Latest / MY DATA IS BETTER THAN YOURS / Warum die Digitalisierungs-Gewinner jetzt die KI-Gewinner werden – mit Bernhard Steimel, Smarter Service Institut

Transcript

Warum die Digitalisierungs-Gewinner jetzt die KI-Gewinner werden – mit Bernhard Steimel, Smarter Service Institut · MY DATA IS BETTER THAN YOURS

0:00
Speaker 1: Fünf Studien hat der liebe Bernhard schon gemacht von zwei tausend siebzehn jetzt bis zweitausend fünfundzwanzig beziehungsweise sechsund zwanzig.
0:09
Speaker 1: Wir sprechen über das Thema AI First, AI Infused was es ist und welche Gewinner und Verlierer es eigentlich auf der AI Seite gibt.
0:23
Speaker 1: Neue Folgen jeden Freitag.
0:25
Speaker 1: in dieser digitalen Welt gibt es einen speziellen Faktor der Über Erfolg- und Misserfolg entscheidet Daten Doch nur die wenigsten wissen sie für sich zu nutzen.
0:35
Speaker 1: Wer seine Kunden verstehen will, um ihnen das bieten zu können was sie brauchen kommt um ein professionelles Datenmanagement nicht herum.
0:42
Speaker 1: Jonas Raschidi interviewt andere Experten aus den Data Bereichen und zeigt Schritt für Schritt wie genau das funktioniert.
0:55
Speaker 1: Bernard ich spreche mit dir weil du der Beobachter oder Analyst bist.
0:59
Speaker 1: wir haben einmal gemeinsam miteinander gesprochen.
1:02
Speaker 1: Du hast bis jetzt fünf Studien im Bereich Digitalisierung würde ich es mal bezeichnen gebracht.
1:07
Speaker 1: Und der letzte Kontaktpunkt, den wir gemeinsam hatten war, dass ich aus Sicht eines CDU's bei Falke einem Fashion-Unternehmen dir Rede und Antwort gestanden habe.
1:20
Speaker 1: Jetzt drehe mir den Spieß um!
1:21
Speaker 1: Du bist bei mir zu Gast?
1:23
Speaker 0: Genau.
1:23
Speaker 1: Ich darf dir Fragen stellen... ...und es ist total spannend glaube ich mit dir mal deine letzten fünf Studien zu betrachten und so ein bisschen zu gucken.
1:31
Speaker 1: wo kommen wir her und wo stehen wir jetzt?
1:35
Speaker 1: Habe ich was vergessen bei der Vorstellung?
1:36
Speaker 0: Nein Gar nichts.
1:37
Speaker 0: Nein, nach alles richtig!
1:39
Speaker 1: Sonst stellst du ja eigentlich immer Fragen und wenn man das jetzt mal ein bisschen umdreht was fragt dich denn eigentlich ehrlich gesagt niemand über deine Studien wo du gedacht hast es müsste doch eigentlich vielleicht mehr fragen?
1:55
Speaker 0: Ja vielleicht muss man da mal mit anfangen.
1:58
Speaker 0: Du wirst nie darüber gefragt, wie viele Leute dir abgesagt haben um fünfzig Interviews zusammenzubekommen.
2:05
Speaker 0: Das ist eine Frage die mir noch nie gestellt wurde und man muss wissen das ein harter Vertriebsjob.
2:11
Speaker 0: Befragungen mache ich schon ewig aber dass es ein echter vertreibtsjob um so einen interview will zum beispiel mit dir zustande zu kriegen.
2:21
Speaker 1: Aber im ende ich glaube du brauchst einmal den Kontakt und einmal des vertrauen dann hast ja immer wieder die möglichkeit auf die Person oder auf andere Personen vielleicht in den gleichen Netzwerk zuzugreifen.
2:31
Speaker 1: Das heißt, der Netzwerk ist ja über die fünf Studien ja schon relativ umfangreich gegangen?
2:35
Speaker 0: Ja, aber das waren natürlich zehntausendsebzehn Ground Zero da war also nadernehnte hat sich es noch kein Netzwerk.
2:43
Speaker 0: wir haben damals mit der Deutschen Telekom beschlossen so eine Studie zu machen.
2:47
Speaker 0: Der Geschäftsführer hatte halt den Wunsch messbar zum Machen dass also Digitalisierung lohnt sich auch fürs Business und das ist immer gestartet.
2:59
Speaker 0: Also ich habe damals Hilfe durch Partner gehabt, die ersten Interviews zu identifizieren.
3:07
Speaker 0: Und jetzt nun gut, jetzt acht Jahre später hab' ich mir ein Netzwerk aufgebaut.
3:12
Speaker 0: Ich hab', sag mal so'n Kontaktnetzwerk von fünfhundert Entscheidern vorwiegend aus Unternehmen großer Mittelstand.
3:19
Speaker 0: kann ich nachher noch mehr zu erzählen.
3:23
Speaker 1: Gibt's noch sowas was anderes?
3:27
Speaker 1: Wie lange es gedauert hat sozusagen die Interviews zu bekommen oder die Absagen, was nicht niemand gefragt hat?
3:33
Speaker 0: Wie lang das dauert so etwas zu erstellen.
3:35
Speaker 0: Das ist richtig Arbeit.
3:37
Speaker 0: Dass sehr viel der Goethe-Leidenschaft dazu sowas gerne zu tun.
3:43
Speaker 0: Anscheinend trage ich das mit mir sonst würde ich sowas nicht tun.
3:48
Speaker 0: So ein Projekt dauert drei bis sechs Monate.
3:52
Speaker 1: Ich hatte diese Woche eine Aufnahme und diese Woche oder letzte Woche muss ich gerade überlegen mit einer ganz, ganz spannenden Persönlichkeit und dann ist mir wieder aufgefallen.
4:02
Speaker 1: Deswegen habe ich gerade zu meinem Team geguckt, dass die spannendsten Gespräche dann stattfinden wenn die Kamera aus ist um wie gesagt haben es war vorbei.
4:11
Speaker 1: wir standen sozusagen neben dran und haben dann also die Person wurde auch begleitet.
4:17
Speaker 0: ja
4:18
Speaker 1: und die Begleitungsperson hat dann erzählt weißt du über was wir eigentlich nie sprechen?
4:24
Speaker 1: Und ab dann könnte man sich einen Kaffee nehmen oder ein Wein nehmen und hinsetzen.
4:28
Speaker 1: Und über das intensiv sprechen, ja?
4:31
Speaker 1: Weil das so... Ich weiß nicht, ich ist natürlich auch klar hier mit Lichtern und Kameras und Mikrofonen will man natürlich nicht mehr alles erzählen.
4:38
Speaker 1: aber wie sind denn deine Momente wenn bei dir der Record-Button sozusagen beendet wird?
4:43
Speaker 1: es siehst du das gleiche oder hast du das Gefühl dass das das nicht da ist?
4:48
Speaker 0: also ich muss gestehen ich bin eher erstaunt dass so viel Ehrlichkeit in den Gesprächen herrscht.
4:56
Speaker 0: Ich spür das natürlich, wenn mich jemand sozusagen mit Marketing-Botschaften versorgen will und da sind dann für mich enttäuschende Gespräche.
5:07
Speaker 0: aber die Ehrlichkeiten ist wirklich das Faszinierende und Mikro an oder aus spielt eigentlich gar keine Rolle wo es danach erschwer wird dafür auch eine Freigabe zu bekommen.
5:20
Speaker 1: ja vielleicht ist deswegen Aber du nimmst doch, hatten wir nicht, haben wir Gespräche aufgezeichnet?
5:26
Speaker 1: Du hast mitgeschrieben.
5:27
Speaker 1: Also
5:27
Speaker 0: wir haben mal begonnen mit Telefoninterviews und im Jahr twenty-fünfzwanzig war natürlich Microsoft Teams im Einsatz mit Aufzeichnung Video und Transkript.
5:41
Speaker 0: Und du weißt das selber, es funktioniert mittlerweile
5:44
Speaker 1: ganz gut.
5:44
Speaker 1: Ganz
5:44
Speaker 0: gut.
5:45
Speaker 0: Ja,
5:46
Speaker 1: ja.
5:46
Speaker 1: Und er hat versucht zu überlegen ob das sozusagen dann eher ... Das geschriebene Wort und wenn man es dann wieder sieht, so oh nee das wollte ich nicht freigeben.
5:55
Speaker 1: Dass sie dann sozusagen rausgerutscht ist.
5:57
Speaker 1: aber ich glaube hier ist oftmals mein Gefühl auch wenn ich die Gäste habe dass wenn die Kamera plötzlich an ist dass das nochmal eine andere Nummer ist.
6:06
Speaker 1: Aber ja
6:06
Speaker 0: Ich glaube man wird schon mal so voneinander weggetragen.
6:10
Speaker 0: Und aber ich hab ja ein Gesprächsleit fahren Ist ein strukturiertes Gespräch über einer Stunde Trotzdem recht kurzweilig, also das wird mir mal attestiert.
6:24
Speaker 1: Deine Erststuße, zwei Tausend siebzehn, hieß Digitale Dividende, zweitausendundzwanzig war es dann Resilienzmeister?
6:32
Speaker 1: ich glaube passen dann auch Richtung Corona.
6:35
Speaker 1: Jetzt ist die Zukunftsmacher.
6:39
Speaker 1: Welche These, die du jetzt vor sind fast neun Jahre, sozusagen aufgeschrieben hast würdest du jetzt eher als naiv bezeichnen?
6:50
Speaker 0: Also sicherlich ist alles immer Kontext.
6:56
Speaker 0: Wir müssen uns mal zurückversetzen was war, das war für mich sozusagen.
7:03
Speaker 0: da lief die digitale Transformation drei Jahre.
7:07
Speaker 0: Und warum mache ich jetzt diesen Zeitpunkt?
7:10
Speaker 0: Wir haben mal für die Wirtschaftswoche, gemeinsam mit der Wirtschafts-Woche, einen Digital Transformation Award verlieren und erstmalig auch unser Konzept einer Reifegrad Prüfung verwendet.
7:26
Speaker 0: Wenn ich daran zurückdenke was wirklich naiv ist vielleicht das begleitet uns wie schnell die Sachen gehen sollen.
7:37
Speaker 0: Dass sich schneller die Geschäftsmodelle verändern.
7:41
Speaker 0: Naiv, dass sich die Kultur wesentlich schneller verändert.
7:46
Speaker 0: Naive, dass die Technologie viel schneller in Applikation kommt.
7:51
Speaker 0: und naiv das nicht alles was so... uns im piloten gezeigt wurde tatsächlich dann ab in running.
7:57
Speaker 0: es ich könnte eine ganz lange liste von sagten die ja mir ist jetzt gerade noch was aufgefallen ich weiß nicht ob das kennens gibt der traktor hersteller und einer von denen die da gibt's ja die gelben die.
8:13
Speaker 0: Roten und die Grünen, der hat schon vor über zehn Jahren natürlich die Traktoren vernetzt.
8:21
Speaker 0: Und dann aber auch eine Software entwickelt um die Daten aus den Trakturen einzusehen.
8:27
Speaker 0: Und da, ich glaube die eine Plattform heißt Farm-Drehundertfünfsechzig und jetzt habe ich gerade vor drei Monaten gelesen dass sie eingestellt wurde.
8:37
Speaker 0: Das ist jetzt so heim ins Reich zurück in das Unternehmen wo wir mal dachten hey das ist doch genau die Zukunft.
8:46
Speaker 0: ja aber Ich sehe ganz viele Pleiten natürlich auch im rück Rückblick und das ist sagt man aber nur gesunde naivität.
8:54
Speaker 0: für mich mal erst mal dran zu glauben es könnte gelingen.
8:57
Speaker 0: Ja,
9:01
Speaker 1: habe ich auch so gemerkt über als wir das interview gemacht haben über was
9:06
Speaker 0: sprichst du?
9:08
Speaker 1: Und über was spricht du nicht?
9:09
Speaker 1: weil natürlich kannst du viel über Piloten erzählen.
9:12
Speaker 1: Aber wenn man sich auch deine studie anguckt und aber alle anderen studien die zum themai im markt sind sieht man dass über den pc oder den MVP meistens gar nichts über hinaus kommt.
9:25
Speaker 1: Also, dass dann das Projekt versiebt und eigentlich will man natürlich als Unternehmen schon die Sachen kommunizieren wo man in zwei Jahren noch gefragt wird ob sie da noch laufen?
9:35
Speaker 1: Ja
9:35
Speaker 0: es gibt natürlich Unternehmen die generell die Öffentlichkeit meiden.
9:40
Speaker 0: also wir haben ja uns fokussiert auf die Top Tausend Familienunternehmen und das ist sozusagen scheues Wild dann Gesprächstermin zu bekommen, mit dieser Information publik zu gehen.
9:55
Speaker 0: Es gibt ja auch Gesprächspartner die sagen Herr Steimel ich will da gar nicht so... Das läuft richtig gut!
10:00
Speaker 0: Ich will doch gar nicht darüber reden.
10:02
Speaker 0: das ist so German also totales an der Statement nicht dieses Overselling wie in Amerika und das ist eher so.
10:13
Speaker 0: auch dieses selbstkritische sagt also wahrscheinlich dass was mir präsentiert wird ist schon sehr reflektiert.
10:22
Speaker 0: Das ist so typisch deutsch glaube ich auch nahe.
10:25
Speaker 0: und aber jetzt bei unserem Thema KI muss ich einfach sagen, Ich habe so viele leuchtende Augen gesehen es funktioniert, wir sehen Ergebnisse.
10:35
Speaker 0: und dann hab' ich ja auch gefragt wie gut sind denn jetzt schon die Ergebnisse?
10:39
Speaker 0: Und was erwarten Sie für die nächsten drei Jahre?
10:42
Speaker 0: Und das geht dann eher so, ne?
10:44
Speaker 0: Also leuchtende Augen und der Wunsch dass man jetzt wirklich etwas gefunden hat wo man sehr schnell auch einen Return on Investment sein kann.
10:56
Speaker 1: Bevor wir jetzt tiefer ins Gespräch reingehen kannst du uns nochmal ein bisschen mehr zur Studie Zukunftsmacher abholen Also was so.
11:04
Speaker 1: auch die Ergebnisse waren auf einem groben Level.
11:06
Speaker 1: Ich glaube, wir können bestimmt die Studie irgendwie verlinken oder... Ich
11:10
Speaker 0: könnte es auch zeigen!
11:13
Speaker 1: ...mit Aufnehmen um dass die Leute da nochmal ein bisschen mehr reingehen.
11:17
Speaker 1: Ich glaub' wir schaffen das jetzt alles nicht in der Podcastfolge zu besprechen.
11:20
Speaker 1: aber mal so einen hubalistischen Blick einfach mal dagegen was so deine Erkenntnisse aus dem Thema.
11:26
Speaker 0: Ja genau also wir sind ja mit der Quizfrage gestartet macht KI-Unternehmen effizienter?
11:33
Speaker 0: leistungsfähiger und wachstumstärker, das war so unsere Arbeitshypothese.
11:39
Speaker 0: Und dann fünfzig Gespräche, sechszig Stunden Interviewmaterial.
11:45
Speaker 0: Wir haben einen Reifelgratmodell, dass wir seit über acht Jahren jetzt auch im Einsatz haben.
11:52
Speaker 0: Und jetzt mal, wenn man jetzt so hart über die Zahlen sprechen möchte.
11:57
Speaker 0: Dann würde ich erst einmal sagen ja über sechzig Prozent dieser Unternehmen sehen diese Effizienzsteigerung, also messbar bis zu achtzig Prozent bezogen auf den Use Case.
12:09
Speaker 0: Da weiß er auch dann ist es eine tiefen Bohrung, da ist das nicht über das ganze Unternehmen hinweg.
12:15
Speaker 0: aber guter Proofpoint So, dann zur Leistungsfähigkeit.
12:19
Speaker 0: Ich glaube das ist das Faszinierende wenn man sich mit KI beschäftigt und wir nutzen es ja selber auch in unserem Job wie performanter wir werden, wie leistungsstärker wir werden einfach dass wir auch bessere Ergebnisse erzielen nicht nur in kürzerer Zeit sondern qualitativ bessere Ergebnisse.
12:42
Speaker 0: wenn jetzt zum Beispiel ein Unternehmen sagt Ich habe hier im Frontoffice-Bereich automatisiert und für jetzt laufen die Bestellungen automatisch ins RP hinein.
12:54
Speaker 0: Nur mal ein Beispiel zu nennen!
12:57
Speaker 0: Ich glaube, die dritte Perspektive mit dem Wachstum stärker – da weiß man nicht was ist Henne?
13:03
Speaker 0: Was is Ai?
13:04
Speaker 0: Ich spreche halt mit Unternehmen, denen geht's gut.
13:09
Speaker 0: Trotz Krise, ich glaube du hast gesagt unser Geschäft ist nicht der Krise.
13:15
Speaker 0: Unser Geschäft ist krisengeprägt und daran habe ich... Ich
13:19
Speaker 1: glaube ich weiß nicht aber irgendjemand war
13:24
Speaker 0: es ja.
13:28
Speaker 0: Aber wenn es um das Wachstum geht, vierzig Prozent liegt am digitalen Geschäftsmodell.
13:35
Speaker 0: Dein CIO hat mir vor zwei Jahren erzählt ... Das Wachsstum bei Falka wäre ja unter den E-Commerce gar nicht denkbar und möglich gewesen.
13:45
Speaker 0: Bann alles Beispiel!
13:46
Speaker 0: So beim Maschinenbauunternehmen ist das dann schon ein bisschen komplexer.
13:50
Speaker 0: der Frage des Wachsums, um woher das kommt die Quellen des Wachtstums zu beantworten?
13:56
Speaker 0: Ja so die Highlights.
13:59
Speaker 1: Ja, was mir noch mal so ein bisschen aufgefallen ist.
14:00
Speaker 1: Wir waren ja beide einmal gemeinsam auf dem Event.
14:04
Speaker 1: die Definitionssache von Was sieht man als AI oder KI use case?
14:10
Speaker 1: Ist auch so divers über die Kunden im Beispiel und dann kannst du gerne sagen, was deine Meinung dazu ist.
14:19
Speaker 1: Da war es ja um dieses Thema das wir uns bei Falke zum Beispiel mit dem Thema Cross and Absell beschäftigen.
14:25
Speaker 1: Produktdetail-Seite, Socke wird angeguckt.
14:28
Speaker 1: Passende Unterwäsche und Underwear wird mit angestellt.
14:31
Speaker 1: Das ist ja im Bereich Ecom schon seit Jahrzehnt zehn Jahre wahrscheinlich gang und gäbe.
14:40
Speaker 1: jetzt mal frech gesagt.
14:42
Speaker 1: Da gab es in Publikum immer noch Erstaunen dazu dass das möglich ist.
14:48
Speaker 1: Newscase mit dem wir uns aus unserer Sicht eher als must have beschäftigen.
14:56
Speaker 1: Im anderen Fall, wo wir auch darüber gesprochen haben ist ein Thema.
15:02
Speaker 1: Wo geht die Reise Richtung Customer Service hin?
15:04
Speaker 1: Wo können Leute unterstützen um sie fähiger zu machen und vielleicht komplexere Fragen einfacher zu beantworten.
15:12
Speaker 1: Und das ist schon der Case wo ich sehe dass man das eher mit KI und AI machen muss.
15:18
Speaker 1: Jetzt habe ich die persönliche Erfahrung.
15:22
Speaker 1: Tage gestern vorgestern macht wieder spannend, weil ich hab meine ganze eigene Webseite für meinen Podcast komplett mit Glot gebaut.
15:28
Speaker 0: Ja.
15:29
Speaker 1: Glot-Design ist jetzt draußen und das habe ich innerhalb von... Boah!
15:34
Speaker 1: Es war's Wochenende immer mal wieder dran gearbeitet und fertig.
15:38
Speaker 1: Jetzt hab' ich – und dann ist mein Monolog fertig – ja über fast fünfzehn Jahre eine Webagentur gehabt die die Webseiten gebaut hat, die Webshops gebaut hat.
15:51
Speaker 1: Das Business-Modell ist nicht mehr da, meine Ansicht nach.
15:54
Speaker 1: Also diese diversen unterschiedlichen Möglichkeiten und es natürlich bei dir total spannend dann über unterschiedliche Firmen reinzugehen und ich glaube das ist das was ich versucht habe zu frame.
16:05
Speaker 1: die einen können sagen dass sie KI Themen machen, machen aber vielleicht eher gerade dieses Personalisierungsthema auf der Webseite und die anderen beschäftigen sich intensiv mit Lode Gemini oder sonstwas und digitalisieren beziehungsweise Nutzen AI für komplette Prozesse.
16:21
Speaker 0: Ja,
16:22
Speaker 1: das ist schon diverser Unterschied.
16:23
Speaker 0: ja gut wir haben reife grad Modell statt der fortgeschritten Experten.
16:28
Speaker 0: ich verkürze dass jetzt mal.
16:30
Speaker 0: Wir gucken in zwei Dimensionen digitalisierung insgesamt und dann noch mal KI spezifisch.
16:36
Speaker 0: wir haben immer ein Fokus Thema Und diesmal war es eben das thema KI und Ich habe bewusst gesagt wir wollen uns Jetzt nicht beschränken.
16:43
Speaker 0: also Ich könnte jetzt auch direkt sagen, Agentik habe ich so gut wie nix gesehen.
16:55
Speaker 0: Also vieles von dem was wir da beobachtet haben ist halt Gen AI Case Wenn wir jetzt im Bereich Gente gucken oder also Standard-Agendensysteme, so würde ich es jetzt mal nennen.
17:07
Speaker 0: Dann gehen wir mal im Frontoffice los.
17:10
Speaker 0: Alles das was den Angebotserstellungsprozess unterstützt.
17:14
Speaker 0: Guter Use Case funktioniert super tolle Ergebnisse stabil.
17:20
Speaker 0: dann gehen wir einmal in ein.
17:23
Speaker 0: alles was sozusagen im Backoffice läuft.
17:29
Speaker 0: Du warst ja da Dement, wenn die über ihre Themen im Bereich Rechnungswesen sprechen und sagen das läuft.
17:37
Speaker 0: Anderes Beispiel Miva ist das glaube ich gewesen, wenn ich mich recht erinnere am Backofenhersteller Ja über hunderttausend.
17:50
Speaker 0: Ich habe die Zahlen jetzt nicht so gut im Kopf.
17:52
Speaker 0: Transaktion SAP Einkauf komplett automatisiert.
17:58
Speaker 0: Sehr schönes Beispiel, den hätte ich auch wirklich gerne nochmal bekommen.
18:03
Speaker 0: Ein Gebäudeversicherungsunternehmen haben einen Super-Case hingestellt.
18:09
Speaker 0: die waren sozusagen die schlechtesten vom Markler gerateten Gebäudeversicherer und haben dann das Thema Schadensbearbeitung in ein Agenten hinein gegeben und sind jetzt topgerated.
18:26
Speaker 0: Die Mitarbeitenden im Backoffice-Bereich haben dann auch sich Sorgen gemacht um ihren Job.
18:34
Speaker 0: Und dann hat der Geschäftsfrau gesagt, fürchtet euch nicht!
18:39
Speaker 0: Wir werden eine andere Tätigkeit für euch finden.
18:42
Speaker 0: Aber kannst du dir vorstellen wie das ist wenn du hunderttausend Backlocks hast und dass wirklich deinem Geschäft tangiert?
18:50
Speaker 0: Das mal so ein bisschen das Spektrum aufzuzeigen... Ich könnte da jetzt stundenlang drüber weiter.
18:55
Speaker 1: Ja, das ist ja total spannend.
18:59
Speaker 1: Aber wenn du nochmal ein bisschen zurückgehst und lass uns noch mal über die Realität sprechen... Du hast siebzehn angefangen.
19:07
Speaker 1: Siebzehnt Hast du das Reifemodell schon gestartet gehabt?
19:11
Speaker 1: Von wo ist gerade die Mehrheit im Quadranten nach neun Jahren gewachsen?
19:18
Speaker 0: Okay, also das kann man natürlich wirklich sehr schön jetzt sehen.
19:23
Speaker 0: Weil wir tatsächlich dieses Reifmodell von Anfang an im Einsatz haben.
19:28
Speaker 0: Ja, deswegen ist es so spannend!
19:29
Speaker 0: Also wir kommen jetzt wirklich da und ich fange mal mit einem globalen Bild an.
19:36
Speaker 0: Da wo wir heute in der KI-Reife stehen, standen wir in der Digitalisierungsreife vor acht Jahren.
19:41
Speaker 0: Spannend!
19:42
Speaker 0: Es gab ganz viele die sozusagen Am Startpunkt waren ja vielleicht so erste Schritte gemacht haben, also Starter.
19:53
Speaker 0: fortgeschritten war eher dominantes Modell und jetzt ist das bei KI ebenso.
20:00
Speaker 0: Und du weißt das auch?
20:02
Speaker 0: Es gibt viele Dinge in einem Unternehmen die kannst Du ja nicht von heute auf morgen verändern.
20:06
Speaker 0: Äh, selbst wenn die Technik oder die Technologie sich so super schnell verändert.
20:11
Speaker 0: Das geht einfach nicht ne?
20:13
Speaker 0: Wenn du jetzt zum Beispiel sagst ich will Lean einführen ja oder ich will ähm das meine ganzen Produktentwickler jetzt nach dieser Design Thinking arbeiten.
20:22
Speaker 0: Das dauert zwei drei Jahre bis es mal so richtig durchgesuppt ist im Unternehmen und insofern ist das ja auch nicht weiter erstaunlich dass das so entwickelt ist, was natürlich dann hart ist zu sagen.
20:38
Speaker 0: Diejenigen die jetzt in dem Ober- und Quadranten sind also die als Experten oder Meister sind von dem was sie in KI investieren haben die viermal mehr Output also Wertbeitrag als diejenigen die in der Starter Position sind.
20:57
Speaker 0: Also digitale Reife und das lässt sich wirklich messen erzeugt Bessere Ergebnisse, so einfach würde ich das mal formulieren.
21:07
Speaker 0: Das heißt es kannst du auch nicht abkürzen.
21:11
Speaker 0: Kannst vielleicht beschleunigen.
21:14
Speaker 1: Ja aber das ist ja dieser Punkt den glaube ich viel zu wenige konsequent gehen?
21:20
Speaker 0: Ja, es gibt auch sicherlich... Aber was mir über die Jahre hinweg immer klarer geworden ist, was hat sich denn verändert im Mittelstand?
21:29
Speaker 0: dass man neue Management-Methoden eingeführt hat, das man sagt okay Fehlerkultur.
21:36
Speaker 0: Okay stärker Datenorientierung Wir haben ja ein schönes Wort für euren Käse gefunden.
21:44
Speaker 0: Ich glaube, da hat mit Stil oder sowas ehrlich ist.
21:48
Speaker 0: Also da hat sich kulturell unheimlich viel verändert und das war vor acht Jahren noch nicht so.
21:56
Speaker 0: Da war eher diese Top-Down-Organisation hier hirachisch geprägt.
22:01
Speaker 0: Guck mal was der Chef macht!
22:04
Speaker 0: Die Entwicklung die sehe ich schon deutlich... Ja, das Kulturthema wird unterschätzt.
22:11
Speaker 0: Aber es ist omnipräsent.
22:16
Speaker 1: Ich arbeite gerade an der Keynote Gewinner und Verlierer zum Thema Data und AI.
22:21
Speaker 1: Das ist spannend.
22:22
Speaker 1: Da müssen wir uns noch einmal überhalten ob sinnvoll ist vielleicht mal auch noch Themen aus deiner Studie mit einfließen zu lassen.
22:31
Speaker 1: weil ich oft also die Gespräche wie gesagt hinter der Kamera sind natürlich die interessantesten.
22:36
Speaker 1: Das was ich bei Douglas vor acht Jahren gemacht habe, da hab' ich schon das Gefühl gehabt dass wir hinter dem Markt liegen.
22:47
Speaker 1: Also ich hatte schon da das Gefühl dass die Themen die wir dann machen nicht bestend klar sind und den Benchmark bieten.
22:55
Speaker 1: Wenn ich mir aber gerade anschaue mit den Gesprächen die ich mit anderen Leuten fühle Führe sind wir da weiter gewesen als manches Unternehmen wo wir uns gerade stehen Und es macht mir grade so ein bisschen Sorge weil sind wir bei dem Thema, die alle wieder diskutieren.
23:11
Speaker 1: Thema AI use cases zu implementieren und plötzlich zu merken dass die Datengrundlage nicht stimmt.
23:15
Speaker 1: Ja
23:16
Speaker 0: auf jeden Fall.
23:16
Speaker 0: Dass
23:17
Speaker 1: Governance nicht da ist das die Datenqualität nicht stimmt, die man wieder für die AI use case sprechen Und ich habe oftmals noch das Gefühl, dass viele Unternehmen dann fallen.
23:27
Speaker 1: Nicht alle will es überhaupt gar nicht schwarz-weiß malen aber dann trotzdem nicht die Initiativen da sind um die Fundamente zu bauen.
23:35
Speaker 1: Das ist so ein bisschen Schade auch gerade im Mittelstand und kriegst ja auch live mit, dass über Jahrzehnte IT-Systeme, IT-Landschaften gebaut wurden.
23:48
Speaker 1: Und wie du sagst das Management war nicht zu sehr digital oder zu IT haft also es war eher ein Dienstleistercharakter da wie das die mit entscheiden durften.
24:01
Speaker 1: Und dadurch sind wir glaube ich gerade da wo wir sind der Markt nicht jetzt das Unternehmen und dann müssen wir irgendwie was tun.
24:09
Speaker 0: Also wenn du mich nach Gewinnern fragst, dann glaube ich, das ist ein bisschen auch so unser Fokus.
24:15
Speaker 0: Dass wir versuchen Gewinner zu identifizieren in unserem Interview-Reihe – also die heißt ja digitale Vorreiter!
24:23
Speaker 0: Die heißt ja nicht digitale Nachzüge.
24:26
Speaker 0: Insofern den Bayer sahen wir.
24:29
Speaker 0: Das ist mein persönlicher Anspruch.
24:33
Speaker 0: Es will nicht jeder mit mir reden genau aus diesem Grund.
24:36
Speaker 0: Ich sehe mich nicht als Vorreiter.
24:41
Speaker 0: Aber selbst in diesem Kreis der Vorreitor, wenn die sich dann mit, sag mal, Tech-Unternehmen vergleichen ... Dann sagt man ganz schön hinten dran!
24:54
Speaker 0: Aber es ist halt immer die Frage, mit wem vergleichst du dich?
24:57
Speaker 0: Das ist die entscheidende Frage eigentlich.
24:59
Speaker 0: aber für mich sind die alle schon Gewinner.
25:02
Speaker 0: Und jetzt kann man die Quizfrage stellen, warum?
25:06
Speaker 0: und ich glaube der Wertbeitrag der Digitalisierung, nenne ich das jetzt mal oder Transformation.
25:13
Speaker 0: Der wird für die Führungskräfte immer sichtbarer, immer greifbarer.
25:19
Speaker 0: Es zeigt sich in der P&L also in der Profit Loss.
25:24
Speaker 0: es zeigt sich und dann geben die Gas Dann wird mehr gemacht, dann wird mehr investiert.
25:31
Speaker 0: Ja, also dann gibt es ja.
25:34
Speaker 0: ich glaube du hast hier mit dem Chef von KI NRW oder wie das heißt gesprochen und ja bold.
25:42
Speaker 0: Also klar brauchst du irgendjemand der in der Geschäftsführung sagt wie ich hier der CEO von Dumont wir wollen dass erste AI First Unternehmen in der Medienbranche werden.
25:54
Speaker 0: hat er mal so rausgehauen.
25:56
Speaker 0: Das ist dann bold!
26:00
Speaker 1: Ja, wir brauchen nicht nur Vorreiter sondern auch eben Personen die vorgehen und den Weg ebnen.
26:07
Speaker 1: Und also ich auch trauern dann dafür Verantwortung zu übernehmen um es eher zu schaffen oder nicht zu schaffen
26:14
Speaker 0: weil das glaube ich
26:15
Speaker 1: nicht funktioniert.
26:16
Speaker 0: Aber es gibt natürlich auch... Ich habe diese große Chance Glück wie auch immer!
26:22
Speaker 0: Ich darf mit diesen Unternehmen reden.
26:24
Speaker 0: Die nehmen sich Zeit für so ein Gespräch.
26:28
Speaker 0: Nicht jetzt zum Beispiel Andreas und Sommer denke Das sind Unternehmen, die auch im Weltstandard wirklich führend sind.
26:38
Speaker 0: Kennt man jetzt nicht vielleicht aus einem Stuttgarter Raum?
26:42
Speaker 0: Projektentwickler, Beratungsunternehmen im Bereich Bau und die sind in jeder Hinsicht führend Und dann siehst du natürlich schon dass die recht frühzeitig auch ein Riecher hatten und gesagt haben so da kommt jetzt was.
26:58
Speaker 0: Und jetzt rede ich nicht von Machine Learning, sondern ich rede mal von diesem iPhone-Moment als Chachapiti rausgekommen ist.
27:07
Speaker 0: Da merkt man schon da gab es welche die halt sehr früh begonnen haben.
27:11
Speaker 0: Check it, check it ausprobieren, ausprobierend direkt machen, machen und machen um welche die doch etwas später sich dem Thema dann zugewinnert haben.
27:21
Speaker 0: Ein
27:24
Speaker 1: spannender Satz den hast du auch gerade gesagt ist, dass du zum bisschen den Begriff geprägt hast AI Infused Company.
27:35
Speaker 1: Also ich habe ihn jetzt vorher nicht gehört und hatte auch gerade noch mal gefragt gehabt schreibe ich dir die richtigen Sachen zu?
27:43
Speaker 1: Kannst Du in so drei Setzen Jemanden aus der Geschäftsleitung erklären was Du damit meins sind?
27:51
Speaker 1: Was eigentlich so der Unterschied zwischen AI Infuced versus AI Firstes?
27:55
Speaker 0: Ja Vielleicht habe ich, also AI First heißt ja du kannst mit dreißig Prozent weniger deiner Belegschaft die gleichen Sachen machen.
28:06
Speaker 0: So würde ich das mal verkürzen.
28:09
Speaker 0: Das ist ja.
28:10
Speaker 0: erkläre mir warum ich da noch einen Menschen für brauche.
28:15
Speaker 0: und solange dass es nicht gut begründet hast kriegst ein Agenten.
28:19
Speaker 0: Und AI Infused ist eine andere Denkhaltung, dass er sagt der Mensch steht nach wie vor im Mittelpunkt.
28:26
Speaker 0: Der kriegt sozusagen magische Kräfte dadurch das er AI infused ist und wir können dann aber dennoch messen, dass sie dann zwanzig Prozent produktiver werden, dreißig Prozent leistungsfähiger.
28:42
Speaker 0: Das ist ne Geisteshaltung.
28:46
Speaker 0: Man sagt, der Mensch steht im Mittelpunkt.
28:48
Speaker 0: Aber ein Mitarbeiter ohne einen Agenten oder einen Assistenten ist deshalb nicht so leistungsfähig wie in einem Team mit.
28:58
Speaker 0: Das ist der Punkt.
28:59
Speaker 0: und also wenn du so willst human and the loop.
29:03
Speaker 0: das ist in einer AIM Fuse Company festvertratet.
29:08
Speaker 0: Und ich glaube dass es eine Gedanke kulturell auch bei den Unternehmen mit denen ich spreche, das gut reflektiert wohin die wollen oder was erstmal das Zielbild ist.
29:20
Speaker 0: Dann gibt es aber auch Unternehmen, die sagen nein unser Zielbild geht in Richtung AI First jetzt wieder Dement als Beispiel beziehungsweise da war es ja auch glaube ich bei dem Event.
29:32
Speaker 0: dabei war gesagt halt auch AI Only.
29:35
Speaker 0: also Wir gründen ein Unternehmen, da gibt es eine Person.
29:40
Speaker 0: Und wir warten jetzt mal wann das erste Unicorn gibt was nur eine Person beschäftigt.
29:48
Speaker 0: Das
29:48
Speaker 1: suchen alle
29:51
Speaker 0: ja.
29:51
Speaker 1: Ich überlege aber welches Skills muss eigentlich diese Person haben?
29:54
Speaker 1: Technisch oder prätriebswirtschaftlich?
29:58
Speaker 0: Ja also
29:59
Speaker 1: Schwerpunkt wo muss der Schwerpunkt liegen?
30:03
Speaker 0: Also ich glaube man muss beurteilen können Also der, also das Urteilskraft.
30:10
Speaker 0: Und ich bin immer noch ein Fan davon dass der Mensch entscheidet.
30:15
Speaker 0: Also Entscheidungsfähig und das ist ja eine gute Eigenschaft vom Unternehmer zu sagen okay ich gehe jetzt da ins Risiko.
30:25
Speaker 0: wir wissen alle im Umgang mit den Modellen die reden uns schon bisschen so nach unserer Schnauze.
30:34
Speaker 0: Ich will nicht sagen, es ist so ein One-Pony-Track.
30:36
Speaker 0: Also das liest sich alles immer super!
30:39
Speaker 0: Aber du merkst, es wird immer... Es sucht die Komformität mit dem Absender und da brauchst du halt jemanden der auf sagt Du sagst die Richtung.
30:51
Speaker 0: ich will trotzdem dalang.
30:55
Speaker 1: Wenn man beim Thema Data habe ich irgendwann mal gesagt es gibt so data inspired, data informed & data driven was man so ein bisschen fast als Reife-Modell definieren kann.
31:06
Speaker 1: Data inspired ist, man guckt sich vielleicht Marktforschungsdaten an, guckt wo die Reise hingeht, lässt sich inspirieren und überlegt dann was man mache.
31:16
Speaker 1: Data informed ist, wo die meisten Unternehmen glaube ich stehen dieses Ich gucke mir Dashboard an und entscheide auf.
31:24
Speaker 1: dessen gehe ich jetzt links rum rechtsrum.
31:27
Speaker 1: du hast immer noch einen sehr erfahrenen Manager oder vielleicht auch der Managerin die aus der Kategorie kommt.
31:33
Speaker 1: Data Driven ist so ein bisschen die Variante, die wir oft im Online-Bereich haben.
31:38
Speaker 1: Also eine Vollautomatisierung von Themen.
31:44
Speaker 1: Vielleicht Prognosemodelle, Vorkastingsthemen sozusagen, die da umgesetzt werden.
31:48
Speaker 1: Wenn wir das ein bisschen im Data AI Kontext uns anschauen gibt es das AI First?
31:57
Speaker 1: Das würde ich jetzt auf die ganz rechte Seite machen in dem Sinne von das Zielbild wo wir hinwollen.
32:02
Speaker 1: Das Data Infused ist
32:05
Speaker 0: das, wo wir stehen.
32:11
Speaker 1: Gibt es da auch drei Punkte?
32:12
Speaker 1: Gibt's da vier Punkte oder nur zwei Punkte um so ein bisschen zu überlegen, wo die Reise hingeht?
32:17
Speaker 0: Ja AI Only war mir so vor nicht klar aber das ist dann die Endlösung.
32:23
Speaker 1: Also das AI Infuse ist sozusagen der Start und wir stöpfeln an unterschiedlichen Stellen AI rein.
32:30
Speaker 1: AI First ist sozusagen große Prozesse mit AI zu ersetzen, hast du es jetzt formuliert?
32:38
Speaker 1: oder eben zu bereichern und nach vorne zu kommen.
32:41
Speaker 1: Und AI Only ist dann die Variante wo alles komplett automatisiert sind.
32:45
Speaker 1: Also einen Kundenservice zum Beispiel komplett AI Only zu machen gar keinen Mensch mehr zu haben in dem Bereich.
32:50
Speaker 0: Ja also wie hat der Bill Price das von Amazon?
32:56
Speaker 0: mal formuliert, the best service is no service.
32:59
Speaker 0: Also ist die Maschine funktioniert so gut dass wir gar nicht mehr auf die Idee kommen den Service anzurufen.
33:06
Speaker 0: also wenn das so perfekt läuft niemand hat Lust.
33:11
Speaker 0: ich habe gerade jetzt vor zwei Tagen noch mit der Einzeilen sechs einzeilen sechs gesprochen weil ich mein Portemonnaie verloren hab.
33:19
Speaker 0: du hast ja keine Lust darauf das es ganz furchtbar da Zeit mit zu verbringen.
33:29
Speaker 1: In deiner Studie hast du fünf Erfolgsfaktoren identifiziert.
33:33
Speaker 0: Ja, da muss ich mit nachlesen!
33:36
Speaker 1: Ich habe sie mir hier aufgeschrieben und wenn wir so vom Gewinner mal weggehen.
33:41
Speaker 1: zu den Verlierern ja... Ich hatte verstanden gehabt People First Data Excellence Platform Strategy Agiles Skalierung und Value Focus.
33:52
Speaker 1: Ja, alles
33:54
Speaker 0: richtig.
33:56
Speaker 1: Welche ist davon denn eigentlich so der größte Engpass?
34:01
Speaker 1: Also wo sind die Unternehmen, die vielleicht Verlierer sind oder hinten dran sind?
34:06
Speaker 1: Die Nachzüge hast du sie genannt.
34:08
Speaker 1: Wo würden die sozusagen eher stehen?
34:10
Speaker 0: Bei denen ist dann People Second vielleicht.
34:13
Speaker 0: Also People First denke ich das ist der Engpass Und People
34:18
Speaker 1: is ja Grund für alle.
34:19
Speaker 1: Also das ist der Kernpunkt?
34:21
Speaker 0: Naja, people.
34:22
Speaker 0: Lass es uns mal abschichten.
34:23
Speaker 0: was bedeutet denn people first?
34:26
Speaker 0: also dass ich erstmal den Nutzer in den Fokus richte und seine Probleme.
34:32
Speaker 0: was für ein Problem will ich dann überhaupt lösen?
34:36
Speaker 0: Dann hast du mir unternommen gesagt aber ganz viele.
34:42
Speaker 0: Einengpass ist natürlich jetzt Ressource Das heißt, dass Menschen die verstehen was KI kann und nicht kann.
34:50
Speaker 0: Du willst ja möglichst viele Jonas im Unternehmen haben wo man so auf Augenhöhe miteinander darüber sprechen kann.
34:57
Speaker 0: du ich habe das und das gemacht ist in meiner Erfahrung und man tauscht sich aus.
35:02
Speaker 0: also das wichtigste ist glaube ich dass die menschen ins tun zu kriegen und dafür Sorge zu tragen, dass die, das sag mal Reskilling, Abskilling auch läuft.
35:17
Speaker 0: Ich hab mich ja am Anfang gewundert als man das ja auch mit NHN haben durchlaufen lassen über dreißig Prozent der Use Cases Personal.
35:25
Speaker 0: Da hab ich mich gefragt aber wir haben doch da gar keine HR-Use Cases drin gehabt.
35:29
Speaker 0: dann habe ich das aber mal ausgelesen.
35:32
Speaker 0: Das waren alles die Nennungen wo Personal an natürlich also näher Personal im Sinne von Academy, peer-to-peer learning.
35:45
Speaker 0: Ja Kulturmaßnahmen?
35:46
Speaker 0: Ja alle Kulturmaßen haben ja.
35:48
Speaker 0: und da.
35:49
Speaker 0: deswegen haben wir auch gesagt also people first das ist der das erste und das wichtigste und dass es dokumentiert die geiste Zeitung.
35:58
Speaker 0: wenn das so wird's ja und ich könnte jetzt noch...
36:05
Speaker 1: Wenn wir ja auch den Leuten mal was mitgeben wollen oder zusätzlich hier etwas mit geben will people first.
36:11
Speaker 1: Was machen die Gewinner denn da richtig?
36:15
Speaker 0: Also ich glaube, wenn ich jetzt ein Learning mitnehme dann ist wirklich dieses A, sag mal die Basics müssen schon geschult fern.
36:28
Speaker 0: also klar kannst du jedem sagen beschäftigen wie ich meine in deiner Freizeit damit aber das sind ja nur bestimmte Personen die das tun.
36:38
Speaker 0: also bezogen auf meinen Job zumindest mal so sprachfähig zu werden in Sachen KI.
36:46
Speaker 0: Also das ist ein Schulungsthema, dann möglichst schnell ins Tun zu kommen und dadurch dass du als Kollege mir was zeigst und man gemeinsam also mit Schulterblick aber auch dann gemeinsam möglichst schnell in den Tun kommt.
37:04
Speaker 0: Die Hauptrolle habe ich... Verstanden von Head of AI and Data ist er so ähnlich wie beim CDO dieses Working Around und Fachabteilung, Abteilungen zu enablen damit die selber ins Tun kommen.
37:20
Speaker 0: Also
37:21
Speaker 1: viel zu kommunizieren?
37:23
Speaker 0: Das!
37:24
Speaker 0: Ich stelle ja eine Frage immer, die lautet was würden Sie mit heutigen Wissen anders tun?
37:30
Speaker 0: Und die Antworten lautet noch mehr kommunizierend.
37:34
Speaker 1: Spannend
37:38
Speaker 0: Ja, man ist halt so in einem Tunnel.
37:46
Speaker 1: Dieses interne Marketing wird meistens glaube ich nicht gut gemacht.
37:49
Speaker 1: Ich weiß nicht ob Marketing das richtige Wort ist aber diese Kommunikation... Aber
37:54
Speaker 0: mir ist auch was eingefallen.
37:56
Speaker 0: Veränderung hat ja immer etwas mit physischen Räumen zu tun.
38:00
Speaker 0: Also vor zehn Jahren hat man gesagt, dann gibt es so einen Raum wo diese ganzen Pläne zur Digitalisierung ausgehangen wird.
38:07
Speaker 0: Und jemand vom Extruderhersteller hat mir erzählt wir haben ja lange Zeit in Köln sozusagen unser digital unit gehabt.
38:15
Speaker 0: die war also auch dann räumlich getrennt von dem Hauptgeschäft in Trostorf.
38:21
Speaker 0: und für das Thema KI ist man dann wirklich mit der KI Entwickler Truppe an den Standort Trostorf gezogen und da hingegangen, wo die Ingenieure sitzen.
38:33
Speaker 0: Und dann passiert das wie von magischer Hand.
38:39
Speaker 0: Kann das manchmal sein?
38:42
Speaker 1: Wenn wir so ein bisschen Butterbeidefische machen, glaube ich im Hamburg sagen Wir haben ja auch gerade Scheibenwerfer.
38:49
Speaker 1: sind ja eure Scheinwerfer eher auf dem Positiven als auf dem Negativen?
38:54
Speaker 0: Ja und nein.
38:55
Speaker 0: also Ich kann jetzt mal mit dem negativen anfangen Machen wir nämlich auch.
39:00
Speaker 0: Wir machen ja nicht nur Erfolgsfaktoren, sondern auch Stolpersteine.
39:04
Speaker 0: und was mir im Gespräch noch relativ schnell klar geworden ist, was die sozusagen Nachzyklaturen sind, die können man sich erst mal um die Governance und dann ums machen ausprobieren.
39:17
Speaker 0: Ganz klares Schema.
39:19
Speaker 0: Wir müssen erstmal alles stehen haben.
39:21
Speaker 0: Ja?
39:22
Speaker 0: Wir müssen erst einmal AI Act konform sein.
39:26
Speaker 0: Die Vorreiter sehen das ein bisschen lockerer.
39:28
Speaker 0: Sie sagen, die Eckpfeiler unserer Governance entwickeln wir parallel mit.
39:39
Speaker 0: Das gibt viel mehr Geschwindigkeit.
39:41
Speaker 0: Du kennst ich kenne Unternehmen.
39:44
Speaker 0: Da durfte halt erstmal gar nix gemacht werden, solange nicht diese zentrale Plattform zur Verfügung gestellt wurde.
39:51
Speaker 0: Und dann gehst du über die Flure, guckst auf die Bildschirme und sag oh guck mal.
39:55
Speaker 0: da ist einer der benutzt Claude und oh guckt mal Chatchi Pity.
39:59
Speaker 0: und ja die Menschen bringen das wie vor zehn, zwanzig Jahre mit Social Media oder gleiche Tricks.
40:06
Speaker 1: Die KI-Shutten sind meistens noch ein bisschen schlimmer als IT-Shuttendesysteme.
40:12
Speaker 0: Also das ist so ein, so ein Learning anderes Learning was mir in der Erinnerung kommt falsche Erwartungen.
40:19
Speaker 0: Wenn die Leute nicht wissen was KI kann aus eigener Erfahrung dann projizieren sie dazu viel oder zu wenig rein.
40:27
Speaker 0: und das heißt es wurden natürlich auch Projekte die gescheitert sind weil man zu komplexe dinge angegangen ist.
40:36
Speaker 0: Ja, zu schwierige Dinge.
40:38
Speaker 0: Hätte man wissen können dass das nicht funktioniert?
40:42
Speaker 1: Aber ist es nicht so eine Standard-Konsultant Antwort?
40:45
Speaker 1: So nach dem Motto die Erwartung waren falsch.
40:48
Speaker 1: also was... Was ist denn in dieser Studie wirklich neu, was man vielleicht, zwei tausend siebzehnten Nicht gesehen hat?
40:56
Speaker 0: Naja also wir haben ja eine Kategorie Getauft Smart Starter.
41:03
Speaker 0: Und das Smart bezieht sich darauf, mit kleinen Mitteln großen Effekt zu erzeugen.
41:10
Speaker 0: Ja und ich weiß nicht ob du dich an den Friedrich Arnold von der Hörmann-Gruppe erinnerst?
41:17
Speaker 1: Cooles Thema!
41:19
Speaker 0: Der ist ja so total aufgeräumt, der hat ja auch selber ein Buch geschrieben zum Thema KI.
41:26
Speaker 0: mutig mit KI umgehen.
41:28
Speaker 0: Er hat es aber geschafft... Den Value Focus erst mal dahin zu richten, wie kriege ich Akzeptanz für das Thema im Unternehmen?
41:37
Speaker 0: Und sein Weg war ganz banal.
41:41
Speaker 0: Das war so eine Protokoll-App!
41:43
Speaker 0: Ja, ich hab's gesehen.
41:44
Speaker 0: Eine Verstellung.
41:45
Speaker 0: Cool.
41:46
Speaker 0: Ja und damit hat er die Leute bekommen... Das war es.
41:50
Speaker 0: Aber
41:50
Speaker 1: er hat's dafür nicht in Copilot gehabt.
41:53
Speaker 1: Also andere Unternehmen haben natürlich Copilot ausgerollt.
41:56
Speaker 0: Die Ärmsten.
41:57
Speaker 1: Ja aber die gehen natürlich darüber
42:00
Speaker 0: her.
42:01
Speaker 0: Da kommen wir mal zum Dilemma.
42:04
Speaker 0: Wir schreiben ja in der Studie Plattform, der Plattform Strategy und diejenigen, die auf Microsoft gesetzt haben, die mussten halt erst einmal warten bis das so einigermaßen vernünftig funktioniert und haben unheimlich viel Frustration natürlich auch auf Nutzerseite erfahren.
42:21
Speaker 0: Ich habe ein ganz konkretes Beispiel aus eigenen Erfahrungen.
42:25
Speaker 0: Wir haben ja über zwanzig Studien.
42:27
Speaker 0: Dann habe ich jetzt im letzten Jahr gesagt, wir wollen Custom GPT machen also damit ich mit meinem eigenen Unternehmenswissen chatten kann.
42:37
Speaker 0: Und ich hatte Gott sei Dank gerade einen Entwickler verfügbar und wir haben das auf Gemini, auf ChatGPT und auf Microsoft Copilot Busts aufgesetzt.
42:52
Speaker 0: und ja bei Microsoft hätte ich beinahe gekotzt.
42:56
Speaker 0: Ja, ich fand das so schlecht von der User Experience.
43:00
Speaker 0: Weil ich war so versaut von der TGPT-Experience, also Geschwindigkeit... ...Richtigkeit der Antworten.
43:12
Speaker 0: und jetzt sind wir alle total geflasht vom Claude!
43:17
Speaker 1: Ich bin auf jeden Fall geflischt
43:18
Speaker 0: von Claude aber...
43:20
Speaker 1: Aber das ist die Frage.
43:21
Speaker 1: Wer hat noch den Überblick, welches Modell wie funktioniert?
43:24
Speaker 1: Und ich glaube jedes Modell hat irgendwie seine Berechtigung und wir versuchen auch gerade zu überlegen... ...und vielleicht sehen das andere auch bei sich.
43:34
Speaker 1: Wie kriegen wir überhaupt alles ordentlich abgebildet?
43:37
Speaker 1: also du hättest... Du hast Glot, du hast Co-Pilot,... ...du hast Gemini im Markt, du hasst Nano-Banana im Markt und wenn du es... Konform einsetzt ums Unternehmen auch zu schüssen müsstest du mit jedem unternehmen Enterprise Lizenzen machen.
43:52
Speaker 1: Und jetzt könnte natürlich einen Mitarbeiter irgendwie drei Systeme nutzen Gemini, Nanobanana separat irgendwie Klo zusätzlich Nasse irgendwie dreißigvierzig fünfzigsechzig Euro kosten.
44:04
Speaker 1: bei X Leuten macht das natürlich unterschied und die Idee ist und es haben wir Bei einem Unternehmen wo ich vorher war schon intensiv gemacht Web-Oberfläche entwickelt, im Hintergrund wird jedes Modell gekollt.
44:20
Speaker 1: Über die API kannst du natürlich enterpreismäßig ein bisschen anders abfangen und das ist so.
44:24
Speaker 1: die Initiative, die wir jetzt gerade bei uns planen zu überlagen dann eine... Aus
44:28
Speaker 0: einem AI Hub?
44:30
Speaker 0: Genau!
44:32
Speaker 1: Das was Hermann eigentlich vorgestellt hat in der Art und Weise auch zu realisieren und es findet einen großen Anklang.
44:39
Speaker 0: Also glaub ich schon dass das der richtige Weg ist zugrunde liegende LMM austauschen kannst.
44:47
Speaker 0: Oder auswählen
44:48
Speaker 1: kann?
44:48
Speaker 0: Ja, auch dass du sagst im Kontext eines Use-Cases funktioniert das eine besser als das andere und dann natürlich würde ich immer darüber nachdenken.
45:02
Speaker 0: es gibt natürlich Sachen die sind total unkritisch.
45:04
Speaker 0: ja also Sicherheit von der Security Aspekt her und es gibt Sachen wo du sagest ultra wichtig Unternehmenswissen tangiert Intellectual Property.
45:15
Speaker 0: Und dass man dann auch so nochmal darüber nachdenkt, was gebe ich wem zum Fressen?
45:21
Speaker 1: So eine Herausforderung, die ich sehe, haben wir glaube ich auch noch ein bisschen drüber gesprochen und so Mittelständler vielleicht fünfhundert Millionen Euro Umsatz Maschinenbau hat letzte Woche eigentlich das Company GPD oder Company GPT ist die richtige Formulierung wieder abgeschaffen weil nach drei Nutzungen irgendwie die Nutzung bei vier Prozent war.
45:40
Speaker 1: Wenn du jetzt an die Fünfzig, fünfefünfzig Zukunftsmacher-Macherinnen denkst was hätte er denn lernen können oder was hättest du unternehmen lernen können?
45:52
Speaker 1: Oder eben aus welchen Fehlern lernen können um das vielleicht ein bisschen erfolgreicher zu machen.
46:00
Speaker 0: So könnte ich Katze auch nicht fragen welche Plattform hat da benutzt?
46:05
Speaker 0: aber ja Ich gehe mal in die Beispiele rein, weil das ist glaube ich interessanter.
46:14
Speaker 0: Also der hätte zum Beispiel sich das mal das Konzept von Dresd und Sommer angucken können.
46:18
Speaker 0: Die haben nicht ein Konzept, dass nennen die AI-Räume.
46:22
Speaker 0: Das heißt also für jeden Use Case wird ein anderer Raum zur Verfügung gestellt Und nach wenn der Raum mindestens sechzig bis siebzig Mal genutzt wird dann wissen wir auch positiv und ansonsten wird der Raum wieder abgeschlossen.
46:38
Speaker 0: Das finde ich ziemlich einfach zu verstehen, dass man so etwas tut.
46:45
Speaker 0: Dann haben sie sehr wahrscheinlich auch nicht diesen Value-Focus gehabt.
46:49
Speaker 0: also wo haben wir jetzt den größten Druckpunkt?
46:52
Speaker 0: Dann gehe ich jetzt mal ein anderes Beispiel Unternehmen Engineering Unternehmen für die großen Automobilhersteller Das dann eben, da werden große Dokumente beim Call for Proposal hin und her geschickt.
47:07
Speaker 0: Dann kannst du das ja gut vorstellen.
47:09
Speaker 0: Wenn du das mit KI machst, dann kannst du sehr viel schneller wichtige Dinge entdecken.
47:15
Speaker 0: Also geh dahin wo ein großes Problem oder ein Problem mit einem großen Hebel ist.
47:21
Speaker 0: Ja also das hätten sie vielleicht tun können.
47:26
Speaker 0: Und Plattformstrategie is nicht alles.
47:31
Speaker 0: Also manchmal ist es halt eben besser, sich jetzt nicht in so einer frühen Phase auf einen Plattformhirschen zu stützen.
47:40
Speaker 0: Und ja das wären jetzt nur drei Sachen die mir so ad hoc einfallen
47:46
Speaker 1: Wenn du nimm... wenn dich jetzt ein CD-O oder eine CD-Ohr anrufen würde und sie fragen würde oder er fragen würde, Bernhard was wäre das Investment?
47:57
Speaker 1: Was ich dieses Jahr noch starten müsste?
47:59
Speaker 1: Was würdest du da sagen im MR Bereich?
48:04
Speaker 0: Also wir wissen ja, dass das Thema Ressource schon ein Problem ist.
48:09
Speaker 0: Es muss schon eine Person im Unternehmen geben die quasi wie eine Art Drehscheibe da tätig ist.
48:22
Speaker 0: Die Lösung lautet glaube ich schon ab einer gewissen Unternehmensgröße so einen Head of AI End Data zu haben weil Wir Wissen Ganz schnell kommen wir in Datenprobleme hinein, eine Daten-Herausforderung hinein.
48:37
Speaker 0: Jemand der auch dieses Thema Datenkultur überhaupt ins Unternehmen hineinträgt also das wäre glaube ich für mich das Zentrale im West.
48:45
Speaker 0: Ich weiß nicht was kostet so jemand dann zu einer Person?
48:49
Speaker 0: Aber das wäre nicht
48:50
Speaker 1: zwangsweise günstig.
48:52
Speaker 1: oder das Investments muss man wahrscheinlich tätigen.
48:55
Speaker 1: Ja
48:56
Speaker 0: genau!
48:57
Speaker 0: Du brauchst so jemanden.
48:59
Speaker 1: Also im Sinne von du kannst die Person nicht über Jahre aufbauen, sondern du musst es wahrscheinlich in eine Person schon mit Expertise einkaufen und deswegen ist das eher ein Seniore-Gerolle, die dann besetzt werden
49:09
Speaker 0: muss?
49:09
Speaker 0: Ja also wenn ich das jetzt... Ich nehme mal ein ganz anderes Beispiel aus der Produktion.
49:14
Speaker 0: Wenn du jetzt sagst, ich habe mal produzieren noch handwerklich und siehst aber dass deine ganzen Wertbewerber jetzt auf Linie gehen Man sieht es dann letztendlich in der Effizienz und aber vor allen Dingen, in der Performance gegenüber dem Kunden.
49:33
Speaker 0: Und was willst du?
49:34
Speaker 0: Du holst dir einen Line-Experten rein!
49:36
Speaker 0: Weil du musst das schulen, das Thema.
49:39
Speaker 0: Und so ähnlich sehe ich das eben auch.
49:41
Speaker 0: Du holtest deinen Data in den Eisspezialisten... ...und der ist dann der Sparringspartner.
49:48
Speaker 0: Das ist das im West, dass ich tätigen würde.
49:52
Speaker 1: spannender Punkt und so ein bisschen meine Herkunft, sich mit dem Thema zu beschäftigen.
49:56
Speaker 1: Und ich glaube auch eine gute Investition.
50:00
Speaker 1: Sag mal viel über die Studie gesprochen, Bernard.
50:04
Speaker 1: Beschäftigst dich noch privat mit Daten und AI-Themen?
50:07
Speaker 0: Ja, so ähnlich wie du.
50:09
Speaker 0: Also ich habe das jetzt im letzten Jahr entdeckt für unser eigenes Business.
50:14
Speaker 0: Wenn ich jetzt überlege, wie hab' ich vor zwei Jahren Studien gemacht?
50:19
Speaker 0: Wie mache ich heute Studienprojekte?
50:21
Speaker 0: Es gibt ja jetzt nicht mal einen Bernard-Steimer, sondern auf einmal fünf.
50:26
Speaker 0: Und ich fair weiß muss man sagen, ich beschäftige keine Researcher mehr.
50:31
Speaker 0: Ich beschäftige Claude.
50:35
Speaker 0: Mein Grafiker hat deutlich weniger zu tun, muss man fairweise auch sagen.
50:40
Speaker 0: und interessanterweise gibt es eine neue Rollenteilung zwischen mir und meinem, sag mal Chefredakteur weil Mittlerweile gebe ich ihm eher Texte und dann spielt er Joom in the Loop.
50:53
Speaker 0: Also, ich prompte... Ich lass schreiben und dann sage ich aber komm'n lasst uns das mal gemeinsam kritisch reviewen!
51:01
Speaker 0: Also geht stärker ins so eine Lektorratsrolle hinein.
51:06
Speaker 0: Und jetzt mal ganz praktisch!
51:09
Speaker 0: Sollte ich das erzählen?
51:10
Speaker 0: Ja, ich erzähl das also.
51:12
Speaker 0: Ich mache ein stündiges Interview heute Dann ähm, schmeiß ich das Transkript bei Klo-Train.
51:21
Speaker 0: Und ich bin immer wieder geflächt wie gut es ist!
51:23
Speaker 0: Ich hab' das Gespräch ja gerade noch im Kopf... ...ich habe's grade erst geführt, ne?
51:27
Speaker 0: Eine halbe Stunde später habe ich den Summary des Gesprächs, äh, ich sollte wirklich nicht da drüber sprechen, aber egal.
51:34
Speaker 0: Ähm und dann, das beschleunigt natürlich wahnsinnig mein Geschäft und privat.
51:42
Speaker 0: Da hast du mal...
51:43
Speaker 1: Ja, aber am Ende kommt jetzt gleicher Ergebnis raus
51:45
Speaker 1: oder?!
51:46
Speaker 1: Also das ist ja, wenn wir wieder jetzt bei dem Thema Data AI Infused, AI First und AI Only.
51:55
Speaker 0: Bist
51:55
Speaker 1: du bei dem Bereich ja infused?
51:59
Speaker 0: Ich bin neu infused!
52:00
Speaker 0: Und wir arbeiten gerade an only...
52:04
Speaker 1: An first ist wahrscheinlich erst only wer.
52:08
Speaker 1: es würde kein Bernhardmann geben weil die Interviews würden dann ist wahrscheinlich ehrlich gesagt Auch mit Claude passieren.
52:14
Speaker 1: bei AI-Only wäre es so.
52:16
Speaker 0: Ja, aber ich glaube also wenn ich jetzt über mein Geschäft nachdenke was ist meine Existenzberechtigung besteht da drin dass sich mit Menschen spreche und nachher Menschen miteinander in Verbindung bringe über das was wir herausgefunden haben.
52:34
Speaker 0: Das funktioniert ja auch eigentlich ganz gut.
52:39
Speaker 0: Der nächste logische Schritt ist für uns zum Beispiel das zu sagen, wir gießen unsere Kompetenzen in KI um das zu standardisieren.
52:50
Speaker 0: Also logisch wäre jetzt also Multiagent oder Agent.
52:53
Speaker 0: da arbeiten wir jetzt gerade dran.
52:56
Speaker 0: Das der feuchte Traum eines Marketiers ist ja sowas zu haben wie eine Content Factory.
53:05
Speaker 0: Ja aber bekommt dem näher.
53:08
Speaker 0: Wenn
53:10
Speaker 1: du mit dem Film oder Serientitel unsere Folge bezeichnen würdest, was wär das?
53:17
Speaker 1: Ah ja.
53:21
Speaker 0: Dann muss ich echt... Das hab' ich mir auch beschrieben!
53:26
Speaker 0: Da habe ich's drauf rumgekaut und dachte Ja also für mich lautet es ganz klar, Kai is ein Teamplayer.
53:34
Speaker 0: Also das ist für mich.
53:36
Speaker 0: Oder ein anderes wäre Ja Red Bull würde ich die Folge nennen, weil das ist Verleidflügel.
53:46
Speaker 0: Das ist so mein Feeling gerade.
53:50
Speaker 1: Müssen wir mit den Markengrechten aufpassen?
53:54
Speaker 1: Was ich so ein bisschen aus der Folge nehmen werde, dass der Punkt, das du beschrieben hast deine Aussage Wir stehen beim Thema AI da wo wir von neun Jahren beim Thema Digitalisierung standen.
54:07
Speaker 1: Dein Gefühl ist bei den Leuten, die Digitalisierung verstanden haben.
54:10
Speaker 1: Die richtigen Personen reingeholt haben und sich auf dem Weg gemacht haben diesen Wandel stetig zu haben sind jetzt die Leute, die auch erfolgreich im R-Bereich sind.
54:20
Speaker 1: Du hast nochmal bestätigt dass die Investition in Richtung Head of AI und Data total sinnhaftig ist.
54:26
Speaker 1: ich glaube vor allem im Mittelstand macht es Sinn das eher zu bündeln als separat in der Organisation zu haben.
54:32
Speaker 1: gemeinsam zu haben.
54:34
Speaker 1: Top Down war ein wichtiger Punkt People First, also die Leute mitzunehmen und klar zu kommunizieren wo die Reise hingeht.
54:46
Speaker 1: Das Beispiel vielleicht muss ich morgen dazu auf LinkedIn posten dieses AI Infused, AI First und AI Only ist so ein bisschen das reife Grad Modell wo wir selber darüber diskutieren müssen.
54:58
Speaker 1: Es gibt nicht nur diesen einen AI Case, den wird es nicht für alles geben.
55:02
Speaker 1: Sondern man muss für sich selber entscheiden wo in welche Reife will ich eigentlich haben?
55:07
Speaker 1: Du kannst auch nicht alles digitalisieren oder willst aber nicht alles Digitalisieren.
55:10
Speaker 1: Das ist so, da wird das Ding.
55:12
Speaker 0: Aber es gibt natürlich sowas wie low hanging fruits.
55:16
Speaker 1: Ja definitiv.
55:17
Speaker 1: Ist dann Data AI infused, wo
55:19
Speaker 0: man
55:19
Speaker 1: auf jeden Fall mitnehmen sollte?
55:20
Speaker 0: und ich würde auf jeden fall... Eben mal den Ratschlag geben, guckt man bei euch im Frontoffice also Vertrieb Marketing Service.
55:28
Speaker 0: Da wird dir bestimmt was finden.
55:31
Speaker 1: Vielen Dank für die Frage!
55:32
Speaker 0: Gerne hat es Spaß gemacht!