Felix: [00:00:00] Herzlich willkommen zum AI-First-Podcast. Ich habe heute die große Ehre mit Alex Strabäck, CIO von der Lucom Group, zu sprechen, die ihr vielleicht von der Lampenwelt kennt. Wenn ihr euch da schon mal mit sämtlichen Leuchtmitteln für eure Wohnung eingedeckt habt, dann ist Lampenwelt sicherlich in Deutschland allen ein Begriff. Und wir haben uns heute überlegt, dass wir... Mal darüber sprechen, wie man eigentlich künstliche Intelligenz in einem mittelständischen Unternehmen einführt und wird uns da die Erfahrungen von der Lampenwelt teilen. Vielen Dank, dass du da bist. Ales : schön, herzlich willkommen auch von meiner Seite. Ich freue mich, dabei zu sein und ein bisschen meine Erfahrungen von den letzten zwölf Monaten zu teilen. Felix: Wunderbar, lass uns da gleich einsteigen Zum Start dich mal eine allgemeinere Frage und zwar, wo siehst du denn die Unterschiede zwischen dem Konzern und dem Mittelstand, wenn es um den Einsatz von künstlicher Intelligenz geht? Ales : [00:01:00] Ich glaube, ich habe Felix: Untertitelung des ZDF, 2020 Ales : die ersten Felix: Vielen Dank. Ales : und Lucom, was Felix: Untertitelung ZDF, Ales : von Leuten, die in verschiedenen Abteilungen arbeiten. Und deswegen Felix: Vielen Dank. Ales : sammeln, [00:02:00] zu bekommen. Das ist zum Beispiel bei den Mittelständern wesentlich weniger relevant gewesen Weil du da einfach nicht so viele Teams hast, nicht so viele verschiedene Standorte und so weiter. Deswegen braucht man, weil das, was zum Beispiel Microsoft relativ stark jetzt promiert mit den AI-Use Cases Teil davon, ist das wenig relevant. Das zweite Thema ist, ich glaube, bei großen Firmen bekommst du relativ schnell positive Business Case bei bestimmten AI-Einführungen, weil da einfach sehr viel Effizienz gewonnen kann sein, weil einfach du hast Teams mit vielen Mitarbeitern. Ein typisches Beispiel ist Customer Accounting und so weiter, wo man wirklich Viele Mitarbeiter hat und damit, wenn jeder von den Mitarbeitern 20-30% effektiver ist, dann hast du sofort sehr ein positive Business Case. Das ist etwas schwieriger [00:03:00] im Mittelstand, weil natürlich die Kosten für die Implementierung sind oft relativ ähnlich aber die Benefits sind um einiges kleinerer. das Dritte ist, Felix: Vielen Dank. Ales : würde sagen, der Mittelstand braucht keine große Strategie für das Thema AI-Implementierung. Wenn man den Konzern der Konzerne erarbeitet, Man hat immer gerne so eine Strategie Wir brauchen eine AR-Strategie, wir brauchen eine Digitalisierungsstrategie, wir brauchen eine Logistikstrategie und so weiter. Ich glaube, bei den mittelständischen Firmen ist das Leben viel einfacher. Man hat eine Strategie und zwar die Firmenstrategie wo sich die Firma entwickelt, was sind die Hauptfokusthemen, auf welche man die Wachstums aufbaut, was sind vielleicht die Themen, wo man mehr Effektivität gewonnen will Und basiert auf dieser gesamten unternehmischen [00:04:00] Strategie muss man sich überlegen, was sind die AI-Use Cases, die passen in diese Strategie. Und damit braucht man sich nicht so intensiv beschäftigen mit irgendwelchen intensiven strategischen Workshops und Diskussionen um einfach gesamte AI-Strategie zu haben. Untertitelung Felix: also haben wir einmal die zur Verfügung stehenden Ressourcen, dann der Hebel, den man hat aufgrund der Größe des Unternehmens und dann so die strategische Komplexität, würde ich mal sagen. würde da nochmal die andere Position einnehmen. Ich bin der Meinung, dass jedes Unternehmen sich auf jeden Fall Gedanken darüber machen muss, wie künstliche Intelligenz das Geschäftsmodell verändern wird, welchen Einfluss das darauf haben wird und auch, wie es die Art und Weise, wie Arbeit in dem Unternehmen erledigt wird, in Teams und in den Prozessen, wie sich das verändert. Und sich dementsprechend richtig aufzustellen, um dann wiederum die Firmenstrategie [00:05:00] und die Vision durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz positiv beeinflussen zu können. Würdest du dem zustimmen, dass es auf jeden Fall diese AI als eine strategische Säule in jeder Strategie mitbraucht und auch mitgedacht werden muss? Ales : Ja, da würde ich zustimmen dass man sich überlegt, wenn ich meine strategische Säule habe, Felix: Vielen Ales : Die AI passt. Wo kann wirklich die AI sehr schnell Felix: Dank. Ales : und wo vielleicht in ein, zwei, drei Jahren. Felix: Vielen Dank. Ales : alle strategischen Pillar beeinflussen Weil die AI beeinflusst auch alle Prozesse in der Firma und auch die User Experience. Und das hat so eine disruptive Kraft, die AI-Technologien dass man Muss wirklich sich ernsthaft damit beschäftigen, welche Rolle spielt AI-Technologie in den einzelnen strategischen Pillar. Felix: Ja, okay. ich [00:06:00] finde es super, dass ihr hier den pragmatischen Ansatz gewählt habt, weil ich glaube, das ist das, was auch viele da draußen interessiert Wie kann ich mich pragmatisch eigentlich diesem Thema annähern und in die Umsetzung kommen, um die ersten Ergebnisse zu sehen? hast gerade davon gesprochen, dass ihr dann von der Firmensstrategie-Use-Cases, AI-Use-Cases abgeleitet habt oder dass das eben ein Weg ist. seid ja als DNA, würde ich mal sagen, ein Digitalunternehmen im E-Commerce. würde jetzt mal davon ausgehen, dass ihr nicht erst mit ChatGPT angefangen habt, mit AI zu arbeiten und Machine Learning und andere Methoden auch schon vorher im Einsatz hattet Ales : Nein, haben wir nicht gehabt. Wir waren zwar seit 25 Jahren, verkaufen wir online. Die Firma Lampenwell hat in die Garage gestartet. Das bedeutet nicht nur die amerikanische Firma startet in Garage, es gibt auch deutsche Mittelständler. Die Garage hat angefangen [00:07:00] und zwar dann über Ebay die ersten Produkte zu verkaufen Dann hat man eigene Online-Shops Felix: Vielen Dank. Ales : dann hat man das expandierte Geschäft gestartet Einmal in Richtung verschiedene Marktplätze, anderes Mal mit eigenem Online-Shop Mittlerweile haben wir den Online-Shop in 28 Ländern. Aber wir waren einfach nie, ich bin seit drei Jahren bei Lampenwelt und als ich da angekommen bin, Felix: Vielen Dank. Ales : modern, aber die Technologien waren einfach Sage ich, nicht überall die modernsten. Deswegen die erste Aufgabe, bevor wir überhaupt mit dem Marketing-Learning und AI könnten starten war, wir technologisch die Firma transformieren. Wir haben innerhalb Felix: Vielen Dank. Ales : neue Systeme eingeführt, alles in die Cloud, neue RIP, neue PM, neue Price Engine, neue Mittelware, neue Data Warehouse und dann auch neue Shopping zuerst sage ich seit [00:08:00] circa zwölf Monaten könnten wir uns beschäftigen auch mit dem Thema AI und Machine Learning, weil wir jetzt die richtigen Technologien dazu haben und auch die Möglichkeiten, dass wir wirklich die einzelnen Use Cases umsetzen können. Felix: Okay, dann lass uns da mal einsteigen und zwölf Monate zurückspulen. Wie seid ihr vorgegangen und habt eure Use Cases gefunden? Ales : Wir haben bei Anfang identifiziert drei Richtungen, in welchen wir die AI-Technologien in Retail entdecken Das eine war das Thema, dass unsere Mitarbeiter ein Superpower bekommen. Damit werden sie effektiver, besser und schneller. Mittlerweile heißt das AI Smart Assistant oder AI Assistance. Und das war ein Thema, wo wir gedacht haben, das wird die Technologie in diese Richtung entwickeln. Das zweite Thema, die für Retail sehr relevant ist, [00:09:00] das Thema Personalisierung und Scale. Das bedeutet, die Frage war, wie kann man die neuen Technologien dazu nutzen, dass wir können personalisieren in alle möglichen Richtungen und die, sage ich das, in Richtung Kunden, aber auch zum Beispiel Richtung Lieferanten und so weiter. Und das dritte Thema, Da war uns klar, dass das kommt nicht sofort, aber das wird sichtbar in den nächsten ein, zwei Jahren, weil das Thema wie sich die User Experience in den Shops ändern wird mit neuen AI-Technologien. Weil die letzte Veränderung in die User Experience in E-Commerce war circa vor 15 Jahren, als der Mobile hat angefangen und man hat die Shops umgebaut von Desktop auf mobile und seitdem hat man nur die letzten jahren evolution und gesenz hoch schritt nach schritt verbesserungen aber keine radikale [00:10:00] veränderung und jetzt mit der ja auch eine radikale user experience verbesserung oder veränderung und dass wir das das definiert haben dann haben wir den zweiten spiel gemacht und zwar welche use cases wollen wir umsetzen Und da haben wir einfach definiert circa 15 Use Cases, die wir dann angefangen haben umzusetzen. Felix: Jetzt haben ja schon viele Unternehmen genau diese Übung auch gemacht, haben sich angeschaut für unser Geschäftsmodell unsere Prozesse, die wir haben, was gibt es da für Potenziale Das schon mal so ein bisschen sortiert und auch schon erste Use Cases die man sich vorstellen kann, darunter abgeleitet. Und dann fällt es aber oft schwer, dann konkret in die Umsetzung zu kommen. Also ja, das Potenzial ist noch klar. Wir können hier Dinge automatisieren. Wir könnten theoretisch das [00:11:00] Kundenerlebnis verbessern, könnten unterschiedliche Kundensegmente personalisierter machen Ansprechen mit personalisierten Landingpages, personalisiertem CRM und ähnlichen Maßnahmen. Aber wie gelingt dann jetzt der Transfer auch tatsächlich in die Umsetzung? Und da kannst du ja sicherlich berichten, was ihr dann, nachdem ihr diese 15 Use Cases definiert priorisiert hattet, wie habt ihr dann weitergemacht? Ales : wir haben einfach angefangen Die umzusetzen. Und zwar, wir haben uns dann überlegt was können wir selber machen, wo haben wir die Kapazitäten die Know-how, die Felix: Dank. Ales : dann wieder bei anderem Thema, wo brauchen wir einen Partner, der uns dann mit dem Pilot hilft, weil wir entweder nicht die Erfahrung haben oder die Know-how. war klar, [00:12:00] dass von den 15 Use Cases werden nicht alle Erfolg haben. Wir müssen ausprobieren, wir wollen einfach schnell sein. Und uns war auch klar, dass vielleicht teilweise waren wir zu kreativ, teilweise sind die Technologien noch nicht so weit oder wir sind auch technologisch vielleicht nicht so weit, aber das Wichtigste war zu starten, ohne jängige, intensive strategische Diskussionen ohne Zeit verlieren einfach ein bisschen Geld investieren auch in den Felix: Vielen Ales : wir das hingeworben, nach sechs Monaten haben wir den ersten Check Felix: Dank. Ales : zum Beispiel bei 2.3 Wo wir gute Ideen gehabt haben und haben wir auch den Pilot dann umgesetzt, haben [00:13:00] wir zum Beispiel keine interne Owner gefunden, so diesen AI-Ambassador, der das von dem Pilot nimmt und dann weiter skaliert. Beispiel. Wir haben so eine geile Idee gehabt, einen AI-Assistent für unseren Einkauf, der liest alle Verträge mit unseren Lieferanten und der bereitet dann Vorschläge für den Einkaufsteam zu Verhandlungen. Der vergleicht Konditionen vergleicht alle möglichen Daten und so weiter. Und haben wir das, sage ich, in einem MVP mit den 50 großen Lieferanten gemacht mit seinem externen Partner und hat das schon relativ gut funktioniert. Aber wir haben gesehen, dass der Einkauf noch nicht so weit war dass die das dann, Felix: Vielen Dank. Ales : skalieren. Von anderer Seite aber hat der Einkauf selber angefangen die AI-Nutzen für die Entwicklung von neuen [00:14:00] Produkten. Wir haben eine relativ hohe Share von eigenen Marken und was die gemacht haben ist, dass die Trends gesammelt haben, so von Messen von Webseiten und so weiter und haben dann JGDP gefragt, was ist eigentlich die Trends Und der kann den Prompt machen, basiert auf diesen Trends die die dann genutzt haben in den anderen AI-Applikationen für einen neuen Produktvorschlag. Und das hat für den funktioniert, das hat ihm gefallen. Felix: Vielen Dank. Ales : damit hat man sich sehr viel Zeit gespart, um die Produktvorschläge zu machen. Und da haben wir sofort diese AI-Ambassador gefunden. Und jetzt bauen wir das weiter, diese Produkte, mit sehr vielen neuen Ideen Und jetzt skalieren wir das, weil wir gesehen haben... Und das hat funktioniert. Das bedeutet, das war das eine Thema, [00:15:00] nicht alles klappt sofort, wenn man einfach nicht vielleicht die richtige Owner in die Organisation findet, die das dann weiter skalieren und entwickeln kann. Das zweite Thema war, wo wir dann Probleme bekommen haben, war zum Beispiel das Thema Technologie war noch nicht so weit. haben uns einen Assistent für die Webshop überlegt der verschiedene Fragen beantwortet. Felix: Vielen Dank. Ales : die Kunden haben alle möglichen Fragen. Die haben produktrelevanten Fragen, kundenrelevanten Fragen, so wo ist meine Lieferung und so weiter. Die haben Fragen über Payments, die haben Fragen über Preise und so weiter. Und da haben wir gesehen, dass einfach diese Anzahl von Fragen, Für die Technologien, die wir damals gehabt haben. Und wenn die Technologien einfach Zugriff haben, an welche [00:16:00] Daten hat die Zugriff, an welche nicht, das war überfordert. Und deswegen haben wir das gestoppt, weil hat das nicht so optimal funktioniert. Haben wir aber jetzt wieder gestartet und zwar nur mit etwas einfacherer Use Case, auf die Product Detail Seite, ein Smart Assistant, der nur beratet die Kunden zu dem Thema Produktdaten. Das hat schon besser funktioniert. Jetzt haben wir das wieder gestoppt weil jetzt kommen wir zu Black Week. Da wollen wir einfach nicht zu viele Applikationen haben. Die haben wir noch nicht getestet aber nach dem Black Week gehen wir wieder live und werden das dann weiter ausrollen. Felix: Okay, super. Danke, dass du hier mal konkrete Use Cases auch mit anbringst und nicht nur erzählst, was alles toll läuft, sondern dass man manchmal einfach loslaufen muss und dann am besten lernt was schon funktioniert und was nicht. Du hattest gerade angesprochen, dass ihr diese Ambassadors gesucht habt. Habt ihr das strukturiert gemacht, dass ihr wirklich für jeden Use Case [00:17:00] oder für jeden Bereich dann jemanden in dem jeweiligen Department oder Team gesucht habt, der... Der Owner ist für diesen Use Case und den weiterentwickelt? Ales : Das ist schon meine dritte oder vierte digitale Transformation. Ich gehe nicht zu den Jüngsten, das Übrigen habe ich schon ein paar Welle hinter mir. ich habe immer die gleiche Erfahrung gemacht. Man braucht zuerst die Winning-Koalition, die sich freiwillig meldet, das ist der erste Schritt. Das bedeutet, Felix: Vielen Dank. Ales : den einzelnen Abteilungen geredet was kann man machen, so Ideen gesammelt, wie gesagt, diese Use Cases definiert. Und dann haben wir gesehen, wer meldet sich freiwillig oder wer dazu Lust, Hat, da mitzumachen. Weil ich glaube, die erste Gruppe, die erste Teil von der Winning-Koalition, das müssen die Freiwilligen sein. Das ist immer meine Erfahrung. Das ist wie einfach [00:18:00] die Erste, welche springen in kalte Wasser, die Felix: Vielen Ales : wirklich wollen, in die kalte Wasser springen. Felix: Dank. Ales : haben wir, das war wirklich so, da hat sich ein paar Leute freiwillig gemeldet und haben sich in die Projekte einarbeitet und haben das nebenbei zu den normalen Tätigkeiten gemacht, diese Themen. Wir haben das weitergebracht. Wir haben von der technischen Seite natürlich versucht zu helfen, aber auch da, auch bei dem Tech-Team sieht man, einige Leute haben dazu mehr Ideen und Lust mitzumachen und arbeiten und auch die haben sich dann freiwillig gemeldet und haben mitgemacht anderen tun sich da ein bisschen schwer. Und wenn man diese Welle hinter sich hat, die ersten und dann hat die ersten Erfolge und so weiter, dann kann man von meiner Erfahrung gehen und suchen die zweite Gruppe von Leuten, die vielleicht nicht so [00:19:00] voll begeistert sind, aber wenn die sehen, okay, das hat schon bei ein paar Felix: Vielen Dank Ales : Dann machen die auch mit. gesagt, halbwegs freiwillig aber nicht hundertprozentig. Da sind wir jetzt aktuell dabei, diese zweite Welle auszubreiten. Wer will noch mitmachen, die Gruppe einfach größer zu machen. Felix: Ja, kann ich nur bestätigen genau die gleiche Entwicklung sehe ich auch immer wieder und man braucht am Anfang diese Gruppe die vorneweg geht, die ersten Erfolge mit einfährt, die intrinsisch motiviert sind und Lust haben, dieses Thema zu verstehen und Die ersten Lösungen zu entwickeln. Und ich will jetzt nochmal von diesem Organisationsthema zu dem technischen Setup weil du hattest vorhin kurz erwähnt ihr für jeden Use Case geschaut habt, habt ihr schon eine SaaS-Lösung [00:20:00] Software im Einsatz, womit ihr das umsetzen könnt? Könnt ihr den Use Case selbst mit Bordmitteln umsetzen oder braucht ihr einen externen Partner für die Umsetzung? Was, wann macht es denn Sinn zu sagen, hey, wir arbeiten mit Salesforce, mit Microsoft, mit SAP, anderen Companies, die entwickeln ihre eigenen KI-Funktionen in ihren Produkten. Wir nehmen das, was es da gibt oder warten vielleicht auch, bis das Produkt soweit ist. Wann würdest du sagen, macht es Sinn zu sagen, Nee, wir brauchen hier was Eigenes für uns und wann sollte man auf den externen Partner setzen? Wie würdest du da unterscheiden? Ales : Das ist eine gute Frage, weil das ist natürlich eine intensive Diskussion auch intern und auch mit den Partnern, auch mit den Softwarefirmen. Weil aktuell ist das so, dass fast Felix: [00:21:00] Untertitelung ZDF, 2020 Ales : Und die natürlich leicht verwirrt weil das sieht alles so super einfach und ab morgen kannst du das Felix: Untertitelung Ales : Diskussionen ja aber das ist zuerst nur in US oder das ist nur in Englisch. Felix: des ZDF, 2020 Ales : dann nur für diese tipp von kunden und so weiter so weiter das Felix: Vielen Dank Ales : ist man kann Das kann man auch bei den Softwares nur einsetzen, wenn man sehr stark oder sehr nah [00:22:00] zu Standard bei dieser Software ist. Weil Weil obwohl die Felix: Dank. Ales : die letzten Jahre relativ intensiv promotet haben, du bist flexibel, du kannst die Systeme adaptieren, konfigurieren, auf deine Internet-Prozesse, auf deine Daten-Tippen, auf deine Daten-Modelle und so weiter. Genau das ist jetzt ein Problem. Weil was ich sehe, ist, ähm Die neuen AI-Services, die da reinkommen, die meistens funktionieren, nur wenn du ein Standard-Setup hast, der nicht Customized ist und mit irgendwo vernünftigen Datenmodellen befeuert sind, die auch einfach sehr nah zu den Standards sind. ist es vielleicht einfacher, auf die AI-Technologien zu warten von den [00:23:00] SaaS-Partnern oder auf die AI-Services. Das ist das eine, was ich gesehen habe. Sobald du aber out of standard bist, dann ist das schwierig. Zum Beispiel können wir reden über Salesforce. Wir sind relativ große Salesforce-Kunden. unserer Schwesterfirma die sehr stark im Standard in den Customer Service und deren Einstein AI, das sind noch nicht die AI Agents die sind immer noch in Beta, aber diese Einstein AI, die bringt Felix: Untertitelung des ZDF, Vielen Dank. Ales : Wir bei Lampenwell haben historisch eine Customized Setup, der hat sich adaptiert auf verschiedenen Prozessen. Wir haben auch noch nicht so die optimale Datenintegration Und funktioniert vielleicht nur die [00:24:00] Hälfte davon, was bei den Kollegen funktioniert, ja, wo ist dann, dann ist natürlich der Mehrwert relativ gering und dann lohnt es sich überlegen, entweder ich gehe auf den Standard, ja, oder ich suche ein anderes Tool, einen zusätzlichen AI-Layer, der, Vielleicht diese, sage ich, AI-Services einfacher übernimmt. Das ist so eine Erfahrung. Und die zweite Erfahrung ist, zu, sage ich, sich überlegen, wie wichtig ist das für diese Firma? Wie Felix: Vielen Dank. Ales : das? Oder ist das nur eine Marketing-Kommunikation? Oder machen die ein paar schöne Folien und ein bisschen kurze Videos Aber ist das noch nicht in deinem Blatt? Felix: Vielen Dank. Ales : die das nicht ernst, die Transformation? Weil das ist auch für die SaaS-Softwares-Provider eine Transformation. Und da haben wir positive, aber auch negative Beispiele Felix: Können wir da mal so ein [00:25:00] bisschen drüber sprechen, mit welchen Lösungen habt ihr jetzt sehr gute Erfahrungen gemacht und wo in eurem Tech-Stack siehst du auch noch nicht, dass da die Versprechen, die vielleicht auf der AI-Seite gemacht worden sind auch so eintreffen? Ales : Ja, das ist immer schwierig, die ganze Liste von den Softwareanbietern hier nennen, aber ich nehme ein paar Beispiele, wie gesagt, die schon genannt, da haben wir gemischte Erfahrungen bis jetzt und wir werden sehen, wie das mit den AI-Agenten wird, was jetzt diese neue Welle was die Salesforce betrifft Wir sind relativ stark auf Microsoft. haben, würde ich sagen, ein Felix: Vielen Dank. Ales : in Microsoft und Office und Asia und all diese Themen. Da sehen wir, dass das funktioniert. Aber wie gesagt, mit [00:26:00] begrenztem Benefit Weil wir keine große Firma sind. Ich glaube, das, was jetzt in den Co-Pilot von Felix: Vielen Dank. Ales : in Office 360 ist, ist sehr gut ausgerichtet auf große Firmen die Tausenden von Mitarbeitern haben. Da kann ich mir vorstellen, bringt das viel mehr Benefits Bei uns, einige Mitarbeiter sind begeistert und andere sagen, das Felix: Untertitelung Ales : Deswegen variieren wir, wer bekommt die Lizenz oder nicht, aber das glaube ich das ist okay. Wo, kann ich mir vorstellen, hat Microsoft nur Nachholbedarf ist in dem ganzen RIP-Bereich Da haben wir auch Microsoft RIP auf moderne Installationen und da ist noch nicht so viel gekommen. Felix: Du meintest ja auch, dass ihr schon einige Anwendungsfälle im und in den Kreativteams [00:27:00] bei euch umgesetzt habt. Was macht ihr dort? Und mit welchem Toolstack arbeitet ihr? Ales : Also was machen wir da ist... Da gehen wir, ich würde sagen, in drei Richtungen. Einmal ist die neue Produkte entwickeln, wie vorhin schon beschrieben haben. Das wir dann sammeln, die ganzen Infos, basierend auf das bekommen wir ein Prompt. Und den Prompt nutzen wir aktuell in Adobe. Und die Designvorschläge, wie das denn jetzt auch von Google, die Designvorschläge, funktionieren auch relativ gut. Das sind sage ich die zwei Softwareanbieter die wir nutzen Für die Produktdesign-Vorschläge. Das nächste Thema ist die ganze Bilder, also die [00:28:00] Hintergrundbilder bei unseren Produkten. Da nutzen wir mehrere Tools, auch natürlich Adobe, dann ein bisschen Google und dann testen wir noch ein paar anderen, um einfach die die Hintergrundbilder von den Produkten schöner und einfacher zu produzieren. Muss man auch sagen, die ganzen AI-Modelle oder die Modelle von den verschiedenen AI-Services, die entwickeln sich so schnell, dass ein Produkt, Felix: Vielen Dank. Ales : gut war, vielleicht in zwei Monaten ist da wieder ein anderer Produkt, der viel besser ist. Felix: Vielen Ales : aber auch die Texte auf Felix: [00:29:00] Dank. Ales : nutzen wir von Azure das OpenAI-Programm Technologien und von Google die Vertex AI. Das sind sage ich, Technologie-Stacker, auf was wir setzen. Wie gesagt, Mix zwischen hauptsächlich Microsoft und Google und dann ein paar SaaS-Software-Providern. Felix: Das ist für mich ein großes Take-away, schon mal erstmal zu gucken, mit welchen Anbietern arbeiten wir zusammen, wie sieht deren AI-Roadmap aus, welche Features gibt es heute schon, die wir testen können, was kommt da vielleicht in Zukunft und erstmal zu schauen, wie können wir das eigentlich sehr schnell testen Für uns bewerten und das bestmöglich hebeln und ausreizen, bevor wir anfangen das Rad neu zu erfinden und selbst irgendwelche Applikationen [00:30:00] Workflows dort ran zu entwickeln, vielleicht in ein paar Wochen von dem Anbieter den wir schon im Einsatz haben, kommen. Ales : Ja, ich kann das nur empfehlen, speziell bei mittelständischen Firmen die einfach wenige Ressourcen haben. Einfach versuchen, auf Maximum zu Felix: Vielen Dank. Vielen Dank. Ales : das kostet für Austesten ein paar Euro, die Lizenzen für die Ärzte auszuprobieren und damit kommt man nach meiner Auffassung viel schneller voran und viel besser voran als wenn man versucht, alles viel selber zu machen. Und nur mit eigenen Ressourcen und auf irgendwelche komplexen [00:31:00] technologischen Stellen. Felix: Und wir müssen ja auch sagen, die meisten Mittelständler werden nicht die AI-Entwickler sein Sondern wir müssen die Anwendung vor allem ja meistern und das, was auf dem Markt entwickelt wird und zur Verfügung stellt, steht das bestmöglich in unsere Prozesse integrieren und dann nutzbar machen, aber in den seltensten Fällen wird ein Mittelständler die neue AI-Lösung entwickeln müssen. Ales : Genau so ist das und das ist auch meine Erfahrung von vorigen technologischen Transformationen Das eine ist einfach etwas in Pilot zu bringen, das andere ist dann etwas von Pilot in Skalierung zu bringen und was Felix: Vielen Dank Ales : man sich [00:32:00] enorm schwer, das weiter einfach das Tool, welches man entwickelt und welche Prioritäten funktioniert, dann weiter investiert, um sicherzustellen, dass das Tool weiterläuft, dass da irgendwo regelmäßige Upgrades, Felix: Vielen Dank. Ales : dass da vielleicht ein paar Verbesserungen und so weiter sind ist oft ein unterschätztes Thema. Wie gesagt, speziell bei mittelständischen Firmen hat man dann nicht genug Ressourcen und man einfach flexibel dann die Ressourcen verschiebt auf andere Projekte und dann auf einmal geht das runter und dann... Jahr später wird das Tool überhaupt nicht genutzt, obwohl das eine gute Idee war, hat Felix: Ein Ales : aber hat man einfach nicht genug Ressourcen gehabt, das immer wieder weiterentwickelt und maintenance machen. Felix: wunderbares Beispiel dafür sind die vielen Unternehmen, die gesagt haben, wir entwickeln unser eigenes [00:33:00] Chat-GPT, wir wollen eigenes Interface haben. Wir wollen die auf unseren eigenen Azure-Instanzen und speichern und was ich jetzt immer wieder sehe, ist, dass diese eigenentwickelten Lösungen überhaupt nicht mit den Features am Markt mitkommen, die Mitarbeiter aber immer wieder... Mit ChatGPT oder Copilot vergleichen und wenn das Feature-Set der internen Lösung deutlich schlechter ist, dann nutzen sie eben doch ihre privaten Accounts und so wurde halt eine Menge Geld ausgegeben, Ressourcen investiert, aber am Ende nutzt keiner mehr die interne Lösung. also, ja, sehr, sehr wichtiger Punkt und denke ich für alle, die zuhören auch ein Key-Takeaway da erstmal zu schauen, was gibt es auf dem Markt, was ihr sehr schnell direkt nutzen und bestmöglich in eure Prozesse integrieren könnt. Jetzt hast du schon ein paar Mal gesagt oder wir haben darüber gesprochen, wie schnell sich die AI-Welt weiterdreht Allein in den letzten zwei Wochen kamen wieder so viele [00:34:00] neue Updates Modelle, Produkte auf den Markt oder Neuerungen von großen Anbietern. Wie macht ihr das dann, dass ihr up to date bleibt und es irgendwie schafft, diese ganzen neuen Entwicklungen immer wieder einzuordnen für euch zu bewerten und das, was dann besser ist, am Ende auch zu nutzen? Ales : Ja, das ist eine gute Frage, weil ich Felix: Vielen Dank Ales : du, wir haben ja noch nicht das Vorige ausprobiert oder richtig, und jetzt kommt wieder das Nächste. Felix: Vielen Dank. Ales : das sind wieder drei Punkte, die, wenn ich meine Erfahrungen empfehle. Das eine ist, man darf einfach nicht die Angst haben, ein paar Sachen wegzumeißen und neu starten. Wenn da wirklich der nächste technologische Sprung kommt und sagt, oh, ich habe das mit das und das gemacht [00:35:00] vor sechs Monaten, das hat uns gewisse Geld gekostet oder Zeit gekostet Wenn man aber sieht, da ist etwas schon einiges Besseres, dann lieber... Felix: Dank Ales : überlegen, dann springe ich auf das Nächste, bevor ich dann zu lange einfach nur, weil das schon etwas gekostet hat oder weil ich mir das Zeit Felix: Untertitelung des ZDF, Ales : wir als Nächstes und was funktioniert, was ist jetzt als Neues gekommen auf den Markt und was können wir dann ausprobieren, was, sage ich passt in unsere Konzepte im Sinne, was sind die Use Cases die wollen wir vorantreiben, ja. [00:36:00] Und das Dritte ist, wenn da kommen neue Themen, was wir noch nicht angefangen haben, aber können theoretisch in bestimmte neue Use Cases reinpassen, versuche ich wieder das Promoten intern, so suche ich die nächsten AI-Ambassadors in den Business oder in den Tech und sage, schaut euch, da ist jetzt etwas Neues, das könnte passen zu die und die Themen, mit was wir uns beschäftigen oder das könnte uns bei die und die Prozessen helfen und wollen wir das nicht auszuprobieren. Genau. Wenn sich jemand meldet, dann bin ich sehr froh und dann versuchen wir das zu testen. Wenn sich keiner meldet, dann bin ich traurig zwar. So ist das Leben. Man kann einfach nicht alles gleichzeitig machen. Was aber wichtig ist, dass man, Felix: Vielen Dank Ales : was für uns [00:37:00] wichtig ist, dass wir intern haben, irgendwo zwei, drei wirklich strategische AI-Projekte wo wir sagen, das sind würde ich sagen, fast die Game Changers, müssen wir einfach immer wieder weiter verfolgen. Die müssen uns immer wieder verbessern. Da dürfen wir uns nicht zu viel verlangsamen durch irgendwelche neue Ideen Felix: Welche sind das? Ales : Das ist bei uns das Thema Procurement, also wie nutzen wir die AI für neue Produktentwicklung und alles, was alles in dem Procurement für Prozesse sind, wenn Felix: Vielen Dank. Ales : ich brauche ein neues Produkt, bis wirklich wir können das Produkt verkaufen, das sind Felix: Vielen Dank. Ales : bin sehr lange schon in den Handel oder in B2B, dieser Prozess hat 25 [00:38:00] Jahre nicht wirklich viel verändert. Der ist relativ, sage ich, in den Grundprinzippen stehen geblieben Felix: Dank. Ales : die einzelnen Schritte, bis es das Produkt produziert und verkaufsbereit ist. Das ist das eine. Das zweite Felix: Vielen Dank. Ales : was hat zu tun mit der Shopping Experience, dieser AI Shopping Assistance, die da hilft in Zukunft dem User in den verschiedenen Schritten Felix: Vielen Ales : Schritt nach Schritt die ganze User Experience Felix: Dank. Ales : [00:39:00] Produktbildern, Marketingbildern und so weiter, weil das natürlich ein wichtiger Teil für die Entscheidung bei den Kunden ist, ob die bei uns einkaufen oder woanders. Felix: Ihr habt jetzt das erste Jahr von der, ich nenne es mal AI-Initiative rum, ist ja echt eine Menge passiert, das zeigt auch, wie viel in einem Jahr doch möglich ist, habt von eurer Unternehmensstrategie profitiert Die Handlungsfelder und die Use Cases runtergebrochen, habt die ersten internen Ambassadors gefunden, die die Projekte ownen habt Use Cases pilotiert, habt euch angeschaut in eurem Tech-Stack was gibt es dort schon für Anbieter und Features oder Anbieter die die richtigen Funktionen und Produkte anbieten, um eure Use Cases umzusetzen. Habt euch die ersten Partner gesucht. Also ich finde, das geht auf jeden Fall alles schon in eine [00:40:00] sehr, sehr gute Richtung. Danke, dass du das alles so mit uns geteilt hast. würde mich aber interessieren wie stellst du dir denn das zweite Jahr vor? Ja. Ales : Es ist auch schwierig, mehr und mehr oder für mich zu erkennen, was wirklich Felix: ZDF, 2020 Ales : wirklich arbeits- oder funktionsfähig. Felix: Dank Ales : entwickeln in den nächsten zwölf Monaten, sind nach meiner Auffassung Zwei Richtungen. Das eine [00:41:00] ist das Thema User Experience. Ich sage, das sind jetzt die ersten Pilots wie die Kunden interagieren mit den Jobs in anderen Wegen, aber viel hat sich noch nicht geändert. Wir sind immer noch in den Pilots, was ich sehe, nicht nur bei uns, sondern auch bei unseren Mitbewerbern und der gesamten E-Commerce. Und ich glaube, da wird sich die nächsten zwölf Monate vieles passieren. Weil da Felix: Vielen Ales : jetzt ist nur die Frage, finde ich der richtige Use Case oder Felix: Dank. Ales : funktioniert bei den Kunden und was nicht. Das ist mehr so Dreier und Error. Aber wir werden sehen, viele Trials und wir werden sehen auch, dass einiges davon wird funktioniert und dann wird man das schnell skalieren. Weil sobald man sieht, dass das wirklich endet die [00:42:00] Conversion, und zwar signifikant, dann wird dann sofort natürlich der Fokus auf dieses Thema, weil wenn man schafft Die Conversion sichtbar zu verbessern, dann bringt das dem Unternehmen enorme Benefit. Und das zweite Thema ist, was man manchmal noch sehen, was man noch nicht so richtig gesehen hat, ist das Thema Personalisierung und Scale. Wir reden zwar seit Jahren in den Retail über Möglichkeiten von Personalisierung. Ich weiß nicht, wie viele Präsentationen habe ich gesehen von verschiedenen Softwareanbietern, was alles man mit Personalisierung machen kann. Aber wenn du die Kunden fragst und das ist wirklich wichtig, Egal bei welchem Job, Felix: Vielen Dank. Ales : wirklich das Gefühl, dass die, die sagen, ja, ich habe, ich bin, das ist die User Experience wirklich [00:43:00] personalisiert. Und das werden wir manchmal noch sehen in den nächsten zwölf Monaten, dass da, dass da werden die ersten Erfolge sichtbar im Sinne von den Kunden. Ich glaube, etwas schwieriger bei uns, weil unser Business-Modell ist, wir verkaufen Produkte, die man nicht jeden Monat kauft. ich glaube, generell in dem E-Commerce-Bereich wenn wir sehen, da wird sich bewegen vieles in diese Richtung, in diese Massenpersonalisierung. Weil ähnlich hat man die richtigen Technologien dazu, das umzusetzen. Felix: Und dann lass uns mal noch ein Stück weit in die Zukunft schauen. Ist ja immer schwer, jetzt nehmen wir drei, vier, fünf, zehn Jahre, such dir gerne was aus. Wie wird künstliche Intelligenz E-Commerce im Allgemeinen verändern? Wird es überhaupt noch Online-Shops geben? Werden wir uns noch durch Online-Shops klicken, unsere [00:44:00] Produkte aussuchen, in den Warenkorb legen und durch ein Checkout gehen? Oder glaubst du daran, dass wir alle unseren AI-Assistenten auf dem... Smartphone haben und nur noch beschreiben, was wir haben wollen oder ein Bild machen von unserem neuen Wohnzimmer und der dann das Internet durchsucht nach den bestmöglichen Angeboten und zur Vorauswahl zusammenstellt und wir nur noch bestätigen müssen und dann der Kaufprozess ausgelöst wird. Wie blickst du darauf? Ales : Vielen Dank. Wenn man sie anschaut, warum Felix: Vielen Dank Vielen [00:45:00] Dank. Ales : das Felix: Vielen Ales : Kategorien. Felix: Dank Ales : wird Felix: Vielen Dank. Ales : Die Frage ist nur, wie schnell und in welchem Umfang, aber das wird kommen. Das nächste Thema ist, wir einkaufen, weil wir das als Zeitvertreibung haben. Man geht in die Geschäfte, man hat Spaß dabei. Oder man geht online und man hat Spaß Felix: Untertitelung [00:46:00] ZDF, Ales : weil uns das Einkaufen Spaß macht und weil wir Interesse haben, sie etwas anzuschauen das wird auch in Zukunft so sein, aber die User Experience bei dieser wird etwas anderes. Da werden sicher Kombinationen zwischen Virtual Reality, Augment Reality, aber auch Stores und so. Ich glaube, die klassische E-Commerce Shops, die werden dann nicht so die Rolle spielen. Natürlich auch Social Media, wie man sagt, zum Beispiel jetzt TikTok Shop und so, das ist auch, das geht alles nach, ich habe Spaß dabei, etwas Neues zu entdecken und Spaß dabei, etwas einzukaufen. Und das Dritte [00:47:00] ist, Ich habe eine spezielle Situation, Beispiel ich renoviere ein Haus, das ist eine einmalige Situation oder ich ziehe um in eine neue Wohnung. Das ist eine einmalige Situation und mein Kind ist geboren. Wo ich auf einmal einen neuen Tipp von Bedürfnisse haben und einen Bedarf, den muss ich decken. Und was da wieder der Trend ist, dass sich da das mit den AI-Assistenten dabei, das helfen. Ein Beispiel, wenn man ein Haus renoviert, muss man jetzt sehr viele Tätigkeiten machen und durch verschiedene Shops gehen und Planung machen und ich weiß nicht was alles. Das kostet sehr, sehr viel Zeit. Und stellst du dich vor der Zeit, wenn ich dann gehe durch die Zimmer mit einem [00:48:00] Telefon ich scanne die ganze Zimmer und dann male ich irgendwelche Ideen die ich habe und dann die AI basiert auf dieser Idee Auf diesen eingescannten Raum, auf die Ideen die ich gemalt habe und auch, weil die AI kennt mich schon, was ich so gerne habe, blaue Farbe, bestimmter Stil und so weiter, mit Vorschlag einfach, so kann dein Zimmer ausschauen. Und dann presst du nur den Knopf und dann sagst du, das gefällt mir oder hier hast du vier Vorschläge und das gefällt mir und dann sag okay, jetzt automatisch bestelle ich den Handwerker, der das die Wände malt, ich automatisch bestelle ich die Farbe, ich automatisch bestelle ich den Möbel, ich automatisch bestelle ich das... Dass jemand liefert das. Ich plane das in Zeit, nicht dass die Möbel geliefert sind bevor die Wände gemalt sind und so weiter. [00:49:00] Und diese ganzen Prozesse im Hintergrund werden dann viel automatisiert. Das bedeutet, das, was dich stresst Aktuell, die ganze Organisation, es werde wegkommen und das ganze Switchen zwischen verschiedenen Shops und Und organisiert die Handwerker oder die Services dazu und so weiter und du würdest eher den Spaßfaktor haben, ja jetzt suche ich mir ein neues Zimmer in mein definiertes Budget und die AI einfach macht mir die Vorschläge und dann im Hintergrund kümmert sich, dass das alles läuft. Felix: Hoffen wir, dass es so kommt. Für mich klingt das großartig da würde ich mich auf jeden Fall auf den nächsten Umzug freuen. Aless, vielen, vielen Dank, dass du uns heute mal durch eure letzten zwölf Monate und [00:50:00] auch durch deine Zukunftsgedanken durchgeführt hast. Geschäftsführer in einem mittelständischen Unternehmen wäre und mich fragen würde, hey, wir Stehen vor diesem großen Thema, fragen uns, wie wir hier anfangen sollen, wir haben keine unbegrenzten Ressourcen im Unternehmen, dann hättest du mich auf jeden Fall heute ermutigt, loszulegen, ja, von unserer Strategie relevante Use Cases abzuleiten, sich da auch Support zu holen und von da aus die Leute in den Teams zu finden, die Lust haben, zu schauen, mit welchen Partnern arbeiten wir überhaupt schon zusammen, welche Tools, Systeme nutzen wir, Was können wir von da nutzen und dann relativ schnell ins Ausprobieren kommen und auf dem Weg lernen und das, was gut funktioniert, einfach mehr davon machen und ein paar große, spannende Use Cases auch um dort die Potenziale langfristig voll auszubauen Reizen zu können und darüber einen Wettbewerbsvorteil zu erschaffen. Also was du beschreibst von der User Experience, wenn ich [00:51:00] wirklich einen Assistenten habe, der den User über die gesamte Customer Journey gut versteht und begleiten und unterstützen kann, dass wir einen enormen Vorteil haben. Ales : Ja, das war eine gute Zusammenfassung. Ich glaube, dass das, was wir am wenigsten haben, ist Zeit. Und deswegen soll man überhaupt nicht warten, sondern loslegen weil die Zeit Felix: Dank Ales : Die Zeit läuft und da ist eine Zeit zu warten, weil wenn wir das nicht machen, dann macht das unser Mitbewerb. Und vielleicht, wenn nicht der Mitbewerb in Deutschland, dann macht das aber der europäische Mitbewerb oder der amerikanische oder der asiatische Mitbewerb. Und natürlich mit modernen AI-Technologien können diese Firmen viel schneller in Zukunft skalieren, deren Business-Modelle auch steigern Auch nach Deutschland, so gesehen kann ich nur raten einfach nicht warten, sondern loslegen und [00:52:00] on the way die Erfahrungen sammeln, aber hauptsächlich schnell die ersten Use Cases umzusetzen. Felix: Künstliche Intelligenz wird nie schlechter und einfacher war es nie, die Möglichkeiten zu nutzen. Also lasst uns das tun. Vielen, vielen Dank, Alisch. Ales : Bitteschön