Die Zukunft des Einkaufs - Eine KI-gesteuerte Reise?

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Transkript

00: 00:35 Sprecher 2

00: Liebe Zuhörer, liebe Zuhörerinnen, Liebe Einkaufscommunity, herzlich Willkommen zum Bme Podcast Kaufkraft mein Name ist Florian Klemann. Ich bin Professor für Supply Chain Management an der Hochschule München und beschäftige mich dabei insbesondere mit der zukunftsorientierten Entwicklung des Einkaufs. An dieser Stelle begrüße ich gerne ausgewählte Expertinnen und Experten rund um die Transformation des Einkaufs.

00: 00:57 Sprecher 2

00: Und welches Thema ist im Einkauf gefühlt wichtiger als alle anderen? Genau künstliche Intelligenz. Deswegen freue ich mich ganz besonders, heute Prof. Dr. Patrick Glauner als Gast begrüßen zu dürfen. Er ist zwar kein ausgemachter Einkaufsfachmann.

00: 01:11 Sprecher 2

00: Erlaubt es aber uns, in seiner Funktion als Professor für künstliche Intelligenz an der Technischen Hochschule Deggendorf umso mehr, fundiert über den Hype, um AI sprechen zu können. Herzlich Willkommen, Patrick.

00: 01:23 Sprecher 3

00: Hallo.

00: 01:24 Sprecher 2

00: Patrick, Ich hatte es gerade schon gesagt, Thema KI ist absolut glaube ich der Hype und deswegen bin ich umso froher, dass wir dich für das Podcast haben gewinnen können, nicht nur um über das Thema KI zu sprechen.

00: 01:37 Sprecher 2

00: Aber auch und wichtig ist, dass wir dabei auch natürlich das Thema Einkauf, weil du schon für den BME auch gesprochen hast, einkaufsbezogene Impulse mit einbauen werden. Bevor wir aber da einsteigen, würde ich dich bitten, dass du dich als Person und deinen Werdegang vielleicht noch mal ein bisschen vorstellen kannst, damit unsere Zuhörerinnen und Zuhörer sich ein Bild machen können.

00: 01:56 Sprecher 3

00: Ja, vielen Dank. Also ich bin Professor für KI seit etwas mehr als 4 Jahren. Ich mache so salopp gesagt, KI für alles. Das Großartige ist, dass man die Verfahren, die ja sehr generisch sind, auf ganz unterschiedliche Probleme in verschiedenen Branchen anwenden.

00: 02:10 Sprecher 3

00: Kann vom Hintergrund bin ich Informatiker und der Schwerpunkt in der KI ist maschinelles Lernen, Bild verstehen, Sprachverarbeitung, Big Data und da mache ich Lehre dazu Forschung, Transfer, Beratung und neben der Beratung habe ich über die Jahre auch bemerkt, dass natürlich alles steigt und fällt mit den politischen und rechtlichen Rahmenbedingungen und deshalb engagiere ich mich auch im Bereich Politikberatung, war unter anderem mehrfach im Deutschen Bundestag Sachverständiger bei Anhörung.

00: 02:40 Sprecher 2

00: Ja, ich verfolg das bei LinkedIn, in dem Fall bei dir auch sehr intensiv mit. Ich bin wirklich beeindruckt, was da fast täglich an News und Austausch und Transfergelegenheiten kommt. Umso mehr freue ich mich, dass du dich bereit erklärt hast, für unseren Podcast zur Verfügung zu stehen, vielleicht und weil wir dich da als Koryphäe zum Thema KI ja auch bewusst angesprochen haben. Ki wird momentan ja sehr stark als Hype dargestellt beziehungsweise wird dargestellt als das einzige Zukunftsthema, manchmal hat es Züge von einem Hype und ich glaube was bei Hype, zumindest als ich als Akademiker nehme das manchmal so.

00: 03:13 Sprecher 2

00: Ja, das Problem ist, dass da generisch Begriffe quasi rausgehauen worden, ohne dass man sie wirklich versteht. Vielleicht sollten wir aber eigentlich die Kernbegriffe erst mal verstehen, von daher, wenn wir gerade sozusagen an der Quelle sitzen, was ist künstliche Intelligenz, wie kann man sie definieren und vielleicht auch, was ist KI nicht?

00: 03:33 Sprecher 3

00: Also KI zielt drauf ab, menschliches Entscheidungsverhalten zu automatisieren. Menschen entscheiden sehr oft am Tag so 30000-mal am Tag, sagen Studien.

00: 03:43 Sprecher 3

00: Und mit KI wollen wir eigentlich das entscheiden. Schneller, günstiger und besser durchführen, gegeben falls auch Dinge entscheiden, die man bisher gar nicht so gut entscheiden konnte. Und da gibt es ja ganz unterschiedliche Richtungen in der KI. Eine Richtung ist, das sind sogenannte Expertensysteme, regelbasierte Systeme werden Regeln gebildet, das Wissen von Experten wird formalisiert und implementiert, von daher Experten Systeme, das funktioniert für manche Probleme in einer schmaleren Domäne durchaus auch.

00: 04:14 Sprecher 3

00: Aber bei sehr komplexen Zusammenhängen ist es oft sehr schwierig, so etwas zu beschreiben, wie zum Beispiel Sprachübersetzungen.

00: 04:21 Sprecher 3

00: Und was man da nutzt, ist das maschinelle Lernen. Und maschinelles Lernen. Bedeutet das statistische Verfahren findet Zusammenhänge in den Daten und lernt sozusagen ein Muster, und dieses Muster kann man sich vielleicht auch je nach Fall als so ein Art Regelwerk vorstellen, aber ich lerne es und damit kann ich eben dann auch vorhersagen auf neuen Daten treffen. Was ist KI nicht, es ist keine Magie, das ist ganz wichtig, es gibt auch heutzutage keine künstliche Superintelligenz und solche Dinge, sondern was wir haben, sind verfahren, die sind überwiegend statistischer Natur im Maschinellem.

00: 04:54 Sprecher 3

00: Lernen in Expertensystemen sehr logikbasiert, aber auch da gibt es weitere Ansätze und auch im maschinellen Lernen gibt es auch mehr als diese Statistikverfahren. Aber überwiegend ist es mal ganz viel Mathematik und keine Magie.

00: 05:08 Sprecher 2

00: Ist doch schon mal schön, weil wie gesagt, momentan hat man das Gefühl, dass jedes auch noch so stupide Systeme in Anführungszeichen als KI gestützt präsentiert wird. Vielleicht.

00: 05:17 Sprecher 2

00: Kannst du uns dahin gehen, weil ich das auch immer wichtig finde, um Zusammenhänge zu verstehen und so ein bisschen auch ein großes Ganzes, auch so ein bisschen in die Vergangenheit mitnehmen? Das heißt, woher kommt dieser Gedanke zu künstlicher Intelligenz? Ich vermute jetzt nicht aus den Terminator Filmen, aus den 80er Jahren Skynet und Co, sondern eher aus aus der Informatikforschung das vielleicht kannst du uns da ein Stück weit mitnehmen und auch das ein stückweit einordnen gegenüber den Entwicklungen, die wir jetzt mal sagen, so in den letzten 12 1824 Monaten.

00: 05:49 Sprecher 2

00: Dazu wahrgenommen haben mit Jet GP Jen und.

00: 05:53 Sprecher 2

00: Co wo ich das Gefühl habe, dass das Thema noch mal massiv an Brisanz hinzugewonnen hat.

00: 05:59 Sprecher 3

00: Das Fachgebiet KI geht auf Mitte der 50er Jahre zurück, konkret auf das Jahr neunzehnfünfundfünfzig. Da haben die Forscher, die sich damals mit diesen Themen beschäftigt haben, einen Antrag geschrieben und im folgenden Jahr in der Dagmar.

00: 06:15 Sprecher 3

00: Sich zu diesen Themen Gedanken zu machen, also am Dark Move College an der Ostküste der USA. Und die hatten da einen Antrag geschrieben für die Finanzierung, was interessant ist, die haben da ganz wesentliche Probleme damals ganz gut beschrieben, was eigentlich so die Ziele in der KI sind. Sprachverarbeitung, logisches Schließen, lernen und so weiter.

00: 06:36 Sprecher 3

00: Und denen ihr Verständnis war das könnte man dann alles im Jahr 56 während dieser sommerkonferenz lösen von der eigentlichen Konferenz liest man dann immer viel weniger als von dem proposal diese Probleme sind natürlich heute alles andere als gelöst aber man hat einfach irgendwo mal so ein bisschen eine Roadmap gesteckt und ganz wesentliche Fragestellungen skizziert und somit das Gebiet geht auf diese Zeit zurück und dann gab es ab da an so 2 Richtungen also die expertensysteme und das Lernen das Lernen ist jetzt seit so 15 bis 20 Jahren wesentlich populärer weil wir dank des Internets und des webs große Datenmengen zur Verfügung haben rechenzeit ist auch günstiger.

00: 07:13 Sprecher 3

00: Instagram gibt natürlich auch neue Lernverfahren und die generative KI gibt es eigentlich auch schon seit Jahrzehnten und das war immer so ein Nischenthema und das hat dann jetzt seit Ende 22 mit der Veröffentlichung von Chat GPT sehr viel Aufmerksamkeit.

00: 07:28 Sprecher 3

00: Erhalten diese großen Sprachmodelle? Die gab es auch davor schon, also das ist jetzt alles nichts fundamental Neues, was Ende 22 geschehen ist, aber eben natürlich bessere Modelle mit mehr Daten und auch einfacher zu nutzen. Jeder kann es einfach durch eine Weboberfläche sehr leicht nutzen und das hat natürlich zu einer riesigen.

00: 07:47 Sprecher 3

00: Popularität geführt.

00: 07:48 Sprecher 2

00: Kannst du trotzdem an der Stelle vielleicht noch mal eine Stufe tiefer gehen oder deine Einschätzung geben, warum das Thema durch Jet GPT so ja fast plötzlich und ich ich oute mich da auch nicht für für mich war vorher KI vorher schon ein Begriff und auch ein Grundverständnis vorhanden, aber die Anwendungsbreite und Tiefe die sich da einem jetzt gefühlt plötzlich auftut, die ist ja schon gigantisch, also ist es hat Jet, GPT oder Open AI da tatsächlich so einen Quantensprung gemacht oder woran liegt es? Lag es, dass das jetzt gefühlt aus allen Poren quillt in Anführungszeichen?

00: 08:23

00: Nein.

00: 08:24 Sprecher 3

00: Nun, man konnte ja auch vorherige Modelle wie GPT, Three auf Ende 2020 online nutzen. Das haben damals auch ein paar Zeitungen genutzt, um bisschen dazu berichtet, aber irgendwie ist es Interesse wieder abgeflacht.

00: 08:39 Sprecher 3

00: Ich glaub die Ergebnisse durch Jet GPT die wurden waren einfach dann noch besser und das war noch leichter zu nutzen durch die Oberfläche als zuvor und da hat man einfach irgendwie den großen Durchbruch in der Kommunikation gehabt. Jetzt nicht aus technischer Sicht, aber aus Sicht der Kommunikation. Wissenschaftskommunikation ist ein Thema, das mir auch.

00: 09:00 Sprecher 3

00: Ist aber da hab ich auch viel früher gemacht, aber es war natürlich immer n bisschen schwierig den Leuten zu zeigen, da ist n System, das nutzt Statistik, das lernt irgendwelche Muster und damit kann ich was Sinnvolles tun, obwohl wir ja eigentlich seit Jahrzehnten KI als Enduser nutzen, also Spamfilter basieren auf maschinellem Lernen, Bilderkennung, Spracherkennung im Smartphone.

00: 09:22 Sprecher 3

00: Und alle möglichen Vorschlagsysteme, die wir nutzen. Und da hat man, ich möchte halt ein Stück Software, das irgendwas für mich tut und eigentlich ist es eine KI und viele haben das halt so unbewusst genutzt und haben könnten halt bitte irgendwelchen Mustern und Statistik wenig anfangen und jetzt mit jetgpt kann halt jeder rumspielen und auch mit Daily und anderen, um Bilder zu generieren.

00: 09:45 Sprecher 2

00: Na, find ich find ich spannend. Also diese Einordnung, dass du sagst, technisch hat sich da gar nicht so viel getan, sondern das ist eher was in der Kommunikation, in der Wahrnehmung, dass tatsächlich dann, vermutlich dürfen wir das an der Stelle dann auch als Hype bezeichnen.

00: 09:58 Sprecher 2

00: Gekommen ist, versuchen wir diesen Hype beziehungsweise weniger den Hype, sondern das die Technologie einzuordnen. Vielleicht kannst du ein bisschen intensiver drauf eingehen, welche Vorteile aus KI jetzt mal auf generischem Level sich.

00: 10:13 Sprecher 2

00: Eben.

00: 10:15 Sprecher 2

00: Aber auch vielleicht.

00: 10:17 Sprecher 2

00: Aus deiner Sicht Risiken bestehen bei der Technologie oder deren.

00: 10:21 Sprecher 3

00: Also mit KI kann man wie gesagt hatte ich ja eingangs erwähnt, Entscheidungen schneller, günstiger, besser treffen, ist also eine Steigerung der Produktivität von Möglichkeiten. Ist natürlich die Frage was für Konsequenzen hat es, kann es natürlich eine Massenarbeitslosigkeit geben oder nicht, das wird ja dann oft auch zur Frage gestellt und.

00: 10:41 Sprecher 3

00: Wird, was ich sehe, ist eben ein enormer Fachkräftemangel. Da wird sich dramatischer durch die Alterspyramide verschärfen. Großer Fachkräftemangel, starker demographischer Wandel und deshalb, glaube ich, geht es dann auch Mittel und langfristig gar nicht nur darum, Dinge schneller, günstiger und besser zu tun, sondern kann ich die überhaupt noch tun, weil wenn wir das Personal fehlt, kann ich halt viele Dinge in der Wertschöpfungskette nicht mehr erbringen und da bietet KI eine ganz wesentliche Chance. Ganz wichtig ist, KI ist auch kein Allheilmittel, also.

00: 11:12 Sprecher 3

00: Nur weil man jetzt ein KI use Case macht oder KI in den Prozess einbaut, schafft es mal nicht per se einen Mehrwert. Also muss er passende Anwendungsfälle finden und wenn mein Geschäftsprozess einfach nicht funktioniert, weil er viel zu unstrukturiert ist, zu viele wechselseitige Abhängigkeiten da drin, dann hilft mir die KI obendrauf auch nicht mehr, da muss ich vielleicht erstmal den Prozess neu denken und dann die KI obendrauf, also erst die menschliche und dann die künstliche Intelligenz.

00: 11:38 Sprecher 3

00: Jetzt, da gibt es natürlich noch solche Science-Fiction gefahren, wie das alles außer Kontrolle gerät. Die Welt geht unter das Inferno durch KI käme, aber ich glaube, da sind wir überwiegend im Bereich Science-Fiction. Natürlich gibt es auch Fragestellungen, die wichtig sind, wenn eine KI überleben oder Tod oder ein Hochrisikobereich entscheidet, autonomes Fahren beispielsweise oder im Gesundheitsbereich, das muss man dann individuell angehen, aber die KI ist ja da auch immer nur Teil eines sehr großen Systems ist nicht nur die KI, die dann abschließend da handelt, denn man braucht auch Aktoren und so weiter natürlich in so einem.

00: 12:16 Sprecher 3

00: Setting aber dazu können wir uns vielleicht auch noch mal mit einer weiteren Frage näher unterhalten bei Bedarf.

00: 12:22 Sprecher 2

00: Mhm, ein vielleicht ein, um an nach einem Aspekt spezifisch zu fragen. Ich habe das Gefühl, dass das Thema Datensicherheit für ganz viele Einkäufer beim Thema Digitalisierung schon immer ein Riesenthema war. Ja, wir können nicht, aber wir würden gerne, aber unser Datenschutzbeauftragte Catch und dazwischen, dann nehme ich so als Laie war, dann wird von irgendwelchen Fällen berichtet wo ein Mitarbeiter.

00: 12:48 Sprecher 2

00: Ein GPT genutzt haben und dann irgendwelche proprietären Patentdaten war Samsung oder LG oder sowas dann irgendwo.

00: 12:56 Sprecher 2

00: In im Netz auftauchen kannst du auf den Aspekt an der Stelle noch mal kurz eingehen und gerne aus deiner Sicht einordnen.

00: 13:04 Sprecher 3

00: Also wenn man jetzt Jet GPT nutzt, kann man sich ja auch die Privacy Policy anschauen, die wird gefühlt immer länger und wenn man natürlich kostenlose Modelle nutzt, dann zahlt man in irgendeiner anderen Form dafür. Aber das ist ja bei allem, auch wenn man Facebook kostenlos nutzt, dann zahlt man natürlich auch mit seinen Daten und man sollte jetzt eher nicht in Chat, GPS hochvertrauliche Unternehmensdaten schicken.

00: 13:29 Sprecher 3

00: Je nachdem, welchen Vertrag man dann mit Open AI hat, auch wenn man zahlt, kann man da vielleicht was anderes aushandeln, denn ich würde jetzt in die kostenlose Version ohne eigenen Rahmenvertrag da eher nicht vertrauliche Daten reinstecken, man weiß nicht was damit passiert.

00: 13:45 Sprecher 3

00: Wo es verwendet, wird es gibt aber auch viele Alternativen. Es gibt andere Anbieter, ich kann die Modelle natürlich auch bei mir selber betreiben, in meiner Cloud oder in meinem Rechenzentrum oder auf dem Laptop gibt es ja ganz unterschiedliche Modelle, gibt es auch viele Open Source Modelle, muss ja nicht immer viel Geld in die Hand nehmen dafür, das muss ich halt.

00: 14:04 Sprecher 3

00: Wegen auch wieviel Innovation möchte ich wieviel Kosten, welches Risiko geh ich ein und es hängt also ein bisschen so vom Anwendungsfall ab und deshalb immer sich da frühzeitig Gedanken machen, dass nicht dieser Fall eintritt, der bei Samsung eingetreten ist.

00: 14:17 Sprecher 2

00: Danke dafür und und trotzdem. Um es noch mal eine Spur konkreter zu machen beziehungsweise dann auch auf den auf das Unternehmensumfeld konkreter zu.

00: 14:26 Sprecher 2

00: Übertragen. Du hast ja gerade gesagt, du berätst auch Unternehmen nach der Politik will ich an der Stelle gar nicht bewusst gar nicht fragen, weil ich vermute, dass das dann auch ein bisschen zu weit führt. Aber kannst du trotzdem aus deiner Sicht einen?

00: 14:40 Sprecher 2

00: Blick geben womit kämpfen deine Kunden derzeit am meisten, wenn es um KI?

00: 16:06 Sprecher 2

00: Womit kämpfen deine Kunden derzeit am meisten, wenn es um KI geht? Wo liegen die Herausforderungen, sind es die Kompetenzen, sind es eben rechtliche oder datenschutzaspekte, ist es das Thema Regulierung, wenn man dann doch den Zwischenschritt Richtung Politik gehen, wo sind da die Brandherde?

00: 16:22 Sprecher 3

00: Ja, natürlich. Das Ganze steigt und fällt mit den Daten und wenn ich viele verschiedene datensilos hab, muss ich diese Daten erst irgendwie aggregieren. Ich muss die Daten vielleicht auch bereinigen, das ist oft dann so ein Großteil der Arbeit und gar nicht so sehr das Trainieren der KI, also es wird oft unterschätzt, auch in der Lehre, da denkt man, da trainiert man dann nur Modelle, aber eigentlich sind die vorgelagerten Schritte ja ganz klar natürlich noch viel früher überlegen, macht hier KI-Sinn oder nicht?

00: 16:50 Sprecher 3

00: Brauche ich hier ein großes neuronales Netz oder kann ich sowas mit 23 Regeln beschreiben? Also das alles ganz ganz kritisch dann auch welchen Invest möchte ich gehen, dann fange ich an mit verschiedenen Insellösungen und dann habe ich leider so Parallellösungen oder mache ich den großen Wurf aber für den großen Wurf von Anfang an brauche ich viel Invest und muss hier auch erstmal akquirieren.

00: 17:11 Sprecher 3

00: Also das ist ne typische Herausforderungen, die man in der Branche sieht. Die Unternehmen, die ich berate, die sind natürlich schon mal n Stück weiter, weil die sich auch mit dem Thema.

00: 17:22 Sprecher 3

00: Und wir dann auch Wissen aufbauen. Wir bauen KI-Lösungen, Wir machen Schulungen. Viel schwieriger ist natürlich für die Unternehmen, die sich bisher dem Thema verschlossen haben und sagen, bisher mache ich da gar nichts dazu.

00: 17:35 Sprecher 3

00: Das ist, glaube ich, dass das größere Problem und ich würde mich freuen, wenn wir mehr unternehmen sich auch damit beschäftigen. Aber das Thema ist jetzt ja sehr präsent und es gibt ja auch alle möglichen Fördermaßnahmen, Kommunikationsmaßnahmen, dass man ein bisschen sensibilisiert wird.

00: 17:50 Sprecher 2

00: Na, ich nehme das ähnlich wahr. Ne, das also jetzt aus speziell dann einkaufssicht ne das Thema ist nicht neu und oft ist sozusagen der der Berg von Problemen den man jetzt übersteigen müsste, um sinnvoll KI einzusetzen in vielen Bereichen.

00: 18:05 Sprecher 2

00: Ich.

00: 18:06 Sprecher 2

00: Relativ groß, ne das Stammdatenmanagement ist ist eine Katastrophe, die Prozesse funktionieren so leidlich, die Kompetenzen sind kaum vorhanden. Kannst du trotzdem oder gerade deswegen ein paar Handlungsempfehlungen aussprechen für Unternehmen, die eben sich bisher mit dem Thema sehr schwergetan haben, wie man so die ersten ja sehr gefühlt sehr massiven Hürden überspringen kann, um dann zielgerichteter eben auch in Richtung KI zu.

00: 18:33 Sprecher 2

00: Zu gehen.

00: 18:34 Sprecher 3

00: Also wenn man Interesse an dem Thema hat, es gibt ja mittlerweile viele Onlinekurse, die kostenlos sind. So ein Einführungskurs wird das Elements of AI, das kann man aus dem nordischen, wurde da in allen möglichen Sprachen übersetzt, gibt es online Plattformen wie Cosera, Udacity oder auch viele Youtube Videos, da muss man natürlich auch die Spreu vom Weizen trennen, wenn man dann gerade auch als kleineres Unternehmen KI machen möchte.

00: 19:00 Sprecher 3

00: Muss man auch nicht immer notwendigerweise viel Geld in die Hand nehmen? Es gibt ja auch so Transferzentren an den Hochschulen beispielsweise oder durch andere Institutionen, die da Hilfe anbieten, um mal so ein bisschen dafür sensibilisiert zu werden, mal schnell was auf die Straße zu bringen und dann vielleicht dadurch auch Mittel zu generieren, dass man mehr tun kann und KI betrifft halt eben nicht nur Großkonzerne, das betrifft auch Handwerker am Ende.

00: 19:25 Sprecher 3

00: Wenn man dann so Sachen wie vielleicht Jet GPT nutzt um vielleicht schneller Berichte zu schreiben oder Kundenkommunikation, das ist ja was, was ich sehr leicht einsetzen kann und ohne da jetzt einen großen Invest zu machen, von daher es gibt geringe Hürden eigentlich und viele Fördermaßnahmen und natürlich jenseits auch der Hochschulen und so viele Berater und so weiter also da gibt es ja eine ganze Menge, also es mangelt eigentlich nicht an den Kompetenzen in Deutschland, es mag so ein bisschen am Transfer und natürlich ist auch ein Problem die zunehmende Regulierung, die wird vor allem Dinge erschweren in Europa.

00: 20:01 Sprecher 3

00: Aber ich glaub, wenn man jetzt nur über Regulierung heute reden, da hätten wir Stories, die den ganzen Tag ausfüllen.

00: 20:09 Sprecher 2

00: Ja, dann nehme ich den Ball da auf und würde tatsächlich sagen, wir sprechen noch ein Stück weit über Einkauf, weil es wichtig fand, diese allgemeine und überblicksartige Einordnung zu bekommen. Wie gesagt, auch in der Einführung nicht ein Hometurf auf der anderen Seite weise ich, dass du in der Vergangenheit auch in der.

00: 20:27 Sprecher 2

00: Vergangenheit? Ja, für den BME auch schon unterstützend tätig war es. Von daher ist für dich Einkauf kein Buch mit 7 Siegeln kannst du da ein bisschen einordnen, wo aus deiner Sicht, in welchen Bereichen oder Prozessen KI Sinn machen könnte, wo konkrete Anwendungen liegen.

00: 20:44 Sprecher 3

00: Zum Beispiel beim Einkauf. Vielleicht auch einfach.

00: 20:48 Sprecher 3

00: Angebote vergleichen da kann KI helfen, Angebote bewerten, vielleicht auch Preise von Rohstoffen oder anderen Dingen, die man zukauft, vorherzusagen, ein bisschen in die Zukunft, da gibt es Möglichkeiten, Kommunikation mit Partnern, mit Kunden, mit Zulieferern, da kann natürlich die KI auch helfen, um vielleicht Texte zu schreiben, also ist eigentlich ein riesen Blumenstrauß an Möglichkeiten, aber du bist natürlich auch der Experte im Einkauf, vielleicht kennst du ja auch noch ein paar spannende Anwendungsfälle, wo wir dann vertieft besprechen können.

00: 21:20 Sprecher 2

00: Ja, müssten wir sozusagen jetzt die Moderatorenrolle und die Speakerrolle umtauschen? Das ist ja gar nicht der Sinn der Sache, ich denke, du hast es gerade schon ganz gut eingeordnet, ich vielleicht würde ich es sogar an der Stelle auf was zurückgreifen, was wir bei der letzten BME-Veranstaltung, die live war, darüber gesprochen haben, da war finde ich eine ganz spannende Tendenz zu sagen, es geht nicht darum den Einkauf zwangsweise mit KI zu optimieren, sondern es geht darum die Baustellen des Einkaufs kleiner.

00: 21:50 Sprecher 2

00: Sachen beherrschbar zu machen und ob.

00: 21:52 Sprecher 2

00: Mit einer Lösung gelöst werden auch einer digitalen Lösung, die dann explizit KI ist oder nicht. Das ist an der Stelle ja sekundär ne. Also es wäre zumindest meine Wahrnehmung und das sage ich nicht nur weil ich von KI nicht annähernd so viele Ahnung habe wie du, sondern weil ich eben glaube.

00: 22:08 Sprecher 2

00: Und die Lösung der Probleme geht und nicht um die Verwendung einer bestimmten Lösung, damit man sich das sozusagen.

00: 22:13 Sprecher 2

00: Irgendwie so ein Stern an die Brust heften kann ein Anwendungsbereich, der allerdings auch, und du hattest ihn vorhin auch ein Stück weit angedeutet, was so Vertrags Gestaltung Bayern bei der Nutzung von KI angeht ist ja ein Bereich nicht nur sozusagen das der Einkaufs Perspektive von KI wie wir einkaufen, das heißt mit den Varianten der Prozessoptimierung die du skizziert hattest, sondern wir müssen gegebenenfalls KI auch als Beschaffungsobjekt wahrnehmen, also eine Leistung die wir zukaufen über Lizenzgebühren oder ähnliches.

00: 22:16

00: Mhm.

00: 22:45 Sprecher 2

00: Kannst du da auch Einblicke respektive Tipps geben, wie Einkäufer Einkäuferinnen, die sich gerade vor dieser Herausforderung sehen, damit umgeht? Also ich weiß nur aus Erfahrung von ein paar meiner Beratungskunden, dass so Verhandlungen und Vertrauensgestaltung mit so Big Tech Unternehmen relativ schwierig bis non existent sind, vielleicht hast du trotzdem ein paar Impulse zu sagen, darauf sollte man.

00: 23:10 Sprecher 3

00: Achten.

00: 23:11 Sprecher 3

00: Ja, also was man heute natürlich stark tut, ist, man kauft über die Cloud KI Services ein. Also das ist natürlich besser skaliert und mal viele Entwicklungskosten reduziert, gibt natürlich auch andere Möglichkeiten, dass man noch eine Spezialentwicklung in Auftrag gibt. Man kann natürlich auch Dinge intern bauen, aber das will ja jetzt mal der Einkauf, dann vielleicht nicht so sehr betrachten.

00: 23:37 Sprecher 3

00: Wenn man halt bei diesen Cloud Anbietern gerade bei Big Tech kauft, dann ist die Vertragsverhandlung sehr schwierig, gerade mit Hinblick auf das ganze Thema NDAS, also verschwiegenheitsklauseln. Das habe ich selber auch als ich in der Industrie war gesehen.

00: 23:51 Sprecher 3

00: Man hat dann immer mit der deutschen Tochtergesellschaft zu tun. Da dreht man dann ewig runden bei der Vertragsgestaltung. Aber eigentlich ist der NBA dann nur mit der deutschen Tochter und nicht mit.

00: 24:02 Sprecher 3

00: Lernen und die Cloud wird ja aber irgendwie von einem anderen Tochterunternehmen irgendwo anderes auf der Welt betrieben und der NDA deckt dann wieder nicht ab, wenn die intern in den bigtech Unternehmen miteinander reden. Das sind so Dinge, die ich wahrgenommen habe und das erschwert alles auch ganz erheblich. Das Problem haben aber glaube ich, es hat so gut wie jeder der da einkauft, außerdem hat natürlich so Riesen Barking Power, wie wenn man jetzt ein Riesen Konzern ist, dann mag da vielleicht manches anders gehen.

00: 24:31 Sprecher 3

00: Aber sonst sind solche Vertragsverhandlungen grundsätzlich schwierig und man kann da auch niemals alles abschließend Regeln oder ausschließen. Wenn es dann wirklich so kritisch ist, macht es vielleicht auch Sinn, manches einfach selber zu betreiben, selber zu entwickeln, man muss auch.

00: 24:45 Sprecher 3

00: Bei der KI nicht überall das Rad neu erfinden es gibt ja viele Open Source Lösungen, die man mit einbauen kann, da drauf.

00: 24:52 Sprecher 3

00: Müssen ist also natürlich auch was ganz anderes als früher, wo man immer ganz viel Software eingekauft hat, heute Clubs auch viel Open Source, was unser Thema Beschaffung natürlich dramatisch verändert, aber Vertragsgestaltung mit Bigtech ist schwierig.

00: 25:08 Sprecher 2

00: Und offenbar auch nicht trivial lösbar. Und ich glaube, das ist auch ok, bitte.

00: 25:12 Sprecher 3

00: Nein, und ich habe noch ein Beispiel, auch was ich mal in Unternehmen gesehen habe, ist manche Big Tech Unternehmen, damit hat ABS und.

00: 25:20 Sprecher 3

00: Die Amazon Web Services, die Cloud von Amazon mal angefangen, dass die auch in Firmen 34 Entwickler mal einen Monat schicken, die dann kostenlos Use Cases Mitentwickeln bei dem Unternehmen und Zeigen, wie man die Cloud nutzt und so weiter also da muss man höllisch aufpassen, weil damit sich das bei dann dem Cloud Anbieter amortisiert.

00: 25:44 Sprecher 3

00: Da müsste man schon sehr viel Cloud Infrastruktur nutzen. Denen geht es natürlich auch Domänenwissen.

00: 25:50 Sprecher 3

00: Zu greifen jetzt zum Beispiel zu sehen, was macht ein Unternehmen im Maschinenbau, was für Daten haben die und wir arbeiten die, was deren Prozesse. Da geht es natürlich drum, und da habe ich auch Unternehmen gesehen, also ich habe meinen Kunden immer abgewartet, natürlich so was zu nutzen, aber andere Unternehmen, die ich gesehen habe, wo ich auch tätig war, das ist dann immer spannend, da kommt dann kommen solche Leute 34 einen Monat lang schauen sich das an, man baut einen Use Case und ein paar Wochen später gibt es eigentlich genau den Use Case als fertiges Produkt, was man in der Cloud dazubuchen kann.

00: 26:22 Sprecher 3

00: Und kann, und das hätten die ohne das Domänenwissen vor Ort nie hinbekommen, also das muss, da muss man sehr, sehr aufpassen, und das ist nur vermeintlich günstiger, wenn man dieses Angebot in Anspruch nimmt.

00: 26:34 Sprecher 2

00: Ja, gibt es ja auch diesen Satz, dass man dann quasi, wenn ein Produkt nichts kostet, dass man im Zweifelsfall auf anderen wegen eben bezahlt mit seinen Daten ja völlig klar danke auch an der Stelle für die kritische Einordnung. Jetzt würde ich gerne noch einen Blick in die Zukunft wagen oder dir die Möglichkeit geben beziehungsweise uns die Möglichkeit geben, dir zuzuhören, wenn du den Scheinwerfer in Richtung Zukunft drehst. Wie gesagt, die letzten 12 Jahre.

00: 26:44 Sprecher 3

00: Genau.

00: 27:00 Sprecher 2

00: 18 Monate waren für mich als Laien, was das Thema angeht, wirklich atemberaubend. Ich glaube, für viele ist es noch so, ich fürchte sogar, nach dem Podcast gehört zu haben, aber Spaß beiseite, worauf sollten wir uns beim Thema Kay in den nächsten Jahren einstellen, welche Entwicklungen siehst du, die dann auch eben perspektivisch unsere Zuhörerinnen und Zuhörer unterstützen können, KI zielgerichtet einzusetzen?

00: 27:25 Sprecher 3

00: Also die Welt wird durch KI nicht untergehen. Dass wir da keine Massenarbeitslosigkeit auf absehbare Zeit geben, und wir werden keine super Intelligenzen so schnell haben, das ist alles ganz.

00: 27:34 Sprecher 3

00: Weit weg konkreter ist die Frage, Wer beschäftigt sich mit KI und nutzt es produktiv und wer nicht. Und die KI macht jetzt auch nicht die Mitarbeiter pauschal alle arbeitslos, ich glaub eher die die arbeitslos werden und die Unternehmen, die verschwinden, das sind die die es nicht nutzen.

00: 27:49 Sprecher 3

00: Und die, die dann in Zukunft die Oberhand haben, sind die, die es halt nutzen und die menschliche Intelligenz mit der künstlichen Verbindung.

00: 27:56

00: Ja.

00: 27:56 Sprecher 3

00: Finden, da geht ganz klar die Reise hin. Die Modelle werden auch besser. Ob diese großen Sprachmodelle wirklich die Zukunft sind? Ich hab da meine Zweifel, weil immer größere Modelle für immer mehr Daten, die wir nicht haben und immer mehr Rechenressourcen brauchen, das ist jetzt nicht so nachhaltig, aber das wird sich von ganz allein lösen, dass es da dann effizientere Ansätze gibt, einfach durch den Marktdruck, da bin ich sehr gespannt, was es in den nächsten Jahren gibt, wir werden viele neue Anwendungen sehen, die immer mehr in unser Leben integriert werden, auch in ganz anderen Branchen, im Gesundheitswesen und so weiter.

00: 28:29 Sprecher 3

00: Und deshalb der Tipp auch an die Zuhörer. Beschäftigen Sie sich mit KI, das ist der einzige Weg dann, dass man in Zukunft wettbewerbsfähig bleibt. Es gibt so viele Ressourcen online, nutzen Sie die Möglichkeiten, das wissen wir, sagen immer, ist demokratisiert durch diese Ganzen online Angebote und ich wünsche Ihnen viel Erfolg bei Ihrer eigenen ki reise.

00: 28:51 Sprecher 2

00: Vielen dank, Patrick. Ich fürchte in Anführungszeichen, dass du mit deiner, mit deinen Einblicken und auch der glaube ich sehr nachvollziehbaren Erläuterungen nicht nur die Leute alleine lässt, sondern dass du auch da aus der Einkaufscommunity wieder verstärkt Anfragen bekommst.

00: 29:07 Sprecher 2

00: Unterstützung. Ich kann es nur unterstützen. Ich bin sehr dankbar, dass du dir die Zeit genommen hast und sag deswegen im Namen aller Zuhörerinnen und Zuhörer, aber natürlich auch vom BME Podcast Team Kaufkraft herzlichen Dank und freue mich schon auf den nächsten Touchpoint.

00: 29:07 Sprecher 3

00: Sehr gerne.

00: 29:22 Sprecher 3

00: Herzlichen Dank.