Da ist man früh auf den GPT Zug aufgesprungen, hat ne eigene Lösung gebaut. Nach 10 Monaten schickt man die in Rente und fängt nochmal von vorne an. Hört sich spannend an, oder? Deshalb lauschen, darüber reden wir heute. Your Copilot der Podcast, der hilft, die künstliche Intelligenz in der Microsoft 365 Welt zu verstehen und produktiv anzuwenden. Mit eurem Copiloten Michael Greth. Ja, Hallo und herzlich willkommen zur 13. Ausgabe dieses Podcasts, der euch helfen soll, die künstliche Intelligenz in der Microsoft 365 Welt besser zu verstehen und vor allen Dingen produktiv einzusetzen. So, und dazu gibt es heute Premium Content, sage ich mal, denn ich habe einen Gast und mit dem habe ich über die wie sagt man so schön Customer Journey gesprochen, also wie das Unternehmen praktisch das Thema Generated AI aufgenommen hat und dann auch nicht nur in einem Konzept, sondern auch tatsächlich praktisch. Unternehmen umgesetzt hat und das schon seit über anderthalb Jahren macht. Und das werden wir von meinem Gast hören, das ist Stefanie Babka, sie ist Global Head of Data Culture beim Wissenschafts- und Technologieunternehmen Merck in Darmstadt und hat auf Intranet Reloaded in Berlin in dieser Woche mal in einem längeren Vortrag über die Erfahrungen mit. Dem Thema GPT generative AI bei der Firma Merck berichtet, und das Waren so tolle Insights, dass ich mich freue, dass sie sich bereit erklärt hat, als Gast hier den Podcast zu kommen und einfach meine Frage mal zu beantworten, sich ein bisschen auszutauschen. Und euch an diesem Wissen teilhaben zu lassen. Ja, der erste Blick bei mir ging auf dieses Thema, Data Culture und deshalb habe ich sie zunächst mal gefragt, warum ist das Thema Data Culture so wichtig, dass es bei MERC dafür einen Global Head of Data Culture gibt? Naja, datenkultur ist auf jeden Fall. Ein super wichtiges Element in der digitalen Transformation, denn ohne die Menschen wird es keine Transformation geben und deswegen haben wir, als wir damals unsere Gruppendaten und AI Strategie aufgesetzt haben, haben wir gesagt, wir fokussieren uns auf 3 Pillars. Der erste ist Technologie, Wir wollen eine globale Technologie für alle Mitarbeiter bei Merck zur Verfügung stellen, wir wollen ein neues Operating Model einführen und um die Leute auch mitzunehmen, wollen wir auch einen People pillar haben, wo wir eben auch das Thema. Datenkultur sehr stark in den Fokus nehmen und das ist ich meine, wir alle hören ja immer Daten sind das neue Gold, das ist ja immer so, die die plakative Äußerung, nur man muss ja an die Daten ran kommen, man muss sie auch schürfen insofern. Wenn ich das so richtig von dir verstanden habe, heißt Datenkultur ja, dieses Bewusstsein für die Qualität und die Bedeutung von Daten vom CEO bis runter zum letzten Mitarbeiter zu bringen. Genau ja, und deswegen gehen wir zum Beispiel gar nicht unbedingt mit dieser Analogie mit dem Gold, weil das würde ja, die Leute würden dann denken, ja, Gold ist was, was schon einen Wert an sich hat, Daten haben an sich keinen Wert, sondern sie müssen erst noch verarbeitet werden, wir sagen eher, Daten sind das neue Öl man. Muss erst raffinerieren man muss erst damit arbeiten, sie strukturieren, zur Verfügung stellen und dann kann man richtig wertvolle Dinge damit machen. Aber es ist kein kein Asset, was an sich einen Wert hat, sondern nur dann, wenn es wirklich in der ordentlichen Qualität zur Verfügung gestellt wird und wenn die Leute auch wissen, was sie damit machen können, das ist ja ganz konkret die Frage, wie schafft man es denn auch umzusetzen. Die Idee ist ja völlig berechtigt, wir wissen ja, was in den Dokumentenschätzen und in den Wissensschätzen, die in Microsoft 360 er Unternehmen gespeichert sind und sonst wo. Drinsteckt. Aber wie schafft man das dann? Das ist doch sicherlich graswurzelarbeit, also musst du doch richtig ein Konzept haben und auch intensiv mit den Mitarbeitern kommunizieren, um das tatsächlich dieses Bewusstsein zu schaffen und auch umzusetzen. Ja, also ich nenne das tatsächlich sogar auch eine. Battle Plan, einen Schlachtplan, mit dem wir da auf die Mitarbeiter konzentrieren. Also wir haben die Mitarbeiter in verschiedene Zielgruppen geteilt, also Top Manager, Manager, Leute, die schon mit Daten arbeiten, dann haben wir eine sehr breite Zielgruppe, die nennen wir alle Mitarbeiter und dann haben wir noch mal eine Zielgruppe, die nennen wir Physical Operations, das sind die Leute, die zum Beispiel in der Produktion arbeiten oder in den Laboren, die haben zum Beispiel gar nicht unbedingt im ersten Moment was mit Daten zu tun, wo man jetzt denken würde, dass sie Daten analysieren oder so, aber die sind sehr, sehr wichtig für die erste Meile der Daten, weil die erstellen Daten teilweise auch zufällig mehr oder weniger in den Produktionsprozess oder so, und die brauchen aber auch dieses große Bild. Sie müssen verstehen, warum eben Ihr Beitrag für die Datenqualität so wichtig ist. Und insofern haben wir verschiedene Aktivitäten, die verschiedene Zielgruppen auf unterschiedlicher Flughöhe ansprechen und wo wir dann auch in unterschiedlichster Art und Weise das machen. Also wir haben formale Trainings, die man machen kann und wo man halt wirklich auch durch so ein nacheinander gelagerten Trainingsplan durchgeht, wir haben aber auch einen großen Trainingshub, wo wir einfach so ein bisschen Inspiration geben, wo man sich Use Cases angucken kann oder wo man Ted Talk zu dem Thema sich anschauen kann, und wir haben auch sehr viel so edukative Spieler. Zum Beispiel eine Sache, die wir haben, ist so ein Scape Room Game, wo man mit seinem Team virtuell in einen Raum gesperrt wird und aus dem man nur rauskommt, wenn man ein paar Daten analysiert hat, dann auch mal festgestellt hat, was es bedeutet, wenn man schlechte Datenqualität hat und so ein paar Dinge über unsere Datenstrategie gelernt hat und das ist zum Beispiel was, was viele einfach als Teamaktivität machen, unabhängig davon, was jetzt der Inhalt dieses Spiels ist und aber total positiv auch rausgehen und einfach mit Wissen über Daten wieder rauskommen. Das macht ja schon einen gewissen Zeitraum. Das ist ja nicht ganz neu. Kannst du bewerten, was das tatsächlich gebracht hat, kannst Du sagen, OK, da haben wir ganz neue Erkenntnisse gewonnen, oder generell ist unsere Qualität besser geworden, kann man sozusagen das Ergebnis schon bewerten. Also wir haben jetzt gerade eine AI Readiness Server innerhalb des Unternehmens gemacht und waren sehr positiv überrascht, wie gut sich die Mitarbeiter auch schon einschätzen in Bezug auf Verständnis von AI Technologien zum Beispiel. Es ist auf jeden Fall. Eine Aufgabe, die nicht irgendwann mal beendet sein wird, sondern das ist eine eine weitergehende Lernreise, weil es einfach immer wieder neue Dinge gibt, die man zu dem Thema natürlich lernen muss. Ich glaube, wir haben immer noch sehr, sehr viel vor uns, obwohl wir schon sehr viel erreicht haben und du hast es ja schon erwähnt, die Daten sind ja im Prinzip die Grundlage für eure Ki Story, denn ihr habt ja, das kommt ja noch hinzu, schon eine ziemlich extensive KI Story mit dem Thema My gbt sozusagen verknüpft ist. Wir sind ja hier auf der Internet reloaded und letztes Jahr hast du ja schon mal über eure Aktivitäten berichtet und ihr wart ja relativ früh mit dabei. Mit dem Konzept von Azure Open AI habt ihr gestartet, kannst du vielleicht noch mal einen kurzen Rückblick geben, wie eure KI, also generative AI Strategie, in den letzten anderthalb Jahren waren. Ja, aus meiner Sicht als Global Head of Data ist natürlich die denn AI Strategie sehr stark, auch ne AI litracy Strategie gewesen, also als Tschad GPT auf den Markt kam haben wir gesehen unsere neugierigen Leute, wir haben ja sehr viele Wissenschaftler im Unternehmen, die sind halt. Die wollten damit rumspielen. Die wollten damit probieren, und das war für uns auch wichtig, dass wir den den Zugang geben. Andere Firmen haben ja zum Beispiel Chair GBT geblockt, wir haben gesagt, wir lassen es offen, wir geben den Leuten Guidelines an die Hand, damit sie wissen, was sie damit machen dürfen, Does and dont s und so n bisschen Erklärung dazu. Und haben dann aber relativ schnell auch festgestellt, Nein, die wollen so viel machen, die möchten eigentlich wirklich intern und competentialdaten da reingeben und deswegen haben wir dann gesagt, wir wollen einfach auch n internes Tool haben, mit denen sie arbeiten können und eben auch solche Daten verarbeiten dürfen. Und dann haben wir unsere erste Version von Mighty BT gelauncht und hatten da auch sehr viel Erfolg. Wir hatten das erst in einer kleineren Pilotgruppe, durfte aber jeder sich anmelden, der wollte, das war dann am Ende 13000 Leute die das in der ersten Phase genutzt haben, dann haben wir es für ganz Merkel geöffnet, wir sind ja 66 000 Mitarbeiter und haben dann aber auch noch mal gesehen, auch von dem Feedback, wir haben ja auch eine große Community zu dem Thema und oft enabling Sessions gemacht und das Feedback was wir bekommen haben war, dass sie noch mehr wollen und vor allem noch mehr Kollaboration und diese erste Version war. Eher zum Thema persönliche Produktivität, also i work with the Eye. Ich arbeite mit AIA und mache Dinge eben einfacher für mich selbst persönlich und die zweite Iteration, die wir dann jetzt dieses Jahr auf den Markt gebracht haben, das nennen wir dann my GP Suite, weil es einfach so eine richtige Zusammenarbeitsplattform geworden ist. Collaboration Plattform. Und da geht es dann, wir nennen es dann darum wework with they. Gemeinsam arbeiten wir an prompts Ergebnissen, Wir bauen zusammen chatboards, wir können, wir können eigene Dokumente auf die Plattform hochladen, mit denen dann das Modell interagiert. Wir haben auch wesentlich mehr Modelle jetzt eingepflegt, wir hatten gestartet mit GPT 35 Turbo, dann kamen 4 dazu, dann haben wir jetzt auch die Open Source Modelle oder einige Open Source Modelle mit reingebracht und jetzt kann ZB auch. Durch Cloud, Sonne 2 und wir haben halt die Möglichkeit viel mehr Use Cases auch abzubilden, wie zum Beispiel, dass man einfach postet, abfotografiert nach einem Workshop und das dann zusammenfassen lässt über solche Dinge. Also die Leute, die nutzen das tatsächlich schon sehr, sehr intensiv und ich vermute mal, die meisten Ideen kamen aus der Anwenderschaft selber, das ist ja das, was gerade im KI Bereich alles mal sagen wir brauchen use Cases, wo kriegen wir die Use Cases her, dadurch, dass wir das allen die es wollten zur Verfügung gestellt haben, die mit arbeiten konnten und dann gesagt haben, ja, das ist schön, wie gesagt Mai. KI. Aber eigentlich möchte ich mit meinen Kollegen nicht nur die Prompts austauschen, sondern wir möchten gemeinsam an irgendwelchen generative Texten arbeiten oder ähnliches. Und dann habt ihr gesagt, OK, dann müssen wir mal gucken, wie wir das umsetzen können. Genau ja, also wir hatten ja auch in dieser. Ersten Phase, wo wir das noch als Pilot hatten, hatten wir allen möglichen Leuten, die also die interessiert waren, ermöglicht, dann da auch nur zuzugreifen und hatten aber als einzige Bedingung gemacht, dass sie uns sagen, was sie damit tun wollen. Das heißt, wir hatten sehr früh schon guten Einblick darauf, was die Leute da umtreibt, was das Thema angeht, heute sind es Sachen, die viele sich auch denken können, weil das jetzt einfach dadurch, dass es auch viel mehr auch in andere Unternehmen eingezogen ist, einfach mehr common sense ist. Für uns war das damals ein wichtiger Inside, den wir dann auch schon sehr früh umsetzen konnten zur Weiterentwicklung, das heißt, auf das Feedback eben nicht nur sagen, cool, was ihr da macht, sondern einfach auch mal aufnehmen und dann überlegen okay, das könnten ja auch für andere noch interessant sein, oder wie können wir euch noch weiter unterstützen, damit das überhaupt funktioniert, also eine aktive Sache, ich meine, du bist Head of Data Culture, aber du hast ja mittlerweile auch ein ganzes Team, das sich darum kümmert, wie groß ist denn euer Team, das sich um dieses Thema KI. Kümmert sozusagen die. Es kommt ja nicht von alleine, sondern es muss ja dann auch jemand sein, der sagt Okay, jetzt müssen wir halt in diese Richtung Teamlösungen gehen oder was können wir dann entsprechend machen? Kommen. Momentan habe ich ein relativ großes Team, weil eben auch dieses ganze Thema Mighty aktuell noch in meinem Bereich ist. Das ist geplant jetzt in unserer Umstrukturierung, dass wir das noch mal größer und anders aufsetzen und dann wird es nicht mehr im Bereich Datenkultur stehen. Mein Team besteht aus Leuten, die in der Lage sind, andere zu befähigen, mit Daten zu arbeiten und da habe ich halt auch auf verschiedenen Ebenen Leute, also Leute, die zum Beispiel spezialisiert sind auf das Thema Data Science, dann habe ich jemanden, der für Business Intelligence ein Spezialist ist, jemand, der für sich eher auf der Flughöhe der Manager. Gut auskennt. Dann habe ich jemanden, der war mal ein Lecturer in der Universität von Cambridge, der hat das zuständig für unsere Data Digital Academy, der kommt auch aus dem Bereich Data Science und ja, also unterschiedlichste Profile, was uns aber eben auch wichtig war, ist, dass wir Leute haben, die auch das Business sehr gut verstehen, weil das war bei uns die größte Frage am Anfang, viele Unternehmen sprechen ja davon, dass sie den Nerd Gap. Bridgestone, also Britting the Nerd Work zwischen dem Business und den und den Data Nerds, wie wie man es dann immer so sieht auf unserer in unserem Business ist es aber so, dass wir auch im Business so. Spezialisten haben die über solche Dinge wie Immunonkologie oder so sprechen, die Halt auch für so einen Data Scientist gar nicht so einfach. Überhaupt zu verstehen sind. Das heißt, wir brauchen eben nicht nur jemanden, der Data Science versteht, sondern der auch diese medizinischen Themen zum Beispiel, oder? Materialwissenschaftlichen Themen verstehen kann, um dann auch zu verstehen, was sind denn die Chancen, die das Business hat? Was sind denn die Herausforderungen, die mit Daten und AI gemeistert werden können? Ich entnehme daraus, dass das quasi ja bei dir mal entstanden ist und an dem Bereich, aber dass eigentlich jetzt dieses Thema KI so groß geworden ist und so wichtig geworden ist, dass man das jetzt quasi in einen eigenen Bereich überführt. Der sich dann auch intensiv darum kümmert, genau diese Entscheidung zu treffen. Was können wir noch weiter einsetzen und ihr habt ja mittlerweile auch eure Plattform gewechselt, ihr habt ja dann ein Tool gesucht, was dann halt zum Beispiel dieses Collaborative arbeiten mit mit KI unterstützt, das ist lang Dog kannst du Dow traithen Worte sagen? Ja, das war tatsächlich für unsere internen Entwickler erstmal so ein bisschen, die mussten erstmal schlucken als wir dann gesagt haben hier wir haben jetzt 10 Monate mit dem Tool gearbeitet, aber wir stellen es jetzt wieder ab und machen was komplett neues der Grund? Dass wir, und das ist das ist bei Ai Themen sicherlich. Öfter mal der Fall. Wir haben gesehen, dass sich der Markt so schnell entwickelt, dass wir gar nicht so schnell selber hinterherkommen, wenn wir es selber versuchen, diese ganzen Dinge zu machen. Und wir haben gesehen, dass es ein Startup gab, dass eben viele der Features, die wir schon haben wollten, dass sie die schon hatten, so haben wir dann uns mit denen zusammengetan, Start, das ist, das nennt sich Langdock, ist hier in Berlin, sind da sehr zufrieden in der Zusammenarbeit, weil sie haben davon den Benefit, dass sie jetzt in einem größeren Unternehmen zusammenarbeiten und auch so ein bisschen mal das erleben, wie es ist, mit so einem Corporate zusammenzuarbeiten, und wir haben den Vorteil, dass sie natürlich auch sehr stark auf unsere Wünsche gerade noch eingehen können, weil wir einfach zusammenwachsen können. Ich kann mir gut vorstellen, mit der Historie, die jetzt, auch wenn sie halt bloß anderthalb Jahre lang ist, das ist ja halt in KI Zeiten, ist das ja irgendwie so wie Hundeleben, also 7 Jahre oder ähnlich, dass ihr natürlich auch ein riesen Erfahrungsschatz schon da drin habt, und dann ist in unterschiedlichen Bereichen von Wissenschaft hin bis zur praktischen Arbeit, und dann finde ich das schon mal ein interessanter. Idee zu sagen, wir gehen jetzt einen Schritt weiter und schaffen mal diese Teamumgebung, mit der man dann mit KI arbeiten und stellen diese Tools zur Verfügung und dann ist es auch, sagen wir mal kein Thema mehr zu sagen. Gut, die erste Lösung war cool, aber wir müssen jetzt mal den nächsten Schritt gehen und switchen das um, was dann vermutlich aber auch gar nicht so kompliziert war, kann ich mir vorstellen, oder? Ist jetzt das ganze wissen, was halt in der alten Chat GPS my GP Anwendung drin war. Ist das verloren oder ist was drin? So muss jetzt halt komplett auf diese lengdoc Lösung umsteigen oder gab es da irgendwie migrationsfahrt oder spielt das eigentlich gar keine Rolle dadurch, dass wir ja sowieso das Tool so aufgebaut haben, dass es kein Learning by Human Feedback sowie gibt? Also es gibt nichts was zurück an das Modell gefüttert wird, das heißt wir verlieren dadurch nichts was wir trainieren oder so was, sondern was man verloren hat. Bei der Migration sind natürlich die eigenen Prompts, die man vielleicht noch mal hätte angucken wollen. Aber dadurch, dass wir die prompt Library mit. Migriert haben war das jetzt nicht so ein großes Problem? Die User konnten ihre Lieblingspromts dann auch direkt wieder ins Neue eintragen. Da haben wir keinen großen Aufschrei gehabt, der Nutzer ehrlich gesagt, und die sind jetzt flexibel in der Nutzung unterschiedlicher Modelle, kommt jetzt nicht nur open mehr, also GPT 35, sondern wie gesagt hast die Modelle die da sind kann man dann individuell nutzen, je nachdem für welchen Anwendungszweck hab ich kennste da ne ziemlich spannende Geschichte, aber das reicht euch ja noch nicht, sondern ihr seid ja auch Microsoft 365 Anwender und ihr habt tatsächlich auch die Microsoft 365 Coop im Einsatz zusätzlich. Zu dem Ganzen. Wie passt das denn zusammen? Naja, also KI verändert die Arbeitswelt so intensiv, wir haben natürlich auch gesagt, wir wollen alle Sachen uns anschauen und so haben wir natürlich auch die Value Access Face von Copilot mitgemacht, Wir haben auch eine Pilot mit Jetgpt Enterprise, wo wir uns das auch angucken, weil es kann auch sein, dass wir in einem halben Jahr wieder sagen, das ist vielleicht jetzt doch besser wieder, also. Unsere ersten Erfahrungen mit Coopilot waren so, dass sie uns noch nicht die Möglichkeiten gegeben haben, die die My GPT Suite uns jetzt gibt. Es ist einfach noch nicht so weit ausgebaut, es gibt ein paar richtig tolle Features, gerade innerhalb von Teams, das zusammenfassen von. Von Meetings ist großartig. Ich war neulich auf einem Elternabend, hab gedacht, Oh, ich hätte das so gerne, ich hätte gerne so gerne copilot jetzt also man, man ist es dann auch irgendwann so gewohnt, dass man die Sachen so schön am Ende noch mal mit Action Items dann da rausholen kann und auch das finden innerhalb der Office 365 Welt, das ist großartig, aber einige Sachen die ich mir erhofft habe, kann es eben leider noch nicht und da arbeiten wir jetzt aktuell bei my GPT Suite mit und wer arbeitet jetzt speziell mit Microsoft 365 ihr habt ja nicht alle mit copy 365 ausgestattet, es gibt ja kleinere Gruppen was? Sind gerade die Gruppen, die damit arbeiten? Wo ist das besonders im Einsatz? Wir haben das als Pilot aufgesetzt und da hatten wir das tatsächlich so gemacht, dass wir handrazer, also Leute, die gesagt haben, wir wollen das unbedingt testen, da haben wir mit reingenommen haben, wir hatten da einen sehr ausgeklügelten Prozess und haben dann oder auch Zielgruppen, wo wir gesagt haben, da macht es Sinn, zum Beispiel habe ich eine Zielgruppe betreut, wo wir gesagt haben, wir nehmen Leute, die Legasthenie haben, rein, wir nehmen Leute, die ADHS haben mit rein, die einfach. Einfach mal zu testen, was es denen bringt, wenn sie eben bei so einem Meeting so eine Zusammenfassung am Ende haben. Wir haben da auch sehr eng mit dem Betriebsrat zusammengearbeitet und uns solche Dinge auch noch mal angeschaut. Wir haben versucht, das auch in verschiedenen Ländern und in verschiedenen Gruppen, wo wir denken, dass sie halt mehr davon profitieren als andere, eingesetzt und haben eben überall dann auch geschaut, was ist denn der Value, der da rauskam und das, was als Ergebnis bei uns rauskam, ist, dass eigentlich keine bestimmte Zielgruppe dann gesondert hohen Wert hat. Also es gab die Vermutung, dass Leute, die sehr stark mit powerpoint arbeiten, davon einen hohen Mehrwert haben, aber die Features in powerpoint waren noch nicht so weit. Dass man hätte sagen können, das ist jetzt eine gerechtfertigte Zielgruppe für uns. Tatsächlich sind es momentan am ehesten Leute, die so Chief of Stuff rollen haben, die oder irgendwelche Rollen, die sehr viel meetinglastig haben, dieses, dieses ganze Meeting minutes, wobei man da eben auch ganz klar sagen muss, da gibt es viele der Funktionalitäten ja auch in dem Teams Enterprise oder Teamsproletzlich ist es ja die Integration, die dann auch in die in die Applikation des bietet und auch. Da wird es ja, gibt es ja die Entwicklung, die weiter voranschreiten, das ist ja klar, aber trotzdem ist es schon interessant zu sehen, dass sie einmal diese Basis habt mit der My GPT Suite, wie sie jetzt heißt und dann oben drüber tatsächlich auch kopal. Aber ich glaube oben drüber gibt es noch. Ich habe mir, so hat es ja auf seiner Folie so eine Pyramide drauf, dass ganz oben noch mal so Spezialanwendungen drin sind. Ja genau, also Mighty BG Suite ist für die breite Masse für alle bei Merck, dann haben wir den nächsten Layer, den nennen wir eben das, was auch in Software mit dazu kommt, wie zum Beispiel Copilot, aber da. Fällt natürlich auch sowas rein wie SAP Joule. Das werden wir uns natürlich auch angucken, sobald wir da mit unseren Anwendungen soweit sind, dass wir das nutzen können, oder es gibt ja auch bei Salesforce, Einstein oder was auch immer da durch die durch die bestehende Software Landschaft mit reinkommen wird, das werden wir uns anschauen. Wir haben natürlich auch eigene Tools, die wir entwickeln, gerade zum Thema Drug Discovery oder also eigene AI Tools, die wir entwickelt oder spezialtools, die vielleicht nur relevant sind für einen ganz bestimmten Bereich, das ist die Spitze der Pyramide, die das ist dann. Tatsächlich, das State of the Art AI, was wir nutzen für bestimmte Anwendungsfälle entwickelt ihr denn auch tatsächlich eigene Anwendungen, die jetzt auf auf KI Lösungen basieren? Das tun wir natürlich auch, also gerade im RND Bereich ist das für uns ein sehr sehr großes Thema. Habt ihr denn irgendwelche Probleme mit Compliance, mit Data Security oder ähnlichem oder ist das letztlich, weil ihr so einen guten Layer habt hinsichtlich der Datenkultur, dass das eigentlich so die die Grundlage ist, dass man mit KI ganz gut oben drüber gehen kann, weil man gutes Vertrauen darauf hat, dass die Daten schon so organisiert, eingerichtet, gelabelt oder ähnlich sind, dass man auch sicher damit umgehen kann? Also wir haben zum einen haben wir eine sehr gute Infrastruktur, was das Thema angeht und natürlich haben wir auch mit der Datenkultur. Stark dieses dieses ganze Thema mit der Sensibilisierung. Welche Datenklassen gibt es und so weiter das ist auch was was man man kann kein Mail GPT Training machen ohne noch mal drüber aufgeklärt zu werden. Was sind denn intern, was sind Confidential, was sind secret und was sind Public Data, das ist auf jeden Fall gegeben, wir haben aber auch. Noch zusätzlich eine sehr gute interne Kultur, was das Thema Digital ASICS angeht. Wir haben auch ein Code of DIGITAL ASICS und ein Digital Asics Advisory Panel, das heißt, wenn solche ethischen Fragenstellungen dazu kommen, gibt es auch einfach ein Team, an das man sich wenden kann und wo man dann seinen Use Case sozusagen einreichen kann und der wird dann auch von Merck externen Experten für ethische Fragestellungen evaluiert und dann bekommt man Feedback und auch Lösungsansätze wie man das vielleicht umsetzen kann oder worauf man achten muss. Und wir haben auch ein sehr, sehr intensiven Austausch mit unserem Betriebsrat. Natürlich, ich habe einen regelmäßigen Jour fixe mit jemandem, der für das Thema Digitalisierung verantwortlich ist, im Betriebsrat, wir haben ein Merk Data I Council, wo wir, wo wir eigentlich alle wichtigen Themen zum Thema Data Analytics und AIA besprechen, und da ist zum Beispiel auch jemand von Data Security mit drin und von IT Security mit drin, also Data Privacy Story und IT Security, also da haben wir eigentlich. Ziemlich viele Sicherheitsnetze eingebaut für diese Themen. Huhn. Toll. Also vielen Dank erstmal für die ganzen Einsichten, da werd ich jetzt mal 12 Dinge daraus mitnehmen ist einmal das Thema, dass man schon gut mit seinen Daten umgehen muss, dass man dieses Bewusstsein dafür schaffen muss und dass bei der KI Anwendung das richtig Arbeit ist, was man sich richtig darum kümmern muss, also das kommt nicht von selber, sondern man muss sich um die Anwender kümmern, auf sie hören, Fragen aufnehmen, Feedback aufnehmen und dann entsprechend mit ihnen die weiteren Szenarien entwickeln und letztlich auch irgendwann bereit sein zu sagen, ja war eine schöne Sache, aber eigentlich brauchen wir was ganz anderes, da müssen wir alles nochmal umkippen. Es ist herausfordernd, aber ich glaube, eine recht erfolgreiche Strategie. Ich denke mir in dieser Art und Weise werdet ihr auch in Zukunft weiter arbeiten. Habt ihr denn Gott, welchen Zeitraum denken wir für die nächsten 6 Monate oder 12 Monate speziellen Fokus, was ihr in der Zeit, sagen wir mal besonders hervorheben werdet in diesem ganzen Bereich, was sind so die Aufgaben wo man denkt, die müssen wir uns jetzt mal besonders widmen, damit wir noch weiter in dieser Reihe gehen können. So eine Sache, die ich mir persönlich vorgenommen hab, ist noch mal das Thema Manager, Hubskilling oder Trainingsfilm für für insbesondere das Thema für Executive noch mal stärker in den Fokus zu nehmen. Das ist ein Thema, das ich mir auf die Fahnen geschrieben habe, ich glaube, literacy muss von allen Ebenen kommen und je mehr Literacy von oben auch nach unten getragen wird, das hilft auf jeden Fall, das ist ein großes Thema, was wir auch als ein großes Thema haben ist das Thema AI Regulierung, also nicht nur unbedingt der EU AI Act, sondern generell und für uns bedeutet das, dass wir auch mehr versuchen wollen Übersicht dazu bekommen, was wir für verschiedene AI Tools im Unternehmen haben, die eben nicht. Unbedingt durch uns oder die IT vielleicht enabled werden müssen, sondern die einfach Anwender so benutzen und dass wir da auch mehr Fokus drauf legen, dass die Leute verstehen, dass wir hier nicht im wilden Westen sind und jeder jedes Tool einfach selber nutzen kann, auch wenn es ein freemium Tool ist. Das wäre mir noch ein Anliegen. Also noch mal vielen Dank und viel Erfolg auf eurer weiteren Reise. So, ich hoffe ihr könnt konntet jetzt ein paar praktische Tipps mitnehmen, nicht nur ein Paar, sondern viele praktische Tipps mitnehmen, wie man das Thema Generativ II im Unternehmen umsetzen kann. Interessant fand ich insbesondere diesen Weg von ich und II hinzu wir und AI, dass dieser Aspekt im Team zu arbeiten im Team sich auszutauschen, gemeinsam an prompt zu arbeiten, gemeinsam an den Lösungen Ausgaben zu arbeiten. Dass das aus der Erfahrung bei Merck heraus so relevant war, dass man sagt, wir müssen halt unsere Tools noch mal so ändern, dass die auch dieses diesen Wunsch der Anwender unterstützen, ja, und das alles in 1012 15 Monaten, das ist halt eine Branche oder ein Thema, was sehr schnelllebig ist und eben auch sehr dynamisch wächst und weitergeht, ja, und natürlich dann der Punkt, mit dem wir angefangen haben, Data Calcium. Also dieses Bewusstsein für den Wert und die Qualität und den Umgang mit Daten im Unternehmen zu schaffen und dieses Bewusstsein eben nicht nur bei ein paar Spezialisten anzusiedeln, sondern vom Vorstand CO bis zu jedem Mitarbeiter, der im Unternehmen arbeitet, durchdringen zu lassen, weil überall im Unternehmen könnten relevante Daten seien anfallen und die zu sammeln und für die Auswertung bereitzustellen, vorzubereiten. Könnte helfen ja einfach besser, produktiver, schöner, schneller, größer, weiter, höher. Und was uns die KI sonst noch alles verspricht zu werden, ja, das war's für heute. Ich freue mich, wenn ihr ein Like hinterlasst, wenn ihr diesen Podcast teilt und auch natürlich abonniert. Kommentare kann ich immer nur sagen gern gesehen, ihr seht Feedback löst auch aus, dass man entsprechend darauf reagieren kann, freut mich immer wieder und dann bis zum nächsten Mal. Yourcopilot der Podcast, der hilft, die künstliche Intelligenz in der Microsoft 365 Welt zu verstehen und produktiv anzuwenden. Mit eurem Copiloten Michael Greth.