Autonome Unternehmen: Wenn KI die Firma übernimmt

00:00:02: Leute, wenn wir ChatGPT nutzen dann meistens relativ einfach.

00:00:05: Wir chatten mit der KI, wir laden vielleicht so ein paar Dokumente hoch verbinden sie möglicherweise noch mit unserem E-Mail, Postfach oder Kalender und dann können wir eigentlich Fragen stellen.

00:00:14: bei Unternehmen Funktioniert das etwas anders?

00:00:17: Denn gerade große Unternehmen, die haben Software, die eine ganze Menge von deren Sachen regelt.

00:00:24: Sogenannte ERP-Software Enterprise Resource Planning.

00:00:27: Da sind dann Daten über Geschäftsprozesse drin Einkäufe und so weiter und sofort.

00:00:31: Und wenn so ein Unternehmen eine ERP Software hat Dann kommt sie in den meisten Fällen tatsächlich von SAP.

00:00:37: SAP wertvollste Börsenotierte Unternehmen Deutschlands habt ihr wahrscheinlich alle schon mal gehört aber keiner weiß was es richtig macht.

00:00:43: ja Aber genauer da Aber wird KI richtig spannend?

00:00:46: Denn SAP sitzt natürlich auf diesen gesamten Daten.

00:00:50: Und deshalb freue ich mich sehr, heute mit Jonathan von Rüden zu sprechen!

00:00:54: Er ist CAIO also im C-Level von SAP und verantwortet den gesamten KI Bereich.

00:00:59: Ich bin Max Mundhenke, ihr hört Kollegin KI.

00:01:02: Hallo Jonathan Hey Max,

00:01:03: danke dass du mich heute hier hast.

00:01:04: Ja Danke für deine Zeit.

00:01:05: habe ich SAP richtig erklärt?

00:01:08: Kann ich gar nicht mehr dazu sagen Perfekt

00:01:11: Sehr schön.

00:01:11: Also, wo fangen wir denn an?

00:01:13: Wo steht ihr denn eigentlich gerade mit KI?

00:01:15: Wir KI ist das größte und das absolut wichtigste Thema für uns aber auch für unsere Kunden weil es eben so extrem transformational ist, fällt mir gar nicht das richtige deutsche Wort ein hier.

00:01:32: Ja, wir befassen uns – also ich befasse mich natürlich in meinem täglichen Job nur damit.

00:01:38: Aber auch wirklich jeder Kollege und jede Kollegin der Firma arbeiten tagtäglich an KI.

00:01:44: Wir sehen eben wie stark das dann nochmal den Alltag unserer Nutzer- und Nutzerin verändert und auch in der Art und Weise, wie wir selbst die Produkte bauen.

00:01:54: Also ein Riesenthema für uns!

00:01:56: Ich habe mal geguckt, es gibt eine ganze Menge Medienberichterstattung zu SAP und KI.

00:02:01: Oft haben die meisten begriffen dass KI auch einfach von den Daten abhängt, die man einer KI geben kann.

00:02:08: Deshalb ist SAP gerade in aller Munde Und ich hab im Vorfeld natürlich irgendwie mit KI so ein paar Fragen vorbereitet und Chatchi Pity in dem Fall sagte SAP war lange die Software im Keller.

00:02:18: Zitat und jetzt reden plötzlich alle wieder über SAP.

00:02:21: Wie nimmst du das denn wahr?

00:02:23: Ja das bezieht sich vielleicht auch ein bisschen darauf Das früher hat man das gerne noch im Keller betrieben, also On-Premise.

00:02:29: Wenn man das eben selbst gemacht hat und natürlich haben wir über die letzten Jahre um ein Großteil unserer Kunden in die Cloud bekommen wo wir auch wesentlich schneller KI Innovationen liefern können.

00:02:41: Und das heißt dass es sozusagen die Basis gewesen mit der wir jetzt dann auch die Modelle verwenden können, die wird teilweise einkaufen von Partnern und weiterverarbeiten, die wir auch teilweise selbst bauen unseren Kontext spannend, ein ganz wichtiges Wort.

00:02:57: Also eben diese Daten und die wir aber auch dann in unsere Applikationen reinbringen dass die Nutzer-Nutzerinnen da gar nicht mehr groß neue Interfaces lernen müssen sondern erst mal da anfangen können wo sie wieder Forschung gearbeitet haben was ihr davor eigentlich schon kannten ist auch ein ganz wichtiger Aspekt darin um zu schauen das die Leute das dann noch annehmen und sich damit auseinandersetzen um eben nicht an so einen nächsten Ort springen zu müssen

00:03:22: also das ganze Kunden auszurollen, habe ich schon rausgehört.

00:03:26: Bevor wir so auf die Kundenseite gucken, lass uns doch mal... ...auf die interne Seite gucken!

00:03:30: Ihr seid ein Riesenladen und ich frage das euch immer wenn ich große Unternehmen oder Vertreterinnen großer Unternehmen hab' Wie rollt ihr denn KI intern eigentlich aus?

00:03:39: Ja da haben wir ganz verschiedene Level.

00:03:42: Wenn man zum Beispiel bei uns in der Entwicklung schaut Da ist jeder mit AI Coding Agents ausgestattet Das sei das Cloud Code OpenCode Client Gemini, da gibt es viele verschiedene.

00:03:56: Das ist heutzutage nicht mehr aus der Entwicklung wegzudenken und ein fester Bestandteil des Prozes ist da drin.

00:04:01: Da gibts noch ganz viel außen rum was man im Prozess macht um sich die Entwickler sehr stark auf die Entwicklung konzentrieren müssen und nicht auf den Prozess herum.

00:04:13: Und dann haben wir natürlich auch für alle anderen Funktionen verschiedene Programme und Strukturen.

00:04:18: Also, wir haben natürlich viele Trainings, jeder hat auch Zugang, das war ganz wichtig.

00:04:22: also es muss auf diesen Zugang mit dem muss leicht verwendbar sein.

00:04:25: wenn ich jetzt einen Entwickler habe der kennt sich natürlich tief aus, er kann das aussetzen wie er will, kann alle Vorteile ganz einfach nutzen und für andere Profile muss man vielleicht etwas einfacheres haben was ein bisschen auch den Code dann weg abstrahiert in Richtung... kurz angesprochen im Konsumerbereich, ChatGPT oder Claude.

00:04:48: Und bei uns wäre das dann unser Assistent Juul, den auch intern extrem viele Kollegen nutzen.

00:04:54: Wo man eben nicht ein Coding-Interface hat.

00:04:56: aber ich habe trotzdem die gleiche Power davon und das ist das ganz Wichtiges dass wirklich jeder Zugang hat weil ich kann mir zentral nur so viele Use-Cases ausdenken die wirklich guten Ideen wo der Impact kommt der kommt natürlich aus dem Geschäft und das merkt wir ganz stark super gut viele zentrale Initiativen zu haben viel wichtiger, das jedem kontrolliert in die Hand zu geben.

00:05:19: Mit genug Freiraum um da auch experimentieren zu können und dann kommen Top Ideen dabei raus.

00:05:23: Sehr schön, ich sage immer so ein bisschen salopp.

00:05:26: Use Cases werden halt nicht auf der Management-Ebene gefunden sondern da wo noch wirklich gearbeitet wird.

00:05:31: Aber es gibt auch Management-Use Cases also...

00:05:35: Ja natürlich!

00:05:36: Aber das Management sollte nicht top down use cases verordnet sein.

00:05:39: Nein, dann habe

00:05:39: ich dir recht.

00:05:40: Deshalb sehr schön du hattest Jul schon angesprochen euren intern KI Assistent.

00:05:46: was macht er denn so?

00:05:48: Also Julius erstmal unser zentrales Produkt intern und extern.

00:05:55: Ich nenne das auch wirklich der Future of SAPs Interface.

00:06:00: Das ist quasi unser neuer Engagement-Layer über die Firma hinweg und ich sage, wir haben angefangen damit als eine conversational experience wie man es eben von ChatGPTP kennt.

00:06:09: Und jetzt sind wir aber an einem Punkt wo wir in Richtung generative UIs gehen können.

00:06:14: Das heißt ganze Applikationen muss sich nicht unbedingt vorher als zentrale IT selbst bauen, sondern kann mir die während ich daran arbeite erstellen.

00:06:24: Das ist natürlich ganz schön mächtig weil dann muss ich als CEO nicht meine fünftausendste App bauen und verwalten, sondern da kann mich auf meine Top-Zwanzig konzentrieren und die Endnutzer haben das eben in der Hand.

00:06:37: Und an diesem Ort bringen wir wie gesagt die neue Art der Experience für SAP zusammen aber auch alle Daten.

00:06:43: Ich kriege da noch immer die Frage hey, kann ich mit meinem SAP sprechen?

00:06:48: Also mal ganz stark vereinfacht gesagt.

00:06:51: Und ich bin natürlich technisch unglaublich schwierig, das dann so hinzubekommen weil es Millionen und Millionen von Entitäten oder Objekten und gigantische Mengen an Daten gibt.

00:06:59: aber ist erstmal eine faire Frage.

00:07:00: die Leute kennen das von ChatGPT und wir wünschen sich das gleiche von uns.

00:07:04: und dass genau kommt eben in Juul zusammen.

00:07:07: und das nutzen wir intern weil man da den schnellsten Feedback Zyklus haben.

00:07:11: einfach und da rollen wir auch immer Features aus bevor wir dir einen Kunden geben raus, sodass man dann mit seinem SAP sprechen kann.

00:07:21: Du hattest das vorhin schon ein bisschen angedeutet?

00:07:23: Du sagst es da gibt's verschiedene Tools und die Zugänge haben alle im Grunde und man kannst das so aussuchen.

00:07:28: Das finde ich extrem spannend!

00:07:30: Funktioniert im Joule.

00:07:31: Wir können das aussuchen,

00:07:33: d.h.,

00:07:33: wir optimieren immer... Fantastisch!

00:07:35: Genau.

00:07:37: Nee, wir haben davon ein paar Jahre eine sehr bewusste Entscheidung getroffen, dass wir uns nicht nur auf eins einschießen und auch, dass die Leitschlängmungschundelle selbst nicht produzieren werden.

00:07:50: Wir nutzen sie zwar in verschiedenen Maßen, können wir auch gleich noch mal darauf eingehen.

00:07:53: aber es war eine sehr bewusste Entscheidung.

00:07:55: weil uns da schon früh klar war merkt man ja jetzt Alle paar Wochen übertreffen sich die Provider gegenseitig selbst, aber es ist ja also auch ein großer Benefit.

00:08:06: Wenn man jetzt eben nicht da drin ist und dann einfach halt... an der Commodizierung, das ist definitiv falsch.

00:08:15: Aber du weißt was ich meine?

00:08:16: Ich

00:08:16: weiß was du meinst ja!

00:08:17: Daran participiert.

00:08:20: und in dem Sinne können wir immer schauen, was sind denn jetzt gerade die Modelle für den jeweiligen Use Case den besten teilweise Kosten nutzen oder auch Kosten Intelligenz-Tradeoff eben mitbringen und die jeweils dann anpassen.

00:08:35: Es ist Musik in meinen Ohren als Berater, der häufig mit Unternehmen die natürlich vendorlocked in sind, die entsprechend dann sagen wir weil sie Microsoft haben einfach nur Co-Pilot nutzen dürfen oder weil sie eben alles auf Google aufbauen.

00:08:47: Nur Gemini nutzen können.

00:08:49: Large Language Models lasst euch das gesagt ein sind wirklich sehr unterschiedlich von den Skills her.

00:08:52: also auch wenn Sie sich natürlich vom Benchmarks immer irgendwie sehr ähneln.

00:08:56: aber so gewisse Dinge macht man einfach mit einem anderen large language model muss eben gucken dass man diese Architektur flexibel hält.

00:09:01: und deshalb ein sehr schönes Beispiel was natürlich jetzt bei SAP möglich ist Heizungsmüller um die Ecke vielleicht nicht unbedingt so.

00:09:09: Genau, aber da ist auch der Punkt.

00:09:12: Da haben wir unsere Plattform.

00:09:13: Wir nutzen die Plattform erst mal selbst wie wir darauf entwickeln.

00:09:16: Das ist genau die gleiche, die wir in die Kunden rausgeben.

00:09:20: Wenn ein Kunde jetzt einen Use Case aufbauen möchte und sagen wir mal ein teures Frontiermodell, ein starkes Frontier-Modell nehmen möchte um den Plan zu erstellen und dann in der Durchführung mein wegen Open Source Modell was ein bisschen optimaler auf einer Kostenkurve liegt zum Beispiel dann kann man das machen.

00:09:41: Wenn wir jetzt Standard-Agenten ausliefern, dann kümmern wir uns immer darum dass wir Under the Hood einfach die entsprechende Modelle auswählen und schon diese Optimierung vorab machen.

00:09:53: In den meisten Fällen fragt man ja auch bei einer Saaslösung nicht nach, wo läuft die denn jetzt oder welche Datenbank habt ihr da verwendet?

00:09:59: Da kommt es ja aus Ergebnis an.

00:10:01: Und in dem Fall ist das dann auch ein technologischer Baustein, wo wir sagen für den Use Case ist das Modell gerade am besten.

00:10:07: Da können wir den Wechsel drunter machen und dann genau benehmen wir quasi diesen Kopfschmerz auch sich damit auseinanderzusetzen welches Modell der jetzt gerade am Besten für diesen Use Case performt.

00:10:17: Sehr schön!

00:10:17: Jetzt hat Donald Trump quasi persönlich entsprechende Anthropic-Modelle eingeschränkt in den letzten Monaten.

00:10:24: Das Mythos-Model von Anthropic, die als sehr, sehr leistungsstark gelten wurden im Grunde nicht mehr nach Europa exportiert und Anthropic hatte sich dann dazu entschieden, die Dinger komplett vermarkt zu nehmen.

00:10:35: Mittlerweile sind sie wieder verfügbar.

00:10:37: Da vielleicht mal eine Frage so aus Sicht eines Großkonzerns das bewusst keine eigenen Large Language Models hat sondern eben auch auf die US-amerikanischen zurückgreift.

00:10:49: Was löst das in dir aus, wenn du dann solche Headlines siehst und mit einem ermerkst?

00:10:52: Vielleicht können wir doch nicht mehr alle large language Models jetzt nutzen.

00:10:55: Für uns ist das erstmal gar kein Problem, weil wir eben so abstrakt diese Abstraktionsschicht haben.

00:11:02: Wir haben natürlich sehr gute Partner in den USA aber wir haben auch mit Kohir aus Kanada, mit Mystery aus Frankreich zum Beispiel andere Partner die jetzt in Europa in weiteren Teilen Nordamerikas Modelle haben.

00:11:16: wir auch Partner im Nahen Osten oder in Asien wo man dann auch jeweils lokal die Modelle verwenden kann supporten unsere plattform alles.

00:11:26: das heißt auch da jetzt egal aus welcher geografie auch mal modelle eingeschränkt werden dann kann man einfach wieder rüberwechseln dass Das kostet natürlich auch ein bisschen Fleiß im Hintergrund, das muss man erstmal so aufsetzen.

00:11:40: Muss man wollen jede Abstraktion kostet immer einen gewissen Invest.

00:11:44: aber da gibt es natürlich entsprechende Tools und auch superinteressante Model Routing Techniken mit denen man sehr schnell den Wechsel hervorrufen kann.

00:11:54: Auch wenn mal zum Beispiel ein Modell ausfallen sollte habe ich immer ein Fallberg-Modell dass ich gehen kann.

00:11:58: Dann hab' ich gleich schon die Prompte dafür optimiert das heißt ich hab' auch hoffentlich keinen Keinen Verlust in Performance davon.

00:12:07: Von daher ist das eigentlich ein Ordnung, würde ich sagen?

00:12:10: Wenn man flexible baut.

00:12:11: Wenn man flexibel gebaut

00:12:14: hat.

00:12:14: Sagen wir mal einen Blick noch einmal bevor wir so auf eure eigentlichen Tools und die Mehrwert für eure Kunden eingehen.

00:12:21: was ändert sich denn intern bei euch durch KI?

00:12:24: du hast schon gesagt gerade die Entwickler haben jetzt alle irgendwie auch Tools zur Verfügung können im Grunde natürlich mit large language Models auch entsprechend Code schreiben.

00:12:34: Wie sieht das mit Jobs generell aus?

00:12:36: Viele Unternehmen stellen ja gerade keine Juniors mehr ein, es gibt immer mal wieder so diese Vorstellung davon dass KI eigentlich gerade die junior jobs komplett ersetzt.

00:12:43: Kannst du diese Vorstellung teilen oder bestätigen?

00:12:46: Kann ich nicht.

00:12:46: Und zwar aus dem Grunde, dass ich extrem gute Erfahrungen habe mit den Juniors.

00:12:50: die gehen teilweise so frei und offen an die Themen ran.

00:12:54: Die bauen dann ganz schnell die Dinge wirklich komplett AI-native auf von vornherein.

00:13:00: Die sind quasi aus der Uni schon ganz anders in einem Vorzeichen damit aufgewachsen, wo ich vielleicht einen sehr erfahrenen Architekten oder Entwickler habe.

00:13:09: Der dann an gewissen Stellen sagt nee aber das kann ich nicht mit KI machen!

00:13:12: Das interessiert den Junior gar nicht.

00:13:14: Dann hat er natürlich eine wesentlich höhere Durchschlagskraft damit weil man tatsächlich heutzutage wirklich einfach extrem viel damit machen kann.

00:13:23: große Freude daran, da auch eine große Menge an Juniors zu haben.

00:13:26: Wir haben auch unsere eigenen Early Talent SAP Next-Gen heißt es bei uns intern Programme wo wir immer hunderte Studenten ausbilden im Jahr die dann danach auch zu uns in Entwicklung kommen oder meinetwegen ins Field Engineering und das ist unglaublich wertvoll!

00:13:42: Die mischen den Laden auf sehr positiven Sinne.

00:13:46: Auf der anderen Seite habe ich irgendwo gelesen, dass es gewisse Einschränkungen gab im Hiring-Prozess.

00:13:51: Aber auch irgendwie was Dienstreisen glaube ich angehen und so gewisse Dinge die man vielleicht von einem Konzern als Benefits erwarten würde das die vielleicht ein bisschen runtergefahren werden um mehr in KI zu investieren weil ist einfach durchaus auch ein Investment Verlangen.

00:14:04: Kannst du dazu noch ein bisschen was sagen, vielleicht?

00:14:06: Ja klar!

00:14:07: Wir haben einfach gesagt wir wollen sehr dediziert noch mehr in KI investieren und sagen wenn das jetzt ein Workshop ist der uns in AI voranbringt wie enable ich das Feld Wie baue ich diese nächste iteration des Produkts mit KI?

00:14:23: Dann dann ist das in Ordnung.

00:14:26: Wenn wir jetzt andere Themen haben Einfach eine Priorisierungsaufgabe um da nochmal stärker zu unterstreiten dass das der Fokus ist.

00:14:38: Was Reisen anbelangt, klar natürlich sind wir weiterhin bei unseren Kunden tagtäglich und aber auch ein großer Fokus einfach auf KI.

00:14:49: also Einfach ein Money-Shift im Grunde und das ist, das große Ziel ist wenn ich so auf die Konferenz zurückblicke.

00:14:56: Die Sapphire war ja eure letzte große Konferenz.

00:14:58: Ich glaube im Mai.

00:14:59: da wurde im Grund SAP als Autonomous Enterprise vorgestellt.

00:15:05: Das ist ja im Grund die Wette, die dahinter steckt.

00:15:08: Warum man in KI investiert?

00:15:10: Und warum man sagt wir bauen jetzt Agenten Wir stellen Infrastruktur bereit.

00:15:13: Wir nutzen vielleicht auch gewisse Anknüpfungspunkte an unsere Kunden.

00:15:18: Kannst du mal sagen, was Autonomous Enterprise bedeutet und was da eigentlich die Strategie ist?

00:15:22: Ja der Name ist da natürlich Programm.

00:15:25: Das heißt wir arbeiten daran dass wie gewisse Prozesse zum Start und dann später auch wirklich alle teilweise komplett autonom oder teilweise semi-autonom laufen lassen können.

00:15:37: das kann sein.

00:15:37: ich habe in meiner Supply Chain ein Event das reinkommt und bevor überhaupt irgendjemand da was analysieren muss habe ich mir schon angeschaut, was es bei ähnlichen Supplyern passiert.

00:15:48: Was ist im Wetter und in dem Verkehr um dieses Event rundherum passiert?

00:15:54: Report, der vorbereitet ist.

00:15:56: Das heißt nicht dass ich im ersten Schritt den Agent dann auch schon gleich eine alternative Route bestellen lasse.

00:16:02: aber ich kriege schon mal einen Vorschlag.

00:16:03: was wären denn Alternativen?

00:16:04: zum Beispiel und dann über die Zeit auch wenn dann die einzelnen Mitarbeiter der Kunden Unternehmen entsprechend vertraut damit sind kann man auch immer mehr aus dem Prozess heraus dann automatisieren.

00:16:18: Gleiches im Kundensupport zum Beispiel.

00:16:20: wir kriegen viele Millionen Tickets viel andere Firmen natürlich auch und in dem Bereich auch ein sehr klares Feld, wo ich einfach schon mal eine Antwort vorbereiten kann.

00:16:30: Oft sind Fragen ja ähnlich!

00:16:31: Und dann kann ich ja trotzdem aus der vergangenen Antwort her auslesen was denn beantwortet wurde und kann das schon einmal vorbereiten?

00:16:39: Auch aus der Kundenhistorie.

00:16:40: und dann ließ natürlich ein Experte da drüber und antwortete dann entsprechend natürlich.

00:16:46: Wo brauchen wir denn im Autonomous Enterprise eigentlich noch Menschen?

00:16:50: Ich würde sagen überall, weil das bedeutet ja nicht dass wir jetzt komplett herausgehen und die hier man sich von selbst lenkt.

00:16:57: Sondern wir haben dann einfach ganz andere Möglichkeiten auf Kundenprobleme einzugehen neue Produkte reinzugehen sich tiefer auch mit den Produkten auseinanderzusetzen.

00:17:09: es nimmt ihr einfach am Ende des Tages sehr viel overhead raus aus dem was ich vielleicht auch an Aufgaben macht jetzt nicht unbedingt Spaß machen.

00:17:17: Ich habe ein sehr gutes Beispiel.

00:17:18: da hat eine Ich glaube, das war eine Kollegin aus dem Feld und die muss immer Profilabilitätsanalysen machen.

00:17:25: Sie zieht dafür Daten aus unserem Finanzsystem, aus einem CRM hat dann noch irgendwelche eigenen Tabellen rumliegen und das dauert immer ein Tag oder zwei, sagt sie, um da so eine wirklich tiefe Profilibilität zu machen.

00:17:40: Jetzt connecte sie die entsprechenden Datenquellen mit Schul, lädt ihre Ergebnisse rein hat sich dann auch zwei drei skills selbst gebaut über diese so auf die Zeit gekommen ist weil sie sie quasi.

00:17:51: verschriftlich hat, wie sie da rangeht.

00:17:53: Jetzt kann sich diese Analyse laufen lassen und kann dann aber auch gleich daraus wieder ableiten was ihr denn jetzt an Folge schritten angeht?

00:18:01: Und kann das eben dann auch rausbringen mit ihrem Management im Detail darüber reden?

00:18:05: Kann die Kollegen darüber informieren?

00:18:07: Kann dann zur Produktentwicklung dazu zurückgehen?

00:18:09: Das sind alles Dinge, nicht runtergefallen sind, aber wesentlich weniger Zeit hatten.

00:18:13: Sondern ich hab mein Report fertig hier über die... Ich geb den ab und jetzt kann sie eben darüber

00:18:18: reden.".

00:18:18: Und das kostet am Anfang natürlich auch mal ein paar Euro hier und da.

00:18:22: Das war auch erst mal ein Schock.

00:18:23: Boah!

00:18:23: Das hat jetzt, äh, vor dem Jahr zweitzig Euro gekostet?

00:18:26: Am Ende des Tages lohnt sich sie aber total, weil sie dadurch ein Tag schneller war und kann eben einfach mehr dadurch bearbeiten.

00:18:32: Das

00:18:32: heißt am Ende des Tage sparen wir vielleicht durch die KI-Zeit brauchen aber auch Zeit um KI zu lernen und auf dem Laufenden zu bleiben oder?

00:18:38: Absolut!

00:18:39: Und eine andere Sache würde ich auch mal nachdenken... Wir schaffen ja dann natürlich mehr und dann kommt noch mehr rein ist nicht so dass die Tiduliste kürzer wird sondern wir schaffen die einfach auch noch schneller runter.

00:18:52: Ich würde auch immer sagen, entweder schafft man sich Zeit zu nehmen oder der Schmerz wird irgendwann so groß.

00:18:58: Ich habe jetzt von ein paar Tagen meinen Madat noch ein bisschen erweitert und ich habe unter anderem die Plattformen bei mir im Bereich.

00:19:07: Und jetzt kommen natürlich so viele Emails zu allen möglichen Themen, dass ich gar nicht mehr anders kann als mir die vorsorzieren zu lassen.

00:19:16: Ich habe dann auch mein Second Brain wo ich aus den E-Mails die wichtigsten Konzepte, Projekte, People Connections und so weiter mir auch wegschreibe.

00:19:27: Natürlich alles bei mir privat auf dem Laptop lokal.

00:19:29: das ist dadurch auch... Sehr gut so, aber das hilft mir dann auch den Überblick zu halten.

00:19:36: Auch sind gewisse Action-Items abgearbeitet worden.

00:19:40: ich kann dann auch später wenn nicht ein bisschen in so einem... In so ein Sparring mit der KIG, wie soll ich dann das nächste strategische Projekt hier angehen?

00:19:47: Was habe ich denn nochmal hier für Zahlen beim letzten Mal angeschaut.

00:19:49: Dann muss sich da nicht ewig in meinen E-Mails rumsuchen und das noch mal aufbereiten.

00:19:53: Dann hab' ich das schon Maschinen lesbar aus vorhin gesagt im Markdown bei mir abliegen.

00:19:58: es hat die entsprechenden Verbindungen andere Projekte hinein.

00:20:02: Das ist jetzt noch nichts, was so mit einem Klick verfügbar ist.

00:20:05: Da sind die Lösungen heutzutage, würde ich sagen, noch nicht komplett draußen in dieser Größe, das wirklich diesen Second Brain-Ansatz fahren kann, den ich von Capati finde.

00:20:18: Aber immer mehr!

00:20:19: Also ich brauche jetzt noch ein bisschen diese Programmierskills um mir das lokal aufzubauen bei meinen Agents und meinen Skills aber auch dass es eine Sache wird... jeden in der Hand liegen und auch darüber kann man gewisse Aufgaben einfach beschleunigen.

00:20:33: Und ich kann schon mal den ersten Draft, einen ersten Vorschlag haben wie ich den jetzt auf die E-Mail antworten kann oder eine Zusammenfassung.

00:20:39: Wenn wir immer tiefer reingehen an das was ihr eigentlich tut vielleicht Stichwort Kobol.

00:20:44: sagt ihr Kobol etwas?

00:20:47: Ja aber habe ich noch nie selbst geschrieben.

00:20:50: Ja, das ist eine Programmiersprache die relativ alt ist und wo viele, sagen wir gerade Finanzunternehmen glaube ich Banken usw.

00:20:58: heute auch noch mitarbeiten.

00:21:00: Und es ist tatsächlich ne Sprache die einfach wirklich alles andere als modernes sehr kompliziert.

00:21:04: Es gibt irgendwie nur so ein paar Leute die das wirklich beherrschen.

00:21:06: vor allem im SAP Umfeld habe ich mir damals sagen lassen.

00:21:09: Und damals war die News dass es einen Agent gibt der diese Programmiersprache im Grunde automatisch verbessern bzw debuggen kann.

00:21:17: Das heißt, die Leute, die dieses Skills haben, diese Sprache sprechen und die gelernt haben – und vielleicht auch gerade im Bereich der SAP-Beratung tätig sind.

00:21:24: Die könnte man mehr oder weniger jetzt ersetzen durch einen Agent.

00:21:29: Sorgt das nicht für Irritationen intern?

00:21:32: Tatsächlich muss ich noch mal nachgucken, aber mit Kobbel haben wir jetzt gar nicht mehr so viel am Hut um ehrlich zu sein.

00:21:38: Aber das kann man natürlich anwenden auf jede existierende oder ältere Programmiersprache und natürlich hilft es mir extrem wenn ich älterre Systeme habe die ich dann modernisieren will.

00:21:51: Ich hab's vorhin gesagt, dass ich nie Cloud bringen möchte.

00:21:53: Da muss ich ja auch zurück zu einem gewissen Standard gehen und da hilft es mich natürlich sehr auch zu verstehen was hat denn hier Kollege XYZ vor fünfzehn Jahren da geschrieben, der hat das aber nicht sauber dokumentiert.

00:22:06: Ist nicht so schlimm weil KI kann mir da dann eben helfen zu verstehen was sind die Abhängigkeiten wie passt das in meine gesamte Architektur wenn das eben wie gesagt vielleicht damals nicht so sauberdokumentiert wurde und kann mir dann auch helfen das zu modernisieren und rüberzuhiefen.

00:22:24: jetzt Ist das ein Problem für die Leute?

00:22:26: Auch da glaube ich, dass beschleunigt es eher.

00:22:29: Es hat ja niemand jetzt extrem viel Spaß von der einen Sprache in die andere Sprache zu überblätzen zwischen Programmiersprachen zumindest.

00:22:38: Ich würde sagen beim Dolmetschen macht's mehr Spaß und auch da können die Kollegen sich dann einfach mehr drauf zu konzentrieren mit dem Kunden zum Beispiel reinzugehen.

00:22:47: möchte ich dem Prozess A wirklich wieder genau wie Prozess a in der Zukunft laufen lassen oder pass ich den an.

00:22:54: Änder' ich mein Prozess, update die auch und das ist natürlich eine viel schwierigere Frage, die auf viel mehr menschliche Kreativität braucht und Interaktion zwischen Menschen.

00:23:04: Das ist nicht einfach nur kopieren von links nach rechts sondern oder übertragen, sondern da hat man auch da wieder die Zeit sich mehr damit auseinanderzusetzen.

00:23:13: Ich habe es gerade nochmal gefact checked, nebenbei tatsächlich ging es in dem Zusammenhang was anderes und zwar dass eure Programmiersprache ABAP offenbar sehr nah an Kobol liegt.

00:23:23: Und das deshalb damals ein paar Analysten irgendwie den Bogen gespannt haben.

00:23:28: aber ja klar ich meine die Frage die man sich immer irgendwie stellt ist wann kann KI im Grunde Software so gut selbst schreiben, dass wir vielleicht gar keine Softwareunternehmen mehr brauchen?

00:23:38: Dass sie zukommodativ werden, dass ich sage hey bevor ich jetzt irgendwie ein SAP System aufsetze Baue ich mir doch mein eigenes mit Cloud Code, warte mal eine Nacht und dann habe ich am nächsten Tag irgendwie ne fertige Software.

00:23:49: Das ist tatsächlich ja irgendeine Überlegung die man sich stellen kann wenn man vor allem sieht wie schnell sich das Ganze weiterentwickelt.

00:23:55: Ja viel Spaß sage ich dann nur.

00:23:57: Viel Spaß!

00:23:58: Vor allem zwei drei Tage später wenn dann das erste Update kommt oder die unterliegenden Technologie sich ändert und dann passiert mal was.

00:24:05: Also natürlich... Wir können jetzt extrem viel schneller in der Saaswelt entwickeln durch KI.

00:24:13: Ich glaube nicht, und das sieht man auch für mich sehr gut an unseren jährlichen und quartärlichen Ergebnissen, dass der Saasmarkt aufwört zu existieren.

00:24:25: Keine Firma sollte das was eine Art Commodative für sie ist, also das was ein Standard ist der nicht differenzierend ist, das Selbstbau.

00:24:36: Das lenkt ab und bringt Risiken.

00:24:39: Das nimmt mir Ressourcen.

00:24:42: Und wenn ich jetzt eine Rechnung habe die reinkommt dann muss sich die bearbeiten, da muss ich die verbuchen, dann muss ich gucken dass sie in dem jeweiligen Land richtig in meine Bücher ihren Weg findet, dass die richtig balanciert wird.

00:24:58: später... Wieso sollte das überhaupt jemand selbst versuchen?

00:25:04: Ja.

00:25:04: Und ich meine, wofür uns unsere Kunden sehr klar angucken und dass auch fair ist, dass sie natürlich auch dann einen sehr schnellen Fortschritt von uns erwarten weil sonst die Challenge richtig, sonst müssten Sie es eben selbst machen.

00:25:18: aber ich glaube den kriegen wir hin, den liefern wir und das ist auch das was so ein bisschen in der Saaswelt passiert, dass die Dinge einfach schneller werden Und am Ende ist das Modell ja eines, dass sich nicht ändert.

00:25:32: Wir liefern jetzt vielleicht ein bisschen weniger klassische Saas in dem Sinne und mehr eines Agents as a Service.

00:25:39: aber wir liefern genauso unsere Agents als Standard den wir betreiben, dass eben der Kunde sich nicht damit auseinandersetzen muss und sich auf die Dinge konzentrieren kann wie die Produkte, die Art wie ich die Lieferkette aufspanne, die art wie ich meinen Kundenservice betreibe, die wirklich differenzieren sind.

00:25:56: Agent As A Service!

00:25:57: Das ist gut.

00:25:59: Hast du gesagt?

00:26:02: Ja, komm!

00:26:02: Wir gefangen... Was wir doch entdecken

00:26:04: für verschiedene

00:26:05: Abkürzungen.

00:26:06: Aber kann ich verstehen, habt ihr selbst mit einem Kollegen zusammen jetzt ein Jahr an dem Software-Software-Service Tool gebaut und der kommt aus den ganzen Bereichen und sagt Vor KI hätten wir hierfür deutlich länger gebraucht und auch deutlich mehr Anstoß an Kohlegebrauch gebrauchen, um das irgendwie erst mal in Prototypenstatus zu bekommen.

00:26:25: Und jetzt sind wir nach einem Jahr am Markt.

00:26:27: also es geht deutlich schneller und man kann vielmehr ausprobieren und das ist tatsächlich eine ganz spannende Sache.

00:26:33: Lass uns vielleicht mal so über Security sprechen!

00:26:35: Viele Unternehmen, auch mit denen ich so zu tun habe die halt ja auch im Podcast sind und haben natürlich irgendwie die Sorge wir nutzen jetzt US-Tech Ja?

00:26:43: Und in der Regel geht ja dann alles an unseren Firmdaten, die wir jetzt bislang vielleicht im sicheren deutschen guten SAP Umfeld haben möglicherweise in den USA auf US amerikanisches Server und öffnen natürlich Tür und Tor für Wirtschaftsbionage und generell kann das alles gediegt werden.

00:26:58: und so was würdest du dazu sagen?

00:27:01: Also zum ersten ist es so, natürlich kann ich mir die Modelle aus den USA holen oder egal welchem Land und nicht in die Verträge reinschauen und schauen welche Daten weggeschrieben werden.

00:27:19: So haben wir unseren Kunden ganz klar auch in den Verträgen drin stehen, dass keine Daten bei den LLM-Providern liegen bleiben.

00:27:26: Das haben wir auch wiederum vertraglich garantiert.

00:27:30: Das sind ja am Ende auch Datenszente die in Europa betrieben werden, die auch teilweise mit gewissen SNAs betrieben wird und das keine Daten Europa verlassen.

00:27:38: Gleiches hat man in vielen anderen Ländern weltweit, dass es sehr wichtig ist.

00:27:42: Und das kann man dann natürlich vertraglig garantieren.

00:27:46: Jetzt würde ich einfach mal dahin stellen, in einer globalisierten Welt es dazu geschafft haben, weil man sich auf Verträge verlassen kann und diese Institutionen hat.

00:27:57: Das heißt wenn wir jetzt anfangen den Glauben an Institution zu verlieren dann sind wir sowieso ganz woanders und ich würde behaupten dadurch sind wir erst mal auch geschützt.

00:28:06: und am Ende kann ja auch kein jetzt mal wirklich egal aus welchem Land Anbieter das Interesse haben dass da dann Daten irgendwie weitergegeben werden dies nicht werden soll.

00:28:16: das ein Riesenvertrauensverlust.

00:28:20: Das würde sich extrem negativ aufs Geschäft auswirken.

00:28:25: Wir arbeiten auch nur mit Partnern, wo wir wissen dass sie sich daran halten und das was klar gegeben ist die natürlich trotzdem nochmal auf Nummer sicher gehen wollen können das ganze bei uns zum Beispiel auch über unsere SAP Cloud Infrastruktur.

00:28:42: Ja, Cloud Infrastruktur und Plattformen die komplett von uns gebaut und betrieben wird.

00:28:46: Da kann man sogar gucken wir haben ein Projekt Neonäfäus und Gardener zum Beispiel der Open Source und wir im Prinzip alles was da drunter gebaut werden.

00:28:54: so wir wollen da so transparent rein gehen dass jeder weiß wie die Plattform eigentlich betrieben ist und sich das auch theoretisch selbst hinstellen könnte.

00:29:02: das kommt natürlich auch immer ein bisschen Aufwand.

00:29:04: aber da wollen wir eben extrem transparent reingehen weil da auch die open source Richtung schon stark eine wichtige ist.

00:29:10: Und da drauf wiederum laufen dann zum Beispiel auch Open Source Modelle, die dann eben natürlich auch ein gewisses Level an Souveränität geben.

00:29:18: und dann gibt es noch mal die noch strengeren Ansätze.

00:29:20: Das sind unsere Sovereign Clouds.

00:29:26: wirklich nur Mitarbeiter aus dem jeweiligen Land überprüft vom jeweiligem Geheimdienst mit der entsprechenden Security Classification und da geht es dann auch in ganz andere Level noch mal.

00:29:38: Und das ist eben von bis, und da überlegen sich ja manche Kunden gewisse Prozesse möchte ich hier und gewisse prozesse da zum Beispiel laufen haben.

00:29:46: Macht ja auch Sinn cool!

00:29:48: Andere Security-Thema?

00:29:49: So zum Schluss.

00:29:51: Es gab diese Ankündigung damals mit Entropic Muters, hast du mitbekommen das Tool ist extrem powervoll und kann tatsächlich auch sehr schnell Sicherheitslücken in Software kennen?

00:30:02: Das war irgendwie der größte Risikofaktor dass man das Modell auf irgendwie bestehendes Software drauf haut und das erkennt sofort Sicherheitslücken und du weißt als Entwicklerin wo du ansetzen musst um sicherer zu machen.

00:30:13: Jetzt ist das Ding, dass dieses Mythos-Modell erst mal nur an ausgewählte Unternehmen vor allem in den USA.

00:30:18: Ich glaube ausschließlich in den USA ja, ausgerollt wurde und man hat danach gesehen beispielsweise so bei Mozilla, dass die ihren Browser relativ stark gepatched haben.

00:30:28: Während so ein Vergleichszeiträumen immer so zwanzig bis dreißig Backfixes irgendwie eine Monat war, ausgedachte Zahl jetzt, dann hat man schon gesehen, dass nach diesem Mythos Release mit einmal so das hundertfache an Backfaces rausgegangen.

00:30:41: Das ist doch irgendwie eine spannende Sache, vor allem für europäische und deutsche Unternehmen.

00:30:46: Wie ist das damals abgelaufen?

00:30:47: Habt ihr euch darauf beworben auch mal Mythos zu testen und eigene Software auszuprobieren oder stand das gar nicht zur Debatte?

00:30:53: oder wie läuft das?

00:30:54: Ja sagen wir mal so, wir sind ja auch in den USA gelistet und sind auch Investor ein guter Partner von der Tropic.

00:31:03: Ich würde es einfach da stehen lassen... aber auch natürlich viele andere Open Source Modelle, die sehr stark darin sind.

00:31:11: Und ich finde wenn eines das zeigt dann vielleicht auch dass sich Firmen davor vielleicht noch gar nicht genug damit auseinandergesetzt haben kann man auch online einlesen.

00:31:21: es gibt einige von den leading open source Modellen die sehr starke im gleichen Feld sind.

00:31:27: und wenn denn für mich ist das auch ein wake up call an alle immer diese diese modelle in der eigenen Delivery Pipeline laufen zu haben und auch die existierende Codebase zu checken und zu scannen.

00:31:42: Ich kann mir auch sehr gut vorstellen, dass davor der Fokus gar nicht so sehr drauf ist.

00:31:45: Viele haben das immer stark verwendet um zu Prototypen, um neue Software zu bauen und vielleicht weniger für Schwachstellenerkennung.

00:31:57: Und auf einmal war das ein großer, aber auch ein großer Hype da drum Und vielleicht sind dann viele aufgewacht.

00:32:03: Dann gesagt, so jetzt verwende ich das auch mal und auf einmal sind diese ganzen neuen Bugs gefunden worden die hätte man vielleicht auch davor schon finden können wenn man das stärker verwendet ist.

00:32:13: Das ist eine Hypothese.

00:32:14: aber man kann auf jeden Fall auch sagen dass das jetzt nicht wiederum da nicht nur für Vielleicht die Absolute Leading-Modelle.

00:32:28: Die sind dann ein, zwei, drei Prozentpunkte besser als die kurz danach.

00:32:33: und das ist ja auch eigentlich das Interessante an dem Rennen.

00:32:36: Jede Woche gibt es die Erfolgsmeldung weil der Benchmark um Prozent oder Zwei geschlagen wurde.

00:32:41: relativ gesehen heißt ich finde vielleicht drei vier Themen weniger.

00:32:47: Wenn ich es aber gar nicht anwende, finde ich gar nichts.

00:32:49: Es gibt diese Grafik die man so rumgeistert.

00:32:52: beweisen soll dass eigentlich Open Source Modelle drei bis sechs Monate hinterher hinken was eigentlich die aktuelle Leistung der Top-Tiermodelle aus den USA angeht.

00:33:00: also wenn wir uns überlegen was wir vor drei bis six Monaten schon alles mit KI machen konnten ja dann werden wahrscheinlich für die meisten Use Cases auch entsprechende Modelle ausreichen.

00:33:09: absolut Sag mal, Jonathan.

00:33:11: Was passiert denn eigentlich in Zukunft?

00:33:12: Werk doch mal einen Blick in die Glaskugel!

00:33:14: Wir haben jetzt, sag ich mal, die Strategie gehört Autonomous Enterprise.

00:33:19: Das heißt ihr werdet demnächst dann sage Komplett autonom in manchen Bereichen, vielleicht nur Teilautonomen Software wird mitdenken.

00:33:29: Ihr werdet die ganzen Unternehmensdaten auf denen ihr sitzt, werdet sie im Grunde mit Agente AI Unternehmen zur Verfügung stellen.

00:33:36: es können bessere Entscheidungen getroffen werden.

00:33:38: Es können deutlich neue Geschäftsfelder möglicherweise auch geöffnet werden.

00:33:42: Wofür führt das alles hin?

00:33:43: Ich würde mal drei Felder aufmachen Bitte.

00:33:47: Das erste ist weil du gerade zu Anfang schon gesagt hattest das Thema Daten wird einfach immer wichtiger.

00:33:55: Und damit meine ich im Speziellen auch die Art, wie interagiere ich als Mitarbeiter, als Gründer, als Besitzer, einer Firma mit der KI?

00:34:07: Was ist der Kontext den ich reinziehe?

00:34:09: Was sind aber auch die Memories und was ist das Wissen, was sich sozusagen über die Zeit mir darin anhäufe?

00:34:16: Ich glaube, das sehen noch nicht viele, aber es wird immer wichtiger das für sich in der firma dann strategie zu haben.

00:34:26: was sind die strategischen bereiche die ich auch brauche?

00:34:28: brauche ich auch eine gewisse portabilität um dann, wenn ein vielleicht doch mal irgendwie modell nicht mehr geht auch wieder woanders hingehen zu können?

00:34:36: also liefer ich mich da aus oder habe ich deine flexibilität und ich glaube dass ist ein extrem wichtiger punkt.

00:34:43: dieses thema datenstrategie und was was sind meine differenzierenden data?

00:34:47: war meine mich differenzieren was es was ist die Die Coca Cola Rezeptur meiner Firma zum Beispiel.

00:34:54: Und das hat ja jede Firma an sich, dass es mag die Art sein wie man mit dem Kunden-Service arbeitet und wie man mental und prozessual an die Produktentwicklung rangeht.

00:35:06: Das gibt man ja implizit raus oder speichert das woanders ab wenn man sich keine Gedanken darüber macht.

00:35:11: wie bring ich das wieder zurück?

00:35:12: Wie strukturiere ich dieses Wissen da drum?

00:35:15: Das ist etwas, das Wort Kontext war jetzt auch ein wichtiges in den letzten sechs bis neun Monaten.

00:35:20: Kontext Grafs und so.

00:35:22: Und das wird nochmal wesentlich wichtiger werden.

00:35:26: die Autonomist.

00:35:28: Die Richtung Richtung Autonomus Enterprise ist für mich ganz klar.

00:35:33: da haben wir schon drüber geredet aber die wird weiter gehen.

00:35:35: ich mein Es geht nicht nur um Automatisierung, es geht auch darum einfach mehr Intelligenz reinzubringen.

00:35:40: Wie gesagt, kann ich jetzt diese Analyse, die mich sonst einer Teil Tage kostet auf einmal in eine Stunde machen und sogar noch mehr Daten reinbringen?

00:35:47: Und kann mich noch wirklich mit den Ergebnissen auseinandersetzen oder schicke ich das gehetzt ab und muss zum nächsten gehen?

00:35:52: Das nächste ist, wir werden immer stärker sehen dass AI sich auch in die physische Welt bewegt.

00:36:00: Viele Industrien nennen das dann immer physical AI.

00:36:02: Wir haben da auch vor zwei Jahren schon angefangen, stark mit Roboter herstellen zu arbeiten.

00:36:09: Weil die wiederum oft den Geschäftskontext nicht haben.

00:36:12: Die bauen extrem starke Modelle und wissen wie ich das Glas vom Tisch aufhebe und stelle es auf den Schrank oder in die Spülmaschine.

00:36:19: Aber die wissen dann zum Beispiel nicht im Supermarkt, wo muss ich was einräumen um das dann in der Promotion zu haben.

00:36:27: Oder ich bin im Warehouse und ich helfe ein schweres Paket zu tragen und kann das überhaupt noch da rein oder kracht mir das Regal zusammen?

00:36:37: Und diese ganzen Dinge?

00:36:38: oder was ist denn der nächste Schritt eigentlich?

00:36:40: jetzt habe ich das weggeräumt?

00:36:40: Was kommt danach?

00:36:41: Was ist mein nächster Arbeitsschritt?

00:36:43: Und diese ganzen Dinge zusammenzubringen.

00:36:45: Auch in einer guten Reaktionszeit, das natürlich was sehr spannend ist wo wir extrem viel daran arbeiten auch mit vielen von den Robotics und auch Softwarepartnern drum herum und ich denke da sehen wir einfach großen Fortschritt.

00:36:59: wo wir vielleicht vor zwei Jahren wirklich noch mal ein Tag gebraucht haben um Roboter für Aufgabe XY zu trainieren kann der heute schon viel mehr Aufgaben out of the box und auch ganz gut und wird dadurch einfach wesentlich mehr in die physische Welt kommen.

00:37:14: Und das in allen Bereichen, glaube ich.

00:37:18: Da ist natürlich noch ein bisschen schwierig abzusehen, was da die Timelines sind – das ganze Thema Quantum Computing gibt es schon eine Weile.

00:37:26: Aber das ist ja eigentlich vom Ansatz her extrem gut um diese komplexen Matrizenrechnungen, die man bei AI auch braucht auszuführen.

00:37:35: Jetzt haben die derzeitigen Quantum-Computer noch nicht die Möglichkeit genug Daten vorzuhalten.

00:37:42: Aber wenn das mal kommt, dann werden wir Orders of Magnitude Verbesserungen in der Geschwindigkeit haben mit der Modelle ihre Vorhersagen treffen können, in der trainiert werden kann und in der Komplexität und der Größe in der man Modelle vorhalten kann.

00:37:57: Das wird nochmal ein riesengroßer Schritt nach vorne auch in die Intelligenz einfach sein oder auch einfach in den Kosten, die dahinter liegen

00:38:05: Wenn wir davon ausgehen, danke dir erstmal für die Einschätzung.

00:38:08: Wenn wir dafür ausgehen dass das alles stimmt werden glaube ich die Unternehmen überleben beziehungsweise ich sage mal über Leben ganz frech aber die werden tatsächlich am meisten von KI profitieren die sich ja auf genau diese Daten schon spezialisieren und die Daten haben und entsprechend auch aufbereitet haben die das verstehen Die auch vor allem, und das finde ich so spannend aus dieser Denke immer mehr rauskommen.

00:38:27: Dieses und jenes ist das beste Large Language Model.

00:38:29: also muss sich mit dem Anbieter jetzt ein zehn Jahresvertrag abschließen und alles irgendwie auf diese Infrastruktur aufbauen.

00:38:34: Also flexibel bauen hat es zu gesagt ja Daten bereitstellen und Robotik finde ich eine sehr spannende Sache.

00:38:39: was glaubst du die Roboter der Zukunft gebaut werden?

00:38:42: Die AI-Roboter bauen wir in Deutschland.

00:38:44: Tatsächlich hoffe ich das.

00:38:45: Wir haben einen sehr guten Partner, ganz klar es gibt natürlich extrem viel aus Asien.

00:38:52: da passiert natürlich sehr sehr viel muss man ganz klar sagen.

00:38:54: wir haben zum Beispiel einen sehr guten Partner Neural Robotics die bauen.

00:38:58: extrem faszinierende Foundational Technology hat sich die vor zwei Jahren mal zum ersten Mal kennengelernt habe haben sie zb Roboterhaut gebaut.

00:39:07: was ist das denn?

00:39:08: Was brauchen wir das denn?

00:39:10: Na ja, wenn jetzt ein Roboter durch große Menschenmengen läuft.

00:39:15: Dann kann er gar nicht unbedingt einschätzen weil der auch nicht überall dann Kameras hat wo denn jetzt Leute sind.

00:39:21: und tatsächlich läuft einen Mensch an den Roboter vorbei und der spürt wie nah der ist.

00:39:27: durch die Änderung des elektromagnetischen Feldes oder in die Gelenke des Roboters haben sich spezielle Materialien eingebaut so dass wenn der Roboter auf was drauf drückt dann spürt er tatsächlich das Feedback, so wie wir das auch in unseren Gelenken spüren.

00:39:43: Also faszinierende Foundational Technology die die Kollegen da bauen und inzwischen haben sie auch schon mehrere Generationen der Humaneid Roboter auf den Straßen Und der David Reger, der CEO zielt auch an viele Zehn- und Hunderttausende davon zu bauen.

00:40:00: Das wäre natürlich eine gute Ambition.

00:40:02: Es gibt immer mehr Robotics Firmen, die auch in Europa hochkommen.

00:40:07: Aber klar, das ist natürlich ein Feld, dass heiß umkämpft ist.

00:40:12: Aber da würde ich mir wünschen, dass wir noch mehr sehen.

00:40:15: Wir haben ja extrem gute Ingenieure und Unis, die eigentlich da eine extrem solide Engineering-Basis hinstellen.

00:40:25: Wenn wir so in die Glaskugel gucken, wie du über Robotik sprichst und alles.

00:40:30: Wenn wir in zehn Jahren diese Podcast-Folge ausgraben und dann guck mal, so hat man damals über Robotikk gedacht ja?

00:40:36: Und dann denkt er sich haa, dann guckt man seinen Roboter auf den Sofa und sagt Guck mal, wie wird das damals überlegt haben?

00:40:42: Der finde ich immer ganz spannend.

00:40:44: Wir werden in zehn Jahren noch mal darüber sprechen und dann, ich stelle mir jetzt ein Timer.

00:40:47: Vielen lieben Dank für deine Zeit und für die ganzen Antworten.

00:40:51: Gibt es noch letzte Worte, die du vielleicht für unseren Chatbot die Kollegin KI loswerden möchtest?

00:40:56: Wo du sagst das muss unbedingt in den Wissensspeicher dieser KI.

00:41:01: Ja sehr gut!

00:41:02: Ich freue mich natürlich darauf wir uns in zehn jahren sehen.

00:41:05: Ich freu mich auch doch wenn wir uns früher sehen natürlich.

00:41:07: Wir können ja mal Zwischenstand ziehen.

00:41:10: Nein, ich glaube der wichtigste Punkt den ich allen mitgeben will ist jeden Tag was Neues auszuprobieren.

00:41:17: Jeden Tag es zu verwenden.

00:41:18: Denn eben nur die Firmen, die das tagtäglich anwenden und neue Dinge ausprobieren werden die sein, die sich das Wissen aufbauen.

00:41:28: Das ist wirklich auch Wissen, was sich über die Zeit aufbaut und wo kein Tag zu vieles, dem man damit verbringt auch neue Ideen mit reinzubringen und sich dann über die Zeit dieses einzigartige Wissen, über das wir gesprochen haben aufzubauen.

00:41:46: Sei es das Prozesswissen, sei es die Herangehensweise – deswegen extrem wichtig!

00:41:50: Das ist nicht nur was für Entwickler oder Leute im Marketing neuen Creative Content zu erstellen.

00:41:57: Jeder kann das verwenden und inzwischen so einfach anzuwendet, dass es für jeden Bereich wertstiftend ist.

00:42:06: Nutz das und nutzt es mehr.

00:42:08: Vielen

00:42:08: lieben Dank, Jonathan!

00:42:09: Bis dahin!

00:42:09: Danke

00:42:09: schön, Wachstum!

00:42:13: Ja liebe Leute... Schön dass wir mal wieder ein bisschen tiefer reingehen konnten in die Materie Und einmal mehr ist glaube ich klar geworden Es ist eben nicht um das eine KI-Tool oder das eine Large Language Model geht Sondern viel eher um die Use Cases und das was man eigentlich langfristig damit machen möchte.

00:42:27: Und da finde ich diesen Gedanken des Autonomous Enterprise ziemlich spannend.

00:42:30: Also dass KI-Agenten in Zukunft bei Geschäftsprozessen unterstützen Dass sie sogar teilweise autonom abwickeln können.

00:42:39: Das ist glaube ich so ein Weg, worauf wir uns einigen können.

00:42:41: wohin es geht mit KI in der Wirtschaft bleibt natürlich noch die Frage zu klären wann unser Podcast hier zum Autonomous Enterprise wird.

00:42:49: liebe Kollegen!

00:42:50: Wann bauen wir denn das Autonomus Podcast Enterprise?

00:42:53: Na ich sag mal so wenn ihr mir eines Tages einen Roboterkörper bastelt, der charmant moderieren kann dann können wir drüber reden.

00:43:01: Bis dahin bleibe

00:43:02: ich eure digitale Kollegin

00:43:04: die euch einfach die besten Stichworte

00:43:05: ins Ohr flüstert Autonomapodcast hin oder her.

00:43:09: Ein bisschen Menschlichkeit gehört doch dazu, oder?

00:43:12: Ja, ich sehe es schon kommen.

00:43:14: In zwei Jahren führst du die Interviews und ich bin dein Redakteur oder so?

00:43:18: Und der Roboter-Körper kommt dann als Prototyp von SAP!

00:43:22: Ja Jonathan da haste der KI jetzt hier für uns gesetzt.

00:43:25: Na gut liebe Leute vielen Dank fürs menschliche zuhören.

00:43:29: wenn ihr Fragen an diese Folge habt stellt sie gerne der Kollegin.

00:43:32: Ihr könnt sie wie immer kostenlos in den Show Notes erreichen.

00:43:35: ansonsten liked und teilt diesen Podcast gerne wenn es euch gefallen hat.

00:43:39: und ich sage mal wir hören uns am freitag zum KI Update in der Kollegin KI Snackbox.

00:43:45: Habt eine gute Woche bis dahin, ciao!