Herzlich willkommen zum AI-First-Podcast. Heute zu Gast ist der Gründer und CEO von der Select Code, die das Produkt MeinGPT entwickelt haben und damit die KI-Adaptionen im deutschen Mittelstand vorantreiben. Hatten hier auch schon einige Kunden zu sprechen. Gast unter anderem Florian Grunwald von Lauda, der sehr beeindruckende Zahlen aufgebracht hat, wie sie in kurzer Zeit KI in die gesamte Organisation gebracht haben. Und Florian deswegen freut es mich umso mehr, dass du heute hier bist und uns mal ein bisschen hinter die Kulissen schauen lässt, was ihr so im Mittelstand macht, was die Erfolgs... Zutaten dafür sind KI erfolgreich in die Nutzung und Umsetzung und auch zu Mehrwert zu bringen und was ihr für Best Practices in der letzten Zeit gesammelt habt? Florian: Ja, hi Felix, ich freue mich riesig heute hier dabei zu sein. glaube, es wird eine ganz, ganz spannende Session hier. Felix: Erzähl doch zum Start einmal ganz [00:01:00] kurz, wer du bist und was ihr bei der Select Code oder MeinGPT macht und wie das eigentlich zusammenhängt. Florian: Genau, bin Flo, 26 Jahre Felix: Vielen Dank. Florian: dann kurz vorm Abitur gegründet quasi neben meinem Studium die Firma Selectcode aufgebaut. Wir haben, sehr lange für große Organisationen die unterschiedlichsten Felix: Vielen Dank. Florian: Für die Vonovia haben wir Heizanlagen digitalisiert, in der Fahrradbranche uns mit Computerbilderkennung beschäftigt. Und jetzt machen wir seit drei Jahren ausschließlich das Thema generative KI im Mittelstand, weil wir einfach denken, dass es da die größten Potenziale gibt und, wie soll ich sagen, es richtig was zu tun gibt hier im Mittelstand, das Thema da auf die Gleise zu bekommen. Felix: Wie bist du vor dem Abitur auf diese Themen gekommen und auch zu der Entscheidung zu gründen? Ich habe gerade mal überlegt, womit habe ich mich da so beschäftigt aber das waren ganz andere Sachen. Ich glaube, heute wäre so eine Sache, die ich ändern [00:02:00] würde, wenn ich nochmal... Nochmal neu starten könnte auf jeden Fall viel, viel früher zu gründen, das kam dann doch erst deutlich später, wie kam das bei dir? Florian: Ich war schon immer fasziniert vom Basteln, das habe ich glaube ich von meinem Papa mitbekommen, habe da sozusagen mit irgendwie MS-DOS oder sowas angefangen die ersten Programmierungen zu machen. War schon immer interessiert wie die ganze Welt um mich rum Felix: Vielen Dank. Florian: wurde dann von einer sehr, sehr tollen Lehrerin damals bei Jugend forscht mitzumachen. Das haben wir dann zweimal gemacht mit dem Team, wo wir die Projekte damals durchgeführt haben, führen wir jetzt seit acht Jahren irgendwie diese Company. Das führt wirklich oder passt alles erstaunlich gut. Wir haben uns alle genau in die Richtung entwickelt, wo wir Felix: Vielen Florian: der richtige Schubs in die richtige Richtung und schon war so eine kleine UG mal gegründet und ich finde neben dem Studium gründen oder früh gründen ist eigentlich genial, auch wenn man irgendwie bootstrapped, es gibt wenig zu verlieren, [00:03:00] man kann sich da viel ausprobieren und es gibt natürlich unglaublich viel zu lernen, wenn man selber mal so eine Firma hochgezogen hat. Wir sind jetzt 29 Mitarbeiter bei uns, da ist die Welt natürlich schon eine ganz andere als, soll ich sagen, kleine UG dann. trotzdem jeden neue Challenges. ich kann es nur jedem empfehlen. Felix: Ja, also schon mal Hut ab und Respekt für den Weg, den du da gegangen bist. Ich glaube, ihr habt das ja auch komplett gebootstrappt, oder? Florian: Genau richtig, ja. Felix: Was ist denn in deiner Meinung oder so nach deinen Erfahrungen in den acht Jahren passiert, so im Vergleich zu den Machine Learning, Computer Vision Projekten, von denen du gerade beschrieben hast und jetzt so eine Plattform wie meinGBT, die ihr aufgebaut habt und Unternehmen insbesondere für die Nutzung von generativer KI zur Verfügung stellt? Florian: glaube, dass sich der Begriff der KI natürlich massivst gewandelt hat. Ich spreche schon manchmal von der traditionellen KI, wir irgendwie damit unterwegs sind, weil früher waren KI-Projekte ja immer teuer aufwendig Ich habe da Data Scientists Felix: [00:04:00] Vielen Florian: legen für KI-Agenten die dann Tag und Nacht sozusagen meine Arbeit erledigen. Das klingt alles erstmal sehr, sehr komplex, aber das Schöne ist, glaube ich, die ganz niedrige Einstiegshürde Und wenn man da irgendwie einen guten Partner an der Seite hat, der einem da so ein bisschen zeigt, wo es lang geht, dann, wie soll ich sagen, zeigen sich, glaube ich, die Ergebnisse da eben sehr, sehr schnell. Mit wenig Invest kann man da ganz, ganz hervorragende Dinge dann irgendwie machen. Das ist, glaube ich der größte Unterschied, dass es einfach jetzt ein Asset geworden ist, was ich einkaufen kann, wo ich merke jetzt geht es um... Wie kann ich das im Business richtig anwenden und nicht mehr, shit, ich habe gar keine Daten, ich habe keine Coder, sondern sozusagen die ganzen Showstopper wurden eigentlich aus dem Weg genommen. Das ist, glaube ich die größte Änderung. Felix: Ja, Stichwort im Unternehmen anwenden. Kannst du einmal oder vielleicht nochmal einmal einen Schritt zurück? [00:05:00] Bevor wir da hinkommen, beschreib doch einmal ganz kurz in deinen eigenen Worten was mein GPT ist und was dieses Produkt macht. Florian: Ich würde sagen, mein GPT ist der, wir versuchen so der ganzheitlichste Ansatz für die KI-Adoption zu sein. Wir machen auf der einen Seite KI-Trainingsschulungen auch für sehr, sehr große Rollouts. diese drei großen Themen, die wir mit abbilden Thema eins sind die Schulungen Wir haben so eine interaktive Lernplattform zum Beispiel entwickelt, wo ich innerhalb von 30 Minuten, sage ich mal, das Felix: Vielen Dank. Florian: verstehen kann. haben die MyGPT-Plattform entwickelt, der zentrale Dreh- und Angelpunkt, rund um alles, was sozusagen KI angeht wie kann ich alle Mitarbeiter damit Den ganzen Modellen ausstatten meine Unternehmensdaten verbinden und dann richtig geile Use Cases damit bauen. Die dritte Säule die wir haben, ist rund um Custom KI Agenten die wir entwickeln. Da bauen wir gerade für sehr, sehr große Konzerne einige Themen, auch für kleine Mittelständler. [00:06:00] Und das ist, glaube ich so diese Dreifaltigkeit, die man da braucht. Irgendwie eine Mischung aus geilem Training, geilen Sparringspartner einer coolen Plattform und dann aber auch wirklich maßgeschneiderten Lösungen um sich dann auch wieder vom Wettbewerb abzusetzen Felix: Viele Unternehmen sind ja jetzt losgelaufen und haben so einen internen KI-Chatbot in irgendeiner Form gebaut, eingekauft, es gibt ja verschiedenste Setups, wie man das machen kann, vielleicht noch angefangen, ihre Unternehmensdaten anzuschließen. Den Leuten beigebracht, wie sie diese Unternehmensdaten richtig abfragen können, Prompts schreiben und dann geschaut wie schafft man das jetzt eigentlich so in die unterschiedlichen Bereiche und Prozesse und in den Arbeitsalltag zu bringen und Ich arbeite ja auch sehr viel in solchen Unternehmen auch genau an diesen Themen. Wie kriegt man generative KI in die breite produktive Nutzung und erlebe da sehr, sehr große Unterschiede was so die Adaption angeht Also manche sind wirklich seit [00:07:00] Jahren jetzt immer noch dabei, irgendwie mit Prompting-Schulungen und wirklich ganz einfachen Level erstmal ihre... Leute darauf aufmerksam zu machen, dass das möglich ist. Auf der anderen Seite gibt es jetzt immer mehr Unternehmen, die einfach die Art und Weise, wie sie arbeiten, wie ihre Prozesse funktionieren, wie sie sich aufstellen und organisieren, komplett hinterfragen und KI dort ganz konsequent mitdenken und eigentlich so eine neue Organisationsform schon fast schaffen, eine hybride Organisation aus KI und Menschen. Und dazwischen passiert irgendwie alles. nimmst du das denn wahr? Was sind denn bei euren Kunden so die typischen Adaptions ... Phasen oder Schritte, ... ... wenn sie jetzt mit so einer Plattform ... wie meinGBT anfangen zu arbeiten. Florian: Ja, so gut wie alle Firmen die sich da ganz neu mit dem Thema beschäftigen, die gehen bei uns in so eine geführte Felix: Dank. Florian: Datenintegration und so weiter. Die machen sozusagen diesen Journey, den du gerade beschrieben hast, dann in diesen drei Monaten, was wir da typischerweise ansetzen, [00:08:00] wo es wirklich darum geht, mal mit einer Pilotgruppe 20, 30 Use Cases durchzubauen, durchzutesten und irgendwie echte Ergebnisse damit zu sammeln. sehe ganz unterschiedliche Themen. Also wir haben so ein bisschen gemerkt, dass langsam Wie soll ich sagen, zwei schädliche Erwartungshaltungen so ein bisschen auf uns zukommen. Das eine ist, glaube ich, so ein bisschen dieser Co-Pilot-Frust, also dass einfach Leute damals Felix: Dank. Florian: überhöhten Erwartungen mal KI getestet haben und jetzt Felix: Vielen Dank. Florian: das habe ich mal ausprobiert, das kann irgendwie nichts. Die muss man jetzt irgendwie erneut abholen und sagen, hey, die KI entwickelt sich rasend schnell weiter. Heute sind da Dinge möglich, die waren damals nicht möglich, als du ChatGPT 3.5 getestet hast zum Beispiel. Und das andere sind diese Hyper-Erwartungen. Also wenn du im Mittelstand sprichst und dann sagst, ja, Prompting, das können unsere Leute bestimmt auch einfach so. Wir möchten schon mal gerne unsere Superintelligenz entwickeln, die mit unseren 35 On-Premise-Systemen verbunden ist. [00:09:00] Und das bitte in zwei Monaten, weil ansonsten interessiert uns das nicht. Es gibt keine echten Use Cases, solange nicht alles auf einmal integriert ist. Und das sind glaube ich, beides große Showstoppern. Ich glaube, letztes großes Anti-Pattern wir häufig sehen, ist immer noch diese Analyse-Paralyse, also dass ich es immer noch schaffe, mir nur theoretisch Gedanken vorzuspinnen, was jetzt der krasseste Use-Case wäre, mit dem ich starten kann, ohne einfach mal irgendwas zu machen. Der Florian von Lauda hat da so einen super Spruch, erst Use, dann Case, also sozusagen einfach ins Doing kommen, vielleicht ohne krasse ROI-Erwartungen ohne krassen Use Case erst mal im Kopf einfach mal die Leute ein bisschen prompten lassen. Die meisten fangen ja sowieso schon Feuer, weil mittlerweile ja die ganzen Tools eigentlich so geil sind, dass du also, dass du da eigentlich schon mit lang geführt wirst beim ganzen Thema. ja das sind würde ich sagen, so die größten Punkte, die dort quasi mit reinspielen. Also die Erwartungshaltung, dass das sowieso noch nicht bereit ist, die [00:10:00] Erwartungshaltung dass das alles auf einmal magisch sich zu einem Supersystem irgendwie zusammenführt. Felix: Und Florian: da muss man auf jeden Fall dagegen ankämpfen. Und ich glaube, da bist du genau in der richtigen Rolle dafür, um da realistische Erwartungen zu setzen bei den Unternehmen. Felix: was ist dann für euch der Best-Practice-Einstieg um Gen-AI Also sowohl aus diesen überhöhten Erwartungen, die ich natürlich auch kenne, immer direkt in der vollautomatisierten Ausbaustufe denken und dann hängt man eben dort, weil die Komplexität dessen sehr, sehr hoch ist und noch gar keine Erfahrungen in Generalprojekten da sind und dann meistens Stillstand herrscht weil Niemand sich traut so ein Projekt anzugehen verständlicherweise. Und auf der anderen Seite so aus dieser Spielerei reinzukommen. Ja natürlich kann ich jetzt irgendwie ein paar Prompting-Trainings geben und so ein Tool in die Mitte werfen und dann wird auch ein bisschen was damit passieren, aber am Ende wird es schwer [00:11:00] werden, da tatsächlich einen echten Business-Impact daraus zu erzielen. Also was ist denn der Mittelweg? Florian: ich glaube, ein unglaublich wichtiger Faktor ist, dass es intern auf jeden Fall mal eine Verantwortung für das Thema gibt, also Felix: Vielen Dank Florian: Cases von unten aufbauen, das heißt, man promptet so vor sich hin, man merkt das könnte ja irgendwie interessant sein, dann baut man bei uns auf der Plattform mal so einen Assistenten, da so die diverseste Unternehmenstools ran, teilt das mal mit dem Team, dann bin ich schon mal einen Schritt weiter, weil dann muss ich nicht jedes Mal wieder mit derselben Prompt anfangen sondern dann habe ich das irgendwie mal so quasi verstetigt mit dem Team geteilt, neue Leute setzen da schon mal auf und wissen drauf. Und kann man bei uns in der Plattform mit den Workflows diese Assistenten zum Agenten machen und damit dann quasi erstens im Hintergrund laufen [00:12:00] lassen oder eben auch so ein bisschen dirigieren. Also Assistenten sind ja meistens schon mal ein geiles Feature, wenn ich da, wie soll ich sagen, Marketing assistenten und sowas mit baue aber jetzt habe Felix: Dank Florian: möchte jede woche meine social media posts machen ich brauche meine blog Felix: Vielen Dank Florian: in die ersten automatisierung schritte ran irgendwie mit make oder sowas anfangen und sagen hey geil das läuft jetzt einfach bei mir im hintergrund und ich glaube eine große gefahr ist es sofort mit diesen dingen anzufangen ich brauche da einfach ein Vertrauen, dass die KI das richtige Ergebnis bringt und das heißt, ich mache sozusagen erstmal manuelle Arbeit, dann packe ich mir das in so ein Template rein und dann geht es Richtung Automatisierung. Das wäre jetzt sozusagen ein Weg, wo man da auf jeden Fall quasi mit anfangen kann. Nichtsdestotrotz sehen wir, dass diese... Experten sage ich mal, die dann so Assistenten bauen, das irgendwie noch erstaunlich wenige sind. Also das ist einfach in so einem Mittelständler. Viele gibt die so ein bisschen vor sich hin prompten. Das, glaube ich ein großes Fragezeichen ist [00:13:00] bei diesen ganzen No-Code-Tools. Felix: Vielen Dank. Florian: wiederum mit KI möglichst einfach zu machen. Also du hast dann quasi einen Prompt Engineer, der dir deinen Assistenten schon mal vorpromptet. Vielleicht läuft das Ganze auch darauf hinaus, dass man sich Felix: Vielen Dank. Florian: mit den Use Cases dort funktioniert. Bei Lauda war es tatsächlich so, bei der KI-Adoption, der Florian hat ja im Podcast auch erzählt, dass die jetzt bei 76 Prozent täglicher KI-Nutzung sind. Da gab es auch mal die Runde da hat sich das so ein bisschen eingependelt bei so einem Zustand wo man nicht ganz zufrieden war und da hat man gesagt, hey Leute, jeder von euch legt jetzt mal Workflows an und zwar bis nächste Woche [00:14:00] möchte ich die sehen und wir bauen da jetzt jede Woche einfach gemeinsam dran, bis das auch mal Feuer gefangen hat, bis die Leute dann mal komfortabel geworden sind mit dem Team. Also man kann glaube ich durchaus auch. Wenn man eine Change Manager hat, deswegen habe ich es eingangs erwähnt da sagen Leute jetzt nächstes Ziel in diesem Quartal ist es, dass wir mal die ersten Schritte hier durch automatisieren. Und dann gibt es natürlich noch diesen ganzen Bereich mit den krassen POCs, die man bauen kann, KI-Agenten die vollautomatisiert irgendwie im Sales, im Einkauf unterwegs sind. Da braucht man dann häufig das Go von der Geschäftsführung, dass da halt auch einfach Budgets dafür freigemacht werden. Und meistens wollen die erstmal irgendwas sehen von der Basisadoption bis man in diese POCs dann reingeht. Felix: Also, das klingt jetzt für mich sehr stark so nach der technischen Perspektive Und ich glaube, dass ihr da ganz viele wunderbare Funktionen auf eurer Plattform habt und habt es ja auch schon selbst gesehen, mit denen man das alles theoretisch irgendwie umsetzen [00:15:00] kann. Aber die viel größere Ausforderung ist ja eigentlich, dass das Was funktioniert Geklärt zu bekommen. Also was machen wir denn jetzt eigentlich? Was macht für uns wirklich Sinn? Was bewegt die Nadel auf unserem G V am Ende? Und da sehe ich eigentlich den viel größeren Knackpunkt Den Leuten, also so aus dem Doing heraus auf Use Cases stoßen und dann mal weiterbauen und so. Klar, das ist ein Weg und ich glaube auch daran, dass man, weil Gen-AI ganz anders funktioniert als traditionelle Software. Florian: Untertitelung Felix: mal so hier und da was aufzubauen versus sehr, sehr strukturiert eigentlich Potenziale zu identifizieren und die dann mit den richtigen KI-Werkzeugen zu [00:16:00] heben. Was sind denn da so typische Use Cases, die ihr bei euren Kunden so zum Start seht? Florian: Also da geht es glaube ich in ganz verschiedene Richtungen. Was ganz interessant ist, was bei uns gerade ein riesen Use Felix: Vielen Florian: viele Unternehmen mit den traditionellen Rack Use Cases angefangen Einfach mal SharePoint verknüpft, Daten reingeschmissen, mal gucken, was da irgendwie rauskommt. Wir sehen eigentlich, dass mit... Das mittlerweile eigentlich viel mehr von den krassen Use Cases in den strukturierten Datensätzen enthalten sind. Das heißt, wir haben in der Vergangenheit jetzt einige SAP-Systeme Data Felix: Vielen Dank. Florian: [00:17:00] Das sind alles so Sachen, die extrem geil funktionieren. ich natürlich irgendwie diese Felix: Untertitelung des ZDF Florian: ich eine konkrete Frage im Kopf habe, mich auch ewig durch Dashboards klicken kann. Und wenn ich dann sage, folgendes Problem und du versetzt dich jetzt in meinem Problem rein und überlegst selber, was du für Abfragen schreiben musst, um meine Probleme jetzt zu lösen, dann nochmal einen ganz anderen Blick auf so Daten bekommst. Also ich würde sagen, datengetriebene Entscheidungen Müssten meiner Meinung nach den allerhöchsten ROI haben, weil natürlich eine richtig gute datengetriebene Entscheidung deinen Erfolg ja für die nächsten Monate, Jahre irgendwie festigen kann, wenn du da mal Ordnung reinbringst. Das würde ich sagen, sagst nur ROI, dann würde ich sagen, der Mittelstand hat so viel Daten, sie sind nicht in der geilsten Form irgendwie vorliegend. Man muss da manchmal ein bisschen Data Mining Felix: Vielen Dank Florian: ganzen Auftragsbücher wo man erstaunlich viel daraus lernen kann, wenn man sie denn [00:18:00] jetzt nur endlich mal sozusagen richtig einsetzt und jemand was aus diesen Daten anfangen kann, die da vorliegen. Felix: Wie sieht so in den klassischen Bereichen Marketing, Support, Softwareentwicklung aus? Florian: Also ich meine, Softwareentwicklung für alle, die das verfolgen ist ja ein extrem krasses Thema, muss man sagen. Also jetzt hat ja jeder große Player mittlerweile seinen Coding-Agenten veröffentlicht. Google mit der Gemini CLI letzte Woche jetzt der letzte große Player, glaube ich die das veröffentlicht haben. Ich finde es einfach nur krass was dort in der Softwareentwicklung passiert. Beim ChatGPT Release waren wir bei dem Software Engineering Benchmark von den LLMs noch bei 0,5% Felix: Vielen Dank Florian: die da per KI gelöst werden können als typischer Softwareentwickler. Und jetzt sind wir, glaube ich bei den größten Modellen bei irgendwie 75, 80%. Wir merken das ganz, ganz extrem. Wir haben bei uns die gesamte [00:19:00] Softwareentwicklung mittlerweile auf KI umgestellt. Bringt auch ganz viele neue Probleme mit, muss man Felix: Was heißt das? Kannst das einmal erklären, was das heißt, umgestellt? Florian: Wir haben bei uns ein Tool im Einsatz, die heißen CodeRabbit, die machen bei uns Merch-Request-Reviews Das ist so ein super einfacher Start, man, soll ich sagen, so mal Fuß fassen kann. Wir haben Cursor bei uns im Einsatz. Das sind alles so die Standard-Tools, um einfach unsere Programmierer mit KI irgendwie auszustatten. wir jetzt intern bei uns im Einsatz haben, ist ein eigener Felix: Vielen Dank Florian: Der schaut quasi Felix: Vielen Florian: durch, baut sich dann automatisch aufgrund von neuem Felix: Dank Florian: neuen Aufgaben die er bekommen hat, einen Implementierungsplan, Der wird dann von den Entwicklern angeschaut ob der so weit passt und dann kriegt der sozusagen die Freigabe und erstellt dann automatisch bei uns im GitHub das neue Feature quasi voll autonom, codet das einmal durch. Dieser Agent kann selber dann [00:20:00] das Browser-Fenster öffnen, selber quasi den Code testen den er gerade gebaut hat, recherchiert selbstständig nach Dokumentation und so weiter und testet Das finde ich einfach nur krass Also es ist wirklich, ich Felix: Dank. Florian: angeht Auch Microsoft und Google reporten da krasse Zahlen, wie viel internen Code da schon durch AR geschrieben wird. Das führt jetzt erstmal dann zu so einer Feature-Explosion, weil natürlich dann jeder Anbieter quasi alles bauen kann und dann Felix: Vielen Dank. Florian: überhaupt keine fertige Software mehr einkaufen wird. Also ich glaube, dass wir da gerade sozusagen was ganz, ganz Großes erleben in dem Programmierbereich. Und ich glaube, wenn man sich als Programmierer nicht damit beschäftigt dann es wirklich duster aus, ehrlicherweise. Also die Felix: Dank. Florian: muss man [00:21:00] sagen, mit den ganzen KI-Tools Felix: Ja, und wie ist es denn bei euch? Also meintest ihr ihr seid 29 Leute? Wenn ich das jetzt so höre da einer, der so einen Implementierungsplan nochmal reviewt und irgendwie den Haken setzt, da brauchst du ja dann auch nur noch einen eigentlich. Florian: In der Traumvorstellung dann schon. Nein, also das ist tatsächlich nicht der Fall. Wir haben bei uns ein recht kleines Senior-Team. Das ist, glaube ich die Teamwahl der Zukunft, dass man ein sehr, sehr kleines wirklich tolles Team sozusagen aufbaut, die dann mit KI-Assistenten unglaublich viel zusammen schaffen. Also ich glaube, reinen Headcount aufbauen wird in Zukunft keine Strategie mehr sein, die irgendwie funktioniert. dem Coding Agenten merkt man gerade schon, dass die Überprüfungsthemen dann einfach noch mal deutlich aufwendiger werden, als das davor war, weil ja, es hat sich niemand vorher in diesen Code eingearbeitet Es gibt keine, der deine Fragen beantworten kann, warum bestimmte Entscheidungen getroffen worden sind, und das heißt, man ist dann einfach etwas länger dabei, dieses Thema zu [00:22:00] reviewen. braucht ein Feature trotzdem deutlich weniger Zeit Und ich glaube, das führt einfach kurzfristig dazu, dass der Bedarf nach Senior-Entwicklern dramatisch steigen wird, weil ganz viele Leute gebraucht werden, die diesen AI-Code verletzlich reviewen Tolle software schippen kann und ich glaube dass das verdammt hart wird mit den junior entwicklern weil Da sich irgendwann so ein bisschen das problem ergibt also wenn ich mich als unternehmen dafür komite dich auszubilden und mit dir in Bis über die KI Kompetenz sozusagen zu steigen, dann möchte ich dann natürlich als Unternehmen dann vielleicht auch einen Benefit davon haben. Und ja, das ist also Felix: Untertitelung ZDF Florian: bevor. Brauchen wir vielleicht neues Ausbildungssystem? könnte ich mir vorstellen, weil es einfach für Unternehmen mehr Invest wird, die Leute auszubilden um dann aber letztendlich über die KI irgendwo zu kommen. Und ja, das ist gerade so unser Ist-Zustand. Also wir müssen keine weiteren Devs mehr hiren Wir schaffen [00:23:00] unglaublich viel mit unseren Felix: Vielen Dank. Florian: wenn der im Urlaub ist, dann steht auch die KI still. Das ist dann also auch nicht die Lösung. Felix: So, jetzt sind wir schon ein bisschen abgetaucht, euren internen Anwendungsfall. Ich möchte dann nochmal rauszoomen und nochmal so auf die Erfahrung, die ihr jetzt bei euren Kunden sammelt drauf gucken. Denn viele fragen sich gerade... Und what's next after prompting and chatbots? Was kommt da? Ist das jetzt die versprochene KI-Revolution? Ein Interface, wo ich mir überlegen muss, was ich da jetzt eintippe und wie ich das eintippe. Und wenn ich das nicht richtig mache, dann kommt da doch nichts bei raus und ich mache es wieder manuell. Oder geht da noch mehr? Mich würde mal interessieren jetzt die Unternehmen, die bei euch aus dieser ersten Adaptionsphase raus sind, die Leute ins Doing gebracht haben, diese horizontalen Produktivitätsanwendungsfälle abgeschöpft haben.[00:24:00] Hätten die ersten vertikalen Prozesse reingegangen sind, dort die ersten kleinen Anwendungen aufgesetzt haben, alles schön bottom up. sind so die größeren Value Cases, wo ein echter Business Impact erzeugt wird? Und was sind auch so die spannendsten Sachen, die du jetzt zuletzt gesehen hast? Also du hattest jetzt schon Datenanalyse angesprochen aber vielleicht kannst du uns dann auch durch ein paar spezifischere Use Cases durchführen, weil ich glaube, das ist gerade super wichtig, dass immer wieder auch über ganz konkrete Anwendungsfälle gesprochen wird und nicht nur über das theoretische Potenzial was dann so schwer greifbar ist. Florian: glaube, ich würde da mit einem Use Case anfangen, der so ein bisschen zeigt, dass KI-Agenten den Markt verändern oder Geschäftsmodelle verändern. Und zwar haben wir hier eine Einkauf nee, sorry, im Verkauf von einem Messeausstatter einen KI-Agenten gebaut, der Felix: Vielen Florian: wie so ein Messestand auszusehen hat [00:25:00] und dann auch mit Felix: Dank. Florian: Eventfirma bei dem Messeausstatter, ich stelle mir hier das und das vor und der KI-Agent übernimmt dann die Rückfragen und baut dann dieses Angebot fertig. Und was dort, glaube ich so krass ist, Felix: Vielen. Florian: dieser Branche es durchaus üblich ist, für Konzepte Geld zu verlangen. Und das heißt, davor waren es einfach zwei, drei, vier Wochen Zeit Aufwand sowas zu machen, im Kalkulator und dir nichts anderes machen, als diese Werte durchzugehen. Und jetzt hast du plötzlich eine KI, kannst so ein Konzept vielleicht gratis anbieten im Vergleich zu deinen Wettbewerbern und diese KI haut dir dort ein Hammerergebnis raus, inklusive der Bilder sieht alles top aus. Und auf Felix: Vielen Florian: Geld kosten muss. Das ist, Felix: [00:26:00] Dank Florian: Wir haben auf die alten Verkaufszahlen so ein bisschen Statistik angewandt dann da quasi einen Felix: Vielen Florian: dass er da sozusagen dann richtig rechnet, dann dass er sozusagen auch korrekt rechnet Den dann eben mit ins Felix: Dank Florian: und damit schaffen die jetzt sozusagen, ich glaube, wir sind bei 90 Prozent Genauigkeit bei dem ganzen Thema mit einem Bruchteil der Zeit. Und das ist dann letztendlich auch irgendwo verkraftbar, weil KI wird ja ganz oft auch angezweifelt Ja, das ist aber jetzt noch nicht perfekt, Felix: Vielen Dank. Florian: bisherigen Prozesse anschaut Wie viele Kunden vielleicht gerade bei einem Unternehmen auf eine Antwort warten, wie viele Anfragen verloren gegangen sind, weil sich keiner darum gekümmert hat, steht es meiner Meinung nach außer Frage, dass ich dann einen KI-Agenten einführe, wenn der bei 90 Prozent [00:27:00] Genauigkeit ist. Und einfach dadurch, dass ich so schnell Angebote schreiben kann, dann vielleicht auch mal auf ein bisschen Marge oder sowas verzichte, je nachdem. Aber das ist für mich wirklich ein geiler Case, der zeigt, hey, Da ändert sich was an den Geschäftsmodellen und wer da nicht aufpasst der wird da irgendwie ganz schnell auch bei der Seite quasi abgehängt. Das wäre für mich mal so Thema Felix: Ja, so ein Service-as-a-Software-Ansatz schon fast für einen Teil der Dienstleistung oder des Verkaufsprozesses. Und was sind die Voraussetzungen die Unternehmen geschaffen haben müssen, damit es überhaupt Sinn macht, über solche Anwendungen nachzudenken? Florian: Also ich glaube, Managementverständnis davon ist ein großes Thema. Also das wurde letztendlich die geilsten Use Cases wurden bei uns mit der Unterstützung der Geschäftsführung durchgesetzt, weil dann Budget da war zum Experimentieren, eine Offenheit Felix: Untertitelung ZDF Florian: nicht der erste POC perfekt ist [00:28:00] Sondern dass das ein Proof of Concept ist, dass der noch seine Schwächen haben darf und dass ich dann sage, hey, ich bin überzeugt davon, weiterzumachen. Das ist ein großes Thema. Und ansonsten würde ich eigentlich sagen, einen geilen Partner. Ich glaube, ist, also man kann es auch genauso gut, glaube ich, intern aufbauen, was das Thema angeht Wir merken es ist häufig, also die Daten sind eigentlich immer relativ schnell beschafft, wenn man da mal die Zugänge hat. Felix: Vielen Dank. Florian: das Geld auf der Straße rum so ein bisschen bei diesen KI-Agenten Man müsste nur noch starten Ich glaube, da gibt es genug Freelancer, Partner, wie auch immer, die einem dort helfen können. Ich glaube, bis man intern mal jemanden Felix: Vielen Dank. Florian: den kompletten Space eingearbeitet zu haben, geht schon mal wertvolle Zeit verloren. Wir schauen, dass wir das sozusagen initial einmal entwickeln und dann an Kunden übergeben, weil langfristig muss, glaube ich ein Unternehmen auch seine KI-Use Cases Wenn die so businesskritisch sind, auch bei sich irgendwo verwalten. das, [00:29:00] würde ich sagen, sind mal so die wichtigsten Punkte. Also Felix: Dank. Florian: Daten rausgeben, die da ausprobieren, die da offen sind, die Feedback geben können Und der Worst Case ist, da probiert es jemand aus, kommt zum Schluss, das funktioniert nicht und sagt es aber keinem. Und dann hängst du da irgendwie fest in so einem Projekt, das macht dann irgendwie überhaupt keinen Sinn. ich würde sagen, die Anforderungen sind geringer als man Felix: Vielen Dank. Florian: Es braucht ein paar tausend Euro Budget und Lust, sowas anzufangen und dann wahrscheinlich ein bisschen Zeit, die man sich freischaufeln muss, neben dem ganzen operativen Thema. Wie schon gesagt, Felix: Vielen Florian: im Wald unterwegs, wenn man sich nie die Zeit nimmt, die mal zu schärfen. so ein bisschen investieren müsste man dann schon in das Thema, wenn man da langfristig mit dabei sein möchte dann. Felix: Ich sehe in den Prozessen tatsächlich noch oft Probleme, also dass die Prozesse entweder unklar sind oder nicht richtig [00:30:00] dokumentiert sind oder dokumentiert sind, aber anders gelebt werden oder nicht robust sind und sich ständig verändern. Und dann versucht man halt irgendwie diesen Prozess in einem Kali-System abzubilden und stellt dann leider fest, dass man erstmal eigentlich diesen Prozess nochmal abbildet Nochmal von Grund auf neu denken muss, auch aus KI-Perspektive neu denken muss und einmal dort erst die Arbeit anfängt. Und dann erlebe ich es aber oft, wenn dieser Prozess einmal ganz, ganz klar ist, dass das Übertragen dessen in ein KI-System Agenten Automation... Nenn es wie du willst, dass das dann gar nicht mehr so das riesige Thema ist, aber dass tatsächlich dort diese klassische Arbeit, was sind meine Dateninputs wo bekomme ich die Daten her, welche brauche ich, sind die da überhaupt, sind die aktuell, dann wie müssen diese Daten verarbeitet werden, gibt es überhaupt KI-Fähigkeiten, die das abbilden können. Was muss als Output [00:31:00] erzeugt werden, um es weiter zu übergeben und das einmal durchzudeklinieren Wenn das einmal gemacht ist, dann ist eigentlich die Umsetzung gar nicht mehr so herausfordernd Dann ist eben noch viel Prompt Engineering und so etwas angesagt und das richtige Leitplanken gesetzt werden. Aber dann sehe ich tatsächlich auch den Aufwand gar nicht mehr so hoch. Florian: Ja, ich glaube, das ist ein super Punkt, also wir merken immer wieder, jetzt KI wirbelt so ein bisschen Staub auf bei den Prozessen, die man früher nie automatisieren konnte. Also gerade irgendwie du arbeitest im ERP, erstellst Angebote, das ist ja bei vielen Firmen komplett durchautomatisiert, da brauchst du dich gar nicht mit beschäftigen. Sondern die Prozesse werden interessant, wo ganz viel Wissen in den Köpfen schlummert, wo es keinen klaren Prozess gibt. Das macht bei uns schon immer die Ursula und die weiß, wie es geht. Und jetzt soll auf einmal Ursula GPT das Ganze übernehmen und die möchte bitte eintrainiert werden. glaube, es gibt ein paar Felix: Vielen Florian: Nummer eins ist... Dass natürlich können die Mitarbeiter selber an diesen Prompts [00:32:00] weiter falschen Also ich glaube, das macht überhaupt keinen Sinn, dass wir eine Prompt schreiben, wo unser Kunde nicht dramatisch weiterentwickeln kann. Also einfach, ich kann ja, das ist ja das richtig Schöne an dieser Prompt-Programmierung, nenne ich mal. Das ist natürliche Sprache. Da kann ich einfach hinzufügen, hey, du, achte das nächste Mal bitte darauf, dass das und das und das passiert. Du musst immer das und das machen. Das ist ja so Felix: Vielen Dank. Florian: So einen Prozess da, sag ich mal, ein bisschen reinprogrammiert zu bekommen in so eine KI. eine Lösung Felix: Hm. Florian: KI-Agenten die die Leute interviewen Die kommen sozusagen mit so einer Mini-Prompt mal auf dich zu. Sagst du, hier, nimm dir mal zehn Minuten, sprich doch mal mit der [00:33:00] KI. fragen dich dann mal so ein bisschen aus zu ein paar Themen und versuchen auch mal so ein bisschen den Prozess irgendwie zu dokumentieren. Und am Ende habe ich dann einfach schon mal eine deutlich geilere Dokumentation. Also das ist, glaube ich tatsächlich ein Punkt, so ein bisschen KI-Agenten Hilft dir, dieses Process Mining sozusagen zu machen. Stellt ein paar Fragen, findet mal raus, was da die Wirklichkeit ist. Und ich glaube, letzter Schritt. auch irgendwie super interessant ist, sind einfach, sag ich mal, adaptive KI-Systeme Also das ist einfach bei uns an der Plattform kann ich da so ein Gedächtnis hinzufügen, dass der KI-Assistent von verschiedenen Mitarbeitern quasi trainiert wird, geht bestimmt auch in anderen Plattformen dass ich also es schaffe, dass die Felix: Dank. Florian: aber auch ihre eigenen Probleme mit. Weil jetzt erzählt jemand vielleicht dann doch wieder den alten Prozess oder den falschen Prozess, dann merkt sich das die KI wieder, jetzt weiß sie wieder nicht, was das Richtige ist, das, was der Peter gesagt hat oder das, was die Ursula gesagt hat. Also ultimativ glaube ich bleibt nur eine Lösung, so wie du gesagt hast, die [00:34:00] Prozesse, die da jetzt aufgewirbelt werden, am besten einmal glatt ziehen und dann sind sie auch KI-ready. Felix: Und das ist auch ein schöner, das finde ich, ist, da ist KI immer so ein Dosenöffner gerade, um sich mit diesem Thema zu beschäftigen. Was machen wir hier eigentlich? Ist das eigentlich noch der beste Weg, wie wir das machen können? Sind die Daten dafür da, sieht eigentlich unsere IT-Landschaft auf, kann man da jetzt IT wirklich produktiv drauf aufsatteln oder müssen wir da nochmal ein Upgrade, dem ganzen Upgrade verpassen, das wurde ja oft irgendwie sehr stiefmütterlich behandelt und erlebe ich zumindest in vielen Unternehmen, dass das jetzt auch nochmal zu Investitionen führt, um KI dann wirklich langfristig zu hebeln. Was war denn in diesem Jahr der überraschendste Use Case, wo du gesagt hast, okay. Crazy, selbst irgendwie gar nicht daran gedacht, aber irgendwie mal was ganz Neues gesehen, was man so vielleicht noch nicht gehört hat und was aber total gut funktioniert hat. Florian: [00:35:00] Also ich glaube, ein Felix: Dank. Florian: extrem Felix: Dank. Vielen Florian: möglichst gut unterwegs sein? Und es ist ein Thema, was wir auch letztens schon diskutiert hast, das ultimative Interface zu KI ist Sprache vielleicht dann irgendwann sogar direkt irgendwelche Brain Interfaces, aber da sind wir glaube ich noch weit entfernt Also nehmen wir mal an es ist Sprache. Und das ist ein Case, Felix: Dank Florian: leider noch keine krassen Ergebnisse dazu sagen, weil wir da einige Themen gerade [00:36:00] noch vertesten. da ist vom Bauchgefühl das größte Potenzial drin. Und Felix: Dank. Florian: so einer Produktion stehe und in mein Handy reinrede wie Felix: Vielen Florian: Stand von diesem Projekt hier ist, von der Maschine, was defekt ist, und dann Felix: Dank. Florian: glaube ich der geilste Case, den du irgendwie damit machen kannst. Da schlummern auch die ganzen Probleme natürlich drin, aber wir bauen auch gerade, wie soll ich sagen, im Einzelhandel so Vertriebsassistenten für Felix: Vielen [00:37:00] Dank. Florian: KI, ich brauche einen neuen Lehrling zum Beispiel. Und wie heilfroh die sind, wenn die diktieren können, was heute passiert ist und dann am Ende so ein Bericht rausfällt, wenn die per Sprache und dann in allen Sprachen, das ist ja auch häufig ein Thema, auf die Ergebnisse, auf die internen Ressourcen zugreifen können. Ich glaube, dass das der größte Hebel nochmal sein wird. Und ja, ich kann dann gerne berichten, sobald ich da die Zahlen habe, wie viel das dann eingesetzt wird. 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. Felix: Sehr [00:38:00] spannend. Das sehe ich auch. WIRT hat dort auch einen spannenden Case öffentlich, wo die Außendienstmitarbeiter dann ihre Gesprächstermine protokollieren und auch schon Angebotserstellungen oder ähnliche machen Follow-up-Aufgaben auslösen können, indem sie eben über ein Sprachinterface kommunizieren mit dem CRM und was dort noch so an Daten dahinter hängt. Möchte ich auch unbedingt hier noch für den Podcast bekommen. Also wenn ihr das hört, bitte meldet euch. Möchte gerne besser verstehen. Okay, super. Florian, Spannende neue Anwendungsfälle, vor allem kluge Gedanken dahinter. Und ich glaube, genau das ist ja auch der Weg wo Unternehmen dann hinkommen müssen. Aber wie du es ja auch beschrieben hast, habe ich jetzt so verstanden, er führt das eben oft darüber, die Menschen in der Breite erstmal fit zu machen, im Umgang mit KI, ihnen Verständnis von der Technologie zu geben, um dann diese Möglichkeiten auf die eigenen Prozesse umzulegen und dort eben solche [00:39:00] spannenden Cases zu finden. Florian: Genau richtig. Also das ist einfach erst Use, dann Case. Einfach mal damit starten Ich glaube, man muss Felix: Vielen Dank. Florian: haben. Ich glaube, wenn man mal 50, 100 Leute im Unternehmen eine gute Menge, sage ich mal, ein bisschen ans Thema gebracht hat, dann sprießen auch die Use-Case-Ideen. Und ich bin mir auch nicht ganz sicher, wie sehr man sich da aus dieser Verantwortung so ein bisschen rausziehen kann, selber die eigenen Use Cases zu finden. Also man kann sich ganz viel tolle Inspiration holen. Das ist natürlich auch Felix: Hm. Florian: dass die krassesten Ideen dann in den Mitarbeiter schlummern. Und nicht von den externen Beratern kommen, weil ja, da doch jedes Unternehmen dann doch irgendwie selber tickt und auch das irgendwo anders brennt Also bei manchen Unternehmen ist es der IT-Support der komplett überlastet ist, wo wir dann den IT-Support-Agent bauen, der den Leuten intern hilft, die Probleme [00:40:00] zu erfassen. Manche haben gerade einen Sales-Durchhänger, die sagen dann geil, hier Lead-Qualifizierung, das ist genau unser Topic den wir durchführen können, Wissensmanagement und so weiter und so fort. Ich glaube, die Möglichkeiten sind endlos Einfach mal losstarten und vielleicht auch nicht mit den komplexesten Use Cases am Anfang starten. ich glaube, eine gesunde Erwartungshaltung und eine gesunde Ambitioniertheit das ist genau das Richtige, was man heutzutage braucht. Dann vielleicht noch einen der einem dort ab und zu ein bisschen Input liefert oder intern Experten, die Podcasts hören, wie beispielsweise deinen tollen Podcast. Dann ist man ja, glaube ich super aufgestellt und dann einfach mal Hände schmutzig machen und was machen. Felix: Wollte ich jetzt eigentlich noch fragen, was du so an Tipps mitgeben würdest, aber du hast es schon selbst perfekt gut zusammengefasst Danke dafür. Abschließend frage ich meine Gäste hier sehr gerne, was denn die Themen sind oder die [00:41:00] Entwicklungen, die so in der KI-Welt gerade passieren, die du dir gerade genauer anschaust und warum? Ja, weil... Jeden Tag 734 oder jede Woche 734 Updates am Tag, wahrscheinlich noch nicht, aber da wollen wir schon rauskommen und es super schwer ist, das noch einzuordnen und zu filtern und es ist einfach sehr viel Lärm da draußen. Florian: Ja. Also, wenn wir sozusagen beim reinen Business Case bleiben, ich Felix: Vielen Dank Florian: ist es definitiv das Thema Coding, wo, glaube ich, die radikalste Änderung stattfinden wird in der kürzesten Zeit, weil das ganze Thema einfach prädestiniert dafür ist, wirklich dann kompletten Berufszweig irgendwie so komplett zu ändern. Ja. Felix: habe ich mal eine Frage. Also Google hat ja jetzt auch Alpha Evolve gezeigt, was sie da bauen, diesen wie soll man sagen, also Ist [00:42:00] ja schon wie so ein AI-Forscher so ein bisschen, oder jemand, der zumindest Algorithmen prüft und optimiert. Und da gibt es ja auch diesen wo ja genau in diesem Szenario auch erzählt wird, dass jetzt... Und das sieht man ja auch gerade, also sei das Anthropic, OpenAI, Google, die bauen jetzt alle mehr Coding-Agents um darüber natürlich wieder bessere KI-Systeme bauen zu können die dann bessere KI-Systeme bauen und somit kommen wir in so einen Flywheel-Effekt und könnte man in so eine exponentielle Entwicklung kommen. Glaubst du daran? Florian: Ich glaube, macht, also alles andere macht gar keinen Sinn, außer dass, wenn wir ein gewisses Kompetenzlevel erreichen, ich glaube, ehrlicherweise auch das Kompetenzlevel ist längst da, KI-Systemen fehlt es nur an Zugriff zu den Daten und der Möglichkeit, Aktionen auszuführen. Felix: glaube ich auch, 100 Prozent. Florian: wichtig So krass gerade, weil die einfach mal loslegen und [00:43:00] die Aktionen anschauen Dateien anschauen testen und so weiter und so fort. natürlich wird es dazu führen, dass wir bei einigen Themen dann ein exponentielles Wachstum haben. Und ich hoffe einfach Felix: Vielen Dank Florian: das ist für mich eigentlich so ein bisschen der größte Sorgenpunkt wie wir als Menschheit so ein bisschen außenrum damit umgehen. Also das wird passieren. Wir knacken das. Wir können wahrscheinlich neue Impfstoffe finden. Wir schaffen vielleicht neue Antibiotika zu finden. Ich glaube, wir können da ganz, ganz tolle Fortschritte machen. Ich glaube, man kann damit natürlich auch viel mehr Überwachungssysteme bauen, automatisiert Man kann damit auch ganz viel Mist machen Und was mir vor allem am meisten Sorgen gerade macht, ist jetzt das WO3-Modell von Google und rundherum zum Thema Social Media, KI-generierter Content und was es eigentlich noch war. Weil ich fand es wirklich mutig ich glaube, dass diese [00:44:00] AI-Labs jetzt einfach nur releasen, um so ein bisschen zu zeigen, wer die Nase vorne hat. Und ich bin mir nicht ganz sicher, wie viel da noch überlegt wird. Was kann ich jetzt der Menschheit gerade zutrauen ich muss dort definitiv mit meinen Großeltern sprechen, um denen da das Bewusstsein zu geben, was diese KI Videomodelle, mein Fotos ist jetzt auch schon wieder ein alter Hut, was die mittlerweile können. Und ich glaube, wir haben da schon gefälschte Kriegsaufnahmen gesehen, Mögliche Und ich glaube ehrlich gesagt, dass wir dafür nicht bereit sind das, was da gerade passiert ist Und das macht mir so ein bisschen Sorgen muss ich sagen. Es gibt auch einige Studien, die von den AI-Labs veröffentlicht werden, gerade an Traffic ist da ja sehr interessant, wo Cloud in Testing-Szenarien sich anders verhält als im Normalfall wo die KI-Modelle in manche Extremsituationen gestellt werden und Felix: Vielen Florian: Entscheidungen treffen sich vielleicht selber mal [00:45:00] in Sicherheit bringen oder sich dann mal entscheidenden Menschen zu opfern das klingt jetzt alles so total überspitzt das sind halt auch irgendwie Einzelfälle die da mit mit reinfallen da kann man Diskussion anfangen haben die Felix: Vielen Dank. Florian: viel menschlichem Verhalten trainiert. Und die Frage ist, wie menschlich sollen sie sich eigentlich verhalten? Also gerade wenn wir sie in Extremsituationen Felix: Vielen Dank. Florian: es ja auch gerade ein spannendes Gerichtsverfahren dazu. Dann trainiere ich das halt einfach auch mal mit an. Und sind glaube ich diese Felix: Vielen Dank Florian: Also wenn wir dieses exponentielle Wachstum haben, die KI wird irgendwie immer smarter Ich habe jetzt keine Angst vor KI in dem Sinne, dass die irgendwie die super Weltherrschaft quasi entdeckt, weil ich glaube, dass das immer noch einfach Algorithmen sind, die laufen. Wenn ich denen zu viel Berechtigung [00:46:00] gebe, dann wird es natürlich irgendwann schwierig. Aber ich bin eher gespannt, was das mit uns als Gesellschaft macht und ob wir und schnell genug alle informiert sind. Dass ich eigentlich diesen Online-Themen nicht mehr trauen kann. Bei einem Mitarbeiter von uns hat der Großvater einen der ersten Fotogeschäfte in Deutschland aufgemacht. Und da eine Fotografie das erste Mal des Zeitalters, wo wir diesen Fotos trauen konnten. Und jetzt, wenn wir so ein bisschen rauszoomen, war das eine erstaunlich kurze Zeit in der Menschheit, wo wir diesen Fotos irgendwie trauen konnten. Davor war alles gemalt Jetzt könnte alles potenziell KI generiert sein und ich bin mir nicht ganz sicher, ob wir bereit dafür sind. Wie siehst du das? Also macht dir das keine Sorgen oder macht dir das Sorgen dass diese ganze Video- und Bildgenerierung frei verfügbar für jeden irgendwie nutzbar ist? Felix: Ich saß zuletzt in einem [00:47:00] Panel und wurde gefragt, in drei bis fünf Jahren... Was wünschst du dir, wie dann die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI aussieht? Und da muss ich erst mal schmunzeln, weil ich gesagt habe, also ich glaube, niemand kann sich vorstellen, wie das in drei bis fünf Jahren aussehen wird. Und ich habe dann gesagt, ich habe nur einen, ich kann es mir nicht vorstellen, aber ich kann nur einen Wunsch äußern. Und der Wunsch ist, dass... Wir Menschen es einfach nicht verkacken und KI irgendwie für das Wohle der Menschheit Einsetzen. Und das wird aber, auch das wird echt schwer werden, glaube ich, weil gerade eine extreme Machtkonzentration auf wenigen Personen beziehungsweise Unternehmen liegt, die jetzt eben an den fortgeschrittenen Modellen weiterarbeiten und extrem viele Ressourcen dort reinstecken und gleichzeitig gibt es ja [00:48:00] super wenig Regulierung Bisher also jetzt klar in der EU, aber das meiste kommt nur mal aus den USA und da wird so schnell glaube ich nichts reguliert werden. Und das sind natürlich so zwei Dinge, eine unfassbar schnelle Technologie, wo eigentlich unendlich Kapital gerade reingeht. schlauesten Menschen der Welt daran arbeiten, trifft auf Kapital Kaum Regulierung und gleichzeitig verstehen wir ja noch gar nicht so richtig, die Entwickler sagen das ja selbst, dass sie nicht wissen, wieso manche Ergebnisse da zustande kommen und ich glaube bei GPT 4.5 war das glaube ich, wo es nochmal so ein Rollback geben musste. man irgendwie erstmal fixen musste, dass dieses Modell sich nicht so devot verhält. Vielleicht war es auch 4.1, ich kriege es nicht mehr so ganz zusammen. Das sind einmal so Anzeichen die zeigen, selbst die Leute die das gebaut haben, wissen noch nicht so richtig, wie es sich verhält oder warum es sich so verhält, wie es sich verhält. [00:49:00] ja, ich bin ein totaler Optimist, was das angeht Ich glaube, dass KI... Viel viel mehr Wohlstand in die Welt bringen kann, als dass es Wohlstand zerstört. Und ich glaube auch viel mehr an dieses utopische Szenario als an so ein dystopisches Szenario. Aber trotzdem sehe ich einfach die Gefahren und sehr viele gesellschaftliche Herausforderungen, die damit einhergehen Du hast vorhin schon Juniorentwickler angesprochen. Ich glaube, die Des Juniors allgemein die in PC-Jobs arbeiten, Jobs finden. Ich glaube, das wird schwieriger. glaube immer, dieser Effekt wird sich wahrscheinlich noch ziehen, weil wir hier voll in der Blase sind. Absolut. Und in ganz vielen Unternehmen braucht es auch diese jungen Leute und die suchen eher nach Azubis und irgendwie neu einsteigern, ... sie eine sehr, sehr alte Belegschaft haben. Trotzdem wird das kommen ... und immer, immer stärker durchschlagen. Wir alle würden uns jetzt totlachen, ... wenn wir nochmal GPT-3 ... ... irgendwie [00:50:00] nutzen würden. Da würden wir in die Ecke werfen und sagen, ... was ist das denn bitte? So, und du hast es gerade schon gesagt, ist eigentlich, ich glaube auch, ... die Large-Language-Models ... wenn sich Clord 4 und O3 ... ... und Gemini 2.5 Pro anschaut und es wird wahrscheinlich nicht gut altern, was ich jetzt sage, aber ich glaube, wir brauchen gerade nicht unbedingt bessere Large-Language-Models sondern wir brauchen eigentlich die Architektur drumherum, die die Bedienung davon möglichst einfach macht, mit Datenquellen integrieren lässt, irgendwie Guardrails setzt, dass weniger falsche Ergebnisse dabei rauskommen und ich glaube, das passiert ja aber gerade unfassbar viel, viele Startups und so. Und ja, jetzt habe ich mich so ein bisschen verlaufen aber ich glaube, da kann man total viel mitmachen. Das wird totale große Herausforderungen mit sich bringen auf einem gesellschaftlichen Level, weil auf jeden Fall ... nicht mehr so viele Menschen in vielen Jobs benötigt werden, als was irgendwie Wissensarbeit am [00:51:00] PC ist, wie heute. Und es wird eine Transition-Period geben, wo neue Jobprofile entstehen oder so Re- und Upskilling-Programme greifen in ganz, ganz viele Bereiche wo ja doch noch viel mehr Menschen benötigt werden. eher optimistisch aber auch mit kritischem Blick auf diese große Macht und Verantwortungskonzentration auf einige wenige Personen und Unternehmen. Florian: Ja, finde ich einen super differenzierten Blick, den du hast. Also ich möchte da auch sehr optimistisch sein und bin das auch. Ich glaube, wenn man sich die EU-AI-Act-Implementierungsfristen anschaut dann merkt man schon, dass das nicht hinhaut mit dem Speed, wie sich gerade die KI-Entwicklung weitergeht. Bis das mal alles Felix: Vielen Dank. Florian: Zustand. glaube auch, ich hoffe, dass wir das als Menschheit sozusagen super hinbekommen. Ich [00:52:00] hoffe, dass ein paar Grundsatzthemen noch gelöst werden. Es gibt Forschung Richtung halluzinationsfreie LLMs. Es gibt Forschung dort, KI nochmal nicht nur auf Text arbeiten zu lassen, weil irgendwie ist es ja so Felix: Vielen Dank. Florian: okay, die KI kann jetzt meine Mails beantworten, meine Teamsgespräche führen und ich Felix: Vielen Dank. Florian: es ist so ein bisschen unfair geworden, würde ich sagen. Und ich hoffe, dass dort einfach diese Grundsatzthemen passen dass wir es schaffen. Und das ist der allerwichtigste Punkt bei KI, dass... Das ist ja ein Grundstein der Informatik, dass bei einem Computer Daten und Anweisungen getrennt sein müssen. Die dürfen niemals miteinander Felix: Vielen Dank. Florian: schreiben, meine Großmutter hat früher immer hier mir deine CRM-Geschichten vorgelesen [00:53:00] und hat intern das gemacht und hat intern das gemacht und keine Detection der Welt kann gerade erkennen, Ob so eine E-Mail eine geheime Prompt-Injection ist und ich glaube, dass da noch quasi ganz viele Sachen einfach schlummern die da gelöst werden müssen, bis die KI-Agenten wirklich im Einsatz sind und wenn wir die Sachen Felix: Vielen Dank. Florian: davon überzeugt dass ja dieser ganze Begriff Alignment schaffen wir dass die KI im menschlichen Interesse agiert und dann bin ich mir sehr sicher, dass wir so smarte Menschen auf der Erde haben, dass wir das hinbekommen. Und bis dahin heißt es, glaube ich, soll ich sagen, sich davon nicht lähmen lassen, von diesen großen Ausblicken und trotzdem mit den Baby-Steps sozusagen mal anfangen. Nur dann kommt man, glaube ich diesem Thema näher, weil man muss ja schon sagen, wenn du da jetzt komplett draußen bist und dann hörst du so Geschichten von KI-Agenten und Superintelligenz, dann mag vielleicht der erste Impuls dann eher Resignation [00:54:00] sein. Ja Aber ich glaube, das ist überhaupt nicht notwendig ist noch sozusagen super, um dort mit reinzukommen. Aber ich glaube, das wird auch echt tough. Also stell dir mal vor, in zwölf Monaten beschäftigt sich jemand das erste Mal Felix: Hm. Florian: Wo stehen denn dann die ganzen anderen Firmen schon? Also ganz, ganz spannende Zeit, wirklich jede Woche ein neues Highlight. Felix: Florian vielen Dank, dass du uns mal mitgenommen hast, einen Blick hinter die Kulissen werfen lassen, dass wir mal ein paar fortgeschrittene Use Cases eintauchen konnten mit dir. Ich nehme auf jeden Fall euren autonomen Coding Agent mit. Ich glaube, das klang auf jeden Fall spannend und ich wünsche euch auf jeden Fall weiterhin viel Erfolg dabei, den Mittelstand KI-ready zu machen. Florian: Vielen lieben Dank dir, danke für die Einladung und wie immer habe ich unsere Diskussion da sehr genossen ja, ich hoffe du hast es ist ja gerade so die heißeste Woche des Jahres, ich hoffe dass du heute noch ein [00:55:00] bisschen die schöne Zeit draußen Felix: Vielen Dank. Florian: kannst und wünsche dir alles Gute vielen Dank dafür