KI-Assistenzen im Unternehmen - Klartext statt Buzzwords

00:00:00: Fabi, ich habe meine Frage an dich.

00:00:02: Ist gerne.

00:00:04: Heißt Top-Larone wirklich Top-Larone?

00:00:07: Oder tun Sie uns wie nur falsch aussprechen?

00:00:11: Ach so, du meinst, weil da eventuell so französische, italienische, deutsche und französische Wurzeln, hatte ich französisch schon gesagt, also so die ganzen Wurzeln aus der Schweiz drin stecken.

00:00:19: Das heißt, es müsste eigentlich Top-Le-Ron oder sowas sein?

00:00:23: Es wäre hoch, es wäre, ah, du Fuchs, Top-Le-Ron.

00:00:26: Top-Le-Ron.

00:00:27: Der typischen Fuchs.

00:00:28: Oder Le, wie spricht man das in Französien aus, das Eli, ist das Le?

00:00:31: Nein, ist

00:00:32: LÖ.

00:00:33: LÖ ist L-E-S.

00:00:35: Ah, okay, dann LÖ.

00:00:37: Top-LÖ-Rone.

00:00:38: Top-LÖ-Rone.

00:00:39: Top-LÖ-Rone.

00:00:40: Aha.

00:00:40: Oder ist es ... Nee, warte, wie könnte ich es noch?

00:00:45: Top-LÖ-Rone.

00:00:46: Top-LÖ-Rone.

00:00:48: Top-LÖ-Rone, nee.

00:00:50: Genau, gehen wir mal in den Supermarkt und sagen, ich hätt gerne Top-LÖ-Rone.

00:00:54: Das Witzige ist, ich hab heute zufällig eine Top-LÖ-Rone.

00:00:56: Nein,

00:00:57: hat er nicht.

00:00:58: Doch.

00:00:59: Und zwar ...

00:01:00: Achtung, das ist bestimmt zur Sonderedition.

00:01:02: Soll die Karamelle oder so irgendwas?

00:01:04: Äh,

00:01:04: nee, ich glaube, es ist einfach weiß.

00:01:07: White Chocolate with Honey and Elm und Nougat.

00:01:09: Oh, ja, doch.

00:01:10: Mhm.

00:01:11: Okay.

00:01:12: Ja, aber das ist krass, weil eigentlich, ganz ehrlich, Toblerone, wer kauft Toblerone?

00:01:16: Hä?

00:01:17: Super.

00:01:17: Das kauft echt jetzt?

00:01:19: Ist das so ein Ding?

00:01:20: Wenn wir, also ich bin ja leidenschaftlicher Snowboarder, wenn wir da den Abstecher über einem Bag in die Schweiz rein machen, dann nehmen wir immer Toblerone mit.

00:01:29: Und zwar die ganz großen Stangen.

00:01:31: Also, bei fünfhundert kranken Toblerone.

00:01:34: Das ist geil.

00:01:36: Okay.

00:01:37: Ich muss ehrlich sagen, ich kenne Herr Toblerone nur von Flughäfen.

00:01:41: Ach so?

00:01:42: Weil da immer Herr Toblerone verkauft ist.

00:01:43: Ich weiß nicht, was da los ist.

00:01:46: Konnte ich mir noch nie beantworten, weiß ich auch nicht.

00:01:48: Aber ich war in einem Discounter-Geschäft gestern oder vorgestern.

00:01:54: Und da gab es diese Stangen hier für neunundsechzig Cent.

00:01:59: Hä?

00:02:00: Haben die ausverkauft?

00:02:01: Hast du mal falls da dumm angeschaut?

00:02:03: Nee, sowas gucke ich mir gar nicht erst an, weil dann kriege ich immer Angst.

00:02:06: Deswegen habe ich mir drei Stangen davon gekauft, in drei unterschiedlichen Farben.

00:02:09: Also weiß, schwarz und das Original.

00:02:11: Schwarz ist auch cool, weil schwarz ist Dark Chocolate, also hochprozentig.

00:02:15: Auch richtig lecker.

00:02:16: Das Einzige, was mich an Top-Larone wirklich stört, ist, da sind ja so kleine Blompenzeerstückchen drin.

00:02:22: Oh, die sind übel, oder?

00:02:23: Die kriegst du auch in die drei Tage lang nicht raus, kannst du popeln, was du willst?

00:02:28: Hier Zahnseide und Zahnstocher und so was.

00:02:30: Es ist schlimm.

00:02:31: Und wenn das dann raus ist, ist die Blombe auch gleich weg.

00:02:36: Korrekt.

00:02:37: Aber

00:02:38: warte noch eine Wissensfrage ganz kurz.

00:02:39: Achtung jetzt.

00:02:40: Wenn du hier so der Skifahrer bist und immer dahin für so ein Toblerone ist, welcher Berg ist denn auf dem Logo drauf?

00:02:47: Oh oh, Erdkunder, Schätzchen.

00:02:50: Und jetzt guck ich nicht so böse an.

00:02:52: So viele

00:02:53: Berge, kennt man ja eh nicht.

00:02:56: Matterhorn auf jeden Fall.

00:02:57: Ja,

00:02:57: perfekt.

00:02:58: Schon richtig getroffen.

00:03:00: Nee, das ist schon, hast schon.

00:03:01: Reicht Matterhorn.

00:03:02: Das ist das Matterhorn, oder?

00:03:04: Ja.

00:03:05: Und gab es da nicht vor kurzem auch so ein Rechtsschritt?

00:03:07: Ich weiß nur nicht, wie er ausgegangen ist, dass die Toblerone hatte sich ja überlegt, irgendwie nicht mehr in der Schweiz zu produzieren, sondern im Ausland.

00:03:13: Und da hat die Schweizer Regie irgendwie, ja, aber dann hier nicht mehr mit Matterhorn.

00:03:19: Ich weiß nicht, wie es aussieht, ob die Produktion jetzt doch wieder in der Schweiz ist, oder es doch nicht mehr das Matterhorn ist.

00:03:24: Nur im Briefkastenfirma,

00:03:26: wo Post reinkommt, an der Reschwil Dauer, Hauptsache, wir dürfen das Matterhorn weiter auf der Toblerone abdrucken.

00:03:31: Nein, nein.

00:03:33: Aber Fabi, ich glaube, wir haben einen ganz anderen Bag zu ecklen heute, oder?

00:03:36: Ich glaube auch.

00:03:37: Heute wird es, ja, super, super, super Sprichwort, super Redewendung.

00:03:42: Wir müssen auf jeden Fall ein Berg ecklen heute.

00:03:44: Ja,

00:03:45: dann lass uns reinstatten.

00:03:47: Let's

00:03:50: go.

00:04:02: So, Fabi.

00:04:03: Hi.

00:04:03: Da sehen wir.

00:04:04: Neues Thema, neues Glück.

00:04:07: Ich glaube, ich brauche erst mal ein Stück Schokolade.

00:04:10: Sehr gut.

00:04:11: Genau, unser heutiges Thema ist ja KI-Agenden im Modern Workplace, oder?

00:04:18: Korrekt,

00:04:18: ja.

00:04:19: Und wir haben natürlich auch unsere zwei Super Agents, unsere Men in Black oder unsere KI Agents mit.

00:04:27: dazu, weil wir ja keine Ahnung haben von dem ganzen Thema.

00:04:31: Haben wir uns natürlich wieder zwei Experten eingeladen und herzlich willkommen, ihr beiden.

00:04:38: Dankeschön.

00:04:38: Danke, dass wir das an dürfen.

00:04:39: Ja genau, wäre jetzt der richtige Moment, um zu sagen Hallo.

00:04:44: Ihr dürft euch nämlich auch gleich mal vorstellen.

00:04:46: Fangen wir bei dem Kleineren von euch an.

00:04:48: Und stell dich einfach kurz vor an Namen, was auch immer du sagen möchtest, damit alle wissen, wer du bist und warum.

00:04:54: Ja, mein Name ist Patrick Doll, ich bin Senior Business Consultant im Fachbereich in Mollon Workplace und dazuständig für das ganze Thema Workplace AI, also Lösungen, die sich in die großen Collaboration-Lösungen integrieren, Dinge wie M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M

00:05:16: Ja, danke auch, dass ich da sein darf.

00:05:19: Ich bin Jan Hayek Selmann, komme gar nicht aus dem technischen Bereich, sondern ich bin hier als Adoption and Change Spezialist mit dabei.

00:05:26: Bin schon seit vielen Jahren als Organisationsentwickler unterwegs und habe so eine Leidenschaft für das Digitale entdeckt.

00:05:31: Beziehungsweise eine Leidenschaft darauf, digitale Projekte erfolgreich auch in die Mannschaft zu bringen.

00:05:37: Und was für, wie ich sage mal, normale IT-Funks gilt, das gilt umso mehr für das Thema KI.

00:05:43: Deswegen bin ich heute dabei.

00:05:45: Ja, cool.

00:05:46: Sehr geil.

00:05:47: Danke.

00:05:49: Ja, wie finden wir da jetzt einen Einstieg, Toko?

00:05:55: Ja.

00:05:56: Achtung, wir haben doch schon mal eine Sendung, eine Sendung, genau.

00:06:00: Wir machen ja Videos.

00:06:01: Nein, machen wir nicht.

00:06:02: Wir haben schon mal eine Podcast-Folge dazu gehabt.

00:06:04: Da ging es nicht um Agenda, aber da ging es auch um KI, nämlich die Co-Pilot-Folge.

00:06:09: Also haben wir jetzt eine erweiterte Folge.

00:06:12: Wir nehmen das Thema nochmal auf.

00:06:15: Co-Pilot für jeden, der es noch nicht kann, der... der... was der?

00:06:22: Patrick, hilf mir.

00:06:23: Co-Pilot.

00:06:25: Was verstehen wir noch mal unter Co-Pilot?

00:06:26: Also

00:06:26: Co-Pilot ist der Assistent im M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.M.

00:06:33: einzelne Funktionen durch KI zu ergänzen, also beispielsweise ein Teams Meeting aufzuzeichnen und danach automatisch zusammenfassen zu lassen.

00:06:49: Klasse.

00:06:50: Und wir haben es in der ersten Folge, glaube ich, wirklich auf Co-Pilot beschränkt.

00:06:56: Du selber, Patrick, hast ja aber auch gesagt, es gibt ja noch schöne Töchter oder Söhne in dem Umfeld, denn du hast auch Gemini zum Beispiel ins Spiel gebracht, also sprich die Google-Variante.

00:07:10: Genau.

00:07:11: Also die ganzen großen Collaboration-Lösungen müssen natürlich aufgrund des Drucks vom Markt alles irgendwas mit KI machen.

00:07:18: Und da tun sich natürlich Unternehmen wie Google, die großen Hyperscaler Microsoft, entsprechend hervor.

00:07:23: Und jeder hat so sein Produkt, seine Lösung mit einem bestimmten Namen, die dann bestimmte Aufgaben eben erfüllen.

00:07:32: Genau.

00:07:32: Und bei Google, im Google Workspace-Umfeld unterstützt dann eben Gemini, In, Spreads, Sheets und den ganzen Google.

00:07:41: Okay, das heißt, wir haben eine künstliche Intelligenz, die wir unser Alltag einfließen lassen können für unsere, ich nenn es jetzt mal Office-Produkte, auch wenn man es vielleicht nur aus dem Microsoft-Umfeld mit Office nennt, aber du hast selber schon gesagt, auch Google hat da was mit Spreadsheets und so weiter, im Office-Umfeld.

00:07:59: Und wir sind ja gewohnt bis dato, dass wir irgendwas, die KI fragen müssen bzw.

00:08:07: ihr anleiten, was sie für uns tun soll.

00:08:12: Also sprich, wir haben irgendeinen Prompt, den wir da eingeben müssen.

00:08:16: Und ich glaube, da können wir jetzt vielleicht auch so langsam die Brücke in Richtung Agenten oder Assistenz schlagen.

00:08:24: Und da muss man, ich muss kurz einhaken, und das ist ja auch bisher der größte Schwachpunkt an der Geschichte, dass man halt selber in der Lage sein muss, mit diesem Ding zu kommunizieren und ihm klar zu machen, oder ihr oder es klarzumachen, was man eigentlich von ihm ihr erst will.

00:08:41: Und das ist natürlich bisher immer eine krasse Herausforderung und deswegen bin ich gespannt, wie uns Assistenten in dem Umfeld helfen können und welche Arbeit sie uns dann abnehmen.

00:08:52: Ja, wobei, da würde ich ganz kurz einhaken, dieses hoch genannte Promnten, was du gerade beschrieben hast, Fabian, da geht es eigentlich darum, dass ich mit jemand anderem erkläre, was ich vor ihm möchte.

00:09:05: Ja, richtig.

00:09:06: Und deswegen sind ich und meine Kollegen auch mit dabei, weil im Endeffekt ist das etwas, was wir auch in der zwischenmenschlichen Kommunikation immer wieder haben.

00:09:15: Also auch mein Gegenüber kann ja nicht lesen, was ich in meinen Gedanken habe.

00:09:19: Auch dem muss ich ja erklären, was ich von ihm möchte, wenn ich zwischen normalen Mitarbeiter habe.

00:09:24: Und das Schöne an KI, an allgemeinen zwischen ist ja, dass ich dafür keine Computersprache lernen muss.

00:09:31: Ich muss kein Coding lernen, sondern ich kann es in meinen eigenen Worten machen.

00:09:35: Aber Herausforderung bei uns in der Veränderung, ich muss tatsächlich mal beschreiben, was ich wirklich will.

00:09:42: Und das ist eine große Herausforderung und der stellen wir uns immer wieder.

00:09:47: Aber ja und du... Man könnte es natürlich halt so adaptieren, indem man sagt, wir unterhalten uns im Endeffekt mit einer wirklichen Person.

00:09:56: Aber es ist ja nicht von der Hand zu weisen, dass das ja so.

00:09:59: eventuell, vielleicht bin ich dabei auch nicht State of the Art, nicht immer so funktioniert, wie man sich gewünscht hat oder wie man sich an sich vorgestellt hat, wie man klar genug definiert hat, dass am Ende das dabei rauskommt, was man am Ende halt will.

00:10:13: Aber ich denke, das sind immer natürlich so... Wir kennen ja diese ganzen lustigen Dinge, die rauskommen, wenn man was fragt.

00:10:21: Dann fängt das Ding an zu hallucinieren.

00:10:25: Danke dafür, aber das ist halt totaler Quatsch.

00:10:26: Und es ist natürlich aber auch eine generelle Veränderung, weil bisher haben wir, sag ich mal, wenn wir das Ganze auf Suchmaschinen reduzieren, wenn es einfach darum geht, ja, ich brauche eine Information, haben wir bei Google nie oder bei jeder anderen Suchmaschine in die Sätze eingegeben, so einfach gesagt, ich gebe dir ein Stichwort und du zeigst mir die besten Webseiten, die auf dieses Stichwort reagieren.

00:10:42: Und das ist natürlich halt ein komplettes Umdenken, weil wir mit Stichwortpunkten natürlich halt nicht mehr weiterkommen.

00:10:47: Genau, also du legst mir quasi gerade als ACM-Nahr die perfekten Worte im Mund, weil genau deswegen ist aus unserer Sicht halt jedes KI-Projekt weniger ein technisches Projekt, sondern halt mehr ein Veränderungsprojekt, weil es halt darum geht, wir müssen lernen, mit der KI zu kommunizieren, wir müssen verstehen, was ist denn auch möglich, weil ... Patrick, du erlebtest ja auch oft genug, dass wir zu Kunden kommen oder auf Menschen treffen, die ganz höhere Vorstellung haben, was das Ding da eigentlich diese KI für einen tun kann und dann sehr enttäuscht sind, weil es eben nicht tun kann.

00:11:23: Und da sind wir ganz stark genau an diesen Themen am Arbeiten, dem Skill zum Umgang mit KI, aber halt auch dem Mindset, dem Verständnis, was kann es eigentlich beziehungsweise, wie setze ich KI eigentlich für mich effektiv im Arbeitsalltag um?

00:11:37: Weil das Marketing aber auch natürlich die ganze Zeit zu tut, als könnte die KI einfach alles.

00:11:42: Absolut, bin ich bei dir.

00:11:43: Kannst

00:11:43: du das nicht?

00:11:44: Na ja, die Sache ist die, Jan Haye meinte, Jan Haye hatte gerade formuliert, wir müssen quasi den Leuten beibringen, mit der KI zu kommunizieren.

00:11:54: Nee, eigentlich ist ja verspricht uns das Marketing, dass sie der KI beibringt, dass sie uns versteht.

00:12:00: Aber... Wir wollen jetzt, ich will hier keinen KI-Bashing betragen oder sowas sein.

00:12:04: Und wir wissen alles, was Jan Haier eigentlich sagen wollte von Jan Haier, alles gut.

00:12:08: Aber es ist natürlich halt auch immer viel so, ja mit KI hier wird alles halt richtig

00:12:13: geil.

00:12:14: Genau, das ist halt die große, häere Vorstellung, die oft viele haben.

00:12:17: Ich bedrück so einen Button und dann ist da plötzlich so eine KI und plötzlich wird alles gut.

00:12:21: Da bin ich komplett bei dir.

00:12:23: Aber ich will an der Stelle gerne noch mal eine These einbringen.

00:12:26: Die hat ein ehemaliger Kollege von mir aus der IT mehr raufgebracht.

00:12:29: Der hat mich gesagt, wenn wir lernen, einer KI vernünftig zu erklären, was wir von ihr wollen, dann lernen wir vielleicht auch, das in einem normalen Kontext mit einem anderen Menschen gut zu tun.

00:12:41: Weil wie häufig kommunizieren wir einander vorbei, weil wir denken, der andere hat doch verstanden, was ich sage.

00:12:48: Das ist ja das klarteste Problem der Kommunikation.

00:12:50: Da kann ich immer... Also, da geht es ja darum.

00:12:56: Sendenempfangen ist ja erstmal eine Sache.

00:12:59: Der dritte Schritt, den viele Leute ja immer vergessen, ist ja Sendenempfangen und der dritte Schritt, nämlich prüfen, ob das, was du gesendet hast, auch das ist, was der andere Empfang hat.

00:13:10: Ist, glaube ich, aus der Bundeswehr.

00:13:11: Also so ein Ding, wo man das halt lernt.

00:13:14: Aber das wissen andere Leute besser.

00:13:16: Apropos

00:13:17: Punktdisziplinen, Herr Heselbart.

00:13:20: Aber, ich wollte noch sagen, KI ist ja auch ein stark emotionales Thema.

00:13:25: Deswegen finde ich es gut, dass wir komplett eskalieren und sehr emotional an die Sache rangehen.

00:13:32: Ich mir gefällt das.

00:13:35: Im Kern ist es ja dann, worum wir uns heute beschäftigen, die Agenten, ja der nächste Schritt.

00:13:41: Also vorher hatten wir halt so generalistische Kais, die irgendwie alles können sollten im Marketing-Sprech.

00:13:47: Und jetzt kommen wir plötzlich an eine Technologie dran, wo wir uns ein neues Team aufbauen mit Spezialisten an Kais.

00:13:55: Ich bin sehr gespannt, was ihr uns darüber erzählen werdet.

00:13:57: Denn wie gesagt, in meinem Kopf ist es so, es ist ja cool, dass wir den ersten Schritt noch gar nicht abgeschlossen haben, um ihn gut zu machen und wir kommen schon mit dem nächsten um die Ecke.

00:14:04: Aber ich habe natürlich Vorurteile und die habe ich natürlich bewusst, um euch halt entsprechend halt auch zu pieksen, damit ihr mich quasi aufklärt und ich halt die Angst und die Sorge verliere vor all dem Ganzen und dann halt, ich brauche unbedingt so einen Assistenten an meiner Seite.

00:14:24: Also möchtest du von uns bekehrt werden?

00:14:26: Unbedingt.

00:14:27: Das ist das Ziel dieser Folge, sag ich mal so.

00:14:31: Ich glaube, da muss man an der Stelle ein bisschen einhaken bzw.

00:14:35: die Definition von diesen beiden Themen gehen, weil zwischen einem Assistenten und einem Agenten bestehen immer noch ein paar Unterschiede.

00:14:43: Man kann sich das ein bisschen so vorstellen, der Assistent ist so der Generalist bei der ganzen Geschichte, der reagiert nur, wenn ich aktiv irgendetwas frage.

00:14:52: Der Agent wiederum ist in der Lage, selbstständig Dinge zu erledigen.

00:14:55: Ein gutes Bild dafür, was ich auch in den Kundenworkshops immer gerne anwende, ist C-III-PO aus Star Wars.

00:15:01: Der rennt ja den ganzen Film immer nur rum und macht nur etwas, wenn er aktiv von irgendwem dem Befehl bekommt, irgendetwas zu tun.

00:15:08: Ansonsten Hände hoch, Hilfe schreien.

00:15:11: Das Gegenteil davon ist R-II-D-II.

00:15:14: Der rettet die Hälfte der Filme über die komplette Crew, indem er selbstständig in welche Systeme hackt, irgendwelche Dinge vornimmt, irgendwelche Nachrichten schmuggelt.

00:15:21: Und das ist ein ganz gutes Bild, wie man sich das im Kopf auch ein bisschen zurechtlegen kann.

00:15:26: Der Assistent, co-pilot Gemini und so weiter und so fort, macht nur etwas, wenn ich aktiv sage, ich stelle hier eine Frage rein.

00:15:34: Der Agent ist aber auch in der Lage, selbstständig Dinge zu tun.

00:15:37: Das ist so ein bisschen der große Unterschied.

00:15:38: Man kann da jetzt noch weiter reingehen, über Technologie zu sprechen.

00:15:42: Ich glaube, da müssen wir gar nicht so tief reingehen.

00:15:45: Aber dieses Bild finde ich ganz praktisch, um sich das ein bisschen vor Augen zu halten.

00:15:49: Ja, finde ich gut.

00:15:51: Also, passt natürlich perfekt.

00:15:52: Ich verstehe noch nicht, warum du nicht einfach den Terminator erwähnt hast.

00:15:56: In welcher Richtung wäre der dann, um auch mal so negativ Beispiel heranzubringen?

00:16:00: Je nachdem, welchen Terminator Teil man gerade guckt.

00:16:03: Ja, das sind immer wieder Fragen in den Kundenprojekten, die tatsächlich hochkommen.

00:16:08: Ja, wie sieht das denn aus mit der KI?

00:16:09: Wann übernimmt die denn uns und so weiter und so fort?

00:16:12: Da muss man sich ein bisschen anschauen, was denn da wirklich im Hintergrund passiert?

00:16:16: Also, wir haben... trainierte KI-Modelle mit Daten und wir haben dazu dann einen sogenannten System Prompt, der dann quasi sagt, okay, ich nehme jetzt mal ChatGPT, ich habe im Hintergrund meine trainierten Daten und der System Prompt legt dann sozusagen das Regelwerk fest, was ich damit machen darf und was nicht.

00:16:33: Das heißt, da gibt es klare Guardrails, klar bestimmte Dinge, die man dann machen kann und eben nicht machen kann und im Hintergrund läuft reine Mathematik.

00:16:42: Das heißt, auf Basis von Wahrscheinlichkeitsberechnung wird sozusagen erraten, was eine möglichste Antwort sein könnte auf eine Prom, den ich eingebe.

00:16:50: Das heißt, wir sprechen hier von einer schwachen KI, die weder Selbstreflektion hat, noch in der Lage ist, selbstständige Entscheidungen zu treffen, in dem Sinne, dass sie ein planvolles Vorgehen hat.

00:17:00: Also zum Beispiel jetzt zu sagen, ich habe eine KI, die soll mir in WordXL PowerPoint helfen, dann ist sie nicht in der Lage, spontan zu sagen, okay, ich konfiguriere jetzt mal den SharePoint um.

00:17:11: um mal so einen technischen Begriff zu nehmen, weil sie da einfach limitiert ist.

00:17:16: Ja, verstehe.

00:17:16: Okay, dann lass uns das Thema doch jetzt endlich mal strukturiert beginnen.

00:17:21: Genau, wir fallen da

00:17:23: an.

00:17:23: Toco, hilf uns doch mal Struktur da reinzubringen.

00:17:25: Mir fallen da ganz, ganz viele Themen ein.

00:17:28: Jan Haier, du kommst ja aus dieser Adoption and Change Ecke, dann fallen wir da so... Ja, wie soll ich sagen, Sicherheit, Betriebsrat, ich werde es in die Ecke Governance Risk Compliance Themen reinschieben.

00:17:45: Natürlich will man vielleicht auch auf, ich sage jetzt mal Prozesse eingehen oder Unterstützung erfahren.

00:17:55: Dazu braucht es aber, wie sagen wir immer so, Shit in, Shit out.

00:17:59: Also es kann ja auch nur das verarbeiten, was quasi da ist.

00:18:02: Also auch eine gewisse Qualität von dem Ganzen muss ja mitgebracht werden.

00:18:06: Dann, wir reden da viel blange Theorie, vielleicht gibt es auch irgendwas aus der Praxis.

00:18:12: Also ein Riesenblumenstrauß.

00:18:16: Aber wo wollen wir anfangen?

00:18:17: Ich glaube, Jan Hayer, wenn ich Richtung Adoption Change heiße immer, wir müssen ja alle immer von Anfang an mitnehmen oder wir sollen gerne alle von Anfang an mitnehmen.

00:18:27: Also fällt mir da ein Adoption und Change Management.

00:18:30: Wie geht ihr an die Thematik ran, wenn auf einmal ein Kunde ganz, ganz nervös auf euch zukommen und sagen, wir brauchen jetzt irgendwelche Agenten, dann wird ihr wahrscheinlich nicht sagen, ja klar, machen wir, welche darf es denn sein?

00:18:47: Das ist ja am Anfang eher ... Also die Frage schwingt da ja mit.

00:18:50: Übrigens, Kompliment in deine Richtung.

00:18:52: Du hast sehr gut bei eurem Podcast zugehört zum Thema Adoption Change Management.

00:18:56: Yes!

00:18:58: Wir hören übrigens in jeder Folge immer gut zu.

00:19:03: Auch wenn ich grad mit vollem Mund spreche, tut mir leid.

00:19:05: Aber ich hab grad wieder ein Toblerone-Stuck im Mund.

00:19:07: Aber ich wollte nur sagen, wir hören in jeder Folge

00:19:09: gut zu.

00:19:09: Lass es dir schmecken.

00:19:13: Also grundsätzlich ... ist tatsächlich, wenn ich von Agenten her komme, die Auswahl des Agenten, die erste Frage.

00:19:19: Weil je nachdem, was für einen Agenten ich erstellen möchte, habe ich halt eine unterschiedliche Zielgruppe.

00:19:25: Also ich habe Menschen, die mit diesem Agenten arbeiten sollen.

00:19:28: Und von uns oftmals der Startpunkt ist genau zu schauen, okay, wer sind denn diese Menschen?

00:19:34: Wo stehen die?

00:19:35: Wie haben die bisher gearbeitet?

00:19:37: Sind es Menschen, die vielleicht noch gerade Ihren, ich sag mal übertrieben gesagt, ihren Aktenorten in der Hand hatten und vom Digitalisierungsgrad jetzt gerade anfangen sich mit der E-Akte zu beschäftigen.

00:19:50: Oder sind es vielleicht Menschen, die schon nativ mit vielleicht sogar in der Google-Welt aufgewachsen sind, die das gar nicht mehr kennen, dass man auf einem Rechner irgendwas installiert, die von sich aus unglaublich offen sind für neue Technologien.

00:20:10: Da sind irgendwo in diesem Spektrum bewegen wir uns ja.

00:20:13: Und dann gilt es halt zu schauen, wer ist das denn bei der bestimmten Firma?

00:20:17: Was sollen die machen?

00:20:18: Das heißt, was ist das Ziel?

00:20:20: Was ist die Vision?

00:20:21: Was soll auch mit geschaffen werden?

00:20:22: Und dann wirklich, wie du schon gesagt hast, diese Menschen dann mitzunehmen.

00:20:27: Zu informieren, zu inspirieren, weil Veränderung kann ich nicht von außen erzwingen.

00:20:36: oder nur zum Beispiel Marse.

00:20:38: Sondern sie muss aus den Menschen selbst herauskommen.

00:20:41: Und deswegen gehen wir von einem Deutschland-Change-Spreich immer daran, dass wir versuchen, die Menschen zu inspirieren.

00:20:47: Und bestenfalls, und Patrick, du kennst das ja auch zu genüge, die Leute schon bei der Erstellung von Agenten mitzunehmen.

00:20:55: Weil wenn ich mal in dem Kontext von Microsoft bin, Microsoft denkt es sich tatsächlich so, dass jeder Mitarbeiter für sich selber auch Agenten bauen kann.

00:21:06: Die Einfachen.

00:21:07: Weil jeder kennt halt seinen Arbeitsplatz am besten und weiß, welche Tätigkeiten einen am meisten nerven und wo dann halt so ein Agent, der so eine Tätigkeit für mich übernimmt, am meisten wert hat.

00:21:18: Und auch dafür brauche ich aber ein grundsätzliches Verständnis.

00:21:22: Fabian, da spiel ich mal auf dich an, dass ich überhaupt weiß, was dieser Agent tun kann.

00:21:26: Also, wenn ich mir vorstelle, ich baue mir jetzt einen Agenten, ich bin ein ganz großer Kaffee-Liebhaber, der mir jedes Mal jetzt hier meinen Kaffee holt und ich erwarte dann, wie ich den Agenten erstellt habe, dass ich jedes Mal schön heißen Kaffee stehen habe, dann muss ich da sagen, geht nicht.

00:21:40: Funktioniert technisch nicht.

00:21:43: Ja, wenn ich aber ...

00:21:45: Dann können wir ja hier aufhören jetzt.

00:21:47: Genau.

00:21:48: Wenn es kein Kaffeeagenten gibt, dann ist es sowieso nicht mehrwertig.

00:21:51: Alles klar, ich verstand.

00:21:53: Aber wenn es dann zum Beispiel in die Richtung geht und ich sage, hey, ein wichtiger oder ein nerviger Part meiner Arbeit ist, ich bekomme immer spezielle Dokumente zugeschickt, da stehen Informationen drin, die muss ich in eine Datenbank eintragen, vielleicht in eine SharePoint-Liste und das ist etwas, was mich ... Total nervt.

00:22:11: Das kostet mich Zeit.

00:22:12: Darauf kann ich mich, ich kann mich auf meine richtige Arbeit fokussieren.

00:22:15: Dann wäre das tatsächlich etwas, was ich mit mir mit einem Agenten erstellen kann.

00:22:19: Sprich quasi wiederkehrende Arbeiten, auf die ich selber eigentlich gar keine Lust habe.

00:22:23: Und die halt vielleicht auch, also die jetzt gar nicht immer so vier Stunden dauern, aber reicht ja, wenn es halt einmal am Tag immer zwanzig Minuten sind, die mich einfach halt unterbrechen.

00:22:34: Für irgendetwas, wo ich vielleicht sogar Fehler machen könnte, weil ich Copy-Paste muss oder so oder dann habe ich die falsche Zeile erwischt.

00:22:41: Für sowas also?

00:22:42: Genau.

00:22:43: Oder auf der anderen Seite halt auch Themen, wo ich KI-Nutze um Vorarbeiten für mich machen zu lassen.

00:22:49: Also ich gehe jetzt mal in ein Beispiel rein von einem klassischen generativen KI.

00:22:54: Jeder von uns, der schon mal eine Präsentation erstellt hat, weiß, wie viel Arbeit eigentlich der erste Entwurf kostet.

00:23:00: Und wenn ich diesen Entwurf schon mal von einer KI vorbereiten lasse, dann habe ich ja schon mal Arbeit gespart.

00:23:07: Und ich muss mich nur noch darauf konzentrieren, das Fein zu schleifen, noch mal auf die Zielgruppe anzupassen und hab damit halt wirklich, ich kann mich auf das konzentrieren, was wirklich Spaß macht.

00:23:19: Weil, sind wir ehrlich, diesen ersten Entwurf zu erstellen, da magst du vielleicht den einen oder anderen geben, der daran Spaß hat, aber für viele ist das eher nervig.

00:23:29: Aber wenn dürft ihr denn mit dem Thema Inspirin sind oder anders herumgefragt, wo kommt denn der Dreiber her, kommt dir das wirklich von den Ich sage jetzt mal N-Benutzern, die sagen, ich habe da was gebaut, ich möchte es gerne ins Unternehmen rein tragen.

00:23:44: Oder kommen da von oben jemand und sagen, Mensch, wie könnten wir denn es gewinnbringend einsetzen?

00:23:51: Das ist ganz unterschiedlich.

00:23:53: Und das finde ich so spannend an dem Thema KI.

00:23:56: Also beim Thema KI erlebe ich es zum ersten Mal wirklich, dass von den Endnutzern aus dieser Wunsch kommt.

00:24:05: Weil es auch so schön präsente Medien ist.

00:24:07: Aber natürlich habe ich halt auch, haben wir halt auch Anfragen aus Unternehmerebene.

00:24:13: Also wie häufig habe ich schon den Workshops dringengesessen, der ersten Absprachen zum Thema KI, wo der Geschäftsführer sagt oder die Geschäftsführerin, wir brauchen künstliche Intelligenz.

00:24:25: Ja und warum?

00:24:25: Ja, weil das uns alle machen.

00:24:27: Okay,

00:24:28: dann fangen wir erstmal an zu definieren, was versteht ihr eigentlich darunter, was genau hat für euch Mehrwerte, wie funktioniert eigentlich eure Technik aktuell?

00:24:36: Weil auch da stellen wir immer, wieder fest, man braucht halt eine gute Grundreife in der Technologie, aber halt auch, wo stehen eure Mitarbeitenden?

00:24:45: Aber genauso sind zum Teil auch Unternehmen Mitarbeiter getrieben, es gibt Unternehmen, ich habe meinen Unternehmen erlebt, da war es tatsächlich Betriebsrat getrieben, die gesagt haben, wir müssen unsere Mitarbeiter mal entlasten, können wir dann nicht irgendwas mit Automatisierung, mit KI machen?

00:25:00: Also das ist halt wirklich sehr, sehr unterschiedlich.

00:25:03: Und da sind wir in der Diskussion auch schon so ein bisschen an einem neuralgischen Punkt, nämlich den Unterschied zwischen Automatisierung und KI.

00:25:10: Also viele verwechseln das auch oder versuchen, ich würde mal sagen, einen gewissen Zwischenschritt zu überspringen, nämlich genau diese Automatisierung.

00:25:19: Also KI bedeutet dann nicht, dass ich das ausgedruckte Blatt Papier jetzt mit Fähnstaub bestäube und dann Puff ist die Magie da und alles funktioniert automatisch und digital, sondern... Die KI veredelt ja sozusagen automatisierte Prozesse.

00:25:32: Ich kann damit halt Dinge machen, die ein automatisierter Prozess nicht machen kann.

00:25:37: Bei einem automatisierten Prozess gebe ich definitiv vor, was sind die Schritte?

00:25:40: Was soll er machen?

00:25:41: Was ist das Ziel?

00:25:42: Und sobald irgendwas passiert, was da außerhalb der Range ist, fliegt das Ding auf die Nase.

00:25:46: Und KI kann da eben ansetzen und sagen, ah ja, okay, ich kann diesen Kontext verarbeiten.

00:25:51: Ich muss dieses jenes machen oder vielleicht eine Mail an die Person schicken oder jetzt das involvieren.

00:25:56: Und diesen Zwischenschritt, diese Automatisierung.

00:25:58: Da haben wir immer wieder Unternehmen von null bis zweihundert, also die vollautomatisierten Unternehmen, alle Geschäftsprozesse digitalisiert.

00:26:05: wunderbar.

00:26:05: Wir können mit KI loslegen und die Unternehmen, die aufgrund des Fokus ist für zum Beispiel Produktion oder sowas, noch relativ wenig in der Digitalisierung von den Prozessen gemacht haben.

00:26:16: Und dann müssen wir auch manchmal sagen, Da können wir jetzt nicht einfach die Magie von KI drüber kippen und das jetzt von null auf zweihundert sofort quasi digitalisieren, sondern da müssen wir uns erst mal über Prozessschritte unterhalten, über das, was hinten bei rauskommen soll und auch über Systeme, die das ganze erst mal automatisieren.

00:26:34: Klassischer Fall.

00:26:36: Wir wollen irgendwelche Daten verarbeiten und die Frage ist dann, okay, wo liegen die Daten auf dem Fileserver?

00:26:42: Okay.

00:26:44: Die meisten der Agenten möchten aber gerne in die Cloud.

00:26:47: Wie sieht es denn da aus?

00:26:50: Genau.

00:26:52: Dann haben wir einen Showstopper.

00:26:53: Ganz klar.

00:26:54: Aber um auf deine Frage mit der Medaille-Doctrine und Change-Thema zurückzukommen, das ist das Schöne und das Spannende.

00:26:59: Deswegen mache ich die Arbeit so gerne.

00:27:01: Es ist nie derselbe.

00:27:02: Ich habe immer unterschiedliche Menschen, die stehen an unterschiedlichen Punkten.

00:27:05: Und es geht darum zu schauen, wie man diese Menschen dann abholt, inspiriert, informiert, dass sie bereit sind, sich mit auf den Weg zu machen.

00:27:13: Wie gesagt, bei der KI erlebe ich das ganz stark.

00:27:16: dass da ein großer Zauber anscheinend ist, wo die Bereitschaft dabei ist, diesen Weg zu gehen.

00:27:22: Aber, und Fabian, du hast ja diese Rolle so wunderbar schon hier eingenommen.

00:27:27: Auch viel Sorge, Kritik zum Teil sogar Angst, der man halt begegnen muss.

00:27:36: Und zwar wirklich muss.

00:27:37: Und dafür braucht es viele unterschiedliche Personen in so einem Veränderungsprojekt.

00:27:43: Also ... Sei es uns als Berater, aber halt auch Leute im Unternehmen, die diesen Change begleiten, bis hin zu einer ganz wichtigen Rolle halt der Führungskräfte.

00:27:53: Weil, ihr könnt es ja selber vorstellen, wenn ich eine Führungskraft habe, die dem Thema KI kontrovers entgegen steht, dann weiß ich nicht, ob ich dem Fabian vorschlagen würde, dass wir jetzt irgendein Prozess bei uns per KI besser machen könnten.

00:28:12: Und deswegen, und das gilt ja für viele Veränderungsprojekte, braucht das einfach aktive Führungskräfte, die das Thema mittragen.

00:28:20: Es braucht, und wir bewegen uns hier natürlich auch in einem unternehmerischen Kontext, gegebenenfalls halt auch, ich den das mal, Druck mitteln, weil wenn ein Unternehmen für sich entscheidet, wir wollen KI basiert arbeiten.

00:28:34: Und der Max Müller im Unternehmen aber sagt, nee, also ich will weiterhin hier mit meinem Papierordner arbeiten.

00:28:42: Na ja, dann haben wir ein Problem.

00:28:44: Klar.

00:28:47: Okay, da habe ich erst mal ganz kurz noch ein... Patrik, ich habe eigentlich nicht eine Frage an dich, aber jetzt hatte Jan Haier noch mal gesprochen und jetzt vielleicht noch eine zweite Frage eingefallen.

00:28:55: Die würde ich gern vorziehen.

00:28:57: Und zwar, gebt ihr, wenn ihr in so einem Projekt seid, gebt ihr der KI dann einen Namen, sodass es... freundlicher wirkt, persönlicher und eben nicht so technisch.

00:29:09: Also, dass ihr sagt, hey, wir haben einen neuen Mitarbeiter, die oder der kann euch helfen.

00:29:14: Und das ist übrigens, ich stelle euch vor, Marta.

00:29:21: Ganz so weit gehe ich nicht.

00:29:23: Also, ich versuche immer, die Analogie hinzukriegen, weil ... Tatsächlich kann man damit gut arbeiten, aber ich persönlich finde es schwierig und das würde ich auch nicht tun wollen, Technik zu vermenschlichen.

00:29:39: Weil wie Patrick ja vorhin schon erklärt hat, ich möchte nicht das Bild aufkommen lassen, dass da wirklich ein denkendes, lebendiges Wesen ist, sondern im Endeffekt ist das immer noch Technologie.

00:29:51: Ja, das ist richtig.

00:29:52: Aber erinnert dich doch mal bitte an die Büroklammer.

00:29:56: Wer kennt den Namen noch?

00:29:58: Clippy.

00:29:59: Klippi, genau.

00:30:02: Bei Klippi wusste ich, jeder ist Klippi nicht menschlich.

00:30:04: Aber Klippi wurde geliebt bis heute noch.

00:30:07: Es gibt ja gerade eine neue Bewegung mit Klippi.

00:30:09: Aber Klippi ist halt geil, weil er guckt halt freundlich, hat große Augen, ist ein Büroklammer, habe ich auch hier auf einem Schreibtisch zu liegen, ist geil.

00:30:17: Warum nicht halt auch sowas im Kontext von Kaiir?

00:30:20: Du kannst ja mal darüber nachdenken.

00:30:21: Ich

00:30:22: habe den Punkt verstanden.

00:30:23: Ich bin nicht bei dir, dass man, wenn man eigene Agenten erstellt, wo man eigenen Namen vergeben kann, dass man sprechenden Namen geben sollte.

00:30:31: Also wenn ich den Kaiiragenten vielleicht zu abstrakt nenne, wird es auch schwierig zu entscheiden, was macht ihr eigentlich für mich?

00:30:36: Und da kann ich auch mit solchen Bildern arbeiten, sofern ich ein Unternehmen bin, wo das in die Kultur reinpasst.

00:30:42: Auf der anderen Seite, ich bin ein großer Fan tatsächlich der Bezeichnung des Co-Piloten.

00:30:47: Ich finde, dem Namen hat Microsoft sehr gut gewählt.

00:30:50: Weil ich kann das auch wunderbar in meinen Schulungen nutzen, weil ich mal sage, Leute, das heißt nicht Autopilot, das Ding.

00:30:57: Das fährt nicht alleine für euch, das macht das nicht alleine für euch.

00:31:00: Das ist ein Co-Pilot, der unterstützt euch.

00:31:03: Und ich nutze auch immer gerne eine Analogie aus der Vergangenheit, weil es gibt halt auch Leute, die meinen, okay, ich vertraue dann einfach allem, was aus so einer KI rauskommt.

00:31:12: Was auch nicht gut ist.

00:31:13: Ich muss da kritisch draufschauen.

00:31:15: Aber wenn wir mal zurückdenken, vielleicht erinnert ihr euch noch, als die ersten Navigationsgeräte eingeführt wurden.

00:31:21: Und plötzlich standen Leute mit ihren Autos in Flüssen drin.

00:31:26: Weil sie halt gesagt haben, Navi hat gesagt, ist Autobahn.

00:31:30: Auch da haben wir damit lernen müssen, zu verstehen, so schön und hilfreich so ein Navigationsgerät ist.

00:31:36: Ich muss trotzdem selbstständig denken.

00:31:38: Und ich kann halt nicht einfach so falsch um auf die Autobahn fahren oder in den Fluss rein, nur weil Navi sagt, das ist Straße.

00:31:45: Ja.

00:31:45: Genau.

00:31:46: Das trifft so ein bisschen die Grundsätze, mit welchem Mindset ich an so was rangehen muss.

00:31:51: Also wenn wir Mitarbeiter enable mit KI umzugehen, bis hin zu eigene Agents bauen, dann spielen da Dinge eine Rolle wie neugierig zu sein.

00:32:01: Also wir haben ständig Änderungen dieser Technologie.

00:32:03: Da muss ich eine gewisse Neugier haben, um mich mit Neuerung auseinanderzusetzen.

00:32:08: dieses kritische Denken eben, der KI nicht blind zu vertrauen, Ergebnis auch noch mal zu überprüfen.

00:32:15: Und auch gerade, wenn es ums Thema Agents geht, nicht einfach ein Agent bauen, der sozusagen Dinge Ende zu Ende anfängt zu tun, sondern wirklich mit Absicht auch manuelle Schritte einzubauen, wo man sagt, hier muss aber noch mal erst ein Mensch irgendwas freigeben, einen Zwischenschritt zu machen.

00:32:30: Okay, verstanden.

00:32:31: Also ich hatte ja, ich hatte übrigens kurz noch einen, weil wir wissen alle, er heißt Clippy, aber falls es hier ... Leute, die nur den deutschen Namen kennen, ist es übrigens Karl Klammer, oder?

00:32:41: Korrekt.

00:32:42: Ja, aber jetzt meine Frage, die ich noch für dich hatte, Patti.

00:32:45: Du hattest ja vorhin gesagt, wir dürfen nicht verwechseln, was Automatisierung ist und was quasi die KI mit ihren Assistenten oder Agenten.

00:32:56: Ich bin mir jetzt gar nicht sicher, welchen Namen wir da halt benutzen.

00:33:01: dass wir das nicht unterscheiden dürfen, dass wir das nicht vermischen dürfen, sondern dass es da Unterschiede gibt.

00:33:08: Ich brauche da jetzt kurz mal deine Hilfe.

00:33:10: Gib mir mal bitte ein, zwei Beispiele, wo wirklich klar ist, das eine macht das und wir reden heute aber eigentlich über das, weil ich glaube, ich habe es in meinem Kopf und vielleicht geht es ja einigen von euch da draußen genauso noch nicht ganz begriffen, was das eine ist.

00:33:26: und ich Also ich erwische mich selber, wie ich halt immer wieder mir Prozesse einfallen lasse, wo ich denke, nee, Quatsch, das ist ja da wieder nur in Anführungszeichen Automatisierung.

00:33:35: Wo ist jetzt quasi der Schritt darüber hinaus?

00:33:38: Nimm mir einmal den klassischen Urlaubsantrag.

00:33:40: Das sind immer die einfachsten Beispiele.

00:33:42: Also ich habe meinen Urlaubsworkflow digital in irgendeinem System abgebildet.

00:33:47: Ich versuche jetzt mal mit Absicht nicht SharePoint zu sagen.

00:33:49: Was gibt es ja auch noch?

00:33:50: Andere Lösungen?

00:33:51: Nimm mir mal ein Intranet.

00:33:52: Dann habe ich meine definierten Prozess Schritte.

00:33:55: Ich habe ein System, da habe ich ein Formular, da kann ich meinen Urlaub beantragen.

00:33:59: Der guckt dann vielleicht im Hintergrund in Entry ID nach dem Vorgesetzten, der kriegt dann irgendwie eine Freigabe per Mail in Outlook, klickt da drauf und dann wird der Urlaub freigegeben.

00:34:08: Das ist Automatisierung.

00:34:10: Also ich habe einfach diese Schritte, es wird im Hintergrund geguckt.

00:34:12: und dann wird das abgearbeitet.

00:34:14: Aber das System fällt beispielsweise auf die Nase, wenn der User zum Beispiel das Team wechselt oder der Nachname sich ändert oder, oder, oder, also wenn diese ganzen Dinge unterschiedlich sind.

00:34:24: Oder nehmen wir mal sowas wie eine Hotelbuchung, genau das Gleiche.

00:34:28: Ein automatisierter Prozess wäre jetzt in der Lage, für mich ein Hotel zu buchen.

00:34:33: Ein Prozess, der mit KI veredelt wurde, ist in der Lage, nicht nur mein Hotel zu buchen, sondern auch darauf zu reagieren, wenn ich sage, ja, buch bitte nicht nur mir das Hotel, sondern auch dem Jan Heier gleich mit.

00:34:43: Und informiere bitte auch dessen Vorgesetzten, dass wir da einen Termin haben.

00:34:46: Also das sind die Dinge, die ich dann miteinander verknüpfen kann.

00:34:50: Das heißt, im Endeffekt dort, wo ich so eine Prozesskette, die sehr, sehr eng definiert ist, sobald ich von der abweichen könnte oder müsste, Bin ich eigentlich mit der Automatisierung schon auf die Schnauze gefallen?

00:35:07: Genau, also kannst du das ein bisschen vorstellen, wie so ein typisches IT-System, bei dem definiere ich immer vorher, was soll das Ding können, was sind die zehn Schalter, die jemand bedienen muss und was soll am Ende bei rauskommen?

00:35:18: und da hört es dann auf.

00:35:20: Mit KI sind wir halt in der Lage, dann zu reagieren und zu sagen, naja, es gibt eine neue Anforderung und das System kann zum Beispiel automatisch erkennen, wir brauchen jetzt nicht nur zehn Schalter, sondern zwölf.

00:35:29: Oder den Schalter brauchen wir nicht mehr.

00:35:31: Das ist so ungefähr das, was da die Magie ausmacht.

00:35:35: Lass uns mal kurz bei der Hotelbuchung bleiben.

00:35:37: Angenommen, der Prozess, der bisher definiert ist, gibt es halt vor, bucht mir ein Hotel, ich gebe noch ein Datum ein und dann sucht der automatisierte Prozess, die Automatisierung, nach Hotels, die nicht teurer als Achtzig Euro sind.

00:35:51: Quatsch, jetzt würde man heute noch ein Hotelzimmer für unter Achtzig Euro sind, nicht unter Hundertzwanzig Euro kostet.

00:35:56: So, jetzt findet der aber kein, weil dort ist vielleicht in der Gegend eine Messe.

00:36:01: Dann würde dieser Prozess ja wahrscheinlich gerade auf die Schnauze fallen und ich würde halt einen Erroll bekommen.

00:36:05: oder vielleicht, wenn ich Glück habe, vielleicht noch eine Mail Jagd kein Passen aus dem Hotel gefunden, muss da draußen schlafen.

00:36:10: Und dieser Agent oder diese KI dahinter, die würde jetzt tatsächlich halt sagen, ich pass auf.

00:36:14: Ich habe zwar keine für acht, für hundertzwanzig Euro gefunden, aber es gibt hier welche für hundertundzwanzig Euro oder im Umkreis von ein bisschen weiter weg und sowas halt alles.

00:36:23: Sag mir doch, hier hast du ein paar Vorschläge, willst du einen haben, klick auf Ja, dann mach ich das.

00:36:28: So.

00:36:28: Genau.

00:36:29: Oder zum Beispiel die Antwort, die Zwischenfrage ist, ich habe jetzt kein Hotel gefunden, aber ein Airbnb geht das auch, dann kann ich sagen, ja geht.

00:36:36: Also ich kann einfach weitermachen und ich kriege eine Rückmeldung, mit der ich dann agieren kann.

00:36:41: Und ich einfach nur die Meldung, Prozess vielgeschlagen, Thema beendet, bitte von vorne starten.

00:36:46: Okay, alles klar.

00:36:47: Reißt halt auch in dem Kontext, das muss ja auch alles vorgedacht werden.

00:36:53: Also der macht das nicht auch, weil er so schlau ist, sondern ich muss ja dann über die Automatisierung, über meine normale Automatisierung, sage ich mal hinaus denken, was könnte denn alles noch eintreffen und diese Eventualitäten dann mit einfließen lassen.

00:37:07: Genau, das sind diese Leitplanken, die ich dann dementsprechend vorgeben muss.

00:37:11: Also ich kann im Hintergrund meine KI benutzen, die sozusagen dieses Verständnis, dieses kontextuelle Verständnis dann hat.

00:37:17: Ich muss aber dann trotzdem, das sind dann diese Systempromz von den Agents, Guardrails mitgeben, wo dann zum Beispiel Klippung klar drin steht, der user darf aber trotzdem nicht ein Hotel für vierhundert Euro buchen.

00:37:28: Das bitte, dedizieren nicht tun.

00:37:31: Also das ist so ein bisschen auch die Kunst.

00:37:33: Daran, Agenten zu erstellen, nicht nur daran zu denken, was soll denn alles gehen, sondern auch explizit in die Richtung, was sind denn die Leitplanken?

00:37:40: Was soll denn definitiv nicht gehen?

00:37:42: Hinzu, wer soll denn das Ding benutzen dürfen?

00:37:45: Thema conditional access, wer darf wann auf welchen Agent zugreifen, unter welchen Bedingungen?

00:37:50: Kriegt den Agent jeder in der Firma oder gibt das den nur für bestimmte Personen?

00:37:54: Wem bringt welcher Agent was?

00:37:56: Das sind alles die Überlegungen, die dann eben hinten dran stehen.

00:37:59: Wobei man es halt eben nicht so eng denken muss, wie bei Automatisierung.

00:38:03: Ich möchte mal ein zweites Beispiel wählen.

00:38:06: Man hat ja schon relativ früh angefangen zum Beispiel First Level Support über Self Service Desks vorzubereiten und die waren ja sehr eng gedacht.

00:38:14: Also der Mitarbeiter stellt genau folgende Frage, da habe ich ein Buzzword drin, auf dieses Buzzword gibt es dann folgende Antwort und so hangel ich mich dann durch, dass der Mitarbeiter auf eine bestimmte Information kommt.

00:38:25: Das KI deutlich besser.

00:38:27: Also da kann ich tatsächlich sagen, okay, pass mal auf, liebe KI, hier habe ich meine Wissensdatenbank, hier habe ich mein Know-how und da setze ich eben so einen Agenten drauf, der nur das als Know-how hat.

00:38:39: Und ob der Mitarbeiter dann sagt, ich bräuchte jetzt eine Info zu M. three six fünf oder Microsoft three six fünf oder Microsoft oder drei sechs fünf, das muss ich gar nicht mehr dediziert vorgeben, weil da ist quasi die KI schon soweit, dass sie sich eben genau diese Wahrscheinlichkeiten berechnen kann und mir trotzdem hinter den Hinweis gibt, wie ich zum Beispiel mein Passwort im Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-Microsoft-M

00:39:25: intelligenten Prozessen.

00:39:26: Okay, ich verstehe.

00:39:29: Okay.

00:39:29: Und du, Fuchs?

00:39:32: Ich muss ehrlich gesagt, ich habe sie abgelesen.

00:39:40: Es steht in unserem Leitfaden, roter, roter, roter Faden Text.

00:39:45: Ich glaube, einer von euch hatte den Begriff benutzt und ich hatte ihn mir auch in meiner eigenen Notiz noch mitgenommen.

00:39:51: Aber ich sehe auch gerade, er steht hier auch.

00:39:53: Aber dann... Jetzt nochmal zu den Leitplanken.

00:39:56: Ich habe verstanden, also natürlich müssen wir dem Ganzen halt irgendwie rahmsetzen.

00:39:59: und jetzt, ich will hier nicht auf dem Terminator Beispiel rumreiten, weil das ist ein klar Blah.

00:40:05: Das war ja vorher noch nur ein Scherz.

00:40:07: Aber natürlich, du hattest ja vorhin das mit den Leitplanken.

00:40:09: Ich finde das mit den Leitplanken ist immer ein gutes Beispiel, weil es ja schon halt definiert, hey, fahr hier nicht weiter raus, sonst landest du halt im Graben oder im Wasser oder kommst da dann Informationen, an die du vielleicht nicht kommen solltest.

00:40:20: Es gab ja dieses große, schlechte, negativ Beispiel.

00:40:24: mit dem Bot, der dann halt die Gehälter von allen ausgelesen hat und meinte, ja, du bist übrigens auf Platz ... ... von deiner Gehaltsliste.

00:40:31: Alle anderen verdienen mehr und alle so ... ... flunschgezogen und so.

00:40:36: Natürlich.

00:40:36: Also, da muss man natürlich halt aufpassen und die Berechtigung setzen.

00:40:39: Das hab ich schon verstanden.

00:40:40: Welche Gefahren gibt's noch?

00:40:42: Oder welche Herausforderung?

00:40:42: Muss ja nicht immer gleich eine Gefahr sein, aber es gibt eine Herausforderung.

00:40:45: Es gibt mehrere Dimensionen.

00:40:47: Also, es fängt ganz vorne an mit der Zufälligkeit von dem Ding.

00:40:51: Also ich kann nicht einfach einen Agent zusammenbauen, so einfach wie das heutzutage auch ist und einfach sagen, ich habe jetzt hier einmal einen Prompt reingesetzt und den dann quasi veröffentlichen für alles.

00:41:00: Sondern ich muss das Ding wirklich prüfen, ob das auch regelmäßig und zuverlässig die Ergebnisse bringt, die ich haben möchte.

00:41:06: Dann der nächste Schritt, eben diese Adaptivität bis wohin fängt er denn an, Dinge zu verstehen und automatisch zu machen und bis wohin eben soll er das nicht tun.

00:41:16: Also ein gängiges Problem beim Thema Agents ist, dass er dann anfängt.

00:41:20: Wenn er etwas nicht kennt oder nicht wechseln kann, dass er dann anfängt, selber Prozessschritte einzubauen, weil er denkt, naja, das könnte doch jetzt im Kontext her passen.

00:41:29: Das möchte ich aber vielleicht dann dahin oder an der anderen Stelle nicht.

00:41:33: Noch weiter vorne angefangen bei der Frage, naja, was soll denn das Ding überhaupt tun?

00:41:37: Also soll es Texte und Bilder verarbeiten?

00:41:40: Klammer auf, dann sind wir vielleicht bei sowas wie Gemini oder Co-Pilot.

00:41:45: Sollte es Video-Daten verarbeiten, da wird es teilweise schon wirklich schwierig.

00:41:49: Also bewegen uns auch infrastrukturell da auf unterschiedlichen Terras.

00:41:52: Das Ganze geht hin bis zu Azure AI Foundry oder der Google Cloud-Plattform.

00:41:56: Also wenn ich wirklich sogenannte Tailor-Made-Use-Cases umsetzen will, die dann wirklich komplex werden, dort ist das vorhin, glaube ich, so unter der Haube angesprochen, also so ein Unternehmens-GPT, das sich in sämtliche Lösungen rein integriert in CRM, ERP, Produktionssoftware.

00:42:11: hast du nicht gesehen.

00:42:12: Da sind wir ganz, ganz weit weg von dem, was wir im Workplace-Umfeld machen.

00:42:16: Und das ist halt die Fragestellung von vornherein.

00:42:18: Was soll denn das Ding können?

00:42:20: Was soll ablaufen?

00:42:21: Und was muss es auch als Ergebnis bringen?

00:42:22: Und daran entscheidet sich schon relativ schnell, in welchen Lösungen du überhaupt unterwegs bist.

00:42:27: Es gibt noch mehrere andere Themen.

00:42:31: Wie soll das Ding auftreten?

00:42:32: Also ist das ein interner Bot, der relativ relaxed die Leute duzt und mit einem salopten Ton mit den Leuten spricht?

00:42:40: oder ist das ein Customer Facing Agent, der vielleicht einen anderen Ton anschlagen sollte.

00:42:47: Geht hin bis zu den üblichen KI Themen, Fairness, Bias und so weiter und so fort.

00:42:52: Der Agent sollte jetzt halt nicht Gehen ja neulich durch die Presse.

00:42:56: Der liebe Kollege Maske hatte daher so das ein oder andere Problem mit seiner KI.

00:43:01: Geht es nicht näher darauf ein, damit unser Podcast auch rauskommt.

00:43:04: Aber das muss ich natürlich auch verhindern.

00:43:09: Jan Heier, aber wenn ihr in dieses Adoption and Change-Theme oder aus der Brille heraus solche Projekte betrachtet, Wer muss denn da alles dann mit am Tisch sitzen?

00:43:19: Also klar, die, die davon profitieren, aber wenn wir schon eben in diesem Risk Compliance Governance Thema sind und so weiter, wer oder was rät ihr den Kunden, wer da noch alles mit ein Auge drauf haben soll?

00:43:34: Patrick, sorry.

00:43:35: Ich würde einfach nur kurz einspringen, weil es generell das Thema bei der KI-Diskussion ist.

00:43:40: Wir rütteln damit relativ fundamental an den Arbeitsweisen von jedem um Unternehmen.

00:43:45: In einer gewissen Art und Weise.

00:43:47: Entweder arbeiten die Leute wirklich mit den entsprechenden Office-Lösungen und treffen da drauf.

00:43:53: Oder sie sind Betroffene dadurch, weil die Leute mit denen sie zusammenarbeiten, das eben nutzen.

00:43:58: Und deswegen ist unsere Devise bei dem ganzen Thema, es müssen so gut wie alle mit am Tisch beteiligt sein, weil sie früher oder später zu Betroffenen werden.

00:44:07: Ja und dazu, Thorsten, so aus deiner Richtung, es macht total Sinn den Betriebsrat, wenn es einen gibt, frühzeitig einzubinden.

00:44:14: Es macht auch total Sinn, den Datenschutz mit ins Boot zu holen und da proaktiv mitzuarbeiten.

00:44:22: Am Ende, und dann wird es natürlich am Ende eine Kostenfrage, ich kann nicht oder nur wenige Unternehmen können wirklich alle Mitarbeiter im Unternehmen hinter so befähigen, dass jeder schon die Schulungen und quasi zum KX perten wird.

00:44:38: Und was wir dort als sehr positiven Weg entwickelt haben oder erleben, ist etwas, was wir auch schon in anderen Projekten machen, ist, dass wir gerne mit Multikatoren arbeiten.

00:44:48: Also, dass wir Leute identifizieren aus den einzelnen Fachbereichen, aus den Abteilungen, die eben schon vielleicht von Haus aus ein gewisses Mindset mitbringen, die vielleicht von sich selbst auch schon sich im KI-Bereich beschäftigt haben und dass wir die dann quasi befähigen, zum einen selbst Agents erstellen zu können.

00:45:08: aber auch zu befähigen, dass sie dann weiter eben als Multiplikator dienen können, also andere dann mit ihrem Wissen dann unterstützen können.

00:45:17: Okay, ich habe zwei Fragen.

00:45:20: Noch, wahrscheinlich fallen wir noch mehr ein.

00:45:21: Aber zwei Fragen, die ich jetzt noch geklärt haben möchte.

00:45:25: Und zwar, die erste Frage ist, Patrick, du hattest erwähnt, man muss sich natürlich halt auch überlegen, wo soll so die KI überhaupt zum Einsatz kommen, also mithilfe von Assistenten, Agenten.

00:45:38: Und wir reden ja hier die ganze Zeit immer über unseren digitalen Arbeitsplatz.

00:45:41: Da hätte ich gerne tatsächlich Praxisbeispiele, die aus der Vergangenheit, damit für uns einfach klar ist, okay, wo können wir das dann tatsächlich halt cool in unserem digitalen Arbeitsplatz einbinden?

00:45:53: Woran habe ich vielleicht nicht gedacht, aber es wäre trotzdem halt cool, das zu haben.

00:45:57: Die erste Frage.

00:45:58: Die zweite Frage ist, das habt ihr jetzt beide schon getan.

00:46:01: Und ich denke mir jedes Mal so, ist es wirklich so, wie ihr sagt, Ihr beides schon mal jetzt mehrfach erwähnt, ja und dann kann man die halt einfach sich die Agenten erstellen und let's go.

00:46:11: Das klingt so, als sei das so ein Baukastensystem, in dem ich einfach per Track & Drop das mir irgendwie so zusammenklicke und nach fünf Minuten bin ich fertig und sag so, hier liebe Mitarbeiter, habt ihr jetzt übrigens die Lösung für das, wo nachher fünfzehn Jahre lang geschrien habt?

00:46:24: Genau, also da sind wir wieder bei diesen unterschiedlichen Ebenen von Agenten.

00:46:29: Also ich habe meinen persönlichen Assistenten, der ist in der Lage in meinem persönlichen Kontext auch Agenten zu erstellen.

00:46:35: Praxis.

00:46:35: Beispiel ist, ich habe irgendeine technische Dokumentation, sagen wir mal zum Rollout von Chrome OS und ich möchte das als Wissensquelle nehmen, wo ich einfach Dinge fragen kann.

00:46:48: Ich habe nicht jedes Mal Lust irgendwie, fünfhundert Seiten PDF zu lesen oder bei Google eine entsprechende Webseite.

00:46:53: Ich könnte das als Wissensquelle für einen Agenten nehmen, wo ich einfach mit natürlicher Sprache heutzutage auch mit Audio einfach in das Handy reinsprechen, Fragen stellen kann.

00:47:02: Wie ist das mit dem Rollout?

00:47:03: Ich bin hier gerade beim Kunden, ich sitz gerade da, irgendwas funktioniert nicht.

00:47:08: Was sagt denn die Anleitung?

00:47:09: Also das sind so individuelle Fälle, die ich vornehmen kann, wo ich selber bestimme, was die Wissensquelle ist, die hinzugezogen wird, um dann eben so einen Agenten zu bauen.

00:47:18: Das heißt, ich habe nicht einen generellen Chatassistenten, wie das jetzt Gemini oder Co-Pilot ist, sondern ich sage dediziert, es gibt eine Wissensquelle und das ist das Hauptaugenmerk von diesem Agenten.

00:47:31: Oder beispielsweise ich habe ein Template wie zum Beispiel für Angebotsvorlagen.

00:47:37: Da könnte ich einen Agenten bauen, wo ich sage, hey, lieber Agent, nimm meine Notizen aus Loop, aus OneNote, verarbeitet die automatisch und füll mir bitte dann automatisch mit Textfeldern dieses Angebot aus.

00:47:49: Das sind so Dinge, die ich dann machen kann.

00:47:50: In der nächsten Stufe könnte ich natürlich sagen, ja, das ist total super, dass das für mich funktioniert.

00:47:55: Jetzt geben wir das mal für die komplette Sales Abteilung frei.

00:47:59: Und dann sind wir relativ schnell schon im nächsten Ausbausschritt, wo ich sage, naja, aber diese Angebote müssen ja auch irgendwo zentral abgelegt werden.

00:48:05: Ich brauche vielleicht eine Anbindung an ein CRM-System.

00:48:09: Und dann sind wir so in der mittleren Stufe, wo man sagt, naja, jetzt wird es ein bisschen komplexer.

00:48:13: Jetzt reicht mir auch das, was so ein Co-Pilot kann oder was Gemini kann, nicht mehr aus.

00:48:17: Jetzt muss ich in die nächste Stufe gehen.

00:48:19: Da reden wir von Google Agents Base oder von der Power Platform.

00:48:23: Und wenn mir selbst das nicht mehr ausreicht, weil die KI noch komplexere Sachen machen muss, diese Agenten.

00:48:29: Dann muss ich zum Beispiel den Tailor-Mate-Bereich gehen, wo ich dann auch jederzeit das LLMMWM im Hintergrund ändern kann, wo ich Technologien ändern kann, wo ich ganze Infrastrukturen aufbauen kann, damit sowas funktioniert.

00:48:41: Und dann sind wir eben bei Azure AI, Foundry, Google Cloud Platform, Huggingface und so weiter und so fort.

00:48:46: Also, da muss man auch mal gucken, wo bewegt man sich, was soll das Ding wirklich tun und was ist die richtige Lösung dafür?

00:48:53: Und dafür sollte man sich...

00:48:55: Ganz kurz, Jan, ein Moment.

00:48:57: Auf was hast du jetzt gerade geantwortet?

00:48:59: Auf welche Frage?

00:49:00: Auf die erste, als waren es Beispiele jetzt für den digitalen Arbeitsplatz?

00:49:03: Oder war das die Antwort auf, ist es wirklich so einfach zu entwickeln?

00:49:08: Also, ja, die Antwort hat quasi noch gefehlt.

00:49:14: Das war für mich im Kopf schon völlig klar.

00:49:16: Das, was ich in diesem persönlichen Umfeld machen kann, ist heutzutage total einfach.

00:49:21: Ich habe im Prinzip die Möglichkeit, einen Agenten zu bauen, in dem ich einfach ein zweites Fenster aufmache und dann entweder tatsächlich einen Promt eingebe, also wirklich mit natürlicher Sprache, was dieser Agent machen soll.

00:49:35: Oder ich kann das Ding konfigurieren.

00:49:36: Kann zum Beispiel sagen, bitte nehm explizit dieses Wortdokument als Wissensquelle und dieses PDF und sonst gar nichts.

00:49:43: Das ist das wirklich einfachste im persönlichen Kontext.

00:49:46: Okay.

00:49:47: Jan, sorry, du wolltest auch was ergänzen, du bist dran.

00:49:50: Also das ist ja so ein bisschen der Blick aus der Einzelmitarbeiterbrille.

00:49:53: Das heißt, ich habe hier wirklich, und das habe ich erfunden gesagt, die Möglichkeit, mir selbst den Arbeitsalltag zu erleichtern.

00:50:00: Wenn ich jetzt aber die Brille eines Unternehmenseinnehme, die Brille des Datenschutzes, die Brille aus dem IT Security Sicht, dann habe ich natürlich dann sehr schnell Bauchschmerzen damit, wenn ein User, ich sage mal einfach, per Wörter sich so einen Agenten erstellen kann.

00:50:18: Und da braucht es aus unserer Sicht halt auch eine gute KI-Strategie im Unternehmen, wo man dann auch nochmal definiert, okay, lieber Mitarbeiter, folgende Agenten, folgende Use Cases darfst du selber tun.

00:50:31: Dann, wie Patrick beschrieben hat, diese größeren Use Cases, die vielleicht sowas für eine ganze Abteilung sind, wo ich vielleicht auch sicher gehen möchte, dass es mag ja mal sein, dass Mitarbeiter Unternehmen verlassen, dass der Agent dann auch weiterhin im Unternehmen bleibt.

00:50:45: Da muss ich dann schon wieder überlegen, okay, wie kriege ich denn das gebackapt?

00:50:49: Wie sicher ich das ab?

00:50:50: Und diese ganz großen Lösungen, die ich dann wahrscheinlich sogar dann in meinem SJI-Bereich selbst ansetze, da habe ich dann wieder klassischerweise wirklich die IT-Abteilung, Softwareentwicklung oder ähnliches mit dabei, die sich dann auch kümmert, dass das Ganze dann noch weiterentwickelt wird, die das Ganze wartet, weil wir da natürlich auch einen viel höheren Impact, ein viel höheres Risiko für das Unternehmen haben.

00:51:10: Zum einen, wenn dort haluziniert wird, zum anderen aber auch, wenn so etwas ausfällt.

00:51:21: Ich will immer noch Beispiele, ich will immer noch Beispiele aus den letzten Projekten

00:51:25: oder so.

00:51:25: Hallo Zinnazion oder so, ja, bin ich auch dabei.

00:51:28: Nein,

00:51:29: ich brauche Beispiele für den digitalen Arbeitsplatz.

00:51:31: Was ist so cool, was kann man halt so im digitalen, also erzählt doch mal aus dem Nähkästchen, was haben eure letzten Kunden gemacht, ohne Namen zu nennen?

00:51:39: Bevor das wir da einsteigen in die Praxis.

00:51:41: Können wir noch einen Punkt für mich gedanklich abhagen, damit ich denn bei mir in meiner Struktur, sorry, wenn ich da euch jetzt mit Geißel oder Knebel, wir haben es vorhin gesagt, Shit in, Shit out und es kann nur das rauskommen, was wir auch da irgendwie reingeben und so weiter.

00:51:56: Also sprich, ich brauche irgendeinen Bestand, also ihr sprecht von Excel-Tabellen, Word-Dokumente, PDFs, SAP, CRM, was auch immer.

00:52:08: Aber darf der Agent so einfach gerade zugreifen, muss da irgendwie vorher magic passieren, damit er überhaupt weiß, ah ja, das sind Daten, die darf ich überhaupt verarbeiten.

00:52:19: Oder die soll ich mit einbeziehen und die wieder nicht.

00:52:21: Da muss er irgendwie vorher auch irgendjemand mal drüber geguckt haben und sagen, jo hier darfst du, hier darfst du nicht.

00:52:27: Und vor allen Dingen hat das auch die Qualität, die wir brauchen, um dann auch eine Verbesserung dazu.

00:52:33: schon mal.

00:52:33: Wir wollen ja besser werden mit solchen Technologien, das heißt ja nicht, dass nur Hauptsache, wir haben die Technologie eingeführt, aber richtig ein Output, also ein wertvoller Output, generiert uns das gar nicht.

00:52:44: Ja, also das, damit steht und fällt eigentlich grundsätzlich jedes KI-Projekt im Workplace-Umfeld generell.

00:52:51: Ob wir über das Einführen von Assistenten sprechen, ob wir über das Erstellen von Agenten sprechen, ohne die notwendige Datenbasis und ohne die notwendige Datenstruktur, geht da so gut wie gar nichts.

00:53:02: Um den Fabian mal mit einem Kundenbeispiel zu beglücken, ich habe in einem Kundenprojekt, hat mir der Leiter einer Marketingabteilung eine Excel-Tabelle gegeben und hat gesagt, er würde da gerne einen Agenten draus bauen, weil in der Tabelle ging es um eine Marktübersicht.

00:53:18: Das heißt, er saß einmal im Monat da, hat seine Konkurrenzunternehmen gescannt, was haben die in ihrem Produktkatalog, was machen die für Webcasts, was ist das Preising bei denen?

00:53:28: Und hat das alles in der Excel-Tabelle rein gehackt.

00:53:30: Und zwar hatte er Spalten mit verschiedenen Stichworten.

00:53:34: Shop verfügbar, Webcast findet statt und so weiter und so fort.

00:53:38: Und oben drüber halt die unterschiedlichen Unternehmen.

00:53:41: Und das einzige, was die KI dazu gesagt hat, war, der häufigste Buchstabe in dieser Tabelle ist ü. Das lag daran, dass der, wie man das früher halt gemacht hat, mit der Schrift Art Webdings einen Haken gesetzt hat.

00:53:56: Wenn man die Schrift Art Webdings.

00:53:58: in Times New Roman übersetzt, ist das der Buchstabe ü. Da guckt man drauf und denkt, es sind doch strukturierte Daten.

00:54:06: Für die KI halt nicht.

00:54:09: Damit steht und fällt das Ganze.

00:54:11: Beispielsweise ist auch ein reiner Text für eine KI keine strukturierte Datei.

00:54:16: Auch wenn man den Blogsatz benutzt, um ihn zu formatieren, dann sieht es vielleicht strukturiert aus.

00:54:20: Die KI hält davon aber noch ein bisschen was anderes.

00:54:23: Das ist das Vordergründige, also was passiert in den Dateien.

00:54:26: Das Zweite ist natürlich ... Wo sind diese Dateien abgelegt und welche Metadaten liegen da hinten dran?

00:54:30: Also wie kommt die KI überhaupt daran zu erkennen, dass das jetzt ein irrelevanter Inhalt ist?

00:54:36: Und im nächsten Schritt natürlich das ganze Thema Zugriffsrechte und das Thema Sensitivity.

00:54:41: Also sind das Daten, die mit KI verarbeitet werden dürfen oder eben nicht?

00:54:45: Und wenn wir über das Thema Agents sprechen, sollte diese Diskussion schon lange, lange, lange gelaufen sein.

00:54:52: Das heißt, dass auch gar kein jemand in die Versuchung kommt, jetzt einen Agent zu bauen, beispielsweise auf der Basis von fünf eingegangenen Bewerbungen.

00:55:00: Also der HR-Agent, der dann auswählt, na ja, wer passt denn gut zu unserem Unternehmen?

00:55:03: Das ist ein absolutes No-Go.

00:55:06: Genau.

00:55:07: So, jetzt, Butterbeidefische.

00:55:09: Verstehe ich gar nicht.

00:55:10: Es ist ein volles Gute-Pax aus Beispiel.

00:55:14: Hier

00:55:14: für das Bewerber, KI, machen wir schon mal eine Vorentscheidung.

00:55:17: Hat es schon gegeben, mein Lieber Fabian, und man hat dann hinterher festgestellt, dass das irgendwann die KI tatsächlich auf rassistischen Entscheidungen, also Entscheidungen mit rassistischen Argumenten geliefert hat.

00:55:30: Spannend war dabei.

00:55:31: Das war genau meine Idee, um genau so was auszuschließen.

00:55:33: Aber wenn die Karriere natürlich auch rassistisch ist, dann kann es auch keiner mehr helfen.

00:55:37: Genau, und der Punkt dabei ist nicht folgendes gewesen.

00:55:39: Was hat man damals gemacht?

00:55:40: Man hat tatsächlich ein eigenes Modell trainiert mit den bisherigen HR-Entscheidungen dieses Unternehmens.

00:55:48: Hat bloß vorher bei den HR-Entscheidungen die Hunde bekommen, die Mitarbeiter haben auch schon rassistisch entschieden.

00:55:52: Jetzt wurde es bloß deutlich.

00:55:54: Und da halt auch wieder.

00:55:55: Ich habe halt schlechte Daten, auf schlechten Daten setze ich eine KI auf und dann habe ich halt weiterhin, das ist ein bisschen bunter, ist ein bisschen schicker, aber dennoch schlechte Entscheidungen.

00:56:05: Genau und deswegen, also gerade weil solche Dinge immer abschreckende Beispiele sind, bin ich auch ganz froh, dass wir den EU AI-Akt haben, der uns ja so ein gewisses Rahmenwerk gibt, was man mit einer KI machen darf, soll und muss.

00:56:20: Normalerweise sind wir Tech-Enthusiasten, stöhnen ja immer über den Datenschutz und sagen, oh, ich lief'n wieder, jetzt krieg' ich mein Projekt nicht durch.

00:56:26: Beim Thema KI muss ich aber sagen, das ist schon ganz gut, dass wir da in Europa so ein paar Leitplanken haben und so ein paar gesetzliche Regelungen, was man damit eben nicht machen sollte.

00:56:35: Weil die Entwicklungen davon sind so schnell, also ich kann dir jetzt nicht sagen, was in drei Jahren mit diesem KI-Markt passiert und was da genau gemacht wird.

00:56:44: Und von vornherein schon daran zu denken, Bestimmte Dinge erst gar nicht anzufangen, ist gar nicht so dumm.

00:56:52: Aber lass uns noch mal zu ein paar positive Beispielen kommen.

00:56:55: So ein Thema, was ganz häufig aufkommt in Kundsituationen bei mir, ist das Thema Onboarding.

00:57:02: Also,

00:57:03: wenn ich mal reinversetzt, ihr seid Mitarbeiter in einer neuen Firma, das ist unglaublich für Know-how.

00:57:08: Klar, viele Firmen geben sich sehr viel Mühe, das vorzubereiten, das irgendwie aufzubereiten, aber dann hat man vielleicht doch noch mal eine Frage und sich in den ersten Urlaubstagen oder den ersten Arbeitstagen mit der Frage zu beschäftigen, wie kann ich den eigentlichen Sonderurlaub in meiner neuen Firma beantragen?

00:57:25: Ich weiß nicht, ob ihr das so tun wollen würdet.

00:57:27: Aber genau das ist ein wunderbarer Use Case für so ein Unternehmensagenten, dass sich dem Agenten halt bestenfalls auch da wieder, ich brauche die Daten in irgendeiner Form zugreifbar, ich nehme mal das Beispiel in SharePoint, ich habe das alle schon in meinem SharePoint oder in meinem Confluence drin und setze da dann halt einen Agenten drauf, der genau dazu Fragen beantwortet.

00:57:46: Das hat einen echten Mehrwert fürs Unternehmen, weil eben die neuen Mitarbeiter all diese Fragen, ohne dass sich irgendjemand hinterher beschwert, warum stellst du jetzt die zehntausendste Frage oder vielleicht eine Frage zum fünften Mal, direkt beantworten kann.

00:57:59: Und damit habe ich halt ein besseres Onboarding von Mitarbeitern, höhere Zufriedenheit, bessere Mitarbeiterbindung, um bestenfalls auch so, dass ein Mitarbeiter halt schneller ins Arbeiten

00:58:08: kommt.

00:58:09: Das ist tatsächlich auch ein Kundenbeispiel, was wir gebaut haben, wo in den ersten Diskussionen, als die Frage hochkam, ja, aber wir wollen ja unsere Mitarbeitende schon mit an die Hand nehmen.

00:58:19: Also wir wollen denen ja nicht einfach eine KI vorsetzen und die sollen sie dann alles fragen.

00:58:23: Ja, aber diejenigen von uns, die vielleicht schon das ein oder andere mal öfters den Job gewechselt haben, kennen das.

00:58:27: Diese ersten Tage gehen so schnell vorbei, man hat so viel Input, man kommt überhaupt nicht mehr hinterher.

00:58:32: Klar, notiert man sich das dann alles, aber so wirklich verstanden hat man das meistens so nach einem halb dreiviertel Jahr.

00:58:38: Und dann einfach eine KI zu haben, wo ich einfach sagen kann, mein Onboarding-Party oder meine Patin hat mir irgendwie das um die Ohren gehauen, die Abkürzung Hock, H-O-C-C.

00:58:47: Was war denn das noch mal?

00:58:48: Was heißt denn das?

00:58:49: Was heißt das denn jetzt zum Beispiel auch in dem Unternehmen?

00:58:52: Hock steht für Head of Competence Center, ist eine SVA-Vokab.

00:58:56: Ach verdammt, da hätte ich das ja wissen müssen, oh Gott.

00:58:58: Ja, richtig, genau.

00:59:01: Erwischt.

00:59:02: Genau.

00:59:02: Ja, das ist halt ein schönes Beispiel, wo ich sehr schnell auch zu einem Erfolg kommen kann.

00:59:10: Oder ein persönliches Beispiel, Fabian.

00:59:13: Eine meiner eigenen ersten Versuche, und das habe ich auch bei Kunden im Bericht immer wieder rein, ist sich selbst ein Wissensagenten aufzubauen.

00:59:20: Also ich habe vielleicht ein Thematik, ich war auf einer Schulung, habe davon PDFs bekommen, vielleicht ein Riesenskript oder war bei einer Online-Veranstaltung, die vielleicht sogar aufgezeichnet worden ist.

00:59:32: Ich habe tatsächlich für mich ein Agenten gebaut, den ich Fragen zur Neuerung im Co-Pilot stellen kann, weil der mir einfach mega in meiner täglichen Arbeit hilft.

00:59:40: Das verändert sich so viel und ich muss manchmal einfach schnell Fragen stellen können.

00:59:44: Und das kann man super adaptieren für andere Themen halt auch.

00:59:48: Ich muss ehrlich gestehen, ich habe auch schon während wir die ganze Zeit reden so viele gute Ideen.

00:59:54: Und fragt mich nur, wieso habe ich das eigentlich?

00:59:56: Wieso nutze ich das noch nicht?

00:59:58: Aber ich hatte zum Beispiel die Idee, ich note hier wahnsinnig viel in, wie jetzt das One Note.

01:00:06: Aber irgendwann ist das natürlich nach vielen Jahren, ist das halt sehr viel Information.

01:00:11: Und manchmal wünsche ich mir sowas so, hey, super bitte alles zusammen, was ich... ... zum Thema Netzgelder gemacht habe.

01:00:18: Und dann würde er mir quasi alles so ausspucken ... ... und zusammenfassen, was ich halt so gemacht habe.

01:00:24: Also mir fallen auch ganz viele Dinge ein, wo ich sage so, ... ... ja krass, warum will ich eigentlich immer händisch ... ... mich danach suchen und müsste mich ja daran erinnern, ... ... bei welchen Kunden habe ich das und das Thema gemacht?

01:00:33: ... ... und müsste quasi jetzt jede Kunden-Datei aufmachen ... ... und dann da reingucken und ... ... ne, bei dem war es gar nicht, da habe ich ja ... ... was anderes gemacht und ... ... voll ätzend.

01:00:41: Also ich habe auch schon gut die Ideen.

01:00:43: Ich will aber ganz kurz noch mal ... ... zu der Umsetzung kommen.

01:00:45: Jetzt ... Nur noch mal kurz einen Haken dran, wie mache ich das denn?

01:00:49: Also wie würde man als einfacher Mitarbeiter, ihr habt ja gesagt, es gibt Zeit natürlich im eigenen Kontext, in der eigenen Bubble, so, hey Mitarbeiter will was und macht sich halt sein, seinen Agenten, gibt's in der großen Bubble, hier ein Agent wird für alle ausgerollt und dann gibt's noch die, die ganz krass sind, da gehe ich am besten in den Marketplace und tu mir da was.

01:01:05: Verstanden.

01:01:06: Aber wie ist das, wenn es jetzt tatsächlich einen Einzelner für Sicherheit machen will?

01:01:10: In so einer Umgebung.

01:01:11: Der erklärt dann dem Co-Pilot, hey ich brauch diesen Agent und der Co-Pilot baut mir dann den Agenten oder wie oder was?

01:01:19: Genau, genau so.

01:01:21: Also ich geh mal kurz aufs Decent-Sync ein.

01:01:24: Wenn du ein Nutzer von einer Microsoft-Dreiformossistik-Co-Pilot-Decent bist, dann hast du tatsächlich in dem Bereich, wo der Co-Pilot-Chat drin ist, einen Button, da steht Agent erstellen.

01:01:37: Und wenn du den drückst, Dann sie kommt ein Fenster, das sieht genauso wieder aus wie dein Copilot Chat, wo dich quasi die Oberfläche fragt, was soll dein Agent tun?

01:01:47: Und dann kannst du das beschreiben.

01:01:48: Genau,

01:01:49: also wortwörtlich, da steht beschreiben drin und ein Chatfenster und dann kannst du ihm sagen, was er denn machen soll.

01:01:55: Was brauch ich für ne Lizenz?

01:01:58: An der Stelle tatsächlich die Microsoft-Dreifung und sechzig Copilot Lizenz.

01:02:01: Alles klar, hole

01:02:02: nicht mehr.

01:02:03: Ist ja voll geil.

01:02:04: Genau, respektive.

01:02:06: ums technisch korrekt noch mitzugeben.

01:02:10: Das geht auch ohne Lizenz.

01:02:11: Da wird es aber dann abreichend noch technisch ein bisschen tricky.

01:02:14: Wer da zu fragen hat, gerne bei uns melden, erklären wir gerne im Detail, ist jetzt glaube ich für den Podcast ein bisschen zu sehr deep dive.

01:02:22: Ja, ja, natürlich.

01:02:23: Und ändert sich ja wahrscheinlich auch irgendwie stündlich.

01:02:27: Dann noch eine Frage.

01:02:29: Wie geht es weiter?

01:02:30: Also wohin entwickelt sich das alles, bevor wir gleich zum Ende kommen?

01:02:33: Weil ich guck gerade auf die Uhr und stell nur fest und ich sehe auch Tuko, das ist hier, wir sind schon wieder voll, voll drüber.

01:02:38: Deswegen ganz kurz, wie wird es weitergehen?

01:02:41: Was ist eure Einschätzung?

01:02:42: Also wir haben ja aktuell in diesen Lösungen immer bestimmte Modelle im Hintergrund, die bestimmte Dinge können.

01:02:49: Also Beispiel, ein GPT-Film von OpenAI ist relativ gut in dieser Texterkennung und in der Bilderkennung.

01:02:56: Bei Google sieht es schon ein bisschen anders aus.

01:02:58: Das ist extrem stark, wenn es um Audioinhalte und Videos geht.

01:03:01: Also beispielsweise sich Meetings zusammenfassen zu lassen und das Ganze als Podcast auszugeben.

01:03:08: Wenn man das mal so ein bisschen vergleicht zwischen Microsoft und Google, merkt man schon, dass die ein bisschen anders ticken.

01:03:13: Und da wird es wahrscheinlich dahingehend, dass wir über multimodale Agents sprechen.

01:03:17: Also sprich Agents, denen das dann völlig egal ist, weil die im Hintergrund dann immer in den Eimer greifen für das, was sie gerade machen wollen.

01:03:23: Das ist so ein bisschen das, was als nächstes kommen wird.

01:03:26: Plus das ganze Thema Agent Collaboration.

01:03:31: Also, dass Agents sich untereinander verständigen.

01:03:33: Also, wenn der eigene Agent nicht mehr weiterkommt, dann fragt er halt den nächsten.

01:03:37: Das gibt es schon alles.

01:03:39: Das ist alles auch schon angekündigt.

01:03:41: Da gibt es auch ganz, ganz tolle Werbevideos und Informationen auf LinkedIn dazu.

01:03:46: Unser Fazit ist, alles, was ich nicht live anfassen kann, wenn es um dieses Thema KI geht, können wir getrost ignorieren.

01:03:52: Das ändert sich so häufig, so schnell.

01:03:54: Die Bezeichnungen, die Namen, ja, steht am Horizont.

01:03:58: Wirklich live.

01:03:59: in der Praxis ist das noch nicht verprobt.

01:04:02: Zumindest von uns nicht, sodass wir sagen können, SVA stemmelt rauf, ja, es funktioniert.

01:04:06: Genau, da geht es tatsächlich hin.

01:04:08: Und natürlich, wenn wir jetzt wieder in Richtung ACM gehen in die Frage, na ja, Jetzt werden wir halt alle produktiver.

01:04:13: Was machen wir denn dann mit unserer ganzen Zeit?

01:04:16: Worauf fokussieren wir denn in Zukunft unsere Arbeit?

01:04:18: Was heißt denn das, ich sag mal, in Zukunft nur mit kreativen und strategischen Themen zu tun zu haben?

01:04:25: Wer hat denn damit zu tun und was machen denn die Leute?

01:04:29: Ich hoffe ja immer noch, dass das so in die Richtung der vier Tagewoche geht.

01:04:33: Aber das wäre die Diskussion sein.

01:04:34: Das hast

01:04:34: du aber nicht mit unserem Kanzler abgesprochen.

01:04:37: Nein, nein, nein, nein, nein, aber... Irgendwann stellt sich natürlich die Frage, wenn wir alle produktiv sind, was machen wir denn natürlich in unserer tagtäglichen Arbeit?

01:04:46: Wo ist für uns auch da die Wertschöpfung?

01:04:49: Wenn wir all diese kleinen, lästigen Tätigkeiten los geworden sind, die jetzt die KI automatisch macht.

01:04:53: Die nächste Frage, die sich dabei natürlich stellt, ist jetzt haben wir alle eine KI, die erledigt für uns die entsprechenden Aufgaben.

01:05:01: Das heißt aber auch natürlich eine ganz andere Art und Weise der Verantwortung.

01:05:05: Ich bin ja prinzip, dann irgendwann plötzlich Teamleiter von meinen KI-Kollegen.

01:05:09: Was heißt denn das für mich?

01:05:11: Also ich schlüpfe ja automatisch auch in eine ganz neue Rolle der Verantwortlichkeit, weil bestimmte KI-Agenten für mich bestimmte Dinge machen und ich dafür aber auch verantwortlich bin, was die produzieren und was die Ergebnisse sind.

01:05:24: Und das ist natürlich auch etwas, was im Change Management dann Gelernt werden will.

01:05:30: Gibt ja in vielen Unternehmen solche Schulungen vom Kollegen zur Führungskraft.

01:05:36: Ja, spielt da eine Rolle irgendwann.

01:05:38: Natürlich nicht auf einer zwischenmenschlichen Ebene, aber eine ganz andere Art und Weise mit der Verantwortung umzugehen.

01:05:46: Ja, das verstehe ich.

01:05:47: Spannend, spannend, spannend.

01:05:51: Ja, auf jeden Fall.

01:05:52: Wenn ihr das übrigens auch alle spannend fandet, dann könnt ihr uns schreiben an podcast.sfa.de und uns sagen wir eure ersten Erfahrungen, Schritte mit KI Agents wahr und ist.

01:06:04: Oder was ihr euch vorstellt, welche coolen Ideen ihr habt, um sie in den digitalen Arbeitsplatz einzubetten und zu integrieren, welche Workflows ihr euch dann besten vorstellen könnt.

01:06:14: Wir kümmern uns dann natürlich gerne darum, dass sie bei euch umgesetzt werden.

01:06:18: Absolut.

01:06:18: Und wenn ihr findet, dass der Podcast gewinnbringend war für euch, dann gebt doch auch gerne eine Bewertung auf den Podcast Plattformen ab an uns, hilft uns auch, ob solche Folgen für euch interessant sind.

01:06:31: Und wir werden uns für weitere spannende Themen dann begeistern.

01:06:37: Ich kann es auf jeden Fall nicht mehr abwarten.

01:06:38: Ich möchte jetzt sofort loslegen und mir auf jeden Fall meinen ersten Agenten zusammenschustern lassen.

01:06:43: Also mit Hilfe der KI.

01:06:47: Ich lege einfach sofort los.

01:06:48: Tut mir leid.

01:06:50: Ich bin jetzt so heiß und gehypt.

01:06:52: Ich muss jetzt was machen.

01:06:53: Das heißt, danke Patrick.

01:06:55: Danke Jan Heier.

01:06:56: Genau.

01:06:57: Vielen, vielen Dank euch beiden.

01:06:59: Gerne, gerne.

01:06:59: Ja,

01:07:00: dann würde ich sagen, wir verlassen jetzt unseren digitalen Arbeitsplatz und geben uns zurück in die analoge Welt.

01:07:06: Aber keine Sorge, wir nehmen die Erkenntnisse mit, dass der digitale Arbeitsplatz uns nicht nur neue Möglichkeiten eröffnet, sondern auch neue Herausforderungen bringt.

01:07:15: Korrekt.

01:07:16: Und wer weiß, vielleicht begegnen wir uns ja bald in einem virtuellen Meetingraum, wo wir gemeinsam über die digitale Zukunft diskutieren und über die KI und über deren Assistenten und Agents.

01:07:25: Bis dahin, bleibt digital und hört uns bald wieder.

01:07:28: Ciao, ciao.

01:07:29: Servus.