Deutschlands zweite Chance: Warum Agentic AI aufholt, was die Digitalisierung verpasst hat | Uwe Peter, Cisco Deutschland
#13

Deutschlands zweite Chance: Warum Agentic AI aufholt, was die Digitalisierung verpasst hat | Uwe Peter, Cisco Deutschland

Was passiert, wenn ein Unternehmen seine KI-Abwehr komplett von KI schreiben lässt – und in fünf Versuchen fünf Mal die eigenen Modelle aushebelt? Warum ist Codex der ChatGPT-Moment, auf den die deutsche Wirtschaft gewartet hat? Und wieso könnte ausgerechnet die öffentliche Verwaltung der Bereich sein, in dem Agentic AI am schnellsten echten Impact liefert?
Zu diesen und weiteren Fragen spreche ich in dieser Episode von „AI to the DNA", dem Podcast für alle, die Künstliche Intelligenz wirklich verstehen und anwenden wollen, mit Uwe Peter. Uwe ist General Manager von Cisco Deutschland, verantwortet seit 2019 das gesamte Deutschlandgeschäft und hat in Braunschweig noch selbst Roboter programmiert – Zeile für Zeile, mit Notknopf auf der Brust.

Wir sprechen darüber, warum Cisco dieses Jahr die ersten sechs Produkte auf den Markt bringt, die zu 100 % von KI geschrieben wurden, wie 30.000 Mitarbeitende täglich mit Codex und Claude Code arbeiten und warum das für den deutschen Mittelstand der entscheidende Weckruf sein sollte.

Außerdem diskutieren wir, warum Small Language Models mit begrenztem Kontext das Halluzinierungsproblem für die Industrie lösen, weshalb Deutschland mit über 1.800 Rechenzentren und seiner Industriedatenbasis besser aufgestellt ist, als viele denken – und was das „Car Valley" Baden-Württemberg mit einem Stanford-Studenten zu tun hat.

Darüber hinaus reden wir über die Rolle von Open Source für persönliche und staatliche Souveränität, warum IT längst Grundschulfach sein müsste und was Uwe als „Privatbildungsminister" als Erstes ändern würde. Und wir fragen: Wenn Agenten 24/7 miteinander kommunizieren – wer sichert eigentlich das Netz dazwischen?

Hier bei AI to the DNA will ich, Christoph Magnussen, tiefer in die Materie KI eintauchen. Mich interessiert nicht nur, wie man KI nutzt, sondern warum sie so funktioniert, wie sie funktioniert. Mit AI to the DNA gewinnt ihr Einblicke in die Natur der Künstlichen Intelligenz und erfahrt, wie sie Teil eurer DNA wird. So werdet ihr von neugierigen Tool-Tourist:innen zu echten AI-Anwendungsweltmeister:innen.

Spare jetzt 250€ auf unsere AI Officer Ausbildung mit dem Gutscheincode: ATTD250
->
Jetzt anmelden auf https://shop.blackboat.com

  • (00:00) - Intro
  • (01:25) - Warum KI keine halbherzige Diskussion verdient
  • (03:36) - Deutschlands Digitalisierungslücke und der ChatGPT-Moment für Unternehmen
  • (06:56) - Von Coding Agents bis Pilotkunde: Ciscos Weg zu 100% KI-geschriebenen Produkten
  • (09:35) - Autonomie vs. Kontrolle: AI-only-Firmen und warum Checkpoints okay sind
  • (12:18) - Hardware-DNA, Small Language Models und warum die Industrie nicht halluziniert
  • (16:20) - Der erste Schritt zum AI-Native-Mittelständler: Bildung als Souveränitätsrisiko
  • (19:13) - IT als Grundschulfach: Uwes Vision als „Bildungsminister"
  • (22:46) - 5 Versuche, 5 Treffer: Wie Cisco die eigenen Modelle ausgehebelt hat
  • (24:04) - Die öffentliche Hand als ChatGPT-Moment für Agentic AI
  • (30:10) - EU AI Act, Militär und Medizin: Wenn Regulierung nicht mehr mitkommt
  • (31:27) - Tokenverbrauch, Kosten und warum Open Source bei KI unverzichtbar wird
  • (35:24) - Ciscos Gründungs-DNA: Vom Katzen-Füttern zum Internet-Protokoll
  • (37:46) - MCP, Sprungfunktionen und die Grenzen neuer Agent-Protokolle
  • (40:27) - Infused Security: Warum das Netz zwischen den Agenten entscheidet
  • (42:31) - Partnernetz und Fläche: Wie der Mittelstand an KI-Know-how kommt
  • (44:38) - Startups, Intel-Inside-Angst und warum KI-Routing die Zukunft ist
  • (48:09) - Der KI-Layer über dem Internet: Sprungfunktionen und industrielle Software
  • (51:21) - Vom Roboterarm mit Notknopf: Code, Verantwortung und physische Gefahr
  • (54:06) - Jeder wird Programmierer: Domain-Experten, Low-Code und ein Karrieretipp
  • (57:23) - Blindspots auf dem Weg zu AI-Native: Energie, Daten und das „Car Valley"