Effizienz, Wachstum, Innovation: Eine Anleitung zur KI Integration für Unternehmen

00:00:00: Das ist auch was wir für Unternehmen tun.

00:00:04: Fast jedes erste Gespräch, das wir haben, läuft so ab.

00:00:08: Ich muss auch KI machen, glaube ich. Ihr sollt mir helfen, Use Cases

00:00:11: dafür zu finden. Sagt mir, für welche Stelle in meinem

00:00:15: Unternehmen ich welche KI wie einsetzen soll. Das ist

00:00:19: genau nicht, was wir tun.

00:00:24: Lass uns das einmal schmerzhaft klar machen, warum dieser alte Weg nicht der

00:00:28: richtige ist. GPT 3.5 auf 4

00:00:32: ist fünf oder sechs mal leistungsfähiger. GPT 5, keiner weiß

00:00:35: es. Sam Altmann, hat mal gesagt, 80 bis 100 mal besser. Das heißt, was

00:00:39: wir jetzt tun, ist, wir nutzen die Zeit, in der diese Technologie noch so

00:00:43: doof ist, die Unternehmen jetzt sehr schnell darauf vorzubereiten,

00:00:47: da wird noch viel mehr kommen, das hier alles durcheinanderbringt.

00:00:51: Was macht dir am meisten Spaß? Ich liebe den Teil ganz am Anfang, wenn da

00:00:55: so richtig Emotionen im Raum sind. Das kann nicht sein, das

00:00:59: ist unser Geschäftsmodell. Und wir sagen, ja, deswegen sind wir hier.

00:01:03: Ich mag am meisten diese kurzen Momente, wo ich

00:01:07: sehe, wie die KI-Enthusiasten im Moment entstehen. Nach so den ersten drei

00:01:11: Phasen der KI-Integration, da ist eine neue Energie im Raum, ist eine neue

00:01:14: Freude Und die Leute haben Bock und die Leute haben geile Ideen.

00:01:19: Guten Morgen, guten Morgen. Guten

00:01:23: Morgen. Sonnenschein. Ich habe wirklich jetzt den

00:01:27: Ohrwurm schon die ganze Zeit bevor. Ich bin hier auf und ab gelaufen und hatte

00:01:30: guten Morgen, Sonnenschein im Kopf. Was macht eigentlich vor der Welle AI? Weil ich habe

00:01:34: jetzt letztens gehört, ach so, ich dachte, ihr seid nur ein

00:01:37: Podcast. Und das können wir natürlich nicht auf uns sitzen

00:01:41: lassen. Aber es ist ja auch schön, wenn manche nur

00:01:45: unseren Podcast kennen und das so rumläuft.

00:01:50: Also würde ich sagen, Chris, auch wenn wir das

00:01:53: irgendwie nie so richtig auf dem Schirm haben, dass wir uns vorstellen

00:01:57: als Unternehmung Vor der Welle AI, Würde

00:02:01: ich sagen, machen wir das heute mal. Ja, das können wir machen und

00:02:04: zwar so, dass wir sagen, was wir machen und wie wir das machen,

00:02:08: dass die Leute das gleich, die Zuhörer gleich

00:02:12: mitnehmen können und einsetzen können. Ja, genau. Wie macht

00:02:16: man es richtig? Unserer Meinung nach. Wobei, Disclaimer

00:02:20: an der Stelle, richtig und falsch ist nicht so unser Ding. Ist nicht

00:02:23: so. War heute ein bisschen ein erhobener Finger.

00:02:29: Ja. Wo

00:02:32: fangen wir an? Erstmal fühlt es sich absurd lange an.

00:02:36: Wir müssen uns immer wieder mal darüber unterhalten, wann haben wir gestartet,

00:02:39: wie. Und du und ich haben ja unabhängig voneinander

00:02:43: mal gestartet mit KI-Empowerment,

00:02:47: KI-Trainings und dann im Juli letzten

00:02:51: Jahres vor der Welle gegründet. Also noch nicht mal

00:02:54: ein Jahr. Wir feiern bald. Wir feiern bald ein jähriges Jahr.

00:02:59: Das ist krass, weil In der KI-Welt gehen die Sachen so schnell, es

00:03:03: verändert sich so rasend. Sachen, über die wir

00:03:06: vor zwei Monaten noch gesprochen haben, so hey, das kommt irgendwann,

00:03:10: ist jetzt da. Und Sachen, wo wir vor vier Monaten, das ist

00:03:14: auch schon lange da. Und das passiert

00:03:19: in einem Affenzahn. Wir beide machen ja fast

00:03:22: nichts anderes. Das hier und so den Rest unseres Lebens.

00:03:27: Wir haben keine Chance mitzukommen in der KI-Welt da draußen.

00:03:31: Wir bleiben nur vor der Welle, in der wir das surfen.

00:03:34: Und das, vielleicht fangen wir so an, das ist auch, was

00:03:38: wir für Unternehmen tun. Und wir

00:03:41: haben eine ganz einzigartige Art und

00:03:45: Weise, das zu machen für Unternehmen. Und zwar,

00:03:49: was wir tun wollen, ist die KI zu

00:03:53: integrieren in Geschäftsabläufe, in das Unternehmen.

00:03:57: Und das ist ganz interessant, weil wir fast jedes erste Gespräch, und

00:04:01: jetzt, liebe Unternehmer da draußen, gut zuhören, fast

00:04:04: jedes erste Gespräch, das wir haben. Ich glaube nicht bei fast,

00:04:08: sondern jedes erste Gespräch mit einem potenziellen Kunden.

00:04:12: Läuft so ab, dass der Kunde sagt, Ich muss auch KI machen, glaube

00:04:16: ich. Und ihr sollt mir helfen, Use

00:04:20: Cases dafür zu finden. Und wo

00:04:23: lohnt sich das? Welchen Prozess kann

00:04:27: ich jetzt automatisieren? Welcher Anwendungsfall

00:04:31: ist denn der, wo ich anfangen sollte? Weil der bringt wirklich am meisten

00:04:35: Einsparungen ein. Irgendwie in der Art und Weise

00:04:39: läuft praktisch jedes, manchmal mit anderen Worten, aber

00:04:42: sozusagen der Gedanke dahinter, sagt mir,

00:04:46: für welche Stelle in meinem Unternehmen ich welche KI wie

00:04:49: einsetzen soll. Und

00:04:53: dann sagen wir jedes Mal... Halt, stopp! So dicht. Nein, nein, nein.

00:05:02: Ja, da sagen wir jedes Mal, das ist genau nicht, was wir tun.

00:05:05: Ja, ja, ja. Ich glaube, das ist, das ist aber auch

00:05:09: schwer. Das ist aber auch wirklich, ich habe da

00:05:13: auch ganz viel Gefühle für unser Gegenüber, weil es ist einfach ein

00:05:16: krasser Druck Und das Feld ist so groß.

00:05:22: Und die Dinge, mit denen man so in Kontakt kommt,

00:05:26: über die Medien oder Nachrichten oder so,

00:05:29: das reicht nicht, wirklich den

00:05:33: eigenen Need zu begreifen und ihn

00:05:36: auch, ja, also zu wissen einfach, was

00:05:40: man braucht. Aber es ist halt viel FOMO, darüber haben wir auch schon

00:05:44: gesprochen, viel Fear of Missing Out und

00:05:48: schwierige wirtschaftliche Lage für die Krisen. Also ein riesen Investitionsdruck

00:05:53: hin zu, wie können wir Effektivität und

00:05:56: Produktivität in unserem Unternehmen schnell steigern

00:06:01: und schnell mitmachen und auch

00:06:04: diese Quick Wins haben, von denen andere Unternehmen uns so

00:06:08: in einem Gespräch mal erzählen oder wir in irgendeinem Artikel lesen oder

00:06:12: so. Und das ist so abstrakt. Das ganze

00:06:16: KI-Thema ist ja so abstrakt, dass wir

00:06:19: ja auch mindestens vier Stunden eigentlich

00:06:23: brauchen, so eine erste Session zu machen, wo wir so

00:06:27: in die Tiefe gehen und Verständnis aufbauen. Es ist so abstrakt, dass die

00:06:31: Menschen das in ihrem Berufsalltag auch gar nicht greifen können.

00:06:37: Und was sie brauchen, ist eben gerade Orientierung.

00:06:42: Aber den Zahn müssen wir halt erstmal ziehen in so einem

00:06:45: Gespräch, dass es eben

00:06:49: nicht schnell ein Tool einführen

00:06:52: geht, eine Software

00:06:58: implementieren, sondern es wirklich einen revolutionären, transformativen

00:07:02: Charakter hat, den es zu begleiten gilt

00:07:06: in der ganzen Unternehmung? Ja, vielleicht,

00:07:10: anstatt sozusagen, es geht darum, ein Tool einzuführen

00:07:14: für einen Prozess, eine Automatisierung oder auch mehrere davon meinetwegen.

00:07:18: Da sagen wir gleich, halt stopp, das ist nicht, was am besten für

00:07:22: dich ist, liebes Unternehmen. Am besten für dich

00:07:25: ist, du nimmst

00:07:30: es, nimmst es die Perspektive ein, dass es eine neue Kategorie

00:07:33: von Technologie ist, eine neue Basistechnologie.

00:07:38: Darauf reiten wir sehr rum. Gestern, gestern habe ich da auch

00:07:42: wieder drauf rumgeritten und sagte jemand, es ist eine Digitalisierungs... Digitalisierung,

00:07:47: was wurde gesagt? Es ist ein Digitalisierungsprozess,

00:07:53: KI einzuführen. Und

00:07:57: da… Das ist irgendwie

00:08:00: Inhaltsmehr, oder was heißt das denn? Vor allem, ich glaube, das ist so der

00:08:04: Wunsch, glaube ich, nach Ruhe und zu sagen, es ist einfach nur eine Software und

00:08:07: wir müssen sie implementieren. Aber die

00:08:10: Implikation, was diese Technologie

00:08:15: auslöst, das steckt da noch nicht drin, in diesem

00:08:19: Wunsch. Bitte lass es nur das nächste Digitalisierungsthema

00:08:23: sein, was wir irgendwie in unsere Prozesse, bestehenden

00:08:27: Prozesse integrieren und reinsetzen.

00:08:32: Ja, ich weiß nicht, was dein Gesprächspartner damit gemeint hat, aber ich bin

00:08:35: sofort dagegen, weil das ist ja ein alter Begriff. Das

00:08:39: ist ja ein Konzept, das wir schon kennen, Digitalisierung. Und dann

00:08:42: sage ich direkt halt, das ist gefährlich, mit dieser Haltung daran zu

00:08:46: gehen, weil KI ist so was Neues. Du brauchst eine neue

00:08:50: Haltung. Du brauchst eine neue Perspektive dafür. Das ist unbequem.

00:08:54: So in Stunde zwei unseres Auftakt-Workshops, den wir

00:08:57: fast überall machen, Sagen wir dann auch, was gerade

00:09:01: passiert ist, wir holen KI aus der Schublade raus, wo Excel

00:09:05: und die andere Software drin liegt, Powerpoint und

00:09:08: genau. Und bauen jetzt eine neue Schublade,

00:09:11: KI. Und wir müssen lernen, was heißt das, was bedeutet das. Und

00:09:16: das ist, was Unternehmen so schwerfällt,

00:09:19: weil das ist nicht mit bekannten

00:09:24: Prozessen, wie wir Software einbauen, wie wir sogar Innovationsprozesse,

00:09:28: so ist es nicht zu greifen. Du kannst es nicht

00:09:32: greifen. Du kannst nicht sagen, darum

00:09:35: geht es jetzt. Und ich will das einmal, lass uns das einmal

00:09:39: schmerzhaft klar machen, warum dieser alte Weg nicht der richtige ist.

00:09:43: Wir hören ja immer wieder

00:09:47: dieselben Arten von Geschichten. Manche Kunden kommen auf uns zu und

00:09:50: sagen, wir haben das angefangen vor fünf Monaten und

00:09:54: haben eine KI-Taskforce eingesetzt.

00:09:58: Und die hat dann angefangen, nach den besten

00:10:02: Use Cases hier im Unternehmen zu suchen. Wofür nützen wir KI

00:10:06: am besten? Das ist allein schon eine super komplexe Aufgabe, weil dafür

00:10:09: musst du ja das Unternehmen kennen und die KI-Welt, die sich

00:10:13: übrigens rasend schnell entwickelt.

00:10:16: Okay, aber das machen die irgendwie. Dann sagen die, okay, das sind die drei besten

00:10:20: News Cases. Dann kommt die nächste klassische Frage, welches

00:10:23: Tool ist das beste für diese Anwendungsferien? Dann gehen die raus und fangen an,

00:10:27: Tools zu suchen. Und wenn sie Glück haben, finden Sie eins, mit dem Sie

00:10:31: dann irgendwann zufrieden sind und sagen, das ist das beste Tool. Wie führen wir

00:10:34: das jetzt ein? Und dann kommen Policy, Regeln,

00:10:38: Schulungen und so weiter. Und wenn dann in diesem ganzen Prozess, der sich über Wochen

00:10:41: zieht, irgendwer es wagt, über den Tellerrand zu

00:10:44: gucken und mal rauszuschauen, dann merken die immer

00:10:48: sofort, ach Mist, es hat sich ja alles schon wieder

00:10:52: verändert. Das Tool, das wir ausgesucht haben vor zwei Monaten,

00:10:55: das wir gerade implementieren, das ist jetzt einfach nur

00:10:59: noch ein Feature bei Google Gemini. Wäre es nicht vielleicht viel besser,

00:11:03: Google Gemini zu kaufen? Ja gut, dann lass uns den Prozess nochmal

00:11:06: starten jetzt, Google. Und dann rattert diese sehr lineare

00:11:10: Maschine wieder los und währenddessen entwickelt sich KI da

00:11:14: draußen Exponentiell in einem irren Tempo von Woche zu

00:11:18: Woche. Und sobald wir an irgendeinem neuen Milestone

00:11:21: sind in diesem klassischen Integrationsprozess, hat sich da

00:11:25: draußen die Welt wieder verändert und du musst wieder von vorne anfangen. Und genau

00:11:28: dieser, Wir kommen nie dahin, dass es integriert wird, sondern

00:11:32: wir drehen uns immer wieder in diesem Prozess.

00:11:37: Oder riskieren sozusagen nur altes Zeug zu benutzen. Da

00:11:40: sind zwei Sachen drin, die ich fast schon wie so Prinzipien

00:11:44: wahrnehme. Eigentlich so das erste Prinzip

00:11:48: ist, aber vielleicht verbessere ich mich später noch. Aber das

00:11:52: erste Prinzip würde ich sagen, ist, du kannst es nicht delegieren, du kannst es nicht

00:11:55: abdelegieren, du kannst nicht als Vorstand oder als CEO oder als

00:11:58: Unternehmer, Unternehmerin, Du kannst nicht sagen, ich gebe das jetzt an

00:12:02: die IT oder an eine Taskforce. Ich habe jetzt eine Zusammenfassung über die

00:12:06: Effizienzgewinne von KI gelesen. Das reicht mir, zu

00:12:09: verstehen, dass es wertvoll ist, 40 Prozent Steigerung irgendwie da und

00:12:13: hier und gebe das ab. Das ist so das Erste.

00:12:17: Weil dann passiert genau das, was du gerade

00:12:21: beschrieben hast. Es arbeitet ganz lange vor sich hin,

00:12:25: aber diese Effizienzgewinne kann man

00:12:28: eigentlich nicht sehen und sie sind vor allem kurzfristig gedacht. Das ist

00:12:32: keine nachhaltige KI-Integration sozusagen.

00:12:37: Und das Zweite ist,

00:12:41: was du gesagt hast, da steckt ja

00:12:46: ganz Anstrengendes und Bitteres drin ist eigentlich, dass

00:12:50: wir alle jetzt

00:12:54: in so einer neuen Welt sind, wo wir mit anderen

00:12:58: konkurrieren, die Fähigkeit quasi

00:13:01: oder die Fähigkeit zu konkurrieren, KI

00:13:05: schnell zu integrieren und zu verstehen und in die

00:13:09: individuellen Arbeitsprozesse einzubauen. Also wir müssen

00:13:12: quasi wie so eine Innovationsspirale im

00:13:16: Unternehmen aufbauen und entwickeln, die, wie

00:13:19: es aussieht, niemals mehr aufhören wird. Also diesen Prozess, den du beschrieben

00:13:23: hast, den muss jeder Einzelne für sich lernen. Dafür braucht er

00:13:26: Verantwortung und Entscheidungsmacht in seinem

00:13:30: Bereich bezogen auf KI.

00:13:34: Und das ist, glaube ich, so. Das ist auch das größte Missverständnis.

00:13:39: Der Prozess an sich ist nicht das Problem,

00:13:43: KI zu überprüfen, und ist das jetzt ein gutes Tool? Und was nützt

00:13:46: es mir? Aber das auf so einer hohen Ebene für andere zu denken,

00:13:50: das ist so, das ist so, glaube ich, das ist so ein Kontrollbedürfnis,

00:13:55: was wir irgendwie, glaube ich, kollektiv auch überwinden

00:13:58: müssen mit einem

00:14:02: neuen eigenen Risikoverständnis. Also, das

00:14:06: geht eben in Richtung, wir müssen neue Kompetenzen schulen, aber

00:14:09: jedem. Ich glaube auch, wir kommen ja irgendwann dann im Verlauf eines

00:14:13: Integrationsprojekts zurück zu diesem Prozess, der dann im Kleinen

00:14:17: stattfindet, bei einzelnen Teams, bei einzelnen Menschen sogar.

00:14:21: Und die machen dann diesen Prozess. Aber als große Organisation ist das sozusagen

00:14:25: der absolute Holzweg. So oft jetzt gesehen, du

00:14:29: wirst nicht von der Stelle kommen oder vielleicht sogar gefährlicher, du führst

00:14:33: irgendein Tool ein, das in dem Moment, wo du es einführst und der Organisation entzählst,

00:14:37: schon wieder total veraltet ist. Was ist denn

00:14:41: dann die Alternative? Wir brauchen ein System

00:14:45: für die Organisation, in dem es

00:14:48: möglich ist, dass jeder

00:14:52: Mitarbeiter KI mitdenken

00:14:55: kann. KI kann, AI Literacy sagen

00:14:59: wir, das übersetzt sich nicht so gut ins Deutsche. KI-Literarität.

00:15:05: Ja, das hat einfach noch nie jemand gesagt, dieses Wort.

00:15:10: Also du brauchst ein System, in dem das möglich ist, eine

00:15:14: fortwährende Adaption von

00:15:17: Technologie, die es heute noch gar nicht gibt. Und das ist

00:15:21: auch, da steckt mehreres drin. Das erste ist,

00:15:25: lass uns einmal außerhalb des unternehmens gucken wir haben

00:15:29: in der ki welt eine verrückte tatsache über die wir

00:15:32: noch nie gesprochen haben. Das sind diese Scaling Laws.

00:15:38: Das ist so weird an dieser Technologie, dass wir jetzt seit

00:15:43: GPT-3, Also seit eineinhalb Jahren, vielleicht ein

00:15:47: bisschen länger, wissen, okay, wenn

00:15:50: wir mehr Trainingsdaten in

00:15:54: mehr Prozessoren länger laufen lassen, dann

00:15:57: werden die Modelle exponentiell besser.

00:16:03: Das geht einem manchmal so durch, aber das muss man sich mal reinziehen.

00:16:07: Mir fällt keine andere Technologie ein, wo das so ist. Mir

00:16:11: fällt nicht ein, wo du einfach sagen kannst, ich schmeiße mehr drauf und dann

00:16:14: wird das exponentiell besser. Ich lasse mehr

00:16:18: Ingenieure an meinem Motor arbeiten, dann hat der danach mehr PS.

00:16:21: Passt irgendwie nicht.

00:16:26: Ich baue mehr Funkmasten, dann wird es schneller, mein

00:16:29: Mobilfunk. Zu viele Köche sterben in drei.

00:16:34: Ja, das gibt es sonst nicht. Also

00:16:38: vielleicht schon. Vielleicht hat irgendwer eine Idee. Aber die Tatsache

00:16:41: ist, wir haben eine Technologie, die wird

00:16:46: exponentiell besser, wenn wir mehr Ressourcen investieren. Und das tun wir. Wir haben noch

00:16:50: viele Ressourcen über dafür. Und exponentiell heißt

00:16:54: GPT 3.5 auf 4 ist ein 16 mal

00:16:58: größeres Modell. Und je nachdem wie man misst, fünf oder sechs mal leistungsfähiger

00:17:01: ist wirklich schwer zu messen. Signifikant leistungsfähiger.

00:17:06: GPT 5, keiner weiß es. Die Zahlen, die

00:17:10: Sam Ortman hat mal gesagt, es wird wahrscheinlich 80 bis 100 mal

00:17:14: besser. Andere sagen 60, andere

00:17:17: 128, Aber es wird ein Vielfaches

00:17:21: besser. Das heißt, was wir jetzt tun, ist uns, wir

00:17:24: nutzen die Zeit, in der diese Technologie noch so doof ist, dass sie

00:17:28: schon revolutionär ist, Aber die

00:17:32: Unternehmen jetzt sehr schnell darauf

00:17:35: vorzubereiten, da wird noch viel mehr kommen, das hier

00:17:39: alles durcheinander bringen wird. Und wie müssen wir als Unternehmen dafür

00:17:42: aufgestellt sein? Ja, was liegt dahinter? Das ist wirklich, es ist einfach zu

00:17:46: abstrakt, glaube ich. Es ist zu abstrakt, dass über drei

00:17:50: Artikel in der Zeitung und noch ein Gespräch oder auch ein kleiner

00:17:53: Vortrag, es reicht manchmal nicht, das zu durchdringen.

00:17:58: Und dann, also da geht es ja Antizipation

00:18:02: eigentlich. Und was müssen, wie müssen wir, das ist jetzt

00:18:05: ein negatives Bild, aber wie müssen wir unser Dorf jetzt für den

00:18:09: Sturm sicher machen? Und

00:18:13: müssen wir jetzt neue Häuser vielleicht sogar bauen? Ich habe zwei Monate Zeit.

00:18:16: Okay, könnte sein, dass man auch die Zelte jetzt wegtut und

00:18:20: neue Häuser baut. Aber es ist so drastisch eigentlich.

00:18:24: Und was halt nicht hilft, ist dann ein neues Haus aufzubauen,

00:18:28: was super Stand hält, aber die

00:18:32: anderen das alle nicht mitkriegen, beziehungsweise die anderen da nicht in Schutz kommen.

00:18:36: Das Bild jetzt mal vollständig zu machen, ich nehme einen Use Case

00:18:40: und ich wende den jetzt auf ein Problem an. So, ich habe

00:18:43: KI integriert. Das ist die Gefahr, das hört man

00:18:47: da draußen, Das habt ihr da draußen auch schon gehört. Wir haben

00:18:51: das integriert. Wir haben jetzt ein KI-Chatbot,

00:18:55: der mit unseren Kunden spricht. Das ist super. Das ist so, als würdest du sagen,

00:18:59: wir haben Internet integriert. Die eine Abteilung

00:19:02: hat jetzt einen E-Mail Zugang,

00:19:06: Internet, auch eine Basistechnologie. Und da fängst du auch nicht an in

00:19:09: Anwendungsfällen, Use Cases und so was, sondern du gibst es einfach der Organisation.

00:19:14: Und das ist so eine Schein-Sicherheit. Haben wir erledigt.

00:19:18: Die haben wir. Ja, der Wunsch ist

00:19:21: ja, es langfristig schon auch dann auszurollen,

00:19:25: wie man das früher auch getan hat. Aber das ist zu

00:19:29: kurz gedacht. Und

00:19:33: es braucht halt komplett neue, ja es

00:19:37: braucht ein komplett neues System eigentlich. Es braucht, vielleicht haben wir

00:19:40: das System sogar schon. Wir haben ja diesen ganzen Agilität

00:19:47: und Future Leadership und New Work

00:19:52: und all diese Trends in der Organisationswelt

00:19:56: jetzt in den letzten Jahrzehnten gehabt, wo es darum geht, hey, Die

00:20:00: Welt wird so schnell, so wuka,

00:20:03: dass wir andere Systeme brauchen. Und das

00:20:07: war nur das Warm-up. Ja, gut für jeden, der

00:20:11: quasi schon daran investiert hat. Wir sehen den

00:20:15: Unterschied ganz massiv. Wir sehen den Unterschied

00:20:18: zwischen den Organisationen, die schon ihre

00:20:22: Silos angefangen haben, ein bisschen aufzubrechen,

00:20:26: die schon mehr Verantwortung an die Menschen gegeben haben, die

00:20:30: ganz vorne, da wo die Entscheidungen wirklich getroffen werden müssen,

00:20:33: da wo jemand gerade mit dem Markt interagiert. Diese

00:20:37: Organisationen haben es viel leichter KI zu integrieren.

00:20:41: Die fangen sofort an, die sagen, hey super, das ganze Führungsteam kriegt

00:20:45: jetzt KI, wir werden die trainieren. Sobald das Führungsteam Bescheid

00:20:49: weiß, geht es an das Rollout, dann bottom up und

00:20:53: wir bauen Incentive Strukturen, wir bauen KI

00:20:56: Teams und entfesseln KI im Unternehmen. Wir bauen

00:21:00: einen Rahmen und dann geben wir es einfach dem Unternehmen und dann beobachten

00:21:04: wir, was passiert. Und der Kontrast dazu

00:21:08: sind die Unternehmen, wo wir erstmal die ersten sechs Wochen

00:21:13: die Verbote, die ausgesprochen wurden und die Vorurteile,

00:21:17: KI ist Betrug und

00:21:21: KI ist die größte Datenschutzsünde, die du dir

00:21:24: vorstellen kannst. Und deswegen haben wir das alles verboten hier

00:21:28: und gebannt und du kommst nicht auf die Seiten rauf oder

00:21:32: so. Das sind dann sozusagen die anderen Unternehmen, wo wir anfangen,

00:21:36: während die einen schon integrieren und neue innovative Wege finden, ihre Arbeit

00:21:40: zu machen, sind wir in derselben Zeit bei den anderen dabei sozusagen

00:21:44: die Altlasten erstmal wieder abzuschaffen und

00:21:48: das wieder zuzulassen, dass da was passieren darf. Mal

00:21:52: jetzt eine Orientierung zu geben. Wir machen ja erstmal wirklich

00:21:55: einen vierstündigen Leadership, fast schon

00:21:59: buy-in-Workshop. Einer hat die Idee und findet das cool und

00:22:03: sagt, okay, wir brauchen das jetzt. Das ist meistens so

00:22:07: der Initialzünder, der das so ein bisschen spürt oder eine Idee hat, von der

00:22:11: von Disabstraktisch schon ein bisschen mehr verstanden hat. Ich dachte, ich will das

00:22:14: jetzt meinem Führungsteam klar machen,

00:22:18: dass das wichtig ist. Kommen wir rein, dann machen wir das, dann gehen

00:22:21: wir in die Tiefe von KI, aber vor allem in die

00:22:25: direkte Anwendung und Praxisbeispiele. Wie kannst du,

00:22:30: Egal wo du stehst, egal wer du bist, wie kannst du jetzt KI für dich

00:22:33: schon nutzen? Und da passieren die meisten AHA-Effekte.

00:22:37: Das aus der Abstraktion rauszuholen, rein in egal wessen Arbeitsalltag,

00:22:41: sei es eine E-Mail zusammenfassen, egal, sei es eine Präsentation irgendwie

00:22:45: schnell strukturieren, völlig wurscht. Hauptsache, es

00:22:48: wird einmal gesehen und verstanden. Da bin ich auch immer wieder überrascht,

00:22:52: dass das selbst so, ja in Anführungszeichen, banale

00:22:56: kleine KI-Tätigkeiten noch nicht gekannt werden. Da

00:23:00: passiert schon viel. Und dann

00:23:03: entwickeln wir relativ schnell und

00:23:07: hemmzärmlich eine erste KI-Policy

00:23:11: und eine erste KI-Intention mit dem Unternehmen,

00:23:15: nicht jetzt einen riesengroßen kommunikativen

00:23:20: internen Marketingprojekt daraus zu machen.

00:23:23: Also es muss jetzt keine Riesenvision sein, aber eine erste Intention,

00:23:27: dass sie es wollen und wie sie es machen wollen und

00:23:31: welche Rahmenbedingungen es gibt, die im Verlauf

00:23:35: noch verändert werden. Also eine KI-Policy, die aber beweglich ist.

00:23:40: Und das macht schon total viel, das macht erst

00:23:44: mal so ein Tor auf,

00:23:47: diese Angst etwas nicht kontrollieren zu können. Und dieses Sicherheitsbedürfnis können

00:23:51: wir dann geben. Und diese Orientierung gibt ja so eine KI-Policy erst

00:23:55: mal. Das ist so wie eine Arbeitstitel-KI-Policy.

00:24:00: Und damit wird dann ein KI-Team auch

00:24:03: aufgebaut. Irgendjemand im Unternehmen

00:24:08: muss Ansprechpartner sein für das Thema. Und das ist dann so

00:24:11: ein erster, auch ein KI-Team-Leit. Wenn es

00:24:15: diese KI-Kommission oder

00:24:18: Abteilung noch gar nicht gibt, sind

00:24:22: es meistens dann welche aus dem Vorstand oder

00:24:27: aus der Führungsebene, die sagen, ihr habt mich jetzt so angezündet, Ich will auf

00:24:30: jeden Fall Ansprechpartner sein. Ich will alles mitbekommen. Ich habe jetzt Bock auf

00:24:34: das KI-Team. Ich wurde gestern gefragt, ist das nicht total kompliziert, ein

00:24:38: KI-Team aufzubauen? Nö. Nach dieser ersten Runde ist

00:24:42: es eigentlich ein No-Brainer. Das passiert generell. Lass mich da einmal eingrätschen.

00:24:47: Ich denke manchmal, wir leisten gar nicht die Überzeugungsarbeit. Das Einzige, was

00:24:50: wir schaffen, ist, so ein bisschen die Vorurteile abzubauen. Hey, das ist

00:24:54: eine Basistechnologie. Hey, Hallucinieren ist ganz toll. Das sind Dream

00:24:58: Machines, universelle Denkmaschinen. Du hast Unendliches und so

00:25:01: weiter. Und was dann die Überzeugungsarbeit leistet,

00:25:05: ist ja, wenn wir da mit so einem Vorstand zusammensitzen oder mit der

00:25:08: Führungsetage oder wer auch immer das Unternehmen lenkt, dass sie es dann

00:25:12: ausprobieren.

00:25:17: Fingen, in zehn Stunden

00:25:21: echte KI-Erfahrung zu machen. Also mit einem der

00:25:25: schlauesten Modelle, zehn Stunden echte

00:25:29: Dinge bearbeiten, privat oder im Business.

00:25:33: Und da sind wir streng und dann nutzen wir auch so ein bisschen den

00:25:37: Gruppendruck, weil dann manche machen das und der andere hat dann das nächste Mal noch

00:25:40: nicht gemacht und dann muss der zusehen und so. Und da

00:25:44: passiert ja Alles. Danach müssen wir null Überzeugungsarbeit

00:25:48: leisten. Du musst es jetzt tun, sondern die Frage ist nur noch wie. Dann ist

00:25:51: nicht mehr sollten wir, sondern es ist nur noch wie machen wir das jetzt. Wie

00:25:55: machen wir das, dass jeder diese Erfahrung machen kann. Das ist ja phänomenal.

00:25:59: Das hat jetzt meine Arbeit hier gerade als CEO unglaublich leichter

00:26:02: gemacht oder mich inspiriert oder richtig viele Ideen oder ich

00:26:06: habe was komplett abgegeben. Und wir sagen

00:26:10: immer, JGPT macht die Überzeugungsarbeit oder Gemini oder Cloud

00:26:13: 3 oder so. Wir müssen es nur schaffen, dass die

00:26:17: Leute sich davor setzen. Absolut. Und dann wirklich, das

00:26:21: ist, also ich höre das immer wieder, es ist so schwer, die Leute zu

00:26:24: überzeugen. Ne, es ist nicht. Ich glaube,

00:26:29: also Das ist nicht das Ding. Ich glaube, dass das

00:26:33: Problem wirklich diese alten Strukturen und Denke sind so, ja,

00:26:36: schon dieses, diesen Blocker innen drin, das ist super

00:26:40: anstrengend. Das wird und dann auch

00:26:43: diese politischen Themen einfach in Unternehmen. Da möchte ich jetzt aber gar nicht so darauf

00:26:47: eingehen. Aber eigentlich haben wir wirklich und wir haben ja jetzt wirklich

00:26:51: mit vielen Unternehmen gearbeitet, muss man ja auch einfach mal sagen, wir haben ja wirklich

00:26:55: die Erfahrung, wie es geht und haben die positiven

00:26:58: Effekte gesehen. Wir haben noch keine schlechte Erfahrung gemacht mit unserem

00:27:02: Weg. Und deswegen trauen wir uns, den ja auch

00:27:06: einfach mitzuteilen mit der Welt.

00:27:10: Es ist wirklich so, dass es

00:27:13: muss einmal eben von oben klar sein. Wir

00:27:17: müssen einmal oben rein und dann ist es eigentlich

00:27:21: auch danach ein No-Brainer, dass es bottom-up passieren darf.

00:27:25: Ja, ganz klar ein darf. Es ist ein Verständnis

00:27:29: auf einmal da, dass es jeder erfahren sollte,

00:27:32: spread the word sozusagen. Und die

00:27:36: Rahmenbedingungen für ein Unternehmen sind natürlich unfassbar wichtig.

00:27:40: Es ist natürlich total wichtig,

00:27:43: dass es einen Rahmen gibt, der Sicherheit vermittelt, der

00:27:47: die Ängste adressiert, der sich Gedanken macht,

00:27:51: wie können wir das Thema Datenschutz auch wirklich händeln. Natürlich

00:27:55: ist das wichtig. Wir müssen lernen, wie wir das Risiko bewerten und

00:27:59: wir müssen auch – Und jetzt kommen wir vielleicht zu diesem Thema Use Case.

00:28:02: Natürlich müssen wir auch nach einer gewissen Erforschungs- und

00:28:06: Erkundungszeit müssen wir natürlich auch wissen, was ist der Return on Investment,

00:28:09: wenn wir Tool X oder

00:28:13: KI-Aktion oder Use Case Y zulassen

00:28:17: als Unternehmen. Ist doch klar. Aber das passiert

00:28:21: nicht als erster Schritt. Wie misst man die Performance, die wir

00:28:24: gleich einführen werden? Das geht eben nicht. Und wenn aber,

00:28:28: mein Gedankengang ging woanders hin, wenn das dann klar ist,

00:28:32: es ist gar nicht mehr so schwer, die komplette Company zu empowern,

00:28:36: Workshops aufzusetzen, Trainings zu machen. In manchen Unternehmen machen wir

00:28:40: das selber, weil es nicht so

00:28:43: viele Mitarbeiter sind. Also in einem Unternehmen

00:28:47: von 150 Mitarbeiter sind vielleicht bis 300. Wir sind in

00:28:51: einem Unternehmen, da sind es 6000. Da sind, da dauert der Prozess natürlich

00:28:55: viel länger. Und da begleiten wir eben ein KI-Team, was

00:28:58: diesen Rollout plant. Aber das, diese, die ein

00:29:02: Konzept dann zu gestalten, was zum Unternehmen passt, wie man

00:29:05: jetzt KI beibringt oder trainiert,

00:29:10: in Anführungszeichen, dann ist es eben, die Schublade muss

00:29:13: erklärt werden. Und wir sagen natürlich,

00:29:18: wenn du uns jetzt zuhörst, es klingt einfach. Für Organisationen

00:29:22: ist es natürlich schwierig,

00:29:26: weil die meisten Organisationen sind daran gewöhnt,

00:29:30: Wenn ich das ganz provokant sage, oben denken, unten

00:29:34: handeln. Irgendwer im Management, ein Director, ein Head

00:29:38: of irgendwas, hat ein Team, denkt sich

00:29:41: irgendwas aus, testet, evaluiert, implementiert, bestimmt,

00:29:45: wer das tut und die machen dann welches,

00:29:49: die beantworten sozusagen die Fragen, wie sollen wir das machen für alle.

00:29:53: Und das ist so eine gewohnte Arbeitsweise für

00:29:57: Unternehmen, wo die Verantwortung und die Entscheidungsgewalt weiter nach oben

00:30:00: geht. Und das nehmen wir schon wahr, dass das so ist und deswegen steigen wir

00:30:04: ja auch ganz oben ein mit den Leuten, die die formale

00:30:07: Macht über das gesamte Unternehmen haben, damit die dann

00:30:11: sagen, KI-Intention, Policy, okay, wir machen

00:30:15: das für das ganze Unternehmen. Und ab dann,

00:30:18: sobald die das Go gegeben haben, braucht es nicht mehr diesen

00:30:22: alten Prozess aus dem Anfang

00:30:26: des Industriezeitalters, wo man oben denkt, unten handelt,

00:30:29: sondern Ab dem Moment sagt man, alle dürfen mitdenken, alle

00:30:33: dürfen KI ausprobieren und alle dürfen für sich

00:30:36: selbst lösen, wie nutze ich das in meinem

00:30:40: ganz individuellen Arbeitskontext am besten für mich.

00:30:44: Ja, denn eines der Stärken der generativen KI ist es eben

00:30:47: das Personalisierte und Individualisierte. Und

00:30:51: das, das, ganz genau, das ist wieder was, was so schwer zu

00:30:55: begreifen ist, weswegen du das aus der Software-Schublade raus

00:30:59: musst. Wir sagen immer, wir beide benutzen JGPT und andere

00:31:02: Tools ganz, ganz viel. Aber wenn du bei dir reinguckst und bei

00:31:06: mir reinguckst, dann sieht das aus wie zwei völlig verschiedene Arbeitsweisen. Und

00:31:10: sind es auch. Weil jeder seinen individuellen

00:31:13: Zugang dazu entwickelt. Und jeder hat so seinen Weg, damit zu

00:31:17: reden. Und die einen machen viel über die App und quatschen rein, die anderen machen

00:31:20: sehr präzise Befehle. Die nächsten, so wie ich, schreiben eine ganze Seite, die

00:31:23: sich wirliest, als wäre irgendein Betrunkener da dran. Wo aber im

00:31:27: Prozess des Schreiben sozusagen meine Ideen konkreter werden und

00:31:31: alles. Und nutzen dann die Maschine

00:31:34: schon, das zu sortieren. Also es ist einfach, du kannst es

00:31:38: nicht vordenken. Kurzer Exkurs von meiner Seite auch nochmal.

00:31:42: Das ist dann, Deine Mitarbeiter sind

00:31:46: alle unterschiedlich, auch wenn sie dasselbe Thema

00:31:49: bedienen. Und der eine hat Bock auf E-Mail-Kommunikation

00:31:54: und der andere hat Lust, irgendwas handschriftlich zu machen. Und der nächste hat wieder Lust,

00:31:57: irgendwie tief in die Prozesse zu gehen. Aber irgendwie haben sie denselben Schnellentitel.

00:32:02: Und prima, auch diese drei werden unterschiedliche Dinge haben, wo sie sich

00:32:06: eine Arbeitserleichterung wünschen im Alltag,

00:32:10: sich auf das zu konzentrieren, worum sie wirklich gut sind, weswegen sie

00:32:13: eingestellt wurden, weswegen sie auch mal richtig gespult haben für den Job.

00:32:17: Und das können auch administrative Tätigkeiten sein. Aber diese

00:32:21: Person, die dann eben den Admin-Kram richtig gerne macht,

00:32:24: die muss sich dann im Zweifel nicht mehr so sehr diese

00:32:28: E-Mail-Kommunikation kümmern. Das ist halt, das ist ja

00:32:32: genau der Punkt. Und deswegen ist es nicht hilfreich, wenn von

00:32:35: außen auf diese Abteilung ein Use Case gesetzt wird,

00:32:39: ihr macht jetzt alle, ihr fasst jetzt alle eure E-Mail-Kommunikation

00:32:43: mit KI zusammen und kümmert euch dann nicht mehr drum.

00:32:47: Einer wird dabei sich richtig aufregen, weil er

00:32:51: sagt, ich bräuchte Erleichterung in einem anderen Bereich.

00:32:55: Und ich habe ein ganz tolles Tool zu Hause gefunden, darf ich das einführen? Ah,

00:32:58: nee, nee, Moment, ja, das gucken wir uns gerne hinten drüben da hinten

00:33:02: an, schicken wir mal eine Mail

00:33:06: und da kommt keine Antwort mehr. Das führt zu Frustration. Das

00:33:09: ist ein Riesenproblem. Und das kann man jetzt mit

00:33:13: KI aufbrechen. Und das ist also deswegen ein wichtiger

00:33:17: Exkurs, dass es auch das, was uns am meisten gespiegelt wird,

00:33:22: nach den ersten drei Phasen der KI-Integration, die wir

00:33:26: bisher abgeschlossen haben mit vielen Unternehmen, ist wirklich dieses, da ist eine

00:33:29: neue Energie im Raum. Da ist eine neue Freude

00:33:33: und die Leute haben Bock und die Leute haben geile Ideen. Gut, dass

00:33:37: wir nochmal gewartet haben. Danke. Muss man

00:33:40: einfach mal an der Stelle sagen.

00:33:44: Gewartet mit den Use Cases, sagst du. Gewartet damit auszusuchen,

00:33:48: wo wir welches Tool einkaufen, sondern einfach erst mal

00:33:51: die ganze Firma KI empowert

00:33:55: haben. Den Nährboden quasi aufbereitet haben. Aber

00:33:59: zurück zu diesem zweiten Schritt. Wenn die

00:34:02: Company dann empowert wird, jeder, dann ist

00:34:06: auch nicht das Ziel, dass jeder

00:34:09: sofort mit 3000 KI-Assistenten jetzt

00:34:13: die Ecke kommt, die Performance steigt und so weiter. Sondern hier ist es

00:34:17: wichtig, dass es KI-Enthusiasten

00:34:21: zu Tage fördert, die in ihren

00:34:26: und in ihren Bereichen die Leute weiter anstecken

00:34:30: und denen weiter Sachen zeigen und sich damit beschäftigen und sich melden,

00:34:33: ins KI-Team zu kommen und Ideen für Use

00:34:37: Cases generieren. Das heißt nicht, dass alle

00:34:41: 15 Mann in der Marketingabteilung instant

00:34:45: nach der ersten Schulung auf Ideen kommen müssen.

00:34:49: Das ist nicht so einfach, wie es eben dargestellt wird. Beziehungsweise es ist auch

00:34:52: nicht das Ziel, dass das passiert. Es ist nicht nötig.

00:34:56: Ich würde sogar noch weitergehen. Ich würde sagen, daran zu arbeiten, Das machen

00:35:00: wir explizit nicht. KI-Mindset-Schulung, die gibt es

00:35:04: übrigens draußen. Wie schaffst du

00:35:08: alles, wo wir Hey, wie schaffen wir es, dass auch der Letzte im Marketing das

00:35:11: wirklich benutzt? Da müssen wir doch irgendwas an seiner Haltung, beim

00:35:15: Mindset und sonst was verändern. Dieses Rumdoktern an

00:35:19: Menschen. Total. Wir nehmen das

00:35:22: Management in die Pflicht. Ihr arbeitet doch am System.

00:35:26: Hör auf, an den Menschen rumzudoktern. Mach deine Aufgabe, Setz

00:35:30: dich hin und erschaffe ein System, in dem Menschen

00:35:34: diese Technologie selbstständig erkunden und integrieren können und wo

00:35:38: sie auf die besten Ideen kommen. Und wenn du dann richtig schlau bist und auf

00:35:41: uns hörst, dann baust du noch eine Incentive-Struktur dazu

00:35:45: ein. Dann schaffst du noch irgendwas, wo du

00:35:48: die Leute richtig fett belohnst, wenn sie eine

00:35:52: tolle KI-Idee haben. Warum? Nee, du

00:35:56: musst dir vorstellen, du bist irgendwo in einem Konzern,

00:36:00: Marketing, mittleres Management oder so und du hast eine geniale

00:36:04: Idee, fummelst zwei Tage rum und dann drückst

00:36:08: du einen Knopf und 80 Prozent deiner Arbeit macht irgendein cooler

00:36:12: KI-Workflow. Das möchte er nicht erzählen.

00:36:16: Aus verschiedenen Gründen. Warum sollst du das erzählen? Und

00:36:20: das wieder, wir wollen nichts an diesen Menschen ändern. Wir

00:36:24: doktoren nicht an Menschen Aber dann lass doch diesen Menschen,

00:36:27: der ja total zu Recht mitdenkt, hey, ich hab

00:36:31: den leichtesten Job ever jetzt. Alle feiern mich, weil jeder

00:36:35: denkt, ich bin viel schlauer und qualität und viel fleißiger als je zuvor.

00:36:40: Ich werde das den Teufel tun, das erzählen, ich reite das so lange im Stillen,

00:36:44: dieses neue KI-Pferd, wie ich kann.

00:36:48: Es sei denn, es gibt da dieses System, hey,

00:36:52: reich deine geniale Idee hier ein

00:36:55: und wenn die diese Kriterien erfüllt und so, dann kriegst du

00:36:59: 20.000 Euro. Irgendeinen

00:37:03: Bonus. Irgendwas, was aber signifikant ist. Es geht nicht,

00:37:08: du kriegst dann hier einen Einhorn-Sticker auf dein

00:37:12: Monitor und am Ende des Jahres feiern wir immer die mit den besten Einhorn-Sticker. Die

00:37:15: kommen einmal auf die Bühne. Oder du kriegst Prozente für unsere eigenen Produkte. Das

00:37:19: finde ich auch so. Oh ja, das haben wir auch. Oh ja,

00:37:23: das ist wirklich, das ist schon, das macht schon richtig betroffen. Das,

00:37:27: dann kannst du es auch lassen. Dann mach lieber kein Incentive-System. Dann lass die

00:37:31: Leute im Geheimen die Effizienz und sowas verbessern. Genau.

00:37:34: Oder sie, also ich finde auch diese

00:37:38: Bändern aus diesem, das ist wirklich auch neu, Bändern aus

00:37:41: diesem KI Empowerment, ersten

00:37:46: Wurf, sage ich mal, diese KI-Enthusiasten auftreten,

00:37:50: dann bietet ihnen auch wirklich die Möglichkeit an, ihre Rolle neu zu definieren.

00:37:54: Weil diese Leute werden jetzt händeringend gesucht

00:37:59: und Leute fangen an abzuwerben und wollen einstellen.

00:38:03: Menschen, die KI verstanden haben und mitdenken.

00:38:06: Das ist nicht, aber du brauchst jetzt, es müssen nicht alle

00:38:10: Data-Analysts werden oder weiß ich nicht, irgendwelche

00:38:14: AI-Engineers oder weiß nicht, wie sie alle heißen. Ich mache

00:38:18: da manchmal so ein bisschen meinen Kopf auch zu. Du

00:38:21: musst die Leute, da geht es nicht technischen Background, du

00:38:25: brauchst die Leute jetzt, die schnell begreifen,

00:38:29: was da los ist mit KI, die schnell ein Gefühl dafür bekommen und

00:38:33: die auch so Bock drauf haben, dass sie anfangen, sich

00:38:36: weiterzuentwickeln, privat, weil das Thema macht Spaß. Also Podcasts

00:38:40: zu hören, auf der Couch zu sitzen, noch was ausprobieren,

00:38:45: zu Hause irgendwelche Modelle gegenüberstellen und denselben prompt

00:38:48: in das andere Feld auch und vergleichen und gucken.

00:38:52: Das passiert. Und da sind, da bin ich mir

00:38:55: sicher, auch viele schon in jedem Unternehmen, die das so

00:38:59: tun. Und deswegen braucht es unbedingt eine Wertschätzung

00:39:04: für diese neue Energie, die da jemand entwickelt. Das ist

00:39:07: wirklich Gold wert. Und die würde ich einladen in ein KI-Team.

00:39:11: Die würde ich einladen, Events zu planen. Den würde ich

00:39:15: eine neue Positionierung anbieten und denen würde ich auch sofort

00:39:19: sagen, ey du, wenn du das Thema jetzt zu deinem machst,

00:39:23: dann sprechen wir in einem halben Jahr nochmal, sprechen über deinen Verantwortungsbereich

00:39:27: und sprechen auch über dein Gehalt. Ja, es abstrakt auszudrücken,

00:39:30: du müsstest als derjenige, der verantwortlich ist für die Organisation,

00:39:34: also der Chef, der an Unternehmen arbeiten soll,

00:39:38: das ist deine Aufgabe. Dafür zu sorgen, dass diese Menschen gefördert,

00:39:42: gesehen und aufblühen bei dir. Sonst gehen

00:39:46: sie und die Konkurrenz schnappt sich die, weil die sind gerade, die

00:39:50: gehen weg wie heißen Semmel. Und was du gesagt

00:39:54: hast, finde ich ganz wichtig, wir sehen jetzt nach der ganzen Zeit, die

00:39:57: wir das machen, Ich sehe

00:40:01: keinen Zusammenhang mit Background oder Alter.

00:40:05: Nächstes Prinzip. Gibt es nicht.

00:40:10: Es findet nicht statt. Das hören wir ja wirklich. Wie nehmen wir denn die Älteren

00:40:14: mit? Kein Problem. Es ist ein

00:40:17: Nothing-Burger. Kein Problem. Lass uns bitte

00:40:21: aufhören, darüber zu sprechen. Und wir fragen dich in einem Monat

00:40:24: nochmal, ob du da irgendein Problem siehst.

00:40:30: Ja, ja, total. Und deswegen ist es auch Kein Thema für die IT per se.

00:40:34: Nee, ist es nicht. Da bist du wieder alte

00:40:38: Welt. Ich gebe das an die IT ab. Das ist wirklich schon unser Running

00:40:41: Gag hier intern. Wir lieben IT Departments, Wir arbeiten ja

00:40:45: mit vielen zusammen. Aber von oben das wegdelegieren

00:40:49: an die IT, finde mal einen Use Case, wie wir das hier machen und so.

00:40:52: Und ab da war es nie wieder gesehen. Das ist sogar so wertvoll, diese,

00:40:56: ich sag mal, diese neue Zukunftskompetenz oder Energie oder so, die da

00:40:59: entsteht, wenn man ziemlich schnell das adaptiert.

00:41:04: Davon muss es eben auch sehr bald, und das wird

00:41:08: kommen, auch eine ganze Abteilung geben von Menschen, die sich

00:41:11: nichts anderes tun, als sich eben damit zu beschäftigen, eigentlich

00:41:15: unseren Job machen. Davon muss es auch in jedem Unternehmen eine

00:41:19: Instanz geben, die zumindest so auf ihren Zehenspitzen die

00:41:23: ganze Zeit steht und sich mit Dingen einfach

00:41:26: auseinandersetzt und Ansprechpartner ist fürs Unternehmen intern. Wenn jetzt

00:41:30: dieses KI-Team steht, was macht das? Das hat

00:41:33: verschiedene Funktionen. Zum einen, jetzt stell dir

00:41:37: vor, mach mal die Augen zu, du hast die Organisation, in der du arbeitest oder

00:41:41: deine Kunde, der eine große Firma hat oder du bist Unternehmer.

00:41:45: Alle, die am Laptop arbeiten, haben die Fähigkeit, KI mitzudenken

00:41:48: und haben Zugang zu mindestens einem richtig schlauen

00:41:52: KI-Modell. Dieses KI-Team ist dafür

00:41:56: da, vor allem die genialen

00:41:59: Ideen zu empfangen. Dass man sagt, hier gibst du

00:42:03: deine geniale Idee ab und dann kriegst du deine

00:42:06: Belohnung dafür, wie auch immer du das gebaut hast bei dem Unternehmen.

00:42:10: Dafür ist es da. Es ist auch dafür da, sozusagen vielleicht mal ein

00:42:13: Hackathon zu veranstalten, vielleicht mal eine interne Community zu erschaffen

00:42:17: und zu füllen. Und das kann so etwas Einfaches sein wie

00:42:20: ein Kanal in Microsoft Teams. Geniale

00:42:24: KI-Ideen, KI-Inspirations,

00:42:28: irgendwas, wo man sich so ein bisschen austauschen teilt und Räume

00:42:32: erschafft, wo diese Information

00:42:36: und die Erfahrung und sowas fließen können. Weil dann hat

00:42:40: Birgit aus der Buchhaltung sich einen eigenen GPT gebaut, der

00:42:43: phänomenal ist und total wertvoll für hundert andere Leute im

00:42:47: Unternehmen. Und wenn Birgit aber keinen Platz hat, wo sie das erzählen

00:42:51: kann, dann müssen die anderen 100 selbst drauf kommen. Ja, das

00:42:54: braucht irgendwo, meinetwegen auch, vor allem wir

00:42:58: sprechen ja jetzt über die ersten sechs Wochen von so einer Heruk, wir

00:43:02: integrieren jetzt KI, es braucht irgendwo, Es gibt ja schon Plattformen, es gibt

00:43:06: vielleicht ein Intranet und so. Wir machen eine Ecke auf,

00:43:10: machen Thread auf. Weil

00:43:13: wir kommen ja auch noch mal, Wenn wir jetzt so einen Empowerment-Workshop machen, wir kommen

00:43:17: ja noch mal zusammen mit den Leuten. Wir machen

00:43:20: dreimal noch mal so Räume auf, wo wir die einfach sprechen

00:43:24: lassen. Wo alle drin sitzen und jeder sagt, und wir die einfach

00:43:28: fragen, so, und, was hast du gemacht bisher? Und

00:43:31: so. Und da merken wir, dass es so ein krasses Bedürfnis ist. Und

00:43:34: daraus ist so, und das ist vielleicht auch dann die Brücke, die

00:43:38: wir noch schlagen und begleiten, die merken dann, oh, ich unterhalte mich

00:43:42: das erste Mal schnittstellend übergreifend mit

00:43:45: jemand aus der Buchhaltung. Und die haben ja ähnliche

00:43:49: Probleme wie ich. Und cool, das mal zu

00:43:53: hören. Und danach wird der Hörer hochgenommen oder eine E-Mail geschrieben und

00:43:56: dann, hey, das war ja richtig inspirierend, was du gerade erzählt hast. Hast du Lust,

00:44:00: dass wir uns nochmal so austauschen? Weil ich glaube, wir haben hier ein ähnliches

00:44:03: Problem. Kannst du uns das mal beibringen? Und

00:44:07: so eine Community muss aufgebaut werden, aber eben

00:44:11: mit der Überschrift AI-Erkundungs-Community.

00:44:15: Also auch nicht diesen, nicht schon diesen Anspruch

00:44:19: auf, das muss alles sofort in Performance fließen, sondern

00:44:23: wirklich dieses, erzählt euch bitte gegenseitig, was ihr

00:44:26: macht. Denn die Aha-Effekte sind riesengroß.

00:44:31: Wir haben nicht dieselben Ideen, wenn wir mit KI anfangen. Die sind alle

00:44:34: unterschiedlich. Und zu hören, was die anderen machen,

00:44:38: ist ein riesen

00:44:41: transformativer Treibstoff.

00:44:46: Das ist so ein Raum, den man einfach nur schafft, wo die Leute, die könnten

00:44:48: auch ums Feuer rum sitzen und sich KI-Geschichten erzählen. Das wird denselben Effekt

00:44:52: haben. Ich möchte eine Sache noch, die

00:44:56: so ein bisschen mitschwingt und sowas. Aber ich will die einmal explizit aussprechen, weil Es

00:45:00: gibt da draußen nicht viele, aber es gibt ein paar Kunden, wo wir nach dem

00:45:03: ersten Gespräch sagen, das wird nichts mit uns, wo von uns

00:45:07: quasi das Stop kommt. Und

00:45:10: unsere Haltung ist, wir arbeiten nur mit

00:45:14: Unternehmen, die das einnehmen können, diese Haltung. Menschen sind total

00:45:18: genial und kreativ und schlau und verantwortungsbewusst

00:45:22: und wollen gerne ganz tolle Arbeit machen

00:45:26: und das heißt deine Aufgabe ist ihnen Zugang zu KI zu

00:45:29: geben, ihnen einen Rahmen zu bauen, sie darüber zu informieren,

00:45:33: was ist in Ordnung, wo sind Risiken und sie zu schulen. Punkt

00:45:37: aus. Und es gibt da draußen ein paar, nicht viele,

00:45:41: aber ein paar Führungskräfte, Unternehmen, wo uns dann so

00:45:45: richtiger Zynismus entgegenschlägt aus der Etage. Und das würde ich einmal

00:45:48: erwähnen. Weil mich berührt das auf eine negative Art und Weise. Ich

00:45:52: werde meistens ärgerlich, wo dann so Sachen...

00:45:56: Nein, nein, nein, das können wir den Leuten nicht geben. Die sind, die sind so

00:45:59: faul. Die werden alle nur noch ihre Arbeit abgeben an KI.

00:46:03: Oder das schaffen die nicht, nicht die geheimsten Sachen da

00:46:06: reinzuspielen und unsere Geheimnisse zu verraten.

00:46:10: Je nachdem, wie wir so gelouncen fragen, wir dann, achso, also haben die auch kein

00:46:14: E-Mail und ihr nehmt denen das Smartphone ab und sowas, wenn die reinkommen. Es gibt

00:46:17: so eine Leibesvisitation. Also es gibt

00:46:21: ein paar, aber die tauchen immer wieder

00:46:24: auf, recht regelmäßig, ein paar Unternehmen oder Unternehmenslenker,

00:46:29: die haben die Ansicht, dass all die Leute

00:46:33: im Unternehmen nicht schlau genug sind, nicht fleißig genug, nicht diszipliniert

00:46:37: genug, nicht kreativ genug, denen einfach

00:46:41: so ein mächtiges Tool zu geben. Und dann sagen

00:46:44: wir, Sorry, dafür gibt's, da hinten hast du

00:46:48: einen coolen Anbieter, der baut dir Use Cases für 200.000, findet dir

00:46:52: deinen besten Use Case, baut dir ein Modell und dann kannst du automatisierte

00:46:56: Kunden-E-Mails schreiben oder sowas. Viel Spaß. Das ist nicht

00:47:00: unser Fall. Ich würde es einmal erwähnen, weil

00:47:05: es für den Kontrast sozusagen. Ich denke, ich sage mal,

00:47:08: was diese Frauen, super, die werden das richtig,

00:47:12: richtig challengen, dieses KI-Tool. Das ist ja,

00:47:16: sprich, der wird ja in Intelligenz, mein Freund. Und

00:47:20: warum haben sie so schlechte Laune? Endspiegelpunkt.

00:47:23: Nein, Spaß, wir wollen jetzt hier kein Bashing machen. Aber

00:47:27: das ist ja auch total wichtig. Es ist ja auch okay, wenn Manche

00:47:30: Unternehmen einfach es nicht überleben, weil das

00:47:34: ist einfach so. War in der Vergangenheit so, wird

00:47:38: ja in der Zukunft so sein. Das ist ja Evolution und das

00:47:41: bringt auch Bewegung in den Markt.

00:47:49: Wo wir danach landen, Jetzt sind wir ja so fast am, also du

00:47:53: hast das Team, du hast diese ganzen Komponenten und die Führung

00:47:56: und alle werden empowert und da ist richtig Leben

00:48:00: drin. Ja, ich möchte das noch erwähnen,

00:48:03: weil das geht immer so ein bisschen unter. Aber ich habe den Eindruck,

00:48:08: diese anfängliche KI-Policy, die wir geschrieben

00:48:11: haben und den Intention Letter, auf den ich gleich auch noch mal ganz kurz eingehen

00:48:15: möchte. Diese KI-Policy

00:48:18: ist kein fertiges Schriftstück, was jetzt in Stein

00:48:22: gemeißelt ist und was sich Leute immer wieder angucken. Nein, nein, das ist ein

00:48:25: ganz, ganz fragiles Ding.

00:48:29: Und das, Dafür ist das KI-Team auch da und dafür, das wird auch

00:48:33: mitgeschult. Was steht da drin? Was muss da

00:48:36: jetzt rein? Im Marketing wird eine Erfahrung gemacht in der

00:48:40: Erkundungstour, die negativ war, die ganz

00:48:43: explizite Dinge gerade hervorhebt, die für sie nicht gehen oder die

00:48:47: Implikationen hat, mit Agenturen zu

00:48:50: arbeiten. Ja, wie arbeiten wir jetzt mit Agenturen? Was

00:48:54: bedeutet das für uns? Ja, also hier ist ganz viel Kopfarbeit gefragt und ganz viel

00:48:58: Verantwortung natürlich. Also die Leute werden nicht

00:49:01: fauler, sondern sie werden wacher im Zweifel, wenn du es richtig machst.

00:49:06: Das muss auch in so eine Feedback-Spirale kommen. Diese

00:49:11: AI-Policy muss sich weiterentwickeln, muss immer

00:49:15: wieder hinterfragt werden und dient auch so ein bisschen

00:49:18: vielleicht als Leitfaden für neue

00:49:22: Mitarbeiter. Wie machen wir hier KI? Und ist dann vielleicht auch

00:49:26: in einer übersetzten Form auch eine Information nach außen, eine

00:49:29: Außenkommunikation. Wie denken wir KI? Und wie möchten

00:49:33: wir, dass du, wenn du mit uns als Drittanbieter arbeitest, was

00:49:37: brauchen wir von dir? Welche neuen Verträge gibt es sich

00:49:40: anzugucken und so weiter? Das heißt, das ist auch super

00:49:44: wichtig, Das ist nicht einmal hingeschrieben wie, das ist das Datenschutzgesetz,

00:49:49: ich lern's auswendig, sondern

00:49:53: das ist ein lebendes Dokument. Was... Ja, wie soll das auch

00:49:56: anders gehen, wenn sich alles so schnell entwickelt und wir das gerade

00:50:00: erst entdecken, wie alles in diesem Bereich

00:50:04: ist die ganze Zeit so ein bisschen fluide, flüssig, im Wandel.

00:50:08: Du musst das alles auf zehn Spitzen machen. Das

00:50:12: ist Surfen. Ja, du musst die ganze Zeit Balance halten

00:50:16: und wach sein und da sein und dich anpassen. Und da kommt die

00:50:19: nächste Welle. Bist du bereit dafür? Das war gut.

00:50:24: Und es ist anstrengend. Ich glaube, es ist nur

00:50:27: anstrengend, weil wir alte Systeme und Widerstände darin

00:50:31: abschaffen. Sobald wir, ich meine, spreche mal mit Surfern, sobald die im Flow

00:50:35: sind, sagen die, das ist das geilste auf der Welt, ich liebe das.

00:50:39: Und da wollen wir hinkommen, ja. Und das ist auch jetzt wieder

00:50:43: so, jetzt bist du da, ist dein Unternehmen? Alle sind busy.

00:50:47: Das ist der Anfang.

00:50:52: Ich habe jetzt gerade den CEO von

00:50:55: Anthropic, also Cloud 3, eines der schlauesten Modelle, der

00:50:59: CEO, ein langes Interview gegeben. Und so

00:51:02: wie alle die klugen Köpfe, die sich diese Maschinen ausdenken und die das

00:51:06: zusammenbauen, sagt er, dieses Jahr wird das nächste

00:51:10: Modell kommen, das Welten besser

00:51:14: ist Und dann ein oder zwei Jahre

00:51:17: danach das nächste Modell. Und dann sprechen wir, also

00:51:21: spätestens ab dem Modell, das in zwei Jahren kommt, sprechen

00:51:25: wir von Superhuman Intelligence. Dann ist das

00:51:29: Problem nicht mehr, wie machen wir es schlauer, sondern wie alignen wir

00:51:32: das mit unseren Zielen und unseren Ideen und alles?

00:51:36: Weil wir es nicht mehr ganz, passiert ja hier und da jetzt schon

00:51:39: begreifen können. Das heißt, alles was du jetzt machst,

00:51:43: ist dafür da, eine Umgebung zu schaffen, in der

00:51:47: deine Organisation darauf vorbereitet ist. Wir wissen nicht,

00:51:51: wie es kommt, was das kann, wie gut das exakt ist.

00:51:55: Umso mehr musst du vorbereitet sein, dich schnell

00:51:58: anzupassen und schon Erfahrung gemacht haben mit Wir führen hier was

00:52:02: Revolutionäres ein. Wir entfesseln das, indem wir nur einen Rahmen zur

00:52:06: Verfügung stellen, weil wir sind am Anfang, wir sind in

00:52:09: der Pacman-Zeit von KI. Ja, und wirklich

00:52:13: nochmal zu dieser Use Case und

00:52:17: Return on Investment Geschichte. Das kommt auf den

00:52:21: Weg geschenkt. Diese Use Cases entwickeln sich rasend

00:52:25: schnell. Wenn du die richtigen Incentive Strukturen und Community

00:52:28: Struktur aufbaust und das AI Team entsprechende Ressourcen bekommt, wird

00:52:32: sich das auch dann durchsetzen bei den anderen.

00:52:36: Innovation ist erst dann Innovation, wenn die anderen das nachmachen.

00:52:40: Und KI hat diese Kraft, dass viele ganz schnell nachmachen, weil das so

00:52:44: nützlich ist. Und dann kommt auch der Return

00:52:48: on Investment. Dann kommen auch die Ideen, was können wir jetzt, was wir vorher

00:52:52: nicht konnten. Was ist vorher unmöglich gewesen? Genau.

00:52:56: Das ist sozusagen die langfristige Perspektive.

00:53:00: Wobei im KI-Zeitalter ist langfristig bei uns zwei Monate.

00:53:05: Ja, langfristig zwei Monate. Das ist schwer auszuhalten, zwei

00:53:08: Monate, wenn man die Idee hat, ich will jetzt einen Use Case einführen. Natürlich ist

00:53:12: dieser Prozess schwer auszuhalten, aber es lohnt sich so sehr, weil dann

00:53:16: verschiebst du wirklich die Grenzen und

00:53:20: spielst ganz oben mit dabei. War das ein

00:53:24: Satz? Ja, Satz genug

00:53:27: für Verständnis.

00:53:32: Diese ROI-Denke, das begegnet uns ja nicht so wahnsinnig

00:53:36: häufig. Wir können das immer ganz gut. Also, dass da

00:53:39: keiner mit anfängt, wir müssen erst AOE und dann überlegen wir uns und

00:53:43: so. Das sollte ja jetzt inzwischen hoffentlich klar sein. Dass man dann aber

00:53:47: auch währenddessen erübrigt sich das in den

00:53:50: meisten Fällen komplett, wenn wir nicht gerade von sehr

00:53:55: Controlling lastigen Unternehmen sprechen, völlig wertungsfrei,

00:53:59: Versicherungen und Banken vielleicht so, Dann erübrigt sich diese

00:54:02: Frage total, weil jeder, auch der Controller,

00:54:06: KI benutzt und feststellt, krass, wenn das für mich

00:54:10: schon so nützlich ist, wie ist das dann für die Freunde im Marketing,

00:54:14: wie ist das für unsere Legal-Abteilung. Und

00:54:17: es gibt diese 10.000 Kleinigkeiten, die Leute

00:54:21: abgeben an diese Systeme. Ich schreibe Stellenausschreibungen, mache mir

00:54:25: meinen Custom-GPT. Marketingprofile,

00:54:29: Personas, Zielgruppenbefragungen mit synthetischen

00:54:34: Befragten, nicht mit echten.

00:54:38: Die Idee, den Kunden schon ganz früh Bilder

00:54:41: und Entwürfe zu präsentieren, noch während des ersten

00:54:45: Gesprächs vielleicht. Noch kleiner. Texte extrahieren aus einem

00:54:48: Screenshot. Whatever. Mini-Dinger. Keine Zusammenfassung

00:54:52: mehr von Meetings machen müssen. Wie willst du diese

00:54:56: 10.000 Kleinigkeiten erfassen? Das ist so, als würdest du

00:54:59: versuchen, ROI für Strom oder Internet zu rechnen.

00:55:06: Meistens erübrigt sich das komplett, weil die ganze Organisation merkt, okay,

00:55:09: ja, völlig klar, dass das wertvoll ist. Und dann

00:55:13: kommen wir nämlich zu dem viel interessanteren Punkt. Wir entlassen diese

00:55:17: ersten Integrationsprojekte, wo wir das Unternehmen dann

00:55:20: empowern wollen, sich auf diese Reise zu begeben. Was heißt das für

00:55:24: uns? Wo machen wir das? Die beenden wir immer mit

00:55:28: dem, indem wir Fragen erarbeiten,

00:55:32: die Zukunft zu beschleunigen, sagen wir manchmal. Also, und du hast die eben schon

00:55:36: genannt, wir geben die ein bisschen vor, aber dann soll das

00:55:39: Unternehmen die für sich selbst entwickeln. Eine Frage ist,

00:55:44: welche Sachen, die wir früher gemacht haben, die wertvoll waren, sind nicht mehr wertvoll.

00:55:49: Gibt es was, Handlungen, Tätigkeiten, Aufgaben, ganze

00:55:53: Verantwortungsbereiche, die, wenn wir ganz ehrlich sind, ihren

00:55:56: Wert verloren haben, weil jetzt sind sie ein Feature bei Chachibity.

00:56:01: Das andere ist, was ist jetzt möglich, was

00:56:04: vorher unmöglich war aus Budget, aus Zeitgründen? Welche

00:56:09: Produkte können wir vertikal,

00:56:12: horizontal in den Markt bringen? Vielleicht ein Beispiel an der Stelle,

00:56:16: also ganz banales Beispiel. Wenn du merkst, dass jetzt

00:56:19: gewisse Sachen nicht mehr aufwendig sind zu kodieren oder irgendeine

00:56:23: Landingpatch zu bauen oder so ein Einklick ist

00:56:27: und das Sinn macht quasi für deinen Kunden

00:56:31: das mit anzubieten umsonst, dann tu das.

00:56:35: Ja, dann tu das. Dann erweitere dein Produkt, dein Angebot direkt

00:56:39: eine digitale Komponente, weil das ist zur Commodity geworden. Jeder kann jetzt Web

00:56:43: programmieren mit Chats GPT. Dritte Frage.

00:56:48: Und die, also wir haben, was ist nicht mehr

00:56:52: wertvoll, was ist jetzt, und dann ist eigentlich die zweite

00:56:55: dabei, weil das ist dieses, was ist jetzt möglich, was vorher unmöglich war,

00:56:59: das kann man noch ausdifferenzieren. Was können wir einer größeren

00:57:03: Audience zur Verfügung stellen? Wo können wir unsere Produkte

00:57:06: noch feiner, noch diverser aufstellen? Wo können wir unser

00:57:10: Marketing, jetzt haben wir zwölf Zielgruppen, warum

00:57:14: haben wir jetzt nicht 120 verschiedene Zielgruppen? Microtargeting,

00:57:19: weil es so einfach geworden ist, Material und Kommunikation

00:57:23: für neue C-Gruppen anzupassen. Was ist dann möglich?

00:57:27: Wie fangen wir an im Vertrieb, im Außendienst, im Marketing,

00:57:31: in all diesen Bereichen, wo wir mit dem Markt

00:57:34: kommunizieren, den Kunden zu zeigen und den

00:57:38: zu mindblowen damit. Und der fragt, hey, wie

00:57:42: habt ihr das denn jetzt gemacht? Ist ja krass. Dann

00:57:45: sagst du, wir sind KI-empowered, wir entdecken das gerade für uns. Ja,

00:57:50: und dahinter liegt ja einfach nur, dass jeder so viele

00:57:54: neue Assistenten und Arbeitserleichterungstechniken

00:57:59: entwickelt hat, dass er oder sie sich komplett

00:58:03: auf den Markt, auf das Produkt, auf die Ziele des Unternehmens

00:58:07: konzentrieren kann und losgehen,

00:58:11: also selber auch experimentieren und losgehen kann.

00:58:17: Ganz neue Energie im Unternehmen. Und das denken wir uns

00:58:21: gerade nicht aus. Wir sehen es jeden

00:58:24: Tag. Wir

00:58:29: werden ja oft nach Referenzen gefragt und dann geben wir einen der Geschäftsführer mit dem

00:58:33: wir schon gearbeitet haben und die erzählen genau das. Das ist krass. Du kannst

00:58:37: alles anpacken in deinem Unternehmen damit, weil es alles ein bisschen weicher

00:58:40: wird. Da ist wieder Leben in der Bude. Es ist so, wir sind zwar 2000

00:58:44: Mann, aber es fühlt sich wieder an wie ein Start-up. Ja und

00:58:48: den Sack jetzt hier zuzumachen, das braucht es auch einfach. Die

00:58:52: Informationsflut nimmt zu. Wir haben verdammt

00:58:56: viele Krisen im Raum. Wir müssen in die Aktion kommen,

00:59:00: müssen in die Umsetzung kommen als Unternehmen, als Gesellschaft. Das

00:59:03: ist, we created this monster

00:59:07: und wir haben auch KI entwickelt und es passt

00:59:11: gerade ziemlich gut in den Kram, dass das jetzt kommt.

00:59:15: Vielleicht eine Lösung für unsere ganzen sehr komplexen Probleme. Ja,

00:59:19: das ist es. Und ein

00:59:22: Problem für sich auch. Puh, wahrscheinlich, ich weiß

00:59:26: jetzt nicht, ob, ich bin gespannt, die Folge zu hören,

00:59:31: Ob man das gut versteht, wie dieser Prozess ablaufen kann. Wenn das

00:59:35: nicht klar geworden ist, kontaktieren Sie uns sehr gerne.

00:59:39: Wir ergänzen das gerne durch Schaubilder. Dann machen wir das nochmal.

00:59:42: Tja, dann machen wir das nochmal mit Bildchen. Aber

00:59:46: wirklich, manchmal ist man ja betriebsblind,

00:59:50: weil wir es so jeden Tag machen. Mich würde

00:59:54: es interessieren, unser Ziel ist auch, das Wissen, wie wir das tun, ist nicht

00:59:57: mehr wertvoll. Das ist eine der Sachen, die uns beiden in Fleisch

01:00:01: und Blut übergegangen ist. Das ändert sich ja auch

01:00:05: nonstop. Wenn diese Folge raus ist, wird ein klitzekleiner Teil

01:00:09: davon wieder veraltet sein, weil sich irgendwas getan hat. Vielleicht dann

01:00:12: erst eine Woche später. Das heißt, Wir sind extrem und immer

01:00:16: wieder treffen wir auf Überraschungen, dass wir so freizügig sind mit unserem Material

01:00:20: und unseren Infos und sowas. Ich wünschte, das würde

01:00:24: jeder tun. Das kommt ja auch noch dazu. Das

01:00:27: mag ich auch an der KI-Szene sehr gerne. Da ist jetzt nicht so eine

01:00:31: Wissenskonkurrenz oder so. Nutzt doch, nutzt bitte alles. Es

01:00:35: ist voll okay. Hauptsache, wir kommen in die Umsetzung und wir helfen

01:00:38: gerne dabei. Und wir begleiten gerne dabei mit Leidenschaft. Ich wollte dich gerade

01:00:42: fragen, welchen Teil von dieser Integrationsreise,

01:00:47: Wir konnten jetzt nicht über den nächsten Step sprechen.

01:00:50: Das machen wir bestimmt in einer anderen Folge. Aber welchen Teil findest

01:00:54: du am schönsten? Was macht dir am meisten Spaß?

01:01:00: Das wird dich nicht überraschen. Ich liebe den Teil ganz am Anfang, wenn wir uns

01:01:04: zoffen. Ich schwitze und

01:01:07: heule. Und wenn da so wichtig

01:01:11: Emotionen im Raum sind und die Leute uns mit

01:01:15: Ängsten. Das kann nicht sein, das ist unser Geschäftsmodell. Und wir

01:01:19: sagen ja, deswegen sind wir hier. Ja, aber sie verstehen nicht, das ist unser

01:01:23: Geschäftsmodell. Das ist der Kern unserer Arbeit, den sie da gerade...

01:01:26: Ja genau, deswegen reden wir jetzt. Das ändert sich jetzt. Oder

01:01:31: wir können das den Leuten nicht geben. Oder was ist,

01:01:35: was passiert, was ist dann unser Wissen noch wert hier im Unternehmen?

01:01:39: Und ich so, ja, ja, das sind die richtigen Fragen. Ich weiß die Antwort

01:01:43: oft nicht. Aber das ist Die Frage, die ihr euch stellen und für euch lösen

01:01:46: müsst, das liebe ich am meisten, da wo es richtig heiß hergeht.

01:01:50: Da wo ich dich immer in der Pause anrufe und denke, oh mein Gott, das

01:01:54: war so schrecklich. Sie hassen uns.

01:01:57: Ne, deswegen ergänzen wir uns auch prima. Ich glaube, ich mag am

01:02:01: meisten wirklich diese kurzen Momente,

01:02:05: wo ich sehe, wie die KI-Enthusiasten im

01:02:09: Moment entstehen. Ich liebe es, praktische Anwendungen zu

01:02:12: zeigen, also wirklich auch ganz weit weg von Arbeit.

01:02:17: Wie mache ich jetzt mit ChatGPT, wie kann ich meinen Mental Load

01:02:20: beim Kochen reduzieren? Und also, das interessiert mich

01:02:24: aber. Und wenn wir dann auch in den

01:02:27: Integrationsmeetings zurückkommen und die Leute echt so geile Ideen

01:02:31: haben, wo ich selber mitschreibe und denke, ah, haha,

01:02:35: weil wir lernen ja auch nicht aus. Also ich glaube, es ist das, dieses Entstehen

01:02:40: von der, wo wir die Abstraktion runterholen ins

01:02:44: Begreifbare Und dann, wo ich einfach in den Augen sehe,

01:02:47: da entsteht gerade eine Idee und eine

01:02:51: Laune und eine Lust. Und so ein bisschen auch können wir jetzt

01:02:54: aufhören, damit ich anfangen kann zu experimentieren.

01:02:58: Und wir hatten ja, vielleicht Das zum Ende nochmal, das war ganz spannend. Wir machen

01:03:01: ja eigentlich alles remote. Wir waren aber jetzt letztens in Wien, hatten einen tollen

01:03:05: Dive Workshop, eigentlich vier Stunden geplant. Und ab

01:03:09: Stunde zweieinhalb hörten wir auf einmal nur noch klack klack klack klack klack, tick tick

01:03:13: tick tick, klack klack klack klack klack. Und du konntest gar nicht mehr sprechen. Du

01:03:15: hast irgendwann so, baut ihr gerade alle eure

01:03:19: eigenen GPTs? Ja, okay, dann nehmt

01:03:23: euch mal 20 Minuten. Das hören wir normalerweise nicht und konnten

01:03:27: das jetzt mal live hören,

01:03:31: was wir für eine Aktion lostreten. Und das ist der Hammer.

01:03:35: Ja, schöne Folge. Ein bisschen hier überzogen.

01:03:40: Wir müssen auf zum nächsten Abenteuer. Ja,

01:03:44: hat Spaß gemacht. Stellt uns die

01:03:47: Fragen, die ihr habt und auch die Widerstände und alles.

01:03:52: Wir würden uns da gerne austauschen und das noch klarer

01:03:55: machen. Ja, total gerne. Wir sind da.

01:04:01: Bis zum nächsten Mal. Bis zum nächsten Mal. Ciao.

01:04:15: Untertitel

01:04:18: von Stephanie Geiges