Resilienz im Zeitalter der KI: Wie wir Ängste in Chancen verwandeln – Katja Michalek

In diesem inspirierenden Vortrag spricht Katja Michalek über den Umgang mit Veränderungen und die Rolle der Resilienz in disruptiven Prozessen – insbesondere im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie nutzt ihre eigene Erfahrung aus der Luftfahrtindustrie, um Parallelen zur heutigen technologischen Transformation zu ziehen.

1. Veränderung als Herausforderung: Das Beispiel Lufthansa

Katja beginnt mit einem praxisnahen Beispiel aus ihrer Zeit als Flight Managerin bei Lufthansa. 2008 wurde der Check-in-Prozess von physischen Tickets auf Automaten und Online-Check-ins umgestellt. Dies führte zu Verunsicherung und Widerstand – sowohl bei Passagieren als auch bei Mitarbeitenden. Ihre Aufgabe war es, nicht nur die Neuerungen umzusetzen, sondern auch die emotionalen Reaktionen der Betroffenen zu begleiten.

Die zentrale Erkenntnis: Menschen reagieren unterschiedlich auf Veränderung – einige sehen Chancen, andere empfinden Unsicherheit, Angst oder Frustration.

2. Die Veränderungskurve nach Kübler-Ross

Katja erklärt die Veränderungskurve, die ursprünglich aus der Trauerforschung stammt, aber auf jede Form von Wandel übertragbar ist. Sie illustriert dies humorvoll mit dem Beispiel einer Trennung:

• Schock: Die unerwartete Nachricht trifft ein.
• Verleugnung: „Das kann nicht sein, das ist ein Irrtum.“
• Wut und Trotz: „Der andere hat mich sowieso nicht verdient.“
• Verzweiflung: „Ich werde nie wieder glücklich sein.“
• Akzeptanz und Neubeginn: Man fängt an, sich mit der neuen Realität zu arrangieren.

Diese emotionale Achterbahn erleben auch Mitarbeitende und Unternehmen, wenn sie mit disruptiven Technologien wie KI konfrontiert werden.

3. Resilienz als Schlüsselkompetenz im Wandel

Um Veränderungen erfolgreich zu bewältigen, braucht es Resilienz – die mentale Widerstandskraft. Katja beschreibt Resilienz als ein Spinnennetz mit sieben stabilisierenden Fäden und stellt vier zentrale Faktoren vor, die helfen, sich selbst und andere durch Veränderungsprozesse zu begleiten:

1. Zielorientierung: Ein klares Zukunftsbild hilft, Unsicherheit zu überwinden. Wer versteht, wohin die Reise geht, kann sich besser darauf einstellen.
2. Selbstwirksamkeit: Das Vertrauen in die eigene Fähigkeit, etwas bewirken zu können, reduziert Angst und Ohnmachtsgefühle.
3. Empathie: Wer andere in ihrem Widerstand ernst nimmt, statt sie zu überreden, kann Veränderung gezielt begleiten.
4. Emotionssteuerung: Es geht nicht darum, Emotionen zu unterdrücken, sondern ihnen bewusst Raum zu geben, um mit ihnen umzugehen.

4. Verantwortung für andere übernehmen

Katja appelliert an die Zuhörer, die bereits eine positive Haltung zur KI-Transformation haben: „Ihr seid Vorreiter. Nehmt andere mit und habt Verständnis für ihre Unsicherheiten.“

Ihr Fazit: Veränderung bringt immer Herausforderungen, aber auch Chancen. Wer resilient ist, kann nicht nur sich selbst besser durch den Wandel steuern, sondern auch andere auf diesem Weg begleiten.

5. Persönlicher Abschluss: Mut zur Veränderung

Katja teilt ihre eigene Geschichte: Vor neun Jahren wagte sie den Schritt von einer sicheren Führungskraft bei Lufthansa hin zur selbstständigen Trainerin und Coach – trotz familiärer Herausforderungen. Ihr Learning: „Ich wusste nicht, ob es klappt, aber ich wusste, dass ich es versuchen musste.“

Fazit:

Ein kraftvoller Vortrag darüber, wie Veränderungen nicht nur Unsicherheiten, sondern auch Wachstumschancen bieten. Wer Resilienz stärkt, kann den Wandel aktiv gestalten – sei es in der Luftfahrt, im Zeitalter der KI oder im eigenen Leben.

KI-Filme: Gestern, Heute und Morgen – Leila Emami

In diesem inspirierenden Vortrag nimmt uns Leila Emami, gemeinsam mit ihrem Filmpartner Gordian Mauck, mit auf eine spannende Reise durch die Welt des KI-gestützten Filmemachens. Sie zeigt eindrucksvoll, wie Künstliche Intelligenz die Filmbranche bereits verändert hat und welche Herausforderungen und Chancen sich daraus für Kreative ergeben.

1. Die Revolution der Filmbranche durch KI

Die Filmindustrie befindet sich in einem enormen Wandel, nicht nur durch veränderte Zuschauergewohnheiten und Streaming-Plattformen, sondern vor allem durch den Einfluss der Künstlichen Intelligenz. Besonders unter Drehbuchautoren, Regisseuren und Schauspielern ist die Ablehnung groß, da KI zunehmend kreative Prozesse automatisiert. Dennoch setzen unabhängige Filmemacher wie Leila und Gordian auf diese Technologien und gestalten aktiv die Zukunft mit.

🔹 Die größten Herausforderungen:

• Urheberrecht: Lange ungeklärt, doch nun gibt es in den USA erste Urheberrechte für KI-generierte Filme.
• Ethische Fragen: Fake News und die Authentizität von Bildern und Videos sind kritische Themen.
• Akzeptanz der Branche: Viele traditionelle Filmstudios tun sich schwer mit dem Wandel.

🔹 Warum sich KI dennoch durchsetzen wird:

• Nie war es günstiger, beeindruckende Filme zu produzieren.
• Filme können schneller und mit weniger Ressourcen erstellt werden.
• Neue kreative Möglichkeiten und Kunstformen entstehen.

2. Use Cases: Wo KI im Filmbereich bereits erfolgreich eingesetzt wird

Leila präsentiert faszinierende Anwendungsfälle für KI im Filmgeschäft:

✅ Spielfilme & Fiction: Erstellung von Moodboards und Trailern zur Visualisierung von Ideen.
✅ Dokumentationen: Historische Persönlichkeiten können animiert und zum Leben erweckt werden.
✅ Werbung & Unternehmensfilme: Storytelling für Marken und Firmen, um Emotionen zu transportieren.
✅ Social Media & TikTok: KI-generierte Kurzvideos für virales Marketing.

Besonders eindrucksvoll ist ihr eigenes Filmprojekt über den Bernhardiner Barry, eine Geschichte, die sie mit KI-Tools über verschiedene Entwicklungsstufen hinweg umgesetzt hat. Die Qualität der Bilder und Animationen verbessert sich rasant – innerhalb weniger Monate sind sichtbare Fortschritte erkennbar.

3. Der KI-Film-Workflow: Wie entsteht ein Film mit KI?

Leila gibt Einblick in den Produktionsprozess und zeigt, welche Tools für die verschiedenen Phasen genutzt werden.

🔹 Vier Säulen der KI-Filmproduktion:
1. Pre-Produktion: Drehbuch, Story, Recherche, KI-Prompts (z. B. mit ChatGPT, Perplexity).
2. Produktion: Erstellung von Bildern & Animationen mit Tools wie Midjourney, Runway, Sora, Kling.
3. Post-Produktion: Schnitt, Color Grading, Sounddesign (mit After Effects, Premiere Pro).
4. Marketing & Vertrieb: KI-gestützte Promotion, z. B. mit AI-Agenten.

Ein besonderes Highlight ist der gezeigte Unternehmensfilm, der mit KI-gestütztem Storytelling die Werte und Geschichte eines Unternehmens emotional erlebbar macht.

4. Zukunftsausblick: Wohin geht die Reise?

💡 Die KI-Revolution im Film kommt von unten – nicht von großen Studios, sondern von unabhängigen Kreativen.
💡 Immer mehr Unternehmen erkennen das Potenzial von KI-generierten Filmen.
💡 Die Qualität der Tools verbessert sich stetig – was heute noch KI-animiert aussieht, wird in wenigen Jahren kaum noch von echten Aufnahmen zu unterscheiden sein.

Fazit: Bildung, Mut und Umsetzung sind entscheidend!

Leila ermutigt alle Teilnehmer, KI als festen Bestandteil ihrer DNA zu integrieren und aktiv mit den neuen Tools zu experimentieren. Diejenigen, die sich jetzt mit KI-Filmemachen beschäftigen, haben die Chance, die Zukunft der Branche mitzugestalten.

📌 Schlüsselbotschaft: „Fliegt nicht ihr Narren! Lasst uns die KI als Werkzeug in den Dienst des Guten stellen!“

Ein inspirierender Vortrag voller praxisnaher Einblicke, wertvoller Learnings und einer klaren Vision für die Zukunft des Filmemachens.

Von Zahlen zu Wissen: KI-gestützte Datenanalyse mit Excel, Power BI, Julius.ai – Dirk Peters

In diesem Vortrag geht es um die Möglichkeiten und Grenzen von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Dirk Peters analysiert verschiedene Tools und Modelle, darunter Microsoft Excel, Power BI, ChatGPT, Gemini Advanced, Claude, Perplexity, Microsoft Copilot sowie die spezialisierte Julius AI, um herauszufinden, welche KI-Modelle für die Analyse und Interpretation von umfangreichen Tabellenstrukturen geeignet sind.

Praxisbeispiel: Elektrotechnische Prüfungen und Datenmengen

Einleitend wird ein realitätsnahes Beispiel aus der Elektrotechnik genutzt: Unternehmen müssen ihre Betriebsmittel regelmäßig prüfen (z. B. PCs, Kaffeemaschinen, Verlängerungskabel). Dabei entstehen große Datenmengen, die es zu analysieren gilt – insbesondere in Bezug auf fehlerhafte Einträge, die Einhaltung von Prüfstandards und mögliche Unregelmäßigkeiten bei externen Prüfdienstleistern.

Datenbeispiel:

• Ausgangspunkt: 3.000 Zeilen, 72 Spalten
• Skalierung auf bis zu 950.000 Zeilen (70 Mio. Einträge) für den Stresstest
• Enthält Gerätetypen, Raumnummern, Prüfergebnisse und Messwerte

Test: Sieben Herausforderungen für KI-Modelle

Die KIs wurden anhand folgender sieben Fragen getestet:

1. Wie viele Zeilen und Spalten enthält die Datei?
2. Häufigkeitsanalyse bestimmter Gerätetypen.
3. Grafische Darstellung von Messwerten.
4. Bedingte Abfragen (z. B. „Zeige alle nicht bestandenen Prüfungen“).
5. Mathematische Berechnungen (Wurzelberechnung und Multiplikation).
6. Doppelte Zeilen erkennen.
7. Musteranalyse: Erkennt die KI eine systematische Struktur in den Daten?

Ergebnisse: Welche KI kann wirklich mit großen Datenmengen arbeiten?

1. Excel & Power BI

Stärken:

• Bewährte Tools für Datenanalyse und Visualisierung
• Power BI kann große Datenmengen problemlos verarbeiten (bis 70 Mio. Einträge)

Schwächen:

• Excel ist auf 1 Mio. Zeilen begrenzt
• Identifikation doppelter Zeilen ist aufwendig

2. Microsoft Copilot

Stärken:

• Starke Integration in Excel, nutzt Excel-Formeln statt Python-Code
• Gute Berechnungen und Visualisierungen

Schwächen:

• Begrenzung auf 1 Mio. Zellen
• Keine zuverlässige Mustererkennung oder Dublettenerkennung

3. ChatGPT (GPT-4 Turbo)

Stärken:

• Exakte Berechnungen und korrekte Datenverarbeitung
• Unterstützt Farbcodierung und Skalierung von Diagrammen

Schwächen:

• Erkennt doppelte Werte nur teilweise
• Schwächen bei der Musteranalyse

4. Gemini Advanced (Google KI)

Stärken:

• Kann große Dateien bis 100 MB verarbeiten (bis zu 340.000 Zeilen)
• Solide Diagrammerstellung und Datenanalyse

Schwächen:

• Berechnungsfehler treten ab 11.000 Zeilen auf
• Diagramme sind weniger detailliert als bei ChatGPT

5. Julius AI (spezialisierte Daten-KI)

Stärken:

• Speziell für große Datenmengen optimiert
• Erkennt doppelte Zeilen und reduziert sie auf einzigartige Werte
• Speicherpool für wiederholte Abfragen

Schwächen:

• Erkennt kein tiefgehendes Muster in den Daten

6. Claude (Sieger des Vergleichs)

Stärken:

• Beste Mustererkennung – erkennt automatische Datenimporte
• Fachliche Interpretation: Erkennt Widerstandswerte automatisch als Ohm-Werte und nutzt technische Begriffe (z. B. „RPE“ für Schutzleiterwiderstand)
• Hervorragende Farbcodierung und Visualisierungen
• Präziseste Antworten und Berechnungen im Test

Fazit: Claude überzeugt mit KI-gestütztem Denken, technischer Interpretation und hoher Präzision.

Schlussfolgerung: KI revolutioniert die Datenanalyse

• Power BI und Excel bleiben bewährte Werkzeuge, sind aber limitiert.
• ChatGPT und Gemini Advanced sind solide Optionen, haben aber Schwächen bei großen Datenmengen.
• Julius AI ist ideal für spezialisierte Datenauswertungen.
• Claude hebt sich ab mit KI-gestützter Mustererkennung und technischer Interpretation.

Takeaway: Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie wir mit großen Datenmengen umgehen. Unternehmen sollten die richtigen Tools strategisch einsetzen, um die maximale Effizienz aus ihren Daten herauszuholen.

Abschlussstatement von Dirk Peters:
„Die KI-Entwicklung schreitet rasant voran. Vor zwei Jahren hätte ich für diesen Test Stunden gebraucht – heute kann ich ihn mit wenigen Zeilen Code durchführen. Wer KI nutzt, verschafft sich einen echten Wettbewerbsvorteil!“

Back to the Future: Wie rocken wir mit inPASS die nächste Ära in Kooperationen? – Andreas Trautheim-Hofmann

In diesem Vortrag tauchen wir tief in die Welt der Industrie, der digitalen Transformation und der künstlichen Intelligenz (KI) ein. Andreas Trautheim-Hofmann, ein erfahrener Experte für Datenmanagement und Prozessoptimierung, teilt seine jahrzehntelange Erfahrung und beleuchtet, wie Unternehmen durch strategische Nutzung von Technologien effizienter werden können.

1. Die Herausforderung: Komplexität und Dynamik in der Industrie

• Die Industrie arbeitet mit enormen Datenmengen, die strukturiert und nutzbar gemacht werden müssen.
• Große Unternehmen wie Airbus oder BMW verwalten Millionen von Einzelteilen, tausende von Zulieferern und unzählige Dokumente.
• Die Digitalisierung und die KI bringen neue Möglichkeiten, aber auch Herausforderungen, insbesondere in der Datenintegration und Automatisierung.

2. Die Bedeutung von Struktur und Orchestrierung

• Unternehmen müssen ihre Daten und Prozesse gezielt organisieren, um Wachstum und Effizienz sicherzustellen.
• Referenzmodelle aus der Luft- und Raumfahrtindustrie können auf andere Branchen übertragen werden, um Struktur in komplexe Informationslandschaften zu bringen.
• Der Vergleich mit einem Orchester macht deutlich: Ein Dirigent (Orchestrierung) sorgt dafür, dass alle Beteiligten – Mensch und KI – harmonisch zusammenarbeiten.

3. Künstliche Intelligenz als Gamechanger?

• KI kann Prozesse optimieren, aber sie allein löst keine Probleme – sie benötigt eine strategische Einbettung in bestehende Systeme.
• Die größte Herausforderung liegt in der Kombination von menschlicher Expertise mit den Möglichkeiten der KI.
• Anwendungsfälle (Use Cases) sollten modular aufgebaut sein, um flexibel auf Veränderungen reagieren zu können.

4. Praxisbeispiele und Lifehacks

• In der Industrie und in kleinen Unternehmen gilt: Es kommt nicht auf die Anzahl der Tools an, sondern auf deren gezielte Anwendung.
• Erfolgreiche Unternehmen setzen nicht nur auf neue Technologien, sondern auch auf bewährte Methoden und effiziente Prozesse.
• KI kann als „Trüffelschwein-Bot“ genutzt werden, um relevante Informationen zu identifizieren und zu strukturieren.

5. Fazit: Strategisch denken, intelligent vernetzen

• Die Digitalisierung erfordert ein Umdenken: Statt reaktiver Anpassung an neue Technologien ist eine vorausschauende Planung essenziell.
• Unternehmen sollten ihre Prozesse so gestalten, dass sie flexibel auf zukünftige Entwicklungen reagieren können.
• Die Zukunft liegt in der Kombination aus bewährten Industriemethoden, moderner KI-Technologie und einer klaren, strategischen Orchestrierung der Informationen.

Ausblick: Hands-on Umsetzung im nächsten Workshop

Zum Abschluss des Vortrags wurde ein interaktiver Workshop angekündigt, in dem Teilnehmer ihre eigenen Use Cases analysieren und mithilfe von „Inpass“ – einem strukturierten Datenmodell – praxisnah optimieren können.

🔹 Wer sollte sich diesen Vortrag ansehen?
Alle, die sich mit Datenmanagement, Prozessoptimierung oder KI-gestützter Effizienzsteigerung beschäftigen – vom Ingenieur über den Unternehmer bis hin zum digitalen Strategen.

Dieser Vortrag gibt wertvolle Einblicke in die Zukunft der digitalen Unternehmensführung und zeigt, wie man sich in der heutigen technologischen Dynamik erfolgreich positionieren kann.