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TDF 2024

Ich freu mch wie Bolle, dass am Samstag wieder die Tour de France losgeht, für mich das sportliche Highlight jeden Jahres, trotz EM und Olympiade.

Vor ein paar Jahren habe ich mich mal den Mont Ventoux raufgequält, allerdings die Schotterpiste mit dem Mountainbike. Die Abfahrt war unfassbar lang und schnell.

Neben der krassen sportlichen Leistung, die man vielleicht nur richtig nachvollziehen kann, wenn man selber auch fährt, gefällt mir diese Stimmung in den französischen Dörfern, die ausufernden Beschreibungen von Schlössern aus dem 13ten Jahrhundert und kulinarischen Spezialitäten an jeder Ecke.

Ein Traum wäre es sicherlich einmal, 3 Wochen der TDF mit dem Camper hinterherzufahren.

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Nur Einer redet

Jetzt bei der EM 2024 in Deutschland gibt es ja (endlich) die Regel, dass nur der Captain mit dem Schiri reden darf. Altbekannt aus Eishockey und Rugby.

Alle Meinungen die ich höre gehen in die gleiche Richtung: wie angenehm. Darüber hinaus passieren weniger Schwalben, weniger Drama. Es hat seine Vorteile, wenn nicht alle reden.

Für mich gibt es dabei eine Parallele zu Social Media: ich bin mir nicht sicher, ob es eine gute Idee war, jedem ein Megaphone in die Hand zu geben und zu sagen: Schrei doch einfach.

Aus meiner Sicht sollte zumindest eine gesetzliche Klarnamenregelung dafür sorgen, dass man zu dem Gesagten auch stehen muss. Dass man auch mal nachfragen kann. Die Mechniken einer repräsentativen Demokratie haben schon ihren Sinn.

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Short trip to Brittany

We are on a family short trip to Brittany – let’s hope the weather turns out better than expected 😉 we bought an extra tent for our VANs side door though 🙂

Update: no, it did not turn out better than expected and we came back just yesterday. We had a good time though and the beach and Concarneau were so nice. We even found Dupin’s favourite restaurant!

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Allgemein triathlon

Family Triathlon

Das Titelbild zeigt mich auf dem Rennrad bei meinem ersten Triathlon in Düsseldorf 2017. Ich glaube, es gab keine Zeit in meinem Leben in der ich fitter war, als dann. Auch damals ging es mir gar nicht darum, Spitzenergebnisse zu erzielen, sondern das „dabei sein“ war alles. Die Challenge an sich, aber vor allem auch das Training, haben mir damals echt gut gefallen.

Jetzt bin ich 45 und merke, dass ich wieder einmal ein Ziel brauche auf das es sich lohnt, hinzutrainieren. Kind, Haus, Arbeit einerseits: da bleibt naturgemäß nicht viel Zeit und andererseits verbringe ich am Liebesten Zeit mit meiner Familie.  Warum also nicht beides miteinander kombinieren? Swim, Bike , Run – das sind ja auch Aktivitäten, die man mit den Kids gut machen kann.

Beispiel: Radtraining. Ich habe auf mein Mountainbike einen Thule Kindersitz gebaut und kann so mit dem Kleinen zwischen den Armen richtig gut durch den Königsforst düsen. Oder ich packe den Thule Fahrradanhänger hintendran und habe zusätzliches Beintraining. Mit meinem Cube Travel fahre ich regelmäßig 40km in die Stadt ins Büro und zurück.

Beispiel: Lauftraining. Da nutze ich den Thule Cross Single und kann damit richtig Meter machen. Oder die Deuter Kraxe für Beintraining in den Bergen.

Beispiel: Schwimmtraining. Ich nutze einen Neo mit Boje und meine Frau ein Sub, auf dem sie mit dem Kleinen in Schwimmweste neben mit herfährt.

Jetzt muss ich mir nur noch überlegen, wleche Distanz ich wo machen möchte – und wollen wir doch mal sehen, ob ich nicht auch wieder so fit werde wie in 2017.

Auf in den Family Triathlon.

 

 

 

 

 

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business

Gegenwert vs. Mehrwert

Bei der Entwicklung von Geschäftsmodellen stellt sich immer auch die Frage nach einzelnen Komponenten des Angebots. Neulich kam mir der Gedanke, dass, gerade im Dienstleistungsbereich, die Unterscheidung von Gegenwert und Mehrwert eine wesentliche ist.

Der Gegenwert einer Leistung lässt sich z. B. in Form eines Tagessatzes und einer entsprechenden Anzahl an Tagen messen und ausdrücken.

Der Mehrwert hingegen ist ein auf vielen Parametern wie Wissenstransfer, Wertschöpfung usw. definierbarer Wert.

Gemeinsam lässt sich also eine Dienstleistung in einem Angebot z. B. folgendermaßen ausdrücken:

Gegenwert:

3 Tagessätze à 1000 EUR = 3000 EUR

Mehrwert:

Möglichkeit, das Wissen firmenintern aufbereitet zu nutzen: 5000 EUR

Einsparpotenzial: 1000 EUR auf 12 Monate in 5 Jahren = 5000 EUR

Gesamtangebot: 13.000 EUR

Diese Transparenz verstehen auch die Kunden. Als Dienstleister entrinnt man der Spirale, Zeit gegen Geld zu tauschen.

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books

LAST READ: Das Buch eines Sommers, Bas Kast

Warum habe ich das gelesen?

Bas ist ja vor Allem für seine Ernährungsbücher bekannt, deswegen griff ich zu diesem Roman, als ich ihn letztes Wochenende auf einem Flohmarkt entdeckte. Und ich hatte mal wieder Lust auf ein „echtes“ Buch

Worum gehts?

Der Protagonist Nicolas ist sehr in sein Arbeitsleben eingebunden, dann stirbt sein freiheitsliebender, schriftstellender Onkel mit Haus im Süden. Dieses Ereignis wirkt einschneidend und Nicolas fragt sich, was er wirklich in seinem Leben möchte.

Was habe ich mitgenommen?

Sich vin zeit zu zeit zu fragen, was wirklich wichtig ist und seinen Alltag entsprechend anzupassen

Meine Wertung

2/5 Ingmarsterne

Das Buch lässt sich „in eins“ weglesen, was nicht zu letzt mit der einfachen Sprachgestaltung zusammenhängt. Die Handlung ist ebenfalls eher flach und vorhersagbar. Irgendwie erinnert es mich an einen esoterisch angehauchtes Buch, dass auf zu teuren Wochenende-Coaching-Lehrgängen feilgeboten wird.

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Das Gefühl der Wurzel

An einem Freitagnachmittag Ende November, am Nebentisch im Literaturcafé in der Fasanenstraße bestellt ein älterer Herr einen Malteser zum Bier. Wir fragen uns, was moorige Erdkluten in regennassen Ausläufern der letzten Eiszeit mit Sturheit, Zähigkeit und einer Tendenz zum Schweigen gemeinsam haben.

Wir sind beide dort aufgewachsen, wir sagen, unsere Wurzeln sind da, wir sagen nicht, das ist unsere Heimat. Das ist nicht mehr unsere Heimat.  

Man sagt, einen Baum verpflanze man nicht so einfach – die Wurzeln würden das nicht mitmachen. Das ausbalancierte System der Osmose in feingliedrigen Wurzeln ist zu komplex, zu fragil. Je verwobener, desto stabiler.

Unsere Wurzeln haben wir vor langer Zeit gekappt, haben die Stabilität des Stammes dem freien Blick der Blätter in den Himmel geopfert, sie den Stürmen des Herbstes und der Hitze des Sommers ausgesetzt. Ohne sprudelndes Chlorophyll kein Wachstum.

Wir wachsen in einem Kreislauf aus ewiger Zerstörung und Neuaufbau. Ein hypertrophierendes Karussell, in das wir unsere Freunde und Familien setzen, unsere Häuser und Möbel platzieren, mit Fliehkräften, die manchmal zu groß werden.

Mit leuchtenden Kinderaugen betrachte ich die kreiselnden Pferde und Raumschiffe, die blinkenden Feuerwehrautos und Traktoren. Ein kreiselndes Ufo mit Geruch nach gebrannter Mandel und Zuckerwatte auf der Radrennbahn. Das zeitverzögerte Raunen der Fans auf der Alm und Vitamalz mit Papa auf dem Balkon in der Apfelstrasse: ein Gefühl von Wurzel, dass sich süßlich, unaussprechlich und nicht hinterfragt, das ist jetzt so, über mein Herz legt.

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Allgemein

Running a cryptominer – unintentionally

This happens when you don’t patch you apps: some tiny dirty hack happened on my server, installing a krypotminer named kinsing, by using a vulnerability in log4j. I noticed some strange CPU load and an execubale named kinsing in /etc . It instaled itself in crontab through a system entry when re-starting. And uhm, yes, tha application using log4j had root privilieges… I know….

I found a guide to remove it here.

I am going to monitor this

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AI

Neue McKinsey Studie: das ökonomische Potenzial von generativer AI

McKinsey hat wieder einmal eine Studie veröffentlicht und wie immer muss man diese natürlich in den Kontext einer Unternehmensberatung einsortieren, die ständig auf der Suche nach neuen Betätigungsfeldern ist.

Aber McKinsey ist nun auch einmal kein ganz kleiner Laden und somit können die sich schon aufwändige Studien leisten, die oftmals einen wahren Kern haben. 

Nun also die Veröffentlichung der Studie zum ökonomischen Potenzial von generativer AI.

Die Key-Takeaways sind:

  1. Von den 63 Usecases, die McKinsey analysiert hat, geht ein Produktivitäts-Gewinn weltweit von ca. 2.6 – 4.4  Billionen Dollar erwartet. Das Bruttoprodukt der UK war im Vergleich in 2021 $3.1 billionen. Dies sei aber nur ein Anfang. Über welchen Zeitraum hier gesprochen wird, bleibt unklar. Die 63 Usecases finden sich unter o.A. Link wieder.
  2. 75% dieses Wertes entstehen in den Bereichen Customer Operations, Marketing & Sales, Software Engineering und Research&Development. 
  3. Alle Branchen sind betroffen, vor allem aber wohl Banking, Hightech (was auch immer das sein soll) Life science. Aber auch der Handel soll mit ca $400 – 660 Mrd. profitieren.
  4. Einer der größten Hebel liegt aber in der Veränderung der Jobs: 60-70% der Arbeitszeit, die Mitarbeitende auf wiederkehrende Tätigkeiten verschwenden, werden durch die Möglichkeit mit natürlicher Sprache (Natural Langauge) zu interagieren und diese auch auszugeben, eingespart! Das ist eine Menge. Dies betrifft insbesondere higher paid jobs, sog. Knowledge Worker.
  5. Bis 2045 würde die Hälfte der jetzigen Tätigkeiten automatisiert. Ca. 10 Jahre früher als bei bisherigen Schätzungen.
  6. Wir stehen mit der Veränderung am Anfang – Unternehmen und Politik haben noch Zeit zu reagieren (klar, sie sollen ja auch McKinsey beauftragen 😉 ) 

Gleichzeitig werden in der Studie natürlich auch die Herausforderungen genannt, die jede generative AI mit sich bringt – diese werden allerdings nur stichpunktartig erwähnt:

  1. Fairness und Gleichheit
  2. Intellectual Property Fragen 
  3. Privacy Herausforderungen
  4. Sicherheit gerade auch gg.Manipulation
  5. Nachvollziehbarkeit der Antworten
  6. Zuverlässigkeit der Antworten
  7. Soziale und ökologische Auswirkungen
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AI

Quality of data significant for AI results

A new study was conducted regarding the results of different language models. The main outcome is: size doesn’t always matter.

Large lang models (LLM) are trained on up to 530 billion parameters which results in significant cost effetcs. The study shows, that models with much smaller parameters like chinchilla (70 billion parameters) outperform ther colleagues, especially when raising training tokens.

This is the 5 Shot performance of differrent models

The conclusion we can draw from this are:

  1. it is indeed possible to use only publicliy avalable data to train a perfectly working language model. AI is going to stay, regardless the licensing-wars we will see with OpenAi etc.
  2. It is possible for companies to add their own „language“ to existing models at a doable pricetag
  3. You should not stick to one model, buzt be flexible and interchangable with the results by testing, testing, testing.

(Dall-E prompt for header picture: "Create a picture where the language model "Goliath" is being beaten by the language model "Chinchilla", make that a fantasy picture and Goliath being a big, fat bear, as where Chinchilla is a very strong mouse.")