Künstliche Intelligenz: Tools im Business-Alltag integrieren

Kapitel 1: Intro
Kapitel 2: Investitionsbereitschaft für Zukunftstechnologien in unsicheren Zeiten
Kapitel 3: Häufige Denkfehler von Unternehmen
Kapitel 4: KI-Einstieg zwischen Aufbruch und Datenschutzrisik
Kapitel 5: Wilder Westen der Anwendungsmöglichkeiten
Kapitel 6: Welche Künstliche Intelligenz fürs Unternehmen nutzen?
Kapitel 7: Keine Angst vor Künstlicher Intelligenz!
Kapitel 8: Wie hilft BYTABO bei der KI-Integration?
Kapitel 9: Persönliche KI-Schätze
Kapitel 10: Zukunftsausblick in die Künstliche Intelligenz
Kapitel 11: Outro

Kapitel 1: Intro

Doreen: Herzlich willkommen bei Erfolgsdruck – Stories aus dem Mittelstand, dem FLYERALARM Podcast über druckreife Marketing- und Businessideen. Ich bin Doreen.

Marco: Und ich bin Marco. Und heute sprechen wir über künstliche Intelligenz. In Folge 13 haben wir da schon mit Kai Spriestersbach drüber gesprochen. Kai hat uns damals eher so die Basics erklärt und uns so ganz grundlegende Funktionen von Large Language Models nähergebracht. Heute wird’s aber ein bisschen konkreter.

Doreen: Denn wir haben heute Niklas Volland eingeladen und er hat auch eine echte Passion für das Thema künstliche Intelligenz und KI-Tools. Er veröffentlicht als Experte regelmäßig Content auf Social Media zu seinem Herzensthema, und er ist der Mitgründer der BYTABO GmbH. BYTABO unterstützt mittelständische Unternehmen bei den Themen Digitalisierung und Automatisierung und dafür integrieren sie KI-Tools und eigene KI-Softwareentwicklungen in bestehende Unternehmensprozesse. Wie und warum sie das machen – das erzählt er uns jetzt.

Hallo Niklas, und schön, dass du in unserem Podcast da bist.

Niklas: Ja, vielen Dank! Ich freue mich sehr hier zu sein und freue mich sehr mit euch ins Gespräch zu gehen.

Doreen: Dankeschön!  Wann ist denn der Erfolgsdruck in deinem Job am größten?

Niklas: Ja gut, ich würde sagen, als Unternehmer hat man letzten Endes eigentlich immer Erfolgsdruck. Ich denke, gerade in einer aktuell gesamtwirtschaftlich natürlich auch nicht gerade einfachen Lage gibt es an vielen Stellen verschiedene Herausforderungen. Egal, ob es darum geht, für Kunden gute Konzepte zu entwickeln – Konzepte, die dann auch faktisch wirklich funktionieren, das muss natürlich immer sichergestellt werden, von da her ein hoher Druck. Andererseits natürlich auch generell als Unternehmer immer das Thema Strategieentwicklung, ums Team kümmern, aber natürlich auf der anderen Seite auch technologisch nicht den Durchblick zu verlieren. Das bringt natürlich aufgrund der hohen Geschwindigkeit der Entwicklungen, gerade im KI-Bereich, auch einen gewissen Druck mit sich. Also ich würde sagen, es sind vielseitige Herausforderungen, aber das liebe ich auch sehr, deswegen bin ich auch Unternehmer geworden.

Kapitel 2: Investitionsbereitschaft für Zukunftstechnologien in unsicheren Zeiten

Marco: Du hast gerade schon von der wirtschaftlich im Moment eher herausfordernden Lage gesprochen. Und jetzt ist aber das Thema KI, mit dem du dich ja hauptberuflich beschäftigst, etwas ganz Neues. Das heißt, man musste erst einmal viel Zeit und Energie investieren, um sich damit auszukennen. Wie viel Zeit und Energie sind denn so Unternehmen im Moment bereit, für so eine neue Zukunftstechnologie zu investieren, wenn das aktuelle Geschäft eh schon nicht perfekt läuft?

Niklas: Ja, an vielen Stellen zu wenig, was aus meiner Sicht damit zu tun hat, dass man einfach den Mehrwert des Themas und der Technologie nicht vollumfänglich versteht, weil man natürlich mit KI und dem sinnvollen Einsatz von KI-Technologien viele Herausforderungen, die Unternehmen gerade haben, gut bewältigen kann wie z. B. eben Kosten zu senken, Personal zu entlasten, Lücken zu schließen in Unternehmen, die durch Fachkräftemangel etc. entstehen. Von daher ist es eigentlich ein Thema, was wirklich viele Lösungen mit sich bringt. Aber man muss sich eben damit beschäftigen, man muss ins Thema eintauchen, und man kann auch aus Sicht der Geschäftsleitung  das Thema nicht delegieren, sondern es ist ganz wichtig, sich eben auch als Unternehmenslenker oder -lenkerin zumindest mal an der Oberfläche damit auseinanderzusetzen und ein bisschen die Zusammenhänge zu verstehen. Da ist leider an vielen Stellen noch nicht so die Bereitschaft da.

Wir merken aber, die kommt immer mehr. Es ist natürlich überall ein Thema. Es gibt immer mehr Use Cases und Case Studies, auch aus dem Mittelstand, also Unternehmen, die das Ganze erfolgreich umsetzen. Und der Mittelstand ist klassisch auch einfach ein Bereich oder das sind Unternehmen, die sich auch viel orientieren daran, was andere sowohl in der eigenen als auch außerhalb der eigenen Branche tun. Das heißt, es ist gerade so eine Dynamik, die sich einfach immer mehr auswirkt. Und somit bin ich da sehr positiv, dass das Ganze sich in eine sehr gute Richtung entwickelt.

Kapitel 3: Häufige Denkfehler von Unternehmen

Doreen: Welche Denkfehler machen denn viele Unternehmen oder einige Unternehmen, die auf euch zukommen? Also erwarten viele jetzt von euch direkt Wunder oder gehen mit falschen Erwartungen ran?

Niklas: Ja, ich denke, das liegt so ein bisschen in der Natur der Sache, dass man ausgehend von den ersten Wow-Momenten, die man einfach hatte mit ChatGPT, wo man wirklich auf einmal Informationen bekommen hat oder auch Probleme gelöst bekommen hat, wo man niemals damit gerechnet hat, dass das die KI kann. Dass sich dieser Wow-Effekt dann überträgt in so eine Erwartungshaltung: „Wow, egal in welchem Anwendungsfall ich KI jetzt einsetze, sie muss mir immer so hervorragende Lösungen liefern.“

Wenn wir uns dann aber zum Beispiel das Thema Prompts mal anschauen, also die Textbefehle, die man in die KI-Systeme einträgt, da ist es natürlich sehr, sehr wichtig, dass man gewisse Dinge berücksichtigt, ausreichend Kontext mitgibt. Ja, einfach die Informationen bereitstellt, die solche Systeme brauchen, um auch wirklich helfen zu können. Und da geht’s eigentlich schon los, dass viele dann schlechte Prompts schreiben und dann auch entsprechend schlechte Qualität in den Antworten bekommen und dann sagen: „Ach, das taugt doch alles nichts.“

Also es ist schon so, dass man den häufigen Denkfehler beobachten kann: „KI kann alles lösen, sofort, ist das Wundermittel.“ Ist eben nicht so. Ja, man muss wirklich im Detail reingucken, den Kontext bereitstellen. Ein zweiter Denkfehler, den wir auch sehr häufig haben, ist, dass man sagt: „Okay, die Technologie ist hier das Wundermittel. Man setzt die Technologie ein, kriegt dann alle Probleme gelöst.“ Vergisst aber total dabei, dass man halt die Menschen auch mitnehmen muss. Am Ende sind es Menschen, die diese Systeme und Technologien benutzen.

KI ist – erfahrungsgemäß, haben wir auch in extrem vielen Transformationsprojekten gesehen – einfach ein sehr sensibles Thema, was bei Menschen häufig auch Ängste hervorruft. Also klar, die fragen sich dann auch: „Was bedeutet das jetzt, wenn wir hier mit KI Prozesse automatisieren? Verliere ich jetzt meinen Job? Oder was bedeutet das – Rationalisierung, Automatisierung?“

Marco: Verständlich.

Niklas: Ja, bringt einfach Unsicherheit, Verunsicherung mit sich. Das heißt, auch wirklich das Thema Mensch zu berücksichtigen, ist ein extrem wichtiger Punkt. Das heißt, der Denkfehler hier ist: Man konzentriert sich nur auf Technologie und dann läuft es schon. Nein. Man muss sich genauso um die Menschen kümmern, weil sonst funktionierts am Ende eben auch nicht.

Marco: Also der Erfolg und Misserfolg von künstlicher Intelligenz steht und fällt mit menschlicher Intelligenz.

Niklas: Absolut! Kann man so sagen, auf jeden Fall. Ich sehe das Ganze absolut als eine Synergie. Da braucht es nach wie vor beide Seiten, sonst funktioniert’s am Ende nicht.

Kapitel 4: KI-Einstieg zwischen Aufbruch und Datenschutzrisiko

Marco: Jetzt arbeiten Doreen und ich im Arbeitsalltag schon sehr regelmäßig mit künstlicher Intelligenz. Als wir damit aber angefangen haben, ist uns irgendwann wie Schuppen von den Augen gefallen: „Moment – dürfen wir das überhaupt?“ Also da haben wir erstmal so ein paar Schleifen mit unserer Legal-Abteilung gedreht und dann kam: „Okay, ja, das, was wir tun, ist in Ordnung. Aber es gibt doch einige Fälle, die nicht in Ordnung wären.“ Was sind denn da so deine Erfahrungswerte? Kann man als Unternehmen einfach mal anfangen? Oder begeht man quasi wenn man unbedacht einfach KI startet, schon den ersten Datenschutzverstoß?

Niklas: Es macht auf jeden Fall sehr viel Sinn, sich als Unternehmen Gedanken zu machen: In welchen Use Cases und auch mit welchen Daten wollen wir KI einsetzen? Denn wenn man die Mitarbeitenden einfach auf die Systeme loslässt, dann läuft man de facto Gefahr, dass hier wirklich Daten und Informationen ins System reingespielt werden, bei denen das vielleicht nicht passieren sollte. Konkret spreche ich hier über personenbezogene Daten zum Beispiel oder eben auch sehr sensible, vertrauliche Informationen aus Unternehmen. Keine Ahnung, irgendwelche Finanz-Excels etc. ChatGPT kann hervorragend mit so etwas arbeiten, ja, kann so etwas hervorragend auswerten. Das verleitet natürlich ein bisschen dazu, einfach da auch alles blind reinzuschmeißen, weil man halt wirklich eine Arbeitserleichterung bekommt.

Ja, das ist so. Aber auf der anderen Seite muss man sich eben immer bewusst machen: Wir haben es hier mit einem US-amerikanischen Unternehmen zu tun. Das heißt, man schickt seine Daten in die USA und das ist ja per se aus Perspektive der DSGVO schon mal problematisch. Das heißt, wenn man bei der DSGVO wirklich hier auf Nummer sicher gehen will, dann muss man sich schon sehr, sehr genau überlegen, in welchen Use Cases man ChatGPT zum Beispiel verwendet. Unkritisch sehe ich das Ganze bei Informationen, die sowieso veröffentlicht werden. Das heißt zum Beispiel Marketing-Content, also einen Post zu schreiben für verschiedene Plattformen, vielleicht Podcasts zu transkribieren, daraus wieder irgendeinen Content abzuleiten. Solche Themen sind aus meiner Sicht eher unkritisch.

Aber sobald es wirklich um personenbezogene Daten geht oder, wie gesagt, sensible Unternehmensinformationen, würde ich da eher Abstand nehmen von ChatGPT. Da gibt’s andere Lösungen – Langdock zum Beispiel ist so ein Unternehmen, eine Anwendung aus Deutschland, die im Prinzip wie ChatGPT funktioniert, nur eben in DSGVO-konformer Art und Weise. Da sind dann solche Systeme wahrscheinlich eher sinnvoll. Das heißt, definitiv sollte man sich als Unternehmen Gedanken darüber machen: Welche Tools wollen wir einsetzen, in welchen Anwendungsfällen und welche Daten dürfen unsere Mitarbeitenden in die Systeme reingeben und welche eben nicht. Und das sollte am Start stehen eigentlich von der KI-Reise, würde ich sagen.

Kapitel 5: Wilder Westen der Anwendungsmöglichkeiten

Doreen: Du hast ja gerade schon angeschnitten: Es gibt unheimlich viele Tools, wenn man sich damit beschäftigt. Für die klitzekleinsten Anwendungen, für YouTube-Transkripte, um Bilder und Videos zu erstellen und so weiter und so weiter. Ist die KI-Landschaft gerade irgendwie Wilder Westen, oder kommt nur uns das so vor?

Niklas: Die ist definitiv Wilder Westen – absolut. Also wenn man sich das mal anschaut, wenn man den Markt beobachtet, dann sieht man tatsächlich eigentlich täglich wirklich Hunderte von Tools, die neu an den Markt kommen. Ich denke, jeder will ein Stück weit profitieren einfach von dieser aktuellen Bewegung. Es ist ja definitiv auch ein hohes Potenzial da. Also es ist so, dass generative KI wirklich komplett neue Möglichkeiten für Automatisierungen mit sich bringt und somit auch die Möglichkeiten, hier wirklich total spannende und sehr hilfreiche Anwendungen auch aufzusetzen. Deswegen ist es eigentlich nur eine logische Konsequenz dieser neuen Potenziale, die sich da am Markt ergeben haben und ergeben.

Es ist sehr spannend, auch mal so ein bisschen unter die Haube zu gucken. Tatsächlich ist es nämlich so, dass extrem viele Anwendungen im Prinzip auf der Schnittstelle von OpenAI aufsetzen. Das heißt, unter der Haube sehen wir dann auch nur OpenAI. Es passiert sehr viel Prompt Engineering im Hintergrund, das bedeutet, man hat eine Oberfläche von der Anwendung, gibt dort spezifische Informationen ein, die werden im Hintergrund über einen Prompt in spezifischer Art und Weise an OpenAI geschickt. Dann gibt’s einen Output, und der wird über die Oberfläche wieder ausgegeben. Das heißt, es gibt einfach so ein paar Anbieter, die sind ganz zentral – natürlich allen voran OpenAI. Das ist das Gehirn von, würde ich mal sagen, 90 bis 95 % der ganzen Anwendungen, die da am Markt entstehen.

Doreen: Wow!

Niklas: Ja, das ist wirklich so. Und somit ist es sehr spannend, sich das auch mal unter der Haube anzugucken. Aber ihr habt absolut recht: Definitiv ist hier gerade absolut Wilder Westen aktuell.

Marco: Meine Lieblings-KI ist eine künstliche Intelligenz, die meine ganz persönliche Zukunft mithilfe von digitalen Tarotkarten vorhergesagt hat.

Niklas: Ah, okay!

Marco: Demnach ist diese Woche sehr gut für unsere Podcast-Aufnahme, aber nächste Woche muss ich aufpassen mit kohlenhydratreicher Nahrung. Also gibt’s allerhand.

Niklas: Sehr spannend. Ja, sehr gut!

Kapitel 6: Welche Künstliche Intelligenz fürs Unternehmen nutzen?

Marco: Aber welche KIs helfen denn im Alltag wirklich? Also gibt’s so klassische Quick Wins, die du quasi jedem Unternehmen empfehlen kannst, einfach mal reinzuschnuppern und auszuprobieren?

Niklas: Ja, also es kommt natürlich immer drauf an, in welchem Bereich du unterwegs bist im Unternehmen. Ich meine, der eine Bereich ist das, was wir in unseren Unternehmen tun – da bauen wir halt individuelle Anwendungen zusammen. Das heißt, wir schauen uns Use Cases von den Unternehmen an. Da ist zum Beispiel ein super spannender Use Case, den wir gerade sehr häufig umsetzen, dass Informationen zum Beispiel per E-Mail ankommen und dann automatisiert ausgelesen werden, mit generativer KI angereichert werden. Die Daten interpretiert und dann wird irgendeine Aktion eingeleitet.

Heißt zum Beispiel: Es kommt eine Support-Mail an und diese Support-Mail wird dann automatisiert ausgelesen und darauf basierend von dem KI-System, das eben basierend auf den Unternehmensinformationen gelernt hat, zum Beispiel ein Entwurf für eine passende Antwort zur Support-Anfrage generiert. Und dann muss der Support-Mitarbeitende im Best Case nur noch sagen: „Ja, passt, schicke ich so raus.“ Oder Reklamations-Use Cases, dass da Informationen auch automatisiert ausgewertet und bestimmte Aktionen in einem ERP-System oder so angetriggert werden. Also ihr merkt: Das sind so diese Automatisierungspotenziale, gerade dann, wenn es darum geht, mit generativer KI eine Antwort oder einen Text oder irgendeinen Inhalt zu generieren. Das ist das eine. Das sind die individuellen Anwendungsfelder, die in Unternehmen sehr, sehr häufig unglaubliche wirtschaftliche Mehrwerte mit sich bringen.

Das andere sind dann eben die fertigen Tools. Unter Berücksichtigung dessen, was wir gerade zum Datenschutz gesagt haben, ist natürlich trotzdem allen voran ChatGPT aus meiner Sicht hier immer noch das Flaggschiff, weil man damit einfach unglaublich viele sehr, sehr spannende Dinge tun kann. Was ich da empfehlen würde: Also ich würde auf jeden Fall sagen, es macht total Sinn, mal das Geld in die Hand zu nehmen für den Premium-Plan – allen voran deshalb auch, weil man dort die Möglichkeit hat, anhand der GPTs wirklich ganz spezifische Versionen von ChatGPT für einen dezidierten Anwendungsfall zu konzipieren.

Das heißt zum Beispiel ein GPT, der die Persona eines Kunden repräsentiert. Das heißt, jedes Unternehmen hat Kunden und diese Kunden haben bestimmte Motivationen, Schmerzpunkte, Antriebe und so weiter. Dann kann man sozusagen – wenn man hier eine Version von ChatGPT mit der Persona des Kunden generiert – mit dem sprechen, sich Feedback geben lassen zu Ideen oder auch Ideen entwickeln, basierend auf der Kundenperspektive.

Oder eben auch GPTs, die strategisch helfen, Entscheidungen zu treffen. GPTs, die Newsletter generieren, GPTs, die Podcast-Fäden konfigurieren, solche Dinge. Also das macht total Sinn, sich ChatGPT anzugucken. Ansonsten, gerade wenn man ein bisschen in Richtung Content Creation oder Marketing denkt, ist natürlich das ganze Thema Bildgenerierung auch unglaublich spannend. Einerseits, weil es natürlich Kosten für Stockfotos und so weiter reduziert. Andererseits, weil man hier auch Kreativität aufs Papier bringen kann, weil man Kosten für Fotoshootings teilweise sparen kann. Man kann ja mittlerweile sogar über die Character-Referencing-Funktion durchgängige Charaktere in den Bildern, mit Midjourney zum Beispiel, generieren.

Marco: Sein eigenes KI-Model erschaffen quasi?

Niklas: Ja, genau – ein eigenes KI-Model, richtig. Und dann halt so Fotoshooting-Szenen nachstellen. Mango zum Beispiel – die Modemarke – hat gerade eine große Kampagne gelauncht, nur mit KI-Models. Und was man da wirklich an Kosten und Zeit sparen kann, das ist schon unglaublich.

Wo sich gerade auch sehr, sehr viel tut, ist der Bereich Video. Das heißt, KI-generierte Videos. Da kann man sich zum Beispiel mal Runway Gen-3 Alpha anschauen – das ist ein unglaublich spannendes KI-Modell, mit dem man entweder ausgehend von einem Textprompt oder ausgehend von einem Bild, das kann KI-generiert sein, kann aber auch ein echtes Bild sein, Videos generieren kann. Und da habe ich auch schon Videos gesehen von zum Beispiel einem fiktiven Volvo-Werbespot, den eine Person innerhalb von nicht mal 24 Stunden generiert hat. Der sieht aus wie ein echter Werbespot – man kanns kaum erkennen, dass es halt kein Echter ist. Und wie gesagt: eine Person in unter 24 Stunden.

Ich habe das mal ein bisschen recherchiert. Üblicherweise hast du ein Team von mindestens 50 Personen, die an so einem Werbespot beteiligt sind, mit Budgets – bei nationalen Werbespots – von einer halben bis zu zwei Millionen. Bei internationalen Werbespots kann das auch mal auf zehn bis zwanzig Millionen hochgehen. Und wenn man das mal in den direkten Vergleich setzt, versteht man auch, warum das Ganze gerade so eine Dynamik erzeugt – weil einfach die wirtschaftlichen Mehrwerte dieser Systeme unglaublich sind, wirklich absolut unglaublich.

Und das ist letzten Endes auch der Punkt, weswegen ich immer sage: Jedes Unternehmen muss sich damit auseinandersetzen, weil es langfristig – wir haben jetzt über Videogenerierung gesprochen, aber das kann man auf ganz viele andere Bereiche adaptieren – als langfristig solche wirtschaftlichen Mehrwerte erzeugen wird, dass sich kein Unternehmen leisten können wird, nicht mit KI zu arbeiten. Wie gesagt, das war jetzt nur beispielhaft Video.

Egal ob es um Chatbots im Service geht – man kann sich mal das Beispiel von Klarna anschauen, also das Finanzunternehmen. Die haben mal eben 700 Vollzeitmitarbeitende durch einen KI-Assistenten ersetzt und es funktioniert hervorragend. Sie sparen sich dadurch oder man kann auch sagen, sie generieren dadurch 40 Millionen US-Dollar mehr Profit im Jahr. Solche Dinge. Oder eben die Automatisierung von Prozessen – Daten wirklich automatisiert auszulesen und zu verarbeitende solche Themen – das macht Unternehmen so viel mehr wirtschaftlich, dass es einfach ein No-Brainer ist aus meiner Sicht.

Kapitel 7: Keine Angst vor Künstlicher Intelligenz!

Doreen: Da sind wir aber zum Teil wieder bei der Existenzangst. Das heißt, auch als Mitarbeiterin oder Mitarbeiter muss ich einfach an diesem Thema selber dranbleiben, darf mich davor nicht verschließen, sonst habe ich über kurz oder lang ein Problem, oder?

Niklas: Absolut 100 %! Es gibt ja diesen Spruch: KI wird dir am Ende nicht den Job wegnehmen, also sinngemäß, sondern jemand, also ein Mensch, der mit KI arbeitet, der wird dir wahrscheinlich den Job wegnehmen. Und das heißt, jeder Job – davon bin ich fest überzeugt, wirklich jeder Job, auch Jobs, wo man es gerade vielleicht noch gar nicht denkt – wird sich durch KI verändern. Der eine vielleicht mehr, der andere weniger, aber jeder Job wird sich verändern.

Es hat einfach so eine universelle Auswirkung auf den Arbeitsmarkt und dementsprechend sich mal die Frage zu stellen: Welche Auswirkung hat denn KI auf meinen Job, auf meine Branche, auf unser Geschäftsmodell als Unternehmen? Das ist extrem wertvoll. Und auch das kann man ja wieder mit KI tun. Also es ist ja kein Problem, ChatGPT einfach mal zu fragen: Ich arbeite in der und der Branche, das und das ist meine Aktivität, wie wird sich das durch KI verändern? Da wird man wahrscheinlich auch wieder sehr spannende und wertvolle Erkenntnisse bekommen und kann dann auch Fragen: In welche Richtung sollte ich mich denn entwickeln? Was sollte ich denn lernen oder mir aneignen, um zukünftig relevant zu bleiben? Also von daher vollkommen richtig, jeder sollte sich mit dem Thema auseinandersetzen.

Kapitel 8: Wie hilft BYTABO bei der KI-Integration?

Doreen: Und dafür bietet ihr ja bei BYTABO auch Fortbildungen und Schulungen an. Welche Unternehmen sind denn das dann so, die zu euch kommen und dann mal so eine Mitarbeiterschulung rund ums Thema KI bei euch buchen?

Niklas: Ja, das sind primär eigentlich mittelständische Unternehmen, mit denen wir arbeiten. Wir haben zwar unter unseren Kunden auch ein paar Großunternehmen, arbeiten aber trotzdem am liebsten mit Mittelständlern zusammen. Das muss man einfach so sagen, weil es ja an vielen Stellen einfach eine ganzheitlichere Zusammenarbeit ist. Also man kann gesamtstrategischer arbeiten und muss auch sagen, die eine oder andere Sache geht dann doch etwas schneller. Von daher sind es die mittelständischen Unternehmen.

Klar, wenn wir jetzt mal Richtung Würzburg denken: Da ist FLYERALARM natürlich von uns auch ein guter Kunde, mit König und Bauer zum Beispiel auch ganz tolles Unternehmen, machen wir sehr, sehr viel. Haben aber natürlich auch hier im Bamberger Raum extrem viele Unternehmen. Das sind halt oft dann auch so Hidden Champions, sagt man immer, also Unternehmen, die eigentlich sehr erfolgreich sind, teilweise sogar Weltmarktführer.

Wenn ich zum Beispiel an ESN Tischtennis denke, kennen wahrscheinlich nicht so viele, sitzen im Haßfurter Raum, die produzieren die Hälfte der Tischtennisschlägerbeläge des Weltmarktes. Das heißt, sie sind auch weltmarktführend, und das sind Unternehmen, mit denen wir intensiv im Austausch sind. Auch Ausbildungen machen, Projekte zusammen machen, also primär der Mittelstand. Und da aber auch wirklich so verschiedenste Abteilungen. Sehr häufig sind es, zu meiner großen Freude, C-Levels, Entscheider, Führungskräfte, Abteilungsleiter, Geschäftsführende, aber natürlich auch Leute aus technologischen Bereichen, aus der IT, aber auch aus ganz anderen Bereichen. Menschen, die sich einfach grundsätzlich dafür interessieren. Das ist so das Klientel, das wir da bedienen, und das macht auch immer sehr viel Spaß. Die Augen sind dann auch immer sehr groß, wenn wir zeigen, was tatsächlich mit KI geht.

Doreen: Vielleicht machen wir es mal an einem Beispiel greifbar, was ihr eigentlich da so macht. Angenommen, ich bin jetzt die Verantwortliche für den Bereich Kunden-Support bei einem mittelständischen Versandhandel. Ich habe mich jetzt schon ein bisschen mit KI-Tools zur Texterstellung beschäftigt und ich glaube, sowas wie ChatGPT wäre eine gute Idee, um damit unseren Kundenchat unterstützen zu lassen. Wie gehen wir denn so ein Projekt gemeinsam an? Was sind denn so die Steps, die ihr dann mit mir macht.

Niklas: Ja, da wir ja sehr stark darauf spezialisiert sind, wirklich individuelle, passgenaue Lösungen zu erarbeiten. Es ist uns immer sehr wichtig, im ersten Schritt zu verstehen: wie läuft der Prozess denn? Wo wird aktuell Zeit verloren? Welche Probleme gibt es? Was sind vielleicht auch Ideen der Mitarbeitenden? Da gehen wir ins Gespräch, machen das sehr, sehr häufig anhand eines Workshops mit dem wir so ein Projekt starten. Wir haben auch im Laufe der Jahre gemerkt, dass es extrem wichtig ist, einfach die Mitarbeitenden von vornherein mitzunehmen, weil sie diejenigen sind, die täglich die Prozesse ausführen. Das sind die absoluten Experten für diese Prozesse, und die müssen also – das ist wirklich ganz wichtig – auch an der Konzeption einer Lösung mitwirken. Darauf aufsetzend überlegen wir uns dann – unter natürlich Einfluss unserer technologischen Expertise – was die technischen Möglichkeiten um diese Prozesse neu zu denken.

In dem Fall zu gucken, was sind Support-Use-Cases, wo kann man was gut automatisieren, wo braucht man vielleicht auch noch zusätzliche Informationen und so weiter. Dann haben wir im Prinzip eine Art Konzept, das wir zusammen entwickelt haben für die Automatisierung dieses Prozesses mit KI, und gehen dann sehr, sehr gerne sehr schnell auch in eine Prototypenphase. Je nachdem, was am Ende das Produkt ist, das wir hier zusammen mit dem Kunden entwickeln. Entweder kann das erstmal ein Klickdummy sein, also noch kein programmierter Prototyp, sondern etwas, das sich schon mal so anfühlt, aber unter der Haube quasi eigentlich noch ein grafischer Klick-Dummy ist – also die Verbindung von verschiedenen grafischen Oberflächen.

Manchmal kann es aber auch schon etwas Technisches sein, das man sagt: „Okay, man baut vielleicht wirklich erstmal einen Chatbot, der aber jetzt noch nicht perfekt aussieht, der aber schon mal so ein bisschen funktioniert.“ Und dann gehen wir wieder ins Gespräch, dann zeigen wir das wieder und sagen: Geht das in die richtige Richtung? Machen da extrem viel Austausch, machen dann auch wirklich einen Proof of Concept. Das heißt, wir schauen uns dann auch an, im nächsten Schritt werden vielleicht für die in dem spezifischen Fall Kundeninteraktion, die Kundengespräche noch weitere Daten und Informationen berücksichtigt, die zum Beispiel aus einem ERP-System kommen können.

Dann ist natürlich die Frage: Wie kommt man daran? Gibt es da Schnittstellen? Wie sind die dokumentiert und so weiter? Und was wir uns auch immer anschauen, zusätzlich zu dem Kundenmehrwert oder dem Nutzermehrwert – Nutzer sind ja in dem Fall Kunden und Support-Mitarbeitende – muss gegeben sein der Mehrwert für die. Der technischen Machbarkeit, also alle Schnittstellen anschauen, wie können wir die anbinden. Ist eben auch das Thema natürlich wirtschaftlicher Mehrwert, weil das, was man hier tut, tut man ja nicht nur aus Spaß an der Freude – ein bisschen vielleicht auch, das ist auch wichtig – aber in erster Linie natürlich, um wirtschaftliche Mehrwerte zu erzeugen.

Das heißt, wenn wir jetzt aktuell sagen, wir haben 20 Mitarbeitende haben, die sich Vollzeit um Support-Mails und Support-Anrufe kümmern, dann schauen wir halt: Okay, was sind da die Kosten? Was kann man durch KI einsparen? Kriegen wir es vielleicht hin, dass am Ende nur noch zehn sich darum kümmern, fünf oder vielleicht sogar gar keiner mehr? Und da ist dann natürlich auch der Punkt, den muss man oft klar machen: Es geht jetzt nicht darum, die Leute zu entlassen, sondern es geht sehr, sehr häufig darum, die frei werdenden Ressourcen in andere, noch wertschöpfendere Tätigkeiten zu investieren – Kundenbindung, Kundenkommunikation, zuverlässige Arbeit, schnelle Arbeit und so weiter.

Genau, und dann geht es eigentlich im nächsten Schritt, wenn alle abgeholt sind, das Konzept validiert ist, in die Programmierung rein. Dann haben wir hier ein sehr gutes Entwicklerteam, das dann wirklich so eine Lösung umsetzt. Und die wird dann eben am Ende produktiv eingesetzt und immer fortlaufend weiterentwickelt. So gehen wir in unseren Projekten vor, also wirklich in Schritten, sehr nah am Menschen. Deswegen sagen wir auch immer „human and tech for tomorrow“. Das ist nicht nur unsere Vision, sondern auch wirklich das, was wir täglich leben: Menschen mitnehmen, ganz wichtig, aber natürlich auch mit smarten Technologien arbeiten. So gehen wir in unseren Projekten vor.

Kapitel 9: Persönliche KI-Schätze

Marco: Wenn man sich so intensiv mit künstlicher Intelligenz beschäftigt, wie du jetzt. Ich mein du hast ja schon wahnsinnig viel aufgezählt, was man damit alles machen kann – Logistik unterstützen, Kundenservice entlasten, Workflows in der Verwaltung erleichtern und so weiter. Da findet man auch so seine persönlichen Schätzchen. Meins zum Beispiel ist eine KI, mit der man Lieder erstellen kann, innerhalb von so zwei, drei Minuten. Und dann schicke ich meinen Kolleginnen und Kollegen ab und zu, wenn ich irgendwas sagen möchte, das nicht so wichtig ist, lieber ein Lied statt eine kurze E-Mail zu schicken.

Doreen: Das ist leider wahr.

Niklas: Sehr gut!

Marco: Ich hätte Liedautor werden sollen. Egal, welcher KI-Bereich macht dir denn am meisten Spaß?

Niklas: Ah, das ist eine sehr gute Frage, weil ich ja wirklich auch mit so vielen zu tun habe und immer wieder begeistert bin von den verschiedensten Systemen aus verschiedenen Bereichen. Aber ich denke am Ende, ja doch, ich würde sagen, es ist tatsächlich die Bildgenerierung. Ich bin großer Fan von Bildgenerierung, einfach weil ich auch immer schon relativ viel im Designbereich gemacht habe. Also mir macht sowohl das ganze Thema UI-Design für Anwendungen als auch das Thema Marketing-Content-Erstellung super viel Spaß. Ich mache auch sehr viel im Bereich Video-Editing, einfach auch für meine eigenen Social-Media-Kanäle.

Und da halt immer wieder zu sehen, dass man Bilder generieren kann, wirklich in Sekunden, basierend auf Konzepten und kreativen Ideen, die man im Kopf hat. Das ist schon sehr, sehr cool und das macht mir echt unglaublich viel Spaß. Aber ja, Marco, was du sagst, das Thema Liedgenerierung, Suno AI zum Beispiel, ist da schon sehr, sehr cool und…

Marco: Es darf ja auch Spaß machen! Neue Technologie muss ja nicht immer nur Arbeit sein.

Niklas: So ist es. Das machen wir auch in den Workshops tatsächlich immer, wenn wir Workshops haben, wo wir Unternehmen auch Tools zeigen und in den Tools schulen, gehört immer dazu, dann auch ein unternehmensspezifisches Lied zu generieren. Da haben wir auch schon die wildesten Sachen generiert. Ja, also das macht schon auch sehr viel Spaß.

Kapitel 10: Zukunftsausblick in die Künstliche Intelligenz

Marco: Lass uns auch zum Abschluss des Gesprächs noch mal einen kurzen Blick in die Zukunft wagen. Was meinst du, welche KIs könnten sich in Zukunft durchsetzen, vor allem so für kleine und mittelständische Unternehmen? Was könnte eher wieder wegfallen und welche Trends gibt es, die sich wahrscheinlich durchsetzen könnten?

Niklas: Ja, das ist in der Tat eine sehr, sehr gute Frage und da hätte ich sehr, sehr gerne auch die perfekte Antwort drauf. Aber es ist tatsächlich sehr, sehr schwer zu prognostizieren, was einfach auch daran liegt, dass die Entwicklung im KI-Bereich immer schneller geht – das ist ja bekannt. Technologie entwickelt sich exponentiell. Das heißt, es ist jetzt nicht die Geschwindigkeit der letzten sechs Monate – und die war ja schon enorm hoch – ist nicht die Basis für die Geschwindigkeit der Entwicklung in den nächsten sechs Monaten. Das heißt, es wird viel mehr passieren als in den letzten sechs Monaten. Trotzdem gibt es natürlich so ein paar Trends und Themen, die man gerade sehen kann.

Ein Thema ist zum Beispiel generell dieses ganze Thema KI-Agenten. Das heißt, die Systeme, die wir heute haben, sind schon extrem gut darin, Informationen bereitzustellen, basierend eben auf den Prompts, auf den Anfragen. Sind aber noch nicht so gut darin, wirklich Prozesse voll autonom im Internet, im Web durchzuführen. Das heißt wirklich so ein ganzes Thema Reiseplanung oder auch damit verbunden Reisekostenabrechnung.

Ich habe heute früh gelesen, tagesaktuell, ich weiß gerade nicht den Namen von dem Tool, aber so ein japanisches KI-Unternehmen hat jetzt einen ersten KI-Forscher an den Start gebracht. Das heißt, eine KI-Persönlichkeit, wenn man so will, die komplette eigene wissenschaftliche Arbeiten schon geschrieben hat. Und es geht eben sehr stark in so eine Richtung, dass man wirklich komplette Prozesse, die auch noch mal Teilaufgaben haben, in sehr, sehr hoher Qualität von der KI ausführen lassen können wird. Das wird schon sehr bald der Fall sein, sehen wir an solchen Systemen, dass es eben teilweise sogar schon die Realität ist.

Ja, also dieses ganze Thema: Ich habe einen intelligenten Assistenten, der für mich super gut und qualitativ hochwertig komplette Projekte und Aufgaben ausführen kann – das ist eins der Themen, die als nächstes kommen werden. Ansonsten, ja, ich meine, wir sehen eine fortlaufende Optimierung der Reasoning-Fähigkeiten von den KI-Systemen. Reasoning ist im Prinzip einfach das Nachahmen menschlicher Denkprozesse. Da sind wir in spezifischen Aufgaben der KI noch voraus sogar, aber das wird auch immer besser.

Also es kommt immer mehr auf das Level, bis hin irgendwann zum Thema AGI – also Artificial General Intelligence – das heißt KI, die auf dem Intelligenzlevel des Menschen oder sogar darüber ist. Es wird auch irgendwann an den Punkt kommen. Und das ist natürlich etwas, das vielen Menschen auch Angst macht, weil man einfach nicht weiß: Was ist das dann für eine KI? Was macht die? Vor allem, kann die dann selber KI schaffen? Ist die dann böse, die KI, oder nicht? Und so weiter.

Es gibt halt extrem viele, sehr, sehr viele Fragen. Ich meine, OpenAI sagt, ihr Ziel, ihr erklärtes Ziel, ist es, so eine AGI, aber eine sichere AGI zu schaffen. Von daher tut sich da extrem viel, im Robotikbereich tut sich unfassbar viel. Da kann man sich mal Figer O2 anschauen, das ist ein Roboter, der jetzt kürzlich erst in den Start gegangen ist, unfassbar. Der kann auch kommunizieren mittlerweile. Ist auch von OpenAI mitfinanziertes Unternehmen. Das heißt, du kannst dich dann mit humanoiden Robotern unterhalten. Wird aktuell bei BMW in der Fertigung getestet. Also solche Dinge sind sehr, sehr spannend.

Was wird sich nicht durchsetzen? Auch eine sehr, sehr gute Frage. Ich glaube, es geht eher darum zu überlegen, wie man die KI integriert in den Unternehmen. Also ich glaube, KI wird sich in Unternehmen nicht durchsetzen, in denen das Thema nicht sinnvoll angegangen wird, Menschen nicht mitgenommen werden, nicht auf einen qualitativ sinnvollen Umgang mit KI-Tools geachtet wird. Und ja, also da würde ich eher in die Richtung interpretieren, dass es da schwierig wird bei den Unternehmen. Aber ich würde auch die Prognose wagen, dass Unternehmen, die es nicht schaffen, KI sinnvoll zu integrieren sowieso sehr bald nicht mehr wettbewerbsfähig sein werden. Das ist meine eindeutige Meinung dazu. Soweit vielleicht mal als Ausblick, sofern man ihn gerade tätigen kann.

Marco: Das heißt, ich kann meine private Sammlung an Science-Fiction-Romanen bald zu den historischen Romanen stellen.

Niklas: Ja, das ist auch so ein bisschen die Frage: KI wird definitiv in sehr naher Zukunft auf einem qualitativen Level von Menschen Science-Fiction-Romane schreiben können, wenn sie es nicht heute schon kann. Aber trotzdem, welche Rolle spielt das menschliche Element in der Zukunft noch? Also brauchen wir es noch? Brauchen wir es nicht mehr? Wollen wir es noch brauchen? Das sind dann auch sehr schnell die philosophischen, ethischen Fragen, die man sich stellen muss. Deswegen mag ich das Thema auch, weil man da sehr schnell hinkommt.

Wichtig ist aus meiner Sicht, sich proaktiv damit zu beschäftigen, nichts dem Zufall zu überlassen, sondern wirklich zu definieren, welche Rolle soll der Mensch in der Zukunft noch spielen. Und dann nicht einfach die Entwicklungen passieren lassen und gucken, wie es kommt, sondern das muss man sich proaktiv überlegen. Ich persönlich finde das menschliche Element weiterhin unverzichtbar. Das ist einfach extrem wichtig. Das ganze Emotionale, das Empathische, das Sensible, was der Mensch reinbringt, das ist aus meiner Sicht unverzichtbar. Und ja, dann müssen wir uns einfach überlegen, wie wird es in der Zukunft mit der KI zusammenspielen und dann werden wir sehen, wie die Synergie in der Zukunft aussieht. Ich hoffe, dass es eine Synergie bleibt. Das ist so meine Perspektive dazu.

Doreen: Wunderbares Schlusswort, vielen Dank für das tolle Interview. Wir haben sehr viel gelernt von dir.

Niklas: Sehr schön, ja, vielen Dank auch euch noch mal, habe mich sehr gefreut, hier dabei sein zu dürfen. Und ja, alles Gute für euch!

Doreen: Dankeschön, tschüss!

Niklas: Machts gut, ciao.

Kapitel 11: Outro

Doreen: Also Marco, was ist denn dein Fazit aus dem heutigen Interview?

Marco: Also mein Fazit ist, dass KI keine Zauberei ist, sondern einfach eine Technologie, die man halt nutzen kann oder vielleicht sogar nutzen muss, und zwar nicht nur als riesiges Unternehmen oder als abgedrehter Tech-Guru aus Silicon Valley, sondern auch als ganz normale Leute wie du und ich eben im normalen mittelständischen Unternehmen. Und auch da ist jetzt künstliche Intelligenz schon realisierbar und bietet wirtschaftliche Chancen.

Doreen: Ich fand es auch echt interessant, dass künstliche Intelligenz wirklich Hilfe in nahezu jedem Unternehmensbereich liefern kann, also nicht nur im Marketing und Kundensupport, sondern auch in Produktionsprozessen, in der Logistik oder generell in der Workflow- und Prozessoptimierung. Man muss eben einfach den Schritt von der lustigen Spielerei, die es ja wie im Wilden Westen gerade auf dem KI-Markt gibt, hin zu echten Lösungen machen. Und dabei ist es am wichtigsten, dass man die Menschen im Unternehmen mitnimmt.

Marco: Apropos Mitnehmen: Wir möchten euch auch mitnehmen – und zwar in die nächsten Podcast-Folgen. Die hört ihr überall, wo man Podcast-Folgen eben hören kann. Und wir können euch nur ans Herz legen, auch uns auf den Social-Media-Kanälen zu folgen auf Facebook, LinkedIn, Instagram und so weiter. In diesem Sinne: Ciao und bis bald!

Doreen: Tschüss!