UNF#CK YOUR DATA

• KI Strategie braucht Menschen für den Unternehmenserfolg | Tiankai Feng

  Wenn die KI Agenten und anderen Systeme bald Live sind und die lästige Arbeit machen, dann können wir ja die ganzen Menschen entlassen. Warum das eine wirklich miese Idee und warum eine gute KI Strategie Menschen im Mittelpunkt braucht. Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Tiankai Feng, Director Data & AI Strategy bei Thoughworks und Buchautor von „Humanizing AI Strategy“.Stell dir KI mal wirklich wie eine technische Revolution vor. Zum Beispiel als der Webstuhl die Weber*innen begann zu „ersetzen“. Auch ein Webstuhl ist nicht perfekt und macht Fehler, wie eine KI. Gerade zu Beginn der technischen Umstellung müssen diese Systeme überwacht geprüft und verbessert werden.Und wer wäre jetzt besser geeignet die Ergebnisse eines KI Systems zu bewerten und verbessern als genau die Menschen, die bisher „gewebt“haben?Das sind genau die Expert*innen, die dein Unternehmen und ihre Arbeit sehr gut kennen. Sie wissen was ein gutes Ergebnis ist und was Mist. Auch wo welche Fehler passieren und wie die sich äußern oder versteckte Informationen liegen der KI fehlen.Wenn du diese Leute jetzt vor die Tür gesetzt hast, dann wird’s natürlich hart mit der KI Transformation.Aber wie stellst du es jetzt an, dass die Menschen im Mittelpunkt deiner KI Transformation stehen? In seinem neuen Buch „Humanizing AI Strategy“ adaptiert Tiankai das 5C-Framework der Datenstrategie auf die neuen Herausforderungen im KI Bereich.Gemeinsam sprechen wir darüber was sich hinter den 5 Begriffen (Competence, Collaboration, Communication, Creativity und Conscience) verbirgt und wie du es mit diesem Framework schaffst die wichtigen Eckpfeiler der KI Strategie abzusichern.Und nebenbei haben wir auch noch jede Menge Spaß.Gerappt wurde leider nicht ☹▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Tiankai: https://www.linkedin.com/in/tiankaifeng/Humanizing Data Strategy: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/shop/article/53601701/tiankai_feng_humanizing_data_strategy.htmlHumanizing AI Strategy: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/shop/article/56728859/tiankai_feng_humanizing_ai_strategy.htmlZum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Christians Wonderlink: https://wonderl.ink/@christiankrugUnf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Tiankai Feng: Data Quality ROI – Gaurav PatoleAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes:

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• !RE-UPLOAD! KI-Agenten oder Agentic-AI? Wo stehen wir 2025 und wie bekommst du die zum Laufen? | Barbara Lampl

  Ein Anbieter hatte Probleme mit dem Intro/Outro - Deshalb müssen wir die Folge nochmal hochladen!Sorry für die Verwirrung!Das Jahr 2025 wurde als das Jahr der Agenten aufgerufen. Aber wo stehen wir? Oder ist es nur das Jahr des Agentenhypes? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl (aka AI Babsi) Das große Versprechen der AI Hersteller und Bubble: 2025 wird das Jahr der KI Agenten. Diese werden voll automatisiert für uns arbeiten.Die schlechte Nachricht: Ganz so leicht war es dann doch nicht.Die gute Nachricht: Wir sind weiter als Barbara Anfang des Jahres dachte.Aber ein vollumfänglicher Agent der alles kann fliegt eben leider noch nicht.Wir sind allerdings auf deinem guten Weg die ersten Agenten mit gewissen Einschränkungen voll produktiv zu sehen. Warum Einschränkungen? Weil die Welt eben sehr komplex ist und die Systeme noch gewisse Limitationen haben. Ein agentisches Framework tut sich eben eine einem engen Bereich leichter als in einem sehr offenen Feld.Und aus Sicherheitsgründen ist es ratsam am Anfang die Agenten sowohl technisch als auch inhaltlich erstmal begrenzt zu testen.Also ohne ihm direkt Adminrechte auf allen Systemen zu geben. Sonst kann die Produktion stillstehen oder dein Betriebsvermögen für einen guten Zweck gespendet werden.Wie bekommen wir diese Dinger dann zum Laufen?Laut Barbara brauchen wir dazu drei Dinge, damit der Erfolg überhaupt möglich ist:1) Ein Evaluationskonzept2) Ein Semantic Layer3) Ein Memory LayerMit dem Evaluationskonzept stellst du sicher, dass der Agent das tut was er soll und zwar innerhalb gewisser Parameter. Und zwar immer. Also nicht nur am Anfang sondern so lange das Ding läuft.Das Semantic Layer erklärt dem Agenten dein Unternehmen, denn da ist hoffentlich nicht komplett in den Trainingsdaten eines öffentlichen Herstellers abgebildet.Und das Memory Layer sorgt, dafür dass der Agent dann auch eine gewisse Orientierung hat was aktuell, was veraltet und was nicht mehr relevant ist.Und noch einer der wichtigsten Punkte:KI ist kein Projekt mit Enddatum!Diese Systeme müssen auch betrieben werden, das heißt Evaluierung endet nicht 😉Erwähnte Folgen:Babsi 1.0: https://open.spotify.com/episode/1EmZJb1k9iVdydeG4oF2Jl?si=d6a3e8d6956d4fcdBabsi 2.0: https://open.spotify.com/episode/7I8inz4CgUGAGwJ5r3SEIr?si=831f268000d34ad4Sebastian KI Agenten: https://open.spotify.com/episode/0VClcj0U2Ba3BSjkFGcrg7?si=2b8f62b3d62f46fcLarysa: https://open.spotify.com/episode/36h5wz8yy6pteOEjnYUNyd?si=c83d98e63fc149d5▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Barbara: https://www.linkedin.com/in/barbaralampl/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Christians Wonderlink: https://wonderl.ink/@christiankrugUnf*ck Your Data auf Linkedin:

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• KI-Agenten oder Agentic-AI? Wo stehen wir 2025 und wie bekommst du die zum Laufen? | Barbara Lampl

  Das Jahr 2025 wurde als das Jahr der Agenten aufgerufen. Aber wo stehen wir? Oder ist es nur das Jahr des Agentenhypes? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Barbara Lampl (aka AI Babsi) Das große Versprechen der AI Hersteller und Bubble: 2025 wird das Jahr der KI Agenten. Diese werden voll automatisiert für uns arbeiten.Die schlechte Nachricht: Ganz so leicht war es dann doch nicht.Die gute Nachricht: Wir sind weiter als Barbara Anfang des Jahres dachte.Aber ein vollumfänglicher Agent der alles kann fliegt eben leider noch nicht.Wir sind allerdings auf deinem guten Weg die ersten Agenten mit gewissen Einschränkungen voll produktiv zu sehen. Warum Einschränkungen? Weil die Welt eben sehr komplex ist und die Systeme noch gewisse Limitationen haben. Ein agentisches Framework tut sich eben eine einem engen Bereich leichter als in einem sehr offenen Feld.Und aus Sicherheitsgründen ist es ratsam am Anfang die Agenten sowohl technisch als auch inhaltlich erstmal begrenzt zu testen.Also ohne ihm direkt Adminrechte auf allen Systemen zu geben. Sonst kann die Produktion stillstehen oder dein Betriebsvermögen für einen guten Zweck gespendet werden.Wie bekommen wir diese Dinger dann zum Laufen?Laut Barbara brauchen wir dazu drei Dinge, damit der Erfolg überhaupt möglich ist:1) Ein Evaluationskonzept2) Ein Semantic Layer3) Ein Memory LayerMit dem Evaluationskonzept stellst du sicher, dass der Agent das tut was er soll und zwar innerhalb gewisser Parameter. Und zwar immer. Also nicht nur am Anfang sondern so lange das Ding läuft.Das Semantic Layer erklärt dem Agenten dein Unternehmen, denn da ist hoffentlich nicht komplett in den Trainingsdaten eines öffentlichen Herstellers abgebildet.Und das Memory Layer sorgt, dafür dass der Agent dann auch eine gewisse Orientierung hat was aktuell, was veraltet und was nicht mehr relevant ist.Und noch einer der wichtigsten Punkte:KI ist kein Projekt mit Enddatum!Diese Systeme müssen auch betrieben werden, das heißt Evaluierung endet nicht 😉Erwähnte Folgen:Babsi 1.0: https://open.spotify.com/episode/1EmZJb1k9iVdydeG4oF2Jl?si=d6a3e8d6956d4fcdBabsi 2.0: https://open.spotify.com/episode/7I8inz4CgUGAGwJ5r3SEIr?si=831f268000d34ad4Sebastian KI Agenten: https://open.spotify.com/episode/0VClcj0U2Ba3BSjkFGcrg7?si=2b8f62b3d62f46fcLarysa: https://open.spotify.com/episode/36h5wz8yy6pteOEjnYUNyd?si=c83d98e63fc149d5▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Barbara: https://www.linkedin.com/in/barbaralampl/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Christians Wonderlink: https://wonderl.ink/@christiankrugUnf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬...

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• Der Fachbereich hat Datenhunger - Wir stillen ihn oft nicht richtig | Stefan Franke

  Wenn der Fachbereich Hunger auf Daten hat bekommt er Fast Food oder Rohkost. Aber satt wird er nicht. Warum ist das so und was bedeutet diese Küchenanaloge? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Stefan Franke, Mitarbeiter für Strategy and Transformation bei igefa.Analogien sind ein tolles Mittel um komplexe Themen besser verständlich oder leichter verdaubar zu machen. Genau darum gehen wir heute in die Datenküche. Als Stefan aus der Chemie in den Einkauf wechselte hatte er andere Erwartungen an die Daten in Unternehmen. Statt R und Python begegnete er Excel.Denn allzu oft bekommen Fachbereich Daten wirklich nicht gut zur Verfügung gestellt. Diese sind unzugänglich in System versteckt oder unverständlich und unauffindbar sicher im Datalake versenkt.Und wenn die mal präsentiert werden, dann entweder als FastFood, hoch aggregiert einzelne Zahlen aber wertlos für Analysen oder als Rohkost. Haufenweise Tabellen und mit Glück eine Anleitung was daraus mal werden kann.Beides führt nicht zum Erfolg.Aber wie geht es besser?Der Schlüssel heißt Kooperation und eine semantische Schicht. Eine Datenstruktur in der Daten für den Fachbereich verständlich dargestellt werden können, ohne bereits alle Analysen und Berechnungen vorweg zu nehmen.Wird diese Schicht aufgebaut ist sie ein wichtiges Asset im Datenmanagement des Unternehmens. Fehlt sie ist das Chaos vorprogrammiert.Stefan hatte auch einmal ein Thema das er mit herkömmlichen Datenbanken nicht gut lösen konnte. Eine Risikobetrachtung, die eine Stücklistenauflösung benötigte. Darin befand sich ein Zirkelbezug. Hier entdeckte er das erste mal Graphdatenbanken und Wissengraphen. Diese arbeiten nicht mit Tabellen, sondern über Beziehungen. Das hat viele Vorteile, ist aber auch kein Allheilmittel.Wann solltest du diese Datenbanken einsetzen und wann lieber nicht?Hör rein!▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Stefan: https://www.linkedin.com/in/stefan-franke-38a3b7130/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Christians Wonderlink: https://wonderl.ink/@christiankrugUnf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Buchempfehlung von Stefan: Nachtzug nach LissabonAlle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6Zum Podcast auf Youtube: https://www.youtube.com/@unfckyourdata▬▬▬▬▬▬ Merch:...

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• F#CK Cancer – Krebs und Daten. Wann sie helfen und wann nicht. | Margarita Neumüller

  Zahlen, Daten und Statistiken sind gerade in der Medizin extrem hilfreich. Wenn du aber eine furchtbare Diagnose bekommst obwohl deine Chancen dafür gering waren interessiert es nicht. Wann sind Daten bei malignen Erkrankung hilfreich und wann eigentlich egal für die Betroffenen? Darüber spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“ mit Margarita Neumüller, Manager Data & Analytics bei Aldi DX.Durch die Daten und Erkenntnisse in der modernen Medizin haben wir viele Statistiken. Wir kennen Faktoren die das Risiko an Krebs zu erkranken senken oder erhöhen. Wie Alter, Geschlecht, Lebensstil das Risiko beeinflussen. Aber all das ist auf einmal egal, wenn du persönlich betroffen bist.Es hilft nicht, dass die Chance nur 0,5% war, wenn du die eine Person bist, die es erwischt. Hier helfen Daten nicht nur nicht, sie zu erwähnen fühlt sich für die Betroffenen oft noch schlimmer an.Margarita teilt in dieser Folge ihre persönliche Geschichte was sie nach ihrer Krebsdiagnose in der Behandlung erlebt hat.Wie sich die Chemotherapie anfühlte und wie sich wieder zurück gekämpft hat in den Alltag und ein Leben ähnlich vor der Erkrankung.Denn es gab auch Momente in denen ihr Daten und Tracking geholfen haben. Wie sind die Fortschritte? Wann kann ich mich wieder auf das verlassen was mein Körper mit mitteilt? Wie kann die Schritte zur Regeneration am besten gestalten? Wann brauche ich mehr Pausen?Hier können Daten tatsächlich einen Mehrwert bringen. Wenn man sie trackt und sinnvoll im Auge behält.▬▬▬▬▬▬ Profile: ▬▬▬▬Zum LinkedIn-Profil von Margarita: https://www.linkedin.com/in/margarita-neum%C3%BCller-7377a2167/Zum LinkedIn-Profil von Christian: https://www.linkedin.com/in/christian-krug/Christians Wonderlink: https://wonderl.ink/@christiankrugUnf*ck Your Data auf Linkedin: https://www.linkedin.com/company/unfck-your-data▬▬▬▬▬▬ Buchempfehlung: ▬▬▬▬Alle Empfehlungen in Melenas Bücherladen: https://gunzenhausen.buchhandlung.de/unfuckyourdata▬▬▬▬▬▬ Hier findest Du Unf*ck Your Data: ▬▬▬▬Zum Podcast auf Spotify: https://open.spotify.com/show/6Ow7ySMbgnir27etMYkpxT?si=dc0fd2b3c6454bfaZum Podcast auf iTunes: https://podcasts.apple.com/de/podcast/unf-ck-your-data/id1673832019Zum Podcast auf Deezer: https://deezer.page.link/FnT5kRSjf2k54iib6Zum Podcast auf Youtube: https://www.youtube.com/@unfckyourdata▬▬▬▬▬▬ Merch: ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬https://unfckyourdata-shop.de/▬▬▬▬▬▬ Kontakt: ▬▬▬▬E-Mail:

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