#113 Ohne Strategie keine KI – so gelingt die Einführung - Interview mit Jonas Bernard

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

00:00:03: Hier ist immer euer Florian, wir sprechen wieder über das Thema KI heute wieder ein bisschen praxisnah und vor allem ein Thema was wir besprechen werden was es denn so für Grundbedingungen braucht um KI auch gewinnbringend einzusetzen.

00:00:16: Wir reden alle darüber Manche verteufeln es manche sind schon da angekommen sagen hey der gewinn bringende Produktivitätsboost überhaupt für mich aber Es gibt eine breite Masse dazwischen die noch ein bisschen auf der Suche ist.

00:00:27: Was kann ich denn eigentlich alles machen?

00:00:29: AI ist überall, in jedem Tool.

00:00:31: Es gibt viele verschiedene Empfehlungen was man machen soll und da werden wir heute so ein bisschen einsteigen und drüber sprechen.

00:00:37: Was zieht denn wirklich?

00:00:38: Was brauche ich denn als Basis und wo kann mir KI wirklich helfen?

00:00:42: Und dazu habe Ich den Jonas eingeladen.

00:00:44: der macht mich tagtäglich nichts anderes außer mit Kunden genau darüber zu sprechen.

00:00:48: und dazu Jonas schön dass du da bist

00:00:50: Hallo Florian freut mich da zu sein.

00:00:53: Stell dich doch mal ganz kurz unseren Zucher ein bisschen vor und sag Mal warum genau Du Heute der Richtige bist.

00:00:58: Na klar, sehr gerne.

00:00:59: Jonas Bernhard ich bin gemeinsam mit meiner Frau Geschäftsführer und Inhaber der Jim GmbH im KUKAG.

00:01:07: Wir sind ein IT-Dienstleistungs- und Beratungsunternehmen aus der Nähe von Mainz, Wiesbaden, so die Ecke Und wir beschäftigen uns seit Jahren Jahrzehnten mittlerweile... ...vierundzwanzig Jahre gibt es die Firma schon mit den Themen Service Management, Assetmanagement und Prozessautomation Und gerade in dem Umfeld-Prozessautomation spielt KI natürlich heutzutage eine Wiesenrolle.

00:01:31: Aber auch die anderen Themen, mit denen wir uns beschäftigen Service Management, Asset Management spielen aus unserer Sicht eine sehr große Rolle und darum soll es ja heute dann auch so ein bisschen gehen.

00:01:42: Definitiv!

00:01:43: Sag mal was gibt denn die Energie bei der Arbeit?

00:01:46: Definitif die Menschen zum einen.

00:01:50: also.

00:01:51: ich bin zwar ganz klassisch so Entwickler ITler kommen kommen aus der Programmierung irgendwann mal Informatik studiert.

00:01:59: Aber dann wird doch relativ schnell festgestellt, dass das Arbeiten mit Menschen mir am meisten Spaß macht und bin so auch in Rollen gerutscht wie Managementrollen, Beratungsrollen wo es immer um die Menschen ging zu verstehen wie arbeiten Menschen und das ist so.

00:02:16: der zweite Punkt der mir Energie gibt das Thema Prozesse.

00:02:20: also wenn ich was von Prozessen höre vor allem von Prozessen, die vielleicht nicht ganz so optimal sind.

00:02:25: Dann kann ich gar nicht anders als anzufangen zu überlegen wie könnte man das denn vielleicht besser machen?

00:02:31: Okay starten wir mit dem Prozess.

00:02:33: schlechte KI-Einführungen, schlechte Daten.

00:02:35: lassen uns auch mal sprechen was du jetzt Kunden empfehlen würdest.

00:02:39: Lass uns ganz einfach ein bisschen über diese Thema KI Tools und so ein bisschen Dateninfrastruktur, also die Base unten drunter reden.

00:02:46: Gefühlt kann man ja heutzutage gar keine Software mal kaufen, wo nicht irgendwie ein Stück KI Tool mit inkludiert ist?

00:02:53: Zum einen erstmal die Frage Ist es sinnvoll dass überall so eine Standard AI mit implementiert ist und ich dann mit den Daten die in diesem einen Tool sind da noch irgendwas anfangen kann?

00:03:05: Also aus meiner Sicht tatsächlich Ihr selten, also es ist ihr selten die Empfehlung unsererseits zu sagen nutze die KI, die mit dem Tool mitkommt.

00:03:17: Weil typischerweise sieht's in Organisationen ja so aus ich habe nicht nur ein Tool Sondern ich hab ganz viele.

00:03:23: Ich hab einen CRM ERP System und Service Management System vielleicht Und jedes System bringt seine eigene KI Mit.

00:03:32: Man merkt schon alleine daran wie ich das erzähle dass das irgendwie nicht so passen kann, weil am Ende hängen die ganzen Daten meiner Organisationen, egal ob das Kundendaten im CRM sind.

00:03:43: Zahlungsdaten, Finanzdaten im ERP oder eben Supportinformationen hängen in den System und sie hängen aber zusammen.

00:03:53: Und wenn ich dann eine KI habe, die nur das kennt, ist es ein bisschen wie wenn ich mehrere Mitarbeiter in den verschiedenen Abteilungen habe.

00:04:03: Die Mitarbeiter wissen nicht, was in den anderen Abteilungen passiert und sollen mir dann aber sinnvoll Fragen beantworten.

00:04:11: Deshalb verfolgen wir typischerweise den Ansatz zu sagen ja mehrere Modelle in einer Organisation, aber sehr gezielt die Daten, die zusammengehören als Basis für ein Modell damit das auch wirklich sinnvolle Aussagen treffen kann.

00:04:31: Ich muss ein bisschen schmunzeln, weil diese abgekapselte Struktur die du gerade erwähntest ich habe Mitarbeiter in Team A und Mitarbeiter in team B. Das ist ja so ein bisschen auch gängige Praxis in vielen Organisationen das man dann doch wirklich sehr klassisch Buchhaltung, Finance, Serviceteam etc.

00:04:47: arbeitet und man sehr häufig gar nicht so einen crossfunktionalen Austausch hat.

00:04:51: Kannst du dir vorstellen dass es deswegen Trotzdem so beliebt es, dass die Leute dann in dem einen Team natürlich froh sind überhaupt zum KI-Tool zu haben und mit den Daten dann überhaupt mal zu spielen?

00:05:01: Ja na klar absolut.

00:05:03: KI ist in aller Munde.

00:05:04: Das beschäftigt ja nicht nur Organisationen das beschäftigt uns auch privat.

00:05:08: jeder hat irgendwie die KI auf seinem Handy Und ist das gewohnt so langsam aber sich schon mit dieser KI zu interagieren.

00:05:17: Dann stellt man sich natürlich auch auf der Arbeit die Frage wieso kann ich den KI nicht einsetzen einen schnellen Weg gibt, da irgendwie hinzukommen.

00:05:27: Dann nehmen denen die meisten tatsächlich auch und ja es ist genau wie du sagst dieses Silo denken um das mal in den Raum zu werfen mit den unterschiedlichen Abteilungen.

00:05:39: Das existiert halt nunmal in Organisationen leider immer noch dass nicht abteilungsübergreifend gedacht wird sondern ich als Personalabteilung möchte jetzt KI nutzen Liege ich irgendwie los, dass aber ja nicht wirklich eine sinnvolle Strategie ist bzw.

00:05:59: gar keine Strategie sondern es ist irgendwie ein schöner Anfang um Gefühl dafür zu kriegen was TI denn so alles tun kann in meiner Abteilung.

00:06:07: Aber aus meiner Sicht das unsere Sicht sollte es immer an der übergeordnete KI-Stradik geben.

00:06:12: Ja die ganze Organisation betrifft und nicht nur einzelne Abteilungen.

00:06:17: Treu der Motto besser als nichts, aber gut gedacht.

00:06:20: Aber schlecht umgesetzt.

00:06:21: Korrekt!

00:06:22: Könnte man zusammenfassen... Was ist denn so die Basis, die ich eigentlich brauche?

00:06:25: Jetzt gibt's so die Leute, die sagen hey mit KI kann ich ja eigentlich alles machen.

00:06:29: Brauchst dich ja gar nicht mehr um Datenstrukturen und Datenpflege wirklich kümmern.

00:06:33: Mit der KI löst sich das Problem doch out.

00:06:35: Ich bespitze es jetzt natürlich mal ein bisschen auf.

00:06:38: durch.

00:06:38: die der KI strukturierte die Daten schon.

00:06:39: Die KI findet alle Daten muss das nur anbinden und egal in welcher Form die vorliegen, die KI wird das nachher sortieren und wird dir da alles schön sauber aufbereiten ... wirst du bestimmt auch schon gehört haben.

00:06:51: Ich vermute, dass du bei den meisten Organisationen wo du reinkommst ... ... wahrscheinlich noch nicht mal genau betiteln kannst ... ... wo überall Daten liegen.

00:06:57: Lassen Sie mal so ein bisschen über dieses Thema ... ... Dateninfrastruktur und die Wichtigkeit ... ... dieses Themas als Basis für KI sprechen.

00:07:05: Was hast du da so typischerweise... ... für Herausforderungen bei deinen Kunden?

00:07:09: Ja was ich an der Frage sehr spannend finde ist das wir für uns festgestellt haben die Fragen, die sich eine Organisation stellen sollte haben, sich durch KI eigentlich gar nicht verändert.

00:07:22: Also schon bevor KI so ein großes Thema war und so viel über KI gesprochen wurde und dass man KI nutzen möchte ging es in Organisationen immer darum wie pflege ich eigentlich meine Daten?

00:07:35: Wie halte ich meine Daten und wie sehen meine Prozesse aus um diese um die Daten auch zu pflegen kommt einem so ein bisschen sofort.

00:07:44: Das ist sowieso das, was ich so spüre als ob jetzt die KI kommt als der Heilsbringer und die macht das schon alles für mich.

00:07:51: Die organisiert mir meine Daten, die fliegt meine Daten sich strukturiert, meine Prozesse.

00:07:58: Dem isst aber nicht so.

00:08:00: Zumindest sehen wir das Ganze gar nicht so weil jede KI egal über welches Modell wir sprechen kann immer nur auf Basis dessen agieren was sie an Grundlagen besitzt.

00:08:12: Und die Grundlagen für die KI sind nur mal die Daten und die Prozesse, die ich für meine Organisation schon definiert habe.

00:08:18: Und gerade die Daten... Also wenn ich mir überlege, ich hab ein CRM-System und das ist nie ordentlich gepflegt worden und ich hab da fünfhundert Kunden drinne davon sind aber hundert nur wirklich relevant.

00:08:34: Ich stelle das der KI als Datenbasis zur Verfügung.

00:08:37: wie soll die KI eine richtige Antwort zu meinem Kundenstamm liefern, wenn es die Antwort gibt auf Grasis von fünfhundert Kundeninformationen.

00:08:47: Von denen aber eigentlich nur hundertrelevant sind?

00:08:49: das weiß auf die KI nicht.

00:08:51: woher soll sie das wissen?

00:08:52: Die KI kann immer nur auf Basis dessen arbeiten was man in die Hand gibt und deshalb gehen wir eigentlich wenn wir das Thema KI Strategie und Organisation angehen.

00:09:04: Immer erstmal den Schritt zurück und dann KI ist ... eine weitere Schicht, in dem was möglich ist und sehr ganz viel macht.

00:09:12: Sie ist sehr mächtig!

00:09:13: Ich kann da mit sehr viele Dinge tun... Trotzdem muss ich die Basis-Themen, Daten, meine Datenstrukturen,... ...meine Datenpflege, meine Prozesse, meine Verantwortlichkeiten auch... ...muss ich trotzdem klar haben bevor ich die KI oben draufsetze.

00:09:27: Weil nur dann kriege ich wirklich den Output von der KI, den ich haben will und wir kennen das ja alle... ...die sich um einen KI beschäftigen.

00:09:36: KI kann hallucinieren, KI kann sich alles Mögliche zusammenreiben.

00:09:39: Und wenn ich das verhindern möchte, dass es das tut und das möchte ich in den meisten Fällen gerade in meiner Organisation weil ich ja möglichst sinnvolle Ergebnisse haben will vor allem reproduzierbare Ergebnisse.

00:09:51: dann muss ich vorher diese Basis Datenprozesse für Antworten klarhaben.

00:09:55: Das hat sich nicht verändert nur weil da jetzt eine KI ist

00:09:59: Klar!

00:09:59: Für Thema Prozessautomatisierung war das schon immer die Grundlage für saubere Auswertung, was sowieso die Grundlage.

00:10:05: Man merkt jetzt eindeutig Organisationen, die diese Hausaufgaben die letzten Jahre schon gemacht haben und diese Datenstrukturen... Und da kann man gleich nochmal ein bisschen im Detail sprechen, was gute Daten eigentlich bedeutet ... aufgebaut haben, die haben es momentan deutlich leichter bei dem Thema KI.

00:10:19: Weil da kann man viel schneller mal eine KI draufwerfen so salopp gesagt und dann einfach mit diesen Daten mal spielen weil halt einfach diese Kundstruktur da ist... ...und dann haben die Leute halt plötzlich wie du schon sagtest die Daten aus dem CEM, aus einem Service Management von irgendwelchen Kundendaten,... ...von den Emails und können natürlich Verbindungen herstellen und können dann sehr crossfunktional über alle Bereiche natürlich Auswertung machen oder Dinge für Kunden aufbereiten oder Jahresauswerte machen usw.

00:10:45: Das geht natürlich nicht, wenn ich diese Datenschruktur nicht habe.

00:10:47: KI kann natürlich ein bisschen helfen?

00:10:48: Keine Frage!

00:10:49: Wenn ich jetzt sage hey ich hab schlechte Daten dann könnte ich sagen okay ich kann mit KI viel leichter und schneller gute Prozesse entwickeln im Sinne von gleich jedes Mal die Kunden-Email ab und guckt mal in den Futter ob die Daten im CRM stimmen und wenn nicht aktualisiere sie doch bitte... Such immer nach äh äh Ähnlichen Daten und löscht die Alten dann, wenn sie nicht mehr oder wenn du merkst, hey den Datensatz gibt's zweimal.

00:11:09: Dann lösche den alten, nimm denen der aktuellen Futter drin ist.

00:11:12: So was lässt sich natürlich mit KI viel schneller und einfacher umsetzen.

00:11:15: Hätte man da alles ohne KI schon automatisieren können?

00:11:18: Mit KI sind natürlich deutlich mehr Leute in der Lage solche kleinen Helferleinen zu schreiben Und dadurch kann ich die Datenqualität natürlich anreichern.

00:11:25: Was allerdings nicht oder was die KI nicht machen kann, ist überhaupt erstmal Grund zu strukturieren dass es diese Daten überhaupt geben sollte und das die hilfreich sind.

00:11:34: Ich sehe persönlich immer so drei Dinge die bei Daten wichtig sind damit die KI damit arbeiten kann.

00:11:38: Das eine ist einmal die Korrektheit der Daten und dass sie vor allem auch nur einmal vorhanden sind.

00:11:42: Und nicht wie du schon eben sagst, das ist so eine mehrfachen Ausprägung weil dann muss die KI dann halt irgendwann raten, also wenn ich in der Zubi los schicke, wenn er die falsche Map herauszieht, dann liegt da halt die falschen Daten und nimmt die falsch einen Annahmen.

00:11:53: Das Zweite ist, dass die Daten so aufbereitet sind, dass sie KI, die sich gut lesen kann aus einem guten Struktur, ein gutes Template und vor allem so, dass es die KI damit etwas anfangen kann.

00:12:03: Und das Dritte – und das ist wahrscheinlich sogar noch das Allerwichtigste – ist praktisch die Verbindung und der Kontext dieser Daten.

00:12:09: Also wenn ich da jetzt irgendwo ein Datensatz reinschreibe, dann ist das ja erst mal eine dumme Information.

00:12:15: Aber wenn ich dem Metadaten mitgebe?

00:12:17: Wenn ich sage der Kunde gehört zu dem Produkt, zu dem Team und hatte die den Vertrag und kann sozusagen Verbindung herstellen und die KI weiß was das alles bedeutet untereinander wie Daten strukturiert sind und wie sie zusammenhängen und kann sozusagen selber Rückschlüsse ziehen ... von Produkt über Daten, selbst vom Entwicklungscode theoretisch nachher bis zur Rechnung diese Verbindung zu haben.

00:12:40: Dann kann die KI natürlich damit auch schöne Dinge machen weil sie natürlich diese Meta-Informationen hat.

00:12:46: Stimmt das oder würdest du noch mehr Aspekte da drin sehen?

00:12:50: Ich würde dir da absolut zustimmen.

00:12:52: Du hast zwei sehr spannende Dinge gesagt, auf die ich eingehen würde.

00:12:58: Zum einen hast du gesagt es ist wie ein Azubi den ich los schicke in der Mappe holt Und wenn es ihm aber halt dreimal gibt in meinem Archiv, dann greift er irgendeine von den drei und hofft dass das die richtige ist.

00:13:12: Das ist so ein Bild was ich nicht mit dem Azubi, aber mit so einem Praktikanten immer wieder auch habe Wenn ich an KI denke und über KI nachdenke und auch mit Kunden über KI spreche.

00:13:25: Am Ende ist KI nicht mehr wie ein Praktikanter der neu in deine Organisation kommt gewisse Informationen, Daten und Strukturen zur Verfügung stellen muss damit er auch ein Mehrwert generieren kann in seiner Arbeit erledigen kann.

00:13:39: Nicht anders verhältlich eigentlich KI.

00:13:42: Und ja es sind genau die drei Punkte die du auch genannt hast wie ich wenn es um Daten geht irgendwie im Griff haben muss und sollte.

00:13:51: und auch da ist aus meiner Sicht nicht anders als für einen Praktikanten oder den Auszubildenden der neu in die Organisation kommt Je mehr Informationen und Verbindungen ich doch im Kopf habe, als Person wie die Daten zusammenhängen.

00:14:08: Wie du es eben so schön gesagt hast, der Kunde X hat Produkt A und nutzt folgenden Service und macht... je mehr ich doch darüber weiß, wie das alles zusammenhängt, desto leichter fällt es mir doch Entscheidungen zu treffen.

00:14:21: Und nicht anders ist ein KI auch!

00:14:23: je mehr Verbindungen zwischen den Daten existieren, je strukturierter das Ganze ist desto besser werden die Entscheidungen und auch die Antworten, die die KI trifft.

00:14:32: Also ich finde diesen Vergleich sehr, sehr treffend immer wieder zwischen so Azubi-Praktikanten kommt neu in die Firma und eine KI welche Art und Weise auch immer.

00:14:44: Die kann es mal lesen, sie kann rechnen oder schreiben aber ja... ... die Information zu meiner Organisation, zu meinen Kunden... ... und zu meinem IT.

00:14:54: Die muss ich ihm geben!

00:14:56: Das muss er erst mal lernen bzw.

00:14:57: das muss die KI erst einmal

00:14:58: lernen.".

00:14:59: Ja, so wie ich da draufpacken könnte der Praktikant hat theoretisch jeden Studiengang in der Welt studiert... ...und jede Auswahlung der Welt gemacht und hat dadurch eigentlich einen unfassbar guten Wissenschatz.

00:15:08: Weil bevor man das jetzt auseinander nimmt und sagt so, der Praktikant kann ja nix.

00:15:11: Und wie hilft bei den jetzt die KI?

00:15:13: Nein!

00:15:13: Der Praktikanter ist eigentlich der schlauste Praktikat, den du jemals eingestellt hast.

00:15:17: Aber du musst ihm trotzdem deine Welt erzählen.

00:15:19: Das merke ich immer wieder.

00:15:20: dass sich Leute so schwer tun... ihre Welt, also was sozusagen in ihrer Organisation stattfindet.

00:15:26: Wo Daten fließen?

00:15:27: Wo Prozesse sind?

00:15:28: Wo Dinge ankommen wo sie enden wie Dinge miteinander in Verbindung stehen da tun sich viele unfassbar schwer das irgendwie mal zu beschreiben und einfach auch... Man muss es ja gar nicht aufschreiben.

00:15:39: Es würde erreichen der KI das einfach per Ton zu erzählen in einer Tonaufnahme.

00:15:45: Die KI kann auch das nachher verarbeiten Und trotzdem funktioniert das nicht so gut.

00:15:48: Ja, das

00:15:51: ist nicht neu.

00:15:52: Das sind die selben Themen, die gab es auch schon bevor wir über KI gesprochen haben.

00:15:55: Es ist trotzdem erschreckend dass die Leute es nicht hinkriegen, das irgendwie zu beschreiben und ich glaube vorher war's noch ein bisschen weniger sichtbar, dass das ein Problem ist weil sich eben gerade wenn man sagt mal so ein Dateninfrastrukturprojekt dann hat sich halt häufig... eine bestimmte Zielgruppe damit auseinandergesetzt.

00:16:10: Häufig war es irgendwie die IT-Data Management und ein paar anknüpfende Teams, die damit involviert waren, BI Team usw.

00:16:18: Heute setzt KI einfach jede Person in der Organisation ein.

00:16:21: Das heißt plötzlich ist jeder ja irgendwie auch so ein Systemarchitekt und spielt mit Daten oder könnte mit Daten spielen?

00:16:26: Das heisst, jeder sollte in der Lage da zu sein... ... Ir oder seine Welt beschreiben zu können.

00:16:32: Und da hakt's dann plötzlich, weil die Leute nur ihre und das sind wir wieder in Silos, ihren kleinen Silo beschreiben können... ... und klar, dann passiert halt auch nicht so viel wenn ich mich persönlich optimieren möchte.

00:16:44: Da ist nur bedingt Platz nach oben.

00:16:46: also ich kann aus meinem acht Stunden Tag nicht soviel mehr rausholen aus diesen acht Stunden auch mit KI nicht.

00:16:52: Klar!

00:16:52: Ich kann da irgendwie zehn, zwanzig, dreißig Prozent draufpacken.

00:16:54: vielleicht schaffe ich es auch fünfzig Prozent ... schaffst du meine Produktivität, um fünfzig Prozent zu steigern oder mein Alltag auf vier Stunden runterzubrechen?

00:17:01: Natürlich.

00:17:01: Das klingt total toll!

00:17:02: Wenn ich das schaffe... Aber ist das der Hebel...?

00:17:06: Ich glaube eigentlich nicht.

00:17:07: und da kommen wir in die zweite Kategorie so ein bisschen rein.

00:17:10: Was mache ich denn wenn ich tolle Daten habe?

00:17:12: Was ist denn alles nachher möglich?

00:17:13: Du sagst jetzt kommt aus der Automatisierung eine Prozessautomatisierung und jetzt kommt noch AI mit dazu.

00:17:18: Lassen Sie mal ohne AI sprechen.

00:17:20: was war denn den letzten Jahren so zum Thema Prozess-Automatisierung bisher schon möglich?

00:17:25: Wenn ich die Basis ordentlich gelegt habe, also Prozesse klar sind.

00:17:30: Die Datenstrukturen vorhanden sind... Ist immer ein bisschen schwierig, die Frage zu beantworten.

00:17:36: Das kennst du vielleicht auch weil wenn ich Lösungen im Einsatz habe, Tools Nutze egal was jetzt cloud ist oder bei mir in der Organisation On-Premise.

00:17:48: Wenn ich eine Schnittstelle habe dann kann ich fast alles tun.

00:17:54: Also, da gibt es wenig Grenzen aus unserer Sicht.

00:17:59: Natürlich die Grenze liegt irgendwo gerade in der Automation ohne KI, lag sie da, wo irgendwie gedacht werden muss im Anführungszeichen, wo ich nicht mit einem Skript irgendwie Daten auswerten kann, sondern dass ich das irgendwie in den Kontext setzen muss.

00:18:15: Das ist ja genau der Punkt, wo KI dann ins Spiel kommt.

00:18:18: Da war bei Automationen die Grenz Aber die war schon sehr weit oben, was auch bei uns immer dazu führt dass wir wenn wir mit Kunden über das Thema KI sprechen.

00:18:30: Erst mal auch da den Schritt zurückgehen und sagen Lass uns erstmal auf deine Prozesse gucken.

00:18:34: können wir dann nicht einfach so auch Dinge automatisieren?

00:18:37: also nur weil es jetzt KI gibt heißt es ja nicht, dass ich unbedingt überall KI drauf werfen muss um zu mal so auszudrücken.

00:18:44: Es gab schon vorher vorgehalten die Möglichkeiten Dinge zu automatisieren Daten von A nach B zu schieben, Daten zu manipulieren.

00:18:52: und wenn ich klare Prozesse und da wir Datenschrukturen haben brauche ich meistens die KI gar nicht unbedingt weil ich diesen generativen Ansatz gar nicht brauche um den Prozess automatisch abzubilden.

00:19:05: das spannende an KI ist jetzt ... dem zusätzlichen Layer, die zusätzliche Schicht oben drauf habe.

00:19:11: Jetzt auch noch in der Lage ist Texte, Antworten, Datenstrukturen zu generieren... ...auf Basis des Kontexts, den ich Ihnen mitgebe und nicht nur auf Basis dessen was ich halt in einem Skript irgendwie an Daten verarbeiten kann.

00:19:24: Und das ist auch im Moment immer wieder wenn ich mit Kunden spreche immer ein Thema was aufkommt.

00:19:31: Wir wollen hier etwas mit KI machen.

00:19:33: Oft sehen wir es gar nicht nötig ... du KI einsetzt, wir können das einfach so automatisieren über Schnittstellen.

00:19:41: Und schon da... Das klingt aber nicht

00:19:44: so toll!

00:19:44: Ja

00:19:44: es klingt einfach nicht so tot.

00:19:47: Das ist so definitiv.

00:19:52: Lassen Sie mal über das sprechen was die AI on top oben drauf setzt.

00:19:57: also ... Du hast schon gesagt klar solange ich Schnittstellen habe klare Datenstrukturen habe ... ... konnte ich dann immer sehr gut Dinge mit A nach B verbinden.

00:20:05: Ich schaffe natürlich jetzt nochmal zwei große Hebelpunkte meiner Meinung nach.

00:20:09: Du kannst das noch mal korrigieren, um zu ergänzen der eine Hebel ist dass ich natürlich sehr leicht durch Wipe Coding und so weiter ... Systeme oder auch Schnittstellen schaffen kann, die es vorher so gar nicht gab.

00:20:21: Also ich kann Zwischenlayer bauen... Ich kann zwei Datenpunkte, die ich habe vielleicht zu einem zusammenführen und damit dann wieder Dinge machen oder mit nem dritten sogar miteinander verbinden.

00:20:32: Ich kann Apps in anderen Systemen bauen, die dann Datenpunkten anzeigen.

00:20:36: also warum soll ich nicht im ERP auch CM-Daten anzeihen können?

00:20:39: hat der Hersteller sich halt nie drum gekümmert.

00:20:41: Kann ich jetzt per Wipecoding vielleicht einfach selber bauen?

00:20:44: Das ist ein großer Hebel, der mir der AI dazu kommt.

00:20:46: Und der zweite ist, dass wenn eine Schnittstelle vorhanden ist.

00:20:50: Wenn keine vorhandenen, das könnte ich mit AI sogar im Zweifel hingehen und einen Browser simulieren... ...und die AI halt den Browser bedienen lassen und klicken lassen und das vollständig automatisieren.

00:21:01: Das hätte man auch vorher so ein bisschen machen können, wenn es so eine hundertprozentgenaue Klickfade gibt, hätte man das auch tun können Gibt es normalerweise nicht immer.

00:21:08: eine EI kann halt entscheiden, ob sie links oder rechts klicken muss.

00:21:11: Also wenn der Speicher-Button mal versehentlich nach links anstatt nach rechts wandert dann kann die EI halt wissen okay ich muss jetzt links an stadt rechts klick das ist dann deutlich leichter.

00:21:19: Der Klickfahrt würde dann halt automatisch daneben liegen und immer auf abbrechen drücken oder auf löschen.

00:21:25: Das würde mit einer EI dann halt tendenziell nicht passieren.

00:21:27: also das sind so zwei Dinge die auf jeden Fall dazukommen die einen EI und Top oben drauf setzen.

00:21:31: würdest du weitere Punkte sehen?

00:21:35: Ja vor allem in der tatsächlich Genevierung auch strategische Informationen und strategischer Daten und Konzepte.

00:21:47: Das ist was wo KI dann etwas oben on top gibt, das definitiv mit Automationen nicht möglich war.

00:21:55: aber auch in den Beispielen die du jetzt genannt hast da gab es vorher schon Möglichkeiten.

00:22:01: also ja auch da klänzen, aber Möglichkeiten gab es auch schon irgendwie eine Datenbank ranzugehen über eine Middleware oder ähnliches und dadurch Automatismen zu schaffen.

00:22:15: Aber gerade dieses ich bekomme Daten vielleicht aus zwei drei Quellen und wir jetzt aber nicht nur Daten irgendwie zusammenfassen oder Daten mir anzeigen das geht alles ohne KI.

00:22:29: Aber wenn ich jetzt basierend darauf jeden Art Entscheidung treffen will, ein Konzept erstellen möchte.

00:22:35: Das geht einfach nicht ohne KI.

00:22:37: Es war ohne KI nicht möglich weil ja ich in den Scripts, in der Programmierung das gar nicht mitgeben kann.

00:22:46: wie sollte ich es in Programmierung packen?

00:22:50: Wie jetzt aus unstrukturierten Daten die reinkommen im Konzept entsteht?

00:22:56: Das funktioniert nicht!

00:22:59: weil wir die KI jetzt haben und wie du es auch so schön gesagt hast, der beste Praktikant der Welt ist.

00:23:06: Der einfach alle möglichen Konzepte, Ideen, Theorien, Best Practices im Bauch hat und weiß und kennt... ...und das ja mit in die Waagschale wirft.

00:23:16: Und das ist so was ich definitiv sehe, wo KI dann den Game-Changer am Ende auch ist.

00:23:28: dieses zusätzliche Kontext, der mit reinkommen kann.

00:23:32: Definitiv wenn ich ihm den natürlich noch sauber mitgeben kann und kann sagen hey du hast ja alle möglichen Datenpunkten von Umfragegebnisse ... die Testergebnisse, dann irgendwelche Marktanalysen.

00:23:44: Die Beschwerden der Kunden plus Feature Request... ...plus die Meinung der Konsultens,... ...dann irgendwie noch die Tickets der Entwickler... ...entwicklerinnen in den letzten Jahren.

00:23:51: und dann kannst du natürlich sagen okay,... ..."Mach mir vielleicht mal eine Roadmap".

00:23:54: Und ich gebe ihm doch mit was ist denn eine gute Roadmap?

00:23:56: Wie sieht unser Produkt auf?

00:23:58: Was wollen wir uns fokussieren?

00:23:59: Wie ist die Strategie?

00:24:00: Wie trifft ein Produktmanager diese Entscheidung?

00:24:02: Wenn ich das alles mal schaffe aufzuschreiben und auch da tun wir uns wieder so schwer!

00:24:06: ... zu sagen, wie wir entscheiden werden.

00:24:08: Wie treffen wir denn diese Strategieentscheidung?

00:24:10: Und auf was fokussieren wir uns denn auch?

00:24:11: da ist ja häufig die Antwort... Wir fokusieren uns einfach auf alles,... ...dann kann die KI natürlich auch nichts damit anfangen.

00:24:16: Also diese Probleme, die man sozusagen in einer Organisation hat..., ...wie man zusammenarbeitet, wie man Prozesse macht und wie man Daten strukturiert

00:24:21: usw.,

00:24:22: ...die spiegeln sich natürlich in der KI mit rein.

00:24:25: Du hattest eh neulich so einen Vortrag gehalten auf ner Veranstaltung, da hatten wir uns ja kennengelernt.

00:24:30: Da hatteste du gesagt eine KI macht alles mehr!

00:24:33: Und zwar alles gute mehr aber auch alle schlechte mehr sei es das Schlechte wird dadurch halt noch viel schlechter, auch wenn das Gute natürlich deutlich besser wird.

00:24:42: Und wenn ich eben diese ganzen Fragen nicht beantwortet habe in der Organisation und ich dann die KI drauf werfe, dann wird diese schlechte Entscheidung, die ich vorher schon getroffen hab, noch viel schlechter werden und viel facher Ausprägung.

00:24:53: Ich treff sie auch noch viel schneller.

00:24:54: also das Gutes oder Nicht haben wir jetzt nochmal dahin.

00:24:57: Wir machen mal eine Frage stellen aber zumindestens treffe ich sie halt auch noch Viel viel öfters und viel schneller.

00:25:02: Das ist definitiv ein großes Problem.

00:25:05: Das ist kein Problem der KI Das ist ein Problem der Organisation und der Prozesse.

00:25:09: Und wie man sich letztlich arbeitstechnisch strukturiert, wenn ich da jetzt tausend Menschen draufsetze würden die genauso die gleichen schlechten Antworten liefern?

00:25:15: Und das ist etwas was viele bei der KI übersehen oder wo so einen Frustfaktor dann aufkommen mit.

00:25:20: Die Ergebnisse sind schlecht, das hilft mir ja gar nicht und das hat es so übergeneralisiert

00:25:24: usw.,

00:25:25: aber ja es ist übergenrealisiert weil genau das ist was ihr in eurer Welt gerade beschreibt entweder weil ihrs genauso beschrieben habt oder weil ich es nicht geschafft habe zu beschreiben, wie's richtig funktioniert.

00:25:35: Das ist so die zweite Basis wenn die Leute das eigentlich im Kopf haben und richtig machen... ...ist aber eigentlich nicht zur Papier bringen können und dadurch natürlich die KI auch nicht anweisen können... ...wie's denn einmal richtig funktioniert?

00:25:45: Kannst du vielleicht mal aus zwei drei Beispiele nennen von Kunden...?

00:25:49: Oder auch ein Beispiel was denn so mit Thema Automatisierung und KI wo es einen richtigen Boost gegeben hat?

00:25:55: So'n Ah-Effekt wo man sagt hey okay das hat jetzt richtig Sinn gemacht!

00:26:01: Ich habe ein spannendes Beispiel, was ich mitgeben kann ist aus dem Vertrieb heraus entstanden.

00:26:08: Das heißt die Vertriebsabteilung eines großen Herstellers und dieser große Hersteller hat eine Vertriebsmannschaft, zehn, zwanzig Vertriebler, die da eben tatsächlich auch noch Vertrieb auf der Straße machen Also wirklich rausfahren, den ganzen Tag im Auto sitzen von Kunde zu Kunde fahren und versuchen dort die Produkte an den Kunden zu bringen.

00:26:35: Und wir haben identifiziert dass jeder dieser Vertriebler jeden Abend mindestens eine Stunde manchmal sogar länger nach seinen Terminen mehr oder weniger nach Feierabend noch da sitzt um all diese Termine nachzuarbeiten und die Daten rund um den Termin, alle Informationen, die in dem Termin aufgekommen sind.

00:26:58: Was möchte der Kunde im CRM zu erfassen?

00:27:01: Und die notwendigen Schritte anzustoßen.

00:27:04: Das war der Pain.

00:27:05: Wir haben hier zehn, fünfzehn Vertriebler.

00:27:08: Jeder sitzt davon jeden Tag ein bis manchmal über zwei Stunden, jeden Abend um das CRM fliegen.

00:27:17: Das muss doch irgendwie besser gehen.

00:27:18: Und da kam dann KI ins Spiel in Form eines VoiceBots, der da aufgebaut wurde, den wir dort aufgebaut haben.

00:27:27: Der VoiceBot war mit dem CRM verknüpft und auch mit den Kalendern der Vertriebskollegen was bedeutet die KI wusste bei welchen Kunden ist der Vertrieb Lawan?

00:27:40: Und welche Informationen haben wir sonst noch zu dem Kunden?

00:27:43: und wie ist der aktuelle Status?

00:27:45: Und was dieser Voiceboard dann gemacht hat oder beziehungsweise immer noch macht, ist den Vertriebsmitarbeiter nach dem Termin anzurufen.

00:27:53: Genau in der Lücke hier im Auto sitzt von Termin A zu Termin B und ihm basierend auf den Informationen aus dem CRM und den Vorgaben die sie gemacht haben, den Vertriesmitarbeiter zu fragen wie war denn jetzt ein Termin mit dem Kunden?

00:28:08: Was ist dabei rausgekommen?

00:28:10: Welche Informationen sind entstanden?

00:28:11: unter?

00:28:11: Vertriebler kann einfach im Auto per Telefon Diese Informationen einsprechen, die KI verarbeitet das und trägt es alle strukturiert ins CRM ein und stößt sie in nötigen Aktionen an.

00:28:24: Und das hat tatsächlich jedem Vertriebler und Barthes immer noch einen bis zwei Stunden jeden Abend und es sorgt dafür dass wiederum die Daten, die die KI auch später wieder braucht, sauber und strukturierend immer da sind weil Wir kennen das alle, wenn ich mich abends hinsetze und solche Termine von zehn Uhr morgens noch runter tippen.

00:28:48: Ob ich da noch so alles im Kopf habe?

00:28:51: Wenn ich aber zwei Minuten nach dem Termin angerufen werde und was war jetzt gerade los?

00:28:55: dann hab' ich diese Informationen alle noch irgendwie präsent und kann es wahrscheinlich viel flüssiger auch einfach mündlich kommunizieren als es nieder schreiben würde.

00:29:03: Und die KI trägt alles sauber ein und kann das wieder für die nächsten Aktion nutzen.

00:29:08: Das war eines der ... Projekte, die einen sehr großen Mehrwert geschaffen haben.

00:29:15: Ja und das sind super wichtige Daten.

00:29:16: Zum Einen ist es viel detaillierter erfasst, weil man per Sprache viel detailierter eine ausschweifende Antwort hat... ... und die KI strukturiert das natürlich dann schön sauberer und fasst das natürlich auch wieder gut zusammen damit nicht zu viele Texten steht.

00:29:28: Und das zweite ist, ich habe halt eine Geschwindigkeit drin die ich sonst so überhaupt gar nicht umsetzen kann.

00:29:33: Also es ist vollotopisch dass der Vertriebler nach dem Termin halt dahingehend und im Auto alles sauber dokumentiert... ...und jetzt könnte ich den nächsten Schritt reingehen können sagen was mache ich mit den Daten ansonsten noch?

00:29:42: ... hat der Kunde sich vielleicht gerade beim Produkt beschwert.

00:29:45: Dann könnte ich innerhalb von fünf Minuten diese Daten an die... als Produktteam weiterleiten und sagen, da kam der Vertriebler gerade aus dem Termin.

00:29:51: Der Kunde hat das in das gesagt.

00:29:53: Was wollten wir damit anfangen mit den Daten?

00:29:55: Und dann konnte man bevor der Vertriebler abends im Feierabend ist, bevor er wieder zu Hause am Rechner ist, könnte es Produktteamen schon auf dieses Feedback reagiert haben und könnte irgendwas umgesetzt haben.

00:30:03: Und könnte schon dem Vertriebler Bescheid sagen, hey!

00:30:06: Ich habe's gelöst.

00:30:07: oder den Kunden selber anrufen und sagen Hey!

00:30:08: Ich weiß heute Morgen war der Vertiebler da.

00:30:10: Übrigens jetzt ist es vierzehn Uhr, wir haben's schon gelöst.

00:30:12: Danke für dein Feedback war super wertvoll und das ist eine Geschwindigkeit die so natürlich überhaupt gar nicht möglich wäre wenn man alles menschlich abbildet.

00:30:20: Man kann diese Daten dann wieder aufgreifen gucken wie häufig beschweren sich Kunden über welches Produkt?

00:30:24: was sagen die Kunden?

00:30:25: welches wording verwenden die?

00:30:27: bei welchen Kunden?

00:30:27: findet welches Gespräch statt?

00:30:28: und dann habe ich wieder weitere Ausgangspunkte an Daten die ich geschaffen habe die ich so vorher vielleicht gar nicht gehabt hätte und kann dann wieder weitere Sachen machen die mir in der Produktivität wirklich helfen ... vor allem auch in der Kundenzufriedenheit.

00:30:40: Geht ja nicht immer nur, um schneller und effizienter zu werden... ... sondern geht ja auch darum den Kunden ein bisschen glücklich zu machen?

00:30:45: Ja absolut!

00:30:45: Aber gerade das Thema Effizienz und Geschwindigkeit... ... na ich habe es jetzt so... ... als ich für das Beispiel erzählt habe... ... aber dann macht die KI dann stößt dann die richtigen Aktionen an,... ... da steckt ja auch wieder genau die Magie drin und die Geschwindigkeit.

00:31:01: Das heißt wenn der Vertriebler am Telefon erzählt... ... ah und ich soll hier einen neuen Termin in zwei Wochen ausmachen.... Na, dann macht die KI das einfach sofort.

00:31:09: Das bedeutet der Kunde bekommt irgendwie fünf Minuten nachdem... ...der Vertriebler aus dem Termin raus ist.

00:31:14: Sofort die Termineinladung für den Termin in zwei Wochen.

00:31:17: Und

00:31:18: noch eine Zusammenfassung des Termins was besprochen wurde und so weiter?

00:31:21: Komplett

00:31:21: ohne dass der Vertrieb irgendwas machen.

00:31:24: Also wirklich jetzt noch mehr Arbeitszeit investieren muss.

00:31:27: Ja sogar eher weniger.

00:31:29: Der Sitz im Auto fährt sowieso von Kunde A zu Kunde B ... und nutzt einfach die Zeit, wie ihr im Auto ist um mal kurz fünf Minuten der KI zu erzählen.

00:31:36: Was da jetzt Sache ist und was als nächstes fällig ist... ...und die KI kümmert sich um den Rest.

00:31:42: Das

00:31:42: ist doch ein schönes Beispiel.

00:31:44: es zeigt eigentlich gibt keine Ausrede.

00:31:45: also alle Leute die sagen hey sorry ich weiß nicht was mir der KI anfangen soll.

00:31:49: Der Haarplatz anscheinend irgendwie an den Ideen oder jeder oder jede die eine Organisation gegründet hat also Gründer Gründerin ist ... muss das aktuell die Hauptaufgabe Nummer eins sein, sich damit auseinanderzusetzen und zu überlegen was bedeutet es für mein Geschäft?

00:32:03: Weil es ist so entscheidend.

00:32:04: Und es gibt kein Business wo es nicht irgendwie eingesetzt werden kann... ...und ich muss mir Gedanken machen weil sonst wird mich die Konkurrenz damit eindeutig überholen.

00:32:13: Lassen Sie uns aber den letzten oder zum Abschluss noch ein bisschen darüber sprechen.

00:32:16: lassen wir uns ein bisschen bei den typischen deutschen Mittelstands sprechen.

00:32:19: Wenn jetzt jemand vor dir sitzt und sagt so, hey Jonas wie fange ich denn jetzt an?

00:32:23: Was muss ich denn machen.

00:32:24: Ich habe da mal eine typische Mittelstandsorganisation.

00:32:26: was wäre denn jetzt dein Pitch?

00:32:27: ... was sich jetzt alles irgendwie mal anfangen soll.

00:32:30: Klar, ich soll Daten strukturieren hast du schon gesagt?

00:32:32: Okay können wir irgendwie machen ja keine Ahnung wie aber... Was sollen wir denn jetzt tun?

00:32:37: Was würdest Du denn so für den Maßnahmenplan auf den Tisch legen und sagen okay über die ... ... fünf sechs sieben Punkte da sollten wir uns jetzt mal anfingen.

00:32:43: dann mach' man größeres Projekt, dann mach'ma kleineres Projekt Und damit habt ihr erstmal Hausaufgaben.

00:32:47: dann müsst ihr vielleicht erst mal anfing intern darüber zu reden.

00:32:50: Ja wir betrachten das typischerweise in drei Streams.

00:32:56: dann ist die jetzt mal.

00:32:58: Also drei Bereiche, die ich betrachten sollte.

00:33:01: Für seine ist das Thema Prozesse.

00:33:03: also wie sehen meine Prozisse eigentlich aus?

00:33:06: und da gerade für den Anfang immer die spannendste Frage welcher Prozess kostet denn im Moment am meisten Zeit?

00:33:13: Wo sind meine Mitarbeiter genervt, meine Kollegen genervt?

00:33:18: weil sie das irgendwie jeden Tag machen müssen und es fühlt sich so gar nicht gut an und es kostet auch noch Zeit und dementsprechend die Firma Geld.

00:33:25: Das ist ein guter eigentlich.

00:33:26: Wie oft kriegst du da eine Antwort?

00:33:29: Eigentlich immer und meistens viele, wenn man einen Unterschiedsabteilung besitzt hat, hat jeder irgendwie der Tag täglich damit arbeitet sofort irgendwas im Kopf und sagt ja Donnerstag setze ich immer zwei Stunden da und kopiere irgendwas von A nach B und soll das herauszukristallisieren in den Prozessen und sich dann in diesem Prozess Stream Gedanken darüber zu machen wie sieht der Prozess aus tatsächlich, das man wiederzuschreiben und sich dann ganz klassisch an diesem einen Anwendungsfall abzuarbeiten.

00:34:01: Wo sind die Automatismen möglich?

00:34:03: Wo ist hier ein TI-Einsatz, ob wirklich notwendig?

00:34:08: Und braucht es überhaupt KI um da was zu optimieren und da reinzugehen und... ...dann bisschen aus dem Stream heraus die Daten zu betrachten.

00:34:18: Wir hatten's ja die ganze Zeit jetzt auch.

00:34:20: Die Datenstrukturen sind wichtig.

00:34:22: Ich brauche saubere Daten in der Organisation Und wenn ich in den Prozessteil identifiziert habe, ich habe einen Anwendungsfall... ...in dem ich KI einsetzen kann und indem ich Dinge optimieren kann.

00:34:33: Dann sollte ich wiederum auf der Datenseite mir genau anschauen für diesen Prozess welche Daten kommen da rein?

00:34:40: Wie werden die Daten verarbeitet?

00:34:41: Welche Daten werden zusätzlich als Kontext benötigt?

00:34:44: Was kommt am Ende an Daten heraus?

00:34:47: Da kann ich mich sehr genau auf diesem einen Anwendungsfall konzentrieren weil es klingt immer so mächtig nur eben jetzt alle eure Prozesse ... strukturieren und ihr müsst alle eure Daten strukturierend.

00:34:58: Das klingt immer so sehr viel, aber ich kann mich sehr gut von Anwendungsfall zu Anwendungshall hangeln... ...und dementsprechend auch mit einem Anwendunsfall dem der ja mehr am meisten bringt wenn er optimiert erlaufen würde und automatisiert laufen würde.

00:35:14: Mit ihm beginnen und da auf diese drei ebenden Prozesse, Daten und die dritte habe ich noch nicht erwähnt.

00:35:22: Verantwortung also Wenn die KI irgendwas nicht selbst entscheiden kann, der wird dann involviert.

00:35:29: Also wer trifft denn dann die Entscheidung?

00:35:31: Habe ich vielleicht einen jungenen The Loop wie es so schön heißt, der irgendwo an irgendeiner Stelle noch sagen muss passt was du liebe KI gefunden hast

00:35:39: und

00:35:39: diese drei Bereiche zu betrachten und ganz klassisch mit einem Anwendungsfall mal zu starten und zu gucken Was brauche ich da eigentlich um das möglich zu machen?

00:35:47: Und dann den nächsten, demnächst, demnext?

00:35:51: Das ist immer eine gute Idee.

00:35:53: Nichtsdestotrotz sollte ich mir zusätzlich Gedanken machen, wie denn so eine KI-Strategie ganz generell aussieht.

00:36:01: Also... Wie viele Modelle?

00:36:04: Welche Modelle brauche ich eigentlich?

00:36:05: Wo stelle ich die innen?

00:36:07: Thema Souveränität immer ein großes.

00:36:10: Wofür hießen dann meine Daten hin?

00:36:12: Das muss sich schon trotzdem zusätzlich einmal strategisch betrachten.

00:36:18: Das sollte nicht aus dem Vorbleiben, sonst bin ich am Ende irgendeinem Modell!

00:36:22: ... mit was mir gar nicht den Mehrwert liefert, den es eigentlich liefern sollte.

00:36:28: Ja definitiv!

00:36:29: So jetzt habt ihr ein paar Hausaufgaben mitbekommen vom Lieben Jonas.

00:36:32: Jetzt würde ich sagen schnappt euch mal einen Stift und einen Zettel... ...und legt dir mal eine Woche neben euch.

00:36:36: Und dann guckt ihr mal und schreibt einfach mal auf... Was ist denn so der Nährfächste?

00:36:41: Der längste Prozess irgendwas wo ihr denkt hey das hätte jetzt eine AI vielleicht auch machen können.

00:36:46: Vielleicht macht sie das nicht in Zukunft, vielleicht hätte sie das auch gar nicht machen können.

00:36:50: aber schreibt doch einfach mal mit überlegt mal so ne ganze Arbeitswoche.

00:36:53: Was wäre schön gewesen, wenn ich das jetzt an die EI hätte auslagern können?

00:36:57: Und dann nehmt ihr am Ende diese Liste und dann guckt ihr mal in der Organisation bei euch.

00:37:01: Wer kümmert sich denn um das Thema AI?

00:37:02: Wer kümert sich den um das thema Daten?

00:37:04: Wer kümmern sich um das tema Prozesse?

00:37:06: Dann ladet ihr sie alle einmal an einen Tisch ein und dann schaut ihr mal wie er den nächsten ersten sinnvollen Schritt machen könnte.

00:37:13: Und dann ergibt sich hundert Prozent großer Maßnahmenkatalog eine große Plan, eine große Strategie und dann werdet ihr eine Menge, Menge, Menge in eurer Organisation verändern können.

00:37:23: Jonas, haben wir noch irgendwas vergessen?

00:37:24: Müssen wir noch irgendetwas erwähnen und mitgeben.

00:37:26: Wir haben heute viel über die Basis gesprochen.

00:37:29: Dabei reden wir ja eigentlich ein bisschen über die Zukunft, wenn wir eigentlich viele darüber gesprochen haben was man hätte schon längstens tun sollen.

00:37:34: Weil ich nochmal ein paar abschließende Worte... Was passiert morgen?

00:37:37: Ja, weil abschließlich eine Worte in dem Sinne zu sagen KI kann mir natürlich auch dabei helfen diese Strukturen zu schaffen.

00:37:49: also Ich habe jetzt viel darüber gesprochen, dass ich die Strukturen geben muss.

00:37:53: Damit die KI mir sinnvoll helfen kann und mir ein Mehrwert bietet.

00:38:00: Ist das so?

00:38:00: Trotz kann ich natürlich KI auch einsetzen um mir dabei zu helfen meine Prozesse zu strukturieren, meiner Daten zu strukturieren.

00:38:07: Die KI kann mir schon bei den ersten Schritten helfen, die ich wiederum brauche ob man später noch mehr KI einzusetzen.

00:38:14: Natürlich können sie.

00:38:15: das darf man auch definitiv nicht vergessen.

00:38:19: Und sollte man immer im Kopf haben, da keiner das sich jetzt ein Mensch hinsetzen muss und sich irgendwie überlegen muss wie der Prozess läuft.

00:38:27: Der Mensch kann es ja relativ rudimentär unterschreiben oder einsprechen.

00:38:32: Ich mache jetzt gerade seit zehn Minuten das, dass, das und das... ...und die KI baut den Prozess und erkennt welche Daten da enthalten sind und schafft mir die Struktur, die ich dann wiederum umsetzen kann.

00:38:45: ... um darauf noch mehr KI on top zu setzen.

00:38:49: Und das ist dadurch was man auch noch mitgeben sollte, ne?

00:38:52: Also wir brauchen keinen drei Jahre Projekt... ...um jetzt erstmal alles aufzuräumen.

00:38:57: Wenn KI nutzen dann geht es relativ schnell.

00:39:00: wenn ich da noch von Anwendungspal zu Anwendungsfall gehe,... ...dann habe ich da schon sehr, sehr schnell Mehrwert generiert.

00:39:08: Ja, da ist vielleicht noch so als Abschluss.

00:39:12: Perfekt!

00:39:13: Dann nehmt das doch einfach mal mit.

00:39:15: Wie immer findet ihr die Kontaktdaten von Jonas und von mir unten in den Shownauts.

00:39:19: Da könnt ihr uns sehr gerne nochmal kontaktieren, wenn ihr Rückfragen habt oder irgendwelche Informationen noch braucht oder gerne was diskutieren wollt.

00:39:24: Ansonsten würde mich interessieren wo steht ihr denn jetzt gerade im ganzen Prozess Schritt?

00:39:28: Habt ihr die ganze Basis schon und seid eigentlich grade dabei AI zum Laufen zu bringen?

00:39:32: Hab das vielleicht schon und habt schon diesen großen Prototivitätsboost?

00:39:35: Oder seid ihr gerade noch so ein bisschen lost in Space und sagt so ich weiß gar nicht wo ich anfangen soll?

00:39:41: Dann würde es mich natürlich interessieren, hat euch diese Folge jetzt hier ein bisschen geholfen?

00:39:45: Habt ihr denn etwas mitgenommen.

00:39:46: Habt Ihr denn zumindest mal einen groben Farb planen was der nächste erste Schritt für Euch sein könnte?

00:39:50: wenn ja auch darüber würde ich mich sehr freuen wenn ihr einfach ein bisschen Feedback da lasst einfach gerne in Form von einem link dem Beitrag bei mir oder ihr könnt mir gerne an modernwork at cybert.cube schreiben.

00:40:00: ansonsten würde Ich mich freue wenn ihr den Podcast auf der Plattform Eurer Wahl einfach mal einen kleinen Daumen nach oben lasst.

00:40:05: Das ist sozusagen der Lohn für Jonas und meine Arbeit hier, dass wir in den heißen Sommertagen hier im Podcast aufgenommen haben euch ein paar Informationen da zu lassen.

00:40:13: Ja und jetzt würde ich sagen ran an die Stifte, ran an ihre Prozesse ran an ihr AI.

00:40:17: und dann würde ich sage sehen wir uns in der Zukunft wieder.

00:40:19: Und ich vermute Jonas wenn nicht das letzte mal miteinander gesprochen haben wir bestimmt noch einmal miteinander reden und dann gucken wir vielleicht einen einem Jahr wie es dann mit der Datengrundlage dann aussieht.

00:40:30: Jonas, vielen Dank dass du dabei warst.

00:40:32: Ich danke dir!

00:40:32: Noch eine schöne Woche euch allen.

00:40:34: Ciao.