#48 Copilot reicht nicht: Warum CTOs jetzt AI-Orchestratoren werden müssen

AI verändert nicht nur, wie Software geschrieben wird. Sie verändert, wie CTOs denken, Teams führen und ganze Systemlandschaften orchestrieren.

In dieser Folge von Becoming CTO Secrets spricht Philipp Deutscher mit Thorsten Scherff, CTO bei RYZE Digital, über die echte Realität hinter Agentic AI, Copilot, MCP Servern und AI-gestützter Softwareentwicklung.

Thorsten bringt eine sehr praxisnahe Perspektive aus einer Digitalagentur mit rund 300 Mitarbeitenden mit. Sein Blick: Die CTO-Rolle verschiebt sich immer stärker weg von klassischer Entwicklung hin zu Strategie, Systemarchitektur, Tool-Orchestrierung und der Frage, wie AI in echten Unternehmensprozessen produktiv nutzbar wird.

Wir sprechen darüber, warum Orchestrierung 2026 eines der wichtigsten Themen für CTOs wird, weshalb viele Unternehmen nicht einfach ihre bestehenden Systeme austauschen können und warum AI vor allem dort spannend wird, wo ERP, PIM, CRM, CDP, CMS und Shop-Systeme zusammenarbeiten müssen.

Außerdem geht es um die Grenzen von Microsoft Copilot, die Rolle von Claude und anderen AI-Coding-Tools, den Unterschied zwischen Automatisierung und echter AI – und die große Frage, ob klassische Entwicklerrollen durch AI verschwinden oder sich radikal verändern.

In dieser Folge erfährst du:

•  Warum Orchestrierung für CTOs wichtiger wird als reine Integration 
•  Wie MCP Server und Agentic AI bestehende Systemlandschaften verändern können 
•  Warum Copilot im Microsoft-Stack hilfreich, aber oft fragmentiert ist 
•  Weshalb AI heute noch oft „perfekte“ Antworten vortäuscht, die im Detail falsch sind 
•  Warum Entwickler in Zukunft stärker zu Requirement Engineers, Systemarchitekten oder AI-Operatoren werden könnten 
•  Wie sich Agenturen verändern, wenn AI plötzlich Teile klassischer Entwicklungsarbeit übernimmt 
•  Warum CTOs selbst mit AI entwickeln sollten, um Chancen und Grenzen wirklich zu verstehen 

Eine Folge für alle CTOs, Tech Leads, Engineering Manager und Entscheider, die verstehen wollen, was AI wirklich mit Softwareentwicklung, Unternehmensarchitekturen und Tech Leadership macht.

Transcript

SPEAKER_01 0:00

Hallo und herzlich willkommen zu Becoming CTO Secrets, deinem Podcast für die harte Realität der CTO-Rolle zwischen Tech Team und Business. Ich bin Philipp Deutscher, Ex-Center CTO, CTO-Coach und Gründer der Becoming CTO Community. Heute zu Gast bei mir ist Thorsten Scherf. Er ist der CTO bei Rise Digital und jemand, der sich täglich mit der Diskrepanz zwischen AI-Hype und der technischen Realität auseinandersetzen muss. Und während viele noch über die neuen Tools sprechen, da kämpft er tatsächlich schon mit der Frage, was funktioniert wirklich und was ist am Ende des Tages nur gut verkauft? Und genau darüber wollen wir heute sprechen. Thorsten, herzlich willkommen.

SPEAKER_00 0:41

Ja, vielen Dank. Ich freue mich, sehr dabei zu sein.

SPEAKER_01 0:44

Ich bin auch sehr froh, dass es geklappt hat. Thorsten, du bist CTO einer Digitalagentur. Du bist auch nicht der erste CTO einer Digitalagentur, den ich jetzt hier schon im Podcast hatte. Ihr habt 300 Leute ungefähr. Trotzdem nochmal die Frage auch an dich. Wie unterscheidet sich denn aus deiner Sicht die Rolle, also deine Rolle als CTO von der eines klassischen Product- oder SARS-CTOs?

SPEAKER_00 1:04

Ich glaube, der Unterschied liegt darin, dass bei der klassischen Softwareagentur die Entwicklung sehr viel stärker im Fokus steht vom CTO. Ich habe das früher auch gehabt, als ich angefangen habe als CTO, da war ich noch sehr stark in der technischen Entwicklung mit drin. Da habe ich noch Entwicklerteams mitgeleitet. Und das hat sich jetzt im Laufe der Zeit sehr stark in Richtung eine Orchestrierung entwickelt, Strategien, welche Tools werden eingesetzt. Das heißt, wir sind ja relativ systemoffen. Das heißt, wir haben verschiedenste Tools, die wir einsetzen und sind halt nicht beschränkt auf eine einzelne Software.

SPEAKER_01 1:37

Was sind aktuell so die zwei bis drei Themen, die dich jetzt aktuell nachts beschäftigen? Man muss dazu sagen, du bist ja aktuell auch in einer anderen Zeitzone unterwegs. Also während wir wach sind und du noch nachts schläfst, was sind die Themen, die dich dann trotzdem noch wach halten?

SPEAKER_00 1:53

Ja, also es gibt 2026 gibt es im Prinzip drei große Themenbereiche, die ich sehe, die alle so ein bisschen auch miteinander verknüpft sind. Ein großes Thema ist natürlich, da wir ja in Deutschland sitzen, das Thema digitale Souveränität. Das ist etwas, was mich sehr stark interessiert, wo ich sehr sehe, dass da ein Markt, zum einen ein Markt ist, zum anderen auch ein Bedarf und dass wir da sehr stark hinterhängen, dass da viel gemacht werden muss. Da denken wir sehr stark drüber nach, hinsichtlich der Tools, die wir verwenden und so. Also das ist etwas, was mich sehr stark beschäftigt. Das zweite Thema, was mich sehr stark beschäftigt, ist das, was ich jetzt auch gerade so als Hypthema jetzt hier, ich bin jetzt gerade im Moment in Chicago auf einer Konferenz von einem FIM-Anbieter. Und da bin ich auch bestärkt worden in der Meinung, dass das Thema Orchestrierung ein Riesenthema werden wird. Das heißt, dass Kunden von uns nicht mehr in einzelnen Tools arbeiten, sondern quasi diese Tools eher orchestriert werden müssen. Und das zieht sich auch sehr stark an, also dass der eine Aspekt ist, meine Produkte online zu verwalten und beispielsweise meine Kundendaten, meine Produktdaten aus einem zentralen Hub heraus zu steuern. Aber das andere ist, für uns als Agentur ist durch die KI natürlich auch ein krasser Wechsel von Sachen, wir entwickeln, Sachen hin zu orchestrieren. Wir orchestrieren für den Kunden. Also diese Orchestrierung, das ist im Moment so ein Wort, das höre ich überall und das ist etwas, was mich total umtreibt.

SPEAKER_01 3:26

Ja, kannst du das noch ein bisschen konkretisieren? Also klar, das Wort höre ich auch sehr oft. Meistens dann auch im Bereich Agentic AI. Ich habe dich jetzt aber so verstanden, es ging jetzt jetzt weniger um Agentic AI, sondern um die Toolandschaft eurer Kunden, die ihr jetzt nochmal anders bedienen wollt. Kannst du das nochmal ein bisschen more tangible machen?

SPEAKER_00 3:45

Ja, also das ist lustig, dass du Agentic AI sagst, weil ich, wie gesagt, im Moment gerade auf dieser PIM-Konferenz bin, wo es ganz stark um Agentic AI ging und auch gezeigt wurde, wie da die Zukunft aussieht, wie die Systeme vorbereitet werden. Da habe ich einen super Vortrag von dem CTO von Shopify gehört dazu. Also, das ist im Moment echt ein Hype-Thema. Aber der Vortrag, den ich hier zu PIM gehört habe, zeigt genau den Unterschied, wie ich das denke und wie du das jetzt vielleicht selber wahrnimmst, weil die sehr stark von diesem Shop-Thema herausdenken. Wie orchestriere ich meine Produkte, wie kommen die vom PIM ins Shops-System und da findet eine gewisse Orchestrierung statt. Ich würde da für uns als Agentur ein bisschen weitergehen. Der Hintergrund ist, wir haben als Kunden sehr viele B2B-Unternehmen und betreuen komplette Systemlandschaften. Und die Systemlandschaft besteht in der Regel aus einem ERP, wo die Businessdaten drin liegen, wo die Produktkerndaten drin liegen. Dann einer Verwaltung der eigentlichen Produktdaten für die Marketingzwecke, für den Shop und die Webseite. Das sind in der Regel ein PIM-System, das wiederum an ein Shocksystem angeschlossen ist. Und auf der anderen Seite haben wir Kundendaten. Das heißt, das sind Daten im CRM, wo der Verlauf und die Connection zum Kunden gespeichert ist und die wiederum angereichert werden durch Verhaltensdaten, die dann in der Regel ein CDP liegen. Und das Ganze wird verarbeitet in einem Content Management-System, wo der Kunde dann den Zugriff auf verschiedene Informationen hat. Und das sind Systeme, die bisher, also es ist ein klassisches, ich würde mal sagen, ein DXP, im besten Fall ein Composable DXP, also mit unterschiedlichen Modulen, die ich beliebig austauschen kann. Was bisher gefehlt hat in diesem Kontext, ist, dass ich als Benutzer an einen zentralen Punkt gehen kann und alle diese Systeme zentral verwalten kann. Weil keines dieser Systeme steht alleine für sich und hat einen alleinigen Zweck. Mit dem CRM alleine kann ich nicht viel anfangen, wenn ich keine Marketing-Automation strecken und keine Formulare auf der Webseite habe. Ich kann auch mit PIM alleine nichts anfangen, weil die Produktdaten, die müssen auf die Webseite, die müssen in den Shop, die müssen gegebenenfalls abgeglichen werden mit Benutzer und Verhaltensdaten aus dem CDP oder aus dem CRM. Das heißt, diese Systeme gehören sowieso schon zwangsläufig zusammen, sind bisher aber durch 1 zu 1-Connections verbunden. Und was ich mit Orchestration oder Orchestrierung meine, ist, ich habe ein Tool, was in der Mitte steht, mit dem ich auf alle diese Probleme zugreifen kann. Und das wird durch moderne Technologien wie MCP-Server, also durch die Verwaltbarkeit durch AI, wird das jetzt möglich dieses Jahr. Und das ist, deswegen ist das, glaube ich, ein Riesenthema und da werden alle drauf gehen, alle Anbieter und jeder so ein bisschen aus seiner Position. Wie gesagt, der PIM-Anbieter sagt auch, ich orchestriere dir deine Produktdaten. Aber für mich, für den Kunden, der Kunde hat so vielfältige Daten. Produktdaten, Verhaltensdaten, Kundendaten, der braucht eine andere Art von Orchestrier.

SPEAKER_01 6:44

Ja, das ist witzig, dass du das sagst und auch mal, wie du das beschreibst, weil gerade ist ja, ich kann das nur bestätigen, das Thema Agentic AI ist gerade überall, ist in aller Munde, jeder versucht, da Lösungen zu finden für etwas, wo viele noch vorher nie eine Lösung hatten. Interessanterweise, die Folge wird wahrscheinlich auch am 6. Mai rauskommen. Das ist, ne, am 5. Mai, am Dienstag, den 5. Mai. Das ist auch der Tag, in dem die OMR in Hamburg stattfindet. Da wird es ein CTO-Dinner geben abends, da werde ich auch dabei sein und da wird es auch um das Thema Agentic AI gehen. Also da wird es auch Diskussionsrunden geben dazu. Ich habe mich da auch als Table-Captain beworben dafür. Und das ist ein Thema. Jeder will da gerade dazu etwas beitragen, jeder will dazu Wissen abzapfen, weil ja die eierlegende Wollmilchsau, die gibt es bis heute noch nicht. Und jeder sucht aber nach der für sich passenden Lösung. Und das ist das Thema in diesem Jahr, was ich sehe und vielleicht sogar darüber hinaus, also wirklich ja, ich kann hier nur mal nochmal den Bogen schlagen dazu, das ist super wichtig und ich sehe es auch an allen Ecken mit jedem CTO, mit dem ich spreche, das ist das Thema, was alle gerade beschäftigt.

SPEAKER_00 7:50

Ja, genau. Und das Ganze nimmt ja jetzt auch nochmal krass Fahrt auf. Also durch die Änderungen, die wir in KI alleine in den letzten Monaten hatten. Also ich hätte jetzt, wenn wir jetzt das Gespräch vor sechs Monaten geführt hätten, wäre das ein komplett anderes Gespräch gewesen. Denn den Fortschritt, gerade auch im Vibecoding mit Claude und anderen Systemen, die jetzt in den letzten zwei, drei Monaten quasi das Ganze von einem theoretischen Konstrukt hin zu einer produktiv einsetzbaren Methode entwickelt haben, das ist schon krass. Und deswegen, das wird mit dem Agentensystem dies ja auch schon, das ist ja jetzt nichts Neues, das ist ja jetzt nicht erst seit gestern da, aber die Änderungen, die jetzt in den letzten Monaten passieren und die Entwicklungen, die da sind, das gibt dem Ganzen nochmal echt einen Boost. Das heißt, man muss wirklich.

SPEAKER_01 8:36

Wir werden da gleich nochmal im Detail darauf eingehen. Ich kann aber auch dann nur bestätigen, dass, ich meine, ich habe jetzt den letzten zwölf bis zwölf Jahre im professionellen Kontext keinen Code mehr geschrieben, weil ich auch schon in Rollen war, in denen das nicht mehr nicht mehr notwendig war, auch nicht mehr der richtige Ansatz gewesen wäre. Ich habe in den letzten Monaten mehr gecodet, als in den letzten zwölf Jahren zusammen, glaube ich. Und wenn ich sage, natürlich klar, wenn ich sage, ich habe gecoded, die AI hat gecoded am Ende des Tages. Aber was ich in der Lage war zu bauen, Themen, für die ich vorher einen Tag gebraucht hätte, von denen ich weiß, ich habe sie deswegen nicht gemacht, weil ich wusste, ich werde da einen Tag dafür brauchen. Und jetzt kriege ich die in einer halben Stunde halt hin. Und das ist genau der Grund, warum ich mich jetzt hinsetze und die selber entwickle. Und das ist A unwahrscheinlich befriedigend, es bringt nochmal eine neue Komponente mit rein. Und das wird unsere Rolle als CTO, aber auch natürlich die Rolle des Engineers noch viel, viel mehr, ganz massiv disruptieren.

SPEAKER_00 9:38

Ja, es ist ja auch ein krasser Wandel, weil die, wenn ich mich als CTO verantwortlich fühle für das Thema KI im Unternehmen, was ja irgendwo Sinn macht. Ja, also wer sollte das sonst verantworten im Unternehmen? Dann habe ich nicht mehr die klassischen Mitarbeiter, für die ich verantwortlich bin, wie Entwickler, wie IT-Mitarbeiter. Ich habe plötzlich alle anderen auch. Das heißt, ich habe plötzlich auch einen Projektmanager oder ich habe einen Designer, wo ich irgendwie Einfluss nehmen kann oder Einfluss nehmen muss, wie die mit KI arbeiten, wie wir KI in den verschiedenen Sachen einsetzen. Und das ist natürlich ein krasser Wandel. Und innerhalb dieser Positionen ändert sich natürlich auch die Jobanforderung massiv. Das heißt, ich brauche keinen Senior PHP-Entwickler mehr. Ich brauche einen Senior AI, ich vermeide das Wort Entwickler, weil es eigentlich kein Entwickler mehr ist.

SPEAKER_01 10:29

Operator, Augmentator, Puppenspieler, wie auch immer.

SPEAKER_00 10:32

Genau, also es ist ein Requirement Engineer, es ist ein Systemarchitekt, es ist vielleicht ein Teamleiter für KI-Agents, weil ich gibt das demnächst auch. Also der versteht, wie diese Agenten funktionieren und wie er sie einsetzen kann. Aber dieses klassische Programmiergeschäft wird sich natürlich massiv ändern. Und ich glaube, das ist auch eine Herausforderung für den CTU, im Unternehmen dafür zu sorgen, dass die Leute das verstehen und dass die Leute da nicht in Schockstarre geraten und sagen, ich mache jetzt gar nichts mehr, weil scheiße, die KI klaut mir meinen Job. Weil das Gegenteil ist der Fall. Man muss sich jetzt damit auseinandersetzen und dann wird man in Zukunft auch weiter damit arbeiten können.

SPEAKER_01 11:09

Ich erinnere mich auch, du hast den, wir haben ja auch vor dieser Aufnahme schon miteinander gesprochen. Du hast da mal gesagt, du versuchst dich selbst überflüssig zu machen durch AI. Dass diese sich selbst überflüssig machen als Manager, als CTO ist ja nicht neu. Wie hilft dir jetzt AI dabei, genau das zu tun? Und ist es nicht vielleicht aktuell genau sogar eher umgekehrt, dass dadurch, dass AI kommt, du eigentlich eher nochmal sichtbarer sein musst oder noch mehr involviert sein musst, bevor du dich später irgendwann überflüssig machen kannst?

SPEAKER_00 11:40

Ja, ich glaube, das ist ein echt schwieriger Punkt, weil es ist tatsächlich erstmal ein Versuch. Und ich glaube, es ist nicht ganz so leicht, sich selbst überflüssig zu machen. Also der klassische, also das, was ich versuche, ist halt die klassische Sekretärin wieder zu beleben. Also ich sag mal, die gute alte Chefsekretärin aus den 60ern, die genau wusste, was ihr Chef jeden Tag macht, was der morgens braucht, welche Informationen weitergeleitet werden und welche sie komplett abblockt, um halt einen Großteil der Arbeit, die ich im Moment mache, nämlich das Auswerten von Informationen, welche Informationen ist jetzt wichtig für mich, welche muss ich weiterbearbeiten, mit wem muss ich in Kontakt treten, mit wem besser nicht, oder wo lasse ich auch meine Pause oder sowas. Diese ganzen Tätigkeiten, das ist das, was ich damit meine. Ich mache mich überflüssig, aber natürlich nicht komplett. Also ganz verschwinden wird man, glaube ich, nicht, auch wenn es gab ja diesen interessanten Ansatz von Elon Musk, der mit MakroHard eine Firma gründen wollte oder hat, ich weiß gar nicht, ob er das gemacht hat, die ausschließlich aus Agenten besteht, wo kein Mitarbeiter mehr arbeitet. Und das Ziel war, mit dieser Firma quasi sämtliche Microsoft-Produkte, deswegen MakroHard, zu ersetzen. Ja, super lustig. Ich weiß nicht, wie weit dieses Projekt gegangen ist, aber das war so ein Auslöser für mich, dass ich gesagt habe, ich muss jetzt mal gucken, wie kann ich über AI-Themen automatisieren und eine Entscheidungslogik einbauen. Das ist, glaube ich, das Entscheidende. Weil so diese klassischen Automatisierungsprozesse, das machen wir ja auch schon ewig, das ist ja jetzt nichts Neues. Aber zu sagen, ich verstehe den Hintergrund dessen, also der E-Mail, die da zum Beispiel kommt oder des Termins, der da ansteht, und kann das bewerten in einem Kontext. Das ist, glaube ich, das, was die Herausforderung ist, wo ich so ein bisschen mit rumgespielt habe, wo ich versucht habe, da einen Erfolg zu erzielen. Und ich habe es im ersten Schritt natürlich, da wir Microsoft Company sind, das heißt, wir haben alle unsere Prozesse über Teams, über SharePoint, whatever, also es ist alles in Microsoft getrieben. Es tut mir leid. Es ist nicht so schlimm, muss ich sagen. Ich bin ja, ich bin ja ein alter, ich bin ja mit dem 286er noch aufgewachsen damals und Windows war dann schon, also das Feindbild waren dann ja die Arzari und die Mac-Leute. Also ich bin eigentlich schon immer. Man muss fairerweise sagen, früher hast du alle drei Minuten einen Bluescreen und ständig bist du von Viren überfallen worden. Das habe ich schon seit etlichen Jahren nicht mehr. Also da hat sich Microsoft auch weiterentwickelt. Aber nichtsdestotrotz kann ich den Einwand verstehen. Nee, aber ich habe gedacht, wenn ich eh diese ganzen Informationen in meinem Microsoft-Kontext habe, ich habe da meine E-Mails drin, ich habe da meine Termine drin, ich habe da meine Notizen drin, ich habe alles, was ich eigentlich brauche, um diesen Entscheidungsprozess durchzuführen. Also benutze ich logischerweise Co-Pilot und die angehaltenen Tools, um das zu machen. Und das war wirklich ein harter Kampf, muss ich sagen, weil Copilot gibt sich, es hat einen Namen. Es ist aber nicht ein System. Ja, das heißt, die Information, die ich in der einen, an der anderen Stelle von Copilot kriege oder ihm gebe, ist an der anderen Stelle in Copilot nicht vorhanden. Das heißt, wenn ich beispielsweise in einem automatisierten Prozess auf meine E-Mail-Daten und auf meine Termindaten zugreifen will, dann hat er das nicht von Natur aus. Sondern dann muss ich über Power Automate oder andere Systeme, quasi wie als wenn ich von außen komme, darauf zugreifen. Das ist, war wirklich, ich habe da Wochen versucht, so ein System auszusendens, es läuft so halbwegs. Also ich bin mittlerweile so weit, dass er E-Mails bewerten kann, die E-Mails, die reinkommen und mir eine Teams-Nachricht schickt, welche E-Mails ist wichtig und sowas. Sehr rudimentär muss man sagen, ich habe später dann das Gleiche nochmal ausprobiert mit OpenClaw, was ja auch dann irgendwie plötzlich gehypt ist, und hab innerhalb von kürzester Zeit deutlich mehr Fortschritte gemacht als mit Microsoft in Wochen. Ja, das war schon mal ein Game Changer. Also diese Agentic OS oder wie man das nennt, also Agentenverwaltungssysteme. Da gibt es ja ganz viele, das jetzt mit bei Cloud sind ja auch entsprechende Systeme jetzt vorhanden. Das hat auf jeden Fall, das ist super interessant und da muss man echt dranbleiben. Weil ich glaube, das ist jetzt nur eine Frage der Zeit, bis das wirklich klappt.

SPEAKER_01 16:01

Wie, also auch ein bisschen persönliche Frage, wie zufrieden bist du mit Copilot? Mir fällt es tatsächlich schwer. Also ich habe das gerade gestern nochmal in einem tieferen Gespräch festgestellt, ich nutze sehr viele AI-Augmented Tools, LLMs, alles Mögliche, gebe einen nicht unwesentlichen Betrag im Monat dafür aus. Und stelle fest, dass ich so ziemlich alles bisher ausgetestet habe und Co-Pilot nicht dabei ist. Heißt, mir fehlt hier eine komplette Einsicht, wo das steht, auch im Vergleich zu den anderen Playern von Gemini, von GPT, zu Claude zu Perplexity und so weiter. Kannst du das einordnen?

SPEAKER_00 16:45

Ja. Also ich muss ehrlich dazu sagen, ich bin absoluter Manus-Fan. Ja, das ist, ich weiß nicht, ob du das kennst.

SPEAKER_01 16:53

Ja, die wurden doch jetzt von Meta gekauft, oder nicht?

SPEAKER_00 16:55

Ja, ja, das war ich, so wie ich das mitgekriegt habe, waren die Chinesen dann nicht very happy drüber, weil das war ein chinesisches Unternehmen, was dann an Meta verkauft wurde und dann die chinesische Regierung hat eingegriffen und alles. Ich habe sehr lange Vergleiche gemacht mit Co-Pilot, mit Gemini, mit ChatGPT und so weiter mit Claude. Und ich bin sehr, sehr lange immer bei Manus am Ende gelandet, weil ich das Ergebnis am besten fand und weil es komplex war. Mittlerweile hat Klo auch nachgezogen, Funktionen, die in Manus schon länger da waren, sind jetzt auch da vorhanden. Ich weiß nicht mehr, wie es aktuell ist. Aber bei Copilot ist so eine sehr besondere Situation. Du musst natürlich in diesem Microsoft-Kontext sein, sonst funktioniert das nicht. Was aus meiner Sicht extrem gut funktioniert mit Co-Pilot, ist über Copilot suchen. Das heißt, ein richtiges Dokumenten, richtige E-Mails finden, sich Themen, E-Mails und sowas zusammenfassen zu lassen. Die haben mittlerweile ein sehr, sehr geiles Tool für Terminzusammenfassungen über Copilot. Da kann man sich quasi selber Vorlagen hinterlegen und sagen, diese Aspekte sollen in der Zusammenfassung vorkommen, so soll der Aufbau sein, das ist die Struktur von meiner Zusammenfassung. Das funktioniert richtig, richtig gut. Was nicht so gut funktioniert, ist, wenn es ans Kreative geht. Also wenn du mit Copilot Sachen erstellen willst auf Basis dieser Informationen, zum Beispiel, was ein absoluter Fail ist, ist Copilot in PowerPoint zum Beispiel. Das ist sowieso der Endgegner, finde ich. PowerPoints im CI des Unternehmens erstellen zu lassen von KI. Habe ich bisher noch nicht geschafft in einem sinnvollen Rahmen. Das wäre echt ein Game Changer. Das ist in Copilot noch sehr schlecht. Aber man muss auch dazu sagen, Copilot entwickelt sich wirklich wöchentlich. Ja, ich hätte, ich habe vor einem Jahr oder was, da hättest du noch nicht mal die richtige E-Mail gefunden, da hättest du noch nicht mal die richtige Zusammenfassung dir machen lassen können. Der hat eine Standardzusammenfassung gehabt, du konntest nichts beeinflussen. Also was sehr ausgeschlossen von dem System. Und das ändert sich. Du hast immer mehr Möglichkeiten, Individualisierung reinzubringen, deine eigenen Aspekte. Also es wird besser und es ist mittlerweile tatsächlich nützlich im Kontext, wenn ich zum Beispiel auch sagen will, gib mir mal eine Zusammenfassung von dem Kunden, was ist da in den letzten fünf Monaten passiert, wo war der Kunde unzufrieden, wo war der zufrieden? Das kann ich über E-Mail-Verteiler zu Kunden, kann ich das super über Co-Palette machen. Also das hilft schon.

SPEAKER_01 19:20

Ja, das ist auch ein wichtiger Aspekt. Auch gerade in meiner Bewertung von der letzten Wochen und Monate. Es ging dann weniger darum, dass die Modelle an sich nochmal so viel besser geworden sind. Das sind sie vielleicht sogar teilweise, aber es ging ja vielmehr darum, dass die Integration, das Zusammenspiel zwischen verschiedenen, wie du es am Anfang geschrieben hast, mit der Orchestrierung, das ist jetzt der große Punkt, an dem jetzt die wahren Produktivitätshebel angesetzt werden. Das ist auf jeden Fall in meiner Sicht ganz genau so. Hast du ja jetzt im Endeffekt auch gerade bestätigt.

SPEAKER_00 19:54

Ja, genau. Also dieses Zusammenspiel wird immer wichtiger. Gerade, was habe ich ja eben auch schon mal gesagt, das Thema MCP-Server. Das ist gerade, ich merke, dass bei ganz, ganz vielen Softwareherstellern, also eigentlich alle, mit denen wir zusammenarbeiten, implementieren gerade das MCP in ihre Systeme. Die einen sind weiter, die anderen sind ein bisschen weniger weit. Aber ich habe es beispielsweise, wir haben mit Nuva.com haben wir einen Anbieter, wo wir Assistenten erstellen für unsere Kunden, was in einem datengeschützten Raum stattfindet. Also DSQ-konforme, individuelle LNMNs mit Assistenten. Und da wurde jetzt auch halt dieses Thema NCP, also die Konnektivität von diesem System nach außen zu anderen Systemen erstellt. Und ich habe mir so zum Spaß einfach mal, wir hatten gerade ein Test-Typo 3-System aufgesetzt. Also Typo 3, viele wollen, sagen natürlich, es wäre nicht mehr so dolle, aber man muss echt sagen, die geben da auch Gas, was das Thema angeht. Also die haben sich wirklich in den letzten Jahren super entwickelt und ist tatsächlich auch für Mittelständler oder was ein super einsetzbares System. Aber was ich gemacht habe, weil die einen MCP-Server schon drin haben im System, der funktioniert, einfach mal ausprobiert, weil das ist das, was ich mir in der Orchestrierung vorstelle. Ich gehe schreibe einen Prompt und sage, ich brauche einen neuen News-Artikel zu dem und dem Thema, generiere mir doch mal ein Bild vor und den Artikel und lege mir den News-Artikel an. Und ich habe eine halbe Stunde gebraucht, um das System so aufzusetzen, dass ich wirklich über den Prompt, über die Sprache das Typo 3-System steuern konnte. Also die News anlegen, die News bearbeiten, einschalten, ausschalten, also so alles, was ich sonst, wofür ich mich ins Backend einloggen müsste, konnte ich einfach aus diesem Prompt heraus machen. Und wenn ich mir das jetzt vorstelle, um wieder zurück auf diesen Orchestration-Layer zu kommen, der da oben drüber liegt, wenn ich mir vorstelle, ich logge mich da ein, ich kriege Impulse aus allen Systemen. Also welche Kunden sind neu im CRM, welche Produkte passen im Moment nicht in PIM oder haben Lücken, welcher Content passt nicht zu PIM-Artikeln, kriege ich als Dashboard angezeigt, kann aber auch direkt interagieren mit diesen Systemen aus diesem Layer heraus, ohne in die Systeme zu verbringen. nämlich einloggen zu müssen. Das heißt, er stellt mir ein, ich habe ein neues Produkt, das ist der Sneaker. Hier, das sind die technischen Details. Er stellt mir dazu ein Bild, er stell mir dazu einen Text, er zähl mir dazu Marketinginformationen und das eine geht ins PIM, das andere erstellt eine Landingpage und CMS, im Shop wird ein Produkt angelegt, Varianten angelegt, alles automatisch aus dem Orchestrahle heraus. Das ist im Prinzip das, was jetzt kommen wird. Das wird jetzt dieses Jahr werden wir die ersten Prototypen sehen, vielleicht sogar die ersten Produktivsachen für Teilaspekte. Aber die nächsten ein, zwei Jahre wird das das zentrale Thema.

SPEAKER_01 22:34

Wo siehst du denn aktuell, also gerade wenn es so das Thema aktuelle AI-Realität, da sind wir ja schon ein bisschen drauf eingegangen, wie wir das gerade sehen, aber wo ist denn jetzt noch die Illusion? Also wo siehst du aktuell die größte Illusion bei CTOs im Umgang mit AI stand heute?

SPEAKER_00 22:53

Ja, das ist super, super schwierig, weil die Modelle dir vortäuschen, dass es perfekt ist. Das heißt, ich stelle eine Anfrage auf Basis von Daten, die das Modell hat, und kriege eine Antwort, die mir erstmal plausibel erscheint. Und ich glaube, das größte Problem ist, dass es sehr häufig eben nicht plausibel ist, dass die KI dir sehr geschickt Daten unterjubelt, die an einer bestimmten, an einem winzigen Punkt nicht mit dem übereinstimmen, was tatsächlich wahr ist. Also das ist ein sehr großes Problem noch. Was natürlich auch ein Problem ist, ist das Arbeiten mit KI im Moment an sich. Du hast einen sehr beschränkten Kontext, in dem du arbeiten kannst oder einen bestimmten Zeitraum, in dem du mit einer einzelnen KI arbeiten kannst. Also wir sagen unseren Entwicklern zum Beispiel, wenn ihr bestimmte Sachen macht und was entwickelt mit KI oder irgendwas macht, stellt maximal zehn Fragen. Danach macht den Chat aus und startet einen neuen Chat. Weil das Problem kennt ja jeder. Man lässt sich von der KI was erzeugen, das ist super gut. Du sagst nur, du hast eine Liste mit zehn Punkten. Stell mir eine Liste mit zehn Punkten und dann sagst du, die Liste ist super, Punkt 2 und 3, stimmt aber noch nicht, kannst du die verbessern. Dann kriegst du plötzlich danach die nächste Liste, die drei Punkte geändert haben, aber nicht die zwei, die du wolltest. Und du versuchst immer weiter, dich wieder an den Punkt zu hangeln, dass genau diese zwei Punkte nur geändert werden. Und je länger du das machst, desto schlechter wird das Ergebnis. Ja, weil die KI, der Kontext immer größer wird und die KI dabei immer schlechter wird. Das ist ein sehr, sehr großes Problem, dass man da quasi immer, dass man da Ansätze noch braucht.

SPEAKER_01 24:33

Ja, und aber siehst du, dass ich an jedem, also ich, ich, während du das jetzt sagst, überlege ich mal selber, ich stimme mit dir überein, dass das für Probleme gilt, an dem man das Gefühl hat, man dreht sich so ein bisschen im Kreis mit der, so man kommt nicht zu einem Ergebnis. Aber wenn du Chatverläufe hast, die aufeinander aufbauen, wo du eine Aufgabe hast, ist dann erledig, dann kommt die nächste und die stehen ja auch in einem Kontext und einem Zusammenhang. Da habe ich das Gefühl, das funktioniert auch sehr, sehr gut, auch wenn es weit, weit, weit, weit, weit über zehn Fragen oder zehn Prompts halt irgendwie hinausgeht.

SPEAKER_00 25:10

Ich glaube schon, dass man auch mehr schafft. Also zehn ist jetzt eine fiktive Zahl von mir, wo ich einfach sage, um eine Sensibilisierung zu schaffen, du kannst nicht unendlich in einem Chat durchdiskutieren. Das funktioniert nicht. Irgendwann wird die KI schlechter. Möglicherweise, wenn du neue Aspekte reinbringst und sie neu anfängt, über einen Kontext zu denken, ist es nicht so stark, als wenn du über das gleiche Problem über einen längeren Zeitraum diskutierst. Das ist aber aus meiner Sicht vielleicht nicht das ganz zentrale Problem. Ich glaube, das zentrale Problem ist die Datenbasis. Und das hatten wir jetzt auch auf diesem PIM-Kongress, weil man sich natürlich fragen kann, braucht man noch so spezialisierte Systeme, die Produktdaten oder Kundendaten verwalten? Und mache ich das denn nicht einfach in einer Google-Datenbank und die KI geht über diese ganzen Systeme. Aber die Daten in einer bestimmten strukturierten Weise quasi für die KI bereitzuhalten, das ist, glaube ich, eine sehr große Herausforderung, die wir momentan haben. Stimmt.

SPEAKER_01 26:02

Wie unterscheidest du denn also zwischen was ist echte AI, was ist einfach nur Automatisierung und was ist am Ende des Tages auch Marketing-Bullshit?

SPEAKER_00 26:14

Ja, das ist tatsächlich so, also dieser, also Kunden verstehen den Unterschied zwischen Automatisierung und AI nicht. Also wenn ich höre, wir können diesen Prozess mit KI automatisieren, dann kriege ich schon so ein bisschen Zuckungen, weil ich denke, ja, im Moment, Automatisierung und KI ist nicht das gleiche. KI kommt ja dann erst ins Spiel, nicht wenn ein Prozess auf den anderen aufbaut, sondern wenn dieser Prozess auch verstanden wird. Also wenn quasi die einzelnen Schritte des Prozesses die KI die Möglichkeit hat, also die KI hat ja die Chance zu verstehen, was steht in einer E-Mail drin zum Beispiel und kann daraus dann einen Prozess auslösen und sagen, okay, mit den Informationen dieser E-Mail mache ich jetzt dieses oder jenes. Dass ich diesen Prozess früher schon über eine Automatisierung machen konnte, das ist ja nichts Neues. Das heißt, früher war es nur der Unterschied, ich habe über Keyword zum Beispiel in der E-Mail den Kontext erkannt, habe gesehen, da war ein Keyword, ja, zum Beispiel Kündigung, ja, und dann konnte ich diese E-Mail in einen Prozess übergeben, wo dann Daten ausgelesen werden, Benutzerdaten und so weiter und so fort, um dann eine Kündigung auszulösen. Das ging schon. Problematisch wurde es dann bei E-Mails, wo zum Beispiel drin stand, ich möchte jetzt nicht kündigen, ich bin aber unzufrieden. Ja, du hast plötzlich dann trotzdem das Keyword Kündigung erkannt und gedacht, okay, das ist ein Kündigungsprozess, also leite ich ihn dahin. Und das kann die KI natürlich anders. Die kann verstehen, was ist in diesem, worum geht es dem Kunden jetzt zum Beispiel. Ja, also deswegen ist es nicht ganz das gleiche, Automatisierung mit den Agenten angebracht.

SPEAKER_01 27:48

Ja, genau, aber der AI hilft ja, das Thema der Prozessautomatisierung weiter voranzutreiben. Denn wo sprechen denn heutzutage Prozesse, nämlich da, wo menschliche Übergaben stattfinden oder wo mit implizitem Bissen gearbeitet wird, oder wo Themen passieren sollen, die nicht unbedingt deterministisch sind. Und an der Stelle, jetzt kommt das Thema Automatisierung deswegen wieder vor, weil du mit AI nochmal zusätzliche Komponenten hast, die du in die Prozessautomatisierung einbauen kannst, die dir helfen, das Ganze nochmal, also jetzt eine wirkliche Prozessautomatisierung hinzubekommen, wenn du schaffst, das Wissen aus den Köpfen der Leuten rauszukriegen und so weiter. Das war ja der Punkt, an dem vorher Automatisierung immer gescheitert ist.

SPEAKER_00 28:31

Ich glaube auch, Dynamisierung von Automatisierung ist ein Thema, was über KI gemacht werden kann. Also wir haben ja bisher Workflows sehr statisch aufgebaut. Das heißt, wir hatten unser Workflows-Diagramm und dann gab es Entscheidungspunkte, die konnte man dann machen. Über KI hast du natürlich theoretisch die Möglichkeit oder sogar auch praktisch mittlerweile, in Systemen wie Hubsbot oder so ist das mit KI natürlich sehr wert fortgeschritten, dass die KI selber Workflows anlegen kann. Das heißt, sie kann erkennen, dass der aktuelle Workflow und der aktuelle Entscheidungsbaum nicht ausreichend ist, weil ich plötzlich nicht nur A und B, sondern C habe, Entscheidung und die KI da ansetzen kann und sagen kann, okay, ich erweitere das Workflow-Diagramm um einen zusätzlichen Fakt. Ja, und das ist quasi, das war jetzt auch in der Konferenz, wo ich war, sehr starkes Thema Live-Modifizierung von Daten. Also in Echtzeit, auf Basis von Benutzerverhalten, auf Basis von Marktimpulsen, auf Basis von verschiedenen Faktoren, die die KI mitbekommt. Die muss natürlich in die KI irgendwo reinkommen, aber dann kann die KI quasi in Echtzeit Änderungen an Systemen vornehmen, sowohl an Daten als auch an ablaufenden anderen Prozessen. Auch an Automatisierung logischerweise dann. Also das ist schon wirklich ein absoluter Gamechanger. Also es ist total anders mittlerweile, als wir es früher gemacht haben. Also dieses Modell, dieses statische, manuelle Aufbauen von Automatisierungsprozessen, das wird durch KI natürlich maximal verbessert.

SPEAKER_01 30:05

Was war denn dein letzter Moment, wo du dachtest, boah, das ändert gerade wirklich alles? Hast du den parat?

SPEAKER_00 30:13

Ja, also der letzte Moment, wo ich dachte, das ändert alles, ist tatsächlich noch gar nicht so lange her. Das war innerhalb der letzten zwei Monate, als Claude sein Update für die Codenerierung ausgespielt hat. Ich glaube, es war im Januar oder im Februar. Und ein Mitarbeiter von mir hat angefangen, damit rumzuspielen und hat mir, hat übers Wochenende ein Intranet programmiert. Wo ich gedacht habe, das gibt es doch gar nicht. Weil wir haben schon immer drüber nachgedacht, also wir haben für uns einfach darüber nachgedacht, wir hätten gerne einfach nur ein kleines Dashboard, wo wir unsere News reinstellen, wo Mitarbeiter Impulse reinbringen können, wie wir als Unternehmen Änderungen reinmachen können. Also einfach ein ganz klassisches Willo-Intranet. Und wenn ich mir das vorstelle, ich baue das jetzt in einem Typo 3 oder ich baue das in einem anderen System, da bin ich dann schon ein paar Tage oder vielleicht auch mal eine Woche oder zwei beschäftigt, um sowas aufzusetzen. Und dann war noch die Idee, okay, wir wollen, dass der Content nicht mehr über ein Backend gepflegt wird. Also wir wollen kein Backend haben, wo ich dann sage, ich erstelle jetzt einen neuen News oder irgendwas, sondern wir wollen andere Kanäle haben, also über Prompt und was ich super gut fand, ist über E-Mail. Das heißt, ich schicke einfach eine E-Mail ans System und sage, ich habe einen neuen Newsbeitrag, das System erkennt meine E-Mail-Adresse. Aufgrund der E-Mail-Adresse habe ich eine bestimmte Berechtigungsstruktur dahinter, sodass die News in einer bestimmten Sektion kommt. Das heißt, wenn ich eine E-Mail als Geschäftsführer schreibe, ist das eine offizielle Ankündigung der Firma. Wenn ein Designer eine Nachricht schreibt, kommt das in einen anderen Kontext. So dass ich eine bestimmte Hierarchie auch in den News und sowas habe und das per E-Mail einfach. Einfach Erkennung der E-Mail-Adresse. War nur so eine Idee. Wollte ich immer mal umgesetzt haben, habe ich nicht gemacht. Dann hat der Kollege sich hingesetzt und der hat, glaube ich, für die Architektur drei Stunden gebraucht und dann hat der Claude fünf Stunden laufen lassen und das System war komplett fertig. Ja, und das muss ich echt sagen, das ist so beeindruckend. Und da muss man sich natürlich schon die Frage stellen, wie geht es jetzt weiter? Ja, was ist denn, was ist denn jetzt der nächste Schritt? Können wir jetzt einfach alle unsere Läden dicht machen, weil irgendwann der Kunde sich hinsetzt und einfach selber sein ganzes Universum entwickelt.

SPEAKER_01 32:29

Und nein, weißt du, warum das nicht passieren wird? Also nicht, weil er es nicht könnte. Ich glaube, die Möglichkeiten wachsen jetzt noch mehr, aber am Ende des Tages musst du ja trotzdem ein Produkt bauen, was auch eine gewisse Convenience mit sich bringt. Das muss trotzdem ein gewisses Look and Feel haben und du musst trotzdem die Klarheit darüber haben, dass das, was du baust, auch sinnvoll ist. UI, UX, es muss sich in dein Workflow mit einbringen. Da läuft schon ein gewisses, also ein sehr großer, eine sehr große geistige, nicht geistliche, eine geistige, geistige Komplexität und Vorarbeit fließt da rein. Und die wirst du erstmal nicht mit AI abbilden können, weil am Ende des Tages irgendwann wird ja wieder die Schnittstelle zum Menschen stattfinden. Und an der Stelle brauchst du auch einen, zumindest St, einen Produktmanager, einen, der hier mitdenkt, weil sonst wird es nicht gut.

SPEAKER_00 33:24

Ich glaube das auch. Also ich glaube das auch, nur es ist natürlich erstmal, es ist Schocking. Aber da kommen wir genau zu dem Punkt, den ich ganz am Anfang schon mal gesagt habe. Die Rolle bei uns in der Agentur, im Agenturalltag werden sich ändern. Also wir haben jetzt zum Beispiel, wir haben eine Entwicklung durch Offshore. Das heißt, wir haben Entwickler in Indien sitzen, die kriegen Aufgaben. Da bin ich mir relativ sicher, dass das in wenigen Monaten nicht mehr so sein wird, weil diese Aufgaben, die ich jetzt an die Inder gebe, die kann ich auch an die KI geben. Ja, das heißt, da wird eine Änderung stattfinden. Aber das Jobprofil des Entwicklers wird sich ändern. Er wird halt das, was du gerade gesagt hast. Er wird diese, das ist das, was ich mit der anderen Art der Orchestrierung. Also nicht der, wie orchestriere ich meine Daten, sondern wie orchestriere ich unsere Arbeit in der Agentur. Ja, und das wird viel mehr, dieser Orchestrierungsaspekt sein, sich zu überlegen, okay, welches Modell nehme ich denn jetzt, um mir die Architektur zu überlegen? Ja, und wie soll die Struktur der Software sein, die später rauskommt. Und wie muss die Usability sein, solche Sachen. Das wird viel stärker im Fokus sein als die eigentliche Entwicklung. Und das habe ich beispielsweise ein anderer Wow-Moment war gestern oder vorgestern auf der Konferenz, da hat der PIM-Anbieter gezeigt, die haben ihr System erweitert, die nennen das Custom Components. Das heißt, da ging es genau nämlich um diesen Aspekt, Anbindung an äußere Welten. Die Custom Components kann zum Beispiel eingesetzt werden, um das PIM-System an ERP anzubinden und mir da Stock-Daten, also wie viele von den Sneakers habe ich noch auf Lager liegen, rauszuziehen. Das gibt es natürlich schon immer. Die Anbindung an externe Systeme. Was sie aber gemacht haben, ist, die haben dieses Custom Component System auf KI aufgesetzt. Das heißt, du gehst hin und sagst in einem Prompt, ich brauche eine neue Custom Component und die neue Custom Component, die soll sich an dieses System anbinden, die soll diese Daten ziehen, dafür muss dieses System hier um die und die Felder erweitert werden und das soll so und so in den Ablauf integriert werden. Dann drückst du auf den Knopf, dann wartest du und dann, die haben das live gezeigt, in ihrem Vortrag haben die eine Custom Component innerhalb von zwei Minuten entwickelt, die sofort einsatzfähig war, wo du sofort draufklicken konntest und die benutzen konntest. Und das ist schon, muss ich sagen, also da wird es hingehen. Das ist genau das, was diese Orchestrierung der Systeme über KI quasi mit sich bringt jetzt.

SPEAKER_01 36:01

Ja, ich sehe tatsächlich, also ich bin noch hin und her gerissen, was sich am meisten durchsetzen würde. Weil es gibt, ich habe bis vor kurzem habe ich zwei Aspekte gesehen. Ich habe den Bereich Tuning gesehen und den Bereich des großen Umbaus. Was meine ich damit? Also Tuning ist LL, like AI-Augmented Systeme, also sowas wie ein Bin Surf, wie Cursor und so weiter, die werden benutzt, um bestehende Engineering-Prozesse zu augmentieren, zu verbessern. Kriegst du Aktivitätsgewinne, kriegst du daraus, keine Ahnung, 20, 30, 40 Prozent, vielleicht auch noch viel mehr, keine Ahnung. Das ist das eine. Da bist du aber nicht agentic unterwegs, da ist immer noch der Mensch hier im Prozess, der Treiber. Er nutzt aber halt Tools, die das Ganze augmentieren. So, dann wäre der zweite Schritt, wäre zu sagen, nee, ich baue, ich gucke, dass ich jegliche Kontextinformationen, die wichtig ist, um Entscheidungen zu treffen, dass ich die dokumentiere und maschinenlesbar verfügbar mache. Ich überlege mir, wie ich verschiedene AI-Agents baue, welche Rollen ich denen gebe, welche Zugriffsrechte und Constraints und so weiter und baue mir wirklich ein System, was einmal irgendwann eine feste Eingabe kriegt, ein Ticket fliegt in das Backlog und kriegt sein Go und dann geht eine Kette an Agents und Zusammenhängen geht los und entwickelt das Ende zu Ende. So, das wäre der wirkliche Umbau. Jetzt kommt aber Cloud Code an und das, was sie machen, ist ja irgendwo dazwischen. Weil eigentlich habe ich ja immer noch Zugriff auf alles und bin immer noch der Man in the middle. Aber dazwischen drin, es ist nicht agentic, was da passiert. Aber irgendwie ist es doch agentic, weil eigentlich sitze ich das schon nur noch an den Schnittstellen und ich entscheide, an welcher Stelle möchte ich denn mit rein und möchte nochmal selber entscheiden, ob ich mir das angucke und ein Review mache. Oder ich sage dem Ding einfach, okay, baue mir jetzt einfach die komplette Test-Suite, mach alle Testcases, schreib die dazu, dann liegt es an mir zu definieren, wie gut strukturiert und ausgeschrieben sind denn diese Testcases. Aber am Ende kann ich das jetzt schon abbilden und ich entscheide selber, wo ich da Ende zu Ende überhaupt noch mit eingreife. Wie siehst du das?

SPEAKER_00 38:05

Ja, ich sehe das auch, also ich habe da auch so ein bisschen Probleme gerade mit, weil meine Idee ist auch, mit dem Jira-Ticket zu starten und am Ende die Endkontrolle zu machen. Und alles dazwischen geht automatisch. Ja, weil das ist aktuell definitiv möglich. Und das kann ja auch Kleinigkeiten sein, einfach, das muss ja noch nicht mal Programmierung sein, das kann ja auch Contentpflege sein. Ja, das heißt, ich kriege eine E-Mail vom Kunden, der sagt, tausch doch mal das Bild da und da aus, dann stelle ich ein Gira-Ticket, tausche mal das Bild da und da aus und dann läuft das System los. Und dann gibt es vielleicht einen Entscheider-Agenten, sag ich mal, der erstmal die Anforderungen analysiert und dann sich überlegt, welche Spezialisten brauche ich denn dafür. Weil du brauchst ja in der Regel brauchst du irgendwelche Skills, die da sein müssen, weil es ist eigentlich egal, ob für den Agenten, ob es ein Typo 3 oder ein anderes Content-Management-System ist, wenn er den richtigen Skill hat. Dann versteht er dieses System und diesen Entscheidungsprozess. Ich glaube, dass das möglich ist und ich glaube auch, dass das irgendwo kommen wird. Ich weiß noch nicht, ob ich damit hundertprozentig zufrieden bin. Weil ich habe im Moment, das ist vielleicht, ich weiß nicht, das ist jetzt unser menschliches Thema, das wir uns selbst nicht ersetzbar machen wollen, dass wir sagen, wir müssen irgendwo müssen wir den Menschen in diesem Prozess doch noch drin haben. Also man hat ja auch Mitarbeiter und man sagt, okay, den will ich ja noch behalten, der soll ja irgendwas machen. Ja, an welcher Stelle ist denn der noch sinnvoll einsetzbar? Und ich frage mich, ob es eher aus dieser Richtung kommt. Quasi, dass ich sage, das muss doch irgendwie noch einen Platz für den Menschen geben, oder ob es tatsächlich eine rationale, sinnvolle Entscheidung wäre, den Menschen an diesen Schnittpunkten noch zu platzieren. Das weiß ich gerade nicht. Das liegt aber vielleicht auch daran, dass der Fortschritt erst so kürzlich, so groß war. Ja, weil von dem Jahr hätte ich ganz klar gesagt, nein, wir brauchen den Menschen auf jeden Fall noch. Heute bin ich mir da nicht mehr so sicher. Vielleicht ist es so was Romantisches, dass wir sagen, irgendwie muss der Mensch da doch noch irgendeinen Einfluss haben. Aber wahrscheinlich ist es am Ende auf der.

SPEAKER_01 40:09

Ja, am Anfang halte ich es für maßgeblich, weil du willst ja erstmal Ergebnissicherung betreiben. Und du willst ja dem, den genau all diesen AI-erstellten Zwischenschritten, den willst du nicht blind vertrauen. Den kannst du vielleicht auch gar nicht blind vertrauen. Du solltest ihnen nicht blind vertrauen. Also musst du erstmal Gateways einbauen oder menschliche oder Sollbruchstellen, an denen der Mensch erstmal eingreifen muss, draufschauen muss und dann entscheiden muss, wie es geht weiter. Und die kannst du aber später, kannst du dir reduzieren oder komplett auflösen. Das ist ja dann immer noch deine Entscheidung. Wie gut ist die Qualität, die du erreichst? Hast du eine 99-prozentige Confidence, dass alles, was da rauskommt, gut ist, naja, dann wirst du vielleicht nicht, und du bist in einem System unterwegs, du es dir leisten kannst, dass auch mal was kaputt geht, ja, dann wirst du mit Sicherheit dann nicht jedes Mal jemanden drauf gucken lassen.

SPEAKER_00 40:54

Ja, das Problem ist auch, was heißt gut? Ja, ist das Ergebnis gut? Das ist sehr wichtig, das mal zu analysieren, weil ich tendiere mittlerweile auch dazu zu sagen, ich tippe da was ein und ich gucke mir das Ergebnis an. Und zwar aus Benutzersicht. Ja, das heißt, die Farben sind richtig, der Knopf ist an der richtigen Stelle, wenn nicht drauf komme, passiert was. Ja, und dann sage ich, das Ergebnis ist gut. Was ich aber nicht mache, ist, ich gucke mir nicht den Code an. Ich gucke mir nicht an, hat mir die KI da gerade solche Sicherheitslücken reingeballert. Also auch dieser Aspekt zu sagen, ist das denn auch wirklich technisch qualitativ hochwertig? Also wir neigen dazu zu sagen, ja klar, das hat doch KI gemacht, die ist doch allwissend und allmächtig und die kann doch alles. Das muss doch super sein. Die hat bestimmt daran gedacht, dass die und die Injections nicht möglich sind und solche Sachen. Hat sie aber vermutlich nicht. Vermutlich hat sie nur darauf geachtet, dass das Ergebnis dem Anforderungen user-seitig benötigt wird. Was ist denn mit Updates? Was ist denn mit Maintenance? Was ist denn, kann die KI sagen, okay, da ist jetzt ein neues Update von der drunterliegenden Software, ein neues PHP-Update gekommen oder ein whatever, du machst viel mit Laravel oder was weiß ich. Ja, da gibt es ja auch Updates. Kann die KI das erkennen? Kann die KI das so updaten und sicher machen, dass das System nachher am Ende noch funktioniert, ohne dass ich reingucke? Also wir, also das ist im Moment so das, wo ich sehr viel Skepsis auch von unseren Entwicklern natürlich bekomme und was ich auch valide finde. Ja, weil wir neigen dazu, das Ganze wirklich auf der oberflächlichen, auf der Benutzer, von der Benutzerseite zu sehen. Ja, und wir als Agentur, wir machen das für große Unternehmen. Also wenn ich für ein Corporate, für ein Großunternehmen irgendwas baue, dann kannst du dir sicher sein, dass da 10 Millionen Seiten IT-Anforderungen an Sicherheit, an was weiß ich, Compliance und sowas ist. Das sind aber Aspekte, die werden bei der KI-Entwicklung weitestgehend ausgeblendet häufig.

SPEAKER_01 42:56

Das ist richtig und da gehe ich 100% mit. Ich stelle mir jetzt nur die Frage, wenn ich sicherstellen kann in einem Prozess, dass das, was die AI baut, ist sicher, ist getestet, ist wartbar. Und am Ende des Tages bringt liefert es mit dem Ergebnis, was ich haben möchte, dann ist mir der Rest dahinter, wird dann irgendwann total egal sein. Das wird dann zwar eine Blackbox sein, dann ist es auch egal, ob die AI irgendwann auf die Idee kommt, eine eigene Programmiersprache zu erfinden, mit der sie besser mit der Maschine interagieren kann, wie die menschlichen Hochsprachen, die wir entwickelt haben. Alles egal. Architektur, alles egal, weil das sind Paradigmen, die haben wir uns ausgedacht, damit wir besser die Komplexität von Software verstehen und das besser bauen können. Das wird vielleicht irgendwann alles egal. So, das ist natürlich jetzt, jetzt kriege ich wahrscheinlich ganz böse E-Mails von irgendwelchen Entwicklern, aber ich halte das durchaus für ein nicht unrealistisch Szenario, wenn du das Ergebnis absichern kannst, auch auf der auf der Security-Seite, dann ist dir doch, als wenn du als ein Produkt bauen möchtest, du willst nur das Ergebnis haben, was da unter der Haube ist, ist egal.

SPEAKER_00 44:02

Ja, also wenn das so wäre, finde ich das auch. Also, wenn du wirklich diese Sicherheit gewährleisten kannst, ich weiß noch nicht, ob es im Moment so ist. Weil wir gehen halt immer davon aus, dass KI all diese Aspekte bedenkt. Aber wir kennen ja die Sache, da sagst du der KI, Moment mal, du hast aber das nicht bedacht. Ja, du hast völlig recht, das werde ich jetzt machen, aber jetzt ist es perfekt. Ja, genau. Und dann, Moment, das ist aber noch nicht perfekt, du hast das auch nicht bedacht. Ja, das stimmt. Und dann kommst du halt in diese klassische KI-Diskussion rein und die KI macht dann immer mehr und macht dann auch immer weiter. Du weißt aber nicht, ob sie gleichzeitig an einer anderen Stelle, wo du nicht gerade hinguckst, wieder was kaputt macht.

SPEAKER_01 44:35

Aber das ist ja die Frage, wenn wir in der Lage sind, diese Kontexte als Menschen zu verstehen, wir fühlen uns in dieser Ambiguität sehr wohl, auch mit Unsicherheiten Entscheidungen treffen zu können. Wir werfen es und die AI und die KI auch, wir werfen es ihr aber vor, wenn sie es tut. Im Endeffekt liegt es dann nur daran, wenn wir in der Lage sind, den Kontext und die Requirements ausreichend genug zu beschreiben, dass genau all diese Fälle abgedeckt sind. Dann passiert ja genau das Ergebnis, was du haben willst.

SPEAKER_00 45:06

Ja, ja, klar. Es ist alles eine Frage der richtigen Akzeptanzkriterien, die du in deinem Ticket definieren musst. Im Prinzip, also wie gesagt, das ist mit Offshore-Entwicklern ist es ein sehr ähnlicher Prozess. Also ich sehe da sehr viele Parallelen. Auch da, wenn du da nicht den perfekten Prompt hast, also bei den Offshore-Entwickern heißt es nicht Prompt, da heißt es dann Ticket. Also, wenn du nicht das perfekte Ticket schreibst, dann kannst du dir sicher sein, dass du nicht das kriegst, was du willst. Und selbst wenn du das perfekte Ticket schreibst, ist immer noch nicht gewährleistet, dass das Ergebnis stimmt. Das ist auch bei der KI leider auch so. Ein anderer Aspekt, den ich auch noch problematisch sehe, ist, wir, wir sind eine Generation, wir sind mit Computern aufgewachsen. Wir haben noch Motherboards gesehen, wir wissen, wo die Speichersteine da reingesteckt wurden. Wir haben wirklich von der Pika auf Entwicklung gelernt und wissen, welche Aspekte der verschiedenen Systeme, auch der Programmiersprachen von PHP oder Java oder was es alles gibt, spielen damit rein. Wenn ich mir jetzt vorstelle, dass Entwickler der Zukunft eigentlich KI-Systemarchitekten sind, die dieses Hintergrund nicht mehr haben, sind die überhaupt noch in der Lage, Software auf die Art und Weise zu entwickeln, wie wir es vielleicht können, weil wir können die KI steuern, auf eine Art und Weise, wir wissen, wie früher entwickelt wurde, wir wissen, was dahinter steht. Und ich frage mich jetzt, was mache ich mit jungen Leuten, die jetzt ins Unternehmen kommen, die bei uns anfangen als Junior Developer angefangen, wenn ich die jetzt an die KI setze und die fangen an, mit KI zu arbeiten, ich weiß nicht, ob die auf Dauer diese Qualität halten können, die vielleicht jemand hat, der ja schon ein langes Hintergrundwissen dazu hat.

SPEAKER_01 46:46

Ja, weiß ich auch nicht. Ich weiß auch nicht, wie wir da den Übergang gut hinkriegen. Aber was ich zum Beispiel weiß, also ich habe zum Beispiel kein Assembly mehr wirklich angefasst. Ich bin gleich bei Java und so weiter eingestiegen, als ich damals angefangen habe. Und ja, jetzt kann man natürlich sagen, die älteren Semester würden sagen, ja, aber wie kannst du dann, ne, du warst da nie so nah an der Maschine dran und so? Ja, okay, aber hat keinen Unterschied gemacht, ehrlich gesagt. Und das wird vielleicht, wenn du mal in 10, 15 Jahren zurückschaust, wird genau auch diese Frage, die du ihm gestellt hast, wird vielleicht nicht mehr, wird obsolet sein, wird nicht mehr relevant sein. Es wird nicht mehr relevant sein, ob du in der Lage bist zu verstehen, was sie macht, wenn du in der Lage bist, den richtigen Outcome zu generieren und den absichern kannst.

SPEAKER_00 47:30

Vielleicht ist das so. Ich bin mir da ehrlich gesagt nicht sicher. Also ich finde das ein spannendes Thema, wie sich quasi das Arbeiten entwickelt, wenn man die Grundlagen nicht mehr kennt. Und wenn wir denen natürlich nicht mehr beibringen können. Ja, also ich fange ja jetzt nicht bei Adam und Eva an und sage, jetzt schreib mal erstmal hier deine 1000 Zeilen PHP-Code, bevor du an die KI darfst. Ja, vielleicht hat's recht, welche ist es auch nicht nötig.

SPEAKER_01 47:54

Das werden wir dann sehen, Thorsten. Und weißt du was, dann reden wir nochmal und dann gleichen wir ab, wo standen wir dann und wo stehen wir dann jetzt. Und da bin ich sehr gespannt darauf. Wir sind auch schon fast am Ende der heutigen Diskussion. Das ist jetzt auch sehr AI-lastig geworden, aber ich fand dir diesen Abgleich von verschiedenen Perspektiven, gerade mit dir das jetzt durchzumachen, gerade diese Reibung an verschiedenen Ideen und Denkansätzen, ich glaube, das ist das, was uns wirklich weiterbringt. Und gleichzeitig das Ausprobieren in der Realität. Weil ganz ehrlich, wir spekulieren, wir bauen, wir probieren aus, wir sind neugierig. Also die Weisheit mit Löffel gefressen hat am Ende keiner von uns. Und die wie die Zukunft aussehen wird, naja, die bauen wir gerade mit selber, aber wie sie am Ende aussehen wird, das können wir nur spekulieren. Punkt. Ich würde ganz gerne mit dir noch eine Runde Rapid Fire Fragen spielen, wenn du Lust hast, wenn du noch ein paar Minuten Zeit hast.

SPEAKER_00 48:45

Okay.

SPEAKER_01 48:46

Sehr schön. Was ist denn so dein Default-State? Build oder Bye?

SPEAKER_00 48:50

Ich muss jetzt schnell antworten, oder? Du solltest es zumindest versuchen. Weil ich hätte eigentlich gesagt, Bye, mittlerweile würde ich aber wahrscheinlich, ja, ich bleibe bei Bye. Also, ja doch.

SPEAKER_01 49:04

Und ist der, ist AI aktuell mehr Hype oder ist es echte Revolution?

SPEAKER_00 49:09

Echte Revolution, 100 Prozent.

SPEAKER_01 49:11

Und ein Thema, was wir noch gar nicht, wo wir nur am Rande gestriffen haben, das Thema Microsoft bei euch, aber auch dazu noch eine Rapid-Fire-Frage. Ist es, was ist es, Microsoft oder Best of Breed?

SPEAKER_00 49:21

Best of Breed.

SPEAKER_01 49:22

Ah, sehr gut. Was denkst du denn, ist der größte Fehler von CTOs aktuell?

SPEAKER_00 49:26

Finde ich schön, weil dafür erkenne ich zu wenig CTOs so detailliert, dass ich wüsste, was sie falsch machen.

SPEAKER_01 49:34

Okay, aber es ist auch eine Antwort. Letzte Frage. Ein Skill, den jeder CTO 2026 lernen muss.

SPEAKER_00 49:40

Ich würde tatsächlich sagen, selber mit KI Dinge entwickeln zu können.

SPEAKER_01 49:45

Also eigentlich ja wieder zurück an, ne, zurückzugehen und zu coden, auch wenn es mal selber macht.

SPEAKER_00 49:50

Ich code ja lustigerweise, wie du es eben auch gesagt hast, ich code viel mehr, als ich in den letzten zehn Jahren gecodet habe. Aber es macht auch viel mehr Spaß. Also wirklich, es macht sau viel Spaß, mit KI Dinge zu entwickeln und zu machen. Ich habe für meine Kinder mache ich ständig irgendwelche Apps, die die dann verwenden können oder sowas. Also es macht einfach auch Spaß. Also deswegen.

SPEAKER_01 50:13

Und es hilft dir natürlich trotzdem ungemein, wenn du ein Verständnis davor hast, was da passiert, weil dann kannst du es auch richtig bauen. Also natürlich kannst du auch mit weniger Wissen rangehen, wie wir das tun. Dann kommt auch ein Ergebnis raus. Aber so macht es umso mehr Spaß, wenn man weiß, wie viel Zeit man vorher dafür verwendet hat.

SPEAKER_00 50:30

Sehr schön. Die Herausforderung ist halt selber auch mal zu sehen, wo die Limitierungen sind. Damit, wenn deine Entwickler dann kommen und sagen, du sagst dann, ja, das geht doch mit KI ganz schnell, mach doch mal. Mach doch mal selber, dann siehst du, dass es nicht ganz so schnell geht.

SPEAKER_01 50:44

Das stimmt, das stimmt. Sehr gut. Thorsten, vielen lieben Dank. Hat mir wirklich sehr, sehr viel Spaß gemacht. Die Diskussion können wir gerne mal, wenn man nochmal ein bisschen die Uhr sich ein bisschen weitergedreht hat und wir ja vielleicht das ein oder andere Unternehmen schon kennengelernt haben, dass das Agentic AI wirklich implementiert hat und wirklich Erfahrungswerte gesammelt haben. Dann kommen wir nochmal zusammen und diskutieren gerne weiter.

SPEAKER_00 51:06

Ja, ich würde mich darüber freuen. War super, Dankeschön.

SPEAKER_01 51:10

Sehr schön. Dann mach's gut. Ciao, ciao. Ciao.