#22: KI für Dein Unternehmen: Von der Idee zur Umsetzung

0:00 SPEAKER_00: Willkommen

0:00 SPEAKER_00: zur zweiundzwanzigsten

0:02 SPEAKER_00: Episode von Cointelligence,

0:04 SPEAKER_00: eurem KI Lern Podcast mit Moritz Heininger

0:07 SPEAKER_00: und mir Benjamin Wüstenhagen.

0:09 SPEAKER_00: Beim letzten Mal sind wir son bisschen ins Labern gekommen, haben einen langen Wee Cap gemacht.

0:14 SPEAKER_00: Heute

0:14 SPEAKER_00: wird's ganz praktisch, denn wir wollen euch

0:17 SPEAKER_00: zeigen,

0:19 SPEAKER_00: wie ihr bei euch im Unternehmen

0:21 SPEAKER_00: ganz praktisch taktisch

0:22 SPEAKER_00: KI umsetzen,

0:24 SPEAKER_00: einsetzen könnt. Das heißt, wir werden erst mal durch ein paar Use Cases gehen und dann generell darüber sprechen, was eine gute Taktik ist, loszulegen. Wir machen's ein bisschen umgedreht. Normalerweise würde man ja erst sagen, wir machen die Strategie und machen dann die Taktik.

0:37 SPEAKER_01: Wir haben Lust auf Taktik zuerst, aber kleiner Vorausschau

0:41 SPEAKER_01: Vorausschau auf nächste Woche. Nächste Woche wird's dann ein bisschen strategischer, wie ich als Unternehmen eigentlich das ganze Thema ein bisschen global galaktischer

0:49 SPEAKER_01: von oben her

0:50 SPEAKER_01: angehe und plane. Heute, wie Du sagst,

0:53 SPEAKER_01: versuchen wir erst mal

0:55 SPEAKER_01: bisschen die Kreativität anzuregen, was es denn eigentlich alles für Use Cases gibt, weil ganz viele Leute kommen gar nicht auf potenzielle Ideen,

1:03 SPEAKER_01: die sie mit KI umsetzen können, sprechen also über verschiedene Anwendungsfälle

1:08 SPEAKER_01: in verschiedenen Bereichen und gehen dann quasi einen Schritt weiter und sagen, so, wie würden wir das denn jetzt eigentlich bei uns im Unternehmen angehen, diese einzelnen Anwendungsfälle,

1:18 SPEAKER_01: Pilotprojekte anzugehen? Und damit würd ich sagen, springen wir rein. Ich glaub, man kann

1:24 SPEAKER_01: ganz viele Arten der Struktur und Kategorisierung

1:28 SPEAKER_01: wählen von Use Cases und da gibt's einfach kein richtig und falsch.

1:31 SPEAKER_01: Wir haben uns erst mal ein paar überlegt und zwar einmal Marketing und Vertrieb,

1:35 SPEAKER_01: dann Kundenservice,

1:37 SPEAKER_01: dann Personalwesen

1:38 SPEAKER_01: und HR und

1:40 SPEAKER_01: dann im weitesten Sinne Geschäftsentwicklung,

1:43 SPEAKER_01: kann man, glaub ich, sagen und dann das ganze Thema Verwaltung,

1:47 SPEAKER_01: Administration,

1:48 SPEAKER_01: Prozesse, Admin.

1:50 SPEAKER_00: Das sagen wir, das machen wir aus unserer eigenen Erfahrung, ja, als in unserem Unternehmen, aber ihr natürlich auch, weil ihr jeden Tag mit vielen Unternehmen sprecht

1:58 SPEAKER_01: und seht, was die schon machen. Genau. Und jetzt würde ich sagen, springen wir doch einfach mal in so paar Ideen ein für potenzielle Anwendungsfälle,

2:05 SPEAKER_01: die in den meisten Unternehmen eigentlich Sinn ergeben könnten oder sollten.

2:11 SPEAKER_01: In der Kategorie Marketing und Vertrieb das 1. Thema ist Personalisierung.

2:16 SPEAKER_01: Egal, ob ich ein b-two-b-Unternehmen

2:19 SPEAKER_01: bin oder ein b-two-c-Unternehmen,

2:21 SPEAKER_01: wenn ich die Möglichkeit habe, personalisiert mit meinen Kunden oder auch potenziellen Kunden

2:27 SPEAKER_01: zu kommunizieren,

2:28 SPEAKER_01: unterscheid ich mich natürlich schon mal von meinem Wettbewerb. Ob das jetzt ein Newsletter ist, der quasi versteht, wer ich bin und den Newsletter quasi nur für mich anschreibt oder individualisiert,

2:38 SPEAKER_01: ob das im Prinzip eine Werbeanzeige

2:42 SPEAKER_01: ist, die vielleicht in Zukunft total

2:44 SPEAKER_01: zugeschnitten ist auf jede einzelne Person.

2:46 SPEAKER_01: Ob das im b-two-b-Vertrieb

2:48 SPEAKER_01: ist, hatten wir eine lange oder 2 Folgen sogar dazu, einfach sone relevante Ansprache zu machen, mit dem man direkt die Person erreicht.

2:56 SPEAKER_01: Und Personalisierung ist einfach ein Thema.

2:59 SPEAKER_01: Personalisierung und Relevanz zu schaffen, skalierbar, weil

3:02 SPEAKER_01: weil KI einfach sehr

3:04 SPEAKER_01: helfen kann. Und egal, ob ich irgendwie Handwerksbetrieb bin oder eben ein große

3:09 SPEAKER_01: große Schuh- oder Fashion Company,

3:12 SPEAKER_01: Die Idee oder den Gedanken

3:15 SPEAKER_01: sollte ich mir mitnehmen und überlegen, was ich da machen kann, wie ich mich da unterscheiden kann von meiner Konkurrenz.

3:21 SPEAKER_00: 2. Use Cases ist ganz ganz klar Content Erstellung,

3:24 SPEAKER_00: Ja, gerade Marketing,

3:26 SPEAKER_00: seien es seien es Social Media Beiträge für die verschiedenen Plattformen,

3:30 SPEAKER_00: Blogposts,

3:31 SPEAKER_00: SEO Texte.

3:33 SPEAKER_00: Überall da, wo ich Content erstellen muss,

3:35 SPEAKER_00: macht es total Sinn, KI einzusetzen und das ist, glaube ich, 1 der Use Cases, die man am schnellsten aus meiner Sicht umsetzen kann. Ja.

3:43 SPEAKER_00: Chatbots, immer spannendes Thema, egal ob das jetzt, kommen wir gleich noch ein bisschen zum Kundenmanagement,

3:47 SPEAKER_01: aber vor allem im Vertrieb und Marketing ein Chatbot, der es über meine Brand erzählen kann, über meine Produkte erzählen kann und sozusagen eine 1 Stimme

3:57 SPEAKER_01: meines Unternehmens auf meiner Website in meinem Produkt ist,

4:01 SPEAKER_00: ist auch ein sehr spannendes Thema. Und natürlich Content auch bei Chatbot immer mitdenken, nicht nur Text, sondern ich kann natürlich auch Fotos,

4:10 SPEAKER_00: wie auch Videos, Bilder

4:12 SPEAKER_00: erstellen mit KI in dem Use Case Marketing und Vertrieb.

4:16 SPEAKER_01: Genau. Und dann den letzten Punkt,

4:18 SPEAKER_01: der spannend ist, ist Analyse.

4:21 SPEAKER_01: Das ist nicht nur ein Punkt für Marketing und Vertrieb, glaub ich, einfach das ganze Thema Datenanalyse,

4:27 SPEAKER_01: aber grade im Marketing,

4:28 SPEAKER_01: ob das das für meine Social Media Kampagnen sind, ob das für meine Paid Kampagnen sind, ob das meine Vertriebskampagnen

4:34 SPEAKER_01: sind.

4:35 SPEAKER_01: Da sammel ich natürlich ganz viele wichtige und relevante Daten, die heute oft einfach nicht analysiert werden,

4:42 SPEAKER_01: weil keine Zeit, ich hab die Fähigkeiten nicht dazu.

4:44 SPEAKER_01: Und dort quasi KI unterstützte Datenanalyse zu verwenden, gibt mir natürlich ganz viele spannende Insights, die ich dann direkt in

4:52 SPEAKER_01: in in Actions oder Handlungsempfehlungen

4:56 SPEAKER_00: ableiten kann. Auch ganz praktisch, bei uns ist das so, das Marketingteam

5:00 SPEAKER_00: macht heute viel mehr Analysen als noch vor' halben Jahr.

5:04 SPEAKER_00: Eine Kollegin hat sich eigentlich ein

5:06 SPEAKER_00: eigenes Custom GPT gebaut.

5:08 SPEAKER_00: Das schmeißt sie sozusagen die Daten jede Woche rein und bekommt dann

5:13 SPEAKER_00: das schön ausformuliert,

5:14 SPEAKER_00: was bedeutet das,

5:16 SPEAKER_00: das dann in Slack und dann kann das ganze Marketingteam in so einem öffentlichen Channel drüber diskutieren und sagen, warum sind unsere Visits von folgendem Kanal runtergegangen?

5:24 SPEAKER_00: Woran könnte es liegen? Oder warum sind unsere Visits aus Social Media hochgegangen? Woran könnte das liegen? Können wir mehr davon machen? Ja. Letzter Punkt noch, Thema

5:33 SPEAKER_01: Chatbot.

5:34 SPEAKER_01: Du hast mir grade in' Pause ein Chatbot gezeigt von einem

5:39 SPEAKER_01: Fensterunternehmen,

5:41 SPEAKER_01: Ja. Die quasi ein Whatsapp Chat haben,

5:44 SPEAKER_01: wo ich auch einfach eine Voicenachricht reinsprechen kann, Informationen zu bekommen zu bestimmten Farben, zu bestimmten Materialien, zu bestimmten Fenstertypen,

5:52 SPEAKER_01: die mir dann quasi die Antwort geben, die ich brauch, zu entscheiden, was für mich eben das richtige Produkt ist. Und

5:58 SPEAKER_01: da sieht man immer, dass selbst ein

6:00 SPEAKER_01: kleines Unternehmen modernste KI Technologie verwenden kann, also wirklich ein Handwerksunternehmen

6:06 SPEAKER_01: und

6:07 SPEAKER_01: ich daher

6:08 SPEAKER_01: keine Angst haben darf davor und nicht in meinem Kopf mir sagen soll, das können ja nur die großen Unternehmen. Perfektes Beispiel dafür, dass wirklich von kleinem Unternehmen zum großen Unternehmen ich im Marketing und Vertrieb oder generell

6:22 SPEAKER_00: über die verschiedenen Kategorien KI verwenden kann. Und jetzt bitte auch noch mal ein ganz wichtiger Punkt.

6:27 SPEAKER_00: Durch die Technologie heute kann ich mit den Großen mithalten. Also vor vor ein paar Jahren konnte ich als kleines Unternehmen jetzt keinen TV Spot machen. Das war einfach außerhalb meiner Reichweite, ging nicht. Ja. Mit KI kann ich Dinge tun, die eigentlich bisher nur große Unternehmen machen konnten. Den TV Sport kann ich erstellen, ob ich mir das leisten kann, den zu schalten, ist dann auch mal gerne los. Ja, das stimmt, aber ich kann ihn natürlich auf YouTube schalten. Ja, stimmt. Ja, absolut.

6:50 SPEAKER_01: Mit dem an Netflix, aber ja, wir springen weiter, oder? Zum letzten Punkt, Kundenservice.

6:55 SPEAKER_00: Richtig.

6:56 SPEAKER_00: Auch da Chatbots, ne, kann ich im Marketing nutzen, aber eben auch im Kundenservice. Das ist, glaube ich, auch 1 der Beispiele, der

7:03 SPEAKER_00: die auf der Hand liegen. Ja, ich seh schon auf vielen Webseiten, dass dort Bots eingesetzt werden, dass ich da direkt mit dem Kundenservice in Interaktion treten kann. Es kann über ein Bot sein. Es kann natürlich auch sein, dass ich ein Customer GPT baue,

7:15 SPEAKER_00: was mir hilft, alle Anfragen

7:17 SPEAKER_00: freundlich, nett, on brand

7:20 SPEAKER_00: zu beantworten und auch mit Anfragen umzugehen, wo vielleicht sonst ein Mensch an die Grenzen kommt, weil sie sehr aggressiv formuliert sind?

7:28 SPEAKER_01: Genau, ich hab für die für die Kommunikation ein Ton,

7:32 SPEAKER_01: sind die ganzen

7:33 SPEAKER_01: Kundenservice

7:34 SPEAKER_01: Lösungen sehr gut. Ich glaube aber, es wird in Zukunft immer noch den Kundenservice geben als Mensch für einfach diese

7:41 SPEAKER_01: ja diese Sonderfälle, die einfach die KI nicht lösen kann. Genau. Die KI wird immer besser, die wird immer mehr Aufgaben erfüllen.

7:47 SPEAKER_01: Aber Beispiel,

7:48 SPEAKER_01: Klarna, die ja groß angekündigt haben, es nur noch KI im Customer Service sind dann ja auch ein bisschen zurückgerudert,

7:54 SPEAKER_01: weil sie einfach gemerkt haben, okay, manche Aufgaben kann die KI einfach doch nicht. Oder manche Leute,

8:00 SPEAKER_01: je nachdem, was es mitm ist, wenn's ein Premiumprodukt ist, möchten vielleicht auch einfach nach wie vor mit' Mensch sprechen. Und wenn sie dafür zahlen, dann wird's auch weiterhin dort den Mensch geben. Aber zu fragen, wo ist meine Bestellung,

8:13 SPEAKER_01: dafür brauch ich keinen Mensch mehr.

8:15 SPEAKER_00: Ja.

8:18 SPEAKER_00: Außerdem das ganze Thema Wissensmanagement,

8:20 SPEAKER_00: auch sone Frage, wenn ich jetzt nicht mit Menschen sprechen möchte, sondern meine Probleme selber lösen möchte, kann natürlich auch das mit KI machen. Kann alle Fragen, die von

8:29 SPEAKER_00: Kundinnen, Kunden aufkommen, reinschmeißen, kann mir daraus die Artikel generieren lassen und das in son Businessdatenbank

8:35 SPEAKER_00: einspeisen,

8:36 SPEAKER_00: Ja. Sodass viele Fragen einfach nicht mehr vom Kundenservice beantwortet werden müssen, weil sie schon beantwortet sind in'

8:41 SPEAKER_00: SEQ Section oder in' Kundendatenbank.

8:45 SPEAKER_01: Wer ist ist es Datenbank?

8:46 SPEAKER_01: Nächste Kategorie,

8:48 SPEAKER_01: Personalwesen

8:49 SPEAKER_01: und HR.

8:51 SPEAKER_01: Superspannend,

8:52 SPEAKER_01: teilweise auch supertracky,

8:54 SPEAKER_01: weil ich natürlich nicht alle Sachen

8:57 SPEAKER_01: machen darf, die theoretisch möglich wären.

9:00 SPEAKER_01: Aha. Ich darf's nicht voll automatisiert von KI entscheiden lassen, beispielsweise in der EU zumindest,

9:07 SPEAKER_01: wer keinen Job beginnt bekommt.

9:09 SPEAKER_01: Ich darf's unterstützend verwenden im Bewerbermanagement.

9:13 SPEAKER_01: Also sone Vorabbewertung,

9:15 SPEAKER_01: einfach zu gucken, ob aufm CV die relevanten Skills stehen, die ich eben für diese Rolle brauche.

9:20 SPEAKER_01: Dafür ist natürlich sehr spannend und son bisschen son son Battle, glaub ich, zwischen Bewerbern und

9:26 SPEAKER_01: quasi HR oder Recruitmentabteilung,

9:29 SPEAKER_01: weil einfach mit

9:31 SPEAKER_01: Bewerbungstools

9:32 SPEAKER_01: ich jetzt natürlich mein CV auf der einen Seite

9:35 SPEAKER_01: anpassen kann automatisiert in Unternehmen und voll automatisiert

9:39 SPEAKER_01: die ganze Welt schicken kann, was natürlich wiederum zu' Bewerbungsflut

9:43 SPEAKER_01: bei den Unternehmen führt, die dann wiederum KI einsetzen,

9:47 SPEAKER_01: diese KI generierten

9:49 SPEAKER_01: Bewerbungen sozusagen zu bewerten,

9:52 SPEAKER_01: potenziell

9:53 SPEAKER_01: auszusortieren oder zumindest jemand hinzulegen, der dann entscheidet, ob sie aussortiert werden. Also ist schon ein spannendes Thema und bin gespannt, wo's da wo's da hinkommt. Aber ich glaub, ohne KI Unterstützung

10:05 SPEAKER_01: wird Bewerbermanagement

10:06 SPEAKER_01: einfach krass nicht handelbar. Ich mein, wir sehen das ja auch,

10:09 SPEAKER_01: wir wenn wir eine Stelle für,

10:12 SPEAKER_01: keine Ahnung, Contentmanagement oder KI Experten auszuschreiben auf unserer Seite, wie viel Bewerbungen wir da bekommen. Früher hab ich immer gesagt, das gehört zum Anstand dazu,

10:21 SPEAKER_01: jemand auch abzulehnen

10:24 SPEAKER_01: mit irgendwie' kleinen Begründung.

10:26 SPEAKER_01: Und denk ich irgendwie immer noch, aber es ist vollkommen unmöglich. Aber Du bist unanständig geworden. Ich ja, in gewisser Weise schon, ne. Also ein oder ich musste halt jemand bezahlen, der sich da hinsetzt, der quasi jedem jeder Person sagt, warum sie nicht angenommen wird. Es geht einfach nicht. Also wir können einfach teilweise, also die meisten können wir einfach gar nicht beantworten Und fairerweise bei vielen dieser Bewerbungen,

10:45 SPEAKER_01: ich würd sagen 80 Prozent, sind das einfach Standard. Leute klicken, schicken das einfach raus, gucken nicht mehr drauf. So auf LinkedIn meinst Du so einfach so dieses Ja, LinkedIn oder halt über die verschiedenen Kanäle. Wir haben son Tool, das das zieht quasi alles zusammen und

10:58 SPEAKER_01: wie man's tatsächlich

11:01 SPEAKER_01: oder was was uns was gebracht hat, Sie haben gesagt, hey, für das Bewerbungsvideo, wir brauchen ein CV. Wir brauchen nicht mal anschreiben, weil diese eine KI generiert.

11:09 SPEAKER_01: Wir hätten gerne

11:10 SPEAKER_01: dreimal

11:11 SPEAKER_01: ein einminütiges

11:12 SPEAKER_01: Handyvideo,

11:13 SPEAKER_01: wo Du quasi reinsprichst und erzählst,

11:16 SPEAKER_01: ein Video,

11:17 SPEAKER_01: was ist irgendwie dein Werdegang? Ein Video, warum willst Du zu SnipKI kommen? Und ein Video, warum bist Du die richtige Person?

11:23 SPEAKER_01: Und

11:24 SPEAKER_01: alle Leute, die das quasi machen und einreichen,

11:27 SPEAKER_01: schauen wir uns an und die bekommen auch eine Antwort. Weil da wissen wir, okay, die haben zumindest mal 3 Minuten oder müssen sich natürlich überlegen, was sie sagen, aber die haben zumindest mal irgendwie 10 Minuten investiert.

11:37 SPEAKER_01: Haben was aufgenommen, die sind in Vorleistung gegangen, die meinen es ernst und das sind quasi die Personen, die wir auch wollen. Alle anderen nehmen wir gar nicht. Und das sind die Sachen, die die checkt die KI nicht und kann dir noch nicht zumindest

11:50 SPEAKER_01: gut erstellen, ne. In 2 Jahren wirst Du wahrscheinlich auch automatisch generierte KI Videos bekommen, aber aktuell ist das noch so ein Filter, den wir da verwenden. Habt ihr dann auch deine KI, die durch die Videos durchgeht und dir das zusammenfasst und sagt, hey, nein. Nee, das heißt, die die dreimal eine Minute kriegen wir noch hin, deswegen haben wir das auch bewusst kurz kurz gewählt, ja. Wenn wir über HR sprechen,

12:10 SPEAKER_00: gibt's da auch 2, also a kannst Du die Jobausschreibung

12:14 SPEAKER_00: natürlich auch mit KI generieren, dir helfen lassen, nicht auf die HR Abteilung warten, sondern sagen, hey, das sind die Anforderungen, die ich brauche. In dem und dem Ton hätte ich's gerne. So kannst du die Ausschreibung generieren

12:24 SPEAKER_00: und natürlich kannst du auch intern deinen Mitarbeitenden Fragen beantworten, dann deinen Mitarbeitenden helfen. Es gibt ja 1000 Fälle. Wie beantrage ich Urlaub, ne? Oder keine Ahnung, wie

12:35 SPEAKER_01: ist das jetzt mit der Elternzeit et cetera p p? Nur auch da kannst Du auf interne Chatboards setzen, wo KI dich unterstützt. Zum Thema Stellenbeschreibung, jede HR Abteilung

12:43 SPEAKER_01: sollte heute ein GPT haben, das alle Informationen hat dem Unternehmen, zu den Stellenbeschreibungen mit Beispielstellenausschreibung,

12:51 SPEAKER_01: einfach jede neue Rolle innerhalb von wenigen Sekunden die Stellenausschreibung zu generieren.

12:57 SPEAKER_01: Also die HR Abteilung, die heute noch

13:00 SPEAKER_01: manuell ohne KI Stellenbeschreibung entwickeln,

13:04 SPEAKER_01: darf es eigentlich nicht mehr geben. Also ne, gibt es noch, aber

13:09 SPEAKER_01: es ist eigentlich

13:11 SPEAKER_01: mir absolut unerklärlich,

13:13 SPEAKER_01: wenn man heute das noch händisch und manuell macht. Also ich würd mich wundern, wenn mehr als 50 Prozent der NTA Abteilung das schon hätten. Ich glaube auch. Also ich fairerweise, ich glaube, es sind eher wahrscheinlich 10 Prozent, die es nutzen. Ja. Aber das ist son klassischer Fall,

13:26 SPEAKER_01: wo ein GPT

13:28 SPEAKER_01: oder eine vergleichbare Lösung

13:30 SPEAKER_01: dein Leben so viel einfacher macht. Und das ist eine Aufgabe, die ist

13:34 SPEAKER_01: die sollte kein Mensch mehr machen, die ist ineffizient. Natürlich muss der Mensch das checken und kontrollieren und noch mal anpassen. Sie wissen, nee, das Ergebnis ist nicht immer perfekt. Aber das ist son

13:44 SPEAKER_01: bestes Beispiel dafür, wo einfach ein GPT Sinn ergibt, wo ich keine großen Datenschutzprobleme hab, weil ich ja keine Menschendaten da reingebe von richtigen Menschen. Also

13:52 SPEAKER_01: klassischer Fall,

13:54 SPEAKER_01: genau, wo KI wirklich helfen kann.

13:56 SPEAKER_01: Und weiterer Fall und Du hast das Wissensmanagement angesprochen grade, es gibt Wissensmanagement auch hier.

14:03 SPEAKER_01: Es geht einmal natürlich diesen Bot, den Du angesprochen hast, irgendwelche HR Fragen, die mir son Bot beantworten

14:08 SPEAKER_01: kann.

14:10 SPEAKER_01: Da sollte keiner mehr im HR sitzen, der so so die

14:14 SPEAKER_01: die typischen FAQ Fragen beantwortet. Aber auch fürn Onboarding von neuen Mitarbeitern dann, ne? HR Abteilung oder die Head ofs in den Abteilungen können eine Wissensmanagement,

14:23 SPEAKER_01: eine Wissensdatenbank erstellen mit allen Infos, die die Person in der Rolle für die Abteilung wissen muss. Ja. Und dann hat auch keiner mehr Angst, diese dummen Fragen in Anführungsstrichen

14:34 SPEAKER_01: an die Vorgesetzten zu stellen, weil sie diese

14:37 SPEAKER_01: Fragen, von denen sie denken, die will ich jetzt aber die Chefin nicht fragen, können sie die Wissensdatenbank fragen und bekommen da sofort eine Antwort.

14:44 SPEAKER_01: Und das ist Employee oder Mitarbeiter Onboarding ist ein ganz großer und einfacher Use Case tatsächlich

14:51 SPEAKER_01: für KI im Bereich Personalwesen

14:54 SPEAKER_01: oder HR.

14:55 SPEAKER_00: Business Development,

14:57 SPEAKER_00: Dienstleistungs Development, also immer dann, wenn ich irgendwie neue Dinge generiere, kreiere.

15:02 SPEAKER_00: Ich glaub, da ist KI auch ein toller Sparringspartner.

15:05 SPEAKER_00: Sei es jetzt Ideengenerierung,

15:07 SPEAKER_00: was könnten neue Produkte sein? Was könnten

15:09 SPEAKER_00: Märkte sein, die nahe sind? Was sind Dinge, die unsere

15:13 SPEAKER_00: Konkurrenz zurzeit tut,

15:15 SPEAKER_00: an die wir andocken können?

15:17 SPEAKER_01: Gibt's viele Sachen. Also ich hab ich ich muss mir einmal, das hatten wir in der letzten Folge auch angesprochen, son sehr gutes Company

15:25 SPEAKER_01: Know how,

15:27 SPEAKER_01: ja, wieder ein GPK oder ein Cloud Projekt oder

15:30 SPEAKER_01: auch in extrem langen Prompt einfach

15:32 SPEAKER_01: schreiben, dass der Kontext da ist. Und dann kann ich extrem gut eben, wie Du sagst, KI als Partner, Brainstorming Partner verwenden.

15:40 SPEAKER_01: Und das kann ich natürlich anpassen, auch wieder in die verschiedenen Abteilungen

15:44 SPEAKER_01: und

15:45 SPEAKER_01: dort sehr, sehr einfach implementieren,

15:47 SPEAKER_01: ohne dass ich irgendwelche Prozessveränderungen

15:49 SPEAKER_01: oder Systemanpassungen

15:50 SPEAKER_01: machen muss. Also viele Dinge, die sehr viel Einfluss

15:54 SPEAKER_01: haben können, positiven Einfluss, sind gar nicht so kompliziert eigentlich in der Implementierung.

15:59 SPEAKER_00: Aber da kommen wir gleich noch mal zu. Ich kann natürlich auch Prototypen entwickeln. Also das ist natürlich,

16:04 SPEAKER_00: ich kann jetzt auch nicht mit KI irgendwie den Prototypen 1 neuen Tellers entwickeln oder 1 neuen Maschine, sondern alles, was digital ist. Also wenn ich, vielleicht kann ich ein drei-d-Modell entwickeln, vielleicht kann ich eine Webseite entwickeln, eine Webapp,

16:16 SPEAKER_00: interne

16:17 SPEAKER_00: interne Applikationen, all das geht heute schon mit Vibe Coding.

16:20 SPEAKER_00: Vor allen Dingen, wenn's noch nicht für die für die Production ist, sondern intern genutzt werden kann. Aber dieses ganze Thema Prototypenentwicklung

16:27 SPEAKER_00: kann mit KI unterstützt werden, ist auch ein tolles Beispiel,

16:31 SPEAKER_00: Teams

16:32 SPEAKER_00: mit KI in Verbindung zu bringen, die damit bisher noch nichts zu tun hatten, weil ich auf einmal Leute enable, Dinge zu tun, die vorher nicht möglich waren. Ja. Jetzt kommen wir zum letzten großen Block Verwaltung und Prozesse.

16:44 SPEAKER_01: Und das ist für mich son bisschen die die Königsdisziplin.

16:48 SPEAKER_01: Das sehen wir auch mal bei diesem KI Führerschein.

16:50 SPEAKER_01: Es ist im letzten Kapitel, in Woche 4 oder im vierten Modul kommen diese ganzen Make-N-Automatisierung.

16:57 SPEAKER_01: Und wer das richtig

17:00 SPEAKER_01: umsetzt, ja, das ist natürlich komplexer. Das ist natürlich viel einfacher als hier jetzt ein GPT, gibt deine Infos rein, nimmt die Antwort, arbeitet damit. Aber wer quasi versteht,

17:08 SPEAKER_01: wie ich

17:09 SPEAKER_01: Prozesse, die heute aufwendig sind,

17:12 SPEAKER_01: automatisiere

17:13 SPEAKER_01: und mit KI unterstütze und sozusagen

17:16 SPEAKER_01: die ganzen Sachen richtig zusammenstöpsle,

17:19 SPEAKER_01: der kann massiven Unterschied machen für sein Unternehmen oder für seine Arbeit. Und es ist natürlich nicht supereinfach und wir sehen das auch, die Aufgaben,

17:27 SPEAKER_01: wir haben ja so Mikroaufgaben,

17:29 SPEAKER_01: das sind die schwierigsten. Da kommen die meisten Rückfragen, da scheitern die meisten Leute, ne. Man muss son gewisses

17:34 SPEAKER_01: Prozessverständnis

17:35 SPEAKER_01: eben haben und wie funktionieren so Tools und wie hängen die zusammen?

17:39 SPEAKER_01: Aber

17:40 SPEAKER_01: so was

17:42 SPEAKER_01: zu durchdenken und zu implementieren,

17:44 SPEAKER_01: macht ein Riesen-, Riesenunterschied

17:47 SPEAKER_01: im Prinzip, wie effizient und effektiv ich eben mit KI arbeite.

17:51 SPEAKER_00: Aber da sind wir auch schon bei dem Thema, wie kann ich überhaupt identifizieren,

17:54 SPEAKER_00: wo KI helfen kann?

17:56 SPEAKER_00: Ja, neben diesen Use Cases, die wir jetzt gelernt haben, gibt natürlich noch 100000 andere, aber es sind jetzt einige Beispiele,

18:02 SPEAKER_00: Kann mir halt überlegen, wo gibt es in meinem Arbeitsbereich

18:06 SPEAKER_00: ineffiziente Prozesse? Wo gibt's Dinge, die repetitiv sind? Wo gibt's Dinge, die langweilig

18:11 SPEAKER_00: sind, die mich selbst langweilen, die vielleicht auch fehleranfällig sind, weil sie so langweilig sind? Das ist auch son erster Pointer, wo ich reingehen kann, wo wo gibt's Ineffizienzen?

18:20 SPEAKER_01: In und und einfach so hinzusetzen,

18:22 SPEAKER_01: was macht mir eigentlich keinen Spaß an meinem Job?

18:26 SPEAKER_01: Das ist eigentlich immer eine gute Frage. Welche Ich hoffe nicht alles, die ich tue. Ja, hoffentlich nicht alles, aber dann, wenn ich diese diese

18:34 SPEAKER_01: vielleicht fast alles dann automatisiert bekomme Ja. Oder halt irgendwie KI Lösungen finde, dann gibt's mir natürlich Zeit, mehr mich mehr mit Aufgaben zu beschäftigen, die mir Spaß machen. Aber wirklich zu überlegen,

18:44 SPEAKER_01: was sind denn die Dulli Aufgaben, die ich mache, die ich immer wieder mache? Die Sachen, die ich schon a-nach b kopiere,

18:50 SPEAKER_01: ja, die Texte, die ich immer wieder schreibe, die, keine Ahnung, alle 6 Monate haben wir ein neues Produkt, das irgendwie in den Markt kommen muss. Was sind denn die Aufgaben, die wir immer wieder machen? Ja. Ne? Und

19:02 SPEAKER_01: das sind die Aufgaben, in denen in der Regel vielleicht, guckt auf die Aufgabe an, KI helfen kann und mir halt Arbeit wegnimmt,

19:11 SPEAKER_01: die ich ähnlich machen möchte. Von daher, guter Punkt, ineffiziente Prozesse, doofe Prozesse, langweilige Prozesse,

19:17 SPEAKER_00: Aufgaben, die mir keinen Spaß machen. Und da sprichst Du auch schon das Richtige an mit diesen, in Neudeutsch, starten.

19:23 SPEAKER_00: Wir müssen jetzt nicht direkt

19:25 SPEAKER_00: jeden krassen Prozess im Unternehmen Ende zu Ende mappen,

19:29 SPEAKER_00: ja, sondern wenn man mit diesen startet, hat

19:31 SPEAKER_00: hat man halt auch schnell Erfolge,

19:34 SPEAKER_00: kann über die Erfolge sprechen, kann auch kann schneller lernen, hat schnelle Iterationen

19:38 SPEAKER_00: und kann mit diesen Piloten dann auch andere wiederum inspirieren.

19:41 SPEAKER_01: Ja, absolut. Es sollte natürlich nicht nur bei Piloten bleiben, ne. Das ist ja son bisschen das Thema

19:48 SPEAKER_01: mit mit Piloten, dass halt viele Unternehmen irgendwelche Piloten machen, die funktionieren dann ganz gut,

19:55 SPEAKER_01: aber dann halt irgendwie da stehen bleiben, ne. Und es gibt zu Recht also nur Use Cases, wir haben jetzt über viele Use Cases gesprochen, irgendwie wenn ich mir nur Use Cases überlege und dann ein paar Piloten mache, ist das auch kein ausreichender Ansatz. Es ist aber zumindest

20:10 SPEAKER_01: ein wichtiger Ansatz, den Leuten erst mal die Grundlagen beizubringen, dass sie wirklich verstehen, was kann KI? Ja. Und dann bei der eigenen Arbeit, bei den eigenen Aufgaben überlegen, wie sie der KI unterstützen könnte.

20:21 SPEAKER_01: Und dann eben

20:23 SPEAKER_01: dadurch, dass immer mehr Leute

20:26 SPEAKER_01: im Unternehmen Erfolgserlebnisse

20:28 SPEAKER_01: haben in ihrem kleinen Bereich,

20:30 SPEAKER_01: führt das ja auch zu' Mindset Shift im ganzen Unternehmen.

20:33 SPEAKER_01: Und irgendwann kann ich in meine Kernprozesse gehen und immer komplexere

20:37 SPEAKER_01: Sachen umsetzen. Und natürlich eine Strategie von oben und braucht eine Datenstrategie.

20:42 SPEAKER_01: Systeme müssen irgendwie sicher miteinander verbunden sein, ne. Und hier und da 2, 3 Use Cases, weil wir jetzt keinen Riesenimpakt haben auf das Gesamtunternehmen,

20:49 SPEAKER_01: sind aber oft der 1. Schritt

20:51 SPEAKER_01: und führen dazu eben, dass Du die Mitarbeitenden

20:55 SPEAKER_01: einbindest. Aber bevor wir jetzt zu strategisch werden, machen wir das in der in der nächsten Folge. Wichtig ist, glaub ich, zu sagen, wie Du gesagt hast, was sind eigentlich die ganzen nervigen, ineffizienten Prozesse?

21:05 SPEAKER_01: Erst mal wegzubleiben von den ultrakomplexen

21:08 SPEAKER_01: Großprojekten,

21:09 SPEAKER_01: sich auf die kleinen, einfachen Sachen

21:12 SPEAKER_01: quasi zu fokussieren

21:14 SPEAKER_01: und quasi das Team sozusagen mitzunehmen

21:17 SPEAKER_01: und die Erfolge und

21:19 SPEAKER_01: Ergebnisse zu teilen.

21:20 SPEAKER_00: Wichtig dabei auch, es es wird auch Misserfolge

21:23 SPEAKER_00: geben.

21:24 SPEAKER_00: Also fail fast, learn faster.

21:28 SPEAKER_00: Wenn etwas nicht funktioniert, dann ist es ist das genauso ein wichtiger Lerneffekt, als wenn's funktioniert. Das ist wichtig, dass wir also iterativ vorgehen und diese Lerneffekte mitnehmen und

21:38 SPEAKER_00: eine gewisse Agilität und Experimentierfreude

21:40 SPEAKER_01: beibehalten. Dazu eine 1 Punkt, das war son Artikel, da hab ich mich wieder aufgeregt.

21:47 SPEAKER_01: Gartner hat geschrieben,

21:49 SPEAKER_01: dass...

21:50 SPEAKER_01: Also es war so son bisschen,

21:52 SPEAKER_01: ja, KI Agenten sind noch nicht so weit und ich glaub,

21:56 SPEAKER_01: 60,

21:57 SPEAKER_01: 40 Prozent aller Agentenprojekte werden scheitern bis 20 28.

22:02 SPEAKER_01: Und dann hab ich mich wieder ganz viele Leute drunter geschrieben, ja, seht ihr hier selbst Gartner sagt, KI Agenten scheitern und

22:08 SPEAKER_01: ist alles Quatsch und funktioniert nicht. Und da hab ich mir auch nur gedacht, na ja gut, Du kannst die Person sein, die sagt, KI Agenten scheitern und das ist alles Quatsch und funktioniert nicht. Guck, 40 Prozent scheitern.

22:19 SPEAKER_01: Aber mit 40 Prozent scheitern heißt es, dass 60 Prozent funktionieren. Ja. Ne, und wenn ich das Unternehmen bin, was 60 Prozent Erfolg hat in den Agentenprojekten, in

22:28 SPEAKER_01: in Implementierungsprojekten,

22:29 SPEAKER_01: dann bin ich das Unternehmen, was am Ende gewinnt und nicht das Unternehmen, was zurücktreten sagt, guck mal, 40 Prozent scheitern. Ja. So und die Sachen, die scheitern, die scheitern vielleicht heute und ist ja auch gut, dadurch lern ich ja was. In 6 Monaten scheitern die vielleicht nicht mehr, weil die Modelle dann

22:43 SPEAKER_01: ganz andere Sachen machen können und die Agenten weiter sind, mehr Tools verwenden können, ja. Und

22:49 SPEAKER_00: das ist also, ne, das ist das ist immer son bisschen, das ist einfach eine Das ist eine sehr deutsche Denke. Ja. Ja. Also natürlich, es heißt ja auch 80 Prozent oder 90 Prozent aller Start ups scheitern, ja okay. Ja. Aber die anderen 10 Sollte kein Unternehmen mehr gründen. Die anderen 10 Prozent sind dann halt erfolgreich und wenn irgendwie jemand so gedacht hätte bei Google, dann hätten wir heute kein Google oder dann hätten wir keinen

23:08 SPEAKER_00: Microsoft, kein SAP, war ja auch mal vor 50 Jahren ein Start-up. Genau. Und wenn wenn ich 60

23:14 SPEAKER_01: 60 Prozent Chance habe, dass meine

23:17 SPEAKER_01: Automatisier also Agentenprojekte,

23:19 SPEAKER_01: ne, Automatisierungsprojekte

23:20 SPEAKER_01: sind ja noch viel einfacher in dem Sinn, weil da viel weniger Variablen drin sind, die irgendwie schieflaufen können, weil ich nur einzelne Teile quasi mit KI Elementen

23:29 SPEAKER_01: sozusagen habe in diesem Prozess oder Workflow.

23:32 SPEAKER_01: Ein komplett autonomes Agentenprojekt,

23:34 SPEAKER_01: was auch immer das genau ist. Wenn ich zu 60 Prozent Erfolg habe damit, dann ist es für mich ein absoluter No Brainer, die Sachen auszuprobieren

23:41 SPEAKER_01: und

23:42 SPEAKER_01: dann am Ende eben

23:44 SPEAKER_01: ja

23:45 SPEAKER_01: ein Ergebnis zu haben, was deutlich besser ist, ich vorher hatte.

23:48 SPEAKER_01: Aber ja, typisch typisch deutsch. Schau mal, 40 Prozent Agenten, 40 Prozent scheitern,

23:55 SPEAKER_01: die können ja gar nix. Ja alles Quatsch.

23:58 SPEAKER_00: SAPIR

23:59 SPEAKER_00: kennt man vielleicht auch als aus der Automatisierung.

24:02 SPEAKER_00: Die haben gibt's schon seit vielen, vielen Jahren. Mit mit SAPIR konnte ich oder kann ich nach wie vor verschiedene Tools miteinander verbinden.

24:08 SPEAKER_00: Die gehen jetzt aber auch sehr, sehr stark in das ganze Thema KI und KI Adoption rein.

24:13 SPEAKER_00: Die haben jetzt vor kurzem ein Modell veröffentlicht oder die Person Philipp Klöckner,

24:18 SPEAKER_00: die das vorantreibt,

24:19 SPEAKER_00: nennt das Spark Modell.

24:23 SPEAKER_00: Und das ist so ein kleiner Taktik Fahrplan. Ist jetzt nicht superstrategisch, aber

24:26 SPEAKER_00: aber sehr taktisch. Er sagt, hey,

24:29 SPEAKER_00: wenn Du schnell KI einführen möchtest, dann folge diesem Spark Modell.

24:34 SPEAKER_00: Können wir gleich noch im Detail eingehen, aber als erstes Strukturen aufbauen, die KI erzwingen es.

24:40 SPEAKER_00: Eine Person muss das Thema wirklich im Blick behalten, das ist Ownership.

24:44 SPEAKER_00: Jeder soll was bauen, also alle sollen was tun. Was Du gerade sagtest, kleine Use Cases, active participation fürs a,

24:52 SPEAKER_00: dass er es

24:54 SPEAKER_00: in jedem Team braucht es einen, der als KI Multiplikator

24:57 SPEAKER_00: da ist, also role based anchors und das k,

25:02 SPEAKER_00: es muss sichtbar gemacht werden, es muss auch belohnt werden, key incentives.

25:07 SPEAKER_00: Können wir gleich noch mal in den einzelnen Details drauf eingehen, was da was das heißt. Aber wie wie ist das bei dir? Siehst Du schon Firmen, die Strukturen so aufbauen, die KI erzwingen?

25:17 SPEAKER_00: Das fand ich an das Spannendste, weil ist bei uns jetzt ehrlicherweise noch nicht so, dass wir KI erzwingen. Also ich kenn fairerweise

25:25 SPEAKER_01: kein

25:26 SPEAKER_01: deutsches Unternehmen, was das wirklich schon so hart pusht. Es gibt bestimmt ein paar, die machen's ein bisschen mehr und es gibt ein paar, die machen's ein bisschen weniger.

25:34 SPEAKER_01: Primär hört man's aktuell eben von den amerikanischen Unternehmen, ne, auch oder kanadischen.

25:39 SPEAKER_01: Ich find's Shopify ist sehr kanadisch

25:41 SPEAKER_01: Deutscher Gründer. CEO, genau,

25:44 SPEAKER_01: die gesagt haben, ich darf keine neuen Leute mehr einstellen.

25:48 SPEAKER_01: Es sei denn, ich hab nachgewiesen, dass KI es nicht kann, ne. Also quasi sich dieses KI first Mindset quasi aufzubauen, zu entwickeln. Ja. Das ergibt, glaub ich, Sinn. Und da auch wieder nicht nur aus dem Grund, weil ich irgendwie Leute rausschmeißen will, sondern weil ich jetzt vielleicht einfach Sachen machen kann, die ich vorher gar nicht machen konnte.

26:06 SPEAKER_01: Und

26:07 SPEAKER_01: ja, ich glaub, dieses das ist ein Kultur, das ist

26:10 SPEAKER_01: oft

26:11 SPEAKER_01: viel mehr ein Kulturthema als wirklich ein technisches Thema, das in die Köpfe der Leute reinzukriegen,

26:18 SPEAKER_01: KI first zu denken und zu handeln und quasi keine Angst davor zu haben, das umzusetzen, ne. Und da son son Framework quasi zu haben, wo man sagt, okay, man man lässt die Leute auch die Sachen ausprobieren, man gibt ihnen die Freiheiten, man erlaubt Fehler,

26:32 SPEAKER_01: die

26:33 SPEAKER_01: dieses diese Kultur und Mindset ist natürlich extrem relevant.

26:37 SPEAKER_00: Das, was Du sagst, man lässt die Menschen auch ausprobieren. Das hab ich auch son Thema.

26:41 SPEAKER_00: Viele Unternehmen tendieren dazu, erst mal eine große KI Policy zu machen, die a lange dauert und b dann

26:47 SPEAKER_00: erst mal einschränkt und

26:50 SPEAKER_01: Angst macht, oh Gott, wir müssen der KI Policy folgen. Was passiert, wenn wir ihr nicht folgen? Ich mein, wenn's wenigstens eine gibt, ne. Also das Schlimmste ist ja noch, es gibt keine Policy und die sagen irgendwie, nein, Du darfst gar nix machen und dann den Leuten nimmt die das ja trotzdem, ne. Das ganze Thema Schatten KI. Ja. Dann lässt halt jeder irgendwie seinen privaten ChatGPT Account laufen, ballert da die Sachen rein. Das ist ja auch keine Lösung, ne. Also sich immer gewisse

27:13 SPEAKER_01: Guard Rates vorzugeben.

27:15 SPEAKER_01: Was kannst Du, was kannst Du nicht? Und eben so dieses Grundverständnis zu schaffen, was Du da auch nicht reinhauen darfst, müssen die Leute auch erst mal lernen. Wie sprichst Du mit der KI? Und welche Tools

27:25 SPEAKER_01: nutzen wir? Welchen nutzen wir vielleicht auch nicht? Und das einfach regelmäßig zu hinterfragen, ne, ist natürlich relevant. Weil dieses typische

27:33 SPEAKER_01: IT

27:34 SPEAKER_01: Mindset von früher

27:36 SPEAKER_01: Und das ist auch nicht einfach für die IT zu sagen, ja, wir haben jetzt irgendwie uns auf diese Infrastruktur und Tools geeinigt und das bleibt jetzt für 5 Jahre so. Ja. Und dann gucken wir mal wieder,

27:46 SPEAKER_01: ob wir uns ein neues Angebot holen. Es funktioniert halt nicht in der KI Welt. Also alle 3 bis 6 Monate muss ich es hinterfragen und natürlich muss ich Themen wie Datenschutz,

27:54 SPEAKER_01: Datensicherheit

27:55 SPEAKER_01: und so weiter im Hinterkopf haben, aber die Welt entwickelt sich grade viel zu schnell,

28:01 SPEAKER_01: da nicht agil zu sein. Also Guidelines wichtig und ja,

28:06 SPEAKER_01: aber eben

28:08 SPEAKER_01: Schnellteuration auch den Guidelines. Integration auch auf den Guidelines und

28:11 SPEAKER_01: es ist eine hohe Anforderung an IT Abteilungen,

28:14 SPEAKER_01: die sie so wahrscheinlich bisher nicht gewohnt waren,

28:18 SPEAKER_01: Aber

28:19 SPEAKER_00: es muss sich jeder ein bisschen verändern. Jetzt ist die Frage, ist die Ownership dieses dieses

28:24 SPEAKER_00: diese Veränderung bei der IT?

28:27 SPEAKER_00: Ich würde fast argumentieren,

28:28 SPEAKER_00: nicht nur, wenn das eben nur aus IT getrieben ist, dann hat man das Prozesswissen gar nicht, dann hat man das Wissen gar nicht, was man in der jeweiligen Abteilung benötigt.

28:37 SPEAKER_00: Es darf also nicht in der IT liegen,

28:40 SPEAKER_00: sondern muss aus meiner Sicht eher dezentral in den einzelnen Abteilungen

28:44 SPEAKER_01: verortet sein, aber da brauchst trotzdem eine Ownership. Genau, also Du ich glaub, Du brauchst die Kombination halt einfach, ne, weil wenn jetzt irgendwie jede Abteilung sich 20 verschiedene Tools raussucht und der IT sagt, die brauchen wir jetzt aber,

28:57 SPEAKER_01: dann da ist es muss die Kommunikation geben. Es muss gewisse zentrale Vorgaben

29:02 SPEAKER_01: geben, zumindest was wir Sachen, welche Daten dürfen überhaupt generell reingegeben werden und so weiter. Das kann zentral kommen. Aber kleine IT hat keine Ahnung, was das beste Bildbearbeitung Tool ist fürs Marketing oder welche KI die besten Texte schreibt oder welches Automatisierungstool

29:19 SPEAKER_01: vielleicht am besten funktioniert. Wobei da würd ich sagen, okay,

29:22 SPEAKER_01: son Tool wie jetzt irgendwie ein make oder ein n 8 n kannst Du natürlich unternehmensübergreifend

29:26 SPEAKER_01: nutzen.

29:28 SPEAKER_01: Aber ja, bei Vertikalen oder welches Videotool das Beste ist und welches Du verwenden darfst. Aber ist trotzdem wichtig, glaub ich, dass man sich da so Themen anschaut, ne. Ich glaub grad CapCut, son ganz bekanntes Videotool,

29:38 SPEAKER_01: hat jetzt grade die,

29:40 SPEAKER_01: ich glaub, es ist CapCut, dass ich da wechsel, ist auch, hat die Privacy Policies geändert, dass Du quasi den kompletten Rechner in all dem Content, den Du damit irgendwie nutzt,

29:49 SPEAKER_01: an CapCard abgibst.

29:51 SPEAKER_01: Und das kannst Du halt im Unternehmen halt nicht unterschreiben,

29:54 SPEAKER_01: ne. Und da müsste eigentlich die Fachabteilung,

29:57 SPEAKER_01: also die die

29:58 SPEAKER_01: Marketingabteilung da auch schon mal irgendwie dran denken, aber da ist dann okay, wenn IT sagt, nein, ja. Und diesen Dialog muss es halt eben einfach geben. Aber ist schon interessant zu sehen, wie die Motivation unterschiedlich ist, weil

30:11 SPEAKER_01: wenn...

30:12 SPEAKER_01: Es gibt ja diese Kompetenzpflicht

30:14 SPEAKER_01: nach Artikel 4 KI Verordnung und

30:16 SPEAKER_01: dass Du jedem Mitarbeiter, der irgendwie mit KI was zu tun hat, eine Grundkompetenz

30:21 SPEAKER_01: vermitteln musst.

30:22 SPEAKER_01: Beziehungsweise wenn Sachen passieren,

30:25 SPEAKER_01: dann bist Du halt irgendwie haftbar. So. Und wenn wir Anfragen bekommen

30:29 SPEAKER_01: für dieses Produkt, sind die fast immer von der IT.

30:33 SPEAKER_01: Ne, weil die IT sagt, Sicherheit, Safety, Datenschutz,

30:37 SPEAKER_01: Leute sollen keinen Mist bauen

30:39 SPEAKER_01: und ist ja auch deren Job. Aber da ist das Mindset nicht, wir bringen das den Leuten bei, damit die super Powers bekommen, mehr zu produzieren, sondern das ist quasi so eher das cover my ass Mindset. Und das ist ja auch fein und dafür muss es ja auch Produkte und Lösungen geben. Wenn's aber so Themen gibt wie jetzt,

30:55 SPEAKER_01: ich will mein Team irgendwie befähigen und den Skills geben, die sie brauchen in der neuen Welt, halt coolere Sachen besser zu machen, schneller zu machen, dann sind's dann meistens irgendwie die CEOs oder die Head of Marketings.

31:07 SPEAKER_01: Das sind dann wiederum ganz andere Sachen, die man den Leuten beibringen muss, als die in den Basics auch. Also so hat halt jeder seine Rolle im Unternehmen, ne. Wir haben

31:15 SPEAKER_00: auch son son son Kurs für KI

31:17 SPEAKER_00: für KI Transformation, da sehen wir auch, dass es aus allen möglichen Bereichen des Unternehmens kommt. Das kann man gar nicht jetzt sagen, dass IT oder Führung oder so ist alles Mögliche. Und da kommen wir auch schon zu dem Thema aktive Mitarbeit, Active participation.

31:30 SPEAKER_00: Das ist, glaube ich, ganz, ganz wichtig. KI ist nichts, was irgendwo im Kämmerlein passiert, sondern da müssen wirklich möglichst viele Menschen

31:37 SPEAKER_00: mitmachen im Unternehmen, damit das klappt

31:40 SPEAKER_00: und man muss auch Austausch finden. Also wir haben gute Erfahrungen gemacht. Wir haben alle 2 Wochen son kleines Experiment

31:46 SPEAKER_00: Austausch, das heißt die Mitarbeitenden, die Experimente machen,

31:50 SPEAKER_00: die KI einsetzen, aber auch sonst Experimente machen, kommen da zusammen, tauschen sich dazu aus und inspirieren sich dann wieder den nächsten Schritt zu gehen. Ja.

31:58 SPEAKER_00: Vielleicht gibt's gibt's da auch andere

32:01 SPEAKER_01: coole Möglichkeiten, die Du kennst. Ich find dieses diesen Ansatz zu sagen, Du hast irgendwie diese,

32:07 SPEAKER_01: wie Du auch immer sie nennen willst,

32:09 SPEAKER_01: Multiplikatoren,

32:11 SPEAKER_01: Lableute,

32:12 SPEAKER_01: die quasi da son bisschen mit den Mut dran haben, die auch ein Wissensaustausch betreiben,

32:16 SPEAKER_01: die quasi an der Grenze die Sachen testen, die funktionieren, halt nicht funktionieren.

32:21 SPEAKER_01: Die sind total wichtig, weil sie einfach einfach in die Masse es reintragen können. Es muss eben nicht strategische Vorgabe auch von oben geben, ne, im Sinne von Guidelines, was dürfen wir, was dürfen wir nicht? Aber das grundsätzliche Mindset von oben, wir müssen was tun, sonst sind wir bald nicht mehr relevant.

32:39 SPEAKER_01: Und aber jedem Einzelnen quasi

32:42 SPEAKER_01: die Möglichkeit geben, mit Ideen zu kommen, Sachen selbst auszuprobieren

32:46 SPEAKER_01: und so weiter, weil die keiner

32:48 SPEAKER_01: ganz oben weiß, was die genaue Aufgabe im Prinzip der Person, ja, weiter unten in der Hierarchie Ebene sind. Daher kann das nicht nur von oben kommen. Ja. Das kann auch nicht nur von unten kommen. Das braucht irgendwie eine Kombination

33:01 SPEAKER_01: aus

33:02 SPEAKER_01: von Top Down Bottom-up und eben son Lab Min drin, funktioniert da auch sehr gut.

33:08 SPEAKER_00: Damit's dann aber auch wirklich durchgetragen wird, muss man auf die Incentives achten.

33:13 SPEAKER_00: Sprich, man muss das Ganze

33:15 SPEAKER_00: sichtbar machen,

33:17 SPEAKER_00: aber auch bewertbar machen. Das kann sein, dass man jetzt nicht nur sagt, wie viel Zeit haben wir gespart, sondern wie viel Automatisierungen haben wir schon umgesetzt?

33:26 SPEAKER_00: Haben wir haben wir in der Abteilung schon ein erstes Pilotprojekt,

33:30 SPEAKER_00: hat sich das Pilotprojekt verstetigt

33:32 SPEAKER_00: und das muss dann auch Einfluss haben auf Mitarbeitergespräche,

33:36 SPEAKER_00: ja, auf Karrierepfade,

33:37 SPEAKER_00: dass ich dieses Thema einfach aktiv einführe

33:41 SPEAKER_00: und eben auch messbar mache.

33:43 SPEAKER_01: Ja, und dann haben so so Sachen wie Weiterbildung, ja. Ich find, wir kommen ja aus dem KI- Enablement-, Weiterbildungsbereich.

33:50 SPEAKER_01: Es gibt immer mehr HR Abteilungen oder getrieben natürlich die

33:53 SPEAKER_01: getrieben natürlich die Geschäftsführung, die sagen, na ja,

33:57 SPEAKER_01: wir und das gab's ja früher auch schon, dass bestimmte Karrierestufenbeförderungen

34:01 SPEAKER_01: einfach an Skillsets gebunden sind. Ja. Dass Du gewisse Kurse machst, ab, dass Du Zertifikate bekommst.

34:07 SPEAKER_01: Und das sehen wir, dass es immer wichtiger wird, dass man sagt, okay, Du Du musst ein gewisses

34:12 SPEAKER_01: Grundverständnis oder Du musst irgendwie

34:14 SPEAKER_01: KI Marketing

34:16 SPEAKER_01: Experte oder Expertin sein,

34:18 SPEAKER_01: hier irgendwie eine Managementposition

34:19 SPEAKER_01: zu haben, weil Du keine Managementposition

34:21 SPEAKER_01: haben kannst ohne die relevanten Skills

34:24 SPEAKER_01: der Zukunft.

34:26 SPEAKER_01: Und quasi so

34:28 SPEAKER_01: alleinst Du ja auch deine Leute, ne, oder oder

34:32 SPEAKER_01: bringst Leute dazu, sich mit' Thema auseinanderzusetzen. Wenn

34:34 SPEAKER_01: Wenn Du sagst, okay, ohne ohne

34:37 SPEAKER_01: gewisses Grundwissen in deinem Bereich und KI kannst Du an hier nicht aufsteigen. Also ich würde

34:43 SPEAKER_01: es oder wir machen es auch nicht anders. Bei uns können alle sehr gut damit umgehen, von daher

34:48 SPEAKER_01: brauchen wir da keine sozusagen Zertifikate,

34:51 SPEAKER_01: aber in größeren Unternehmen ergibt es meiner Meinung nach Sinn, so was zu machen. Total.

34:56 SPEAKER_00: Ich glaub, jetzt haben wir das ganze Thema Taktik

34:59 SPEAKER_00: für die KI

35:00 SPEAKER_00: Anwendung im Unternehmen ganz gut umrundet.

35:03 SPEAKER_00: Beim nächsten Mal geht's noch eine Ebene höher

35:06 SPEAKER_00: die Strategie.

35:09 SPEAKER_00: Bis dahin

35:10 SPEAKER_00: herzlichen Dank fürs Zuhören. Wenn's euch gefallen hat, liket es.

35:15 SPEAKER_00: Kommentiert es auch, wenn's euch nicht gefallen hat. Wir lernen dazu.

35:18 SPEAKER_00: Sprecht ihr bei uns, erzählt

35:20 SPEAKER_00: von uns euren Freunden und Kolleginnen.

35:23 SPEAKER_01: Und wenn euch Bennys neuer grüner Pulli gefällt, dann könnt ihr auch positiv kommentieren.

35:28 SPEAKER_00: Ja, besonders

35:30 SPEAKER_00: dann.

35:31 SPEAKER_00: Danke.