Microsoft Fabric im Deep Dive

00:00:07: Willkommen bei Digital Future, dem Podcast über Technologie, Zusammenarbeit und Unternehmenskultur.

00:00:14: Ich bin Wolfgang Schoch und ich bewege mich seit vielen Jahren durch die IT – als Agile Coach, Entwickler, Suchtechnologinert, Berater und auch mal im Vertrieb!

00:00:25: Kurz, ich kenne die Branche aus mehr-als nur einer Perspektive.

00:00:29: In diesem Podcast spreche ich mit Kolleginnen und Kollegen aus unterschiedlichsten Bereichen Menschen, die täglich an realen Problemen arbeiten – technisch, organisatorisch und kulturell.

00:00:41: Gemeinsam schauen wir hinter die Kulissen!

00:00:44: Wie arbeiten wir eigentlich?

00:00:45: Was funktioniert gut und was nicht?

00:00:48: Und was bedeutet eigentlich moderne Technologie in unserem Alltag

00:00:53: wirklich?!

00:00:54: In dieser Folge spreche ich mit meinem Kollegen André Ebert über AI Governance vor allem im Kontext von Microsoft Fabric.

00:01:03: André beschäftigt sich schon länger damit und ich habe die Gelegenheit genutzt, um bei unserem Gespräch einen Einblick in Microsoft Fabric im Allgemeinen und das Thema AI Governance zu bekommen.

00:01:14: Los geht's – viel Spaß beim Zuhören!

00:01:17: Hallo André, ich freue mich auf unser heutiges Gespräch.

00:01:20: Denn heute geht es mal um ein Thema wo ich ehrlich gesagt gar nicht so viel Ahnung habe und deswegen freue ich mich natürlich dass du mir heute ganz viel darüber erzählst.

00:01:30: Unser Thema heißt AI Governance in Microsoft Fabric und ich glaube ich hab's fehlerfrei ausgesprochen.

00:01:37: sehr cool.

00:01:38: aber André bevor wir anfangen darüber zu diskutieren würde mich erstmal interessieren Wer bist du eigentlich?

00:01:45: Was machst du so den lieben langen Tag, wenn du nicht gerade was über AI Governance in Microsoft Fabric erzählst?

00:01:51: und ja wie lange bist du vielleicht schon bei InnoVex.

00:01:55: Ja, Hi Wolfgang!

00:01:56: Erst mal schön dass ich da sein darf und mit dir quatschen darf.

00:02:00: Ich bin seit sieben Jahren mittlerweile bei Innovacs Und seit letztem Jahr bin ich verantwortlich für den Bereich AI and Data Innovation beschäftige mich da schwerpunktenmäßig mit Fabric ist jetzt dann quasi keine Überraschung.

00:02:14: In dem Kontext ganz viel mit AI Governance natürlich, weil das eines der relevanten Themen ist die natürlich jetzt speziell auch mit dem EUAI Act aktuell einfach vielen oder den Nägeln brennen schon länger.

00:02:24: aber jetzt dieses Jahr im August naht ja noch mal die Frist dass quasi die Regularien dann auch relevant werden für AI-Applikationen mit einem risikobasierter Ansatz im EUAi Act mit quasi hohem Risiko dieser Applikation.

00:02:38: da müssen wir komplein sein größtenteils und da ist das natürlich jetzt speziell dann für Leute die schon oder Unternehmen, die schon Datenplattformen betreiben.

00:02:46: Ist es natürlich ein super spannendes Thema.

00:02:49: Genau in meiner Historie ich habe mich auch ganz viel mit dem Aufbau von Datenplatformen beschäftigt.

00:02:54: Das war jetzt gar nicht immer Microsoft Fabric.

00:02:57: also Fabrik ist ja ein Thema.

00:02:58: das ist seit zwei drei Jahren immer relevanter für die Unternehmen einfach als alternative beispielsweise zu Technologien wie Databricks oder Snowflake, genau.

00:03:13: Mit dem kleinen Hinweis, dass Fabrik ja gedacht von Microsoft noch mal ganzheitlicher ist tatsächlich.

00:03:19: Da geht es dann auch nochmal ganz stark um das Reporting was damit einbezogen ist also ganz viele Dienste wie Sign-Apps etc.

00:03:25: die ganzen Analysedienste dies ja vorher auch schon in Eschar gab.

00:03:28: sind da größenteils denn jetzt mittlerweile auch unter einem Hut in Fabrik mit einbezogen?

00:03:34: Jetzt hast du gerade schon etwas über Fabrik erzählt.

00:03:36: Kannst du vielleicht mit mir nochmal so eine kleine Zeitreise machen?

00:03:39: Du hast gemeint, Fabrik gibt's seit zwei drei Jahren.

00:03:42: Das deckt sich auch so mit meiner Wahrnehmung von dem Begriff zumindest Microsoft Fabrik aus.

00:03:48: was ist denn Fabrik entstanden?

00:03:50: das war ja nicht der Luftlehrer Raum oder

00:03:52: Nee, genau absolut.

00:03:54: Wie gesagt ist es ja so ein Ansatz für eine ganzheitliche Datenplattform und die Jahreszahlen kann ich dir da jetzt gar nicht ganz genau tatsächlich erklärt.

00:04:04: Aber woraus ist das entstanden?

00:04:05: Naja auslosen Diensten, die es schon immer gab wie die Data Factory zum Beispiel wo ich meine Datenpipeline sketchieren kann, wo ich auch schon Low Code per Click am Ende des Tages meine Datenquellen anbinden kann dann natürlich die ganzen Analytics-Dienste Sein Ems etc.

00:04:23: dies vorher schon gar Power BI ist ein super relevanter Punkt, der natürlich auch mittlerweile jetzt in Fabrik reingezogen ist und auch als ganz relevantes Feature Real-Time Intelligence.

00:04:34: also ich kann da wirklich paar Daten Pipelines aufbauen und in echtzeit angeschlossene Geräte monitor visualisieren kann da komplettes echtzeit Monitoring machen das es Na wie ich gerade gesagt habe sowohl mit der Data Factory als Power BI jetzt als relativ prominente Beispiele aber auch die Integration von von Integration mit Perfume zum Beispiel jetzt dafür die Governance und Compliance Aspekte alles das ist am Ende des Tages versucht.

00:05:01: Magst du einfach zu vereinheitlichen und das funktioniert mal besser, mal schlechter.

00:05:05: Da muss man auch ehrlich sein.

00:05:07: tatsächlich also mittlerweile hat die Plattformen ganz gut ein ganz gutes Stadium erreicht wo man da eigentlich sehr gut jetzt produktiv gehen kann.

00:05:15: viele unter dem Nutzen das jetzt auch.

00:05:17: aber es sind viele Dienste dies vorher vielleicht auch schon gab sozusagen die wurden dann umgebrandet wurden vereinheitlicht unter dem namen fabric.

00:05:27: und da der große Vorteil jetzt aber ist.

00:05:29: Und das muss man schon sagen, dass es eigentlich relativ clever gelöst.

00:05:32: Der look and feel am Ende des tages von den produkten infabrik, der ist eigentlich so wie man es so aus dem microsoft cosmos kennt.

00:05:39: also wenn man jetzt unternehmen hat viele mittelständler auch rosa unternehmend die schon immer Office, drei, sechs fünf nutzen oder mit Power BI Reporting machen.

00:05:48: Die werden das aufmachen und die werden sich zu Hause fühlen und werden alles genauso wie sie es kennen.

00:05:53: Werden Sie das finden und sich da relativ gut direkt auch produktiv werden können?

00:05:58: Man hat dann nur über die Data Factory wenn man da jetzt Dataflows erstellt Pipelines in Fabric.

00:06:04: Das ändert stark an den Workflowen wie man's mit der Data Factory kennt.

00:06:07: dass man Drag and Drop seine Boxen hat und die kleinen Pöppelchen verbindet was geht rein, was geht raus ist sehr grafisch.

00:06:14: Aber man hat da auch den Vorteil, wie beispielsweise bei Databricks.

00:06:20: Dass man auch direkt am Ende des Tages über Notebooks den fetten Sparklaster im Hintergrund starten kann und kann da auch relativ komplexe Berechnungen ins Schedule durchführen und das dann wirklich auf Python-Basis also genauso wie man es auch aus Databrics kennt.

00:06:33: Und dass ist quasi so.

00:06:34: dieser Ansatz Das alles unter einer Haube zu bringen, das kann ich hinstellen als Software as a Service Ist dann einfach da wird abgerechnet über die Capacity relativ einfach erstmal auf den ersten Blick und kann das nutzen.

00:06:50: Das ist so ein bisschen das Konzept dahinter.

00:06:53: Also wenn ich die richtig verstehe, Andre, dann ist Microsoft Fabric eine Plattform, die sowohl für Mittelständler geeignet ist weil man sich da gegebenenfalls auch wirklich mehr per Dragon Drop was zusammenklicken kann, was man eben braucht.

00:07:07: genau Du hast auch Power BI erwähnt, Power BI ist ja auch so das Schweizer Taschenmesser für irgendwelche Auswertungsgeschichten und das nutzen ja auch Mittelständler, aber auch große Unternehmen oder große Konzerne.

00:07:19: Und Fabrik platziert sich dann quasi auch ähnlich was so die Zielgruppe angeht.

00:07:24: Das heißt von dem kleinen Mittelständlern bis zum großen Konzern kann man je nach Anforderung die Plattform einfach nutzen.

00:07:32: Unbedingt!

00:07:32: Also also da ist für mich immer dieser UNIX Selling Point.

00:07:36: tatsächlich, also auch wenn wir mit unseren Kundinnen in Gespräche gehen ist auf jeden Fall ganz oft herrscht natürlich eine Affinität zu dem Microsoft Cosmos vor.

00:07:46: Und dann ist es ganz, ganz oft so die Leute, die es tatsächlich nutzen, das sind halt dann die Mitarbeiterinnen für das Controlling beispielsweise verantwortlich sind.

00:07:56: Die haben nicht zwangsweise ein Master in Informatik gemacht und können Und das ist so die können sich ihre, nicht nur ihre Reports am Ende des Tages in Fabric selbst erstellen wie sie das in der Oberfläche mit Power BI kennen.

00:08:11: Die können Sie auch Ihre Daten bei Plans mit den Transformationen sogar selbst erstellt.

00:08:15: jetzt ist es aber natürlich so dass war genau das was ich gemeint habe viele Transformation also bis zu einem gewissen Level geht das natürlich.

00:08:21: dann ist natürlich auch eine KI Integration da vorhanden, dass man auch mittlerweile schon mit natürlicher Sprache sich einfache Auswertungen erstellen lassen kann.

00:08:30: Aber es gibt natürlich komplexe Transformation über terabyteweise Daten also über große Mengen.

00:08:36: Da brauche ich wie gesagt dann verteiltes Rechnern und da braucht ein Sparklaster im Hintergrund und das geht auch am Ende des Tages.

00:08:43: Da sind die Data Engineers, die Data Scientists quasi dann mit drin.

00:08:48: Das geht es dann ein bisschen zu weit über deine Frage hinaus.

00:08:51: Auch für die Data Science ist eine direkte MLflow Integration, dass du dir deine Modelle trainieren, evaluieren... Also alles das was du aus Databricks kannst am Ende des Tages ist da auch mit drin.

00:09:02: So mehr oder weniger und mittlerweile auch echt in einem sehr stabilen, sehr gut nutzbaren Zustand, dass man das eigentlich produktiv ohne Probleme nutzen kann.

00:09:09: Das heißt der Selling Point ist eigentlich finde ich für kleine Unternehmen tatsächlich also die vielleicht nicht unbedingt das Budget haben, dass sie da auch eine große starke Abteilung mit Data Engineers betreibt oder data-signed ist.

00:09:23: Dass selbst die ihre Daten da rein fließen lassen können im OneLag und können sich selbst direkt Pipelines und ihre Auswertungen Low Code am Ende des Tages schon selbst bereitstellen.

00:09:37: Wenn man die Kompetenz hat dann kann man auch groß einsteigen mit allem was dazugehört mit Spark und Cluster etc...

00:09:45: Also finde ich super spannend, denn bei kleinen Unternehmen dürfte es ja nicht nur die Budgetfrage sein, dass man jetzt keine Abteilung aufbaut für Data Science.

00:09:53: Kleine Unternehmen haben wir in der Regel auch gar nicht den Bedarf nach so vielen Auswertungen und so komplexen Geschichten.

00:10:01: Klein Unternehmen haben oftmals ja auch gar nichts, so große Datenmengen dass man jetzt eben halt eine ganze Abteilung braucht aus dem Bereich Data Science.

00:10:10: da möchte man vielleicht nur mal was auswerten.

00:10:13: oder wenn man da jetzt eine Plattform nutzen kann die man letztendlich schon kennt, wenn man in der Microsoft-Welt unterwegs ist und die vielleicht ein bisschen leistungsfähiger... also bisschen in Anführungszeichen.

00:10:24: Ein bisschen sehr leistungspfeger als Power BI.

00:10:30: Das ist natürlich schon eine coole Sache für Microsoft.

00:10:33: Natürlich dann auch am Ende des Tages eine spannende Strategie mit einem Produkt als zonebreite Range an interessierten Kunden einfach abzugreifen?

00:10:43: Ja, ich glaube das ist wichtiger auch hier.

00:10:45: da muss man wirklich betonen.

00:10:47: Also Fabric ist natürlich nicht Power BI also dass es alles das was Databricks kann und es ist ein Power BI dabei und mehr sozusagen.

00:10:56: Ich glaube da muss dann schon eine Lanze brechen tatsächlich.

00:11:01: Aber ansonsten genau wie du gesagt hast ein anderes mega cooles Mega cooler coole use case.

00:11:08: tatsächlich die man oder anwendungsfall den man damit immer gut umsetzen kann ist ganz ehrlich.

00:11:14: Was ist das schnelle vor testen von pocs?

00:11:16: also weil ich kann am ende des tages lowcode super schnell einfach mal vertesten.

00:11:22: ich hab datenquellen ich habe irgendeine hypothese, oder denkt mir irgendein report wäre vielleicht sinnvoll irgendeiner auswertung und kann mit ihr halt mal schnell zusammen klicken?

00:11:30: die ist dann vielleicht nicht optimal aber ich kann damit relativ schnell meine hypothese bestätigen.

00:11:35: macht es Sinn da Zeit und Geld zu investieren in ein gewisses Feature, in eine KI-Funktion, in einen Reporting.

00:11:43: Weil ich das super schnell einfach schon mal vertesten kann

00:11:45: damit.".

00:11:45: Und das Low Code, ne?

00:11:47: Das heißt ganz... Also wenn wir also auch auf Entscheidungsebene, wenn da jemand Lust hat und Interesse sich da ein bisschen einzuklicken dann kann er es doch selbst mal vor testen was er gerne so hätte.

00:12:00: Ja, super spannend.

00:12:01: Was ist denn in deiner Erfahrung an Dreh so die Hauptzielgruppe aktuell für Fabrik?

00:12:06: Ist das bunt gemischt oder siehst du vielleicht irgendwo eine Bündelung bei eher kleineren Unternehmen oder eher bei den ganz großen?

00:12:14: Kleint das ganz groß tatsächlich!

00:12:15: Also eigentlich klein vor allem aus meiner Sicht weil natürlich durch diese low-code Schnittstellen auch existieren nicht ausschließlich Tatsächlich, dass dadurch natürlich eine extrem geringe Einstiegshürde ist für alle die jetzt eben nicht einen starken Machine Learning Background oder einen starkem Data Science Background haben.

00:12:40: Die können aber trotzdem ein Report deck machen.

00:12:42: Also sie können ihr Domänen wissen am Ende des Tages mit einbringen und selbst ihre Auswertungen machen ohne da jetzt programmieren zu müssen.

00:12:50: Dann auf der anderen Seite... ein riesengroßer Einzugsradius.

00:12:56: aus meiner Sicht sind natürlich alle, die sowieso in diesem Microsoft Cosmos drin sind.

00:13:01: Weil geht es verstehen?

00:13:02: Weil man sich da nicht umlernen muss weil man dann relativ auch wieder eine relativ geringe Einstiegshürde hat.

00:13:07: und das sind auf meiner Sicht natürlich schon viele sehr große Unternehmen.

00:13:12: Die bekommen am Ende des Tages ihren Data Lake dahingestellt über eine Software-Erse-Service Lösung Können damit alles tun, was sie mit Databricks etc.

00:13:22: auch tun müssen?

00:13:22: Ist das aber integriert?

00:13:23: Sie müssen es auch nicht selbst hosten und die meisten Mitarbeiter können damit schon per se etwas anfangen weil sie sowieso die Farben kennen und wissen wo die Knöpfe integrierten in der Oberfläche.

00:13:35: Also klingt auf jeden Fall sehr spannend und ich verstehe jetzt auch warum du dich da schon so lange jetzt damit mit so viel Motivation und Begeisterung beschäftigst.

00:13:45: Ja André, was mich auch noch interessieren würde.

00:13:47: Wir wollen ja heute über AI Governance sprechen und ich bin ehrlich, Governance ist so ein Begriff den kennt man, den benutzt man immer mal wieder und man liest ihn auch oft.

00:13:58: aber ich glaube Governances ist auch so ein begriff wo vielleicht nicht alle Menschen die ganz genaue Vorstellung haben was der eigentlich bedeutet?

00:14:08: Und Ich Bin Ehrlich Ich glaube, ich weiß es vielleicht auch nicht so hundertprozentig und ich würde gerne mal mein Wissen mit deinem abgleichen.

00:14:16: Denn du bist ja ein Experte wenn Du über AI Governance sprichst!

00:14:21: Deswegen Antrei ganz unverblümt meine Frage an dich was ist denn eigentlich Governance?

00:14:28: Ja guter Punkt.

00:14:29: also ich versuch das ganze Mal im Kontext von KI weil dafür wollen wir's ja am Ende des Tages jetzt heute in den Kontext stellen.

00:14:39: Stellen wir uns mal so vor, weil ich hab mir natürlich auch überlegt was für ein Bild kann ich dafür am Ende des Tages nehmen?

00:14:45: Was für eine Metapher um das irgendwie verständlich zu machen.

00:14:47: Ich habe dann einfach Gemini gefragt und wurde da mit drei Metaphoren die man möglicherweise nehmen könnte belohnt.

00:14:54: Am griffigsten fand ich tatsächlich den Schnellzug am Ende dieses Tages.

00:14:59: Wir haben einen ganz neuen Schnellzug, die KI ist.

00:15:02: Die stellt alles bisher gesehen in Produktivität und Geschwindigkeit ins Schatten.

00:15:07: Alle fahren mit am Ende des Tages und freuen sich darüber, wie schnell dieser Zug ist in was der alles Tolles kann.

00:15:13: Das Problem ist er hat noch gar nicht wirklich bremsen und vor dem Zug werden auch gerade die Gleise noch verlegt so.

00:15:20: Der Zuführer ist vielleicht auch noch nicht angehört worden und es existiert vielleicht auch gar kein Regelboot.

00:15:25: also wie schnell darf der denn fahren?

00:15:26: In den Kurven auf.

00:15:28: was muss er denn ausgelegt werden?

00:15:31: Da haben wir glaube ich relativ viele Aspekte drin.

00:15:35: Die Nutzer das sind wir, dass ist die Industrie.

00:15:37: Das ist das Business.

00:15:38: man sieht das bringt uns total viel.

00:15:41: wer sind völlig begeistert?

00:15:45: Auf der anderen Seite gibt es aber eigentlich und das ist vielleicht auch so genau diese Data Governance.

00:15:49: wo dann hinkommt?

00:15:50: da geht's eigentlich am Ende des Tages darum wie müssen Daten beschaffen sein sozusagen Die überhaupt als Fundament für unsere Modelle, vor unserer Modellierung nutzen können.

00:16:03: Darum geht es um Data Governance die muss... Also Daten müssen am Ende des Tages lückenlos sein.

00:16:08: Die dürfen keinen Bias beten halten laut AI Governance.

00:16:11: Vielleicht bleibe ich nur bei dem Zugbild weil ich gehe jetzt schon ein bisschen zu weit.

00:16:17: Am Ende des Tags.

00:16:17: wir haben unser Data Governace.

00:16:19: das erkläre ich gleich dann nochmal.

00:16:21: Das ist das Fundament.

00:16:22: Wir haben unsere AI Governance.

00:16:24: Was darf der Zug eigentlich können?

00:16:26: Wie schnell darf er fahren, wie müssen die Bremsen beschaffen sein?

00:16:28: tatsächlich.

00:16:29: und dann haben wir noch oben drüber eigentlich so dieses Regelwerk des EU-AI Acts.

00:16:34: Der schreibt uns eigentlich vor was sind denn die Verkehrsregeln ganz generell im Bahnnetz?

00:16:39: also wie muss das denn beschaffen werden, was ist denn rechtlich überhaupt die Vorgehabe unabhängig davon was der Zug jetzt könnte.

00:16:49: Das heißt, wir haben einfach ein Regelwerk letztendlich das uns sagt wie jetzt in dem Kontext der Daten die Daten beschaffen sein müssen damit wir mit denen auch wirklich was anfangen können.

00:17:01: Also aus welchen Quellen die stammen?

00:17:03: Wie die aufbereitet sind?

00:17:04: Wie vielleicht auch irgendwie geklettert oder wenn es um personenbezogene Daten geht dass sie vielleicht irgendwie besonders geschützt werden müssen oder analysiert werden müssen

00:17:16: absolut Genau, also das geht alles genau ein bisschen in die richtige Richtung.

00:17:20: Also da werden wir jetzt im Bereich der Data Governance tatsächlich, was du jetzt beschrieben hast größtenteils, dann geht es einfach darum wenn wir das jetzt mal teilen wollen.

00:17:29: Teilen wollen Data Governments von AI Governance Data Governances ist der Input ne?

00:17:34: Das ist das, dass nehmen wir zu modellieren und das ist das was in unsere Modelle reingeht.

00:17:40: Normalerweise, wir sind solche Daten beschaffen.

00:17:42: Die sind im normalen Fall staatisch, die sind deterministisch und strukturiert oder auch unstrukturiert wie wir das halt kennen am Ende des Tages.

00:17:49: Und da ist das Hauptziel einfach dass die vertrauenswürdig sein müssen, dass sie geschützt werden müssen in der Data Garvernance weil ich möchte keine Data Leaks haben am Ende dieses Tages aber auch ganz klassisch so Key Risiken wenn wir die zu Modellierung nutzen Zum Beispiel, dass die natürlich das am Ende des Tages nicht manipuliert sein dürfen.

00:18:12: Wir möchten aber auch keine Silos in unserer Datenhaltung.

00:18:16: ja also ich möchte die Informationen, die ich brauche für eine sinnvolle Modellierung, auf die möchte ich auch zugreifen können und da geht es dann aber auch... Da spielt dann auch wieder mit rein naja darf ich denn draufzugreifen?

00:18:28: Und dann sind wir bei der GDPR, die du gerade schon angesprochen hast.

00:18:33: Die ist natürlich dann auch hoch relevant und die schränkt mich dann wieder ein.

00:18:36: Schränkt sie mich wirklich ein laut ich naja, da gibt's dann wieder Ausnahmen.

00:18:41: tatsächlich genau das ist so ein bisschen data governance.

00:18:44: und wie kontrolliere ich dass?

00:18:46: natürlich ganz klassisch roll-based access control.

00:18:48: Ich habe ich hab roll level security column level security.

00:18:53: es gibt dann auch genau wenn wir über fabric vorhin schon geredet haben da über den den den unified catalog dann, dass man da tatsächlich einfach eine lücklose Lineage hat auch über die MLflow Integration Cross Workspace Logging.

00:19:09: Dass ich meine Artefakte und Modelle von der Erstellung bis zu dem Deployment über verschiedene Environments komplett verfolgen kann und genau weiß was da passiert ist.

00:19:18: Tatsächlich das sind so typische Kontrollmechanismen für die Daten und dagegen übergestellt natürlich dann AI Governance.

00:19:26: Das ist quasi der andere Punkt.

00:19:28: worum geht es da?

00:19:30: Naja, das fokussiert sich dann auch genau eben auf die Outputs.

00:19:32: Also auf meine Modelle tatsächlich und auch auf die Entscheidungen der Modelle.

00:19:37: Und diesen halt eben im Gegensatz zu Data Governance nicht statisch oder deterministisch die OutPutz sondern die können diesen Brobabildelisten, sie sind noch dynamisch.

00:19:46: Ich bekomme auch wenn ich meinem AI-Agent eine Frage stelle, ich werde wahrscheinlich niemals die gleiche Antwort bekommen.

00:19:54: Es kann auch zur Halluzinationen kommen was natürlich ein Rieferchen... Riesenrisiko ist.

00:19:58: Das heißt, da geht es darum am Ende des Tages das zu kontrollieren auch Boundaries zu schaffen.

00:20:05: in welchem Raum darf denn dieses Modell agieren und soll dieses Model agieren?

00:20:09: Also das mache ich mit der AI Governance... Und das Regelwerk dafür wie diese Boundary sind ist dann der EUAI Act.

00:20:15: Der schreibt mir's vor und die AI Governances dafür umzusetzen.

00:20:19: Das heisst quasi die Hauptziele sind da einfach vertrauenswürdige Modelle Modell vorhersagen, das ist das eine und aber auch ein ganz großer Schwerpunkt.

00:20:31: da dann auch ethischer Aspekte.

00:20:33: Wir möchten keine rassistischen Modelle auf Basis von einem Bias in Daten.

00:20:38: Das heißt es ist dann auf der einen Seite ein Task der Data Governance.

00:20:42: Ich muss diese Bias natürlich eliminieren um dann in meinen Modellen natürlich dann auch so etwas nicht vorherrschen zu haben zum Beispiel.

00:20:49: Ist sowas möglich bei großen Datenmengen?

00:20:52: Dass man wirklich sagt man findet jeden Bias.

00:20:58: Ich glaube, da ist die Frage.

00:21:00: Nein natürlich ist das nicht möglich.

00:21:02: Was jetzt hier natürlich super spannend ist so dieses Paradoxon was sich da eigentlich ergibt also speziell bei dem bei dem... Also das nennt sich auch Bias Privacy Paradox.

00:21:14: tatsächlich weil es laut GDPR natürlich nicht, eigentlich nicht erlaubt das ganz generell sensitive Daten zu prozessieren erstmal.

00:21:23: Aber um eben genau solche Biasis zu erkennen muss ich sie ja eigentlich prozessiert weil ich gegebenenfalls zuerst Informationen brauche in meinen Aufbereitungsprozessen.

00:21:31: Und genau hier ist es aber auch jetzt so, dass der EUA AIAC da tatsächlich noch Ausnahmen erlaubt.

00:21:37: Also um meine Data Governance regelkonformen umzusetzen also um zu ermöglichen das ich diese Bias ist die gefordert sind auch diese Eliminierung dieser Bias und sich die umsetzen kann dafür gibt es dann tatsächlich auch zeitlich limitiert Und natürlich darf ich diese Information dann auch nicht zu Drittparteien transportieren, aber um diese Biasis zu entdecken.

00:21:58: Darf ich dann persönlich oder sensidive Daten da anschauen?

00:22:03: Wenn du mich jetzt fragst, erkenne ich damit alle Biases, hier würde ich sagen nein!

00:22:07: Ja es ist

00:22:08: eine

00:22:08: fiese Frage.

00:22:10: Genau also ich glaube man muss nachweisen... Also alle die ich persönlich Erkennen kann die muss ich natürlich doch eliminieren und das muss ich auch nachweisen, dass sich die eliminated habe.

00:22:22: Die dich nicht erkennen und ihr auch sonst keiner erkennt.

00:22:25: Die sind dann halt drin.

00:22:26: so das wird wahrscheinlich niemals zu hundert Prozent funktionieren.

00:22:30: Ja es ist ja vielleicht ein fortlaufender Prozess oder?

00:22:32: Dass du sagst okay Es gibt einfach so Standard Dinge da muss man immer drauf achten Das hier kann bei es irgendwie vorherrscht und dass man eben die Daten sprechen bearbeitet und das eliminiert.

00:22:42: Aber im Laufe der Zeit werden da ja vielleicht noch neue Dinge hinzukommen, die man einfach dann erst entdeckt.

00:22:48: Und dann muss man wieder ran wahrscheinlich oder?

00:22:50: Genau!

00:22:51: Ich glaube und das sind eigentlich zwei Dinge zum einen wie du es gerade gesagt hast, dass man Dinge entdeckte.

00:22:56: klar, das ist das eine aber es ist auch irgendwo ne philosophische Frage.

00:23:00: also was is denn für mich in Bayes nicht am Ende des Tages gesellschaftlich oder für mich persönlich nach meinem Empfinden den Rechten und nach dem Gesetzgebung der EU, was sind denn da Dinge die wir nicht drin haben wollen?

00:23:15: Das muss ja auch erstmal definiert werden sozusagen.

00:23:17: Also generell kann man sagen klar wir wollen kein Bias aber das spielt hier am Ende des Tages immer noch ein bisschen eine gesellschaftliche Definition von dem mit rein wie für uns diese Grenze ziehen und ich glaube das ist etwas was sich entwickelt sich natürlich immer weiter.

00:23:33: Es ist eine superspannende Frage finde ich oder ein super spannendes Thema, weil wenn ich mir jetzt mal irgend so ein großes Modell anschaue das jetzt nicht nur auf Unternehmensdaten trainiert ist sondern wenn man sich vielleicht in so ein ganz großes LLM anschaut dass so auf dem Internet trainiert es dann ist ja ein großer Bayer's in allen verfügbaren Daten.

00:23:52: Dass Männer so gewisse Vorteile haben gegenüber Frauen und Jetzt ist natürlich leicht.

00:23:59: auch ne ethische Frage möchte man das raushaben oder möchte man sagen, die Gesellschaft ist so.

00:24:04: Dann soll mein Modell aus zu sein?

00:24:06: Es ist keine Frage, die man generell beantworten kann und ich würde sie für mich beantwortet mit Ja das sollte schon raus damit es einfach besser ist als wir Menschen oder unsere Gesellschaft finde ich persönlich cool.

00:24:19: aber ja klar das sind schon ethische Fragen.

00:24:23: Und damit sprichst du natürlich auch dass das Spannungsfeld genau an also das ist ja das Hauptspannungs-Feld des EUAI Acts am Ende des Tages über welche gesellschaftliche Norm reden werden.

00:24:35: Also du hast natürlich dann jetzt in anderen Teilen der Welt vielleicht gegebenenfalls deutlich polarisiertere Wahrnehmungen und Definitionen davon, was korrekt ist und was nicht.

00:24:47: sozusagen und genau damit kollidieren wir natürlich dann frontal mit der Gesetzgebung.

00:24:52: also das muss man da ja auch mal sehen.

00:24:55: Ja, ich find's super spannend bei solchen Themen.

00:24:57: Dass die in der Praxis immer viel komplexer sind natürlich als in der Theorie?

00:25:02: Absolut!

00:25:03: Weil gerade sowas mit unterschiedlichen gesellschaftlichen Normen, die wir auf der Welt haben.

00:25:08: wenn wir jetzt vielleicht Europa anschauen das ist vielleicht oder so die EU ist vielleicht alles ein bisschen ähnlich gibt natürlich auch Ausschläge in alle Richtungen aber es vielleicht schon alles ein bißchen ähnlich.

00:25:18: aber jetzt schauen wir uns vielleicht die USA an oder vielleicht auch China wo gesellschaftliche Normen anders sind.

00:25:24: Teilweise auch sehr stark politisch motiviert, wenn man beispielsweise nach China schaut.

00:25:28: Das ist ein super spannendes Thema und... Absolut!

00:25:32: Aber das sind genau Dinge ... Entschuldigung, da würde ich super gerne einhaken, weil es dann natürlich gerade ganz gut passt.

00:25:37: Weil das sind Genau-Dinge die der EUAI hat mit dem risikobasierten Ansatz direkt am Ende des Tages adressiert.

00:25:45: also es gibt einfach Applikationen mit der höchsten Risikostufe, die sind verboten Punkt, die darf man in der EU nicht betreiben und dürfen auch nicht genutzt werden.

00:25:53: Das

00:25:53: ist ein Beispiel?

00:25:54: Genau!

00:25:55: Darauf wollte ich gerade noch ausruhen.

00:25:56: wenn natürlich über China geredet haben Social Scoring zum Beispiel also automatisiert bekomme ich einen Kredit oder nicht dann biometrische Überwachung in Echtzeit solche Dinge.

00:26:05: Also ich meine da gibt es schon Ausnahmefälle das bei uns eine Überwachungserlaubnis aber nicht dem Ausmaß auch dass Generell verhalten von, also menschliches Verhalten am Ende des Tages manipuliert und alles was generell den Menschen rechten.

00:26:22: Und der europäischen Gesetzgebung zu wiederhandeln ist verboten in Europa Punkt.

00:26:28: Da sind Dinge tatsächlich... Und da ist auch nichts zu verhandeln, oder?

00:26:32: Da sind schon Dinge wenn man jetzt Richtung China schaut wo natürlich in Echtzeit mit Gesichtserkennung alles überwacht wird so einfach so tatsächlich.

00:26:42: Das würde bei uns nicht gehen bis es nicht erlaubt.

00:26:44: Ja, also allein darüber könnte man ein paar Podcast folgen glaube ich produzieren.

00:26:49: Ich finde das so interessant!

00:26:51: Ich hatte neulich erst eine Diskussion darüber dass es für Europa super schlimm ist denn diese ganzen coolen KI Sachen die halt möglich sind sind teilweise in Europa nicht erlaubt und das ist wirtschaftlicher Nachteil für Europa.

00:27:07: Und so meine Argumentation war halt, ja ich finde das super cool dass es nicht erlaubt ist.

00:27:11: dann ich wohne halt auch total gerne jetzt hier in so einem Land oder Europa ist ja noch größer als den land schon Länder verbunden wo halt so Rechte von uns Bürgerinnen und Bürgern halt auch ja so einen gewissen Schutz haben.

00:27:25: wenn man über Politik spricht Gibt es immer viele Dinge, die auch nicht gut laufen?

00:27:29: Das ist ja klar.

00:27:30: Aber sowas finde ich persönlich zum Beispiel sehr cool und bin froh, dass sie nicht in einem Land lebe wo auf jedes Recht gepfiffen wird.

00:27:38: Absolut!

00:27:39: Hauptsache man kann irgendwie Profit maximieren oder vielleicht auch staatliche Kontrolle einfach maximieren.

00:27:44: Also ich find das ist natürlich eine der absoluten Stärken von so einer doch an manchen Punkten schon schwerfälligen Institution wie der EU ganz generell Dinge schon versucht werden so entschieden zu werden, dass sie für den Bürger sind im Normalfall.

00:28:02: Was ja auch eine ganz große Stärke am Ende des Tages das System der Demokratie ist, die hier auch systematisch abgebaut wird.

00:28:13: Wir werden jetzt nicht politisch keiner... Also schauen wir nach Amerika wo gerade viel erodiert wird am Ende dieses Tages ins System.

00:28:22: Ich wollte tatsächlich noch mal darauf hinaus, weil du gerade gesagt hast, dass viele das als Wettbewerbsnachteil sehen.

00:28:30: Da würde ich zwei Sachen ehrlicherweise entgegenstellen und ich will jetzt nicht sagen, dass meine Meinung jetzt die ist, die da gilt so sondern nur zwei Punkte die man da vielleicht in Betracht ziehen sollte.

00:28:42: Das eine Tatsächlich, dass wenn wir auch über die GDPR schauen etc.

00:28:48: Das sind Standards die in Europa gesetzt wurden und wenn du als US-amerikanische Unternehmen hier Business machen willst dann hast du dich dran zu halten Punkt.

00:28:56: Und genauso schaut das auch mit dem EU AI Act aus.

00:29:01: Wenn du hier Business machten willst dann hasst du dich daran zu halten.

00:29:04: Aus meiner Sicht Bedeutet das mit einem markt von sechshundert millionen Einwohnern glaube ich aktuell, der die EU umfasst ist.

00:29:14: Die situation ganz ehrlich so dass es nicht zu vernachlässigen ist Dass das standart sind die auch weltweit übernommen werden.

00:29:19: tatsächlich also die werden hier gesetzt Tatsächlich und sie müssen sich sowieso dran halten und zumindest bei uns Und dass das teilweise auch zur missrichtung GDPA auch weltwert übernommen wurde oder von vielen anderen Ländern übernammen wurde Das ist das eine plus.

00:29:33: wenn wir jetzt nochmal auf den Wettbewerbsvorteil sehen, ich finde das ist doch ein starker Indikator.

00:29:38: Wenn du beispielsweise die Nachrichten schaust und jetzt da beispielsweise Entrophic die verantwortlichen.

00:29:46: Wenn es auch darum geht tatsächlich ganz ehrlich Wir sind zu schnell gerade!

00:29:50: Wir müssen irgendwie mal erst einmal konsolidieren was wir erreicht haben Und man müsste eigentlich diese AI-Entwicklung oder diese Erweiterentwicklung von KI pausieren am Ende des Tages um erstmal Das so zu konsolidieren, dass man weiß wie man das Ganze betreibt und operiert.

00:30:06: Und das kommt ja gerade aus diesen Unternehmen selbst vor Stöße dazu.

00:30:09: Also ich weiß nicht ob du das mitbekommen hast gab es auch eine Pressemitteilung dazu.

00:30:13: tatsächlich macht natürlich aktuell keiner Aber aber also wird natürlich grade nicht gemacht.

00:30:18: und klar alle die Dollar zeichnen in Augen das ist schon auch klar Das ist ja nicht so, das ist da nicht ganz konkret selbst von den Menschen die davon profitieren.

00:30:28: Dass es keinerlei Regularien gibt zumindest auf der monetären Ebene.

00:30:33: Selbst diese sagen ganz ehrlich, in manchen Punkten gerade zu schnell.

00:30:37: vielleicht sollten wir mal einen Gang zurück schalten.

00:30:40: Ja, ich glaube also was das angeht.

00:30:42: Da wird der Markt sicherlich auch in den nächsten Monaten und Jahren sicherlich zeigen wo es eigentlich hingeht?

00:30:47: Weil auf der einen Seite hast du natürlich eine Entwicklung klar von diesen Unternehmen die möchten neue Modelle auf dem Markt bringen.

00:30:54: Die möchten da Geld mit verdienen, die möchten besser sein leistungsfähiger sein als die anderen.

00:30:58: Das ist ein ganz klassischer Kapitalismus Und wenn sie's nicht machen würden wäre so irgendwie komisch.

00:31:03: Auf der anderen Seite finde ich aber auch eine spannende Frage Was brauchten der Markt eigentlich?

00:31:08: Weil du kannst natürlich irgendwie jedes Jahr, jeden Monat eine neue Version auf den Markt werfen.

00:31:16: Aber wenn man vielleicht gar nicht diesen großen Bedarf danach hat, nach so einer Konsolidierungsphase, dann bezahlt es ja auch niemand.

00:31:24: Und das gab auch schon andere Branchen und andere Bereiche in denen sowas gab dass eine schnelle Entwicklung stattfand, dass neue Produkte auf den Markt geworfen wurden und irgendwann ist das Interesse ein bisschen abgeflacht und man hat halt festgestellt okay für diese Use Case ist es richtig tolle Technologie Aber für alles brauchen wir es vielleicht gar nicht.

00:31:44: Vielleicht waren die Erwartungen zu groß und ich glaube, jetzt gerade ist das in dem ganzen KI-Bereich so nach meiner Wahrnehmung auch eine super starke FOMO einfach.

00:31:53: Ja absolut!

00:31:54: Weil

00:31:54: wenn alle darüber sprechen du schaust überall hin, du schausst dir normale Nachrichten an, du Schaust dir Technos an, Du schauchst dir LinkedIn an egal was?

00:32:03: Du siehst überall dass Leute sich täglich irgendwie übertreffen mit.

00:32:08: Ich hab' das gemacht, ich habe das gemacht Und ich glaube, es dauert vielleicht noch ein bisschen bis Unternehmen für sich aus diesen Rhythmus fänden.

00:32:16: Was bringt uns denn einfach was?

00:32:18: Was ist für uns auch wirtschaftlich betrachtet so ein guter Return on Invest?

00:32:23: einfach und es wird viel probiert gerade.

00:32:28: Ich gucke es in die Kristallgogel.

00:32:31: Ich weiß nicht, ob wir in fünf Jahren immer noch die ganzen großen Anbieter haben oder vielleicht nur noch einen oder zwei.

00:32:36: Weiß ich nicht weil das ist halt soviel dass da parallel aufgebaut wird Und letztendlich wird sich halt zeigen, was sich irgendwie gut durchsetzt.

00:32:45: Also da bin ich sehr gespannt!

00:32:48: Ja aber André bis es so weit ist oder auch nicht müssen wir uns ja mit AI Governance beschäftigen vor allem in der EU-EU.

00:32:57: Wenn der EU-AI-Act, so jetzt ist glaube ich korrekt.

00:33:01: Jetzt im August den Krafttritt müssen wir alle ready sein das hier auch alles passt und es ist auch nicht schlimm wenn man früher schon ready ist würde ich sagen.

00:33:09: Absolut!

00:33:09: Und

00:33:11: wenn wir unsere Datenplattform of choice am Start haben also Microsoft Fabric dann gibt's doch da sicherlich ganz ganz tolle Möglichkeiten um jetzt da diese AI Governance einfach durchzuziehen sichert zu stellen

00:33:25: und hier

00:33:27: Einfach einfach im trockenen zu sein.

00:33:28: damit und du hast schon ein paar dinge angesprochen, sondern das über so Bayes Erkennung.

00:33:34: Und Ausmerzen von bayes ich glaube, dass ein anderes Wort benutzt darüber schon gesprochen oder auch sogar rails und was es alles mögliche gibt und andere.

00:33:43: Ich bin jetzt auch gleich ruhig weil du darfst es gleich erzählen.

00:33:46: aber eine frage habe ich noch Was gibt es denn alles bei Microsoft Fabric, mit dem ich persönlich sicherstellen kann dass meine ganzen AI Governance Regeln und Vorschriften eingehalten werden?

00:34:00: Das will ich dir super gerne erzählen.

00:34:03: Ich muss nochmal einen Schritt zurück rudern.

00:34:05: tatsächlich und zwar diesen August da ab da gelten die Regularien für High Risk Applications.

00:34:13: Das müssen wir vielleicht einmal noch vorher ganz kurz betrachten.

00:34:16: tatsächlich, weil der UI Act an sich.

00:34:19: Der ist seit dem ersten August zwanzig-vierundzwanzig schon in Kraft.

00:34:24: tatsächlich und was der am Ende des Tages beschreibt das ist ein risikobasierter Ansatz, der am ende des Tages die Applikationen in vier unterschiedliche Klassen unterteilt.

00:34:38: Die Spitze der Pyramide, die habe ich gerade vorhin schon beschrieben.

00:34:43: Das sind einfach Applikationen mit nicht zu akzeptieren im Risiko und diesen verboten.

00:34:47: Also wo wir bei Social Spore Scoring etc.

00:34:49: waren tatsächlich High Risk.

00:34:52: Und das ist genau das was jetzt da in Kraft tritt, die Regularien für High Risk-Applikation.

00:34:57: und das heißt quasi dadurch dass es halt komplex ist und das ist auch so ein bisschen dieses ganze Thema Dass das bezieht sich quasi auf eine ganze IT-Infrastruktur.

00:35:07: Ja, ich bin nicht komplein weil ich drei Regeln einhalte sondern ich muss wirklich mein gesamtes System darauf anpassen.

00:35:12: Ich muss auch organisatorisch am Ende des Tages die Vorbedingungen schaffen dass meine Mitarbeiter überhaupt diese Kompetenz besitzen.

00:35:19: Auch so etwas zu betreiben oder zu nutzen wenn das ein hohes Risiko beinhaltet tatsächlich und also Hochrisikoapplikationen in dem Falle darf man betreiben.

00:35:30: Da gelten einfach Applikationen, die vielleicht einen Impact auf die Gesundheit haben könnten.

00:35:35: Auf die Sicherheit des Menschen oder auch auf fundamentale Rechte.

00:35:39: Könnten wir auch denken Richtung medizinischer Applikations, so was zum Beispiel.

00:35:42: Die sind damit gemeint und da gilt einfach tatsächlich dass da zum Einen auch bevor sie überhaupt erst mal betrieben werden dürfen oder angeboten werden müssen muss am Ende des Tages ein Risiko und Konsequenz Assessment gemacht werden und auch überlegt wird wie kann ich dann Risiken minimieren?

00:35:57: Tatsächlich das ist was!

00:35:59: Die müssen technisch dokumentiert sein, ich brauche eine Linie jetzt über alles was meine Daten die der Nutzer am Ende des Tages betrifft.

00:36:07: Ich brauch entsprechende Methodiken der explainable AI also auf technischen Level wenn wir Richtung Klassifikatoren GMLVQ Prototypen das ist so typisch so technische Dinge mit denen man so was tun kann, aber auch in der Visualisierung tatsächlich dass ein Mensch durchgehend immer verfolgen kann.

00:36:25: Was ist gerade der Zustand des Systems?

00:36:27: Der braucht am Ende des Tages auch einen Emergency-Button das was sofort stoppen kann.

00:36:31: Das sind alles die Dinge die da drin stehen am Ende dieses Tages.

00:36:33: du merkst es ist ein großes Feld und das bedeutet natürlich ich kann diese diese Regulierung nicht am ersten August zwanzig vierundzwanzig in Kraft setzen und dann sind die Unternehmen compliant.

00:36:42: deswegen ist das jetzt quasi erst jetzt zwei Jahre vor Zögerung am ende des Tages diesen August wo diese Regeln in Kraft treten, weil das so komplex ist.

00:36:51: Weil das technische Grundlagen erfordert und organisatorische Grundlage.

00:36:55: Deswegen quasi dieser Übergangsphase um die Risikoklassen noch voll zu machen.

00:37:01: Ich habe von vier gesprochen.

00:37:02: deswegen auf der Tonspur schnell.

00:37:04: es gibt noch die die die Applikation mit limitiertem Risiko wenn wir jetzt beispielsweise Richtung Chatbots oder auch Deepfakes etc.

00:37:14: Oder KI generiert im Inhalt denken Da sind die Requirements nicht so stark, wie man da erfüllen muss.

00:37:22: Außer beispielsweise es muss transparent sein dass Dinge mit KI erstellt wurden.

00:37:25: das kennst du auch diese What is Watermarking zum Beispiel.

00:37:30: Und dann gibt's natürlich noch Applikationen am Fundament der Pyramide mit minimalem Risiko Spam Filter Recommender Systeme da gelten am Ende des Tages keine Bedingungen.

00:37:43: und die Level drei High Risk Applications, das ist das was jetzt relevant wird.

00:37:47: Okay okay und wenn ich jetzt so eine High Risk Application betreibe mit meiner Fabric Plattform hat du hast grad schon gesagt es gibt technische und organisatorische Dinge die sichergestellt werden müssen.

00:38:02: andere lass uns doch mal mit den technischen Dingen einsteigen weil wir sprechen viel über Technik.

00:38:07: Ich bin neugierig Was gibt's denn da für Möglichkeiten?

00:38:11: Wie muss ich mir das vorstellen?

00:38:13: Genau, also was da auf jeden Fall auf oberstem Fluglevel super hilfreich ist.

00:38:20: Wenn wir jetzt wirklich über konkrete Technologien reden und ich glaube hier ist auch das Wichtige, was wir besprechen?

00:38:25: Das ist eine Möglichkeit so etwas zu betrachten.

00:38:28: Jede Plattform, jeder Hyperscaler, jedes Tool der sich nutze kann in anderer Art und Weise gelöst werden.

00:38:36: Mit Fabrik in Asher kann man es so lösen, wie wir jetzt am Ende des Tages oder wie ich's jetzt gerade vorschlage.

00:38:43: Es gibt wie gesagt diese Kernartikel im EU AI Act die tatsächlich ganz konkrete Anforderungen an Data und AI Governance stellen und diesen teilweise sehr abstrakt.

00:38:53: Und da steht man natürlich erst mal als Unternehmen vor dem riesen Problem, wie meppe ich das denn jetzt eigentlich also dieser abstrakten Input?

00:39:02: Wie kann ich den jetzt eigentlich auf ganz konkrete technische To do so der action points map die ich einfach abhaken kann.

00:39:09: Ich meine das ist ja dass was die leute wollen sie wollen eigentlich wissen okay, ich habe gar kein gar keinen schmerz damit das alles umzusetzen sagt man sich tun muss ich tust mein gott.

00:39:17: Ja.

00:39:18: das ist hier so ein bisschen der punkt.

00:39:20: und was hier extrem helft hilft es erst mal über microsoft perfu.

00:39:24: tatsächlich nur das ist das tool der wahl am ende des tages für governance in Escher auch und da gibt's den Compliance Manager, das ist einfach ein Untertool was da integriert ist.

00:39:35: Und was man hier hat tatsächlich, dass stellt am Ende des Tages direkt sogenannte Premium Templates für unterschiedliche Regularien bereit.

00:39:44: Das heißt ich kann mir ausfählen, Premium Template AUAI, wende mir das bitte an am Ende eines Tages auf meine Umgebung.

00:39:52: Das greift dann, das hat am Ende dieses Tages alle Ressourcen auch von Fabric mit drin die ich nutze da am ende des tages betrachtet und sagt mir das ganz konkret welche regularien also welcher dieser abstrakten checkpoints die ich zu tun habe wie.

00:40:10: Ich habe eine Lineage aktiv zum Beispiel in meinem Data Lake, ich hab mein Row-Level Security.

00:40:15: Mein Column Level Security hab ich am Ende des Tages aktiv.

00:40:19: Ich hab Row Based Access aktiv.

00:40:21: all das wird dann automatisiert kann ich darüber über dieses Template checken ob es aktiv ist in Echtzeit und es wird mir auch ganz konkret gesagt was noch zu tun ist und daraus wird auch in Echzeit eine Compliance Score mir errechnet die ich im Perfume Compliance Manager sehen kann.

00:40:38: Na ja aktuell bis zu sieben, siebzig Prozent compliant.

00:40:42: Das bedeutet natürlich das noch offene Punkte, d.h.

00:40:44: ganz konkrete Action-Items die ich mir anschauen muss weil da bin ich wohl noch nicht compliant.

00:40:48: Was anderes was hier auch super ist ist dass der Compliance Manager direkt mit der Azure AI Foundry integriert ist und das erlaubt wir tatsächlich dann auch in Echtzeit automatisch User Prompt zu auditieren tatsächlich die in Agentsystemen in Azure beispielsweise getätigt werden Auch in Echtzeit dann Datenlex zu erkennen für sensitive Daten.

00:41:12: das kann darüber am Ende des Tages realisiert werden.

00:41:16: Ich kann mir in echt Zeit verschiedene Meträgen auch ausgeben lassen wie die Blödscore Coherence von meinen von meinen Services Modellen, Mieträgen, die ich habe.

00:41:24: all das kann Echt Zeit getrackt werden und wird natürlich auch einbezogen dann am Ende dieses Tages in dieses Dashboarding für meine Code Line Score.

00:41:31: Das heißt ich kann den.

00:41:32: zum einen habe ich diese Templates die sagen was ich tun muss?

00:41:35: Und dann kann ich in der Zeit auch die meisten Sachen tracken.

00:41:38: tue ich das denn gerade?

00:41:39: Das, was ich gerade nicht tue wird mir dann auch angezeigt.

00:41:43: Na ja, schau dir das mal an!

00:41:44: Schau dir dass mal an und das tut auf einem technischen Level schon mal helfen.

00:41:52: Ja, du hast halt nicht das Problem vom weißen Blatt.

00:41:55: Wo du dir jetzt mal überlegen wirst okay für meinen eigenen Uskel ist für meine Umgebung hier.

00:42:01: wie kriege ich jetzt diese ganzen Regeln aus dem Gesetz jetzt irgendwie so gemappt auf das was sich eigentlich tun muss?

00:42:07: also Ich bin ja ein großer Fan von Checklisten.

00:42:11: Das ist genau das was du bekommst.

00:42:12: Du bekommest das Template ist eine Checkliste.

00:42:15: Was davon tust du gerade in Echtzeit und was davon solltest du dir noch anschauen oder noch tun?

00:42:21: Und das Wichtige auch, weil die Ansprüche auf Locking und Dokumentationen sehr hoch sind tatsächlich durch den IAI-Akt.

00:42:29: Dass das alles immer lückenlos natürlich gelockt wird, dass man auch lücklose Auditrails am Ende des Tages hat.

00:42:37: Das heißt was dabei entsteht ist auch lückenloß.

00:42:39: Berichte, die ich dem Auditor zeigen kann hier.

00:42:41: Das ist genau jetzt der Zustand meines Systems.

00:42:44: Ja, das ist auf jeden Fall eine coole Hilfe!

00:42:46: Ich meine der Name Premium Template Da kann man vielleicht noch ein bisschen dran arbeiten, das könnte man vielleicht ein bisschen besser vermarkten.

00:42:55: Genau ich glaube das Wichtige hier genau premium.

00:42:57: das hat einfach mit dem Licensing zu tun.

00:42:59: dann braucht eine Premium Blitzel.

00:43:00: also ich glaube es ist nicht so gut für Office irgendwie.

00:43:02: da hängt es dran am Ende des Tages.

00:43:04: also es hängt an der Lizenz die du für Office oder Microsoft nutzt.

00:43:10: und dann sind die premium.

00:43:11: ich glaub tatsächlich dass du die über Purview weil du brauchst am Ende dieses Tages Purview Premium Templates.

00:43:17: Das ist ja nicht nur ein Template für den UAI-Act, da gibt es auch, ich weiß nicht das National Institute for Standards and Technology aus den USA haben auch einen AI Resource Management Framework was.

00:43:27: dann kann ich mir auch anklicken und dann bin ich halt dazu compliant am Ende des Tages wenn ich da alles erfülle also eine Liste aus Ich weiß nicht wie vielen hundert Regularien die ich mir an klicken kann Und dann kann sich da die Action items erfüllen und tracken Am ende des Tages und dann sehe ich bin ich da komplett oder nicht?

00:43:42: Ja, also spart sicherlich in der Praxis super viel Zeit, wenn man sowas hat.

00:43:45: Weil man halt nicht die Gefahr hat, irgendwas zu übersehen und sich dann wahrscheinlich bei dieser Checkliste auch bewusst bei jedem Punkt anüberlegen muss erfülle ich es nicht, ist das relevant für mein Use Case?

00:43:58: Weil's kann ja auch Use Cases geben wo manche Punkte vielleicht gar nichts zutreffend weil man gar keine Daten da überhaupt verwendet, die irgendwie da jetzt gefährlichen Anführungen sein können.

00:44:09: Das ganz, ganz wichtige hier glaube ich und das ist auch immer so dass was so Dinge ja auch so komplex macht.

00:44:14: Man steht vor einem Riesenhaufen von Unterlagen die haben einfach auf den Schreibtisch geklatscht werden und wo fange ich denn an?

00:44:19: Und ich glaube das ist genau das was mir das zeigt weil das löst mir nicht alles am Ende des Tages aber das strukturiert mir das wie du gerade sagst Ich habe eine Checkliste die mir mal gegeben wird und die ist wahrscheinlich größtenteils vollständig.

00:44:33: ehrlich gesagt Ich kann nicht alles interessiert lösen, wie gesagt noch organisatorische Prozesse.

00:44:39: Es gibt auch andere Technologien die damit rein spielen, die ich jetzt nicht direkt über die Asia Foundry tracken kann oder die ja erst mal implementieren muss.

00:44:48: Aber das hilft mir einfach mal ganz ehrlich.

00:44:51: Ich bekomme was auf den Tisch und ich habe einen roten Faden, den ich von Anfang an mal anfangen kann.

00:44:56: Und ich glaube dass es bei allen komplexen Problemen Wo man meistens dran scheitert oder warum das nicht schafft überhaupt einfach mal anzufangen, weil ich nicht weiß wo ich anfangen muss und genau.

00:45:06: Das wird mir da relativ relativ gut vordaulich schon auf dem silver tablet präsentiert.

00:45:15: Ja du, ich habe viele Jahre jetzt schon so im Bereich AdJoy gearbeitet und da ist es ja im Prinzip auch so.

00:45:22: Man hat ein riesengroßes Projekt, ein Riesending wo keiner genau weiß was soll am Ende rauskommen und setzen uns ran und wir schneiden sind ganz kleine Brocken wo man dann in zwei drei Tagen eine ganz kleine Winzigkeit fertigstellen kann.

00:45:37: Und dann macht man das nächste.

00:45:38: Man strukturiert die ganze Arbeit und man macht dadurch so einen Plan, und sieht dann einfach okay was haben wir schon geschafft?

00:45:45: Was sind die nächsten Punkte?

00:45:47: Dann funktioniert es besser als wenn man vor dieser riesen Aufgabe steht und nicht mal so mal anfangen soll.

00:45:54: Absolut!

00:45:54: Dadurch setzt sich das Mosaik ja auch zum Gesamtbild zusammen.

00:45:58: Ich glaube, dass ist so ein Punkt.

00:45:59: Sobald man das hat, weiß man ja auch, was man tun muss am Ende des Tages.

00:46:05: Absolut, und wir haben viel über KI heute gesprochen.

00:46:08: Ich finde auch das ist bei vielen Aufgaben eine ganz tolle Sache die KI leisten kann einfach so diese Angst oder diese Blockade vom leeren Tisch oder vom Leeren Blatt einzunehmen um mal irgendwie so ne Idee einem rüber zu spielen.

00:46:23: Du hast ja vorhin gesagt, diese Analogie mit dem Zug.

00:46:27: Die hast du aus Gemini und ich finde für solche Sachen ist KI echt ein richtig tolles Tool.

00:46:32: wenn man nicht genau weiß wo fange ich denn an wie kann dann das irgendwie sein?

00:46:36: einfach sich so ein bisschen inspirieren zu lassen benutze ihr auch sehr gerne und es ist allein schon cool weil es so dieser ja was die einfach so diesen Stadts ein bisschen vereinfacht.

00:46:49: Das ist ein super guter Hinweis habe ich's für mich tatsächlich noch gar nicht gemappt.

00:46:53: aber bei allen Themen, die ich für mich erschließt oder natürlich frage ich immer als allererstes mal Gemini du was sagst du dazu?

00:47:01: Was ist denn aus deiner Sicht das wichtigste um mal so einen Startpunkt zu finden?

00:47:04: und ich finde genau dann kann man sich super erschließen.

00:47:08: Und da ist es natürlich auch genau am Ende des Tages mit dieser Compliance.

00:47:16: Das Wichtige hier auch tatsächlich über den Compliance Manager Dieser initiale Startpunkt, der mir diese Übersicht gibt.

00:47:24: Und jeder einzelne dieser Checkpunkte ist natürlich jetzt eine ganz konkrete technische Implementierung, die dann irgendwo in Perfume oder auch EntraID spielt dann auch für beispielsweise die Rollenmodellierung mit rein drüber sitzt.

00:47:40: Das sind das verschiedene Toolset und quasi dieses Template.

00:47:43: Das gibt mir am Ende des Tages einen Überblick darüber.

00:47:46: In meiner Werkzeugkiste welches Werkzeug ist jetzt schon im Einsatz?

00:47:50: vielleicht, wozu und wozu kann ich es nutzen um am Ende des Tages einen gewissen Checkpunkt davon zu adressieren oder ich adressiere ihn sogar schon.

00:47:59: Und leiten sich dann durch das Template auch die von dir schon angesprochenen organisatorischen Themen ab?

00:48:04: Die man einfach berücksichtigen muss, um da diese ganzen Regeln oder diese ganzen Vorgaben zu erfüllen.

00:48:11: Ich würde es nicht sagen, dass sie sich da direkt ableiten am Ende des Tages.

00:48:15: Sondern die lassen mich eher erkennen was ich alles technisch lösen kann.

00:48:20: und ich glaube um das zusammenzufassen ist es tatsächlich so, dass diese technischen Dinge wie gesagt da geht's um lebenslange Dokumentation zum Beispiel auch um Transparenz für den Nutzer.

00:48:32: Da geht es darum, dass Artikel vierzingt zB besagt, dass das auch am Ende dieses Tages immer ein Mensch Im loop sein muss um eingreifen zu können.

00:48:43: Aber damit er das kann, beschreiben andere Artikel natürlich dass Dinge transparent sein müssen, dass die Lücken los gelockt werden müssen, da sich auch technisch die Voraussetzung natürlich schaffen muss, dass ein Mensch das auch erfassen kann in der adäquaten Zeit und dem Risiko der Applikation angemessen.

00:48:58: Das heißt es geht Hand-in-Hand und das eine bedingt so ein bisschen das andere.

00:49:03: Dann gibt es aber ganz fundamentale Dinge.

00:49:05: Das eine ist Artikel siebenundzwanzig, das ist ja Fundamental Rights Impact Assessment zum Beispiel wo es einfach um die Evaluation des ethischen Impacts von meiner Applikation zum Beispiel geht und das ist etwas, das muss per Definition von einem Menschen gemacht werden.

00:49:23: Also da ist es nicht zugelassen.

00:49:25: Das muss auch vor Diplomit in der Applikierung gemacht werden!

00:49:27: Und das ist einfach nicht zugelassen dass die KI jetzt für sich selbst evaluiert was sie für den ethischen Impact hat.

00:49:36: Das wird immer organisatorisch bleiben und dann braucht man natürlich auch eine entsprechende Kompetenz, weil da sind wir auch wieder ein bisschen auf dieser Ebene zwischen Gesetzgebung der Europäischen Union natürlich.

00:49:48: Und aber auch ganz klar ethischem moralischen Verständnis unserer Gesellschaft tatsächlich.

00:49:55: Da muss man natürlich geschult sein um das zu bewerten.

00:49:58: also wenn ich mich Wenn mir ethische Grundsätze egal sind und das Recht der EU auch, dann bin ich wahrscheinlich die falsche Person um das zu bewerten.

00:50:06: Genauso wie die KI am Ende des Tages.

00:50:08: Gibt es da eigentlich irgendwelche Zertifizierung so als Pro-Ethic Assessment Experte?

00:50:16: Dass sich sowas überhaupt durchführen darf oder reicht's da wenn man selbst sich beurteilt dass man das für den Pflicht tun kann?

00:50:25: Aktuell ist das tatsächlich nicht durch eine Zertifizierung geregelt.

00:50:30: Es gibt aber eine behördliche Meldepflicht dazu, ne?

00:50:32: Das heißt diese Bewertung muss anhand der Vorgaben in Artikel siebenundzwanzig nach bestem Wissen und Gewissen durchgeführt werden und muss dann entsprechend der Aufsichtsbehörde... In Deutschland ist es die Bundesnetzagentur vorgelegt werden.

00:50:46: Okay!

00:50:48: Ja, aber das ist ja dann auch schon so ein bisschen Verantwortung.

00:50:51: wenn ich dann wirklich auch das dann dokumentieren muss dann werde ich wahrscheinlich auch mehr überlegen, ob ich das nur Solari-Fahrer mache oder ob ich mich vielleicht ein bisschen intensiver damit beschäftige.

00:51:02: Weil es sonst auf mich zurückfällt wenn's irgendwie nicht gut war.

00:51:05: Absolut also der... Also eines der Resimes oder Teil des Resimes für mich aus diesem Thema ist am Ende des Tages auch dass diese KI Kompetenz am Ende des Tages essentiell ist, um damit das ein Erfolg ist.

00:51:24: Damit ich erfolgreich komplein bin nicht zuletzt weil tatsächlich die Strafen auch wirklich drastisch sind.

00:51:30: Das ist ein Tarkonisch dafür.

00:51:31: also wenn ich da zu Widerhandle und nicht kompleint bin aktuell sind es ganz generell wenn ich verbotene Praktiken so wird das benannt prohibited practices bin die am ende des Tages durch meine durch meine KI ermöglicht werden durch mein KI Service dann sind da Strafen von fünf und dreißig Millionen zu leisten oder sieben Prozent meines weltweiten Umsatzes, je nachdem was höher ist.

00:51:56: Stabism?

00:51:57: Genau!

00:51:58: Und auch für andere, wenn ich auch inkorrekte Informationen beispielsweise weitergebe um diese Meldepflicht zum Beispiel zu erfüllen der Aufsichtsbehörde, dann sind das sieben bis fünf Millionen oder einen Prozent meises Jahresumsatzes.

00:52:13: und das Wichtige hier eben auch dass sich mein Dienst sofort vom Markt zurückziehen muss, das ist das eine.

00:52:19: Das Zweite ist aber auch dass tatsächlich auf entscheidender Level mit persönlicher Haftung einhergehen.

00:52:28: Also das heißt, das würde ich mir wirklich fünfmal überlegen so einen Service in den Umlauf zu bringen ohne dass sich da wirklich ganz genau mich an die Regularien halte.

00:52:38: Ja, ich glaube halt wenn ne Strafe nicht wehtut... Dann ist es auch egal.

00:52:43: Also wenn's nur wie ein Strafzettel gibt dafür, ja dann speich mir doch das Geld irgendwie und hab lieber mein Service der vielleicht dagegen verstößt aber dann irgendwelche Vorteile dadurch genießt weil ich eben Praktiken irgendwie betreiben kann die eigentlich nicht erlaubt sind.

00:52:59: Und das ist der Punkt, dass es schmerzhaft aus meiner Sicht auch nachvollziehbar schmerzaft.

00:53:06: Wir hatten das ja auch als die GDPR eingeführt wurde, dass dann noch einige Firmen zu richtig großen Strafen verknackt wurden.

00:53:13: Und es gibt doch eine Website – ich habe die URL nicht im Kopf aber es gibt eine Websites wo man sich anschauen kann was Verstrafen da ausgesprochen wurden und werden und das sind immer wieder mal echt ordentliche Summen dabei.

00:53:25: Absolut!

00:53:25: Ja klar selbstverständlich.

00:53:27: Aber ich denke da auch wirklich….

00:53:30: Und ich glaube, das ist auch so ein bisschen mein Gesamtgedanke nachdem ich mich jetzt wirklich in der Tiefe auch länger mit dem Thema beschäftigt habe.

00:53:39: Am Ende des Tages ist dieses Regularium was da ja auch jetzt angesetzt wurde.

00:53:45: aus meiner Sicht ist es sehr verhältnismäßig tatsächlich um Grundrechte und auch eine gesunde Interaktion mit KI zu ermöglichen und ich finde dass es am Ende des Tags auch ne Basis auf der man Architektur aufbauen kann Technisch tatsächlich zeitgleich auch organisatorisch natürlich Die die nötige kompetenz schaffen kann damit das auch sicher verwendet werden kann.

00:54:09: also das heißt aus ich denke wenn wir Also diese diese fordung ist ja nun mal da und aus meiner sicht kann man da sehr viel gutes abgewinnen und kann hier sehr produktiv nutzen um einfach eine sichere gewinnbringende Nutzung von KI zu ermöglichen.

00:54:27: Ich glaube, das muss man dazu sagen tatsächlich oder?

00:54:29: Ja

00:54:30: ich glaube halt dass es ja immer so wenn's irgendwelche Einschränkungen gibt sei es ist doch ein Gesetz oder vielleicht auch durch Patente die man selbst nicht hält.

00:54:38: letztendlich sind das ja dann so diese Grenzen die einer zu zwing kreativ zu werden und da gab sie an der Geschichte schon richtig tolle Entwicklungen die nur entstanden sind weil es entweder in gesetz gab dass den einfachen Weg verboten hat oder weil halt der Konkurrent irgendwo ein Patent hielt und man da nicht ran konnte.

00:55:00: Und dann musste man sich was eigenes überlegen, wenn ich glaube Kreativität entsteht immer nur, wenn so dein Optionenraum eingeschränkt ist.

00:55:10: Wenn du alles tun kannst, warum soll ich mich da anstrengen?

00:55:13: Also da gehe ich den einfachsten Weg ja klar!

00:55:16: Und ich sehe das auch nicht als Wettbewerbsnachteil, weil es zählt ja für alle die wir hier in Deutschland sind und ich glaube halt – das hatte ich vorhin auch schon gesagt – so Bürgerrechte ist einfach was sehr Wertvolles und auch nichts Selbstverständliches.

00:55:29: Da finde ich es auch wichtig dass wir da klar einfach auch Wert drauf legen, dass es in Zukunft immer noch ein hohes Gut ist!

00:55:36: Ich denke auch da….

00:55:37: also plus eins.

00:55:39: eigentlich habe ich zuzufügen.

00:55:42: In zweiter Aspekt da und ich glaube, das ist auch eine Plattitüde die schon oft diskutiert wird.

00:55:46: Ich erzähle jetzt keinem was Neues aber wenn wir natürlich auch daran denken woraus Kreativität entsteht.

00:55:52: Kreativity entsteht natürlich auch daraus dass ich die Sicherheit habe mich mit Gedanken zu beschäftigen ohne dass ich in Zwang zu irgendetwas haben und da denke ich jetzt auch ein bisschen an vielleicht eher repressivere politische Systeme oder die auch natürlich die Wirtschaft dann am Ende des Tages betreffen Wenn da natürlich Dinge vorgegeben werden und ich eigentlich nicht frei bin in meinem Denken, dann bin ich der Meinung, dass sich langfristig immer verlieren werde.

00:56:21: Weil ganz viele Ideen vielleicht nie die Chance haben, in irgendeiner Art und Weise genau bereuchtet oder umgesetzt zu werden.

00:56:27: Und deswegen denke ich das genau der Schutz dieser Rechte, die auch kreatives freies Denken ganz klar mit beinhalten tatsächlich.

00:56:37: Dass es wirklich ein hohes Gut ist... Und wenn da jetzt Initial Schwierigkeiten entstehen, um so etwas zu supporten und zu stützen.

00:56:46: Dann ist das aus meiner Sicht nur eine Chance, um eben wie du gerade sagst genau da kreativ zu werden und das produktiv zu was positiven zu machen.

00:56:56: tatsächlich

00:56:57: Ja ich glaube dass es halt einfach auch so ein So eine Einstellungssache, wie man halt an die Sache rangeht.

00:57:03: Wie man es für sich selber fremd?

00:57:04: Man kann sagen hey das ist alles irgendwie doof was die EU macht und der Eurei-Act und die GDPR Und wir können hier gar kein tolles Geschäftsmodell entwickeln.

00:57:15: oder man kann halt sagen naja Das sind halt die Gegebenheiten.

00:57:18: und jetzt schaue ich was ich da tun kann und ich glaube Es ist super viel möglich und am Ende sind's dann vielleicht aber auch Die besseren Lösungen weil man mehr über solche gesellschaftlichen und ethischen Dinge nachgedacht hat und da halt auch Verantwortung über dem Platz unternehmen.

00:57:33: Genau, Verantwortung ist ein Riesen-Stichpunkt.

00:57:39: Das Ding was am Ende des Tages überall dem schwebt.

00:57:42: Also jemand muss für Dinge verantwortlich sein vor allem auch wenn in irgendeiner Art und Weise ein künstlicher Algorithmus Entscheidungen trifft, muss trotzdem jemand dafür beantwortlich.

00:57:55: Oups, jetzt ist das dann das passiert?

00:57:57: Ich habe einen großen menschlichen oder monetären Schaden angerichtet.

00:58:02: Wäre es verantwortlich?

00:58:03: Naja, keiner... Das wurde ja vorher nicht definiert!

00:58:06: Also, das geht halt nicht.

00:58:08: Die KI hat aber gesagt was wir Ihnen das linke Bein abnehmen sollen und...

00:58:13: Genau, genau.

00:58:13: Und hier auch nichts dafür, sorry.

00:58:18: Am Ende des Tages.

00:58:19: Was ist in deiner Meinung nach so bei Projekten die größte Herausforderung, wenn es jetzt um das Thema AI Governance geht?

00:58:31: Also aus meiner Sicht habe ich eigentlich schon sehr oft beobachtet auch bei unseren Kundinnenpartnern tatsächlich dass da eigentlich eine sehr hohe Erwärmnis für die Themen.

00:58:48: Man ist nicht bewusst, dass da diese Regularien existieren.

00:58:52: Dass die super wichtig sind.

00:58:54: Man oft aber genau diesen Anfang des Fadens nicht findet.

00:58:58: der rote Faden das ist immer so ein bisschen dieser Startpunkt, dass Leute sich da unsicher sind.

00:59:04: wir wissen, dass wir was tun müssen Je nachdem, dann kommt es auch noch mal drauf an in welchen Bereichen die Unternehmen unterwegs sind.

00:59:09: Wenn sie jetzt in Kritis unterwegs sind oder sonst wo, dann haben die meisten Abteilungen, die sehr bewandert sind in der Umsetzung von Regularien und vielleicht auch weniger Probleme damit haben.

00:59:19: aber wenn wir wieder viel Anmittelständler denken ist da vielleicht gar nicht die Kapazität, die produzieren was oder am Ende des Tages logistik unternehmen.

00:59:28: das ist nicht das Kerngeschäft.

00:59:31: Da ist natürlich ein Steuerberater und eine Rechtsabteilung gibt's schon vielleicht auch Bestehend aus ein zwei leuten die beschäftigen sich aber nicht die ganze Zeit mit eikernennens und das ist aber ein rechtliches thema.

00:59:41: am ende des tages sagen wir einen cross ein krossfunktionales dem aner du brauchst halt genau die it oder zu dir halt technisch wissen, wie so etwas zu zu adressieren und zum mapen es du brauchste aber den input ganz klar auch von rechtlicher seite.

00:59:55: Und das ist aus meiner sicht dann ganz ganz oft so die herausforderung dass man weiß Man muss eigentlich komplett sein, man weiß doch im groben und ganzen eigentlich wie das was das bedeutet.

01:00:06: Aber so ganz konkret auf die eigene Ressourcen-Mappen und damit einfach mal anfangen da bedarf es dann vielleicht einmal ein zwei Fingerzeige um dann bisschen einfach das Bild zu schärfen.

01:00:18: aber dann sind die Leute sich meistens sehr bewusst, wieso das schon funktioniert?

01:00:23: Ja spannend!

01:00:24: Das bedeutet dann auch aber auch dass neben diesen ganzen technischen Themen und diesen technischen Voraussetzungen etc.. vor allem auch die Kommunikation im Unternehmen, das sehr große Rolle spielt.

01:00:36: Und dass es sehr wichtig ist, dass man eben diese unterschiedlichen Parteien zusammenbringt und da auch ein gemeinschaftliches Bild entwickelt von der Situation und den ganzen Anforderungen.

01:00:48: Absolut, also es ist ein absolut interdisziplinäres Thema.

01:00:51: Also was ich genau gerade gemeint habe das ist das eine und ganz wichtig.

01:00:56: diese Implementierung also von Von auch das ist ja auch am Ende des Tages ein architectural change der da verlangt wird Und dass ist ein thema das muss von oben auch getragen werden das muss vom oben verantwortet werden.

01:01:09: Das heißt jemand ist dafür verantwortlich dass das da ganz klare reporting lines gibt dann Budget-Autorität, alles was damit reinzielt.

01:01:20: Eigentlich ist es da auch am Ende des Tages empfehlenswert, dass man in Governance Board hat tatsächlich etwas interdisziplinär Bestücktes oder zusammengesetztes, was sich wirklich mit dem Thema ganzheitlich befasst.

01:01:34: also das kann nicht der AIT-Administratort klären Das kann aber eben auch nicht der Anwalt klären.

01:01:42: Das bedarf Führung dass da Verantwortung übernommen wird und das da ganz klar auch der Bedarf am Ende des Tages getragen wird von oben, ist bei Bedarf aber dann ansonsten auch genau dieser interdisziplinären Zusammenarbeit um diese Abstraktion die ja so ein Regularium und solche Konzepte eigentlich die erstmal aufweiligen zu übersetzen.

01:02:08: Am Ende des tages in ganz konkrete organisatorische und technische Resultate Resultate, die dabei rauskommen müssen.

01:02:15: Und dann ganz klar auf der Basis bedarf es einfach einer hohen KI-Kompetenz.

01:02:22: Das bedeutet nicht dass jetzt jeder Machine Learning Experte werden muss aber halt eben adäquat zu dem was ja tagtäglich tut.

01:02:30: also ich habe mehr in den Experten für die ist nicht alles relevant an KI Kompetenzen.

01:02:35: Ich muss jetzt nicht unbedingt Model Drift erkennen hier muss vielleicht doch nicht unbedingt das Modell neu trainieren.

01:02:39: tatsächlich das müssen einige meiner Mitarbeiterinnen, nicht alle.

01:02:43: Aber das was für meine Domäne und das was mein tägliches Doing halt relevant ist dazu brauche ich die entsprechende Kompetenz.

01:02:50: Das heißt wir haben eigentlich dieses Dreistufige dass am Ende des Tages auf Entscheidungslevel genau die Implementierung eines solchen Frameworks einer solchen Changes vorgegeben werden muss Verantwortung übernommen werden muss dass da es auch budgetiert ist, dass es da ganz klare Prozesse gibt Wir brauchen dazwischen am Ende des Tages ein interdisziplinäres Board, was eben genau fähig ist diesen abstrakten Input zu übersetzen in ganz konkrete Handlungspunkte auf technischer und organisatorischer Ebene.

01:03:27: Und wir brauchen auf der Basis das Verständnis jeweils genau auf dem eigenen Horizont und für die eigene Domäne, was genau da adäquat ist um dann entsprechend auch mit diesem mit diesen Prozessen und diesen organisatorischen Handlungspunkten, die da raus purzeln auf der Mitlochenebene.

01:03:44: Da sich genau die eben auch verstehe und umsetzen kann!

01:03:49: Ja es ist dann eigentlich eine wirklich spannende Sache... Und ich find's aber auch gut, dass es so interdisziplinär ist.

01:03:58: Das ist nicht nur eine Sache, die in der Technik Abteilung ist.

01:04:02: Denn es betrifft halt einfach viel mehr als nur Technik.

01:04:05: Es betrifgt so viele

01:04:07: verschiedene

01:04:07: Facetten von einem Unternehmen... Und ich glaube, da kann es doch am Ende des Tages auch nur eine gute Lösung geben.

01:04:14: Wenn halt diese unterschiedlichen Kompetenzen ineinandergreifen und man halt gemeinsam was entwickelt... Wie

01:04:22: so oft im Leben?

01:04:23: Ja!

01:04:24: Es ist halt auch so ein abgetroschender Spruch irgendwie aber...

01:04:27: Nein das ist aber so.

01:04:31: Wir müssen mehr miteinander reden.

01:04:33: Ich glaub dass meistens die Lösung auf fast alle ist.

01:04:36: Also das ist dann das Fazit von der heutigen Folge, Andre.

01:04:39: Wir müssen mehr miteinander reden.

01:04:41: Absolut!

01:04:41: Finde ich ein gutes Fazit.

01:04:43: Wir beide... wir müssen definitiv aber auch mehr miteinander reden denn ich fand unser Gespräch super bereichernd und super interessant und ich glaube da gäbe es sicherlich noch das eine oder andere Thema, wo man noch ein bisschen was vertiefeln kann.

01:04:58: Falls du Lust hast noch ein zweites Mal darfst

01:04:59: sein.

01:04:59: Unbedingt nein.

01:05:00: also mir macht das natürlich richtig Spaß, ne?

01:05:02: Ich tausche mich gern zu unterschiedlichen Themen aus, tatsächlich merkt man glaube ich auch.

01:05:07: Vielen vielen Dank dir dass du auf mich zugekommen bist!

01:05:09: Also für mich war es eine große Freude.

01:05:11: Ja mir ging's genauso André.

01:05:13: Mir hat Spaß gemacht, ich hab viel gelernt Weiß jetzt was Governance ist Was AI Governance is und ich kenne die Premium Templates Und finde das ist ne gute Sache.

01:05:24: André Danke für deine Zeit und fürs Gespräch und ich sag mal bis zum nächsten Mal

01:05:30: Dank Dir Bis Auf bald.

01:05:31: Das war das Gespräch mit André.

01:05:33: Vielen Dank fürs Zuhören!

01:05:35: Wenn ihr Feedback habt oder Fragen, dann schreibt mir gerne an podcastatinnowex.de.

01:05:40: und die nächste Folge von Digital Future kommt bald.

01:05:43: und bis dahin machts gut und bleibt neugierig.