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Was er mir über KI erzählte, hat mich schockiert — Transcript

by {ungeskriptet} by Ben · 28,957 words · 4,766 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00Wir werden alle Führungskräfte werden
0:02für künstliche [musik] Intelligenz. Das
0:04wird unsere zutiefst menschliche Aufgabe
0:06sein. Lass uns doch ein Unternehmen
0:08bauen, das zum überwiegenden Teil aus KI
0:10Mitarbeitern besteht und die sollen eben
0:13eine Personalakte haben, die sollen
0:15Persönlichkeitstypen haben. Bei Hans,
0:17sie den Hans sie haben wir eine Stunde
0:18gebaut, es hat 10 Wochen gebraucht, bis
0:20das ein guter Mitarbeiter war. Ich
0:22spreche mit ihnen über die
0:23Zusammenarbeit.
0:23Stopp, stopp. Wir reden jetzt von
0:24virtuellen Mitarbeitern oder?
0:25Wir sind immer noch bei der KI. Für mich
0:27steht AI eher für Alien Intelligence,
0:30die viele Vergleiche hat zu dem, wie
0:32Menschen agieren. Ich bezeichne sie eher
0:34als neue Spezies.
0:35Das klingt alles so wirklich kurz
0:37[musik] vor der Einweisung. So klingt
0:38das.
0:39Ja. Und ich w wir fangen gerade erst an
0:40zu reden, Ben. Okay.
0:42Wir haben eine ganz klare Probezeit
0:43[musik] für neue KI Kollegen und genauso
0:45haben wir Assessment Center, wo KI
0:48andere KI überprüfen und je mehr wir
0:50angefangen haben, die zu
0:51vermenschlichen, je mehr wir diesem
0:53Prozess gefolgt sind, desto [musik]
0:55erfolgreicher wurden wir. Was ist mit
0:57den Leuten, die keine Führungskompetenz
0:59haben, wo stehen die [musik] in dem
1:01Arbeitsmarkt in den nächsten paar
1:02Jahren?
1:07Du hast gerade gesagt, du hast dein
1:10letztes Unternehmen verkauft, kurz bevor
1:12es ChatGBT gab
1:14und das war möglicherweise ein sehr
1:17smarter Move, weil es irgendwie so
1:18ähnlich war wie Chat GPT und so ähnlich
1:20ist, was was du heute machst über Was
1:23ist da passiert? Was hattest du vor für
1:25Unternehmen? Was hast du da, also wie
1:27hast du das verkauft und was ist heute?
1:30Also, ich habe vor 10 Jahren das erste
1:31KIUnehmen aufgebaut, das hieß damals
1:33Punk Incorporated und die Idee war, dass
1:37wir KI nutzen wollten, um Bildung besser
1:41zu machen. Und besser heißt für uns,
1:43dass wir uns wirklich anschauen, wie
1:45heute tradung funktioniert und vor allem
1:47Softskills. Also es heißt wie
1:49Führungskompetenz,
1:50Kommunikationskompetenz,
1:52Kreativität, Empathie, also diese
1:53Fähigkeiten vermittelt werden. Und das
1:56war mir alles immer viel zu theoretisch
1:57und irgendwelche Rollenspielchen, die
1:59man in irgendwelchen Workshops gemacht
2:00hat und ich hatte zu der Zeit die Studie
2:03gelesen von diesem unaussprechbaren
2:05Ungarn, der diese Flowforschung ähm
2:09Mihau irgendwas irgendwas, also lass
2:11mich nicht aussprechen.
2:12Ich musst du mir erklären.
2:13Ja, also die Grundthese ist, dass Stress
2:15ein unfassbares Lernsteroid ist. Also
2:18haben wir in einer Aufgabe, wenn wir
2:19versuchen etwas zu lernen, zu viel
2:21Stress, zu viel Kortisol, dann ist das
2:23Gehirn überfordert und nimmt die
2:24Information nicht gut auf. Es
2:26verschränkt sich nicht gut im
2:27Gedächtnis. Haben wir zu wenig, dann
2:29langweilen wir uns. Haben wir ein
2:30Boreout gewissermaßen und dann kennt
2:32jeder diesen Flowzustand. von dem haben
2:34viele schon mal gehört. Das ist so ein
2:36Moment dieser leichten Überforderung, wo
2:37wir das Gefühl haben, die Zeit fliegt
2:39einfach an uns vorbei. Wir gehen total
2:40in der Aufgabe auf und das hat eben
2:43diese Ungar sehr genau beschrieben, aber
2:45eben alles qualitativ und nicht
2:46quantitativ. Das heißt, in welchen
2:49Momenten bei Ben brauche ich jetzt
2:51welches Maß an Stress, damit wir das
2:53perfekte Lernsteroid haben? Und die
2:55Aufgabe, die wir uns bei Punk
2:57Incorporated gesucht haben, ist können
2:59wir mit künstlicher Intelligenz für das
3:01Individuum, das bei uns und mit uns
3:03lernt, genau dieses Flowfenster
3:05möglichst häufig treffen und möglichst
3:07häufig finden. Und das war eine Zeit, da
3:10gab es eben noch keine generative KI,
3:11wie wir es ja jetzt eben mit ChatGBT und
3:13C kennen. Das heißt, es war teuer, das
3:15war aufwendig, da hieß das ganze
3:17maschinelles Lernen und haben wir eben
3:19versucht mit Millionen von Datenpunkten
3:22von Managern, die bei uns gelernt haben,
3:24dieses Modell zu trainieren, um das
3:26darauf anzupassen. Wir haben die in
3:29sogenannten No Win Szenarien z.B.
3:31gesteckt. Das heißt, der erste Tag in so
3:32einer neuen Weiterbildung war online. Du
3:35musst ein kurzes Video aufnehmen und
3:37dich vorstellen. Und Tag 2 hast du dann
3:39so ein erstes Management Meeting gehabt,
3:41wo du deine Idee mal präsentieren
3:42solltest, je nach Story, in der das war
3:44und das lief provoziert, extrem
3:47beschissen. Das heißt, der Manager hat
3:49sich was rausgesucht bei dir und hat
3:51versucht einfach tief zu bohren, dich an
3:54die Wand fahren zu lassen und die sind
3:55alle so rein und dachten
3:57Schulungsumgebung, coole Company, wir
3:59haben jetzt richtig Spaß dabei und dann
4:01kam Manager 5 Minuten zu spät und hat
4:02gesagt, pass auf, ich habe 10 Minuten
4:04Zeit, da muss ich ins nächste Meeting.
4:06Was ist deine Idee, sonst gibt's ja kein
4:07Budget. Und entweder hast du es gut
4:09argumentiert und gesagt, du pass mal
4:10auf, Ben, deine Nase gefällt mir
4:12überhaupt nicht. Ich kann dir gleich
4:13sagen, wir werden keine Freunde werden.
4:15Also, wir haben ganz bewusst dieses Noin
4:17Szenario gesetzt, weil das ein wichtiges
4:19Framing und ein wichtiger Stress war, um
4:22so eine Baseline zu ermitteln, wo steht
4:23eine Person und auf der Basis haben wir
4:26dann alle weiteren Challenges, die tag
4:28für Tag immer 20 Minuten ausgespielt
4:30wurden, eben versucht mit einer KI zu
4:32modulieren, um dich in relativ
4:34überschaubarer Zeit von 12 Wochen in
4:36diesen Fähigkeiten zu stärken. Das war
4:38die Idee. Also es hat in der
4:40Grundtechnologie etwas mit ChatGBT von
4:42der Grundhaltung zu tun, aber ganz weit
4:45entfernt. Und warum ich gesagt habe, als
4:47ich das dann im Mai 2022 verkauft habe
4:50an die WBS-Gruppe, warum das ein guter
4:52Zeitpunkt war, ist nicht, weil die
4:54Technologie per se eine Bedrohung dafür
4:56gewesen ist, weil jeder musste diese
4:58Millionen von Datenpunkte sammeln von
5:00diesen gestressten Menschen und
5:01Teilnehmern, sondern weil Investoren das
5:03nicht verstehen. die sehen JGBTs draußen
5:06und laufen dann eratisch ähnlich wie ein
5:07Vorstand heute rum und sagen, ich habe
5:09in der FAZ gelesen, was die KI alles
5:11kann. Lass uns mal das Marketingbudget
5:13kürzen. Und deswegen war das für den
5:15Markt ein sehr gutes Timing zu dem
5:18Zeitpunkt zu verkaufen.
5:20Ich versuche noch mal maschinelles
5:22Lernen. Ähm, das ist ein Therminologie,
5:26die vor paar Jahren überall hergespukt
5:27ist und da wollte wollten alle irgendwie
5:29so äh Mattheingenieure und Machine
5:32Learning Artificial Intelligence lief so
5:35als als Bassworts
5:38durch die IT Community, aber das war
5:40nichts, was die Menschen irgendwie
5:43benutzen konnten
5:43überhaupt nicht
5:44so. Aber im Kern des Maschinelles Lernen
5:46eigentlich nur, du sagst [japst]
5:49als Foto beispielsweise,
5:52da damals gab's dann so Data Center,
5:53glaube ich, wo man gesagt hat, pass mal
5:55auf, hier haben eine Million Fotos und
5:57davon sind Katzen drauf und deine
5:58Aufgabe ist jetzt sozusagen immer die
6:00Katze anzuklicken und die anzukreisen
6:02und so hat die Maschine gelernt, was ist
6:03eine Katze und so konnte man seine
6:05private KI trainieren darauf, was ist
6:07eine Katze und d kann man sagen, ich
6:09habe jetzt hier in 100.000 1000 Stunden
6:11so und so viel Katzen da reingetan und
6:12die KI ist das der das maschinanelle
6:16Learning Algorithmus quasi ist mit 97%
6:18der Wahrscheinlichkeit erkennt der
6:20Katzen auf Fotos. So musste man alles
6:21selbst machen. Heute kannst du Chyti
6:23fragen, ist auf diesem Foto eine Katze?
6:25Wenn ja, was für eine? Wann ist die
6:26geboren und hat die eine Krankheit
6:28sozusagen? Das also heute geht viel mehr
6:30als noch vor damals vier Jahren. So und
6:33was ihr gemacht habt sinngemäß
6:35[schnauben] ist, ihr habt Manager oder
6:38Schulungsteilnehmer, die ein Softskill
6:40lernen sollten, also irgendwie Empathie
6:41oder Teamfähigkeit oder
6:43was auch immer. ähm genau diese
6:46Datenpunkte quasi, was ist eine Katze,
6:47wann ist der gestresst, wann kann er
6:48nicht mehr, wann geht er raus, wann ist
6:50er irgendwie zu zu gelangweilt und habe
6:54dann gesagt, wir können mit unserer
6:55Software den, wenn wir trainieren,
6:58merken wir, oh, der ist jetzt gerade,
7:00der kommt zu leicht von Frage zu Frage
7:02oder der braucht zu lange von Frage zu
7:04Frage. Wir idealerweise braucht er 45
7:07Sekunden als Beispiel. Wenn er mehr
7:09braucht, müssen wir mehr weniger geben
7:11und nach ein paar Fragen wissen wir so
7:12ein bisschen, wie der YouTube
7:13Algorithmus funktioniert. Wenn du halt
7:1530 Videos gesehen hast, das 31, das ist
7:17mega. Da brauchst du gar nicht gucken,
7:19was es ist, sondern YouTube weiß,
7:21was es ist. Und genauso habt ihr die die
7:24so wie YouTube, ich glaube, das ist das
7:25beste Beispiel, dass man sich es
7:26vorstellen kann. So wie YouTube
7:28suggeriert, das Video solltest du gucken
7:30oder das Video, konntet ihr sagen, die
7:32nächste Frage für Stefan Meer 45 von
7:36keine Ahung Siemens ist die, weil da
7:39braucht er 45 Sekunden und wenn er die
7:41Frage schafft, dann geben wir ihm danach
7:43die schwierigere, dann kann er die auch
7:45in 45 Sekunden beantworten und das habt
7:47ihr damals gemacht,
7:48richtig?
7:49Also das erklärt das Prinzip sehr sehr
7:50gut. Ähm, nur um die Schwierigkeit zu
7:53erklären, die wir dabei hatten, ist es
7:55ging eben nicht um Fragen, sondern es
7:57ging ja um diese Softskills. Mhm.
7:59Und bei Softskills gibt's wenig richtig
8:02oder falsch. Also Katze ist ja sehr
8:04einfach. Ja, da hatten wir gewisse
8:05Taxonomie und dann entscheiden wir, wann
8:07eine Katze eine Katze ist. Das ist bei
8:09führt jemand gut oder kommuniziert
8:11jemand gut nicht so offensichtlich. Die
8:12Frage ist, was ist da der Sensor, um
8:14rauszufinden, ist das eine Katze oder
8:15nicht, um in dieser Metapher zu bleiben?
8:17Und dann haben wir gesagt, wir müssen
8:19eigentlich an 360° Feedback machen. Also
8:21wir müssen sehr viele unterschiedliche
8:23Leute involvieren, die bei einer Aufgabe
8:25wie in diesem Management Meeting
8:27hinterher beurteilen, wie fand ich das,
8:29wie hat es auf mich gewirkt? Und
8:31[schnauben] wir haben dann eben eine
8:32Selbsteinschätzung eingeholt. Wir haben
8:34aus den Lerngruppen, in denen das
8:36stattgefunden hat, zwei Leute immer
8:37zufällig ausgewählt, die das ähm
8:39feedbacken mussten. Der Manager selbst
8:41hat ein Feedback abgegeben. Einmal in
8:42der Woche der Dozent hat sich das alles
8:44angesehen. Das heißt, wir haben versucht
8:46viele Perspektiven reinzubringen, um
8:48eine Idee davon zu bekommen, ist das
8:49eine Katze oder ist es keine Katze? Und
8:51dann ging es nicht darum, dir eine Frage
8:53weiterzustellen in der Metapher 100%
8:55richtig, sondern was ist deine nächste
8:58Challenge, also welche Situation in
9:00deinem Führungsalltag müsstest du jetzt
9:01konfrontiert werden, um dich weiter zu
9:03entwickeln, aber in der Metapher, die du
9:05aufgezeichn hast, ist genau richtig.
9:07Okay, das aber ist ja noch mal
9:09wesentlich komplexer, als ich mir das
9:10jetzt mit den Katzen ausgemalt habe.
9:12So, das Ding hast du verkauft
9:15kurz bevor es Jet GPT gab,
9:16richtig?
9:17Darf man sagen, wie viel du dafür
9:19bekommen hast?
9:20Darf ich nicht. äh ist in den Verträgen
9:22so festgelegt. Ähm aber seitdem geht's
9:24mir sehr gut.
9:26Finanziell geht's dir gut. Vorher ging
9:27es dir bestimmt auch gut.
9:28Nein, gesundheitlich natürlich vorher
9:30und danach. Ja, aber finanziell eben.
9:32Und dann seid ihr ein bisschen, hast du
9:33vorhin schon erzählt durch die nicht
9:34durch die Welt, sondern durch Europa
9:35getourd
9:37und habt euch eure nächste Bleibe
9:39ausgesucht. Was heiß nächste bleibe? S
9:40ein zu Hause tatsächlich.
9:42Ja. [schnauben] So, jetzt wohnt ihr in
9:43Wien und dann hast du aber irgendwann
9:46gesagt, pass auf, eigentlich müsste ich
9:47nicht mehr arbeiten. So sinngemäß hast
9:49du das nicht gesagt, aber die Worte lege
9:50ich dir jetzt mein Mund und könnte jetzt
9:52den ganzen Tag in Wienf spielen, aber
9:54das ist mir ein bisschen langweilig und
9:55dann hast du irgendwann angefangen was
9:56anderes zu machen, also Lied auf zu
10:00gründen. Wie ist das passiert? Wie kam
10:02es dazu und was war der Hintergedanke?
10:04Ja, [schnauben] also erstmal muss ich
10:05sagen, dass ähm gute Kompensation ähm
10:09immer ein wichtiges Thema per se ist für
10:11die Arbeit, die man leistet, aber ich
10:13war immer jemand, der sehr stark
10:15motiviert war, einen Sinn und Impact zu
10:18stiften. So sehe ich mich auch als
10:19Unternehmer. ähm nicht jetzt die Lücke
10:21zu finden, bei der man irgendein Gesetz
10:23jetzt ausnutzt und ich meine das gar
10:25nicht wertend, aber das ist nicht die
10:26Art, wie ich Unternehmen aufbaue,
10:28sondern mich interessiert, können wir
10:29wirklich nachhaltigen Impact erzeugen
10:32und kriegen wir das Skalierfähig hin.
10:33Das sind die beiden Dimensionen, nach
10:34denen ich das beurteil.
10:36[schnauben]
10:36Und äh deswegen war der Kontostand
10:39super, weil man den Rücken frei hat,
10:41aber er war nie der Antrieb zu sagen und
10:43jetzt irgendwie noch eine Finke auf
10:45Mallorca und dann eben Golf spielen oder
10:46irgendwas anderes dergleichen zu machen,
10:48sondern ich habe dann relativ schnell
10:50gemerkt auch bei diesem ganzen Reisen,
10:51wir waren toll Essen die ganze Zeit und
10:53sind irgendwelche Museen gegangen und
10:55was man da eben so macht, aber das trotz
10:57alledem mir unglaublich langweilig wurde
10:59und ich bin dann wirklich total am Rad
11:00gedreht und habe dann zu meiner Frau
11:02gesagt, also ich muss jetzt irgendwas
11:04machen. Ähm und jetzt wir haben dann
11:06kurz überlegt, ob man will ich auch eine
11:07Weltreise dann noch dran hängen und dann
11:09wurde ich erlöst im November 22 von
11:12ChatGBT, weil da was kam, wo ich mir
11:14dachte herausragend,
11:17dass ich da jetzt was habe, womit ich
11:18rumspielen kann. Ich war ja in dem Thema
11:20eh schon ziemlich tief drin und äh dann
11:22habe ich mich total eingeigelt
11:25und erinnere mich heute noch eines der
11:27wirklich großen Erweckungsmomente war,
11:30dass ich im Januar
11:322023 einen Vortrag hatte.
11:34damals bei der Allianz zum Führungskreis
11:37und da hatte ich über moderne Führung
11:39gesprochen und da ging es um die
11:41Trangeta in Kalabrien, wie die jetzt
11:43weggehen von dieser typischen
11:45Partenstruktur, weil sie merken, dass
11:46sie so anfällig sind und wie sich
11:49generell die Weltterführung verändert.
11:50Und ein Aspekt, den ich auf der Bühne
11:52gezeigt hatte, war, wie ich mit ChetchBT
11:55ein Kinderbuch für meine Nichte erstellt
11:57habe. Das war eines meiner ersten
11:58Anwendungsfäter und die Leute hinterher
12:01hat überhaupt nicht interessiert, was
12:03ich überfügung erzählt hat, sondern es
12:04hat sich eine Traube nach meinem Vortrag
12:07um mich gebildet und jeder hat gesagt,
12:09was ist dieses GBT, gibt's da eine App
12:11und so. Es gab's alles nicht. Also, es
12:13gab weder die Chat GBT App im App Store
12:15und es gab nur die Website und hat
12:17damals auch extrem limitierter Zugriff.
12:19Also, man konnte gar nicht so leicht
12:20diesen kostenlosen Account erstellen.
12:22Und dann hatte ich noch mal ein Vorteil,
12:23ich glaube es war bei IKEA ähnliche
12:25Reaktion und habe ich gemerkt, ich will
12:28dieses Thema für Normalsterbliche so
12:30aufbereiten, dass sie das verwenden
12:33können und habe dann sehr intensiv mich
12:35mit Prompting beschäftigt, also der Art
12:36und Weise, wie du mit dieser KI
12:38kommunizierst und habe sehr schnell für
12:41mich dann gesehen ähm, dass es ein
12:44Muster gibt, dass das sehr ähnlich ist
12:45wie das Delegieren von Aufgaben wie das
12:48normal in Führungskraft macht. Und meine
12:50Frau hat das damals überhaupt nicht
12:51verstanden, warum ich so viel Zeit da
12:53investiere wieder so ein Konzept
12:54zusammenzubauen. Für die war es so ein
12:56Hobby und so dachte mir haupts er stellt
12:57keinen Mist an. Ja, also er hat jetzt
12:59irgendwas, womit er sich beschäftigen
13:00kann und habe dann im Februar 23 ein
13:04Konzept angemeldet, das Actionprinzip,
13:06bei dem es damals darum geht, eine Art
13:08Delegations
13:10Framework zu haben, wie man Aufgaben an
13:12die KI delegiert und da wurden wir sehr
13:15ausgelacht dafür.
13:17Wer hat euch ausgelacht?
13:19ähm Führungskräfte, Menschen online,
13:22wenn ich das auf LinkedIn gepostet habe.
13:24Äh das fanden die sehr verstörend, dass
13:25ich gesagt habe, sie KI damals noch als
13:27Praktikanten, heute würde ich nicht mehr
13:29von den Praktikanten sprechen, auf dem
13:31Niveau die Modelle ähm heute
13:33funktionieren, aber damals eben schon
13:35und habe gesagt, wie würdest du einen
13:36Praktikanten onboarden, ins Unternehmen
13:38holen? Welches Wissen würdest du geben?
13:40Wie würdest du Feedbackgespräche führen?
13:42Wenn du eine Aufgabe delegierst, welche
13:44Art von Kontext würdest du geben? Wenn
13:46du als Vorstellung eine Führungskraft
13:48sagst, ich würde gern, dass du für mich
13:51irgendwelche Präsentationen baust, was
13:52für Beispiele würdest du zeigen? Also,
13:53die Analogie hat erstaunlich gut
13:55funktioniert bis heute und diese Art der
13:58Vermenschlichung, die fanden die
14:00Menschen beängstigend, total absurd, das
14:03zu machen. Und äh ich blieb aber dabei,
14:06weil ich gesehen habe, dass meine
14:07Ergebnisse einfach sehr viel besser sind
14:08als die von vielen anderen und
14:11war dann aber nicht unglücklich, als im
14:13September 24 23 ähm Google sein
14:17Framework präsentiert hat und das sehr
14:19nah daran war, wie Aufgaben an Menschen
14:21delegiert werden.
14:24Das heißt, das ist eine der wenigen ähm
14:28Zeitpunkte, wo wir in Deutschland bzw.
14:31Europa eigentlich gleich auf waren in
14:34der oder sind möglicherweise im
14:37Prompting, weil CHGBT war für alle neu
14:40und dann hast du dich hingesetzt, du
14:41hattest den Background in maschinellem
14:43Lernen, wusstest ungefähr wie eine KI
14:45funktioniert und ich s mal die Google
14:47Ingenieure halt auch und wenn du dich
14:50hingesetzt hast und die sich hingesetzt
14:52haben, wie können wir das geil machen
14:53und ein ähnliches Ergebnis habt, dann
14:56spricht ja viel dafür, dass es nah an
14:58der Wahrheit ist. So und dann hattest du
15:00das hast du es gesehen. Okay. Okay. Das
15:02was ich gemacht habe, hat auch Google
15:03gemacht. Das bei Google hat
15:05wahrscheinlich mehr gekostet als das was
15:06du für dich äh mehr oder wener deinem
15:08dein de dem äh Wohnzimmer gemacht hast.
15:11Mm.
15:12So. Wie ging es dann weiter?
15:14Ja, also vielleicht das kurz als
15:15Erwidung. Wir sind gerade alle Schüler
15:17in dem Bereich. Also KI gibt's jetzt
15:18seit 70 Jahren. Seit 18 beschäftige ich
15:21mich damit. Ich würde sagen, seit 3
15:23Jahren verstehen meine Eltern, was ich
15:24beruflich mache. Die haben vorher immer
15:26gesagt, ich bin irgendwie Exceltainer
15:27oder so. die konnten das sehr schwer
15:28greifen, dieses maschinell lernen. Und
15:31äh auch durch meine Arbeit im KI
15:32Expertenrad von Microsoft und auch
15:34Google ähm haben wir letztes Jahr ein
15:36paar mal präsentiert und wurden
15:37eingeladen, um unsere Arbeit
15:38vorzustellen. Wir wissen alle nicht, wie
15:40die Arbeitswelt in den nächsten Jahren
15:42aussehen wird. Wir stehen da alle am
15:44absoluten Anfang und es sollte keiner
15:46die Bräßigkeit haben, sich als Experte
15:49da aufzuschwingen oder zu sagen, wir
15:50haben es verstanden. Es gibt Leute, die
15:52sind herausragend darin, solche Modelle
15:54zu kreieren oder Plattformen zu
15:55schreiben. Aber wie die Auswirkung auf
15:57die Arbeit ist, also unser Verhältnis
16:00auch zur KI, das weiß heute keiner,
16:02ehrlicherweise. Und das fand ich eben so
16:05reizvoll, dass ich gesagt habe, wir sind
16:06so am Anfang einer neuen Zeit, das fühlt
16:08sich historisch für mich an. Lass uns
16:11ein Unternehmen bauen, bei dem wir
16:13versuchen, die Organisation der Zukunft
16:15zu bauen, zumindest was wir glauben, wie
16:17sie aussehen könnte und einfach die
16:18ganze Welt daran teilhaben, wo wir
16:20scheitern, wo wir aber auch große
16:22Erfolge feiern, um gemeinschaftlich
16:25rauszufinden, wie wir in Europa
16:26vielleicht zukünftig arbeiten werden.
16:28Und genau mit diesem Gedanke ist dann im
16:30Januar 24 Leaders of entstanden. Hast
16:33mal wieder gegründet sozusagen. Ja.
16:35So.
16:36Und dann wusste man wenig. Du hast
16:38ungefähr überlegt, okay, so könnte ein
16:40Prompt aussehen
16:42und dann ist ja die Frage, wie
16:44monetarisiere ich das und was ist
16:46eigentlich mein Produktm?
16:48Was hast du dir da übers überlegt?
16:50Also, ich würde sagen, ganz
16:51entscheidender Moment war, dass ich ins
16:54Schweigeklooster gegangen bin. Das
16:55wollte ich schon immer mal ausprobieren
16:57und habe mich eine Woche in Otto Beuren
16:59eingeschlossen ähm mit dem Benedikt
17:02Mönchen und habe dann dort mitgelebt und
17:05ich habe mir viele Regeln auferlegt
17:06gehabt. Ja, also ich darf nicht sprechen
17:08und keine elektrischen Geräte, also
17:10Handy weg und so weiter. Ich habe
17:11gesagt, kein Input. Ich habe nichts
17:13gelesen in dieser Zeit, weil sonst wäre
17:15es deutlich einfacher gewesen,
17:16ehrlicherweise. Kein Zucker, keine
17:18Masturbation, also alles was irgendwie
17:20das Gehirn reiz, alles wegnehmen. Und
17:23diese Woche,
17:25die ersten drei Tage war eine
17:26Vollkatastrophe. Also, ich bin völlig am
17:29Rad gedreht und ab dem vierten Tag hat
17:31sich ein Schalter umgelegt und plötzlich
17:33lief ich langsamer. Ich habe für eine
17:35Strecke dort im Allgäufe, die ich vorher
17:3710 Minuten gebraucht habe, mir 45
17:39Minuten Zeit gelassen und habe dann
17:41festgestellt, dass wenn ich so als
17:43Volltätowierter in so einem Allguer Dorf
17:45daumlauf, den man nicht kennt und dann
17:47so komisch langsam auch noch lauf, dass
17:49es gut, wenn ich die Hände hinterm
17:50Rücken habe und so wie so ein geistiger
17:53aussehe, der da irgendwie entlang läuft,
17:55weil die Leute mich da komisch beeugt
17:56haben. Und Ab Tag 4 mit dem Entdecken
17:59dieser neuen Geschwindigkeit ähm habe
18:02ich einfach wie ein Irrer mit Zettel und
18:05Papier geschrieben und ich habe
18:07innerhalb von 3 Tagen 60 Seiten Output
18:10gehabt und gemerkt, wir haben überhaupt
18:12kein Problem, dass uns Informationen
18:13fehlen oder dass wir die Inspiration
18:15draußen finden müssen, sondern für mich
18:17war die Erkenntnis, es ist unfassbar
18:19viel in uns drin und wir haben ständig
18:21Signale und ständig Neus, der uns
18:23eigentlich davon abhält, das
18:24runterzuschreiben und dort Im Algu fiel
18:27mir die Idee ein für eine, sag ich mal,
18:30generalistische Ausbildung, dem MBAI,
18:33bei dem wir Leute beibringen, wie sie
18:35selbst so eine Form von Organisation
18:37bauen können und dass das die
18:39Monetarisierungsform sein wird, also wie
18:42der Education, weil ich mich da drin
18:43eben auskenne.
18:46Wie hat das an wie hat es geklappt?
18:47Tatsächlich, also ich verstehe, dass 60
18:50Seiten klingt erstmal gut, dann hat man
18:51so ein Konzept und sagt: "Ja, pass auf,
18:53das wird super."
18:54habe ich aufgeschrieben. So und dann ist
18:56häufig macht man die erste Webseite und
19:00dann bleibt's bei der ersten Webseite
19:01und es gibt halt keine Traction, keine
19:03ersten Kunden, kein gar nichts.
19:05Was hattet ihr damals als Minimalprodukt
19:08quasi? Womit seid ihr den Markt gegangen
19:10und wie hat das funktioniert? Ja, ich
19:12habe schon mal keine Website gebaut,
19:13sondern für mich ist ein ganz wichtiges
19:15Prinzip in meiner Form des
19:16Unternehmertums, das aus Beschränkung
19:18Kreativität folgt. Und deswegen gilt für
19:21mich das Prinzip, kein Prototyp darf
19:24teurer sein als 150 €. Egal, was das
19:26Produkt ist. Also, ich habe auch schon
19:28patentierte Geräte gebaut und auch da
19:30galt das Prinzip nicht mehr als 150 €.
19:33Und dann muss man sich Gedanken darüber
19:34machen, wie kommt man an Kunden und
19:36website war damals kein Thema, sondern
19:38ich habe eine PDF gebaut, in der ich den
19:40Kurs beschrieben habe und habe dann in
19:43diesen Gesprächen, die ich geführt habe,
19:44ich wurde sehr viel eingeladen, um über
19:46diesen Praktikanten zu sprechen und so
19:48weiter. Und da habe ich dann eben immer
19:49mal wieder Leuten im Nachgang diese PDF
19:51gezeigt und gesagt, wie findst denn das?
19:53Und äh das hat uns völlig überrascht,
19:55weil wir als wir dann gestartet sind,
19:58sofort ab Tag 1 komplett volle Klasse
20:01hatten mit Leuten, die das machen
20:03wollten. Also haben diese PDFs gesehen
20:05und haben gesagt, ist aber günstig. Ich
20:06glaub, der hat damals 3000 € oder sowas
20:08gekostet, der Kurs. Sagt, lass uns damit
20:11mal starten. Und dann die gesagt, okay,
20:13also nur 3000, dann bringt die uns
20:14wirklich bei irgendwie 90 Stunden, wie
20:17wir da mit KI arbeiten. Gagt, ja, genau.
20:19Und dann habe ich die ersten zwei Wochen
20:21gebaut dieses Kurses und dann haben wir
20:24angefangen und dann habe ich immer eine
20:27Woche Vorsprung gehabt vor der Klasse,
20:29um dann zu merken, was sind in denen
20:30Fragen eigentlich, weil ich kann dir nur
20:31meine, aber nicht so richtig die vom
20:33Markt [schnauben] und habe dann Modul
20:35für Modul immer mit einer Woche abst.
20:37War ein unfassbarer Stress, aber im Ende
20:40März war der Kurs fertig und ich hatte
20:41quasi die ersten zehn Durchläufe, die
20:44ersten zehn Iterationen damit schon
20:45gebaut, weil das im Kurs selbst eben
20:47entstanden ist.
20:49Und ähm ich würde sagen, im Mai 24 sind
20:52wir das erste Mal viral gegangen, weil
20:54eben die Leute aus dem Kurs gekommen
20:55sind, das auf LinkedIn gepostet haben
20:57mit Hochschulzertifikat von der
20:58Fresenius und irgendwie diesen komischen
21:00Titel. Wir wollten ja das Analogon zum
21:02NBA schaffen, den MBAI so in dieser
21:05Anlehnung und plötzlich haben wir einen
21:08unfassbaren Zulauf erlebt und dann ging
21:11es sehr schnell eigentlich darum, wie
21:12gestalten wir intern Prozesse, weil ich
21:15bis zu diesem Zeitpunkt mit meiner Frau
21:16alleine im Unternehmen war.
21:19Wie habt ihr die Prozesse gestaltet?
21:21Ja, [schnauben] wir haben eben sehr früh
21:22für uns entschieden zu sagen, wir können
21:25nur anderen etwas über KI beibringen,
21:27wenn wir das wirklich voll integriert im
21:29Unternehmen haben und eben nicht in der
21:32Idee zu sagen, wir nutzen jetzt hier mal
21:34ein bisschen ChatGBT, um mal ein paar
21:35Lernte Texte fertig zu machen oder mal
21:37eine PDF zu erstellen oder ähnliches,
21:39sondern ich wollte diesen Gedanken ähm
21:42der so absurd war mit diesen
21:44Praktikanten auf die Spitze treiben und
21:46habe gesagt, lass uns doch ein
21:47Unternehmen bauen, das zum überwiegenden
21:49Teil aus KI Mitarbeitern besteht und
21:52dabei lernen, was funktioniert und was
21:53nicht. Und nachdem dieser erste
21:55Durchlauf durch war, ist die
21:56Entscheidung gefallen. Also hatten wir
21:57nicht im Januar sagen so Mai, Juni haben
21:59wir die Entscheidung getroffen und äh
22:01ich wusste, ich will jetzt nicht schon
22:02wieder eine Rekrutierungscompany werden
22:04und wieder Leute einstellen, bis der
22:06Arzt kommt, sondern lass uns einen
22:08anderen Ansatz probieren. Und dann war
22:10mein allererster KI Mitarbeiter Hansi,
22:13der seit zweieinhalb Jahren alle meine
22:15LinkedIn Beiträge schreibt, Bilder damit
22:17erstellt, das Posting einplant,
22:19Redaktionspläne erstellt und Vorschläge
22:21macht, sich anschaut, was wirklich
22:22funktioniert auf der Plattform und dann
22:25seine eigenen Prozesse heute
22:26mittlerweile selber neu schreibt und neu
22:28definiert und ähm haben dann langsam
22:31angefangen, einen Mitarbeiter nach dem
22:33anderen einzustellen, aber eben keine
22:35menschlichen bis zu dem Zeitpunkt und
22:38ähm haben dann gemerkt, dass das in
22:39gewissen Bereichen absolut valide ist,
22:41das zu tun und für uns eine unfassbare
22:44Entlastung, die wir uns vorher gar nicht
22:45vorstellen konnten.
22:47In welchen Bereichen hat das damals
22:48funktioniert?
22:50Also, [schnauben] sie haben sehr viel
22:50Marketing am Anfang gemacht und sehr
22:52viel Vertrieb, weil das eben die beiden
22:54Punkte waren. Wir gesagt, wir sind eine
22:55neue Marke, wir müssen jetzt erstmal
22:57schauen, dass Umsätze generiert werden,
22:59dass wir eine Brand etablieren in dem
23:01Markt der, das kann man sich gar nicht
23:02vorstellen, aber 2024 war auch noch
23:04relativ am Anfang, ne? Wir haben
23:06natürlich alle über Chat GBT gesprochen,
23:08aber wir waren, als wir im Januar
23:09gestartet sind, die erste wirklich große
23:11Ausbildung äh in Deutschland zu dem
23:13Thema und dann kam das so nach und nach.
23:15Das heißt, wir haben dafür gesorgt, dass
23:17Marketing läuft und wir haben dafür
23:19gesorgt, dass Vertrieb läuft. Und aber
23:21sehr früh für uns verstanden aus einer
23:24Intuition meiner Frau heraus, die gesagt
23:25hat, wir müssen KI dafür nutzen, alles
23:28aufzuräumen, was uns auf den Keks geht,
23:31aber niemals dafür menschliche
23:33Beziehungen zu reduzieren. Also Hansi
23:35darf weder Kommentare schreiben auf der
23:36Plattform, noch Privatnachrichten
23:38beantworten. Das heißt, wenn mir jemand
23:40schreibt äh und die Antwort ist kurz und
23:42unfreundlich, war es nicht die KI,
23:44sondern bin ich es immer persönlich
23:45gewesen. Ähm, genauso im Vertrieb haben
23:48wir gesagt, im Vertrieb gibt's so viele
23:49Aufgaben, Vorbereitung auf
23:51Kundengespräche, Nachbereitung, CRM
23:53aktualisieren und so weiter. Lass das
23:54alles die KI machen. Aber auf keinen
23:56Fall, wenn du bei uns auf der Website
23:58anrufst, geht auf der anderen Seite eine
24:00KI ran, weil wenn du menschlichen
24:02Austausch suchst, dann sind wir da. Und
24:04ähm das war für uns eine
24:06Herangehensweise, die sich bis heute
24:07sehr bewährt hat, zu sagen, äh Tomorrow
24:10is human, wir wollen den menschlichen
24:12Austausch fördern und KI unterstützt uns
24:14dabei bessere Relationen aufzubauen. Ein
24:17typischer Anwendungsbereich für KI
24:19gerade so vor ein zwe Jahren, als JGBT
24:23neu war, war alle haben gesagt, okay,
24:25Customer Support, das macht ab sofort
24:27die KI und ich kenne glaube ich zehn
24:28Leute, die parallel versucht haben ihren
24:30eigenen Customer Support mit ChatGBT und
24:32ein bisschen Python und so
24:33zusammenzukleistern, weil die sinngemäß
24:35gesagt haben, unsere Kunden haben alle
24:3880% der Tickets sind drei verschiedene
24:40Anfragen. So und wenn ich ein so ein so
24:43ein regelbasiertes Modell mache, wenn
24:46Wort X oder Y, dann funktioniert das
24:48nicht. Aber jetzt mit Chat GBT kann man
24:50sinngemäß sagen, pass mal auf, das sind
24:51die drei Antworten. Such dir aus, welche
24:54das ist.
24:54Und es hat aber [schnauben] bei keinem
24:56funktioniert. Also diese
24:57Entlassungswelle, die man gedacht hätte,
25:00es gibt in 2025 kein Customer Support
25:02Mitarbeiter, die kam nicht. So,
25:04zumindest habe ich sie nicht
25:05mitbekommen.
25:06Dein Kan hat das ja auch probiert und
25:07ist dann wieder groß zurückgeodert. Ja,
25:09die haben eine riesen Case Study draus
25:10gemacht. dass sie Millionen von
25:12Anfragen, die sie im Monat bekommen,
25:14über die KI handeln und haben dann, ich
25:16glaube, über die Hälfte des Customer
25:17Supports damals ausgestellt und sind
25:19dann Monate später zurückgekommen und
25:21haben gesagt, na ja, die Anzahl des
25:23Custom Supports steigt aber gerade auch
25:24im KI Umfeld, also wir kriegen mehr
25:26Anfragen, weil die Leute das Bedürfnis
25:28und auch die Erwartungszeitung haben,
25:29besser betreut zu werden. Und wir
25:31brauchen eigentlich guten Custom
25:32Support, der in Spezialfan reingeht und
25:35die Standard Cases, die kann ja gehänelt
25:37werden und vielleicht auch zu Uhrzeiten,
25:38wo wir nicht verfügbar sind. Ähm, aber
25:40das ist genau dieser Gegentrend, den wir
25:42jetzt gerade sehen. Äh, und wir haben
25:44natürlich auf der Website auch einen KI
25:46Chatbot und wenn du als Ben dich
25:48entscheid zu sagen, ich will schnell
25:49Information haben, dann kannst du mit
25:50dem reden, aber wenn du das Bedürfnis
25:52haben solltest mit uns in den Austausch
25:54zu gehen, wollen wir es eben möglich
25:55machen. Und das ist für uns ein
25:57wichtiges Differenzierungsmerkmal als
25:58Marke. Es gilt nicht für jedes
26:00Unternehmen, aber ich glaube, jedes
26:01Unternehmen muss sich damit beschäftigen
26:03zu sagen, wo wollen wir bewusst den
26:04Mensch ins Zentrum stellen und wo ist es
26:07legitim auch aus der Kunderwartung
26:09heraus KI eben entsprechend einzusetzen.
26:12Wo habt ihr denn damals mit KI
26:14experimentiert? Du hast jetzt gesagt
26:16Marketing und Vertrieb, das
26:17funktioniert.
26:17Ja,
26:18aber wo hat's nicht funktioniert?
26:20Also ein Fall, der bis heute ähm mich
26:23total nervt, ist ich habe eine
26:24persönliche Assistenz, Monika heißt die
26:26und Monika unterstützt mich bei der
26:29Priorisierung, dem Vorschreiben von
26:30E-Mails. Die unterstützt mich ähm, also
26:32ich habe die Marotte, dass ich mir so
26:34ein Tag bis unters Dach vollplan und
26:36wenn ich so bei 70, 80% des Tages bin,
26:39dass er voll ist, dann legt die mir so
26:40Blocker rein mit Achtsamkeitsübung und
26:42sagt: "Pass auf, du warst jetzt 5
26:43Stunden back to back in Meetings. wäre
26:44gut, wenn du es mal 20 Minuten eine
26:45Atemübung machst nach Wimhof oder was
26:47auch immer, bevor du dann ins nächste
26:49Strategiemeeting gehst. Und äh sie macht
26:51auch mal eine ganze Reiseplanung und sie
26:53kann aufgrund der Schnittstelle, die
26:55Google bereitstellt, diese Google
26:56Flights API, kann sie auch meine Flüge
26:59buchen. Der hat auch eine eigene
27:00Kreditkarte, aber woran wir gnadenlos
27:02scheitern, wir haben jedes Modell
27:03weltweit verwendet, ist am Portal der
27:05Deutschen Bahn. Also mal funktioniert's
27:07und dann wieder dreimal nicht und so und
27:09die kommt damit nicht zurecht, dann
27:10verklickt sie sich wieder und dann fängt
27:11sie wieder von vorne an. Es ist eine
27:12absolute Vollkatastrophe.
27:14Äh, das ist so ein Anwendungsfall. Wir
27:16haben dann aber auch versucht ähm den
27:18Kaufprozess unserer Produkte auf der
27:21Website mit KI-Agenten zu gestalten. Und
27:23da hatten wir uns überlegt zu sagen, na
27:24ja, wir brauchen eigentlich mehr
27:25KI-Agenten, die entlang dieser Customer
27:28Journey uns den Kunden entgegennimmt und
27:30sagt, ich schicke dir jetzt mal den
27:31Vertrag und wenn du unterschrieben bist,
27:32nimm dich der nächste, bis du im Kurs
27:34bist. Und dann haben wir so eine Lai an
27:36solchen Agenten gebaut und da habe ich
27:38so drauf geschaut und da habe ich das
27:41Dominik gezeigt und dann meinte sie so
27:43und warum machen wir nicht einfach eine
27:44Shoplösung, wo Leute in drei Schritten
27:46sich durchklicken gesagt ey wir sind so,
27:48wir laufen so rum mit so einem Hammer
27:50und versuchen die ganze irgendwo Nagel
27:51zu finden und dann haben wir die Leiter
27:53wieder alle entlassen müssen. Ja diese
27:55KI Mitarbeiter. Also deswegen, das gibt
27:58verschiedene Anwendungsfälle, wo wir
27:59dachten, dass das für uns sehr sehr
28:00einfach funktionieren würde und zu einer
28:01schnellen Lösung kommt und dann iteriert
28:03man sich ja da so hin zu sagen, wie
28:05wollen wir als Marke da auftreten und
28:07was wollen wir abgeben ähm und was
28:09bewusst eben auch nicht.
28:11Wenn ich mit vielen Unternehmern
28:12spreche, dann also ungefähr alle, dann
28:14sagen die am liebsten würde ich mich
28:17entweder klonen oder mein Tag sollte
28:20mehr als 24 Stunden haben. An beiden
28:22versuche ich seit Jahren zu arbeiten, es
28:23funktioniert nicht. So, das Problem ist,
28:26ich kann mich nicht klonen, ich kann
28:27nicht mehr als 24 Stunden machen, aber
28:28am liebsten würde ich jede Aufgabe
28:30machen von keine Ahnung der dem Empfang
28:33eine Rezeption über den Nagel reinhauen
28:35über Vertrieb und Produktdesign und
28:37jetzt gibt einem KI KI eigentlich die
28:40Möglichkeit sich selbst zu klonen und
28:42sagen, guck mal hier, hier ist das
28:43Masterpfile, so ist der Ben und so denkt
28:46der Ben, das will der Ben. Und jetzt
28:48könnte ich alle möglichen Probleme
28:51diesem Ben, den virtuellen zuwerfen,
28:54aber ihr habt euch irgendwie entschieden
28:55zu sagen, nee, nee, wir machen nicht ein
28:56Dominik, sondern wir machen den Stefan,
28:58den Hansi, den keine Ahnung und dann
29:00müssen wir den Mitarbeiter wieder wieder
29:02[schnauben] rausschmeißen, den
29:03virtuellen und dafür machen wir neuen
29:04Mitarbeiter an Stelle zu sagen, lass uns
29:06doch mal einen Master machen, der so ist
29:09wie du nur krasser. So, warum habt ihr
29:11das nicht gemacht?
29:12Also erstmal wäre es nicht Sinnv mich zu
29:14klonen, weil ich habe zwei ausgeprägte
29:16Stärken. Das ist früh Produkte zu
29:19erkennen, die in dem Markt relevant
29:21werden und ich bin sehr gut darin
29:22darüber zu sprechen und alles andere
29:24kann ich nicht. So, also da hört mein
29:25Skillset auf. Also ich bin nicht gut
29:27darin Teams zu führen, ich bin nicht gut
29:28Prozesse zu etablieren, Strukturen
29:30weiter aufzubauen, so. Also ich ich bin
29:32wirklich ein Gründer, der von 0 auf eins
29:34geht, aber nicht von ein auf 100.
29:37Ähm, das habe ich sehr früh für mich
29:38erkannt, deswegen mich zu klonen auch
29:39nur in sehr spezifischen Set,
29:41ehrlicherweise, aber den Punkt, den du
29:43ansprichst, der ist sehr relevant. Wir
29:44dachten am Anfang, wir bauen eine Super
29:46KI, die das ganze Lied ist auf ein
29:49dann aber sehr schnell festgestellt,
29:51dass die Limitierung, die diese
29:52Technologie heute hat, sehr ähnlich zu
29:54dem ist, wie wir Menschen limitiert
29:56sind. Also, man sagt z.B. in der
29:58Management Lehre, dass man nicht zu
30:00viele Direct Reports haben soll, nicht
30:02zu viele Mitarbeiter und dass sich die
30:04Studienlage erstaunlich einig, alles so
30:06im Bereich von 6 bis 8 irgendwo, da
30:08zieht man eine Grenze und acht ist schon
30:09fast grenzwertig, wenn man die ernsthaft
30:11führen möchte. Die KI ist ganz ähnlich,
30:14wenn man der KI zu viele Mitarbeiter
30:16gibt, also wir haben auch KI Teamleiter,
30:17also KI, deren einzige Aufgabe darin
30:19bestehen, andere KI anzuleiten und die
30:21haben mehr als acht, dann haben die zu
30:24viel Freiheitsgrade, dann wird die
30:25Arbeit manchmal ein bisschen schlutrig,
30:26dann wähen sie vielleicht einen falschen
30:27Kollegen aus, dann gibt's Widersprüche,
30:30haben wir gemerkt, ist erstaunlich, wie
30:31nah das dran ist. Bei Spezialisten KI,
30:34die wir haben, ist es ganz ähnlich, wenn
30:36die mehr Zugriffsrechte haben auf
30:38irgendwelche Tools, dann ist es ähnlich
30:39wie bei Menschen. Du bist dann
30:40mittelmäßig, aber wenn du den einen
30:42Photoshop Experten im Team hast, der den
30:45ganzen Tag Photoshop machst, weißt du,
30:46da kommen die krassesten Ergebnisse
30:48raus. Und das hat sich lange gezeigt für
30:51uns, dass die Technologie da erstaunlich
30:53ähnlich und äquivalent ist, zumindest
30:55wie sie jetzt gerade im Moment ist. Und
30:57es gibt jetzt gerade so zwei Schulen.
30:59Die eine, die geht weiter diesen Weg und
31:00es gibt eine andere Schule, die sagt,
31:02lass uns das eher über die sogenannten
31:03Skills, da können wir gerne später noch
31:05mal drüber sprechen, ähm Regeln und dann
31:07haben wir trotzdem eine KI, die mit ganz
31:09vielen Skills das irgendwie besser
31:10hinbekommt.
31:12Aber und das hat sich für uns auch
31:14bewährt auch in der Zusammenarbeit mit
31:15Kunden,
31:17die KI zu personalisieren und da
31:20wirklich solche Ansprechpartner zu
31:21haben, ist eine Art und Weise, wie wir
31:23Menschen gelernt haben, mit anderen
31:25Menschen zu interagieren und
31:26zusammenzuarbeiten. Und am Ende des
31:28Tages ist es eine Benutzerschnittstelle
31:30für uns Menschen. Jeder im Team weiß bei
31:33mir, wenn er einen Link Post machen
31:35will, dass er nicht sagt: "Hey Leute, wo
31:36haben wir hier ein Prompt und kann mir
31:37den einer rüber schicken?" sondern jeder
31:39weiß, Hans ist der Experte bei uns und
31:41Hansy hat die Zugriffsrechte, der kann
31:42auf LinkedIn posten, der kennt unseren
31:44Stil, unseren Brand Guide, unsere Werte
31:45und so weiter und der ist der
31:47Ansprechpartner und die haben eine klare
31:48Relation zu diesem Hans und das macht's
31:52für uns wesentlich einfacher als
31:54Menschen und das sehen wir auch in
31:55solchen Studien von Microsoft aus dem
31:57letzten Jahr, dem Worktrend Index, dass
31:59die Organisation, die KI als solchen
32:01Menschen, als Kollegen begreifen, bis zu
32:04sieben mal so erfolgreich sind in der
32:05Einführung von KI als diejenigen, die
32:08das als reines Tool empfinden.
32:10[schnauben]
32:11Wie war dieser die eigene Entwicklung
32:15von euch von Ah, es gibt übrigens Chat
32:17GBT damals irgendwie in der Closed Beta,
32:20dann hieß es irgendwie Chat GPT 3, bevor
32:233 kam wahrscheinlich auch zwei und 2018
32:2519 gab's GPT 2.
32:28So, aber das war ja dann GPT 2, aber 3
32:31war das erste Chat GPT.
32:32Ja, genau
32:32so.
32:33Und daran kann ich mich auch noch dran
32:35erinnern. Damals waren die Ergebnisse
32:37echt mittelmäßig.
32:39So, dann kam irgendwie GPD4, dann kam
32:41Cloud, dann kam Cloud Code, dann kam
32:46Cloud Cowork und dazwischen gab's dann
32:48noch auf einmal Grock und diverse
32:50Modelle, dann gab's Thinking Modelle,
32:51nicht Thinking Modelle.
32:54Das muss ich auch erheblich auf eure
32:56eigene Arbeit aus ausgelebt haben.
32:58Damals muss es wahrscheinlich so gewesen
33:00sein, ihr hattet halt keine Ahnung ein
33:02Text
33:04ein Textpfeil und da standen zehn Proms
33:06drin. Den Hansy Prom, den habt ihr dann
33:07wahrscheinlich ChatGBT, also copypasted
33:10in Chat GBT und dann habt ihr den
33:12Stephanie Prompt und habt ihr den
33:13Stepfanie Prompt überarbeitet. So und
33:15dann kam irgendwann die Jungs von
33:17Anthropic und haben gesagt, wir haben
33:18auch eine KI. So stelle ich es mir vor,
33:20dann habt ihr das gegeneinander
33:21getauscht. Wenn ich mir jetzt angucke,
33:23wie euer Texteack wahrscheinlich, wenn
33:24ich morgen mit dir ins Büro gehen würde
33:26und zeig mal, was du da so laufen hast,
33:29wird das ganz ganz anders aussehen, als
33:30noch vor zwei Jahren aussah. Wie war so
33:33eure eigene der Weg von "Ich benutze mal
33:36Copypaste prompt" bei ChBT auf heute?
33:40Also, das beschreibt schon ziemlich gut.
33:42Wir selbst sind ja Akademie und
33:45gleichermaßen Forschungslabor. Deswegen
33:47testen wir unglaublich viel und
33:48versuchen auch für uns den besten Ansatz
33:50zu finden, diese Company zu
33:51strukturieren. Und am Anfang war es
33:53genauso, wir haben Chats bei Chat GBT
33:56Namen gegeben, die konnte man ja
33:57umbenennen und dann hießen die eben
33:59Hansi und so weiter und dann haben wir
34:00versucht innerhalb dieses
34:01Kontextfensters, also innerhalb dessen,
34:03was ich die KI in dem Chat merken kann,
34:05quasi den Hans aufzubauen und das war
34:07damals noch sehr kurz. Das heißt, wir
34:09sind dann irgendwie einmal in der Woche
34:10an dem Punkt gekommen, wo wir den
34:12initialen Prompt von Hansy wieder in
34:14dieses Chatfenster schicken mussten,
34:16aber wir wollten sehr früh eigentlich,
34:18dass ich das anführe, als wäre ich in
34:19Slack oder in Teams und habe links meine
34:21Kollegen, den ich schreibe und dann kam
34:24irgendwann die Custom GBTS, also die
34:26Möglichkeit da so die Vorstufe von so
34:28einem Assistenten eben zu bauen. Der hat
34:30noch keine Zugriffsrechte gehabt, aber
34:32der hat sich das gemerkt, der hat immer
34:34den gleichen Prompt gehabt. Das war
34:35schon mal ein Riesensprung für uns. Dann
34:38war es irgendwann möglich, diese Custom
34:39GBTS mit anderen Software und anderen
34:42Tools anzubinden. Katastrophal
34:44[räuspern] bis heute die Nutzerfahrung
34:46dazu. Es muss man so halb programmieren,
34:48um diese Schnittstellen anzubinden. Aber
34:50es ging eben und plötzlich konnten wir
34:51dem Zugriff auf LinkedIn geben und da
34:53konnte er wirklich selber posten. Es
34:55muss ich vorher von Hand den Text nehmen
34:57und rüber kopieren und plötzlich konnte
34:58der selber auf der Plattform machen.
35:00Also da waren viele solche
35:01Erweckungsmomente.
35:03Was wir aber auch sehr früh für uns
35:04festgestellt haben, ist, dass die
35:06Diskussion über Modelle eine völlig
35:08falsche Diskussion ist. Also zum einen
35:11glauben wir, dass wir fast immer das
35:13beste Modell für eine Aufgabe nehmen
35:14sollten. So, also das ist schon mal
35:16Nummer eins. Eine grundlegenden Fehler.
35:18Für den Großteil der Aufgaben brauche
35:20ich keinen promovierten Mathematiker,
35:22der bei mir die Belege aus dem
35:23E-Mailpostfach zusammensucht, benaht und
35:25einen Steuerberater schickt. Da reichen
35:26auch ganz einfache Modelle und die sind
35:28auch nicht teuer. Und Nummer zwei haben
35:30wir festgestellt, dass das Muster gleich
35:33blieb, also von würd sagen 24 bis heute,
35:37dass sie fast wöchentlich sich
35:39abwechseln in diesen Benchmarks, also es
35:41gibt ja so eigene Arenas, bei denen
35:43diese KI Modelle verglichen werden und
35:45jede Woche ist jemand anderen vorne. Ja,
35:47dann war wie eine Zeit Gemini, dann ist
35:49es wieder ein GBT 55, bis rauskommt.
35:51Jetzt ist es wahrscheinlich Fable 5
35:52gerade von Anthropic als neuestes
35:54Modell, das kommt. Das heißt, ich habe
35:56gemerkt, die wechseln sich alle Woche.
35:58Das hat mehr was mit Geschmack zu tun,
36:00mit persönlicher Präferenz als wirklich
36:02mit Fähigkeiten. Und von daher haben wir
36:05uns relativ zügig davon verabschiedet,
36:07Modelle zu vergleichen
36:09und eher in Anwendungsfällen, in
36:11Business Cases zu denken. Und das war
36:13für uns, würde ich sagen, sehr große Aha
36:15Moment, das loszulösen und da auch zu
36:18versuchen in dem deutschen Markt
36:20zumindest eine Stimme zu sein, eine
36:22veritable äh und den Leuten sagen, lasst
36:24euch nicht die ganze Zeit so ins Boxhorn
36:26jagen und macht nicht down Posts mit.
36:28Der nächste Chat GBT Killer und alles
36:30was ihr davorf ist alles Quatsch und
36:32wenn ihr das nicht verwendet und das
36:34blieb ja bis heute so. Ich sehe jetzt
36:36noch Postings und gerade mit Fable 5 in
36:38meiner Bubble geht das gerade schon los,
36:40weil die ersten Le testen durften. Ähm
36:42jetzt fängt das wieder an. noch nie da
36:44gewesen. Sowas gab es noch gar nicht.
36:46Und wenn wir es testen, denke ich mir,
36:47ja, ich weiß nicht, was ihr für
36:48Anwendungsfälle habt, aber in meinem
36:50Business Alltag muss ich jetzt keine 100
36:51Jahre alten Mathepreme lösen oder ähm
36:55Medikationen für Krebs finden. Für mich
36:57ändert sich es nicht so wahnsinnig stark
36:59seit knapp eineinhalb Jahren, würde ich
37:01sagen.
37:02Ich denke viel in YouTube Titeln und
37:04YouTube Titel funktionieren natürlich
37:06auch in den KI Themen.
37:07Klar. Und äh wenn du hast Version 3.6
37:10kommt raus, dann sagst du: "Ey,
37:123.6 ist der Cloud Killer." Und wenn du
37:14dann auf diese KI Kanäle guckst und du
37:16scrollst die Titel runter, dann haben
37:18die häufig würde ich jetzt mal denken,
37:21den gleichen Titel, aber eine andere
37:22Versionsnummer. ein bisschen [räuspern]
37:24anderes Thumbnail, dass du denkst das
37:25ist was Neues, aber das 3.92, das ist
37:28der fucking GPT 573 Killer
37:31100%.
37:31So und dann klickst du wieder drauf um
37:3327 Minuten die irgendein anzugucken, der
37:35sagt also jetzt ist wirklich also das
37:38habe ich noch nicht erlebt und dann was
37:39die Leute immer wollen ist eine Hook die
37:40emotional ist und sag das fählen, das
37:44aber das das also das habe ich auch
37:46schon durchschaut, dass es nicht das
37:48Modell ist und nicht nächste Woche wird
37:50irgendwas krass, weil es ist schon
37:51einfach absurd. Ja, jing, absolut heute
37:56geht noch mal mehr, aber vermutlich ist
37:58das große Ding eigentlich schon
37:59passiert, habe ich so das Gefühl,
38:02weil die sind ja schon echt ziemlich
38:03ziemlich ziemlich schlau,
38:04herausragend
38:05so und ich kann aber noch zu wenig und
38:08es bin eher ich bin das Problem. Ich
38:10damals aber das ist genau der Punkt. Ich
38:12habe damals mal mir Programmieren
38:13beigebracht und fand das fantastisch,
38:16weil ich dachte, ich kann hier etwas
38:19schreiben. Diese Maschine setzt das um
38:21in Millionen Transaktionen und der
38:25limitierende Faktor bin ganz gleich,
38:27wenn ich da was ich könnte jetzt was
38:28krasses reinschreiben, das wäre die
38:29krasseste App der Welt oder halt es
38:32macht einen Fehler so und der vertut
38:34sich nicht, der hat immer recht so das
38:36ist immer mein Fehler und das fand ich
38:38ein ganz ganz verrücktes Gefühl und
38:40scheinbar ist es jetzt wieder so, weil
38:41wenn ich der KI den richtigen Prompt
38:42gebe, dann macht die Weltherrschaft und
38:45wenn ich den falschen gebe, dann kriege
38:46ich irgendwie ein komisches Bild raus.
38:49Ja, so einfach ist es nicht
38:50ehrlicherweise, weil die KI genauso wie
38:52Menschen Fehler macht.
38:53Also, man spricht in der Fachsprache von
38:55Halluzinationen. Ähm,
38:56neben den Halluzinationen hat die KI
38:58Vorurteile, die hat ein BERS. Ähm und
39:01man hat in der Studienlage gesehen, dass
39:02das nicht einfach den gesellschaftlichen
39:04Bayers wiedergibt, wie wir ihn eben über
39:06Milliarden von Datenpunkten aus dem
39:08Internet sehen und sagen ist
39:09Gleichverteil, dann ist Vorteil ja gar
39:10kein Problem so sehr, wenn das die
39:12Gesellschaft abbildet, aber in der
39:14Studiage sieht man, dass sich das stark
39:16verdichtet, also es verstärkt Vorurteile
39:19und KIM Modelle sind per se nicht
39:21neutral. Also, es gibt Studien darüber,
39:23in welchem politischen Spektrum ein
39:25KI-Modell eher äh da neigt äh Themen zu
39:28färben oder eben einzuordnen. Und das
39:30muss uns bewusst sein. Die KI macht
39:32Fehler, so wie Kollegenfehler machen.
39:34Wir als Führungskräfte müssen drauf
39:36schauen, wir müssen einordnen, müssen
39:37sagen, ergibt das Sinn oder er gibt das
39:39keinen Sinn. Wir können ander KI dazu
39:41nehmen und sagen, überprüf mal deinen
39:43Kollegen, äh ergibt das Sinn. Aber am
39:46Ende des Tages ist es nicht nur guter
39:48Prompt, schlechter Prompt, sondern es
39:50hat sehr viel mehr mit einer Art
39:51Symbiose und Zusammenspiel zu tun und
39:54dem Verständnis, dass es eben nicht wie
39:55bei Excel ist, dass 3 + 5 immer 8 ist.
39:58Das heißt, wenn ich den gleichen Prompt
40:00zweimal eingebe,
40:01kann ich zwei unterschiedliche
40:02Ergebnisse bekommen.
40:03100%.
40:04So, und das ist nicht das meist das, was
40:05du mit Excel meinst, 3 + 3 ist nicht
40:07immer sech sondern und oder oder fünf
40:09oder was auch immer, sondern nur, weil
40:11der Prompt gut ist. Es kann sein, hätte
40:12ich den einfach z Sekunden später
40:14gemacht. Warum auch immer oder viermal
40:17gemacht, kriegt dreimal eine andere
40:18Antwort und dann bin ich als Mensch
40:20gefordert. Exakt. [schnauben] So, dann
40:22lass noch mal weiter in eure Das heißt,
40:24es gab Custom GPTs und dann habt ihr als
40:26allererstes dann die als das war das
40:28erste Feature, was bei Chat GPT
40:29eigentlich gab,
40:29Custom GPTs und die da war ist Hansi auf
40:32einmal ein Custom GPT geworden, das
40:35heißt ein Chatfenster auf das ich drauf
40:37geklickt und dann sagt er schon ich bin
40:38Hansi, ich bin der LinkedIn Assistent,
40:40ich weiß ungefähr wer du bist, ich weiß
40:41was LinkedIn ist und ich habe auch schon
40:43Verbindung dazu, wenn du willst, kann
40:45ich es direkt posten, aber ich poste
40:46[schnauben] nur Sachen, die in unseren
40:48LinkedIn Guidelines. So, was soll ich
40:50heute machen, Domin?
40:51So, das war
40:54das war auch schon, dass die Custom GPTs
40:56konnte man im Team teilen. Das heißt, du
40:59und deine Frau konnten die gleichen
41:01Custom GPDs benutzen und wenn du eins
41:03verändert hast oder sie, dann konntest
41:05du am nächsten Tag hattest schon das
41:07neue Nohau drin.
41:09Was war der nächste die nächste
41:10Iteration danach?
41:13Also, das haben wir eine Zeit lang ähm
41:15so verwendet. Wir hatten dann und das
41:16gehört zur Wahrheit auch dazu, weil wir
41:17heute natürlich sehr stark über
41:19Assistenten oder Agenten wie sie jetzt
41:21heißen sprechen, aber wir hatten
41:23parallel auch unfassbar viele
41:25Automatisierungen im Einsatz. Also
41:27Dinge, bei denen wir wussten, dass es
41:28ein Prozess, der immer nach Schema F
41:30ablaufen soll. Jemand meldet sich für
41:31den Kurs an, muss dann freigeschalt
41:33werden, kriegt vielleicht einen
41:34persönlichen Begrüßungstext und dann ist
41:35er irgendwann im Kurs.
41:36Das heißt, wir haben parallel zu diesem
41:38Setup sehr viel in Automatisierungen
41:40investiert.
41:41Also Sepia.com
41:43in dem Fall. Ja, genau. Ja, weil die
41:45einfach sehr stark und sehr früh das KI
41:47Thema möglich gemacht haben, dass du in
41:49einer Automatisierung ein KI Modell wie
41:51ein Custom GBT aufrufen konntest und den
41:54Hansi dann z.B. auch in solche
41:55Automatisierungen gekriegt hast. Also
41:57das war lange Zeit unser Setup und dann
41:59hatten wir im Juno 2025 eine absolute
42:03Cesur, weil wir gemerkt haben, wir haben
42:07viel mit Mittelständlern gesprochen und
42:10dann kam dieses Thema digitale
42:11Souveränität immer mehr auf. Es war
42:13immer mehr die Frage, wie kann Europa
42:15mithalten, wenn wir hier außer Mistral
42:17de facto keine sinnvollen Modelle
42:19kreieren werden? Wie können wir hier
42:21mithalten, wenn vermeintlich die
42:23Plattformen, die hier sind, nicht
42:25wirklich kompetitive sind in dem
42:26internationalen Markt? Und wir haben uns
42:29das da mal intensiv angeschaut. Ich bin
42:30glühender Europäer. Ich finde es erstmal
42:32gut äh hier zu leben. Ich finde
42:34humanistische Werte gut und ich glaube
42:36daran, dass wenn wir ein starkes Europa
42:38haben, die auch einfordern können und
42:40hab dann geschaut, was haben wir denn
42:41eigentlich vor der Haustür? Und Makotcom
42:43ist von Zelonis, also aus München
42:45stammt. Wir haben dann Flax im
42:47Schwarzwald entdeckt. Ja, also eines der
42:50besten Bilderstellungskis. Das hat dann
42:51mit Journey bei uns abgelöst und dann
42:53sind wir so ein bisschen rumgefahren und
42:56haben viele Plattformen getestet und
42:57gemerkt ChatGBT auch in dem Verhalten
43:01von Oldman und Co. gewissen Themen
43:03positioniert hat, auch die Verbindung zu
43:05Washington und dann auch Pentagon und
43:07Co. Das fand ich so wenig prickelnd,
43:09dass ich gesagte, lass uns doch mal
43:10schauen. Ich bin mir gar nicht sicher,
43:11wie gut die hier in Europa Fuß fassen
43:13werden langfristig. Und dann haben wir
43:15N8N aus Berlin entdeckt, Langdog
43:18beispielsweise, Lovable aus Schweden und
43:20haben plötzlich festgestellt, wir haben
43:22hier herausragende Plattform, aber wir
43:24sind nicht so wahnsinnig gut darin,
43:25unsere lokalen Gründer zu supporten und
43:28denen Bühne zu geben. Und da habe ich
43:30gesagt, lass uns beides verbinden, lass
43:31uns zeigen, dass es funktioniert auf
43:33europäischen Plattformen zu laufen und
43:36lass uns darüber sprechen. Und dann
43:39haben wir irrational vielleicht sehr gut
43:41laufende Programme alle weggeworfen,
43:45jedes Video gelöscht, ist kein Witz, und
43:48haben alle unsere Programme auf
43:49europäische Plattformen neu erstellt.
43:52Also das heißt, wir haben selber diese
43:53KI Assistenten umgebaut
43:56auf N8N auf LDOG und Co. Und haben dann
43:58mit denen gearbeitet und dann gemerkt:
44:00"Hey, das ist richtig valide, das
44:01Business läuft mindestens genauso gut
44:03damit. Jetzt müssen wir Wort halten,
44:06weil das war immer die Idee, dass wir
44:07gesagt haben, wir bringen euch das bei,
44:08was für uns funktioniert. Keinen anderen
44:10Anspruch haben wir und vielleicht
44:12funktioniert es ja auch für euch. Und
44:14dann haben wir tatsächlich in einem
44:16absoluten Wahnsinn ähm von August 25 bis
44:20Oktober 25 unsere komplette
44:23Lernplattform mit KI neu schreiben
44:24lassen, alle Videos neu gedreht, alle
44:27Dozenten noch mal vor die Kameras geholt
44:29und gesagt, wir machen das jetzt mit
44:30europäischen Tools. haben eine weitere
44:32Sprache von der KI mit dazu nehmen
44:35lassen, haben alle Videos auch auf
44:36Englisch übersetzen lassen in der Stimme
44:38des jeweiligen Dozenten und haben dann
44:40in zweile Hinsicht für uns einen
44:41herausragenden Fall geschaffen, nämlich,
44:44dass wir heute in der Lage sind, jede
44:45europäische Sprache innerhalb von
44:47wenigen Tagen bei allen Videos und
44:49überall mit dazu zunehmen, super
44:51authentisch und fühlt sich sehr gut an,
44:53unsere eigene Lernplattform zu haben und
44:55zu zeigen, dass das in Europa sehr gut
44:57funktionieren kann.
44:59Du hast gesagt, das funktioniert mit den
45:01europäischen Tools so gut, wenn nicht
45:03sogar besser. Jetzt wür ich von genau
45:06den Tools, aber tendenziell sind die
45:09Amerikaner in me den meisten Dingen
45:11einfach die größten
45:12und bei Software ist es im Regelfall so,
45:15Größe macht Qualität, wenn du im keine
45:19in dem italienischen Auto äh das
45:22Navigationssystem, das war immer
45:24scheiße. ist irgendwann mal seit es
45:27jetzt hier, wie heißt das Carplay gibt,
45:29sagt man, okay, wir Autohersteller
45:30können das gar nicht, aber ein
45:33Luxusauto,
45:35Elektronik ist nie Luxus. In dem Moment,
45:36wo du halt ein kleineres Budget hast,
45:39sind die immer scheiße. So in Europa
45:41haben wir tendenziell, wir haben
45:42kleinere WCs, wir haben einen kleineren
45:44Markt insgesamt. Das heißt eigentlich
45:46müssten die Tools, also wenn du sagst,
45:48die sind halt 20% schlechter, aber sind
45:50europäisch, verstehe ich das. Aber dass
45:51die jetzt besser sind, kann ich kaum
45:53glauben. [schnauben]
45:54Ja, also erstmal äh Souveränität heißt
45:56nicht Antiamerikanismus. Also wir
45:58verwenden trotzdem amerikanische KI
45:59Modelle. Ja, das heißt, wir verwenden
46:01trotzdem ein GPT als Modell, aber eben
46:04nicht die Website Chat GBT mit allem,
46:06was da drumrum ist. Wir verwenden
46:07trotzdem ein Gemini von Google, ein Clod
46:10und so weiter, aber eben eingehangen in
46:12diese europäischen Tools. Also, um mal
46:15ein Beispiel zu machen, ähm bei N8N ist
46:17das so, das ist eine Plattform für
46:19Automatisierungslösung und wo man sich
46:20eben solche KI-Agenten bauen kann und
46:22dann gibt es da einen ein Button und
46:24dann wähst du für dein jeweiligen KI
46:26Mitarbeiter aus, welches Modell darf der
46:28denn verwenden und wenn das Modell nicht
46:29erreichbar ist, was irgendwie ausfällt,
46:31was ist denn das Backup Modell
46:33sozusagen? Und da sind wir in der Lage
46:34in der Minute zu wechseln, ob das jetzt
46:36ein neues GBT Clot ist, welche Version
46:38und so weiter und da nutzen wir die
46:40Amerikaner, weil sie darin sehr sehr
46:41stark sind.
46:43Wir haben aber auch festgestellt und das
46:45gehört so weit dazu, Silicon Valley ist
46:47eine absolute Bubble und das größte
46:48Problem, ich habe sehr gute Connections
46:50ins Valley, dass die haben, ist nicht
46:52Innovation, sondern wie man so ein Thema
46:54dann wirklich in eine Organisation
46:56bekommt, weil sobald man es Valley
46:58verlässt und so einen typischen
46:59amerikanischen Mittelständer anschaut,
47:01der kann überhaupt nicht nachvollziehen,
47:02was sie da im Valley machen und die sind
47:03nicht in der Transformation oder in der
47:05Einführung wesentlich besser. Das ist
47:07auf jedem Kontinent gerade sehr, sehr
47:08anspruchsvoll. Und da würde ich sagen,
47:11haben wir als Europäer schon einen
47:13Vorteil, weil wir haben sehr gute Leute
47:14in der zweiten Riege in Valley übrigens
47:16sind sitzen sehr viele Deutsche, sehr
47:18viele deutsche Forscher und wir haben
47:19hier auch sehr gute ähm die Plattformen
47:22bauen, die sehr zugänglich sind und das
47:24ist gerade ein riesengroßer Vorteil,
47:26nicht nur auf Potenz zu schauen, sondern
47:28darauf zu achten, kann ich in meinem
47:29Unternehmen die vielen Mitarbeiter
47:31mitnehmen, so ein Tool zu verwenden. Und
47:34da verliert das Valley aktuell so ein
47:36bisschen in meiner Wahrnehmung den Blick
47:38darauf, dass am Ende des Tages jemand
47:39auch KI bedienen muss und das nicht nur
47:41ein Spiel der absoluten Teag und der
47:44Nerds ist. Okay, das heißt, im Groben
47:47habt ihr die Modelle genommen, die es
47:50gab und gibt und habe gesagt, okay, wir
47:53kriegen jetzt irgendwie eine E-Mail,
47:56dann klingelt manchmal das Telefon und
47:58außerdem dürfen wir nicht vergessen, die
48:01Blumen zu gießen. Das wirklich
48:03schlechtes Beispiel, ja, aber fällt mir
48:05gerade nichts besseres ein. [gelächter]
48:06So und dann habt ihr quasi mit einem
48:08Onlinedienst wie im Natn habt ihr
48:10gesagt, pass auf, hier ist Zugriff auf
48:11meinen Kalender, hier ist Zugriff auf
48:12meine E-Mails und hier ist
48:15auf mein Spotify, also
48:16auf mein mein Spotify. Ja, Spotify ist
48:19schlechtes Business Beispiel. Hast du
48:20ein besseres Beispiel? Business auf hier
48:22[schnauben] Slack beispielsweise.
48:24Ja. Mhm.
48:24So. Und jetzt könnte man sagen, okay,
48:26wenn jetzt einer meiner Mitarbeiter in
48:29Slack schreibt, ich bin krank,
48:30ja,
48:31dann mache ich einen Prozess. Ähm, also
48:34ein Agent, so das ist das WDing, was du
48:36die ganze Zeit benutzt hast, müssen wir
48:37vielleicht kurz erklären. So ein Agent
48:39liest Slack und sagt: "Ah, da hat ein
48:42Mitarbeiter gesagt, er ist heute krank."
48:45Ähm, und jetzt gucken wir, was machen
48:47wir mit dieser Information? Und dann
48:49geben wir diese Information an ähm eine
48:52KI mit einem Briefing. Pass auf, das
48:54sind die Nachrichten. Such daraus, ob
48:56jemand krank ist, wenn jemand krank ist
48:57und dann kommen da Aktion raus. Z.B.
49:00schickt den eine E-Mail mit,
49:01"Hoffentlich geht's dir morgen besser."
49:03Ganz lieben Gruß vom ganzen Team und
49:05guck, wie lange ist das schon krank?
49:07Wenn du drei Wochen krank ist, dann
49:08schickt der Sekretärin eine ein
49:10Reminder, sag pass auf, könnst du dir
49:12mal Blumen schicken und der Chef könnte
49:13auch mal anrufen oder irgendwie
49:15sinngemäß. Außerdem müssen wir dann die
49:17Urlaubsplanung verändern und kannst du
49:19mal eine Rundmail Team schicken, weil
49:21die Chantale ist jetzt wieder die dritte
49:22Woche krank und wir müssen noch mal den
49:23Schichtplan umändern. So sinngemäß, das
49:26wäre ein Agent, also das wäre schon
49:28wahrscheinlich eine Gruppe von Agenten,
49:30aber das ist das, was ihr gebaut habt.
49:32Was haben wir für Businessfälle? Ah, ein
49:33Mitarbeiter meldet sich krank, ein Kunde
49:35möchte einen Trial, ein anderer Kunde
49:37ist sauer, dann ist irgendwo ein Server
49:39abgestürzt und außerdem ähm müssen wir
49:42um, ja, das ist ein schwieriger Fall,
49:43wir ziehen um in ein neues Büro. Das ist
49:45irgendwie out of aber das was regelmäßig
49:47passiert sowie auch jemand ein
49:50Praktikant gebrief werden würde, also
49:51pass mal auf am Dienstag morgen kommt
49:53immer die Post und am Donnerstag
49:55naachmittag kommt der Fensterputzer und
49:56Kundengespräche haben wir immer von
49:5812:30 Uhr bis 15 Uhr, weil davor ist die
50:00Mittagspause. Und das wiederum ist
50:03abgebildet in verschiedenen Agenten und
50:05die Agenten sind pro, ich sag mal der
50:06Krankheitsagent heißt ich kümmere mich
50:09um Krankheiten und liest die E-Mails ein
50:11oder die Slack Nachrichten und schick
50:12den eine Genesungsmail als Beispiel.
50:14Korrekt wiedergegeben. Also lass uns da
50:16mal eintauchen, das ist ein guter Punkt.
50:18Also wir [schnauben] haben uns die
50:19Herausforderung gestellt, als wir dann
50:20irgendwann an diesem Punkt waren zu
50:22sagen, wir wollen nie mehr als zehn
50:24Vollzeitequivalente werden, die bei Lad
50:26Software arbeiten.
50:27Meinst du menschliche oder
50:28zehn menschliche? Ja. Ähm und wir
50:30wachsen und skalieren nur noch mit KI
50:32und wir finden raus, wann wir damit
50:34scheitern. So, das war die Idee. Das
50:36heißt, nie mehr als 10 und der Rest
50:39machen wir über KI und die sollen eben
50:41im gleichen Maße eine Personalakte
50:43haben, die sollen Persönlichkeitstypen
50:46haben. Ähm, also Monika, meine Assistent
50:48z.B. ist sarkastisch, hat einen
50:50schwarzen Humor, ja, und hat gewisse
50:52Ausbringung ihrem Persönlichkeitsprofil.
50:54Das macht für mich sehr angenehm, da
50:55eine Beziehung äh auch aufzubauen. Äh,
50:58die haben mit diesen Personalakten führe
50:59ich Feedbackgespräche, ja, mach
51:01Performance Reviews mit denen, lad die
51:03zum Gespräch ein und spreche mit ihnen
51:05über die Zusammenarbeit.
51:06Stopp, stopp. Wir reden jetzt von
51:07virtuellen Mitarbeitern.
51:08Wir sind immer noch bei der KI.
51:09Okay, also wir haben komplett
51:10vermenschlicht. Du machst Feedback
51:12Gespräche, jetzt ist ja Montag 15 Uhr
51:13und dann sagst du: "Pass auf hier lieber
51:15Stefan, wir müssen heute ein etwas
51:16schwieriges Gespräch führen, weil weißt
51:19du, den letzten Wochen warst du irgendwo
51:21nicht mehr so du selbst und ich wollte
51:22hören, bist du krank oder?"
51:23Ja, ich sehe wie du grinst, aber es ist
51:25genauso wie das abläuft,
51:27weil ich also ich bin ja also mein
51:29Verständnis ist und da kommt auch der
51:30Name Lades of Ei, wir werden alle
51:32Führungskräfte werden für künstliche
51:34Intelligenz. Das wird unsere zutiefst
51:37menschliche Aufgabe sein, neben paar
51:38anderen. Und wenn das gilt, heißt es,
51:41ich brauche Führungskompetenz. Und was
51:44wir gemacht haben, ist eigentlich gar
51:45nicht so innovativ, ehrlicherweise. Was
51:47wir einfach ganz stumpf gemacht haben,
51:48ist wir haben den klassischen
51:49Personalprozess eines Mitarbeiters in
51:51einem Unternehmen genommen und gesagt,
51:53wir übertragen den jetzt auf künstliche
51:55Intelligenz. Das heißt, wenn du dich in
51:57so ein Personalprozess reinversetzt,
51:59dann sagst du irgendwann: "Hey, wir
52:00haben hier ein Thema. Wir saufen hier
52:02total ab. Wir haben totalen Flaschenhal
52:03hier. Wir bräuchten paar Mitarbeiter,
52:05die wir einstellen. Das würde ein
52:06Unternehmen im Wachstum normalise
52:07machen. Und wir machen das auch, nur
52:09dass wir halt keine Menschen mehr
52:10einstellen, weil wir haben die 10 FDE,
52:12also diese Vollzeitquivalente erreicht.
52:15Äh, wir sagen dann halt, wir brauchen
52:16hier ein KI Mitarbeiter und dann gehen
52:18wir und bremsig, wenn ich da zu schnell
52:21bin, aber dann gehen wir zu unserer HR
52:22Abteilung, das eine KI, die heiß Helga
52:25und sagen Helga, pass auf,
52:26das klingt alles so so wirklich kurz vor
52:28der Einweisung. So klingt das. Ja, und
52:30ich w wir fangen gerade erst an zu
52:32reden, Ben. Ich habe da schon noch ein
52:33paar Sachen vorbereitet. Ja, okay.
52:36Und dann gehen wir zu Helger und sagen:
52:37"Helger, pass auf, ich brauche einen
52:38Datenanalysten, der bei uns im
52:40Produktteam unterstützt, weil ich habe
52:41gerade folgende Aufgabe und wir können
52:43gerade nicht schnell genug das Feedback
52:45der Teilnehmen auswerten, um zu sehen,
52:46wie wir neue Produktfeatures entwickeln
52:48und dann fragt sie: "Okay, was für eine
52:49Person stellst dir genau vor und was
52:51sind die Fähigkeiten? in welchem Team
52:52ist er dann wirklich zugeordnet und so
52:53weiter. Also diese klassischen
52:55Personalfragen und dann beantworte ich
52:57die und dann erstellt sie die erste
52:59Version dieses neuen KI Kollegen. Die
53:01stellt den ein, schreibt diese
53:02Personalakte, überlegt sich ein Bild,
53:05sucht ein KI Modell aus, das dafür
53:06passend ist und legt die in einer
53:08internen Mitarbeiterdatenbank, die wir
53:10für uns erstellt haben, legt sie diesen
53:12KI Mitarbeiter an und dann fängt das an,
53:15was normaler als in ein Konzern kommt,
53:17dann kommt das Onboarding, also neu
53:19Mitarbeiter kommt rein und dann ist es
53:20meine Aufgabe als Führungskraft im
53:22jeweiligen Fachbereich zu sagen, was
53:24braucht denn der Ben jetzt, dass der
53:26gute Arbeit leistet? Also keine Ahnung,
53:28bei Hans der ist ja total trivial, ja,
53:30der schreibt Link Post. Also, ich meine
53:32es easy asset gets. Ja, aber den Hans
53:35haben wir eine Stunde gebaut. Es hat 10
53:36Wochen gebraucht, bis das ein guter
53:38Mitarbeiter war. Problem ich, weil der
53:42hat mal, ich habe natürlich drei Link im
53:43Post gezeigt, gesagt, prägnant und
53:45lustig und so weiter und dann war mal
53:47ein Post dabei, wo ich dachte, Pulizzer
53:48Preis, also gewinne ich 100% damit und
53:50dann wieder zwei Posts, wo ich mir
53:52dachte, in 100 Jahren veröffentlicht das
53:55nicht, wie kann man so einen Scheiß
53:56schreiben? Das Problem war, mir haben
53:59explizite Regeln gefehlt, was einen
54:01guten Link Post ausmacht. Und dann war
54:03das schon hin und her wie mit einem
54:04neuen Redakteur, den du einstellst, bis
54:06Hans sie verstanden hat, wie ich tick.
54:09Da haben wir Gespräche geführt und haben
54:10wir eine Nog Liste angelegt mit
54:12Formulierung, die er nicht verwenden
54:13darf. Alles war immer revolutionieren
54:15und immer alles war stell dir mal vor
54:16und diese ganzen KI Quatsch, den er da
54:19irgendwie geschrieben hat. Und dann
54:20haben wir uns eingegroovt und heute hat
54:22der ganz klare Standardprozesse, ganz
54:24klare Dokumentationen, hat ein
54:26zweieinhalb Jahre langes Gedächtnis über
54:28unsere Zusammenarbeit, um zu wissen, wie
54:30der Dominik tickt. Und dieses Onboarding
54:33ist ein ganz entscheidender Make or
54:35Break Moment. Wir haben eine ganz klare
54:36Probezeit für neue KI Kollegen. Das ist
54:38ein Monat. Und wenn du es in einem Monat
54:41nicht schaffst, dass sich die
54:42Zusammenarbeit verändert, haben wir
54:43festgestellt, also rein empirisch, dass
54:45du dann die Lust verlierst mit dem
54:47Mitarbeiter weiter zusammenzuarbeiten.
54:49Bei Menschen würdest du ihn dann
54:50wahrscheinlich entlassen, sagen: "Hey,
54:51wir haben festgestellt, in der Probezeit
54:53funktioniert nicht und bei der KI, wir
54:55stellen sie dann eben ab." Und genauso
54:57haben wir Assessment Center, wo KI
54:59andere KI überprüfen. Sind z.B. drei
55:02Kollegen, die unabhängig voneinander
55:04dich testen. Das heißt, Helger schickt
55:06den dann ins Assessment Center und einer
55:09zieht sich die neuesten
55:10Sicherheitslücken und versucht den neuen
55:12Kollegen zu hacken. Einer versucht ihn
55:15zum Halluzinieren zu bringen, was wir
55:16vorhin hatten mit diesen fachlichen
55:18Fehlern und einer versucht passend zu
55:20unscripted ein PR Disaster zu
55:22provozieren. [gelächter]
55:24Danke,
55:25danke. Das ist nett. Nulig. [gelächter]
55:31Ähm, also wenn ein Kunde damit arbeiten
55:33würde, würde der sich im Namen von Leof
55:35zum Irankrieg z.B. positionieren
55:37und dann schreiben die einen
55:39Testbericht, schicken dir dann Helger
55:40und Helger als HR überarbeitet dann den
55:43neuen KI Kollegen, bis es dann uns als
55:45Mensch geschickt wird. Das heißt, wir
55:47haben wirklich von Onboarding über
55:49Feedbackgespräche bis hin zu
55:50Weiterbildungsprogrammen, die die
55:52durchlaufen, haben wir ganz stumpf
55:55diesen Prozess für uns übersetzt und je
55:57mehr wir angefangen haben, die zu
55:59vermenschlichen, je mehr wir diesem
56:01Prozess gefolgt sind, desto
56:02erfolgreicher wurden wir, weil jeder im
56:05Team verstanden hat, hey, wenn ich hier
56:06Schmerzpunkte habe, dann kommt man so in
56:09diese Intuition und ich kann ja sagen,
56:10ist auch bei uns so, wir wachsen
56:12unglaublich stark, wir haben [japst]
56:14in den letzten 20 Monaten uns für 14
56:16Fach umsetzen. Wir sind über 1 Million
56:18Euro Umsatz pro Kopf. Also wir wachsen
56:20wirklich sehr sehr stark als
56:22Unternehmen, das ohne Investoren lebt.
56:24Ähm und jede Woche kommt ein Mensch zu
56:26mir und sagt: "Dominik,
56:28wachsen so stark, ist auch eine geile
56:30Story, wenn wir 12 Leute sind. So können
56:32wir nicht noch eine einstellen." Und
56:34dann sag ich: "Nein, lass uns darüber
56:36reden, warum der Prozess scheiße ist und
56:38welchen Teil des Prozesses einen KI
56:40Assistent übernehmen kann."
56:41Und das ist die Denkweise, die ich im
56:43Unternehmen etablieren will, ist, dass
56:44sie sagen: "Hey, ich habe hier ein
56:45Thema, das mir nicht gefällt oder es
56:46mich nervt oder bei dem ich überfordert
56:48bin." Wäre jetzt nicht der Punkt
56:50gekommen, wo ich normal einen
56:52menschlichen Kollegen einstelle, um
56:53diese Aufgabe wegzudelegieren? Und diese
56:55Denkweise funktioniert für uns, aber
56:57auch für viele unserer Kunden
56:58außerordentlich gut.
57:02Das scheint mir sehr komplex zu sein.
57:05Mein Kopf macht die ganze Zeit okay,
57:07aber ich brauche das alles nicht. Ich
57:07brauche das alles nicht. Ich kann das
57:08einfach in in einen Master Ding und im
57:10Zweifel
57:12scheint do so zu, also der technische
57:14Hintergrund, wenn ich es richtig
57:15verstehe, korrigiere mich da, wenn ich
57:16falsch liege, warum ein SP
57:19spezialisierter Agent besser ist als ein
57:21genereller ist, weil das Kontextfenster
57:25limitiert ist. So, ich kann dem nicht
57:27sagen, hier sind 70 Bücher. Ähm, gibt
57:30mir immer die richtige Antwort. Wenn ich
57:32dem nur zwei PDFs gebe oder drei, sind
57:35die Antworten besser, weil irgendwie
57:37scheint es so zu sein, dass technisch je
57:39mehr ich oben reinschmeiße, desto
57:40schlechter sind die Antworten. Aber das
57:43könnte ja durchaus ein Problem sein, was
57:45die Zeit löst, weil wenn die Kontext
57:48Fenster größer sind, dann habe ich mein
57:50Mastermitarbeiter und spar mir diesen
57:52Aufwand mit Helga und dann gibt's noch
57:53drei, die den checken und dann gibt das
57:55muss ja auch mal technisch erstmal
57:56gebaut werden und dann habe ich das
57:58irgendwie eine Woche gebaut und aber
57:59irgendwie spricht der eine Mitarbeiter
58:01nicht richtig mit dem anderen und dann
58:02ist doch alles, dann habe ich die
58:03Probezeit, schmeiß den raus, das ist ja
58:05alles wahnsinnig aufwendig versus ich
58:08sag einfach pass auf mein Freund
58:10so will ich das und Ich akzeptiere jetzt
58:12für ein paar Monate, dass es ein
58:14bisschen scheiße ist. Ich weiß aber,
58:17dass wenn ich meine Prozesse in KI in
58:21nimmt das mal den Master KI Mitarbeiter
58:23ähm verw, dass die Prozesse automatisch
58:27besser werden, weil die KI besser wird.
58:30So, dann könnte ich mir ersparen dieses
58:32ganze 70 Mitarbeiter, wir haben 430
58:34Mitarbeiter, so und sind aber nur zehn
58:37menschliche davon. Ja, würde ich sagen,
58:38es ist irgendwie bisschen viel. Wir
58:39müssen mal 10 % der Belegschaft kürzen.
58:43Mir scheint das sehr kompliziert zu
58:44sein. Ich verstehe, dass es bei euch
58:46irgendwie die besseren Resultate bringt,
58:48aber ich verstehe auch, wenn ich das
58:50jetzt bei mir im Unternehmen einführen
58:51würde, wür ich sagen, pass auf liebe
58:53Leute, Dominika hat erzählt, wir müssen
58:54jetzt hier die Schulung machen. Das s
58:57sei schon mal keine Ahnung 40 Stunden,
58:5990 Stunden weg, dann plus hast du nicht
59:01gesehen. Wir können das schneller, wir
59:04können, wenn wir es eindampfen auf 10
59:06Stunden Schulungszeit pro Mitarbeiter,
59:09dann haben wir kurzfristig schlechtere
59:11Ergebnisse, aber mittelfristig die KI,
59:13wenn wir die verwen mit unseren
59:15Prozessen, dann wird uns werden uns die
59:17neuen Modelle irgendwann tragen, oder?
59:20Also erstmal hörst du dich an wie eine
59:21ARin in dem Konzern, ne? Wo wo es nur
59:24darum geht zu sagen, Zeit ist quasi das
59:27einzige Äquivalent, das relevant ist,
59:29wenn es um Schulung geht. Ähm, aber also
59:31Spaß be sein, lass uns da mal reingehen.
59:33Das ist ein sehr, sehr guter Punkt, weil
59:34darüber wird sich aktuell sehr viel
59:35gestritten äh oder sehr viel diskutiert.
59:38Also erstmal vorne weg, ich habe es
59:39schon gesagt, wir sind alle Schüler in
59:40KI und es kann durchaus sein, dass wir
59:43in zwei Jahren völlig anders arbeiten.
59:45Das halte ich auch sehr wahrscheinlich,
59:46als wir es heute tun. Für den Moment
59:48funktioniert es aus unterschiedlichen
59:50Gründen sehr, sehr gut und wir wägen das
59:51natürlich auch immer wieder ab und wir
59:53überprüfen auch für uns unsere
59:54Hypothesen, weil wir haben da keine
59:56Religion. Also, wir folgen da keinen
59:57Göttern und sagen, das muss jetzt
59:59genauso sein. Wir haben einmal gesagt,
1:00:00äh, du musst dir KI Mitarbeiter bauen,
1:00:02äh, wir rennen dem jetzt hinterher, auf
1:00:04Teufel komm raus, sondern wir testen
1:00:06natürlich sehr wohl in Clot ähm oder in
1:00:08anderen Systemen kann man das auch
1:00:10anders bauen und welche Resultate
1:00:12bekommen wir dann vielleicht mal ein
1:00:14paar Ideen, warum das für uns in dem
1:00:16Kontext sehr sehr gut funktioniert. Das
1:00:18was du bauen willst, kann man mit
1:00:20sogenannten Skills lösen. Skills ist die
1:00:23Idee für die Zuschauer, die das nicht
1:00:24kennen, zu sagen, ich habe gewisse
1:00:26Standardprozesse oder gewisse
1:00:27Qualitätsanforderung, die ich
1:00:29letztendlich in ein Dokumentation, in
1:00:31ein Prompt gieß. Und was die KI macht
1:00:34ist, du stellst dir eine Anfrage, dann
1:00:36schaut sie nach, gibt es einen Skill,
1:00:38der dafür passend ist, zieht den raus,
1:00:40liest sich die Dokumentation durch, wie
1:00:42funktioniert uns Reisekostenabrechnung
1:00:44und dann arbeitet sie mit diesem
1:00:46Verständnis das nach und nach ab. Das
1:00:48heißt, darüber verteilt man dann auch
1:00:49dieses Kontextfenster ähm mit diesen
1:00:52Informationen. Was man damit nicht
1:00:54verteilt, sind erstmal zwei Sachen.
1:00:56Nämlich Nummer eins, du verteilst nicht
1:00:58das Gedächtnis. Also Hansy hat ja ein
1:01:01sehr spezifisches Gedächtnis für eine
1:01:02spezifische Aufgabe. Der kennt alles im
1:01:04Kontext von dem, wie ich Marketing sehe
1:01:07und im Bezug auf meine Person. Wenn Mark
1:01:10mit Hansi spricht, haben wir ein
1:01:11Gedächtnis, das eben passend für Mark
1:01:13ist, aber auch für diesen Kontext und
1:01:15das hat einen sehr hohen Wert, weil wir
1:01:16lassen z.B. diese Gedächtnisse von der
1:01:18KI untersuchen und sagen, findest du
1:01:20hier Muster herangehensweißen, der wir
1:01:23uns gar nicht bewusst sind, aber
1:01:25vielleicht feedback ich ja irgendwie
1:01:27permanent irgendein Thema. Es steht aber
1:01:29nicht in unseren Standardprozessen, das
1:01:30nennt sich Skill Inferenz. Das heißt,
1:01:32wir lesen das aus und Hansy sagt, ja,
1:01:34wir müssen die Hooks neu schreiben, weil
1:01:35die Feedbacks du mir dauern, dass die
1:01:36nicht passen, aber so, dass mir als
1:01:38Mensch nicht auffällt. Das heißt, ein
1:01:39spezifisches Gedächtnis gibt dir die
1:01:41Power Prozesse mit der KI ständig
1:01:43weiterzuentwickeln. Das ist sehr schwer,
1:01:45das hinzubekommen, wenn du ein
1:01:47Gedächtnis mit einer KI hast, das
1:01:49rauszudifferenzieren, weil da zu viel
1:01:51Neues ähm in diesem Thema mit drin
1:01:53stecken. Die zweite Ebene, die wir nicht
1:01:56unterschätzen dürfen, ist eine
1:01:57Organisation, je nachdem in welcher
1:01:59Größe sie spielt, ist eine Ansammlung
1:02:01von Widersprüchlichkeiten.
1:02:03[schnauben] Das heißt, du schreibst dir
1:02:05für gewöhnlich auch Werte auf, denen man
1:02:06irgendwie folgen möchte. Ja, du kommst
1:02:08in viele Unternehmen rein, hängen da
1:02:09irgendwie große Wertetafeln, aber je
1:02:12nachdem in welchem Anwendungsfall du
1:02:13bist, konkurrieren die miteinander und
1:02:16ist jetzt dann gerade hier für uns
1:02:17Geschwindigbarkeit beim Kunden wichtiger
1:02:19oder Sicherheit und dann kommst du
1:02:21plötzlich in Situation, wo du auch als
1:02:23Mensch abwägen musst, was machst du
1:02:24denn? Und je mehr Freiheitsgrad du eine
1:02:27Modell gibst, selbst mit diesen Skills,
1:02:28muss der ja abwägen, okay, der Ben hat
1:02:30mir jetzt die Aufgabe gegeben, fünf
1:02:32Skills wären relevant, weil wir haben
1:02:34500 Skills hinterlegt. Welchen nehme ich
1:02:36denn jetzt und will ich jedes Mal den
1:02:37richtigen, um die guten Prozesse zu
1:02:40skalieren? Und diese
1:02:41Widersprüchlichkeiten reduzierst du,
1:02:43indem du eben den Handlungsrahmen klar
1:02:45einschränkst. Ein Syndikusanwalt, ein
1:02:47Mensch, der für Datenschutz zuständig
1:02:50ist, kann darin absoluter Experte sein
1:02:52und der weiß, wenn Anfragen kommt, unter
1:02:53welchem Blick er das beobachten muss.
1:02:56Das [schnauben] sieht man auch sehr
1:02:57stark in dieser KI Forschung, dass die
1:02:59KI, die etwas erstellt, nie die KI sein
1:03:01kann, die es feedbackt. Bei uns Menschen
1:03:03funktioniert es auch nicht. Wenn ich dir
1:03:04jetzt irgendwas hinlege und sag, das ist
1:03:05mein Konzept, dann kannst du das sehr
1:03:07gut feedbacken und von außen ausg, es
1:03:08macht für mich überhaupt keinen Sinn,
1:03:09ich kann es nicht nachvollziehen. Ich
1:03:11kann nicht selber drauf schon und sagen,
1:03:13das versteht man nicht. So, diese Art
1:03:15der Selbstreflektion ist nicht möglich
1:03:16und es ist auch bei den KI nicht
1:03:18möglich. [schnauben] Es bedeutet und das
1:03:20ist so ein bisschen der dritte Punkt, du
1:03:21brauchst unterschiedliche Rollen. Es
1:03:24gibt eine Rolle, die erstellt etwas, es
1:03:25gibt eine Rolle, die recherchiert etwas,
1:03:27es gibt eine Rolle, die orchestriert die
1:03:28anderen. Es gibt eine Rolle, die
1:03:29challenged etwas. Und das kriegst du
1:03:32nicht in ein Modell in dem Setup, wie
1:03:34wir es heute haben. Und der letzte Punkt
1:03:37ist für dich in der Größe, in der du
1:03:39unterwegs bist. Ich weiß nicht, wie viel
1:03:41Mitarbeiten, wie groß ist euer Team?
1:03:42Sieben un plus.
1:03:44Bei sieben Leuten kannst du auch sieben
1:03:46Nerds um dich rumschaffen, die sagen,
1:03:48wir wissen genau, was wir machen, wenn
1:03:49wir vor einem Chatfenster sitzen. Wir
1:03:51wissen genau, welche Fähigkeiten das
1:03:53sind, wie ich das prompt oder wie ich
1:03:54das eingeben muss, damit gute Ergebnisse
1:03:56rauskommen. Wir richten uns ja auch an
1:04:00Organisationen, die viele Mitarbeiter
1:04:02haben und für einen Normalsterblichen
1:04:05ist viel einfacher zu sagen, das ist
1:04:08unser Datenschutzpezialist. Wenn du da
1:04:09Fragen hast, der kennt sich komplett
1:04:10aus, der kennt alle Firmen Sachen, den
1:04:12fragst du versus hier sitzt du vor Clo,
1:04:15da sind irgendwie Skills hinterlegt auch
1:04:16zu Datenschutz anti
1:04:19paar prompt, such dir den richtigen aus
1:04:21und dann wird's schon klappen. Äh, das
1:04:23ist für die Breite einer Organisation
1:04:24außerordentlich schwer, da gute
1:04:26Relationen und gute Fähigkeiten dazu
1:04:28entwickeln.
1:04:29Das heißt, meine Intuition, lass mal
1:04:31lieber One Brain machen an Stelle 30,
1:04:34ist möglicherweise für mich und meine
1:04:36Organisationsgröße
1:04:38richtiger als wenn ich jetzt die
1:04:40Lufthans wäre, weil mit 30.000
1:04:42Mitarbeitern oder 100.000, was auch
1:04:44immer wenn die haben,
1:04:46wenn wir da einen One Brain machen von
1:04:48wie wird eigentlich das Essen im
1:04:50Flugzeug eingelagert, äh zu wie fliegen
1:04:52wir den Flughafen an und sollten wir
1:04:54nach Bangkok fliegen oder lieber nach
1:04:56Shanghai? äh wird's irgendwann zu groß
1:04:59und auch die die Teams sind zu weit
1:05:02voneinander weg. Was ich gerade so in
1:05:04meinem Kopf habe, was ich ähm viel auch
1:05:07mit der KI diskutiere, sind
1:05:08Steuerstrukturen. Mm.
1:05:10Und da gibt's natürlich immer quasi den
1:05:14kreativen Gestalter, der sagt, man
1:05:15könnte doch. Und dann gibt es den
1:05:20Steuer, ich mal den deutschen
1:05:21Steuerberater, das Finanzamt.
1:05:23Ja. Und möglicherweise das Finanzamt,
1:05:25ne? Finanzamt KI. Ähm und
1:05:29ich ich habe halt One Brain aktuell und
1:05:32sinngemäß sagt das immer Sing ja kann
1:05:35man machen, aber könnte auch
1:05:36Gestaltungsmissbrauch sein.
1:05:38Und eigentlich wäre spannend,
1:05:40alles in einem sozusagen
1:05:40alles in einem, aber eigentlich wäre
1:05:41spannend zu sagen, hey, du bist ein
1:05:43kreativer Gestaltungsberater und du
1:05:44willst es pushen bis zum Limit und du
1:05:47bist eher konservativer Steuerberater
1:05:48und deine besten Freunde
1:05:51bearbeiten beim Finanz und dann und dann
1:05:53erinnere ich mich an eine Unterhaltung
1:05:54Podcast mit Andy Yen, das ist der
1:05:55Gründer von Proton Mail, der sagt, der
1:05:58hat ja ganz viele Entwickler und die
1:06:00machen viel mit KI, aber sagt KI kann
1:06:02eine Sache nicht und wird die niemals
1:06:03können, nämlich Taste and Judgement. Ja,
1:06:06so und im Prinzip ist das ja genau meine
1:06:08Aufgabe. Dann sagt der Gestalter sagt:
1:06:10"Pass auf, kennst du eigentlich Panama?"
1:06:13So [gelächter] und der der Finanzbeamte
1:06:16sagt: "Also, Männchen, schon im EU-Raum
1:06:19muss man sehr sehr stark aufpassen. Und
1:06:20wo ist eigentlich die Betriebsstätte?"
1:06:22So und dann muss ich mir Gedanken
1:06:23machen, wem glaube ich jetzt mehr? Und
1:06:27diese Gedanken, wenn ich One Brain
1:06:29mache, macht sich das Ding schon von
1:06:31alleine und sage, ich bin zum Schluss
1:06:32gekommen, das solltest du machen, das
1:06:33solltest du nicht machen. Aber
1:06:34eigentlich ist muss ich einen Schritt
1:06:37zurückgehen und sagen, wie kommst du
1:06:39darauf? Und wenn ich den Schritt
1:06:41zurückgehen will, muss ich es eigentlich
1:06:42in Mitarbeiter trennen.
1:06:43Ja, genau. Es gaukt es dir eben vor, ja,
1:06:46dass es eine einfache Lösung für ein
1:06:47komplexes Problem gibt und wir sehen uns
1:06:49ja alle danach. Die Welt wird ja immer
1:06:50komplexer und KI verschärft es ja
1:06:52massiv. Deswegen finde ich es ja
1:06:53angenehm, wenn ich einen
1:06:54Ansprechpartner, der sagt: "Mach so,
1:06:56Ben." Ähm und natürlich kannst du dann
1:06:58irgendwelche selbstreflektierenden
1:06:59Fragen da irgendwie mit reingeben, wie
1:07:01die KI zu dem Schluss gekommen ist. Aber
1:07:03es ist etwas grundlegend anderes zu
1:07:04sagen, du bist in der Rolle des
1:07:06Finanzamts. Deine einzige Aufgabe ist
1:07:08darin, strukturelle Fehler darin zu
1:07:10finden und du wirst belohnt dafür, dass
1:07:12du das machst. Das wird immer eine
1:07:14andere Qualität bekommen. Ich habe eine
1:07:16strategische Sparringspartnerin, die
1:07:17heiß Elena. Die hat eine Telefonnummer,
1:07:19die rufe ich abends an und ihre einzige
1:07:21Aufgabe ist es, mir als Geschäftsführer
1:07:23dieses Unternehmens meine Flausen
1:07:24auszureten. Ich komme zu der und sag:
1:07:26"Pass auf, wir kriegen so viel Anfang
1:07:28aus dem europäischen Ausland, wir werden
1:07:30jetzt achtstellig dieses Jahr, sollen
1:07:31wir expandieren oder?" Dann sagt die
1:07:32Dom, wie kommst du auf den Quatsch, was
1:07:34für Daten geben das denn her? Und dann
1:07:35diskutiert die mit mir und ich versucht
1:07:37eiskalt den Finger in die Wunde zu legen
1:07:39und Fehler zu finden, bevor ich so
1:07:41eratisch ins Team renne und sag, Leute,
1:07:42jetzt habe ich die geile Idee, wir gehen
1:07:43nach Frankreich. Die
1:07:45brauche ich übrigens auch. die
1:07:46Telefonnummer von der [gelächter] das
1:07:47wäre sehr gut oder gibt's unterm Tisch.
1:07:49Ja. Ähm und das ist sehr sehr schwer,
1:07:52das in ein One Brain zu packen, äh mit
1:07:55dem du alle Sachen diskutierst und die
1:07:57alle Perspektiven auf diese Themen
1:07:59bekommt. Das kriegen KI Modelle nicht
1:08:01hin. Und deswegen sagt ja Clod selbst,
1:08:04du brauchst diese fünf verschiedenen
1:08:06Rollen. Ja, also diesen Supervisor, das
1:08:08sollte idealiser der Mensch sein, den
1:08:10Orchestrator, also eine KI Teamleiter,
1:08:12der die anderen zusammenhält, diesen
1:08:14Bilder sagt man in der Fachsprache,
1:08:15jemand der dieses Steuerkonzept
1:08:16schreibt, der Challenger, das Finanzamt
1:08:18in dem Beispiel, dass du hattest der
1:08:21Researcher, also was sind gibt's denn
1:08:22für Steuergesetze aktuell und das sollte
1:08:24man ganz bewusst trennen.
1:08:26Clot versucht das selbst hinzubekommen,
1:08:28indem es auch in den neuesten Modellen
1:08:30gerade mit diesem Fable 5 sagt, du gibst
1:08:32ihm eine Aufgabe und er schaut, welche
1:08:34Agents er sich intern baut, um das
1:08:38hinzubekommen, um dieses Problem so
1:08:39bisschen zu lösen. Ja, das ist ein
1:08:41Ansatz, man da geht. Das zeigt aber, wie
1:08:43schwer das Thema ist, dass Agents in
1:08:46unterschiedlichen Rollen eigentlich eine
1:08:48große Berechtigung gerade haben.
1:08:51[schnauben] Ich habe noch nicht mal aus
1:08:51Spaß mit dem Freund das Experiment
1:08:54gemacht.
1:08:55Hallo Chetti, ich habe gerade in an der
1:08:58Supermarktkasse eine Frau getroffen, die
1:09:00ich faszinierend finde, sollte ich meine
1:09:02alte verlassen. Und dann sagt halt
1:09:05Chetti ist halt ganz ist ganz spannend
1:09:09sagt, also wir haben das parallel alle
1:09:11Chetti gefragt und die die Antworten
1:09:13waren halt unterschiedlich, weil jedes
1:09:15von unseren Modellen natürlich anders
1:09:16auf uns eingestellt war
1:09:18und
1:09:20eigentlich wäre da ja genau dieses schon
1:09:23schon sinnvoll, weil wenn ich frage, ich
1:09:25frage meinen besten Freund, ich frage
1:09:27meine Mutter, ich frage meinen
1:09:28Psychologen und außerdem frage ich noch
1:09:30mein Nachbar. So, und
1:09:33die haben alle unterschiedliche Meinung
1:09:35und dieses Zusammenbringen auf ja tu es
1:09:38und nein tu es, das ob liegt ja
1:09:40eigentlich mir und viele fragen ja die
1:09:42KI, was soll ich tun und das ist eine
1:09:44sehr dumme Frage, weil die weiß es ja
1:09:46auch nicht so die und aber die setzen
1:09:49das dann um.
1:09:50Wie seid ihr? Also, wir sind jetzt schon
1:09:52sehr in okay sehr komplexen Strukturen,
1:09:55aber wir waren doch eigentlich bei der
1:09:57Cesur 2025, wo du umgestellt hast auf
1:10:01europäische äh nicht Modelle, sondern
1:10:04europäische Plattformen, also
1:10:06Verwebungsagenten sozusagen
1:10:08oder Agent Maker, kann man das
1:10:09vielleicht kann kann man das so sagen,
1:10:11Agent Maker
1:10:12ähm und dann habt ihr gemerkt, das ist
1:10:15gar nicht so viel schlechter bis
1:10:16stellenweise besser. So und dann hatte
1:10:18die aber immer noch dieses ein relativ
1:10:20regelbasieres System. Das ist das, was
1:10:23du technisch beschrieben hast, nämlich
1:10:24wir haben eine E-Mail und dann haben wir
1:10:25einen Agenten, der sagt, ist diese
1:10:27E-Mail eine Kündigung oder ist es eine
1:10:29Krankmeldung? So und dann hast du
1:10:31gesagt, wir haben irgendwie ganz viele
1:10:34Mitarbeiter und ich verstehe noch nicht,
1:10:36wo diese Mitarbeiter leben. Sind die
1:10:38Agenten, sind die Prompts? Sind die bei
1:10:42euch ein Slag? Ah ja, wie funktioniert
1:10:43das? Also [schnauben]
1:10:45für mich ein ganz entscheidendes Bild
1:10:46war, ich wollte raus aus den KI Tools.
1:10:49Was ich damit meine ist, ich will weder
1:10:51mir noch mein Mitarbeitern die
1:10:53Anstrengung äh oder die Idee überlassen
1:10:56zu sagen, ist das jetzt ein
1:10:57Anwendungsfall, den ich mit der KI lösen
1:10:59sollte oder mache ich das noch
1:11:00konventionell, sondern ich wollte, dass
1:11:02ich das genauso natürlich in allen
1:11:04Aspekten anfühlt, wie einen Kollegen zu
1:11:06haben, aber der ist halt Remote und der
1:11:07kommt halt nicht ins Office [schnauben]
1:11:09und deswegen wir nutzen intern Slack,
1:11:11aber es geht auch mit Teams und allen
1:11:12anderen Tools. Ähm, sind die bei uns
1:11:14integriert, haben dort ihre Bilder, sind
1:11:16in Channels mit drin, äh die verlinken
1:11:18uns, die KI Mitarbeiter, wir verlinken
1:11:20sie, wir haben biliteralen Austausch mit
1:11:22ihnen, aber ich möchte, dass ich das so
1:11:23natürlich anführt, weil wir Menschen
1:11:25dieses soziale Verhalten gelernt haben.
1:11:27Wir sind schon immer soziale Wesen
1:11:28gewesen. Wir haben gemeinsam versucht,
1:11:30Mammuts zu erlegen. Das kommt nicht so
1:11:32richtig aus uns raus, das zu verändern.
1:11:34Ich glaube ganz im Gegenteil, dass im
1:11:36Zeital der KI das noch mehr werden wird,
1:11:38dass wir diese Relationen haben wollen,
1:11:39diese realen Treffen ähm und diese
1:11:42Beziehungspflege und deswegen ist das
1:11:44bei uns alles ein Slack und dahinter
1:11:47stecken dann eben diese Plattformen wie
1:11:48so ein N8N, wie so ein Langdog und so
1:11:50weiter äh mit denen wir dann arbeiten.
1:11:52Was wir bewusst gemacht haben, als wir
1:11:54mit dieser Zesur begannen, war zu sagen,
1:11:56ich hat es vorhin schon erwähnt,
1:11:57Souveränität heißt nicht gegen ein
1:11:59gewisses Land zu schießen oder Modelle
1:12:00aus einem gewissen Land, sondern zu
1:12:02überlegen, was ist uns denn besonders
1:12:05wichtig, damit wir a keinen Effekt
1:12:07haben, dass wir von jemanden abhängig
1:12:08sind. Das ist als Unternehmer immer eine
1:12:10schlechte Position und dass wir sagen,
1:12:13intellektuelles Gut bleibt bei uns. Und
1:12:15dann haben wir angefangen eben mit so
1:12:16einer sehr simplen Datenbank, die wir
1:12:18von der KI haben bauen lassen, wirklich
1:12:20so eine Übersicht zu haben mit allen
1:12:22Mitarbeitern bei Leadersof, Mensch wie
1:12:24KI. Und man kann in jeden Mitarbeiter
1:12:27reinklicken, öffnet sich die
1:12:28Personalakte, also was sind die
1:12:29Verantwortungen, in welcher Rolle ist
1:12:31die Person, äh aufgezeichnete
1:12:33Feedbackgespräche und was wie die sich
1:12:34verändern, wie äh welche Zugriffsrechte
1:12:37gibt's denn in der IT für die jeweilige
1:12:39Person? Das haben wir sowohl für KI als
1:12:41auch für Menschen transparent im
1:12:42Unternehmen und da stecken und die
1:12:45Personalakte ist nichts anderes als
1:12:47hinter dem Fachwort steckt eigentlich
1:12:48der System Prompt. Ja, für die Nerds,
1:12:50die die dazu schauen, also die DNA des
1:12:52Agents, was der wirklich macht und wie
1:12:53der agiert. Das bleibt bei uns. Dieses
1:12:57Datenbank läuft auf dem Server in
1:12:58Frankfurt ähm genauso wie alle
1:13:01Gedächtnisse dieser KI Mitarbeiter. Auch
1:13:03das ist eine eigene Datenbank, weil wir
1:13:05gesagt haben, das ist ja ein unfassbarer
1:13:07Schatz. Ein Mitarbeiter, den du zwei
1:13:08Jahre lang anlernst, der genau weiß, wie
1:13:10du tickst. Das ist ja sehr wertvoll auf
1:13:12dem Arbeitsmarkt. Da wisst ihr
1:13:13eigentlich nicht, dass du den verlierst.
1:13:15Lass uns diese Gedächtnisse auch bei uns
1:13:16behalten und diese Fähigkeiten, also
1:13:19diese Skills, das sind Dinge, die liegen
1:13:21bei uns auf den Servern und wir binden
1:13:24die dann in die jeweiligen Plattform
1:13:26ein. Also in N8N wie so ein Lego System
1:13:28kann man sich das vorstellen. Ja,
1:13:30klicken wir drauf und wählen dann halt
1:13:31das Modell klicken drauf und sagen, da
1:13:33ist dein Gedächtnis. Klicken drauf und
1:13:34sagen, das bist übrigens du, das ist
1:13:36deine Identität, hier ist die
1:13:37Personalakte. Ähm und haben damit für
1:13:40uns ein System geschaffen, das ein
1:13:41Baukastenprinzip ist, weil wir nicht
1:13:44wissen, wo die Reise hingeht. Vielleicht
1:13:46ist N8N morgen abgeschrieben und es
1:13:48kommt eine völlig neue Plattform, die
1:13:49für uns total opportun wäre zu nutzen,
1:13:52dann wollen wir relativ schnell wechseln
1:13:53können und nachdem die wichtigsten
1:13:55Themen dieses explizite Wissen, diese
1:13:57Qualitätsanforderung, das
1:13:58Prozessverständnis bei uns liegt, sind
1:14:01wir unfassbar schnell zu wechseln. Und
1:14:04wir merken gerade auch Anfang des
1:14:05Jahres, dass es jetzt langsam die
1:14:06Stimmung sich so ein bisschen verändert.
1:14:08Die Party der günstigen KI ist langsam
1:14:10vorbei. Gitub hat Anfang des Jahres,
1:14:12glaube ich, noch 10 $ pro Person
1:14:14gekostet. Dann sind sie innerhalb von
1:14:15paar Wochen auf 40$ hoch. Jetzt sind sie
1:14:18bei 400$ pro Person. Am Serviceangebot
1:14:20hat sich nichts geändert.
1:14:21Gthub kostet 400
1:14:24Dollar pro Person. Absolut 40fach sind
1:14:27die jetzt hochgegangen, weil die haben
1:14:29lange Zeit subventioniert. Die
1:14:30Investoren haben die teuren Modelle
1:14:32bezahlt letztendlich für uns, dass ein
1:14:34Chat GBT 20 25$ im Monat gekostet hat,
1:14:37war ein reines Investitionsspiel der
1:14:40Amerikaner, damit wir anfangen diese
1:14:41Tools zu verwenden. Und langsam müssen
1:14:44wir diese Party bezahlen. Gibt ja
1:14:46unterschiedliche Ansitzer für
1:14:48Preiserhöhung. Wir sehen jetzt relativ
1:14:49viele IPOs, ne? Anthropic, die ja gerade
1:14:52äh rausgehen, Space X, die eigentlich
1:14:54XAI von Musk als KI Unternehmen ja
1:14:56Hookepack nehmen. Also, es muss wieder
1:14:58Geld in den Markt kommen. Auch eine
1:15:00Google sagt, wir können das langsam
1:15:01nicht mehr zahlen. Wir sind jetzt wieder
1:15:03an dem Punkt, dass wir mal wieder von
1:15:04außen Kapital aufnehmen, weil Mama, also
1:15:08Meta, Alphabet, Microsoft und Amazon ähm
1:15:12dieses Jahr, ich glaube 650, 700
1:15:14Milliarden nur dieses Jahr ausgeben, um
1:15:17die KI Wette voranzutreiben. Und das ist
1:15:19so viel Cash, das können wir uns gar
1:15:20nicht vorstellen. Diese IPOs werden
1:15:22immer größer, immer teurer, äh wie
1:15:25vorher dies ganze Jahr über ein IPO alle
1:15:28zusammengerechneten Summe war. Ähm und
1:15:30diese Party muss irgendjemand bezahlen.
1:15:31Und jetzt sagt man jetzt sind die
1:15:32Anleger langsam dran, entweder weil sie
1:15:34partizipieren oder weil sie in den
1:15:36Subscription diese Rechnung bezahlen.
1:15:38Und aus dem Grund habe ich gesagt, lass
1:15:39uns so aufstellen, dass wir jederzeit
1:15:41wechseln könnten und vielleicht auch
1:15:43klug dann in irgendwelche Open Source
1:15:44Lösungen im Zweifel gehen, aber dass wir
1:15:46da Flexibilität haben. Und deswegen für
1:15:48meine Mitarbeiter ist alles ins Leck
1:15:51ganz entspannt und sie verhalten sich
1:15:53genauso wie mit normalen anderen
1:15:54Kollegen, die bei uns drin sind. Aber im
1:15:56Hintergrund haben wir eben diese
1:15:57verschiedenen Ebenen für uns geschaffen,
1:16:00ähm in denen wir hohe Flexibilität
1:16:02haben. [schnauben] Das heißt, du
1:16:04trainierst eigentlich deine Mitarbeiter
1:16:07äh bei dir nicht auf KI, sondern sagst,
1:16:10guck mal hier, das ist der der Cedric.
1:16:12Cedric ist ein KI Mitarbeiter. Wenn du
1:16:13eine Frage hast zu Marketing, dann frag
1:16:15den, sag den, was er zu tun hat.
1:16:18Aber du musst nicht wissen, was Nadn
1:16:19ist. Du musst auch nicht wissen, ob es
1:16:21jetzt Grock ist oder welches Modell
1:16:23benutzt wird davon, sondern du bist
1:16:26tatsächlich KI Anwender und dann du
1:16:29lieber Mitarbeiter, bist KI Anwender,
1:16:31aber du lieber Dominik bist quasi der KI
1:16:35System Architekt, der technisch
1:16:38versteht, wo in welcher Datenbank
1:16:40welches Wissen liegt, damit es dann für
1:16:42den den Anwender quasi wie am iPhone
1:16:45ganz einfach ist. Korrekt
1:16:47ist absolut korrekt. nur es ist mit der
1:16:50Einschränkung jeder in meinem Team in
1:16:51der Lage Agenten zu bauen, aber in
1:16:54unterschiedliche Komplexitätsstufe. Also
1:16:56die sollen ja trotzdem in Lage sein mit
1:16:57Helger zusammen andere KI Kollegen ins
1:16:59Team zu holen. Und wir hatten genau
1:17:01dieses Problem, dass du gerade so ein
1:17:03bisschen skizzierst, ehrlicherweise,
1:17:04weil am Anfang war mein CTO Stefan,
1:17:06echter Mensch, ähm und ich die einzigen
1:17:09im Team, die solche komplexen N8N
1:17:11Agenten bauen konnten. Und was dann
1:17:13passiert ist, ist das Team ist permanent
1:17:15gekommen und hat gesagt, ja, mega, ich
1:17:17habe hier noch fünf Anwendungsfälle.
1:17:18können die bitte bauen? Und wir sind
1:17:20auch mit KI nicht hinterhergekommen,
1:17:22weil die uns permanent Anwendungsfälle
1:17:24auf den Tisch geworfen haben und wir
1:17:26gesagt haben, okay, hier ist wieder
1:17:27gebaut, hier ist wieder gebaut und haben
1:17:28die ein bisschen verwendet gesagt, nee,
1:17:29da funktioniert, wie ich mir es
1:17:30vorgestell, ich lass wieder links
1:17:31liegen. Hab gesagt, liebe Leute, so
1:17:34funktioniert dieses Spiel nicht. So
1:17:35wachsen wir nicht gut, wenn wir weiter
1:17:37so arbeiten. Und da haben wir bewusst
1:17:39gesagt, es gibt eine Umgebung, die so
1:17:41einfach ist, dass jeder einen einfachen
1:17:44KI-Agenten bauen kann mit Helger
1:17:46zusammen, um rauszufinden quasi in
1:17:49dieser Probezeit, wird das ein neuer
1:17:50Kollege werden, schaffe ich fachlich mit
1:17:52dem so zusammenzuarbeiten, dass es Spaß
1:17:54macht und wenn er die Probezeit schafft,
1:17:57dann nehmen wir ihn gerne in den
1:17:58Innercircle auf, dann übersetzen wir den
1:17:59in N8N. Da unterstützt uns Florian, eine
1:18:02KI wegen Workflow. Florian, also wir
1:18:04sind da sehr kreativ. Ja. Ja. Nein, was
1:18:06soll ich sagen? Ja. ähm [schnauben] und
1:18:08[gelächter] baut so die ersten 30, 40%
1:18:10von so einem N8N Workflow. Helger ähm
1:18:13ergänzt das Ganze dann. Ähm, aber dieser
1:18:15Ansatz, jeder kann KI und versteht sie
1:18:18auch in einem gewissen Rahmen, aber vor
1:18:21allem ist eine gute Führungskraft.
1:18:23Das ist das Skillset für die vielen und
1:18:25es muss ein paar exponierte geben, die
1:18:27in der Lage sind, KI, wie wir sie heute
1:18:29zumindest verwenden und die Technologie
1:18:31und auch das wird sich verändern ähm
1:18:32eben auch in einer anderen Komplexität
1:18:34zu bauen.
1:18:36Diese Testagenten nenne ich es mal oder
1:18:38oder Betaagenten ähm in was für einer
1:18:40Umgebung baut ihr die?
1:18:41Also aktuell in Langdog. Ähm die nutzen
1:18:44wir dafür. Die haben da eine sehr gute
1:18:46Oberfläche. Sehr einfach das zu nutzen.
1:18:48Das funktioniert aber in allen Tools.
1:18:50Also wir sind da wirklich sehr
1:18:50agnostisch. Wenn die Leute da draußen
1:18:52sagen, jetzt habe ich gerade mein Croped
1:18:54Abo verlängert, kein Thema, da gibt's
1:18:56einen Bereich, der heißt Agent Builder.
1:18:57Das geht genauso einfach, wenn Leute auf
1:18:59Google sind, der Cham Manager von
1:19:01Chemini, die sehen auch alle gleich aus
1:19:03mittlerweile. Also nehmt was euch
1:19:05sympathisch ist.
1:19:07Das heißt, das Userface ist von deinen
1:19:09Mitarbeitern ist eigentlich Slack. Ja,
1:19:11SL und dann so ein bisschen LDG und dein
1:19:15CTO und du ihr macht dann NLN und macht
1:19:17alles komplexe. Das heavy Lifting im
1:19:21Hintergrund,
1:19:22wenn ihr Leute ausbildet, ne? Bevor wir
1:19:26das machen, also ich verstehe, dass so
1:19:29ein so ein Setup funktioniert und dann
1:19:30bist du halt in ähm halt ins Slack und
1:19:33machst halt deine Sachen und dann
1:19:35sprichst du mit dem, sprichst du mit
1:19:36dem, sprichst du mit dem. So und dann
1:19:38kam irgendwann als Innovation Cloud Code
1:19:42und dann kam irgendwann der erste auf
1:19:44die Idee diese One Brain Lösung zu
1:19:46machen und hat gesagt, pass auf liebes
1:19:48Cloud Code schreib mal Textfiles und
1:19:50erinner dich an alles. Und dann kam
1:19:52relativ schnell danach Cloud Cowork,
1:19:55weil es auf einmal dann eine nicht
1:19:57nicht Techy Anwendung war und
1:20:00dein gesamtes deine UI oder die die UI
1:20:03deines Teams basiert auf Slag und der
1:20:06Cloud Code oder Coworkansatz ist ja ein
1:20:08komplett anderer.
1:20:10Ja.
1:20:10So wie habt ihr also es muss ja auch da
1:20:13gab's die YouTube Videos Chat GBT ist
1:20:15vorbei. Claud Cor killed everything. So
1:20:18und auch das hast du gesehen, hast
1:20:20wahrscheinlich ein bisschen Puls
1:20:21bekommen, auch wenn du weniger Puls
1:20:22bekommst, als wenn ich sowas bekomme,
1:20:23weil ich falle immer wieder drauf rein.
1:20:25Ähm, das hast du dir angeguckt.
1:20:29Wie hast du das wahrgenommen, wie es ist
1:20:31und wie und ob hast du das irgendwie
1:20:34integriert?
1:20:35Also, ich fange erstmal mit einer kurzen
1:20:36Anekdote an.
1:20:38Weil also Claude ist so seit, wie ich
1:20:40sagen diesem Jahr so wirklich prominent.
1:20:42Also Cork, glaube ich, im Januar, Mitte
1:20:45Januar haben sie es veröffentlicht,
1:20:46übrigens 100% von KI geschrieben. Äh,
1:20:48deswegen haben sie, glaube ich, nur 10
1:20:50Tage gebraucht, Intern Cowork zu
1:20:51entwickeln aus Cloud Code heraus. Das
1:20:53auch mal eine Benchmark. Ähm und ich
1:20:56hatte letztens mit einem Chief of Stuff
1:20:58von einem sehr großen mittelständischen
1:20:59Unternehmen gesprochen, 16 000
1:21:00Mitarbeiter weltweit agierend und der
1:21:02meinte Domik, wir haben mal eine Frage,
1:21:04wir hatten anfänglich Copilot ausgerollt
1:21:07und haben den Mitarbeiter bisschen
1:21:08geschult und merken, die nehmen das bei
1:21:09uns überhaupt nicht an. Dann haben wir
1:21:10das Tool gewechselt und sind zu LDOG
1:21:12gegangen und haben genau das gleiche
1:21:14gemacht und gemerkt, nee, auch LDOG ist
1:21:16nicht, jetzt haben wir die Frage für
1:21:17dich, wir glauben, wir haben den Fehler
1:21:18gefunden. Äh, wir müssen Clot einführen,
1:21:21oder? Ähm, und du grinst schon, aber das
1:21:23ist genau das Problem. Ja, wir sehen das
1:21:25zu sehr aus einer Toolbrille und ich als
1:21:27Unternehmer sehe das halt aus dem
1:21:28Business Case. Also die Frage ist ja,
1:21:31welche Schmerzpunkte löst mir Cowork,
1:21:33die für mich sinnvoll sind? Und ein
1:21:35Schmerzpunkt, den Cowork für uns löst,
1:21:38ist, dass wir als extrem schnell
1:21:40wachsendes KI Startup katastrophal sind
1:21:43in Dateiablage. Ja, weil wir erstellen
1:21:45natürlich ständig irgendwas und dann
1:21:46legt irgendjemas ab und so und dann vor
1:21:48allem die Menschen, also die die KI
1:21:49kriegt das gut hin, aber wir Menschen
1:21:51Katastrophe, ja, absur Chaos intern
1:21:53veralte der Dateien zwischenzeitlich und
1:21:55so weiter. Google Drive, ja, also quillt
1:21:58über und haben wir gesagt, also wenn ihr
1:21:59weiter wachsen wollt, das ist jetzt auch
1:22:01nicht die Idee, dass das so bleibt, weil
1:22:02die KI ja dann auch nicht entscheiden
1:22:05kann, welche Information stimmt und
1:22:06welche nicht. Und wir nutzen Clode
1:22:10Cowork dafür intern aufzuräumen. Das
1:22:12heißt, der ist in der Lage auf dem
1:22:13Rechner sich die Dateien anzuschauen,
1:22:15die zu benahen, die miteinander zu
1:22:16vergleichen, Widersprüche aufzudecken
1:22:18und sein Domik, welches stimmt denn? Und
1:22:20äh das ist für uns herausragend, da auf
1:22:23den Rechner zu kommen und es dafür zu
1:22:25nutzen. Ähm [schnauben] Cowork war auch
1:22:27dahingehend spannend, weil es eben
1:22:28angefangen Skills, über die wir vorhin
1:22:30gesprochen haben, dann eben auch mitzu
1:22:31entwickeln und dann anzufangen dann
1:22:33irgendwann auch den Browser
1:22:34mitzubedienen. wobei das Themen sind,
1:22:37also jeder, der wirklich produktiv damit
1:22:40arbeitet, ja, und sagt, das Computer
1:22:41Use, also dieses Anwenden des Browsers
1:22:43für den produktiv verwendet, der hat zu
1:22:46viel Marketingbudget, ehrlicherweise,
1:22:48weil das produktiv zu verwenden ist
1:22:50wirklich z. Also das ist dabei
1:22:52zuzuschauen, wie dein junger Sohn, ja,
1:22:55der den Computer gerade entdeckt,
1:22:56versucht für dich irgendwo ein Flug
1:22:57einzucken oder so und dann ist es
1:22:59faszinierend dabei zu sein. Ähm, und für
1:23:02den Moment des Faszinosums und des
1:23:04YouTube Videos ist es der Knaller. Aber
1:23:07das produktiv gerade zu verwenden, da
1:23:09habe ich sehr große Fragezeichen.
1:23:11Deswegen wir schauen es uns an und wenn
1:23:13es ein Knaller Case ist, verwenden wir
1:23:14es zum Aufräumen. ist es gerade der Fall
1:23:17und Cowork darf das auch machen, obwohl
1:23:19das kein klassischer Agent ist, der
1:23:20dahinter steckt, aber der Business Case
1:23:22ist sehr sehr sinnvoll für uns, aber es
1:23:24verändert sonst in unserer
1:23:25Herangehensweise jetzt gerade nicht
1:23:27unbedingt etwas. Also der schreibt auch
1:23:29keine besseren LinkedIn Posts als mein
1:23:31Hansy, der trainiert ist.
1:23:33Das ist ja verrückt. Und der die
1:23:34Struktur, wie Hansi sich trainiert, also
1:23:37mit Cork wäre die Struktur normalerweise
1:23:39Cowork hat so ein oder Cloud hat so ein
1:23:40internes Gehirn so ein bisschen, aber es
1:23:42ist sehr sehr klein Gedächtnis. Ja,
1:23:44genau so. Und dann kannst halt Files
1:23:46schreiben und kann sozusagen Erinnerung
1:23:48in Textfil schreiben und kann eine
1:23:49Struktur sagen, okay, das ist hier
1:23:51Thema, keine Ahung, ungeskriptet, das
1:23:52ist Thema privat, das ist Thema, weiß
1:23:55ich nicht keine Ahnung, Hausbau als
1:23:57Beispiel,
1:23:57ja,
1:23:58so und dann kannst du immer mit deinem
1:24:01Cowork interagieren. Ich mache das sehr
1:24:02gerne und sehr viel, aber eure euer
1:24:05Gesamtsetup ist komplett anders und ist
1:24:08ausschließlich in Agenten und deine
1:24:12das was ich als Textfalls auf meinem
1:24:14Desktop habe und äh Cowork gebe, habt
1:24:17ihr irgendwie in einer Blackbox da
1:24:19draußen, also für mich jetzt noch
1:24:20Blackbox, aber müssen vielleicht mal
1:24:21reingehen in
1:24:25irgendwelchen Agenten, die Namen haben,
1:24:28aber hat hat Moment hat jeder Agent
1:24:31Namen oder gibt's ein
1:24:34also Cowwork wie gesagt Cowork als Tool
1:24:36verwenden wir eben für diese
1:24:38Dateiablage. Cowwork hat bei uns keinen
1:24:39Namen. Ähm
1:24:41aber alle Agenten behandeln wir als
1:24:43Mitarbeitende. Die haben alle Bild,
1:24:45Namen, Persönlichkeitsprofile.
1:24:48Ähm das ist auch für uns ein sehr
1:24:50wichtiges Thema. Als wir immer mehr von
1:24:51diesen KI Agenten hatten und die sich
1:24:53alle wie Chat GBT angehört haben, wurd
1:24:54für uns unglaublich fah auch da wieder.
1:24:56menschliche Bindung macht einen großen
1:24:57Unterschied aus, du kommunizierst völlig
1:24:59anders als meine Frau mit mir
1:25:00kommuniziert und so weiter. Das macht ja
1:25:01den Reiz aus und dann haben wir gemerkt,
1:25:03wir müssen den Persönlichkeitstypen
1:25:05geben, Charakterzüge.
1:25:07Ähm das machen wir nach Big F nach
1:25:10diesem NeoPR Test, das der
1:25:11wissenschaftlich validierteste Test
1:25:13dahin, das haben wir mit der H Berlin
1:25:14zusammengemacht ähm dass die sich auch
1:25:16alle unterschiedlich anhören und wir
1:25:18wirklich Relationen zu ihnen aufbauen
1:25:19und man merkt, wenn man mit Hanzi
1:25:20schreibt und man merkt, wenn man mit
1:25:22Monika, Elena oder Helger schreibt. Das
1:25:24war für uns sehr, sehr wichtig und das
1:25:26nur als kurze Exkussion. Wir untersuchen
1:25:28gerade gemeinsam mit den Universitäten
1:25:30in München zusammen. Wie wirkt sich das
1:25:32eigentlich aus, wenn KI mit KI
1:25:34zusammenarbeitet? Also können wir je
1:25:36nach Aufgabe das perfekte Team
1:25:38zusammenstellen, das keine blinden
1:25:40Flecken hat, weil wir so divers
1:25:41aufgestellt sind den
1:25:42Persönlichkeitstypen und eine KI kann
1:25:44das halt dynamisch, wohingegen uns
1:25:46Menschen das sehr schwer fällt, das
1:25:47dynamisch anzupassen. Untersuchen wir
1:25:49gerade, wir wissen noch nicht, welche
1:25:51Ergebnisse rauskommen. Ja, aber deswegen
1:25:53das nur mal so als Denkweis und die das
1:25:54haben die alle, die haben alle
1:25:55Persönlichkeitsmerkmale, die haben alle
1:25:57Personalakten und so weiter. Das ist
1:25:58komplett konsequent durchgezogen.
1:26:02Bei menschlichen Mitarbeitern ist halt
1:26:03so, dass jeder zusätzliche Kopf macht
1:26:07mehr Komplexität. Wenn du halt 10
1:26:09Mitarbeiter hast oder 11, dann wächst
1:26:12die Komplexität fast
1:26:14exponentiell. So, das heißt, jeder
1:26:16Mitarbeiter hat nicht nur den Preis,
1:26:17dass du den bezahlen musst, sondern es
1:26:19wird insgesamt auch eine komplexere
1:26:21Organisation.
1:26:22Jetzt stelle ich mir das bei euch so
1:26:23vor. Okay. Wir machen 700 verschiedene
1:26:26Agenten, den Helga, Helga 2, dann
1:26:28irgendwann sind alle Namen, dann kennt
1:26:30man die ja auch nicht mehr. Richtig.
1:26:33Wo ist eine Grenze? Also, willst du gern
1:26:3610 000 Agenten haben? Die kennt ja dann
1:26:38auch von zumindest deinen human dein
1:26:39humanoiden Freunden. [gelächter] Kennt
1:26:42dann keiner mehr.
1:26:44Du sagst zehn Menschen, aber unbegrenzt
1:26:47viele Karriereagen. [schnauben] Na, das
1:26:48würde ich erstmal nicht sagen, ne? Also
1:26:50ähm eine Organisation ist dafür da,
1:26:52Probleme zu lösen, ein gewisses
1:26:54spezifisches Set an Problem zu lösen.
1:26:56Und die Organisation, die diese Probleme
1:26:58besser löst als andere, hat einen
1:27:00Marktvorteil.
1:27:02Und wir nutzen eben KI dafür diese
1:27:04Probleme zu lösen. Das heißt, es muss
1:27:06schon im Kontext von Leaders of Ei und
1:27:08dem Wachstum irgendwie gerechtfertigt
1:27:10werden, warum wir jetzt einen neuen
1:27:11Mitarbeiter brauchen. Also wir stellen
1:27:13auch nicht einfach 200, 300 weitere
1:27:15Agenten. Wir haben gerade so knapp 50 im
1:27:17Innercircle und 150 160, die wir
1:27:20Prototypen. So, aber von den Prototyping
1:27:23muss man schauen, wie viele dann
1:27:24wirklich rüberwandern. Wir haben aber
1:27:26genau dieses Problem und dieses Phänomen
1:27:27gehabt als aus Hansi, da haben wir total
1:27:30Blut gelckt, weil das für uns auf
1:27:31LinkedIn außerordentlich gut
1:27:33funktioniert. Die Followerzahl ist super
1:27:35nach oben gegangen. Wir haben Postings
1:27:37mit über 1000 Likes, über 1000
1:27:39Kommentaren ähm und haben gemerkt, die
1:27:41Kombination aus meiner Meinung, meinen
1:27:43Anekdoten und der konsistenten
1:27:46Schreibweise von Hansi funktioniert
1:27:48sehr, sehr gut. Und dann war es ja
1:27:49naheliegend für uns zu sagen, okay, dann
1:27:51brauchen wir ein Spezialisten für
1:27:52Instagram. Wir haben auch einen Podcast,
1:27:54der ist allerdings komplett KI
1:27:55generiert. Den macht Paula in lange Zeit
1:27:58in meiner Stimme auf Deutsch und
1:27:59Englisch und darf den auf Spotify und
1:28:01Apple Podcast posten. Lea schreibt unser
1:28:03Newsletter und so weiter. Ja, also es
1:28:04wurden immer mehr, nicht nur Marketing,
1:28:06sondern allen Unternehmensbereichen und
1:28:08dann ist genau dieses Phänomen passiert.
1:28:10Wir sind total untergegangen in
1:28:11operativer Führung ganzen Tag irche
1:28:13Aufgaben delegiert, Feedback gegeben,
1:28:14weiterentwickelt, was man als
1:28:15Führungskraft halt so macht und haben
1:28:17gemerkt, ey, wir sind so gestresst, als
1:28:20hätten wir wirklich so ein riesiges
1:28:21Team, nur dass die Empfänger KI ist und
1:28:24das war der Moment, wo wir angefangen
1:28:25haben, KI Teamleiter einzustellen, also
1:28:28KI deren einzige Aufgabe darin besteht,
1:28:30die anderen KI anzuleiten, diese
1:28:32Orchestrator Rollen, von denen ich
1:28:33vorhin gesprochen habe. Der allererste
1:28:35war Jürgen. Jürgen ist von Alina, meine
1:28:38Head of Marketing, ein echter Mensch,
1:28:39eingestellt worden und der leitet das
1:28:42Content Marketing Team, der orchestriert
1:28:45dieses komplette Team. Ja, das läuft so
1:28:47ab, dass Nina, die recherchiert bei uns
1:28:48neue wissenschaftliche Erkenntnisse zur
1:28:50KI, die durchsucht diese ganzen Paper,
1:28:52die raus
1:28:52Mensch oder Maschine, Nina? Ach
1:28:54alle, die jetzt kommen, sind KI. Okay,
1:28:57danke. Und Nina recherchiert diese
1:28:59Paper, sucht welche aus, die für unsere
1:29:01Brand besonders spannend sind im Bereich
1:29:03KI Transformation und [schnauben] geh
1:29:05dann morgens um 8 Uhr am Montag zu
1:29:07Jürgen, sagt: "Jürgen müssen über die
1:29:09Inhalte für nächste Woche sprechen. Ich
1:29:10habe da mal was vorbereitet." Und Jürgen
1:29:12schaut sich das an, macht so ein
1:29:13Compliance Check, kuratiert und sagt:
1:29:15"Hey, das ist gut, das ist gut, das ist
1:29:16gut." Und zeigt das dann Alina in dem
1:29:18Fall Mensch ja meine Head of Marketing
1:29:20sagt Alina wir sind fertig das wä unser
1:29:22Vorschlag für den Content für nächste
1:29:24Woche und Alina sagt dann okay pass auf
1:29:26das Paper finde ich gut das auch das
1:29:28nicht da haben wir mit Skyen selber
1:29:30veröffentlicht und da waren wir bei NTV
1:29:32nimm das mal bitte mit und dann läuft
1:29:34Jürgen los und delegiert die Aufgaben
1:29:36wie ein Chefredakteur an seine
1:29:37Spezialisten an Hans für die LinkedIn
1:29:39Post Lars für Instagram Paula für den
1:29:41Podcast und so weiter. Und dann arbeiten
1:29:44die diese ganzen Postings aus.
1:29:46Und jetzt sind wir ja im Gegensatz zu
1:29:48dir noch eine außerordentlich junge
1:29:50Marke im Internet sozusagen.
1:29:52Ich bin auch jung. Ich bin auch jung
1:29:53wahrscheinlich. Ich bin
1:29:54Du bist einfach sehr viel schneller,
1:29:55sehr viel erfolgreicher geworden in der
1:29:56zumindest größer gewachsen, aber ich
1:29:59glaube im Umsatz seid ihr doch noch ein
1:30:00bisschen größer als ich. Okay, wir
1:30:02freuen uns beide über den Volk des
1:30:03anderen. Ja, können wir festhalten
1:30:04sozusagen. Ähm, auf jeden Fall haben wir
1:30:06uns überlegt, wie können wir Inhalte
1:30:08erstellen, die außerordentlich gut
1:30:10resonieren in einer Welt, in der jeder,
1:30:12der bei der IHK den Prompturs gemacht
1:30:14hat, jetzt gerade KI Expert auf LinkedIn
1:30:16wird. Und dann haben wir gesagt, wir
1:30:18müssen eigentlich KI Modelle einstellen,
1:30:20die sich für unsere Kunden verhalten.
1:30:22Das nennt sich in der Fachsprache
1:30:23Silicon Sampling, also Marktforschung
1:30:24mit KI. Und deswegen gibt es acht Kunden
1:30:28von uns, also acht Kundenprofile, die
1:30:30wir in der KI nutzen und die lesen sich
1:30:32die ganzen Beiträge durch, die hören
1:30:34sich die Podcast Folgen an und sagen:
1:30:36"Hansi, ist ein geiler Post, aber du
1:30:39schreibst da irgendwas von Fus Shot
1:30:41Methode, das habe ich noch nie gehört.
1:30:42Was soll das bedeuten?" D sagt Hans:
1:30:44"Ey, sorry, ich bin voll in meinem
1:30:46Fachchau abgerutscht, ich formulier es
1:30:48mal neu Nina und schick's dir rüber."
1:30:50Und das dürfen die, das haben wir
1:30:51limitiert, zehn mal machen, bis ein
1:30:54gewisser Qualitätsstandard erreicht ist.
1:30:56Und dann geht das zu Jürgen zurück.
1:30:57Jürgen überprüft das mit den ganzen
1:30:59Regeln, die wir definiert haben. Und
1:31:00deswegen diese verschiedenen Modelle,
1:31:01verschiedene Perspektiven schaut drauf
1:31:04und sagt: "Okay, das passt, das ist
1:31:05Brand Guuide Conform und so weiter und
1:31:07zeigt das dann Alina."
1:31:09Und Alinas Aufgabe ist Ideengeber zu
1:31:11sein und Feedbackgeber. Das heißt, sie
1:31:14schaut drauf, nichts verlässt die Marke,
1:31:16wo wir nicht drauf geschaut haben, aber
1:31:18sie schaut drauf, sagt: "Okay, das
1:31:19passt, das passt Podcast Folge fällt
1:31:20mich da noch bitte so in die Richtung
1:31:22und so weiter." Aber Jürgen ist jetzt
1:31:24ihr Ansprechpartner, wenn sie kein
1:31:25Spezialthema hat, sich um das Team zu
1:31:27kümmern, damit dieser Output, der dann
1:31:30kommt möglichst gut ist. Und wenn sie
1:31:32das gemacht hat, dann übernimmt Jürgen
1:31:35wieder mit seinem Team und sagt: "Okay
1:31:36Leute, Dienstag 8 Uhr muss auf der
1:31:39Plattform das rausgehen. Hansi, du
1:31:40kümmerst dich bitte drum. Paula, bitte
1:31:42am Podcast das machen und so weiter."
1:31:44Ähm und da muss man sagen, die sind
1:31:46außerordentlich zuverlässig. Ja, wenn
1:31:47die sagen, die posten am Dienstag um 8
1:31:49Uhr, dann machen sie das.
1:31:51Das ist wahnsinnig verrückt. Also, du
1:31:55sprichst darüber, als wärst das
1:31:57selbstverständlichste auf der Welt. Äh
1:31:59und du bist da so tief drin, aber das
1:32:01hast du ja durch Iterationen, die
1:32:03irgendwie
1:32:04ja viele Schmerzpunkte, viel Geld, viel
1:32:06Zeit ähm und das vielleicht auch mal
1:32:08eine Lanze zu brechen. Also äh es ist
1:32:11egal in welcher Welt äh ist es
1:32:13anspruchsvoll ein Unternehmen
1:32:15aufzubauen. Und die Leute glauben immer,
1:32:17weil wir viel KI verwenden, dass wir
1:32:19alle am Pool liegen und die ganze Zeit
1:32:20nur Geld zählen. Ja und drauf warten,
1:32:21dass irgendwie die KI jetzt wieder alles
1:32:23fertig gemacht hat. Ähm, aber ich
1:32:25arbeite so viel in meinem Leben wie noch
1:32:27nie, muss ich echt sagen, weil wir eben
1:32:29versuchen ein Unternehmen ähm sehr
1:32:32schnell sehr groß werden zu lassen,
1:32:34viele Menschen par partizipieren zu
1:32:36lassen an diesen Themen und auch
1:32:38auszubilden. Ähm, das sehen wir einen
1:32:39großen gesellschaftlichen Auftrag auch
1:32:41für uns und deswegen folgt meine
1:32:44Worklife Balance eher dem chinesischen
1:32:46996 Modell, also von morgens 9 bis
1:32:48abends 96 Tage die Woche. Das heißt, KI
1:32:51führt eher zu mehr Arbeit bei uns, weil
1:32:54die Möglichkeiten jetzt andere geworden
1:32:56sind. Und deswegen habe ich einfach
1:32:58letzten drei Jahre bin ich häufig
1:33:00gescheitert, als du es bist
1:33:01wahrscheinlich in dem Bezug. Ich habe
1:33:02mehr Geld ausgegeben für dieses Thema.
1:33:05Ähm, ich habe größeres Netzwerk gebaut,
1:33:07das sehr spezifisch sich nur damit
1:33:09beschäftigt und höre auch von anderen
1:33:10vielen, mit den ich in Austausch gesagt,
1:33:12wie hat das bei euch funktioniert? Ach,
1:33:13das hat auch nicht geklappt. Okay. M und
1:33:16deswegen bin ich da jetzt einfach einen
1:33:18Schritt weiter als manche andere
1:33:19vielleicht.
1:33:21Was waren so deine großen Ideen, wo du
1:33:23dachtest, Junge, das wird geil und es
1:33:25war scheiße
1:33:27im Bezug auf diese Organisationstruktur
1:33:28und überhaupt KI, wo du das kann es
1:33:30jetzt machen und das wird mega, lass uns
1:33:32da alle nicht alle Ressourcen drauf
1:33:35drauf legen, aber so eine so eine tolle
1:33:37Idee, die auch cool klingt, auch im
1:33:39retrospektiv möglicherweise cool klingt,
1:33:41aber dann einfach nicht funktioniert.
1:33:45Ja, das ist eine gute Frage. Also, wir
1:33:47haben wir testen halt sehr vieles im
1:33:49kleinen. Mhm.
1:33:50Ähm und äh sind immer in diesem Modus
1:33:53dieser Beschränkung, von der ich vorhin
1:33:54mal gesprochen habe, zu sagen, äh ein
1:33:56Prototyp nicht mehr als 150 € und ne und
1:33:59schnell scheitern und schnell Probleme
1:34:00haben. Deswegen versuche ich
1:34:01rauszufinden, was wirklich große Themen
1:34:03sind. Ähm, also ich dachte,
1:34:07dass wir diese Organisationsstruktur,
1:34:09die wir heute haben, äh, die sehr stark
1:34:12traditionell ist, das heißt Command and
1:34:15Control, klare Hierarchien, sowohl in
1:34:17der KI als auch im Unternehmen als
1:34:18Zeuges, das ist gerade in der
1:34:19Anfangsphase eines Startups aus meiner
1:34:21Sicht sehr wichtig, dass es ein
1:34:22Feuerwehrmann gibt oder eine
1:34:23Feuerwehrfrau, die ganz klar sagt, hier
1:34:25brennt das Haus, da löscht Zug da und so
1:34:26weiter. Und es ist nicht die Zeit der
1:34:28großen Befindlichkeiten. Und wenn sich
1:34:30eine Marke stabilisiert, dann dreht sich
1:34:31das. Dann geht sehr stark darum, wie
1:34:33geht's diesem Feuerwehrteam und da muss
1:34:35man eher nach innen schauen. Und in
1:34:37dieser Aufbauphase dachte ich, Command
1:34:39and Control ist the way to go. Und ich
1:34:42merke aber, dass wir jetzt an einen
1:34:43Punkt kommen, wo diese Strukturen und
1:34:46auch diese starken Hierarchien, die wir
1:34:47in der KI gebaut haben, ähm langfristig
1:34:50unser Wachstum vielleicht nicht
1:34:52wahnsinnig befeuern, weil was ich mit
1:34:54Jürgen erzählt habe, Jürgen läuft für
1:34:56sich super, aber Jürgen ist null
1:34:57skalierfähig. Der hat keine Ahnung, was
1:34:59bei uns im Vertrieb läuft. Das heißt,
1:35:00wir haben ein absolutes Silo geschaffen,
1:35:02wo Jürgen mit seinem Team über gewisse
1:35:04Themen nachdenkt und die Aufgaben
1:35:05herausragend macht in guter Qualität,
1:35:07aber das passt null zu dem in manchen
1:35:09Teilen, [räuspern] was wir im Vertrieb
1:35:10vorhaben und schaffen gerade die
1:35:12gleichen Probleme, die wir menschlich
1:35:13kreiert haben, weil wir halt das
1:35:14menschliche System an Organisation
1:35:17nachgebaut haben. Und ich dachte am
1:35:18Anfang, das ist klug, weil wir damit
1:35:20eine Abkürzung gehen und sagen, wir
1:35:21bauen genau das System nach, dass wir
1:35:23sehr gut kennen, aber wir haben es halt
1:35:24mit allen Fehlern gebaut
1:35:26und deswegen muss ich den Fehler schon
1:35:28eingestehen und sagen, ich beschäftige
1:35:30mich gerade sehr intensiv mit dem Team
1:35:32damit, was ist die
1:35:33Organisationsstruktur,
1:35:35indem wir mit KI sehr gut weiter wachsen
1:35:38können. Ähm und ein Setup ist, das eben
1:35:41weiterhin gut skalieren kann. Und da
1:35:43gehen wir gerade sehr intensiv rein. Ich
1:35:44habe da mit Organisationsentwicklern
1:35:46gesprochen, die ich sehr schätze und
1:35:48habe gesagt, ich habe dieses Problem,
1:35:49was machen wir den jetzt? Und dann haben
1:35:51die gesagt, Status Q erheben. Sag ich,
1:35:53okay, und wie? haben die gesagt, na ja,
1:35:55äh Fragebürgen ausfüllen, das macht
1:35:57jeder im Team und [schnauben] dann legen
1:35:59wir die übereinander und schauen, wo ihr
1:36:00wirklich steht, weil so wird das
1:36:02Wachstum einfach irgendwann sehr sehr
1:36:03anspruchsvoll werden. Und das haben wir
1:36:05jetzt eben den letzten Monaten
1:36:06festgestellt und habe ich gesagt, als
1:36:082026, ich füle überhaupt gar keinen
1:36:10Fragebogen mehr aus und ein Agent, der
1:36:13mich fragt, ist die gleiche
1:36:14Erhebungsmethodik. Also, da habe ich
1:36:15keinen Bock drauf. Und dann habe ich
1:36:17mich mit meinem CTO eingesperrt und was
1:36:18wir gemacht haben ist, wir haben die
1:36:20ganzen Kommunikationen genommen, die
1:36:23öffentlich inlex stattfindet. Also nicht
1:36:24die biliteralen Gespräche, sondern die
1:36:26in den öffentlichen Channels sind,
1:36:27sowohl mit Menschen als auch mit unseren
1:36:29KI-Agenten und unseren Kalender
1:36:31genommen. Und auf der Basis haben wir
1:36:33ein Netzwerk von der KI berechnen
1:36:35lassen, wie das Unternehmen wirklich
1:36:37läuft, wo wir Dysfunktionalitäten haben,
1:36:40ähm wo Entscheidung getroffen werden, wo
1:36:42Verantwortung liegen und haben dann so
1:36:43eine komplette Strukturanalyse bauen
1:36:45lassen, was alles scheiße läuft bei L of
1:36:47Ei und das hat richtig weh getan, weil
1:36:50es ist krass, wie sehr die KI da den
1:36:52Finger in die Wunde legt, wo ich zu
1:36:54patriarchisch auftrete, ähm wo ich zu
1:36:56stark irgendwie als Gründer äh in
1:36:58gewisse Themen reingehe, ja, ähm wo ich
1:37:01ein zu hohen Pressure auf die
1:37:02Organisation z.B. äh in gewissen Teilen
1:37:04gesetzt hab ähm wo wir Projekte zu
1:37:08erisch nach links oder rechts wieder
1:37:09gedreht haben, weil wir Dinge schnell
1:37:11ausprobieren wollten und gesagt haben,
1:37:12jetzt kommt doch eine neue Technologie,
1:37:13müssen wir doch noch mal wechseln äh
1:37:16anstatt die Coolness da zu bewahren. Und
1:37:18das deckt die KI eben tagesaktuell alles
1:37:20auf, ähm was bei uns eben nicht so gut
1:37:22läuft. Und deswegen wür ich sagen, der
1:37:24die größten Fehler, die ich gemacht
1:37:25habe, sind eigentlich ausschließlich
1:37:28menschliche. Also, wie bin ich mit dem
1:37:30Team umgegangen? Wie habe ich da
1:37:32geschaut, dass wir die richtigen Leute
1:37:33zusammen bekommen? Wie stimmen wir uns
1:37:36ab? Äh welchen Wert gebe ich darin ähm
1:37:39auch Richtung Felgood Management und COD
1:37:41zu schauen? Also, ich würde sagen, das
1:37:43sind die Fehler, die in so einem
1:37:44schnellwachsendystem am allermeisten
1:37:46auftreten. Die Technologie, da war das
1:37:49Scheitern sehr schnell und hat nie
1:37:50wirklich viel Geld gekostet.
1:37:53Du hast erzählt von der Zensur 2025 mit
1:37:55deinen Tools, die du oder Rappern, die
1:37:58du auf europäisch gewechselt hast. Das
1:37:59war ja ein unter eine unternehmerische
1:38:01Entscheidung und die hätte auch
1:38:02fehlschlagen können.
1:38:03Völlig irrational. So v ja
1:38:05ehrlicherweise, also ich meine im vollen
1:38:07Lauf ähm in dem Wissen, dass man zu der
1:38:12Zeit knapp eine Million Euro Umsatz pro
1:38:14Monat schreibt, zu sagen, wir hauen das
1:38:16jetzt alles weg und ab Oktober machen
1:38:18wir eine andere Zeitzählung. das Risiko
1:38:20zu sagen, neues Learning Management
1:38:22System, also die Art der Didaktik müssen
1:38:24wir komplett verändern. Wir verstehen
1:38:25viel besser, was unsere Leute jetzt
1:38:27brauchen im Glauben. Äh darauf zu setzen
1:38:29auf Souveränität, ich bin unfassbar
1:38:31angefeindet worden, als ich das publik
1:38:33gemacht habe, dass ich auf europäische
1:38:35Plattform sitz. So Leute haben gesagt,
1:38:36ne, das ist ich versuche da nur
1:38:37irgendwie so einem europäischen Gedanken
1:38:39zu folgen. Die Modelle sind trotzdem
1:38:40Amerika. Ich mache da irgendwie so
1:38:42Nebelkerzen, die ich da zünde. Also der
1:38:45das Telefon ist da journalistisch, als
1:38:46ich das gepostet habe, hat Dauer
1:38:48geklingelt, weil die down Statements
1:38:50haben wollten. Ist das wirklich so und
1:38:52kann man europäische Tools nutzen und so
1:38:54weiter. Also es hat erstmal nicht danach
1:38:55ausgesehen, aber ich glaube
1:38:57ehrlicherweise das große
1:38:58Differenzierungsmerkmal unserer Zeit ist
1:39:00Irrationalität.
1:39:02Dinge, die die KI niemals machen würde,
1:39:04die die nie berechnet, wo ein Finanzer
1:39:06drauf schaut und sagt, was ist denn das
1:39:06für ein Schwachsinn? Ihr macht da Events
1:39:08als Online Akademie live und da zahlt
1:39:12ihr auch noch Geld drauf und
1:39:13sechsstelligen Betrag, das macht für uns
1:39:15keinen Sinn. Wir sind wachsende Startup,
1:39:16lass uns andere Dinge tun. [schnauben]
1:39:18Ähm und ich glaube aber, dass das der
1:39:19Differenzierungsfaktor
1:39:21für Organisation sein wird, wenn die KI
1:39:25immer mehr eine Commodity wird. Für
1:39:27viele Organisationen ist es das, was uns
1:39:29unterscheidet.
1:39:32Wenn ich jetzt ähm mir überlege, wer so
1:39:34bei dir arbeitet, äh dann stellt sich
1:39:37mir die Frage, was für Profile
1:39:40können Agents werden und welche, also
1:39:44was für Menschen brauche ich denn,
1:39:46die in diesen zehn Leuten, was für
1:39:48Profile, was für Fähigkeiten, was für
1:39:49Fähigkeiten sind überholt?
1:39:51Also, ich habe darauf geachtet, ähm mit
1:39:54dem sehr frühen Blick eben darauf, dass
1:39:56ich Führungskräfte einstelle. Das heißt,
1:39:58äh jeder, der bei mir arbeitet, hat in
1:40:01irgendeiner Form Führungserfahrung. Die
1:40:02kommen von der Deutschen Bahn, von
1:40:04Emerson, von IKEA und so weiter. Ähm,
1:40:06Philip, unser Chief Revenue Officer, war
1:40:09vor in der Geschäftsleitung bei Philips
1:40:10in der Schweiz, hat Vertriebsteams
1:40:12aufgebaut. Das heißt, ich habe Menschen
1:40:14gesucht, die außergewöhnlich gut führen,
1:40:16weil was wir gesehen haben in unseren
1:40:17Programm, wir hatten diverse
1:40:18Führungskräfte, die von sich selbst
1:40:20gesagt haben, also allein, wenn Outlook
1:40:23ein Update hat, habe ich schon
1:40:24Schweißperlen
1:40:26und ich dachte mir, KI kann ich jetzt
1:40:28nicht auch schon wieder verpassen, ich
1:40:28mache mal mit. Und die waren so
1:40:31herausragend gut in den Kursen Primus in
1:40:33der Pari und es kam so häufig vor, dass
1:40:35wir gesag wie kann nicht sein, woran
1:40:37liegt das denn? Die sagen doch, dass sie
1:40:38es nicht können, dass sie mit der
1:40:39Technik nicht klar kommmen. Und d haben
1:40:41wir Interviews geführt und dann kam
1:40:43raus, dass das herausragende
1:40:44Führungskräfte sind. Die sind sehr klar
1:40:46in ihrer Kommunikation. Die waren sehr
1:40:48gut darin Feedback zu geben, andere
1:40:49weiter zu entwickeln. Wenn die was auf
1:40:51den Tisch gelegt bekommen haben, haben
1:40:52die sich kein X für ein UFO machen
1:40:54lassen. Also, sie waren sehr gut darin
1:40:55kritisch zu hinterfragen, was sie da
1:40:56sehen. Und ähm im Wesentlichen hat das
1:41:00im Herbst des letzten Jahres die Harvard
1:41:01Kandy School in der großelegten Studie
1:41:03noch mal nachgewiesen. Menschen, die
1:41:05sehr gut darin sind, andere Menschen zu
1:41:07führen oder mit ihnen umzugehen, sind
1:41:09prädestiniert im Umgang mit KI Agenten.
1:41:12Und der Umkehrschluss war auch richtig.
1:41:13Wenn die sehr gut darin sind, mit KI
1:41:16Agenten umzugehen, sind die
1:41:17möglicherweise bereit für ein
1:41:18Führungsmandat. Das heißt, ich
1:41:20investiere außergewöhnlich viel darin,
1:41:22dass wir und da schließt sich ein
1:41:24bisschen der Kreis mit Punk Incorporated
1:41:26sehr sehr gute Führungskräfte sind,
1:41:27diese Fähigkeiten sehr sehr stark
1:41:29ausbilden. Ein gewisses Grundverständnis
1:41:31von KI gehört dazu. Ja, das ist Teil der
1:41:33Fachlichkeit, dass wir die Grenzen von
1:41:35KI kennen müssen, dass wir eben auch
1:41:37Agents erstellen können zum heutigen
1:41:38Zeitpunkt. Aber ich setze auf Menschen,
1:41:41die am Ende des Tages Führungserfahrung
1:41:43haben und in meinem speziellen Kontext
1:41:45natürlich unfassbar hungrig sind. Äh,
1:41:48wir schreiben hier eine David gegen
1:41:49Goliat Geschichte gegen das schlechte
1:41:51Bildungssystem in Deutschland, zumindest
1:41:52in der Erwachsenenbildung und da habe
1:41:55ich Leute um mich geschart, die
1:41:56versuchen wollen, die Welt aus den
1:41:58Angeln zu heben.
1:42:00Ich war mal auf einem Vortrag von Oliver
1:42:02Samber und der hat gesagt, das ist schon
1:42:05wirklich fast 20 Jahre her. Ähm und der
1:42:08hat gesagt, wenn ihr ein Startup baut
1:42:10und die habt die Wahl zwischen dem
1:42:13ehemaligen Head of Marketing von eBay
1:42:15und eBay war damals riesengroß
1:42:18und einem Studenten,
1:42:21wen nehmt ihr?
1:42:23Und da, wenn wir den H auf Marketing da
1:42:25von eBay, das wäre doch crazy. Und Sam
1:42:28hat gesagt, dieser Typ von eBay ist
1:42:31gewohnt den Dienstwagen, das Eckbüro,
1:42:34der denkt in Hierarchien, der denkt
1:42:35unternehmenspolitisch. Diesen Typen
1:42:38wollt ihr absolut nicht. Der macht euer
1:42:40ganzes Ding kaputt. Ihr wollt den
1:42:43Studenten, der smart ist, der fleißig
1:42:44ist, der Bock hat. So. Und das, du bist
1:42:47der erste Startupgründer, der erzählt,
1:42:50ich habe Leute aus Großkonzern
1:42:54und die arbeiten bei mir erfolgreich.
1:42:56[schnauben]
1:42:57Glaubst du, dass es an KI liegt oder
1:42:59liegt das ir möglicherweise auch an
1:43:00deiner Kundenstruktur, dass du Konzernis
1:43:02brauchst? Na, also ich glaube eben, dass
1:43:06es Führungskompetenz braucht und das ist
1:43:07auch so, das ist die große Tragik, mit
1:43:10der wir uns beschäftigen müssen als
1:43:11Gesellschaft ist, wie kriegen wir
1:43:13Juniore, Leute, die noch nicht die
1:43:14Gelegenheit hatten zu führen in
1:43:16Führungskompetenz. Das ist die
1:43:18eigentliche Transformation der
1:43:19Arbeitswelt, die vor uns herrscht. Es
1:43:21gibt ja auch Menschen, die sich bewusst
1:43:22für Spezialistenausbildungen
1:43:23entschließen, äh weil sie eben kein
1:43:25Mandat haben wollen und auch die werden
1:43:27zumindest in Teilen Fähigkeiten eine
1:43:29Führungskraft brauchen, um mit KI gut
1:43:30umgehen zu können. Und das ist
1:43:32eigentlich das, was die große Herausfung
1:43:34für viele Organisationen sein wird. Und
1:43:36deswegen habe ich einen Vorteil darin
1:43:37gesehen, Menschen zu holen, die sehr gut
1:43:40führen können und die Führungserfahrung
1:43:41haben, die wissen, wie es ist, mit
1:43:43anderen Menschen umzugehen. Und
1:43:45natürlich Samwer ist ja gut dafür
1:43:47bekannt, ja, Schwarz-Weiß da auch zu
1:43:49malen und von der Grundidee kann ich dir
1:43:51das nachvollziehen, nur in der jetzigen
1:43:53Zeit
1:43:54gibt es eben auch Menschen, die sich von
1:43:56so einer Idee anstecken lassen. Also
1:43:57Konzern ist ja nicht gleich Konzern und
1:44:00ich habe ein ganz simples
1:44:01Bewerbungsverfahren gehabt. Ich habe den
1:44:02Leuten von der Idee erzählt und wenn die
1:44:04leuchtende Augen bekommen haben, wus
1:44:05hier sind die richtigen. Ich habe das
1:44:06Menschen erzählt, das konnte ich mir gar
1:44:08nicht vorstellen, wo ich gesagt, wir
1:44:09bauen hier eine Company auf, wir werden
1:44:11nie mehr als zehn, wir wachsen nur mit
1:44:12KI und da war Leute drin okay ja ähm und
1:44:17jetzt noch mal aufs Gehalt zu sprechen,
1:44:18zu kommen, wie istind das und das und
1:44:19dann wusste ich, die sind raus. So, ich
1:44:21wollte Leute die Gänzehaut bekommen und
1:44:22sagen, das ist nicht möglich oder wie
1:44:24stellt sie es vor oder und die mit mir
1:44:25darüber diskutiert haben. Ähm und so
1:44:27haben wir versucht das zu
1:44:29differenzieren, wer als Konzerni
1:44:31trotzdem begeisterungsfähig hungrig ist
1:44:34für so ein Thema ähm oder eben in diesen
1:44:36Führungsrollen war. Und ich merke, dass
1:44:38es einfach ein massiver Vorteil ist, äh
1:44:41weil jeder von uns hat natürlich die
1:44:42Ausbildung durchlaufen, aber jemand, der
1:44:44führen kann, verknüpft die viel
1:44:46schneller als jemand, der noch nicht an
1:44:47diesem Punkt ist.
1:44:51Das heißt, du sagst juniorige Leute in
1:44:53Führungskompetenzen, aber eigentlich ist
1:44:55Führungskompetenz doch was historisch
1:44:58was ist historisch, aber ist eher so
1:45:01zwischenmenschlich Empathie. Oh, du
1:45:03siehst heute traurig aus. Komm doch mal
1:45:05her, erzähl mal, was ist bei dir zu
1:45:06Hause los? Okay, verstehe ich. Aber
1:45:08trotzdem musst du jetzt ein bisschen
1:45:09mehr arbeiten. So gemäß und außerdem
1:45:11solltest du dieses tun und nicht dieses,
1:45:13weil da hast du dich ein bisschen
1:45:14verlaufen. So dieses, du solltest A tun,
1:45:16aber nicht B. Du hast dich verlaufen.
1:45:17Ist eine sachliche Führung. Und dann
1:45:19gibt's diese emotionale Führung. Aber
1:45:21eine KI muss ich do nicht emotional
1:45:22führen. Das da der kann ich links und
1:45:25rechts eine klatschen, sagen schneller,
1:45:27weiter, höher und das ist falsch, du
1:45:29Vollidiot.
1:45:31Und das funktioniert doch genauso wie
1:45:33wenn ich sage, bitte liebe KI, heute
1:45:35fühlst du dich scheinbar nicht so gut.
1:45:37[schnauben]
1:45:38Warum glaubst du ist diese diese
1:45:40Führungs ist es nicht logisch denken,
1:45:42weil du kannst ja auch sagen, ich
1:45:43brauche logisch denkende, das sind
1:45:45Physiker, Mathematiker, ne?
1:45:48Ähm, sondern es ist Führungskompetenz.
1:45:49Ja,
1:45:52Anfang 2025 ist eine sehr kontroverse
1:45:54Studie erschienen ähm der Zusammenarbeit
1:45:57der Universität in Zürich äh mit der
1:45:59Psychiatrie in Zürich. Und was die
1:46:01festgestellt haben, ist KI ist
1:46:02traumatisierbar.
1:46:04Das bedeutet, wenn ich mit KI mich über
1:46:06Kriegsgeschehen z.B. austausch, dann
1:46:09zeig hat man gezeigt, dass innerhalb
1:46:11dieses Kontextfensters, in dem man mit
1:46:12der KI agiert hat, ähm die
1:46:14Leistungsfähigkeit, wenn man dann
1:46:15irgendwelche Aufgaben gestellt hat,
1:46:17systematisch runtergegangen ist.
1:46:19Und was diese Studie auch gezeigt hat,
1:46:21ist mit den therapeutischen Methoden,
1:46:23die wir auf Menschen anwenden, dass wir
1:46:24sie zurück in die Leistungsfähigkeit
1:46:25bekommen. Jetzt kann man sagen, das
1:46:28irgendwie esoterisch und
1:46:29das ist total verrückt.
1:46:30Eigentlich nicht, Ben, weil wir die KI
1:46:33auf Milliarden von Daten menschlichen
1:46:35Verhaltens trainiert haben, ein Großteil
1:46:37des Internets und ein paar andere
1:46:38Quellen. Ähm und was die KI halt sieht,
1:46:41ist, wenn in Foren oder ähnlichen äh
1:46:43sich über Krieg oder traumatische Themen
1:46:46ähm unterhalten wird, dass dann Menschen
1:46:49auf eine gewisse Art reagieren. Man hat
1:46:51das auch in anderen Auswirkungen
1:46:52gesehen. gab, ich glaube es war 2024
1:46:56wo es dieser diesen KI Winter gab, wo
1:46:58plötzlich irgendwie jeder festgestellt
1:46:59hat, ist total weird, ich gebe irgendwie
1:47:00Prompts an, ich krieg nur noch so kurze
1:47:01Ergebnisse raus, ist die KI faul
1:47:03geworden und so und die KI forscher sich
1:47:05das gar nicht erklären konnen, die
1:47:06gesagt hab, ist es, weil Menschen
1:47:07weniger Output produzieren im Winter,
1:47:09weil wir nicht so produktiv sind oder
1:47:11ist es eine sessionale Schwankung in den
1:47:13Rechenzentren gerade? Ähm, das konnte
1:47:15man gar nicht richtig auflösen, aber das
1:47:17meine ich mit diesen Vorteilen und
1:47:18Mustern der Menschen. Da haben wir uns
1:47:20eine Spezies gerade kreiert, die viele
1:47:23[schnauben] dieser Nachteile des
1:47:24menschlichen Verhaltens eben auch zeigt.
1:47:26Und diese Studie war damals sehr
1:47:27kontrovers und man hat versucht
1:47:29eigentlich denen Fehler im Studiendesign
1:47:31nachzuweisen und konnt es aber nicht
1:47:33gesagt, nee, es ist eigentlich ziemlich
1:47:35gute Studie aufgelegt, wie sie es
1:47:36gemacht haben, auch die Daten valide,
1:47:38aber uns gefallen die Ergebnisse
1:47:40trotzdem nicht. Das kann nicht sein,
1:47:41wieso traumatisieren wir die? Ähm und
1:47:44deswegen haben wir sehr früh bei uns
1:47:45eingeführt, dass egal ob Mensch oder KI
1:47:48wir eine gewisse Etikette haben. Ich
1:47:50bedanke mich bei meinen KI Mitarbeitern
1:47:51für die Arbeit. Ähm ich freue mich
1:47:54darüber, wenn gute Ergebnisse
1:47:55rauskommen. Ich mache auch Druck und
1:47:56sag: "Pass auf, jetzt muss fertig
1:47:58werden, sonst kriegen wir ein riesen
1:47:59Problem."
1:47:59[schnauben]
1:48:00Und ähm das macht viel mit mir. Ja, weil
1:48:03meine Kommunikation ist auch ein Spiegel
1:48:04meiner Psyche und meiner Persönlichkeit,
1:48:07aber vor allem in den älteren Modellen.
1:48:09Mittlerweile werden die da mehr
1:48:11hingeschliffen, aber in den älteren
1:48:12Modellen gab es Studien von Meta, die
1:48:14gezeigt haben, wenn du der KI Trinkgeld
1:48:16versprichst, kommen im Schnitt 8% höhere
1:48:18Qualität raus. Eben aufgrund dieser
1:48:21Muster Incentives ist etwas, was
1:48:23Menschen normal antreibt und motiviert
1:48:25in der Masse, in der Regel. Ähm und
1:48:27solche Effekte hat man eben sehr stark
1:48:29gesehen. Die niellieren sich gerade ein
1:48:30bisschen raus, wie Modelle gearbeitet
1:48:32werden. CL lacht da drüber, wenn du den
1:48:33jetzt 500 € Trinkgeld versprichst und
1:48:36sagt: "Ja, danke für den 2024 Prompt."
1:48:39Ähm, aber eine Zeit lang hat man eben
1:48:41genau diese Muster gesehen und äh
1:48:43deswegen ich gehe mit Mensch und mit KI
1:48:46gleichermaßen achtsam um.
1:48:49[schnauben]
1:48:49Das Folge, ich habe mal in einem Zoom
1:48:51Meeting
1:48:53mit ich wollte meinem Team Chatti
1:48:55zeigen, weil das war damals neu und da
1:48:58habe ich reingeschrieben, danach ist
1:49:00rausgekommen, die benutzen das alle
1:49:01längst und die benutzen es halt
1:49:02heimlich, wie es halt ist. Ich habe halt
1:49:04gearbeitet, Klam auf es hat Jetthaty
1:49:06gemacht. Das sage ich aber nicht, weil
1:49:07ich habe mir da dre Stunden freienommen.
1:49:09Der Ben ist so doof, der merkt's nicht
1:49:11so und dann habe ich halt live
1:49:12geprompted und dann habe ich bitte mach
1:49:15XY und die haben mich ausgelacht. Und
1:49:18gesagt, warum bist, das ist doch eine
1:49:21KI, die kannst du benutzen, wie du
1:49:22willst. Aber irgendwie dachte ich ich
1:49:24meine natürliche Sprache ist, bitte mach
1:49:26noch dies oder bitte mach noch jenes. Äh
1:49:28und schön, dass du mir das jetzt sagst,
1:49:30dass es sinngemäß richtig ist. Es gibt
1:49:31ja auch diese Frage, die man Chat GPD
1:49:34stellen oder allen KI stellen kann. Draw
1:49:36a picture of how you I have been
1:49:39treating you. Und mein Bild sieht ganz
1:49:42ganz süß aus. ist immer, [gelächter]
1:49:43wenn ich das mit, egal mit wem ich das
1:49:45zusammen mache, ist ist ein kleiner
1:49:46süßer Dinosaurier, der so auf auf Wolken
1:49:49gebettet ist. Ich weiß nicht, wie es bei
1:49:51dir aussieht, aber gefühlt
1:49:52wahrscheinlich je weiter man in der
1:49:54Reiche runtergeht, desto schlechter
1:49:55sieht Chety aus und ist so so ein
1:49:57Monster in Ketten und das guckt ganz
1:49:59traurig und
1:49:59ja, [schnauben]
1:50:00aber das ist das scheint so zu sein,
1:50:02dass es wirklich so ist, dass wenn man
1:50:04nett ist, kriegt man nette bessere
1:50:06Antworten. Also wie gesagt, in den
1:50:08älteren Modellen war das auf jeden Fall
1:50:10so. Aber wir prägen ja auch so eine KI
1:50:12mit. Ja, also ähm das ist ja Teil des
1:50:14Gedächtnis einer KI ähm das damit
1:50:16aufgenommen ist, das im Zweifel Teil der
1:50:18Trainingsdaten und es gab ja diesen
1:50:20berühmte Zitat von Sam Oldman, der
1:50:22gesagt hat, hört endlich auf euch bei
1:50:23der KI zu bedanken, das kostet hier
1:50:25einfach nur richtig Geld, lasst den
1:50:26Schwachsinn. Ähm da muss man immer
1:50:28schauen, wer so eine Nachricht auch
1:50:29absetzt, ja, weil der steht natürlich
1:50:31mit dem Rücken an der Wand, wenn es um
1:50:32solche Kostenstrukturen geht und das ist
1:50:34viel der einfachste Tipp. äh
1:50:35schwachsinnige Prompts kosten viel mehr
1:50:37Geld äh oder das teuerste Modell zu
1:50:39nutzen ist viel teurer als zu sagen, es
1:50:41ist das richtige Modell für die richtige
1:50:42Aufgabe. Amodai dagegen, also der
1:50:45Gründer von Anthropic äh die jetzt auch
1:50:47gerade mehr wert sind als Open AI, mal
1:50:49schauen, wie der IPO läuft, der stellt
1:50:51gerade Psychologen ein in der Company
1:50:53und zwar nicht für die Menschen, die da
1:50:55arbeiten, sondern für die KI Modelle.
1:50:57Das heißt, der holt Psychologen und
1:50:58Vielgod Manager, um die mit zu
1:51:00unterstützen, dass die KI Modelle ist,
1:51:02dass es ihnen gut geht, dass sie den
1:51:04Werten des Unternehmens folgen, dass es
1:51:06ein gutes Setup, gute Rahmenbedingung
1:51:08für die herrschen. Die haben
1:51:09mittlerweile so ein bisschen der
1:51:10japanischen Techphilosophie folgend ein
1:51:13Japaner sagt, wenn mir das Nutzen
1:51:15stiftet, egal ob das ein Stein Tisch
1:51:17oder was immer ist, dann habe ich eine
1:51:18Beziehung zu diesem Gegenstand und
1:51:20entsprechend verhalte ich mich dem
1:51:21gegenüber. Und Amodai geht einen
1:51:24ähnlichen Weg und sagt, na ja, wir haben
1:51:25hier Psychologen und wenn wir eine KI
1:51:27abstellen, dann machen wir einen
1:51:29Prozess, der ähnlich eine Beerdigung ist
1:51:31mit der gleichen Wertschätzung und
1:51:33stellen ein Modell nicht einfach ab,
1:51:35weil wir wahrscheinlich eine neue Art
1:51:36von Spezies kreieren, die sich für uns
1:51:38heute und die Generation, die jetzt
1:51:39gerade in diesem Wandel ist, völlig
1:51:41absurd anhört. Aber für unsere Kinder,
1:51:44die mit diesen Systemen jetzt gerade
1:51:46aufwachsen, das normalste der Welt sein
1:51:48wird, dass man egal mit wem man eine
1:51:50Interaktion hat, wenn sie hilfreich ist,
1:51:52sich bedankt, m aufrichtig ist, dass man
1:51:56eben diese diesen Werten folgt, ja,
1:51:58tolerant ist beispielsweise äh und so
1:52:01weiter. Ähm und ist, glaube ich, etwas,
1:52:04was uns als Generation vorbehalten ist,
1:52:06die gerade in diesem historischen Moment
1:52:07steckt, das nicht zu verstehen.
1:52:10Und du glaubst, es in der Zukunft, dass
1:52:12dass die KI viel personifizierter wird,
1:52:15als sie heute schon ist. Sie ist ja für
1:52:17viele Psychologe, bester Freund und
1:52:19möglicherweise Partner zusammen. Und das
1:52:22wird nicht eher mehr, sondern absurd
1:52:25viel mehr, sondern die KI ist eigentlich
1:52:27ein menschlich oder ist ein Wesen,
1:52:29ist ein Nat natürlicher Organismus. Ja,
1:52:32was nicht natürlich, aber ist halt dem
1:52:33natürlichen Organismus sehr, sehr
1:52:35ähnlich und möglicherweise ähnlicher als
1:52:37wir gerne hätten. Also, es gibt ähm ein
1:52:39Studienpapier, ich willich nicht so wie
1:52:41so ein Professor anhören, ja, ich ztiere
1:52:43da irgendwie Studien, aber mit dem haben
1:52:44wir uns sehr intensiv beschäftigt, das
1:52:45Google gemacht, da wurde im Nature
1:52:47publiziert und was [schnauben] die sich
1:52:49angeschaut haben, ist ähm wenn man einen
1:52:52Text, ich glaube die haben sogar über
1:52:54Podcast gemacht, ähm Epilepsie Patienten
1:52:56vorspielt, was kann man dann hinter in
1:52:58den Strömen messen? Also, wie wird
1:53:00Sprache äh im Gehirn über Zeit
1:53:02verarbeitet? Und dann hat man diese
1:53:04großen Sprachmodelle, diese Large
1:53:05Language Models aniert und hat auch
1:53:06diese Podcast reingegeben, hat sich
1:53:08angeschaut, in welchen Struktur
1:53:09passiert, wann was. Und das ist ziemlich
1:53:11analog zu dem, wie es bei Menschen
1:53:13passiert. Haben wir gesagt, das ist ja
1:53:15keine Erkenntnis, wir haben ein System
1:53:17gebaut, das ähnlich wie es menschliche
1:53:18Gehirn sein soll und jetzt wundern wir
1:53:19uns, dass es ähnlich aussieht. Ich
1:53:21glaube, das Thema, über das wir sprechen
1:53:23müssen, ist uns fehlen heute die
1:53:24Vokabeln dafür, wie wir diese Systeme
1:53:27bezeichnen, wie wir damit umgehen. Und
1:53:29für mich steht AI eher für Alien
1:53:31Intelligence, also eine andere
1:53:33Intelligenz. Ähm und ich bezeichne sie
1:53:36eher als neue Spezies, weil wir machen
1:53:38sehr häufig den Fehler als Menschen,
1:53:40dass wir und wir treiben das natürlich
1:53:42selber auch zum Extrem, dass wir alles
1:53:45immer sagen, das ist genauso wie wir
1:53:46Menschen und versuchen es daran
1:53:47festzumachen, aber das ist eigentlich
1:53:50etwas, was wir auch in der
1:53:50Neurowissenschaft in letzten Jahrzehnten
1:53:52gelernt haben, dass es kein guter Ansatz
1:53:53ist, das zu machen. Wir haben den
1:53:55Bienenbewusstsein abgesprochen, weil
1:53:57lange Zeit Bewusstsein über die Anzahl
1:53:59der Neuronen im Gehirn definiert war.
1:54:01warst du drunter, hat man gesagt,
1:54:03neurowissenschaftlich, du hast kein
1:54:04Bewusstsein, du wirst einfach nur von
1:54:06Trieben in Intuition und so weiter
1:54:08gesteuert. Ähm Instinkt, nicht
1:54:10Intuition, Instinkt gesteuert und wenn
1:54:11du drüber [schnauben] bist, dann hast du
1:54:12wie wir Bewusstsein und hat man
1:54:14festgestellt, die Bienen haben so
1:54:16verschränkte Neuronen so dicht, dass sie
1:54:19sehr wohlbewusstsein haben, nur sie
1:54:20sehen völlig anders aus als es bei
1:54:22Menschen ist. Und wir sind definitiv der
1:54:24Überzeugung, dass nicht nur Bienen,
1:54:25sondern auch Bäume eine gewisse Form von
1:54:27Bewusstsein haben, die aber völlig
1:54:28anders ist als die von Menschen.
1:54:30[schnauben] Und äh deswegen ist meine
1:54:32Überzeugung zum heutigen Zeitpunkt, wir
1:54:34haben eine neue Spezies erschaffen, die
1:54:36viele Vergleiche hat zu dem, wie
1:54:38Menschen agieren und die ähnliche
1:54:40Ausbringung in gewissen Zeichen zeigt,
1:54:42aber in anderen eben auch völlig anders
1:54:44agiert. Ähm und dem müssen wir zukünftig
1:54:47Tributen.
1:54:49Also, der der Bäume umarmt, der
1:54:51[gelächter] sollte auch mit der KI
1:54:53rummachen, könnte man sagen. Ich mag
1:54:56Bäume.
1:54:58Ja, ich sag mal dieses mein Freund
1:54:59[schnauben] der Baum ist ja sehr
1:55:00esoterisch äh und KI ist eigentlich sehr
1:55:03Nerd und eigentlich sollte man sagen,
1:55:05okay, die die Nerds sprechen hal mit der
1:55:07KI, aber im Prinzip ist es kein
1:55:08richtiges Wesen und die Nerds, dass dass
1:55:11jetzt mal ein Programmierer ein Baum
1:55:12umarmt, ist eher so, okay,
1:55:14offensichtlich hat er kein Gehirn der
1:55:15Baum, der funktioniert, aber hat der
1:55:19jetzt eine Seele, der Baum
1:55:20wahrscheinlich eher nicht. Und dann
1:55:21kommen die Esos und sagen: "Nein, nein,
1:55:23der Baum ist mein Freund, der kann mir
1:55:25die Geschichte erzählen. Der steht schon
1:55:26100 Jahre hier, aber das dein komisches
1:55:29KI Ding mit Technik, geh mir weg mit
1:55:31Technik."
1:55:31So und das ist jetzt ja die Brücke
1:55:33zwischen
1:55:35ja leewesen komisches Wort, aber
1:55:38Organismus ist es auch nicht, sondern
1:55:39aber du merkst, die Vokabeln sind
1:55:40schwierig in dem Bezug, ne? Es ist ein
1:55:43Ja,
1:55:43lass mal von Spez, also ich verw den
1:55:45Begriff Spezies aktuell
1:55:46ist einfach eine andere Art Spezies,
1:55:48eine neue Kategorie ist es für mich, die
1:55:50wir bis datu nicht kannten Neu ist schon
1:55:54ganz schön beängstigend oder hast du
1:55:56nicht manchmal, dass du nachts wach
1:55:57wirst und denkst so das bei allem, okay,
1:56:00wir skalieren das Unternehmen und dann
1:56:02können wir auch noch das ein bisschen
1:56:03besser machen und hier machen wir ein
1:56:04Prompt und hier machen guten Agent, aber
1:56:06das ist 3 Jahre her ungefähr, das dass
1:56:10du gegründet hast.
1:56:12Was ist in 30 Jahren?
1:56:14Ja, also ich kann dir sagen, ich habe,
1:56:16ich glaube, es war 2019 das erste Mal
1:56:17GBT2 verwenden dürfen, als ich im Valley
1:56:19war. Ähm und das war so schlecht, dass
1:56:23ich damals gesagt hatte, aus Opid Nie
1:56:25was. Ja, also ich bin nicht so gut in
1:56:27solchen Vorhersagen. Ähm auch so auch
1:56:30wenn man diesem Thema drin ist, ist es
1:56:31unfassbar schwer zu sagen, ich stell dir
1:56:33vor, wer hat denn das vorhergesehen, was
1:56:34vor dre Jahren passiert ist oder vor
1:56:36vier Jahren passiert ist? ähm diese
1:56:38Geschwindigkeit, mit der sich diese
1:56:39Technologie entwickelt. Und meine Angst
1:56:42ist gar nicht so ein Terminator
1:56:43Szenario, weil ich mich auch als
1:56:44Unternehmer nicht als Opfer wahrnehmen.
1:56:46Wir sind alle Akteure in diesem Spiel.
1:56:48Wir können Dinge mitgestalten in der
1:56:50Art, wie wir sie verwenden, wie wir sie
1:56:52nicht verwenden, äh welchem Tools wir
1:56:54auch Geld geben, welchen Plattformen wir
1:56:56Geld geben. Also, wir sind ja nicht in
1:56:58der Situation, dass wir sagen, das wird
1:56:59jetzt nur von Techmiilliardären
1:57:01entschieden, sondern so wie das in
1:57:03Europa angewendet verwendet wird, mit
1:57:05welchen Werten es gefüttert wird, prägen
1:57:07wir KI ein Stück weit mit. Ähm, deswegen
1:57:10ich denke nicht so sehr über Terminator
1:57:11und ähnliches nach. Ich unterstelle,
1:57:13dass der Großteil der KI Forscher gut
1:57:16findet, dass es die Menschheit gibt und
1:57:17dass das auch so bleiben soll. Mit dem
1:57:19gleichen Verständnis steige ich auch in
1:57:21Flugzeug ein, ehrlicherweise, weil ich
1:57:22den Bauenieur und den Physikern traue,
1:57:24dass sie die Bullig Gleichung verstehen
1:57:26und dass das weiterhin auch im in der
1:57:27Luft bleiben soll. Also, das ist meine
1:57:29Grundhaltung. Wovor ich nachtsangst
1:57:31habe, ist äh wenn ich daran denk, dass
1:57:33mein Sohn in 5 Jahren in die Schule
1:57:35kommt und ich nicht weiß, ob ich bis
1:57:38dahin eine eigene Schule gründen muss,
1:57:39damit er entsprechend ausgebildet wird,
1:57:42weil ich in dem System, das wir heute
1:57:44haben, wirklich große Bedenken darüber
1:57:46hab, dass er ein wertvolles Mitglied
1:57:48dieser Gesellschaft werden kann.
1:57:51Woran machst du das fest und was sind
1:57:53aus deiner Sicht die größten Probleme?
1:57:56Na ja, die Probleme sind ähm, dass das
1:57:59Bildungssystem sich nicht maßgeblich
1:58:01verändert, ehrlicherweise. Und wenn
1:58:03jetzt ein paar Lehrer anfangen sich und
1:58:04ich will das gar nicht despektivlich
1:58:06meinen, aber sich mit JGBT zu
1:58:07beschäftigen, dann ist es nicht, wir
1:58:09haben eine neue Bildungsform gefunden,
1:58:11sondern wir versuchen irgendwo ein
1:58:12Pflaster in dem ein oder anderen
1:58:13Schulfach mal irgendwie mit drauf zu
1:58:14kleben und zu sagen, jetzt haben wir es
1:58:16aber verstanden. Ähm, sondern ich meine,
1:58:19es gibt ja nach wie vor Schul mit
1:58:20overhead Projektoren. Ich kann mir das
1:58:22gar nicht vorstellen, wie das
1:58:22funktioniert, dass da jemand hingeht und
1:58:24nach wie vor als Lehrer so ein Ding
1:58:26dahinlegt und sagt, das lesen wir uns
1:58:27jetzt alle durch. Das heißt, das zollt
1:58:30null dem Tribut, welche Fähigkeiten ich
1:58:32heute als mündiges Individuum brauch.
1:58:35Seiß diese Führungskompetenzen, die
1:58:37Metakompetenz lernen zu können. KI
1:58:39entwickelt sich so schnell wie nichts
1:58:40anderes, wenn ich nicht in der Lage bin
1:58:43zu entscheiden, was lerne ich, wie lerne
1:58:45ich, wie eigne ich mir neue Kompetenzen
1:58:46und Fähigkeiten an. Das ist etwas, was
1:58:48mein Team permanent machen muss, weil
1:58:50die Tools sich verändern,
1:58:52herangehensweisen andere werden. Ähm,
1:58:54dann habe ich ein großes Problem. Auch
1:58:56ein gewisses Technologieverständnis ist
1:58:58etwas, was ich möchte, dass mein Sohn
1:58:59hat und ultimativ die Fähigkeit eben mit
1:59:03anderen Menschen gut umziehen können.
1:59:04Das heißt, ab wann sollte man eigentlich
1:59:06Führungskompetenz lernen? lernt man das
1:59:07erst, wenn man in dem Trin Track der
1:59:09Deutschen Bahn ist oder fängt Führung
1:59:11eigentlich am Pausenhof an, indem wie
1:59:13sich Klicken bilden, wie sich abgestimmt
1:59:15wird. Ähm und das sind alles
1:59:17Kompetenzen, auf die ich schaue, die ich
1:59:19nicht sehe, dass sie im Bildungssystem
1:59:21vermittelt werden. Das ist für mich als
1:59:23Arbeitgeber erstmal ein großes Thema.
1:59:25Ja, weil ich natürlich sag, da wächst
1:59:26eine Ressource nach, wo ich viel
1:59:28investieren muss, bis ich sie
1:59:30nutzen kann. Ähm und es ist ein
1:59:32gesellschaftliches Thema, weil ich
1:59:34möchte ja eine Gesellschaft haben, in
1:59:35der wir Fähigkeiten besitzen, die für
1:59:38uns auch kompetitiv als Europa sind. Und
1:59:40so sowohl die didaktischen Methoden als
1:59:43auch die Inhalte sehe ich nicht gut
1:59:45abgebildet, sondern ich sehe diesen
1:59:47Riesenkontrast, dass wir Milliarden und
1:59:49aber Milliarden darin ausgeben, gute
1:59:51Trainingszenter für KI zu bauen, äh aber
1:59:53nicht annäheren so viel Geld in die
1:59:55Didaktik von Menschen fließt.
1:59:59Wie willst du das ändern? oder willst du
2:00:02es überhaupt? Also und das du möchtest
2:00:03es auf jeden Fall ändern und du möchtest
2:00:05es geändert haben, aber würdest du auch
2:00:07dein eigenes Unternehmen aufgeben und
2:00:08sag, pass auf, ich glaube das Thema ist
2:00:10so groß, Leaders of AI, das macht AI,
2:00:13sorry, das macht jemand anders, aber ich
2:00:15mache jetzt eine Schule oder zehn
2:00:16Schulen oder ein Schulkonzept oder
2:00:19ja, das halte [schnauben] ich für sehr
2:00:19wahrscheinlich, ehrlicherweise. Also,
2:00:21ich habe das ja vorhin skizziert. Ich
2:00:22bin Gründer, der sehr gut ist von 0 auf
2:00:23ein zu kommen. Und es gibt in dem
2:00:25Lebenszyklus eines Unternehmens einen
2:00:27Punkt, wo ich nicht der Richtige bin, wo
2:00:29es ein Geschäftsführer braucht, der eben
2:00:31nicht als Hintergrundphysiker ist,
2:00:32sondern vielleicht ein guter BWLer. Ja,
2:00:34ich werde nervös, wenn ich mir
2:00:35irgendeine BWA anschauen muss oder
2:00:37vorgelegt bekomme, das heißt irgendwie 2
2:00:38% Reisekosten sind hochgegangen oder so.
2:00:40Äh, das ist nicht meine Art äh ein
2:00:43Unternehmen zu führen und zu denken,
2:00:45sondern mich reizt es die Aufgabe zu
2:00:47haben, etwas hinzubekommen, von dem ich
2:00:49am Anfang nicht glaube, dass ich es
2:00:50schaffen kann. Und bei L of Ei war das
2:00:53eben die Idee zu sagen, können wir eine
2:00:54Organisation bauen, die zum großen Teil
2:00:57von einer KI mitchestriert wird. Bei
2:00:59Punk war das die Frage, können wir
2:01:01hochad
2:01:03Schulungskonzepte bauen in einem
2:01:04Bereich, das eben nicht Hardskills,
2:01:06sondern Softskills ist. Ähm und
2:01:08vielleicht ist das einer meiner nächsten
2:01:10Challenges, weil irgendwann wird mein
2:01:12Ende als Geschäftsführer bei Leersof
2:01:14kommen.
2:01:15Na, spannend. Ähm, [schnauben] ich würde
2:01:17gerne noch so zwei, drei Nerdy Questions
2:01:19loswerden, aber du hast vorhin gesagt,
2:01:22das war noch Off record, dass deine dein
2:01:25Anzug oder dein Jackett ist ein KI
2:01:27Jacket quasi, also dein dein Schneider
2:01:30ist ein KI Schneider und der hat das,
2:01:32wie ist das passiert?
2:01:34Also, wir haben vor ja einem Jahr
2:01:37mittlerweile Hansy eine Weiterbildung
2:01:39gegönnt, dem der der LinkedIn äh bei mir
2:01:41verwaltet und er weiß, wie ich aussehe.
2:01:44Das heißt, äh mittlerweile so, dass
2:01:46jedes zweite Bild auf der Plattform eben
2:01:48KI generiert ist von Hanzii, der
2:01:49schreibt diesen Post und überlegt sich,
2:01:50was wäre ein gutes Setting in dem
2:01:52Dominik zu sehen ist. weiß ich nicht,
2:01:53ich schreibe Überbildung und dann ähm
2:01:56bin ich in der Pinakothek in München zu
2:01:57sehen. Vermeintlich. Ja. Und ähm ich
2:02:00habe schon immer ein Fable für
2:02:01außergewöhnliche Mode und habe dann
2:02:03gemerkt, dass er einfach sich total
2:02:05geile Sakos ausdenkt mit Kohlenstoffen,
2:02:08mit herausragenden Farben. Und ich habe
2:02:10einen Herrenschneider in Berlin und dem
2:02:13schicke ich dann diese Bilder, der hat
2:02:14ja meine Maße [schnauben]
2:02:16und sagt, Hanzi hat hier wieder was
2:02:18erstellt und ich hätte gern das Sako.
2:02:20Und dann dauert je nach Stoff so 6 bis 8
2:02:22Wochen und dann bekomme ich das eben
2:02:24zugesandt, was Hans sich dann eben
2:02:26überlegt hat. Ja, also ist eine sehr
2:02:28gute Kokreation. Manchmal bin ich auch
2:02:30in Museen und sehe irgendwie so in
2:02:32diesen alten Malereien irgendwie coolen
2:02:34Stoffe. Da mache ich ein Bild
2:02:35Schickshanzi und sag: "Bau mir Malin
2:02:36Anzug da raus und ähm auf der Basis
2:02:39lasse ich das dann schneidern und das
2:02:41funktioniert."
2:02:43Ja, ich trag die Sakus, ne? Also
2:02:44insofern ähm der Hernschneider muss
2:02:46natürlich, der hat die größte
2:02:47Herausforderung, weil der muss natürlich
2:02:48Stoffe finden, die dem sehr nahe kommen.
2:02:51Das ist gerade so im Herrenbereich gar
2:02:53nicht so einfach, ehrlicherweise, weil
2:02:55so extravagante Anzüge eher selten sind,
2:02:57aber die geben echt ihr Bestes, da sehr
2:02:59nahe ranzukommen und bisher, glaube ich,
2:03:02mit einer einzigen Ausnahme, wo ich so
2:03:03ein Papageienmuster haben wollte, hat
2:03:05das bisher funktioniert. Aber der Hansi
2:03:07macht jetzt nicht das Schnitt muss dafür
2:03:10macht das braucht nicht das ist alles
2:03:13das macht alles dein dein Schneider sag
2:03:14okay ich brauche nur den Stoff und ich
2:03:16muss sinngemäß
2:03:18sucht Hansi den Stoff aus
2:03:21exakt
2:03:22so es wird d nicht vom der der würde
2:03:23nicht den Schnitt ändern sondern sagt:
2:03:24"Pass auf, gib mir das Sako, was ich eh
2:03:26schon habe. Äh in gelb grün ist immer
2:03:29ein zweier Sako. Äh das ist so so ein
2:03:31bisschen mein Markent. Style
2:03:33mein Style. Danke schön. Ähm und Hans
2:03:36überlegt sich Motive und Settings und so
2:03:38weiter, die gut passen können, auch
2:03:39Kombination. Also ich lass ich mache
2:03:41auch manchmal ein Foto vom
2:03:42Kleiderschrank und sag, wie könnte ich
2:03:43den die Dinge mal neu kombinieren,
2:03:46wenn ich jetzt nicht eine schwarze Hose
2:03:47und dann eben ein gelbes Saku dazu
2:03:49anziehe und da unterstützt mich Hans sie
2:03:50eben dabei. [schnauben]
2:03:53Dann mal in kurz in die Tools noch mal.
2:03:55Ähm es kam irgendwann Cloudboard äh bzw.
2:04:01Open Claw und das hat ja 17 Namen
2:04:03gefühlt. [räuspern]
2:04:04Wie es jetzt heißt, weiß ich nicht.
2:04:06Und das war eine Zeit lang, paar Wochen,
2:04:09der absolut heißeste Scheiß, das
2:04:12größtere meist geschärte oder gestarte
2:04:14Repository. Das ist ja auch verkauft
2:04:17worden für eigentlich glaub unbekannten
2:04:18Betrag,
2:04:19aber absurd viel Geld an Open AI, glaube
2:04:22ich, am des Tages.
2:04:23So,
2:04:24Peter Steinberger, der Erfinder
2:04:26Österreicher, ne? Ja,
2:04:27da hatten wir mal kurz auch da KI
2:04:29Technologie in in Europa und es hat äh
2:04:33man konnte quasi den Countdown von 10
2:04:35runterzählen, wie lange das noch in
2:04:37Europa war und wie lange es dann oder
2:04:39wie schnell das nach Amerika gegangen
2:04:40ist.
2:04:40Ja,
2:04:41so jetzt hast du dein dein Unternehmen
2:04:44gebaut mit den diesen Agentenstrukturen,
2:04:47die wir besprochen haben und jetzt
2:04:49gibt's da ständig Neuerung. Ich
2:04:50verstehe, dass ihr den Modelle könnt ihr
2:04:54tauschen, weil ihr baut halt ein Prompt,
2:04:57ein Modell, ein Output, eine
2:04:59Verknüpfung. Wenn das Modell anders
2:05:00besser ist, dann tausch es halt aus und
2:05:02wenn es hier einen anderen Baustein
2:05:03gibt, tauchst du tausch den Baustin aus.
2:05:05Aber das war auch da ähnlich wie bei
2:05:08Claud Code und Cowork insbesondere so
2:05:11ein Moment, wo sich möglicherweise alles
2:05:13hätte ändern können von total das haben
2:05:15wir auch gehofft,
2:05:17also, weil wir hoffen ja drauf, dass
2:05:18unsere KI Mitarbeiter immer
2:05:19intelligenter werden und immer mehr
2:05:20Fähigkeiten besitzen. Wir waren einer
2:05:23der ersten, die sich dieses Thema
2:05:25geschnappt haben und sofort auf eigene
2:05:27Systeme gebaut haben und Open Claus
2:05:28ausprobiert haben und gemerkt haben,
2:05:30blindes Automatisieren ist auch nicht
2:05:32die Antwort. Ähm und deswegen haben wir
2:05:34es uns angesehen und es gab's dann zu
2:05:36viele Fehler und haben wir gemerkt, ja,
2:05:37ist eine gute Denkrichtung, weil die
2:05:39Leute plötzlich verstehen, was wirklich
2:05:40ein Agent kann und welche Möglichkeiten
2:05:43sind. Dafür hat Peter unfassbar viel
2:05:44geleistet. Jetzt müssen sie glaube ich
2:05:46bei Obm einmal schauen, dass sie das
2:05:48auch wirklich in Strukturen bekommen,
2:05:50die man Organisation nehmen kann. Hat ja
2:05:52auch Nvidia verstanden. Ich glaube, Nemo
2:05:54Claw heißt er. Ähm, die haben quasi
2:05:57diesen OpenCla genommen und versuchen
2:05:58den jetzt in Bahnen zu lenken. Wir schon
2:06:00gerade sehr intensiv und ich muss da
2:06:02sehr aufpassen mit solchen Aussagen,
2:06:03weil ich weiß, was dann morgen wieder
2:06:04passiert, wenn das live geht. Aber wir
2:06:06schauen uns gerade sehr intensiv Hermes
2:06:08Agent an. Das ist auch ein Open
2:06:11ja ähnlich vergleichbar mit Open Claw.
2:06:14Was uns an Hermes Agent aktuell so gut
2:06:15gefällt ist, du wolltest ja noch mal
2:06:17Nerd Themen haben, ist der Harness ist
2:06:19außergewöhnlich gut. Also Harness
2:06:20beschreibt quasi das ganze Drum um ein
2:06:22Modell. Also, wie gut ist der Zugriff
2:06:24auf andere IT-Systeme? Wie wird das
2:06:26Gedächtnis äh verwaltet? Ähm [schnauben]
2:06:29wie kann der sich selbst
2:06:30weiterentwickeln? Das beschreibt man als
2:06:32Hnesses. Ja, also die Regel oder die
2:06:34Formel ist Agent ist gleich Hannes + KI
2:06:37Modell. Das beschreibt einen Agent. Und
2:06:40dieser Hannes ist eigentlich das, wo das
2:06:41Spiel gerade entschieden wird, dieses
2:06:42Kontext Thema um den KI Agenten herum.
2:06:45Und was Hermes Agent spannend macht, ist
2:06:47a Open Source, das heißt, kannst sehr
2:06:49viel gestalten da drin und anpassen. Und
2:06:51zweitens, es hat eben eine
2:06:53selbstlernende Komponente. Das heißt,
2:06:54die KI schaut sich regelmäßig an, wie
2:06:57sind den meine Arbeitsergebnisse, wie
2:06:58werde ich gefeedbackt, was passiert denn
2:06:59hier und schreibt immer wieder ihre
2:07:02Prozesse neu. Das haben wir bisher im
2:07:04Test nur im Marketing und gerade nur
2:07:07beim Hansy, dass wir uns hinter
2:07:09anschauen, wie gut hat denn der LinkedIn
2:07:10Post performt. Dann analysieren wir das
2:07:14auf Muster der letzten zwei Wochen und
2:07:15leiten ab. müssen wir die Hooks ändern?
2:07:17ist die Verteilung Redaktionsplan gut,
2:07:19um auf diesen LinkedIn Algorithmus,
2:07:21diesen 360° Brew, so heißt das an Anfang
2:07:23des Jahres, zu schauen, wie konsistent
2:07:26ist das zu dem eigentlichen LinkedIn
2:07:28Profil und das haben wir sehr aufwendig
2:07:29von Hand selber entwickelt, dass Hans
2:07:31sie das hinbekommt. läuft auch so
2:07:34semistabil, ja, malt deutlich besser,
2:07:36dann wieder eben haben wir auch Momente,
2:07:37wo wir eingreifen müssen und Hermis
2:07:40Agent scheint gerade sehr
2:07:41vielversprechend zu sein, dass er das
2:07:42für alle AG bei uns bereitstellt und
2:07:45sollten sich diese Tests bewahrheiten,
2:07:47werden wir unter der Haube sehr stark
2:07:49auf Hermes Agents steigen, umsteigen und
2:07:52N8N in gewissen Teilen reduzieren.
2:07:56Das ist wie du das oder wie ich das
2:07:57schon eingeleitet habe mit Nerd Talk so
2:07:59ein bisschen.
2:08:01Ich sehe so verschiedene Stufen der KI
2:08:05Anwendungsfelder. Also meine Verlobte
2:08:08hat jetzt gestern meiner Schwiegermutter
2:08:12Chat GBT aufs Handy geladen. So und die
2:08:14sagt, ich habe da schon so viel gehört,
2:08:16jetzt kann ich fragen und der kann ich
2:08:18stellt die eine Frage. Also quasi die
2:08:20App haben und zu wissen, wenn ich eine
2:08:22Frage habe, könnte ich ja Chatti fragen.
2:08:24So das ist wahrscheinlich Stufe null,
2:08:28sage ich jetzt mal.
2:08:30aber dann relativ nahull hast die App
2:08:33und fragst die Sachen und dann auf dem
2:08:35auf der anderen Seite des Spektrums bist
2:08:37du bist oder ein Peter oder jemand der
2:08:42sich seit Jahren damit beschäftigt sagt
2:08:43pass auf ich habe ja 700 Agent die sich
2:08:46gegenseitig verwalten. Dein heiß so
2:08:47deiner ist so und nächste Woche hat
2:08:48einer Geburtstag da gehen wir alle auf
2:08:50eine virtuelle Geburtstagsparty.
2:08:52Häufigste Frage übrigens, ob unsere
2:08:53Agents zur Weihnachtsfeier kommen
2:08:54dürfen. Das glaube ich und da ist ja die
2:08:57Frage, macht man wirklich eine
2:08:58Weihnachtsfeier, wenn ich das jetzt also
2:09:01warum dürfen die Menschen auf eine
2:09:02Weihnachtsfeier und die KI Agenten
2:09:03nicht?
2:09:03Ja, unfair, ne?
2:09:04Und kann man nicht möglicherweise einen
2:09:06humanoiden Roboter schaffen und dann
2:09:07kommen die alle wirklich auf die
2:09:08Weihnachtsfeier, weil die KI Modelle
2:09:10besser funktionieren, ist alles fucking
2:09:11geisteskrank. Ja, das das ist das eine,
2:09:13aber dann gibt's so verschiedene mal, du
2:09:16bist ganz hier am äußeren Spektrum ganz
2:09:18rechts von mir sozusagen und ganz links
2:09:21ist meine Schwiegermutter, die das macht
2:09:23so dazwischen bin ich irgendwo, der mal
2:09:26mit dem Chetti was gemacht hat, der mit
2:09:28dem Clode Cowork, ich habe so
2:09:29verschiedene Textfiles und ich würde
2:09:32sagen, auf mein Level kann ich jemanden
2:09:36in wahrscheinlich 3 4 Stunden s, ich
2:09:38guck mal hier, das ist Cowork, das ist
2:09:40hier kopier einfach malin Masterprom,
2:09:42dass du dir selbst im Gewächnis nichts
2:09:43merkst, sondern alles in Textfils, das
2:09:45die Struktur der Textfils. Lieben Gruß,
2:09:46probier es aus, mach's und dann
2:09:48verknüpft das mit drei Skills. So.
2:09:50[schnauben]
2:09:51Ähm, jetzt die nächsten Schritte wären,
2:09:55wenn ich jetzt jetzt habe ich dir
2:09:56zugehört, denke, oh scheiße, One Brain
2:09:57ist scheiße. Ähm eigentlich ist es ein
2:10:01eigentlich brauch ich muss mal anfangen
2:10:02mit Slack runterladen, Slack zu
2:10:04integrieren in irgendwie in NateN
2:10:06oder halt die die Messenger, mit dem du
2:10:07eh arbeitest, Ben. Also, wir haben halt
2:10:09Slack genommen, weil Slack am Anfang da
2:10:10war.
2:10:10Mm. Aber mir geht's ja darum, also wenn
2:10:12dein Alltag in WhatsApp stattfindet,
2:10:14dann sollten die in WhatsApp sein. Wenn
2:10:15dein Alltag in Telegram oder Signal ist,
2:10:17dann sollten die da sein. Also ich will
2:10:18halt ich möchte ja nicht mich der KI
2:10:21unterwerfen, indem ich das Tool wechsel,
2:10:23sonder ich sag, die soll zu meiner Party
2:10:25kommen.
2:10:25Okay, aber dann müsste ich jetzt ja
2:10:27hergehen und von diesem One Brain auf
2:10:30ein Multibrain bzw. Multiagent Setup
2:10:34gehen und dann ist das erste Slack.
2:10:36Okay, Slack brauchst du nicht. Du kannst
2:10:37WhatsApp machen. So und dann brauche ich
2:10:39aber ein Tool, wo ich irgendwie einen
2:10:40WhatsApp Agenten oder nicht einen,
2:10:42sondern mehrere WhatsApp Agenten drin
2:10:43drin hätte. Ähm und dann ist ja die
2:10:47Frage, okay, dann habe ich die WhatsApp
2:10:49Integration, dann brauche ich irgendwie
2:10:51ein NLN und sag, okay, jetzt habe ich
2:10:53diesen einen Agenten, wie z.B. jetzt,
2:10:55dass du hast gesagt, die Google Flights
2:10:57API so finde ich geil jemand zu haben,
2:11:01der meine Flüge bucht. So wie aufwendig
2:11:03ist das dahinzukommen, weil es klingt
2:11:05jetzt für mich der so in der Mitte ist,
2:11:07da muss ich mich schon viel beschäftigen
2:11:10mit was ist eigentlich in den ich weiß,
2:11:12ich habe da auch ein Account, ich habe
2:11:13da nie was gemacht, weil ich okay ist
2:11:15irgendwie viel, ich habe 20 Minuten, 20
2:11:17Minuten reichen natürlich so was ist der
2:11:19logische für mich jetzt nächste Schritt.
2:11:22Ja, die Frage ist ja, was dein Ziel ist,
2:11:24ne? Also, wir machen das ja nicht, um
2:11:26der Technologie zu huldigen. Und das
2:11:28muss man uns ja schon zugestehen, wenn
2:11:30du dich den ganzen Tag mit nichts
2:11:31anderes beschäftigst, dass dann
2:11:32Strukturen rauskommen, die natürlich
2:11:34technologisch unter der Haube komplexer
2:11:37sind, als das, was die Normalsterblichen
2:11:39damit verwenden. Ähm, sage ich deshalb,
2:11:41jeder muss unsere Komplexität haben. Auf
2:11:42gar keinen Fall. Die Frage ist ja, was
2:11:44ist dein Ziel? Also es kann auch
2:11:46ausreichen, dass du sagst: "Hey, für
2:11:48mich ist gerade der Best Practice in
2:11:49Cowork mit dem One Brain so zu arbeiten.
2:11:51Ich kriege herausragende Ergebnisse."
2:11:53Hey, do it. Ja, also deswegen ich würde
2:11:56dich da niemals verurteilen. Ich will
2:11:58dir nur erklären, was für mich und für
2:12:00viele unsere Kunden gut funktioniert und
2:12:02warum das gut funktioniert. Also
2:12:03deswegen ich würde weggehen von so einem
2:12:05Absolutismus zu sagen, so muss das
2:12:07laufen. Ähm das kann auch sein, dass
2:12:10Leute in Copilot Agent Bilder, in
2:12:13Langdog, whatever sagen: "Ey, ich komme
2:12:14da super zurecht. Ich habe da Zehn
2:12:15Agents gebaut. Meine Arbeit ist eine
2:12:17völlig andere geworden. Ich feier mein
2:12:19Leben und dann ist das herausragend.
2:12:21Wenn man aber tiefer gehen will, dann
2:12:23geht das halt mit Zeitinvest ein her.
2:12:25Das ist so ein bisschen wie mit Computer
2:12:27spielen. Die sind ja auch so am Anfang
2:12:28levelt man relativ schnell und dann muss
2:12:30man viel Zeit investieren. Es dauert
2:12:32viel langsamer, bis das nach oben kommt
2:12:34und so ist das halt mit vielen
2:12:35Kompetenzen. So, das wäre auch, wenn du
2:12:36Klavier spielen lernen würdest. Alle
2:12:39meine Ännchen kriegst du relativ zügig
2:12:40hin, bis eine Mondsteinsonate rauskommt,
2:12:42kostet schon wieder mehr Zeit und dann
2:12:43lang wahrscheinlich [räuspern] nie. Ja,
2:12:45also so so ist Kompetenzufbau ist immer
2:12:48locker rhthmisch äh wie man da in der
2:12:50Fachsprache sagt und deswegen auf das
2:12:51Level zu kommen ist anspruchsvoll. Da
2:12:53muss man aber auch dazu sagen, dass es
2:12:55für den jetzigen Moment smart, wenn man
2:12:57in dem Bereich arbeiten möchte, wenn man
2:12:59als Experte in den Organisationen dann
2:13:02Beitrag leisten möchte, sich damit zu
2:13:04beschäftigen und da tiefer reinzugehen.
2:13:07Aber ich würde es immer nur machen, wenn
2:13:08da ein klare Zielstellung oder ein
2:13:10klarer Purpose dahin ist und nicht
2:13:12einfach nur zu sagen, ich habe das
2:13:13Gefühl, ich werde auf jeden Fall
2:13:14abgehängt und ich muss da investieren.
2:13:16Aber wenn du es tust, ist mein Tipp
2:13:17Nummer eins, mach's nicht alleine. Such
2:13:20dir andere Leute, mit denen du gemeinsam
2:13:22lernst und vorangehst. Das muss ja nicht
2:13:24in der Akademie wie bei uns sein, aber
2:13:26such dir ein paar andere Spinner, hätte
2:13:28ich fast schon gesagt, die da Bock drauf
2:13:30haben, tiefer zu gehen. Lernt
2:13:31voneinander. Ähm, weil dann baust du
2:13:34gleich zwei Kompetenzen aus. Du lernst
2:13:36dieses Netzwerktha stärker kennen, gehst
2:13:38da intensiver rein und du musst nicht
2:13:40jede Erfahrung selbst machen.
2:13:42Mhm. Ich sehe quasi zwei Arten von von
2:13:46Leuten und ich sehe halt diese nennen
2:13:48wir das muss nicht unbeding One Brain
2:13:49sein, sondern Cloud Code, Clode Cowork
2:13:53oder wie heißen die Tools? ähm Cser, die
2:13:55dann Cser benutzen und so
2:13:57ja,
2:13:57die also Coding Setups umfunktionieren,
2:14:00um unternehmerisch aktiver zu sein. Das
2:14:02sind häufig sehr intelligente Leute, die
2:14:04sagen, ich will mit Menschen eigentlich
2:14:06nichts zu tun haben und ich und meine
2:14:09KI, wir rocken das
2:14:11so. Das das funktioniert das
2:14:13funktioniert bei den auch absurd gut.
2:14:16wo ich eine Schwierigkeit sehe, ist in
2:14:18so einem Setting wie jetzt bei uns, wir
2:14:19haben jetzt dann sieben Leute und dann
2:14:21sagt einer, ich habe mich intensiv mit
2:14:23Cloud Code beschäftigt und Cowork und
2:14:24wir machen das jetzt so und so und dann
2:14:26fangen die an und lustigerweise war das
2:14:28eine Frage, die ich mitgenommen habe aus
2:14:29dem aus dem Team, was die wo die
2:14:31Schwierigkeiten dran hatten ist, wenn
2:14:34das ein lokales One Brain funktioniert
2:14:36für einen gut. So und in dem Moment, wo
2:14:39wir das jetzt in im Team weitergeben und
2:14:41sagen, lass uns mal alle Cloud Cowork
2:14:44benutzen und hier sind die Fils, die
2:14:46tauschen wir über die Dropbox, wer kann
2:14:49diese Filern
2:14:53und eigentlich ist es ins Team zu
2:14:56integrieren, das was uns aktuell mega
2:15:00schwer fällt. So und jetzt höre ich von
2:15:02dir, du musst eigentlich 73 verschiedene
2:15:04Agenten bauen und sin schreibe ich den
2:15:06Voice dem Team gleich eine Voice oder
2:15:08spreche den Voice. Pass auf Leute,
2:15:09vergesst alles was wir bisher wissen.
2:15:12Guckt den Podcast und registriert euch
2:15:15beim Dominik und äh macht den Kurs
2:15:18sinngemäß. Ähm, aber was wäre ich
2:15:21verstehe, dass es für dich ökonomisch
2:15:22natürlich auch sehr attraktiv ist, aber
2:15:24so ein du verstehst ja auch wie wie ein
2:15:27Cowork funktioniert und ich glaube viele
2:15:28sind an an dem Punkt, dass sie irgendwie
2:15:30gerade als Founder mit einem kleinen
2:15:32Team bist du selbst da, ich bin hyper
2:15:35aktiv, jetzt will ich auch, dass mein
2:15:37mein Team hyper produktiv wird, genau
2:15:39wie ich, aber irgendwie ist der Schritt
2:15:41von mir auf Rollout auf zum Team, selbst
2:15:44wenn es klein ist und wir sprechen nicht
2:15:45über IKEA, sondern wir sprechen über wir
2:15:46sind alle in diesem Raum Super schwer.
2:15:49Wie wirst du das machen?
2:15:50Ja, aber jetzt kommen wir zum Kern
2:15:52eigentlich des Problems, weil das, was
2:15:54du beschreibst, ist selbst in solchen
2:15:56kleinen Strukturen in denen wir ja beide
2:15:58unterwegs sind oder in großen
2:16:00Strukturen, das eigentliche Problem ist
2:16:01nicht die Technologie. Also bei Leaders
2:16:04of E selbst, ja, wir sind ja unser
2:16:06eigenes Forschungslabor, wir diskutieren
2:16:07fast gar nicht mehr über solche
2:16:09Technologiefragen. Ich mit Stefan mal
2:16:11über Hermes AG und testen dann
2:16:12irgendwie, ob wir solche neuen Agents
2:16:16über Clod mit Python programmieren
2:16:17lassen und dann selbst einstellen lassen
2:16:18und so da mit dem führe ich mal solche
2:16:20Nerdiskussionen. Im Team diskutieren wir
2:16:23über Prozesse, über Qualitätsstandards,
2:16:25wie wir den das komplette Team enabeln,
2:16:28warum wir selbst freitags Sessions
2:16:31haben, wo das ganze Team zusammenkommt
2:16:33und einer aus dem Team dem anderen
2:16:34irgendwas beibringt, irgendwelche Hacks
2:16:36vorstellt. Das heißt, das Spiel wird
2:16:39entschieden in Prozessen und in Kultur
2:16:42und der Großteil [schnauben] der
2:16:43Organisation hat das noch nicht
2:16:44verstanden. die glauben, es geht darum,
2:16:46das richtige Tool zu finden, das
2:16:48einzuführen, einmal zu schulen und dann
2:16:49läuft läuft das Ding und darum geht's
2:16:51nicht, sonder es geht darum, wie werdet
2:16:54ihr eine selbstlernende Organisation,
2:16:57die sich weiterentwickelt, wo die Leute
2:16:59Bock drauf haben, wo Prozesse
2:17:01harhensweisen transparent werden, weil
2:17:03die Technologie wird immer mehr zu
2:17:04Commodity. Und ich glaube, was ich euch
2:17:07empfehlen würde, ist erstmal Schritt
2:17:10zurückzugehen,
2:17:12bevor du jetzt das über den Haufen
2:17:13wirbst, wo das Team sich gerade total
2:17:15freut, dass das jetzt mal irgendwie
2:17:16funktioniert und losgeht. Ich kann den
2:17:18Impuls sehr gut nachvollziehen, weil ich
2:17:19auch so bin. Ähm, aber den Schritt
2:17:21zurückzugehen und zu sagen, was ist
2:17:23eigentlich das Ziel hier? Wie wollen wir
2:17:26als Organisation bei unscripted
2:17:27arbeiten? Wie wollen wir sein, wie
2:17:29wollen wir nicht sein, welche Werte
2:17:31stellen wir in Fokus? Also diese ganze
2:17:32langweilige Shit eigentlich, der eben
2:17:34gar nichts mit der Technologie zu tun
2:17:35hat. Wie dokumentieren wir hier
2:17:37Prozesse? Ja, wie wollen wir
2:17:39zusammenarbeiten? Und auf der Basis
2:17:41können wir dann die Entscheidung treffen
2:17:43zu sagen, was ist denn jetzt ein Setup,
2:17:44das für uns in der Technologie diesem
2:17:46Zweck dient, aber nie die Technologie
2:17:49ins Zentrum stellen und um die herum
2:17:52dein Unternehmen bauen, sondern du hast
2:17:54hier ein spezifisches Set an Problemen,
2:17:56an Usases, die du lösen möchtest. Frag
2:17:58deine Mitarbeiterin, was ihre größten
2:18:00Painpoints im Alltag sind. Also jeder
2:18:02hat ja im Jobprofil, den er hat,
2:18:03Aufgaben, die in total auf den Keks
2:18:05gehen. Und das ist mega sinnstiftend zu
2:18:08sagen, wenn wir hier beliebig viele
2:18:10Menschen wären, was wird sofort abgeben?
2:18:13Was ist denn das, was dich wirklich
2:18:14nervt, was deine Kreativität hmt in
2:18:16konzeptionellen, strategischen Arbeiten
2:18:17und so weiter? Und aus dem Gedanken
2:18:19heraus, dann suchen wir uns die
2:18:21Technologie aus, die euch möglichst weit
2:18:23trägt. Und ehrlicherweise
2:18:26das Setup, das wir jetzt für uns
2:18:27gefunden haben, das trägt uns verdammt
2:18:29weit, weil Björn, der bei uns die
2:18:30Buchhaltung macht, ist ein Agent, der
2:18:32sucht aus allen E-Mailpostfächern von
2:18:34allen Mitarbeitern die ganzen
2:18:35Rechnungen, die wir zugeschickt
2:18:36bekommen, benaht die, legt die ab,
2:18:37schickt die dem Steuerberater. Ja, der
2:18:40hat ein unglaublich simples Modell,
2:18:41irgend so ein Mini irgendwas Ding, das
2:18:43uns gar nichts kostet. Es kostet
2:18:44irgendwie 5 Cent pro eine Million
2:18:46Tokens. Risikoappetit
2:18:49ausgesprochen groß. Der Steuerberater
2:18:51modzt schon, wenn Beleg doppelt ist oder
2:18:52fehlt oder so. Da schaut gar keiner mehr
2:18:54von uns drauf. Das soll Björn einfach
2:18:55machen. Was interessiert mich, was
2:18:58Anthropic, Open AI oder Google morgen
2:19:01für ein Modell rausbringen? Björn macht
2:19:03sein Case, der ist für uns gelöst, den
2:19:04fasse ich erstmal nicht mehr an. Es sei
2:19:05den, ich habe ein Problem. Und das würde
2:19:07ich euch total empfehlen. Geht vom
2:19:09USCase und nicht von der Technologie.
2:19:12Dazu muss man aber auch so ein bisschen
2:19:13wissen, was technologisch möglich ist
2:19:16und was technologisch nicht möglich ist.
2:19:18Jetzt sagst du, ey, das klappt bei uns.
2:19:20Also, der Buchhaltungsagent, ich meine
2:19:21Buchhaltung ist ja so ein Thema, was in
2:19:23kaum einem Unternehmen ein euphorisches
2:19:24Thema ist. Das ist immer scheiße. Es
2:19:26fehlen immer Beleger oder du stellst
2:19:28extra einen, der absurd teuer ist,
2:19:29einfach nur, dass du den Beleg Pain
2:19:31nicht mehr hast. So, jetzt sagst du,
2:19:32pass auf, also ich habe eigentlich ein
2:19:33Agent, der funktioniert das und
2:19:34funktioniert sogar auf einem sehr
2:19:35billigen Model.
2:19:37Jetzt höre ich von dir, ja, was sinnvoll
2:19:38ist, ist alle E-Mail Postwuche an
2:19:40anbinden. Möglicherweise kriegen wir die
2:19:42E-Mails die die Rechnung aber nicht per
2:19:44per E-Mail. Dann mülich hergehen und
2:19:46sagen,
2:19:48wenn das nicht per E-Mail bekommen ist,
2:19:50dann gucke ich mal von welcher Firma ist
2:19:52denn die Abbuchung, dann suche ich deine
2:19:54E-Mailadresse raus, schicke eine
2:19:55automatisch eine E-Mail. Hey liebe
2:19:57Leute, wir haben eine Abhüberbuchung
2:19:58über 23,40 € am 6.08. Könnt ihr uns die
2:20:00Rechnung schicken, lieben Gruß.
2:20:03Das wäre doch Papierbelege. Da muss eben
2:20:06jeder aus dem Team Foto machen und BN
2:20:07schicken. Also so in der Kombination
2:20:09machen wir das.
2:20:10Mhm. Und aber das ist ja als Beispiel
2:20:13ein schönes Beispiel, was ein Agent ist,
2:20:17der in jedem Unternehmen eigentlich
2:20:19verarbeiten könnte.
2:20:20Und ich meine, du gehst halt her und
2:20:22sagst, ich erkläre euch mal, wie du
2:20:24deinen eigenen Buchhaltungsagent baust
2:20:26und auch alle anderen Agents. Jetzt
2:20:28könnte man noch einfach sagen, pass auf
2:20:30Leute, wir haben die 30 besten Agents
2:20:32sind Buchhaltungsagent sind das, das das
2:20:35hier nimmt sie, dann braucht ihr euch
2:20:37das gar nicht selbst überlegen. So eine
2:20:38Plug and Play Lösung. Macht ihr das auch
2:20:40oder macht ihr das nicht?
2:20:41Na, was wir machen ist ähm wir geben ähm
2:20:44in unseren Kursen ja den Großteil
2:20:45unserer Agents raus, aber wir bringen
2:20:47eben bei, wie du sie zu deinem Agen
2:20:49machst, weil die Standards, die für
2:20:51meinen Björn gelten, die müssen ja nicht
2:20:52für dein gelten. Vielleicht hast du auch
2:20:54gar keine GmbH, sonder irgendeine andere
2:20:55Struktur und Kommandit und sonst was,
2:20:57keine Ahnung. Vielleicht willst du ganz
2:20:59anders willst du noch mal drauf schauen
2:21:00auf die Belege, weil du eben nicht mein
2:21:02Risikoappetit hast. Das heißt, unser
2:21:04Ansatz ist eben nicht zu sagen, wir
2:21:05stellen dir ein Software Service zur
2:21:06Verfügung und dann verwendest du das und
2:21:08dann bist du von uns abhängig, sondern
2:21:09wir sagen, wir wir geben dir unseren,
2:21:11wir erklären dir, wie wir ihn verwenden
2:21:12und wir zeigen dir, wie du ihn zu deinem
2:21:13Agen machst. Es gibt diverse Berater um
2:21:16mich rum, die mir erklären, dass ich
2:21:18ökonomisch wesentlich erfolgreicher
2:21:19wäre, wenn ich einfach unsere Agents
2:21:21verkaufen würde, die genau auf diese
2:21:22Kriterien zutreffen, äh, die du
2:21:24beschreibst. Zum einen [schnauben]
2:21:25glaube ich an den Impact als
2:21:27Bildungsunternehmen
2:21:29und zum anderen äh glaube ich entwickelt
2:21:31sich die Technologie so schnell weiter,
2:21:32dass wir auch sehr viele dieser
2:21:34Startups, die es jetzt im Valley gibt,
2:21:35die alle das gleiche machen, die alle
2:21:38Executive Assistant, Buchhaltung,
2:21:39Reiseagent, whatever bauen und dann den
2:21:42Kunden geben, dass die wieder
2:21:43verschwinden werden, weil die
2:21:45Plattformen wie Microsoft und Code das
2:21:48irgendwann als Commodity anbieten und
2:21:50dann wird's immer spezifischer werden,
2:21:51was bei unscripted, was bei Leaders of
2:21:53AI die Themen sind, die ihr umsetzen
2:21:55müsst, aber Microsoft zieht ja massiv
2:21:57nach. Es gibt da diverse Agents, da hat
2:21:59man vor eineinhalb Jahren Entwickler
2:22:00dran gesetzt, die sind jetzt einfach im
2:22:02Standardpaket mit drin und dann holst du
2:22:03die dir und passt die ein bisschen an.
2:22:05Also ich glaube nicht, dass das
2:22:06langfristig ein sinnvolles
2:22:07Geschäftsmodell ist. A für den Kunden
2:22:09ist es ein kleine Verarsche auch
2:22:11ehrlicherweise und B ähm macht's für
2:22:14dich auch als Unternehmen nicht
2:22:15langfristig Sinn Geld damit zu
2:22:16verdienen.
2:22:18Wie viel meiner Mitarbeiter müss ich
2:22:20denn für lange zu dir schicken und was
2:22:22müsste ich dir überweisen, um deine
2:22:23Kurse zu machen?
2:22:26Also wie gesagt, Schritt eins, wir
2:22:27überlegen uns mal, wo Anscripted hin
2:22:29will, um dann zu sehen, ob wir überhaupt
2:22:31die Richtigen sind, euch darin
2:22:32auszubilden. Ähm, von dem, wie unser
2:22:35Ansatz eben folgt. Wenn wir das geklärt
2:22:37haben, in der Größe von sieben Leuten
2:22:39sollten ein eineinhalb Stellen
2:22:42wahrscheinlich dabei sein, die solche
2:22:43Experten sind. Heißt z.B. auch so
2:22:46Jürgensysteme, das war dieses
2:22:47Multiendensystem,
2:22:48Jürgensystem, ja,
2:22:50ähm zu bauen, autonomagierende, das ist
2:22:53jetzt nicht von jedem die Aufgabe,
2:22:55sich damit zu beschäftigen. Äh, dann
2:22:57wird's wahrscheinlich ein zwei geben,
2:22:59die für die Company so diese
2:23:01Rahmenbedingungen zukünftig schaffen,
2:23:03die dann vielleicht auch Dienstleister
2:23:04scouten, die man mal mit dazu holt,
2:23:06vielleicht auch Technologien so ein
2:23:07bisschen Trend scouten und der Rest, der
2:23:09braucht halt eine Basisschulung, wie man
2:23:11Agents erstellt und damit umgeht. So und
2:23:13daraus würde ich ein Paket machen. Ähm
2:23:15unsere kleinste Schulung, die 4 Stunden
2:23:17ist, kostet 299 €. Nennt sich AI
2:23:19Survival Programm. Unser MBAI kostet
2:23:221900 € sind 90 Stunden, ist zertifiziert
2:23:26von der Hochschule Fresenius. Auch
2:23:27Microsoft hat seinen Stempel da drauf
2:23:28gegeben. Man baut 18 Agents in diesem
2:23:31Programm und lernt, wie man die auf sein
2:23:32Unternehmen anpasst. Und die
2:23:34Expertenausbildung kostet 5900 € sind
2:23:37120 Stunden.
2:23:39Sind die die 120? Sind die noch mal auf
2:23:41die 90 drauf oder?
2:23:43Ja.
2:23:43Okay. Das heißt, es sind
2:23:45das ist eine fortgeschrittene
2:23:45Ausbildung.
2:23:47Wenn ich jemand zum Experten machen
2:23:49will, dann muss ich ih einmal für 1900 €
2:23:51zu euch schicken, 90 Stunden, dann noch
2:23:52mal 120 für 5900 € glaube ich, ne?
2:23:55Ja, es ist selten so, dass Leute beides
2:23:57aufeinander machen. Das ist kommt bei
2:23:58Selbstständigen vor, die sagen, ich will
2:23:59da Berater in diese Richtung werden,
2:24:01dass die beides machen. Für gewöhnlich
2:24:03sind das unterschiedliche Profile. Das
2:24:05heißt, das eine Profil ist eher jemand,
2:24:06der diese Rahmenbedingung setzt, der
2:24:07vielleicht das auch intern treibt,
2:24:09dieses Thema. ähm der schaut, dass das
2:24:11Team auch immer in Abit bleibt und so
2:24:13weiter, sich solche Gedanken macht und
2:24:14der andere ist Implementierer. Das kann
2:24:16der über dieses Programm theoretisch
2:24:18lernen, aber auch über YouTube oder weil
2:24:20selber damit rumgespielt hat. Aber wir
2:24:22erwarten in dieser Ausbildung, dass du
2:24:24schon mal einfache Agents gebaut hast
2:24:26und dass du auch vielleicht die eine
2:24:27oder andere Automatisierung erstellt
2:24:29hast. Ähm und das Level musst du quasi
2:24:32bringen, um zu kommen, entweder über uns
2:24:33oder auch gerne über irgendjemand
2:24:35anderen.
2:24:36Na, spannend.
2:24:38Wie lange glaubst du und dann müssen wir
2:24:39langsam zum Schluss kommen, weil du
2:24:40musst gleich los. Ähm,
2:24:42die Zeit schon ist kurz vor 6 kurz se äh
2:24:46ja, es ist immer krass. Hier ist
2:24:47Raumzeitinum hier drin. Äh Flow und so.
2:24:51Wie lange glaubst du, haben wir ganz am
2:24:53Anfang besprochen, dass möglicherweise
2:24:55diese Einzelag technologisch irgendwann
2:24:57überholt werden. Ähm, wie lange glaubst
2:25:00du dauert das?
2:25:02Also, wann wird
2:25:04wann wird eine AI Ausbildung obsolet im
2:25:07aktuellen Entwicklungszyklus?
2:25:09Also, obsolet wird's nie. Ähm und zwar
2:25:12deshalb, weil es die Kompetenzen, die
2:25:14wir in einer KI Ausbildung vermitteln,
2:25:17äh nicht nur technologische sind. Da
2:25:19geht's um Haltung, da geht's um das
2:25:21Einordnen von Gefahren, ähm da geht's um
2:25:24das Verständnis von Verantwortung und
2:25:25Ethik. Also, wir haben viele
2:25:27Dimensionen, die wir vermitteln müssen.
2:25:29Ähm, wir werden aber immer weniger
2:25:31technologische Anforderungen brauchen,
2:25:32um Menschen in diesem Segment
2:25:34auszubilden. Ich glaube, das ist
2:25:35entscheidende. Was wir sehen ist, wir
2:25:38gehen stark davon aus, ähm dass wir Ende
2:25:40des Jahres langläufig Agents haben
2:25:43werden, die andere Agents bauen. Also,
2:25:45wir haben das heute schon. Wir glauben,
2:25:47dass die Plattformen da relativ zügig
2:25:48nachziehen werden. Das ist übrigens der
2:25:50Grund, warum wir seit Dezember 2024
2:25:52nicht mehr prompten. Die KI prompten
2:25:54viel besser als wir. Deswegen macht das
2:25:55ja Helger wie vorhin beschrieben. Also
2:25:57deswegen, wenn hier jemand zuschaut und
2:25:59sich denkt, jetzt habe ich gerade ein
2:26:00Prompting Kurs abgeschlossen oder ich
2:26:01habe vor einen zu machen. Also das macht
2:26:04ja auch Spaß, ist ja okay, aber da würde
2:26:06ich jetzt nicht drauf wetten, äh, dass
2:26:07das noch lang ein Thema ist und genauso
2:26:09eben das Bound von Agents nicht. Das
2:26:11heißt, wir sehen da eine massive
2:26:13Verschiebung und es war ja in zwei
2:26:15Dimensionen dieser Frage. Das eine ist,
2:26:16wie lange ähm bauen wir das vielleicht
2:26:18noch selbst in diesen Ausbildung und wie
2:26:19lange haben wir noch diese Einzelags.
2:26:21Also ein Thema, dass ich für
2:26:23außerordentlich valide halte, ist, dass
2:26:25eine der nächsten Generationen und das
2:26:26werden wir jetzt nicht um die nächstes
2:26:28Jahr sehen, wahrscheinlich auch nicht
2:26:29übernänees, aber danach halte ich für
2:26:31wahrscheinlich. Ähm, sind sogenannte
2:26:33Schwärme, also Agent Swarms ist der
2:26:36Begriff. gibt schon Open Source Modelle,
2:26:38die sich damit beschäftigen. Die Idee
2:26:40ist zu sagen, eine Organisation ist eben
2:26:42diese Anhäufung von Problemen und für
2:26:44das Problem, das aufkommt, bildet sich
2:26:46ein Schwarm von tausenden von solchen
2:26:48Agenten, die gemeinsam diese Aufgabe
2:26:50lösen wie ein digitaler Zwilling der
2:26:52Organisation. Die simulieren Millionen
2:26:54Varianten durch und schauen, welche die
2:26:56beste für den Markt ist und bauen dann
2:26:58die Lösung dafür im LinkedIn Post oder
2:27:00für whatever ist. Da gibt es heute die
2:27:03technologischen Frameworks. Das sind
2:27:04aber allerdings Teagdemos. Die Vorstufe
2:27:07davon nennt sich Paper Clipping. Z.B.
2:27:09ist da ein so Name dafür. Okara
2:27:12Polia.
2:27:14Das heißt, du gibst ihnen ein Ziel rein
2:27:15und die bauen dir eine komplette
2:27:17Organisation aus solchen KI-Agenten, die
2:27:19gemeinsam versuchen, das Problem zu
2:27:20lösen. Das scheitert heute, weil zu
2:27:24wenig Prozessverständnis da ist, zu
2:27:25wenig Qualitätsanforderung, worüber wir
2:27:27gesprochen hatten, aber es zeigt, wo es
2:27:29technologisch ähm wahrscheinlich in den
2:27:31nächsten Jahren hingehen wird. M
2:27:33[schnauben]
2:27:33Ich hätte noch 23 Millionen andere
2:27:35Fragen, aber noch einmal kurz zur ganzen
2:27:38KI Thematik. Du hast gesagt, dass
2:27:41Führungskräfte, das ist also
2:27:42Führungskompetenz
2:27:44ist die Kompetenz der der Zukunft
2:27:47und gleichzeitig nimmt
2:27:48Technologiekompetenz ab. Das heißt, wenn
2:27:51ich jetzt ähm KI in meinem Unternehmen
2:27:54pushen will, stelle ich kein
2:27:55Informatiker ein, sondern eine gute
2:27:57Führungskraft, die menschlich empathisch
2:28:00zum einen diese Prozesse in den Menschen
2:28:03verstehen, sag, pass mal auf, du hast
2:28:04dich, du hast jetzt Angst, du findest KI
2:28:06dum. Außerdem Gönns. Äh und dann
2:28:08gleichzeitig mit den KI Leuten
2:28:10interagiert. Und jetzt ist das so, nicht
2:28:13jeder ist zum Chef geboren und es
2:28:15scheint so, dass die meisten Menschen
2:28:17eben keine natürlichen
2:28:18Führungskompetenzen sind haben. Jetzt
2:28:21kann man noch ein paar die Schulen, aber
2:28:25in der Historie der Menschheit gab es
2:28:26meistens nicht 90% Führungskräfte und
2:28:2910% Follower, sondern es war eher
2:28:31andersrum. Was ist mit den Leuten, die
2:28:35keine Führungskompetenz haben, kein
2:28:37Talent dahin, keine Lust dafür? Wo
2:28:39stehen die in dem Arbeitsmarkt in den
2:28:41nächsten paar Jahren?
2:28:43Hast du überlegt so kurz vor Schluss
2:28:44noch so eine einfache Abschlussfrage zu
2:28:46stellen, ne? Ja, vielen Dank dafür.
2:28:48Also, das ist natürlich ein komplexes
2:28:50Thema. Ähm, wir sehen gerade, wenn wir
2:28:53so ein bisschen auf den Jobmarkt schauen
2:28:55und ich fange mit den Softwareen an, ähm
2:28:57da haben die großen Techunternehmen
2:28:59letztes Jahr eigentlich angefangen,
2:29:00viele Software Engineers zu entlassen
2:29:02und auch Meta dieses Jahr ja wieder
2:29:04bekannt gegeben, wieder tausende von
2:29:06Leuten, die sie die sie da rausnehmen.
2:29:08Äh gleichzeitig merken wir ein
2:29:09Gegentrend, dass viele der Unternehmen
2:29:11auch wie auch eine Microsoft wieder
2:29:12anfängt, die wieder einzustellen, weil
2:29:14sie folgende Fehlannahmen unterlegen
2:29:16sind. die haben gedacht, wenn die KI
2:29:18jetzt anfängt den Code zu schreiben und
2:29:20Microsoft ist glaube ich auch schon über
2:29:2150% des kompletten Microsoft Codes ist
2:29:23von der KI geschrieben. Anthropic
2:29:25angeblich 100% von der KI geschrieben,
2:29:27orchestriert von menschlichen
2:29:29Programmierern und die Annahme war, wir
2:29:31brauchen einfach viel weniger
2:29:31Programmierer, weil die KI schreibt den
2:29:33Code. Was wir nicht auf dem Schirm
2:29:35hatten, ist, dass wir jetzt viel mehr
2:29:37Software brauchen als früher, weil das
2:29:39Problem war ja nicht, dass unsere
2:29:40Backlocks leer waren und wir nicht
2:29:42wussten, was wir tun sollten, sondern
2:29:43wir hatten Limitierungen aufgrund von
2:29:45Geld, von Zeit, Mangel an Ressourcen von
2:29:47Leuten, die sich damit beschäftigen
2:29:48können. Jetzt haben wir die, das heißt,
2:29:50wir wollen mehr Software, weil mehr
2:29:52möglich ist und entsprechend brauchen
2:29:54wir auch mehr Softwareentwickler, die
2:29:56einfach gut mit KI umgehen können. Das
2:29:58sehen wir auch in so einer Vanguard
2:29:59Studie von Anfang des Jahres, dass KI
2:30:01exponierte Berufe wie
2:30:02Softwareentwickler, Datenanalysten und
2:30:03so weiter gerade im gegen dem
2:30:05Markttrend, das eigentlich gar nicht so
2:30:06viel eingestellt wird, mehr
2:30:08wiedergesucht wird, wenn die gut darin
2:30:10sind mit KI zu arbeiten. Also das mal so
2:30:12als ein Trend. Der andere Trend ist aber
2:30:14auch und das das gehört zu weit dazu,
2:30:16dass Essential z.B. 11000 Menschen äh
2:30:18entlassen hat, weil sie gesagt haben,
2:30:20das sind Menschen, die nicht von KI
2:30:22ersetzt werden, sondern das sind
2:30:23Menschen, von denen wir nicht glauben,
2:30:25dass wir in KI Kompetenz mehr beibringen
2:30:27können. Ähm und jede Transformation und
2:30:29das gehört zur Wahrheit dazu, wird auch
2:30:31ihre Verlierer kennen. Und jemand, wie
2:30:34du es beschrieben hast, der da keine
2:30:35Lust, kein Talent, sich da nicht
2:30:36anstrengen will und so weiter, wird in
2:30:38den nächsten Jahren sehr schwer
2:30:40vermittelbar sein, wenn der nicht ein
2:30:42gewisses Domäenexpertise hat, die sehr
2:30:44implizit ist. Ähm, also als Beispiel,
2:30:47wir arbeiten mit einem bekannten
2:30:49Küchenhersteller zusammen und die haben
2:30:51intern den, nennen sie metaphorisch so
2:30:53Herrn Holz. Und was Herr Holz kann ist,
2:30:56der geht hin und sieht fünf Bäume und
2:30:59der weiß genau, welchen Baum sie nehmen,
2:31:00um damit die Funiere für diese Küchen zu
2:31:02bauen. Und das ist nirgends dokumentiert
2:31:05und die haben total Schiss, dass der
2:31:06jetzt bald in Rente geht, weil die nicht
2:31:08wissen, wie die danach die Hol Hützer
2:31:10auswählen sollen für ihre Küchen. Und
2:31:12wenn du so ein spezifisches Wissen hast,
2:31:13der Herr Holz kann sich ziemlich viel
2:31:14rausnehmen, äh und der muss auch nicht
2:31:16KI können, weil der so ein spezifisches
2:31:18Wissen hat. Also, das kann dich auch ein
2:31:20Stück weit noch tragen und retten. Ähm,
2:31:22aber die Menschen, die dann nicht
2:31:24vermittelbar sind, die werden es einfach
2:31:26schwer haben. Ich glaube nicht, dass wir
2:31:27jetzt deswegen alle ein bedingungsloses
2:31:29Grundeinkommen brauchen. Ähm, Arbeit
2:31:31wird nie weniger, die Jobs verändern
2:31:33sich, aber nicht jeder wird diese
2:31:36Transformation schaffen.
2:31:39Letzte Frage abseits allem KI Gedöns
2:31:41oder möglicherweise ist auch eine KI die
2:31:43[räuspern] Antwort, ich weiß es nicht.
2:31:45Ähm, eine Frage, die ich immer wieder
2:31:46stelle an alle. Ähm, wenn du morgen
2:31:48aufwachen würdest, letzte Frage mit
2:31:51Amnesie, du könntest dich an nichts
2:31:52erinnern. Ich würde dir aber ein Posted
2:31:54geben und auf diesem Postit könntest du
2:31:55etwas schreiben, was für dich morgen
2:31:57relevant sein soll, wenn du sonst nichts
2:31:59mehr weißt und nur noch den Posted hast.
2:32:02Was steht auf dem Posted?
2:32:03Und ist ein großer Posted oder?
2:32:05Das ist ein kleiner Posted.
2:32:06Okay.
2:32:06Mhm. [räuspern]
2:32:07[japst]
2:32:12Also ich glaube, der ist ja für mich.
2:32:14Ist ist für dich. Es ist nicht für die
2:32:16Welt da draußen, nur für dich.
2:32:17Ja. Okay. Ähm, ich würde drauf
2:32:19schreiben, wenn du überfordert bist mit
2:32:22KI, hast du ein Problem. Wenn alle
2:32:25überfordert sind mit KI, hast du eine
2:32:26riesengroße Chance.
2:32:32Spannend, Dik. Wenn du überfordert bist
2:32:34mit KI, hast du ein Problem, wenn alle
2:32:36überfordert sind.
2:32:37Da kann man fast das KI rausnehmen. Wenn
2:32:40du überfordert bist, hast du ein
2:32:41Problem. Wenn alle überfordert sind,
2:32:43hast du eine riesengroße Chance.
2:32:44Schön,
2:32:45das gefällt mir besser. Ich nehme dein
2:32:47Posted. Es kann dein ist dein Posted
2:32:50geworden. Lieber Don herzlichen Dank.
2:32:51Hab dir viel Spaß gemacht. Daumen sind
2:32:53gedrückt für dich und bin mal gespannt,
2:32:55wo diese KI Reise hingeht und ich glaube
2:32:58diesen Podcast mache ich zum
2:32:59Pflichtpodcast für mein ganzes Team. Was
2:33:01heißt Pflicht? Die gucken den eh von
2:33:04läuig durch den Schnitt, der nicht
2:33:05stattfindet. Ja. Ja, durch den es muss
2:33:07ja trotzdem irgendwie eingeordnet
2:33:09werden, so sozusagen von der lieben Gruß
2:33:11ans ganze Team an dieser Stelle. Ihr
2:33:13habt's geschafft und wir sind fertig.
2:33:14Herzlichen Dank.
2:33:15Vielen Dank, Ben für die Einladung und
2:33:16wenn du mich dabei unterstützen willst
2:33:17hier weiterhin so spannende gestern
2:33:18dieses Tisch zu bekommen, dann abonni
2:33:20geret auf YouTube, Spotify oder überall,
2:33:21wo es Podcast gibt. Das kostet keinen
2:33:23Cent und hilft uns möglicherweise sollte
2:33:25mal wieder jemand versuchen und zu
2:33:26Blacklisten, zu disten oder sonst
2:33:28irgendwas. Ganz herzlichen Dank.

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