podcast.de
Anmeldung
Anmeldung Registrierung
Auto Hell Dunkel
Erweiterte Suche
  1. Startseite
  2. Podcasts
  3. #digdeep - Neues aus der digitalen Welt Podcast

Episoden

Technologie, Macht & Gesellschaft - was wir aus der Geschichte der IT lernen können

45 Minuten
Hinterher erscheint immer alles unvermeidlich - doch zu Beginn jeder technologischen Erfolgsgeschichte stehen Entscheidungen. Und sie haben häufig mit dem Einfluss Einzelner, mit Machtpositionen und dem Wechselspiel mit der Gesellschaft und den Konsumenten zu tun. Technologien wie die Verarbeitung von Massendaten, die Digitalisierung aller Lebensbereiche, die Sozialen Medien oder heute Künstliche Intelligenz sind nie völlig "neutral". Denn wie sie genutzt werden - zum Wohle der Menschen, der Firmen, der Staaten, oder eben der Diktatoren - ist durchaus keine basisdemokratische Entscheidung. Unser Studiogast Prof. Dr. Debora Gerstenberger beschäftigt sich als Historikerin für Lateinamerikanische Geschichte mit der Frage, wie die Einführung der modernen IT mit der Geschichte von Staaten, Geheimdiensten und den Auswirkungen auf die Gesellschaften zusammenhängt. In ihrem Projekt „Wired History. Computers, Humans, and the Making of Latin American Futures (1950s–2000s)“ macht sie die Zusammenhänge und auch Zufälle sichtbar, wie z.B. bei der Einführung von IBM Terminals beim brasilianischen Geheimdienst SNI. Wie so oft bei #digdeep waren Frauke und ich völlig verblüfft über die Einblicke und Erkenntnisse, die wir aus einem Thema ziehen konnten, das wir überhaupt nicht auf dem sprichwörtlichen Computerbildschirm hatten. Der Blick zurück in die Geschichte, aus der wir kommen, gibt dem Blick in die Zukunft erst den notwendigen Kontext. #digdeep ist stolzer Teil der Brand Eins Podcast-Familie. [Brand Eins Podcasts](https://www.brandeins.de/podcasts?gad_source=1&gad_campaignid=8669287091&gbraid=0AAAAADufPN4Y8x8E5wM6iF8hniVucBOP_&gclid=EAIaIQobChMIrZTE_97KlwMVG4VoCR2UwjdKEAAYASAAEgLfevD_BwE)

Human Friendly Automation - arbeitet KI für den Menschen, oder sind wir am Ende raus?

48 Minuten
In KI-Projekten geht es immer um Effizienz und eingesparte Personalkosten - aber fast nie um die Frage, wie es den Menschen damit geht. Nutzt KI den Menschen, oder ist es nicht oft genau umgekehrt? Wie konkret ist die Angst vor Jobverlust, und wo liegt das eigentliche Problem? Was muss ein Unternehmen ab morgen anders machen, wenn es KI einsetzt? Und läuft es auf Koexistenz mit der KI hinaus, oder ist der Mensch am Ende raus? Die exponentielle Entwicklung agentischer KI-Systeme erreicht wöchentlich neueEinsatzgebiete, die noch zum Jahresanfang unerreichbar schienen - ein Ende ist nicht abzusehen. Dass KI dies kann, liegt zumindest heute noch am intensiven Feedback und Training durch die Menschen, die perspektivisch damit ihre eigene berufliche Daseinsberechtigung abschaffen. Vorher aber sollen sie als "human in the loop" das überwachen, was KI im Sekundentakt ausspukt - von übermenschlich genial bis zu völlig banalem Unfug. Die Frage, was wir mit KI eigentlich erreichen wollen und was nicht, stellt sich also immer dringender. Mal abgesehen von den etwas merkwürdigen Warnungen der AI Frontier Labs, die vorgeblich die Menschheit vor genau ihren Produkten schützen wollen, die sie ja selber bauen. Also: Was wollen wir Menschen eigentlich, und was wollen wir in den Unternehmen? Die Beantwortung dieser Frage will die Human Friendly Automation Alliance vorantreiben, indem sie Unternehmen und die Sozialpartner zusammenbringt, um gemeinsame Werte und Prämissen zu formulieren. Hanjo Gergs und Lars Schatilow sind Co-Initiatoren dieser Initiative mit Sitz in Düsseldorf. Beide verbindet eine langjährige Karriere in der klassischen Industrie, bei Audi und IBM. 2020/21 haben sie bereits die erste Charta entwickeln, und nun skizzieren sie in ihrem Buch „Human Friendly Automation: Arbeit und Künstliche Intelligenz neu denken“ (mit Tobias Kämpf und Barbara Langes) die Eckpunkte einer KI, die eine Koexistenz von Mensch und Maschine möglich macht. LinkedIn Lars: https://www.linkedin.com/in/larsschatilow/ Website: https://www.humanfriendlyautomation.com/ LinkedIn Hanjo: https://www.linkedin.com/in/hans-joachim-dr-gergs-6b99282a/ Website: https://www.gfeo.eu --- #digdeep ist stolzes Mitglied der Brand Eins Podcast-Familie! Unser Live-Podcast auf der herCareer in München findet am 22.10.2026 statt. Mehr Infos hier: https://www.her-career.com/kopf/digdeep/ Und unsere Brand Eins Familie könnt ihr auf der Work Awesome Messe in Berlin am 26.11.2026. Alle Infos hier: https://www.brandeins.de/t/kategorie/konferenzen/work-awesome

Der letzte Patient - müssen wir nie wieder krank werden, Dr. Nemat?

60 Minuten
Die Medizin hat schon immer nach demselben Muster gearbeitet: Krankheit finden, Krankheit behandeln - find and fix. Doch das könnte sich nun ändern. Denn während bislang der Arzt nur einen Schnappschuss unseres gesundheitlich relevanten Lebens sieht, produzieren wir immer mehr Daten: beim Sport mit Fitness-Trackern, beim Schlafen, bei der Analyse unser DNA oder durch die Aufzeichnung der Faktoren, die uns stressen. Erleben wir also in Zukunft irgendwann den letzten Patienten? Dr. André Nemat ist Ingenieur und Arzt und geht in seinem Buch genau dieser Idee nach. Als ehemaliger Chefarzt der Thoraxchirurgie forscht er nun an der Universität Witten/Herdecke zur menschenzentrierten Digitalisierung. In der Industrie ist der "digitale Zwilling" schon lange in Arbeit. Ein möglichst detaillierter, konsolidierter Blick auf digitale Daten soll es ermöglichen, nicht nur Fehler zu erkennen, sondern auch in Simulationen Fehler erst zu vermeiden. Aus "analytic" und "predictiv" wird "prescriptive". Warum also nicht auch beim komplexesten System, mit dem wir uns beschäftigen? Wenngleich ein vollständiger digitaler Zwilling des Menschen noch weit entfernt scheint, so ergeben sich ständig neue Möglichkeiten: Welche Chemotherapie wird für diese DNA am besten funktionieren? Aber vor allem auch: Welchen Risikofaktor sollte ich vermeiden, um überhaupt zu erkranken? André Nemat denkt die Idee des "letzten Patienten" weiter und entwirft zwei Zukünfte: eine Utopie, in der niemand mehr an einer vermeidbaren Krankheit stirbt, und eine Dystopie, in der der Mensch in der Technik aufgeht und am Ende vergeblich nach menschlicher Zuwendung sucht. Der Weg von "find & fix" zu "predict & prevent" wird mit immer mehr Daten und immer intelligenteren Maschinen ohne Zweifel weitergehen. Am Ende steht eine klare Unterscheidung: Auf eine Maschine kann man sich verlassen, vertrauen kann man nur einem Menschen. Hört rein, wenn ihr wissen wollt, warum die letzte Meile der Medizin menschlich bleiben wird. LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/dr-andre-t-nemat Website: https://derletztepatient.de/ Unser Live-Podcast auf der herCareer in München findet am 22.10.2026 statt. Mehr Infos hier: https://www.her-career.com/kopf/digdeep/ Und unsere Brand Eins Familie könnt ihr auf der Work Awesome Messe in Berlin am 26.11.2026. Alle Infos hier: https://www.brandeins.de/t/kategorie/konferenzen/work-awesome

SaaSocalypse now - frisst KI das Software-Business, Ulrich Hutter?

59 Minuten
2011 hatte Marc Andreesen prognostiziert: "Software eats the world". Nun macht eine neue Schlagzeile die Runde: Bedeutet KI das Ende der bisherigen Software-Geschäftsmodelle, und damit auch von den großen Playern wie SAP & Co? SaaS steht für SW as a Service. Software wird nicht mehr gekauft, sondern nur noch genutzt, und die monatlichen Mietgebühren pro Benutzer sind ein extrem lukratives Geschäft, sobald der Kunde am Haken ist. Bislang. Der bisherige Einkaufsprozess für Software: Lastenhefte schreiben, Lieferanten auswählen, Angebote einholen, Preise verhandeln, die Implementierung abwarten, testen und nochmals anpassen. Ein Prozess, der viele Monate dauert und dementsprechend teuer ist. Mit den neuen Modellen wie Astra oder Fable wird dieser Prozess auf den Kopf gestellt. Nun ist es möglich, ganze SW-Suites mit nur wenigen Prompts selber zu entwickeln, coden und hosten. Und nicht etwas durch spezialisierte IT-Dienstleister, sondern mit Bordmitteln und beschränkten IT-Kenntnissen. Doch stimmt diese Erzählung auch wirklich? Wird in Zukunft jeder Schreiner sein ERP-System selber prompten? Unser Studiogast Ulrich Hutter hat seine eigenen Erfahrungen damit gemacht. Er hat sein erstes Software-Projekt für Kunden mit 13 geschrieben und baut mit seiner Firma GMS Software in Salzburg spezialisierte Software für Gastronomie, Hotels und das Gesundheitswesen. Seine besten Programmierer schreiben inzwischen kaum noch eine Zeile Code selbst – die KI übernimmt bis zu 80 Prozent. Trotzdem ist er überzeugt, dass gute Entwickler wichtiger werden statt überflüssig. Und wir fragen kritisch nach: Wenn Menschen im „Human in the Loop" nur noch "weiter" klicken, ist dann überhaupt noch jemand am Steuer? Hört rein in eine spannende Folge über die Zukunft des Software-Business mit Ulrich Hutter! LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/ulrich-hutter-4783346b/ Website: https://www.gms.info/ #digdeep ist stolzes Mitglied der Brand Eins Podcast-Familie: https://www.brandeins.de/podcasts

Gut gemeint, aber gefährlich - wird die Regulierung von KI zum Werkzeug für Zensur?

48 Minuten
Sichere KI wollen die meisten - eine KI, die nicht Falschinformationen verbreitet, sich an ethische Standards hält, keine Anleitungen zum Suizid verbreitet und sich von Straftaten fernhält. Aber was, wenn genau die Methoden, die KI sicher machen sollen, das perfekte Werkzeug für Zensur sind? KI wird zum ersten Kontaktpunkt für fast alles: für Kinder statt Google, für Unternehmen, als Ersatz für den Arztbesuch, im politischen Wahlkampf. Wer entscheidet, was diese Modelle sagen dürfen – und was nicht –, entscheidet damit über den Informationsraum einer ganzen Gesellschaft. Und diese Entscheidungen treffen heute erstaunlich wenige Menschen: eine Handvoll Mitarbeiter der KI-Anbieter aus den USA und China sowie die Staaten, die sie regulieren. Was verschweigen uns die KI-Modelle, ohne dass uns dies bewusst ist? Ein echtes Dilemma also, mit dem unsere beiden Studiogäste auf der renommierten internationalen Konferenz für Machine Learning ICML in Südkorea für großes Aufsehen gesorgt haben - inklusive interessanter Reaktionen der chinesischen Konferenzteilnehmer. Sarah Ball forscht an der LMU München zu AI Safety und Alignment, Phil Hackemann ist Politikwissenschaftler. Für ihr gemeinsames Paper „The Alignment Community is Unintentionally Building a Censor's Toolkit" wurden sie auf der ICML 2026 in Südkorea ausgezeichnet. Sie erklären uns, an welchen drei Stellen ein Modell überhaupt gesteuert wird, warum Elon Musks Grok zum Lehrstück für Manipulation wurde und wieso ein chinesisches Open-Weights-Modell im eigenen Rechenzentrum kein Souveränitätsgewinn ist. Und wir fragen nach, was passiert, wenn Modelle anfangen, über sich selbst nachzudenken. Falls ihr wissen wollt, welche Antwort Sarah und Phil auf das Problem des zweischneidigen Schwertes der KI-Regulierung vorschlagen, dann hört in diese spannende Folge von #digdeep rein. Und die Antwort ist übrigens nicht "mehr Regulierung"... --- Das Paper findet ihr hier: Paper-Website: https://s-ball-10.github.io/censors-toolkit/ Paper (arXiv): https://arxiv.org/html/2608.12346
Alle Folgen ansehen (168)
In Podcasts werben
Schalte jetzt Werbung in Podcasts.

Über diesen Podcast

Wie funktioniert die digitale Transformation und welche Auswirkungen hat sie auf unser Leben? Wir schauen aus Wissenschaft (Frauke) und Wirtschaft (Christof) und die aktuellen digitalen Trends. Unsere Interview-Gäste bringen Praxiserfahrung und wissenschaftliche Tiefe ein - eine Stunde "dig deep"!
Urheberangabe
Frauke Kreuter und Christof Horn
Durchschnittliche Länge
Ø 37 Min.
Erscheinungsweise
Alle 2 Wochen
Letzter Check
vor 1 Std.
Zuerst veröffentlicht
vor 5 J.
Podcast melden

„#digdeep - Neues aus der digitalen Welt“

Worum geht es? Danach fragen wir noch nach dem Grund.

Abonnenten

Teilen

Mein Archiv

Deine Privatkopie der Folgen, die du nicht verlieren willst.

Podcast-Folgen verschwinden. Feeds werden auf die letzten Episoden gekürzt, Hoster räumen alte Dateien ab, Formate wechseln den Anbieter und lassen ihr Archiv zurück. Mit „Mein Archiv“ sichert podcast.de die Folgen deiner Podcasts für dich — angefangen bei den ältesten, denn die sind zuerst weg.

  • Deine gesicherten Folgen bleiben hörbar, auch wenn das Original offline geht.
  • Auch Folgen, die im heutigen Feed gar nicht mehr stehen — podcast.de kennt sie noch.
  • Herunterladen bleibt möglich, solange die Folge beim Podcaster liegt. Der zählt seine Abrufe wie bisher.
Startet bald

Sei beim Start von Mein Archiv dabei

Mein Archiv ist fast fertig. Trag dich ein, dann bekommst du eine E-Mail, sobald es losgeht – und bist von Anfang an dabei. Wir schreiben dir nur zum Start, keine Werbung, keine Weitergabe deiner Daten.

Du bekommst zuerst eine Bestätigungsmail. Abmelden geht jederzeit. Datenschutz