Virtuelle Kollegen und echte Chancen – KI im Praxistest des Mittelstands

Speaker 0: Markt und Mittelstand, der Podcast. Deutschlands Stimme für Familienunternehmen. Aktuelles und Zukunftsthemen rund den Motor der deutschen Wirtschaft. Mit Thorsten Giersch.

Speaker 1: Heute gibt es eine besondere Podcastfolge mit 3 Gästen gleich. Und zwar habe ich die aufgenommen auf 1 großartigen Veranstaltung neulich in Siegburg, dem Rheinland Day. Dort ging es künstliche Intelligenz und wie sie wirklich auch bei Mittelständdern und KMU implementiert werden kann, hoher Nutzwert. Und meine 3 Gäste waren Achim Berg, den kennt man gut, langjähriger Bitkom Präsident, heute immer noch Investor und natürlich gefragter Digitalexperte. Außerdem Vanessa Weber von Werkzeug Weber kennt man sie, inzwischen verkauft und selbst gegründet auch im Orkus KI, die auch LinkedIn Topvoices ist und vieles andere und sehr sich sehr gut auskennt mit den Themen.

Und Kurt Schmidt, Co Founder von Just Forward, war auch Gastgeber des Rheinland Day, der natürlich jeden Tag Unternehmen berät rund KI und viele, na ja, Praxiserfahrung gesammelt hat. Eine tolle Runde, wie ich finde und die folgenden rund 45 Minuten kriegen Sie einen Eindruck davon. Viel Spaß. Ich beginne mal mit soner Einstiegsfrage in die Runde sozusagen. Achim, mit dir vielleicht beginnt.

K I, was ist daran ein Hype? Und was ist berechtigter Optimismus, dass das mehr ist nur als eine Technologie in Anführungszeichen?

Speaker 2: Ja, die Frage ist ja schon eine Frage für die nächste Stunde. Also ich muss mal Also 'n 'n Hype, 'n Hype ist ChatGPT in der ersten Version, wo alle mit rumgespielt haben und wo sie Spaß gehabt haben und die ersten Dichte geschrieben hat, es war der Hype. Da wurde das Thema völlig überschätzt. Auf lange auf lange Sicht ist die KI völlig unterschätzt. Da kommen wir ja gleich noch zu.

Es geht nämlich, ist genau dieser klassische Thema. Am Anfang denkt man, ach ja, komm, dann hat sie halluziniert, da haben sie Spaß gehabt und guck mal, die weiß ja 3 Dinge gar nicht und da weiß sie auch was nicht. Und da haben sie alle Spaß gehabt und haben's wieder ad acta gelegt. Sehr gefährlich, sehr gefährlich. Weil nämlich gerade, was jetzt gerade passiert, auch wenn wir vielleicht von generativer KI zu Gentic AI, was da gerade passiert, das müssen wir gleich mehr im Detail diskutieren, das muss auch jeder in diesem Raum dir verstehen.

Das ist kein Spaß mehr, das ist wirklich seriöses Geschäft.

Speaker 1: Wie siehst Du's, Vanessa?

Speaker 3: Ja, also tatsächlich kann ich dem nur zustimmen, dass es jetzt in aller Munde ist durch Dank ChatGPT, sagen wir mal so. Bei meinem Start-up über, das wir ja später noch sprechen, war mein Aha Erlebnis mit KI auf jeden Fall unsere Reise nach Telefon Aviv. Und da zu sehen, was da schon gemacht wurde vor 5 Jahren, ja, das ist spannend und es gibt schon viel länger, wie wir das so denken. Und der Hype ist halt jetzt in der Bevölkerung angekommen, würd ich mal sagen.

Speaker 2: Jetzt bin

Speaker 1: ich mal gespannt, was der sagt, der mit Kai sein Geld verdient.

Speaker 4: Also es ist wahnsinnig viel Hype natürlich, also das sehen wir auch jeden Tag. Und allein wie viel Geld investiert wird grade, da ist einfach teilweise viel zu viel. Aber wenn man wirklich in die Probleme der Unternehmen reingeht und schaut, okay, was kann man mit KI machen, dann ist jetzt einfach schon wahnsinnig viel möglich und zwar auch schon heute. Und das fängt bei den kleinen Dingen an, über die wir gesprochen haben. Wenn man mit ChatGPT mal wirklich gut umgehen kann, also nicht einmal nur sagt, man generiert mal schnell 'n Bild oder schreibt mal schnell 'n Prompt oder sowas damit, sondern kann wirklich wahnsinnig gut damit umgehen, Eigenassistenten bauen und so weiter und die wirklich anhand von Problemen orientieren, dann ist da schon wahnsinnig viel möglich.

Also sehr viel Hype, ja, aber auf die lange Frist, wie Achim es gerade gesagt hat, entwickelt sich da, glaube ich, grad sehr viel.

Speaker 1: Dann nehme ich die Steilverläufe Achim noch mal auf, was passiert denn gerade mit KI? Also das lass uns mal kurz eine definitorische Runde drehen, weil ich glaub, das ist auch mal nötig, oder?

Speaker 2: Nee, ich, ja, ich würd gern mal ins Detail gehen. Also wir haben jetzt heute viel gehört, auch den ganzen Tag über beim Detailgen, was gerade passiert. Und vielleicht mal in diesem kleinen Kreis, wir sind ja unter uns, ich hab das Privileg, dass ich bei einigen Unternehmen, größeren wie kleineren, das Thema gerade begleite. Und das erste die erste große Fehler ist, dass man denkt, KI KI ist ein IT Thema, völlig falsch. Es hat überhaupt nichts mit IT zu tun.

Es hat nichts mit Technologie zu tun. Es geht die Leute, die Orga und andere Themen. Das können wir ja irgendwie total mal diskutieren. Und wie sich jetzt grade die Unternehmen, die innovativen Unternehmen und da wirst Du uns vielleicht nachher mal helfen können, wie die sich grade auf das Thema vorbereiten, was da für Papiere im Hintergrund laufen, auf vertrauliche Papiere, ist hochinteressant. Und jeder in diesem Raum, der 'n Unternehmen führt oder auch 'n und oder irgendwo in der Geschäftsleitung ist, das ist nicht delegierbar, was da gerade passiert.

Was muss man verstehen? Man muss sich da 'n Effekt hatten. Ich kann gleich mal erklären, was da gerade bei einigen Unternehmen passiert, die zum Beispiel auch dann, ich kann ja mal zweiter Sätze dazu sagen, das nur so als Teaser, dann kann man mal reingehen. Was was wir grade Unternehmen grade machen, ist folgendermaßen. Sie haben sich überlegt, bei generativer KI, das haben wir heut morgen ja von Ranger gehört, hat sich zum Thema Effizienzsteigerung 0 getan, gar nix.

95 Prozent der Unternehmen, die sagen, wir haben überhaupt keine Effizienzsteigerung. Alle spielen damit rum, alle freuen sich, alle schreiben Powerpoint Folien, aber unterm Strich kommt nix vorbei. Also ist kein einziger Mitarbeiter weniger, gar nix, alle total enttäuscht. Was ist denn da passiert, ne? Weil es einfach nur als Technologie eingesetzt wurde.

Der nächste Schritt jetzt und jetzt bin ich bei dem Agenten. 'N Agent zum Beispiel ist ja 'n viel mehr. Also ich hab jetzt, kann jetzt 'n kleines Beispiel nehmen, also eine Firma, wo ich auch mit sehr intensiv beschäftigt bin. Wir haben Folgendes gemacht, wir haben bisschen hingegangen und wir sind da relativ weit in eine, also Software ist ja da, hast Du gerade so schön erklärt. Wir sind hingegangen und haben die Person, nennen wir sie mal Thomas zur Linken, der ist Investmentmanager.

Und daneben sitzt Frank. Frank gibt's aber gar nicht. Frank ist eine virtuelle Person. Das ist im Prinzip 'n Agent. Jetzt hört, der hat eine Personalnummer, der hat 'n Bild auch im im Okt Chart, den gibt's aber nicht.

Jetzt dachte alle, jetzt spinn ich, ich bin überhaupt nicht. Wenn ich jetzt hingehe im und da gesagt, will jetzt den will jetzt den Thomas fragen, was eigentlich die Geschäftszahlen 1 Investments der letzten 3 Monate gemacht haben, dann frage ich den Thomas und ich frag den Agenten. Und ich schreib den Agenten an und der Agent antwortet mir auch, gebt mir alle Informationen, weil der hat alle Informationen, ist ja 'n geschlossener Bereich und ich krieg alles von dem und der kopiert nur diesen Thomas noch. Der kopiert den da hin und selbst in Meetings laden wir diesen virtuellen Agenten ein. Das wird's jetzt witzig sein, der schreibt nämlich, der macht nämlich das Protokoll.

Also es hört sich völlig bescheuert an, das machen wir heute schon, ne, nur mal so am Rande. Und was jetzt passiert, ist Folgendes. Es geht ja nicht darum, dass wir jetzt eine Aufgabe, sondern wir haben jetzt diesem Thomas eine Aufgabe weggenommen. Das sind so 20, 30 Prozent. Das heißt, die Job Description dieser Person haben wir geändert.

Wir haben eben andere Aufgaben gegeben, mehrere Aufgaben, das ist total spannend zu sehen. Ich mein, das hört sich jetzt sehr komisch an, aber es gibt eine Firma, mit mit denen ich jetzt mal zusammengearbeitet habe, die haben 7 Mitarbeiter, aber im Orkchat sind 27. Und alle mit BILD, da muss ich immer gucken, wer ist das eigentlich jetzt, ne? Also wirklich, die sich schon diese Idee, die wir da haben, weiterdenken. Ich hab nur mal son bisschen angeteasert jetzt, aber das ist der Punkt, den wir verstehen müssen.

Es hat nichts mit IT zu tun, es hat sehr viel mit Organisation zu führen und sehr viel mit People. Und was der Frank Schätzchen und der Ranka Fan gesagt haben, ist die unterschiedliche Geschwindigkeit von der Person und der Technik. Das muss auch klar sein, die Technik ist viel schneller als der Human, als Human biegen, als als die Person. Und das in Einklang zu bringen, ist 1 der ganz großen Probleme, auch vor allen Dingen von größeren Unternehmen. Und ich kann ja noch 'n paar andere Beispiele nehmen, aber ich will jetzt nicht das ganze Pulver verschießen, bevor andere Was da gerade passiert und wie sich gerade Unternehmen darauf einstellen.

Und wenn das in diesem Kreis nicht verstanden wird, dann haben wir nächstes Jahr weniger Leute gesessen. Das ist einfach nur mein Punkt. Also ich will jetzt nicht Angst machen, aber ich glaube, das ist 'n ganz, ganz wichtiger Punkt, aber vielleicht kannst Du das aus deiner Sicht noch besser beurteilen, was da gerade abgeht.

Speaker 3: Ja, also wir haben das ja heute auch gehört zum Thema. Es ist 'n kulturelles Thema im Unternehmen. Es ist nicht, dass die Leute das nicht einsetzen wollen, sondern die ganze Arbeitsweise muss sich ja wandeln und das muss von der Führung her auch verstanden sein, die Leute dahin mitzunehmen, weil die Vorbehalte, die sie haben, dass ihr Job wegrationalisiert wird, ist ja Quatsch, ne. Die KI kann uns aber nervige Aufgaben abnehmen. Wir haben das Jahre zuvor, also wir haben schon immer sehr Ich hab ja 'n kleines Unternehmen gehabt und wir gar keine Überlebenschance gehabt.

Als es dann keine Ordner mehr gab und mir dann angefangen hat, zum Beispiel mit elektronischen Ablagesystemen zu arbeiten, da hab ich gesagt, seid doch froh, dass ihr da nix mehr ablegen müsst oder nicht mehr in Ordner aufn Dachboden krab krabbeln müsst, weil ihr eine Rechnung sucht. Ihr könnt das heute einfach eintippen und dann ist die da. Aber man muss es halt man muss sie mitnehmen bei diesem Thema und das fehlt mir so sehr. Wir sehen das ja bei unserem Start-up, weil es ist wir haben coole Produkte, wir haben sehr hilfreiche Sachen, nur das an Start zu bringen auch in den Unternehmen, das ist die schwierigste Aufgabe aus aus meiner Sicht und da ist viel Führung und Kulturwandel ist ja nicht einfacher herbeizuführen. Das

Speaker 5: sieht man ja

Speaker 3: an vielen Beispielen. Und dann haben wir noch das Thema, was ich finde, was das zweite Problem ist, ist halt Shit in Shit out. Also die Daten, die wir uns im Mittelstand wenig gekümmert haben, das ist natürlich auch noch sone Schwierigkeit, ne, also für die eigenen Unternehmensdaten, wenn man damit gescheit arbeiten will, das erleben wir auch immer wieder. Das Produkt, also Du kannst ja 'n Ferrari hinstellen, aber ne, dann da muss auch 1 mitfahren können.

Speaker 4: Ja, das ist wirklich noch 'n Thema, was sich durch den ganzen Tag heute auch, glaube ich, durchzieht. Also Innovation ist da, Innovation ist technisch, aber der Wandel ist das Menschliche und ohne die Menschen in Organisationen, die wissen, was sie wollen auch, bringt uns die Technologie gar nichts. Also die Technologie ist wirklich nur das, was möglich ist und da müssen wir schauen, was wir machen in der Anwendung. Und das wiederum funktioniert halt nur, Achim, ne, mit Blick auf diese verschiedenen virtuellen Mitarbeiter, wenn man weiß, was man machen möchte. Also wenn man einfach nur virtuelle Mitarbeiter irgendwo hinstellt, dann bringt einem das auch nicht wahnsinnig viel.

Man kann virtuelle Mitarbeiter irgendwo hinstellen als KI Agenten oder so was. Aber wenn man nicht weiß, welche Probleme man damit löst, wenn man sich das nicht genau angeschaut hat, dann bringt einem diese ganze glänzende Technologie gar nichts erst mal.

Speaker 2: Also wir haben mit 2 2 Themen unheimlich viel Arbeit reingesteckt. Das eine ist grade gefallen, das war das Wort Daten. Also es gab jetzt ein Unternehmen, die haben, die hatten alles ganz toll, haben auch entwickelt, haben auch aus 'n KI Modell eingerichtet und haben dann aber immer, was überhaupt nicht was ihnen überhaupt nicht klar war, auf 15 Prozent der Daten, die zur Verfügung standen, ihre Entscheidung gefällt, was natürlich Bullshit ist, ne. Weil die auf 85 5 der Daten gar nicht kamen. Und das Problem war, wie komme ich eigentlich, wie kann ich eigentlich für die KI, die ja die geschlossenen Bereich ist, auch in den mittelständischen Unternehmen, alle Daten aus dem ERP System, alle Daten aus den Themen, wie kann ich die eigentlich zusammenbringen?

Und da gehört auch sehr viel, sehr viel Arbeit und sehr viel Intelligenz zu. Das war zum Beispiel eine Sache, die die ich die ich sehr, sehr spannend fand. Und das ja, das Zweite ist jetzt Organisationsthema, das haben wir gerade diskutiert, aber das sind die die wichtigen Punkte, die man haben muss. Und wenn das nicht, wenn die Daten nicht zur Verfügung stehen, dann funktioniert der Agenda noch nicht. Aber das ist eigentlich klar.

Aber trotzdem ist es noch mal wichtig zu erwähnen.

Speaker 1: Wir haben bei der Energiewende das andere große Thema, der Swing kommt gleich zurück, die 2 Geschwindigkeiten, ne. Also da Solarpanel aus vom Windkraft redet, aber die Netze stimmen nicht. Haben wir hier eventuell, wie ich das grad so rausgehört hab, die 3 Geschwindigkeiten. Wir haben die Geschwindigkeit der Technologie, wir haben die Geschwindigkeit der Menschen und dann haben wir die Geschwindigkeit der Orga, also in dem Fall der Unternehmen, die sie einsetzen. Mein Gefühl ist, dass die dritte Gruppe die Langsamste ist.

Also es gibt ja die Statistik, wonach so und so viele Prozent, also ich glaub 54 Prozent Masommenos der Menschen, die in Unternehmen arbeiten, beruflich, gerade auch generative KI nutzen, aber nur, ich glaube, 10, 15 Prozent der Unternehmen. Deutlich, deutlich weniger, also die machen es quasi mit 'nem privaten Account und hauen im Zweifel die SKVO fast konform da irgendwelche Kundensachen rein. Also, seht ihr diese 3 Geschwindigkeiten auch als Ist das so? Also ich würde der These zustimmen und ist das eine Gefahr?

Speaker 2: Bei den Großunternehmen kommt der Betriebsrat noch dazu, aber das Entschuldigung.

Speaker 3: Und der Markt nicht zu vergessen, ne. Also wir oder ich komme ja aus dem Handel und Handel ist Wandel, aber ich würde auch sagen, das ist gerade auch 1 der schwierigsten Business, die wir gerade haben und gerade als KMU, das war ja auch, warum wir unser Start-up gegründet haben, war ja, weil wir festgestellt haben, wir sind in 'nem Einkaufsverband, aber wir kommen alleine nicht voran. Wir haben ja alleine kein Kapital, Forschung und Entwicklung zu betreiben oder 'n 'n KI Experten einzustellen als 'n Unternehmen mit 15 Mitarbeitern, wie gesagt, keine eigenen Produkte, da ist das schwierig. Deswegen haben wir uns ja zusammengetan und auch das Thema Daten, da haben wir gesagt, wir dürfen da keine Angst haben von Also ich hab keine Angst vor meinem Wettbewerb, der hier in Deutschland ist und auch nicht vor Europa. Wir reden über Amerika und China und dürfen uns da nicht abhängen lassen und da muss man auch mal die Scheuklappen runternehmen und sagen, hey, wir schmeißen mal unsere Daten DSGVO konform.

Das kann man ja durchaus in den Pool und sagen, zum Beispiel Einkaufsoptimierung. Wir wissen ja alle, was wir verkaufen, zum Beispiel wie viel Handschuhe und so, warum nicht unsere Daten bündeln und damit die KI schlauer machen und vorankommen, weil ich bin auch der Meinung und da würde ich mir mehr wünschen, dass wir so diesen German Mood wieder ein bisschen finden. Wir können diese Themen nur gemeinschaftlich lösen, weil alleine im Boot ist schwierig aus meiner Sicht, deswegen ist das 'n Thema.

Speaker 2: Vielleicht zu dem Thema org noch mal, was bei den, was ich bei 'nem Unternehmen merke, ist, es gibt ja normalerweise bei dem org, es gibt immer diese typischen Silos, im kleinen wie im Großunternehmen. Da ist der die Entwicklung, da ist die Produktion, da ist der Vertrieb und die reden ja nicht so wirklich miteinander. Das ist immer der andere Schuld, das kennen wir ja alle. Und das ist eigentlich der größte Knackpunkt. Und das jetzt mal zu übersetzen, nehmen wir mal 'n virtuellen Automobilhersteller.

Kann man's am besten erkennen. Das ist zwar jetzt 'n großer, aber das kann man ja auch unterbrechen. Bisher ist es so, dass die Autobiedersteller mächtig stolz sind, wenn sie die Produkt, wenn sie Entwicklung 1 Autos von 5 Jahre auf viereinhalb Jahre reduzieren, diese 6 Monate. Diese 6 Monate. Bringt ja unheimlich viel, ist ja auch jetzt einige Male passiert, mächtig stolz.

Die Zukunft ist aber völlig anders. Also eigentlich, und das ist denen auch bewusst, müssen die 'n Auto von der ersten Idee bis zur Auslieferung, also bis zur Produktion in 9 Monaten entwickeln. Das sind grad, wo die Chinesen dran sind, 9 Monate, also zwischen, sagen wir mal, maximal 'n Jahr. Das kriegst Du ja mit den normalen Möglichkeiten gar nicht hin, diese ganzen Abstimmungen. Aber eine KI, eine Agentic AI kann das und dass die, in dem Fall jetzt die Chinesen arbeiten dran, dass die, was die im Prinzip machen, jetzt gehe ich mal wieder auf eine deutsche Firma, die es sehr gut gemacht hat, Isar Aerospace.

Mittelständler, die haben mit dieser Rakete, ihre erste Rakete 70 Meter in die Luft gebracht. Da sagt jeder, ja gut, da ist explodiert, aber das ist ein Riesenerfolg gewesen. Weil die hatten ungefähr 15 Prozent der Kapazitäten, also Manpower, die eben SpaceX hatte, ne, von der Logik her. Was die gemacht haben, ist, die haben nur mit Agenten gearbeitet, also haben ihre ganze Entwicklung umgestellt. Also auch ziemlich radikal und auch ziemlich riskant, das muss man halt machen.

Und hab im Prinzip diese 125000 Bauteile 1 Rakete sehr stark im digitalen Zwilling gebaut, in 'ner Maschine. Und immer wieder, das muss man sich folgendermaßen vorstellen, die haben im Prinzip 'n Bauteile dazugeschoben und haben dann direkt geprüft, was passiert da eigentlich mit? Also virtuell geprüft. Fliegen's das in der Luft oder nicht, ne. Und das ist das Gleiche jetzt auch bei der Entwicklung meinem Unternehmen.

Die müssen jetzt mal liebes, das Gleiche wird dann getestet getestet und bei den millionsten Kilometer 1 Autos wird's zum ersten Mal gebaut. Also ich kann so was in 9 bis 12 Monaten bauen, aber ich kann da meine ganze Org erst mal komplett vergessen. Weil Weil da gehe ich nämlich nicht in die Entwicklung, da geht die Entwicklung nicht erst mal zu 'nem zu 'nem Crashtest, da gehen die erst mal nicht zu 'nem, was weiß ich, zu allen möglichen dem, die da sind, sondern die müssen einfach alles auf einmal machen, ne. Und das ist son Thema, was son, glaub ich, son Learning in dem Bereich. Im Handel ist es fast noch interessant, aber ich 'n zweites Beispiel nehmen könnte.

Gerade die großen Handelsunternehmen zerbrechen sich grade den Kopf, wie kann ich meinen Kunden besser kennenlernen? Was muss ich wissen? Also wenn ich ihn, wenn ich in eine Edeka oder Lidl gehe und ich weiß schon, dass der reinkommt, unheimlich keine Fischstäbchen mag, ne, ne, und da hinten liegen Fischstäbchen, die in 3 Tagen Mindesthalbbarkeit ablaufen, dann sag ich dem das auf der App, ne. Dann soll er, kriegt er zum halben Preis. Solche Themen, also so Win win Themen.

Und die versuchen einfach jetzt, wie kriege ich mehr Informationen, legal DSGVO, kann aber auch machen, wie kriege ich diese Informationen so schnell, damit ich als als Retailer darauf reagieren kann? Weil der Retail in 5 oder 10 Jahren Wissen wir heute, ist nicht der Retail, den wir jetzt haben. Wir werden nicht mehr in Laden laufen einkaufen, das ist sonnenklar. Das heißt, wir werden sehr viel mehr Themen, es wird mir vorgeschlagen und so weiter. Also muss ich den Kunden kennenlernen.

Wenn eine ALDI, eine Lidl oder eine REWE ihren Kunden nicht kennt, werden die in 10 Jahren Probleme oder in 5, ne. Ich glaub, das ist son bisschen die die die Sichtweise.

Speaker 3: Und und das finde ich so schade und das war auch vor 7 Jahren haben wir uns deshalb gegründet. Wir sind im Silicon Valley gereist und da haben wir dann gesehen, dass die Amerikaner erst mal, was hatten wir heute auch, make it till you fake it. Wir Deutschen, wir entwickeln erst mal, willst wir was zu 1000 Prozent haben und dann oh nee, das können wir immer noch nicht rausbringen, da ist ja immer noch was und wir haben das für uns einfach mitgenommen mit MBPs, also mit erst mal so 'nem halbfertigen Produkt einfach an Markt zu gehen, zu finden wir da Käufer und dann machen wir einfach weiter und dann, wenn's 1 kauft, dann können wir's ja noch fertig entwickeln. Das haben wir uns von den Amerikanern mitgenommen und ich glaube, das braucht son bisschen, dass wir unseren Perfektionismus auch im Perfektionismus auch im Autobau ist. Es ist ja auch, wir machen viele geniale Sachen, aber manche müssen wir vielleicht da auch mal die 'n bisschen mehr mutig sein und was nicht komplett fertig machen und schon mal anfangen einfach.

Und so ist es vielleicht mit KI auch und mit den Anwendungen, weil die Geschwindigkeit ist, glaube ich, das, was uns den Kopf kostet irgendwann.

Speaker 4: Ja, also ich glaube, diese 3 Geschwindigkeiten, von denen Du gesprochen hast, die gibt's auf jeden Fall. Die Technologie ist immer das Schnellste auf jeden Fall. Ich hab's selber heute auch wieder gemerkt, wenn ich in irgendwelche Workshops reingegangen bin, irgendwas gesehen hab, was ich selber noch gar nicht kann und dachte, okay, wow, das ist auch an mir schon vorbeigegangen, obwohl ich mich den ganzen Tag damit auseinandersetze. Aber ja, also ne, dann kommt halt eben am Ende die menschliche und dann die organisationale Geschwindigkeit und zum Thema Mut würde ich da da absolut beipflichten. Wenn wir als Menschen mehr Mut haben in der Organisation, dann können wir auch die Organisation ein bisschen beschleunigen.

Und dann werden halt irgendwann solche Dinge, wie Du sie ganz beschrieben hast, Achim, dass man halt wirklich ganze Agentensysteme einsetzt, halt wirklich auch realistisch. Aber davor brauchen wir halt erst mal gerade in der Führung halt auch die Leute, die den Mut haben und auch gleichzeitig das Verständnis aufbauen. Bevor man dieses Verständnis in der Führungsebene und dann später auch in den Führungskräften und dann später auch in der ganzen Firma aufbaut, ist es halt sehr riskant und zu riskant meiner Ansicht nach auch, irgendwelche komplexen KI Systeme einzubauen. Aber das muss erst mal geschaffen werden, damit halt eben die Organisation beschleunigt werden kann, weil das ist am Ende wirklich, wirklich das Langsamste. Und das das beste Beispiel, was ich zu langsamen Organisationen im Kontext von Technologie letztens gesehen hab, ganz frisches Beispiel, die US Flugsicherung, wo man denkt, die benutzen Hightech und die machen haben wirklich den neuesten, den, wie man so schön sagt.

Die haben erst im Juli diesen Jahres beschlossen, dass sie keine Laserdists und Windows 95 mehr benutzen. Ich wusste schon gar nicht mehr, was Laserdists sind. Ich glaub, da bin ich grad so geboren gewesen, als die rausgekommen sind oder ihren Höhepunkt hatten. Aber das zeigt ja auch einfach nur, dass selbst in solchen Bereichen, wo man denkt, die haben da die beste Technologie, die Technologie, Flugsicherung wirklich sehr, sehr gut zu machen, ist seit Jahrzehnten da und seit Jahrzehnten deutlich digitaler als Laserdisks. Aber das hat halt eben ewig lang gedauert, weil das halt son spezielles Umfeld ist und weil diese Organisationen so langsam und komplex zu sein scheint.

Also das darf man niemals unterschätzen, wie langsam Organisationen sind, aber dafür, damit man das 'n bisschen beschleunigen kann, braucht es halt eben Mut und vor allem Entscheidung, deswegen mega cool, wie ihr das gut

Speaker 2: Das Schöne ist, dass die Flugsicherung Monopolist ist. Bitte? Die Flugsicherung ist 'n Monopolist, da kommt kein Zweiter rein. Aber 'n Retailer ist kein Monopolist. Ja.

Und 'n Autowidersteller auch nicht und das ist, das heißt, es wird irgendwer machen. Irgendwer wird die Geschwindigkeit, wird diese Effizienzsprünge machen. Und dann hinterherzulaufen, das ist einfach nur das, wo ich son bisschen sage, da da muss man sich drauf vorbereiten. Dann kommt der Punkt, ich glaube, in 'nem Unternehmen ist derjenige, der als Erster verstehen muss, der Geschäftsführer, der der vorschnell Geschäftsführer. Wenn der's nicht versteht, wenn der sagt, komm, das ist 'n IT Thema, genau wie Cybersecurity oder andere Themen und das nicht auf seine Agenda hat, dann mach ich mir Sorgen, weil das muss einfach von oben getrieben werden.

Das kann man nachher dann in 'nem Gremium machen. Aber also die guten Unternehmen, da ist der CEO dahinter.

Speaker 4: Wir haben eine, was wir ganz oft hören ist, Jochen aus der IT macht das. Und Jochen aus der IT ist sicherlich 'n super Typ, aber der kann das nicht allein verantworten zum Thema,

Speaker 5: weil

Speaker 4: es halt eben 'n Paradigmenwechsel ist, ja.

Speaker 1: Und das hat auch eng damit zu tun, dass wir viele Nachfolgethematiken haben, Investitionsneigung in diesen Unternehmen ist oft niedrig, zu 'nem gewissen Zeitpunkt, das ist heikel, aber trotzdem immer Ist

Speaker 3: da die Frau von Frank.

Speaker 1: Die Positivbeispiele auf jeden Fall, mein Leben. Also ihr, ich erinnere mich jetzt mal hier so, ich bin ja Ost Westfade, Goldbeck, die waren auch nicht immer so groß, wie sie heute waren. Als sie mit digitalen Zwillingen angefangen haben im Bausektor, gab es sehr, sehr viele, sehr viel größere Baukonzerne, die auf die Idee nicht gekommen waren und wer ist heute der größte deutsche Baukonzern. Und Isar Aerospace ist für mich jetzt auch erst mal ein Es ist Mittelständler, so, es ist eigentlich erst mal ein relativ kleines Wir kennen sie gut, wir hatten sie auf dem Cover, vor 2 Wochen ist er da getroffen. Das sind ja jetzt, das will ich damit fragen, keine keine Sprünge, die man wie früher oft sagte, der DAX Konzern fängt an und irgendwann sackt das von der Unternehmensgröße ja nach unten irgendwie so durch, sondern die Statistik zeigen ja auch durchaus, dass bei KMU die Hebel noch am größten sind und die das auch durchaus schon tun.

So, stimmt, ist das eure Wahrnehmung auch, wenn der Chef und alle denn wollen?

Speaker 4: Das wollen, ja.

Speaker 2: Ja. Also vielleicht 2 Aussagen dazu. Also erstens mal, die Großunternehmen investieren mehr in KI als die Kleinunternehmen, Aber, und jetzt kommt der eigentliche Punkt, die wirklich innovativen Unternehmen sind in der Regel kleine. Also zum Beispiel gerade im Health, also im Health Bereich, im Gesundheitsbereich, ein deutsches Unternehmen, ein deutsch amerikanisches Unternehmen mit keinen 80 Mitarbeitern ist grade dabei, eine FDA Zulassung zu bekommen fürn MRT, was eine Prostatakarzinom erkennen kann ohne Biopsie. Das ist, das da kommt keine da kommt keine Siemens hin, da kommen die ganzen Großen nicht hin, alle, die Kleinen haben das geschafft, haben zu erkannt, wie sich das Gewebe verändert bei bestimmten Krebs, also gut bösartig.

Und die haben jetzt, die sind mitten in der FDA Zulassung, wie wir das Ende nächsten Jahres haben und haben einen MRT in Deutschland, einen in Amerika und einen in der Schweiz, die schon im Prinzip aktiv testen. Und die haben das geschafft mit rein mit KI, ist reine, sie haben 'n eigenes LMU gebaut, sehr smarte Typen, also auch gerade aus von den Universitäten dieser Welt, also aus Harvard einige und so weiter. Und die haben das, ist ein Beispiel von vielen. Und da sieht man mal, wie 'n kleines Unternehmen mit dem technischen Vorsprung ohne große Mitarbeiter, nur mit Technologie es schafft, die ganzen Großen auszuhebeln. Finde ich bemerkenswert, da gibt's mit Sicherheit noch einige andere Beispiele.

Also ich hätt auch noch 'n paar, wo man sieht, dass eben die die KMUs einfach gemerkt haben, oh, da ist was und sind reingestochen, haben sich in die Großen, haben's nicht geschafft.

Speaker 3: Ja, das ist ja immer dieses Bild, 'n Schnellboot versus Tanker und 'n kleines Unternehmen kann halt son Schnellboot sein und das man muss sich halt nur trauen, sich da wirklich ans Steuer zu setzen und zu sagen, ich mach das halt mal, weil die die Innovationen und die Gedanken, die sind ja da und was halt fehlt, ist halt einfach auch das Kapital,

Speaker 5: da rein zu investieren. Das ist halt bei den Kleinen die Misere, das und das haben wir ja

Speaker 3: heute auch mehr Fragen, Das ist halt bei den Kleinen die Misere, ne, das und das haben wir ja heute auch mehrfach gehört, dass es sehr viel Geld kostet, in diese Technologien zu investieren. Wie gesagt, deswegen war ja unser Ansatz, komm, wir schmeißen alle Geld in den Pott und machen das halt zusammen oder man holt sich Investoren rein oder so. Aber ja, das ist auf jeden Fall so, die die innovativen Ideen, das sind die Start ups und das diese disruptiven Gedanken und man ist als Kleiner auch eher getrieben, effizient zu arbeiten. Das ist ja das, was ich auch eingangs sagte. Dann überlegt man halt einfach anders, ne.

Das haben wir auch schon gehört, der Ingenieur überlegt immer, wie er's noch besser machen kann. So ähnlich ist das mit kleinen Unternehmen auch. In den großen Organisationen hat halt irgendwie so jeder seinen Bereich und jeder wurschtelt so vor sich hin und manchmal habe ich den Eindruck, es ist nicht so ergebnisorientiert.

Speaker 4: Da möchte ich immer noch kurz ergänzen, also, ne, es ist natürlich teuer, wirklich in große Transformation zu investieren, aber mit dieser Technologie wird's halt auch möglich mit relativ wenig Budget auch für kleine Unternehmen. Deswegen ist diese Technologie halt auch so spannend für den Mittelstand, weil man halt eben mit kleinen Budgets auch schon in erste Experimente investieren kann, also einfach wirklich einmal 'n gutes Chat Tool auf die Firma auszurollen oder zumindest auf eine ausgewählte, auf Außenkreis der Firma und die hält richtig gut darin zu machen. Das hat schon Effekt, also dann da sind halt wirklich 10, 20 Prozent Produktivitätssteigerung jetzt nicht, also die sind konservativ und das und das kostet dann auch nicht wahnsinnig viel. Und mit der Zeit, die man halt dafür auch bereitstellen und damit bereitstellen kann, die dadurch frei wird, kann man halt auch wirklich in andere Dinge investieren. Also das ist wirklich möglich und das kostet am Ende nicht viel.

Speaker 1: Dieser Buyorbild Entscheidung, die bei verschiedenen Sachen am Anfang steht, oder?

Speaker 4: Bei was jetzt?

Speaker 1: Also ich meine, wenn Du jetzt überlegst, baue ich mir eine eigene KI oder brauche ich was Individuelles für mich oder ist die Stange dann doch manchmal ausreichend?

Speaker 2: Ich glaub, da gibt's eine klare Antwort, ne. Ganz klar bei. Also nicht Bild. Das ist also ganz für mich überhaupt keine Frage.

Speaker 4: Also selbst selbst für, also wenn man wenn man sagt, man möchte eine eine KI nutzen und die dann auf sich anpassen, also selbst da kann man diese besten Sachen kaufen. Also gerade als Mittelständler einfach was kaufen, probieren und dann kann man immer noch schauen, ob man irgendwas Spezielleres braucht, was durch 'n Dienstleister zum Beispiel angepasst werden kann, aber voll, ja.

Speaker 3: Und das ist ja auch nicht nur eine Frage, setze ich das ein oder setze ich das nicht ein? Ich mein, Demografie, der demografische Wandel haben wir alle mitbekommen. Wir haben mitbekommen, dass es kaum Leute gibt, die die Unternehmen noch führen wollen, geschweige denn da mit zu arbeiten? Es ist ja auch 'n Thema, was total wichtig wird, unser Babyboomer Know how irgendwie im Unternehmen zu halten, sage ich mal, also das Fachwissen und trotzdem so effektiv weiterarbeiten zu können, wenn wir weniger Leute werden, die dieselbe also dasselbe Volumen oder noch 'n größeres Volumen stemmen müssen. Also das Thema des Fachkräftemangel, das ist ja auch etwas, wo KI ein Lösungsansatz und ein sehr guter Lösungsansatz eben ist, Wissen zu bündeln und halt eben die fehlenden Mitarbeiter in Teilen zu ersetzen.

Speaker 2: Aber zu dem Thema Fachkräftemangel, wenn ich ein Problem, ein großes Problem sehe, und das sehe ich grade, es wird unheimlich wenig eingestellt, auch grade von Hofschlagsventen, weil man jetzt sagt, ah, das kann ja alles die KI, da bin ich mal vorsichtig. Das heißt, wir schaffen jetzt grade son son Loch, wo wir viele Jahre Leute nicht ausbilden. Und irgendwann stehen wir da und haben so 5, 7 Jahre nicht eingestellt und haben nicht eingestellt und haben verschoben. Und dann fehlen uns der Nachwuchs. Dann fehlen uns die, die im Prinzip dieses Thema auch bedienen können, die mitarbeiten können, die das ganze Thema.

Und im Moment ist es son ganz komisches Thema. Ich hab schon von, weiß ich, bis zu 200 Bewerbungen gehört von wirklich qualifizierten, auch ITlern, die im Prinzip genau das Problem jetzt haben, dass sie jetzt grad keinen Job finden, weil alle abwarten, was passiert da eigentlich jetzt? Und da kann ich nur, eine Sache ist ganz wichtig, wenn man unsere eigenen Leute nicht ausbilden, ja, man soll's ja nachher können. Das ist 'n Ich weiß, also ich hab das das Papetomobile auch noch nicht durchdrungen, aber irgendwas läuft da gerade falsch, ne.

Speaker 3: Nee, man muss immer in Personal investieren, aber das ist halt eben nicht

Speaker 2: Das passiert aber grad nicht.

Speaker 3: Es gibt halt nur nicht mehr so viele, die halt dann da hinkommen. Also bei bei manchen Bereichen jawohl, aber das ist auf jeden Fall klar, ohne ohne die Köpfe und ohne den Menschen wird's nicht funktionieren. Das definitiv also. Ich stimme dir da voll zu.

Speaker 1: Absolut, ich glaub der Punkt ist, man möge den Senior haben, der die KI kontrollieren kann, aber die Junioren müssen ja erst mal zu Seniors werden und ja, da fehlt mir dann auch die Antwort.

Speaker 4: Man muss dann, glaube ich, natürlich schon überlegen, was muss man heutzutage noch lernen, genau wie ich jetzt in der Uni auch nicht mehr gelernt hab, wie mit dem Rechenschieber rumgeht, sondern andere Tools benutzt hab. Also Bildung und Ausbildung muss sich dann natürlich dann auch verändern Und die Profile, die ein Giulio dann sind, also die jungen Leute gehen ja zum Glück nicht weg, die sind ja auch da. Die müssen halt nur sozusagen anders auch ausgebildet werden. Aber man sollte halt trotzdem, wie Du sagst, auf jeden Fall investieren in in das Personal, was man auch braucht. Bestes Beispiel ist ja Klarna, der Shopping, der der Finanzanbieter, der hat ja Ende letzten Jahres, glaube ich, ganz groß angekündigt, wir haben jetzt 700 Stellen streichen können und machen das alles mit KI und dann mussten sie halt eben vor 'n paar Monaten, 'n halben Jahr wieder zurückrudern und haben gesagt, ja, das funktioniert doch noch nicht ganz so gut.

Also wir haben ganz viele Leute jetzt entlassen und müssen jetzt wieder neu heilen, weil wir gemerkt haben, so gut funktioniert die Technologie, so gut funktioniert die Agenten, die die die Einsetzern, immer noch nicht. Also ganz wichtig, erst mal wirklich gucken, was wirklich funktioniert und dann halt schauen.

Speaker 2: Ja. Aber ich darf auch mal kurz eingehen. Das, also im Moment, die der Großteil der Investments im KI Bereich geht im Thema Vertrieb, Entwicklung und da ist gar nicht der Effizienz. Die Effizienz ist eigentlich 'n Backoffice, stand heute. Das ist eigentlich, also grade bei den Prozessen.

Und wenn ich jetzt neu investieren würde, würde ich, das ist glaub, irgendwie nur 15 Prozent der Investments gehen in die Backoff System rein. Aber grade so im Backoffice, Daten organisieren, was weiß ich, Lager, alles Mögliche, was dazugehört, da kann ich eigentlich jetzt heute auch mit dem kleinen Projekt und relativ wenig Aufwand sehr viel erreichen. Ich würde jetzt nicht auf das auf diese Riesenthemen gehen. Das würde ich mal so, grade im Mittelstand, da ist ja nicht unendlich Kapital da, aber ich würde erst mal versuchen, meine Backoffice Office Aufgaben zu optimieren. Also wie sind die ganzen Lagerbestände und was alles ich alles, was dazugehört, die ganzen Anfragen, die kommen, E-Mails, alles, was da so Und das ist eigentlich, da gibt's, wahrscheinlich kannst Du da 10 Systeme im Kopf, die Du da direkt sehen, die auch heute schon einsetzbar sind.

Speaker 4: Ja, das ist ja in jedem Unternehmen anders. Also es gibt natürlich ganz viele Dinge, so klassische Backoffice Aufgaben, Kundenserviceanfragen irgendwie automatisieren, E-Mails irgendwie automatisch zu sortieren. Da gibt's ganz, ganz viele kleine Use Cases, die halt irgendwie relativ auch, ja, relativ klein klingen auch, aber am Ende 'n paar Minuten und Stunden am Tag irgendwie freimachen. Aber da ist das Wichtigste einfach, bevor man, wie gesagt, genau diese großen Dinge anfängt, wirklich erst mal im Unternehmen selber einfach zu schauen und zu fragen, hey, wo sind denn eigentlich unsere Prozesse, die uns nerven, Zeit und Geld kosten? Lass uns die mal so richtig gut aufschreiben.

Dann schauen, wie wir die halt auch nur in Teilen automatisieren können oder unterstützen können. Das ist 'n, das klingt nicht spannend, das ist nicht so sexy, aber das macht 'n Riesenunterschied, wenn man sich das wirklich einmal alles durchdenkt. Weil Studie vor 2 Jahren oder so, glaub ich, rausgekommen, die festgestellt hat nach so, ich glaub, 1000 Unternehmen wurden da befragt, knapp 50 Prozent, was da durchschnittliche Büroangestellte an Arbeit macht, ist repetitiv. Und das ist, ganz oft überschneiden sich da viele Dinge, aber man muss halt einfach im Unternehmen rumfragen, was sind denn eure repetitiven Aufgaben? Und dann kann man da sehr viel machen.

Speaker 2: Und das verbunden mit der klaren Job Description. Also wirklich runterschreiben, was Du nun zu lassen hast, das passiert nämlich auch nicht. Und dann kosten halben Tag Kaffee. Aber das ist genau der, Du musst wirklich den Leuten sagen, das ist dein Job und das ist nicht dein Job. Und das auf Fuß.

Und ich glaub, das ist 'n, auch jetzt grade in der Veränderung, das ist, da sind die Effizienzen zu heben.

Speaker 4: Und das ist, sone Sache, die machen wir immer ganz oft mit mit unseren Kunden auch. Wir haben halt durch diese sehr umfassenden Befragung der gesamten Firma. Und dann kommen die CEOs dann oft zu uns und sagen, so, ich wusste ja nicht, dass das 'n Problem bei uns ist. Ich wusste gar nicht, dass das so lange dauert bei uns. Ich wusste gar nicht, dass Mitarbeiterin x y irgendwie so viel Zeit dafür investieren muss und so weiter.

Weil eine Sensation ist halt, wie wir grad schon gesagt haben, bisschen komplex und das weiß man natürlich dann auch gar nicht mehr, wo die ganze Zeit verloren geht. Also da wirklich richtig mal schauen, was sind die Sachen, wo wir verlieren.

Speaker 1: Auf dem Punkt würde ich eigentlich tief hereingehen. Wir haben ja ganz am Anfang diese wunderbaren Charts gehabt Kulturthema oder IT Thema und da war ja 'n riesen Bubble bei Kultur und ich glaube, wir müssen über die Rolle der Führungskräfte und damit meine ich die CEOs, wir haben ja auch einige Sitzen, die viel Transformation schon gemacht hat, beim traditionellen Mittelständler natürlich jetzt als Gründerin sowieso noch mal da vorne dran steht. Aber ihr alle kennt diese Szenerien, glaube ich, wie man die Mitarbeitenden mitnimmt, wie man ja so schön einfach immer sagt. Man muss die mitnehmen. Halleluja, wenn's einfach wär, wird's jeder machen.

Also natürlich ist es nicht so. Wir haben die Umfragen, die wir dazu sehen. Ich hab gerade ein Stück über E-Rechnung geschrieben, noch mal den Zwischenstand. E-Rechnung ist das Gegenteil von KI, glaube ich, das einfachste, so, also das das ist das ist der Start der Digitalisierung. Die frisst, glaube ich, 4 Jahre, keine Ahnung, wir waren 2 Jahre zu spät, die Italiener machen seit 20 19 von einen Tag auf den anderen.

Wir haben sind jetzt im übernächstes Jahr soweit und ich krieg Leserbriefe ohne Ende, wenn man nur irgendwas dahingehend kommentiert von Irmgard und der Waltraut und dem Horst, wo die mich ausschimpfen, was das für eine bekloppte Idee ist. Also wir haben doch hier echt 'n Thema, oder? Dass das wirklich nicht so einfach ist, die Leute da mitzunehmen. Wie geht's? So, in 1 30 jetzt jeder, bitte.

Speaker 2: Wenn wir

Speaker 3: dann, wenn wir das wüssten, wenn wir ganz andere Beratungsbudgets aufrufen auf einmal mit dem Job wechseln. Es Nee, es ist es ist schwierig, das das in die Köpfe reinzukriegen. Ich das es funktioniert, glaube ich, nur durch Umsetzen. Also Downs zum Beispiel auch so ganz profanes Beispiel. Ich habe irgendwann mal gesagt, wir führen ein, dass wir 2 PCs, da 2 Bildschirme haben, weil zum Beispiel eine Auftragsbestätigung kontrollieren oder das geht halt einfacher.

Also es ist ja schon einige Jahre her, aber trotzdem, da war ein riesen Aufschrei. Warum denn da, man platzt auf dem Schreibtisch und so, reicht doch ein Bildschirm, so, das will ich nicht, will ich nicht. Weil ich sag, wir machen es jetzt mal, so. Und dann die, die am meisten da drüber geschimpft hat, die sagen, och Gott, ich weiß gar nicht, wie ich gelebt habe ohne ohne zweiten Bildschirm. Ich glaube, das funktioniert zum Teil nur, dass man wirklich sagt, so, wir machen das jetzt mal und weil manche werden immer rummeckern und sagen, nee, das will ich nicht und das finde ich doof und ja.

Es ist aber schwierig, weil wie gesagt, Kulturwandel ist ja nicht so einfach herbeizuführen, ne. Man kann ganz viel erklären immer als Führungskraft so, ich glaub, vorleben und umsetzen ist dann halt irgendwann mal an der Tagesordnung.

Speaker 2: Also eine sichere Vorgehenskreise, wie es scheitert, ist hinzugehen, das im stillen Camp allein zu machen und keinen zu involvieren, nicht zu kommunizieren, gar nicht. Das ist ganz sicher, da wird sicher schiefgehen. Was jetzt einfach, ich mein Beispiel, was wir auch gerade aus der aus der Praxis haben, da ist auch 'n großes Projekt gelaufen und die Firma hat sogenanntes Glashaus gebaut. Die hat ihm gesagt, also das Glashaus im Vergleich war sind. Alles, was diese Truppe, die neue Truppe da macht, war komplett für jeden Diesel.

Da sind involviert worden, extrem kommuniziert worden und damit haben die das Ding vorangebracht. Wenn die das nicht gemacht hätten, wär's wie mit vielen Beispielen, da kenne ich ja, kann man da, glaube ich, 20 Beispiele nennen, die in die Hose gegangen sind, weil die einfach im stillen Kämmerlein und der ganze Organisation dagegen gearbeitet. Das ist zum Beispiel 'n ganz gefährliches Thema. Also wir haben hier Landesglashaus, Glashaus bauen, transparent machen, kommunizieren, sonst geht's schief.

Speaker 4: Ja, das das glaube ich genau das. Also da gibt's, glaube ich, diese 2 Ebenen, mich einmal als Führungskraft das erst mal wirklich zu verstehen. Das gilt für jede große Innovationswelle, aber jetzt natürlich umso mehr auch für KI, weil das eine deutlich, ja, menschlichere Technologie auch ist, wenn man sie anwendet. Wirklich das erst mal zu verstehen, aber nicht nur auf der strategischen High Level Ebene, was passiert da im Markt und so weiter. Wie beeinflusst das mein Geschäft vielleicht?

Das ist superwichtig, aber vor allem natürlich das selber auch zu verstehen, wie man das einsetzt, sodass man es dann eben auch vorleben kann. Dann das halt eben vorleben, aber dann halt eben auch Stichwort Glashaus halt wirklich einfach es den Leuten ganz einfach zu machen, das, was man vorgelebt hat, auch mal nachzumachen und selber zu experimentieren. Zu sagen, hey, wenn ihr Lust habt auf eine kommt zu mir oder kauft's euch selber oder was auch immer, macht's aber halt einfach bitte. Und halt wirklich, haben auch schon für heute drüber gesprochen, Kontrolle abzubauen, zu sagen, gut, ich muss jetzt nicht bei jedem 20 Euro, die irgendwie da freigegeben werden müssen, halt schauen, sondern einfach sagen, hey, lass uns das machen, lass uns diese diesen Wandel annehmen, lassen uns gemeinsam schaffen, aber wir können auch nur gemeinsam schaffen, weil als Führungskraft alleine hat man ja nicht alle Kreativität, die's braucht, wirklich gute Ideen für die Firma zu schaffen und da halt einfach möglich zu machen.

Speaker 2: Es gab da son schönes Bild, was ich was ich mal gesehen hab. Da war son, im Prinzip hatte jemand, 'n Unternehmen hatte den Gipfel erreicht. Also sie haben alles erreicht, was sie wollten und sagten, okay, da stand sie jetzt oben alle. Und dann müssten sie jetzt, oh, wie gesagt haben sie, nach vorne geguckt, ein riesen nächste Berg, also das nächste Innovationsthema, was sie erreichen mussten. Es gibt ja 2 Möglichkeiten, von dem einen Berg auf den anderen zu kommen.

Der eine ist, Du gehst einfach, Du hast das Glück, da ist kein Tal, Du gehst einfach langsam weiter und gehst auf den nächsten Berg hoch, ne. Die Leute, das sind die, das vorhandene Team, was sich selber innovieren soll, was selber besser werden soll. Es gibt aber 'n anderes Team, das muss wieder runter ins Tal und mit wenigen Leuten hoch. Und das Interessante ist, wer schneller ist, ist klar. Die, die mehr Risiko eingehen, die von unten reingehen, also die Quintessenz ist eigentlich die folgende, wenn ich die Leute nehme, die das alles bisher gemacht haben und sollen das selber weitermachen, dann ist das immer riskant.

Manchmal ist es sogar besser, man sagt, eine kleine Truppe, geh nach unten, Glashaus und lauf hoch, die gehen mehr Risiko ein, die sind's besser, die reichen mehr und die sind in der Regel schneller oben und besser oben. Weil die Leute sich selber zu verändern, fällt unglaublich schwer. Und widerspricht das an dem, was wir vorhin gesagt haben, aber ich fand das eigentlich von der von dem von dem Thema her sehr wichtig.

Speaker 3: Ja, auf jeden Fall. Also ich glaube, das ist zum Thema Transparenz gehört auch so noch mal die Leute mit auf die höhere Ebene

Speaker 5: zu nehmen. Warum machen wir das Ganze einfach? Das ist ja nicht für 'n Selbstzweck, den wir hier haben oder weil wir euch ärgern wollen oder wie auch immer,

Speaker 3: sondern den wir hier haben oder weil wir euch ärgern wollen oder wie auch immer, sondern das geht schlicht und ergreifend darum, zu überleben am Markt und und das funktioniert halt nun mal nur mit Wachstum und wenn man sich auf neue Dinge einlässt. Und das eben auch aufzuzeigen, ne, dass es ne, dass Sie selber auch das das größere Ganze sehen können, quasi an an der Vision auch mitarbeiten. Das ist noch, finde ich, auch 'n wichtiger Aspekt an dem ganzen Thema, bessere Nachvollziehbarkeit zu schaffen in der ganzen Transparenz, weil Sie sind dann manchmal mit ihren Scheuklappen sehen Sie halt nur in Ihrer Abteilung und was bei Ihnen los ist und was bei Ihnen am Schreibtisch sozusagen passiert auf den einen Meter 50, aber nicht, dass das ja alles ein großes neuronales Netzwerk ist, son Unternehmen.

Speaker 1: Das ist jetzt sozusagen die negative Seite der Führungsarbeit mit KI. Man kann es falsch machen, wenn man's verschläft oder eben falsch reinnimmt. Ich will aber doch mal auf die positive Seite raus als These. Wer von Ihnen ist Führungskraft? Da definiert Five Direct Reports, sei es in Projektarbeit oder eben organisatorisch im Organigramm.

Mal arm hoch, bitte. Gut. 1, 2, 3, 4, 5 können sitzenbleiben, der Sechste darf aufstehen und dann dahinten wieder der Sechste. Jeder Sechste laut Umfragen kann sich sicher sein, seine Beschäftigten sind mit ihm zufrieden. So.

Also wir haben einen Zustand und diese, also Galloppumfrage war das jetzt, bei EY klingt das ähnlich und vor allen Dingen die das gerade in den letzten 2, 3 Jahre, klar, wir haben auch Krise, die Zufriedenheit hat mit dem Führungscamp und wir meinen damit wirklich Mittelmanagement, nicht nur die CEOs, sinkt. Motivation der Leute gleich mit, innere Kündigungsquote steigt, wir haben da echt 'n Thema. Das hat viele Gründe, aber meine These ist, mit KI kann Führen wieder mehr Spaß machen. Weil wir vielleicht durch die Unterstützung, wir haben ein paar KI Agenten, die uns helfen, ich spiel jetzt mal 'n bisschen rum, aber auch heute schon einiges drüber gehört, hat man weniger Tätigkeiten, die vielleicht repetitiv sind. Ich kann mich mehr die Menschen kümmern, die Menschen sind da wieder zufriedener mit mir und dieses ganze Thema Führen, Arbeit mit Menschen, kann mehr Spaß machen.

Romantik oder realistisches Szenario KI Zeitalter?

Speaker 2: Realistisches Szenario. Also die auch jetzt die, also Du hast ja gerade gesagt, das ist dann eine Führungskraft hat auf einmal 7 Mitarbeiter und 3 Agenten. Reden wir mal nächstes Jahr irgendwann. Ist ja dann erst mal für uns völlig ungewöhnlich. Du hast auf einmal 8 Mitarbeiter.

Der nächste Punkt ist, Du hast unter Umständen hast Du Mitarbeiter, da hast Du nicht ein Hauch, eine Ahnung, was die machen. Also die sind einfach völlig crazy und die musst Du auch führen. Und dann wurde auch bei den besagten Themen diskutiert, was machen wir denn da? Nimm mal den Besten aus der Mitte, nee, nee, nee, nee, ich muss eine Führungskraft nehmen, jemand, der in der Lage ist, Leute zu motivieren, Leute zu enablen, die ganzen, also ganz andere Skills als als der beste Fachmann in, was weiß ich, in in Genti gei oder so was. Und das ist so diese Kombination.

Da macht das Führen wirklich Spaß, aber es ist nicht das Führen, dass ich der Beste bin, also ich der Beste aus dem fachlich der Beste bin, sondern ich bin der Beste für

Speaker 1: Und so befördern wir ja in der Regel.

Speaker 2: Das hab, aber selber schuld. Dann dann steht man nämlich da, dann hat man eben, dann haben wir nicht 2 Fehler gemacht, dann hat man den Besten grade rausgezogen. Genau. Und im dritten, zweiten hat man überhaupt keinen Bock, das zu machen. Das sind ja, also normalerweise sind Führungskräfte, haben andere Aufgaben.

Und wenn ich die richtig einsetze, dann können die auch in dieser Logik, die da auf uns zukommt, sehr viel Spaß haben oder gerade sehr viel Spaß haben. Das ist das, was was mir gespiegelt wird. Ich glaube, das ist, kommt der Wahrheit ziemlich nach,

Speaker 4: ne. Also, KI löscht ja nicht Kreativität und menschliche und Führung und und alles, was wir sozusagen auch gerne machen als Menschen, sondern es es verändert sozusagen unseren Umgang mit repetitiven Aufgaben. Und auch als Führungskraft hat man ja ganz viele repetitive Aufgaben, jeder hat ganz viele repetitive Aufgaben. Und wenn wir einen Großteil davon wegbekommen durch diese Technologie, dann können wir uns natürlich auch mehr den Dingen widmen, warum man das eigentlich auch eigentlich macht. Also ja, schon.

Wir haben bei uns im Team für alle möglichen Dinge, virtuelle Mitarbeiter. Es sind mal komplexe Agenten, mal sind's einfach nur irgendwelche Custom GPTS, die wir für alles Mögliche benutzen. Aber das ist halt im Grunde so, wie als hätten wir für manche Dinge Experten, die sich halt zum Beispiel irgend 'n Markt mal anschauen und wo wir einfach sagen, hier, mach das mal bitte, guck dir das an. Ich hab diese 3 Unternehmen, mit denen ich irgendwie spreche, gib mir mal bitte eine Analyse davon und guck dir noch bitte dies und jenes an und dann wird das gemacht. Also, ne, das sind dann einfach dann Dinge, die man hat und die man selber dann nicht mehr machen muss.

Man kann da mit den Ergebnissen arbeiten und entscheiden damit, kreativ sein damit. Das macht schon 'n Unterschied.

Speaker 2: Also nehmen das Thema Führungskraft, nehmen Thema Job Description, ist eine andere Sache noch sehr wichtig, nämlich die Governance. Wer entscheidet wann? Wann entscheidet eine Maschine? Wann entscheidet eine Person? Wann muss noch jemand draufschauen, wann nicht?

Das muss man vorher genau definieren.

Speaker 1: Und da lohnt sich son Arbeitsrecht einmal zu sprechen.

Speaker 2: Ja, auch das.

Speaker 1: Die die KI, ein KI Agent kann eine diskriminieren.

Speaker 2: Ja, natürlich.

Speaker 1: Oder man darf damit auch juristisch losgehen und wer trägt verantwortlich? Da gibt's tolle Urteile, wo wo der KI Bot halt Mist gebaut hat, aber das Unternehmer trotzdem schon nicht der Anbieter des KI Bots, ne. Und das war den, eine hoch, also eine große Airline überhaupt nicht klar, Sehr, sehr interessant. Meine Gabriele Gabriele

Speaker 2: bauen ist ganz wichtig, das ist eine Führungsaufgabe.

Speaker 1: Ich würd gerne nach hinten raus jetzt auch noch mal den Wissen rauszoomen wieder und Telefon Aviv hast Du eben schon genannt. Ich finde, das ist 'n spannendes Beispiel, der Rest der Welt ist ja auch noch da, grad bei dem Thema. Telefon Aviv, glaube ich, viele Start ups, auch im KI Bereich, ganz viel aber auch mit militärischem Hintergrund der Menschen, die das machen. Gibt in Deutschland jetzt ja auch viele, die erahnen in naher Zukunft, dass KI mit militärischem Hintergrund oder Dual Use sagt man ja auch so schön, reüssieren kann. Was hast Du in Telefon Aviv gelernt, was was Du gesagt hast, das muss ich mit nach Deutschland nehmen oder mir selbst aneignen?

Speaker 3: Also zum einen sind ja viele Entwicklungen, sei es Internet und Computer aus dem Militär entstanden. Die Frage ist ja immer nie, also was was machen wir draus aus aus den Sachen, ne. Und klar war da war da viel, also alles, was wir da gesehen haben quasi ja irgendwie daraus entstanden, aber es war sehr erstaunlich. Also man dachte also und diese Use Cases umzudenken sozusagen in was Positives, in was was, was Leute voranbringt, das fand ich sehr toll und ich hab also Telefon Aviv für mich 1 der schönsten Städte überhaupt, mal abgesehen davon, richtig toll und die diese Start up Kultur, die da gelebt wird, da hat man halt mal gesehen auch wieder, ne, wie viel die in ihrer kleinen Enklave da zusammenhalten, wie viel Geld da reingepumpt wird, wie weit Deutschland da auch hinten dran ist und wie die aber auch Start ups fördern und

Speaker 2: da eine richtige Kultur

Speaker 5: für haben und Leute

Speaker 3: voranbringen und in Netzwerken arbeiten und sich und dann eine richtige Kultur für haben und Leute voranbringen und in Netzwerken arbeiten und sich gegenseitig helfen. Das war so für für mich das Erstaunlichste daran, ne, bei all den Technologien, die wir da eben auch schon gesehen haben, ne, mit Gesichtserkennung, wenn man reinkommt eben im Klamottengeschäft schon so, guck mal, da sind deine Größen und das brauchst Du und das das Coolste, was wir ja auch schon heute gehört haben, was ja jetzt irgendwie auch schon alter Hut ist, aber trotzdem hatte hatten wir eine Software und gesagt, spielt das mal auf euer Smartphone und dann hast Du eine Persönlichkeitsanalyse bekommen. Es hat eine Sekunde gedauert und dann so ich, oh oh ja, das stimmt über mich so. Woher wisst ihr das jetzt? Ja, wir sehen, wie viel Selfies hast Du gemacht?

In welchem Winkel machst Du 'n Selfie? Darauf kann man quasi erkennen, bist Du 'n introvertierter oder extrovertierter Mensch? Wie oft nimmst Du dein Handy in der Hand? Wie oft entsperrst Du das? Und daraufhin zum Beispiel für Reiseveranstalter biete ich dir jetzt eher sone Reise mitm Bus an oder eher 'n Fallschirmsprung ausm Flugzeug, solche Sachen.

Das fand ich schon recht erstaunlich, was da so alles möglich ist und in wenigen Sekunden erkennbar.

Speaker 1: Dann gehe ich noch 'n bisschen weiter reografisch. China und USA, die 2 KI Mächte und die machen das ja 'n bisschen unterschiedlich KI. Also USA natürlich eher so wissensbasiert, wir kennen diese Anwendung alle, China achtet, glaube ich, schon sehr auf die Produktion, ne. Also wie integrier ich KI auch in Produktion? Also ich glaube also meine These oder damit auch verbunden die Frage, für deutsche Unternehmen ist es nicht eigentlich spannender, was die Chinesen so mit KI machen, weil es ist näher eigentlich an unseren erfolgspotenzialen Use Cases Oder ist KI eigentlich vor allem das, was die Metas und Googles und Open Aires dieser Welt veranstalten?

Speaker 3: Also, was ich zu China gerne sagen möchte, ist, Sie haben es halt eher verstanden und wir haben es ja auch gesehen, die Wissenschaftler, wo Sie herkommen, sehr früh in der Schule oder auch schon im Kindergarten, die sie sie integrieren dieses ganze Thema ganz anders und bilden schon heute die Zukunft von morgen auf und das ist das also, kann man jetzt anfangen von unserem Schulsystem, das für die Katz, also

Speaker 1: In NRW gibt's da 20, 30 KI im Abitur, also 20

Speaker 2: war da doch

Speaker 3: schon. Also lebensvorbereiten und also wie gesagt, da wenn man in manche Klassenzimmer guckt, wo noch Overheadprojektoren stehen, da muss man sich halt nicht wundern und das ist so, ich glaub, das haben die Chinesen sehr früh verstanden, dass es eigentlich klar ist, in diese Generation, in den nächsten zu investieren, denen das Wissen und die das Know how an die Hand zu geben und damit überholen die uns halt und ja, so, das ist son bisschen, was ich schade finde, was wir halt auch selber nur aktiv Also, ich hab ja auch eigene Kinder- Jugendprojekte, die ich eben mache, genau deshalb, weil ich ja sehe, man kann selber schwierig was von ganz oben ändern. Man muss irgendwie gucken, dass wir mitnehmen und das ist son bisschen die Dramatik, die ich an China als Gefahr sehe.

Speaker 1: Also chinesische KI sozusagen, Open Source genutzt, wie auch immer, aber in den deutschen Produktionszahlen, weil weil die die beste ist? Denkbar oder nicht so die beste Idee?

Speaker 4: Schwierig, würde ich würde ich sagen, aber ein ein spannender Gedanke von vom vom von Rangas Keynote von vorhin vom vom Anfang. Die Chinesen haben ja sehr viel Aufsehen erregt mit 'ner deutlich effizienteren KI mit DeepSIQ und das hat sich Myster ja auch zunutze gemacht, unser europäischer Vorreiter. Also ich glaube, in der Hinsicht, wo China wirklich schaut, okay, was machen die Amis und wir gucken dann, wie wir das halt irgendwie viel günstiger machen können, da können wir auf jeden Fall unsere eigene Note sozusagen eigentlich auch setzen, also wie Mistrales halt eben auch probiert hat, mit deutlich weniger Energie halt wirklich auch gute Modelle zu bauen. Also und das sollten wir dann, glaube

Speaker 2: ich, eher an

Speaker 4: die deutschen Produktionszahlen bringen als Deep SEK, auch wenn's Open Source ist.

Speaker 1: Aber tatsächlich, ich ich fand, ich komme noch mal von Anfang zurück, Vanessa, Du hast im Quatsch gesagt, und zwar unprovoziert von mir bei dem Thema Mitarbeiter haben Angst, den Job zu verlieren. Quatsch, weil sie sich da eine Angst einreden, son bisschen wie als ob der Terminator sowieso noch vor der Tür steht, genau wie man KI dahingehend son bisschen missdeutet vielleicht, dass wir auf eine Massenarbeitslosigkeit oder zu 'nem steigenden Arbeitslosigkeit zulaufen wegen der Maschinen. Glaubst Du daran, also nicht, nehme ich jetzt dir deinen Worten wahr?

Speaker 3: Nee, also es gibt ja noch genug Themen, die zu bearbeiten sind und wir brauchen auch die klugen Menschen, die hier vor diesem Ding sitzen und auch die die KI bedienen und der menschliche Kontakt. Man sieht's ja auch immer wieder. Ich weiß nicht, wer schon mal mit 'nem KI Assistenten telefoniert hat oder auch mal mit 'nem Menschen, wenn wenn diese ganzen blöden Sachen, die wir nicht gerne machen, ne, die Aufträge eintippen in den Computer, jetzt bleibe ich da mal beim Handel oder was weiß ich was, Lageroptimierungen machen, aber wenn ich die Beratung, das, wo der Mensch mich wiederum braucht, kann ja auch KI gestützt wieder sein, aber das mit dem Menschen interagieren oder meine meine Fähigkeiten dafür nutzen, mich auf das oder in jedem Business, wenn man sich dadurch aufs Kerngeschäft konzentrieren kann und wie gesagt, da wir weniger werden, geht es im Moment ja gar nicht anders. Deswegen glaube ich nicht, dass da irgendwer von arbeitslos wird. Also man muss halt die Menschen dann anders einsetzen oder sie haben einfach die Kapazitäten, die sie jetzt vielleicht auch aus bürokratischen Sachen, also es ist ja bei uns auch 1 der Dinge, woran es gescheitert ist, weil die mit so viel Aufgaben noch nebenher beschäftigt waren.

Siehe Lieferanten Sorgfaltspflichtengesetz und und und DSGVO, diese gar nicht, ne, die sollen sich ja gar nicht damit beschäftigen. Da gibt's vielerlei Sachen, also arbeitslos muss da keiner werden. Wir müssen halt umdenken und das hat ja auch schon immer stattgefunden, immer schon in der Geschichte hat's stattgefunden und Veränderungen und das ist ja alles machbar.

Speaker 2: Also, wir werden Mitarbeiter nicht verlieren, aber KI einsetzen, sondern wir sie nicht einsetzen. Ich glaube eher, dass das große Problem ist, dass eine Reihe der Unternehmen diesen Trend verpennen und dann dann haben wir 'n Problem mit Arbeitslosen, aber nicht vor allem, also einsam, haben wir sie nicht einsetzen. Genau der umgekehrte Frage.

Speaker 1: Am Ende lässt die Insolvenz, habe ich mal gelernt beim VW. Ja.

Speaker 4: Es gibt da glaube ich 2 Ebenen. Also es ist glaube ich einfach deutlich mehr mit deutlich weniger mit dieser Technologie möglich. Also wenn man ein junges Unternehmen soll, gerade beginnt, kann man viel mehr schaffen pro Kopf. Also es gibt Start ups, die jetzt gerade über 100000000 Euro und mehr pro Jahr machen mit 'nem Team aus 30 Leuten, weil die einfach viel mehr schaffen mit ihrem kleinen Team, weil sie ja direkt mit KI angefangen haben. Müssen jetzt irgendwie Mittelständ schon eben sofort irgendwie Leute entlassen?

Nee, definitiv nicht. Sie sollten eher gucken, wie sie das Team, was sie haben, viel besser einsetzen. Kommen wir da zurück zu der Frage, wie kann man das ganze Thema Backoffice, repetitive Aufgaben und so weiter, einfach besser nutzbar machen diese Zeit, die man hat und dann halt eben sich mit dieser Technologie auseinandersetzen und diese Technologie nutzen, halt eben wirklich an den Sachen zu arbeiten, die das Kerngeschäft eigentlich sind. Also das ist auch definitiv das wohl die Chance.

Speaker 2: Ich hatte,

Speaker 1: so vor anderthalb Jahren war das aber auch schon mit 1 großen Versicherung aus Dortmund, die auch mit Fußball 'n bisschen was zu tun hab, ich sag aber nicht welche, gesagt, dass die haben die alle als Erste, glaube ich, zumindest von den größeren Unternehmen, von dem man's wusste, eine Betriebsvereinbarung gemacht für 5 Jahre. Kein Job wird wegen KI hier obsolet werden, aber gleichzeitig natürlich eine Weiterbildungspflicht auch son Stück weit gebaut, aber auch mit dem entsprechenden Rückgrat dahinter. Das ist ja vielleicht auch 'n Weg. Vielen, vielen Dank euch Drein. Danke

Speaker 4: schön.

Speaker 0: Das war Markt und Mittelstand, der Podcast.