Felix: [00:00:00] Herzlich willkommen zum AI-First-Podcast. Heute zu Gast sind Henrike Alpheis und Julian Mennenö von REWE. Und wir sprechen heute Julian: Vielen Felix: LEH gibt, Julian: Dank. Felix: umsetzt, von traditioneller KI bis heute generativer KI... Und was sich damit auch in der Organisation verändert hat. Ich bin total gespannt, was ihr zu erzählen habt und freue mich aufs Gespräch Schön, dass ihr da seid. Julian: Danke dass wir da sein dürfen. Felix: Henrike, vielleicht machst du mal den Start. Erzähl mal kurz, wer du bist und was du bei REWE machst. Henrike: Sehr gerne. bin Henrike aus dem Bereich Research Innovation der REWE Digital und freue mich auch sehr, heute hier in deinem Podcast zu Gast zu sein. Vom Hintergrund bin ich Wirtschaftspsychologin und Julian: [00:01:00] Dank. Henrike: Frage, was funktioniert Macht KI auch mit der Art, wie wir arbeiten, wie wir zusammenarbeiten. Ich schaue also nicht nur Julian: Dank. Henrike: Bei uns so eine Art Center of Excellence für Themen rund um Enablement, Community Building, Kommunikation, Change und KI-Beratung fungiert. Felix: Danke Julian. Was ist dein Background und wofür bist du bei der Rewe verantwortlich Julian: Ja, genau. Ich bin Head of AI Strategy and Enablement hier bei uns bei der REWE. Und Penny, muss man immer dazu sagen, gehört auch dazu, für alle, die sich wundern. Ja ich [00:02:00] bin vor zwölf Jahren in die REWE eingestiegen nee vor 13 müsste es mittlerweile sein. Und damals hatten wir so den ersten Analytics-Bereich aufgebaut, um insbesondere die Kollegen im Einkauf zu unterstützen, mit entscheidungsunterstützenden Tools, wie das damals so war, mit den Herausforderungen, die man so hatte und der Infrastruktur, die vielleicht noch nicht ganz da war, aber sind immer weiter gewachsen. Sodass ich jetzt mich glücklich schätzen darf, in einem Bereich zu arbeiten von weit über 100 Personen, die daran arbeiten, eng mit der IT zusammen, eng mit den Fachbereichen zusammen, um AI und Advanced Analytics daraus Value zu generieren. Und ich bin eine von sechs Domainleitern, die die AI-Themen da vorantreiben, mit ganz vielen netten Kollegen zusammen. Felix: Zum Einstieg möchte Julian: Mhm Henrike: [00:03:00] Vielen Felix: Letzte woran ich wahrscheinlich denke, ist KI oder Daten oder ähnliches. Was sind denn eigentlich schon so für KI-Use Cases bei euch? Wahrscheinlich schon lange im Einsatz, was ich aber als Kunde bei euch gar nicht mitbekomme, weil es Julian: mh Felix: KI ist, die im Hintergrund Julian: mh mh mh. Felix: tut. Julian: Ja, klar, die Chatbots die sieht dann jeder direkt immer, aber da stellt man sich natürlich auch die Frage, verdiene ich damit jetzt wirklich mehr Geld? Aber ich kann ja mal ein paar Beispiele nennen, die vielleicht wirklich unter der Haube sind. Also einerseits, was eigentlich im Handel eh schon immer passiert und natürlich auch mittlerweile KI getrieben ist, sind die Bestellvorschläge und Nachfrageprognosen, dass halt immer genug im Regal ist. Das sieht man vielleicht nicht. Aber auch gerade die Sortimente die Sortimentsgestaltung [00:04:00] mit KI, also dass wir zum Beispiel sagen, in welcher Markt sollte denn wie viel Schokolade haben und von welchen Schokoladen denn wie viele zum Beispiel. Das wird schon ziemlich individuell auf die Märkte zugeschnitten, dass wenn zum Beispiel ein Tierarzt um die Ecke ist, vielleicht mehr Tiernahrung. Und das sieht man natürlich jetzt. So nicht, aber da geht es eben auch gerade darum, unsere Kundenbedürfnisse möglichst gut zu erfüllen. Vielleicht noch ein Beispiel ist, ihr kennt vielleicht Scan&Go. Also ich kann mit einem Scanner Scannerpistole selber durch den Markt laufen und während meines Einkaufs selber scannen. Und da... Ja, da sind halt zufällige Kontrollen immer mussten stattfinden damals und das ist natürlich für alle unangenehm für die Mitarbeitenden unangenehm für die Kunden unangenehm und auch dahinter läuft mittlerweile eine KI, die halt sagt, okay, [00:05:00] den wollen wir jetzt mal irgendwie nicht kontrollieren und vielleicht einen anderen eher schon. Da ist dann auch allen mit geholfen Oder auch, das ist ein typisches Handelsproblem, out of stock, also dass irgendwo eine Regallücke entsteht oder noch viel schlimmer dass es keine Lücke gibt, aber ein Artikel verdeckt ist und das Warenwirtschaftssystem sagt, ist doch alles super, Bestand ist da, aber trotzdem verkaufe ich den Artikel nicht mehr, weil jemand das Maggi-Tütchen an einer anderen Stelle zurück tut und damit einen anderen Artikel vielleicht verdeckt. Und auch da haben wir eine KI im Einsatz, die läuft zum Beispiel schon in allen Penny-Märkten, die sich im Prinzip alle Bonks des Marktes anguckt und ähnlich wie auch ein GPT-Modell sich überlegt, das war ein typischer Frühstücksbon, aber da ist irgendwie keine Nutella drauf. Und wenn das 5-6 Mal passiert, dann sagt die KI, das ist jetzt komisch da schickt man eine Notification in den Markt und sagt, schau doch mal nach. Und das bringt tatsächlich für alle was, für uns, weil wir mehr verkaufen und die [00:06:00] Kunden, weil sie ihre Artikel finden. Felix: Wie sieht das mit eurem ihr habt ja auch ein Liefergeschäft zum Beispiel, wie sieht das dann mit Routenplanung und solchen Cases aus? Ja Julian: Ja, das passiert auch. Also ich könnte jetzt noch und nöcher erzählen. Genau. Felix: aber dann haben wir mal so einen Überblick bekommen, Julian: genau, ja. Felix: Zeit. Okay, aber das sind ja jetzt, also man könnte ja den Eindruck gewinnen, dass jetzt ChatGPT gleich KI ist, alles was du gerade erzählt hast, das sind ja dann doch eher traditionelle KI-Methoden Also kannst du mal erzählen Julian: Hm, ja. Felix: da bedient habt? Julian: Es tut mir immer ein bisschen weh das schon traditionell zu nennen, aber es ist so, es ist so natürlich. Felix: Ich weiß nicht, manche Julian: Ich würde einfach Machine Learning sagen als eine Ausprägung von AI. Aber klar, sind die klassischen Modelle, die wir da verwenden, [00:07:00] insbesondere XGBoost stellt sich immer wieder als Überlegen heraus in vielen Anwendungsfällen, die wir haben, aber auch Recommender-Systeme die wir jetzt nicht nur, den Use Case habe ich übrigens eben vergessen, dass natürlich die Coupons auch per KI zugespielt werden über die Rewe-Bonus-App, aber wir nutzen auch Recommender-Systeme für andere Fälle. Also das sind jetzt so typische Verfahren, die wir nutzen, aber wir sind schon auch häufig so auf der Schwelle zu Deep Learning, also zum Beispiel das Penny Bong Beispiel, das ist dann schon häufig Deep Learning, wo wir auch schon mit Embeddings arbeiten, also wo wir dann auch schon wieder relativ nah an Gen AI sind, weil wir im Prinzip sagen, wir wollen nicht die natürliche Sprache der Kunden verstehen, sondern die Sprache der Bongs Henrike: ZDF, Vielleicht Julian: Meistens Machine Learning. Henrike: zum Thema, welche Art der [00:08:00] künstlichen Intelligenz verwendet wird, ist auch unser Projekt Pick&Go. Da arbeiten wir mit Computer Vision, also auch Teilbereich der künstlichen Intelligenz oder auch herkömmlich. Und da ist es ja so, vielleicht kennt der eine oder die andere es schon, aber da ist es ja so, dass wir... als Kunde einfach in den Markt reingehen können, die Produkte aus dem Regal nehmen können und ohne quasi den Checkout-Prozess an der Kasse den Laden wieder verlassen können. Und auch das ist künstliche Intelligenz und auch das ist schon passiert weit vor der Veröffentlichung von ChatGPT und Co. auch ein ganz schönes Beispiel. Felix: Das sind ja alles Use Cases die ja über Millionen von Kunden und ich weiß nicht, wie viele tausende Märkte bei euch skaliert werden müssen, ja also es ist ja wirklich, wir Julian: Untertitelung Felix: den ihr da umsetzen müsst, ja. Wie geht ihr da [00:09:00] vor und wir müssen jetzt nicht ins jedes Detail gehen, aber mal grundsätzlich zu verstehen, wie kommt ihr zu diesen Cases, wie qualifiziert ihr die und wie geht ihr dann vor, bis die wirklich skaliert über sämtliche Rewe-Märkte im Hintergrund laufen? Julian: dem Bereich, den wir Kerngeschäft nennen, haben wir ein Board etabliert wo alle Geschäftsleiter drin sitzen, GeschäftsleiterInnen muss ich sagen. Die im Prinzip alle Use Cases priorisieren bei uns. Das heißt, Marketingchefs, Logistikchefs alle sitzen da zusammen mit unserem Gruppenvorstand Christoph Elze und der IT-Geschäftsführung und der Analytics-Geschäftsleitung zusammen Und da priorisieren wir gemeinsam die Cases mit Business Cases, allem drum und dran. Da ist ein klassisches Innovationsmanagement, da ist ein Stage-Gate-Prozess dahinter, wo wir sagen, okay, es gibt so verschiedene Phasen wo eine Idee durchläuft und als unabhängiger Dritter wird [00:10:00] das Controlling immer die Business Cases rechnen und bewerten. Und so kommen wir erstmal zu diesen Cases und dann gucken wir natürlich nicht nur irgendwie auf die schnöden Zahlen, sondern schauen auch, dass das irgendwie strategisch zusammenpasst und dass wir da in Summe gut unterwegs sind. Felix: Und pilotiert ihr das dann in den ersten Märkten Julian: Ja. Felix: bis zum Beispiel so ein Pick-and-Go installiert ist oder so ein Recommender-System, um ein Gefühl dafür zu bekommen? Julian: Ja, also wie so häufig geht es zum ersten POC immer relativ schnell. Pick and Go ist nochmal ein anderes Tierchen, da kann Henrike sicherlich gleich nochmal was zu sagen, weil das auch sehr hardware-lastig ist natürlich. Aber zum Stage-Gate-Prozess gehört auch dazu, dass man mal irgendwie schnell einen Piloten rechnet, irgendwie in einer Trockenübung und mal ein Modell rechnet und mal guckt kann das irgendwie stimmen und hinhauen.[00:11:00] Wir machen das auch nicht, wenn wir uns einfach ziemlich sicher sind. Das heißt, wir sprechen auch von verschiedenen Härtegraden von Business Cases, wo wir manchmal muss man halt ein bisschen raten und gucken, ob das Geld kommt. Und wenn man sich ziemlich sicher ist, dann lässt man die Phase eben aus. Das heißt, das kriegt man häufig schon, wir nehmen uns immer so ein Quartal vor, wo man das eigentlich hinbekommt und eine gute Einschätzung hat, ob man so einen Use Case starten möchte. Wir fangen halt die nitty gritty Details an mit allem drum und dran, wie man das Thema dann eben technisch umsetzen kann, wo man ganz viel Fachlichkeit hat, ganz viel IT, ganz viel Methodik und AI, die man dann zusammenbringen muss. Henrike: Vielen Julian: wir da machen, wir bilden dann wirklich Produktteams, die sich dann auch selber trainieren Finanziell tragen sollten durch das Geld, was sie erwirtschaften dadurch und die sind eben auch interdisziplinär aufgestellt. Das heißt, sitzen Analytics-Leute drin, IT-Leute und auch [00:12:00] die Fachbereiche sogar, mitten im Team und versuchen das Thema gemeinsam voranzubringen. Felix: Okay, also ein Case ist dann quasi nicht als ein Projekt aufgezogen, sondern wird als ein Produkt gemanagt von Anfang Julian: Genau wir sind grundsätzlich in der Rewe digital und auch bei Analytics größtenteils produktorientiert unterwegs, weil, also wenn ich höre AI-Projekt, also ein Projekt ist zeitlich begrenzt AI nicht meines Erachtens und ein Projekt mache ich ja nur, wenn ich es mit der Regelorganisation nicht hinbekomme, sonst würde es ja schon funktionieren dann bräuchte ich kein Projekt und das ist für uns dann eigentlich immer ein Zeichen, dass man, wenn man was pilotiert, dass man das Projekt nennt gut, aber... Irgendwann muss man Cut machen und das richtig umsetzen. Felix: Ähm... Jetzt interessiert mich, das macht Julian: [00:13:00] Vielen Dank Felix: Organisation, als dann dieses Gen-AI-Schnellboot kam? Konntet ihr das irgendwie, weil es hat ja dann doch nochmal andere Julian: Vielen Dank. Felix: was hat sich auch... Henrike: ZDF, Felix: jetzt geht es ja nicht nur ums Kerngeschäft sondern auch um super viele andere Bereiche, die ihr jetzt auf einmal damit bearbeiten könntet. Julian: Vielen Dank. Henrike: du sagst. Klar, das Thema KI grundsätzlich war für uns nicht neu, weil wir eben schon seit vielen Jahren an diversen KI-Projekten arbeiten. natürlich haben wir auch bei REWE mit Julian: [00:14:00] Vielen Dank. Henrike: die Möglichkeit gegeben hat, KI anzufassen, auszuprobieren Julian: Vielen Henrike: auch für die Arbeit benutzen? Und Julian: Dank. Henrike: Julian und ich damals auch als Tandem quasi Julian: Vielen Dank. Henrike: der [00:15:00] gesamten REWE-Gruppe, Kollegen und Kolleginnen aus den Geschäftseinheiten zusammengetrommelt und uns dann erstmal mit rechtlichen Rahmenbedingungen beschäftigt Ähm für den Einsatz von Julian: Vielen Dank. Henrike: KI, auch für das Testen. Ähm wir haben uns damit beschäftigt Use Cases zu identifizieren. Ich glaube, wir hatten damals eine Liste von über 220, äh 230 Use Cases aus allen möglichen Bereichen der Rewe-Gruppe und haben damals auch eine Community gegründet weil wir direkt schon von Anfang an gesagt haben, da müssen wir eigentlich die Menschen mit Julian: Vielen Dank. Henrike: für uns eigentlich der Start in diese Reise der generativen KI und das hat wirklich ganz gut funktioniert, [00:16:00] erstmal Regeln aufzustellen und damit eben natürlich auch Sicherheit zu schaffen. Felix: Mhm. Das klingt jetzt trotzdem vom Ansatz her ja schon so ein bisschen anders als die anderen KI-Use-Cases oder wie ihr mit den anderen KI-Methoden Julian: Dank Felix: Ja, also Community-Building irgendwie in die Breite gehen, also viel ... Globaler und irgendwie demokratisierter gedacht, so gebe ich es jetzt einmal wieder. Warum habt ihr euch dafür entschieden? Ihr hättet ja auch naive Annahme sagen können, wir haben ja einen etablierten Prozess für unsere Daten-KI Analytics-Use-Cases, lass uns doch diesen Gen-AI jetzt auch auf diesen Prozess aufgleisen. Julian: Das tun wir auch, also wenn wir gerade über das Kerngeschäft sprechen, also dass wir unsere Mitarbeitenden in Märkten unterstützen, im Wissensmanagement das passiert mit generativer KI oder wenn die Coupons in der Rewe-Bonus-App Henrike: Vielen Julian: Da werden die Texte auch schon mit Gen AI [00:17:00] geschrieben. Also das passiert auch weiterhin über genau diesen Funnel, wenn wir über das Kerngeschäft sprechen. Aber was uns Gen AI natürlich eröffnet hat, ist alles drumherum das es jetzt eigentlich fast jeden betrifft Und das ist dann eben der große Game Changer und das hat eben halt auch diesen Mindshift erfordert Felix: Okay, verstanden. Also ihr unterscheidet zwischen Kerngeschäft und was ist die andere? Und nicht Kerngeschäft? Oder wie nennt den Teil, damit ich Julian: Wir würden sprechen über generische Unternehmensfunktionen also das, was jedes Unternehmen hat, also Steuerabteilung Finance, was natürlich irgendwie alles dazugehört und Marketing, genau. Und wir haben eine dritte Säule, also wenn wir sagen, wo spielen wir eigentlich, where to play die Strategie nennen wir die dritte Säule Arbeitsplatz der Zukunft. Genau Und das ist natürlich das, was jeden Mitarbeitenden dann eben betrifft Und da haben wir natürlich auch [00:18:00] strategisch verschiedene Schwerpunkte wie wir mit diesen Säulen umgehen wollen. Felix: Henrike, du leitest jetzt den AI-Hub und hast ihn mit aufgebaut. Welche Lücke habt ihr mit dem AI-Hub besetzt, die ihr gesehen habt, die da aufgegangen ist, die vorher nicht gefüllt werden konnte? Henrike: Eigentlich haben wir ja eben gesagt, wir haben diese ganzen Rahmenbedingungen geschaffen mit dem Projekt, wir haben auch wirklich einiges geschafft, also Use Case Identifikation, Rahmenbedingungen Julian: Vielen Dank. Henrike: wir haben tatsächlich auch nach Abschluss dieses Projekts gemerkt, dass Rahmenbedingungen allein nicht unbedingt ausreichen. Natürlich sind irgendwie Regeln wichtig, Leitplanken wichtig, ist gar keine Frage, Wir haben auch Julian: Vielen Dank. Henrike: irgendwie immer mehr Tools bereitstellen Eigentlich im Gegenteil wenn wir zu viele Impulse haben und dabei auch dann zu Julian: Vielen Dank. Henrike: [00:19:00] dann können wir natürlich auch die Organisationen und die Menschen in dieser Organisation überfordern. Deswegen haben wir gesagt, was es wirklich braucht, ist jetzt vor allem Befähigung. Also Menschen müssen verstehen, was sie da in der Hand haben. Nicht nur, wie ein Tool funktioniert, sondern vor allem auch, was es bewirkt. Und nur so können die Menschen, die mit diesem Tools oder mit KI eben arbeiten, natürlich das auch wirkungsvoll im Arbeitsalltag einsetzen. Und deswegen haben wir uns vorgenommen, dass echte Julian: Vielen Henrike: Wenn Menschen das auch Julian: Dank. Henrike: sich aber auch sicher fühlen mit dem Umgang mit diesen neuen Technologien und haben dann erstmal versucht, eine Vielfalt an erlebbaren Formaten Julian: Vielen Dank Henrike: war dann auch der Grund, dass wir gesagt haben, wir wollen diesen Wandel wirklich aktiv mitgestalten und das war der Grund, warum wir den [00:20:00] AI Hub ins Leben gerufen haben, quasi als so eine Art Julian: Vielen Henrike: eben auch der Möglichkeit, Julian: Dank. Henrike: die außen passiert, weil wenn man sich eben nur aufs Innere fokussiert und denkt, ich bin jetzt im Hier, dann kriegt man ganz viel gar nicht mit und genau dafür ist Julian: Dank 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: was ich spannend finde. Und zwar hast du Richtung [00:21:00] genannt oder Richtung geben. Also nicht nur Impulse, sondern auch Richtung geben. Und ... Also kannst du das ein bisschen konkretisieren? Habt so ein Zielbild erarbeitet wo eure Arbeit drauf einzahlen soll? Also weil das eine ist ja, KI erlebbar zu machen, nutzbar zu machen, Leute zu befähigen damit zu arbeiten. Aber dann ist ja genau die Frage, okay, und wo steuern wir damit dann im nächsten Schritt hin? Wo wollen wir darüber in die nächsten Jahre hinkommen? Habt sowas Henrike: Ja, vielleicht kann Julian gleich noch was zum Thema Haltung sagen. Da haben wir uns natürlich auch viel mit beschäftigt mit den Werten die wir vertreten als Organisation wie die REWE-Gruppe. Aber unser Ziel ist natürlich vor allem, Jeden Menschen da abzuholen, Julian: Vielen. Henrike: müsst jetzt alle KI ausprobieren, ihr müsst jetzt alle wissen, wie man das, das und das Tool anwendet sondern es geht für uns vor allem [00:22:00] darum, zu zeigen, dass die Menschen eben nicht alleine sind dabei. Jetzt KI anwenden zu können, sondern dass wir eben genau an die Julian: Dank. Henrike: nutze ich denn das Tool. Und das sind ganz unterschiedliche Ebenen wo man diese Menschen abholen muss. Und das tun wir eben auch. Können wir gleich auch noch ein bisschen vielleicht was dazu erzählen wie wir mit Multiplikatoren umgehen. Aber das ist unsere Richtung. Also zu sagen, wir haben das Ziel natürlich erfüllt Jeden zu befähigen, Julian: Vielen Dank. Felix: Da nochmal für mein Verständnis Bei dem Kerngeschäft hatte ich rausgehört dass es sehr klar Business Case, ROI getrieben qualifiziert und priorisiert wird. Jetzt über den AI Hub [00:23:00] und eher so das breite AI Enablement höre ich, dass es eher um Befähigung geht, vielleicht auch Kulturwandel, aber weniger jetzt Hartzahlen getrieben Prozent Produktivitätsanstieg, Effizienzsteigerung, Kosteneinsparung, wie auch immer. Also das Julian: Vielen Dank. Henrike: Ziele haben. Wir haben gut kommuniziert wenn sich so und so viele Menschen zu den Formaten XYZ anmelden. Das sind aber für uns eher weichere KPIs und keiner steht hinter uns und sagt, ihr habt jetzt hier nicht die 1000 Menschen für den AI Day erreicht. Aber es zeigt uns einfach, erreichen wir genug Menschen, kommen unsere Botschaften an, ist das Interesse immer noch da. Julian: Vielen Dank. Henrike: Das heißt, ja, wir steuern uns selber nach Kennzahlen aber natürlich nicht vergleichbar zu den Themen, die Julian eben [00:24:00] angebracht hat. Felix: Jetzt nochmal Julian: Okay. Felix: glaube, ihr wart eines der ersten Unternehmen, was ich so wahrgenommen habe, was sehr klar so... Ich glaube, Werte hattet ihr es genannt oder Leitprinzipien oder sowas ähnliches veröffentlicht hat. Die fand ich so gut ich kann sie jetzt aber nicht mehr wiederholen aber ich fand die so gut dass ich weiß, dass ich die damals in einem Workshop irgendeinem anderen Unternehmen gezeigt hatte und gesagt habe, so kann sowas aussehen. Henrike: Vielen Dank. Felix: Aber Julian, vielleicht kannst du da Julian: Ja, ja. Also die Kollegen in der Rewe Digital haben schon wirklich vor langer Zeit ein AI-Manifesto erstellt, also waren wirklich ihrer Zeit voraus Da ging es aber eher um die Entwicklung von KI. Jetzt wo aber diese KI eben voll in die Breite gegangen ist, mussten wir halt auch schauen, was wollen wir eigentlich uns grundsätzlich erstmal mitnehmen. Tatsächlich haben wir noch das Gefühl, das ist [00:25:00] ganz gut gealtert. Zwei Jahre im Rahmen von Gen AI sind ja schon irgendwie eine lange Zeit. Und wir hatten schon anfangs so die, haben so antizipiert, was wird denn dann eigentlich alles passieren? Und wir haben uns dann eben auch Werte genommen und gesetzt wie sowas wie wir wollen untereinander weiter von Mensch zu Mensch kommunizieren. Also Rewe-Gruppe ist ein sehr, sehr, Sozial orientiertes Unternehmen, in dem Zusammenarbeit sehr wichtig ist und so diese Vision, dass sich Leute eigentlich nur noch KIs unterhalten und die Menschen gar nicht mehr, das wäre irgendwie schade. Oder dass wir auch sagen, wir begreifen KI erstmal als große Chance, bei deren Nutzung wir die Risiken bewerten müssen Man könnte es auch andersrum formulieren, also man könnte die Risiken nach vorne stellen, das sind dann eben auch wichtige Themen oder zuletzt Verantwortung, die Letztverantwortung ich bin trotz KI-Unterstützung selber verantwortlich [00:26:00] für die Arbeitsergebnisse die ich produziere, die Artefakte meiner Leistung und das unsere KI letztendlich alle angeht jeden und das wäre natürlich einerseits schon, Alle für uns gucken müssen, wie können wir KI am besten einsetzen, aber dass wir uns als REWE-Gruppe auch immer eigentlich verpflichten, unsere Mitarbeitenden dabei zu unterstützen. Und das sind so die vier Anker, an denen wir uns heute noch orientieren. Henrike: Das Thema Verantwortung ist super wichtig, weil wir haben extrem viele Herausforderungen bei dem Thema KI und das über die gesamte Breite der Einsatzgebiete hinweg. Und gerade wenn wir darüber reden, ich habe vielleicht die letzte Kontrollinstanz oder bin die letzte Kontrollinstanz Ich habe zuletzt mit einem Kollegen gesprochen, der auch gesagt hat, ich merke schon, dass wenn ich KI nutze Gerne dann auch mal schnell einen Haken hinter das Thema mache und es vielleicht nicht noch zwei-, dreimal durchlese, weil ich denke, es passt schon so. Julian: [00:27:00] Vielen Henrike: wichtiges Thema. Also A, natürlich das zu erkennen, finde ich total stark. Aber wir müssen auch Julian: Dank Henrike: heißt das jetzt? Wie ändere ich das Mindset? Finde ich das jetzt gut, wenn ich vielleicht merke dass ein Mitarbeitender, Julian: Vielen Dank. Henrike: irgendwas sagt, KI-generiertes über den Zaun wirft, natürlich ist es total wichtig, da Human in the Loop letztlich nochmal drüber zu schauen und nicht einfach irgendwelche Texte per Julian: Vielen Henrike: und zu sagen, ich habe jetzt hier meine Aufgabe erledigt, aber das ist auch Teil des Julian: Dank. Felix: einer schickt macht aus drei Bullet-Points eine ganz lange tolle E-Mail und der nächste macht aus der ganz langen tollen E-Mail wieder drei Bullet-Points Aber [00:28:00] das passiert, das geht jetzt los, Julian: Vielen Dank. Felix: bekommen und wirklich zu verankern? Julian: Also, das ist natürlich ein sehr hoher Anspruch. Also über 300.000 Leute mit einer gleichen Einstellung Henrike: Vielen Dank Julian: Ich glaube grundsätzlich ist es wichtig, dass wir erstmal diese Werte formuliert haben und auch als irgendwie klare Anspruchshaltung, wo ja auch drin steht, wir wollen immer noch von Mensch zu Mensch miteinander kommunizieren und uns nicht einfach KI generiertes Zeug Hin und her schicken und da müssen wir, glaube ich, auf allen Ebenen ansetzen und das tun wir auch, also einerseits über die großen Community-Formate, die Henrike auch beschreibt oder jetzt steht bald wieder der AI-Day an, [00:29:00] bei der letzten KI-Entdeckungsreise der Vorläufer, hatten wir, glaube ich über 19.000 Teilnahmen Ich kann jetzt nicht sagen, wie viele distinkte User das gerade sind, aber ich glaube, das ist ganz wichtig, dass es immer die Chancen und Angebote gibt, sich einzubringen und zu informieren und über diese Formate eben auch diese Botschaften immer wieder zu senden. Das andere Thema ist natürlich auch, dass es auch bei Führung und Führungskräften auch anfängt und auch da gibt es verschiedene Schulungsformate Die angeboten werden, aber auch eine große Schulungsreihe für alle unsere Top-Führungskräfte, die sich auch über AI informieren, in allen Dimensionen wie das funktioniert, was es für uns bedeutet, aber auch wie sie es selber nutzen können. Und damit haben wir jetzt auch gerade angefangen Felix: Lass uns da mal, ja, oder Henrike, genau, ich glaube, du wolltest schon was sagen, weil das interessiert mich. Also wie habt ihr diese [00:30:00] Formate gestaltet? Wie haben die sich weiterentwickelt? Ihr macht das ja jetzt auch schon eine ganze Zeit. Was waren so die Learnings Was hat für euch funktioniert und wo hattet ihr vielleicht auch am Anfang Annahmen, die sich jetzt nochmal verändert haben? Henrike: Also vielleicht Stichwort KI-Entdeckungsreise. Julian hat Julian: Vielen Dank. Henrike: viele Anmeldungen. Wir haben viele Schulungen durchgeführt, Vorträge gehalten. Das Interesse war unglaublich hoch. Felix: Macht ihr sowas online dann oder ist da sehr viel Präsenz Das ist ja eine große Halle auf jeden Fall die da voll wird. Henrike: machen wir online, weil wir ja auch nicht nur Kollegen und Kolleginnen in Deutschland haben, sondern eigentlich in komplett Europa verstreut. Julian: Dank Henrike: positiv. Wir haben trotzdem aber auch gemerkt, dass das natürlich Formate sind, da gehen wir jetzt einmal mit der Gießkanne drüber. Wer möchte, wer hat Interesse und [00:31:00] ich glaube für den Julian: Vielen Dank. Henrike: auch völlig in Ordnung. Wir müssen nur weiterhin schauen, dass wir natürlich auch die Verantwortung haben, noch gezielter zu schulen. Ein bisschen wegkommen von, wir machen jetzt allgemein jeder hat mal was gelernt, sondern wir bieten beispielsweise auch jetzt Schulungen an, die verpflichtend sind. Also jeder hat dann eine gleiche Schulung einmal besucht ähnlich wie es das auch zum Thema Julian: Vielen Dank Henrike: hat diese Schulung jetzt einmal bekommen und wir haben hier ein gleiches Verständnis von Thema XY und Z im Umgang mit KI. Julian: Vielen Dank Henrike: ganz, ganz wichtig, dass wir auch die Menschen in den [00:32:00] Fachbereichen schulen, die dann natürlich entsprechend auch die Use Cases aus ihrem Fachbereich kennen und viel besser informieren Ihre Kollegen und Kolleginnen schulen können, als Julian: Vielen Dank Henrike: ich auch noch mal eine ganz schöne Ergänzung zu den bestehenden Schulungen, die wir haben, zu der KI-Entdeckungsreise die, wie gesagt, sehr erfolgreich war, zu dem AI-Day, den wir jetzt wieder planen dass wir hier wirklich Menschen haben, die als Ansprechpartner fungieren in ihren Fachbereichen und sagen Das sehen wir wirklich auch als Befähigungsmodell. Also es ist kein Schulungsprogramm es ist wirklich ein Befähigungsmodell, Julian: Dank. Henrike: dem wir eben Kollegen und Kolleginnen aus diesen Fachbereichen ausbilden und eine klare Rolle übergeben, Ansprechpartner für KI in ihren Teams zu sein. Felix: Wie ist diese Julian: [00:33:00] Vielen Dank. Henrike: Vielen Felix: in die Fachbereiche zu treiben. Ich glaube, trotzdem ist es noch ein Herausfinden. Was sind die richtigen Leute dafür? Wie viel ist wert Zumutbar vielleicht auch, weil sie sind ja eigentlich auch noch in einer anderen Rolle, also es ist ja keine Vollzeitstelle Julian: Vielen Dank. Felix: und wo hört quasi, und das würde ich auch gerne nochmal verstehen, wo hört quasi die Arbeit des Multiplikators auf und wo fängt dann die Arbeit Julian: Dank. Henrike: Zeitaufwand. Also jetzt erstmal, wir [00:34:00] starten den Piloten auch erst Anfang nächsten Monats. Da wird es so sein dass die Ambassadors... Verschiedene Lernpfade durchlaufen. Das heißt, wir haben einen Tech Track, wir haben einen Business Track und wir haben auch einen hybriden Track. Das bedeutet, wir schauen schon, dass die Menschen sich da Julian: Vielen Dank. Henrike: wo dann eben auch das Ziel ist, mit diesem Wissen was sie sich da aneignen dann auch in ihrem Bereich, zum Beispiel im Engineering, auch ihre Kollegen bestmöglich unterstützen zu können. Das heißt, wir Gehen hier schon einen, glaube ich, sehr speziellen Weg, um auch wirklich die Fachbereiche optimal abzuholen. Julian: Vielen Dank. Henrike: dieses ganze Wissen sich anzueignen Wir gehen aber davon aus, dass eben durch verschiedenste Formate die Zeit sich dann in Grenzen halten wird, wenn notwendig [00:35:00] Diese Person Julian: Vielen Dank. Henrike: realistisch ist. Das kann dann mal eine Woche sein, wo man vielleicht einen längeren Workshop anbietet In der nächsten Woche ist dann vielleicht nichts. In der darauffolgenden Woche beantwortet man ein paar Fragen von den Kollegen und Kolleginnen. Aber wir glauben schon, dass... Diese zwei Stunden extremen Mehrwert haben, einfach weil die Fachbereiche wissen, ich habe da jemanden den kann ich fragen und der kennt genau meine Use Cases und hat vielleicht schon mal einen Agenten zu dem und dem Thema gebaut. Den kann ich jetzt auch benutzen. Das Julian: Vielen Dank. Felix: geht in die Ausbildung von diesen Multiplikatoren Ungefähr? Henrike: vier Stunden die Woche und das ist jetzt erstmal ein Prozess der über zwei Monate Felix: Okay, Julian: Dank. Felix: ein ordentliches Upfront-Investment in die Ausbildung der Kollegen. Henrike: Bewerbungsphase [00:36:00] so gestaltet, dass eben die Personen tatsächlich mit ihrer Führungskraft im Vorfeld sprechen mussten, um sich eben freigeben zu lassen Ja, du darfst das tun, du kriegst auch wirklich diese Zeit, weil ansonsten haben wir natürlich die Herausforderung dass wir Menschen schulen und ausbilden die dann überhaupt gar keine Zeit haben, als im Messer dort zu fungieren. Felix: Hier geht es ja, Julian: Vielen Dank. Felix: mich wenn ich falsch liege, aber KI-gestütztes Arbeiten Julian: Vielen Dank Henrike: KI nicht als irgendwie zentrales Expertenthema weder bei uns im Hub noch bei einem Team wie das von Julian oder [00:37:00] rein in der IT ist, Sondern dass wir das wirklich dezentral in die Julian: Vielen. Henrike: Und genau das ermöglicht eben das Ambassador-Programm, dass KI nicht nur verstanden wird, sondern wirklich auch angewendet werden kann. Und ich glaube, dass genau da auch der Hebel ist, diese Arbeitskultur Schritt für Schritt zu verändern und auch das Gefühl zu bekommen... KI bringt mir wirklich was. Felix: Wie geht ihr damit um, wenn heute in den Teams schon Ideen auftauchen, die technisch dann doch etwas komplexer sind? Also die Julian: Dank. Felix: mit so einem Standard-No-Code-KI-Tooling vielleicht nicht mehr so einfach umsetzbar sind und da bräuchte es mal jemanden Mit Datenkompetenz, vielleicht IT-Engineering-Kompetenz, um sich das anzuschauen. Was [00:38:00] passiert mit solchen Ideen und Cases? Julian: Im Prinzip läuft das dann in die Priorisierungsprozesse, die ich eben genannt habe. Also für das Kerngeschäft oder für die generischen Unternehmensfunktionen Es gibt auch ein Board, das sich darum kümmert wie der Arbeitsplatz der Zukunft dann strategisch aussehen soll. Also je nachdem, worauf sich das bezieht Gibt es dann schon die entsprechenden Strukturen, die das auch priorisieren könnten. Felix: Okay, also der Ideenprozess und Qualifizierungsprozess und so weiter ist quasi gespiegelt für die generischen Unternehmensfunktionen. Julian: Genau, aus Henriques Team gibt es auch noch eine, jetzt habe ich den Namen wieder vergessen, Concept Sprint, das müssen wir nochmal raus, Henrike: AI Julian: du einfach direkt. Henrike: genau. Wir Julian: Okay, Henrike: da eine Idee und haben ein Konzept verprobt was sich eben AI Design Sprint nennt Ähm hat ein Kollege von uns mit einem Julian: [00:39:00] Dank. Henrike: Problemsuche zu Julian: Vielen Henrike: mit einer KI, mit einem KI-Agenten besprochen, um dann auch zu schauen, ist das Problem jetzt etwas, was sich eben relativ easy lösen lässt? Ist es vielleicht ein Quick Win? Brauche ich dafür überhaupt gar keine KI? Ist es vielleicht ein Proof of Concept? Kann ich da einen kleinen Agenten mitbauen? Was ist dann auch das richtige Tool Julian: Vielen Dank. Henrike: das hat echt Spaß gemacht. Und B kommt man genau darüber dann in dieses Denken rein. Okay, es gibt ja wirklich mehr Tools. Ich brauche gar nicht immer unbedingt mit dem großen Hammer draufschlagen, sondern vielleicht ist es auch Ja, irgendwie ein kleiner Rackbot, das reicht mir schon. Genau, und das ist ein Ansatz den haben wir jetzt verprobt und möchten den gerne dann [00:40:00] natürlich auch Julian: Vielen Dank. Henrike: die Breite tragen. Felix: Ah, sehr cool. Sehr cool. Finde ich gut Gute Idee. gut. Aber das machen die Ambassadors dann auch schon. Julian: Dank Felix: auch solche Use Case Work. Aber zukünftig ist die Idee. okay. Spannend. Julian: Vielen Dank Felix: gesamten KI-Reise vor vielen Jahren angefangen alle möglichen Technologiefasen Technologiesprünge, jetzt mit GenAI auch nochmal ein ganz neues Modell aufgebaut, um mit dieser Technologie erfolgreich umzugehen und Mehrwert für eure Kolleginnen, aber auch für eure Kunden zu stiften? Henrike: Was wir ganz klar gelernt haben, ist, Dass eben vor allem Innovation alleine nicht reicht. Technologien, Plattformen und so weiter, das ist natürlich alles wichtig. Daten, [00:41:00] ganz, ganz wichtig. Julian: Dank Henrike: auch sinnvoll umzugehen und zu verstehen, das habe ich vorhin schon gesagt, zu verstehen, was sie da in der Hand haben und wie das funktioniert. Auch was es mit uns macht, wenn wir jetzt KI anwenden. Und ich glaube was wir ganz klar gelernt haben, ist, dass AI-first eben nicht bedeutet, dass wir möglichst Julian: Vielen Dank. Henrike: Tools anbieten und einführen oder auch möglichst schnell Dinge automatisieren, die ersten sind, Julian: Vielen Henrike: sondern es bedeutet vor allem auch bewusst zu entscheiden, wie wir arbeiten wollen, wie Julian: Dank. Henrike: ich glaube, das sind so die Kern-Learnings aus den letzten Monaten oder mittlerweile [00:42:00] ja auch schon Jahren. Julian: Das stimmt, ja. Also auch gerade das Thema Kommunikation, ich glaube, das machen wir sehr stark, aber man merkt immer wieder, es braucht eigentlich noch mehr und noch mehr und noch mehr. Also sowohl Erfolgsfaktor als auch müssen wir, glaube ich immer noch weiter ausbauen an allen Ecken und Enden und wie eben geschildert schrauben wir da ja auch schon an allen Ecken und Enden. Diese Transparenz ist einfach wahnsinnig wichtig für die Organisation Ich glaube, ganz, ganz wichtig, das haben wir schon im ersten Projekt, wo wir die Rahmenbedingungen gesetzt haben, gemerkt, ist einfach zusammen, wir müssen zusammenarbeiten über alle Grenzen hinweg. Das Thema betrifft so viele Fachbereiche von Legal Compliance bis hin irgendwie zu den Kreativen. Also das ist ein wahnsinnig großes Feld von Menschen und jetzt hätte ich fast gesagt, die betroffen sind, aber die ja eigentlich beteiligt sein sollten. [00:43:00] Und gerade dieses einfach Menschen zusammenbringen, auch dass sich die verschiedensten Fachbereiche am Beispiel AI verstehen, wo kommt der eine her, wo kommt der andere her, aus welcher Ecke, ist, glaube ich, total wichtig. Und das, was Henrike gerade sagte, würde ich auch nochmal unterstützen. Nicht einfach jetzt blind irgendwie AI machen. Meines Erachtens und das ist auch meine Wahrnehmung so, ist man entweder begeistert oder enttäuscht von KI und dazwischen gibt es nichts mehr. Und man hat es auch, glaube ich an vielen Beispielen gesehen, Taco Bell, Klana, wo man einfach so ein bisschen blind jetzt KI eingeführt hat und das hat halt irgendwie nicht so gut funktioniert. Und ich glaube, mein großes Learning ist dabei, es gibt Use Cases, da kommt man von 0 auf 80 Prozent und alle sind glücklich Weil man ein Human in the Loop ist und die sagen, ja toll, jetzt habe ich schon 80% meiner Arbeit erledigt ich gucke dann noch kurz [00:44:00] drüber das ist so eine große Erleichterung. Wenn aber ich 100% brauche, wenn ich gegenüber dem Kunden interagiere, mit einem Bot, mit einem Agenten da braucht man eine riesige hohe Qualität Da muss man an die 100% kommen und selbst bei einer Million Requests hat ein System mit 99% Güte immer noch absolut gesehen ziemlich viele Fehler, die dann in der Kundenhotline landen und uns die Hölle heiß machen. Es gibt ja auch wunderbare Beispiele und ich glaube, das ist so der Breaking Point, wo dann häufig die Begeisterung in Enttäuschung umschlägt weil die KI sich jetzt eher wie Menschen verhält, die so mit dieser Unschärfe klarkommt. Die macht es am Anfang super schnell von einem Use-Case und am Ende super schwierig, die letzten fünf Prozent da noch rauszufischen. So, und da in der Mitte durchzunavigieren und diesen Entscheidungspunkt immer wieder aktiv zu diskutieren, was brauchen wir hier? Das ist, glaube ich so die [00:45:00] Kernerkenntnis, wo ich mich wirklich lange gefragt habe, woran liegt das, dass man manchmal so begeistert und manchmal so enttäuscht ist? Auch das ist nur meine Zwischenhypothese, aber ich glaube mittlerweile, das ist auf jeden Fall ein wichtiger Punkt, auf den man da achten sollte. Felix: Julian, von dem Kerngeschäft, also von dem KI-Potenzial in eurem Kerngeschäft, wie viel Prozent davon glaubst du, habt ihr schon erfolgreich gehoben und wo siehst du da in Zukunft noch die ganz großen Chancen? Julian: den Teufel tun, irgendeine Zahl zu nennen. Wir können aber sagen, wir machen signifikant messbaren Impact auf die Bottomline von Rewe. Penny hier in Deutschland. Und wir glauben, da ist auch noch viel zu holen. Felix: Gibt es irgendeinen Trend, irgendeine Entwicklung, die du dir gerade genauer anschaust, weil du glaubst dass da echt viel passieren wird? Julian: Gentic AI, [00:46:00] das ist halt das alles auf Steroiden nochmal, im Prinzip in allen Dimensionen mächtiger, aber with great power comes power Great Responsibility, Spiderman Zitat oder so. Henrike: Dank. Julian: ist, glaube ich so das wichtige Thema, das wir uns gerade anschauen müssen und auch tun. Felix: Wie Julian: auch Agentic Commerce natürlich. Felix: sieht es mit humanoiden Robotern aus? Julian: Das ist dann der nächste Schritt danach. Henrike: Dank. Julian: Umsetzung. Henrike ist aus dem Bereich Research and Innovation natürlich immer nochmal einen Schritt weit in der Zukunft und vielleicht hast du da auch noch eine Aussage zu. Aber ja, die Internetvideos kenne ich natürlich alle. Felix: Herr Henrike, dann hast du den Abschluss Teleskop in die Zukunft. Was sind die Julian: [00:47:00] Vielen Dank. Henrike: Also, wie Julian eben gesagt hat, wir sind ja im Bereich Research Innovation genau dafür da, uns alles Mögliche anzuschauen, was könnte interessant werden. geht von Drohnenlieferungen über autonomes Fahren bis hin zu, ja Julian: Vielen Dank. Henrike: durch Hyperpersonalisierung geprägt sein wird. Und zwar nicht irgendwie als kurzfristiger Trend, sondern Das wird ein grundlegendes Prinzip für Händler sein, was die Kundeninteraktion angeht Wir merken es ja jetzt schon, dass die Menschen in Teilen Julian: Vielen Dank. Henrike: eben wirklich direkt mit der KI sprechen. Und wir stellen uns das schon so vor, dass eben eine Person... seinen persönlichen Assistenten Agenten [00:48:00] hat, der eben alles Mögliche weiß über was habe ich heute für eine Stimmung, das kann man mittlerweile irgendwie über die Ringe feststellen, was sind meine Präferenzen was steht auf meiner Einkaufsliste all das wird... In irgendeiner Art und Weise zusammengeführt werden Julian: Vielen Dank. Henrike: natürlich auch der Einkauf viel personalisierter werden. Und das, was wir jetzt irgendwie von personalisierter Werbung kennen oder Angebote Tipps das ist ja nur der Anfang. Wir werden viel, viel stärker mit persönlichen KI beschäftigt Assistenzen arbeiten und natürlich auch einkaufen gehen natürlich Julian: Vielen Henrike: gibt immer menschen die sind da früher ja gerne Julian: Dank. Henrike: aber Wir glauben eben daran, dass dieses Unified-Commerce-Erlebnis kommen wird und es wird eben dann spannend, wenn [00:49:00] die KI dann auch proaktiv wird und uns unterstützt Julian: des Henrike: Lebens, muss man am Ende einfach sagen. Felix: Ja, großartig. Also bei mir glänzen die Augen, wenn ich sowas höre. Ich freue mich Julian: 2020 Felix: bin total gespannt. Ich sehe da einfach viele, viele Chancen drin und ich werde jetzt auf jeden Fall noch mit viel offeneren Augen durch eure Märkte und auch digitalen Angebote gehen und immer mal wieder schauen, wo mir da schon KI begegnet. Und bedanke mich ganz herzlich bei euch für den Einblick. nur in eure Use Cases, sondern auch wie ihr das organisiert habt und KI vom Kerngeschäft in die Breite eures Unternehmens und eurer Teams bringt. Vielen Dank, hat Spaß gemacht und ich wünsche euch einfach weiterhin ganz viel Erfolg auf dem Weg. Henrike: Vielen Dank. Felix. Julian: Ganz herzlichen Dank.