#111 KI in der Buchhaltung - Interview mit Dr. Kai Rödiger

00:00:00: Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge des Podcasts Modern Work To Go.

00:00:03: Hier ist im Euer Florian, ich habe heute wieder einen Kollegen dabei der ein bisschen aus dem Nähkästchen plaudern wird.

00:00:09: Der Liebe Kai hat die letzten Monate oder Jahre könnte man sagen bei uns im Finanz- und Buchhaltungsbereich verbracht und hatte da die tolle Aufgabe der letzten Jahre viele Dinge zu automatisieren und vor allem auch mit KI zu arbeiten.

00:00:23: Da hat er natürlich eine sehr große Aufgabe gehabt weil der Finanz- Bereich der IT-Technik normalerweise vorne weg geht und zum anderen haben wir da ganz schön sensible Daten.

00:00:34: Und wir dachten, das ist ein schönes Beispiel mal zu zeigen wie eigentlich aus jedem Team, aus jeder Abteilung, aus jedem Gruppenbereich irgendwie was mit KI und Automatisierung gemacht werden kann.

00:00:44: Und dazu habe ich den KI jetzt eingeladen und sage erstmal schön dass du da bist!

00:00:48: Hi Flo, ja vielen Dank für die Einladung.

00:00:50: Ich freue mich auch heute dabei zu sein und ein bisschen aus dem Nähkästchen zu plaudern.

00:00:54: wie du schon gesagt hast.

00:00:55: es gibt auf jeden Fall paar Besonderheiten und das war eine spannende Zeit so gerade im letzten dreiviertel Jahr und ich freue mich einfach ein bisschen von dem zu erzählen was wir da gemacht haben.

00:01:04: Das werden wir auf jeden Fall gründlich auseinander nehmen und dann auch ein paar Beispiele für unsere Zuhörerinnen zu zeigen, zu sagen hey es gibt keine Ausrede sondern es geht in allen Bereichen.

00:01:12: man kann definitiv etwas tun.

00:01:14: Auch wenn's vielleicht keine hundertprozent Lösung ist.

00:01:16: aber stelle ich doch erst mal bisschen vor wer bist du?

00:01:18: warum bist du heute genau der richtige?

00:01:20: Ja Ich bin Kari Kai Rüdiger und jetzt seit auch etwas mehr als zehn Jahre schon bei Cybert unterwegs in verschiedensten Rollen.

00:01:28: Ich habe angefangen, als Scrum Master also eher in der Software-Entwicklung hab dann aber nach so knapp drei Jahren bei uns begonnen mich viel wieder mit Daten auseinanderzusetzen.

00:01:38: das war ein Großteil meines Studiums auch und der Promotion und hab da gemerkt okay wir sind eigentlich ja wir sind noch relativ blank oder wir machen das relativ hemsärmlich Klassisches Excel-Schubsen gemacht.

00:01:52: und da habe ich gedacht, das kann man doch besser machen.

00:01:54: Das waren die ersten Berührungspunkte mit Selfservice, mit Daten aber halt noch mit Software... ... dazugekauft haben oder die wir schon in unserem Stack hatten.

00:02:06: Dann ging es im Grunde los, dass... das wir Datenvisualisierung gemacht haben, Verkaufszahlen analysiert und so weiter und so fort.

00:02:12: Und das ging dann noch so zwei Jahre ab.

00:02:14: Im Grunde dann so die Grundsteine unseres heutigen ja Business Intelligence-Bereichs gelegt.

00:02:20: Das macht mittlerweile ein anderer Kollege und bin dann vor etwa fünf, fünfeinhalb Jahren in den Finanzbereich bei uns gewechselt.

00:02:26: Und zwar erst in der Buchhaltung und später dann mit einem bisschen größeren Aufgabenfeld, größerem Verantwortungsbereich Buchhaltung, Controlling, strategisches Finanzwesen.

00:02:38: Das war so in aller Kürze der Werdegang bei Cybert und in den letzten fünf und ein halb Jahren habe ich mich eben in der Buchhaltungen ganz viel mit Zahlen, da hatten Fakten aber auch mit Prozessen in der Buchhaltung auseinandergesetzt und ich glaube das ist genau das Stichwort.

00:02:53: deswegen KI oder KI-Agenten Claude was auch immer man da nennen möchte und Buchhaltungs ein super spannendes Feld ist.

00:03:03: Du sagst, die Datengrundlage war schon mal sehr wichtig.

00:03:06: Lass uns darüber noch ein bisschen sprechen weil das merken wir bei vielen Kunden dass wenn wir über KI-Sprechen oder Automatisierung sprechen über Agentisierungen auch sprechen.

00:03:14: das ist häufig an einem Punkt scheitert Anständige Datenstrukturen zu haben Weil ohne Daten kann ich natürlich jetzt auch nichts automatisieren oder irgendwie sinnvoll anbinden.

00:03:23: Erzähl mir so ein bisschen was für den Prozess warum es dann auch dir nachher in der Buchhaltung leichter gefallen ist mit diesen Daten auch Dinge zu tun.

00:03:31: Das ist eine spannende Frage, weil einerseits stimm ich dir voll und ganz zu.

00:03:36: Daten- und Datenqualität ist das A und O am Ende des Tages?

00:03:40: Ich würde aber nicht behaupten dass wir eine perfekte Datengrundlage bei uns in der Buchhaltung hatten.

00:03:45: Gerade wie soll ich sagen... ...ich habe eher das Gefühl, dass die Nutzung von KI immer mehr auch dazu führt, dass transparent wird wo Daten gut vorhanden sind und wo eben nicht.

00:03:57: vorher macht man sich da häufig gar nicht so große Gedanken insbesondere Wenn, ja ich sag mal wenn größere ERP-Systeme verwendet werden dann ist das irgendwie so ein Fluss.

00:04:07: man kann die Prozesse mögen oder nicht aber irgendwie sind die Daten gut miteinander verheiratet.

00:04:11: Aber wir bei uns haben eher so einen Best of Breed Ansatz wo gesagt haben wir nutzen eben mehrere Softwarelösungen und versuchen sie gut miteinander zu integrieren.

00:04:20: Und da merkt man relativ schnell wenn Dinge nicht zusammen passen und wenn man dann eben noch in die Auswertung geht und der totale Mumpitzball rauskommt Dann wird relativ schnell klar der Sache auf den Grund geht.

00:04:32: Irgendwo in der Datengrundlage ist was schief.

00:04:35: und ja, also ich würde auch sagen wenn man gute, gute Analysen oder gute Arbeit mit KI machen möchte dann sind gute Daten des A&O und was gute Daten bedeutet das ist glaube ich höchst individuell weil es am Ende auch auf dem Kontext auf die Aufgabe usw.

00:04:51: ankommt.

00:04:53: Ja, ich glaube man kann zwei Merkmale schon dranhängen.

00:04:55: Das eine ist die Korrektheit der Daten und sicherlich auch dass sie vielleicht auch nur einen Malig vorhanden sind und nicht an tausend Stellen und dadurch auseinanderlaufen können.

00:05:03: Und das zweite ist, dass ein bisschen diese Metadaten an den Daten dran sind.

00:05:08: also was ist es denn für einen Datensatz?

00:05:10: Also ich weiß, ist das jetzt ein Verkaufspreis?

00:05:13: Ist das eine Lizenz?

00:05:13: Ist die Lizenzgröße wohin gehört die in welches Geschäft und welchen Kontext hat dieser Datensatzei?

00:05:19: Das sind zwei sehr elementare Grundsätze, die natürlich wenn man anfängt Daten zu sammeln machen die ein oder anderen mal mehr, mal weniger.

00:05:28: Manche haben auch das Prinzip einfach alles zu sammeln was per se jetzt auch nicht so schlecht ist aber häufig fehlt dann dieser Kontext.

00:05:33: also es werden Daten häufig in großen Datenbanken gesammelt und dann hat man die da liegen und dann weiß man aber gar nicht was man damit machen soll und hofft dann immer dass eine KI am Ende des Tages diese tollen Daten einfach auswerten kann und kann dann plötzlich wundervoll bringen.

00:05:46: Also das sind zwei Grundvoraussetzungen diese Metadaten plus natürlich die Korrektheit der Daten die natürlich essenziell sind, dass eine KI dann auch nachher die richtige Zahl findet und danach auswertet.

00:05:55: Und nicht eine redundante Zahl oder eben sich durch die Phänometer-Daten falsch ruten lässt und dann eben halt einen falschen Kontext nimmt?

00:06:02: Das sind auf jeden Fall gute Grundlagen.

00:06:05: Waren die so vorhanden als du dann angefangen hast mit dem Thema KI und Automatisierung in der Buchhaltung?

00:06:11: Ich würde sagen grundsätzlich ja weil dadurch das wir uns mit Buchhaltungen beschäftigen oder im Buchhaltungsbereich bewegen sind die Daten am Ende meistens schon Zahlen oder irgendwelche Daten, die auch Datenbank ähnlich aufbereitet werden weil sie entsprechend in der Software schon so reingeflossen sind.

00:06:30: Das heißt wir haben nicht eher einen geringen Anteil an qualitativen Daten.

00:06:34: und da vielleicht auch nochmal auf das was du gesagt hast ich gebe dir völlig recht dass Super wichtige Kriterien sind, aber viele Orts liegen Daten eben gar nicht Datenbank orientiert oder Agenten lesbar aus.

00:06:45: Sondern du hast halt Text und der muss dann erstmal sementisch durchdrungen werden.

00:06:51: Dann musst ja irgendwie in eine Struktur überführt werden.

00:06:55: Und das ist ne Voraussetzung die erst mal geschaffen werden muss.

00:07:00: Das ist auch eine ganz andere Denke für Mitarbeiter dann nachher nicht mehr in qualitativen Daten zu denken, sondern in quantitativen Daten und in anderen Strukturen.

00:07:08: Also in Datenstrukturen die eher technisch orientiert sind oder eben nicht unbedingt menschenlesbar.

00:07:14: Und da können wir vielleicht später nochmal darauf eingehen dass es definitiv was... ...was in der Buchhaltung bei meinen Kollegen um Kolleginnen erst mal erlernt werden musste und mit Sicherheit immer noch erlernte werden muss.

00:07:26: Nicht nur wenn man Daten konsumiert, sondern auch wenn man daten erzeugt.

00:07:30: Aber vielleicht zu deiner ersten Frage lagen die Daten schon vor.

00:07:33: Ich würde sagen, vom Format her an ganz vielen Stellen ja.

00:07:38: aber auch da haben wir gesehen dass gerade Metadaten oder Kontextinformationen zu den Daten häufig nicht in der Qualität vorlagen wie man sie gebraucht hätte um gute Auswertungen zu machen.

00:07:48: Du hast dann das Basisset beispielsweise.

00:07:51: in einer Buchung war dann halt irgendwie ein Datum Da waren Buchungstext und Konto und dann war vielleicht noch der Betrag da.

00:07:59: Also so diese vier Daten, die am Ende auch der Kern des Ganzen sind?

00:08:04: Das heißt du konntest damit schon arbeiten aber da war dann keine Informationen darüber von welcher Kostenstelle.

00:08:10: wo soll es hin wer hat's beauftragt?

00:08:13: in welchem Kontext sind die Kosten angefallen?

00:08:16: also da haben dann ganz viele Zusatzinformationen gefehlt.

00:08:19: zum Beispiel auch aus welchem Mandanten also aus welcher Unternehmung sind die kosten entstanden?

00:08:25: Wo wir erst mit der Beschäftigung mit den Daten überhaupt festgestellt haben, dass das ein relevantes Datum also eine bestimmte Kontextinformation ist die wir eigentlich erheben sollten.

00:08:35: Also hinterher ist man immer schlauer.

00:08:38: dann merkt man auch hätten wir das gleich miterhoben.

00:08:40: häufig weiß man es im Vorfeld gar nicht weil die Anwendungsfälle noch überhaupt nicht klar sind.

00:08:45: Klar das muss man natürlich lernen, indem man wenn mit den Daten dann rum spielt.

00:08:50: Deswegen sage ich man kann nicht einfach alles horten und dann mal gucken ob es am Ende dann brauchbar ist sondern das kommt natürlich mit dem Use Case.

00:08:56: aber fangen wir bei dem use case an.

00:08:57: jetzt saßt ihr im Team bei der Buchhaltung im Finanzbereich zusammen und ihr wolltet dir etwas verändern?

00:09:02: Nicht nur die Datenqualität über die du gerade gesprochen hast also diese Daten deutlich besser auswertbar bzw auch verarbeitbar sind Geht ja dann auch Richtung Buchhaltung.

00:09:11: Wir sind auch größer geworden, es gab andere rechtliche Ansprüche an unsere Geschäftsberichte und so weiter.

00:09:16: Das ist schon gesagt verschiedene Unternehmen.

00:09:18: Sind da nicht nur eine GmbH?

00:09:19: Da gibt's natürlich dann viele Nachweispflichten

00:09:21: usw.,

00:09:22: die automatisch dazu geführt haben dass wir mit Daten anders umgehen mussten.

00:09:25: aber wir wollen ja heute über das Thema KI und der ganzen Automatisierung aussprechen was war also der erste Schritt den ihr gemacht habt?

00:09:33: So hast du jetzt zusammen gedacht hey ist mir eine tolle Idee Dinge zu automatisieren bei uns im Team und uns zu entlasten?

00:09:38: oder was war der Grund, um diesen ersten Schritt zu gehen?

00:09:41: Ja.

00:09:42: Auch eine super spannende Frage weil so ganz einfach zu beantworten ist.

00:09:46: sie nicht würde sagen das ist auch wieder ein fließender Prozess gewesen.

00:09:50: Wir haben schon lange gemerkt dass wir durch das Wachstum unserer Unternehmensgruppe und den neuen Anforderungen die damit dann einhergegangen sind internationale Rechnungslegung Konzernrechnungs legung andere Nachweisflichten Und gleichzeitig aber auch einem höheren Umsatzvolumen, also einfach mehr Buchungssätze die zu bewältigen waren plus eine Mann-Frau Stärke im Team.

00:10:14: Die sich nicht signifikant im gleichen Maße mit erhöht hat weil das Arbeitsaufkommen so riesig dass wir gesehen haben okay wir müssen da in unseren Prozessen schrauben und die ersten Schritte die wir gemacht haben waren einfach relativ manuelle Prozesse durch Standard Software abzulösen.

00:10:30: Das heißt, da mussten wir noch gar nichts programmieren.

00:10:32: Da war noch gar keine KI an der Stelle nötig.

00:10:35: Nichtsdestotrotz hat man dann in der Standardsoftware aber schon gesehen das sind KI-Elemente wie beispielsweise das Auslesen von Daten aus einer Rechnung jetzt OCR Erkennung plus ein bisschen Intelligenz noch dazu.

00:10:49: Das bringt schon erheblichen Mehrwert.

00:10:51: Es ist wirklich so dieser super lowhanging Fruits gewesen wo wir noch Gar nichts gemacht haben außer eine Software einzuführen die Elemente mitbringt Und das hat aber gezeigt, welcher Hebel da drin liegt.

00:11:03: Das hat vor allem mich ganz intrinsisch erst mal dazu gebracht weil die Kolleginnen sich im Alltag dann nicht so stark mit der Prozessoptimierung beschäftigen konnten weil einfach das Alltagsgeschäft so groß war oder so viel war, dass ich gesagt habe okay wir müssen es aber anders lösen.

00:11:18: Das ist kein nachhaltiges Arbeiten und so kannst du weder wachsen noch ist das würdig im Grunde dieser Arbeit überhaupt zu machen also Dinge abzutippen.

00:11:27: nur des Abtippens willen.

00:11:29: das kann ein Computer das kann eine Maschine besser und meistens auch fehlerfreier.

00:11:34: Und dann hab' ich mich hingesetzt und einfach Sachen ausprobiert Also wirklich gesagt ok Ich hab Ideen, wie wir unseren Arbeitsalltag vereinfachen können.

00:11:43: Wie wir unsere Prozesse verbessern können.

00:11:45: und dann habe ich mich hingesetzt und

00:11:46: ausprobiert.".

00:11:47: Und das waren so die ... Ja, ich würde sagen die Beginne der Start sozusagen von diesem ganzen Thema KI in der Buchhaltung.

00:11:56: Das ging aber durchaus ein Heer mit einem Wunsch oder einem Auftrag aus der Geschäftsführung wo der Martin unser Geschäftsführer zu mir kam sagte hier Kai Ich möchte, dass wir günstig nur noch auf Buchungssätze KI generiert erstellen.

00:12:09: Das soll gar kein Mensch mehr

00:12:10: machen.".

00:12:13: Das war dann so... Erst mal ein Auftrag der dann im Raum stand.

00:12:16: und dann habe ich natürlich überlegt was mache ich denn jetzt damit?

00:12:19: oder was machen wir da mit?

00:12:21: Und das klingt so einfach ist es natürlich nicht!

00:12:24: Da sind dann auch wieder Regularien hinten dran wo man sicherstellen muss, dass die Integrität der Buchungssätze sichergestellt ist.

00:12:31: Dann muss das natürlich auch einen Mehrwert zum bisherigen Prozess bringen.

00:12:35: Und das habe ich versucht, so ein bisschen runterzubrechen und zu verstehen was sind denn die aktuellen Painpoints im Prozess.

00:12:41: Das sind dann vor allem Konsistenzsachen oder Regelwerke, die man sich merken muss anstatt dass eine KI das einfach macht oder einen digitaler Prozess also dass ich zum Beispiel wenn ich ein Buchungs-Satz habe den ich auf bestimmter Art und Weise formulieren möchte Dann ist der Stand heute noch so gewesen dass die Kolleginnen und Kollegen hingegangen sind und sich gemerkt haben, ah das ist der Anwendungsfall.

00:13:06: Das ist der Buchungsfall also es Jahrkostenstelle Buchung.

00:13:11: Der nächste hat aber Ja-Buchung-Kostenställe gemacht und der nächste wieder Buchum-Jahrkosten-Stelle.

00:13:16: Und solche einfachen Dinge dann erstmal zu automatisieren indem man zum Beispiel mit KI einen Regelcheck geschrieben hat, der Buchungssätze auf Konsistenz prüft oder so.

00:13:29: Das waren dann die ersten Gehversuche, die auch relativ schnell gezeigt haben was möglich ist und Dann haben sich Kollegen und Kolleginnen in der Buchhaltung sehr schnell anstecken lassen weil sie dann selber gemerkt haben Wenn man das machen kann, dann kann ich ja auch noch ganz andere Dinge tun.

00:13:47: Bevor vielleicht noch auf ein zwei weitere Themen gehen, habe ich sehr schnell gemerkt dass es einen Unterschied zwischen den klassischen Buchhaltern gibt und dem Controlling.

00:13:56: Im Controlling haben wir sehr viel schnelleres bisher geschafft mit KI, mit Claude, mit ChatGPT

00:14:03: etc.,

00:14:05: ein Mehrwert zu erzeugen, weil dort die Arbeit bisher sehr manuell gelaufen ist.

00:14:10: Insbesondere Datenanalysen aus großen Quellen in der Vielzahl an Systemdaten zusammenzuholen und zu aggregieren im bestimmten Output-Format wieder auszugeben als es in der Buchhaltung der Falle ist.

00:14:21: Und hier war sozusagen ein großer Anteil an manueller Arbeit, an Inkonsistenzen aber eigentlich nur repetitiver Arbeit.

00:14:31: Ja, die Kolleginnen haben so ein super schnell angefangen das zu adaptieren und im Grunde unsere BBA-Kommentierung, die wir monatlich machen von Excel basiert per Hand eintragen aus Schieds und PDF ablesen hinzu.

00:14:44: Wir binden Schnittstellen aus den Programmen an lesen die Daten programmatisch aus und lassen uns auch noch einen Vorschlag für eine Kommentierung machen dem wir dann noch manuell durchgehen.

00:14:52: Und es war für mich so ein prototypisches Beispiel wie dass laufen kann eigentlich unabhängig von Buchhaltung oder nicht, aber hier hat man sehr schnell den Wert gesehen.

00:15:01: Ich fass mal zusammen bis hierhin damit die Learnings auch mitgenommen werden können.

00:15:06: auf jeden Fall erstmal bei dem Thema Datendaten Qualität sich zu beschäftigen ist sehr wichtig da auf zwei Aspekte achten Metadaten und Korrektheit der Daten immer in dem Kontext, den man braucht.

00:15:16: Und der nächste eigentliche Schritt ist das es irgendwie so ein Hasslerbrauch im Team kann eine Führungskraft sein, aber es sollte auf jeden Fall jemand sein der irgendwie Bock hat und vor allem Freiräume hat.

00:15:25: Im Alltagsgeschäft geht das zu schnell unter.

00:15:27: man hat in der Regel ist man getriebener, dann kommt gar nicht dazu sich mit solchen Dingen zu beschäftigen.

00:15:32: Das heißt es ist gut wenn sie jemand gibt, der ein bisschen Freiraum hat und er nicht so durch den Alltag getrieben wird, der dann auch mal Dinge strategisch verantreiben kann ausprobieren kann und kleine Use Cases zeigen kann.

00:15:42: da sind wir bei den low hanging fruits erstmal Kleine Dinge beweisen, die total einfach sind umzusetzen.

00:15:47: Aber schon irgendwie ein Mehrwert bringen und man dann das Team vor allem vorantreiben kann zu sagen, guck mal!

00:15:52: Das bringt uns auch wirklich etwas.

00:15:54: Und dann könnte man – das wäre jetzt vielleicht auch ein Learning mit den Dingen anfahren wo viel manuelle Arbeit passiert also da wo schon viele strukturierte oder automatisierte Dinge durch Tools passieren.

00:16:05: Das sind wahrscheinlich die Fortschritte kleiner sondern da wo viel Manuellarbeit passiert, da nochmal gezielt reinzugucken und dann zu überlegen was könnte ich denn davon ... durch KI verbessern.

00:16:15: Und lass uns darüber noch mal so ein bisschen sprechen, wie das jetzt so wirklich aussah.

00:16:18: Also wir wollen es ja ein bisschen greifbar machen für unsere Zuhörer innen da draußen.

00:16:22: was habt ihr denn wirklich dann auch geschaffen?

00:16:25: Vielleicht kannst du uns mal so eins zwei Use Cases nochmal ein bisschen detaillierter auseinander nehmen und auch mal so etwas über Vorgehensweise und die Technik dahinter dann auch erzählen.

00:16:34: Ja

00:16:35: gerne, ich würde aber noch ganz kurz zu dem was du gesagt hast eine Ergänzung hinterherschieben.

00:16:40: Ja es braucht jemanden einen Hassler der irgendwie vorangeht, aber es braucht auch jemanden der die Technik versteht weil je nachdem wo du halt bist in welchem Fachbereich da ist das Wissen häufig einfach gar nicht vorhanden weil das bisher auch nie ne Anforderung an den Job war.

00:16:55: also es war halt keine Anforderungen irgendwie Datenstrukturen zu verstehen wenn du bisher Ich habe mal stupide gesagt, von Rechnungen Zahlen abgetippt hast in ein System.

00:17:05: Im Zweifel hast du sogar einen ERP-System wo du einfach nur die Eingabemaske bedienst und jetzt dann hinzugehen zu sagen oh wie kann ich denn diesen Prozess verbessern außerhalb der bestehenden Muster und der ausgedrehten Fade?

00:17:19: Das ist eine ganz andere Voraussetzung und da hilft es dass man eben die Leute nicht alleine lässt sondern das man jemandem hat der das grundsätzlich versteht, vielleicht aber gar nicht der Fachexperte ist und sich dann die Fachexpert mit ins Boot holt.

00:17:33: Und sagt guck mal ich kann dich dazu ernebeln Ich kann dir zeigen wie du es technisch machst Aber ich brauche dein Fachwissen weil ich bin eben nicht der Buchhalter-Experte sondern jemand der dann als Führungsperson irgendwie das Team koordiniert, der vielleicht eher den Beitblick hat, visionärer unterwegs ist.

00:17:50: Und da es ist glaube ich ganz wichtig die Leute nicht alleine zu lassen und wir haben mit ganz einfachen Dingen angefangen und das ist jetzt vielleicht so der Übergang zu deiner letzten Frage oder zur aktuellen Frage.

00:18:01: Wir haben erstmal technisches Enablement gemacht.

00:18:04: Ich habe mich mit den Leuten hingesetzt und gesagt, hier guck mal wir nutzen jetzt Cloud Code und zwar nicht die Desktop Variante wo du das klassische Clicky Bundy Interface hast und einfach nur chattest und Dinge visuell verknüpft sondern wir machen das im Terminal.

00:18:20: Einfach weil du eine deutlich größere Kontrolle über das hast was du tun kannst.

00:18:25: aber das war halt der nächste Die nächste Blackbox für ganz viele Mitarbeiter, die noch nie in ihrem Leben im Terminal gesehen haben.

00:18:33: Aber da war der Martin bei uns auch im Unternehmen sehr rigoros.

00:18:35: Der sagt nein wenn du künftig hier ... Vorne mit dabei sein willst als Buchhalter, dann musst du das Terminal benutzen.

00:18:42: Du musst das verstehen!

00:18:44: Ich habe das nicht ganz in der Intensität zu vertreten wie er das tut.

00:18:47: also ich glaube auch Cloud Code oder Cloud Co-Work die Desktop Varianten oder eben die Equivalenten von JetGBT Gemini etc.. Die haben alle ihre Berechtigung.

00:18:57: Es ist ja auch immer eine Frage, was darf ich überhaupt verwenden?

00:19:00: Aber wenn du das Terminal nutzen kannst hast du natürlich noch viel mehr Spielraum.

00:19:04: Wir haben damit angefangen.

00:19:05: also wir haben wirklich ins kalte Wasser geworfen und dann erstmal in der Kommandozeile die Tools installiert in gemeinsamen Co-Working Sessions wo ich das vorgemacht habe.

00:19:13: Die anderen haben es nach gemacht bis sie erst mal lauffähig waren Und es hat schon auch eine Weile gedauert.

00:19:19: und dann gab's ne Handvoll Ich würde sagen Early Adoptern innerhalb des Teams die von sich aus Sachen ausprobiert haben.

00:19:26: andere Die waren dann jeder Co-Working-Session dabei, aber haben eigentlich nicht selber gemacht.

00:19:30: Wollten sie aber verstehen und andere tun es bis heute noch nicht.

00:19:33: Ich glaube das ist ganz normal.

00:19:35: Was müssen Sie mal greifbar machen?

00:19:36: Was heißt Tools installiert?

00:19:39: Man ist halt ins Terminal gegangen und hat sich jetzt zum Beispiel von der Entropic Website den Befehl geholt wie man Cloud im Terminal installiert also das CLI Commander Line Interface und in der Befehlszeile mit Cloud interagieren kann.

00:19:52: Dann haben wir da noch ein Account erstellt gemeinsam Und dann ging es im Grunde los.

00:19:57: Dann tippt man Claude ein und wird in die weite Welt der KI-Agenten und ja, der KI unterstützten Arbeitsweise erstmal entlassen und kann loslegen.

00:20:09: Mit was haben wir angefangen?

00:20:10: Das ist noch gar nicht buchhaltungspezifisch!

00:20:13: Die Kollegen haben erst mal ihre Kalender angebunden und gesagt, gib mir meine Termine den nächsten zwei Tage aus oder... Nutze meine Termine, um eine Arbeitszeiterfassung zu machen.

00:20:24: Also wir haben erst mal ihre eigene Arbeit agentisiert oder Ihre eigene Arbeit mit Cloud Code hinterfragt, um diese klassischen modernen Tasks.

00:20:32: also was möchtest du eigentlich gar nicht machen?

00:20:34: Was kostet dich nur Nerven und viel Zeit erzeugt aber kein riesigen Mehrwert.

00:20:38: und damit haben die angefangen zu sagen okay fass mir meinen Kalender zusammen oder gib mir ne Zusammenfassung meiner Emails aus gibt mir einen Hinweis, welche davon dringend bearbeitet werden müssen.

00:20:51: Welcher einfach nur Spam ist anstatt jede E-Mail zu lesen.

00:20:54: und das fand ich ganz spannend weil es erstmal noch gar nichts mit Buchhaltung zu tun hat sondern eigentlich ein Schritt dahin ist zu verstehen was das Werkzeug KI überhaupt ermöglichen kann.

00:21:07: Genau, da geht es sich um die Anbindung der ganzen Quellen.

00:21:09: Das dachte ich jetzt auch ein bisschen mit Tools dann auch hinten dran.

00:21:12: Also das muss natürlich geschaffen werden dass dann der Agent oder Cloud Code und Terminal dann entsprechend halt zum Beispiel auf das E-Mail-Postfach zugreifen kann, auf den Kalender zugreifend kann.

00:21:22: Und sobald das natürlich dann passiert ist kommt wahrscheinlich auch schnell der Wunsch andere Systeme aus der Buchhaltung wahrscheinlich anzubinden.

00:21:29: Ganz klar, also beim Kalender bleibt es dann nicht.

00:21:32: Dann bindest du noch unsere Confluence und Gira an um deine Arbeit irgendwie zu dokumentieren oder zu tracken oder Meetings zu transkribieren und für alle zur Verfügung zu stellen.

00:21:41: Und dann möchte man natürlich Datev oder Billomat unser Invoicing-Tool anbinden oder die Zeiterfassung.

00:21:49: Das geht dann relativ schnell seinen Weg.

00:21:52: Das ist manchmal auch herausfordernd, weil Zugriffsberechtigungen gar nicht erteilt werden sollen oder man das nicht möchte und dass es natürlich ein politisches oder IT-Gaberninz Thema... glaube ich jedes Unternehmen selber dann einen Weg finden muss.

00:22:06: Da sind wir glücklicherweise relativ liberal, was das angeht und ermöglichen erst mal bis zu einem Punkt wo es dann halt wirklich auch nicht mehr erlaubt ist oder wo es datenschutzrechtlich problematisch wird.

00:22:17: aber grundsätzlich sagen wir erstmal ne du darfst relativ viel und probier mal aus und dann wurden die unterschiedlichsten Dinge gemacht.

00:22:25: also Ich muss erst mal überlegen, welche Beispiele ich nehme weil ich wahrscheinlich mittlerweile fünfzehn oder zwanzig benennen könnte.

00:22:32: Ein ganz konkretes Beispiel ist das jetzt eine Kollegin eine Finanzplattform gebaut hat auf der da gibt es Ideen für thirty-fünf Use Cases aber zwei ganz konkrete use cases die für den Jahresabschluss Intercompany oder intercompany Rechnungen abgleicht.

00:22:51: Also sicherstellt, dass wenn ein Konzernunternehmen eine Rechnung an ein anderes gestellt hat das andere Unternehmen diese Rechnungs auch als entweder Kosten- oder Einnahmen bei sich verbucht hat und dass da die gleichen Beträge verrechnet wurden.

00:23:06: also ganz viel Analyse Aufgaben, die zum Beispiel für den Jahresabschluss notwendig sind, Kontenabstimmung und so weiter.

00:23:14: Die finden aktuell gar nicht mehr in Datef statt sondern die Daten werden über unser Data Warehouse abgezogen.

00:23:21: dann werden darüber Analysen laufen gelassen und da nur die Zusammenfassung oder die verbleibenden Arbeitsschritte in Datif tatsächlich noch durchgeführt weil es ja technisch keine Möglichkeit gibt direkt auf Datif zuzugreifen.

00:23:33: das ist ein kleines Bottleneck.

00:23:35: Eine andere Alternative oder ein anderes Beispiel wäre das, was ich schon angerissen hatte.

00:23:40: Die Kollegen aus dem Controlling, die halt unsere monatliche BBA-Kommentierung über verschiedene Unternehmen hinweg früher manuell gemacht haben und dann die Aggregationen manuell und und.

00:23:51: Und die greifen jetzt auch aus.

00:23:53: Die greifen auf die Daten aus Dativ zurück.

00:23:55: Sie greifen aus den Daten aus unserem Data Warehouse zurück und auch noch ein gewisses Set an manuell gepflegten Daten aus Confluence aggregieren sie zusammen und machen dann im Grunde eine monatlich Analyse unserer BBA plus vergleicht zu unserer Glaskugel.

00:24:12: Das ist so was wie ein Vorkast, der direkt am Monatsende erstellt wird um zu sehen, wie lief denn der vergangene Monat und dann so einen Abgleich zwischen Vorkasten und tatsächlich im BWA.

00:24:23: Und das haben, ich weiß nicht, wir haben vorher wahrscheinlich fünf bis sechs Tage dafür gebraucht.

00:24:27: Und dass es jetzt irgendwie in Aufwand von einem halben Tag bis dem Tag... Sofern die Datenqualität stimmt und die Daten vorhanden sind.

00:24:34: Das ist natürlich immer noch mal die Grundvoraussetzung, ich kann nur mit dem arbeiten was tatsächlich da is'.

00:24:39: Und ja ... Ich kann mir nichts erspinnen weil das macht die KI im Zweifel schon von alleine.

00:24:46: Da muss man dann eben entsprechend auch aufpassen.

00:24:50: Lassen Sie mal über den Zeitraum auch sprechen.

00:24:52: Wann habt ihr denn damit angefangen?

00:24:54: Also klar wir können jetzt sehr weit zurückgehen von Datenqualitet.

00:24:56: aber wann war der erste richtige Schub dass die Leute Dinge automatisiert haben.

00:25:04: Die Cases, die du jetzt gerade besprochen hast.

00:25:06: Wie lange hat das gedauert?

00:25:08: Ich würde sagen im Herbst letzten Jahres hat es angefangen, dass wir versucht haben so einzelne Sachen mal zu durchdenken.

00:25:15: was könnte man ganz anders machen wenn man nicht innerhalb der bestehenden Software Grenzen denkt sondern was eigenes hätte?

00:25:24: und Ab december ungefähr Anfang Dezember habe ich persönlich angefangen mit Claude sehr intensiv zu arbeiten und dann auch erste Softwarelösungen entwickelt oder Analyselösung entwickelt.

00:25:35: Das war dann relativ schnell ein... einen Auftrag an mich, die Arbeit mit Claude im Finanzbereich zu etablieren.

00:25:42: Und dann haben wir mit Januar, zwei Tausend sechsundzwanzig losgelegt und gesagt okay ab jetzt arbeiten wir mit Claud und wir arbeiten nicht mehr primär im Konflikten sondern wir arbeiten zum Beispiel in einem Bitbucket Repository also in einem gemeinsamen geteilten Speicher für Wissen und für Codebausteine also klassischerweise Repositories ja für Softwareentwicklung aber wir haben da gemeinsame Buchhaltungslogiken gepflegt und gemeinsame Arbeitsweisen im Repository etabliert.

00:26:12: Das hat wie gesagt in Januar angefangen bis Ende März, also das erste Quartal habe ich ganz viel strukturelles Onboarding und Enablement gemacht.

00:26:23: Dann war relativ schnell klar, dass ich meine Rolle veränder und in den anderen Bereich gehe.

00:26:27: Und dann habe ich noch eins zwei größere Projekte eher Infrastrukturprojekte für die Finanzbuchhaltung gemachte.

00:26:34: Insbesondere einen Belegserber aufgesetzt, in denen künftig alle Belege reingehen und die von den Tools, die die Kolleginnen und Kollegen wieder bauen werden, konsumiert werden können und eine Anwendung von Datenquellen, die aktuell nicht in unserem Data Warehouse angebunden sind.

00:26:50: So dass zum Beispiel von unserer Revolutbank oder MOS, das ist unser Kreditkarten- und Expense Management Tool, diese Daten auch verfügbar für alle sind.

00:27:00: Das ging bis April und seit ich nicht mehr in dem Bereich bin es jetzt so knapp anderthalb zwei Monate her.

00:27:08: da sprießen täglich neue Ideen aus den Boden wo man natürlich gucken muss Ist das nur eine Idee, die auch wirklich zur Reife gebracht wird oder ist es ein Versuch?

00:27:17: Aber ich würde sagen, achtzig Prozent des Teams arbeiten mittlerweile durchgängig mit Claude.

00:27:23: Die anderen zwanzig Prozent teilweise und insgesamt wahrscheinlich die Hälfte des Teams entwickelt eigene Arbeitsprozess Lösungen oder sogar darüber hinausgehende Lösungen für den Finanzbereich wie die tägliche Arbeit vereinfachen.

00:27:39: Also, Learning kann man auf jeden Fall festhalten.

00:27:42: Es ist kein Riesendransformationsprojekt wo man sich jetzt mal zwei drei Jahre einschließen muss sondern das geht auch schneller natürlich mit gewissen Grundvoraussetzungen.

00:27:50: wir haben bei uns sehr technisch viele Menschen.

00:27:52: auch in den Bereichen wo es eigentlich nicht so gefordert ist also auch Marketing in der Buchhaltung etc.

00:27:56: Haben die Leute schon ein gewisses PC Verständnis.

00:27:58: bei uns macht's vielleicht manchmal bisschen einfacher dass die Leute sich dann auch leichter auf einen Terminal mal einlassen ... und das dann auch lernen.

00:28:05: Aber tendenziell, du hast ja dir mal auch keine Vorfahrung am Terminal gehabt... ...und nicht mit Bitbucket oder anderen Tools!

00:28:09: Und trotzdem haben die das in so kurzer Zeit gelernt einfach weil sie es wollten und gemerkt haben dass es ihnen was bringt.

00:28:13: also großes Learning dieser Art Transformation ist kein Ding für zwei drei vier fünf Jahre sondern es geht auch deutlich schneller wenn man die Leute motiviert und da auch mitkriegt und vor allem auch direkt solche tollen Erfolge schaffen kann.

00:28:25: Das sind so ein bisschen über das was jetzt passiert.

00:28:27: auch so ein bißchen sprechen guten und positiven Aspekte dahinter, aber auch die vielleicht nicht so guten Aspechte, die dabei entstehen.

00:28:36: Gut ist sicherlich viele Datenqualitäten wurden geschaffen.

00:28:39: du hast von dem Belegserber zum Beispiel gesprochen Dinge, die explizit gemacht werden das sind alles kleine Projekte mit dem man dann später erst hinterher eigentlich richtig erfolge ziehen kann, indem man diese Datenquellen wieder anbindet um dann zum Beispiel Automatisierung zu machen und dazu sind die Leute jetzt befähigt.

00:28:54: Lassen Sie es erstmal bei den positiven Aspekte davon sprechen.

00:28:58: was hast du oder gibt's Kennzahlen wie viel sich da verändert hat?

00:29:01: das klingt ja auch also zum eines der Job ganz anders.

00:29:05: Du hast vom Personalmangel auch gesprochen.

00:29:06: in der Buchhaltung ist der weg ist der verflogen gibts den gar nicht mehr.

00:29:10: Und was für andere positive Effekte haben sich denn jetzt eingestellt?

00:29:15: Also, jetzt kann ich mir sagen halbes Jahr das ist auch nicht die riesen Welt an Zeit in der Buchhaltung.

00:29:19: Da hat es sich jetzt weder gesetzlich noch regulatorisch noch irgendwie systemseitig so mega viel verändert sondern da gibt's halt immer noch Datthelfen und dann muss BWA gemacht werden, da müssen Dinge verbucht werden.

00:29:29: also da hat sich jetzt nicht irgendwie das Rad in der Welt komplett neu erfunden.

00:29:32: wenn ihr solche großen Fortschritte macht müsstet ihr denn nicht praktisch demnächst alles von euch automatisiert haben?

00:29:39: Ja, theoretisch vielleicht.

00:29:43: Die Realität ist glaube ich schon eine andere also die Realität mit der Nutzung von KI bei uns sind ganz neue Möglichkeiten Spielräume aufgegangen und die Wirksamkeit der Einzelnen erhöht sich definitiv und jeder... Also ich glaube dass die Personen selber auch eine höhere Wirksamke fühlen weil sie einerseits die Aufgaben die sie gar nicht mögen wirklich auch schmerzhaft und nervig sind, auf einmal automatisieren können.

00:30:11: Das gilt natürlich nicht für alle Prozesse.

00:30:13: Manche Prozese musst du trotzdem tun!

00:30:15: Und die sind weiterhin manuell und sie sind weiterhin nervig.

00:30:18: aber da ist ein großes Gefühl von ich kann jetzt wirksam werden Ich kann selber eine Lösung für mein Problem schaffen was sich vorher nicht konnte weil ich davon abhängig war welche Software mir zur Verfügung gestellt wurde.

00:30:31: Aber Es ist halt nicht von heute auf morgen ein kompletter Prozess transformiert.

00:30:36: Und das glaube ich auch, deshalb würde ich Positives und Negatives oder Herausforderungen gerne in eins packen weil es zwei Seiten einer Medaille sind.

00:30:44: Es entstehen gerade viele Lösungen für Einzelprobleme aber es ist also Buchhaltungshalten ganzheitlicher Prozess durchs komplette Unternehmen hinweg.

00:30:52: du kannst dass nicht mit lauter kleinen Einzelbausteinen lösen.

00:30:56: Da wird vielleicht ein Teilprozess auf einmal besser, aber es muss immer noch integriert sein in die Gesamtlösung.

00:31:01: Und im Zweifel bauen halt auch vier Leute das Gleiche auf andere Art und Weise... ...und für jeden funktioniert's, aber gemeinsam noch nicht!

00:31:09: Das ist glaube ich eine große Herausforderung der Zukunft in der Zusammenarbeit mit KI, dass man nicht weitere Silo-Lösungen schafft nur individuelle Silolösungen jetzt auf einmal sondern etwas was ineinander greift.

00:31:21: Und da sind wir wieder eher auf einer Ebene Ja, deutlich konzeptionellere Flughöhe unterwegs ist die auf einmal so was wie System Architektur Wissen benötigt.

00:31:32: Weil es eben nicht nur darum geht eine Aufgabe zu erledigen sondern wirklich eine Effizienzsteigerung zu erzielen.

00:31:38: und für einige ist halt die Arbeit mit Claude halt so neu dass das auch sehr lange dauert einfache Sachen zu automatisieren.

00:31:46: also da hast du im Zweifel noch keinen direkten Zeitgewinn weil Zeit erst mal in das Erlernen der neuen Fähigkeiten geht, aber nicht unbedingt in die Effizienzsteigerung des Prozesses.

00:31:57: Und das ist glaube ich dann schon ein mittelfristiges Investment und kein kurzfristiges Investment.

00:32:03: Nichtsdestotrotz kann man sehr schnell erste Erfolge erzielen.

00:32:06: Die Frage ist was soll damit passieren?

00:32:08: Für welchen Prozess?

00:32:10: Für welche Aufgaben soll es genutzt werden?

00:32:12: Sobald etwas aber natürlich nachhaltig produktiv genutzte Software oder Prozessverbesserungen reingeht, dann muss man schon schauen wer sollte das tun und wer kann das auch tun dass nicht am Ende zwar eine Lösung da ist die aber mehr Wartungsaufwände produziert als wenn ich einfach das alte verwendet hätte.

00:32:30: Da sind wir halt wieder bei dem klassischen Effizienzthema und deshalb es hat Positives und Negatives die große Gefahr also es entsteht so schnell durch Fachanwender, neuer Inhalt, neue Software.

00:32:45: Dass die Qualitätssicherung an der Stelle noch gar nicht sichergestellt ist und vor allem auch die Nachhaltigkeit nicht.

00:32:50: Also wie stabilen Beinen steht das was da produziert wurde?

00:32:56: Weil man muss halt schon sagen es wird software programmiert.

00:32:58: an vielen Stellen entsteht irgendeine Art von Software sei es ein Appscript sei es wirklich eine Vibe gekodete Web-Applikation.

00:33:05: die wenigsten verstehen überhaupt, was da passiert ist.

00:33:08: Die sehen das Ergebnis und sehen dass das Ergebnis funktioniert.

00:33:11: aber sobald etwas nicht mehr funktioniert... Da ist Tilt also da ist dann ich weiß nicht was sich tun soll.

00:33:16: im Zweifel wird dann Claude gefragt und Claude iteriert weiter und macht wieder Wundermagie Und dann geht es halt wieder.

00:33:24: Aber wie gesagt wenn das systemkritische Prozesse sind an denen darum gedockt wird, da muss man halt wirklich schauen und das ist sozusagen Crux.

00:33:33: Ja, also wie sagt man?

00:33:36: Ich bin nicht gut in Sprichworten.

00:33:37: Aber ist ja auch egal!

00:33:38: Das ist die Chance und die Gefahr zugleich an der Stelle.

00:33:41: Nichtsdestotrotz ist kein Appell das nicht zu tun.

00:33:44: aber man sollte nicht blind sozusagen an funktionierenden vielleicht aber auch schmerzhaften Sachen arbeiten sondern wirklich überlegen wo kann ich den größten Mehrwert jetzt erzielen?

00:33:54: Und dass sind häufig die kleinen Prozessverbesserungen oder Qualitätssicherungsgeschichten.

00:33:59: nicht gleich der große Big Bang und alles neu machen.

00:34:02: Ja, da stehen jetzt viele Learnings auch drin.

00:34:04: Ich versuche hier mal so ein bisschen aufzugreifen.

00:34:06: zum Schluss also das Thema.

00:34:08: jeder und jede wird in der Lage versetzt Dinge in ihrem Alltag zu automatisieren Prozesse zu automatisiere kleine Anwendung zu schreiben Skripte zu schreiben.

00:34:15: Das kann sehr positiv sein um vor allem erstmal große Gewinne zu erzielen in vielen sehr manuellen Prozessen, birgt aber und das ist das Learning Nummer zwei eine hohe Gefahr oder auch eine Gefahr.

00:34:26: Dass diese Systeme sich natürlich irgendwann mal vervielfältigen und verselbstständig und keiner mehr den Überblick hat und dass nicht mehr warten kann.

00:34:33: Das muss man natürlich schauen, dass es keine Insellösungen sind auf einzelnen Ebene sondern man natürlich in einem Team schaut was bringt uns wirklich voran?

00:34:40: Und was können wir wirklich für eine Plattform auch bauen an Software-Lösung die nachhaltig wartbar ... auch in der Zukunft noch funktionieren und nicht irgendwelche Insellösungen schaffen.

00:34:49: Und das ist eben schon so, das Wort Systemarchitekt genannt... ...und da kommen wir eigentlich zu einem Learning, dass solche Teams wie die Buchhaltung... ...in Zukunft glaube ich viel crossfunktionaler aufgestellt sein müssen,... ...und vielleicht auch einen Dev-Beinhalten oder ein System Architekten beinhalten sollten... ... beinhalten sollten, um dann genau solche Dinge voranzutreiben.

00:35:06: Damit dieses Thema KI, Automatisierung, ... ... Agentisierung auch wirksam werden kann.

00:35:11: Weil ansonsten natürlich... Wir spielen viel rum!

00:35:13: Du hast gesagt, wir fragen Cloud und Cloud macht dann Magie?

00:35:15: Das ist bis zum gewissen Grad ganz nett und funktioniert auch super.

00:35:19: Aber man muss natürlich auch ein bisschen die Risiken dabei berücksichtigen.

00:35:21: Und da geht es natürlich jetzt ins Eingemacht.

00:35:23: Da lernen wir gerade alle, ich glaube das sind wir selber noch nicht an dem Punkt zu sagen wie das Ganze ausgeht.

00:35:27: Vielleicht können wir im halben Jahr ja nochmal reden miteinander und dann schauen Wo stehen wir denn?

00:35:32: Wir zwei sind ja auch hier bei Seiwalt gerade sehr mit AI beschäftigt, deswegen habe ich dich ja auch eingeladen.

00:35:36: Da werden wir bestimmt den nächsten nochmal ein, zwei andere Podcasts aufnehmen zum Thema Agents die man im Team beinhaltet und so weiter.

00:35:43: aber auf jeden Fall ist das eine Sache über die man sprechen muss wie es ausgeht was man damit macht oder wie das wahrbar ist und was das das Team nachher wirklich voran bringt.

00:35:51: Und wenn du jetzt vielleicht ein paar Learning selber von dir noch mal mitgeben kannst oder einen Appell mit geben könntest Wenn jetzt Leute hier zuhören die in der Buchhaltung arbeiten Wenn du die jetzt ansprechen könntest, hättest du neunzig Sekunden Pitch Zeit den was mitzugeben.

00:36:05: Was würdest du denen erzählen?

00:36:07: Dann würde ich denen wahrscheinlich erzählen dass sie bei ihrem Chef Team Lead oder wem auch immer auf jeden Fall mal anfragen sollten ob die Nutzung von KI nicht irgendwie möglich ist und sei es nur am Ende der klassische ChatGPT oder Claude Textagent mit dem Ich arbeite um Daten zu analysieren, um Ideen zu bekommen wie ich Aufgaben einfacher machen kann und am Ende des Tages auch einfach mal ausprobieren.

00:36:31: Also wirklich sich trauen, sich mal in Neuland zu begeben und Ich glaube dass man sehr schnell Erfolge erzielen kann.

00:36:40: das ist wirklich wie so eine kleine Droge wo man auf einmal merkt hey, auf einmal geht's und dann sprudeln die Ideen.

00:36:46: Und diese Ideen müssen dann wahrscheinlich aber wieder von irgendjemandem mit aufgegriffen werden die der oder die die dann in gelenkte Bahnen bringt dass es eben kein wild wuchs wird.

00:36:55: aber ansonsten einfach mal über das tradierte Arbeiten hinaus denken, sich zu trauen.

00:37:01: Was auszuprobieren.

00:37:02: und ich bin überzeugt davon dass Buchhaltung insbesondere aber auch andere ja eher manuelle oder klassischerweise manuelle Prozesse in Zukunft ganz anders aussehen werden.

00:37:13: von daher wäre das mein Appell probiert es aus und holt euch aber an einer richtigen Stelle.

00:37:19: dann eben die Unterstützung mit ins Boot wo ihr auch merkt da komme ich nicht weiter weil sonst ... ein Ergebnis entsteht, aber die Qualität davon ist dann halt fragwürdig.

00:37:27: Und das vielleicht auch gefährdend fürs Unternehmen?

00:37:29: Das muss man auch ganz ehrlich sagen!

00:37:30: Also da können Dinge passieren... ...die am Ende gefährlich sind.

00:37:33: und deshalb vielleicht noch einen Gedanke finde ich es richtig cool was du gesagt hast.

00:37:38: Klassische Teams wieder anders zu denken, cross-funktionaler zu sein okay musst nicht vielleicht ein Entwickler oder... ...ein Product Owner in einem Team der dann... ...das Fachwissen von den Personen aufnimmt und so transformiert dass es von KI in produktive neue Ergebnisse gelenkt werden kann.

00:37:57: Ja, und dann entstehen ganz viele neue tolle Dinge die man definitiv auch sicher betreiben kann.

00:38:01: ... mit so gar nicht so fesser aufgemacht wie lokale Modelle, ... ... Daten nicht in den USA zu schieben

00:38:07: etc.,

00:38:07: alles lösbare Sachen.

00:38:08: Aber ich glaube das ist ein Thema für einen anderen Podcast.

00:38:11: Ansonsten reden wir uns jetzt hier noch in der Hitze um eine weitere Stunde etwas rot.

00:38:16: Das soll es natürlich nicht werden.

00:38:17: Wichtig ist... Es gibt so viele Learnings die man jetzt hier rausgezogen hat dass man auf jeden Fall anfangen kann,... ...dass es auf jeden fall viele Vorteile hat.

00:38:24: Man die Risiken aber natürlich nicht blind ausschalten sollte sondern natürlich ab einem gewissen Zeitpunkt auch darüber sprechen muss.

00:38:30: vielleicht nicht im ersten Schritt vielleicht nicht auch im zweiten, aber ab dem dritten Schritt sollte man das auf jeden Fall mal betrachten wie es in Zukunft dann weitergeht.

00:38:37: Ansonsten ist viel Freude zum Ausprobieren am Anfang wichtig die Leute in die Befähigung zu setzen wirksam zu werden.

00:38:42: Du hast noch einen Punkt genannt den möchte ich nur gerne zum Abschluss nochmal so ein bisschen auseinander nehmen weil kannst du da nochmal kurz eine Meinung zu sagen?

00:38:48: Ich hatte dich ja gefragt sind die Leute jetzt soviel schneller geworden?

00:38:51: braucht mir kein neues Personal?

00:38:52: und hast du auch gesagt Die Wirksamkeit und der Wirkungsgrad der Leute ist größer geworden.

00:38:57: Das heißt wir machen jetzt Dinge die vorher undenkbar waren die Befähigung nicht hatten, die Mittel nicht hatten und diese Daten teilweise gar nicht auswerten konnten.

00:39:05: Das heißt der Aufgabenbereich der Leute also das was sie erzielen können an Output ist deutlich größer geworden.

00:39:12: Was natürlich dazu führt dass man immer natürlich weiterhin hinterher läuft so ein bisschen weil wenn man jetzt mal stehen geblieben wäre von einem halben Jahr und gesagt lass uns mal das was wir jetzt machen lasst uns das automatisieren.

00:39:22: ich glaube dann würde das Team hätte den Sommer jetzt auch ein bisschen entspannter genießen können und hätte wahrscheinlich die Füße auch ein bissel hochlegen können.

00:39:29: Ah, das ist natürlich nicht der Fall.

00:39:30: Die haben eher noch mehr zu tun und es liegt daran, dass sie auch viel mehr Output erzeugen können.

00:39:35: Das heißt, der Wirkungsgrad unserer Buchhaltung in Finanzteams ist deutlich besser und größer geworden und hilft uns als komplettes Unternehmen deutlich mehr weiter weil wir da jetzt plötzlich viel mehr Leistungen abziehen können.

00:39:45: Magst du das nochmal kommentieren?

00:39:46: zum Abschluss?

00:39:47: Ja gerne!

00:39:48: Und da steckt viel Wahrheit drin.

00:39:50: wahrscheinlich ist nicht alles so ganz korrekt aber steckt ganz viel Wahres drinnen wie sich auch das Team wahrscheinlich entwickeln muss.

00:39:56: ich würde damit anfangen Wir hatten in der Buchhaltung schon ein gewisses Backlog von vielleicht auch im halben Jahr oder so, wo wir noch Aufarbeitungen sozusagen machen mussten um auf den Stand zu kommen.

00:40:09: Wo wir sagen hätten können okay wir fangen im Grunde ohne Altlast, ohne Schuld irgendwie an.

00:40:16: Diese Schuld ist kleiner geworden.

00:40:18: das sieht man aber auf den ersten Blick nicht weil Das ist ja im Grund nur einen Wegarbeiten von dem was eigentlich schon hätte erledigt sein müssen.

00:40:25: dann bist du noch nicht schneller geworden.

00:40:27: Es hat Freiräume geschaffen, dass es künftig so sein wird.

00:40:31: Und das ist halt eine klassische Investition in Infrastruktur und ermöglicht vielleicht auch die gleiche Arbeit zu machen ohne zwei neue Kollegen einzustellen.

00:40:43: Das ist etwas was sozusagen eher ein nachgelagertes Effekt ist.

00:40:46: Das zweite und da gebe ich dir völlig recht du kannst auf einmal andere Dinge tun weil du dich auf gewisse Basissachen nicht mehr konzentrieren musst.

00:40:53: Auf einmal kannst du deinen Job weiterfassend oder vielleicht mit dem eigentlichen Kern des Skills, der Fähigkeit Buchhaltung auch auseinandersetzen.

00:41:03: Also wirklich Spezialfälle bearbeiten die wirklich knackigen Sachen wo man eine konzeptionelle Lösung erarbeiten muss wo eben nicht nur acht fünfzehn die Antwort ist Die kannst du auf einmal machen.

00:41:13: Die kannst Du vorher gar nicht machen weil du keine Zeit dafür hattest.

00:41:16: aber es ist jetzt nicht so dass du auf ein mal die Beine hochlegen kannst Weil diese Fälle sind ja immer noch da und das finde ich einen sehr spannenden Punkt Der aber aus meiner sich dann dazu führt Wenn KI-Nutzung und Hörer gerade an Autonomie, an Prozesseffizienz im Team etabliert ist, kannst du möglicherweise dein Team anders denken.

00:41:34: Und halt sagen okay was für Skills brauche ich an welcher Stelle?

00:41:37: Brauche ich mehr Generalisten weil die auf einmal viel breiter agieren können?

00:41:41: oder brauche doch Spezialisten weil whatever?

00:41:45: also man kann das einfach anders denken.

00:41:47: und hier würde ich sagen es gibt nicht diese Pauschalösungen sondern da muss dann auch jedes team gucken Welche Prozesse gibt es, welche Tools gibt es?

00:41:57: Wie ist mein Team überhaupt aufgestellt?

00:41:59: Welche Möglichkeiten habe ich?

00:42:00: Aber da kann man ansetzen.

00:42:01: Und das ermöglicht viel mehr als vorher und vielleicht auch eine Flexibilität gerade bei der Fragestellung Experten zu finden oder auf dem Arbeitsmarkt Leute zu finden weil man vielleicht auf einmal in einer ganz anderen Sparte gucken kann.

00:42:14: für Teamkollegen und KI ermögligt das halt.

00:42:17: Das sind Enabler an dieser Stelle und nicht die Lösung.

00:42:21: Ja, ich glaube da wird's hier auf ihn auslaufen.

00:42:23: Das wird spannend werden.

00:42:24: wir stehen immer noch ganz ganz ganz am Anfang.

00:42:27: Wir beide forschen unter anderem unserem Team ja auch ein bisschen damit.

00:42:30: wenn ihr jetzt Lust bekommen habt und sagt zu hey Ich bin vielleicht nicht aus der Buchhaltung so aus dem anderen Bereich Und sage aber so Hey das scheint einiges möglich zu sein dann könnte mit dem Kai und mir einfach mal sprechen.

00:42:38: Ich packe unsere LinkedIn-Profile natürlich wie immer unten in die Show Notes.

00:42:42: Dazu packen wir noch einen Link, wo ihr einfach ein Termin mit uns buchen könnt und könnt einfach mal genau über diese Thematik im Detail mit uns nochmal sprechen.

00:42:48: Also wie kann ich denn die ersten kleinen Schritte machen?

00:42:51: Wie kann ich dann mal eine Automatisierung reinbringen?

00:42:53: Wie können ich an diesem ganzen Kontextthema arbeiten?

00:42:56: Und wie kann nicht KI richtig enabled in meinem Team eigentlich zum Laufen bringen?

00:43:00: Das sind Themen bei dem Beschäftigten Kai und ich uns gerade.

00:43:02: Wir sprechen mit sehr vielen Kunden.

00:43:04: Ich wollte einfach auch nochmal zum Praxisbeispiel von Kai hier mitbringen, um euch mal zu zeigen.

00:43:08: Es gibt keine Ausrede in keinem Team unter keinen Umständen.

00:43:12: das Thema Datenschutz, Datensicherheit, Datenhoheit Befähigung der Mitarbeitenden es gibt alles Lösungen dafür und auch wir sind nicht abgebrannt.

00:43:21: also Die Buchhaltung lebt bei uns und es ist nichts Schlimmes passiert.

00:43:25: Es sind keine Daten gelöscht worden, wir sind weiterhin handlungsfähig.

00:43:29: also man kann durchaus Dinge tun weil ihr ein bisschen Angst vielleicht haben solltet sondern der Wirkungsgrad.

00:43:35: an dem muss man natürlich arbeiten.

00:43:36: Der ist ganz ganz wichtig.

00:43:37: und ja Kai vielen Dank dass du uns ein paar tolle Beispiele mitgebracht hast.

00:43:40: Falls ihr noch mehr haben wollt, Kai hat fünfzehn bis zwanzig angesprochen die er jetzt nicht erwähnt hat Wie gesagt, mattet euch einfach bei uns.

00:43:46: Dann lauten wir gerne noch ein bisschen mehr aus dem Nähkästchen was wir da gemacht haben und wie das Ganze funktioniert.

00:43:52: Das tu selbst ist natürlich nicht so wichtig sondern es geht mir darum Was ihr erreichen wollt und dafür dann den passenden Hebel zu finden.

00:43:59: Hi!

00:43:59: Vielen Dank dass du da warst für die ganzen Insights Auch an diesen warmen Tagen die wir zurzeit hier haben.

00:44:05: Danke euch daraus dass ihr wieder zugehört habt Und wir hören uns auf jeden Fall in der nächsten Folge wieder Auf Wieder mit dem Thema KI.

00:44:11: Dann wird es weitergehen, wie wir euch die Wirksamkeit kriegen können.

00:44:14: Dass KI euch wirklich helfen kann.

00:44:17: Dazu sage ich vielen Dank und macht's gut!

00:44:19: Ja Flo, vielen Dank.

00:44:20: war mir auf jeden Fall eine Freude mit dir über das Thema zu sprechen Und wie du schon angekündigt hast Ich glaube wir haben nicht das letzte Mal gesprochen Es gibt noch so viele spannende Themen rund um KI Was man damit machen kann Wie man KI im Team einsetzen kann.

00:44:32: Thema Agenten.

00:44:33: In dem Sinne freue ich mich wenn wir uns das nächste mal sprechen Und vielen dank an alle die zugehört haben.