Jam: Ein „Clubhouse from the people for the people“

Vor einem Monat starteten drei Wiener mit Jam eine Open Source-Alternative zu Clubhouse, Twitter Spaces und Co. Seitdem hat sich einiges getan. Wir sprachen dazu mit einem der drei, Thomas Schranz, im Interview.
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Jam:
(c) Jam: "Team-Foto" im Open Source-Audio Space - vlnr. Christoph Witzany, Thomas "Tosh" Schranz und Gregor Mitscha-Baude
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Zumindest zu Beginn war die „Exklusivität“ eines der herausstechendsten Merkmale von Clubhouse. Schon vor etwa einem Monat, also als der Hype rund um die Audio-App noch frisch war, starteten drei Wiener mit einer Antithese: Jam. Wie der brutkasten berichtete bauten Thomas „Tosh“ Schranz, Christoph Witzany und Gregor Mitscha-Baude zunächst innerhalb eines eintägigen Hackathons diese Open Source-Audio Space-Anwendung.

Seitdem hat sich einiges getan und Jam will schon jetzt viel mehr sein, als „nur“ eine freie Version von Clubhouse oder Twitter Spaces. Welche Überlegungen im Hintergrund stehen und wie die große Vision für Jam aussieht, erzählte uns Thomas Schranz im Interview.


Was ist Jam?

Mit Jam kannst du einen „Audio Space“ starten, das ist ein bisschen wie ein Group-Phone-Call, oder wie ein Zoom-Call ohne video und ohne Chat. Du siehst, wer im Raum ist, wer spricht, wer sprechen möchte. Und das ganze glasklar. Leute verwenden Jam zum quatschen, für Brainstorming, Team-Meetings, Workshops, Sales-Calls bis hin zu Podiumsdiskussionen und Online-Veranstaltungen mit mehreren Themen und Räumen. Das ganze funktioniert super einfach. Du startest einen Raum, indem du auf einen Button klickst, /jam in Slack eingibst – die Slack-Integration kann als Early Preview bereits ausprobiert werden – oder auch indem du eine Room-„ID“ an https://jam.systems/ anhängst (Anm. zb https://jam.systems/brutkasten). Die erste Person, die da drauf klickt, startet den Raum und ist Moderator.

Das heißt, Jam ist sehr vielseitig einsetzbar, so wie Clubhouse und Twitter Spaces, aber auch so wie Zoom und Google Meet – und noch mehr. Es funktioniert gut, um mit einer Person zu reden, geht aber bis hin zu eigenen Event-Formaten.

Warum braucht es das neben den genannten Anwendungen?

Je wichtiger die Software für die Gesellschaft ist, desto wichtiger wird es, eine Open Source-Implementation in hoher Qualität zu haben. Gute Beispiele dafür sind WordPress, Wikipedia, Chromium, Firefox, Signal und die Datenbanken sqlite, postgresql und mysql.

Wie wirkt sich der Open Source-Aspekt auf User aus?

Jam ist als Open Source-Implementation von Audio Rooms, die gerade vor allem durch Clubhouse und Twitter Spaces populär werden, so wie WordPress frei verfügbar. Und zwar sowohl im Sinne von „libre“ als auch im Sinne von gratis. Man kann Jam erstens barrierefrei auf allen Browsern und Geräten ohne Invite, Installation und Registrierung online nutzen.

Man kann es zweitens aber auch selbst installieren und anpassen. Das betrifft Farben, Design, Logos, die Verwendung anderer Emojis für Reaktionen und die Nutzung der eigenen Domain. Man ist unabhängig davon, wie sich Clubhouse, Twitter Spaces oder Zoom weiterentwickeln, wo sie gehosted sind und welche Plattformen sie unterstützen.

Wie unterscheidet sich Jam in der Funktionalität von Clubhouse und Co?

Auf Jam kannst du den Namen und die Beschreibung von deinem Room jederzeit ändern und auch Sachen verlinken, etwa Notizen, Slide Decks, Ebooks oder auch zu Patreon, Ko-fi, Paypal und Bitcoin & Ethereum-Zahlfunktionen. Das heißt, als Creator kannst du mit Jam auch recht einfach Workshops organisieren und es ist für Participants super einfach, zu bezahlen oder ein etwa ein Ebook von dir zu kaufen. Auf Clubhouse und Twitter Spaces kannst du derzeit in den Rooms, die du organisierst, nichts verlinken – weder Sachen über die du gerade sprichst, noch auf deinen Youtube-Channel oder auf Spende- oder Payment-Funktionen.

Warum machen Clubhouse und Twitter Spaces das nicht auch?

Ich gehe davon aus, dass sie es absichtlich super umständlich machen, außerhalb der eigenen Anwendung Geld zu verdienen, weil sie die Geldströme auf der eigenen Plattform halten wollen – die Pläne, wie das genau aussehen wird, sind aber jeweils noch nicht bekannt. Das ist etwas, wo wir uns als Open Source-Projekt viel leichter tun.

Wenn du so erzählst, klingt das nach großen Möglichkeiten. Wo wollt ihr mit Jam hin? Was ist die große Vision?

Wenn man so will ist Jam das „Clubhouse by the people for the people“. So wie Wikipedia zu Beginn die „Microsoft Encarta by the people for the people“ oder WordPress das „Xpedio by the people for the people“ waren. An diesen Beispielen sieht man, was passieren kann, wenn eine Open Source-Implementation sich viel stärker verbreitet als die proprietäre Lösung. Die Encarta wurde 2009 eingestellt, Xpedio kennt heute kaum noch jemand.

Zwei Drittel aller Websites basieren laut Schätzungen auf WordPress. Aber auf den wenigsten Pages steht drauf: „This is WordPress“. Man kann es als Tool verwenden, um das zu machen was man möchte. Egal, ob es der brutkasten, BBC, Reuters oder eine Website über Minecraft oder ein Blog über meine Lieblings-Pizzateig-Rezepte ist. Man kann es zu seinem eigenen Ding machen und das ist, was wir mit Jam auch ermöglichen wollen.

die Redaktion

3 Mythen rund um „Künstliche Intelligenz“ entmystifiziert

Jan Nössner gilt als herausragender Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning und arbeitet am Standort Wien für den internationalen IT-Dienstleister Nagarro. Im Brutkasten-Talk erläutert der Experte, warum wir in unserer Gesellschaft und Wirtschaft die Künstliche Intelligenz entmystifizieren müssen.
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Die erwarteten Wachstumszahlen in Bezug auf künstliche Intelligenz (KI) sind beachtlich: Bis 2027 soll der globale Markt für künstliche Intelligenz mit einer durchschnittlichen Wachstumsrate von rund 43 Prozent wachsen und im Jahr 2027 einen Wert von 733,6 Milliarden Euro betragen.

Die größten Branchengewinne werden im Einzelhandel, bei Finanzdienstleistungen und im Gesundheitswesen zu verzeichnen sein, da KI die Produktivität, die Produktqualität und den Konsum steigert.

Dennoch gibt es in der Gesellschaft und Wirtschaft noch immer Vorbehalte und falsche Erwartungen gegenüber der KI – angefangen von Datenschutz bis hin zum vermeintlichen Wegfall von Arbeitsplätzen.

Künstliche Intelligenz ist kein Mysterium mehr

Künstliche Intelligenz und Machine Learning müssen allerdings kein Mysterium sein. Bereits seit mehrere Jahren beschäftigt sich der internationale IT- und Software-Dienstleister Nagarro nicht nur in konkreten Kundenprojekten mit KI, sondern auch mit den Erwartungshalten, die in der Gesellschaft und Wirtschaft vorherrschen.

Bis lang hat Nagarro 100 KI bezogene Projekte realisiert. Das Trendthema ist mittlerweile ein eigener Kompetenz-Bereich und Teil des Portfolios geworden. Mehr als 500 Daten-Spezialisten sind für die KI-Projekte global verfügbar. Zudem beschäftigen sich rund 100 Data Scientists intensiv mit Gestaltungs- und Orchestrierungsfragen. Mit Jan Nössner war einer von ihnen am Montag zu Gast im Brutkasten-Talk und erläuterte, warum wir in unserer Gesellschaft und Wirtschaft die Künstliche Intelligenz entmystifizieren müssen.

Über den Experten:
Jan Nössner gilt als herausragender Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning und absolvierte seinen PhD in Computer Science. Nössner sammelte in Australien mehrere Jahre Erfahrung in führenden IT-Unternehmen, die sich unter anderem auf Software-Entwicklung für Bergbau-Minen spezialisierten. 2020 fasste Nössner den Entschluss mit seinem gesammelten Wissen zurück nach Europa zu kommen, um am Standort Wien für den internationalen Software- und IT-Dienstleister Nagarro zu arbeiten. In seiner Arbeit für Nagarro beschäftigte er sich beispielsweise mit Fragestellungen, wie KI & Machine Learning im Bereich Software-Testing eingesetzt werden können.

1. Mythos: KI ersetzt den Menschen

Wichtige Einsatzgebiete für Machine Learning sieht Nagarro überall dort, wo automatisierte KI-Lösungen den Mitarbeitern langweilige und ständig wiederkehrende Aufgaben abnehmen können, sodass ihnen mehr Zeit für spannendere Themen bleibt. Auf diese Weise führt die KI zu einer Veränderung der Jobs, übernimmt frustrierende und fehleranfällige Tätigkeiten, erhöht die Mitarbeiterzufriedenheit und somit indirekt auch die Kundenzufriedenheit. Im Unternehmen entstehen mit der KI gleichzeitig neue Wege für Wissensmanagement, im Kundenservice und in der Prognose. „Die KI wird, soll und kann den Menschen nicht ersetzen, sondern uns dafür Zeit geben, worauf wir wirklich Spaß haben“, so Jan Nössner im Talk.

2. Mythos: KI Systeme speichern alle unsere Daten 

Tatsächlich speichern Machine Learning Modelle keine exakten persönlichen Daten bzw. nicht in einer Form, die missbräuchlich verwendbar ist. Sobald ein KI-Modell angewandt wird, werden alle Daten gewissermaßen anonymisiert eingesetzt. 

Zum Beispiel: Speichert das KI-System ein Bild einer Person, so ist dieses in dem Maße abstrahiert das einzelne Charakteristika zwar gespeichert werden, aber im gesamten ein abstrahiertes Bild ergeben.  Würde das Modell das Bild im Original nutzen, wären die Einzelinformationen zu spezifisch, also „overfitted“, d.h. das Modell könnte keine generellen Aussagen ableiten. 

Zugriff auf die bereitgestellten persönlichen Daten haben lediglich die Experten, welche das KI-Modell trainieren, somit ist ein vertraulicher Umgang mit den Daten sichergestellt. Bei Bedarf greift Nagarro auch auf Partnerlösungen zu, welche z.B. Video-Daten anonymisieren.

3. Mythos: Für KI-Lösungen brauchen wir bessere Daten? Falsch!

Viele Unternehmen denken, sie könnten keine KI-Lösungen einsetzen, weil die Datenlage nicht ausreichen würde. Nagarros KI-Experte Nössner widerspricht: Ausnahmslos jedes Unternehmen hat zahlreiche Daten und meist sind diese Daten erstaunlich gut zu nutzen. Für KI- Lösungen ist irrelevant, ob Daten aus einfachen Listen, oder aus einem aufwändigen Data Lake stammen. 

Die Vorteile von KI und Machine Learning kompakt zusammengefasst:

Schnelle Reaktionszeit: Häufig lassen sich ständig wiederkehrende Prozesse von der Maschine mindestens um Faktor 10 schneller ausführen.

Automatisierung von Prozessen: Eine wertvolle Hilfe für den intelligenten Kundenkontakt! KI kann schnelle Lösungen für Standardfälle oder auch persönliche Intervention in komplexen Fällen einleiten.

Verhalten analysieren: Nagarro setzt etwa für Chatbots Sentiment Analysen ein. Aus der natürlichen Sprache der Kunde erkennt das System, ob Personen verärgert oder unzufrieden reagieren. Der Bot fragt dann proaktiv, ob er die Kunden mit einem Servicemitarbeiter verbinden soll. So wird etwaiger Unzufriedenheit bereits sehr früh entgegengewirkt.

Verbessern der Machine Learning Modelle: Mitarbeiter interagieren laufend mit der KI, bestätigen z.B. vorgeschlagene Vorgangsweisen, oder korrigieren sie. Jeglicher Input fließt in das System ein und steht dem Nächsten durch kontinuierliches Lernen verbessert zur Verfügung.  

Kumulierte Wissensbasen: Speziell im Service Bereich ist es oft notwendig, Informationen aus verschiedensten Fachbereichen zu extrahieren und in einer Knowledge Base zusammenzufassen. Nagarro kombiniert hierfür AI Techniken mit intelligenten Datenstrukturen, wie Ontologien oder Graph Datenbanken.

Auswertungen: Nagarros Accelerator hat standardmäßig innovative, interaktive Dashboards integriert, welche die Performance kontinuierlich messen. Mögliche Auswertungen aus KI Tools sind: Zeitersparnis, Häufigkeiten von Anfragen nach Kategorien, Erfolgsraten, Felder für Verbesserungen, Qualitätsanalysen.
(c) Nagarro

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