06.08.2015

“25 Minuten müssen reichen, um Probleme zu lösen”

Cristina Riesen ist General Manager Europe von Evernote. Im Interview mit dem Brutkasten gibt sie spannende Einblicke in die Unternehmenskultur von Evernote und lüftet das Geheimnis, ob Evernote als "großes Startup" in junge Unternehmen und Ideen investiert.
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(c) Evernote: Cristina Riesen, General Manager Europe von Evernote, setzt Meetings im 25 Minuten Takt an.

Über 150 Millionen User hat Evernote seit dem Gründungsjahr 2007- Kein Wunder, kämpfen doch viele Menschen mit demselben Problem: Wie soll man die tägliche Informationsflut bändigen? Das kalifornische Unternehmen hat es sich daher zum Ziel gesetzt, das Leben seiner User einfacher zu machen. Via PC, Smartphone oder Tablet kann der Nutzer seine Gedanken notieren, Informationen ordnen und Präsentationen erstellen, die er mit anderen teilen kann. Ein mobiler Arbeitsplatz, der ganz ohne Papier funktioniert.

Der Brutkasten konnte mit Cristina Riesen, General Manager Europe von Evernote, bei der NOAH Konferenz in Berlin sprechen. Im Interview erzählt die junge Managerin, wieso sie vor Artificial Intelligence keine Angst hat (Evernote spricht von „Augmented Intelligence“) und löst das Rätsel, wieso Twitter daran Schuld ist, dass sie bei Evernote gelandet ist.

Wie ist die Idee für Evernote entstanden?

Wir haben Evernote in erster Linie für uns selber entwickelt. Ein paar Freunde hatten alle dasselbe Problem: Die unglaubliche Informationsflut, die täglich auf einen einströmt, intelligent zu organisieren. Es bedurfte ein Tool zum Sammeln jeglicher Infos, die man aber auf den unterschiedlichsten Endgeräten aufrufen konnte. Es wurde kalt gestartet: Ohne Marktrecherche oder einem Plan, wie man mit Evernote Geld machen könnte. Wir dachten natürlich schon, dass viele Millionen da draußen ebenfalls das Produkt haben wollen, wenn wir denn eine Lösung finden. Nun, sieben Jahre später, haben wir über 150 Millionen registrierte User. Das bestätigt, dass viele Menschen ihre Informationen ordnen und ihr Wissen organisiert haben möchten.

Wie viel Marketing steckt hinter Evernote?

Von Anfang an gab es ein kontinuierliches Wachstum. Das meiste davon ist organisches Wachstum. Also reine Mund-zu-Mund-Propaganda über unsere User. Menschen, die anderen von Evernote erzählen. Wir haben bis jetzt nicht großartig Werbung gemacht oder Push-Marketing betrieben. Manchmal haben wir einen Boost bemerkt, dann, wenn Evernote etwa im iTunes App Store zur besten Produktivitäts-App gekürt wurde.

Evernote besteht aus einer Tools und Apps- Familie, wie zum Beispiel das Screenshot-Bearbeitungs-Programm Skitch. Kauft ihr das Know-How von außen zu oder entwickelt ihr in-house? 

Beides passiert. Skitch ist ein Beispiel von einem Zukauf, der integriert wurde. Dann gibt es zum Beispiel unsere in-house produzierten Tools wie “Presentation mode”, das in Zürich entwickelt wurde. Damit haben wir Präsentationen komplett neu definiert. Und es löst ein großes Problem. Stell dir vor, du kommst mit einem Team zusammen und man muss etwas präsentieren. Anstatt, dass man Stunden damit verliert ein paar Slides zusammen zu basteln, wählst Du ein paar Notizen aus, aus denen Evernote dann für dich eine Präsentation erstellt. Während der Präsentation kannst Du zur selben Zeit an ihr arbeiten. Damit wird das Follow-Up: “So wie besprochen, die Änderungen anbei…” überflüssig.

Cristina

Investiert Evernote in Startups?

Nicht im eigentlichen Sinn. Wir haben eine offene API (Anm.: Offene Programmierschnittstellen. Entwickler können diese zur Erstellung von benutzerspezifischen Anwendungen benutzen). Viele Entwickler bauen damit Ideen auf Evernote auf. Einige der Ideen haben zu Produkten wie etwa Evernote Food geführt. (Anm. eine digitale Küche- vom eigenen Kochbuch, Traditionsrezepten bis zu Restaurant-Bewertungen kann man dort alles Sammeln.) Die Idee wurde von Entwicklern im Rahmen eines Hackathons entwickelt. Also wir haben in sie investiert, aber es ist schlussendlich integriert worden.

Ist Evernote denn überhaupt noch ein Startup?

Auf jeden Fall! Und wir wollen auch ein Startup bleiben. Vor allem im Unternehmensalltag. Wir wissen aber auch, dass es nicht einfach ist, die Startup-Kultur aufrecht zu erhalten. Etwa müssen die Hierarchien flach sein, damit man auch als großes Unternehmen flexibel agieren kann. Um Ideen verwirklichen zu können, ist es sehr wichtig, als Startup zu handeln, auch wenn es aufgrund der unterschiedlichen Abteilungen, die auch geographisch getrennt sind, herausfordernd ist. Wir bei Evernote wollen ineffiziente Bürokratie und Meetings verbannen.

Wie kann man unnötige Meetings vermeiden?

Wenn man eine Besprechung für eine Stunde anberaumt, muss einem bewusst sein, dass man diesem Menschen eine Stunde seines Lebens “wegnimmt”. Wenn man sich diese Sichtweise aneignet, bekommt man mehr Respekt gegenüber der Zeit, die andere für einen opfern.

Dann sollte man in sich gehen und fragen: Ist die Besprechung wirklich notwendig? Kann ich irgendwie anders zu einer Lösung kommen?

In der Besprechung selbst ist es wichtig, ergebnisorientiert zu bleiben. Darum haben wir ein Zeitlimit eingeführt. Wir denken, dass es innerhalb von 25 Minuten möglich sein muss, die größten “Weltprobleme” zu lösen. Im schlimmsten Fall kann man das Meeting auf 55 Minuten ausweiten. Danach wird es fragwürdig: Wurde effizient geplant? Wären kleinere Gruppen besser gewesen? So wollen wir eine verantwortungsvolle Kultur schaffen. Unsere Mitarbeiter sollen sich wichtig fühlen bzw. ihre Arbeit und Zeit geschätzt. Wir erwarten dafür von unseren Mitarbeiten, dass sie nicht in gewohnten Schemen denken, sondern neue Wege gehen.

Nach welcher Art Mitarbeiter hält Evernote also Ausschau?

Wenn du eben diese Unternehmenskultur haben möchtest bzw. eine tolle Firma, ist die Anstellung der richtigen Mitarbeiter maßgeblich. Und das sind, in diesem Fall, Entrepreneure. Wir erwarten selbstständiges Denken, nicht, dass sich jemand hinsetzt und darauf wartet, dass ihm gesagt wird was er zu tun hat. Wir erwarten von unseren Mitarbeitern, dass sie nicht mit Problemen kommen, sondern mit Lösungen, dass sie Möglichkeiten ausmachen. Dafür wird eine neue Sichtweise auf die Welt benötigt. Und wenn du diese Menschen gefunden hast, ist die nächste Frage das richtige Teambuilding. Wie setzt man ein Team mit so unterschiedlichen Charakteren zusammen? Wie motiviert man Menschen mit unterschiedlichstem Background – auch in Hinblick auf verschiedene Kulturen, die zusammen arbeiten sollen, um etwas Einzigartiges, Tolles zu schaffen. Hier muss man die unterschiedlichen Meinungen in einer positiven und respektvollen Art und Weise unterstreichen. Ein Schlüsselfaktor ist auch eine transparente, offene Kommunikation.

Wieso sollten aber Entrepreneure für Evernote arbeiten, die vielleicht selber gründen möchten? Gibt es ein Modell, bei dem sie auch am Erfolg beteiligt sein können?

Wirft man einen Blick auf die Zahlen – das gilt auch für Google, Microsoft, Facebook – liegt die Durchschnittszeit eines Mitarbeiter bei maximal 18 Monaten. Die Absprungrate ist sehr hoch. Das spiegelt eine moderne Arbeitshaltung wieder. Unternehmen sollten es Menschen einfach machen, zu kommen und auch wieder zu gehen. Wenn du Entrepreneur bist und Teil eines Projekts, dann geht es dir nicht so sehr um das Unternehmen, Geld oder Benefits – sie sind Ideen-getrieben, möchten von anderen talentierten Menschen etwas lernen. Es geht mehr um die Projekte an sich.

Apropos Projekte. Ist Artificial Intelligence auch ein Evernote Thema?

Absolut. Wir nennen es aber “Augmented Intelligence”, wir mögen den Terminus “Artificial Intelligence” nicht so gerne, weil es auf die “böse Seite” von Technologie verweist, also etwas nicht durchwegs Positives für den Menschen zu machen. Stichwort: Roboter beherrschen die Menschheit. Augmented Intelligence hingegen, rückt den Menschen in den Vordergrund. Hier zählt, dass Technologie unendlich viel für den Menschen ermöglicht. Der technische Fortschritt kann deine Fähigkeiten erweitern, dein Skillset verbessern. Den Menschen stärker machen. Wir glauben ganz stark an das Potential, das hier liegt. Darum fürchten wir auch nicht das Szenario, indem Roboter die Überhand haben.

Obwohl Hawking, Musk und viele andere davor erst kürzlich wieder gewarnt haben?

Am Ende geht es darum, dass der Mensch smart genug sein muss, damit das nicht passiert. Wenn wir zu nachlässig sind, nur Geld machen wollen und nicht weiter denken, ist da natürlich eine Gefahr. Es geht darum, wie die Technologie uns Menschen hilft.

Wie will Evernote “Augmented Intelligence” integrieren?

Das passiert bereits, man kann es als “persönliche Assistenz” betrachten. Nehmen wir uns als Beispiel: Wenn ich nun eine Notiz zu unserem Treffen in Evernote schreibe, das mit meinem Kalender verknüpft ist, wird mir schon ein Titel vorgeschlagen, in der Art “Meeting mit Theresa”. Außerdem bekomme ich jede Menge Informationen über dich, etwa, ob Du schon Artikel geschrieben hast, die im Internet abrufbar sind, oder mir wird ein E-Mail angezeigt, das wir vielleicht zum Ausmachen des Treffen geschrieben haben, etc. Dadurch kann ich mich im Vorfeld gut auf Meetings vorbereiten. Ich habe die Möglichkeit, schnell und einfach Zugang zu all diesen Infos zu bekommen, wenn ich das denn möchte. Noch einfacher wird es, wenn du eine Watch hast, die dich mit Informationen versorgt. Wearables sind momentan ein heißes Thema bei Evernote.

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Das stelle ich mir schwierig vor: Notizen auf dem kleinen Bildschirm zu lesen?

Wir mussten dafür Evernote auch komplett neu denken. Evernote auf der Apple Watch hat ein ganz anderes Look and Feel. Auch die User-Experience hat sich natürlich verändert. Du tippst nicht wie wild auf die Uhr, um mitzuschreiben. Wir mussten umdenken. Es ist eine Erleichterung beim Einkaufen, wenn du etwa deine Einkaufsliste aufrufen kannst. Die Interaktion mit der Watch ist komplett anders, als mit dem Smartphone.

Wie ist eigentlich der Zugang zu Daten bei Evernote?

Wir haben von Anfang an bei Evernote entschieden, dass wir niemals die Daten unserer Kunden monetarisieren werden. Erst dann haben wir unser Business-Modell entwickelt. Wenngleich es bestimmt einfach gewesen wäre, über Werbung Geld zu verdienen, haben wir uns bewusst dagegen entschieden. Wenn man ein “zweites Gehirn” schaffen möchte, dem Menschen vertrauen sollen und wo sie ihre persönlichen Daten speichern möchten, war uns klar: wir müssen sehr verantwortungsvoll agieren, vorsichtig sein und die Privatsphäre unserer Kunden akzeptieren. Darum gibt es ein Freemium Modell, ein Business Modell und kürzlich haben wir Evernote Plus eingeführt – für User, die etwas zwischen dem kostenlosen Evernote Basic und der erweiterten Version haben wollen. Das haben wir auf Nachfrage unser Kunden entwickelt. Wir entwickeln immer weiter. Evernote ist niemals “fertig”, es ist eine kontinuierliche Weiterentwicklung.

Eine letzte Frage: Wie bist Du eigentlich zu Evernote gekommen?

Ich war ein großer Fan von Evernote, habe den CEO vor fünf Jahren auf einer Konferenz sprechen gehört und war unglaublich beeindruckt von seiner Vision “the Worlds second brain” zu entwickeln. Später hat ein Freund von mir getweetet, dass Evernote jemanden für Europa sucht, da war mir klar: Das ist meine Chance! Ich wollte unbedingt Teil des Abenteuers werden. So wurde ich kurz darauf der erste Mitarbeiter in Europa…

Vielen Dank!

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(c) Bilder: Evernote

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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