Folge 1: „Dein Knowledge Graph heißt Hans-Peter und geht in Rente“ (mit Paul Krauss)

Roman ZennerWochen. Wunderbar. Schönen guten Tag. Hier ist Roman von den Agentic Punks und ja, das ist die erste Episode des Agentic Punks Podcast. Ich freue mich total, wieder hier zu sein oder online zu sein. Habe gefühlt fast alles verlernt, was das Thema Podcast-Produktion angeht, aber ich glaube, ich komme da wieder rein. Worum geht es? Es geht im Kern darum, um das, was Joscha und ich, schöne Grüße übrigens an meinen Mitgründer Joscha Krug, was wir als Unternehmen machen, nämlich AI auf eine pragmatische, coole Weise in Unternehmen zu bringen. Und wir wollen uns einfach anschauen in diesem Podcast-Format, wie geht denn das überhaupt? Also mal abgesehen von diesen ganzen shiny Geschichten aus Silicon Valley, den neuesten Models, also den neuesten Sprachmodellen und den ganzen, ich sag mal, Befindlichkeiten und den ganzen Taschen-Tratz. Absatz dieses ganzen Themenfeldes, wie sieht das aus im Unternehmen selbst? Wie werden Teams enabled, wie man so schön sagt? Wie bringt man Wissen in Unternehmen? Wie weckt man eine Begeisterung? Was ist es, was man tun will? Möchte man Prozesse optimieren? Sieht man mehr Umsatzpotenzial? Möchte man in andere Geschäftsfelder vordringen? Möchte man Innovationen stärken? Möchte man experimentieren? Das sind alles so Themen, die man konkret tut. Und wie kann man das hinbekommen, gerade hierzulande, sagen wir mal mit einer deutschen Brille oder einer deutschsprachigen Brille oder auch mit einem europäischen Ausblick, wie macht man das eigentlich, Dass man souverän mit KI in seinem Unternehmen arbeiten kann. Genau, so, das ist so grob die Richtung und da werden wir uns einfach ein paar Gesprächspartner einladen. Und den ersten Gesprächspartner, den habe ich schon mir geschnappt vor einem Monat, also so lange liegt dieses Material schon hier auf meiner Platte. Paul Kraus habe ich getroffen auf dem Shopware Community Day in Köln. Und da haben wir uns in so einen schönen, schicken Podcast-Van gesetzt und ein schönes Gespräch geführt über, wie er sozusagen Unternehmen begleitet, um genau das zu tun, also einfach AI-ready zu werden und was sozusagen Wichtiges, um da richtige Ergebnisse zu erzielen. Ja, hört euch an. Wie gesagt, es ist ein Monat alt. Das heißt, wenn wir über die K5 sprechen oder so, das ist alles schon passiert. Das ist eine Konferenz gewesen, die auch Paul mitgestattet hat im AI-Editorium. Da hat er das gehostet. Und Paul, glaube ich, kennt wahrscheinlich jeder, der sich ein bisschen mit dem Thema AI beschäftigt. Er ist Speaker, er ist Dozent, er ist Berater in dem Bereich. Ja, ich würde sagen, viel Spaß mit dem Gespräch und bis später. Ja, Paul, hier sitzen wir schön in dem Van auf der SCD 26 in Köln. Draußen ist ordentlich Wind. Und hier ist erstaunlich ruhig und entspannt.

Paul KraussAlso es ist wirklich verrückt, weil das es so ruhig ist tatsächlich, weil wir leben ja in sehr turbulenten Zeiten. Ja. Deshalb diese Ruhe und die Sonne ist fast ein bisschen trügerisch, würde ich sagen.

Roman ZennerDas ist schon ein sehr deeper Start so für einen Podcast. Okay, wir kommen auf jeden Fall dahin. Erzähl doch mal, wer du bist, was du so machst.

Paul KraussHi, ich bin Paul, leider schon 40, mit zwei Kindern aus Stuttgart, arbeite bei einer kleinen, feinen Technologieberatung und wir unterstützen ambitionierte Tech- und Product-Teams dabei, die Extra-Meide zu gehen und sich KI-ready zu machen.

Roman ZennerCool. KI-Readyness ist ein gutes Thema. Das ist das, wo wir uns im Podcast in Zukunft darauf fokussieren möchten, nämlich die konkrete Anwendung von KI oder ER-Anwendungen in Unternehmen. Amen. Es gibt gefühlt sehr viel Medienformate, da geht es um die Hype-Themen, da geht es auch schon so ein bisschen Boulevard, kann Dario Amodei mit Sam Ortman ja oder nein, wie viel Geld fließt und so. Und es gibt halt sehr tech-lastige Formate. Wie kriegt man das beste AI-Harness hin? Wie kann man am besten AI-Engineering? Was wir machen wollen ist, wie kann man KI in Unternehmen bringen, pragmatisch, dass es Ergebnisse bringt und nicht nur so Prototyp bleibt. Und ich würde gerne mal darüber reden, wie dein Blick auf die Dinge ist, wie wird aktuell im Mittelstand, sagen wir mal, hierzulande KI gelebt, gefühlt, eingeführt, benutzt?

Paul KraussDas ist eine sehr, sehr gute Frage und man muss natürlich immer aufpassen, dass man nicht so der anekdotischen Evidenz sozusagen seiner eigenen Erfahrung unterliegt. Und deshalb versuche ich ja immer so ein bisschen auch nach links und rechts zu gucken. Und eine Zahl, Roman, hat mich tatsächlich erschreckt. Und zwar, was glaubst du, wie hoch die prozentuale Quote ist? Wie viel der Mittelstand prozentual zu seinem Umsatz investiert in KI?

Roman ZennerÜberhaupt keine Ahnung.

Paul KraussMake a guess.

Roman Zenner15 Prozent.

Paul Krauss15 hast du gehört? 0,35. Oh, okay. Oh, that's right. Also bevor ich dir von meiner individuellen Erfahrung quasi berichte, muss ich sagen, dass selbst mich diese Zahl überrascht hat. Also obwohl ich anerkenne, dass das jetzt für viele klassische Mittelständler, die sehr viel auch Shopfloor haben und produzieren und so, wie ich das nachvollziehen kann und dass da auch Gen.E.I. Jetzt nicht die üblichen Hebel hat, sondern du eher mit Machine Learning unterwegs bist, erschreckt mich diese Zahl um ein Vielfaches weniger. während ich genau die gleichen Podcasts höre mit Sam Altman und Dario, die da mit Milliarden um sich schmeißen. Und in der deutschen Zahl ist eine Null vorne. Und ich frage mich, gucken wir eigentlich auf dasselbe Item da gerade im Moment?

Roman ZennerWoher kommt es? Warum ist die Zahl so niedrig?

Paul KraussDas ist eine gute Frage. Das ist ein bisschen vielleicht wie bei einem Startup. Ich glaube, die Risikobereitschaft, eine Idee gut zu finden, egal ob es ein neuer Podcast ist, eine neue Technologie oder sonst irgendetwas Neues. Du wirst sehr viele Fürsprecher finden in dem Moment, wo das Format bereits etabliert ist und wo es genügend große Namen gibt, die da schon drauf gesetzt haben. Jetzt müsste man fairerweise sagen, naja, bei KI ist das clearly der Fall. Gleichzeitig glaube ich, dass viele für sich noch nicht so richtig verstanden haben, wo da ihr Part mit drin ist, weil die Narrative, die auch vom Silicon Valley erzählt werden, sind ja super stark auf diesen Lass uns Jobs killen Playbook. Und klar, dass da Erna aus dem HR nicht applaudiert, weil Erna hätte den Job gerne noch. Und Leute sabotieren KI-Training. Da gibt es genügend Studien zu. Aber halt einfach, weil man das falsche Narrativ zu diesem Thema hat. Und damit, glaube ich, fällt so ein bisschen diese zögerliche deutsche Haltung erstmal warten, was der Wettbewerber macht. Surprise, der Wettbewerber macht nichts. Kombiniert mit ein bisschen Rezession ist untertrieben. Aber auf jeden Fall, sagen wir mal, schwierigen wirtschaftlichen Zeiten kombiniert mit what is it good for, so ein bisschen der Ben Evans Style, so who cares, kind of attitude und das drei miteinander kombiniert ist so ein bisschen, wir warten mal noch ab, weil, in der Historie war meines Erachtens nach auch Smart Following, gerade im E-Commerce, wo wir ja beide auch herkommen, jetzt nicht immer die schlechteste Idee, so ein bisschen die erste Welle von Headless Commerce oder Voice Commerce mal an sich vorbeiziehen zu lassen, Die gleiche Taktik fällt dir jetzt halt ein bisschen auf die Füße, weil diese Lernkurve, die man mit dieser Technologie machen muss als Mensch, als einzelner Mensch, die dauert.

Roman ZennerDas ist ein guter Stichpunkt als einzelner Mensch, weil ich habe so ein bisschen die Wahrnehmung, dass die aktuelle Vermarktung oder das Narrativ ist immer, mit KI werden Einzelne besser. Also Designer designen besser, Texter texten besser, Entwickler werden wahnsinnig schnell, was die Entwicklung angeht. Aber wir reden wenig davon, okay, was macht das denn mit Teams oder Unternehmen? Also es geht immer so um das Individuum und dann ist sozusagen, glaube ich, auch der nächste Schritt für die Allermeisten, ja, okay, easy. Ich kaufe mir halt ein Claude-Abo von meiner eigenen Kreditkarte und dann bin ich halt sozusagen der Typ oder die Typin mit dem KI-Helfer im Background. Aber wir reden halt nie über Unternehmen und große Teams.

Paul KraussUnbedingt. Und es hat ja ganz andere Herausforderungen. Es gibt so einen spannenden Blog-Antikel, den ich leider nur 70% fertig gelesen habe. Ich wünschte, es wären 100 von dem Blog-Gründer, ich glaube Jack Dorsey heißt er, der eben sagt, du musst Hierarchien sozusagen grundsätzlich in Frage stellen. Also du brauchst ein radikales Org-Redesign. Da gibt es auch diese Ansätze von damals General Motors und so weiter, wo du einfach Roboter in die Fabrik reinpackst und hoffst, dass die Produktivität explodiert. Not gonna happen, weil du musst, wie du richtig sagst, an diesem organisatorischen System-Level-Design ansetzen und sagen, wie funktionieren denn die Mechanismen in der Firma, wo sind die Incentive-Strukturen, worauf sind Leute eigentlich inzentiviert, was ist so ein bisschen ihr Inner Drive, wer funktioniert in der Firma so ein bisschen als Nordstern, Wer ist innerhalb sozusagen der Industrie, so ein bisschen der Nordstern innerhalb der Industrie und was machen die und woran orientieren die sich wiederum? Und dieses Gesamtkonstrukt ist einfach hochgradig komplex und halt nicht mit einem Cloud-Abo-Einführung erledigt. Aber was du halt siehst ist, es ist im Grunde so, als gibst du allen Leuten ein Supercomputer, also ein Handy ist ja schon ein Supercomputer, aber jetzt kann der Supercomputer noch reden und du gibst allen eine Kettensäge in die Hand und sagst, hier ist ein Wald, go nuts, baby. Und was kann schon schief gehen? Barbara Lample hat es in dem Podcast so schön gesagt, wir haben die komplexeste Technologie, die es jemals gegeben hat, mit der einfachsten Bedienform, was kann schon schief gehen? Und genau das merkst du in großen Organisationen, das kann schief gehen.

Roman ZennerUnd was gibt es denn für Formate oder was gibt es denn für Möglichkeiten für Unternehmen, die du siehst heutzutage, wie sie sich entsprechend besser aufstellen? Ich sage mal so salopp aufschlauen können. Was kann man machen?

Paul KraussIch meine, der Sammelbegriff darunter ist AI-Enablement. Ich habe die große Freude dazu, ein Panel auch moderieren zu dürfen an der K5, was mein Herzensthema ist tatsächlich. Weil wie du sagtest, es gibt super viele Gespräche zum Thema, welche Technologie, was ist das bessere Modell, wie baust du irgendwie Harness und Loop Engineering. Es gibt immer was Neues, was man ingenieren kann. Schon verstanden? Viel interessanter ist, was machen, da hatten wir ja gerade darüber gesprochen, was machen denn normale Leute? Und normale Leute, keine Ahnung, Leute, die halt kein Tech-Background haben. Die schauen ganz anders auf dieses Thema. Die freuen sich, wenn ChatGPT ihnen mal eine E-Mail vorformuliert und so. Und das ist schon mindblowing. Ohne das quasi kritisieren zu wollen, man muss auch respektieren, dass ich jetzt auch nicht in der Lage bin, ein Dach zu decken. Man muss schon respektieren, dass die Welt komplizierter ist, als nur E-Mails zu schreiben und Produkte zu shippen. Das ist der erste Part. Und genau da würde ich halt immer ansetzen. Am Ende ist die Frage, müssen alle in einer Firma AI bedienen können? Also Stichwort Shopfloor. Sind da Leute, die den ganzen Tag nur Maschinen bedienen? die schreiben keine E-Mails. Deshalb sind sie auch ein Ticken produktiver, aber das ist ein anderes Thema. Und du kannst es tatsächlich besser messen, weil sie eine klar definiertere Rollenaufteilung haben. Auch wenn wir jetzt über die Robotic Disruption auch noch nicht gesprochen haben. Aber du müsstest an einem Punkt ansetzen, um die Frage ganz einfach zu beantworten, Leute in die Lager versetzen, eigenständig mit dieser Technologie für sich Hebel zu identifizieren. Und dafür brauchst du A, Anreizstrukturen, dafür brauchst du B, Playgrounds und dafür brauchst du C, ideale Rahmenbedingungen. Weil wenn du überlegst, du kommst ja auch aus der Ära, wo alle Scrum sich beigebracht haben, dann gemerkt haben, dass Scrum nicht funktioniert in großen Organisationen, du merkst, wie sich die Geschichte wiederholt, dann hat man sich safe überlegt und hat gesagt, uh, das ist aber ganz schön kompliziert, dafür brauchen wir Agile-Coaches. So, die Agile-Coaches sind immer noch in den Unternehmen. So, jetzt kommt was, was Agilität erfordern würde. Hast du den Eindruck, die Agilität ist im Unternehmen auf keinen Fall. Die Methode ist zum Selbstzweck geworden. So, ich will da niemandem zu nahe treten. Aber ich glaube halt, wir brauchen das Gleiche, was wir bei Agile gemacht haben, brauchen wir um den Faktor 3 jetzt bei AI, weil jetzt wird es echt dringend. Du kannst jetzt nicht mal sagen, wir warten noch zwei, drei Jahre, weil du verlierst riesige Opportunitäten und es ist auch unfair deinen Mitarbeitern gegenüber, die nicht in die Lage zu versetzen, das auszuprobieren, weil wenn du da zu spät anfängst, hast du einfach eine unglaublich große Strecke. Jemand hat es schön gesagt, wenn der einen Fahrrad hat und der andere ein Auto, spielt es schon eine Rolle, wann du losfährst.

Roman ZennerDas ist ein guter Punkt. Ist ein schöner Vergleich. Was machst du denn mit den Menschen, die den Eindruck haben, dass sie beruflich gesehen ihr eigenes Grab graben, wenn sie sozusagen zu sehr in diese KI-Richtung gehen?

Paul KraussDer eigene Zielkonflikt quasi. Ich automatisiere mich selbst weg.

Roman ZennerGenau, genau.

Paul KraussIch glaube, ich würde immer damit anfangen, warum habe ich ursprünglich diesen Job mal gemacht. Ich weiß noch, wie ich total desillusioniert war. Ich komme aus dem UX, wo ich festgestellt habe, so ey, das, was ich super gerne machen würde, mache ich super selten. Und das, was ich gerne noch mehr machen würde, dafür wird irgendwie zu wenig bezahlt. Und am Ende hast du irgendwann immer einen Job angefangen, mit irgendeiner Ursprungsmotivation festgestellt, der Job ist gar nicht so. Oder er ist so, aber nicht in vielen Zügen. Das heißt, am Ende geht ja nie die komplette Wertschöpfung weg. Es gehen nur Teilaspekte deines Jobs weg. Ein Kollege hat sehr, sehr smart gesagt, Und wir können ihn im Nachgang auch gerne in den Shownotes verlinken, hat ein sehr spannendes Framework und Research gemacht, dass er sagt, Jobs sind eigentlich nur Bundles von Tätigkeiten. Und diese Bundles von Tätigkeiten muss man anbundeln. Also der Approach, den du bei Machas im E-Commerce, sagt ja auch, dass du komplexere monolithische Strukturen aufbrechen musst, um eine größere Flexibilität zu haben. Ja, guess what? Als ob das bei menschlichen Jobs großartig anders wäre. Weil ich bin definitiv nicht gut im E-Mails schreiben. Dafür schreibe ich aber ganz schön viele E-Mails. Du verstehst ja, was ich hinaus kann. Warum kann niemand anders für mich die E-Mails schreiben? Weil dem das Wissen fehlt. Und schon merkt man, wo eine KI reinkommen kann. Und damit kann ich mich ja selber superchargen. Meine E-Mails sind definitiv besser geworden. Seitdem ich mit Voice arbeiten kann, kann ich deutlich mehr und höflichere Nachrichten schreiben und auch die Leute nicht immer mit so großen Fragezeichen hinterlassen. Also ich supercharge mich selber so ein bisschen.

Roman ZennerAlso wir halten fest, wir haben jetzt nicht die Situation, dass wir quasi vordergründig einfach ein neues Tool einführen können und gut ist.

Paul KraussSchön wäre es.

Roman ZennerSondern es geht ja darum, dass sozusagen, wenn einmal eine Arbeitsweise etabliert ist, dass du im Grunde genommen Rollen neu schneidest.

Paul Krauss100%.

Roman ZennerWas natürlich für ein Unternehmen auch scary sein wird, weil...

Paul KraussFrag mal den Betriebsrat.

Roman ZennerJa, okay. Weil wahrscheinlich jahrzehntelang haben sich einfach Rollen entwickelt, sind sozusagen stabilisiert worden.

Paul KraussUnd ein Stück weit waren sie auch quasi linear oder, sage ich mal, ein Stück weit in sich selbst iterativ. Und du konntest noch ein bisschen nach links und rechts. Der UXler hat UI gemacht, der Backendler hat sich Richtung Frontend entwickelt, der Backendler hat sich Richtung Cloud entwickelt. Du konntest immer so graduell innerhalb deines Feldes sozusagen, hattest du so eine leichte Dreidimensionalität in alle Richtungen. Und jetzt auf einmal kann halt jeder coden. Sicherlich nicht auf einem Niveau, wie jemand, der gut programmieren kann, aber halt schon gut genug, um sich selber die Vereinswebseite zu bauen. Und damit haben viele Leute früher viel Geld verdient.

Roman ZennerJa, absolut. Was hältst du denn von der Idee, einfach zu sagen, äh, Du gibst im Unternehmen das Motto aus, verbrennt so viele Token,

Paul KraussWie es geht.

Roman ZennerWer am meisten verbrennt, gewinnt. Und du erhoffst dir dadurch, dass du einfach durch die einzelnen Teams hindurch einfach eine massive Begeisterung für KI erzeugst.

Paul KraussJa, das ist natürlich die moderne Interpretation von Geld auf ein Problem werfen. Ob die Incentive-Struktur so funktioniert, es gibt ja die Beispiele von Token-Maxing. Von den Plattformanbietern, wo man jetzt schon so eine krasse Zweckentfremdung sieht und Leute bauen sinnfreie Apps, die Tokens benutzen. Je nachdem, wie du da halt die Incentive-Struktur machst. Aber die Frage ist, und ich wurde es auch gerade vorne in einem Panel gefragt, was ist der eine Rat, den du Merchants geben würdest? Das würde ich nicht nur Merchants geben. Hört auf zu sparen, ey. Also in dem Zeitpunkt, wo du nicht weißt, was die Zukunft bringt, ist doch das Dümmste, was du machen kannst, Initiativen oder Research zu cutten. Deshalb ist der Impuls, den du jetzt gerade beschrieben hast, total valide. Wir reden nicht von der ganzen Zeit. Ich habe jetzt auch im Vorfeld mit wirklich countless Leuten gesprochen, um diese Antwort für mich selber zu verifizieren. Weil alle fragen mich, wo fange ich denn an? Und das, was du gerade gesagt hast, ist ein guter Anfang. Nicht für alle. Nicht unendlich lang und auch natürlich mit einem gewissen Zielbild. Aber die Frage ist, wann das Zielbild ist. Du sagst ja auch nicht zu deinen Kindern, hier ist ein Klavier und wenn du nicht in, boah, warte, was haben wir jetzt? 14 Uhr? Wenn du nicht nächste Woche am Freitag folgende drei Stücke spielen kannst, gibt es keinen Klavierunterricht. Da würdest du doch sagen, was für ein Assi-Move, So motivierst du ja keine Leute. Aber bitte frag dich mal, wenn du es auf drei, vier Ebenen abstrahierst, wie viele KI-Programme sind von einer gewissen Flughöhe betrachtet? Im Grunde genau das. Hier sind ein paar Tokens, hier ist ein KI-Typ für eine 1.000-Mann-Firma und jetzt do some magic mit 0,35% Budget. You're kidding me. Also ihr wollt alles für gar nichts. Herzlichen Dank dafür.

Roman ZennerAber da hast du natürlich auch wieder das Problem, sagen wir mal, du lobst es aus, dass du quasi unlimited Tokens hast, Dann schnappen sich die Leute die Tokens, die die eh schon genommen hätten. Also du willst ja eigentlich im Grunde genommen die motivieren, die vielleicht erst in der zweiten oder dritten Reihe stehen. Wie kriegst du halt sozusagen die Funktionen an den Start, die eher nicht technisch sind? Was sind die, die nicht so intuitiv die Ersten werden, die die KI-Toolung benutzen?

Paul KraussDas ist eine mega, mega faire Frage. Jetzt kommen wir so ein bisschen in die Formate vom Enablement von der ersten Frage. Das erste ist natürlich, du musst niederschwellige Formate finden. Also erstmal, ich glaube an diese Hypothese, komplexe Technologie, Haken dran. Du darfst halt nicht fragen, wie irgendwie eine Softmax-Funktion funktioniert oder wie ein Feintuning von einem Modell. Aber das muss ich ja gar nicht wissen. Oder ich muss es, sage ich mal, anteilig wissen, wenn ich diese Produkte in Autos einbaue. Dann muss ich schon wissen, wie ein Motor funktioniert, sonst fliegt mir das Ding um die Ohren. Also kommt immer ein bisschen auf deine Rolle an, aber ein Großteil der Leute können KI so benutzen, wie sie ein Auto benutzen. Das heißt, die haben erst dann mit der Funktionsweise von KI zu tun und das wird in Zukunft noch viel krasser, wenn es ein Problem gibt und die rote Lampe blinkt. Sonst fährt das Auto einfach. Und irgendwann fährt das Auto von selbst und das bringt noch ein paar andere Probleme mit sich, weil nicht nur Autos werden selbst fahren, sondern Systeme werden autonomer agieren. Und genau das ist die größere Thematik, wo du sagst, was machen denn Leute, die vorher sozusagen diese Lücke dieser Autonomie gefüllt haben mit einer Tätigkeit. Und das ist dieser große Rollenkonflikt, über den wir gerade sprechen, wo natürlich alle sich denken, warum sollte ich mich denn jetzt hier wegoptimieren? Und die Frage ist berechtigt. Deshalb wäre schon die Frage, wie kriegst du Leute dazu, die sich entweder sträuben, die entweder Angst haben oder nicht so technisch affin sind. Und die Lösung ist eigentlich die gleiche, wie wenn du jemanden hast, der sich nicht gerne bewegt oder der sich schwer tut, irgendwie rauszugehen und Leute zu treffen. Pack ihn mit jemandem zusammen, der sich da leichter tut und versuch solche kleinen, wie so Partnerschaften zu finden, wie so große und kleine Kinder in der Schule. Ich nehme viele Kinderreferenzen, ich glaube, das macht es einfach. Und dann hast du, und das Einfachste ist, es gibt quasi kleine Projektgruppen. Das nächstbeste wäre, es gibt Community of Practices. Das nächstbeste wäre, es gibt interne Formate wie Hackathons und Schulungen. Es gibt irgendwie Lunch and Learn Session. Es gibt so Bring your private problem mit. Man kann sagen, okay, die Leute machen das für ihr privates Thema. Weil glaub mir, für ihr Hobby fällt denen ruckzuck ein, wofür sie die Tokens benutzen. Aber es ist ein guter Startpunkt. Sag, organisier damit eine Kindergeburtstagsparty, deine Vereinswebseite, deine Spendengala, die Leute haben alle irgendwelche Passion-Themen. Lass sie doch erstmal in ihren Passion-Themen, diese KI-Technologie. Sag einfach, die Firma sponsert jetzt mal 200 Euro Tokens für dein privates Charity-Projekt, wenn du eins hast. Dann denken die Leute, ich habe gar kein Charity-Projekt, vielleicht sollte ich mal eins machen. Ja, cool. Du won. So, dann merken die, oh, das ist aber richtig mächtig. Und dann quasi merken sie aber, die erste Assoziation, und da sind wir wieder beim Reframing des Narrativs, ist, das hilft mir. Und bevor du als Mensch nicht dieses Gefühl hast, das hilft mir, werde ich einen Teufel tun und es sozusagen konträr meiner Interessen einsetzen. Und du musst Erfahrungen schaffen oder bauen über Hackathons, Trainings, Learnings, Launch & Learn, externe Experten, Get Your Hands Dirty Sessions, wie auch immer du die dann nennst. Wo Leute merken, davon profitiere ich persönlich. Und dann bin ich auch ein bisschen eher bereit, sozusagen anteilig, nicht alle werden das machen, anteilig sozusagen diese Zeit auch im Geschäft zu machen, Nochmal zu hinterfragen, weil wenn ich merke, krass, ich habe jetzt meine Vereinswebseite, die Spendenaufrufe, die individuellen E-Mails, die Sponsorings, das Vereinsfest, ich habe das alles organisiert in einem Tag und ich habe davor zwei Wochen gebraucht und es hat mir die Firma bezahlt, dann bin ich vielleicht auch ein bisschen dankbar und sage, jetzt mache ich aber mal den scheiß Prozess, der bei uns geht, wenn man irgendwie eine Neukundenanfrage hat, den mache ich jetzt auch mal direkt besser mit dem, was ich da gelernt habe. Aber es kommt aus einer ganz, ganz anderen, aus so einem Self-Enablement-Selbstwirksamkeitsgedanke heraus und nicht aus diesem, jemand möchte meinen Job töten. Also du fängst dieses Thema mit dem denkbar schlechtesten Framing an und über die Gründe, warum Silicon Valley ist so framed, glaube ich, müssen wir hier nicht sprechen. Aber du erzählst die Geschichte quasi falsch, im größeren Narrativ, auch bei den Medien. Und damit sozusagen blocken Leute. Und diesen Block musst du auflösen. Und du musst auch respektieren, dass Leute Angst haben, dass Leute das scary finden, dass sie merken, dass ihre Rolle wackelt. Und du musst ihnen Möglichkeiten geben, das in sinnvolle Bahnen zu leuten und dabei nicht mit der Scheiß Stopp unter Leben stehen.

Roman ZennerDa fallen mir auch zwei Punkte ein. Das eine ist, wenn du das jetzt so schilderst und sozusagen aus Unternehmenssicht, dann ist ja fast das Bereitstellen von Kreditkarten für Tokens das geringere und preiswertere Problem.

Paul Krauss100 Prozent.

Roman ZennerDu musst dir sozusagen sehr viel strukturierter rangehen an die Planung des Ganzen. Genau. Du musst dir sozusagen, ich weiß nicht, Coaches ins Haus holen, du musst Programme entwickeln, du musst ja sozusagen diesen ganzen, du musst ja erstmal alles die Prozesse schaffen, um überhaupt loslegen zu können. Und dann ist sozusagen die Token kaufen ja fast noch das Sahnehäubchen sozusagen.

Paul KraussGenau, das ist maximal der Nachtisch vom Budget.

Roman ZennerJa, genau. Und das andere ist, eigentlich sollten wir ja schon wissen, wie das geht, denn gefühlt ist das ja auch eine Art von, ich sag mal, Digitalisierung. Ich erlebe in der Praxis, dass wenn Unternehmen kommen und sagen, ja, wir haben das Gefühl, wir könnten mit KI ein paar Dinge bei uns optimieren und dann fährst du da hin, schaust dir das an. Und dann musst du an die Basics ran.

Paul KraussJa.

Roman ZennerAlso das heißt, die müssen erstmal durch diese erste Digitalisierungswelle, die wir irgendwie die letzten 20 Jahre versucht haben irgendwie zu bearbeiten, um dann in der nächsten Phase dann drauf eine clevere Agent-Framework, was auch immer, draufzusetzen. Und das sind sogar die Themen, die mich gerade so, eigentlich sollte es für uns jetzt nicht mehr krass neu überraschend sein. Nein, null. Weil wir haben schon mal sowas gemacht.

Paul KraussGenau. Aber während alle über KI-Slop haten, wir haben halt auch Digitalisierung-Slop in Unternehmen. Das, was du beschreibst. Also kannst du jetzt viel quasi über Halluzination lästern. Soll ich mal deinen Excel-Prozess hinten angucken, wie du die Beschaffung organisierst? Da willst du keine kritischen Rückfragen. Diese Systeme sind alle sehr wackelig und dein aktueller Knowledge Graph heißt Hans-Peter und geht in fünf Jahre in Rente und du hast noch keinen Plan, wie du das Wissen aus dem seinem Kopf rausholst. So, die Probleme sind gerade im Mittelstand ultra real, die finden alle keine Nachfolge. Man tut sich extrem schwer sozusagen vertrieblich weiter zu skalieren, weil die goldenen Jahre halt vorbei sind. Das heißt, es müsste uns was Neues einfallen. Und genau das ist das Thematik. Das Neue ist gerade, kommt zu einem ungünstigen Zeitpunkt, weil halt auch die Rahmenbedingungen, politische Krisen etc. Jetzt nicht unbedingt noch Headspace lassen für Exploration im Kopf. Ein Kollege von mir hat es gut gesagt, ich finde das sau spannend, aber ich habe keinen Arbeitsspeicher dafür. Und jeder, der sich mit Computern auskennt, versteht, wie gut die Metapher ist.

Roman ZennerWeil der Speicher auch gerade sehr teuer ist. Also das ist aktuell jetzt natürlich auch...

Paul KraussOh, die Analogie ist ja doppelt gut. Ich habe nie darüber nachgedacht.

Roman ZennerAktuell tatsächlich.

Paul KraussAll we have is attention and time, hat jemand Schlaues gesagt. Und wir investieren gerade weder noch. Deshalb quasi, wie du richtig sagst, die Token-Kreditkarte ist nur ein schlechter Proxy, dessen, wie wenig Aufmerksamkeit und Zeit wir dem Thema widmen.

Roman ZennerIch würde noch kurz einen kleinen Seitenarm erkunden, und zwar... Wir reden implizit ja hier vom deutschen, sagen wir mal deutschsprachigen Mittelstand. Und meine Wahrnehmung ist, dass man auch schon beim Thema Digitalisierung, E-Commerce und so zurückhaltend ist, Thema Datensicherheit, Datenschutz und so weiter und so fort, dass man auch jetzt wieder dieses Schwert zieht und sagt, das ist alles unsicher, die Daten gehen über den großen Teich, was faktisch ja erstmal nicht anzufechten ist. Aber wie geht man trotzdem voran? Wie schafft man es, dass man das nicht als Verweigerungsargument nutzen kann, sondern wie geht man quasi deutsch-europäisch voran und kann sozusagen innerhalb der eigenen Governance-Prinzipien KI ausrollen im Unternehmen?

Paul KraussAlso was für ein Governance-Albtraum-KI ist, da können wir gerne auch noch zwei, drei Sätze drüber sprechen. Es kommt aber eher daher, dass eben ja alle etwas bauen und du dafür halt noch kein Modell hast, weil halt der Reifegrad der Organisation da ist und die Leute noch nicht quasi genug genug. Du musst ja Governance operationalisieren können, hat jemand sehr Schlaues gesagt, damit es eine gute Governance ist. Period. Und operationalisieren heißt systematisieren. Es gibt erste Ansätze von der Sprint, die sagen, du brauchst Legal as Code. Da merkst du, wo die Reise eigentlich hingeht, zu sagen, wenn deine Regeln nicht so gut sind, dass du sie automatisch operationalisieren musst, hast du in einer hochdigitalisierten Welt ein Riesenproblem, weil es kann sich niemand mehr angucken. Die Prozesse müssen smooth durchlaufen und für schwierige Entscheidungen wirst du immer einen Menschen brauchen, weil du willst auch auf jemanden zeigen können, wenn die Entscheidung schlecht war. Aber für alle anderen Entscheidungen kannst du die halt konsequenterweise durchwinken. Ja. Ich weiß aber nicht, ob ich die Frage zu deiner Befehlung beantwortet habe.

Roman ZennerNee, nee, nee, das auf jeden Fall. Ich frage mich so... Gibt es konkretere Tipps, die du geben oder Dinge, über die GeschäftsführerInnen nachdenken sollten, wenn sie sozusagen vor der Frage stehen, okay, ich finde das ja alles okay mit dem KI, aber mich hält es ab, weil ich Angst vor den Linken habe. Genau. Wie fahre ich das?

Paul KraussNa, erstmal muss man anerkennen, dass die krassesten Datenschützer und die das Thema Datensouveränität sehr, sehr ernst nehmen, erstmal pro KI sind. Just saying. Die auch sagen, dass sowohl der EU-AI-Act als auch die Datenschutz-Grundverordnung von keinem Land wie Deutschland so konservativ ausgelegt worden ist. Das bedeutet, das ist immer so ein bisschen mein Turf. Wie viel verdienst du denn gerade mit deinen Daten? Wird meine erste Frage sein an ein Unternehmen. Und die Antwort kennst du. Die wird wahrscheinlich so ungefähr so hoch ausfallen, wie der Prozentsatz, den sie für KI ausgeben. Und die Korrelation ist kein Zufall. Wenn es nicht weniger sind als 0,35 Prozent. Und an der Quote würde ich erst mal arbeiten. Das heißt, bevor wir über Datenschutz sprechen. Fair. Bin ich voll dabei. Datensouveränität. Ich bin der größte Verfechter und ich freue mich jedes Mal, ich freue mich über jedes Stack-it-Union-Projekt, ehrlicherweise. Aber die interessantere Frage ist, diese Daten, die du schützt, wie verdienst du denn mit denen Geld? Und ich meine nicht, indem du die operationalisierst im Sinne von, ich schicke jetzt Newsletter raus im E-Commerce, sondern wie produzierst du basierend auf diesen Daten proprietäre Wertschöpfen? Period. Und da kommt ganz lange nichts und eine kleine Grille zirpt. Und das ist die Fragestellung, die du dir als deutscher Mensch-Tender schon längst hättest stellen müssen. Die hättest du dir schon stellen müssen, als über Gaia-X gesprochen wurde. Hier hätte ich dir schon stellen müssen, als über Manufacturing X gesprochen würde. Und dann kamen die großen Egos ins Spiel. So die kleinen Fürstentümer, wie man immer sagt in Europa. Und die Schwierigkeit ist, dass wir zu früh versuchen abzuschotten. Wir versuchen Sicherheit einzubauen und Schutz, was gut ist. Also selbst die, die viele Leute schätzen und ich auch, schätzen dieses, Diesen grundsätzlichen Schutz, den wir in Europa als Bürger genießen, der ist fantastisch. Aber guess what? In drei Viertel aller Use Cases werden keine personenbezogenen Daten hin und her geschoben. Vergiss die Datenschutzgrundverordnung. Die greift da nicht. Zwei Drittel der Use Cases fallen überhaupt gar nicht unter dieses Kriterium des EU-AI-Acts. Red mal bitte mit einem guten Anwalt. Ich kann dir den gerne vermitteln. Aber der Punkt ist, wie du richtig sagst, es ist halt so ein Allheilmittel gegen Veränderung. Und Datenschutz war nie dafür gedacht, er wurde ein Stück weit dafür zweckentfremdet, auch in der Politik, um quasi Dinge ein Stück weit auszubremsen, weil halt Systeme eine Eigendynamik entwickeln. Da sind wir wieder bei Systemtheorie. Aber grundsätzlich muss man einfach sagen, dafür gibt es Lösungen. Ich kann dir jetzt sofort fünf Startups nennen, die eine datensouveräne Infrastruktur aufbauen, wo du irgendwelche Open Source oder chinesischen Modelle bei dir laufen lassen kannst. Oder du kannst gern hier bei einem Kollegen, der hier auch direkt zwei Dinge weiter ist, kannst du dir On-Prem das Ding in den Keller stellen, wenn du Leute hast, die es noch hinbekommen, so ein Ding zu betreiben. Das ist einfach nur ein fadenscheiniges Argument, Dinge nicht anzugehen. Selbst die K5, Sven hat einen Podcast jetzt gemacht gestern, haben bei sich ein lokales LLM. Der hat sich eine Nvidia-Grafikkarte geholt oder sagen wir mal ein paar mehr davon und hat jetzt bei sich ein lokales LLM. Und ich würde jetzt sagen, dass die K5 jetzt kein Tech-Unternehmen ist in diesem Sinne. Das ist einfach nur purer Wille. Und das geht super gut. Das, was Sven da gebaut hat, ist, was das Thema Datenschutz angeht, würde ich sagen, ziemlich rock solid und erfüllt genau diese Anforderungen. Und ich würde jetzt sagen, die meisten Mittelständler, die ich kenne, haben mehr Angestellte als Sven. Und deshalb frage ich mich, wo ist eure Ausrede?

Roman ZennerDas ist ein super, das haben wir nicht abgesprochen, ein super Übergang zu dem letzten Fahrrad, der nämlich wäre, wenn du sozusagen einen Rat hättest an Unternehmer, die Montag ins Büro gehen. Was sind denn konkrete Dinge, die tun könnten? Und vielleicht wäre das ja ein Ansatzpunkt zu sagen, okay, vielleicht könnt ihr euch mal, wenn ihr wirklich extreme Datenschutzbedenken habt, in die Richtung des eigenen Stacks denken.

Paul KraussAlso ich würde mir bei dem Thema grundsätzlich einmal Beratung wollen. Und bitte nicht von irgendjemandem, ich habe gerade ein Gespräch geführt mit jemandem, das will ich kurz auf Tape sagen, wo eine KI-Beraterin 7500 Euro Tagessatz genommen hat. Wow. Das sind keine üblichen Tagessätze. Wenn euch solche Leute begegnen, bitte fragt nochmal nach und fragt eine zweite Person. Das sind durchaus reasonable Tagessätze, die man, holt euch mal Leute rein, sprecht mal mit einem Legal Council, holt mal irgendeinen Trusted Advisor zu euch dazu und am besten geht ihr mal in eine Firma, wo ihr wirklich geht in ein Startup. Also das würde ich jedem, glaube ich, Unternehmer empfehlen, der in so ein Mittel, geht mal in zwei, drei Startups und guckt euch an, wie die Leute da arbeiten. Und dann heißt das nicht, dass ihr alle eure Produktionsprozesse adressieren müsst. Wir wissen alle, dass End-to-End Production Pipeline Optimierung eine ganz andere Nummer ist, sobald du irgendwie mit irgendwelchen Legacy-Maschinen arbeitest, die alles andere haben als eine Restschnittstelle. Das ist eine andere Zeitschiene. Und die Frage, wie lange wir es uns noch leisten können, Autos so produzieren, wie wir sie gerade produzieren, ist eine andere Frage. Aber der Punkt ist, du musst einmal zulassen. Dass es eine neue Art und Weise gibt zu arbeiten, ob dir die gefällt oder nicht. Aber du musst die mal gesehen haben, um für dich selber wirklich zu entscheiden, wo sollte oder könnte ich auch so arbeiten. Und ich würde jedem mal empfehlen, einen gewissen Anteil seines Geschäfts, und es sind bitte, bitte, bitte mehr als 0,3 Prozent, in ein kleines Kill-the-Company-Konzept zu investieren. Warum? Weil Domänenwissen highly underutilized ist. Das heißt, es ist extrem schwer, gerade als Hidden Champion, dieses Wissen, was du gerade in den Köpfen drin hast, capture dieses Wissen. Damit würde ich immer anfangen, unabhängig von KI. Lass die Leute Transkripte aufnehmen und transkribiere die mit einem lokalen LLM und mach was mit diesen Daten, weil damit kannst du irgendwann Geld verdienen. Da werden uns Mittel und Wege einfallen. Dafür brauchst du nicht zwingend Manufacturing X und irgendwelche Data Rooms in Austauschformate. Du brauchst eigentlich nur den Wille, das vorhandene Wissen zu kontextualisieren und damit Wertschöpfung zu betreiben. Und die kann auch nur intern stattfinden, dass du sagst, Onboarding ist schneller. Weil du findest ja super wenig Leute. Wie bekommst du die schneller auf Spur? Offboarding zu beschleunigen, wenn Leute gehen in Rente. Wie kriege ich dieses Wissen konserviert? Und wie kriege ich das wiederverwendbar, dass ich das nicht jedes Mal konsumieren muss, sondern dann quasi den Walter auch mal fragen kann? Und es ist nicht schwierig, einen Offboarding-Workflow zu bauen, aber wenn du jedes Unternehmen fragst, welche KPIs habt ihr denn im Offboarding? Dann sag ich, was für KPIs? Dann sag ich, genau. Und wie viel gibt ihr aus für KI? Das heißt, die größere Frage ist sozusagen, diese Opportunitätskosten des Nichtstuns sind um ein Vielfaches höher. Als diese 0,35%, die wir investieren in solche, sorry to say, halbarschigen KI-Initiativen. Also wäre mein Tipp für einen Montag, mach den Geldbeutel auf. Verkauf irgendeine von deinen Parkhäusern oder Zweitwohnungen in was weiß ich was. Die Familienunternehmer wissen schon, wen ich meine. Investier mal ein bisschen was von der Kohle, die du zurückgelegt hast für schlechtere Zeiten, weil die werden kommen. Und jetzt ist ein guter Zeitpunkt dafür zu sorgen, dass sie dich und die Leute, für die du indirekt mitverantwortlich bist als Arbeitnehmer, dass du dafür sorgst, dass die davon nicht betroffen sind. Das ist jetzt deine Verantwortung als Unternehmer. Das heißt, am Montag musst du sagen, okay, ist ein schlechter Zeitpunkt, um zu sparen. Und wenn du sagst, ich habe kein zweites Haus oder ein Parkhaus oder wo du sonst irgendwie dein Geld geparkt hast, dann solltest du dich ganz schnell mit Leuten zusammentun, die das gleiche Problem haben und die geht zusammen. Und das ist genau das Thema. Es ist ein guter, guter Zeitpunkt, um diese Ahnungslosigkeit mal offen zu entsprechen. Und zu Leuten hin zu gehen und zu sagen, ich weiß nicht, wo ich KI investieren will. Wollen wir nicht gemeinsam mal uns irgendwie verschiedene KI-Beratungen angucken und den Auswahlprozess gemeinsam machen und dann aber schnell? Oder wollen wir uns nicht gemeinsam mal einen guten AI-Experten holen und wir teilen uns dem sein Payroll? Der arbeitet nur 20 Prozent. Wir sind eh so langsam, dass wir den nicht voll auslasten können. Sollen wir nicht gemeinsam mal gucken, ob es nicht irgendwelche Formate gibt? Also ich erwähne gerne ein paar namentlich. Es gibt KI-Park, es gibt ePi, es gibt Apply.di, es gibt super viele Formate mit dem Frauenhof von DFKI. Ich kann da gerne helfen, wenn jemand ein Connect braucht. Es gibt diesen Research bei uns. Es gibt super viele Förderprogramme. Auch da gibt es mittlerweile Startups, die helfen dir innerhalb von 24 Stunden rauszufinden, ob du förderfähig bist. Es ist, was fehlt, ist nur dieser Wille, am Montag oder besser noch am Sonntagabend kurz nervös im Bett zu liegen und denken, scheiße, ich bin für die alle verantwortlich. Und wenn ich für die alle verantwortlich bin, wäre jetzt der Zeitpunkt und also nicht der Montag, sondern was auch immer für ein Tag heute ist, wo die Hörer zuhören, sich kurz zu überlegen, wenn ich in zehn Jahren aufwache, was hätte ich mir als Tipp gegeben, am nächsten Tag zu machen? Und das kann man sich sehr gut vorstellen. Wir haben kein Verständnisproblem, wir haben ein Umsetzungsproblem, weil wir alle Angst haben, jetzt die falsche Entscheidung zu treffen. Aber die falscheste Entscheidung ist, am Montag zu warten auf den Dienstag.

Roman ZennerDas war das perfekte Schlusswort. Paul, ich danke dir sehr für dieses tolle Gespräch. Hat sehr Spaß gemacht. Und wünsche dir noch einen schönen Resttag auf der