#51 SaaS-Pokalypse oder CTO-Chance? Wie AI-Agenten Unternehmen neu bauen – mit Albrecht von Senden

Albrecht von Senden ist zurück bei Becoming CTO Secrets. In der ersten Folge ging es um CTO-Haltung, Hochlastsysteme und technologische Verantwortung. Dieses Mal sprechen wir über eine der größten Fragen für CTOs, Tech-Leader und Unternehmen: Werden AI-Agenten zu echten digitalen Teammitgliedern?

Albrecht ist langjähriger Ex-CTO von Tipico, Gründer, Investor, Board Member und Co-Founder von Arveum Intelligence. Mit Arveum baut er KI-Agenten für Unternehmen – nicht als klassische Tools, sondern als virtuelle Mitarbeiter, die konkrete operative Bottlenecks lösen sollen.

Im Zentrum der Folge steht ein sehr konkreter Use Case: ein AI-Agent für Recruiting, CV-Screening und erste Interviews. Wir sprechen darüber, wie so ein Agent Job Descriptions analysiert, Must-haves und Nice-to-haves bewertet, Kandidatenfragen vorbereitet und Recruiter entlastet – ohne die finale menschliche Entscheidung zu ersetzen.

Außerdem diskutieren wir:

•  Warum Albrecht lieber von „virtuellen Teammitgliedern“ als von Agentic AI spricht 
•  Wie AI-Agenten Corporate Functions wie HR, Finance, Marketing und Customer Support verändern 
•  Warum Recruiting ein besonders starker Use Case für AI-Agenten ist 
•  Wie Unternehmen Bias, Datenschutz, EU AI Act und Human-in-the-Loop ernst nehmen müssen 
•  Warum LLM-agnostische Architekturen und offene Schnittstellen wichtiger werden 
•  Welche Rolle MCP, RAG, Expert-in-the-Loop und modulare Agentenarchitekturen spielen 
•  Was Claude Code heute schon für CTOs, Entwickler und Produktteams verändert 
•  Ob klassische SaaS-Tools wie Jira, CMS-Systeme oder Knowledge Bases unter Druck geraten 
•  Warum CTOs sich stärker mit Produkt, Kunden und Geschäftsmodell beschäftigen müssen 
•  Was mit Mitarbeitern passiert, die AI komplett ignorieren 

Eine Folge über AI-Agenten, Softwareentwicklung, SaaS, Recruiting, Regulierung, europäische Wettbewerbsfähigkeit und die Zukunft der CTO-Rolle.

Für CTOs, Tech-Leader, Gründer, Engineering Manager und alle, die verstehen wollen, wie sich Unternehmen durch AI-Agenten wirklich verändern.

Transcript

SPEAKER_00 0:00

Hallo und herzlich willkommen zu Becoming CTO Secrets, dem Podcast von CTOs für CTOs und diejenigen, die es noch werden wollen. Ich bin Philipp Deutscher, externer CTO, CTO-Coach und Gründer der Becoming CTO Community. Heute ist Albrecht von Senden zurück bei Becoming CTO Secrets. Er war langjähriger CTO von Typico. Er ist jetzt Gründer, Investor, Boardmember und heute auch der Co-Founder von Aveum Intelligence. In der ersten Folge, vor einem Jahr war die knapp, da haben wir über CTO-Haltung gesprochen, über Hochlastsysteme und technologische Verantwortung. Heute geht es diesmal um die nächste große Frage, nämlich werden AI-Agenten zu echten digitalen Teammitgliedern und was bedeutet das natürlich für CTOs, für Software as a Service, für Unternehmen im Allgemeinen und für die Jobs. Und da bin ich sehr gespannt drauf. Albrecht, freut mich, dass du heute dabei bist.

SPEAKER_01 0:54

Lieber Philips, freut mich wahnsinnig, wieder hier bei dir im Podcast zu sein. Ja, super. Das ist auch schon ein paar Monate her und ich glaube, wir haben ganz, ganz viele spannende Themen diesmal, über die wir uns unterhalten.

SPEAKER_00 1:05

Ja, ich glaube, die Welt hat sich doch ein paar Mal weitergedreht seit dem letzten Juni. Ich habe extra nachgeschaut. Letztes Jahr im Juni haben wir das veröffentlicht. Als du das letzte Mal bei mir warst, Albrecht, warst du ja gerade aus deiner langen Typico-Phase raus und wenn du heute dann zurückschaust, was hat sich denn in deinem Denken über Technologie, über Organisationen und Leadership seitdem am stärksten verändert?

SPEAKER_01 1:30

Also ich glaube, was mich immer weiterhin rumtreibt, und das war auch mit der Grund, AW Intelligence zu gründen, waren genau diese operativen Bottlenecks, die wir eigentlich nicht nur bei Typico, sondern jetzt auch in meiner Zeit als Boardmember und so weiter, also in vielen Unternehmen feststelle, diese operativen Bottlenecks, die wir immer wieder sehen. Also ob das jetzt das kleine Startup oder das DAX-Unternehmen ist, mit dem wir gerade sprechen, da geht es nicht nur um die Technologie, sondern da geht es natürlich auch um operative Themen. Also gerade im Bereich Corporate Functions. Warum ist der, warum muss man jeden Monat den Monatsabschluss so aufwendig gestalten, dass der dich fünf bis zwölf Manntage kostet? Warum muss der CV-Screening-Prozess so komplex sein und so weiter? Das hat, glaube ich, jedes Unternehmen hat genau diese Herausforderungen und das ist völlig egal, welcher Größe du bist. Und bei Aveo Intelligence haben wir das eigentlich so aus eigener Motivation uns irgendwie so in diese Richtung entwickelt. Und es ging eigentlich damit los, dass wir gesagt haben, wir wollen jetzt mal einen eigenen Brand aufbauen und den mal definieren. Klar, wir hätten jetzt irgendwelche Agenturen anrufen können und haben das aber dann mit unseren, wie du es vorhin so schön einleitend gesagt hast, virtuellen Mitarbeitern gemacht und hatten in kurzter Zeit eine extrem solide Brand Foundation, CI-CD-Guidelines, eine Website fertig und haben darauf dann eben weiter unsere virtuellen Teammitglieder aufgebaut. Und ich freue mich auch, dass ich kann das gar nicht oft genug wiederholen, dass du das auch so genannt hast, weil ich glaube, das ganze Thema so Agenc AI und ich weiß nicht, das ist ziemlich abgedroschen. Und ich glaube, wir sprechen wirklich über virtuelle Teammitglieder, die du behandeln kannst und die mit dir zusammenarbeiten, wie eben das normale Teammitglied. Ja, und ich glaube, das ist der große Unterschied zu dem Thema Agentic AI, wo du halt so ein paar System-Promps acheinander stöpselst. Und ja, das ist das, wo wir gerade unterwegs sind und entstanden eben aufgrund von eigener Motivation heraus.

SPEAKER_00 3:39

Als was seht ihr euch dann in erster Linie? Also als eine Art Research-Labor für AI oder habt ihr einen sehr speziellen Produkt oder Consulting oder Service-Fokus?

SPEAKER_01 3:50

Ja, super Frage. Also ich sage immer so, ich bin eigentlich ein Headhunter. Du brauchst irgendwie Needs in deinem Unternehmen und wir helfen dir damit. Also das ist der Hauptfokus von uns sind sogenannte Corporate Functions. Also das ist der Bereich Marketing, das ist der Bereich HR, das ist der Bereich Finance und Controlling, die wir unterwegs sind und da Unternehmen unterstützen. Und wenn wir uns mal so ein paar Zahlen anschauen, also in Deutschland, weil man, in Deutschland gibt es gerade ungefähr zwischen zweieinhalb und drei Millionen offene Stellen, die unbesetzt sind, ja. Du hast Opportunitätskosten für nicht besetzte Stellen von in Deutschland ungefähr laut IHK von 90 Milliarden Euro, die nicht besetzt sind. Und wir reden immer so von der anderen Seite und der Panik und jetzt kommt die KI und nimmt unsere Stellen weg. Ich sehe das ja genau umgedreht. Ich sehe das als eine Riesenmöglichkeit für Hochlohnländer wie in Deutschland, die jetzt in der Lage sind, durch die Ergänzung des bestehenden Teams sich einen größeren Teil vom Marktkuchen sozusagen abschneiden zu können. Also ich sehe das eigentlich eher als Riesenopportunity, als an irgendeiner Form als Rett. Das sind so diese Bereiche, in denen wir unterwegs sind. Hauptfokus ist der HR-Bereich, auch wieder aus eigener Motivation heraus, Philipp. Du weißt das noch damals aus Tipico-Zeiten. Da hast du eine Stelle ausgeschrieben, hattest 200 Bewerbungen und unsere lieben Kollegen aus der HR-Abteilung haben erstmal einen Monat lang CV-Screenings gemacht. Also CV-Screenings und dann weiß ich, hast du 200 CVs, dauert sicherlich fünf Minuten pro CV, bis du dir durchgeschaut hast. Dann musst du erstmal, dann rufst du, sagst du okay, dann nimmst du mal 10% raus, die du spannend findest, dann rufst du den Kandidaten an, sprichst mit dem, erreichst ihn, erreichst ihn nicht, was auch immer. Und dann wird noch vielleicht von den von den 20, werden vielleicht dann fünf oder zehn zum Interview eingeladen, zum persönlichen Interview. Dann hast du, ich habe das mal ausgerechnet, wenn du nur zwei offene Stellen hast, ist das ein Aufwand von 85 Stunden im Monat. Wir haben jetzt gerade in dem Fall ein System gebaut, was ich so jetzt im Markt nicht gesehen habe, wo du als Kandidat auf die Seite kommst, du hast in 30 Sekunden dein CV hochgeladen, der wird sofort erfasst und erkannt, unser Agent weiß, wer du bist, spricht dich mit Namen an. Allein dieser Prozess von der Candidate Experience ist schon auch ein Riesenvorteil für den Kandidaten und ein Riesenvorteil von Unternehmen, weil die Bewerbung viel leichter ist. Und dann werden dir von so einem Agenten im Vergleich zum CV und zum Job Description ganz ein erstes Interview mit dir gemacht. Und das ist für dich natürlich super convenient, weil du bist als Kandidat bist du in fünf Minuten durch und das dauert normalerweise im normalen Prozess eineinhalb Stunden, ist super mühsam, sowohl für die Kandidatenseite als auch für die HR-Seite. Also da sehe ich einen riesen Vorteil. Also nicht nur für uns selber, Awayome Intelligence, sondern eben auch für viele, viele Unternehmen und da spielt die Größe keine Rolle. Also wir sprechen mit Startups, wir sprechen mit DAX-Unternehmen. Der Need in so einem Bereich ist genau da. Also wieder zurück auf deine Frage, Hauptfokus und Corporate Functions.

SPEAKER_00 7:09

Ja, das ist interessant, weil ja von vor einigen Jahren war auch gerade natürlich die Funktion auf LinkedIn, sich jetzt einfach auch mit einem Klick zu bewerben. Das war natürlich super convenient für die Workforce. Zu einem Zeitpunkt, in dem alles eingestellt wurde, was nicht bei drei auf dem Baum war, zumindest mal in Tech war das ja eine lange Zeit so, speziell dann noch in Covid, als dann Leute in kurze Bootcams geschickt wurden, um danach auf Code losgelassen zu werden. Und ich stelle jetzt auch fest, dass diese Convenience, die auf der einen Seite für die Bewerber da ist, dass es die natürlich sehr leicht macht, seine Bewerbungen hochzuladen, sein CV abzuschießen. Und genauso ist es aber auch super frustrierend auf der Seite des Unternehmens. Und ich habe das ja selber schon geleckt, ich habe nach Coaches gesucht, die ich selber einstellen kann, um mit meinem Business zu skalieren. Und ich habe in kürzester Zeit so viele Bewerbungen bekommen, die teilweise auch sehr, sehr gut waren, aber die haben alle nicht gepasst. Und das war super frustrierend, sich durch einen Moloch an CVs durchzuarbeiten, um dann, ja, irgendwann hatte ich dann keine Lust mehr. Da habe ich es wieder zugemacht, da habe ich gesagt, nee, komm, ich mach's selber, ich baue mir Agents und mach das jetzt, mache ich versuch das alles irgendwie anderweitig zu skalieren. Also gar nicht mehr irgendwie auf Menschen zurückzugreifen, sondern das irgendwie anders zu machen. Wie siehst du das denn? Also gerade auf der, wie schafft man es als Unternehmen, den Bewerbungsprozess auf der Seite wieder more convenient zu machen und gleichzeitig aber auch die Messlatte anzuheben für diejenigen, die sich jetzt noch bewerben wollen, damit einfach nicht nur jeder CV gleich einfach nur hochgeladen wird und das ist ein RI-generierter CV und keiner hat sich so wirklich mit der Job Description auseinandergesetzt. Wie siehst du das da?

SPEAKER_01 8:44

Also es ist ganz spannend, was du gerade sagst. Im Handelsblatt war, glaube ich, vor zwei Wochen ein ganz spannender Artikel, genau zu dem Thema, was du gerade angesprochen hast. Wettrüsten durch KI im Bewerbungsprozess, war, glaube ich, der Titel. Wie man sich differenzieren kann, wir haben natürlich auch tausend verschiedene Tools, also auch erstmal von uns selber angeschaut, dass jetzt LinkedIn oder Personio oder wie auch immer ist, also die auch so ein bisschen in diesen Prozess, in den Bewerbungsprozess reingehen. Und das ist alles ein bisschen dünn, was da an Qualität eben im Endeffekt wieder rausfließt. Also das ist, glaube ich, die eine Seite, die man betrachten muss, aber was wir aber auch festgestellt haben, ist, dass viele Unternehmen Schwierigkeiten haben, ihre eigene Job Description zu schreiben. Das heißt, das Tool ist gleichzeitig auch ein Coaching-Tool für den Hiring-Manager, um zu validieren, wie gut passt meine Job Description also auf meine Kandidaten. Also was wir anbieten, ist, dass du beispielsweise sagst, du hast ein Sample von 20 CVs und du testest verschiedene Jobs, sagst, okay, ich habe das mal für mich sortiert und das passt eigentlich sehr gut und das passt eigentlich sehr wenig. Und du trainierst sozusagen das Modell und sagst, ich passe jetzt meine Jobdescription so an, dass ich für das, was ich eigentlich nachher hinten raus haben will, den Best Fit habe. Was natürlich einen Vorteil von beiden Seiten ist. Und du kannst beiden Parteien auch die Mühe ersparen. Das heißt, wenn du merkst, irgendwie, das passt jetzt nicht von beiden Seiten, dann wirst du den Kandidaten jetzt nicht durch den ganzen Prozess durchschleifen, sondern dann sagst du halt, okay, jetzt machen wir hier mal hier Stop, machen wir erstmal keinen Coding-Test und keinen Cultural Fit-Test, also in dem automatisierten Prozess, sondern wir brechen das immer hier ab und wir schauen uns das dann manuell an. Also das ist sozusagen von beiden Seiten, besteht die Möglichkeit, den Prozess zu optimieren, sowohl von der Kandidatenseite, aber vielmehr eben von der Hiring-Manager-Seite.

SPEAKER_00 10:41

Wie darf ich mir das denn vorstellen auf der auf der Job Description-Seite? Also mein Problem mit Job Descriptions war immer, wenn ich selber welche erstellt habe, also vor fünf, sechs Jahren haben wir alle noch aus dem Internet zusammenkopiert und haben die mal leicht abgeändert und dann live gestellt. Und jetzt sagen wir dem LLM, was es halt irgendwie tun soll. Das ist ja genau die Nicht-Intelligenz, die ihr ja wahrscheinlich angehen wollt. Aber wie darf ich mir das bei euch vorstellen? Werden da einzelnen Kriterien dann verschiedene Gewichtungen gegeben? Und wenn der Kandidat jetzt zwei Drittel der Anforderungen erfüllt, aber bei einem Kernkriterium nicht, dann fliegt er raus oder wie wird da der Auswahlprozess unterstützt durch AI?

SPEAKER_01 11:19

Das ist natürlich unser so ein bisschen unser Jam, sozusagen unser Diamant, dieser Algorithmus, aber es muss natürlich relativ transparent sein. Wir folgen natürlich ganz strikt EU-AI-Act-Standards und DSGVO-Standards. Im Endeffekt, das meine ich eben mit Feintuning vom CV, hast du in jedem CV Must-Haves und Nice-to-haves und Implicits. Also ich sage mir, in ganz vielen CVs steht drin MS-Office. Ich weiß gar nicht, ob es MS-Office noch so heißt, aber Kenntnisse, ja, so ganz oft. Das ist für mich, wenn jemand zehn Jahre lang im Unternehmen arbeitet, dann gehe ich davon aus, dass er Word und Excel und so weiter und so fort beherrscht. Das muss ich nicht mehr machen. Wenn das jetzt aber viele Unternehmen schreiben, das sozusagen als Must-Have rein und dann wird es natürlich jetzt da Schwierigkeiten geben. Das heißt, erstmal, das ist eben das, was ich eben meinte, du stellst, du hast, wir haben ein Tool, der dir in einem Interview, selbst in einem Interviewprozess, dem Hiring Manager, hilft, einen perfekten Lebenslauf zu schreiben. Und diesen Lebenslauf kann er dann sozusagen testen gegen existierende CVs, die er reinbekommen hat. Also eine Art Replay-Funktion. Und kann das so lange spielen, bis er sagt, so jetzt habe ich den perfekte Job Description gefunden, kann die dann mit oder unserem Tool posten, also es ist dann modular. Du kannst auch sagen, okay, benutze es nur für die Job Description. Oder du benutzt es unser Tool nur für das CV-Screening. Du brauchst natürlich dann irgendwie eine Basis. Oder du benutzt es eben für beides. Und als was wir machen, wir schauen uns die sogenannten Must-Havs an und versuchen dann zu identifizieren, anhand des, sag mal, des CVs, wie weit treffen diese Must-Havs zu. Und du kannst dann eben einstellen, reicht es schon als K.O.-Kriterium, wenn du ein Must-Have von vielleicht sieben nicht hast oder zwei oder gar keine, ja, das kannst du einstellen. Und für alles die Nice-to-Haves kriegst du sozusagen Bonuspunkte. Also je mehr Nice-to-Haves du erfüllst, desto mehr steigt sozusagen der Leiter wieder nach oben. Das ist so dieses Grundprinzip. Aber zu dem, das ist so diese, erstmal das CV-Screening, ja, aber zu dem, was, was ich glaube, der größte Hebel auch für einen Recruiter oder für einen Hiring-Manager, ist eigentlich die Tatsache, dass unser Agent dir schon ganz personalisierte Fragen vorbereitet, mit dem du sozusagen ins Interview gehen kannst. Das ist jetzt dieser Prozess, den du komplett offline mit unserem Tool machen kannst, musst du nirgendwo integrieren. Was wir zusätzlich anbieten, ist, dass ein Video-Avatar mit dem Kandidaten, das erste Screening macht. Das heißt, der geht auf deine Jobseite, du verlängst, der begrüßt dich freundlich, der weiß natürlich, wenn du ein CV hochgeladen hast, wie er heißt, begrüßt dich freundlich mit Namen und führt dich dann durch das Interview durch. Und dann hast du sozusagen die dritte Komponente, also CV, Job Description, da hast du noch die Interview-Antworten. Und dann mach dann einen Cross-Check, ob das eine Bestätigung gab zu gewissen Punkten im CV oder ob es Widersprüche gab. Da hilft er dir dann eben auch. Und dann kannst du, hast du einen kompletten Überblick und wie gesagt, der ganze Prozess CV-Matching, Interviews und so weiter und so fort und inklusive Terminvereinbarung dauert für den Kandidaten genau fünf Minuten.

SPEAKER_00 14:34

Und wo ist in dieser Kette, wo ist der Mensch denn zwingend noch in der Entscheidung? Erst ganz am Ende oder auch zwischen den einzelnen Schritten. Du hast jetzt ein paar genannten CV-Screening, dann Vorinterviews, dann gibt es wahrscheinlich irgendwann Bewertung, Zusammenfassung, Matching und so weiter. An welcher Stelle ist der Mensch immer noch zwingend notwendig?

SPEAKER_01 14:51

Der Mensch ist also laut natürlich EU AI-Act derjenige, der nachher entscheidet. Die KI darf nur Empfehlungen abgeben. Aber diesen Prozess von der, also natürlich die Job Description, da ist der Mensch beteiligt, aber dann ist es eigentlich Autopilot. Dann kriegst du eine ganz klare Struktur, ein ganz klares CV, Score Matching und Fit und auf der anderen Seite kriegst du eine ganz klare Information über die Fragen, wie der Kandidat geantwortet hat. Das ist komplett Autopilot und der KI-Agent gibt dir dann eine perfekte Empfehlung über gewisse Diskrepanzen, gibt es da irgendwelche Unterschiede, also alles immer faktenbasierend, die du dann einfach nehmen kannst und dann entsprechend deine Entscheidungen dazu treffen kannst.

SPEAKER_00 15:40

Wie verhindert ihr an der Stelle Bias, also falsche Ableitung oder eine zu starke Automatisierung von menschlich sensiblen Entscheidungen an der Stelle?

SPEAKER_01 15:50

Indem wir uns, indem wir unterscheiden, ob wir jetzt was in den, also rein faktenbasierend in das Scoring reinlaufen lassen. Also wie gesagt, der Albrecht Senden bewirbt sich für eine Stelle im Controlling, hat aber vorher noch nie im Controlling gearbeitet, laut Lebenslauf. Das ist eine Faktenbasis, ja. Und dann gibt es sogenannte Soft-Faktoren und diese Soft-Faktoren fließen nicht in das Scoring ein, sondern diese Soft-Faktoren sind dafür da, um auf gewisse Dinge den Recruiter hinzuweisen. Also beispielsweise gibt es überlappende Jobs. Da müssen wir mal nachfragen, warum hast du da eine Überlappung drin? Oder gibt es teilweise den gleichen Text für zwei verschiedene Positionen? Hat der Kandidat irgendwie Copy-Paste gemacht? Das sind alles so Soft-Faktoren. Oder keine Ahnung, du hast jetzt mal für fünf Jahre einen Sabatical gemacht und will wieder zurück. Das würde unser Agent gar nicht wertend sagen. Der würde dann sagen, hey, frag mal nach, warum er wieder Lust hat, wieder im Job zurückzukommen. Oder frag das dann selber, wenn du das Thema Video-Interview sozusagen enabled hast. Also so differenzieren wir und so eliminieren wir eben auch dieses Biasing im Endeffekt.

SPEAKER_00 17:02

Ihr habt ja mit Sicherheit auch schon diverse Tests gemacht, wenn ihr gerade sagt, ihr wollt quasi agentische Mitarbeiter nutzen, um ein erstes Screening durchzuführen, also auch ein erstes Interview, ein erstes Interview durchzuführen. Wie ist denn da die Akzeptanz bei den sich Bewerbenden, wenn sie einem solchen digitalen Mitarbeiter gegenüber sitzen?

SPEAKER_01 17:23

Also die ist sehr hoch, weil viele eben vielleicht auch mal Fragen stellen, weil du kannst den, also du kannst nicht nur den durch das Interview durchschleusen, sondern du kannst als Kandidat auch Fragen stellen. Du kannst sagen, erzähl mir mal mehr über das Team, erzähl mir mal mehr über eure Homeoffice Policies und so weiter. Und natürlich gibt der Agent ja dann auch Raum, genau diese Diskussionen zu führen. Und oft, also was wir festgestellt haben, oft ist es, weil der Prozess eben auch so smooth und so seamless ist, ist es für einen Kandidaten viel angenehmer, als jetzt da irgendwo mit der HR-Abteilung zu sprechen und da irgendjemand anders dran zu haben. Weil das ist immer noch so eine gewisse Abstraktionsschicht drin. Ich rede ja da jetzt mit einem KI-Agent und der sieht mich ja sowieso nicht, sondern ich sehe sie oder ich sehe ihn. Und ich kann es auch in meiner Muttersprache machen. Wir haben jetzt gerne mit einem Unternehmen gesprochen, zweieinhalb tausend Mitarbeiter über anderthalb Milliarden Euro Umsatz, die sagen, wir haben jetzt gerne ein Werk in Spanien aufgemacht, unsere Recuter sprechen überhaupt kein Spanisch. So, jetzt musst du den armen Spanier irgendwie zwingen, jetzt irgendwie Englisch oder Deutsch zu sprechen, brauchst du gar nicht. Der kann also, für den ist es viel angenehmer, der kann seiner Muttersprache mit unserem Agenten sprechen. Ja, nachher werden dann so Must-Haves abgefragt, Sprachkenntnisse, wenn die von Bedarf sind oder nicht. Deswegen unsere Feststellung, die Akzeptanz ist da viel höher. Und nicht nur da, sondern also wir machen zum Beispiel auch Exit-Interviews. Und auch da ist die Akzeptanz, wenn Mitarbeiter sich entscheidet, das Unternehmen zu verlassen oder du dem gekündigst, ist es ja vielleicht wirklich wichtig, als Unternehmen rauszufinden, wie es denn so die, was kann ich besser machen für meine Retention und führst dann teilweise Exit-Interviews, da ist die Akzeptanz viel höher, mit einem virtuellen Mitarbeiter, dieses Interview zu führen, als jetzt mit einem Kollegen vielleicht. Also das ist schon da. Und du musst es nicht tun, ja. Du kannst dich auch entscheiden, dass du nicht mit ihm sprichst, sondern dass du nur dein CV hochlädst und dann das Interview abbrichst. Ja, dann haben wir ja auch schon viele Informationen von dir. Also wir zwingen dich zu nichts. Also das ist, ja.

SPEAKER_00 19:25

Ist das dann, also was ist das am Ende, was ihr baut? Ist das für euch ein Produkt? Ist das eine Art Managed Service oder ist das so eine Art auch digitaler Mitarbeiter mit einer klaren Rolle, den ihr versucht an den Mann zu bringen, den ihr verkauft?

SPEAKER_01 19:40

Das ist jetzt eigentlich ein virtueller Mitarbeiter und ein und das ist eine spezielle Aufgabe im Bereich des HRs. Also wenn du dir HR, wenn du den ganzen Employee-Lifecycle anschaust, da sind ja ganz viele Positionen. Da geht es schon bei der Job Description los, was wir abdecken, dann geht es um das CV-Screening, dann geht es um die Enumeration, also Gehaltsjob Leveling, alles Definition und so weiter und so fort. Dann geht es um eine Knowledge Base, bin ich jetzt also eingestellt als Mitarbeiter. Ich muss natürlich dann auch das HR-Checken, die ganzen regulatorischen Anforderungen, hat sich irgendwas geändert, müssen wir die Arbeitsverträge anpassen und so weiter und so fort. Dann ist der Mitarbeiter dann ongeboardet oder fängt an zu arbeiten, hat dann natürlich irgendwelche Fragen. Also wir wollen eigentlich den gesamten Prozess abdecken. Jetzt im Fall Corporate Functions. Im HR-Bereich können das natürlich, sag mal, zu 70 Prozent abdecken. Unser virtueller Mitarbeiter kann den Menschen nicht ersetzen. Der kann dich nicht in Arm nehmen, wenn du mal ein Problem hast oder sowas. Aber er kann zumindest operativ das Team wahnsinnig unterstützen. Und wir haben halt den größten Hebel jetzt in dem CV-Screening-Bereich gesehen. Deswegen geben wir da gerade spitz drauf zu. Aber wie gesagt, wir sind gerade auch bei Profesionistas, das ist eine große PR-Agentur in Berlin mit neuen Agenten live, die machen ihre Outreach-Kampagnen teilweise mit uns. Also auch das ist auch so ein Bereich, wo die einfach sagen, Mensch, wir können mit den Agenten einfach viel mehr Volumen abarbeiten, was wir vorher eben nicht konnten.

SPEAKER_00 21:10

Würde der Agent auch erkennen, wenn ihm ein Agent gegenüber sitzt?

SPEAKER_01 21:15

Das ist eine, ja, das machen wir auch. Also wir haben neben dem auch eine Kommunikationsplattform. Also kannst du wie Slack vergleichen, kannst auch deine eigene Plattform benutzen, kannst du auch dein eigenes Slack, de eigenes Teams benutzen und lädst sozusagen unsere Agenten mit in deine Teamstrukturen mit ein. Und wir haben neulich mal einen Test gemacht, da ging es ums Onboarding von Customer Support. Und dann haben wir einfach mal ein Roundtable gemacht mit zwei Agenten und haben die mal miteinander, das war der HR-Manager und der Customer Support Manager und haben die miteinander mal das Konzept arbeiten lassen. Die wussten sehr wohl, dass sie beides Agenten sind und wussten auch, dass sie sich nicht hochschaukeln sollen, sonst hätten die noch, ich weiß nicht was, noch, heute wahrscheinlich noch miteinander diskutiert. Also die merken. Kreiere ich noch Added Value oder nicht, auch super spannend zu beobachten. Aber das sind dann so sehr spezielle Cases. Du hast ja ganz am Anfang gefragt, wie wir uns eigentlich sehen. Ich habe gesagt, ich bin ein Recruiter. Das ist dann so, geht so sehr in die KI-Beratung rein. Und wir wollen halt den Unternehmen jetzt hier und heute und so schnell wie möglich helfen und müssen halt auch überlegen, wie können wir als Team oder als Unternehmen eben skalieren. Und deswegen wollten wir uns eben also auf diese Bereiche konzentrieren, die das ermöglichen. Aber wie gesagt, wir können genauso unterstützende Monatsabschlüssen oder ein anderes großes Unternehmen, mit dem wir auch über eine Milliarde Umsatz, mit dem wir gerade sprechen, die sagen, du, da ist jetzt ein Mitarbeiter, der geht im halben Jahr und der ist so der Knowledge Träger, wie welche Themen zu verbuchen sind im Buchhaltungssystem. Und was machen wir denn jetzt? Der kriegt jeden Tag irgendwie 20 Anrufe von irgendwelchen Baustellen, die Leute wissen nicht, wie sie welche Themen verbuchen sollen. Haben wir jetzt auch noch Agenten gebaut. Also das ist relativ mannigfaltig das Thema, aber Fokus ist momentan auf dieser HR-Schiene und ganz speziell in dem Bereich CV-Screening, weil das braucht ja, ich sag mal, das Elektrounternehmen in der Türkei bis zum DAX-Unternehmen in Deutschland. Einstellen tun viele. Aber.

SPEAKER_00 23:14

Ich stelle es mir halt witzig vor, also oder es gibt ja bestimmt auch Leute, die dann versuchen halt zu gucken, wie weit kommen sie denn mit einem agentischen CV, also einem CV einer Person, die gar nicht existiert, die sich ausgedacht wurde, die vielleicht perfekt auf diesen auf die ausgeschriebene Stelle passt und zu der sich dann jemand auch noch die Mühe gemacht hat, einen Agenten zu erstellen, der dann in diesem agentischen Interview quasi dem anderen Agenten auf der Hiring-Seite gegenüber sitzt. Und an welcher Stelle würde das dann auffliegen? Erst dann, wenn der menschliche Mitarbeiter irgendwann doch nochmal drauf schaut und versucht, die Person dann persönlich zu treffen? Oder würden vorher halt schon irgendwelche Alarmglocken?

SPEAKER_01 23:54

Ja, du stellst den Agenten ein, ja, wenn der so gut ist, dass er so überzeugend ist, dann stellst du den Agenten ein. Übertrieben gesagt, nicht?

SPEAKER_00 24:00

Ja, in der Zukunft durchaus möglich. Es gibt ja einige CEOs, die das auch schon prognostizieren, dass wir die letzte Generation sind, die rein mit menschlichen Mitarbeitern arbeitet.

SPEAKER_01 24:09

Ja, und das ist natürlich die ganz große Mädchenfrage. Dann sagt man so, okay, jetzt brauchen wir nur noch irgendwie die Experten sozusagen, die die dann, also die One-Man-Teams sozusagen, die dann sagen, okay, die managen dann ihre Agenten dann unter sich, aber wann haben wir das erste Mal den KI-Agenten-Chef sozusagen oder den virtuellen Mitarbeiter? Aber wie gesagt, ich sehe das als eine riesen makroökonomische Opportunity eben auch für uns. Wir haben jetzt gerade mit einem anderen Unternehmen gesprochen, ging es um das Thema Content-Generierung, ja. Die haben dann gesagt, nein, KI ist Teufelszeug, wollen wir nicht reinlassen. Naja, wir hatten uns zwar im Vorgespräch darüber unterhalten, Philipp. Ich glaube, es gab noch nie so einen schnellen technischen Wandel wie aktuell. Also wir dürfen nicht vergessen, ChatGPT ist im November 2022 live gegangen. Und jetzt ist eigentlich schon Agentic AI ein altes Eisen. Und wie schnell sich die Themen bewegen. Und ich glaube, da wird sich tausendmal schneller die Spreu vom Weizen trennen, als man sich das vorstellt. Ich meine, Skyer-Sohn, der studiert Betriebswirtschaft, der wird genau in so einen Dip reinfallen, wo viele Unternehmen erstmal sagen, um Gottes Willen, wir machen erstmal gar nichts. Wir fassen die KI nicht an, wir stellen auch nicht mehr ein. Naja, diese Unternehmen wird es meiner Meinung nach in fünf Jahren nicht mehr geben. Ich glaube, du musst was tun, du musst das auch natürlich sehen. Wir hatten ja auch mal über das Thema KI-Strategie unterhalten. Ich glaube, man kann sich dann auch tot diskutieren, was man da jetzt für eine KI-Strategie benutzt. Ich glaube, es ist ganz wichtig, sich die Themen anzuschauen, also wo hilft die KI wirklich? Ich habe jetzt mit ein paar jüngeren Mitarbeitern zusammengearbeitet, die mir gefragt haben, Albrecht, wieso müssen wir uns den Code denn überhaupt noch anschauen? Also Vibecoding, send und forget. Und da habe ich eben festgestellt, ich weiß nicht, ob diese Systeme das mal irgendwann können, aber was ist mit statischer Code-Analyse? Was ist mit Unit-Tests? Was ist mit Versionierung? Diese ganzen Themen, Claude Code ist unglaublich und fantastisch und hat einen riesen Impact. Aber was ist mit solchen Dingen? Ja, da musst du dir schon anschauen. Oder plötzlich werden innerhalb von, ich weiß nicht, Pitch-Dacks, ja, keine Ahnung, jetzt für uns, kannst du ganz schnell in ein paar Wochen irgendwie 50 Pitch irgendwie mit verschiedenen Varianten generieren, aber hast du jetzt wirklich Wert geschaffen? Eher nicht. Das heißt, es ist, glaube ich, ganz wichtig, dass du, wie mit dem Mitarbeiter auch, dass du freundschaftlich, aber auch kritisch miteinander umgehst. Ja, und dass du es auch überlegst, was macht der denn da gerade, was tut der denn da gerade und nicht auf Autopilot schaltest. Und es wird viele Menschen geben, die entweder sagen, Teufelszeug, es wird viele Menschen geben, die sich blind der KI anvertrauen, was ich genauso gefährlich finde. Und es wird manche Menschen geben, die natürlich mit dem Thema umgehen.

SPEAKER_00 27:01

Ich glaube, eine Sache, würde ich nicht widersprechen, aber nochmal eine andere Komponente hinzufügen, was das Code-Anschauen angeht. Ich gebe dir recht, aktuell sind wir in der Lage, ganz viel Code zu produzieren und wir werden noch sehr viel mehr und sehr viel schneller Code produzieren können. Ich glaube, die Menschen werden gar nicht in der Lage sein, diesen Code selbst zu reviewen, sondern es muss auch mit, zusammen mit agentischen Systemen oder mit anderen Agents passieren, die helfen, abzusichern, dass der Code, den Agent A geschrieben hat, von Agent Code dann nochmal getestet wurde und von Agent C dann nochmal auf Security Constraints getestet wurde, dass das auch wirklich dem entspricht, was am Ende rauskommen soll. Und ich glaube, The Human in the Loop, den brauchen wir noch. Und am Ende des Tages wird der Mensch immer verantwortlich dafür sein, für das Ergebnis, das seine Agenten produzieren. Aber er wird, glaube ich, nicht mehr in der Lage sein, den ganzen Code zu reviewen. Also eigentlich jetzt schon nicht mehr. Natürlich musst du es an kritischen Stellen immer noch tun, aber du schaffst das gar nicht mehr. Also selbst wenn du es wolltest.

SPEAKER_01 28:03

Also die Claude Code bietet sowas ähnliches in den Superpowers, ja, also dass du sagst, du hast da, du spawnst da verschiedene Agenten, die genau das machen, die Test-Driven Development umsetzen, die statische Code-Analen machen und so weiter, also in der Abfolge auch, aber du musst es ihm erstmal sagen, dass du das eben auch haben willst. Und dann mag er sich das auch. Also das ist sicherlich ein ganz wichtiger Punkt, aber du hast völlig recht. Also du wirst den Code nicht reviewen können, aber du musst genau diese KPIs für dich mal definieren, dass du sagst, der geht mal irgendwo was in die falsche Richtung. Ich habe zum Beispiel neulich so eine Situation gehabt, dass ich gesagt habe, wieso geht dieses Feature nicht mehr? Dann gehe ich rein und sage, hey, warum geht das Feature nicht mehr? Oh, da habe ich im letzten Refactoring 600 Zeilen Code weggestrichen. Dann sage ich, aber warum, wir haben doch Unit-Tests, warum hast du das nicht gemacht? Und die habe ich vergessen laufen zu lassen. So, das ist natürlich dann, so, und da reden wir schon von niedrigen Temperature. Das sind dann natürlich so, es wird immer besser und besser und besser. Aber was wir, glaube ich, beide schon erfahren haben und auch im Vorfeld besprochen haben, ist dieser Stresslevel. Du hast plötzlich, nicht vielleicht mit Paperclip, ist vielleicht ein bisschen einfacher, auch ein Open-Source-Projekt, aber du hast dann deine 4-5 Clot-Code-Fenster vor dir. Und der eine Agent fragt dich gerade, dass du mal bitte das Design-Dokument mit 1500 Zahlen reviewen sollst. Und der andere sagt zu dir gerade, hey, sollen wir Option A, B oder C machen? Und der dritte sagt dir, ob er jetzt irgendwie auf dein Git Repository zugreifen kann. Und das musst du irgendwie so jonglieren. Und da verlierst du natürlich dann auch mal irgendwie die Überblick und klickst dann irgendwie mal auf Enter, Enter, Enter, Enter. Aber es ist trotzdem faszinierend, was da für Nutzen rauskommt.

SPEAKER_00 29:45

Wo siehst du denn da gerade die größte Herausforderung, jetzt auch gerade bei dem Produkt oder dem Service, dem Mitarbeiter, den ihr jetzt baut, für das Recruiting? Was macht euch gerade am meisten Kopfzerbrechend, wenn ihr das weiterbaut? Auch die zunehmende Komplexität des Ganzen, dass ihr baut, dass das immer länger wird, jede Iteration, die dann doch weitergebaut wird? Oder sind es bestimmte Aspekte im Hiring-Prozess, die sich dann doch auch mit LLMs nicht so einfach lösen lassen?

SPEAKER_01 30:10

Also jetzt meinst du auf der technischen Seite oder auf der Produktseite oder auf Bauch?

SPEAKER_00 30:14

Ja, ist eine Mischung. Produkt, Technik, also ja, es ist ja, ihr werdet ja in Bereiche, in denen ihr ein Produkt bauen wollt, das es so in der Form noch nicht gibt. Und da gibt es ja auch Gründe dafür, dass es die noch nicht gibt, weil es vielleicht gar nicht so einfach ist, die zu bauen. Das heißt, ihr macht ja trotzdem irgendwas cutting-edge. Und an der Stelle fallen Dinge auch mal auf den Boden.

SPEAKER_01 30:35

Genau. Ich weiß, glaube ich, den großen Fehler, aber das ist ja nicht so schlimm, weil wir reden jetzt über ein paar Wochen, den wir gemacht haben, ist, dass wir zu komplex mit der eierliegenden Wollmichsau angefangen haben. Also was ich vorhin beschrieben habe, dieses Agenten, es funktioniert fantastisch in der PR-Agentur, aber da sind neun Agenten und die schieben sich die Artikel hin und her und reviewen die und ich weiß nicht was. Faszinierend, das zu beobachten, aber das ist ein sehr, sehr, sehr, sehr, sehr komplexer Case. Und so haben wir eigentlich angefangen. Und jetzt sind wir eigentlich bei dem Punkt, wo wir gesagt haben, hey, das brauchst du gar nicht, sondern es braucht einen ganz spitzen Prozess. Der größte Pain von allen Unternehmen ist CV-Screening und Hiring. Also das war vielleicht so mal so von dem, wie gesagt, ich musste das Gott sei Dank jetzt nicht neun oder zwölf Monate entwickeln, sondern dass wir reden jetzt über Wochenrhythmus. Aber ich glaube, ich kann jedem nur empfehlen, ob das ein junger CTO oder ein erfahrener CTO oder CEO ist, schau dir den größten Hebel an. Und komm nicht aus deiner Welt, aus der du kommst und sagst, du musst jetzt das größte Problem lösen, sondern den größten, das ist natürlich dann das, wo ist der größte Hebel, den du ansetzen kannst. Und ich glaube, Komplexität ist das eine Thema und das macht natürlich das System auch deutlich komplexer. Von der technischen Seite her hatten wir ja schon so ein paar Boxen gerade angesprochen, angetickt, also das geht nicht weg. Non-Functional Requirements gehen nicht weg. Ja, Kodequalität muss weiter beobachtet werden. Und gerade so ein modularer Aufbau, das heißt, das System, was ich gebaut habe, ist komplett modular. Das heißt, alle Komponenten haben eine MCP-Schnittstelle. Also dass sie auch von Agenten anzusprechen sind, ob das unsere eigenen Agenten sind. Ich habe das auch bei mir in, ich kann jetzt auch bei mir mit meinen HR oder Finance-Agenten auch über Cloud direkt sprechen. Über Club kann ich ja auch MCP-Schnittstellen ansprechen. Und das war mir so ganz wichtig, diesen modularen Aufbau zu machen. Und dann hast du natürlich das nächste Problem, das ist der große Vorteil von Monolithen, wie wir beide wissen, auch noch aus Typico-Zeiten, Philipp. Das ist eigentlich das Einfachste zu bedienen, ja, ein Monolith. Da musst du nicht über irgendwelche Schnittstellen dir Gedanken machen oder Backwards Compatibility, aber das willst du ja im Endeffekt nicht. Irgendwann willst du ja da mit mehreren Entwicklern dran arbeiten, irgendwann willst du auch andere Needs ansteuern. Das heißt, du baust ein modulares System auf, aber dann hast du genau diese Kompatibilitätsthemen. Da baust du hier was Neues, hier verändert sich die Schnittstelle, um Gottes Willen, ich habe ja ganz vergessen, die Systemarien ja miteinander. Und das kann dir die KI auch nicht abnehmen. Weil alleine, wir haben jetzt eine Codebase von 80.000, 90.000 Zeilen. Ich habe es noch nie so gut dokumentiert gesehen, ich habe es noch nie so sicher gesehen, ich habe es noch nie so gut getestet und so eine gute Test-Coverage gesehen, aber es ist ein modulares System und ich kann jetzt, ich habe bewusst jetzt die einzelnen Cloud-Agents auf gewisse Bereiche und Module angesetzt, die erstmal so voneinander nichts wissen. Wenn ich das nicht tun würde und ich jedes Mal müsste sich den ganzen Kontext anschauen, sind auch meine Opus 4.7, eine Million Tokens ganz schnell voll. Und das ist, glaube ich, so technisch die größte Herausforderung.

SPEAKER_00 33:43

Ja, ihr habt, glaube ich, auch auf der Webseite auch betont, dass ihr LLM-agnostisch seid. Ich kann mir ja durchaus vorstellen, dass das einen vor Herausforderungen stellt. Gerade wenn ihr mit größeren Unternehmen sprecht und die dann sagen, naja, wir sind jetzt Enterprise, eigentlich machen wir nur was mit Copilot. Funktionieren die Dinge, die ihr tut, mit jedem LLM, dass ihr, oder stellt ihr extra sicher, dass ihr mit jedem LLM, was da draußen irgendwie als Industriestandard schon gesehen werden kann, auch darstellbar ist? Oder gibt es da einige, mit denen funktioniert das besser als mit anderen?

SPEAKER_01 34:11

Ja, also natürlich haben die alle ihre Stärke und ihre Schwächen, aber wir haben eben auch gerade festgestellt, wir haben bewusst diesen Weg gewählt, dass wir sozusagen den Kontext rausziehen und den Lokal auf deiner Instanz laufen lassen, was schon wieder Data Boundaries, also Data Security eben auch natürlich sicherstellt. Aber eben hinten raus die LLMs austauschen kann, weil das ändert sich so wahnsinnig schnell alles, dann ist das wieder ein bisschen stärker, das wieder ein bisschen stärker. Und natürlich müssen wir da auf die Kundenwünsche eingehen, wenn er sagt, du, ich will nur DSGVO-konform und LLM in Frankfurt gehostet und OpenAI und ich weiß nicht was haben, kann er es haben. Wenn er sagt, nee, Albrecht, ich will das alles on-prem haben, kann er es auch haben. Ja, dann stellen wir ihm eine Kiste hin und dann hat er da sein eigenes Ulama oder was auch immer drauf oder Google-Modelle, die du selber hosten kannst, das kannst du auch machen. Aber es gibt natürlich Qualitätsunterschiede. Also wir, gerade jetzt um das Beispiel, was ich vorhin an der Wand, wenn ich erwähnt habe, PR-Agentur, da haben wir, glaube ich, drei verschiedene LLMs laufen, die alle ihre Stärken und ihre Schwächen haben und natürlich da auf die APIs zu greifen, verändern wir auch je nach Bedarf die Temperature der einzelnen Agenten. Einer muss ein bisschen kreativer sein, anderer muss ein bisschen deterministischer sein. Das sind so Komponenten, mit denen wir halt arbeiten und mit denen wir spielen und dementsprechend die Agenten damit ausstoffen.

SPEAKER_00 35:34

Ist da Model-Login für Unternehmen eines der unterschätztesten Risiken, die die nächsten Jahre dann bringen werden? Oder ist das relativ trivial, weil du sie dann doch recht einfach austauschen kannst?

SPEAKER_01 35:44

Ja, wir können das tun, aber viele Unternehmen und deswegen sehe ich ein Cloed beispielsweise nicht als Konkurrenz. Die reden ja nicht, also wir haben ja, ich habe bewusst den Weg gewählt, dass wir spezialisierte Agenten haben. Also Cloed geht oder OpenAI noch nicht, aber Cloed geht benutzt oder auch andere von wie Langdog, die gehen vom Multi-Purpose Agent aus. Also du hast den Agenten, gibst ihm eine Aufgabe und dann sucht er sich sozusagen seine Skills, die er dann dafür entsprechend braucht. Claude wird niemals jetzt diese Arbeit ablösen können, weil Claude erstmal ihr LLM verkauft, ja. Und dann alles drumherum macht, dass du natürlich möglichst hooked bist zu deren LLM. LLM, wenn wir aber feststellen, wir brauchen jetzt irgendwas anderes für Imagegenerierung oder Videogenerierung oder das Modell ist schlauer für das CV-Screening oder für Abstraktions- oder für PDF-Scraping oder irgendwas, dann können wir das halt hinten austauschen. Das können halt andere nicht tun. Ich will nicht sagen, dass es nicht einen Bedarf für verschiedene Modelle gibt, aber wir haben uns halt jetzt strategisch dafür entschieden. Und wenn wir feststellen, brauchen wir gar nicht, naja, dann haben wir halt den Model-Login. Aber ich glaube, dass viele Unternehmen, die eben auf ein Co-Pilot setzen, auf der einen Seite sagen, okay, tick the box, wir sind sicher, können wir aber genauso darstellen, aber auf der anderen Seite genau das Problem vielleicht irgendwann mal haben, von dem du gerade gesprochen hast. Schau mir mal an, was jetzt, schau dir an, was gerade mit Anthropic und OpenAI passiert ist im letzten halben Jahr. Oder was mit Midjourney und Nanobanana von Google passiert ist. Das ändert sich täglich. Und das Problem ist ja noch zusätzlich, dass du ja deine, gerade bei Copal deine LLMs oder trainierst, mit Rack und so weiter, trainierst oder erweiterst oder augmentierst sozusagen, dann fällt dir der Wechsel noch viel schwerer. Also das ist, deswegen haben wir mal auf dieses Pferd gesetzt und vielleicht, also man kann es benutzen oder vielleicht sagt auch das Unternehmen, ich bin drei Jahre happy mit dem Modell, was ihr mir anbietet.

SPEAKER_00 37:47

Ja, jetzt um mal ganz kurz auf euer Recruiting-Produkt zurückzukommen oder den Agenten, den ihr dann habt, ich kann mir vorstellen, dass das Onboarding eines solchen Agenten tatsächlich ja schon der wichtigste Schritt ist, um das in Unternehmen rauszulollen. Also wie sieht denn da das Onboarding aus? Welche Daten, welche Prozesse, Tools, Entscheidungskriterien, das muss er ja eigentlich alles erstmal kennen und beigebracht bekommen. Genau. Und das muss immer, ist ja wahrscheinlich für jeden Unternehmenskontext anders, bevor er überhaupt produktiv arbeiten kann. Genau.

SPEAKER_01 38:16

Also wir haben, du hast völlig recht und das meinte ich eben von dem Komplex, von der komplexen Version. Wir haben angefangen mit einem Agenten, bevor der überhaupt irgendwas zum LLM schickt, schaut er sich erstmal seine Identity an. Schaut er sich erstmal seinen System-Prompt an. Hol dir information, du stellst ihm eine Frage. Also als Beispiel, wie kann ich jemanden leistungsbedingt in Deutschland kündigen? Frag das ein Claude, Frontier-Models, oder frag das einen Chat-GPT, der werde dir sagt, oh, das ist schwierig und du musst Abmahnungen stellen und so weiter und so fort, habe ich nie gemacht, sondern ich habe gesagt, hey komm, das ist jetzt nothing personal, wir machen jetzt einen schönen Aufhebungsvertrag. Und die meisten haben das auch so akzeptiert. Das heißt, wir haben gesagt, wenn du nur diese Frage siehst, kann ich jemanden leistungsbedingt kündigen, dann haben wir erstmal natürlich auf deine, oder haben wir Zugriff gestaltet durch eine kleine Vektordatenbank auf das Firmenwissen, ja, also Dokumente, die da sind oder irgendwelche Verträge oder irgendwelche Policies machen wir zum Beispiel gerade in dem Bereich Buchhaltung auch, ja, was ist der Kontenrahmen und so weiter und so weiter, das ist das Erste. Das zweite ist, was ich gesagt habe, diese Identity, ja, was macht der Systemprompt sozusagen. Und das dritte, und das ist eigentlich das Allerspannendste, ist ein Modul, was wir reingeklemmt haben, wo wir sozusagen eine Expertenregeldatenbank drin haben, weil wir ganz davon, weil da bei so einem komplexen Bereich, ganz fest davon überzeugt sind, dass es ohne Expert, also menschlichen Expert in the Loop nicht funktioniert. Und da wäre genau so eine Regel drin. Da würde drin stehen, hey, wenn du jemand leistungsbedingt kündigen möchtest, bietet ihm einen Auhebungsvertrag aus der Gründen an. Aber es gibt Corner Cases. Wenn jemand schwanger oder schwerbehindert ist, funktioniert das nicht, weil das ist nicht nur eine Sache zwischen euch beiden, sondern von der dritte Partei dazu. Oder jemand hat einen befristeten Arbeitsvertrag, da musst du mit dem jetzt nicht lange rummachen wegen einem Aufhebungsvertrag. Der Vertrag läuft eh irgendwann aus. So, und das ist so die nächste Komponente, die reinkommt. Und erst dann, wenn diese ganzen Informationen, System-Prompt, Frage, der Memory, der Kontext, den er in der Zusammenarbeit mit dir aufgebaut hat und das Expertenthema gesammelt ist, dann wird dieser gesamte Prompt mit deiner Frage zusammen an das LLM geschickt an der Wahl. So, das ist dieses komplexe Thema, wo wir gesagt haben, das gibt es, das ist da, aber das ist sehr komplex, was du gerade sagst mit dem Onboarding. Du kriegst ein Onboarding-Skript von uns, wo genau drin steht, dass der Agent oder der Mitarbeiter braucht da und da und da rauf Zugriff, auf dein HR Works, auf dein Personio oder was auch immer, damit er dir noch mehr da und da helfen kann. Aber das ist komplex und wir haben gesagt, lass uns doch jetzt mal zurückgehen auf das, was super einfach ist. Wenn ich dir jetzt, wenn du jetzt morgen sagst, hey Albrecht, ich brauche jetzt, du brauchst Unterstützung im Onboarding, bist du in zwei Minuten, habe ich dich als Tenant angelegt. In weiteren 30 Sekunden hast du Copy-Paste die Job Description reingepackt. Du brauchst bei uns ein System reinzugehen, kopierst die URL aus deiner bestehenden Career-Seite, unser System legt automatisch den Job an und weitere 30 Sekunden später hast du die ersten fünf Civils hochgeladen. Da brauchst du, außer dass du dir nochmal die Job Description anschaust, gar kein Onboarding. Und das ist genauso unser Claim is Higher Intelligence und not Tools. Wir können den komplexen Weg, wenn du ihn haben willst, wir können aber auch den einfachen Weg, der dir hilft, up and running zu sein in ein paar Minuten. Und du kannst dir dann noch, dann machst du brauchen wir vielleicht nochmal eine Viertelstunde, um dein Theme zu kopieren von deiner Seite. Ist auch komplett modular gestaltet für deinen Videoagenten.

SPEAKER_00 41:56

Also gibt es im Endeffekt eine Version mit einem Rack oder einem Reas, wie heißt es denn? Retrieval Augmented Generation und eine Version auch ohne, weil das wahrscheinlich der aufwendigste Teil ist, auch für Unternehmen, genau erstmal diese Form von Kontext überhaupt bereitzustellen.

SPEAKER_01 42:13

Genau.

SPEAKER_00 42:14

Wo liegen denn heute noch, oder wie was erlebst du denn gerade, wo liegen denn heute noch die Grenzen bei den Themen Halluzination, Kontextverlust, Toolnutzung oder auch fehlerhafte Entscheidungen? Ich habe nämlich witzigerweise heute etwas erlebt, das habe ich jetzt auch schon lange nicht mehr gehabt. Und zwar habe ich einen Wired-Artikel aufgemacht über ein Newsletter. Und dann dachte ich, ich habe den jetzt aber nicht komplett Lust, komplett zu lesen. Und ich habe den Comet-Browser, den ich regelmäßig nutze. Und da gibt es eine schöne Funktion, da macht der Comet-Browser von Perplexity, macht dann ein schönes TLDR und fasst das dann alles zusammen. Und der schreibt mir das dann so runter, worum es in dem Artikel denn dann geht. Und währenddessen gucke ich auf der Seite und sehe, ach krass, der Artikel ist ja hinter einer Paywall. Aber der Agent spuckt mir halt wunderschön jetzt hier den Artikel komplett aus. Und dachte, das ist ja toll, hat jetzt eine Möglichkeit, da jetzt doch was zu sehen, was ich jetzt nicht sehe. Und dann frage ich halt nach und nach und stelle dann halt fest, und irgendwann gibt er mir zu und sagt, nee, sorry, das habe ich alles eigentlich gerade total erfunden aus dem Kontext da und da und da. Du hast aber völlig recht, eigentlich habe ich nur den ersten Paragraf richtig lesen können und danach bin ich eigentlich auch auf die Paywall gestoßen, aber hab das jetzt mal einfach dazu gedichtet. So. Und dann dachte ich mir auch so, krass, das habe ich jetzt echt schon sehr lange nicht mehr erlebt, dass mir jemand so dreist eine Halluzination unterjubeln wollte. Deswegen, also wo siehst du das denn gerade noch, die Grenzen dabei? Oder was stellst du gerade fest?

SPEAKER_01 43:34

Das ist super spannend. Aber erstmal, wie gesagt, dadurch, dass wir ganz bewusst gemeinsam mit dem Kunden den System-Prompts own und auch mit dem Kunden gemeinsam die Hallo-D, also the temperature, den Halluzinations-Level einstellen können, ist da schon mal eine gewisse Reduktion da. Aber es gibt Bereiche, wo du ja Kreativität haben willst. Also, gerade wenn du Artikel schreiben möchtest, Wenn du Content generieren möchtest, möchtest du eine gewisse Kreativität haben. Wenn du Entscheidungen treffen willst, ist es jetzt der Journalist oder der Journalist und gibt es den überhaupt, da möchtest du sehr deterministisch vorgehen. Das ist das eine Thema. Das andere Thema ist, wir tendieren immer, deswegen habe ich mich so gefreut, als du am Anfang gesagt hast, virtueller Mitarbeiter, die KI immer noch als irgendwas anderes, Künstliches zu betrachten. Es gab mal irgendwo so einen netten Artikel über Tesla. Also Tesla darf Milliarden Kilometer fahren und darf keinen Unfall machen und der Mensch darf aber irgendwie alle 20.000 Kilometer in irgendein anderes Auto reinrasen. Also ich glaube, das ist ein Mindset-Change, dass wir irgendwann akzeptieren, dass die KI uns nichts Böses will, wenn sie dir irgendeinen Artikel extrahiert, der gar nicht existiert, sondern das ist halt nach bestem Wissen und Gewissen und versucht dir halt Will to Please. Aber ist das nicht wahrnehmlich menschlich?

SPEAKER_00 44:59

Ja, absolut. 100 Pro. Und wir das ist natürlich die andere, dass sie die Kehrseite der Medaille, wir überbewerten den Fakt, dass uns jetzt eine Maschine Quatsch erzählt, aber sie ist ja darauf auch trainiert worden, etwas zu kreieren und das ist meistens richtig und aber manchmal auch kompletter Blödsinn. Und ich glaube, wir treffen viel mehr Menschen, bei denen es kommt sehr viel öfter Blödsinn raus und sehr viel seltener das richtige Ergebnis oder ein akzeptables. Von daher hast du das, glaube ich, schon sehr richtig eingeordnet.

SPEAKER_01 45:29

War vielleicht technisch, Philipp, was wir zum Beispiel jetzt mit unserer Interviewpipeline gemacht haben, ja. Also du sprichst mit der, die heißt jetzt Clara, kann aber auch irgendwie Mann oder Frau, also gar nichts sein, aber das ist einer, ein Videoavatar, mit dem du kommunizierst. Aber im Hintergrund sind vier Agenten, die laufen, ja. Und ich habe bewusst vier Agenten gewählt, weil jeder einzelne Agent eine spezielle Aufgabe hat. Der erste hat die Aufgabe, dich zu begrüßen und dein CV mit dir gemeinsam durchzugehen. Der nächste hat mit dir die Aufgabe, die Must-Haves-Fragen durchzugehen. Der nächste das Interview, der nächste mit dir den Coding-Test, der nächste mit dir die Terminvereinbarung und so weiter. Und ich habe das bewusst abgekapselt, aber du merkst das, du merkst diesen Agent-Handover gar nicht. Und ich habe das bewusst gemacht, um den System-Prompt möglichst kompakt zu halten und möglichst genau auf dieses Thema zu fokussieren. Den Fehler, den wir ganz oft machen, ist, dass wir, deswegen bin ich eben kein, aber wie gesagt, es ist eine Philosophie und Anthropic ist ein Riesenunternehmen und ich will nicht sagen, dass sie das falsch machen, aber deswegen bin ich nicht kein großer Freund von so Multi-Purpose-Agents, die irgendwie so die eierlegende Wollmilchsau haben. Das ging bei uns los, als wir unseren Family-Chat-GBT-Account haben. Ich weiß nicht, ich habe irgendwas zum Foto unseres Hundes gefragt, mein Sohn zu seinem Studium, eine Frau zum, ich weiß nicht was, irgendwelche Reisen. Das System weiß ja, kann überhaupt nichts mehr irgendwie definieren, was sich jetzt eigentlich mein Profil lässt. Und wir haben festgestellt, je kleiner du das schneidest und je deutlicher du dem Agenten erklärst, was er zu tun hat, desto besser sind die Resultate und desto mehr kannst du die Halluzinationen oder irgendwelche kreativen Ausflüchte irgendwie reduzieren.

SPEAKER_00 47:16

Das ist spannend, das ist ein interessanter Gedanke. Das heißt, du hast einen Agent nach vorne, also ein Agent Frontend, also eine Person, mit der der Mensch dann interagiert oder die Person aus dem Interviewprozess, aber hinten dran laufen mehrere Agents und die machen dann manuelle, oder nicht manuell, die machen dann ein Handover und haben nur sehr dedizierte Tasks.

SPEAKER_01 47:37

Die haben ihr eigenes Toolset, ja, die haben ihr eigenes Toolset, also mit MCP, du hast auf das und das Toolzugriff und die haben hier einen eigenen System-Prompt. Und dann geht es zum nächsten. Und der hat dann wieder natürlich die, wie gesagt, die Sprache nach außen raus, ist die gleiche. Aber auch wie, lässt du, darf er dich, darfst du den unterbrechen, darfst du ihn nicht unterbrechen oder wie auch immer. Oder es ist jetzt nur eine reine Information oder wie auch immer. Das können wir halt dann jetzt pro Agenten einstellen und können so den Flow auch irgendwie optimieren. Und das lief jetzt bisher so am allerstabilsten. Und so kann ich dann eben auch diese Module, da kann ich sagen, okay, ich möchte morgen gerne den Culture-Fit-Test machen, schalte ich den Agenten nach hinten raus, wie du es gerade richtig beschrieben hast. Der hat dann halt wieder andere Tools und andere Fähigkeiten. Und ich habe gemerkt, je größer der System-Prompt wird, desto mehr neigt das System zur Halluzination und vergisst den Tool-Aufruf. Das ist das Kritischste natürlich, nicht? Weil du hast ja, du willst ja, okay, CV ist hochgeladen, der Mitarbeiter, der Kandidat hat, gecheckt, ob der passt. Die erste Frage ist beantwortet worden, die zweite Frage ist beantwortet worden, die dritte Frage ist beantwortet worden. Jedes Mal macht er einen Tool-Aufruf. Und am Anfang hatte ich das, hatte ich einen Agent mit einem riesen System-Prompt und teilweise hat er dann nicht halluziniert, wie du es gerade beschrieben hast, doch auch halluziniert, er hat einfach gesagt, den Tool-Aufruf gar nicht gemacht, weil er den irgendwie übersehen hatte in seinem System Prompt. Und so läuft es am stabilsten. Also meine von meiner.

SPEAKER_00 49:03

Welche Unternehmensfunktionen werden denn deiner Meinung nach zuerst durch AI-Agenten wirklich transformiert werden? Ist das Recruiting auch das, auf das ihr euch jetzt konzentriert habt oder ist das eher was anderes, sowas wie ein Customer Support? Ich glaube, das wurde ja immer prognostiziert oder ist es dann eher sowas wie Softwareentwicklung, wie Marketing, wie Finance? Was denkst du? Oder hast du da keine finale Meinung?

SPEAKER_01 49:26

Genau, es geht immer so um den Automatisierungsgrad, nicht? Und wir haben festgestellt, wir haben Analysen gefahren, du hast bei dem Customer Support Thema den höchsten Automatisierungsgrad, weil du die Fragen relativ klar clustern kannst. Bei HR wären wir beim Automatisierungsgrad von ungefähr 70 Prozent, haben wir berechnet. Du hast andere Bereiche Softwareentwicklung. Es gibt einen Grund, warum es ein Codex und ein Cloud Code und ein, ich weiß nicht was, ein M-Dash und wie auch immer diese ganzen Tools heißen, gibt, weil natürlich, da hast du einen Riesenhebel auch, da hast du eine riesen Community, die das auch benutzen würde. Aber du hast jetzt gerade so schön gesagt, Transformieren. Viele haben ja diese Panik, um Gottes Willen ergänzen und ersetzen oder ich weiß nicht was. Ergänzen ja, ersetzen nein. Ja, ich glaube ganz fest daran, dass die Unternehmen sehr, wir haben das ja vorhin schon mal gesprochen, das makroökonomische Thema, die jetzt sehr unter dem Hochlohnland Deutschland vielleicht leiden und vielleicht gegen die großen Mitbewerber aus Amerika oder China kämpfen mussten. Ich glaube, dass da plötzlich eine ganz andere Chancengleichheit da ist. Und ich glaube, dass genau diese Bereiche, die du, ich kann mir auch sehr gut vorstellen, dass es irgendwann eine Sales Negotiation gibt zwischen Agenten. Warum nicht? Ja, also die greifen natürlich auch über ihre Erfahrungen und ihr Wissen zurück und wie wir, wie da Deals machen und so weiter. Und die sind halt auch nicht biased. Die sind halt da so gut ist, natürlich stehen sie für ihr Unternehmen ein, aber also ich glaube, der größte Hebel ist HR, der größte Automatisierungsgrad ist Customer Support, ist Softwareentwicklung. Das sind so die Bereiche, wo du einfach sehr viel schneller, sehr viel mehr Wert schöpfen kannst. Und das ist, glaube ich, das Wichtigste. Du willst, deswegen meinte ich ihm ganz am Anfang, es bringt dir jetzt nichts mit Claude 500 Mal das gleiche Dokument mit anderen Varianten zu generieren. Sondern sei vorsichtig, sag, was ist deine Aufgabe und wenn die Aufgabe abgeschlossen ist, ist die Aufgabe abgeschlossen. Sonst hast du keinen Mehrwert durch das System oder durch die Wirtschaft.

SPEAKER_00 51:24

Ja, ich glaube, ich bin mir nicht so sicher, du hast immer gesagt, ja, der Mensch wird nicht ersetzt durch Agenten. Der Mensch vielleicht nicht, aber für einige Berufe wahrscheinlich schon. Ich kann mir vorstellen, dass die Rolle des Softwareentwicklers, so wie wir sie heute sehen, vielleicht sehr bald nicht mehr gefragt sein wird, sondern es dann, da wird es auch eine Form von Agenten, Software-Supervisor geben, der braucht durchaus ein technisches Verständnis und muss vielleicht auch Informatik studiert haben. Vielleicht aber auch nicht, keine Ahnung. Der wird aber nicht mehr selber Code schreiben müssen oder vielleicht auch nicht mehr Software-Design-Patterns studieren müssen. Dessen Wertschöpfung oder dessen Value wird sich dann an anderen Maßstäben nochmal messen können. Wie er diese Menge an Agents irgendwie orchestriert, wie er sie puppetiert, keine Ahnung, wie man es nennen möchte.

SPEAKER_01 52:14

Ich glaube, den Menschen vielleicht nicht, aber es wird die Rolle ersetzen. Also die Rolle, so wie sie statisch da ist. Aber wir haben ja vorhin das Thema Recruitment angesprochen und dass wir bei Typico ein, zwei Kollegen hatten, die irgendwie nichts anderes gemacht haben als CV-Screening. Das kann jetzt unser System abnehmen, weil du plötzlich irgendwie das um 80, 90 Prozent den Zeitaufwand reduzieren kannst. Aber überleg dir mal, die können sich jetzt um die Talent-Pipeline kümmern, die können sich jetzt um das Onboarding kümmern, die können sich um Strategien kümmern, um Employer Branding kümmern. Das heißt, plötzlich hast du auch dadurch, dass du die KI nutzt, um so dieses Repetitive Work-Abzudecken, plötzlich ganz andere Möglichkeiten, ganz andere Qualitäten für die Mitarbeiter auch. Also ja, das ist, glaube ich, eine riesen Mindset, Shift, Change, mit dem wir erstmal alle lernen müssen, umzugehen. Aber er ist, glaube ich, nicht aufhaltbar, in keinster Weise. Und war noch nie so schnell, ich glaube, es gab noch nie so eine schnelle Veränderung und Change in der Geschichte der Menschheit wie jetzt gerade.

SPEAKER_00 53:12

Merkst du, wenn du selber mit Agents arbeitest, dass du für bestimmte Sachen, bei denen du vorher vielleicht irgendwo ein Softwareprodukt verwendet hättest, um das zu tun, dass du das jetzt nicht mehr nutzt und der Agent das quasi so vorübergehend miterledigt? Ja, auf jeden Fall. Hast du ein Beispiel dafür? Also ich habe tatsächlich auch eins, gerade, dass wir gerade in dem Podcast, der heute rausgekommen ist, oder jetzt an dem, wenn wir aufnehmen, an dem Tag jetzt rausgekommen ist. Aber was hast du erledigt?

SPEAKER_01 53:41

Jetzt durch dieses Thema Content, so ein Content Management-System, ja. Also so ging es eigentlich los für unsere eigene Website. Das war innerhalb von zwei Sekunden stand es. Ich benutze trotzdem gerne im Hintergrund jetzt sowas wie Linear fürs Projektmanagement oder fürs Management. Also er schreibt da natürlich dann rein. Ich nutze trotzdem weiterhin GitHub und solche Dinge für die Code-Versionierung. Aber das war zum Beispiel so das erste Thema, das ganze Thema Backend, Content Management, Customer Success Management und so weiter und so fort. Da musste ich jetzt nichts großartig einkaufen oder sowas. Das baust du dir mal schnell nebenbei. Ja, und macht dann ja auch irgendwo Sinn, das ist dann ja auch irgendwie so ein Produkt. Oder ich werde jetzt nicht anfangen, meine eigenen Videoagenten oder irgendwas zu bauen. Da benutzen wir zum Beispiel LiveKit im Hintergrund. Das ist ein fantastisches Open-Source-Projekt, was unter anderem eben auch ChatGPT für ihren Voice Agent benutzt. Also das ist, da muss man halt immer so ein bisschen unterscheiden, aber wenn es halt schnell geht, dann was war das Beispiel, was du, was du.

SPEAKER_00 54:40

Ja, es war tatsächlich, es ging um Ticketsystem, also Jira und Co. Ich merke das in der Art und Weise, wie ich selber damit arbeite. Gut, wenn ich alleine arbeite, ist es irrelevant, dann baust du dir, es ist einfach Markdown-Files, die du selber mit in dein Repository hochschiebst, da brauchst du kein Jira mehr. Aber selbst das Unternehmen von Michael Reimann von Starmade, die sind auch jetzt auf agentische Software umgestiegen. Und da hat im Endeffekt ein Werkstudent an einem Wochenende hat dann mal quasi ihr eigenes Ticketing-System geschrieben und die haben komplett auf Jira mittlerweile verzichtet. Und das sind natürlich, klar, theoretisch kann jeder jede Software jetzt bauen. Es gibt aber auch Tools, die haben, die müssen sich echt die Frage stellen, ist ihr Burggraben oder ist ihr Engpass so oder so groß gewesen, dass es noch einen Mehrwert bietet, wenn du es auch selber machen kannst. Und ich glaube, da gibt es einige Software as a Service-Anbieter, das sehen wir ja auch an den Märkten. Investoren sind super verunsichert, was Software as a Service angeht. Einige haben da echt ein Problem. Also bei Jira weiß ich es wirklich nicht. Also warum braucht ein Team, selbst wenn das jetzt irgendwie zehn Leute sind, warum brauchen die zwangsläufig ein Tool wie Jira noch?

SPEAKER_01 55:47

Null. Also ich meine, wenn ich mir allein linear, also jetzt linear kannst du jetzt auch nachbauen oder wie auch immer oder nutzen, wir nutzen jetzt halt linear, das hat genau die gleichen Strukturen und Funktionen und ich weiß nicht was und Workflows, wie du es vom Jira kennst, ja. Aber wir reden über einen ganz anderen Preis-Tag. Natürlich kannst du sowas auch gerade selber bauen, aber mein Gott, da gibt es MCP-Linear rein, der Agent legt sich selber Tickets an, das ist sozusagen sein Repository, holt sich die Sachen raus, aber du hast völlig recht, ich glaube, genau so ein Tool oder auch so eine Knowledge Base, da brauchst du die Atlasion-Produkte irgendwann nicht mehr. Aber du hast völlig recht, man sieht das ja auch in den Aktienkursen dieser Unternehmen, auch der großen deutschen SAPs und Salesforces und so weiter.

SPEAKER_00 56:37

Ich glaube nicht an die SARS-Pocalyps oder auch, dass Jira jetzt komplett irrelevant wird. Ich meine, Atlasian hat ja auch andere Produkte noch, aber es ist ja durchaus, also das Risiko ist gerade hoch und das sehen wir jetzt natürlich auch an den Preisen, an den Börsen. Das ist ja nur eine Einpreisung des Risikos, so muss man das, glaube ich, ja nennen. Wenn du jetzt heute nochmal CTO von einem bestehenden B2B-SARS-Unternehmen wärst, wie würdest du denn dein Produkt umbauen, damit es in der Agentenwelt nicht völlig irrelevant wird? Hättest du da eine Idee, wie du vorgehen würdest?

SPEAKER_01 57:07

Du meinst, ob es austauschbar wäre.

SPEAKER_00 57:12

Wie würdest du sicherstellen, dass du jetzt nicht angegriffen wärst von jemandem, der das einfach innerhalb von einem Wochenende anfängt, nachzubauen in der MVP-Version?

SPEAKER_01 57:20

Also nachbauen kann jeder alles. Also wir haben es gerade beschrieben, was willst du jetzt machen? Choose your Battles, ja. Willst du jetzt, willst du, du hast dich entschieden, du brauchst das gerade für dich den größten Nutzen, ein Ticketingsystem zu bauen. In der gleichen Zeit könntest du vielleicht irgendein neues Feature bauen. Das muss jeder für sich selber entscheiden. Also, was ich weiß, Philipp, wir haben damals auch immer gesagt, technisch ist alles möglich. Das ist immer noch so, nur mit dem Faktor 500 bis 1000 Mal schneller jetzt mittlerweile. Und unsere Lösung, diese B2B-Lösung, wir sind ja nichts anderes als auch eine B2B-SARS-Lösung im Endeffekt. Mit den virtuellen Mitarbeitern. Und ich habe bewusst unsere Umgebung modular gestaltet. Das heißt, du kannst dich überall reinklinken. Du kannst sagen, du möchtest gerne nur das Expertenmodul nehmen, ja, und hast deine MCP-Schnittschelle rein. Du kannst sagen, du möchtest gerne den Voice-Agenten nehmen oder der Voice-Agent soll jetzt mit dem Experten-System sprechen oder wie auch immer. Also ich glaube, das ist das Wichtigste, dass du sagst, sei offen, sei offen mit deinen Standards, auch intern mit deinen Standards und nutz das, was da ist. Und MCP ist, glaube ich, was ist das noch nicht mal ein Jahr alt, der Standard, von OpenAI entwickelt worden. Und das wirst du bei uns überall finden, in den ganzen großen Komponenten, sowohl auf der Client- als auch auf der Backend-Seite, exposen wir, wie läuft die Kommunikation über MCP. Und das ist, glaube ich, der wichtige Teil, dass du nicht sagst, du baust den Monolithen und es geht nur das ohne. Wenn du plötzlich feststellst, die Leute interessieren sich nicht für unsere Kommunikation, Slack-ähnliche Kommunikationsplattform, ja, völlig egal, dann nehmen sie halt was anderes. Aber dann können sie halt ihr Slack da reinhängen. Und ich glaube, das würde, das hilft dir zu, ich würde gar nicht sagen, überleben, sondern weiter zu wachsen, weil du halt sagst, hey, die Dinge ändern sich so schnell, aber ich habe da was für dich. Und du kannst es natürlich, kannst du es selber bauen, aber da ist Logik mit drin. Und gerade durch diesen Mode, dass wir sagen, Expert in the Loop, da muss ein Mensch dahinter sein, weil die Regeln kriegst du nicht. Ich habe das verglichen. Ich habe mit dem Heiko und Sonnet, also dem mittleren und dem schwächsten Anthropic-Modell, diese Frage, die ich vorhin erwähnt habe, gestellt, gegen die Top-Opus und OpenAI-Modelle. Und unsere Antwort war deutlich besser. Weil halt da der Expert, der Mensch mit drin ist, weil da eine Logik drin ist, Gehirnschmalz drinsteckt und ja, kannst du dir selber bauen, aber wie gesagt, choose your battles. Das ist so wirklich meine Antwort. Also offene Standards und überleg dir wirklich, was du investieren willst, in was.

SPEAKER_00 1:00:00

Ja, was ich frage mich auch, was passiert denn mit den Mitarbeitern, die sich, und das glaube ich, gibt es immer, wenn es Veränderungen gibt, die sich dem Thema AI komplett verschließen. Ist es vergleichbar mit jemandem, der vor, der sich vor 20 Jahren dem Internet verweigert hat? Oder ist die Veränderung noch viel fundamental?

SPEAKER_01 1:00:18

Viel schneller sich ins Abseil-schießt. Also wir hatten gerade, wie gesagt, Diskussionen mit einem Unternehmen, mit einem sehr technischen CEO und der gesagt hat, AI ist Teufelszeug und ich will meine Mitarbeiter schützen und was er da macht, ist genau das Gegenteil. Er beschleunigt die Abwärtsspirale nur noch weiter. Und ich glaube, dass es das deutlich schneller geht, als es egal dem Internet gegenüber. Es gibt immer noch Leute, die sagen, Internet ist Teufelszeug, aber ist ja egal. Aber jetzt musst du, jetzt ist die Bewegung so schnell und so schnell da und du musst dir halt überlegen, wie kannst du damit, wie kannst du damit das kritisch sozusagen, also gar nicht negativ gemeint kritisch, aber also du musst dich damit auseinandersetzen. Du kannst es nicht sagen, ich mach's nicht, weil es überall sein Zuhause finden wird.

SPEAKER_00 1:01:13

Was muss denn ein Entwickler heute noch lernen, wenn er dann wirklich in, keine Ahnung, in zwei, drei, vier, fünf Jahren noch Relevanz sein will und vielleicht selbst sogar noch CTO werden möchte. Ist es dann einfach nur, ey, beschäftig dich nur noch mit AI oder ist es noch mehr?

SPEAKER_01 1:01:28

Also ich würde mir wünschen, also dich mit dem Produkt, mit dem Kunden zu beschäftigen. Also das ist ja immer so die, ich habe nie verstanden, ich glaube, das war auch Teil unseres letzten Gesprächs, warum es die Trennung von CPO und CTO gibt. Jetzt hat der CTO endlich, auch die jungen CTOs, die du coacht, Philipp, endlich mal die Möglichkeit, sich intensiver mit dem Produkt zu beschäftigen. Weil theoretisch kannst du jetzt mit einem Claude Code und einem guten Produktverständnis dir den One-Man-Unicorn bauen. Ja, was du vorher nie konntest. Also mit einem technischen Verständnis natürlich. Das heißt, ich glaube, das ist eine riesen Opportunity für CTOs, sich endlich mehr intensiver mit dem Kunden und mit dem Produkt und ich weiß nicht, was zu beschäftigen, oder das ist ein Aufruf dazu. Ich glaube, das ist eine riesen Opportunity, die man nutzen sollte.

SPEAKER_00 1:02:23

Interessanterweise, ich baue gerade auch an eine Art Softwarefabrik mit einem Orchestrierungslayer. Und der Orchestrierungslayer sieht auch vor, dass verschiedene Rollen im Unternehmen dort als quasi Agenten gebaut werden. Du sprichst dann als User immer nur noch mit dem CEO. Und der CEO, der instruiert dann CTO und so weiter und so fort. Und der gibt das wieder an seine Entwickler und die bauen das dann und die sichern das dann Ganze ab. Und da ist auch die Frage aufgekommen, und da musste ich tatsächlich auch an unsere Session vom letzten Jahr mich daran erinnern, was passiert denn mit der Rolle des CTO und CPO? So zusammenlegen oder auseinanderdröseln? Und da war aber trotzdem, da habe ich einige Diskussionsrunden mit Claude Coote gedreht, um darüber zu fabulieren und zu fachsimpeln. Und Claude Cote hat mir sehr streng empfohlen, diese Rollen mit davon zu trennen. Und die Logik, die es hatte, war ja durchaus nachvollziehbar, weil es ja durchaus auch unterschiedliche Aspekte sind. Und ich glaube, auf dem agentischen Spielfeld würde ich das auch genauso umsetzen, also CTO und CPO voneinander trennen, weil es auch wieder unterschiedliche Anforderungen sind. Aber auf der menschlichen Seite bin ich immer noch wie vor einem Jahr deiner Meinung auch, dass diese Rollen auch kombiniert gehören und dass der CTO auch die Product-Verantwortung mittragen sollte. Das aber nochmal so als interessanter Einschub dazu.

SPEAKER_01 1:03:47

Ja, ich finde das sehr witzig, dass Claude Cote dir das empfohlen hat, weil Claude Cote macht genau das Gegenteil von meiner Erfahrung her. Also Claude Cote ist, wenn du sagst, Claude Cote als CTO betrachtest, der sich Gedanken über die Architektur und über die Strukturen und über Test-Driven Development macht. Dafür hat ja Claude Cote auch seine eigenen Skills, hat er auf der anderen Seite auch einen Skill, der sich Brainstorming nennt. Und ich habe noch nie einen so guten Product-Sparing-Partner gehabt, der sagt, hey Albrecht, hast du daran gedacht und wir könnten das und das machen? Also mit einer Produkt-Capability wie Claude Cote. Also Claude Cote vereint für mich die besten Eigenschaften eines CTOs und CPOs. Und deswegen finde ich es lustig, dass Claude Cote dir empfohlen hat, das zu trennen. Aber mein Gott, ja, das ist vielleicht, ja, das ist nur meine Wahrnehmung, dass ich erstaunt bin, wie was für ein toller Produkt-Sparing-Partner Claude Kot neben einer Entwicklungskapability eben auch sein.

SPEAKER_00 1:04:48

Was nutzt du alles für LLMs? Bist du tatsächlich alle am permanent ausprobieren, auch wie sie sich weiterentwickeln? Oder ist dein Fokus gerade Cloude Code oder Cload allgemein?

SPEAKER_01 1:04:58

Ich habe alles möglich, ich habe von M-Dash über Cursor. Cursor ist ja dann flexibel. Ich habe Codex probiert, da habe ich gesagt, jetzt gebe ich mal vor ein paar Wochen, als OpenAI mit dem neuen Codex-Model rauskam, eine Chance. Ich habe die Erfahrung gemacht, CLI-Clode-Code ist das Allerschnellste und Beste. Ich habe es auch mit der Cloed-App versucht und die ist, würde ich sagen, Faktor zehnmal langsamer. Ich weiß nicht warum, da hast du natürlich noch Cowork drin und den normalen Chat drin, aber eben auch den Code-Tab, als wenn du CLI-Cloed-Code benutzt und das ist bis jetzt mit das das Stärkste, was es da eigentlich da draußen gibt. Für die Agenten, ähm, eher so die Frontier-Models, aber genauso ZAI, also GLM, chinesische Modelle, Deep Seek und was alles noch so da ist.

SPEAKER_00 1:05:49

Wie sehr erwischt du dich dann zwischendurch darin, dass du dann merkst, oh, jetzt bin ich schon wieder distracted, weil jetzt kommt das neueste Modell und ich muss es jetzt irgendwie gefühlt, ich, ich fühle mich verpflichtet, es wieder auszuprobieren. Ähm, Siehst du da auch, dass da viel Zeit reinfließt?

SPEAKER_01 1:06:03

Ja, also für unsere Agenten jetzt eher nicht, da nehme ich jetzt irgendwie herkömmliche Modelle oder auch wenn es gerade wegen DSGVO, da gibt es nicht so eine große Auswahl. Da gibt es ein bisschen Mistral und da gibt es ein bisschen OpenAI mit Data Boundaries in Frankfurt irgendwie gehostet. Aber wir haben, ich habe natürlich die Qualität verschiedener Modelle ausgetestet für spezielle Aufgaben, aber fürs Coding selber habe ich auch, wie gesagt, verschiedenste Toole ausprobiert. Ich bleibe jetzt erstmal bei Cloud Code. Aber auch da gibt es Riesenqualitätsunterschiede. Also du merkst richtig, wenn Enthropic wieder ein Thema hat, kannst du, da bin ich teilweise sogar von Opus runter auf Sonnet gegangen, weil ich festgestellt habe, in dem Moment ist Sonnet deutlich zuverlässiger als das Opus-Modell. Dann gehst du auf die Statusseite von Anthropic, dass okay, Wonder Why, die sind wieder rot. Also da finde ich die Zuverlässigkeit, also von der Qualität her super, wenn es läuft. Aber Zuverlässigkeit hat, finde ich, Anthropic in den letzten Monaten ziemliche Probleme gehabt.

SPEAKER_00 1:07:11

Was sollte denn ein CTO aktuell auf keinen Fall an Agenten delegieren, also zumindest heute mal noch nicht?

SPEAKER_01 1:07:19

Ich glaube, sky is the limits, aber er braucht sich in the loop. Er muss sich immer, also ich würde es gar nicht sagen, speziell der in der Bereich jetzt nicht. Natürlich, es gibt gewisse Regeln, an die er sich halten muss, also regulatorische Regeln, die teilweise ein Riesenhemdschuh sind. Die Amerikaner und die Chinesen interessiert unser EU-AI-Act nicht. Und Europa tendiert leider dazu, wenn sie irgendwas Angst haben, irgendwas zu überregulieren in vieler Hinsicht. Daran muss es sich natürlich halten, an die rechtlichen Anforderungen, sogar sehr strikt halten. Also das hat auch massive Strafen dann für das Unternehmen, also ist noch nichts enforced worden. Aber ich denke, er muss sich immer überlegen, wie kann ich Sanity-Checks machen. Wie mit dem normalen Mitarbeiter auch. Also tägliche, nicht tägliche, aber regelmäßige One-on-Ones mit dem Agenten zu führen. Ich glaube, das ist der wichtige, das ist der wichtige Hinweis. Und nicht Autopilot und lass laufen. Ja, das wäre so meine Empfehlung.

SPEAKER_00 1:08:21

Sehr gut. Wir nähern uns auch fast schon dem Ende, Albrecht. Ich habe auch noch ein paar Rapid-Fire-Fragen mitgebracht und würde mich freuen, wenn wir die noch machen. Aber davor nochmal eine Frage an dich, wenn wir uns jetzt in zwölf Monaten nochmal zusammensetzen würden, was ist denn so, wo stehst du denn dann mit Aveom Intelligence? Was habt ihr euch als Ziel vorgenommen? Oder was glaubst du, was hat sich in den nächsten, was tut sich in den nächsten zwölf Monaten bei dir und aber auch gerade, was die Technologie drumherum angeht, mit der du dich ja sehr beschäftigst?

SPEAKER_01 1:08:46

Ich hoffe, dass wir wirklich bei ganz vielen Unternehmen ihren Pain reduzieren können. Also natürlich sind wir keine Charity-Organisation, natürlich wollen wir auch Umsätze generieren, aber ich möchte gerne den Mitarbeitern ermöglichen, das ist meine Vision, sich auf die Dinge zu konzentrieren, die wirklich Spaß sind und die wirklich herausfordernd sind. Und die Unternehmen eben auch den Pain, den sie haben, durch stupide, repetitive Arbeit zu reduzieren. Das ist so meine Vision, die da ist und das nicht nur in Deutschland, sondern über alle Grenzen hinaus. Das wäre so meine Vision für mich und für uns und wo ich mich in zwölf Monaten sehe.

SPEAKER_00 1:09:33

Sehr gut. Sehr schön. Dann lasse ich es. Es ist mittlerweile Tradition geworden hier im Podcast, dass wir am Ende eine Handvoll Rapid-Fire-Fragen beantworten. Ein Job, der schneller durch AI-Agenten verändert wird, als die meisten glauben. Was denkst du?

SPEAKER_01 1:09:49

Ja, wir haben über so viele verschiedene Bereiche gesprochen, aber ich glaube, gerade im Bereich HR, da wird sich wahnsinnig viel tun. Andere Bereiche, die schon in großer durch die HWs und die Ligoras ist der ganze juristische Bereich, der gerade total im Umbruch ist, hätte auch niemand gedacht.

SPEAKER_00 1:10:08

Das ist richtig. Ein Job, der durch AI-Agenten deutlich wichtiger wird.

SPEAKER_01 1:10:13

Der CTO.

SPEAKER_00 1:10:15

Sehe ich auch so tatsächlich. Ein AI-Tool oder Agenten-Setup, das du persönlich jeden Tag nutzt. Ich glaube, ich weiß die Antwort, sag's trotzdem.

SPEAKER_01 1:10:23

Ja, Claude Code.

SPEAKER_00 1:10:25

Herzlichen Glückwunsch. Größter Mythos über Agentic AI.

SPEAKER_01 1:10:28

Nimm Jobs weg. Ah, auch gut.

SPEAKER_00 1:10:32

Und last but not least, ein Satz, den jeder CTO 2026 ernst nehmen sollte.

SPEAKER_01 1:10:38

Sei mutig. Ja, also sei mutig auch in Bezug auf diese Themen, ja, also auf die Nutzung von den Themen, ja. Und versuch's einfach. Also das ist, glaube ich, ganz wichtig. Hab keine Angst davor.

SPEAKER_00 1:10:51

Und jetzt noch als Einschub am Schluss, weil das Thema, gerade als ich meine eigene Frage vorgelesen habe, mit größter Mythos über Agentic AI, da ist mir das Mythos-Modell wieder eingefallen. Was glaubst du, wann wir das live sehen werden? Also es gibt Leute aus Startups, mit denen ich zusammenarbeite, die sagen, das wird in den nächsten sechs Monaten kommen. Ich bin dann, ich denke, es wird eher zwölf bis 18 Monate dauern, bis wir das live sehen.

SPEAKER_01 1:11:12

Ich glaube, das ist ein riesen, riesen Thema und das ist, das kotzt mich leider schon wieder so ein bisschen an, auch in Europa. Also wenn das wirklich so passiert, wie es passieren soll, oder was es, was Mythos machen kann, dann müssen wir uns hier sehr warm anziehen, weil ich glaube, dass Anthropic das gewissen Unternehmen zur Verfügung gestellt hat, die natürlich dann irgendwo einen Wettbewerbsvorteil in irgendeiner Form auch haben. Also ich glaube, dass wir da uns einfach auch als Europa und europäische Unternehmen mehr öffnen müssen und auch ein Gegengewicht darstellen. Es gibt, wenn du dir anschaust, es gibt, außer, glaube ich, Mistral, gibt es kein ernstzunehmendes LLM in Europa. Alles ist.

SPEAKER_00 1:11:56

Hätte ja mal alle Alpha sein sollen, aber das hätte sollen.

SPEAKER_01 1:12:00

Das ist, glaube ich, wir reden über Defense und wir reden über ich weiß nicht was und dann reden wir über Modernisierung und Interbürokratisierung und so weiter. Und auf der einen Seite regulieren wir uns gerade völlig zu Tode. Und das ist, glaube ich, ein Thema, was wir uns wirklich. Hieß es jetzt, der EU-Eikt ist entschärft worden, ja, Bullshit, nix, gar nichts. Das ist eine reine Defense-Position. Wir wissen nicht, was wir in Europa tun sollen. Und das ist, glaube ich, eine Riesengefahr. Und das spielt jetzt auch das Thema Mythos irgendwie so mit rein. Ich weiß nicht, mir ist jetzt nicht bekannt, welches große Unternehmen unter europäische Unternehmen darauf momentan auf diese, also diese.

SPEAKER_00 1:12:39

Also zumindest die Linux, die Linux Foundation hat auf jeden Fall Zugriff drauf, ist kein Unternehmen im Klassensne, aber ist auf jeden Fall europäischer Natur.

SPEAKER_01 1:12:47

Aber die ganzen Großbanken sind alles amerikanische, Großbanken oder Unternehmen dort und Europa ist außen vor. Und ich finde, da muss die Politik auch mehr sich öffnen und mehr darauf einwirken.

SPEAKER_00 1:13:01

Ja, ich sehe es tatsächlich auch so wie du. Natürlich ist es auch so, es ist ja auch nicht verkehrt, die kritische Infrastruktur absichern zu wollen und das jetzt nicht einfach mal nach draußen zu sehen, sondern gucken, wir aber gucken, der stärkste gewinnt schon irgendwie. Ich glaube, das würde nämlich sehr viel Chaos verursachen und ich glaube, das ist das Letzte, was wir gerade noch brauchen können.

SPEAKER_01 1:13:19

Genau, du brauchst, du brauchst, du musst den, also die europäischen Unternehmen oder die Politik muss dafür sorgen, dass du Chancengleichheit hast. Eben genau, was du gerade beschrieben hast, für die Absicherung der kritischen Infrastruktur.

SPEAKER_00 1:13:31

Sehr schön. Albrecht, vielen lieben Dank. Es war mir ein Fest mit dir nochmal hier über AI, Cloud Code und alles drumherum und auch über AVM Intelligence und das, was ihr baut, zu sprechen. Da müssen wir das in einem Jahr wiederholen. Mal gucken, ob wir dann noch irgendwo ist, ob dann die Apokalypse, die SARS-Pokalypse schon da ist oder die Singularität, wer weiß es schon, aber vielen lieben Dank.

SPEAKER_01 1:13:56

Danke sehr, viel lieber Philipp. Hab einen wunderschönen Abend.

SPEAKER_00 1:13:58

Ja, du auch. Mach's gut. Ciao, ciao.