KI-Superkräfte für 160.000 Mitarbeitende. Mit KPMG-KI-Chef Benedikt Höck

00:00:02: Einer meiner ersten Bots, die ich mir gebaut habe war ein Steuerberatungsbott.

00:00:07: Ich hatte nämlich irgendwie Fragen als ich in die Selbstständigkeit gegangen bin natürlich wie wahrscheinlich jeder andere auch ja Wie kann ich was eigentlich absetzen?

00:00:14: Wie muss sich das verbuchen in meiner Software und so weiter.

00:00:17: Dann hab' ich mir einen CustomGPT gebaut Und dann habe mit allen steuer gesetzten Deutschlands gefiltert.

00:00:22: also ich habe quasi alles rein geknallt Was ich irgendwie finden konnte was irgendwie relevant für mich erschien Und das war erstaunlich cool.

00:00:29: Also es hat erstauntlich geholfen, teilweise herauszufinden wie man Belege einsortiert was irgendwie auch Vorsteuer ist und so Basic Sachen konnte er relativ gut erklären, hat aber hin- und wieder haluziniert.

00:00:40: Das lag einfach daran dass das Kontextfenster von diesen Custom GPTs damals mit den Modellen noch relativ klein war und dementsprechend auch gar nicht alle Daten da ausgelesen werden konnten.

00:00:50: Mittlerweile habe ich das jetzt zu dieser Folge nochmal ausprobiert, und es funktioniert deutlich besser!

00:00:56: Und ich freue mich heute mit Benedikt Höck zu sprechen.

00:00:59: Benedikt ist KI-Chef bei KPMG also bei einer der großen vier Wirtschaftsprüfungen und wir sprechen heute ein bisschen über State of KI in im Steuergeschäft, aber vielleicht auch irgendwie in so einer großen Unternehmensberatung wie bei KPMG.

00:01:16: Ich bin Max Mundtänke das ist Kollegin KI.

00:01:18: Gehen wir rein!

00:01:19: Hallo Benedikt!

00:01:21: Hi Max freue mich dabei zu sein.

00:01:22: Hast du auch ein Steuerbot?

00:01:25: ich habe auch einen Steuerbott fairerweise beantwortet der mir nur ganz einfache Fragen und wenn wir in einem Unternehnenskontext sind dann hast er viel mehr als nur Steuergesetzes geht auch um Steueroptimierung oder ähnliche Themen.

00:01:37: Aber ganz grundsätzlich habe ich eine Menge an Bots, die mich unterstützen in meinem Alltag.

00:01:42: Und ich finde gerade wenn du sagst zum Alltag meine schnelle Frage beantworten oder ähnliches funktioniert das super.

00:01:48: So jetzt gibt es ja immer die Frage was macht eigentlich so ne Wirtschaftsprüfungsgesellschaft?

00:01:52: und wir können hier einfach mal unsere Kollegen fragen vielleicht kann dir uns erklären liebe Kolleginnen?

00:01:56: Was macht denn eigentlich KPMG?

00:01:59: Na klar!

00:02:00: Ich erkläre es dir gerne.

00:02:01: KPMGs ist so eine Wirtschaftsprüfungsgesellschaft die prüft Unternehmen auf Herz und Nieren.

00:02:06: na gut

00:02:07: eher auf

00:02:07: Zahlen Buchhaltung und ob alles korrekt abläuft.

00:02:10: Sie checken, ob deine Bilanz sauber

00:02:12: ist,

00:02:13: beraten zu Steuerthemen und Risiken und sorgen dafür dass alles schön transparent bleibt.

00:02:18: also im Prinzip sind sie die Zahlendetektive für Unternehmen.

00:02:22: klingt doch

00:02:23: fast

00:02:23: nach einer Krimiserie oder?

00:02:26: Ja klingt das nach einer Chemiserie?

00:02:28: benedigt

00:02:29: Auf jeden Fall.

00:02:30: Ich glaube,

00:02:31: mein

00:02:31: Prüfungs-Teil ist wirklich gut getroffen, fairerweise.

00:02:34: wir beraten natürlich auch und helfen Unternehmen erfolgreich Geschäftsmodelle Wertschöpfungsketten oder Ähnliches zu gestalten aber auf jeden Fall eine sehr treffende Beschreibung für den Teil wenn es um die Prüfungen geht.

00:02:45: Ja

00:02:45: Seta, KI kann Dinge erklären.

00:02:48: Glaubst du denn das es in zehn Jahren überhaupt noch Wirtschaftsprüfe gibt?

00:02:52: Oder wird KI das alles automatisieren?

00:02:53: Weißen das ja alle klare Regeln oder nicht?

00:02:57: Ich glaube ja, ich glaube aber die Rolle ändert sich ein bisschen.

00:03:00: Es gibt Elemente in der Rolle, die bleiben.

00:03:02: also was macht zum Beispiel einen Wirtschaftsprüfer?

00:03:05: Der sorgt auch für Verlässlichkeit.

00:03:07: er sorgt dafür dass sich Unternehmen an Gesetze halten und prüft das.

00:03:12: Die Art und Weise wie die Prüfung aber durchgeführt wird die ändert sie natürlich durch.

00:03:16: KI kann viel mehr Schritte automatisieren.

00:03:19: Ich kann Sachverhalte auch ganzheitlicher analysieren.

00:03:21: Also da wo früher zb Stichproben gezogen worden sind kann ich jetzt eine volle Prüfungen durchführen, durch KI und dadurch ändert sich das natürlich.

00:03:29: Ich glaube die Frage ist immer so ein bisschen was ist der Mehrwert?

00:03:32: Und wenn der Mehrwerk beispielsweise in Verlässlichkeit ist erzeug ich sie auf eine andere Art und Weise.

00:03:37: Die Verläßlichkeit bleibt aber natürlich am Ende des Tages und so sehen wir im Moment ja im Prinzip entlang aller Berufe auch ne Transformationen.

00:03:45: und die Frage es halt immer was ist so der Kern des Kerns?

00:03:48: weil man so möchte der bleibt.

00:03:50: Spannend!

00:03:50: Was ist denn der Kern eigentlich deines Jobs?

00:03:52: stelle ich doch mal kurz vor was machst du dann bei KPMG eigentlich

00:03:55: Ja genau Max.

00:03:56: Also ich mache KI schon seit mittlerweile fünfzehn Jahren, fairerweise war KI vor fünfzehne jahren eine fundamental andere Diskussion als heute.

00:04:04: was sich hier bei KPMG macht ist Ich kümmere mich um die KI-Transformation insgesamt das heißt ich kümmer mich zum Beispiel darum sind wir nicht den richtigen Themen am Markt sichtbar?

00:04:14: haben wir die richtigen Angebote, die auch für unsere Kunden relevant sind.

00:04:18: Und das gibt natürlich einerseits die klassischen Themen also dort wo wir in eine Prüfung oder in eine Steuerberatung KI einbetten.

00:04:25: aber natürlich helfen wir unseren Kunden auch bei der KI-Transformation an sich und wir sagen immer Wir sind unser Kunde null und lassen unsere Kunden daran profitieren was wir eben auch gelernt haben.

00:04:36: und gleichzeitig – und das ist vielleicht der größte Teil meiner Arbeit – kümmere ich mich darum auch intern die Transformation voranzubringen um so hundertsechzigtausend Kolleginnen in der EMA-Region dabei zu unterstützen, dass sie KI erfolgreich auch in ihren eigenen Alltag integrieren können.

00:04:51: Und dazu braucht es Technologie-, Training-, Befähigung aber auch die Möglichkeit zu experimentieren und mit einem ganz anderen Mindset an Aufgaben ranzuringen.

00:05:00: Das ist ein super spannendes Umfeld!

00:05:02: Ich bin sehr dankbar für diese Rolle weil natürlich sehr viel passiert jeden Tag und das ist so das Spektrum von dem was ich hier tue.

00:05:09: Die offensichtliche Frage vielleicht zuerst wie schult man hundertsächzig tausend Leute?

00:05:14: Ja.

00:05:15: Wie machst du das?

00:05:16: Du suchst natürlich einerseits gemeinsame Fundamente.

00:05:19: Wenn es zum Beispiel darum geht, KI zu verstehen oder zu verstehen was kann das grundsätzlich machen, Tools zu erlernen oder Best Practices zu teilen.

00:05:28: Das sind sicherlich Dinge die du in normalen Formaten auch für eine große Menge an Kolleginnen und Kollegen machen kannst.

00:05:34: Was uns aber wichtig ist, dass ja der Arbeitsalltag sehr individuell ist.

00:05:38: also jeder hat ja irgendwie so sein Thema die Art und Weise wie gearbeitet wird und deswegen haben wir ganz viele vorm ... von individuellen Hacketons über KI-Agenden, die dich personalisiert schulen.

00:05:50: Bis hin aber auch zu wirklich Kolleginnen und Kollegen, die als Multiplikatoren quasi Brückenbauer für dich sind um in der Breite möglichst alle zu erreichen.

00:05:58: weil was uns ein Anliegen ist es allen die Möglichkeit auch zu geben Teil dieser Reise zu sein Weil wir alle lernen im Moment tagtäglich Und wir wollen natürlich allen die möglichkeit geben das auch bestmöglich zu tun.

00:06:09: und Wir haben sehr viele verschiedene Jobprofile und alle sollen eben Teile davon sein.

00:06:14: Spannend, du hattest jetzt auch Experimentierfreudigkeit angesprochen.

00:06:17: Ganz klar, das sehe ich immer wieder im Alltag.

00:06:20: KI lernt man auch indem man ausprobiert, indem man scheitert und verschiedene Modelle testet.

00:06:26: Jetzt ist das ja in der Wirtschaftsprüfung so eine Sache mit dem experimentieren.

00:06:29: natürlich hat mal auf der einen Seite diese krasse Verlässlichkeit also es muss Hundertprozent stimmen Es gibt diesen Absolutheitsanspruch im Grunde anders Ergebnis Und KI ist ja nun nicht so zuverlässig.

00:06:41: paar Negativbeispiele, ich weiß nicht ob du mit dem Fall in Australien bekannt bist.

00:06:44: Ich glaube die Kollegen von Deloitte... hatten da eine entsprechende Studie mit KI erstellt oder zumindest KI als Hilfe genommen.

00:06:52: Und das führte dazu, dass dann teilweise auch Quellen verlinkt wurden die so gar nicht existiert haben und dann kam irgendwie raus.

00:06:57: Ups!

00:06:58: Ihr habt hier offenbar ein paar Dozinationen drin gelassen, die die KI reingebastelt hat.

00:07:03: Das führten dann zu Klagen bzw Zurückzahlung der Gelder an die Kollegen bezahlt worden für diese Studien.

00:07:10: Wie geht ihr sicher, dass euch das nichts passiert?

00:07:13: Denn das ist ja eigentlich der Super-Gau.

00:07:14: Ich

00:07:17: mein, der Fall hat natürlich deswegen auch Wellen geschlagen.

00:07:20: Weil es einer der ersten Fälle ist, wo mit KI waschief gegangen ist.

00:07:23: Das hat eine ganz andere Aufmerksamkeit als wenn jetzt rein in menschlicher Arbeit waschiv geht.

00:07:29: Ich find erst mal wichtig die richtige Erwartungshaltung ans KI zu haben.

00:07:33: Es gibt Leute, die setzen KI mit einem Excel gleich, wo ich ne Formel reingebe und da kommt immer das gleiche Ergebnis raus.

00:07:39: Ist ein sehr schlechtes Bildnis, wenn man so möchte ... Besselsbildnis wäre sowas wie die neue Kollegin oder der Kollege, die ins Unternehmen kommt.

00:07:46: Die viel Motivation und Fähigkeiten mitbringen.

00:07:49: Aber Max du würdest ja auch jetzt nicht sagen neuer Kollege in ersten Tag macht hier die ganze Podcast-Produktion alleine.

00:07:56: Du arbeitest

00:07:56: drauf hin?

00:07:58: Ob da würdest du ja Qualitätssicherungsmaßnahmen oder Ähnliches ergreifen.

00:08:02: Ich glaube das ist eben genau das Richtige dass du halt sagst in welchem Umfang kann ich KI nutzen und wie kann ich einen Rahmen schaffen, dass sich eine Qualitätssicherung hinkommt bekommen.

00:08:11: Und was wir eben machen, ist einerseits sehr bewusst überlegen wo nutzen wir KI?

00:08:16: geht es jetzt gerade darum experimentell mal das Produkt der Zukunft zu entwerfen muss gar nicht um hundert Prozent Genauigkeit geht sondern erstmal darum zu verstehen was kann KI überhaupt leisten?

00:08:26: Oder sind wir in einem Szenario, wo wir eine KI dann ein produktives Projekt einbetten?

00:08:31: Wo wir am Ende ne hundertprozentige Verlässlichkeit auch brauchen.

00:08:34: Und das ist natürlich einen anderen Umgang damit.

00:08:36: ich glaube was wichtig ist und es trifft jetzt nicht nur auf uns zu sondern auf alle Unternehmen wenn KI integriert wird in Prozesse in Arbeitsergebnisse Dann kann KI viel leisten.

00:08:47: Ich muss mir immer überlegen, was sind auch die Limitationen?

00:08:50: Du hast Halluzination angesprochen.

00:08:52: Wann treten die in der Regel auf wenn KI keine echten Antworten findet also weder im Modell noch in sonstigen Datenqueren die richtige Antwort hat.

00:09:01: Wenn ich aber weiß dass das passieren wird weil gar keine richtigen Informationen da sind dann kann ich mir ja vorab schon überlegen wo kann KI vielleicht Vorarbeit leisten und wo muss sich als Mensch dann aber auch die Ergebnisse überprüfen?

00:09:13: Und so kann ich halt ein Bestes aus beiden Welten schaffen.

00:09:16: Genau darum geht's ja am Ende, Mensch und KI Hand in Hand.

00:09:19: Perfekt!

00:09:19: In einem

00:09:20: Experimentier-Szenario da will ich ja das Maximum pushen.

00:09:23: also auch wir testen alles Mögliche was rauskommt Wir lassen aber nicht alles möglicher auf unsere echten Systeme Daten oder Projekte los.

00:09:30: Ich glaube das ist ganz klar

00:09:31: Ja sehr gut, erstmal intern testen bevor man es dann ausrollt.

00:09:34: Und so was du angesprochen hast ist die Probibalistik ja die sogenannte also das KI keine reproduzierbaren Ergebnisse liefert.

00:09:42: und ich mache das gerne in meinen Workshops auch dass sich dann am Anfang sage Gerade wenn es so Anfänger Workshops sind, dass ich sage schreibt man alle einfach hallo und dann werde ich mal ein bisschen blöd angeguckt warum sollten wir in der KI Hallo sagen.

00:09:52: Aber was sich herausstellt ist das wenn du fünf Leute im Raum hast, dass du unter Umständen fünf verschiedene Antworten auf Hallo bekommst obwohl alle das gleiche geschrieben haben.

00:10:00: und damit mache ich immer deutlich hey das was ihr hier eingebt Das ist nicht reproduzierbar.

00:10:04: also das Ergebnis und das ist eben diese Wahrscheinlichkeitsrechnung an der KI die Antworten berechnet und sie sind nicht zuverlässig.

00:10:12: Also deshalb kann man KI eben nicht, wie du richtig sagst als Excel-Tabelle missverstehen und versuchen Prompts auch so weiterzugeben dass man sagt hey ich hatte das noch raus vielleicht nutze den prompt einfach um genau das gleiche Ergebnis herauszubekommen weil das ist statistisch sehr sehr unwahrscheinlich dass es möglich ist.

00:10:29: Wie schuld ihr denn also?

00:10:31: ganz konkret gibt es bei euch so dieses typische mehrstufige Trainingsprogramm, wo man sagt okay das sind hier in Stufe eins und erst mal die rechtlichen Grundlagen muss jeder lernen.

00:10:40: Was was ich viel beobachte gerade in stufe zwei sind dann die vielleicht eigene Chatbots, Custom GPTs wie auch immer bauen.

00:10:47: Also je nachdem was für ein System ihr da noch intern verwendet.

00:10:50: und Stufe drei sind dann so die Enabler, die dann im Grunde auch neue Use Cases ausprobieren?

00:10:54: Das ist das, was ich viel erlebe!

00:10:56: Ist das bei euch ähnlich?

00:10:57: oder kannst du mal etwas zu diesem Schulungskonzept sagen?

00:11:00: Ja also Elemente davon haben wir natürlich auch.

00:11:03: Wir haben im Prinzip eine gemeinsame Basis wo es nicht nur um rechtliche Grundlagen geht aber unter anderem auch.

00:11:09: Also du hast ja zum Beispiel aus dem EU AI Act heraus eine AILiteracy Anforderungen, die relevant ist.

00:11:15: Uns geht's aber direkt im ersten Training darum, Chancen zu verstehen und Limitation zu kennen.

00:11:20: Also zum Beispiel wann haluziniert eine KI?

00:11:23: Oder wenn ich jetzt sage, ich möchte regelmäßig ne I-Bahn von ner Bank validieren dann ist auch ein LLM nicht zwangsläufig der beste Weg das zu tun.

00:11:31: da gibt es auch andere Wege.

00:11:33: Das ist uns wichtig, um erst mal so ein Fundament zu schaffen.

00:11:38: Und danach geht es uns aber ganz massiv darum, sichere Anwendung zu schulen.

00:11:43: Über wirklich viele Praxisbeispiele zu zeigen.

00:11:46: wie kann ich mich auf einen Termin vorbereiten mit KI?

00:11:49: Wie kann ich das nutzen wenn ich ein Angebot auch erstelle?

00:11:51: Wie können ich meinem Kunden helfen besser Potenziale in den Prozessen zu finden?

00:11:55: Wie kan ich meinen Kunden helfen, besser Risiken zu identifizieren und zu mitigieren

00:11:59: usw.?

00:12:01: Das sind dann eben die ganz praxisnahen Themen, die wir schulen.

00:12:04: Und was ich dabei noch mal ganz wichtig finde, ist auch den Einsatz von KI in der Breite zu verstehen.

00:12:09: Also oft wird KI gleichgesetzt mit Automatisierung.

00:12:12: Ja, KI kann Dinge effizienter machen aber das alleine ist es gar nicht.

00:12:16: Ich hatte vorhin gesagt früher haben wir zum Beispiel Stichproben gezogen und das müssen wir in einer KI-Zeit vielleicht gar nicht mehr machen.

00:12:22: oder wenn du beispielsweise sagst du bist jetzt hier im Projekt unterwegs da willst du für einen Kunden Risiken optimieren kannst du KI vielleicht gleichzeitig auch nutzen um Optimierungspotenziale mitzufinden über einen Mehrwert, der nicht möglich war.

00:12:35: Einfach aufgrund von Kapazität in der Vergangenheit und genau diesen Horizont zu weiten und zu verstehen was ist es denn eigentlich insgesamt?

00:12:42: Was kann's leisten, was kann es nicht leisten und was ist meine Rolle auch als Mensch an der Stelle?

00:12:47: das sind uns Dinge die total wichtig sind.

00:12:50: gehen wir dann los.

00:12:51: Im Prinzip stell dir das so vor, dass funktioniert wie eine Baumstruktur.

00:12:55: Alle starten mit gemeinsamen Fundamenten und je weiter du gehst, desto mehr fächert sich das auf in was für dich relevant ist also fachlich relevant ist, tooltechnisch relevant ist aber wirklich relevant um es in deinen eigenen Arbeitsalltag zu integrieren und das ganze viel mit Gamification versehen teilweise versehen einfach auch mit Batches oder Ähnlichem die du dir verdienen kannst damit du die Möglichkeit hast da wirklich weiterzulernen.

00:13:20: Ich finde, das ist wichtig ein Thema was ja manchen Menschen auch Sorgen bereitet.

00:13:24: Das hat große Chancen und kann auch Spaß maschen.

00:13:27: Ja schönes Bild mit dem Baum weil am Ende dann die Früchte geerntet werden aber eben erst am Ende und es dadurch auch ein bisschen Geduld braucht.

00:13:35: Das klingt jetzt nach ziemlich viel Umfang.

00:13:37: Jetzt müssen wir fragen für die Chefs und Chefinnen hier zu hören vielleicht auch für die Angestellten Wie bringt man das in so ein berater Alltag unter?

00:13:46: Ich meine, ich weiß aus Erfahrung was für einen Workload man dann teilweise hat.

00:13:48: Stellt ihr da Leute dann einmal die Woche für den Tag frei, dass sie irgendwie KI lernen?

00:13:52: Machen die das neben der Arbeit noch, neben der Belastung?

00:13:55: oder wie gestaltet ihr das?

00:13:59: Ja also erst mal wenn man jetzt aus so einer Sicht Controller an Anführungsstrichen darauf schaut, hat KI Training einen sehr schnellen ROI.

00:14:09: Warum?

00:14:09: Weil die Dinge, die du quasi lernst.

00:14:11: Also

00:14:11: ein Return und Invest für alle... Genau!

00:14:14: Kannst du quasi ja sofort anwenden.

00:14:16: Und manchmal das kennst Du bestimmt auch aus Deinem Alltag.

00:14:19: wenn Du jetzt sagst ich hab hier einen Kniff gelernt Das hat mich zehn Minuten gedauert und Ich wende das jetzt an und dann habe ich die zehn Minuten schon wieder gespart und vielleicht sogar noch einen Value obendrauf gesetzt.

00:14:30: Also das lohnt sich total auch in AI-Learning reinzugehen.

00:14:34: Wie machen wir das?

00:14:35: Wir glauben nicht, dass das davon lebt, dass du jetzt sagst, du sperrst die Leute eine Woche ein, dann lernen sie eine Woche und danach sind die KI-Experts her.

00:14:44: Es ist natürlich gut, wenn du mal ein bisschen Zeit nimmst und ein Schritt zurückgehst von deinem Projekt.

00:14:50: Aber wir glauben eher dass das auch vom kontinuierlichen Lernen wirklich lebt.

00:14:54: Das heißt was wir zum Beispiel machen ist sehr regelmäßig.

00:14:58: bei uns in Deutschland ist es mindestens alle zwei Wochen neue Learning Nuggets rauszugeben zu neuen Entwicklungen, neuen Best Practices die die Leute nutzen können Und wir haben ganz, ganz viele Dinge die vorbeigehen helfen.

00:15:11: Also ich gebe jetzt mal ein simples Beispiel Wir lassen KI-Kampagnen auf unseren Kaffeemaschinen und Fahrstühlen laufen.

00:15:17: Das heißt wenn du bei uns in einen Fahrstuhl steigst magst dann siehst du sofort You can progress with AI.

00:15:22: Und dann weißt du sofort, ich klick mal hier auf das AI-Enablement Portal und hol mir die neuesten Learnings.

00:15:29: Wir glauben eher, dass es die kontinuierliche Sicht ist und gar nicht so sehr die reine Zeit.

00:15:35: Was wir halt versuchen is', dass Leute in dem Thema arbeiten auch ihre Lerneffekte teilen.

00:15:41: Das kennst Du bestimmt auch selber.

00:15:42: Es ist immer viel leicht davon jemandem zu lernen der den gleichen Alltag hat wie Du als jemand, der da überhaupt gar nicht drin ist Ecken dir irgendwie eine Brücke zu bauen.

00:15:52: Was wir schon auch sehen ist, natürlich muss ich das selber ausprobieren.

00:15:57: Also es hilft jetzt nichts wenn ich dir was theoretisch erkläre und du das selber nie testest sondern musst natürlich mitmachen.

00:16:03: Ich glaube der wichtige Teil Wenn du dir dann selber dein Agenten-Team bauen kannst, das kann bei uns jeder.

00:16:08: Jeder der möchte kann sich einen Team an eigenen Agenten bauen.

00:16:11: Dann habe ich halt eine unmittelbare Hilfestellung auch für das was ich tue und über diesen Effekt versuchen wir halt das Lernen noch zu intensivieren.

00:16:19: Das ist ne schöne Sache mit dem individualisierten Bauen denn am Ende das ist so die Erfahrung die ich auch gemacht habe kommt der Mehrwert durch KI vor allem darin, dass man jedem Angestellten die Möglichkeit gibt, KI so einzusetzen wie es eben am besten in den eigenen Arbeitsalltag und Rhythmus passt.

00:16:36: Also die Zeiten von großen Prom Bibliotheken oder drei vier vorgegebenen Use Cases, die man auf dem Tisch gelegt hat und gesagt hat jetzt sei mal zwanzig Prozent effizienter Die sind vorbei.

00:16:46: Gott sei Dank muss man sagen also ich glaube wir bewegen uns gerade in diesem ganzen Transformationsprozess schon eher zu einer Vertrauenskultur in Unternehmen, dass man sagt hey du hast jetzt die Möglichkeit hier Agents zu bauen.

00:16:59: Die sind für dich im Grunde verfügbar?

00:17:02: Du kannst sie möglicherweise auch im Team teilen was ich mir eine ganz tolle Sache finde.

00:17:05: viele Tools bieten das ja an und es bricht dann silos auf und man kann durchaus auch miteinander von anderen lernen.

00:17:11: Dass man da eher in diese Richtung geht.

00:17:14: wie siehst du denn diese KI-Transformation auch jetzt um Unternehmen?

00:17:17: du sagst du bist seit fünfzehn Jahren irgendwie schon im Thema.

00:17:20: wo befinden wir uns da gerade und wo geht es da jetzt noch hin?

00:17:23: Ja also erstmal das was du beschrieben hast, das sehe ich auch absolut.

00:17:27: Prompt Bibliotheken können noch hilfreich sein aber es ist sehr schwer operativ nutzbar weil dann scrollst du dich dadurch endlose Listen oder auch schön aufbereitete Tools wo du Prompts findest.

00:17:38: Was wir bei uns beispielsweise haben is so eine Art Genetic Marketplace.

00:17:42: Also da bekommst Du dann Agenten für verschiedene Themen und kannst ja einfach deinen Agenten klicken der Dich zum Beispiel beim Podcast unterstützt Und der ist qualitätsgesichert dann durch diejenigen, die den gepublished haben.

00:17:54: Dann kannst du direkt losarbeiten hinten raus.

00:17:56: Das ist eine ganz andere Art der Nutzung als wenn du dann mühsam erst mal einen Promptus, der vielleicht einen kleinen Teil löst und da musst du damit weitermachen.

00:18:03: Wir machen es auch viel, dass wir sagen, wir können im Team Agenten teilen.

00:18:08: Also ein schönes Szenario ist, stell dir vor du hast eine neue Aufgabe.

00:18:11: das Team setzt sich erstmal zusammen und überlegt was sind die Dinge, die wir Menschen gut können?

00:18:15: Was sind die Dinger, die KI gut kann?

00:18:17: Legen Sie sich einen Set an Agenten an und auf einmal habe ich ein hybrides Team was Hand in Hand arbeitet.

00:18:22: also das sind so Szenarien... Wo ich sagen würde auch von dem, was ich bei Kunden kenne.

00:18:27: Da gibt's einige Unternehmen die mittlerweile so sind in der Breite gibt es viele, die auch in den Schritten davor noch hängen aber das ist jetzt durchaus nicht untypisch solche Szenarien zu finden.

00:18:37: Was bedeutet Transformation für mich um das vielleicht mal aufzugreifen?

00:18:40: Also kennst du genauso gut wie ich.

00:18:43: wir als Menschen neigen immer aus der Welt zu denken, die wir kennen.

00:18:46: Das heißt wenn du dir jetzt vorstellst Du bist in einem Projekt und sollst meinetwegen ein Accounting-Rechnungserfassungsprozess durch KI unterstützen.

00:18:55: dann neigen wir als Menschen dazu ja erst mal zu überlegen, wie sieht mein Prozess heute aus?

00:19:00: Und wo kann ich KI reinembeden um so ein bisschen Produktivität oder auch Qualitätsverbesserung rauszuholen.

00:19:06: Das ist ein total valider Ansatz zum ersten Mal zu lernen und dann kommen immer so Use Cases die zB sagen okay Wir lesen jetzt Rechnungen automatisiert aus beispielsweise und das ist ein guter Startpunkt!

00:19:17: Wir stellen allerdings relativ schnell fest So richtig transformativ wird das dann nicht, ne?

00:19:22: Weil... ...dann bin ich immer noch in einem Prozess der eigentlich für Menschen gemacht ist.

00:19:26: Wo ich Schritt-für-Schritt modelliert hab wie Menschen durch diesen Prozess laufen.

00:19:30: Wenn ich jetzt wirklich transformativ denken möchte Dann denke ich eigentlich eher andersrum und überleg mir Was ist das Ergebnis was ich erzielen möchte Und wie kombiniere ich die Fähigkeiten mit Menschen KI und auch sonstige Technologien bestmöglich neu um Ergebnis zu schaffen.

00:19:47: Dann wird's richtig interessant, weil dann stelle ich fest, dass sich auch die Prozess- und Governancewelten, die wir über die letzten Jahre aufgebaut haben, teilweise doch deutlich verändere ... Und nicht mehr in Schritt für Schritt Prozessen denke, sondern eher in Capabilities, die Mensch und KI gemeinsam bereitstellen und wo ich das Beste aus beiden Welten holen möchte.

00:20:06: Das ist jetzt so einfach gesagt Max.

00:20:09: In der Praxis ist es natürlich ein bisschen komplizierter?

00:20:12: Aber das zusammenbringen, ist eigentlich wichtig.

00:20:14: Jetzt kommen wir noch mal zu dem Punkt experimentieren!

00:20:16: Wenn ich mir gedanklich nicht den Raum lasse auch neu zu denken, dann lande ich immer in dieser Welt wo ich nur aus dem Heute heraus denke und dann landete ich nicht in der echten Transformation.

00:20:26: Ich brauche wirklich auch den Freiraum in Anführungsstrichen neu denken zu können und es bestmöglich zu kombinieren.

00:20:35: Kann ich glaube ich alles so unterschreiben?

00:20:37: Das ist no-brainer... Man kann sich nichts vorstellen, was man irgendwie nicht kennt oder was man noch nie irgendwo gesehen hat.

00:20:43: Deshalb ist die ganze KI-Entwicklung, finde ich auch gerade extrem spannend.

00:20:46: auf der anderen Seite sorgt das natürlich für Furcht und zwar nicht nur in der Belegschaft.

00:20:52: ja also wir kennen das Jahr dass es immer wieder Statistiken gibt die sagen hey grad für Berufs einsteigen ist es grade echt extrem schwierig weil viele Unternehmen sagen so einfache Recherche Aufgaben oder Automatisierungen kriegen wir eigentlich ganz gut mit KI hin.

00:21:04: Und ich mache mir die Überlegung Was passiert denn eigentlich wenn die Junior-Ebenen alle wegfallen, wenn dann in Zukunft tatsächlich auch niemand mehr das Handwerkszeug gelernt hat und auch niemand die KI im Grunde überprüfen kann bzw.

00:21:16: vielleicht sogar verbessern kann.

00:21:18: Wie siehst du das?

00:21:19: Ich weiß es nicht wie's um die offenen Stellen bei KPMG aussieht aber stellt ihr nach wie vor Juniors ein?

00:21:25: Ja, also wir stellen nach wie vor juniors ein und ich gehe auch ganz stark davon aus dass wir das in Zukunft machen.

00:21:31: Und jetzt einfach mal eine persönliche Sicht darauf.

00:21:34: Ich halte nicht so viel von dieser pauschalen Aussage zu sagen man braucht keine juniors mehr.

00:21:40: Ich glaube nämlich auch, dass das gar nicht so sehr viel mit Berufserfahrungen zu tun hat.

00:21:44: Sondern es eher darum geht, bin ich methodisch statt in der Lage aus der Arbeitswelt von morgen etwas Gutes zu machen?

00:21:51: Ich gebe dir mal ein Beispiel.

00:21:52: Nehmen wir so Themen wie Softwareentwicklung.

00:21:54: Wenn du da dreißig Jahre zurückgehst, wie wurde Softwareentwickelung gemacht?

00:21:58: Maschinennahm mit Nullen und Einsen.

00:22:00: Dann über die Zeit kam immer mehr Abstraktion hinzu und heute programmierst du auf Deutsch wenn du möchtest mit deinem KI-Tool.

00:22:08: Und trotzdem musst du ja sagen, wir haben heute deutlich leistungsfähigere Software.

00:22:12: Die ist auch irgendwie Qualitätsgesichert zwar nicht auf dieser Ebene Nullen und Einsen aber trotzdem teste ich die Software.

00:22:18: das heißt Ich habe einen anderen Weg gefunden Qualität zu sichern als vor dreißig Jahren wo ich das vielleicht händisch durchgegangen bin.

00:22:26: und wenn Du jetzt einfach mal diese Analogie nimmst der Softwareentwicklung dann glaube ich dass Das Problem in dieser ganzen Junior-Diskussion immer ist, dass wenn wir davon ausgehen, dass wir die Juniors genauso anlernen müssen wie heute.

00:22:38: Dann wird das natürlich irgendwann schwierig, wenn KI immer mehr diese Tätigkeiten unterstützt!

00:22:43: Weil dann wäre das ja so eine Art synthetisches Lernen, wo ich trotzdem noch mal die Juniors die ganz einfachen Dinge machen lasse.

00:22:49: Ich glaube aber auch wenn wir zurückgehen zu unserem Transformationsgedanken es wird andere Wege geben Qualitätssicherung durchzuführen Es wird andere Methoden geben um Arbeitsergebnisse zu erzeugen als wir das heute haben.

00:23:03: und deswegen finde ich ist eigentlich nur das einzig Wichtige zu sagen Wir alle lernen kontinuierlich weiter Und in einer Welt, und das betrifft jetzt ja gar nicht nur KI sondern auch wenn du dir soziodemografische Faktoren anguckst Geopolitik usw.

00:23:16: Wir leben nun mal in einer welt wo sehr viel Veränderungen passieren.

00:23:20: ich glaube solange wir als menschen aber bereit sind zu lernen und uns zu gucken wie können wir dass in unseren alltag bringen?

00:23:26: wie entwickelt sich das weiter?

00:23:28: ist es wichtig, Teil dieser Reise zu sein und dann finden wir unseren Platz da drin.

00:23:32: Und das finde ich immer ein sehr ermutigender Gedanke wo wir ja auch alle mit den gleichen Voraussetzungen starten nämlich wir haben dann angefangen generative KI zu erlernen oder jetzt gerade lernen wir wie orchestriere ich Agenten wirklich richtig in meinem Team Und dann hole ich aber was Gutes raus.

00:23:47: Deswegen bin ich mir sehr sicher, dass wir auch morgen Juniors brauchen und auch einstellen werden ... Ja?

00:23:53: ..und die eine Menge neuer Aspekte mit dazu bringen.

00:23:56: Weil das darfst du ja nicht aus dem Vorlassen.

00:23:59: Stell dir vor jemanden der im kompletten Studium mit KI gearbeitet hat, der bringt natürliches Selbstverständnis mit.

00:24:05: Ich kann dir eine persönliche Anekdote geben.

00:24:06: Ich hab einen sechsjährigen Sohn, der stellt mir mal Fragen.

00:24:09: Ich hatte da eine Antwort nicht.

00:24:11: Dann habe ich ihm gezeigt, hey, wir können einfach die KI fragen Und seitdem hat er verstanden, es gibt da auch eine KI.

00:24:17: Aber für den ist das jetzt gar nicht so ... Da ist die Maschine und da antwortet zum Beispiel sein Vater.

00:24:23: Sondern es ist viel natürlicher.

00:24:24: Ich glaube, das kennst du wahrscheinlich auch, Max, wenn du heute mit Schülern oder Studierenden sprichst.

00:24:29: Die sagen dir dann so Sachen wie ja?

00:24:31: Ich hab mich drei Stunden mit der KI drüber unterhalten.

00:24:34: Wir sind der Meinung, dass das die richtige Antwort ist!

00:24:37: Für die ist das ganz natürlich.

00:24:38: Ich finde auch viel, was jetzt so mal in Artikeln diskutiert wird.

00:24:43: Wir brauchen keine Juniors mehr oder nicht!

00:24:46: Wenn ich jetzt Junior wäre, ich würde nicht davon beunruhigen lassen.

00:24:49: Sondern ich würde kontinuierlich weiter lernen.

00:24:51: und über dieses methodische Verständnis habe ich einen Esseln und einen USP der für Unternehmen total interessant

00:24:56: ist.".

00:24:57: Für mich war das so ein bisschen der persönliche Google-Moment damals als ich irgendwie acht oder neun war, dass sich dann auch erfahren hat, ob momentan gibt es das Internet?

00:25:04: Und da kann man Dinge googeln!

00:25:05: Dann gab's die Wikipedia.

00:25:06: bis heute ein riesengroßer Fan von der Wikipedia... ...und lese täglich tatsächlich Artikel.

00:25:11: also ja, es gibt eben diese Vorteile, im Grunde auch schon hatte, die jetzt aber natürlich noch deutlich menschlicher wirken.

00:25:19: und was du sagst klar.

00:25:21: Die Arbeit von Juniors wird sich auch verändern.

00:25:24: Ich frage mich immer, wer soll denen das beibringen?

00:25:26: Wenn ich so an vorherige Arbeitgeber denke, waren die Chefs in der Regel nicht diejenigen, die großartig technologische Innovationen getrieben haben mit einzelnen Ausnahmen klar.

00:25:36: Aber eigentlich finde ich es eine spannende gesellschaftliche Beobachtung, dass man sagt wir leben eigentlich in einer ersten Generation, in der Ältere von Jüngeren lernen.

00:25:45: Eigentlich war es in der Menschheitsgeschichte immer so, Heute ist es so, dass wir die Drucker und Rechner unserer Eltern irgendwie reparieren.

00:25:55: Und denen erklären wie das Internet funktioniert.

00:25:58: Da finde ich... Es ist ein bisschen schwierig den Juniors das beizubringen.

00:26:02: aber ganz klar du sagst die Arbeit verändert sich.

00:26:03: und da nehme ich auch gerne das Beispiel aus dem Buchdruck wenn du überlegst, dass damals Bücher gesetzt wurden also wirklich mit Metallplatten Die im Grunde bestrichen wurden gepresst wurden einzelne Seiten damit aufwendig gemacht worden ist das ganze später dann automatisiert oder digitalisiert wurde.

00:26:19: auch hat niemand behauptet wir müssen jetzt irgendwie neue leerlinge hier noch an den alten buchdruckmaschinen ausbilden.

00:26:25: nein es hat sich natürlich auch geändert.

00:26:26: ja und so ändern sich arbeitsanforderungen.

00:26:29: Und ich denke dass funktioniert auch mit k i

00:26:33: was ich ganz schön finde an dem punkt den du gerade gesagt hast.

00:26:36: also Es ist eigentlich egal wie alt oder jung du bist, wo du herkommst was du davor gelernt hast.

00:26:41: Wir haben alle die gleiche Chance weil du KI gibt dir auf einmal Fähigkeiten, die du selbst als Mensch nicht hast.

00:26:46: also ich muss zum Beispiel auch sagen wir machen ja sehr viele Studien und Statistiken und sowas du gesagt hast dass jetzt die jungen den alten in Anführungsstrichen die Welt erklären auch das kannst du so pauschal tatsächlich nicht unterschreiben.

00:26:59: es gibt beides Szenarien wenn du so möchtest.

00:27:02: Was ich immer gerne als Anekdote sage, ist KI verleiht dir Superkräfte.

00:27:06: Du kannst als einzelne Person auf einmal alles machen was du möchtest in Anführungsstrichen wenn du ein guter Orchestrator bist von dem das heißt diese Fähigkeit wie orchestriere ich Arbeit wie verstehe ich was als Mensch mein Asset ist in einer hybriden Organisation wenn man so möchte?

00:27:23: Ich glaube, das ist eine ganz neue Fähigkeit die auch so keine hatte in der Vergangenheit und deswegen ist es ein gemeinsames Lernen was eben uns allen die gleiche Chance hinten raus aufbietet.

00:27:31: Also das finde ich immer ganz wichtig.

00:27:33: Sag auch mal, es ist ne Demokratisierung von Technologie.

00:27:36: also im Grunde ist es schon verrückt dass wir hier eine Technologie zur Verfügung gestellt, bekommen die eigentlich erst mal allen relativ gut zur Verfügung gestellt.

00:27:46: Du brauchst Internet, du brauchst halt für so ein Premium-Account irgendwie zwanzig dreißig Dollar im Monat.

00:27:51: das sind so Hürden natürlich.

00:27:53: aber insgesamt muss man sagen dass es halt ne extrem mächtige Technologie ist und auch in der Geschichte eigentlich solche Technologien eher anderen Bevölkerungsgruppen vorbehalten wurden und nicht sag ich mal einen sechstjährigen Sohn jetzt mal eben irgendwie mit ChatGPT oder was auch immer sprechen kann.

00:28:07: ja Das führt natürlich dann auf der Gegenseite auch wieder zu Komplikationen und Probleme, aber auf der anderen Seite ist es erstmal positiv betrachtet eine schöne Demokratisierung von einer sehr mächtigen Technologie.

00:28:19: wo wir natürlich dann verantwortlich mit umgehen müssen.

00:28:22: Und ich hatte das Thema Angst schon angesprochen, und ich würde jetzt zum Ende hin gerne auch noch mal so ein bisschen auf die gesellschaftliche oder wirtschaftliche Lage gucken.

00:28:29: Es gab im letzten Monat einen Blog-Post der von Anthropic, meine ich, veröffentlicht wurde – oder im Rahmen von Anthropic.

00:28:38: Da ging es darum, dass KI jetzt im Stande wäre, die Koball-Computer Sprache wieder zu geben bzw.

00:28:45: zu fixen.

00:28:46: Und Koball steht für Common Business Orientated Language.

00:28:49: Das ist eine uralte, sehr komplizierte, offenbar Computersprache.

00:28:54: Also eine Programmiersprach, die damals eingeführt wurde und das heute eigentlich in vielen Kastensystemen läuft, in allem was irgendwie so mit Rechnungswesen zu tun hat.

00:29:04: Die ist, sag ich mal mehr oder weniger das Geschäftsmodell von IBM.

00:29:08: IBM beschäftigt eine ganze Menge Berater und Beraterinnen, die sich eigentlich wirklich damit befassen diese Programmiersprache zu updaten.

00:29:16: Und das ist sehr aufwendig und sehr, sehr teuer!

00:29:19: Jetzt wo KI im Stande ist, diese Programmiersprache vermeintlich selbst zu fixen hat dieser eine Blog-Poster dazu ausgereicht, Milliardenwerte an der Börse zu vernichten.

00:29:29: IBM ist zwischenzeitlich ungefähr um dreizehn Prozent im Börsenwert gesunken.

00:29:33: Was macht man da als Wirtschaftsprüfer beziehungsweise vielleicht aus Unternehmensberaterperspektive, wenn es so volatil ist dass diese Angst die nicht nur irgendwie im beruflichen Bereich besteht sondern auch komplett im Finanzmarkt.

00:29:48: Man spricht davon AI Scare Trade ja man hat irgendwie Angst davor das irgendwie ein KI Gerücht in die Welt gesetzt wurde und damit ganze Business Modelle zerstört werden.

00:29:56: was redet man da seinen Kunden noch?

00:29:59: Also erstmal, Kobol läuft auf wirklich sehr vielen Elementen die Teil auch unseres täglichen Alltags sind.

00:30:05: Ein anderes Beispiel ist ein Kernbankensystem.

00:30:08: Es gibt super viele Kernbankesysteme, die noch in Koboll entwickelt sind.

00:30:12: und jetzt hast du gleichzeitig die Herausforderung es gibt keine Koboldentwickler mehr, die nachwachsen.

00:30:16: das ist ja sehr Maschinenaheprogrammierung im Vergleich zu dem wie wir heute Software entwickeln Und deswegen ist das tatsächlich ein Thema.

00:30:25: So wie du beschrieben hast, für IBM sicherlich auch ein gutes Geschäftsmodell.

00:30:29: Was lässt sich sagen, wieder mit umzugehen?

00:30:31: Also ich glaube jedes Unternehmen sollte sich ganz substanziell damit beschäftigen.

00:30:36: wo betrifft mich KI in meiner Wertschöpfungskette wir im vorn darüber gesprochen.

00:30:40: Ich kann Prozesse teilweise automatisieren aber auch Vertriebsprozesse viel personalisierter machen durch KI beispielsweise und einen echten Mehrwert schaffen.

00:30:49: Aber wo verändern sich die Dinge auch vielleicht substanzieller?

00:30:52: Also, wo trifft es dann wirklich auf mein Geschäftsmodell.

00:30:54: Ich gebe dir mal so ein simples Beispiel.

00:30:56: Stell dir mal vor du bist eine Bank und wir alle sind in dem Ort, wo wir geboren sind mit gewissen Banken aufgewachsen, die wir kennen.

00:31:03: Ja!

00:31:03: Die teilweise auch einen echten USP darin haben dass sie sagen ich habe hier ne Viale für Ort oder ich hab... eine Marke, die über Generationen bekannt ist.

00:31:11: Jetzt stell dir nur mal was vor und wir wissen nicht ob das so kommt.

00:31:14: aber stell dir einfach mal vor du als Max hättest jetzt dein persönlichen Investmentagent der all deine Finanzentscheidung für dich trifft.

00:31:21: Würde der da jetzt vor Ort in die Filiale gehen, um für dich Geld zu investieren oder einen Kredit zu beantragen?

00:31:26: Wahrscheinlich nicht.

00:31:27: Vielleicht würde er nicht mal auf die Webseite gehen oder vielleicht würde sie sich auch nicht von der Brand beeinflussen lassen, die es gibt.

00:31:33: und wenn du anfängst solche Szenarien durchzuspielen dann fängst du an dich damit zu beschäftigen Was passiert durch KI mit meinem Geschäftsmodell?

00:31:42: Dann stellst du vielleicht fest, dass manche Dinge echte USPs sind und andere Dinge die USPs waren in einer Welt ohne KI nicht übertragbar sind.

00:31:53: Und ich finde das ist eben sehr wichtig!

00:31:55: Wenn du jetzt sagst, du bist im Vorstand von einem Unternehmen zu überlegen.

00:32:00: Gut was bedeutet es Geschäftsmodelltechnisch?

00:32:03: Was bedeutet das für die Wertschöpfung und was muss ich in der Ebene darunter tun um die richtigen Technologien zu haben ist sicher zu nutzen und am Ende meine Organisation auch zu bewegen genau in dieser Arbeitswelt von morgen erfolgreich zu arbeiten.

00:32:18: Was ich immer wieder sehe, ist dass sich viele Unternehmen mit einzelnen Elementen davon beschäftigen.

00:32:23: Natürlich ist die Geschäftsmodell-Diskussion nicht einfach, weil das auch viel mit Hypothesen zu tun hat und zu überlegen was sind die großen Entwicklungen?

00:32:30: Aber die darf halt nicht vergessen werden, weil sonst kannst du eben passieren dass morgen eine KI-Entwicklung kommt.

00:32:36: Die einfach einen Teil von deinem Geschäftsmodell vielleicht übernimmt in Anführungsstrichen und das möchtest du nicht.

00:32:41: Und deswegen kann ich immer nur den Tipp auch mitgeben sich möglichst strukturiert und auch ein bisschen gesamtheitlicher mit dem Thema KI zu beschäftigen also auch... Wo wollen wir eigentlich hin in dieser Welt mit Geschäftsmodellen wertschöpfen und daraus erst abzuleiten, was dann getan wird?

00:32:56: Das kennst du wahrscheinlich selbst.

00:32:57: Manche laufen immer sofort los und bauen Sachen.

00:33:00: das ist gut weil damit entstehen erste Prototypen und erste Lerneffekte.

00:33:04: aber wenn ich auch weiß wo ich am Ende damit landen möchte es ist umso besser und deswegen finde ich diese strategische Sicht in Einklang zu bringen mit dem operativen dass so die große Kunst am ende und das was eben auch getan werden sollte.

00:33:19: Ich sehe viele Unternehmen, die das verstanden haben und jetzt eben genau damit anfangen.

00:33:23: Sich auch überlegen woher geben sich neue Chancen dadurch?

00:33:26: Also nimm mal ein Beispiel Max.

00:33:28: Der meiste Content der da draußen ist optimiert auf Menschen weil wir Menschen konsumieren den Content.

00:33:34: wenn du dir jetzt aber sagst in Zukunft sind die Käufer nicht nur die Menschen sondern vielleicht die Agenten die im Auftrag des Menschen handeln Dann hast du auf einmal ganz viel Lücke für Positionierung in dieser Welt, weil du sagen kannst wie positioniere ich denn Produkte, Content was auch immer bestmöglich bei KI-Agenten so dass mein Teil gekauft wird.

00:33:52: Und das sind Entwicklungen die sehen wir gerade, hast bestimmt auch schon so Dinge wie von Seho und Seha zu Geo usw.

00:33:58: gehört.

00:33:59: aber das passiert eben auf allen Ebenen und ich glaube während es ein Risiko sein kann weil Dinge verändert werden ist es eine große Chance weil du dich auch positionieren kannst in diese Entwicklung.

00:34:09: Absolut, dachte ich auch sofort an SEO.

00:34:11: Also Suchmaschinenoptimierung ja dass man natürlich dann Websites nicht nur schön macht sondern auch dafür sorgt das im Code entsprechende Keywords enthalten sind dass das Ganze bei Google gefunden wird wo Leute dann im Grunde eher draufklicken und dann eben auch ein Produkt erwerben oder ähnliches.

00:34:26: Ja was du sagst ist tatsächlich eine verrückte Sache mit veränderten Geschäftsmodellen.

00:34:31: Met Schuma hatte da ebenfalls einen Blockpost drüber Und Schumma hat Massenarbeitslosigkeit vorhergesagt, vor allem in dem Begriff dass viele Leute einfach die jetzt im White Color Bereich also Wissensarbeiterinnen könnte man sagen auf Deutsch das sie tätig sind.

00:34:47: Dass die im Grunde durch KI ersetzt werden und dadurch dann auch die Nachfrage sinkt bzw.

00:34:53: halt generell der Konsum und wir eigentlich in düstere Zeiten absteigen.

00:34:58: wie wäre denn so deine Prediction?

00:35:00: Kriegen wir da den Schwung hin schaffen wir es weiter Geschäftsmodelle tragbar in Zeiten von KI zu machen, so dass das System mit der Mensch erwirtschafteten Mehrwert bleibt oder müssen wir uns da vielleicht an anderen Dingen orientieren.

00:35:16: So Stichwort Bedingungsloses Grundeinkommen oder all diese Überlegungen die es im theoretischen Bereich immer gibt?

00:35:22: und wo siehst du eigentlich?

00:35:25: Können wir erstmal das eine beantworten und dann kannst du vielleicht mal ein bisschen was erzählen, wo du eigentlich die Branchen sich gerade extrem gefährdet sind.

00:35:31: Und wo du sagst ihr müsst euch jetzt mal wirklich ran halten und tatsächlich mal gucken.

00:35:36: Ich glaub, fairerweise, gerade wenn man das historisch betrachtet, dann gab es ja große Veränderungen.

00:35:40: Beispielsweise hin zu Knowledgework erst mal von industrieller Fertigung zur Knowledgework und eigentlich in jeder Transition Phase gab's genau diese Sorge, dass da jetzt auf einmal massen Arbeitslosigkeit darst

00:35:52: usw.,

00:35:53: fairerweise muss man sagen, die eigentliche Transition-Phase auch nicht immer einfach war.

00:35:57: Es ist dann einfach zurückzublicken und zu sagen, das ging total schnell aber in dem Moment gings vielleicht gar nicht so schnell.

00:36:04: Ich glaube schon, dass wir und das ist so ein bisschen dieser Punkt-Transformation jetzt in der Orientierungsphase sind wo Veränderungen passiert.

00:36:12: Und wo das auch schwer sein kann diese Veränderung voranzutreiben.

00:36:15: ich glaube das positive hinten raus ist aber es gibt eine Menge an neuen Geschäftsmodellen die daraus entstehen.

00:36:21: Wir haben paar Minipunkte gerade angerissen und diese Veranderung umzusetzen Auch das braucht ja ganz, ganz viel Arbeitsaufwand.

00:36:30: Um das überhaupt zu erreichen hinten raus und dann landen wir in einer Welt wo es vielleicht ganz neue Geschäftsmodelle gibt.

00:36:35: also nimm so Dinge wie Social Media heute für viele Menschen fundamentaler Bestandteil des Lebens geworden Vor zwanzig Jahren quasi nicht existent.

00:36:45: Und genauso wird es neue Elemente geben, wenn wir über Agenten-Ökosysteme sprechen oder ähnlich ist die morgen komplett neu sind, die wir aufbauen müssen und nicht da sind.

00:36:53: Deswegen glaube ich ja Es wird eine große Veränderung geben.

00:36:57: Ich glaube Teil dieser Veränderungen zu sein erfordert von uns persönlich dass wir eben lernen bereit sind und die Veränderungs auch mitgehen.

00:37:03: Ich bin aber sehr positiv darin das wir durch neue Geschäftsmodelle Neue Rollen wie Orchesterierung eben von verschiedenen technologischen Lösen auch alle einen Platz finden werden.

00:37:14: Und deswegen bin ich ein Mensch, der immer eher auf dieser positiven Seite ist.

00:37:18: Ich glaube so lange wir die Offenheit haben, die Chancen zu sehen und einfach die Lust daran haben sie zu ergreifen wird das eine positive Welt hinten raus.

00:37:27: Wohlwissend dass eine Transformations-Reise nie leicht ist.

00:37:31: Ja.

00:37:32: Man darf es nicht leicht reden oder Sorgen wegwischen.

00:37:36: Aber ich glaube ... Und das ist ein bisschen der Punkt, wo du gesagt hast was können Unternehmen tun.

00:37:41: Unternehmen können auch ihren Mitarbeitenden die Chance geben zu lernen KI zu nutzen in den Alltag zu bringen darüber Ideen zu entwickeln wie das Geschäftsmodell weiterentwickelt werden kann.

00:37:52: jetzt kommen wir zurück auf dein Experimentieren vom Anfang.

00:37:54: wenn man auch die Möglichkeit gibt zu experimentieren dann finde ich vielleicht direkt die nächsten drei vier fünf Produkte die es so noch nicht gab die ich aber ans Geschäfts-Modellen mit dran nehmen muss und das ist für mich der Teil der wichtigste.

00:38:06: Ansonsten Gibt es eine Menge an Szenarien für die Zukunft?

00:38:09: Es gibt auch sehr, sehr viele interessante Studien dahin.

00:38:13: Ich glaube was wichtig ist, ist eine Offenheit zu behalten und zu lernen und damit Teil der Veränderungsreise zu sein.

00:38:19: und dann gibt's eben auch den Platz morgen.

00:38:21: Das ist ein sehr, sehr schönes Schlusswort.

00:38:24: Lieber Benedikt vielen lieben Dank dass du da warst.

00:38:26: hast du noch irgendwas für den Bot was du mitteilen möchtest?

00:38:29: so weiß ich baue aus jeder Folge in einer eigenen Chatbot das Leute nochmal nachlesen können auch wenn ihr jetzt nochmal gucken wollt was Seho und Seha oder Geo sind.

00:38:37: ja dann könnt ihr es natürlich auch im bot fragen.

00:38:39: der wird euch das perfekt beantworten.

00:38:41: Benedik hast du irgendwie noch etwas was los werden möchtet?

00:38:44: Ihr vielleicht einfach ein persönlicher Appell?

00:38:46: also ich kann nur ermutigen bei allem was so an Risiken da draußen is zu lernen und zu testen.

00:38:52: Und auch unternehmen, dass die Möglichkeit den Mitarbeitenden gegeben wird genau das zu machen was gleichzeitig wichtig ist.

00:38:59: eben diese Umsicht also dass ich weiß in welchem Tool kann Ich etwas eingeben?

00:39:02: Was passiert auch mit meinen Informationen, die da drin sind so dass sich auf eine sichere Art und Weise lernen?

00:39:07: und dann macht KI aber total viel Spaß!

00:39:10: Das ist eben Element wo ich finde das darf nicht verloren gehen.

00:39:14: als ich zum Beispiel das erste mal mein KI-Song generiert habe war ich begeistert hinten raus.

00:39:20: Und es war einfach ein großer Aha-Effekt, den ich immer wieder habe.

00:39:24: oder wenn du das erste Mal dein Agententeam hast was Hand in Hand mit dir arbeitet Das kann auch Spaß machen.

00:39:29: Deswegen kann ich nur mitgeben Auch mit Freude zu testen aber halt immer auch In Anführungsstrichen sicher um zu wissen Was sind jetzt die Dinge, die damit mein Daten oder ähnlichem

00:39:38: pastisch in der sicheren Umgebung.

00:39:41: Vielen lieben Dank Benedikt.

00:39:43: Danke dir Max.

00:39:47: Ja Benedikt Töck Von KPMG, liebe Leute.

00:39:50: Ihr könnt, wenn ihr Fragen an die Folge habt natürlich auch den Chatbot in den Shownos bemühen.

00:39:56: Die Kollegin KI, die sagen um Wurm, ne?

00:39:59: Die jetzt übrigens auch nochmal noch mal was erklären kann und zwar gibt es ein neues Format.

00:40:04: ich darf ab sofort

00:40:06: zweimal die Woche zu euch sprechen Und vielleicht kann die Kollege uns einmal erklären Was das mit diesem neuen Format

00:40:12: auf sich hat.

00:40:13: bitte Na

00:40:14: klar!

00:40:14: Das neue Format ist die Kollegin KI Snackbox.

00:40:17: Jeden Freitag gibt es in knackigen fünf bis zehn Minuten ein Update zu den KI News in der Arbeitswelt.

00:40:23: Und das mit Fokus auf Europa, denn europäische KI verdient mehr Rampenlicht!

00:40:28: Während in vielen Medien oft nur über US-Technologie gesprochen wird, holen wir die europäischen Entwicklungen ins Spotlight –

00:40:35: also

00:40:36: jeden Freitags überall wo es Podcasts gibt und natürlich mit der gewissen Kollegin KI-Note.

00:40:41: Ich hätte es

00:40:42: nicht besser erklären können, also ich habe sofort zweimal die Woche jeden Freitag auf von mir einmal fünf bis zehn Minuten kleine Snacks zum Wochenende deshalb Snackbox,

00:40:53: damit ihr entsprechende Talking

00:40:54: Points habt wenn es um KI... in der Arbeitswelt geht und vor allem natürlich den Fokus auf Europa.

00:41:00: Weil ich mir einfach denke, ich hab da Bock drauf.

00:41:02: Leute wir reden echt immer nur über US Tools.

00:41:05: lasst uns mal bitte darüber sprechen was hier eigentlich dem Kontinent los ist denn da passiert eine ganze Menge.

00:41:11: ohne Spoilern zu wollen schaltet gerne am Freitag ein

00:41:14: zur Snackbox.

00:41:14: vielen lieben Dank fürs Zuhören.

00:41:16: Wir sprechen uns jetzt dann zweimal

00:41:18: die Woche.

00:41:18: Ich freue mich ganz

00:41:19: doll.

00:41:19: bis dahin by OMR.