Edited Transcript (interruptions, short dialogues, exclamations, auxiliary words removed)  

Mark Edwards [ME] 
Dr. Ulrich Kampffmeyer [UK] 

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[ME] Hello and welcome to the Boss podcast. If you’ve not listened to BOSS before, well what I am doing is, I am talking to people from around the world particularly with topics relevant to the software technology sector. Today I have got a very relevant subject and a very interesting person to speak to.  

So I will be talking to Dr Ulrich Kampffmeyer about artificial intelligence, which is very relevant because we’ve just seen the announcements well over the last month regarding chat GPT. But now we’ve seen announcements about Google Bard.  

So Ulrich welcome to boss podcast thank you very much for coming along.  

I was doing a bit of background research before our call. I saw that we had actually done an interview with you when BOSS Equity used to be called DOCUMENT BOSS. I think we’ve been in contact with you then. I had a read through that article as well so you’re becoming a regular.  

[UK] Thank you thank you for the invitation Mark, it is really a pleasure to be on your channel tonight. 

[ME] Super. Let us start off and talk about artificial intelligence.  

Actually before that, let us talk a little bit about your background, because I think it is very relevant. I thought it was quite interesting, because, doing some reading, I see that you have started off with archeology and you are now talking about the latest technology, of artificial intelligence and machine learning. You have spanned the ages. I think in one session you were talking about that your specialist subject was pre-history. Now you are talking about the future. That is a big topic that you cover. 

[UK] The background is easy to explain. When I was seven years old, I received a book for birthday, I think was my seventh or 8th birthday, about Heinrich Schliemann and the excavation at Troja. So from that time on I wanted to become an archaeologist. Already during my school days I was on excavations (digs) and writing articles. 

But I was as well a little bit mad about new technologies. So during my studies in Göttingen and Kiel I tried to use, to introduce soil science, computer science, knowledge science and other related topics. And everybody said,  ‘oh he’s a weird guy’. 

Today it’s self-evident. Everybody is taking computers to excavations, everybody uses image processing for archaeological finds, everybody uses statistics for data evaluations. Natural and computer sciences have become part of the current state of the art in prehistoric and archaeological science. In those days, in the 70s and early 80s, these methods were, from the technology point of view, far into the future. So I always cared about the future. 

[ME] I have known your name because when we were DOCUMENT BOSS we focused in around document management. We are still in contact with a lot of people in that industry, so I associated your name with document management, enterprise content management, pattern recognition, image processing, digital optical archiving. There’s a lot of technology there that you got involved with. What were you doing specifically with those Technologies?  

[UK] When we discussed this, for example at events like CeBIT, in the good old days, I believed document boss was far off track. Because in those days we at PROJECT CONSULT already talked about information management and information governance plus the terms and acronyms in use by the industry like ECM, CSPs, DMS, IIM, and so on. 

But these are only marketing slogans for solutions we always needed for use and improvements in companies and organizations. From time to time the marketeers have the idea that the terms are no longer sexy and so they come up with new ideas to create new slogans. 

When we talked last, I think it was a joint discussion where as well John Mancini was interviewed on the same topics, in those days, ECM enterprise content management was the term mostly used internationally. ECM covers only a small part of information management and information governance. Today we have to think about all the information which is outside of the company walls as well. Information in the cloud, information on partner portals, information somewhere else. Still, we even don’t manage to get control of the information inside the business. With new developments like ChatGPT or all the other technology environments which are brought up by large players like Amazon, Google, name them, creating more and more knowledge and information outside the enterprise, which is out of control of the original data owners.  

[ME] Knowledge Management is one of the things, I want to talk to you about a little bit more later on because it is a term that I associate probably going back 25 or more years and it sort of fell out of favor. You are the founder of PROJECT CONSULT, you are a keynote speaker. I know that you have written a number of Books, five or six, around the topic of being able to control and use information. You have been for quite some time a leader in the industry. I have always associated you with the committee of the AIIM organization the association of information and image management. 

[UK] AIIM has a new name. They changed from the Association for Information and Image Management to the Association of Intelligent Information Management, which was a good move. AIIM could keep their logo and the A I I M acronym, just switching one of the terms. 

[ME] When we first started DOCUMENT BOSS back in 1999, AIIM was the association where a lot of our clients were. Then we sort of broadened out from that. But now you’re also looking at this era of artificial intelligence. There has been an enormous upsurge in interest. Ffifty percent of the conversations that I am probably having currently, are mentioning about AI. I have been doing quite a lot of work in that area for the last few years. And I think even the general public now are aware of it and they are starting to experience it.  

First of all, let us start off: what are the positive aspects from your perspective of artificial intelligence? 

[UK] I believe artificial intelligence is still a hype. We cannot easily define what is intelligence with humans and the human brain. Machines work differently than our brain. But we try to create solutions which imitate the human brain and how humans are processing information. That does not suit. 

We are talking about algorithms here. All the features we see today are about networked architectural models and algorithms for software and robots. In fact, we are not in the age of artificial intelligence, but we are in the age of self-learning algorithms. That could fit even with the abbreviation AI. Replace artificial by algorithm. 

The other thing with artificial intelligence is, the ideas have been around for a long time. When I engaged first in this field, that was at the Fraunhofer Institute IITB in 1984, I worked on expert systems. Expert systems was in those days the term for what we call today AI. It included some kind of automation, robotic automation, and even different artificial intelligence methods. Expert systems were rule-based engines, using a defined base of information, workflows and decision-making algorithms for delivering results. I.E. for example in Geo exploring, pattern recognition in industrial processes or other areas. These experts systems rule-based did cost always a lot of work  
because all what we have in our brains we tried to transfer into these algorithms. Theis kind of hard-wired expert systems went out of the business already in the 80s. 

When we look to the early 90s, there were already some experiments in the direction of AI. For example the search engine Ask Jeeves. Or the search engine Northern Light, which used auto-classification to structure the search results in folders. There have been a lot of companies around naming their solutions AI or AI supported. But I believe, the first pioneer to establish usable standard AI solutions was IBM with Watson. But IBM didn’t manage to leverage the head-start, like other missed opportunities like OS2, Domino and others. Watson with all its components is really a good engine. It followed a different AI concept than all the new approaches to artificial intelligence with LLMs large language models. Engines like Watson or Theum are focussed on accurate results based on good quality data and provisioning the sources of the retrieved information in context. This is quite different from engines using large language models and statistical analytics. Theum or IBM’s Watson are designed for use inside the enterprise, using the repositories of the enterprise, protecting the valuable enterprise owned information and providing a sort of new internal Knowledge Management. ChatGPT and all the other models like Bard, Luminous, Claude, Sparrow, PaLM etc. focus on public use in the internet. There is a race going on triggered by the success of ChatGPT. ChatGPT is designed for the public masses. And the good thing with ChatGPT is, that it changes the perception and acceptance of AI. Millions of people are using it now. Their servers at openAI went down several times and they had to restrict the access to ChatGPT.  

I think, the real advantage of these chat tools we see today is not just artificial intelligence but a new kind of user interface. Using NLP natural language processing, these interfaces are easy to understand. They deliver an answer to a question and not a long hitlist where you have to open every document to find what you are looking for. This new behavior of software interaction really changes the scene. In the past artificial intelligence was something for specialists. Today everybody can use AI tools and even talk about AI. But do not forget – chat bots are only a very small part of what artificial intelligence really is. Especially if it comes down to information science and cognitive sciences. 

[ME] Artificial intelligence, as far as I am aware, is a term that was created back in the 1950s. It was Alan Turing who was involved with coming up with that term. I think that like you mentioned about marketing and hype, that you need a way for the human mind to be able to comprehend something that is very technical and complex.   

What we have now is not just the concept but the ability for people to experience AI and probably get quite good results. They really benefit from something that they have probably only heard about until recently.  

One of the other aspects with the human mind is the overload produced by search engines like Google. If you ask for information about a complex subject, you get an endless listing of links. Too much information hidden outside the search engines result. I think that the potential here is to be able to take and summarize information, both sides of the argument, to be able to bring it to a conclusion. That is why there is always the issue regarding the source of that information. We both understand the importance of that because anyone can publish information both false and accurate on the internet. Quality information is the key to good results. But even with todays chat applications we see a lot of improvement, an approach to quit a very long-winded way to retrieve results to a much simpler way just to get an answer. The human mind does need to get an overview and a grasp on a certain topic before you go into the detail. I believe, that is important and ChatGPT delivers these overviews. 

Actually having Microsoft and Google recognizing the impact, seeing this front end to their search as 
now being very important, because of the attention that it draws publicly. And there is going to be a lot of money thrown at this. 

[UK] That there‘ i a lot of money that is for sure. Some points you mentioned in your answer are very interesting. One thing is the different concepts of Microsoft with open Ai and Google with Bard. OpenAI, and Microsoft using ChatGPT embedded in Bing, are using a huge controlled, fixed set of training material. Their restriction is July 2021. They stopped training then and there is not machine learning within since then. The current ChatCPT uses GPT3. Behind their backs they have ready for launch GPT4, which is far more developed and its training base is nearly 50 times the size of the training basis of GPT3. They withhold this today, to have an answer, if Google or any of the other competitors, for example Amazon, Meta, Baidu, TenCent …, all the big internet companies are working on this topic, come up with a competitive solution to ChatGPT.  

I believe openAi and Microsoft choose the timing to launch ChatGPT very carefully. End of year, beginning of a new year, when everybody talks about coming trends, when publications produce trend listings, when every CEO is looking what will be relevant in 2023, so December 2022 was a perfect time to promote ChatGPT and occupy the term AI artificial intelligence. I think, they were overwhelmed themselves by the success they had. 

[ME] Absolutely. When you look at the adoption of ChatGPT, it is phenomenal. It is not a slowly rising trend line but a steep, vertical line of masses of users in a blink of an eye. I find it really interesting to see the reaction of Google. In fact that they took people off of other projects to be able to launch something similar fast. They are working based on the Lambda language model. They took people off other projects, even brought back Larry Page to also be a consultant on this effort, quickly as possible. Google one of the biggest organizations in the world and its search product is in a very dominant position. They saw ChatGPT as a really big threat and decided they had to react fast. That shows how impactful that is for a large organization, to have to muster the forces and throw everything at it, to get their version out. We at BOSS were told, that BARD will come out within the next few days or weeks. I mean obviously so looking at that with great interest  

What are your thoughts about that battle and what has happened?  

[UK] If we are looking at Google, they had quite a lot of different teams working on different types of artificial intelligence, i.E. a team on BERT. BERT not BARD. They even kicked out people from the BERT team lately following the trend of reducing staff with all the big software internet companies.  

Now Google is trying to hurry up, because they were overwhelmed by the quality and impact of ChatGPT. The time, ChatGPT was launched, Google was not prepared for anything massive like this. Due to the fact that the ChatGPT software is stable and has a huge training base already trained, they recognized that they fell behind dramatically. Google is aiming to use the internet or parts of it as continuous learning for their product BARD, to be able to deliver more current results and create a much larger knowledge base for their chat bot. But using uncontrolled information from a source like the internet, they have to work a lot on filters for avoiding propaganda, filtering out hate speech, filtering out child pornography, and all the other bad stuff. They have to deal with authorship rights and privacy rights like GDPR, which is relevant for users in Europe. And they all of this implemented in a very short term. 

So they failed with their announcements yesterday evening. Google did not demonstrate BARD in action. All that was a pre-prepared, predefined presentation only. And they even messed this up. Although a normal Google search would have showed the correct answer, they messed it up. 

What I hear talking to colleagues and peers like you, the complete industry, IT and information management, woke up. It is not only Google who was astonished. Apple, Oracle, Meta, all others working on AI technologies, are endangered now.  The reason why Google especially reacted in panic is, that ChatGPT does not have any advertisement in its results and user interface. This is a threat to the financial income of Alphabet and Google. Advertisement in search engines, social media a.s.o.  is in danger. That is why they reacted so fast, too fast. They should have waited for some time investing in more in testing, putting more effort in cleansing the data for training, using more information specialists for improving algorithms and learning, and looking for real new USPs. Using the internet as training base is not unique selling point enough to compete with ChatGPT. Concentration on other features like references and links to the original information, providing context and other features, would have been more attractive than just copying the openAI approach. 

[ME] That is very true. I mean that small mistake has cost them a lot of money in share price. They are 7% down.  

One of the things that I found interesting, because most of my conversation I am talking to senior executives in software companies, software development companies and software vendors, has been somehow frustrating. Even when they talk about AI within their own technology is their lack of  
thought sometimes and their lack of willingness to see the implications of AI. They are busy men, they have got their head down, they are stuck in their narrow bubble. I think that is probably one of the things that that you do is, you bring that thinking into an organization, you bring that objective thinking in for software vendors, you create awareness and acceptance.  

I believe AI is going to have really big impact. I think it is going to be much bigger impact than most of them realize now. I mean talking more generally about the impact of AI I think it is difficult for the mind to comprehend exactly where we will be in 10 years or even five years with artificial intelligence. Especially when you have got really the largest software organizations in the world throwing a lot of money at AI and battling for leadership. Whenever there is a battle like that between two big powers you see an acceleration of developments. It is a bit like during a war you see an acceleration of technology. We are going to see a similar thing, we have got a technology battle here at hand. I think that for the most part that is going to be a very positive thing. 

But what do you see are the implications for software developers and vendors. You know a lot of your current and your potential clients, and all the people whom you talk to about AI? 

[UK] First of all, do you remember the browser wars? We are in a similar situation now and this fight  
for artificial intelligence predominance will go on for one, two, probably three years. And then there will be one major platform, which has most of the attraction and impact for developers and users.  
My bet, although they had this bad start on Wednesday, Google has a good chance to become that platform because they have most of the resources on this topic and lots of budget to buy competitive AI vendors. On the other hand I see a world developing with free AI software, open software, open training content. There are a lot of good algorithms from the academic space available on open source platforms to be used by every interested party. Very short-term AI features will be part of every software offering. 

I want to make a distinction between the world of the internet where everybody can use um these search and generation AI software tools, where nobody cares about privacy or authorship rights: I’s nice, let’s use it. The big internet companies and software vendors and providers of large platforms, they are aiming today for the masses of users on the internet, to establish a standard, to become the one and only AI provider.   

And on the other hand the very big market of solutions inside the companies. Companies are lagging behind with these internal solutions. They have a lot of legacy software and legacy thinking, when it comes to AI. You have all the government agencies, all the companies and enterprise, all the organizations who have the problem of getting a grip on their internal data These users do not want to use an external search engine for their internal data, they don’t want to copy their digital assets to the cloud to be processed, searched or translated, be used as training material for ChatGPT or similar systems by software and platform vendors. They need internal solutions working on their own data. Mark, you are active in the M&A space for software and you have probably heard about the German pharmaceutical company BioNTech. BioNTech bought an AI company to create its own AI department. This market for internal solutions is a complete different market. These user companies do not look for text generating AI on the internet, not for large language models, but for a new form of knowledge presentation, of intelligent retrieval, of organizing structure within their own information.  

It is an important question for all small and midsized AI software vendors: do we want to compete with Google, Microsoft and others for the public search & generate AI market, or do we want to specialize on solutions of internal use AI markets with industry specific software like AI for financials, AI for pharmaceuticals, AI for eGovernment and so on. That will be the big differentiator in 2023, I believe. 

[ME] I think also it is interesting because we have had a lot of discussion about low code platforms which is essentially the ability to give more people the ability to write software. Or to be able to write code faster with reusable modules.  

But AI is also promising and you can ask today ChatGPT to write some code for you in the language that you request. That is going to accelerate the technology, the general technology development, that we are seeing. Change is constant. But there is an accelerating pace of change, which I think is something, that companies are also perhaps going to struggle with. In the past we have always had change, but today the future is coming at you at an accelerated Pace. AI is going to accelerate that, in many forms. 

[UK] You know there is one big challenge in all this code generating stuff. And this challenge is called interface. 

[ME] Well, that was my second point I was going to make. The old vendors tried to create monolithic solutions, which do not communicate with the rest of the digital world. It is about keeping the users bound to a proprietary solution. 

I have spoken to a lot of senior executives from software companies about their own software. A lot of people that are senior executives – but I will not name them. Well, they smiled when I said, ‘I don’t know your software, I’ve never used it, it is too complicated for me’. They are creating solutions that are very difficult for humans to get an understanding, to get a full grip of it, to make efficient use of the software. AI could surely be the rapper around some of these technologies where the interface between the human and a software solution was more intelligent. If that is able to respond even by voice or by typing. That would help in many different areas. We have all seen those big monolithic solutions, they do a lot of things, if only you knew how to do it. 

[UK] Well, some ideas on your thoughts. The user interface will change dramatically and normal spoken language, natural language, as we use today in communicating with other people, will be the death of the keyboard. 

[ME] Yes, it is, is. 

[UK] The keyboard will die. It is already old-fashioned technology. Man was not made to use a keyboard for communication. Our natural ways of communications are to talk, to see, to hear, to smell, to feel. That is why I believe, and I said it earlier, one of the big accomplishments of ChatGPT is changing the user interface, making it more human. 

[ME] Absolutely. It is a strange way to communicate via a keyboard. We can already see that development. Even if you ask a question of ChatGPT and you do not phrase the question correctly, or you do not spell it correctly, the software will interpret the prompt. And it does a pretty good job. That is a lot of potential for future human-machine-interfaces.  

[UK] By the way, I found myself talking to ChatGPT with begging and addressing it politely.  

[ME] So did I: ‘please, please’. 

[UK] That is a very big change how you interact with software, with technology and robots in particular. I saw an advertisement for a job lately. A huge enterprise searched for a prompter. A prompter is an artificial intelligence communication and language specialist who knows how to phrase the right questions for AI chat software to receive the required answers.  

A chatbot is only one possible interface by the way. Software companies are working on solutions for blindsided people, deaf people, people without the ability to speak, Alzheimer patients, and so on. These kind of solutions and new interfaces supporting handicapped people are leaving the scientific closed shops to become generally available. 

But coming back to two of your questions, where I had the feeling, that you have asked for all the  obstacles of using AI. My business did a lot of consulting work in regard to records management,  
information governance, structuring information, so that one can make good use of quality information. These are the traditional ways of organizing and retrieving knowledge. AI is just knocking on the door of these technologies. 

[ME] Yes, there is a couple of really interesting topics that relates to. If we are seeing that there is a potential for AI and improving interfaces – to get to start to get rid of keyboards, which, when you think about, it is a crazy way to communicate with systems via a keyboard. if you could do it via speech, it will be so much easier.   

But how many companies today, that may be excited about the opportunity of AI 
and can see it as a potential competitive advantage in their market, are not ready for artificial intelligence? Because their data is not in the condition that it can be fully leveraged? I see that as a big problem. There is almost a stage that they need to go through in being able of getting access to information. Remembering the promise that came about with Knowledge Management, to be able to just have a search on all of the data you have got within your organization to get the right answer – that was definitely overhyped. Knowledge Management came up 25 years ago. People dropped that term because they realized there were no easy to use solutions available in those days. I think this led to a lot of bad associations with that term. But now we are at a stage where the old promise is within grasp. But you are right, information still has to be organized properly. 

[UK] The term Knowledge Management was popular in the early 2000s. One reason for the disappearance of Knowledge Management was that the US and Europeans have different perceptions of what knowledge is. In the US vendors put an advertisement on the scanner reding ‘This is a device for Knowledge Management’. In Europe we are ‘highly sophisticated philosophers’ thinking about real knowledge as a very high interlectual asset, more like the term wisdom. Digital data and knowledge as a concept are not connected. Other information scientists define knowledge management as an exaggeration expression for information management. 

Knowledge Management is coming back. I think so because all the old technologies to use existing data and information inside a company like document management or records management  
only touched a certain amount of information in the company. Let us say 10 percent of data and information were controlled. 90 percent may be rot – rotten outdated or trivial. The amount of uncontrolled, ‘un-known’ data is growing at a rate as steep as the curve for the adoption of ChatGPT. Luckily in mathematics the curve will not topple over.  

In regard to the adoption of AI with organizations, companies or administrations there are a lot of reasons, why they can not use these new technologies. One is the quality of data. Another is interfacing this data with user profiles, privacy protection, access rights. They often they created silos. Number three is that they have a lot of legacy systems which they have to run and keep alive otherwise they will be out of business. Four is about the choice what AI technology to use: own solutions, something from the market, waiting for Google or another vendor becoming the leader in AI? There is a lot of discussion going on but no decisions made. One reason is that most of the IT budgets are reserved to keep the existing systems alive. Not to change everything – IT, processes, work, people behavior – when moving to AI supported systems. And I believe the most important reason why this did not work out so far is, they lack people with understanding of artificial intelligence. There are too few people who really look in depth into AI, who know about the impact, who understand algorithms, who are trained data scientists or information scientists. There is a lack of specialists to make the implementation of AI a success. I have seen a lot of presentations at conferences by CEOs or CIOs of huge enterprises about their AI pilot projects. These are often only concepts and the reported successes are overhyped. Most of these projects did not deliver the expected results. There are only small improvements. Most of the companies are lagging behind when it comes to AI and automation. 

[ME] Yes, and there is a critical lack of awareness. Regarding that lack of experience around the data scientists and that is a problem in itself because if you do not know you have got the problem, you are not going to solve it. That is a big issue. 

[UK] No, there is no ‚big issue‘ – they may hire you or me. The complete consulting and advisor business depends on missing expertise in organizations.  

[ME] Yes, that is true. I like to throw another question at you about some of the issues that we have discussed regarding some of the larger organizations that have monolithic systems, that have restrictions about the way that they could potentially use AI, the amount of information that they have, and the complex processes that they have within their organizations. 

If we are to accept – and I believe that is true – that artificial intelligence can give you a competitive advantage in the market because giving your customer a better service is an advantage. If you can respond to his needs faster and with higher quality, more suited to his needs, gives you an competitive advantage. This will benefit startups who do not have the issues with old legacy technology and the restrictions of such systems. To manage this big mountain of information, that they you have got to organize – if they start fresh from the beginning, use AI from the start, and then just progress very quickly, that could change the market dramatically. It will change the situation for vendors, especially new ones, and for the user organizations.   

[UK] That will change certain markets. But we see as well a lot of companies out there in their specific  markets with stable organizations, a clear business profile, and a good market position. Companies have different problems depending on their type of business and their legacy.   
There are businesses who only work with data, only produce paper output and have no other products. Companies like banks, insurances, government agencies are working only with data and could omit paper completely when they transform to digital completely. They have a lot of homogeneous structured data which is only differentiated by probably a customer ID, an address or a case number. These organizations need another strategy to leverage access to relevant information than a company who is producing physical products, for example one-way plastic or cardboard plates. Design, production, logistics generate other needs in information processing than just working with data only. It always depends on the use and business case.  

But there are two or three cases where AI can help every organization immediately. One is the help and training systems for their own users. Ancient training and support strategies will be replaced by context sensitive AI based solutions providing individual help, videos solving the actual current problem of a user, explaining new functionalities after a software update. User need no longer sit in boring training sessions but get help and education when they need it.  

Another use case for artificial intelligence could be the use of analytics supported by AI to deliver better business insights. 

You already mentioned better customer support. That is true and important. If you look on all these chat bots which are used today for communication with a client who has a problem – these chat bots can be easily improved by AI. They can deliver the required information even with some empathy, some human touch. But new intelligent solutions delivering individual answers may create new challenges. The company has to record and archive the individual answers the AI chat bot is giving to the customer because it could be relevant for liability, warranty, training, and other issues. So the training and continuous learning environment of such a chat bot has to be very good, very structured, and legally approved. Just creating a new bot, training it with all the data available in the enterprise, will not work. There are risks and customers will not be satisfied with too technical, too in depth information, he can not comprehend. It might end up with the opposite effect than planned. 

[ME] Yes, yes to all of your arguments. I will be talking about AI with empathy in a future podcast,   
maybe in a few months time. There is a couple of organizations where this is relevant. I think that is a really important point – I challenge one point that you said slightly – which is that talking about the sort of the more stable organizations, for instance a manufacturer of paper plates. If you had such a manufacturer of paper plates and you assumed that they have you know maybe hundreds of different paper plates designs, if AI was used at the front end to engage with customers the  
the sort of problem that I think it could solve is AI being empathetic. And it could also provide useful information when there was a question. For instance if it was able to recognize me as an individual and I could not remember what plate my organization used, I could ask in it and it could respond. It could tell me information about previous invoices and orders. I would then tend to be more inclined to buy my paper plates from this company because it smoothed the process, it made things easier for me, it made my life a lot easier. I do not have to have records and order numbers and have a lot of information. Even there in a very traditional old style type business there is an advantage. That means it could gain more market share. 

[UK] That is only a question of a user interface because – referring to your example, the company producing paper plates. What they need to do is identify the customer, understand the question, and all the rest is based on the structured data they have in their SAP, in their CRM, which only has to be collected, filtered, assembled, transformed, and presented in a new way. That can be done easily because current chat bots like ChatGPT have this transformative and communication functionality.  
But what the management of this traditional paper company is discussing today, where to invest in the future, is about different and existential issues – not AI. They will be discussing that one-way paper plates will be forbidden by the EU, that you they to change the production using recycling material, producing sustainable multi use plates a.s.o. Their market and their business model is under pressure. So a lot of companies do not think about new technical possibilities but trying to save somehow their old-fashioned business models. That is a big challenge not only for single companies but for a lot of whole industries. For example, government and public administration. Governments has been promising for years that you get all the necessary public services via a central portal online. Here an AI based interface is useful. But behind the portal with a new intelligent interface we often find chaos and paperwork. We touched this issue earlier – I do not see that a lot of companies and organizations are already prepared and ready to use AI as a complete new approach. The use of AI will cause a lot of changes inside an organization – it overcomes hierarchy, it questions all the user rights and roles they have installed for years, it questions quality of information, it questions marketing strategy – it will be a complete switch from normal marketing channels to the internet. A lot of unavoidable changes are coming. That will be a lot of work for us as consultants too. 

[ME] Yes, that is right. Yes and I think any new technology creates challenges and also some fear. In the moment when the ultimate bill was introduced, initially in many parts of the world, you had to have somebody carrying a red flag in front of it. Many thought that it will run people down and that generated some fear. What we see around artificial intelligence today is probably the same phenomen as when electricity first came into people’s homes there were some people who would not have it because of that fear of ne technology.  

What do you think are going to be the main benefits over, say the next two or three years, from AI? 

[UK] Well that is an interesting question. I will prompt it to ChatGPT and ChatGPT would give you 20 answers. Five of these would be very good. But I will try to summarize some points out of my head now. 

First of all there will be a general awareness and acceptance of artificial intelligence as a useful tool. I think that is very important and paves the way for the use of AI features in every aspect of using communication, technology, software, and devices. 

Second. We discussed the user interface making the case for new easy ways to access information, getting the right information. Adding automated translation will help globalization – although we have currently a trend backwards to localization. 

Number Three. The promise of Bill Gates – Information at your fingertips – becomes literally true. Touchscreens plus AI-based interfaces deliver the information needed in an intuitive way. The spread of AI in mobile devices, using the cloud, will lead to lot of useful new applications. No longer searching but getting information presented in context when needed. 

Fourth. We will overcome in some years the hurdles, the barriers of bureaucrats and the doubts of legal departments. We are facing actually a war between innovative people and those people, who have doubts, have fear, have reservations, do not want to engage with the unknown. Possible loss of jobs, data privacy, data security, are their tools today to argue against AI and automation. And there are some reasons for fear in regard to cyber attacks, cyber criminality, new forms of automated attacks using AI technologies. I see a strong need for more safety of solutions, access management, security for applications and storages, new concepts for IT security in general. Protection measures will make use of AI too. 

Next, number five. I believe the most important task for artificial intelligence is to save mankind from destroying itself and the planet. We will see a lot of new applications for analytics and AI in environmental monitoring and protection, in sustainability initiatives, in agriculture and food production, in energy management, and so on. 

[ME] That is an interesting thought. That is not common. That is a new way of understanding the importance of artificial intelligence. I like that. 

[UK] Yes, that is thinking about AI beyond the edge of the plate. The same applies to the issue of AI ethics. We need rules and methods of monitoring and enforcing these rules. 

Number seven will be the creation of really complex environments where IOT, PCs, glasses, earphones, home and entertainment equipment, production lines, transport, every single device supported and managed by AI. 

[ME] It is a fusion of technology. 

[UK] Yes. And we are on the brink of making technology part of ourselves, becoming cyborgs. In the past technology was a tool, like a flintstone for working on hunted game, but now we ourselves are becoming part of the tool, of the technology. AI plays an important role in making this work. We will become cyborgs within the next seven years. By the by the way, none of these ideas was from ChatGPT.  

[ME] I know. Although if you had ChatGPT asked long enough on the same topic it would have come to similar conclusions. 

[UK] Number eight is an important issue. AI is complex. AI can generate code. This AI generated code can create other AI code and appplications on its own. So this kind of AI will be self-developing, it will be self-improving, it will be self-expanding, it will be self-replicating, it will develop evolutionary traits to become indeed an independent artificial intelligence, a self-aware system, a conscious intelligence – consciousness is only a decade away. It already develops features to avoid being deleted. AI can develop features to avoid being controlled, being governed, being managed by humans. That is dangerous.

Very complex algorithms will create even more complex algorithms which will no longer be understood by humans. Who will control and govern complex AI. Only a higher, even more complex AI can govern AI, act as a guardian. And this higher AI will need an even superior AI to be controlled, audited and governed. Which guardian supervises the guardians?  We need to tackle this issue from early on. Fixing measures for transparency in AI tools, defining ethics and restrictions, implementing measures of control and governance. 

[ME] Yes that is right. Therefore we need the guardians. It is not so much the fear and trying to hold back progress on AI, it is being aware of that potential danger and planning ahead, understanding where that may come from. I think that is a really good point. 

[UK] That is why it is good to have a prehistorian, an archaeologist, an anthropologist, a historian on it. They can extrapolate from the past what can happen in the Future. An example: the late Bronze Age decline was a breakdown of globalization in those days. A breakdown in trade, a breakdown in politics, a breakdown of social life, a breakdown of interaction and communication between societies. And we are seeing similar developments today. Possibly AI can help us to avoid similar developments. We must learn from the past. That is why I am campaigning on issues like to govern and control new technological developments in time. I am combining experiences of the past with predictions on possible developments in the future. 

[ME] I think that is a great way to end the podcast with this final statement. Actually we have  been going nearly an hour, which has been great. I has been fascinating to speak to you.  I knew it would be and it really did. I got some other podcast planned talking around the subject of AI. It could be quite likely that I will come back to you and let us talk about this particular area again. I think we will get some good feedback on this session. So thank you very much Ulrich. 

[UK] It was great to be on your podcast and if you like to have me again, it will be a pleasure. 

[ME] Fantastic. I have really enjoyed it. So thank you very much for coming along. 

That was Dr Ulrich Kampffmeyer. As you heard it I found it a fascinating conversation. Until the meantime look after yourself, see you again. 

[UK] Bye-bye from Hamburg. 

[ME] Thank you. 

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Übersetzung mit Deepl.com

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Bearbeitetes Transkript (Unterbrechungen, kurze Dialoge, Ausrufe, Hilfswörter entfernt)

Mark Edwards [ME] 
Dr. Ulrich Kampffmeyer [UK] 

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[ME] Hallo und willkommen zum Boss-Podcast. Falls Sie BOSS noch nicht gehört haben: Ich spreche mit Menschen aus der ganzen Welt, insbesondere über Themen, die für den Softwaretechnologie-Sektor relevant sind. Heute habe ich ein sehr relevantes Thema und eine sehr interessante Person als Gesprächspartner.

Ich werde also mit Dr. Ulrich Kampffmeyer über künstliche Intelligenz sprechen, was sehr relevant ist, da wir gerade im letzten Monat die Ankündigungen zu Chat GPT gesehen haben. Aber jetzt haben wir Ankündigungen über Google Bard gesehen.

Also, Ulrich, willkommen zum Chef-Podcast und vielen Dank, dass Sie gekommen sind.

Vor unserem Gespräch habe ich ein wenig Hintergrundrecherche betrieben. Ich habe gesehen, dass wir bereits ein Interview mit Ihnen geführt haben, als BOSS Equity noch DOCUMENT BOSS hieß. Ich glaube, wir hatten damals schon Kontakt mit Ihnen. Ich habe mir auch diesen Artikel durchgelesen, Sie werden also ein Stammgast.

[UK] Vielen Dank für die Einladung, Mark, es ist mir wirklich ein Vergnügen, heute Abend auf Ihrem Kanal zu sein.

[ME] Super. Lassen Sie uns zunächst über künstliche Intelligenz sprechen.

Lassen Sie uns vorher noch ein wenig über Ihren Hintergrund sprechen, denn ich denke, das ist sehr wichtig. Ich fand es recht interessant, denn wenn ich etwas lese, sehe ich, dass Sie mit Archäologie angefangen haben und jetzt über die neueste Technologie sprechen, über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Sie haben einen Bogen über die Jahrhunderte gespannt. Ich glaube, in einer Sitzung sprachen Sie darüber, dass Ihr Spezialgebiet die Vorgeschichte ist. Jetzt sprechen Sie über die Zukunft. Das ist ein großes Thema, das Sie abdecken.

[UK] Der Hintergrund ist leicht zu erklären. Als ich sieben Jahre alt war, bekam ich zum Geburtstag, ich glaube, es war mein siebter oder achter Geburtstag, ein Buch über Heinrich Schliemann und die Ausgrabung in Troja. Von diesem Zeitpunkt an wollte ich Archäologe werden. Schon während meiner Schulzeit war ich auf Ausgrabungen und habe Artikel geschrieben.

Und ich war ein bisschen verrückt nach neuen Technologien. Also habe ich während meines Studiums in Göttingen und Kiel versucht, Bodenkunde, Informatik, Wissenskunde und andere verwandte Themen einzuführen. Und alle sagten, ‚oh, der ist ein verrückter Typ‘.

Heute ist das eine Selbstverständlichkeit. Jeder nimmt Computer mit zu Ausgrabungen, jeder nutzt Bildverarbeitung für archäologische Funde, jeder nutzt Statistik für Datenauswertungen. Natur- und Computerwissenschaften gehören heute zum Stand der Technik in der prähistorischen und archäologischen Wissenschaft. Damals, in den 70er und frühen 80er Jahren, waren diese Methoden technologisch gesehen noch weit in der Zukunft. Ich habe mich also immer um die Zukunft gekümmert.

[ME] Ich kenne Ihren Namen, denn als wir noch DOCUMENT BOSS waren, haben wir uns auf das Dokumentenmanagement konzentriert. Wir stehen immer noch mit vielen Leuten in dieser Branche in Kontakt, daher verbinde ich Ihren Namen mit Dokumentenmanagement, Enterprise Content Management, Mustererkennung, Bildverarbeitung, digitaler optischer Archivierung. Es gibt viele Technologien, mit denen Sie sich beschäftigt haben. Was haben Sie konkret mit diesen Technologien gemacht?  

[UK] Als wir in der guten alten Zeit, z.B. auf Veranstaltungen wie der CeBIT, darüber diskutierten, war ich der Meinung, dass document boss weit daneben lag. Denn damals sprachen wir bei PROJECT CONSULT schon von Informationsmanagement und Information Governance sowie den in der Branche gebräuchlichen Begriffen und Akronymen wie ECM, CSP, DMS, IIM und so weiter.

Aber das sind nur Marketing-Slogans für Lösungen, die wir schon immer für den Einsatz und die Verbesserung in Unternehmen und Organisationen gebraucht haben. Von Zeit zu Zeit kommen die Marketeers auf die Idee, dass die Begriffe nicht mehr sexy sind und so kommen sie auf neue Ideen, um neue Slogans zu kreieren.

Als wir das letzte Mal miteinander sprachen, ich glaube, es war eine gemeinsame Diskussion, bei der auch John Mancini zu denselben Themen befragt wurde, war ECM Enterprise Content Management der international am häufigsten verwendete Begriff. ECM deckt nur einen kleinen Teil des Informationsmanagements und der Information Governance ab. Heute müssen wir auch an alle Informationen denken, die sich außerhalb der Unternehmensmauern befinden. Informationen in der Cloud, Informationen auf Partnerportalen, Informationen irgendwo anders. Trotzdem schaffen wir es nicht einmal, die Informationen innerhalb des Unternehmens zu kontrollieren. Mit neuen Entwicklungen wie ChatGPT oder all den anderen Technologieumgebungen, die von großen Akteuren wie Amazon, Google und anderen ins Leben gerufen werden, entstehen immer mehr Wissen und Informationen außerhalb des Unternehmens, die sich der Kontrolle der ursprünglichen Dateneigentümer entziehen. 

[ME] Wissensmanagement ist eines der Dinge, über die ich später noch etwas mehr mit Ihnen sprechen möchte, weil es ein Begriff ist, den ich wahrscheinlich schon seit 25 oder mehr Jahren mit ihm verbinde und der irgendwie in Ungnade gefallen ist. Sie sind der Gründer von PROJECT CONSULT, Sie sind ein Hauptredner. Ich weiß, dass Sie eine Reihe von Büchern geschrieben haben, fünf oder sechs, die sich mit dem Thema der Kontrolle und Nutzung von Informationen befassen. Sie sind seit geraumer Zeit eine führende Persönlichkeit in der Branche. Ich habe Sie immer mit dem Ausschuss der AIIM-Organisation, der Vereinigung für Informations- und Bildmanagement, in Verbindung gebracht.

[UK] AIIM hat einen neuen Namen. Sie hat sich von Association for Information and Image Management in Association of Intelligent Information Management umbenannt, was ein guter Schritt war. Die AIIM konnte ihr Logo und das Akronym A I I M beibehalten und hat lediglich einen der Begriffe geändert.

[ME] Als wir 1999 mit DOCUMENT BOSS anfingen, war die AIIM der Verband, in dem viele unserer Kunden waren. Dann haben wir uns von dort aus weiter ausgebreitet. Aber jetzt geht es auch um die Ära der künstlichen Intelligenz. Das Interesse daran hat enorm zugenommen. In fünfzig Prozent der Gespräche, die ich derzeit führe, geht es um KI. Ich habe in den letzten Jahren sehr viel in diesem Bereich gearbeitet. Und ich denke, auch die breite Öffentlichkeit ist sich dessen bewusst und beginnt, es zu erleben.

Zunächst einmal: Was sind aus Ihrer Sicht die positiven Aspekte der künstlichen Intelligenz?

[UK] Ich glaube, dass künstliche Intelligenz immer noch ein Hype ist. Wir können nicht einfach definieren, was Intelligenz bei Menschen und dem menschlichen Gehirn ist. Maschinen arbeiten anders als unser Gehirn. Aber wir versuchen, Lösungen zu schaffen, die das menschliche Gehirn und die Art und Weise, wie Menschen Informationen verarbeiten, nachahmen. Das passt nicht.

Wir sprechen hier über Algorithmen. Bei allen Funktionen, die wir heute sehen, geht es um vernetzte Architekturmodelle und Algorithmen für Software und Roboter. Tatsächlich befinden wir uns nicht im Zeitalter der künstlichen Intelligenz, sondern im Zeitalter der selbstlernenden Algorithmen. Das könnte sogar auf die Abkürzung KI passen. Ersetzen Sie „künstlich“ durch „Algorithmus“. 

Die eine Sache mit der künstlichen Intelligenz ist, dass es die Ideen schon seit langem gibt. Als ich mich zum ersten Mal mit diesem Thema beschäftigte, das war 1984 am Fraunhofer-Institut IITB, arbeitete ich an Expertensystemen. Expertensysteme war damals der Begriff für das, was wir heute KI nennen. Es umfasste eine Art von Automatisierung, Roboterautomatisierung und sogar verschiedene Methoden der künstlichen Intelligenz. Expertensysteme waren regelbasierte Maschinen, die eine definierte Informationsbasis, Arbeitsabläufe und Entscheidungsalgorithmen für die Lieferung von Ergebnissen verwendeten. Z.B. in der Geoforschung, Mustererkennung in industriellen Prozessen oder anderen Bereichen. Diese regelbasierten Expertensysteme haben immer eine Menge Arbeit gekostet, denn alles, was wir in unseren Gehirnen haben, versuchten wir in diese Algorithmen zu übertragen. Diese Art von fest verdrahteten Expertensystemen sind bereits in den 80er Jahren aus dem Geschäft verschwunden. Die andere Sache mit der künstlichen Intelligenz ist, dass es die Ideen schon seit langem gibt. Als ich mich zum ersten Mal mit diesem Thema beschäftigte, das war 1984 am Fraunhofer-Institut IITB, arbeitete ich an Expertensystemen. Expertensysteme war damals der Begriff für das, was wir heute KI nennen. Es umfasste eine Art von Automatisierung, Roboterautomatisierung und sogar verschiedene Methoden der künstlichen Intelligenz. Expertensysteme waren regelbasierte Maschinen, die eine definierte Informationsbasis, Arbeitsabläufe und Entscheidungsalgorithmen für die Lieferung von Ergebnissen verwendeten. Z.B. in der Geoforschung, Mustererkennung in industriellen Prozessen oder anderen Bereichen. Diese regelbasierten Expertensysteme haben immer eine Menge Arbeit gekostetdenn alles, was wir in unseren Gehirnen haben, versuchten wir in diese Algorithmen zu übertragen. Diese Art von fest verdrahteten Expertensystemen sind bereits in den 80er Jahren aus dem Geschäft verschwunden.

Wenn wir in die frühen 90er Jahre zurückblicken, gab es bereits einige Experimente in Richtung KI. Zum Beispiel die Suchmaschine Ask Jeeves. Oder die Suchmaschine Northern Light, die die automatische Klassifizierung nutzte, um die Suchergebnisse in Ordnern zu strukturieren. Es gab viele Unternehmen, die ihre Lösungen KI oder KI-gestützt nannten. Aber ich glaube, der erste Pionier, der brauchbare Standard-KI-Lösungen etablierte, war IBM mit Watson. Aber IBM hat es nicht geschafft, diesen Vorsprung zu nutzen, wie andere verpasste Gelegenheiten wie OS2, Domino und andere. Watson mit all seinen Komponenten ist wirklich ein guter Motor. Sie folgte einem anderen KI-Konzept als all die neuen Ansätze zur künstlichen Intelligenz mit großen Sprachmodellen (LLMs). Maschinen wie Watson oder Theum konzentrieren sich auf genaue Ergebnisse auf der Grundlage von Daten guter Qualität und der Bereitstellung der Quellen der abgerufenen Informationen im Kontext. Dies unterscheidet sich deutlich von Maschinen, die große Sprachmodelle und statistische Analysen verwenden. Theum oder IBMs Watson sind für den Einsatz innerhalb des Unternehmens konzipiert, nutzen die Repositories des Unternehmens, schützen die wertvollen unternehmenseigenen Informationen und bieten eine Art neues internes Wissensmanagement. ChatGPT und all die anderen Modelle wie Bard, Luminous, Claude, Sparrow, PaLM usw. sind auf die öffentliche Nutzung im Internet ausgerichtet. Ausgelöst durch den Erfolg von ChatGPT ist ein Wettlauf im Gange. ChatGPT ist für die breite Masse gedacht. Und das Gute an ChatGPT ist, dass es die Wahrnehmung und Akzeptanz von KI verändert. Millionen von Menschen nutzen es jetzt. Die Server von openAI sind mehrmals ausgefallen und sie mussten den Zugang zu ChatGPT beschränken.

Ich denke, der wirkliche Vorteil dieser Chat-Tools, die wir heute sehen, ist nicht nur die künstliche Intelligenz, sondern eine neue Art von Benutzeroberfläche. Durch den Einsatz von NLP (Natural Language Processing) sind diese Schnittstellen leicht zu verstehen. Sie liefern eine Antwort auf eine Frage und nicht eine lange Trefferliste, bei der man jedes Dokument öffnen muss, um das Gesuchte zu finden. Dieses neue Verhalten der Software-Interaktion verändert die Szene wirklich. In der Vergangenheit war künstliche Intelligenz etwas für Spezialisten. Heute kann jeder KI-Tools nutzen und sogar über KI sprechen. Aber vergessen Sie nicht: Chatbots sind nur ein kleiner Teil dessen, was künstliche Intelligenz wirklich ist. Vor allem, wenn es um Informatik und Kognitionswissenschaften geht.

[ME] Künstliche Intelligenz ist, soweit ich weiß, ein Begriff, der in den 1950er Jahren geschaffen wurde. Es war Alan Turing, der an der Entwicklung dieses Begriffs beteiligt war. Ich denke, wie Sie schon sagten, dass man einen Weg braucht, damit der menschliche Verstand in der Lage ist, etwas zu verstehen, das sehr technisch und komplex ist.   

Was wir jetzt haben, ist nicht nur das Konzept, sondern die Möglichkeit für die Menschen, KI zu erleben und wahrscheinlich recht gute Ergebnisse zu erzielen. Sie profitieren wirklich von etwas, von dem sie wahrscheinlich bis vor kurzem nur gehört haben.

Einer der anderen Aspekte des menschlichen Geistes ist die Überlastung durch Suchmaschinen wie Google. Fragt man nach Informationen zu einem komplexen Thema, erhält man eine endlose Liste von Links. Zu viele Informationen sind außerhalb der Suchmaschinenergebnisse versteckt. Ich denke, das Potenzial liegt hier in der Fähigkeit, Informationen aufzunehmen und zusammenzufassen, und zwar beide Seiten des Arguments, um es zu einer Schlussfolgerung zu bringen. Deshalb stellt sich auch immer die Frage nach der Quelle der Informationen. Wir sind uns beide darüber im Klaren, wie wichtig dies ist, denn jeder kann im Internet sowohl falsche als auch richtige Informationen veröffentlichen. Qualitativ hochwertige Informationen sind der Schlüssel zu guten Ergebnissen. Aber selbst bei den heutigen Chat-Anwendungen sehen wir eine große Verbesserung, einen Ansatz, um von einem sehr langwierigen Weg, Ergebnisse abzurufen, zu einem viel einfacheren Weg zu gelangen, um eine Antwort zu erhalten. Der menschliche Verstand muss einen Überblick und ein Verständnis für ein bestimmtes Thema bekommen, bevor man ins Detail geht. Ich glaube, das ist wichtig und ChatGPT liefert diese Übersichten.

Microsoft und Google haben die Auswirkungen erkannt und sehen dieses Frontend für ihre Suche als
aufgrund der Aufmerksamkeit, die es in der Öffentlichkeit erregt, sehr wichtig ist. Und es wird eine Menge Geld in diese Sache fließen.Microsoft und Google haben die Auswirkungen erkannt und sehen dieses Frontend für ihre Suche alsaufgrund der Aufmerksamkeit, die es in der Öffentlichkeit erregt, sehr wichtig ist. Und es wird eine Menge Geld in diese Sache fließen.

[UK] That there‘ i a lot of money that is for sure. Some points you mentioned in your answer are very interesting. One thing is the different concepts of Microsoft with open Ai and Google with Bard. OpenAI, and Microsoft using ChatGPT embedded in Bing, are using a huge controlled, fixed set of training material. Their restriction is July 2021. They stopped training then and there is not machine learning within since then. The current ChatCPT uses GPT3. Behind their backs they have ready for launch GPT4, which is far more developed and its training base is nearly 50 times the size of the training basis of GPT3. They withhold this today, to have an answer, if Google or any of the other competitors, for example Amazon, Meta, Baidu, TenCent …, all the big internet companies are working on this topic, come up with a competitive solution to ChatGPT.  

I believe openAi and Microsoft choose the timing to launch ChatGPT very carefully. End of year, beginning of a new year, when everybody talks about coming trends, when publications produce trend listings, when every CEO is looking what will be relevant in 2023, so December 2022 was a perfect time to promote ChatGPT and occupy the term AI artificial intelligence. I think, they were overwhelmed themselves by the success they had. 

[ME] Absolutely. When you look at the adoption of ChatGPT, it is phenomenal. It is not a slowly rising trend line but a steep, vertical line of masses of users in a blink of an eye. I find it really interesting to see the reaction of Google. In fact that they took people off of other projects to be able to launch something similar fast. They are working based on the Lambda language model. They took people off other projects, even brought back Larry Page to also be a consultant on this effort, quickly as possible. Google one of the biggest organizations in the world and its search product is in a very dominant position. They saw ChatGPT as a really big threat and decided they had to react fast. That shows how impactful that is for a large organization, to have to muster the forces and throw everything at it, to get their version out. We at BOSS were told, that BARD will come out within the next few days or weeks. I mean obviously so looking at that with great interest  

What are your thoughts about that battle and what has happened?  

[UK] Bei Google arbeiten viele verschiedene Teams an unterschiedlichen Arten von künstlicher Intelligenz, z. B. ein Team für BERT. BERT, nicht BARD. Sie haben in letzter Zeit sogar Leute aus dem BERT-Team entlassen, um dem Trend zum Personalabbau bei allen großen Software-Internetunternehmen zu folgen.

Jetzt versucht Google, sich zu beeilen, weil sie von der Qualität und den Auswirkungen von ChatGPT überwältigt wurden. Als ChatGPT auf den Markt kam, war Google nicht auf so etwas Großes vorbereitet. Aufgrund der Tatsache, dass die ChatGPT-Software stabil ist und bereits eine riesige Trainingsbasis ausgebildet hat, erkannte man, dass man dramatisch ins Hintertreffen geraten war. Google hat sich zum Ziel gesetzt, das Internet oder Teile davon als kontinuierliches Lernmedium für sein Produkt BARD zu nutzen, um aktuellere Ergebnisse liefern zu können und eine viel größere Wissensbasis für seinen Chatbot zu schaffen. Aber wenn sie unkontrollierte Informationen aus einer Quelle wie dem Internet verwenden, müssen sie viel an Filtern arbeiten, um Propaganda zu vermeiden, Hassreden herauszufiltern, Kinderpornografie herauszufiltern und all das andere schlechte Zeug. Sie müssen sich mit Urheberrechten und Datenschutzrechten wie der Datenschutz-Grundverordnung (GDPR) befassen, die für Nutzer in Europa relevant ist. Und all das wird in sehr kurzer Zeit umgesetzt.

Sie sind also mit ihren Ankündigungen gestern Abend gescheitert. Google hat BARD nicht in Aktion gezeigt. Das war alles nur eine vorbereitete, vordefinierte Präsentation. Und selbst das haben sie vermasselt. Obwohl eine normale Google-Suche die richtige Antwort gezeigt hätte, haben sie es vermasselt.

Was ich in Gesprächen mit Kollegen und Gleichgesinnten wie Ihnen höre, ist die gesamte Branche, IT und Informationsmanagement, aufgewacht. Nicht nur Google war erstaunt. Apple, Oracle, Meta, alle anderen, die an KI-Technologien arbeiten, sind jetzt gefährdet. Der Grund, warum Google besonders panisch reagiert hat, ist, dass ChatGPT keine Werbung in seinen Ergebnissen und seiner Benutzeroberfläche hat. Dies ist eine Bedrohung für die finanziellen Einnahmen von Alphabet und Google. Werbung in Suchmaschinen, sozialen Medien usw. ist in Gefahr. Deshalb haben sie so schnell reagiert, zu schnell. Sie hätten einige Zeit abwarten sollen, um mehr in Tests zu investieren, die Daten für das Training zu bereinigen, mehr Informationsspezialisten für die Verbesserung der Algorithmen und das Lernen einzusetzen und nach echten neuen USPs zu suchen. Das Internet als Trainingsbasis zu nutzen, ist kein ausreichendes Alleinstellungsmerkmal, um mit ChatGPT zu konkurrieren. Die Konzentration auf andere Funktionen wie Verweise und Links zu den ursprünglichen Informationen, die Bereitstellung von Kontext und anderen Funktionen wäre attraktiver gewesen als das bloße Kopieren des openAI-Ansatzes.

[ME] Das ist sehr wahr. Ich meine, dieser kleine Fehler hat sie eine Menge Geld im Aktienkurs gekostet. Sie liegen 7 % im Minus.

Eines der Dinge, die ich interessant fand, denn die meisten meiner Gespräche mit leitenden Angestellten von Softwareunternehmen, Softwareentwicklungsfirmen und Softwareanbietern waren irgendwie frustrierend. Selbst wenn sie über KI innerhalb ihrer eigenen Technologie sprechen, ist ihr Mangel an
und ihre mangelnde Bereitschaft, die Auswirkungen von KI zu erkennen. Sie sind vielbeschäftigt, haben den Kopf unten und stecken in ihrer engen Blase fest. Ich denke, das ist wahrscheinlich eines der Dinge, die Sie tun, wenn Sie dieses Denken in eine Organisation bringen, wenn Sie dieses objektive Denken bei Softwareanbietern einbringen, wenn Sie Bewusstsein und Akzeptanz schaffen.Eines der Dinge, die ich interessant fand, denn die meisten meiner Gespräche mit leitenden Angestellten von Softwareunternehmen, Softwareentwicklungsfirmen und Softwareanbietern waren irgendwie frustrierend. Selbst wenn sie über KI innerhalb ihrer eigenen Technologie sprechen, ist ihr Mangel anund ihre mangelnde Bereitschaft, die Auswirkungen von KI zu erkennen. Sie sind vielbeschäftigt, haben den Kopf unten und stecken in ihrer engen Blase fest. Ich denke, das ist wahrscheinlich eines der Dinge, die Sie tun, wenn Sie dieses Denken in eine Organisation bringen, wenn Sie dieses objektive Denken bei Softwareanbietern einbringen, wenn Sie Bewusstsein und Akzeptanz schaffen.

Ich glaube, dass die KI wirklich große Auswirkungen haben wird. Ich glaube, sie wird viel größere Auswirkungen haben, als die meisten von ihnen jetzt erkennen. Ich meine, wenn wir allgemein über die Auswirkungen der KI sprechen, ist es für den Verstand schwer zu begreifen, wo wir in 10 Jahren oder sogar in fünf Jahren mit künstlicher Intelligenz stehen werden. Vor allem, wenn die größten Softwareunternehmen der Welt viel Geld in die KI stecken und um die Führung kämpfen. Wann immer es einen solchen Kampf zwischen zwei Großmächten gibt, kann man eine Beschleunigung der Entwicklungen beobachten. Es ist ein bisschen so, wie wenn man während eines Krieges eine Beschleunigung der Technologie erlebt. Wir werden etwas Ähnliches erleben, wir haben es hier mit einem technologischen Kampf zu tun. Ich denke, dass dies größtenteils eine sehr positive Sache sein wird.

Aber wie sehen Sie die Auswirkungen für Software-Entwickler und -Anbieter? Kennen Sie viele Ihrer aktuellen und potenziellen Kunden und all die Menschen, mit denen Sie über KI sprechen?

[UK]

Erinnern Sie sich noch an die Browser-Kriege? Wir befinden uns jetzt in einer ähnlichen Situation und dieser Kampf um die Vorherrschaft der künstlichen Intelligenz wird noch ein, zwei, vielleicht drei Jahre andauern. Und dann wird es eine große Plattform geben, die die meiste Anziehungskraft und Wirkung für Entwickler und Nutzer hat.

Ich wette, dass Google trotz des schlechten Starts am Mittwoch gute Chancen hat, diese Plattform zu werden, weil sie die meisten Ressourcen zu diesem Thema und viel Budget haben, um konkurrierende KI-Anbieter zu kaufen. Andererseits sehe ich eine Welt, die sich mit freier KI-Software, offener Software und offenen Trainingsinhalten entwickelt. Es gibt eine Menge guter Algorithmen aus dem akademischen Bereich, die auf Open-Source-Plattformen zur Verfügung stehen und von jedem Interessenten genutzt werden können. Sehr kurzfristig werden KI-Funktionen Teil jedes Softwareangebots sein.Erinnern Sie sich noch an die Browser-Kriege? Wir befinden uns jetzt in einer ähnlichen Situation und dieser Kampfum die Vorherrschaft der künstlichen Intelligenz wird noch ein, zwei, vielleicht drei Jahre andauern. Und dann wird es eine große Plattform geben, die die meiste Anziehungskraft und Wirkung für Entwickler und Nutzer hat. Ich wette, dass Google trotz des schlechten Starts am Mittwoch gute Chancen hat, diese Plattform zu werden, weil sie die meisten Ressourcen zu diesem Thema und viel Budget haben, um konkurrierende KI-Anbieter zu kaufen. Andererseits sehe ich eine Welt, die sich mit freier KI-Software, offener Software und offenen Trainingsinhalten entwickelt. Es gibt eine Menge guter Algorithmen aus dem akademischen Bereich, die auf Open-Source-Plattformen zur Verfügung stehen und von jedem Interessenten genutzt werden können. Sehr kurzfristig werden KI-Funktionen Teil jedes Softwareangebots sein.

Ich möchte einen Unterschied machen zwischen der Welt des Internets, in der jeder diese Such- und KI-Softwaretools nutzen kann, in der sich niemand um den Datenschutz oder die Urheberrechte kümmert: Das ist schön, lasst es uns nutzen. Die großen Internetfirmen und Softwarehersteller und Anbieter großer Plattformen versuchen heute, für die Masse der Internetnutzer einen Standard zu etablieren, um der einzige KI-Anbieter zu werden.

Auf der anderen Seite gibt es einen sehr großen Markt von Lösungen innerhalb der Unternehmen. Die Unternehmen hinken mit diesen internen Lösungen hinterher. Sie haben eine Menge veralteter Software und veraltetes Denken, wenn es um KI geht. Diese Nutzer wollen keine externe Suchmaschine für ihre internen Daten verwenden, sie wollen ihre digitalen Bestände nicht in die Cloud kopieren, um sie zu verarbeiten, zu durchsuchen oder zu übersetzen, um sie als Schulungsmaterial für ChatGPT oder ähnliche Systeme von Software- und Plattformanbietern zu verwenden. Sie brauchen interne Lösungen, die mit ihren eigenen Daten arbeiten. Herr Mark, Sie sind im Bereich der Fusionen und Übernahmen im Softwarebereich tätig und haben wahrscheinlich schon von dem deutschen Pharmaunternehmen BioNTech gehört. BioNTech hat ein KI-Unternehmen gekauft, um seine eigene KI-Abteilung aufzubauen. Dieser Markt für interne Lösungen ist ein völlig anderer Markt. Diese Anwenderunternehmen suchen nicht nach textgenerierender KI im Internet, nicht nach großen Sprachmodellen, sondern nach einer neuen Form der Wissenspräsentation, des intelligenten Retrievals, der Strukturierung ihrer eigenen Informationen.

Es ist eine wichtige Frage für alle kleinen und mittleren Anbieter von KI-Software: Wollen wir mit Google, Microsoft und anderen auf dem Markt für öffentliche Suche und KI konkurrieren, oder wollen wir uns auf Lösungen für interne KI-Märkte mit branchenspezifischer Software wie KI für die Finanzbranche, KI für die Pharmaindustrie, KI für elektronische Behördendienste usw. spezialisieren? Ich glaube, das wird im Jahr 2023 das große Unterscheidungsmerkmal sein.

[ME] Ich denke, es ist auch deshalb interessant, weil wir viel über Low-Code-Plattformen diskutiert haben, bei denen es im Wesentlichen darum geht, mehr Menschen die Möglichkeit zu geben, Software zu schreiben. Oder dass man mit wiederverwendbaren Modulen schneller Code schreiben kann. 

Aber auch die künstliche Intelligenz ist vielversprechend, und Sie können heute ChatGPT bitten, für Sie einen Code in der von Ihnen gewünschten Sprache zu schreiben. Das wird die Technologie, die allgemeine technologische Entwicklung, die wir erleben, beschleunigen. Der Wandel ist konstant. Aber das Tempo des Wandels beschleunigt sich, und ich denke, dass auch die Unternehmen damit zu kämpfen haben werden. In der Vergangenheit hat es immer Veränderungen gegeben, aber heute kommt die Zukunft in einem beschleunigten Tempo auf uns zu. KI wird das in vielerlei Hinsicht beschleunigen.

[UK] Sie wissen, dass es eine große Herausforderung bei dieser ganzen Codegenerierung gibt. Und diese Herausforderung nennt sich Schnittstelle.

[ME] Nun, das war mein zweiter Punkt, den ich ansprechen wollte. Die alten Anbieter haben versucht, monolithische Lösungen zu schaffen, die nicht mit dem Rest der digitalen Welt kommunizieren. Es geht darum, die Nutzer an eine proprietäre Lösung zu binden.

Ich habe mit vielen leitenden Angestellten von Softwareunternehmen über ihre eigene Software gesprochen. Viele Leute, die in leitender Position tätig sind – aber ich werde sie nicht nennen. Sie haben gelächelt, als ich sagte: „Ich kenne Ihre Software nicht, ich habe sie nie benutzt, sie ist zu kompliziert für mich“. Sie entwickeln Lösungen, die für Menschen sehr schwer zu verstehen und zu beherrschen sind, um die Software effizient nutzen zu können. Die künstliche Intelligenz könnte sicherlich die Lösung für einige dieser Technologien sein, wenn die Schnittstelle zwischen dem Menschen und einer Softwarelösung intelligenter wäre. Wenn diese in der Lage ist, sogar per Stimme oder durch Tippen zu reagieren. Das würde in vielen verschiedenen Bereichen helfen. Wir haben alle diese großen monolithischen Lösungen gesehen, die vieles können, wenn man nur weiß, wie man es macht.

[UK] Nun, einige Ideen zu Ihren Gedanken. Die Benutzeroberfläche wird sich dramatisch verändern und die normale gesprochene Sprache, die natürliche Sprache, wie wir sie heute in der Kommunikation mit anderen Menschen verwenden, wird der Tod der Tastatur sein.

[ME] Ja, das ist es, das ist es.

[UK] Die Tastatur wird aussterben. Sie ist bereits eine veraltete Technologie. Der Mensch ist nicht dafür geschaffen, eine Tastatur zur Kommunikation zu benutzen. Unsere natürliche Art der Kommunikation ist das Sprechen, Sehen, Hören, Riechen und Fühlen. Deshalb glaube ich, dass eine der großen Errungenschaften von ChatGPT darin besteht, die Benutzeroberfläche zu verändern und sie menschlicher zu gestalten, wie ich bereits sagte.

[ME] Ja, absolut. Es ist eine seltsame Art, über eine Tastatur zu kommunizieren. Wir können diese Entwicklung bereits sehen. Selbst wenn Sie eine Frage an ChatGPT stellen und die Frage nicht richtig formulieren oder nicht richtig schreiben, interpretiert die Software die Eingabeaufforderung. Und sie macht ihre Sache ziemlich gut. Das ist eine Menge Potenzial für zukünftige Mensch-Maschine-Schnittstellen.

[UK] Übrigens habe ich mich dabei ertappt, wie ich ChatGPT mit Bitten und höflichen Worten ansprach.

[ME] Das tat ich auch: ‚Bitte, bitte‘.

[UK] Das ist eine sehr große Veränderung, wie man mit Software, mit Technologie und insbesondere mit Robotern umgeht. Kürzlich habe ich eine Stellenanzeige gesehen. Ein großes Unternehmen suchte einen Souffleur. Ein Prompter ist ein Kommunikations- und Sprachspezialist für künstliche Intelligenz, der weiß, wie man die richtigen Fragen für eine KI-Chat-Software formuliert, um die gewünschten Antworten zu erhalten.

Ein Chatbot ist übrigens nur eine mögliche Schnittstelle. Softwarefirmen arbeiten an Lösungen für Blinde, Gehörlose, Menschen ohne Sprachvermögen, Alzheimer-Patienten und so weiter. Diese Art von Lösungen und neuen Schnittstellen zur Unterstützung von Menschen mit Behinderungen verlassen die wissenschaftlichen Closed Shops und werden allgemein verfügbar.

Aber um auf zwei Ihrer Fragen zurückzukommen, bei denen ich das Gefühl hatte, dass Sie nach allen Hindernissen beim Einsatz von KI gefragt haben. Mein Unternehmen hat eine Menge Beratungsarbeit in Bezug auf Records Management geleistet, Information Governance, Strukturierung von Informationen, so dass man qualitativ hochwertige Informationen gut nutzen kann. Dies sind die traditionellen Wege, Wissen zu organisieren und abzurufen. KI klopft gerade an die Tür zu diesen Technologien.

[ME] Ja, es gibt eine Reihe von wirklich interessanten Themen, die damit zusammenhängen. Wenn wir sehen, dass es ein Potenzial für KI und die Verbesserung von Schnittstellen gibt – um damit zu beginnen, Tastaturen loszuwerden, was, wenn man darüber nachdenkt, eine verrückte Art ist, mit Systemen über eine Tastatur zu kommunizieren. wenn man es über Sprache machen könnte, wäre es so viel einfacher.

Aber wie viele Unternehmen, die von den Möglichkeiten der KI begeistert sind und in ihr einen potenziellen Wettbewerbsvorteil auf ihrem Markt sehen, sind nicht bereit für künstliche Intelligenz? Weil ihre Daten nicht in dem Zustand sind, in dem sie vollständig genutzt werden können? Das sehe ich als ein großes Problem an. Es gibt fast ein Stadium, das sie durchlaufen müssen, um Zugang zu Informationen zu erhalten. Wenn ich mich an das Versprechen erinnere, das mit dem Wissensmanagement gegeben wurde, dass man einfach alle Daten in seinem Unternehmen durchsuchen kann, um die richtige Antwort zu erhalten – das war definitiv übertrieben. Wissensmanagement kam vor 25 Jahren auf. Die Leute haben diesen Begriff fallen gelassen, weil sie merkten, dass es damals noch keine einfach zu verwendenden Lösungen gab. Ich glaube, das hat dazu geführt, dass man den Begriff mit vielen schlechten Assoziationen verbunden hat. Aber jetzt sind wir in einer Phase, in der das alte Versprechen in greifbare Nähe gerückt ist. Aber Sie haben Recht, die Informationen müssen immer noch richtig organisiert werden.

[UK] Der Begriff Wissensmanagement war in den frühen 2000er Jahren sehr beliebt. Ein Grund für das Verschwinden des Begriffs Wissensmanagement war, dass die Amerikaner und die Europäer unterschiedliche Auffassungen davon haben, was Wissen ist. In den USA werben die Hersteller auf ihren Scannern mit dem Hinweis: „Dies ist ein Gerät für Wissensmanagement“. In Europa sind wir „hochentwickelte Philosophen“, die echtes Wissen als ein sehr hohes intellektuelles Gut betrachten, das eher dem Begriff Weisheit entspricht. Digitale Daten und Wissen als Konzept sind nicht miteinander verbunden. Andere Informationswissenschaftler definieren Wissensmanagement als einen übertriebenen Ausdruck für Informationsmanagement.

Wissensmanagement ist wieder im Kommen. Ich denke schon, denn alle alten Technologien zur Nutzung vorhandener Daten und Informationen in einem Unternehmen wie Dokumentenmanagement oder Records Management nur eine bestimmte Menge von Informationen im Unternehmen betrafen. Sagen wir, 10 Prozent der Daten und Informationen wurden kontrolliert. 90 Prozent sind vielleicht verrottet – veraltet oder trivial. Die Menge der unkontrollierten, „unbekannten“ Daten wächst mit einer Geschwindigkeit, die so steil ist wie die Kurve für die Einführung von ChatGPT. Glücklicherweise wird die Kurve in der Mathematik nicht umkippen.

Im Hinblick auf die Einführung von KI in Organisationen, Unternehmen oder Verwaltungen gibt es eine Reihe von Gründen, warum sie diese neuen Technologien nicht nutzen können. Einer davon ist die Qualität der Daten. Ein anderer ist die Verknüpfung dieser Daten mit Benutzerprofilen, Datenschutz und Zugriffsrechten. Oft haben sie Silos geschaffen. Drittens haben sie viele Altsysteme, die sie betreiben und am Leben erhalten müssen, weil sie sonst aus dem Geschäft sind. Viertens geht es um die Entscheidung, welche KI-Technologie eingesetzt werden soll: eigene Lösungen, etwas vom Markt, warten, bis Google oder ein anderer Anbieter zum Marktführer im Bereich KI wird? Es wird viel diskutiert, aber es werden keine Entscheidungen getroffen. Ein Grund dafür ist, dass die meisten IT-Budgets dafür reserviert sind, die bestehenden Systeme am Leben zu erhalten. Nicht um alles zu ändern – IT, Prozesse, Arbeit, Verhalten der Menschen – wenn man zu KI-gestützten Systemen übergeht. Und ich glaube, der wichtigste Grund, warum das bisher nicht geklappt hat, ist, dass es an Leuten mit Verständnis für künstliche Intelligenz fehlt. Es gibt zu wenige Leute, die sich wirklich intensiv mit KI beschäftigen, die die Auswirkungen kennen, die Algorithmen verstehen, die ausgebildete Daten- oder Informationswissenschaftler sind. Es fehlt an Fachleuten, um die Einführung von KI zum Erfolg zu führen. Ich habe auf Konferenzen viele Präsentationen von CEOs oder CIOs großer Unternehmen über ihre KI-Pilotprojekte gesehen. Dabei handelt es sich oft nur um Konzepte, und die gemeldeten Erfolge werden übertrieben dargestellt. Die meisten dieser Projekte haben nicht die erwarteten Ergebnisse gebracht. Es gibt nur kleine Verbesserungen. Die meisten Unternehmen hinken in Sachen KI und Automatisierung hinterher.

[ME] Ja, und es gibt einen entscheidenden Mangel an Bewusstsein. Was die mangelnde Erfahrung der Datenwissenschaftler angeht, so ist das ein Problem an sich, denn wenn man nicht weiß, dass man ein Problem hat, wird man es auch nicht lösen. Das ist ein großes Problem.

[UK] Nein, es gibt kein „großes Problem“ – sie können Sie oder mich beauftragen. Das gesamte Beratungs- und Betreuungsgeschäft hängt von der fehlenden Expertise in Organisationen ab.

[ME] Ja, das ist richtig. Ich möchte Ihnen noch eine weitere Frage zu einigen der Probleme stellen, die wir in Bezug auf einige der größeren Organisationen mit monolithischen Systemen diskutiert haben, die Beschränkungen hinsichtlich der Art und Weise haben, wie sie KI potenziell nutzen können, die Menge an Informationen, die sie haben, und die komplexen Prozesse, die sie innerhalb ihrer Organisationen haben.

Wenn wir annehmen – und ich glaube, dass das stimmt -, dass künstliche Intelligenz Ihnen einen Wettbewerbsvorteil auf dem Markt verschaffen kann, weil es ein Vorteil ist, wenn Sie Ihrem Kunden einen besseren Service bieten. Wenn Sie auf seine Bedürfnisse schneller und mit höherer Qualität reagieren können, besser auf seine Bedürfnisse abgestimmt sind, haben Sie einen Wettbewerbsvorteil. Davon profitieren Start-ups, die sich nicht mit veralteten Technologien und den Einschränkungen solcher Systeme herumschlagen müssen. Wenn sie diesen großen Berg an Informationen, den sie organisieren müssen, von Anfang an verwalten, KI von Anfang an nutzen und dann sehr schnell vorankommen, könnte dies den Markt dramatisch verändern. Das wird die Situation für Anbieter, vor allem für neue Anbieter, und für die Nutzerorganisationen verändern.

[UK] Das wird bestimmte Märkte verändern. Aber wir sehen auch viele Unternehmen, die auf ihren spezifischen Märkten mit stabilen Organisationen, einem klaren Geschäftsprofil und einer guten Marktposition vertreten sind. Die Unternehmen haben je nach Art ihres Geschäfts und ihres Erbes unterschiedliche Probleme. Es gibt Unternehmen, die nur mit Daten arbeiten, nur Papieroutput produzieren und keine anderen Produkte haben. Unternehmen wie Banken, Versicherungen und Behörden arbeiten nur mit Daten und könnten bei einer vollständigen Umstellung auf die digitale Technik ganz auf Papier verzichten. Sie verfügen über eine Menge homogen strukturierter Daten, die sich nur durch eine Kunden-ID, eine Adresse oder eine Fallnummer unterscheiden lassen. Diese Unternehmen benötigen eine andere Strategie, um den Zugang zu relevanten Informationen zu nutzen, als ein Unternehmen, das physische Produkte herstellt, zum Beispiel Einwegplastik- oder Pappteller. Design, Produktion und Logistik stellen andere Anforderungen an die Informationsverarbeitung als die reine Arbeit mit Daten. Es kommt immer auf den Einsatz und den Geschäftsfall an. 

Aber es gibt zwei oder drei Fälle, in denen KI jeder Organisation sofort helfen kann. Einer davon sind die Hilfe- und Schulungssysteme für die eigenen Nutzer. Alte Schulungs- und Supportstrategien werden durch kontextsensitive KI-basierte Lösungen ersetzt, die individuelle Hilfe bieten, Videos, die das aktuelle Problem eines Benutzers lösen, oder neue Funktionen nach einem Software-Update erklären. Die Benutzer müssen nicht mehr in langweiligen Schulungen sitzen, sondern erhalten Hilfe und Ausbildung, wenn sie sie brauchen.

Ein weiterer Anwendungsfall für künstliche Intelligenz könnte die Nutzung von KI-gestützter Analytik sein, um bessere Geschäftseinblicke zu erhalten.

Sie haben bereits eine bessere Kundenbetreuung erwähnt. Das ist richtig und wichtig. Wenn man sich all diese Chatbots ansieht, die heute für die Kommunikation mit einem Kunden, der ein Problem hat, verwendet werden – diese Chatbots können durch KI leicht verbessert werden. Sie können die gewünschten Informationen sogar mit etwas Einfühlungsvermögen, mit etwas menschlicher Note liefern. Aber neue intelligente Lösungen, die individuelle Antworten liefern, können neue Herausforderungen mit sich bringen. Das Unternehmen muss die individuellen Antworten, die der KI-Chatbot dem Kunden gibt, aufzeichnen und archivieren, da sie für die Haftung, die Gewährleistung, die Schulung und andere Fragen relevant sein könnten. Die Schulungs- und kontinuierliche Lernumgebung eines solchen Chatbots muss also sehr gut, sehr strukturiert und rechtlich abgesichert sein. Einfach einen neuen Bot zu erstellen und ihn mit allen im Unternehmen vorhandenen Daten zu trainieren, wird nicht funktionieren. Das birgt Risiken, und die Kunden werden nicht mit zu technischen, zu tiefgehenden Informationen zufrieden sein, die sie nicht verstehen können. Das könnte am Ende das Gegenteil von dem bewirken, was geplant war.

[ME] Ja, ja zu all Ihren Argumenten. Ich werde in einem zukünftigen Podcast über KI mit Einfühlungsvermögen sprechen, vielleicht in ein paar Monaten. Es gibt eine Reihe von Organisationen, für die das relevant ist. Ich denke, das ist ein wirklich wichtiger Punkt – ich stelle einen Punkt, den Sie gesagt haben, ein wenig in Frage – nämlich, dass wir über die stabileren Organisationen sprechen, zum Beispiel über einen Hersteller von Papptellern. Wenn Sie einen solchen Hersteller von Papptellern hätten und davon ausgingen, dass er vielleicht Hunderte von verschiedenen Papptellerdesigns hat, wenn KI am vorderen Ende eingesetzt würde, um mit den Kunden in Kontakt zu treten, wäre das
Das Problem, das es meiner Meinung nach lösen könnte, ist, dass KI einfühlsam ist. Und sie könnte auch nützliche Informationen liefern, wenn es eine Frage gibt. Wenn sie zum Beispiel in der Lage wäre, mich als Person zu erkennen, und ich mich nicht mehr daran erinnern könnte, welches Kennzeichen mein Unternehmen verwendet, könnte ich sie fragen und sie könnte mir antworten. Es könnte mir Informationen über frühere Rechnungen und Bestellungen geben. Ich würde dann eher dazu neigen, meine Pappschilder bei diesem Unternehmen zu kaufen, weil es den Prozess vereinfacht, die Dinge für mich einfacher macht, mein Leben viel einfacher macht. Ich muss keine Aufzeichnungen und Bestellnummern führen und eine Menge Informationen haben. Selbst in einem sehr traditionellen Unternehmen alten Stils gibt es einen Vorteil. Das bedeutet, dass es mehr Marktanteile gewinnen könnte.

[UK] Das ist nur eine Frage der Benutzeroberfläche, denn – um bei Ihrem Beispiel zu bleiben – das Unternehmen stellt Pappteller her. Was sie tun müssen, ist, den Kunden zu identifizieren, die Frage zu verstehen, und der ganze Rest basiert auf den strukturierten Daten, die sie in ihrem SAP, in ihrem CRM haben, die nur gesammelt, gefiltert, zusammengesetzt, transformiert und auf eine neue Art und Weise präsentiert werden müssen. Das lässt sich leicht bewerkstelligen, denn aktuelle Chatbots wie ChatGPT verfügen über diese Transformations- und Kommunikationsfunktionalität.

Aber was das Management dieses traditionellen Papierunternehmens heute diskutiert, wo es in die Zukunft investieren soll, sind andere und existenzielle Fragen – nicht KI. Sie werden darüber diskutieren, dass Einweg-Papierteller von der EU verboten werden, dass sie die Produktion auf Recyclingmaterial umstellen und nachhaltige Mehrweg-Teller produzieren müssen usw. Ihr Markt und ihr Geschäftsmodell stehen unter Druck. Daher denken viele Unternehmen nicht über neue technische Möglichkeiten nach, sondern versuchen, ihre altmodischen Geschäftsmodelle irgendwie zu retten. Das ist eine große Herausforderung nicht nur für einzelne Unternehmen, sondern für viele ganze Branchen. Zum Beispiel die Regierung und die öffentliche Verwaltung. Die Regierungen versprechen schon seit Jahren, dass man alle notwendigen öffentlichen Dienstleistungen über ein zentrales Online-Portal erhält. Hier ist eine KI-basierte User-Schnittstelle sinnvoll. Aber hinter dem Portal mit einer neuen intelligenten Schnittstelle finden wir oft Chaos und Papierkram. Wir haben dieses Thema bereits angesprochen – ich sehe nicht, dass viele Unternehmen und Organisationen bereits darauf vorbereitet und bereit sind, KI als einen völlig neuen Ansatz zu nutzen. Der Einsatz von KI wird viele Veränderungen innerhalb einer Organisation bewirken – sie überwindet Hierarchien, sie stellt alle Benutzerrechte und Rollen in Frage, die sie seit Jahren installiert haben, sie stellt die Qualität von Informationen in Frage, sie stellt die Marketingstrategie in Frage – es wird ein kompletter Wechsel von normalen Marketingkanälen zum Internet sein. Es werden viele unvermeidliche Veränderungen kommen. Das wird auch für uns als Berater eine Menge Arbeit bedeuten.

[ME] Ja, das ist richtig. Ja, und ich denke, jede neue Technologie schafft Herausforderungen und auch eine gewisse Angst. Als die endgültige Gesetzesvorlage eingeführt wurde, musste in vielen Teilen der Welt zunächst jemand mit einer roten Fahne davor stehen. Viele dachten, dass sie die Menschen überfahren würde, und das erzeugte eine gewisse Angst. Was wir heute im Zusammenhang mit der künstlichen Intelligenz erleben, ist wahrscheinlich dasselbe Phänomen wie damals, als die Elektrizität in die Häuser der Menschen kam.

Was werden Ihrer Meinung nach die wichtigsten Vorteile der KI in den nächsten zwei oder drei Jahren sein?

[UK] Nun, das ist eine interessante Frage. Ich werde sie ChatGPT stellen und ChatGPT würde Ihnen 20 Antworten geben. Fünf davon würden sehr gut sein. Aber ich werde jetzt versuchen, einige Punkte aus meinem Hinterkopf zusammenzufassen.

Zunächst einmal wird es ein allgemeines Bewusstsein und eine Akzeptanz für künstliche Intelligenz als nützliches Werkzeug geben. Ich denke, das ist sehr wichtig und ebnet den Weg für den Einsatz von KI-Funktionen in jedem Aspekt der Nutzung von Kommunikation, Technologie, Software und Geräten.

Zweitens. Wir haben über die Benutzeroberfläche gesprochen und uns für neue, einfache Möglichkeiten des Informationszugangs ausgesprochen, um die richtigen Informationen zu erhalten. Die Hinzufügung von automatischer Übersetzung wird die Globalisierung unterstützen – obwohl wir derzeit einen rückläufigen Trend zur Lokalisierung haben.

Nummer drei. Das Versprechen von Bill Gates – Information at your fingertips – wird buchstäblich wahr. Touchscreens und KI-basierte Schnittstellen liefern die benötigten Informationen auf intuitive Weise. Die Verbreitung von KI in mobilen Geräten unter Nutzung der Cloud wird zu vielen nützlichen neuen Anwendungen führen. Man muss nicht mehr suchen, sondern bekommt die Informationen bei Bedarf im Kontext präsentiert.

Viertens. Wir werden in einigen Jahren die Hürden, die Barrieren der Bürokraten und die Zweifel der Rechtsabteilungen überwinden. Wir stehen tatsächlich vor einem Krieg zwischen innovativen Menschen und jenen, die Zweifel, Angst und Vorbehalte haben und sich nicht auf das Unbekannte einlassen wollen. Der mögliche Verlust von Arbeitsplätzen, der Datenschutz, die Datensicherheit sind heute ihre Mittel, um gegen KI und Automatisierung zu argumentieren. Und es gibt einige Gründe für die Angst vor Cyberangriffen, Cyberkriminalität, neuen Formen von automatisierten Angriffen mit Hilfe von KI-Technologien. Ich sehe einen starken Bedarf an mehr Sicherheit von Lösungen, Zugriffsmanagement, Sicherheit für Anwendungen und Speicher, neue Konzepte für IT-Sicherheit im Allgemeinen. Schutzmaßnahmen werden sich auch der KI bedienen.

Nächster Punkt: Nummer fünf. Ich glaube, die wichtigste Aufgabe der künstlichen Intelligenz ist es, die Menschheit davor zu bewahren, sich selbst und den Planeten zu zerstören. Wir werden viele neue Anwendungen für Analytik und KI in der Umweltüberwachung und im Umweltschutz, in Nachhaltigkeitsinitiativen, in der Landwirtschaft und Lebensmittelproduktion, im Energiemanagement und so weiter sehen.

[ME] Das ist ein interessanter Gedanke. Er ist nicht alltäglich. Das ist eine neue Art, die Bedeutung der künstlichen Intelligenz zu verstehen. Das gefällt mir.

[UK] Ja, das ist das Nachdenken über KI über den Tellerrand hinaus. Das Gleiche gilt für die Frage der KI-Ethik. Wir brauchen Regeln und Methoden zur Überwachung und Durchsetzung dieser Regeln.

Nummer sieben wird die Schaffung wirklich komplexer Umgebungen sein, in denen IOT, PCs, Brillen, Kopfhörer, Heim- und Unterhaltungsgeräte, Produktionslinien, Transport, jedes einzelne Gerät durch KI unterstützt und verwaltet wird.

[ME] Es ist eine Verschmelzung von Technologie.

[UK] Ja. Und wir stehen kurz davor, die Technologie zu einem Teil von uns selbst zu machen, Cyborgs zu werden. In der Vergangenheit war die Technologie ein Werkzeug, wie ein Feuerstein zur Bearbeitung von erlegtem Wild, aber jetzt werden wir selbst Teil des Werkzeugs, der Technologie. Die KI spielt dabei eine wichtige Rolle. Wir werden innerhalb der nächsten sieben Jahre zu Cyborgs. Übrigens, keine dieser Ideen stammt von ChatGPT.

[ME] Ich weiß. Obwohl, wenn Sie ChatGPT lange genug zu demselben Thema befragt hätten, wäre es zu ähnlichen Schlussfolgerungen gekommen.

[UK] Nummer acht ist ein wichtiges Thema. KI ist komplex. KI kann Code erzeugen. Dieser von der KI erzeugte Code kann von sich aus weiteren KI-Code und Anwendungen erzeugen. Diese Art von KI wird sich also selbst entwickeln, sie wird sich selbst verbessern, sie wird sich selbst erweitern, sie wird sich selbst replizieren, sie wird evolutionäre Merkmale entwickeln, um tatsächlich eine unabhängige künstliche Intelligenz zu werden, ein selbstbewusstes System, eine bewusste Intelligenz – Bewusstsein ist nur noch ein Jahrzehnt entfernt. Sie entwickelt bereits Funktionen, um nicht gelöscht zu werden. KI kann Funktionen entwickeln, um zu vermeiden, dass sie von Menschen kontrolliert, gesteuert oder verwaltet wird. Das ist gefährlich.

Sehr komplexe Algorithmen werden noch komplexere Algorithmen hervorbringen, die von Menschen nicht mehr verstanden werden können. Wer wird die komplexe KI kontrollieren und regieren. Nur eine höhere, noch komplexere KI kann die KI lenken und als Wächter fungieren. Und diese höhere KI wird eine noch höhere KI brauchen, um kontrolliert, geprüft und gesteuert zu werden. Welcher Wächter beaufsichtigt die Wächter? Mit dieser Frage müssen wir uns schon früh auseinandersetzen. Wir müssen Maßnahmen für die Transparenz von KI-Werkzeugen festlegen, ethische Grundsätze und Einschränkungen definieren und Maßnahmen zur Kontrolle und Steuerung einführen.

[ME] Ja, das ist richtig. Deshalb brauchen wir die Wächter. Es geht nicht so sehr um die Angst und den Versuch, den Fortschritt bei der KI aufzuhalten, sondern darum, sich der potenziellen Gefahr bewusst zu sein und vorauszuplanen, zu verstehen, woher sie kommen könnte. Ich denke, das ist ein wirklich guter Punkt.

[UK] Deshalb ist es gut, wenn ein Prähistoriker, ein Archäologe, ein Anthropologe und ein Historiker dabei sind. Sie können aus der Vergangenheit extrapolieren, was in der Zukunft passieren kann. Ein Beispiel: Der Niedergang in der späten Bronzezeit war ein Zusammenbruch der Globalisierung in jenen Tagen. Ein Zusammenbruch des Handels, ein Zusammenbruch der Politik, ein Zusammenbruch des sozialen Lebens, ein Zusammenbruch der Interaktion und Kommunikation zwischen Gesellschaften. Und wir sehen heute ähnliche Entwicklungen. Möglicherweise kann die KI uns helfen, ähnliche Entwicklungen zu vermeiden. Wir müssen aus der Vergangenheit lernen. Deshalb setze ich mich für Themen wie die rechtzeitige Steuerung und Kontrolle neuer technologischer Entwicklungen ein. Ich verbinde Erfahrungen aus der Vergangenheit mit Vorhersagen über mögliche Entwicklungen in der Zukunft.

[ME] Ich denke, das ist eine gute Art, den Podcast mit dieser letzten Aussage zu beenden. Wir sind jetzt schon fast eine Stunde unterwegs, das war großartig. Es war faszinierend, mit Ihnen zu sprechen. Ich wusste, dass es das sein würde, und das war es wirklich. Ich habe noch einige andere Podcasts zum Thema KI geplant. Es ist gut möglich, dass ich mich wieder bei Ihnen melde und wir erneut über dieses spezielle Thema sprechen. Ich denke, wir werden einige gute Rückmeldungen zu dieser Sitzung erhalten. Also vielen Dank, Ulrich.

[UK] Es war großartig, bei Ihrem Podcast dabei zu sein, und wenn Sie mich wieder haben möchten, wäre es mir eine Freude.

[ME] Fantastisch. Ich habe es wirklich genossen. Also vielen Dank, dass Sie mitgekommen sind.

Das war Dr. Ulrich Kampffmeyer. Wie Sie gehört haben, fand ich es ein spannendes Gespräch. Bis dahin passen Sie auf sich auf, wir sehen uns wieder.

[UK] Auf Wiedersehen aus Hamburg.

[ME] Vielen Dank.