Warum KI im Mittelstand stecken bleibt (#1258)

In dieser Folge spricht Norman Müller mit Prof. Dr. Andreas Moring und Andreas Schmidt darüber, warum KI im Mittelstand zwar überall getestet wird, aber selten in echte Wirkung kommt. Im Mittelpunkt stehen die Fragen nach Verantwortung, Roadmaps, Change Management und dem Sprung von Tool-Spielerei zu echter Transformation. Es geht um Geschwindigkeit, Mut und die unbequemen Wahrheiten, die Unternehmen 2026 nicht mehr wegmoderieren können.

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Transcript

SPEAKER_01 0:13

So, es ist wieder Zeit für eine neue Folge hier im Venture AI Podcast. Über KI wird viel gesprochen, viel getestet, viel pilotiert. Und trotzdem sagen mir immer mehr mittelständische Unternehmen, wir kommen nicht in die wirkungsvolle Umsetzung mit KI. Die Technologie ist da, die Tools sind da, das Wissen wächst, aber die Wirkung bleibt aus. Die Frage ist also nicht mehr, ob KI kommt, sondern warum sie stecken bleibt und was sie spätestens 2026, also diesem Jahr, ändern muss, damit aus Experimenten echte Transformation wird. Darüber spreche ich heute mit Professor Dr. Andreas Moring und Andreas Schmidt. Schön, dass ihr da seid.

SPEAKER_00 0:53

Sehr gerne, vielen Dank.

SPEAKER_01 0:55

Sehr gerne und Gruß aus der Schweiz. So, die Schalter hätten wir schon mal geschafft, mit technischen Herausforderungen. Wir haben uns auch entschieden, heute live zu sein, einmal auf LinkedIn. Das haben wir ganz spontan, einfach in den letzten Stunden gemacht. Ich muss mir jetzt Gedanken machen, wie ich euch beide unterscheiden kann. Für alle, die uns jetzt hier zuhören, bei LinkedIn oder auch bei uns auf der Bundesverbandsplattform ist es einfacher. Wir versuchen das für alle, die das als Audiovariante dann hören, wäre der Hinweis, dass man das sich auf YouTube natürlich auch nochmal anschauen kann. Ihr Lieben, ihr und ich, also wir drei, eine fehlt noch im Bunde, dazu gleich mehr. Wir engagieren uns ja nicht nur im Bundesverband. Du, Andreas Moring, als AI Cluster Chair in Hamburg und du, Andreas Schmidt, damit wir die Unterscheidung haben, als Vice-Präsident, sondern wir haben auch noch ein gemeinsames Projekt, nämlich mit der IHK-Akademie in München und der Genius Alliance, nämlich den AI Leadership und Change Manager. Und das Besondere an diesem Lehrgang, und das war uns von Anfang an total wichtig, ist, dass es eben nicht einer der Kurse ist, wo man dann ein Zertifikat irgendwie an seine Wand kleben hat und man sich dann irgendwie mit irgendwelchen KI-Tools beschäftigt hat oder das Prompting gelernt hat, auch super wichtig für jeden Einzelnen, der produktiver sein möchte, sondern es geht wirklich darum, wie kann man ein werthaltiges Asset aufbauen. Und da, und jetzt kommt der Werbeblock, wir am 23.02., also in wenigen Wochen, unserem nächsten Lehrgang starten. Die ersten Tickets auch schon weg sind oder mehr als die ersten, also wir haben noch ein paar Plätze frei. Und wir, und das ist auch was Neues und was Tolles, dass sich sehr viel mehr Frauen angemeldet haben zu diesem Lehrgang. Und wir auch eine Dozentin haben, nämlich meine Frau, die Katharina Pommer, die Dozentin für das Thema Change Management haben wird. Die ist heute leider nicht mit dabei. Wir haben Strohhalme gezogen, ich habe den Kürzeren gezogen, hier mit euch die Podcast-Folge aufzunehmen. Gut, ich bin auch Host dieses Podcasts. Sie muss leider auf die Kinder aufpassen, weil wir kein Kindermädchen gefunden haben. Aber ich freue mich total, dass der Kurs vor allen Dingen auch viel mehr von viel mehr Frauen besucht werden wird. Und das finde ich ein ganz spannendes Thema. Ich habe jetzt schon ein bisschen ausdifferenziert, was das Besondere an unserem Lehrgang, also mit KI ein Asset für ein Unternehmen aufzubauen, versus wir probieren Tools aus, sitzen immer noch im Sandkasten, wo wir eigentlich schon zu lange für mein Empfinden sitzen, also in den letzten Jahren, viele Tools ausprobiert haben. Und deswegen auch die Frage an euch beide, wenn wir mal ganz ehrlich sind, warum sehen wir gerade so viele KI-Tests und Pilotprojekte, aber so wenig echte Veränderungen?

SPEAKER_00 3:47

Also, warum wir gerade so viele sehen, liegt einmal daran, dass es natürlich ein Hype ist oder ein gehyptes Thema. Das ist ja aber auch normal, wenn es neue Technologien gibt. KI ist jetzt nicht neu, aber generative KI ist jetzt gerade mal ein paar Jahre verfügbar und ist jetzt auf dem Level seit ein oder zwei Jahren, dass es halt wirklich Leistung bringt. Das ist mal das eine. Also irgendwie ist es cool, eine AI-Company zu sein oder das zu behaupten. Das appt aber gerade ab. Und das wird nicht mehr nur als Branding gemacht, sondern weil Unternehmen verstanden haben, okay, erstens, ich kann damit viel effizienter, schneller, zielgenauer, besser arbeiten. Und zweitens, wenn ich es nicht mache, dann werde ich entweder von meinen Wettbewerbern überholt oder von neuen Unternehmen, vielleicht sogar von Einzelpersonen, die mir da mein Business abnehmen. Und da kommt mehr Realismus in die ganze Geschichte rein und nicht mehr nur Ankündigungen. Warum das dann in den meisten Fällen nicht so ganz klappt, da unterhalten wir uns ja gleich noch drüber. Aber das ist so meine Beobachtung, die ich habe.

SPEAKER_02 4:55

Ich glaube, von der Konzernseite kommt oder Mittelstandkonzerne beides erlebt. Glaube ich, es fängt damit einfach mal an, was sind denn KI-Projekte? Ich glaube, das ist so ein Aspekt, der mir aufgefallen ist. Viele glauben ja, wenn man, wir haben jetzt ein Chat-Abo, ein Chat-GPT-Abo, jetzt setzen wir KI ein, jetzt sind wir eine KI Company. Das ist so das eine, glaube ich, dass man mal definieren muss, was heißt denn wir arbeiten mit KI, wir setzen KI ein, ohne das Kleinreden zu wollen, der erste Schritt ist es wahrscheinlich. Aber ich glaube, da ist ein ganz wichtiger Aspekt, dass man das berücksichtigt. Aber mein ganz großes Thema ist ja Change. Ich glaube einfach, dass nicht bewusst ist oder nicht ernst genug genommen wird, die Priorität nicht so drauf liegt, wie wichtig einfach das Change Management ist, die Leute abzuholen, mitzunehmen und in dem Prozess auch zu führen und nicht alleine zu lassen.

SPEAKER_01 5:57

Spannend eure Einordnung. Sind wir vielleicht im Mittelstand noch in einer anderen Phase, nämlich einer Lernphase unterwegs als, oder vielleicht auch in einer Vermeidungsphase? Wie könnte man das einordnen? Dass ich vielleicht auch das Risiko anders einschätze und sage, wir belassen es erstmal bei der Produktivität unserer Marketingabteilungen, damit wir bessere Marketingtexte mit den Tools schreiben, anstatt das strategisch zu verstehen und zu sehen.

SPEAKER_00 6:26

Würde ich jetzt gar nicht mal sagen, dass es eine Verhinderungsgeschichte ist. Ich glaube, die meisten wissen einfach nicht, wie sie anfangen sollen. Also wie sie da konkret rangehen sollen. Und anschließend an das, was Andreas gesagt hat, mit dem Change und der Veränderung und dem Mitnehmen der Leute, das, was ich erlebe, und das halte ich für auf der einen Seite ganz interessant, auf der anderen Seite gefährlich. Und das benutze ich auch wirklich mit Absicht dieses Wort, dass weil die Unternehmen selber quasi von der Unternehmensführung oder den Verantwortlichen nicht so ganz genau wissen, oh, wie gehen wir da an das Thema jetzt strukturiert und ernsthaft ran, jeder so ein bisschen rumprobiert. Also dann arbeitet der mal mit ChatGPT und hier, der nächste hat ja auch einen Account und macht da auch mal was. Und dann wird da irgendwie im Büroalltag wild, werden irgendwelche Dokumente hochgeladen, werden irgendwelche Texte erzeugt und so weiter. Und das ist eben nicht gesund. Einmal, weil man es dann nicht wirklich lernt. Also KI, egal ob jetzt generative KI oder welches Tool, ist eine Sache, die muss man lernen. Da gibt es auch einen Ausdruck dafür, nennt sich AI Literacy. Und deswegen gefährlich, darum sind ja auch solche Kurse so notwendig und so gut, damit man weiß, damit die einzelne Person weiß und das dann ins Unternehmen trägt, wie gehe ich da eigentlich richtig mit um. Denn wenn ich das nicht weiß, und das ist das, was ich mit gefährlich meinte, dann macht da jeder so sein Ding. Und die ja, also es wird irgendwie groß rumexperimentiert, aber es kommt eben nichts Greifbares bei raus. Und deswegen ist es meines Erachtens nach wichtig, dass es in jedem Unternehmen, das kann die Unternehmensführung sein oder verantwortliche Personen, mehrere gibt, nicht eine, sondern mehrere, die erstens von KI eine Ahnung haben, die das Basiswissen haben, die wissen, wie prompte ich, wie werte ich Daten aus, wie nutze ich KI für Automatisierung und so weiter. Und das dann eben ins Unternehmen quasi bringen und tragen. Denn dieses, ja, ich probiere da mal was aus, das ist nicht nur aus Datenschutzgründen gefährlich, sondern weil da alles durcheinander geht. Und das ist ja auch der Grund, letztes oder einer der Gründe, warum so viele KI-Projekte, die zumindest so genannt werden, scheitern.

SPEAKER_01 8:45

Das übrigens auch, bevor du, Andreas Schmidt, ich glaube, wir müssen uns anfangen zu siezen hier, damit ich euch was machen könnte. Das ist auch das, was ich beobachte, das so ein bisschen out of control ist. Also gerade in größeren Unternehmen, wenn die Organisationen komplexer werden oder strukturiert über mehrere Level beispielsweise aufgebaut sind, dann entdeckt man hier so eine kleine Gruppe, die dann anfängt mit Claude irgendwas auszutesten, dann gibt es so eine ChatGPT-Einheit, die sich dann gegen die Co-Pilots stellen und sagen, hey, wir haben da das noch. Aber dieser Integrationsprozess, also das wirklich in die Organisation aufzunehmen als strategisches Konzept und den holistischen Ansatz zu verfolgen und zu sagen, okay, wir waren jetzt alle spielen, wir haben alle verstanden, dass wir Zeit und Geld und produktiver sind und einsparen können. Aber jetzt brauchen wir einen Fahrplan, jetzt brauchen wir ein Ziel. Wo wollen wir denn in zwölf Monaten sein?

SPEAKER_02 9:45

Genau der Punkt. Ich erstmal das mit dem Ausprobieren und ich glaube, die Unternehmen, und das finde ich gut, viele sind inzwischen in der Orientierungsphase. Und in dieser Orientierungsphase beschäftigen sie sich damit. Ich finde, das ist erstmal positiv. Also vor einem Jahr noch habe ich viele Unternehmen gehört oder die in Unternehmen arbeiten, die gesagt haben, ja, bei uns im Unternehmen heißt es, KI ist für uns nicht relevant. Habe ich gehört, obwohl die privat teilweise schon mit Tools gearbeitet haben. Das heißt, generell finde ich dieses Ausprobieren gut. Ich würde das Ausprobieren in Richtung Change sogar als ganz positiv sehen, weil wenn ich rausfinde, es gibt die Claude, das gibt die Chat-GPT-Gruppe und es gibt die Copilot-Gruppe, die irgendwie irgendwas zusammen machen. Das sind ja eventuell tolle Botschafter, die ich aktivieren kann in meinem Change-Prozess, aber wie du richtig sagst, es bedarf einer Roadmap. Und das ist, glaube ich, ganz wichtig, dass man eine Roadmap hat, dass man kommuniziert und sagt, da stehen wir, da wollen wir hin. Gegebenenfalls auch dadurch, dass man es so proaktiv macht, dass man sieht, wo sind denn Leute, die da auch Spaß daran haben. Ich habe momentan gerade beendet einen Beratungsauftrag bei einem tollen Unternehmen, etwas über 300 Millionen groß, definitiv Mittelständler, trotzdem global. Und dann habe ich da bei der Beratung so meinen eigenen Agenten dafür gebaut, aufbauend auf meinem eigenen Agenten, der immer die Basis ist, speziell für diese Aufgabe erweitert und Zusatz, ich sage mal so, Routinen, die noch dazu sollten, weil es eine Strategieentwicklung war. Und dann haben die geguckt, was machst du denn da? Und dann habe ich das denen gezeigt. Und das Interessante ist, die waren 30 Jahre jünger und guckten mich mit großen Augen an, was ich da denn tue. Und jetzt bin ich ja von der Haarfarbe definitiv einer, nicht nur optisch der Boomer, sondern auch vom Jahrgang. Gerade so. Ich würde ja gerne Jennix sagen, aber ich habe es so einen Monat verpasst. Aber dann guckten die dann und dann habe ich das gezeigt. Und dann sagt die, aber wir sind dann, wir sind da ja noch Quantensprünge dahinter, was du hier für dich selbst machst. Und ich glaube, das ist so etwas, was ich einfach finde, dass man mal aufnimmt, und das wäre zum Beispiel aus meiner Geschichte, aus meiner Sicht, wenn es nicht eine spezielle Abteilung dafür gibt, eine tolle Aufgabe im Bereich Learning and Development von einer HR-Abteilung, herauszufinden, einfach mal, was Mitarbeiter im Unternehmen oder auch sonst nutzen, um einfach mal so einen Status quo festzustellen, um zu gucken, wo sind denn eventuell Leute, auf die wir aufbauen können als Botschafter, wenn wir das weitertreiben. Und ich glaube, aber es ist ganz klar wichtig, dass man, egal wie klein man anfängt oder erstmal sagt, Leute, wir brauchen jetzt ein halbes Jahr, bis wir entscheiden, was wir konkret tun, dann ist das eben so, aber einfach, es muss kommuniziert werden.

SPEAKER_01 12:47

Das ist ganz spannend, du erinnerst mich gerade an ein Gespräch, was ich in den letzten Tagen hatte, und da saßen so drei Vertreter aus dem C-Level, mir einem Videocall gegenüber. Und eine Frage, die ich dann immer ganz gern stelle, so um in das Unternehmen reinzuschauen, wer verantwortet denn von euch dreien das Thema KI? Und dann guckten die sich an, dann fing so ein interner Dialog, also intern von, ich habe das ja alles mitbekommen, ich habe das ja gesehen. Und meine linke Augenbraue ging immer weiter nach oben und ich habe das dann irgendwie nicht glauben können, dass es da sogar keine Klarheit in der Verantwortung gibt. Wie beobachtet ihr das? Also wer trägt heute im Unternehmen wirklich die Verantwortung für KI und wer nicht? Oder wer sollte es tragen? Nehmen wir doch mal Andreas. Welche jetzt? Das mache ich halt einfach.

SPEAKER_02 13:42

Ich fange einfach an, Andreas. Nachdem du zum Glas gegriffen hast, da haben sich die Botschaft, ich fange an. Ich glaube, die Roadmap muss top-down entschieden werden und kommuniziert werden. Die Verantwortung, dass es läuft, muss eher bottom-up und im Mittelmanagement passieren. Weil das sind die, das treiben, weil das Thema ist, wenn du zum Beispiel KI in die IT hängst oder KI hängt im Projektmanagement Office als Thema. Das ist gut zusätzlich. Aber dann kommt es nicht aus dem Business heraus. Das Business muss sehen, wo kann mich KI weiterbringen, wo kann ich Geschäftserfolge, wo kann ich besser, schneller, weiter, kostengünstiger, was ganz Neues machen. Das kommt aus dem muss aus dem Business kommen aus meiner Sicht. Dann bedarf es Unterstützung von IT und dann wird daraus ein Projekt, wo man auch ein Projektmanagement-Office braucht. Und es macht auf alle Fälle Sinn, dass da gegebenenfalls auch jemand das Ganze koordiniert. Aber damit es erfolgreich umgesetzt wird, muss es im Business ankommen.

SPEAKER_00 14:53

Ja, würde ich auch unterschreiben, auch wenn es komisch klingt, aber KI ist kein IT-Thema. Also auch, ja. Aber letztlich ist es genau wie Andreas gesagt hat, die Frage, wo und wie kann ich es einsetzen, um mein Business entweder qualitativ zu verbessern oder effizienter zu werden. Das sind ja so die beiden Hauptbereiche. Und da ist es dann letztlich, weil das die Frage war, wer ist da eigentlich verantwortlich? Das sind dann, ich sage jetzt mal, die Bereichsleiter oder Abteilungsleiter oder diejenigen, die verantwortlich sind. Also wer im Marketing Verantwortung trägt und das leitet, der hat automatisch auch die Verantwortung für KI im Marketing. Wer im Kundendienst, im Kundensupport die Verantwortung hat, der ist verantwortlich für KI im Kundensupport. Wer das Controlling leitet, die Finanzbuchhaltung und so weiter, der ist verantwortlich für den Einsatz für Use Cases und die Umsetzung von KI in diesem Bereich Finanzbuchhaltung, Controlling und so weiter. In der Rechtsabteilung genau dasselbe, im HR genau dasselbe. Also das kann man durchdefinieren. Das ist nichts, wo man sagt kann, naja, das ist irgendwie ein reines strategisches Vorstandsthema, sondern da ist halt jeder und jede mit im Boot. Denn ja, das ist das, was wir vorhin gesagt hatten. Die Leute müssen es erstmal selber können und dann eben halt auch priorisieren, welche der vielen Möglichkeiten, die ich da habe, KI einzusetzen für Automatisierung, für Recherche, für Kommunikation, für Service, für Analytics und so weiter. Das lässt sich ja ewig fortführen. Da dann eben zu priorisieren und zu sagen, in meinem Bereich, hier in HR oder hier im Marketing oder hier auch in der Beschaffung, in der Logistik, im Supply Chain Management, da sind das meine Top drei Prioritäten der KI-Projekte, am Anfang erstmal kleinere, einfache, die wir jetzt umsetzen. Und ich habe die Verantwortung dafür, suche mir vielleicht noch zwei, drei, vier Leute dazu. Aber das ist sozusagen, das liegt bei mir automatisch, weil ich für diesen Bereich die Verantwortung habe.

SPEAKER_02 16:58

Vielleicht darf ich, bevor Norman du einsteigst, da ganz konkret noch was als Beispiel ergänzen. Ich glaube, das ist gar kein KI-Thema. Das war bereits ein Thema bei der digitalen Transformation. Und bei der hat dieser Paradigmenwechsel stattgefunden, dass nicht die IT die Tools vorgibt, so wie man es früher aus SAP und ob man Lotus Notes oder Outlook oder was auch immer eingesetzt hat. Das war dann meistens eine IT-Entscheidung, sondern, und da sind viele Unternehmen auch noch nicht angekommen in diesem Paradigmenwechsel, dass das Business das treiben muss. Und es bedarf auch neuer Stellenbeschreibungen, neues Know-how, neuer Verantwortlichkeit, neuer Rollen im Business, die auch gespielt werden müssen. Wir hatten in einem Unternehmen, in dem ich fest angestellt war, waren wir kurz davor, live zu gehen, global mit einer CRM-Lösung und wo Kunde anruft und nach zwei Minuten war ein Timeout, weil die Kundeninformationen nicht aufgebaut wurden von dem System. Warum? Weil in dem Fall IT und die hatten die Aufgabe, ich machte ihnen gar keinen Vorwurf, die sind ja nicht blöd. Also das meine ich auf keinen Fall, aber trotzdem, IT hatte die Aufgabe, das so kostengünstig wie möglich darzustellen und dabei wurde komplett vergessen und auch nicht stark genug zugehört, aber auch nicht stark genug vertreten vom Business, was denn die Anforderungen am Frontend sind. Sodass wir das Ding komplett on hold setzen mussten, für eineinhalb Jahre die Infrastruktur komplett ändern mussten. Und erst als wir vom Business die Use Cases klar definiert haben und dem IT auch dann klar gesagt haben, was die Anforderungen sind, die waren vorher auch vom Business nicht klar definiert. Also es ist keine Verantwortlichkeit machen von IT, sondern es ist einfach ein Paradigmenwechsel, der damals schon entstanden ist, von der klassischen, noch früher EDV-Abteilung hin zu, dass heute das Business sagen muss, wie sind meine Use Cases, wie werde ich meine Kunden in Zukunft bearbeiten, wie werde ich in Zukunft meine Analysen machen, wie müssen die Daten aufbereitet werden und so weiter und dann IT hilft, die richtige Lösung zu finden.

SPEAKER_00 19:20

Hatte ich ganz kurz dazu, weil Andreas das gesagt hatte. Welches Tool wir benutzen und welches System damit in den Lotus-Notes und so weiter und so fort. Das ist, glaube ich, auch so ein Verständnis, was noch nicht so richtig klar ist. KI ist kein Tool. KI ist kein Programm. KI ist nicht irgendeine Lösung, die ich mir einkaufe und einsetze, sondern KI ist eine universelle Technologie, wo ich selber definieren muss, was ich ihr beibringe, wie ich sie trainiere, damit sie das dann in meinem Business macht. Und wenn das mal verstanden ist, dann läuft es anders. Aber wir sind eben noch sehr oft in dieser Tool-Dänke. Wir bekaufen uns da mal so ein Programm und das wird dann hier irgendwie eingesetzt und dann läuft das. So läuft es eben nicht.

SPEAKER_01 20:05

Aber das ist, glaube ich, ein ganz wichtiges Einordnungs- und Verständnisthema und eine Perspektive, die wir den Unternehmen, den Führungskräften, mittleren Management und so weiter anbieten müssen, um nochmal klar zu kriegen, dass ja, wir sprechen über Hochtechnologie und ja, es ist eben nicht das Stück CRM-RP oder was auch immer, was ihr da einsetzt und wofür wir eine EDV-Abteilung brauchen. Wir versuchen das natürlich krampfhaft so zu tun, weil wir diese Schubladen ja von früher kennen. So, jetzt wollen wir ein CRM einführen, wie machen wir das, IT anrufen, unsere Prozesse fangen an zu laufen, ja, und wir benutzen ja dieselben Prozesse, um KI zu implementieren. Und ich vergleiche das immer so mit künstlicher Intelligenz ist es ungefähr, also es ist eine völlig neue Vorstellung davon zu entwickeln, wie das in einem Unternehmen zu implementieren ist, wenn wir es mal vergleichen mit Sauerstoff. Du kannst dir ja heute eigentlich nicht mehr vorstellen, wo KI keine Rolle spielt mehr im Unternehmen. Ob das dein Support ist, ob deine HR-Abteilung, dein Marketing, dein Vertrieb, Vorstandsebenen, Entscheidungen vorzubereiten, zu validieren und so weiter. Selbst der Einkauf, habe ich letztens mit einem Großkonzern gesprochen, die haben einen Einkaufsagenten, ja, und wenn du von dem nicht gecrawled wirst, dann gibt es dich offiziell in seinem Leben nicht. Das heißt, kann man sich über das Ergebnis streiten, ob das gut ist oder nicht, aber da sind ganz viele Entscheidungshilfen dabei. Und du kannst eigentlich eine Abteilung nicht sagen, so Marketing, ihr dürft jetzt nicht mehr atmen, sondern die müssen natürlich auch von dem KI-Thema in irgendeiner Form partizipieren und profitieren können. Und ich habe mir überlegt, so ein Indikator, wenn ich jetzt hier uns dreien zuhöre, dann will ich eigentlich so einen Indikator, woran ich erkenne, bin ich noch an der Optimierung der Raupe oder mache ich schon das Ding mit dem Schmetterling? Und ich glaube, das erkennt man so, dass wenn wir über Wettbewerbsfähigkeit, über Geschäftsmodelle sprechen, also wenn wir dort anfassen, an diesen empfindlichen Punkten, wo wir messbar Mehr Umsatz machen, neue Zielgruppen erreichen können. Also wenn es in diese Richtung geht, dann haben wir einen guten Indikator dafür, dass wir diese Schmetterlingnummer auf dem Weg sind, diese Schmetterlingnummer zu machen. Dass wir nicht nur pimpen und Zeit einsparen und Geld einsparen und dergleichen, sondern dass wir wirklich einen transformativen Prozess vorantreiben. Und ich habe letztens einen Artikel veröffentlicht und habe mir darüber Gedanken gemacht und habe gesagt, wie können wir denn noch Geschwindigkeit aufnehmen? Wie können wir die Amerikaner, die Chinesen einholen? Wir bauen nicht das schnellere Rechenzentrum, was Elon Musk da irgendwie hinstellt, jetzt ja neuerdings auch ins Weltall. Wir bauen wahrscheinlich auch nicht das super LLM, weil es davon einfach schon viele Player gibt im Markt. Vielleicht bauen wir die sicherste KI, würde ich mich total freuen, die transparent ist, ethische Aspekte berücksichtigt und dergleichen. Aber ich glaube, dass wir Geschwindigkeit vor allem dann aufbauen, wenn wir einen Zusammenschluss schaffen, wenn wir Synergien nutzen, wenn wir in einem Unternehmen nicht nach dem Verantwortlichen oder der Abteilung suchen, sondern wenn wir sagen, wir müssen kollaborieren. Also das C-Level, der Vorstand hat natürlich den strategischen Auftrag, dass das KI-Projekt in irgendeiner Form unser Geschäftsmodell tangiert, also transformativen Effekt hat. Und die Abteilungen haben den Fokus darauf und die Verantwortlichkeit darauf, dass sie produktiver sind und dass sie den transformativen Prozess unterstützen, ja, indem wir uns anschauen, welche Qualität haben die Daten, sind die Prozesse automatisierbar und so weiter und so fort. Aber es ist so ein Orchestrieren mehrerer Abteilungen und Unternehmen und nicht so sehr die Suche nach, wer ist verantwortlich, wer unterschreibt das Ding am Ende.

SPEAKER_00 23:45

Ja, das ist ja genau die, sagen wir mal, die Beschreibung dessen, was wir hatten. Dass es eben hier nicht irgendwie so eine so eine Einzellösung ist oder ein Tool, sondern eine neue Art, Wissen zu nutzen und Ressourcen letztlich effektiver und effizienter zu verwenden. Und das geht eben halt nur, wenn es koordiniert ist und auch miteinander. Und das ist eben halt auch ein wichtiger Punkt und ein wichtiger Bereich, dass ich von den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern eben auch erwarten muss, dass sie nicht nur ihren eigenen Bereich verstehen, sondern auch über den Tellerant hinausblicken. Um da eben halt genau diese Synergiepotenziale zu erkennen, damit es eben nicht quasi diese Einzellösungen gibt, sondern das dann entsprechend genau ineinander greift. Und das ist dann eben halt ein, naja, ich würde es gar nicht mal sagen, ein Neuverständnis des Unternehmens, sondern ich würde es eher als ein Wiederentdecken bezeichnen. Also KI zwingt uns, nochmal das eigene Unternehmen genau anzuschauen und das eben halt auch mal in Frage zu stellen, ja, nach dem Motto, okay, wir müssen es ändern, wir wollen es auch ändern. Und wo finden wir eigentlich keine Begründung dafür, das weiter so zu machen, nur weil wir es immer schon so gemacht haben? Also es ist quasi nochmal, wie gesagt, und das ist ja nichts Negatives, sondern es ist ja super positiv.

SPEAKER_01 25:10

Ja. Vielleicht, um da auch nochmal das, was du gerade gesagt hast, finde ich total wichtig. Für mich bedeutet KI immer auch kollaborative Intelligenz. Also die Intelligenz des Zusammenarbeitens. Ich stelle mir vor, jetzt stellen wir uns das mal alle vor, unsere Schlüsseltechnologien in Deutschland, alle deutschen Automobilhersteller, würden sich zusammentun. Zusammenarbeiten und mit Hilfe künstlicher Intelligenz eine Branchenlösung zu schaffen und den Wettbewerb nicht mehr untereinander zu sehen, sondern den globalen Wettbewerb zu verstehen und dass wir als Deutschland Europa einfach einen ganz anderen Impact brauchen, wenn wir da noch irgendwie mitspielen wollen in diesem Game. Also ich glaube, dass das eine Haltungsfrage, dass ich auch als Unternehmenssilo nicht noch kleinere Silos im Unternehmen baue, die sich dann mit KI beschäftigen, sondern dass ich dann exploriere und schaue, gibt es einen Marktteilnehmer oder einen, der komplementär mein Geschäftsmodell vielleicht oder mein Leistungsspektrum erweitern könnte. Mit dem können ich kooperieren, können wir nämlich was zusammen machen. Und wir sind zusammen ein Team, glaube ich, müssen wir einfach besser spielen, um Geschwindigkeit aufzunehmen.

SPEAKER_02 26:18

Ich glaube, es sind zwei wichtige Aspekte dabei. Zum einen, was wir heute sofort, okay, es ist 17.41 Uhr. Vielleicht morgen, aber trotzdem dann morgen halt sofort tun. Und wie wir uns auf diese Veränderungen auch mittelfristig und langfristig vorbereiten. Und vielleicht auf das Mittel- und Langfristige vorbereiten. Also das Kurzfristige, vielleicht zuerst, ich glaube, dazu auch unser Kurs mit dem AI Leadership und Change Manager. Wir wollen keinen Spezialisten für AI als Ergebnis produzieren und keine Spezialisten für Change. Dazu reicht das nicht, was wir da tun. Wir wollen aber, dass sie ein enormes gutes, fundiertes Grundverständnis von beidem isoliert und in der Wechselwirkung haben. Und ich glaube, das ist so etwas, was passiert, es wird immer Bereiche geben oder Funktionen geben, wo man Spezialisten braucht. Aber das Thema über den Tellerant hinausdenken hat viel auch damit zu tun. Ich glaube, es ist so fast so ein bisschen die Wiedergeburt der Generalisten, um das mal überspitzt darzustellen. Nein, nicht jeder muss alles können, aber man sollte mehr Grundverständnis haben als im Kontrolle. Also die heißen ja HR Business Partner zum Beispiel. Oder die heißen IT-Business Partner. Oft waren das aber nur moderne Beschreibungen. Und ich habe dann zum Beispiel auch versucht, mit dem HR Business Partner einmal im Monat mich mit dem zusammenzusetzen und sagen, was momentan generell im Business ansteht und was davon eine Relevanz für HR haben könnte. Und genauso mit IT haben wir nicht nur über IT-Projekte, also ich habe von meiner Seite versucht, das etwas anders zu leben und die Grundidee hinter dieser Businesspartner. Also ich glaube, vielleicht ist Generalist sehr groß und ist auch ein alter Begriff, aber einfach dieses über den Tellerrand hinausschauen, zu verstehen, was links und rechts und oben und unten auch passiert, auch wenn ich in meinem Bereich hauptsächlich arbeite, ich glaube, das ist wirklich extrem wichtig. Das andere zu dem Thema längerfristigen, ich finde, es gibt ein Unternehmen, das extrem erfolgreich ist, immer noch eines der höchsten Börsenwerte hat, die gar nicht immer die innovativsten sind. Apple. Die also oft erst auch, also seit Jahren probiert da jeder mit seinem Fold da irgendein, seinem Fold-Smartphone irgendetwas zu bringen, Apple hat bis heute kein Fold-Smartphone. Die warten halt, bis man eine Knick nicht mehr in der Mitte sieht. Oder, oder, oder, bis das Ding so dünn ist, dass es zusammengefaltet nicht dicker ist als ein heutiges Smartphone, das man in der Hose hat. Also ich nehme jetzt einfach so ein ganz plastisch Beispiel. Und ich glaube, deswegen ist es nie zu spät. Also statt sich in die Drauerecke zurückzuziehen und zu sagen, ach Gott, das ist ja alles viel zu spät, ja, aber das ändert ja nichts, sondern trotzdem kann ich immer noch etwas tun. Und vor allem, es ist ja so, dass in der Vergangenheit, also wer die industrielle Revolution verpasst hat und hat 20 Jahre zu spät die Dampfmaschine eingesetzt, der hat ein echtes Problem. Aber heute verändern sich die Parameter so schnell, dass meine Lösung, die heute gut ist, in zwei Jahren komplett veraltert ist. Und das gibt aus. Das bedeutet natürlich auf der einen Seite Geschwindigkeit, aber auf der anderen Seite, aufgrund der Veränderung, kann ich mich darauf wieder einstellen, weil es eben nicht jetzt eine Technologie, eine Art zu arbeiten ist, die die nächsten 20 Jahre genauso bleibt. Und ich habe dann einfach nicht den Vorteil, dass ich vorne dabei war, sondern das gibt auch eine ganze Menge Chancen.

SPEAKER_01 29:59

Aber die Gegenposition, die ich jetzt mal einnehme als Unternehmen, es hat doch immer gut funktioniert. Never change a winning horse. Mein Unternehmen ist doch immer gut gelaufen. Ich war bei der Digitalisierung auch nicht der Erste, der jetzt gesagt hat, okay, Fax wird ersetzt durch E-Mail. Welche Konsequenzen müssen wir denn als Wirtschaftsstandort, aber vielleicht auch auf der Mikroebene des Unternehmens fürchten, wenn wir dieses Game verpassen, wenn wir jetzt diesen Zug an uns vorbeirauschen lassen?

SPEAKER_00 30:34

Es ist ja sicherlich schon vergleichbar mit der Digitalisierung, es geht ja aber viel weiter. Also wenn wir Digitalisierung anschauen, das gerade, was du gesagt hattest, okay, da gab es keinen Fax mehr, sondern das kann dann per E-Mail, ja, ist schon eine Veränderung. Von mir aus kann man auch sagen, revolutionär, mehr oder weniger. Aber das, was wir gerade mit KI erleben, geht ja viel, viel, viel weiter. Also das durchzieht ja alle Bürojobs, es durchzieht alle Verwaltungsjobs. Es durchzieht auch die Produktion, die Herstellung. Wenn wir jetzt quasi, und da sind wir ja schon, was die meisten ja auch noch nicht merken, weil es noch nicht so ganz vor unserer Augen ist, wie jetzt beispielsweise ChatGPT, Robotik und AI. Also die Verbindung von Maschinen, von humanoiden Robotern mit KI, die dann auch nochmal ganz andere Jobs übernehmen. Dann reden wir eben nicht darüber, dass sich bestimmte Prozesse digitalisieren oder irgendwie beschleunigen, wie eben, naja, das Fax hat eine halbe Stunde gedauert und die E-Mail, die ist eben halt in einer Minute da oder noch weniger. Sondern es ist eine grundsätzliche andere, es sind grundsätzlich andere Möglichkeiten. Also wenn wir mal bei dem Beispiel bleiben, bei dem Fax habe ich ein Papier verschickt oder auf der einen Seite ins Fax ein Papier reingeschickt, das wurde auf der anderen Seite bedruckt, dann war das da. Bei der E-Mail wurde quasi das Papier ersetzt, aber am Ende habe ich irgendwo einen Text reingegeben und auf der anderen Seite kam derselbe Text wieder raus. Wenn wir jetzt quasi überlegen, was ist denn KI, dann bedeutet das, ich muss den Text gar nicht mehr schreiben, ich brauche kein Papier. Und der Empfänger muss es auch gar nicht öffnen und irgendwie lesen, sondern es ist einfach sofort da. Und das ist dann eben quasi die andere Qualität, die wir haben. Und da kann ich eben nicht sagen, naja, also ich reite das Pferd halt weiter, sondern ich brauche halt ein anderes Pferd. Weil das Pferd quasi ist nicht mehr das Richtige für die Bahn, auf der es laufen soll.

SPEAKER_01 32:27

Aber die Historie hat ja gezeigt, um mal auf das Beispiel von dir, Andreas, zum Thema Apple zu kommen. Die Historie hat ja gezeigt, dass es super schwer ist, für eine Firma von innen heraus zu innovieren. Nehmen wir das Beispiel Festnetztelefonie. Marktführer, Siemens. Haben die das Mobilfunktelefon erfunden? Nee. Das war Motorola. Nokia wurde Marktführer. Aber die haben auch nicht das Smartphone erfunden, das wurde dann Apple. Also das lässt sich ja auf unterschiedlichste Branchen transformieren. Das heißt, die, die die Branche erfinden oder disruptiv neu gestalten.

SPEAKER_02 33:05

Jetzt kommt der Begriff disruptiv. Und disruptiv, ich habe gerade mal geguckt, ganz schnell, weil wir das unter uns ganz oft verwenden und habe mal ganz schnell nachgeschaut, wie die Beschreibung ist. Und ich glaube, jetzt sind wir an dem Punkt, der deine Frage beantwortet. Disruptiv heißt ein System zerstörend. Und das ist, glaube ich, etwas. Ich weiß noch, wie ich stolz war, und als ich meine erste Schallplatte zu Hause hatte. Und dann hatte ich eine CD. Und irgendwann mal, dann gab es noch Läden, also gab es ganz viele Läden, wo man Schallplatten kaufen konnte, wo man CDs kaufen konnte, wo man später Videos leihen konnte und so weiter. Ja, das gibt es so gut wie gar nicht mehr. Das gibt es heute als Vintage oder immer wieder noch, aber nicht mehr in dieser Rolle, weil wir gar nicht mehr besitzen, den Content, der auf dieser Schallplatte da war. Und ich glaube, wir müssen überlegen, sind wir in. Ist KI disruptiv oder ist sie optimierend? Und ich glaube, die Beantwortung dieser Frage ist relativ einfach. Und ich glaube, in disruptiven Zeiten oder wenn die Themen disruptiv sind, dann ist genau der Punkt, lief früher schon so und hat immer funktioniert, genau die falsche Antwort. Sollte es aber etwas sein, muss ich jetzt unbedingt schon ein Fold haben? Oder muss ich das Smartphone gleich ein Tablet haben oder so? Oder kann ich noch auf Computer? Das sind so Geschichten, die sind weiterentwickend, die sind nicht disruptiv, aber KI ist ein disruptiv, wie es beeinflusst. Und da zu sagen, betrifft mich nicht, hat in der Vergangenheit auch anders funktioniert, das ist eine falsche Entscheidung.

SPEAKER_01 34:52

Da kommt ja die Haltung auch dazu, finde ich total spannend, dass du das so Hardware-Beispiel bringst. Also ich bin zum Beispiel einer, ich muss sofort das neue iPhone kaufen, damit ich ausprobieren kann, was damit alles geht. Ich kenne aber auch viele, die sagen, ich muss jetzt nicht die erste Version, dann nehme ich halt die nächste Version oder warte noch zwei Modelle. Und für mich fühlt sich das aber so an, dass das Thema KI nicht wartet darauf, dass du da einverstanden bist, die übernächste Version zu nehmen, sondern du bist entweder jetzt in einem Game oder halt gar nicht mehr. Also du kommst einfach aufgrund der hohen Geschwindigkeit, kommst du auch gar nicht mehr hinein in das Ganze. Also ich sage auch für viele Unternehmen teilweise in Branchen, die sehr innovativ sind, bist du halt einfach auch abgehängt, wenn du immer noch glaubst, dass das, was die letzten 20 Jahre funktioniert hat, immer noch funktionieren wird in der Zukunft. Also der Zug ist für einige, die es vielleicht auch noch gar nicht wissen, einfach auch schon durch. Das ist nicht so wie beim Fahrstuhl, wo dann irgendwie noch einer kommt.

SPEAKER_02 35:54

Ich glaube, die Hardware zu dem Beispiel, die Hardware ist ja auch gar nicht mehr so der Treiber. Also ob die Kamera jetzt noch ein bisschen besser ist und so weiter, die Hardware verändert sich ja gar nicht mehr so gigantisch. Das sind ja keine, also jetzt gerade bei den Smartphones. Ich habe früher auch immer gerne das neueste iPhone gehabt und jetzt warte ich zwei Jahre. Vielleicht, wenn das vollkommt, dann kaufe ich das vielleicht. Ja, aber ich glaube, das ist auch etwas, aber zum Beispiel hier, ich habe mir gerade aufgemacht, also ich habe letzte Woche meine macOS auf The Ho aktualisiert. Ich habe aber gewartet, bis die Version 26.2 rauskam und bin nicht bei 26.0, 26.01, 26.1 eingestiegen. Warum? Weil ich genau weiß, ich habe hier noch diese Hardware, ich habe noch diese Lösung und diese Lösung und diese Lösung. Und die sind eventuell am Anfang nicht dabei, weil das so komplex ist inzwischen. Das heißt aber nicht, dass ich warte, weil ich glaube, ich habe Zeit, sondern einfach, ich warte in dem Fall, weil ich weiß, dass es so komplex ist. Und mir ist es in dem Moment nicht wichtig, weil es funktioniert so gut, dass ich sage, ja, ich gehe auf alle Fälle darauf, aber ich möchte einfach warten, weil gerade viele Software-Updates oder Operation Systems Updates werden ja zum Teilweise marktreif gemacht, erst wenn sie auf den Markt kommen.

SPEAKER_01 37:16

Ja, aber das ist ja die Idee. Also das ist ja dieses Ausprobieren, also die Kultur des Ausprobierens und Voranscheiterns. Das heißt, ich muss sagen, okay, ja, meine systemrelevante Infrastruktur in meinem Unternehmen, die kann ich jetzt nicht so mal eben spontan upgraden. Da fliegt mir meine IT um die Ohren, die kündigen alle und haben keinen Bock mehr. Die wollen die Verantwortung nicht übernehmen. Aber ich muss ein Lab aufmachen, ich muss mir ein Zweithandy besorgen, damit ich mit dieser neuesten Technologie spielen und interagieren kann. Ich kann halt einfach nicht mehr warten, weil da sonst macht das mein Wettbewerber und der macht das halt einfach besser und entdeckt, oh krass, Augmented Reality-Funktionen gab es vorher noch nicht. Egal, ob das jetzt mein ganzes anderes Unternehmen schon mitziehen kann oder die Hardware auch komplett und voll integriert benutzen kann. Aber ich bin experimentell unterwegs. Und das ist vielleicht wirklich ein gutes, einfaches Beispiel, dass wir im Grunde so additiv denken müssen und sagen, wir müssen ausprobieren, sonst machen es andere und wir verlieren den Anschluss. In zwei Jahren kannst du upgraden, dann gradest du aber alt ab. Weißt du? Die anderen sind schon alle weiter, weil die schon das nächste Labor befüllen mit dem nächsten Endgerät in der Beta-Variante.

SPEAKER_02 38:26

In dem Fall waren es ja zwei, drei Monate, um nun bewusst zu gucken, eigentlich wollte ich es bei 26.1 machen, habe es aber dann verpennt gehabt und dann waren zwei schon da. Aber was ich damit meine, was ich damit meine, man muss entscheiden, wo ist das notwendig? Und ich finde, und wo muss ich vorne dabei sein und wo muss ich, um zum Beispiel etwas auszuprobieren, da auch eine Parallelinfrastruktur schaffen, weil einfach das mein Kerngeschäft ist und ich kann nicht warten. Aber wo muss es nicht sein? Weißt du, es gibt ja auch Bereiche, wo es nicht unbedingt sein muss, warum soll ich da ein Risiko eingehen? Das ist, finde ich, ist vollkommen legitim.

SPEAKER_00 39:08

Die Geschwindigkeit ist aber eben der Punkt, der massiv unterschätzt wird. Das ist ja auch das, was Norman gesagt hat. Und also wir leben jetzt in der Zeit, wo, wie gesagt, autonome Roboter mit KI auf den Markt kommen werden. So, wenn ich mich jetzt aber vorher mich nicht um Agenten und Assistenten gekümmert habe, dann bin ich da abgehängt, weil was ist so ein Roboter? Naja, der ist halt ein Agent oder ein Assistent in der realen Welt. Und das ist eben halt der Punkt. Wenn ich da einmal den Anschluss verliere, also wenn ich quasi immer noch auf dem Level bin, naja, also ich nutze ChatGPT wie eine Zoom-Maschine und ich weiß nicht, wie Prozessautomatisierung mit KI geht. Ich weiß nicht, wie ich einen Agenten mir anlege, den trainiere, den einsetze, den auch mit anderen Agenten verbinde und habe dieses Prinzip nicht verstanden und damit auch mal, das war ja der Punkt gerade experimentiert, dann kriege ich irgendwann oder dann kriege ich in der nächsten Stufe, wenn es die autonomen Roboter gibt in der echten Welt, dann komme ich da nicht mehr hinterher. Weil das, wie gesagt, sozusagen die nächste Evolutionsstufe ist. Und wenn ich die vorherigen Evolutionsstufen einfach verpennt habe, dann komme ich da nicht mehr rein. Also das ist dann so viel, dass ich das einfach nicht mehr aufholen kann. Und das ist, was vielen Menschen und auch Unternehmen nicht so klar und bewusst ist, weil das Ganze eine exponentielle Entwicklung ist. Also das heißt, das geht nicht in immer derselben Geschwindigkeit weiter, sondern das beschleunigt sich und das ist dann halt einfach so, ja, wie mit der Rakete, auch wenn sich da jetzt keiner ranhängt, ja. Aber ich würde sagen, solange die Rakete unten steht und zündet und noch brennt und quasi gerade dabei ist abzuheben, dann könnte ich es dann noch einsteigen. Wenn sie erstmal abgehoben hat, ja, da kann ich nur noch hinterhergucken. Und dann komme ich nicht mehr hinterher, dann ist sie halt einfach weg.

SPEAKER_01 40:58

Und danke, dass du das auch nochmal auf den Punkt gebracht hast. Ich finde auch, dass dir so eine ganz wichtige Zutat vielleicht auf den Management-Ebenen noch dazukommen darf und das ist Mut. Und ich wollte jetzt auch so ein bisschen verführen, dahingehend zu sagen, ja, es ist total vernünftig abzuwarten und auch mal so ein bisschen zu beobachten und zu analysieren, da sind wir auch echt gut. Wir sind aber auch gut in Erfindung, in Innovationsentwicklung, MP3-Format. Wir erfinden das, aber monetarisiert zur Marktreife gebracht wird es in Amerika. Und die Frage ist, können wir so ein bisschen Breaking the Rules in unsere unternehmerische DNA mit aufnehmen, um mal zu sagen, wir wagen mal was, wir probieren mal was aus. Aber wir kommen dann auch in den Integrationsprozess und belassen nicht nur das Labor und feiern uns, weil wir da was Kleines nachgewiesen haben oder ausprobiert haben oder gelernt haben, sondern schon auch mit so einem größeren Ansatz. Andreas, du hast vorhin gesagt, das Ziel zu definieren. Also wo wollen wir eigentlich hin? Wo sehen wir uns in den nächsten ein bis zwei Jahren? Gar nicht mal zu weit, weil das kann gar keiner mehr durchblicken. Aber das finde ich einen wichtigen Aufruf, gern auch im Zusammenschluss, in der Kollaboration mit anderen Unternehmen, mit Experten, mit anderen Perspektiven, ist ja auch immer bereichernd, auch mal aus der Forschung Leute dabei zu haben, ein Team aufzubauen und dann aber wirklich über Integration nachzudenken. Das ist extrem wichtig.

SPEAKER_00 42:31

Ja, auf alle Fälle. Das ist auch gerade mit dem Mut, was du sagst. Also was ist denn Mut letztlich? Mut ist oder bekommt Mut her aus Vertrauen. So, worauf können Unternehmen vertrauen? Auf ihre Erfahrung. Das ist ja auch das, was du gesagt hattest. Die Erfahrung aus den letzten Jahren, Jahrzehnten, die ist ja jetzt nicht durch KI irgendwie nichts mehr wert. Sie muss quasi nur anders sozusagen genutzt und modelliert werden oder kann, das ist das, was ich mit der Wiederentdeckung des Unternehmens meinte, nochmal ganz anders ausgespielt werden. Und das ist dann immer auch mein Appell, den ich sage, so Leute, ihr könnt eigentlich nichts falsch machen. Und habt den Mut oder habt das Vertrauen auf eure Erfahrung, auf das, was ihr wisst und das, was euer Unternehmen in den letzten Jahren, Jahrzehnten quasi groß und erfolgreich gemacht habt. Und mit KI bekommt ihr jetzt die Chance, das noch besser zu machen, weil die KI ist nicht euer Feind, sondern sie ist praktisch der Booster, um eure Erfahrung, euer Wissen, euer Know-how nochmal auf ein anderes Level zu heben. Und was braucht ihr dafür? Das, was ihr eh schon habt, nämlich die Erfahrung und eben on top noch diese AI-Leadership Skills, ja, über die wir auch reden. Also wenn ich das eben noch oben draufsetze und diese Zusatzwissen, ja, aus so einem Kurs, wie wir den machen, beispielsweise quasi dann habe, dann ist das wie gesagt nicht die Abschaffung der Erfahrung und die Abschaffung des alten Wissens, sondern Es ist der Booster für diese Erfahrung und für dieses alte Wissen. Und eröffnet nochmal ganz neue Perspektiven. Und darauf, wir kommen ja von dem Mut und dem Vertrauen, darauf können Unternehmen ja auch vertrauen.

SPEAKER_01 44:15

Sehr gut. Also inspiriert mich voll. Bevor ich eine knifflige Abschlussfrage an euch beide stelle, um euch noch ein bisschen zu challengen. Muss man kurz ChatGPT aufmachen, um ein bisschen überhaupt nicht mehr. Ja, ich hoffe, ihr habt das laufen im Hintergrund.

SPEAKER_02 44:32

Was läuft halt heute noch ohne? Hast du es nicht auf der Brille schon drauf? Ja.

SPEAKER_01 44:38

Ich meine, irgendwie suchen. Also ich finde nochmal ganz wichtig, einen Aufruf an dieser Stelle für alle, die das hier jetzt gehört haben und wir konnten ja jetzt auch in der begrenzten Zeit nicht so ganz in die Tiefe gehen. Dafür ist dann letztendlich ja auch der Zertifikatslehrgang da. In dem, und das war mir so besonders wichtig oder auch dir, Andreas, als wir das konzeptionell im Curriculum uns mal erdacht haben und mit unseren Partnern dann besprochen haben, dass es um die tatsächlich praktische Anwendung und Integration ins Unternehmen geht. Also Wissensvermittlung ist eine Geschichte, aber im Lehrgang lernen die Teilnehmenden halt einfach auch KI-Lösungen kennen, praktische Anwendungen kennen, immer auch einen Praxisbezug finde ich extrem wichtig. Deswegen haben wir auch so eine Kombination aus Dozenten und Mentoren. Andreas, du und ich, wir sind, jetzt liegt ja beide, es ist so lustig. Andreas, du und ich, wir sind die Mentoren. Mentoren, jetzt musst du genickt. Und Professor Dr. Andreas Moring ist unser Dozent, genau wie die Katharina Pommer, unsere Dozentin ist. Und das wünsche ich mir so viel mehr, dass auch dieses Lernen so eine fundierte Klarheit bringt für ein Unternehmen. Also nicht nur Wissensexkurs, man kann sie natürlich auch lernen, lebenslanges Lernen und man kann sie unglaublich lange darin aufhalten, ohne in die Umsetzung gehen zu müssen. Also dann ist dieses Befähigen, ein unendlicher Prozess, aber wir müssen schaffen, dass wir das auch an die Praxis bewegen. Letzte Frage an euch beide, und das ist das Tolle an meinem Job, dass ich die Frage stelle und sie nicht selber beantworten muss. Was ist die wichtigste unbequeme Wahrheit über KI im Mittelstand? Aus eurer Sicht. Die wichtigste unbequeme Wahrheit. Wir könnten schnickschnack schnupp machen, wer von der Schuss.

SPEAKER_02 46:31

Die Schmerzen der Veränderung. Es tut weh. Also das Thema anzugehen, wir können es noch so schön verkaufen. Diese Art der Änderung hat Geburtswehen auf technologischer Seite, auf menschlicher Seite, wie es weiterentwickelt. Und ich glaube, das ist das, was auch so schwierig macht, dass das tut weh. Und ich muss bereit sein, dahin zu gehen, wo es weh tut. Das ist meine Meinung. Super.

SPEAKER_00 47:04

Also die wichtigste unbequeme Wahrheit, wenn es um die Umsetzung geht, dann ist es in vielen Fällen die Fehlwahrnehmung, nur weil man Informationen und Daten irgendwo im Unternehmen hat, dass sie dann auch sofort von KI quasi nutzbar wären. Und das ist eine Hausaufgabe, die viele Unternehmen eigentlich schon seit Jahren wissen, aber nicht wirklich angegangen haben. Und die kommt jetzt nochmal unbequemerweise, wo man vielleicht dachte, hat sich erledigt, nochmal aufs Tableau, weil nur dann kann eben KI auch funktionieren.

SPEAKER_01 47:36

Ihr habt mich jetzt beide so inspiriert, dass ich doch eine Antwort geben möchte auf die von mir gestellte Frage. Ja, dann los. Und zwar, also ich fand eure Antworten richtig gut und der Impuls, den ihr so wachgeklingelt habt bei mir, ist, ich habe vor ein paar Tagen einen kleinen Vortrag gehalten in einer Schule. Also engagiere mich da. Und die haben, die sind davon ausgegangen, ich komme da hin und bin so ein voll der faszinierte und begeisterte KI-Nutzer, der das jetzt so das Allheilmittel präsentiert. Und mein Vortrag war eigentlich so 50-50. Es sind die Chancen, aber auch die Risiken, die damit verbunden sind und auch die Verantwortung, die damit verbunden sind. Wenn ich begeistert bin für ein Tool, wir hatten vorhin im Vergleich, KI ist kein Tool, aber wenn ich so ein Tool habe, was ich toll finde und wo ich dann jeden mit, wo jeder mit Nutzen oder das nutzen sollte, ist KI was ganz anderes. Es ist wirklich, wenn man es seriös betrachtet, eben nicht nur Hype und Chance und Opportunities, sondern es ist eben auch, es hat auch eine Schattenseite. Und ich finde, das gehört zu dieser unbequem Wahrheit halt immer auch dazu, dass wir verantwortungsvoll damit umgehen. Und wer dem Podcast vielleicht aufmerksam hört, letzte Woche hatten wir das Thema autonome Waffensysteme, inwieweit kontrollieren wir das eigentlich noch als Mensch? Inwieweit ist das überhaupt noch kontrollierbar? Diese Woche habe ich den Vorstand von Adesso im Podcast, letzte Woche aufgenommen, diese Woche kommt es raus. Also ich glaube, das sind auch wichtige Fragen, die in so ein Managementboard gehören, dass wir uns auch überlegen, sind unsere Daten sicher und das ganze Thema Infrastruktur. Also das gehört schon auch mit zu der Wahrheit dazu. Elim, haben wir was vergessen? Sollen wir noch was ergänzen? Oder gehen wir nach Hause?

SPEAKER_00 49:26

Wir haben natürlich ganz viel vergessen oder geht halt nicht in der kurzen Zeit, aber herzlichen Dank. Ich glaube, die Botschaft haben wir, schätze ich mal, oder hoffe ich mal, glaube ich mal, ganz gut rübergebracht. Als Menschen und nicht als KI.

SPEAKER_02 49:43

Genau, und ich denke auch, ein toller Hinweis, auch wirklich für den Lehrgang nochmal, dass wir einfach das Grundverständnis in der Breite einfach rüberbringen wollen, dass man eben weniger Angst davor hat, dass man eher auch Spaß daran hat. Und ich fand es zum Beispiel ganz toll, dass da manche, als wir beim Workshop waren und sagten, jetzt sag mal, welche Ideen ihr denn habt, was man in Zukunft mit KI machen kann, nach dem, was ihr jetzt mitgenommen habt. Die waren schon kurz vor der Umsetzung. Also die haben dann, die waren so begeistert im Laufe des, es war kein Riesenprojekt, aber sie haben einfach angefangen damit. Und das fand ich super klasse und da freue ich mich darauf, das nochmal mit den neuen Teilnehmerinnen dann eben zu erfahren, wenn wir wieder Ende Februar loslegen.

SPEAKER_01 50:30

Das wird eine super Zeit und wir werden hier im Podcast ein Update machen, wenn so der Lehrgang angefangen hat und wir nach so ein paar Wochen vielleicht mal eine kleine Reflexion machen, wie es sich für uns anfühlt. Ich freue mich total drauf, finde es toll, dass ihr wieder mit dabei wart und freue mich auf ein nächstes Mal. Danke für die Einladung. Schönen Abend. Vielen Dank.