Es wAIhnachtet sehr

00:00:00: [Musik]

00:00:23: Willkommen zurück zur Dezemberfolge des Hypeinstituts, zur Weihnachtsfolge des Hypeinstituts.

00:00:29: Christian, was macht der Hype?

00:00:31: Der Hype geht nicht in die Weihnachtsfähen, glaube ich, keine stillen Tage für den Hype würde ich behaupten, weil die Maschine muss laufen, auch über die Feiertage auch...

00:00:41: Ich weiß ehrlich gesagt nicht, ob es das besser oder schlechter macht, dass wir alle viel mehr Zeit haben werden zu lesen und Sachen zu machen und Kattentools auszuprobieren oder so über die Feiertage.

00:00:49: Das schneit Trendreports.

00:00:51: Ja, das ist ja immer so um die Jahreszeit, glaube ich. Der nächste Tech Trend Report kommt auch schon mit dem Januar oder der Future Today Institute, Amy Webb, berichtet.

00:01:03: Bin so dermaßen raus und zwischen, was das dann geht. Aber ich gehe mal von aus. Ich gehe mal von aus, jetzt, dass Sie sich...

00:01:09: Ich gehe auch davon aus und den muss ja auch irgendjemand schreiben, das heißt, der Hype läuft auf jeden Fall über die Feiertage weiter. Wir gehen ab nächster Woche in Urlaub, ich glaube du auch, also ich zumindest ab nächster Woche und sind dann im Januar wieder da, wie wahrscheinlich die meisten, also die, die abwesen heißen Notizen, werden schon mehr, wenn ich irgendwelche E-Mails schreibe.

00:01:31: Genau, aber Janus, ich freue mich trotzdem, dass wir da sind und dass wir noch mal ein bisschen reden können. Ich würde sagen, lass uns erstmal so eine kleine, weil wir jetzt länger nicht gesprochen haben, lass uns doch erstmal eine kleine Übersicht machen, was ist denn so an wichtigen Sachen passiert.

00:01:42: Ich würde sagen, am größten so im Hype-Seikel würde ich fast sagen, also KI-mäßig, Sora ist raus, das Video-Tool von OpenAI, vielleicht müsste man auch kurz zu reden über den Quantum Computing Durchbruch, den Microsoft angeblich gemacht hat, wo ich ein paar interessante Sachen gelesen habe und genau, dann haben wir noch eine kleine Weihnachtsbotschaft zum Abschluss.

00:02:06: Also genau, lass uns erstmal über Sora reden. Du hast auch noch keinen Zugang, oder? Das ist ja in der EU noch sehr beschränkt.

00:02:12: Ja, genau, der Zugang ist beschränkt, der ist nicht nur in der EU beschränkt, das ist ja auch, Sie haben ja die Anmeldungen, ich weiß nicht, ob Sie uns wieder freigegeben sind, aber knappe drei Stunden nach dem Launch schon eingeschränkt aufgrund von Serverkapazitäten, denkt, das ist halt ein Riesending, Riesemodell, braucht viel, viel Rechenleistung, um es zu betreiben entsprechend.

00:02:34: Bisher, ich habe auch bisher nur, ich habe es auch noch nicht selber genutzt, wie gesagt, ich glaube in der EU gibt es es noch gar nicht, wenn ich da richtig informiert bin, angeblich aus wegen der AI-Regulierung, obwohl das ja nur Lobby gelaber ist, weil, so wie ich das verstanden habe, sind solche Grundsatzmodelle wie Sora von der AI-Regulierung der EU und hinausgenommen, also Sie könnten das Problem auch in der EU veröffentlichen.

00:02:55: Das ist reines Post-Share.

00:02:58: Das ist natürlich ein schönes Lobbyargument. Ich habe, wie ich das immer mache, wenn ich irgendwie die positive Sicht sehen will, ich habe mir das Video von Markus Braun-Lie angeschaut, den wir ja auch schon ein paar Mal im Podcast erwähnt haben, das ist glaube ich zwei, drei Tage alt, wir nehmen am Freitag dem 13. auf, weiß nicht, was das bedeutet.

00:03:15: Hast du es auch schon gesehen?

00:03:17: Nein, das habe ich nicht. Ich war sehr kopfunterwasser die letzten zwei Wochen. Deswegen, erzähl mir alles. Ich füge dir zu.

00:03:26: Ich fange vielleicht mal so an, bevor ich an die Inhalte gehe, ich weiß nicht ganz, wie das anfängt, was du gerade schon gesagt hast, mit Serverkapazität und so was, weil das muss man sich glaube ich vor Augen führen, dass Video, KI die Videos generiert, generiert, das sind halt 24 generierte Bilder pro Sekunde, was sicher auch was damit zu tun hat, wie viel krasser die Rechenleistung ist,

00:03:46: wie viel mehr Server kapaziert du brauchst, zumal auch, so sagt es zumindest Markus Braun-Lie. Ich verleg das Video auch unter dem Podcast.

00:03:54: Dass alles auf OpenAI-Servern läuft, also du gibst den Prompt ein, schickst ihn an OpenAI und die komplette Rechenleistung passiert auf OpenAI-Servern, dann spielen sie dir das Video aus und du kannst das Video runterladen.

00:04:06: Das ist auch noch gerade komplett wirklich serverseitig, was da passiert. Und auch gerade, er sagt, dass Videos in niedriger Qualität tatsächlich in wenigen Sekunden fertig sind.

00:04:17: Also ich glaube, er hat das Beispiel waren 10 Sekunden 480p Qualität, wirklich in wenigen Sekunden da ist, was glaube ich einfach nochmal ein Zeichen ist, wie viel Rechenleistung dahinter steckt, was wir glaube ich im Kopf behalten sollten, wenn es um diese ganzen, wie viel kostet das eigentlich und wer verdient damit Geld und wie viel Umweltschäden verursacht das Ganze im Kopf behalten.

00:04:35: Und ansonsten war mein Eindruck von dem Video so ein bisschen wie mit Journey so vor einem Jahr oder so vor einem dreiviertel Jahr, wo das schon irgendwie echt beeindruckend ist, so on the face of it, aber gleichzeitig auch noch ziemlich janky.

00:04:56: Also er zeigt Beispiel, gerade wenn es um Fotorealismus geht, versteht es nicht wie Beine funktionieren. Und es versteht in vielen Fällen nicht wie Physik funktioniert, weil es natürlich kein Verständnis vom Physik hat und nicht weiß, was ein Objekt ist und wie es in den Objekten normalerweise behalten sollte.

00:05:11: Aber und das zeigt auch seine Beispiele, dass wenn man das quasi vom Back zum Feature macht und sagt, wenn man macht, was cartoonig ist oder was so claymationmäßig aussieht oder so pixamäßig aussieht, wo das E erwartet ist oder wo Bewegung in E die Geschwindigkeit anders ist, weil es halt eben eine stylistische Entscheidung ist, da funktioniert es wohl schon wirklich, wirklich gut und das sah tatsächlich auch gut aus.

00:05:36: Hatte alles so ein leichten Trailer Vibe, sag ich mal, es wirkte alles so ein bisschen wie das, was man so in so Hochglanz Trailer sieht von der Optik her, von dem HDR von der Belichtung und so was.

00:05:49: Und genauso sein Beispiel, wo man was am besten funktioniert, sind abstrakte Sachen, wo er dann so ja, da kann man super für irgendwelche, wenn man abstrakte Hintergrund ist für irgendwelche Slides bauen will, kann man damit super machen.

00:06:02: Ich bin nicht so ganz sicher, ob das der Business Case sein wird. Ja, spannend. Also ich würde mal so vielleicht die Frage in Deiner Richtung auch, weil Du es noch nicht gesehen hast, so ein bisschen auf die allgemeinere Ebene, was ja auch schon bei vielen anderen Kailurs so ein bisschen die Frage ist, wofür braucht man das eigentlich genau?

00:06:22: Hab ich mich so ein bisschen gefragt. Gefährliche Frage, ich weiß nicht, ich glaube, je nachdem wie Du drauf gucken willst, findest Du unterschiedliche Antworten aus Open AI Perspektive, die ja angeblich daran arbeiten, sicher endlich in eine For-profit-Organisation umzubauen und dann hoffen wir, dass...

00:06:41: Ich glaube, das haben Sie doch sogar schon gemacht, oder? Ich bin mir nicht sicher, ob es nicht... Ich glaube, Alan Musk hat dagegen geklagt, ich weiß jetzt nicht, was der Stand war.

00:06:50: Aber auf jeden Fall sowas halt zu Showcase ist halt grandios und noch mehr Geld einzusammeln, denn Open AI hat eine gigantische Burn Rate.

00:06:59: Und ja, ansonsten gute Frage ehrlich. Also ich glaube, dieser Use Case für Open AI selber zu zeigen, hey, wir haben es drauf, wir sind immer noch besser als alle anderen.

00:07:09: Wir publizieren das jetzt bevor ein Mid Journey oder ein... was weiß ich für andere KI-Laborers ein ähnliches Modell rausbringen, zeigt halt, man ist halt innovativ.

00:07:22: Für alles andere, ehrlicherweise, I don't know. Ich denke, der Punkt ist dieses Thema, Slop und Slop-Produktion ist...

00:07:30: Ich glaube, das müssten wir kurz definieren, weil es kein wissenschaftlicher Begriff ist.

00:07:35: Noch nicht, es gibt da Sachen noch, sechs Monate und dann taucht das auf jeden Fall eben den Science and Technology Papers auf.

00:07:44: Wie würdest du es definieren?

00:07:45: Slop ist ein sehr breiter Sammelbegriff für KI-generierte Inhalte, die eigentlich nicht wirklich mehr Daseinsberechtigung haben, als dass sie halt schlicht da sind.

00:07:57: Ich habe Text produziert, um Text zu produzieren und es ist relativ egal, ob jemand ihn noch liest oder nicht liest, da steckt keine wirkliche Gedanke dahinter.

00:08:08: Oder ich nutze Bilder oder ich habe Bilder generiert, um einfach nur Illustrationszwecken, Bilder zu haben.

00:08:17: Das ist das Inhalt ohne einen tieferen Sinn oder eine tieferen Existenzberechtigung oder natürlich auch ohne tieferen Inhalt dahinter.

00:08:25: Ich hätte auch dieses Content ohne die Nutzer*innen-Perspektive, hätte ich vielleicht gesagt.

00:08:32: Also ohne, dass sich immer die Gedanken gemacht hat, wer soll sich das eigentlich anschauen oder wer muss sich das jetzt anschauen, um davon mehr wert zu haben.

00:08:40: Ich glaube, man benutzt das sogar in der Landwirtschaft so für das, was Schweine zu essen kriegen, weil es halt so, weil die essen alles, dass es so undefiniere Mischmasch zusammengeworfen, der halt den vorgesetzt wird, um sie zu messten.

00:09:01: Genau, das ist, Slop ist das Geräusch, was der Prei, den der Prei macht, wenn er die auf den Teller geschaufelt wird.

00:09:07: Oh, das ist das für ein schönerer Bild, ja.

00:09:10: Ich würde gerne ein bisschen da auch weg von dem technischen, weil wie gesagt, das ist schon beeindruckend, was so herkann.

00:09:18: Ich habe ja durchaus immer noch dieses leichte, dass ich das einfach auch cool finde, so ein bisschen.

00:09:24: Also das ist schon cool anzugucken.

00:09:26: Aber auf der höheren Ebene auch, das hatten wir schon ein paar Mal hier im Podcast gesagt, so, gerade jetzt im Medienbereich, wo wir unterwegs sind, so,

00:09:34: ist das Problem wirklich, dass wir nicht genug Content haben.

00:09:37: Und wenn wir sagen, nein, wir produzieren damit gar nicht mehr Content, sondern wir produzieren den Content,

00:09:43: den wir haben nur effiziente Aka mit weniger Menschen, die wir bezahlen müssen,

00:09:48: ist das wirklich der große Vorteil?

00:09:52: Ist das wirklich was, was das nachhaltig trägt?

00:09:54: Vor allen Dingen, wenn man davon ausgeht, dass das ja alle machen können?

00:09:57: Ja, eben, es ist so ein...

00:10:00: Die ganze Logik beißt sich halt so ein bisschen hinterhern, bzw. die Frage ist halt, ob ein OpenAI durch diese Tool sich halt selber untergräbt?

00:10:08: Finanziell, kommerziell?

00:10:09: Ja, ich weiß nicht, ob es OpenAI das tut oder ob die tun, die es nutzen und dafür bezahlen, am Ende,

00:10:14: weil das ist der Wettbewerbsvorteil, den du hast, wo du sagst, ja, wir sind jetzt 10% effizienter,

00:10:19: aber deine gesamte Konkurrenz ist auch 10% effizienter, wenn es überhaupt 10% sind?

00:10:22: Ja, also Effizienzsteigerung ist ja wieder nochmal so eine sehr, sehr andere Thema.

00:10:26: Ich glaube, da ist einfach ein Grund-Fehlanahme dahinter,

00:10:30: dass dieses Thema so der Zweck des Schreibens ist, es eine Seite zu füllen.

00:10:36: Das ist so die Grundanahme dahinter.

00:10:38: Nicht der Zweck des Schreibens ist es effektiv, etwas zu kommunizieren

00:10:42: oder Leute effizient, also nicht effizient, aber Leute von etwas zu überzeugen oder zu unterhalten.

00:10:49: Das ist schwierig und deswegen ist auch diese ganzen Effizienzrechnungen

00:10:53: auf so schwierig, tricky, ungut, Finger weg.

00:10:58: Ich traue keine einzigen Statistik in diesem Kontext.

00:11:01: Das ist so, das fühlten wir ja so, das hatten wir, als wir die Interviews geführt haben

00:11:05: für den State of Innovation Report, den wir auch dieses Jahr, Anfang dieses Jahres veröffentlicht hatten,

00:11:09: als Media Lab, wo wir mit Stefan Ottlitz gesprochen hatten,

00:11:13: einfach die Überlegung, was ist eigentlich der Job von Medienschaffenden,

00:11:17: wo er heute eigentlich ist, der Job ja nicht Texte schreiben,

00:11:21: sondern der Job ist eigentlich entweder auf so einer idealistischen Seite informieren

00:11:26: und mehr wirtschaften oder aber auf der rein wirtschaftlichen Seite zu sagen,

00:11:30: Leserbindung herstellen, Geld einsammeln, Abos verkaufen.

00:11:34: Ist das dann wirklich was, wo ein KI generierter Text eine krasse Auswirkung darauf hat?

00:11:42: Also ich glaube, wir verlieren alle unsere Jobs durch KI,

00:11:45: hat sich eh nicht bewerkstellig, die ganzen Automatisierungen, die versprochen wurden, gibt es effektiv nicht.

00:11:50: Kann man das agent-based AI nennen, so viel man will, das funktioniert halt einfach noch nicht so gut.

00:11:56: Und die Frage ist, ob das mit der Transformer-Architektur, wie sie die LNMs überhaupt funktionieren kann,

00:12:01: das kann ich nicht beurteilen, da kann ich nur Leute lesen und wiedergeben, die das irgendwie sagen.

00:12:05: Aber ist das wirklich, da würde ich dann schon sagen, dass ich mich auskenne,

00:12:10: ist das wirklich das, woran es im Medienbereich gerade krankt,

00:12:13: dass der Content nicht schnell genug und nicht einfach genug produziert wird?

00:12:16: Und würde ich sagen, nein.

00:12:18: Aber das ist halt der Fluch von dieser Effizienzrechnung.

00:12:22: Für Effizienz sagt ja, mehr mit weniger machen, de facto.

00:12:25: Das heißt, sobald ich anfange zu gucken, wie effizient wird ein Gehement-Inhalt produziert

00:12:30: und weniger verdiene ich damit Geld und wie verdiene ich damit besser Geld,

00:12:34: oder was natürlich auch die Konsequenz davon ist,

00:12:36: dann lande ich früher oder später immer bei Budgetkürzungen und Entlassungen.

00:12:40: Na gut, klar. Das ist was Effizienz bedeutet in so einem Kontext.

00:12:44: Ich glaube, dass es ein bisschen das Gefährliche da auch auch werden Journalisten,

00:12:47: die nicht in der Managementposition sagen, wir müssen jetzt alle KI adaptieren,

00:12:51: um effizienter zu werden.

00:12:53: Ist das ein bisschen das Segen am eigenen Stuhl?

00:12:55: Wobei man jetzt da natürlich argumentieren könnte,

00:12:57: dass, wenn das sowieso passiert, ohne dass ich mir jetzt diese Innovatibility-Narrative

00:13:02: zu eigen machen möchte, aber wenn man davon ausgeht, dass es passiert,

00:13:05: dann sind wir bei dem, was wir auch, das kann man eigentlich auch mal verlinken,

00:13:08: die ersten Nemen-Predictions, so jetzt müssen wir eigentlich als Journalist*innen

00:13:12: alle anfangen, damit rumzuspielen, weil analog zu dem,

00:13:15: das war, glaube ich, auch schon, weil er gesagt hat,

00:13:17: mit der der Coding-Debatte vor einigen Jahren Journalismus werden müssen,

00:13:20: alle Journalisten koden können, müssen alle Journalisten jetzt irgendwie sich

00:13:24: mit wenigstens ein bisschen mit KI auskennen, wo er sagt, ja,

00:13:27: die Journalist*innen werden nicht ersetzt, sondern Journalist*innen, die keine KI benutzen,

00:13:31: werden von Journalist*innen ersetzt, die KI benutzen, mag stimmen,

00:13:35: aber es kann mir dann auch gut vorstellen, dass der Teich auch insgesamt einfach kleiner wird.

00:13:39: Ah, weißt du, es ist so... aber interessant, dass du das mit Coding sagst,

00:13:43: weil das so Themen, die irgendwie nicht auflaufen, theoretisch, theoretisch senken,

00:13:49: doch praktisch senken diese Tools ja extrem die Coding-Valiere.

00:13:53: Ich sehe davon aber nichts, dass niemand nochmal dieses Thema aufgreibt,

00:13:57: hey, jetzt können Journalisten easy Coding lernen, denn wir haben jetzt diese Werkzeuge.

00:14:02: Gut, ich glaube, weil das, was passiert ist, war ja genau das,

00:14:05: was man eigentlich schon damals gesagt hat, wenn man sich auskannte,

00:14:08: dass, nein, natürlich die meisten Journalisten müssen Journalist*innen

00:14:12: müssen nicht Coding können, wahrscheinlich müssen sie irgendwie ein anderes Verständnis dafür kriegen

00:14:16: und ein anderes Verständnis auch für Daten, damit sie mit Expert*innen zusammenarbeiten können,

00:14:20: die dann vielleicht Datenprojekte umsetzen, Big Data Recherche irgendwie umsetzen,

00:14:25: und das könnte ja das sein, worauf es bei KI vielleicht auch hinausläuft,

00:14:28: so dass es wird weiterhin viele geben, die sich nicht damit auseinandersetzen müssen,

00:14:31: aber vielleicht sollten sie in der Lage sein, sich mit denen auszutauschen,

00:14:34: die wirklich die dafür angestellten Expert*innen und Experten sind.

00:14:38: Ja, sich so dann landet man natürlich sofort wieder so,

00:14:41: und was wäre, wenn ich glaube, der Punkt ist halt auch da,

00:14:44: wie mit jeder anderen Technologienutzung, es ist weird, es ist kompliziert,

00:14:48: es ist komplett durcheinander, du kannst auch bei, wenn du dir überlegst,

00:14:53: gehen eine Redaktion und schau dir an, wie die Leute Textverarbeitung nutzen.

00:14:57: Und du wirst keine zwei gleichen Praktiken finden,

00:15:01: Praktiken, die sich vielleicht innern oder die Veranderer an der Herangehensweise haben,

00:15:05: oder allein schon dieses Thema, wie erstellen deine Kollegen und Kollegen in den Excel-Tabellen.

00:15:10: Das ist auch grundsätzlich unterschiedlich von Person zu Person.

00:15:13: Ja, sie nutzen alle irgendwie Excel, aber die Use-Cases sind sehr unterschiedlich,

00:15:17: und die Art ist auch zu nutzen, sie sind sehr unterschiedlich,

00:15:19: auch wie diese Werkzeuge eingesetzt werden im größeren Arbeitskontext.

00:15:23: Ich glaube, der Punkt ist halt auch der, das ist ein Fehler,

00:15:25: den sich ja auch so Kritiker als auch große KI-Fans,

00:15:29: sagen sie jetzt mal machen, ist einfach nur zu sagen,

00:15:31: ja, das wird halt passieren, und genau so wird das passieren.

00:15:34: Und dabei halt komplett ignorieren, dass Technologie nur zum individuell, individualistisch,

00:15:40: Kreuz und quer, absurd, jenseits von netten, irgendwelche Adaptionskurven stattfindet,

00:15:50: dass auch Technologie wieder deadoptiert wird, relativ schnell zum Beispiel,

00:15:55: das ist auch so eine Sache, also man geht hier nur davon aus, dass Leute entweder

00:15:59: es noch nicht adaptiert haben oder bereits adaptiert haben,

00:16:03: aber es gibt nie die Situation, wo Leute einen Werkzeug wieder feingelassen haben

00:16:06: in diesen Analysen zum Beispiel.

00:16:08: Das spricht ja der Student der Science Technology Studies?

00:16:11: Ja, das ist so mein Steckenpferd.

00:16:14: Aber das ist so, so ein Punkt ist halt genau das,

00:16:17: für dieser sehr, wie beschreibe ich es am besten,

00:16:21: die sehr oberflächlichen Technologie-Business-Rhetorik ist halt auch nur oberflächlich.

00:16:27: Und wenn man da natürlich aber echte Analysen anschaut

00:16:31: von Technologienutzung, ist die Story oft sehr, sehr, sehr viel komplizierter.

00:16:34: Das ist ein guter Punkt vielleicht dazu.

00:16:36: Ich war diese Woche auch bei einer Veranstaltung,

00:16:39: wo ich von der BBC gehört habe, wie sie generative KI einsetzen.

00:16:43: Und das ist vielleicht ganz interessant.

00:16:45: Zweitpunkte, nämlich einmal, wie sie bestehende generative KI nutzen

00:16:48: und welche Experimente sie auch schon mit generierten Videos gemacht haben.

00:16:52: Vielleicht erst mal zum Text.

00:16:54: Da haben sie so ein bisschen das umgesetzt, was schon lange so diese Beispiele sind

00:16:59: für das, was so Machine Learning wird, die es damals noch hieß, irgendwie machen kann.

00:17:05: Nämlich tatsächlich einfach die Medienform-Barieren einzu-reißen.

00:17:11: Also das, was ja immer noch ziemlich beliebt ist,

00:17:14: dass es eine Sportübertragung im Radio für Leute, die nicht das nicht hören können,

00:17:20: weil sie irgendwie unterwegs sind oder sonst was.

00:17:22: Oder in einer Situation, wo sie keinen Audio nutzen können,

00:17:24: dass das halt automatisch in ein Live-Ticker umgewandelt wird

00:17:27: von generativer KI, den man dann lesen kann.

00:17:30: Was ich insofern einen guten Ansatz finde, weil es halt nicht so ist,

00:17:34: wie verändert das unsere Arbeit, was sicher auch klein Teil ist,

00:17:38: aber weil es viel stärker ist,

00:17:40: können wir damit neue Produkte irgendwie bauen, die bestimmt mehr Wert haben,

00:17:44: was ich glaube, einen besseren Ansatz finde, zu überlegen,

00:17:47: hey, was für neue Produkteformate ermöglicht uns das

00:17:51: und dann diese Formate zu testen und das so ein bisschen von dieser Technologie zu entkoppeln.

00:17:55: Und bei den Videos haben sie bisher gesagt,

00:17:57: dass benutzen sie bisher halt hauptsächlich Marketing

00:17:59: und irgendwelche Sachen, die vorher statische Header-Bilder oder Wanner-Bilder waren,

00:18:06: jetzt zu animieren insofern.

00:18:08: Ich habe es nicht gesehen, ich stelle es mir so leicht giftmäßig vor,

00:18:12: halt zu animieren, was da wohl tatsächlich zu größeren Clickthrough-Raten führt,

00:18:18: aber glaube ich dann einfach so ein bisschen in diesen Zeitgeist von

00:18:21: "alle nutzen nur noch Videos" irgendwie reinfließt.

00:18:24: Aber das scheint da auf jeden Fall so ein bisschen zu funktionieren,

00:18:27: wobei man da natürlich dann auch unterscheiden muss,

00:18:29: das ist jetzt weit davon weg, dass wir sagen, die BBC generiert

00:18:33: Nachrichtenbeitrag mit KI, sondern es geht darum,

00:18:36: Sie haben halt Marketingmaterial aufgehört.

00:18:38: Genau, das ist so ein bisschen da aus der konkreten Nutzung.

00:18:40: Ja eben, und ich glaube, wenn wir über Nutzung reden,

00:18:44: das ist glaube ich, wird das auch immer noch ein Großteil der zukünftigen Nutzung sein,

00:18:48: so als kleiner Aspekt im Workflow, der Button, den ich irgendwie drücke

00:18:52: und dann passieren Dinge.

00:18:53: Und das wird auch nicht erst KI wahrgenommen werden in ein, zwei Jahren in dem Fall,

00:18:57: sondern es ist halt einfach nur da und es funktioniert.

00:18:59: Ach, das ist eine Polemik, die wir schon mal hatten.

00:19:01: Es gibt jetzt die ganzen KI-Experten,

00:19:03: warum gab es eigentlich nie den Head of Python über irgendeine Medienhaus?

00:19:08: [Lachen]

00:19:10: Oder den Head of C++?

00:19:13: Well, es gibt, in der Biologie gibt es diesen Fachbegriff "charismatic meagr-Founder".

00:19:20: Das sind so deine Elefanten, deine Graffen,

00:19:24: die Sachen, auf die du so guckst, diese großen spannenden Tiere.

00:19:29: Ich interessiere dich nicht die Blattarmise, obwohl die vielleicht fürs Ecosystem weit aus wichtiger ist.

00:19:34: Und das ist ein Problem in der Biologie, weil natürlich, was will man sich angucken,

00:19:39: was will man studieren, charismatic meagr-Founder.

00:19:42: Und ich glaube, in der Technologie ist es ähnlich so.

00:19:44: Es gibt diese charismatic meagr-Technologien, so KI, VR, Augmented,

00:19:58: Realities, selbst verander Autos, so richtig cool, mega spannend. Jeder will sich damit beschäftigen,

00:19:57: jeder will auch darüber schreiben. So Sachen wie Serverstrukturen, Veränderungen in Programmiersprachen,

00:20:03: Feature Releases, das was eigentlich so unter der Oberfläche ist, was so Infrastruktur-Themen sind,

00:20:08: die sehr viel mächtiger sind. Natürlich interessiert sich da keines Autos, dafür natürlich will

00:20:12: da auch niemanden Titel haben, weil es halt einfach nicht sexy ist. Also Peiten braucht den PR-Berater von AI,

00:20:19: würde ich sagen. Ja, das ist Elon Musk müsste einfach mal ein paar Monate lang überpfeifen, positiv

00:20:26: posten. Ich glaube, dann hätte sich das schon. Aber ja, das ist auch eine kleine Polemik an

00:20:31: der Stelle, aber ich glaube, das ist schon so ein Aspekt. Das gibt einfach Technologien, die sehr

00:20:35: so dermaßen in der Öffentlichkeit einfach verankert sind mit bestimmten Vorstellungen und Ideen dazu,

00:20:40: obwohl sie in der Regel auf einer sehr materiellen Ebene weit aus weniger Impact haben als viel,

00:20:47: viel relevantere Themen, die halt aber weniger Beachtung finden. Wie, weiß ich nicht, das Schienennetzen.

00:20:53: DB des Amrande. Okay, lasst uns nochmal zum nächsten Thema,

00:20:59: Rechter, das ist auch noch ein bisschen was mit KI zu tun hat, aber brandaktuell ist und ganz

00:21:04: spannend auch ein bisschen darüber hinausführt. Und zwar, dass, ich glaube das von heute oder

00:21:09: von gestern der Text, dass Buzzfeed verkauft Hot Ones. Wer Hot Ones nicht kennt, das ist eine,

00:21:18: das ist eine sehr, sehr gute YouTube-Serie mit dem Host und Interviewer Sean Evans,

00:21:23: der verschiedene Prominente und in den späteren Staffeln wirklich die ganz, ganz, ganz großen

00:21:29: Hollywoodstars, die ganz, ganz, ganz großen Musikstars und sowas bekommt, die dann von ihm

00:21:35: interviewt werden und dabei graduell immer scharfer werdende Hot Wings essen müssen. Und es hat

00:21:42: so diesen wunderbaren Effekt, es gibt dieses Mike Tyson Zitat "Everybody has a plan until they get

00:21:46: punched in the face" und das sieht man tatsächlich aber auch ganz gut, dass diese Prominente alle

00:21:50: hinkommen, die haben immer alle was zu vermarkten, da dürfen sie auch am Ende explizit ihren neuen

00:21:54: Film, ihr neues Album oder so was vermarkten, aber man sieht ganz schön, wie dann so ab der

00:21:58: Millions-Govil-Marke auch irgendwie sorgfältige Publikationspläne und sowas ein bisschen in sich

00:22:03: zusammenfallen. Und das ist sehr nett anzuschauen, das sind jetzt keine knallharten journalistischen

00:22:07: Interviews, würde ich sagen, das sind schon sehr freundliche Promi-Interviews, was ja

00:22:12: durchaus legitim ist, muss nicht jedes Interview ein knallhart konfrontatives, investigativ

00:22:17: Interview sein und ich gucke mir das tatsächlich sehr, sehr gerne an. Also gerade wenn das Promi

00:22:22: sind, die mich interessieren, ist das oft sehr, sehr unterhaltsam und das wurde gestartet von dem

00:22:27: Buzzfeed Vertical First We Feast und die haben jetzt in die Rechte daran verkauft, ganz fürchterliche

00:22:33: Business Insider überschrift, wie ich finde, die getitelt haben, Buzzfeed verkauft heute

00:22:37: bei uns an George Soros, das ist natürlich so nicht stimmt, wenn überhaupt, haben sie es an

00:22:41: eine Firma, einfähig haben sie es direkt verkauft, an die Holding Firma, die halt George Soros gehört,

00:22:48: viel wahrscheinlicher haben sie es an eine Firma verkauft, die der Holding Gesellschaft von

00:22:51: George Soros gehört, also dieses merkwürdige, leicht antisemitische Dog Whistling, ganz,

00:22:57: ganz komische Überschrift. Viel interessanter war tatsächlich die Begründung von Buzzfeed,

00:23:02: warum sie das verkauft haben, obwohl das so eine absolute Erfolgsserie ist mit Millionen

00:23:06: von Views pro Folge, vielleicht kannst du dazu was erzählen? Genau und zwar, man will stattdessen

00:23:14: und ich zitiere an der Stelle, High Margin, Tech Enabled Revenue Lines, also man redet vor allem

00:23:20: über mehr Automatisierung, mehr KI, weniger Menschen, was auf der einen Seite Buzzfeed Business

00:23:29: Strategie ist, glaube ich, seit Anfang des Jahres, wenn ich es richtig im Kopf habe oder

00:23:34: auch vielleicht sogar ein bisschen länger, da hat Jonah Peretti ist es, ne? Der immer einen

00:23:39: Bef Grunde und glaube ich immer noch Chef, ja. Genau, den Investoren gegenüber halt ein neues Ziel

00:23:45: oder eine neue Vision von Buzzfeed sozusagen präsentiert und gesagt, ja wir machen jetzt sehr

00:23:49: viel mit KI in Zukunft. Man hat Buzzfeed News abgeschossen und... Das ist schon länger, glaube ich,

00:23:56: oder? Das ist schon länger her, genau. Aber das ist so, ich würde das so als Teil sozusagen der

00:24:01: gleichen Story da an der Stelle sehen. Der Punkt ist so, ne? Das ist, vielleicht klappt das,

00:24:07: vielleicht klappt das nicht, das ist jetzt mal sozusagen, aber es ist ein interessanter Spin.

00:24:10: Das ist ein sehr interessanter Spin, weil de facto wurden damit ja Schulden von Buzzfeed bezahlt,

00:24:16: damit, dass man dieses Format verkauft hat. Ich finde es auch ganz interessant aus einer

00:24:22: inhaltlichen Perspektive einfach so, weil so ein bisschen, ich habe meine erste polimische

00:24:29: Reaktion war, ja gut, bisher hat Buzzfeed halt sehr viel Human Generated Slop gemacht und danach

00:24:34: machen sie jetzt halt viel AI Generated Slop, musste dann beim Nähraum nachdenken aber auch

00:24:39: noch so ein bisschen eine leichte kognitive Dissolanz aushalten, weil ich mich erinnere,

00:24:44: dass vor so sechs, sieben Jahren, vielleicht auch zehn, als das so, ich habe mal wir noch die jungen

00:24:51: Digital-Journalist*innen waren, die irgendwie das Print-Business umkrempeln sollten, habe ich

00:24:57: Buzzfeed immer verteidigt, auch den Slop-Teil, also die Quizzes und die Listicles und so weiter,

00:25:02: weil halt, hey, es ist irgendwie lustig, Unterhaltung ist auch eine journalistische Aufgabe,

00:25:06: da waren irgendwie gute Leute, die da gearbeitet haben, das war super in line mit so dem, was so

00:25:13: Internetkultur damals war, als Buzzfeed ganz, ganz groß war und und das ist ja auch weiterhin so,

00:25:18: Buzzfeed News hat oft wahnsinnig gute Arbeit gemacht, wo man dann, das ist so ein bisschen wie,

00:25:23: ich lese den Playboy wegen der Interviews und so, ja, ich bin schon auf Buzzfeed, aber ich lese

00:25:27: nur Buzzfeed News, die einfach richtig, richtig gut waren, die jetzt länger nicht mehr dabei sind

00:25:31: und dieser kulturelle Moment, wo Buzzfeed und diese klassischen Buzzfeed-Inhalte, die man heute

00:25:36: auch noch irgendwie als Buzzfeed-Inhalte erkennen würde, auch wenn sie gar nicht mehr mit Buzzfeed

00:25:40: stattfinden, der ist ja auch so ein bisschen vorbei und jetzt quasi Konsequenz sagen, hey,

00:25:45: wir nehmen dieses super auf Reichweite, super auf Veralität, super auf diesen relatable Effect,

00:25:52: dieses, oh, nur wenn du Nineties Kid bist, wirst du diese Memes verstehen, Modus, das ist

00:25:58: wahrscheinlich wirklich was, was KI ganz gut kann und wo auch wirklich wahrscheinlich zumindest in

00:26:03: der Business-Abteilung von Buzzfeed ein paar echte Zyne kann sitzen, denen das auch völlig egal ist,

00:26:07: ob das eine Qualität hat oder so, wo man sagen, wenn man konsequent sich für diese

00:26:12: Business-Strategie entscheidet, hey, wir machen halt so viel Reichweite wie möglich,

00:26:15: so viele Augepfel da drauf wie möglich und dann Werbung verkaufen, vielleicht ist das ein

00:26:20: gangbarer Weg, aber man sieht halt auch, was dann da nicht mehr reinpasst und das sind einmal

00:26:23: Buzzfeed News, das dann schon vor einigen Jahren nicht mehr reingepasst hat, die super Arbeit

00:26:26: gemacht haben und das ist ein Erfolgsformat wie Hot Ones, das wirklich auch von der Personality

00:26:31: lebt, also wo schon Evan ein super Interview ist und dass man da halt vermeintlich mehr oder

00:26:37: weniger vermeintlich authentische Momente von Superstars irgendwie sieht, was man garantiert nicht

00:26:41: KI generieren kann. Fairer Punkt, interessanter Punkt. Ich glaube, was man dazu sagen muss,

00:26:48: also auch Buzzfeed hat einfach krass davon profitiert, wie früher der Facebook-Algorithmus

00:26:54: Reichweite geschaufelt hat, was er halt inzwischen nicht mehr tut, so Facebook inzwischen links nach

00:27:02: außen nicht mehr wirklich genüssig. Das war mal anders, aber vor zehn Jahren wollte Facebook noch

00:27:06: nicht so personalisierte Zeitungen für jeden Nutzer und jede Nutzerin sein. Da hatten wir,

00:27:11: glaube ich, auch schon mal drüber gesprochen, anhand von dem Buch von Ben Smith, der Grundungschefredakteur

00:27:15: von Buzzfeed News war Traffic, wo er genau über diese Zeit ja auch schreibt und über das Wachstum

00:27:20: von Buzzfeed, aber auch von diesen anderen Medien, denen jetzt halt groß wurden, so Breitbart und

00:27:24: Haffig Post und so was. Genau. Also, das ist eben, das ist eine interessante Entwicklung,

00:27:29: das ist so ein, auch so ein klassischer Fall von "Hallo, ich freue mich so in fünf Jahren so auf

00:27:35: das erste Geschichtsbuch über Buzzfeed". Mal sehen. Ich fange hier jetzt ein bisschen an,

00:27:42: Ben Smith hat das ja schon geschrieben, das liest sich ja stellenweise auch,

00:27:44: Traffic heißt das Buch, liest sich ja stellenweise auch schon so ein bisschen wie ein Abgesang. Ich

00:27:49: muss ja vielleicht so ein bisschen Advocatos diabolimäßig, gerade auch wenn ich so auf unsere

00:27:54: Arbeit im Media Lab gucke und wenn wir so mit Medienhäusern reden und was wir so unter

00:27:57: Strategie verstehen, muss ich sagen, immerhin ist Buzzfeed so Konsequenz zu sagen, dass sie

00:28:02: Strategie entwickelt haben, eine bisher Strategie und die jetzt konsequent verfolgen. Und ich kann

00:28:07: jetzt nicht sagen, ob das Erfolg haben wird oder nicht oder ich kann man jetzt bis hinten gegen

00:28:11: irgendwie morale Schwerten oder so, aber ich von einem strategischen Standpunkt,

00:28:15: sollte man es auch eigentlich so machen, oder? Ja, wahrscheinlich. Ich glaube, es ist ein Fehler,

00:28:21: aber ich Manager auch Ken Buzzfeed und war auch nicht im Raum, als diese Entscheidungen

00:28:26: getroffen wurden. Ich sitze hier nur zu Hause in meinem Arbeitszimmer und spreche in einem Mikrofon.

00:28:31: Ja, ich finde es auch schade, also gerade auch weil ich Hortwunsch halt gut finde und ich frage,

00:28:38: wie es damit weitergeht. Ich finde es schade, ich würde, wenn ich ein Medienunternehmen hätte,

00:28:43: würde ich eine andere Strategie wählen, aber das heißt ja nicht, dass eine Strategie grundsätzlich

00:28:48: erst mal besser ist als die andere, sondern da würde ich dann mal ganz businessmäßig

00:28:52: darüber gehen. Da geht es erstmal um die Konsequenz und die Stringenz und hat man überhaupt

00:28:55: eine Strategie und hat man die irgendwie formuliert und geht man die irgendwie konsequent. Insofern,

00:29:00: also werden wir sicher weiter beobachten. Ich finde es spannend und frage mich dann eher,

00:29:05: ob diese Strategie noch Erfolg haben kann in der Zeit, wo vielleicht Reichweite,

00:29:11: wo wir immer gesagt haben, Reichweite ist nicht mehr so richtig, vielleicht kommt das auch wieder,

00:29:15: aber ja, finde ich einen interessanten Ansatz dessen Erfolg oder Misserfolgung,

00:29:21: glaube ich, dann auch einiges über die Medienwelt erzählen kann. Definitiv, definitiv.

00:29:25: Lass uns einen ganz kurzen Abschluss vom Technologieteil, sag ich mal, ganz kurz,

00:29:32: hast du das von Quanten Computing gelesen, was den Durchbruch den Microsoft-Jabber geschaffen hat?

00:29:35: Ich habe die letzten zwei Wochen leider nicht viel mehr gelesen als eine ganze Reihe von

00:29:42: Papers über die Geschichte von Technologie. Weniger die Zukunft, also fass es doch gerne für mich

00:29:49: zusammen. Ich habe mich auch nicht damit aus, ich glaube, irgendwer hat mal gesagt,

00:29:53: ich werde irgendjemand behauptet, Quanten Computing zu verstehen, lügt er. Ich würde nur kurz,

00:29:59: vielleicht so als Hype Institute, Hype Service kurz eingeben. Ich habe ein paar Titel dazu gelesen,

00:30:06: die gesagt haben, ja, es ist ein Durchbruch, aber es ist noch so ein bisschen wie bei Fusion Energy,

00:30:13: es ist ein Durchbruch, aber es ist noch so weit davon weg, dass man damit was anfangen kann.

00:30:17: Und die große Sorge bei Quanten Computing ist ja, oder was die Stärke von Quanten Computing wohl

00:30:21: ist, ist ja, dass die zum Beispiel Verschlüsselungen super schnell knacken können nach heutigen

00:30:25: Verschlüsselungsstandards. Und da habe ich einen relativ gut argumentierten Text gelesen, wo es darum

00:30:31: ging, dass gesagt wurde, ja, das kann passieren, aber ich glaube, die Leistung müsste, das Ganze

00:30:37: müsste sich dafür irgendwie verzehnfachen. Also ich glaube, da gibt es diese Größe mit irgendwie

00:30:43: QBits, ich möchte jetzt nichts Falsches erzählen, auf jeden Fall. Da hat Microsoft eben diese neue

00:30:47: Grenze erreicht mit einer Zahl von QBits, die sie da eingesetzt haben. Aber um einem den

00:30:52: Verschlüsselungsmodellen, die wir gerade so nutzen, gefährlich zu werden, müsste es halt zehnmal so

00:30:56: viel sein. Und das ist halt leider ein exponentieller Anstieg, weil du für jedes von diesen QBits,

00:31:01: das du hinzufügst, musst du eine riesige Anzahl mehr von quasi Testbits dazhintzufügen, die überprüfen,

00:31:09: ob das auch alles stimmt, weil bei Quanten Computing ist das ja alles nicht so einfach wie mit an und

00:31:13: aus, wie bei den normalen Computern. Und das da also noch ein ganz weiter Weg ist und deswegen würde

00:31:19: ich sagen, gerade für den Medienbereich auch wieder Vorlage, muss man sich noch nicht mit beschäftigen.

00:31:24: Nur so, falls im Meeting, im Januar, oder so irgendjemand mit Quanten Computing ankommt,

00:31:31: ich glaube, es hat noch Zeit. Ich hoffe, es ist doch zumindest. Dann würde ich sagen,

00:31:38: lassen wir den Tech-Teil mal zu Ende und kommen wir noch ein bisschen zum, ich sage mal,

00:31:42: etwas weihnachtlicheren Teil. Und was wir uns da überlegt hatten ist Folgendes. Johannes und ich

00:31:47: haben auch in den letzten Wochen viel gesprochen, nicht nur über Medien, sondern auch so über

00:31:50: den gesamten Stand der Welt und die US-Wahl und Elon Musk im Weißen Haus und so weiter. Und das

00:31:58: hat uns und viele andere auch, glaube ich, sehr frustriert, der aktuelle Stand der Welt. Und was

00:32:03: wir uns überlegt haben und was wir gerne vielleicht im nächsten Jahr im Halbinstitut mehr machen

00:32:07: wollen würden, womit wir jetzt auch schon mal, glaube ich, schön zu Weihnachten anfangen können,

00:32:11: ist gute Nachrichten. Wir hatten das letztes Jahr ein bisschen gemacht in Form von diesem Spiel,

00:32:17: wir haben gesagt, wir reden jetzt mal über Sachen, die wir gut finden. Ich glaube, das kann man

00:32:20: noch ein bisschen auf andere Beine stellen, Weihnachten, die Zeit der guten Botschaft so. Und

00:32:25: weil das ja auch methodisch was ist, mit dem wir uns im Moment viel beschäftigen, mit so Future

00:32:29: Stinking und Strategie Vorsight und sowas, wo Szenario-Building einfach ein wichtiges Thema ist.

00:32:35: Und ich finde es schön, wenn wir jetzt so für Weihnachten und dann vielleicht auch im nächsten

00:32:38: Jahr so als guten Vorsatz auch im Halbinstitut ein bisschen stärker Szenarien formulieren würden,

00:32:44: wie wir eine eine wünschenswerte Zukunft erreichen können, wenn es gerade so blig und grau

00:32:50: aussieht. Ja. Und ja, ich würde sagen, ganz im weihnachtlichen Geist so, Johannes,

00:32:56: erzählen uns doch mal von einem guten Jahr 2025 im Medienbereich. Im guten Jahr. Ich glaube,

00:33:03: das ist so ein bisschen schwierig. Aber ich kann ja zu mir sagen, wo ich sage, hey, das finde

00:33:06: ich sehr cool. Und zwar, es gibt in den USA inzwischen immer mehr auch Non-Profit Redaktionen

00:33:13: oder die als Kooperativen aufgebaut sind. Und ich finde das cool, wenn wir da in Deutschland

00:33:20: auch mehr von sehen würden. Es ist natürlich trotzdem, wäre das eine defensive Entwicklung,

00:33:25: weil das natürlich heißen wird, okay, oder die jetzt das Letztendliche eingestehen,

00:33:29: dass es vielleicht Räume mit das Journalismus gibt, die nicht so profitabel sind. Das ist ein

00:33:36: For-profit irgendwie gut abdecken könnte. Aber ich würde mir wünschen, dass wir vielleicht gerade

00:33:40: so im Lokalen oder auch in den Nischen mehr solche Modelle sehen würden, wo einfach auch

00:33:46: Journalistinnen selber auch mit dran beteiligt sind. Das ist ja das Schöne an einer Kooperative

00:33:52: an der Stelle. Und so immer so das Jahr 2025, das wäre so mein kleiner Lichtblick. Das finde ich

00:33:57: cool. Das sind auch die Leute, die ich dann auch gerne zu uns auf die Bühne einladen würde zum

00:34:01: Beispiel. Also, hey, meldet euch in der Sicht. Ja, ich habe auch überlegt, ich habe es ein bisschen

00:34:08: anders formuliert, weil wenn ich mir jetzt vorstelle, wir wären jetzt in Winter oder Weihnachten 2025

00:34:15: im Blicken aufs Jahr zurück, würde ich was sehen oder würde ich gerne was sehen, was ich mir gut

00:34:20: vorstellen könnte, wo ich nicht so ganz ohne Snark auskomme, weil ich glaube, dass ich sehe dann

00:34:28: ein Jahr, in dem die KI-Welle so ein bisschen gebrochen ist. Aber das muss man glaube ich gar nicht

00:34:34: so in negativen Terms sehen, mal von Schadenfreude abgesehen. Ich glaube, und das ist ja auch das,

00:34:42: was wir irgendwie auch das ganze Jahr über immer wieder gesagt haben, ich finde, ob man jetzt die

00:34:48: einzelnen KI-Tuts gut findet oder nicht oder sinnvoll oder nicht, ich finde, dadurch ist viel losgetreten

00:34:54: worden in Medienhäusern, was uns, glaube ich, auch außerhalb von KI einfach hilft. Und das ist,

00:35:00: glaube ich, gerade diese, diese Fähigkeiten und Denkweisen, die da aufgebaut wurden, sind gerade

00:35:05: alle sehr von KI belegt. Aber ich glaube, wenn die KI-Welle so ein bisschen bricht, besteht da die

00:35:11: Chance, dass man das mit anderen Sachen füllt. Und ich will jetzt gar nicht sagen, dass das diese

00:35:16: oder jene Sache sein sollte. Aber ich glaube, 2025 könnte vielleicht ein Jahr sein, wo Wissen über

00:35:22: Strategie, wo Wissen über Technologie, wo Wissen über Formatentwicklung, die jetzt alles, Sachen,

00:35:30: die alles jetzt irgendwie ein bisschen neu gedacht wurden durch KI, dann quasi entfesselt von der

00:35:35: KI, sich ein bisschen frei austoben können. Und ich glaube, dass das Skills entstanden sind und

00:35:42: auch Teams entstanden sind und Leute im Journalismus jetzt sind, die das sehr gut können. Und ja,

00:35:48: vielleicht ist es dann, blicken wir dann nächstes Jahr auf ein Jahr 2025 zurück, wo wir so einen

00:35:54: zweiten Innovationsfrühling so ein bisschen gesehen haben, im Sinne von viele neue Sachen,

00:36:01: die ausprobiert wurden, die vielleicht nichts mit KI zu tun haben oder vielleicht auch am Rande

00:36:03: was mit KI zu tun haben. Aber kleinere Projekte, neue Sachen, die sich Leute suchen, wenn sie dann doch

00:36:09: mit KI nicht so weitergekommen sind, aber vielleicht neue Wege suchen, wie sie ihre Dänen umsetzen

00:36:14: können. Dieses Wissen und diese Teams, die sich gefunden haben, auf interdisziplinäre Teams nutzen,

00:36:19: um viele, viele andere Sachen auszuprobieren und dass wir einen viel stärkeren Wildwuchs gesehen

00:36:24: haben, vielleicht von "Nicht jeder macht jetzt irgendwas mit KI, sondern Medienhaus XY" hat das

00:36:30: mit KI gemacht. Medienhaus Z hat etwas ganz anderes gemacht. Dieser regionalen Newsletter hat mit

00:36:38: Leuten, die wegen KI ihren Job verloren haben, aber die sich super mit Technologie und Coding

00:36:43: auskennen, was ganz Neues gebaut. Und ich glaube, da ist es ein ganz großes Potenzial und das wäre

00:36:48: für mich ein sehr schönes Szenario für 2025, wenn wir da, ja, wenn das so ein bisschen wie Dünger

00:36:54: auf einer Blumenwiese wirken würde. Ja, was für ein Bild. Oder? Ich fand es auch schön. Slop auf

00:37:03: die Blumenwiese. Ja, genau. Und ich würde sagen, lass uns doch mal versuchen, ob wir das im nächsten

00:37:08: Jahr im Halbinstitut auch, vielleicht denken wir uns eine Kategorie aus oder ein Jingle oder so was,

00:37:14: das sagen, hey, lass uns doch mal ein bisschen Zeit dafür einplanen, positive Gedanken und

00:37:18: Zukunft zu formulieren, die wir gut finden, um dann besser darüber nachdenken zu können. Und

00:37:22: das ist ja der ganze Sinn von diesem ganzen Futures Thinking und so. Es geht ja nicht darum, die

00:37:26: Zukunft vorherzuseigen. Dann zu überlegen, okay, wenn wir doch dieses positive Zukunftsbild sehen

00:37:31: können trotz allem, wie kommen wir denn dahin? Und vielleicht das so ein bisschen stärker zu

00:37:37: unserer Aufgabe auch im Halbinstitut nächstes Jahr noch stärker zu machen, fertig schön. Das ist

00:37:41: doch ein wunderschönes Abschlusswort für dieses Jahr. Ja, ich noch nicht ganz, denn ich würde

00:37:47: gerne noch ganz kurz eine Sache sagen, letztes Jahr hatten wir das Snark Spiel, wo wir was gespendet

00:37:53: haben für jeden Snark, denn Lina irgendwie so übers Jahr gefunden hatte. Ich muss ganz ehrlich

00:37:59: sagen, ich fand uns dieses Jahr gar nicht so snarky, also zumindest nicht in der Öffentlichkeit. Ja,

00:38:02: wir waren harmlos. Ich fand das auch okay und deswegen, wir würden trotzdem ein bisschen was

00:38:08: spenden und euch auch dazu einladen und dieses Jahr, letztes Jahr haben wir für Armeenien gespendet,

00:38:13: weil es da gerade aktuell war, und dieses Jahr vielleicht ein bisschen zeitloser Reporter ohne

00:38:18: Grenzen, was dieses Jahr quasi der der Halbinstitut Spendentipp ist. Das heißt, wenn ihr bis hier

00:38:24: hin, wenn ihr bis hierhin durchgehalten habt und das Halbinstitut, nicht nur diese Folge bis zum

00:38:30: Ende gehört habt, sondern auch den Rest des Halbinstituts gehört habt, hey, vielleicht habt

00:38:33: ihr ja irgendwie Geld gespart, weil ihr dank uns einen KI-Toon nicht eingekauft habt, über das

00:38:36: ihr nachgedacht habt oder so. Denkt darüber nach, ob ihr das Geld nicht vielleicht spenden wollt,

00:38:40: andere Reporter ohne Grenzen, das machen wir auf jeden Fall auch. Und ja, wünschen euch ansonsten

00:38:45: fröhliche Weihnachten, frohe Feiertage, frohs Freihaben an alle, die nicht feiern und einen guten

00:38:52: Rutsch ins neue Jahr. Und dann hören wir uns nächstes Jahr wieder, reden über Trendreports,

00:38:57: vielleicht oder auch nicht und ja, schauen was das neue Jahr bringt und uns intuitisieren unsere

00:39:05: Stimmen vielleicht. Ja, automatisieren diesen Podcast einfach. Und automatisieren, gibt jetzt

00:39:09: eigentlich genug Material, vielleicht können wir das nächstes Jahr einfach machen. Ich könnte

00:39:13: jetzt so was trainieren und lasse einen Chat-Shope mit diesen Podcast schreiben und lehnen uns

00:39:17: einfach zurück. Vielleicht ist das ein super Projekt für den Januar, denken wir nochmal

00:39:21: darüber nach über die Ferien. Wir werden es euch nicht vergarten. Genau und hoffen,

00:39:26: dass ihr auch nächstes Jahr wieder dabei seid. Wünsche euch alles Gute und bis zum nächsten Jahr.

00:39:31: Guten Rutsch!

00:39:32: [Musik]

00:39:41: [Esteuermutter]