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Kassenzone | CEO Interviews Podcast
Keine AI Produktivität? AI Lock In vermeiden! Börsenwahnsinn (K#657)

Keine AI Produktivität? AI Lock In vermeiden! Börsenwahnsinn (K#657)

Kassenzone | CEO Interviews vor 2 Monaten

Im monthly Heinemann mit Florian Heinemann geht es mal wieder um die neue AI Welt

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Podcast

Kassenzone | CEO Interviews

676 Episoden

Kassenzone.de ist ein Blog über E-Commerce Strate…

Wirtschaft

Podcast aneignen

In dieser Folge sprechen wir vor allem über die Frage, wie sich
KI-Modelle wirtschaftlich entwickeln und ob die heutigen
Bewertungen von OpenAI und Anthropic gerechtfertigt sind. Dabei
diskutieren wir die These, dass große Modelle künftig intern
weiterentwickelt und nur noch als spezialisierte Industrievarianten
nach außen gegeben werden könnten. Wir ordnen ein, dass das
Distillieren von Modellen die Verteidigbarkeit von
Geschäftsmodellen beeinflussen kann, weil Nachahmung schwieriger
wird. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Frage, wie Unternehmen KI
technisch und organisatorisch einsetzen sollten, ohne sich
vollständig von einem Modellanbieter abhängig zu machen. Wir halten
fest, dass es vor allem darum geht, Daten und Kontext im eigenen
Unternehmen zu behalten und nicht nur in externe Tools auszulagern.
Als wichtiger Punkt wird beschrieben, dass die Strukturierung von
Daten und das nutzbar machen von implizitem Wissen entscheidend für
den Erfolg von KI-Anwendungen sind. Wir besprechen außerdem, warum
viele KI-Projekte in Unternehmen bisher nur begrenzte Produktivität
erzeugen. Unsere Einschätzung ist, dass sich die Einführung von KI
oft an Legacy-Systemen, unklaren Datenstrukturen und bestehenden
Organisationsformen verlangsamt. Gleichzeitig sehen wir, dass KI
den Aufbau neuer Systeme und die Verbindung alter Datenquellen
erleichtern kann. Zum Schluss geht es um die praktische Frage, wie
Unternehmen Abhängigkeiten von Plattformen vermeiden können. Wir
halten fest, dass ein eigener Kontext- und Datenlayer wichtig ist
und dass Unternehmen dafür eine klare Strategie brauchen. Ergänzend
sprechen wir noch kurz über Apple, NVIDIA und die Frage, wie stark
Daten, Modellzugang und Ökosysteme den Marktwert prägen. 00:00:14
AI und Börsenrätsel 00:05:46 AliExpress unter Druck 00:16:22
Entropic gegen OpenAI 00:21:23 Distillieren und Dominanz 00:23:48
Produktivität oder AI-Fat 00:33:44 Warum Transformation so zäh ist
00:41:41 Wissen als Engpass 00:47:13 Unabhängig von Modellen
00:56:27 Daten schlagen Modelle 01:00:16 Apples stille Strategie
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