SXSW 2024 mit Chris Sattel

[00:00:00.000] – Sarah

Herzlich willkommen zur neuen Folge des Digital Impact Podcasts. Ich bin Sarah Stock, Marketing-Strategin bei uns netzstrategen. In der Regel produziere ich diesen Podcast und bin hinter den Kulissen tätig. Für diese Episode durfte ich aber meinen Kollegen Chris Sattel interviewen, der gerade von der South by Southwest und aus Austin zurückgekommen ist. Wir haben diese Folge am 19. März 2024 aufgenommen, also direkt im Anschluss an die diesjährige South by Southwest. Wir sprechen in dieser Folge darüber, was die wichtigsten Trends und Innovationen sind, die Chris in Austin erleben konnte. Es geht zum Beispiel um die weitere Entwicklung und den Einfluss, den KI auf unser Arbeitsleben allgemein haben wird und wie KI weiter lernen wird, wenn das Internet und die aktuell verfügbaren Daten dafür sozusagen aufgebraucht sind. Jetzt geht es direkt mit einer kurzen Vorstellung von Chris selbst los.

[00:00:50.850] – Chris

Ich bin bei den netzstrategen Data und Tracking Stratege, seit einem Jahr jetzt im Unternehmen, auch wenn sie es schon viel länger anfühlt. Aber März war Jubiläum. Tatsächlich genau ein Jahr. Ich kümmere mich um Tracking Themen rund um Websites, Apps usw. Wir sind insgesamt drei Leute im Team, bauen Tracking Setups, Serverside Tracking, Einrichtungen Google Techmanager, Datenanalysen, große Datenanalysen, Reports, Visualisierungen, Dashboards usw.

[00:01:21.330] – Sarah

Du kommst gerade frisch von der South by Southwest und hast es direkt zu mir ins Podcaststudio geschafft. Da freue ich mich sehr darüber. Warum fährst du denn dahin? Das ist schon ein ganz schönes Unterfangen, einfach mal eine Woche darüber zu fliegen.

[00:01:35.430] – Chris

Vor allem wenn die Lufthansa und Bodenpersonal streikt, wird es zum richtig interessanten Unterfangen. Ich fliege tatsächlich jedes Jahr zur South By, seit ein paar Jahren mit einer Corona Unterbrechung natürlich. Vor allem also trifft man ganz viele Menschen aus der ganzen Welt, die Dinge vielleicht auch anders sehen, anders anwenden, lernt von den Leuten. Schlange stehen ist ein großes Thema auf der South By vor einer Session. Man muss früh da sein. Unterhält sich da schon mit Leuten, kann da schon viel lernen. Und zum anderen ist es eben so, dass viele Trends das Jahr noch Anfang des Jahres dort so zum Ersten Mal eine Bühne finden. Letztes Jahr war im März zum Beispiel chatGPT das Thema und wenn wir uns zurückerinnern, ist es auch genau der Zeitpunkt, zu dem es insgesamt groß wurde. Also wir sind jetzt schon so ein Jahr drin im chatGPT, KI Thema. Wenn wir uns angucken, was die letzten zwölf Monate passiert ist, dann hat es da irgendwo einen Ursprung gefunden. Und genauso ist es mit vielen anderen Dingen, die dann vielleicht auch wieder gehen. Also nicht alles von – ich erinnere mich glaube 2019 war Blockchain und Bitcoin und NFTs ein riesen Riesending. Wer es noch kennt. Und war schon auch interessant und ist ja auch in vielen Bereichen eine Lösung geworden. Allerdings nicht so ein großes Thema, wie es damals da gehyped war. Nichtsdestotrotz, das sind glaube ich keine Ahnung 1000 Sessions in der kompletten Innenstadt von Austin, in allen Hotels im Convention Center. Es sind so viele Möglichkeiten, sich Dinge anzuschauen und Neues zu erfahren, die man vielleicht nicht so auf dem Radar hatte und man das ganze Jahr von zehrt. Also tatsächlich mit dem, was ich so mitnehme. Auch wenn ich in meine Notizen aus den letzten Jahren schaue, was ich jetzt auch wieder gemacht habe, zu gucken, was letztes Jahr war, das Jahr davor und dann vor Covid, dann sind viele Dinge dort entstanden, die mich das ganze Jahr über begleitet haben und mit denen ja mitunter auch sich die Geschäftswelt auch verändert hat. Gerade jetzt, wenn wir das KI Thema anschauen und auf das letzte Jahr blicken, ist das ja kein Trend, sondern das was geblieben ist. Ich glaube, was man so über alle Sessions hinweg betrachten kann oder verfolgen konnte, war mindestens eine große Veränderung in der Arbeitswelt, weil natürlich – Also ich glaube, wer mit KI arbeitet, merkt es jetzt schon, Emails schreiben sich sozusagen von alleine, Pläne schreiben sich alleine, Präsentationen erstellen sich von alleine. Viele Dinge sind von der KI geregelt. Werden glaube ich zukünftig auch noch mehr geregelt werden. Und jetzt kann man das so ein bisschen mehr greifen als vielleicht letztes Jahr noch. Auch mit den Erfahrungen, die wir alle gemacht haben. Was ein großes Metathema war, war so diese Economy von KIs, also kleine Agents, die miteinander arbeiten, das gar nicht wir als Menschen miteinander arbeiten, sondern tatsächlich wir eine kleine KI haben, die für uns Emails schreibt, Termine ausmacht. So, wenn wir jetzt einen Termin haben, dann haben wir zwei KIs, die miteinander Termine koordinieren. Ja, also finde mal die Lücke im Kalender und eigentlich ist es ja nicht so schwer, das semantisch aus Emails oder Chats heraus rauszufinden für eine KI, dass wir jetzt einen Termin ausmachen wollen und dass sie dann automatisch vorschlägt: Hey, Freitag 14:00 Uhr, habt ihr eigentlich beide Zeit, da ginge das. Und solche Kleinen – die Verbindung dieser kleinen Helferlein ist etwas, was jetzt schon teilweise passiert. Auch wenn wir Microsoft Copilot oder KI für Google Workspace anschauen. Und das wird natürlich noch viel, viel mehr stattfinden, bis hin zu einem Punkt, wo wir vielleicht in einem Termin nicht mehr anwesend sein müssen. Es gab eine Session von ENB crafts Billion Dollar Teams, da war das ein großer Punkt, dass wir so Agents haben, Avatare, die wissen, was wir wissen oder die unser Skillset kennen und dann zum Beispiel schon mal Basic Termine, einfach wo es nur darum geht, können wir zusammenarbeiten, einfach unsere Avatare miteinander ausmachen und uns eine Summary schicken und unsere eigentliche Leistung und unsere Zeit gar nicht mehr benötigt wird dafür, was natürlich einen enormen Zeitfaktor am Tag ausmacht, so diese koordinativen Gespräche nicht mehr führen zu müssen. Was dann eben dazu führt, dass man mitunter vielleicht auch in bestimmten Themen gar nicht mehr so tief drin sein muss oder gar nicht mehr ein Experte sein muss. So ein bisschen wie ich glaube, der Produktchef von chatGPT hat das ganz gut beschrieben. Früher hieß es Ihr müsst alle Kopfrechnen können, heute haben wir alle einen Taschenrechner. Und so ähnlich wird sich das mit KI auch noch weiterentwickeln. Das heißt, wenn man an sich gut ist in dem, was man macht, aber vielleicht hier und da Schwächen hat, dann kann eine KI das ausgleichen. Das kann dazu führen, dass wir viel mehr, A viel mehr machen können und B uns da viel kreativer austoben können. Also diese Basic Sachen, die diese kleinen Pain- Jobs, die wir vielleicht auch haben umd gar nicht so gerne machen, von KIs gelöst werden.

[00:06:26.640] – Sarah

Das heißt, wir können unsere Skills diversifizieren damit.

[00:06:28.890] – Chris

Ganz stark und noch viel mehr Kreativität. Also vielleicht hat man auf manchen Jobs, wo jetzt jemand Technisches sitzt, jemand Kreatives. Das Technische wird von der KI gelöst. Also wenn ich zum Beispiel ans Tracking Thema denke ist eine KI, die das Setup zusammenbaut und dann wird es in die Seite eingebaut, wie auch immer. Aber der Job der jetzt von jemand technischem gemacht wird mit dem technischen Background kann dann vielleicht von jemand Kreativen gemacht werden. Jetzt ist vielleicht Tracking nicht die allerbeste Disziplin, um super kreativ zu werden. Aber vielleicht findet so jemand auch noch mal einen ganz anderen Weg, Dinge zu messen oder zu analysieren. Die wir jetzt mit unseren eher technischen Hintergründen vielleicht nicht identifizieren.

[00:07:13.590] – Sarah

Wo wir es gerade von KI beim alltäglichen Arbeiten haben. Wir treffen ja immer mal wieder auf eine Wand oder ein Problem, wenn wir KI gerade einsetzen, weil ich sage mal jemand auf der Leitung sitzt oder die Auslastung einfach zu groß ist beim Server. Ging es da auch drum? Gab es dafür eine Lösung oder wird es eine Lösung geben, dass es genauer wird und wir auch mehr Sachen verlässlicher damit machen können?

[00:07:34.860] – Chris

Nicht direkt. Also es wurde viel darüber gesprochen, wie diese Modelle trainiert werden und wie sie weiter trainiert werden. Also es ist natürlich so, dass – wir kennen, wir wissen nicht genau, welche Daten drin sind aktuell. Open AI wird es auch nicht offenlegen. Also die meisten KIs werden es nicht offenlegen. Die Probleme die aktuell da sind, die können sich unter anderem durch Rechenkapazität lösen. Also es wird viel darüber gesprochen, dass man Services wie AWS, also Amazon Webservices, die Server die man mietet, die Cloudservices günstiger werden, besser verfügbar werden, was natürlich so ein Kapazitäten Problem lösen kann. Entsprechend kann natürlich eine KI vielleicht auch mehr Probleme lösen oder präziser werden. Die Sache mit dem Halluzinieren ist etwas, was schon öfter angesprochen wurde und man geht davon aus, dass es zumindest so wie ich das in den Sessions wahrgenommen habe, dass ich das Problem mit besseren Trainingsdaten irgendwann lösen wird und besser werden wird. Und mit Banden oder Guidelines, die die KI bekommt, dann auch besser funktionieren wird. Aber es war jetzt auch nicht so, dass jemand sagt: zum 01.05 haben wir das Problem gelöst und es wird nicht mehr passieren, weil es tatsächlich ein Problem in alle Richtungen ist. Also sowohl bei Text als auch bei Bildgenerierung ist es etwas, was man immer besser in den Griff bekommt. Midjourney hat ja jetzt zum Beispiel diese stabilen Charaktermodelle und kann zumindest mal, also nicht perfekt, aber schon mal besser im Charakter bleiben, wenn es ein Bild erstellt. ChatGPT wird hier und da präziser, aber das ist wahrscheinlich noch ein weiter Weg, bis sowas gelöst wird.

[00:09:15.030] – Sarah

Wenn jetzt viel an den Trainingsdaten und am Training hängt, wie sind da so die Perspektiven? Haben Sie darüber gesprochen, wie das langfristig weitergeht?

[00:09:23.160] – Chris

Ja, so zum Beispiel Amy Webb – ist erstmal ein guter Vortrag. Die stellt jedes Jahr auf der South By – also ist auch so ein South By Veteran. Sagt sie kommt seit 20 Jahren, also South By gibt es glaube seit den 80ern, ist sie Gast dort und auch auf der Bühne und stellt dort ihren Emerging Trends Report vor von ihrem Institut. Und das hat sie auch dieses Jahr wieder getan. Und den kann man sich auf YouTube anschauen. Frei, ohne, ohne irgendein Login. Sehr empfehlenswert. Sie hat unter anderem darüber gesprochen, dass die KIs im Prinzip in den nächsten anderthalb Jahren an Internet, also dass kein Internet mehr zur Verfügung steht zum scrapen, they run out of data. Also alles, was im Moment trainiert wird, ist textbasiert. Vielleicht so was wie Midjourney, auch bildbasiert, aber es ist im Prinzip keine Lösung, um menschliches Leben tatsächlich oder wie wir zusammenleben und die Welt tatsächlich zu erfassen, ist aktuell nicht möglich. Dann der Nachfolger der Large Language Models wird dann sozusagen das Large Action Model sein, in dem mit Sensor Daten mit verschiedenen Daten von verschiedenen Geräten dann die Welt vermessen werden kann und die KI dann tatsächlich lernt, wie Dinge aussehen, wie Farben sind, wie Wind ist und und all diese Dinge, die wir als Menschen erfassen können. Und das wird wahrscheinlich über skurrile Geräte passieren, die wir jetzt noch nicht so richtig fassen können, warum wir die überhaupt haben. Also da wurde dieses Jahr zum Beispiel eine Katzenklappe gezeigt, die über eine Kamera die Katze erkennt und erst reinlässt, wenn sie die Maus, die tote Maus ablegt, die sie draußen gefangen hat und mit diesen Sensor Daten immer weiter eine KI trainiert wird. Dann gibt es zum Beispiel, der eine oder andere kennt ihn vielleicht, den Rabbit R1, so ein Gerät was vorgestellt wurde, kann man für 199 $ vorbestellen. Es ist so ein kleiner orangener Kasten. Sieht ein bisschen aus wie ein Gameboy. Soll man statt Handy mitnehmen, Hat eine Kamera, ein Display, den kann man alles fragen, also wie eine KI. Wie so einen Assistenten sagen: Ruf Mutti an, schreibe eine WhatsApp, wie auch immer. Soll man statt Mobiltelefon quasi nutzen können. Ein anderer Hersteller hat so eine Brosche rausgebracht, die jetzt bald verfügbar sein wird, die zum Beispiel auch per Laser Projektion auf die Hand einen Display projizieren wird, wenn man es braucht. Ansonsten einfach alles über Stimme und Kamera erfasst. Ganz viele andere Möglichkeiten gibt es auch noch dann, um diese Large Action Models dann zu trainieren. Apple VisionPro wird ein Gerät sein – was META auch immer noch an Headsets rausbringt. Was auch immer wir da noch sehen werden, sind alles Geräte, die immer mehr Daten erfassen können, sozusagen das menschliche Leben und die Welt mit vermessen können, um die KI weiter zu trainieren, denn das Textbasierte geht denen jetzt einfach aus.

[00:12:16.620] – Sarah

Das heißt das Ziel ist es, das Lernen von uns, vom Internet wegzuholen, von Leuten, die technikaffin sind und sich einen chatGPT Account oder einen Midjourney Account machen und dann wirklich zu uns in den Alltag zu kommen?

[00:12:29.580] – Chris

Ja, also zum Beispiel in einer anderen Session von den Breakthrough Technologies war auch glaube ich der erste Punkt direkt: AI for everything, also KI wird überall drin sein und das sehen wir ja auch zum Teil schon. Also wer Google benutzt und da zum Beispiel in den Dokumenten usw. wird Gemini schon angeboten, dass man da einfach den Text damit schreibt oder so ein Tool wie Notion hat einen KI Text automatisch, Buffer als Social Media Tool will automatisch KI texten und so wird es natürlich noch – das ist jetzt noch ein bisschen im Arbeitsbereich und vielleicht auch noch ein bisschen nerdy, aber ich glaube auch, dass man noch sehen wird, wie sehr so ein chatGPT gar nicht mehr notwendig wird. Wenn wir zum Beispiel sehen, was Microsoft macht mit Copilot, wenn es mal voll integriert wird und dann Outlook Emails automatisch schreibt, Termine ausmacht usw., dann nehmen wir das halt irgendwann nicht mehr als KI wahr, sondern es ist halt da. Es tut halt Dinge für uns oder auch beim autonomen Fahren oder im Auto. Also in ganz vielen Lebensbereichen kann man sich das ja schon sehr gut vorstellen. Sprachassistenten, Alexa zu Hause usw. Oder Alexa ist jetzt nicht super clever, aber soll ja auch noch cleverer werden. Das nehmen wir dann irgendwann nicht mehr als KI wahr. Und es ist jetzt auch nicht so, dass wir uns irgendwo einloggen, sondern das wird einfach verfügbar sein, wie wie Siri im iPhone. Es gab noch eine interessante Session zu Quantum Computing mit Leuten von IBM und Wissenschaftlern, die diese Computer, Supercomputer bauen, bauen wollen, betreuen wollen und die ausgerechnet haben, wann was wie verfügbar sein wird. Und so ein Quantencomputer ist ja wahnsinnig leistungsfähig und wird uns helfen, viele Probleme lösen zu können, die wir heute nicht lösen können, weil wir halt nicht genügend Rechenpower haben. Und die haben das ganz gut beschrieben, dass wenn man – also die haben es verglichen mit der Luftfahrt oder der Raumfahrt sozusagen, das einfach ein normaler Computer ist ein Flugzeug, mit dem fliegen wir von A nach B und wenn wir aber zum Mond wollen, nehmen wir eine Rakete. Und die Rakete für den Mond ist sozusagen der Quantencomputer. Und die werden halt eine sehr hohe Leistung in den nächsten Jahren erreichen. Und die haben einzig noch das Problem, dass sie wahnsinnig viel Energie benötigen. Das heißt, wenn so ein Rechner einfach nur an ist und noch nichts ausrechnet, also einfach da ist, dann wird er schon den Strom von tausenden Haushalten benötigen. Das heißt – und da hat er noch nichts ausgerechnet, also noch kein Problem für uns gelöst. Das heißt, was diese neue Zukunft der Computer überhaupt erst möglich machen wird, ist, dass wir das Energieproblem lösen können. Also dass wir Energiequellen haben, die verlässlich so viel Strom liefern können, ohne im Idealfall die Erde gleich noch mit zu zerstören. Da gibt es ja auch – da gibt es aber auch Ansätze, die in den nächsten vielleicht dann zeitgleich dann auch fertig werden. Bei den Break Through Technologies waren ja unter anderem auch, dass – Geothermale Energie hat einen Durchbruch durch Frackingtechnologien, die ja eher negativ wahrgenommen werden, aber tatsächlich jetzt wohl auch ermöglichen, einfacher an geothermale Energie zu kommen. Das erste Kraftwerk wurde in Nevada gebaut dafür. Wird gerade getestet. Neue Solarzellen, die wie Aufkleber funktionieren und überall dran geheftet werden können, das könnten alles Dinge sein, die vielleicht mal dieses Problem lösen. Nämlich dann, wenn wir dann Quantencomputer großflächiger einsetzen können, dann sind viele Berechnungen möglich, die heute sogar Wochen dauern. Immer noch, trotz der Technologie, die wir haben. Auf der Down Site steht sozusagen, dass die Verbindung von KI und Quantencomputer natürlich alle Verschlüsselungen der Welt, die es gerade so gibt, lösen könnten, wenn jemand darauf Zugriff bekommt. Und das könnte natürlich ein Problem sein. Auch Sachen wie Deep Fakes usw., die könnten natürlich noch viel besser, viel schneller verbreitet werden, unglaublich schnell berechnet werden und noch viel besser werden. Aber im Moment ist so ein Quantencomputer, der steht halt irgendwo bei IBM und der ist nicht einfach zu bauen und bis man darauf Zugriff bekommt, das wird wahrscheinlich noch eine Weile dauern. Vielleicht hat die Menschheit bisher bis dann auch Lösungen dafür.

[00:16:59.840] – Sarah

Gab es schon Lösungsansätze?

[00:17:01.430] – Chris

Technologieunternehmen arbeiten ja schon, also Apple allen voran oder wird am stärksten wahrgenommen an der Ablösung des Passworts, also Face ID zum Beispiel als auch verschlüsselte Daten, die geknackt werden können. Aber man arbeitet da halt auch an Möglichkeiten, über Face ID und biometrische Daten eben Dinge identifizieren zu können, keine Passwörter mehr zu brauchen, weil die würden natürlich irgendwann dann tatsächlich so unsicher werden, dass man die, egal wie die verschlüsselt sind, egal wie lange die sind, dann irgendwann knacken kann.

[00:17:33.860] – Sarah

Und Deep Fakes?

[00:17:35.030] – Chris

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