Abhängigkeiten wiedergeben. Der Clou: Sehr viel Wissen über diese Strukturen kann wiederverwendet werden oder liegt bereits vor. Wer z.B. im agilen Framework SAFe arbeitet, der verwendet immer ähnliche Elemente und Abläufe. Und viele Untersuchungen haben auch quantitative Beziehungen "gemessen", die z.B. die Produktivität oder Lieferzeit eines SW-Entwicklungsprozesses abbilden. Ein solcher digitaler Zwilling einer Corporate Architecture spannt einen Raum auf, in dem die beteiligten Manager und Teams ein gemeinsames Verständnis für Abhängigkeiten und Auswirkungen entwickeln können - ganz anders als in Powerpoint. Wir finden: Ein spannender Ansatz, um die Komplexität der heutigen Welt besser zu surfen!

Wir sprechen heute mit Ariane Willikonsky. Natürlich digital. Ihr Business aber war bis vor kurzem rein analog: Als Kommunikationstrainerin bildet sie Menschen aus und unterstützt Unternehmen in ihrer Kommunikationsfähigkeit. Das hieß bislang: persönliche Treffen, gemeinsame Übungsformate, Teamworkshops vor Ort. Auch Ariane musste durch Covid umdenken und ihr Geschäft neu erfinden - was ihr nach kurzer Schockstarre nicht nur ermöglicht hat, die bisherige Arbeit digital und "remote" durchzuführen, sondern auch ganz neue Geschäftsmodelle und Produkte anzubieten. Der digitale Kommunikationskanal hat jedoch auch seine Tücken. Nach großem Engagement zum Beginn der Pandemie hat sich der Alltag eingeschlichen: der Tag schleppt sich von Teams-Meeting zu Teams-Meeting, der kurze Schnack an der Kaffeemaschine fällt digital meistens doch aus, und die Bindung der Mitarbeiter untereinander und zur Firma erodiert. Wir diskutieren mit Ariane: Wie gestaltet man gute Kommunikation und lebendige Beziehungen in der digitalen Arbeitswelt? Und was wird sich, sollte sich dauerhaft verändern?

Unser Studiogast ist Dr. Marcel Dickow. Er leitet im Umweltbundesamt das Referat für Digitalisierung, Umweltschutz und E-Government. Er hat eine doppelte Challenge angenommen: Zur Transformation der Nachhaltigkeit soll das "UBA" auch die Digitalisierung vorantreiben - für den Umweltschutz, im Dialog mit den Bürgern, aber auch in der Behörde selber. Bereits seit vielen Jahren spielen Daten und ihre Analyse eine große Rolle. Doch Umweltschutz ist eine Querschnittsdisziplin, erfolgreich ist er dann, wenn er auf breiter Front agiert. Als aktuelles Beispiel kann der Trend zum Homeoffice fungieren: Tragen die verringerten Fahrten zum Arbeitsplatz zur Emissionsreduzierung bei, oder werden sie durch sog. Rebound-Effekte wie die massiv gestiegenen Aktivitäten in den Rechenzentren wieder aufgefressen? Die Wirksamkeit von Maßnahmen profitiert also von breit verfügbaren Daten. Doch viele relevante Daten liegen in der Hand von Unternehmen, werden von den Bürgern nur höchst ungern geteilt oder gammeln in den Datensilos der deutschen Behördenlandschaft vor sich hin. Das Teilen von Daten ist eben eine kulturelle Leistung - und hier stehen wir noch sehr am Anfang. Digitale Medien und Plattformen sollen diesen Prozess beschleunigen. Die Webseite umwelt.info wird die zukünftige Absprungbasis für öffentliche Umweltdaten sein, und Apps wie z.B. zur Luftqualität bringen Transparenz in den Pulsschlag unserer Umwelt.

Michael Herter ist CEO von infas 360, einer Tochter des infas Instituts für angewandte Sozialforschung. Sein Team bietet Kunden in Wirtschaft und Wissenschaft die Analyse von öffentlichen und privaten Datenquellen an, insbesondere wenn es um geobasierte Daten geht. In den letzten zwei Jahren hat wohl jeder täglich die Inzidenz-Zahlen verfolgt, und dies mit Fokus auf die persönlich interessanten Regionen. Doch die Pandemie hat viel mehr Facetten: Wie hat sich das Leben der Bürger zwischenzeitlich verändert? Welche Auswirkungen haben Pandemie und Gegenmaßnahmen auf die Wirtschaft gehabt? infas 360 hat dazu die öffentliche Plattform corona-datenplattform.de aufgebaut, die einen breiten Blick auf das Geschehen ermöglicht. Dabei hat sich auch gezeigt: Die Pandemie hält sich nicht an Bundesländer oder regionale Strukturen. Häufig ist der Blick viel zu grobmaschig, um Maßnahmen wie z.B. Impfkampagnen effektiv zu gestalten. Dabei hilft es, dass Deutschland einer der weltweiten Vorreiter bei geobasierten Daten ist. So liegen z.B. für jedes Gebäude in Deutschland nicht nur exakte 3D-Daten vor, sondern auch teils mehrere Hundert Datensätze, die z.B. die Eignung für Photovoltaik bewertbar machen oder Rückschlüsse auf die Bevölkerungsstruktur ermöglichen. Ein digitaler Zwilling des öffentlichen Raums ist in Entstehung, und Michael Herter kämpft und arbeitet daran, diesen Schatz zu heben: Datennutzen statt nur Datenschutz. www.corona-datenplattform.de www.infas360.de

Algorithmen sind in unseren Alltag eingezogen. Manche sind für uns als virtuelle Assistenten direkt sichtbar, doch die meisten Algorithmen arbeiten im Untergrund: Sie schlagen vor, was wir kaufen sollen, filtern die Nachrichten unserer sozialen Medien und entscheiden darüber, zu welchen Konditionen wir Kredite bekommen. Die Relevanz solcher Daten- und Algorithmen-basierten Prozessen nimmt dabei immer weiter zu, bis hin zur Manipulation von Wahlen oder Entscheidungen im Strafrecht. Doch wie genau werden unsere Daten zu Entscheidungen gemacht, und geschieht das transparent, fair und im regulierten Rahmen? Keine einfachen Fragen, zumal die Algorithmen meistens gut geschützte Firmengeheimnisse sind. Die Berliner NGO AlgorithmWatch möchte Licht ins Dunkel der Maschinenräume bringen. Wir sprechen mit Geschäftsführer Matthias Spielkamp, der AlgorithWatch 2017 mit anderen gegründet hat. Als gelernter Journalist weiß er um die Herausforderung, komplexe Themen transparent und verständlich zu machen. Eigene Datensammlungen und "Datenspenden" aus der Crowd ermöglichen es, die Algorithmen der Tech-Unternehmen zu analysieren und transparent zu machen, wie sie vorgehen. Ein wichtiger Beitrag, um nicht nur Kontrolle zu ermöglichen, sondern auch die zukünftigen Spielregeln im digitalen Metaverse besser zu gestalten. www.algorithwatch.org

Unser Interviewpartner Wolfgang Hauner leitet die Group Data Analytics der Allianz SE. Wir diskutieren mit ihm: Wie verändert der Einsatz von Künstlicher Intelligenz die Versicherungsbranche? Versicherungen nutzen Daten der Vergangenheit, um Risiken der Zukunft mit dem richtigen Preisschild zu versehen. Die heutige Datenfülle kann dabei viel mehr individuelle Einblicke geben als die guten alten Sterbetafeln, mit denen Lebensversicherungen kalkuliert wurden. Doch der Einsatz von KI muss nachvollziehbar erfolgen und stößt auf ethische Grenzverläufe: Welche personenbezogenen Daten dürfen und wollen wir verwenden? KI wird dabei nicht nur in der Modellierung der Versicherungsprodukte wichtiger, sondern auch in der Interaktion mit den Kunden - insbesondere im Vertragsabschluss und der Schadensregulierung. Der menschliche Versicherungsvertreter wird weiterhin ein wichtiger Kanal für den Kunden bleiben, aber nicht mehr der Einzige. Wird also die Versicherungsbranche durch den Einsatz von KI disruptiert, und wir werden Versicherungen bald nur noch per App und Chatbot abschließen? Wolfgang Hauner sieht eher einen modularen und evolutionären Weg, in dem Datenmethoden Schritt für Schritt unterstützen und Teilaufgaben übernehmen.

In unserem Buch "Die digitale Herausforderung" haben wir beschrieben, wie Tipping Points das Spielfeld verändern: Technologien werden reif und konvergieren, Geschäftsmodelle werden disruptiert, neue Player gewinnen die Oberhand. Die Covid-Pandemie hat eindrücklich gezeigt, dass solche Kipp-Punkte viel schneller überschritten werden können als man glauben möchte - von wegen Komfortzone. In unserer Weihnachtsausgabe möchten wir auf einen dieser Tipping Points nochmal genauer schauen. Immer wieder haben wir im Podcast über die vermeintlichen Fortschritte von Bots und digitalen Agenten gesprochen. Google hatte gezeigt, wie ein Algorithmus den Friseur-Termin vereinbart. Und nun soll das Programm "GPT-3" in der Lage sein, beliebige Texte bis hin zu Computer-Programmen eigenständig zu schreiben. Doch wo bleiben die revolutionären Anwendungen? Wir interviewen dazu Prof. Iryna Gurevych von der TU Darmstadt. Sie ist eine vielfach ausgezeichnete Expertin zum Thema Natural Language Processing und Maschinelles Lernen. Ihr Blick auf die Fähigkeiten von Algorithmen ist realistischer, als es uns Google & Co. glauben lassen möchten. Auch wenn Deep Learning Algorithmen massive Fortschritte machen, so sind sie von universellen Maschinen, die z.B. beliebige Texte eigenständig formulieren können, noch weit entfernt. Ihre Vision ist ein konstruktives Miteinander und gegenseitiges Ergänzen von Mensch und Maschine - wir bleiben dran!

Die richtige Diagnose ist die Grundlage für jede medizinische Therapie. Insbesondere bei Krebserkrankungen hängt dabei vieles von der richtigen Interpretation von Bildern ab, die aus den bildgebenden Verfahren stammen. Und damit an der Erfahrung des Radiologen. Seit vielen Jahren sind KI-Algorithmen die Hoffnungsträger, um pathologische Muster auf Röntgenbildern & Co. besser zu erkennen. Und in der Tat sind neuronale Netze in einigen Krankheitsbildern heute bereits besser als der menschliche Blick. Wir interviewen in unserer Podcastfolge Fabian Schöck, der als Produktmanager bei Siemens Healthineers cloudbasierte KI-Lösungen entwickelt, die Ärzte in ihrer Diagnose unterstützen. Doch die hohen Erwartungen noch vor wenigen Jahren sind Realismus gewichen. KI ersetzt noch keinen Arzt, und Algorithmen arbeiten mehr als hochspezialisierter Fachexperte denn als breit aufgestellter Hausarzt. Aber mit immer besseren Trainingsdaten werden die Algorithmen zur unverzichtbaren zweiten Meinung. Der Zugang zu einer überall gleich guten Diagnose wird demokratisiert und global verfügbar. Eine spannende Folge über die Zukunft der Medizin - jetzt reinhören!