#630: Wo steht ChatGPT? Interview mit Nick Turley von OpenAI

00:00:00: Hallo und herzlich willkommen zur neuesten Folge des Podcasts.

00:00:02: Heute gibt es ein super spannendes Interview mit Nick Turley von OpenAI.

00:00:06: Nick Turlee kommt aus Deutschland und ist bei OpenAI für ChatGPT zuständig, also verantwortlich für eines der größten und spannendsten KI Produkte überhaupt.

00:00:15: Das Gespräch haben wir am Rande der OMR geführt – ist also schon paar Wochen her aber immer noch total aktuell!

00:00:20: Wir sprechen über sein Werdegang den aktuellen State of Chat GPT, agentische KI und auch die neue KI Super App Codex von Open AI.

00:00:29: Viel Spaß mit dem Interview.

00:00:30: So, ich bin hier mit dem Nick Turley von OpenAR.

00:00:33: Herzlich willkommen bei der OMR!

00:00:34: Hi, freu mich!

00:00:35: Erzähl uns doch mal was machst du bei OpenAR?

00:00:37: Was machst Du bei ChurchBT?

00:00:39: Ich leite das ChurchBt-Produkt also bin quasi für den R&D zuständig.

00:00:44: Genau und wir hören ja schon an deiner Sprache, du bist Deutscher.

00:00:46: wie bist du denn eigentlich dahin gekommen?

00:00:47: Also ich bin damals im Studium in die USA gegangen hatte erst mit Philosophie angefangen und dann auch Informatik dazu gegeben und hab da einen San Francisco und Praktikum gemacht Und jetzt bin ich auf einmal noch da immer Menschen gefolgt.

00:00:59: Und wie kann man sich das im OrgChat vorstellen?

00:01:01: Also es gibt ja quasi diesen Bereich Applications und dann bist du der Head of JGPT.

00:01:06: Ich leite die Softwareengineer, die Produktleute, die Designer, sämtliche Funktionen, die zu dem Produkt zusammenkommen und das Produkt entwickeln.

00:01:14: Jetzt

00:01:15: ist JGPPT gerade in einem super spannenden Spot weil sich die ganze KI-Welt so stark verändert.

00:01:20: In meiner Wahrnehmung gab's vor dem Jahr vielleicht eher die Bestrebungen einer Consumer Super App zu werden mit der man eben alles machen kann, natürlich in dieser Consumer-Applikation.

00:01:29: Vielleicht auch Shopping wilder Video?

00:01:31: Jetzt habe ich einen Eindruck dass der Shift eher in Richtung Enterprise geht.

00:01:33: ist das richtig?

00:01:34: oder wie wird so gerade den State of Chatchapiti beschreiben?

00:01:37: Auf jeden Fall auch Enterprise weil wir einfach festgesteht haben dass so viele Leute die Karime zur Arbeit nehmen.

00:01:44: ja wenn man Chachapiti schon zu Hause nutzt es ist eigentlich ziemlich glorisch dass man sie eigentlich auch bei der Arbeit nutzen sollte und da gibt es extrem viel Verbesserungspotenzial und wir sehen total gutes Feedback von unseren Unternehmenskunden.

00:01:56: Aber wir sind nach wie vor im Consumerbereich dabei, also nicht als Entertainmentprodukt sondern als Produktivitätstool und so nutzen uns die Leute heutzutage

00:02:03: eh schon.

00:02:04: Insofern ist es eigentlich das gleiche Produkt aber einmal an Konsumenten oder einen Teil an Unternehmen.

00:02:11: Gleiben wir mal beim Consumer-Use Case, also JGPD ist natürlich aus dem Leben von fast einer Milliarde Menschen, kann man wegzudenken.

00:02:18: Was denn auseinander sich zu den großen Fortschritte, die ich da in den letzten vielleicht sechs Monaten gab?

00:02:23: Ja, also wie du gesagt hast die Nutzerzahlen steigen natürlich ständig.

00:02:26: Als ich zur letzten Ohr mehr hier war waren wir glaube ich bei sechshundert Millionen Leuten und jetzt sind dabei knapp eine Milliarde.

00:02:32: das sind so über zehn Prozent der Welt.

00:02:35: Neunzig Prozent haben es noch nicht probiert.

00:02:37: insofern geht's immer weiter.

00:02:39: aber was die Entwicklung der KI selber angeht Wir hatten gerade den letzten zwei Wochen zwei neue Frontiermodelle.

00:02:46: einmal haben wir GPT-Fünf Punkt Fünf.

00:02:49: Das ist State of the Art, also leistet unglaublich viel gerade was Knowledgework angeht.

00:02:54: Also quasi die Wissensarbeit.

00:02:57: alles was man am Computer so tun kann arbeitsmäßig Powerpoints erstellen, Software entwickeln, Becherchen anfertigen kann die super das geht rasant nach vorne mit dieser Technologie.

00:03:07: und dann das zweite von dem Modell das wir da rausgebracht haben.

00:03:10: hier ist die neue Bildfunktion.

00:03:13: Die hat viel der Markel die die früheren Version hatte nicht mehr.

00:03:16: zum Beispiel war es früher so, dass wenn man Edits gepromptet hat das sie dann die Urversion des Bildes irgendwie komisch verändert haben.

00:03:22: Dann hatten die Personen einmal sechs Finger oder da hat sich der Text geändert.

00:03:25: Das hat die alles nicht mehr und man kann tatsächlich komplette Infografiken erstellen.

00:03:30: oder ich sage mal im Heimbereich habe ich das gerade dafür genutzt um... meinen Daten zu visualisieren, wenn wir da was Neues anpflanzen wie das dann aussehen würde.

00:03:37: Also die hat komplette Kreativität und extrem virtualistisch.

00:03:41: Insofern haben wir sowohl im kreativen Bereich als auch halt im Arbeitsbereich eine neue Fortschritte geliefert.

00:03:46: Also ich finde auch ChatGPTE-Bitches unglaublich!

00:03:49: Ja, ich glaube es war ja vor vielleicht anderzeit zwei Jahren also die erste Version davon rauskamen.

00:03:54: Die fand ihr dann eben auch schon sehr gut und zwischendurch glaube ich habe ich ehrlich gesagt für Bildgenierungen eher mal andere Apps benutzt.

00:04:01: Aber seitdem eben dieses neue Chatchi-PC immer noch so ist... Ja, auch aufgefallen.

00:04:03: Ich wollte das nochmal ins Bildmobile wieder haben!

00:04:06: Ja genau, weil ich glaube viele Leute wissen das zu schätzen.

00:04:09: Was ist eigentlich jetzt mit dem Thema Video passiert?

00:04:11: oder was ist da die Roadmap?

00:04:13: Video

00:04:13: haben wir eigentlich gerade eingestellt und zwar deshalb, weil wir limitierten Computen haben.

00:04:18: also sind unsere Chips und davon gibt es nie genug.

00:04:22: Wir versuchen natürlich immer weiter Investitionen zu tätigen sodass wir da keine Mangel haben.

00:04:27: aber wir mussten uns einfach fokussieren Gerade jetzt, wo wir eigentlich uns relativ klar sind wie wir allgemeine künstliche Intelligenz entwickeln.

00:04:35: Wollen wir eine fokussierte Produkt-Roadmap betreiben und wir beschränken uns deshalb auch Produktivität zu Hause?

00:04:41: Und dann halt Knowledgeberg-Wessensarbeit im Enterprise und da kam halt Intervetainment zu kurz.

00:04:47: Aber wird das quasi aufgeschoben aber nicht aufgehoben.

00:04:50: also ich könnte es ja noch mal ein Video... Ist doch niemals

00:04:52: nie!

00:04:53: Ich finde gerade weil das Bildprodukt jetzt so wahnsinnig gut ist denke ich mir sozusagen als Nicht-Researcher Mensch Ja klar, wir müssen hier doch Video nachlegen.

00:05:00: Also unsere App ist ja eigentlich dazu da um selbst Zeit zu sparen und Dinge zu Fähigkeiten zu haben die man sonst nicht hätte.

00:05:07: Insofern kann ich mir vorstellen dass Medien-Generierung einfach schon hilfreich ist.

00:05:11: aber was wir nicht bauen wollen das überlassen meinen anderen ist ein Entertainment also Konsum von Medien können andere machen.

00:05:18: Wir wollen uns auf den Nutzen und die Utility konzentrieren.

00:05:21: insofern vielleicht kommt Video irgendwann wieder zurück wenn es schneller ist, wenn es günstiger ist oder wenn es den Anweisungen abfolgt.

00:05:27: Weil Video hatte ja zum Teil schon die Probleme mit der Image-Modell vor ein paar Jahren.

00:05:31: Jetzt gibt es ja ein neues Produkt, beziehungsweise ist das gar nicht, aber es steht sehr stark in Fokus nämlich Codex.

00:05:37: und ich glaube die meisten Leute wenn sie Codex hören denken natürlich an Coding, so als angefangen.

00:05:41: So als angefahren genau!

00:05:43: Und jetzt verstehst du ja so, dass Codex auch mehr in General Purpose Knowledgework gehen soll.

00:05:48: Genau!

00:05:48: Codex bezeichnet unseren ursprünglichen Softwareagenten Ist eine App da kann man sich runterladen.

00:05:55: Diese App ist in den letzten Monaten um siebenhundert, zwanzig Prozent gewachsen in Deutschland.

00:05:59: Also wir haben ein enormes Momentum was die Option vor diesem Codex angeht und wie du schon gesagt hast es angefangen mit Software-Engineuren und zwar in vielen Unternehmen nutzen die Software-engineure nur noch Codex also die schauen sich den Code gar nicht mehr richtig an sondern schreiben die Software halt über diesen Agenten.

00:06:16: aber dann haben wir schnell festgestellt dass den auch andere Bevölkerung, also Berufsgruppen da nutzend draus finden.

00:06:22: Ich zum Beispiel, ich schreibe schon manchmal Code jetzt gerade wegen Codex wieder.

00:06:26: aber ein großer Teil meines Nutzens ist dass ich bei der Arbeit ankomme und dann schon zehn Beispiele an User Feedback in meiner Inbox habe weil der recherchiert über Nacht auf Twitter oder Reddit und aus sonstigen Socials findet mir den User Feed back und gibt mich nicht nur Die Zusammenfassung, sondern auch zehn Vorschläge wie man das dann einbinden könnte in das Produkt.

00:06:46: Oder ein anderes Beispiel ist dass meine Ines durchgeht und halt schon Vorschräge macht wie ich darauf antworten kann.

00:06:52: Das macht ja alles im Hintergrund für mich.

00:06:54: PowerPoints kann er erstellen, kann mein Computer inzwischen eigenständig nutzen also quasi meine eigene Software bedienen für mich im Hintergründ wer nicht an meinem Computer noch arbeite.

00:07:04: Insofern habe ich wie so ein Sidekick oder einen Praktikanten, vielleicht sogar auch mehr.

00:07:08: Das stellen gerade viele Leute fest, also weit über den Software-Engineersbereich hinaus.

00:07:14: D.h.,

00:07:15: das Thema Agentic AI funktioniert jetzt auch?

00:07:18: Also ich hatte in dem Fokus auf den Eindruck, dass noch fast fünf Monaten eher so Marketing war...

00:07:23: Es war auf jeden Fall so eine Zukunftspflicht, so was hingeht.

00:07:26: und jetzt haben wir die Agenten live!

00:07:28: Es fängt an mit bestimmten Domänen, also wie Software-Entwicklung oder Data Science.

00:07:35: Aber inzwischen haben wir zunehmend General Agents.

00:07:38: Also das sind einfach agentische KI.

00:07:41: die kann eigentlich im Prinzip alles tun was ein klug vernünftiger Mensch an einem Computer tun kann.

00:07:48: Das ist so die Grenze für... Wir bringen der KI tatsächlich bei wie man einen Computer nutzt und dann kann sie eigentlich alles tun, was wir am Computer heute selber tun.

00:07:56: Genau, ich habe jetzt ja auch meine Konnektoren eingerichtet mit E-Mail, Kalender und

00:07:59: so weiter.

00:07:59: Die Konnektorin sind sehr wichtig!

00:08:01: Ich frage mich in Zukunft wenn sozusagen der Agent jetzt quasi der User der Software ist, braucht Software überhaupt noch UX?

00:08:10: Oder weil die UX wird ja meistens gebaut dass Menschen irgendwie auf irgendwelche gelbem Knöpfe drücken, weil sie besonders userfreundlich sind?

00:08:18: Genau!

00:08:18: Braucht das in Zukunft noch?

00:08:19: Also wir sind da jetzt gerade in so einer Übergangsphase wo die KI gelernt hat ... Software zu nutzen, die eigentlich für Menschen konzipiert wurde.

00:08:27: Und im Konsumerbereich heißt es, dass sie dann auf Webseiten rumklickt... ... wenn sie für dich shoppt klickt sie durch die e-commerce Seiten,... ... obwohl die eigentlich auch für menschliche Augen gedappt waren.

00:08:36: und im Enterprise klickt Sie Nutze an deinen SAP Tool oder deine CHM oder sonst was.

00:08:43: Das ist eben deshalb eine Überlegungsphase weil das eigentlich relativ ineffizient ist.

00:08:47: Unser Computeruse von Codex der ist jetzt ungefähr so schnell wie ein Mensch auch.

00:08:51: Ist rasant nach vorne geschritten und vielleicht demnächst auch ein bisschen schneller, aber wir sind relativ ineffizient weil sie Kiki halt immer noch auf Knöpfel steckt.

00:08:59: Und deswegen ist das glaube ich richtig zu sagen dass die meister Software irgendwann headless sein werden wird.

00:09:05: Vielleicht über MCPs und offene Standard wie Konnektoren oder neue Protokolle.

00:09:09: Deswegen würde ich Leuten raten wenn Sie IT-Systeme einreden und konzipieren das direkt so zugesteilen dass diese Konnektorin so native wie möglich sind sodass man dann eigentlich alles umstellen muss.

00:09:20: Früher hat man ja einmal viel von ... von der Engineering gesprochen, dass ich irgendwie meine ... ... was ich zählen kann und runterzippen muss.

00:09:25: Genau!

00:09:25: Und heute spricht man eher von ... ... Context-Engineering, das idealerweise die KI ja schon weiß, wer ich bin... ...was meine Ziele sind, was ich machen möchte.

00:09:32: Und ich fand schon früher ... ... früher hat sich komisch an, schon vor ein, zwei Jahren ... ... fand ich immer etwas.

00:09:37: einer der größten Vorteile ... ... von Chatchity war, einerseits die Memory Funktion,... ...dann aber auch solche Sachen in die Custom-GPTs.

00:09:43: Aber wenn ich jetzt halt wirklich jetzt diesen ... ... Kontext-Layer schaffen möchte, vor allem auch im Unternehmen.... Was ist denn denn da Best Practices?

00:09:49: Gibt's da...?

00:09:50: Datenbanken nicht bauen muss, auf die dann ChatGPD zugreift.

00:09:52: Gibt es irgendwelche Markdown-Files?

00:09:54: Was würdest du da

00:09:55: empfehlen?".

00:09:55: Sehr gute Frage.

00:09:57: und das fängt erst mal vor.

00:09:58: man üben was Technisches überhaupt tätigt.

00:10:01: Muss man sich erstmal sehr bewusst werden.

00:10:03: zwei Sachen.

00:10:04: Erstens ist was sind meine Ziele?

00:10:05: also was ist mir eigentlich richtig immer unternehmen?

00:10:07: Du wirst überrascht wie viele Unternehmen oder Mitarbeiter unternehmen diese Frage eigentlich gar nicht klar beantworten können.

00:10:12: und dann kann man dass der KI auch nichts sagen oder beibringen wenn man diese Klarheit nicht hat.

00:10:17: ne und dann das zweite was man braucht is Ein Bewusstsein, was haben wir für Daten?

00:10:22: Wo sind die gespeichert?

00:10:23: Können wir sie irgendwie konsolidieren und wieder in ein Data Lake oder einen Eintool.

00:10:28: Und wenn wir mehrere Tools haben können wir Connector aufbauen zu diesen verschiedenen Datenpools.

00:10:33: also zum Beispiel ein paar Sachen in Notion Art oder ein paar Sachen in Teams und dann wieder ein paar sachen was weiß ich in Databricks oder irgendwo anders.

00:10:43: Erstmal klar bewusst sein, Konnektoren schaffen.

00:10:45: Es gibt einen Unternehmen die machen so ein bisschen Post Processing und versuchen das alles aufzubereiten.

00:10:50: aber das würde ich sein lassen weil die KI intelligent genug ist um dasselbe zu machen und auch mit unstrukturierenden Daten gut umzugehen.

00:10:57: insofern einfach erst mal klar jetzt schauen wo die Source of Truths Daten überhaupt leben und da sich ja gehen dass sie angeschlossen

00:11:02: sind Den Prozess mache ich für mich gerade privat.

00:11:05: also ich spreche die ganze Zeit mit Whisperflow der VoiceF sozusagen die ganzezeit mein Notion rein um quasi meinen Gehirn einmal umzusausen.

00:11:12: Genau, Connector, das sind mit den entsprechenden Tools.

00:11:14: Ein Punkt, der mich immer total interessiert ist das Thema Enterprise Adoption.

00:11:18: weil ich ja immer mit vielen Unternehmen zusammen bei Deutschland und ehrlich gesagt vom eins bis zehn ist die Adoptionen gefühlt eher immer zwei da wird es zum Teil seit dreieinhalb Jahren darüber diskutiert ob KIT will Ja oder Nein Und selbst ein Unternehmen wie es einführen habe ich einen Eindruck dass es da oftmals eine wirklich so ne Zwei-Klasse-Gesellschaft gibt von sehr wenigen Powerusern und sehr vielen Leuten.

00:11:36: wie das soll ich mal als Investors Google benutzen?

00:11:39: Wie ist deine View auf das Thema Adoptions?

00:11:42: Allgemein, aber vielleicht auch das was du vielleicht aus Deutschland siehst oder mitbekommst.

00:11:46: Ja also allgemein es gibt irgendwie schon eine gewisse Ironie wenn man sich anschaut wie damals der PC verbreitet wurde.

00:11:52: Der war ja erst in den Unis und dann in Unternehmen Und dann bei den Konsumenten aber nur für teures Geld und irgendwann hatte dann jeder ein PC Und KI geht genau anders runter.

00:12:02: wir haben alle KI also Deutschland ist hat Das ist ja Nummer eins, Markt für Judge-GPT in Europa.

00:12:08: Gerade bei der Jugendbevölkerung haben wir glaube ich so circa hundert Prozent der Integration.

00:12:12: Das heißt jeder hat Karri zu Hause aber bei der Arbeit noch nicht und es geht insofern genau umgekehrt von der Dolpchensägel.

00:12:17: Wir merken und hören aber zunehmlich von unseren Kunden dass die Leute einfach erwarten, dass sie Karri auch bei der Arbeiten nutzen können und das fängt an mit Judge-gpt oder ähnlichen, halt dem was die Leute gewohnt sind.

00:12:28: Und der zweite Schritt ist dann meistens der Anschluss an die eigenen Daten, die wir schon besprochen haben.

00:12:32: Der dritte Schritt von da ist die agentische KI, also quasi in Agenten zu entwickeln.

00:12:36: Custom GBTs war so die erste Version, die wir haben.

00:12:39: und jetzt haben wir sogenannte Workspace Agents, sie sind vier Autonomer, die kann man dann deployn, wenn man Chat-GBT Business oder Enterprise nutzt.

00:12:46: Sofern finden sich viele Unternehmen auf Stadium zwei oder drei.

00:12:49: aber ich muss sagen der Unterschied dieses Jahr... Ich war ja letztes Jahr auch hier auf der Omer Messe.

00:12:55: Da haben viele noch von Experimentier-Büges gesprochen und dann gesagt, ja wir haben gerade einen Piloten.

00:13:00: Dieses Jahr ist der Diskurs schon anders und ich habe mich mit so vielen Leuten über Agents unterhalten.

00:13:06: die sind schon deutlich tiefer dabei.

00:13:09: Insofern bin ich sowohl was die Zahlen angeht in Deutschland.

00:13:12: Wir sind nämlich nicht nur Nummer eins bei den JETG-VT-Nutzern sogar Nummer drei bei den Entwicklern auf der Open AI-Platform weltweit.

00:13:18: das hat mich beeindruckt.

00:13:19: imsofern habe ich grundoptimistisch zu sein.

00:13:22: Jetzt gibt es ja auch bei euch verschiedene Pläne von kostenlos, das sind so was nicht, zwanzig-dollar-monat, hundert, zweihundert.

00:13:28: Und da gibt's ja auch wirklich Leute gerade Entwickler die ja auch nutzungsabhängig bezahlen und jetzt tatsächlich so Power User die dann vielleicht pro Monat tausende an Dollar an Token eben erutzieren.

00:13:37: wie denken sozusagen Unternehmen über den Return on Invest nach?

00:13:41: Sagen sie einfach okay das brauchen wir zum Arbeiten oder sagen die nennt Mensch.

00:13:44: wenn wir jetzt nicht die zehntausend Euro an token ausgegeben hätten dann hätten wir woanders.

00:13:49: Ich meine, denken die meisten Unternehmen über ihre Stromrechnung nach.

00:13:52: Kommt auf die Branche an vielleicht?

00:13:53: Aber meistens denkt man nicht drüber nach weil Strom eigentlich als Basis angesehen wird und ich glaube so wird es auch auf Detiligenz irgendwann aussehen.

00:14:01: Ich sehe eine Zukunft wo du dir bei deinem Token-Bagel keine Gedanken machst, weil es so einfach klar in ROI liefert.

00:14:09: Das ist bei den Software-Engineuren heute schon so... Die geben eigentlich unbegrenzt Budget für Tokens aus was einfach so klar ist dass man damit eine Effizienz erreicht für die man sonst riesige Teams gebraucht hätte.

00:14:19: Und das Coole ist, dass diese gleichen Unternehmen immer noch Software-Engineere einstellen.

00:14:25: Das ist bei uns genauso.

00:14:26: wir sind ja von über vier Jahre die ich jetzt da bin mit mehr als dreihundert auf viertausend gewachsen.

00:14:31: Wir doppeln uns wahrscheinlich im nächsten Jahr wieder und stellen weiter Software-Engenieure ein weil jeder einzelne Software-engineer jetzt auf einmal mehr Leverage hat.

00:14:38: insofern es gibt so halt Berufsgruppen die Revenue Generators sind, also kein Kosten-Szenarum sondern Generator von Top Line.

00:14:48: Und dazu gehören die Software in der Gebäude und auch Sales Leute dabei.

00:14:52: und wenn man da diese Agenten einbindet... ...und richtig deployt dann fühlt mehr Tokens zu mehr Revening und zu mehr Umsatz und zu viel Erfolg.

00:15:02: Insofern versuchen wir auch diese Use Gases zu finden weil das kommt unseren Kunden letztendlich zugute.

00:15:07: Stichwort Deployment, also viele Unternehmen die haben sich jetzt vielleicht dafür entschieden.

00:15:10: Okay wir wollen KI haben, wir wollen eben auch mit Tosche Open AI zusammenarbeiten aber die wissen vielleicht gar nicht genau wie sie es jetzt implementieren.

00:15:16: Also die wissen jetzt vielleicht wie sie Tausend ChatGPT Lizenzen kaufen, aber ich meine es ist wirklich bei sich einbaut und an die Use Cases anpasst, das ist natürlich noch eine Frage Was ist euer Ansatz?

00:15:25: Habt ihr so Forward Deployed Engineers wie das andere Companies?

00:15:28: Ja, ich

00:15:29: hab gehört es gibt jetzt Allianzen mit Consulting-Unternehmen.

00:15:32: Wie ist der Euer Ansatz?

00:15:33: Sowohl jetzt auch.

00:15:34: also wir haben schnell festgestellt dass erstens viele Unternehmen Beratung wollen Also Herrn Sonny wollen nicht nur das Produkt sondern einfach wirklich verstehen wie man das Unternehmen transformieren kann und dazu gehört ja auch Non-Technical Sachen also wie man dieses Unternehmen strukturiert.

00:15:50: Ich hatte das ja vorhin schon erwähnt, also wenn man muss sich erst mal klar sein was sind meine Ziele?

00:15:55: Wie messen wir den Progress gegen diese Ziele.

00:15:57: Wo leben unsere Daten?

00:15:59: und wenn man so systematisch das durcharbeitet dann kann man seinen Unternehmen komplett umstellen und transformieren.

00:16:06: und wer weit von unseren Kunden gehört dass sie damit gerne Hilfe hätten und es sie gerne von anderen Kunden in der gleichen Branche auch lernen würden.

00:16:13: Das war das erste und das hat dann halt vor genau einem Jahr ungefähr zur Eröffnung unseres Deutschlandbüros geführt.

00:16:19: Es hat sich inzwischen verdreifacht und wir haben dort auch Forward Deployed Engineers, also halt Software-Engineure die wir zu den Kunden schicken.

00:16:26: Das Ganze ist noch ein zweiter Grund und zwar befinden wir uns tatsächlich im Jahr zum Jahr sixundzwanzig in einer sehr komischen Situation wo die Benchmarks, die wir jahrelang genutzt hatten zur Weiterentwicklung dieser KI Modelle komplett saturiert sind.

00:16:40: Also sie sind komplett zu Ende.

00:16:42: das heißt wir haben keine akademischen Beispiele mehr von Problemen die die KI nicht lösen kann.

00:16:49: Gleichzeitig gibt es so viele Business-Probleme, wo KI noch nicht hilft.

00:16:52: Das heißt wir müssen zu den Kunden gehen überhaupt zu verstehen, wo die KI hier noch zu kurz kommt.

00:16:57: Insofern machen wir das nicht nur wegen den Kunden sondern auch da für unsere eigenen Wissenschaftler, dass wir einfach weiterbräuchten können.

00:17:03: und da hat Deutschland halt einfach so viel interessante Industrie, was wir vorne mit dabei sein muss.

00:17:06: Ich bin aber auch so spannend weil man ja auch mal von diesen Capabilities Overhangs spricht.

00:17:10: Total ist auf der einen Seite klar möchte man immer noch bessere Modelle, noch mehr erforschen.

00:17:14: Aber selbst wenn du heute einen Cut machen würdest und das einfrieren, würde es auf den heutigen Gang... Ich sag

00:17:18: das Leute nehmen.

00:17:19: Ich hätte jahrelang Produktrode-Naps, wenn das nicht weitergehen würde.

00:17:23: aber leider geht das nicht nur weiter sondern auch an der exponentiellen Kurve.

00:17:27: Wenn man sich anschaut, fünf von fünf zwei Wochen alt, ja fünf von vier, eins, zwei Monate vorher Es geht der Rasant weiter, als ich angefangen habe bei Open Air mit GPT-III und es hat ein Jahr gedauert bis wir GPT IV hatten oder so.

00:17:40: Die Kurve steigt rasant also man muss sich schon auch fortzuhalten.

00:17:43: Dann noch

00:17:43: eine letzte Frage zum Thema Bildung und Karriere.

00:17:46: Das treibt ja gerade ganz viele Leute rum, huge of work wie das von AI beeinflusst.

00:17:51: Du hast dir selbst auch was technisches studiert in Computer Science Engineering.

00:17:54: Jetzt denken ja viele Leute Menschen muss soll dich das heute überhaupt noch studieren?

00:17:57: Ist natürlich schwierig sozusagen jetzt so dass auf einen Punkt zu bringen.

00:18:00: aber was ist dein General Advice für Leute die entweder vor der Entscheidung steht zu studieren, oder auch die ganzen anderen, die jetzt mitten im Berufsleben sind und sich überlegen müssen hey wie müssen wir uns denn abskillen für die Zukunft?

00:18:11: Mein erster Ratschlag ist den eigenen Interessen an der Neugierde folgen.

00:18:15: Denn wenn du eine Maschine hast, die jede Frage beantworten kann, jeder Tätigkeit tun kann, die man am Computer tun kann dann bekommst du wirklich das raus was du reingibst.

00:18:23: ja und so habe ich das auch irgendwie für mich selbst gemacht.

00:18:27: Ich hatte eigentlich angefangen mit Philosophie.

00:18:30: Das hat mich damals interessiert Und dann bin ich die formelle Logik gestolpert.

00:18:34: Da habe ich gefragt, was ist so ähnlich wie die Formelle Logique?

00:18:36: Das macht mir Spaß und da hab' ich gehört programmieren und das ausprobiert.

00:18:40: Ich glaube heutzutage hat man ja Tools-Verfügungen.

00:18:43: also gerne KI, die haben alles beidrehen können.

00:18:45: Insofern braucht man eigentlich nur die Neugierde und den Selbstantrieb kann alles lernen.

00:18:49: und genau diese Leute, die diesen Antrieb haben profitieren auch extrem von der KI weil sie halt die richtigen Inputs geben und dann auch im Arbeitsmarkt interessant

00:18:57: sind.

00:18:57: Also der Kurs gilt für dich wirklich!

00:18:59: Neugierde und die Agency.

00:19:01: Genau, Agency!

00:19:02: Ich weiß das deutsche Wort nicht genau wie man Agency übersetzt aber das ist so genau das Ding.

00:19:07: für High-Agency Leute isst die KI wirklich ein Wundertool.

00:19:10: Und die Leute die vielleicht nicht so viel Eigenanzib haben?

00:19:13: Wie können sie dann auch...

00:19:14: Das kann man auch lernen.

00:19:15: also einen Antrieb kann man Auch lernen aber dafür braucht es sehr gute Lehrer und Menschen und deswegen werde aufgefragt was ist der Sinn des Bildungssystems Was machen was ist dem?

00:19:24: wie erinnert sich der Job unserer Lehre?

00:19:26: und ich glaube selbst Antrieb zu vermitteln ist einer der größten Ziele und ich habe selbst extrem von guten Lehrern profitiert damals zu meinem Leben.

00:19:34: Okay, vielen Dank Sessions.

00:19:35: Das war's ja.

00:19:36: Vielen Dank!

00:19:36: Danke schön.

00:19:37: Tschau.

00:19:37: So das war mein Interview mit Nick Churley von Open AI.

00:19:40: Ich hoffe es hat euch Spaß gemacht und bis zum nächsten Mal.