Corporates hingegen sagen, das stimme gar nicht. Diese Differenz in der Wahrnehmung hat uns interessiert. Wir sprachen also mit Helmut Linde von Merck, einem leidenschaftlichen Meetup-Gast. Der globale Head of Data Science & Analytcs bei Merck spricht oft in Frankfurt und Darmstadt und er weiß um die Vorteile dieser Plattform der Meetups - denn er will die Themen verstehen, die in der Community relevant sind. Data Science und Künstliche Intelligenz würden bestimmten Zyklen und Moden unterliegen. „Ich will verstehen, welche neuen Trends entstehen und ob sie erfolgsversprechend sind. Und es interessiert mich, welche Anwendungsfälle auch die anderen Firmen haben.“

Und so sei die Community für ihn auch ein Resonanzkörper, anhand dessen er feststellen könne, wo seine eigene Organisation gerade in Sachen Data Science stehe. Ihm sei klar, dass die Zeit der Proof of Concepts vorbei sei: Jetzt gehe es in die Anwendung und da gebe es viele unterschiedliche Hürden, die am besten durch die Vernetzung untereinander zu lösen seien.

Jobbörsen - Aber das ist nur die eine Seite der Meetup-Medaille, die Helmut sieht. Auf der anderen Seite steht das Wort Jobbörse geschrieben. Gerade er in seiner Funktion als Abteilungsleiter einer Data Science Gruppe bei Merck nutzt sie als Job-Drehscheibe, um Angebot und Nachfrage zu ermitteln. „Am Ende darf ja jeder sagen, was oder wen er sucht. Das hat sich institutionalisiert und das gefällt mir.“ Und hier steht er dann für seinen Arbeitgeber Merck, dem er Sichtbarkeit in der Community geben möchte. Die Aufbruchstimmung will und muss er nutzen.

„Sucht ihr denn gerade aktiv, Helmut?“ „Nicht unbedingt, aber wir müssen uns immer als attraktiver Arbeitgeber positionieren. Mein Team ist in den letzten Jahren stark gewachsen und auch in anderen Teilen des Konzerns werden Data Scientists gesucht. Daher kommt es häufig vor, dass Stellen zu besetzen sind – und darauf will ich vorbereitet sein.“ Helmut möchte also, dass die Vorstellung von Merck als Arbeitgeber für Data Scientists beim Meetup-Publikum im Hinterkopf verweilt. „Wir wollen, dass sie sich an Merck erinnern, wenn wir offene Stellen haben.“

Was Corporates also von Meetups mitnehmen, hängt auch immer davon ab, welche Brille sie aufsetzen. Ist es die Bille des Operativen, ist die konkrete Umsetzungen wichtig. Hat aber ein Vertreter der Corporates eher die strategische Brille auf, wie Helmut, nimmt er vornehmlich genau die Aspekte mit, die ihn in seiner Rolle als Abteilungsleiter bei seiner übergeordneten Aufgabe langfristig unterstützen werden, also die strategische Sicht auf das Thema Data Science.

Was  sagt er eigentlich zu dem Hype um Data Science und damit um die Meetups, die aus dem Boden zu sprießen scheinen wie Pilze? „Vor zehn Jahren gab es das alles nicht. Da gab es zwar Teams, die sich auf spezielle Anwendungsfälle fokussiert haben, aber das war’s dann auch. Natürlich hat auch die Pharmaindustrie damals Teams gehabt, die sich beispielsweise um statistische Analysen von klinischen Studien gekümmert haben. Aber dass man breit aufgestellte Advanced Analytics Abteilungen hat, das ist eine Erscheinung der letzten paar Jahre. “

Aber sprießen die Meetups wirklich wie Pilze aus dem Boden? Deutschland soll ja laut Eldar, dem Initiator der Frankfurt Data Science Community, hinterher hinken. Helmut Linde sieht das anders: „Mein Gefühl ist, dass es da in Deutschland schon sehr viel gibt. Ich bekomme jedenfalls recht viele Einladungen, an Gelegenheiten zum Erfahrungsaustausch mangelt es meiner Meinung nach nicht. Denn nicht nur in der Pharmabranche gibt es einen Trend zu Kompetenzzentren für Data Science. Generell stelle ich fest, dass es in vielen Branchen seit zwei bis fünf Jahren verstärkte Ambitionen gibt. Da ist Merck keine Ausnahme.“

Spirit der Meetups in Gefahr?

Vielleicht sind die Meetups also bloß eine Widerspiegelung der internen Data Science-Bewegungen von Unternehmen. „Doch zum Schluss mal etwas ketzerisch gefragt, Helmut: Glaubst du nicht, dass Corporates den Spirit der Meetups langfristig untergraben? Wer sich als Arbeitgeber interessant machen will, tut dem ganzen Konzept doch keinen Gefallen?“ „Na klar, ich versuche uns als Firma in einem guten Licht darzustellen. Aber: Ich versuche immer zu viel Werbung zu vermeiden, denn das Fachliche soll nach wie vor im Vordergrund stehen.“

Übrigens: Merck veranstalte auch intern Data Science Events. Helmut fühle sich nicht von einem Silo vereinnahmt und fühle sich auch nicht begrenzt in dem, was er sagen darf. Fazit: Helmut Linde vermer(c)kt die Meetups und die Data Science Community als sehr WICHTIG für ihn persönlich und für alle Beteiligten, also für die Stakeholder der Szene. Beipflichten kann er Eldar, wenn er sagt, dass dieses Ökosystem nur funktioniert, wenn alle zusammen agieren und niemand für sich alleine (Hier geht's zum Artikel über Eldar: Meetups - Porträt einer Szene).

Danke Helmut!

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Next meetup with PyData Südwest (supported also by Königsweg) at SAS on 9 January 2020. The presenter will be Jeremy Tuloup. He will talk about Voilà, which is one of the latest additions to the Jupyter ecosystem and can be used to turn Jupyter notebooks into standalone web applications and dashboards. Built upon Jupyter standard protocols and file formats, Voilà works with any Jupyter kernel (C++, Python, Julia), making it a language-agnostic dashboarding system. Voilà also supports Jupyter interactive widgets, including the roundtrips to the kernel.

Jeremy will introduce Voilà and its execution model, as well as typical use cases for dashboard authors, and will then invite you to a workshop to set up an environment for Voilà. You will create the first Voilà dashboards, deploy the Voilà dashboard to Binder with mybinder.org, deploy to Heroku: Using the Heroku command-line tool, Using the Heroku extension for JupyterLab

Meetup with pizza at 7.30 - SAS

At 6pm we will open the doors

You are invited to take a shuttle from Heidelberg Main Station at 5.25 pm to the venue in case you travel from outside of Heidelberg. We will serve pizza at 7.30 pm and cold drinks during the entire evening. If you have an interesting topic for a 20 minutes lightning talk, please feel free to contact us: andrea.deinert@sas.com or Jan-Benedik Jagusch or jump to www.meetup.com, where Jan has already posted the event.

Who is Jeremy? He is a Scientific Software Developer at QuantStack. He holds a master’s degree in computer science and engineering from INSA Lyon. As an open-source developer, Jeremy contributes to JupyterLab and has authored several JupyterLab extensions. He also works on Voilà. Prior to joining QuantStack, Jeremy worked at Ubisoft and Wooga on the game engine and data tools.

Jeremy Tuloup

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Wie schafft man es mit seinem internationalen Unternehmen bei all diesen und noch so viel mehr Unterschieden, Menschen in verschiedenen Ländern und Kulturen zu erreichen? Es ist ein Spagat! Nachfolgend lesen Sie, wie Sie den Aufbau Ihrer zentralen CRM-Steuerung angehen können und welchen Herausforderungen Sie begegnen werden, gespickt mit Tipps aus der Praxis!

Können Sie Spagat? Sie brauchen dafür gute körperliche Grundlagen und ein diszipliniertes Training mit einem erfahrenen Trainer. Wenn Sie’s geschafft haben, können Sie stolz auf sich sein. Die wenigsten Menschen können nämlich Spagat. Der Weg dahin ist steinig und die Verletzungsgefahr groß.

Genauso verhält es sich auch mit dem CRM in internationalen Unternehmen. Wie oft das daneben geht, merkt jeder von uns als Endverbraucher, wenn er mit einer seltsamen Ansprache von Unternehmen konfrontiert wird, die der Einfachheit halber alle Europäer über einen Kamm scheren. Das tut weh.

Welche Ziele verfolgt CRM? Es sind im Wesentlichen fünf:

1. Konsequente, nachhaltige Kundenorientierung: Wir wollen unser Unternehmen, unsere Produkte und Angebote Kundenspezifisch entwickeln und aufsetzen.
2. Individualisierung: Wir wollen unsere Kunden so gut kennen, dass wir mit ihnen einen echten Dialog führen und auf ihre Bedürfnisse perfekt eingehen können.
3. Systematisierung: Immer, wenn der Kunde mit unserem Unternehmen in Kontakt tritt, soll es eine stimmige, authentische, gute und zielführende (Kauf, Problemlösung, selbe Antwort auf die gleiche Frage) Begegnung sein.
4. Langfristige Kundenbeziehung: Wir wertschätzen die Kundenbeziehung, denn dies senkt die Kosten für Neukundenakquisition oder Wiedergewinnung, verringert die Preissensitivität der Kunden, begünstigt Weiterempfehlungen, Wiederholungs- und Folgekäufe, erhöht das Cross- und Upselling.
5. Wirtschaftlichkeit: Besondere Aufmerksamkeit gilt den profitabelsten Kunden, die zur Gewinnsteigerung, zum Ausbau des Marktanteils und zum Unternehmenswachstum beitragen.

Um diese Ziele zu erreichen, definiert man Vorgehensweisen und Regeln für die Interaktion mit bestehenden und potenziellen Kunden. Internationales CRM verfolgt dieselben Ziele. Die Krux: Ein Regelkorsett gibt zwar Halt, schränkt aber auch ein: Wenn Kunden unterschiedliche Mentalitäten, Traditionen, Erfahrungen und Erwartungen mitbringen, dann stößt man mit seinen Regeln an (Landes-)Grenzen.

Besonderheiten einer internationalen CRM-Strategie

Wieviel Standardisierung, sprich zentrale Steuerung, ist möglich? Wieviel Anpassung an die individuellen Marktgegebenheiten ist nötig? Um diese Frage für jeden Einzelfall beantworten zu können, hilft es, wenn man die Situation aus vier unterschiedlichen Perspektiven betrachtet.

1. Die Kundenperspektive: Kunden unterscheiden sich beispielsweise hinsichtlich ihrer Produktpräferenzen, ihrem Kaufverhalten und ihrem Medienkonsum. Lassen Sie diese Unterschiede in die IT, den Vertrieb und ins Marketing einfließen.
2. Die Systemperspektive: Jedes Land bringt andere Softwaresysteme und Datenstrukturen mit, die konsolidiert und angebunden werden wollen. Entscheiden Sie, ob und wie Systemarchitekturen vereinheitlicht werden sollen.
3. Die Kommunikationsperspektive: Vereinheitlichung bringt immer Veränderung mit sich. Gegen Veränderung regt sich fast immer Widerstand. Stellen Sie sicher, dass Kommunikationswege zwischen Ihren Kollegen in den verschiedenen Ländern offen bleiben und der Austausch funktioniert. Eine neue Lösung wird vor Ort nur akzeptiert, wenn das System wichtige länderspezifische Anforderungen und Prozesse abbilden kann. Eine intensive Abstimmung vorab ist die beste Grundlage dafür.
4. Die Datenschutzperspektive: Zwischen den Ländereinheiten wird es viel Datenaustausch geben. Damit das alles datenschutzkonform ablaufen kann, brauchen Sie ein rechtssicheres Konzept.

Das klingt alles komplex – muss das denn wirklich sein? Die Antwort ist: Ja. Und es lohnt sich. Die Vorteile einer internationalen CRM-Strategie erstrecken sich vom Management über die Mitarbeiter bis hin zum Kunden: Dem Management eröffnen sich neue Analyseoptionen über Ländergrenzen hinweg. Das so entwickelte tiefer gehende Verständnis schafft valide Entscheidungsgrundlagen. In Vertrieb, Marketing und Sales wird Controlling aus der Zentrale heraus möglich.

Für die Mitarbeiter gestaltet sich die Zusammenarbeit der Länderorganisationen deutlich einfacher. Kundendaten sind jederzeit abrufbereit. Der Kunde profitiert von der Beschleunigung und Professionalisierung seiner Interaktion mit dem Unternehmen. Das bedeutet Qualität und ein besseres Kundenerlebnis bei jeder Begegnung.

Wer die Herausforderungen benennen kann, hat sie gemeistert

Wenn man eine internationale CRM-Strategie in die Praxis umsetzt, dann ist das wie beim Spagat: Auch wenn wir den Willen voraussetzen können, ohne Training und Aufwärmen geht gar nichts. Im CRM spielen sich das Training und das Aufwärmen auf zwei Ebenen ab:

Die systemische Ebene

Das System bildet die IT Infrastruktur ab. Hier geht es darum, wie Bestellprozesse seitens der IT ablaufen, um die Schnittstellen und Ressourcen. Ganz praktisch geht es auch um Datenelemente wie Adressformate, Sonderzeichen innerhalb der Schriftsprache, mehrere Sprachen innerhalb eines Landes, Währungen und Zeitzonen. All diese Datenelemente können die Softwaresysteme vor Herausforderungen stellen.

Die prozessuale und planerische Ebene

Hier geht es um die Zuordnung von Verantwortlichkeiten innerhalb der Prozesse, die ein Kunde mit seinem „Buy now!“ auslöst. Woher kommen beispielsweise Inhalte, die ausgespielt werden? Welche anderen Komponenten spielen eine Rolle? Wo wird etwa eine Agentur integriert? Welche sind die relevanten KPIs? All diese Fragen sind von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich und abhängig von der Unternehmens- und Teamgröße sowie vom Angebot.

Diese beiden Ebenen sind schon für das CRM in einem Land nicht zu unterschätzen. Für internationales CRM sind sie noch heikler. Denn der größte Irrtum besteht in der Annahme, alle Prozesse und Oberflächen, die für einen zentralen Standort funktionieren, ließen sich ohne Anpassungen auf andere Länder übertragen. Heißt das, das Rad muss für jedes Land neu erfunden werden? Nein.

Ländereinheiten können vom Vorwissen der Zentrale profitieren, man muss ihnen jedoch Gehör schenken, um individuelle Anforderungen des jeweiligen Marktes integrieren zu können. Das mag die angepasste Oberfläche der Webseite sein, oder das Anbieten eines speziell in diesem Land beliebten Bezahlvorgangs. Solche „Extravaganzen“ stellen die Zentrale vor prozessuale Herausforderungen.

Es gibt keine Alternative. Die Anforderungen aus den Ländern müssen gesammelt, hinterfragt, eingeordnet und harmonisiert werden. Das Ergebnis: Für die Länder können aus einem globalen CRM-Template spezifische Funktionsblöcke freigeschaltet und genutzt werden. Die ersten Schritte bei der Umsetzung einer internationalen CRM-Strategie wären aus meiner Sicht:

1. Die Top Management Unterstützung muss gesichert und wahrnehmbar sein. Das Projektmanagement fördert diese Wahrnehmbarkeit.
2. Die Fachbereichsvertreter werden ebenso eingebunden, wie Vertreter der jeweiligen Ländereinheiten. Hier können Sie in der Zusammenstellung der Teams auf unsere Erfahrung zählen.
3. Die Analyse der Ausgangssituation zeigt, wo Sie mit Ihrem Unternehmen stehen, was Sie erreichen wollen und können und – über die Ableitung offener Arbeitspakete – wie Sie Ihre Ziele erreichen. Die Analyse umfasst insbesondere auch Serverkapazitäten und bestehende Systeme/Prozesse, da die wenigsten Unternehmen mit dem Vorhaben internationales CRM bei null anfangen.
4. Anhand von Best-Practice Erfahrungen aus vorangegangenen Projekten zeigen, wie und in welchem Zeitrahmen Ihr eigenes Projekt zum Laufen kommt.
5. Die Standardisierung von Aufgabenpaketen, beispielsweise die Nutzung einheitlicher Formatvorlagen für die Migration von Daten oder vorhandener Konzepte für die Schulung aller Mitarbeiter, vereinfacht die Einführung des internationalen CRM Konzeptes in den einzelnen Ländern. Hilfestellung in Form erprobter, leicht adaptierbarer Vorlagen kommt gut an, wenn der Respekt vor den individuellen Anforderungen der einzelnen Länder bewiesen ist.

Mehr über die Autorin: Die 2010 gegründete CINTELLIC Consulting Group ist eine auf digitales Kundenmanagement spezialisierte Unternehmensberatung. Zu ihren Kunden zählen DAX-Konzerne und renommierte Mittelständler, die in Folge der Beratung Umsatz- und Ertragssteigerungen erzielen. CINTELLIC begleitet dabei ganzheitlich vom ersten Konzept bis zur Umsetzung in der Praxis. Kontakt: Jana Tallen, CINTELLIC Consulting Group, http://www.cintellic.com/crm/crm-strategie/

Jana Tallen, CINTELLIC Consulting Group,

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Die Debatte um die Algorithmen ist in vollem Gange. Ein KI-Festival jagt das nächste. Und überall stehen die Risiken im Vordergrund, aber auch die Chancen. Die Diskussionen ranken sich im Grunde um die Balance von beidem. Viele sehen durchaus das große Potenzial von KI. Doch bevor dieses herausgeschält wird, sprechen alle lieber über ihre Angst vor dieser uralten Technologie und meinen damit die Herrschaft von Superintelligenz über die Menschheit.

Der Terminator, der für uns die Entscheidungen trifft, und der unsere Arbeit macht. Die Fantasien nehmen unendlichen Schrecken an. Sogar in Wissenschaftskreisen dominiert die Skepsis. Eine neutrale Haltung dazu zu bewahren, fällt allen schwer.

Doch beginnen wir da, wo es sinnvoll ist

Ortswechsel. Wir befinden uns in Stuttgart beim Zukunftssymposium. Hier sprachen Philosophen, Soziologen und Ethiker über das Für und Wider der KI. Anwesend waren lediglich zwei Institutionen, die sich mit der Programmierung solcher Algorithmen, also KI, befassen. Sie machten 1 Prozent von allen Redner/innen aus. Zu wenig, könnte man meinen. Schließlich sollten doch bei so viel Skepsis und Angst diejenigen zu Wort kommen, die das Zeug programmieren.

Aber wahrscheinlich verhält es sich mit KI wie mit mancher Ernährungsfrage: Man weiß zwar, was drin ist, aber trotzdem glaubt keiner an die Unschädlichkeit. Diskussionsforen und öffentliche Diskurse müssen her. Und hierum ging es auch in Stuttgart. Es sollte die diffuse Angst besprochen werden, nicht Bits und Bytes waren Thema.

Die Rolle, die Software-Herstellern für Künstliche Intelligenz bei solchen Veranstaltungen offensichtlich zukommt, ist das richtige Zuhören. Denn lernen können sie da, wie sie ihre Produkte so gestalten sollten, dass sie Vertrauen auslösen.

Und so ging es in Stuttgart um Arbeit 4.0 und KI, es ging um die Optimierung der Freizeit mit KI oder um Führungskultur durch KI und Hierarchien aus KI. Es ging aber auch um den Terminator, wann er denn nun komme und ob er auch wirklich superintelligent sein werde. Ja, sogar die Menschenrechte wurden verdigitalisiert. Antworten im Sinne eines Planes wurden aber nicht gegeben. Ende offen.

Der Diskurs als Ziel

Die lebhaften Auseinandersetzungen haben schließlich gezeigt, dass Mensch und Maschine in Harmonie miteinander agieren müssten. Der Mensch müsse unbedingt das Zepter in der Hand behalten, das ist allen wichtig. Doch wer sich ernsthaft mit der KI-Materie befasst, weiß, dass das aus technologischer Sicht gar nicht in Frage gestellt werden kann.

Und nun? Wir brauchen was! (1) Regulierung (2) die Politik, die sie umsetzt (3) Kulturwandel. (4) Keine Skeptiker wie Jay Tuck. Jay Tuck? Wer ist das? Tuck ist investigativer Journalist und hat nach eigenen Angaben Insiderinformationen über das wahre Ausmaß der KI-Absichten aller Art. Tuck war Redner in Stuttgart. Und am liebsten würde er die KI ja totreden. Wenngleich er weiß, dass sich die Uhr nicht mehr zurückdrehen lässt, verstand er es, sein Publikum mit eindrücklichen Erlebnissen von diversen Anwendungsszenarien, insbesondere militärischer Art, zu fesseln. Er kenne Killerdrohnen, die aussehen wie Vögel. Die suchten sich selbstständig ihr Ziel. Seien die einmal gestartet, gebe es kein Entrinnen mehr vor ihnen.

Kann mal einer auf RESET drücken?

Übrigens: Ganz nüchtern betrachtet meint der, der Künstliche Intelligenz sagt, Algorithmen. Oder – laut Duden – meint er EDV beziehungsweise Computerprogramme, die die menschliche Intelligenz versuchen nachzuahmen. Frau Professor Dr. Ulrike von Luxburg forscht an solchen Algorithemen. Auch sie war Rednerin in Stuttgart.

Professor Ulrike von Luxburg

Der Redeslot von Frau von Luxburg war geschickt gewählt. Nach dem Frühstücksei und morgendlichen Kaffee am zweiten Tag trat sie auf. Zu diesem Zeitpunkt waren die rund 200 Gäste schon einigermaßen – nicht nur durch Jay Tuck - in zweifelnder KI-Endzeitstimmung gefangen.

Doch Gott sei Dank gibt es Wissenschaftlerinnen wie Ulrike von Luxburg, die versuchen, den Resetknopf der Wahrnehmung zu drücken. Wie Eltern, die ihr Kind nach einem Albtraum beruhigen, konnte auch sie das Publikum trösten. Sie sagte: „Nichts an künstlicher Intelligenz ist intelligent. Lassen Sie uns auch gar nicht von KI sprechen, schon der Begriff ist falsch. Wir haben es mit maschinellem Lernen zu tun, mit sonst nichts.“

Maschinen seien wunderbare Optimierer innerhalb eines Suchkorridors, der immer vom Menschen definiert werde. Angst also vorbei? Brauchen wir nur mehr Ulrike von Luxburgs? Mitnichten: Denn wie das Kind sodann einschläft und dem Albtraum wieder verfällt, so ging es auch dem Publikum. Von Luxburg's Beruhigungen hielten nicht lang. Spätestens bei den Diskussionen über Arbeit und wie Führung durch KI gestaltet werden könnte, brach sich die Skepsis wieder Bahn.

Egal erst einmal an dieser Stelle, wie jede/r Einzelne das bewertet hatte. Interessant war viel mehr zu hören, woran die Leute so glauben. Nämlich, dass KI sogar in diese Bereiche vordringen und Hierarchien bestimmen könne, sprich Führungskräfte ersetzen wolle. KI scheint also alles zu sein. Differenziert wird kaum noch. Sogar Smartphones werden als KI wahrgenommen.

Professor Michael Wörz von der Hochschule Karlsruhe hat sich den Spaß gemacht sein Publikum zu fragen, inwiefern KI die Freizeit optimiere und ließ sich mal die wahrgenommenen Versprechen durch KI aufzählen. Da wurde es lebhaft im Raum. Es war die Rede von Zeit- und Kostenersparnis, von Informationsgewinn, von mehr Bequemlichkeit und mehr Freude, ja sogar von mehr Disziplin.

Schwer zu sagen, ob das Auditorium tatsächlich an diese Versprechen glaubte. Wie auch immer. Von der Übernahme irgendeiner Superintelligenz scheinen wir jedenfalls noch weiter entfernt zu sein, als wir befürchten. Außerdem: War da nicht was am Ende von Teil 3 mit dem Terminator passiert? Richtig, der Film beschloss mit seiner Vernichtung. Sein Material floss erhitzt in die Gullis irgendeiner Zukunftsstadt. Wir sind erst mal sicher vor ihm. Und so bleibe es auch, beruhigte Ulrike von Luxburg dann. Das KI-System müsse ja erst mal trainiert werden – vom Menschen, und der bestimme in welche Richtung das Training gehe. Die Gefahr der Übernahme einer Superintelligenz sei noch geringer als gering. Mal ganz davon abgesehen, dass sich kein Mensch von einer KI rumkommandieren lassen wolle.

Die Konklusion

Nicht also mit Werbeversprechen, die keiner glaubt, sollten Käufer/innen vom Guten der KI überzeugt werden, sondern mit einem echten Diskurs, der Ethik, Philosophie, Soziologie und Technologie verbindet. Ein Diskurs, der die Nicht-Experten umarmt und zum Mitreden ermuntert. Als Blaupause sollten Veranstaltungen wie das Zukunftssymposium dienen. KI als Teufelszeug kann rehabilitiert werden. Nämlich mit den Beispielen vom Guten. Im Fachjargon sagt man dazu Data for Good. Also, wo ist KI einsetzbar, um Gutes zu tun? Die Welt lässt sich retten - auch und vor allem mit KI. Lediglich ein neues Wollen ist erforderlich. Nämlich das des paritätischen Mitgestaltens aller Akteure bei möglichst geringen Hierarchien - quasi als moderne Form von Kompetenz.

Ein Publikum diskutiert mit

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Und das sei der Unterscheid zu den klassischen Unternehmsvertretern, findet er, also denen, die in proprietären Strukturen arbeiten. Sie haben noch nicht das Prinzip des Miteinanders, des Gebens und Nehmens verinnerlicht. „Weil sie in Systemen gefangen sind, die eine solche Herangehensweise überhaupt nicht zulassen.“

Johannes ist ein gefragter Sprecher bei Meetups. Nicht, dass es für seine Zielgruppe keine klassischen Konferenzen gebe. „Nein, Konferenzen zum Thema Analytics gibt es durchaus.“ Aber da spüre man eben nichts von diesem speziellen Mindset, von dieser helfenden Aufbruchstimmung, die die Meetup-Szene kultiviert habe.

Johannes ist ein Verfechter des Füreinanders. Dort bei den Meetups der Data Science Community präsentiert er sein People Analytics Startup, diskutiert seine Gedanken mit dem Auditorium, um noch bessere Lösungen und Inspiration zu finden. Er betrachtet die Meetups übrigens auch als Jobbörse. Dort findet er Interessierte, die vielleicht sogar als Werksstudenten oder feste Mitarbeiter einsteigen wollen. „Data Scientists sind eine Rarität am Markt, dort finden wir sie.“

Und was noch? Meetups seien immer auch eine sehr gute Gelegenheit, sein eigenes Wissen zu erweitern. „Man ist in einem ganz anderen Lernkontext, es ist ein aktives Lernen.“ Man solle seinen eigenen Schreibtisch mal verlassen und neue Ideen treffen. Gerade der informelle Style erlaube es einem sehr einfach, mit anderen ins Gespräch zu kommen, um seine eigene Sache weiterzudenken.

Johannes Fuhr von predict42 ist begeistert vom Meetup der Frankfurt #DataScience Community

Es gibt noch einen anderen Grund für ihn, auf Meetups zu sprechen. People Analytics ist im Data Science Bereich noch nicht Mainstream. Das, was er macht, ist noch eine frische Ausnahme, die aber sehr viel Business Knowhow im Vergleich zu anderen Data Science Usecases benötigt.

„Wenn ich noch nie Führung erlebt habe, kann ich nicht mitreden. Ich kann der beste Coder oder Mathematiker sein, aber die HR Probleme werde ich nicht verstehen und somit auch nicht lösen können.“ Und wer hätte das gedacht: Auch dieses findet er bei den Meetups. „Das Publikum rangiert von Von-Bis. Studierende, Absolventen, Doktoranden aber auch erfahrene Hasen finden sich dort zusammen.“

Aber jetzt mal ehrlich, Johannes, was hat sich denn für euch dort tatsächlich schon ergeben? Oder hast du uns von deinen Wünschen erzählt? „Nach dem Meetup in Frankfurt bei der Data Science Community sind tatsächlich beide Gründe eingetroffen. Wir haben uns mit Studenten und Leuten getroffen, die kurz vor dem Ende ihrer Promotion stehen und können sogar einem Kandidaten ein Jobangebot machen.“

Dr. Thomas Görtz von predict42

Gute Ideen, offener Austausch, ungezwungen Wissen tauschen, das ist ja alles schön und gut. Aber reicht das denn wirklich? Jain, es gehe aus seiner Sicht vor allem um die Multiplikatoren in der Szene. Da sind die passiven Teile im Netzwerk, die sehr wichtig sind. Um sie zu erreichen, braucht man Multiplikatoren (wie Eldar). Das Netzwerk sei eindeutig Personen abhängig mit ein paar wenigen Opinionleaders.

Steht den HR Abteilungen nicht ein riesen großer Change-Prozess bevor? Na klar! Der HR-ler wird seine eigene Rolle neu definiere: weg vom passiven Prozessinhaber, hin zum aktiven und anerkannten Berater der Führungsriege. Er ist dann ihr Sparingspartner, der aktiv auf wichtige Entscheidungen Einfluss nimmt bzw. diese verantwortet.

Ist das denn realistisch, als Challenger ist der HR-ler doch gar nicht geboren?

Das verbuche ich unter lebenslanges Lernen. Er muss.

Details zu predict42 - Er und sein Partner, Dr. Thomas Görtz, haben ihre Marketing Analytics Expertise projeziert. Nämlich auf das Personalwesen. Sie haben erkannt, dass alle Modelle auch auf den HR Bereich übertragbar sind: Akquise, Abwanderung, Zufriedenheit, Engagement. Mit People Analytics lässt sich ein innerer Zustand einer Belegschaft analysieren. Dies ist ein Hype im Bereich Personalwesen. Noch hinken Personalabteilungen gute sieben bis acht Jahre hinter den Analyticsaktivitäten von Online-Marketers hinterher. „Über das klassische Reporting hinaus passiert da nicht viel.“ Doch das werde sich verändern. Weil die junge Generation danach verlange. Auch das bekommt Johannes auf Meetups wiedergespiegelt. Er sieht die zukünftige Rolle der HR-ler nicht nur aus Berufsethos im Wandel: Führungskräfte werden sich künftig Beratung von Personalexperten gefallen lassen müssen. Für diese seine Vision entwickelt Predict42 Prototypen zur Verprobung im Unternehmen. Wer dann begeistert ist, kann das Tool nach Belieben selbst optimieren.

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Wer ist Eldar Rakhmatullaev? In der Community mittlerweile ein bunter Hund, ist Eldar einer, von dem andere viel lernen können. Nicht, wie man Events organisiert. Sondern wie man Events das gewisse Etwas verleiht, wie man Veranstaltungen einen Hauch von Nichtveranstaltung gibt und wie man Sponsoren findet, die gar nicht merken, dass sie Sponsoren sind. Aber eins nach dem anderen.

Fünf Jahre Data Science Frankfurt

Neue Technologien lösen keine Aha-Effekt mehr aus

In Russland geboren hat er in vielen Städten gelebt wie London oder Moskau oder New York. Er spricht mehrere Sprachen. Eldar gehört der verbindenden Generation an. Es ist die Generation der Digital Natives, die qua ihrer Spielzeuge (Iphone & Co.) ohne Grenzen im Kopf durchs Leben gehen. Ihnen ist das Internet so vertraut wie der Generation Golf das analoge Telefon oder die mechanische Schreibmaschine. Für Eldars Generation lösen neue Technologien keine Aha-Effekt mehr aus.

Das „Sieh-mal-einer-an“ wird eher durch bestimmte Formen im gesellschaftlichen Miteinander evoziert. Das prägt Eldar wohl am meisten. Und das beflügelte ihn zu seiner Mission: Build up a data science community in Rhein-Main.

Als Co-Founder eben dieser Data Science Community lädt er zu den Meetups ein. Da treffen sich Startups und ihre Gründer, um ihre Data Science-Ideen, ihre Startup-Geistesblitze mit Gleichgesinnten und Glücksgenossen zu teilen. Da stellen sie ihre Business-Modelle vor und diskutieren sie mit dem Auditorium. Sie lassen sich inspirieren und erfreuen sich am ungezwungenen Austausch untereinander. „Jede Altersklasse ist vertreten, das ist wirklich toll“, findet Eldar. „Wir fungieren mittlerweile auch als Jobbörse.“

Eldar's Idee hat Schule gemacht. Es gibt landauf, landab diverse Meetup Communities. Der Raum Stuttgart, Heidelberg/Karslsruhe/Mannheim und Rhein-Main sind die Epizentren. Woran liegt das, Eldar, deiner Meinung nach? „Wahrscheinlich an der universitären Prägung dieser Städte und ihren Angeboten. Hier hat sich wirklich viel getan.“

Das Ökosystem Community

Er bezeichnet diese Szene übrigens als ein eigenes Ökosystem, das aus verschiedenen Stakeholdern bestehe, wie Firmen, Unis, Startups. Und es sei nicht möglich, einzelne Player dieses Ökosystems mit anderen singulär zu verbinden. Entweder alle gemeinsam oder gar keiner.

Sponsoring ist old-school. Das gibt es auch nicht mehr. Logos und Plakate interessieren heutzutage keinen, vor allem nicht in der Data Science Szene.“

Und wie läuft's so in Rhein-Main? "Es gibt noch viel Potenzial.“ Und er muss es wissen, schließlich weiß er, wie es in den USA oder Russland funktioniert. „In diesen Ländern lebt die Community. Davon sind wir in Deutschland noch wirklich weit entfernt.“ Und da wären sie wieder, diese 60 Prozent vom Anfang der Geschichte. Aber woran liegt die schlechte Rate, Eldar? „Das Problem liegt in den verschiedenen Zuhörersegmenten. Die großen Unternehmen wie Banken gehen nicht wirklich engagiert mit Startups um.“ Und an dieser Segmentierung kratze er, aber vom Idealzustand sei er noch weit entfernt.

ERGO: Engagement von den Corporates sei wichtig. Die alten Strukturen seien nur mit frischen Kommunikateuren zu überwinden, die gewillt seien, anders zu denken und anderes zuzulassen. Raus aus dem alten Silo-Denken. Allein am Markt zu agieren ohne Netzwerken reiche nicht mehr.

Sein Beispiel sei er selbst! Mit seinem Produkt, nämlich der Community, beweist er immer wieder genau das Gegenteil. Einmal im Monat, wenn er zur Audienz lädt, sieht er, dass nicht sich gegenseitig ausschließende Entitäten zum Erfolg führen (Sales – Entwicklung – Marketing), sondern es das gemeinsame Agieren ist, über das ganz neue Zielgruppen zugänglich würden.

Es gehe ihm nicht um Flowerpower und Wir-haben-uns-alle-lieb-Allüren. Eldar hat viel Erfahrung gesammelt in den vergangenen Jahren. „Digital natives gehen verbindender miteinander um als die Generationen vor ihnen.“ Und hier müssten Communities ansetzen. Und genau hierin liege auch der Charme für Sponsoren, die gar nicht merken, dass sie welche sind. „Sponsoring ist old-school. Das gibt es auch nicht mehr. Logos und Plakate interessieren heutzutage keinen, vor allem nicht in der Data Science Szene.“

Am Ende: Smartmarketing

Was interessiert sie denn?„Die Inhalte. Nur über sie wird kommuniziert. Die Attraktivität stellt sich automatisch ein, aber nur, wenn die Inhalte überzeugen. Sponsoren sind Supporter oder Unterstützer. Nicht mehr das Business-Ziel steht im Mittelpunkt, sondern ihre Themen in unterschiedlichen Schattierungen. Und wir als Community bieten den „neutraler Boden“ dafür. Dabei gehe es nicht ums Geld! Die Vorträge bei den Meetups  seien auch keine Old-Sales-Pitches, wie Eldar das charakterisiert. Er nennt das, wie sich Startups präsentieren, Smartmarketing vom Feinsten.

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Was haben SAS Viya und die österreichischen Berge gemeinsam? Eine ganze Menge!

Neulich besuchten mich Freunde aus Tirol am Neusiedler See, also im Burgenland. Bekanntermaßen ist Tirol ein Bundesland im Hochgebirge. Entsprechend amüsiert waren meine Freunde, als ich ihnen den Rosenberg und den Ungerberg in der Nachbarschaft zeigte. „Bei uns hätten die noch nicht mal einen Namen“, so der Kommentar. Kein Wunder: Die beiden „Berge“ sind gerade mal 50 Meter hoch.

Doch meine Freunde änderten schnell ihre Meinung, als wir diese kleinen Hügel hinaufspaziert waren (nein, von Klettern werde ich hier nicht sprechen). Denn vom „Gipfel“ bot sich uns ein überwältigender Ausblick auf einen Umkreis von rund 60 Kilometern: über den kompletten Neusiedler See, die Ausläufer der österreichischen Alpen mit 2.000er-Gipfeln – und sogar weit bis nach Ungarn hinein.

Google Satellitenaufnahme

Tiefe Einblicke mit Machine Learning und Deep Learning

Auch wenn es sich zu einfach anhört: Ein kleiner Perspektivwechsel kann uns hier im Burgenland bereits hoch spannende Ausblicke in die Landschaft verschaffen. Meine zunächst kritischen Freunde räumten ein, dass man in Tirol mindestens drei Stunden wandern müsse, um sich an einer vergleichbaren weiten Aussicht zu erfreuen.

Später saßen wir bei einem Glas exzellenten burgenländischen Wein beim Heurigen, und mir wurde klar, dass unser Erlebnis exakt die verschiedenen analytischen Level mit ihren unterschiedlichen Anforderungen wiedergibt. Und das bringt mich zu der eingangs erwähnten Verbindung zwischen den österreichischen Bergen und SAS Viya.

Meine Freunde stehen für die Menschen, die erst mal komplexe Machine-Learning-Modelle bauen würden. Ihre Region ist die erste Adresse für Deep Learning (sorry, tiefe Täler). Wenn sie wandern gehen, statten sie sich erst mal angemessen aus – so wie ein Data Scientist, der für die Erstellung eines ML-Modells SAS VDMML oder das Deep-Learning-Python(DLPy)-Paket auf dem Jupyter Notebook nutzt.

SAS Viya und die Berge

Anwender in den Fachabteilungen und Citizen Data Scientists benötigen dagegen nicht immer ein komplexes Modell, um sich Einblicke in die Daten zu verschaffen. Für manche Geschäftsprobleme lässt sich die Antwort mit einfacher deskriptiver Statistik finden, wenn diese mit einer Grafikoberfläche kombiniert wird, die ein hohes Maß an Interaktivität bietet. Das i-Tüpfelchen bilden Self-Service Analytics (Entscheidungsbäume und kausale Modelle) sowie Self-Service Data Preparation (Filterfunktionen oder Verarbeitung nach Gruppen). Für diese Anwender ist das analytische Pendant zum Rosenberg ausreichend, um tiefere Erkenntnisse aus den Daten und daraus letztlich Wettbewerbsvorteile zu gewinnen.

Die gesamte Palette

Selbst Experten, die leistungsstarke Machine-Learning-Methoden entwickeln, wenden Basisstatistik an, um ihre Daten zu profilieren und die Resultate zu veranschaulichen – ähnlich wie meine Tiroler Freunde immer wieder gerne zu Besuch kommen und die Annehmlichkeiten des Burgenlandes zu schätzen wissen.

Umgekehrt schließe ich mich ihnen regelmäßig für größere Bergtouren an, um einen außergewöhnlichen Blick auf das Land zu bekommen. So wie der Fachanwender zum Analytics-Experten geht, wenn er komplexere Relationen verstehen möchte oder ein Vorhersagemodell braucht.

Von Visualisierung zu Machine Learning mit nur einem Klick

Das Ausschlaggebende ist die Nähe der beiden Perspektiven. Ich kann mich hier im Osten Österreichs ins Auto setzen, in die Berge fahren und noch am gleichen Tag auf 3.000 Meter Höhe stehen und spektakuläre Aussichten genießen. Oder ich nutze das Umland des Neusiedler Sees zum Fahrradfahren und Segeln.

Ebenso bietet SAS Viya das Beste aus beiden Welten: eine breite Palette an Machine-Learning-Methoden, um tiefe Einblicke in die Daten zu bekommen, und Visualisierung für eine schnelle Auswertung der Daten sowie eine einfache Kommunikation der Ergebnisse an Business-Anwender.

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Jan-Benedikt Jagusch von PyData Südwest

Talk1: Die Kultur-App von Ksenia Ashrafullina und Elena Kolevska, zwei Entwicklerinnen, die extra aus Portugal angereist waren, begeisterte die Community. Mit ihrer Anwendung möchten sie europäische Kultur-Angebote sichtbar und greifbar machen (myinvisiblecity). Ihre guten Verbindungen zur EU haben sie gelehrt, dass zwar viel Budget in Kulturförderung investiert werde, doch wohin genau, bleibe oft verborgen. Diese Lücke haben die jungen Frauen nun geschlossen.

Elena Kolevska

Ksenia Ashrafullina

Im zweiten Talk stellten Friederike Preu und Oliver Rieger und Basti Kachel (Deutschen Krebsgesellschaft) unter der Headline "Managing Cancer Research with Elasticsearch" ihr Projekt ELKE vor. Hier drehte sich alles um die Frage, wie neue Forschungsergebnisse der DKG systematisch in einen bestehenden Datenpool importiert werden, um schließlich mit eigenen Daten angereichert zu werden. Dass der Pool dann bedarfsorientiert analysiert wird, versteht sich von selbst. Die Lösung basiert weitestgehend auf Open-Source-Technologie.

Friederike Preu

Oliver Rieger und Basti Kachel

Der Lightning-Talk kümmerte sich um Artificial Intelligence in Science Fiction-Filmen. Larissa Haas hat sich in ihrer Masterarbeit gefragt, inwiefern Künstliche Intelligenz in diesem Genre repräsentiert wird.

Warum engagiert sich SAS in der Meetup-Szene?

Die Meetup-Community besteht mehrheitlich aus größeren und kleinen Startups. Jungunternehmerinnen und -unternehmen entwickeln an digitalen Möglichkeiten für künftige Anwendungen. Die Liste der Lösungen und Angebote ist lang: Anwendungen für Personal- oder Gesundheitswesen, aber auch soziale Projekte bestimmen die Szene.

... lauter sprechen

Netzwerken ist das A und O. Deshalb unterstützt SAS bereits Meetups in Frankfurt, München und nun eben auch in Heidelberg selbst, am deutschen Stammsitz. Wir erhalten damit Feedback für unsere neue, offene SAS Plattform, die Open Source Technologien integrieren kann und mit neuesten Algorithmen im Bereich Machine Learning ausgestattet ist. Umgekehrt können wir dem fachkundigen Publikum spannende Anwendungsfälle und Karrierechancen vorstellen.

SAS unterstützt im Dezember das nächste #Meetup. #DataScience Gruppen können sich mit ihrer #Community bei uns verbinden. Habt ihr eine Community? Dann meldet euch gerne: andrea.deinert@sas.com.
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100 Kinder und Jugendliche waren auch in diesem Jahr wieder eingeladen zum traditionell stattfindenden SAS Sommercamp vom 2. bis 6. September in Heidelberg. Mit dabei waren die Talente und Nachwuchskräfte der Altersgruppen U12 bis U18 des RBW. Betreut und mit viel Freude und Enthusiasmus bei der Sache waren sie gemeinsam mit drei Jugend-Trainern aus Wales und aktuellen deutschen Nationalspielern. Auf dem intensiven Trainingsprogramm stand dabei nicht nur Taktik- oder Laufwegetraining – auch wichtiges theoretisches Wissen wie Anti-Doping-Verhalten wird den Nachwuchstalenten in dieser Woche vermittelt. Dabei kommt der Spaß am Spiel und der Bewegung natürlich nicht zu kurz. Das zeigt schon die Planung für das nächste Jahr: Der Erfolg ist so enorm, dass für 2020 zum ersten Mal zwei Sommercamps an unterschiedlichen Standorten geplant sind.

Rugby & SAS – da ist doch noch mehr, auf internationalem Parkett…. !?

Vor wenigen Tagen erst haben der Neuseeländische Rugby Verband und SAS ihre offizielle Partnerschaft bekannt gegeben: News Release

Das wohl bekannteste Rugby Nationalteam der Welt – die All Blacks – profitieren von der Analytics und Künstliche Intelligenz Stärke von SAS. Spieler und Team Performance Analysen stehen dabei im Vordergrund und dienen dem Trainerteam der Neuseeländer dazu, das eigene Team noch besser und erfolgreicher auf künftige Spiele, anstehende Wettkämpfe und den Gegner einzustellen. Mehr darüber zu lesen ist hier: Customer Story

Dass diese Partnerschaft weltweit hohe Wellen schlägt – und selbstverständlich auch „Down under“ – ist nicht verwunderlich. So berichten die australischen Medien ausführlich über die fruchtbare Partnerschaft der All Blacks mit SAS (und man weiß ja von der innigen Rivalität zwischen der „Aussies“ und der „Kiwis“…).

Das australische Which-50 Magazin titelt online ‘New Zealand Rugby Selects SAS As Official Analytics Supplier’ und schreibt New Zealand Rugby Selects SAS As Official Analytics Supplier. Positive Resonanz auch aus Neuseeland - das CIO Magazin in Neuseeland berichtet wie folgt: https://www.cio.co.nz/article/665928/nz-rugby-reveals-competitive-weapon-analytics/?fp=16&fpid=1

Rugby & SAS – spannende Geschichten in einer Zeit, in der die Rugby-Welt der WM in Japan mit Start am 20. September entgegen fiebert.

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Hört man sich unter Softwareherstellern um, bekommt man den Eindruck, dass Unternehmen in ihrer Kundenansprache etwas falsch machen. Traditionelle Technologie reicht nicht mehr aus, ein Roboter muss her. KI heisst der „Heilsbringer“, der alle Probleme lösen können soll. Doch man sollte einmal hinterfragen, ob das wirklich so ist, oder ob manchen nicht viel mehr damit gedient wäre, die Pflicht erstmal ordentlich zu beherrschen, bevor es an die Kür geht – technologisch gesprochen. Egal, ob es um die Angebotsoptimierung, die Verbesserung des Kundenservices oder um Echtzeit in der Kundeninteraktion geht – in vielen Fällen wirkt schon analytische Intelligenz alleine Wunder, auch ohne KI.

Manchmal ist Schweigen Gold

Die Hoffnung des Marketiers besteht unter anderem darin, einen Kunden, der gerade dabei ist, seinen Online-Kauf abzubrechen, mit einem für ihn passenden Angebot wieder einfangen zu können. Ist das wirklich ein Mehrwert, oder stellen sich dies Markenartikler und Händler nur so vor? Wollen denn Kunden wirklich penetriert werden, wenn sie gar nicht(s) mehr wollen?

Es wäre doch viel schöner, wenn das System dem Hersteller genau das mitteilen könnte: Stopp – der will gar nicht. Auch dafür benötigen Unternehmen eine integrierte Plattform, die sämtliche Informationen zum Kunden kanalübergreifend sammelt und im richtigen Moment eine „Next Best Action“ empfiehlt. Aber diese Action ist am Ende immer irgendein Angebot. Dafür, dass da auch mal kein Angebot kommt, sind die Systeme nicht geschaffen.

Hier könnte künstliche Intelligenz tatsächlich helfen. Und zwar mit einem Alert, der da heisst: „Nichts tun“. Es wäre technisch möglich, die Worte und Texte in einen selbstlernenden Algorithmus zu schicken, der schliesslich sogar die Intuition von Menschen simulieren kann, um dem Mitarbeiter oder der Mitarbeiterin im Marketing viel bessere Vorschläge für die weitere Interaktion mit dem Kunden zu machen.

Voraussetzung ist eine integrierte Plattform

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, den vernetzten Kunden, der Produkte und Preise in kürzester Zeit über unterschiedliche Kanäle vergleichen kann, mit relevanten Angeboten und wettbewerbsfähigen Preisen zu binden. Und das geht nur mit einer kontinuierlichen Auswertung von Daten aus allen erdenklichen Quellen und Kanälen, aber KI würde hier bedeuten, mit Kanonen auf Spatzen zu schiessen. Analytics reicht durchaus für die komplexe Aufgabe, diese Prozesse zu automatisieren.

KI-gestützte Recommendation Engines entwickeln mithilfe riesiger Mengen an Text- und digitalen Daten unter anderem Empfehlungen für Folgeangebote. Aber auch beim Thema Conversational Commerce.
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Konkret sieht das so aus: Eine Analyse, wann welche Kunden über welchen Kanal was zu welchem Preis gekauft haben, gibt Aufschluss über ihre (künftigen) Bedürfnisse. Mit herkömmlichen, regelbasierten Systemen lässt sich die grosse Menge an Produkten, Kunden und Touchpoints nicht in Echtzeit verarbeiten. Mit leistungsstarker Analytics aber schon.

KI mit Sinn und Verstand einsetzen

Allerdings gibt es durchaus Bereiche, in denen KI schon heute sinnvoll einzusetzen wäre, zum Beispiel für die Prognose künftigen Kaufverhaltens. KI-gestützte Recommendation Engines entwickeln mithilfe riesiger Mengen an Text- und digitalen Daten unter anderem Empfehlungen für Folgeangebote. Aber auch beim Thema Conversational Commerce, sprich bei der Verarbeitung von natürlicher Sprache in der Kundenkommunikation, sind KI-Algorithmen sehr nützlich.

Fazit: Welche Rolle KI in der Kundenansprache spielen wird, wird sich erst in Zukunft zeigen. Das sollte man immer im Hinterkopf behalten, statt sich von der KI-Euphoriewelle wegschwemmen zu lassen. Denn KI ist keineswegs der alleinige Heilsbringer, sondern auch ein Reizthema – vor allem bei sozialen Fragen. Welche Auswirkungen KI auf die Gesellschaft und auf verschiedene Branchen hat, erläutert SAS auch in seiner Podcast-Serie KI Kompakt.

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