Zusammenfassung an Tag 3

Analyse des AI-Workshop-Transkripts

Teilnehmer

• Tobias Mueller 
• Christian (cvs)
• Gabriel Salzer 

Zusammenfassung der besprochenen Themen

IP-Bewertung

Die Teilnehmer diskutierten ausführlich über die Kategorisierung und den Schutz von geistigem Eigentum (IP) im Code:

1. Unterscheidliche IP-Typen:

   • Core Business Knowledge: Befindet sich hauptsächlich im Backend-Code und wird als besonders schützenswert angesehen
   • Technische Verfahren: Tools wie Helferscripts, Shell-Scripts und interne Produktivitäts-Tools, die als weniger kritisch eingestuft werden

2. Bewertung der Schutzbedürftigkeit:

   • Nicht alle Komponenten werden als gleich schützenswert betrachtet
   • Open-Source-Plattformdienste und -Tools (wie AG Key Club) werden als weniger kritisch angesehen
   • Backend-Code mit Kundenwissen wird als hochsensibel eingestuft
   • Frontend-Code und Konfigurationstools gelten als weniger kritisch

3. Risikobewertung bei KI-Nutzung:

   • Vorbehalte gegenüber der Nutzung von KI-Tools mit sensiblem Backend-Code
   • Mehr Offenheit für die Nutzung mit Frontend-Code, Konfigurationen und technischen Hilfsmitteln

Mögliche Pilotprojekte ("AI Bubbles")

Die Teilnehmer identifizierten zahlreiche potenzielle Pilotprojekte für den Einsatz von KI:

1. DevOps und Entwickler-Tools:

   • Stack Creator mit Devin AI
   • Cursor AI als Produktivitätstool für Entwickler
   • Nutzung von ChatGPT für kleinere Aufgaben

2. Spezifische Anwendungsfälle:

   • Mobile App-Entwicklung mit Devin
   • ISA 95 Designer in Devon überführen
   • Sapien VW Projekt analysieren (Frontend-Teil)
   • Stack Creator mit Devin AI
   • UPW und App Composer
   • Digital Factory Event Simulator für virtuelle Inbetriebnahme
   • Chat-Interface für den App Composer
   • Konfigurationszentralisierungsservice für die digitale Fabrik

3. KI-gestützte Assistenten:

   • "Prompti": Tool zur Erstellung und Verwaltung von KI-Prompts
   • "Octopus": System, das einen Prompt an mehrere KIs verteilt und die Antworten konsolidiert
   • Deep Research Enabler: Recherche-Tool

4. Organisation und Dokumentation:

   • Notaker in Verbindung mit Fireflies für Meeting-Notizen

Einführung in die Organisation

Die Teilnehmer diskutierten intensiv über den organisatorischen Rahmen für KI-Initiativen:

1. Struktureller Aufbau:

   • "Times Ten" als übergeordneter Rahmen für KI-Aktivitäten (mit Diskussion über mögliche Umbenennung)
   • "AI Jungle" als möglicher neuer Name für den Innovationsbereich
   • Einrichtung eines "AI Bubble Board" zur Verfolgung und Priorisierung von Initiativen
   • Zusammenarbeit zwischen Sebastian Kuchinke (Business-Fokus) und Tobias (technischer Fokus)

2. Rollen und Verantwortlichkeiten:

   • Konzept der "AI Warriors" statt "Task Force"
   • Christian übernimmt die Schirmherrschaft
   • Tobias als "Expert AI DevOps Advisor"
   • Gabriel als "AI Warrior"
   • Persönliche Selbstverpflichtungen zur Förderung der KI-Adoption

3. Governance und Management:

   • Planung eines Kanban-Boards mit speziellen "AI Bubble"-Tickets
   • Regelmäßige Treffen (Grooming, Sprint Planning, Review)
   • Balance zwischen zu vielen und zu wenigen gleichzeitigen Projekten
   • Kriterienkatalog für die Bewertung potenzieller AI-Bubbles

4. Strategische Ausrichtung:

   • Unterscheidung zwischen Customer Value und Company Value von KI
   • Fokus auf die "AI Enabled Digital Factory from the Cloud"
   • Ziel der zehnfachen Produktivitätssteigerung ("Times Ten")
   • Maximierung der Geschwindigkeit ("Speed")

5. Adoptionsstrategie:

   • Drei Kernelemente: Technik, Mensch (individuell), Organisation
   • Fokus auf Early Adopters statt auf Nachzügler
   • Kleine, konkrete Projekte mit sichtbaren Ergebnissen
   • Vorbildfunktion durch persönliche Nutzung

Die Diskussion zeigt einen strukturierten Ansatz zur KI-Integration mit klarer Priorisierung basierend auf IP-Schutz, Machbarkeit und Business Value. Der Fokus liegt auf der schrittweisen Einführung durch konkrete "Bubbles" (Projekte) mit starker organisatorischer Unterstützung.