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06 #BestPractice: KI-Agenten im Business – zwischen Technologie, Strategie und Qualität · re:invented – Der Business Podcast für Prozesse, Cloud & Transformation

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  0: Willkommen zu re:invented, dem Business Podcast von Scheer IDS.
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  0: Wir sprechen über Cloud, Prozesse und digitale Transformation –
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  0: praxisnah, verständlich und immer mit Blick auf das,
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  0: was Ihrem Unternehmen echten Mehrwert bietet.
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  0: Herzlich willkommen zu einer weiteren Folge.
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  0: Susan Zare ist mein Name.
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  0: Ich freue mich, wieder Fragen stellen zu dürfen.
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  0: Und wir sind heute beim Thema Agenten, könnte man sagen,
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  0: und wenn man an die denkt, dann fällt einem vielleicht ein:
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  0: Präzision, Belastbarkeit, diese coole Sonnenbrille.
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  0: Aber wie sieht es mit den neuen Agenten in Unternehmen aus,
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  0: die ja mehrheitlich aus Algorithmen und Datenmodellen bestehen?
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  0: Können die auch cool sein? Das wollen wir uns fragen.
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  0: Und vor allem: Wie können die uns helfen?
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  0: Also KI, Künstliche Intelligenz, AI – internationaler gesagt "Artificial Intelligence".
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  0: Wir benutzen eben beide Begriffe KI und AI,
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  0: denn sie stehen für dieselbe technologische Entwicklung,
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  0: aber oft in unterschiedlichen Kontexten,
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  0: und dann gibt es ja noch Agentic AI, also auch das nochmal als Begriff,
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  0: und für dieses Gespräch kann ich jetzt mit zwei Experten sprechen, die tief in der Materie stecken
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  0: und die nicht nur uns mit diesen Begrifflichkeiten nochmal helfen können.
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  0: Sie unterstützen Unternehmen ganz konkret nämlich dabei,
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  0: Künstliche Intelligenz sinnvoll in bestehende Prozesse zu integrieren.
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  0: Ich freue mich zu sprechen mit Dr. Andreas Kronz,
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  0: er ist Head of Process and Management Consulting
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  0: AI und Partnership bei Scheer IDS. Ich grüße dich, Andreas, hallo!
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  0: Hallo Susan, ich freue mich auch!
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  0: Und ich freue mich zu sprechen mit Stephen Jacobs. Er ist Head of Business Analytics bei Scheer IDS.
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  0: Ich grüße dich, Stephan. Hi!
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  0: Ja, hallo. Vielen Dank für die Einladung.
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  0: Und sorry schon mal, dass wir beide unsere Sonnenbrillen vergessen haben,
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  0: weil das wäre jetzt noch besser gewesen gerade!
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  0: Aber wir sind immerhin auch coole Typen, von daher passt das heute.
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  0: Wir sehen es euch nach und stellen es uns in unserem Podcast nochmal imaginär vor
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  0: und wollen eben vielleicht nochmal genau da starten:
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  0: wie nämlich Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz im Unternehmen
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  0: am besten starten können mit ihren Agenten, die sie da haben – mit und ohne Sonnenbrille
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  0: und welche Stolpersteine es vielleicht auch gibt,
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  0: aber auch welche Chancen daraus entstehen oder übersehen werden können.
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  0: Ich würde gerne erstmal mit euch beiden starten und euch vorstellen.
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  0: Andreas, was machst du genau bei Scheer IDS?
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  0: Ja.
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  0: Du hast eben schon gesagt: Ich bin Leiter eines Bereiches,
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  0: so ein Bereich, der sich mit Beratung rund um das Thema Geschäftsprozessmanagement
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  0: beschäftigt, deswegen auch Managementberatung,
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  0: weil wir dort auch tatsächlich mit dem Management, mit der Führung von Unternehmen sprechen:
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  0: wie es mit Geschäftsprozessen aussieht, wozu die benutzt werden können?
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  0: Und wir haben gerade in den letzten Jahren festgestellt,
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  0: dass dieses Thema Künstliche Intelligenz und Prozesse
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  0: einfach super viel miteinander zu tun hat
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  0: und dass das auch diskutiert wird – dass auch die Geschäftsführung diskutiert:
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  0: "Wie können wir künstliche Intelligenz anwenden,
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  0: wie können wir das aber auch wertstiftend für das Unternehmen nutzen?"
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  0: Und das ist eine super spannende Diskussion.
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  0: Ich selber komme aus dem Bereich Informatik. Ich habe Informatik studiert
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  0: und habe mich dann so ein bisschen mit dem Thema Wirtschaftsinformatik beschäftigt.
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  0: Vielleicht ganz interessant: Schon in den Neunzigern habe ich mich mit
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  0: Künstlicher Intelligenz ein bisschen beschäftigt –
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  0: so mit Regelsystemen, Expertensystemen.
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  0: Da hat das noch keinen so richtig interessiert. Das ist ganz anders als heute!
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  0: Aber es war eigentlich schon Künstliche Intelligenz.
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  0: Also heute würde man diesen Bapper drauf hängen: "Künstliche Intelligenz".
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  0: Dann ist es so ein bisschen ruhig geworden um das Thema.
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  0: Ich habe mich mehr so um das Thema Geschäftsprozessmessung gekümmert, also
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  0: wie kann man sowas messen? Und das läuft jetzt wieder zusammen.
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  0: Deswegen ist das total spannend für mich.
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  0: Also das Thema Künstliche Intelligenz hat ja seit dem Sommer, seit dieser Bombe ChatGPT,
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  0: hat das einfach eine ganz breite Öffentlichkeit erreicht,
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  0: schwappt jetzt in die Unternehmen rüber und jetzt kommen alle Themen zusammen.
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  0: Also für mich ist das eine wunderbare Zeit.
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  0: Erstes Learning, wie alt künstliche Intelligenz schon ist. Danke, Andreas.
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  0: Stephan, ich würde auch gern dich fragen: Was machst du genau bei der Scheer IDS
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  0: und wie ist dein Zusammenhang nochmal mit Künstlicher Intelligenz?
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  0: Ja, sehr gerne.
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  0: Also mein Bereich kümmert sich um das Thema Business Analytics,
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  0: gerade auch im SAP-Kontext.
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  0: Das heißt: Wir haben sehr viel mit den Themen
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  0: Reporting, Data Warehousing, Auswertungen zu tun –
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  0: auf unterschiedlichen Ebenen – sei es jetzt strategische Themen,
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  0: konzeptionelle Themen oder eben Realisierungs-Themen.
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  0: Ja, und wenn man über Analytics redet,
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  0: dann ist eigentlich AI da automatisch mit inbegriffen.
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  0: Weil wir merken das auch
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  0: im täglichen Kontext, dass wir wegkommen von einer reaktiven Analyse –
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  0: also wie war es in der Vergangenheit? – sondern immer mehr Auswertungen fahren,
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  0: wie kann sich denn etwas entwickeln, um das eben
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  0: als Mehrwert heraus zu kristallisieren.
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  0: Und da spielt AI eine Rolle.
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  0: Und ja, das ist natürlich super interessant auch, was dann beispielsweise
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  0: SAP, aber eben auch Microsoft da heutzutage liefert,
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  0: weil das auch nicht nur, ich sage mal, in den Umsetzungsprojekten
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  0: eine Rolle spielt,
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  0: sondern auch, wie wir uns dann als Berater hier und da verhalten können,
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  0: weil es uns dann auch an einigen Stellen hilft.
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  0: Und zur Historie:
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  0: Also ich weiß noch die Zeiten, wo man sich mit den Themen Statistik,
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  0: mathematische Grundlagen, Data Mining –
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  0: wenn man sich damit beschäftigt hat, saß man gefühlt immer
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  0: in der letzten Reihe und musste sich verstecken. Da war man sozusagen der Nerd.
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  0: Heute ist man der Hero.
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  0: Also so können
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  0: sich sich die Zeiten so ein bisschen ändern
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  0: und ich glaube, wir sind da auch erst am Beginn einer Reise,
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  0: auch wenn wir hier eine Historie haben und können da ordentliche Mehrwerte zusammen
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  0: erbringen.
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  0: Jetzt würde ich gerne, vielleicht auch nochmal zu Beginn, diese Begrifflichkeiten
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  0: mir genauer angucken
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  0: und auch wo wir gerade stehen, finde ich interessant.
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  0: Vielleicht erstmal:
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  0: Stephan, vielleicht auch gerade nochmal an dich mit angeknüpft:
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  0: Wir haben jetzt eben gesagt:
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  0: KI, AI, Agentic AI. Kannst du uns gerade da nochmal
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  0: mit den Begrifflichkeiten abholen?
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  0: Ja, also vielleicht als allererstes:
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  0: Ich fange normalerweise mal so an und ich sage: Ja, erst mal
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  0: haben wir ja die Intelligenz als solche. Das heißt: aus bestimmten Sachverhalten
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  0: Muster erkennen und halt aus Daten, Informationen, Wissen generieren.
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  0: Das ist etwas, das hat erstmal nichts mit computergestützt zu tun.
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  0: Aber wenn wir gerade von AI reden oder KI kommt eben
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  0: diese computergestützte Intelligenz da einher.
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  0: Das heißt, der Computer hilft uns dabei, eben diese Intelligenz aufzubringen,
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  0: und da gibt es eine Menge von Begrifflichkeiten, die damit einhergehen.
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  0: Die wurden aber, glaube ich, auch in einem vergangenen Podcast schon mal erläutert:
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  0: So Themen wie Machine Learning, Deep Learning etc.
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  0: Da gibt es wirklich sehr viele Möglichkeiten im AI-Kontext.
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  0: Was jetzt bei den Agenten halt das Interessante ist,
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  0: dass die nicht nur reaktiv arbeiten.
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  0: Das heißt,
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  0: ich stelle jetzt mal irgendeinem System wie ChatGPT, eine Frage, kriege eine Antwort,
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  0: sondern, dass sie aktiv Schritte einleiten können und agieren können,
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  0: und das ist für mich eigentlich immer –
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  0: Andreas, du kannst auch noch viel mehr dazu sagen –
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  0: eigentlich so das Besondere,
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  0: wo man halt nicht nur ja letztendlich etwas wiederbekommt,
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  0: sondern eben
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  0: etwas anlernen kann, antrainieren kann, was dann selbstständig Aufgaben ausführt
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  0: und das ist für mich eben das Besondere an Agentic AI. Andreas,
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  0: was würdest du uns mitgeben, um das besser differenzieren zu können?
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  0: Nun, was wir ja
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  0: kennen alle, ist so dieses ChatGPT und Gemini
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  0: und halt die Systeme: Die kann ich was fragen und die geben eine Antwort.
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  0: Das ist schon mal super
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  0: und das ist ja das, was uns alle auch total fasziniert hat, als wir
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  0: zum ersten Mal diese Systeme gesehen haben, also diese neue Mensch-
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  0: Maschine-Kommunikation kann man sagen: Also ich kann mit der Maschine reden.
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  0: Früher war das ja ganz anders:
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  0: Ich musste ja irgendwie lernen,
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  0: mit Maske klicken, hier klicken, sonst passiert da nichts.
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  0: Jetzt kann ich aber mit der Maschine reden und die gibt mir eine Antwort.
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  0: Das ist super und das sind halt Sprachmodelle.
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  0: So sagt man da halt als übergeordneten Begriff dazu: Sprachmodelle. Klar,
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  0: weil die mit Sprache umgehen können.
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  0: Das ist etwas, was die so tun.
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  0: Das ist Vorteil und Nachteil.
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  0: Das eine ist wirklich, dass sie – wie gesagt – Sprache produzieren können,
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  0: aber sie können auch nicht mehr.
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  0: Es ist vielleicht ganz interessant
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  0: und deswegen ist es gut, dass wir auch mal drüber reden
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  0: und das so ein bisschen auseinander dividieren.
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  0: Also diese ursprünglichen Sprachmodelle: Die können nur Sprache,
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  0: die können mir nur so einen Text produzieren und die können auch nichts aufrufen.
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  0: Die können nichts machen.
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  0: Jetzt gibt es aber schon einige, die gesagt haben: Na ja,
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  0: wenn ich jetzt so ein Sprachmodell frage, das kann ich nicht nur nach Wissen fragen.
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  0: Da kann ich nicht nur fragen: "Wo ist denn das nächste coole Restaurant?"
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  0: Und [dann] sagt es mir: "Na ja, hier und dort." Könnte mir Google auch sagen –
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  0: macht aber vielleicht einen schönen Text draus.
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  0: Aber wenn ich dann sage: "Na ja, wie reserviere ich denn da einen Tisch?"
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  0: Na ja, dann sagt mir das Modell, das ja schon: "Ja, Andreas,
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  0: ruf mal an, dann schau mal,
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  0: wann du Zeit hast, guck mal in deinen Kalender
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  0: und dann schau mal noch, wen du noch mitnimmst."
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  0: Und da sind so einige Informatiker auf die Idee gekommen und haben gesagt:
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  0: Na ja, wenn das schon da steht, was zu tun ist,
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  0: dann könnte das System das ja auch gerade machen,
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  0: und da kam so ein bisschen diese Agenten-Idee daher:
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  0: Also dass das Modell, das Sprachmodell, das kann mir so einen Plan machen,
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  0: das ist super. Aber es gibt keinen, der das ausführt,
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  0: und dieser KI-Agent ist jetzt genau ein Stück Software,
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  0: das auf diesen Text draufschaut
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  0: und schaut: "Was stehen denn da so für Schritte drin?
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  0: Und das tu ich jetzt mal." Und das ist total faszinierend.
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  0: Das heißt, der Unterschied zwischen einer KI (AI)
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  0: und diesem Agentic AI, [also] das Agenten-AI ist:
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  0: dass man nicht nur
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  0: gesagt bekommt, was zu tun ist, sondern es führt auch jemand aus.
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  0: Habe ich das so richtig verstanden? Ganz genau.
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  0: Das sind eigentlich zwei Systeme, so muss man sich das immer vorstellen.
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  0: Das eine ist so ein bisschen –
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  0: man könnte sagen: das eine ist so das Brain, das ist der Planer,
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  0: und der KI-Agent selber,
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  0: der benutzt es eigentlich, der benutzt das genauso, wie wir ChatGPT benutzen.
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  0: Der fragt erstmal ChatGPT: "Was soll ich denn machen?"
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  0: Dann sagt das ChatGPT dem Agenten das und der sagt: "Na prima,
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  0: wenn ich jetzt mal weiß, was ich tun soll, dann mach ich das halt."
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  0: Wobei das "Machen" natürlich – es ist ein Software System –
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  0: das ist, glaube ich, etwas, das wir auch immer im Hintergrund behalten müssen.
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  0: Das sind alles Software-Systeme, die geschickt miteinander zusammenarbeiten.
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  0: Das heißt, so ein KI-Agent, der kann ja auch nicht in der Gegend
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  0: rumlaufen, sondern der kann halt Webseiten aufrufen.
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  0: Der kann irgendwo mal auf einer Oberfläche klicken.
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  0: Manchmal sieht man das auch:
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  0: wer das mal bei ChatGPT probiert hat, da geht da so ein Fenster auf
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  0: und der klickt dann da so rum und da denkt man: Hey, das ist ja prima!
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  0: Aber der kann natürlich auch jetzt im Business-Kontext,
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  0: der kann natürlich auch Schnittstellen aufrufen,
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  0: das kann der relativ geschickt machen und damit kann ich dann Aktionen ausführen.
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  0: Klingt ultra praktisch erstmal,
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  0: also wenn ich mir vorstelle mit meinem Unternehmen,
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  0: ich könnte das irgendwie nutzen, klingt das super praktisch,
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  0: und da wollen wir jetzt auch in Richtung Praxis gehen.
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  0: Stephan, bevor ich dich jetzt löchere, möchte ich, Andreas, dir noch eine
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  0: Anschlussfrage zuwerfen, nämlich: Was würdest du denn aus deiner Perspektive
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  0: jetzt auch der letzten Jahre, die du es beobachtest, sagen:
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  0: Wo stehen denn Unternehmen – gerade bei diesem Thema – bei Agentic AI?
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  0: Wo stehen die denn gerade, vielleicht so einem kurzen Vogelblick,
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  0: ganz kurz?
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  0: Ganz unterschiedlich muss man sagen.
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  0: Es gibt natürlich große Firmen, die – muss man sagen – sich auch schon
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  0: jetzt ein paar Jahre damit beschäftigen, die ganze KI-Abteilungen aufgebaut haben,
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  0: und die bauen wirklich Systeme ganz speziell für ihre Anwendungen,
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  0: also KI-Systeme, Systeme mit künstlicher
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  0: Intelligenz, für ganz unterschiedliche Fragestellungen.
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  0: Ganz viele Unternehmen stehen aber auch noch am Anfang.
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  0: Für die ist das noch alles so ein bisschen Magic, so ein bisschen Hexenwerk,
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  0: und die sind erstmal dabei zu verstehen einfach: Wie funktioniert das?
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  0: Und dann im nächsten Schritt:
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  0: An welcher Stelle kann ich das eigentlich sinnvoll einsetzen?
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  0: Und dann kommt halt das Interessante, weil Firmen, wie zum Beispiel SAP,
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  0: jetzt in der Lage sind, durchaus schon so ein paar Bausteine zu liefern,
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  0: also Software-Bausteine.
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  0: Das sind halt fertige Agenten, die schon praktischerweise ein paar Dinge tun,
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  0: also ein bisschen vorkonfiguriert –
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  0: so Agenten von der Stange, würde ich mal sagen.
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  0: Das ist ein guter Übergang,
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  0: Andreas, weil bei SAP Joule möchte ich direkt den Ball nochmal zu
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  0: Stephan jetzt rüberwerfen, denn das wäre jetzt meine nächste Frage:
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  0: wie denn mit SAP Joule
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  0: das Ganze zusammenhängt und wie das das
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  0: Ganze in den Arbeitsalltag bringen kann, Agentic AI?
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  0: Genau.
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  0: Also SAP Joule ist quasi eine Maske, die vielleicht der ein
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  0: oder andere Zuschauer schon mal gesehen hat.
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  0: Es sieht auch eher aus wie so eine Chatmaske.
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  0: Das ist so ein kleines Gimmick, was man in vielen SAP-Systemen
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  0: jetzt mittlerweile out of the Box bekommt oder einrichten kann,
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  0: was erstmal
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  0: generativ einen Copiloten darstellt.
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  0: Das heißt: Auch dort gebe ich meine Eingabe und kriege eine Antwort zurück,
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  0: aber im Bauch von dem Joule steckt halt auch der Aufruf
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  0: beliebiger AI-Agenten, je nach System, wo man es nutzt.
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  0: Das heißt, im Prinzip ist das so eine Art Orchestration
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  0: nochmal über verschiedene
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  0: AI-Agenten, die von der SAP teilweise jetzt auch schon mit ausgerollt werden.
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  0: Heißt: In Zukunft – nehmen wir mal wieder dieses Reisebuchungs-
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  0: Thema – habe ich halt eine Maske im SAP.
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  0: Teilweise geht das ja auch jetzt schon.
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  0: Ich gebe ein: "Ja, ich muss dann und dann irgendwo hinreisen."
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  0: Und dann führt das System automatisch diese Reisebuchung durch
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  0: und gibt nachher nur die Rückmeldung: "Pass auf, dann
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  0: und dann habe ich für dich da und da gebucht,
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  0: aufgrund dieser und dieser Thematik."
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  0: Und was wir halt sehen ist,
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  0: dass schon einige
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  0: Joule-Systeme zur Verfügung stehen in unterschiedlichen Umgebungen,
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  0: die man dann eben out of the Box nutzen kann, um eben einen Mehrwert zu generieren,
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  0: und wo die SAP halt immer mehr arbeitet, ist nicht nur diese
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  0: Standard-Agenten auszurollen oder eben diese Joule-Systeme
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  0: in den unterschiedlichen Systemen, sondern
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  0: eben auch in die Richtung zu gehen, dass wir als Unternehmen, als Beratung,
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  0: aber auch die Kunden selbst, sich eigene Agenten
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  0: und eben Joule-Abfragefolgen bauen können,
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  0: und da kommen wir natürlich wieder in eine sehr interessante Richtung,
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  0: weil dann kann ich quasi auch so etwas AI-basiert
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  0: erstellen, was halt gezielt auf mein Business ausgelegt ist,
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  0: und da kann ich noch einen ganz anderen Mehrwert da nachher erzielen.
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  0: Wie flexibel, Andreas,
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  0: kann denn sowas tatsächlich dann umgesetzt werden?
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  0: Also kann man sich da
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  0: ganz frei fürs Unternehmen Beispiele bauen oder wo sind die Grenzen?
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  0: Das ist eine Frage, wie ich an das Thema wirklich herangehe.
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  0: Also es gibt viele Möglichkeiten. Tatsächlich.
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  0: Ich würde immer empfehlen,
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  0: erstmal das so zu nehmen, was so out of the Box wirklich da ist.
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  0: Man schaut sich das an, man geht ja mit dem Thema erstmal so ein bisschen um,
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  0: ich versuche es zu verstehen.
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  0: Ich versuche, auch die Risiken abzuschätzen – muss man ganz klar sagen –
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  0: weil diese Agenten, wenn die jetzt plötzlich selbstständig
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  0: was tun, da muss ich ja sagen: "Hoppala, hat er das überhaupt gemacht?"
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  0: Das heißt, diese ganzen Themen wie Berechtigungsmanagement, was darf
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  0: der Agent tun?
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  0: Das sind die Dinge, die ich mir da auch überlegen muss.
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  0: Nichtsdestotrotz ist es so, an paar Stellen kann ich dann sagen:
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  0: "Mensch, das gibt mir eine Flexibilität,
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  0: die ich vorher mit Software-Systemen nicht hatte."
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  0: Also gerade wenn ich jetzt – wenn man es nochmal aus der Prozessperspektive
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  0: sieht, also aus der Ablaufperspektive – gerade an so Stellen, bei denen
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  0: ich, ich sag mal, ganz viele Verzweigungen habe, also ich habe ganz viele Möglichkeiten –
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  0: dann ist natürlich so ein
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  0: Planungsagent, der ist dann super, weil der kann halt
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  0: aus vielen Möglichkeiten was aussuchen.
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  0: Früher habe ich mich mit Software damit wirklich, wirklich schwer getan
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  0: und das können die Agenten halt super.
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  0: Das hat aber auch immer seinen Preis. Der Agent,
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  0: der macht – sagen wir mal – ziemlich oft das, was ich will, aber manchmal auch nicht.
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  0: Da muss ich wohl ein bisschen aufpassen.
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  0: Ich muss den ein bisschen überwachen. Da muss ich schon ein bisschen schauen.
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  0: Ich sage immer, so
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  0: Agenten, die sind so ein bisschen wie so super eifrige Assistenten,
• 15:23
  0: die wollen immer irgendwas machen, die machen auch immer irgendwas.
• 15:27
  0: Die sagen auch nie "Ich kann das nicht." Das kennen wir ja auch alle:
• 15:29
  0: Wenn ich so ChatGPT,
• 15:30
  0: wenn ich den was frage, ist es egal, ob der was weiß oder nicht,
• 15:33
  0: der antwortet mir immer.
• 15:34
  0: Das ist ein bisschen bei diesen Agenten auch.
• 15:36
  0: Das sage ich auch immer in meinen Workshops, auch
• 15:37
  0: mit der Geschäftsführung:
• 15:38
  0: Okay, das ist zwar prima, das gibt eine super Flexibilität,
• 15:42
  0: aber überlegt, wo ihr das braucht,
• 15:44
  0: und überlegt,
• 15:45
  0: wo es vielleicht auch so
• 15:46
  0: ein bisschen hinderlich ist, wo man sagt: "Manchmal bin ich mit so einem System
• 15:49
  0: oder so einen Prozess, der total straight definiert ist,
• 15:53
  0: da bin ich besser bedient."
• 15:55
  0: Also nehmen wir an, bei so Banken, die jetzt Prozesse haben,
• 15:58
  0: die auch einer Aufsicht unterliegen,
• 15:59
  0: da kann ich es mir gar nicht leisten, mal zu sagen:
• 16:01
  0: "Das wird zu 80% funktioniert haben."
• 16:03
  0: Nein, das muss immer funktionieren.
• 16:05
  0: Das heißt auch: Nicht überall schaffen so Agenten Mehrwert,
• 16:10
  0: sondern da, wo ich Flexibilität brauche, aber auch da, wo ich
• 16:15
  0: viel Unterstützung brauche, wo ich Hilfe, Hilfestellung brauche.
• 16:18
  0: Stephan, was können denn da ganz konkrete Strategien,
• 16:21
  0: AI-Strategien im Unternehmen sein, um da
• 16:23
  0: vielleicht an der richtigen Stelle auch sozusagen zu starten?
• 16:27
  0: Ja, ich würde immer mal sagen, dass was Andreas schon sagte: "Think big, start small".
• 16:32
  0: Also ich bin immer ein Freund davon auch zu gucken,
• 16:34
  0: was kommt out of the Box mit und wirklich immer von dem Use Case auszugehen.
• 16:38
  0: Also beispielsweise: Ich habe jetzt eine S/4HANA-Transformation und
• 16:41
  0: gehe bestenfalls aufs Cloud ERP, also auf die Public Cloud,
• 16:45
  0: dass ich mir gezielt angucke, welche AI-Bausteine oder welche Agenten, Joule-
• 16:50
  0: Themen sind da out of the Box mit dabei in den Prozessen, die ich gerade umsetze.
• 16:55
  0: Also man sollte halt gucken, dass man jetzt nicht versucht
• 16:58
  0: die allumfassende Lösung irgendwie zu implementieren,
• 17:00
  0: sondern gezielt auf dessen,
• 17:02
  0: was eben fachlich angefordert wird zu gucken, wie ich halt
• 17:05
  0: mit kleinen Anfängen ein bestmögliches Ergebnis erzielen kann,
• 17:10
  0: und darauf kann man dann aufbauen. Das ist so der eine Punkt.
• 17:12
  0: Und der zweite Punkt:
• 17:14
  0: Ich bin halt immer generell bei dem Thema AI ein Freund davon, wenn man eben
• 17:17
  0: schon einen breiteren Kreis mitnimmt, weil oft ist so die Gefahr,
• 17:21
  0: dass AI vielleicht erstmal von einem kleinen
• 17:26
  0: IT-Team dann gemacht wird und dann sozusagen direkt fachseitig
• 17:30
  0: die Befindlichkeiten kommen. Daher
• 17:31
  0: immer von Anforderungen anfangen, möglichst interdisziplinär aufstellen
• 17:35
  0: und dann kleine Use Cases angehen und umsetzen.
• 17:39
  0: Stephan, was sind denn da – vielleicht noch angeknüpft –
• 17:41
  0: vielleicht auch Mythen, die man da hört, oder wie Leute da rangehen,
• 17:47
  0: wie Unternehmen starten? Also ein Mythos ist,
• 17:50
  0: da zitiere ich mal einen Mitarbeiter, der irgendwann zu mir ankam,
• 17:54
  0: richtig niedergeschmettert und sagte: "Hör mal,
• 17:56
  0: die ganze Beratung ist doch jetzt eigentlich verloren.
• 17:59
  0: Wir können doch jetzt alles mit AI.
• 18:00
  0: Ich brauche keine Dashboards mehr bauen, das geht out of the Box etc. pp."
• 18:03
  0: Das war jetzt ein Mythos,
• 18:04
  0: mit dem ich leben musste, wo ich dann erstmal gesagt habe:
• 18:07
  0: "Beruhig dich erst mal." Weil letztendlich – das hatte ja Andreas auch gesagt –
• 18:11
  0: die ganze AI-Sache kann nur funktionieren, wenn ich die Basis dafür schaffe.
• 18:15
  0: Basis ist Technologie-Systeme, Datenaufbereitung,
• 18:19
  0: irgendwie mit dem Thema: Wer bedient das nachher?
• 18:22
  0: Wie interpretiere ich die Ergebnisse?
• 18:24
  0: Was kann ich darauf aufsetzen?
• 18:25
  0: Also die Personen als solche, die relevant sind und dann die Prozesse.
• 18:29
  0: Und so ein Mythos, den ich sonst immer höre,
• 18:32
  0: der aber ziemlich schnell entkräftet wird:
• 18:34
  0: "AI kann alles und alles, was die Agenten machen, ist automatisch richtig"
• 18:37
  0: und das stimmt halt nicht,
• 18:39
  0: sondern man muss das eben kontrollieren
• 18:41
  0: und nachher auch noch bewerten, weil ansonsten gilt für mich immer –
• 18:44
  0: ich sage immer scherzhaft in Gesprächen das "SISO-Prinzip": "Shit
• 18:48
  0: In, Shit Out". Ja, SISO, genau,
• 18:51
  0: und das muss man halt vermeiden da. Also ich sehe es nicht als –
• 18:55
  0: wie sagt man – Alleinmittel, wo man da die Augen zumacht und das läuft. Nein,
• 19:00
  0: sondern als ein System, was einem enorm viel hilft, eher dieser Copilot-Ansatz,
• 19:05
  0: wo man aber immer noch am Ende die Möglichkeit haben muss einzugreifen
• 19:09
  0: und die Ergebnisse bewerten zu können.
• 19:11
  0: Daher wird die Expertise aus meiner Sicht immer noch zwingend erforderlich sein.
• 19:17
  0: Und da kann ich mir vorstellen, neben den Mythen,
• 19:19
  0: die wir jetzt angesprochen haben, dass da auch Unsicherheiten aufkommen.
• 19:23
  0: Andreas, du hast gerade schon so ein bisschen
• 19:25
  0: diese Schattenseite angedeutet, die das mit sich bringt, eben
• 19:29
  0: indem man beispielsweise auch ohne Daten
• 19:33
  0: die KI, die AI fragt. Was können denn noch andere Unsicherheiten sein,
• 19:38
  0: die aufkommen, die man aber vielleicht dann doch widerlegen kann?
• 19:42
  0: Ja, ich denke, es gibt zwei große Aspekte:
• 19:44
  0: Das eine ist wirklich – Stephan hat das schon angedeutet – Daten.
• 19:47
  0: Das ist so eine große Unsicherheit. Denn natürlich
• 19:51
  0: Software-Systeme, und KI-Agenten sind auch Software-
• 19:54
  0: Systeme, basieren auf Daten und je schlechter
• 19:58
  0: die Daten sind oder die Datenbasis, das kann man sich vorstellen,
• 20:02
  0: dann wird auch ein Agent eher unsicherer arbeiten.
• 20:04
  0: Aber wir haben ja durchaus
• 20:05
  0: im Moment auch schon den Effekt, dass gerade im Internet immer mehr Inhalte
• 20:10
  0: erzeugt werden
• 20:10
  0: von Künstlicher Intelligenz.
• 20:12
  0: Künstliche Intelligenz liest das wieder und verarbeitet das weiter.
• 20:15
  0: Da kann man sich schon vorstellen:
• 20:16
  0: Da passieren seltsame Effekte und solche Software-Systeme,
• 20:21
  0: also diese Sprachmodelle,
• 20:22
  0: die basieren auf Statistik. Und Statistik
• 20:25
  0: weiß jeder,
• 20:26
  0: das hat halt gewisserweise
• 20:28
  0: mit Wahrscheinlichkeit und nicht mit Sicherheit zu tun
• 20:30
  0: und das sind so Dinge, die ich bei dem Bau solcher Systeme beachten muss.
• 20:35
  0: Die andere Unsicherheit, die durchaus – und das sollten wir auch offen ansprechen –
• 20:39
  0: ist die Unsicherheit der Mitarbeiter, die Unsicherheit der Unternehmen:
• 20:43
  0: Wie bringe ich das in die Unternehmen hinein?
• 20:46
  0: Also wie kann ich denn Mitarbeiter so
• 20:50
  0: schulen, ihnen auch so vermitteln, wie Künstliche Intelligenz eingesetzt wird,
• 20:55
  0: und dass sie,
• 20:56
  0: sagen wir mal, die Bedeutung
• 20:57
  0: oder die Betonung eher auf "künstlich" und weniger auf "Intelligenz" liegt –
• 21:00
  0: dass man dort an der Stelle auch Mitarbeiter mitnimmt.
• 21:03
  0: Und das ist, denke ich mal, die große Unsicherheit für das Projekt
• 21:07
  0: und der Stephan, auch ich,
• 21:08
  0: wir haben auch viel, wir machen viele Projekte,
• 21:10
  0: wir haben auch schon viele Projekte scheitern sehen,
• 21:12
  0: weil man die Mitarbeiter nicht richtig mitgenommen hat.
• 21:16
  0: Und das ist eine ganz andere Art von Unsicherheit.
• 21:18
  0: Aber wir glauben gerade, dass so Systeme oder Projekte,
• 21:22
  0: die mit Künstlicher Intelligenz und insbesondere auch mit
• 21:24
  0: Agenten zu tun haben,
• 21:26
  0: weil da sagt ja der Mitarbeiter: "Mensch, vielleicht
• 21:28
  0: ersetzt der meinen Job."
• 21:29
  0: Und da ist ja ganz klar, dass der Mitarbeiter sagt:
• 21:31
  0: "Na ja, Moment mal, will ich da jetzt mitarbeiten?"
• 21:34
  0: Das ist ja quasi
• 21:35
  0: wie als würde ich meinen Nachfolger hier schon einarbeiten.
• 21:38
  0: Das ist es natürlich nicht
• 21:39
  0: und das ist eigentlich – finde ich – eigentlich das Größte, ist
• 21:43
  0: also die größte Unsicherheit oder die größte Herausforderung
• 21:47
  0: für solche Projekte:
• 21:48
  0: Die Technik funktioniert eigentlich schon ganz gut, aber dieser Punkt
• 21:51
  0: mit Mitarbeitern dort und auch mit dem Management,
• 21:55
  0: mit fehlgeleiteten Erwartungshaltungen dort auch umzugehen.
• 21:59
  0: Das macht eigentlich solche Projekte auch herausfordernd,
• 22:04
  0: anspruchsvoll, aber dann im Ergebnis auch wirklich manchmal faszinierend.
• 22:09
  0: Andreas, das Stichwort "Mitarbeitende" greife ich direkt mal noch auf.
• 22:12
  0: Stephan, ich würde gerne das auch zu dir nochmal rüberspielen:
• 22:16
  0: Wie schafft man denn Vertrauen in KI-Systeme?
• 22:19
  0: Bzw. wie macht man denn greifbar,
• 22:22
  0: inwiefern auch AI
• 22:24
  0: die Rolle von Mitarbeitenden durchaus verändert? Weil das ist ja so.
• 22:28
  0: Ja, das ist eigentlich dieses typische Change Management.
• 22:31
  0: Da gibt es natürlich erstmal den Typus, der,
• 22:34
  0: ich glaube, da gehören Andreas und ich immer dazu,
• 22:36
  0: die immer Bock haben, neue Sachen auszuprobieren.
• 22:39
  0: Wir haben damit überhaupt kein Problem.
• 22:41
  0: Die Befindlichkeit ist eher bei denen, die –
• 22:43
  0: Andreas sagte das ja schon – die Angst haben, dass das irgendwie
• 22:46
  0: vielleicht auf ihre Arbeit zukünftig einen negativen Einfluss hat.
• 22:51
  0: Meine Erfahrung ist ja bestenfalls frühestmöglich,
• 22:53
  0: gerade auch diese Personen, mit einbinden
• 22:57
  0: und aufzeigen, wie dieses ganze AI-Thema einen bei der Arbeit unterstützen kann,
• 23:01
  0: dass man eben nicht sagt: "Pass auf, das ist jetzt das, was du bisher machst,
• 23:05
  0: nur besser",
• 23:06
  0: sondern, dass man sagt: "Pass auf, du kannst es selbst als Instrument nutzen."
• 23:10
  0: Also es ist jetzt nicht etwas, was irgendwas ersetzt, sondern ein Mittel
• 23:13
  0: zum Zweck, was jedem Mitarbeiter ermöglichen sollte,
• 23:17
  0: besser zu werden, sich auf die Kernsachen konzentrieren zu können,
• 23:22
  0: eben auch, ich sage mal, was das Bewerten
• 23:25
  0: von Analysen angeht oder von AI-Ergebnissen,
• 23:29
  0: und das ist eigentlich das, was man schaffen muss.
• 23:31
  0: Es ist nicht einfach und aus meiner Sicht ist dieser Faktor Mensch eigentlich
• 23:37
  0: der Kernbaustein in jedem AI-Thema oder Agentic AI-Thema,
• 23:40
  0: den Rest kriegt man alles hin.
• 23:43
  0: Wäre das auch ein
• 23:44
  0: Aspekt, nämlich die Mitarbeitenden und diese Unsicherheiten anzugehen,
• 23:48
  0: was ihr sagen würdet, das gehört zum Start dazu? Weil
• 23:51
  0: ich würde gerne auch euch beide fragen, wenn ein Unternehmen sagt: "Wir wollen
• 23:56
  0: eben umstellen, wir wollen mehr AI nutzen",
• 23:59
  0: aber noch nicht wissen, wie sie beginnen sollen,
• 24:02
  0: was ist da euer Rat für die ersten Schritte?
• 24:05
  0: Andreas, möchtest du starten und dann Stephan oder?
• 24:08
  0: Sehr gerne.
• 24:09
  0: Also tatsächlich, das Erste ist: Information.
• 24:11
  0: Das Erste ist
• 24:13
  0: auch mal am Anfang zu schauen –
• 24:14
  0: wie gesagt, der Stephan hat es eben schon angedeutet –
• 24:18
  0: im Unternehmen mal zu schauen: Gibt es da eine Gruppe von Leuten, eine Abteilung oder
• 24:22
  0: vielleicht hole ich auch ein paar Leute junge Wilde zusammen,
• 24:25
  0: die Lust haben, so etwas zu machen, also ein Leuchtturmprojekt.
• 24:28
  0: Und da geht es am Anfang auch gar nicht darum,
• 24:29
  0: jetzt das effizienteste Projekt machen oder jetzt irgendwie
• 24:33
  0: das Projekt, das jetzt am meisten Kosten spart, sondern es geht erstmal darum,
• 24:37
  0: Erfahrungen zu machen
• 24:38
  0: und das Zweite ist auch so etwas wie so ein bisschen eine Fehlerkultur,
• 24:41
  0: die wir durchaus in Deutschland haben – was ich sehr positiv finde –
• 24:44
  0: dass man auch Fehler machen darf.
• 24:46
  0: Dass man auch sagen [kann]:
• 24:47
  0: Ja, das hat jetzt auch mal nicht funktioniert oder das war jetzt nicht so
• 24:50
  0: tatsächlich das, was ich am Ende des Tages erreichen wollte.
• 24:53
  0: Aber ich habe unheimlich viel dabei gelernt.
• 24:55
  0: Wir lernen ja mit Fehlern aus Fehlern viel, viel mehr,
• 24:58
  0: als wenn wir vorgesetzte Lösungen bekommen.
• 25:02
  0: Das heißt, das Self-Doing macht da unheimlich viel, Informationen,
• 25:06
  0: also Leute mitholen und auch viel
• 25:10
  0: im Unternehmen informieren, auch gerade am Anfang früh den Betriebsrat einbeziehen.
• 25:15
  0: Ich bin totaler Fan davon.
• 25:16
  0: Ich muss auch sagen, ich komme jetzt aus den Prozess-Messungs-Themen, auch KI.
• 25:20
  0: Am Ende des Tages habe ich ganz selten erlebt, dass solche
• 25:23
  0: Projekte an solchen Dingen scheitern,
• 25:25
  0: nur dann,
• 25:25
  0: wenn das Change Management so ein bisschen so
• 25:28
  0: in der verborgenen Kammer passiert.
• 25:30
  0: Was wir tun müssen, ist – und das ist unsere Empfehlung – viel starten mit:
• 25:34
  0: "Wir müssen verstehen, was wir dort tun."
• 25:37
  0: Und dann im nächsten Schritt dann die entsprechende Technologie
• 25:40
  0: auch auswählen, die mir an der Stelle wirklich was nutzt
• 25:43
  0: und dann kommen wir zu sehr schönen Ergebnissen.
• 25:46
  0: Welchen Rat, Stephan, würdest du Unternehmen mitgeben, die
• 25:49
  0: starten wollen?
• 25:50
  0: Ja, so im Prinzip erstmal das, was natürlich Andreas gesagt hatte.
• 25:53
  0: Absolut richtig.
• 25:54
  0: Informationen hochhalten und dann einfach schnell ans Doing kommen.
• 25:58
  0: Das heißt: Immer Use Case bezogen, Use Cases identifizieren,
• 26:02
  0: zu gucken: Was können auch die Systeme supporten? Wo kann ich was einsetzen?
• 26:06
  0: Und dann so eine Art – die haben wir mal früher die Digitaliserungs-Landkarte [genannt],
• 26:09
  0: hört sich langweilig an – aber einfach mal auflisten, welche Use Cases es gibt
• 26:13
  0: und dann konkret etwas umsetzen,
• 26:15
  0: was vielleicht bestenfalls im Standard möglich ist und dann eben
• 26:18
  0: nach diesen Informationen direkt zu zeigen: "Hört mal, das funktioniert ja" und dann auch immer,
• 26:24
  0: klar, Erwartungs-Management ist so ein Thema bei AI.
• 26:26
  0: Da denkt auch – das ist meine Erfahrung auch manchmal – das Top Management:
• 26:29
  0: "Das kommt ja alles out of the Box, Knöpfchen drücken, dann ist das ja da
• 26:33
  0: und dann können wir 50% der Belegschaft sparen.
• 26:36
  0: Da muss man natürlich auch immer aufpassen.
• 26:38
  0: Das ist schon eigentlich so die erste Wand, gegen die man dann laufen kann.
• 26:42
  0: Also klein anfangen, Use Case identifizieren,
• 26:46
  0: umsetzen oder eben Standard nutzen und dann immer weiter aufbauen.
• 26:50
  0: Worauf muss man bei der Auswahl der Use
• 26:52
  0: Cases achten, Stephan?
• 26:53
  0: Dass das auch ein Mehrwert ist, also nicht so ein Use Case, der überhaupt
• 26:57
  0: nichts mit dem Business zu tun hat.
• 26:58
  0: Also es sollte schon
• 26:59
  0: etwas sein, wo die Leute sagen: "Ja, da kann ich aber richtig was anfangen."
• 27:03
  0: Beispielsweise:
• 27:04
  0: Ich möchte jetzt mit der
• 27:06
  0: Umsatzplanung starten und jetzt will ich irgendwie was
• 27:09
  0: AI-technisches haben, was diesen Umsatz quasi schon vorher ganz gut
• 27:13
  0: prognostiziert, um nicht auf der grünen Wiese anfangen zu müssen.
• 27:17
  0: Also jetzt nicht das ganz Große, sondern ein Kleines oder eben so ein Thema
• 27:21
  0: wie – da haben wir bei Scheer IDS auch unsere Erfahrung mit gemacht:
• 27:23
  0: Ich habe ganz viele HR-Dokumente und ich möchte jetzt mal auch da
• 27:27
  0: meinetwegen einen Chatbot haben oder irgendwie so was AI-spezialisiert,
• 27:31
  0: wo ich einen Suchbegriff irgendwo eingebe
• 27:32
  0: und dann automatisch das Dokument bekomme, wo ich weitere Informationen kriege.
• 27:36
  0: Es muss nicht immer das Große sein, sondern diese kleinen Häppchen,
• 27:39
  0: die schnell umsetzbar sind,
• 27:41
  0: die sind enorm wichtig, um damit zu starten.
• 27:45
  0: Ihr, Stephan, Andreas, seid beides eben
• 27:48
  0: Experten, die auch konkret Unternehmen beraten können.
• 27:52
  0: Ich würde gerne
• 27:52
  0: zum Schluss – es ist ja ein Riesenthema –
• 27:54
  0: gerne, Andreas, dich noch fragen:
• 27:56
  0: Was würdest du sagen,
• 27:57
  0: was können Unternehmen in den ersten 12 bis 24 Monaten erwarten,
• 28:03
  0: wenn sie tatsächlich diesen Mut – den höre ich so raus aus dem, was
• 28:06
  0: ihr beide sagt – auf sich nehmen und diesen Prozess wagen,
• 28:09
  0: der Veränderung zu AI?
• 28:11
  0: Was können sie erreichen? Es ist eine Reise.
• 28:13
  0: Das muss man sich ganz klar machen.
• 28:16
  0: Ich glaube, Künstliche Intelligenz wird in den nächsten Jahren
• 28:19
  0: wirklich eine entscheidende Rolle spielen.
• 28:21
  0: Das war nicht bei allen Technologie-Trends so, die wir in den letzten Jahren hatten.
• 28:25
  0: Aber das wird Unternehmen begleiten und das wird am Ende des Tages durchaus
• 28:30
  0: auch einen Unterschied machen für Unternehmen.
• 28:32
  0: Wer wird das wirklich als Technologie sinnvoll einsetzen?
• 28:36
  0: Und man wird damit einen Wettbewerbsvorteil haben
• 28:38
  0: und ich glaube, da werden die Unternehmen tatsächlich
• 28:41
  0: auch ihren Mehrwert daraus erzielen, dass sie nämlich sagen,
• 28:44
  0: sie können gewisse Dinge besser machen, anders machen.
• 28:49
  0: Auch mit Künstlicher Intelligenz Dinge anders machen, neue Geschäftsmodelle
• 28:54
  0: tatsächlich am Ende des Tages sich auch überlegen
• 28:58
  0: und da passieren dann Dinge, die den Unterschied machen,
• 29:00
  0: und die uns, glaube ich, auch hier in Europa weiterhelfen können.
• 29:03
  0: Weil ich glaube, wir sind innovativ hier in Europa.
• 29:05
  0: Wir haben viele super Ideen, auch gerade in dem klassischen
• 29:10
  0: Maschinenbau zum Beispiel: Branchen, in denen wir wirklich
• 29:13
  0: als "Made in Germany" stark sind.
• 29:15
  0: Da haben wir unheimlich viele findige
• 29:18
  0: Ingenieure, findige Softwerker, die dort etwas machen können,
• 29:21
  0: und das können die Unternehmen dann auch erwarten,
• 29:23
  0: diese Power nutzen mit der Kombination dieser neuen Technologie
• 29:27
  0: und das ist wirklich eine völlig neue Art, mit Daten umzugehen,
• 29:32
  0: die jetzt erst möglich gemacht wurde
• 29:34
  0: durch die ganzen technischen Entwicklungen,
• 29:35
  0: durch die ganze Rechenpower, die ich habe.
• 29:37
  0: Man erfährt ja jetzt im Moment, was für riesige Rechenzentren dort gebaut werden
• 29:41
  0: und das ist für uns eine Riesenchance
• 29:43
  0: und das ist auch für Unternehmen eine Riesenchance.
• 29:45
  0: Die gilt es zu ergreifen.
• 29:47
  0: Man muss aber fairerweise sagen, das war schon immer so, also Chancen zu ergreifen
• 29:51
  0: auf dem Markt, mit Technologie, mit neuen Kundengruppen, mit neuen Ideen.
• 29:56
  0: Ich glaube, das ist etwas, was erfolgreiche Unternehmen auszeichnet,
• 29:59
  0: und das macht einfach Spaß,
• 30:01
  0: an so etwas teilzuhaben. Das macht neugierig auf die Zukunft.
• 30:04
  0: Andreas und Stephan, ich könnte dich auch sehr viel
• 30:06
  0: noch genauso wie Andreas weiter fragen,
• 30:08
  0: aber vielleicht zum Abschluss:
• 30:09
  0: Hast du einen Anwendungsfall, bei dem du selbst auch überrascht warst,
• 30:13
  0: wie schnell auch
• 30:14
  0: tatsächlich so ein Mehrwert entstehen kann,
• 30:16
  0: den du uns vielleicht noch ein bisschen mitgeben kannst als Beispiel?
• 30:19
  0: Ja, ein Fall ist so ein Thema Umsatzplanung.
• 30:22
  0: Also Planung ist immer so ein Prozess, wo alle Unternehmen
• 30:26
  0: die Schwierigkeiten haben, wenn man da AI-unterstützt reingeht,
• 30:29
  0: das ist eigentlich ein Quick Win. Da braucht man auch nicht unbedingt
• 30:32
  0: sehr viel für.
• 30:33
  0: Also das kriegt man eigentlich ganz gut hin. Das haben wir jetzt ein paar Mal gemacht.
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  0: Das ist immer so ein
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  0: Anwendungsfall, wo man gut rein kann, und eben out of the Box,
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  0: wenn ich eben dieses Thema habe
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  0: wie Public Cloud, dann Joule aktivieren und zum Laufen bringen.
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  0: Wenn man da die 1-2 technischen Hürden genommen
• 30:47
  0: hat, da hat man direkt den Mehrwert. Entwicklung wäre ein anderer Fall –
• 30:51
  0: jetzt liste ich schon einige auf – aber auch da
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  0: hat man mit Joule enorme Unterstützung im SAP BTP-Umfeld,
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  0: auch wenn ich Richtung Analytics gehe.
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  0: Also da kann ich nur Werbung für machen.
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  0: Und ja, mein Motto "einfach mal machen",
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  0: also nicht versuchen, eine Ausrede zu finden, sondern loslegen und dann eben
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  0: kann man da auch sehr schnell wirklich da die ersten Erfolge erzielen.
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  0: Sagt Stephan Jacobs, Head of Business Analytics, und
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  0: Dr. Andreas Kronz, Head of Process and Management
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  0: Consulting AI und Partnership der Scheer IDS.
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  0: Ich danke euch beiden, dass wir in dieses
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  0: große Thema eintauchen konnten mit eurer Expertise.
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  0: Macht's gut. Tschüss. Vielen Dank. Danke.
• 31:32
  0: Das war re:invented, der Business Podcast von Scheer IDS.
• 31:37
  0: Mehr Impulse, Best Practices und Hintergründe finden Sie auf scheer-ids.de.
• 31:43
  0: Wenn Sie wollen, hören wir uns in der nächsten Folge wieder.
• 31:45
  0: Bis dahin machen Sie es gut.