speaker-0: Hallo zusammen und willkommen zu einer neuen Folge Before Applaus. Applaus ist das Echo des Erfolgs. Davor stille Stunden, falsche Wege, echte Risiken. Wir erzählen die Geschichten, die niemand sieht, aber alles entscheiden.

speaker-1: Bevor Applaus, bevor der Applaus erklingt, heute mit Dr. Rolf Pfister. Schön bist du da, Rolf. Herzlich willkommen. Warst du heute schon in der Zukunft oder hast zu Hause mit deinem Roboter gespielt? Willkommen in der analogen Welt, heute bei unserem Podcast. Hergeflogen auf der Drohne oder ganz normal per S-Bahn und U-Bahn?

speaker-0: ganz klassisch mit der SBW und das einzige, ich benutzt habe, ist Google Maps.

speaker-1: Das Einzige sind Google Maps. Das heißt Siri hat mitgeguckt, Alexa hat mitgeguckt. Jeder wusste. Alle wissen, wo du heute hingehst. Und die Chinesen haben was bedeckt geschwiegen.

speaker-0: Das ist gut möglich. Ich habe auch schon über 10, 15 verschiedene Apps verwendet.

speaker-1: Heute.

speaker-0: Genau. Also SPG-App, Google Maps, E-Mail-App, Browser, verschiedene Webseiten. Und einige von denen fragen natürlich nach den Daten und wo die Daten hingehen, das weiß keiner so genau.

speaker-1: Wo gehen sie denn hin? Du bist ja genau in dieser Thematik drinne. Wo gehen die Daten denn hin?

speaker-0: Zum einen gehen sie an die Firmen selber, damit Daten gewinnbringend nutzen wollen, zum Beispiel jetzt Werbung zu schalten. Aber das Schlimmere ist, die Firmen verkaufen auch noch weiter einen Datenhändler und von da an hast du überhaupt keine Kontrolle mehr. Und es kam jetzt zum Beispiel auch letztens auf, dass selbst Geheimdienste die Datenhändlerdaten nutzen, weil sie die Daten selber nicht erheben dürfen, auch die Polizei nicht, aber sie dürfen die Daten einkaufen. Und damit können sie sogar dann Verbrechen lösen, aber umgekehrt geht es natürlich auch so, dass Kriminelle die Daten nutzen können.

speaker-1: sie umgehen, die Datenschutzrechtlinien von der direkten Erhebung zu gekauften Daten.

speaker-0: Genau, was auch aus demokratischer Sicht ziemlich problematisch ist.

speaker-1: Genau. Ja, du bist ja, du bist Co-Founder vom Lab 42 in Davos. Das Lab 42 in Davos, Davos bekannt durch das World Economic Forum, gerade in Welt. Aber im Sommer finden die Davos Tech Days, Robot Days statt. Diese Woche wieder. Deswegen sind wir heute auch hier zusammen, aktuelles Thema, aktueller Anlass. Das heißt, die Roboter werden die nächsten Tage Davos übernehmen.

speaker-0: Genau, wir stellen dort Physi-EI vor.

speaker-1: Physikal AI.

speaker-0: Das heißt, es betrifft vor allem humanoid Roboter, aber es geht auch weiter. Es können Drohnen sein, also in der Luft, aber auch zum Beispiel unter Wassertrohnen oder andere Lösungen, wo KI wirklich mit der physischen Welt intergiert. Das heißt, nur auf dein Computer, auf dein Smartphone läuft, sondern für dich idealerweise auch Aufgaben erledigen kann, zum Beispiel zum Shoppen oder auf der Baustelle zum Beispiel Löcher bohren.

speaker-1: Auch die Baustelle und Löcherbordeln. Gerade wir haben draußen 40 Grad. Man redet immer davon, eben Baustellen. Die Leute müssen dort hart arbeiten, Teer gießen, Löcher überbuddeln, Infrastruktur flicken. Das heißt, das in Arbeiten, das können in Zukunft Roboter übernehmen.

speaker-0: Das ist das Ziel. Man muss sagen, jetzt ist man noch ganz am Anfang. Zum Beispiel, ich habe letztens in China vor drei Monaten einen Roboter gesehen, der wird im Tunnelbau verwendet, viele Löcher in die Decke zu bohren, wo dann das Material befestigt wird. Und das funktioniert sehr gut, weil der Tunnel ist sehr gerade und er ist sehr regelmäßig. Und dann kannst du einfach im Plan die Löcher vorgeben, stellst Sensoren auf, dann weißt der Roboter immer, wo er ist und wo er das Loch bohren muss. Das funktioniert super. Allerdings, als ich heute mit der SBB gefahren bin, wurden neben den Gleisen Bauarbeiten durchgeführt im Hang. und dort ist das Gelände so schwierig, so viele Unbekannten drin, dort zum Beispiel Roboter einzusetzen, das ist noch sehr weit weg. Also wir sind gerade in der Beginnphase und wenn es einfache, repetitive Aufgaben sind, die kontrollierbar sind, dann kann man dort Fortschritte machen, aber allgemein auf dem Bau, das ist noch ein weiter Weg.

speaker-1: Generell, Rolf, ihr habt tolle Firmen oben in der Boos. NVIDIA ist mit dabei und Siemens und wie sie alle heißen, sind mit dabei. Was versprecht ihr euch von diesen Tech Days und wie wichtig sind diese Tage und das Learning für die Robotikindustrie in Europa und der Schweiz?

speaker-0: Also der Hintergrund ist, wir sehen, dass in den USA ziemlich viel passiert. In China passiert noch mal viel mehr. Und dort geht es auch bereits sehr stark in die Anwendung. Und wenn man sich hier Europa anschaut, ist es ein Interesse da, dem Unternehmen Roboter zu verwenden. Aber die sagen, wir wissen überhaupt nicht, passiert. Wir können ja nicht nach China fliegen, da ein Roboter kaufen und dann steht er rum und vermutlich dürfen wir den aber aus rechtlichen Gründen gar nicht verwenden. Und deswegen ist, dass wir sagen, wir bringen jetzt all die Roboter aus der Welt nach Davos, zeigen dort, wie sie funktionieren und unter realen Umständen, nicht einfach nur in der Konferenz, sondern wirklich in ganz der Bootsvorteil, in verschiedenen Geschäften, Hotels, sonst was, zu zeigen, was die real können. Und dort können dann Seeleves von deutschen, Schweizer, europäischen Unternehmen die Roboter anschauen und sagen, okay, das ist was, was vielleicht in meinem Unternehmen aufpassen könnte. Und das Ziel ist also wirklich, alle miteinander zu vernetzen und hier Use Cases zu identifizieren und dann auch umzusetzen. Und deswegen zum Beispiel haben wir auch verschiedene Fachhochschulen dabei, wie jetzt die FAGR oder die ZHAW. weil die beschäftigen sich gerade damit, diese Lücke zwischen der Theorie oder diesen neuen Entwicklungen unter tatsächlichen Anwendungen zu übersetzen und zu überbrücken.

speaker-1: Das heißt, es ist nicht nur eine theoretische Konferenz, sondern es wird wirklich dort gezeigt, was die Roboter heute machen können und übernehmen können.

speaker-0: Genau. Und das ist auch, wie wir unseren Erfolg gewerten. schauen, wie viel kommt da tatsächlich raus, wie weit übersetzt sich das in die deutsche und die Schweizer Wirtschaft.

speaker-1: In der Schweiz haben wir im Zug das Crypto Valley und machen wir jetzt aus Davos das Robot Valley.

speaker-0: Ich würde sagen, es ist noch bisschen zu früh, auszurufen. Es passiert auch unglaublich viel hier, zum Beispiel in Zürich. Von dem her will ich jetzt niemanden irgendwas wegnehmen. Zum einen, wenn man sich das World Economic Forum anschaut, da passiert so viel mit KI und Robotik, das ist mittlerweile einfach überlaufen. Und deswegen sagt die Stadt Davos auch, wir müssen das Ganze irgendwie auslagern und möchten ein zweites Event machen. Und zum anderen, Davos, das wissen die wenigsten, ist forschungsmäßig wirklich super aufgestellt. Da gibt es unglaublich viele Forschungsinstitute, die weltweit führend sind, zum Beispiel Wiener Forschung, Sonnenforschung, Asthmaforschung, Molekularforschung, Nockenbrüche, wegen den ganzen Skifahrern. Und das ist ein super Umfeld und deswegen stößt es da auch auf sehr viel Resonanz und das ist mit ein Grund, wieso auch wir als Lab 42 dort sind, aber auch wieso der Davos Tech Summit jetzt dort ist.

speaker-1: Klasse, also absolut klasse und toll, wir in der Schweiz oder wenn die Schweiz da Vorreiter ist, gerade zu diesen Technologien und zu diesen Themen. Du warst jetzt gerade in China eine ganze Zeit lang

speaker-0: Genau.

speaker-1: für einen Monat. Was geht ab in Shenzhen und was geht ab in in Shanghai? Wie? Was kann Europa da lernen? Was kann Europa davon lernen? Oder werden wir hier in der kleinen Schweiz, in Europa, von den USA und von China praktisch zerrieben irgendwo? Braucht es uns überhaupt in Europa?

speaker-0: Also ich hoffe sehr, dass es uns braucht. Einfach deswegen eine ganz andere Herangehensweise haben und wir hier in Europa, ich würde sagen, das beste gesellschaftliche System haben. Zumindest die Werte, wir hier vertreten, die sind mir sehr wichtig wie Freiheit, demokratische Grundprinzipien, Offenheit, aber auch Vorsichtigkeit. Und zu den Eindrücken in China, also es war Umwerfen. Ich habe selbst nur einen Bruchteil von dem sehen können, was es dort zu sehen gibt. Also in jeder Stadt können Sie Monate verbringen und so viele Start-ups und Forscher und sonst was treffen. Es ist wirklich eine andere Welt und sie ist auch viel weiter fortgeschritten als hier und ich denke auch, können sehr viel davon lernen, weil du danach gefragt hast und eins, was ich in China wirklich sehr bewunder ist, die sind dort sehr agil unterwegs und sehr experimentierfreudig. Also gerade die ganzen Techfirmen, die sagen, komm wir bauen Roboter, funktioniert er nicht? Egal, wir bauen einfach den nächsten, dann bauen wir wieder eine und das jede Woche und so schnell passiert da der Fortschritt und wenn ich das mit Europa hier vergleiche, wo die Unternehmen sagen, ja wir haben von den Roboter gehört und ja, haben schon so einen Industrieroper dabei uns, vielleicht sollte man mal bisschen mehr machen. Dann setzt man in drei Monaten Meeting an, mal zu besprechen, ob man mehr machen sollte und sagt man ja, lass mal einen Mitarbeiter dran forschen und dann sind wieder drei Monate rum und nach einem Jahr ist immer noch nichts passiert. Wenn ich das mit China vergleiche, das ist ein riesen Unterschied und ich glaube, das ist auch was, was wir hier verwenden sollten und diese gleiche Mentalität entwickeln sollten.

speaker-1: Dieses Wettrennen praktisch.

speaker-0: Nicht unbedingt das Wettrennen, aber mehr die Offenheit, sich weiterzuentwickeln. Wenn du dir Beispiel nach dem zweiten Weltkrieg gerade Deutschland anschaust, aber auch Europa allgemein, dort haben wir so viel aufgebaut, jeder war innovativ, wir haben so viel geforscht, uns umgesetzt und wirklich wir wollen die Welt verbessern und weiterentwickeln. Wenn man sich die letzten 10, 20 Jahre anschaut, dann sieht man hingegen viele Unternehmen sagen, meine ganz berühmt zum Beispiel die Autohersteller, wir haben super Verbrenner, das passt, die haben das schon vor einigen Jahren entwickelt, aber die entwickeln wir noch so inkrementell weiter. Das sind wir eins, wir brauchen keine Elektroautos. Genauso in vielen anderen Industrien und genauso sehe ich es ein bisschen auch in der Gesellschaft, dass wir sagen, ja, wann immer dein Problem ist, der Staat soll eingreifen und uns unterstützen. Also Corona-Pandemie, ziemlich viele Zahlungen, irgendwo Krisen, ebenfalls viele Zahlungen und es ist halt eigentlich so 2008 mit der Weltwirtschaftskrise angefangen und seitdem sehe ich ein bisschen so diese Mentalität zum Zurücklehnen und in China ist es nicht vorhanden.

speaker-1: Hier schreit man immer schnell zu den Staat Hilfe. Dort hilft man sich halt selber.

speaker-0: Genau. Das Lustige ist, dass der Staat dort sehr stark Er identifiziert Zukunftsbereiche und sagt, dass Robotik, Quantenphysik oder auch Energie sehr stark Wir unterstützen die Unternehmen. Aber dann gibt es auch ziemlich ruinösen Wettkampf. Hier ist es eher so, dass der Staat nicht sagt, dass wir bestimmte Themen sondern wir unterstützen den Status quo. Das sieht man gerade jetzt in Deutschland, wo eigentlich mit März die Wende hätte kommen sollen. Bis jetzt sehe ich die noch nicht allzu sehr. In der Schweiz ist man ja auch sehr vorsichtig unterwegs ist.

speaker-1: Ja, aber mit der ETH, mit der EPFL und mit der ZHAW haben wir schon einige Universitäten, wo weltweit mitführen sind und dort wird schon eine ganze Menge geforscht und gemacht.

speaker-0: Ja, das definitiv. Und ich glaube, das ist auch mitunter die europäische Stärke, dass wir sehr viel mehr theoretischen Hintergrund haben. Dort auch fundierter sind als in der USA und in China, würde ich sagen. Also zumindest in der Gesamtheit und der Breite. Das Problem hier ist, ETH und zum Beispiel auch die TUM in München jetzt, die unterstützen auch, dass Start-ups aufgebaut werden und gefördert werden.

speaker-1: Und Heilbronn,

speaker-0: Stiftung. Und das wäre jetzt auch so das Robotic Valley von München bis Zürich, dass ich es so ziehen würde. Also wirklich die gesamte Region. Wir haben eigentlich unser eigenes Silicon Valley. Aber das Problem ist, im Silicon Valley, wenn du irgendeine Idee hast, du brauchst eigentlich noch nicht mal eine Idee. Du findest jemanden, der gibt dir eine Million und du kannst einfach loslegen. Hier in der Schweiz oder auch in Deutschland alles auch nur 100.000 einzusammeln ist schwierig. Also zum Beispiel, ich habe vom Bayerischen Staatsregierung einen Fördeantrag über 30.000 oder 36.000 Euro gestellt. Das hat sechs Monate gedauert, bis es bewilligt wurde und es gab so viele Einschränkungen und sonst was. Ich habe mir am Ende gedacht, eigentlich, ich hätte es nicht machen sollen. Ich hätte lieber das Geld irgendwie anders aufgetrieben und wir reden hier von 36.000. Das heißt, wir haben die Forschung, wir haben auch die ganzen jungen Leute, die diese Start-ups gründen wollen, die diese Forschung weiterentwickeln wollen, in die Industrie bringen wollen. Aber dann, wenn sie ein Produkt haben, das in die Industrie zu bringen, wo man dann wirklich skalieren muss, wo man 10 Millionen, vielleicht auch mal 100 Millionen braucht, da wird es wirklich schwierig und das ist so, wo wir auch scheitern.

speaker-1: Okay. Das ist... Und ich glaube auch, durch die ganze Situation jetzt mit den Kriegen etc., Private Funds zu bekommen, wird immer schwieriger momentan.

speaker-0: Ja, gerade auch mit der KI-Baba zum Beispiel. Es wurde ja mittlerweile so viel Geld investiert, dass man wirklich von der KI-Baba sprechen muss.

speaker-1: Wie können die Firmen das mal rückfinanzieren?

speaker-0: Ich glaube, wird nicht funktionieren. Also wenn man sich zum Beispiel anschaut, die fünf größten Cloud-Anbieter, haben 2025 und 2026 bis jetzt eine Billion, also wirklich Billionen, 1.000 Milliarden US-Dollar nur in Hardware investiert. Ich weiß nicht, wo das Geld herkommen soll. Und man sieht ja auch, die Unternehmen finanzieren sich gegenseitig und SpaceX zum Beispiel direkt nach dem Börsengang haben sie noch mal einen Bond aufgesetzt, wo sie noch mal, ich glaube, 35 Milliarden einsammeln wollen.

speaker-1: Ja, aber die Aktie rauscht momentan nicht nach oben, sondern nach unten.

speaker-0: Ja, also ich halte die Bewertung auf eine Fantasiebewertung. Das wird vermutlich wie Bitcoin rauf und runter gehen. Aber genauso wie bei Bitcoin, es klingt toll, jeder will mitmachen, weil jeder andere mitmacht, aber ich sehe keinen Wert dahinter.

speaker-1: Es ist ja auch kein Wert dahinter. Ob du jetzt mit Geld bezahlst oder Bitcoins bezahlst, aber du hast praktisch eine Parallelwährung, die du noch nicht mal überall anwenden kannst. Ich kann ja meine Mitarbeiter nicht in Bitcoin bezahlen. Das geht ja gar nicht. Weil die können ihre Miete nicht bezahlen und die können nebenan in EDEKA und in Lidl auch nicht gehen und mit Bitcoin bezahlen. Also ist das eine Währung, zum Beispiel nicht überall, die nicht gesellschaftstauglich ist.

speaker-0: Und vor allem ist ja auch keine wirkliche Absicherung dahinter. Beim Euro oder beim Franken, weiß ich, da stehen die Nationalbanken dahinter. Die Kurse gehen auch mal hoch oder runter. Aber prinzipiell, ich kriege mein Brot für das Geld. Weil der Bitcoin, ich habe keine Ahnung, was sie halben Jahr wert sein wird, ob das Doppelte oder die Hälfte oder vielleicht auch gar nichts. Und vor allem, wenn man sich anschaut, wie viel Betrug in den ganzen Bitcoin-Netzwerken stattfindet, ich als Privatanleger, ich werde keine Chance haben.

speaker-1: Wir sprachen über künstliche Intelligenz, wir sprachen über Robotik. Du hast jetzt gerade noch in einer Antwort gesagt, die Quantenphysik, Quantum Technology, was on the way ist. Was kommt als nächstes?

speaker-0: Es ist ziemlich schwierig, Vorhersagen zu machen, vor allem für die Zukunft, wie es so schön heißt. würde sagen, physical AI ist tatsächlich das, was über die nächsten fünf Jahre kommen wird. Das heißt, ganze KI, die wir jetzt in den Rechnern haben, irgendwie in die Welt zu übersetzen. Weil das ist alles schöne und gut, wenn die sagt, machen wir dieses oder jenes. Aber wir wollen ja tatsächlich auch die Arbeit automatisieren.

speaker-1: Es muss ja irgendeinen Wert haben. muss ja irgendein Wert geboten werden, damit man überhaupt die Roboter nutzen kann oder investiert werden kann in diese ganzen Thematiken. Sie müssen ja irgendeinen Wert kreieren. Sei es Effizienz, Firmen schneller machen, Kommunikation schneller und einfacher machen etc. Nichtsdestotrotz, im Mittelpunkt steht immer noch der Mensch. Wie bindet man den Menschen noch mit ein?

speaker-0: Das ist eine sehr schwierige und vor allem auch gesellschaftliche Frage und die wird zumindest im technischen Bereich, also dort wo die ganzen Entwicklungen stattfinden, eher weniger diskutiert. Dort wird einfach gemacht und mit dem Outcome dürfen sich dann die Gesellschaften beschäftigen, im Guten wie im Schlechten.

speaker-1: Okay. Und, ja, du hast eine Lehrstudie in München für Wirtschaftstheorie. Was bedeutet das und was lehrst du dort?

speaker-0: Hab ich tatsächlich nicht, ich bin nur Dozent an mehreren Universitäten. Und das vor allem im KI-Bereich. Und mein Hintergrund ist ihre Wissenschaftstheorie, also Philosophie. Und mir ist es wichtig, dass man das gesamte ganzheitlich betrachtet und vor allem, dass man auch versteht, wie KI funktioniert und was darin passiert. Und dass man eben den Menschen mit einbezieht. Das heißt, mir geht es weniger darum zu sagen, hey, hier ist dieses Tool, das kann auf diese und diese diese Weise verwendet werden, sondern ja, du kannst dieses Tool verwenden, aber was macht es mit Was macht es mit deiner Arbeit? Sind die Ergebnisse danach besser oder sind sie schlechter? Und bist du danach weiterentwickelt, glücklicher oder nicht?

speaker-1: Und was macht es mit den Menschen? Die Nutzung von KI? Wir sehen ja in der heutigen Zeit, gerade bei jungen Menschen, dass der ganze KI-Zirkus, der ganze Scrawling-Zirkus, die Aufmerksamkeitsspanne wird immer kleiner und immer kürzer. Die mentale Fitness lässt nach, die Augen sich schwer. Was macht das mit den jungen Menschen?

speaker-0: Also mit den jungen Menschen, da bin ich ehrlich gesagt ziemlich besorgt. Gerade auch wenn ich sehe, wie viele Kinder, also wirklich Kleinkinder, Babyjohns, Smartphones den ganzen Tag über haben, damit berastet werden. Ich meine, früher haben wir auch gesagt, ja, was, wenn Kinder den ganzen Tag vom Fernseher sitzen und so und dann vom Computer und dann gab es mal die Ballerspiele und so weiter. Also es ist schon eine Tendenz da, das immer negativ zu sehen. Aber in dem Fall muss ich tatsächlich sagen, wenn sich die Kinder kaum noch bewegen, kaum ihre motorischen Fähigkeiten entwickeln, auch zum Beispiel das Sehen. nur immer auf einem 2D-Bildschirm, anstatt in der Natur und das zu koordinieren, vielfältige Entdeckungen zu machen. Ich glaube, das wird wirklich den Kindern schaden, weil sie einfach viel bewegungsärmer sind und ein viel schlechteres Verhältnis zu ihrem Körper entwickeln werden. Und zum Geist denke ich, ist es auch auf der einen Seite mal überfordert, weil einfach so viel so schnell passiert, man hat nicht Ruhe. Auf der anderen Seite man ist unterfordert, weil es läuft ja von alleine. Das heißt, ich muss nicht mitdenken, ich muss nichts machen. Ich kann eigentlich wegdösen. Also das ist ja auch das, was wir gerne beim Fernsehen Wir schauen uns eine Serie an und dann dürfen wir so halb mental weg und entspannen dabei. Von dem her bei den kleinen Kindern und Babys habe ich da sehr große Sorgen. Jetzt bei den Studenten, es kommt sehr stark auf die Studenten drauf an. Also zum Beispiel, wenn ich jetzt DeepL zum Übersetzen verwende. Ich kann so machen, wenn ich jetzt einen Text in Englisch schreibe, ich schreibe den erstmal selber und dann tue ich in den DeepL rein und sage, Liebes DeepL, verbessere ihn, wo er ist. Und dann sehe ich, hier ist noch eine gute Formulierung, hier ist jetzt anders aufgeteilt, okay, und hier kann ich auch noch bisschen was lernen. Dann ist mein Englisch danach verbessert. Möglichkeit ist, ich schreibe den Text irgendwie mal schnell auf Deutsch runter, ohne dass ich auf die Grammatik schaue, das kriegt der DPL sowieso gut hin und dann sage ich, DPL übersetzt es mir. In dem Fall habe ich nichts gelernt, im Gegenteil, meine Fähigkeiten haben sich reduziert. Das heißt, es kommt immer sehr stark drauf an, wie gehe ich mit der KI Nutze ich sie, mich selber zu erweitern, weiter zu entwickeln oder nutze ich die KI in so einer Weise, dass sie mich ersetzt und ich eigentlich rausfallen kann.

speaker-1: Wo wird das alles mal hinführen, Rolf? Diese ganze KI-Thematik, diese ganze Robotik-Thematik. Du bist jetzt ja doch noch selbst ein junger Mensch. Wo wird das Ganze mal hinführen? Womit muss sich die Gesellschaft und auch die Wirtschaft einstellen? Und was muss in der Politik passieren? dass sie praktisch diese neuen Technologien, gerade in der Bildungspolitik, dass sie diese neuen Technologien und Themen mit auf dem Schulplan haben. Damit die junge Generation, die jetzt in der Schule ist und irgendwann in die Ausbildung kommt, nicht völlig abgehängt ist.

speaker-0: Insgesamt eine sehr große Fragestellung und ich denke, insgesamt können wir auch keine klare Antwort darauf geben. Das ist teilweise was, was man auch rausfinden muss. Und bezüglich der Einordnung, die KI, gerade die generative KI, also die Large Language Modelle und so weiter, die sind da und die werden auch nicht mehr weggehen. Allerdings, glaube, momentan haben wir einen riesen Hype und der wird irgendwann platzen und die Leute werden sagen, okay, das ist gut, ein Bilder zu generieren, das ist gut, Texte zu generieren, aber es ist nicht AGI. generelle künstliche Intelligenz. Ich habe gestern wieder eine Vorhersage gelesen, hat einer gesagt, in zehn Jahren wird jeder einzelne Mensch leistungsfähiger sein als die gesamte Gesellschaft heute. Ich weiß nicht, wie das funktionieren soll, weil das würde ja bedeuten, dass wir eine KI haben, die so durchschnittlich gut ist wie ein Mensch, und das ist nur noch mein Whitefrag, und dann hat jeder einzelne Mensch acht Milliarden Mal diese KI. Also wir haben acht Milliarden Mal acht Milliarden KI auf menschlichem Niveau in zehn Jahren. Ich weiß nicht, wie man solche Vorhersagen treffen kann. Ich fände Zahnebüchen und ich glaube, da werden wir nicht hinkommen. wie das Internet, wie Elektrizität. KI wird einfach überall sein und uns im Hintergrund begleiten. Und in dieser Hinsicht müssen wir lernen, damit umzugehen. Wir müssen entsprechende Kompetenzen entwickeln, so wie man in der Schule eigentlich auch für den Umgang mit dem Internet hätte lernen sollen, und wir müssen uns eben überlegen, wie wollen wir diese Tools einsetzen. Und bei mir im Unterricht an den Unis merke ich auch, ich kann die KI nicht ausschließen. Also klar, könnte mit den Prüfungen im Unterricht oder so machen, aber spätestens daheim verwenden die Schüler KI. gut

speaker-1: Ist doch in Ordnung. Sie müssen sich damit ja auch auseinandersetzen.

speaker-0: Eben, und es ist ein neues Werkzeug, das die Menschheit erschaffen hat. Es hat seine guten Zeiten, also von dem her sollten wir es auch verwenden. Das heißt, die Frage ist, wie kann ich jetzt als Lehre zum Beispiel den Umgang so gestalten, dass die Schüler lernen, wie sie mit KI umgehen sollen und wann es ihnen auch wirklich weiterhilft und wann es eher negativ ist. Das heißt, es geht vor allem diese Kompetenzen und auch in der Hinsicht, das entwickelt sich ja alles rasend schnell weiter. Das heißt, ich sollte weniger sagen, hey, mit der heutigen KI könnt ihr dieses und jenes machen, weil in ein, zwei Jahren ist es obsolet, sondern eher in den zwei Jahren eine neue Entwicklung kommt. Wie könnt ihr die erkennen? Wie könnt ihr damit umgehen? Wie könnt ihr die evaluieren zum Beispiel? Das sind glaube ich Kompetenzen, die wir im Schulsystem weiterbringen müssen.

speaker-1: Ja, weil das Schulsystem ist natürlich in der heutigen Zeit Change-Prozesse. Mittlerweile kann jeder Unternehmer und viele Mitarbeiter mit Change-Prozessen umgehen. Aber die Geschwindigkeit, dieser Changeprozess, dieser Speed, der momentan wirklich überall herrscht, das ist etwas, wo viele nicht umgehen können, wo auch große Unternehmen praktisch wie schwere Tanker über die Meere fahren und nicht wie ein Speedboot eben dann eben neue Sachen lernen Kurven und mit einfangen können. Wenn du in Unternehmensstrukturen reinschaust, deiner Forschungen etc., wie sind die Unternehmen unterwegs, dass sie versuchen, nicht den Anschluss zu verpassen?

speaker-0: Ich sehe da sehr große Diversität. Also ich berate ja öfters Unternehmen. Bei einigen klappt das sehr gut und die sagen, hey, wir haben gerade was Neues gesehen, wir möchten das mal ausprobieren und schauen, ob es bei uns funktioniert. Dann gibt es allerdings sehr viele Unternehmen, die sagen, ja, ich habe gehört, es gibt ja jetzt diese KI und diese Roboter, lass uns das doch mal irgendwann einführen. Und teilweise brauchen die mehrere Jahre nur, mit der Rechtsabteilung abzuklären, ob sie das verwenden dürfen. Also kein Witz. Es gab ein Unternehmen, das hat vor einem halben Jahr die bekommen GPT verwendet.

speaker-1: Ja, da gibt es viele Versicherungen und so weiter. Ganz viele. Die gibt es

speaker-0: Ich hab vor drei Jahren drauf.

speaker-1: ja auch. November 22.

speaker-0: sollte innerhalb von drei Tagen entschieden sein, drei Wochen meinetwegen, drei Monate bei großen Unternehmen, okay, aber drei Jahre... einfach weg vom Fenster. Lustigerweise gibt es dann noch die Unternehmer, und es sind selbst immer die gleichen großen, die sagen, ui wir verfassen die Anschlüsse, wir müssen jetzt KI überall einführen. Dann wird das ganze Unternehmen auf KI gestellt, ohne dass man sich überlegt, was bringt das überhaupt. Aber nachdem es einfach so ein Hype ist, Schlagwort, jeder macht mit, muss dieses Unternehmen jetzt auch KI haben. Das führt dann dazu, dass jeder Mitarbeiter plötzlich zum Beispiel ein Lars-Language-Modell hat, mit dem man chatten kann, ohne dass er weiß, was er damit überhaupt machen soll. Und das ist der falsche Weg. Stattdessen als Unternehmen, ich muss mir überlegen, wo kann ich KI-Gewinnbringen einsetzen, wo kann ich Robotik-Gewinnbringen einsetzen, was macht es dann mit meinem Unternehmen, muss ich die Prozesse weitergehend anpassen und darauf basierend dann kann man sagen, okay ich setze es ein oder es kann auch rauskommen, dass ich sage, ich setze es nicht ein, weil es mir nichts bringt. Das wäre genauso okay.

speaker-1: Die ersten Unternehmen arbeiten ja nicht nur mit KI, sondern die arbeiten auch mit diesen Agents. Sie programmieren sich Agents und so weiter und so fort. Und viele Unternehmen entlassen Leute, entlassen Menschen, weil sie eben sagen, wir können das jetzt mit Agents besser abbilden, etc. Ist das eine faule Ausrede? Oder weil sie irgendwann mal zu viele Leute eingestellt haben, die sie jetzt loswerden wollen? Oder ist das wirklich tatsächlich Fakt, dass man diese Agents so gut trainieren kann, dass sie die Arbeit eines Menschen übernehmen können.

speaker-0: Also bezüglich der Kündigungen, da gab es eine interessante Studie dazu und die hat festgestellt, die meisten Leute wurden tatsächlich einfach nur gefeuert, weil die Unternehmer abbauen wollten, nicht weil sie durch KI ersetzt wurden. Und zu den Agen...

speaker-1: Aber man hat eine gute Ausrede.

speaker-0: Ich meine, stellt sich hin als, hey, wir sind top notch, wir haben so coole KI, besser als jeder andere, wir brauchen keine Menschen mehr. Klar, klingt natürlich super, wenn ich stattdessen sage, sorry Leute, wir müssen mal schnell 10 % feuern, wird jeder sagen, das ist aber gar nicht gut. Also von dem her, marketingmäßig, super Sache. Deswegen macht es auch jeder. Aber zu den Agents, ich tue mir immer noch schwer mit diesem Begriff, weil für mich ist es momentan nichts anderes als ein Hype. Es ist auch so gesehen nichts Neues. Früher hat man dazu gesagt, als Programmierer haben wir skriptet etwas, sprich man automatisiert etwas. In Unternehmen im Industrie 4.0 Kontext, hier ist es immer Prozessoptimierung und Automatisierung. Und im Endeffekt, das ist genau das. Man bindet jetzt einfach nur noch ein Large-Language-Modell ein, aber ist nicht so wie ein Mensch, sage, okay, machen wir dieses oder jenes und dann macht ihr das. Das funktioniert überhaupt noch nicht. Also mal als Beispiel, hab vor ein paar Wochen, wollte ich zwei Kartenspiele kaufen. Und... Ich wollte es natürlich zum günstigsten Preis kaufen. Normalerweise würde ich jetzt auf eine Preisvergleichsseite gehen, schauen, was die beiden kosten und dann mir die obersten Shops anschauen und sagen, mal kurz durchrechnen, wenn ich es dort und dort bestelle oder idealerweise bei dem Shop zusammenkostet so viel. Da dachte ich mir, na ne, lass ich mal die KI machen. Ich habe Herplexity ausprobiert, ich habe Gemina ausprobiert, ich habe GPD ausprobiert, ich habe noch irgendwer ausprobiert und habe gesagt, hey, ich möchte dir diese Kartenspiele kaufen, wo kaufe ich die am günstigsten? Also gar nicht mal bestellst die, nur, Wo komme ich am günstigsten? Also die Ergebnisse waren wirklich wild. Einer hat mir einen total übertreuten Shop vorgeschlagen, der andere hat mir auf ein Kartenspiel verlinkt, das ein anderes war, ich gesucht habe. Und kein einziges ist auf die richtige Lösung gekommen. Ich habe es auch mal bei Urlaubsplanungen probiert, ich habe es bei Flügebogen probiert und Flügebogen ist viel komplexer, als zwei Kartenspiele zu kaufen. Die sind jedes Mal wirklich grandios gescheitert, die haben nicht mal die Anfänge geschafft. Also bis wir bei Agents sind, die in einem Unternehmenskontext zuverlässig eingesetzt werden können. Was über reine Automatisierung, was mir bis jetzt auch schon klassisch in Anführungszeichen machen, hinausgeht, das wird noch ziemlich lange dauern.

speaker-1: Und diese LNLM sind ja auch gar nicht auf den aktuellen Wissenstand.

speaker-0: Das kommt auch noch dazu. Und gerade bei Unternehmen dann auch überhaupt die Unternehmensdaten einzufügen, aber auch die tagtäglichen Unternehmensdaten einzufügen, da gibt es auch noch keine wirklich guten Lösungen dafür.

speaker-1: Ihr wollt ja gemäß Eurer Beschreibung, Intervus, den Brain Code cracken. Crack the Brain Code. Das ist ja etwas, das höre ich ja schon ziemlich lange bei Euch in der Umgebung. Was wollt Ihr machen?

speaker-0: Wir möchten verstehen, wie Intelligenz funktioniert, was Intelligenz überhaupt ist und wie man KI erschaffen kann, die nicht nur haufenweise Daten verarbeitet und daraus zum Beispiel Korrelationen ableitet, sondern wie ein Mensch die Welt wirklich verstehen kann und zum Beispiel ein eigenes Weltmodell entwickeln kann.

speaker-1: Aber das kann der Computer ja gar nicht. Oder das kann er? Das kann die AI ja gar nicht.

speaker-0: Momentan nicht. Also die ganzen künstlichen neuronalen Netze und Glass Language Modelle sind ja auch dazu. Die sind dazu definitiv nicht in der Lage und deswegen ist auch das, dass wir einen Schritt zurückgehen und sagen, lass uns mal ganz von vorne anfangen. Was ist überhaupt Intelligenz? Und da zeigt sich das Interessante, der Begriff, meistens verwendet wird für Intelligenz, ist, dass ich bestimmte Fähigkeiten habe. Also zum Beispiel kann Schach spielen, ich kann Auto fahren, ich kann ein Flugzeug fliegen, ich kann Hausarbeit schreiben oder sonst was. kann New Yorks einmal bestehen. Nur, Fähigkeiten haben mit Intelligenz erstmal nichts zu tun. Fähigkeiten ist eigentlich die Wiedergabe vom Wissen. Intelligenz hingegen kommt dann ins Spiel, wenn du eine Fähigkeit noch nicht hast, aber von einem Problem stehst und dieses Problem jetzt lösen musst. Das heißt, wenn du zum Beispiel noch nie in einen Helikopter geflogen bist und ich dir sage, hey, komm lass uns mal einen fliegen. Dann brauchst du Intelligenz, die Fähigkeit zu entwickeln, Helikopter zu fliegen. Oder auch wenn ich ein neues Gesellschaftsspiel entwickle und sag, hey, lass uns das mal spielen. Du hast noch keine Ahnung, wie es funktioniert und ich erkläre dir die Regeln und aus den Regeln leitest du dann ab, was gute Züge sind. Und da kommt Intelligenz zum Spiel. Und dieses Intelligenzverständnis, das wird leider in der KI-Forschung nur relativ wenig beachtet. Das ist aber das, wo wir hin müssen. Weil wenn du eine KI in die Welt schickst, ist immer irgendwas Neues Unbekanntes. Ich meine, die Welt entwickelt sich weiter, du hast nicht alles in den Dreh. Das heißt, die KI kommt immer in Situationen, wo sie damit zurechtkommen muss und sich sagen muss, hey, was bedeutet dieses Unbekannte für mich und meine Aufgabe? Hat das einen Einfluss? Falls ja, wie muss ich darauf reagieren? Muss ich meine Lösungsstrategie anpassen? Und dieses Denken, was wir Menschen können, das möchten wir in die KI reinbringen.

speaker-1: Wow. Und wenn ihr es dann in der KI drinne habt, greifen sich es die Amerikaner und Chinesen ab. Was macht ihr, damit die Daten hier in Europa bleiben oder hier in der Schweiz bleiben?

speaker-0: Das Gute ist, bis jetzt läuft das alles bei uns auf unseren eigenen Rechnern und Sörtern. heißt, Genau.

speaker-1: ... ist nirgendwo in der AWS Cloud oder nirgendwo.

speaker-0: Wobei man natürlich davon ausgehen kann, man mal so weit ist, dass man kurz davor steht und das irgendjemand mitkriegt, dann interessiert sich jeder Staat dafür. Also ich weiß noch, Putin hat zum Beispiel vor 25 Jahren, ja doch 2003, knapp 25 Jahren gesagt, wer KI beherrscht, der beherrscht die Welt. das ist leider auch wirklich die Wahrheit, weil KI einfach so viel automatisieren kann und du so viel besser bist und Deswegen braucht wenige Leute zur Machtkontrolle, damit die ganze Welt kontrollieren kann. Das ist eine große Gefahr. Das ist allerdings auch der Grund, wieso wir gesagt haben, wir möchten die KI in der Schweiz entwickeln. Weil wenn wir in der Schweiz nichts machen, die USA versucht es, China versucht es, Russland versucht es auch, selbst Nordkorea versucht es, wollen wir warten, bis die irgendwann mal Erfolg haben? Nein. Das heißt, wir möchten die KI entwickeln und möchten versuchen, sie in möglichst gutem Sinne einzusetzen und hoffen, dass wir da die Ersten sind und vor allem auch, dass es dann auch wirklich alles gut klappt.

speaker-1: Das heißt, ganze Bedrohung heute, die ganze Cyberbedrohung, aber auch die ganze Bedrohung durch Waffen, Lenkwaffen, die ja auch von KI mittlerweile gesteuert werden oder die man steuert und so weiter. Das heißt, diese Gefahr ist tatsächlich groß.

speaker-0: Ich würde sagen, sie ist groß und sie ist real. Also wenn man sich jetzt zum Beispiel die Ukraine anschaut, wie viele Waffen mit KI-Unterstützung dort bereits eingesetzt werden. Also zum Beispiel diese Drohnen, die du einfach losschickst und die dann mit einer Kamera die Umgebung unter sich abkennen und sagen, ohje, da ist ein Panzer, der sieht aus wie ein russischer Panzer. Ich werfe ihn mal drauf, stürze mich drauf und explodiere drauf. Das ist bereits im Einsatz. Genauso im Israel-Palästinien-Krieg, was die Israelis dort an KI-Engels haben, Ziele zu identifizieren. Aus ihrer Sicht war es nötig, möglichst viele Bomben abzuwerfen. Das Blöde ist, wenn man sich die Ergebnisse nicht genau anschaut, wenn man der KI nicht vertrauen kann, dann gehen die Bomben halt auch auf ziemlich viele Zivilisten.

speaker-1: KI und Vertrauen ist ein gutes Stichwort, KI und Ethik ist noch ein zweites Stichwort. Das sind alles Themen, wo bei dir wichtige Topics sind, oder nicht?

speaker-0: Sehr, aber leider bei vielen anderen nicht.

speaker-1: Leider bei vielen anderen nicht. Jetzt macht ihr in Davos die Robotik-Tage. Und am Freitagnachmittag oder hoffentlich erst am Sonntag, wenn die Teilnehmer schlau sind, bleiben sie noch übers Wochenende, fahren sie nach Hause. Und dann kommt eigentlich die Frage, dann? Was können sie mit diesen ganzen Erkenntnissen, mit diesem ganzen Know-how, was können sie anfangen? Was könnt ihr anfangen und was können Roboter dann auch alles schon übernehmen?

speaker-0: Das Ziel ist wirklich, dass die Unternehmen sagen, hey, ich habe den Roboter gesehen, der hat was gemacht, was bei uns im Unternehmen auch funktionieren könnte. Die haben sich mit dem Hersteller ausgetauscht. Sie haben sich außerdem, je nachdem, wie komplex das Ganze ist, zum Beispiel mit der ZHAW oder so etwas ausgetauscht. Und der nächste Schritt bestünde jetzt, gemeinsam ein Projekt aufzusetzen, wo man sagt, hey, lass uns diesen Roboter mal in unser Schweizer Unternehmen stellen und probeweise schauen, wie gut es funktioniert. Und die ZHAW sorgt zum Beispiel dafür, dass alles sauber abläuft. wäre das ideale Outcome und je mehr solche Projekte wir verwirklichen können, umso glücklicher sind wir.

speaker-1: Das kostet ja Geld. Sind die Firmen bereit, das zu bezahlen?

speaker-0: Einige nicht, andere hingegen schon und man sieht auch, dass es sich lohnt. Also es gibt sehr viele Use Cases hier, gerade in der Schweiz, die sehr einfach sind und man wirklich sagt, hier kann man sehr viel an Zeit, an Geld und auch im menschlichen, fast schon Leiden sparen. Also zum Beispiel, ich kenne ein Unternehmen, die produzieren Schokofiguren und diese Schokofiguren müssen in eine andere Maschine gelegt werden, verpackt zu werden. Und sie haben es mal mit einem Roboter probiert, einem Industrieroboter, der hatte mal sich Schoko-Figuren...

speaker-1: Ja, aber jede zweite Schoki-Figur macht er kaputt.

speaker-0: Genau, das hat sogar genau jeder, weil er immer genau gleich zum Gleisste. Und das haben wir seine Weile ausprobiert, aber das hat nicht funktioniert. Und deswegen ist er jetzt ein Mensch, der den ganzen Tag von A nach B, von der eine Maschine in die andere, immer die Schoko-Figur legt. Also ich würde einen geistigen Koller kriegen. Macht er.

speaker-1: Das macht ja keinen Sinn, oder?

speaker-0: Nee, und vor wenn man sich mal die Kosten durchrechnet, da bist du auch bei 500 Schlutz pro Tag vermutlich, real. und dann arbeitet er auch nur acht Stunden am Tag, hat noch Urlaub, Krank, Ferien und so weiter. Das heißt, wenn man hier jetzt eine neue Roboterlösung findet, eine, die die Schokofigur nicht zerquetscht, sondern bloß genau wie ein Mensch so stark zugreift, wie es braucht, aber nicht stärker, dann hast du hier ein enormes Einsperrpotenzial und der Mitarbeiter ist...

speaker-1: Überflüssig leider.

speaker-0: Ja, also du hast dann zwei Optionen. Entweder du feuerst ihn oder du sagst, hey, lass uns doch mal was anderes machen. Zum Beispiel mit dem Geld, das wir ersparen, lass uns unser Unternehmen größer aufbauen und lass uns weitere Süßigkeiten herstellen, was du da machen könntest. Das ist auch wieder das, wo Unternehmen sich entscheiden müssen zwischen, lass ich KI dem Menschen ersetzen, wie bei einem Übersetzungstool, oder nutze ich die KI, mich weiterzuentwickeln und den Menschen aus diesen eher langweiligen Jobs rauszuholen, ihnen etwas zu geben, wo sie wirklich aufblühen können.

speaker-1: Letzte Woche war ich in Erfurt beim Thüringischen Wirtschaftstag. Und wenn du mit den 600 Unternehmern teilnimmst, und wenn du so mit bisschen die Gespräche zugehört hast, Rolf, dann hast du mitgekriegt, dass alle Unternehmen irgendwo auch unter Druck stehen, oder wirtschaftlichen Druck. politischen Druck, durch den politischen Druck wieder wirtschaftlicher Druck etc. etc. Sie müssen Leute entlassen. im Markt überhaupt bestehen zu können, brauchst du ja neue Produkte. Du kannst ja nicht sagen, wir machen jetzt unseren Schockjahsen seit 20 Jahren so, wir machen ihn weiter so. Schön. Du das eine, mach aber zusätzlich noch andere Sachen, weil das Konsumverhalten und das Nutzungsverhalten der Menschen und so weiter verändert sich Woche für Woche. Viele Firmen haben ihre Innovationsabteilungen abgeschafft, weil sie kurzfristig Geld sparen wollen. Aber wer ersetzt diese Menschen in der Produktinnovation? Wir brauchen ja diese Innovationsmenschen. Sonst ist irgendwann der Lifecycle von dem Produkt abgelaufen und du hast nichts mehr in der Pipeline. Wie kann KI, wie kann Robotik da helfen? Unternehmen zu unterstützen, eben neue Produkte zu kreieren, zu forschen und nachher auch in den Markt zu bringen. Go to market. Weil nur ein Roboter da rumstehen zu haben, Roboter da rumstehen zu haben, kann es nicht sein.

speaker-0: Nein, das ist ja das Problem, was wir jetzt auch bei der KI haben, bei der generativen KI, jeder hat's herumstehen und weiß nicht, was er damit machen soll. Das ist definitiv der Fall.

speaker-1: Die Welt sprach von Pepper. Pepper. Du kennst wahrscheinlich auch Pepper. Die ersten Redner sind auf die Bühne. Ich gehe mit meinem Pepper auf die Bühne. Ja, super, oder? Aber was bringt's?

speaker-0: gar nichts. Und genau das ist das große Problem. Und bezüglich Innovation, die Innovationsabteilung zu schließen, wobei Abteilung schon ein bisschen problematisch ist, weil normalerweise, wenn du es in der Abteilung führst, dann wird es nicht mehr so innovativ. Da gibt es meistens auch noch bessere Lösungen. Aber die zu schließen oder die Innovation der Unternehmen aus Kostengründen abzuschaffen, das ist ein Riesenfehler. Gerade in der Welt, wenn es sich so schnell verändert. Wir müssen uns die ganze Zeit anpassen. Und das ist enormes Zukunftspotenzial, was damit verloren geht. Wenn du sagst, okay, was können wir machen? Wie können wir die Innovationen mit KI, mit Robotik unterstützen? KI kannst du definitiv nicht ersetzen, weil die kommt auf hoffenweise Vorschläge, die meisten Vorschläge sind einfach komplett dämlich. Also kann man nichts anderes sagen.

speaker-1: Okay.

speaker-0: Was du aber machen kannst, ist, dass du KI nutzt, deine eigene Kreativität zu unterstützen. In den richtigen Momenten, du zum Beispiel sagst, hey, ich habe diese Idee, wo könnte ich dieses Produkt noch einsetzen? paar Vorschläge und dann prüfst du die, entwickelst die selber weiter und nutzt dann KI wieder als Spielball. Und genauso, wenn du jetzt was Neues mal probeweise entwickeln willst, du kannst zum Beispiel ganz fast schon klassisch, muss man sagen, 3D-Drucker verwenden, das Teil einfach mal herzustellen. Das geht heutzutage viel schneller. Du kannst generative KI verwenden, einfach mal Bilder zu erstellen, Marketing-Decke zu erstellen, ohne Kundenumfragen zu machen, zu sagen, hey, wird dir das überhaupt was taugen? So wird das dann ungefähr ausschauen. Da brauchst du noch keine Präzision. Da funktioniert dann zum Beispiel KI auch ziemlich gut. Oder auch mit Robotik-Armen, wenn du sagst, wir möchten jetzt einfach mal was automatisieren, was Kleines, das funktioniert auch ziemlich gut. Und es gibt im Endeffekt mehrere Möglichkeiten, wie du die Innovation ins Unternehmen bringen kannst. Du kannst zum Beispiel sagen, hey, was gibt es für Lösungen? Wo würden die bei uns passen? Andererseits kannst du aber auch sagen, was sind in unseren Unternehmen so die Pain Points, wo es wirklich den Mitarbeitern, den Kunden wehtut? Was können wir verändern? Und zum Beispiel auf den Schoki-Hasen bezogen. Ich meine, jetzt haben wir gerade eine Hitzewelle, teilweise hat es 41 Grad in Deutschland. Hier in Zürich hat es auch wochenlang 35 Grad gehabt. Was wäre zum Beispiel mal mit einer Schokolade, nicht bei 35 Grad schmilzt, sondern erst bei 45, 50 Grad oder so was. Das wäre mal eine Innovation. Da könntest ganz neue Märkte erschließen oder so was. Also wir könnten unendlich viele Produkte entwickeln, die für die Welt interessant wären. Das Blöde ist, wir tun es nicht. Und das müssten Unternehmen eigentlich machen, wenn sie wirklich kompetitiv bleiben wollen.

speaker-1: neue Produkte entwickeln. Ja, Rolf, ich danke dir herzlichst. Robot ist das Thema diese Woche. Das Davos Tech Forum. Robot Valley in der Schweiz neben Crypto Valley in Zug wäre sicherlich auch für den Blick nach vorne. Was sagt denn die Schweizer Politik in Bern, dass ihr so etwas macht in Davos und innovativ seid? und Ideen bringt, globale Firmen nach da wo es bringt, ist man dort auch eher zurückhaltend oder sagen die, hey, darf es noch ein bisschen mehr sein, wie viel Geld braucht ihr, eben innovativ und solche Sachen machen zu können.

speaker-0: Also letzteres leider nicht, aber es ist eine wohlwollende Unterstützung im kleineren Rahmen da. Also jetzt weniger finanziell, als mehr wirklich in den Gesprächen, in der Vernetzung, Dinge möglich zu machen. Also es war schon immer eine Fluggenehmigung für Drohnen oder sowas braucht. Das wird grundsätzlich durchaus positiv wahrgenommen und interessanterweise gerade auf den kantonalen Ebenen. Dort sehen wir auch, dass das Ganze sehr positiv gesehen wird und die das wirklich unterstützen wollen und auch in die eigenen Kantone bringen wollen. Also es ist eine und ich meine die Schweiz war ja auch immer sehr innovativ und die Schweiz hat geniale Produkte gemacht, das Taschenmesser zum Beispiel, ist ja phänomenal. Die Schweiz hat eine sehr gute Ausbildung. Also sehr viele Menschen hier haben wirklich einen sehr guten Abschluss und der ist auch rundiert. Und es gibt viele Schweizer, die sagen, wie können wir Dinge besser machen? Und wenn wir es jetzt schaffen, die es als Gesellschaft weiterzubringen und dass es eben dann nicht nach der Start-up-Phase schallt, dabei man kein Geld mehr findet, das Ganze groß zu machen, wo es ja eigentlich gerade interessant wird. Und wenn man die Offenheit in den Unternehmen unterstützt, zu sagen, komm, lass uns mal was Neues ausprobieren und das gesamtgesellschaftlich passiert. Ich glaube, dann sind wir als Schweiz auch als Europa, gerade als Kerneuropa wirklich auf einen guten Weg und vielleicht einen Haken auch mal zum Eingang zu ziehen, es auch zum Begehen China auf der einen Seite, USA auf der anderen Seite. Ich glaube, wir in Europa haben eine sehr große Stärke und das, dass wir bedachter sind. Das fällt uns vielleicht momentan auf die Füße, weil die beiden anderen abhängen. Bloß wenn zum Beispiel die KI-Blaze platzt, wenn in China überall Roboter sind, die noch nicht gut funktionieren, dann sind wir wieder ein Vorteil. Und ich glaube, unsere Gesellschaft

speaker-1: Und wird die KI-Blase platzen.

speaker-0: Definitiv.

speaker-1: Definitiv. Was hat das für Auswirkungen?

speaker-0: Das interessante ist, es gab bereits schon mal mehrere Blasen in der KI, die wurden dann immer als KI Winter bezeichnet.

speaker-1: Ich noch nie was davon gehört. Der KI Winter.

speaker-0: Also, der Begriff... Artificial Intelligence oder Künstliche Intelligenz, der wurde ja nach dem Zweiten Weltkrieg eingeführt. Schon. Ja. Und lustigerweise als Marketingbegriff, eine Konferenz zu finanzieren. Ja. Und dort hat man dann symbolische KI entwickelt, was eigentlich nur Regeln sind. Also wenn das und das der Fall ist, dann macht dieses und jenes. Und da wir gesagt, die haben eigentlich nur alles, was existiert, in Regeln formulieren. Also zum ganze Verkehrsregeln rein und so weiter. Und dann haben wir Künstliche Intelligenz auf menschlichen Boden, auch maximal fünf Jahre. Man hat damit angefangen. Irgendwann haben wir festgestellt, das funktioniert doch nicht. Du kannst sagen, wenn du auf die Straße rollt, dann bremst. Du kannst nie alle Fälle abdecken. Alles in Regeln zu gießen funktioniert nicht. Das war ein Erst-EQ-Event, wo die Leute, die ihr Geld investiert haben, gesagt das ist alles weg. Dann hat jemand neuronale Netze, erfunden wurden sie schon davor, aber groß gemacht wegen der Rechenleistung auch. Man konnte zum Beispiel Handschriften erkennen. Jeder hat gesagt, das ist das, was uns gefehlt hat. Jetzt mit diesen neuronalen Netzen können wir alles machen. können Intelligenz in die Welt bringen. unsere Roboter und so weiter. Da wir einen Haufen Geld rein investiert, auch lustigerweise in Hardware, auch in Rechenpower, wie jetzt mit den LASCH-Language-Modellen. Irgendwann haben wir festgestellt, okay, die können Handschriften erkennen, sie können sogar Sprache erkennen, Übersetzen wird schon ziemlich schwierig. Sie können Katze und Hunde auf den Fotos erkennen, aber irgendwie so ganz funktioniert das auch noch nicht. Ja, wieder ein Haufen Geld weg gewesen. Tja, jetzt haben wir die LASCH-Language-Modelle.

speaker-1: Auf dem gelben Weg ist das eine. Oder man sagt, es ist ja nicht weg, es ist woanders. Aber es triebt die Innovation nach vorne.

speaker-0: Ja, definitiv. Allerdings ging auch sehr viel Geld wirklich verloren, weil es in unproduktive Sachen gesteckt wurde. Also gerade wenn man sich anschaut, was für Unternehmen damals gefördert wurden mit Geld, wo das Produkt noch nicht mehr klar war oder wo klar war, das kann einfach nicht hinhauen. Das ist zum Scheitern verurteilt. Das Geld ist halt wirklich weg. Und jetzt bei dieser KI-Plätze, also man muss sich auch sagen, gerade an den Börsen wird jetzt sehr viel Geld erschaffen aus dem Nix und das verschwinden dann halt auch wieder. Also wenn jetzt ich zum Beispiel eine Aktie für 100 Stutz gekauft und dann ist sie irgendwann 1000 Stutz wert. so gesehen habe ich gewonnen. Hast gewonnen? Ja, bloß ich habe es erst gewonnen, wenn ich sie für 1000 Stutz verkauf. Solange sie mal Portfolie lügt, habe ich genau 0 Stutz. Und das ist halt das Große. Das heißt, wenn jetzt die KI-Glase plast, dann wird ziemlich viel Börsengeld vernichtet werden und plötzlich werden sehr viele Leute deutlich ärmer sein. Aber halt vor allem nur auf dem Papier, so wie sie auch am Anfang gleicher geworden sind. Gleichzeitig werden wir auch nämlich viele Datensender haben mit Chips und sonst was. Teilweise wird man die abschreiben müssen, teilweise wird man was anderes verwenden, dann Wettervorsorge oder Forschung oder irgendwas anderes Gutes. Es ist kein totaler gesellschaftlich Verlust, wenn die Blase platzt, aber gerade aus gesellschaftlichen Perspektiven wird erstmal eine riesen Enttäuschung da sein und die wird sich natürlich auf den Konsum, auf die Investitionen, auf die Unternehmen auch ziemlich stark niederschlagen, leider.

speaker-1: Das heißt, wir müssen wirklich aufpassen. Es reden ja viel von dieser KI-Blase, dieser neuen Technologie-Blase. Das heißt, du sagst auch als Forscher und als der sich täglich damit beschäftigt, das wird irgendwann platzen.

speaker-0: Also ich habe lustigerweise auch schon vor zwei Jahren gesagt, weil auch da einfach klar war, ganzen Versprechungen, gemacht werden, die können nicht gehalten werden. Also zum Beispiel als die 3.5 November 2022 herauskam, ist es ja im halben Jahr, einem Jahr Hammer HGI. Also generell künstliche Intelligenz.

speaker-1: keine Kugeln

speaker-0: Jetzt, knapp vier Jahre später, wie gesagt, ich kann noch nicht mehr Kartenspiele bestellen automatisch. Lustigerweise ist das World Economic Forum ein ganz lustiger Kartmesser, weil da hieß es dann auch im... 2023, ja, AGI, ist so das große Thema. Im Jahr 2024 hieß es dann bloß noch Agents. Was schon heißt, dass du keine generelle künstlichen Gänze mehr hast, sondern lauter spezialisierte Programme. Das heißt, hast schon mal einen Schritt zurück gemacht. Jetzt im Jahr 2025 hieß es, ja, es geht darum, wie die ganze KI jetzt in die Wirtschaft kommt. Das heißt, es hat keiner schon mehr über AGI oder sowas gesprochen oder Agents, es sind bloß noch Effizienzgewinne. Also keine Disruption mehr, sondern einfach nur leichte Verbesserungen. Ich weiß jetzt nicht, was das Motto für dies Jahr ist, schauen wir mal im Januar, also nächstes Jahr besser gesagt, aber man merkt schon die Erwartungen gleichen sich langsam an und von dem her, das ist auch denke ich das was Unternehmen machen sollten. Sie sollten halb beobachten, sie sollten neugierig sein, sie sollten sich damit auseinandersetzen, aber sie sollten auch kritisch sein. Nutzt das, was dir hilft und auf den Rest verzichte, selbst wenn jeder andere hinterher rennt.

speaker-1: Dr. Rolf Pfister, heute bei uns im Before Applaus Podcast. Ganz viel Applaus. Rolf, lieben Dank. Ich wünsche dir ganz, ganz viel Erfolg mit deinem Team diese Woche bei den Davos Tech Days und die Roboter. Bring mal einen mit und zeige mal, was der wirklich kann. Ich bin gespannt, was ihr daraus macht und wie das damit in Zukunft weitergeht.

speaker-0: Vielen Dank und da bin ich auch gespannt, wie das weitergeht, weil die Zukunft ist kontingent. wissen nicht, wie es sich weiterentwickelt. KI wird wichtig sein, Robotik wird wichtig sein, aber wo wir als Gesellschaft in 10 oder gar 20 Jahren stehen, das ist eine Frage, die wir auch mitgestalten müssen.

speaker-1: Was mich, was mich, ich möchte das jetzt noch eine Frage weiterentwickeln oder eine Frage weitergehen. Ob das jetzt VW ist, Volkswagen, oder ob das jetzt Mercedes ist, oder ob das jetzt BMW ist, wie sie alle heißen, spielt ja keine Rolle. Die haben doch alle in ihren Produktionslinien und so weiter. Arbeiten die doch schon seit Jahren mit Robotern. Schon seit Jahren. Das heißt, man forscht ja schon ewigst lange an diesen Robotern. Warum jetzt dieser momentane Hype diese Dinger?

speaker-0: Der Unterschied ist, die Roboter dort, die werden monatelang produziert und eingestellt, programmiert, genau ein bestimmtes Auto zu produzieren. Wenn du das Auto nur leicht abänderst, musst du sämtliche Roboter einstellen und die Grenzenfabrik steht für ein halbes Jahr still. Und die Idee ist jetzt mit den neuen Large-Language-Modellen, Large-Action-Modellen und so weiter.

speaker-1: Large Action Models.

speaker-0: Genau, die werden nicht auf Sprache trainiert, sondern zum Beispiel auf Videos und auf Roboterbewegungen. Und dadurch können sie dann nicht dir zum Beispiel jetzt mit GPT einen Satz ausgeben, sondern sie können Bewegung rausgeben. Und die Idee ist, dass du zum Beispiel einfach deiner Fabrik sagst, hey, ich möchte jetzt bei dem Outro dieses und jenes ändern und die KI stellt dann alle Roboter automatisiert und die Fabrik steht nicht mehr für sechs Monate still. Was dann sogar so weit führen könnte, dass jeder jetzt sagt,

speaker-1: Also in die Viertime umstellen, oder? Genau.

speaker-0: Und wenn du als Kunde sagst, ich möchte jetzt, dass mein Auto 10 cm kürzer ist, weil meine Garage zu klein ist oder ich möchte gerne dieses oder jenes haben, dann könnte dir die KI das einbauen. Das allerdings nur als Zukunftsmusik. Aber das ist die Idee dahinter, dass wir die Roboter wirklich integrieren in das, was wir Menschen machen und nicht mehr diese separaten Fabriken haben, die ewig lang aufgebaut werden müssen und die nur aus Automatisierung, aber eben nicht Intelligenz bestehen.

speaker-1: Vielen lieben Dank, Dr. Rolf Pfister, heute bei uns im Podcast Before Applaus.

speaker-0: Vielen Dank, das hat mich sehr gefreut.

speaker-1: Danke schön.