Introduction and Guest Welcome Felix Schlenther: Herzlich willkommen zum AI First Podcast. Ich habe heute Christoph Pacher an meiner Seite, den Host vom State-of-Process-Automation-Podcast und wir haben auf seinem Podcast bereits eine Folge aufgenommen, wo wir das AI-Jahr 2024 Revue passieren lassen haben. In dieser Folge geht es um den Ausblick. Wir schauen uns an, was wird passiert Im AI-Jahr 2025 passieren, was kommt auf Unternehmen zu und welche Unternehmen werden auch am Ende als Gewinner auf dem Platz stehen. Und ich freue mich sehr, dass du dafür dabei bist, Christoph.  Christoph Pacher: Felix, danke für die Einladung und meine Notizen liegen vor mir. Ich freue mich auf die Folge und bin natürlich auch auf deine Predictions gespannt. Felix Schlenther: verlieren wir keine Zeit und wir gehen einfach abwechselnd durch unsere Predictions und wenn wir wollen, können wir noch tiefer reingehen, aber [00:01:00] ich übergebe dir das Wort mit der Prediction Nummer 1. First Prediction: AI Agents in the Workforce Christoph Pacher: Prediction Nummer 1. Und zwar kann man eigentlich schon beobachten und ich weiß nicht, ob du es auch zufälligerweise gesehen hast. In San Francisco gibt es gerade ein KI-Startup, nennt sich Artisan, die machen... Werbung, die aktuell sehr viral geht und zwar steht da auf Deutsch übersetzt oben, hören Sie auf, Menschen einzustellen. Die machen ganz, ganz aggressive Werbung für AI-Agents, sprich dass AI-Agents zum Beispiel keine Work-Life-Balance benötigen, sondern dass die 24-7 arbeiten können. Und genau in diese Richtung geht meine erste Prediction und zwar habe ich schon mit einigen Unternehmen gesprochen, die sagen, wir müssen wachsen und wir haben auch vor, im nächsten Jahr zu wachsen und das können wir, wenn wir mehr Mitarbeiter einstellen. Sie gehen aber nicht so vor, dass Sie dann einfach Stellenanzeigen schalten und [00:02:00] mehr Mitarbeiter suchen, sondern Sie schreiben eine Stellenanzeige und genau bei dieser Aufgabe überlegen Sie sich wie schon von diesem Jobprofil, das ich gerade definiere, wo ich eigentlich einen Mitarbeiter benötigen würde. Muss ich da wirklich einen Mitarbeiter einstellen oder welche Aufgaben von diesem gesamten Profil kann ich jetzt schon komplett automatisieren? Deswegen meine erste Prediction ist, dass Mitarbeiter sich in erster Linie viel mehr noch Gedanken machen werden, ob ich einen Mitarbeiter wirklich benötige, den ich jetzt neu einstellen sollte oder ob ich die Aufgaben des neuen Mitarbeiters nicht komplett automatisieren kann. Was auch dazu führt, dass das Unternehmen weiter wächst. Die Mitarbeiter jetzt in erster Linie nicht gleich entlassen werden, sondern man hat ein Kernteam und das Unternehmen wird im Summe trotzdem produktiver und größer. Felix Schlenther: Ja, irgendwo müssen ja [00:03:00] die herkommen von generativer KI und da gibt es natürlich die Möglichkeit, mehr Umsatz zu machen oder Kosten auf der anderen Seite einzusparen, aber irgendein Hebel muss es geben. Ich glaube auch, dass wir jetzt aus der Phase des Ausprobierens so langsam rauskommen und die investierten Euros auch irgendwo zurückkommen müssen und klar gibt es da die Möglichkeit, wenn ich sage, ich habe fünf offene Rollen im nächsten Jahr zu besetzen, mir genau anzuschauen, was kann davon eigentlich im bestehenden Team aufgehangen werden und durch die Unterstützung von AI effizienter gemacht werden. Also da gehe ich auf jeden Fall mit. Mich interessiert aber gerade bei dem Punkt mal zur Marketingstrategie von Artisan.  Debate on AI Agents' Reliability Felix Schlenther: Denkst du denn, dass das der richtige Schritt ist, zu sagen, du über uns KI-Mitarbeiter einstellen oder ist das eigentlich auch schon wieder eine Erwartung die da erzeugt wird, die am Ende nicht geliefert werden kann? Christoph Pacher: Also ich kenne die Technologie jetzt natürlich von diesem Startup nicht in- und [00:04:00] auswendig aber ich glaube, wir sind noch an dem Punkt angekommen, wo es nicht möglich ist, komplette Mitarbeiter komplett zu ersetzen. Und es wird in den nächsten Jahren definitiv so möglich sein, wenn man so die Entwicklung der einzelnen Sprachmodelle auch beobachtet, dann sieht man ganz klar, dass der größte Teil der Aufgaben wirklich automatisierbar ist und sein wird. Deswegen wird es in die Richtung gehen, aber generell die Marketingbotschaft ist zur jetzigen Zeit natürlich weg Ja, sehr kontrovers und sehr umstritten und löst natürlich, so wie man auch aufgrund der verschiedensten Social-Media-Posts sehen kann, verschiedenste Emotionen aus. Die einen sagen, ja, das ist genau die Richtung, in die wir gehen werden. Und die Personen, die ein bisschen Angst vor dieser Richtung haben, die reagieren natürlich auch darauf, weil sie sagen, okay, aber was passiert dann eigentlich mit diesen einzelnen Mitarbeitern? Felix Schlenther: jeden Fall ein Thema, [00:05:00] auf das es auch, glaube ich noch keine Antwort weil dieser Wandel, wie du schon gesagt hast, der wird kommen. gehe mal weiter mit meiner ersten Prediction, weil die passt sehr gut dazu. Und zwar sage ich dass Agenten in die Breite kommen, aber enttäuschen werden. Warum? sehe aktuell bei Agenten und Artisan ist da ein Beispiel, es gibt noch 11x und weitere, die sagen, wir nehmen uns eine Rolle in einem Unternehmen, meistens ist das Customer Support oder es ist Sales. Und... Automatisieren diese Rolle durch den Einsatz von Sprachmodellen und Automationsworkflows im Hintergrund. Herausforderung ist aber, erstens die Ergebnisqualität oft noch nicht da ist, wo sie eigentlich sein muss und auch diese KI-Mitarbeiter ja irgendwie überwacht werden müssen, auch wegen der schwankenden Ergebnisqualität, um am Ende guten Output gewährleisten zu können. Ich glaube dass Agenten große Herausforderungen [00:06:00] haben werden. Zuverlässigkeit in Geschäftsprozessen. Sicherzustellen, weil in vielen Prozessen wollen wir keine autonomen Agentenschwärme haben, die irgendwie sich die Lösung erarbeiten, sondern wir wollen einfach ein zuverlässiges gleichbleibendes Ergebnis am Ende haben und diese Abbildung der Business-Logiken, der Qualitätsstandards, der Sonderfälle, die es ja auch in jedem Prozess gibt, glaube, dass das viel komplexer sein wird, als man heute annehmen mag, weshalb wir mit Agents wieder schnell auf ein 80-Prozent-Ergebnis kommen, aber um auf die 100 Prozent zu kommen, die wir brauchen, um wirklich zu automatisieren oder Agenten fix in einen Prozess zu integrieren, dass das viel komplexer sein wird  Christoph Pacher: Glaube ich auch. Also das Thema Agenten wird 2025 sicher ein Thema werden, das sich extrem [00:07:00] schnell weiterentwickeln wird und wir werden definitiv beobachten können, dass es dann Abteilungen gibt, wo zum Beispiel 10 Mitarbeiter in der Finanzabteilung sitzen, aber auch 10 Agents oder vielleicht 20 Agents und darüber gibt es dann den Finanzleiter, der für 20 Agents und 10 Mitarbeiter verantwortlich ist.   Felix Schlenther: das wird spannend. Wie werden sich eigentlich Teamstrukturen Abteilungsstrukturen verändern, wenn AI mitgedacht wird?  Second Prediction: Lean Principles for Knowledge Workers Felix Schlenther: Kommen wir zu deiner zweiten Prediction. Christoph Pacher: wollte da gerade anknüpfen weil mein Gedanke geht dann da auch weiter, weil wenn wir jetzt darüber nachdenken dass es viele Agents geben wird, dann führt es auch dazu, dass es erstmalig möglich ist, dass Gen-AI eigentlich ermöglicht, Oder das Lean-Prinzip für Knowledge-Worker ermöglicht. Das heißt, davor hat man stark standardisierte Prozesse generell gehabt, die man dann automatisiert hat oder [00:08:00] die man automatisiert haben könnte. Und jetzt ist es aber durch Gen-AI erstmal möglich, dass man auch Abläufe automatisieren kann, die nicht immer gleich sind. Aber durch Gen-AI ist es möglich, dass ich zum Beispiel einen Agenten habe, der die ganze Finanzabteilung zum Beispiel überwacht. Und der analysiert dann ganz genau für diesen einen Prozess, dass ich zu diesem und jenem Ergebnis komme, haben jetzt fünf Mitarbeiter einen unterschiedlichen Weg gemacht. Aber der Mitarbeiter A war der schnellste und die Qualität war am Ende auch die beste. Okay, das ist der Präzedenzfall für die nächsten Fälle. Sprich er hat genau erkannt was ist denn der leanste Prozess tschüss. Bei diesem Ablauf und schlägt dann diesen Prozess entweder den nächsten Knowledge Worker vor oder er macht ihn eben komplett alleine. Und deswegen glaube ich, dass Gen AI im nächsten und im [00:09:00] übernächsten Jahr so das Thema Lean im Bereich Knowledge Worker stark vorantreiben wird. Felix Schlenther: Dank. Christoph Pacher: Genau. Dank Felix Schlenther: Werkzeugen Modellen und reizen das, was überhaupt da ist, schon wirklich aus. Und ständig wird gewartet, wann kommt GPT 4.5, wann kommt GPT 5. Und dabei haben wir schon extrem leistungsfähige auf dem Markt, die wir noch gar nicht [00:10:00] richtig Und ich denke, 2025 werden ganz viele Unternehmen, die jetzt mal angefangen haben in 2024, stärker in der Strategie verankern, klar die organisatorische Verantwortlichkeit klären, ein Assessment ihrer Daten- und IT-Infrastruktur machen und vor allem auch mit einem strukturierten Change-Prozess und einem Upskilling-Programm dahinter die vorhandenen Technologien ins Unternehmen integrieren und dann auch in der Breite ausrollen können. Ich glaube, dass aus diesen das sind ja eher so Management-organisatorische Themen, dass das in den Vordergrund drückt, nachdem im letzten Jahr die Technologie immer im Vordergrund stand, dass es jetzt eher darum geht, was müssen wir eigentlich anpassen, wie müssen wir uns verändern, um diese vorhandene Technologie bestmöglich hebeln zu können. Christoph Pacher: Ich hoffe [00:11:00] es, dass es genauso sein wird, weil was ich leider beobachten muss, ist, dass das Thema AI First sehr, sehr häufig falsch verstanden wird. So meine Wahrnehmung, weil viele denken, okay, ich habe jetzt AI und was kann ich alles mit AI vielleicht machen und denken weniger von der Perspektive, dass sie überlegen, wo sind denn jetzt gerade unsere größten Herausforderungen, unsere größten Probleme und bezogen auf diese Probleme, die ich jetzt ganz genau verstehe, welche Technologie hilft mir denn da am meisten? Und ja, es kann die Antwort eben generative KI oder andere AI sein. Aber... Das zu verstehen, dass ich eben nicht aufgrund des Hypes mit der Technologie anfange, sondern immer mit dem Business-Problem. Ich hoffe, dass es im nächsten Jahr dann wirklich so ein bisschen der Schritt wieder zurückkommt und so wie du auch schon gesagt hast, der Fokus auf das Wesentliche. Prediction.  Third Prediction: Software Licensing Models Christoph Pacher: [00:12:00] Da müssen wir eigentlich einen kleinen Schritt zurückgehen und zwar nochmal zu meinem Gedanken und auch zu deiner Prediction zum Thema AI-Agents weil was dadurch jetzt passieren kann ist, wenn wir uns jetzt vorstellen, bleiben wir beim Thema Finanzabteilung. Ich habe da ein Team mit fünf Personen von einer Finanzabteilung oder die in einer Finanzabteilung aktiv sind. Und diese fünf Personen haben zum Beispiel einen Zugang zu SAP. Und ich zahle an SAP fünf Zugänge für meine Mitarbeiter. Jetzt habe ich aber plötzlich 20, 30, vielleicht 40 KI-Agenten die alle auf SAP zugreifen. Das heißt, Softwarehersteller, und das ist eben meine nächste Prediction, werden hergehen und sich schnell Gedanken machen, was passiert, wenn ein KI-Agent auf meine Plattform zugreift. Wie kann ich [00:13:00] das verrechnen Und da ist eben mein nächster Gedanke, dass sich das Softwaremodell bei vielen Softwareanbietern verändern wird, und zwar in die Richtung Consumption zum Beispiel, dass ich eben nicht mehr sage, ich habe fünf Mitarbeiter, die nutzen SAP, sondern ich muss mir die Frage stellen, wie viele KI-Agenten gibt es dann vielleicht noch, die 24-7 vertreten Auf meine Plattform zugreifen und wie kann ich das dann ganz konkret an das Unternehmen XY weiterverrechnen. du das ähnlich?  Felix Schlenther: denke es muss so sein, die wahrscheinlich nicht mehr ins Unendliche wachsen werden, die verkauft werden. Und genau, immer mehr Agenten die Software am Ende bedienen und weniger Menschen. Also ich glaube, es muss in diese Richtung gehen. Was ich noch viel spannender finde, ist der Gedanke, welche Software braucht es denn eigentlich noch? Weil am Ende bildet Software ja sehr viele Business-Logiken und Prozesse [00:14:00] ab und wir haben irgendwelche Datenstrukturen dort hinter, auf die dann zugegriffen wird. Aber wenn wir eine Datenbank aufbauen und wir haben Agenten denen wir die Business-Logik mitgeben, die dann auf diese auch teils unstrukturierten Daten zugreifen und sie so strukturieren und zusammenführen können, wie es für die Aufgabe benötigt wird, wird eigentlich immer weniger wofür wir klassische Software benötigt haben, wichtig werden. Und glaube ich nicht, dass es jetzt von heute auf morgen passieren wird, aber dass es da schon einen Shift geben wird, wo sich insbesondere von Kernsystemen CRM, ERP-Systeme aufstellen müssen. Aber ich habe noch keine finale Antwort darauf. Wie denkst du darüber nach? Ich glaube man kann noch gar keine finale Antwort darauf haben aber es wird definitiv für eine große Veränderung im Software-Universum sorgen Weil  Christoph Pacher: Das Thema ist, wenn die [00:15:00] Logik dann in den KI-Agenten reinwandert, muss man sich natürlich als Unternehmen die Frage stellen, welche Software brauche ich denn überhaupt noch, um alle Logiken innerhalb vom Unternehmen abbilden zu können. Und ich glaube, dass Kernsysteme schon noch über die nächsten und einige Jahre darüber hinaus wahrscheinlich noch ihre Daseinsberechtigung haben werden, aber es wird immer schwieriger für diverse Randsysteme, weil wenn man sich jetzt vorstellt, verschiedenste Randsysteme haben ja oft die oder füllen die Anforderung dass das Kernsystem diese Anforderung aktuell nicht abbilden kann. Ich habe ein Kernsystem und ich brauche. Drumherum noch einige Randsysteme die mir helfen, dann den gesamten Prozess abzubilden und ich glaube, dass diese Randsysteme dann über die nächsten Jahre durch KI-Agenten ersetzt werden. Weil die Logik eben in die KI-Agenten reinwandern [00:16:00] wird und nur noch KI-Agenten und Mitarbeiter dann mit diesen Kernsystemen zukünftig weiterarbeiten werden. Aber ich glaube, und ich bin gespannt, wo wir dann in zwei, drei Jahren stehen, aber ich glaube, da wird es einige Veränderungen geben. Felix Schlenther: und wir sehen es ja auch jetzt schon, dass Anbieter die Flucht nach vorne gehen und ganz klar Agenten in den Mittelpunkt stellen, was die Weiterentwicklung des Produkts angeht. Das, denke ich, auch Sinn macht und hier wird es auch spannend zu sehen, nutze ich dann eigentlich die Agenten die von meinem CRM- und ERP-Anbieter mitgeliefert werden oder habe ich nochmal so übergeordnete Agenten die eigentlich auf alle Produkte zugreifen oder Tools und Datenbanken zugreifen können, die ich so nutze und wenn ja, wie sieht dann da dieses Pricing-Modell aus oder versperren vielleicht auch CRM- und ERP-Anbieter ihre Produkte Zugänge und machen es schwieriger möglich, dass Agents darauf zugreifen können. Also ja, Christoph Pacher: Und vielleicht noch ein [00:17:00] Gedanke zum Thema Kernsystemen weil wenn man sich jetzt Damit auseinandersetzt so ein Kernsystem. Da habe ich schon diverse Daten gespeichert Ich habe diverse Prozesse abgebildet und so wie du jetzt gerade gesagt hast, die verschiedensten großen Anbieter die investieren ja auch alle gerade in diese Richtung. Die einen haben schon ihre eigenen Agents auf den Markt gebracht, die anderen sind gerade dabei, aber die Schwelle wird dadurch ja noch viel, viel geringer dass ein Mitarbeiter zum Beispiel aus der Finanzabteilung über diverse Systeme die er eh täglich nutzt dann einfach noch irgendwo einen Button hat, wo ich sage, okay, ich kann da meinen KI-Assistenten aktivieren Diese Schwelle ist dann sehr, sehr gering und die geringe Schwelle führt ja auch wieder dazu, dass ich schneller eine Gewohnheit entwickeln kann und wenn ich eine Gewohnheit entwickle, habe ich dann eben eine gewisse Routine und ich arbeite dann plötzlich tagtäglich mit [00:18:00] KI-Agenten. Wenn ich da aber wieder ein separates Fenster öffnen muss, irgendwie einen komplizierten Umweg habe, dann baue ich ja wieder zusätzliche Hürden für meine Mitarbeiter auf, sprich ich werde mir extrem schwer tun, um die Adoption innerhalb vom Unternehmen voranzutreiben. Deswegen glaube ich, dass Kernsysteme noch länger eine starke Daseinsberechtigung haben werden, weil einfach schon viel gegeben ist, Daten, Prozesse und die Nutzung der einzelnen Mitarbeiter. Felix Schlenther: starke These, da gehe ich mit. Christoph Pacher: Kommen wir zur nächsten. Fourth Prediction: The Rise of AI Managers Felix Schlenther: Genau, glaube, dass ein KI-Manager zur Standardrolle in auch mittelständischen Unternehmen wird. In Konzernen gibt es solche Management-Rollen rund um KI schon auch schon länger, spätestens seit zwei Jahren, aber in Unternehmen auch ab 100 Mitarbeitern ist es noch nicht so gängig. Ich konnte jetzt im letzten Jahr feststellen Auch bei vielen meiner Kunden [00:19:00] beobachten, dass mit der Zeit eine verantwortliche Person im Unternehmen gesucht worden ist, die für alle KI-Initiativen übergeordnet verantwortlich ist, die Strategie mitentwickelt, weiterentwickelt und auch für die Umsetzung zuständig ist. Ich habe mal bei Stepstone und Indeed geschaut viele dieser offenen Jobs gibt es denn eigentlich und da gab es im Dachraum wirklich nur wenige hundert. Wenn ich die Freitext-Suche genommen habe, wenn ich genau nach der Berufsbezeichnung gesucht habe, waren es wirklich nur zwei, drei Hände voll. Ich glaube auch hier wieder, Fokus in diesem Jahr wird mehr auf dem organisatorischen Wandel liegen, weniger auf der reinen Technik und dass es dafür eine zentrale Person benötigt, die die Strippen und Fäden zusammenhält das Thema vorantreibt. Meine These ist, dass wir bis Ende 2025, 31. Dezember, 2500 [00:20:00] offene Stellen auf Stepson und Indeed nach AI-Managern oder KI-Managern oder so ähnlicher Stellenbezeichnungen finden werden. Christoph Pacher: Zweitausendfünfhundert nachprüfen. Also das habe ich mir jetzt notiert und werden wir dann natürlich nachprüfen Das ist eine supergenaue Zahl und bin gespannt  Felix Schlenther: Ja, ich sehe das im mittleren Management. Also ich sehe idealerweise das als Stabsstelle am meiner Meinung nach KI wirklich top strategisches Thema sein muss. darunter dann wiederum so eine Art Center of Excellence, Kompetenzzentrum hängt unterschiedlichen auch cross-funktionalen Stakeholdern, die verantwortlich dafür sind, AI-Standards für das Unternehmen zu entwickeln und in die Umsetzung zu bringen. Aber jetzt müssen wir natürlich ganz doll aufpassen, von was für Unternehmen wir hier sprechen. Das kann natürlich von bis [00:21:00] gehen, je nachdem Grüße Und Einfluss von KI auf das Geschäftsmodell kann das natürlich völlig anders aussehen. Wenn ich jetzt ein SAP bin, dann wird künstliche Intelligenz natürlich mein Geschäftsmodell massiv verändern und beeinflussen. Wir haben ja gerade darüber gesprochen. Dann macht es Sinn, auch einen Chief AI Officer im zu haben oder sehr vorstandsnah anzusiedeln und dort auch ein größeres Team aufzubauen, weil es eben das Geschäftsmodell, das gesamte Produkt und die internen Prozesse verändert. Wenn ich jetzt ein mittelständisches produzierendes Unternehmen ist der Einfluss auf meine Wertschöpfung vielleicht noch nicht so groß wie jetzt bei einem Technologieunternehmen. Von dem her brauche ich Verständnis wahrscheinlich auch noch nicht diese sehr hohe organisatorische Aufhängung dessen Ich glaube aber, hier gibt es auch ganz viele unterschiedliche Wege und wahrscheinlich auch im ersten Schritt mal kein richtig oder falsch, solange es [00:22:00] Eine zentral verantwortliche Rolle für den Einsatz, das Vorantreiben von künstlicher Intelligenz im Unternehmen gibt, weil es einfach sonst zu komplex wird und in kleinen Einzelinitiativen endet, die in der Breite überhaupt keine Wirkung entfalten und es zu viele Herausforderungen an zu vielen unterschiedlichen Orten gibt, sei es Kompetenzaufbau bei den Mitarbeitenden, sei es Daten- und IT-Infrastruktur, sei es strategische Ausrichtung, kein Plus-Eins-Thema für irgendjemanden sein können. / Felix Schlenther: Kurz in eigener Sache. Wenn dir der AI First Podcast gefällt und du mehr spannende Inhalte und hochkarätige Gäste hören möchtest, dann freue ich mich über deine Unterstützung. Mit einer Fünf-Sterne-Bewertung und einem Abo für den Podcast hilfst du uns sichtbarer zu werden und AI First weiterzuentwickeln. Für dich und die gesamte Community. Ich danke dir. Fifth Prediction: Winners in the AI Revolution Christoph Pacher: Nächste Prediction von meiner Seite ist eigentlich nochmal so ein Gedanke ich habe mir überlegt, wenn wir jetzt [00:23:00] bezogen auf unsere Predictions ins nächste Jahr schauen, 2025, welche Gewinner wird es geben? Und habe das so in drei Kategorien einkategorisiert und zwar große Gewinner, mittelgroße und die ganz kleinen Gewinner. Und die großen Gewinner, glaube ich, auch wenn man jetzt den ersten Teil angehört hat von uns, sprich was ist denn im letzten Jahr so passiert und jetzt auch bezogen auf unsere Predictions, dann glaube ich, dass die größten Gewinner die Unternehmen sein werden, die die komplette Wertschöpfungskette im eigenen Haus haben. Sprich ein Beratungshaus zum Beispiel, weil von der Idee bis zur einzelnen Umsetzung haben sie alles im eigenen Unternehmen und können dadurch neue Technologien überall da einsetzen, wo es Sinn macht. Und das führt dazu, dass sie die gleiche oder eine bessere Dienstleistung zu einem viel besseren Preis anbieten können.[00:24:00]  Glaubst du das auch? Egal ob das jetzt dann am Ende eben, also es geht generell um das Thema Dienstleistungsunternehmen zum Beispiel oder Unternehmen, die etwas produzieren, dass die Unternehmen, die jetzt nicht abhängig dann wieder von anderen Zulieferern sind, sondern die komplette Wertschöpfung im Unternehmen haben, von der ersten Idee über die Produktion, über die Auslieferung bis zum Kundensupport, dass die Unternehmen am meisten profitieren werden, weil sie eben in der Lage sind, alles so zu steuern wie sie es gerne hätten. Wenn sie es denn schaffen, ja. Also das sind so die großen Gewinner. Also Thema, wenn sie es denn schaffen, ist sicher ein wichtiges. Und da wird man natürlich auch dann Unternehmen sehen, die es nicht schaffen. Aber ich glaube, es wird ein [00:25:00] paar Unternehmen im nächsten Jahr geben, die herausstechen aus der Masse. Und dann komme ich zu den Medium-Gewinnern sozusagen, zu den mittleren Gewinnern Und ich glaube, das werden eben Software-Unternehmen sein. Weil? Der Hintergrund ist genau der, den wir gerade davor besprochen haben, dass die sich Gedanken machen werden, wie muss ich mein Lizenzmodell umstellen, dass ich nicht nur per Seed eine Lizenz an ein Unternehmen verrechne, sondern AI-Agenten werden auf meine Plattform zugreifen. Wie kann ich das Pricing-Modell so gestalten, dass ich da noch mehr mit dem Unternehmen mitwachsen werde. Deswegen werden das so die zweiten Gewinner sein. Und der letzte Punkt ist auch eigentlich dann so ein Gedanke der in die Richtung weitergeht. Die Unternehmen, die dann die ganzen Datenbanken zur Verfügung stellen, das Business-Modell dahinter ist ja meistens schon Consumption-Based. Und wenn ich jetzt auch da wieder [00:26:00] KI-Agenten oder KI habe, die immer und immer mehr auf die einzelnen Daten zugreift. Dann wird die Konsumation nach oben gehen, sprich auch diese Unternehmen, die Datenbanken anbieten, werden mehr Umsatz machen und auch die werden sozusagen ein bisschen indirekt mitschneiden und die kleinen Gewinner sein. Felix Schlenther: Ich sehe das ja bei uns, wir haben keine IT-Legacy, wir haben keine komplizierten Organisationsstrukturen, wir haben keinen Betriebsrat, wir können einfach extrem schnell die zur Verfügung stehenden Lösungen bei uns einsetzen, testen wieder verwerfen, wenn es nicht funktioniert und das, was funktioniert, in unsere Prozesse und Standardabläufe bringen und haben darüber die Möglichkeit, viel, viel schneller und profitabler wachsen zu können als das [00:27:00] in der Vergangenheit möglich war, weil ich für alle möglichen Sachen entweder irgendwelche Freelancer oder eigene Mitarbeiter nutze Benötigt hätte. Vieles davon fällt jetzt weg, weil wir viel generalistischer arbeiten können. Ganze Content-Produktion machen wir zum Beispiel selbst für Nachbereitung von dem Schreiben vom Newsletter. Es ist alles KI-gestützt und funktioniert so viel, viel schneller, aber auch unsere Beratungsprogramme, unsere Schulungen auch davon ist vieles KI-gestützt und wir entwickeln natürlich auch kleine KI-basierte Tools, die wir unseren Kunden wiederum zur Verfügung stellen können und auch das hätte wahrscheinlich irgendwelche Entwickler für benötigt. Also viel mehr Möglichkeiten für ganz kleine Unternehmen, sowohl in der Breite machen zu können, ohne diese ganzen Funktionen aufbauen zu können, als auch dann Schneller einfach das, was man macht, zu [00:28:00] skalieren. Und zwar auch mit Technologie, mit KI ist natürlich für ein Serviceunternehmen nochmal spannender, aber ich glaube auch kleine Softwareunternehmen, wenn die Entwickler dort mit Tools wie Cursor und so weiter gut arbeiten, viel, viel effizienter in der Programmierung sind und schneller das bessere Produkt an den Kunden bringen. Christoph Pacher: Guter Punkt, gehe ich komplett mit. Und gibt es noch von deiner Seite Predictions oder Punkte, die du siehst die ich nicht sehe? Ja, ich habe noch tatsächlich drei. Hast du noch welche? Ich bin durch. Felix Schlenther: dann gehen wir die nochmal ganz kurz durch.  Sixth Prediction: Upskilling Wave Due to EU-AI Act Felix Schlenther: Nächste Prediction ist, dass es, glaube ich, eine, also es wird auf jeden Fall eine riesige Upskilling-Welle geben, die ausgelöst wird von dem EU-AI-Act und Anfang Februar tritt er in Kraft. In Paragraphen 4 ist vorgeschrieben, dass Unternehmen, die AI-Systeme verwenden, grundlegende [00:29:00] Kompetenzen bei den Mitarbeitenden sicherstellen müssen, die mit diesen AI-Systemen in Kontakt sind. Und darunter fallen einfach enorm viele Unternehmen und alle werden ihren Haken machen müssen bei irgendwelchen Compliance-Richtlinien und werden sich darüber Schulungen Meine These ist aber, und ich weiß noch nicht so richtig, wie ich es könnte, aber dass diese Schulung ohne Ergebnisse stattfindet werden, weil es eben durch den EU-AI-Act wird, es darum geht, diesen Haken zu machen, aber nicht darum geht, primär Nachhaltige Kompetenzen zu entwickeln und diese dann auch nutzbar zu machen. Und wenn wir von Gewinnern gesprochen haben, sind hier ganz klar die Unternehmen, die Gewinner, die interne Kompetenzzentren aufbauen. Da haben wir auch in einer Folge schon drüber gesprochen, wo sich die Schulungen weiterentwickeln, es Austauschformate gibt, wo ein gutes Wissensmanagement rund ums [00:30:00] Thema KI betrieben wird, gerade besonders wichtig bei sich so schnell weiterentwickelnden Themen, die werden da große Vorteile haben. Und da möchte ich mal ein konkretes Beispiel geben von mir, Pixum aus der CW-Gruppe, die machen zum Beispiel jedes Jahr einen AI-Day für alle Mitarbeitenden, wo sie interne Use Cases präsentieren, Technologie-Updates zeigen, große Technologie-Anbieter einladen die einen Blick in die Zukunft geben und wirklich ganz viel Schwung aufnehmen und viel Inspiration auch für das Team schaffen. Wir haben internes AI-Trainer-Team, also wir haben ein Trainer-Programm gemacht und die haben interne AI-Trainer, die sowohl Basiskompetenzen mitbringen, was ist KI überhaupt, was kann man damit machen, was nicht, wo gibt es Vorteile, Risiken, wie nutze ich KI KI-Tools die es in dem Unternehmen gibt, im Alltag so etwas machen, aber dann auch tiefer gehende Use Cases, die dann abteilungsspezifisch sind. Ja, und darum gibt es dann eben [00:31:00] auch noch andere Formate wo dieses Thema immer wieder präsent ist, aber es immer ganz klar darum geht, den Einsatz, den produktiven sicheren Einsatz im Unternehmen zu fördern. Das ist eben was, also aufwendiger aber das bringt am Ende auch was im Vergleich zu einem Strohfeuer über eine einmalige Schulung, wo es kein gutes Follow-up gibt. Christoph Pacher: Wird es Ausbildungsprogramme geben, die nicht fruchten, ist der Punkt, wenn ich jetzt sage, okay, liebes Unternehmen, du musst eine Ausbildung für deine Mitarbeiter anbieten, dann ist es einfach aufgezwungen und meistens ohne Sinn dahinter Sprich ich gebe dir eine Ausbildung und du machst da jetzt einfach eine allgemeine Schulung zum Thema, wie benutze ich zum Beispiel ChatGPT. Okay. Der Unterschied ist, wenn ich jetzt sage, okay, wir haben da ein Ziel und zwar möchten wir unsere ganzen Verkäufer mit [00:32:00] KI produktiver machen und zwar bei jedem einzelnen Schritt im Sales Cycle, dann habe ich ein ganz klares Ziel, sprich ich möchte mehr verkaufen in vielleicht einer kürzeren Zeit und überlege mir, was sind die einzelnen Schritte, die ich dabei eigentlich bedenken muss. Und basierend auf dieser Ausgangssituation kann ich mir jetzt überlegen, welche Schulung kann ich machen, dass ich genau das Ziel, das ich gerade herausgearbeitet habe, dass ich das besser erreichen werde. Und diese Schulungen werden viel, viel zielführender sein. Seventh Prediction: AI Skills as Standard Job Requirements Felix Schlenther: Und damit werden Skills aufgebaut, die, und das ist meine nächste Prognose, immer mehr zur Standardanforderung in Stellenausschreibungen Also, ich nenne das mal unter Work-AI-Skills. hast du einen besseren Begriff dafür zusammengefasst. Also, wie nutze ich als Mitarbeiter in einem Bürojob künstliche Intelligenz in meinem Arbeitsalltag, um das, was ich tue schneller und besser zu tun. [00:33:00] Und dass das immer mehr von Unternehmen erwartet wird, wenn sie eine neue Person einstellen. Du hattest ja auch darüber gesprochen, dass Unternehmen immer mehr überlegen werden, stelle ich jetzt eine neue Person ein oder was kann ich durch Unterstützung von KI automatisieren oder meine Mitarbeiter, die ich habe, irgendwie schneller machen und das noch besser Aus dem bestehenden Team leisten zu können. Wenn ich jetzt jemanden neuen einstelle und das Thema bei mir im Unternehmen einen hohen Wert hat, dann möchte ich auch nur Leute einstellen, die das Thema verstehen und geonboardet sind und das direkt in ihrem Arbeitsalltag die Werkzeuge auch einsetzen können. Genau. Ich glaube, das werden wir neben PowerPoint, Word, Excel, Outlook werden wir dann Erfahrungen im Umgang mit KI-Chatbots wie Copilot 365 sehen[00:34:00]  Christoph Pacher: Ich glaube, da bin ich bei deinem Punkt, den du vorher angesprochen hast, bezogen auf die Gewinner Auch die kleinen Unternehmen werden Gewinner sein, weil die schnell diese Tools nutzen können. Und ich glaube, genau bei diesen kleinen Unternehmen wird man das beobachten können, das du gerade angesprochen hast, dass die dann ganz gezielt Personen suchen, die schon diese Fähigkeiten haben. Felix Schlenther: wird spannend sein, ob es auch in größeren Unternehmen der Fall ist. können wir dann Ende 2025 mal durch die Stellenausschreibungen browsen und bin ich gespannt, was es zu sehen gibt.  Eighth Prediction: AI-First Approaches Felix Schlenther: Zum Abschluss habe ich noch eine letzte Prognose und zwar, dass Wir viel mehr AI-First-Ansätze sehen werden und dass das die echten und großen Gewinner aus diesem technologischen Wandel sein werden. Ich muss das als Host vom AI-First-Podcast natürlich auch sagen, bin aber auch fest davon überzeugt und zwar auf drei Ebenen. Ebene Nummer eins ist die individuelle Ebene. [00:35:00] Wir werden mehr und mehr Menschen sehen, die... Ihre Expertise schaffen, in AI-Assistenten und Agenten zu überführen, die sie dann steuern und die Qualität kontrollieren und iterativ immer weiter verbessern und ihre eigene Produktivität vervielfachen können. Ich glaube, genau hier wird auch die Herausforderung liegen. Wie schafft man es, die eigenen Denkweisen, Arbeitsweisen in AI zu und Agenten zu überführen und dann für sich arbeiten zu lassen und zu orchestrieren. Aber hier werden wir mehr und mehr Storys von Menschen hören, insbesondere im Bürojobs, die das schaffen und darüber ein Vielfaches an Leistungsfähigkeit erzeugen können. Dann eine Ebene weiter auf Team-Level Hier werden wir aus Unternehmen mehr Storys hören und Cases sehen, [00:36:00] wo in einzelnen Fachbereichen, insbesondere im Support, im Marketing, im Sales, auch im Einkauf, wo klassische Prozesse Aus AI-Perspektive ganz neu gedacht werden und sich auch die Team-Organisationsstruktur in diesem Bereich verändert, wo auf einmal viel mehr AI-Assistenten und Agenten direkt in Prozesse mit integriert werden und darüber auch hier wieder die Produktivität eines ganzen Bereiches völlig neu definieren. Das sehen wir in Ansätzen schon in Unternehmen wie Klana, die das auch im Marketing und im Support und im Software Engineering gezeigt haben. Und es gibt so ein paar Case Studies, ich glaube, dass wir davon noch viel mehr sehen werden. Und damit Unternehmen zeigen, dass sie ein ganz neues Effizienzniveau erreichen können. Was sich wiederum auf die Kosten [00:37:00] umschlägt was sich wiederum umschlagen lässt auf den Preis, für den Sie das Produkt an Ihre Kunden weiterverkaufen können, was sich dann wiederum in Wachstum lässt. Und dass eben klare Wettbewerbsvorteile entstehen auf dieser Effizienzebene in einzelnen Abteilungen. Und dann sehe ich als drittes dass auf einer organisatorischen Ebene wenn es Unternehmen schaffen, AI als einen Wachstumstreiber mitzudenken und In ihr Geschäftsmodell und ihre Produkt- und Wertschöpfungskette zu überführen. Das wird sicherlich nicht in jedem Unternehmen möglich sein. Je digitaler das Geschäftsmodell oder je servicelastiger das Geschäftsmodell ist, umso größer wird der Einfluss von künstlicher Intelligenz aber sein. Insbesondere generativer KI, hier gibt es schon ein paar Ansätze von Choco zum Beispiel, Softwareunternehmen die [00:38:00] ihre gesamte Produktwertschöpfung mit Gen-AI nochmal umgestellt haben, heute 100% von ihrem Umsatz darüber machen und das bessere Produkt zu einem besseren Preis für Kunden anbieten können. Es gibt so Modelle wie Do Not Pay, die einen AI-Anwalt in den USA gerade aufbauen, also auch hier eine ganz traditionelle Industrie disruptieren. Wir werden mehr und mehr von diesen AI-First-Ansätzen in traditionellen Geschäftsmodellen sehen, die versuchen werden, eine ganze Branche zu disruptieren. Wie erfolgreich das sein wird, das werden wir dann sehen. Diese Entwicklung wird an Fahrt aufnehmen und da bin ich gespannt drauf.  Christoph Pacher: Glaube auch, dass es da noch viel mehr Storys geben wird.  Discussion on AI's Impact on Traditional Industries Christoph Pacher: Und genau diese Kategorie an Unternehmen ist natürlich auch die größte Gefahr für große etablierte Unternehmen. Weil man sieht es aktuell in der Automobilindustrie, man hat das Thema Elektromobilität zu lange [00:39:00] vernachlässigt und am Anfang war die Technologie noch nicht ausgereift genug und deswegen hat man gesagt, okay, wir schauen uns das zukünftig an. Man hat das Thema damals bei Smartphones beobachten können oder Smartphones noch davor quasi beim ersten Telefon, wo man umgestellt hat von Telegram zu Telefon. Das erste Telefon hatte auch noch keine Reichweite von Österreich nach USA zum Beispiel, aber es gab schon erste Kunden und man hat es auch noch davor beim Segelschiff versus Dampfschiff beobachten können, wo das Segelschiff noch immer besser war Aber das Dampfschiff konnte schon kurze Strecken besser meistern und hat sich dann viel mehr etabliert und das Gleiche wird man eben jetzt auch beim Thema AI beobachten können, dass es Unternehmen gibt, die über die nächsten Jahre, Von Null auf ihr Geschäftsmodell komplett anders denken und aufbauen und dann plötzlich viel, viel profitabler sind als irgendwie große Player [00:40:00] aktuell. Conclusion and Final Thoughts Felix Schlenther: Sehr schön gesagt und ich glaube, damit können wir schon zum Abschluss kommen. Das waren unsere Prognosen für das Jahr 2025. Ich bin gespannt, wenn wir in einem Jahr darauf zurückblicken wie viel eingetreten ist und wie viel nicht. Ich bedanke mich aber für deine Gedanken, Insights und Ideen die du hier heute geteilt hast. Christoph Pacher: Hat Spaß gemacht, Felix, und bin auch gespannt, wo wir richtig gelegen sind und wo wir vielleicht nicht richtig unterwegs waren.