Einführung
Schön, dass Sie wieder mit dabei sind bei einer weiteren Episode von TJ’s Technology Tuesday. Worum geht es hier? Es geht ja vor allem darum, Technik realistisch einzuschätzen, vor allen Dingen als Führungskräfte. Und dazu gibt es ein Thema, was regelmäßig unterschätzt wird. Und was meine ich damit? Ich meine damit das Thema Robotik. Und da schauen wir uns mal an, wie weit heute Robotik schon ist. Ja, wie weit ist Robotik schon heute? Wir gucken uns das mal anhand dieses Videos mal exemplarisch an. Also Tischtennis spielen gegen Roboter ist schon mal keine gute Idee. Der ledert uns ab. Spoiler, KI generiert alle diese Videos, wo Leute Badminton spielen, wo sie Tennis spielen, wo sie eben in schnellen Sportarten unterwegs sind, wo sie dynamisch reagieren müssen. So weit ist die Robotik noch nicht. Wie ist denn die Realität? Und dazu zeige ich Ihnen mal, wie das Originalvideo aussah. Das Originalvideo sah nämlich so aus. Hier sieht man den echten Spieler in dem roten, der der praktisch dann durch den Roboter ersetzt wurde. Und gleich kommt der coole Move. Also was merkt man? Man merkt, okay, Moment mal, es sind zwei Dinge, die interessant sind. Das eine, wir überschätzen das Thema, wie weit die Robotik ist, so schnell vor allen dynamisch zu reagieren sind sie noch nicht.
Roboter bei BMW im Einsatz
Was man aber auch unterschätzt. Auf der anderen Seite ist das Thema, wie gut die Videotechnik heute schon ist, auf einen echten Menschen einen Roboter draufzulegen. Wir gucken uns mal an, wie die Geschwindigkeit so aktuell ist. Also das ist das, was BMW beispielsweise in Spartanburg einsetzt. Das heißt in der Produktionslinie hier in Spartanburg, da haben sie diese Roboter im Einsatz. Und das ist dann eben hier diese Geschwindigkeit, die die Kollegen haben, die aber eben auch selbst wenn was nicht perfekt liegt, muss hier immer zur anderen Seite springen, damit man sieht auch sich selbst korrigieren können. Also das, was er jetzt hier macht, dass er das liegt, weil es nicht perfekt dort drauf ist, das sind Dinge, die konnte KI bis vor kurzem noch nicht. Jetzt haben Sie vielleicht aber vor kurzem das chinesische Neujahrsfest gesehen. Wie sah das aus? Das chinesische Neujahrsfest sah so aus. Das heißt, hier gab es eine Mischung von echten Menschen und Robotern und so sah das aus. Also jetzt sagen Sie Moment mal, die können doch auch Schnittstellen spielen. Ja und nein. Also Geschwindigkeit, Beweglichkeit, alles wunderbar. Aber da gibt es auch so ein paar Behind the Scenes Videos, wo man eben sieht, dass die halt hardcore trainiert worden sind.
Warum sind die Roboter noch nicht so weit wie Menschen?
Und was dann hier merkt ist, da gibt es keinerlei irgendwie ungeplante dort Interaktion mit Menschen. Das heißt, wenn dort mal was irgendwo anders kommt, wenn ja jetzt einer umfallen würde beispielsweise, dann hätten die schon richtige Probleme, weil das ist mehr oder weniger wirklich vorher einprogrammiert, dieses ganze Thema. Also so wie die Menschen das auswendig gelernt haben, die Choreografie ist ja 100 Prozent identisch, so dass die Menschen und die Roboter gleich tanzen, das ist trainiert worden, da ist auch Abstand, da ist auch nichts, was nicht vorher schon trainiert und eingeplant war. Also das heißt, was hier wichtig ist, ist, dass man sagt, okay, soweit ist die Robotik auch noch nicht. Ich gehe mal zum Thema CES, die jetzt im Januar 26 gerade war. Und das ist das Tempo, was die Roboter.
We see Atlas as the ultimate tool, we know that it’s going to be going into environments and doing tasks alongside people for a long time. And so with Atlas We just see work changing and we’ve designed. Atlas to work alongside people and.
Und was die Kollegen eben gesagt haben, it works alongside with human. Deswegen schaut er auch so aus wie ein Mensch, deswegen hat er auch in den meisten Bereichen die gleichen Einschränkungen. Der hat eine gewisse Größe, das heißt, der kommt auch nur wie wir Menschen an eine bestimmte Höhe rein, der kommt auch unter bestimmte Dinge nicht runter, weil er zu groß ist, was man natürlich vorhin gesehen hat, er kann sich so um 360 Grad drehen, das können wir nur bedingt, außer wir sind Meryl Streep in diesem wunderbaren Film. Das heißt, was wir hier sehen ist, wir sind eben deutlich weiter, als wir vor einem Jahr waren. Wir sind noch nicht da, wo wir meinen, wie die scheinbar meinen, wie der Kollege Paul Panzer immer so schön sagt, aber wir sind hier in dem Bereich, wo Robotik eben sehr viel leistungsfähiger wird. Wenn man allerdings, und ich war letztes Jahr auf der IFA beispielsweise in Berlin und auch auf aktuellen Messen, wenn man es auf der CES dann auch geguckt hat, diese Roboter die Wäsche sortiert haben, also da würde ich immer sagen, geh mal zur Seite. Also da bin ich fünfmal schneller das einzusortieren als die Kisten.
Also wir sind da noch nicht, wo wir sein wollen, aber die Frage ist, wir sind noch nicht so weit Ich sage bewusst noch nicht so weit. Also weil der größte Fehler ist jetzt zu sagen, ja, Robotik taugt noch nichts, mache ich nicht. Was aber auch ein Fehler ist, ist, wir versuchen immer die eben zu denken in einer Umgebung, wie wir es halt kennengelernt haben. Also Ford hat irgendwann mal das Thema Bandproduktion erfunden und hat okay, wie schaut sowas aus? Da ist ein Mensch und er schraubt da rum Und deswegen werden die Roboter in der gleichen Größe gemacht, damit die bestehenden Straßen, die bestehenden Werkzeuge, die bestehenden Umgebungen, auch im Haushalt, beispielsweise eine Spülmaschine, Küchenschränke, sind halt alle ausgelegt auf uns eingeschränktes Menschenwesen. Und deswegen schränken wir uns so ein Stück weit künstlich auch ein, indem wir uns Menschen nachbauen. Eine Firma, die sogar humanoide Roboter baut, die nutzen die aber gar nicht selbst in der Produktion. Wenn ich mir das mal hier angucke, Tesla, was haben die gemacht? Tesla hat eben gesagt, hey Moment mal, ich baue hier was komplett neu. Ich habe hier nicht bestehende Situationen, wo ich eben Menschen noch mal in diese Umgebungen ersetze muss, sondern ich kann bei 0 anfangen.
Chinesische Vorsprung in Robotik
Und das ist eine gute Idee. Übrigens KUKA, ursprünglich mal ein deutsches, mittlerweile ein chinesisches Unternehmen, wenn ich auch das Thema angucke, beispielsweise Atlas eben von Boston Dynamics, mittlerweile auch ein chinesisches Unternehmen. Also das heißt, hier sind die Chinesen klar vorne, weil sie im Regelfall eben nicht nur in Wahlperioden, sondern in Generationen denken. Das heißt, die politisch Verantwortlichen denken eben auch in Zeiträume, wo sie wissen, da bin ich weder in Amt und Würden noch lebe ich noch, aber sie denken einfach langfristiger. Das heißt, ich bin vielleicht nicht immer einverstanden mit dem, was die Chinesen machen im Sinne von Menschenrechte und Demokratie, aber es ist ein ziemlich effizient funktionierendes System und übrigens auch mittlerweile mit nachhaltigen Energien. Also hier dieses Thema, die große Dieselschleuder ist vorbei, die Chinesen sind da weiter. Ein weiterer Punkt, wo wir immer merken, dass wir Dinge eben falsch einschätzen, hat man so im Bereich selbstfahrende Autos.
Waymo übertrifft Menschen in der Sicherheit
Also Waymo als Tochter von Google fährt ja schon jahrelang durch die Gegend und die haben 41 Millionen Kilometer ungefähr auf der Uhr und die haben nach 41 Millionen Kilometern haben die mal analysiert, wie viel Sach- und wie viel Personenschäden gab es in der Zeit und da gab es eben in dieser Zeit mit KI, ich verdecke den Pömpel mal hier mit dem KI generiert, dann gab es neun Sach- und zwei Personenschäden.
Die haben das mal verglichen mit dem Thema, wie viel Sach- und Personenschäden haben denn echte Menschen fabriziert. Und das waren eben 78 Sach- und 26 Personenschäden, also deutlich weniger. Natürlich würde ein Mensch nie auf das dünne Brett kommen, wie der weiße Tesla, der gegen einen weißen LKW gefahren ist. Auf der anderen Seite würde eine KI nie auf die Idee kommen, dem Vordermann auf den Kofferraum drauf zu knallen, weil er noch mal kurz auf seinem Handy die WhatsApp Nachrichten checkt. Und by the way, die meisten Unfälle entstehen dadurch, dass ein echter Fahrer so ein Waymo Fahrzeug hinten drauf knallt. Und auch ein schönes Es gibt fünf Levels zum autonomen Fahren, eins bis fünf. Eins heißt, ich fahre im Prinzip selber, fünf heißt, die Kiste fährt komplett autonom, Waymo fährt Level vier, nicht fünf, das wird nicht groß kommuniziert. Aber die fahren eben auch noch mal mit einem Human in the Loop. Was heißt das? In dem Moment, wo ein Fahrzeug nicht weiter weiß, bleibt es stehen. Das ist dann der Moment, wo ab und zu mal einer hinten drauf knallt. Und dann gibt es zwei Möglichkeiten. Entweder die Kiste schafft es innerhalb von kürzester Zeit zu entscheiden, okay, da ist das Hindernis weg, ich kann fahren.
Oder es sagt, da muss ein Mensch ran. Und dann gibt es den, der den Job hat, den ich als Jähriger liebend gern gehabt hätte. Dann fährt jemand das Ding ferngesteuert durch San Francisco. Das heißt hier eben eine Technologie, wo ein Human in the Loop noch mal ist. Und wichtig ist eben, das haben die Kollegen von Gartner so schön immer reingepackt, die gucken sich immer an, wie sind denn die Erwartungen über die Zeit in Technologie. Und wenn man sich das anguckt, diese zwei Achsen, dann ist es immer so, ich mache es mal in diesem Beispiel Metaverse mal fest, also beim Thema Metaverse, Metaverse kam und jeder hat gesagt, Metaverse, was wir jetzt hier machen, LinkedIn, live, irgendwas per Video, irgendwas online, braucht kein Mensch. Wir machen das. Oder was wir eben im Sinne von Präsenz machen, braucht kein Mensch. Wir haben nur noch diese Brillen auf, habe ich meine, ich habe sie gerade nicht griffbereit. Genau, lädt gerade hinten auf. Das heißt diese eben Virtual Reality Brillen und die Apple Vision kam die entsprechende Meta Quest 2 kam die Meta Quest Pro und dann hieß ja, ist ja ein Flop, die Apple Vision Pro kauft keiner dieses Thema, ne KI ist viel spannender.
VR-Brillen revolutionieren Verkauf und Training
Und während in der Bild Zeitung steht, dass die Apple Vision Pro ein Flop ist, führt Lufthansa sie gerade ein im Bereich In Flight Training oder wenn Sie das nächste Mal sich einen Porsche kaufen, haben Sie eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass wenn Sie sagen, haben Sie diesen er, der da steht, nicht nur in schwarz, wie er da steht, sondern auch in gelb. Setzen wir die Brille auf, der Verkäufer schaltet um und zack steht dieses Fahrzeug in einer anderen Farbe da. Ich sitze drin, ich sage, das sind jetzt schwarze Lederpolster, haben Sie die auch in hell beige buff. Sitzt man in einem hellbeigen Leder gepolsterten Fahrzeug, dann sagt man ach, er ist vielleicht doch ein bisschen eng, ich glaube, ich kaufe mir doch einen Cayman. So ne, der ist kleiner. So ein SUV, Sie sehen schon, ich fahre kein Porsche, sage ich will eben hier das SUV haben. Was mache ich dann? Macan beispielsweise ist auch wieder, ich sehe schon, also SUV, dann kann ich umschalten auf Virtual Reality, also dann wird komplett nur noch virtuell, Dann sitze ich auf einem Sitz, sitze aber virtuell in einer SUV und dann sage ich ach, jetzt gehe ich doch wieder mal in MAK und gucke ich mir ein anderes Fahrzeug an, kann ich eben das umschalten, ohne dass ich in ein anderes Fahrzeug gehen muss.
Oder Lufthansa, die eben sagen, ich kann mir da einen netten Fluggast hinsetzen, ich kann mir da einen Deppen als Fluggast hinsetzen und kann das testen. Das heißt die Idee eben ganz klar zu sagen, wir erwarten bei KI immer, dass es wie der Terminator ist, obwohl wir auch uns nicht immer ganz sicher sind, ob das Ganze eben gutmütig ist oder bösartig ist. Und dazu mache ich in einer der nächsten Episoden mal gerne eine Betrachtung dazu, weil ganz wichtig ist zu okay, natürlich gibt es auch Risiken und Gefahren beim Thema KI. Ja, und wenn ich dann angucke, was wir dann erleben, wenn wir Siri fragen, also böse Zungen sagen ja, Alexa ist wie Siri, nur mit Abitur und selbst Alexa lässt mich manchmal zu Hause verzweifeln. Aber auch wieder ein schönes Beispiel hier ein Bild, was ich so vor anderthalb Jahren erzeugt habe, da hat jeder gesagt, das ist KI generiert, ja, das war vor zwei, drei Monaten. Das heißt, da habe ich einfach nur gesagt, wenn eben mach ein Foto mit Steve Jobs und es soll draufstehen, if you want to make people happy, sell ice cream. Was kam raus? Das heißt wichtig eben nicht einfach KI zu sagen, kann es nicht. Kann irgendwas. Ja, kann irgendwas, aber KI heißt auch ein Stück weit kann immer mehr. Und deswegen einer der größten Fehler, die Sie nicht machen sollten, ist unrealistische Erwartungen in KI reinzustecken. Also Technik zu unterschätzen ist keine gute Idee. Technik zu überschätzen ist keine gute Idee. Ich habe ja vor 14 Tagen eine Episode gemacht zu diesem Thema Cloudboard Moldboard beispielsweise. Da ist es eben so, dass die meisten gesagt ja wunderbar, ist superklasse, rettet die Welt. Jetzt merkt man aber, dass das Ganze vielleicht auch ein paar Sicherheitsrisiken hat, auf die ich ja auch hingewiesen habe. Jetzt ist das Ganze von Open entsprechend übernommen worden, also dann geht es wieder Richtung USA. Also man muss auch manchmal gucken, dass man nicht immer als ganz, ganz, ganz, ganz, ganz erster Pionier vielleicht unterwegs ist, sondern ein früher Folger, der dann auf der Basis von wirklich passenden und echten realistischen Erwartungen dann auch wirklich Produktivitätsvorteile heben. Das ist die Idee von realistischer Nutzung von künstlicher Intelligenz, immer in Verbindung mit gesundem Menschenverstand.
Fazit
Und wann macht KI Sinn? Sie macht Sinn, wenn sie die Produktivität erhöht, wenn sie das Kundenerlebnis verbessert oder neue Geschäftsmodelle ermöglicht. Und wenn Sie zu diesem Thema einen Sparringspartner als Personal IT Coach für Führungskräfte möchten, sprechen Sie mich gerne an, Ihr Thorsten Jekel.
