Norman: Herzlich willkommen zu einer brandneuen Folge The Art of AI. Vielen Dank für eure Zeit und schön, dass ihr wieder rein hört. Gemeinsam mit meinem Kollegen und KI-Experten Florian Schild werden wir heute wieder über Künstliche Intelligenz sprechen, um euch als Unternehmern und Führungskräften dieses spannende Thema näherzubringen und um zu sehen, welche Relevanz und welchen Nutzen die künstliche Intelligenz auch für euer Business haben kann.

Diesmal werden wir uns genauer anschauen, wie man KI-Projekte erfolgreich starten kann. Was sind mögliche Einsatzgebiete und wie findet man heraus, ob das Thema für das eigene Unternehmen in Frage kommt? Hier spielen dann Aspekte eine Rolle wie die Projektentwicklung - also wie entwickelt man Ideen? Wie geht man solche Themen konzeptionell an und kann man ein KI-Projekt möglichst effizient planen und umsetzen? Und an dieser Stelle noch einmal der Aufruf an euch, wenn ihr Fragen habt oder euch Themen im Bereich Künstliche Intelligenz besonders interessieren, dann schaut gern auf unserer Website markenrebell.de vorbei. Im Menü “Service” habt ihr die Möglichkeit kostenlos unserer Messenger-Gruppe beizutreten. Doch nun lasst uns starten und freut euch auf eine neue Folge von The Art of AI mit Florian Schild. Viel Spaß dabei!

Norman: Florian, schön dass du heute wieder dabei bist bei The Art of AI Teil 2. Ich freue mich sehr, dass wir diese Staffel nun fortsetzen und dass auch das Feedback in der Community so großartig ist. Für alle die Zuhörer unter euch da draußen, die Florian Schild noch nicht kennen: Florian, vielleicht stellst du dich selbst nochmal ganz kurz vor.

Florian: Ja gerne. Ich bin Technology Entrepreneur und Speaker. Ich war sehr lange Zeit in Offizierslaufbahn und hatte eine Führungsverantwortung von bis zu 120 Personen. Ich war eine lange Zeit in der militärischen KI-Forschung, habe bei Siemens gearbeitet, bin dann in die Startup-Szene rein und habe dort Startups unterstützt im Bereich KI-Implementierung, wie man Automatisierung für sich nutzen kann.Seit Anfang dieses Jahres bin ich mit einem Team unterwegs und wir haben boot.AI aufgebaut. Das ist ein Unternehmen, was sich dann wirklich darauf spezialisiert Unternehmen dabei zu unterstützen Künstliche Intelligenz zu implementieren. Das ist das, was ich bis heute im Schnelldurchgang sagen kann.

Norman: Sehr cool. Wir verlinken einfach nochmal in den Shownotes ein paar Folgen zurück. Wir haben schon zwei aufgenommen, einmal ein Interview nach der Markenrebell Manier mit dir, oh es reimt sich, und eine erste Folge von The Art of AI gibt‘s natürlich auch schon. Alle beiden Links findest du in den Shownotes zu dieser Podcast-Episode.

Heute soll es um das Thema „So startest du erfolgreich KI-Projekte“ gehen. Jetzt ist es natürlich schön, sich darüber zu informieren und interessant sicher auch für Unternehmen sich damit auseinanderzusetzen. Wir wollen in dieser Folge dein Know-how nutzen und ich hoffe dir schlaue Fragen zu stellen, um zu überlegen: a) für welche Unternehmen macht das Sinn, vielleicht auch Branchen, dass wir einfach mal ein paar Beispiele so hoch und runter philosophieren, aber vor allen Dingen auch: wie nähere ich mich einem KI-Projekt, beziehungsweise wie setze ich es dann tatsächlich auch um?

Florian: Gerne. Lass uns loslegen.

Norman: Genau. Bevor wir so in die Prozesse einsteigen, vielleicht können wir nochmal ganz kurz eine kleine formale Klammer um das Ganze machen und mal klären, was KI eigentlich ist. Es gibt immer verschiedene Begrifflichkeiten, die da draußen rum spuken: Machine Learning, Deep Learning, irgendwelche Chatbots und dergleichen. Vielleicht kannst du uns nochmal ganz kurz einen kleinen Abriss - einen kleinen einfachen Überblick geben, was diese Begrifflichkeiten überhaupt bedeuten und wie man das vielleicht klassifizieren kann.

Florian: Vielleicht können wir da allgemein mit künstlicher Intelligenz anfangen. Für mich sind es zwei Klassen, die künstliche Intelligenz aktuell beherrschen. Das ist einerseits die regelbasierte künstliche Intelligenz, also Symbole, Frames, Expertensysteme, handcrafted künstliche Intelligenz, auf der anderen Seite haben wir dann die statistischen Verfahren, das ist das Machine Learning, was in der letzten Zeit immer populärer geworden ist. Deep Learning, neuronale Networks und verschiedene Typen von Maschinen Learning. Diese zwei Klassen gibt es und da kann man jetzt das, was du gesagt hast, dran aufhängen - sei es bei den statistischen Verfahren - ich hatte das gerade schon gesagt. Maschine Learning, Deep Learning gehören zum statistischen Verfahren, während Botsfrüher  häufig regelbasiert waren. Das heißt, wenn jemand geschrieben hat oder der Bot  gefragt hat “wie heißt du?” dann hast du gesagt “Florian”. Dann hat der Bot gesagt: “Hallo Florian”.

Das heißt die Regel dahinter war: Nimm den Eingabewert - also Florian - und pack den dahin. Das ist regelbasiert und man geht jetzt immer mehr dahin, dass man jetzt mit statistischen Verfahren den Dialog gestalten kann. Das heißt, wenn ich dann “Florian” eingegeben habe und ich sage „ich bin männlich“, dann kann die Routine verschiedene Verfahren anwenden.  Wenn man also noch mehr Informationen dazu gibt - zum Beispiel „Ich mag gerne Eis“, dann kann das Gespräch ganz anders verlaufen,. Und das ist es eigentlich.

Das heißt, das sind statistische Verfahren, die man anwenden kann. Das heißt, der Dialog kann sich je nachdem, was für eine Person oder wie die Interaktion dann stattfindet, verlaufen.

Norman: Ja. Wenn man verschiedene Experten auch in der Branche hört oder viel liest über das Thema, dann stelle ich mir die Frage ist: „Was ist denn eigentlich künstliche Intelligenz?“ Für mich würde das eher bedeuten zu sagen: Ein System wird durch einen selbst initiierten Lernprozess besser und kann Aufgaben zum Beispiel übernehmen, die der Mensch vorher gemacht hat - nur wahrscheinlich effizienter und in der Zukunft werden vielleicht Aufgaben übernommen, die der Mensch gar nicht mehr hätte alleine machen können. Ist es nicht auch der Unterschied, dass man sagt: Wenn das ein selbstlernendes System ist oder ist es eine ganz klare Definitionssache, dass wenn du das eingibst, dann sagt der “hallo Florian”, dass das auch in die KI zählt.

Florian: Also grundsätzlich - und hier ist die Definition sozusagen weitläufiger also meine Definition von künstlicher Intelligenz ist, dass künstliche Intelligenz all das kann, was wir Menschen auch können, hören, sehen, riechen, anfassen und Sachen lösen mithilfe von Kognition. Das heißt, wir interagieren mit der Welt. Das sind die Eingabe der Daten, dann haben wir die Einheit DKI, die das irgendwie in eine Form von einer Blackbox verarbeitet und es kommt ein Ausgabewert raus. Das ist für mich erst einmal so grundsätzlich die Definition von künstlicher Intelligenz und ob da jetzt ein Regelwerk ist, was so hochkomplex ist, kann am Anfang sein und es gibt auch einige Experten, die sagen das. Was für uns heute künstliche Intelligenz ist für uns morgen nur noch Software.

Norman: Ja. Absolut. Im Grunde kann man sagen: Siri von Apple ist eine KI oder also Google Suchmaschine ist eine KI?

Florian: Ja. Könnte man von ausgehen. Aber wenn ich, allerdings ich stelle mir immer gerne, wenn ich die Waschmaschine anstelle, einen Timer, indem ich einfach auf einen Knopf drücke und sage „Stelle Timer auf” und da kommt wirklich immer wieder die gleiche Aussage. Da kann man fragen, ist das jetzt wirklich Intelligenz oder ist es, wenn ich einen Timer stelle eigentlich immer die gleiche Regel, die sagt” ich freu mich drauf, Florian”.

Also das weiß ich halt nicht, ob das wirklich intelligent ist oder eher dumm.

Norman: Es ist eher dumm. Ich glaube es ist eher dumm.

Florian: Es wirkt dümmlich, auf jeden Fall. Ja.

Norman: Ja, aber, ich glaube, wir müssen eine philosophische Podcast-Folge zu dem Thema machen, weil das dann gerne immer heiß diskutiert wird. Aber ich denke auch, wie der Name schon sagt, künstliche Intelligenz, also künstlich, sprich Maschine, Intelligenz, schon einen gewissen Intellekt mit zu bringen als einen Timer. Auf der anderen Seite, ich glaube vor 100 Jahren würden wir sagen “du hast eine Waschmaschine und die funktioniert mit einem Timer”, wäre das wahnsinnig intelligent gewesen.

Florian: Ja, durchaus.

Norman: Ist auch eine Zeitfrage.

Florian: Durchaus, das würde man so benennen. Man könnte auch die Frage noch andersrum stellen. Die Frage ist: Was macht uns Menschen eigentlich intelligent? Und da gibt’s auch die Ansicht, dass wir Menschen eigentlich auch nichts anderes sind als ein Sammelsurium von Regeln. Das heißt, unsere Eltern haben uns Regeln mitgegeben. Wir wissen, wenn es kalt ist, ziehen wir uns eine Jacke an; wenn es warm ist, ziehen wir die Jacke aus. Das heißt, es sind  eigentlich auch Erfahrungswerte und inwieweit sind wir nicht eigentlich auch nur regelbasiert? Also man könnte die Diskussion, wenn wir philosophisch werden wollen, auch nochmal gerne umkehren. Aber ich bin auf jeden Fall für philosophische Fragestellungen und für Diskussionen bin ich auch gerne zu haben.

Norman: Die Gespräche machen mit dir besonders viel Spaß. Aber weil du es gerade angesprochen hast, Thema Mensch, weil das, was du gerade geschrieben hast, ist tatsächlich ein Wissensnetz, das wir Menschen über unsere Lebensjahre erzeugen. Das Schöne ist, dass wir innerhalb dieses Wissensnetzes Assoziationen bilden können. Das finde ich eigentlich ein schönes Bild dafür, dass künstliche Intelligenz genau das auch kann. Die Intelligenz lebt erst einmal von dem Input, aber ist dann durch einen Lernprozess, was letztendlich auch ein Input ist, in der Lage Assoziationen oder anhand des vorhandenen Wissensnetzes der Informationen, die vorliegen, Querverbindungen herzustellen. Das finde ich ein ganz spannendes Thema und bin einfach auch mal gespannt, wie das dann tatsächlich in der Zukunft aussehen wird.

Florian: Das finde ich auch interessant. Gerade diese selbstentwickelnde künstliche Intelligenz ist es. Man möchte in der Wissenschaft immer das Maximale erreichen und das wäre hier in Form von der künstlichen Intelligenz, das, was angestrebt wird. So weit sind wir zum Teil noch nicht. Eigentlich sind wir da noch gar nicht, aber in Ansätzen kommen wir dahin, dass die künstliche Intelligenz sich wirklich selbst etwas beibringt.

Es gibt in Italien zum Beispiel einen Roboter, der bekommt Aufgaben beigebracht und kann dann auch auf einmal Aufgaben lösen, die er jetzt explizit noch nicht beigebracht oder die Problematik noch nicht vor die Nase gestellt bekommen hat. Aber da sind wir wirklich noch ganz am Anfang. Aktuell ist es so, dass wir als Mensch schon ein bestimmtes Gebiet beherrschen und der Maschine dann sukzessive beibringen. Also mit Go und Schach, das sind die Brettspiele, folgen bestimmten Regeln und diese Regeln bringen wir bei und weil Rechner gut rechnen oder Statistiken auswerten und Wahrscheinlichkeiten vorhersagen können, kriegt man das dann hin, dass die aufgrund ihrer mathematischen Fähigkeiten jegliche zukünftigen Schritte vorhersehen können. Sie können also ausrechnen, und die Wahrscheinlichkeit nennen, was jetzt der nächste bessere Zug ist.

Norman: Ja, das ist ganz interessant. Weil du gerade Go gesagt hast: Das ist, wenn ich mich recht erinnere ein Strategiespiel, das auch eine gewisse Intuition vom Spieler erfordert, und Google hat mit einer eigenen KI, wenn ich mich noch richtig erinnere, es geschafft, den Go Meister zu schlagen.

Florian: Ja genau, richtig. Und da war der Go Meister gar nicht mal traurig, sondern viele haben gesagt “Oh nein wie schrecklich”, aber er war wirklich eher entzückt, wie weit die Technologie heutzutage ist. Und dieses Beispiel finde ich, also ich finde auch das, was er gesagt hat - ich hatte es im Interview gesehen beziehungsweise gelesen - dass er sich jetzt eigentlich freut, da wir jetzt mit der Maschine kooperieren können.

Es geht hier gar nicht immer um dieses Horrorszenario, Mensch versus Maschine, sondern es ist dieses Zusammenspielen. Ich glaube, es zeigt, dass diese asiatische Kultur auch noch mal was anderes als, wenn wir uns das aus Hollywood ausmalen, dass die Maschine schlecht ist. Aber das geht genau in diese Richtung, Kooperation zwischen Maschinen.

Norman: Ja. Spannend. Ich hatte gestern einen Termin. Das habe ich dir noch gar nicht gesagt. Müssen wir dann mal, wenn wir off sind nochmal drüber sprechen. Super spannend, super spannende Branche, die man so nicht erwartet. Dieses Gespräch war dann tatsächlich auch in Richtung künstliche Intelligenz und wie können wir das einsetzen? Thema digitale Geschäftsmodelle. Kann ich jetzt hier nicht ganz so offen drüber sprechen, aber ich fände es ganz spannend, wenn wir zwei mal darüber sprechen, wo kann man denn KI heute einsetzen beziehungsweise in welchen Unternehmen macht das jetzt tatsächlich Sinn sich mit diesem Thema auseinanderzusetzen?

Florian: Super fortgeschritten sind wir in der Bilderkennung. Das heißt, dort macht es Sinn, sich diese Expertise einzukaufen. Also, wenn ein Produkt visuell bearbeitet, sei es in der Verpackung - also klar, ganz einfach ist natürlich dann das autonome Fahren. Da haben wir ein Kamerasystem dran, aber wo überall eine Kamera installiert werden kann und man hat eigentlich immer mit gleichen Muster zu tun. Da lohnt sich die Investition auf jeden Fall, den Prozessschritt zu automatisieren. Die Erkennungsmethoden sind da mittlerweile so gut. Zum Beispiel gibt es einen Betrieb, einen Metallbauer hier in Düsseldorf, der jetzt ein Kamerasystem einsetzt, der stanzt hier für Messer Formen aus. Da geht es dann darum, ob alle Zacken dran sind oder ist ein Zacken raus und eventuell kratzt der.

Da haben lange Zeit Mitarbeiter mit weißen Handschuhen immer drüber gestreift, ob da was drauf ist und der hat jetzt ein Kamerasystem installiert, was das visuell abtastet, unterstützt mit einem Laser-System - und das wird jetzt komplett automatisiert gemacht mit 0 Prozent Fehler.

Da ist gar keine Fehlerquote mehr drin und das ist natürlich ein Ergebnis, also umgerechnet auf das letzte halbe Jahr, das hoch zufriedenstellend ist, um das dann zu verbessern. Das heißt, im Bereich Bilderkennung sind wir eigentlich am fortgeschrittensten im Bereich AI.

Norman: Was ich auch super spannend finde ist, wenn du eine KI einsetzt, um wirklich individualisiert, wenn nicht sogar personalisierten Content auszuspielen. Das finde ich super spannend, weil das ist tatsächlich ein Anwendungsszenario, was du eigentlich für fast oder für jede Branche einsetzen kannst. Wenn wir al zum Beispiel an den Tourismus denken und wir haben auch hier  schon zusammen die eine oder andere Überlegung angestellt, dann hat sich über die letzten Jahre die Auswahl des Urlaubs für den, der in den Urlaub fahren möchte, eigentlich überhaupt nicht verändert.

Wenn du dir anschaust, wie im Internet die Urlaubs-Suchmaschinen oder Reiseportale aussehen, dann ist das immer noch dieses „Ich stelle mir meinen Filter ein“, der ein oder andere hat vielleicht noch ein interessantes Gimmick, aber im Grunde ist es kein wirklich intelligenter Prozess, um meine individuellen Bedürfnisse erfüllt zu sehen, wenn ich eine Urlaubsreise buche.

Florian: Ja. Absolut. Sehe ich auch so. Als ich noch an der Stanford Universität war, da hatten wir auch ein Startup. “Weekend Away” nannte sich das, und da ging es genau um dieses Wochenendreise Applikationsdesign. Man hat konnte seine Freunde  zu der Applikation hinzufügen und man hat im Grunde ein Gefühl dafür bekommen, was die Leute eigentlich zusammenhängend interessiert. Also, wenn ich 10 Freunde habe, ist es unheimlich schwierig die gemeinsamen Interessen herauszufinden. Aber man kriegt schon was raus und was du jetzt gerade ansprichst, ist genau super interessant bei diesen ganz normalen regulären Urlaubern zum Beispiel.

Wenn man das 45-jährige Paar aus Deutschland hat, die wirklich jedes Jahr gerne einfach einen warmen Strandurlaub haben, dann brauchen die nicht die extreme Auswahl von Alaska, Norwegen oder was weiß ich. Die könnten  sich eigentlich dahin optimieren, man weiß auch schon, dass die beiden höchstwahrscheinlich im nächsten Sommer wieder buchen werden. Jetzt könnten eigentlich die ganzen Anbieter spezifisch für dieses Paar einen Urlaub anbieten. Das heißt, der Einkäufer, der vielleicht über Mallorca reist oder vielleicht mal einen neuen inspirierenden, Urlaubsort findet, der könnte eigentlich schon direkt für dieses Paar einkaufen, weil er weiß: mit einer sehr hohen Wahrscheinlichkeit werden die für einen bestimmten Preis mit einer bestimmten Flugdauer mit einer bestimmten Ausstattung, bestimmten Essen das buchen. Es gibt eigentlich, wenn man es ordentlich anpackt, den Einkäufern von Reisen eine höhere Sicherheit. Das ist nur ein Beispiel. Deswegen, also definitiv, die Reisebranche kann mit einem richtigen Einsatz von künstlicher Intelligenz definitiv einen deutlichen Vorteil davon haben. Ja.

Norman: Ja. Und an diesem Beispiel merkt man schon und das ist auch das, was mir so in meinen Strategieberatungen immer wieder auffällt, das Thema KI wird ganz deutlich und ganz merklich den Verkaufsprozess verändern, weil wir die Daten zusammen kriegen. Einmal die ganzen Assets, die ich vielleicht als Reiseveranstalter oder als Automobilunternehmen anbieten kann, also meine ganzen Produkte, meiner Ausstattungsmerkmale, meine Leistungen und auf der anderen Seite die aggregierten Informationen der Kunden, die ich vielleicht habe oder der Zielgruppe, die ich vielleicht haben, und wenn ich das übereinander lege, kann ich wirklich sehr präzise aussteuern, was diese Person interessiert und welche Informationen die braucht, um dann letztendlich eine Kaufentscheidung zu treffen.

Florian: Ja. Richtig.

Norman: Sehr spannend. Jetzt haben wir über die Reisebranche gesprochen. Was ich auch zum Beispiel sehr spannend finde und da wollte ich mit dir auch noch mal ganz kurz zu surfen auf dieser kleinen Welle - die Hotelbranche. Finde ich auch ein super spannendes Beispiel. Ich kenne, weiß nicht, ob du mehr Hotels in deinem Leben gesehen hast als ich, aber vielleicht hast du auch schon besondere Hotels gesehen. Jetzt stell Dir die Idee eines digitalen Concierge vor; zu sagen, “okay, ich weiß, wer bei mir im Hotel übernachtet und was diese Person besonders gern hat oder welche Vorlieben” oder dergleichen. Und dann kann ich wirklich mein Angebot auf diese Person vor Ort so zurechtschneiden, dass das Erlebnis im Hotelzimmer, in der Hotelbar, im Restaurant, im Hotel selbst oder auch so im Umkreis des Hotels an Events, an Angeboten, einfach super individuell auf meinen Hotelgast passt. Finde ich eine super spannende Geschichte. Ich weiß nicht, hast du mal was Intelligentes in einem Hotel gesehen?

Florian: Ich habe mal ein Pilotprojekt gesehen, wo man, wenn man die Tür zumacht, hinter der Tür dann mit dem Hotel interagieren kann. Zum Beispiel konnte man seinen Tageszyklus eingeben, weil es ist so super intelligent… wobei bei Smart Home ist es eigentlich genau das. Man gibt ein, wann man zu Hause ist, dann geht die Heizung an und so weiter. Man konnte also einstellen, wann man zum Beispiel schlafen will und dann dimmt sich das Licht, also es ist jetzt nicht super spannend. Was war eigentlich das Spannende daran?

Norman: Scheint ja echt cool gewesen zu sein, Florian.

Florian: Ja, ja, genau. Eigentlich klar, wir können es jetzt abkürzen. Nein, es gibt kein super intelligentes Hotel, kenne ich nicht. Ich denke, beim Urlaub weiß ich jetzt auch nicht, ob ich es unbedingt bräuchte. Allerdings für Business-Reisen, ja, definitiv. Wenn mir ein Hotelzimmer zum Beispiel das abnehmen könnte: ich komm rein, bin super gestresst, ich erwarte gerade einen Anruf und wenn es jetzt möglich wäre - ich bin in der Dusche - einfach der Assistent entweder merkt, ich will jetzt gerade, aber ich kann jetzt einfach gar nicht rangehen oder ich kann in der Dusche eventuell, während ich dusche, an diesem Gespräch teilnehmen. Da wäre die Intelligenz zum Beispiel - also das wären jetzt Nuancen - das Rauschen der Dusche herauszufiltern, sodass ich ganz normal sprechen kann.

Norman: Wow, sehr cool.

Florian: Oder, dass das Hotel herausfindet, dass ich in der Dusche bin und gerade, nicht an das Handy gehen kann. Das sind kleine Intelligenzen, die man da einsetzen könnte. Das ist etwas, wo ich sage, okay für einen Business-Kontext kann ich mir das echt gut vorstellen. Aber auch im Holiday-Bereich kann ich mir natürlich auch vorstellen, dass man da was hat, aber ich bin tatsächlich jemand, der im Urlaub wirklich off ist.

Norman: Ich finde das mit den Hotels gerade sehr spannend, weil wir bei uns gerade auch mit den Pentahotels zu tun haben. Was mich dabei besonders fasziniert, ist einfach die Inszenierung Marke und digital. Also Marke in Form von „Lass uns alles anders machen, als du das in Hotels bisher gesehen hast“, also „Warum brauchst du eine Rezeption, warum brauchst du einen Zimmerschlüssel, wenn du doch ein Smartphone hast?“ bis hin zu - und dann kommt die KI ins Spiel. Hast du auch schon mal gehört, dass es Concierges gibt, also echte Menschen in Hotels, gerade in so Luxus 5 Sterne plus oder was -Hotels, und die kümmern sich dann um die Popstars, die einfach mal eine ganze Etage mieten. Die wissen ganz genau, was isst der an Obst gerne, welche Blumen mag sie, wie muss der Raum riechen, wie viel Licht darf in das Zimmer scheinen und so weiter. Also diese ganzen Meta-Informationen. Und wenn ich mir jetzt vorstelle, dass diese ganzen Informationen mehr oder weniger schon gesammelt werden, wenn du in dieser Hotelkette das erste Mal absteigst, dann wissen wir zum Beispiel, du hast im Winter eher gerne eine Raumtemperatur von 18 oder 21 Grad, du hast die Saunalandschaft benutzt und vielleicht die eine oder andere Wellness-Anwendung, du warst privat da oder geschäftlich und so weiter, also die ganzen Informationen. Das heißt, bei deinem nächsten Besuch in dieser Hotelkette können wir immer mehr Daten sammeln, um dir einfach auch ein ganz besonderes Erlebnis als Gast zu kreieren. Das finde ich einfach einen spannenden Case und mit Sicherheit auch eine echte Alleinstellung für Hotelketten, sich genau mit diesem Thema heute auseinanderzusetzen. Weißt du, wir befinden uns immer in diesem Prozess der digitalen Revolution und so weiter, das was uns alle so ein bisschen langweilt gerade, weil es in allen Medien hoch und runter erzählt wird. Ich finde das KI-Thema ist so ein ganz sinnvoller evolutionärer nächster Schritt, wo man sagt, “ja, wir brauchen eine Webseite” und “ja, wir müssen auf dem Smartphone unsere Zielgruppe sein”, aber vielleicht dürfen wir das auch alles ein bisschen intelligenter betrachten.

Florian: Ja und vor allem interaktiver. Ich glaube, das ist das.

Norman: Ja, sehr schön, genau, absolut. Bevor wir uns hier weiter verquatschen auf diesem Thema: Wir wollen heute rein mal in so einen Entstehungsprozess eines KI-Projektes. Hier noch eine Frage vorne weg, vielleicht auch aus deinen Erfahrungen: KI und digitale Geschäftsmodelle. Es ist durchaus so, dass KI bisher eher forschend betrachtet wird, vielleicht auch von Investoren. Dass man sagt, “okay, es ist ein langfristiges Thema, ich muss erst mal Geld investieren, bevor da irgendwie auch nur ein Euro oder Dollar zurückkommt”. Wie wichtig ist es für dich mit einer KI auch gleich ein digitales Geschäftsmodell zumindest zu avisieren? Das muss jetzt noch nicht von Anfang an so umgesetzt sein, aber das zumindest  im Hinterkopf zu haben oder vielleicht auch als Zielsetzung.

Florian: Ja. Da ich schon 7 Jahre unternehmerisch unterwegs bin, versuche ich das von Anfang an. Weil ich auch jedem Projekt - auch wenn es ein soziales Projekt oder ein Social AI ist, wenn man es so nennen mag -  erstmalig den Begriff so nenne, aber kommt am Ende immer, wenn irgendwas dabei rumkommt, kann man das gesellschaftlich wieder zurückgeben, und das finde ich gerade super wichtig.

Bei jeder Automatisierung, die geschieht - manche sprechen auch davon, dass KI besteuert werden soll oder dass KI ein eigenes Budget haben soll - sollte einfach gesagt werden, “hier, diese KI bekommt jetzt 1 Million Euro und wenn ihr einen Unfall baut, dann muss das daraus bezahlt werden bis kein Geld mehr da ist, dann muss sie abgeschaltet werden”. Solche Gedanken gibt’s. Aber ich denke, bei jeder Pilotierung schon auch immer, dass es wirtschaftlich einen Sinn hat. Die Zeiten, wo ich jetzt in meiner Freizeit, also in der Schulzeit eigentlich viel mehr noch am Computer saß und da aus Lust und Freude entwickelt habe, die sind eigentlich weitgehendst vorbei. Das ist jetzt meine Profession geworden und genau, der Shift ist anders. Ja.

Norman: Also immer mitdenken und das sehe ich absolut genauso. Ich glaube, das muss am Ende auch wirklich eine Zielsetzung sein, (Florian Schild: Ja definitiv. Ja.), der man sich entgegenentwickelt, ja kann man das so sagen? - Entgegenentwickelt, genau. Was braucht man, wenn wir uns jetzt mal in die Situation reinversetzen oder auch meinetwegen in ein Unternehmen hineinversetzen, die sagen, “wir wollen ein KI-Projekt für uns entwickeln, für unsere Branche, aber speziell natürlich für unsere Produkte und Dienstleistungen”. Bleiben wir mal bei dem Thema Hotellerie - dann wäre die wichtige Frage, bevor ich anfange mich in die ersten Phasen des Projektes zu stürzen: was brauche ich alles konkret? Was muss ich eigentlich an Zutaten …?

Florian: Also den Unternehmern, die mich das immer fragen, gebe ich eigentlich immer gerne 4 Zutaten. 1. ist auf jeden Fall der Gründer oder beziehungsweise, wenn wir jetzt tatsächlich von Corporates  sprechen, wenn die nicht ein neues Unternehmen gründen wollen, dann ist es ein Projekt-Owner, also jemand, der es rulen will, also Menschen, die wirklich an AI glauben. Das ist super wichtig und wird häufig unterschätzt. Menschen, die auch in der Lage sind aus Unternehmen, Projekten, wirklich Unternehmen zu machen, die auch den wirtschaftlichen Sinn dahinter nicht verlieren und schauen, “was heißt eigentlich wirtschaftlicher Sinn und Geld”.

Bei Geld ist es, dass ein anderer Mensch sagt, “ja das ist mir Wert, um meine Zeit gegen die andere Zeit oder gegen die Ersparnis der Zeit zu haben”. Das heißt, Geld kann gleichzeitig auch irgendeinen Sinn vermitteln. Das heißt, diese Idee muss einen Sinn vermitteln. Dieser Gründer oder dieser Projekt-Owner muss visionär denken, mutig sein und erfahrungsgemäß die meisten aus den Corporates, die haben schon selbst eigene Sachen versucht, also sind selbstständig oder selbstständig gewesen oder eben nebentätig, also die meisten, die ich wirklich sehe, die das machen, haben schon in irgendeiner Form Gründungserfahrung. Die 2. Zutat ist: Fokussiere auf ein Produkt. Also, wenn ich zum Beispiel eben dieses Hotel genannt habe, - da könnten wir jetzt sagen, wir nehmen jetzt das ganze Hotel, aber ich würde sagen, lass uns doch vielleicht mit der Dusche anfangen oder lass uns mit diesem intelligenten Bewegungssensor anfangen, der optimiert ist auf mein Mobiltelefon, also wo ich gerade mich bewege, kann ich gerade telefonieren oder nicht. Das heißt, das Produkt wäre dann hier zum Beispiel - bleiben wir beim Duschkopf - Datensätze finden. Wie macht man das? Man macht Re-Aufnahmen von verschiedenen Duschköpfen, verschiedenen Umgebungen, verschiedene Wasserstärken und so weiter. Also muss halt sehr viele Daten sammeln, dann kann man zum Beispiel Kooperationen mit Hotels machen, man muss diese Datenreinigung - ist jetzt natürlich sehr lustig im Zusammenhang mit Wasser - tatsächlich integrieren. Man erstellt Modelle daraus, also das ist das, was künstliche Intelligenz macht.

Man nimmt die Daten, also diese Regenwasser Audio-Aufnahmen, erstellt daraus erste Modelle, extrahiert da Features, zum Beispiel spricht man dann mal und sagt, “okay, wie stark sind die Wassertropfen noch zu hören”. Und dann sieht man so weiter. Der 3. Aspekt ist und das ist nicht zu unterschätzen: die technische Expertise. Damit haben wir uns mit boot.AI auch wirklich sehr stark aufgestellt. Wir haben eine sehr starke technische Expertise, also ich seit meiner Jugendzeit, mittlerweile 17 Jahre Künstliche Intelligenz Erfahrung. Mein Partner, mit dem ich zusammen boot.AI gegründet habe, 10 Jahre Erfahrung mit einem großen Netzwerk. Und heißt es zu schauen, technisches Leadership für künstliche Intelligenz. Das ist wie vor einem Orchester zu stehen und es zu führen. Das ist nämlich ein ganz anderes Führen als man es vielleicht früher hatte mit einer normalen Webagentur, wo, einer Datenbanken, einer Backend und einer Frontend-Development kann.

Hier muss man wirklich schauen, wie kommt Fachexpertise zusammen, also jemand, der sich zum Beispiel mit der Wasserstruktur auskennt oder jemand, der sich mit Sprache, Gesang auskennt. Wie bringe ich den jetzt mit einem Entwickler zusammen, der das mathematische Modell dahinter versteht. Das ist meist auch noch jemand, der zwischen dem Mathematiker und dann hinter dem Experten vermittelt, aber das kann man beliebig skalieren, also das Team kann man kleinhalten, aber auch großhalten. Aber das ist halt so, die technische Expertise muss auf jeden Fall rein.

Die 4. Sache ist sehr, sehr wichtig, auch schon bei den Entwicklern sehr wichtig: die Community. Das Produkt muss von der Gesellschaft angenommen werden. Das ist das erste! Die Leute schreien gerade in Deutschland immer mehr auf, was ist mit meinen Daten, was ist mit den Monopolen und so weiter? Wir haben die vier apokalyptischen Reiter: Google, Microsoft, Apple, die jetzt Daten sammeln. Da muss man gucken, dass man die Gesellschaft irgendwie mit involviert, aber auch Community in Form von Experten. Diese letzten zwei Pfeiler, eben diese technische Expertise und Community, das ist genau das, womit wir uns mit boot.AI zum Beispiel auch aufgestellt haben. Aber das sind die 4 Zutaten, nochmal zusammenfassend. Das 1. ist eigentlich der Gründer oder der Project Owner. Das 2. ist: fokussiere dich auf ein Projekt, 3., technische Expertise und 4. die Community. Diese 4 Dinge.

Norman: Cool. Da habe ich natürlich Fragen, völlig klar.

Florian: Ja, schieß los.

Norman: Der Owner, finde ich absolut sinnvoll und kann ich super nachvollziehen bei einem Startup, nehmen wir ein Corporate, klassisches Corporate. Ich bin Unternehmer in unserer Hotelkette oder meinetwegen Inhaber oder so was und stelle mir jetzt die Frage: Okay, wer ist jetzt mein Owner? Ist es der hochmotivierte Praktikant, der seit 3 Monaten bei uns ist, super technikaffin ist und sich autodidaktisch per YouTube-Tutorials alles selber beibringt? Ist es eher der Marketing-Chef mit einer gewissen Affinität zu digital oder der IT-Chef? Was würdest du sagen?

Florian: Super spannende Frage! Ich beschäftige mich genau mit der Kommunikation, internen Kommunikation, also dieses Changemanagement ist eigentlich …

Norman: Yes!

Florian: … eine Einheit oder digitale Transformation, die beiden hängen eigentlich zusammen. Es ist ein ganz, ganz, ganz großer Knackpunkt. Diese sogenannte Lehmschicht, also zwischen der eigentlichen Führung, die davon begeistert ist und auch den Bedarf sieht und wirklich unterstützen will. Ich sehe in den Vorständen die leuchtenden Augen, wenn sie dann zum Beispiel meinen Vortrag hören - okay Schleichwerbung - aber die sagen mir, “Herr Schild, lassen Sie uns das anpacken. Das machen wir”.

Dann gehe ich aus dem Unternehmen raus und das hatte ich glaube ich letztes Mal schon mal gesagt, bei einem Versicherungsunternehmen, wenn da jetzt nicht, nur von oben nach unten weitergehen, dann geht‘s nicht und jetzt tatsächlich wie du sagst, teilweise die Praktikanten oder die Angestellten, die das gut finden, die es irgendwo auflesen, und dann ist das genau das mittlere Management, die sogenannte Lehmschicht, die da Geschwindigkeit rausnimmt, teilweise Angst hat, das Thema teilweise selbst nicht vollständig begreift, eventuell Angst hat überflüssig zu sein, und das ist genau der große, große Knackpunkt.

Hier gilt es, aber die Frage war eigentlich: Wer soll der Owner sein? Um das erstmal zu verstehen, ist es gar nicht so leicht zu sagen, wer der Owner ist. Weil der Praktikant kriegt vielleicht den Auftrag, weiß das geht, aber mit diesen Corporate Startup Ideen, zum Beispiel hier in Bonn gibt es ein großes DAX-Unternehmen, da habe ich das beobachtet. Die haben super Programme. Da schlackern so manche Startup Events mit den Ohren.

Ich finde die Leute sind motiviert, aber das sickert nicht an den Vorstand weiter. Ich weiß nicht, wo das versickert. Das sind tolle Ideen, die pitchen, die haben ein Marktpotenzial, aber die versickern, weil es irgendwie nicht hoch an den Vorstand geht. Da ist das große Problem. Was braucht diese Schicht? Das ist die große Frage, mit der ich mich in letzter Zeit immer häufiger beschäftige. Da möchte ich auch die Angst nehmen und sagen: künstliche Intelligenz nimmt euch jetzt nicht die Arbeit per se weg. Mag sein, dass es weniger Arbeit gibt, aber im Team seid ihr noch viel stärker. Auch, wenn du es nicht weißt, also in Führungsstrukturen muss sich wirklich auch etwas ändern. Das ist auch, was ich eben meinte mit dieser Technik Expertise. Lass mich vielleicht kurz das noch eben sagen: Diese technische Expertise inkludiert eben auch dieses technische Leadership. Das ist nicht zu unterschätzen.

Norman: Ja. Vielleicht, um hier auch noch mal einen Lösungsansatz von meiner Seite zu liefern: Ich bin mit allem absolut deckungsgleich, was du gesagt hast. Das ist ein Riesenproblem in den Unternehmen, weil auf der einen Seite habe ich als Unternehmen natürlich die Motivation zu sagen, das muss aus meinen eigenen Reihen geführt werden und dann suche ich irgendwie die Person, die meines Erachtens - und da reden wir oft über Menschen, die eben nicht dieses technische oder die Digitalkompetenzen so vereinen in sich - die wählen dann irgendjemanden aus.

Das muss jetzt auch nicht immer nur KI sein. Ich erlebe das auch zum Thema Markenentwicklung. Das sind dann Marketing-Verantwortliche in Positionen, die über unzureichende Erfahrung und über unzureichendes Digital-Know-how verfügen. Das ist bei KI oder technischen Projekten genau das Gleiche. Warum? Weil man das als Corporate einfach so aus den eigenen Reihen beflügeln möchte.

Ich berate tatsächlich gerade einen Vorstand genau zu diesem Thema und mein Vorschlag ist es, sich klarzumachen, dass die Digitalkompetenz zukünftig im eigenen Unternehmen sein muss, völlig klar. Ich glaube, da sind wir uns alle einig. Um den Lead überhaupt selbst in der Hand zu haben, um unabhängig zu sein und agieren zu können. Der Weg dorthin muss einfach so sein, dass ich mir einen Interimsmanager besorge, der ein externer Berater sein kann oder muss, weil ich die Kompetenz nicht habe, der mir aber hilft a) das Projekt anzuschieben, zu starten und b) auf der anderen Seite mir auch hilft digital kompetente Leute - und da brauche ich in der Regel nicht nur den einen CDO oder wen auch immer, sondern dann auch die Crew, die erforderlich ist - um das technische Projekt dann auch fortzuführen, der mir hilft, diese Person zu suchen. Ich sehe tatsächlich im Markt, wie unglaublich viel Geld verbrannt wird, weil dort Leute gefunden werden, die einfach nicht die Expertise mitbringen, die aufgrund von Stellenausschreibungen kommen.

Ich glaube die Topleute da draußen, würden niemals auf eine Stellenanzeige reagieren. Die Zeiten sind vorbei.

Florian: Ja.

Norman: Ganz ehrlich. Wenn du filtern möchtest wer nichts taugt, da machst du eine Stellenausschreibung - mal böse gesagt. Aber ich bin völlig bei dir, ich glaube, es ist toll, motivierte Leute im Unternehmen zu haben. Das, was du auch angesprochen hast, finde ich super wichtig: Die Angst zu verlieren und zu sagen, “okay, wir öffnen uns diesem Prozess”. Aber wir holen uns halt auch einfach die Leute, die wir für diesen Prozess brauchen, um dann letztlich eine interne Unit - oder wie ich das gerne nenne: einen internen Inkubator aufzubauen - der das dann fortführen kann.

Florian: Ja.

Norman: Dann hattest du auch die Sinngebung genannt, vor allem auch die Zielsetzung. Wir haben gerade im Hotel über die Dusche gesprochen. Auch die Überprüfbarkeit zu haben, und du hast es völlig richtig gesagt, auch aus meiner Perspektive den Fokus zu setzen auf ein Produkt, auf ein Szenario, und dann zu überprüfen: bringt mich das meinem übergeordneten Ziel tatsächlich näher? Was will ich denn eigentlich machen? Will ich das intelligente Hotelzimmer kreieren und bringt mich diese Dusch-Thematik diesem Ziel näher? Dann finde ich es auch super wichtig Fokus zu setzen, weil, und so geht‘s ja uns allen, wenn wir begeistert von was sind, dann explodiert auf einmal dieses Projekt.

Florian Schild: Ja genau. Ich fasse also das, was du gerade gesagt hast, gerade nochmal eben zusammen: Es ist tatsächlich wichtig erst eine Strategie auszuarbeiten und dann wäre sozusagen die Taktik - lasst uns erst mal mit einem Produkt anfangen. Klar, also ich würde jetzt keinem Unternehmen empfehlen: Jetzt entwickelt einfach mal einen Duschkopf. Das kann ich wirklich nur bei diesen Enterprise-Unternehmen empfehlen, die sich das leisten können, fünf, sechs Projekte einfach zu starten. Aber klar, Strategie ist das erste. Ja.

Norman Glaser: Ja, genau. Dann haben wir das Thema Datensammeln wie du gesagt hast und auch die Datenbereinigung, die Qualität der Daten letztendlich, ist glaube ich, auch noch so ein ungehobener Schatz, finde ich super spannend, super wichtig.

Ich wollte auch nochmal reinsteigen in das Thema technische Expertise. Kannst du uns nochmal ein paar Insights geben und sagen, was müssen die Leute können. Was ich an dir besonders schätze, um das vorwegzunehmen, du bist für mich so der Adler in der KI-Branche: von der Perspektive ausgehen, was du echt gut kannst, ist einfach so dieses über den Dingen schweben und bei Bedarf den Deep Dive zu machen, dir die Maus da unten zu holen, aber auch wieder zurück zu gehen und immer den gesamten Überblick zu haben. Was ich ganz spannend finde, ist, mit wem arbeitest du dann zusammen, um dann in die Umsetzung zu gehen? Was sind das so für Leute, was können die?

Florian Schild: Das sind ganz, ganz, ganz unterschiedliche Leute. Aber lass mich das irgendwie runterbringen. Vom Physiker zur Mathematikerin, über die Chemiker und Biologin, aber tatsächlich auch Sprachexperten. Dann gibt’s Lernmanagement, also Informatik-Management. Gründer von allerersten Startups aus dem deutschen Lande, wie zum Beispiel von Web.de oder von Otto.de. Also ganz verschiedene Charaktere mit verschiedenen Zügen. Aber ich muss auch hier nochmal sagen: einen ganz großen Fokus, auf den ich Wert lege, ist wirklich Talent-Management.

Talent-Management habe ich gelernt, ich habe es auch mit allen psychologischen Komponenten, also Gesprächsführung, technische Expertise, Fragen, ich weiß, warum Google mehrere Anläufe macht in verschiedenen Umgebungen und Szenarien, um die besten Leute rauszufiltern und ich mach’s genauso.

Leute rauszufinden, wo man genau weiß, was ist die Leidenschaft von denen? Wofür brennen die und was machen die einfach super, super gerne von alleine? Das ist so ein unbezahlbarer Schatz. Das ist eigentlich das, was mich und auch mit allen Teams, die ich bis jetzt aufgebaut habe, ausmacht.

Norman: Absolut.

Florian: Das heißt, ein Pauschal-Pool. Nehmen wir mal den Headhunter X und dann die Plattform Y, um dann zu rauszufinden: habe ich nicht. Ich habe auch nicht das Unternehmen, wo man die Leute rausheuern kann. Da habe ich auch schon gute und schlechte Erfahrungen gemacht.

Norman: Ich glaube, das sind zumindest meine Erfahrungen, du musst einfach in diesen Netzwerken sein, also in den Kreisen, in denen du und in denen ich so unterwegs bin, um Kontakt zu den Leuten aufzunehmen. Weil ganz ehrlich: wenn ich mir das Personal-Recruiting anschaue und das muss jetzt auch nicht nur KI oder Technik per se sein, sondern nimm einfach das Thema - ganz banal heute eigentlich schon - nicht für alle Unternehmen, aber Online-Marketing, dann hast du dort Headhunter, die jetzt nicht unbedingt über die Expertise verfügen.

Florian: Ja. Das sowieso. Das ist manchmal so traurig. Ja.

Norman: Gerade zu den digitalen Themen hast du echt wenig Spezialisten, die dir Leute mit Potenzial finden. Man muss in die Communities hinein und Kontakt aufnehmen zu Leuten, die es einfach tun, sich nicht bei Stepstone tummeln.

Florian: Wobei Norman, da bin ich manchmal mittlerweile auch nicht mehr so ganz, ganz sicher. Ich bin jemand, der sehr, sehr aktiv in der Startup-Szene war. Also jetzt nur weg von KI in die Startup-Szene.

Ich war in München bei den Anfängen dabei, mit Andy Goldstein. Die Leute in München kennen bestimmt das Entrepreneurship Center. Als das gerade anfing, als der Entrepreneur Begriff in Deutschland überhaupt erst Fuß gefasst hat, da war ich in München unterwegs in der Startup-Szene. Ich war auf jedem Event, alles, was es gab, ich habe alles aufgesogen.

Dann war ich in Stanford. Ich war begeistert davon, wie die Leute sich vernetzen, dir helfen,  dir Feedback geben. Ich habe in Düsseldorf wieder Startup-Netz mit aufgebaut. Was ich mittlerweile merke, ein Netzwerk kann durchaus auch extrem sein und dich von dem eigentlichen Fokus wegbringen.

Was ich in der letzten Zeit mache ist, wenn ich ein Projekt starte, ich fange wirklich ganz, ganz leise an und dann lausche ich, wo könnten sozusagen meine Talente sein, um die dann ausfindig zu machen. Das ist ein Prozess und der ist wirklich nicht zu unterschätzen. Das ist auch ein großes Problem von Startups, die einfach sehr stark skalieren und sehr schnell große Teams brauchen.

Ich habe Startups mitbekommen, die von 0 auf 50 innerhalb von einem halben Jahr hochskaliert sind. Das ist aber auch die Grenze. Teilweise erwarten Investoren noch mehr. Da muss man aufpassen, ob man da ein gutes Team zusammenbekommt. Klar, wenn man ein Netzwerk hat, kann man fragen, wer kann, dann macht man es genauso. Dann macht man zum Beispiel eine Recruiting-Plattform und packt dann 100 CVs rein, guckt, scannt die CVs, die man eh nur zu 5 Prozent liest, haut die Leute raus, nimmt dann die Leute, die einen Doktortitel haben und so weiter. Das ist es nicht.

Norman: Nein, nein. Absolut.

Florian: Da bringt das Netzwerk einen manchmal, also nur wirklich persönliche Empfehlungen bringen manchmal einen weiter, aber wie du eben gesagt hast, wer kennt sich denn wirklich aus? Wer kann mir denn eigentlich wirklich eine Empfehlung geben? Da gibt es eben auch selbst bei den AI-Experten super tolle Meetups, Data Science Meetups, aber du musst auch überlegen: die sind auch meistens in einer bestimmten Domain und da muss man eben auch aufpassen. Das heißt, jemand, der gut in Algorithmen ist für die visuelle Welt und da richtig Deep Dive drin ist, der muss nicht unbedingt was davon verstehen, was für Technologien man in der auditiven Welt zum Beispiel nutzt. Da muss man schon manchmal aufpassen.

Norman: Ja. Zugegeben, ich war jetzt nicht sehr präzise. Ich habe gesagt Community oder seinem eigenen …

Florian: Das war auch gar keine Kritik.

Norman Glaser: Nein, ich weiß. Ich will nur nochmal ganz besonders unterstreichen, weil das ist absolut genau das, was du gerade gesagt hast. Und ich meinte, du musst dich halt einfach mit diesem Thema auseinandersetzen. Als wir angefangen haben uns mit KI auseinanderzusetzen, da mussten wir uns auch mit vielen Menschen unterhalten, so sind wir auch zusammengekommen.

Du musst dann einfach auch dein Netzwerk oder auch dein Wissensnetz ergänzen um dieses Thema, vor allem um diese Leute, um dann irgendwie auch einen Zugang zu bekommen. Im Grunde ist das in jedem Bereich das gleiche. Ich verstehe gar nicht, warum das gerade in Digital so ganz anders sein soll?

Wenn du eine coole Marke bauen möchtest, dann gehst du, wenn du echt Qualität haben möchtest, nicht in deine Vor-Ort-Werbeagentur, die T-Shirts produziert, sondern dann suchst du dir einen echten Markenspezialisten und dann musst du in diese Community einsteigen und dich umhören und lauschen, wer ist da einer, der mir helfen kann die Person zu finden, die ich für mein Projekt brauche.

Florian: Genau. Und auch nicht dann das Produkt verkauft, was er gut handelt.

Norman: Genau. Ja. Weil das auch immer wieder auch die Gefahr ist. Da rege ich mir aber schon seit Jahren drüber auf, von sogenannten Full-Service Agenturen, die dann herkommen und sagen „Wir machen dir alles, was du für Deine Marke brauchst“, aber du kannst davon ausgehen, es ist nichts Gescheites dabei, weil es keine Expertisen gibt. Ich glaube, wir brauchen in Zukunft einfach mehr Experten, mehr Spezialisten, die dann zusammen mit einem Adler an dem Projekt arbeiten.

Florian: Ja. Ist genau wie auch bei pizza.de. Also ich habe noch nie eine Pizza in der Dönerbude bestellt. Aber auf 80 Prozent der Flyer gibt es genau das.

Norman: Perfekt. Tolles Bild. Es gibt Restaurants, da guckst du auf die Karte und hast ein kulinarisches europäisches Asset. Wenn dann anfangen die Menüs dreistellig zu werden in der Nummerierung, wird’s problematisch und die richtigen Top-Restaurants, die haben vier Menüs und da isr einfach jedes einzelne davon ein Genuss.

Florian: Ein Gedicht.

Norman: Schön. Ich gucke so ein bisschen auf die Uhr, Florian. Wir wollten eigentlich so 30 Minuten als unsere Challange setzen. Deswegen …

Florian: Was haben wir?

Norman: Lass uns nochmal ein bisschen reingehen in das Thema KI und vor allen Dingen in die Prozesse von Projekten. Kannst du uns mal ein bisschen skizzieren, Step by Step? Mal angenommen, wir haben jetzt unsere Digitalexperten gefunden, unsere KI-Experten gefunden, das Team steht. In welche einzelnen Prozesse steigen wir jetzt ein, um in die Umsetzung zu kommen?

Florian: Ja. Es gibt eigentlich zwei Hauptprozesse, die ich vereinfacht jetzt so nennen mag. Das erste ist eigentlich dieses Try and Error, das ist wirklich dieses auf der Spielwiese sein und dürfen - man kann es auch einfach Research nennen. Datensätze finden, also “ich habe ein Problem, wie finde ich”, das ist Grundvoraussetzung, man muss das Problem verstehen. Man muss wissen, wenn man dieses Duschproblem hat, wie man das Wasser anstellt, wie man Wasser aufnimmt auf Ton und so weiter. Aber davon gehe ich jetzt aus. Das sind auf jeden Fall die Datensätze, diese muss man finden, da muss man Quellen, Kooperationspartner wie auch immer finden. Man muss wissen, wie man Features daraus extrahiert. Was sind sozusagen die Informationen, die ich da haben will und daraus Modelle bauen. Das ist die Research-Phase, also das ist die erste Phase und die endet nie. Das Einzige ist, wenn man in einer Production ist, kommt dann Advanced zu: diese Modelle zum Markt zu führen beziehungsweise zum Produkt. Das ist es eigentlich.

Norman: Sehr spannend. Vor allen Dingen, weil du sagst Spielwiese. Nicht nur, weil ich da gerne bin mit meinem Sohn, sondern weil ich vor allen Dingen auch vielleicht bei unseren Zuhörern so ein bisschen das Bewusstsein schärfen möchte zu sagen, dass dieser Lernprozess so enorm wichtig ist.

Was mir immer wieder begegnet ist: “Schreiben Sie mir doch bitte mal ein Angebot, was ist denn der Output am Ende”, also was ist das Ergebnis. Gerade in KI-Projekten gibt es vielleicht eine übergeordnete Zielsetzung, die ich als Strategiepapier immer so ganz an den Anfang des Projektes stellen würde. Aber du kannst im Grunde noch nicht die Ergebnisse vorweg in der Glaskugel sehen, die so eine Forschungsphase, so eine Spielwiese herausbringt.

Florian: Nein, gar nicht. Klar, das ist eben, was ich meine. Wo es Expertise gibt, mit der Bilderkennung, da hatten wir eben drüber gesprochen. Was ist sozusagen, was man sich eigentlich gut einkaufen kann. Ich würde jetzt kein Bilderkennung-Startup oder sowas mehr aufbauen. Da kann man sich auch wieder darüber streiten. Für bestimmte Sachen kann man es wieder machen.

Aber wenn man zum Beispiel weiß, man möchte einfach nur seine Assembly Line kontrollieren, Qualitätskontrolle und so weiter, dann kaufe ich mir das ein. Fertig. Dann bums. Aber bei allen anderen weiß man es gar nicht, man weiß gar nicht, sind die Daten gut, kann man die überhaupt verwenden? Man kann so bestimmte Vorhersagen machen. Das ist genau das, was wir auch machen.

Wir gehen in Unternehmen rein, die sagen uns beispielsweise: Herr Schild, hier haben wir das System, hier haben wir das Fließband und jetzt legen Sie mal los”. So und dann geht’s halt genau darum zu gucken, okay, wo kann man was anwenden? Wieviel Produkte schießen die da durch? Was sind das für unterschiedliche Produkte, die man dann zum Beispiel  hat. Nehmen wir zum Beispiel jetzt einen Boxen-Hersteller mit verschiedenen Farben und dann sehen wir, okay, der produziert 1.000 Boxen am Tag, das ist schon mal ganz gut als Eingangswert. Wenn wir über einen Monat die Daten sammeln und dann die Boxen immer jeweils fotografieren, jede einzelne von allen Seiten und so weiter, dann können das schonmal einem Unternehmen geben, was sich auf eben diese Bilderkennung spezialisiert.

Das sind Sachen, wo man sagen muss, okay da muss nichts entwickelt werden, das ist eigentlich super günstig, das ist ein Lizenzmodell.  

Norman: Ja. Finde ich auch ganz spannend. Gerade was wir zum Beispiel sehr häufig machen, ist gar nicht so sehr die Beauftragung eines konkreten Projektes, sondern in dem 1. Step die Beauftragung einer Evaluierung erstmal nur, um Potenziale und Risiken abzuwägen. Um am Ende - und das ist glaube ich ganz wertvoll für Corporates - eine Handlungsempfehlung als Output zu haben und zu sagen: Die Überlegung eine KI einzusetzen, um digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln, um vielleicht das bestehende Geschäftsmodell zu erweitern oder irgendwann auch mal zu ersetzen, man weiß es ja nicht, denke ich, ist eine sehr gute Grundlage, um dann davon ganz konkrete, entweder Teilprojekte oder vielleicht sogar eigene Produkte oder sogar ein eigenes Startup abzuleiten und zu sagen: “Okay, das Risiko wollen wir gern eingehen, weil wir einfach sehen, dass das Potenzial enorm ist”. Ja. Also das ist wichtig.

Florian: Aber vielleicht können wir einfach mal folgendes machen: Wir könnten eigentlich mal so eine Checkliste erstellen. Was braucht es für ein Unternehmen, um sozusagen mal los zu starten. Also was wären so die ersten Schritte, dass man mal so ein Gespür dafür hat.

Norman: Okay. Wollen wir das zu dieser Podcast-Folge in die Shownotes packen?

Florian: Ja. Können wir gerne machen.

Norman: Cool. Ich habe es aufgeschrieben. Sehr coole Idee. Hilft glaube ich einfach auch sich gut vorzubereiten und wirklich mal so die einzelnen Phasen, so eine Orientierung zu geben, wie ein roter Faden.

Florian: Ja. Weil es sind teilweise diese ganz banalen Fragestellungen. Ich habe gestern noch einen Vortrag von einem Philosophen gehört. 98 Prozent unseres täglichen Lebens oder der Leben allgemein, also der ganzen Population auf der ganzen Welt, ist nur routiniert und man möchte eigentlich nichts anderes. Wenn ich mein Auto jedes Mal in eine Garage parke und habe ich den schönsten Parkplatz vor dem Haus habe, dann parke ich das Auto immer in der Tiefgarage. So und jetzt ist halt die Sache: warum macht man das? Das ist einfach nur reine Gewohnheit. Das Problem ist, viele Unternehmer sehen immer diese Routinen und brechen daraus gar nicht aus und deswegen braucht es häufig einen Impuls von außen.

Norman: Ja, absolut. Der macht auch Sinn. Ich meine, das ist in der Selbstreflektion, wenn wir uns jetzt mal so mit uns selbst beschäftigen, auch immer wichtig jemanden zu haben, ob es der Lebenspartner ist, der beste Freund oder meinetwegen auch ein Therapeut oder so, der den Spiegel hält, in den man reinschauen darf. Was mir auch immer wieder begegnet ist, und das finde ich auch ein ganz spannendes Thema. Deswegen ist deine Checkliste einfach eine super coole Sache, dass wir bei den Unternehmen schon ein Bewusstsein mittlerweile davon haben, dass Digitalisierung wichtig ist und, dass man sich mit Change Prozessen auseinandersetzen muss, gerade auf Vorstands- oder C-Level-Ebene.

Die Leute wissen nur nicht, wo sie anfangen sollen. Das ist wie ein Wollknäuel und man sucht den Anfang. Was ist der erste Step? Da ist es wichtig ein Strategiekonzept mit einer Forschungsphase zu haben. Eine gute Idee, um auch die Budgets zu schonen und nicht frühzeitig zu verbrennen, sondern wirklich ganz konkret zu sagen: “Okay, das hat geholfen unsere Branche aus dieser Perspektive besser zu verstehen und zu verstehen, was kann Technik hier mehr leisten, vor allen Dingen künstliche Intelligenz”. Schön. Tolle Idee.

Jetzt hatten wir das Thema Spielwiese, Forschung, vielleicht nochmal in die zweite Phase, wo es dann auch ganz konkret in die Umsetzung geht, also die Erkenntnisse aus Phase eins wirklich zu nehmen und zu fragen “wie können wir hier dann ganz konkret in die Umsetzung kommen?” Gibt es da aus deiner Perspektive ungefähre - ich weiß, ist total abhängig natürlich, worüber wir hier reden - ungefähre Zeiträume, die man so einplanen muss? Was brauchen wir mindestens, um was Vernünftiges auf die Beine zu stellen, um eine KI zu entwickeln? Meinetwegen als Demo, Prototyp oder so. Dass man sowas mal testen kann.

Florian: Ja genau. Gut, dass du es ansprichst, also so einen Prototypen. Ein guter Erfahrungswert ist eigentlich 3 Monate. Da kann man auf jeden Fall schon fundiert man Paper erstellen; selbst bei einem ganz unbekannten Thema.

Gehen wir davon aus, wir haben 0 Expertise. Dann kann man schon Papers Research machen, man kann erste Sachen implementieren, man kann Daten bekommen. Wenn man es dann nicht schafft, schon Daten zu haben  und man es nicht schafft ersten Algorithmen irgendwie „das Laufen beizubringen“, dann wird es super teuer und dann würde ich es zumindest für den Mittelstand nicht mehr empfehlen. Also 3 Monate Phase ist ein gesunder Ansatz. Klar, und dann gibt‘s halt noch diese Rabbit Fire sozusagen Startup Weekend-mäßig, also 72 Stunden let’s fire. Kann man natürlich auch machen. Das geht sogar im kleinen Stil.

Norman: Finde ich auch sehr sexy muss ich echt sagen.

Florian: Ja das ist es …

Norman Glaser: Um einfach mal erste Impulse zu bekommen: Was passiert denn da eigentlich gerade?

Florian: Ja. Das ist interessant ist für manche Unternehmen. Muss man allerdings auch aufpassen, wenn das Team eventuell nicht verfügbar ist. Wie sieht’s aus mit Rechten, bearbeitete Lizenzen und so weiter. Kann man auf jeden Fall veranstalten. Das ist auch das, was ich schon gemacht habe zum Beispiel mit den Startup Weekends, dass man sich auf Tech fokussiert. Und das springt bei Unternehmen grundsätzlich gut an. Bei den Outputs muss man erfahrungsgemäß schauen, wie man das auslegt. Aber bei Corporates…, das eine DAX-Unternehmen aus Bonn: die sind Feuer und Flamme, die machen das, ziehen das durch, brennen dafür, aber die Unternehmen, die wenden das nicht an. Das muss man eben auch sagen.

Norman: Vielleicht sind auch in einer entsprechenden Größe die Prozesse im Unternehmen hinderlich. Das bedeutet nicht, dass ein komplexer Konzern jetzt nicht agil sein kann. Aber ich glaube, was wirklich sinnvoll ist, ist einfach mal das Thema KI-Entwicklung auszulagern in eine eigene Unit, mit eigenen Gesetzmäßigkeiten und Projekt Sprints, um dann wirklich mal zu schauen, was sind die Erkenntnisse, inwieweit können wir vielleicht sogar das ein oder andere auf die Company selbst übertragen?

Florian: Das immer. Das sage ich immer wieder: Ausgliedern und auf keinen Fall integrieren. Da haben auch die meisten Führungskräfte Angst bestehende Prozesse zu verändern, dass irgendwas schief geht und irgendjemand den Hals dafür herhalten muss. Also, wenn sowas implementiert wird, immer wirklich als Box außenstehend bis der Prozess die gleichen Ergebnisse liefert, wie der Prozess, der eigentliche Prozess, der automatisiert werden soll.

Norman: Ja. Genau.

Florian: Das sind immer die Arena-Runden, wo ich denke, du sagst es halt immer, aber irgendwie wird es dann nur im Sparmodell umgesetzt.

Norman: Ja. Was ich wirklich toll finde, auch in den Gesprächen und im Umgang mit dir, ist einfach, dass es bei uns auf so einer emotionalen Ebene matched. iIh merke ganz genau, wie du dich fühlst, weil ich das auch erlebe. Und dann ist es so super bitter, wenn du eine Company hast, die wirklich was Tolles in der Hand hat und das einfach so verpufft, weil die Prozesse nicht funktionieren oder weil die Handhabung dieser Box - wie du sagst - oder diese Unit nicht funktioniert. Das ist dann echt schade. Da geht sehr, sehr viel Potenzial verloren.

Florian: Ja. Oder teilweise auch psychopathische Züge, also so von wegen: wir haben einfach so ein Team von 10 Leuten, die die ganze Zeit an etwas arbeitet und dann auf einmal am nächsten Morgen kommt: “Wir haben jetzt hier einen Roboter, der macht jetzt die Arbeit für Sie”. Wo sich dann alle 10 Kollegen angucken und sagen: “Was ist das jetzt für eine Einführung? Was wollen Sie uns sagen? Sind wir jetzt weg?” Alle. Dabei ging es nur eine Unterstützung, und war irgendwie nur zur Motivation der Mitarbeiter. War auch nicht so, dass er alle Aufgaben erledigen konnte, aber er konnte all die Mitarbeiter unterstützen. Aber das war halt so, wo ich dachte: Oh, man muss halt da auch mit der Kommunikation teilweise aufpassen.

Norman: Du, Roboter ist der Angriff auf die eigene Existenzberechtigung. Da ist völlig egal, was der kann - seine pure Anwesenheit macht da schon Probleme. (lacht)

Ich möchte einfach mal so die These in den Raum stellen, dass ich glaube, dass KI, also künstliche Intelligenz, grundsätzlich für jede Branche interessant ist, die Daten sammelt und mit Daten umgehen möchte. Also ich glaube, dass KI tatsächlich sehr gut helfen kann, um digitale Geschäftsmodelle zu identifizieren und umzusetzen und das natürlich auch am Ende zu monetarisieren, das ist dann auch Sinn und Zweck dieser ganzen Übung. Kannst du uns vielleicht nochmal so ein - und ich lasse die These jetzt einfach mal wirken, vielleicht auch bei der Community, um mal so ein paar Stimmen einzufangen, was ihr da draußen so denkt - vielleicht abschließend die Frage… Florian, wir haben maßlos überzogen! Egal, war wichtig.

Florian: Machen wir einfach schneller oder jetzt doppelte Geschwindigkeit oder sowas, vielleicht kannst du es einfach einstellen.

Norman: Das wäre eine gute Idee, dass wir in der Postproduction einfach doppelte Geschwindigkeit. (Florian: sehr schnell sprechend) Okay. Genau, weil die Leute haben ja die Checkliste am Ende, ist doch super. Unser Geschwafel. Wahnsinn.

Nein, meine Frage ist: Ab welcher Budget-Größe macht es tatsächlich Sinn KI-Projekte zu starten? Ich weiß, ist auch wieder eine doofe Frage, aber ich versuche für unsere Hörer einfach so diese Griffigkeit des Themas irgendwie …. Wenn ich mir vorstelle, es gibt einen Unternehmer, der sagt: Hey, klasse Podcast-Folge, die Jungs sind super sympathisch. Ich habe 10.000 Euro. Ich würde das gerne investieren.

Florian: Nein, ich denke das macht schon Sinn.  Aber wie gehe ich da ran? Ja, wie du sagst, es ist halt hoch individuell. Erfahrungsgemäß, ein guter AI-Ingenieur oder jemand der umfassendes Wissen hat, eine Person, da würde ich sagen, das ist das Mindeste - Als Freelancer 16 000 Euro pro Monat. Das ist das, was ich sagen würde, wenn man wirklich selbst AI oder KI implementieren will, dann kann man sich hochrechnen, was es für 3 Monate kosten würde. Aber, wenn man einen wirklichen Experten hat, der kann dann wirklich nach 3 Monaten sagen, das ist möglich, das kann man implementieren oder hat schon Sachen umgesetzt und so weiter. Das ist glaub ich die kleinste Unit, also wirklich 16.000 pro Monat und dann kann man es hochskalieren, wie man so will.

Norman: Ja. Ich hätte ich jetzt auch so gesagt. Um die 50.000 müsste man investieren, weil du auch gesagt hast, 3 Monate ungefähr.

Florian: Ach so. Du hast nach Budget gefragt, nach Paketen, ja okay. Also ja …

Norman: Ja gut, monatlich ist auch ein Budget. Aber ich hätte jetzt auch so gesagt, ich erlebe es zumindest in den Anfragen oder in den Projekten, wo wir unterstützen, dass es erstmal gar nicht so sehr auf der monatlichen Basis funktioniert, sondern dass die Leute erst sagen: “Hey, ich will mal den ersten Schritt auf dem Mond machen. Wie viel Budget brauche ich, damit ich diesen Fußabdruck hinterlassen kann?” Und dann ist auch unsere Antwort immer so, dass man sagt, man steigt so mit 50 ein, hat dann einen Evaluierungsprozess vor der Brust und hat dann am Ende ein Ergebnis, wo man dann sagt: “Okay, das ist die Crew, das ist das Budget, was wir in den nächsten Monaten brauchen für die Umsetzung.” Aber bin ich bei dir, genau. Alright - Wolltest du noch was sagen?

Florian: Ich setze meistens gerne ein Team ein, aus 3 Leuten, kann man hochrechnen, was das dann … Aber ist egal, wie gesagt, das kann sich jeder vorstellen, dass das dynamisch ist. Alright. Nein, ich habe sonst nichts mehr.

Norman: Florian, es war mir ein Fest.

Florian: Ja mir auch.

Norman: Wie ein guter Freund von mir sagen würde: es war mir ein inneres Blumenpflücken.

Florian: Ich glaube, das hast du mir schon mal gesagt. Ich habe hier mittlerweile auch einen verwelkten Strauß, wegen den gepflückten Blumen. Nächstes Mal wären Blumen zum Einpflanzen noch besser.

Norman: Wir machen da jetzt einfach ein Gewinnspiel draus. Das heißt, wer von den Zuhörern herausfindet, wer das gesagt hat, weil ich habe diese Person schon interviewt im Podcast, der kriegt von mir ein MARKENREBELL-Shirt. Kostenlos.

Florian: Genau. Und wie viele Blumen du gepflückt hast, das natürlich auch.

Norman: Okay. Ja genau. Und wir verlosen einfach 3 Shirts. Das ist doch eine schöne Idee. Zusätzlich gibt‘s zu dieser Podcast-Folge noch die Checkliste obendrauf, von der Florian gesprochen hat. Ich möchte euch noch ans Herz legen da draußen: schaut euch unbedingt boot.AI an. Ich bin einfach begeistert, was Florian mit seiner Crew da auf die Beine stellt. Ich finde es super wichtig, dass dort eine Community wächst, um gemeinsam - ob Digitalexperten, KI-Experten oder auch Unternehmer - an einem digitalen Tisch sitzen und Projekte diskutieren, ihr Know-how und ihre Erfahrungen austauschen. Das ist glaube ich einfach ein wertvoller Beitrag in einer digitalen Gegenwart, gar nicht Zukunft, sondern digitalen Gegenwart. Und in diesem Sinne bedanke ich mich bei dir Florian, für deine Zeit. Hat mir wieder mal sehr viel Spaß gemacht!

Florian: Sehr gerne. Auch danke für deine Zeit.

Norman: Und freue mich auf die nächste Folge mit dir.

Florian: Ich mich auch. Macht’s gut!

Norman: Okay. Bis bald. Ciao!

Florian: Tschüß!