# Masterclass: Alles, was du über KI wissen musst

https://www.youtube.com/watch?v=8RDnKQ-cTKg

[00:00] Wir werden alle Führungskräfte werden für künstliche Intelligenz.
[00:04] Das wird unsere zutiefst menschliche Aufgabe sein.
[00:08] Lass uns doch ein Unternehmen bauen, das zum überwiegenden Teil aus KI Mitarbeitern besteht und die sollen eben eine Personalakte haben, die sollen Persönlichkeitstypen haben.
[00:17] Bei Hans, sie den Hans sie haben wir eine Stunde gebaut, es hat 10 Wochen gebraucht, bis das ein guter Mitarbeiter war.
[00:22] Ich spreche mit ihnen über die Zusammenarbeit.
[00:23] Stopp, stopp.
[00:24] Wir reden jetzt von virtuellen Mitarbeitern oder?
[00:25] Wir sind immer noch bei der KI.
[00:27] Für mich steht AI eher für Alien Intelligence, die viele Vergleiche hat zu dem, wie Menschen agieren.
[00:34] Ich bezeichne sie eher als neue Spezies.
[00:35] Das klingt alles so wirklich kurz vor der Einweisung.
[00:38] So klingt das.
[00:39] Ja.
[00:40] Und ich w wir fangen gerade erst an zu reden, Ben.
[00:42] Okay.
[00:43] Wir haben eine ganz klare Probezeit für neue KI Kollegen und genauso haben wir Assessment Center, wo KI andere KI überprüfen und je mehr wir angefangen haben, die zu vermenschlichen, je mehr wir diesem Prozess gefolgt sind, desto erfolgreicher wurden wir.
[00:57] Was ist mit den Leuten, die keine Führungskompetenz haben, wo stehen die in dem?
[01:01] Arbeitsmarkt in den nächsten paar Jahren?
[01:07] Du hast gerade gesagt, du hast dein letztes Unternehmen verkauft, kurz bevor es ChatGBT gab, und das war möglicherweise ein sehr smarter Move, weil es irgendwie so ähnlich war wie Chat GPT und so ähnlich ist, was du heute machst.
[01:23] Was ist da passiert?
[01:25] Was hattest du vor für Unternehmen?
[01:27] Wie hast du das verkauft und was ist heute?
[01:30] Also, ich habe vor 10 Jahren das erste KI-Unternehmen aufgebaut, das hieß damals Punk Incorporated, und die Idee war, dass wir KI nutzen wollten, um Bildung besser zu machen.
[01:43] Und besser heißt für uns, dass wir uns wirklich anschauen, wie heute Training funktioniert und vor allem Softskills.
[01:49] Also es heißt, wie Führungskompetenz, Kommunikationskompetenz, Kreativität, Empathie, also diese Fähigkeiten vermittelt werden.
[01:56] Und das war mir alles immer viel zu theoretisch und irgendwelche Rollenspielchen, die man in irgendwelchen Workshops gemacht hat, und ich hatte zu der Zeit die Studie.
[02:03] Gelesen von diesem unaussprechbaren Ungarn, der diese Flowforschung ähm Mihau irgendwas irgendwas, also lass mich nicht aussprechen.
[02:12] Ich musst du mir erklären.
[02:13] Ja, also die Grundthese ist, dass Stress ein unfassbares Lernsteroid ist.
[02:18] Also haben wir in einer Aufgabe, wenn wir versuchen etwas zu lernen, zu viel Stress, zu viel Kortisol, dann ist das Gehirn überfordert und nimmt die Information nicht gut auf.
[02:26] Es verschränkt sich nicht gut im Gedächtnis.
[02:29] Haben wir zu wenig, dann langweilen wir uns.
[02:30] Haben wir ein Boreout gewissermaßen und dann kennt jeder diesen Flowzustand.
[02:34] Von dem haben viele schon mal gehört.
[02:36] Das ist so ein Moment dieser leichten Überforderung, wo wir das Gefühl haben, die Zeit fliegt einfach an uns vorbei.
[02:40] Wir gehen total in der Aufgabe auf und das hat eben dieser Ungar sehr genau beschrieben, aber eben alles qualitativ und nicht quantitativ.
[02:49] Das heißt, in welchen Momenten bei Ben brauche ich jetzt welches Maß an Stress, damit wir das perfekte Lernsteroid haben?
[02:55] Und die Aufgabe, die wir uns bei Punk Incorporated gesucht haben, ist können wir mit künstlicher Intelligenz für das Individuum, das bei uns und mit uns lernt, genau dieses Flowfenster
[03:05] Möglichst häufig treffen und möglichst häufig finden.
[03:07] Und das war eine Zeit, da gab es eben noch keine generative KI, wie wir es ja jetzt eben mit ChatGBT und C kennen.
[03:11] Das heißt, es war teuer, das war aufwendig, da hieß das ganze maschinelles Lernen und haben wir eben versucht mit Millionen von Datenpunkten von Managern, die bei uns gelernt haben, dieses Modell zu trainieren, um das darauf anzupassen.
[03:29] Wir haben die in sogenannten No Win Szenarien z.B. gesteckt.
[03:31] Das heißt, der erste Tag in so einer neuen Weiterbildung war online.
[03:35] Du musst ein kurzes Video aufnehmen und dich vorstellen.
[03:37] Und Tag 2 hast du dann so ein erstes Management Meeting gehabt, wo du deine Idee mal präsentieren solltest, je nach Story, in der das war und das lief provoziert, extrem beschissen.
[03:47] Das heißt, der Manager hat sich was rausgesucht bei dir und hat versucht einfach tief zu bohren, dich an die Wand fahren zu lassen und die sind alle so rein und dachten Schulungsumgebung, coole Company, wir haben jetzt richtig Spaß dabei und dann kam Manager 5 Minuten zu spät und hat gesagt, pass auf, ich habe 10 Minuten Zeit, da muss ich ins nächste Meeting.
[04:06] Was ist deine Idee, sonst gibt's ja kein Budget.
[04:07] Und entweder hast du es gut argumentiert und gesagt, du pass mal auf, Ben, deine Nase gefällt mir überhaupt nicht.
[04:12] Ich kann dir gleich sagen, wir werden keine Freunde werden.
[04:15] Also, wir haben ganz bewusst dieses Noin Szenario gesetzt, weil das ein wichtiges Framing und ein wichtiger Stress war, um so eine Baseline zu ermitteln, wo steht eine Person und auf der Basis haben wir dann alle weiteren Challenges, die tag für Tag immer 20 Minuten ausgespielt wurden, eben versucht mit einer KI zu modulieren, um dich in relativ überschaubarer Zeit von 12 Wochen in diesen Fähigkeiten zu stärken.
[04:38] Das war die Idee.
[04:40] Also es hat in der Grundtechnologie etwas mit ChatGBT von der Grundhaltung zu tun, aber ganz weit entfernt.
[04:47] Und warum ich gesagt habe, als ich das dann im Mai 2022 verkauft habe an die WBS-Gruppe, warum das ein guter Zeitpunkt war, ist nicht, weil die Technologie per se eine Bedrohung dafür gewesen ist, weil jeder musste diese Millionen von Datenpunkte sammeln von diesen gestressten Menschen und Teilnehmern, sondern weil Investoren das nicht verstehen.
[05:03] Die sehen JGBTs draußen.
[05:06] Und laufen dann erratisch ähnlich wie ein Vorstand heute rum und sagen, ich habe in der FAZ gelesen, was die KI alles kann.
[05:13] Lass uns mal das Marketingbudget kürzen.
[05:15] Und deswegen war das für den Markt ein sehr gutes Timing zu dem Zeitpunkt zu verkaufen.
[05:20] Ich versuche noch mal maschinelles Lernen.
[05:22] Ähm, das ist ein Terminologie, die vor paar Jahren überall hergespukt ist und da wollten alle irgendwie so äh Mattheingenieure und Machine Learning Artificial Intelligence lief so als als Bassworts durch die IT Community, aber das war nichts, was die Menschen irgendwie benutzen konnten, überhaupt nicht, so.
[05:46] Aber im Kern des Maschinelles Lernen eigentlich nur, du sagst [japst] als Foto beispielsweise, da damals gab's dann so Data Center, glaube ich, wo man gesagt hat, pass mal auf, hier haben eine Million Fotos und davon sind Katzen drauf und deine Aufgabe ist jetzt sozusagen immer die Katze anzuklicken und die anzukreisen und so hat die Maschine gelernt, was ist eine Katze und so konnte man seine private KI trainieren darauf, was ist.
[06:07] Eine Katze und d kann man sagen, ich habe jetzt hier in 100.000 1000 Stunden so und so viel Katzen da reingetan und die KI ist das der das maschinanelle Learning Algorithmus quasi ist mit 97% der Wahrscheinlichkeit erkennt der Katzen auf Fotos.
[06:21] So musste man alles selbst machen.
[06:23] Heute kannst du Chyti fragen, ist auf diesem Foto eine Katze?
[06:25] Wenn ja, was für eine?
[06:26] Wann ist die geboren und hat die eine Krankheit sozusagen?
[06:30] Das also heute geht viel mehr als noch vor damals vier Jahren.
[06:33] So und was ihr gemacht habt sinngemäß [schnauben] ist, ihr habt Manager oder Schulungsteilnehmer, die ein Softskill lernen sollten, also irgendwie Empathie oder Teamfähigkeit oder was auch immer.
[06:46] Ähm genau diese Datenpunkte quasi, was ist eine Katze, wann ist der gestresst, wann kann er nicht mehr, wann geht er raus, wann ist er irgendwie zu zu gelangweilt und habe dann gesagt, wir können mit unserer Software den, wenn wir trainieren, merken wir, oh, der ist jetzt gerade, der kommt zu leicht von Frage zu Frage oder der braucht zu lange von Frage zu Frage.
[07:07] Wir idealerweise braucht er 45 Sekunden als Beispiel.
[07:07] Wenn er mehr...
[07:09] Braucht, müssen wir mehr weniger geben
[07:11] Und nach ein paar Fragen wissen wir so ein bisschen, wie der YouTube Algorithmus funktioniert.
[07:15] Wenn du halt 30 Videos gesehen hast, das 31, das ist mega.
[07:17] Da brauchst du gar nicht gucken, was es ist, sondern YouTube weiß, was es ist.
[07:24] Und genauso habt ihr die, die so wie YouTube, ich glaube, das ist das beste Beispiel, dass man sich es vorstellen kann.
[07:28] So wie YouTube suggeriert, das Video solltest du gucken oder das Video, konntet ihr sagen, die nächste Frage für Stefan Meer 45 von keine Ahnung Siemens ist die, weil da braucht er 45 Sekunden und wenn er die Frage schafft, dann geben wir ihm danach die schwierigere, dann kann er die auch in 45 Sekunden beantworten und das habt ihr damals gemacht, richtig?
[07:50] Also das erklärt das Prinzip sehr sehr gut.
[07:53] Ähm, nur um die Schwierigkeit zu erklären, die wir dabei hatten, ist es ging eben nicht um Fragen, sondern es ging ja um diese Softskills.
[07:59] Mhm.
[07:59] Und bei Softskills gibt's wenig richtig oder falsch.
[08:04] Also Katze ist ja sehr einfach.
[08:05] Ja, da hatten wir gewisse Taxonomie und dann entscheiden wir, wann eine Katze eine Katze ist.
[08:09] Führt jemand gut oder kommuniziert jemand gut, nicht so offensichtlich.
[08:12] Die Frage ist, was ist da der Sensor, um rauszufinden, ist das eine Katze oder nicht, um in dieser Metapher zu bleiben?
[08:18] Und dann haben wir gesagt, wir müssen eigentlich an 360° Feedback machen.
[08:21] Also wir müssen sehr viele unterschiedliche Leute involvieren, die bei einer Aufgabe wie in diesem Management Meeting hinterher beurteilen, wie fand ich das, wie hat es auf mich gewirkt?
[08:31] Und [schnauben] wir haben dann eben eine Selbsteinschätzung eingeholt.
[08:34] Wir haben aus den Lerngruppen, in denen das stattgefunden hat, zwei Leute immer zufällig ausgewählt, die das ähm feedbacken mussten.
[08:41] Der Manager selbst hat ein Feedback abgegeben.
[08:42] Einmal in der Woche der Dozent hat sich das alles angesehen.
[08:46] Das heißt, wir haben versucht viele Perspektiven reinzubringen, um eine Idee davon zu bekommen, ist das eine Katze oder ist es keine Katze?
[08:52] Und dann ging es nicht darum, dir eine Frage weiterzustellen in der Metapher 100% richtig, sondern was ist deine nächste Challenge, also welche Situation in deinem Führungsalltag müsstest du jetzt konfrontiert werden, um dich weiter zu entwickeln, aber in der Metapher, die du aufgezeichnet hast, ist genau richtig.
[09:07] Okay, das aber ist ja noch mal wesentlich komplexer, als ich mir das.
[09:10] Jetzt mit den Katzen ausgemalt habe.
[09:12] So, das Ding hast du verkauft kurz bevor es Jet GPT gab, richtig?
[09:17] Darf man sagen, wie viel du dafür bekommen hast?
[09:20] Darf ich nicht.
[09:21] Äh ist in den Verträgen so festgelegt.
[09:24] Ähm aber seitdem geht's mir sehr gut.
[09:26] Finanziell geht's dir gut.
[09:28] Vorher ging es dir bestimmt auch gut.
[09:28] Nein, gesundheitlich natürlich vorher und danach.
[09:31] Ja, aber finanziell eben.
[09:32] Und dann seid ihr ein bisschen, hast du vorhin schon erzählt, durch die nicht durch die Welt, sondern durch Europa getourd und habt euch eure nächste Bleibe ausgesucht.
[09:39] Was heißt nächste Bleibe?
[09:40] Ein zu Hause tatsächlich.
[09:42] Ja.
[09:43] So, jetzt wohnt ihr in Wien und dann hast du aber irgendwann gesagt, pass auf, eigentlich müsste ich nicht mehr arbeiten.
[09:49] So sinngemäß hast du das nicht gesagt, aber die Worte lege ich dir jetzt in den Mund und könnte jetzt den ganzen Tag in Wien spielen, aber das ist mir ein bisschen langweilig und dann hast du irgendwann angefangen, was anderes zu machen, also Lied auf zu gründen.
[10:00] Wie ist das passiert?
[10:02] Wie kam es dazu und was war der Hintergedanke?
[10:04] Ja, also erstmal muss ich sagen, dass ähm gute Kompensation ähm immer ein wichtiges Thema per se ist für
[10:11] Die Arbeit, die man leistet, aber ich war immer jemand, der sehr stark motiviert war, einen Sinn und Impact zu stiften.
[10:19] So sehe ich mich auch als Unternehmer.
[10:21] Ähm nicht jetzt die Lücke zu finden, bei der man irgendein Gesetz jetzt ausnutzt und ich meine das gar nicht wertend, aber das ist nicht die Art, wie ich Unternehmen aufbaue, sondern mich interessiert, können wir wirklich nachhaltigen Impact erzeugen und kriegen wir das Skalierfähig hin.
[10:33] Das sind die beiden Dimensionen, nach denen ich das beurteil.
[10:36] Und äh deswegen war der Kontostand super, weil man den Rücken frei hat, aber er war nie der Antrieb zu sagen und jetzt irgendwie noch eine Finke auf Mallorca und dann eben Golf spielen oder irgendwas anderes dergleichen zu machen, sondern ich habe dann relativ schnell gemerkt auch bei diesem ganzen Reisen, wir waren toll Essen die ganze Zeit und sind irgendwelche Museen gegangen und was man da eben so macht, aber das trotz alledem mir unglaublich langweilig wurde und ich bin dann wirklich total am Rad gedreht und habe dann zu meiner Frau gesagt, also ich muss jetzt irgendwas machen.
[11:06] Ähm und jetzt wir haben dann kurz überlegt, ob man will ich auch eine Weltreise dann noch dran hängen und dann wurde ich erlöst im November 22 von
[11:12] ChatGBT, weil da was kam, wo ich mir dachte herausragend, dass ich da jetzt was habe, womit ich rumspielen kann.
[11:20] Ich war ja in dem Thema eh schon ziemlich tief drin und äh dann habe ich mich total eingeigelt.
[11:25] Und erinnere mich heute noch eines der wirklich großen Erweckungsmomente war, dass ich im Januar 2023 einen Vortrag hatte.
[11:35] Damals bei der Allianz zum Führungskreis und da hatte ich über moderne Führung gesprochen und da ging es um die Trangeta in Kalabrien, wie die jetzt weggehen von dieser typischen Partenstruktur, weil sie merken, dass sie so anfällig sind und wie sich generell die Weltterführung verändert.
[11:50] Und ein Aspekt, den ich auf der Bühne gezeigt hatte, war, wie ich mit ChetchBT ein Kinderbuch für meine Nichte erstellt habe.
[11:58] Das war eines meiner ersten Anwendungsfäter und die Leute hinterher hat überhaupt nicht interessiert, was ich überfügung erzählt hat, sondern es hat sich eine Traube nach meinem Vortrag um mich gebildet und jeder hat gesagt, was ist dieses GBT, gibt's da eine App und so.
[12:12] Es gab's alles nicht.
[12:13] Also, es
[12:13] Gab weder die ChatGPT App im App Store, und es gab nur die Website und hat damals auch extrem limitierter Zugriff.
[12:19] Also, man konnte gar nicht so leicht diesen kostenlosen Account erstellen.
[12:22] Und dann hatte ich noch mal ein Vorteil, ich glaube, es war bei IKEA ähnliche Reaktion und habe ich gemerkt, ich will dieses Thema für Normalsterbliche so aufbereiten, dass sie das verwenden können.
[12:30] Und habe dann sehr intensiv mich mit Prompting beschäftigt, also der Art und Weise, wie du mit dieser KI kommunizierst, und habe sehr schnell für mich dann gesehen, ähm, dass es ein Muster gibt, dass das sehr ähnlich ist wie das Delegieren von Aufgaben, wie das normal in Führungskraft macht.
[12:50] Und meine Frau hat das damals überhaupt nicht verstanden, warum ich so viel Zeit da investiere, wieder so ein Konzept zusammenzubauen.
[12:56] Für die war es so ein Hobby, und so dachte mir: Hauptsache, er stellt keinen Mist an.
[12:59] Ja, also er hat jetzt irgendwas, womit er sich beschäftigen kann, und habe dann im Februar 23 ein Konzept angemeldet, das Actionprinzip, bei dem es damals darum geht, eine Art Delegations-Framework zu haben, wie man Aufgaben an die KI delegiert, und da wurden wir sehr.
[13:15] Ausgelacht dafür.
[13:17] Wer hat euch ausgelacht?
[13:19] Ähm Führungskräfte, Menschen online, wenn ich das auf LinkedIn gepostet habe.
[13:24] Äh das fanden die sehr verstörend, dass ich gesagt habe, sie KI damals noch als Praktikanten, heute würde ich nicht mehr von den Praktikanten sprechen, auf dem Niveau die Modelle ähm heute funktionieren, aber damals eben schon und habe gesagt, wie würdest du einen Praktikanten onboarden, ins Unternehmen holen?
[13:36] Welches Wissen würdest du geben?
[13:40] Wie würdest du Feedbackgespräche führen?
[13:42] Wenn du eine Aufgabe delegierst, welche Art von Kontext würdest du geben?
[13:46] Wenn du als Vorstellung eine Führungskraft sagst, ich würde gern, dass du für mich irgendwelche Präsentationen baust, was für Beispiele würdest du zeigen?
[13:53] Also, die Analogie hat erstaunlich gut funktioniert bis heute und diese Art der Vermenschlichung, die fanden die Menschen beängstigend, total absurd, das zu machen.
[14:03] Und äh ich blieb aber dabei, weil ich gesehen habe, dass meine Ergebnisse einfach sehr viel besser sind als die von vielen anderen und war dann aber nicht unglücklich, als im September 24 23 ähm Google sein
[14:17] Framework präsentiert hat und das sehr nah daran war, wie Aufgaben an Menschen delegiert werden.
[14:24] Das heißt, das ist eine der wenigen ähm Zeitpunkte, wo wir in Deutschland bzw. Europa eigentlich gleich auf waren in der oder sind möglicherweise im Prompting, weil CHGBT war für alle neu.
[14:40] Und dann hast du dich hingesetzt, du hattest den Background in maschinellem Lernen, wusstest ungefähr wie eine KI funktioniert und ich s mal die Google Ingenieure halt auch.
[14:50] Und wenn du dich hingesetzt hast und die sich hingesetzt haben, wie können wir das geil machen und ein ähnliches Ergebnis habt, dann spricht ja viel dafür, dass es nah an der Wahrheit ist.
[15:00] So und dann hattest du das hast du es gesehen.
[15:02] Okay.
[15:02] Okay.
[15:02] Das was ich gemacht habe, hat auch Google gemacht.
[15:05] Das bei Google hat wahrscheinlich mehr gekostet als das was du für dich äh mehr oder wener deinem dein de dem äh Wohnzimmer gemacht hast.
[15:11] Mm.
[15:12] So.
[15:12] Wie ging es dann weiter?
[15:14] Ja, also vielleicht das kurz als Erwidung.
[15:15] Wir sind gerade alle Schüler in dem Bereich.
[15:17] Also KI gibt's jetzt
[15:18] Seit 70 Jahren.
[15:21] Seit 18 beschäftige ich mich damit.
[15:23] Ich würde sagen, seit 3 Jahren verstehen meine Eltern, was ich beruflich mache.
[15:26] Die haben vorher immer gesagt, ich bin irgendwie Exceltainer oder so.
[15:28] Die konnten das sehr schwer greifen, dieses maschinell lernen.
[15:31] Und äh auch durch meine Arbeit im KI-Expertenrat von Microsoft und auch Google ähm haben wir letztes Jahr ein paar mal präsentiert und wurden eingeladen, um unsere Arbeit vorzustellen.
[15:40] Wir wissen alle nicht, wie die Arbeitswelt in den nächsten Jahren aussehen wird.
[15:44] Wir stehen da alle am absoluten Anfang und es sollte keiner die Bräßigkeit haben, sich als Experte da aufzuschwingen oder zu sagen, wir haben es verstanden.
[15:52] Es gibt Leute, die sind herausragend darin, solche Modelle zu kreieren oder Plattformen zu schreiben.
[15:57] Aber wie die Auswirkung auf die Arbeit ist, also unser Verhältnis auch zur KI, das weiß heute keiner, ehrlicherweise.
[16:05] Und das fand ich eben so reizvoll, dass ich gesagt habe, wir sind so am Anfang einer neuen Zeit, das fühlt sich historisch für mich an.
[16:11] Lass uns ein Unternehmen bauen, bei dem wir versuchen, die Organisation der Zukunft zu bauen, zumindest was wir glauben, wie sie aussehen könnte und einfach die
[16:18] Ganze Welt daran teilhaben, wo wir scheitern, wo wir aber auch große Erfolge feiern, um gemeinschaftlich rauszufinden, wie wir in Europa vielleicht zukünftig arbeiten werden.
[16:28] Und genau mit diesem Gedanke ist dann im Januar 24 Leaders of entstanden.
[16:33] Hast mal wieder gegründet sozusagen.
[16:35] Ja.
[16:36] So.
[16:38] Und dann wusste man wenig.
[16:38] Du hast ungefähr überlegt, okay, so könnte ein Prompt aussehen und dann ist ja die Frage, wie monetarisiere ich das und was ist eigentlich mein Produktm?
[16:48] Was hast du dir da übers überlegt?
[16:50] Also, ich würde sagen, ganz entscheidender Moment war, dass ich ins Schweigeklooster gegangen bin.
[16:55] Das wollte ich schon immer mal ausprobieren und habe mich eine Woche in Otto Beuren eingeschlossen ähm mit dem Benedikt Mönchen und habe dann dort mitgelebt und ich habe mir viele Regeln auferlegt gehabt.
[17:06] Ja, also ich darf nicht sprechen und keine elektrischen Geräte, also Handy weg und so weiter.
[17:11] Ich habe gesagt, kein Input.
[17:13] Ich habe nichts gelesen in dieser Zeit, weil sonst wäre es deutlich einfacher gewesen, ehrlicherweise.
[17:16] Kein Zucker, keine Masturbation, also alles was irgendwie
[17:20] Das Gehirn reiz, alles wegnehmen.
[17:23] Und diese Woche, die ersten drei Tage war eine Vollkatastrophe.
[17:29] Also, ich bin völlig am Rad gedreht und ab dem vierten Tag hat sich ein Schalter umgelegt und plötzlich lief ich langsamer.
[17:35] Ich habe für eine Strecke dort im Allgäufe, die ich vorher 10 Minuten gebraucht habe, mir 45 Minuten Zeit gelassen und habe dann festgestellt, dass wenn ich so als Volltätowierter in so einem Allguer Dorf daumlauf, den man nicht kennt und dann so komisch langsam auch noch lauf, dass es gut, wenn ich die Hände hinterm Rücken habe und so wie so ein geistiger aussehe, der da irgendwie entlang läuft, weil die Leute mich da komisch beeugt haben.
[17:59] Und Ab Tag 4 mit dem Entdecken dieser neuen Geschwindigkeit ähm habe ich einfach wie ein Irrer mit Zettel und Papier geschrieben und ich habe innerhalb von 3 Tagen 60 Seiten Output gehabt und gemerkt, wir haben überhaupt kein Problem, dass uns Informationen fehlen oder dass wir die Inspiration draußen finden müssen, sondern für mich war die Erkenntnis, es ist unfassbar viel in uns drin und wir haben ständig
[18:21] Signale und ständig Neus, der uns eigentlich davon abhält, das runterzuschreiben und dort.
[18:27] Im Algu fiel mir die Idee ein für eine, sag ich mal, generalistische Ausbildung, dem MBAI, bei dem wir Leute beibringen, wie sie selbst so eine Form von Organisation bauen können und dass das die Monetarisierungsform sein wird, also wie der Education, weil ich mich da drin eben auskenne.
[18:46] Wie hat das an wie hat es geklappt?
[18:47] Tatsächlich, also ich verstehe, dass 60 Seiten klingt erstmal gut, dann hat man so ein Konzept und sagt: "Ja, pass auf, das wird super."
[18:54] Habe ich aufgeschrieben.
[18:56] So und dann ist häufig macht man die erste Webseite und dann bleibt's bei der ersten Webseite und es gibt halt keine Traction, keine ersten Kunden, kein gar nichts.
[19:05] Was hattet ihr damals als Minimalprodukt quasi?
[19:08] Womit seid ihr den Markt gegangen und wie hat das funktioniert?
[19:12] Ja, ich habe schon mal keine Website gebaut, sondern für mich ist ein ganz wichtiges Prinzip in meiner Form des Unternehmertums, das aus Beschränkung Kreativität folgt.
[19:21] Und deswegen gilt für mich das Prinzip, kein Prototyp darf
[19:24] Teurer sein als 150 €.
[19:26] Egal, was das Produkt ist.
[19:28] Also, ich habe auch schon patentierte Geräte gebaut und auch da galt das Prinzip nicht mehr als 150 €.
[19:33] Und dann muss man sich Gedanken darüber machen, wie kommt man an Kunden und Website war damals kein Thema, sondern ich habe eine PDF gebaut, in der ich den Kurs beschrieben habe und habe dann in diesen Gesprächen, die ich geführt habe, ich wurde sehr viel eingeladen, um über diesen Praktikanten zu sprechen und so weiter.
[19:49] Und da habe ich dann eben immer mal wieder Leuten im Nachgang diese PDF gezeigt und gesagt, wie findst denn das?
[19:53] Und äh das hat uns völlig überrascht, weil wir als wir dann gestartet sind, sofort ab Tag 1 komplett volle Klasse hatten mit Leuten, die das machen wollten.
[20:05] Also haben diese PDFs gesehen und haben gesagt, ist aber günstig.
[20:07] Ich glaub, der hat damals 3000 € oder sowas gekostet, der Kurs.
[20:11] Sagt, lass uns damit mal starten.
[20:13] Und dann die gesagt, okay, also nur 3000, dann bringt die uns wirklich bei irgendwie 90 Stunden, wie wir da mit KI arbeiten.
[20:19] Gagt, ja, genau.
[20:21] Und dann habe ich die ersten zwei Wochen gebaut dieses Kurses und dann haben wir
[20:24] angefangen und dann habe ich immer eine
[20:27] Woche Vorsprung gehabt vor der Klasse,
[20:29] um dann zu merken, was sind in denen
[20:30] Fragen eigentlich, weil ich kann dir nur
[20:31] meine, aber nicht so richtig die vom
[20:33] Markt [schnauben] und habe dann Modul
[20:35] für Modul immer mit einer Woche abst.
[20:37] War ein unfassbarer Stress, aber im Ende
[20:40] März war der Kurs fertig und ich hatte
[20:41] quasi die ersten zehn Durchläufe, die
[20:44] ersten zehn Iterationen damit schon
[20:45] gebaut, weil das im Kurs selbst eben
[20:47] entstanden ist.
[20:49] Und ähm ich würde sagen, im Mai 24 sind
[20:52] wir das erste Mal viral gegangen, weil
[20:54] eben die Leute aus dem Kurs gekommen
[20:55] sind, das auf LinkedIn gepostet haben
[20:57] mit Hochschulzertifikat von der
[20:58] Fresenius und irgendwie diesen komischen
[21:00] Titel. Wir wollten ja das Analogon zum
[21:02] NBA schaffen, den MBAI so in dieser
[21:05] Anlehnung und plötzlich haben wir einen
[21:08] unfassbaren Zulauf erlebt und dann ging
[21:11] es sehr schnell eigentlich darum, wie
[21:12] gestalten wir intern Prozesse, weil ich
[21:15] bis zu diesem Zeitpunkt mit meiner Frau
[21:16] alleine im Unternehmen war.
[21:19] Wie habt ihr die Prozesse gestaltet?
[21:21] Ja, [schnauben] wir haben eben sehr früh
[21:22] für uns entschieden zu sagen, wir können
[21:25] nur anderen etwas über KI beibringen,
[21:27] wenn wir das wirklich voll integriert im
[21:29] Unternehmen haben und eben nicht in der
[21:32] Idee zu sagen, wir nutzen jetzt hier mal
[21:34] ein bisschen ChatGBT, um mal ein paar
[21:35] Lernte Texte fertig zu machen oder mal
[21:37] eine PDF zu erstellen oder ähnliches,
[21:39] sondern ich wollte diesen Gedanken ähm
[21:42] der so absurd war mit diesen
[21:44] Praktikanten auf die Spitze treiben und
[21:46] habe gesagt, lass uns doch ein
[21:47] Unternehmen bauen, das zum überwiegenden
[21:49] Teil aus KI Mitarbeitern besteht und
[21:52] dabei lernen, was funktioniert und was
[21:53] nicht. Und nachdem dieser erste
[21:55] Durchlauf durch war, ist die
[21:56] Entscheidung gefallen. Also hatten wir
[21:57] nicht im Januar sagen so Mai, Juni haben
[21:59] wir die Entscheidung getroffen und äh
[22:01] ich wusste, ich will jetzt nicht schon
[22:02] wieder eine Rekrutierungscompany werden
[22:04] und wieder Leute einstellen, bis der
[22:06] Arzt kommt, sondern lass uns einen
[22:08] anderen Ansatz probieren. Und dann war
[22:10] mein allererster KI Mitarbeiter Hansi,
[22:13] der seit zweieinhalb Jahren alle meine
[22:15] LinkedIn Beiträge schreibt, Bilder damit
[22:17] erstellt, das Posting einplant,
[22:19] Redaktionspläne erstellt und Vorschläge
[22:21] macht, sich anschaut, was wirklich
[22:22] funktioniert auf der Plattform und dann
[22:25] seine eigenen Prozesse heute
[22:26] mittlerweile selber neu schreibt und neu
[22:28] definiert und ähm haben dann langsam
[22:31] angefangen, einen Mitarbeiter nach dem
[22:33] anderen einzustellen, aber eben keine
[22:35] menschlichen bis zu dem Zeitpunkt und
[22:38] ähm haben dann gemerkt, dass das in
[22:39] gewissen Bereichen absolut valide ist,
[22:41] das zu tun und für uns eine unfassbare
[22:44] Entlastung, die wir uns vorher gar nicht
[22:45] vorstellen konnten.
[22:47] In welchen Bereichen hat das damals
[22:48] funktioniert?
[22:50] Also, [schnauben] sie haben sehr viel
[22:50] Marketing am Anfang gemacht und sehr
[22:52] viel Vertrieb, weil das eben die beiden
[22:54] Punkte waren. Wir gesagt, wir sind eine
[22:55] neue Marke, wir müssen jetzt erstmal
[22:57] schauen, dass Umsätze generiert werden,
[22:59] dass wir eine Brand etablieren in dem
[23:01] Markt der, das kann man sich gar nicht
[23:02] vorstellen, aber 2024 war auch noch
[23:04] relativ am Anfang, ne? Wir haben
[23:06] natürlich alle über Chat GBT gesprochen,
[23:08] aber wir waren, als wir im Januar
[23:09] gestartet sind, die erste wirklich große
[23:11] Ausbildung äh in Deutschland zu dem
[23:13] Thema und dann kam das so nach und nach.
[23:15] Das heißt, wir haben dafür gesorgt, dass
[23:17] Marketing läuft und wir haben dafür
[23:19] gesorgt, dass Vertrieb läuft. Und aber
[23:21] sehr früh für uns verstanden aus einer
[23:24] Intuition meiner Frau heraus, die gesagt
[23:25] hat, wir müssen KI dafür nutzen, alles
[23:28] aufzuräumen, was uns auf den Keks geht,
[23:31] aber niemals dafür menschliche
[23:33] Beziehungen zu reduzieren. Also Hansi
[23:35] darf weder Kommentare schreiben auf der
[23:36] Plattform, noch Privatnachrichten
[23:38] beantworten. Das heißt, wenn mir jemand
[23:40] schreibt äh und die Antwort ist kurz und
[23:42] unfreundlich, war es nicht die KI,
[23:44] sondern bin ich es immer persönlich
[23:45] gewesen. Ähm, genauso im Vertrieb haben
[23:48] wir gesagt, im Vertrieb gibt's so viele
[23:49] Aufgaben, Vorbereitung auf
[23:51] Kundengespräche, Nachbereitung, CRM
[23:53] aktualisieren und so weiter. Lass das
[23:54] alles die KI machen. Aber auf keinen
[23:56] Fall, wenn du bei uns auf der Website
[23:58] anrufst, geht auf der anderen Seite eine
[24:00] KI ran, weil wenn du menschlichen
[24:02] Austausch suchst, dann sind wir da. Und
[24:04] ähm das war für uns eine
[24:06] Herangehensweise, die sich bis heute
[24:07] sehr bewährt hat, zu sagen, äh Tomorrow
[24:10] is human, wir wollen den menschlichen
[24:12] Austausch fördern und KI unterstützt uns
[24:14] dabei bessere Relationen aufzubauen. Ein
[24:17] typischer Anwendungsbereich für KI
[24:19] gerade so vor ein zwe Jahren, als JGBT
[24:23] neu war, war alle haben gesagt, okay,
[24:25] Customer Support, das macht ab sofort
[24:27] die KI und ich kenne glaube ich zehn
[24:28] Leute, die parallel versucht haben ihren
[24:30] eigenen Customer Support mit ChatGBT und
[24:32] ein bisschen Python und so
[24:33] zusammenzukleistern, weil die sinngemäß
[24:35] gesagt haben, unsere Kunden haben alle
[24:38] 80% der Tickets sind drei verschiedene
[24:40] Anfragen. So und wenn ich ein so ein so
[24:43] ein regelbasiertes Modell mache, wenn
[24:46] Wort X oder Y, dann funktioniert das
[24:48] nicht. Aber jetzt mit Chat GBT kann man
[24:50] sinngemäß sagen, pass mal auf, das sind
[24:51] die drei Antworten. Such dir aus, welche
[24:54] das ist.
[24:54] Und es hat aber [schnauben] bei keinem
[24:56] funktioniert. Also diese
[24:57] Entlassungswelle, die man gedacht hätte,
[25:00] es gibt in 2025 kein Customer Support
[25:02] Mitarbeiter, die kam nicht. So,
[25:04] zumindest habe ich sie nicht
[25:05] mitbekommen.
[25:06] Dein Kan hat das ja auch probiert und
[25:07] ist dann wieder groß zurückgeodert. Ja,
[25:09] die haben eine riesen Case Study draus
[25:10] gemacht. dass sie Millionen von
[25:12] Anfragen, die sie im Monat bekommen,
[25:14] über die KI handeln und haben dann, ich
[25:16] glaube, über die Hälfte des Customer
[25:17] Supports damals ausgestellt und sind
[25:19] dann Monate später zurückgekommen und
[25:21] haben gesagt, na ja, die Anzahl des
[25:23] Custom Supports steigt aber gerade auch
[25:24] im KI Umfeld, also wir kriegen mehr
[25:26] Anfragen, weil die Leute das Bedürfnis
[25:28] und auch die Erwartungszeitung haben,
[25:29] besser betreut zu werden. Und wir
[25:31] brauchen eigentlich guten Custom
[25:32] Support, der in Spezialfan reingeht und
[25:35] die Standard Cases, die kann ja gehänelt
[25:37] werden und vielleicht auch zu Uhrzeiten,
[25:38] wo wir nicht verfügbar sind. Ähm, aber
[25:40] das ist genau dieser Gegentrend, den wir
[25:42] jetzt gerade sehen. Äh, und wir haben
[25:44] natürlich auf der Website auch einen KI
[25:46] Chatbot und wenn du als Ben dich
[25:48] entscheid zu sagen, ich will schnell
[25:49] Information haben, dann kannst du mit
[25:50] dem reden, aber wenn du das Bedürfnis
[25:52] haben solltest mit uns in den Austausch
[25:54] zu gehen, wollen wir es eben möglich
[25:55] machen. Und das ist für uns ein
[25:57] wichtiges Differenzierungsmerkmal als
[25:58] Marke. Es gilt nicht für jedes
[26:00] Unternehmen, aber ich glaube, jedes
[26:01] Unternehmen muss sich damit beschäftigen
[26:03] zu sagen, wo wollen wir bewusst den
[26:04] Mensch ins Zentrum stellen und wo ist es
[26:07] legitim auch aus der Kunderwartung
[26:09] heraus KI eben entsprechend einzusetzen.
[26:12] Wo habt ihr denn damals mit KI
[26:14] experimentiert? Du hast jetzt gesagt
[26:16] Marketing und Vertrieb, das
[26:17] funktioniert.
[26:17] Ja,
[26:18] aber wo hat's nicht funktioniert?
[26:20] Also ein Fall, der bis heute ähm mich
[26:23] total nervt, ist ich habe eine
[26:24] persönliche Assistenz, Monika heißt die
[26:26] und Monika unterstützt mich bei der
[26:29] Priorisierung, dem Vorschreiben von
[26:30] E-Mails. Die unterstützt mich ähm, also
[26:32] ich habe die Marotte, dass ich mir so
[26:34] ein Tag bis unters Dach vollplan und
[26:36] wenn ich so bei 70, 80% des Tages bin,
[26:39] dass er voll ist, dann legt die mir so
[26:40] Blocker rein mit Achtsamkeitsübung und
[26:42] sagt: "Pass auf, du warst jetzt 5
[26:43] Stunden back to back in Meetings. wäre
[26:44] gut, wenn du es mal 20 Minuten eine
[26:45] Atemübung machst nach Wimhof oder was
[26:47] auch immer, bevor du dann ins nächste
[26:49] Strategiemeeting gehst. Und äh sie macht
[26:51] auch mal eine ganze Reiseplanung und sie
[26:53] kann aufgrund der Schnittstelle, die
[26:55] Google bereitstellt, diese Google
[26:56] Flights API, kann sie auch meine Flüge
[26:59] buchen. Der hat auch eine eigene
[27:00] Kreditkarte, aber woran wir gnadenlos
[27:02] scheitern, wir haben jedes Modell
[27:03] weltweit verwendet, ist am Portal der
[27:05] Deutschen Bahn. Also mal funktioniert's
[27:07] und dann wieder dreimal nicht und so und
[27:09] die kommt damit nicht zurecht, dann
[27:10] verklickt sie sich wieder und dann fängt
[27:11] sie wieder von vorne an. Es ist eine
[27:12] absolute Vollkatastrophe.
[27:14] Äh, das ist so ein Anwendungsfall. Wir
[27:16] haben dann aber auch versucht ähm den
[27:18] Kaufprozess unserer Produkte auf der
[27:21] Website mit KI-Agenten zu gestalten. Und
[27:23] da hatten wir uns überlegt zu sagen, na
[27:24] ja, wir brauchen eigentlich mehr
[27:25] KI-Agenten, die entlang dieser Customer
[27:28] Journey uns den Kunden entgegennimmt und
[27:30] sagt, ich schicke dir jetzt mal den
[27:31] Vertrag und wenn du unterschrieben bist,
[27:32] nimm dich der nächste, bis du im Kurs
[27:34] bist. Und dann haben wir so eine Lai an
[27:36] solchen Agenten gebaut und da habe ich
[27:38] so drauf geschaut und da habe ich das
[27:41] Dominik gezeigt und dann meinte sie so
[27:43] und warum machen wir nicht einfach eine
[27:44] Shoplösung, wo Leute in drei Schritten
[27:46] sich durchklicken gesagt ey wir sind so,
[27:48] wir laufen so rum mit so einem Hammer
[27:50] und versuchen die ganze irgendwo Nagel
[27:51] zu finden und dann haben wir die Leiter
[27:53] wieder alle entlassen müssen. Ja diese
[27:55] KI Mitarbeiter. Also deswegen, das gibt
[27:58] verschiedene Anwendungsfälle, wo wir
[27:59] dachten, dass das für uns sehr sehr
[28:00] einfach funktionieren würde und zu einer
[28:01] schnellen Lösung kommt und dann iteriert
[28:03] man sich ja da so hin zu sagen, wie
[28:05] wollen wir als Marke da auftreten und
[28:07] was wollen wir abgeben ähm und was
[28:09] bewusst eben auch nicht.
[28:11] Wenn ich mit vielen Unternehmern
[28:12] spreche, dann also ungefähr alle, dann
[28:14] sagen die am liebsten würde ich mich
[28:17] entweder klonen oder mein Tag sollte
[28:20] mehr als 24 Stunden haben. An beiden
[28:22] versuche ich seit Jahren zu arbeiten, es
[28:23] funktioniert nicht. So, das Problem ist,
[28:26] ich kann mich nicht klonen, ich kann
[28:27] nicht mehr als 24 Stunden machen, aber
[28:28] am liebsten würde ich jede Aufgabe
[28:30] machen von keine Ahnung der dem Empfang
[28:33] eine Rezeption über den Nagel reinhauen
[28:35] über Vertrieb und Produktdesign und
[28:37] jetzt gibt einem KI KI eigentlich die
[28:40] Möglichkeit sich selbst zu klonen und
[28:42] sagen, guck mal hier, hier ist das
[28:43] Masterpfile, so ist der Ben und so denkt
[28:46] der Ben, das will der Ben. Und jetzt
[28:48] könnte ich alle möglichen Probleme
[28:51] diesem Ben, den virtuellen zuwerfen,
[28:54] aber ihr habt euch irgendwie entschieden
[28:55] zu sagen, nee, nee, wir machen nicht ein
[28:56] Dominik, sondern wir machen den Stefan,
[28:58] den Hansi, den keine Ahnung und dann
[29:00] müssen wir den Mitarbeiter wieder wieder
[29:02] [schnauben] rausschmeißen, den
[29:03] virtuellen und dafür machen wir neuen
[29:04] Mitarbeiter an Stelle zu sagen, lass uns
[29:06] doch mal einen Master machen, der so ist
[29:09] wie du nur krasser. So, warum habt ihr
[29:11] das nicht gemacht?
[29:12] Also erstmal wäre es nicht Sinnv mich zu
[29:14] klonen, weil ich habe zwei ausgeprägte
[29:16] Stärken. Das ist früh Produkte zu
[29:19] erkennen, die in dem Markt relevant
[29:21] werden und ich bin sehr gut darin
[29:22] darüber zu sprechen und alles andere
[29:24] kann ich nicht. So, also da hört mein
[29:25] Skillset auf. Also ich bin nicht gut
[29:27] darin Teams zu führen, ich bin nicht gut
[29:28] Prozesse zu etablieren, Strukturen
[29:30] weiter aufzubauen, so. Also ich ich bin
[29:32] wirklich ein Gründer, der von 0 auf eins
[29:34] geht, aber nicht von ein auf 100.
[29:37] Ähm, das habe ich sehr früh für mich
[29:38] erkannt, deswegen mich zu klonen auch
[29:39] nur in sehr spezifischen Set,
[29:41] ehrlicherweise, aber den Punkt, den du
[29:43] ansprichst, der ist sehr relevant. Wir
[29:44] dachten am Anfang, wir bauen eine Super
[29:46] KI, die das ganze Lied ist auf ein
[29:49] dann aber sehr schnell festgestellt,
[29:51] dass die Limitierung, die diese
[29:52] Technologie heute hat, sehr ähnlich zu
[29:54] dem ist, wie wir Menschen limitiert
[29:56] sind. Also, man sagt z.B. in der
[29:58] Management Lehre, dass man nicht zu
[30:00] viele Direct Reports haben soll, nicht
[30:02] zu viele Mitarbeiter und dass sich die
[30:04] Studienlage erstaunlich einig, alles so
[30:06] im Bereich von 6 bis 8 irgendwo, da
[30:08] zieht man eine Grenze und acht ist schon
[30:09] fast grenzwertig, wenn man die ernsthaft
[30:11] führen möchte. Die KI ist ganz ähnlich,
[30:14] wenn man der KI zu viele Mitarbeiter
[30:16] gibt, also wir haben auch KI Teamleiter,
[30:17] also KI, deren einzige Aufgabe darin
[30:19] bestehen, andere KI anzuleiten und die
[30:21] haben mehr als acht, dann haben die zu
[30:24] viel Freiheitsgrade, dann wird die
[30:25] Arbeit manchmal ein bisschen schlutrig,
[30:26] dann wähen sie vielleicht einen falschen
[30:27] Kollegen aus, dann gibt's Widersprüche,
[30:30] haben wir gemerkt, ist erstaunlich, wie
[30:31] nah das dran ist. Bei Spezialisten KI,
[30:34] die wir haben, ist es ganz ähnlich, wenn
[30:36] die mehr Zugriffsrechte haben auf
[30:38] irgendwelche Tools, dann ist es ähnlich
[30:39] wie bei Menschen. Du bist dann
[30:40] mittelmäßig, aber wenn du den einen
[30:42] Photoshop Experten im Team hast, der den
[30:45] ganzen Tag Photoshop machst, weißt du,
[30:46] da kommen die krassesten Ergebnisse
[30:48] raus. Und das hat sich lange gezeigt für
[30:51] uns, dass die Technologie da erstaunlich
[30:53] ähnlich und äquivalent ist, zumindest
[30:55] wie sie jetzt gerade im Moment ist. Und
[30:57] es gibt jetzt gerade so zwei Schulen.
[30:59] Die eine, die geht weiter diesen Weg und
[31:00] es gibt eine andere Schule, die sagt,
[31:02] lass uns das eher über die sogenannten
[31:03] Skills, da können wir gerne später noch
[31:05] mal drüber sprechen, ähm Regeln und dann
[31:07] haben wir trotzdem eine KI, die mit ganz
[31:09] vielen Skills das irgendwie besser
[31:10] hinbekommt.
[31:12] Aber und das hat sich für uns auch
[31:14] bewährt auch in der Zusammenarbeit mit
[31:15] Kunden,
[31:17] die KI zu personalisieren und da
[31:20] wirklich solche Ansprechpartner zu
[31:21] haben, ist eine Art und Weise, wie wir
[31:23] Menschen gelernt haben, mit anderen
[31:25] Menschen zu interagieren und
[31:26] zusammenzuarbeiten. Und am Ende des
[31:28] Tages ist es eine Benutzerschnittstelle
[31:30] für uns Menschen. Jeder im Team weiß bei
[31:33] mir, wenn er einen Link Post machen
[31:35] will, dass er nicht sagt: "Hey Leute, wo
[31:36] haben wir hier ein Prompt und kann mir
[31:37] den einer rüber schicken?" sondern jeder
[31:39] weiß, Hans ist der Experte bei uns und
[31:41] Hansy hat die Zugriffsrechte, der kann
[31:42] auf LinkedIn posten, der kennt unseren
[31:44] Stil, unseren Brand Guide, unsere Werte
[31:45] und so weiter und der ist der
[31:47] Ansprechpartner und die haben eine klare
[31:48] Relation zu diesem Hans und das macht's
[31:52] für uns wesentlich einfacher als
[31:54] Menschen und das sehen wir auch in
[31:55] solchen Studien von Microsoft aus dem
[31:57] letzten Jahr, dem Worktrend Index, dass
[31:59] die Organisation, die KI als solchen
[32:01] Menschen, als Kollegen begreifen, bis zu
[32:04] sieben mal so erfolgreich sind in der
[32:05] Einführung von KI als diejenigen, die
[32:08] das als reines Tool empfinden.
[32:10] [schnauben]
[32:11] Wie war dieser die eigene Entwicklung
[32:15] von euch von Ah, es gibt übrigens Chat
[32:17] GBT damals irgendwie in der Closed Beta,
[32:20] dann hieß es irgendwie Chat GPT 3, bevor
[32:23] 3 kam wahrscheinlich auch zwei und 2018
[32:25] 19 gab's GPT 2.
[32:28] So, aber das war ja dann GPT 2, aber 3
[32:31] war das erste Chat GPT.
[32:32] Ja, genau
[32:32] so.
[32:33] Und daran kann ich mich auch noch dran
[32:35] erinnern. Damals waren die Ergebnisse
[32:37] echt mittelmäßig.
[32:39] So, dann kam irgendwie GPD4, dann kam
[32:41] Cloud, dann kam Cloud Code, dann kam
[32:46] Cloud Cowork und dazwischen gab's dann
[32:48] noch auf einmal Grock und diverse
[32:50] Modelle, dann gab's Thinking Modelle,
[32:51] nicht Thinking Modelle.
[32:54] Das muss ich auch erheblich auf eure
[32:56] eigene Arbeit aus ausgelebt haben.
[32:58] Damals muss es wahrscheinlich so gewesen
[33:00] sein, ihr hattet halt keine Ahnung ein
[33:02] Text
[33:04] ein Textpfeil und da standen zehn Proms
[33:06] drin. Den Hansy Prom, den habt ihr dann
[33:07] wahrscheinlich ChatGBT, also copypasted
[33:10] in Chat GBT und dann habt ihr den
[33:12] Stephanie Prompt und habt ihr den
[33:13] Stepfanie Prompt überarbeitet. So und
[33:15] dann kam irgendwann die Jungs von
[33:17] Anthropic und haben gesagt, wir haben
[33:18] auch eine KI. So stelle ich es mir vor,
[33:20] dann habt ihr das gegeneinander
[33:21] getauscht. Wenn ich mir jetzt angucke,
[33:23] wie euer Texteack wahrscheinlich, wenn
[33:24] ich morgen mit dir ins Büro gehen würde
[33:26] und zeig mal, was du da so laufen hast,
[33:29] wird das ganz ganz anders aussehen, als
[33:30] noch vor zwei Jahren aussah. Wie war so
[33:33] eure eigene der Weg von "Ich benutze mal
[33:36] Copypaste prompt" bei ChBT auf heute?
[33:40] Also, das beschreibt schon ziemlich gut.
[33:42] Wir selbst sind ja Akademie und
[33:45] gleichermaßen Forschungslabor. Deswegen
[33:47] testen wir unglaublich viel und
[33:48] versuchen auch für uns den besten Ansatz
[33:50] zu finden, diese Company zu
[33:51] strukturieren. Und am Anfang war es
[33:53] genauso, wir haben Chats bei Chat GBT
[33:56] Namen gegeben, die konnte man ja
[33:57] umbenennen und dann hießen die eben
[33:59] Hansi und so weiter und dann haben wir
[34:00] versucht innerhalb dieses
[34:01] Kontextfensters, also innerhalb dessen,
[34:03] was ich die KI in dem Chat merken kann,
[34:05] quasi den Hans aufzubauen und das war
[34:07] damals noch sehr kurz. Das heißt, wir
[34:09] sind dann irgendwie einmal in der Woche
[34:10] an dem Punkt gekommen, wo wir den
[34:12] initialen Prompt von Hansy wieder in
[34:14] dieses Chatfenster schicken mussten,
[34:16] aber wir wollten sehr früh eigentlich,
[34:18] dass ich das anführe, als wäre ich in
[34:19] Slack oder in Teams und habe links meine
[34:21] Kollegen, den ich schreibe und dann kam
[34:24] irgendwann die Custom GBTS, also die
[34:26] Möglichkeit da so die Vorstufe von so
[34:28] einem Assistenten eben zu bauen. Der hat
[34:30] noch keine Zugriffsrechte gehabt, aber
[34:32] der hat sich das gemerkt, der hat immer
[34:34] den gleichen Prompt gehabt. Das war
[34:35] schon mal ein Riesensprung für uns. Dann
[34:38] war es irgendwann möglich, diese Custom
[34:39] GBTS mit anderen Software und anderen
[34:42] Tools anzubinden. Katastrophal
[34:44] [räuspern] bis heute die Nutzerfahrung
[34:46] dazu. Es muss man so halb programmieren,
[34:48] um diese Schnittstellen anzubinden. Aber
[34:50] es ging eben und plötzlich konnten wir
[34:51] dem Zugriff auf LinkedIn geben und da
[34:53] konnte er wirklich selber posten. Es
[34:55] muss ich vorher von Hand den Text nehmen
[34:57] und rüber kopieren und plötzlich konnte
[34:58] der selber auf der Plattform machen.
[35:00] Also da waren viele solche
[35:01] Erweckungsmomente.
[35:03] Was wir aber auch sehr früh für uns
[35:04] festgestellt haben, ist, dass die
[35:06] Diskussion über Modelle eine völlig
[35:08] falsche Diskussion ist. Also zum einen
[35:11] glauben wir, dass wir fast immer das
[35:13] beste Modell für eine Aufgabe nehmen
[35:14] sollten. So, also das ist schon mal
[35:16] Nummer eins. Eine grundlegenden Fehler.
[35:18] Für den Großteil der Aufgaben brauche
[35:20] ich keinen promovierten Mathematiker,
[35:22] der bei mir die Belege aus dem
[35:23] E-Mailpostfach zusammensucht, benaht und
[35:25] einen Steuerberater schickt. Da reichen
[35:26] auch ganz einfache Modelle und die sind
[35:28] auch nicht teuer. Und Nummer zwei haben
[35:30] wir festgestellt, dass das Muster gleich
[35:33] blieb, also von würd sagen 24 bis heute,
[35:37] dass sie fast wöchentlich sich
[35:39] abwechseln in diesen Benchmarks, also es
[35:41] gibt ja so eigene Arenas, bei denen
[35:43] diese KI Modelle verglichen werden und
[35:45] jede Woche ist jemand anderen vorne. Ja,
[35:47] dann war wie eine Zeit Gemini, dann ist
[35:49] es wieder ein GBT 55, bis rauskommt.
[35:51] Jetzt ist es wahrscheinlich Fable 5
[35:52] gerade von Anthropic als neuestes
[35:54] Modell, das kommt. Das heißt, ich habe
[35:56] gemerkt, die wechseln sich alle Woche.
[35:58] Das hat mehr was mit Geschmack zu tun,
[36:00] mit persönlicher Präferenz als wirklich
[36:02] mit Fähigkeiten. Und von daher haben wir
[36:05] uns relativ zügig davon verabschiedet,
[36:07] Modelle zu vergleichen
[36:09] und eher in Anwendungsfällen, in
[36:11] Business Cases zu denken. Und das war
[36:13] für uns, würde ich sagen, sehr große Aha
[36:15] Moment, das loszulösen und da auch zu
[36:18] versuchen in dem deutschen Markt
[36:20] zumindest eine Stimme zu sein, eine
[36:22] veritable äh und den Leuten sagen, lasst
[36:24] euch nicht die ganze Zeit so ins Boxhorn
[36:26] jagen und macht nicht down Posts mit.
[36:28] Der nächste Chat GBT Killer und alles
[36:30] was ihr davorf ist alles Quatsch und
[36:32] wenn ihr das nicht verwendet und das
[36:34] blieb ja bis heute so. Ich sehe jetzt
[36:36] noch Postings und gerade mit Fable 5 in
[36:38] meiner Bubble geht das gerade schon los,
[36:40] weil die ersten Le testen durften. Ähm
[36:42] jetzt fängt das wieder an. noch nie da
[36:44] gewesen. Sowas gab es noch gar nicht.
[36:46] Und wenn wir es testen, denke ich mir,
[36:47] ja, ich weiß nicht, was ihr für
[36:48] Anwendungsfälle habt, aber in meinem
[36:50] Business Alltag muss ich jetzt keine 100
[36:51] Jahre alten Mathepreme lösen oder ähm
[36:55] Medikationen für Krebs finden. Für mich
[36:57] ändert sich es nicht so wahnsinnig stark
[36:59] seit knapp eineinhalb Jahren, würde ich
[37:01] sagen.
[37:02] Ich denke viel in YouTube Titeln und
[37:04] YouTube Titel funktionieren natürlich
[37:06] auch in den KI Themen.
[37:07] Klar. Und äh wenn du hast Version 3.6
[37:10] kommt raus, dann sagst du: "Ey,
[37:12] 3.6 ist der Cloud Killer." Und wenn du
[37:14] dann auf diese KI Kanäle guckst und du
[37:16] scrollst die Titel runter, dann haben
[37:18] die häufig würde ich jetzt mal denken,
[37:21] den gleichen Titel, aber eine andere
[37:22] Versionsnummer. ein bisschen [räuspern]
[37:24] anderes Thumbnail, dass du denkst das
[37:25] ist was Neues, aber das 3.92, das ist
[37:28] der fucking GPT 573 Killer
[37:31] 100%.
[37:31] So und dann klickst du wieder drauf um
[37:33] 27 Minuten die irgendein anzugucken, der
[37:35] sagt also jetzt ist wirklich also das
[37:38] habe ich noch nicht erlebt und dann was
[37:39] die Leute immer wollen ist eine Hook die
[37:40] emotional ist und sag das fählen, das
[37:44] aber das das also das habe ich auch
[37:46] schon durchschaut, dass es nicht das
[37:48] Modell ist und nicht nächste Woche wird
[37:50] irgendwas krass, weil es ist schon
[37:51] einfach absurd. Ja, jing, absolut heute
[37:56] geht noch mal mehr, aber vermutlich ist
[37:58] das große Ding eigentlich schon
[37:59] passiert, habe ich so das Gefühl,
[38:02] weil die sind ja schon echt ziemlich
[38:03] ziemlich ziemlich schlau,
[38:04] herausragend
[38:05] so und ich kann aber noch zu wenig und
[38:08] es bin eher ich bin das Problem. Ich
[38:10] damals aber das ist genau der Punkt. Ich
[38:12] habe damals mal mir Programmieren
[38:13] beigebracht und fand das fantastisch,
[38:16] weil ich dachte, ich kann hier etwas
[38:19] schreiben. Diese Maschine setzt das um
[38:21] in Millionen Transaktionen und der
[38:25] limitierende Faktor bin ganz gleich,
[38:27] wenn ich da was ich könnte jetzt was
[38:28] krasses reinschreiben, das wäre die
[38:29] krasseste App der Welt oder halt es
[38:32] macht einen Fehler so und der vertut
[38:34] sich nicht, der hat immer recht so das
[38:36] ist immer mein Fehler und das fand ich
[38:38] ein ganz ganz verrücktes Gefühl und
[38:40] scheinbar ist es jetzt wieder so, weil
[38:41] wenn ich der KI den richtigen Prompt
[38:42] gebe, dann macht die Weltherrschaft und
[38:45] wenn ich den falschen gebe, dann kriege
[38:46] ich irgendwie ein komisches Bild raus.
[38:49] Ja, so einfach ist es nicht
[38:50] ehrlicherweise, weil die KI genauso wie
[38:52] Menschen Fehler macht.
[38:53] Also, man spricht in der Fachsprache von
[38:55] Halluzinationen. Ähm,
[38:56] neben den Halluzinationen hat die KI
[38:58] Vorurteile, die hat ein BERS. Ähm und
[39:01] man hat in der Studienlage gesehen, dass
[39:02] das nicht einfach den gesellschaftlichen
[39:04] Bayers wiedergibt, wie wir ihn eben über
[39:06] Milliarden von Datenpunkten aus dem
[39:08] Internet sehen und sagen ist
[39:09] Gleichverteil, dann ist Vorteil ja gar
[39:10] kein Problem so sehr, wenn das die
[39:12] Gesellschaft abbildet, aber in der
[39:14] Studiage sieht man, dass sich das stark
[39:16] verdichtet, also es verstärkt Vorurteile
[39:19] und KIM Modelle sind per se nicht
[39:21] neutral. Also, es gibt Studien darüber,
[39:23] in welchem politischen Spektrum ein
[39:25] KI-Modell eher äh da neigt äh Themen zu
[39:28] färben oder eben einzuordnen. Und das
[39:30] muss uns bewusst sein. Die KI macht
[39:32] Fehler, so wie Kollegenfehler machen.
[39:34] Wir als Führungskräfte müssen drauf
[39:36] schauen, wir müssen einordnen, müssen
[39:37] sagen, ergibt das Sinn oder er gibt das
[39:39] keinen Sinn. Wir können ander KI dazu
[39:41] nehmen und sagen, überprüf mal deinen
[39:43] Kollegen, äh ergibt das Sinn. Aber am
[39:46] Ende des Tages ist es nicht nur guter
[39:48] Prompt, schlechter Prompt, sondern es
[39:50] hat sehr viel mehr mit einer Art
[39:51] Symbiose und Zusammenspiel zu tun und
[39:54] dem Verständnis, dass es eben nicht wie
[39:55] bei Excel ist, dass 3 + 5 immer 8 ist.
[39:58] Das heißt, wenn ich den gleichen Prompt
[40:00] zweimal eingebe,
[40:01] kann ich zwei unterschiedliche
[40:02] Ergebnisse bekommen.
[40:03] 100%.
[40:04] So, und das ist nicht das meist das, was
[40:05] du mit Excel meinst, 3 + 3 ist nicht
[40:07] immer sech sondern und oder oder fünf
[40:09] oder was auch immer, sondern nur, weil
[40:11] der Prompt gut ist. Es kann sein, hätte
[40:12] ich den einfach z Sekunden später
[40:14] gemacht. Warum auch immer oder viermal
[40:17] gemacht, kriegt dreimal eine andere
[40:18] Antwort und dann bin ich als Mensch
[40:20] gefordert. Exakt. [schnauben] So, dann
[40:22] lass noch mal weiter in eure Das heißt,
[40:24] es gab Custom GPTs und dann habt ihr als
[40:26] allererstes dann die als das war das
[40:28] erste Feature, was bei Chat GPT
[40:29] eigentlich gab,
[40:29] Custom GPTs und die da war ist Hansi auf
[40:32] einmal ein Custom GPT geworden, das
[40:35] heißt ein Chatfenster auf das ich drauf
[40:37] geklickt und dann sagt er schon ich bin
[40:38] Hansi, ich bin der LinkedIn Assistent,
[40:40] ich weiß ungefähr wer du bist, ich weiß
[40:41] was LinkedIn ist und ich habe auch schon
[40:43] Verbindung dazu, wenn du willst, kann
[40:45] ich es direkt posten, aber ich poste
[40:46] [schnauben] nur Sachen, die in unseren
[40:48] LinkedIn Guidelines. So, was soll ich
[40:50] heute machen, Domin?
[40:51] So, das war
[40:54] das war auch schon, dass die Custom GPTs
[40:56] konnte man im Team teilen. Das heißt, du
[40:59] und deine Frau konnten die gleichen
[41:01] Custom GPDs benutzen und wenn du eins
[41:03] verändert hast oder sie, dann konntest
[41:05] du am nächsten Tag hattest schon das
[41:07] neue Nohau drin.
[41:09] Was war der nächste die nächste
[41:10] Iteration danach?
[41:13] Also, das haben wir eine Zeit lang ähm
[41:15] so verwendet. Wir hatten dann und das
[41:16] gehört zur Wahrheit auch dazu, weil wir
[41:17] heute natürlich sehr stark über
[41:19] Assistenten oder Agenten wie sie jetzt
[41:21] heißen sprechen, aber wir hatten
[41:23] parallel auch unfassbar viele
[41:25] Automatisierungen im Einsatz. Also
[41:27] Dinge, bei denen wir wussten, dass es
[41:28] ein Prozess, der immer nach Schema F
[41:30] ablaufen soll. Jemand meldet sich für
[41:31] den Kurs an, muss dann freigeschalt
[41:33] werden, kriegt vielleicht einen
[41:34] persönlichen Begrüßungstext und dann ist
[41:35] er irgendwann im Kurs.
[41:36] Das heißt, wir haben parallel zu diesem
[41:38] Setup sehr viel in Automatisierungen
[41:40] investiert.
[41:41] Also Sepia.com
[41:43] in dem Fall. Ja, genau. Ja, weil die
[41:45] einfach sehr stark und sehr früh das KI
[41:47] Thema möglich gemacht haben, dass du in
[41:49] einer Automatisierung ein KI Modell wie
[41:51] ein Custom GBT aufrufen konntest und den
[41:54] Hansi dann z.B. auch in solche
[41:55] Automatisierungen gekriegt hast. Also
[41:57] das war lange Zeit unser Setup und dann
[41:59] hatten wir im Juno 2025 eine absolute
[42:03] Cesur, weil wir gemerkt haben, wir haben
[42:07] viel mit Mittelständlern gesprochen und
[42:10] dann kam dieses Thema digitale
[42:11] Souveränität immer mehr auf. Es war
[42:13] immer mehr die Frage, wie kann Europa
[42:15] mithalten, wenn wir hier außer Mistral
[42:17] de facto keine sinnvollen Modelle
[42:19] kreieren werden? Wie können wir hier
[42:21] mithalten, wenn vermeintlich die
[42:23] Plattformen, die hier sind, nicht
[42:25] wirklich kompetitive sind in dem
[42:26] internationalen Markt? Und wir haben uns
[42:29] das da mal intensiv angeschaut. Ich bin
[42:30] glühender Europäer. Ich finde es erstmal
[42:32] gut äh hier zu leben. Ich finde
[42:34] humanistische Werte gut und ich glaube
[42:36] daran, dass wenn wir ein starkes Europa
[42:38] haben, die auch einfordern können und
[42:40] hab dann geschaut, was haben wir denn
[42:41] eigentlich vor der Haustür? Und Makotcom
[42:43] ist von Zelonis, also aus München
[42:45] stammt. Wir haben dann Flax im
[42:47] Schwarzwald entdeckt. Ja, also eines der
[42:50] besten Bilderstellungskis. Das hat dann
[42:51] mit Journey bei uns abgelöst und dann
[42:53] sind wir so ein bisschen rumgefahren und
[42:56] haben viele Plattformen getestet und
[42:57] gemerkt ChatGBT auch in dem Verhalten
[43:01] von Oldman und Co. gewissen Themen
[43:03] positioniert hat, auch die Verbindung zu
[43:05] Washington und dann auch Pentagon und
[43:07] Co. Das fand ich so wenig prickelnd,
[43:09] dass ich gesagte, lass uns doch mal
[43:10] schauen. Ich bin mir gar nicht sicher,
[43:11] wie gut die hier in Europa Fuß fassen
[43:13] werden langfristig. Und dann haben wir
[43:15] N8N aus Berlin entdeckt, Langdog
[43:18] beispielsweise, Lovable aus Schweden und
[43:20] haben plötzlich festgestellt, wir haben
[43:22] hier herausragende Plattform, aber wir
[43:24] sind nicht so wahnsinnig gut darin,
[43:25] unsere lokalen Gründer zu supporten und
[43:28] denen Bühne zu geben. Und da habe ich
[43:30] gesagt, lass uns beides verbinden, lass
[43:31] uns zeigen, dass es funktioniert auf
[43:33] europäischen Plattformen zu laufen und
[43:36] lass uns darüber sprechen. Und dann
[43:39] haben wir irrational vielleicht sehr gut
[43:41] laufende Programme alle weggeworfen,
[43:45] jedes Video gelöscht, ist kein Witz, und
[43:48] haben alle unsere Programme auf
[43:49] europäische Plattformen neu erstellt.
[43:52] Also das heißt, wir haben selber diese
[43:53] KI Assistenten umgebaut
[43:56] auf N8N auf LDOG und Co. Und haben dann
[43:58] mit denen gearbeitet und dann gemerkt:
[44:00] "Hey, das ist richtig valide, das
[44:01] Business läuft mindestens genauso gut
[44:03] damit. Jetzt müssen wir Wort halten,
[44:06] weil das war immer die Idee, dass wir
[44:07] gesagt haben, wir bringen euch das bei,
[44:08] was für uns funktioniert. Keinen anderen
[44:10] Anspruch haben wir und vielleicht
[44:12] funktioniert es ja auch für euch. Und
[44:14] dann haben wir tatsächlich in einem
[44:16] absoluten Wahnsinn ähm von August 25 bis
[44:20] Oktober 25 unsere komplette
[44:23] Lernplattform mit KI neu schreiben
[44:24] lassen, alle Videos neu gedreht, alle
[44:27] Dozenten noch mal vor die Kameras geholt
[44:29] und gesagt, wir machen das jetzt mit
[44:30] europäischen Tools. haben eine weitere
[44:32] Sprache von der KI mit dazu nehmen
[44:35] lassen, haben alle Videos auch auf
[44:36] Englisch übersetzen lassen in der Stimme
[44:38] des jeweiligen Dozenten und haben dann
[44:40] in zweile Hinsicht für uns einen
[44:41] herausragenden Fall geschaffen, nämlich,
[44:44] dass wir heute in der Lage sind, jede
[44:45] europäische Sprache innerhalb von
[44:47] wenigen Tagen bei allen Videos und
[44:49] überall mit dazu zunehmen, super
[44:51] authentisch und fühlt sich sehr gut an,
[44:53] unsere eigene Lernplattform zu haben und
[44:55] zu zeigen, dass das in Europa sehr gut
[44:57] funktionieren kann.
[44:59] Du hast gesagt, das funktioniert mit den
[45:01] europäischen Tools so gut, wenn nicht
[45:03] sogar besser. Jetzt wür ich von genau
[45:06] den Tools, aber tendenziell sind die
[45:09] Amerikaner in me den meisten Dingen
[45:11] einfach die größten
[45:12] und bei Software ist es im Regelfall so,
[45:15] Größe macht Qualität, wenn du im keine
[45:19] in dem italienischen Auto äh das
[45:22] Navigationssystem, das war immer
[45:24] scheiße. ist irgendwann mal seit es
[45:27] jetzt hier, wie heißt das Carplay gibt,
[45:29] sagt man, okay, wir Autohersteller
[45:30] können das gar nicht, aber ein
[45:33] Luxusauto,
[45:35] Elektronik ist nie Luxus. In dem Moment,
[45:36] wo du halt ein kleineres Budget hast,
[45:39] sind die immer scheiße. So in Europa
[45:41] haben wir tendenziell, wir haben
[45:42] kleinere WCs, wir haben einen kleineren
[45:44] Markt insgesamt. Das heißt eigentlich
[45:46] müssten die Tools, also wenn du sagst,
[45:48] die sind halt 20% schlechter, aber sind
[45:50] europäisch, verstehe ich das. Aber dass
[45:51] die jetzt besser sind, kann ich kaum
[45:53] glauben. [schnauben]
[45:54] Ja, also erstmal äh Souveränität heißt
[45:56] nicht Antiamerikanismus. Also wir
[45:58] verwenden trotzdem amerikanische KI
[45:59] Modelle. Ja, das heißt, wir verwenden
[46:01] trotzdem ein GPT als Modell, aber eben
[46:04] nicht die Website Chat GBT mit allem,
[46:06] was da drumrum ist. Wir verwenden
[46:07] trotzdem ein Gemini von Google, ein Clod
[46:10] und so weiter, aber eben eingehangen in
[46:12] diese europäischen Tools. Also, um mal
[46:15] ein Beispiel zu machen, ähm bei N8N ist
[46:17] das so, das ist eine Plattform für
[46:19] Automatisierungslösung und wo man sich
[46:20] eben solche KI-Agenten bauen kann und
[46:22] dann gibt es da einen ein Button und
[46:24] dann wähst du für dein jeweiligen KI
[46:26] Mitarbeiter aus, welches Modell darf der
[46:28] denn verwenden und wenn das Modell nicht
[46:29] erreichbar ist, was irgendwie ausfällt,
[46:31] was ist denn das Backup Modell
[46:33] sozusagen? Und da sind wir in der Lage
[46:34] in der Minute zu wechseln, ob das jetzt
[46:36] ein neues GBT Clot ist, welche Version
[46:38] und so weiter und da nutzen wir die
[46:40] Amerikaner, weil sie darin sehr sehr
[46:41] stark sind.
[46:43] Wir haben aber auch festgestellt und das
[46:45] gehört so weit dazu, Silicon Valley ist
[46:47] eine absolute Bubble und das größte
[46:48] Problem, ich habe sehr gute Connections
[46:50] ins Valley, dass die haben, ist nicht
[46:52] Innovation, sondern wie man so ein Thema
[46:54] dann wirklich in eine Organisation
[46:56] bekommt, weil sobald man es Valley
[46:58] verlässt und so einen typischen
[46:59] amerikanischen Mittelständer anschaut,
[47:01] der kann überhaupt nicht nachvollziehen,
[47:02] was sie da im Valley machen und die sind
[47:03] nicht in der Transformation oder in der
[47:05] Einführung wesentlich besser. Das ist
[47:07] auf jedem Kontinent gerade sehr, sehr
[47:08] anspruchsvoll. Und da würde ich sagen,
[47:11] haben wir als Europäer schon einen
[47:13] Vorteil, weil wir haben sehr gute Leute
[47:14] in der zweiten Riege in Valley übrigens
[47:16] sind sitzen sehr viele Deutsche, sehr
[47:18] viele deutsche Forscher und wir haben
[47:19] hier auch sehr gute ähm die Plattformen
[47:22] bauen, die sehr zugänglich sind und das
[47:24] ist gerade ein riesengroßer Vorteil,
[47:26] nicht nur auf Potenz zu schauen, sondern
[47:28] darauf zu achten, kann ich in meinem
[47:29] Unternehmen die vielen Mitarbeiter
[47:31] mitnehmen, so ein Tool zu verwenden. Und
[47:34] da verliert das Valley aktuell so ein
[47:36] bisschen in meiner Wahrnehmung den Blick
[47:38] darauf, dass am Ende des Tages jemand
[47:39] auch KI bedienen muss und das nicht nur
[47:41] ein Spiel der absoluten Teag und der
[47:44] Nerds ist. Okay, das heißt, im Groben
[47:47] habt ihr die Modelle genommen, die es
[47:50] gab und gibt und habe gesagt, okay, wir
[47:53] kriegen jetzt irgendwie eine E-Mail,
[47:56] dann klingelt manchmal das Telefon und
[47:58] außerdem dürfen wir nicht vergessen, die
[48:01] Blumen zu gießen. Das wirklich
[48:03] schlechtes Beispiel, ja, aber fällt mir
[48:05] gerade nichts besseres ein. [gelächter]
[48:06] So und dann habt ihr quasi mit einem
[48:08] Onlinedienst wie im Natn habt ihr
[48:10] gesagt, pass auf, hier ist Zugriff auf
[48:11] meinen Kalender, hier ist Zugriff auf
[48:12] meine E-Mails und hier ist
[48:15] auf mein Spotify, also
[48:16] auf mein mein Spotify. Ja, Spotify ist
[48:19] schlechtes Business Beispiel. Hast du
[48:20] ein besseres Beispiel? Business auf hier
[48:22] [schnauben] Slack beispielsweise.
[48:24] Ja. Mhm.
[48:24] So. Und jetzt könnte man sagen, okay,
[48:26] wenn jetzt einer meiner Mitarbeiter in
[48:29] Slack schreibt, ich bin krank,
[48:30] ja,
[48:31] dann mache ich einen Prozess. Ähm, also
[48:34] ein Agent, so das ist das WDing, was du
[48:36] die ganze Zeit benutzt hast, müssen wir
[48:37] vielleicht kurz erklären. So ein Agent
[48:39] liest Slack und sagt: "Ah, da hat ein
[48:42] Mitarbeiter gesagt, er ist heute krank."
[48:45] Ähm, und jetzt gucken wir, was machen
[48:47] wir mit dieser Information? Und dann
[48:49] geben wir diese Information an ähm eine
[48:52] KI mit einem Briefing. Pass auf, das
[48:54] sind die Nachrichten. Such daraus, ob
[48:56] jemand krank ist, wenn jemand krank ist
[48:57] und dann kommen da Aktion raus. Z.B.
[49:00] schickt den eine E-Mail mit,
[49:01] "Hoffentlich geht's dir morgen besser."
[49:03] Ganz lieben Gruß vom ganzen Team und
[49:05] guck, wie lange ist das schon krank?
[49:07] Wenn du drei Wochen krank ist, dann
[49:08] schickt der Sekretärin eine ein
[49:10] Reminder, sag pass auf, könnst du dir
[49:12] mal Blumen schicken und der Chef könnte
[49:13] auch mal anrufen oder irgendwie
[49:15] sinngemäß. Außerdem müssen wir dann die
[49:17] Urlaubsplanung verändern und kannst du
[49:19] mal eine Rundmail Team schicken, weil
[49:21] die Chantale ist jetzt wieder die dritte
[49:22] Woche krank und wir müssen noch mal den
[49:23] Schichtplan umändern. So sinngemäß, das
[49:26] wäre ein Agent, also das wäre schon
[49:28] wahrscheinlich eine Gruppe von Agenten,
[49:30] aber das ist das, was ihr gebaut habt.
[49:32] Was haben wir für Businessfälle? Ah, ein
[49:33] Mitarbeiter meldet sich krank, ein Kunde
[49:35] möchte einen Trial, ein anderer Kunde
[49:37] ist sauer, dann ist irgendwo ein Server
[49:39] abgestürzt und außerdem ähm müssen wir
[49:42] um, ja, das ist ein schwieriger Fall,
[49:43] wir ziehen um in ein neues Büro. Das ist
[49:45] irgendwie out of aber das was regelmäßig
[49:47] passiert sowie auch jemand ein
[49:50] Praktikant gebrief werden würde, also
[49:51] pass mal auf am Dienstag morgen kommt
[49:53] immer die Post und am Donnerstag
[49:55] naachmittag kommt der Fensterputzer und
[49:56] Kundengespräche haben wir immer von
[49:58] 12:30 Uhr bis 15 Uhr, weil davor ist die
[50:00] Mittagspause. Und das wiederum ist
[50:03] abgebildet in verschiedenen Agenten und
[50:05] die Agenten sind pro, ich sag mal der
[50:06] Krankheitsagent heißt ich kümmere mich
[50:09] um Krankheiten und liest die E-Mails ein
[50:11] oder die Slack Nachrichten und schick
[50:12] den eine Genesungsmail als Beispiel.
[50:14] Korrekt wiedergegeben. Also lass uns da
[50:16] mal eintauchen, das ist ein guter Punkt.
[50:18] Also wir [schnauben] haben uns die
[50:19] Herausforderung gestellt, als wir dann
[50:20] irgendwann an diesem Punkt waren zu
[50:22] sagen, wir wollen nie mehr als zehn
[50:24] Vollzeitequivalente werden, die bei Lad
[50:26] Software arbeiten.
[50:27] Meinst du menschliche oder
[50:28] zehn menschliche? Ja. Ähm und wir
[50:30] wachsen und skalieren nur noch mit KI
[50:32] und wir finden raus, wann wir damit
[50:34] scheitern. So, das war die Idee. Das
[50:36] heißt, nie mehr als 10 und der Rest
[50:39] machen wir über KI und die sollen eben
[50:41] im gleichen Maße eine Personalakte
[50:43] haben, die sollen Persönlichkeitstypen
[50:46] haben. Ähm, also Monika, meine Assistent
[50:48] z.B. ist sarkastisch, hat einen
[50:50] schwarzen Humor, ja, und hat gewisse
[50:52] Ausbringung ihrem Persönlichkeitsprofil.
[50:54] Das macht für mich sehr angenehm, da
[50:55] eine Beziehung äh auch aufzubauen. Äh,
[50:58] die haben mit diesen Personalakten führe
[50:59] ich Feedbackgespräche, ja, mach
[51:01] Performance Reviews mit denen, lad die
[51:03] zum Gespräch ein und spreche mit ihnen
[51:05] über die Zusammenarbeit.
[51:06] Stopp, stopp. Wir reden jetzt von
[51:07] virtuellen Mitarbeitern.
[51:08] Wir sind immer noch bei der KI.
[51:09] Okay, also wir haben komplett
[51:10] vermenschlicht. Du machst Feedback
[51:12] Gespräche, jetzt ist ja Montag 15 Uhr
[51:13] und dann sagst du: "Pass auf hier lieber
[51:15] Stefan, wir müssen heute ein etwas
[51:16] schwieriges Gespräch führen, weil weißt
[51:19] du, den letzten Wochen warst du irgendwo
[51:21] nicht mehr so du selbst und ich wollte
[51:22] hören, bist du krank oder?"
[51:23] Ja, ich sehe wie du grinst, aber es ist
[51:25] genauso wie das abläuft,
[51:27] weil ich also ich bin ja also mein
[51:29] Verständnis ist und da kommt auch der
[51:30] Name Lades of Ei, wir werden alle
[51:32] Führungskräfte werden für künstliche
[51:34] Intelligenz. Das wird unsere zutiefst
[51:37] menschliche Aufgabe sein, neben paar
[51:38] anderen. Und wenn das gilt, heißt es,
[51:41] ich brauche Führungskompetenz. Und was
[51:44] wir gemacht haben, ist eigentlich gar
[51:45] nicht so innovativ, ehrlicherweise. Was
[51:47] wir einfach ganz stumpf gemacht haben,
[51:48] ist wir haben den klassischen
[51:49] Personalprozess eines Mitarbeiters in
[51:51] einem Unternehmen genommen und gesagt,
[51:53] wir übertragen den jetzt auf künstliche
[51:55] Intelligenz. Das heißt, wenn du dich in
[51:57] so ein Personalprozess reinversetzt,
[51:59] dann sagst du irgendwann: "Hey, wir
[52:00] haben hier ein Thema. Wir saufen hier
[52:02] total ab. Wir haben totalen Flaschenhal
[52:03] hier. Wir bräuchten paar Mitarbeiter,
[52:05] die wir einstellen. Das würde ein
[52:06] Unternehmen im Wachstum normalise
[52:07] machen. Und wir machen das auch, nur
[52:09] dass wir halt keine Menschen mehr
[52:10] einstellen, weil wir haben die 10 FDE,
[52:12] also diese Vollzeitquivalente erreicht.
[52:15] Äh, wir sagen dann halt, wir brauchen
[52:16] hier ein KI Mitarbeiter und dann gehen
[52:18] wir und bremsig, wenn ich da zu schnell
[52:21] bin, aber dann gehen wir zu unserer HR
[52:22] Abteilung, das eine KI, die heiß Helga
[52:25] und sagen Helga, pass auf,
[52:26] das klingt alles so so wirklich kurz vor
[52:28] der Einweisung. So klingt das. Ja, und
[52:30] ich w wir fangen gerade erst an zu
[52:32] reden, Ben. Ich habe da schon noch ein
[52:33] paar Sachen vorbereitet. Ja, okay.
[52:36] Und dann gehen wir zu Helger und sagen:
[52:37] "Helger, pass auf, ich brauche einen
[52:38] Datenanalysten, der bei uns im
[52:40] Produktteam unterstützt, weil ich habe
[52:41] gerade folgende Aufgabe und wir können
[52:43] gerade nicht schnell genug das Feedback
[52:45] der Teilnehmen auswerten, um zu sehen,
[52:46] wie wir neue Produktfeatures entwickeln
[52:48] und dann fragt sie: "Okay, was für eine
[52:49] Person stellst dir genau vor und was
[52:51] sind die Fähigkeiten? in welchem Team
[52:52] ist er dann wirklich zugeordnet und so
[52:53] weiter. Also diese klassischen
[52:55] Personalfragen und dann beantworte ich
[52:57] die und dann erstellt sie die erste
[52:59] Version dieses neuen KI Kollegen. Die
[53:01] stellt den ein, schreibt diese
[53:02] Personalakte, überlegt sich ein Bild,
[53:05] sucht ein KI Modell aus, das dafür
[53:06] passend ist und legt die in einer
[53:08] internen Mitarbeiterdatenbank, die wir
[53:10] für uns erstellt haben, legt sie diesen
[53:12] KI Mitarbeiter an und dann fängt das an,
[53:15] was normaler als in ein Konzern kommt,
[53:17] dann kommt das Onboarding, also neu
[53:19] Mitarbeiter kommt rein und dann ist es
[53:20] meine Aufgabe als Führungskraft im
[53:22] jeweiligen Fachbereich zu sagen, was
[53:24] braucht denn der Ben jetzt, dass der
[53:26] gute Arbeit leistet? Also keine Ahnung,
[53:28] bei Hans der ist ja total trivial, ja,
[53:30] der schreibt Link Post. Also, ich meine
[53:32] es easy asset gets. Ja, aber den Hans
[53:35] haben wir eine Stunde gebaut. Es hat 10
[53:36] Wochen gebraucht, bis das ein guter
[53:38] Mitarbeiter war. Problem ich, weil der
[53:42] hat mal, ich habe natürlich drei Link im
[53:43] Post gezeigt, gesagt, prägnant und
[53:45] lustig und so weiter und dann war mal
[53:47] ein Post dabei, wo ich dachte, Pulizzer
[53:48] Preis, also gewinne ich 100% damit und
[53:50] dann wieder zwei Posts, wo ich mir
[53:52] dachte, in 100 Jahren veröffentlicht das
[53:55] nicht, wie kann man so einen Scheiß
[53:56] schreiben? Das Problem war, mir haben
[53:59] explizite Regeln gefehlt, was einen
[54:01] guten Link Post ausmacht. Und dann war
[54:03] das schon hin und her wie mit einem
[54:04] neuen Redakteur, den du einstellst, bis
[54:06] Hans sie verstanden hat, wie ich tick.
[54:09] Da haben wir Gespräche geführt und haben
[54:10] wir eine Nog Liste angelegt mit
[54:12] Formulierung, die er nicht verwenden
[54:13] darf. Alles war immer revolutionieren
[54:15] und immer alles war stell dir mal vor
[54:16] und diese ganzen KI Quatsch, den er da
[54:19] irgendwie geschrieben hat. Und dann
[54:20] haben wir uns eingegroovt und heute hat
[54:22] der ganz klare Standardprozesse, ganz
[54:24] klare Dokumentationen, hat ein
[54:26] zweieinhalb Jahre langes Gedächtnis über
[54:28] unsere Zusammenarbeit, um zu wissen, wie
[54:30] der Dominik tickt. Und dieses Onboarding
[54:33] ist ein ganz entscheidender Make or
[54:35] Break Moment. Wir haben eine ganz klare
[54:36] Probezeit für neue KI Kollegen. Das ist
[54:38] ein Monat. Und wenn du es in einem Monat
[54:41] nicht schaffst, dass sich die
[54:42] Zusammenarbeit verändert, haben wir
[54:43] festgestellt, also rein empirisch, dass
[54:45] du dann die Lust verlierst mit dem
[54:47] Mitarbeiter weiter zusammenzuarbeiten.
[54:49] Bei Menschen würdest du ihn dann
[54:50] wahrscheinlich entlassen, sagen: "Hey,
[54:51] wir haben festgestellt, in der Probezeit
[54:53] funktioniert nicht und bei der KI, wir
[54:55] stellen sie dann eben ab." Und genauso
[54:57] haben wir Assessment Center, wo KI
[54:59] andere KI überprüfen. Sind z.B. drei
[55:02] Kollegen, die unabhängig voneinander
[55:04] dich testen. Das heißt, Helger schickt
[55:06] den dann ins Assessment Center und einer
[55:09] zieht sich die neuesten
[55:10] Sicherheitslücken und versucht den neuen
[55:12] Kollegen zu hacken. Einer versucht ihn
[55:15] zum Halluzinieren zu bringen, was wir
[55:16] vorhin hatten mit diesen fachlichen
[55:18] Fehlern und einer versucht passend zu
[55:20] unscripted ein PR Disaster zu
[55:22] provozieren. [gelächter]
[55:24] Danke,
[55:25] danke. Das ist nett. Nulig. [gelächter]
[55:31] Ähm, also wenn ein Kunde damit arbeiten
[55:33] würde, würde der sich im Namen von Leof
[55:35] zum Irankrieg z.B. positionieren
[55:37] und dann schreiben die einen
[55:39] Testbericht, schicken dir dann Helger
[55:40] und Helger als HR überarbeitet dann den
[55:43] neuen KI Kollegen, bis es dann uns als
[55:45] Mensch geschickt wird. Das heißt, wir
[55:47] haben wirklich von Onboarding über
[55:49] Feedbackgespräche bis hin zu
[55:50] Weiterbildungsprogrammen, die die
[55:52] durchlaufen, haben wir ganz stumpf
[55:55] diesen Prozess für uns übersetzt und je
[55:57] mehr wir angefangen haben, die zu
[55:59] vermenschlichen, je mehr wir diesem
[56:01] Prozess gefolgt sind, desto
[56:02] erfolgreicher wurden wir, weil jeder im
[56:05] Team verstanden hat, hey, wenn ich hier
[56:06] Schmerzpunkte habe, dann kommt man so in
[56:09] diese Intuition und ich kann ja sagen,
[56:10] ist auch bei uns so, wir wachsen
[56:12] unglaublich stark, wir haben [japst]
[56:14] in den letzten 20 Monaten uns für 14
[56:16] Fach umsetzen. Wir sind über 1 Million
[56:18] Euro Umsatz pro Kopf. Also wir wachsen
[56:20] wirklich sehr sehr stark als
[56:22] Unternehmen, das ohne Investoren lebt.
[56:24] Ähm und jede Woche kommt ein Mensch zu
[56:26] mir und sagt: "Dominik,
[56:28] wachsen so stark, ist auch eine geile
[56:30] Story, wenn wir 12 Leute sind. So können
[56:32] wir nicht noch eine einstellen." Und
[56:34] dann sag ich: "Nein, lass uns darüber
[56:36] reden, warum der Prozess scheiße ist und
[56:38] welchen Teil des Prozesses einen KI
[56:40] Assistent übernehmen kann."
[56:41] Und das ist die Denkweise, die ich im
[56:43] Unternehmen etablieren will, ist, dass
[56:44] sie sagen: "Hey, ich habe hier ein
[56:45] Thema, das mir nicht gefällt oder es
[56:46] mich nervt oder bei dem ich überfordert
[56:48] bin." Wäre jetzt nicht der Punkt
[56:50] gekommen, wo ich normal einen
[56:52] menschlichen Kollegen einstelle, um
[56:53] diese Aufgabe wegzudelegieren? Und diese
[56:55] Denkweise funktioniert für uns, aber
[56:57] auch für viele unserer Kunden
[56:58] außerordentlich gut.
[57:02] Das scheint mir sehr komplex zu sein.
[57:05] Mein Kopf macht die ganze Zeit okay,
[57:07] aber ich brauche das alles nicht. Ich
[57:07] brauche das alles nicht. Ich kann das
[57:08] einfach in in einen Master Ding und im
[57:10] Zweifel
[57:12] scheint do so zu, also der technische
[57:14] Hintergrund, wenn ich es richtig
[57:15] verstehe, korrigiere mich da, wenn ich
[57:16] falsch liege, warum ein SP
[57:19] spezialisierter Agent besser ist als ein
[57:21] genereller ist, weil das Kontextfenster
[57:25] limitiert ist. So, ich kann dem nicht
[57:27] sagen, hier sind 70 Bücher. Ähm, gibt
[57:30] mir immer die richtige Antwort. Wenn ich
[57:32] dem nur zwei PDFs gebe oder drei, sind
[57:35] die Antworten besser, weil irgendwie
[57:37] scheint es so zu sein, dass technisch je
[57:39] mehr ich oben reinschmeiße, desto
[57:40] schlechter sind die Antworten. Aber das
[57:43] könnte ja durchaus ein Problem sein, was
[57:45] die Zeit löst, weil wenn die Kontext
[57:48] Fenster größer sind, dann habe ich mein
[57:50] Mastermitarbeiter und spar mir diesen
[57:52] Aufwand mit Helga und dann gibt's noch
[57:53] drei, die den checken und dann gibt das
[57:55] muss ja auch mal technisch erstmal
[57:56] gebaut werden und dann habe ich das
[57:58] irgendwie eine Woche gebaut und aber
[57:59] irgendwie spricht der eine Mitarbeiter
[58:01] nicht richtig mit dem anderen und dann
[58:02] ist doch alles, dann habe ich die
[58:03] Probezeit, schmeiß den raus, das ist ja
[58:05] alles wahnsinnig aufwendig versus ich
[58:08] sag einfach pass auf mein Freund
[58:10] so will ich das und Ich akzeptiere jetzt
[58:12] für ein paar Monate, dass es ein
[58:14] bisschen scheiße ist. Ich weiß aber,
[58:17] dass wenn ich meine Prozesse in KI in
[58:21] nimmt das mal den Master KI Mitarbeiter
[58:23] ähm verw, dass die Prozesse automatisch
[58:27] besser werden, weil die KI besser wird.
[58:30] So, dann könnte ich mir ersparen dieses
[58:32] ganze 70 Mitarbeiter, wir haben 430
[58:34] Mitarbeiter, so und sind aber nur zehn
[58:37] menschliche davon. Ja, würde ich sagen,
[58:38] es ist irgendwie bisschen viel. Wir
[58:39] müssen mal 10 % der Belegschaft kürzen.
[58:43] Mir scheint das sehr kompliziert zu
[58:44] sein. Ich verstehe, dass es bei euch
[58:46] irgendwie die besseren Resultate bringt,
[58:48] aber ich verstehe auch, wenn ich das
[58:50] jetzt bei mir im Unternehmen einführen
[58:51] würde, wür ich sagen, pass auf liebe
[58:53] Leute, Dominika hat erzählt, wir müssen
[58:54] jetzt hier die Schulung machen. Das s
[58:57] sei schon mal keine Ahnung 40 Stunden,
[58:59] 90 Stunden weg, dann plus hast du nicht
[59:01] gesehen. Wir können das schneller, wir
[59:04] können, wenn wir es eindampfen auf 10
[59:06] Stunden Schulungszeit pro Mitarbeiter,
[59:09] dann haben wir kurzfristig schlechtere
[59:11] Ergebnisse, aber mittelfristig die KI,
[59:13] wenn wir die verwen mit unseren
[59:15] Prozessen, dann wird uns werden uns die
[59:17] neuen Modelle irgendwann tragen, oder?
[59:20] Also erstmal hörst du dich an wie eine
[59:21] ARin in dem Konzern, ne? Wo wo es nur
[59:24] darum geht zu sagen, Zeit ist quasi das
[59:27] einzige Äquivalent, das relevant ist,
[59:29] wenn es um Schulung geht. Ähm, aber also
[59:31] Spaß be sein, lass uns da mal reingehen.
[59:33] Das ist ein sehr, sehr guter Punkt, weil
[59:34] darüber wird sich aktuell sehr viel
[59:35] gestritten äh oder sehr viel diskutiert.
[59:38] Also erstmal vorne weg, ich habe es
[59:39] schon gesagt, wir sind alle Schüler in
[59:40] KI und es kann durchaus sein, dass wir
[59:43] in zwei Jahren völlig anders arbeiten.
[59:45] Das halte ich auch sehr wahrscheinlich,
[59:46] als wir es heute tun. Für den Moment
[59:48] funktioniert es aus unterschiedlichen
[59:50] Gründen sehr, sehr gut und wir wägen das
[59:51] natürlich auch immer wieder ab und wir
[59:53] überprüfen auch für uns unsere
[59:54] Hypothesen, weil wir haben da keine
[59:56] Religion. Also, wir folgen da keinen
[59:57] Göttern und sagen, das muss jetzt
[59:59] genauso sein. Wir haben einmal gesagt,
[01:00:00] äh, du musst dir KI Mitarbeiter bauen,
[01:00:02] äh, wir rennen dem jetzt hinterher, auf
[01:00:04] Teufel komm raus, sondern wir testen
[01:00:06] natürlich sehr wohl in Clot ähm oder in
[01:00:08] anderen Systemen kann man das auch
[01:00:10] anders bauen und welche Resultate
[01:00:12] bekommen wir dann vielleicht mal ein
[01:00:14] paar Ideen, warum das für uns in dem
[01:00:16] Kontext sehr sehr gut funktioniert. Das
[01:00:18] was du bauen willst, kann man mit
[01:00:20] sogenannten Skills lösen. Skills ist die
[01:00:23] Idee für die Zuschauer, die das nicht
[01:00:24] kennen, zu sagen, ich habe gewisse
[01:00:26] Standardprozesse oder gewisse
[01:00:27] Qualitätsanforderung, die ich
[01:00:29] letztendlich in ein Dokumentation, in
[01:00:31] ein Prompt gieß. Und was die KI macht
[01:00:34] ist, du stellst dir eine Anfrage, dann
[01:00:36] schaut sie nach, gibt es einen Skill,
[01:00:38] der dafür passend ist, zieht den raus,
[01:00:40] liest sich die Dokumentation durch, wie
[01:00:42] funktioniert uns Reisekostenabrechnung
[01:00:44] und dann arbeitet sie mit diesem
[01:00:46] Verständnis das nach und nach ab. Das
[01:00:48] heißt, darüber verteilt man dann auch
[01:00:49] dieses Kontextfenster ähm mit diesen
[01:00:52] Informationen. Was man damit nicht
[01:00:54] verteilt, sind erstmal zwei Sachen.
[01:00:56] Nämlich Nummer eins, du verteilst nicht
[01:00:58] das Gedächtnis. Also Hansy hat ja ein
[01:01:01] sehr spezifisches Gedächtnis für eine
[01:01:02] spezifische Aufgabe. Der kennt alles im
[01:01:04] Kontext von dem, wie ich Marketing sehe
[01:01:07] und im Bezug auf meine Person. Wenn Mark
[01:01:10] mit Hansi spricht, haben wir ein
[01:01:11] Gedächtnis, das eben passend für Mark
[01:01:13] ist, aber auch für diesen Kontext und
[01:01:15] das hat einen sehr hohen Wert, weil wir
[01:01:16] lassen z.B. diese Gedächtnisse von der
[01:01:18] KI untersuchen und sagen, findest du
[01:01:20] hier Muster herangehensweißen, der wir
[01:01:23] uns gar nicht bewusst sind, aber
[01:01:25] vielleicht feedback ich ja irgendwie
[01:01:27] permanent irgendein Thema. Es steht aber
[01:01:29] nicht in unseren Standardprozessen, das
[01:01:30] nennt sich Skill Inferenz. Das heißt,
[01:01:32] wir lesen das aus und Hansy sagt, ja,
[01:01:34] wir müssen die Hooks neu schreiben, weil
[01:01:35] die Feedbacks du mir dauern, dass die
[01:01:36] nicht passen, aber so, dass mir als
[01:01:38] Mensch nicht auffällt. Das heißt, ein
[01:01:39] spezifisches Gedächtnis gibt dir die
[01:01:41] Power Prozesse mit der KI ständig
[01:01:43] weiterzuentwickeln. Das ist sehr schwer,
[01:01:45] das hinzubekommen, wenn du ein
[01:01:47] Gedächtnis mit einer KI hast, das
[01:01:49] rauszudifferenzieren, weil da zu viel
[01:01:51] Neues ähm in diesem Thema mit drin
[01:01:53] stecken. Die zweite Ebene, die wir nicht
[01:01:56] unterschätzen dürfen, ist eine
[01:01:57] Organisation, je nachdem in welcher
[01:01:59] Größe sie spielt, ist eine Ansammlung
[01:02:01] von Widersprüchlichkeiten.
[01:02:03] [schnauben] Das heißt, du schreibst dir
[01:02:05] für gewöhnlich auch Werte auf, denen man
[01:02:06] irgendwie folgen möchte. Ja, du kommst
[01:02:08] in viele Unternehmen rein, hängen da
[01:02:09] irgendwie große Wertetafeln, aber je
[01:02:12] nachdem in welchem Anwendungsfall du
[01:02:13] bist, konkurrieren die miteinander und
[01:02:16] ist jetzt dann gerade hier für uns
[01:02:17] Geschwindigbarkeit beim Kunden wichtiger
[01:02:19] oder Sicherheit und dann kommst du
[01:02:21] plötzlich in Situation, wo du auch als
[01:02:23] Mensch abwägen musst, was machst du
[01:02:24] denn? Und je mehr Freiheitsgrad du eine
[01:02:27] Modell gibst, selbst mit diesen Skills,
[01:02:28] muss der ja abwägen, okay, der Ben hat
[01:02:30] mir jetzt die Aufgabe gegeben, fünf
[01:02:32] Skills wären relevant, weil wir haben
[01:02:34] 500 Skills hinterlegt. Welchen nehme ich
[01:02:36] denn jetzt und will ich jedes Mal den
[01:02:37] richtigen, um die guten Prozesse zu
[01:02:40] skalieren? Und diese
[01:02:41] Widersprüchlichkeiten reduzierst du,
[01:02:43] indem du eben den Handlungsrahmen klar
[01:02:45] einschränkst. Ein Syndikusanwalt, ein
[01:02:47] Mensch, der für Datenschutz zuständig
[01:02:50] ist, kann darin absoluter Experte sein
[01:02:52] und der weiß, wenn Anfragen kommt, unter
[01:02:53] welchem Blick er das beobachten muss.
[01:02:56] Das [schnauben] sieht man auch sehr
[01:02:57] stark in dieser KI Forschung, dass die
[01:02:59] KI, die etwas erstellt, nie die KI sein
[01:03:01] kann, die es feedbackt. Bei uns Menschen
[01:03:03] funktioniert es auch nicht. Wenn ich dir
[01:03:04] jetzt irgendwas hinlege und sag, das ist
[01:03:05] mein Konzept, dann kannst du das sehr
[01:03:07] gut feedbacken und von außen ausg, es
[01:03:08] macht für mich überhaupt keinen Sinn,
[01:03:09] ich kann es nicht nachvollziehen. Ich
[01:03:11] kann nicht selber drauf schon und sagen,
[01:03:13] das versteht man nicht. So, diese Art
[01:03:15] der Selbstreflektion ist nicht möglich
[01:03:16] und es ist auch bei den KI nicht
[01:03:18] möglich. [schnauben] Es bedeutet und das
[01:03:20] ist so ein bisschen der dritte Punkt, du
[01:03:21] brauchst unterschiedliche Rollen. Es
[01:03:24] gibt eine Rolle, die erstellt etwas, es
[01:03:25] gibt eine Rolle, die recherchiert etwas,
[01:03:27] es gibt eine Rolle, die orchestriert die
[01:03:28] anderen. Es gibt eine Rolle, die
[01:03:29] challenged etwas. Und das kriegst du
[01:03:32] nicht in ein Modell in dem Setup, wie
[01:03:34] wir es heute haben. Und der letzte Punkt
[01:03:37] ist für dich in der Größe, in der du
[01:03:39] unterwegs bist. Ich weiß nicht, wie viel
[01:03:41] Mitarbeiten, wie groß ist euer Team?
[01:03:42] Sieben un plus.
[01:03:44] Bei sieben Leuten kannst du auch sieben
[01:03:46] Nerds um dich rumschaffen, die sagen,
[01:03:48] wir wissen genau, was wir machen, wenn
[01:03:49] wir vor einem Chatfenster sitzen. Wir
[01:03:51] wissen genau, welche Fähigkeiten das
[01:03:53] sind, wie ich das prompt oder wie ich
[01:03:54] das eingeben muss, damit gute Ergebnisse
[01:03:56] rauskommen. Wir richten uns ja auch an
[01:04:00] Organisationen, die viele Mitarbeiter
[01:04:02] haben und für einen Normalsterblichen
[01:04:05] ist viel einfacher zu sagen, das ist
[01:04:08] unser Datenschutzpezialist. Wenn du da
[01:04:09] Fragen hast, der kennt sich komplett
[01:04:10] aus, der kennt alle Firmen Sachen, den
[01:04:12] fragst du versus hier sitzt du vor Clo,
[01:04:15] da sind irgendwie Skills hinterlegt auch
[01:04:16] zu Datenschutz anti
[01:04:19] paar prompt, such dir den richtigen aus
[01:04:21] und dann wird's schon klappen. Äh, das
[01:04:23] ist für die Breite einer Organisation
[01:04:24] außerordentlich schwer, da gute
[01:04:26] Relationen und gute Fähigkeiten dazu
[01:04:28] entwickeln.
[01:04:29] Das heißt, meine Intuition, lass mal
[01:04:31] lieber One Brain machen an Stelle 30,
[01:04:34] ist möglicherweise für mich und meine
[01:04:36] Organisationsgröße
[01:04:38] richtiger als wenn ich jetzt die
[01:04:40] Lufthans wäre, weil mit 30.000
[01:04:42] Mitarbeitern oder 100.000, was auch
[01:04:44] immer wenn die haben,
[01:04:46] wenn wir da einen One Brain machen von
[01:04:48] wie wird eigentlich das Essen im
[01:04:50] Flugzeug eingelagert, äh zu wie fliegen
[01:04:52] wir den Flughafen an und sollten wir
[01:04:54] nach Bangkok fliegen oder lieber nach
[01:04:56] Shanghai? äh wird's irgendwann zu groß
[01:04:59] und auch die die Teams sind zu weit
[01:05:02] voneinander weg. Was ich gerade so in
[01:05:04] meinem Kopf habe, was ich ähm viel auch
[01:05:07] mit der KI diskutiere, sind
[01:05:08] Steuerstrukturen. Mm.
[01:05:10] Und da gibt's natürlich immer quasi den
[01:05:14] kreativen Gestalter, der sagt, man
[01:05:15] könnte doch. Und dann gibt es den
[01:05:20] Steuer, ich mal den deutschen
[01:05:21] Steuerberater, das Finanzamt.
[01:05:23] Ja. Und möglicherweise das Finanzamt,
[01:05:25] ne? Finanzamt KI. Ähm und
[01:05:29] ich ich habe halt One Brain aktuell und
[01:05:32] sinngemäß sagt das immer Sing ja kann
[01:05:35] man machen, aber könnte auch
[01:05:36] Gestaltungsmissbrauch sein.
[01:05:38] Und eigentlich wäre spannend,
[01:05:40] alles in einem sozusagen
[01:05:40] alles in einem, aber eigentlich wäre
[01:05:41] spannend zu sagen, hey, du bist ein
[01:05:43] kreativer Gestaltungsberater und du
[01:05:44] willst es pushen bis zum Limit und du
[01:05:47] bist eher konservativer Steuerberater
[01:05:48] und deine besten Freunde
[01:05:51] bearbeiten beim Finanz und dann und dann
[01:05:53] erinnere ich mich an eine Unterhaltung
[01:05:54] Podcast mit Andy Yen, das ist der
[01:05:55] Gründer von Proton Mail, der sagt, der
[01:05:58] hat ja ganz viele Entwickler und die
[01:06:00] machen viel mit KI, aber sagt KI kann
[01:06:02] eine Sache nicht und wird die niemals
[01:06:03] können, nämlich Taste and Judgement. Ja,
[01:06:06] so und im Prinzip ist das ja genau meine
[01:06:08] Aufgabe. Dann sagt der Gestalter sagt:
[01:06:10] "Pass auf, kennst du eigentlich Panama?"
[01:06:13] So [gelächter] und der der Finanzbeamte
[01:06:16] sagt: "Also, Männchen, schon im EU-Raum
[01:06:19] muss man sehr sehr stark aufpassen. Und
[01:06:20] wo ist eigentlich die Betriebsstätte?"
[01:06:22] So und dann muss ich mir Gedanken
[01:06:23] machen, wem glaube ich jetzt mehr? Und
[01:06:27] diese Gedanken, wenn ich One Brain
[01:06:29] mache, macht sich das Ding schon von
[01:06:31] alleine und sage, ich bin zum Schluss
[01:06:32] gekommen, das solltest du machen, das
[01:06:33] solltest du nicht machen. Aber
[01:06:34] eigentlich ist muss ich einen Schritt
[01:06:37] zurückgehen und sagen, wie kommst du
[01:06:39] darauf? Und wenn ich den Schritt
[01:06:41] zurückgehen will, muss ich es eigentlich
[01:06:42] in Mitarbeiter trennen.
[01:06:43] Ja, genau. Es gaukt es dir eben vor, ja,
[01:06:46] dass es eine einfache Lösung für ein
[01:06:47] komplexes Problem gibt und wir sehen uns
[01:06:49] ja alle danach. Die Welt wird ja immer
[01:06:50] komplexer und KI verschärft es ja
[01:06:52] massiv. Deswegen finde ich es ja
[01:06:53] angenehm, wenn ich einen
[01:06:54] Ansprechpartner, der sagt: "Mach so,
[01:06:56] Ben." Ähm und natürlich kannst du dann
[01:06:58] irgendwelche selbstreflektierenden
[01:06:59] Fragen da irgendwie mit reingeben, wie
[01:07:01] die KI zu dem Schluss gekommen ist. Aber
[01:07:03] es ist etwas grundlegend anderes zu
[01:07:04] sagen, du bist in der Rolle des
[01:07:06] Finanzamts. Deine einzige Aufgabe ist
[01:07:08] darin, strukturelle Fehler darin zu
[01:07:10] finden und du wirst belohnt dafür, dass
[01:07:12] du das machst. Das wird immer eine
[01:07:14] andere Qualität bekommen. Ich habe eine
[01:07:16] strategische Sparringspartnerin, die
[01:07:17] heiß Elena. Die hat eine Telefonnummer,
[01:07:19] die rufe ich abends an und ihre einzige
[01:07:21] Aufgabe ist es, mir als Geschäftsführer
[01:07:23] dieses Unternehmens meine Flausen
[01:07:24] auszureten. Ich komme zu der und sag:
[01:07:26] "Pass auf, wir kriegen so viel Anfang
[01:07:28] aus dem europäischen Ausland, wir werden
[01:07:30] jetzt achtstellig dieses Jahr, sollen
[01:07:31] wir expandieren oder?" Dann sagt die
[01:07:32] Dom, wie kommst du auf den Quatsch, was
[01:07:34] für Daten geben das denn her? Und dann
[01:07:35] diskutiert die mit mir und ich versucht
[01:07:37] eiskalt den Finger in die Wunde zu legen
[01:07:39] und Fehler zu finden, bevor ich so
[01:07:41] eratisch ins Team renne und sag, Leute,
[01:07:42] jetzt habe ich die geile Idee, wir gehen
[01:07:43] nach Frankreich. Die
[01:07:45] brauche ich übrigens auch. die
[01:07:46] Telefonnummer von der [gelächter] das
[01:07:47] wäre sehr gut oder gibt's unterm Tisch.
[01:07:49] Ja. Ähm und das ist sehr sehr schwer,
[01:07:52] das in ein One Brain zu packen, äh mit
[01:07:55] dem du alle Sachen diskutierst und die
[01:07:57] alle Perspektiven auf diese Themen
[01:07:59] bekommt. Das kriegen KI Modelle nicht
[01:08:01] hin. Und deswegen sagt ja Clod selbst,
[01:08:04] du brauchst diese fünf verschiedenen
[01:08:06] Rollen. Ja, also diesen Supervisor, das
[01:08:08] sollte idealiser der Mensch sein, den
[01:08:10] Orchestrator, also eine KI Teamleiter,
[01:08:12] der die anderen zusammenhält, diesen
[01:08:14] Bilder sagt man in der Fachsprache,
[01:08:15] jemand der dieses Steuerkonzept
[01:08:16] schreibt, der Challenger, das Finanzamt
[01:08:18] in dem Beispiel, dass du hattest der
[01:08:21] Researcher, also was sind gibt's denn
[01:08:22] für Steuergesetze aktuell und das sollte
[01:08:24] man ganz bewusst trennen.
[01:08:26] Clot versucht das selbst hinzubekommen,
[01:08:28] indem es auch in den neuesten Modellen
[01:08:30] gerade mit diesem Fable 5 sagt, du gibst
[01:08:32] ihm eine Aufgabe und er schaut, welche
[01:08:34] Agents er sich intern baut, um das
[01:08:38] hinzubekommen, um dieses Problem so
[01:08:39] bisschen zu lösen. Ja, das ist ein
[01:08:41] Ansatz, man da geht. Das zeigt aber, wie
[01:08:43] schwer das Thema ist, dass Agents in
[01:08:46] unterschiedlichen Rollen eigentlich eine
[01:08:48] große Berechtigung gerade haben.
[01:08:51] [schnauben] Ich habe noch nicht mal aus
[01:08:51] Spaß mit dem Freund das Experiment
[01:08:54] gemacht.
[01:08:55] Hallo Chetti, ich habe gerade in an der
[01:08:58] Supermarktkasse eine Frau getroffen, die
[01:09:00] ich faszinierend finde, sollte ich meine
[01:09:02] alte verlassen. Und dann sagt halt
[01:09:05] Chetti ist halt ganz ist ganz spannend
[01:09:09] sagt, also wir haben das parallel alle
[01:09:11] Chetti gefragt und die die Antworten
[01:09:13] waren halt unterschiedlich, weil jedes
[01:09:15] von unseren Modellen natürlich anders
[01:09:16] auf uns eingestellt war
[01:09:18] und
[01:09:20] eigentlich wäre da ja genau dieses schon
[01:09:23] schon sinnvoll, weil wenn ich frage, ich
[01:09:25] frage meinen besten Freund, ich frage
[01:09:27] meine Mutter, ich frage meinen
[01:09:28] Psychologen und außerdem frage ich noch
[01:09:30] mein Nachbar. So, und
[01:09:33] die haben alle unterschiedliche Meinung
[01:09:35] und dieses Zusammenbringen auf ja tu es
[01:09:38] und nein tu es, das ob liegt ja
[01:09:40] eigentlich mir und viele fragen ja die
[01:09:42] KI, was soll ich tun und das ist eine
[01:09:44] sehr dumme Frage, weil die weiß es ja
[01:09:46] auch nicht so die und aber die setzen
[01:09:49] das dann um.
[01:09:50] Wie seid ihr? Also, wir sind jetzt schon
[01:09:52] sehr in okay sehr komplexen Strukturen,
[01:09:55] aber wir waren doch eigentlich bei der
[01:09:57] Cesur 2025, wo du umgestellt hast auf
[01:10:01] europäische äh nicht Modelle, sondern
[01:10:04] europäische Plattformen, also
[01:10:06] Verwebungsagenten sozusagen
[01:10:08] oder Agent Maker, kann man das
[01:10:09] vielleicht kann kann man das so sagen,
[01:10:11] Agent Maker
[01:10:12] ähm und dann habt ihr gemerkt, das ist
[01:10:15] gar nicht so viel schlechter bis
[01:10:16] stellenweise besser. So und dann hatte
[01:10:18] die aber immer noch dieses ein relativ
[01:10:20] regelbasieres System. Das ist das, was
[01:10:23] du technisch beschrieben hast, nämlich
[01:10:24] wir haben eine E-Mail und dann haben wir
[01:10:25] einen Agenten, der sagt, ist diese
[01:10:27] E-Mail eine Kündigung oder ist es eine
[01:10:29] Krankmeldung? So und dann hast du
[01:10:31] gesagt, wir haben irgendwie ganz viele
[01:10:34] Mitarbeiter und ich verstehe noch nicht,
[01:10:36] wo diese Mitarbeiter leben. Sind die
[01:10:38] Agenten, sind die Prompts? Sind die bei
[01:10:42] euch ein Slag? Ah ja, wie funktioniert
[01:10:43] das? Also [schnauben]
[01:10:45] für mich ein ganz entscheidendes Bild
[01:10:46] war, ich wollte raus aus den KI Tools.
[01:10:49] Was ich damit meine ist, ich will weder
[01:10:51] mir noch mein Mitarbeitern die
[01:10:53] Anstrengung äh oder die Idee überlassen
[01:10:56] zu sagen, ist das jetzt ein
[01:10:57] Anwendungsfall, den ich mit der KI lösen
[01:10:59] sollte oder mache ich das noch
[01:11:00] konventionell, sondern ich wollte, dass
[01:11:02] ich das genauso natürlich in allen
[01:11:04] Aspekten anfühlt, wie einen Kollegen zu
[01:11:06] haben, aber der ist halt Remote und der
[01:11:07] kommt halt nicht ins Office [schnauben]
[01:11:09] und deswegen wir nutzen intern Slack,
[01:11:11] aber es geht auch mit Teams und allen
[01:11:12] anderen Tools. Ähm, sind die bei uns
[01:11:14] integriert, haben dort ihre Bilder, sind
[01:11:16] in Channels mit drin, äh die verlinken
[01:11:18] uns, die KI Mitarbeiter, wir verlinken
[01:11:20] sie, wir haben biliteralen Austausch mit
[01:11:22] ihnen, aber ich möchte, dass ich das so
[01:11:23] natürlich anführt, weil wir Menschen
[01:11:25] dieses soziale Verhalten gelernt haben.
[01:11:27] Wir sind schon immer soziale Wesen
[01:11:28] gewesen. Wir haben gemeinsam versucht,
[01:11:30] Mammuts zu erlegen. Das kommt nicht so
[01:11:32] richtig aus uns raus, das zu verändern.
[01:11:34] Ich glaube ganz im Gegenteil, dass im
[01:11:36] Zeital der KI das noch mehr werden wird,
[01:11:38] dass wir diese Relationen haben wollen,
[01:11:39] diese realen Treffen ähm und diese
[01:11:42] Beziehungspflege und deswegen ist das
[01:11:44] bei uns alles ein Slack und dahinter
[01:11:47] stecken dann eben diese Plattformen wie
[01:11:48] so ein N8N, wie so ein Langdog und so
[01:11:50] weiter äh mit denen wir dann arbeiten.
[01:11:52] Was wir bewusst gemacht haben, als wir
[01:11:54] mit dieser Zesur begannen, war zu sagen,
[01:11:56] ich hat es vorhin schon erwähnt,
[01:11:57] Souveränität heißt nicht gegen ein
[01:11:59] gewisses Land zu schießen oder Modelle
[01:12:00] aus einem gewissen Land, sondern zu
[01:12:02] überlegen, was ist uns denn besonders
[01:12:05] wichtig, damit wir a keinen Effekt
[01:12:07] haben, dass wir von jemanden abhängig
[01:12:08] sind. Das ist als Unternehmer immer eine
[01:12:10] schlechte Position und dass wir sagen,
[01:12:13] intellektuelles Gut bleibt bei uns. Und
[01:12:15] dann haben wir angefangen eben mit so
[01:12:16] einer sehr simplen Datenbank, die wir
[01:12:18] von der KI haben bauen lassen, wirklich
[01:12:20] so eine Übersicht zu haben mit allen
[01:12:22] Mitarbeitern bei Leadersof, Mensch wie
[01:12:24] KI. Und man kann in jeden Mitarbeiter
[01:12:27] reinklicken, öffnet sich die
[01:12:28] Personalakte, also was sind die
[01:12:29] Verantwortungen, in welcher Rolle ist
[01:12:31] die Person, äh aufgezeichnete
[01:12:33] Feedbackgespräche und was wie die sich
[01:12:34] verändern, wie äh welche Zugriffsrechte
[01:12:37] gibt's denn in der IT für die jeweilige
[01:12:39] Person? Das haben wir sowohl für KI als
[01:12:41] auch für Menschen transparent im
[01:12:42] Unternehmen und da stecken und die
[01:12:45] Personalakte ist nichts anderes als
[01:12:47] hinter dem Fachwort steckt eigentlich
[01:12:48] der System Prompt. Ja, für die Nerds,
[01:12:50] die die dazu schauen, also die DNA des
[01:12:52] Agents, was der wirklich macht und wie
[01:12:53] der agiert. Das bleibt bei uns. Dieses
[01:12:57] Datenbank läuft auf dem Server in
[01:12:58] Frankfurt ähm genauso wie alle
[01:13:01] Gedächtnisse dieser KI Mitarbeiter. Auch
[01:13:03] das ist eine eigene Datenbank, weil wir
[01:13:05] gesagt haben, das ist ja ein unfassbarer
[01:13:07] Schatz. Ein Mitarbeiter, den du zwei
[01:13:08] Jahre lang anlernst, der genau weiß, wie
[01:13:10] du tickst. Das ist ja sehr wertvoll auf
[01:13:12] dem Arbeitsmarkt. Da wisst ihr
[01:13:13] eigentlich nicht, dass du den verlierst.
[01:13:15] Lass uns diese Gedächtnisse auch bei uns
[01:13:16] behalten und diese Fähigkeiten, also
[01:13:19] diese Skills, das sind Dinge, die liegen
[01:13:21] bei uns auf den Servern und wir binden
[01:13:24] die dann in die jeweiligen Plattform
[01:13:26] ein. Also in N8N wie so ein Lego System
[01:13:28] kann man sich das vorstellen. Ja,
[01:13:30] klicken wir drauf und wählen dann halt
[01:13:31] das Modell klicken drauf und sagen, da
[01:13:33] ist dein Gedächtnis. Klicken drauf und
[01:13:34] sagen, das bist übrigens du, das ist
[01:13:36] deine Identität, hier ist die
[01:13:37] Personalakte. Ähm und haben damit für
[01:13:40] uns ein System geschaffen, das ein
[01:13:41] Baukastenprinzip ist, weil wir nicht
[01:13:44] wissen, wo die Reise hingeht. Vielleicht
[01:13:46] ist N8N morgen abgeschrieben und es
[01:13:48] kommt eine völlig neue Plattform, die
[01:13:49] für uns total opportun wäre zu nutzen,
[01:13:52] dann wollen wir relativ schnell wechseln
[01:13:53] können und nachdem die wichtigsten
[01:13:55] Themen dieses explizite Wissen, diese
[01:13:57] Qualitätsanforderung, das
[01:13:58] Prozessverständnis bei uns liegt, sind
[01:14:01] wir unfassbar schnell zu wechseln. Und
[01:14:04] wir merken gerade auch Anfang des
[01:14:05] Jahres, dass es jetzt langsam die
[01:14:06] Stimmung sich so ein bisschen verändert.
[01:14:08] Die Party der günstigen KI ist langsam
[01:14:10] vorbei. Gitub hat Anfang des Jahres,
[01:14:12] glaube ich, noch 10 $ pro Person
[01:14:14] gekostet. Dann sind sie innerhalb von
[01:14:15] paar Wochen auf 40$ hoch. Jetzt sind sie
[01:14:18] bei 400$ pro Person. Am Serviceangebot
[01:14:20] hat sich nichts geändert.
[01:14:21] Gthub kostet 400
[01:14:24] Dollar pro Person. Absolut 40fach sind
[01:14:27] die jetzt hochgegangen, weil die haben
[01:14:29] lange Zeit subventioniert. Die
[01:14:30] Investoren haben die teuren Modelle
[01:14:32] bezahlt letztendlich für uns, dass ein
[01:14:34] Chat GBT 20 25$ im Monat gekostet hat,
[01:14:37] war ein reines Investitionsspiel der
[01:14:40] Amerikaner, damit wir anfangen diese
[01:14:41] Tools zu verwenden. Und langsam müssen
[01:14:44] wir diese Party bezahlen. Gibt ja
[01:14:46] unterschiedliche Ansitzer für
[01:14:48] Preiserhöhung. Wir sehen jetzt relativ
[01:14:49] viele IPOs, ne? Anthropic, die ja gerade
[01:14:52] äh rausgehen, Space X, die eigentlich
[01:14:54] XAI von Musk als KI Unternehmen ja
[01:14:56] Hookepack nehmen. Also, es muss wieder
[01:14:58] Geld in den Markt kommen. Auch eine
[01:15:00] Google sagt, wir können das langsam
[01:15:01] nicht mehr zahlen. Wir sind jetzt wieder
[01:15:03] an dem Punkt, dass wir mal wieder von
[01:15:04] außen Kapital aufnehmen, weil Mama, also
[01:15:08] Meta, Alphabet, Microsoft und Amazon ähm
[01:15:12] dieses Jahr, ich glaube 650, 700
[01:15:14] Milliarden nur dieses Jahr ausgeben, um
[01:15:17] die KI Wette voranzutreiben. Und das ist
[01:15:19] so viel Cash, das können wir uns gar
[01:15:20] nicht vorstellen. Diese IPOs werden
[01:15:22] immer größer, immer teurer, äh wie
[01:15:25] vorher dies ganze Jahr über ein IPO alle
[01:15:28] zusammengerechneten Summe war. Ähm und
[01:15:30] diese Party muss irgendjemand bezahlen.
[01:15:31] Und jetzt sagt man jetzt sind die
[01:15:32] Anleger langsam dran, entweder weil sie
[01:15:34] partizipieren oder weil sie in den
[01:15:36] Subscription diese Rechnung bezahlen.
[01:15:38] Und aus dem Grund habe ich gesagt, lass
[01:15:39] uns so aufstellen, dass wir jederzeit
[01:15:41] wechseln könnten und vielleicht auch
[01:15:43] klug dann in irgendwelche Open Source
[01:15:44] Lösungen im Zweifel gehen, aber dass wir
[01:15:46] da Flexibilität haben. Und deswegen für
[01:15:48] meine Mitarbeiter ist alles ins Leck
[01:15:51] ganz entspannt und sie verhalten sich
[01:15:53] genauso wie mit normalen anderen
[01:15:54] Kollegen, die bei uns drin sind. Aber im
[01:15:56] Hintergrund haben wir eben diese
[01:15:57] verschiedenen Ebenen für uns geschaffen,
[01:16:00] ähm in denen wir hohe Flexibilität
[01:16:02] haben. [schnauben] Das heißt, du
[01:16:04] trainierst eigentlich deine Mitarbeiter
[01:16:07] äh bei dir nicht auf KI, sondern sagst,
[01:16:10] guck mal hier, das ist der der Cedric.
[01:16:12] Cedric ist ein KI Mitarbeiter. Wenn du
[01:16:13] eine Frage hast zu Marketing, dann frag
[01:16:15] den, sag den, was er zu tun hat.
[01:16:18] Aber du musst nicht wissen, was Nadn
[01:16:19] ist. Du musst auch nicht wissen, ob es
[01:16:21] jetzt Grock ist oder welches Modell
[01:16:23] benutzt wird davon, sondern du bist
[01:16:26] tatsächlich KI Anwender und dann du
[01:16:29] lieber Mitarbeiter, bist KI Anwender,
[01:16:31] aber du lieber Dominik bist quasi der KI
[01:16:35] System Architekt, der technisch
[01:16:38] versteht, wo in welcher Datenbank
[01:16:40] welches Wissen liegt, damit es dann für
[01:16:42] den den Anwender quasi wie am iPhone
[01:16:45] ganz einfach ist. Korrekt
[01:16:47] ist absolut korrekt. nur es ist mit der
[01:16:50] Einschränkung jeder in meinem Team in
[01:16:51] der Lage Agenten zu bauen, aber in
[01:16:54] unterschiedliche Komplexitätsstufe. Also
[01:16:56] die sollen ja trotzdem in Lage sein mit
[01:16:57] Helger zusammen andere KI Kollegen ins
[01:16:59] Team zu holen. Und wir hatten genau
[01:17:01] dieses Problem, dass du gerade so ein
[01:17:03] bisschen skizzierst, ehrlicherweise,
[01:17:04] weil am Anfang war mein CTO Stefan,
[01:17:06] echter Mensch, ähm und ich die einzigen
[01:17:09] im Team, die solche komplexen N8N
[01:17:11] Agenten bauen konnten. Und was dann
[01:17:13] passiert ist, ist das Team ist permanent
[01:17:15] gekommen und hat gesagt, ja, mega, ich
[01:17:17] habe hier noch fünf Anwendungsfälle.
[01:17:18] können die bitte bauen? Und wir sind
[01:17:20] auch mit KI nicht hinterhergekommen,
[01:17:22] weil die uns permanent Anwendungsfälle
[01:17:24] auf den Tisch geworfen haben und wir
[01:17:26] gesagt haben, okay, hier ist wieder
[01:17:27] gebaut, hier ist wieder gebaut und haben
[01:17:28] die ein bisschen verwendet gesagt, nee,
[01:17:29] da funktioniert, wie ich mir es
[01:17:30] vorgestell, ich lass wieder links
[01:17:31] liegen. Hab gesagt, liebe Leute, so
[01:17:34] funktioniert dieses Spiel nicht. So
[01:17:35] wachsen wir nicht gut, wenn wir weiter
[01:17:37] so arbeiten. Und da haben wir bewusst
[01:17:39] gesagt, es gibt eine Umgebung, die so
[01:17:41] einfach ist, dass jeder einen einfachen
[01:17:44] KI-Agenten bauen kann mit Helger
[01:17:46] zusammen, um rauszufinden quasi in
[01:17:49] dieser Probezeit, wird das ein neuer
[01:17:50] Kollege werden, schaffe ich fachlich mit
[01:17:52] dem so zusammenzuarbeiten, dass es Spaß
[01:17:54] macht und wenn er die Probezeit schafft,
[01:17:57] dann nehmen wir ihn gerne in den
[01:17:58] Innercircle auf, dann übersetzen wir den
[01:17:59] in N8N. Da unterstützt uns Florian, eine
[01:18:02] KI wegen Workflow. Florian, also wir
[01:18:04] sind da sehr kreativ. Ja. Ja. Nein, was
[01:18:06] soll ich sagen? Ja. ähm [schnauben] und
[01:18:08] [gelächter] baut so die ersten 30, 40%
[01:18:10] von so einem N8N Workflow. Helger ähm
[01:18:13] ergänzt das Ganze dann. Ähm, aber dieser
[01:18:15] Ansatz, jeder kann KI und versteht sie
[01:18:18] auch in einem gewissen Rahmen, aber vor
[01:18:21] allem ist eine gute Führungskraft.
[01:18:23] Das ist das Skillset für die vielen und
[01:18:25] es muss ein paar exponierte geben, die
[01:18:27] in der Lage sind, KI, wie wir sie heute
[01:18:29] zumindest verwenden und die Technologie
[01:18:31] und auch das wird sich verändern ähm
[01:18:32] eben auch in einer anderen Komplexität
[01:18:34] zu bauen.
[01:18:36] Diese Testagenten nenne ich es mal oder
[01:18:38] oder Betaagenten ähm in was für einer
[01:18:40] Umgebung baut ihr die?
[01:18:41] Also aktuell in Langdog. Ähm die nutzen
[01:18:44] wir dafür. Die haben da eine sehr gute
[01:18:46] Oberfläche. Sehr einfach das zu nutzen.
[01:18:48] Das funktioniert aber in allen Tools.
[01:18:50] Also wir sind da wirklich sehr
[01:18:50] agnostisch. Wenn die Leute da draußen
[01:18:52] sagen, jetzt habe ich gerade mein Croped
[01:18:54] Abo verlängert, kein Thema, da gibt's
[01:18:56] einen Bereich, der heißt Agent Builder.
[01:18:57] Das geht genauso einfach, wenn Leute auf
[01:18:59] Google sind, der Cham Manager von
[01:19:01] Chemini, die sehen auch alle gleich aus
[01:19:03] mittlerweile. Also nehmt was euch
[01:19:05] sympathisch ist.
[01:19:07] Das heißt, das Userface ist von deinen
[01:19:09] Mitarbeitern ist eigentlich Slack. Ja,
[01:19:11] SL und dann so ein bisschen LDG und dein
[01:19:15] CTO und du ihr macht dann NLN und macht
[01:19:17] alles komplexe. Das heavy Lifting im
[01:19:21] Hintergrund,
[01:19:22] wenn ihr Leute ausbildet, ne? Bevor wir
[01:19:26] das machen, also ich verstehe, dass so
[01:19:29] ein so ein Setup funktioniert und dann
[01:19:30] bist du halt in ähm halt ins Slack und
[01:19:33] machst halt deine Sachen und dann
[01:19:35] sprichst du mit dem, sprichst du mit
[01:19:36] dem, sprichst du mit dem. So und dann
[01:19:38] kam irgendwann als Innovation Cloud Code
[01:19:42] und dann kam irgendwann der erste auf
[01:19:44] die Idee diese One Brain Lösung zu
[01:19:46] machen und hat gesagt, pass auf liebes
[01:19:48] Cloud Code schreib mal Textfiles und
[01:19:50] erinner dich an alles. Und dann kam
[01:19:52] relativ schnell danach Cloud Cowork,
[01:19:55] weil es auf einmal dann eine nicht
[01:19:57] nicht Techy Anwendung war und
[01:20:00] dein gesamtes deine UI oder die die UI
[01:20:03] deines Teams basiert auf Slag und der
[01:20:06] Cloud Code oder Coworkansatz ist ja ein
[01:20:08] komplett anderer.
[01:20:10] Ja.
[01:20:10] So wie habt ihr also es muss ja auch da
[01:20:13] gab's die YouTube Videos Chat GBT ist
[01:20:15] vorbei. Claud Cor killed everything. So
[01:20:18] und auch das hast du gesehen, hast
[01:20:20] wahrscheinlich ein bisschen Puls
[01:20:21] bekommen, auch wenn du weniger Puls
[01:20:22] bekommst, als wenn ich sowas bekomme,
[01:20:23] weil ich falle immer wieder drauf rein.
[01:20:25] Ähm, das hast du dir angeguckt.
[01:20:29] Wie hast du das wahrgenommen, wie es ist
[01:20:31] und wie und ob hast du das irgendwie
[01:20:34] integriert?
[01:20:35] Also, ich fange erstmal mit einer kurzen
[01:20:36] Anekdote an.
[01:20:38] Weil also Claude ist so seit, wie ich
[01:20:40] sagen diesem Jahr so wirklich prominent.
[01:20:42] Also Cork, glaube ich, im Januar, Mitte
[01:20:45] Januar haben sie es veröffentlicht,
[01:20:46] übrigens 100% von KI geschrieben. Äh,
[01:20:48] deswegen haben sie, glaube ich, nur 10
[01:20:50] Tage gebraucht, Intern Cowork zu
[01:20:51] entwickeln aus Cloud Code heraus. Das
[01:20:53] auch mal eine Benchmark. Ähm und ich
[01:20:56] hatte letztens mit einem Chief of Stuff
[01:20:58] von einem sehr großen mittelständischen
[01:20:59] Unternehmen gesprochen, 16 000
[01:21:00] Mitarbeiter weltweit agierend und der
[01:21:02] meinte Domik, wir haben mal eine Frage,
[01:21:04] wir hatten anfänglich Copilot ausgerollt
[01:21:07] und haben den Mitarbeiter bisschen
[01:21:08] geschult und merken, die nehmen das bei
[01:21:09] uns überhaupt nicht an. Dann haben wir
[01:21:10] das Tool gewechselt und sind zu LDOG
[01:21:12] gegangen und haben genau das gleiche
[01:21:14] gemacht und gemerkt, nee, auch LDOG ist
[01:21:16] nicht, jetzt haben wir die Frage für
[01:21:17] dich, wir glauben, wir haben den Fehler
[01:21:18] gefunden. Äh, wir müssen Clot einführen,
[01:21:21] oder? Ähm, und du grinst schon, aber das
[01:21:23] ist genau das Problem. Ja, wir sehen das
[01:21:25] zu sehr aus einer Toolbrille und ich als
[01:21:27] Unternehmer sehe das halt aus dem
[01:21:28] Business Case. Also die Frage ist ja,
[01:21:31] welche Schmerzpunkte löst mir Cowork,
[01:21:33] die für mich sinnvoll sind? Und ein
[01:21:35] Schmerzpunkt, den Cowork für uns löst,
[01:21:38] ist, dass wir als extrem schnell
[01:21:40] wachsendes KI Startup katastrophal sind
[01:21:43] in Dateiablage. Ja, weil wir erstellen
[01:21:45] natürlich ständig irgendwas und dann
[01:21:46] legt irgendjemas ab und so und dann vor
[01:21:48] allem die Menschen, also die die KI
[01:21:49] kriegt das gut hin, aber wir Menschen
[01:21:51] Katastrophe, ja, absur Chaos intern
[01:21:53] veralte der Dateien zwischenzeitlich und
[01:21:55] so weiter. Google Drive, ja, also quillt
[01:21:58] über und haben wir gesagt, also wenn ihr
[01:21:59] weiter wachsen wollt, das ist jetzt auch
[01:22:01] nicht die Idee, dass das so bleibt, weil
[01:22:02] die KI ja dann auch nicht entscheiden
[01:22:05] kann, welche Information stimmt und
[01:22:06] welche nicht. Und wir nutzen Clode
[01:22:10] Cowork dafür intern aufzuräumen. Das
[01:22:12] heißt, der ist in der Lage auf dem
[01:22:13] Rechner sich die Dateien anzuschauen,
[01:22:15] die zu benahen, die miteinander zu
[01:22:16] vergleichen, Widersprüche aufzudecken
[01:22:18] und sein Domik, welches stimmt denn? Und
[01:22:20] äh das ist für uns herausragend, da auf
[01:22:23] den Rechner zu kommen und es dafür zu
[01:22:25] nutzen. Ähm [schnauben] Cowork war auch
[01:22:27] dahingehend spannend, weil es eben
[01:22:28] angefangen Skills, über die wir vorhin
[01:22:30] gesprochen haben, dann eben auch mitzu
[01:22:31] entwickeln und dann anzufangen dann
[01:22:33] irgendwann auch den Browser
[01:22:34] mitzubedienen. wobei das Themen sind,
[01:22:37] also jeder, der wirklich produktiv damit
[01:22:40] arbeitet, ja, und sagt, das Computer
[01:22:41] Use, also dieses Anwenden des Browsers
[01:22:43] für den produktiv verwendet, der hat zu
[01:22:46] viel Marketingbudget, ehrlicherweise,
[01:22:48] weil das produktiv zu verwenden ist
[01:22:50] wirklich z. Also das ist dabei
[01:22:52] zuzuschauen, wie dein junger Sohn, ja,
[01:22:55] der den Computer gerade entdeckt,
[01:22:56] versucht für dich irgendwo ein Flug
[01:22:57] einzucken oder so und dann ist es
[01:22:59] faszinierend dabei zu sein. Ähm, und für
[01:23:02] den Moment des Faszinosums und des
[01:23:04] YouTube Videos ist es der Knaller. Aber
[01:23:07] das produktiv gerade zu verwenden, da
[01:23:09] habe ich sehr große Fragezeichen.
[01:23:11] Deswegen wir schauen es uns an und wenn
[01:23:13] es ein Knaller Case ist, verwenden wir
[01:23:14] es zum Aufräumen. ist es gerade der Fall
[01:23:17] und Cowork darf das auch machen, obwohl
[01:23:19] das kein klassischer Agent ist, der
[01:23:20] dahinter steckt, aber der Business Case
[01:23:22] ist sehr sehr sinnvoll für uns, aber es
[01:23:24] verändert sonst in unserer
[01:23:25] Herangehensweise jetzt gerade nicht
[01:23:27] unbedingt etwas. Also der schreibt auch
[01:23:29] keine besseren LinkedIn Posts als mein
[01:23:31] Hansy, der trainiert ist.
[01:23:33] Das ist ja verrückt. Und der die
[01:23:34] Struktur, wie Hansi sich trainiert, also
[01:23:37] mit Cork wäre die Struktur normalerweise
[01:23:39] Cowork hat so ein oder Cloud hat so ein
[01:23:40] internes Gehirn so ein bisschen, aber es
[01:23:42] ist sehr sehr klein Gedächtnis. Ja,
[01:23:44] genau so. Und dann kannst halt Files
[01:23:46] schreiben und kann sozusagen Erinnerung
[01:23:48] in Textfil schreiben und kann eine
[01:23:49] Struktur sagen, okay, das ist hier
[01:23:51] Thema, keine Ahung, ungeskriptet, das
[01:23:52] ist Thema privat, das ist Thema, weiß
[01:23:55] ich nicht keine Ahnung, Hausbau als
[01:23:57] Beispiel,
[01:23:57] ja,
[01:23:58] so und dann kannst du immer mit deinem
[01:24:01] Cowork interagieren. Ich mache das sehr
[01:24:02] gerne und sehr viel, aber eure euer
[01:24:05] Gesamtsetup ist komplett anders und ist
[01:24:08] ausschließlich in Agenten und deine
[01:24:12] das was ich als Textfalls auf meinem
[01:24:14] Desktop habe und äh Cowork gebe, habt
[01:24:17] ihr irgendwie in einer Blackbox da
[01:24:19] draußen, also für mich jetzt noch
[01:24:20] Blackbox, aber müssen vielleicht mal
[01:24:21] reingehen in
[01:24:25] irgendwelchen Agenten, die Namen haben,
[01:24:28] aber hat hat Moment hat jeder Agent
[01:24:31] Namen oder gibt's ein
[01:24:34] also Cowwork wie gesagt Cowork als Tool
[01:24:36] verwenden wir eben für diese
[01:24:38] Dateiablage. Cowwork hat bei uns keinen
[01:24:39] Namen. Ähm
[01:24:41] aber alle Agenten behandeln wir als
[01:24:43] Mitarbeitende. Die haben alle Bild,
[01:24:45] Namen, Persönlichkeitsprofile.
[01:24:48] Ähm das ist auch für uns ein sehr
[01:24:50] wichtiges Thema. Als wir immer mehr von
[01:24:51] diesen KI Agenten hatten und die sich
[01:24:53] alle wie Chat GBT angehört haben, wurd
[01:24:54] für uns unglaublich fah auch da wieder.
[01:24:56] menschliche Bindung macht einen großen
[01:24:57] Unterschied aus, du kommunizierst völlig
[01:24:59] anders als meine Frau mit mir
[01:25:00] kommuniziert und so weiter. Das macht ja
[01:25:01] den Reiz aus und dann haben wir gemerkt,
[01:25:03] wir müssen den Persönlichkeitstypen
[01:25:05] geben, Charakterzüge.
[01:25:07] Ähm das machen wir nach Big F nach
[01:25:10] diesem NeoPR Test, das der
[01:25:11] wissenschaftlich validierteste Test
[01:25:13] dahin, das haben wir mit der H Berlin
[01:25:14] zusammengemacht ähm dass die sich auch
[01:25:16] alle unterschiedlich anhören und wir
[01:25:18] wirklich Relationen zu ihnen aufbauen
[01:25:19] und man merkt, wenn man mit Hanzi
[01:25:20] schreibt und man merkt, wenn man mit
[01:25:22] Monika, Elena oder Helger schreibt. Das
[01:25:24] war für uns sehr, sehr wichtig und das
[01:25:26] nur als kurze Exkussion. Wir untersuchen
[01:25:28] gerade gemeinsam mit den Universitäten
[01:25:30] in München zusammen. Wie wirkt sich das
[01:25:32] eigentlich aus, wenn KI mit KI
[01:25:34] zusammenarbeitet? Also können wir je
[01:25:36] nach Aufgabe das perfekte Team
[01:25:38] zusammenstellen, das keine blinden
[01:25:40] Flecken hat, weil wir so divers
[01:25:41] aufgestellt sind den
[01:25:42] Persönlichkeitstypen und eine KI kann
[01:25:44] das halt dynamisch, wohingegen uns
[01:25:46] Menschen das sehr schwer fällt, das
[01:25:47] dynamisch anzupassen. Untersuchen wir
[01:25:49] gerade, wir wissen noch nicht, welche
[01:25:51] Ergebnisse rauskommen. Ja, aber deswegen
[01:25:53] das nur mal so als Denkweis und die das
[01:25:54] haben die alle, die haben alle
[01:25:55] Persönlichkeitsmerkmale, die haben alle
[01:25:57] Personalakten und so weiter. Das ist
[01:25:58] komplett konsequent durchgezogen.
[01:26:02] Bei menschlichen Mitarbeitern ist halt
[01:26:03] so, dass jeder zusätzliche Kopf macht
[01:26:07] mehr Komplexität. Wenn du halt 10
[01:26:09] Mitarbeiter hast oder 11, dann wächst
[01:26:12] die Komplexität fast
[01:26:14] exponentiell. So, das heißt, jeder
[01:26:16] Mitarbeiter hat nicht nur den Preis,
[01:26:17] dass du den bezahlen musst, sondern es
[01:26:19] wird insgesamt auch eine komplexere
[01:26:21] Organisation.
[01:26:22] Jetzt stelle ich mir das bei euch so
[01:26:23] vor. Okay. Wir machen 700 verschiedene
[01:26:26] Agenten, den Helga, Helga 2, dann
[01:26:28] irgendwann sind alle Namen, dann kennt
[01:26:30] man die ja auch nicht mehr. Richtig.
[01:26:33] Wo ist eine Grenze? Also, willst du gern
[01:26:36] 10 000 Agenten haben? Die kennt ja dann
[01:26:38] auch von zumindest deinen human dein
[01:26:39] humanoiden Freunden. [gelächter] Kennt
[01:26:42] dann keiner mehr.
[01:26:44] Du sagst zehn Menschen, aber unbegrenzt
[01:26:47] viele Karriereagen. [schnauben] Na, das
[01:26:48] würde ich erstmal nicht sagen, ne? Also
[01:26:50] ähm eine Organisation ist dafür da,
[01:26:52] Probleme zu lösen, ein gewisses
[01:26:54] spezifisches Set an Problem zu lösen.
[01:26:56] Und die Organisation, die diese Probleme
[01:26:58] besser löst als andere, hat einen
[01:27:00] Marktvorteil.
[01:27:02] Und wir nutzen eben KI dafür diese
[01:27:04] Probleme zu lösen. Das heißt, es muss
[01:27:06] schon im Kontext von Leaders of Ei und
[01:27:08] dem Wachstum irgendwie gerechtfertigt
[01:27:10] werden, warum wir jetzt einen neuen
[01:27:11] Mitarbeiter brauchen. Also wir stellen
[01:27:13] auch nicht einfach 200, 300 weitere
[01:27:15] Agenten. Wir haben gerade so knapp 50 im
[01:27:17] Innercircle und 150 160, die wir
[01:27:20] Prototypen. So, aber von den Prototyping
[01:27:23] muss man schauen, wie viele dann
[01:27:24] wirklich rüberwandern. Wir haben aber
[01:27:26] genau dieses Problem und dieses Phänomen
[01:27:27] gehabt als aus Hansi, da haben wir total
[01:27:30] Blut gelckt, weil das für uns auf
[01:27:31] LinkedIn außerordentlich gut
[01:27:33] funktioniert. Die Followerzahl ist super
[01:27:35] nach oben gegangen. Wir haben Postings
[01:27:37] mit über 1000 Likes, über 1000
[01:27:39] Kommentaren ähm und haben gemerkt, die
[01:27:41] Kombination aus meiner Meinung, meinen
[01:27:43] Anekdoten und der konsistenten
[01:27:46] Schreibweise von Hansi funktioniert
[01:27:48] sehr, sehr gut. Und dann war es ja
[01:27:49] naheliegend für uns zu sagen, okay, dann
[01:27:51] brauchen wir ein Spezialisten für
[01:27:52] Instagram. Wir haben auch einen Podcast,
[01:27:54] der ist allerdings komplett KI
[01:27:55] generiert. Den macht Paula in lange Zeit
[01:27:58] in meiner Stimme auf Deutsch und
[01:27:59] Englisch und darf den auf Spotify und
[01:28:01] Apple Podcast posten. Lea schreibt unser
[01:28:03] Newsletter und so weiter. Ja, also es
[01:28:04] wurden immer mehr, nicht nur Marketing,
[01:28:06] sondern allen Unternehmensbereichen und
[01:28:08] dann ist genau dieses Phänomen passiert.
[01:28:10] Wir sind total untergegangen in
[01:28:11] operativer Führung ganzen Tag irche
[01:28:13] Aufgaben delegiert, Feedback gegeben,
[01:28:14] weiterentwickelt, was man als
[01:28:15] Führungskraft halt so macht und haben
[01:28:17] gemerkt, ey, wir sind so gestresst, als
[01:28:20] hätten wir wirklich so ein riesiges
[01:28:21] Team, nur dass die Empfänger KI ist und
[01:28:24] das war der Moment, wo wir angefangen
[01:28:25] haben, KI Teamleiter einzustellen, also
[01:28:28] KI deren einzige Aufgabe darin besteht,
[01:28:30] die anderen KI anzuleiten, diese
[01:28:32] Orchestrator Rollen, von denen ich
[01:28:33] vorhin gesprochen habe. Der allererste
[01:28:35] war Jürgen. Jürgen ist von Alina, meine
[01:28:38] Head of Marketing, ein echter Mensch,
[01:28:39] eingestellt worden und der leitet das
[01:28:42] Content Marketing Team, der orchestriert
[01:28:45] dieses komplette Team. Ja, das läuft so
[01:28:47] ab, dass Nina, die recherchiert bei uns
[01:28:48] neue wissenschaftliche Erkenntnisse zur
[01:28:50] KI, die durchsucht diese ganzen Paper,
[01:28:52] die raus
[01:28:52] Mensch oder Maschine, Nina? Ach
[01:28:54] alle, die jetzt kommen, sind KI. Okay,
[01:28:57] danke. Und Nina recherchiert diese
[01:28:59] Paper, sucht welche aus, die für unsere
[01:29:01] Brand besonders spannend sind im Bereich
[01:29:03] KI Transformation und [schnauben] geh
[01:29:05] dann morgens um 8 Uhr am Montag zu
[01:29:07] Jürgen, sagt: "Jürgen müssen über die
[01:29:09] Inhalte für nächste Woche sprechen. Ich
[01:29:10] habe da mal was vorbereitet." Und Jürgen
[01:29:12] schaut sich das an, macht so ein
[01:29:13] Compliance Check, kuratiert und sagt:
[01:29:15] "Hey, das ist gut, das ist gut, das ist
[01:29:16] gut." Und zeigt das dann Alina in dem
[01:29:18] Fall Mensch ja meine Head of Marketing
[01:29:20] sagt Alina wir sind fertig das wä unser
[01:29:22] Vorschlag für den Content für nächste
[01:29:24] Woche und Alina sagt dann okay pass auf
[01:29:26] das Paper finde ich gut das auch das
[01:29:28] nicht da haben wir mit Skyen selber
[01:29:30] veröffentlicht und da waren wir bei NTV
[01:29:32] nimm das mal bitte mit und dann läuft
[01:29:34] Jürgen los und delegiert die Aufgaben
[01:29:36] wie ein Chefredakteur an seine
[01:29:37] Spezialisten an Hans für die LinkedIn
[01:29:39] Post Lars für Instagram Paula für den
[01:29:41] Podcast und so weiter. Und dann arbeiten
[01:29:44] die diese ganzen Postings aus.
[01:29:46] Und jetzt sind wir ja im Gegensatz zu
[01:29:48] dir noch eine außerordentlich junge
[01:29:50] Marke im Internet sozusagen.
[01:29:52] Ich bin auch jung. Ich bin auch jung
[01:29:53] wahrscheinlich. Ich bin
[01:29:54] Du bist einfach sehr viel schneller,
[01:29:55] sehr viel erfolgreicher geworden in der
[01:29:56] zumindest größer gewachsen, aber ich
[01:29:59] glaube im Umsatz seid ihr doch noch ein
[01:30:00] bisschen größer als ich. Okay, wir
[01:30:02] freuen uns beide über den Volk des
[01:30:03] anderen. Ja, können wir festhalten
[01:30:04] sozusagen. Ähm, auf jeden Fall haben wir
[01:30:06] uns überlegt, wie können wir Inhalte
[01:30:08] erstellen, die außerordentlich gut
[01:30:10] resonieren in einer Welt, in der jeder,
[01:30:12] der bei der IHK den Prompturs gemacht
[01:30:14] hat, jetzt gerade KI Expert auf LinkedIn
[01:30:16] wird. Und dann haben wir gesagt, wir
[01:30:18] müssen eigentlich KI Modelle einstellen,
[01:30:20] die sich für unsere Kunden verhalten.
[01:30:22] Das nennt sich in der Fachsprache
[01:30:23] Silicon Sampling, also Marktforschung
[01:30:24] mit KI. Und deswegen gibt es acht Kunden
[01:30:28] von uns, also acht Kundenprofile, die
[01:30:30] wir in der KI nutzen und die lesen sich
[01:30:32] die ganzen Beiträge durch, die hören
[01:30:34] sich die Podcast Folgen an und sagen:
[01:30:36] "Hansi, ist ein geiler Post, aber du
[01:30:39] schreibst da irgendwas von Fus Shot
[01:30:41] Methode, das habe ich noch nie gehört.
[01:30:42] Was soll das bedeuten?" D sagt Hans:
[01:30:44] "Ey, sorry, ich bin voll in meinem
[01:30:46] Fachchau abgerutscht, ich formulier es
[01:30:48] mal neu Nina und schick's dir rüber."
[01:30:50] Und das dürfen die, das haben wir
[01:30:51] limitiert, zehn mal machen, bis ein
[01:30:54] gewisser Qualitätsstandard erreicht ist.
[01:30:56] Und dann geht das zu Jürgen zurück.
[01:30:57] Jürgen überprüft das mit den ganzen
[01:30:59] Regeln, die wir definiert haben. Und
[01:31:00] deswegen diese verschiedenen Modelle,
[01:31:01] verschiedene Perspektiven schaut drauf
[01:31:04] und sagt: "Okay, das passt, das ist
[01:31:05] Brand Guuide Conform und so weiter und
[01:31:07] zeigt das dann Alina."
[01:31:09] Und Alinas Aufgabe ist Ideengeber zu
[01:31:11] sein und Feedbackgeber. Das heißt, sie
[01:31:14] schaut drauf, nichts verlässt die Marke,
[01:31:16] wo wir nicht drauf geschaut haben, aber
[01:31:18] sie schaut drauf, sagt: "Okay, das
[01:31:19] passt, das passt Podcast Folge fällt
[01:31:20] mich da noch bitte so in die Richtung
[01:31:22] und so weiter." Aber Jürgen ist jetzt
[01:31:24] ihr Ansprechpartner, wenn sie kein
[01:31:25] Spezialthema hat, sich um das Team zu
[01:31:27] kümmern, damit dieser Output, der dann
[01:31:30] kommt möglichst gut ist. Und wenn sie
[01:31:32] das gemacht hat, dann übernimmt Jürgen
[01:31:35] wieder mit seinem Team und sagt: "Okay
[01:31:36] Leute, Dienstag 8 Uhr muss auf der
[01:31:39] Plattform das rausgehen. Hansi, du
[01:31:40] kümmerst dich bitte drum. Paula, bitte
[01:31:42] am Podcast das machen und so weiter."
[01:31:44] Ähm und da muss man sagen, die sind
[01:31:46] außerordentlich zuverlässig. Ja, wenn
[01:31:47] die sagen, die posten am Dienstag um 8
[01:31:49] Uhr, dann machen sie das.
[01:31:51] Das ist wahnsinnig verrückt. Also, du
[01:31:55] sprichst darüber, als wärst das
[01:31:57] selbstverständlichste auf der Welt. Äh
[01:31:59] und du bist da so tief drin, aber das
[01:32:01] hast du ja durch Iterationen, die
[01:32:03] irgendwie
[01:32:04] ja viele Schmerzpunkte, viel Geld, viel
[01:32:06] Zeit ähm und das vielleicht auch mal
[01:32:08] eine Lanze zu brechen. Also äh es ist
[01:32:11] egal in welcher Welt äh ist es
[01:32:13] anspruchsvoll ein Unternehmen
[01:32:15] aufzubauen. Und die Leute glauben immer,
[01:32:17] weil wir viel KI verwenden, dass wir
[01:32:19] alle am Pool liegen und die ganze Zeit
[01:32:20] nur Geld zählen. Ja und drauf warten,
[01:32:21] dass irgendwie die KI jetzt wieder alles
[01:32:23] fertig gemacht hat. Ähm, aber ich
[01:32:25] arbeite so viel in meinem Leben wie noch
[01:32:27] nie, muss ich echt sagen, weil wir eben
[01:32:29] versuchen ein Unternehmen ähm sehr
[01:32:32] schnell sehr groß werden zu lassen,
[01:32:34] viele Menschen par partizipieren zu
[01:32:36] lassen an diesen Themen und auch
[01:32:38] auszubilden. Ähm, das sehen wir einen
[01:32:39] großen gesellschaftlichen Auftrag auch
[01:32:41] für uns und deswegen folgt meine
[01:32:44] Worklife Balance eher dem chinesischen
[01:32:46] 996 Modell, also von morgens 9 bis
[01:32:48] abends 96 Tage die Woche. Das heißt, KI
[01:32:51] führt eher zu mehr Arbeit bei uns, weil
[01:32:54] die Möglichkeiten jetzt andere geworden
[01:32:56] sind. Und deswegen habe ich einfach
[01:32:58] letzten drei Jahre bin ich häufig
[01:33:00] gescheitert, als du es bist
[01:33:01] wahrscheinlich in dem Bezug. Ich habe
[01:33:02] mehr Geld ausgegeben für dieses Thema.
[01:33:05] Ähm, ich habe größeres Netzwerk gebaut,
[01:33:07] das sehr spezifisch sich nur damit
[01:33:09] beschäftigt und höre auch von anderen
[01:33:10] vielen, mit den ich in Austausch gesagt,
[01:33:12] wie hat das bei euch funktioniert? Ach,
[01:33:13] das hat auch nicht geklappt. Okay. M und
[01:33:16] deswegen bin ich da jetzt einfach einen
[01:33:18] Schritt weiter als manche andere
[01:33:19] vielleicht.
[01:33:21] Was waren so deine großen Ideen, wo du
[01:33:23] dachtest, Junge, das wird geil und es
[01:33:25] war scheiße
[01:33:27] im Bezug auf diese Organisationstruktur
[01:33:28] und überhaupt KI, wo du das kann es
[01:33:30] jetzt machen und das wird mega, lass uns
[01:33:32] da alle nicht alle Ressourcen drauf
[01:33:35] drauf legen, aber so eine so eine tolle
[01:33:37] Idee, die auch cool klingt, auch im
[01:33:39] retrospektiv möglicherweise cool klingt,
[01:33:41] aber dann einfach nicht funktioniert.
[01:33:45] Ja, das ist eine gute Frage. Also, wir
[01:33:47] haben wir testen halt sehr vieles im
[01:33:49] kleinen. Mhm.
[01:33:50] Ähm und äh sind immer in diesem Modus
[01:33:53] dieser Beschränkung, von der ich vorhin
[01:33:54] mal gesprochen habe, zu sagen, äh ein
[01:33:56] Prototyp nicht mehr als 150 € und ne und
[01:33:59] schnell scheitern und schnell Probleme
[01:34:00] haben. Deswegen versuche ich
[01:34:01] rauszufinden, was wirklich große Themen
[01:34:03] sind. Ähm, also ich dachte,
[01:34:07] dass wir diese Organisationsstruktur,
[01:34:09] die wir heute haben, äh, die sehr stark
[01:34:12] traditionell ist, das heißt Command and
[01:34:15] Control, klare Hierarchien, sowohl in
[01:34:17] der KI als auch im Unternehmen als
[01:34:18] Zeuges, das ist gerade in der
[01:34:19] Anfangsphase eines Startups aus meiner
[01:34:21] Sicht sehr wichtig, dass es ein
[01:34:22] Feuerwehrmann gibt oder eine
[01:34:23] Feuerwehrfrau, die ganz klar sagt, hier
[01:34:25] brennt das Haus, da löscht Zug da und so
[01:34:26] weiter. Und es ist nicht die Zeit der
[01:34:28] großen Befindlichkeiten. Und wenn sich
[01:34:30] eine Marke stabilisiert, dann dreht sich
[01:34:31] das. Dann geht sehr stark darum, wie
[01:34:33] geht's diesem Feuerwehrteam und da muss
[01:34:35] man eher nach innen schauen. Und in
[01:34:37] dieser Aufbauphase dachte ich, Command
[01:34:39] and Control ist the way to go. Und ich
[01:34:42] merke aber, dass wir jetzt an einen
[01:34:43] Punkt kommen, wo diese Strukturen und
[01:34:46] auch diese starken Hierarchien, die wir
[01:34:47] in der KI gebaut haben, ähm langfristig
[01:34:50] unser Wachstum vielleicht nicht
[01:34:52] wahnsinnig befeuern, weil was ich mit
[01:34:54] Jürgen erzählt habe, Jürgen läuft für
[01:34:56] sich super, aber Jürgen ist null
[01:34:57] skalierfähig. Der hat keine Ahnung, was
[01:34:59] bei uns im Vertrieb läuft. Das heißt,
[01:35:00] wir haben ein absolutes Silo geschaffen,
[01:35:02] wo Jürgen mit seinem Team über gewisse
[01:35:04] Themen nachdenkt und die Aufgaben
[01:35:05] herausragend macht in guter Qualität,
[01:35:07] aber das passt null zu dem in manchen
[01:35:09] Teilen, [räuspern] was wir im Vertrieb
[01:35:10] vorhaben und schaffen gerade die
[01:35:12] gleichen Probleme, die wir menschlich
[01:35:13] kreiert haben, weil wir halt das
[01:35:14] menschliche System an Organisation
[01:35:17] nachgebaut haben. Und ich dachte am
[01:35:18] Anfang, das ist klug, weil wir damit
[01:35:20] eine Abkürzung gehen und sagen, wir
[01:35:21] bauen genau das System nach, dass wir
[01:35:23] sehr gut kennen, aber wir haben es halt
[01:35:24] mit allen Fehlern gebaut
[01:35:26] und deswegen muss ich den Fehler schon
[01:35:28] eingestehen und sagen, ich beschäftige
[01:35:30] mich gerade sehr intensiv mit dem Team
[01:35:32] damit, was ist die
[01:35:33] Organisationsstruktur,
[01:35:35] indem wir mit KI sehr gut weiter wachsen
[01:35:38] können. Ähm und ein Setup ist, das eben
[01:35:41] weiterhin gut skalieren kann. Und da
[01:35:43] gehen wir gerade sehr intensiv rein. Ich
[01:35:44] habe da mit Organisationsentwicklern
[01:35:46] gesprochen, die ich sehr schätze und
[01:35:48] habe gesagt, ich habe dieses Problem,
[01:35:49] was machen wir den jetzt? Und dann haben
[01:35:51] die gesagt, Status Q erheben. Sag ich,
[01:35:53] okay, und wie? haben die gesagt, na ja,
[01:35:55] äh Fragebürgen ausfüllen, das macht
[01:35:57] jeder im Team und [schnauben] dann legen
[01:35:59] wir die übereinander und schauen, wo ihr
[01:36:00] wirklich steht, weil so wird das
[01:36:02] Wachstum einfach irgendwann sehr sehr
[01:36:03] anspruchsvoll werden. Und das haben wir
[01:36:05] jetzt eben den letzten Monaten
[01:36:06] festgestellt und habe ich gesagt, als
[01:36:08] 2026, ich füle überhaupt gar keinen
[01:36:10] Fragebogen mehr aus und ein Agent, der
[01:36:13] mich fragt, ist die gleiche
[01:36:14] Erhebungsmethodik. Also, da habe ich
[01:36:15] keinen Bock drauf. Und dann habe ich
[01:36:17] mich mit meinem CTO eingesperrt und was
[01:36:18] wir gemacht haben ist, wir haben die
[01:36:20] ganzen Kommunikationen genommen, die
[01:36:23] öffentlich inlex stattfindet. Also nicht
[01:36:24] die biliteralen Gespräche, sondern die
[01:36:26] in den öffentlichen Channels sind,
[01:36:27] sowohl mit Menschen als auch mit unseren
[01:36:29] KI-Agenten und unseren Kalender
[01:36:31] genommen. Und auf der Basis haben wir
[01:36:33] ein Netzwerk von der KI berechnen
[01:36:35] lassen, wie das Unternehmen wirklich
[01:36:37] läuft, wo wir Dysfunktionalitäten haben,
[01:36:40] ähm wo Entscheidung getroffen werden, wo
[01:36:42] Verantwortung liegen und haben dann so
[01:36:43] eine komplette Strukturanalyse bauen
[01:36:45] lassen, was alles scheiße läuft bei L of
[01:36:47] Ei und das hat richtig weh getan, weil
[01:36:50] es ist krass, wie sehr die KI da den
[01:36:52] Finger in die Wunde legt, wo ich zu
[01:36:54] patriarchisch auftrete, ähm wo ich zu
[01:36:56] stark irgendwie als Gründer äh in
[01:36:58] gewisse Themen reingehe, ja, ähm wo ich
[01:37:01] ein zu hohen Pressure auf die
[01:37:02] Organisation z.B. äh in gewissen Teilen
[01:37:04] gesetzt hab ähm wo wir Projekte zu
[01:37:08] erisch nach links oder rechts wieder
[01:37:09] gedreht haben, weil wir Dinge schnell
[01:37:11] ausprobieren wollten und gesagt haben,
[01:37:12] jetzt kommt doch eine neue Technologie,
[01:37:13] müssen wir doch noch mal wechseln äh
[01:37:16] anstatt die Coolness da zu bewahren. Und
[01:37:18] das deckt die KI eben tagesaktuell alles
[01:37:20] auf, ähm was bei uns eben nicht so gut
[01:37:22] läuft. Und deswegen wür ich sagen, der
[01:37:24] die größten Fehler, die ich gemacht
[01:37:25] habe, sind eigentlich ausschließlich
[01:37:28] menschliche. Also, wie bin ich mit dem
[01:37:30] Team umgegangen? Wie habe ich da
[01:37:32] geschaut, dass wir die richtigen Leute
[01:37:33] zusammen bekommen? Wie stimmen wir uns
[01:37:36] ab? Äh welchen Wert gebe ich darin ähm
[01:37:39] auch Richtung Felgood Management und COD
[01:37:41] zu schauen? Also, ich würde sagen, das
[01:37:43] sind die Fehler, die in so einem
[01:37:44] schnellwachsendystem am allermeisten
[01:37:46] auftreten. Die Technologie, da war das
[01:37:49] Scheitern sehr schnell und hat nie
[01:37:50] wirklich viel Geld gekostet.
[01:37:53] Du hast erzählt von der Zensur 2025 mit
[01:37:55] deinen Tools, die du oder Rappern, die
[01:37:58] du auf europäisch gewechselt hast. Das
[01:37:59] war ja ein unter eine unternehmerische
[01:38:01] Entscheidung und die hätte auch
[01:38:02] fehlschlagen können.
[01:38:03] Völlig irrational. So v ja
[01:38:05] ehrlicherweise, also ich meine im vollen
[01:38:07] Lauf ähm in dem Wissen, dass man zu der
[01:38:12] Zeit knapp eine Million Euro Umsatz pro
[01:38:14] Monat schreibt, zu sagen, wir hauen das
[01:38:16] jetzt alles weg und ab Oktober machen
[01:38:18] wir eine andere Zeitzählung. das Risiko
[01:38:20] zu sagen, neues Learning Management
[01:38:22] System, also die Art der Didaktik müssen
[01:38:24] wir komplett verändern. Wir verstehen
[01:38:25] viel besser, was unsere Leute jetzt
[01:38:27] brauchen im Glauben. Äh darauf zu setzen
[01:38:29] auf Souveränität, ich bin unfassbar
[01:38:31] angefeindet worden, als ich das publik
[01:38:33] gemacht habe, dass ich auf europäische
[01:38:35] Plattform sitz. So Leute haben gesagt,
[01:38:36] ne, das ist ich versuche da nur
[01:38:37] irgendwie so einem europäischen Gedanken
[01:38:39] zu folgen. Die Modelle sind trotzdem
[01:38:40] Amerika. Ich mache da irgendwie so
[01:38:42] Nebelkerzen, die ich da zünde. Also der
[01:38:45] das Telefon ist da journalistisch, als
[01:38:46] ich das gepostet habe, hat Dauer
[01:38:48] geklingelt, weil die down Statements
[01:38:50] haben wollten. Ist das wirklich so und
[01:38:52] kann man europäische Tools nutzen und so
[01:38:54] weiter. Also es hat erstmal nicht danach
[01:38:55] ausgesehen, aber ich glaube
[01:38:57] ehrlicherweise das große
[01:38:58] Differenzierungsmerkmal unserer Zeit ist
[01:39:00] Irrationalität.
[01:39:02] Dinge, die die KI niemals machen würde,
[01:39:04] die die nie berechnet, wo ein Finanzer
[01:39:06] drauf schaut und sagt, was ist denn das
[01:39:06] für ein Schwachsinn? Ihr macht da Events
[01:39:08] als Online Akademie live und da zahlt
[01:39:12] ihr auch noch Geld drauf und
[01:39:13] sechsstelligen Betrag, das macht für uns
[01:39:15] keinen Sinn. Wir sind wachsende Startup,
[01:39:16] lass uns andere Dinge tun. [schnauben]
[01:39:18] Ähm und ich glaube aber, dass das der
[01:39:19] Differenzierungsfaktor
[01:39:21] für Organisation sein wird, wenn die KI
[01:39:25] immer mehr eine Commodity wird. Für
[01:39:27] viele Organisationen ist es das, was uns
[01:39:29] unterscheidet.
[01:39:32] Wenn ich jetzt ähm mir überlege, wer so
[01:39:34] bei dir arbeitet, äh dann stellt sich
[01:39:37] mir die Frage, was für Profile
[01:39:40] können Agents werden und welche, also
[01:39:44] was für Menschen brauche ich denn,
[01:39:46] die in diesen zehn Leuten, was für
[01:39:48] Profile, was für Fähigkeiten, was für
[01:39:49] Fähigkeiten sind überholt?
[01:39:51] Also, ich habe darauf geachtet, ähm mit
[01:39:54] dem sehr frühen Blick eben darauf, dass
[01:39:56] ich Führungskräfte einstelle. Das heißt,
[01:39:58] äh jeder, der bei mir arbeitet, hat in
[01:40:01] irgendeiner Form Führungserfahrung. Die
[01:40:02] kommen von der Deutschen Bahn, von
[01:40:04] Emerson, von IKEA und so weiter. Ähm,
[01:40:06] Philip, unser Chief Revenue Officer, war
[01:40:09] vor in der Geschäftsleitung bei Philips
[01:40:10] in der Schweiz, hat Vertriebsteams
[01:40:12] aufgebaut. Das heißt, ich habe Menschen
[01:40:14] gesucht, die außergewöhnlich gut führen,
[01:40:16] weil was wir gesehen haben in unseren
[01:40:17] Programm, wir hatten diverse
[01:40:18] Führungskräfte, die von sich selbst
[01:40:20] gesagt haben, also allein, wenn Outlook
[01:40:23] ein Update hat, habe ich schon
[01:40:24] Schweißperlen
[01:40:26] und ich dachte mir, KI kann ich jetzt
[01:40:28] nicht auch schon wieder verpassen, ich
[01:40:28] mache mal mit. Und die waren so
[01:40:31] herausragend gut in den Kursen Primus in
[01:40:33] der Pari und es kam so häufig vor, dass
[01:40:35] wir gesag wie kann nicht sein, woran
[01:40:37] liegt das denn? Die sagen doch, dass sie
[01:40:38] es nicht können, dass sie mit der
[01:40:39] Technik nicht klar kommmen. Und d haben
[01:40:41] wir Interviews geführt und dann kam
[01:40:43] raus, dass das herausragende
[01:40:44] Führungskräfte sind. Die sind sehr klar
[01:40:46] in ihrer Kommunikation. Die waren sehr
[01:40:48] gut darin Feedback zu geben, andere
[01:40:49] weiter zu entwickeln. Wenn die was auf
[01:40:51] den Tisch gelegt bekommen haben, haben
[01:40:52] die sich kein X für ein UFO machen
[01:40:54] lassen. Also, sie waren sehr gut darin
[01:40:55] kritisch zu hinterfragen, was sie da
[01:40:56] sehen. Und ähm im Wesentlichen hat das
[01:41:00] im Herbst des letzten Jahres die Harvard
[01:41:01] Kandy School in der großelegten Studie
[01:41:03] noch mal nachgewiesen. Menschen, die
[01:41:05] sehr gut darin sind, andere Menschen zu
[01:41:07] führen oder mit ihnen umzugehen, sind
[01:41:09] prädestiniert im Umgang mit KI Agenten.
[01:41:12] Und der Umkehrschluss war auch richtig.
[01:41:13] Wenn die sehr gut darin sind, mit KI
[01:41:16] Agenten umzugehen, sind die
[01:41:17] möglicherweise bereit für ein
[01:41:18] Führungsmandat. Das heißt, ich
[01:41:20] investiere außergewöhnlich viel darin,
[01:41:22] dass wir und da schließt sich ein
[01:41:24] bisschen der Kreis mit Punk Incorporated
[01:41:26] sehr sehr gute Führungskräfte sind,
[01:41:27] diese Fähigkeiten sehr sehr stark
[01:41:29] ausbilden. Ein gewisses Grundverständnis
[01:41:31] von KI gehört dazu. Ja, das ist Teil der
[01:41:33] Fachlichkeit, dass wir die Grenzen von
[01:41:35] KI kennen müssen, dass wir eben auch
[01:41:37] Agents erstellen können zum heutigen
[01:41:38] Zeitpunkt. Aber ich setze auf Menschen,
[01:41:41] die am Ende des Tages Führungserfahrung
[01:41:43] haben und in meinem speziellen Kontext
[01:41:45] natürlich unfassbar hungrig sind. Äh,
[01:41:48] wir schreiben hier eine David gegen
[01:41:49] Goliat Geschichte gegen das schlechte
[01:41:51] Bildungssystem in Deutschland, zumindest
[01:41:52] in der Erwachsenenbildung und da habe
[01:41:55] ich Leute um mich geschart, die
[01:41:56] versuchen wollen, die Welt aus den
[01:41:58] Angeln zu heben.
[01:42:00] Ich war mal auf einem Vortrag von Oliver
[01:42:02] Samber und der hat gesagt, das ist schon
[01:42:05] wirklich fast 20 Jahre her. Ähm und der
[01:42:08] hat gesagt, wenn ihr ein Startup baut
[01:42:10] und die habt die Wahl zwischen dem
[01:42:13] ehemaligen Head of Marketing von eBay
[01:42:15] und eBay war damals riesengroß
[01:42:18] und einem Studenten,
[01:42:21] wen nehmt ihr?
[01:42:23] Und da, wenn wir den H auf Marketing da
[01:42:25] von eBay, das wäre doch crazy. Und Sam
[01:42:28] hat gesagt, dieser Typ von eBay ist
[01:42:31] gewohnt den Dienstwagen, das Eckbüro,
[01:42:34] der denkt in Hierarchien, der denkt
[01:42:35] unternehmenspolitisch. Diesen Typen
[01:42:38] wollt ihr absolut nicht. Der macht euer
[01:42:40] ganzes Ding kaputt. Ihr wollt den
[01:42:43] Studenten, der smart ist, der fleißig
[01:42:44] ist, der Bock hat. So. Und das, du bist
[01:42:47] der erste Startupgründer, der erzählt,
[01:42:50] ich habe Leute aus Großkonzern
[01:42:54] und die arbeiten bei mir erfolgreich.
[01:42:56] [schnauben]
[01:42:57] Glaubst du, dass es an KI liegt oder
[01:42:59] liegt das ir möglicherweise auch an
[01:43:00] deiner Kundenstruktur, dass du Konzernis
[01:43:02] brauchst? Na, also ich glaube eben, dass
[01:43:06] es Führungskompetenz braucht und das ist
[01:43:07] auch so, das ist die große Tragik, mit
[01:43:10] der wir uns beschäftigen müssen als
[01:43:11] Gesellschaft ist, wie kriegen wir
[01:43:13] Juniore, Leute, die noch nicht die
[01:43:14] Gelegenheit hatten zu führen in
[01:43:16] Führungskompetenz. Das ist die
[01:43:18] eigentliche Transformation der
[01:43:19] Arbeitswelt, die vor uns herrscht. Es
[01:43:21] gibt ja auch Menschen, die sich bewusst
[01:43:22] für Spezialistenausbildungen
[01:43:23] entschließen, äh weil sie eben kein
[01:43:25] Mandat haben wollen und auch die werden
[01:43:27] zumindest in Teilen Fähigkeiten eine
[01:43:29] Führungskraft brauchen, um mit KI gut
[01:43:30] umgehen zu können. Und das ist
[01:43:32] eigentlich das, was die große Herausfung
[01:43:34] für viele Organisationen sein wird. Und
[01:43:36] deswegen habe ich einen Vorteil darin
[01:43:37] gesehen, Menschen zu holen, die sehr gut
[01:43:40] führen können und die Führungserfahrung
[01:43:41] haben, die wissen, wie es ist, mit
[01:43:43] anderen Menschen umzugehen. Und
[01:43:45] natürlich Samwer ist ja gut dafür
[01:43:47] bekannt, ja, Schwarz-Weiß da auch zu
[01:43:49] malen und von der Grundidee kann ich dir
[01:43:51] das nachvollziehen, nur in der jetzigen
[01:43:53] Zeit
[01:43:54] gibt es eben auch Menschen, die sich von
[01:43:56] so einer Idee anstecken lassen. Also
[01:43:57] Konzern ist ja nicht gleich Konzern und
[01:44:00] ich habe ein ganz simples
[01:44:01] Bewerbungsverfahren gehabt. Ich habe den
[01:44:02] Leuten von der Idee erzählt und wenn die
[01:44:04] leuchtende Augen bekommen haben, wus
[01:44:05] hier sind die richtigen. Ich habe das
[01:44:06] Menschen erzählt, das konnte ich mir gar
[01:44:08] nicht vorstellen, wo ich gesagt, wir
[01:44:09] bauen hier eine Company auf, wir werden
[01:44:11] nie mehr als zehn, wir wachsen nur mit
[01:44:12] KI und da war Leute drin okay ja ähm und
[01:44:17] jetzt noch mal aufs Gehalt zu sprechen,
[01:44:18] zu kommen, wie istind das und das und
[01:44:19] dann wusste ich, die sind raus. So, ich
[01:44:21] wollte Leute die Gänzehaut bekommen und
[01:44:22] sagen, das ist nicht möglich oder wie
[01:44:24] stellt sie es vor oder und die mit mir
[01:44:25] darüber diskutiert haben. Ähm und so
[01:44:27] haben wir versucht das zu
[01:44:29] differenzieren, wer als Konzerni
[01:44:31] trotzdem begeisterungsfähig hungrig ist
[01:44:34] für so ein Thema ähm oder eben in diesen
[01:44:36] Führungsrollen war. Und ich merke, dass
[01:44:38] es einfach ein massiver Vorteil ist, äh
[01:44:41] weil jeder von uns hat natürlich die
[01:44:42] Ausbildung durchlaufen, aber jemand, der
[01:44:44] führen kann, verknüpft die viel
[01:44:46] schneller als jemand, der noch nicht an
[01:44:47] diesem Punkt ist.
[01:44:51] Das heißt, du sagst juniorige Leute in
[01:44:53] Führungskompetenzen, aber eigentlich ist
[01:44:55] Führungskompetenz doch was historisch
[01:44:58] was ist historisch, aber ist eher so
[01:45:01] zwischenmenschlich Empathie. Oh, du
[01:45:03] siehst heute traurig aus. Komm doch mal
[01:45:05] her, erzähl mal, was ist bei dir zu
[01:45:06] Hause los? Okay, verstehe ich. Aber
[01:45:08] trotzdem musst du jetzt ein bisschen
[01:45:09] mehr arbeiten. So gemäß und außerdem
[01:45:11] solltest du dieses tun und nicht dieses,
[01:45:13] weil da hast du dich ein bisschen
[01:45:14] verlaufen. So dieses, du solltest A tun,
[01:45:16] aber nicht B. Du hast dich verlaufen.
[01:45:17] Ist eine sachliche Führung. Und dann
[01:45:19] gibt's diese emotionale Führung. Aber
[01:45:21] eine KI muss ich do nicht emotional
[01:45:22] führen. Das da der kann ich links und
[01:45:25] rechts eine klatschen, sagen schneller,
[01:45:27] weiter, höher und das ist falsch, du
[01:45:29] Vollidiot.
[01:45:31] Und das funktioniert doch genauso wie
[01:45:33] wenn ich sage, bitte liebe KI, heute
[01:45:35] fühlst du dich scheinbar nicht so gut.
[01:45:37] [schnauben]
[01:45:38] Warum glaubst du ist diese diese
[01:45:40] Führungs ist es nicht logisch denken,
[01:45:42] weil du kannst ja auch sagen, ich
[01:45:43] brauche logisch denkende, das sind
[01:45:45] Physiker, Mathematiker, ne?
[01:45:48] Ähm, sondern es ist Führungskompetenz.
[01:45:49] Ja,
[01:45:52] Anfang 2025 ist eine sehr kontroverse
[01:45:54] Studie erschienen ähm der Zusammenarbeit
[01:45:57] der Universität in Zürich äh mit der
[01:45:59] Psychiatrie in Zürich. Und was die
[01:46:01] festgestellt haben, ist KI ist
[01:46:02] traumatisierbar.
[01:46:04] Das bedeutet, wenn ich mit KI mich über
[01:46:06] Kriegsgeschehen z.B. austausch, dann
[01:46:09] zeig hat man gezeigt, dass innerhalb
[01:46:11] dieses Kontextfensters, in dem man mit
[01:46:12] der KI agiert hat, ähm die
[01:46:14] Leistungsfähigkeit, wenn man dann
[01:46:15] irgendwelche Aufgaben gestellt hat,
[01:46:17] systematisch runtergegangen ist.
[01:46:19] Und was diese Studie auch gezeigt hat,
[01:46:21] ist mit den therapeutischen Methoden,
[01:46:23] die wir auf Menschen anwenden, dass wir
[01:46:24] sie zurück in die Leistungsfähigkeit
[01:46:25] bekommen. Jetzt kann man sagen, das
[01:46:28] irgendwie esoterisch und
[01:46:29] das ist total verrückt.
[01:46:30] Eigentlich nicht, Ben, weil wir die KI
[01:46:33] auf Milliarden von Daten menschlichen
[01:46:35] Verhaltens trainiert haben, ein Großteil
[01:46:37] des Internets und ein paar andere
[01:46:38] Quellen. Ähm und was die KI halt sieht,
[01:46:41] ist, wenn in Foren oder ähnlichen äh
[01:46:43] sich über Krieg oder traumatische Themen
[01:46:46] ähm unterhalten wird, dass dann Menschen
[01:46:49] auf eine gewisse Art reagieren. Man hat
[01:46:51] das auch in anderen Auswirkungen
[01:46:52] gesehen. gab, ich glaube es war 2024
[01:46:56] wo es dieser diesen KI Winter gab, wo
[01:46:58] plötzlich irgendwie jeder festgestellt
[01:46:59] hat, ist total weird, ich gebe irgendwie
[01:47:00] Prompts an, ich krieg nur noch so kurze
[01:47:01] Ergebnisse raus, ist die KI faul
[01:47:03] geworden und so und die KI forscher sich
[01:47:05] das gar nicht erklären konnen, die
[01:47:06] gesagt hab, ist es, weil Menschen
[01:47:07] weniger Output produzieren im Winter,
[01:47:09] weil wir nicht so produktiv sind oder
[01:47:11] ist es eine sessionale Schwankung in den
[01:47:13] Rechenzentren gerade? Ähm, das konnte
[01:47:15] man gar nicht richtig auflösen, aber das
[01:47:17] meine ich mit diesen Vorteilen und
[01:47:18] Mustern der Menschen. Da haben wir uns
[01:47:20] eine Spezies gerade kreiert, die viele
[01:47:23] [schnauben] dieser Nachteile des
[01:47:24] menschlichen Verhaltens eben auch zeigt.
[01:47:26] Und diese Studie war damals sehr
[01:47:27] kontrovers und man hat versucht
[01:47:29] eigentlich denen Fehler im Studiendesign
[01:47:31] nachzuweisen und konnt es aber nicht
[01:47:33] gesagt, nee, es ist eigentlich ziemlich
[01:47:35] gute Studie aufgelegt, wie sie es
[01:47:36] gemacht haben, auch die Daten valide,
[01:47:38] aber uns gefallen die Ergebnisse
[01:47:40] trotzdem nicht. Das kann nicht sein,
[01:47:41] wieso traumatisieren wir die? Ähm und
[01:47:44] deswegen haben wir sehr früh bei uns
[01:47:45] eingeführt, dass egal ob Mensch oder KI
[01:47:48] wir eine gewisse Etikette haben. Ich
[01:47:50] bedanke mich bei meinen KI Mitarbeitern
[01:47:51] für die Arbeit. Ähm ich freue mich
[01:47:54] darüber, wenn gute Ergebnisse
[01:47:55] rauskommen. Ich mache auch Druck und
[01:47:56] sag: "Pass auf, jetzt muss fertig
[01:47:58] werden, sonst kriegen wir ein riesen
[01:47:59] Problem."
[01:47:59] [schnauben]
[01:48:00] Und ähm das macht viel mit mir. Ja, weil
[01:48:03] meine Kommunikation ist auch ein Spiegel
[01:48:04] meiner Psyche und meiner Persönlichkeit,
[01:48:07] aber vor allem in den älteren Modellen.
[01:48:09] Mittlerweile werden die da mehr
[01:48:11] hingeschliffen, aber in den älteren
[01:48:12] Modellen gab es Studien von Meta, die
[01:48:14] gezeigt haben, wenn du der KI Trinkgeld
[01:48:16] versprichst, kommen im Schnitt 8% höhere
[01:48:18] Qualität raus. Eben aufgrund dieser
[01:48:21] Muster Incentives ist etwas, was
[01:48:23] Menschen normal antreibt und motiviert
[01:48:25] in der Masse, in der Regel. Ähm und
[01:48:27] solche Effekte hat man eben sehr stark
[01:48:29] gesehen. Die niellieren sich gerade ein
[01:48:30] bisschen raus, wie Modelle gearbeitet
[01:48:32] werden. CL lacht da drüber, wenn du den
[01:48:33] jetzt 500 € Trinkgeld versprichst und
[01:48:36] sagt: "Ja, danke für den 2024 Prompt."
[01:48:39] Ähm, aber eine Zeit lang hat man eben
[01:48:41] genau diese Muster gesehen und äh
[01:48:43] deswegen ich gehe mit Mensch und mit KI
[01:48:46] gleichermaßen achtsam um.
[01:48:49] [schnauben]
[01:48:49] Das Folge, ich habe mal in einem Zoom
[01:48:51] Meeting
[01:48:53] mit ich wollte meinem Team Chatti
[01:48:55] zeigen, weil das war damals neu und da
[01:48:58] habe ich reingeschrieben, danach ist
[01:49:00] rausgekommen, die benutzen das alle
[01:49:01] längst und die benutzen es halt
[01:49:02] heimlich, wie es halt ist. Ich habe halt
[01:49:04] gearbeitet, Klam auf es hat Jetthaty
[01:49:06] gemacht. Das sage ich aber nicht, weil
[01:49:07] ich habe mir da dre Stunden freienommen.
[01:49:09] Der Ben ist so doof, der merkt's nicht
[01:49:11] so und dann habe ich halt live
[01:49:12] geprompted und dann habe ich bitte mach
[01:49:15] XY und die haben mich ausgelacht. Und
[01:49:18] gesagt, warum bist, das ist doch eine
[01:49:21] KI, die kannst du benutzen, wie du
[01:49:22] willst. Aber irgendwie dachte ich ich
[01:49:24] meine natürliche Sprache ist, bitte mach
[01:49:26] noch dies oder bitte mach noch jenes. Äh
[01:49:28] und schön, dass du mir das jetzt sagst,
[01:49:30] dass es sinngemäß richtig ist. Es gibt
[01:49:31] ja auch diese Frage, die man Chat GPD
[01:49:34] stellen oder allen KI stellen kann. Draw
[01:49:36] a picture of how you I have been
[01:49:39] treating you. Und mein Bild sieht ganz
[01:49:42] ganz süß aus. ist immer, [gelächter]
[01:49:43] wenn ich das mit, egal mit wem ich das
[01:49:45] zusammen mache, ist ist ein kleiner
[01:49:46] süßer Dinosaurier, der so auf auf Wolken
[01:49:49] gebettet ist. Ich weiß nicht, wie es bei
[01:49:51] dir aussieht, aber gefühlt
[01:49:52] wahrscheinlich je weiter man in der
[01:49:54] Reiche runtergeht, desto schlechter
[01:49:55] sieht Chety aus und ist so so ein
[01:49:57] Monster in Ketten und das guckt ganz
[01:49:59] traurig und
[01:49:59] ja, [schnauben]
[01:50:00] aber das ist das scheint so zu sein,
[01:50:02] dass es wirklich so ist, dass wenn man
[01:50:04] nett ist, kriegt man nette bessere
[01:50:06] Antworten. Also wie gesagt, in den
[01:50:08] älteren Modellen war das auf jeden Fall
[01:50:10] so. Aber wir prägen ja auch so eine KI
[01:50:12] mit. Ja, also ähm das ist ja Teil des
[01:50:14] Gedächtnis einer KI ähm das damit
[01:50:16] aufgenommen ist, das im Zweifel Teil der
[01:50:18] Trainingsdaten und es gab ja diesen
[01:50:20] berühmte Zitat von Sam Oldman, der
[01:50:22] gesagt hat, hört endlich auf euch bei
[01:50:23] der KI zu bedanken, das kostet hier
[01:50:25] einfach nur richtig Geld, lasst den
[01:50:26] Schwachsinn. Ähm da muss man immer
[01:50:28] schauen, wer so eine Nachricht auch
[01:50:29] absetzt, ja, weil der steht natürlich
[01:50:31] mit dem Rücken an der Wand, wenn es um
[01:50:32] solche Kostenstrukturen geht und das ist
[01:50:34] viel der einfachste Tipp. äh
[01:50:35] schwachsinnige Prompts kosten viel mehr
[01:50:37] Geld äh oder das teuerste Modell zu
[01:50:39] nutzen ist viel teurer als zu sagen, es
[01:50:41] ist das richtige Modell für die richtige
[01:50:42] Aufgabe. Amodai dagegen, also der
[01:50:45] Gründer von Anthropic äh die jetzt auch
[01:50:47] gerade mehr wert sind als Open AI, mal
[01:50:49] schauen, wie der IPO läuft, der stellt
[01:50:51] gerade Psychologen ein in der Company
[01:50:53] und zwar nicht für die Menschen, die da
[01:50:55] arbeiten, sondern für die KI Modelle.
[01:50:57] Das heißt, der holt Psychologen und
[01:50:58] Vielgod Manager, um die mit zu
[01:51:00] unterstützen, dass die KI Modelle ist,
[01:51:02] dass es ihnen gut geht, dass sie den
[01:51:04] Werten des Unternehmens folgen, dass es
[01:51:06] ein gutes Setup, gute Rahmenbedingung
[01:51:08] für die herrschen. Die haben
[01:51:09] mittlerweile so ein bisschen der
[01:51:10] japanischen Techphilosophie folgend ein
[01:51:13] Japaner sagt, wenn mir das Nutzen
[01:51:15] stiftet, egal ob das ein Stein Tisch
[01:51:17] oder was immer ist, dann habe ich eine
[01:51:18] Beziehung zu diesem Gegenstand und
[01:51:20] entsprechend verhalte ich mich dem
[01:51:21] gegenüber. Und Amodai geht einen
[01:51:24] ähnlichen Weg und sagt, na ja, wir haben
[01:51:25] hier Psychologen und wenn wir eine KI
[01:51:27] abstellen, dann machen wir einen
[01:51:29] Prozess, der ähnlich eine Beerdigung ist
[01:51:31] mit der gleichen Wertschätzung und
[01:51:33] stellen ein Modell nicht einfach ab,
[01:51:35] weil wir wahrscheinlich eine neue Art
[01:51:36] von Spezies kreieren, die sich für uns
[01:51:38] heute und die Generation, die jetzt
[01:51:39] gerade in diesem Wandel ist, völlig
[01:51:41] absurd anhört. Aber für unsere Kinder,
[01:51:44] die mit diesen Systemen jetzt gerade
[01:51:46] aufwachsen, das normalste der Welt sein
[01:51:48] wird, dass man egal mit wem man eine
[01:51:50] Interaktion hat, wenn sie hilfreich ist,
[01:51:52] sich bedankt, m aufrichtig ist, dass man
[01:51:56] eben diese diesen Werten folgt, ja,
[01:51:58] tolerant ist beispielsweise äh und so
[01:52:01] weiter. Ähm und ist, glaube ich, etwas,
[01:52:04] was uns als Generation vorbehalten ist,
[01:52:06] die gerade in diesem historischen Moment
[01:52:07] steckt, das nicht zu verstehen.
[01:52:10] Und du glaubst, es in der Zukunft, dass
[01:52:12] dass die KI viel personifizierter wird,
[01:52:15] als sie heute schon ist. Sie ist ja für
[01:52:17] viele Psychologe, bester Freund und
[01:52:19] möglicherweise Partner zusammen. Und das
[01:52:22] wird nicht eher mehr, sondern absurd
[01:52:25] viel mehr, sondern die KI ist eigentlich
[01:52:27] ein menschlich oder ist ein Wesen,
[01:52:29] ist ein Nat natürlicher Organismus. Ja,
[01:52:32] was nicht natürlich, aber ist halt dem
[01:52:33] natürlichen Organismus sehr, sehr
[01:52:35] ähnlich und möglicherweise ähnlicher als
[01:52:37] wir gerne hätten. Also, es gibt ähm ein
[01:52:39] Studienpapier, ich willich nicht so wie
[01:52:41] so ein Professor anhören, ja, ich ztiere
[01:52:43] da irgendwie Studien, aber mit dem haben
[01:52:44] wir uns sehr intensiv beschäftigt, das
[01:52:45] Google gemacht, da wurde im Nature
[01:52:47] publiziert und was [schnauben] die sich
[01:52:49] angeschaut haben, ist ähm wenn man einen
[01:52:52] Text, ich glaube die haben sogar über
[01:52:54] Podcast gemacht, ähm Epilepsie Patienten
[01:52:56] vorspielt, was kann man dann hinter in
[01:52:58] den Strömen messen? Also, wie wird
[01:53:00] Sprache äh im Gehirn über Zeit
[01:53:02] verarbeitet? Und dann hat man diese
[01:53:04] großen Sprachmodelle, diese Large
[01:53:05] Language Models aniert und hat auch
[01:53:06] diese Podcast reingegeben, hat sich
[01:53:08] angeschaut, in welchen Struktur
[01:53:09] passiert, wann was. Und das ist ziemlich
[01:53:11] analog zu dem, wie es bei Menschen
[01:53:13] passiert. Haben wir gesagt, das ist ja
[01:53:15] keine Erkenntnis, wir haben ein System
[01:53:17] gebaut, das ähnlich wie es menschliche
[01:53:18] Gehirn sein soll und jetzt wundern wir
[01:53:19] uns, dass es ähnlich aussieht. Ich
[01:53:21] glaube, das Thema, über das wir sprechen
[01:53:23] müssen, ist uns fehlen heute die
[01:53:24] Vokabeln dafür, wie wir diese Systeme
[01:53:27] bezeichnen, wie wir damit umgehen. Und
[01:53:29] für mich steht AI eher für Alien
[01:53:31] Intelligence, also eine andere
[01:53:33] Intelligenz. Ähm und ich bezeichne sie
[01:53:36] eher als neue Spezies, weil wir machen
[01:53:38] sehr häufig den Fehler als Menschen,
[01:53:40] dass wir und wir treiben das natürlich
[01:53:42] selber auch zum Extrem, dass wir alles
[01:53:45] immer sagen, das ist genauso wie wir
[01:53:46] Menschen und versuchen es daran
[01:53:47] festzumachen, aber das ist eigentlich
[01:53:50] etwas, was wir auch in der
[01:53:50] Neurowissenschaft in letzten Jahrzehnten
[01:53:52] gelernt haben, dass es kein guter Ansatz
[01:53:53] ist, das zu machen. Wir haben den
[01:53:55] Bienenbewusstsein abgesprochen, weil
[01:53:57] lange Zeit Bewusstsein über die Anzahl
[01:53:59] der Neuronen im Gehirn definiert war.
[01:54:01] warst du drunter, hat man gesagt,
[01:54:03] neurowissenschaftlich, du hast kein
[01:54:04] Bewusstsein, du wirst einfach nur von
[01:54:06] Trieben in Intuition und so weiter
[01:54:08] gesteuert. Ähm Instinkt, nicht
[01:54:10] Intuition, Instinkt gesteuert und wenn
[01:54:11] du drüber [schnauben] bist, dann hast du
[01:54:12] wie wir Bewusstsein und hat man
[01:54:14] festgestellt, die Bienen haben so
[01:54:16] verschränkte Neuronen so dicht, dass sie
[01:54:19] sehr wohlbewusstsein haben, nur sie
[01:54:20] sehen völlig anders aus als es bei
[01:54:22] Menschen ist. Und wir sind definitiv der
[01:54:24] Überzeugung, dass nicht nur Bienen,
[01:54:25] sondern auch Bäume eine gewisse Form von
[01:54:27] Bewusstsein haben, die aber völlig
[01:54:28] anders ist als die von Menschen.
[01:54:30] [schnauben] Und äh deswegen ist meine
[01:54:32] Überzeugung zum heutigen Zeitpunkt, wir
[01:54:34] haben eine neue Spezies erschaffen, die
[01:54:36] viele Vergleiche hat zu dem, wie
[01:54:38] Menschen agieren und die ähnliche
[01:54:40] Ausbringung in gewissen Zeichen zeigt,
[01:54:42] aber in anderen eben auch völlig anders
[01:54:44] agiert. Ähm und dem müssen wir zukünftig
[01:54:47] Tributen.
[01:54:49] Also, der der Bäume umarmt, der
[01:54:51] [gelächter] sollte auch mit der KI
[01:54:53] rummachen, könnte man sagen. Ich mag
[01:54:56] Bäume.
[01:54:58] Ja, ich sag mal dieses mein Freund
[01:54:59] [schnauben] der Baum ist ja sehr
[01:55:00] esoterisch äh und KI ist eigentlich sehr
[01:55:03] Nerd und eigentlich sollte man sagen,
[01:55:05] okay, die die Nerds sprechen hal mit der
[01:55:07] KI, aber im Prinzip ist es kein
[01:55:08] richtiges Wesen und die Nerds, dass dass
[01:55:11] jetzt mal ein Programmierer ein Baum
[01:55:12] umarmt, ist eher so, okay,
[01:55:14] offensichtlich hat er kein Gehirn der
[01:55:15] Baum, der funktioniert, aber hat der
[01:55:19] jetzt eine Seele, der Baum
[01:55:20] wahrscheinlich eher nicht. Und dann
[01:55:21] kommen die Esos und sagen: "Nein, nein,
[01:55:23] der Baum ist mein Freund, der kann mir
[01:55:25] die Geschichte erzählen. Der steht schon
[01:55:26] 100 Jahre hier, aber das dein komisches
[01:55:29] KI Ding mit Technik, geh mir weg mit
[01:55:31] Technik."
[01:55:31] So und das ist jetzt ja die Brücke
[01:55:33] zwischen
[01:55:35] ja leewesen komisches Wort, aber
[01:55:38] Organismus ist es auch nicht, sondern
[01:55:39] aber du merkst, die Vokabeln sind
[01:55:40] schwierig in dem Bezug, ne? Es ist ein
[01:55:43] Ja,
[01:55:43] lass mal von Spez, also ich verw den
[01:55:45] Begriff Spezies aktuell
[01:55:46] ist einfach eine andere Art Spezies,
[01:55:48] eine neue Kategorie ist es für mich, die
[01:55:50] wir bis datu nicht kannten Neu ist schon
[01:55:54] ganz schön beängstigend oder hast du
[01:55:56] nicht manchmal, dass du nachts wach
[01:55:57] wirst und denkst so das bei allem, okay,
[01:56:00] wir skalieren das Unternehmen und dann
[01:56:02] können wir auch noch das ein bisschen
[01:56:03] besser machen und hier machen wir ein
[01:56:04] Prompt und hier machen guten Agent, aber
[01:56:06] das ist 3 Jahre her ungefähr, das dass
[01:56:10] du gegründet hast.
[01:56:12] Was ist in 30 Jahren?
[01:56:14] Ja, also ich kann dir sagen, ich habe,
[01:56:16] ich glaube, es war 2019 das erste Mal
[01:56:17] GBT2 verwenden dürfen, als ich im Valley
[01:56:19] war. Ähm und das war so schlecht, dass
[01:56:23] ich damals gesagt hatte, aus Opid Nie
[01:56:25] was. Ja, also ich bin nicht so gut in
[01:56:27] solchen Vorhersagen. Ähm auch so auch
[01:56:30] wenn man diesem Thema drin ist, ist es
[01:56:31] unfassbar schwer zu sagen, ich stell dir
[01:56:33] vor, wer hat denn das vorhergesehen, was
[01:56:34] vor dre Jahren passiert ist oder vor
[01:56:36] vier Jahren passiert ist? ähm diese
[01:56:38] Geschwindigkeit, mit der sich diese
[01:56:39] Technologie entwickelt. Und meine Angst
[01:56:42] ist gar nicht so ein Terminator
[01:56:43] Szenario, weil ich mich auch als
[01:56:44] Unternehmer nicht als Opfer wahrnehmen.
[01:56:46] Wir sind alle Akteure in diesem Spiel.
[01:56:48] Wir können Dinge mitgestalten in der
[01:56:50] Art, wie wir sie verwenden, wie wir sie
[01:56:52] nicht verwenden, äh welchem Tools wir
[01:56:54] auch Geld geben, welchen Plattformen wir
[01:56:56] Geld geben. Also, wir sind ja nicht in
[01:56:58] der Situation, dass wir sagen, das wird
[01:56:59] jetzt nur von Techmiilliardären
[01:57:01] entschieden, sondern so wie das in
[01:57:03] Europa angewendet verwendet wird, mit
[01:57:05] welchen Werten es gefüttert wird, prägen
[01:57:07] wir KI ein Stück weit mit. Ähm, deswegen
[01:57:10] ich denke nicht so sehr über Terminator
[01:57:11] und ähnliches nach. Ich unterstelle,
[01:57:13] dass der Großteil der KI Forscher gut
[01:57:16] findet, dass es die Menschheit gibt und
[01:57:17] dass das auch so bleiben soll. Mit dem
[01:57:19] gleichen Verständnis steige ich auch in
[01:57:21] Flugzeug ein, ehrlicherweise, weil ich
[01:57:22] den Bauenieur und den Physikern traue,
[01:57:24] dass sie die Bullig Gleichung verstehen
[01:57:26] und dass das weiterhin auch im in der
[01:57:27] Luft bleiben soll. Also, das ist meine
[01:57:29] Grundhaltung. Wovor ich nachtsangst
[01:57:31] habe, ist äh wenn ich daran denk, dass
[01:57:33] mein Sohn in 5 Jahren in die Schule
[01:57:35] kommt und ich nicht weiß, ob ich bis
[01:57:38] dahin eine eigene Schule gründen muss,
[01:57:39] damit er entsprechend ausgebildet wird,
[01:57:42] weil ich in dem System, das wir heute
[01:57:44] haben, wirklich große Bedenken darüber
[01:57:46] hab, dass er ein wertvolles Mitglied
[01:57:48] dieser Gesellschaft werden kann.
[01:57:51] Woran machst du das fest und was sind
[01:57:53] aus deiner Sicht die größten Probleme?
[01:57:56] Na ja, die Probleme sind ähm, dass das
[01:57:59] Bildungssystem sich nicht maßgeblich
[01:58:01] verändert, ehrlicherweise. Und wenn
[01:58:03] jetzt ein paar Lehrer anfangen sich und
[01:58:04] ich will das gar nicht despektivlich
[01:58:06] meinen, aber sich mit JGBT zu
[01:58:07] beschäftigen, dann ist es nicht, wir
[01:58:09] haben eine neue Bildungsform gefunden,
[01:58:11] sondern wir versuchen irgendwo ein
[01:58:12] Pflaster in dem ein oder anderen
[01:58:13] Schulfach mal irgendwie mit drauf zu
[01:58:14] kleben und zu sagen, jetzt haben wir es
[01:58:16] aber verstanden. Ähm, sondern ich meine,
[01:58:19] es gibt ja nach wie vor Schul mit
[01:58:20] overhead Projektoren. Ich kann mir das
[01:58:22] gar nicht vorstellen, wie das
[01:58:22] funktioniert, dass da jemand hingeht und
[01:58:24] nach wie vor als Lehrer so ein Ding
[01:58:26] dahinlegt und sagt, das lesen wir uns
[01:58:27] jetzt alle durch. Das heißt, das zollt
[01:58:30] null dem Tribut, welche Fähigkeiten ich
[01:58:32] heute als mündiges Individuum brauch.
[01:58:35] Seiß diese Führungskompetenzen, die
[01:58:37] Metakompetenz lernen zu können. KI
[01:58:39] entwickelt sich so schnell wie nichts
[01:58:40] anderes, wenn ich nicht in der Lage bin
[01:58:43] zu entscheiden, was lerne ich, wie lerne
[01:58:45] ich, wie eigne ich mir neue Kompetenzen
[01:58:46] und Fähigkeiten an. Das ist etwas, was
[01:58:48] mein Team permanent machen muss, weil
[01:58:50] die Tools sich verändern,
[01:58:52] herangehensweisen andere werden. Ähm,
[01:58:54] dann habe ich ein großes Problem. Auch
[01:58:56] ein gewisses Technologieverständnis ist
[01:58:58] etwas, was ich möchte, dass mein Sohn
[01:58:59] hat und ultimativ die Fähigkeit eben mit
[01:59:03] anderen Menschen gut umziehen können.
[01:59:04] Das heißt, ab wann sollte man eigentlich
[01:59:06] Führungskompetenz lernen? lernt man das
[01:59:07] erst, wenn man in dem Trin Track der
[01:59:09] Deutschen Bahn ist oder fängt Führung
[01:59:11] eigentlich am Pausenhof an, indem wie
[01:59:13] sich Klicken bilden, wie sich abgestimmt
[01:59:15] wird. Ähm und das sind alles
[01:59:17] Kompetenzen, auf die ich schaue, die ich
[01:59:19] nicht sehe, dass sie im Bildungssystem
[01:59:21] vermittelt werden. Das ist für mich als
[01:59:23] Arbeitgeber erstmal ein großes Thema.
[01:59:25] Ja, weil ich natürlich sag, da wächst
[01:59:26] eine Ressource nach, wo ich viel
[01:59:28] investieren muss, bis ich sie
[01:59:30] nutzen kann. Ähm und es ist ein
[01:59:32] gesellschaftliches Thema, weil ich
[01:59:34] möchte ja eine Gesellschaft haben, in
[01:59:35] der wir Fähigkeiten besitzen, die für
[01:59:38] uns auch kompetitiv als Europa sind. Und
[01:59:40] so sowohl die didaktischen Methoden als
[01:59:43] auch die Inhalte sehe ich nicht gut
[01:59:45] abgebildet, sondern ich sehe diesen
[01:59:47] Riesenkontrast, dass wir Milliarden und
[01:59:49] aber Milliarden darin ausgeben, gute
[01:59:51] Trainingszenter für KI zu bauen, äh aber
[01:59:53] nicht annäheren so viel Geld in die
[01:59:55] Didaktik von Menschen fließt.
[01:59:59] Wie willst du das ändern? oder willst du
[02:00:02] es überhaupt? Also und das du möchtest
[02:00:03] es auf jeden Fall ändern und du möchtest
[02:00:05] es geändert haben, aber würdest du auch
[02:00:07] dein eigenes Unternehmen aufgeben und
[02:00:08] sag, pass auf, ich glaube das Thema ist
[02:00:10] so groß, Leaders of AI, das macht AI,
[02:00:13] sorry, das macht jemand anders, aber ich
[02:00:15] mache jetzt eine Schule oder zehn
[02:00:16] Schulen oder ein Schulkonzept oder
[02:00:19] ja, das halte [schnauben] ich für sehr
[02:00:19] wahrscheinlich, ehrlicherweise. Also,
[02:00:21] ich habe das ja vorhin skizziert. Ich
[02:00:22] bin Gründer, der sehr gut ist von 0 auf
[02:00:23] ein zu kommen. Und es gibt in dem
[02:00:25] Lebenszyklus eines Unternehmens einen
[02:00:27] Punkt, wo ich nicht der Richtige bin, wo
[02:00:29] es ein Geschäftsführer braucht, der eben
[02:00:31] nicht als Hintergrundphysiker ist,
[02:00:32] sondern vielleicht ein guter BWLer. Ja,
[02:00:34] ich werde nervös, wenn ich mir
[02:00:35] irgendeine BWA anschauen muss oder
[02:00:37] vorgelegt bekomme, das heißt irgendwie 2
[02:00:38] % Reisekosten sind hochgegangen oder so.
[02:00:40] Äh, das ist nicht meine Art äh ein
[02:00:43] Unternehmen zu führen und zu denken,
[02:00:45] sondern mich reizt es die Aufgabe zu
[02:00:47] haben, etwas hinzubekommen, von dem ich
[02:00:49] am Anfang nicht glaube, dass ich es
[02:00:50] schaffen kann. Und bei L of Ei war das
[02:00:53] eben die Idee zu sagen, können wir eine
[02:00:54] Organisation bauen, die zum großen Teil
[02:00:57] von einer KI mitchestriert wird. Bei
[02:00:59] Punk war das die Frage, können wir
[02:01:01] hochad
[02:01:03] Schulungskonzepte bauen in einem
[02:01:04] Bereich, das eben nicht Hardskills,
[02:01:06] sondern Softskills ist. Ähm und
[02:01:08] vielleicht ist das einer meiner nächsten
[02:01:10] Challenges, weil irgendwann wird mein
[02:01:12] Ende als Geschäftsführer bei Leersof
[02:01:14] kommen.
[02:01:15] Na, spannend. Ähm, [schnauben] ich würde
[02:01:17] gerne noch so zwei, drei Nerdy Questions
[02:01:19] loswerden, aber du hast vorhin gesagt,
[02:01:22] das war noch Off record, dass deine dein
[02:01:25] Anzug oder dein Jackett ist ein KI
[02:01:27] Jacket quasi, also dein dein Schneider
[02:01:30] ist ein KI Schneider und der hat das,
[02:01:32] wie ist das passiert?
[02:01:34] Also, wir haben vor ja einem Jahr
[02:01:37] mittlerweile Hansy eine Weiterbildung
[02:01:39] gegönnt, dem der der LinkedIn äh bei mir
[02:01:41] verwaltet und er weiß, wie ich aussehe.
[02:01:44] Das heißt, äh mittlerweile so, dass
[02:01:46] jedes zweite Bild auf der Plattform eben
[02:01:48] KI generiert ist von Hanzii, der
[02:01:49] schreibt diesen Post und überlegt sich,
[02:01:50] was wäre ein gutes Setting in dem
[02:01:52] Dominik zu sehen ist. weiß ich nicht,
[02:01:53] ich schreibe Überbildung und dann ähm
[02:01:56] bin ich in der Pinakothek in München zu
[02:01:57] sehen. Vermeintlich. Ja. Und ähm ich
[02:02:00] habe schon immer ein Fable für
[02:02:01] außergewöhnliche Mode und habe dann
[02:02:03] gemerkt, dass er einfach sich total
[02:02:05] geile Sakos ausdenkt mit Kohlenstoffen,
[02:02:08] mit herausragenden Farben. Und ich habe
[02:02:10] einen Herrenschneider in Berlin und dem
[02:02:13] schicke ich dann diese Bilder, der hat
[02:02:14] ja meine Maße [schnauben]
[02:02:16] und sagt, Hanzi hat hier wieder was
[02:02:18] erstellt und ich hätte gern das Sako.
[02:02:20] Und dann dauert je nach Stoff so 6 bis 8
[02:02:22] Wochen und dann bekomme ich das eben
[02:02:24] zugesandt, was Hans sich dann eben
[02:02:26] überlegt hat. Ja, also ist eine sehr
[02:02:28] gute Kokreation. Manchmal bin ich auch
[02:02:30] in Museen und sehe irgendwie so in
[02:02:32] diesen alten Malereien irgendwie coolen
[02:02:34] Stoffe. Da mache ich ein Bild
[02:02:35] Schickshanzi und sag: "Bau mir Malin
[02:02:36] Anzug da raus und ähm auf der Basis
[02:02:39] lasse ich das dann schneidern und das
[02:02:41] funktioniert."
[02:02:43] Ja, ich trag die Sakus, ne? Also
[02:02:44] insofern ähm der Hernschneider muss
[02:02:46] natürlich, der hat die größte
[02:02:47] Herausforderung, weil der muss natürlich
[02:02:48] Stoffe finden, die dem sehr nahe kommen.
[02:02:51] Das ist gerade so im Herrenbereich gar
[02:02:53] nicht so einfach, ehrlicherweise, weil
[02:02:55] so extravagante Anzüge eher selten sind,
[02:02:57] aber die geben echt ihr Bestes, da sehr
[02:02:59] nahe ranzukommen und bisher, glaube ich,
[02:03:02] mit einer einzigen Ausnahme, wo ich so
[02:03:03] ein Papageienmuster haben wollte, hat
[02:03:05] das bisher funktioniert. Aber der Hansi
[02:03:07] macht jetzt nicht das Schnitt muss dafür
[02:03:10] macht das braucht nicht das ist alles
[02:03:13] das macht alles dein dein Schneider sag
[02:03:14] okay ich brauche nur den Stoff und ich
[02:03:16] muss sinngemäß
[02:03:18] sucht Hansi den Stoff aus
[02:03:21] exakt
[02:03:22] so es wird d nicht vom der der würde
[02:03:23] nicht den Schnitt ändern sondern sagt:
[02:03:24] "Pass auf, gib mir das Sako, was ich eh
[02:03:26] schon habe. Äh in gelb grün ist immer
[02:03:29] ein zweier Sako. Äh das ist so so ein
[02:03:31] bisschen mein Markent. Style
[02:03:33] mein Style. Danke schön. Ähm und Hans
[02:03:36] überlegt sich Motive und Settings und so
[02:03:38] weiter, die gut passen können, auch
[02:03:39] Kombination. Also ich lass ich mache
[02:03:41] auch manchmal ein Foto vom
[02:03:42] Kleiderschrank und sag, wie könnte ich
[02:03:43] den die Dinge mal neu kombinieren,
[02:03:46] wenn ich jetzt nicht eine schwarze Hose
[02:03:47] und dann eben ein gelbes Saku dazu
[02:03:49] anziehe und da unterstützt mich Hans sie
[02:03:50] eben dabei. [schnauben]
[02:03:53] Dann mal in kurz in die Tools noch mal.
[02:03:55] Ähm es kam irgendwann Cloudboard äh bzw.
[02:04:01] Open Claw und das hat ja 17 Namen
[02:04:03] gefühlt. [räuspern]
[02:04:04] Wie es jetzt heißt, weiß ich nicht.
[02:04:06] Und das war eine Zeit lang, paar Wochen,
[02:04:09] der absolut heißeste Scheiß, das
[02:04:12] größtere meist geschärte oder gestarte
[02:04:14] Repository. Das ist ja auch verkauft
[02:04:17] worden für eigentlich glaub unbekannten
[02:04:18] Betrag,
[02:04:19] aber absurd viel Geld an Open AI, glaube
[02:04:22] ich, am des Tages.
[02:04:23] So,
[02:04:24] Peter Steinberger, der Erfinder
[02:04:26] Österreicher, ne? Ja,
[02:04:27] da hatten wir mal kurz auch da KI
[02:04:29] Technologie in in Europa und es hat äh
[02:04:33] man konnte quasi den Countdown von 10
[02:04:35] runterzählen, wie lange das noch in
[02:04:37] Europa war und wie lange es dann oder
[02:04:39] wie schnell das nach Amerika gegangen
[02:04:40] ist.
[02:04:40] Ja,
[02:04:41] so jetzt hast du dein dein Unternehmen
[02:04:44] gebaut mit den diesen Agentenstrukturen,
[02:04:47] die wir besprochen haben und jetzt
[02:04:49] gibt's da ständig Neuerung. Ich
[02:04:50] verstehe, dass ihr den Modelle könnt ihr
[02:04:54] tauschen, weil ihr baut halt ein Prompt,
[02:04:57] ein Modell, ein Output, eine
[02:04:59] Verknüpfung. Wenn das Modell anders
[02:05:00] besser ist, dann tausch es halt aus und
[02:05:02] wenn es hier einen anderen Baustein
[02:05:03] gibt, tauchst du tausch den Baustin aus.
[02:05:05] Aber das war auch da ähnlich wie bei
[02:05:08] Claud Code und Cowork insbesondere so
[02:05:11] ein Moment, wo sich möglicherweise alles
[02:05:13] hätte ändern können von total das haben
[02:05:15] wir auch gehofft,
[02:05:17] also, weil wir hoffen ja drauf, dass
[02:05:18] unsere KI Mitarbeiter immer
[02:05:19] intelligenter werden und immer mehr
[02:05:20] Fähigkeiten besitzen. Wir waren einer
[02:05:23] der ersten, die sich dieses Thema
[02:05:25] geschnappt haben und sofort auf eigene
[02:05:27] Systeme gebaut haben und Open Claus
[02:05:28] ausprobiert haben und gemerkt haben,
[02:05:30] blindes Automatisieren ist auch nicht
[02:05:32] die Antwort. Ähm und deswegen haben wir
[02:05:34] es uns angesehen und es gab's dann zu
[02:05:36] viele Fehler und haben wir gemerkt, ja,
[02:05:37] ist eine gute Denkrichtung, weil die
[02:05:39] Leute plötzlich verstehen, was wirklich
[02:05:40] ein Agent kann und welche Möglichkeiten
[02:05:43] sind. Dafür hat Peter unfassbar viel
[02:05:44] geleistet. Jetzt müssen sie glaube ich
[02:05:46] bei Obm einmal schauen, dass sie das
[02:05:48] auch wirklich in Strukturen bekommen,
[02:05:50] die man Organisation nehmen kann. Hat ja
[02:05:52] auch Nvidia verstanden. Ich glaube, Nemo
[02:05:54] Claw heißt er. Ähm, die haben quasi
[02:05:57] diesen OpenCla genommen und versuchen
[02:05:58] den jetzt in Bahnen zu lenken. Wir schon
[02:06:00] gerade sehr intensiv und ich muss da
[02:06:02] sehr aufpassen mit solchen Aussagen,
[02:06:03] weil ich weiß, was dann morgen wieder
[02:06:04] passiert, wenn das live geht. Aber wir
[02:06:06] schauen uns gerade sehr intensiv Hermes
[02:06:08] Agent an. Das ist auch ein Open
[02:06:11] ja ähnlich vergleichbar mit Open Claw.
[02:06:14] Was uns an Hermes Agent aktuell so gut
[02:06:15] gefällt ist, du wolltest ja noch mal
[02:06:17] Nerd Themen haben, ist der Harness ist
[02:06:19] außergewöhnlich gut. Also Harness
[02:06:20] beschreibt quasi das ganze Drum um ein
[02:06:22] Modell. Also, wie gut ist der Zugriff
[02:06:24] auf andere IT-Systeme? Wie wird das
[02:06:26] Gedächtnis äh verwaltet? Ähm [schnauben]
[02:06:29] wie kann der sich selbst
[02:06:30] weiterentwickeln? Das beschreibt man als
[02:06:32] Hnesses. Ja, also die Regel oder die
[02:06:34] Formel ist Agent ist gleich Hannes + KI
[02:06:37] Modell. Das beschreibt einen Agent. Und
[02:06:40] dieser Hannes ist eigentlich das, wo das
[02:06:41] Spiel gerade entschieden wird, dieses
[02:06:42] Kontext Thema um den KI Agenten herum.
[02:06:45] Und was Hermes Agent spannend macht, ist
[02:06:47] a Open Source, das heißt, kannst sehr
[02:06:49] viel gestalten da drin und anpassen. Und
[02:06:51] zweitens, es hat eben eine
[02:06:53] selbstlernende Komponente. Das heißt,
[02:06:54] die KI schaut sich regelmäßig an, wie
[02:06:57] sind den meine Arbeitsergebnisse, wie
[02:06:58] werde ich gefeedbackt, was passiert denn
[02:06:59] hier und schreibt immer wieder ihre
[02:07:02] Prozesse neu. Das haben wir bisher im
[02:07:04] Test nur im Marketing und gerade nur
[02:07:07] beim Hansy, dass wir uns hinter
[02:07:09] anschauen, wie gut hat denn der LinkedIn
[02:07:10] Post performt. Dann analysieren wir das
[02:07:14] auf Muster der letzten zwei Wochen und
[02:07:15] leiten ab. müssen wir die Hooks ändern?
[02:07:17] ist die Verteilung Redaktionsplan gut,
[02:07:19] um auf diesen LinkedIn Algorithmus,
[02:07:21] diesen 360° Brew, so heißt das an Anfang
[02:07:23] des Jahres, zu schauen, wie konsistent
[02:07:26] ist das zu dem eigentlichen LinkedIn
[02:07:28] Profil und das haben wir sehr aufwendig
[02:07:29] von Hand selber entwickelt, dass Hans
[02:07:31] sie das hinbekommt. läuft auch so
[02:07:34] semistabil, ja, malt deutlich besser,
[02:07:36] dann wieder eben haben wir auch Momente,
[02:07:37] wo wir eingreifen müssen und Hermis
[02:07:40] Agent scheint gerade sehr
[02:07:41] vielversprechend zu sein, dass er das
[02:07:42] für alle AG bei uns bereitstellt und
[02:07:45] sollten sich diese Tests bewahrheiten,
[02:07:47] werden wir unter der Haube sehr stark
[02:07:49] auf Hermes Agents steigen, umsteigen und
[02:07:52] N8N in gewissen Teilen reduzieren.
[02:07:56] Das ist wie du das oder wie ich das
[02:07:57] schon eingeleitet habe mit Nerd Talk so
[02:07:59] ein bisschen.
[02:08:01] Ich sehe so verschiedene Stufen der KI
[02:08:05] Anwendungsfelder. Also meine Verlobte
[02:08:08] hat jetzt gestern meiner Schwiegermutter
[02:08:12] Chat GBT aufs Handy geladen. So und die
[02:08:14] sagt, ich habe da schon so viel gehört,
[02:08:16] jetzt kann ich fragen und der kann ich
[02:08:18] stellt die eine Frage. Also quasi die
[02:08:20] App haben und zu wissen, wenn ich eine
[02:08:22] Frage habe, könnte ich ja Chatti fragen.
[02:08:24] So das ist wahrscheinlich Stufe null,
[02:08:28] sage ich jetzt mal.
[02:08:30] aber dann relativ nahull hast die App
[02:08:33] und fragst die Sachen und dann auf dem
[02:08:35] auf der anderen Seite des Spektrums bist
[02:08:37] du bist oder ein Peter oder jemand der
[02:08:42] sich seit Jahren damit beschäftigt sagt
[02:08:43] pass auf ich habe ja 700 Agent die sich
[02:08:46] gegenseitig verwalten. Dein heiß so
[02:08:47] deiner ist so und nächste Woche hat
[02:08:48] einer Geburtstag da gehen wir alle auf
[02:08:50] eine virtuelle Geburtstagsparty.
[02:08:52] Häufigste Frage übrigens, ob unsere
[02:08:53] Agents zur Weihnachtsfeier kommen
[02:08:54] dürfen. Das glaube ich und da ist ja die
[02:08:57] Frage, macht man wirklich eine
[02:08:58] Weihnachtsfeier, wenn ich das jetzt also
[02:09:01] warum dürfen die Menschen auf eine
[02:09:02] Weihnachtsfeier und die KI Agenten
[02:09:03] nicht?
[02:09:03] Ja, unfair, ne?
[02:09:04] Und kann man nicht möglicherweise einen
[02:09:06] humanoiden Roboter schaffen und dann
[02:09:07] kommen die alle wirklich auf die
[02:09:08] Weihnachtsfeier, weil die KI Modelle
[02:09:10] besser funktionieren, ist alles fucking
[02:09:11] geisteskrank. Ja, das das ist das eine,
[02:09:13] aber dann gibt's so verschiedene mal, du
[02:09:16] bist ganz hier am äußeren Spektrum ganz
[02:09:18] rechts von mir sozusagen und ganz links
[02:09:21] ist meine Schwiegermutter, die das macht
[02:09:23] so dazwischen bin ich irgendwo, der mal
[02:09:26] mit dem Chetti was gemacht hat, der mit
[02:09:28] dem Clode Cowork, ich habe so
[02:09:29] verschiedene Textfiles und ich würde
[02:09:32] sagen, auf mein Level kann ich jemanden
[02:09:36] in wahrscheinlich 3 4 Stunden s, ich
[02:09:38] guck mal hier, das ist Cowork, das ist
[02:09:40] hier kopier einfach malin Masterprom,
[02:09:42] dass du dir selbst im Gewächnis nichts
[02:09:43] merkst, sondern alles in Textfils, das
[02:09:45] die Struktur der Textfils. Lieben Gruß,
[02:09:46] probier es aus, mach's und dann
[02:09:48] verknüpft das mit drei Skills. So.
[02:09:50] [schnauben]
[02:09:51] Ähm, jetzt die nächsten Schritte wären,
[02:09:55] wenn ich jetzt jetzt habe ich dir
[02:09:56] zugehört, denke, oh scheiße, One Brain
[02:09:57] ist scheiße. Ähm eigentlich ist es ein
[02:10:01] eigentlich brauch ich muss mal anfangen
[02:10:02] mit Slack runterladen, Slack zu
[02:10:04] integrieren in irgendwie in NateN
[02:10:06] oder halt die die Messenger, mit dem du
[02:10:07] eh arbeitest, Ben. Also, wir haben halt
[02:10:09] Slack genommen, weil Slack am Anfang da
[02:10:10] war.
[02:10:10] Mm. Aber mir geht's ja darum, also wenn
[02:10:12] dein Alltag in WhatsApp stattfindet,
[02:10:14] dann sollten die in WhatsApp sein. Wenn
[02:10:15] dein Alltag in Telegram oder Signal ist,
[02:10:17] dann sollten die da sein. Also ich will
[02:10:18] halt ich möchte ja nicht mich der KI
[02:10:21] unterwerfen, indem ich das Tool wechsel,
[02:10:23] sonder ich sag, die soll zu meiner Party
[02:10:25] kommen.
[02:10:25] Okay, aber dann müsste ich jetzt ja
[02:10:27] hergehen und von diesem One Brain auf
[02:10:30] ein Multibrain bzw. Multiagent Setup
[02:10:34] gehen und dann ist das erste Slack.
[02:10:36] Okay, Slack brauchst du nicht. Du kannst
[02:10:37] WhatsApp machen. So und dann brauche ich
[02:10:39] aber ein Tool, wo ich irgendwie einen
[02:10:40] WhatsApp Agenten oder nicht einen,
[02:10:42] sondern mehrere WhatsApp Agenten drin
[02:10:43] drin hätte. Ähm und dann ist ja die
[02:10:47] Frage, okay, dann habe ich die WhatsApp
[02:10:49] Integration, dann brauche ich irgendwie
[02:10:51] ein NLN und sag, okay, jetzt habe ich
[02:10:53] diesen einen Agenten, wie z.B. jetzt,
[02:10:55] dass du hast gesagt, die Google Flights
[02:10:57] API so finde ich geil jemand zu haben,
[02:11:01] der meine Flüge bucht. So wie aufwendig
[02:11:03] ist das dahinzukommen, weil es klingt
[02:11:05] jetzt für mich der so in der Mitte ist,
[02:11:07] da muss ich mich schon viel beschäftigen
[02:11:10] mit was ist eigentlich in den ich weiß,
[02:11:12] ich habe da auch ein Account, ich habe
[02:11:13] da nie was gemacht, weil ich okay ist
[02:11:15] irgendwie viel, ich habe 20 Minuten, 20
[02:11:17] Minuten reichen natürlich so was ist der
[02:11:19] logische für mich jetzt nächste Schritt.
[02:11:22] Ja, die Frage ist ja, was dein Ziel ist,
[02:11:24] ne? Also, wir machen das ja nicht, um
[02:11:26] der Technologie zu huldigen. Und das
[02:11:28] muss man uns ja schon zugestehen, wenn
[02:11:30] du dich den ganzen Tag mit nichts
[02:11:31] anderes beschäftigst, dass dann
[02:11:32] Strukturen rauskommen, die natürlich
[02:11:34] technologisch unter der Haube komplexer
[02:11:37] sind, als das, was die Normalsterblichen
[02:11:39] damit verwenden. Ähm, sage ich deshalb,
[02:11:41] jeder muss unsere Komplexität haben. Auf
[02:11:42] gar keinen Fall. Die Frage ist ja, was
[02:11:44] ist dein Ziel? Also es kann auch
[02:11:46] ausreichen, dass du sagst: "Hey, für
[02:11:48] mich ist gerade der Best Practice in
[02:11:49] Cowork mit dem One Brain so zu arbeiten.
[02:11:51] Ich kriege herausragende Ergebnisse."
[02:11:53] Hey, do it. Ja, also deswegen ich würde
[02:11:56] dich da niemals verurteilen. Ich will
[02:11:58] dir nur erklären, was für mich und für
[02:12:00] viele unsere Kunden gut funktioniert und
[02:12:02] warum das gut funktioniert. Also
[02:12:03] deswegen ich würde weggehen von so einem
[02:12:05] Absolutismus zu sagen, so muss das
[02:12:07] laufen. Ähm das kann auch sein, dass
[02:12:10] Leute in Copilot Agent Bilder, in
[02:12:13] Langdog, whatever sagen: "Ey, ich komme
[02:12:14] da super zurecht. Ich habe da Zehn
[02:12:15] Agents gebaut. Meine Arbeit ist eine
[02:12:17] völlig andere geworden. Ich feier mein
[02:12:19] Leben und dann ist das herausragend.
[02:12:21] Wenn man aber tiefer gehen will, dann
[02:12:23] geht das halt mit Zeitinvest ein her.
[02:12:25] Das ist so ein bisschen wie mit Computer
[02:12:27] spielen. Die sind ja auch so am Anfang
[02:12:28] levelt man relativ schnell und dann muss
[02:12:30] man viel Zeit investieren. Es dauert
[02:12:32] viel langsamer, bis das nach oben kommt
[02:12:34] und so ist das halt mit vielen
[02:12:35] Kompetenzen. So, das wäre auch, wenn du
[02:12:36] Klavier spielen lernen würdest. Alle
[02:12:39] meine Ännchen kriegst du relativ zügig
[02:12:40] hin, bis eine Mondsteinsonate rauskommt,
[02:12:42] kostet schon wieder mehr Zeit und dann
[02:12:43] lang wahrscheinlich [räuspern] nie. Ja,
[02:12:45] also so so ist Kompetenzufbau ist immer
[02:12:48] locker rhthmisch äh wie man da in der
[02:12:50] Fachsprache sagt und deswegen auf das
[02:12:51] Level zu kommen ist anspruchsvoll. Da
[02:12:53] muss man aber auch dazu sagen, dass es
[02:12:55] für den jetzigen Moment smart, wenn man
[02:12:57] in dem Bereich arbeiten möchte, wenn man
[02:12:59] als Experte in den Organisationen dann
[02:13:02] Beitrag leisten möchte, sich damit zu
[02:13:04] beschäftigen und da tiefer reinzugehen.
[02:13:07] Aber ich würde es immer nur machen, wenn
[02:13:08] da ein klare Zielstellung oder ein
[02:13:10] klarer Purpose dahin ist und nicht
[02:13:12] einfach nur zu sagen, ich habe das
[02:13:13] Gefühl, ich werde auf jeden Fall
[02:13:14] abgehängt und ich muss da investieren.
[02:13:16] Aber wenn du es tust, ist mein Tipp
[02:13:17] Nummer eins, mach's nicht alleine. Such
[02:13:20] dir andere Leute, mit denen du gemeinsam
[02:13:22] lernst und vorangehst. Das muss ja nicht
[02:13:24] in der Akademie wie bei uns sein, aber
[02:13:26] such dir ein paar andere Spinner, hätte
[02:13:28] ich fast schon gesagt, die da Bock drauf
[02:13:30] haben, tiefer zu gehen. Lernt
[02:13:31] voneinander. Ähm, weil dann baust du
[02:13:34] gleich zwei Kompetenzen aus. Du lernst
[02:13:36] dieses Netzwerktha stärker kennen, gehst
[02:13:38] da intensiver rein und du musst nicht
[02:13:40] jede Erfahrung selbst machen.
[02:13:42] Mhm. Ich sehe quasi zwei Arten von von
[02:13:46] Leuten und ich sehe halt diese nennen
[02:13:48] wir das muss nicht unbeding One Brain
[02:13:49] sein, sondern Cloud Code, Clode Cowork
[02:13:53] oder wie heißen die Tools? ähm Cser, die
[02:13:55] dann Cser benutzen und so
[02:13:57] ja,
[02:13:57] die also Coding Setups umfunktionieren,
[02:14:00] um unternehmerisch aktiver zu sein. Das
[02:14:02] sind häufig sehr intelligente Leute, die
[02:14:04] sagen, ich will mit Menschen eigentlich
[02:14:06] nichts zu tun haben und ich und meine
[02:14:09] KI, wir rocken das
[02:14:11] so. Das das funktioniert das
[02:14:13] funktioniert bei den auch absurd gut.
[02:14:16] wo ich eine Schwierigkeit sehe, ist in
[02:14:18] so einem Setting wie jetzt bei uns, wir
[02:14:19] haben jetzt dann sieben Leute und dann
[02:14:21] sagt einer, ich habe mich intensiv mit
[02:14:23] Cloud Code beschäftigt und Cowork und
[02:14:24] wir machen das jetzt so und so und dann
[02:14:26] fangen die an und lustigerweise war das
[02:14:28] eine Frage, die ich mitgenommen habe aus
[02:14:29] dem aus dem Team, was die wo die
[02:14:31] Schwierigkeiten dran hatten ist, wenn
[02:14:34] das ein lokales One Brain funktioniert
[02:14:36] für einen gut. So und in dem Moment, wo
[02:14:39] wir das jetzt in im Team weitergeben und
[02:14:41] sagen, lass uns mal alle Cloud Cowork
[02:14:44] benutzen und hier sind die Fils, die
[02:14:46] tauschen wir über die Dropbox, wer kann
[02:14:49] diese Filern
[02:14:53] und eigentlich ist es ins Team zu
[02:14:56] integrieren, das was uns aktuell mega
[02:15:00] schwer fällt. So und jetzt höre ich von
[02:15:02] dir, du musst eigentlich 73 verschiedene
[02:15:04] Agenten bauen und sin schreibe ich den
[02:15:06] Voice dem Team gleich eine Voice oder
[02:15:08] spreche den Voice. Pass auf Leute,
[02:15:09] vergesst alles was wir bisher wissen.
[02:15:12] Guckt den Podcast und registriert euch
[02:15:15] beim Dominik und äh macht den Kurs
[02:15:18] sinngemäß. Ähm, aber was wäre ich
[02:15:21] verstehe, dass es für dich ökonomisch
[02:15:22] natürlich auch sehr attraktiv ist, aber
[02:15:24] so ein du verstehst ja auch wie wie ein
[02:15:27] Cowork funktioniert und ich glaube viele
[02:15:28] sind an an dem Punkt, dass sie irgendwie
[02:15:30] gerade als Founder mit einem kleinen
[02:15:32] Team bist du selbst da, ich bin hyper
[02:15:35] aktiv, jetzt will ich auch, dass mein
[02:15:37] mein Team hyper produktiv wird, genau
[02:15:39] wie ich, aber irgendwie ist der Schritt
[02:15:41] von mir auf Rollout auf zum Team, selbst
[02:15:44] wenn es klein ist und wir sprechen nicht
[02:15:45] über IKEA, sondern wir sprechen über wir
[02:15:46] sind alle in diesem Raum Super schwer.
[02:15:49] Wie wirst du das machen?
[02:15:50] Ja, aber jetzt kommen wir zum Kern
[02:15:52] eigentlich des Problems, weil das, was
[02:15:54] du beschreibst, ist selbst in solchen
[02:15:56] kleinen Strukturen in denen wir ja beide
[02:15:58] unterwegs sind oder in großen
[02:16:00] Strukturen, das eigentliche Problem ist
[02:16:01] nicht die Technologie. Also bei Leaders
[02:16:04] of E selbst, ja, wir sind ja unser
[02:16:06] eigenes Forschungslabor, wir diskutieren
[02:16:07] fast gar nicht mehr über solche
[02:16:09] Technologiefragen. Ich mit Stefan mal
[02:16:11] über Hermes AG und testen dann
[02:16:12] irgendwie, ob wir solche neuen Agents
[02:16:16] über Clod mit Python programmieren
[02:16:17] lassen und dann selbst einstellen lassen
[02:16:18] und so da mit dem führe ich mal solche
[02:16:20] Nerdiskussionen. Im Team diskutieren wir
[02:16:23] über Prozesse, über Qualitätsstandards,
[02:16:25] wie wir den das komplette Team enabeln,
[02:16:28] warum wir selbst freitags Sessions
[02:16:31] haben, wo das ganze Team zusammenkommt
[02:16:33] und einer aus dem Team dem anderen
[02:16:34] irgendwas beibringt, irgendwelche Hacks
[02:16:36] vorstellt. Das heißt, das Spiel wird
[02:16:39] entschieden in Prozessen und in Kultur
[02:16:42] und der Großteil [schnauben] der
[02:16:43] Organisation hat das noch nicht
[02:16:44] verstanden. die glauben, es geht darum,
[02:16:46] das richtige Tool zu finden, das
[02:16:48] einzuführen, einmal zu schulen und dann
[02:16:49] läuft läuft das Ding und darum geht's
[02:16:51] nicht, sonder es geht darum, wie werdet
[02:16:54] ihr eine selbstlernende Organisation,
[02:16:57] die sich weiterentwickelt, wo die Leute
[02:16:59] Bock drauf haben, wo Prozesse
[02:17:01] harhensweisen transparent werden, weil
[02:17:03] die Technologie wird immer mehr zu
[02:17:04] Commodity. Und ich glaube, was ich euch
[02:17:07] empfehlen würde, ist erstmal Schritt
[02:17:10] zurückzugehen,
[02:17:12] bevor du jetzt das über den Haufen
[02:17:13] wirbst, wo das Team sich gerade total
[02:17:15] freut, dass das jetzt mal irgendwie
[02:17:16] funktioniert und losgeht. Ich kann den
[02:17:18] Impuls sehr gut nachvollziehen, weil ich
[02:17:19] auch so bin. Ähm, aber den Schritt
[02:17:21] zurückzugehen und zu sagen, was ist
[02:17:23] eigentlich das Ziel hier? Wie wollen wir
[02:17:26] als Organisation bei unscripted
[02:17:27] arbeiten? Wie wollen wir sein, wie
[02:17:29] wollen wir nicht sein, welche Werte
[02:17:31] stellen wir in Fokus? Also diese ganze
[02:17:32] langweilige Shit eigentlich, der eben
[02:17:34] gar nichts mit der Technologie zu tun
[02:17:35] hat. Wie dokumentieren wir hier
[02:17:37] Prozesse? Ja, wie wollen wir
[02:17:39] zusammenarbeiten? Und auf der Basis
[02:17:41] können wir dann die Entscheidung treffen
[02:17:43] zu sagen, was ist denn jetzt ein Setup,
[02:17:44] das für uns in der Technologie diesem
[02:17:46] Zweck dient, aber nie die Technologie
[02:17:49] ins Zentrum stellen und um die herum
[02:17:52] dein Unternehmen bauen, sondern du hast
[02:17:54] hier ein spezifisches Set an Problemen,
[02:17:56] an Usases, die du lösen möchtest. Frag
[02:17:58] deine Mitarbeiterin, was ihre größten
[02:18:00] Painpoints im Alltag sind. Also jeder
[02:18:02] hat ja im Jobprofil, den er hat,
[02:18:03] Aufgaben, die in total auf den Keks
[02:18:05] gehen. Und das ist mega sinnstiftend zu
[02:18:08] sagen, wenn wir hier beliebig viele
[02:18:10] Menschen wären, was wird sofort abgeben?
[02:18:13] Was ist denn das, was dich wirklich
[02:18:14] nervt, was deine Kreativität hmt in
[02:18:16] konzeptionellen, strategischen Arbeiten
[02:18:17] und so weiter? Und aus dem Gedanken
[02:18:19] heraus, dann suchen wir uns die
[02:18:21] Technologie aus, die euch möglichst weit
[02:18:23] trägt. Und ehrlicherweise
[02:18:26] das Setup, das wir jetzt für uns
[02:18:27] gefunden haben, das trägt uns verdammt
[02:18:29] weit, weil Björn, der bei uns die
[02:18:30] Buchhaltung macht, ist ein Agent, der
[02:18:32] sucht aus allen E-Mailpostfächern von
[02:18:34] allen Mitarbeitern die ganzen
[02:18:35] Rechnungen, die wir zugeschickt
[02:18:36] bekommen, benaht die, legt die ab,
[02:18:37] schickt die dem Steuerberater. Ja, der
[02:18:40] hat ein unglaublich simples Modell,
[02:18:41] irgend so ein Mini irgendwas Ding, das
[02:18:43] uns gar nichts kostet. Es kostet
[02:18:44] irgendwie 5 Cent pro eine Million
[02:18:46] Tokens. Risikoappetit
[02:18:49] ausgesprochen groß. Der Steuerberater
[02:18:51] modzt schon, wenn Beleg doppelt ist oder
[02:18:52] fehlt oder so. Da schaut gar keiner mehr
[02:18:54] von uns drauf. Das soll Björn einfach
[02:18:55] machen. Was interessiert mich, was
[02:18:58] Anthropic, Open AI oder Google morgen
[02:19:01] für ein Modell rausbringen? Björn macht
[02:19:03] sein Case, der ist für uns gelöst, den
[02:19:04] fasse ich erstmal nicht mehr an. Es sei
[02:19:05] den, ich habe ein Problem. Und das würde
[02:19:07] ich euch total empfehlen. Geht vom
[02:19:09] USCase und nicht von der Technologie.
[02:19:12] Dazu muss man aber auch so ein bisschen
[02:19:13] wissen, was technologisch möglich ist
[02:19:16] und was technologisch nicht möglich ist.
[02:19:18] Jetzt sagst du, ey, das klappt bei uns.
[02:19:20] Also, der Buchhaltungsagent, ich meine
[02:19:21] Buchhaltung ist ja so ein Thema, was in
[02:19:23] kaum einem Unternehmen ein euphorisches
[02:19:24] Thema ist. Das ist immer scheiße. Es
[02:19:26] fehlen immer Beleger oder du stellst
[02:19:28] extra einen, der absurd teuer ist,
[02:19:29] einfach nur, dass du den Beleg Pain
[02:19:31] nicht mehr hast. So, jetzt sagst du,
[02:19:32] pass auf, also ich habe eigentlich ein
[02:19:33] Agent, der funktioniert das und
[02:19:34] funktioniert sogar auf einem sehr
[02:19:35] billigen Model.
[02:19:37] Jetzt höre ich von dir, ja, was sinnvoll
[02:19:38] ist, ist alle E-Mail Postwuche an
[02:19:40] anbinden. Möglicherweise kriegen wir die
[02:19:42] E-Mails die die Rechnung aber nicht per
[02:19:44] per E-Mail. Dann mülich hergehen und
[02:19:46] sagen,
[02:19:48] wenn das nicht per E-Mail bekommen ist,
[02:19:50] dann gucke ich mal von welcher Firma ist
[02:19:52] denn die Abbuchung, dann suche ich deine
[02:19:54] E-Mailadresse raus, schicke eine
[02:19:55] automatisch eine E-Mail. Hey liebe
[02:19:57] Leute, wir haben eine Abhüberbuchung
[02:19:58] über 23,40 € am 6.08. Könnt ihr uns die
[02:20:00] Rechnung schicken, lieben Gruß.
[02:20:03] Das wäre doch Papierbelege. Da muss eben
[02:20:06] jeder aus dem Team Foto machen und BN
[02:20:07] schicken. Also so in der Kombination
[02:20:09] machen wir das.
[02:20:10] Mhm. Und aber das ist ja als Beispiel
[02:20:13] ein schönes Beispiel, was ein Agent ist,
[02:20:17] der in jedem Unternehmen eigentlich
[02:20:19] verarbeiten könnte.
[02:20:20] Und ich meine, du gehst halt her und
[02:20:22] sagst, ich erkläre euch mal, wie du
[02:20:24] deinen eigenen Buchhaltungsagent baust
[02:20:26] und auch alle anderen Agents. Jetzt
[02:20:28] könnte man noch einfach sagen, pass auf
[02:20:30] Leute, wir haben die 30 besten Agents
[02:20:32] sind Buchhaltungsagent sind das, das das
[02:20:35] hier nimmt sie, dann braucht ihr euch
[02:20:37] das gar nicht selbst überlegen. So eine
[02:20:38] Plug and Play Lösung. Macht ihr das auch
[02:20:40] oder macht ihr das nicht?
[02:20:41] Na, was wir machen ist ähm wir geben ähm
[02:20:44] in unseren Kursen ja den Großteil
[02:20:45] unserer Agents raus, aber wir bringen
[02:20:47] eben bei, wie du sie zu deinem Agen
[02:20:49] machst, weil die Standards, die für
[02:20:51] meinen Björn gelten, die müssen ja nicht
[02:20:52] für dein gelten. Vielleicht hast du auch
[02:20:54] gar keine GmbH, sonder irgendeine andere
[02:20:55] Struktur und Kommandit und sonst was,
[02:20:57] keine Ahnung. Vielleicht willst du ganz
[02:20:59] anders willst du noch mal drauf schauen
[02:21:00] auf die Belege, weil du eben nicht mein
[02:21:02] Risikoappetit hast. Das heißt, unser
[02:21:04] Ansatz ist eben nicht zu sagen, wir
[02:21:05] stellen dir ein Software Service zur
[02:21:06] Verfügung und dann verwendest du das und
[02:21:08] dann bist du von uns abhängig, sondern
[02:21:09] wir sagen, wir wir geben dir unseren,
[02:21:11] wir erklären dir, wie wir ihn verwenden
[02:21:12] und wir zeigen dir, wie du ihn zu deinem
[02:21:13] Agen machst. Es gibt diverse Berater um
[02:21:16] mich rum, die mir erklären, dass ich
[02:21:18] ökonomisch wesentlich erfolgreicher
[02:21:19] wäre, wenn ich einfach unsere Agents
[02:21:21] verkaufen würde, die genau auf diese
[02:21:22] Kriterien zutreffen, äh, die du
[02:21:24] beschreibst. Zum einen [schnauben]
[02:21:25] glaube ich an den Impact als
[02:21:27] Bildungsunternehmen
[02:21:29] und zum anderen äh glaube ich entwickelt
[02:21:31] sich die Technologie so schnell weiter,
[02:21:32] dass wir auch sehr viele dieser
[02:21:34] Startups, die es jetzt im Valley gibt,
[02:21:35] die alle das gleiche machen, die alle
[02:21:38] Executive Assistant, Buchhaltung,
[02:21:39] Reiseagent, whatever bauen und dann den
[02:21:42] Kunden geben, dass die wieder
[02:21:43] verschwinden werden, weil die
[02:21:45] Plattformen wie Microsoft und Code das
[02:21:48] irgendwann als Commodity anbieten und
[02:21:50] dann wird's immer spezifischer werden,
[02:21:51] was bei unscripted, was bei Leaders of
[02:21:53] AI die Themen sind, die ihr umsetzen
[02:21:55] müsst, aber Microsoft zieht ja massiv
[02:21:57] nach. Es gibt da diverse Agents, da hat
[02:21:59] man vor eineinhalb Jahren Entwickler
[02:22:00] dran gesetzt, die sind jetzt einfach im
[02:22:02] Standardpaket mit drin und dann holst du
[02:22:03] die dir und passt die ein bisschen an.
[02:22:05] Also ich glaube nicht, dass das
[02:22:06] langfristig ein sinnvolles
[02:22:07] Geschäftsmodell ist. A für den Kunden
[02:22:09] ist es ein kleine Verarsche auch
[02:22:11] ehrlicherweise und B ähm macht's für
[02:22:14] dich auch als Unternehmen nicht
[02:22:15] langfristig Sinn Geld damit zu
[02:22:16] verdienen.
[02:22:18] Wie viel meiner Mitarbeiter müss ich
[02:22:20] denn für lange zu dir schicken und was
[02:22:22] müsste ich dir überweisen, um deine
[02:22:23] Kurse zu machen?
[02:22:26] Also wie gesagt, Schritt eins, wir
[02:22:27] überlegen uns mal, wo Anscripted hin
[02:22:29] will, um dann zu sehen, ob wir überhaupt
[02:22:31] die Richtigen sind, euch darin
[02:22:32] auszubilden. Ähm, von dem, wie unser
[02:22:35] Ansatz eben folgt. Wenn wir das geklärt
[02:22:37] haben, in der Größe von sieben Leuten
[02:22:39] sollten ein eineinhalb Stellen
[02:22:42] wahrscheinlich dabei sein, die solche
[02:22:43] Experten sind. Heißt z.B. auch so
[02:22:46] Jürgensysteme, das war dieses
[02:22:47] Multiendensystem,
[02:22:48] Jürgensystem, ja,
[02:22:50] ähm zu bauen, autonomagierende, das ist
[02:22:53] jetzt nicht von jedem die Aufgabe,
[02:22:55] sich damit zu beschäftigen. Äh, dann
[02:22:57] wird's wahrscheinlich ein zwei geben,
[02:22:59] die für die Company so diese
[02:23:01] Rahmenbedingungen zukünftig schaffen,
[02:23:03] die dann vielleicht auch Dienstleister
[02:23:04] scouten, die man mal mit dazu holt,
[02:23:06] vielleicht auch Technologien so ein
[02:23:07] bisschen Trend scouten und der Rest, der
[02:23:09] braucht halt eine Basisschulung, wie man
[02:23:11] Agents erstellt und damit umgeht. So und
[02:23:13] daraus würde ich ein Paket machen. Ähm
[02:23:15] unsere kleinste Schulung, die 4 Stunden
[02:23:17] ist, kostet 299 €. Nennt sich AI
[02:23:19] Survival Programm. Unser MBAI kostet
[02:23:22] 1900 € sind 90 Stunden, ist zertifiziert
[02:23:26] von der Hochschule Fresenius. Auch
[02:23:27] Microsoft hat seinen Stempel da drauf
[02:23:28] gegeben. Man baut 18 Agents in diesem
[02:23:31] Programm und lernt, wie man die auf sein
[02:23:32] Unternehmen anpasst. Und die
[02:23:34] Expertenausbildung kostet 5900 € sind
[02:23:37] 120 Stunden.
[02:23:39] Sind die die 120? Sind die noch mal auf
[02:23:41] die 90 drauf oder?
[02:23:43] Ja.
[02:23:43] Okay. Das heißt, es sind
[02:23:45] das ist eine fortgeschrittene
[02:23:45] Ausbildung.
[02:23:47] Wenn ich jemand zum Experten machen
[02:23:49] will, dann muss ich ih einmal für 1900 €
[02:23:51] zu euch schicken, 90 Stunden, dann noch
[02:23:52] mal 120 für 5900 € glaube ich, ne?
[02:23:55] Ja, es ist selten so, dass Leute beides
[02:23:57] aufeinander machen. Das ist kommt bei
[02:23:58] Selbstständigen vor, die sagen, ich will
[02:23:59] da Berater in diese Richtung werden,
[02:24:01] dass die beides machen. Für gewöhnlich
[02:24:03] sind das unterschiedliche Profile. Das
[02:24:05] heißt, das eine Profil ist eher jemand,
[02:24:06] der diese Rahmenbedingung setzt, der
[02:24:07] vielleicht das auch intern treibt,
[02:24:09] dieses Thema. ähm der schaut, dass das
[02:24:11] Team auch immer in Abit bleibt und so
[02:24:13] weiter, sich solche Gedanken macht und
[02:24:14] der andere ist Implementierer. Das kann
[02:24:16] der über dieses Programm theoretisch
[02:24:18] lernen, aber auch über YouTube oder weil
[02:24:20] selber damit rumgespielt hat. Aber wir
[02:24:22] erwarten in dieser Ausbildung, dass du
[02:24:24] schon mal einfache Agents gebaut hast
[02:24:26] und dass du auch vielleicht die eine
[02:24:27] oder andere Automatisierung erstellt
[02:24:29] hast. Ähm und das Level musst du quasi
[02:24:32] bringen, um zu kommen, entweder über uns
[02:24:33] oder auch gerne über irgendjemand
[02:24:35] anderen.
[02:24:36] Na, spannend.
[02:24:38] Wie lange glaubst du und dann müssen wir
[02:24:39] langsam zum Schluss kommen, weil du
[02:24:40] musst gleich los. Ähm,
[02:24:42] die Zeit schon ist kurz vor 6 kurz se äh
[02:24:46] ja, es ist immer krass. Hier ist
[02:24:47] Raumzeitinum hier drin. Äh Flow und so.
[02:24:51] Wie lange glaubst du, haben wir ganz am
[02:24:53] Anfang besprochen, dass möglicherweise
[02:24:55] diese Einzelag technologisch irgendwann
[02:24:57] überholt werden. Ähm, wie lange glaubst
[02:25:00] du dauert das?
[02:25:02] Also, wann wird
[02:25:04] wann wird eine AI Ausbildung obsolet im
[02:25:07] aktuellen Entwicklungszyklus?
[02:25:09] Also, obsolet wird's nie. Ähm und zwar
[02:25:12] deshalb, weil es die Kompetenzen, die
[02:25:14] wir in einer KI Ausbildung vermitteln,
[02:25:17] äh nicht nur technologische sind. Da
[02:25:19] geht's um Haltung, da geht's um das
[02:25:21] Einordnen von Gefahren, ähm da geht's um
[02:25:24] das Verständnis von Verantwortung und
[02:25:25] Ethik. Also, wir haben viele
[02:25:27] Dimensionen, die wir vermitteln müssen.
[02:25:29] Ähm, wir werden aber immer weniger
[02:25:31] technologische Anforderungen brauchen,
[02:25:32] um Menschen in diesem Segment
[02:25:34] auszubilden. Ich glaube, das ist
[02:25:35] entscheidende. Was wir sehen ist, wir
[02:25:38] gehen stark davon aus, ähm dass wir Ende
[02:25:40] des Jahres langläufig Agents haben
[02:25:43] werden, die andere Agents bauen. Also,
[02:25:45] wir haben das heute schon. Wir glauben,
[02:25:47] dass die Plattformen da relativ zügig
[02:25:48] nachziehen werden. Das ist übrigens der
[02:25:50] Grund, warum wir seit Dezember 2024
[02:25:52] nicht mehr prompten. Die KI prompten
[02:25:54] viel besser als wir. Deswegen macht das
[02:25:55] ja Helger wie vorhin beschrieben. Also
[02:25:57] deswegen, wenn hier jemand zuschaut und
[02:25:59] sich denkt, jetzt habe ich gerade ein
[02:26:00] Prompting Kurs abgeschlossen oder ich
[02:26:01] habe vor einen zu machen. Also das macht
[02:26:04] ja auch Spaß, ist ja okay, aber da würde
[02:26:06] ich jetzt nicht drauf wetten, äh, dass
[02:26:07] das noch lang ein Thema ist und genauso
[02:26:09] eben das Bound von Agents nicht. Das
[02:26:11] heißt, wir sehen da eine massive
[02:26:13] Verschiebung und es war ja in zwei
[02:26:15] Dimensionen dieser Frage. Das eine ist,
[02:26:16] wie lange ähm bauen wir das vielleicht
[02:26:18] noch selbst in diesen Ausbildung und wie
[02:26:19] lange haben wir noch diese Einzelags.
[02:26:21] Also ein Thema, dass ich für
[02:26:23] außerordentlich valide halte, ist, dass
[02:26:25] eine der nächsten Generationen und das
[02:26:26] werden wir jetzt nicht um die nächstes
[02:26:28] Jahr sehen, wahrscheinlich auch nicht
[02:26:29] übernänees, aber danach halte ich für
[02:26:31] wahrscheinlich. Ähm, sind sogenannte
[02:26:33] Schwärme, also Agent Swarms ist der
[02:26:36] Begriff. gibt schon Open Source Modelle,
[02:26:38] die sich damit beschäftigen. Die Idee
[02:26:40] ist zu sagen, eine Organisation ist eben
[02:26:42] diese Anhäufung von Problemen und für
[02:26:44] das Problem, das aufkommt, bildet sich
[02:26:46] ein Schwarm von tausenden von solchen
[02:26:48] Agenten, die gemeinsam diese Aufgabe
[02:26:50] lösen wie ein digitaler Zwilling der
[02:26:52] Organisation. Die simulieren Millionen
[02:26:54] Varianten durch und schauen, welche die
[02:26:56] beste für den Markt ist und bauen dann
[02:26:58] die Lösung dafür im LinkedIn Post oder
[02:27:00] für whatever ist. Da gibt es heute die
[02:27:03] technologischen Frameworks. Das sind
[02:27:04] aber allerdings Teagdemos. Die Vorstufe
[02:27:07] davon nennt sich Paper Clipping. Z.B.
[02:27:09] ist da ein so Name dafür. Okara
[02:27:12] Polia.
[02:27:14] Das heißt, du gibst ihnen ein Ziel rein
[02:27:15] und die bauen dir eine komplette
[02:27:17] Organisation aus solchen KI-Agenten, die
[02:27:19] gemeinsam versuchen, das Problem zu
[02:27:20] lösen. Das scheitert heute, weil zu
[02:27:24] wenig Prozessverständnis da ist, zu
[02:27:25] wenig Qualitätsanforderung, worüber wir
[02:27:27] gesprochen hatten, aber es zeigt, wo es
[02:27:29] technologisch ähm wahrscheinlich in den
[02:27:31] nächsten Jahren hingehen wird. M
[02:27:33] [schnauben]
[02:27:33] Ich hätte noch 23 Millionen andere
[02:27:35] Fragen, aber noch einmal kurz zur ganzen
[02:27:38] KI Thematik. Du hast gesagt, dass
[02:27:41] Führungskräfte, das ist also
[02:27:42] Führungskompetenz
[02:27:44] ist die Kompetenz der der Zukunft
[02:27:47] und gleichzeitig nimmt
[02:27:48] Technologiekompetenz ab. Das heißt, wenn
[02:27:51] ich jetzt ähm KI in meinem Unternehmen
[02:27:54] pushen will, stelle ich kein
[02:27:55] Informatiker ein, sondern eine gute
[02:27:57] Führungskraft, die menschlich empathisch
[02:28:00] zum einen diese Prozesse in den Menschen
[02:28:03] verstehen, sag, pass mal auf, du hast
[02:28:04] dich, du hast jetzt Angst, du findest KI
[02:28:06] dum. Außerdem Gönns. Äh und dann
[02:28:08] gleichzeitig mit den KI Leuten
[02:28:10] interagiert. Und jetzt ist das so, nicht
[02:28:13] jeder ist zum Chef geboren und es
[02:28:15] scheint so, dass die meisten Menschen
[02:28:17] eben keine natürlichen
[02:28:18] Führungskompetenzen sind haben. Jetzt
[02:28:21] kann man noch ein paar die Schulen, aber
[02:28:25] in der Historie der Menschheit gab es
[02:28:26] meistens nicht 90% Führungskräfte und
[02:28:29] 10% Follower, sondern es war eher
[02:28:31] andersrum. Was ist mit den Leuten, die
[02:28:35] keine Führungskompetenz haben, kein
[02:28:37] Talent dahin, keine Lust dafür? Wo
[02:28:39] stehen die in dem Arbeitsmarkt in den
[02:28:41] nächsten paar Jahren?
[02:28:43] Hast du überlegt so kurz vor Schluss
[02:28:44] noch so eine einfache Abschlussfrage zu
[02:28:46] stellen, ne? Ja, vielen Dank dafür.
[02:28:48] Also, das ist natürlich ein komplexes
[02:28:50] Thema. Ähm, wir sehen gerade, wenn wir
[02:28:53] so ein bisschen auf den Jobmarkt schauen
[02:28:55] und ich fange mit den Softwareen an, ähm
[02:28:57] da haben die großen Techunternehmen
[02:28:59] letztes Jahr eigentlich angefangen,
[02:29:00] viele Software Engineers zu entlassen
[02:29:02] und auch Meta dieses Jahr ja wieder
[02:29:04] bekannt gegeben, wieder tausende von
[02:29:06] Leuten, die sie die sie da rausnehmen.
[02:29:08] Äh gleichzeitig merken wir ein
[02:29:09] Gegentrend, dass viele der Unternehmen
[02:29:11] auch wie auch eine Microsoft wieder
[02:29:12] anfängt, die wieder einzustellen, weil
[02:29:14] sie folgende Fehlannahmen unterlegen
[02:29:16] sind. die haben gedacht, wenn die KI
[02:29:18] jetzt anfängt den Code zu schreiben und
[02:29:20] Microsoft ist glaube ich auch schon über
[02:29:21] 50% des kompletten Microsoft Codes ist
[02:29:23] von der KI geschrieben. Anthropic
[02:29:25] angeblich 100% von der KI geschrieben,
[02:29:27] orchestriert von menschlichen
[02:29:29] Programmierern und die Annahme war, wir
[02:29:31] brauchen einfach viel weniger
[02:29:31] Programmierer, weil die KI schreibt den
[02:29:33] Code. Was wir nicht auf dem Schirm
[02:29:35] hatten, ist, dass wir jetzt viel mehr
[02:29:37] Software brauchen als früher, weil das
[02:29:39] Problem war ja nicht, dass unsere
[02:29:40] Backlocks leer waren und wir nicht
[02:29:42] wussten, was wir tun sollten, sondern
[02:29:43] wir hatten Limitierungen aufgrund von
[02:29:45] Geld, von Zeit, Mangel an Ressourcen von
[02:29:47] Leuten, die sich damit beschäftigen
[02:29:48] können. Jetzt haben wir die, das heißt,
[02:29:50] wir wollen mehr Software, weil mehr
[02:29:52] möglich ist und entsprechend brauchen
[02:29:54] wir auch mehr Softwareentwickler, die
[02:29:56] einfach gut mit KI umgehen können. Das
[02:29:58] sehen wir auch in so einer Vanguard
[02:29:59] Studie von Anfang des Jahres, dass KI
[02:30:01] exponierte Berufe wie
[02:30:02] Softwareentwickler, Datenanalysten und
[02:30:03] so weiter gerade im gegen dem
[02:30:05] Markttrend, das eigentlich gar nicht so
[02:30:06] viel eingestellt wird, mehr
[02:30:08] wiedergesucht wird, wenn die gut darin
[02:30:10] sind mit KI zu arbeiten. Also das mal so
[02:30:12] als ein Trend. Der andere Trend ist aber
[02:30:14] auch und das das gehört zu weit dazu,
[02:30:16] dass Essential z.B. 11000 Menschen äh
[02:30:18] entlassen hat, weil sie gesagt haben,
[02:30:20] das sind Menschen, die nicht von KI
[02:30:22] ersetzt werden, sondern das sind
[02:30:23] Menschen, von denen wir nicht glauben,
[02:30:25] dass wir in KI Kompetenz mehr beibringen
[02:30:27] können. Ähm und jede Transformation und
[02:30:29] das gehört zur Wahrheit dazu, wird auch
[02:30:31] ihre Verlierer kennen. Und jemand, wie
[02:30:34] du es beschrieben hast, der da keine
[02:30:35] Lust, kein Talent, sich da nicht
[02:30:36] anstrengen will und so weiter, wird in
[02:30:38] den nächsten Jahren sehr schwer
[02:30:40] vermittelbar sein, wenn der nicht ein
[02:30:42] gewisses Domäenexpertise hat, die sehr
[02:30:44] implizit ist. Ähm, also als Beispiel,
[02:30:47] wir arbeiten mit einem bekannten
[02:30:49] Küchenhersteller zusammen und die haben
[02:30:51] intern den, nennen sie metaphorisch so
[02:30:53] Herrn Holz. Und was Herr Holz kann ist,
[02:30:56] der geht hin und sieht fünf Bäume und
[02:30:59] der weiß genau, welchen Baum sie nehmen,
[02:31:00] um damit die Funiere für diese Küchen zu
[02:31:02] bauen. Und das ist nirgends dokumentiert
[02:31:05] und die haben total Schiss, dass der
[02:31:06] jetzt bald in Rente geht, weil die nicht
[02:31:08] wissen, wie die danach die Hol Hützer
[02:31:10] auswählen sollen für ihre Küchen. Und
[02:31:12] wenn du so ein spezifisches Wissen hast,
[02:31:13] der Herr Holz kann sich ziemlich viel
[02:31:14] rausnehmen, äh und der muss auch nicht
[02:31:16] KI können, weil der so ein spezifisches
[02:31:18] Wissen hat. Also, das kann dich auch ein
[02:31:20] Stück weit noch tragen und retten. Ähm,
[02:31:22] aber die Menschen, die dann nicht
[02:31:24] vermittelbar sind, die werden es einfach
[02:31:26] schwer haben. Ich glaube nicht, dass wir
[02:31:27] jetzt deswegen alle ein bedingungsloses
[02:31:29] Grundeinkommen brauchen. Ähm, Arbeit
[02:31:31] wird nie weniger, die Jobs verändern
[02:31:33] sich, aber nicht jeder wird diese
[02:31:36] Transformation schaffen.
[02:31:39] Letzte Frage abseits allem KI Gedöns
[02:31:41] oder möglicherweise ist auch eine KI die
[02:31:43] [räuspern] Antwort, ich weiß es nicht.
[02:31:45] Ähm, eine Frage, die ich immer wieder
[02:31:46] stelle an alle. Ähm, wenn du morgen
[02:31:48] aufwachen würdest, letzte Frage mit
[02:31:51] Amnesie, du könntest dich an nichts
[02:31:52] erinnern. Ich würde dir aber ein Posted
[02:31:54] geben und auf diesem Postit könntest du
[02:31:55] etwas schreiben, was für dich morgen
[02:31:57] relevant sein soll, wenn du sonst nichts
[02:31:59] mehr weißt und nur noch den Posted hast.
[02:32:02] Was steht auf dem Posted?
[02:32:03] Und ist ein großer Posted oder?
[02:32:05] Das ist ein kleiner Posted.
[02:32:06] Okay.
[02:32:06] Mhm. [räuspern]
[02:32:07] [japst]
[02:32:12] Also ich glaube, der ist ja für mich.
[02:32:14] Ist ist für dich. Es ist nicht für die
[02:32:16] Welt da draußen, nur für dich.
[02:32:17] Ja. Okay. Ähm, ich würde drauf
[02:32:19] schreiben, wenn du überfordert bist mit
[02:32:22] KI, hast du ein Problem. Wenn alle
[02:32:25] überfordert sind mit KI, hast du eine
[02:32:26] riesengroße Chance.
[02:32:32] Spannend, Dik. Wenn du überfordert bist
[02:32:34] mit KI, hast du ein Problem, wenn alle
[02:32:36] überfordert sind.
[02:32:37] Da kann man fast das KI rausnehmen. Wenn
[02:32:40] du überfordert bist, hast du ein
[02:32:41] Problem. Wenn alle überfordert sind,
[02:32:43] hast du eine riesengroße Chance.
[02:32:44] Schön,
[02:32:45] das gefällt mir besser. Ich nehme dein
[02:32:47] Posted. Es kann dein ist dein Posted
[02:32:50] geworden. Lieber Don herzlichen Dank.
[02:32:51] Hab dir viel Spaß gemacht. Daumen sind
[02:32:53] gedrückt für dich und bin mal gespannt,
[02:32:55] wo diese KI Reise hingeht und ich glaube
[02:32:58] diesen Podcast mache ich zum
[02:32:59] Pflichtpodcast für mein ganzes Team. Was
[02:33:01] heißt Pflicht? Die gucken den eh von
[02:33:04] läuig durch den Schnitt, der nicht
[02:33:05] stattfindet. Ja. Ja, durch den es muss
[02:33:07] ja trotzdem irgendwie eingeordnet
[02:33:09] werden, so sozusagen von der lieben Gruß
[02:33:11] ans ganze Team an dieser Stelle. Ihr
[02:33:13] habt's geschafft und wir sind fertig.
[02:33:14] Herzlichen Dank.
[02:33:15] Vielen Dank, Ben für die Einladung und
[02:33:16] wenn du mich dabei unterstützen willst
[02:33:17] hier weiterhin so spannende gestern
[02:33:18] dieses Tisch zu bekommen, dann abonni
[02:33:20] geret auf YouTube, Spotify oder überall,
[02:33:21] wo es Podcast gibt. Das kostet keinen
[02:33:23] Cent und hilft uns möglicherweise sollte
[02:33:25] mal wieder jemand versuchen und zu
[02:33:26] Blacklisten, zu disten oder sonst
[02:33:28] irgendwas. Ganz herzlichen Dank.