RJS-Blog - Fachwissen, das ankommt

  Es ist eigentlich lustig, wie das uralte Trotzkind im Eviloffice sich immer wieder unfreiweilig blamiert. In kompletter Unkenntnis, dass Amerika die Bezeichnung für Süd- und Nord-Amerika darstellt und die USA nur ein zunehmend unwichtigerer Teil davon ist, ehrt Gelbhaar von ihm verachtete Länder rund um die USA, in dem sie Teil seiner Umbenennungsbewegung werden. Lake America könnte also Lake Peru bedeuten. Zudem wird das eigentliche Ziel sowieso nicht erreicht, denn die neuen Namen werden nur für Insassen in USA genannt und die halten den Golf von Amerika vermutlich oft für den Golfplatz des Typs und haben eine Ahnung, wo dieser Lake America denn sein soll, wenn sie nicht direkt an der Grenze zu Kanada wohnen. Also wirklich nur lustig und warten, dass der Typ verschwindet? Eher nicht, denn die Trotzmaßnahmen beschränken sich ja nicht auf Umbenennungen. Der erfolglose Krieg gegen Iran hat nicht nur beide beteiligten Länder, sondern die ganzen Weltwirtschaft beschädigt. Aber zurüc...

Ich erstelle seit bald 20 Jahren Video- bzw. Onlinetraining . Zuerst für Video2Brain, was dann irgendwann zu Lynda und letztendlich zu Linkedin Learning wurde. Jeweils durch Übernahmen. Über diese Zeit sehe ich für mich zwei große Zäsuren. Damit meine ich nicht die beiden Re-Brandings. Als ich 2007 die ersten Videotraining für Video2Brain erstellt habe, waren das DVDs. Als erste große Zäsur sehe ich für mich den Wechsel weg von der physischen DVD hin zu Onlinetraining. Die zweite Zäsur ist für mich das Auftauchen von KI bzw. strenggenommen LLMs im Massenmarkt. Beide Einschnitte haben für mich keine abrupten Veränderungen bewirkt, aber über eine gewisse Zeitspanne meine Aufnahmen von Trainings massiv beeinflusst. Die erste Zäsur hat hierbei mehr die Anzahl der Videoproduktionen, die Länge der Trainings, die Nutzerzahlen und die Beschleunigung des Produktionsprozesses betroffen. Die konkreten Themen haben sich aber davon unberührt weitgehend um Programmierung gedreht und wurden nur ...

Nachdem der  KI -Hype  durch ist, kommen langsam realistische Untersuchungen in Fahrt, wieviel KI in der Wirtschaft wirklich bringt. Es mehren sich die Stimmen, dass der Einsatz von KI oft kaum oder gar keinen Nutzen, aber massiven Schaden und erheblichen Zeitverlust bewirkt. Zum Teil durch Demotivation und Verängstigung von Mitarbeitern, aber interessanter Weise klagen viele Mitarbeiter, dass sie durch KI erheblich mehr Stress und Aufwand haben.  Natürlich ist man bei vielen - aber sicher nicht allen - Aufgaben mit KI deutlich schneller als ohne. Aber schneller in einer Sackgasse zu sein oder schneller in einen Abgrund zu fallen, ist nicht positiiv. Ich bin definitiv niemand, der KI ablehnt. Ich profitiere natürlich auch davon. Aber ich lehne den unreflektierten Tanz um das goldene Kalb ab, den viele Entscheider und Dünnbrettbohrer gerade aufführen. Die Zukunft wird nicht ohne KI stattfinden, aber für mich sieht es im Moment so aus als würde KI sehr oft falsc...

Ich blogge hier etwas über Quantencomputer (Quantencomputer verstehen – Grundlagen in 30 Minuten) , aber was haben diese Bildportraits damit zu tun? Tatsächlich bin - oder besser war - ich das. Kurz nach der Zeit, in der ich mich bereits mit Quantenphysik beschäftigt habe. Und das war zu Studienzeiten. Ich bin ja Mathematiker und habe damals meine Diplomarbeit über mathematische Grundlagen der Quantenphysik geschrieben. Und niemals gedacht, dass diese theoretischen Grundlagen einmal irgendeine praktische Bedeutung erlangen würden. So kann man sich täuschen. Alle Welt spricht zwar seit ein paar Jahren von KI, aber in aktuellen Börsenkursen ist KI mittlerweile eingepreist. Nicht nur Nerds und IT-Insider, sondern auch Investoren bzw. Börsianer und Entscheider großer Unternehmen suchen daher nach dem nächsten "Großen Ding" nach KI. Neben Raumfahrt ist der Quantencomputer vermutlich der vielversprechendste Kandidat, der sogar viel früher als SpaceX & Co bereits wirtschaftli...

Die Woche halte ich remote einen Ferienkurs für TN der Klassen 7 - 9. Themen sind Programmieren, Daten und KI-Grundideen. Die Zielgruppe ist für meine Verhältnisse ungewöhnlich, aber ich habe so etwas auch schon in den letzten Sommerferien gemacht.

Nachdem ich nach vielen Stunden Interaktion mit ChatGPT und Gemini den Ansatz mit Openclaw über eine KVM/QEMU-VM mit Debian auf meinem Hauptrechner und  LM Studio auf dem Mint-Host als grundsätzlichen Workflow zum Laufen gebracht habe, war noch das Tooling offen. Der Agent sollte also konkrete Aufgaben erledigen, statt nur Textantworten von einer KI abfragen. Das geht sowieso ohne Agent viel effizienter. Und wieder hat mich die KI in eine völlig falsche Richtung geschickt. Ich habe wieder Stunden damit verbracht, Vorschläge von ChatGPT abzuarbeiten, warum das Tools-Flag in der Antwort der KI leer war und nur eine JSON-Struktur mit den grundsätzlichen Aufrufen zurückkam. Nachdem ich gestern dann aufgegeben habe, ist mir auf dem Weg zum Gleitschirmhang der korrekte Workflow als Idee gekommen. Dass die KI nicht Tools aufgerufen hat, war nicht das Problem, sondern der Beweis, dass OpenClaw keinen Unsinn machen kann. Der Agent läuft in der VM, die KI auf dem Host. Auf dem Host dürfen a...