Warum KI nur überlebt, wenn es echten Mehrwert bieten wird? Und wie schützt ihr euer Firmenwissen im Zeitalter der KI? Zwei Themen, die ich mit ein paar eigenen Anwendungen im Microsoft 365 Co-Pilot anreiche. W Viel Spaß dabei. Der Podcast, der hilft die künstliche Intelligenz in der Microsoft. 365 Welt zu verstehen und produktiv anzuwenden. Mit eurem Co-Piloten Michael Greth. So, hallihallo und herzlich willkommen zur 41. Ausgabe dieses Podcasts, der euch helfen soll, die künstliche Intelligenz in der Microsoft 365-Welt besser zu verstehen und vor allen Dingen auch produktiv einzusetzen. Ja, mein Mantra. seit folge 1 hier und merke ich gerade im januar jetzt so wenn man mal unsere bubble verfolgt dann ist nach den letzten drei Monaten im alten Jahr, wo ja jeder Tag mit Neuigkeiten und Hype und neuen Features und ich weiß nicht was noch allem gepflastert war, so ein bisschen Ruhe eingekehrt. Und auch ein bisschen Nachdenklichkeit und nochmal ein bisschen drüber nachdenken. Ich weiß gar nicht mehr, wo ich das gehört habe. War es im Podcast irgendwo gelesen? Naja, viele gucken sich jetzt einfach mal um und sehen, oh, hinter uns ist ja gar keiner mehr. Nee, weil wir. an vielen Stellen einfach unsere ganzen Anwender einfach mittlerweile abgehängt haben und wir so weit vorne in irgendwelchen Agenten und Prozessen und ich weiß nicht wo noch alles stecken, in welchem Hype. Aber diejenigen, die einfach nur damit arbeiten wollen, irgendwo verloren haben. Und ich habe das dann auch immer zwischen den Zeilen oder auch explizit gehört. dass viele sagen, ja, wir müssen uns auch mal darum kümmern, was können wir denn wirklich damit tun. Und das ist halt das, was wir mit der KI haben. riesengroßen Werkzeugkasten von Tools von unterschiedlichen Anbietern, die alle mittlerweile auch richtig gut sind. Und die Frage ist nicht, welches Tool ist nur das Beste und Schönste, sondern mit welchem Tool kann ich meine Probleme am besten? Und am schnellsten und am effektivsten lösen, was passt zu mir, was kann ich in meinem Umfeld nutzen. Punkt. Und dieser Fokus auf Nutzen Der soll ganz vorne anstehen. Und der steht hier in diesem Podcast seit Anfang an, ganz vorne. Und ich glaube, ich habe auch in meinem Jahresausblick gesagt, das sollte mal sein. So, jetzt baue ich mal diesen kleinen Spannungsbogen auf. Da kommt jetzt eine ganze Menge zusammen. ein Thema, auf das ich gekommen bin, über das Thema soziale Erlaubnis, warum KI nur durch echten Mehrwert überlebt. Also was ist eine soziale Erlaubnis und was steckt dahinter? Dahinter steckt das Weltwirtschaftsforum 2026. Und auf dem war nämlich Satya Nadella, Microsoft CEO, zu Gast und hat dort mit Larry Fink ein halbschönes Gespräch geführt und hat sich mal so über seine KI-Vision ausgelassen. Und ich bin auf dieses tatsächlich nur über einen Clickbait-Artikel gekommen, der als Überschrift so ungefähr hatte, Satya Nadella gibt den Anwendern der Schuld, wenn die KI-Blase platzt. So, verkürzt gesagt in der Richtung, das ist so ungefähr laute ich an, da dachte ich mir da, das ist das Moment, was ist denn dahinter? Na, was macht man in diesem Falle So ein bisschen recherchieren, KI nutzen, was macht man? Okay, man sucht sich mal raus, wo auf YouTube dieses Video davon ist. Habe ich schnell gefunden. Dann nimmt man das Video, schmeißt den NotbuchLM. Lässt eine Mindmap machen, damit man eine Übersicht sieht, was wird daran besprochen. Dann lässt man sich mal kurz einen Podcast erstellen Und dann stellt man noch zwei, drei Fragen und sagt, erstell mir bitte mal ein Briefing über die beiden wesentlichen Themen daran. Und dann hat man innerhalb von Ich sage mal so fünf, sechs, sieben Minuten hat man einen Überblick darüber und dann kann man sich ganz in Ruhe das Video anschauen mit der Mindmap und mit dem Texten im Hintergrund und dann nochmal sozusagen in die Quellen. Quelle einsteigen und sich verifizieren, dann hat man nach einer halben Stunde ungefähr sozusagen sich seine eigene Meinung gebildet oder auch mal richtig bekommen, worum geht es da eigentlich. So, das war, so läuft mein Workflow an solchen Stellen immer. So, es geht jetzt aber natürlich noch weiter mit diesem Briefing. Ach nee, ich sollte euch wahrscheinlich mal erzählen, was zu diesem Briefing rausgekommt. Also Sozialerlaubnis, was hat. Was hat er denn wirklich gesagt? Er hat nämlich gesagt, dass diese ganzen riesigen Investitionen in die KI, die alle großen Firmen machen, Die werden sich nur rechnen, wenn diese Technologie auch in der Wirtschaft, in der Realwirtschaft ankommt. Also wenn der mit der tatsächlich gearbeitet wird. und alle messbare Produktivitätssteigerungen und echten Fortschritt davon nicht nur wahrnehmen können, sondern auch tatsächlich selbst erleben, selbst spüren. Und erst dann wird es auch tatsächlich angekommen sein. Das heißt, es geht nicht nur darum, das sagt er dann auch so, dass man sagt, oh die KI ist aber toll, das ist aber toll, das ist aber toll, aber letztlich in messbaren Erfolg wird es nicht umgesetzt. weil es keiner so richtig einsetzen kann oder weil es dann doch die Erwartung nicht einfällt. Ja, und dann hat er ihm gesagt, diese soziale Erlaubnis, das ist nämlich jetzt sehr schwierig, die er lacht, das Social Permission. Die KI verbraucht ja eine Riesenmenge an Energie und die Gesellschaft wird die Nutzung dieser knappen Energie, also dieser knappen Ressource, nur dann sozusagen akzeptieren, wenn tatsächlich diese Verbesserung und greifbare Verbesserung erzielt werden. So, das war das, was im Prinzip dahinter steht. Und dann kam ganz am Ende ungefähr der Schluss nochmal. dass er sagt, okay, das wäre so die Anlage, aber alle Unternehmen müssten sich deshalb ihre gesamten Workflows und Produktionsfunktionen und alles neu überdenken, neu gestalten, damit sie auch KI richtig einbauen können und dann auch auf diesen Weg kommen. Und da sind wir dann wieder an der Stelle, wo es dann halt, naja, Es ist nicht nur der Anbieter, der was machen muss, es sind auch die Anwender, die sozusagen in diese Richtung gehen müssen. So, das ist der Hintergrund des Ganzen, was dazu gesagt wurde. So, ich habe dann wie gesagt dieses Briefing erstellt und dachte mir, Jetzt hätte ich gerne eine Präsentation daraus, eine PowerPoint-Präsentation, damit ich das quasi als Bilder, als Begleitung nehmen kann, wenn ich jetzt mal dazu ein Video mache. Und dann dachte ich mir, okay, vielleicht solltest du mal dem Rad hier folgen, mal die KI wirklich nutzen. Also guck doch mal den Co-Pilot rein. Da gibt es doch jetzt den PowerPoint Agent. im Frontier-Programm, den ich bei mir auch aktiviert habe, aber eigentlich noch nie genutzt habe. Lasst doch mal sehen, was der für mich tun kann. Also das Briefing, den Text genommen. in den Agent reingeschmissen, habe gesagt, bitte mach mir mal eine Präsentation dafür, dann kann man da zwei, drei Sachen auswählen und noch ein Template auswählen. Und dann drückt man auf den Knopf und nach zwei, drei Minuten. Komplett war eine Präsentation da und diese Präsentation hat, ich habe sie bei mir nämlich aufgemacht, die hat neun Seiten, neun Folien da dran. Und diese Folien, da war ich richtig überrascht, die waren richtig gut. Also die haben eine gute Beschriftung, das sind alles Folien, das sind alles PowerPoint-Folien, also nicht wie bei Notebook LM, wo ich auch Präsentationen machen kann. die aber halt irgendwie nur aus Bildern bestehen und dann kann ich die nicht weiterverarbeiten. Nein, hier habe ich gleich eine fertige Präsentation, die dann natürlich auch von dem PowerPoint Agent gleich in meinem Microsoft 365. 1 abgespeichert worden ist. Also ich habe es dann sofort da. Und die Texte sind recht ordentlich. Also für den Anhörungsverwendungsfall, den ich jetzt hatte, muss ich sagen waren die sogar wahrscheinlich besser, als wenn ich sie mit dem klassischen Co-Pilot für PowerPoint gemacht habe. Ich habe es nicht probiert, sondern ich habe mich jetzt ganz auf diesen Agent verlassen. Also ich hätte das, was da drin steht, eigentlich so für 90% nehmen können, wenn ich das dann tatsächlich als Video umgesetzt hätte, hätte ich noch ein paar Änderungen gemacht. Und ganz am Schluss stammen dann nochmal Und das habe ich mir dann auch nochmal angeschaut, standen noch ein paar Quellenhinweise, wo noch weitergehende Informationen drin sein können. Also das war richtig gut, konsistent. Was mir ein bisschen aufgefallen ist, dass. . dieser Agent leider keine Folienmaster nimmt, sondern quasi in jede Folie die einzelnen Elemente so reinbaut, die Bilder und so weiter. Und insofern ist das spätere Anpassung dann, glaube ich, auch nicht ganz so einfach. Aber ich sag mal, so bisher Eindruck richtig gut. So, also mit anderen Worten, was dahinter steht. Probiert doch mal, wenn ihr im Frontier-Programm seid und diesen PowerPoint Agent habt, probiert den mal aus und schaut mal, wie der für euch. PowerPoints erstellen kann. Ob das ein besserer Weg ist oder für eure Anwendungsfälle ein besseres Ergebnis bringt, als wenn ihr über den Copilot Copilot geht. Ja, das war das Erste. Also ausprobiert und ich war also damals schon recht positiv angetan. So, das war das eine. Dann hat Satyanadella in dem Bereich noch etwas anderes gesagt. Das zweite Thema, was er nämlich angesprochen hat, ist, alle sagen ja und nach dem Motto, ja, wir müssen gucken, wo unsere Daten liegen, damit sie sicher sind und so weiter. Und er meinte Das ist gar nicht das Hauptproblem, wo die Daten liegen, wo man das speichert. Das kann man heute alles sehr sicher machen. Klammer auf, da. Würde ich nicht unbedingt alles unterschreiben. Man weiß heute nicht, was irgendwann nochmal aus den USA kommt. Aber das ist ein anderes Thema, brauchen wir jetzt auch zu machen. Was viel wichtiger ist, dass er sagt. Worum sich die Unternehmen aber kümmern sollten, ist nicht wo der Speicherort der Daten ist, sondern vor allen Dingen, was ist eigentlich mit dem geistigen Eigentum in eurem Unternehmen. Wie ist das eigentlich KI-mäßig aufbereitet? Wo wird es gespeichert? Habt ihr da überhaupt einen Plan für? Macht ihr so etwas ähnliches? Und wie könnt ihr verhindern, dass das, was euer Unternehmenswissen, euer Domainwissen ist, dass das nicht einfach im Zeitalter von KI, wenn er es irgendwo speichert und in irgendwelche Modelle einfließen lässt, wenn das abfließt und einfach zu kopieren ist und dann die Konkurrenz sich da schnappt. Das war eben auch nochmal ein guter Ansatz, weil das hieß jetzt nicht unbedingt alles raus aus der Cloud, sondern das, was dann eben, wenn man das ein bisschen weiter anschaut, dahinter steckt, ist eben. Geht mal auf eigene Modelle und trainiert mal eigene Modelle mit eurem Unternehmenswissen. Das ist also ein typisches Beispiel, was man dafür hat, ist eine Anwaltskanzlei. Wenn eine Anwaltskanzlei ein Chat-GPT nimmt und sagt, zu der Rechtsfrage das Problem und dieses Problem, dieses Problem, dann gibt ChatGPT halt auch entsprechende Antworten, die allerdings generisch sind. Also so wie Chat-GPT, die kennt nicht Die Anwaltskanzlei kennt nicht die Fälle, die sie betreuen, die kennt nicht die Spezialisierung, die hat keine Einblicke in die Prozessakten und zwar übergreifend über die gesamte Historie. Und weiß auch nicht, welche speziellen Begriffe oder Redewendungen oder die ganze Kultur kennt sie, kennt Chat-GPT nicht. Wenn ich jetzt ein Modell habe, das ein gutes Grundwissen und ein gutes, solides Open-Source-Modell ist und ich trainiere das mit meinen eigenen Unternehmensdaten, also mit meinen Fällen, mit meiner Anweisung. mit allem, was so sinnvoll ist, um der KI beizubringen, wie unser Unternehmen tickt. Ja, das, was man letztlich auch mit einem neuen Mitarbeiter machen würde, dass er sich innerhalb von einer gewissen Zeit erstmal einlebt und weiß, okay, so läuft der Laden hier, so reden die, das sind die Fälle, so entscheiden wir, das ist das und das und so Schritt für Schritt, das ist ja das Wissen da. Und das gilt jetzt nicht nur für eine Anwaltskanzlei. Das gilt auch für Maschinenbauhersteller oder für Technologieunternehmen, wo wir uns in Deutschland mit Mittelstand immer noch gerne nennen, dass wir weltweit in vielen Dingen führend sind. Wie schützen wir aber dieses Domänwissen? Geben wir das in irgendeine Cloud? Weil natürlich ist es sinnvoll, dieses Domänenwissen auch der KI zur Verfügung zu stellen, weil wir da natürlich ganz andere Erkenntnisse mit drüber kommen. Weil im Prinzip, das ist auch was, was ich so sehe. kann man mit KI wirklich gute Dinge machen und auch die Information, die in solchen Daten stecken, aufbereiten und Und neue Erkenntnisse ziehen. Das brauchen wir nicht drüber zu reden. Ja, und deshalb gesagt, trainiert eure eigenen Modelle, nutzt Open Source Modelle. Und da war ich, da habe ich gesagt, Mensch, das ist ja richtig schön. Das ist ja das, was ich auch schon seit Jahren sage. Nutzt mal lokale KI, probiert das mal aus. Und das gibt ja auch Möglichkeiten, diese kleinen Modelle dann anzutrainieren. Und dann hat man seinen speziellen. Das ist ein spezielles Modell, was man dann auch bei super Hochrisikobereichen tatsächlich lokal hosten kann. . Natürlich nicht für alles, aber das ist natürlich auch möglich. Doch dem Wünsche, wenn Satya das sagt, bist du ja eigentlich auch keine, muss man gar nicht so weit davon entfernt sein. Und ich fand es schon interessant. Er wird wahrscheinlich dann auch sagen, na gut, dann habt ihr euer eigenes Modell und dann hostet das sicher in der Microsoft Cloud, das könnte man jetzt auch noch sagen. Aber allein diesen Blick nochmal darauf zu richten, zu sagen, liebe Unternehmen, fokussiert euch mal darauf, wie könnt ihr euer Unternehmenswissen KI-fähig machen und es dann aber so KI-fähig zu machen, dass es geschützt und gesichert ist. Und dann werdet ihr als Unternehmen auch entsprechend richtigen Mehrwert haben. Und ich sehe das auch tatsächlich, wenn sich jemand daran erinnert. Ich hatte ja mit der Stefanie Babka von Merck mal, das ist schon anderthalb Jahre lang her, die war mal hier zum Podcast zu Gast und hat mal darüber berichtet, wie Merck in die KI eingestiegen ist und quasi für ihr ihr eigenes Merc-GPT gebaut hat, mit dem dann das Unternehmenswissen schon ganz frühzeitig den Unternehmen auch in einer eigenen Lösung zur Verfügung stand bereitgestellt hat. Und das sollte man sich mal überlegen. So, das ist der. . . Case, den ich aus dem Gespräch mit Satya Nadella rausgenommen habe, das lief unter dem Stichwort Firm Sovereignty. Tactic, Tested Knowledge heißt das sozusagen, das implizite Wissen, was im Unternehmen gespeichert ist. So, jetzt kommt natürlich wieder der Die große Schraube, der große Bogen, zu dem, was ich jetzt mit Microsoft 365 Q-Palette und auch mit meiner lokalen KI gemacht habe. Fangen wir mal mit dem lokalen KI an und nochmal mit dem Fokus darauf, ich habe ein Problem, möchte das lösen und denke mir, KI kann mir helfen. So, mein konkretes Problem war, ich habe ein bisschen Buchhaltung gemacht. und hatte zwölf Rechnungen von 11 Labs über mein kleines Abo, was ich da habe. Und die liegen alle als PDF-Datei vor. Und ich wollte gerne eine Excel-Tabelle haben, wo diese Zwölf Rechnungen aufgelistet sind mit Rechnungsnummer, Rechnungsdatum, Brutto und Netto. Punkt männlich. Fragt nicht warum. Ich brauche das, also möchte ich es gerne haben. So, letztes Jahr, als es KI noch nicht gab, habe ich die tatsächlich dann tipp-tipptipp abgetippt. Dieses Jahr dachte ich mir, da komm, das müsste doch eigentlich mein kleines Modell eigentlich auch kommen. Wenn Satya sagt, mach das mal mit lokalen Modellen. Gucken wir mal, ob das geht, wie gut sind die denn? Gerade so bei Zahlen und Berechnungen, da muss man mal gucken. Also, LM Studio angeschmissen. Dann von Ministral 3, das 14b Instruct-Modell aus dem Dezember geladen. Das ist das französische Modell, was man auch frei nutzen kann. die zwölf pdf da reingeschmissen und gesagt bitte mach mir eine tabelle mit diesen drei mit diesen vier spalten so nach 30 Sekunden war das Ding fertig und ich hatte eine wunderbare Tabelle, wo all die Werte drin standen. Ich habe das dann mit den einzelnen Dingen natürlich Schritt für Schritt nochmal alles komplett verglichen. War perfekt, das ganze Cut und Paste. in die Zwischenablage, Excel aufgemacht, reingepackt, ein bisschen nachformatiert. Dann hatte ich diese zwölf Rechnungen in meine Excel-Tabelle. Und ich hatte die Excel-Tabelle. Das war, fand ich, schon mal beeindruckend super, weil ich einfach mit den Mitteln, die ich habe, das 1-3-Fix machen konnte. Super. Ich habe dann dazu einen kleinen Post auf LinkedIn gemacht und habe gesagt, guck mal, das war jetzt mein Wow-Faktor des Kinder Raketenwissenschaft, sondern ganz einfach ein Use Case, wo ich ein Problem hatte, was ich relativ schnell und relativ gut mit. KI lösen konnte. Und in den Kommentaren kam dann sagt, ja, das kannst du auch mit Power BI machen oder denke daran, 0,001 Prozent. mit Berechnung und so weiter. Da halluzinieren die Modelle. Ja, klar muss man das alles kontrollieren. Da gibt es aber mittlerweile andere Verfahren und APIs und andere Systeme, die man machen kann. Weiß ich auch. Power BI habe ich auch leider schon gesagt. Oder noch zwei weitere, die sagten, das kann man auch noch anders machen. Ja, weiß ich. Ich kann bestimmt zwölf verschiedene Tools nennen, mit denen man OCR mit PDFs machen kann, wo man es rausziehen kann. Die habe ich weder installiert, noch habe ich sie ausprobiert, noch will ich hier einen nachhaltigen Workflow erstellen, weil ich brauchte das einfach nur an dieser Stelle. Ich habe es nachher übrigens nochmal für drei andere Rechnungsklassen auch nochmal nachgemacht, aber das ging dann 1-3 fix um mal zusammen. So, ja, und insofern hier eben der Fokus nicht zu sagen, was kann man noch, also was geht denn alles, vergiss es. Ich habe ein konkretes Problem und finde hier eine Lösung mit der KI, weil ich das kenne, weil ich das ausprobiere. Und hab eine Lösung, die genau meine Anforderung erfüllt. Bums. Und das ist der richtige Produktivitätsfortschritt, der da drin liegt. Wo man sagen kann, wow Das hat es mir gemacht. Deshalb habe ich da extra einen Post drüber gemacht. Und ich glaube, der ist mittlerweile 4000 Mal aufgehoben worden. Da hat er sich auch mal besser als die anderen. So, das. War diesel. So, jetzt kommt natürlich noch der Bogen. Jetzt wird er sagen, ja, du mit deinem lokalen Modellen. Da sagte ich mir: Moment mal, das müsste doch eigentlich auch der Microsoft 365 Co-Pilot können. Also, was habe ich gemacht? Ich habe mir eine Chefborn-Bibliothek angelegt, habe die zwölf Dokumente da reingezogen, die PDFs. Und dann dachte ich mir, so, wie kriege ich da jetzt am besten die Tabelle raus? Da habe ich gesagt, ich lege mir mal ein Notebook an, weil ich will ja auch gerne mit diesen Co-Pad-Notebooks mal ein bisschen arbeiten und sehen, wie die funktionieren. Ich habe mir so ein Co-Pad-Notebook angelegt. habe diese zwölf PDFs da rein verlinkt, was er auch kritiklos akzeptierte, auch von der Menge her, und habe ihm geschrieben, mach mir eine Tabelle mit diesen vier Spalten. So, und dann ging das aber ratzfatz und dann war plötzlich eine Tabelle da mit den vier Spalten und mit den daraus extrahierten Werten aus den PDFs. Und was dann unter der Tabelle stand, hieß dann, wenn du möchtest, kann ich dir aus diesen Daten auch noch eine CSV-Struktur zum Import in Excel erstellen oder gleich eine Excel-Datei mit dieser Tabelle gerieren. Übrigens inklusive Summenbildung. Was wär dir am liebsten? Da habe ich gesagt, okay, mach mal. Und er hat mir dann die Excel-Tabelle gemacht, hat gesagt, Excel-Tabelle ist fertig, ich konnte mir die herunterladen, aufgemacht und sagte, Jo, stimmt, das ist richtig. Und habe mir dann natürlich auch wieder verglichen, sind die Werte alle richtig und die waren alle richtig. Das hat wunderbar gehört. Und dann dachte ich mir, kannst du nochmal eine Summenbildung für das Jahr anzeigen mit einem Hintergrund? Eine Datei, eine Rechnung war aus dem Dezember 2024 und die anderen elf waren aus dem Jahr 2025. So. Und was hat er mir jetzt gesagt? Okay, ich habe eine Summenbildung für dich berechnet. Und ich habe einmal eine Summe gebildet für das Kalenderjahr 2025. Das ist von Januar bis November, über die Elfrechnung. Und dann habe ich dir aber auch nochmal eine für zwölf Rechnung gemacht, nämlich für den gesamten betrachteten Zeitraum. Und wenn du das direkt in Excel einbauen willst, hier sind. Die beiden Formen, die du das machen willst. . Und weil ich ja so hilfreich bin, ich kann dir die auch gleich in die Excel-Tabelle einbauen. Dann hast du alles drin. Draufgeklickt, Excel-Tabelle runtergeladen, also wieder geöffnet, war alles drin. Und das hat mich dann auch wieder nochmal gezeigt, wenn das, wie das Copil-Notebook immer im Vergleich zu Notebook LM, wo ich mal sage, ja, ist ja noch ein bisschen hinterher und so weiter und so fort. Aber hier zeigt sich wieder, wie gut auch die Integration in diese Microsoft-Umgebung ist. Dann habe ich halt ja gleich die Excel-Tabelle, klicke rauf, die Excel-Tabelle ist da, ich muss kein Cut-and-Paste machen, die Erkennung ist gut. Da stimmt der Workflow. Und das ist ja das, was wir seit dem Ignite unter WorkIQ verstehen. Das heißt, dass. der Copilot hier im Prinzip auf die gesamte Microsoft 365-Umgebung zurückgreifen kann, auf die Tools zurückgreifen kann, auf meine persönlichen Einstellungen, meine Berichtungen und meine Zugriffsmöglichkeiten eingreifen kann. . . Jo, und das war auch bloß eine kleine, kleiner, kleine Arbeit, die hier zu lösen war. Und hat der Kopal an dieser Stelle auch super gut gemacht und die Notebook haben es richtig gut gemacht. Darüber hinaus hat mir das Notebook aber natürlich gleich, das ist ja das, was wenn ich die Quellen hochlage. natürlich immer noch diese textliche Analyse kommt, wo die Zusammenfassung drin steht. Hat mir auch noch erzählt, das ist jetzt die Rechnung von 11 Labs and das in US-Dollar sind und ich weiß nicht, noch alles mögliche, was da drin steht. und gibt halt noch weitergehende Informationen, die ich jetzt nicht brauchte, aber die in diesem Notebook mit vorhanden sind. Also da muss ich sagen, das hat mir richtig gut gefallen an dem an der Stelle. Und ist jetzt wirklich keine Raketenwissenschaft, das kann ich alles hier mit fünf, sechs Mausklicks machen, mit ein paar Drag-on-Drops und wenn ich mir das entsprechend einrichte, und mir stehen dann diese Funktionen zur Verfügung. So, man muss auch was sagen. Und dann vielleicht zum Schluss nochmal, wenn ihr mein LinkedIn-Profil verfolgt habt, da kam neulich ein Post, habe ich gesehen, wo jemand gesagt hat. Also ChatGPT oder ChatGPT-Physologie und sagt, erstelle ein Bild, wie ich dich behandle und wie ich mit dir umgehe. So, und dann habe ich gesagt, so mach mein Bild und dann habe ich das natürlich ein Bild bekommen in ChatGPT. Da ist dann ChatGPT als junges Roboterwesen dargestellt in. fröhlichen blauen Tönen, der Hintergrund ist so ein bisschen golden und ich sitze im Vordergrund so mit ein bisschen im Schatten drin und wir beide machen so ein High-Five, so nach dem Motto, hey, bei uns geht es hier richtig los. Das ist mein Chat-GPT-Bild oder so sieht Chat-GPT mich, wenn ich ihn frage, wie ich es behandle. Dann dachte ich mir, mach das doch mal beim Co-Pilot. und habe den gleichen Prompt bei Kopal eingegeben. Auch da kommt ein Bild. Der Roboter, das sieht dann ein bisschen robotermäßig aus, mit dem Kopfhörer auf. Und ich sitze davor mit einer Tasse Kaffee in der Hand. Übrigens beim anderen habe ich auch eine Tasse Kaffee in der Hand. Und habe dann meine Hand ihm so auf den Kopf gelegt und läche ihn so freundlich an. Und der erste Eindruck war zu sagen, jo mein Kleiner, alles okay. Es wird ja noch, es wird ja immer besser. Du musst dir nicht Sorgen machen. Das klappt schon alles. So sieht dieses Bild aus. Und ja, das war irgendwie schon mal sehr, sehr lustig. Abgesehen vom Spaß, den das macht, im Hintergrund ist das tatsächlich auch so. Also mit den Tools, die jetzt nicht Co-Pilot sind. Kann man mittlerweile, kann ich also mittlerweile Ergebnisse erzielen, die mich dann richtig weit vorbringen. Und mit dem Co-Pilot hinkt das alles ein bisschen hinterher, aber ich merke schon, dass auch wenn es hinterherhinkt. die Ergebnisse dann einfach besser sind, als, ich sage mal, wenn ich das Gleiche vor drei Monaten mit ChatGPT gemacht hätte, wo die beiden auf dem gleichen Stand gewesen wären, dann ist das einfach nochmal besser und nochmal Anders. So, jetzt wie übrig, was lernt uns das? Der Schlusspunkt. Also einmal echter Mehrwert. Guckt. Guckt, was bei euch funktioniert und dann guckt euch an, welche Tools ihr habt und guckt, ob ihr euren Problem, euer Use Case, wie man so schön sagt, mit einem dieser Tools umsetzen könnt. Passiert aber nicht mit Klick und Klack, sondern gerade bei den neueren Tools muss man halt ein bisschen mit denen arbeiten und ausprobieren. Und je komplexer die Tools werden desto komplexer wird auch die Aufgabe, sich mit diesen Tools auseinanderzusetzen, damit man weiß, wie sie funktionieren, wie man sie prompten muss, wie man mit ihnen umgehen muss, wo ihre Stärken und Schwächen liegen. So, Anwendung. Ist es nicht interessant für die tägliche Arbeit, was irgendwo auf der Roadmap steht, wo mittlerweile, denke ich, auch das liebste Feature auf der Roadmap ist, da ist noch Luft nach oben bei jedem Produkt, aber das ist ein anderes Thema. So, das auf jeden Fall. Also ganz konkret auf die Anwendung schon. Was nutzt es mir? Was habe ich davon? Wo bringt mir das was? Aus dem riesen Toolkasten. Das kann ich immer nur wieder betonen, betonen, betonen. So, mein Tipp. Das zweite ist, klar, meine Lieblingsmodelle, die kleinen Sprachmodelle. Guckt einfach mal, wenn ihr in der entsprechenden Verlegenheit seid, über so etwas wie Unternehmenswissenschutz nachdenken zu müssen, zu dürfen, zu können. Wie könnt ihr das eigentlich mal sichern und KI-mäßig aufbereiten und trotzdem vorunten? unberechtigten oder versehentlichem Abfluss verhindern und damit euer das, was den Kern eures Unternehmens macht, auch ins KI-Zeiter überfüllen und das in einen sicheren und konfident Raum. Das solltet ihr auch machen. Und als letztes, ja fragt doch mal euren Co-Pilot, dass ihr mal ein Bild macht, wie er euch sieht. Vielleicht könnt ihr dann ja auch nochmal ein. Vielleicht sieht er euch ja dann ein bisschen anders. So, in dem Sinne, probiert es aus. . Erzähle ich euch noch ein bisschen mehr darüber. Dann vielen Dank fürs Zuhören. Ich freue mich natürlich, wenn ihr diesen Podcast auch bei anderen bekannt macht, wenn ihr gerne ein Like hinterlasst, wenn ihr auch gerne mal einen Kommentar schreibt. Ihn abonniert und ansonsten hören wir uns beim nächsten Mal wieder. Tschüss. 365 Welt zu verstehen und produktiv anzuwenden. Mit eurem Co-Piloten Michael Greth.