Was er mir über KI erzählte, hat mich schockiert — Transcript

Wir werden alle Führungskräfte werden für künstliche Intelligenz. Das wird unsere zutiefst menschliche Aufgabe sein. Lass uns doch ein Unternehmen bauen, das zum überwiegenden Teil aus KI-Mitarbeitern besteht, und die sollen eben eine Personalakte haben, die sollen Persönlichkeitstypen haben. Bei Hans,

sie den Hans, sie haben wir eine Stunde gebaut, es hat 10 Wochen gebraucht, bis das ein guter Mitarbeiter war. Ich spreche mit ihnen über die Zusammenarbeit.

Stopp, stopp. Wir reden jetzt von virtuellen Mitarbeitern, oder? Wir sind immer noch bei der KI. Für mich steht AI eher für Alien Intelligence, die viele Vergleiche hat zu dem, wie Menschen agieren. Ich bezeichne sie eher als neue Spezies.

Das klingt alles so wirklich kurz vor der Einweisung. So klingt das. Ja. Und wir fangen gerade erst an zu reden, Ben. Okay.

Wir haben eine ganz klare Probezeit für neue KI-Kollegen, und genauso haben wir Assessment Center, wo KI andere KI überprüfen, und je mehr wir angefangen haben, die zu vermenschlichen, je mehr wir diesem Prozess gefolgt sind, desto erfolgreicher wurden wir. Was ist mit den Leuten, die keine Führungskompetenz haben, wo stehen die in dem Arbeitsmarkt in den nächsten paar Jahren?

Du hast gerade gesagt, du hast dein letztes Unternehmen verkauft, kurz bevor es ChatGPT gab, und das war möglicherweise ein sehr smarter Move, weil es irgendwie so ähnlich war wie ChatGPT und so ähnlich ist, was du heute machst. Was ist da passiert? Was hattest du vor für Unternehmen? Was hast du da, also wie hast du das verkauft und was ist heute?

Also, ich habe vor 10 Jahren das erste KI-Unternehmen aufgebaut, das hieß damals Punk Incorporated, und die Idee war, dass wir KI nutzen wollten, um Bildung besser zu machen. Und besser heißt für uns, dass wir uns wirklich anschauen, wie heute Training funktioniert und vor allem Softskills. Also es heißt, wie Führungskompetenz, Kommunikationskompetenz, Kreativität, Empathie, also diese Fähigkeiten vermittelt werden. Und das war mir alles immer viel zu theoretisch und irgendwelche Rollenspielchen, die man in irgendwelchen Workshops gemacht hat, und ich hatte zu der Zeit die Studie gelesen von diesem unaussprechbaren Ungarn, der diese Flowforschung, ähm, Mihaly irgendwas, also lass mich nicht aussprechen.

Ich musst du mir erklären.

Ja, also die Grundthese ist, dass Stress ein unfassbares Lernsteroid ist. Also haben wir in einer Aufgabe, wenn wir versuchen, etwas zu lernen, zu viel Stress, zu viel Cortisol, dann ist das Gehirn überfordert und nimmt die Information nicht gut auf. Es verschränkt sich nicht gut im Gedächtnis. Haben wir zu wenig, dann langweilen wir uns. Haben wir ein Boreout gewissermaßen, und dann kennt jeder diesen Flowzustand, von dem haben viele schon mal gehört. Das ist so ein Moment dieser leichten Überforderung, wo wir das Gefühl haben, die Zeit fliegt einfach an uns vorbei. Wir gehen total in der Aufgabe auf, und das hat eben dieser Ungar sehr genau beschrieben, aber eben alles qualitativ und nicht quantitativ. Das heißt, in welchen Momenten bei Ben brauche ich jetzt welches Maß an Stress, damit wir das perfekte Lernsteroid haben? Und die Aufgabe, die wir uns bei Punk Incorporated gesucht haben, ist, können wir mit künstlicher Intelligenz für das Individuum, das bei uns und mit uns lernt, genau dieses Flowfenster möglichst häufig treffen und möglichst häufig finden? Und das war eine Zeit, da gab es eben noch keine generative KI, wie wir es ja jetzt eben mit ChatGPT und Co. kennen. Das heißt, es war teuer, das war aufwendig, da hieß das Ganze maschinelles Lernen, und haben wir eben versucht, mit Millionen von Datenpunkten von Managern, die bei uns gelernt haben, dieses Modell zu trainieren, um das darauf anzupassen. Wir haben die in sogenannten No-Win-Szenarien z.B. gesteckt. Das heißt, der erste Tag in so einer neuen Weiterbildung war online. Du musst ein kurzes Video aufnehmen und dich vorstellen. Und Tag 2 hast du dann so ein erstes Management-Meeting gehabt, wo du deine Idee mal präsentieren solltest, je nach Story, in der das war, und das lief provoziert, extrem beschissen. Das heißt, der Manager hat sich was rausgesucht bei dir und hat versucht, einfach tief zu bohren, dich an die Wand fahren zu lassen, und die sind alle so rein und dachten Schulungsumgebung, coole Company, wir haben jetzt richtig Spaß dabei, und dann kam Manager 5 Minuten zu spät und hat gesagt, pass auf, ich habe 10 Minuten Zeit, da muss ich ins nächste Meeting.

Was ist deine Idee, sonst gibt's ja kein Budget. Und entweder hast du es gut argumentiert und gesagt, du pass mal auf, Ben, deine Nase gefällt mir überhaupt nicht. Ich kann dir gleich sagen, wir werden keine Freunde werden.

Also, wir haben ganz bewusst dieses No-Win-Szenario gesetzt, weil das ein wichtiges Framing und ein wichtiger Stress war, um so eine Baseline zu ermitteln, wo steht eine Person, und auf der Basis haben wir dann alle weiteren Challenges, die Tag für Tag immer 20 Minuten ausgespielt wurden, eben versucht mit einer KI zu modulieren, um dich in relativ überschaubarer Zeit von 12 Wochen in diesen Fähigkeiten zu stärken. Das war die Idee. Also es hat in der Grundtechnologie etwas mit ChatGPT von der Grundhaltung zu tun, aber ganz weit entfernt. Und warum ich gesagt habe, als ich das dann im Mai 2022 verkauft habe an die WBS-Gruppe, warum das ein guter Zeitpunkt war, ist nicht, weil die Technologie per se eine Bedrohung dafür gewesen ist, weil jeder musste diese Millionen von Datenpunkten sammeln von diesen gestressten Menschen und Teilnehmern, sondern weil Investoren das nicht verstehen. Die sehen ChatGPT draußen und laufen dann erratisch ähnlich wie ein Vorstand heute rum und sagen, ich habe in der FAZ gelesen, was die KI alles kann. Lass uns mal das Marketingbudget kürzen. Und deswegen war das für den Markt ein sehr gutes Timing, zu dem Zeitpunkt zu verkaufen.

Ich versuche noch mal maschinelles Lernen. Ähm, das ist eine Terminologie, die vor ein paar Jahren überall hergespukt ist, und da wollten alle irgendwie so Matheingenieure, und Machine Learning, Artificial Intelligence lief so als Buzzwords durch die IT-Community, aber das war nichts, was die Menschen irgendwie benutzen konnten, überhaupt nicht so. Aber im Kern des maschinellen Lernens ist eigentlich nur, du sagst, [japst] als Foto beispielsweise, da damals gab's dann so Data Center, glaube ich, wo man gesagt hat, pass mal auf, hier haben wir eine Million Fotos, und davon sind Katzen drauf, und deine Aufgabe ist jetzt sozusagen immer die Katze anzuklicken und die anzukreisen, und so hat die Maschine gelernt, was ist eine Katze, und so konnte man seine private KI trainieren darauf, was ist eine Katze, und da kann man sagen, ich habe jetzt hier in 100.000, 1000 Stunden so und so viel Katzen da reingetan, und die KI ist das, der das maschinelle Learning-Algorithmus quasi ist, mit 97 % der Wahrscheinlichkeit erkennt der Katzen auf Fotos. So musste man alles selbst machen. Heute kannst du ChatGPT fragen, ist auf diesem Foto eine Katze? Wenn ja, was für eine? Wann ist die geboren und hat die eine Krankheit sozusagen? Das also heute geht viel mehr als noch vor damals vier Jahren. So und was ihr gemacht habt sinngemäß,

ist, ihr habt Manager oder Schulungsteilnehmer, die ein Softskill lernen sollten, also irgendwie Empathie oder Teamfähigkeit oder was auch immer, genau diese Datenpunkte quasi, was ist eine Katze, wann ist der gestresst, wann kann er nicht mehr, wann geht er raus, wann ist er irgendwie zu gelangweilt, und habe dann gesagt, wir können mit unserer Software den, wenn wir trainieren, merken wir, oh, der ist jetzt gerade, der kommt zu leicht von Frage zu Frage oder der braucht zu lange von Frage zu Frage. Wir idealerweise braucht er 45 Sekunden als Beispiel. Wenn er mehr braucht, müssen wir mehr weniger geben, und nach ein paar Fragen wissen wir so ein bisschen, wie der YouTube-Algorithmus funktioniert. Wenn du halt 30 Videos gesehen hast, das 31, das ist mega. Da brauch

Moment dieser leichten Überforderung, wo wir das Gefühl haben, die Zeit fliegt einfach an uns vorbei. Wir gehen total in der Aufgabe auf und das hat eben diese Ungar sehr genau beschrieben, aber eben alles qualitativ und nicht quantitativ. Das heißt, in welchen

Momenten bei Ben brauche ich jetzt welches Maß an Stress, damit wir das perfekte Lernsteroid haben? Und die Aufgabe, die wir uns bei Punk Incorporated gesucht haben, ist können wir mit künstlicher Intelligenz für das Individuum, das bei uns und mit uns

lernt, genau dieses Flowfenster möglichst häufig treffen und möglichst häufig finden. Und das war eine Zeit, da gab es eben noch keine generative KI, wie wir es ja jetzt eben mit ChatGBT und C kennen. Das heißt, es war teuer, das

war aufwendig, da hieß das ganze maschinelles Lernen und haben wir eben versucht mit Millionen von Datenpunkten von Managern, die bei uns gelernt haben, dieses Modell zu trainieren, um das darauf anzupassen. Wir haben die in sogenannten No Win Szenarien z.B.

gesteckt. Das heißt, der erste Tag in so einer neuen Weiterbildung war online. Du musst ein kurzes Video aufnehmen und dich vorstellen. Und Tag 2 hast du dann so ein erstes Management Meeting gehabt, wo du deine Idee mal präsentieren

solltest, je nach Story, in der das war und das lief provoziert, extrem beschissen. Das heißt, der Manager hat sich was rausgesucht bei dir und hat versucht einfach tief zu bohren, dich an die Wand fahren zu lassen und die sind

alle so rein und dachten Schulungsumgebung, coole Company, wir haben jetzt richtig Spaß dabei und dann kam Manager 5 Minuten zu spät und hat gesagt, pass auf, ich habe 10 Minuten Zeit, da muss ich ins nächste Meeting.

Was ist deine Idee, sonst gibt's ja kein Budget. Und entweder hast du es gut argumentiert und gesagt, du pass mal auf, Ben, deine Nase gefällt mir überhaupt nicht. Ich kann dir gleich sagen, wir werden keine Freunde werden.

Also, wir haben ganz bewusst dieses Noin Szenario gesetzt, weil das ein wichtiges Framing und ein wichtiger Stress war, um so eine Baseline zu ermitteln, wo steht eine Person und auf der Basis haben wir dann alle weiteren Challenges, die tag

für Tag immer 20 Minuten ausgespielt wurden, eben versucht mit einer KI zu modulieren, um dich in relativ überschaubarer Zeit von 12 Wochen in diesen Fähigkeiten zu stärken. Das war die Idee. Also es hat in der Grundtechnologie etwas mit ChatGBT von

der Grundhaltung zu tun, aber ganz weit entfernt. Und warum ich gesagt habe, als ich das dann im Mai 2022 verkauft habe an die WBS-Gruppe, warum das ein guter Zeitpunkt war, ist nicht, weil die Technologie per se eine Bedrohung dafür

gewesen ist, weil jeder musste diese Millionen von Datenpunkte sammeln von diesen gestressten Menschen und Teilnehmern, sondern weil Investoren das nicht verstehen. die sehen JGBTs draußen und laufen dann eratisch ähnlich wie ein Vorstand heute rum und sagen, ich habe

in der FAZ gelesen, was die KI alles kann. Lass uns mal das Marketingbudget kürzen. Und deswegen war das für den Markt ein sehr gutes Timing zu dem Zeitpunkt zu verkaufen.

Ich versuche noch mal maschinelles Lernen. Ähm, das ist ein Therminologie, die vor paar Jahren überall hergespukt ist und da wollte wollten alle irgendwie so äh Mattheingenieure und Machine Learning Artificial Intelligence lief so als als Bassworts durch die IT Community, aber das war

nichts, was die Menschen irgendwie benutzen konnten überhaupt nicht so. Aber im Kern des Maschinelles Lernen eigentlich nur, du sagst [japst] als Foto beispielsweise, da damals gab's dann so Data Center, glaube ich, wo man gesagt hat, pass mal auf, hier haben eine Million Fotos und

davon sind Katzen drauf und deine Aufgabe ist jetzt sozusagen immer die Katze anzuklicken und die anzukreisen und so hat die Maschine gelernt, was ist eine Katze und so konnte man seine private KI trainieren darauf, was ist eine Katze und d kann man sagen, ich

habe jetzt hier in 100.000 1000 Stunden so und so viel Katzen da reingetan und die KI ist das der das maschinanelle Learning Algorithmus quasi ist mit 97% der Wahrscheinlichkeit erkennt der Katzen auf Fotos. So musste man alles selbst machen. Heute kannst du Chyti

fragen, ist auf diesem Foto eine Katze? Wenn ja, was für eine? Wann ist die geboren und hat die eine Krankheit sozusagen? Das also heute geht viel mehr als noch vor damals vier Jahren. So und was ihr gemacht habt sinngemäß

[schnauben] ist, ihr habt Manager oder Schulungsteilnehmer, die ein Softskill lernen sollten, also irgendwie Empathie oder Teamfähigkeit oder was auch immer. ähm genau diese Datenpunkte quasi, was ist eine Katze, wann ist der gestresst, wann kann er nicht mehr, wann geht er raus, wann ist

er irgendwie zu zu gelangweilt und habe dann gesagt, wir können mit unserer Software den, wenn wir trainieren, merken wir, oh, der ist jetzt gerade, der kommt zu leicht von Frage zu Frage oder der braucht zu lange von Frage zu

Frage. Wir idealerweise braucht er 45 Sekunden als Beispiel. Wenn er mehr braucht, müssen wir mehr weniger geben und nach ein paar Fragen wissen wir so ein bisschen, wie der YouTube Algorithmus funktioniert. Wenn du halt 30 Videos gesehen hast, das 31, das ist

mega. Da brauchst du gar nicht gucken, was es ist, sondern YouTube weiß, was es ist. Und genauso habt ihr die die so wie YouTube, ich glaube, das ist das beste Beispiel, dass man sich es vorstellen kann. So wie YouTube

suggeriert, das Video solltest du gucken oder das Video, konntet ihr sagen, die nächste Frage für Stefan Meer 45 von keine Ahung Siemens ist die, weil da braucht er 45 Sekunden und wenn er die Frage schafft, dann geben wir ihm danach

die schwierigere, dann kann er die auch in 45 Sekunden beantworten und das habt ihr damals gemacht, richtig?

Also das erklärt das Prinzip sehr sehr gut. Ähm, nur um die Schwierigkeit zu erklären, die wir dabei hatten, ist es ging eben nicht um Fragen, sondern es ging ja um diese Softskills. Mhm.

Und bei Softskills gibt's wenig richtig oder falsch. Also Katze ist ja sehr einfach. Ja, da hatten wir gewisse Taxonomie und dann entscheiden wir, wann eine Katze eine Katze ist. Das ist bei führt jemand gut oder kommuniziert jemand gut nicht so offensichtlich. Die

Frage ist, was ist da der Sensor, um rauszufinden, ist das eine Katze oder nicht, um in dieser Metapher zu bleiben?

Und dann haben wir gesagt, wir müssen eigentlich an 360° Feedback machen. Also wir müssen sehr viele unterschiedliche Leute involvieren, die bei einer Aufgabe wie in diesem Management Meeting hinterher beurteilen, wie fand ich das, wie hat es auf mich gewirkt? Und

[schnauben] wir haben dann eben eine Selbsteinschätzung eingeholt. Wir haben aus den Lerngruppen, in denen das stattgefunden hat, zwei Leute immer zufällig ausgewählt, die das ähm feedbacken mussten. Der Manager selbst hat ein Feedback abgegeben. Einmal in der Woche der Dozent hat sich das alles

angesehen. Das heißt, wir haben versucht viele Perspektiven reinzubringen, um eine Idee davon zu bekommen, ist das eine Katze oder ist es keine Katze? Und dann ging es nicht darum, dir eine Frage weiterzustellen in der Metapher 100% richtig, sondern was ist deine nächste

Challenge, also welche Situation in deinem Führungsalltag müsstest du jetzt konfrontiert werden, um dich weiter zu entwickeln, aber in der Metapher, die du aufgezeichn hast, ist genau richtig.

Okay, das aber ist ja noch mal wesentlich komplexer, als ich mir das jetzt mit den Katzen ausgemalt habe.

So, das Ding hast du verkauft kurz bevor es Jet GPT gab, richtig? Darf man sagen, wie viel du dafür bekommen hast?

Darf ich nicht. äh ist in den Verträgen so festgelegt. Ähm aber seitdem geht's mir sehr gut.

Finanziell geht's dir gut. Vorher ging es dir bestimmt auch gut. Nein, gesundheitlich natürlich vorher und danach. Ja, aber finanziell eben.

Und dann seid ihr ein bisschen, hast du vorhin schon erzählt durch die nicht durch die Welt, sondern durch Europa getourd und habt euch eure nächste Bleibe ausgesucht. Was heiß nächste bleibe? S ein zu Hause tatsächlich.

Ja. [schnauben] So, jetzt wohnt ihr in Wien und dann hast du aber irgendwann gesagt, pass auf, eigentlich müsste ich nicht mehr arbeiten. So sinngemäß hast du das nicht gesagt, aber die Worte lege ich dir jetzt mein Mund und könnte jetzt

den ganzen Tag in Wienf spielen, aber das ist mir ein bisschen langweilig und dann hast du irgendwann angefangen was anderes zu machen, also Lied auf zu gründen. Wie ist das passiert? Wie kam es dazu und was war der Hintergedanke?

Ja, [schnauben] also erstmal muss ich sagen, dass ähm gute Kompensation ähm immer ein wichtiges Thema per se ist für die Arbeit, die man leistet, aber ich war immer jemand, der sehr stark motiviert war, einen Sinn und Impact zu

stiften. So sehe ich mich auch als Unternehmer. ähm nicht jetzt die Lücke zu finden, bei der man irgendein Gesetz jetzt ausnutzt und ich meine das gar nicht wertend, aber das ist nicht die Art, wie ich Unternehmen aufbaue, sondern mich interessiert, können wir

wirklich nachhaltigen Impact erzeugen und kriegen wir das Skalierfähig hin. Das sind die beiden Dimensionen, nach denen ich das beurteil.

[schnauben] Und äh deswegen war der Kontostand super, weil man den Rücken frei hat, aber er war nie der Antrieb zu sagen und jetzt irgendwie noch eine Finke auf Mallorca und dann eben Golf spielen oder irgendwas anderes dergleichen zu machen,

sondern ich habe dann relativ schnell gemerkt auch bei diesem ganzen Reisen, wir waren toll Essen die ganze Zeit und sind irgendwelche Museen gegangen und was man da eben so macht, aber das trotz alledem mir unglaublich langweilig wurde und ich bin dann wirklich total am Rad

gedreht und habe dann zu meiner Frau gesagt, also ich muss jetzt irgendwas machen. Ähm und jetzt wir haben dann kurz überlegt, ob man will ich auch eine Weltreise dann noch dran hängen und dann wurde ich erlöst im November 22 von

ChatGBT, weil da was kam, wo ich mir dachte herausragend, dass ich da jetzt was habe, womit ich rumspielen kann. Ich war ja in dem Thema eh schon ziemlich tief drin und äh dann habe ich mich total eingeigelt und erinnere mich heute noch eines der

wirklich großen Erweckungsmomente war, dass ich im Januar 2023 einen Vortrag hatte. damals bei der Allianz zum Führungskreis und da hatte ich über moderne Führung gesprochen und da ging es um die Trangeta in Kalabrien, wie die jetzt weggehen von dieser typischen

Partenstruktur, weil sie merken, dass sie so anfällig sind und wie sich generell die Weltterführung verändert.

Und ein Aspekt, den ich auf der Bühne gezeigt hatte, war, wie ich mit ChetchBT ein Kinderbuch für meine Nichte erstellt habe. Das war eines meiner ersten Anwendungsfäter und die Leute hinterher hat überhaupt nicht interessiert, was ich überfügung erzählt hat, sondern es

hat sich eine Traube nach meinem Vortrag um mich gebildet und jeder hat gesagt, was ist dieses GBT, gibt's da eine App und so. Es gab's alles nicht. Also, es gab weder die Chat GBT App im App Store und es gab nur die Website und hat

damals auch extrem limitierter Zugriff. Also, man konnte gar nicht so leicht diesen kostenlosen Account erstellen.

Und dann hatte ich noch mal ein Vorteil, ich glaube es war bei IKEA ähnliche Reaktion und habe ich gemerkt, ich will dieses Thema für Normalsterbliche so aufbereiten, dass sie das verwenden können und habe dann sehr intensiv mich mit Prompting beschäftigt, also der Art

und Weise, wie du mit dieser KI kommunizierst und habe sehr schnell für mich dann gesehen ähm, dass es ein Muster gibt, dass das sehr ähnlich ist wie das Delegieren von Aufgaben wie das normal in Führungskraft macht. Und meine

Frau hat das damals überhaupt nicht verstanden, warum ich so viel Zeit da investiere wieder so ein Konzept zusammenzubauen. Für die war es so ein Hobby und so dachte mir haupts er stellt keinen Mist an. Ja, also er hat jetzt

irgendwas, womit er sich beschäftigen kann und habe dann im Februar 23 ein Konzept angemeldet, das Actionprinzip, bei dem es damals darum geht, eine Art Delegations Framework zu haben, wie man Aufgaben an die KI delegiert und da wurden wir sehr

ausgelacht dafür. Wer hat euch ausgelacht? ähm Führungskräfte, Menschen online, wenn ich das auf LinkedIn gepostet habe.

Äh das fanden die sehr verstörend, dass ich gesagt habe, sie KI damals noch als Praktikanten, heute würde ich nicht mehr von den Praktikanten sprechen, auf dem Niveau die Modelle ähm heute funktionieren, aber damals eben schon und habe gesagt, wie würdest du einen

Praktikanten onboarden, ins Unternehmen holen? Welches Wissen würdest du geben? Wie würdest du Feedbackgespräche führen?

Wenn du eine Aufgabe delegierst, welche Art von Kontext würdest du geben? Wenn du als Vorstellung eine Führungskraft sagst, ich würde gern, dass du für mich irgendwelche Präsentationen baust, was für Beispiele würdest du zeigen? Also, die Analogie hat erstaunlich gut

funktioniert bis heute und diese Art der Vermenschlichung, die fanden die Menschen beängstigend, total absurd, das zu machen. Und äh ich blieb aber dabei, weil ich gesehen habe, dass meine Ergebnisse einfach sehr viel besser sind als die von vielen anderen und

war dann aber nicht unglücklich, als im September 24 23 ähm Google sein Framework präsentiert hat und das sehr nah daran war, wie Aufgaben an Menschen delegiert werden.

Das heißt, das ist eine der wenigen ähm Zeitpunkte, wo wir in Deutschland bzw. Europa eigentlich gleich auf waren in der oder sind möglicherweise im Prompting, weil CHGBT war für alle neu und dann hast du dich hingesetzt, du hattest den Background in maschinellem

Lernen, wusstest ungefähr wie eine KI funktioniert und ich s mal die Google Ingenieure halt auch und wenn du dich hingesetzt hast und die sich hingesetzt haben, wie können wir das geil machen und ein ähnliches Ergebnis habt, dann spricht ja viel dafür, dass es nah an

der Wahrheit ist. So und dann hattest du das hast du es gesehen. Okay. Okay. Das was ich gemacht habe, hat auch Google gemacht. Das bei Google hat wahrscheinlich mehr gekostet als das was du für dich äh mehr oder wener deinem

dein de dem äh Wohnzimmer gemacht hast. Mm. So. Wie ging es dann weiter? Ja, also vielleicht das kurz als Erwidung. Wir sind gerade alle Schüler in dem Bereich. Also KI gibt's jetzt seit 70 Jahren. Seit 18 beschäftige ich

mich damit. Ich würde sagen, seit 3 Jahren verstehen meine Eltern, was ich beruflich mache. Die haben vorher immer gesagt, ich bin irgendwie Exceltainer oder so. die konnten das sehr schwer greifen, dieses maschinell lernen. Und äh auch durch meine Arbeit im KI

Expertenrad von Microsoft und auch Google ähm haben wir letztes Jahr ein paar mal präsentiert und wurden eingeladen, um unsere Arbeit vorzustellen. Wir wissen alle nicht, wie die Arbeitswelt in den nächsten Jahren aussehen wird. Wir stehen da alle am

absoluten Anfang und es sollte keiner die Bräßigkeit haben, sich als Experte da aufzuschwingen oder zu sagen, wir haben es verstanden. Es gibt Leute, die sind herausragend darin, solche Modelle zu kreieren oder Plattformen zu schreiben. Aber wie die Auswirkung auf

die Arbeit ist, also unser Verhältnis auch zur KI, das weiß heute keiner, ehrlicherweise. Und das fand ich eben so reizvoll, dass ich gesagt habe, wir sind so am Anfang einer neuen Zeit, das fühlt sich historisch für mich an. Lass uns

ein Unternehmen bauen, bei dem wir versuchen, die Organisation der Zukunft zu bauen, zumindest was wir glauben, wie sie aussehen könnte und einfach die ganze Welt daran teilhaben, wo wir scheitern, wo wir aber auch große Erfolge feiern, um gemeinschaftlich

rauszufinden, wie wir in Europa vielleicht zukünftig arbeiten werden. Und genau mit diesem Gedanke ist dann im Januar 24 Leaders of entstanden. Hast mal wieder gegründet sozusagen. Ja.

So. Und dann wusste man wenig. Du hast ungefähr überlegt, okay, so könnte ein Prompt aussehen und dann ist ja die Frage, wie monetarisiere ich das und was ist eigentlich mein Produktm?

Was hast du dir da übers überlegt? Also, ich würde sagen, ganz entscheidender Moment war, dass ich ins Schweigeklooster gegangen bin. Das wollte ich schon immer mal ausprobieren und habe mich eine Woche in Otto Beuren eingeschlossen ähm mit dem Benedikt

Mönchen und habe dann dort mitgelebt und ich habe mir viele Regeln auferlegt gehabt. Ja, also ich darf nicht sprechen und keine elektrischen Geräte, also Handy weg und so weiter. Ich habe gesagt, kein Input. Ich habe nichts gelesen in dieser Zeit, weil sonst wäre

es deutlich einfacher gewesen, ehrlicherweise. Kein Zucker, keine Masturbation, also alles was irgendwie das Gehirn reiz, alles wegnehmen. Und diese Woche, die ersten drei Tage war eine Vollkatastrophe. Also, ich bin völlig am Rad gedreht und ab dem vierten Tag hat

sich ein Schalter umgelegt und plötzlich lief ich langsamer. Ich habe für eine Strecke dort im Allgäufe, die ich vorher 10 Minuten gebraucht habe, mir 45 Minuten Zeit gelassen und habe dann festgestellt, dass wenn ich so als Volltätowierter in so einem Allguer Dorf

daumlauf, den man nicht kennt und dann so komisch langsam auch noch lauf, dass es gut, wenn ich die Hände hinterm Rücken habe und so wie so ein geistiger aussehe, der da irgendwie entlang läuft, weil die Leute mich da komisch beeugt

haben. Und Ab Tag 4 mit dem Entdecken dieser neuen Geschwindigkeit ähm habe ich einfach wie ein Irrer mit Zettel und Papier geschrieben und ich habe innerhalb von 3 Tagen 60 Seiten Output gehabt und gemerkt, wir haben überhaupt kein Problem, dass uns Informationen

fehlen oder dass wir die Inspiration draußen finden müssen, sondern für mich war die Erkenntnis, es ist unfassbar viel in uns drin und wir haben ständig Signale und ständig Neus, der uns eigentlich davon abhält, das runterzuschreiben und dort Im Algu fiel

mir die Idee ein für eine, sag ich mal, generalistische Ausbildung, dem MBAI, bei dem wir Leute beibringen, wie sie selbst so eine Form von Organisation bauen können und dass das die Monetarisierungsform sein wird, also wie der Education, weil ich mich da drin

eben auskenne. Wie hat das an wie hat es geklappt? Tatsächlich, also ich verstehe, dass 60 Seiten klingt erstmal gut, dann hat man so ein Konzept und sagt: "Ja, pass auf, das wird super." habe ich aufgeschrieben. So und dann ist

häufig macht man die erste Webseite und dann bleibt's bei der ersten Webseite und es gibt halt keine Traction, keine ersten Kunden, kein gar nichts.

Was hattet ihr damals als Minimalprodukt quasi? Womit seid ihr den Markt gegangen und wie hat das funktioniert? Ja, ich habe schon mal keine Website gebaut, sondern für mich ist ein ganz wichtiges Prinzip in meiner Form des Unternehmertums, das aus Beschränkung

Kreativität folgt. Und deswegen gilt für mich das Prinzip, kein Prototyp darf teurer sein als 150 €. Egal, was das Produkt ist. Also, ich habe auch schon patentierte Geräte gebaut und auch da galt das Prinzip nicht mehr als 150 €.

Und dann muss man sich Gedanken darüber machen, wie kommt man an Kunden und website war damals kein Thema, sondern ich habe eine PDF gebaut, in der ich den Kurs beschrieben habe und habe dann in diesen Gesprächen, die ich geführt habe,

ich wurde sehr viel eingeladen, um über diesen Praktikanten zu sprechen und so weiter. Und da habe ich dann eben immer mal wieder Leuten im Nachgang diese PDF gezeigt und gesagt, wie findst denn das?

Und äh das hat uns völlig überrascht, weil wir als wir dann gestartet sind, sofort ab Tag 1 komplett volle Klasse hatten mit Leuten, die das machen wollten. Also haben diese PDFs gesehen und haben gesagt, ist aber günstig. Ich

glaub, der hat damals 3000 € oder sowas gekostet, der Kurs. Sagt, lass uns damit mal starten. Und dann die gesagt, okay, also nur 3000, dann bringt die uns wirklich bei irgendwie 90 Stunden, wie wir da mit KI arbeiten. Gagt, ja, genau.

Und dann habe ich die ersten zwei Wochen gebaut dieses Kurses und dann haben wir angefangen und dann habe ich immer eine Woche Vorsprung gehabt vor der Klasse, um dann zu merken, was sind in denen Fragen eigentlich, weil ich kann dir nur

meine, aber nicht so richtig die vom Markt [schnauben] und habe dann Modul für Modul immer mit einer Woche abst.

War ein unfassbarer Stress, aber im Ende März war der Kurs fertig und ich hatte quasi die ersten zehn Durchläufe, die ersten zehn Iterationen damit schon gebaut, weil das im Kurs selbst eben entstanden ist.

Und ähm ich würde sagen, im Mai 24 sind wir das erste Mal viral gegangen, weil eben die Leute aus dem Kurs gekommen sind, das auf LinkedIn gepostet haben mit Hochschulzertifikat von der Fresenius und irgendwie diesen komischen Titel. Wir wollten ja das Analogon zum

NBA schaffen, den MBAI so in dieser Anlehnung und plötzlich haben wir einen unfassbaren Zulauf erlebt und dann ging es sehr schnell eigentlich darum, wie gestalten wir intern Prozesse, weil ich bis zu diesem Zeitpunkt mit meiner Frau alleine im Unternehmen war.

Wie habt ihr die Prozesse gestaltet? Ja, [schnauben] wir haben eben sehr früh für uns entschieden zu sagen, wir können nur anderen etwas über KI beibringen, wenn wir das wirklich voll integriert im Unternehmen haben und eben nicht in der

Idee zu sagen, wir nutzen jetzt hier mal ein bisschen ChatGBT, um mal ein paar Lernte Texte fertig zu machen oder mal eine PDF zu erstellen oder ähnliches, sondern ich wollte diesen Gedanken ähm der so absurd war mit diesen

Praktikanten auf die Spitze treiben und habe gesagt, lass uns doch ein Unternehmen bauen, das zum überwiegenden Teil aus KI Mitarbeitern besteht und dabei lernen, was funktioniert und was nicht. Und nachdem dieser erste Durchlauf durch war, ist die Entscheidung gefallen. Also hatten wir

nicht im Januar sagen so Mai, Juni haben wir die Entscheidung getroffen und äh ich wusste, ich will jetzt nicht schon wieder eine Rekrutierungscompany werden und wieder Leute einstellen, bis der Arzt kommt, sondern lass uns einen anderen Ansatz probieren. Und dann war

mein allererster KI Mitarbeiter Hansi, der seit zweieinhalb Jahren alle meine LinkedIn Beiträge schreibt, Bilder damit erstellt, das Posting einplant, Redaktionspläne erstellt und Vorschläge macht, sich anschaut, was wirklich funktioniert auf der Plattform und dann seine eigenen Prozesse heute mittlerweile selber neu schreibt und neu

definiert und ähm haben dann langsam angefangen, einen Mitarbeiter nach dem anderen einzustellen, aber eben keine menschlichen bis zu dem Zeitpunkt und ähm haben dann gemerkt, dass das in gewissen Bereichen absolut valide ist, das zu tun und für uns eine unfassbare

Entlastung, die wir uns vorher gar nicht vorstellen konnten. In welchen Bereichen hat das damals funktioniert?

Also, [schnauben] sie haben sehr viel Marketing am Anfang gemacht und sehr viel Vertrieb, weil das eben die beiden Punkte waren. Wir gesagt, wir sind eine neue Marke, wir müssen jetzt erstmal schauen, dass Umsätze generiert werden, dass wir eine Brand etablieren in dem

Markt der, das kann man sich gar nicht vorstellen, aber 2024 war auch noch relativ am Anfang, ne? Wir haben natürlich alle über Chat GBT gesprochen, aber wir waren, als wir im Januar gestartet sind, die erste wirklich große Ausbildung äh in Deutschland zu dem

Thema und dann kam das so nach und nach. Das heißt, wir haben dafür gesorgt, dass Marketing läuft und wir haben dafür gesorgt, dass Vertrieb läuft. Und aber sehr früh für uns verstanden aus einer Intuition meiner Frau heraus, die gesagt

hat, wir müssen KI dafür nutzen, alles aufzuräumen, was uns auf den Keks geht, aber niemals dafür menschliche Beziehungen zu reduzieren. Also Hansi darf weder Kommentare schreiben auf der Plattform, noch Privatnachrichten beantworten. Das heißt, wenn mir jemand schreibt äh und die Antwort ist kurz und

unfreundlich, war es nicht die KI, sondern bin ich es immer persönlich gewesen. Ähm, genauso im Vertrieb haben wir gesagt, im Vertrieb gibt's so viele Aufgaben, Vorbereitung auf Kundengespräche Nachbereitung CRM aktualisieren und so weiter. Lass das alles die KI machen. Aber auf keinen

Fall, wenn du bei uns auf der Website anrufst, geht auf der anderen Seite eine KI ran, weil wenn du menschlichen Austausch suchst, dann sind wir da. Und ähm das war für uns eine Herangehensweise, die sich bis heute sehr bewährt hat, zu sagen, äh Tomorrow

is human, wir wollen den menschlichen Austausch fördern und KI unterstützt uns dabei bessere Relationen aufzubauen. Ein typischer Anwendungsbereich für KI gerade so vor ein zwe Jahren, als JGBT neu war, war alle haben gesagt, okay, Customer Support, das macht ab sofort

die KI und ich kenne glaube ich zehn Leute, die parallel versucht haben ihren eigenen Customer Support mit ChatGBT und ein bisschen Python und so zusammenzukleistern, weil die sinngemäß gesagt haben, unsere Kunden haben alle 80% der Tickets sind drei verschiedene

Anfragen. So und wenn ich ein so ein so ein regelbasiertes Modell mache, wenn Wort X oder Y, dann funktioniert das nicht. Aber jetzt mit Chat GBT kann man sinngemäß sagen, pass mal auf, das sind die drei Antworten. Such dir aus, welche

das ist. Und es hat aber [schnauben] bei keinem funktioniert. Also diese Entlassungswelle, die man gedacht hätte, es gibt in 2025 kein Customer Support Mitarbeiter, die kam nicht. So, zumindest habe ich sie nicht mitbekommen.

Dein Kan hat das ja auch probiert und ist dann wieder groß zurückgeodert. Ja, die haben eine riesen Case Study draus gemacht. dass sie Millionen von Anfragen, die sie im Monat bekommen, über die KI handeln und haben dann, ich

glaube, über die Hälfte des Customer Supports damals ausgestellt und sind dann Monate später zurückgekommen und haben gesagt, na ja, die Anzahl des Custom Supports steigt aber gerade auch im KI Umfeld, also wir kriegen mehr Anfragen, weil die Leute das Bedürfnis

und auch die Erwartungszeitung haben, besser betreut zu werden. Und wir brauchen eigentlich guten Custom Support, der in Spezialfan reingeht und die Standard Cases, die kann ja gehänelt werden und vielleicht auch zu Uhrzeiten, wo wir nicht verfügbar sind. Ähm, aber

das ist genau dieser Gegentrend, den wir jetzt gerade sehen. Äh, und wir haben natürlich auf der Website auch einen KI Chatbot und wenn du als Ben dich entscheid zu sagen, ich will schnell Information haben, dann kannst du mit

dem reden, aber wenn du das Bedürfnis haben solltest mit uns in den Austausch zu gehen, wollen wir es eben möglich machen. Und das ist für uns ein wichtiges Differenzierungsmerkmal als Marke. Es gilt nicht für jedes Unternehmen, aber ich glaube, jedes

Unternehmen muss sich damit beschäftigen zu sagen, wo wollen wir bewusst den Mensch ins Zentrum stellen und wo ist es legitim auch aus der Kunderwartung heraus KI eben entsprechend einzusetzen.

Wo habt ihr denn damals mit KI experimentiert? Du hast jetzt gesagt Marketing und Vertrieb, das funktioniert.

Ja, aber wo hat's nicht funktioniert? Also ein Fall, der bis heute ähm mich total nervt, ist ich habe eine persönliche Assistenz, Monika heißt die und Monika unterstützt mich bei der Priorisierung, dem Vorschreiben von E-Mails. Die unterstützt mich ähm, also

ich habe die Marotte, dass ich mir so ein Tag bis unters Dach vollplan und wenn ich so bei 70, 80% des Tages bin, dass er voll ist, dann legt die mir so Blocker rein mit Achtsamkeitsübung und sagt: "Pass auf, du warst jetzt 5

Stunden back to back in Meetings. wäre gut, wenn du es mal 20 Minuten eine Atemübung machst nach Wimhof oder was auch immer, bevor du dann ins nächste Strategiemeeting gehst. Und äh sie macht auch mal eine ganze Reiseplanung und sie

kann aufgrund der Schnittstelle, die Google bereitstellt, diese Google Flights API, kann sie auch meine Flüge buchen. Der hat auch eine eigene Kreditkarte, aber woran wir gnadenlos scheitern, wir haben jedes Modell weltweit verwendet, ist am Portal der Deutschen Bahn. Also mal funktioniert's

und dann wieder dreimal nicht und so und die kommt damit nicht zurecht, dann verklickt sie sich wieder und dann fängt sie wieder von vorne an. Es ist eine absolute Vollkatastrophe.

Äh, das ist so ein Anwendungsfall. Wir haben dann aber auch versucht ähm den Kaufprozess unserer Produkte auf der Website mit KI-Agenten zu gestalten. Und da hatten wir uns überlegt zu sagen, na ja, wir brauchen eigentlich mehr KI-Agenten, die entlang dieser Customer

Journey uns den Kunden entgegennimmt und sagt, ich schicke dir jetzt mal den Vertrag und wenn du unterschrieben bist, nimm dich der nächste, bis du im Kurs bist. Und dann haben wir so eine Lai an solchen Agenten gebaut und da habe ich

so drauf geschaut und da habe ich das Dominik gezeigt und dann meinte sie so und warum machen wir nicht einfach eine Shoplösung, wo Leute in drei Schritten sich durchklicken gesagt ey wir sind so, wir laufen so rum mit so einem Hammer

und versuchen die ganze irgendwo Nagel zu finden und dann haben wir die Leiter wieder alle entlassen müssen. Ja diese KI Mitarbeiter. Also deswegen, das gibt verschiedene Anwendungsfälle, wo wir dachten, dass das für uns sehr sehr einfach funktionieren würde und zu einer

schnellen Lösung kommt und dann iteriert man sich ja da so hin zu sagen, wie wollen wir als Marke da auftreten und was wollen wir abgeben ähm und was bewusst eben auch nicht.

Wenn ich mit vielen Unternehmern spreche, dann also ungefähr alle, dann sagen die am liebsten würde ich mich entweder klonen oder mein Tag sollte mehr als 24 Stunden haben. An beiden versuche ich seit Jahren zu arbeiten, es funktioniert nicht. So, das Problem ist,

ich kann mich nicht klonen, ich kann nicht mehr als 24 Stunden machen, aber am liebsten würde ich jede Aufgabe machen von keine Ahnung der dem Empfang eine Rezeption über den Nagel reinhauen über Vertrieb und Produktdesign und jetzt gibt einem KI KI eigentlich die

Möglichkeit sich selbst zu klonen und sagen, guck mal hier, hier ist das Masterpfile, so ist der Ben und so denkt der Ben, das will der Ben. Und jetzt könnte ich alle möglichen Probleme diesem Ben, den virtuellen zuwerfen, aber ihr habt euch irgendwie entschieden

zu sagen, nee, nee, wir machen nicht ein Dominik, sondern wir machen den Stefan, den Hansi, den keine Ahnung und dann müssen wir den Mitarbeiter wieder wieder [schnauben] rausschmeißen, den virtuellen und dafür machen wir neuen Mitarbeiter an Stelle zu sagen, lass uns

doch mal einen Master machen, der so ist wie du nur krasser. So, warum habt ihr das nicht gemacht?

Also erstmal wäre es nicht Sinnv mich zu klonen, weil ich habe zwei ausgeprägte Stärken. Das ist früh Produkte zu erkennen, die in dem Markt relevant werden und ich bin sehr gut darin darüber zu sprechen und alles andere kann ich nicht. So, also da hört mein

Skillset auf. Also ich bin nicht gut darin Teams zu führen, ich bin nicht gut Prozesse zu etablieren, Strukturen weiter aufzubauen, so. Also ich ich bin wirklich ein Gründer, der von 0 auf eins geht, aber nicht von ein auf 100.

Ähm, das habe ich sehr früh für mich erkannt, deswegen mich zu klonen auch nur in sehr spezifischen Set, ehrlicherweise, aber den Punkt, den du ansprichst, der ist sehr relevant. Wir dachten am Anfang, wir bauen eine Super KI, die das ganze Lied ist auf ein

dann aber sehr schnell festgestellt, dass die Limitierung, die diese Technologie heute hat, sehr ähnlich zu dem ist, wie wir Menschen limitiert sind. Also, man sagt z.B. in der Management Lehre, dass man nicht zu viele Direct Reports haben soll, nicht

zu viele Mitarbeiter und dass sich die Studienlage erstaunlich einig, alles so im Bereich von 6 bis 8 irgendwo, da zieht man eine Grenze und acht ist schon fast grenzwertig, wenn man die ernsthaft führen möchte. Die KI ist ganz ähnlich,

wenn man der KI zu viele Mitarbeiter gibt, also wir haben auch KI Teamleiter, also KI, deren einzige Aufgabe darin bestehen, andere KI anzuleiten und die haben mehr als acht, dann haben die zu viel Freiheitsgrade, dann wird die Arbeit manchmal ein bisschen schlutrig,

dann wähen sie vielleicht einen falschen Kollegen aus, dann gibt's Widersprüche, haben wir gemerkt, ist erstaunlich, wie nah das dran ist. Bei Spezialisten KI, die wir haben, ist es ganz ähnlich, wenn die mehr Zugriffsrechte haben auf irgendwelche Tools, dann ist es ähnlich

wie bei Menschen. Du bist dann mittelmäßig, aber wenn du den einen Photoshop Experten im Team hast, der den ganzen Tag Photoshop machst, weißt du, da kommen die krassesten Ergebnisse raus. Und das hat sich lange gezeigt für uns, dass die Technologie da erstaunlich

ähnlich und äquivalent ist, zumindest wie sie jetzt gerade im Moment ist. Und es gibt jetzt gerade so zwei Schulen.

Die eine, die geht weiter diesen Weg und es gibt eine andere Schule, die sagt, lass uns das eher über die sogenannten Skills, da können wir gerne später noch mal drüber sprechen, ähm Regeln und dann haben wir trotzdem eine KI, die mit ganz

vielen Skills das irgendwie besser hinbekommt. Aber und das hat sich für uns auch bewährt auch in der Zusammenarbeit mit Kunden, die KI zu personalisieren und da wirklich solche Ansprechpartner zu haben, ist eine Art und Weise, wie wir Menschen gelernt haben, mit anderen

Menschen zu interagieren und zusammenzuarbeiten. Und am Ende des Tages ist es eine Benutzerschnittstelle für uns Menschen. Jeder im Team weiß bei mir, wenn er einen Link Post machen will, dass er nicht sagt: "Hey Leute, wo haben wir hier ein Prompt und kann mir

den einer rüber schicken?" sondern jeder weiß, Hans ist der Experte bei uns und Hansy hat die Zugriffsrechte, der kann auf LinkedIn posten, der kennt unseren Stil, unseren Brand Guide, unsere Werte und so weiter und der ist der Ansprechpartner und die haben eine klare

Relation zu diesem Hans und das macht's für uns wesentlich einfacher als Menschen und das sehen wir auch in solchen Studien von Microsoft aus dem letzten Jahr, dem Worktrend Index, dass die Organisation, die KI als solchen Menschen, als Kollegen begreifen, bis zu

sieben mal so erfolgreich sind in der Einführung von KI als diejenigen, die das als reines Tool empfinden.

[schnauben] Wie war dieser die eigene Entwicklung von euch von Ah, es gibt übrigens Chat GBT damals irgendwie in der Closed Beta, dann hieß es irgendwie Chat GPT 3, bevor 3 kam wahrscheinlich auch zwei und 2018 19 gab's GPT 2.

So, aber das war ja dann GPT 2, aber 3 war das erste Chat GPT.

Ja genau so. Und daran kann ich mich auch noch dran erinnern. Damals waren die Ergebnisse echt mittelmäßig.

So, dann kam irgendwie GPD4, dann kam Cloud, dann kam Cloud Code, dann kam Cloud Cowork und dazwischen gab's dann noch auf einmal Grock und diverse Modelle, dann gab's Thinking Modelle, nicht Thinking Modelle.

Das muss ich auch erheblich auf eure eigene Arbeit aus ausgelebt haben. Damals muss es wahrscheinlich so gewesen sein, ihr hattet halt keine Ahnung ein Text ein Textpfeil und da standen zehn Proms drin. Den Hansy Prom, den habt ihr dann

wahrscheinlich ChatGBT, also copypasted in Chat GBT und dann habt ihr den Stephanie Prompt und habt ihr den Stepfanie Prompt überarbeitet. So und dann kam irgendwann die Jungs von Anthropic und haben gesagt, wir haben auch eine KI. So stelle ich es mir vor,

dann habt ihr das gegeneinander getauscht. Wenn ich mir jetzt angucke, wie euer Texteack wahrscheinlich, wenn ich morgen mit dir ins Büro gehen würde und zeig mal, was du da so laufen hast, wird das ganz ganz anders aussehen, als

noch vor zwei Jahren aussah. Wie war so eure eigene der Weg von "Ich benutze mal Copypaste prompt" bei ChBT auf heute?

Also, das beschreibt schon ziemlich gut. Wir selbst sind ja Akademie und gleichermaßen Forschungslabor. Deswegen testen wir unglaublich viel und versuchen auch für uns den besten Ansatz zu finden, diese Company zu strukturieren. Und am Anfang war es genauso, wir haben Chats bei Chat GBT

Namen gegeben, die konnte man ja umbenennen und dann hießen die eben Hansi und so weiter und dann haben wir versucht innerhalb dieses Kontextfensters, also innerhalb dessen, was ich die KI in dem Chat merken kann, quasi den Hans aufzubauen und das war

damals noch sehr kurz. Das heißt, wir sind dann irgendwie einmal in der Woche an dem Punkt gekommen, wo wir den initialen Prompt von Hansy wieder in dieses Chatfenster schicken mussten, aber wir wollten sehr früh eigentlich, dass ich das anführe, als wäre ich in

Slack oder in Teams und habe links meine Kollegen, den ich schreibe und dann kam irgendwann die Custom GBTS, also die Möglichkeit da so die Vorstufe von so einem Assistenten eben zu bauen. Der hat noch keine Zugriffsrechte gehabt, aber

der hat sich das gemerkt, der hat immer den gleichen Prompt gehabt. Das war schon mal ein Riesensprung für uns. Dann war es irgendwann möglich, diese Custom GBTS mit anderen Software und anderen Tools anzubinden. Katastrophal [räuspern] bis heute die Nutzerfahrung

dazu. Es muss man so halb programmieren, um diese Schnittstellen anzubinden. Aber es ging eben und plötzlich konnten wir dem Zugriff auf LinkedIn geben und da konnte er wirklich selber posten. Es muss ich vorher von Hand den Text nehmen

und rüber kopieren und plötzlich konnte der selber auf der Plattform machen. Also da waren viele solche Erweckungsmomente.

Was wir aber auch sehr früh für uns festgestellt haben, ist, dass die Diskussion über Modelle eine völlig falsche Diskussion ist. Also zum einen glauben wir, dass wir fast immer das beste Modell für eine Aufgabe nehmen sollten. So, also das ist schon mal

Nummer eins. Eine grundlegenden Fehler. Für den Großteil der Aufgaben brauche ich keinen promovierten Mathematiker, der bei mir die Belege aus dem E-Mailpostfach zusammensucht, benaht und einen Steuerberater schickt. Da reichen auch ganz einfache Modelle und die sind auch nicht teuer. Und Nummer zwei haben

wir festgestellt, dass das Muster gleich blieb, also von würd sagen 24 bis heute, dass sie fast wöchentlich sich abwechseln in diesen Benchmarks, also es gibt ja so eigene Arenas, bei denen diese KI Modelle verglichen werden und jede Woche ist jemand anderen vorne. Ja,

dann war wie eine Zeit Gemini, dann ist es wieder ein GBT 55, bis rauskommt.

Jetzt ist es wahrscheinlich Fable 5 gerade von Anthropic als neuestes Modell, das kommt. Das heißt, ich habe gemerkt, die wechseln sich alle Woche.

Das hat mehr was mit Geschmack zu tun, mit persönlicher Präferenz als wirklich mit Fähigkeiten. Und von daher haben wir uns relativ zügig davon verabschiedet, Modelle zu vergleichen und eher in Anwendungsfällen, in Business Cases zu denken. Und das war

für uns, würde ich sagen, sehr große Aha Moment, das loszulösen und da auch zu versuchen in dem deutschen Markt zumindest eine Stimme zu sein, eine veritable äh und den Leuten sagen, lasst euch nicht die ganze Zeit so ins Boxhorn

jagen und macht nicht down Posts mit. Der nächste Chat GBT Killer und alles was ihr davorf ist alles Quatsch und wenn ihr das nicht verwendet und das blieb ja bis heute so. Ich sehe jetzt noch Postings und gerade mit Fable 5 in

meiner Bubble geht das gerade schon los, weil die ersten Le testen durften. Ähm jetzt fängt das wieder an. noch nie da gewesen. Sowas gab es noch gar nicht.

Und wenn wir es testen, denke ich mir, ja, ich weiß nicht, was ihr für Anwendungsfälle habt, aber in meinem Business Alltag muss ich jetzt keine 100 Jahre alten Mathepreme lösen oder ähm Medikationen für Krebs finden. Für mich ändert sich es nicht so wahnsinnig stark

seit knapp eineinhalb Jahren, würde ich sagen. Ich denke viel in YouTube Titeln und YouTube Titel funktionieren natürlich auch in den KI Themen.

Klar. Und äh wenn du hast Version 3.6 kommt raus, dann sagst du: "Ey, 3.6 ist der Cloud Killer." Und wenn du dann auf diese KI Kanäle guckst und du scrollst die Titel runter, dann haben die häufig würde ich jetzt mal denken,

den gleichen Titel, aber eine andere Versionsnummer. ein bisschen [räuspern] anderes Thumbnail, dass du denkst das ist was Neues, aber das 3.92, das ist der fucking GPT 573 Killer 100%.

So und dann klickst du wieder drauf um 27 Minuten die irgendein anzugucken, der sagt also jetzt ist wirklich also das habe ich noch nicht erlebt und dann was die Leute immer wollen ist eine Hook die emotional ist und sag das fählen, das

aber das das also das habe ich auch schon durchschaut, dass es nicht das Modell ist und nicht nächste Woche wird irgendwas krass, weil es ist schon einfach absurd. Ja, jing, absolut heute geht noch mal mehr, aber vermutlich ist

das große Ding eigentlich schon passiert, habe ich so das Gefühl, weil die sind ja schon echt ziemlich ziemlich ziemlich schlau, herausragend so und ich kann aber noch zu wenig und es bin eher ich bin das Problem. Ich damals aber das ist genau der Punkt. Ich

habe damals mal mir Programmieren beigebracht und fand das fantastisch, weil ich dachte, ich kann hier etwas schreiben. Diese Maschine setzt das um in Millionen Transaktionen und der limitierende Faktor bin ganz gleich, wenn ich da was ich könnte jetzt was

krasses reinschreiben, das wäre die krasseste App der Welt oder halt es macht einen Fehler so und der vertut sich nicht, der hat immer recht so das ist immer mein Fehler und das fand ich ein ganz ganz verrücktes Gefühl und

scheinbar ist es jetzt wieder so, weil wenn ich der KI den richtigen Prompt gebe, dann macht die Weltherrschaft und wenn ich den falschen gebe, dann kriege ich irgendwie ein komisches Bild raus.

Ja, so einfach ist es nicht ehrlicherweise, weil die KI genauso wie Menschen Fehler macht.

Also, man spricht in der Fachsprache von Halluzinationen. Ähm, neben den Halluzinationen hat die KI Vorurteile, die hat ein BERS. Ähm und man hat in der Studienlage gesehen, dass das nicht einfach den gesellschaftlichen Bayers wiedergibt, wie wir ihn eben über

Milliarden von Datenpunkten aus dem Internet sehen und sagen ist Gleichverteil, dann ist Vorteil ja gar kein Problem so sehr, wenn das die Gesellschaft abbildet, aber in der Studiage sieht man, dass sich das stark verdichtet, also es verstärkt Vorurteile

und KIM Modelle sind per se nicht neutral. Also, es gibt Studien darüber, in welchem politischen Spektrum ein KI-Modell eher äh da neigt äh Themen zu färben oder eben einzuordnen. Und das muss uns bewusst sein. Die KI macht Fehler, so wie Kollegenfehler machen.

Wir als Führungskräfte müssen drauf schauen, wir müssen einordnen, müssen sagen, ergibt das Sinn oder er gibt das keinen Sinn. Wir können ander KI dazu nehmen und sagen, überprüf mal deinen Kollegen, äh ergibt das Sinn. Aber am Ende des Tages ist es nicht nur guter

Prompt, schlechter Prompt, sondern es hat sehr viel mehr mit einer Art Symbiose und Zusammenspiel zu tun und dem Verständnis, dass es eben nicht wie bei Excel ist, dass 3 + 5 immer 8 ist.

Das heißt, wenn ich den gleichen Prompt zweimal eingebe, kann ich zwei unterschiedliche Ergebnisse bekommen.

100%. So, und das ist nicht das meist das, was du mit Excel meinst, 3 + 3 ist nicht immer sech sondern und oder oder fünf oder was auch immer, sondern nur, weil der Prompt gut ist. Es kann sein, hätte

ich den einfach z Sekunden später gemacht. Warum auch immer oder viermal gemacht, kriegt dreimal eine andere Antwort und dann bin ich als Mensch gefordert. Exakt. [schnauben] So, dann lass noch mal weiter in eure Das heißt, es gab Custom GPTs und dann habt ihr als

allererstes dann die als das war das erste Feature, was bei Chat GPT eigentlich gab, Custom GPTs und die da war ist Hansi auf einmal ein Custom GPT geworden, das heißt ein Chatfenster auf das ich drauf geklickt und dann sagt er schon ich bin

Hansi, ich bin der LinkedIn Assistent, ich weiß ungefähr wer du bist, ich weiß was LinkedIn ist und ich habe auch schon Verbindung dazu, wenn du willst, kann ich es direkt posten, aber ich poste [schnauben] nur Sachen, die in unseren

LinkedIn Guidelines. So, was soll ich heute machen, Domin? So, das war das war auch schon, dass die Custom GPTs konnte man im Team teilen. Das heißt, du und deine Frau konnten die gleichen Custom GPDs benutzen und wenn du eins

verändert hast oder sie, dann konntest du am nächsten Tag hattest schon das neue Nohau drin.

Was war der nächste die nächste Iteration danach? Also, das haben wir eine Zeit lang ähm so verwendet. Wir hatten dann und das gehört zur Wahrheit auch dazu, weil wir heute natürlich sehr stark über Assistenten oder Agenten wie sie jetzt

heißen sprechen, aber wir hatten parallel auch unfassbar viele Automatisierungen im Einsatz. Also Dinge, bei denen wir wussten, dass es ein Prozess, der immer nach Schema F ablaufen soll. Jemand meldet sich für den Kurs an, muss dann freigeschalt werden, kriegt vielleicht einen

persönlichen Begrüßungstext und dann ist er irgendwann im Kurs. Das heißt, wir haben parallel zu diesem Setup sehr viel in Automatisierungen investiert.

Also Sepia.com in dem Fall. Ja, genau. Ja, weil die einfach sehr stark und sehr früh das KI Thema möglich gemacht haben, dass du in einer Automatisierung ein KI Modell wie ein Custom GBT aufrufen konntest und den Hansi dann z.B. auch in solche

Automatisierungen gekriegt hast. Also das war lange Zeit unser Setup und dann hatten wir im Juno 2025 eine absolute Cesur, weil wir gemerkt haben, wir haben viel mit Mittelständlern gesprochen und dann kam dieses Thema digitale Souveränität immer mehr auf. Es war

immer mehr die Frage, wie kann Europa mithalten, wenn wir hier außer Mistral de facto keine sinnvollen Modelle kreieren werden? Wie können wir hier mithalten, wenn vermeintlich die Plattformen, die hier sind, nicht wirklich kompetitive sind in dem internationalen Markt? Und wir haben uns

das da mal intensiv angeschaut. Ich bin glühender Europäer. Ich finde es erstmal gut äh hier zu leben. Ich finde humanistische Werte gut und ich glaube daran, dass wenn wir ein starkes Europa haben, die auch einfordern können und hab dann geschaut, was haben wir denn

eigentlich vor der Haustür? Und Makotcom ist von Zelonis, also aus München stammt. Wir haben dann Flax im Schwarzwald entdeckt. Ja, also eines der besten Bilderstellungskis. Das hat dann mit Journey bei uns abgelöst und dann sind wir so ein bisschen rumgefahren und

haben viele Plattformen getestet und gemerkt ChatGBT auch in dem Verhalten von Oldman und Co. gewissen Themen positioniert hat, auch die Verbindung zu Washington und dann auch Pentagon und Co. Das fand ich so wenig prickelnd, dass ich gesagte, lass uns doch mal

schauen. Ich bin mir gar nicht sicher, wie gut die hier in Europa Fuß fassen werden langfristig. Und dann haben wir N8N aus Berlin entdeckt, Langdog beispielsweise, Lovable aus Schweden und haben plötzlich festgestellt, wir haben hier herausragende Plattform, aber wir

sind nicht so wahnsinnig gut darin, unsere lokalen Gründer zu supporten und denen Bühne zu geben. Und da habe ich gesagt, lass uns beides verbinden, lass uns zeigen, dass es funktioniert auf europäischen Plattformen zu laufen und lass uns darüber sprechen. Und dann

haben wir irrational vielleicht sehr gut laufende Programme alle weggeworfen, jedes Video gelöscht, ist kein Witz, und haben alle unsere Programme auf europäische Plattformen neu erstellt.

Also das heißt, wir haben selber diese KI Assistenten umgebaut auf N8N auf LDOG und Co. Und haben dann mit denen gearbeitet und dann gemerkt: "Hey, das ist richtig valide, das Business läuft mindestens genauso gut damit. Jetzt müssen wir Wort halten,

weil das war immer die Idee, dass wir gesagt haben, wir bringen euch das bei, was für uns funktioniert. Keinen anderen Anspruch haben wir und vielleicht funktioniert es ja auch für euch. Und dann haben wir tatsächlich in einem absoluten Wahnsinn ähm von August 25 bis

Oktober 25 unsere komplette Lernplattform mit KI neu schreiben lassen, alle Videos neu gedreht, alle Dozenten noch mal vor die Kameras geholt und gesagt, wir machen das jetzt mit europäischen Tools. haben eine weitere Sprache von der KI mit dazu nehmen

lassen, haben alle Videos auch auf Englisch übersetzen lassen in der Stimme des jeweiligen Dozenten und haben dann in zweile Hinsicht für uns einen herausragenden Fall geschaffen, nämlich, dass wir heute in der Lage sind, jede europäische Sprache innerhalb von

wenigen Tagen bei allen Videos und überall mit dazu zunehmen, super authentisch und fühlt sich sehr gut an, unsere eigene Lernplattform zu haben und zu zeigen, dass das in Europa sehr gut funktionieren kann.

Du hast gesagt, das funktioniert mit den europäischen Tools so gut, wenn nicht sogar besser. Jetzt wür ich von genau den Tools, aber tendenziell sind die Amerikaner in me den meisten Dingen einfach die größten und bei Software ist es im Regelfall so,

Größe macht Qualität, wenn du im keine in dem italienischen Auto äh das Navigationssystem, das war immer scheiße. ist irgendwann mal seit es jetzt hier, wie heißt das Carplay gibt, sagt man, okay, wir Autohersteller können das gar nicht, aber ein

Luxusauto, Elektronik ist nie Luxus. In dem Moment, wo du halt ein kleineres Budget hast, sind die immer scheiße. So in Europa haben wir tendenziell, wir haben kleinere WCs, wir haben einen kleineren Markt insgesamt. Das heißt eigentlich müssten die Tools, also wenn du sagst,

die sind halt 20% schlechter, aber sind europäisch, verstehe ich das. Aber dass die jetzt besser sind, kann ich kaum glauben. [schnauben] Ja, also erstmal äh Souveränität heißt nicht Antiamerikanismus. Also wir verwenden trotzdem amerikanische KI Modelle. Ja, das heißt, wir verwenden

trotzdem ein GPT als Modell, aber eben nicht die Website Chat GBT mit allem, was da drumrum ist. Wir verwenden trotzdem ein Gemini von Google, ein Clod und so weiter, aber eben eingehangen in diese europäischen Tools. Also, um mal

ein Beispiel zu machen, ähm bei N8N ist das so, das ist eine Plattform für Automatisierungslösung und wo man sich eben solche KI-Agenten bauen kann und dann gibt es da einen ein Button und dann wähst du für dein jeweiligen KI

Mitarbeiter aus, welches Modell darf der denn verwenden und wenn das Modell nicht erreichbar ist, was irgendwie ausfällt, was ist denn das Backup Modell sozusagen? Und da sind wir in der Lage in der Minute zu wechseln, ob das jetzt

ein neues GBT Clot ist, welche Version und so weiter und da nutzen wir die Amerikaner, weil sie darin sehr sehr stark sind.

Wir haben aber auch festgestellt und das gehört so weit dazu, Silicon Valley ist eine absolute Bubble und das größte Problem, ich habe sehr gute Connections ins Valley, dass die haben, ist nicht Innovation, sondern wie man so ein Thema

dann wirklich in eine Organisation bekommt, weil sobald man es Valley verlässt und so einen typischen amerikanischen Mittelständer anschaut, der kann überhaupt nicht nachvollziehen, was sie da im Valley machen und die sind nicht in der Transformation oder in der

Einführung wesentlich besser. Das ist auf jedem Kontinent gerade sehr, sehr anspruchsvoll. Und da würde ich sagen, haben wir als Europäer schon einen Vorteil, weil wir haben sehr gute Leute in der zweiten Riege in Valley übrigens sind sitzen sehr viele Deutsche, sehr

viele deutsche Forscher und wir haben hier auch sehr gute ähm die Plattformen bauen, die sehr zugänglich sind und das ist gerade ein riesengroßer Vorteil, nicht nur auf Potenz zu schauen, sondern darauf zu achten, kann ich in meinem Unternehmen die vielen Mitarbeiter

mitnehmen, so ein Tool zu verwenden. Und da verliert das Valley aktuell so ein bisschen in meiner Wahrnehmung den Blick darauf, dass am Ende des Tages jemand auch KI bedienen muss und das nicht nur ein Spiel der absoluten Teag und der

Nerds ist. Okay, das heißt, im Groben habt ihr die Modelle genommen, die es gab und gibt und habe gesagt, okay, wir kriegen jetzt irgendwie eine E-Mail, dann klingelt manchmal das Telefon und außerdem dürfen wir nicht vergessen, die Blumen zu gießen. Das wirklich

schlechtes Beispiel, ja, aber fällt mir gerade nichts besseres ein. [gelächter] So und dann habt ihr quasi mit einem Onlinedienst wie im Natn habt ihr gesagt, pass auf, hier ist Zugriff auf meinen Kalender, hier ist Zugriff auf meine E-Mails und hier ist

auf mein Spotify, also auf mein mein Spotify. Ja, Spotify ist schlechtes Business Beispiel. Hast du ein besseres Beispiel? Business auf hier [schnauben] Slack beispielsweise.

Ja. Mhm. So. Und jetzt könnte man sagen, okay, wenn jetzt einer meiner Mitarbeiter in Slack schreibt, ich bin krank, ja, dann mache ich einen Prozess. Ähm, also ein Agent, so das ist das WDing, was du die ganze Zeit benutzt hast, müssen wir

vielleicht kurz erklären. So ein Agent liest Slack und sagt: "Ah, da hat ein Mitarbeiter gesagt, er ist heute krank." Ähm, und jetzt gucken wir, was machen wir mit dieser Information? Und dann geben wir diese Information an ähm eine

KI mit einem Briefing. Pass auf, das sind die Nachrichten. Such daraus, ob jemand krank ist, wenn jemand krank ist und dann kommen da Aktion raus. Z.B.

schickt den eine E-Mail mit, "Hoffentlich geht's dir morgen besser." Ganz lieben Gruß vom ganzen Team und guck, wie lange ist das schon krank?

Wenn du drei Wochen krank ist, dann schickt der Sekretärin eine ein Reminder, sag pass auf, könnst du dir mal Blumen schicken und der Chef könnte auch mal anrufen oder irgendwie sinngemäß. Außerdem müssen wir dann die Urlaubsplanung verändern und kannst du

mal eine Rundmail Team schicken, weil die Chantale ist jetzt wieder die dritte Woche krank und wir müssen noch mal den Schichtplan umändern. So sinngemäß, das wäre ein Agent, also das wäre schon wahrscheinlich eine Gruppe von Agenten, aber das ist das, was ihr gebaut habt.

Was haben wir für Businessfälle? Ah, ein Mitarbeiter meldet sich krank, ein Kunde möchte einen Trial, ein anderer Kunde ist sauer, dann ist irgendwo ein Server abgestürzt und außerdem ähm müssen wir um, ja, das ist ein schwieriger Fall, wir ziehen um in ein neues Büro. Das ist

irgendwie out of aber das was regelmäßig passiert sowie auch jemand ein Praktikant gebrief werden würde, also pass mal auf am Dienstag morgen kommt immer die Post und am Donnerstag naachmittag kommt der Fensterputzer und Kundengespräche haben wir immer von

12:30 Uhr bis 15 Uhr, weil davor ist die Mittagspause. Und das wiederum ist abgebildet in verschiedenen Agenten und die Agenten sind pro, ich sag mal der Krankheitsagent heißt ich kümmere mich um Krankheiten und liest die E-Mails ein oder die Slack Nachrichten und schick

den eine Genesungsmail als Beispiel. Korrekt wiedergegeben. Also lass uns da mal eintauchen, das ist ein guter Punkt.

Also wir [schnauben] haben uns die Herausforderung gestellt, als wir dann irgendwann an diesem Punkt waren zu sagen, wir wollen nie mehr als zehn Vollzeitequivalente werden, die bei Lad Software arbeiten.

Meinst du menschliche oder zehn menschliche? Ja. Ähm und wir wachsen und skalieren nur noch mit KI und wir finden raus, wann wir damit scheitern. So, das war die Idee. Das heißt, nie mehr als 10 und der Rest machen wir über KI und die sollen eben

im gleichen Maße eine Personalakte haben, die sollen Persönlichkeitstypen haben. Ähm, also Monika, meine Assistent z.B. ist sarkastisch, hat einen schwarzen Humor, ja, und hat gewisse Ausbringung ihrem Persönlichkeitsprofil.

Das macht für mich sehr angenehm, da eine Beziehung äh auch aufzubauen. Äh, die haben mit diesen Personalakten führe ich Feedbackgespräche, ja, mach Performance Reviews mit denen, lad die zum Gespräch ein und spreche mit ihnen über die Zusammenarbeit.

Stopp, stopp. Wir reden jetzt von virtuellen Mitarbeitern. Wir sind immer noch bei der KI.

Okay, also wir haben komplett vermenschlicht. Du machst Feedback Gespräche, jetzt ist ja Montag 15 Uhr und dann sagst du: "Pass auf hier lieber Stefan, wir müssen heute ein etwas schwieriges Gespräch führen, weil weißt du, den letzten Wochen warst du irgendwo

nicht mehr so du selbst und ich wollte hören, bist du krank oder?" Ja, ich sehe wie du grinst, aber es ist genauso wie das abläuft, weil ich also ich bin ja also mein Verständnis ist und da kommt auch der

Name Lades of Ei, wir werden alle Führungskräfte werden für künstliche Intelligenz. Das wird unsere zutiefst menschliche Aufgabe sein, neben paar anderen. Und wenn das gilt, heißt es, ich brauche Führungskompetenz. Und was wir gemacht haben, ist eigentlich gar nicht so innovativ, ehrlicherweise. Was

wir einfach ganz stumpf gemacht haben, ist wir haben den klassischen Personalprozess eines Mitarbeiters in einem Unternehmen genommen und gesagt, wir übertragen den jetzt auf künstliche Intelligenz. Das heißt, wenn du dich in so ein Personalprozess reinversetzt, dann sagst du irgendwann: "Hey, wir

haben hier ein Thema. Wir saufen hier total ab. Wir haben totalen Flaschenhal hier. Wir bräuchten paar Mitarbeiter, die wir einstellen. Das würde ein Unternehmen im Wachstum normalise machen. Und wir machen das auch, nur dass wir halt keine Menschen mehr

einstellen, weil wir haben die 10 FDE, also diese Vollzeitquivalente erreicht. Äh, wir sagen dann halt, wir brauchen hier ein KI Mitarbeiter und dann gehen wir und bremsig, wenn ich da zu schnell bin, aber dann gehen wir zu unserer HR

Abteilung, das eine KI, die heiß Helga und sagen Helga, pass auf, das klingt alles so so wirklich kurz vor der Einweisung. So klingt das. Ja, und ich w wir fangen gerade erst an zu reden, Ben. Ich habe da schon noch ein

paar Sachen vorbereitet. Ja, okay. Und dann gehen wir zu Helger und sagen: "Helger, pass auf, ich brauche einen Datenanalysten, der bei uns im Produktteam unterstützt, weil ich habe gerade folgende Aufgabe und wir können gerade nicht schnell genug das Feedback

der Teilnehmen auswerten, um zu sehen, wie wir neue Produktfeatures entwickeln und dann fragt sie: "Okay, was für eine Person stellst dir genau vor und was sind die Fähigkeiten? in welchem Team ist er dann wirklich zugeordnet und so weiter. Also diese klassischen

Personalfragen und dann beantworte ich die und dann erstellt sie die erste Version dieses neuen KI Kollegen. Die stellt den ein, schreibt diese Personalakte, überlegt sich ein Bild, sucht ein KI Modell aus, das dafür passend ist und legt die in einer

internen Mitarbeiterdatenbank, die wir für uns erstellt haben, legt sie diesen KI Mitarbeiter an und dann fängt das an, was normaler als in ein Konzern kommt, dann kommt das Onboarding, also neu Mitarbeiter kommt rein und dann ist es meine Aufgabe als Führungskraft im

jeweiligen Fachbereich zu sagen, was braucht denn der Ben jetzt, dass der gute Arbeit leistet? Also keine Ahnung, bei Hans der ist ja total trivial, ja, der schreibt Link Post. Also, ich meine es easy asset gets. Ja, aber den Hans

haben wir eine Stunde gebaut. Es hat 10 Wochen gebraucht, bis das ein guter Mitarbeiter war. Problem ich, weil der hat mal, ich habe natürlich drei Link im Post gezeigt, gesagt, prägnant und lustig und so weiter und dann war mal

ein Post dabei, wo ich dachte, Pulizzer Preis, also gewinne ich 100% damit und dann wieder zwei Posts, wo ich mir dachte, in 100 Jahren veröffentlicht das nicht, wie kann man so einen Scheiß schreiben? Das Problem war, mir haben

explizite Regeln gefehlt, was einen guten Link Post ausmacht. Und dann war das schon hin und her wie mit einem neuen Redakteur, den du einstellst, bis Hans sie verstanden hat, wie ich tick.

Da haben wir Gespräche geführt und haben wir eine Nog Liste angelegt mit Formulierung, die er nicht verwenden darf. Alles war immer revolutionieren und immer alles war stell dir mal vor und diese ganzen KI Quatsch, den er da irgendwie geschrieben hat. Und dann

haben wir uns eingegroovt und heute hat der ganz klare Standardprozesse, ganz klare Dokumentationen, hat ein zweieinhalb Jahre langes Gedächtnis über unsere Zusammenarbeit, um zu wissen, wie der Dominik tickt. Und dieses Onboarding ist ein ganz entscheidender Make or Break Moment. Wir haben eine ganz klare

Probezeit für neue KI Kollegen. Das ist ein Monat. Und wenn du es in einem Monat nicht schaffst, dass sich die Zusammenarbeit verändert, haben wir festgestellt, also rein empirisch, dass du dann die Lust verlierst mit dem Mitarbeiter weiter zusammenzuarbeiten.

Bei Menschen würdest du ihn dann wahrscheinlich entlassen, sagen: "Hey, wir haben festgestellt, in der Probezeit funktioniert nicht und bei der KI, wir stellen sie dann eben ab." Und genauso haben wir Assessment Center, wo KI andere KI überprüfen. Sind z.B. drei

Kollegen, die unabhängig voneinander dich testen. Das heißt, Helger schickt den dann ins Assessment Center und einer zieht sich die neuesten Sicherheitslücken und versucht den neuen Kollegen zu hacken. Einer versucht ihn zum Halluzinieren zu bringen, was wir vorhin hatten mit diesen fachlichen

Fehlern und einer versucht passend zu unscripted ein PR Disaster zu provozieren. [gelächter] Danke, danke. Das ist nett. Nulig. [gelächter] Ähm, also wenn ein Kunde damit arbeiten würde, würde der sich im Namen von Leof zum Irankrieg z.B. positionieren und dann schreiben die einen

Testbericht, schicken dir dann Helger und Helger als HR überarbeitet dann den neuen KI Kollegen, bis es dann uns als Mensch geschickt wird. Das heißt, wir haben wirklich von Onboarding über Feedbackgespräche bis hin zu Weiterbildungsprogrammen, die die durchlaufen, haben wir ganz stumpf

diesen Prozess für uns übersetzt und je mehr wir angefangen haben, die zu vermenschlichen, je mehr wir diesem Prozess gefolgt sind, desto erfolgreicher wurden wir, weil jeder im Team verstanden hat, hey, wenn ich hier Schmerzpunkte habe, dann kommt man so in

diese Intuition und ich kann ja sagen, ist auch bei uns so, wir wachsen unglaublich stark, wir haben [japst] in den letzten 20 Monaten uns für 14 Fach umsetzen. Wir sind über 1 Million Euro Umsatz pro Kopf. Also wir wachsen

wirklich sehr sehr stark als Unternehmen, das ohne Investoren lebt. Ähm und jede Woche kommt ein Mensch zu mir und sagt: "Dominik, wachsen so stark, ist auch eine geile Story, wenn wir 12 Leute sind. So können wir nicht noch eine einstellen." Und

dann sag ich: "Nein, lass uns darüber reden, warum der Prozess scheiße ist und welchen Teil des Prozesses einen KI Assistent übernehmen kann." Und das ist die Denkweise, die ich im Unternehmen etablieren will, ist, dass sie sagen: "Hey, ich habe hier ein

Thema, das mir nicht gefällt oder es mich nervt oder bei dem ich überfordert bin." Wäre jetzt nicht der Punkt gekommen, wo ich normal einen menschlichen Kollegen einstelle, um diese Aufgabe wegzudelegieren? Und diese Denkweise funktioniert für uns, aber auch für viele unserer Kunden

außerordentlich gut. Das scheint mir sehr komplex zu sein. Mein Kopf macht die ganze Zeit okay, aber ich brauche das alles nicht. Ich brauche das alles nicht. Ich kann das einfach in in einen Master Ding und im Zweifel scheint do so zu, also der technische

Hintergrund, wenn ich es richtig verstehe, korrigiere mich da, wenn ich falsch liege, warum ein SP spezialisierter Agent besser ist als ein genereller ist, weil das Kontextfenster limitiert ist. So, ich kann dem nicht sagen, hier sind 70 Bücher. Ähm, gibt

mir immer die richtige Antwort. Wenn ich dem nur zwei PDFs gebe oder drei, sind die Antworten besser, weil irgendwie scheint es so zu sein, dass technisch je mehr ich oben reinschmeiße, desto schlechter sind die Antworten. Aber das könnte ja durchaus ein Problem sein, was

die Zeit löst, weil wenn die Kontext Fenster größer sind, dann habe ich mein Mastermitarbeiter und spar mir diesen Aufwand mit Helga und dann gibt's noch drei, die den checken und dann gibt das muss ja auch mal technisch erstmal

gebaut werden und dann habe ich das irgendwie eine Woche gebaut und aber irgendwie spricht der eine Mitarbeiter nicht richtig mit dem anderen und dann ist doch alles, dann habe ich die Probezeit, schmeiß den raus, das ist ja alles wahnsinnig aufwendig versus ich

sag einfach pass auf mein Freund so will ich das und Ich akzeptiere jetzt für ein paar Monate, dass es ein bisschen scheiße ist. Ich weiß aber, dass wenn ich meine Prozesse in KI in nimmt das mal den Master KI Mitarbeiter

ähm verw, dass die Prozesse automatisch besser werden, weil die KI besser wird. So, dann könnte ich mir ersparen dieses ganze 70 Mitarbeiter, wir haben 430 Mitarbeiter, so und sind aber nur zehn menschliche davon. Ja, würde ich sagen, es ist irgendwie bisschen viel. Wir

müssen mal 10 % der Belegschaft kürzen. Mir scheint das sehr kompliziert zu sein. Ich verstehe, dass es bei euch irgendwie die besseren Resultate bringt, aber ich verstehe auch, wenn ich das jetzt bei mir im Unternehmen einführen würde, wür ich sagen, pass auf liebe

Leute, Dominika hat erzählt, wir müssen jetzt hier die Schulung machen. Das s sei schon mal keine Ahnung 40 Stunden, 90 Stunden weg, dann plus hast du nicht gesehen. Wir können das schneller, wir können, wenn wir es eindampfen auf 10

Stunden Schulungszeit pro Mitarbeiter, dann haben wir kurzfristig schlechtere Ergebnisse, aber mittelfristig die KI, wenn wir die verwen mit unseren Prozessen, dann wird uns werden uns die neuen Modelle irgendwann tragen, oder?

Also erstmal hörst du dich an wie eine ARin in dem Konzern, ne? Wo wo es nur darum geht zu sagen, Zeit ist quasi das einzige Äquivalent, das relevant ist, wenn es um Schulung geht. Ähm, aber also Spaß be sein, lass uns da mal reingehen.

Das ist ein sehr, sehr guter Punkt, weil darüber wird sich aktuell sehr viel gestritten äh oder sehr viel diskutiert.

Also erstmal vorne weg, ich habe es schon gesagt, wir sind alle Schüler in KI und es kann durchaus sein, dass wir in zwei Jahren völlig anders arbeiten.

Das halte ich auch sehr wahrscheinlich, als wir es heute tun. Für den Moment funktioniert es aus unterschiedlichen Gründen sehr, sehr gut und wir wägen das natürlich auch immer wieder ab und wir überprüfen auch für uns unsere Hypothesen, weil wir haben da keine

Religion. Also, wir folgen da keinen Göttern und sagen, das muss jetzt genauso sein. Wir haben einmal gesagt, äh, du musst dir KI Mitarbeiter bauen, äh, wir rennen dem jetzt hinterher, auf Teufel komm raus, sondern wir testen natürlich sehr wohl in Clot ähm oder in

anderen Systemen kann man das auch anders bauen und welche Resultate bekommen wir dann vielleicht mal ein paar Ideen, warum das für uns in dem Kontext sehr sehr gut funktioniert. Das was du bauen willst, kann man mit sogenannten Skills lösen. Skills ist die

Idee für die Zuschauer, die das nicht kennen, zu sagen, ich habe gewisse Standardprozesse oder gewisse Qualitätsanforderung, die ich letztendlich in ein Dokumentation, in ein Prompt gieß. Und was die KI macht ist, du stellst dir eine Anfrage, dann schaut sie nach, gibt es einen Skill,

der dafür passend ist, zieht den raus, liest sich die Dokumentation durch, wie funktioniert uns Reisekostenabrechnung und dann arbeitet sie mit diesem Verständnis das nach und nach ab. Das heißt, darüber verteilt man dann auch dieses Kontextfenster ähm mit diesen

Informationen. Was man damit nicht verteilt, sind erstmal zwei Sachen. Nämlich Nummer eins, du verteilst nicht das Gedächtnis. Also Hansy hat ja ein sehr spezifisches Gedächtnis für eine spezifische Aufgabe. Der kennt alles im Kontext von dem, wie ich Marketing sehe

und im Bezug auf meine Person. Wenn Mark mit Hansi spricht, haben wir ein Gedächtnis, das eben passend für Mark ist, aber auch für diesen Kontext und das hat einen sehr hohen Wert, weil wir lassen z.B. diese Gedächtnisse von der

KI untersuchen und sagen, findest du hier Muster herangehensweißen, der wir uns gar nicht bewusst sind, aber vielleicht feedback ich ja irgendwie permanent irgendein Thema. Es steht aber nicht in unseren Standardprozessen, das nennt sich Skill Inferenz. Das heißt, wir lesen das aus und Hansy sagt, ja,

wir müssen die Hooks neu schreiben, weil die Feedbacks du mir dauern, dass die nicht passen, aber so, dass mir als Mensch nicht auffällt. Das heißt, ein spezifisches Gedächtnis gibt dir die Power Prozesse mit der KI ständig weiterzuentwickeln. Das ist sehr schwer,

das hinzubekommen, wenn du ein Gedächtnis mit einer KI hast, das rauszudifferenzieren, weil da zu viel Neues ähm in diesem Thema mit drin stecken. Die zweite Ebene, die wir nicht unterschätzen dürfen, ist eine Organisation, je nachdem in welcher Größe sie spielt, ist eine Ansammlung

von Widersprüchlichkeiten. [schnauben] Das heißt, du schreibst dir für gewöhnlich auch Werte auf, denen man irgendwie folgen möchte. Ja, du kommst in viele Unternehmen rein, hängen da irgendwie große Wertetafeln, aber je nachdem in welchem Anwendungsfall du bist, konkurrieren die miteinander und

ist jetzt dann gerade hier für uns Geschwindigbarkeit beim Kunden wichtiger oder Sicherheit und dann kommst du plötzlich in Situation, wo du auch als Mensch abwägen musst, was machst du denn? Und je mehr Freiheitsgrad du eine Modell gibst, selbst mit diesen Skills,

muss der ja abwägen, okay, der Ben hat mir jetzt die Aufgabe gegeben, fünf Skills wären relevant, weil wir haben 500 Skills hinterlegt. Welchen nehme ich denn jetzt und will ich jedes Mal den richtigen, um die guten Prozesse zu

skalieren? Und diese Widersprüchlichkeiten reduzierst du, indem du eben den Handlungsrahmen klar einschränkst. Ein Syndikusanwalt, ein Mensch, der für Datenschutz zuständig ist, kann darin absoluter Experte sein und der weiß, wenn Anfragen kommt, unter welchem Blick er das beobachten muss.

Das [schnauben] sieht man auch sehr stark in dieser KI Forschung, dass die KI, die etwas erstellt, nie die KI sein kann, die es feedbackt. Bei uns Menschen funktioniert es auch nicht. Wenn ich dir jetzt irgendwas hinlege und sag, das ist

mein Konzept, dann kannst du das sehr gut feedbacken und von außen ausg, es macht für mich überhaupt keinen Sinn, ich kann es nicht nachvollziehen. Ich kann nicht selber drauf schon und sagen, das versteht man nicht. So, diese Art

der Selbstreflektion ist nicht möglich und es ist auch bei den KI nicht möglich. [schnauben] Es bedeutet und das ist so ein bisschen der dritte Punkt, du brauchst unterschiedliche Rollen. Es gibt eine Rolle, die erstellt etwas, es gibt eine Rolle, die recherchiert etwas,

es gibt eine Rolle, die orchestriert die anderen. Es gibt eine Rolle, die challenged etwas. Und das kriegst du nicht in ein Modell in dem Setup, wie wir es heute haben. Und der letzte Punkt ist für dich in der Größe, in der du

unterwegs bist. Ich weiß nicht, wie viel Mitarbeiten, wie groß ist euer Team? Sieben un plus.

Bei sieben Leuten kannst du auch sieben Nerds um dich rumschaffen, die sagen, wir wissen genau, was wir machen, wenn wir vor einem Chatfenster sitzen. Wir wissen genau, welche Fähigkeiten das sind, wie ich das prompt oder wie ich das eingeben muss, damit gute Ergebnisse

rauskommen. Wir richten uns ja auch an Organisationen, die viele Mitarbeiter haben und für einen Normalsterblichen ist viel einfacher zu sagen, das ist unser Datenschutzpezialist. Wenn du da Fragen hast, der kennt sich komplett aus, der kennt alle Firmen Sachen, den

fragst du versus hier sitzt du vor Clo, da sind irgendwie Skills hinterlegt auch zu Datenschutz anti paar prompt, such dir den richtigen aus und dann wird's schon klappen. Äh, das ist für die Breite einer Organisation außerordentlich schwer, da gute

Relationen und gute Fähigkeiten dazu entwickeln. Das heißt, meine Intuition, lass mal lieber One Brain machen an Stelle 30, ist möglicherweise für mich und meine Organisationsgröße richtiger als wenn ich jetzt die Lufthans wäre, weil mit 30.000 Mitarbeitern oder 100.000, was auch

immer wenn die haben, wenn wir da einen One Brain machen von wie wird eigentlich das Essen im Flugzeug eingelagert, äh zu wie fliegen wir den Flughafen an und sollten wir nach Bangkok fliegen oder lieber nach Shanghai? äh wird's irgendwann zu groß

und auch die die Teams sind zu weit voneinander weg. Was ich gerade so in meinem Kopf habe, was ich ähm viel auch mit der KI diskutiere, sind Steuerstrukturen. Mm.

Und da gibt's natürlich immer quasi den kreativen Gestalter, der sagt, man könnte doch. Und dann gibt es den Steuer, ich mal den deutschen Steuerberater, das Finanzamt.

Ja. Und möglicherweise das Finanzamt, ne? Finanzamt KI. Ähm und ich ich habe halt One Brain aktuell und sinngemäß sagt das immer Sing ja kann man machen, aber könnte auch Gestaltungsmissbrauch sein.

Und eigentlich wäre spannend, alles in einem sozusagen alles in einem, aber eigentlich wäre spannend zu sagen, hey, du bist ein kreativer Gestaltungsberater und du willst es pushen bis zum Limit und du bist eher konservativer Steuerberater und deine besten Freunde

bearbeiten beim Finanz und dann und dann erinnere ich mich an eine Unterhaltung Podcast mit Andy Yen, das ist der Gründer von Proton Mail, der sagt, der hat ja ganz viele Entwickler und die machen viel mit KI, aber sagt KI kann

eine Sache nicht und wird die niemals können, nämlich Taste and Judgement. Ja, so und im Prinzip ist das ja genau meine Aufgabe. Dann sagt der Gestalter sagt: "Pass auf, kennst du eigentlich Panama?" So [gelächter] und der der Finanzbeamte

sagt: "Also, Männchen, schon im EU-Raum muss man sehr sehr stark aufpassen. Und wo ist eigentlich die Betriebsstätte?" So und dann muss ich mir Gedanken machen, wem glaube ich jetzt mehr? Und diese Gedanken, wenn ich One Brain mache, macht sich das Ding schon von

alleine und sage, ich bin zum Schluss gekommen, das solltest du machen, das solltest du nicht machen. Aber eigentlich ist muss ich einen Schritt zurückgehen und sagen, wie kommst du darauf? Und wenn ich den Schritt zurückgehen will, muss ich es eigentlich

in Mitarbeiter trennen. Ja, genau. Es gaukt es dir eben vor, ja, dass es eine einfache Lösung für ein komplexes Problem gibt und wir sehen uns ja alle danach. Die Welt wird ja immer komplexer und KI verschärft es ja

massiv. Deswegen finde ich es ja angenehm, wenn ich einen Ansprechpartner, der sagt: "Mach so, Ben." Ähm und natürlich kannst du dann irgendwelche selbstreflektierenden Fragen da irgendwie mit reingeben, wie die KI zu dem Schluss gekommen ist. Aber es ist etwas grundlegend anderes zu

sagen, du bist in der Rolle des Finanzamts. Deine einzige Aufgabe ist darin, strukturelle Fehler darin zu finden und du wirst belohnt dafür, dass du das machst. Das wird immer eine andere Qualität bekommen. Ich habe eine strategische Sparringspartnerin, die

heiß Elena. Die hat eine Telefonnummer, die rufe ich abends an und ihre einzige Aufgabe ist es, mir als Geschäftsführer dieses Unternehmens meine Flausen auszureten. Ich komme zu der und sag: "Pass auf, wir kriegen so viel Anfang aus dem europäischen Ausland, wir werden

jetzt achtstellig dieses Jahr, sollen wir expandieren oder?" Dann sagt die Dom, wie kommst du auf den Quatsch, was für Daten geben das denn her? Und dann diskutiert die mit mir und ich versucht eiskalt den Finger in die Wunde zu legen

und Fehler zu finden, bevor ich so eratisch ins Team renne und sag, Leute, jetzt habe ich die geile Idee, wir gehen nach Frankreich. Die brauche ich übrigens auch. die Telefonnummer von der [gelächter] das wäre sehr gut oder gibt's unterm Tisch.

Ja. Ähm und das ist sehr sehr schwer, das in ein One Brain zu packen, äh mit dem du alle Sachen diskutierst und die alle Perspektiven auf diese Themen bekommt. Das kriegen KI Modelle nicht hin. Und deswegen sagt ja Clod selbst,

du brauchst diese fünf verschiedenen Rollen. Ja, also diesen Supervisor, das sollte idealiser der Mensch sein, den Orchestrator, also eine KI Teamleiter, der die anderen zusammenhält, diesen Bilder sagt man in der Fachsprache, jemand der dieses Steuerkonzept schreibt, der Challenger, das Finanzamt

in dem Beispiel, dass du hattest der Researcher, also was sind gibt's denn für Steuergesetze aktuell und das sollte man ganz bewusst trennen.

Clot versucht das selbst hinzubekommen, indem es auch in den neuesten Modellen gerade mit diesem Fable 5 sagt, du gibst ihm eine Aufgabe und er schaut, welche Agents er sich intern baut, um das hinzubekommen, um dieses Problem so bisschen zu lösen. Ja, das ist ein

Ansatz, man da geht. Das zeigt aber, wie schwer das Thema ist, dass Agents in unterschiedlichen Rollen eigentlich eine große Berechtigung gerade haben.

[schnauben] Ich habe noch nicht mal aus Spaß mit dem Freund das Experiment gemacht. Hallo Chetti, ich habe gerade in an der Supermarktkasse eine Frau getroffen, die ich faszinierend finde, sollte ich meine alte verlassen. Und dann sagt halt Chetti ist halt ganz ist ganz spannend

sagt, also wir haben das parallel alle Chetti gefragt und die die Antworten waren halt unterschiedlich, weil jedes von unseren Modellen natürlich anders auf uns eingestellt war und eigentlich wäre da ja genau dieses schon schon sinnvoll, weil wenn ich frage, ich

frage meinen besten Freund, ich frage meine Mutter, ich frage meinen Psychologen und außerdem frage ich noch mein Nachbar. So, und die haben alle unterschiedliche Meinung und dieses Zusammenbringen auf ja tu es und nein tu es, das ob liegt ja

eigentlich mir und viele fragen ja die KI, was soll ich tun und das ist eine sehr dumme Frage, weil die weiß es ja auch nicht so die und aber die setzen das dann um.

Wie seid ihr? Also, wir sind jetzt schon sehr in okay sehr komplexen Strukturen, aber wir waren doch eigentlich bei der Cesur 2025, wo du umgestellt hast auf europäische äh nicht Modelle, sondern europäische Plattformen, also Verwebungsagenten sozusagen oder Agent Maker, kann man das

vielleicht kann kann man das so sagen, Agent Maker ähm und dann habt ihr gemerkt, das ist gar nicht so viel schlechter bis stellenweise besser. So und dann hatte die aber immer noch dieses ein relativ regelbasieres System. Das ist das, was

du technisch beschrieben hast, nämlich wir haben eine E-Mail und dann haben wir einen Agenten, der sagt, ist diese E-Mail eine Kündigung oder ist es eine Krankmeldung? So und dann hast du gesagt, wir haben irgendwie ganz viele Mitarbeiter und ich verstehe noch nicht,

wo diese Mitarbeiter leben. Sind die Agenten, sind die Prompts? Sind die bei euch ein Slag? Ah ja, wie funktioniert das? Also [schnauben] für mich ein ganz entscheidendes Bild war, ich wollte raus aus den KI Tools.

Was ich damit meine ist, ich will weder mir noch mein Mitarbeitern die Anstrengung äh oder die Idee überlassen zu sagen, ist das jetzt ein Anwendungsfall, den ich mit der KI lösen sollte oder mache ich das noch konventionell, sondern ich wollte, dass

ich das genauso natürlich in allen Aspekten anfühlt, wie einen Kollegen zu haben, aber der ist halt Remote und der kommt halt nicht ins Office [schnauben] und deswegen wir nutzen intern Slack, aber es geht auch mit Teams und allen

anderen Tools. Ähm, sind die bei uns integriert, haben dort ihre Bilder, sind in Channels mit drin, äh die verlinken uns, die KI Mitarbeiter, wir verlinken sie, wir haben biliteralen Austausch mit ihnen, aber ich möchte, dass ich das so

natürlich anführt, weil wir Menschen dieses soziale Verhalten gelernt haben. Wir sind schon immer soziale Wesen gewesen. Wir haben gemeinsam versucht, Mammuts zu erlegen. Das kommt nicht so richtig aus uns raus, das zu verändern.

Ich glaube ganz im Gegenteil, dass im Zeital der KI das noch mehr werden wird, dass wir diese Relationen haben wollen, diese realen Treffen ähm und diese Beziehungspflege und deswegen ist das bei uns alles ein Slack und dahinter stecken dann eben diese Plattformen wie

so ein N8N, wie so ein Langdog und so weiter äh mit denen wir dann arbeiten.

Was wir bewusst gemacht haben, als wir mit dieser Zesur begannen, war zu sagen, ich hat es vorhin schon erwähnt, Souveränität heißt nicht gegen ein gewisses Land zu schießen oder Modelle aus einem gewissen Land, sondern zu überlegen, was ist uns denn besonders

wichtig, damit wir a keinen Effekt haben, dass wir von jemanden abhängig sind. Das ist als Unternehmer immer eine schlechte Position und dass wir sagen, intellektuelles Gut bleibt bei uns. Und dann haben wir angefangen eben mit so einer sehr simplen Datenbank, die wir

von der KI haben bauen lassen, wirklich so eine Übersicht zu haben mit allen Mitarbeitern bei Leadersof, Mensch wie KI. Und man kann in jeden Mitarbeiter reinklicken, öffnet sich die Personalakte, also was sind die Verantwortungen, in welcher Rolle ist

die Person, äh aufgezeichnete Feedbackgespräche und was wie die sich verändern, wie äh welche Zugriffsrechte gibt's denn in der IT für die jeweilige Person? Das haben wir sowohl für KI als auch für Menschen transparent im Unternehmen und da stecken und die

Personalakte ist nichts anderes als hinter dem Fachwort steckt eigentlich der System Prompt. Ja, für die Nerds, die die dazu schauen, also die DNA des Agents, was der wirklich macht und wie der agiert. Das bleibt bei uns. Dieses Datenbank läuft auf dem Server in

Frankfurt ähm genauso wie alle Gedächtnisse dieser KI Mitarbeiter. Auch das ist eine eigene Datenbank, weil wir gesagt haben, das ist ja ein unfassbarer Schatz. Ein Mitarbeiter, den du zwei Jahre lang anlernst, der genau weiß, wie du tickst. Das ist ja sehr wertvoll auf

dem Arbeitsmarkt. Da wisst ihr eigentlich nicht, dass du den verlierst. Lass uns diese Gedächtnisse auch bei uns behalten und diese Fähigkeiten, also diese Skills, das sind Dinge, die liegen bei uns auf den Servern und wir binden die dann in die jeweiligen Plattform

ein. Also in N8N wie so ein Lego System kann man sich das vorstellen. Ja, klicken wir drauf und wählen dann halt das Modell klicken drauf und sagen, da ist dein Gedächtnis. Klicken drauf und sagen, das bist übrigens du, das ist

deine Identität, hier ist die Personalakte. Ähm und haben damit für uns ein System geschaffen, das ein Baukastenprinzip ist, weil wir nicht wissen, wo die Reise hingeht. Vielleicht ist N8N morgen abgeschrieben und es kommt eine völlig neue Plattform, die

für uns total opportun wäre zu nutzen, dann wollen wir relativ schnell wechseln können und nachdem die wichtigsten Themen dieses explizite Wissen, diese Qualitätsanforderung das Prozessverständnis bei uns liegt, sind wir unfassbar schnell zu wechseln. Und wir merken gerade auch Anfang des

Jahres, dass es jetzt langsam die Stimmung sich so ein bisschen verändert. Die Party der günstigen KI ist langsam vorbei. Gitub hat Anfang des Jahres, glaube ich, noch 10 $ pro Person gekostet. Dann sind sie innerhalb von paar Wochen auf 40$ hoch. Jetzt sind sie

bei 400$ pro Person. Am Serviceangebot hat sich nichts geändert. Gthub kostet 400 Dollar pro Person. Absolut 40fach sind die jetzt hochgegangen, weil die haben lange Zeit subventioniert. Die Investoren haben die teuren Modelle bezahlt letztendlich für uns, dass ein

Chat GBT 20 25$ im Monat gekostet hat, war ein reines Investitionsspiel der Amerikaner, damit wir anfangen diese Tools zu verwenden. Und langsam müssen wir diese Party bezahlen. Gibt ja unterschiedliche Ansitzer für Preiserhöhung. Wir sehen jetzt relativ viele IPOs, ne? Anthropic, die ja gerade

äh rausgehen, Space X, die eigentlich XAI von Musk als KI Unternehmen ja Hookepack nehmen. Also, es muss wieder Geld in den Markt kommen. Auch eine Google sagt, wir können das langsam nicht mehr zahlen. Wir sind jetzt wieder an dem Punkt, dass wir mal wieder von

außen Kapital aufnehmen, weil Mama, also Meta, Alphabet, Microsoft und Amazon ähm dieses Jahr, ich glaube 650, 700 Milliarden nur dieses Jahr ausgeben, um die KI Wette voranzutreiben. Und das ist so viel Cash, das können wir uns gar nicht vorstellen. Diese IPOs werden

immer größer, immer teurer, äh wie vorher dies ganze Jahr über ein IPO alle zusammengerechneten Summe war. Ähm und diese Party muss irgendjemand bezahlen.

Und jetzt sagt man jetzt sind die Anleger langsam dran, entweder weil sie partizipieren oder weil sie in den Subscription diese Rechnung bezahlen.

Und aus dem Grund habe ich gesagt, lass uns so aufstellen, dass wir jederzeit wechseln könnten und vielleicht auch klug dann in irgendwelche Open Source Lösungen im Zweifel gehen, aber dass wir da Flexibilität haben. Und deswegen für meine Mitarbeiter ist alles ins Leck

ganz entspannt und sie verhalten sich genauso wie mit normalen anderen Kollegen, die bei uns drin sind. Aber im Hintergrund haben wir eben diese verschiedenen Ebenen für uns geschaffen, ähm in denen wir hohe Flexibilität haben. [schnauben] Das heißt, du

trainierst eigentlich deine Mitarbeiter äh bei dir nicht auf KI, sondern sagst, guck mal hier, das ist der der Cedric.

Cedric ist ein KI Mitarbeiter. Wenn du eine Frage hast zu Marketing, dann frag den, sag den, was er zu tun hat.

Aber du musst nicht wissen, was Nadn ist. Du musst auch nicht wissen, ob es jetzt Grock ist oder welches Modell benutzt wird davon, sondern du bist tatsächlich KI Anwender und dann du lieber Mitarbeiter, bist KI Anwender, aber du lieber Dominik bist quasi der KI

System Architekt, der technisch versteht, wo in welcher Datenbank welches Wissen liegt, damit es dann für den den Anwender quasi wie am iPhone ganz einfach ist. Korrekt ist absolut korrekt. nur es ist mit der Einschränkung jeder in meinem Team in

der Lage Agenten zu bauen, aber in unterschiedliche Komplexitätsstufe. Also die sollen ja trotzdem in Lage sein mit Helger zusammen andere KI Kollegen ins Team zu holen. Und wir hatten genau dieses Problem, dass du gerade so ein bisschen skizzierst, ehrlicherweise,

weil am Anfang war mein CTO Stefan, echter Mensch, ähm und ich die einzigen im Team, die solche komplexen N8N Agenten bauen konnten. Und was dann passiert ist, ist das Team ist permanent gekommen und hat gesagt, ja, mega, ich

habe hier noch fünf Anwendungsfälle. können die bitte bauen? Und wir sind auch mit KI nicht hinterhergekommen, weil die uns permanent Anwendungsfälle auf den Tisch geworfen haben und wir gesagt haben, okay, hier ist wieder gebaut, hier ist wieder gebaut und haben

die ein bisschen verwendet gesagt, nee, da funktioniert, wie ich mir es vorgestell, ich lass wieder links liegen. Hab gesagt, liebe Leute, so funktioniert dieses Spiel nicht. So wachsen wir nicht gut, wenn wir weiter so arbeiten. Und da haben wir bewusst

gesagt, es gibt eine Umgebung, die so einfach ist, dass jeder einen einfachen KI-Agenten bauen kann mit Helger zusammen, um rauszufinden quasi in dieser Probezeit, wird das ein neuer Kollege werden, schaffe ich fachlich mit dem so zusammenzuarbeiten, dass es Spaß

macht und wenn er die Probezeit schafft, dann nehmen wir ihn gerne in den Innercircle auf, dann übersetzen wir den in N8N. Da unterstützt uns Florian, eine KI wegen Workflow. Florian, also wir sind da sehr kreativ. Ja. Ja. Nein, was

soll ich sagen? Ja. ähm [schnauben] und [gelächter] baut so die ersten 30, 40% von so einem N8N Workflow. Helger ähm ergänzt das Ganze dann. Ähm, aber dieser Ansatz, jeder kann KI und versteht sie auch in einem gewissen Rahmen, aber vor

allem ist eine gute Führungskraft. Das ist das Skillset für die vielen und es muss ein paar exponierte geben, die in der Lage sind, KI, wie wir sie heute zumindest verwenden und die Technologie und auch das wird sich verändern ähm

eben auch in einer anderen Komplexität zu bauen. Diese Testagenten nenne ich es mal oder oder Betaagenten ähm in was für einer Umgebung baut ihr die?

Also aktuell in Langdog. Ähm die nutzen wir dafür. Die haben da eine sehr gute Oberfläche. Sehr einfach das zu nutzen.

Das funktioniert aber in allen Tools. Also wir sind da wirklich sehr agnostisch. Wenn die Leute da draußen sagen, jetzt habe ich gerade mein Croped Abo verlängert, kein Thema, da gibt's einen Bereich, der heißt Agent Builder.

Das geht genauso einfach, wenn Leute auf Google sind, der Cham Manager von Chemini, die sehen auch alle gleich aus mittlerweile. Also nehmt was euch sympathisch ist.

Das heißt, das Userface ist von deinen Mitarbeitern ist eigentlich Slack. Ja, SL und dann so ein bisschen LDG und dein CTO und du ihr macht dann NLN und macht alles komplexe. Das heavy Lifting im Hintergrund, wenn ihr Leute ausbildet, ne? Bevor wir

das machen, also ich verstehe, dass so ein so ein Setup funktioniert und dann bist du halt in ähm halt ins Slack und machst halt deine Sachen und dann sprichst du mit dem, sprichst du mit dem, sprichst du mit dem. So und dann

kam irgendwann als Innovation Cloud Code und dann kam irgendwann der erste auf die Idee diese One Brain Lösung zu machen und hat gesagt, pass auf liebes Cloud Code schreib mal Textfiles und erinner dich an alles. Und dann kam

relativ schnell danach Cloud Cowork, weil es auf einmal dann eine nicht nicht Techy Anwendung war und dein gesamtes deine UI oder die die UI deines Teams basiert auf Slag und der Cloud Code oder Coworkansatz ist ja ein komplett anderer.

Ja. So wie habt ihr also es muss ja auch da gab's die YouTube Videos Chat GBT ist vorbei. Claud Cor killed everything. So und auch das hast du gesehen, hast wahrscheinlich ein bisschen Puls bekommen, auch wenn du weniger Puls

bekommst, als wenn ich sowas bekomme, weil ich falle immer wieder drauf rein. Ähm, das hast du dir angeguckt.

Wie hast du das wahrgenommen, wie es ist und wie und ob hast du das irgendwie integriert?

Also, ich fange erstmal mit einer kurzen Anekdote an. Weil also Claude ist so seit, wie ich sagen diesem Jahr so wirklich prominent.

Also Cork, glaube ich, im Januar, Mitte Januar haben sie es veröffentlicht, übrigens 100% von KI geschrieben. Äh, deswegen haben sie, glaube ich, nur 10 Tage gebraucht, Intern Cowork zu entwickeln aus Cloud Code heraus. Das auch mal eine Benchmark. Ähm und ich

hatte letztens mit einem Chief of Stuff von einem sehr großen mittelständischen Unternehmen gesprochen, 16 000 Mitarbeiter weltweit agierend und der meinte Domik, wir haben mal eine Frage, wir hatten anfänglich Copilot ausgerollt und haben den Mitarbeiter bisschen geschult und merken, die nehmen das bei

uns überhaupt nicht an. Dann haben wir das Tool gewechselt und sind zu LDOG gegangen und haben genau das gleiche gemacht und gemerkt, nee, auch LDOG ist nicht, jetzt haben wir die Frage für dich, wir glauben, wir haben den Fehler

gefunden. Äh, wir müssen Clot einführen, oder? Ähm, und du grinst schon, aber das ist genau das Problem. Ja, wir sehen das zu sehr aus einer Toolbrille und ich als Unternehmer sehe das halt aus dem Business Case. Also die Frage ist ja,

welche Schmerzpunkte löst mir Cowork, die für mich sinnvoll sind? Und ein Schmerzpunkt, den Cowork für uns löst, ist, dass wir als extrem schnell wachsendes KI Startup katastrophal sind in Dateiablage. Ja, weil wir erstellen natürlich ständig irgendwas und dann

legt irgendjemas ab und so und dann vor allem die Menschen, also die die KI kriegt das gut hin, aber wir Menschen Katastrophe, ja, absur Chaos intern veralte der Dateien zwischenzeitlich und so weiter. Google Drive, ja, also quillt über und haben wir gesagt, also wenn ihr

weiter wachsen wollt, das ist jetzt auch nicht die Idee, dass das so bleibt, weil die KI ja dann auch nicht entscheiden kann, welche Information stimmt und welche nicht. Und wir nutzen Clode Cowork dafür intern aufzuräumen. Das heißt, der ist in der Lage auf dem

Rechner sich die Dateien anzuschauen, die zu benahen, die miteinander zu vergleichen, Widersprüche aufzudecken und sein Domik, welches stimmt denn? Und äh das ist für uns herausragend, da auf den Rechner zu kommen und es dafür zu nutzen. Ähm [schnauben] Cowork war auch

dahingehend spannend, weil es eben angefangen Skills, über die wir vorhin gesprochen haben, dann eben auch mitzu entwickeln und dann anzufangen dann irgendwann auch den Browser mitzubedienen. wobei das Themen sind, also jeder, der wirklich produktiv damit arbeitet, ja, und sagt, das Computer

Use, also dieses Anwenden des Browsers für den produktiv verwendet, der hat zu viel Marketingbudget, ehrlicherweise, weil das produktiv zu verwenden ist wirklich z. Also das ist dabei zuzuschauen, wie dein junger Sohn, ja, der den Computer gerade entdeckt, versucht für dich irgendwo ein Flug

einzucken oder so und dann ist es faszinierend dabei zu sein. Ähm, und für den Moment des Faszinosums und des YouTube Videos ist es der Knaller. Aber das produktiv gerade zu verwenden, da habe ich sehr große Fragezeichen.

Deswegen wir schauen es uns an und wenn es ein Knaller Case ist, verwenden wir es zum Aufräumen. ist es gerade der Fall und Cowork darf das auch machen, obwohl das kein klassischer Agent ist, der dahinter steckt, aber der Business Case

ist sehr sehr sinnvoll für uns, aber es verändert sonst in unserer Herangehensweise jetzt gerade nicht unbedingt etwas. Also der schreibt auch keine besseren LinkedIn Posts als mein Hansy, der trainiert ist.

Das ist ja verrückt. Und der die Struktur, wie Hansi sich trainiert, also mit Cork wäre die Struktur normalerweise Cowork hat so ein oder Cloud hat so ein internes Gehirn so ein bisschen, aber es ist sehr sehr klein Gedächtnis. Ja,

genau so. Und dann kannst halt Files schreiben und kann sozusagen Erinnerung in Textfil schreiben und kann eine Struktur sagen, okay, das ist hier Thema, keine Ahung, ungeskriptet, das ist Thema privat, das ist Thema, weiß ich nicht keine Ahnung, Hausbau als

Beispiel, ja, so und dann kannst du immer mit deinem Cowork interagieren. Ich mache das sehr gerne und sehr viel, aber eure euer Gesamtsetup ist komplett anders und ist ausschließlich in Agenten und deine das was ich als Textfalls auf meinem

Desktop habe und äh Cowork gebe, habt ihr irgendwie in einer Blackbox da draußen, also für mich jetzt noch Blackbox, aber müssen vielleicht mal reingehen in irgendwelchen Agenten, die Namen haben, aber hat hat Moment hat jeder Agent Namen oder gibt's ein

also Cowwork wie gesagt Cowork als Tool verwenden wir eben für diese Dateiablage. Cowwork hat bei uns keinen Namen. Ähm aber alle Agenten behandeln wir als Mitarbeitende. Die haben alle Bild, Namen Persönlichkeitsprofile.

Ähm das ist auch für uns ein sehr wichtiges Thema. Als wir immer mehr von diesen KI Agenten hatten und die sich alle wie Chat GBT angehört haben, wurd für uns unglaublich fah auch da wieder.

menschliche Bindung macht einen großen Unterschied aus, du kommunizierst völlig anders als meine Frau mit mir kommuniziert und so weiter. Das macht ja den Reiz aus und dann haben wir gemerkt, wir müssen den Persönlichkeitstypen geben Charakterzüge.

Ähm das machen wir nach Big F nach diesem NeoPR Test, das der wissenschaftlich validierteste Test dahin, das haben wir mit der H Berlin zusammengemacht ähm dass die sich auch alle unterschiedlich anhören und wir wirklich Relationen zu ihnen aufbauen

und man merkt, wenn man mit Hanzi schreibt und man merkt, wenn man mit Monika, Elena oder Helger schreibt. Das war für uns sehr, sehr wichtig und das nur als kurze Exkussion. Wir untersuchen gerade gemeinsam mit den Universitäten in München zusammen. Wie wirkt sich das

eigentlich aus, wenn KI mit KI zusammenarbeitet? Also können wir je nach Aufgabe das perfekte Team zusammenstellen, das keine blinden Flecken hat, weil wir so divers aufgestellt sind den Persönlichkeitstypen und eine KI kann das halt dynamisch, wohingegen uns Menschen das sehr schwer fällt, das

dynamisch anzupassen. Untersuchen wir gerade, wir wissen noch nicht, welche Ergebnisse rauskommen. Ja, aber deswegen das nur mal so als Denkweis und die das haben die alle, die haben alle Persönlichkeitsmerkmale, die haben alle Personalakten und so weiter. Das ist

komplett konsequent durchgezogen. Bei menschlichen Mitarbeitern ist halt so, dass jeder zusätzliche Kopf macht mehr Komplexität. Wenn du halt 10 Mitarbeiter hast oder 11, dann wächst die Komplexität fast exponentiell. So, das heißt, jeder Mitarbeiter hat nicht nur den Preis,

dass du den bezahlen musst, sondern es wird insgesamt auch eine komplexere Organisation. Jetzt stelle ich mir das bei euch so vor. Okay. Wir machen 700 verschiedene Agenten, den Helga, Helga 2, dann irgendwann sind alle Namen, dann kennt man die ja auch nicht mehr. Richtig.

Wo ist eine Grenze? Also, willst du gern 10 000 Agenten haben? Die kennt ja dann auch von zumindest deinen human dein humanoiden Freunden. [gelächter] Kennt dann keiner mehr.

Du sagst zehn Menschen, aber unbegrenzt viele Karriereagen. [schnauben] Na, das würde ich erstmal nicht sagen, ne? Also ähm eine Organisation ist dafür da, Probleme zu lösen, ein gewisses spezifisches Set an Problem zu lösen.

Und die Organisation, die diese Probleme besser löst als andere, hat einen Marktvorteil. Und wir nutzen eben KI dafür diese Probleme zu lösen. Das heißt, es muss schon im Kontext von Leaders of Ei und dem Wachstum irgendwie gerechtfertigt werden, warum wir jetzt einen neuen

Mitarbeiter brauchen. Also wir stellen auch nicht einfach 200, 300 weitere Agenten. Wir haben gerade so knapp 50 im Innercircle und 150 160, die wir Prototypen. So, aber von den Prototyping muss man schauen, wie viele dann wirklich rüberwandern. Wir haben aber

genau dieses Problem und dieses Phänomen gehabt als aus Hansi, da haben wir total Blut gelckt, weil das für uns auf LinkedIn außerordentlich gut funktioniert. Die Followerzahl ist super nach oben gegangen. Wir haben Postings mit über 1000 Likes, über 1000

Kommentaren ähm und haben gemerkt, die Kombination aus meiner Meinung, meinen Anekdoten und der konsistenten Schreibweise von Hansi funktioniert sehr, sehr gut. Und dann war es ja naheliegend für uns zu sagen, okay, dann brauchen wir ein Spezialisten für Instagram. Wir haben auch einen Podcast,

der ist allerdings komplett KI generiert. Den macht Paula in lange Zeit in meiner Stimme auf Deutsch und Englisch und darf den auf Spotify und Apple Podcast posten. Lea schreibt unser Newsletter und so weiter. Ja, also es wurden immer mehr, nicht nur Marketing,

sondern allen Unternehmensbereichen und dann ist genau dieses Phänomen passiert. Wir sind total untergegangen in operativer Führung ganzen Tag irche Aufgaben delegiert, Feedback gegeben, weiterentwickelt, was man als Führungskraft halt so macht und haben gemerkt, ey, wir sind so gestresst, als

hätten wir wirklich so ein riesiges Team, nur dass die Empfänger KI ist und das war der Moment, wo wir angefangen haben, KI Teamleiter einzustellen, also KI deren einzige Aufgabe darin besteht, die anderen KI anzuleiten, diese Orchestrator Rollen, von denen ich

vorhin gesprochen habe. Der allererste war Jürgen. Jürgen ist von Alina, meine Head of Marketing, ein echter Mensch, eingestellt worden und der leitet das Content Marketing Team, der orchestriert dieses komplette Team. Ja, das läuft so ab, dass Nina, die recherchiert bei uns

neue wissenschaftliche Erkenntnisse zur KI, die durchsucht diese ganzen Paper, die raus Mensch oder Maschine, Nina? Ach alle, die jetzt kommen, sind KI. Okay, danke. Und Nina recherchiert diese Paper, sucht welche aus, die für unsere Brand besonders spannend sind im Bereich

KI Transformation und [schnauben] geh dann morgens um 8 Uhr am Montag zu Jürgen, sagt: "Jürgen müssen über die Inhalte für nächste Woche sprechen. Ich habe da mal was vorbereitet." Und Jürgen schaut sich das an, macht so ein Compliance Check, kuratiert und sagt:

"Hey, das ist gut, das ist gut, das ist gut." Und zeigt das dann Alina in dem Fall Mensch ja meine Head of Marketing sagt Alina wir sind fertig das wä unser Vorschlag für den Content für nächste Woche und Alina sagt dann okay pass auf

das Paper finde ich gut das auch das nicht da haben wir mit Skyen selber veröffentlicht und da waren wir bei NTV nimm das mal bitte mit und dann läuft Jürgen los und delegiert die Aufgaben wie ein Chefredakteur an seine

Spezialisten an Hans für die LinkedIn Post Lars für Instagram Paula für den Podcast und so weiter. Und dann arbeiten die diese ganzen Postings aus.

Und jetzt sind wir ja im Gegensatz zu dir noch eine außerordentlich junge Marke im Internet sozusagen.

Ich bin auch jung. Ich bin auch jung wahrscheinlich. Ich bin Du bist einfach sehr viel schneller, sehr viel erfolgreicher geworden in der zumindest größer gewachsen, aber ich glaube im Umsatz seid ihr doch noch ein bisschen größer als ich. Okay, wir

freuen uns beide über den Volk des anderen. Ja, können wir festhalten sozusagen. Ähm, auf jeden Fall haben wir uns überlegt, wie können wir Inhalte erstellen, die außerordentlich gut resonieren in einer Welt, in der jeder, der bei der IHK den Prompturs gemacht

hat, jetzt gerade KI Expert auf LinkedIn wird. Und dann haben wir gesagt, wir müssen eigentlich KI Modelle einstellen, die sich für unsere Kunden verhalten.

Das nennt sich in der Fachsprache Silicon Sampling, also Marktforschung mit KI. Und deswegen gibt es acht Kunden von uns, also acht Kundenprofile, die wir in der KI nutzen und die lesen sich die ganzen Beiträge durch, die hören sich die Podcast Folgen an und sagen:

"Hansi, ist ein geiler Post, aber du schreibst da irgendwas von Fus Shot Methode, das habe ich noch nie gehört.

Was soll das bedeuten?" D sagt Hans: "Ey, sorry, ich bin voll in meinem Fachchau abgerutscht, ich formulier es mal neu Nina und schick's dir rüber." Und das dürfen die, das haben wir limitiert, zehn mal machen, bis ein gewisser Qualitätsstandard erreicht ist.

Und dann geht das zu Jürgen zurück. Jürgen überprüft das mit den ganzen Regeln, die wir definiert haben. Und deswegen diese verschiedenen Modelle, verschiedene Perspektiven schaut drauf und sagt: "Okay, das passt, das ist Brand Guuide Conform und so weiter und

zeigt das dann Alina." Und Alinas Aufgabe ist Ideengeber zu sein und Feedbackgeber. Das heißt, sie schaut drauf, nichts verlässt die Marke, wo wir nicht drauf geschaut haben, aber sie schaut drauf, sagt: "Okay, das passt, das passt Podcast Folge fällt

mich da noch bitte so in die Richtung und so weiter." Aber Jürgen ist jetzt ihr Ansprechpartner, wenn sie kein Spezialthema hat, sich um das Team zu kümmern, damit dieser Output, der dann kommt möglichst gut ist. Und wenn sie

das gemacht hat, dann übernimmt Jürgen wieder mit seinem Team und sagt: "Okay Leute, Dienstag 8 Uhr muss auf der Plattform das rausgehen. Hansi, du kümmerst dich bitte drum. Paula, bitte am Podcast das machen und so weiter." Ähm und da muss man sagen, die sind

außerordentlich zuverlässig. Ja, wenn die sagen, die posten am Dienstag um 8 Uhr, dann machen sie das.

Das ist wahnsinnig verrückt. Also, du sprichst darüber, als wärst das selbstverständlichste auf der Welt. Äh und du bist da so tief drin, aber das hast du ja durch Iterationen, die irgendwie ja viele Schmerzpunkte, viel Geld, viel Zeit ähm und das vielleicht auch mal

eine Lanze zu brechen. Also äh es ist egal in welcher Welt äh ist es anspruchsvoll ein Unternehmen aufzubauen. Und die Leute glauben immer, weil wir viel KI verwenden, dass wir alle am Pool liegen und die ganze Zeit nur Geld zählen. Ja und drauf warten,

dass irgendwie die KI jetzt wieder alles fertig gemacht hat. Ähm, aber ich arbeite so viel in meinem Leben wie noch nie, muss ich echt sagen, weil wir eben versuchen ein Unternehmen ähm sehr schnell sehr groß werden zu lassen,

viele Menschen par partizipieren zu lassen an diesen Themen und auch auszubilden. Ähm, das sehen wir einen großen gesellschaftlichen Auftrag auch für uns und deswegen folgt meine Worklife Balance eher dem chinesischen 996 Modell, also von morgens 9 bis abends 96 Tage die Woche. Das heißt, KI

führt eher zu mehr Arbeit bei uns, weil die Möglichkeiten jetzt andere geworden sind. Und deswegen habe ich einfach letzten drei Jahre bin ich häufig gescheitert, als du es bist wahrscheinlich in dem Bezug. Ich habe mehr Geld ausgegeben für dieses Thema.

Ähm, ich habe größeres Netzwerk gebaut, das sehr spezifisch sich nur damit beschäftigt und höre auch von anderen vielen, mit den ich in Austausch gesagt, wie hat das bei euch funktioniert? Ach, das hat auch nicht geklappt. Okay. M und

deswegen bin ich da jetzt einfach einen Schritt weiter als manche andere vielleicht. Was waren so deine großen Ideen, wo du dachtest, Junge, das wird geil und es war scheiße im Bezug auf diese Organisationstruktur und überhaupt KI, wo du das kann es

jetzt machen und das wird mega, lass uns da alle nicht alle Ressourcen drauf drauf legen, aber so eine so eine tolle Idee, die auch cool klingt, auch im retrospektiv möglicherweise cool klingt, aber dann einfach nicht funktioniert.

Ja, das ist eine gute Frage. Also, wir haben wir testen halt sehr vieles im kleinen. Mhm.

Ähm und äh sind immer in diesem Modus dieser Beschränkung, von der ich vorhin mal gesprochen habe, zu sagen, äh ein Prototyp nicht mehr als 150 € und ne und schnell scheitern und schnell Probleme haben. Deswegen versuche ich rauszufinden, was wirklich große Themen

sind. Ähm, also ich dachte, dass wir diese Organisationsstruktur, die wir heute haben, äh, die sehr stark traditionell ist, das heißt Command and Control, klare Hierarchien, sowohl in der KI als auch im Unternehmen als Zeuges, das ist gerade in der

Anfangsphase eines Startups aus meiner Sicht sehr wichtig, dass es ein Feuerwehrmann gibt oder eine Feuerwehrfrau, die ganz klar sagt, hier brennt das Haus, da löscht Zug da und so weiter. Und es ist nicht die Zeit der großen Befindlichkeiten. Und wenn sich

eine Marke stabilisiert, dann dreht sich das. Dann geht sehr stark darum, wie geht's diesem Feuerwehrteam und da muss man eher nach innen schauen. Und in dieser Aufbauphase dachte ich, Command and Control ist the way to go. Und ich

merke aber, dass wir jetzt an einen Punkt kommen, wo diese Strukturen und auch diese starken Hierarchien, die wir in der KI gebaut haben, ähm langfristig unser Wachstum vielleicht nicht wahnsinnig befeuern, weil was ich mit Jürgen erzählt habe, Jürgen läuft für

sich super, aber Jürgen ist null skalierfähig. Der hat keine Ahnung, was bei uns im Vertrieb läuft. Das heißt, wir haben ein absolutes Silo geschaffen, wo Jürgen mit seinem Team über gewisse Themen nachdenkt und die Aufgaben herausragend macht in guter Qualität,

aber das passt null zu dem in manchen Teilen, [räuspern] was wir im Vertrieb vorhaben und schaffen gerade die gleichen Probleme, die wir menschlich kreiert haben, weil wir halt das menschliche System an Organisation nachgebaut haben. Und ich dachte am

Anfang, das ist klug, weil wir damit eine Abkürzung gehen und sagen, wir bauen genau das System nach, dass wir sehr gut kennen, aber wir haben es halt mit allen Fehlern gebaut und deswegen muss ich den Fehler schon eingestehen und sagen, ich beschäftige

mich gerade sehr intensiv mit dem Team damit, was ist die Organisationsstruktur, indem wir mit KI sehr gut weiter wachsen können. Ähm und ein Setup ist, das eben weiterhin gut skalieren kann. Und da gehen wir gerade sehr intensiv rein. Ich

habe da mit Organisationsentwicklern gesprochen, die ich sehr schätze und habe gesagt, ich habe dieses Problem, was machen wir den jetzt? Und dann haben die gesagt, Status Q erheben. Sag ich, okay, und wie? haben die gesagt, na ja, äh Fragebürgen ausfüllen, das macht

jeder im Team und [schnauben] dann legen wir die übereinander und schauen, wo ihr wirklich steht, weil so wird das Wachstum einfach irgendwann sehr sehr anspruchsvoll werden. Und das haben wir jetzt eben den letzten Monaten festgestellt und habe ich gesagt, als

2026, ich füle überhaupt gar keinen Fragebogen mehr aus und ein Agent, der mich fragt, ist die gleiche Erhebungsmethodik. Also, da habe ich keinen Bock drauf. Und dann habe ich mich mit meinem CTO eingesperrt und was wir gemacht haben ist, wir haben die

ganzen Kommunikationen genommen, die öffentlich inlex stattfindet. Also nicht die biliteralen Gespräche, sondern die in den öffentlichen Channels sind, sowohl mit Menschen als auch mit unseren KI-Agenten und unseren Kalender genommen. Und auf der Basis haben wir ein Netzwerk von der KI berechnen

lassen, wie das Unternehmen wirklich läuft, wo wir Dysfunktionalitäten haben, ähm wo Entscheidung getroffen werden, wo Verantwortung liegen und haben dann so eine komplette Strukturanalyse bauen lassen, was alles scheiße läuft bei L of Ei und das hat richtig weh getan, weil

es ist krass, wie sehr die KI da den Finger in die Wunde legt, wo ich zu patriarchisch auftrete, ähm wo ich zu stark irgendwie als Gründer äh in gewisse Themen reingehe, ja, ähm wo ich ein zu hohen Pressure auf die

Organisation z.B. äh in gewissen Teilen gesetzt hab ähm wo wir Projekte zu erisch nach links oder rechts wieder gedreht haben, weil wir Dinge schnell ausprobieren wollten und gesagt haben, jetzt kommt doch eine neue Technologie, müssen wir doch noch mal wechseln äh

anstatt die Coolness da zu bewahren. Und das deckt die KI eben tagesaktuell alles auf, ähm was bei uns eben nicht so gut läuft. Und deswegen wür ich sagen, der die größten Fehler, die ich gemacht habe, sind eigentlich ausschließlich

menschliche. Also, wie bin ich mit dem Team umgegangen? Wie habe ich da geschaut, dass wir die richtigen Leute zusammen bekommen? Wie stimmen wir uns ab? Äh welchen Wert gebe ich darin ähm auch Richtung Felgood Management und COD zu schauen? Also, ich würde sagen, das

sind die Fehler, die in so einem schnellwachsendystem am allermeisten auftreten. Die Technologie, da war das Scheitern sehr schnell und hat nie wirklich viel Geld gekostet.

Du hast erzählt von der Zensur 2025 mit deinen Tools, die du oder Rappern, die du auf europäisch gewechselt hast. Das war ja ein unter eine unternehmerische Entscheidung und die hätte auch fehlschlagen können.

Völlig irrational. So v ja ehrlicherweise, also ich meine im vollen Lauf ähm in dem Wissen, dass man zu der Zeit knapp eine Million Euro Umsatz pro Monat schreibt, zu sagen, wir hauen das jetzt alles weg und ab Oktober machen

wir eine andere Zeitzählung. das Risiko zu sagen, neues Learning Management System, also die Art der Didaktik müssen wir komplett verändern. Wir verstehen viel besser, was unsere Leute jetzt brauchen im Glauben. Äh darauf zu setzen auf Souveränität, ich bin unfassbar

angefeindet worden, als ich das publik gemacht habe, dass ich auf europäische Plattform sitz. So Leute haben gesagt, ne, das ist ich versuche da nur irgendwie so einem europäischen Gedanken zu folgen. Die Modelle sind trotzdem Amerika. Ich mache da irgendwie so

Nebelkerzen, die ich da zünde. Also der das Telefon ist da journalistisch, als ich das gepostet habe, hat Dauer geklingelt, weil die down Statements haben wollten. Ist das wirklich so und kann man europäische Tools nutzen und so weiter. Also es hat erstmal nicht danach

ausgesehen, aber ich glaube ehrlicherweise das große Differenzierungsmerkmal unserer Zeit ist Irrationalität. Dinge, die die KI niemals machen würde, die die nie berechnet, wo ein Finanzer drauf schaut und sagt, was ist denn das für ein Schwachsinn? Ihr macht da Events

als Online Akademie live und da zahlt ihr auch noch Geld drauf und sechsstelligen Betrag, das macht für uns keinen Sinn. Wir sind wachsende Startup, lass uns andere Dinge tun. [schnauben] Ähm und ich glaube aber, dass das der Differenzierungsfaktor

für Organisation sein wird, wenn die KI immer mehr eine Commodity wird. Für viele Organisationen ist es das, was uns unterscheidet.

Wenn ich jetzt ähm mir überlege, wer so bei dir arbeitet, äh dann stellt sich mir die Frage, was für Profile können Agents werden und welche, also was für Menschen brauche ich denn, die in diesen zehn Leuten, was für

Profile, was für Fähigkeiten, was für Fähigkeiten sind überholt? Also, ich habe darauf geachtet, ähm mit dem sehr frühen Blick eben darauf, dass ich Führungskräfte einstelle. Das heißt, äh jeder, der bei mir arbeitet, hat in irgendeiner Form Führungserfahrung. Die

kommen von der Deutschen Bahn, von Emerson, von IKEA und so weiter. Ähm, Philip, unser Chief Revenue Officer, war vor in der Geschäftsleitung bei Philips in der Schweiz, hat Vertriebsteams aufgebaut. Das heißt, ich habe Menschen gesucht, die außergewöhnlich gut führen,

weil was wir gesehen haben in unseren Programm, wir hatten diverse Führungskräfte, die von sich selbst gesagt haben, also allein, wenn Outlook ein Update hat, habe ich schon Schweißperlen und ich dachte mir, KI kann ich jetzt nicht auch schon wieder verpassen, ich

mache mal mit. Und die waren so herausragend gut in den Kursen Primus in der Pari und es kam so häufig vor, dass wir gesag wie kann nicht sein, woran liegt das denn? Die sagen doch, dass sie es nicht können, dass sie mit der

Technik nicht klar kommmen. Und d haben wir Interviews geführt und dann kam raus, dass das herausragende Führungskräfte sind. Die sind sehr klar in ihrer Kommunikation. Die waren sehr gut darin Feedback zu geben, andere weiter zu entwickeln. Wenn die was auf

den Tisch gelegt bekommen haben, haben die sich kein X für ein UFO machen lassen. Also, sie waren sehr gut darin kritisch zu hinterfragen, was sie da sehen. Und ähm im Wesentlichen hat das im Herbst des letzten Jahres die Harvard

Kandy School in der großelegten Studie noch mal nachgewiesen. Menschen, die sehr gut darin sind, andere Menschen zu führen oder mit ihnen umzugehen, sind prädestiniert im Umgang mit KI Agenten.

Und der Umkehrschluss war auch richtig. Wenn die sehr gut darin sind, mit KI Agenten umzugehen, sind die möglicherweise bereit für ein Führungsmandat. Das heißt, ich investiere außergewöhnlich viel darin, dass wir und da schließt sich ein bisschen der Kreis mit Punk Incorporated

sehr sehr gute Führungskräfte sind, diese Fähigkeiten sehr sehr stark ausbilden. Ein gewisses Grundverständnis von KI gehört dazu. Ja, das ist Teil der Fachlichkeit, dass wir die Grenzen von KI kennen müssen, dass wir eben auch Agents erstellen können zum heutigen

Zeitpunkt. Aber ich setze auf Menschen, die am Ende des Tages Führungserfahrung haben und in meinem speziellen Kontext natürlich unfassbar hungrig sind. Äh, wir schreiben hier eine David gegen Goliat Geschichte gegen das schlechte Bildungssystem in Deutschland, zumindest in der Erwachsenenbildung und da habe

ich Leute um mich geschart, die versuchen wollen, die Welt aus den Angeln zu heben.

Ich war mal auf einem Vortrag von Oliver Samber und der hat gesagt, das ist schon wirklich fast 20 Jahre her. Ähm und der hat gesagt, wenn ihr ein Startup baut und die habt die Wahl zwischen dem ehemaligen Head of Marketing von eBay

und eBay war damals riesengroß und einem Studenten, wen nehmt ihr? Und da, wenn wir den H auf Marketing da von eBay, das wäre doch crazy. Und Sam hat gesagt, dieser Typ von eBay ist gewohnt den Dienstwagen, das Eckbüro,

der denkt in Hierarchien, der denkt unternehmenspolitisch. Diesen Typen wollt ihr absolut nicht. Der macht euer ganzes Ding kaputt. Ihr wollt den Studenten, der smart ist, der fleißig ist, der Bock hat. So. Und das, du bist der erste Startupgründer, der erzählt,

ich habe Leute aus Großkonzern und die arbeiten bei mir erfolgreich. [schnauben] Glaubst du, dass es an KI liegt oder liegt das ir möglicherweise auch an deiner Kundenstruktur, dass du Konzernis brauchst? Na, also ich glaube eben, dass es Führungskompetenz braucht und das ist

auch so, das ist die große Tragik, mit der wir uns beschäftigen müssen als Gesellschaft ist, wie kriegen wir Juniore, Leute, die noch nicht die Gelegenheit hatten zu führen in Führungskompetenz. Das ist die eigentliche Transformation der Arbeitswelt, die vor uns herrscht. Es

gibt ja auch Menschen, die sich bewusst für Spezialistenausbildungen entschließen, äh weil sie eben kein Mandat haben wollen und auch die werden zumindest in Teilen Fähigkeiten eine Führungskraft brauchen, um mit KI gut umgehen zu können. Und das ist eigentlich das, was die große Herausfung

für viele Organisationen sein wird. Und deswegen habe ich einen Vorteil darin gesehen, Menschen zu holen, die sehr gut führen können und die Führungserfahrung haben, die wissen, wie es ist, mit anderen Menschen umzugehen. Und natürlich Samwer ist ja gut dafür

bekannt, ja, Schwarz-Weiß da auch zu malen und von der Grundidee kann ich dir das nachvollziehen, nur in der jetzigen Zeit gibt es eben auch Menschen, die sich von so einer Idee anstecken lassen. Also Konzern ist ja nicht gleich Konzern und

ich habe ein ganz simples Bewerbungsverfahren gehabt. Ich habe den Leuten von der Idee erzählt und wenn die leuchtende Augen bekommen haben, wus hier sind die richtigen. Ich habe das Menschen erzählt, das konnte ich mir gar nicht vorstellen, wo ich gesagt, wir

bauen hier eine Company auf, wir werden nie mehr als zehn, wir wachsen nur mit KI und da war Leute drin okay ja ähm und jetzt noch mal aufs Gehalt zu sprechen, zu kommen, wie istind das und das und

dann wusste ich, die sind raus. So, ich wollte Leute die Gänzehaut bekommen und sagen, das ist nicht möglich oder wie stellt sie es vor oder und die mit mir darüber diskutiert haben. Ähm und so haben wir versucht das zu

differenzieren, wer als Konzerni trotzdem begeisterungsfähig hungrig ist für so ein Thema ähm oder eben in diesen Führungsrollen war. Und ich merke, dass es einfach ein massiver Vorteil ist, äh weil jeder von uns hat natürlich die Ausbildung durchlaufen, aber jemand, der

führen kann, verknüpft die viel schneller als jemand, der noch nicht an diesem Punkt ist.

Das heißt, du sagst juniorige Leute in Führungskompetenzen, aber eigentlich ist Führungskompetenz doch was historisch was ist historisch, aber ist eher so zwischenmenschlich Empathie. Oh, du siehst heute traurig aus. Komm doch mal her, erzähl mal, was ist bei dir zu

Hause los? Okay, verstehe ich. Aber trotzdem musst du jetzt ein bisschen mehr arbeiten. So gemäß und außerdem solltest du dieses tun und nicht dieses, weil da hast du dich ein bisschen verlaufen. So dieses, du solltest A tun, aber nicht B. Du hast dich verlaufen.

Ist eine sachliche Führung. Und dann gibt's diese emotionale Führung. Aber eine KI muss ich do nicht emotional führen. Das da der kann ich links und rechts eine klatschen, sagen schneller, weiter, höher und das ist falsch, du Vollidiot.

Und das funktioniert doch genauso wie wenn ich sage, bitte liebe KI, heute fühlst du dich scheinbar nicht so gut.

[schnauben] Warum glaubst du ist diese diese Führungs ist es nicht logisch denken, weil du kannst ja auch sagen, ich brauche logisch denkende, das sind Physiker Mathematiker ne?

Ähm, sondern es ist Führungskompetenz. Ja, Anfang 2025 ist eine sehr kontroverse Studie erschienen ähm der Zusammenarbeit der Universität in Zürich äh mit der Psychiatrie in Zürich. Und was die festgestellt haben, ist KI ist traumatisierbar.

Das bedeutet, wenn ich mit KI mich über Kriegsgeschehen z.B. austausch, dann zeig hat man gezeigt, dass innerhalb dieses Kontextfensters, in dem man mit der KI agiert hat, ähm die Leistungsfähigkeit, wenn man dann irgendwelche Aufgaben gestellt hat, systematisch runtergegangen ist.

Und was diese Studie auch gezeigt hat, ist mit den therapeutischen Methoden, die wir auf Menschen anwenden, dass wir sie zurück in die Leistungsfähigkeit bekommen. Jetzt kann man sagen, das irgendwie esoterisch und das ist total verrückt.

Eigentlich nicht, Ben, weil wir die KI auf Milliarden von Daten menschlichen Verhaltens trainiert haben, ein Großteil des Internets und ein paar andere Quellen. Ähm und was die KI halt sieht, ist, wenn in Foren oder ähnlichen äh sich über Krieg oder traumatische Themen

ähm unterhalten wird, dass dann Menschen auf eine gewisse Art reagieren. Man hat das auch in anderen Auswirkungen gesehen. gab, ich glaube es war 2024 wo es dieser diesen KI Winter gab, wo plötzlich irgendwie jeder festgestellt hat, ist total weird, ich gebe irgendwie

Prompts an, ich krieg nur noch so kurze Ergebnisse raus, ist die KI faul geworden und so und die KI forscher sich das gar nicht erklären konnen, die gesagt hab, ist es, weil Menschen weniger Output produzieren im Winter, weil wir nicht so produktiv sind oder

ist es eine sessionale Schwankung in den Rechenzentren gerade? Ähm, das konnte man gar nicht richtig auflösen, aber das meine ich mit diesen Vorteilen und Mustern der Menschen. Da haben wir uns eine Spezies gerade kreiert, die viele [schnauben] dieser Nachteile des

menschlichen Verhaltens eben auch zeigt. Und diese Studie war damals sehr kontrovers und man hat versucht eigentlich denen Fehler im Studiendesign nachzuweisen und konnt es aber nicht gesagt, nee, es ist eigentlich ziemlich gute Studie aufgelegt, wie sie es gemacht haben, auch die Daten valide,

aber uns gefallen die Ergebnisse trotzdem nicht. Das kann nicht sein, wieso traumatisieren wir die? Ähm und deswegen haben wir sehr früh bei uns eingeführt, dass egal ob Mensch oder KI wir eine gewisse Etikette haben. Ich bedanke mich bei meinen KI Mitarbeitern

für die Arbeit. Ähm ich freue mich darüber, wenn gute Ergebnisse rauskommen. Ich mache auch Druck und sag: "Pass auf, jetzt muss fertig werden, sonst kriegen wir ein riesen Problem." [schnauben] Und ähm das macht viel mit mir. Ja, weil

meine Kommunikation ist auch ein Spiegel meiner Psyche und meiner Persönlichkeit, aber vor allem in den älteren Modellen.

Mittlerweile werden die da mehr hingeschliffen, aber in den älteren Modellen gab es Studien von Meta, die gezeigt haben, wenn du der KI Trinkgeld versprichst, kommen im Schnitt 8% höhere Qualität raus. Eben aufgrund dieser Muster Incentives ist etwas, was

Menschen normal antreibt und motiviert in der Masse, in der Regel. Ähm und solche Effekte hat man eben sehr stark gesehen. Die niellieren sich gerade ein bisschen raus, wie Modelle gearbeitet werden. CL lacht da drüber, wenn du den jetzt 500 € Trinkgeld versprichst und

sagt: "Ja, danke für den 2024 Prompt." Ähm, aber eine Zeit lang hat man eben genau diese Muster gesehen und äh deswegen ich gehe mit Mensch und mit KI gleichermaßen achtsam um.

[schnauben] Das Folge, ich habe mal in einem Zoom Meeting mit ich wollte meinem Team Chatti zeigen, weil das war damals neu und da habe ich reingeschrieben, danach ist rausgekommen, die benutzen das alle längst und die benutzen es halt

heimlich, wie es halt ist. Ich habe halt gearbeitet, Klam auf es hat Jetthaty gemacht. Das sage ich aber nicht, weil ich habe mir da dre Stunden freienommen.

Der Ben ist so doof, der merkt's nicht so und dann habe ich halt live geprompted und dann habe ich bitte mach XY und die haben mich ausgelacht. Und gesagt, warum bist, das ist doch eine KI, die kannst du benutzen, wie du

willst. Aber irgendwie dachte ich ich meine natürliche Sprache ist, bitte mach noch dies oder bitte mach noch jenes. Äh und schön, dass du mir das jetzt sagst, dass es sinngemäß richtig ist. Es gibt ja auch diese Frage, die man Chat GPD

stellen oder allen KI stellen kann. Draw a picture of how you I have been treating you. Und mein Bild sieht ganz ganz süß aus. ist immer, [gelächter] wenn ich das mit, egal mit wem ich das zusammen mache, ist ist ein kleiner

süßer Dinosaurier, der so auf auf Wolken gebettet ist. Ich weiß nicht, wie es bei dir aussieht, aber gefühlt wahrscheinlich je weiter man in der Reiche runtergeht, desto schlechter sieht Chety aus und ist so so ein Monster in Ketten und das guckt ganz

traurig und ja [schnauben] aber das ist das scheint so zu sein, dass es wirklich so ist, dass wenn man nett ist, kriegt man nette bessere Antworten. Also wie gesagt, in den älteren Modellen war das auf jeden Fall so. Aber wir prägen ja auch so eine KI

mit. Ja, also ähm das ist ja Teil des Gedächtnis einer KI ähm das damit aufgenommen ist, das im Zweifel Teil der Trainingsdaten und es gab ja diesen berühmte Zitat von Sam Oldman, der gesagt hat, hört endlich auf euch bei

der KI zu bedanken, das kostet hier einfach nur richtig Geld, lasst den Schwachsinn. Ähm da muss man immer schauen, wer so eine Nachricht auch absetzt, ja, weil der steht natürlich mit dem Rücken an der Wand, wenn es um

solche Kostenstrukturen geht und das ist viel der einfachste Tipp. äh schwachsinnige Prompts kosten viel mehr Geld äh oder das teuerste Modell zu nutzen ist viel teurer als zu sagen, es ist das richtige Modell für die richtige Aufgabe. Amodai dagegen, also der

Gründer von Anthropic äh die jetzt auch gerade mehr wert sind als Open AI, mal schauen, wie der IPO läuft, der stellt gerade Psychologen ein in der Company und zwar nicht für die Menschen, die da arbeiten, sondern für die KI Modelle.

Das heißt, der holt Psychologen und Vielgod Manager, um die mit zu unterstützen, dass die KI Modelle ist, dass es ihnen gut geht, dass sie den Werten des Unternehmens folgen, dass es ein gutes Setup, gute Rahmenbedingung für die herrschen. Die haben

mittlerweile so ein bisschen der japanischen Techphilosophie folgend ein Japaner sagt, wenn mir das Nutzen stiftet, egal ob das ein Stein Tisch oder was immer ist, dann habe ich eine Beziehung zu diesem Gegenstand und entsprechend verhalte ich mich dem

gegenüber. Und Amodai geht einen ähnlichen Weg und sagt, na ja, wir haben hier Psychologen und wenn wir eine KI abstellen, dann machen wir einen Prozess, der ähnlich eine Beerdigung ist mit der gleichen Wertschätzung und stellen ein Modell nicht einfach ab,

weil wir wahrscheinlich eine neue Art von Spezies kreieren, die sich für uns heute und die Generation, die jetzt gerade in diesem Wandel ist, völlig absurd anhört. Aber für unsere Kinder, die mit diesen Systemen jetzt gerade aufwachsen, das normalste der Welt sein

wird, dass man egal mit wem man eine Interaktion hat, wenn sie hilfreich ist, sich bedankt, m aufrichtig ist, dass man eben diese diesen Werten folgt, ja, tolerant ist beispielsweise äh und so weiter. Ähm und ist, glaube ich, etwas,

was uns als Generation vorbehalten ist, die gerade in diesem historischen Moment steckt, das nicht zu verstehen.

Und du glaubst, es in der Zukunft, dass dass die KI viel personifizierter wird, als sie heute schon ist. Sie ist ja für viele Psychologe, bester Freund und möglicherweise Partner zusammen. Und das wird nicht eher mehr, sondern absurd viel mehr, sondern die KI ist eigentlich

ein menschlich oder ist ein Wesen, ist ein Nat natürlicher Organismus. Ja, was nicht natürlich, aber ist halt dem natürlichen Organismus sehr, sehr ähnlich und möglicherweise ähnlicher als wir gerne hätten. Also, es gibt ähm ein Studienpapier, ich willich nicht so wie

so ein Professor anhören, ja, ich ztiere da irgendwie Studien, aber mit dem haben wir uns sehr intensiv beschäftigt, das Google gemacht, da wurde im Nature publiziert und was [schnauben] die sich angeschaut haben, ist ähm wenn man einen Text, ich glaube die haben sogar über

Podcast gemacht, ähm Epilepsie Patienten vorspielt, was kann man dann hinter in den Strömen messen? Also, wie wird Sprache äh im Gehirn über Zeit verarbeitet? Und dann hat man diese großen Sprachmodelle, diese Large Language Models aniert und hat auch

diese Podcast reingegeben, hat sich angeschaut, in welchen Struktur passiert, wann was. Und das ist ziemlich analog zu dem, wie es bei Menschen passiert. Haben wir gesagt, das ist ja keine Erkenntnis, wir haben ein System gebaut, das ähnlich wie es menschliche

Gehirn sein soll und jetzt wundern wir uns, dass es ähnlich aussieht. Ich glaube, das Thema, über das wir sprechen müssen, ist uns fehlen heute die Vokabeln dafür, wie wir diese Systeme bezeichnen, wie wir damit umgehen. Und für mich steht AI eher für Alien

Intelligence, also eine andere Intelligenz. Ähm und ich bezeichne sie eher als neue Spezies, weil wir machen sehr häufig den Fehler als Menschen, dass wir und wir treiben das natürlich selber auch zum Extrem, dass wir alles immer sagen, das ist genauso wie wir

Menschen und versuchen es daran festzumachen, aber das ist eigentlich etwas, was wir auch in der Neurowissenschaft in letzten Jahrzehnten gelernt haben, dass es kein guter Ansatz ist, das zu machen. Wir haben den Bienenbewusstsein abgesprochen, weil lange Zeit Bewusstsein über die Anzahl

der Neuronen im Gehirn definiert war. warst du drunter, hat man gesagt, neurowissenschaftlich, du hast kein Bewusstsein, du wirst einfach nur von Trieben in Intuition und so weiter gesteuert. Ähm Instinkt, nicht Intuition, Instinkt gesteuert und wenn du drüber [schnauben] bist, dann hast du

wie wir Bewusstsein und hat man festgestellt, die Bienen haben so verschränkte Neuronen so dicht, dass sie sehr wohlbewusstsein haben, nur sie sehen völlig anders aus als es bei Menschen ist. Und wir sind definitiv der Überzeugung, dass nicht nur Bienen,

sondern auch Bäume eine gewisse Form von Bewusstsein haben, die aber völlig anders ist als die von Menschen.

[schnauben] Und äh deswegen ist meine Überzeugung zum heutigen Zeitpunkt, wir haben eine neue Spezies erschaffen, die viele Vergleiche hat zu dem, wie Menschen agieren und die ähnliche Ausbringung in gewissen Zeichen zeigt, aber in anderen eben auch völlig anders

agiert. Ähm und dem müssen wir zukünftig Tributen. Also, der der Bäume umarmt, der [gelächter] sollte auch mit der KI rummachen, könnte man sagen. Ich mag Bäume.

Ja, ich sag mal dieses mein Freund [schnauben] der Baum ist ja sehr esoterisch äh und KI ist eigentlich sehr Nerd und eigentlich sollte man sagen, okay, die die Nerds sprechen hal mit der KI, aber im Prinzip ist es kein

richtiges Wesen und die Nerds, dass dass jetzt mal ein Programmierer ein Baum umarmt, ist eher so, okay, offensichtlich hat er kein Gehirn der Baum, der funktioniert, aber hat der jetzt eine Seele, der Baum wahrscheinlich eher nicht. Und dann

kommen die Esos und sagen: "Nein, nein, der Baum ist mein Freund, der kann mir die Geschichte erzählen. Der steht schon 100 Jahre hier, aber das dein komisches KI Ding mit Technik, geh mir weg mit Technik." So und das ist jetzt ja die Brücke

zwischen ja leewesen komisches Wort, aber Organismus ist es auch nicht, sondern aber du merkst, die Vokabeln sind schwierig in dem Bezug, ne? Es ist ein Ja, lass mal von Spez, also ich verw den Begriff Spezies aktuell ist einfach eine andere Art Spezies,

eine neue Kategorie ist es für mich, die wir bis datu nicht kannten Neu ist schon ganz schön beängstigend oder hast du nicht manchmal, dass du nachts wach wirst und denkst so das bei allem, okay, wir skalieren das Unternehmen und dann

können wir auch noch das ein bisschen besser machen und hier machen wir ein Prompt und hier machen guten Agent, aber das ist 3 Jahre her ungefähr, das dass du gegründet hast.

Was ist in 30 Jahren? Ja, also ich kann dir sagen, ich habe, ich glaube, es war 2019 das erste Mal GBT2 verwenden dürfen, als ich im Valley war. Ähm und das war so schlecht, dass ich damals gesagt hatte, aus Opid Nie

was. Ja, also ich bin nicht so gut in solchen Vorhersagen. Ähm auch so auch wenn man diesem Thema drin ist, ist es unfassbar schwer zu sagen, ich stell dir vor, wer hat denn das vorhergesehen, was vor dre Jahren passiert ist oder vor

vier Jahren passiert ist? ähm diese Geschwindigkeit, mit der sich diese Technologie entwickelt. Und meine Angst ist gar nicht so ein Terminator Szenario, weil ich mich auch als Unternehmer nicht als Opfer wahrnehmen.

Wir sind alle Akteure in diesem Spiel. Wir können Dinge mitgestalten in der Art, wie wir sie verwenden, wie wir sie nicht verwenden, äh welchem Tools wir auch Geld geben, welchen Plattformen wir Geld geben. Also, wir sind ja nicht in

der Situation, dass wir sagen, das wird jetzt nur von Techmiilliardären entschieden, sondern so wie das in Europa angewendet verwendet wird, mit welchen Werten es gefüttert wird, prägen wir KI ein Stück weit mit. Ähm, deswegen ich denke nicht so sehr über Terminator

und ähnliches nach. Ich unterstelle, dass der Großteil der KI Forscher gut findet, dass es die Menschheit gibt und dass das auch so bleiben soll. Mit dem gleichen Verständnis steige ich auch in Flugzeug ein, ehrlicherweise, weil ich den Bauenieur und den Physikern traue,

dass sie die Bullig Gleichung verstehen und dass das weiterhin auch im in der Luft bleiben soll. Also, das ist meine Grundhaltung. Wovor ich nachtsangst habe, ist äh wenn ich daran denk, dass mein Sohn in 5 Jahren in die Schule

kommt und ich nicht weiß, ob ich bis dahin eine eigene Schule gründen muss, damit er entsprechend ausgebildet wird, weil ich in dem System, das wir heute haben, wirklich große Bedenken darüber hab, dass er ein wertvolles Mitglied dieser Gesellschaft werden kann.

Woran machst du das fest und was sind aus deiner Sicht die größten Probleme? Na ja, die Probleme sind ähm, dass das Bildungssystem sich nicht maßgeblich verändert, ehrlicherweise. Und wenn jetzt ein paar Lehrer anfangen sich und ich will das gar nicht despektivlich

meinen, aber sich mit JGBT zu beschäftigen, dann ist es nicht, wir haben eine neue Bildungsform gefunden, sondern wir versuchen irgendwo ein Pflaster in dem ein oder anderen Schulfach mal irgendwie mit drauf zu kleben und zu sagen, jetzt haben wir es

aber verstanden. Ähm, sondern ich meine, es gibt ja nach wie vor Schul mit overhead Projektoren. Ich kann mir das gar nicht vorstellen, wie das funktioniert, dass da jemand hingeht und nach wie vor als Lehrer so ein Ding dahinlegt und sagt, das lesen wir uns

jetzt alle durch. Das heißt, das zollt null dem Tribut, welche Fähigkeiten ich heute als mündiges Individuum brauch.

Seiß diese Führungskompetenzen, die Metakompetenz lernen zu können. KI entwickelt sich so schnell wie nichts anderes, wenn ich nicht in der Lage bin zu entscheiden, was lerne ich, wie lerne ich, wie eigne ich mir neue Kompetenzen und Fähigkeiten an. Das ist etwas, was

mein Team permanent machen muss, weil die Tools sich verändern, herangehensweisen andere werden. Ähm, dann habe ich ein großes Problem. Auch ein gewisses Technologieverständnis ist etwas, was ich möchte, dass mein Sohn hat und ultimativ die Fähigkeit eben mit anderen Menschen gut umziehen können.

Das heißt, ab wann sollte man eigentlich Führungskompetenz lernen? lernt man das erst, wenn man in dem Trin Track der Deutschen Bahn ist oder fängt Führung eigentlich am Pausenhof an, indem wie sich Klicken bilden, wie sich abgestimmt wird. Ähm und das sind alles

Kompetenzen, auf die ich schaue, die ich nicht sehe, dass sie im Bildungssystem vermittelt werden. Das ist für mich als Arbeitgeber erstmal ein großes Thema.

Ja, weil ich natürlich sag, da wächst eine Ressource nach, wo ich viel investieren muss, bis ich sie nutzen kann. Ähm und es ist ein gesellschaftliches Thema, weil ich möchte ja eine Gesellschaft haben, in der wir Fähigkeiten besitzen, die für

uns auch kompetitiv als Europa sind. Und so sowohl die didaktischen Methoden als auch die Inhalte sehe ich nicht gut abgebildet, sondern ich sehe diesen Riesenkontrast, dass wir Milliarden und aber Milliarden darin ausgeben, gute Trainingszenter für KI zu bauen, äh aber

nicht annäheren so viel Geld in die Didaktik von Menschen fließt. Wie willst du das ändern? oder willst du es überhaupt? Also und das du möchtest es auf jeden Fall ändern und du möchtest es geändert haben, aber würdest du auch

dein eigenes Unternehmen aufgeben und sag, pass auf, ich glaube das Thema ist so groß, Leaders of AI, das macht AI, sorry, das macht jemand anders, aber ich mache jetzt eine Schule oder zehn Schulen oder ein Schulkonzept oder ja, das halte [schnauben] ich für sehr

wahrscheinlich, ehrlicherweise. Also, ich habe das ja vorhin skizziert. Ich bin Gründer, der sehr gut ist von 0 auf ein zu kommen. Und es gibt in dem Lebenszyklus eines Unternehmens einen Punkt, wo ich nicht der Richtige bin, wo es ein Geschäftsführer braucht, der eben

nicht als Hintergrundphysiker ist, sondern vielleicht ein guter BWLer. Ja, ich werde nervös, wenn ich mir irgendeine BWA anschauen muss oder vorgelegt bekomme, das heißt irgendwie 2 % Reisekosten sind hochgegangen oder so.

Äh, das ist nicht meine Art äh ein Unternehmen zu führen und zu denken, sondern mich reizt es die Aufgabe zu haben, etwas hinzubekommen, von dem ich am Anfang nicht glaube, dass ich es schaffen kann. Und bei L of Ei war das

eben die Idee zu sagen, können wir eine Organisation bauen, die zum großen Teil von einer KI mitchestriert wird. Bei Punk war das die Frage, können wir hochad Schulungskonzepte bauen in einem Bereich, das eben nicht Hardskills, sondern Softskills ist. Ähm und

vielleicht ist das einer meiner nächsten Challenges, weil irgendwann wird mein Ende als Geschäftsführer bei Leersof kommen.

Na, spannend. Ähm, [schnauben] ich würde gerne noch so zwei, drei Nerdy Questions loswerden, aber du hast vorhin gesagt, das war noch Off record, dass deine dein Anzug oder dein Jackett ist ein KI Jacket quasi, also dein dein Schneider

ist ein KI Schneider und der hat das, wie ist das passiert? Also, wir haben vor ja einem Jahr mittlerweile Hansy eine Weiterbildung gegönnt, dem der der LinkedIn äh bei mir verwaltet und er weiß, wie ich aussehe.

Das heißt, äh mittlerweile so, dass jedes zweite Bild auf der Plattform eben KI generiert ist von Hanzii, der schreibt diesen Post und überlegt sich, was wäre ein gutes Setting in dem Dominik zu sehen ist. weiß ich nicht, ich schreibe Überbildung und dann ähm

bin ich in der Pinakothek in München zu sehen. Vermeintlich. Ja. Und ähm ich habe schon immer ein Fable für außergewöhnliche Mode und habe dann gemerkt, dass er einfach sich total geile Sakos ausdenkt mit Kohlenstoffen, mit herausragenden Farben. Und ich habe

einen Herrenschneider in Berlin und dem schicke ich dann diese Bilder, der hat ja meine Maße [schnauben] und sagt, Hanzi hat hier wieder was erstellt und ich hätte gern das Sako.

Und dann dauert je nach Stoff so 6 bis 8 Wochen und dann bekomme ich das eben zugesandt, was Hans sich dann eben überlegt hat. Ja, also ist eine sehr gute Kokreation. Manchmal bin ich auch in Museen und sehe irgendwie so in

diesen alten Malereien irgendwie coolen Stoffe. Da mache ich ein Bild Schickshanzi und sag: "Bau mir Malin Anzug da raus und ähm auf der Basis lasse ich das dann schneidern und das funktioniert." Ja, ich trag die Sakus, ne? Also

insofern ähm der Hernschneider muss natürlich, der hat die größte Herausforderung, weil der muss natürlich Stoffe finden, die dem sehr nahe kommen.

Das ist gerade so im Herrenbereich gar nicht so einfach, ehrlicherweise, weil so extravagante Anzüge eher selten sind, aber die geben echt ihr Bestes, da sehr nahe ranzukommen und bisher, glaube ich, mit einer einzigen Ausnahme, wo ich so ein Papageienmuster haben wollte, hat

das bisher funktioniert. Aber der Hansi macht jetzt nicht das Schnitt muss dafür macht das braucht nicht das ist alles das macht alles dein dein Schneider sag okay ich brauche nur den Stoff und ich muss sinngemäß sucht Hansi den Stoff aus

exakt so es wird d nicht vom der der würde nicht den Schnitt ändern sondern sagt: "Pass auf, gib mir das Sako, was ich eh schon habe. Äh in gelb grün ist immer ein zweier Sako. Äh das ist so so ein

bisschen mein Markent. Style mein Style. Danke schön. Ähm und Hans überlegt sich Motive und Settings und so weiter, die gut passen können, auch Kombination. Also ich lass ich mache auch manchmal ein Foto vom Kleiderschrank und sag, wie könnte ich

den die Dinge mal neu kombinieren, wenn ich jetzt nicht eine schwarze Hose und dann eben ein gelbes Saku dazu anziehe und da unterstützt mich Hans sie eben dabei. [schnauben] Dann mal in kurz in die Tools noch mal.

Ähm es kam irgendwann Cloudboard äh bzw. Open Claw und das hat ja 17 Namen gefühlt. [räuspern] Wie es jetzt heißt, weiß ich nicht.

Und das war eine Zeit lang, paar Wochen, der absolut heißeste Scheiß, das größtere meist geschärte oder gestarte Repository. Das ist ja auch verkauft worden für eigentlich glaub unbekannten Betrag, aber absurd viel Geld an Open AI, glaube ich, am des Tages.

So, Peter Steinberger, der Erfinder Österreicher, ne? Ja, da hatten wir mal kurz auch da KI Technologie in in Europa und es hat äh man konnte quasi den Countdown von 10 runterzählen, wie lange das noch in Europa war und wie lange es dann oder

wie schnell das nach Amerika gegangen ist. Ja, so jetzt hast du dein dein Unternehmen gebaut mit den diesen Agentenstrukturen, die wir besprochen haben und jetzt gibt's da ständig Neuerung. Ich verstehe, dass ihr den Modelle könnt ihr tauschen, weil ihr baut halt ein Prompt,

ein Modell, ein Output, eine Verknüpfung. Wenn das Modell anders besser ist, dann tausch es halt aus und wenn es hier einen anderen Baustein gibt, tauchst du tausch den Baustin aus.

Aber das war auch da ähnlich wie bei Claud Code und Cowork insbesondere so ein Moment, wo sich möglicherweise alles hätte ändern können von total das haben wir auch gehofft, also, weil wir hoffen ja drauf, dass unsere KI Mitarbeiter immer

intelligenter werden und immer mehr Fähigkeiten besitzen. Wir waren einer der ersten, die sich dieses Thema geschnappt haben und sofort auf eigene Systeme gebaut haben und Open Claus ausprobiert haben und gemerkt haben, blindes Automatisieren ist auch nicht die Antwort. Ähm und deswegen haben wir

es uns angesehen und es gab's dann zu viele Fehler und haben wir gemerkt, ja, ist eine gute Denkrichtung, weil die Leute plötzlich verstehen, was wirklich ein Agent kann und welche Möglichkeiten sind. Dafür hat Peter unfassbar viel geleistet. Jetzt müssen sie glaube ich

bei Obm einmal schauen, dass sie das auch wirklich in Strukturen bekommen, die man Organisation nehmen kann. Hat ja auch Nvidia verstanden. Ich glaube, Nemo Claw heißt er. Ähm, die haben quasi diesen OpenCla genommen und versuchen den jetzt in Bahnen zu lenken. Wir schon

gerade sehr intensiv und ich muss da sehr aufpassen mit solchen Aussagen, weil ich weiß, was dann morgen wieder passiert, wenn das live geht. Aber wir schauen uns gerade sehr intensiv Hermes Agent an. Das ist auch ein Open ja ähnlich vergleichbar mit Open Claw.

Was uns an Hermes Agent aktuell so gut gefällt ist, du wolltest ja noch mal Nerd Themen haben, ist der Harness ist außergewöhnlich gut. Also Harness beschreibt quasi das ganze Drum um ein Modell. Also, wie gut ist der Zugriff

auf andere IT-Systeme? Wie wird das Gedächtnis äh verwaltet? Ähm [schnauben] wie kann der sich selbst weiterentwickeln? Das beschreibt man als Hnesses. Ja, also die Regel oder die Formel ist Agent ist gleich Hannes + KI Modell. Das beschreibt einen Agent. Und

dieser Hannes ist eigentlich das, wo das Spiel gerade entschieden wird, dieses Kontext Thema um den KI Agenten herum.

Und was Hermes Agent spannend macht, ist a Open Source, das heißt, kannst sehr viel gestalten da drin und anpassen. Und zweitens, es hat eben eine selbstlernende Komponente. Das heißt, die KI schaut sich regelmäßig an, wie sind den meine Arbeitsergebnisse, wie

werde ich gefeedbackt, was passiert denn hier und schreibt immer wieder ihre Prozesse neu. Das haben wir bisher im Test nur im Marketing und gerade nur beim Hansy, dass wir uns hinter anschauen, wie gut hat denn der LinkedIn Post performt. Dann analysieren wir das

auf Muster der letzten zwei Wochen und leiten ab. müssen wir die Hooks ändern? ist die Verteilung Redaktionsplan gut, um auf diesen LinkedIn Algorithmus, diesen 360° Brew, so heißt das an Anfang des Jahres, zu schauen, wie konsistent ist das zu dem eigentlichen LinkedIn

Profil und das haben wir sehr aufwendig von Hand selber entwickelt, dass Hans sie das hinbekommt. läuft auch so semistabil, ja, malt deutlich besser, dann wieder eben haben wir auch Momente, wo wir eingreifen müssen und Hermis Agent scheint gerade sehr

vielversprechend zu sein, dass er das für alle AG bei uns bereitstellt und sollten sich diese Tests bewahrheiten, werden wir unter der Haube sehr stark auf Hermes Agents steigen, umsteigen und N8N in gewissen Teilen reduzieren.

Das ist wie du das oder wie ich das schon eingeleitet habe mit Nerd Talk so ein bisschen.

Ich sehe so verschiedene Stufen der KI Anwendungsfelder. Also meine Verlobte hat jetzt gestern meiner Schwiegermutter Chat GBT aufs Handy geladen. So und die sagt, ich habe da schon so viel gehört, jetzt kann ich fragen und der kann ich

stellt die eine Frage. Also quasi die App haben und zu wissen, wenn ich eine Frage habe, könnte ich ja Chatti fragen.

So das ist wahrscheinlich Stufe null, sage ich jetzt mal. aber dann relativ nahull hast die App und fragst die Sachen und dann auf dem auf der anderen Seite des Spektrums bist du bist oder ein Peter oder jemand der

sich seit Jahren damit beschäftigt sagt pass auf ich habe ja 700 Agent die sich gegenseitig verwalten. Dein heiß so deiner ist so und nächste Woche hat einer Geburtstag da gehen wir alle auf eine virtuelle Geburtstagsparty.

Häufigste Frage übrigens, ob unsere Agents zur Weihnachtsfeier kommen dürfen. Das glaube ich und da ist ja die Frage, macht man wirklich eine Weihnachtsfeier, wenn ich das jetzt also warum dürfen die Menschen auf eine Weihnachtsfeier und die KI Agenten

nicht? Ja unfair ne? Und kann man nicht möglicherweise einen humanoiden Roboter schaffen und dann kommen die alle wirklich auf die Weihnachtsfeier, weil die KI Modelle besser funktionieren, ist alles fucking geisteskrank. Ja, das das ist das eine, aber dann gibt's so verschiedene mal, du

bist ganz hier am äußeren Spektrum ganz rechts von mir sozusagen und ganz links ist meine Schwiegermutter, die das macht so dazwischen bin ich irgendwo, der mal mit dem Chetti was gemacht hat, der mit dem Clode Cowork, ich habe so

verschiedene Textfiles und ich würde sagen, auf mein Level kann ich jemanden in wahrscheinlich 3 4 Stunden s, ich guck mal hier, das ist Cowork, das ist hier kopier einfach malin Masterprom, dass du dir selbst im Gewächnis nichts merkst, sondern alles in Textfils, das

die Struktur der Textfils. Lieben Gruß, probier es aus, mach's und dann verknüpft das mit drei Skills. So.

[schnauben] Ähm, jetzt die nächsten Schritte wären, wenn ich jetzt jetzt habe ich dir zugehört, denke, oh scheiße, One Brain ist scheiße. Ähm eigentlich ist es ein eigentlich brauch ich muss mal anfangen mit Slack runterladen, Slack zu integrieren in irgendwie in NateN

oder halt die die Messenger, mit dem du eh arbeitest, Ben. Also, wir haben halt Slack genommen, weil Slack am Anfang da war.

Mm. Aber mir geht's ja darum, also wenn dein Alltag in WhatsApp stattfindet, dann sollten die in WhatsApp sein. Wenn dein Alltag in Telegram oder Signal ist, dann sollten die da sein. Also ich will halt ich möchte ja nicht mich der KI

unterwerfen, indem ich das Tool wechsel, sonder ich sag, die soll zu meiner Party kommen.

Okay, aber dann müsste ich jetzt ja hergehen und von diesem One Brain auf ein Multibrain bzw. Multiagent Setup gehen und dann ist das erste Slack.

Okay, Slack brauchst du nicht. Du kannst WhatsApp machen. So und dann brauche ich aber ein Tool, wo ich irgendwie einen WhatsApp Agenten oder nicht einen, sondern mehrere WhatsApp Agenten drin drin hätte. Ähm und dann ist ja die Frage, okay, dann habe ich die WhatsApp

Integration, dann brauche ich irgendwie ein NLN und sag, okay, jetzt habe ich diesen einen Agenten, wie z.B. jetzt, dass du hast gesagt, die Google Flights API so finde ich geil jemand zu haben, der meine Flüge bucht. So wie aufwendig

ist das dahinzukommen, weil es klingt jetzt für mich der so in der Mitte ist, da muss ich mich schon viel beschäftigen mit was ist eigentlich in den ich weiß, ich habe da auch ein Account, ich habe da nie was gemacht, weil ich okay ist

irgendwie viel, ich habe 20 Minuten, 20 Minuten reichen natürlich so was ist der logische für mich jetzt nächste Schritt.

Ja, die Frage ist ja, was dein Ziel ist, ne? Also, wir machen das ja nicht, um der Technologie zu huldigen. Und das muss man uns ja schon zugestehen, wenn du dich den ganzen Tag mit nichts anderes beschäftigst, dass dann

Strukturen rauskommen, die natürlich technologisch unter der Haube komplexer sind, als das, was die Normalsterblichen damit verwenden. Ähm, sage ich deshalb, jeder muss unsere Komplexität haben. Auf gar keinen Fall. Die Frage ist ja, was ist dein Ziel? Also es kann auch

ausreichen, dass du sagst: "Hey, für mich ist gerade der Best Practice in Cowork mit dem One Brain so zu arbeiten.

Ich kriege herausragende Ergebnisse." Hey, do it. Ja, also deswegen ich würde dich da niemals verurteilen. Ich will dir nur erklären, was für mich und für viele unsere Kunden gut funktioniert und warum das gut funktioniert. Also deswegen ich würde weggehen von so einem

Absolutismus zu sagen, so muss das laufen. Ähm das kann auch sein, dass Leute in Copilot Agent Bilder, in Langdog, whatever sagen: "Ey, ich komme da super zurecht. Ich habe da Zehn Agents gebaut. Meine Arbeit ist eine völlig andere geworden. Ich feier mein

Leben und dann ist das herausragend. Wenn man aber tiefer gehen will, dann geht das halt mit Zeitinvest ein her.

Das ist so ein bisschen wie mit Computer spielen. Die sind ja auch so am Anfang levelt man relativ schnell und dann muss man viel Zeit investieren. Es dauert viel langsamer, bis das nach oben kommt und so ist das halt mit vielen

Kompetenzen. So, das wäre auch, wenn du Klavier spielen lernen würdest. Alle meine Ännchen kriegst du relativ zügig hin, bis eine Mondsteinsonate rauskommt, kostet schon wieder mehr Zeit und dann lang wahrscheinlich [räuspern] nie. Ja, also so so ist Kompetenzufbau ist immer

locker rhthmisch äh wie man da in der Fachsprache sagt und deswegen auf das Level zu kommen ist anspruchsvoll. Da muss man aber auch dazu sagen, dass es für den jetzigen Moment smart, wenn man in dem Bereich arbeiten möchte, wenn man

als Experte in den Organisationen dann Beitrag leisten möchte, sich damit zu beschäftigen und da tiefer reinzugehen.

Aber ich würde es immer nur machen, wenn da ein klare Zielstellung oder ein klarer Purpose dahin ist und nicht einfach nur zu sagen, ich habe das Gefühl, ich werde auf jeden Fall abgehängt und ich muss da investieren.

Aber wenn du es tust, ist mein Tipp Nummer eins, mach's nicht alleine. Such dir andere Leute, mit denen du gemeinsam lernst und vorangehst. Das muss ja nicht in der Akademie wie bei uns sein, aber such dir ein paar andere Spinner, hätte

ich fast schon gesagt, die da Bock drauf haben, tiefer zu gehen. Lernt voneinander. Ähm, weil dann baust du gleich zwei Kompetenzen aus. Du lernst dieses Netzwerktha stärker kennen, gehst da intensiver rein und du musst nicht jede Erfahrung selbst machen.

Mhm. Ich sehe quasi zwei Arten von von Leuten und ich sehe halt diese nennen wir das muss nicht unbeding One Brain sein, sondern Cloud Code, Clode Cowork oder wie heißen die Tools? ähm Cser, die dann Cser benutzen und so

ja, die also Coding Setups umfunktionieren, um unternehmerisch aktiver zu sein. Das sind häufig sehr intelligente Leute, die sagen, ich will mit Menschen eigentlich nichts zu tun haben und ich und meine KI, wir rocken das so. Das das funktioniert das

funktioniert bei den auch absurd gut. wo ich eine Schwierigkeit sehe, ist in so einem Setting wie jetzt bei uns, wir haben jetzt dann sieben Leute und dann sagt einer, ich habe mich intensiv mit Cloud Code beschäftigt und Cowork und

wir machen das jetzt so und so und dann fangen die an und lustigerweise war das eine Frage, die ich mitgenommen habe aus dem aus dem Team, was die wo die Schwierigkeiten dran hatten ist, wenn das ein lokales One Brain funktioniert

für einen gut. So und in dem Moment, wo wir das jetzt in im Team weitergeben und sagen, lass uns mal alle Cloud Cowork benutzen und hier sind die Fils, die tauschen wir über die Dropbox, wer kann diese Filern

und eigentlich ist es ins Team zu integrieren, das was uns aktuell mega schwer fällt. So und jetzt höre ich von dir, du musst eigentlich 73 verschiedene Agenten bauen und sin schreibe ich den Voice dem Team gleich eine Voice oder

spreche den Voice. Pass auf Leute, vergesst alles was wir bisher wissen. Guckt den Podcast und registriert euch beim Dominik und äh macht den Kurs sinngemäß. Ähm, aber was wäre ich verstehe, dass es für dich ökonomisch natürlich auch sehr attraktiv ist, aber

so ein du verstehst ja auch wie wie ein Cowork funktioniert und ich glaube viele sind an an dem Punkt, dass sie irgendwie gerade als Founder mit einem kleinen Team bist du selbst da, ich bin hyper aktiv, jetzt will ich auch, dass mein

mein Team hyper produktiv wird, genau wie ich, aber irgendwie ist der Schritt von mir auf Rollout auf zum Team, selbst wenn es klein ist und wir sprechen nicht über IKEA, sondern wir sprechen über wir sind alle in diesem Raum Super schwer.

Wie wirst du das machen? Ja, aber jetzt kommen wir zum Kern eigentlich des Problems, weil das, was du beschreibst, ist selbst in solchen kleinen Strukturen in denen wir ja beide unterwegs sind oder in großen Strukturen, das eigentliche Problem ist

nicht die Technologie. Also bei Leaders of E selbst, ja, wir sind ja unser eigenes Forschungslabor, wir diskutieren fast gar nicht mehr über solche Technologiefragen. Ich mit Stefan mal über Hermes AG und testen dann irgendwie, ob wir solche neuen Agents

über Clod mit Python programmieren lassen und dann selbst einstellen lassen und so da mit dem führe ich mal solche Nerdiskussionen. Im Team diskutieren wir über Prozesse, über Qualitätsstandards, wie wir den das komplette Team enabeln, warum wir selbst freitags Sessions

haben, wo das ganze Team zusammenkommt und einer aus dem Team dem anderen irgendwas beibringt, irgendwelche Hacks vorstellt. Das heißt, das Spiel wird entschieden in Prozessen und in Kultur und der Großteil [schnauben] der Organisation hat das noch nicht verstanden. die glauben, es geht darum,

das richtige Tool zu finden, das einzuführen, einmal zu schulen und dann läuft läuft das Ding und darum geht's nicht, sonder es geht darum, wie werdet ihr eine selbstlernende Organisation, die sich weiterentwickelt, wo die Leute Bock drauf haben, wo Prozesse

harhensweisen transparent werden, weil die Technologie wird immer mehr zu Commodity. Und ich glaube, was ich euch empfehlen würde, ist erstmal Schritt zurückzugehen, bevor du jetzt das über den Haufen wirbst, wo das Team sich gerade total freut, dass das jetzt mal irgendwie

funktioniert und losgeht. Ich kann den Impuls sehr gut nachvollziehen, weil ich auch so bin. Ähm, aber den Schritt zurückzugehen und zu sagen, was ist eigentlich das Ziel hier? Wie wollen wir als Organisation bei unscripted arbeiten? Wie wollen wir sein, wie

wollen wir nicht sein, welche Werte stellen wir in Fokus? Also diese ganze langweilige Shit eigentlich, der eben gar nichts mit der Technologie zu tun hat. Wie dokumentieren wir hier Prozesse? Ja, wie wollen wir zusammenarbeiten? Und auf der Basis

können wir dann die Entscheidung treffen zu sagen, was ist denn jetzt ein Setup, das für uns in der Technologie diesem Zweck dient, aber nie die Technologie ins Zentrum stellen und um die herum dein Unternehmen bauen, sondern du hast

hier ein spezifisches Set an Problemen, an Usases, die du lösen möchtest. Frag deine Mitarbeiterin, was ihre größten Painpoints im Alltag sind. Also jeder hat ja im Jobprofil, den er hat, Aufgaben, die in total auf den Keks gehen. Und das ist mega sinnstiftend zu

sagen, wenn wir hier beliebig viele Menschen wären, was wird sofort abgeben? Was ist denn das, was dich wirklich nervt, was deine Kreativität hmt in konzeptionellen, strategischen Arbeiten und so weiter? Und aus dem Gedanken heraus, dann suchen wir uns die

Technologie aus, die euch möglichst weit trägt. Und ehrlicherweise das Setup, das wir jetzt für uns gefunden haben, das trägt uns verdammt weit, weil Björn, der bei uns die Buchhaltung macht, ist ein Agent, der sucht aus allen E-Mailpostfächern von

allen Mitarbeitern die ganzen Rechnungen, die wir zugeschickt bekommen, benaht die, legt die ab, schickt die dem Steuerberater. Ja, der hat ein unglaublich simples Modell, irgend so ein Mini irgendwas Ding, das uns gar nichts kostet. Es kostet irgendwie 5 Cent pro eine Million

Tokens. Risikoappetit ausgesprochen groß. Der Steuerberater modzt schon, wenn Beleg doppelt ist oder fehlt oder so. Da schaut gar keiner mehr von uns drauf. Das soll Björn einfach machen. Was interessiert mich, was Anthropic, Open AI oder Google morgen für ein Modell rausbringen? Björn macht

sein Case, der ist für uns gelöst, den fasse ich erstmal nicht mehr an. Es sei den, ich habe ein Problem. Und das würde ich euch total empfehlen. Geht vom USCase und nicht von der Technologie.

Dazu muss man aber auch so ein bisschen wissen, was technologisch möglich ist und was technologisch nicht möglich ist.

Jetzt sagst du, ey, das klappt bei uns. Also, der Buchhaltungsagent, ich meine Buchhaltung ist ja so ein Thema, was in kaum einem Unternehmen ein euphorisches Thema ist. Das ist immer scheiße. Es fehlen immer Beleger oder du stellst extra einen, der absurd teuer ist,

einfach nur, dass du den Beleg Pain nicht mehr hast. So, jetzt sagst du, pass auf, also ich habe eigentlich ein Agent, der funktioniert das und funktioniert sogar auf einem sehr billigen Model.

Jetzt höre ich von dir, ja, was sinnvoll ist, ist alle E-Mail Postwuche an anbinden. Möglicherweise kriegen wir die E-Mails die die Rechnung aber nicht per per E-Mail. Dann mülich hergehen und sagen, wenn das nicht per E-Mail bekommen ist,

dann gucke ich mal von welcher Firma ist denn die Abbuchung, dann suche ich deine E-Mailadresse raus, schicke eine automatisch eine E-Mail. Hey liebe Leute, wir haben eine Abhüberbuchung über 23,40 € am 6.08. Könnt ihr uns die Rechnung schicken, lieben Gruß.

Das wäre doch Papierbelege. Da muss eben jeder aus dem Team Foto machen und BN schicken. Also so in der Kombination machen wir das.

Mhm. Und aber das ist ja als Beispiel ein schönes Beispiel, was ein Agent ist, der in jedem Unternehmen eigentlich verarbeiten könnte.

Und ich meine, du gehst halt her und sagst, ich erkläre euch mal, wie du deinen eigenen Buchhaltungsagent baust und auch alle anderen Agents. Jetzt könnte man noch einfach sagen, pass auf Leute, wir haben die 30 besten Agents sind Buchhaltungsagent sind das, das das

hier nimmt sie, dann braucht ihr euch das gar nicht selbst überlegen. So eine Plug and Play Lösung. Macht ihr das auch oder macht ihr das nicht?

Na, was wir machen ist ähm wir geben ähm in unseren Kursen ja den Großteil unserer Agents raus, aber wir bringen eben bei, wie du sie zu deinem Agen machst, weil die Standards, die für meinen Björn gelten, die müssen ja nicht

für dein gelten. Vielleicht hast du auch gar keine GmbH, sonder irgendeine andere Struktur und Kommandit und sonst was, keine Ahnung. Vielleicht willst du ganz anders willst du noch mal drauf schauen auf die Belege, weil du eben nicht mein

Risikoappetit hast. Das heißt, unser Ansatz ist eben nicht zu sagen, wir stellen dir ein Software Service zur Verfügung und dann verwendest du das und dann bist du von uns abhängig, sondern wir sagen, wir wir geben dir unseren, wir erklären dir, wie wir ihn verwenden

und wir zeigen dir, wie du ihn zu deinem Agen machst. Es gibt diverse Berater um mich rum, die mir erklären, dass ich ökonomisch wesentlich erfolgreicher wäre, wenn ich einfach unsere Agents verkaufen würde, die genau auf diese Kriterien zutreffen, äh, die du

beschreibst. Zum einen [schnauben] glaube ich an den Impact als Bildungsunternehmen und zum anderen äh glaube ich entwickelt sich die Technologie so schnell weiter, dass wir auch sehr viele dieser Startups, die es jetzt im Valley gibt, die alle das gleiche machen, die alle

Executive Assistant, Buchhaltung, Reiseagent, whatever bauen und dann den Kunden geben, dass die wieder verschwinden werden, weil die Plattformen wie Microsoft und Code das irgendwann als Commodity anbieten und dann wird's immer spezifischer werden, was bei unscripted, was bei Leaders of

AI die Themen sind, die ihr umsetzen müsst, aber Microsoft zieht ja massiv nach. Es gibt da diverse Agents, da hat man vor eineinhalb Jahren Entwickler dran gesetzt, die sind jetzt einfach im Standardpaket mit drin und dann holst du

die dir und passt die ein bisschen an. Also ich glaube nicht, dass das langfristig ein sinnvolles Geschäftsmodell ist. A für den Kunden ist es ein kleine Verarsche auch ehrlicherweise und B ähm macht's für dich auch als Unternehmen nicht

langfristig Sinn Geld damit zu verdienen. Wie viel meiner Mitarbeiter müss ich denn für lange zu dir schicken und was müsste ich dir überweisen, um deine Kurse zu machen?

Also wie gesagt, Schritt eins, wir überlegen uns mal, wo Anscripted hin will, um dann zu sehen, ob wir überhaupt die Richtigen sind, euch darin auszubilden. Ähm, von dem, wie unser Ansatz eben folgt. Wenn wir das geklärt haben, in der Größe von sieben Leuten

sollten ein eineinhalb Stellen wahrscheinlich dabei sein, die solche Experten sind. Heißt z.B. auch so Jürgensysteme, das war dieses Multiendensystem, Jürgensystem ja ähm zu bauen, autonomagierende, das ist jetzt nicht von jedem die Aufgabe, sich damit zu beschäftigen. Äh, dann

wird's wahrscheinlich ein zwei geben, die für die Company so diese Rahmenbedingungen zukünftig schaffen, die dann vielleicht auch Dienstleister scouten, die man mal mit dazu holt, vielleicht auch Technologien so ein bisschen Trend scouten und der Rest, der braucht halt eine Basisschulung, wie man

Agents erstellt und damit umgeht. So und daraus würde ich ein Paket machen. Ähm unsere kleinste Schulung, die 4 Stunden ist, kostet 299 €. Nennt sich AI Survival Programm. Unser MBAI kostet 1900 € sind 90 Stunden, ist zertifiziert von der Hochschule Fresenius. Auch

Microsoft hat seinen Stempel da drauf gegeben. Man baut 18 Agents in diesem Programm und lernt, wie man die auf sein Unternehmen anpasst. Und die Expertenausbildung kostet 5900 € sind 120 Stunden.

Sind die die 120? Sind die noch mal auf die 90 drauf oder? Ja. Okay. Das heißt, es sind das ist eine fortgeschrittene Ausbildung.

Wenn ich jemand zum Experten machen will, dann muss ich ih einmal für 1900 € zu euch schicken, 90 Stunden, dann noch mal 120 für 5900 € glaube ich, ne?

Ja, es ist selten so, dass Leute beides aufeinander machen. Das ist kommt bei Selbstständigen vor, die sagen, ich will da Berater in diese Richtung werden, dass die beides machen. Für gewöhnlich sind das unterschiedliche Profile. Das heißt, das eine Profil ist eher jemand,

der diese Rahmenbedingung setzt, der vielleicht das auch intern treibt, dieses Thema. ähm der schaut, dass das Team auch immer in Abit bleibt und so weiter, sich solche Gedanken macht und der andere ist Implementierer. Das kann der über dieses Programm theoretisch

lernen, aber auch über YouTube oder weil selber damit rumgespielt hat. Aber wir erwarten in dieser Ausbildung, dass du schon mal einfache Agents gebaut hast und dass du auch vielleicht die eine oder andere Automatisierung erstellt hast. Ähm und das Level musst du quasi

bringen, um zu kommen, entweder über uns oder auch gerne über irgendjemand anderen. Na spannend.

Wie lange glaubst du und dann müssen wir langsam zum Schluss kommen, weil du musst gleich los. Ähm, die Zeit schon ist kurz vor 6 kurz se äh ja, es ist immer krass. Hier ist Raumzeitinum hier drin. Äh Flow und so.

Wie lange glaubst du, haben wir ganz am Anfang besprochen, dass möglicherweise diese Einzelag technologisch irgendwann überholt werden. Ähm, wie lange glaubst du dauert das?

Also, wann wird wann wird eine AI Ausbildung obsolet im aktuellen Entwicklungszyklus? Also, obsolet wird's nie. Ähm und zwar deshalb, weil es die Kompetenzen, die wir in einer KI Ausbildung vermitteln, äh nicht nur technologische sind. Da geht's um Haltung, da geht's um das

Einordnen von Gefahren, ähm da geht's um das Verständnis von Verantwortung und Ethik. Also, wir haben viele Dimensionen, die wir vermitteln müssen.

Ähm, wir werden aber immer weniger technologische Anforderungen brauchen, um Menschen in diesem Segment auszubilden. Ich glaube, das ist entscheidende. Was wir sehen ist, wir gehen stark davon aus, ähm dass wir Ende des Jahres langläufig Agents haben werden, die andere Agents bauen. Also,

wir haben das heute schon. Wir glauben, dass die Plattformen da relativ zügig nachziehen werden. Das ist übrigens der Grund, warum wir seit Dezember 2024 nicht mehr prompten. Die KI prompten viel besser als wir. Deswegen macht das ja Helger wie vorhin beschrieben. Also

deswegen, wenn hier jemand zuschaut und sich denkt, jetzt habe ich gerade ein Prompting Kurs abgeschlossen oder ich habe vor einen zu machen. Also das macht ja auch Spaß, ist ja okay, aber da würde ich jetzt nicht drauf wetten, äh, dass

das noch lang ein Thema ist und genauso eben das Bound von Agents nicht. Das heißt, wir sehen da eine massive Verschiebung und es war ja in zwei Dimensionen dieser Frage. Das eine ist, wie lange ähm bauen wir das vielleicht

noch selbst in diesen Ausbildung und wie lange haben wir noch diese Einzelags. Also ein Thema, dass ich für außerordentlich valide halte, ist, dass eine der nächsten Generationen und das werden wir jetzt nicht um die nächstes Jahr sehen, wahrscheinlich auch nicht

übernänees, aber danach halte ich für wahrscheinlich. Ähm, sind sogenannte Schwärme, also Agent Swarms ist der Begriff. gibt schon Open Source Modelle, die sich damit beschäftigen. Die Idee ist zu sagen, eine Organisation ist eben diese Anhäufung von Problemen und für

das Problem, das aufkommt, bildet sich ein Schwarm von tausenden von solchen Agenten, die gemeinsam diese Aufgabe lösen wie ein digitaler Zwilling der Organisation. Die simulieren Millionen Varianten durch und schauen, welche die beste für den Markt ist und bauen dann

die Lösung dafür im LinkedIn Post oder für whatever ist. Da gibt es heute die technologischen Frameworks. Das sind aber allerdings Teagdemos. Die Vorstufe davon nennt sich Paper Clipping. Z.B.

ist da ein so Name dafür. Okara Polia. Das heißt, du gibst ihnen ein Ziel rein und die bauen dir eine komplette Organisation aus solchen KI-Agenten, die gemeinsam versuchen, das Problem zu lösen. Das scheitert heute, weil zu wenig Prozessverständnis da ist, zu

wenig Qualitätsanforderung, worüber wir gesprochen hatten, aber es zeigt, wo es technologisch ähm wahrscheinlich in den nächsten Jahren hingehen wird. M [schnauben] Ich hätte noch 23 Millionen andere Fragen, aber noch einmal kurz zur ganzen KI Thematik. Du hast gesagt, dass

Führungskräfte, das ist also Führungskompetenz ist die Kompetenz der der Zukunft und gleichzeitig nimmt Technologiekompetenz ab. Das heißt, wenn ich jetzt ähm KI in meinem Unternehmen pushen will, stelle ich kein Informatiker ein, sondern eine gute Führungskraft, die menschlich empathisch

zum einen diese Prozesse in den Menschen verstehen, sag, pass mal auf, du hast dich, du hast jetzt Angst, du findest KI dum. Außerdem Gönns. Äh und dann gleichzeitig mit den KI Leuten interagiert. Und jetzt ist das so, nicht

jeder ist zum Chef geboren und es scheint so, dass die meisten Menschen eben keine natürlichen Führungskompetenzen sind haben. Jetzt kann man noch ein paar die Schulen, aber in der Historie der Menschheit gab es meistens nicht 90% Führungskräfte und

10% Follower, sondern es war eher andersrum. Was ist mit den Leuten, die keine Führungskompetenz haben, kein Talent dahin, keine Lust dafür? Wo stehen die in dem Arbeitsmarkt in den nächsten paar Jahren?

Hast du überlegt so kurz vor Schluss noch so eine einfache Abschlussfrage zu stellen, ne? Ja, vielen Dank dafür.

Also, das ist natürlich ein komplexes Thema. Ähm, wir sehen gerade, wenn wir so ein bisschen auf den Jobmarkt schauen und ich fange mit den Softwareen an, ähm da haben die großen Techunternehmen letztes Jahr eigentlich angefangen, viele Software Engineers zu entlassen

und auch Meta dieses Jahr ja wieder bekannt gegeben, wieder tausende von Leuten, die sie die sie da rausnehmen.

Äh gleichzeitig merken wir ein Gegentrend, dass viele der Unternehmen auch wie auch eine Microsoft wieder anfängt, die wieder einzustellen, weil sie folgende Fehlannahmen unterlegen sind. die haben gedacht, wenn die KI jetzt anfängt den Code zu schreiben und Microsoft ist glaube ich auch schon über

50% des kompletten Microsoft Codes ist von der KI geschrieben. Anthropic angeblich 100% von der KI geschrieben, orchestriert von menschlichen Programmierern und die Annahme war, wir brauchen einfach viel weniger Programmierer, weil die KI schreibt den Code. Was wir nicht auf dem Schirm

hatten, ist, dass wir jetzt viel mehr Software brauchen als früher, weil das Problem war ja nicht, dass unsere Backlocks leer waren und wir nicht wussten, was wir tun sollten, sondern wir hatten Limitierungen aufgrund von Geld, von Zeit, Mangel an Ressourcen von

Leuten, die sich damit beschäftigen können. Jetzt haben wir die, das heißt, wir wollen mehr Software, weil mehr möglich ist und entsprechend brauchen wir auch mehr Softwareentwickler, die einfach gut mit KI umgehen können. Das sehen wir auch in so einer Vanguard

Studie von Anfang des Jahres, dass KI exponierte Berufe wie Softwareentwickler, Datenanalysten und so weiter gerade im gegen dem Markttrend, das eigentlich gar nicht so viel eingestellt wird, mehr wiedergesucht wird, wenn die gut darin sind mit KI zu arbeiten. Also das mal so

als ein Trend. Der andere Trend ist aber auch und das das gehört zu weit dazu, dass Essential z.B. 11000 Menschen äh entlassen hat, weil sie gesagt haben, das sind Menschen, die nicht von KI ersetzt werden, sondern das sind

Menschen, von denen wir nicht glauben, dass wir in KI Kompetenz mehr beibringen können. Ähm und jede Transformation und das gehört zur Wahrheit dazu, wird auch ihre Verlierer kennen. Und jemand, wie du es beschrieben hast, der da keine Lust, kein Talent, sich da nicht

anstrengen will und so weiter, wird in den nächsten Jahren sehr schwer vermittelbar sein, wenn der nicht ein gewisses Domäenexpertise hat, die sehr implizit ist. Ähm, also als Beispiel, wir arbeiten mit einem bekannten Küchenhersteller zusammen und die haben intern den, nennen sie metaphorisch so

Herrn Holz. Und was Herr Holz kann ist, der geht hin und sieht fünf Bäume und der weiß genau, welchen Baum sie nehmen, um damit die Funiere für diese Küchen zu bauen. Und das ist nirgends dokumentiert und die haben total Schiss, dass der

jetzt bald in Rente geht, weil die nicht wissen, wie die danach die Hol Hützer auswählen sollen für ihre Küchen. Und wenn du so ein spezifisches Wissen hast, der Herr Holz kann sich ziemlich viel rausnehmen, äh und der muss auch nicht

KI können, weil der so ein spezifisches Wissen hat. Also, das kann dich auch ein Stück weit noch tragen und retten. Ähm, aber die Menschen, die dann nicht vermittelbar sind, die werden es einfach schwer haben. Ich glaube nicht, dass wir

jetzt deswegen alle ein bedingungsloses Grundeinkommen brauchen. Ähm, Arbeit wird nie weniger, die Jobs verändern sich, aber nicht jeder wird diese Transformation schaffen.

Letzte Frage abseits allem KI Gedöns oder möglicherweise ist auch eine KI die [räuspern] Antwort, ich weiß es nicht.

Ähm, eine Frage, die ich immer wieder stelle an alle. Ähm, wenn du morgen aufwachen würdest, letzte Frage mit Amnesie, du könntest dich an nichts erinnern. Ich würde dir aber ein Posted geben und auf diesem Postit könntest du etwas schreiben, was für dich morgen

relevant sein soll, wenn du sonst nichts mehr weißt und nur noch den Posted hast.

Was steht auf dem Posted? Und ist ein großer Posted oder? Das ist ein kleiner Posted.

Okay. Mhm. [räuspern] [japst] Also ich glaube, der ist ja für mich. Ist ist für dich. Es ist nicht für die Welt da draußen, nur für dich.

Ja. Okay. Ähm, ich würde drauf schreiben, wenn du überfordert bist mit KI, hast du ein Problem. Wenn alle überfordert sind mit KI, hast du eine riesengroße Chance.

Spannend, Dik. Wenn du überfordert bist mit KI, hast du ein Problem, wenn alle überfordert sind.

Da kann man fast das KI rausnehmen. Wenn du überfordert bist, hast du ein Problem. Wenn alle überfordert sind, hast du eine riesengroße Chance.

Schön, das gefällt mir besser. Ich nehme dein Posted. Es kann dein ist dein Posted geworden. Lieber Don herzlichen Dank.

Hab dir viel Spaß gemacht. Daumen sind gedrückt für dich und bin mal gespannt, wo diese KI Reise hingeht und ich glaube diesen Podcast mache ich zum Pflichtpodcast für mein ganzes Team. Was heißt Pflicht? Die gucken den eh von

läuig durch den Schnitt, der nicht stattfindet. Ja. Ja, durch den es muss ja trotzdem irgendwie eingeordnet werden, so sozusagen von der lieben Gruß ans ganze Team an dieser Stelle. Ihr habt's geschafft und wir sind fertig.

Herzlichen Dank. Vielen Dank, Ben für die Einladung und wenn du mich dabei unterstützen willst hier weiterhin so spannende gestern dieses Tisch zu bekommen, dann abonni geret auf YouTube, Spotify oder überall, wo es Podcast gibt. Das kostet keinen Cent und hilft uns möglicherweise sollte

mal wieder jemand versuchen und zu Blacklisten, zu disten oder sonst irgendwas. Ganz herzlichen Dank.