So geht KI im Mittelstand - mit Ralf Pechmann

Speaker 0: Und wenn die Datengrundlage nicht geschaffen ist, dann lohnt es sich nämlich auch, 'n großes Projekt draufzusetzen, dann über KI oder da über die diese effizienten Prozesse zu beten, wenn ich diese Grundlage nicht geschaffen

Speaker 1: habe. Markt und Mittelstand, der Podcast. Deutschlands Stimme für Familienunternehmen. Aktuelles und Zukunftsthemen rund den Motor der deutschen Wirtschaft. Mit Thorsten

Speaker 0: Giersch.

Speaker 2: Die Digitalisierung des Mittelstands. Einige können's nicht mehr hören. Wir reden da seit Jahren drüber, aber es nützt ja nichts. Wir müssen das schaffen und es ist noch nicht geschafft. Wir haben 20 25, wie viele sagen, ein ganz, ganz wichtiges Jahr wegen künstlicher Intelligenz, Cybersecurity.

Es gibt auch viele neue Verordnungen seitens der EU, was alles geleistet werden muss, auch von mittelgroßen und sogar kleineren Betrieben. Und deswegen sprechen wir im Detail heute über die Digitalisierung des Mittelstandes mit jeder jemandem, der das jeden Tag tut. Ralf Bechmann ist CEO der Telekom MMS und hat eben genau diese Einblicke und kann es beurteilen. Ich grüße Sie, Herr Pechmann. Hallo.

Speaker 0: Ja, hallo Herr Giersch. Freut mich, dabei zu sein.

Speaker 2: Wir wollen heute über die Digitalisierung des Mittelstandes sprechen, aber vielleicht noch einen Satz auch über die Rolle der Telekom bei all dem. Das ist ja erst mal bekannt als klassisches Telekommunikationsunternehmen. Aber was Sie als IT Dienstleister alles machen, geht ja weit darüber hinaus. Oder was gehört dazu?

Speaker 0: Ja, wir haben in der Telekom Geschäftskunden auch 'n breites Feld an IT Digitalisierungsportfolio, was dann auch sehr stark zusammenarbeitet mit dem ganzen Thema Connectivity. Und wir bringen diese Lösung zusammen und damit entsteht ein richtig großer Nutzen für die auch mittelständischen großen Kunden, dass sie alles aus 1 Hand bekommt. Tatsächlich die Digitalisierung, grad auch im Kontext von der EA et cetera ja wichtig, dass dann auch das die Connectivity, das Netz dahintersteht. Und das bringen wir zusammen, ja. Und dann haben wir tatsächlich ein großes Kundenspektrum und auch schon eine lange, lange Erfahrung genau in diesem Geschäft.

Speaker 2: Also auch mit Unternehmensgrößen von bis. Das macht's uns jetzt in dem Gespräch nicht ganz leichter, weil bedarfsgerechte Lösungen wahrscheinlich für Kleine bisschen anders aussehen als für die ganz Großen ihrer Kunden, aber Sie's trotzdem mal eingrenzen und 'n paar Beispiele nennen? Was sind denn so Lösungen, die die die Sie für die Kunden machen?

Speaker 0: Ja, also das fängt an, wir unterscheiden das immer son bisschen alles, was es für das Endkundengeschäft unserer Kunden benötigt. Also den klassischen E-Commerce-Shop. Das kann aber auch der Webauftritt sein. Oder auch jetzt der Chatbot, der nach außen interagiert, wenn man in Richtung KI denkt und Richtung. AI nennt sich das ja als Schlagwort.

Und dann geht es in die unternehmensinternen Prozesse hinein, wo dann alle Mitarbeiter damit arbeiten, wie zum Beispiel eine Mitarbeiter App, dass man alle Dinge in 1 App zur Verfügung hat, darüber auch Kommunikation machen kann. Und dann noch in die Kernwertschöpfungsketten der Unternehmen wiederum, wie zum Beispiel auch eine s-for-Migration, dass ich die alten SAP Systeme auf das s-for-Hana migriere und dabei auch beraten wird, welche Teile kommen wohin et cetera.

Speaker 2: Also das ist ja spannend. Also das ist die die SAP Nummer sozusagen, wenn sich da was tut, heißt, ist auch 'n Partner von Ihnen? Und dann geht das auch schneller für die Betriebe, wenn man das so das eine Hand mehr oder weniger kriegt?

Speaker 0: Ja, weil wir dann zum Beispiel bei dem SAP Thema nicht nur die S4 Kernmigration machen können, sondern zum Beispiel auch den Teil des Mitarbeitermanagement, was dann zum Beispiel SAP Access Facts wär, ja. Und so haben wir alle diese Module an der Hand und ziehen auch noch Partner aus dem Partnernetzwerk zusammen. Und wenn wir in anderen Feldern zum Beispiel sind, wir verwenden jetzt hier grade ja auch Zoom mit in dem Podcast, dann auch komplett die Telekommunikationslösung mit dazuzubringen und das Ganze auch noch sicher zu gestalten, dass das in 'nem sicheren Raum in Deutschland passiert und all unsere Kommunikation halt dann in Deutschland bleiben auf den Servern.

Speaker 2: Auch das ein wichtiges Thema, ist ja auch nicht so einfach. Da sind wir auch 'n bisschen beim Stichwort KI. Sie haben's grade eben auch schon genannt, son großer Durchbruch natürlich Anfang 23 mit ChatGPT, was generative KI zumindest angeht. Für Sie als IT Dienstleister ist das aber schon lange 'n Thema, oder?

Speaker 0: Letztendlich kann man das gar nicht so ganz auseinanderhalten, wann das begonnen hat. Also bei uns geht das bestimmt zurück bis 20 10, 20 11, wo wir damit gestartet haben mit semantischen Analysen von Text, wo dann eine dahinter ist, was quasi auch schon eine KI ist, die dann Dinge auseinandergenommen hat, neue zusammengebaut und dann wie er eine generative KI gearbeitet hat. Und in der Öffentlichkeit jetzt werden häufig Chatbots und auch ChatGPT oder Bildgeneratoren so als KI empfunden. Aber letztendlich ist das ja nur die Oberfläche, die man sieht. Die eigentlichen KI Themen, die sind viel weiter unten verbaut und damit beschäftigen sich die Unternehmer oder auch Dienstleister wie wir schon tatsächlich jahrelang.

Speaker 2: Was ja durchaus eine beruhigende Nachricht sein kann für mittelständische Betriebe, die jetzt son bisschen auch den Druck verspüren, sich mit KI und all den Möglichkeiten zu beschäftigen. Können Sie da auch manchmal son bisschen beruhigend einwirken und sagen, mach das, mach jenes, wir sind da schon länger dran? Oder wie sehen Sie da Chancen Nutzen Risikoverhältnis bei der Nutzung von KI auch in mittelgroßen Betrieben?

Speaker 0: Darauf muss man sich auch wieder fokussieren, was will man im Unternehmen erreichen. Also wir starten dann tatsächlich von den sogenannten, zu sagen, wo wollen wo will das Unternehmen hingehen? Ah, und dann kann man einmal unterscheiden, wie ich meine Prozesse effizienter gestalten? Will ich Kommunikation auch verändern und auch effektiver machen? Oder möcht ich tatsächlich auch meinen Kundenservice verbessern oder verändern?

Und da starten wir vom eigentlichen Use Case und suchen dann auch ganz fokussiert den Baustein, der notwendig ist, das zu machen. Und das sind manchmal auch nur kleine Bausteine, die mit aber 1 großen Wirkung in dem Prozess etabliert werden. Einmal 'n Beispiel, wir haben ein ein ein Produktionsunternehmen gehabt, auch Mittelständler, die Oberflächen hergestellt haben. Und früher wandert am Band 2, 3 Arbeiter rund die Uhr, die diese Oberfläche überwacht haben und sagen, sind dort Blasen et cetera. Die einfache Lösung sieht aus, 2 Kameras sind gesetzt links und rechts und da sind die sind relativ klein, auch gar nicht teuer von der Hardware.

Dort auch 'n 'n Prozess drauf gesetzt, wie man das Videobild analysiert und dann auch erfasst und dann auch alarmiert, wenn zum Beispiel Blasen auftreten et cetera an der Oberfläche. Eine relativ kleine, einfache Lösung. Und dann haben wir den Mittelständler auch dahin gebracht, dass er die jetzt selber ausrollen kann in den weiteren Fabriken. Und so schauen wir wirklich tatsächlich nach kleinen Bausteinen, mit denen man erst mal anfängt, einen Nutzen zu erzeugen und starten tatsächlich aber auch von dem Use Case, wo der Nutzen erzeugt werden soll.

Speaker 2: Sehr schönes Beispiel. Ich sag mal ganz platt, fällt Ihnen noch 'n Gegenbeispiel ein? Also auch 'n Momentum, wo Sie gelernt haben, oh, okay, das da Wahlerwerfbetrieb noch nicht so weit oder irgendwo auch son son Fuck up Neid Moment, wie man das hier neudeutsch so schön sagt?

Speaker 0: Das kommt dann immer an dem Punkt, wenn wenn große Initiativen aufgesetzt werden, dann in 'nem gesamtgroßen Prozess dann KI zu implementieren und ich vorher zum Beispiel aber die Hausaufgaben nicht gemacht hab, wo kommen meine ganzen Daten her? Wie wie wie komm ich an diese Datenpunkte? Wie aggregiere ich die? Und wenn die Datengrundlage nicht geschaffen ist, dann lohnt es sich nämlich auch, 'n großes Projekt draufzusetzen, dann über KI oder da über die diese effizienten Prozesse zu beten, wenn ich diese Grundlage nicht geschaffen habe.

Speaker 2: Spannend. Also der IT Dienstleister, was ja auch son sehr allgemeiner Begriff ist, ist also auch Berater, auch son bisschen erfahrener Begleiter idealerweise und vor allem auch Connector, also weil sie das eben, wie eben beim Beispiel SAP genannt und viele andere eben auch mit anderen Partnern ihres jeweiligen Kunden verbinden. Hab ich das mal richtig zusammengefasst?

Speaker 0: Ja, das ist richtig zusammengefasst, weil ja, am Ende gibt es kleine Bausteine, die wir vielleicht selber auch entwickeln, wie beispielsweise unsere Semas Suite, das ist diese Textanalyse Soft Plattform, die wir da haben. Dann setzen wir aber auch Komponenten ein, beispielsweise von der Microsoft wie Copilot oder veredeln auch Produkte wie zum Beispiel von der Microsoft und setzen dann darauf eine eigene Lösung auf wie Business GPT von uns, wo wir dafür sorgen, dass quasi die Dinger und Daten halt tatsächlich in Deutschland bleiben oder bei dem Unternehmen bleiben, in zusätzliche Daten reingegeben werden. Und damit kann's dann Prozesse implementiert werden oder integriert werden. Und da ist es halt wichtig, immer den richtigen Baustein zu finden von einem Pappen und nur die notwendigen individuellen Anpassungen zum Beispiel dann selber auch noch zu machen, die wirklich notwendig sind. Also nicht darüber hinauszugehen, die Superlösung reinzubringen, sondern die notwendige Lösung reinzubringen, weil wir müssen ja auch mal an Kosten denken.

Speaker 2: Weniger ist mehr nach dem Motto. Das ist ja auch 'n spannendes Thema. Also wo sind denn Ihre Grenzen, wo Sie sagen, da hört die Telekom MMS auf und die Partner fangen an? Oder da sagen wir auch, mach das lieber mal nicht?

Speaker 0: Also die Grenzen sind durchaus schwimmend und wir haben ein breites Feld, was wir bedienen. Das ist auch von der Industrie abhängig, wenn ich zum Beispiel Produktionsunternehmen bin, dann hab ich andere Themen. Oder bin ich jetzt zum Beispiel in der Logistikbranche, dann kommen wieder andere Lösungen, die notwendig sind. Und da haben wir 'n breites Feld, wo wir uns auf die Kernleistung konzentrieren, wo wir tatsächlich diese eigenen Bausteine auch erstellen und bauen, weil wir sehen, dass dort das Schlüssel Bausteine sind. Und dann schauen wir wiederum an anderen Baustellen wieder, dass wir Partnerprodukte einsetzen.

Und dann sind es zum Beispiel größere Themen, ich hatte es am Beispiel Microsoft schon genannt. Wenn wir ein ein Business aufsetzten, dann würden wir nicht das large Language Model, ich sag mal, generieren. Das können andere viel besser und das ist effizienter, da etwas einzusetzen. Ist es aber wichtig, zum Beispiel dem large Language Model den Industrie die industriespezifische Spare beizubringen, dann ist das genau der Aufsatz, den wir drauf bringen, dass das dann verwendet wird. Und so gucken wir mal, es können große Themen von Partnern aufgesetzt werden, die können das auch besser.

Manchmal sind's aber auch Spezialisierung, die Partner aufsetzen können, weil sie dort tiefer in der Branche, in der Industrie drinnen sind. Oder wir zum Beispiel dann sagen, wenn wir einen Sensor entwickeln müssen, der erst mal Geräusche erfasst, soll dann dann zum Beispiel ein Fraunhofer Institut machen, die kennen sich damit super aus. Und dann gehen wir in die Kooperation zum Beispiel auch mit 'nem Institut, ne, die dann ein komplettes Mikro entwickeln oder den Sensor entwickeln. Und wir kümmern uns dann die AI Landschaft.

Speaker 2: Jetzt geht es bei Digitalisierung oft Beispiele, die man aus dem Officeleben kennt, was für jedes Unternehmen fast jedes Jahr irgendwie klar ist. Wir haben Cybersec Themen. Haben Sie mal ein Beispiel auch aus dem, ich sag mal, typisch mittelständischen Bereich, Handel, Waren, ganz typische Abläufe, die meinetwegen auf den, auf der Halle sozusagen, auf dem Werk auch stattfinden?

Speaker 0: Ja, da fällt mir auf jeden Fall, denk ich, 'n richtig passendes Beispiel ein. Und das ist der gewisse Großhändler auf Brutania. Und Sie müssen sich vorstellen, da ist ganz viel Bewegung auf diesem Logistikhof. Es kommen Paletten oder LKWs mit Paletten rein, am Ende gab es Stapel und verladen und verladen verladen fahren da rum. Und diese Paletten, wo die Güter drauf sind, müssen gedeckt werden.

Und wir haben dann ja eine Lösung aufgebaut, wo man das alles trägt und dann mit Kameras auch wieder erkannt wird, diese ganzen Paletten, die da rumfahren, die werden gezielt, die werden kategorisiert. Und das geschieht alles automatisch und wird alles automatisch eingebucht. Und das ist, glaub ich, eine richtig passende Lösung, die sich jeder gut vorstellen kann.

Speaker 2: Wie würden Sie beschreiben, ist KI für große oder kleine Firmen was? Also haben Sie mal 'n Beispiel vielleicht, wo Sie sagen, auch da haben wir für gar nicht so große Betriebe mal mal was sinnvoll begleitet?

Speaker 0: Ja, ein Beispiel hatt ich zu Beginn schon genannt. Das ist dieser Hersteller von diesen floating Oberflächen, wirklich 'n relativ mittelständisches Unternehmen, eine sehr kleine Lösung, auch unter 100000 Euro in der Einführung, komplett in der kompletten Einführung und Begleitung, wo wir doch einen großen Effizienzvorteil geschaffen haben, dass nicht mehr rund die Uhr am Band Mitarbeiter*innen stehen müssen. Und wenn man das dann in einem Use Case rechnet, dann rechnet sich auch der Einsatz zum Beispiel von soner Projektgröße. Und wenn man noch kleiner geht, dann ist es zum Beispiel die Einführung von Microsoft Co Pilot. Das kann man ja jedem Unternehmen relativ schnell einführen, aber auch da ist es wichtig, erst mal in eine Beratung zu gehen.

Wie wende ich das Produkt Copilot an und wie kombinier ich vielleicht auch die verschiedenen Microsoft Produkte dann dazwischen drin, dass ich Co Pilot richtig verwende? Und zum Teil übernehmen wir dann auch die Trainings. Und das sind dann eher so wirklich kleinere Bestandteile, da reden wir über Module von mal ein oder 2 Tage in der Erstanalyse und dann mal 'n Training mit 2 bis 2 Tagen. Analyse und dann mal 'n Training mit 2 bis 2 Tagen. Und wenn wir dann in große Lösung reingehen, dann haben wir auch für einen großen Chiphersteller in Dresden, die eine Lösung gebaut und die ist dann schon größer.

Da laufen so Rollwagen in der Produktion entlang, die die Waffe transportieren und das ist Reinstraum. Wenn die dort stehen bleiben und dort haben wir eine Lösung integriert mit Kameras, aber auch mit Mikrofonen, die quasi ständig die Geräusche dieser Wagen analysieren und damit auch frühzeitig drauf hinweisen können, wann geht der Wagen kaputt und und wann fahr ich den gar nicht mehr raus in den Reinstraum. Und das hat er zum Beispiel geführt, dass dann weniger Schäden im Reinstraum passieren, aber auch die normalen Wartungszyklen, die sonst regelmäßig alle 2 Monate, glaub ich, passiert sind, müssen jetzt gar nicht gemacht werden, weil wir das machen, wenn es notwendig ist. Und das ist zum Beispiel mal eine eine größere Lösung in 'nem gesamtgroßen Unternehmen.

Speaker 2: Jetzt müssen wir in Anführungszeichen über das große Thema Datensicherheit noch ganz kurz ansprechen. Da lassen Sie die Firmen ja auch nicht alleine, sondern haben ja auch Lösungen parat. Wie wie sehen die aus?

Speaker 0: Na, das ist erst mal auf jeden Fall der Vorteil, wenn wir das kombinieren aus 1 deutschen Telekom heraus. Die Deutsche Telekom steht für Datensicherheit, darauf verlassen sich auch unsere Kundinnen. Und das stellen wir sicher, indem wir einmal alle Datenschutzthemen bearbeiten und dann die Freigaben auch da für die Produkte erzeugen Und zum Beispiel auch dafür sorgen, dass dann so etwas wie ein Business GPT unser Produkt tatsächlich in zertifizierten Rechenzentren der Deutschen Telekom AG läuft und wir dann alle Zertifikate dort vorsehen, die notwendig sind, aber auch sicherstellen, dass keine Daten irgendwie nach außen dringen. Und wir andererseits aber auch wieder Schutzmaßnahmen treffen, zum Beispiel aus 'ner Security Sicht, dass keine Hackingangriffe erfolgen auf diese Daten et cetera. Und dann sind die in unserem gesamten Datenschutznetz auch mit abgesichert.

Und vielleicht passt die Episode noch mit rein, wie wir so was auch absichern. Wir haben in der ganzen Welt sogenannte verteilt, also Honigtöpfe, die quasi Ziele sind für Datenangriffe. Und wir sehen dann irgendwo, wo ein neuer Angriff, ein neues Angriffsmuster aufkommt und reagieren sofort und schützen unsere Systeme damit, mit diesen Regeln gegen genau diese Angriffe, die wir dort erkennen. Und damit sind auch alle Systeme bei uns geschützt.

Speaker 2: Ralf Pechmann, CEO der Telekom MMS. Vielen Dank. Und ja, helfen Sie weiter bei der Digitalisierung des Mittelstandes. Danke schön.

Speaker 0: Ja, das machen wir gerne. Vielen Dank, Herr Gehirsch.

Speaker 2: Und auch Ihnen, liebe Hörerinnen und Hörer, danke fürs Zuhören. Bleiben Sie gesund und erfolgreich. Bis nächste Woche. Tschüs.

Speaker 1: Das war Markt und Mittelstand, der Podcast. Wir hören uns nächsten Freitag wieder auf Markt minus und minus Mittelstand Punkt d e.