Willkommen zurück zum Produktiven Chillen. Heute
mal wieder mit mir, Shadi und meinem Bruder Maher.
Wir haben uns heute vorgenommen, uns das neue
Modell von Anthropic anzuschauen, Sonet 45. Wir
wollen mal den Artikel mit euch durchfliegen
und mal unsere Überlegungen und Anregungen dazu
teilen, wie wir das Ganze finden, was wir davon
erwarten und genau, mein Bruder hat sich da schon
genauer eingelesen und ich habe quasi die Rolle
eines Zuschauers, weil ich da noch nicht so ganz
die Details kenne und das ist so im Allgemeinen
gerade unser Gefühl für das Format, was wir so
haben, oder? Ja, dass wir uns gegenseitig informieren
über Neuigkeiten. Jeder bekommt mal was mit im
Alltag. Und ein großes Thema zwischen uns, und
da liegt Shadi nicht so ganz richtig, interessiert
sich sehr für das Vibe -Coding, das Agenting
-Coding. Nützt das ja fast täglich, wie ich auch.
Und heute hast du einfach ein Announcement nicht
mitbekommen. Und Anthropic, die Firma, die hinter
Claude steht, Eine Alternative zu ChatGBT, für
die, die das nicht wissen, hat ein neues Modell
vorgestellt, Sonet 4 .5. Und auch alle anderen
Partner und auch Hoster haben heute groß angekündigt
auf LinkedIn und auf den ganzen Social -Media
-Kanälen, dass ein super bahnbrechendes Modell
draußen ist. Und ich musste mich natürlich da
einlesen, solange mein Code automatisch sich
debugt mit Cloud -Code. Da habe ich natürlich
Zeit, bis es fertiggebacken wird, mich in sowas
einzulesen. Und ich werde den Link mal in die
Beschreibung reinmachen oder ihr googelt einfach
Cloud Sonet 4 .5 und dann kommt ihr auf den ersten
Artikel drauf. Das Bahnbrechen, der bei diesem
Modell ist, das ist zum ersten Mal das Sonet
-Modell, also das kleinere, schnellere Modell,
besser performt im Coding. als das große, komplexe
Modell, was fürs längere Nachdenken verwendet
wird. Opus, das ist auch das Modell, was hinter
Cloud Code steht, oder Cloud CLI, glaube ich
sagt man das so, oder? Das Command Line Interface.
Und das ist das, was ihr wahrscheinlich nutzt,
wenn ihr Cloud nutzt in eurer Entwicklungsumgebung,
IDE, oder auch wenn ihr Code generiert, direkt
in dem Chatfenster, weil ihr habt das ja auch
natürlich als Web -Applikationen wie Chachibit
ja auch. Und jetzt... Vielleicht geht es dazu,
also die CLI -Version ist quasi der nächste Step,
um ein LLM zu verwenden. Und zwar ist der Hauptunterschied,
also der CLI -Begriff heißt Command Line Interface
und beschreibt das Terminal oder den Command
Prompt oder das Bash oder das PowerScript, wie
auch immer, also unter welchem Begriff auch immer
man das kennt, das sind quasi die Interfaces,
also die Schnittstellen, um ein Betriebssystem
zu bedienen über schriftliche Anweisungen. Also
das typische schwarze Fenster, was man so kennt.
Ja, das, wo man immer Angst hatte als kleines
Kind, wo man darauf gelangt ist. Genau, und jedes
Betriebssystem bietet quasi Instruction Set kann
man sagen, wobei das jetzt eher ein Hardwarebegriff
ist. Es gibt eine Kommandosprache. Genau, es
gibt eine Befehlsliste, die der PC verstehen
kann. Von ganz einfachen Befehlen wie zum Beispiel
gehen in ein bestimmtes Verzeichnis oder das
Anpingen von einem bestimmten Gerät oder einem
Teilnehmer im Netzwerk bis hin zur Erweiterung
dieser Schnittstelle, indem man quasi Bibliotheken
oder CLI -Tools installiert, wie zum Beispiel
jetzt in dem Fall, was jetzt relativ der nächste
Schritt der AI zu sein scheint, zumindest im
Programmierbereich, sind das die CLIs, also die
Command -Line -Interfaces. Und der Hauptunterschied
ist quasi der, dass man ein bisschen vom chatten
und Copy -Paste hin zu einem Modus übergeht oder
zur Möglichkeit übergeht, dass die LLM, sei es
die von Anthropic oder die von OpenAI, quasi
direkt mit der Cloud -Base interagiert. Dieses
Tool gibt es nicht nur von Anthropic. Bei OpenAI
heißt es Codex. Und die GitHub -User von euch
kennen vielleicht GitHub Copilot. Das ist auch
sowas. Ja, da gibt es noch viele andere, aber
ja, also so von den meisten Entwicklern hört
man ja, dass Cloud so die Nummer 1 ist. Das ist,
glaube ich, für uns so im Freundeskreis und die
Entwickler, die wir kennen und für uns selber
ist wirklich Entropic das Nonplusultra. Genau,
also das ist schon deutlich. Also so, wenn man
jetzt so mit OpenAI arbeitet, dann hat man öfter
den Fall, dass es zwar viel Code ausspuckt, aber
der nicht so auf Anhieb funktioniert. Oder das
Modell, das nicht so ganz versteht, was man eigentlich
wollte. Oder halt abweicht. Aber bei Anthropic
ist das schon gruselig gut. Es ist auch die Ideen,
die Claude hat. Und wie wenig man beschreiben
muss teilweise. Das ist schon gruselig. Und die
Experience, die man hat mit diesen Code -Tools
im Terminal, kommt wirklich auch auf die Sprache
drauf an. Also ich programmiere hauptsächlich
Python und R. Und du, Shadi? Ich programmiere
mittlerweile auch viel Python, weil Python halt
einfach out of the box für fast alles bereit
ist. Man muss sich um nichts kümmern. Wegen den
ganzen Bibliotheken. Also ob du jetzt eine UI
brauchst mit Streamlit. Oder glaube ich Django.
Für komplexere Sachen. Früher hattest du ja eher
so diese Nischen. Sprachen, weil du dich ja wirklich
intensiv mit der Sprache und den Bibliotheken
auseinandersetzen musstest, also vor der AI -Ära.
Auf jeden Fall und jede Sprache hatte ja auch
ein Einsatzgebiet. Also zum Beispiel, du hast
die Maschinensprachen C Assembler und dann hattest
du die Softwaresprachen für performante Software
in Windows C++ und C. Und was gab es noch so?
Ja, also du hast halt die Hardware -nahen Sprachen,
da wo du mehr Kontrolle hast, wie C, C++ und
so weiter. Dann hattest du, also alle sind ja
eigentlich so General Purpose, also mit allem
kannst du eigentlich viel bis zu alles machen.
Die Imagination. Ja, genau, aber du hast halt
Sprachen, wo du mehr Arbeit reinstecken musst,
aber manchmal halt ein Performance -Gain hast,
wie jetzt bei C. Python oder Python, wie auch
immer man das gerne ausspricht. Ja, ich spreche
es immer beides aus. Und genau, und dann hat
man halt Sprachen, die jetzt so fürs Objekt,
also fürs objektorientierte Paradigma, sage ich
mal. Wo braucht man objektorientiert? Also aus
der Lehre kennt man das so sehr von Java, weil
es Java erzwingt. Also du kannst in Java quasi
nicht objektorientiert coden. Und der ganze Vorteil,
es gibt ja Freunde und Feinde von dieser Objektorientierten
Idee, ist quasi, dass du so eine Art Kapselung
hast, also du hast so eine Gruppierung von, welche
Werte gehören zu welchen Funktionen. Das macht
das Ganze sicherer. Man sagt immer, es wurde
eigentlich immer so als Sicherheitsfaktor verkauft.
Aber es geht eigentlich eher um Sicherheit vor
eigenen Fehlern. Also dadurch, dass man eine
Zugehörigkeit hat von den Variablen zu bestimmten
Objekten oder Klassen als Blueprint und bestimmte
Methoden hat, die zu diesen Variablen gehört,
hat man halt einen fixen Punkt, wie man an die
Variablen rankommt. Und das ist das, was man
eigentlich mit diesem objektorientierten Paradigma
erreicht. Aber genau, also seit der AI -Ära ist
es halt nicht so, dass du irgendwie diese Vorlieben
hast, wo du so sagst, hey, du weißt ja so, UI
habe ich immer gerne mit Flutter gemacht, weil
ich das Framework so gut aufgebaut finde. Und
man relativ quick gearbeitet hat. Ja, aber ich
muss mich halt nicht mehr mit dem Framework rumschlagen.
Weil die AI das macht. Genau, deswegen bin ich
jetzt mittlerweile auch eher Team Python geworden.
Du bist auch flexibler. Also auch die meisten,
die jetzt mit AI -Coding anfangen, neu, nutzen
ja Python oder JavaScript. Das ist ja für die
Web -Apps und für die Nativen. Und weil die so
weit verbreitet sind, hat natürlich auch die
ganzen AI -Firmen eine leichte Hand, an dem Code
zu kommen und damit zu trainieren. Und das ist
eigentlich nur die Ursache, warum diese Sprachen
besonders gut mit AI funktionieren. Ja, also
ich kann mir auch vorstellen, dass man in Zukunft
so, also dass sich auch auf der Programmiersprachenebene
was tun wird, dass man so merkt, okay, eigentlich
brauche ich diese ganzen Gedankenkonstrukte,
die das Programmieren leichter für den Mensch
machen, nicht mehr. Also so zum Beispiel, dass
ich halt in Python für alles eine vorgefertigte
Funktion habe, ob ich addieren will, ob ich subtrahieren
will, ob ich eine Polynomfunktion erstellen will.
Das macht es träge halt. Ja, also für den Menschen
macht es ja einfacher, wenn du schreibst zum
Beispiel Funktion ersten Grades. statt die Funktion
selber aufstellen zu müssen. Aber für die AI
spielt es so per se nicht mehr wirklich eine
Rolle. Und das merkt man ja auch beim generierten
Code. Das ist, finde ich, bei OpenAI so interessant.
Bei diesen ersten Chat -GBT -Modellen, die so
auch öffentlich gegangen sind, das war 3, glaube
ich, war das erste, was gepublished wurde, dass
du gesehen hast, dass es Sachen hart gecodet
hat. Und auch immer noch tendiert, hart zu coden.
Ich finde auch bei Anthropic, also ich nutze
AI -Coding hauptsächlich im Data Science und
Statistik -Bereich. Du bist eher so anwendungsorientierter.
Und deshalb haben wir so ein bisschen andere
Erfahrungen. Also falls euch das so interessiert,
warum wir von anderen Blickwinkeln teilweise
reden. Und was ich bei mir beobachtet habe, wenn
es zum Beispiel eine Datei nicht richtig einlesen
kann, dann schreibt es den Dateiinhalt rein.
Also es tendiert, Dinge hart zu coden, anstatt
es dynamisch zu machen. Und auch bei Formeln
ist es so, wenn es zum Beispiel eine Bibliothek
nicht da hat, in Python für eine bestimmte Formel,
dann tut er sie hart coden. Und für mich, dass
er jetzt die Datensätze reingecodet, ist eigentlich
eine Vollkatastrophe. Aber dass er die Formeln
hart codet, ist eigentlich eine gute Sache, weil
wenn man so in einem Hochrisikosegment unterwegs
ist, wie es zum Beispiel so Banking, Versicherungen
und Co. und so Ausfallformeln hat oder zum Beispiel
Predictions hat und so weiter, und eine Bibliothek
nutzt, die man nicht kennt und man weiß nicht,
ob diese Formel tatsächlich richtig ist in dieser
Bibliothek oder die, die man will, ist es doch
eine gute Sache. Also manchmal ineffizient, manchmal
gut. Ja, es ist ja eben dieses Thema uneffizient,
das kriegt ja eine neue Bedeutung, weil wenn
ich was ausschreiben muss, dann braucht es mich
deutlich mehr Zeit. Du musst nachschlagen, du
musst sicher gehen. Weißt du, also wenn ich,
ich bin fehleranfällig, ich brauche Zeit, etwas
auszuschreiben und bei der AI ist das wahrscheinlich
auch ein Unterschied, ob sie was hardcodet, so
von den Tokens und von der Geschwindigkeit. Aber
spielt so in dem Sinne für den Auftraggebenden
keine Rolle, weil es ist kein Zeitunterschied,
den man so merken würde. Also meinst du jetzt
aus jemandem, der einen Dienstleister beschäftigt?
Ja, genau. Also so, wenn ich jetzt möchte, dass
du eine App für mich entwickelst und meine AI
braucht jetzt dafür 5 Sekunden oder 5 ,5 Sekunden,
das würde mich nicht interessieren. Verstehst
du, wie ich meine? Deswegen ist es so, kann ich
mir vorstellen, dass so diese Programmierschicht,
also das, was quasi durch die AI erzeugt wird,
dass das sich vielleicht ändern könnte und weniger
Wert legt auf Designentscheidungen, die bisher
für den Menschen wichtig waren in Bezug auf Codes
Verständnis. Und auch so Coding Standards. Genau,
ja. Das könnte vielleicht neu gedacht werden.
Aber das wird halt der Auftraggeber nie wissen,
also wenn ich jetzt dein Dienstleister wäre,
dass der Code halt immer schwieriger wartbar
dann wird. Das wird sich ja auch ändern. Also
glaubst du, dass das AI -Coding grundsätzlich
so die komplette Vorgehensweise ändert, wie man
programmiert? Nein, ich glaube nicht in naher
Zeit. Nee, auf keinen Fall. Ich meinte das eigentlich
eher ausgehend von dem Punkt, welche Programmiersprache.
wählt man. Ah, das wird dann irrelevant. Ja,
also weil es ist ja jetzt schon so, dass du sagst,
ist mir eigentlich egal, was die AI mir ausspuckt,
also wenn du nicht reinschauen musst, wenn es
direkt funktioniert, dann ist es mir ja egal,
ob es C oder Python ist, weil am Ende interessiert
mich ja, ich bin ja als Entwickler jetzt so ein
bisschen der Auftraggeber geworden. Früher war
man ja immer derjenige, der sag ich mal, leiden
musste und rausfinden musste, wie er das löst.
Und jetzt sind wir endlich in einer Ära, wo auch
die Entwickler normal arbeiten können. Ja, ohne
Kopfschmerzen. Ich kann mich noch erinnern, als
wir zusammengearbeitet haben früher, du hast
es gehasst. Du bist super intelligent, du konntest
echt gut programmieren, finde ich. Aber das hat
dir absolut keinen Spaß gemacht. Ja, es ist halt
Ich weiß nicht, ich konnte nie ausblenden, dass
der Auftraggeber halt einfach nur sich was wünscht.
Und nicht nachdenkt richtig, meinst du? Ja, und
ich halt mir so extrem den Kopf zerbrechen muss,
dass ich das, was er sich vorstellt und sich
nicht mal so Mühe gibt, das so richtig festzumachen.
Da hatte ich ja auch immer das Problem, diese
Feature -List oder dieses Lastenheft zu formulieren,
weil es immer so vage war. Und es gab auch immer
so Stress zwischen uns deswegen. Aber am Ende
war es halt eben oft so, dass der Auftraggeber
selbst oder der Kunde oder Co. nicht richtig
wirklich sich Gedanken gemacht hat, was er eigentlich
will. Dann kam es ja auch oft dazu, dass es Änderungen
gab, Änderungen, Änderungen, Änderungen, da bist
du noch mehr und mehr ausgerastet. Ja, also es
ist halt einfach so, dass es ist nicht so, dass
man was viel, viel komplizierteres macht als
die anderen und auch viel mehr entlohnt wird
dafür, sondern man macht was viel komplizierteres
und kriegt teilweise weniger in der Industrie.
Und ich konnte das nie auslösen. Das hat mich
permanent gestört. Das ist so ein typischer,
sagen wir mal, ich war ja der Product Owner,
der Product Manager, was auch immer ihr sagen
möchtet. Dann haben wir ja den Scrum Master,
der sich um die Planung kümmert, das eigentlich
gepflegt wird, eher so Assistent. Und dann haben
wir ja die Programmierer. Und es ist halt einfach
so, dass die Programmierer in diesem Konstrukt
am wenigsten verdienen. Das ist halt so. Und
die machen die komplizierteste Arbeit. Ja. Aber
am Ende... Außer wenn man halt so in so einer
wirklich... So eine Hybridstelle. In einer Firma
landet, die eine gewisse Spezialisierung hat,
Know -how sammeln kann, was so... Engineering.
Was so richtig eine Nische ist. Ja, genau. Wo
es halt dann auch... wo man halt mehr als Ingenieur
gefragt ist, als wirklich jemand, der nur...
Dann ist Code eigentlich nur so ein Werkzeug,
aber eigentlich ist dein Know -how, dein Wissen,
deine Problemlösungsskills eigentlich das. Da
kann man dann schon Karriere machen, aber die
Realität ist halt, dass das Leben aus Gelegenheiten
besteht und nicht jeder, der studieren geht,
kann so einen Pfad einschlagen, sondern man landet
irgendwo in der Industrie. Und nicht jeder bleibt
auch in der Position. Also du bist jetzt auch
kein klassischer Ingenieur. Du bist auch ein
Mischmasch, ich auch. Wir haben das studiert
und dann sind wir das geworden. Und das Schöne
ist halt jetzt, dass man wirklich einen normalen
Job hat quasi. Ja, du kannst einfach ausführen.
Ohne Stress. Genau, also so wie halt, keine Ahnung,
ein Controller zum Beispiel die Aufgabe bekommt,
ein paar Zahlen zusammenzufassen und zu illustrieren
zum Beispiel. Natürlich, Know -how braucht es
immer, aber man kann direkt loslegen und du hast
nicht diese Einarbeitung. Du hast nicht diese
Blockade, ich muss erstmal rausfinden, was ich
mache und wenn ich dann etwas mache und dann
plötzlich eine Wunschänderung kommt, kann ich
das einfach ändern oder habe ich irgendwie die
Architektur oder einen Designfehler drin und
du bist ja ständig blockiert, du kämpfst ja eigentlich
immer mit Problemen als Du löst Probleme und
Probleme. Du bist ein Problemlöser. Das ändert
sich durch AI, dass die deine Probleme löst.
Aber was wir auch nicht, dass wir den Leuten
das jetzt auch nicht so falsch verkaufen. Man
kann zwar direkt loslegen mit Agentic AI eher.
Es gibt so Plattformen wie Cursor und Replit
und so weiter, wo man gar keine Entwicklungsumgebung
anfassen muss. Wo das zum Beispiel bei Cloud
Artifacts und, glaube ich, bei OpenAI heißt es
Canvas, wo die Sachen ausgeführt werden. Aber
wenn ihr euch nicht auskennt, was es so gibt
und was so geht, dann könnt ihr das auch nicht
eingeben. Ja, genau. Das braucht dann einen auch
länger. Man muss reden können. Also wie du gesagt
hast, man muss das, sein Know -how, verschriftlichen
können. Wenn ihr das könnt, also unser Vorteil
ist, dass wir Dozenten sind und die ganze Zeit
über das reden, auch privat. Und deshalb wissen
wir, was es für Bibliotheken gibt. Wir tauschen
uns aus. Zum Beispiel Streamlit beispielsweise
ist so ein UI -Tool für Python. Wurde eigentlich
hauptsächlich für die Chatbot -Ära gemacht. Aber
man kann viel, viel mehr machen. Und wenn ihr
so ein paar Tipps und Klicks könnt. und jetzt
in einem bestimmten Bereich ein Know -how habt,
dann könnt ihr extrem davon profitieren. Und
das, was Shadi gesagt hat, dieses Einarbeiten,
was 70, 80 Prozent der Zeit kostet, weil man
immer Sachen sucht und probiert, es fällt weg.
Ihr seid extrem effizient. Und wenn ihr seid
im Vergleich zu anderen Menschen, die das nicht
nutzen, habt ihr einen viel, viel höheren Wert
für das Unternehmen, wo ihr arbeitet. Natürlich
nicht für einen klassischen Kunden, der euch
per Stunde bezahlt. Da seid ihr eher im Nachteil.
weil es schneller fertig wird, wenn ihr weniger
abrechnen könnt. Aber wenn ihr, wie Shadi gerade
gesagt hat, spezialisiert arbeitet, dann könnt
ihr viel, viel mehr Probleme und Dinge realisieren.
Man kann es auch ein bisschen depressiv formulieren.
Man ist einfach nicht mehr allein. Du hast deinen
eigenen Assistenten. Du hast einen Partner in
der schrecklichen Situation, in der du dich befindest.
Du hast immer negativ gesät. Ja, das ist so wirklich
so diese Experience, eigentlich dieser Game Changer,
der jetzt so mit der AI gekommen ist. Ich sage
auch immer den Leuten, das ist euer Assistent.
Genau. Und deshalb vermenschle ich so gerne die
AI. Ich bedanke mich bei der, ich gebe der so
Kose einen Namen, hört sich jetzt katastrophal
an, aber ich, und ich sage denen so, ich liebe
dich und so, wenn er mal was richtig krasses
gemacht hat, weil ich denke manchmal, Das ist
vielleicht Science -Fiction, aber wenn irgendwann
mal die Roboter brutal intelligent sind. Das
ist kompletter Bullshit. Das ist Bullshit. Ja,
ich weiß, wir sind da ein bisschen anderer Meinung.
Aber ich meine das nicht. Aber wenn die zum Beispiel
in unserem Alltag implementiert sind, weißt du,
wenn die so arbeiten und so. Ja, aber das ist
kompletter Bullshit, weil der Wille, es gibt
ja keinen Willen. Es gibt keinen Willen, aber
trotzdem, ich denke mir so, es behandelt mich
ja auch gut. Die Sprache merkt man ja, das schleimt
sich ja ein richtig. Wie ist mit einem kommuniziert?
Es gibt es wieder zurück. Wer vielleicht die
Anfänge noch kennt von ChatGBT, der wird den
Unterschied gemerkt haben, dass mittlerweile
so ein bisschen Kontext im Chatverlauf ist. Also
wenn man so öfter mal gesagt hat, dass man als
Anwender Shadi heißt, dann ... Dann merkt er
sich das. Dann merkt er sich auch, was du arbeitest.
Genau, oder so, wenn du versuchst, mal Mails
zu schreiben, weil man da auf jeden Fall drauf
achten muss, ob man da Personendaten reinhaut.
Auch wenn ihr das richtig schiffriert habt, also
auch eingestellt habt, was du da angeht. Bei
Komplikationen und so weiter müsst ihr echt aufpassen.
Aber so, wenn man was so typischerweise formuliert,
so zum Beispiel ich als IT -Projektmanager zum
Beispiel, bla bla bla, dann wird er immer, Also
den Anwender so referieren, wie er sich selber
halt beschreibt. Der merkt sich auch, wie du
die Antworten haben willst. Das war am Anfang
nicht so sehr. Nee, nee, das war komplett random.
Und der hat sich zwar ein bisschen geprägt, aber
das ist so ein anderes Thema. Aber jetzt ist
wirklich so eine Art Memory da drin. Und gehen
wir kurz rein, dass wir nicht so sehr ausschweifen,
wegen dem Sonett. Und wir haben gerade viel über
Software und Softwareentwicklung und Softwareengineering
geredet. Und wir sehen hier, wenn ihr auf den
Link geht, sehen wir hier, dass Sonet 4 .5 77
,2 % erreicht hat, Opus 4 .1 74 ,5 % und beispielsweise
JGBT5 -Kodex 74 ,5%, was auch nicht super schlecht
ist. Die sind super, super nah dran. Da geht
es wirklich um einzelne Prozentpunkte. Und ich
finde es super interessant, dass die Firmen sich
eigentlich so betteln wie Samsung und Apple.
Mal ist Apple innovativer, mal ist Samsung innovativer.
Das geht jetzt hier natürlich in einer wesentlich
krasseren Geschwindigkeit, weil die Firmen, um
einfach diesen Platzschussstatus zu behalten,
teilweise auch Unterversionen droppen. Früher,
man hat ja nur volle Versionen gedroppt. Wir
kennen das ja auch aus dem Betriebssystem. Man
hat ja 11, also Windows 10, 11 und so weiter.
Aber jetzt bei den AIs hat es sich wirklich so
mehr implementiert, finde ich, so Zwischenversionen
zu droppen und auch teilweise sind die auch absolut
Schrott. Weiß nicht, ob du dich erinnerst, TGVT
3 .5 war jetzt auch nicht so die Revolution.
Ich hatte ehrlich gesagt nie so wirklich ein
Augenmerk auf die Version. Du hast nicht so getestet.
Ich teste immer so gerne. Und wenn ihr so gern
testet und euch das wirklich interessiert, da
gibt es so vollständige Benchmarks dafür. Und
da sieht man zum Beispiel gewisse Disziplinen.
Hier sind jetzt auf der Anthropic -Seite hauptsächlich
Coding -Examples und die teilen das Coding in
einmal Agentic Coding ein. Agentic Coding ist
wirklich, dass ihr wirklich euch wünscht, was
ihr wollt, dass komplett gecodet wird, auch mit
der Sprache, die das Modell vorgibt. Und Agentic
Terminal Coding ist das, was wir hauptsächlich
beschrieben haben, dass es in der CLI läuft.
Und dann habt ihr Agile Tool Use. Das ist beispielsweise
dadurch, dass es in eurem Terminal läuft, kann
ja, das glaube ich, haben wir darüber gar nicht
gesprochen, das kann euer Dateisystem drauf zugreifen.
Das kann auf allen eurem Codebase zugreifen,
wenn ihr das erlaubt. Ich finde, Anthropic hat
das sehr, sehr gut gelöst. Auch wenn ihr Vollzugriff
gegeben habt, es frägt bei jedem Code -Projekt
neu nach. Bei jeder Datei, die sie neu anfasst,
frägt sie nach. Sie legt teilweise neue Versionen
an und jetzt neu bei diesem Sonet 4 .5, das legt
sich, das speichert die Schritte zwischen. Also
wenn es zum Beispiel einen Code geschrieben hat,
speichert der. Wenn es Änderungen gemacht hat,
speichert er das. Deshalb kann es in die Zeit
zurückspringen. Das ist so das Coole. So wie
Git halt. Jaja, das ist wie so ein internes Git.
Ich habe jetzt zum Beispiel gemerkt bei der JetBrains
IDE, dass dadurch, dass Cloud eigenständig speichert,
Das ist, dass du das Git -Interface innerhalb
von der JetBrains -ID, ich nutze das lokale Git,
nicht das GitHub, dass es dir das nicht mehr
aufruft. Du kannst es nicht mehr manuell speichern.
Das macht das alles schon im Hintergrund. Das
ist der absolute Wahnsinn, wie tief das schon
integriert ist. Kennst du das Computer -Use -Model?
Wo bist du gerade? Ich bin hier unten bei dem
Benchmark. Das ist auch was Cooles. Hast du das
bei Chachapiti gesehen? Das ist diesen Chachapiti
-Agent, der so Webseiten aufruft und so sucht.
Das ist dieses Computer -Use. Jeder nennt es
ein bisschen anders. Und das Schöne ist, die
haben das integriert mit dem Chrome -Browser.
Also es kann dein Chrome -Browser bedienen. Lokal
auf dem Computer. Klasse. Und die haben jetzt
mit diesem 4 .5 auch ein Plugin für den Chrome
-Browser rausgebracht. Und ich finde, das ist
so ein bisschen ein besserer Ansatz, weil, glaube
ich, OpenAI, die starten so einen kleinen Linux
-Rechner für einen Browser und der benutzt das
innerhalb und dann ist man auch so als User beschränkt,
wie viele Ressourcen hat gerade OpenAI, wird
das gerade intensiv genutzt, wie träge ist es
und so weiter. Und wenn man seinen eigenen Browser
nutzt, dann hat man die gleiche Experience, als
würde man selber suchen. Man hat die richtigen
Plugins drin, man hat die richtigen Ansichten
drin, die richtige Sprache eingestellt und so
weiter. Und da sieht man auch, dass die Ergebnisse
nicht so extrem krass sind. 61 % ist jetzt nicht
die Welt, aber im Vergleich zu den anderen, die
so rund 40 % abschneiden, ist es schon eine massive
Steigerung. Und dann kommen noch so Standard
-AI -Tests. wie MMLU, das sind so Sprachentests,
Multilanguage Tests, da sind halt Sprachmodelle
natürlich brutal gut drin. Dann haben wir so
Thema Visual Reasoning, das ist zum Beispiel
interessant für mich als Data Scientist, dass
er zum Beispiel Graphen und Liniendiagramme,
Balkendiagramme und so interpretieren kann. Er
kann ja auch OCR durchführen und solche Geschichten.
Und dann, was auch für mich sehr, sehr wichtig
ist, was gerade so in den Kinderschuhen ist und
wo Entropic gerade extrem dran arbeitet, die
wollen, dass Claude für Minimentfächer oder STEM,
wie die Amerikaner sagen, optimiert ist. Also
Mathematik, Chemie, Physik, Biologie. Und was
sie neu implementiert haben, weil die einfach
in die Wall Street wollen und ein bisschen so
Konkurrenz zu Bloomberg und Reuters und so. Und
da sieht man hier Financial Analysis. Das ist
gerade in den Kinderschuhen, deshalb haben wir
hier nur 55%. Und das ist brutal. Ich habe so
ein Beispiel gemacht gestern im Seminar. Ich
habe den Geschäftsbericht von der UBS reingeschmissen
und ihm gesagt, mach mir ein Dashboard und vergleich
es mir mit Banken in der gleichen Größe. Und
dann legt es dir alle Kennzahlen aus dem Geschäftsbericht
raus. Und vergleicht es dir mit den anderen Geschäftsberichten,
das tut er sich automatisch rausziehen. Und dadurch
hat man so eine Analytics -Oberfläche wie so
ein Bloomberg -Terminal, halt in Mini und sprachgesteuert.
Und man muss sich nicht monatelang reinschulen,
dass man sowas bedienen muss. Also ich finde
das einfach geil. Und so geht es halt weiter
in diesem Bericht. Und wie gesagt, ihr könnt
euch den anschauen. Und für mich ist es wichtig
von dir zu hören, Shadi, was denkst du so über
den Beruf des Programmierers? Wie geht es weiter?
Oder sagen wir mal besser, fangen wir einfach
von Null an. Du weißt ja, wir haben viel intensiv
darüber diskutiert gemeinsam, ob es noch Entwickler
geben wird und so weiter. Und du warst ja am
Anfang so extrem hart, sagst, die werden alle
arbeitslos. So weiter, kannst du dich noch erinnern?
Ja, gut, also ich denke, es ist so eine Art Verschiebung
eher. Also ich denke, viele, viele Entwickler
werden nicht mehr gebraucht werden, immer noch,
weil du brauchst einfach nicht mehr so viele.
Ja, man braucht nicht mehr diese Masse, ja. Genau,
und die meisten Entwickler sind halt auch einfach,
Nicht sehr gut. Das ist einfach auch Fakt. Also
so wie halt im Leben hast du ja diese Verteilungen.
Ja, Normalverteilungen. Genau. Und du hast halt
diesen durchschnittlichen Entwickler einfach.
Und der durchschnittliche Entwickler, der performt
halt nicht viel. Also er setzt nicht viel um.
Aber er macht seinen Job. Ja, weil er halt nicht
viel weiß. Das heißt, viel seiner Arbeitszeit
ist einfach Recherche. Und normal ist runter.
Genau, also dass du weniger Erfahrung hast, desto
mehr recherchierst du, weil du halt weniger weißt
oder halt weniger im Muskelgedächtnis hast. Und
so ging es mir auch damals. Wenn du in einen
neuen Bereich kommst. Vom Studium frisch raus.
Dann steigt man irgendwo beruflich ein, wo man
so nicht gelernt hat. Man hat zwar die Basics,
um sich alles beizubringen selber. Man wurde
quasi die Gedankenbasis oder wie Systeme funktionieren,
wie Computer funktionieren. was es so für Player
gibt, Server und Edge und was auch immer. Also
die Schritte, auch diese... Das ist das, was
mich am meisten weitergebracht hat. Ich habe
früher Programmieren gar nicht gecheckt. Ich
hatte riesen Probleme in meiner Schulzeit mit
dem Programmieren. Ich habe immer die harten
Sprachen gemocht, diese Low -Level -Sprachen,
C -Assembler, weil die so... Jeden einzelnen
Schritt musstest du machen, wie so beim Schach,
jeden Step. Und dann hattest du auf einmal Java
und ein Java, der macht alles selber, Speicherverwaltung
und so weiter und diese ganzen Geschichten und
wie du gesagt hast, objektorientiert, damit ich
komplett rausgeflogen. Und man muss sich, wie
du gerade gesagt hast, man muss sein Gehirn trainieren,
so zu denken, dass du es auch runtercoden kannst.
Ja, du musst halt so ein Gefühl dafür haben,
was der Code so ein bisschen macht. Aber um zurück
zu der Frage zu kommen, Genau, also desto weniger
oder desto gelegenheitlicher man entwickelt,
desto schlechter ist man. Also ganz normal. Also
nicht programmiert spezifisch. Also das kannst
du auch mit jedem Job beschreiben. Das kann euch
auch jeder Entwickler bestätigen. Ich glaube,
das ist unglaublich katastrophal. Genau. Vor
allem in der Programmierung. Und die breite Masse
sind halt nun mal durchschnittliche Entwickler.
So wie die breite Masse der Übersetzer durchschnittlich
gute Übersetzer sind. Oder der Personaler oder
der Buchhalter. Es geht eigentlich nur darum,
du kannst die Frage ein bisschen vereinfachen.
Du kannst einfach fragen, programmierst du besser
als eine AI? Oder übersetzt du besser als eine
AI? Oder schreibst du besser als eine AI? Du
weißt ja, wir beide waren nie so Die Asse in
der deutschen Sprache? Nö, nie. Für mich ist
AI ganz klar, wenn ich was schreiben muss, dann
mache ich es mit AI, weil sie halt immer besser
ist. Es ist so und da muss man auch ehrlich zu
sich sein. Da darf man auch nicht, wie soll ich
dir sagen, großkotzig sein oder überheblich.
Man muss das abgeben, wo man schlecht ist. Man
muss delegieren lernen. Und das ist auch so eine
Sache, die ich dir heute als Frage mitgebracht
habe, um die Hauptfrage aber jetzt nicht zu stören.
Ich wollte dich fragen, was war so das Erste,
was du mit AI genutzt hast? Und das war Sprache.
Bei dir ja auch. Ja, also ich glaube, ich habe
sehr früh auch Programmieren ausprobiert. Das
war so das Zweite direkt danach. Ja, aber ja,
es war so, ich glaube, das erste Mal, wo du es
mir gezeigt hast, haben wir irgendein Dokument
formulieren müssen, irgendeine Kündigung oder
irgendwas. Ja, irgendeinen Vertrag gekündigt
haben wir damit. Nee, es war mit dem Smart, oder
nicht? Wo ich mit dem Tankdeckel gegen den Baum
gefahren bin. Ah ja, wir müssen so ein Versicherungsformular
ausfüllen. Kleine Story, ich hab den, also ich
hab den, wir haben den Elektrosmart, ich hab
die Ladekappe vom, wie nennt man das? Ladeklappe,
oder? Doch, Ladeklappe, ja. Ja, die Ladeklappe
habe ich nicht zugemacht, bin abgefahren und
bin dann beim Parken gegen einen Baum gefahren
damit und dann ist sie abgebrochen und dann diese
Versicherungsanfrage. Ja, da muss man ja extrem
viel beantworten und auch detailliert. Genau,
gleiches Problem, wie heißt das Ding überhaupt,
was beschädigt wurde und solche Geschichten und
da war es so das erste Mal so, wow. Das war so
der Aha -Faktor. Und dann haben wir das auch
direkt ausgerollt. Sofort, als es Plus gab, habe
ich das abonniert. Genau, und dann ist es halt
so, wie mein Bruder schon gut gesagt hat, du
musst so abwägen, was kann ich gut, was kann
ich nicht gut. Und das ist ja eigentlich so interessant
für die Industrie. weil die Industrie, die arbeitet
ja in einer bestimmten Branche, so zum Beispiel
Schuhhersteller, aber es gehört ja viel drumherum,
so die Steuern, Papierkram, Versand etc. Und
all das, was du so nicht als deine Profession
identifizierst, kannst du ja in Zukunft so half
-assed machen oder so gut, wie es halt sein muss,
um deinen eigentlichen Job zu machen. Und ich
glaube, so wird das halt sein. Also du wirst
halt die Entwickler, die weniger spezifisches
Know -how haben und auch weniger gut programmieren
können, also eher so Junior. Ja, genau. Und wo
es halt in so einer breiten Masse gibt, wo es
halt unendlich viel Trainingsdaten im Internet
gibt, da kann die AI halt gut übernehmen. Und
wenn du halt etwas hast, wo jetzt zum Beispiel
Nvidia ganz... Ganz krasse Beispiele. Die sind
ja in so einer speziellen Nische. Das haut dir
auch nicht kurz raus. Die Hardware -Architektur.
Ja, super. Auf jeden Fall. Die Hardware -Architektur
nicht. Die haben aber auch spezielle Programme
dafür. Eigenentwickelte, die ihnen auch die Arbeit
erleichtern. Aber die bieten halt die Plattform
letztendlich. Oder so ein extrem komplizierter
Algorithmus für einen komplett extremen Fall
in der Mathematik. wird dir ein Sprachmodell
auch nicht raushauen, sondern halt das, was es
schon gibt. Aber sagst du dann, dass es nur noch
die Experten gibt und dann, sagen wir mal, der
Durchschnitt stirbt? Nee, eben nicht, weil du
brauchst ja auch viel... Fleißarbeit? Ja, nee,
also du brauchst ja auch viel quantitative Arbeit.
Also nicht jede Arbeit hat qualitative Natur.
Beispiel? zum Beispiel jedes Unternehmen braucht
ja IT. IT -Service meinst du? Genau. Also das,
was man so im Alltagsproblematik... Oder interne
schnelle Tools, so hey, ich brauche ein Programm,
was mir das und das zusammenfasst. So, was halt
Chachiviti schnell zaubern kann, weil es halt
so oft gebraucht wird, gibt es dafür so viele
Code -Beispiele. Ja, das hängt so alles so ein
bisschen zusammen, statistisch. Aber ich finde,
wenn man so ein bisschen die Medien verfolgt,
das Erste, was so abgestorben ist, oder wo es
so viele Entlassungen gab, kann ich mich noch
gut erinnern, ich weiß nicht, ob du das mitbekommen
hast, das war Zalando, die haben eine Marketingabteilung
komplett gefeuert fast. Das sind halt eben die,
das ist halt generisch. Die Unternehmen, die
so, wie soll ich dir sagen, die stark aufgebaut
sind, was Tech angeht, das sind die ersten Unternehmen,
die AI ausrollen können. Das merkst du ja, also
die großen amerikanischen Companies, die Big
Four, die sind ja oft in diesen Schlagzeilen,
was Entlassungen angeht. Und was meine Erfahrung
jetzt... So Beratungsunternehmen und diese Softwareentwicklung.
Ja, was ich jetzt so eher sehe, ist halt so,
ich sag's immer so plump, du brauchst halt immer,
also dein Geschäftsleiter oder dein HRler oder
dein Finanzmitarbeiter, der hat immer noch keinen
Bock, sich damit zu befassen. Das ist so. Er
hat genauso wenig Bock, das zu erledigen, wie
den Chatbot zu bedienen. Weil das braucht auch
eine Arbeit am Ende. Genau, und er schickt dich
das machen. selber Hardcodes oder das über ein
AI gehen ist, interessiert sie nicht. Das ist
wie was du gesagt hast, als ich mein Science
-Fiction -Beispiel genannt habe, warum ich AI
gut behandle. AI denkt ja nicht für dich mit.
Und hat ja auch kein eigenes Bewusstsein, das
wird nichts selbst tun. Also momentan sind wir
auf zumindest... Man kann solche Systeme bauen,
die so mit N8n so Automatisierungstools, dass
du so spezialisierte Agenten machst, die dann
ineinander arbeiten, aber trotzdem brauchen die
eine Aufgabe. Muss auch jemand formulieren. Das
ist halt nicht mehr so, ich schreibe nur mit
einem Chat und das ist dann wieder so weniger
fassbar für den Otto -Normal -Verbraucher und
dann ist halt wieder gerechtfertigt, jemanden
einzustellen, der sich damit rumschlägt. Und
jetzt ist der neue Beruf Prompt -Ingenieur. Und
ich kann ja, man kann ja so, ich sag mal, man
kann das ja so plump formulieren, dass Also alle,
die jetzt nicht direkt im IT - oder Software
-Engineering -Segment geschafft haben, die hat
es nie interessiert, wie du es löst. Das stimmt.
Jeder, der nicht technisch gearbeitet hat, interessiert
es nicht. Ich merke das ja jeden Tag. Das ist
ja bei dir auch Alltag. Die finden es cool, dass
man es gelöst hat. Und was die noch cooler finden,
dass es schnell gelöst hat. Und natürlich ist
auch die Qualität wichtig, weil am Ende kann
man ja sagen, hey, ich habe es gelöst, schaut
mal, wow. Aber wenn das Ding nicht richtig funktioniert
oder buggt, ist auch niemand dann zufrieden.
Aber am Ende hat mich noch nie jemand gefragt,
was hast du verwendet? Welche Sprache und so
weiter. Ich erwähne das immer, weil ich stolz
bin, wahrscheinlich bei dir auch. Welche Techniken,
aber am Ende interessiert es leider niemand.
Genau, deswegen wird es auch nicht so schnell
gehen. dass Leute ihre Jobs verlieren, weil die
Personen, die diese Sachen entscheiden, die haben
meistens nicht die Zeit, nicht Bock, nicht die...
Es ist einfach so, vielleicht hätten die Bock,
aber die haben einfach die Zeit nicht. Es braucht
immer noch den einen, der sich damit rumschlägt.
Aber unser Leben ist halt einfach einfacher geworden,
oder? Absolut, ja. Wir haben auch... Und uns
auch jetzt nicht hier so, wie soll ich sagen,
sehr glamourös darzustellen oder gut zu reden.
Wir sind einfach, weil wir so sehr in IT verliebt
sind, wir haben keine Angst vor sowas. Wir adaptieren
das direkt. Und das ist so unser Vorteil. Und
ich kann es euch einfach empfehlen, wenn ihr
aus diesem STEM - oder Minimint -Bereich seid,
beschäftigt euch mit dem Zeug. Und wenn es bei
euch in der Firma nicht erlaubt ist, dann macht
es halt privat. Und das ist das, was Shadi, finde
ich, sehr, sehr gut gesagt hat. Das unterscheidet
einen Durchschnittsingenieur, Entwickler, Mathematiker,
Physiker oder was auch immer zwischen dem richtig
Guten. Diese Leidenschaft, auch dieses Interesse,
außerhalb des 9 -to -5 -Jobs am Ball zu bleiben.
Und das, was du gesagt hast, der Standardprogrammierer,
der sein Code runtercodet, der seine Tickets
abarbeitet und Co. Der bildet sich nicht weiter.
Vielleicht interessiert er sich für IT -Neuigkeiten,
aber der wird nicht jedes Jahr seine Sprachskills
extrem signifikant anpassen oder anlernen. Und
ich merke es jetzt schon. Es ist auch ein Job,
am Ball zu bleiben bei den ganzen Tools, die
kommen. Wenn wir uns nicht austauschen würden,
mit anderen Entwicklern nicht austauschen würden,
dann... Also wie heute halt. Ich habe das mit
dem Modell heute nicht mitbekommen. Deshalb machen
wir ja diesen Podcast, um euch in die Realität
mitzunehmen. Weil auch wenn wir AI -Profis sind,
kriegen wir Dinge nicht mit. Und der Austausch
ist das Wichtigste. Und auch natürlich Social
Media ist wichtig. Da kriegt man ab und zu mal
mit, Newsletter zu abonnieren. Aber man liest
nicht jeden Tag. Also entweder man arbeitet und
verdient Geld. Oder liest irgendwelche Artikel
die ganze Zeit. Oder will halt auch mal abschalten.
Absolut, ja. Und wir haben nicht nur den Vorteil,
dass wir uns beide haben. Wie du gesagt hast,
wir haben gute Freunde. Menschen, mit denen wir
zusammengearbeitet haben oder mit denen wir in
der Schule oder im Studium waren. Die so wie
wir sind. Und es ist so unser Netzwerk. Und tauscht
euch auf jeden Fall mit uns da aus. Unseren Social
-Media -Kanälen. Man kann uns auch anschreiben,
mal Fragen stellen. Ich bin da immer ganz, ganz
offen. Wenn, dann auf LinkedIn, glaube ich. Und
meine Empfehlung, also ich war nie so ein Fan
von Büchern. Bücher an sich sind ein gutes Medium,
aber... Wir sehen auch bei unserem Hintergrund
ganz, ganz viele Bücher, auch hier viel über
AI. Aber... Ich hatte immer das Gefühl, dass
das nicht die Hauptquelle gewesen ist. Und haltet
euch so an die großen Unternehmen, die mit viel
Geld, weil die haben einfach die meisten Ressourcen
und es ist einfach wahrscheinlicher, dass ein
Durchbruch bei ihnen geschieht. Und die probieren
ja auch viel aus. Genau, sie haben halt einfach
die Tools und die Ressourcen und alles mögliche
dafür. Also AI ist ja sehr server -heavy zum
Beispiel, also du brauchst ja mega Rechenleistung,
um das Ganze so zu betreiben, wie das betrieben
wird. Und das heißt, wenn ihr euch informieren
wollt, dann geht auf den GitHub -Blog, lest euch
bei Microsoft ein, bei Google, bei Nvidia. bei
den großen Playern und wartet nicht, bis irgendjemand
ein Buch schreibt als Experte. Entweder es ist
zu alt oder er klatscht halt was von den Hauptquellen
rein. Du hast ja auch gesagt, seitdem es Chachapiti
gibt, möchtest du keine Bücher kaufen. Ja, also
ab 2020 fasse ich kein Buch mehr an. Das ist
jetzt zum Beispiel hier auch alles, glaube ich,
nach 2022. Das würdest du alles nicht kaufen,
beispielsweise. Ich glaube, 22 war so der Release
von ChatGPT. Ja, 22 war es. Also, ich bin mittlerweile
an so einem Punkt, wo ich denke, es ist doch
eigentlich egal, ob es eine AI geschrieben hat,
weil ich will die Information trotzdem. Das ist
auch so eine Riesendiskussion, ob AI -Content
besser ist oder so. Das interessiert mich gar
nicht mehr. Ich will ja die Information trotzdem
haben, habe ich letztens realisiert. Und ab und
zu gucke ich halt, dass die Quelle korrekt ist.
Weißt du, wenn so Sachen ein bisschen kritischer
sind? Ich glaube, bei mir kommt der Hate so ein
bisschen daher, dass ich jetzt so während der
AI -Phase so eine Phase hatte, mich mit dem Thema
Finanzen zu beschäftigen. Und gerade in diesem
Thema Finanzen, so was geht gerade in der Welt
ab, welche Firma performt gerade wie und wieso
sie das tut, gibt es halt so viel Müll. Es ist
katastrophal. Es gibt ja immer diese Frage, hat
der Kurs die Schlagzeile gemacht oder ich schlagzeile
den Kurs, sagt man ja in der Wirtschaft. Weil
es halt viel emotional ist und halt gar nicht
wirklich so rechnerisch quasi Zusammenhänge gibt,
sondern es ist halt viel emotionales Handeln
vom Menschen oder halt Hintergrundwissen, manipulierte
Entscheidungen. von den Bigplayern. Und du merkst
halt, dass aber voll viele auf diesen Reiz aufspringen,
dass Leute wissen wollen, wo man am nächsten
Tag am meisten Geld machen kann. Weil es halt
so viele Leser gibt, kommst du halt damit davon,
einfach irgendwas zu schreiben, weil du findest
halt nie die Antwort. Die Headline ist wichtig,
dass es catchy ist. Ja, genau. Das stimmt, das
ist scheißegal. Du fragst dich halt so, du investierst
zum Beispiel in Nvidia, Nvidia geht runter, du
kriegst Scheißausbruch. Ja, das ist normal, wir
drucken ja kein Geld. Du fängst an zu lesen,
wieso ist Nvidia runtergegangen, wann gehen sie
wieder hoch? Und jeder Artikel, den du liest,
gibt dir diese Antwort nicht. Ja. Du merkst,
dass es Bullshit ist, was du liest, aber du suchst
immer weiter. Aber es war auch schon vor AI -Ära.
Genau, aber es ist jetzt halt viel einfacher.
Die Masse. Und wie gesagt, bei mir war das, ich
war in dieser Phase, also in dieser wirtschaftsinteressierten
Phase, in der AI -Hype -Phase. Und deswegen habe
ich so einen Hass. Verstehst du? Ich will kein
Bullshit lesen. Und jetzt ist es noch AI -generierter
Bullshit obendrauf. Und auch eine höhere Vielfalt.
Aber langsam, wie gesagt, habe ich jetzt eher
das Gefühl, es ist eigentlich egal. Ich brauche
die Info. Also es ist egal, ob es die AI... Aber
gleichzeitig ist es halt so eine... Es ist jetzt
nochmal eine Preissache. Also wie viel bin ich
bereit, für ein Buch zu zahlen? wenn ich weiß,
dass es innerhalb von weniger Zeit verfasst wurde?
Ich glaube, so eine abschließende Frage, die
ich dir noch stellen will, ist, weil du das Beispiel
mit dem Buch und Preis dargestellt hast, wie
hoch ist deine Bereitschaft, eine AI zu abonnieren?
Oder wie würdest du das empfehlen, zum Beispiel
unseren Zuhörern, die jetzt zum Beispiel meistens
wahrscheinlich die Free -Variante nutzen? Was
würdest du machen? Ich würde das gerne so sehr
ehrlich beantworten. Ich bin halt in der privilegierten
Position, dass mein Bruder so ein Mensch ist,
der sehr businessmäßig eingestellt ist. Du hast
eigentlich noch nie gezögert Geld auszugeben,
um halt vielleicht wieder damit Geld zu verdienen.
Also du hast ja immer das Beispiel gebracht mit
deinem teuren MacBook, dass du den schon mehrfach
wieder... In wenigen Tagen. Wie ist der Begriff
dafür? Return on Investment. Nee, nee, da gibt
es einen anderen. Amortisiert. Ja, amortisiert,
ja. Ja, genau. Also dein Mac hat sich ja so vielfach
schon amortisiert. Du hast das ja immer so gesehen,
wo ich so, boah, für den Max so viel, oh, du
bist doch nicht ganz sauber, weißt du? Und ich
glaube, also ich wüsste nicht, ob ich das so,
also ob ich als Person, so wie ich denke, ob
ich mich so schnell mit dieser Idee anfreunden
hätte können, das als Investment zu sehen, wenn
ich nicht das von dir abgeschaut hätte oder gelernt
hätte. Aber prinzipiell... Prinzipiell ist es
so, und wenn die AI mich 500 kostet, wenn ich
dafür etwas damit machen kann, was mir wieder
1000 bringt, oder nur 600. Das ist ja schon ein
Profit. Ja, das habe ich ja plus gemacht. Das
war dann schon keine Ausgabe mehr, eigentlich.
Absolut. Wir nutzen ja das Cloud Max, die 200
-Dollar -Variante. Und das ist halt in wenigen
Stunden drin. Teilweise, ja. Also je nachdem,
was man arbeitet. Je nachdem, in welcher Situation
man ist. Und so solltet ihr auch entscheiden,
finde ich. Es gibt auch viele Entwickler, die
agieren aus der Perspektive, ich muss meine acht
Stunden absitzen. Ja, oder ich muss meine Rechnung
stellen. Was Freelancer klassisch. Ja, so interessiert
es mich, ob ich jetzt so in vier Stunden oder
in acht. Durch die Wirtschaft ist man oft in
dieser Situation und das ist auch so ein Grund,
wieso die Wirtschaft in manchen Teilen der Länder
kaputt geht oder warum man diese Kein -Bock -Kultur
hat, weil die Arbeit ist nicht mehr leistungsgewunden.
Es ist egal, ob du Gas gibst, du wirst teilweise
nicht dafür belohnt. Auch die High -Performer
werden nicht belohnt. Genau, also das System
ist darauf ausgerichtet, dass du Durchschnitt
bist. Weil du darfst nicht zu wenig machen, weil
sonst behältst du deinen Job nicht. Aber du darfst
auch nicht zu viel machen, weil es lohnt sich
nicht oder du willst nicht zu viel machen. Ich
glaube, das ist ein super Thema für einen anderen
Podcast. Ja, aber wie sind wir darauf gekommen?
Wegen dem Bezahlen. Und das spielt halt eine
große Rolle. Also wenn man in einer Position
ist, wo man den Return of Investment direkt verwenden
kann oder spürt, dann ist es ein No -Brainer.
Dann ist es ein No -Brainer, genau. Und es ist
aber halt oft so, dass es für viele einfach keinen
Unterschied macht, ob sie es jetzt selber schreiben
oder ob sie es halt schnell schreiben mit einer
AI. Aber auf jeden Fall ist es jeden Cent wert,
wenn man es richtig verwendet. Ich glaube, das
ist ein super Wort fürs Ende unseres Podcasts.
AI ist jeden Cent wert. Und vor allem, wenn man
es produktiv nutzt. Und vielen Dank fürs Zuhören.
Es war ein super interessantes Gespräch, fand
ich. Hat sehr, sehr gut harmoniert zwischen uns.
Und ich freue mich persönlich auf die nächsten
Folgen mit dir. Ja, und zum Abschluss vielleicht
auch zum Namen des Podcasts oder unseres Mediaprodukts,
kann man sagen. Produktives Chillen. Ja, also
so weißt du, durch die Kamera, die wir hier auf
unser Gespräch, sag ich mal, richten, könnte
aus dem Gespräch ein Mehrwert entstehen. Und
so ist es auch mit der AI. Du kannst mit der
AI deine Zeit verschwenden oder du kannst es
halt so kanalisieren, dass es ein Mehrwert wird.