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KI in SAP: In 7 Schritten zum messbaren Nutzen · AI or DIE

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  Speaker 1: Jo, hallo zusammen zu unserem Podcast AI.
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  Speaker 1: Und wir beschäftigen uns heute mal mit dem Thema, was es eigentlich wenn du SAP im Haus hast und ihr dann überlegen musst.
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  Speaker 1: hey jetzt möchte ich auch AI angehen.
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  Speaker 1: Wir werden merken das ist völlig toolabhängig was wir hier teilweise sagen weil der Christian Bühler der Heutzugast ist ja in erster Linie aus einer Beratung.
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  Speaker 1: Der möchte euch nicht die SAP verkaufen.
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  Speaker 1: Wenn ihr ganz genau tief in die SAP rein wollt hört euch auch gerne die anderen Folgen an!
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  Speaker 1: Wir machen jetzt nur einmal am Beispiel der SAP welche AI Komponenten hat man?
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  Speaker 1: kann man da genau mitmachen.
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  Speaker 1: Welche Prozesse kann man denn irgendwie optimieren?
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  Speaker 1: Was sind denn sinnvolle Prozeste, was sind nicht sinnvollen Prozessen?
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  Speaker 1: wie geht es mit Assistenztätigkeit?
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  Speaker 1: und all das werden wir dann heute zusammen erörtern damit ihr dem auch gut folgen könnt.
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  Speaker 1: Ihr kennt ja schon aus paar anderen Folgen haben wir euch unten ein Playbook zusammengestellt.
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  Speaker 1: Da könnt ihr alles nochmal nachlesen Schritt für Schritt.
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  Speaker 1: wenn wir uns hier irgendwie verfachsimpled haben Dann kriegt ihr das alles nacheinander noch mal geliehen ist kostenfrei, tragt euch ein und sagt Bescheid dann kriecht ihr immer jedes neue Playbook.
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  Speaker 1: Dafür haben wir uns jetzt entschieden das bei mehreren Folgen zu machen und dann haben wir gesagt hey komm!
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  Speaker 1: Dann habt ihr was an der Hand?
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  Speaker 1: Dann habt dir das auch?
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  Speaker 1: Könntest Kollegen schicken, könnt weiterverarbeiten, könnte mitmachen was ihr wollt oder ist euch einfach zusammenfassen lassen was ich sehr schade finden würde weil es ist schon kurz aber durch Schädgipetie oder Claude oder was ja auch immer so nutzt.
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  Speaker 1: Aber heute soll's um die SAP vorrangig gehen und ich sage erst mal Hallo Christian lange, ne?
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  Speaker 1: Arbeitest du eigentlich jetzt schon mit SAP-Produkten und was macht ihr denn eigentlich bei der Five One.
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  Speaker 1: Ihr seid ja sowohl SAP-lastig als auch Microsoft lastig.
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  Speaker 1: holen wir uns mal ein bisschen ab die Five One.
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  Speaker 1: ich wurde nochmal gefragt Christian Bühler wo arbeitet er denn?
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  Speaker 1: deswegen dachte ich erzähle mir das jetzt hier noch einmal.
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  Speaker 0: na klar doch gerne.
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  Speaker 0: also erst Mal guten Morgen oder guten Tag Andreas.
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  Speaker 0: Wir haben es eben schon über die unterschiedlichen Zeitzonen in Heidelberg und Hamburg gehabt.
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  Speaker 0: Aber ja, was macht denn die Five One?
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  Speaker 0: Ich selbst bin seit mittlerweile zwölf Jahren bei der Five One.
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  Speaker 0: Und tatsächlich ist es so.
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  Speaker 0: vor zehn Jahren hätte ich dir die Frage, Was macht die Five one?
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  Speaker 0: noch ganz anders beantwortet als heute?
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  Speaker 0: Vor zehn Jahren waren wir nämlich wirklich eine SAP-Beratung aus dem Lehrbuch also im Bereich BI.
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  Speaker 0: rein das Thema hier SAP BW und alle Frontends, die es da drauf dann gab.
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  Speaker 0: Und ja, wie der ganze Markt haben wir uns natürlich auch massiv weiterentwickelt in den letzten zehn Jahren.
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  Speaker 0: Wie gesagt, zwölf bin ich jetzt dabei und haben neben der Unabhängigkeit von der SAP ... Wir waren noch nie Reseller weil wir immer gesagt haben zum Objektiv beraten musst du eigentlich rein objektiv reingehen können ohne dass du irgendwie eine Fahne allein durchs Haus trägst.
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  Speaker 0: Haben wir natürlich noch Cloud-Technologien und die Thematik Data Science oder KI in den letzten Jahren für uns massiv weiterentwickelt, sodass wir heute in unseren Teams eben unterwegs sind.
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  Speaker 0: In einem klassischen SAP-Geschäft, in der SAP Planung wie man es kennt aber eben ganz viel auch machen mit Microsoft Fabric Architekturen, auch im Power BI Reporting oder eben – das ist für mich so das interessanteste Thema auf all diesen Grundlagen eben einfach Zukunftsorientiert und skalierbar KI einsetzen, um Mehrwert zu erreichen.
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  Speaker 1: Jetzt haben wir in diesem Playbook mal so sieben Schritte zusammengefasst und haben gesagt hey du bist schon ewiger SAP-User was soll man da eigentlich machen?
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  Speaker 1: Und was sind die Dinge, die man dann auf der Rechnung haben muss?
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  Speaker 1: Was muss man tun damit man mit der SAP erfolgreich ist?
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  Speaker 1: Magst ein kurzer Ausblick mal geben was uns denn heute erwartet und welche Sieben Schritten wir angehen und was wir so tun.
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  Speaker 0: Na klar, also als allererstes vielleicht du hast es jetzt gerade richtig gesagt was können wir tun mit der SAP?
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  Speaker 0: Es fängt ja nicht beim Werkzeug an.
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  Speaker 0: Sondern es fängt bei der Aufgabe an und SAP bringt gerade relativ viel mit.
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  Speaker 0: haben sie das hin entwickelt hat einige integrierte KI Funktionen hat mit Schul in Assistant und Wir haben hier verschiedene Möglichkeiten des im SAP Kontext einzusetzen.
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  Speaker 0: aber Gerade wenn man schon eine Weile bei der SAP unterwegs ist oder mit der SAP unterwegs ist, darf man vielleicht auch ganz offen sagen weiß man die Demo sieht oft toll aus was im Alltag wirklich funktioniert.
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  Speaker 0: Ist dann doch noch mal etwas anderes und dann sehen wir das Thema wie KI fängt.
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  Speaker 0: bin ich selbst an der Stelle überhaupt schon?
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  Speaker 0: ja?
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  Speaker 0: Und das würde ich auch weniger immer für ein Unternehmen beurteilen wollen, sondern immer für einzelne Bereiche und für eine bestimmte Aufgabe.
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  Speaker 0: Das haben wir uns eben zur Aufgabe gemacht das gemeinsam mit unseren Kunden herauszufinden.
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  Speaker 0: wo macht es für euch Sinn?
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  Speaker 0: Und ja unser Ding ist das einfach und das werden jetzt einfach mal Schritt für Schritt durchgehen und findet ihr dann auch im Playbook zu sagen Wir gehen von der Aufgabe aus und denken bis zum Betrieb von Anfang an mit
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  Speaker 1: Ja, ich glaube diese ganzheitliche holistische Ansatz ist da definitiv wichtig.
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  Speaker 1: Tools of Mansion schmeißen funktioniert eher selten.
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  Speaker 1: Da muss man halt immer sagen Mensch überlegt dir erst was du machen möchtest.
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  Speaker 1: wenn nicht jetzt sage mal SAP im Haushalbe.
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  Speaker 1: Und jetzt habe ich so bestehende Prozesse und bestehenden Aufgaben, wo kann ich denn jetzt mal ansetzen und sagen?
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  Speaker 1: Wo hilft mir jetzt die KI?
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  Speaker 1: also?
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  Speaker 1: Wo kann ich jetzt etwas machen?
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  Speaker 1: wie kann das tun?
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  Speaker 1: Wie finde ich denn solche richtigen Probleme, die ich vielleicht irgendwo habe oder Herausforderung oder Chancen oder so?
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  Speaker 0: Ja ist schon sehr gut dass du anfängst mit der Frage, wo finde ich die Probleme?
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  Speaker 0: weil nämlich genau das wollen wir nicht.
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  Speaker 0: Wir müssen jetzt was mit Schulmachen oder wir müssen was mit KI machen.
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  Speaker 0: Das ist ein Wunsch nach dem Werkzeug.
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  Speaker 0: Wir brauchen ein messbares Problem.
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  Speaker 0: Und das Einfachste, was du messen kannst ist Zeitfehler!
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  Speaker 0: Das sind so zwei Dinge.
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  Speaker 0: Entweder wo dauert etwas einfach immer viel zu lange oder wo habe ich immer wiederkehrend fehlende Informationen?
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  Speaker 0: Da gilt es dann auch genau hinzuschauen.
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  Speaker 0: also wer macht an der Stelle die Arbeit und was fehlt da genau und was würde uns das kosten?
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  Speaker 0: Genau mal den Schritt zurückgehen und am Anfang überlegen, ist es ein prozessuales Problem was sich auch standardmäßig schon im Prozess auslösen kann oder brauche ich wirklich eine KI um zu sagen hier schaffe ich einen Mehrwert.
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  Speaker 1: Also du bist ja hart da bei der Messbarkeit.
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  Speaker 1: Du sagst, hey musst es halt auch irgendwie wenn du die KI einsetzt erstmal ein Problem finden wo du nachher auch die Verbesserung oder die Verschlechterung also du bleibst beim alten messen kannst.
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  Speaker 1: Wenn man jetzt mal so ein einfaches Beispiel nimmt und sagt hat mir in dem Playbook man sagt Rechnungen und Bestellungen passen beispielsweise nicht zusammen und dann wäre das so.
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  Speaker 1: dass ist immer extrem viel manueller auffahren.
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  Speaker 1: früher sind die Leute an einer Orten gegangen und haben dann die Bestellung gesucht.
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  Speaker 1: Und ist das denn jetzt die passende Rechnung?
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  Speaker 1: Und da ist es derselbe Betrag usw.
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  Speaker 1: Da sind wir natürlich schon weiter, und jetzt ist natürlich so ein bisschen die Frage, wie läuft das denn zusammen?
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  Speaker 1: Wie geht das?
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  Speaker 1: Und wie könnte da die KI vielleicht unterstützen?
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  Speaker 0: Also ist ein sehr gutes Beispiel.
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  Speaker 0: Klassiker kennt jeder der in den FI-Modulen unterwegs ist zu hast eine Bestellungen, die nicht zur Rechnungen passt oder eine Rechnungsbestellung passt so rum Und da hast du natürlich sehr viele Dinge, die du messen kannst.
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  Speaker 0: Also wie oft passiert mir das?
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  Speaker 0: Was bedeutet das an aktiver Arbeitszeit für meine
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  Speaker 0: Mitarbeiter?".
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  Speaker 0: Ja und das ist auch schon so ein erster Ansatz für eine KI-Nutzung zu sagen hier kann ich in so einer ersten Stufe sagen ey ich leg mir mit KI mal genau das was Du vorhin gesagt hast diese manuelle Suche um.
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  Speaker 0: ja also Ich entlaste meine Mitarbeiter an der Stelle Die Suche wird kürzer und ich mach auf der Suche weniger Fehler.
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  Speaker 0: Wichtig an der Stelle ist trotzdem, dass du klein anfängst.
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  Speaker 0: Also, dass Du Dir halt so einen Fall mal raus schaust innerhalb von einer gekapselten Umgebung und sagst okay wir schauen uns das an und finden raus wo wir hier wirklich schnell eine Veränderung herbeiführen können Und dann auch wieder auf die Ursache schauen um zu sagen Wo liegt jetzt wirklich das Problem?
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  Speaker 0: Weil wenn das Dinge sind, die sich wiederholen.
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  Speaker 0: Also beispielsweise ein Stammdatenfehler der beim gleichen Differant immer wieder dafür sorgt dass du eine falsche Buchung hast dann ist es natürlich wenig sinnvoll mit einer KI den Fehler einfach schneller auszubügeln.
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  Speaker 0: Dann hast du einfach wieder einen Datenproblem und das sollte man auch in so einem Fall von Anfang an ausschließen können.
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  Speaker 1: Also da haben wir ja etwas, wo wir sagen können.
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  Speaker 1: Das können wir super messen und dann kann man etwas, was wir sagen Können hey der kann ihr echt helfen weil sowas kann sie gut erkennen nach dem Motto das passt nicht zusammen.
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  Speaker 1: Ich gleiche dass gleich an.
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  Speaker 1: das ist schon öfter passiert.
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  Speaker 1: das ist anders.
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  Speaker 1: also das ist hier etwas für so eine Assistenz die relativ gut geben können wenn es einfach nur screened und sagt Was ist wahrscheinlich in diesem Standard Prozess jetzt zu tun?
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  Speaker 1: Das kann man so einer kei auch gut beibringt.
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  Speaker 1: Jetzt ist natürlich die Frage sind wir auch glaube ich schon bei Schritt zwei den wir jetzt durchgehen wo man sagen kann Ja, Moment.
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  Speaker 1: Ich war ja schon immer früher ein Freund als ich als Berater viel unterwegs war und hab immer gesagt bleib im Standard!
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  Speaker 1: Also das siehst du immer.
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  Speaker 1: wir haben da Dashboards gebaut und dann wollten immer Leute irgendwie irgendwelche Add-ons installieren.
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  Speaker 1: Dann wollten die Leute immer irgendwas was eigentlich besser ist.
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  Speaker 1: Wollten eine eigene Lösung bauen?
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  Speaker 1: Ich habe immer gesagt... bleibt im Standard und guckt mal, was der Standard kann.
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  Speaker 1: Und wie weit wir mit dem Standard kommen?
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  Speaker 1: Da haben sich ja auch Klugeleute etwas überlegt.
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  Speaker 1: So jetzt sind wir jetzt schon wieder ähnlich.
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  Speaker 1: ich habe jetzt meine SAP Anwendung und da muss ich mir jetzt mich fragen stellen bleiben wir bei unserem Beispiel?
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  Speaker 1: womit mache ich denn jetzt eigentlich was also im Sinne von?
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  Speaker 1: gibt es da übend eine Standart Funktion?
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  Speaker 1: Kann Ich das mit Juul lösen?
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  Speaker 1: Was?
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  Speaker 1: Ja Einfach nur die der Chat Agent ist?
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  Speaker 1: brauche ich dafür Jetzt ein Workflow?
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  Speaker 1: Muss ich dann doch Eine andere Lösung Nehmen?
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  Speaker 1: muss es außerhalb sein, warte ich dann auf die SAP.
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  Speaker 1: Was würdest du so sagen?
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  Speaker 1: Was sind denn so die passenden KI-Fähigkeiten, die ich auswählen muss innerhalb der SAP?
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  Speaker 0: Ja also auch da wieder von der Aufgabe denken kommen.
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  Speaker 0: ja also erst das erste was man komplett frei schon mal raussagen kann.
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  Speaker 0: einen Agenten brauche ich nur wenn der Schritt nicht jedes Mal der gleiche ist, den ich gehe.
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  Speaker 0: Und darüber soll ich mir von Anfang an bewusst sein.
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  Speaker 0: Es gibt verschiedene Wege jetzt rein aus unserer Herangehensweise sich Gedanken dazu zu machen.
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  Speaker 0: erst mal wie du es richtigerweise sagst.
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  Speaker 0: Ich starte mit dem Standard.
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  Speaker 0: was ist im Standard vorhanden?
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  Speaker 0: Ja, ich kann mir dann mit dem SAP Kontext das Schul natürlich am naheliegendsten Schul als Assistent nehmen.
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  Speaker 0: also dass heißt ich lass mich halt einfach irgendwo an dieser Stelle Arbeit abnehmen, die noch relativ simpel steuerbar ist.
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  Speaker 0: Ohne dass das System als so sehr selbst denken muss.
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  Speaker 0: Ja also eine Zusammenfassung von Daten braucht keine denkende KI kann ich super tschuld als Assistent nehmen.
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  Speaker 0: und dann kommt halt der Punkt wo ich vielleicht viele verschiedene Quellsysteme habe, viele verschiedene Wege auf denen ich Daten abholen muss und ein Stück weiter muss wo ich wirklich sage okay jetzt baue ich mir die eigene Lösung gibt es auch beispielsweise Möglichkeiten über die SAP anderen Modelle anzubinden.
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  Speaker 0: Aber all das würde ich erst dann tun, wenn der Standardweg tatsächlich erschöpft ist einfach schon von der Wartbarkeit her.
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  Speaker 1: Also es ist ja... Es ist ja so, dass oft dann so gefragt wird.
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  Speaker 1: Hey wie sieht es aus?
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  Speaker 1: Ich habe die SAP im Einsatz aber dann weiß man immer nicht.
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  Speaker 1: Jetzt weiss ich du bist jetzt auch nicht.
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  Speaker 1: Du sitzt ja nicht den ganzen Tag bei der SAP und guckst dir irgendwie an welches Lizenz oder welchen Modell um was da drin und so weiter.
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  Speaker 1: Da hast du ja Leute für die sich da bestens drin auskennen.
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  Speaker 1: Aber dann erste Frage ist ja immer so dieses typische Geht das auch bei uns?
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  Speaker 1: also wir geben ganz viele Co-Pilot Schulungen Und da kannst du ganz viel Microsoft haben und sie alle auf unterschiedlichen Ständen das Premium und nicht Premium usw.
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  Speaker 1: Und eine ständige Frage ist, geht das auch bei mir?
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  Speaker 1: Es kann mir vorstellen einige Hörer der SAP-Häuse sagen natürlich auch so, geht es denn so bei mir?
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  Speaker 1: was würdest du denn da als Antwort geben?
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  Speaker 1: Was kann man dann da machen um ein bisschen zu gucken?
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  Speaker 1: geht es oder nicht vielleicht die KI fragen?
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  Speaker 0: Ja die KI könntest du fragen dass das Problem ist.
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  Speaker 0: an der Stelle natürlich wieder.
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  Speaker 0: also ich Ich kenne ganze Firmen, die sich nur damit beschäftigen SAP-Verträge und Lizenzthematiken mit den Kunden bei der SAP zu klären.
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  Speaker 0: Da hast du natürlich immer einen schwierigen Ankerpunkt zu schauen was funktioniert.
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  Speaker 0: ganz grundsätzlich ist es so.
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  Speaker 0: eine gute Idee ist immer das wenn ich mal etwas ausprobieren will was ich sowieso schon lizenziert habe und das gilt einfach im Einzelfall zu prüfen.
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  Speaker 0: Es heißt aber leider noch lange nicht nur weil ich irgendetwas lizenziere dass das auch kostenseitig abgedeckt ist.
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  Speaker 0: Das heißt, auch hier wieder ich muss mir vorher Gedanken machen welche laufenden Kosten könnte ich denn an der Stelle verursachen und dann muss man sich natürlich fairerweise einüberlegen.
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  Speaker 0: in der Vergangenheit haben wir oft gesehen egal bei welchem Hersteller wenn wir uns auf Funktionen verlassen die beworben werden oder die wir auch laut Lizenzmodell haben dauert trotzdem die Entwicklung oft länger als es auf der roadmap steht und das sollte ich natürlich für meine überlegungen dann auch mit einfließen lassen zu sagen hey bin nicht da wirklich wichtig unterwegs in zukunftsicher aufgestellt.
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  Speaker 1: Wir haben neulich war ich mit dem kasten bange zusammen jetzt muss sich euch hier wiki-versa zitieren das heißt wir waren bei Mit Barg zusammen im Newscast und wir redeten darüber, dass jetzt noch immer Halluzinationen in AI-System geht.
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  Speaker 1: Und dann waren wir bei dem Satz sind wir auch wieder rausgekommte Carsten Bange und ich den du auch schon mal geprägt hattest im Sinne von die KI macht plausible Fehler.
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  Speaker 1: So.
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  Speaker 1: und da ist natürlich dann die Frage, die Verlässlichkeit der Daten.
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  Speaker 1: Also ich glaube eine Sache, die man so ein bisschen mitdenken muss.
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  Speaker 1: im Geschäftskontext ist natürlich auch... Ich habe da jetzt mein SAP-System.
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  Speaker 1: Ich hab meine Sachen und dann ist natürlich gleich zu sagen wieso die Daten liegen ja alle richtig drin?
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  Speaker 1: Die Five One war ja da!
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  Speaker 1: Und hat mir damals schon vor dreizehn Jahren das BW perfekt aufgesetzt und sind wir auf die Hada migriert.
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  Speaker 1: Das ist alles ganz großartig.
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  Speaker 1: und die neuen Anwendungen in der Business Cloud A da sind wir richtig gut.
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  Speaker 1: Deswegen haben wir das noch alles gemacht.
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  Speaker 1: Wie ist es da?
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  Speaker 1: nochmal, vielleicht nochmal über diese Gefahren als solches reden und sagen ja nur weil du alle Daten hast heißt dass ja nicht zwangsläufig, dass die AI auch ihren Job immer perfekt macht?
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  Speaker 0: Ja, das ist absolut richtig.
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  Speaker 0: also ich meine Du kannst prinzipiell natürlich davon ausgehen, dass das die AI ihren Job richtig macht aber die interpretiert halt auch nur.
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  Speaker 0: Also Das Sprachmodell ist nicht dafür verantwortlich, dass du deine Daten gepflegt hast und das du im Vorher eingebleut hast wie der Zusammenhang zwischen den Daten.
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  Speaker 0: Also ich meine so eine AI muss natürlich auch verstehen wenn du zurückgehst in dieses Rechnungsbeispiel ja musst verstehen welche Rechnung gehört zu welcher Bestellung.
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  Speaker 0: sie braucht aktuelle Daten ja und welche Regel gilt beispielsweise für welchen Lieferant.
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  Speaker 0: also Ein Sprachmodell wird immer versuchen dir eine plausible Antwort zu liefern, die sich dann auch richtig gut anhört.
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  Speaker 0: Aber das tut sie halt auf dem Stand, auf dem sie selbst ist und ehrlicherweise legen wir auch immer sehr viel Wert darauf dass die KI uns da legt auf welchem Wissensstand sie das erarbeitet hat.
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  Speaker 0: Denn dann hast du als User mit Ahnung von den Daten auch relativ schnell den Einblick drauf, ob da jetzt vielleicht gerade nach Halluzination passiert.
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  Speaker 1: Wir sind ja,
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  Speaker 0: wie
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  Speaker 1: du ihr sagst, gerade wieder in diesem Beispiel human and loop?
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  Speaker 1: Also nach dem Motto, das hast du ja öfter schon mal gepredigt.
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  Speaker 1: Vertraut dir nicht sondern habt da noch Menschen sitzen der das alles so bisschen dirigiert.
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  Speaker 1: Jetzt mag es ja so sein ich will nämlich schon auf den nächsten Punkt hinaus dass man ja sagt was darf denn die KI und was darf die KI denn nicht?
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  Speaker 1: Also im Sinne von, wie viel Handlungsspielraum gebe ich dem?
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  Speaker 1: Also es bedeutet... Ich überlege mir jetzt die SAPKI.
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  Speaker 1: Wie wir sie auch immer nennen oder welche Anwendung ist ja ein Unterschied zwischen Vergleichem hier erst mal die Bestellung und Rechnung.
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  Speaker 1: So, das ist ja relativ einfach und wir hatten auch schon in dem anderen Agentic AI-Theme hier wo die wir schon aufgearbeitet hatten.
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  Speaker 1: Hatten wir ja auch schon mal darüber geredet.
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  Speaker 1: es gibt halt nochmal Unterschied was jetzt zum Beispiel Machine Learning einfach bedeutet oder wenn die KI jetzt auch selber handelt?
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  Speaker 1: Und wir sagen Wir brauchen dafür ein KI Agenten beispielsweise.
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  Speaker 1: er würde jetzt sagen Die Rechnung ist falsch.
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  Speaker 1: Jetzt kann er die natürlich anmahnen, jetzt kann er sie an irgendjemandem weiterleiten, jetzt können Sie zu Prüfungen geben.
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  Speaker 1: also es gibt ja ganz viele Möglichkeiten!
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  Speaker 1: Ein Agent würde ja eigentlich jetzt selber nach dem Problem suchen und dann eine Handlung auslösen.
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  Speaker 1: Wie mache ich das mit diesem Handlungspielraum?
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  Speaker 1: Also wie kriege ich das hin, dass sich sagen kann für dir Aufgabe viel, für das wenig... Ich will es aber nutzen.
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  Speaker 1: Wo nehme ich den Menschen rein?
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  Speaker 1: Was wären so für dich die Sachen wo du sagst Mensch?
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  Speaker 1: So würde ich denken!
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  Speaker 0: Die ganz grundlegende Sache sind eigentlich zwei Dinge A Wie kritisch kann so ein Fehler werden?
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  Speaker 0: Also im Sinne von persönlichen Daten und so weiter, Datenschutzkonformität usw.
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  Speaker 0: Und auf der anderen Seite nicht zu vernachlässigen wie teuer kann so einen Fehler werden.
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  Speaker 0: Das muss ich mir eben für jede einzelne Aktion die ich durch eine KI bearbeiten lasse, muss ich es mir am Ende vorher als Frage stellen und muss das auch valide beantworten.
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  Speaker 0: Wir gehen normalerweise immer in verschiedenen Stufen vor dass wir sagen okay Ganz grundprinzipiell kann uns eine KI informieren, sie kann uns was empfehlen.
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  Speaker 0: Sie kann es sogar schon vorbereiten oder sie kannst dann eben auch alleine erledigen und jetzt kannst du natürlich diese Abstufungen auch mischen.
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  Speaker 0: also logischerweise und im täglichen Einsatz sind die eigentlich immer gemischt.
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  Speaker 0: ja Du hast also am Anfang wenn ich zurück auf dieses Rechnungsbeispiel du suchst die Informationen zusammen das ist ne reine recherche.
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  Speaker 0: Tätigkeit tut das System komplett automatisch.
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  Speaker 0: Jetzt gehen wir den Schritt weiter und sagen, Mensch hier formulieren mir eine Nachricht vor ja?
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  Speaker 0: Und die ich an den Lieferanten schicke und ihn darauf aufmerksam mache dass es nicht passt, dass irgendwo ein Fehler in der Rechnung ist oder sonstiges so und am Ende entscheide ich selbst ob ich diese Nachricht so abschicke.
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  Speaker 0: Das wäre jetzt mal so ne klassische Aufteilung.
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  Speaker 0: man kann das mit Sicherheit zugeschnitten dann auch vollautomatisieren Aber da heißt es halt einfach harte Regeln.
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  Speaker 0: Also Rechnungsbetrag größer X darf Systemnet allein entscheiden, Lieferant gehört zu Folgen der Lieferantengruppe darf das Systemnet selbst entscheiden.
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  Speaker 0: beispielsweise.
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  Speaker 0: also so kann ich verschiedene Abstufungen fahren und muss mir einfach immer vorher darüber bewusst sein was die Maxi was der maximal schlechter Ausgang ist.
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  Speaker 0: weil wenn ich jetzt ein System zum Beispiel ermöglichen würde einfach selbst eine Buchung auszuführen Die hole ich mir halt so schnell nicht wieder zurück.
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  Speaker 1: Ja, ich glaube das jetzt zum beispiel gut dazukommt ist.
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  Speaker 1: Ich war mal vor zehn jahren oder was länger her bei einem versicherer und da war es schon so dass man ein foto also hat der kunde ein foto von seinem schaden gemacht dann wurde dieser schaden damals schon getlastet und dann ging automatisierte gesamte prozess los.
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  Speaker 1: also hast eine kleine bäule hatte halt niemand mit drauf geguckt und dann hat man gemerkt ein größerer Schadensfall jetzt muss irgendwie Menschen noch dazwischen.
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  Speaker 1: Jetzt ist glaube ich spannend, das wollen ja wahrscheinlich den Versicherer der Mensch daz wischen auch bei den größeren Fällen Einfach mal zu sagen, hey pass auf.
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  Speaker 1: Das nehmen wir jetzt raus weil da wäre die Chance von der AI zu sagen das beurteile ich jetzt auch selbst noch.
• 19:57
  Speaker 1: ist es legit funktioniert dass ist die frage berechtigt was für ein kunde isst das?
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  Speaker 1: und so könnte man das Beispiel vielleicht ganz gut stricken zu sagen am Anfang dass also viele Sachen wie hier brennen sie vielleicht zehn Jahre alt.
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  Speaker 1: also wenn die viele werden jetzt auch sagen ja Bestellung und Rechnungen nebeneinander, das machen wir ja seit zehn Jahren.
• 20:15
  Speaker 1: Wichtig ist ja nur interessant wie ich in der SAP Kontext wenn nicht das funktionierend habe jetzt weiter die AI für die Sachen nutzen kann?
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  Speaker 1: Und das war uns hier nochmal wichtig hier in dieser Folge auch zu rauszustellen.
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  Speaker 1: Guckt doch gerne da noch mal ins Playbook.
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  Speaker 1: aber das ist halt glaube ich wirklich nochmal so ein Punkt wo man sich selber fragen muss jaja also der AI-Chint müsste dazu erst einmal eine Frage dann haben die er dann weiter löst und wo er noch mehr ablöst als einfach nur und lesen, weil das konnte ich vorher ja relativ gut auch schon gegeneinander mapten.
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  Speaker 1: Und ich glaube, dass ist so ein bisschen das Besondere!
• 20:48
  Speaker 1: Und jetzt ist natürlich dann die große Frage... Da sind immer so Einzelfälle oder Piloten und die hören sich immer total toll an und da hat man es einmal gemacht.
• 20:55
  Speaker 1: Das ist zum Beispiel für AI wir können dir im Podcast erzählen.
• 20:58
  Speaker 1: Jetzt muss ich das natürlich alles in Integration und den Betrieb planen und das alles irgendwie übersetzen und muss einfach sagen hey wo sind denn Die Dinge, die total spannend sind.
• 21:10
  Speaker 1: Wo muss ich denn darauf achten?
• 21:12
  Speaker 1: Wie kriege ich das denn eigentlich so hin in meiner SAP-Landschaft und meine SP Anwendung?
• 21:18
  Speaker 0: Naja also wichtig ist glaube ich an der Stelle... ...die Frage oder der Vergleich von Prototyp und produktiven Betrieb Und wir wissen eben Um so eine Lösung, wenn ich dann mal einen innovativen Pilot geschafft habe auch wirklich in meinen System zu bringen muss sich schon noch einige Schritte gehen.
• 21:39
  Speaker 0: Also das heißt zum Prototyp läuft ja meistens mit nach Handarbeit.
• 21:42
  Speaker 0: Ja also ich hab ein kleines Team, gekapselten Fall aber ich muss mir natürlich um sowas dann wirklich skalierbar zu machen den kompletten Weg aufzeichnen.
• 21:51
  Speaker 0: Ich muss mir vorher drüber im Klaren sein woher kommen meine Daten?
• 21:55
  Speaker 0: was genau macht die KI mit diesen Daten und was passiert mit dem Ergebnis?
• 22:01
  Speaker 0: Im SAP-Kontext?
• 22:02
  Speaker 0: ganz wichtig, Klingkor.
• 22:04
  Speaker 0: Nimmt es ernst?
• 22:05
  Speaker 0: Bindet eure Sprachmodelle an über freigegebene Schnittstellen aber haltet euer Grundsystem so dass es updatefähig bleibt.
• 22:12
  Speaker 0: das ich quasi die Möglichkeit habe meinen Subsystem im Standard zu fahren und was wir auch feststellen einfach Immer wieder ist die Lösung.
• 22:23
  Speaker 0: Jetzt haben wir vorhin gesagt, wir wollen ein Stück weiter kommen durch KI.
• 22:27
  Speaker 0: also jetzt vielleicht nicht nur Dinge nebeneinander legen sondern auch den nächsten Schritt beschleunigen.
• 22:31
  Speaker 0: Die Lösungen muss dorthin wo die Leute damit arbeiten.
• 22:36
  Speaker 0: Dinge wie Systembrüche die sich im Alltag wieder finden.
• 22:40
  Speaker 0: Die dich dann wieder Zeit kosten, die dich eine Ungewöhnung kosten.
• 22:43
  Speaker 0: Die nehmen dir ja genau den Faktor den du eigentlich versuchst mit der KI zum Beschleunigten nehmen dient ihr ja wieder raus.
• 22:53
  Speaker 1: In Deutschland wollen machen wir sehr gerne Verantwortung klären.
• 22:55
  Speaker 1: So ist gar nicht so negativ klingen, sondern wir hatten auch schon einen anderen Folgen.
• 22:59
  Speaker 1: könnt ihr mal reinhören?
• 23:00
  Speaker 1: das Thema AI Governance hier öfter auf dem Tisch dass ja eher so sein soll, das wir sagen.
• 23:05
  Speaker 1: Das soll Prozesse beschleunigen, vereinfachen.
• 23:08
  Speaker 1: besser wer ist für welchen Agent verantwortlich?
• 23:10
  Speaker 1: ich glaube das ist jetzt gar nicht so ein SAP spezifisches Thema sonst eher ein Thema wie man jetzt in Schritt sechs da sind.
• 23:17
  Speaker 1: wir nämlich mittlerweile können wie gesagt ihr Playbook nochmal nachgucken Wie wir jetzt mittlerweile jetzt schon sagen Moment wo sind wir denn?
• 23:25
  Speaker 1: Jetzt gerade was machen wir denn gerade und wer macht grade was?
• 23:29
  Speaker 1: also wie setzen wir die Governance drauf?
• 23:32
  Speaker 1: weniger eine Frage an dich, als eine Feststellung zu sagen ja wir müssten hier nochmal Governance machen.
• 23:38
  Speaker 1: Aber wer sitzt denn da so eigentlich am Tisch und wir trinken da die Verantwortung?
• 23:45
  Speaker 0: Ja also wichtig an der Stelle bei jedem System.
• 23:48
  Speaker 0: du hast gesagt gar nicht so SAP spezifisch.
• 23:51
  Speaker 0: Die Verantwortung bleibt weiter im Unternehmen Und da gibt es natürlich viele verschiedene Stellen wo dir aufgehängt ist.
• 23:57
  Speaker 0: Also was du immer brauchst isst Du brauchst einen Fachbereich Der die Daten kennt Du brauchst deine IT, die die Systeme kennt.
• 24:06
  Speaker 0: und immer wichtiger wird einfach das Thema Datenschutz & Data Security was mittlerweile in separaten Einheiten an den meisten Stellen aufgehängt ist.
• 24:16
  Speaker 0: Und dann je nach Investitionshöhe muss man natürlich auch ganz klar sein Abteilungsleitung bis Geschäftsführung je nach Unternehmensgröße wenn es um die entsprechenden Investitionen geht.
• 24:27
  Speaker 0: Am Ende ist es so dass du für jeden Anwendungsfall Am Ende jemanden brauchst für fachliche Nutzen, für die Daten und für den Betrieb von der Lösung.
• 24:37
  Speaker 0: Und wie hart du das fährst, hängt natürlich auch damit zusammen, wie viel am Ende schiefgehen kann bei der Nutzung?
• 24:43
  Speaker 0: Also setzt wieder was anderes ob du dir interne Zusammenfassung schreiben lässt oder ob du vielleicht im Bereich Personalwesen oder Kundendaten einfach arbeitest mit KI Was auch wichtig ist eine Übersicht zu haben, was ich denn an KI in meinem Unternehmen habe.
• 25:02
  Speaker 0: Ja also einfach zu wissen welche KI Anwendungen hab' ich ja und da die Klarheit zu haben was ist der Zweck auf welchen Daten greift es zu?
• 25:13
  Speaker 0: Wer verantwortet das und wo genau liegen die Grenzen?
• 25:17
  Speaker 0: Also KI darf auch nicht ein Einfallstor werden um sämtliche früher mal da gewesenen Berechtigungssysteme auszuheben.
• 25:23
  Speaker 0: Das ist auch ganz klarer Fakt.
• 25:26
  Speaker 1: Zum Schluss haben wir noch den letzten siebten Schritt.
• 25:28
  Speaker 1: Ich bin ganz froh, wir kriegen es tatsächlich in der Zeit hin.
• 25:31
  Speaker 1: ich habe mir gesagt niemals.
• 25:32
  Speaker 1: Wir müssen aufs Bläbe vorweisen aber wer sind hier straff durchgezogen?
• 25:36
  Speaker 1: und jetzt ist natürlich immer die Frage am Ende des Tages Sachen nutzen?
• 25:39
  Speaker 1: also es gab ja immer das große Problem dass wir erzählt haben Ja Daten sind wichtig und dann haben wir versucht irgendwie eine ROI zu rechnen.
• 25:47
  Speaker 1: Es war immer ne Katastrophe weil dann kam er heraus bessere Entscheidungen treffen.
• 25:51
  Speaker 1: Hier bei der AI finde ich verhält sich das anders.
• 25:55
  Speaker 1: Wirklich sagen, spart es jetzt wirklich Zeit ein.
• 25:58
  Speaker 1: Es ist wirtschaftlich besser.
• 26:00
  Speaker 1: Funktioniert das anders?
• 26:01
  Speaker 1: Dass KI auch Geld kostet, ist relativ klar und Mitarbeiter auch und dass man dann mal ausrechnen kann was funktioniert denn jetzt besser Was geht denn jetzt?
• 26:10
  Speaker 1: Und deswegen ist der siebte Punkt nochmal so diese Nutzen nachweisen.
• 26:14
  Speaker 1: und wie finde ich das denn jetzt heraus.
• 26:16
  Speaker 1: Wir haben jetzt diesen Piloten, es läuft alles super in Rechnung, er macht auch alles einfach Agents drauf.
• 26:20
  Speaker 1: Es läuft alles großartig!
• 26:22
  Speaker 1: Wie komme ich dann jetzt darauf?
• 26:23
  Speaker 1: Ist das wirklich wirtschaftlich und spart die Lösung natürlich Zeit?
• 26:26
  Speaker 1: also wie versuche ich das jetzt sind zu messen
• 26:29
  Speaker 0: indem du dir von Anfang an schon vor dem Pilot klar machst, was dein Ziel ist und wie du es erreichen willst.
• 26:35
  Speaker 0: Und dafür auch wirklich harte Grenzen setzt.
• 26:38
  Speaker 0: Wichtig ist einfach in der Stelle gilt überall das, was theoretisch möglich ist, interessiert uns nett und interessiert, was de facto passiert.
• 26:46
  Speaker 0: Also in der Theorie kann ich dann sagen jetzt habe ich vierzigtausend Fälle und spare fünf Minuten pro Fall.
• 26:53
  Speaker 0: Dann wäre ich bei drei tausend Stunden.
• 26:54
  Speaker 0: Realistisch ist dann meine KI.
• 26:56
  Speaker 0: Anwendung passt für circa achtzig Prozent aller Fälle, wird in drei Viertel der Fälle genutzt und ich spare dann vielleicht tausend Stunden.
• 27:04
  Speaker 0: So!
• 27:05
  Speaker 0: Dann bin ich schon nur noch bei einem Drittel von dem was ich mir mal irgendwann gerechnet habe.
• 27:08
  Speaker 0: Und der nächste Punkt an der Stelle – und da kommen wir jetzt natürlich ein bisschen weg vom System auch wieder hin zur Arbeitsorganisation zu unternehmen an sich – gewinn hab' ich ja erst wenn die Zeit dann auch sinnvoll nutze, die mir übrig geblieben ist oder die ich dadurch einspare.
• 27:26
  Speaker 0: Deswegen Für uns ist in so einem Pilot immer messbare Themen.
• 27:31
  Speaker 0: zum einen die echten Kosten, die müssen auf den Tisch.
• 27:33
  Speaker 0: Also die Dizenz der Verbraucht.
• 27:35
  Speaker 0: was hat uns die Integration gekostet?
• 27:37
  Speaker 0: Was kostet die Schulung und was kostet der Betrieb?
• 27:40
  Speaker 0: Sowohl einmalig für den POC oder für den Pilot als auch insgesamt laufend über den Betrieb und auf der anderen Seite dann eben tatsächliche Zeitersparnis.
• 27:50
  Speaker 0: wenn wir jetzt so ein Beispiel nehmen wo es um die Arbeitszeiten der Hauptsache geht und vielleicht dann auch tatsächlich dagegen stellen, was wurde denn aber mit dieser Zeit an Gewinnbringendes anderes getan?
• 28:00
  Speaker 0: oder wo konnte ich die positiv einbringen?
• 28:03
  Speaker 1: Ja, guck gerne dazu einmal in das Playbook.
• 28:06
  Speaker 1: Wir haben euch da auch nochmal sieben Fragen für das nächste Meeting wenn ihr das auf den Tisch habt noch mal zusammengestellt wo ihr sagen könnt hey können wir die eigentlich hier gemeinsam beantworten?
• 28:16
  Speaker 1: Haben wir denn da alle ein Weg?
• 28:18
  Speaker 1: Ihr habt die sieben Schritte wo wir sagen Hey!
• 28:21
  Speaker 1: Wenn du die schonmal anwendest und als Fahrplan darauf hältst glaube ich geht es ganz gut Auch für Leute die keine SAP.
• 28:27
  Speaker 1: jetzt nutzen Sie die Beispiele SAP.
• 28:29
  Speaker 1: Jetzt haben wir alles eine SAP gemacht etc.
• 28:32
  Speaker 1: Ist das vielleicht auch noch mal interessant?
• 28:34
  Speaker 1: Mal gucken, Christian.
• 28:34
  Speaker 1: Ob wir auch nochmal was Allgemeines irgendwie machen.
• 28:36
  Speaker 1: Wir wollen gerne jetzt ja auch noch zu anderen Themen jetzt demnächst unterhalten aber da könnt ihr auf jeden Fall mal reingucken.
• 28:42
  Speaker 1: es lohnt sich sehr!
• 28:44
  Speaker 1: Aber wie das gute alte Tradition ist, auch wenn wir jetzt sage ich mal perfekt in der Zeit sind... Du hast die letzten Worte, Christian.
• 28:52
  Speaker 1: du kannst tun und lassen machen was immer du möchtest.
• 28:54
  Speaker 1: Du kannst nur nicht sagen lieben Dank für die Einladung Andreas.
• 28:57
  Speaker 1: Ich sag na
• 28:59
  Speaker 0: Viel Spaß
• 29:00
  Speaker 1: mit dem Playbook.
• 29:01
  Speaker 1: Ich bin raus und tschau!
• 29:03
  Speaker 0: Ja, ich habe tatsächlich noch einen Anliegen was das Thema Pilotprojekte im KI-Segment angeht.
• 29:11
  Speaker 0: Nämlich eins, und zwar ein begründeter Stopp für so'n Projekt ist kein Scheitern sondern der macht klar wo man nachbessern muss.
• 29:21
  Speaker 0: Und deshalb sollten wir eins ganz besonders in dem Beumfeld immer im Auge haben, wenn wir gemeinsam mit Kunden oder den Kunden für sich auf diese Reise gehen zu sagen.
• 29:31
  Speaker 0: Ich mache mir ein ganz klares Framing für mein Newcase, leg mir ganz klare Kennzahlen fest an denen ich das messen will und wenn das nicht funktioniert hat dann bin ich auch bereit zu sagen Das war der falsche Weg und ist beendig an dieser Stelle und probiere vielleicht dann einfach was anderes.
• 29:46
  Speaker 0: haltet net so lange an euren Initiativen fest Wenn sie eigentlich gescheitert sind.
• 29:51
  Speaker 0: In dem Sinne, gute Zeit und wir sehen uns.
• 29:54
  Speaker 1: Ciao!