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• „Unternehmen nutzen 90 Prozent ihrer Daten nicht – sie sind für generative KI aber wertvoll“

  Veröffentlicht am: 01.01.2025

  Ein gutes Datenmanagement ist die Grundlage für innovative KI-Anwendungen. Die Anforderungen der generativen KI unterscheiden sich grundlegend von der bisherigen Digitalisierung. Christine Legner von der Universität Lausanne erklärt, worauf es im KI-Zeitalter ankommt.

• Eine Stunde Zeitersparnis am Tag für den CEO

  Veröffentlicht am: 04.12.2024

  Kärcher-Chef Hartmut Jenner geht beim KI-Einsatz voran: Nur wer selbst mit KI-Lösungen arbeite, könne deren Potenzial wirklich verstehen. Und er warnt seine CEO-Kollegen: Wer die Euphoriewelle abwartet, verliere wertvolle Zeit und falle im Wettbewerb zurück.

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  Einen schönen guten Tag und ganz herzlich willkommen zu einer neuen Folge unseres FFZ Podcasts zur kürzlichen Intelligenz. Wie sie wissen, sprechen wir in diesem Podcast mit unseren Gästen ganz konkret über den Einsatz von künstliche Intelligenz. Was heute geht, was morgen vielleicht geht, auch was noch nicht funktioniert und auch darüber, was wir vielleicht gar nicht tun sollten. Wir, das sind Peter Buchmann, Holger Schmidt. Wir beschäftigen uns an der TU Darmstadt am Fachgebiet Wirtschaftsinformation und im Digitalwirtschaftsbriefing der frankfurter allgemeinen Zeitung mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz und deren Auswirkungen auf Wirtschaft und Arbeit. In der heutigen Folge haben wir Hartmut Jenner zu Gast. Er ist seit mehr als 23 Jahren Geschäftsführer und Vorstandsvorsitzender des Reinigungsgeräteherstellers Kärcher. Teil des Unternehmens ist er schon seit 1991 und war dort in einigen geleitenden Positionen tätig. Unter anderem als Geschäftsführer von Kärcher in Nordamerika, wurde als Vizepräsident des Geschäftsbereichs Haus und Garden, wo er bereits 2001 zum Geschäftsführer benannt wurden. Seit ta zwei tausennd 21 ist jetzt zusätzlich auch für den Vorstandsbereich Technologie verantwortlich und er kennt sich wirklich schon seit seinem Studium gut mit KI aus. Wir sind sehr gespannt auf deine Sicht der Dinge heute. Schönen guten Tag, ha Viener. Ja, ich grüße euch ganz herzlich. Als KI oder Data Specialist bei Datev kannst du Arbeit und Leben perfekt verbinden. DATEV bietet dir innovative Einsatzszenarien, eine wertschätzende Unternehmenskultur und vielfältige Perspektiven. Bereit für eine gemeinsame Zukunft? Jetzt bewerben unter go datev de it. Ja Hartmut, du bist CEO eines großen international tätigen Unternehmens. Lass mich doch mal so fragen, welchen Stellenwert hat denn das Thema KI für dich persönlich? Also sowohl im Beruf als auch gerne im privaten Umfeld. Ich glaube, ist KI zunächst mal einordnen, wie ich es einschätze, wenn man sieht, dass es verschiedene Technologiesprünge in der Menschheit gegeben hat. Vielleicht wieder Dampfmaschine beginnen, Elektrizität, Mobilität, Internet. Ist KI wirklich eine große neue technologische Entwicklung und eine Welle, die nochmals die Menschheit von der Produktivität und für die Entwicklung deutlich weiterbringen wird? Das war jetzt mal der große Rahmen. Jetzt gehen wir ins Konkrete rein. Ich benutze KI schon persönlich seit einem Jahr beruflich so vielleicht seit neun Monaten. Und es gibt ganz klare Use Case. Ich gebe ein Beispiel. Meine Frau und ich haben einen Kindergarten und wir wollten neues Logo machen. Einmal KI eingesetzt, zack, 10 Vorschläge, eins ausgesucht, fertig. Dauer 15 Minuten. Da hätte wir noch einen Designer beauftragt und hätte dann diskutiert und wie auch immer. Also ganz konkret, oder ich hal kürzlich ein Fahrzeug verkauft, habe ich kurz einen Kaufvertrag machen lassen, dauerte 1 Minute. Also das sind ganz konkrete praktische Beispiele, die ich jeden Tag anwende. Und im Beruf ist bei mir so, dass ich faktisch keine Mail beantworte oder sogar eine WhatsApp, ohne dass ich nicht KI mit integriert habe. Bedeutet ganz konkret, ich spielin mir ein Teil der Tagesarbeit, wo einfach meine Geschwindigkeit damit die Produktivität erhöht und die Fehlerquote oder auch die Themen, wo du viel Gedanken darüber machen musst, die eigentlich keinen riesen Nutzen haben, einfach verbessern. W bei dem letzten Anwendungsbeispiel bleiben, Thema Mails beantworten etc. Wenn du mal über einen ganz dicken Daumen schätzen würdest, wie viel Zeit sparst du ein? Also pro Tag würde ich schon sagen, dass man da knapp 1 Stunde rankommen, schätze ich so knapp 15 Minuten, 1 Stunde. Doch, also das bringt es schon. Und was auch ist nochmal die Formulierungen sind einfach noch mal sa wo du nachdenken musst, wie es formulierst, welche Wortwahl und so weiter, ist einfach viel schlüssiger. Beim Namen Kärcher denkt ja jeder sofort an die gelben Hochdruckreiniger in seiner Garage. Ich habe auch einen da stehen. Aber vielleicht auch was haben denn diese Reinigungsmaschinen mit KI zu tun? Also jetzt außer ##erhalb deiner persönlichen Anwendung, wo setzt Kärcher denn KI überall schon ein? Kann man das irgendwie umfassen? Ja, es gibt da sicherlich so drei große Einsatzgebiete, man mal da untergliedern darf. Das erste Gebiet ist natürlich in der Maschine selber. Das heißt für uns ist sehr wichtig, dass man z.B. schmutz erkennt. Wie viel Schmutz ist auf dem Boden? Das ist ganz relevant für uns. Dann kann man die Reinigungsmethodik eben an den Schmutz anpassen. Also sich höherer Druck, höhere Drähgeschwindigkeit einer Bürste, mehr Reinigungsmitteleinsatz und ähnliches ist eine ganz typische Anwendungen Undin auch bis zur Bodenerkennung. Also wir haben heute Haushaltsroboter, die erkennen, ist es ein Teppichboden, ist ein Hartflächenboden etc. Hat man ganz andere Einsatzgebiete, also Teppich, kein Nass Einsatz und so weiter. Ganz pragmatisch. Und das zweite Einsatzgebiet ist natürlich die Reinigungssteuerung. Wenn man sieht, dass heute in Gebäuden natürlich relativ statisch gereinigt wird. Wir sollten ja dort reinigen, Gebäude wo der Schmutz ja eigentlich ist und nicht nach Reinigungplan statisch. Wenn du nicht im Büro bist, 14 Tage macht keinen Sinn dein Büro zu putzen, das wird ja gar nicht dreckig. Also man dynamisiert über KI praktisch die Reinigung selber. Wenn du z.B. jetzt ein Büro du jeden Tag verindern würdest mit deinen Mitarbeitern, dann müsstest vielleicht einen Tag jeden Tag rein, statt einmal die Woche, was der Reinigungplan vorgibt. Diese Dynamisierung ist ein zweites Einsatzgebiet wird einfach besser und effizienter, Schlüss sogar hygienischer. Und der dritte Einsatzgebiet, das ist sicherlich für euch am nachvollziehbarsten. Kärcher steht natürlich für Reinigung. Das ist es so selbst erklärend, zumindest in bestimmten Sprachräumen und bestimmten Ländern. Und eine der häufigsten Fragen, die selbst ich persönlich bekomme, wie reinige ich das? Das ist die Frage es gibt ein Reinigungsproblem in Anführungszeichen für einen Kunden und er fragt wie soll ich das reinigen? Und das sind über KI sensationell lösbar, die Antworten daraufzu geben. Das sind ganz typische drei Aningsgebiete. Also Kundennutz im Sinne von erklären, wie es reinigst, das zweite dynamisieren, dass am richtigen Ort reinigt und das dritte die Maschine intelligenter machen. Wenn wir gerade mal zu diesem Thema Chats kommen, was du erwähnt hast, wie habt ihr das konkret gemacht, dass die Kunden jetzt über einen Chat fragen können? Genau das, was du gerade ausgeführt hast. Also es fing damit an, muss man ganz offen sein, in Ländern, wo eben die Kosten für den klassischen Customer Service, so heißt er diese Einheit normalerweise die Kunden calls annimmt und bearbeitet, wie z.b. im Bereich Skandinavien, sind die Mitarbeiter sehr, sehr teuer oder gar nicht verfügbar und das klassische Outsourn in andere Regionen, was viele gemacht haben, hat sich am Ende des Tages nicht bewährt. Und so haben wir fast waren wir gezwungen Chatbots zu nehmen, zumindest mal eine Vorfiltration zu machen über die Fragestellung. Das heißt leichte einfachen Fragen konnte der Chatbot selber schon beantworten, aber wurde es komplizierter, wusste er, er muss einen Spezialisten übergeben und wurde dann auch durchgereicht. Also nicht alles beantworteter Chatbot, sondern er tut auch sortieren und koordinieren, dass er den richtigen Ansprechpartner kommt. Das war der Einsatzgebiet und haben wir sehr schnell festgestellt, es funktioniert sehr, sehr gut und sehr, sehr einfach und haben das dann systematisch ausgerollt auf die Welt. Es ist noch nicht überall bei uns, aber in vielen, gerade in den etwas höheren Lohnländern typischerweise als erstes was ist denn da der technische Hintergrund? Also sind das dann im Moment eher so wenn dann Regeln sodern nach Demtto, wenn der Kunde dies fragt, dann antwortet dies, wenn er was anderes fragt, was anderes oder habt ihr da Sprachmodelle und so eine Wissensbasis drunter gelegt? Genau, also wir brauche ich beides. Die Wissensbasis, also wie Wikipedia, da greift unsere Systeme zu und zieht es raus. Genau und das andere ist auch das Te Alsokt lernt die Antwort zu finden auf die Frage, weil sie eben dann mal erfolgt ist und geht dann einfach weiter, wenn wir mal zu den anderen Gebieten kommen. Also Kundenkommunikation ist das eine, das liegt nahe. An welchen Stellen setzt es noch ein? Also im Management, nehmen wir es mal als Beispiel Management, wo sind dort die großen Anwendungsfälle oder wo du auch die großen Potenziale siehst, wo er im Moment dran investiert? Also was z.B. ganz, ganz wichtig für uns im Management sind typische Marktbeobachtungen. Der Reinigungsmarkt ist eher unterinnoviert. Es gibt relativ wenig Marktdaten, muss man ganz klar sagen. Das heißt, es gibt ja viele Märkte sind tief analysiert und haben viele, viele Datenpunkte drin. Bei unserem Markt eher nicht. Und das Thema ist natürlich so Sachen wie, dass wir wissen, welche Kundenbewegung gibt es auf welchen Plattformen, was kaufen die WCHe, Conversion Rates, solche Themen, die ist für uns essentiell wichtig. Natürlich gerade wo wir das wenige Wissen haben, können wir das sehr, sehr schnell abrufen. Und natürlich, das ist elementar wichtig für mich persönlich von der Marktseite her. Jetzt einen Riesenschwenk auf die andere Seite. Wir haben z.B. kI eingesetzt. Bei uns wird vorausgesagt, wenn ein Produktbauteil ein Problem hat an einem Produkt, kann es voraussagen auf Monate hinweg, welches Produktbauteil die nächste Qualitätsproblematik erreichen könnte. Also das kriegen wir schon sechs Monate vorher im Zeitfall. Da kann man jetzt schon schauen, da greifen wir schon relativ früh ein. Also genau zwei ganz unterschiedliche Themenfelder und das setzen wir beides mal KI ein mit großem Erfolg. Das andere, waslich auch viele Effizienzen gibt, sind Dinge, die eigentlich immer aufwendig, nicht immer nur teuer, aber auch zeitaufwendig waren. Also wenn du heute überlegst, wie du werbespots machst, wie du Dinge kommunizierst in unserer Gesellschaft an den Markt, Raaus, Bildgenerierung, die ganzen Themen, ist ja früher unheimlich aufwendig gewesen. Dich ist ja heute ganz schnell leistbar. Und mein Highlight ist für mich persönlich, ich habe einen eigenen Avatar, wo ich denpr in allen Sprachen der Welt halten kann. Kürzlich eine Mandarinen wurde sehr bewundert, dass ich auch manrin kann und das schon mar ein Jokeal ist es aber nicht, weil eslich eine bessere Sprache ist. Und es ist wirklich toll gemacht, finde ich. Ich mache das unheimlich gerne, solche Themen auch mal zeigen, was noch kommen wird. Kommen wir vielleicht mal zum Thema generative künstliche Intelligenz. Was ermöglicht ihr oder was ermöglichst du denn deinen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern? Was dürfen die alles machen? Es gibt ja immer ab und zu mal solche Diskussionen wie oh Vorsicht Datenschutz, da müssen wir ganz doll aufpassen. Wie habt ihr das gelöst? Also natürlich muss man generell den Datenschutz einhalten. Ich bin aber einer, der lieber mal ein bisschen an die Grenzen geht, positiverweise. Warum? Mir ist wichtig, dass die Menschen das nützen, die Tools. Das größte Problem ist doch heute, dass man unheimlich viel digitale Tools bereit zu unternehmen hat, neben auch KI und anderen. Und der Nutzungsgrad der Menschen ist zu gering im Unternehmen, die Möglichkeiten. Und wenn man mal überlegt, wir leben doch als Unternehmen, müssen wir die Produktivitätsstareib investieren in Tools und die müssen genützt werden. Deshalb möchte ich nicht immer gleich mit Beschränkungen reingehen in solche Themen, sondern möchte eher die Möglichkeiten ausloten und mensch, zeig doch mal was möglich ist überhaupt mit solchen Tools wie KI oder generative KI. Ich sehe da nicht das große Risiko. Natürlich muss man Richtung Kunde und Co. Sicherlich bestimmte Themen, aber im Unternehmen selber sehe ich es eher unkritisch, muss ich ehrlich sagen. Da muss man mal schauen, bis man so eine Grenze mal erreicht und nicht immer gleich Grenzen kommen. Da kommen dann immer so Verbotsthemmen zuerst. Das halte ich für eigentlich kontraproduktiv. Stimme ich dir komplett zu. Was dürfen denn die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mit Gen alles machen oder was wollen sie machen? Das ist ja auch noch die Frage. Also ich möchte, dass die alles machen. Gut, das heißt, was wir jetzt gemacht haben, wir haben begonnen vor vier Wochen generell KI auszurollen im Unternehmen. Da kann man jetzt offen drüber sprechen. Wir sind seit 2019 auf Googlehalb es bei uns Gemini, das rollen wir aus, wie wir Google gemacht haben. Ge es hal im Gemin Ambassador etc. Mit flankierenden Schulungsmaßnahmen, übrigens nicht nur außer conseservve, sondern auch wirklich live Schulungen etc. Also die machen das richtig mit hoher Druckbetankung im Unternehmen. Und ich will, dass sie wirklich die Menschen das im Unternehmen nützen und zum besseren für ihre Arbeit. Heute gibt es so viele Routinetätigkeiten, die muss gemacht werden. Aber wenn man es schneller machen kann, es gibt ja für den einzelnen Menschen keinen Mehrwert. Viertelstunde ist 2 Minuten braucht und diese the diese Routine theemmen müssen weg. Das zweite, ich sage es ganz offen, KI wird ermöglichen, dass man die Fehler reduziert. Nochmal ganz deutlich, weil einfach noch mal ein Blickwinkel drauf kommt. Wie vier Augen Prinzip. Im Prinzip selber im vier Augen Prinzip über die KI gesteuert. Man hat eine eigen Gedanken, das soll man auch nicht ausblenden. K ist ja nicht der absolute Heizbringen allem das muss immer wieder reflektiert werden natürlich und das ist auch gut so. Aber das vier Augen zu sagen, ich kommuniziere über den Sachverhalt mit KI, bringt noch einen ganz anderen Blickwinkel drauf. Und reduziert Fehler eindeutig. Und ich glaube Einfachuldigung, ne, kein Problem. Wäre jetzt meine Rechnung naiv wie folgt zu rechnen? Du hattest am Anfang des Gesprächs gesagt, du würdest schätzen, dass du vielleicht so 50 bis 60 Minuten pro Tag an Zeit einsparst. Wenn ihr jetzt, keine Ahnung, 1000 Mitarbeiterinnen, Mitarbeitern habt, die Gen AI nutzen, wäre das dann der Faktor 1000, so ganz grob zumindest, weil das wäre ja ein riesiger Produktivitätszuwachs. Also ich sehe das tatsächlich so. Und die Frage ist immer zu sehen, bringen wir die 1000 auf die H einsparen? Das ist ja deridende Punkt. Das was ich vorher gemacht habe, das heute Problem der Digitalisierung, das betrifft auch KI auch, sind die Menschen, die mitmachen und die Menschen, die es nicht genügend oder gar nicht machen. Und das heißt in Unternehmen oder auch vielleicht die Gesellschaft teilt sich da horizontal, nicht mehr vertikal. Früher war es der Ausbildungsgrad vertikal die Gesellschaft geteilt hat, also mehr oder weniger ausgebildet oder vorgebildet. Und heute ist ich nutze es oder so, ich nütze es nicht so gut oder kaum. Und es ist die Frage, wie bekomme ich die rüber? Und interessanterweise bei der ganzen Digitalisierung, da gehört auch KI dazu, hat es nichts mit der Vorbildung zu tun, den Digitalisierungsgrad, sondern eher umgekehrt. Menschen, die gar nicht die so hohe Vorbildung hatten, nützen eher KI, weil es einen viel größeren Hebel gibt von der Leistungsfähigkeit her. Werähr ein Spezialist dann nicht mehr dieses competitivtive edge mehr bekommt. Verstehenst du, was sie meinen? Verstehe. Und das ist auch das Thema, was man eigentlich schon in der Gesellschaft und auch in der Firma, in der Transformation beachten muss, dass es eigentlich mal andere eher betroffen sind. Jetzt lassen wir dochvor schon meinen kleinen Vertrag, den ich erwähnt habe, noch mal kurz reflektieren. Den hätte ich früher kurz vielleicht im Anwalt gegeben. Es wäre für ihn banale Tätigkeit gewesen. Der hätte wahrlich fast so schnell gewesen wie KI, aber hätte ihm schicken müssen zurückkommen, der hätten mir irgendwas berechnet und diese Aufgabe fällt für ihn als Juristen, der hochqualifiziert ist, gar nicht mehr an. Und ich konnte gut, jetzt kann es als bisschen Jurist aus dem Studium, aber nicht großer Jurist war das überhaupt kein Problem. Und das kön jede andere auch machen. Verstehen sie, was ich meinen? Und das ist der Punkt, was ich meine. Wenn du zurückkommst, das wird einen großen Unterschied machen. Da muss man auch die Ängste in der Firma wegnehmen. Es gibt ja noch genügend Tätigkeiten. Das ist ja gar nicht der Fall. Man müs ja reflektieren. Es gibt viele andere Aufgaben, aber es gibt eine Transformation, was denn der Mitarbeiter leisten sollte in der Zukunft. Wie war denn so deine Erfahrung, als du entschieden hast, ihr führt Gen AI ein? Wie war denn so der Prozentsatz der Belegschaft, wenn wir die mal aufteilen in Leute, die sagen sehr, sehr cool und auf der anderen Seite welche, die sagen oh Gott, das rationalisiert uns vielleicht weg. Oder es gibt ja auch über KI diese Mythen, dass einigegen oh Gott, oh Gott, oh Gott, da kommt irgendwann der D Day und wir sind alle tot. Also ich muss dir sagen, ich bin jetzt da offen, ich ein bisschen früh das zu beurteilen. Also wir haben es seit vier Wochen begonnen und ich glaube das jetzt zu abschließen, zu beurteilen, wäre mir ein bisschen zu sportlich. Es gibt schon jetzt natürlich beides Stimmen, ich muss ich schon offen sagen, aber die Gewichtung, wie viel von was, das wäre wir jetzt zu früh, da müssen wir nochl einen Podcast machen. Gerne. Wie hast du das Thema sozusagen im Unternehmen eingeführt? Also es gibt ja bei allen Digitalthemen sagen ja viel schon wieder was digitales mache ich jetzt seit 10 Jahren, ich habe keine Lust mehr. Jetzt kommen sie wieder damit um die Ecke und es ist wieder was. Das hier ist ja was anderes, weil es ja quasi die Arbeit erleichtert. Also wurde das eher mit mit Freude, mit Begeisterung aufgenommen oder war eher so dieses schon wieder was Neues, muss ich jetzt auch noch lernen? Als KI oder Data Specialist bei Datev kannst du Arbeit und Leben perfekt verbinden. Datev bietet dir innovative Einsatzszenarien, eine wertschätzende Unternehmenskultur und vielfältige Perspektiven. Bereit für eine gemeinsame Zukunft. Jetzt bewerben unter go datev de it. Also ich glaube, wenn man es mal zurückblickend macht, war natürlich so eine Veränderung von Microsoft auf Google eine große Veränderung. Und das haben natürlich auch nicht alle toll gefunden. Natürlich haben wir als Vorstand waren da Vorreiter, haben als erste umgestellt, aber inzwischen ist es schon die Akzeptanz sehr, sehr hoch, weil eben solche Themen wie Gemini auf diesem System deutlich besser sind, muss man eindeutig sagen. Und wie war es bei uns? Innovatives Unternehmen, das gilt für alle Bereiche. Das heißt wir sind eher neugierig, sagen wir mal technikaffiner als andere Unternehmen. Das würde ich mal behaupten. Aber natürlich sind es nicht alle, auch klar. Aber wir als Vorstand, wir wollen da modern sein, wir müssen Produktivitäten heben im Hinblick auf Wettbewerbsfähigkeit etc. Und deshalb gehen wir schon auf solche Chancen wie KI. Und wir haben ganz früh umgestellt und haben geschaut, bringt es wirklich was für uns? Und wo wir gesehen haben, es bringt einen deutlichen Fortschritt, dann haben wir eben das sukzessive eingesetzt und wir musssen auch sagen natürlich gibt es bei uns Profis habe vor das Thema mit der QS kurz genannt mit diesem predictive maintenance mit dem Bauteil da war ein bei uns ein datenspezialist der ist totaler KI fan gewesen der hat so ein chapter aufgemacht und hat da mal gleich mal Druck gemacht und hat verschiedene andere Kollegen dazu geholt was das alles machen kann es gibt eigen so ein Feuer im Unternehmen positives also es ist nicht nur von top down sondern es kommt dann für verschiedenen irgendwo im schnellen Nutzen sehen in dem was KI bietet und das hilft dann eigent schon aber die große Maße im nicht negativen Sinne muss man natürlich schon über die use cases dann weiterentwickeln. Wie habt ihr das denn mit der Gemini Nutzung innerhalb des Unternehmens gemacht habt ihr da sozusagen so einen abgeschlossenen Bereich und dann können die mitarbeiterinnen und mitarbeitern über gemini auf diese dokumente und diesen bereich zugreifen und wie viele mitarbeiter nutzen das denn also die nutzungsgrad erhöhen wir als grad einfach dramatisch durch dieses rollout thema also wir haben in summe über workplaces und am ende des tages werden alle ausgerollt und das weltweit in 82 ländern das bedeutet also wir wollen da sehr offen sein wir alles in der cloud bei und sowieso und das bedeutet hat jeder zugriff drauf natürlich im beschränkten Rahmen für das was er Kompetenzen hat und was er eben Zugriff hat aber wir wollen es sehr offen gestalten also ich glaube neuen Technologien dan wie ich vorher schon sagte nicht beschränken auch nicht im Zugriff wie siehst du denn das ist ja eine ich sehr progressive art an das thema heranzugehen es gibt ja auch viele deiner kollegen die das deutlich restriktiver sehen erst mal abwarten was machen denn die anderen wie siehst du denn diese ki wenn du dich mit deinen vorstandskollegen sea level kollegen unterhältst sind die auch so mit der begeisterung dabei und sehen die auch die produktivitätspotenziale oder hast du das gefühl also jetzt außerhalb von kärche dass das mal wieder so ein thema ist wo wir mal wieder langsam unterwegs sind sagen wir es mal so also ichbe ich glaube schon dass viele CEOs und auch mit den unterhalte schon die Bedeutung von KI erkannt haben. Es ist so dass viele CEOs wie immer bei Technologien natürlich so ein bisschen diese Welwart die Euphoriewelle abwarten und die ernüchterungswelle wenn die kommt und sagen was ist am Ende was bleibt hängen was ist der wirkliche Nutzen davon und ich glaube bei KI sollte man relativ schnell Gas geben das baut ja aufeinander auf vor allem die generative ai bedeutet dann exponentiell nimmt ja das Wissen zu und die Geschwindigkeit. Ich glaube, wenn man da Zeitversatz hat, das könnte tatsächlich einer hinten werfen. Und insofern ich glaube ich ein Frontrunner zu sein, was nicht immer der Fall sein muss. In diesem Fall mache ich der richtige weg und da sind bisschen manche noch zögerlich aus verschiedenen Gründen. Raaus auch natürlich auch das richtige System und die Systeme und so weiter ist auch nicht trivial. Die wird ja dann wie immer bei neuen Technologien von vielen Beratern und anderen geflutet und da Gil eslich immer den richtigen Weg, um die richtige Entscheidung zu treffen, was wie gesagt nicht immer trivial ist. Euer Gen Anwendungsfall, der fasziniert mich sehr, deswegen würde ich noch mal nachfragen. Kannst du uns auch ein paar Aussagen zu den Kosten machen? Also was hat so diese Implementierung der Gener rund um Gemina gekostet? Was für Kosten fallen bei der variablen Nutzung an? Also da bin ich jetzt offen, das möchte ich jetzt nicht so transparent darstellen, damit der ganz offen sein. Das verstehe ich aber vielleicht so in etwa wenigstens. Also es ist schon bestimm. Also ich muss erst mal diese nicht messbaren Kosten wie die Schulungen und das sagen wir das üben am Tool etc. Das ist jetzt nicht drin, das kann man nicht richtig messen, das müssen wir abschätze. Aber wir haben natürlich schon mit dem Google das ganze mit rein verhandelt für die Workplaces. Das war für uns doch schon okay. Das ist ein Schwabe sagt das selten, das will was heißen. Genau. Was wird denn dein Rat an andere CEOs, die jetzt ja vielleicht noch weiter zurück sind und erst mal gucken was funktioniert. Wie würdes denenn raten, wenn sie loslegen wollen? Was wären da sozusagen dann deine Ratschläge an die, die einfach noch davor stehen vor der Entscheidung? Sa a lohnt es sich? B wo fange ich an und c wie nehme ich meine Leute mit? Vielleicht wennär das so Punkte. Also Punkt A selber ich muss es selber nützen, muss einfach wissen was das System kann. Also ich glaube kann ein System nur beurteilen, wenn man selber mal genutzt hat. Also er muss sich selber darauf einlassen und sage ich nützt das einfach daily und dann wird man immer besser mit einem Lerneffekte etc. Das muss man auch nicht so trivial muss richtige Fragen stellen. Das weiß ja jeder und da kriest du viel schneller viel mehr Effizienz für diese selber auch ein. Also Nr. Eins lasse ich darauf ein, Nr. Zwei jedes Unternehmen ist ein bisschen anders, aber da muss schon seine Use Cases definieren. Da kann man heute schon sehr allgemein daran arbeiten. Also bin ich ein Unternehmen, das eher logistisch orientiert ist? Da sind diese Datenpunkte oder wir haben z.B. eine relativ komplexen Roboter zu fertigen da gibt es bei uns jetzt eine automatische stücklistenersstellunglung über KI in der Fertigung und so weiter also da gibt es unheim viel Möglichkeiten die Frage ste ihr müsst das Unternehmen können sagen was w mir am schnellsten hebel BR so würde ich rangehen an das Thema aber das ist mir schon wichtig das dritte die Mannschaft mitnehmen also ich kann es jetzt sagen wir haben jetzt diesen Weg gewählt wir haben den Weg gewählt eben mit diesen ambassors zu machen überall also heute die Kolleginnen und Kollegen sind überall in den Kantinen und arbeiten dran erklären diskutieren mit den Kollegen also sehr transparent so haben es bei der Einführung Google auch vor fünf Jahren gemacht wir haben es in gleichen Welt gewählt weil am gewählt weil am Ende war es sehr gut diebesserer in den verschiedenen einheiten drin zu haben die man ansprechen kann die hillfestellung geben kann die fragen beantworten kann und die nicht abstrakt sind sondern das sind direkte kolleginnen und kollegen ich glaube das ist der richtige weg das einzuführen man muss ja schon nah dran sein an den menschen wenn man so abstrakt macht zu digital macht und nur ein paar schulungen online schulungen macht ich glaube da kommt man nicht weit was und wir müssen die use cases noch einfach transparent machen die Vorteile genau zu den use cases wollte ich noch was fragen ist es eher so dass ihr diese use cases vorgibt also nehmen wir mal an im gen ai Beispiel du kannst dies und dies und jedes machen oder setzt ihr da eher auf die kreativität der Mitarbeiter dass sie sagen okay wenn der Mitarbeiter jetzt auf die Idee kommt er möchte hier was ganz verrücktes machen aus Excel irgendwelche Tabellen erzeugen und umgekehrt dann darf der das machen also ohne dass es so eine direkte Vorgabe gibt nach dem Motto are the does and de are the don't also ganz klar der zweite fall der mitarbeiter sollte schon sagen ich habe einen vorteil darauf wenn ich das einsetze das ist auch so ob ich heute dann designs unterstütze und entsprechend mit ki generiere ob ich im vertrieb Angebote mit ki erstelle ob ich im startups scouting ki drüber laufen lasse oder was es gibt es gibt ja so viele verschiedene use cases die man haben kann hr machen wir inzwischen die Zeugnisse mit ki und die und die stellenausschreibung mit ki und so weiter also es gibt so viele use cases und ich glaube schon das kann man nicht von oben einfach nur vorgeben man kann man schon sagen in der verantwortung in diesem feld haben ein bisschen wenig ki gibt es da was kann man da mehr tun das kann man schon eher mal sagen guckt mal nach aber wir haben so gerne Gilden bei uns im Unternehmen die sich dann eben ganz verschiedene Disziplinen unterhalten was sie machen wo man noch mehr machen kann aber nicht z.b. auch eine Überführung von Excel Tool wir sagen dann die über KI wie kann ich das einlesen wie kann ich das nutzen da unterhalten die sich eben man sich gegenseitig helfen kann unabhängiger Disziplin also ich glaube das muss schon in dem bottom up passieren wie geht ihr dem mit dem technischen Fortschritt um man hat ja das gefühl gerade in gen ist ja im moment irgendwie es passiert jeden tag was neues ganz viele kleine modelle die jetzt kommen man guckt sehr viel auf energieeffiziente modelle aber natürlich an der stelle nacharbeiten muss aber wie schafft ihr es sozusagen mit dem technischen Fortschritt da dran zu bleiben denn überhaupt zu beobachten und zu gucken was denn für euch relevant und was könnt ihr gebrauchen ja das stimmt ist tatsächlich nicht ganz so trivial zu machen also das Thema ist schon das mitgehen ist nichts Thema das Thema ist das gebrauchen kann man es gebrauchen das ist erherste Thema also das was es neues gibt das ist relativ transparent das umsetzen im Unternehmen wo da muss man daran arbeiten aber man muss nicht immer alles so analytisch sehen ich finde ein bisschen tren errer gehört auch dazu also wichtig ist die Erkenntnislage was gibt es was könnte was interessantes sein da haben man natlich verschiedene Möglichkeiten und haben auch Tools dafür aber mir ist wichtiger dass man auch mal dinge einsetzt vielleicht muss es am ende nicht das optimale sein dann macht man es einfach nicht mehr aber ich glaube man muss sich darauf einlassen ist viel zu früh die technologie man sagt es ist gut es ist nicht gut und der tool einsatz ist bei euch auch sehr breit glaube ich der sehr breit wirklich es gibt fast keinen bereich das es einsetzt das wste du eigentlich gar keinen also dann ist es nicht nur die google welt sondern das kann open source sein das kann alles mögliche sein ich hätte vielleicht bis hin zum Einkauf der Einkauf z.B. heute ohne KI könnte der nicht die ganze Lieferanteummer generieren das ist ja ganz wichtig für uns welche Lieferanten könnten das und das liefern das machacht KI sensationell die kennst du ja wie willst du den die recherchieren normalerweise das geht ja kaum also ich finde diesen einfach mal machen Ansatz den ihr da verfolgt finde ich ganz toll aber dennoch vor dem Hintergrund mal die Frage eine Einschätzung zum EU ai Act also im allgemeinen zum einen und zum anderen hat er euch geholfen hat er euch gehindert was magst du dazu sagen da muss manlich sehr vorsichtig antworten natürlich ist generell datenschutz natürlich richtig und wichtig jetzt wo wir das im kontext setzen aber wenn man genau überlegt wo das ganze herkommt die datenschutzgrundverordnung von damals hier die grundlage ist was man heute tut kommt ja ursprünglich von informationsständen von 2011 bis 2013 die wurden ja verhandelt bis 2018 irgendwo in der grös Dimension das heißt ich w schon über 10 Jahre die Grundlage was hat sie den 10 Jahren denn getan ja das kann ja gar nicht die Basis für die Entscheidungsfindung sein im Hinblick auf für mich Datenschutz m es ernst nemen gar keine Frage aber man sollte auch schauen dass wir technologie zulassen ja das ist ein schmaler grad gar keine frage aber wenn ich heute sehe dass im neuesten einph und eben in den usa das integriert ist ki tool und eben europa nicht ja dann ist ein gravierender nachteil das müssen wir einfach mal klar sehendig da wollte ich mit meiner frage ein stück weit eher hin so richtung eu ai act ist das ding was euch umtreibt natürlich natürlich wir sind ja eine europäischg deutsche firma vom muttersitz her deshalb müssen wir gesetze einhalten ist ja gar keine frage ich habe eine frage eher hinblick verstanden wie sinnvoll finde ich welche gesetze nochmals das ist ein schmaler grad ich finde datenschutz ist wichtig man soll nicht unterschätzen aber man darf sich auch nicht verschließen dem thema der technologieaffinität dass man technologie nützt und ich glaube wir sind da etwas zu eng gestrickt und das war meine ausführung vorher weil die grundlage der heutigen datenschutzgrundverordnung und das fortfolgende ist zu lange her schon das ist eine technologie basieren die eben schon 10 plus jahre alt ist und ich glaube das ist nicht mehr zeitgemäß meines erachtens müssten wir dann grundsätzlich darüber nachden wenn du mal einen blick nach vorne werfst ihr habt jetzt sozusagen gerade angefangen sozuagen KI auszurollen im Unternehmen wie schnell denkst du geht das weiter was sind die nächsten Schritte habt ihr die schon im Kopf oder wartet ihr erst mal ab was jetzt passiert gibt es sowas wie einen Masterplan für die KI oder lasst ihr euch einfach von der Entwicklung beeinflussen was da jetzt auch kommt weil da über im Moment weiß es ja auch keiner so genau was kommt KI Agenten ist ja ein großes Thema über das im Moment alle reden habt ihr das z.B. schon auf auf der roadmap drauf ja also ich glaube zwei Themen ich denke also wir haben jetzt eine die Roadmap wir habenp des roadmap des Rollouts aber wir haben jetzt nicht wie geht das ganz ganz in jedem Punkt konkret weiter mir zwei Dinge wichtig jetzt vorherwähnen wir brauchen einen hohen Nutzungsgrad einen hohen Nutzungsgrad das heißt der Einsatz ist für mich sehr relevant was nützt mir wenn ich jedem neuen Tool hinterher Ring und die besteht ich nutze oder nicht ausreichend ne das ist ein ganz wichtiger punkt das braucht auch ein bisschen zeit und das muss man ein bisschen steuern ist ein punkt und das zweite ist das dass man natürlich dann auch die möglichkeit der vorhandenen tools also nicht nur das einsatz sondern auch in der tiefe des nutzens verstehen wenn wir immer noch heute sagen im Marketing machen wir auchhe ein Beispiel das ist jetzt nicht der ist caseer ich sage mal 50 % immer noch mit mit Schauspielern an irgendeine Drehorten Südafrika wo machen wir das 95 % mit KI das heißt wie gut nutze ich es tatsächlich für die anwendungsoptionen die es bietet also wer nützt das wie viel und nützen wir das tool in der tiefe das sind zwei themen die wir im roadmap wichtiger sind als immer auf den nächsten baum zu springen ja im Moment reden ja alle über ki agenten als das nächste große Ding oder als den nächsten großen produktivitätsschub dass ja jeder beschäftigt dem Unternehmen quasi seine eigene Ki anwenden kann und kleine routinetätigkeiten einfach dann an der Stelle automatisieren kann und das Hal ganz viele Nvidia spricht von 100 Millionen neuen virtuellen Mitarbeitern salesforce spricht von einer Milliarde virtuellen neuen Mitarbeitern ist das schon ein Thema bei euch und wie geht ihr damit um also durchlich ein thema bei uns und zwar deshalb könntes ja gar nicht verhindern also die menschen werden das ja automatisch tun das ist ja völlig klar also ich weiß nicht wie du deinen letzten urlaub gebucht hast ich habe den über gemini gebucht ja da hat wir genau die Route vorgeschlagen mit welchen hotels etc das mache ich jetzt jedes mal weil es immer sehr ähnlich ist ja das heißt du kannnst es gar nicht verhindern wir steuern das noch nicht aktiv aber wir verhindern das wir lassen das zu so musst es sehen und bei uns muss Kal KI an verschiedenen Themen immer noch sehen natürlich sind wir in bestimmten Anfängen die wir nur gucken müssen hat es kritische Auswirkungen macht es alles Sinn sind dann die Menschen nur damit beschäftigt sich zu optimiert aber nicht wie Firma und so weiter das sind alles Themen die jetzt anstehen eben zu beurteilen und da sind wir jetzt mitten im Prozess so offen muss man auch sein gut ja mitten im Prozess ich glaube das ist bei KI auch ein gutes Schlusswort weil da sind wir alle mitten im Prozess wir sehen was möglich ist und wir sehen, dass es bei euch auf fruchtbarem Boden gefallen ist. Das hört sich alles prima an. Hartmund Jnner, vielen Dank für diese super spannende Diskussion. Und Peter Buchmann und ich, wir melden uns Anfang Januar wieder mit einem neuen Thema rund um die künstliche Intelligenz. Vielen Dank und bis dahin. Als KI oder Data Specialist bei Datev kannst du Arbeit und Leben perfekt verbinden. DATEV bietet dir innovative Einsatzszenarien, eine Wertschätzende Unternehmenskultur und vielfältige Perspektiven. Bereit für eine gemeinsame Zukunft? Jetzt bewerben unter go datev de it.

• Neue Episode November 24

  Veröffentlicht am: 06.11.2024