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KI am Flughafen – Wie Lufthansa Realtime-Prozesse neu denkt mit Jens W. Lufthansa · MY DATA IS BETTER THAN YOURS

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  Speaker 1: Wie geht eine Airline mit dem ganzen Thema Data um?
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  Speaker 1: Was passiert da eigentlich?
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  Speaker 1: Warum ist Realtime total entscheidend?
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  Speaker 1: Und machen die überhaupt was im Gen AI Bereich, im AI Bereich?
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  Speaker 1: Wie sieht's da aus?
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  Speaker 1: Ich spreche mit dem lieben Jens von der Lufthansa genau zu diesem Thema.
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  Speaker 0: Neue Folgen jeden
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  Speaker 1: Freitag.
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  Speaker 1: In dieser digitalen
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  Speaker 0: Welt gibt es
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  Speaker 1: einen speziellen Faktor, der über Erfolg und Misserfolg
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  Speaker 0: entscheidet.
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  Speaker 1: Daten.
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  Speaker 1: Doch nur die wenigsten wissen sie für sich zu nutzen.
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  Speaker 1: Wer seine Kunden verstehen will, um ihnen das bieten zu können, was sie brauchen, kommt um ein professionelles Datenmanagement nicht herum.
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  Speaker 1: Jonas Rashidi interviewt andere Experten aus den Datenbereichen und zeigt Schritt für Schritt, wie genau das funktioniert.
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  Speaker 1: Herzlich willkommen zu MyDaters.
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  Speaker 1: Better Than Yours, der Data Podcast.
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  Speaker 1: Schön, dass ihr eingeschalten habt.
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  Speaker 1: Mir gegenüber sitzt der liebe Jens.
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  Speaker 1: Hi Jens.
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  Speaker 0: Hallo Jonas.
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  Speaker 1: Ja, Jens, du arbeitest bei der Lufthansa.
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  Speaker 1: Die ist ja ein bisschen größer, holen's doch mal ab, wo du genau arbeitest und was du da genau machst.
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  Speaker 0: Ja, die Lufthansa ist sehr groß.
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  Speaker 0: Erst mal ein großer Luftfahrtkonzern mit unterschiedlichen Airlines und auch Betrieben, die das Ehrenumfeld unterspitzen.
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  Speaker 0: Und ich arbeite bei Lufthansa Airlines.
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  Speaker 0: Also das ist eigentlich der Gutbetrieb der Lufthansa.
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  Speaker 0: Das ist manchmal ein bisschen schwer zu verstehen, weil der Konzern und die erlern sind eine juristische person, dass die deutsche lufthansa ag alles in einem und ich bin hyperfu betrieb und dort in der it und für data analytics und IT architektur verantwortlich.
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  Speaker 1: Ja, was verbirgt sich denn dahinter?
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  Speaker 1: was?
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  Speaker 1: was wenn man das thema mal ein bisschen weiter aufklappt die was wird was?
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  Speaker 1: was ist da drin?
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  Speaker 0: ja data analytics das ist wirklich ganz klassisch.
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  Speaker 0: wir unterstützen die fachbereiche bei unterschiedlichen use case data analytics das vom klassischen BI aufbauen von zentralen Daten-Tools, sag ich mal so.
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  Speaker 0: Wir unterstützen die bei der Arbeit mit den Tools.
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  Speaker 0: Und das geht natürlich auch ein bisschen zu Unterstützung und Implementierung von auch Genereius-Case zum Beispiel.
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  Speaker 1: Das heißt, das ist aber ein Team, was du verantwortest, eine Abteilung.
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  Speaker 1: Nee,
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  Speaker 0: das ist ein Team.
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  Speaker 0: Genau, das sind jetzt gerade ... So sieben Mitarbeiter habe ich gerade.
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  Speaker 0: Und das wird sich so ein bisschen helftig, helftig, Data Analytics und IT-Architektur.
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  Speaker 0: Und da liegen unsere Schwerpunkte vor allem im Krohenfeld, Kro-Applikationen, Kro-Management, aber auch für die Technik bei der Lufthansa-Erleihen-Technik für die Management, wo wir die Architektur, die IT-Architektur, sage ich mal betreuen.
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  Speaker 1: Und ihr macht das für die gesamte Lufthansa-Erleihen?
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  Speaker 0: Ja, das klingt jetzt ein bisschen ein kleines Team für so einen großen Betrieb.
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  Speaker 0: Da gibt es natürlich nur ganz, ganz viele andere Einheiten im Konzern, an der Konzerneinheit, damit unterstützen.
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  Speaker 0: Und wir sind halt jetzt auch ein recht neues Team, was noch mit dabei ist.
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  Speaker 0: Und sage ich mal, um die Data Analytics Use Cases, sage ich mal, noch ein bisschen mehr ans Business heran zu bringen, noch ein bisschen mehr das Ohr am Business zu haben.
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  Speaker 0: Und Data oder IT-Artitektur haben wir bei uns noch ein bisschen zentralisiert.
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  Speaker 0: Ja, weil das Arzt eine Governments-Funktion auch noch ist und die da haus ja mitgesteuert wird, genau.
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  Speaker 0: Ja.
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  Speaker 1: Was für Data-Use-Cases, wenn man das Thema mal anschaut, gibt es denn allgemein überhaupt in Airlines?
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  Speaker 0: Ja, ganz konkret.
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  Speaker 0: Super interessant, gerade halt noch mehr mit Real-Time auch zu machen, weg vom klassischen BI und End-of-day Reporting.
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  Speaker 0: Ja.
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  Speaker 0: Klar, wir haben überall aktuelle Informationen und diversen Systemen.
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  Speaker 0: Vor allem in der Ops.
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  Speaker 0: Aber auch, sag ich mal, diese Real-Time-Information, auch mehr als Management zu tragen, ist halt auch ungemein wichtig.
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  Speaker 0: Und da fokussieren wir uns jetzt mehr und mehr darauf.
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  Speaker 0: Ja.
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  Speaker 1: Gibt es bei euch denn Use-Cases die wirklich, wo die Sekunden zählen?
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  Speaker 1: Oder wie muss ich mir das vorstellen?
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  Speaker 0: Ja, also, bei einer Airline eigentlich überall.
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  Speaker 0: Ja, jeder kennt es ja.
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  Speaker 0: Man steigt oftmals vielleicht auch um oder der Flug ist ein bisschen verspätet, kommt leider immer wieder mal vor.
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  Speaker 0: Und gerade dann, wenn etwas mal nicht rundlauf läuft, sind natürlich Echtzeitinformationen relevant, um den Tag noch zu retten für das Gesamtunternehmen.
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  Speaker 0: Und natürlich auch ein Zweifel um das Flugerlebnis auf jeden einzelnen Kunden dann noch.
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  Speaker 0: zu einem guten Wander zu können und da kann es halt an Minuten dann noch liegen.
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  Speaker 0: Muss kann ich noch warten auf den Kunden, bis der Flug geschlossen ist, weil ich weiß, der ist schon unterwegs zum Flieger?
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  Speaker 0: oder muss ich den Flug schon vorzeitig schließen?
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  Speaker 0: oder kann ich, weil ich weiß, dass der Kunde nicht mehr kommt, vielleicht einen anderen Passagier, der vielleicht auch umgebucht worden ist, noch auf Wartel sitzt, schon vorzeitig akzeptieren.
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  Speaker 0: Das sind halt immer wieder, wo Entscheidungen dann ganz knapp getroffen werden müssen.
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  Speaker 1: An die Denkank so gar nicht als Kunde, ne?
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  Speaker 1: Also wenn man so der Klassiker sieht man es immer so aus der verärgerten Perspektive, wofür viele Airlines ja gar nichts können, wenn es wetterschlecht ist oder sonst was, gibt es Verzögerungen.
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  Speaker 1: Und spannend natürlich, wie schnell ihr dann reagieren könnt.
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  Speaker 1: Es ist dann wirklich so, dass ihr diese Applikation den Fachabteilung zur Verfügung stellt.
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  Speaker 1: Also es hört sich jetzt natürlich, weiß nicht wie es funktioniert, so eine Warteliste Zuteilung, passiert es dann im... Im Flughafen oder passiert es, wo passiert es?
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  Speaker 0: Also was passiert in den operativen Systemen?
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  Speaker 0: Das ist jetzt schon gang und gäbe, sag ich mal.
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  Speaker 0: Das ist nicht das Thema.
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  Speaker 0: Aber wirklich sage ich mal... Daraus nochmal die Informationen zu ziehen.
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  Speaker 0: Wir sind gerade die Situation jetzt draußen in der Halle.
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  Speaker 0: Und das auch nochmal in die Flugsteuerung oder auch ins Management zu transportieren.
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  Speaker 0: Und vielleicht auch nochmal auf oberener Ebene und dann auch nochmal Entscheidungen zu treffen.
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  Speaker 0: Dafür sind realtime Informationen einfach super wichtig.
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  Speaker 0: Und ich hatte es ja gerade schon erwähnt.
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  Speaker 0: Die meisten operativen Systeme, wo auch wirklich die Mitarbeitenden schon daran arbeiten.
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  Speaker 0: Das ist ja alles realtime.
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  Speaker 0: Ihr kennt das.
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  Speaker 0: Ihr kriegt in der App eine Pushnaht-Notifikation.
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  Speaker 0: Das Gate hat sich geendet.
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  Speaker 0: pünktlich da, das Boarding hat begonnen, das passiert ja alles in real-time.
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  Speaker 0: Das heißt also die Informationen stehen in unseren Media Bears auch schon real-time zur Verfügung und man muss hier eigentlich auch nochmal nur an eine andere Stelle dann nochmal distributen und dort auch zur Verfügung stellen.
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  Speaker 0: Das heißt ich muss nicht immer alles komplett neu erfinden, es geht einfach nur darum, dass ich diese Informationen auch noch an anderer Stelle verwende und für weiteren Zielgruppen zugänglich mache.
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  Speaker 1: Gibt so ein Use Case, wenn man die Hörer und Hörerin mitnehmen wollen, wo Real Time so eine richtig gute, nicht Entscheidung, aber einen Mehrwert geboten hat?
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  Speaker 0: Ja, also wir... Ja, vor allem in der FlightOps, ja, zu gucken, was ist jetzt unsere Overall-Punchuality, wie sehen unsere Serven gerade mit den Fliegern aus?
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  Speaker 0: Ja, klar, im Obstcenter, die haben das dann direkt alles zur Verfügung, aber das wirklich auch Management, Teamleads und Gruppenleitenden auch zur Verfügung zu stellen auf ihren Mobile Devices, ja, um auch übergreifen Steuernakt tätig zu sein.
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  Speaker 0: Das ist nochmal ein echter Mehrwert.
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  Speaker 1: Ja, wo ihr dann noch Seeback aus den Fachabteilungen bekommt, dass das hilft oder?
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  Speaker 1: Ja, auf
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  Speaker 0: jeden Fall.
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  Speaker 0: Also die ganzen Use-Cases, das sind ja keine, die wir aus der IT heraus erfinden.
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  Speaker 0: Das sind alle welche, die halt eng mit einem Business zusammenentwickelt werden.
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  Speaker 0: Und das macht ja auch nur Sinn.
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  Speaker 0: Also ich meine, wir sind als IT ja auf der anderen Seite ja nur N-Aber.
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  Speaker 0: Ja, also die ganzen... Use Cases und der Mehrwert und was wirklich auch Mehrwert bringt, das muss am Ende des Tages das Business entscheiden.
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  Speaker 0: Wir können dann beraten, wie wir die Mehrwert wirklich auch heben können, wie wir wirklich auch Dinge mit Technologie vielleicht noch optimieren können, wo das Business noch keine Vorstellung hat.
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  Speaker 0: Aber das ist klar, das ist alles ganz eng miteinander verwebt.
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  Speaker 1: Dadurch ändert sich auch ein bisschen das Arbeiten, oder?
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  Speaker 1: Wenn du Echtzeitdaten hast, ist die Art und Weise, wie man damit umgeht auch anders.
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  Speaker 0: Ja, auch und vor allem auch die natürlich auch die Erwartungshaltung.
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  Speaker 0: Also die Leute gewöhnen sich ja sehr schnell daran, dass Dinge auch in Echtzeit zur Verfügung stehen.
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  Speaker 0: Und wenn das halt nicht funktioniert, dann gibt es auch ansprechendes Feedback.
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  Speaker 0: Und deswegen ist natürlich auch total wichtig solche Systeme auch resilient
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  Speaker 1: aufzusetzen.
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  Speaker 1: Aufzusetzen definitiv.
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  Speaker 1: Klar, wenn du die Leute daran gewöhnt hast und ist das Wenn du den Report jeden Morgen um sieben Uhr morgens bekommst, den einmalig bekommst und der drei Stunden Verspätung hat, ist es jetzt ärgerlich, aber nicht zwangsweise schlimm.
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  Speaker 1: Aber wenn drei Stunden ein Real-Time-Report ausfällt,
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  Speaker 0: das ist ein anderes.
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  Speaker 1: Dadurch brauchst du auch eine andere Architektur, die eigentlich hinter Real-Time hängt.
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  Speaker 0: Ja, genau.
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  Speaker 0: Also da arbeiten wir ganz stark mit Middlewares, die halt auch entsprechend Buffering aus sicherstellen, um welche Systeme die Daten empfangen nehmen, dann auch erst mal überbrückt werden können.
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  Speaker 0: Sobald die wieder verfügbar sind, werden die wieder Daten, die da reingepusht sind.
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  Speaker 0: Man muss da wirklich auch eine resilient Architektur haben.
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  Speaker 0: Also so ganz klassisch mit Batchverarbeitung funktioniert das dann natürlich nicht mehr.
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  Speaker 0: Ist auch ganz klar, ich brauche das nicht überall.
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  Speaker 0: real time ja es kostet auch ein gewisses bisschen gerad an geld muss natürlich auch unterscheiden.
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  Speaker 0: habe ich vielleicht eh schon infrastruktur da wie so eine middleware die das einfach abbilden kann?
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  Speaker 0: ja dann kann ich das vielleicht einfacher nutzen als wenn ich sage ich müsste so ein kommstdruckt erst mal noch aufsetzen.
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  Speaker 0: also das muss man halt ja auch genau analysieren was da wirklich auch den mehrwelt bringt nur real time zu machen um es zu haben.
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  Speaker 0: das ist glaube ich nicht notwendig.
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  Speaker 1: Jens, wenn du uns ein bisschen mit auf die Reise mitnimmst, wie kommt ihr von einem Standard-Reporting, klassischem Reporting, was glaube ich in vielen Unternehmen vorherrscht, zu real-time?
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  Speaker 1: Was war da so euer Weg?
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  Speaker 0: Ja, das muss man sich mal einfach vorstellen, für was verwendet man eigentlich den Bericht oder die Daten.
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  Speaker 0: Guck ich eigentlich in die Vergangenheit und leite da was aus der Zukunft für ab, dann reicht natürlich schon einfach das End-of-the-Reporting.
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  Speaker 0: Aber wenn ich wirklich aufgrund der Informationen jetzt Entscheidungen treffen möchte und auch sofort in die Umsetzung bringen möchte, dann brauche ich einfach jede Information.
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  Speaker 0: Wenn man sich so einen Flugbetrieb auch vorstellt, wenn die Obst gestern nicht funktioniert hat, dann ist das gut, darauf zu schauen und aus der Zukunft daraus zu lernen.
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  Speaker 0: Aber um den heutigen Tag noch zu retten und das heutige Schäden wirklich noch positiv beeinflussen zu können, brauche ich halt Daten, die aktuell sind.
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  Speaker 0: Weil da bringt mir dann am nächsten Morgen auf gestern zu schauen, nichts mehr.
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  Speaker 0: Ich muss mich wieder auf heute konzentrieren.
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  Speaker 0: Gestern ist im Prinzip nicht mehr relevant.
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  Speaker 0: Und da ist es halt besonders wichtig, direkt die Informationen bereit zu halten.
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  Speaker 0: Ich habe es schon mal gesagt, es geht darum, irgendwie den Tag zu retten, wenn irgendwas nicht ... regulär läuft.
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  Speaker 0: Ja,
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  Speaker 1: aber diese, ihr hattet wahrscheinlich, hattet ihr schon die Middleware oder die technischen Voraussetzungen?
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  Speaker 1: Da habt ihr euch, also wie entscheidet meinem Unternehmen, jetzt seid ihr ein Team, aber habt natürlich nicht unheimlich Kapazitäten.
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  Speaker 1: Was macht man vor welchem, also wie priorisiert man Use Cases, was war das denn vor eurer Angehensweise?
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  Speaker 0: Ja, die ganzen operativen Systeme funktionieren schon mit Realtime untereinander.
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  Speaker 0: Dann
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  Speaker 1: wirst du eine Airline-Betriebautomast.
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  Speaker 1: Genau,
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  Speaker 0: das ist einfach erforderlich.
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  Speaker 0: Ja, du musst einfach wissen, in irgendeinem System werden Ticket ausgestellt, Umbuchungen gemacht, gehen an nächstes System, wonach ja der Check-in-Prozess läuft, das funktioniert schon Realtime.
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  Speaker 0: Dafür gibt es Applikationen, Mittelwares, die das entsprechend die Daten auch zur Verfügung stellen.
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  Speaker 0: Das heißt, die Infrastruktur ist einfach da.
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  Speaker 0: So, es geht nur darum.
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  Speaker 0: diese Infrastruktur auch noch für andere Use Cases quasi zu enablen.
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  Speaker 0: Und da sind wir halt mit einem Real-Time-Berichtswesen.
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  Speaker 0: Einfach noch mehr aus dem, was eh schon da ist, rauszuholen.
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  Speaker 0: Und das ist, glaube ich, was auch den Unterschied macht.
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  Speaker 0: Für Unternehmen, die das vielleicht noch nicht haben, wo es vielleicht noch bisher noch gar keine große Rolle gespielt hat, ist der Schritt natürlich entsprechend größer.
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  Speaker 0: Aber wenn man sagt, man hat schon viele Prozesse in Real-Time abgebildet, dann kann ich das da einfach den nächsten Schritt auch tun und gehen.
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  Speaker 0: Und dies auch für das Reporting dann verwenden, da wo es halt auch notwendig ist.
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  Speaker 0: Und da macht es einfach einen Unterschied.
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  Speaker 0: Also wenn ich es einfach weiß, mal ein konkretes Beispiel zu nennen, ja, okay, es funktioniert heute nicht so gut mit dem Gepäck weiter leiden auf den nächsten Flug, vielleicht viele Krankmeldungen.
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  Speaker 0: Und wenn ich solche Zahlen vielleicht erst am nächsten Tag habe, dann kann ich zurückblicken.
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  Speaker 0: Ja, es hat gestern nicht geklappt.
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  Speaker 0: Natürlich sieht man es auch in der Operation, was nicht funktioniert.
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  Speaker 0: Aber wenn ich vielleicht auch mal mit einem Team, wenn ein Schichtwechsel kommt, auch nochmal begeistern möchte, hier, das sind unsere aktuellen Zahlen, da sieht es aus.
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  Speaker 0: Lass uns nochmal sehen, dass wir hier nochmal ein paar Prozent unsere Kunden nochmal glücklich machen und doch nochmal ein paar mehr Koffer, als heute Morgen vielleicht noch zu bewegen zu bekommen.
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  Speaker 0: Und da ist es auch für die jeweiligen Mitarbeiter relevant zu wissen.
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  Speaker 0: Wie sieht es denn gerade aus?
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  Speaker 0: Und das nicht nur von einem Gefühl wirklich auch greifbar zu machen.
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  Speaker 0: Das ist jetzt nur ein ganz, ganz kleines Beispiel.
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  Speaker 0: Aber das motiviert einfach.
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  Speaker 0: Und dann zu Ende des Tages vielleicht zu sehen, ja.
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  Speaker 0: Die Extra-Meile hat sich gelohnt.
• 13:33
  Speaker 0: Ich sehe, wenn ich nach Hause gehe, ja, wir haben das Ruder nochmal rumreißen können.
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  Speaker 0: Das ist jetzt wirklich so ein Mini-Tinny eines Dingen, aber da macht es einfach einen Unterschied.
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  Speaker 0: Und wenn man sich mal überlegt, wenn man das hochhebt auf die nächste Ebene, wo man aufs große Ganzen schaut, hat das halt nochmal ganz anderen Hebel.
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  Speaker 1: Wie kommen use cases zu euch?
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  Speaker 1: Welche entscheidet ihr dann umzusetzen?
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  Speaker 1: Wir fokussieren uns jetzt natürlich schon massiv auf das Thema real time.
• 14:00
  Speaker 1: Ihr macht natürlich auch höchstwahrscheinlich Tagesberichte, einfache Berichte, aber so ein bisschen spannendes Thema, weil du hast es gerade eben nochmal gesagt, ihr kommt aus einem real time Unternehmen.
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  Speaker 1: Also in einem E-Commerce kann man vielleicht schon real time entscheiden, aber muss nicht zwangsweise real time entscheiden, weil viele Prozesse drumrum nicht.
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  Speaker 1: darauf ausgelegt sind, aber bei euch ist das ja ein Betrieb, der mehr oder weniger Tag und Nacht läuft und der von der nächsten Prozesskette ja auch nochmal abhängig ist.
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  Speaker 1: Wie kommt ihr da zu Use Case?
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  Speaker 1: Kommen die zu euch oder identifiziert ihr, macht ihr die Workshops?
• 14:40
  Speaker 1: Wie muss ich mir das vorstellen?
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  Speaker 0: Das ist ganz unterschiedlich.
• 14:45
  Speaker 0: Also es gibt halt, sagen wir mit meinem Team, wir machen immer ganz gerne die Themen.
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  Speaker 0: um die sich bisher noch keiner kümmert.
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  Speaker 0: Wir haben ja diverse IT-Abteilungen, IT-Einheiten auch im Konzern, die alle ihre Aufgaben haben.
• 15:00
  Speaker 0: Aber es passiert halt immer auch, dass man vielleicht auch eine Lücke gibt oder auch vielleicht an der Stelle, vielleicht in einem großen Ganzen.
• 15:09
  Speaker 0: use cases auch keine prio bekommen haben oder bekommen können aufgrund von kapazität und das sind eigentlich die dinge um die wir uns gerne kümmern und das funktioniert immer ganz eng austauscht damit in fahrabteilung.
• 15:21
  Speaker 0: also dass wir mit den sprechen wo gibt es aktuell probleme?
• 15:26
  Speaker 0: wo kommt ihr gerade nicht voran?
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  Speaker 0: und le kennt es ja aus der presse lufthandsairlands hatten muss seine kosten optimieren.
• 15:36
  Speaker 0: wir haben dann programm aufgesetzt turnaround Und das nehmen wir halt auch noch mal als Anlass, mit dem Fachbereich zu sprechen.
• 15:46
  Speaker 0: Und ganz konkret haben wir das halt jetzt auch mit, am Beispiel mit Gen AI US Cases halt auch gemacht.
• 15:54
  Speaker 0: Ja, dass wir erst mal ganz offen hingehen und sagen, Gen AI ist eine neue Technologie.
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  Speaker 0: Zumindest auch noch nicht so lange breit verfügbar.
• 16:05
  Speaker 0: Und wir müssen uns damit auseinandersetzen und wir glauben auch, dass es einen großen Hebel haben wird auf unsere Effizienz in Zukunft.
• 16:12
  Speaker 0: Und wir müssen uns jetzt damit auseinandersetzen und wir glauben auch kurzfristig damit, die Ziele erreichen zu können.
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  Speaker 0: Und wir spüren auch aufgrund dieser jungen Technologie, dass wir hier auch noch viel Wissenstransfer leisten müssen.
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  Speaker 0: Und deswegen sind wir auch so vorgegangen, dass wir einfach mal ganz offen in die Fachbereiche reingehen und mit ganz einfachen Ideation-Workshops am Starten und wo man erstmal einfach alles wirklich reingehen kann.
• 16:41
  Speaker 0: Also, dass wir wirklich den Filter ganz groß aufmachen, einfach einen Brainstorm machen, was habt ihr überhaupt für Probleme?
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  Speaker 0: Dann ganz klassisch die erstmal priorisieren, schauen wo ist der größte Hebel und wo kann man damit ansetzen?
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  Speaker 0: Und das kommt super gut an.
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  Speaker 0: Freuen sich, dass man sich generell mit ihren Problemen auseinandersetzt, den auch annimmt.
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  Speaker 0: Wir stellen auch mal wieder fest, dass manche vielleicht glauben für das Problem.
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  Speaker 0: Gibt es vielleicht noch gar keine Lösung.
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  Speaker 0: Der Prozess läuft eigentlich gut.
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  Speaker 0: Ich meine, das hat erkennt da wahrscheinlich jeder aus seinem eigenen Umfeld auch.
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  Speaker 0: Man arbeitet täglich in dem Umfeld, in dem Prozess und ist eigentlich immer der Meinung, sich immer zu reflektieren, dass man das immer alles nach... besten Wissen und Gewissen halt umsetzt, aber nochmal eine andere Perspektive, da reinzulehnen, einzunehmen, hilft halt ungemein, auch nochmal ein Blick auf Optimierung zu bekommen.
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  Speaker 0: Und so kriegen wir halt den Pack an, einmal für auch Generei-Us-Cases und auch für neue, allgemeine Data-Analyse-Us-Cases.
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  Speaker 1: Seid ihr dann, also seid ihr ein zentrales Team, oder das heißt ihr kommt.
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  Speaker 1: Also ich frage hier immer über dieses, wie muss ich meine Organisation eigentlich darauf ausrichten?
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  Speaker 1: Ja.
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  Speaker 1: Viele Hammer-DT sind umso näher, die Data oder AIT-Teams, die es lösen, an der Fachabteilung sind, umso besser wird es gelöst.
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  Speaker 1: Wie ist da eure Meinung?
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  Speaker 0: Es geht ja immer ein bisschen, da gibt es immer Kontroversen, sag ich mal.
• 18:21
  Speaker 0: Also das sprechen wir über zentrale, dezentrale Teams.
• 18:27
  Speaker 0: Oftmals hat man das Gefühl, wenn wir das zu zentral machen, dann zerfleddert uns alles, dann macht jeder was er will.
• 18:37
  Speaker 0: Wenn wir es zu zentral machen, dann haben wir das Problem, dass wir Bochelnacks entstehen lassen und wir müssen einfach den Bestfit finden.
• 18:47
  Speaker 0: Das ist meine persönliche Meinung.
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  Speaker 0: Und der Bestfit ist für mich... Dezentrale Teams zu haben, die wirklich eng mit dem Business verknüpft sind, die sich auch nicht nur die Techies sind, sondern auch wirklich mit den Business-Prozessen auseinandersetzen, um da auch quasi schon eine Art Business to IT allein mit mitzumachen.
• 19:11
  Speaker 0: Und auf der anderen Seite die zentralen Teams, die die Overarching-Themen lösen, ganz klar, Plattformen bereitstellen, Services anbieten.
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  Speaker 0: Und Use-Cases umsetzen, die von allgemeiner Bedeutung sind.
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  Speaker 0: Das sehe ich dann in zentralen Einheiten.
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  Speaker 0: Und die zentralen Einheiten dann wirklich für die Spezialisierung und Differenzierung und wirklich auch das Ohr im Business zu haben und dann das in den lokalen Einheiten zur Umsetzung zu bringen oder auch dann dort die Entscheidung zu treffen.
• 19:45
  Speaker 0: Das ist eigentlich ein overarching Use-Case.
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  Speaker 0: Das muss... vielleicht auch in einer anderen Stelle programmiert werden oder umgesetzt werden.
• 19:54
  Speaker 1: Seid ihr mit AI-Ust-Casen schon so weit unterwegs, dass die dezentral passieren oder steuert ihr das aus deinem Team noch zentral?
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  Speaker 1: Also das sozusagen die Ideenphase, wie du sagst, mit dem großen Trichter noch.
• 20:08
  Speaker 1: Erzähl mal alles, was ihr macht und wir finden da schon eine Lösung.
• 20:12
  Speaker 0: Wir schauen uns das immer an.
• 20:13
  Speaker 0: Wenn wir die Ideen haben, schauen wir, wer ist der Richtige dafür, ja?
• 20:16
  Speaker 0: Das ist unser Team.
• 20:18
  Speaker 0: lokal für die airline oder sagen wir das ist eigentlich ein use case der hat nügegreifende bedeutungs
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  Speaker 1: für die gesamte
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  Speaker 0: gruppe genau und dann geben wir es halt in die entsprechenden einheiten ab oder wir stimmen entsprechend ab hier.
• 20:29
  Speaker 0: das ist eigentlich ein use case den wir eigentlich für den ganzen konzern sehen.
• 20:34
  Speaker 0: aber lass uns da mal klein starten vielleicht erst mal nur für eine für eine airline und gucken ob das wirklich auch skaliert und und das dann dann vielleicht zum späteren zeitpunkt zu übergeben.
• 20:45
  Speaker 0: aber es ist immer Ja, Abschirmungsaufwand natürlich notwendig, gute Zusammenarbeit und auch immer ganz klar, wie ist die Abgrenzung, wer ist für was zuständig, wover lasse ich eigentlich meinen Aufgabenbereich und sich auch daran dann auch zu halten und nicht einfach nur, weil es irgendwie ein gut cooler Use Case ist, auf den Analysten haben, den umzusetzen, sich den nur zu kreilen, weil es irgendwie Spaß macht.
• 21:08
  Speaker 0: Das muss man das andere halt, die Organisation halt auch noch mit berücksichtigen.
• 21:16
  Speaker 1: Gibt es schon so einen AH-Effekt, also gibt es schon so einen Use Case, der im AI-Bereich gut funktioniert hat?
• 21:27
  Speaker 0: Also wenn wir mal jetzt mal nur generell verlassen und mal generell über AI sprechen, bringen wir jetzt gerade einen ganz, also nicht aus meinem Team heraus, sondern mit einer Tochterfirma der Lufthansa dieselogy mit.
• 21:40
  Speaker 0: zusammen mit Lufthansa Airlines bringt gerade einen AI Use Case voran und zwar... mit Kameras auf dem Vorfeld zu identifizieren.
• 21:49
  Speaker 0: Wirklich befindet sich der Catering-Truck schon am Flugzeug.
• 21:55
  Speaker 0: Läuft der Koffer schon aus dem Flugzeug heraus.
• 21:58
  Speaker 0: Das über Bilderkennung, Videoerkennung, da ist dann Real-Time auch Zeitstempel wieder zu generieren, die wieder in die einzelnen Systeme reingehen.
• 22:06
  Speaker 0: Das ist super spannend.
• 22:07
  Speaker 0: Natürlich kriegen wir da auch jetzt schon Real-Time Informationen, zum Beispiel aus dem Flugzeug.
• 22:11
  Speaker 0: Cargo Door hat sich geöffnet, dann wissen wir okay.
• 22:15
  Speaker 0: Ja, der Beendlade-Prozess kann stattfinden.
• 22:18
  Speaker 0: Aber gibt es schon jemanden, der den Koffer aus der Cargo-Dur rauszieht?
• 22:23
  Speaker 0: Das geht halt noch nicht automatisch.
• 22:25
  Speaker 0: Ja, und solche Themen funktionieren halt da.
• 22:27
  Speaker 0: Oder der Catering-Truck hat schon angesetzt.
• 22:30
  Speaker 0: Ja, das sieht man dann vielleicht schon.
• 22:31
  Speaker 0: Oder es wäre eine Zeitstempel da erfasst, aber bewegt sich auch schon etwas hin und her.
• 22:37
  Speaker 0: Ja, verlässt was das Flugzeug, geht was in das Flugzeug rein.
• 22:42
  Speaker 0: Das sind auch Themen.
• 22:46
  Speaker 0: Genau, der Tank-Truck ist schon da, aber ist der Schlauch auch schon angeschlossen.
• 22:52
  Speaker 0: Das sind alles Themen, wo man das viel Granulare jetzt messen kann und halt auch wirklich in Real-Time.
• 22:59
  Speaker 1: Ja, es ist spannend.
• 23:00
  Speaker 1: Ich finde, das ist jetzt gerade für mich viel anfassbar beim Real-Time-Case.
• 23:05
  Speaker 1: Also bei mir vielleicht, machts bei den Hörern auch klick, weil du verarbeitest ja damit mehr Daten, du würdest damit feststellen, okay, dieses Flugzeug.
• 23:14
  Speaker 1: ist in Time, weil der Prozess vom Entladen keine Ahnung, aber innerhalb von zehn Minuten nach der Landung hätte er losdrehen müssen und er ist losgegangen.
• 23:25
  Speaker 1: oder er ist eben nicht losgegangen.
• 23:27
  Speaker 1: und dann kannst du natürlich als Operator oder wie auch immer die Personen heißen, gegensteuern und sagen okay, der Catering-Truck muss da eben hinfahren oder er ist eben rechtzeitig da.
• 23:37
  Speaker 0: Genau.
• 23:39
  Speaker 0: Und vor allem werden dann die Informationen wichtig, wenn halt was nicht mehr planen läuft.
• 23:42
  Speaker 0: Wir wissen ganz genau, wie man mit dem Flug rechtzeitig abheben kann.
• 23:47
  Speaker 0: Wann muss das Catering beginnen?
• 23:48
  Speaker 0: Wann muss das Entladen beginnen?
• 23:50
  Speaker 0: Wann muss der erste Passagier ins Flugzeug steigen?
• 23:53
  Speaker 0: Das ist alles ganz genau bis auf Minute durchgetaktet.
• 23:57
  Speaker 0: Aber wenn was nicht funktioniert.
• 23:58
  Speaker 0: Und da hilft uns dann auch die Technologie.
• 24:01
  Speaker 0: Ihr fährt ja ne hunderte von Flügen täglich ab.
• 24:06
  Speaker 0: Und da kommen auch wieder eine Optimierung rein, um die ganze Flüge zu überwachen.
• 24:11
  Speaker 0: Ist das für jeden Flug gerade auch im Plan?
• 24:14
  Speaker 0: Da brauchen wir halt einfach Technologie und aktuelle Technologie, um auch proaktiv steuern zu können.
• 24:19
  Speaker 0: Dass die Systeme proaktiv melden.
• 24:21
  Speaker 0: Ja, der Caten Truck ist zwar da, aber es wird halt noch nicht eingeladen.
• 24:25
  Speaker 0: Kago-Dur ist zu offen, aber die Koffer kommen noch nicht raus.
• 24:28
  Speaker 0: Dann kann man halt direkt schauen, da ist ja noch, es fehlen halt die Wagen für den Koffertransport, das ist vielleicht noch nicht da.
• 24:35
  Speaker 0: Und das ist halt das Problem.
• 24:37
  Speaker 0: Dann kann man den entsprechenden Dienstleist oder auch eigenen Einheiten direkt proaktiv steuern und rechtzeitig gegensteuern, dass es halt am Ende des Tages dann doch noch pünktlich oder pünktlich her funktioniert.
• 24:51
  Speaker 0: Da hilft uns die Technologie immerhin.
• 24:53
  Speaker 1: Ja, ich versuche gerade jetzt zu überlegen, was können andere Hörer und Hörer daraus mitnehmen.
• 24:59
  Speaker 1: Aber die Aussage, die ich jetzt mitnehmen würde, ist natürlich, ihr habt Real Time immer mitgedacht.
• 25:06
  Speaker 1: Ihr tickt so.
• 25:07
  Speaker 1: Ihr habt gewisse Konstrukte miteinander aufgebaut.
• 25:10
  Speaker 1: Die haben andere Unternehmen nicht.
• 25:12
  Speaker 1: Also ist die Frage, muss ich auch erst diese Architektur aufbauen?
• 25:17
  Speaker 1: Oder kann ich Modular da?
• 25:20
  Speaker 1: davor vorgehen.
• 25:23
  Speaker 0: Gut, erstmal muss man sich natürlich klar werden, was bringt mir das überhaupt?
• 25:26
  Speaker 1: Ja,
• 25:27
  Speaker 0: ja.
• 25:27
  Speaker 0: Ist das mehr wertvoll?
• 25:28
  Speaker 0: Gehen wir mal einen Schritt weiter.
• 25:30
  Speaker 0: Ja, aber findest
• 25:30
  Speaker 1: du gut, dass es nun mal anklagt?
• 25:32
  Speaker 1: Viele wollen AI nur machen, damit es AI ist.
• 25:34
  Speaker 1: Ja, genau.
• 25:35
  Speaker 1: Und nicht bewerten, ob es was Gutes ist.
• 25:37
  Speaker 0: Und natürlich, es kostet auch Geld.
• 25:38
  Speaker 0: Und das heißt, es muss auch am Ende des Tages, muss man natürlich auch dann den Business Value haben.
• 25:42
  Speaker 0: Und das ist eigentlich bei uns gemacht, Punkt eins, Business Value, Business Value, Business Value.
• 25:47
  Speaker 0: Kein Business Value machen wir es nicht.
• 25:50
  Speaker 0: Und ja, und weil ich muss im Prinzip Geld in die Hand nehmen.
• 25:53
  Speaker 0: Ich brauche moderne Architekturen, ich brauche eine Mittelware, die auch real-time-fähig ist, die resilient ist, die mehrere Systeme gleichzeitig bedienen kann.
• 26:02
  Speaker 0: Das muss alles konfiguriert aufgebaut, betreut werden.
• 26:08
  Speaker 0: Das ist teilweise auch komplex.
• 26:11
  Speaker 0: Und das muss sich dann am Ende des Tages auch lohnen.
• 26:15
  Speaker 0: Und wenn ich halt damit klar komme, irgendwie ein Data Pipeline, statt einmal am Tag einmal die Stunde laufen zu lassen, dann macht es doch einfach so, da brauche ich dann diese umfangreichende Architektur, vielleicht nicht, dann sprechen wir vielleicht von mir teil und das kriege ich dann vielleicht auch mit vorhandenen Technologien auch schon hin, aber wenn nicht wirklich Real Time, als Message, das einfach alles... bekommen möchte, so wie ich auch mal ein WhatsApp aufs Telefon bekomme.
• 26:46
  Speaker 0: Das möchte ich auch in der nächsten Millisekunde eigentlich haben, wenn ich dir jetzt was beschreibe.
• 26:51
  Speaker 0: Und nicht in zehn Minuten, wenn der nächste Batchwapf bei Max Zuckerberg durchgelaufen ist.
• 26:58
  Speaker 0: Und das ist halt genau das, was wir unter Real-Time verstehen.
• 27:02
  Speaker 0: Ja.
• 27:03
  Speaker 1: Erinnern wir uns ein bisschen, was ich bei AI und Gen AI vor allem noch mal besprechen wollte.
• 27:12
  Speaker 1: Das heißt, ihr seid aber auf einer technischen Ebene unterwegs.
• 27:16
  Speaker 1: Ihr holt Use Cases ab, die ihr versucht dann generell umzusetzen.
• 27:21
  Speaker 1: Es ist nicht so, dass ihr euch anschaut, in welcher Fachabteilung könnten wir vielleicht mit Prompt Engineering helfen.
• 27:27
  Speaker 1: Da wird nicht ein Large Language Model zur Verfügung gestellt, was sie jetzt besser einsetzen können, weil da geht es ja nicht besser, E-Mail zu schreiben oder jetzt bessere Konzepte zu entwickeln oder eine Effizienz über Befüllung zu kriegen, sondern... Ihr andere Themen, richtig?
• 27:44
  Speaker 0: Weit ist eigentlich, also wir versuchen auch unser Business, ja, in dem Bereich halt zu enablen, beziehungsweise auch den Bedarf halt festzustellen und das dann halt an die zuständigen Abteilungen halt auch dann zurückzuspielen, die vielleicht dann auch gewisse Schulungen dann umzusetzen.
• 28:00
  Speaker 0: Weil das geht halt nur Hand in Hand.
• 28:03
  Speaker 0: Also es bringt nichts, wenn wir auf der einen Seite IT hochziehen mit den, mit den neuesten Technologien.
• 28:09
  Speaker 0: Und auf der anderen Seite wissen die Leute halt nicht, wie sie damit umgehen können oder müssen.
• 28:15
  Speaker 0: Das muss Hand in Hand gehen.
• 28:17
  Speaker 0: Und das versuchen wir halt immer wieder zusammenzubringen.
• 28:20
  Speaker 0: Und das ist ja auch ein Change-Prozess.
• 28:23
  Speaker 0: Also wir können mehr nur so weit gehen, wie die Leute auch in der Lage sind, halt mitzugehen.
• 28:29
  Speaker 0: Das muss sich immer ausbalancieren.
• 28:32
  Speaker 0: Sonst wird das halt nicht erfolgreich.
• 28:35
  Speaker 1: Ja, bei solchen Sachen gibt es ja meistens die... die Möglichkeit, Produkte zur Verfügung zu stellen.
• 28:42
  Speaker 1: Das, was ich vorhin so ein bisschen meint, also den generellen Approach zu sagen, ey, pass auf.
• 28:47
  Speaker 1: Ihr kriegt halt keinen Large Language Model, mit dem ihr einfache Cases macht, mit dem ihr so einzelne Elemente an eurem Tag optimiert, sondern ihr habt halt was auch immer einen Flugplan.
• 29:01
  Speaker 1: Keine Ahnung von den Themen, nicht so wie du.
• 29:06
  Speaker 1: Die man mit einem... large language model optimiert weil durch gewisse prompt verfahren der immer wieder durchläuft und überprüft wird oder dann doch noch mal geguckt wird worum weil er gestern tag schlecht.
• 29:17
  Speaker 1: also analyse verfahren automatisiert.
• 29:21
  Speaker 0: also dass wir auch machen sag ich mal wir haben halt so ein großen airline mega viele arbeitsanweisungen ja auch ja die sich aus ergeben, aus gesetzlichen Anforderungen, aus Tarifverträgen, und das muss auch alles richtig umgesetzt werden und angewendet werden.
• 29:39
  Speaker 0: Und da helfen natürlich generell auch aus den Dokumenten, aus den Informationen, auch in der richtigen Frage stellen, dann auch Entscheidungen ableiten zu können.
• 29:49
  Speaker 0: Und dafür muss dann halt auch sehen, dass die Leute damit mit der Technologie auch gut arbeiten können.
• 29:54
  Speaker 0: Ja, und das meine ich in Hand in Hand.
• 29:57
  Speaker 1: Aber wie macht ihr das?
• 29:58
  Speaker 1: Bittet ihr Schulungen an?
• 30:00
  Speaker 0: Ja, also wirklich auch Schulungen fürs Prompting.
• 30:04
  Speaker 0: Das machen wir, wir machen halt unterschiedliche Awareness-Maßnahmen generell, um die Technologie zu erklären, die Grenzen von der Technologie zu erklären.
• 30:12
  Speaker 1: Was für eine Awareness-Maßnahme?
• 30:14
  Speaker 0: Ja, wo wir einfach auch mal generell einfach auch mal erklären.
• 30:17
  Speaker 0: Wir funktionieren das überhaupt technologisch.
• 30:19
  Speaker 0: Wo sind die Grenzen?
• 30:21
  Speaker 0: Weil vieles Wir können halt nicht immer nur doch vertrauen, dass die Leute sich das selber aneignen.
• 30:28
  Speaker 0: Weil jeder tickt halt anders.
• 30:29
  Speaker 0: Wir hier als Techies, wir beschäftigen uns halt auch in der Freizeit damit.
• 30:35
  Speaker 0: Aber wir können nicht von jedem erwarten, dass in seiner Freizeit auch Chatchivitie benutzt als Beispiel.
• 30:40
  Speaker 0: Vor allem noch nicht so, weil es halt noch nicht Standard ist.
• 30:44
  Speaker 0: Und da müssen wir die Leute einfach unterstützen.
• 30:46
  Speaker 0: Und in der Arbeit haben sie auch nicht immer Zeit, sich da... parallel mit zu beschäftigen, weil sie halt nicht immer schaffen, ihren Fokus darauf zu setzen.
• 30:55
  Speaker 0: Und da müssen wir ihnen halt Möglichkeiten geben, durch gewisse Angebote, wo man sich anmelden kann, da auch den Fokus einmal drauf zu setzen.
• 31:01
  Speaker 0: Und wenn es auch nur für eine Stunde oder zwei ist, aber diese Angebote braucht es, weil die Leute schon sehr am Tagesgeschäft gebunden sind, man muss da Angebote machen.
• 31:15
  Speaker 1: Gibt so was, was du anderen Unternehmen mit als Tipp geben würdest, was Also?
• 31:22
  Speaker 1: wir haben jetzt sehr allgemein gesprochen über, du verantwortest das Data-Thema, die Architektur.
• 31:27
  Speaker 1: Wir haben es ein bisschen über Wheel-Time besprochen, weil es, glaube ich, eine Besonderheit ist im Lufthand dieser Kontext.
• 31:33
  Speaker 1: Wir haben es ein bisschen gesprochen über Gen AI-Cases.
• 31:38
  Speaker 1: Sie verstehe auch, da kann man nicht zu viel erzählen.
• 31:45
  Speaker 1: Wenn du jetzt andere... Airlines, nicht zwangsweise, aber andere Leute mitnehmen und sagen, was kann ich von Lufthansa, was kann ich von Jens lernen, der sich vor allem in diesem Real-Time-Umfeld bewegt, weil so das Business tickt.
• 32:03
  Speaker 1: Was wäre das, was du mitgeben würdest?
• 32:09
  Speaker 0: Schaut euch wirklich, sag ich mal, die eure Prozesse an.
• 32:13
  Speaker 0: Wo kannst du wirklich einen Unterschied machen?
• 32:16
  Speaker 0: Und darüber dann auch wirklich die Mehrwert dann auch zu bestimmen.
• 32:20
  Speaker 0: von den Prozessen herzukommen und nicht einfach Technologie irgendwo drauf zu werfen.
• 32:27
  Speaker 0: Und da wirklich auch, ja, zu schauen, wo der Hebel dann auch ist.
• 32:31
  Speaker 0: Was macht denn der Unterschied, ob ich die Daten heute oder morgen oder in einer Stunde habe?
• 32:36
  Speaker 0: Das ist das, was man sich ganz genau anschauen muss.
• 32:41
  Speaker 0: Und ich bin ganz fest der Meinung, dass es... in vielen Bereichheiten einen Unterschied macht.
• 32:47
  Speaker 0: Man muss auch gucken, ob es auch von Branche zu Branche unterschiedlich ist.
• 32:49
  Speaker 0: Ich war vorher auch mal in der Versicherung unterwegs.
• 32:53
  Speaker 0: Da geht es, wenn man da irgendwie, da geht es nicht von jetzt auf gleich.
• 32:59
  Speaker 0: Da muss man vielleicht, wenn man natürlich im Endkundengeschäft, da muss man Aufskünfte geben können.
• 33:04
  Speaker 0: Aber ob eine Versicherungsprämie, ob die heute oder morgen verbucht wird, das ist, kann oftmals nicht so wichtig sein als Beispiel.
• 33:15
  Speaker 0: Das muss man halt individuell betragen.
• 33:20
  Speaker 1: Gibt es die Kartoren, die bewirtet, dass das Real-Time gemacht werden muss?
• 33:30
  Speaker 0: In die Kartoren wird man eine Fragestellung, würde ich einfach mal fragen, was passiert denn, wenn ich die Information nicht habe?
• 33:36
  Speaker 0: Und wie groß ist der Schaden, wenn ich diese Informationen später habe?
• 33:41
  Speaker 0: Das ist, was man sich damit beschäftigen kann.
• 33:46
  Speaker 0: Oder was macht den Unterschied, wenn ich rechtzeitig reagieren kann?
• 33:50
  Speaker 0: Wie groß ist eigentlich der Hebel?
• 33:52
  Speaker 0: Bei einem Online-Händler wahrscheinlich auch, da machst du einen Unterschied.
• 34:00
  Speaker 0: Was ich punktig um neunzehn Uhr mein Truck vor der Tür steht, der die Pakete abholt.
• 34:06
  Speaker 0: Alles was nicht punktig da ist, wird am gleichen Tag nicht mehr abgeholt.
• 34:10
  Speaker 0: Und wenn ich da sicherstellen möchte, dass da die Pakete alle punktig da sind, dann macht es halt einen Unterschied, ob ich die Information darüber heute oder morgen habe.
• 34:20
  Speaker 0: oder auch nicht nur heute, sondern eben jetzt, weil es entscheidet um neunzehn Uhr, gehen die Türen zu.
• 34:27
  Speaker 0: Und das ist halt einfach, was man sich, die Fragen, die man sich darstellen muss.
• 34:34
  Speaker 0: Gibt es einen Kundenversprechen?
• 34:37
  Speaker 0: Was ist bereit der Kunde dafür zu bezahlen, dass gewisse Dinge Real-Time funktioniert?
• 34:43
  Speaker 0: Also das ist eigentlich immer los von sowieso zuerst fragen müssen, was ist Custom-Arrivalium?
• 34:47
  Speaker 0: Was ist der Kunde bereit für zu bezahlen, dass es funktioniert in real-time?
• 34:53
  Speaker 0: Was macht für den Kunden den Unterschied?
• 34:56
  Speaker 0: und die Beschäftigung ist oftmals mindestens selbst.
• 35:00
  Speaker 0: Und dabei am Ende des Tages alles, was wir tagtächtig tun, immer nur, um ein Produkt an den Kunden bereitzustellen, egal in welcher Einheit man arbeitet, ob bei HE, bei IT oder selbst im Facility Management.
• 35:16
  Speaker 0: Das gibt es alles nur.
• 35:17
  Speaker 0: ... um nachher ein Produkt an den Kunden auslegen zu können.
• 35:20
  Speaker 1: Ja, stimmt.
• 35:20
  Speaker 1: Vergessen wir oft, oder habe ich jetzt gerade in meiner ... ... Fragestellung vergessen.
• 35:24
  Speaker 1: Ja.
• 35:24
  Speaker 0: Lass uns noch mal ein bisschen zusammenzufassen.
• 35:26
  Speaker 0: Wir haben gerade über Real-Time gesprochen, wir haben über AI gesprochen.
• 35:30
  Speaker 0: Und ich glaube, den einen Use-Case, den ich gerade eben schon mal angeschnitten habe, ... ... der wird total greifbar.
• 35:36
  Speaker 0: Und zwar, wo wir mit den Kameras ... ... die Vorfeldposition jetzt betrachten und mit AI ... ... Real-Time analysieren.
• 35:47
  Speaker 0: wie die Situation gerade dort ist.
• 35:50
  Speaker 0: Und da kommen jetzt halt die unterschiedlichen Technologien halt super zusammen.
• 35:56
  Speaker 0: Wir können halt mit dieser Technologie AI, ja, ohne dass ein Mensch jetzt da interagiert, live Informationen abgreifen, die wir vorher noch nicht hatten.
• 36:06
  Speaker 0: Ist zum Beispiel, wie gesagt, der Truck da oder nicht da.
• 36:09
  Speaker 0: Das spült sich dann durch alle Systeme, die wir dann haben.
• 36:12
  Speaker 0: Bisher waren es vielleicht auch Zeitstempel, die manuell so gestoppt worden sind.
• 36:16
  Speaker 0: Und jetzt wird das halt vollautomatisch erfasst.
• 36:19
  Speaker 0: Und entlastet natürlich die Mitarbeitenden, weil sie halt vielleicht Zeitstempel nicht mehr manuell stoppen müssen oder ein System erfassen gehen müssen.
• 36:30
  Speaker 0: Und ich kann natürlich auch viel proaktiver steuern und proaktiven Weise geben.
• 36:37
  Speaker 0: Und das auch alles in Echtzeit.
• 36:39
  Speaker 0: Und das ist halt wirklich, wo das Zusammengreifen der Technologie halt dann nochmal wirklich einen Unterschied macht.
• 36:48
  Speaker 1: Aber wie seid ihr auf diesen Use Case gekommen?
• 36:50
  Speaker 1: Also war das ein Pain Point oder?
• 36:53
  Speaker 0: Ja, das Wort da war so ein Pain Point.
• 36:55
  Speaker 0: Wie gesagt, Zeitstempel werden manuell, da wurde man teilweise manueller fast.
• 37:00
  Speaker 0: Die sind dann vielleicht auch ungenau.
• 37:02
  Speaker 0: Jeder stoppt unterschiedlich.
• 37:06
  Speaker 0: Vielleicht wird auch mal was vergessen in der Hektik und dann wird halt nachträglich gestoppt, so was kann halt auch passieren.
• 37:13
  Speaker 0: Und dann setzt man sich einfach damit auseinander, wie können wir unsere Qualität einfach verbessern?
• 37:19
  Speaker 1: Ja, man muss ja mit dem Flughafen gemacht werden, fällt mir gerade auf, weil die Kameras müssen nie am Flughafen hin.
• 37:23
  Speaker 1: Genau,
• 37:24
  Speaker 0: das geht nur mit dem Flughafen zusammen.
• 37:27
  Speaker 0: Und da hat natürlich auch alle was davon.
• 37:31
  Speaker 0: Also einmal der Flughafen.
• 37:34
  Speaker 0: Der hat natürlich auch einen Interesse an der guten Qualität, auch an den Bodenprozessen.
• 37:39
  Speaker 0: Und die Erle natürlich sowieso.
• 37:42
  Speaker 0: Das sind natürlich deren Kunden, die durch den Flughafen dort bewegt werden.
• 37:48
  Speaker 0: Und dann schaut man sich an und dafür haben wir halt unterschiedliche ... Abteilungen oder auch eigene Tochterfirmen, die da genau dafür unterstützen, neue Technologie in die Use-Case mit reinzubringen.
• 38:04
  Speaker 0: Und mit dem Business da überlegen, jetzt hat da diese Idee oder das Problem, können wir das angehen oder auch einfach mal vorzudenken.
• 38:12
  Speaker 0: Und dafür ist es halt immer so wichtig, dass wir von der IT auch dieses Business Verständnis haben, weil wir das dann super einfach mit der Technik verknüpfen können und auch Vorschläge machen.
• 38:22
  Speaker 0: Und nicht nur warten, bis irgendjemand einen Use-Case hat und sagt, das könnt ihr mal umsetzen.
• 38:26
  Speaker 0: Ja, das macht halt auch den Unterschied.
• 38:31
  Speaker 0: Wirklich, dass auch, ja, so ein bisschen, ich sag mal, auch der Berater im Unternehmen zu sein.
• 38:41
  Speaker 1: Ja, hat, glaube ich, noch einen guten Einblick gegeben.
• 38:46
  Speaker 1: Jens, die zwei Fragen, die ich jedem Gast stelle.
• 38:51
  Speaker 1: Was machst du denn noch privat mit Daten?
• 38:54
  Speaker 1: Und wie würdest du die Folge mit einem Serien oder mit einem Filmtitel bewerten?
• 39:02
  Speaker 0: Was mache ich privat mit Daten?
• 39:04
  Speaker 0: Ich muss ehrlich sagen, da man arbeitet mit Daten.
• 39:09
  Speaker 0: Ich nutze auch, sag ich mal, AI, um meine Dokumente zu archivieren.
• 39:16
  Speaker 0: Da habe ich auch meine digitalen Akten und die will ich auch mit Generei möglichst durchsuchen.
• 39:24
  Speaker 0: Aber natürlich ist es für mich auch so, dass mein Leben halt auch nicht nur aus Arbeit besteht.
• 39:31
  Speaker 0: Das heißt Arbeit, man macht es das Spaß, was ich tue.
• 39:34
  Speaker 0: Aber deswegen mache ich auch den Job, sonst würde ich was anderes tun.
• 39:39
  Speaker 0: Aber es gibt halt auch noch mehr Sachen, die mich begeistern und deswegen beschäftige ich mich nicht.
• 39:44
  Speaker 0: Ich bin nur mit daran.
• 39:45
  Speaker 1: Das heißt, du trägst auch nicht privat irgendwie, wie du läufst.
• 39:48
  Speaker 0: Das mache ich schon, aber ich habe da nicht so den Fokus drauf, wie jetzt vielleicht auf der Arbeit
• 39:53
  Speaker 1: das auszuwerten.
• 39:54
  Speaker 0: Ja, weil das für mich auch diese Abwechslung eigentlich total wertvoll war.
• 40:00
  Speaker 0: Das hilft auch, den Blickwinkel nochmal auf was anderes zu richten und dann auch.
• 40:08
  Speaker 0: Ja, vielleicht in der Arbeit auf Dinge nochmal anders zu blicken oder auch die Dinge, die ich mit einem sehr strukturierten Umfeld dann auch nochmal, helfen mir dann auch genauso im Privaten und deswegen passt das eigentlich so gut zusammen.
• 40:24
  Speaker 1: Ja, Filmtitel?
• 40:27
  Speaker 0: Filmtitel.
• 40:30
  Speaker 0: Ja, Filmtitel ist für mich so, ich gucke gerne Serien, ich gucke gerne Filme.
• 40:38
  Speaker 0: Das heißt aber nicht, dass ich dir morgen sagen kann, was ich da geguckt habe.
• 40:42
  Speaker 0: Ja, okay.
• 40:43
  Speaker 0: Die letzte Serie, die ich wirklich so ganz im Blick habe, ist Estudes.
• 40:48
  Speaker 0: Ja.
• 40:49
  Speaker 0: Und ich fand halt Mike eine super coole Figur, die ich mich irgendwie total begeistert hatte, der total engagiert war.
• 40:58
  Speaker 0: Ja.
• 40:59
  Speaker 0: Total tierstrebig.
• 41:01
  Speaker 1: Ja, ein gutes Brain.
• 41:02
  Speaker 1: Ein
• 41:03
  Speaker 0: cooles Brain.
• 41:04
  Speaker 0: Und aber auch, ja... Sein Können nicht nur für sich selbst eingesetzt hat, sondern am Ende des Tages, dass auch den Leuten zur Verfügung gestellt hat, die sie das eigentlich nicht leisten können.
• 41:22
  Speaker 0: Und das fand ich eigentlich so ganz cool.
• 41:26
  Speaker 1: Vielen, vielen Dank für die Folge.
• 41:27
  Speaker 0: Danke.