Gehirnfutter für Pioniergeister: Welche Chancen & Risiken lassen sich in Zeiten von Big Data abzeichnen? Das ist die Fragestellung mit der wir uns in Raum #881 des Deep Talk Clubs unter dem Dachthema “Pioniergeist mit Hirn” befassen. Höre selbst, welche Beispiele aufgegriffen wurden und welche Perspektiven im Dialog entstanden sind…
Transkription: 🇩🇪🇨🇭🇦🇹 #881 Chancen & Risiken von Big Data | Von Dr. Yasemin Yazan
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Einen wunderschönen guten Morgen. Heute sprechen wir über Chancen und Risiken von Big Data.
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Also welche Chancen und Risiken lassen sich in Zeiten von Big Data abzeichnen?
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Und da bin ich total gespannt, auch mit euch heute wieder in den Austausch zu kommen und über dieses Thema zu sprechen.
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Wir haben ja das eine oder andere in verschiedenen Räumen auch schon mal aufgegriffen,
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aufgegriffen. Insbesondere dieser Aspekt, auch mit Datenschutz und so weiter, kommt immer wieder auf.
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Und ja, Big Data, da geht es im Grunde genommen um die Sammlung, Speicherung, Strukturierung und
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Weiterverarbeitung von Daten. Und heute haben wir mittlerweile ganz viele Möglichkeiten,
00:00:45.000 –> 00:00:53.760
eben Informationen einzusammeln, automatisiert zu tracken, ob das jetzt eine Webseite ist,
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die wir besuchen, ob das verschiedene Videos möglicherweise auf YouTube sind, die wir uns
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anschauen und entsprechend agieren.
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Auch im Hintergrund Algorithmen, die zum Beispiel festlegen, wovon wir noch mehr sehen, was
00:01:12.640 –> 00:01:13.840
uns angezeigt wird.
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Und wenn wir einkaufen gehen, Karten einsetzen zum Einkaufen, mit der Karte bezahlen.
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Also hier gibt es viele, viele Beispiele, wo eben verschiedene Daten auch gesammelt
00:01:27.360 –> 00:01:28.360
werden.
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Aber die Kunst liegt nicht nur darin, eben Daten zu sammeln, sondern vor allen Dingen
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in Anführungsstrichen diese Daten eben zu speichern, zu strukturieren.
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Und gerade die Strukturierung spielt hier eine ganz wesentliche Rolle.
00:01:42.600 –> 00:01:48.360
Denn ja, was bedeutet das denn, wenn ich jetzt da einen Namen habe, eine E-Mail habe?
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Es geht in erster Linie ja auch um beispielsweise Konsumverhalten und Ähnliches, was hier dann
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ausgewertet wird, um das eben auch auf eine bestimmte Art und Weise nutzbar zu machen.
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Es ist aber nicht nur Konsumverhalten.
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Es gibt auch andere Informationen.
00:02:05.160 –> 00:02:12.680
Das kann bis hin zu, wie viele Immobilien hat man vielleicht oder was sind Assets und
00:02:12.680 –> 00:02:13.680
so weiter.
00:02:13.680 –> 00:02:16.480
Also personenbezogen sozusagen gewisse Dinge auch zuzuordnen.
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Personen- und/oder unternehmensbezogen. Auch Unternehmen sind ja hier durchaus
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sehr interessant. Je nachdem, in welchem Feld wir uns bewegen, lässt sich sehr, sehr
00:02:27.200 –> 00:02:30.840
viel mit diesen Daten machen, wenn sie dann strukturiert werden und
00:02:30.840 –> 00:02:35.760
zielgerichtet eingesetzt werden. Ja, und damit ist dann auch die Weiterverarbeitung
00:02:35.760 –> 00:02:40.680
gemeint. Und da kommen wir natürlich ganz schnell in einen Bereich, wo sich
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zum einen die Frage stellt, wie transparent wollen wir denn eigentlich
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sein, in Anführungsstrichen, wofür ist das Ganze? Und auch hier ist eine hohe Komplexität dahinter,
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geht auch wieder um Wettbewerbsfähigkeit und so weiter und so fort, weil wir hier letztendlich
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auch Deutschland wieder nicht losgelöst betrachten können, sondern auch eine globale
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Betrachtung im Hinblick auf Entwicklungen, die stattfinden, zu denken ist und abzuwägen ist.
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Und vor diesem Hintergrund das vielleicht erstmal so die als erste Impulse. Ich bin
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mal total gespannt, mit was ihr an Beispielen noch mit reinkommen mögt. Also zum einen könnt ihr
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aufgreifen, welche Beispiele im Kontext von Big Data gibt es denn eigentlich? Also in welcher
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Form eben Daten gesammelt, gespeichert, strukturiert und weiterverarbeitet werden? Und gleichzeitig
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eben heute auch noch mal auf Chancen und Risiken des Ganzen zu schauen und hier in einen Diskurs
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einzusteigen, einen Austausch zu kommen, um das Ganze zu reflektieren, um mal zu gucken,
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welche Erkenntnisse wir heute aus diesem Raum für uns ableiten können. Insofern seid ihr ganz,
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ganz herzlich eingeladen, auch heute wieder mit dazu zu kommen, in den Austausch einzusteigen
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und den Reflexionsraum zu eröffnen, gemeinsam mit mir. Der Hinweis noch mal gerne, dass der Raum
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über die gesamte Zeit aufgezeichnet wird und im Nachgang dann auch veröffentlicht wird. Also,
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wer dazu kommt, ist automatisch damit einverstanden. Dann haben wir drei Raumregeln,
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die es zu berücksichtigen gilt. Einmal ein Profilfoto, auf dem ihr zu erkennen seid,
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dann Vor- und Nachname und mindestens Einsatz in der BIO. Wer das aus irgendwelchen Gründen
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nicht mag, kann natürlich auch den Chat nutzen, um hierüber auch Gedanken, Fragen oder Ähnliches
00:04:29.860 –> 00:04:34.120
mit rein zu geben. Ja, damit möchte ich gerne die Runde eröffnen. Mal schauen,
00:04:34.120 –> 00:04:40.420
wer als erstes mit dazu kommen mag. Und ich sehe schon, dass Marc die Runde gerne
00:04:40.420 –> 00:04:44.200
mit mir eröffnet. Einen wunderschönen guten Morgen, lieber Marc. Was sind deine
00:04:44.200 –> 00:04:48.820
Gedanken und Erfahrungen zu diesem Thema? Guten Morgen in die Runde. Bevor ich meine
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Gedanken mit euch teile, möchte ich euch herzlich begrüßen in der Sportgruppe
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mit Yasemin, wie es mir heute Morgen überlebt hat, oder auch Gehirn-Shocking.
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Denn bei jedem Thema merke ich, dass die Themen ja Emotionen wecken und ich mir dann über so ein Thema Gedanken mache.
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Und dann tauchen immer zwei Aspekte aus. Einmal das, was du gerade erwähnt hast, was passiert mit den Daten und, und, und.
00:05:08.480 –> 00:05:13.280
Und die andere Seite ist, hey, wofür kann das gut sein? Also das Negative als auch das Positive.
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Und jetzt würde ich mit dem Thema gern so anfangen oder die Gedanken, die ich mir dazu gebracht habe,
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mit dem Wort Big Data konnte ich zuerst nicht anfangen. Das ist so wie Big Brother.
00:05:22.280 –> 00:05:26.920
Und damit man da mal ein besseres, vielleicht geht es euch genauso, damit man da einfach einmal ein
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besseres Gefühl dazu bekommt, was mich sehr erstaunt hat, aber nicht verwundert ist, dass wenn
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wir den Ursprung der Menschheitsgeschichte bis 2014 nehmen, also alles was geschrieben worden ist und
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an Informationen gesammelt worden ist, dann hat sich die Menge der Big Data Menge, also von dem
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Ursprung der Menschen bis 2014, diese Menge an Daten erreichen wir heute bei einer Tasse Kaffee.
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Dann haben wir eine Vorstellung, was Big Data ist und wie viele Daten da im Umlauf sind und
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gesammelt werden. Ja großartig, vielen vielen lieben Dank. Ein schönes Bild, ein schöner
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Vergleich, damit man eben auch von der Größenordnung her überhaupt erstmal eine Vorstellung bekommt. Ja
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lieber Marc, was macht das mit dir? Ja da habe ich auch da stelle ich sehr
00:06:19.360 –> 00:06:23.640
interessante Informationen fest und auch dazu möchte ich noch was sagen. Ich habe
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zuerst bei dem ersten Gedankenspiel hat der Marc als Marc geantwortet und
00:06:29.400 –> 00:06:33.120
überlegt. Im zweiten Gedankenspiel hat der Marc als Unternehmer überlegt und
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ich würde dann auch mit dem positiven Gedanken anfangen und dazu hat mich ein
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Bericht gestern, den ich im Fernsehen gesehen habe, auch bewegt. Das hat jetzt
00:06:41.500 –> 00:06:44.680
nichts mit dem Thema zu tun, aber das Thema hatten wir schon mal im Deep Talk Club.
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Seit 2010 bis 2019 haben sich die negativen Wörter, das Thema hatten wir schon mal,
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also die negativen Berichte oder die negativen Wörter haben sich von 2010 bis 2019 300 Prozent
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zugelegt, weil man so weit eben auch Nachrichten verkauft und weil wir alle auf negative Sachen
00:07:05.360 –> 00:07:08.840
reagieren. Und darum habe ich mich entschlossen, heute Morgen mit den
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positiven Dingen anzufangen, was das mit mir macht. Und zwar Big Data hat man, kann
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gut sein oder war gut, nicht kann gut, sondern das Erwesen hat in den USA zum
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Beispiel dazu geführt, dass die Verbreitung einer Grippewelle verhindert
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werden konnte, weil die Daten angezeigt haben, oh da sind Leute krank, da passiert
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was und dann kann man dann auch reagieren und kann dann Vorsorge treffen.
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Das zweite, was ich noch habe, dass Maschinen lernen können, als Unternehmer effizienter zu sein,
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produktiver zu werden oder das Unternehmen ihre Kunden besser kennenlernen, auch wenn ich mich
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als Markt persönlich davon genervt fühle, wenn mir irgendeine Plattform anbietet, Person A oder B
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hat auch das gekauft, was du gekauft hast. Das bietet mir als Mensch keinen Mehrwert,
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weil mir das vollkommen wurscht ist, wer was kauft, sondern ich mich nur für das Produkt
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Du triffst hier den Vorteil, aber wer das sonst noch kauft, das triggert mich nicht.
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Das nervt mich eher.
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Und ein vierter Aspekt wäre für mich die Gesundheit.
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Das ist für mich einer der wichtigsten Aspekte, dass man durch die Daten, die man da sammelt,
00:08:12.400 –> 00:08:17.360
vielleicht neue Wege in der Krebstherapie gehen kann in der Zukunft.
00:08:17.360 –> 00:08:18.360
Wunderbar.
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Vielen, vielen lieben Dank für die Beispiele.
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Und finde ich interessant, dass du sagst, da bin ich eher genervt, wenn ich das mitbekomme,
00:08:28.960 –> 00:08:36.360
wer das noch kauft, weil das natürlich gehirnmäßig bestimmte Trigger auslöst, in Anführungsstrichen.
00:08:36.360 –> 00:08:40.640
Natürlich hat das ein Stück weit auch mit dem Thema beispielsweise Verknappung zu tun
00:08:40.640 –> 00:08:46.600
oder eben die Motivation zu stärken, vielleicht gewisse Dinge auch zu kaufen.
00:08:46.600 –> 00:08:54.280
Und interessanterweise zum Beispiel bei Amazon, da wird ja dann auch mit angezeigt unten,
00:08:54.280 –> 00:08:59.120
also zum Beispiel Produkte, die irgendwie benachbart sind oder die in diesem Zusammenhang
00:08:59.120 –> 00:09:06.400
auch bestellt worden sind. Und ich weiß nicht, wer von euch das kennt, aber da ist dann durchaus
00:09:06.400 –> 00:09:11.800
das eine oder andere dabei, wo man dann drauf blickt und dann das auch mitbestellt, beziehungsweise
00:09:11.800 –> 00:09:16.480
Man weiß vielleicht sogar schon tatsächlich im Vorfeld, dass ich jetzt,
00:09:16.480 –> 00:09:20.360
wenn ich das bestelle, noch eine zweite Sache dazu brauche und zwar genau das,
00:09:20.360 –> 00:09:24.520
was Amazon da auch tatsächlich vorschlägt. Und wir haben das auch schon
00:09:24.520 –> 00:09:28.160
oft gehabt, die Situation, dass wir sogar froh darüber sind, dass Amazon das
00:09:28.160 –> 00:09:31.120
vorschlägt, weil dann braucht man nämlich gar nicht großartig weiter zu suchen,
00:09:31.120 –> 00:09:35.160
sondern kann direkt eben auf dieses Produkt draufgehen und das auch mit
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bestellen. Nur mal so als Beispiel. Also insofern gibt es da ganz vielfältige
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Möglichkeiten, wo das auch eingesetzt wird und wahrscheinlich auch sehr
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unterschiedlich, wie wir persönlich damit auch umgehen, auch in unserem
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Kaufverhalten. Und dann gibt es Situationen, in denen wir möglicherweise
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genervt sind. In anderen Situationen sind wir möglicherweise sogar dankbar dafür.
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Also hier sieht man, dass es doch auch sehr, sehr unterschiedlich ist, wie das
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dann nachher auch immer wieder kontextbezogen dann auch greift.
00:10:03.800 –> 00:10:09.000
Bis hin zu, ihr kennt das mit Sicherheit auch, dass ihr manchmal auf
00:10:09.000 –> 00:10:13.560
bestimmten, ja gerade über Google oder so kennt man das, wenn man auf irgendwelchen
00:10:13.560 –> 00:10:19.360
Sachen drauf gewesen ist und dann wird man quasi von der Werbung verfolgt.
00:10:19.360 –> 00:10:25.360
Auch all das sind ja so Mechanismen, die da greifen bis hin zu diese Verbindungen
00:10:25.360 –> 00:10:29.120
und das finde ich manchmal ganz erschreckend in Anführungsstrichen, hat
00:10:29.120 –> 00:10:33.960
auch Vor- und Nachteile. Also als Familie, wenn wir jetzt zum Beispiel hier ein
00:10:33.960 –> 00:10:41.880
Netz nutzen zu Hause und die IP-Adresse ist identisch, dann kann man schon das
00:10:41.880 –> 00:10:45.200
eine oder andere ja auch mitverfolgen, was der andere vielleicht sich
00:10:45.200 –> 00:10:49.920
angeschaut haben mag oder ähnliches, weil man auf dem anderen Rechner, ja dann im
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anderen Zimmer oder auf einem anderen Stockwerk oder sowas, dann eben auch
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gewisse Dinge mit angezeigt bekommt, die der andere da sich angeschaut hat.
00:10:59.160 –> 00:11:03.800
Und das wird dann manchmal echt so ein bisschen, hat man auch das
00:11:03.800 –> 00:11:08.600
Gefühl, dass es spooky wird. Ich weiß nicht, wie ihr das erlebt. Marc, wie siehst du das?
00:11:08.600 –> 00:11:15.760
Ich muss, ich sag das jetzt mal einfach als Polarisation. Dann haben diese großen Plattformen
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ziemlich dämliche Marketingleute, weil ich weiß, was du meinst, aber das kann man doch
00:11:20.000 –> 00:11:24.640
anders formulieren. Wenn ich eine Reise buche und ich kriege dann die Information, sinnvoll ist es
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für diese Reise über eine Versicherung nachzudenken, oh stimmt, da habe ich recht. Oder ich kaufe mir
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Rasierapparat und dann bekomme ich die Information, für dieses Gerät gibt es Reinigungskartuschen,
00:11:35.160 –> 00:11:39.560
die werden dann in dem Zusammenhang gern genommen. Das leuchtet mir ein, das bietet mir einen Mehrwert.
00:11:39.560 –> 00:11:45.240
Worauf ich hinaus wollte, ob Person A oder B irgendein Produkt kauft, hat für mich null
00:11:45.240 –> 00:11:49.840
Mehrwert. Es hat für mich nur einen Mehrwert, wenn ich egoistisch einen Vorteil habe. Und
00:11:49.840 –> 00:11:54.480
Vorteil habe ich nicht, weil eine andere Person etwas kauft, sondern weil es ein Zusatzprodukt
00:11:54.480 –> 00:11:59.120
ist, was sinnvoll ist im Zusammenhang mit einem Rasierer, mit Reinigungspatronen zu haben,
00:11:59.120 –> 00:12:02.680
damit ich den sauber halten kann. Und ich habe vielleicht, habe ich es überlesen
00:12:02.680 –> 00:12:06.680
bisher und mir geht, wie gesagt, nur das auf die Nerven, wenn die Leute Werbung
00:12:06.680 –> 00:12:09.760
machen. Ich habe nichts gegen Werbung, wenn sie klug ist und wenn sie mir einen
00:12:09.760 –> 00:12:12.480
Mehrwert bietet.
00:12:12.480 –> 00:12:17.480
Ja, ich verstehe, was du meinst und gleichzeitig ist es so, dass es halt
00:12:17.480 –> 00:12:20.640
eben an der Stelle auch wirkt, sonst würden sie es ja nicht einsetzen. Auf der
00:12:20.640 –> 00:12:25.120
einen Seite, durch die namentliche Zuordnung hast du diesen Aspekt,
00:12:25.120 –> 00:12:33.500
dass es halt glaubwürdiger erscheint. Nichtsdestotrotz kann man ja diese Dinge auch einsetzen, ohne
00:12:33.500 –> 00:12:37.120
dass diese Namen da tatsächlich stimmen. Also insofern darf man sowas natürlich immer
00:12:37.120 –> 00:12:43.640
auch in Frage stellen. Und gleichzeitig überleg mal, du hast es auf einer Seite, wo du nicht
00:12:43.640 –> 00:12:49.440
nur den Namen sozusagen des Käufers vor drei Minuten angezeigt bekommst, sondern sowas
00:12:49.440 –> 00:12:55.560
wie gleichzeitig, dass man sagt, es gibt nur noch so und so viel von diesem Produkt, also
00:12:55.560 –> 00:13:00.760
dass es auch noch zusätzlich eine Verknappung dazu gibt, dann entfaltet das häufig eben
00:13:00.760 –> 00:13:02.640
auch eine Wirkung in Bezug auf den Kauf.
00:13:02.640 –> 00:13:07.280
Also hier kann man auch ganz massiv, das ist mal im Prinzip bei der Einflussnahme oder
00:13:07.280 –> 00:13:13.800
auch Manipulation, hier kann man ganz klar eben gewisse Kenntnisse, die man hat, kombiniert
00:13:13.800 –> 00:13:16.080
mit den Daten, die eingesammelt werden.
00:13:16.080 –> 00:13:19.440
Also gehen wir mal jetzt davon aus, dass das keine Fake-Daten sind,
00:13:19.440 –> 00:13:24.720
kombiniert mit den Daten, die parallel stattfinden,
00:13:24.720 –> 00:13:28.720
und dass man das hier durch die Synchronisation der Daten,
00:13:28.720 –> 00:13:30.720
die eingesammelt werden auf der einen Seite,
00:13:30.720 –> 00:13:35.920
und dann dem nächsten quasi schon parallel wieder angezeigt werden,
00:13:35.920 –> 00:13:39.600
eben auch Hebelwirkungen entfalten an der Stelle.
00:13:39.600 –> 00:13:41.600
Das ist wirklich spannend.
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Marc, magst du da nochmal anschließen?
00:13:43.600 –> 00:13:48.100
Nein, genau das kann ich nachvollziehen. Dass die Werbung wirkt, das ist
00:13:48.100 –> 00:14:05.240
unbestreitbar. Einen neuen Punkt, den ich auch sehr wichtig finde, ist, dass wir als Gesellschaft darüber auch nachdenken, mit diesen ganzen Daten sammeln und was da passiert, welche Chancen, wir haben ja jetzt mit den Chancen angefangen, welche Chancen und Risiken das für uns als
00:14:05.240 –> 00:14:09.120
Gesellschaft bietet und wie wir auch als Gesellschaft damit umgehen.
00:14:09.120 –> 00:14:14.400
Weil, warum ich das sag, ist, dass die Daten, die wir abliefern, die werden ja gesammelt.
00:14:14.400 –> 00:14:21.240
Und das bietet Daten, sind eine Gefahr, in Anführungsstrichen, für Cyber-Attacken.
00:14:21.240 –> 00:14:22.920
Auch über das Thema haben wir schon mal gesprochen.
00:14:22.920 –> 00:14:24.960
Das wird zunehmen, auch in den nächsten Jahren noch.
00:14:24.960 –> 00:14:28.520
Und Cyber-Attacken kann ich nur machen, wenn ich so viel Daten wie möglich habe.
00:14:28.520 –> 00:14:31.080
So wie Geburtsdaten und so weiter und so weiter.
00:14:31.080 –> 00:14:32.680
Weil das sind ja persönliche Daten.
00:14:35.000 –> 00:14:40.480
Ja, vor allem wird das dann insbesondere auch interessant für die Hacker, weil je mehr
00:14:40.480 –> 00:14:45.800
Daten da sind, desto wertvoller werden sie ja dann für mich als Information sozusagen,
00:14:45.800 –> 00:14:46.800
als Hacker auch.
00:14:46.800 –> 00:14:53.280
Und das führt dann eben dazu, dass hier dementsprechend auch Datenklau betrieben wird und man dann
00:14:53.280 –> 00:14:56.000
teilweise vielleicht auch gar nicht weiß, was mit den Daten passiert.
00:14:56.000 –> 00:15:04.120
Und auch da gibt es ja in der Vergangenheit immer wieder auch Meldungen, die wir nachverfolgen
00:15:04.120 –> 00:15:08.720
können, wo man verschiedene Seiten vielleicht hat, wo man selber auch gewisse Dinge eingeben
00:15:08.720 –> 00:15:14.680
und überprüfen kann, ob man von diesem Datenklau auch betroffen ist und so weiter und so fort.
00:15:14.680 –> 00:15:18.480
Und das ist immer wieder auch eine Herausforderung.
00:15:18.480 –> 00:15:24.240
Bis hin zu, dass wir eben auch beobachten können, dass Unternehmen, die unfassbar viele
00:15:24.240 –> 00:15:33.040
Daten, über unfassbar viele Daten verfügen, dann eben auch Wert massiv steigen, ohne dass
00:15:33.040 –> 00:15:40.180
sie tatsächlich über Assets verfügen. Und auch das ist ja ganz, ganz spannend. Das heißt, hier eben
00:15:40.180 –> 00:15:44.680
auch das zu verfolgen. Früher war das eben so, dass man zum Beispiel große Lagerbestände hatte,
00:15:44.680 –> 00:15:50.680
dass man die Anzahl der Mitarbeiter eine große Rolle gespielt hat und so weiter. Und hier haben
00:15:50.680 –> 00:15:58.160
wir jetzt die Situation, dass die reine Menge und strukturierte Datenmenge, die man hat,
00:15:58.160 –> 00:16:03.440
einen unfassbaren Wert plötzlich auch ausmacht in Bezug auf das Unternehmen,
00:16:03.440 –> 00:16:07.360
also Unternehmenswerte. Jürgen, einen wunderschönen guten Morgen. Was sagst du
00:16:07.360 –> 00:16:09.960
denn zu dem Thema?
00:16:09.960 –> 00:16:13.720
Guten Morgen, liebe Yasemin, guten Morgen, Marc und alle im Raum.
00:16:13.720 –> 00:16:20.520
Ich wollte eigentlich leicht wieder höflich widersprechen, aber du hast für
00:16:20.520 –> 00:16:24.720
meine, für mein Verständnis, die Kurve dann am Schluss dann noch mal gekriegt,
00:16:24.720 –> 00:16:33.280
Denn ich behaupte mal, Daten sind die golden nuggets, ist gleich Assets der Zukunft.
00:16:33.280 –> 00:16:40.440
Aber das wäre eigentlich der andere Punkt, der vielleicht in den Teilbereich Risiken,
00:16:40.440 –> 00:16:44.320
Chancen und Risiken Abwägung passt.
00:16:44.320 –> 00:16:52.040
Mein Initial war eigentlich, dass mir Big Data von der Begrifflichkeit mal wieder die Frage
00:16:52.040 –> 00:16:56.240
aufgezwängt hat, was ist eigentlich der Unterschied zwischen Big Data und einer
00:16:56.240 –> 00:17:01.680
Datenbank, einer stinknormalen relationalen Datenbank zum Beispiel, mit
00:17:01.680 –> 00:17:07.920
der wir, die meisten von uns, seit Jahrzehnten umgehen.
00:17:07.920 –> 00:17:16.800
Datenbanken gibt es meines Erachtens ab dem ersten Moment, ab dem so ein
00:17:16.800 –> 00:17:26.580
Blechdrüttel funktioniert hat und die Frage war halt für mich, was ist Big Data und im Unterschied
00:17:26.580 –> 00:17:33.860
zu einer normalen Datenbank und ich denke für mich habe ich, bin ich zu dem Schluss gekommen,
00:17:33.860 –> 00:17:43.680
dass mal wieder das wofür den Unterschied macht und ich behaupte jetzt mal, dass und deswegen ist,
00:17:43.680 –> 00:17:56.840
sind Daten für mich die golden nuggets der Zukunft, dass Big Data Bestand die notwendige
00:17:56.840 –> 00:18:05.400
Voraussetzung überhaupt ist, um das Konstrukt der künstlichen Intelligenz überhaupt zu etablieren.
00:18:05.400 –> 00:18:14.560
Und zwar Big Data ist im Grunde genommen das Futter für die entsprechend ausgeprägten
00:18:14.560 –> 00:18:22.920
Algorithmen, die dann im Wesentlichen, um es kurz zu machen, anhand einer Mustererkennung
00:18:22.920 –> 00:18:29.680
dazu führen, dass der Markt sich vor kurzem einen Rasierer gekauft hat und jetzt irgendwann
00:18:29.680 –> 00:18:40.280
auch mal, was weiß ich, Ersatzklingen brauche. Und diese Menge der Daten, nicht nur erst diesen
00:18:40.280 –> 00:18:49.440
Algorithmus, dieser Handlungsanweisung, mehr ist es ja nicht, Verknüpfer A mit B, wenn C gleich D
00:18:49.440 –> 00:18:58.320
ist zum Beispiel, dass diese Menge der Daten, sage ich gleich nochmals etwas dazu, entscheidend ist,
00:18:58.320 –> 00:19:07.840
wie dieser Algorithmus auch lernt und dadurch für mein Verständnis erst über ein maschinelles
00:19:07.840 –> 00:19:15.440
Lernen zur künstlichen Intelligenz wird. Und was ich noch sagen wollte im Hinblick auf die Daten,
00:19:15.440 –> 00:19:22.280
es gibt drei Kriterien, wenn ich mich recht erinnere, auch die existieren schon seit längerer
00:19:22.280 –> 00:19:35.720
Zeit für die Qualität eines Big Data Bestandes. Und zwar richtet sich das nach den drei berühmten
00:19:35.720 –> 00:19:48.760
V, Velocity, Variety und Volume. Also die Menge mit ihrer Vielfältigkeit und mit der Schnelligkeit
00:19:48.760 –> 00:19:58.360
des Zugriffs. Und im Grunde genommen ist der ganz wesentliche Ausgangspunkt bei diesen
00:19:58.360 –> 00:20:07.720
dreien wiederum meine Meinung. Das Volum, die Menge der Daten, die ich zur Verfügung habe,
00:20:07.720 –> 00:20:16.960
weil die Menge die Grundgesamtheit statt als statistische Grundgesamtheit, weil die Mächtigkeit
00:20:16.960 –> 00:20:24.400
der Menge dafür sorgt, dass bei der Mustererkennung im Algorithmus ein immer
00:20:24.400 –> 00:20:29.400
mehr plausibleres Ergebnis generiert werden kann. Es macht einen Unterschied,
00:20:29.400 –> 00:20:36.640
wenn ich jetzt eine Frage stelle, eine Erhebung der Daten der Personen, die hier
00:20:36.640 –> 00:20:44.280
im Raum sind, oder wenn ich über sämtliche Daten der Menschen in der
00:20:44.280 –> 00:20:49.760
Bundesrepublik Deutschland verfüge. Ich denke, dass das einsichtig ist. Und jetzt komme ich zum
00:20:49.760 –> 00:20:58.240
Schluss und deswegen sage ich zum wiederholten Male, dass diejenigen, die diese Big Data in den
00:20:58.240 –> 00:21:10.480
Händen halten, die zukünftigen Herrscher und Bestimmer auf diesem Globus sein werden. Und ich
00:21:10.480 –> 00:21:17.620
lehne mich jetzt mal aus dem Fenster und sage, auf der Startlinie stehen drei im
00:21:17.620 –> 00:21:24.940
Moment für mich. Das ist Apple, das ist Google und das ist Amazon. Und wenn man
00:21:24.940 –> 00:21:32.060
auf unser tagtägliches Umgehen mit verschiedenen Anwendungen und Apps
00:21:32.060 –> 00:21:39.180
schauen und etwas weiter in die Tiefe gehen, einen von den dreien finden wir
00:21:39.180 –> 00:21:42.780
immer. Vielen Dank, ihr Lieben, fürs Zuhören.
00:21:42.780 –> 00:21:48.860
Ja wunderbar, vielen, vielen lieben Dank und du hast gerade Apple, Google und Amazon in dem
00:21:48.860 –> 00:21:55.020
Zusammenhang genannt. In Bezug auf diesen Aspekt mit der KI beispielsweise, Mustererkennung und so
00:21:55.020 –> 00:22:00.220
weiter, da möchte ich gerne auch noch mal mit aufgreifen, dass das quasi ein Bereich ist und
00:22:00.220 –> 00:22:05.020
dass wir hatten ja auch vorher schon darüber gesprochen, dass es wichtig ist, eben diese ganzen
00:22:05.020 –> 00:22:10.660
Aspekte, die wir jetzt unter diesem Dachthema Pioniergeist mit Hirn sozusagen betrachten,
00:22:10.660 –> 00:22:15.580
eben nicht losgelöst voneinander zu betrachten, sondern eben hier diese Verknüpfungen herzustellen.
00:22:15.580 –> 00:22:23.900
KI ist jetzt quasi ein Aspekt, den wir aufgreifen können. Was das Big Data, die Thematik so
00:22:23.900 –> 00:22:28.540
interessant macht oder auch den Unterschied mitunter auch ausmacht, ist beispielsweise,
00:22:28.540 –> 00:22:35.380
dass wir vorher die Situation hatten, dass zum Beispiel, nehmen wir mal eine Fluggesellschaft
00:22:35.380 –> 00:22:40.300
als Beispiel, damit man es auch greifbar hat. Wir haben, sagen wir mal, bei irgendeiner
00:22:40.300 –> 00:22:47.380
Fluggesellschaft einen Flug gebucht. Dann sind unsere Daten bei dieser Fluggesellschaft abgespeichert
00:22:47.380 –> 00:22:52.300
gewesen, weil wir Kunde bei dieser Fluggesellschaft geworden sind. Heute gibt es ja vielfältige
00:22:52.300 –> 00:22:57.020
Möglichkeiten. Wir können zwar immer noch direkt über eine Fluggesellschaft gehen, aber viele von
00:22:57.020 –> 00:23:02.780
uns werden wahrscheinlich auch Vergleichsportale nutzen und dann sind unsere Daten quasi nicht nur
00:23:02.780 –> 00:23:10.940
bei der Fluggesellschaft hinterlegt, sondern da gibt es ja dann Unternehmen, die diese
00:23:10.940 –> 00:23:17.060
Vergleichsportale anbieten und in dem Moment, wo ich mir verschiedene Sachen anschaue und so weiter,
00:23:17.060 –> 00:23:22.220
übermittle ich auch hier auf dieser Plattform, wo ich mir das anschaue, entsprechend auch die Daten.
00:23:22.220 –> 00:23:34.260
Das heißt, das Unternehmen bietet selber gar keine Flüge an, sondern nur die reinen
00:23:34.260 –> 00:23:39.060
Informationen, die hier zusammengeführt werden, die mir zugänglich gemacht werden, als interessant
00:23:39.060 –> 00:23:46.400
einen Flug zu buchen und trackt dadurch auf der einen Seite mein Verhalten, was ich mir
00:23:46.400 –> 00:23:50.700
anschaue und so weiter, was interessant ist und kann das dann auch wieder für andere
00:23:50.700 –> 00:23:56.380
Kontexte nutzen und wieder einsetzen, zum Beispiel, um seinen Verkauf zu steigern an
00:23:56.380 –> 00:24:00.580
einer anderen Stelle oder so, bis hin zu den Daten, die dann eben hier auch entsprechend
00:24:00.580 –> 00:24:07.660
abgespeichert werden, die auch wieder eine zentrale Stelle, wir könnten es als zentrale
00:24:07.660 –> 00:24:13.020
Stelle bezeichnen, die aber gar nicht die Assets verfügt an der Stelle.
00:24:13.020 –> 00:24:19.620
Und dadurch kommt eine massive Potenzierung dieser Datensammlung an der Stelle zustande
00:24:19.620 –> 00:24:25.820
und hier sind dann natürlich auch solche technischen Hintergründe wie API-Schnittstellen
00:24:25.820 –> 00:24:30.740
und so weiter und so fort, die hier eine Rolle spielen, die dadurch eben gewisse Dinge auch
00:24:30.740 –> 00:24:35.660
ermöglichen. Und dann kann man natürlich die Daten, die man gesammelt hat, auf irgendeine
00:24:35.660 –> 00:24:41.460
Art und Weise dann auch wieder für andere Technologien oder im Kontext von anderen Technologien
00:24:41.460 –> 00:24:47.580
auch wieder einsetzen und zugänglich machen. Und insofern gibt es eben bestimmte Player,
00:24:47.580 –> 00:24:55.580
wie zum Beispiel Apple, Google, Amazon, die eben sozusagen die Macht dieser Daten auch
00:24:55.580 –> 00:25:01.420
relativ frühzeitig für sich entdeckt und verstanden haben und hier das ganz gezielt
00:25:01.420 –> 00:25:08.260
auch einsetzen an verschiedenen Stellen, um hier diese Daten nicht nur zu sammeln, sondern
00:25:08.260 –> 00:25:14.180
auf strukturierte Art und Weise auch wieder zum Beispiel neue Produkte oder Dienstleistungen
00:25:14.180 –> 00:25:19.300
zu entwickeln, neue Märkte wieder zu erobern.
00:25:19.300 –> 00:25:24.740
Und deswegen ist es beispielsweise auch kein Zufall, dass es ein Apple Pay
00:25:24.740 –> 00:25:28.460
oder so was gibt. Und hier soll noch einiges mehr kommen an der Stelle.
00:25:28.460 –> 00:25:33.380
Das heißt, hier sind wir ja schon weit weg von dem, was ursprünglich Apple
00:25:33.380 –> 00:25:37.220
angeboten hat und geht plötzlich in ganz andere Bereiche rein
00:25:37.220 –> 00:25:39.860
und wird damit auch wettbewerbmäßig.
00:25:40.500 –> 00:25:46.260
stellt Apple damit dann auch wieder eine Konkurrenz sozusagen zum Beispiel zu Finanzdienstleistern
00:25:46.260 –> 00:25:50.380
oder Ähnlichem dar, weil wenn wir dann anfangen in die Richtung zu denken, dass man dann
00:25:50.380 –> 00:25:55.340
zum Beispiel über Ratenzahlung reingehen kann und und und, also ist es auf der einen Seite
00:25:55.340 –> 00:26:01.420
die Erleichterung für den Kunden, in relativ schnell und zügig hier auch eine Finanzierung
00:26:01.420 –> 00:26:07.180
darüber mitzumachen und Ähnliches und gleichzeitig werden andere Anbieter an der Stelle in Anführungsstrichen
00:26:07.180 –> 00:26:13.080
zunehmend auch vom Markt verdrängt bzw. ausgeschalten, so könnte man sagen.
00:26:13.080 –> 00:26:17.320
Wollt ihr da vielleicht noch mal anschließen, Marc gerne und dann Jürgen?
00:26:17.320 –> 00:26:22.300
Ja, ich wollte noch einmal kurz auf Jürgen eingehen, weil ich denke, das wird
00:26:22.300 –> 00:26:26.420
dann noch klarer. Die Datenbanken hat es vorher schon gegeben, was für mich der
00:26:26.420 –> 00:26:30.100
wirkliche Unterschied macht, um es mal als Beispiel zu geben.
00:26:30.100 –> 00:26:34.020
Früher hatte ich die Daten, dass ich sagen kann, der Jürgen oder so und so
00:26:34.020 –> 00:26:38.740
viele Leute in Köln haben ein Handy der Marke XY. Wenn man das auf den Computer
00:26:38.740 –> 00:26:42.140
bezieht, dann kann man heute, das ist für uns dann alle wahrscheinlich nicht so
00:26:42.140 –> 00:26:46.300
schlimm, da hat jemand meine IP-Adresse, da hat jemand meinen Ländercode, da weiß
00:26:46.300 –> 00:26:50.260
jemand in welcher Sprache ich mich bewege und da weiß jemand was für ein
00:26:50.260 –> 00:26:53.100
Betriebssystem hat. Damit kann ich leben, das macht mir nichts aus.
00:26:53.100 –> 00:26:56.940
Was der Unterschied für mich ist, wirklich der wesentliche Unterschied ist
00:26:56.940 –> 00:27:00.940
zu früher, dass die Daten nicht mehr auf das Gerät ist, sondern in das Gerät,
00:27:00.940 –> 00:27:03.900
Nämlich genau mit diesen Daten geht es auch darum,
00:27:03.900 –> 00:27:07.300
welche Beziehungen habe ich, welche Freunde habe ich,
00:27:07.300 –> 00:27:08.860
wie bin ich politisch eingestellt,
00:27:08.860 –> 00:27:12.620
welche sexuelle Orientierung habe ich und so weiter.
00:27:12.620 –> 00:27:15.580
Und das sind dann Daten, mit denen ich eventuell nicht mehr leben kann,
00:27:15.580 –> 00:27:19.060
weil sie viel, viel mehr in meinen Persönlichkeitsbereich eingreifen.
00:27:19.060 –> 00:27:22.860
Ja, vielen lieben Dank. Jürgen.
00:27:22.860 –> 00:27:26.020
Danke, Yasemin.
00:27:26.020 –> 00:27:30.620
Ich wollte zurückkommen noch auf deine Ausführung.
00:27:30.780 –> 00:27:35.780
Ich bin sehr dankbar um dieses Beispiel mit den Vergleichsportalen.
00:27:35.780 –> 00:27:43.020
Etwas, was aus meiner Sicht ganz signifikant ist, was dabei passiert, ist, dass dadurch
00:27:43.020 –> 00:27:52.300
eine Hierarchisierung im Machtgefüge anhand der vorhandenen Daten entsteht.
00:27:52.300 –> 00:27:53.300
Warum?
00:27:53.300 –> 00:28:03.620
Das Ursprungsdatum, integer und authentisch, kommt vom User an das Vergleichsportal.
00:28:03.620 –> 00:28:12.620
Dieses Vergleichsportal füttert dadurch die Lufthansa, sagen wir das jetzt mal so, oder die Fluggesellschaft
00:28:12.620 –> 00:28:24.300
Und über die übergreifende Anwendung, nämlich den Browser des Internets,
00:28:24.300 –> 00:28:30.580
kommen diese Daten sicherlich auch in irgendeiner Form dann entweder zu Apple oder zu Google
00:28:30.580 –> 00:28:36.620
oder je nachdem, was wir als Device in den Händen haben.
00:28:36.620 –> 00:28:51.620
Dadurch entsteht für mich eine Hierarchisierung, vollkommen wertfrei erst mal gesagt, dass eben verschiedene Unternehmen über meine Daten verfügen.
00:28:51.620 –> 00:28:59.740
Und der große Staubsauger, ich nenne das gerne so, der große Staubsauger, der oben drüber sitzt,
00:28:59.740 –> 00:29:10.140
vielleicht nennen wir es mal Amazon, der und da erfolgt der Schritt für mich zwischen Big Data
00:29:10.140 –> 00:29:17.100
und hin zum Algorithmus, nämlich zur Handlungsanweisung und zur Logik, beziehungsweise
00:29:17.100 –> 00:29:23.500
zur Lernfähigkeit des Systems. Der wird in der oder der ist in der Lage nachzuvollziehen,
00:29:23.500 –> 00:29:29.540
woher kommen denn die Daten. Ansonsten wird er dem grundlegenden Anspruch einer Datenbank nicht
00:29:29.540 –> 00:29:35.900
gerecht nach Authentizität und Integrität. Also der muss wissen, woher die Daten kommen und sie
00:29:35.900 –> 00:29:40.820
müssen redundanzfrei und nachvollziehbar sein. Und dann wird er feststellen, die kommen vom
00:29:40.820 –> 00:29:47.100
Jürgen Kert. Und der Jürgen Kert hat diese Daten abgeliefert in Verbindung mit einer
00:29:47.100 –> 00:29:56.660
Fluggesellschaft, in dem er vorher ein Vergleichsportal eingerichtet hat. Und das führt
00:29:56.660 –> 00:30:06.380
unter Umständen dazu, Klammer auf, ich bin mir sicher meistens, dass der Big Data Oberboss
00:30:06.380 –> 00:30:18.980
Amazon durchaus geneigt sein kann, dieses Vergleichsportal anzuweisen, in einem bestimmten
00:30:18.980 –> 00:30:25.220
Kontext, wenn der Jürgen Kertt wieder Flüge sucht, jetzt doch bitte nicht Lufthansa vorzuschlagen
00:30:25.220 –> 00:30:31.740
an erster Stelle, sondern schieß mich tot, weil dadurch, ich sag mal ganz blatt, eine
00:30:31.740 –> 00:30:36.740
entsprechende Verbindung, geschäftliche Verbindung steht.
00:30:36.740 –> 00:30:43.660
Dieser Durchlauf von Daten über verschiedene Schnittstellen ist
00:30:43.660 –> 00:30:47.660
eigentlich auch nichts Neues, liebe Yasemin, du weißt das sicherlich auch,
00:30:47.660 –> 00:30:52.620
sind die potenziellen Anknüpfungspunkte für Chancen und Risiken. Das kann man
00:30:52.620 –> 00:30:59.220
ganz vollkommen wertfrei so sagen. Und in einer hierarchisierten Datenbank,
00:30:59.220 –> 00:31:05.820
und in dem Fall nach der Größe bemessen, ist derjenige, der die Pace vorgibt, immer
00:31:05.820 –> 00:31:12.260
der, der die meisten Daten besitzt. Und ganz wichtig, lieber Marc, zu deinem Beispiel,
00:31:12.260 –> 00:31:19.940
der im Übergang von dem reiben, darren, absaugen auch die entsprechende Logik entwickelt hat,
00:31:19.940 –> 00:31:28.260
das maschinelle Lernen zum Beispiel in ein Deep Learning überzuführen. Vielen Dank fürs Zuhören.
00:31:28.260 –> 00:31:33.860
Ja wunderbar, vielen, vielen lieben Dank. Marc mag sich ja auch nochmal anschließen.
00:31:33.860 –> 00:31:40.220
Ja, lieber Jürgen, da hast du vollkommen recht. Das ist auch der nächste, das ist für mich auch
00:31:40.220 –> 00:31:47.060
der nächste Weg. Also was als nächstes passieren wird und zwar die Vorhersagbarkeit von Daten,
00:31:47.060 –> 00:31:52.460
nicht nur bei politischen Wahlen, sondern auch bei Kaufentscheidungen und, und, und. Und ihr
00:31:52.460 –> 00:31:56.620
habt bestimmt auch schon mal gehört, wie in Amerika eine Frau ganz erstaunt war,
00:31:56.620 –> 00:32:01.660
als sie Schwangerschaftsprodukte angeboten bekommen hat und dann aber festgestellt hat,
00:32:01.660 –> 00:32:05.140
sie ist wirklich schwanger, weil nur durch ihr Kaufverhalten man festgestellt hat,
00:32:05.140 –> 00:32:08.100
das hat sich verändert. Die Frau hat es nicht gemerkt und hat dann plötzlich
00:32:08.100 –> 00:32:12.340
Babysachen angeboten bekommen, bis die Arztin gesagt hat, herzlichen Glückwunsch, sie sind schwanger.
00:32:12.340 –> 00:32:20.220
Ja, absolut. Vielen, vielen lieben Dank. Und da sind wir natürlich ein Stück weit auch in diesem
00:32:20.220 –> 00:32:24.900
Aspekt gleich mit drin, den wir ja auch immer wieder angesprochen haben in anderen Räumen,
00:32:24.900 –> 00:32:31.940
dass hieraus eben auch hier wieder nicht nur Chancen entstehen, sondern sich auch Risiken
00:32:31.940 –> 00:32:38.980
ergeben, die eben, ob das jetzt in Wahlkontexten sind oder in anderen Kontexten oder einfach nur
00:32:38.980 –> 00:32:44.700
zu einem wirtschaftlichen Nutzen in Anführungsstrichen nur eingesetzt und gesteuert
00:32:44.700 –> 00:32:50.820
werden können. Das heißt, wir können davon ausgehen, dass jetzt durch dieses Big Data und
00:32:50.820 –> 00:32:57.860
durch die Nutzung und den Einsatz dieser Daten auf strukturierte Art und Weise und dann eben mit
00:32:57.860 –> 00:33:03.980
dieser Potenzierung, die da ist, bis hin zu, ob jetzt KI dann das für KI genutzt wird oder andere
00:33:03.980 –> 00:33:10.820
Dinge, dass eben Märkte auch gesteuert werden können aufgrund von, und Jürgen hat es so schön
00:33:10.820 –> 00:33:18.940
gesagt, von verschiedenen Beziehungen, die hier geschäftliche Beziehungen, die hier existieren,
00:33:18.940 –> 00:33:23.940
beispielsweise. Es können auch politisch getriebene Sachen sein, aber insbesondere
00:33:23.940 –> 00:33:28.700
gehen wir jetzt zunächst erst mal an der Stelle von geschäftlichen Beziehungen aus.
00:33:28.700 –> 00:33:32.700
Ich greife noch mal auch gerne das mit dem Vergleichsportal auf. Ich finde,
00:33:32.700 –> 00:33:36.460
hier kann man das auch sehr, sehr schön sehen. Auch bei den Vergleichsportalen,
00:33:36.460 –> 00:33:39.580
also wenn wir noch nicht einen Step weiter nach oben gehen, sondern allein schon bei den
00:33:39.580 –> 00:33:46.420
Vergleichsportalen, wer das weiß, was da hinter den Kulissen sozusagen in Anführungsstrichen läuft,
00:33:46.420 –> 00:33:54.020
verfolgt eben auch mit oder weiß auch, dass zum Beispiel, dass eben kein Zufall ist, welches
00:33:54.020 –> 00:33:59.300
Unternehmen da beispielsweise an erster Stelle aufgeführt wird oder gezeigt wird, sondern dass
00:33:59.300 –> 00:34:05.860
hier durchaus Unternehmen auch Geld dafür bezahlen, um zum Beispiel unter den ersten Top 3 aufgelistet
00:34:05.860 –> 00:34:10.140
zu werden und je nachdem an welcher Stelle sie dann aufgelistet werden, dann eben auch
00:34:10.140 –> 00:34:15.700
entsprechende Beträge fließen. Das heißt, man kann dann hier eben auch in eine entsprechende Steuerung
00:34:15.700 –> 00:34:19.780
auch wieder reingehen. Und auf der nächsthöheren Ebene, wenn man dann eben
00:34:19.780 –> 00:34:24.660
guckt über Browser und so weiter und so fort und diese großen Player an der
00:34:24.660 –> 00:34:29.060
Stelle eben aufgreift und schaut, dann können hier wirklich auch komplette
00:34:29.060 –> 00:34:33.980
Märkte gesteuert werden. Und die Frage ist, bekommt das überhaupt jemand mit?
00:34:33.980 –> 00:34:39.220
Also auch Thema der Transparenz ist ja hier durchaus ein Thema.
00:34:39.220 –> 00:34:43.340
Das heißt, wenn eben bestimmte Algorithmen im Hintergrund greifen, wenn
00:34:43.340 –> 00:34:51.300
wir beeinflusst werden, ohne das mitzubekommen, dann rutscht das eben in eine Gefahrenzone rein.
00:34:51.300 –> 00:34:56.420
Es muss ja nicht immer missbraucht werden, aber zumindest in einen Bereich hinein, wo es schwierig
00:34:56.420 –> 00:35:01.140
wird und das ist die große Herausforderung in diesem Zusammenhang auch. Auf der einen Seite
00:35:01.140 –> 00:35:06.460
die Chancen, die daraus entstehen, die großartig sind und auf der anderen Seite eben auch bis hin
00:35:06.460 –> 00:35:12.980
zum Machtmissbrauch an der Stelle. Und ja, und wo Menschen sind, gibt es immer auch beide Entwicklungen
00:35:12.980 –> 00:35:18.980
zu beobachten, vielleicht nicht per se immer gut und per se immer schlecht in Gänsefüßchen,
00:35:18.980 –> 00:35:22.780
sondern eben kontextbezogen dann eben das auch entsprechend einzusetzen.
00:35:22.780 –> 00:35:25.500
Wollt ihr da nochmal Ansätzen andocken, Marc-Jürgen?
00:35:25.500 –> 00:35:30.020
Ich kann das alles bestätigen, liebe Yasemin.
00:35:30.020 –> 00:35:34.940
Es ist interessant, ich habe mal mit jemand, der sich Informatik besser auskennt als ich,
00:35:34.940 –> 00:35:37.860
auch probiert, bestimmte Hotels zu buchen, also über andere Browser.
00:35:37.860 –> 00:35:42.300
Das heißt, ich habe mal versucht, aus Italien ein Hotel zu buchen, dann aus Holland, dann
00:35:42.300 –> 00:35:45.460
aus Großbritannien und dann mit verschiedenen Endgeräten, also mit einem
00:35:45.460 –> 00:35:50.260
iPhone, mit einem Android-Handy und das Interessante ist, zum
00:35:50.260 –> 00:35:52.900
gleichen Zeitpunkt, natürlich zum gleichen Zeitpunkt, versetzt vielleicht von
00:35:52.900 –> 00:35:57.140
einer Minute, gibt es da andere Ergebnisse.
00:35:57.140 –> 00:36:02.820
Ja, ein weiterer Aspekt ist ja dann in dem Zusammenhang auch, wir wollen jetzt
00:36:02.820 –> 00:36:07.500
mal nicht vom “schlechten” ausgehen, auch wenn das dann
00:36:07.500 –> 00:36:11.500
nicht missbräuchlich eingesetzt werden würde und das könnt ihr da die nächste
00:36:11.500 –> 00:36:16.240
Tür aufmachen. Jürgen hat es im Grunde genommen vorhin ja auch gesagt, hier
00:36:16.240 –> 00:36:22.640
entsteht einfach ein ganz klares Ungleichgewicht in dem, was dann eben so
00:36:22.640 –> 00:36:27.400
Player wie Apple, Amazon und so weiter in der Lage sind sozusagen, also auch neue
00:36:27.400 –> 00:36:33.600
Märkte zu erschließen, auch weitreichend zu denken, zu analysieren und das
00:36:33.600 –> 00:36:37.840
aufzugreifen in einem positiven Sinne für sich, um eben auch weitere Märkte
00:36:37.840 –> 00:36:43.760
zu erschließen, während andere Unternehmen, die können sich dann in Anführungsstrichen
00:36:43.760 –> 00:36:49.520
einen abstrampeln und werden an diesem Punkt, wenn sie halt eben ausschließlich mit ihren
00:36:49.520 –> 00:36:54.600
eigenen Assets arbeiten, mit ihrer eigenen Datenbank arbeiten und so weiter, die haben
00:36:54.600 –> 00:36:59.680
dann damit dieses Potenzial an der Stelle gar nicht, wenn sie nicht hier anders denken,
00:36:59.680 –> 00:37:00.680
anders agieren.
00:37:00.680 –> 00:37:05.520
Aber nicht jedes Unternehmen kann ja dann auch zu so einem Player wie Apple, Amazon
00:37:05.520 –> 00:37:09.320
oder sonst was werden, weil es hat ja auch was mit den Skills, Kompetenzen und so weiter
00:37:09.320 –> 00:37:10.320
und so fort zu tun.
00:37:10.320 –> 00:37:14.240
Und den Ressourcen, die ich hier auch zur Verfügung habe, bis hin zu Mitteln, die ich
00:37:14.240 –> 00:37:17.000
einsetzen kann, auch finanzieller Natur, auch das Marketing.
00:37:17.000 –> 00:37:21.120
Also hier kommen ja verschiedene Komponenten, die im Zusammenspiel dann entsprechend auch
00:37:21.120 –> 00:37:22.120
greifen.
00:37:22.120 –> 00:37:23.440
Jürgen, magst du dazu nochmal was sagen?
00:37:23.440 –> 00:37:24.440
Jürgen Maxe, Dazu nochmal was sagen?
00:37:24.440 –> 00:37:31.560
Jürgen Maxe, Ja, da mag ich ganz gern nochmal was dazu sagen, weil, seh mir nach, wenn ich
00:37:31.560 –> 00:37:36.700
jetzt mal so sage, aber wir haben jetzt fast 40 Minuten eigentlich mehr oder
00:37:36.700 –> 00:37:44.700
weniger über Risiken und über das Bäh-Image von Big Data gesprochen.
00:37:44.700 –> 00:37:52.340
Es gibt natürlich auch eine positive Seite und die positive Seite und ich
00:37:52.340 –> 00:37:56.020
sage immer oder ich sage noch mal Big Data ist für mich die Grundlage, ist
00:37:56.020 –> 00:38:02.120
eigentlich die Grundlage überhaupt für einen entsprechenden Algorithmus und
00:38:02.120 –> 00:38:09.900
Algorithmus setzt jetzt mal gleich als Synonym mit der Art und der Qualität des
00:38:09.900 –> 00:38:16.500
Denkens beziehungsweise des Lernens, wie ein Algorithmus lernt.
00:38:16.500 –> 00:38:24.460
Ich habe ein aktuelles Beispiel. Die Stufigkeit, die abhängt von der
00:38:24.460 –> 00:38:33.060
Die Mächtigkeit der Daten bei einem Algorithmus beginnt mit dem sogenannten unüberwachten Lernen.
00:38:33.060 –> 00:38:40.460
Mein Beispiel ist die Erkennung von Krebs.
00:38:40.460 –> 00:38:48.860
Dieses unüberwachte Lernen basiert auf einem Grundbestand von Daten,
00:38:48.860 –> 00:38:58.700
bei dem ich dieser Datenmenge vorgebe, wenn das und das erscheint, dann ist das und das gegeben.
00:38:58.700 –> 00:39:04.820
Also im Grunde genommen ein Schock-Doff-Test, wenn dein PSA-Wert größer XY ist,
00:39:04.820 –> 00:39:08.380
dann liegt der Verdacht für Prostatakrebs vor.
00:39:08.380 –> 00:39:11.340
Das ist dieses unüberwachte Lernen.
00:39:11.340 –> 00:39:15.580
Das überwachte Lernen. Da ist das Muster schon vorgegeben.
00:39:15.580 –> 00:39:22.260
Das ist sicherlich möglich eigentlich mit jedweglichem Grundbestand,
00:39:22.260 –> 00:39:25.020
der nicht groß sein muss.
00:39:25.020 –> 00:39:32.820
Der zweite, das unüberwachte Lernen, da entscheidet die Maschine
00:39:32.820 –> 00:39:38.220
aufgrund der Klugheit des hinterlegten Algorithmus schon,
00:39:38.220 –> 00:39:46.420
dass ein bislang für Ärzte noch nicht erkanntes Muster anhand von,
00:39:46.420 –> 00:39:52.220
und jetzt kommt es, weitaus notwendigerweise größeren Datenmengen
00:39:52.220 –> 00:39:58.220
auch ein Zeichen sein kann von Krebserkrankung.
00:39:58.220 –> 00:40:05.220
Etwas, was aus der isolierten Sicht von Ärzten, Ärzteteams,
00:40:05.220 –> 00:40:11.380
Kliniken absolut nicht mehr machbar ist. Das ist dieses unüberwachte Lernen.
00:40:11.380 –> 00:40:17.380
Und der dritte Punkt ist das Verstärkungslernen. Da wird dem
00:40:17.380 –> 00:40:24.220
Algorithmus ein Zuckerl gegeben für das, was er geleistet und erkannt hat. Und
00:40:24.220 –> 00:40:30.780
dieses Zuckerl, diese positive Konditionierung oder Verstärkung,
00:40:30.780 –> 00:40:43.700
Verstärkung, die führt dazu, dass der Algorithmus dahingehend entwickelt,
00:40:43.700 –> 00:40:50.620
dies als positiv zu erkennen und bestärkt wird weiter zu suchen. Und wenn man diese
00:40:50.620 –> 00:40:56.620
Dreistufigkeit mal betrachtet, dann ist das nichts anderes als im Grob auf einer Metaebene,
00:40:56.620 –> 00:41:04.660
die Art und Weise, wie wir auch lernen können. Ich sage das bewusst so vorsichtig, es gibt noch
00:41:04.660 –> 00:41:13.900
andere Formen. Und ich komme wieder auf die Ursprungsaussage zurück. Golden Nuggets,
00:41:13.900 –> 00:41:21.580
je größer der Datenbestand und der, der diesen Datenbestand hat, der wird, und jetzt akzentuiere
00:41:21.580 –> 00:41:28.900
dass man, der wird im Endeffekt in der Lage sein, dieses Verstärkungslernen überhaupt durchführen
00:41:28.900 –> 00:41:37.540
zu können. Und damit kommt, liebe Yasemin, lieber Marc, für mich natürlich immer im ersten Moment,
00:41:37.540 –> 00:41:43.020
du wirst mich aufklären oder bestärken, Yasemin, das ist menschlich, dass ich sage,
00:41:43.020 –> 00:41:48.940
oh, das ist ja ein Risiko. Wenn irgendjemand erkennt, dass ich Krebs habe und mein Hausarzt,
00:41:48.940 –> 00:41:55.740
der ist dazu gar nicht in der Lage. Dann sage ich, ja, das liegt in Händen von jemand anders,
00:41:55.740 –> 00:42:02.180
aber er erkennt es. Und das ist der Vorteil von mir. Und da muss ich sagen, da ist mir vollkommen
00:42:02.180 –> 00:42:08.980
wurscht, von wem diese Information kommt. Hauptsache ich weiß es. Vielen Dank fürs Zuhören.
00:42:08.980 –> 00:42:14.860
Ja, vielen, vielen lieben Dank. Da bin ich total bei dir. Da sind wir nämlich bei diesem
00:42:14.860 –> 00:42:19.420
Nutzenaspekt am Ende und insofern, was
00:42:19.420 –> 00:42:22.380
setzt sich dadurch? Diese
00:42:22.380 –> 00:42:24.340
Informationen, die ich da als Nutzen für
00:42:24.340 –> 00:42:26.620
mich erkenne, als Verbraucher, ob das
00:42:26.620 –> 00:42:28.900
jetzt im medizinischen Kontext oder in
00:42:28.900 –> 00:42:32.380
anderen Kontexten ist, führt ja dazu, dass
00:42:32.380 –> 00:42:38.700
ich eben das auch für mich nutze.
00:42:38.700 –> 00:42:40.900
Und ich möchte nur eine andere
00:42:40.900 –> 00:42:42.540
Perspektive nochmal aufmachen, weil du
00:42:42.540 –> 00:42:44.500
vorhin gesagt hast, wir hätten 40
00:42:42.540 –> 00:42:47.300
Minuten lang etwa über Risiken oder die B-Seite gesprochen. Ich empfinde das
00:42:47.300 –> 00:42:50.620
ehrlich gesagt gar nicht so, weil für mich ist ganz wichtig in diesem
00:42:50.620 –> 00:42:54.140
Zusammenhang erst mal die Zusammenhänge aufzuzeigen.
00:42:54.140 –> 00:42:59.380
Erst dann, wenn ich die Zusammenhänge erkenne, die hier, was passiert hier
00:42:59.380 –> 00:43:05.140
eigentlich, bin ich ja auch zum Beispiel als sowohl als Individuelle, als
00:43:05.140 –> 00:43:10.300
Privatperson in der Lage in eine gewisse Selbststeuerung auch reinzukommen, also
00:43:10.300 –> 00:43:17.200
immer wieder bei dem Thema Bildung, als auch aus der Perspektive als Selbstständiger oder Unternehmer
00:43:17.200 –> 00:43:23.600
zu realisieren, welche Bedeutung denn auch überhaupt Big Data hat, was da passiert, wie
00:43:23.600 –> 00:43:32.040
diese Hierarchisierungen sozusagen stattfinden und auch zu realisieren und zu überlegen, was bedeutet
00:43:32.040 –> 00:43:38.440
das für mich, also welche Chancen kann ich auch hieraus ableiten für mich als Unternehmung, wenn
00:43:38.440 –> 00:43:44.680
ich eben bestimmte Hintergrundinformationen auch habe und das eben entsprechend auch für mich und
00:43:44.680 –> 00:43:49.120
für meine Unternehmung an der Stelle nutze. Und da sind wir dann auch wieder bei diesem
00:43:49.120 –> 00:43:55.760
Kontext mit der KI, wo ja viele, gerade im deutschsprachigen Raum, bei den Diskussionen
00:43:55.760 –> 00:44:01.080
bekommt man das mit, sagen, ich gucke mir jetzt erst mal die Entwicklungen an, ich lehne mich
00:44:01.080 –> 00:44:06.280
erst mal zurück. Ich finde gerade, wenn wir solche Themen eben aufmachen und diese Zusammenhänge
00:44:06.280 –> 00:44:13.320
aufzeigen, sollte relativ schnell erkennbar werden, spätestens dann, wenn wir diese verschiedenen
00:44:13.320 –> 00:44:19.480
Perspektiven aufmachen, dass ich insbesondere auch als Unternehmen gar nicht die Chance
00:44:19.480 –> 00:44:24.360
habe oder mir die Zeit nicht nehmen sollte, zu sagen, ich lehne mich hier erstmal zurück
00:44:24.360 –> 00:44:30.040
und beobachte erstmal, weil es dann schwierig wird, wenn man sich diese Potenzierung anschaut,
00:44:30.040 –> 00:44:34.480
was im Hintergrund passiert, überhaupt irgendwas noch aufholen zu können.
00:44:34.480 –> 00:44:39.480
dann komme ich nämlich tatsächlich in eine gefährliche Situation auch hinein,
00:44:39.480 –> 00:44:45.280
wenn ich zu lange warte, da ich diese Potenzierung nicht mehr aufholen kann an der Stelle.
00:44:45.280 –> 00:44:48.880
Und das gilt ja im Übrigen auch, wenn wir schon auf die Vergangenheit schauen,
00:44:48.880 –> 00:44:55.480
kann man durchaus auch die Frage stellen, wie weit kann man denn solche Player wie Amazon, Google,
00:44:55.480 –> 00:45:01.480
Apple und so weiter, die hier als Begriffe schon gefallen sind, hat man denn hier überhaupt eine Chance
00:45:01.480 –> 00:45:05.960
Und wie weit kann man hier jetzt gewisse Dinge auch für sich positiv erkennen und nutzen an der Stelle?
00:45:05.960 –> 00:45:07.720
Jürgen, du wolltest gerne nochmal anschließen.
00:45:07.720 –> 00:45:16.440
Ja, ich gehe jetzt trotzdem noch auf deine letzte Aussage ein.
00:45:16.440 –> 00:45:20.040
Wie kann man denn solche Big Player einfangen?
00:45:20.040 –> 00:45:23.120
Grundsätzlich absolut.
00:45:23.120 –> 00:45:25.800
Und ich denke, du kennst mich lange genug,
00:45:25.800 –> 00:45:35.240
dass ich ein Vorreiter dafür bin, bevor man über etwas redet, die notwendige Grundlage
00:45:35.240 –> 00:45:41.960
des Verständnisses und der Zusammenhänge und bis hin zu der Eindeutigkeit der Begrifflichkeit
00:45:41.960 –> 00:45:47.400
zu schaffen. Ja, das ist richtig. Das ist absolut notwendig und ich wage mal zu sagen,
00:45:47.400 –> 00:46:03.240
wenn ein größerer Teil darüber in Kenntnis wäre, was eigentlich die Abfolge und das Wesen
00:46:03.240 –> 00:46:09.640
eigentlich dieses Big Data Sammelns, von dem ja eigentlich viele wissen, aber im Grunde genommen
00:46:09.640 –> 00:46:16.520
ein Verständnis hätten, was damit passiert und wie sich dadurch unsere Zukunft strukturiert,
00:46:16.520 –> 00:46:24.320
dann hätten wir wahrscheinlich eine viel breitere Diskussion, die uns ähnelt, hier in diesem Raum.
00:46:24.320 –> 00:46:32.320
Und, liebe Yasemin, im Hinblick auf deine Frage, und dann mache ich jetzt diesen konsequenten Schritt
00:46:32.320 –> 00:46:41.720
und sage, wie kann man diese Bigtada-Monster einfangen? Dann bitte lasst uns vorher klären,
00:46:41.720 –> 00:46:49.600
wofür und wenn ich sie einfangen möchte, heißt das für mich auch, wenn ich
00:46:49.600 –> 00:46:56.440
jemanden einfange, ich begrenze, ich limitiere ihn. Und damit habe ich auch
00:46:56.440 –> 00:47:03.680
mit unter Umständen ich mit negativen Konsequenzen zu rechnen. Siehe mein
00:47:03.680 –> 00:47:08.920
Beispiel mit diesem Verstärkungslernen, das dann vielleicht nicht mehr möglich
00:47:08.920 –> 00:47:16.600
sein wird. Vielen Dank. Ja wunderbar, vielen, vielen lieben Dank. Und da bin ich gespannt,
00:47:16.600 –> 00:47:22.800
was Marc auch dazu sagt. Ja, also das Erste wäre, was ich hier dem entgegenbringen würde,
00:47:22.800 –> 00:47:28.840
wäre der Aspekt von Marktmonopolen, die sich halt hier entwickeln. Das heißt, es hat ja immer,
00:47:28.840 –> 00:47:32.560
und das haben wir ja auch immer festgestellt, es hat ja immer eben diese verschiedenen Seiten.
00:47:32.560 –> 00:47:41.120
Also auf der einen Seite ist es mit Sicherheit ein ganz wundervoller Aspekt eben hier zu sehen,
00:47:41.120 –> 00:47:48.520
was für Abfolgen sich daraus ergeben und das eröffnet ja auch wieder neue Chancen für uns
00:47:48.520 –> 00:47:53.080
alle, für die Zukunft in Anführungsstrichen. Und auf der anderen Seite hat es eben auch,
00:47:53.080 –> 00:47:57.800
wenn wir aus einer anderen Perspektive, also zum Beispiel Wettbewerbsfähigkeit und so weiter
00:47:57.800 –> 00:48:01.480
draufschauen, eben auch gewisse Nachteile, die sich hieraus ergeben.
00:48:01.480 –> 00:48:06.560
Und das bedeutet ja nicht, eine Einschränkung aus meiner Sicht
00:48:06.560 –> 00:48:12.440
bedeutet ja nicht, dass das dann gar keine Abfolgen mehr gibt im positiven
00:48:12.440 –> 00:48:17.400
Sinne, sondern hier vielleicht auch die Geschwindigkeit ein Stück weit wieder
00:48:17.400 –> 00:48:22.040
zu reduzieren, damit auch die anderen eine Chance bekommen, hier auch wieder
00:48:22.040 –> 00:48:26.760
mitzuspielen auf diesem großen Feld, in Anführungsstrichen. Ich weiß nicht, was ihr
00:48:26.760 –> 00:48:34.440
dazu sagt. Marc Jürgen. Entschuldigung, dass ich mich jetzt so melde. Ich wollte nur gerade sagen,
00:48:34.440 –> 00:48:38.760
es ist total spannend, live mitzuerleben, was Jürgen gesagt hat von der Wahrnehmung her.
00:48:38.760 –> 00:48:42.960
Wir haben unheimlich viele Bärmomente und genau damit das nicht passiert, möchte ich nur kurz
00:48:42.960 –> 00:48:47.040
erinnern, ich habe den Raum damit begonnen, dass man amerikanische Grippebilder erkannt hat,
00:48:47.040 –> 00:48:50.280
dass es für die Krebstherapie gut ist, dass die Maschinen lernen und dass man Kunden besser
00:48:50.280 –> 00:48:55.040
versteht als Einstieg. Aber trotzdem entsteht das Gefühl und das geht mir ja genauso, dass dann
00:48:55.040 –> 00:48:58.400
nach 30 Minuten man das Gefühl hat, man hat nur über Bärmomente gesprochen.
00:48:58.400 –> 00:49:01.760
Und Entschuldigung Jürgen, dass ich da dazwischen gekrätscht bin.
00:49:01.760 –> 00:49:06.920
Wunderbar, danke Marc. Jürgen, was sagst du dazu?
00:49:06.920 –> 00:49:12.400
Ich mag dein Krätschen, lieber Marc. Es ist wie immer aus dem Leben gegriffen und
00:49:12.400 –> 00:49:17.520
ich fasse mich an die Nase und beuge mein Haupt zur Entschuldigung.
00:49:17.520 –> 00:49:24.400
Okay, ja in Bezug auf Monopol, liebe Yasemin, das ist jetzt für mich so ein Beispiel und
00:49:24.400 –> 00:49:29.120
Und unsere Diskussion zunehmend ein Beispiel dafür, was ich schätze,
00:49:29.120 –> 00:49:33.280
was ich mir oft wünsche, dass wir uns zwischen zwei Polen
00:49:33.280 –> 00:49:38.080
bewegen und auch da möchte ich leicht widersprechen in
00:49:38.080 –> 00:49:43.680
höflicher Art und Weise und sage, liebe Yasemin, ein Monopol muss
00:49:43.680 –> 00:49:45.680
nicht schlecht sein.
00:49:45.680 –> 00:49:51.680
Monopol ist leider bei meisten Menschen negativ konnotiert.
00:49:51.680 –> 00:49:57.840
Aber Monopol und jetzt erinnere ich euch an eine der letzten Themen,
00:49:57.840 –> 00:50:00.000
die wir hatten, Nachhaltigkeit.
00:50:00.000 –> 00:50:06.480
Ein Monopol, das Kraft seiner Verfügbarkeit und seiner Kompetenz,
00:50:06.480 –> 00:50:11.800
die Komponenten, die wesentlichen drei Komponenten der Nachhaltigkeit,
00:50:11.800 –> 00:50:16.080
nämlich ökologisch, ökonomisch und sozial, einhält.
00:50:16.080 –> 00:50:22.480
Und zwar wieder ein Thema von in unserem Raum vor kurzem gewesen.
00:50:22.480 –> 00:50:26.480
Im Bereich der Ethik und der Moral.
00:50:26.480 –> 00:50:32.880
Dann kann ich nur sagen, was wäre die Alternative?
00:50:32.880 –> 00:50:35.480
Dieses Monopol würde nicht existieren.
00:50:35.480 –> 00:50:42.280
Also würden deren Lösungen und Gutbringungen mir auch nicht zur Verfügung stehen.
00:50:42.280 –> 00:50:46.280
Es zeigt für mich und es zeigt uns, glaube ich, allen,
00:50:46.280 –> 00:50:51.280
auch dieses Thema neben der Komplexität hat immer zwei Seiten.
00:50:51.280 –> 00:50:55.280
Entscheidend ist, auch das ist oftmals gefallen und von dir als
00:50:55.280 –> 00:50:59.280
Punkt hervorgehoben worden, liebe Yasemin, im Endeffekt ist es
00:50:59.280 –> 00:51:04.280
nicht der Datenbestand. Im Endeffekt ist es auch nicht der Algorithmus.
00:51:04.280 –> 00:51:09.280
Da bin ich fest der Überzeugung, dass es niemals eine Maschine im
00:51:09.280 –> 00:51:16.160
im Zeitalter meiner verbleibt aber auf diesem Planeten geben wird, der annähernd an die
00:51:16.160 –> 00:51:25.360
kognitive Fähigkeit des Menschen herankommt. Aber ich denke, dass das eine Entwicklung ist,
00:51:25.360 –> 00:51:34.400
die wir immer von zwei Seiten sehen müssen und die immer noch von Menschen gemacht wird. Hinter
00:51:34.400 –> 00:51:43.040
der Maschine steht ein Mensch und es hat mir bislang keiner sagen können. Keiner sagen können,
00:51:43.040 –> 00:51:50.240
dass irgendwann eine KI aus dem Ruder läuft, weil es wird immer doch die Möglichkeit geben,
00:51:50.240 –> 00:51:55.640
einfach den Strom abzustellen. Where is the problem? Vielen Dank fürs Zuhören.
00:51:55.640 –> 00:52:01.120
Ja wunderbar, vielen, vielen lieben Dank und wurde ja in der Vergangenheit auch schon mal
00:52:01.120 –> 00:52:06.800
gemacht, nachdem die KI eine eigene Sprache entwickelt hat. Ich glaube, das war bei Facebook
00:52:06.800 –> 00:52:13.240
und da musste man dann irgendwann den Stecker ziehen, weil man eben als Entwickler sozusagen
00:52:13.240 –> 00:52:18.120
nicht mehr verstanden hat, worüber sich die KI untereinander eben ausgetauscht und unterhalten
00:52:18.120 –> 00:52:22.720
hat. Und von daher haben wir da auch ein gutes Beispiel für, dass das eben letztendlich dann
00:52:22.720 –> 00:52:29.760
auch die Lösung sein kann und auch wird an der Stelle und zeigt eben auch, wir haben die Möglichkeit,
00:52:29.760 –> 00:52:33.960
entsprechend hier auch zu agieren und sind dem nicht irgendwie in irgendeiner
00:52:33.960 –> 00:52:37.280
Form ausgeliefert. Wir haben es ganz an ganz vielen Stellen, so wie Jürgens auch
00:52:37.280 –> 00:52:40.960
gerade gesagt hat, immer wieder aufgemacht, dass es eben alles in
00:52:40.960 –> 00:52:44.440
Anführungsstrichen mit dem Menschen dahinter steht und fällt, weil
00:52:44.440 –> 00:52:48.080
letztendlich ist das nichts anderes als eine Programmierung, die dann zwar in der
00:52:48.080 –> 00:52:53.960
Lage ist, weil sozusagen angelehnt an die Algorithmen auch weiter zu lernen, das
00:52:53.960 –> 00:52:57.900
zu verfeinern, Dinge zusammenzuführen etc. etc.
00:52:57.900 –> 00:53:02.900
Nichtsdestotrotz hat das immer wieder was mit unseren Programmierungen zu tun.
00:53:02.900 –> 00:53:05.900
Und wenn dann irgendwelche Dinge passieren, die nicht gewünscht sind,
00:53:05.900 –> 00:53:07.900
dann haben wir eben die Möglichkeit, den Stecker zu ziehen.
00:53:07.900 –> 00:53:09.900
Ich finde das so schön als Bild auch.
00:53:09.900 –> 00:53:14.900
Ja, und auch den Aspekt mit dem Monopol, ich denke, das können wir vielleicht nochmal aufgreifen.
00:53:14.900 –> 00:53:19.900
Wir werden ja auch nochmal auf einer anderen Ebene diese Themen zusammenführen und diskutieren.
00:53:19.900 –> 00:53:23.900
Und von daher finde ich das auch nochmal ganz schön, dass dieser Aspekt mit dem Monopol
00:53:23.900 –> 00:53:27.660
Monopol auch nochmal aufgegriffen wurde oder aufgekommen ist heute.
00:53:27.660 –> 00:53:31.500
Denn auch diese drei Aspekte ökologisch, ökonomisch, sozial, da stellt sich natürlich
00:53:31.500 –> 00:53:36.820
die Frage, inwieweit liegt es denn auch dann im Interesse eines Unternehmens wirklich hier
00:53:36.820 –> 00:53:40.060
auch ökologisch, ökonomisch, sozial zu agieren?
00:53:40.060 –> 00:53:44.460
Oder braucht es vielleicht dann doch eine zentrale Stelle, die das eine oder andere
00:53:44.460 –> 00:53:45.580
entsprechend steuert?
00:53:45.580 –> 00:53:46.580
Keine Ahnung.
00:53:46.580 –> 00:53:48.660
Fragezeichen mit Fragezeichen versehen.
00:53:48.660 –> 00:53:55.460
Das sind Aspekte, die wir dann auch gerne noch mal im Rahmen der politischen und gesellschaftlichen
00:53:55.460 –> 00:53:59.020
Diskussionen, die wir noch mal aufmachen werden, auch noch mal aufgreifen können und hier
00:53:59.020 –> 00:54:02.740
auch noch mal in den Austausch kommen können, um mal zu überlegen, welche Möglichkeiten
00:54:02.740 –> 00:54:03.740
gibt es denn da?
00:54:03.740 –> 00:54:07.380
Macht es Sinn, hier Einschränkungen vorzunehmen oder vielleicht auch eher nicht?
00:54:07.380 –> 00:54:12.300
Oder beziehungsweise, was sind dann eben auch mögliche Entwicklungen in die eine oder andere
00:54:12.300 –> 00:54:15.980
Richtung bei den verschiedenen Szenarien an der Stelle, die wir dann auch entsprechend
00:54:15.980 –> 00:54:16.980
haben?
00:54:16.980 –> 00:54:23.300
bin ich total gespannt auch auf diese Räume. Und ja, wir werden morgen erst mal mit Quantencomputing
00:54:23.300 –> 00:54:27.900
fortsetzen. Also wir sind in diesem Aspekt der Hochgeschwindigkeit und bleiben auf dieser
00:54:27.900 –> 00:54:32.660
Geschwindigkeitsstufe auch noch weiter drin. Also was genau ist das eigentlich und was passiert da
00:54:32.660 –> 00:54:38.820
wiederum, dass wir das uns auch noch mal anschauen. Da freue ich mich drauf, mit euch gemeinsam morgen
00:54:38.820 –> 00:54:44.100
auch in den Austausch deepdive zu gehen und mal zu gucken, was wir Punkte und Aspekte hier auch
00:54:44.100 –> 00:54:47.740
wieder zusammenkommen und damit möchte ich gerne für heute erst mal in die
00:54:47.740 –> 00:54:52.460
Abschlussrunde überleiten. Marc, Jürgen, was sind eure Highlights oder eure
00:54:52.460 –> 00:54:56.260
Gedanken, die ihr noch mal unterstreichen wollt zum Abschluss diesen
00:54:56.260 –> 00:55:01.660
gemeinsamen Raumes heute? Marc. Lieber Jürgen, da hast du mir aber einen Brocken mitgegeben
00:55:01.660 –> 00:55:04.620
heute. Monopol muss nicht schlecht sein. Das muss ich erst mal verdauen und
00:55:04.620 –> 00:55:07.940
darüber nachdenken. Vielen Dank dafür. Ich möchte gerne den Raum mit einem
00:55:07.940 –> 00:55:12.380
noch einen positiven und aktuellen Realitätsbeispiel beenden und zwar Big
00:55:12.380 –> 00:55:16.940
Dating kann auch dazu genutzt werden bei Speditionen, weil es vorher überhaupt
00:55:16.940 –> 00:55:22.540
nie möglich war, Lkw-Routen so zu planen, dass man das Wetter, den Stau und das
00:55:22.540 –> 00:55:26.460
Benzin, die Benzinpreise berücksichtigt. All das gibt auch neue Möglichkeiten in
00:55:26.460 –> 00:55:29.340
der Wirtschaft neue Planungen zu machen, Geld zu sparen und effektiver und
00:55:29.340 –> 00:55:34.740
produktiver zu sein. Vielen Dank und euch allen einen tollen Tag. Super, vielen
00:55:34.740 –> 00:55:41.420
vielen Dank. Jürgen. Ja, herzlichen Dank dir, liebe Yasmin, für die Moderation.
00:55:41.420 –> 00:55:48.680
wie immer vortrefflich und lieber Marc für deine Beiträge wie immer vortrefflich und es ist ein
00:55:48.680 –> 00:55:58.100
Thema, das so viele Anknüpfungspunkte generiert, das glaube ich ist oder das nehme ich mal wieder
00:55:58.100 –> 00:56:08.180
mit, dass wir zunehmend vor der Herausforderung stehen, selbst eine übergreifende, eine Metaebene,
00:56:08.180 –> 00:56:13.380
ein neuronales Netz zu gestalten zu all den Themen, die wir ansprechen. Und da muss ich
00:56:13.380 –> 00:56:20.380
immer wieder sagen, Chapeau, liebe Yasemin. Das ist nämlich die Grundlage, genauso wie Big Data für
00:56:20.380 –> 00:56:29.100
die künstliche Intelligenz. Die Grundlage dafür, dass wir konstruktiv und wertschöpfend von einer
00:56:29.100 –> 00:56:36.220
Thematik in die andere fallen. Das ist wirklich sehr, sehr erquicklich. Einen schönen Tag euch
00:56:36.220 –> 00:56:40.580
allen auch im Raum und hoffentlich bis morgen. Ciao, ade.
00:56:40.580 –> 00:56:47.380
Ja, vielen, vielen lieben Dank und da kann ich mich nur anschließen. Es wird eben deutlich,
00:56:47.380 –> 00:56:52.380
dass es wichtig ist, um auf der einen Seite die Komplexität sozusagen zu reduzieren,
00:56:52.380 –> 00:56:58.140
in die einzelnen Bereiche nochmal tiefer einzusteigen und hier eben auch im Austausch zu
00:56:58.140 –> 00:57:02.220
gucken, welche Informationen, welches Wissen können wir hier auch zusammenführen, welche
00:57:02.220 –> 00:57:05.300
Erfahrungen haben wir persönlich vielleicht auch gemacht, was haben wir beobachtet.
00:57:05.300 –> 00:57:09.440
dann Expertisen, die hier auch mit reinfließen aus den unterschiedlichen
00:57:09.440 –> 00:57:14.420
Bereichen, um dann wieder zusammenzuführen und dann die Themen-
00:57:14.420 –> 00:57:18.200
Schwerpunkte, die gewählt sind, sozusagen nicht losgelöst voneinander oder die
00:57:18.200 –> 00:57:22.100
Technologien nicht losgelöst voneinander zu betrachten, sondern dann eben auch im
00:57:22.100 –> 00:57:27.200
Zusammenspiel wieder aufzugreifen, um die Komplexität nicht außen vor zu lassen,
00:57:27.200 –> 00:57:29.940
sondern wieder mit reinzubringen und dann auf verschiedenen Ebenen
00:57:29.940 –> 00:57:36.260
letztendlich auch zu diskutieren, um unsere eigenen Gedanken auch zu reflektieren an der
00:57:36.260 –> 00:57:41.060
Stelle, zu sortieren. Und da sind wir auch ein Stück weit wieder angedockt bei Big Data.
00:57:41.060 –> 00:57:44.500
Im Grunde genommen ist das ja nichts anderes, weil auch Big Data funktioniert ja nicht nur
00:57:44.500 –> 00:57:49.100
mit Datensammlung in Anführungsstrichen, sondern es geht, ein ganz wesentlicher Teil ist ja auch,
00:57:49.100 –> 00:57:54.660
diese Daten dann auf der einen Seite zu strukturieren, dann eben auch wieder was
00:57:54.660 –> 00:57:58.940
damit zu machen, das heißt wieder in Folge auch einzusetzen. Und im Grunde genommen finde ich das
00:57:58.940 –> 00:58:02.300
schön, auch hier diese Parallelen herzustellen. Und im Übrigen, auch wenn
00:58:02.300 –> 00:58:05.380
wir jetzt über künstliche Intelligenz oder sowas sprechen, ist es ja kein
00:58:05.380 –> 00:58:09.300
Zufall, dass das Ganze auch künstliche Intelligenz heißt. Das heißt, hier
00:58:09.300 –> 00:58:15.020
werden tatsächlich auch eben zu dem Denken, zu dem Agieren in Bezug auf das
00:58:15.020 –> 00:58:18.460
menschliche Gehirn auch Parallelen aufgemacht und gewisse Dinge auch eben
00:58:18.460 –> 00:58:23.100
gespiegelt. Und insofern, ob wir das jetzt aufmachen in Bezug auf
00:58:23.100 –> 00:58:27.060
Denkprozesse, in Bezug auf Lernprozesse und so weiter, und diese Stichworte sind
00:58:27.060 –> 00:58:32.180
hier auch gefallen, da sieht man in Anführungsstrichen, dass das hier auf der
00:58:32.180 –> 00:58:35.700
einen Seite das eben auch unsere Meta-Ebene betrifft und gleichzeitig aber
00:58:35.700 –> 00:58:40.020
auch eben Spiegelungen in Anführungsstrichen stattfinden, auf die
00:58:40.020 –> 00:58:43.940
man hier in Anführungsstrichen zurückgreift, um auch im technologischen
00:58:43.940 –> 00:58:47.540
Kontext das eine oder andere möglich zu machen. Und das ist wirklich mega
00:58:47.540 –> 00:58:52.220
faszinierend, wenn wir das eben hier auch, diese Schnittstellen eben auch
00:58:52.220 –> 00:58:58.340
aufzeigen, diese Entwicklungen aufzeigen und dann auch erkennen, dass immer wieder die Basis der
00:58:58.340 –> 00:59:04.220
Mensch ist an der Stelle, sowohl wie es nachher eingesetzt wird, was daraus gemacht wird, als auch
00:59:04.220 –> 00:59:11.220
in der Entstehung dieser ganzen Technologien eben auch Abläufe des Gehirns an der Stelle auch
00:59:11.220 –> 00:59:15.620
genutzt werden, gespiegelt werden, um eben auch Technologien zu entwickeln. Und das macht es so
00:59:15.620 –> 00:59:21.020
mega spannend und auch die Diskussionen auch auf ethischer Ebene, auf
00:59:21.020 –> 00:59:24.680
gesellschaftlicher Ebene und auf politischer Ebene zu gucken, was bedeutet
00:59:24.680 –> 00:59:29.800
das eigentlich und wie gehen wir damit um, welche Chancen und Risiken sehen wir,
00:59:29.800 –> 00:59:33.860
dass wir also weder die eine noch die andere Seite ausblenden und gleichzeitig
00:59:33.860 –> 00:59:37.280
eben diese Gelegenheiten des Gehirnjonglierens, so bezeichne ich das
00:59:37.280 –> 00:59:40.920
ja ganz gerne, eben auch nutzen, um für uns persönlich auch wieder neue
00:59:40.920 –> 00:59:44.820
Erkenntnisse zu generieren. Und in diesem Sinne freue ich mich total auf morgen
00:59:44.820 –> 00:59:48.820
Quantencomputing, ich habe es erwähnt, ist das Stichwort, um das es morgen geht.
00:59:48.820 –> 00:59:52.220
Da wollen wir in die Vertiefung einsteigen und insofern seid ihr ganz
00:59:52.220 –> 00:59:55.500
herzlich eingeladen, morgen um 8 wieder mit dabei zu sein. Vielen, vielen lieben
00:59:55.500 –> 00:59:59.940
Dank fürs Mitmachen und die anregenden Diskussionen heute, die wir gemeinsam
00:59:59.940 –> 01:00:03.420
hatten. Bis dahin, ciao!
