#22: KI für Dein Unternehmen: Von der Idee zur Umsetzung

0:00 Viele Unternehmen tendieren dazu, erstmal eine große KI Policy zu machen, die a lange dauert und B dann erstmal einschränkt und Angst macht, oh Gott, wir müssen ja KI Policy folgen. Was

0:09 passiert, wenn wir nicht folgen?

0:15 Willkommen zur 22. Episode von Cointelligence, eurem Kcast mit Moritz Reininger und mir Benjamin Wüstenha. Beim letzten Mal sind wir so ein bisschen ins Labern gekommen, haben

0:27 einen langen Recap gemacht. Heute wird's ganz praktisch, denn wir wollen euch zeigen, wie ihr bei euch im Unternehmen ganz praktisch, taktisch, KI umsetzen einsetzen könnt. Das heißt, wir werden

0:40 erstmal durch ein paar US Casases gehen und dann generell übersprechen, was eine gute Taktik ist, um loszulegen. Wir machen es ein bisschen umgedreht. Normalerweise würde erst sagen, wir

0:49 machen die Strategie und machen dann die Taktik. Wir haben Lust auf Taktik zuerst, aber kleiner kleine Vorausschau auf nächste Woche. Nächste Woche wird's da ein bisschen strategischer, wie ich

0:59 als Unternehmen eigentlich das ganze Thema ein bisschen global galaktischer von oben her angehe und plane. Heute, wie du sagst, versuchen wir erstmal bisschen die Kreativität anzuregen, was

1:12 es denn eigentlich alles für Us Cases gibt, weil ganz viele Leute kommen gar nicht auf potenzielle Ideen, die sie mit KI umsetzen können. sprechen also über verschiedene Anwendungsfälle in

1:23 verschiedenen Bereichen und gehen dann quasi einen Schritt weiter und sagen so, wie würden wir das denn jetzt eigentlich bei uns im Unternehmen angehen, um diese einzelnen

1:32 Anwendungsfälle Pilotprojekte anzugehen und damit würde ich sagen, springen wir rein. Ich glaube, man kann ganz viele Arten der Struktur und Kategorisierung wählen von Use Casases

1:44 und da gibt's einfach kein richtig und falsch. Wir haben uns erm ein paar überlegt und zwar einmal Marketing und Vertrieb. Dann Kundenservice, dann Personal Wesen und HR und ähm dann im

1:56 weitesten Sinne Geschäftsentwicklung kann man glaube ich sagen und dann das ganze Thema Verwaltung, Administration, Prozesse, Admin. Ich würde sagen, das sagen wir, das machen wir aus

2:06 unserer eigenen Erfahrung, ja, als in unseren Unternehmen, aber ihr natürlich auch, weil ihr jeden Tag mit vielen Unternehmen sprecht und seht, was die schön machen.

2:14 Genau. Jetzt würde ich sagen, springen wir doch einfach mal in so paar Ideen ein für potenzielle Anwendungsfälle, die in den meisten Unternehmen eigentlich Sinn ergeben könnten oder sollten. Ähm,

2:26 in der Kategorie Marketing und Vertrieb. Das erste Thema ist Personalisierung. Egal, ob ich ein B2B Unternehmen bin oder ein B2C Unternehmen, wenn ich die Möglichkeit habe, personalisiert mit

2:38 meinen Kunden oder auch potenziellen Kunden ähm zu kommunizieren, unterscheide ich mich natürlich schon mal vom meinem Wbewerb. ob das jetzt ein Newsletter ist, der quasi versteht, wer

2:48 ich bin und der Newsletter quasi nur für mich anschreibt oder individualisiert. Ob das im Prinzip eine Werbeanzeige ist, die vielleicht in Zukunft total zugeschnitten ist auf jede einzelne

3:01 Person, ob das ein B2B Vertrieb ist, hatten wir eine lange oder zwei Folgen sogar dazu, einfach so eine relevante Ansprache zu machen, mit dem man direkt die Person erreicht. Und

3:11 Personalisierung ist einfach ein Thema Personalisierung und Relevanz zu schaffen. Skalierbar KI einfach ähm sehr helfen kann und egal ob ich irgendwie Handwerksbetrieb bin oder eben ein große

3:23 ähm große Schuh oder Fashion Company ähm die Idee oder den Gedanken ähm sollte ich mir mitnehmen und überlegen, was ich da machen kann und wie ich mich da unterscheiden kann von meiner

3:34 Konkurrenz. Zase ist ganz ganz klar Contenterstellung, ja, gerade Marketing Science Science Social Media Beiträge für die verschiedenen Plattformen, Blogpost, SEOTxte, überall da, wo ich

3:49 Content erstellen muss, macht es total Sinn KI einzusetzen und das ist, glaube ich, einer die Use Casases, die man am schnellsten aus meiner Sicht umsetzen kann. Ja, Chatbots immer spannendes

3:59 Thema, egal ob das jetzt kommen ja gleich noch ein bisschen zum Kundenmanagement, aber vor allem im Vertrieg und Marketing ein Chatpot, der es über meine Brand erzählen kann, über

4:07 meine Produkte erzählen kann und sozusagen eine Stimme meines Unternehmens auf meiner Webseite in meinem Produkt ist, ist auch ein sehr spannendes Thema. Natürlich Content auch

4:19 bei Chatboard immer mitdenken, nicht nur Text, sondern ich kann natürlich auch Fotos wie auch Videos, Bilder ähm erstellen mit KI in dem US Case Marketing und Vertrieb.

4:31 Genau. Und dann den letzten Punkt, der spannend ist, ist Analyse. Das ist nicht nur ein Punkt für Marketing und Vertrieb, glaube ich. ähm einfach das ganze Thema Datenanalyse, aber gerade im

4:42 Marketing, ob das von meine Social Media Kampagnen sind, ob das meine Paid Kampagnen sind, ob das meine Vertriebskampagnen sind, da sammel ich natürlich ganz viele ja wichtige und

4:53 relevante Daten, die heute oft einfach nicht analysiert werden, weil keine Zeit, ich habe die Fähigkeiten nicht dazu und dort quasi KI unterstützte Datenanalyse zu verwenden gibt mir

5:04 natürlich ganz viele spannende Insights, die ich dann direkt in ja in in Actions oder Handlungsempfehlung ableiten kann. Auch ganz praktisch. Bei uns ist das so,

5:13 das Marketingteam macht heute viel mehr Analysen als noch von einem halben Jahr. Eine Kollegin hat sich eigentlich ein oder ein eigenes Custom GPT gebaut, das schmeißt du sozusagen die Daten jede

5:24 Woche rein und bekommt dann das Schöne ausformuliert. Was bedeutet das? Mhm. postet das dann ins Leingteam in so einem öffentlichen Channel drüber diskutieren und sagen, warum sind unsere

5:36 Wizards von folgendem Kanal runtergegangen? Was woran könnte es liegen oder warum sind unsere Wizards aus Social Media hochgegangen? Woran könnte das liegen? Können wir mehr davon machen?

5:45 Ja, letzter Punkt noch ähm Thema Chatbot. Du hast mir gerade in der Pause ein Chatboard gezeigt von einem Fensterunternehmen, die quasi ein WhatsApp Chat haben, wo

5:59 ich auch einfach eine Voice Nachricht reinsprechen kann, um Informationen zu bekommen zu bestimmten Farben, zu bestimmten Materialien, zu bestimmten Fenstertypen, die mir dann quasi die

6:08 Antwort geben, die ich brauche, um zu entscheiden, was für mich eben das richtige Produkt ist. Und ähm da sieht man mal, dass selbst ein kleines Unternehmen modernste KI Technologie

6:18 verwenden kann. Also wirklich ein Handwerksunternehmen. Ähm und äh ich daher keine Angst haben darf davor und nicht im meinem Kopf mir sagen soll, das können ja nur die großen Unternehmen.

6:29 Perfektes Beispiel dafür, dass wirklich von kleinem Unternehmen zum großen Unternehmen ich im Marking und Vertrieb oder generell über die verschiedenen Kategorien KI verwenden kann.

6:40 Und das auch noch mal ein ganz wichtiger Punkt. Durch die Technologie heute kann ich mit den Großen mithalten. Also vor ein paar Jahren konnte ich als kleines Unternehmen jetzt keinen TV-Spot machen.

6:49 Das war einfach außerhalb meiner Reichweite. Ging nicht. Ja, mit KI kann ich Dinge tun, die eigentlich bisher nur große Unternehmen machen konnten. Gut, den TV Spot kann ich erstellen. Ob

6:58 ich mir es leisten kann, den zu schalten, ist dann andere. Ja, das stimmt. Aber ich kann ja natürlich auf YouTube schalten. Ja, stimmt. Ja, absolut. Ja, den me Netflix, aber ja, wir springen weiter

7:08 oder zum nächsten Punkt. Kundenservice, richtig auch da. Chatboards, ne, kann ich im Marketing nutzen, aber eben auch im Kundenservice ist, glaube ich, auch einer der Beispiele der die auf der Hand

7:18 liegen. Ja, ich sehe schon auf vielen Webseiten, dass dort Bots eingesetzt werden, dass ich da direkt mit dem Kundenservice in Interaktion treten kann. Es kann über ein Bot sein. Es kann

7:27 natürlich auch sein, dass ich ein Custom GPT baue, was mir hilft, alle Anfragen freundlich, nett, onbrand zu beantworten und auch mit Anfragen umzugehen, wo vielleicht sonst ein Mensch an die

7:39 Grenzen kommt, weil sie sehr aggressiv formuliert sind. Genau. Ich habe für die äh für die Kommunikation Ton sind die ganzen Kundenservice Lösungen sehr gut. Ich glaube aber, es wird in Zukunft immer

7:52 noch den Kundenservice geben als Mensch für einfach diese Sonderfälle, die einfach die KI nicht lösen kann. K wird immer besser, die wird immer mehr Aufgaben erfüllen, aber

8:02 Beispiel Claner, die groß angekündigt haben, nur noch KI im Customer Service, sind dann ja auch ein bisschen zurückgerudert, weil sie einfach gemerkt haben, okay, manche Aufgaben kann die KI

8:11 einfach doch nicht oder manche Leute je nachdem was das mit Produkt ist, ein Premiumprodukt ist, möchten vielleicht auch einfach nach wie vor mit einem Mensch sprechen und wenn sie dafür

8:21 zahlen, dann wird es auch weiterhin dort den Mensch geben. Aber um zu fragen, wo ist meine Bestellung? Ähm, dafür brauche ich kein Mensch mehr. Überforder Dschungel und täglich neuen Tools.

8:33 Snipkey macht Schluss damit. Als Deutschland größte KI Lernplattform zeigen wir dir in kurzen Mikrovide Tutorials, wie du KI wirklich anwendest, Schritt für Schritt zum Nachbauen. Für

8:43 Anfänger und Profis. Entdecke Lernfade, hol dir deine Zertifikate, tausch dich in unserer Community aus und starte jetzt auf snipkey.de und mache KI zu deinem Vorteil. nicht den Anschluss

8:53 verlieren. Snipkey gibt's übrigens auch für ganze Teams und Unternehmen. Ja. Ähm außerdem das ganze Thema Business Management auch so eine Frage, wenn ich jetzt nicht mit Menschen sprechen

9:04 möchte, sondern meine Probleme selber lösen möchte, kann ich natürlich auch das mit KI machen. Kann alle Fragen, die von Kundinnen, Kunden aufkommen, reinschmeißen. Kann mir daraus die

9:14 Artikel generieren lassen und das in so eine Wissensdatenbank einspeisen, s, dass viele Fragen einfach nicht mehr vom Kundenservice beantwortet werden müssen, weil sie schon beantwortet sind

9:22 in der FAQ Section oder in der Kundendatenbank. Viel ist es Datenbank. Nächste Kategorie Personalwesen und HR. Super spannend, teilweise auch super tracky, weil ich natürlich nicht alle

9:38 Sachen machen darf, die theoretisch möglich wären. Ich darf nicht voll automatisiert von KI entscheiden lassen. Beispielsweise in der EU zumindest. Ähm, wer kein Job bek

9:50 bekommt, ich darf es unterstützen verwenden äh im Bewerbermanagement. Also so eine Vorabbewertung einfach um zu gucken, ob auf dem CV die relevanten Skills stehen, die ich eben für diese

10:00 Rolle brauche. Ähm dafür ist natürlich sehr spannend und so bisschen so so ein Battle, glaube ich, zwischen Bewerbern und quasi HR oder Recruitmentabteilung, weil einfach mit Bewerbungstools ich

10:14 jetzt natürlich mein CV auf der einen Seite anpassen kann, automatisierten Unternehmen und voll automatisiert um die ganze Welt schicken kann, was natürlich wiederum zu einer Bewerbungsflut

10:25 bei den Unternehmen führt, die dann wiederum KI einsetzen, um diese KI generierten Bewerb Bog sozusagen zu bewerten, potentiell auszusortieren oder zumindest jemand hinzulegen, dann

10:37 entscheidet, ob sie aussortiert werden. Also ist schon ein spannendes Thema und bin gespannt, wo es da wo es dahinkommt, aber ich glaube ohne KI Unterstützung wird Bewerbermanagement einfach fast

10:49 nicht handelbar. Ich meine, wir sehen das ja auch ähm wir, wenn wir eine Stelle für keine Ahnung Contentmanagement oder KI Experten auszuschreiben auf unserer Seite, wie

10:58 viel Bewerbung wir da bekommen. Also früher habe ich immer gesagt, das gehört zum Anstand dazu, jemand auch abzulehnen mit irgendwie einer kleinen Begründung und denke ich irgendwie immer noch, aber

11:09 es ist vollkommen unmöglich. Also da musst zu unerständig geworden. Ja, in gewisser Weise schon, ne? Also oder ich muss halt jemand bezahlen, der sich dahinsetzt, der quasi jedem jeder

11:17 Person sagt, warum sie nicht angenommen wird. Es geht einfach nicht. Also, wir können einfach teilweise, also die meisten können wir einfach gar nicht beantworten und fairerweise bei vielen

11:25 dieser Bewertung Bewerbung, ich würde sagen 80% sind es einfach Standard. Leute klicken, schicken das einfach raus, gucken nicht mehr drauf. So auf LinkedIn meinst du so einfach so dieses

11:34 Ja, LinkedIn oder halt über die verschiedenen Kanäle. Wir haben so ein Tool, das das zieht es quasi alles zusammen und wie man es tatsächlich oder was was uns was gebracht hat. Sie

11:45 haben gesagt: "Hey, für das Bewerbungsvideo, wir brauchen CV, wir brauchen nicht mal anschreiben, weil die sind EKI generiert. Wir hätten gerne dreimal ein ein minütiges Handyv, wo du

11:56 quasi reinsprichst und erzählst ein Video irgendwi dein Werdegang ein Video, warum willst du zu Snipkey kommen und ein Video, warum bist du die richtige Person?"

12:05 Und ähm alle Leute, die das quasi machen und einreichen, schauen wir uns an und die bekommen auch eine Antwort, weil da wissen wir, okay, die haben zumindest mal 3 Minuten oder sie müssen

12:15 sich natürlich überlegen, was sie sagen, aber die haben zumindest mal irgendwie 10 Minuten investiert, die haben was aufgenommen, die sind in Vorleistung gegangen, die meinen es ernst und das

12:23 sind quasi die Personen, die wir auch wollen. Alle anderen nehmen wir gar nicht und das sind die Sachen, die die checkt die KI nicht und kann dir noch nicht zumindest ähm gut erstellen, ne?

12:34 In zwei Jahren wirst du wahrscheinlich auch automatisch generierte KI Videos bekommen, aber aktuell ist es noch so ein Felder, den wir da verwenden. Habt ihr dann auch deine KI, die durch

12:42 die Videos durchgeht und dir das zusammenfasst und sagt: "Hey, nein." Okay. Nee, das heiß ich die dreimal eine Minute kriegen wir noch hin. Deswegen haben wir es auch bewusst kurz kurz

12:49 gewählt. Wenn wir über HR sprechen, äh gibt's auch zwei, also a kannst du die Job Ausschreibung natürlich auch mit KI generieren, die helfen lassen, nicht auf die Hab Abteilung warten, sondern sagen:

13:00 "Hey, das sind die Anforderungen, ich brauche in dem und dem Ton hätte ich es gerne." So kannst du die Ausschreibung ignorieren äh und natürlich kannst du auch intern deinen Mitarbeitenden Fragen

13:09 beantworten, deinen Mitarbeitenden helfen. Es gibt ja 1000 von Wie beantrage ich Urlaub, ne? Oder keine Ahnung, wie ist das jetzt mit der Elternzeit etc. pp. Da kannst du auf

13:20 Internet Chatboard setzen, wo KI dich unterstützt. Zum Thema Stellenbeschreibung. Jede HR Abteilung sollte heute ein GPT haben, das alle Informationen hat zu dem Unternehmen, zu den

13:30 Stellenbeschreibungen mit Beispielstellenusschreibung, um einfach jede neue Rolle innerhalb von wenigen Sekunden die Stellenausschreibung zu generieren. Also die H Abteilung, die heute noch manuell

13:43 ohne KI Stellenbeschreibung entwickeln, darf es eigentlich nicht mehr geben. Also, ne, gibt es noch, aber es ist eigentlich mir absolut unerklärlich, wenn man heute das noch händische manuell macht.

13:57 Also, ich würde mich wundern, wenn mehr als 50% der Hteilung das schon hätten. Ich glaube auch. Also ich ich fairerweise, ich glaube, es sind eher wahrscheinlich 10 %, die es nutzen, aber

14:06 das ist so ein klassischer Fall, wo ein GPT oder eine vergleichbare Lösung dein Leben so viel einfacher macht. Und es ist eine Aufgabe, die ist äh die sollte kein Mensch mehr machen, die ist

14:18 ineffizient. Natürlich muss der Mensch das checken und kontrollieren und noch mal anpassen. Ist nie das Ergebnis ist nicht immer perfekt, aber das ist so ein bestes Beispiel dafür, wo einfach ein

14:27 GPT Sinn ergibt, wo ich keine großen Datenschutzprobleme habe, weil ich ja keine Menschen da reingebe von richtigen Menschen. Also klassischer Fall genau KI wirklich helfen kann. Und

14:39 weiterer Fall und du hast das Wissensmanagement angesprochen gerade es gibt Wissensmanagement auch hier. Ähm es geht einmal natürlich diesen Bot, den du angesprochen hast, irgendwelche HR

14:48 Fragen, die mir so ein Bot beantworten kann. Ähm da sollte keiner mehr im HR sitzen, der so sich so die typischen FAQ Fragen beantwortet, aber auch für ein Onboarding von neuen Mitarbeitenden, ne?

15:01 HR Abteilung oder die Headoffs in den Abteilungen können eine Wissensmanagement, Wissensdatenbank erstellen mit allen Infos, die die Person in der Rolle für die Abteilung wissen muss. Ja,

15:12 und dann hat auch keiner mehr Angst, diese dummen Fragen in Anführungstrichen an die Vorgesetzten zu stellen, weil sie diese Fragen, die von denen sie denken, die will ich jetzt aber die Chefin nicht

15:22 fragen, können sie die Wissensdatenbank fragen und bekommen da sofort eine Antwort. Und äh das ist Employee oder Mitarbeiter Onboarding ist ein ganz großer und einfacher Use Case

15:32 tatsächlich ähm für KI im Bereich Personal, Wesen und HR. Business Development, Dienstleistungsdevelopment, also immer dann, wenn ich neue Dinge generiere, kreiere, ich glaube, da ist K auch ein

15:45 toller Spearingspartner, ja, sei jetzt Ideengenerierung, was könnten neue Produkte sein, was könnten Märkte sein, die nah sind, was sind Dinge, die unsere Konkurrenz zur Zeit tut, an die wir

15:57 andocken können? gibt's viele Sachen. Also ich habe ich ich muss mir einmal das hat mir in letzten Folge auch angesprochen, so ein sehr gutes Company Knohow ja GPT oder ein Cloud Projekt oder auch

16:12 in extrem langen Prompt einfach schreiben, dass der Kontext da ist und dann kann ich extrem gut eben wie du sagst KI als Bing Partner Brainstorming Partner verwenden und das kann ich

16:22 natürlich anpassen auch wieder in die verschiedenen Abteilungen und dort sehr sehr einfach implementieren, ohne dass ich irgendwelche Prozesse Prozessveränderung das Systemanpassung machen muss. Also

16:33 viele Dinge, die sehr viel Einfluss haben können, positiven Einfluss sind gar nicht so kompliziert eigentlich Implementierung, aber da kommen wir gleich noch mal zu.

16:43 Ich kann natürlich auch Prototypen entwickeln, also ist natürlich kann jetzt auch nicht mit KI irgendwie den Prototypen eines neuen Tellers entwickeln oder einer neuen Maschine,

16:51 sondern alles was digital ist. Ja, also wenn ich vielleicht kann ich ein 3D Modell entwickeln, vielleicht kann ich eine Webseite entwickeln, eine Webapp, interne interne Applikation. All das

17:00 geht heute schon mit Webcoding. Vor allen Dingen, wenn es noch nicht für die für die Production ist, sondern intern genutzt werden kann. Aber dieses ganze Thema Prototypenentwicklung

17:09 äh kann mit KI unterstützt werden. Ist auch ein tolles Beispiel, um Teams mit KI in Verbindung zu bringen, die damit bisher noch nichts zu tun hatten, weil ich auf einmal Leute enable, Dinge zu

17:19 tun, die vorher nicht möglich waren. Ja, viele Menschen spüren, die Arbeitswelt verändert sich, aber keiner sagt dir, wie du Schritt hältst. Genau da setzen wir bei der Key Academy an. Wir bieten

17:29 Online Lehrgänge zu den Themen, die jetzt wirklich wichtig sind. KI, digitales Arbeiten, Leadership, mentale Gesundheit, praxistauglich, flexibel und mit Zertifikat von der IHK. Wenn du

17:41 wissen willst, wie du vorbereitet bleibst, schau vorbei. The Key.academy. Jetzt kommen wir zum letzten großen Blog Verwaltung und Prozesse. Und das ist für mich so ein bisschen die

17:52 Königsdisziplin. Das sehen wir auch mal bei diesem KI Führerschein. Das ist im letzten Kapitel eine Woche 4 oder im vierten Modul kommen diese ganzen Make N8N Automatisierung und wer das richtig

18:05 umsetzt, ne, das ist natürlich komplexer, das ist natürlich viel einfacher als hier ist ein GPT. gibt dann Infos rein, nimmt die Antwort, arbeitet damit. Aber wer quasi versteht,

18:13 wie ich Prozesse, die heute aufwendig sind, automatisere und mit KI unterstütze und sozusagen die ganzen Sachen richtig zusammenstöpsel, der kann massiven Unterschied machen ähm

18:27 für sein Unternehmen oder für seine Arbeit. Und es ist natürlich nicht super einfach. Wir sehen das auch, die Aufgaben, wir haben so Mikroaufgaben, das sind die schwierigsten, da kommen

18:36 die meisten Rückfragen, da scheitern die meisten Leute, ne? Man muss so ein gewisses Prozessverständnis eben haben und wie funktionieren so Tools und wie hängen die zusammen. Aber sowas zu

18:48 durchdenken und zu implementieren ähm macht ein riesen riesen Unterschied äh im Prinzip wie effizient und effektiv ich eben mit KI arbeite. Oder sind wir auch schon bei dem Thema,

18:58 wie kann ich überhaupt identifizieren, wo KI helfen kann? Ja, neben diesen US Cases, die wir jetzt gelernt haben, gibt natürlich noch 100.000 1000 andere, aber sind das einige Beispiele. Ich kann mir

19:08 halt überlegen, wo gibt es in meinem Arbeitsbereich ineffiziente Prozesse? Wo gibt's Dinge, die repetitiv sind? Wo gibt's Dinge, die langweilig sind, die mich selbst langweilen, die vielleicht

19:19 auch fehlerfällig sind, weil sie so langweilig sind? Das ist so ein erster Pointer, wo ich reingehen kann, wo wo giffizienzen in und und einfach sich hinzusetzen, was

19:28 macht mir eigentlich keinen Spaß an meinem Job? Das ist eigentlich immer eine gute Frage, welche Aufgaben die ich tue. Ja, hoffentlich nicht alles, aber dann, wenn

19:38 ich diese diese vielleicht fast alles dann automatisiert bekomme oder halt irgendwie KI Lösung finde, dann gibt's mir natürlich Zeit mehr mich mehr mit Aufgaben zu beschäftigen, die

19:48 mir Spaß machen. wirklich zu überlegen, was sind denn die Duli Aufgaben, die ich mache, die ich immer wieder mache, die Sachen, die ich von A nach B kopiere, die Texte, die ich immer wieder

19:58 schreibe, die keine Ahnung alle 6 Monate haben wir neues Produkt, was irgendwie in den Markt kommen muss. Was sind denn die Aufgaben, die wir immer wieder machen? Ja,

20:07 und ähm das sind die Aufgaben, in denen in der Regel vielleicht, also die Aufgabe an KI helfen kann und mir halt Arbeit wegnimmt, die ich eh nicht machen möchte und von daher guter Punkt

20:19 ineffiziente Prozesse, doof Prozesse, langweilige Prozesse, Aufgaben, die mir keinen Spaß machen. Da sprichst du auch schon das Richtige an mit diesen in Neudeutsch Low Hanging

20:28 Foods starten. Also wir müssen jetzt nicht direkt jeden krassen Prozess im Unternehmen Ende zu Ende mappen, ja, sondern wenn man mit diesen low Hanging Foods startet, hat man halt auch schnell

20:38 Erfolge, kann über die Erfolge sprechen, kann auch kann schneller lernen, hat schnelle Iteration und kann mit diesen Piloten dann auch andere wiederum inspirieren.

20:47 Ja, absolut. Sollte natürlich nicht nur bei Piloten bleiben, ne? Das ist ja so bisschen das Thema ähm mit äh mit Piloten, dass halt viele Unternehmen irgendwelche Piloten machen, die

20:58 funktionieren dann ganz gut, aber dann halt irgendwie da stehen bleiben, ne? Und es gibt zurecht, also nur Use Casases, wir haben jetzt über viele Us Casases gesprochen, irgendwie

21:08 wenn ich mir nur US Casases überlege und dann paar Piloten mache, ist es auch kein ausreichender Ansatz. Es ist aber zumindest ein wichtiger Ansatz, den Leuten erstmal die Grundlagen

21:19 beizubringen, dass wirklich verstehen, was kann KI, ja, und dann bei der eigenen Arbeit, bei den eigenen Aufgaben überlegen, wie sie der KI unterstützen könnte und dann eben

21:29 dadurch, dass immer mehr Leute im Unternehmen Erfolgserlebnisse haben in ihrem kleinen Bereich, führt es ja auch zu einem Mindset Shift im ganzen Unternehmen und irgendwann kann ich in

21:40 meine Kernprozesse gehen und immer komplexere Sachen umsetzen und natürlich brauchst eine Strategie von oben, braucht eine Datenstrategie, Systeme müssen irgendwie sicher miteinander

21:49 verbunden sein, ne? Und hier und da zwei, drei US Casases, weil jetzt kein Riesen Impact haben auf das Gesamtunternehmen, sind aber oft der erste Schritt und führen dazu eben, dass

21:59 du die Mitarbeitenden einbindest. Aber bevor wir jetzt zu strategisch werden, machen wir das in der in der nächsten Folge. Wichtig ist, glaube ich, zu sagen, wie du gesagt hast, was sind

22:08 eigentlich die ganzen nervigen ineffizienten Prozesse? erstmal wegzubleiben von den ultra komplexen Großprojekten, sich auf die kleinen einfachen Sachen ähm quasi zu

22:18 fokussieren und quasi das Team sozusagen mitzunehmen und die Erfolge und äh Ergebnisse zu teilen. Wichtig dabei auch es wird auch mit Misserfolge geben, also fail fast, learn faster,

22:34 wenn etwas nicht funktioniert hat, ist das genauso ein wichtiger Lerneffekt als wenn es funktioniert. Das ist wichtig, dass wir also auch iterativ vorgehen und diese Lerneffekte mitnehmen. Ähm und

22:44 eine gewisse Agilität und Experimentierfreude beibehalten. Dazu eine ein Punkt. Das war so ein Artikel, da habe ich mich wieder aufgeregt. Ähm Gartner hat geschrieben,

22:55 dass ähm es war so so ein bisschen äh ja KI Agenten sind noch nicht so weit und ich glaube 60 40% aller Agentenprojekte werden scheitern bis 2028. Äh und dann habe ich wieder ganz viele

23:09 Leute drunter geschrieben, ja, seht ihr hier selbst Gartner sagt Agenten scheitern und ist alles quatsch und funktioniert nicht. Und da habe ich mir auch nur gedacht, na ja, gut, du kannst

23:19 die Person sein, die sagt KI Agenten scheitern und das ist alles Quatsch und funktioniert nicht. Guck 40% scheitern, aber wenn 40% scheitern, heißt es, dass das 60% funktionieren, ne? Und wenn ich

23:29 das Unternehmen bin, was 60% Erfolg hat in den Agentenprojekten, Implementierungsprojekten, dann bin ich das Unternehmen, was am Ende gewinnt und nicht das Unternehmen,

23:38 was zurücksteht und sagt: "Guck mal, 40% scheitern." So und die Sachen, die scheitern, die scheitert vielleicht heute. Und ist ja auch gut, dadurch lerne ich ja was. In sech Monaten

23:47 scheitern die vielleicht nicht mehr, weil die Modelle dann ganz andere Sachen machen können und die Agenten weiter sind, mehr Tools verwenden können. Ja, und das ist also ne, das ist das ist

23:57 immer so ein bisschen das ist einfach eine Mins deutsche denke, also natürlich es heißt ja auch 80% oder 90% aller Startups scheitern. Ja, okay. Ja, aber die anderen 10% kein Unternehmen

24:06 mehr gründen, die anderen 10 % s dann halt erfolgreich. Und wenn irgendwie jemand so gedacht hätte bei Google, dann hätten wir heute kein Google oder dann hätten wir kein

24:14 Microsoft, kein SAP. war ja auch mal vor 50 Jahren Startup. Genau. Wenn wenn ich 60% Chance habe, dass meine Automatisierung, also Agentenprojekte, ne, Automatisierungsprojekte sind ja noch

24:26 viel einfacher in dem Sinn, weil da viel weniger Variablen drin sind, die irgendwie schieflaufen können, weil ich nur einzelne Teile quasi mit KI Elementen sozusagen habe in diesem

24:36 Prozess oder Workflow. Ein komplett autonomes Agentenprojekt, was auch immer das genau ist. Wenn ich zu 60% Erfolg habe damit, dann ist es für mich ein absoluter Nobrainer, die Sachen

24:46 auszuprobieren. Ähm und dann am Ende eben ja, ein Ergebnis zu haben, was deutlich besser ist das ist, als ich vorher hatte. Aber ja, typisch typisch Deutsch. Schau mal, 40% der Agenten, 40%

24:59 scheitern, die können ja gar nichts, ist ja alles Quatsch. Äh, SAP kennt man vielleicht auch als aus der Automatisierung. Ja, die haben gibt's schon seit vielen vielen Jahren

25:09 mit Zapier konnte ich oder kann ich nach wie vor verschiedene Tools miteinander verbinden. Die gehen jetzt aber auch sehr sehr stark in das ganze Thema KI und KI Adoption rein

25:19 und die haben jetzt vor kurzem ein Modell veröffentlicht oder die Person Philip Larken die das vorantreibt nennt das das Sparkmodell. M und das ist so ein kleiner

25:30 Taktikfahrplan. ist jetzt nicht super strategisch, aber sehr taktisch. Sagt: "Hey, ähm wenn du schnell KI einführen möchtest, dann folge diesem Sparkmodell." Äh, können wir gleich noch im Detail

25:41 eingehen, aber als erstes Strukturen aufbauen, die KI erzwingen. Es eine Person muss das Thema wirklich im Blick behalten, das ist ownership. Äh, jeder soll was bauen, also alle sollen was

25:53 tun, ne? was du gerade sagtest, kleine use casases, active participation fürs A, das er ist äh in jedem Team braucht es einen, der als KI Multiplikator da ist, also RLE based Anchors und das K

26:07 ähm es muss sichtbar gemacht werden, es muss auch belohnt werden. Key Incentives. Ähm, können wir gleich noch mal in den einzelnen Details drauf eingehen, was da

26:16 was das heißt. Aber wie ist das bei dir? Siehst du schon Firmen, die Strukturen so aufbauen, die KI erzwingen? Das fand ich das spannendste, weil ist bei uns jetzt ehrlicherweise noch nicht so das

26:27 WKI. Also ich kenne ferweise kein deutsches Unternehmen, was es wirklich schon so hart pusht. Es gibt bestimmt ein paar, die machen es bisschen mehr. Es gibt ein paar, die

26:38 machen es ein bisschen weniger. Primär hört man es aktuell eben von den amerikanischen Unternehmen, ne, auch oder kanadischen Shopify ist ja kanadisch mit dem deutschen CEO. Genau.

26:49 Ähm, die gesagt haben, ich darf keine neuen Leute mehr einstellen. Es sei denn, ich habe nachgewiesen, dass KI es nicht kann, ne? Also quasi sich dieses KI First Mindset quasi

26:59 aufzubauen, zu entwickeln. Ähm, das ergibt, glaube ich, Sinn. Und da auch wieder nicht nur aus dem Grund, weil ich irgendwie Leute rausschmeißen will, sondern weil ich jetzt vielleicht

27:08 einfach Sachen machen kann, die ich vorher gar nicht machen konnte. Und ähm ja, ich glaube dieses ist ein Kultur, das ist oft viel mehr ein Kulturthema als wirklich ein technisches Thema, das in

27:20 die Köpfe der Leute reinzukriegen, ähm KI first zu denken und zu handeln und quasi keine Angst davor zu haben, äh das umzusetzen, ne, und da so ein so ein Framework quasi zu haben, wo man sagt,

27:31 okay, man lässt die Leute auch die Sachen ausprobieren, man gibt die Freiheiten, man erraubt Fehler, ähm die dieses diese Kulturen mein ist natürlich extrem relevant.

27:43 Al das, was du sagst, man lässt die Menschen auch ausprobieren, das habe ich auch so ein Thema. Viele Unternehmen tendieren dazu erstmal eine große KI Policy zu machen, die a lange dauert und

27:52 B dann erstmal einschränkt, ja, ähm und Angst macht, oh Gott, wir müssen ja KI Policy folgen. Was passiert, wenn wir nicht folgen? Ja, ich meine, wenn es wenigstens eine

28:01 gibt, ne? Also das Schlimmste ist ja noch, es gibt keine Policy und die sagen irgendwie nein, du darfst gar nichts machen und dann die Leute nutzen ja trotzdem das ganze Thema Schatten KI, ja,

28:10 dann lässt halt jeder irgendwie seinen privaten Chat GPD Account laufen, ballert da die Sachen rein und das ist ja auch keine Lösung, ne? sich gewisse Guard Rates vorzugeben, was kannst du,

28:21 was kannst du nicht und äh ebeno dieses Grundverständnis zu schaffen, was du auch nicht reinhauen darfst, müssen die Leute auch erstmal lernen, wie sprichst du mit der KI und welche Tools ähm

28:31 nutzen wir, welche nutzen wir vielleicht auch nicht und das einfach regelmäßig zu hinterfragen ist natürlich relevant, weil dieses typische IT Mindset von früher und es ist auch nicht einfach für

28:44 die IT zu sagen, ja, wir haben jetzt irgendwie uns auf diese Infrastruktur und Tools geeinigt und das bleibt jetzt für 5 Jahre so und dann gucken wir mal wieder, ob wir uns ein neues Angebot

28:53 holen. Es funktioniert halt nicht in der KI Welt. Also alle drei bis sechs Monate muss ich es hinterfragen und natürlich muss ich Themen wie Datenschutz, Datensicherheit äh und so weiter im

29:02 Hinterkopf haben, aber die Welt entwickelt sich gerade viel zu schnell, um da nicht agil zu sein. Also Guidelines wichtig und ja aber eben schteration auch auf den Guidelines und

29:17 es ist eine hohe Anforderung an IT-Abteilungen, die sie so wahrscheinlich bisher nicht gewohnt waren, aber ähm es muss sich jeder ein bisschen verändern. Das ist die Frage, ist die Ownership

29:29 dieses dieses dieser Veränderung bei der IT? Ich würde fast argumentieren, nicht nur, wenn es eben nur aus IT getrieben ist, dann hat man eigent das Prozesswissen gar nicht, dann hat man

29:39 das Wissen gar nicht, was man in der jeweiligen Abteilung benötigt. Es darf also nicht in der IT liegen, ähm sondern muss aus meiner Sicht eher dezentral in den einzelnen Abteilungen verortet sein,

29:51 aber da brauchst trotzdem nur Unterschipp. Genau. Also du, ich glaube du brauchst die Kombination halt einfach, ne? Weil wenn jetzt irgendwie jede Abteilung sich

29:59 20 verschiedene Schuls raussucht und der IT sagt, die brauchen wir jetzt aber ähm dann da ist, es muss die Kommunikation geben, es muss gewisse zentrale Vorgaben

30:08 geben, zumindest was sagen, welche Daten dürfen überhaupt generell reingegeben werden und so weiter. kann zentral kommen, aber klar IT hat keine Ahnung, was das beste Bildbearbeitung ist fürs

30:18 Marketing oder welche KI die besten Texte schreibt oder welches Automatisierungstool vielleicht am besten funktioniert. Wobei da würde ich sagen, okay, so ein Tool

30:28 wie jetzt irgendwie ein Make oder ein N8N kannst natürlich Unternehmensübergreifend nutzen, ähm aber ja bei vertikalen oder welches Video Tool das Beste ist und welches du

30:37 verwenden darfst, aber ist trotzdem wichtig, glaube ich, dass man sich da so Themen anschaut, ne? Ich glaube gerade Capcut so ein ganz bekanntes Video Tool äh hat es gerade die ähm ich glaube es

30:47 ist Capcard vielleicht wechsel ich auch hat die Privacy Policies geändert, dass du quasi den kompletten Rechten in allen dem Content, den du damit irgendwie nutzt an Capcut abgibst. Ähm und das

30:58 kannst halt Unternehmen halt nicht unterschreiben, ne? Und da äh müsste eigentlich die Fachabteilung, also die die mal die Marketingabteilung da auch schon mal irgendwie dran denken, aber da

31:07 ist dann okay, wenn IT sagt nein. Ja, und äh diesen Dialog muss es halt eben einfach geben. Aber ist schon interessant zu sehen, wie die Motivation unterschiedlich ist, weil ähm wenn äh es

31:18 gibt ja diese Kompetenzpflicht nach Artikel 4 KI Verordnung ähm und dass du jede Mitarbeiten, der irgendwie mit KI was zu tun hat, Grundkompetenz vermitteln musst bzw. Also, wenn Sachen

31:30 passieren, ähm, dann bist du halt irgendwie haftbar. So. Und wenn wir Anfragen bekommen für dieses Produkt, sind die fast immer von der IT, ne? Weil die IT sagt Sicherheit, Safety

31:42 Datenschutz, die Leute sollen keinen Mist bauen. Äh und ist ja auch deren Job, aber da ist es mein nicht, wir bringen es den Leuten bei, damit die Superpers bekommen, um mehr zu

31:51 produzieren, sondern das ist quasi so ja, das Cover me erst Minsit und es ist ja auch fein. Dafür muss es ja auch Produkt Lösung geben. Wenn es aber um so Themen gibt, wie jetzt ähm ich will mein

32:02 Team irgendwie befähigen und den Skills geben, die sie brauchen in der neuen Welt, um halt coolere Sachen besser zu machen, schneller zu machen. Ähm, dann sind es dann meistens irgendwie die CEOs

32:11 oder die Head of Marketings und das sind dann wiederum ganz andere Sachen, die man den Leuten beibringen muss, also die in den Basic Sachen. So hat hal jeder seine Rolle im Unternehmen, ne? S

32:20 bei uns bei, wir haben auch so ein so ein so ein Kurs für KI äh für KI Transformationen, da sehen wir auch, dass es aus allen möglichen Bereich des Unternehmens kommt. Das kann man gar

32:27 nicht jetzt sagen, es ist IT oder Führung oder das ist alles mögliche. Ja, und da kommen wir auch schon zu dem Thema aktive Mitarbeit, Active participation, das glaube ich ganz ganz

32:37 wichtig. Äh KI ist nichts, was irgendwo im Cammerline passiert, sondern da müssen wirklich möglichst viele Menschen mitmachen im Unternehmen, damit es klappt und man muss auch Austausch

32:47 finden. Also, wir haben gute Erfahrung gemacht. Wir haben alle zwei Wochen so ein ein kleines Experiment Experiment Austausch. Das heißt, die Mitarbeitenden, die Experimente machen,

32:56 die KI einsetzen, aber auch sonst Experimente machen, kommen da zusammen, tauschen sich dazu aus und inspirieren sich dann wieder den nächsten Schritt zu gehen. Ja. Ähm

33:04 vielleicht gibt's gibt's da auch andere ähm coole Möglichkeiten, die du kennst. Ich finde dieses diesen Ansatz zu sagen, ähm du hast irgendwie diese, wie du auch immer sie nennen willst, äh

33:15 Multiplikatoren, Lab Leute, die quasi da so bisschen mit den Hut dran haben, die Wissensaustausch betreiben, die quasi an der Grenze die Sachen testen, die funktionieren, halt nicht funktionieren,

33:27 die sind total wichtig, weil sie einfach quach in die Masse reintragen können. Es muss eben eine strategische Vorgabe auch von oben geben, ne, im Sinne von Guidelines. Was dürfen wir, was dürfen

33:37 wir nicht? Aber das grundsätzliche Mindset von oben, wir müssen was tun, sonst sind wir bald nicht mehr relevant. Und aber jedem einzelnen quasi die Möglichkeit geben mit Ideen zu kommen,

33:50 Sachen selbst auszuprobieren und so weiter, weil die keiner ganz oben weiß, was die genaue Aufgabe im Prinzip der Person ja weiter unten in derche Ebene sind. Von daher kann das nicht nur von

34:02 oben kommen, das kann auch nicht nur von unten kommen. Das braucht irgendwie eine Kombination aus von Top Down, bottom up und eben so ein Lab mit drin funktioniert da auch sehr gut.

34:14 Damit es dann aber auch wirklich durchgetragen wird, muss man auf die Incentives achten. Ähm, sprich muss das Ganze sichtbar machen, aber auch bewertbar machen. Das kann sein, dass

34:25 man jetzt nicht nur sagt, wie viel Zeit haben wir gespart, sondern wie viel Automatisierung haben wir schon umgesetzt. Ähm haben wir haben wir in der Abteilung schon erstes Pilotprojekt äh hat sich

34:36 das Pilotprojekt verstätigt und das muss dann auch Einfluss haben auf Mitarbeitergespräche, ja, auf Karrierefade, dass ich dieses Thema einfach aktiv einführe und eben auch messbar mache.

34:49 Ja, und allein so Sachen wie Weiterbildung, ich wir kommen ja aus dem KI Weiterbildungsbereich. Es gibt immer mehr HR Abteilungen oder getrieben natürchliche Geschäftsführung, die sagen, na ja,

35:03 wir das gab's ja früher auch schon, dass bestimmte Karrierestufen, Beförderung einfach an Skillsets gebunden sind, dass gewisse Kurse machst, Abschlüsse, Zertifikate bekommst und das sehen wir,

35:14 dass es immer wichtiger wird, dass man sagt, okay, du musst gewisse Grundverständnis oder du musst irgendwie KI Marketing Experte oder Expertin sein, um hier irgendwie eine Management

35:24 Position zu haben, weil du keine Management Position haben kannst ohne die relevanten Skills ähm der Zukunft und quasi so alleinst du ja auch deine Leute, ne, oder bringst Leute dazu, sich

35:39 mit einem Thema auseinanderzusetzen, wenn du sagst, okay, ohne ohne gewisses Grundwissen in deinem Bereich im KI kannst du dann hier nicht aufsteigen. Also, ich würde es oder wir machen es

35:50 auch nicht anders. für uns können alle sehr gut damit umgehen. Von daher ähm brauchen wir da keine sozusagen Zertifikate, aber in größeren Unternehmen ergibt es meiner Meinung

35:59 nach Sinn sowas zu machen. Total. Ich glaube, jetzt haben wir das ganze Thema Taktik für die KI Anwendung im Unternehmen ganz gut umrundet. Beim nächsten Mal geht's noch eine Ebene

36:11 höher um die Strategie. Bis dahin herzlichen Dank fürs Zuhören. Wenn es euch gefallen hat, liked es. Kommentiert es auch, wenn es euch nicht gefallen hat. Wir lernen dazu. Sprecht

36:24 über uns, erzählt von uns, euren Freunden und Kolleginnen. Und wenn euch Benny neuer grüner Pulli gefällt, dann könnt ihr auch positiv kommentieren. Ja, besonders dann. Danke.

36:38 Cointelligence ist eine Produktion von The Key Academy in Zusammenarbeit mit Snipkey. Produziert bei Studio Co in Berlin. Produktion und Regie. Christina Manuele, Fuat Sebadli und Elias Frobel.

36:51 Creative Director Lukas Schelter. Redaktion und Moderation Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger. Abonniere uns auf Spotify, Apple Podcasts oder YouTube. Danke fürs Zuhören.