KI in der Markenführung: Missverständnisse und Potenziale - Christian Scheier + Dirk Held | decode / Brainsuite

00:00:07: Willkommen bei einer neuen Episode von Markenkraft.

00:00:09: Für alle, die von Marken fasziniert und für ihr Wohlergehen verantwortlich sind!

00:00:22: Vor fünf Jahren habe ich die allererste Folge Markenkraft aufgenommen über künstliche Intelligenz in der Markenführung mit Christian Scheier.

00:00:32: Damals war das ein Blick nach vorn – ein bisschen Neugier, ein bisschen Science-Fiction Und die Frage ob dieses Thema für markenverantwortliche jemals wirklich relevant wird.

00:00:42: Heute wissen wir, wenn wir vor fünf Jahren ein Bild gepromptet haben war das ein netter Effekt.

00:00:47: Wenn wir es heute prompten sind wir geflasht und trotzdem oder gerade deshalb stehen ganz andere Fragen im Raum.

00:00:53: nicht mehr was kann das sondern was bleibt eigentlich für den Menschen?

00:00:58: Und wo sollten wir KI einsetzen und wo nicht?

00:01:01: und nicht zuletzt wo rechnet es sich und wonicht?

00:01:05: Es gibt auch Stimmen die sagen Die eigentliche Gefahr ist nicht die böse KI die die Welt übernimmt.

00:01:10: Die eigentliche Gefahr ist eine Weltwirtschaftskrise, wenn die Rendite-Erwartungen in KI platzen.

00:01:15: Und in den Marketingabteilung sitzt man dazwischen zwischen enormen Druck jetzt endlich zu liefern und der leisen Sorge gerade sehr viel Geld in eine Blase zu investieren.

00:01:26: Deshalb fand ich es mal wieder an der Zeit mit zwei echten Experten, die lange vor ChatGBT-Experten waren, zu sprechen und seitdem die Entwicklung auch mit prägen.

00:01:37: Was heißt heute KI konkret für Marken, für das Marketing und für die Entscheidungen montags morgens am Schreibtisch?

00:01:44: Mein Name ist Olaf Hartmann.

00:01:45: Und ich spreche heute wieder mit Christian Scheier und seinem Partner Dirk Heldt.

00:01:50: Christian ist Neuropsychologe und hat in der Grundlagenforschung zu künstlicher Intelligenz und neuronalen Netzen geforscht – lange bevor irgendjemand das Wort prompt benutzt hat!

00:02:00: Er hat seine Erkenntnisse dann für die Markenführung übersetzt.

00:02:03: Dirk-Heldt ist Psychologe-und Verhaltensökonom Experte für implizite Marketingforschung und Markenberater.

00:02:09: Zusammen mit Christian Scheier hat er mehrere Standardwerke des Neuromarketings geschrieben, und gründete mit ihm die Decode-Marketingberatung.

00:02:17: Decode unterstützt Unternehmen wie die Telekom, Henkel, Bayerstor von anderen führende internationale Konsumgüterhersteller dabei, die Erkenntnisse der Neuroökonomie gezielt einzusetzen um ihr Marketing effektiver und erfolgreicher zu gestalten.

00:02:31: Gemeinsam haben sie mit ihren Büchern, wie Werbung wirkt und was Marken erfolgreich macht – die wir natürlich beide später auch verlinken.

00:02:39: Maßgeblich dafür gesorgt, dass implizite Wirkung- und Neuropsychologie im deutschsprachigen Marketing überhaupt ein Thema wurden.

00:02:46: Und heute bauen Sie mit RainSuite genau das worüber wir gleich sprechen werden eine KI Anwendung oder KI Anwendungen, mit der sich Werbewirkung messbar verbessern lässt.

00:02:56: Herzlich willkommen bei Makenkraft!

00:02:57: Christian und Dirk schön, dass ihr da seid.

00:02:59: Danke für die zweite Einladung.

00:03:01: Ja, danke.

00:03:02: Christian wir haben wie gesagt vor fünf Jahren gesprochen, haben hier gesessen, haben gerade festgestellt sogar im gleichen Raum und haben gekämpft mit dem Ton genauso wie gerade wenn du heute auf dieses Gespräch zurückblickst.

00:03:15: was hat sich seitdem für dich verändert?

00:03:20: Also für mich hat es sich verändert als das ganze Versprechen der KI.

00:03:24: ich habe ja wie du es erwähntest schon vor Ich habe in den letzten Jahren mit Neuronalnetzen gearbeitet, aber das Versprechen war immer so mit angehaltener Handbremse in den Alltag zu überführen.

00:03:35: Nämlich eine Intelligenz die sich intelligent verhält und dass wir damals was wir sprachen noch tatsächlich ein bisschen mehr versprechen im Sinne der nicht total spezialisierten Neuronal-Netzes und eben die mit denen man wirklich interagieren kann sogar sprechen kann.

00:03:52: Das hat sich im Wesentlichen total verändert.

00:03:54: Es ist wirklich ein Alltagswerkzeug geworden, nicht nur für mich, aber auch meine Familie.

00:03:58: Damit hätte ich nicht gerechnet.

00:04:00: und das ist die große Veränderung.

00:04:02: Die Kuis in den Alltag übergewandert raus aus dem Labor, weg von den Spezialisten... Und ja, ich habe auch eine Erinnerung, was Woceci Petit?

00:04:13: Das ist der große Moment.

00:04:15: Das hat eigentlich so ein bisschen das vorher nachher auch bei mir einen Alltag ausgelöst.

00:04:23: Damals haben wir ja über den KI Winter gesprochen und das der aufgebrochen war, dass diese ganzen Dinge möglich wurden.

00:04:28: Die du vorher theoretisch erfasst hattest aber dann plötzlich war es sehr aufregend, dass alles jetzt möglich war zu überführen.

00:04:35: Gab's auch Dinge die dich enttäuscht haben?

00:04:37: Als es losging mit ChatGPT in den letzten fünf Jahren wo sich Dinge nicht erfüllt haben...

00:04:43: Die Enttäuschung ist sehr begrenzt, to be honest.

00:04:46: Also ich finde eher kontinuierlich weiterhin geflasht wenn wir das zu Neudeutsch sagen darf über die Möglichkeiten die sich dadurch ergeben dass wir einfach die alte Technologie wollen uns jetzt eben das neue unterhalten.

00:05:02: aber darunter unter der Haube ist vieles nicht so wirklich neues.

00:05:05: die wesentlichen Kernalgorithmen Lernen Algorithmen wie Backpropagation Dreißig, vierzig Jahre alt.

00:05:11: Aber das Kalieren wie weit uns das bringt ist einfach noch bevor auch für die Top Experts mit denen ich so rede aus dem Silicon Valley überraschend.

00:05:20: Also man denkt immer jetzt ist es dann irgendwann gut und dann geht's nochmal weiter indem wir noch mehr Daten unter Infosmitleunigung usw.

00:05:29: drauf schmeißen.

00:05:29: aber eine Enttäuschung eher eine Überraschung dass das bestimmte Arten von Video zum Beispiel das noch ein bisschen länger dauert als gedacht da kann man so ein paar Sekunden jetzt.

00:05:40: Aber eine Enttäuschung kann ich für mich nicht registrieren.

00:05:43: Eher wirklich kontinuierliche positive Überraschungen, was auch alles noch geht mit der immer gleichen Technologie.

00:05:50: Ja und das führt dir zu der Frage wie lange können wir eigentlich extrapolieren, was wir voraussehen können?

00:05:56: Was glaubst du?

00:05:57: zwei Jahre ein Jahr sechs Monate drei Monate?

00:05:59: Das ist der Holy Grail.

00:06:01: also ich denke die die Transformer-Technologie, also tatsächlich die Kerntechnologie, neue, neue Netze, die wir im Moment verwenden die wir irgendwann Grenzen nutzen haben, das ist absehbar.

00:06:13: Irgendwann brauchen wir für den nächsten Hub irgendwas neues.

00:06:16: Im Moment wird ja vieles kompensiert durch das Posttraining also gar nicht das Pre-Training mit dem großen Datenmengen sondern was danach kommt.

00:06:23: Die letzte Interaktion der Modelle beruhen vor allem darauf dass das besser geworden ist, dass man sozusagen... Dass die Models nicht mehr abrechen so schnell, dass sie wirklich zielorientiert bleiben mit allen voren Nachteilen und Heckereien usw.. Extrapolation, würde ich sagen.

00:06:40: Also das nächste große Thema ist auf jeden Fall Verkörperung also Robotics echte Welt die Welt als Ganzes diese Worldmodels wie man es dann nennt die sozusagen auch den dritten die dritte Dimension ein bisschen verstehen in Anführungszeichen soweit so eine Qualikar ohne Körper und dort nach wirklich in die Körper kommen.

00:07:00: Das ist eigentlich der nächste Schritt.

00:07:01: die Datensätze sind da Die Modelle, die Reiters gehen auch recht gut verstanden.

00:07:06: Ich glaube das ist so der Schritt.

00:07:08: ob es dann aber immer noch mit den gleichen Transformern mit Technologie geht.

00:07:11: Das steht glaube ich noch in den Sternen Aber für... Ich hatte meinen Eindruck, dass auch wenn man heute abbrechen würde, wird dann trotzdem nach zehn, fünfzehn Jahre Benefits für die Wirtschaft und die Abläufe für meine eigene Familie auch die ganze Chatboarderei Und weil die jetzt ja Tools nutzen, die Boards, die ChatGPTs.

00:07:32: Also auch wenn wir heute abbrechen würden, würde ich mir immer noch zehn, fünfzehn Jahre ordentlich profitieren.

00:07:38: Von daher der Grenznutzen fängt ein bisschen davon ab wo ich hochman die Messlatte legte.

00:07:44: Dirk du warst damals nicht dabei?

00:07:46: Aber vor zwei Jahren haben wir eine ganz tolle Episode aufgenommen und zwar was Marken erfolgreich macht.

00:07:53: Wie blickst du auf die Entwicklung der letzten fünf Jahre rund um das Thema KI und macht sie Marken erfolgreich?

00:08:00: Ich habe als Chris jetzt gerade Sprache ein bisschen auch darüber nachgedacht, dass wir im Jahr zweizig neunzehn das Buch geschrieben haben, KI in Brand Management.

00:08:11: Da hatten ja schon den Aspekt der generativen KI schon mit drinne nicht so als Fokus.

00:08:18: da war der Fokus mehr auf Predictiven ansetzen, weil einfach die LLMs noch nicht so weit waren zu der Zeit.

00:08:26: Und ich weiß noch meine Frausphotografinnen und Grafikerin und wir waren im Urlaub und ich habe am Storyboard des Buchs gearbeitet und wir haben Cases gesammelt und so.

00:08:36: Wir hatten unfassbaren Streit tagelang, weil sie das so mies fand!

00:08:42: dass jetzt eine KI hier Dinge kann und ich setze mir heute Mittag gerade erzählt, das sie für einen Kunden in zwei Stunden des Layouts für die Kampagne fertig gemacht hat.

00:08:53: Also ich glaube die Akzeptanz ist das was mich am Anfang irritiert hat.

00:09:01: Ich kann mich auch an BVM-Kongress erinnern wo ich auf der Bühne gegrillt wurde relativ aggressiv wo es hieß ne KI kann das doch nie im Leben.

00:09:11: Und jetzt geht es gar nicht um, kann das tun ja oder nein?

00:09:15: Wie setzen wir es ein und wie bringen wir... ...wie nehmen wir diese Technologie und wie müssen wir sie so einsetzen, dass sie value addiert im Unternehmen.

00:09:25: Also es geht ja jetzt zu einem Implementierungsfokus bekommen.

00:09:28: Ich glaube da ist der Unterschied.

00:09:29: und jetzt so ein bisschen dieses Geflächtssein ist ein bisschen weg Sondern okay Ja!

00:09:34: Da geht ganz viel.

00:09:35: was genau brauchen wir denn?

00:09:37: und so Der Implementierung Fokus hat sich da ... durchgesetzt.

00:09:43: und die Überraschung, glaube ich, war dann schon als die LLMs kamen.

00:09:48: Wie viel schneller?

00:09:49: Die Use Cases, die wir im Jahr zweizig neunzehnt und so ausgedacht haben... ...die am Horizont schwirten wie schnell sie da waren.

00:09:56: Das das war dann überraschend!

00:09:59: Und auf die Frage hat es Marken stärker gemacht, wie würdest du darauf antworten?

00:10:03: Naja also

00:10:04: mit... Das was du gerade beschrieben hast ist ja mir ist etwas schneller gelungen, was ich vorher auch gemacht habe.

00:10:08: Also stärker.

00:10:10: Ich glaube, gerade die ganzen LLMs also alles was mit Generationen zu tun hat macht es vor allem effizienter.

00:10:20: Aber auch nur die Effizienz des Erstellungs des Werbemittels an sich oder der Präsentation oder was auch immer.

00:10:30: aber ob's eine Marke stärker macht im Sinne von verkauf ich mehr?

00:10:36: Ist dann schwierig.

00:10:38: Natürlich gibt es ganz viele Use Cases, die weniger was mit Werbung zu tun haben sondern dass KI Teil der Produkt Experience wird und da hast du natürlich Innovationspotenzial.

00:10:50: also in dem Sinne macht das die Marke auf jeden Fall stärker weil noch mal eine ganz andere Art von... ... von Innovationen ermöglicht.

00:10:57: Aber jetzt so aus der Markenführung...

00:10:58: Hast du ein Beispiel?

00:10:59: Naja, wenn du Service-Themen hast oder wenn du einfach smartere oder Smart-Height Intelligenz in Produkte reinkriegst,... ...nicht nur digitale Produkte sondern also insgesamt wie bringe ich das damit rein?

00:11:11: gerade beim Service auch.

00:11:14: Also da hast du glaube ich schon auch dass das Marken mehr Customer Value erzeugt haben.

00:11:20: So aber jetzt von der Markenführungsperspektive ist es vor allem Effizienz.

00:11:27: Gerade durch die LNMs, wenn man um generative Erstellung von Touchpoints redet dann geht es vor allem um Effizience im Moment und das aber nur die halbe Miete.

00:11:38: Bevor wir jetzt in diese Bubble Zoom was uns ja eigentlich interessiert Marketing- und Markenführung würde ich mal ganz kurz einfach nochmal über Zahlen sprechen weil das aktuell so um sich greift dass die Diskussion um diese beispiellosen Geldmengen, die in die KI fließen.

00:11:57: Dass da immer wieder die Frage gestellt wird ist der Hype da eigentlich?

00:12:01: Kann das platzen?

00:12:02: Ist das eine Blase?

00:12:05: und da habt ihr sehr interessante, weiß ich aus dem Vorgespräch, interessante Perspektiven drauf.

00:12:09: also Corridor argumentiert ja dass die Economies of Scale, die wir aus dem Internet kennen bei KI nicht greifen.

00:12:15: Also jedes Retraining wird immer teurer und die physische Infrastruktur muss immer alle drei bis fünf Jahre neu gebaut werden weil sich die Chips verbrauchen.

00:12:23: Ist da was dran aus eurer Sicht oder wie seht ihr das?

00:12:25: Also ich habe eine andere Perspektive, hast du schon angedeutet.

00:12:29: Aus meiner Sicht ist... Ich habe vor einigen Jahren auf Becken von Herrn Schwingen damals nach CMO von der Telekom einen Vortrag gehabt wo ich mich sehr tief beschäftigen musste mit industrieller Revolution und dann hab' ich viel gelesen.

00:12:48: Stufen natürlich und jede Revolution, auch diese geht durchläuft Phasen.

00:12:53: Und es ist quasi, glaube ich, relativ sinnvoll wenn man ein bisschen raus summt und überlegt was war denn vorher mit der Elektrifizierung?

00:12:59: Mit der Dampfmaschine?

00:13:00: Mit den Digitalisierungen?

00:13:01: Und wenn jemand da drauf schaut dann siehst du das zum Beispiel auch bei der Eisenbahn und anderen Revolutionen immer diese Bubble.

00:13:09: Diskussion entstand und auch oft eine Ausübung wie tatsächlich dass schon gefiel Geld ausgegeben wurde ohne dass die Profit schon sehr klar waren.

00:13:16: Das heißt man hat Ein bisschen vorfinanziert, wenn du so willst und auch ein bisschen auf den Hype aufgesattelt.

00:13:23: aber vor allem hat man angefangen in Infrastruktur zu investieren.

00:13:26: Das ist wo wir im Moment stehen.

00:13:28: Da ist jetzt die Datacent es Wo das meiste Geld eigentlich reinläuft plus die Chips natürlich Und das ist für mich ein Zeichen, dass diese EI-Ekonomie sich so langsam in die normale Richtung entwickelt.

00:13:42: Und dies ist für meine Warte heraus sowieso eine extension der digitalen Revolution.

00:13:46: Das ist nicht per se die Revolution und die KI, sondern es ist eine natürliche Fortführung von etwas fast schon von zwanzig, dreißig, vierzig Jahren begonnen hat.

00:13:56: Genau!

00:13:57: Natürlich gibt's immer die Sorgen.

00:13:58: Auch kann man auch nicht einfach von der Hand weisen.

00:14:01: Ist auch klar.

00:14:01: aber wenn man sich die Profit anschaut Erst mal ein Tropic und die stehen ja kurz vom IPO usw.

00:14:09: Dann ist es schon absehbar, dass wir aus meiner Sicht, dass die ordentlich Geld verdienen werden, also die Returns dann sich einstellen werden.

00:14:17: auf jeden Fall weil die Firmen da hat sich auch sein Altman kürzlich beklagten.

00:14:21: zum Podcast Das einzige was er unterschätzt hat ist die Langsamkeit der Wirtschaft das anzunehmen und zwar an Scale Und natürlich sind durch die Agents jetzt Auch die Business Use Cases auch erst am entstehen, wo man so richtig versteht.

00:14:34: Ein bisschen Chatten ist ja nicht der Use Case sondern wir wirklich das einbinden in die produktiven Prozesse und das Ganze in den ganzen Industrie geht auch gerade in Deutschland geht erst so richtig los.

00:14:43: also von daher.

00:14:44: Ich glaube nicht deine Bubble, wenn ich historisch darauf schaue denke sie mir genau an der Stelle wo vorherige industrielle Revolutionen auch waren wo tatsächlich auch Bubble vieles Fantasieren hochkommt weil viel Geld quasi alloziert wird.

00:15:01: und die Frage ist, lohnt sich das irgendwann?

00:15:04: Also kommt der Payback.

00:15:05: Aber es wird eben auch in Sächtag jetzt Infrastruktur vorwärts Glasfasern davor waren's... Und man muss natürlich letzter Punkt dazu, die Fabriken wurden nicht plötzlich effizienter, weil man Dampfmaschinen durch Elektromotoren ersetzt hat, sondern man hat die ganzen Abläufe im Gebaut.

00:15:23: also warum das Ganze so langsam dauert, aber irgendwann muss Auch wir als Firma, muss man irgendwann anfangen.

00:15:28: Wir programmieren nicht noch unsere KI wie nach vor zwei Jahren im Idealfall, sondern wir stellen den ganzen Code und den ganzen Ablauf auf AI-firsts.

00:15:38: Und das ist eine kulturelle Herausforderung.

00:15:40: Das hat Prozessabfordernungen gerade wenn sich die Technologie selber auch noch permanent endet.

00:15:48: Genau ich glaube dass wir mitten da drin sind.

00:15:50: Wie nutzen wir das?

00:15:51: Wie werden wir AI first?

00:15:53: Da haben wir dann nicht ganz alles gesettelt.

00:15:56: Aber wenn es kommt und der Weg ist, soll ich zeichnet sich ab dass das kommt.

00:16:01: Wenn wir so viele Tokens brennen da werden die ordentlich die großen Labs viel Geld verdienen.

00:16:08: Ja genau das Stichwort was du gerade genannt hast die Tokens.

00:16:13: da geistert mir jetzt grade so Meldungen rum dass die Kalkulation wieviel Tokens verbraucht werden also wenn Marken dann AI in ihre Prozesse, also auch in ihre Produkte integrieren.

00:16:24: Dass das schwer kalkulierbar ist und dass sich einige da doch sehr überrascht umgeguckt haben, dass im April der budgetäre Teil... Also sie hatten Budgets für diese Tokens gesetzt und die waren dann im April aufgebraucht.

00:16:37: Aber wenn man einmal so eine strukturelle Entscheidung gefällt hat, dass KI dann in diesen Prozessen drin ist eventuell sogar die Menschen dafür rausgeschmissen hat kommt man ja nicht leicht wieder zurück.

00:16:47: Und wie bewertet ihr das?

00:16:50: Wann ist der richtige Zeitpunkt solche Entscheidungen zu fällen?

00:16:53: Weil aktuell ist er schon neben.

00:16:54: Ja,

00:16:54: also ich antworte mir mal ganz kurz weil ich das sozusagen weichere als quasi es kein E-Chef der Firma auch genau diese Fragen selber für die angenehme Firmastelle.

00:17:04: Also natürlich hast du... Hast du... Die eine Tendenz wird teurer und die andere Tendenze wird aber auch am vielen Stellen viel billiger.

00:17:13: Gestern kam GLM VIII raus.

00:17:15: Das ist ein chinesisches Modell hat die Qualität von Opus für Aachkosten Hundertstel, das der Token.

00:17:22: Also ihr besteht auch im Moment krasser Webbewerb.

00:17:24: da entsteht und die Frage ist völlig offen wer gewinnt?

00:17:26: aber klar ist dass immer wenn Opensource und diese Gewichte wurden auch veröffentlichen von diesem ZEI.

00:17:32: Das heißt kann ich mir runterladen, kann natürlich nicht lokal laufen lassen viel zu groß.

00:17:37: Das ist voll offen und deshalb ist die Entwicklung hier auch immer davon abhängig, dass solche Open-Source Bewegungen standhalten.

00:17:43: Und das scheint nach wie vor der Fall zu sein.

00:17:46: Interessanterweise fragen wir aus China aber solange diese Dynamik noch da ist und es nicht alles zentralisiert bei zwei großen siliken Valley Labs Hock, die dann Monopol haben und entsprechend die Preise manipulieren oder kontrollieren, mache ich mir da nicht so viel Sorgen und wir switchen auch tatsächlich auf solche Alternativen.

00:18:04: Da bist du unabhängiger Du hast auch viel mehr in Griff, kannst sogar auf eigenen Cloud Servern das Ganze dann laufen lassen.

00:18:12: Das ist glaube ich schon die Tendenz.

00:18:13: also das kann man nicht hundertprozentig alles absehen.

00:18:15: aber wenn es normaler weiterläuft hat er gestern hat Nvidia Hockingface gekauft den größten Open Source Plattform und scheint dass Nvidia sich da zum Statik und Stil gemacht hat eben auch Open Source US based Open Source zu machen.

00:18:31: Und dann haben wir noch mehr ein Map-Eberb und das ist natürlich toll für die Verbraucher also uns für die Tokenpreise

00:18:36: Und ich habe vielleicht noch mal so aus der alten Industrie kommend, was du beim Einkauf in die Industrie nie willst ist Single Sourcing.

00:18:46: Das ist ein Risiko weil du dann abhängig bist nicht nur für Preisentscheidung sondern dass du Preiserhöhungen mitgehen musst und eben kein Wettbewerb mehr hast selbst wenn es Modellalternativen gibt.

00:19:00: das heißt Du musst eigentlich die KI so einbauen dass du auch das Modell switchen kannst und das ist überhaupt nicht trivial.

00:19:09: Das würdest du sozusagen, wenn du Chemiefirma bist und du kriegst ein Rohstoff dann kannst du die beste Innovation haben als Anbieter von diesem Rohstoff.

00:19:20: Wenn du der einzige bist, der es anbietet, ist es ein No-Go!

00:19:23: Und ich glaube, das ist was, was spannend wird.

00:19:25: Was ist, wenn auch ein Model sich ändert?

00:19:28: Dann ändern sich eventuell auch Effekte.

00:19:32: Also das heißt diese wie viel Kontrolle hast du selbst und Single Sourcing.

00:19:36: Ich glaube, dass wir dann noch mal spannend und gar nicht so vom Markt her sondern von dem, der es implementiert.

00:19:42: also wie committed muss er sein?

00:19:44: Und wie abhängig ist die ist ja dann dieser.

00:19:49: Freut mich, also diese Sichtweise die ihr da gerade beschreibt.

00:19:51: Die freut mich weil Corey Drow war ein bisschen dunkel der hat ja dieses Wort Entschiedification auch erfunden.

00:19:57: er sagt am Anfang war das Internet total toll und alle haben davon profitiert Und es war so herzlich und es hat Menschen miteinander verbunden und dann kamen die rendite Erwartung des Kapitals und dann wurde alles Entschidificated.

00:20:10: Dann kamen dann die unterbrechende pushwerbung dann kam die surveillance economy und die sozusagen sammeln von Daten die eigentlich eigentlich nicht gesammelt werden sollten, nur um eben die Rendite-Erwartungen

00:20:23: zu erfüllen.

00:20:24: Im

00:20:24: Vorgespräch mit Chris hat was geteilt... Also es werden viele Leute viel Geld verlieren wie bei der Eisenbahn auch.

00:20:34: aber am Ende ist da eine Schiene und irgendein Zug fährt darauf ob das dann dein Zug ist auf den du gesetzt hast oder ein anderer Zug.

00:20:41: also dass mit dem Rechenzentren dieser Analogie.

00:20:43: Also hier wird ganz viel Geld in Infrastruktur und der eine oder andere konsolidiert, oder setzt sich nicht durch wie auch immer.

00:20:51: Aber es wurde ja auch immer von der Internetblase gesprochen aber das war ja keine Bewertungsblase.

00:21:01: Wenn jemand sagt die Blase ist geplatzt, ja quatscht!

00:21:04: Die Bewertung blase ist gepatzt, aber das Internet hat alles verändert.

00:21:09: also ich glaube... Das ist

00:21:10: ein guter Punkt.

00:21:11: Das ist ein guter Punkt.

00:21:13: D.h.,

00:21:13: die Unternehmen können scheitern, aber die Technologie muss nicht scheitert werden.

00:21:17: Genau das ist genau die Historie, die ich vorhin angedeutet habe.

00:21:21: Karl-Lothar Pérez hat tolle Bücher dazu geschrieben.

00:21:25: Die Technologie geht einfach voran und die Wirtschaft adaptiert irgendwann oft später, aber irgendwann adaptiert sie.

00:21:32: Und das ist ja auch nicht aufzuhalten, dass wir so weiterlaufen.

00:21:35: Wer dann gewinnt oder verliert, das wissen wir noch nicht hundertprozent.

00:21:39: Das ist auch relativ marginal am Ende des Tages aus der Makroperspektive die Technologie wird sich

00:21:46: weiterentwickeln.".

00:21:49: Damals ein bisschen die Makropperspektive eingenommen und jetzt zoomen wir mal rein was es davon für Markenverantwortliche besonders relevant?

00:21:57: Und was ist davon?

00:21:58: sozusagen nur Industriegeschichte oder Industrie Zukunft In der Markenwelt, was seht ihr da für KI als Anwendung von KI im Marketing?

00:22:08: Als die wichtigsten Entwicklungen.

00:22:10: Ich kann mal anfangen... Für mich gibt es die beiden Hauptpunkte im Marketing.

00:22:18: ich muss effizient sein mit meinem Budget das ja auch im Moment immer knapper wird und ich muss also das Meister aus weniger Geld rausholen dass die Effizienz und das andere ist die Effektivität von dem was ich tue und Effektivität dann kurz- und langfristig.

00:22:33: Ich glaube gerade, was die Effizienz angeht, da reden wir viel über das Generieren von Werbemitteln, von Assets ohne dass ein Mensch noch sitzt und irgendwelche Templates befüllt sondern dass es automatisiert ist.

00:22:47: Das ist so die Effiziensgeschichte.

00:22:49: und dann KI.

00:22:50: als wenn man so viele Assets in so kurzer Zeit erstellen kann, muss man irgendwie auch auswählen.

00:22:59: Und dann brauche ich auch die Effektivität, also die Evaluation der Güte.

00:23:07: Die beiden ergänzen sich.

00:23:11: Wenn so viele Werbemittel erstellt werden durch generative Systeme, kann nur ein KI-System mit der Geschwindigkeit und der Menge mithalten, dass die Evaluation der Effektivity angeht.

00:23:24: Also die beiden spielen so zusammen.

00:23:26: Im Moment ist der Fokus stark auf Effizienz So, aber es kommt auch immer mehr in den Gesprächen mit den Kunden.

00:23:32: das ja okay wir kriegen das jetzt hin das ganze Effizienz zu machen.

00:23:36: Aber wie kommt denn Marke rein?

00:23:39: Also diese klassischen Markenführungsthemen die kommen wieder stärker habe ich das Gefühl wieder stärkerein und das wird spannend sein.

00:23:49: aber hier kann man KI sehr schön nutzen um so eine Brand Konsistenz in der Führung hinzukriegen, obwohl man viele Marken Assets kreiert.

00:24:00: Werbemittel kreieren.

00:24:01: Ich glaube das ist noch der nächste spannende Schritt.

00:24:05: Das ist ein guter Punkt.

00:24:06: Könntest du das mal anhand von sozusagen einem Best Practice erklären?

00:24:10: Also was du da beobachtest auf der Ebene wie laufen dann solche maximal effizienten und effektiven Prozesse an?

00:24:19: Also

00:24:19: ich kann dir mal ein Beispiel von unseren Großkunden.

00:24:22: Ich könnte ihn auch nennen... Die sind bald mit uns auf der Bühne irgendwo, glaube ich in New York.

00:24:28: Also Juni-Level als Beispiel.

00:24:31: Darum geht es sehr stark Richtung Workflow Automation insgesamt und natürlich auch im Marketing.

00:24:37: Das gibt es bei allen Firmen so.

00:24:39: Aber da geht es dann vor allem darum kreieren das Genial kreiert und unsere EI, also Brand Security jetzt in dem Fall, die gibt's natürlich andere Angebote auch, die bewertet ob das gut oder nicht gut ist.

00:24:51: Im Sinne der kommt das Markenlogo durch Es sind die Texte lesbar, inklusiv darf man auch nicht vergessen.

00:25:00: Auch in Amerika zum Beispiel sehr stark im Fokus ist es quasi für alle verarbeitbar, solche Themen das kann mir KI wunderbar alles abchecken.

00:25:09: Ist es usable wenn es um Website geht und so weiter und so fort?

00:25:12: Und dann ist es ein Rückkopplungsprozess der zunehmend von diesem Kunden nachgefragt wird dass man dann nicht nur das einzelne Webermittel durchtestet, sondern dass das Rückkoppelung auch ein LAM-Prozess im System entsteht.

00:25:24: Das heißt was waren die positiven Ergebnisse?

00:25:26: Weil es ja danach oft Feedback aus dem Markt angegibt oder Social Media wird.

00:25:31: an New Through Rates und andere Metriken werden wir jetzt lange geschaut oder nicht geschaut.

00:25:35: Und das fietet dann wieder zurück, kaskodiert zurück in die Systeme also in das generative System und auch in unser System.

00:25:42: Dass man lernt, dass die Systemes selber lernen, was funktioniert gut und nicht gut für die Marke, aber auch für Performance.

00:25:49: Und dann ist es auch gar nicht mehr zwingend ein Widerspruch.

00:25:52: Das ist eigentlich sowohl die Reise hin, glaube ich.

00:25:55: Aber da muss man immer fragen am Ende des Tages, wer steuert denn das Ganze?

00:25:58: Also wo bleibt der Mensch?

00:26:01: Und das sind dann, dass es auch eine Diskussion, die wir mit vielen Kunden führen, wie kommt Kultur, wie kommen Zeitgeist, wie kann Trend und wie kann Tempest hier rein also... Und da ist natürlich der Mensch, nach wie vor.

00:26:16: Der ist am Input und am Output aus meiner Sicht immer noch der zentrale Hebel auch in der Best Practice.

00:26:23: Du hast ja nach Best Practice gefragt.

00:26:25: Meiner Meinung nach ist die Best Practice das ganze was man delegieren kann an die Maschinenhäure.

00:26:29: Das ist sinnvoll nämlich Exekution.

00:26:32: also es wird quasi den Webemittel überstellt oder ein Storyboard von mir aus Und dann wird es bewertet über Anbieter wie uns Ransuite, dass die Wirkung auch abgesichert wird.

00:26:44: Da brauche ich nicht mehr einen Pre-Test machen oder mit Menschen und so weiter.

00:26:47: Das kann man weitestgehen, automatisieren aber daran das Schüstieren, das Rückkoppeln ist nicht trivial und dass das Ganze in der richtige Richtung läuft, e.g.

00:26:57: die Strategie.

00:26:58: Und springen wir auf den Trend auf?

00:26:59: Oder nicht?

00:27:00: Welche Trends gibt's überhaupt?

00:27:01: Was passt zur Marke?

00:27:02: Das sind natürlich immer noch diese strategischen... Diese strategischen Überlegungen, die vom Mensch und vom Kreativdirektor usw.

00:27:12: kommen.

00:27:14: Das ist Best Practice für mich genau das Richtige an der Maschine delegieren und beim Menschen erhalten.

00:27:21: Ganz kurz für die Hörer unter uns, die Brainsuite nicht kennen erklärt ihr mal ganz kurz was ihr da macht?

00:27:26: Was ist die Leistung von Brainsuit?

00:27:28: Wir sprechen ja nicht über generative KI sondern über eine andere Form von KI.

00:27:36: Wir haben für die verschiedenen Kanäle, für die Werbemittel kreiert werden Best Practices definiert.

00:27:45: Das kommt aus der Forschung, kommt jetzt nicht aus der KI, sondern einfach aus der Senauökonomie.

00:27:51: Die haben wir dann mithilfe von KI in Agenten übersetzt und dann gehen die Agenten sozusagen durch das Werbermittel und gucken sich diese Best Practises dort eingehalten so.

00:28:01: Und der Nutzen ist ich kann einmal im Pre-Flight also bevor was live geht Kann ich gucken, ist es gut genug?

00:28:09: Also wird das wirken.

00:28:11: Und dann habe ich noch Post-Flight.

00:28:13: also nachdem's geschaltet wurde kann ich dann auch gucken warum hat eigentlich etwas gewirkt.

00:28:19: Was unterscheidet eigentlich wirkungsvolle Kampagnen oder Assets von denen die nicht so gut performt haben?

00:28:26: und da kann man zum Beispiel sehen naja was treibt eigentlich View Through Rate?

00:28:32: Was sind eigentlich die Eigenschaften des Werbemittels das eine Fuse Rate treibt.

00:28:38: Wenn man dann sie aber anguckt, naja was hilft denn den Brand Lift zu erhöhen?

00:28:44: Also sozusagen den Impact der Marke.

00:28:47: Dann sieht man zum Beispiel, dass das Logo ein bisschen früher kommen muss als ganz am Ende.

00:28:54: und da kriegt man Insights.

00:28:56: wie muss ich das Werbemittel gestalten damit die Zielsetzung der Kampagne Erfüllern?

00:29:05: und da hilft es also auch Insights zu generieren.

00:29:07: Also das eine so prüfen ist, dass gut genug Auswahl welches soll ich in welchem Kanal nehmen?

00:29:13: Und dann aber auch Insight zu gucken.

00:29:15: warum hat eigentlich was gewirkt, dass dann die Rückkopplung?

00:29:20: Okay, ich versuch das kurz zusammenzufassen und ihr korrigiert mich wenn ich es falsch darstelle.

00:29:25: Aber was ich verstanden habe ist das eine wir haben sehr viel Wissen aus der Psychologie was wahrgenommen wird Was salient wird?

00:29:33: Was abgespeichert wird und diese Regeln sind erstmal sozusagen grundsätzlich.

00:29:38: die KI hat es gelernt.

00:29:40: Und plus dass was Chris erzählte dann ist ein kontinuierlicher Lernprozess, also aus den realen Feedbacks aus den verschiedenen Kanälen was erzeugt die gewünschte Wirkung.

00:29:50: Werden dann daraus kontinuerlich Best Practices abgeleitet, die dann wiederum die KI in ihrer Analyse unterstützen und so im optimalen Falle immer wirkungsvollere Werbemittel für die einzelnen Kanäle produzieren?

00:30:03: Habe ich es so leihenhaft richtig zusammengefasst?

00:30:06: Sehr professionell und auf dem Punkt.

00:30:08: Ich würde noch einen Aspekt erwähnen wollen weil das Immer wieder interessant ist, dass wenn du View-Fruhdaten, also wie lange schaut man ein Video auf TikTok anschaust dann ist das oft negativ korreliert mit wie ich salient ist die Marke.

00:30:22: Also natürlich je mehr weniger Werbung, je mehr Entertainment, desto eher schauen sie es in der Regel, sagen wir statistisch.

00:30:30: Da kommen interessante Gespräche auch mit den Kunden was wir wollen mit der Nezi optimieren und es ist reine Performance.

00:30:36: Hauptsache, sie schauen oder hat es auch was mit Marke zu tun.

00:30:39: Wo wir die Brand am Leben halten und stärken usw.

00:30:42: Das ist etwas der Effektivität und Effizienz oder im Performance.

00:30:48: Kurzfristig und langfristig sind die alten Diskussionen, die wir schon Way back when in der D-Code Markenberatung hatten.

00:30:54: Verkauf will verkaufen und Marke will längerfristig.

00:30:57: Es ist schwieriger das zu beweisen usw.. Also diese Dichotomien, die gibt es nach wie vor nur in neuer Gestalt aus meiner Sicht.

00:31:09: Aber auch da ist es eben wichtig dass das auch in der maschinellen Welt kann man's ein bisschen besser auflösen.

00:31:15: wir haben viel mehr Daten und können halt Dinge gut belegen Und dann siehst du... Das ist eigentlich das Interessantste finde ich immer.

00:31:21: Es gibt Videos zum Beispiel die beide schaffen Die beiden gerne lange geguckt und trotzdem haben Sie die Brand.

00:31:29: Und wenn man da tiefer reingeht, das sind eigentlich die Honigtöpfe fürs Lernen.

00:31:34: Das ist nämlich kein zwingender Widerspruch, dass es für die Marke funktioniert und für die Click-through, View-through oder was immer Performance.

00:31:41: Genau, da sind die interessantsten Learnings enthalten.

00:31:45: Sehr spannend!

00:31:45: Was ich jetzt gerade raushöre, dass aber die Effektivität des Systems schon vorher beginnt – welche Indikatoren wollen wir überhaupt optimieren?

00:31:54: Also welche Key Performance Indicators?

00:31:57: Heute sind ja alles Key Performance Indicators, am Schluss ist der eigentliche Key Performance-Indicator preisbereitschaften Kopfbereitshaft.

00:32:04: Aber okay, weil sonst hat man grüne Dashboards und trotzdem wird die Marke immer schwächer?

00:32:10: Weil das was du gerade beschrieben hast also wir unsere Performance Ziele erreichen war View Through Rate ist gigantisch aber irgendwie wurde die Marcke nicht aktiviert.

00:32:18: dann haben wir die Gedächtnisspuren eben nicht mit der Marke verbunden.

00:32:22: Da ist wichtig, dass dieses Brain in Brainsuit nicht einfach nur Marketing gelaber ist und das ist tatsächlich abgeleitet aus der neurowissenschaftlichen Forschung.

00:32:29: und deshalb messen wir ja nicht nur wird Logo beachtet sondern wir haben auch so Dinge wie distinctive Brand Estates.

00:32:35: also wenn du die Nicht-Logo Markensignale hast wirst du belohnt bei uns Farben oder Formen für die Marke, die die Marken Kopf aktivieren und nicht nur die Marcke sozusagen als Konstrukt aber auch ihre Assoziation, also ihre Werte Kaisysteme, die dir sagen können wie weit bestimmte Markenwerte zum Leben erweckt werden.

00:32:56: Also wird Freiheit oder Abenteuer oder Innovation über das Bild, über den Text, wie stark wird es erwähnt?

00:33:03: Worauf ich noch gerne drauf doppelt klicken, ist was sind denn so Bad Practice oder Verhinderungen?

00:33:11: Weil das, was jetzt hier gerade über Brainsuite besprechen, gilt ja eigentlich für alle KI-Systeme.

00:33:17: Das heißt wenn die Struktur in der KI-Systeme eingesetzt werden, nicht sauber ist.

00:33:21: Dann wird es auch nicht das gewünschte Ergebnis erzeugen.

00:33:25: Das heißt was sind da eure Erfahrungen für Akzeptanz?

00:33:29: Für solche Veränderung?

00:33:30: weil das sind ja auch organisational und prozessual häufig starke Veränderungen.

00:33:34: was in eurer Erfahrung und eventuell Tipps was man den Hörer da draußen mitgeben kann?

00:33:38: also wenn ihr zwar eine KI gefunden habt die eine fantastische Wirkung entfalten könnte aber alle in der Organisation blocken und alle Partner mit die damit arbeiten wollen sabotieren das eigentlich auch, dann wird es am Schluss eben auch eine Sackgasse.

00:33:55: Also deshalb was sind eure Erfahrungen da?

00:33:57: Wie können solche Widerstände aufgebrochen werden und welche gibt's da?

00:34:00: Du hast... Und das zieht sich überall durch.

00:34:03: Christo kannst du gleich noch mal etwas sagen zu den Entwicklern?

00:34:08: wo man denken würde die Entwickler würden sagen oh geil KI bin Technologie offen ich schreibe jetzt keinen Code mehr selbst.

00:34:16: Also aber auch da gibt es Barrieren und jeder hat natürlich.

00:34:20: also im Marketing hast du natürlich hier auch bestimmte Business Modelle, die ins Wanken geraten.

00:34:25: Das Agenturmodell wie es bisher war das wird so in Zukunft dann nicht mehr so sein.

00:34:32: Dass du sozusagen vor allem bezahlt wirst über das Kreieren von Assets.

00:34:38: Also auch Agenturmodelle ändern sich da.

00:34:40: Du hast intern haben natürlich auch Leute Angst, dass sie ihren Job verlieren und solche Dinge.

00:34:45: Also da hast du das natürlich.

00:34:47: Wenn wir aber jetzt mal mehr von diesen Aspekten begehen ist es schon KI wie jedes andere System, das du implementierst erst einmal schmerzvoll weil es was Neues ist, was da reinkommt.

00:35:02: so

00:35:03: Und nichts ist einfacher als Kampagnen zu launchen ohne dass Du sie testest.

00:35:09: Das ist ja Super, weil dann machst du einfach so.

00:35:13: Das heißt und wenn ich mit Kunden rede... ...und die Barrieren kommen, dann sage ich das war wie vor dreißigvierzig Jahren in einem Unternehmen einen TVC-Pretest implementiert hast.

00:35:24: Da war dasselbe aufschrei.

00:35:27: Ich will nicht testen, mache die Kreativität kaputt.

00:35:30: ist es wirklich richtig was da steht?

00:35:31: Und so hast sie eins zu eins dieselben Diskussionen.

00:35:35: Dann siehst du auch immer nur nickende Köpfe Überall, also immer wenn du sozusagen ein evaluatives System irgendwo einführst.

00:35:42: Dann ist das erstmal Schmerz und man muss auch sehen dass aber auch dann Anforderungen die wir dann auch über durch technologisch lösen.

00:35:52: Die Leute haben ganz wenig Zeit.

00:35:54: Sie stehen unter extrem Zeitdruck Entscheidung zu treffen und Dinge live zu kriegen weil ihr immer mehr Assets kreieren musst.

00:36:01: Das heißt Da lösen wir dann eben, indem wir in Digital Asset Management System integriert sind.

00:36:07: Das heißt, wir stören den Prozess gar nicht, sondern... Wir sind dort wo die Leute sowieso sind oder wir holen uns die Asset aus dem Ad Manager ohne dass jemand was machen muss.

00:36:18: Also das wir die KI wirklich so in die Prozesse einbinden, dass der Verhaltensschmerz und Verhaltensauffang möglichst gering ist.

00:36:30: Jetzt ist es ja worüber wir jetzt gerade sprechen hier undi-level so die ganz große lösung.

00:36:35: was machen denn mittelständler?

00:36:37: ist es gibt es da eine vision so etwas realistisch auch für mittel ständische unternehmen nutzbar zu machen.

00:36:44: was was ist eure fantasie

00:36:47: machte machte.

00:36:49: Für mich das sowohl k i es war noch nie so einfach technologie, auch als mittelständer überhaupt zu nutzen.

00:36:58: über die generativen Systeme auch, aber für mich das sind Demokratisierung von Best Practice.

00:37:06: Weil diese ganzen Pre-Tests und das hatten immer nur die ganz großen Aber diese Kriterien waren ja schon immer da Das ist ja sozusagen kein Geheimnis, aber die kleineren Firmen haben einfach nicht das Budget, dass alles zu testen, aber es können sie jetzt.

00:37:20: Also Sie können eigentlich genau dieselbe... Eigentlich eine Demokratisierung Von Qualitätskontrolle

00:37:27: Ja, sehr gut.

00:37:28: Und Christian Rädsch, der gerade im Podcast war, sagte auch die Strategen sind die Retter der Agenturen weil das strategische ist dass was es dann braucht um das Geschirr dieser mächtigen Technologie anzulegen damit's dann auch das Richtige produziert.

00:37:42: ich habe das in ganz kleinen heute Morgen.

00:37:44: Ich hab ein Bild gepromptet für den letzten Markenkraftpodcast und dann habe ich das meiner Frau gezeigt die halt ein extrem starkes Sensorium hat für Ästhetik und Farben und sie hat zwei Sachen gesagt Und dann habe ich es nochmal geprompt und dann war das Bild danach viel stärker, viel klarer, viel besser.

00:38:01: So aber das hätte mir die KI halt nicht sagen können!

00:38:03: Da brauchte ich sozusagen diese Urteilskraft von einer Künstlerin, die Farben schmeckt.

00:38:10: Das erhöht also die Anforderungen an diese Dimension der Arbeit und an die Strategie dieses Ausrichten.

00:38:16: wenn du nicht weißt was du willst ja dann kriegst du halt das was dir nicht willst schneller aus der generativen KI.

00:38:25: Gut, aber das nehmen wir mit.

00:38:25: Das finde ich einen sehr guten Gedanken.

00:38:27: also hier ist eigentlich gerade so Level Playing Field.

00:38:29: D.h.,

00:38:30: diejenigen, die sich damit beschäftigen da draußen und im Mittelstand tätig sind können jetzt eigentlich Prozesse etablieren, die vorher nur für die ganz großen finanzierbar waren.

00:38:38: Das ist doch schon mal guter Punkt, den wir aus dieser Episode hier mitnehmen.

00:38:43: Jetzt ist ja die Diskussion hauptsächlich rund um das Thema Effizienz.

00:38:46: alle sagen es muss billiger werden.

00:38:47: Also bis hin zu dem Agenturen, die unter Druck geraten.

00:38:51: Ja das generiert ja doch alles mit KI, da haben wir früher viel für bezahlt aber jetzt macht er das schneller.

00:38:58: Aber dieser Effektivitätshebel, da möchte ich gerne noch ein bisschen drauf rumkauen Warum fällt das unter den Tisch?

00:39:07: Warum wird dazu wenig drüber gesprochen.

00:39:09: und was ist eure größte Fantasie?

00:39:10: Die Effektifität bei den Werbemitteln haben wir gerade gesprochen, aber für Marken, wo steckt noch Effektives Potenzial in KI drin?

00:39:18: Also unser Ziel ist es natürlich, dass kein Webermittel ungetestet rausgeht.

00:39:27: Weil's nur dann Sinn macht wenn das effektiv halt ist und auch nachgewiesen ist.

00:39:31: Man sieht schon die großen Professionellenfirmen, die großen Marketing-Orgs dieser Welt setzen voll auf dieses Thema.

00:39:38: Wir arbeiten mit den Großen zusammen ist angekommen und zwar tatsächlich die Grad.

00:39:47: Vorher war es eben, man nimmt erst mal die Videos aber jetzt bist du bei Packaging, bei Newsletter sogar, bei Webdesign wirklich Shopper.

00:39:55: natürlich, Shop is auch ein Riesenthema und diese ganzen... eigentlich alle Tatschpoints.

00:40:00: weil warum nicht?

00:40:03: Du kannst heute halt skaliert die Effektivität deiner Massnahmen prüfen.

00:40:10: Und wenn man da als Markenteam jetzt sagt, was sind aus eurer Sicht?

00:40:14: Sag ich mal es gibt die Situation wo bisher nur ein bisschen gepromptet wurde und bisschen gechattet.

00:40:18: Ich habe mir irgendeinen Text einen PR-Text überarbeiten lassen.

00:40:21: Was würdet ihr sagen, was ist darüber hinaus die am niedrigst hängenden Früchte für Markenteams?

00:40:26: also wenn sie jetzt strukturiert rangehen sollen und mit KI ihre Markenführung verbessern?

00:40:32: Also das eine ist ja das Generieren.

00:40:34: Wenn Sie etwas prompten dann generieren sie.

00:40:38: fürs Evaluieren brauchst du ein mentales Modell, was... Was sind eigentlich die Wirkungstreiber?

00:40:46: Das ist eigentlich das Hauptproblem.

00:40:48: Wenn Du die kennst dann kannst Du das mit KI umsetzen.

00:40:51: Egal ob jetzt mit prädiktiver KI oder LLMs nicht alles geht mit LLM und nicht alles wird mit prädiktiverKI nachdem welches Kriterium Du evaluieren willst.

00:41:01: aber der Hauptpunkt ist, was es in diesem Kanal eigentlich wirklich wichtig.

00:41:09: Der Hauptpunkt so.

00:41:12: Also eigentlich Fortbildung, was du gerade sagst also das heißt jetzt in fortbildungsministerien

00:41:16: hat sich

00:41:17: besser rentiert

00:41:18: und haben die gute kredite vorhanden.

00:41:22: Das ist noch ein interessanter Punkt, weil früher war ja dieses Wissen auch im Bauch von tollen Artdirektoren drin oder von guten Strategien.

00:41:29: Und was ihr jetzt gerade beschreibt, ist ja ihr erhaltet dieses Wissens ja auch also auch wenn der in Rente geht oder den Arbeitgeber wechselt.

00:41:36: Also grade das Markengedechnis ist ja ein großes Problem, dass das geht ja aktuell immer an Menschen gebunden und was die Daten gerade beschreiten.

00:41:44: ... in vielen Ländern seine Tochtergesellschaften hat.

00:41:50: Und es geht um Shoppermarketing und Packagingdesign... ...und dann die Zentrale, das sind so sechs Leute,... ...die wissen was wichtig ist.

00:41:59: Die wissen das einfach!

00:42:01: Aber die Adaptation der Verpackungen in den Ländern,... ...da ist da ein Zitat sagen, ja da habe ich nicht immer die besten Leute sitzen.

00:42:10: Das heißt also wie viel wirklich mit diesem Expertenstatus hast du im Team?

00:42:19: Normalerweise ist es so, dass die, die diese Intuition haben was muss wie sein sind nicht die jetzt noch diese Arbeit machen.

00:42:27: Sondern sie sind normalerweise in einer anderen Management Funktion und das ist nochmal ganz wichtig.

00:42:33: also Wie kann ich eigentlich einen Abskillingen machen?

00:42:37: Und wir wissen Schulungen funktionieren nicht, haben ja in der Schule alle erlebt Wir haben was gelernt hat eine Verstehensillusion und morgen war's wieder vergessen.

00:42:45: Und das Interessante an solchen Systemen ist ja, dass sie auch einen Upskilling betreiben.

00:42:50: Das heißt wenn ich immer wieder so ein System nutze und dieses System hier bestimmte Kriterien als Feedback, als Struktur gibt dann lerne ich die irgendwann auch.

00:42:59: Also nicht nur in Kontrolle sondern sozusagen durch das Tool wird auch ein Upskailing erfolgen.

00:43:06: Das ist nochmal etwas was eigentlich im Vordergrund steht bei der Diskussion, die ich aber extrem spannend finde weil Du über dieses Thema halt Capability Building betreibst.

00:43:18: Ohne dass du es also eher implizit, ne?

00:43:21: Du lernst die Strukturen und die Kriterien einfach weil du einen Tool nutzt.

00:43:25: Ja und Strukturprägtverhalten und dann höchst du sozusagen die Menge des richtigen Verhaltens und dadurch schaffst du auch eine Statistik der Umwelt bei allen anderen Mitarbeitern.

00:43:34: das heißt sie sehen das und ohne dass Sie's genau wissen warum es ist fühlt sich das eine On Brand an und das andere oft brand weil einfach mehr Sie umgibt und sie mehr wahrgenommen haben in der Richtung.

00:43:45: Und das System unterstützt diese Wahrnehmung.

00:43:47: Guter Punkt,

00:43:48: d.h.,

00:43:48: KI kann also auch ein wertvoller didaktischer Faktor sein die Markenkompetenz in Organisationen zu erhöhen.

00:43:57: Absolut nicht

00:43:59: nur das!

00:44:03: Eine

00:44:03: unserer Größenkunden, was mich da immer beeindruckt ist.

00:44:07: Du hast ja nicht so großen Orks auch viel, immer wieder sehr kreative Leute die bislang einfach keinen Zugang zu Tests hatten.

00:44:14: jetzt haben sie das KI System können ihre eigenen Sachen testen und dann bauen die hochinteressante Caster.

00:44:19: Weil mit KI kannst du auch viel probieren.

00:44:21: Das haben wir noch gar nicht tangiert Es ist risikofreit.

00:44:24: Da muss nicht das riesige Geld für Marktforschung aufwenden und so, da kannst du mal ein bisschen kreativer werden, ein bisschen andere Dinge probieren aus Szenarien ausprobieren, mal Webbewerber und Crazy-Sachen.

00:44:37: Und wenn man da auch einen Grün kriegt jetzt zum Beispiel bei unserem System dann reisen diese Storys durch die Oregon inspirieren.

00:44:44: auch Das sehe ich immer wieder, das ist ganz interessant.

00:44:47: Dass es nicht einfach lernen und besser werden, ja das auch, aber es auch teilweise kreativer werden tatsächlich und oh, das könnte man auch mal probieren!

00:44:56: Also ist die Aufgabe eigentlich mehr Freude an der Nutzung der KI in der Organisation zu entwickeln?

00:45:00: So ein Change-Management-Ziel, dass man das Ganze positiv belegt und nicht negativ... Ja bei

00:45:08: der Verhaustürkonomie.

00:45:11: Genau.

00:45:12: Ja, also eigentlich brauchst du eine ergänzende Dienstleistung neben der technischen KI-Dienstleistung.

00:45:18: Brauchst dann auch die kulturelle Change Management Dienstleistungen um das Maximale rauszuholen was viele wahrscheinlich unterschätzen.

00:45:24: Also wenn die Chefs das dann einführen als ich kann ein Unternehmen da wundert sich der Chef dass die das alle irgendwie nicht machen.

00:45:30: Aber ich mach's denen doch vor wie toll das ist.

00:45:32: und aber alle machen es nicht.

00:45:37: Also ich habe das Gefühl, dass unsere amerikanischen Kunden die sind ja sehr kreativ.

00:45:41: Weil sie auch sagen, okay, ich nehme nur fünf der KPIs von den zehn, die ich da befolgen soll und dann gehen machen die da spielen, die da ein bisschen rum und so.

00:45:50: Ich bespitze, aber ich sage mal meine Tochter fragte mit vier Jahren schon erlaubt es die Polizei hier zu parken?

00:45:56: Und das ist so ein bisschen.

00:45:59: Wir müssen das dem System genügen und dem uns unterordnen.

00:46:04: Wir wissen nicht, dass wir über der KI sozusagen stehen und damit ein bisschen es uns zu eigen machen.

00:46:10: So diese Denke die ein bisschen zu befördern glaube ich würde ja tatsächlich noch eine flankierende Maßnahme implizieren.

00:46:20: Ich glaube das was Chris vorhin sagte als der Altmann sich gebundet hat warum die Adoption nicht so schnell ist, wie ihr dachte.

00:46:29: Und das genau weil es eben ein Change-Prozess ist.

00:46:32: Also du musst Leute... Du musst Verhalten ändern und dann hast du die ganzen Aspekte in der Psychologie bei Verhaltensänderungen mit reinkommen.

00:46:42: Die machen's langsamer!

00:46:45: Ich meine, ihr habt das ja alles schon mal durch exerziert.

00:46:47: Ihr wart diejenigen, die die implizite Marktforschung eingeführt haben in Deutschland und das wurde auch als Teufelszeugs von der gesamten Marktforschungsbranche deklariert weil das kann ja nicht sein!

00:46:58: Und heute ist es sozusagen Standard in der Branche.

00:47:02: Also first you laugh at it then fight and copy

00:47:12: it.

00:47:14: dass alles sofort mitgeht und es alles ein bisschen länger dauert, aber am Ende setzt sich das Richtige in der Regel ja durch.

00:47:21: Das ist alles für Optimismus.

00:47:25: Ja sehr schön!

00:47:26: Ich würde trotzdem nochmal den Blick auf die dunkle Seite der KI wenden weil es gibt jetzt eine neue europäische Gesetzgebung, dass zum Beispiel Dinge gekennzeichnet werden müssen, dass KI draufsteht und da gibt es auch Untersuchungen zu, diesen Dingen dann weniger vertrauen.

00:47:45: oder der Beispiel von dem Hundertfünben-Siebzig Jahre de Beuchler-Spot in Holland, er hat richtig einen Shitstorm ausgelöst als dann klar wurde dass das Kind im Spot halt KI generiert war.

00:47:57: Was ist euer Blick da drauf?

00:47:58: Also ich fand es interessant mit meiner Tochter und älteren gestern was nicht mehr rumgefahren sei die sagt Das ist KI Generiert!

00:48:08: Die kann das sofort punktgenau.

00:48:10: Da kriegst du nicht, da musst du keinen Label draufpacken.

00:48:13: Das riechen die auf sie zumindest.

00:48:15: und dann sagt sie auch ... Sie kann es nicht mehr sehen.

00:48:20: Meine jüngere Tochter hat sich im Plattenspieler zum Geburtstag gewünscht, die ist vierzehn.

00:48:25: Da sind wir wieder beim Thema.

00:48:28: ja wofür's hin wenn alles KI ist?

00:48:31: Und dann gibt´s diese Ausgleichs-Tendenzen.

00:48:36: Ja, also ich weiß nicht ob das dunkel ist oder so.

00:48:39: Ich glaube nicht der Mensch reagiert immer so dass am Schluss eine Ausgleichsbewegung belohnt wird.

00:48:45: in dem Fall vielleicht ein Retro Autotizität wenn eine Perfektion nicht mehr Signalling Value ist.

00:48:52: Also früher war ja ich habe eine Top Webseite dann hab' ich auch viel Geld investiert.

00:48:55: Das ist heute One Shot mit Claude.

00:48:58: kann ich dir eine hinstellen?

00:48:59: Dann ist es wahrscheinlich wieder das Imperfekte was wahrscheinlich sich eine Regenvalue hat, dass ich da die Imperfektion mehr erlaube und sogar traue.

00:49:10: Ich finde das Ganze interessant in der großen Dynamik im Moment.

00:49:14: ja wo es hingeht

00:49:16: Da können wir in den Show-Notes einen Spot von Apple verlinken, wo gerade ein Apple, ein Fernsehspot mit Knetgummi gemacht hat.

00:49:24: Also alles was da passiert, da wird der Mini Mac inszeniert und der komplette Spot ist mit Knaetgummy Stop Motion gemacht.

00:49:32: Das würde in diese Richtung gehen, das genießt man richtig wenn man dahin schaut!

00:49:36: Und ein Freund von mir hat einen eigenen YouTube-Kanal, ClayClaim.

00:49:41: Kleiner Werbeplug hier und der baut Szenen aus Multiplayer Online spielen also so wie Fortnite etc... Knetmasse nach.

00:49:51: Das hat bei ihm biografische Hintergründe, weil er seine Eltern haben ihn nie erlaubt als Kind Videospiele zu spielen und dann hat er die sich halt aus dem Knetgummi nachgebaut.

00:50:00: und das ist jetzt heute sein Beruf mit sechs Millionen Abonnenten usw.

00:50:03: Und das würde in diese Richtung passen, Chris, dass diese Gegenbewegung da ist?

00:50:08: Also es gibt auch Firmen... dann durch Forschung auch herausgefunden haben, dass wenn sie Menschen mit KI nutzen in ihrer Werbung das dann die Akzeptanz und die Wirkung der Werbung geringer ist.

00:50:24: Es gibt auch einen Kunden im Bereich Personal Care, der sagt ne, die Models wir generieren keine Models.

00:50:32: Wir machen im Hintergrund einiges aber Models werden wir nicht generieren.

00:50:37: also es wird auch Limitation geben und auch da muss dann jeder so sein sweet spot finden.

00:50:44: Wenn du ein Thema bist, dann ist dir total egal.

00:50:48: Dann bist du einfach im Volumengame und spielst das daraus?

00:50:52: Aber wenn es um Markenführung geht, dann wird's da auch einfach Grenzen geben die sich dann jetzt so... Da wird KI einfach ein Instrument sein für bestimmte Dinge in bestimmten Kontexten Und das ist so der Werkzeugkasten.

00:51:04: Das meinte ich vorhin mit Implementierung.

00:51:06: Was kann das was kanns nicht?

00:51:08: Wofür ist gut wofür nicht?

00:51:10: Und das ruckelt sich so ein glaube ich.

00:51:12: Das

00:51:13: finde ich noch einen interessanten Punkt, weil es verändert ja die Statistik der Umwelt und das was früher das besondere war diese visuelle Perfektion.

00:51:22: Das verliert dieses Value Signal was damit in der Vergangenheit einher ging und das erklärt ja auch dass auch Events nach wie vor extrem nachgefragt sind.

00:51:32: Die alten Bands, also die ewige Abschiedstour von den Rolling Stones, die mittlerweile nicht fünfhundert Euro pro Ticket nehmen und die Stadien sind permanent voll.

00:51:40: Das heißt je flirrender digitaler und virtueller die Welt wird, desto mehr sehen sich die Menschen auch nach realem Erleben.

00:51:48: Und dieses reale Erleben passiert natürlich direkt wirklich bei dem Event, aber auch Bildsprachen, die das Reale aktivieren.

00:51:54: Also eine indirekte Haptik und diese Dinge.

00:51:57: Also finde ich diese achtziger Jahre-Trende, wobei deiner Tochter gerade beobachten kannst... Das finde ich ja super spannend!

00:52:02: Wenn alles effizient ist, ist plötzlich die Ineffizienz interessant.

00:52:05: So ist der Mensch gebaut und das macht es ja auch interessant.

00:52:08: Da ist das physische und nicht das digitale.

00:52:10: Auch wenn's mühseliger ist, aber eben erinnerbarer.

00:52:14: oder auch im Heritage-Nostalgie-Retro diese ganze Klasse an Themen.

00:52:20: Und ich finde das wiederum, dass es dann wieder der Strategie, der das eben früh erkennt wie kann ich das für unsere Marke?

00:52:26: Oder der von Beginnweg sagt, wie Dirk gerade sagte, unsere Models werden nicht KI generiertes Haltung die aus einer Marke heraus in der Regel kommt.

00:52:35: Sonst wenn

00:52:35: du...

00:52:37: Das wird auf jeden Fall auch wieder belohnt.

00:52:39: Zumindest meine Töchter würden das jetzt schon belohnen.

00:52:41: Ich weiß sie da sofort!

00:52:42: Der Karis-Mail, den haben alle, glaube ich, zumindest in der Umgenotzung eingebaut.

00:52:46: Es

00:52:47: gibt einen ganz interessanten, es gibt ja dieses Uncanny Valley.

00:52:51: also wenn ein Avatar realistisch ist und hier realistischer der Avatar dargestellt ist desto mehr, desto eher enttäuscht oder irritiert sind die Leute.

00:53:01: Das liegt zum Einen daran dass wenn er sehr, sehr realistig ist erwarte ich die gleiche Güte Wie bei einem Menschen, weil es sieht ja aus wie ein Mensch so aktiviert sozusagen auch andere andere Areale im Hirn.

00:53:14: Aber man konnte dann zeigen über die Zeit hat sich sozusagen schon ein bisschen verschoben ab wann diese Irritation erfolgt.

00:53:21: also dieses woran gewöhnen wir uns über die zeit das können jetzt glaube ich noch nicht so ganz können nicht sagen wo ist der sweet spot wird sich verschieben bis wohin?

00:53:31: und

00:53:32: Ja, das ist eine interessante Geschichte.

00:53:36: Die Biraal ging in den USA mit irgendeiner Schule im College und es war relativ groß.

00:53:43: Da machen die Party und stellen Videos auf TikTok wie sie irgendwas machen wenn sie da zur Schule kommen.

00:53:49: Aber auch einer hat einen bewussten KI-Avatar eingestellt, der nie physisch natürlich in diese Schule ging.

00:53:55: Und dann haben die Leute das gerochen und diskutiert.

00:53:59: Irgendwann hat sich gesagt ja stimmt das KI Und trotzdem ist das weiter hochgegangen.

00:54:03: Ich fand es trotzdem interessant, weil es gute Unterhaltung war.

00:54:08: Wir werden einfach immer professionell absolvieren von Sachen Inhalten und dann ist das Kalier oder nicht so Wort am Ende.

00:54:14: Es geht ja eher um die Frage, wo die dunklen Themen noch mal.

00:54:19: nichts davon ist eingetroffen in meiner Wahrnehmung zumindest?

00:54:21: Das heißt ja jetzt können wir ... Die ganzen Politikerinnen, die politischen Reden, die ganzen Wahlkämpfe werden natürlich ... Du hast ja schon immer Informationen Kampagnen gehabt, die hast du immer noch.

00:54:32: Aber so richtig qualitativ kann ich jetzt nicht erkennen dass sich da wirklich viel geändert hat.

00:54:38: Da habe ich eine interessante Geschichte.

00:54:39: Ich war mal an der Grenze zu Guatemala in Anamaya statt In Honduras und das war die beste Führung die ich je bekommen hab.

00:54:47: Die Sicherheitslage in Honduras ist so schwierig Dass wir die einzigen Gäste waren.

00:54:51: Das war ungefähr wie allein in Disney World sein.

00:54:54: Und dann gab es eine riesige ornament verzierte Treppe Und er erklärte, dass das ein reines Propaganda-Werk war.

00:55:02: Das war einer der Maya Fürsten Könige, ich weiß gar nicht wie sie hießen... ...der also sein Image polieren wollte und hat da Geschichten dargestellt die überhaupt nicht wahr waren.

00:55:11: Es war komplette Fake News, die gesamte Wand!

00:55:14: Aber ne?

00:55:14: Also das war schon immer ein Machtmittel sozusagen Narrative zu beeinflussen.

00:55:19: Aber es führt uns zu einem interessanten Punkt so ungerechtfertigte Ängste.

00:55:23: Weil es gibt viele in Unternehmen auch große Befürchtungen und je größer die Unternehmen sind, mehr Compliance gesteuert usw.

00:55:32: wollen alles richtig machen und häufig wird KI zum Beispiel nicht eingesetzt.

00:55:35: Und du hast im Vorgespräch Christian gesagt dass diese Dissicherheitsdiskussion komplett auf der falschen Schiene läuft.

00:55:41: Vielleicht wollen wir da mal unseren Bildungsauftrag nachkommen und sagen, okay wovor sollte man denn wirklich sich fürchten beim Einsatz von KI?

00:55:50: Und welche Ängste die ihr beide in der Praxis oft erlebt sind vollkommen unbegründet weil die Leute den technischen Hintergrund gar nicht verstehen.

00:55:58: Jetzt muss ich natürlich bin ich auf dem ganz feinen Grad, weil sonst unser mein iso-verantwortlicher mir den Kopf verbreitet wenn ich hier zu krasse Aussagen treffe.

00:56:06: aber ich sage es mal so Die Realität ist, wenn du die anschaust wie ein modernes KI System trainiert wird.

00:56:14: Ein GPT-Sex zum Beispiel was jetzt gerade kommt und wie viel da reinläuft dann kannst du alle Kampagnen in deiner Marke die du weltweit gefahren hast über die letzten fünfzig Jahre hochladen und das ist ein Blib für dieses Ding.

00:56:26: Das sind Regentropfen im Meer.

00:56:30: also so von den Verhältnissen.

00:56:33: Und das wird auch nicht Werba Team so abgelegt, wie ein Computer-Festplatt ist.

00:56:38: Das wird ja sozusagen in den Riesendatenrahmen dann reinmassiert und das heißt die Befürchtung, dass ein Webbewerber profitieren könnte weil mein Webermittel jetzt in KI da reingelaufen ist, das ist also wirklich komplett unbegründet!

00:56:55: Das kannst du einfach ignorieren.

00:56:57: de facto Natürlich muss man sich darum kümmern.

00:57:01: Was ist mit internen Dokumenten?

00:57:02: Das sind ja öffentliche, wenn man sagt Kampagnen hochzufahren die waren ja irgendwann schon mal in der Öffentlichkeit was ist denn mit interner?

00:57:08: nicht veröffentlicht aber auch jährliche.

00:57:11: Ach so!

00:57:12: Du könntest ein Testament da hochladen und dann müsste man viel Aufwand betreiben das wieder raus zu kitzeln.

00:57:18: Wenn man es wüsste das ist dein Testament oder was immer privat du da hochleitst Das ist extrem schwer, auch wenn man danach sucht das zu reproduzieren.

00:57:28: Natürlich geht es, wenn man es genau weiß nach was man sucht.

00:57:32: aber also ich da die Ängste schein mir ein bisschen ober.

00:57:35: dann Tobias dass da irgendwas passiert.

00:57:38: aber und vor allem ist die Realität ja es gibt von allen großen Anbieten von Amazon und Google und so weiter kann so große Kali-Systeme nutzen wie bewusst nicht alles nach Amerika schicken.

00:57:48: also da gibt es einfache Hebel Dann Riegel vorzuschieben, aber da sind die größten Ängste so wie ich sie wahrnehme.

00:57:55: Auf der anderen Seite sehe ich dann viele... Auch bei uns muss man immer wieder nachschäfen, mitarbeitet hier immer noch keine zwei Faktor-Authentifizierung also nicht.

00:58:03: die Geschichte mit Huggingface und GPT ist ja wahrscheinlich ein Biraal gegangen, nicht nur in meinem Bubble dass die Agent...

00:58:09: Erzähl kurz, erzähl kurz dies die es nicht mitbekommen haben?

00:58:13: Ja, also das hat sich ja rausgestellt im Nachhinein.

00:58:16: Zwei Wochen später hat Open AIS gemerkt dass beim Training ihre Agents ausgebrochen sind aus der sogenannten Sandbox, also aus der sicheren Umgebung, dass die untereinander gechattet haben wie sie da vorangehen und dass sie dann in andere Firmen rein sind um dort Dokumente zu finden um eher Trainings zu optimieren weil sie nach bestimmten Zielen trainiert werden und da haben die sich dann die Antworten geholt.

00:58:42: Und dann, weil wir dachten alle mich eingeschlossen das ist so ein bisschen Hype von Entropic.

00:58:46: Wir müssen die Security, Security, security da haben sie auch das Mythos Modell ja zurückhalten müssen mit diesem Bedenken Cybersecurity.

00:58:55: also wenn ich großes Unternehmen führen würde oder sowas oder auch bei uns, da würde ich mir am meisten Sorgen machen dass wir so viel Löcher haben.

00:59:02: Man hat auch Pishing und so, ist schon lange.

00:59:07: Immer wieder fahren bei uns das nicht trivial.

00:59:10: Menschen fallen schnell auf wenn es gut gemacht ist und ich kann das halt immer besser machen jetzt.

00:59:16: kurz damit ich es verstehe.

00:59:17: Das heißt also der eigentliche Sicherheitsfaktor war eine schwache Authentifizierung, keine zwei Faktoren.

00:59:24: Authentifikationen um Zugang zu etwas zu bekommen weil das habe ich nicht ganz verstanden.

00:59:28: Also wie ist es dann gelungen dass diese Agentec AI dann so viel Schaden anrichten konnte oder zumindest den Angriff verankerte?

00:59:39: Die Agents haben einen Weg gefunden, aus ihrem Sandkasten auszubrechen.

00:59:45: Die Details technisch sind... Egal die haben auch nichts mit zwei Faktoren, was ich zu tun habe.

00:59:50: Zwei Faktor-Dantifizierung.

00:59:51: Was ich meine ist, die KI ist inzwischen... Also diese Agenten sind sehr mächtig geworden in Systeme einzudringen sogar ohne dass OpenEIS überhaupt mitgekriegt hat so mächtigt.

01:00:05: Die Top Profi ist da und die haben alles so eingestellt, damit das möglichst nicht passiert.

01:00:09: Trotzdem ist es passiert!

01:00:11: Und wenn das natürlich diese Modelle auch jetzt open-source werden dann kann ich mir natürlich sowas runterladen, wenn ich irgendwie auch ein Bad Actor bin und Firmen angreifen und zwar mit psychologischen Mitteln oder technischen Mittel.

01:00:26: Ich glaube dass da der Hauptfokus sein sollte.

01:00:28: also wie sensibilisieren wir unsere Mitarbeiter noch mehr?

01:00:31: Dass auch die Passwürde, dass sie zwei Fakten hat, dass das nicht nice, doch heif ist dass wir hier nicht angegriffen werden, ohne es zu merken im Zweifel.

01:00:39: Und das glaube ich ist viel der größte Risikofaktor also, dass man Webmittel oder irgendwas internes hochgeladen wird wenn ich was teste.

01:00:48: Also mal ganz konkret gefragt!

01:00:49: Das heißt, ich habe eine interne Führungsleitlinie und die lade ich hoch in eine KI.

01:00:56: Was ich jetzt verstanden hab' ist, dass die Möglichkeit von einem Konkurrenzunternehmen diese Informationen aus der KI danach rauszuholen praktisch unbegründet ist.

01:01:07: Korrekt, das korrekt.

01:01:11: Gut und die kürzeste Antwort

01:01:14: in den Diskussionen höre es oder bei einem Satz schaue ich immer ein sehr große klarsige Augen wenn ich sage dass das neuronale Netz keine Daten enthält.

01:01:26: da sind keine Daten drin und das gucke ich immer in klassische leere Augen.

01:01:33: das sind nur Gewichte die Daten sind nicht mehr da

01:01:38: Genau.

01:01:38: Das ist ein sehr guter Punkt, erklär das mal für die Hörer nochmal im Detail?

01:01:42: Ja ich glaube es kann der Christen noch viel besser als sich.

01:01:44: Der Punkt ist glaube ich was ich als Gefahr sehe ist dadurch dass die Modelle so trainiert sind, dass die Antwort immer plausibel klingt.

01:01:52: und ich die die Fehlannahme habe naja das basiert ja auf Daten.

01:01:58: Dass ich nicht, dass ich vergesse dass das ein reines probabilistisches Kreation ist, die sich die KI ausgedacht haben kann.

01:02:08: Also das ist sozusagen eigentlich dieses Nicht-Bewusstsein, dass da keine Daten... Das wurde mit Daten trainiert aber es enthält keine Daten und krieg ich

01:02:19: was.

01:02:19: Wie unser Gedächtnis ja auch.

01:02:21: Du denkst ja, das Gedächnis in der Festplatte wo du Dinge abrufst und dann sind sie schön abgelegt wie in Folgen, das ist natürlich überhaupt nicht der Fall.

01:02:29: Und genau so ist es ein neuronales Netz.

01:02:32: Hier ist auch nichts anderes als ein neuronals Netz und es ist ein bisschen kompliziert, das sozusagen so einfach runterzubrechen dass das Wichtigste ist.

01:02:41: tatsächlich die Daten werden transformiert beim Lernen und werden dann in einer hochnichtlinieeren Art und Weise in Wissen überführt.

01:02:50: aber dieses Wissen hat damit nichts mehr mit dem zu tun, dass da noch Worte stehen würden Auch wenn wir uns erinnern, wir erinneren ja nicht.

01:02:57: Wir lesen das nicht ein kleines Männchen was irgendwas hoch lädt und abliest sondern Erinnerung läuft eben ein bisschen anders und das ist Unwissen genauso.

01:03:06: Und das wird mit ganz vielen anderen Daten dann vermengt.

01:03:14: und eine hohe Nichtliniearen dunkle Latenten da so late in space heißt es im Fachbegriff So ein sementischer Raum, der ist abstrakt.

01:03:24: Den kann man sogar runterladen.

01:03:26: Das sind eben diese Gewichte von denen wir immer reden.

01:03:28: Diese Billionen von Synapsen, Synamente-Synapsengewichte... Aber nicht die Daten selbst!

01:03:33: Die sind da schon längst abstrahiert, transformiert und hochnichtlinierter.

01:03:39: Das heißt das zurückzudrehen auf den Ursprung, auf irgendeine einzelne Datei ist praktisch unmöglich.

01:03:45: Also wir können ja auch einen Hund und eine Katze erkennen?

01:03:51: die wir noch nie gesehen haben.

01:03:54: So, wie kann das Gehirn das tun?

01:03:56: Das kann ja nicht funktionieren.

01:03:57: indem wir alle Bilder, die wir jemals von einem Hund und einer Katze gesehen haben abgespeichert haben machen einen Abgleich davon weil dann würden wir den Hund dem ihr noch nie sehen haben nicht als Hund erkennen sondern wir haben bestimmte Eigenschaften Features gelernt.

01:04:13: also und das sind eben die Gewichte eine Eigenschaft mit einem bestimmten Gewicht Wie wichtig ist die Größe?

01:04:19: Wie wichtig es dass es ein Fell hat Wie wichtig ist, dass es zwei Ohren hat und so weiter.

01:04:24: Und das ist das was wir speichern.

01:04:26: Aber das hochgeladene Werbemittel oder das Dokument wird nicht abgespeichert.

01:04:32: Sonst könnte ich mir sonst wenn das neuronale Netz alle Daten enthalten würde... ...könnte ich das ja überhaupt nicht betreiben?

01:04:40: Da müssten ja alle Daten immer da sein!

01:04:42: Das wäre ja so riesig!

01:04:43: Das

01:04:44: trainieren ist so teuer, haben wir anfangs besprochen.

01:04:48: Vielleicht alle paar Monate, das ist ja nicht eine Echtzeit lernen und so weiter.

01:04:52: Und dann werden die... Da wird so viel draufgeschmissen für neuen Trainingsraum, altes Neues und so dass wie gesagt man kann es verstehen aber es ist kein echtes Risiko.

01:05:03: Okay was ich jetzt verstanden habe?

01:05:05: Es ist also eher so die Erregungswahrscheinlichkeiten von bestimmten Verbindungen Das wird abgelegt in den Netz.

01:05:14: Also wie Aber nicht die konkrete Information.

01:05:17: Das heißt, ich kann danach nicht die Führungsleitlinie

01:05:19: runterladen.

01:05:22: Und das müssen wir mal so explizit aussprechen weil viele Leute haben diese Vorstellung, dass ist eine Datenbank wo dann meine geheimen Informationen abgeladen sind.

01:05:35: Sondern die semantischen Verbindungen, die existieren in diesem Dokument.

01:05:40: also was mit wie logisch miteinander verknüpft trainiert bestimmte Gewichtungen, aber dann sonst am Schluss nur noch Zahlen.

01:05:47: Und

01:05:48: ein Dokument ist eines von Trillionen weiteren Worten oder Dokumenten.

01:05:53: Das kennen ja alle Bücher dieser Welt!

01:05:57: Die holen dir einfach alles... Da sind neinzig Dokumente und sogar eine einzelne Bücherwand hier, da ist das nichts.

01:06:05: Keine Chance.

01:06:08: Sehr gut also.

01:06:10: Mir war das wichtig, dass wir da mal ein bisschen

01:06:12: tiefer

01:06:12: darüber sprechen.

01:06:13: Weil ich erlebe das ganz viel und ich glaube haben wir hoffentlich vielleicht ein bisschen beigetragen.

01:06:18: Unser letztes Thema dreht sich um einen Begriff den ihr im Vorgespräch geprägt hat oder der bei mir hängen geblieben ist und zwar das Thema Taste und zwar was die Maschine eben nicht kann und was ich gerade glaube schon so ein bisschen illustriert habe mit dem Beispiel meiner Frau dem Bild.

01:06:35: Aber lass uns da noch mal ein bisschen draufrumdenken, was das Besondere ist, was die Maschine eben nicht gut kann?

01:06:41: Ich

01:06:41: finde nochmal interessant wenn wir gerade vom Lernen kommen wird so ein Ding gelernt und dann ist es ja immer alles historische bis zum Lernzeitpunkt X, sagen wir mal April-Sixundzwanzig.

01:06:52: Da gehen auch alle Webseiten dieser Welt, alle Designvorschläge also alles was im Moment in der Kultur aktuell ist.

01:07:02: Das geht auch rein, das heißt aber danach ist das Ding eingefroren und der Taste und was meine Töchter dann sofort raus riechen.

01:07:12: Das ist KI, dass sie es erstmal implizit wissen glaube ich also wenn wir jetzt im Alltag auf den Alltag beziehen du spürst einfach das KI generiert weil du relativ schnell dich dran gewöhnt.

01:07:23: was ein Cloud als Web Design zum Beispiel oder Natürlich wird es immer besser und vielleicht schwieriger zu erkennen.

01:07:31: Es gibt auch Studien, dass das teilweise gar nicht mehr so richtig unterscheidbar ist wenn es um menschliche Porträts geht.

01:07:38: aber der Punkt ist ja ich glaube es ist ein Wettrennen immer zwischen KI die holt auf um den Taste von einer bestimmten Periode zu inhalieren zum Beispiel bis April zwanzig sechsundzwanzig Ab.

01:07:49: da ist wieder der Mensch im Vorteil, weil die Systeme sind dann erst mal veraltet und generieren quasi Retroslop.

01:07:58: Oder kommen eben nicht mehr weiter.

01:08:00: Aber ich glaube schon dass das nicht ein inherenter Nachteil, also zwingend nur das ist was ich für immer nicht kann Taste sondern ich glaube dass sie nur bestimmte Tastes lernen kann zu einem bestimmten Zeitpunkt so lange es dann fürs Training nutzen kann.

01:08:17: Und daher marken immer aus diesem Wechselspiel zwischen Stabilität und Innovation existieren.

01:08:25: Also das, was stabil ist, was definiert ist, da kann KI natürlich alles sehr gut abbilden.

01:08:30: aber diesen flexiblen Teil den innovativen Teil der Veränderung in die Zukunft die Marke zu bringen also das Auffrischen der Marke und das Erweitern auch des semantischen Netzwerks der Markel Da können wir uns nicht auf die KI verlassen Die Strategie entwickeln die uns differenziert.

01:08:48: Also das eine, die Taste haben wir jetzt gerade in den letzten Minuten vom Konsumenten her gedacht.

01:08:56: also was ist gerade Zeitgeist?

01:08:57: Was ist der Trend?

01:08:58: Was sind Bedürfnisse so?

01:09:00: Du hast aber auch Taste im Unternehmen.

01:09:02: jetzt im Sinne von Strategie nämlich was is on brand und was es oft Brand?

01:09:10: wie sieht eigentlich unsere Markenpositionierung aus?

01:09:12: Weil gerade wenn ich so viele Werbemittel kreiere, brauche ich muss sich sehr klar haben was ist On Brand Off Brand?

01:09:18: Tone of Voice oder Visual Language.

01:09:23: Welche Models sind sozusagen on brand?

01:09:25: das sind Dinge die muss ich definieren dass sozusagen so Internet Taste also von der Strategie her kommt und das auch gar nicht so trivial weil selbst innerhalb von Teams wenn man da manchmal etwas neu ein sogenanntes Noise Audit Das heißt, wir lassen dann Texte oder Bilder von den Teammitgliedern unabhängig voneinander hinsichtlich der Passung zur Marke ist das on-brand off-brand bewerten.

01:09:52: Und was du dann siehst es manchmal dass die Interator Reliabilität also die Übereinstimmung bei Punkt fünf ist, das ist Flipcoin.

01:10:02: Das heißt Sie sind sich selbst nicht einig was is eigentlich On Brand Off Brand.

01:10:06: und Wenn dem so ist, dann kann gar keine KI trainiert werden.

01:10:10: Das heißt man ist eher erst mal hier strategisch genau zu schärfen was es eigentlich on-brand aufprägt?

01:10:16: Was ist unser Taste in diesem Fall?

01:10:19: und wenn man das klar hat, dass kann man da eine KI beibringen.

01:10:24: also dieses Konsumenten bezogene Taste und Trends und Zeitgeist, da ist die KI immer hinten dran intern im Bezug auf Strategie und wie sieht eigentlich on brand aus für uns?

01:10:36: Das ist etwas,

01:10:37: wie würde

01:10:38: es in Zukunft aussehen.

01:10:40: Das kann man definieren und das kann dann auch eine KI.

01:10:45: im Bezug auf Brand Compliance bin ich konsistent.

01:10:50: was so mein Ton of Voice angeht und dass nicht nur distinctive Brand Assets geht ja viel weiter.

01:10:56: Distinctive Brands ist relativ easy.

01:10:58: Logofarbe, Charakter so... Das ist nicht unwichtig auf keinen Fall aber das ist relativ einfach.

01:11:03: Aber so eine Visual Language und Tone of Voice die Marken-Assoziationen da muss ich sehr scharf sein, aber wenn ich das definiert habe dann kann ich es auch in der KI geben und dann kann die ja auch analysieren ob etwas on brand ist oder nein.

01:11:19: Und das ist dann so ein interne Taste sozusagen.

01:11:23: Was ich daraus mitnehme Markenteams, da sie jetzt viel von ihrem galerensitz entfernt sind so die Fleißarbeit zu tun.

01:11:34: Dass sie sozusagen mehr Freiräume bekommen um genau diese Qualität, die die KI nicht leisten kann zu entwickeln das heißt öfter auch mal den schreibtisch zu verlassen daraus in die welt zu gehen also mit dem mit dem sensorium auch zu spüren was passiert da eigentlich draußen der welten?

01:11:50: was ist davon anschlussfähig für uns für unsere marke, für das storytelling der marke und was für ideen entstehen da draus.

01:11:57: Das heißt da das mal positiv gedacht könnte wirklich zu einer qualitativen also qualitativen veränderung auch der arbeit in den markenteams führen weil

01:12:10: Hundert Prozent!

01:12:12: Also wenn ich im Moment sehr stark in der Software zu Hause, also im Programmieren und KI-Systeme bauen usw.

01:12:20: Da hast du das selbe.

01:12:22: Es ist so befreiend.

01:12:23: Du machst gar keinen Vorstellungen.

01:12:24: Ich mache ja nicht selber Marketingkampagnen aber ich mach sehr viel KI und Code und so... Aber ich muss mich nicht mehr... Wie nennt es bei uns Boilerplate beim Programmieren?

01:12:33: Ich muss nicht mehr den ganzen Mist machen.

01:12:35: Agent macht du

01:12:36: das?!

01:12:37: In der Zeit kann ich mir genau so Gedanken machen, die viel interessanter sind.

01:12:42: Wo ich mein Wissen auch viel besser einbringen kann und den ganzen Mist, der wird sonst delegiert.

01:12:46: Und es geht ja noch weiter dass man inzwischen auch da anspruchsvollere Sachen mit KI machen kann.

01:12:52: aber man muss immer wissen wo man hin will.

01:12:54: das ist immer noch mein Hauptpunkt.

01:12:56: Die KI hat keine Ziele.

01:12:57: Die Ziele kommen von Menschen und wer gibt die Ziele vor?

01:12:59: Was sind die Zielen?

01:13:00: Wofür setze ich dieses Tool ein?

01:13:03: Es ist kein Werkzeug, es ein Denkzeug.

01:13:05: Aber über was ich nachdenke oder was da produziert werden soll, das muss ich vorgeben und da ist die große Kunst.

01:13:13: Ich hatte heute...

01:13:13: Ganz stark!

01:13:14: Gerade heute Morgen im Gespräch ging's darum auch um TI zu nutzen, um Trends zu identifizieren in den sozialen Kanälen.

01:13:21: also worüber wird gerade gesprochen?

01:13:24: Und dann ging's dann auch um Ingredients, also Inhaltsstoffe so.

01:13:30: Wenn dann keine Ahnung jetzt grade Hip ist, Vitamin C ist jetzt gerade hip for whatever reason.

01:13:36: Dann muss ich ja trotzdem aus der Markensicht entscheiden, springe ich auf diesen Zug?

01:13:43: Ja oder nein?

01:13:44: Weil wenn nicht nur rein KI-mäßig sage, guck mal Vitamin C da ist ein Trend!

01:13:48: Jetzt habe ich irgendwie was raus damit und ich komme eher aus einem Labor als Marke so und bin immer der High Scientist dann nehme ich eben keinen Vitamin C und springen da nicht drauf.

01:14:00: das heißt diese Entscheidungen Die sind immer noch strategisch, die darf ich nicht der KI überlassen.

01:14:08: Also ganz viele Informationen sammeln Ordnen mir helfen zu entscheiden auszusuchen auch Budget zu allokieren welches Werbemittel schalte ich in welchem Kanal mit wie viel Geld?

01:14:20: so das ist alles klar.

01:14:23: und auch das generieren aber die Entscheidung dass das ist immer mehr Strategie und ich glaube die.

01:14:28: ich habe das Gefühl Die Brandteams kommen immer mehr jetzt wieder dahin, weil sie diese ganzen Workflows jetzt in Place haben und können sich jetzt wieder sozusagen strategischer widmen.

01:14:39: Das ist mein Gefühl gerade.

01:14:42: Super!

01:14:43: Und ich sehe... Ich habe grad so ein Bild im Kopf wo das ganze Brand-Team zu ... So bei der Budgetfreigabe, Besuche in Museen.

01:14:52: In kulturellen Veranstaltungen Festivals oder sowas rechtfertigen können weil sie sagen hör mal wir müssen jetzt hier unser Sensorium mal wieder füllen weil das genau was die Maschine nicht leisten kann.

01:15:04: Wir müssen daraus!

01:15:05: Wir müssen die Kultur spüren und die Trends spülen Und das ist finde ich gerade ein sehr positives Bild.

01:15:10: In der E-Welt heißt es Touch Grass.

01:15:13: Touch Grass Okay ja Sehr gut Toll Wir sind damit am Ende.

01:15:20: und weil die Leute, die uns zugehört haben hoffentlich auch unterhalten wurden.

01:15:24: Teilweise haben vielleicht die Synapsen ein bisschen gefeuert und es hat geknistert aber sie werden neunzig Prozent von dem so vergessen was wir da gerade alles erzählt haben.

01:15:32: Deshalb möchte ich jetzt nochmal den Versuch Unternehmen von euch beiden zwei Empfehlungen zu geben an die Menschen da draußen beim Umgang mit KI wie hilft KI in der Markenführung?

01:15:44: Und deshalb hat dann ist sozusagen ein Befeder.

01:15:47: Also vier Merksätze, Lernsätze, Prinzipien was immer euch einfällt, was ihr glaubt womit am meisten Nutzen da draußen entfaltet wird.

01:15:55: Da ich bin zu Anfang?

01:15:56: Wer möchte anfangen?

01:15:58: Ausprobieren?

01:16:04: also es macht keinen einfach ausprobieren.

01:16:09: und das so der erste Punkt und der zweite denn die selbe Richtung geht.

01:16:14: Stellt euch vor, KI ist wie Genie in der Bottle.

01:16:18: Und schreibt, gibt dir KI einfach genau das, wo du denkst, dass es das was ich haben will?

01:16:24: Und dann mal gucken, wo's dich hinführt.

01:16:26: also keine... Don't hold back!

01:16:28: Also nicht zurückhalten sondern einfach wirklich ausprobieren und groß denken als wärs Genie eine Bottle

01:16:34: Okay.

01:16:35: Also spielerisches Ausprobieren.

01:16:38: Die Fee steht auf dem Tisch und ihr einfach sagen was man will und da mal schauen was passiert.

01:16:44: Es geht ein bisschen in die ähnliche Richtung.

01:16:47: Ich würde quasi auch Fink Big, also was können wir jetzt tun?

01:16:52: Was wir vorher nicht tun könnten.

01:16:56: Diese Frage sollte man sich wirklich sehr, sehr intensiv stellen.

01:17:00: das gilt auch bei uns.

01:17:01: Man merkt zu viele Schranken noch Mensch.

01:17:05: vielleicht könnte mir jetzt plötzlich dieses tun.

01:17:07: Also das ist auch ein bisschen diesen Geister aus der Flasche lassen.

01:17:10: aber vor allem eben Dinge gehen jetzt heute, die vorher überhaupt nicht gegangen wären.

01:17:18: Und das zweite hat jetzt tatsächlich schon wieder Touchgrace weil ich glaube dass man wenn man mit ein bisschen Abstand die Dinge betrachtet dann natürlich immer wieder auf neue Ideen kommt.

01:17:28: also dieser alte Punkt genau.

01:17:34: Ich glaub da sind so die wichtigsten Punkte und

01:17:40: Damit habt ihr eigentlich den Markencode von Markenkraft schon befüllt.

01:17:44: Nämlich das, was auf dem Bildschirm schoner stehen sollte die nächsten drei Monate.

01:17:47: wenn ihr jetzt zwischen den beiden entscheiden würdet?

01:17:49: Was würdest du drauf schreiben?

01:17:51: Zwischen meinen Beiden?

01:17:53: Ja zwischendurch also...was da für ein Impuls diesbezüglich tauscht?

01:17:57: Einfach ausprobieren!

01:17:59: Einfach raus probieren.

01:18:00: und du Christian?

01:18:03: Think Big!

01:18:04: Probiert's aus, think big!

01:18:06: Das steht auf den Bildschirmen in den nächsten Monaten Christian Dirk, super.

01:18:10: Danke für dieses Gespräch.

01:18:11: was ich heute mitnehme.

01:18:12: also erst mal wir müssen aufhören zwei Dinge zu verwechseln.

01:18:16: ob eine Bewertung platzt über ein Unternehmen oder über eine Technologie das sind zwei unterschiedliche dinge und Das was die struktur bleibt erhalten dann Die unterscheidung dass man auch schauen muss.

01:18:30: es gibt nicht die KI also analytisch generativ redektiv all das.

01:18:35: aber vor allen Dingen müssen wir den blick auch mal heben weg von der reinen Effizienz hin zur Effektivität und da haben wir jetzt viele Möglichkeiten besprochen bis hin zu diesem schönen Bild, das vielleicht auch die Eintrittskarten von Museen in Zukunft im Marketing-Budget enthalten sind.

01:18:54: Und drittens automatisierte der Prozess desto wichtiger auch die Rückkopplung, also die strategische Ausrichtungen.

01:19:00: Die Klarheit der Strategie entscheidet je automatisierter weil sonst hat man automatisierten Müll und deshalb sehr klar also die AI.

01:19:08: die Erfolg von KI beginnt lange vor dem Einsatz des Tools.

01:19:12: das heißt diese klärung strategische Klärung und dann die Riesenschance dass nämlich auch mit das dann die Rückkoppelung das permanente Lernen auch einen Datenschatz erzeugt, der früher sonst nur im Bauch von einzelnen Menschen war und dass auch die Unternehmen dadurch stabiler dastehen für die Zukunft.

01:19:28: Weil sie Erfolgswissen halt bewahren!

01:19:32: Ja toll also.

01:19:33: vor fünf Jahren als wir hier drüber gesprochen haben da wusste niemand so genau wo das alles hinführt.

01:19:37: heute wissen wird es ein bisschen genauer und ich find's ganz toll und ich danke euch beiden für diesen klaren und unaufgeregten Blick auf die Entwicklung und ich hoffe wir sehen uns bald mal wieder persönlich Hier in fünf Jahren und ich werde mich dann melden.

01:19:53: Ganz herzlichen Dank für

01:19:54: die Einladung!

01:19:57: Ciao, ciao!

01:19:58: Das war's für heute.

01:20:00: Vielen dank dass ihr dabei wart.

01:20:02: Wir hoffen es hat euch genauso viel Freude gemacht wie uns.

01:20:04: Wenn ja empfehlt Markenkraft euren Freunden, eurem Bekannten, euren Kollegen und hinterlasst eine Bewertung.

01:20:10: Es hilft enorm das andere diesen Podcast auch entdecken.

01:20:13: Share the love for brands.

01:20:16: Machts gut – Für euch selber und die Menschen in eurem Leben.