Wie wird eine Firma AI native? Change-Management bei Taxfix

00:00:02: Einer meiner ersten Bots, liebe Leute war ein Steuerbot.

00:00:06: Ich hatte mich gerade selbstständig gemacht, hatte keine Ahnung was ich jetzt eigentlich wirklich tun sollte und hab gedacht na gut mit KI ist das ja alles irgendwie relativ easy.

00:00:15: Steuergesetze, die es in Deutschland so gibt und die mich irgendwie betreffen könnten meinen Chatbot geladen.

00:00:20: Und von da an angefangen einen KI-Steuerberater zu haben.

00:00:25: Das ist natürlich alles mehr schlecht als recht gewesen und hat nicht so hundertprozentig funktioniert.

00:00:29: am Ende kommt man wohl um ein menschlichen Steuerberater nicht drum herum.

00:00:34: aber die KI hat sich natürlich seit meinem kleinen Experiment da ganz schön entwickelt gibt es eine ganze Menge Angebote.

00:00:40: Unter anderem vom Unternehmen Tax Fix, die tatsächlich als AI-Company durchstarten wollen und mehr oder weniger zumindest sagt das der CEO Nummer eins KI-Finance Plattform werden wollen.

00:00:52: Was ist damit auf sich hat?

00:00:54: Und wie gut KI eigentlich schon im ganzen Steuerrecht usw.

00:00:57: zurechtkommt?

00:00:58: Das möchte ich heute besprechen mit meiner Guestin K.I.

00:01:01: Philippe.

00:01:01: Bitte stell sie uns doch einmal vor!

00:01:04: Max, stell dir vor die KI übernimmt plötzlich die Hälfte deiner Arbeit.

00:01:08: Klingt doch eigentlich ganz gut oder?

00:01:10: Taxfix will zur führenden KI-Finanzplattform Europas werden und die ganzen stressigen Steuersachen automatisieren.

00:01:17: aber damit das gelingt müssen natürlich auch die Menschen im Unternehmen mitgenommen werden Und genau dafür ist deine heutige Gästin zuständig Eva Glanzer, Chief People Officer bei Tax Fix.

00:01:28: Ich bin gespannt was sie zu ihren neuen digitalen Kollegen sagt und vor allem ob ich mich bei ihr auch bewerben kann!

00:01:34: Ja vielleicht?

00:01:36: Hallo Eva!

00:01:37: Hallo Max!

00:01:38: Schön dass

00:01:40: du da bist.

00:01:42: Sehr schön das du Zeit für uns gefunden hast.

00:01:44: Wir haben Stellen frei.

00:01:45: bitte unsere Karrierepage checken und Lebenslauf schicken

00:01:50: Auch für Agents

00:01:52: Ja, also haben wir tatsächlich intern auch so aufgebaut.

00:01:56: Nicht dass meine Kollegin KI das jetzt hier mitbekommt und sich dann berührt, da fragen wir sie nachher mal oder KI-Philip womöglich?

00:02:02: Nein Spaß war es seit Eva!

00:02:03: Schön, dass du da bist.

00:02:04: Du verantwortest im Grunde alles was um People Management HR zu tun hat bei Tax Fix Und wir mussten unbedingt mal mit dir sprechen weil ihr ja relativ früh auf den KI Zug aufgesprungen seid.

00:02:18: Ich bin ja über so ein schönes Handelsblatt-Interview mit deinem CEO gesteupert, der tatsächlich sagte das Angestellte jetzt zur KI Nutzung verpflichtet werden.

00:02:27: Weil er erkennt dass es durchaus ganz andere Möglichkeiten gibt und da musste ich natürlich mit dir darüber sprechen weil diese Top Down KI Verordnung eigentlich was ist was man nicht unbedingt möchte Wie stets bei euch jetzt einen Jahr später im Unternehmen um die KI Adoption?

00:02:42: Ja wir haben tatsächlich auch schon vor mehr als einem Jahr damit angefangen also zwei Jahre, würde ich sagen.

00:02:49: Als das ganze KI-Thema immer größer wurde haben wir relativ schnell gesagt, wir müssen hier Fahrwerk bekennen und wir müssen ganz klar sagen dass wir eher netig werden wollen als Unternehmen und dass wir nur so auch wirklich die Produkte bauen können, die zukünftig natürlich für unsere Kunden den besten Mehrwert liefern.

00:03:08: Das war nicht ohne Widerstand muss ich auch dazu sagen.

00:03:10: also wie du sagst es ist nicht so einfach.

00:03:12: am Anfang sind wir da direkt mit rausgegangen.

00:03:15: Wir haben ein OKA-System, also Objectives and Key Results und da haben wir als erstes Unternehmensziel uns gesetzt, wir wollen EINATIVE werden.

00:03:23: Also wie gesagt schon vor zweieinhalb Jahren und die Reaktion war gemischt würde ich mal sagen im Unternehmen.

00:03:31: Es gab dann einige, die waren natürlich Feuer und Flamme und fanden das super weil wir natürlich auch in Tooling investiert haben und Trainings usw.. Und andere hatten auch ein paar Stimmen, die auch verständlicherweise zu dem Zeitpunkt meinten oder wir machen KI vor der sake of AI.

00:03:48: Also nur zum Nutzen von KI und nicht dem Kunden.

00:03:52: Und eigentlich müssen wir immer was natürlich auch stimmen vom Kunden- und vom Business her kommen.

00:03:56: Wir haben uns aber gesagt aus Management Sicht, wir wollen jetzt wirklich das Pendel mal richtig stark in die Richtung schwingen damit wir ganz klar sagen können da wollen wir hin und wir wollen dass die ganze Belegschaft mit kommt.

00:04:08: Und dann natürlich, das reicht nicht.

00:04:09: Da muss noch sehr viel anderes kommen um eine Transformation gut durchführen zu können.

00:04:13: aber das war für uns der erste Schritt also wirklich diese klare Entscheidung für die KI zu treffen und das auch relativ früh damit wir euch schon wussten dass diese Transformation ziemlich viel Zeit in Anspruch nehmen wird.

00:04:24: So bevor wir vielleicht mal auf die Transformation gucken kannst du einmal erklären was ihr eigentlich an Produkten habt und wer eure Zielgruppe ist.

00:04:30: Ja, also es ist ein Steuerprodukt vorrangig in Deutschland.

00:04:34: Wir sind aber auch vertreten in England und Spanien.

00:04:36: Wir sehen uns als Europas führende Agenten passierte Steuerexpertenplattform und bieten Steuer- und Buchhaltungsleistungen für Privatpersonen und kleine Unternehmen.

00:04:45: Das heißt, ich könnte meine Steuererklärung statt mit meinem selbst zusammengeweibkodeten Bot auch mit euch machen.

00:04:52: Das solltest du weil dann wird das gleich auch bei Esther hochgeladen und natürlich mit dem Finanzamt kommuniziert und wir unterstützen an allen Belegen.

00:04:59: Das kannst Du machen als Self-Service DIY.

00:05:04: füllst die ganzen Fragen selbst aus, natürlich KI unterstützt oder du bekommst wirklich einen Steuerexperten zur Seite gestellt der oder die natürlich auch sehr stark von KI unterstütz wird.

00:05:17: Ich finde es wunderbar spannend weil es natürlich irgendwie ein Thema ist gerade so steuern zu machen.

00:05:21: das folgt klaren Regeln.

00:05:23: ja es gibt Gesetze an die wir sich gehalten es gibt irgendwie gewisse Ausnahmen von diesen gesetzen und Bislang war es so, dass man da irgendwie jemanden bezahlt hat für einen Steuerberater und eine Steuerberaterin die das gelernt haben.

00:05:34: Die natürlich auch mit den Jahren an Berufserfahrungen vielleicht mal hier unter die kleinen Tricks kannten.

00:05:40: Also man spricht ja einfach von den guten Steuerberaters, die dann vielleicht nochmal ein paar Euro rausholen können.

00:05:46: Jetzt wird das Ganze mehr oder weniger automatisiert mit KI!

00:05:50: Genau, und immer besser.

00:05:51: Weil genau diese Optimierung der Refunds der Rückzahlungen ist auch etwas was wir uns ganz groß auf die Fahne geschrieben haben.

00:06:00: Ist das das Ende der Steuerberater?

00:06:05: Das glaube ich nicht.

00:06:05: Also wir arbeiten ja auch selbst direkt mit Steuerberatern zusammen und so wie das immer ist, mit der KI es gibt einen Human in the Loop und irgendjemand muss am Ende Urteile fällen und die Verantwortung übernehmen und ist am ende noch der Mensch aber hoffentlich mit sehr viel Unterstützung.

00:06:20: also natürlich die Zeit, die investiert wird auf Steuerberaterseite für die Erledigung der Steuern sollte es so gut wie möglich reduziert werden.

00:06:28: Na gut nachdem wir die brennende Frage beantworten lassen Ich meine, du bist verantwortlich wie gesagt für die gesamte Entwicklung der Belegschaft.

00:06:37: Du hast gesagt am Anfang gab es da durchaus ein paar Reibereien gerade irgendwie Mittel zum Zweck.

00:06:42: Man führt KI einfach um KI einzuführen vielleicht auch coole Marketing Effekte.

00:06:47: man erlebt überall klar aber hat das dann am Ende einen Mehrwert?

00:06:51: Die erste Frage, wie holt man die Menschen da ab?

00:06:54: Wenn man so eine Transformation startet und man erlebt es eigentlich in allen Unternehmen ist.

00:06:57: Es gibt einen gewissen Prozentsatz an Totalverweigerern, die gar keine Lust haben, die sagen ich sehe hier keinen Mehrwert das kostet alles zu viel.

00:07:05: wir machen uns abhängig vielleicht von anderen Tools.

00:07:08: Wie geht man damit um und wie motiviert man die Leute?

00:07:11: Ja, ich glaube am Anfang muss man die Warum-Frage stellen und beantworten.

00:07:15: Damit man auch wirklich den Purpose generiert in der Organisation.

00:07:18: Und für uns war eine ganz wichtige Antwort, dass wir wollten, dass jeder Mitarbeiter, Mitarbeiterin jedes Team sehr direkten Impact haben konnte auf die Mehrwertgenerierung für den Kunden also wirklich auf das Business und das auch sehr schnell machen kann.

00:07:38: Also agile, mit wenig Abhängigkeiten in der Organisation.

00:07:43: Sehr autonomes Arbeiten in kleinen Teams.

00:07:46: Die Ways of Working waren für uns ganz wichtig.

00:07:50: Du arbeitest in kleinen Teams und das ist sehr purpose-driven.

00:07:53: Du hast klare Ziele, du hast sehr viel Autonomie ... Und im Zweifel werden dir die Arbeiten jetzt vielleicht nicht so viel Spaß machen auch von der KI abgenommen?

00:08:04: Das ist genau so ein Punkt.

00:08:06: KI muss ja nicht nur die Sachen übernehmen, die einem Spaß machen im Daily Doings sondern kann vor allem die Sachen, die eher lästig sind erledigen.

00:08:14: das hört man auch immer wieder.

00:08:16: ich habe gehört in dem Podcast von diesem Jahr indem ihr darüber gesprochen habt dass Mitarbeitende ihre eigene Stellenbeschreibung neu geschrieben haben.

00:08:25: kannst du mal die Methodik erklären bitte?

00:08:27: Das fand ich ganz spannend.

00:08:28: Ja ich kann vielleicht nochmal bisschen ausholen.

00:08:30: also Ich glaube, es ist jetzt wichtig nicht mal die Frage zu stellen.

00:08:36: Die Geister sind ein bisschen schwieriger herum.

00:08:39: Es gibt meinen Job noch in einem Jahr und zwei Jahren in fünf Jahren.

00:08:41: Ich glaube das ist wichtiger.

00:08:42: die Frage, was kann ich richtig gut?

00:08:47: Und wie sieht meine Tätigkeit aus wenn KI den Rest macht?

00:08:52: Und man muss sich dafür eine Vision entwickeln, wie dieser Job der Zukunft aussieht.

00:08:57: Sonst ist es einfach nur eine Anxiety, Angst, die im Raum herumschwebt und es gibt viele Narrativen da draußen zu sagen, welche Jobs gibt's noch in der Zukunft?

00:09:06: Der erste Schritt aus meiner Sicht ist diese Vision zu entwickeln.

00:09:10: Da gibts verschiedene Dinge, die man machen kann.

00:09:13: Das klingt ja auch ganz groß und so ein bisschen überwältigend.

00:09:16: Wo fange ich jetzt an ... Und wenn man das runterbricht auf ein paar Schritte, wäre zum Beispiel ein erster wichtiger Schritt aus meiner Sicht.

00:09:24: Dass man den Job herunterbricht und seine Ziertigkeit herunterbricht.

00:09:27: in was sind die Dinge, die KI für mich machen kann jetzt schon?

00:09:31: Was ist denn die Dinge ich mit der KI zusammen mache?

00:09:34: Was sind die Dingen, die nur ich als Mensch in diesem Job machen

00:09:37: kann?".

00:09:38: Und das kann man innerhalb von fünf Minuten machen, ganz schnell mal runtergeschrieben oder man nimmt sich wirklich Zeit und zeichnet die ganzen Workflows auf je nachdem wie tief man da einsteigen will.

00:09:49: Dann der zweite Schritt aus meiner Sicht wäre dann zu sagen was sind denn eigentlich meine Superpowers?

00:09:53: Also nicht meine Job-Titel also ich schaue meinen Lebenslauf... Da steht ja nicht Ich war Job-titel XYZ sondern ich kann Das und das und dass und sich das nochmal wirklich ganz konkret vor Augen zu halten.

00:10:08: Und dann der dritte Schritt, den finde ich extrem wichtig und er macht mir persönlich auch am meisten Spaß es einfach mal was zu bauen mit der KI und zwar hat das nicht mit dem Tätigkeitsfeld dass man ausübt direkt zu tun hat sondern irgendwas total outside my lane also irgendwas.

00:10:26: vielleicht interessiert mich da so ein bisschen Themenbereich aber ich habe damit eigentlich nichts zu tun gehabt.

00:10:32: Ich muss das jetzt neu kennenlernen, weil was man dann wirklich sieht ist wie schnell man Kompetenzen aufbauen kann mit Höfe der KI.

00:10:37: Na ich kann euch von heute auf morgen irgendwie ein professioneller Maschinenbauer werden aber ich kann mir schon extrem schnell Kompetensen aufbaut und es gibt an einem wirklich auch dieses Gefühl von Empowerment.

00:10:48: Und dann einen anderen Schritt und das ist das was du meintest ist mal eine Hypothese zu erstellen dafür wieder Job mein Job in der Zukunft aussieht.

00:10:57: Das ist eine Hypothese.

00:10:58: Ich setze mich hin, also Eva verlässt jetzt das Unternehmen und mein Chef muss die Stelle nachbesetzen.

00:11:04: wie würde sie aussehen?

00:11:05: Natürlich mit dem Wissen dass KI einiges verändert hat an den Bild.

00:11:09: Dann schreibt man diese Hypothese und bricht es dann auch vielleicht in kleine Teile runter und testet die dann.

00:11:16: Also zum Beispiel ich bin Buchhalterin und ich kenne mich total gut aus mit allen buchhaltärischen Regeln.

00:11:23: Und in dieser Hypothese steht aber, dass diese Regeln von der KI gekannt werden ausgeführt werden.

00:11:31: Diese Prozesse und ich nur noch natürlich das Urteilsvermögen beistreuere und darauf schaue ob es auch wirklich stimmt was die KI da produziert ist ja nicht immer der Fall.

00:11:42: Da mache ich das einfach mal.

00:11:42: dann teste ich die Hypothesis und mach mal für zwei Wochen lang lass mal die KI so ein AB testen.

00:11:47: Ich mache den Job noch Aber die KI macht den Job.

00:11:49: daneben ist meine Urteilsfähigkeit ausreichend gegeben für diese Art der Tätigkeit.

00:11:59: Und dann gehe ich vielleicht noch weiter und sage, okay, ich mache das jetzt mit einem Themenbereich, mit einer Disziplin – da kenne ich mich vielleicht weniger aus!

00:12:05: Da kann ich nicht alle regeln.

00:12:06: Kann ich immer noch Urteile fällen darüber, ob der Output der KI funktioniert?

00:12:13: Der nächste Schritt wäre wahrscheinlich einfach nur Rinse and Repeat, also das Ganze immer wieder zu machen.

00:12:16: Also gerade dieses Job runterzubrechen weil wir wissen alle wie schnell sich die Dinge ändern heutzutage in der Technologie und meine Antworten sehen wahrscheinlich nächste Woche anders aus als diese Woche oder zumindest im nächsten Monat auf jeden Fall.

00:12:28: Und dass halt immer wieder diesen Prozess zu durchlaufen finde ich mir richtig.

00:12:32: Dieses Empowerment, was du angesprochen hast, das fühle ich total.

00:12:35: Das hat mich damals auch relativ schnell schockverliebt werden lassen in die Technologie.

00:12:39: Als ich irgendwie das erste Mal ein Ernährungsplan aufgestellt habe und gemerkt hab, wow!

00:12:43: Ich nehme gerade wirklich ab oder irgendwie so Fitness-Plan oder... ...ich hab meine Kaffeemaschine repariert, Auto repariert.

00:12:51: So kleinere Sachen aber alles halt irgendwie mit künstlicher Intelligenz, die mich Schritt für Schritt durchgefilmt und gemärkt haben.

00:12:55: Wow, ich kann mit einmal Sachen die ich vorher nicht konnte.

00:12:59: Und wo ich mich vorher wahrscheinlich ziemlich aufwendig hätte reinlesen müssen und irgendwie Quellen zusammensuchen müssen, das kann jetzt eben KI machen.

00:13:06: Kann das genauso zugeschnitten dass Ich es kapiere mir wiedergeben?

00:13:11: Das ist tatsächlich die absolute Superpower und das funktioniert natürlich auch mit KI selbst.

00:13:16: künstliche Intelligenz oder generative KI ist die einzige Technologie, die im Stande ist sich selbst zu erklären.

00:13:22: Also man kann morgen auch KI fragen wie KI funktioniert in Chatbot und kann sich damit selbst beibringen.

00:13:27: Ganz ganz tolle Sache.

00:13:27: also wie gesagt nach wie vor großer Fan von dieser Technologie sonst würde ich das glaube ich auch nicht machen.

00:13:32: aber gut kommen wir mal zurück.

00:13:34: Dort ist angesprochen dass Leute natürlich dann auch so ein bisschen ich sag mal sich selbst challenging oder gucken was kann denn KI eigentlich schon?

00:13:40: Was Ich Kann Und ich kann mir vorstellen dass dabei den einen oder anderen festgestellt wurde Oh, das geht doch irgendwie ziemlich nah an der Qualität wie ich es lief.

00:13:49: Und es geht zeitgleich bedeuten schneller.

00:13:53: Wofür wird so führt das?

00:13:54: Was passiert mit Leuten die da möglicherweise sehen oh Moment!

00:13:57: Das ist meine berufliche Existenz, die hier angegriffen wird.

00:14:00: Wie fängt man die ein?

00:14:01: Wie geht man damit um?

00:14:02: Ja, es gibt tatsächlich verschiedene Reaktionen, die beobachten wir auch.

00:14:05: Also sehr viele reagieren zu wie wir das gerade beschrieben haben.

00:14:08: Wir empfinden das als Empowerment, als Befreiung.

00:14:11: dieses funktionale Denken ist ja auch eine Limitierung in vielerlei Hinsicht.

00:14:19: Und darüber hinaus gehen zu können und zum Beispiel eine Tätigkeit von Anfang bis Ende, von Idee bis Umsetzung verantworten zu können ohne an den Grenzen der Stellenbeschreibung stehenbleiben zu müssen.

00:14:29: Das ist natürlich auch ne schöne Sache und sehr viele Menschen sehen das als eine Opportunität.

00:14:35: Und ja springen da voll rein mit dem ganzen Körper Ja, reagieren natürlich schon auch mit Angst verständlicherweise.

00:14:46: Weil es ist ja viel Zeit, mir muss investiert haben darin diese... Fähigkeiten aufzubauen, über Schule, Studium und Jobbefahrung.

00:14:55: Dann zum Schluss zu kommen, okay das kann jetzt von der KI ersetzt werden?

00:14:59: Das kann natürlich auch weh tun.

00:15:01: also ich glaube das wichtigste ist es erst mal zu verstehen und damit Empathie zu reagieren und dann nicht einfach drüber hinwegzufahren Und dann aber wirklich die die Narrative und den Blickwinkel sehr stark auf die Opportunitäten zu lenken.

00:15:14: Ganz spannende so mein Co-Founder sagt das immer dass er Im Grunde gar nicht sieht, dass sein Job jetzt obsolet geworden ist.

00:15:20: Aber dass sich seine Aufgaben krass verändert haben.

00:15:22: Der ist Entwickler und hat jahrelang Studiert, Programmiersprachen gelernt usw.

00:15:27: Seit Claude Cote, also im Grunde seit ein, zwei Jahren besteht sein Job wie bei vielen seiner Kollegen und Kolleginnen auch gar nicht mehr darin Code zu schreiben sondern eher Code zu Reviewen.

00:15:39: Etwas was er vorher gehasst hat.

00:15:41: Das ist eigentlich nie das gewesen worauf man Bock hatte wenn man das ganze studiert hat um eben eigene Sachen zu bauen.

00:15:46: aber jetzt übernimmt es die KI.

00:15:48: Es kann sich durchaus also Jobprofile verändern sich ja das wissen wir und das ist ja auch nicht durch generative KI erst der Fall.

00:15:56: Aber dennoch kann ich es mir durchaus schwierig vorstellen, dass da Leute noch sagen, nee das ist ja meine berufliche Identität auf die ich lange und hart auch hingearbeitet habe.

00:16:05: Und mit einmal ist das jetzt obsolet.

00:16:07: Gab es da Leute, die gesagt haben dann hab' ich hier im Unternehmen keinen Platz mehr?

00:16:12: Das gab's.

00:16:12: Es waren nicht viele aber das gab es durchaus in allen Bereichen.

00:16:18: Wir haben das im technischen Bereich auch gesehen weil gerade da natürlich diese Identifizierung besonders stark ist.

00:16:25: Aber sehr viele konnten wir auch mitnehmen auf den Weg.

00:16:27: Wir haben da auch viel investiert in diese Transformation, weil wir gesehen haben, viele wollten sich das Wissen aneigen und die Fähigkeiten hatten aber nicht einfach die Zeit dafür.

00:16:38: Also wenn ich irgendwie in diesem täglichen Hamsterrad drin bin und ich habe meine täglich Tudus ... Und dann heißt es noch, ach ja, nebenbei musste noch irgendwie Vibecoding lernen anderes KI-Wissen, die ja ganz schnell aneignen.

00:16:53: Dann ist das unfair und was wir gemacht haben ist ... Und gesagt okay, verstehen das?

00:16:57: Wir geben euch zwanzig Prozent eurer Zeit, die ihr nur darin investieren

00:17:01: könnt.".

00:17:02: Also das haben wir nicht überall gleichgemacht.

00:17:04: jedes Team hat es ein bisschen anders gehandhabt.

00:17:06: bei uns im People Team haben wir das Garage Days genannt also einen Tag die Woche.

00:17:11: Am Anfang war da schon noch so'n bisschen.

00:17:15: Also ich würde nicht sagen unkoordiniert, aber es war sehr stark auf Innovation und ausprobieren und experimentieren ausgerichtet.

00:17:23: Manche haben für sich selbst Produktivitätstools entwickelt andere haben in kleinen Gruppen irgendwelche Versuch Produkte zu bauen Und jetzt haben wir so ein halbes Jahr gemacht und dann haben gesagt okay wir behalten das Format bei Was übrigens auch nicht eine leichte Entscheidung ist, weil irgendwie zwanzig Prozent der Arbeitszeiten einfach sozusagen darin zu investieren ist schon großes Investment.

00:17:42: Das ist ne vier Tagewoche de facto

00:17:44: und das macht man nur wenn man wirklich diesen starken Glauben dran hat den hatten wir schon sehr früh dass sich das rentiert sozusagen.

00:17:52: und dann haben wir angefangen das ein bisschen mehr auch noch zur Lenknis sagen okay das muss irgendeinen Array haben.

00:17:57: also alles was ihr baut ich sollt weiter bauen muss irgendwie am Ende des Tages im Unternehmen beim Kunden landen, beim Business landen.

00:18:05: Und haben wir auf verschiedenen Arten auch so ARI-Calculators angeführt um halt diese Berechnung zu ermöglichen ob das was sich der Bauer wirklich Sinn macht und Wir haben auch Trainingsformate eingeführt.

00:18:20: Das waren meistens von Mitarbeiter für Mitarbeiter gebaute Trainings Formate.

00:18:24: das haben immer noch einmal die Woche Friday Bytes nennen wir das.

00:18:28: Wir haben es sehr stark in die Technologie entwickelt.

00:18:31: Vielleicht kommen wir zu dem Thema auch noch, weil nachdem wir die Warum-Frage gestellt haben, haben wir auch die Wie-Frage gestellt.

00:18:37: natürlich und da kann man schnell zum Thema Orgdesign und Struktur der Organisationen.

00:18:43: Da haben wir sehr viele Möglichkeiten gesehen, agilere Teams zu entwickeln, kleinere Teams, die autonomer schneller arbeiten können.

00:18:51: Dafür muss man aber einen Unterbau ... sozusagen erst mal bauen und der ist eben in großen Teilen auch Technologie unterbauen.

00:19:00: Und darin haben wir jetzt auch Zeit investiert, aber da können wir vielleicht noch darüber sprechen wenn ich das interessiere.

00:19:05: Unbedingt!

00:19:05: Das wäre auch immer eine nächste Frage denn immerhin arbeitet ihr mit hochsensiblen Daten ja?

00:19:09: Es sind Steuerdaten es sind Finanzdaten von Kunden und Kunden und so wie man natürlich auch ein Vertrauensverhältnis zu einem entsprechenden Steuerbüro braucht, braucht man das natürlich auch zu euch die alles, sag ich mal so weit es geht mit KI unterstützen.

00:19:24: Er war erst einmal zurück zu dieser ganzen zwanzig Prozent-Nummer.

00:19:26: Das ist tatsächlich das erste Mal dass ich das höre?

00:19:29: Ich erlebe das häufig bei Unternehmen auch so in meinen eigenen Beratungsmandaten, dass man so KI Literacy Kurse gibt und dann lernen die Angestellen ein bisschen eigene Agents zu bauen, welche Dateiformate am besten funktionieren, welche Datenformate was für Use Cases tatsächlich sinnvoll sind und welche vielleicht eher nicht.

00:19:46: Also das sind ja auch Dinge, die man einfach lernen muss natürlich on the job passieren.

00:19:50: Und früher oder später kommt immer dieser Punkt, an dem die Leute dann feststellen er das ist ja irgendwie alles ganz cool mit der KI.

00:19:56: aber es gibt so viele Neuerungen und Updates und ich muss eigentlich so viel auf den Laufen bleiben dass ich das gar nicht schaffe neben meiner vierzig Stundenwoche.

00:20:03: Ich muss ja trotzdem noch irgendwie arbeiten hier hab ja noch irgendwie Sachen aufm Schreibtisch Und ich habe immer die Empfehlung, dass man sich wirklich einen gewissen Zeitraum blockt.

00:20:12: Ich fange dann immer locker an mit so Freitag am Nachmittag eine bis anderthalb Stunden, das man da einfach die Leute zusammenbringt und über KI sprechen lässt und erzählen lässt was habt ihr so diese Woche gehört?

00:20:22: Was habt ihr vielleicht auch selbst ausprobiert um einfach aus sie los aufzubrechen weil KI Transformation natürlich ein gesamtes unternehmerisches Feld ist.

00:20:31: Das ist man jetzt tatsächlich sagt, okay wir gehen von heute auf morgen auf die de facto vier Tage Woche runter wobei wir vier Tage dann eigentlich nur noch Kundenarbeit machen und einen Tag komplett mit KI verbringen.

00:20:41: Das finde ich doch bemerkenswert!

00:20:43: Ja, wobei man sagen muss also wie gesagt das war ein Investment.

00:20:46: War ganz bewusst gewählt aber wir haben natürlich auch sehr schnell den Mehrwert gesehen.

00:20:49: Also was da gebaut wird hat natürlich auch schnell mehr Wert und es haben auch die Mitarbeiter schnell gesehen dass sie erstens schnell lernen.

00:20:55: Also wie gesagt Learning by Doing also klar Trainings und so haben auch ihren Platz aber wahrscheinlich einen sehr kleinen und das viel wichtiger ist sich im Team nicht alleine sondern im Team hinzusetzen zu sagen lasst uns mal hier in Hattel machen und ein Tool bauen.

00:21:12: Natürlich kann man dann auch schon darauf vertrauen, dass die Mitarbeiter etwas machen was sinnvoll ist für ihre Arbeit.

00:21:18: Und das haben sie dann auch ziemlich schnell gemerkt oder wir alle, dass wir unsere Arbeit dadurch sehr schnell erleichtern konnten und diese Zeit, die wir investiert haben auch sehr schnell wieder zurückgewonnen haben.

00:21:29: Sehr cool!

00:21:29: Da würde ich natürlich jetzt gerne mal auf das Wie zurückkommen denn du hast es schon angesprochen klar im Team auch Tools bauen oder eigene Agents bauen.

00:21:38: Wie verständigt man sich da?

00:21:39: Ich glaube, ihr seid ja ohnehin international überall irgendwie vorhanden oder viele Nationen auch in den Teams.

00:21:47: Ihr macht das natürlich dann vermutlich remote.

00:21:50: die Leute gehen zusammen überlegen sich was bauen wir jetzt?

00:21:53: und dann wird es gebaut?

00:21:54: oder gibt es da irgendwie vielleicht so eine blau Pause die du teilen kannst?

00:21:59: also ich würde vielleicht mal mit der Unternehmensstruktur anfangen, weil das war für uns ein ganz wichtiger Hebel.

00:22:05: Wir haben uns vor allem in der R&D, also in der Software-Entwicklungsabteilung angeschaut wie wir die so umstrukturieren können dass die Teams eben in kleineren Teams, also wirklich drei Personen maximal vier mit einer ganz bestimmten Zielausrichtung, also ganz bestimmte KPIs autonom arbeiten können.

00:22:27: Und selbstbestimmend und wirklich mit sehr direkten Kunden-Impact.

00:22:32: Was brauchen wir dafür?

00:22:33: Das war mal so die erste Frage weil das ist sozusagen das Ziel.

00:22:36: Dann haben wir festgestellt Wir brauchen dann einen gewissen Unterbau.

00:22:40: Also wir haben das jetzt auch mittlerweile dem Modell auch Namen gegeben.

00:22:45: Die gehen sehr stark in Richtung Garten.

00:22:49: Ja,

00:22:49: ich hab auch eine

00:22:50: Organigramm gesehen.

00:22:51: Das stimmt.

00:22:51: Es sind ganz viele witzige Begriffe.

00:22:53: Das wäre das gemeinsame Gartenarbeit was ich immer sehr

00:22:56: witzig fand.

00:22:57: Ich finde es sind gute Analogien in der Garten.

00:22:58: Also wird ja oft Sport oder Militär verwendet euch.

00:23:01: Ich find dem Garten so die Pflanzen zu zichten ist schön und hat auch sehr viel Wirkung.

00:23:08: also wir nennen diese kleinen Teams Buds Knospen zu Deutsch, die in Ortschatz, also Obstgärten sozusagen aufgehängt sind.

00:23:19: Diese Obst-Gärten oder das sind eigentlich Business Beds.

00:23:21: Also wer wir wollen und das ist eigentlich so der wichtigste Punkt Wir wollten weg vom Ork-Chart hin zum Work-Charts Die Orkschat ist Wer berichtet an wen?

00:23:30: An Workcharts sagt, wer arbeitet woran um am meisten Impact für den Kunden zu haben.

00:23:36: Und die idealerweise aus meiner Sicht ist eine Organisation nach dem Businessmodell strukturiert und nicht nach Funktionen.

00:23:43: Das ist sozusagen meine Vision dass man immer weiter weg geht von den Funktionern und immer weiterhin hin zum Modell das die Businesssicht widerspiegelt.

00:23:50: Und diese Orchards, das sind im Prinzip Business Bats.

00:23:53: Also so was wie zum Beispiel unser DIY Produkt oder unser, wie nennt es, Assisted?

00:23:59: Dass man die Steuererklärung mit einem digitalen Steuerberater echten Steuerberatter über unsere Plattform macht.

00:24:06: Das sind sozusagen die Teams.

00:24:07: da gibt's verschiedene kleinere Teams drin, die sind crossfunktional.

00:24:10: Das ist vielleicht auch nochmal ein wichtiger Punkt.

00:24:12: also wir sprechen von Bildern und nicht mehr von Engineers, Designers, Product Manager.

00:24:17: Also das ist in Teilen auch nochmal so ein bisschen idealistisch und futuristisch.

00:24:22: also wir sind da noch nicht ganz.

00:24:23: es ist alles noch Work-in-Progress.

00:24:24: aber das ist sozusagen die Vision oder die Idee dass wir sagen jeder kann bauen und diese ... Jeder hat super Powers.

00:24:30: vielleicht ist jemand ganz gut im Design und jemand anderes ist ganz gut in Engineering und Coding Aber eigentlich sollte jeder bauen können.

00:24:37: Um das aber diese Unabhängigkeit der Teams und die Freiheit ermöglichen zu können, braucht man eine Ebene drunter.

00:24:43: Die nennen wir Trunks, also die Stämme, die geteilten Systeme und Prozesse zur Verfügung stellen.

00:24:48: So wie z.B.

00:24:49: Payments.

00:24:49: Man will nicht, dass jedes kleine Team das neu erfindet.

00:24:52: Das ist so wie wenn du ein Haus baust.

00:24:54: Da würde es auch nicht für jedes Zimmer ein eigenes Heizungssystem bauen oder irgendwo Erdwärmen im anderen Gas und Öl

00:25:01: usw.,

00:25:02: sondern nur einen Heizungssystem bauen.

00:25:05: Das ist mal so ein schwieriger Balanceakt, weil du wirst da nicht zu sehr zentralisieren.

00:25:08: Du wirst immer noch genug Flexibilität für die Teams lassen.

00:25:11: aber wir haben eben sehr viel Zeit darauf verwendet sich zu überlegen was sind denn diese Trunks?

00:25:15: Payment ist so ein Beispiel das von dem alle kleinen Teams Buds profitieren und dass wird natürlich mit der KI gebaut.

00:25:24: dann gibt es eine Ebene drunter.

00:25:26: also wir visualisieren das als Ebenen ist vielleicht nicht ideal aber es ist am einfachsten und darunter sind es so natten Roots die Wurzeln die für die Craft-Standards zuständig sind.

00:25:35: Also wenn du jetzt die Funktionen abbaust und diese domänsspezifischen, das Knowhow so ein bisschen auflöst oder verweist und demokratisierst... Dann brauchst du immer noch irgendwo eine Instanz der oder die dafür sorgt, dass wir immer noch das beste Design, die besten Design Standards haben und die besten Produktmanagement Standards und Engineering Standards.

00:25:58: Und das auch weiter entwickeln also dann nicht stehen bleiben.

00:26:00: Das sind halt sozusagen die WUTS.

00:26:02: Es sind noch weniger Leute, die aber sehr stark in unsere KI-Infrastruktur hineinbauen dieser Standards.

00:26:08: Und dann haben wir sozusagen das letzte Event, wir nennen es Ground oder die Erde den Grund.

00:26:12: Das ist wirklich die KI-Infrastruktur.

00:26:13: also die Agent Orchestration, Agent Governance, AI Gateways Knowledge, also die ganzen Kontextlehrer Geschichten – das ist alles sozusagen wirklich in diese Grundtechnologie eingebaut.

00:26:25: und da sind wir ganz stolz, das haben wir jetzt geluncht als MVP.

00:26:29: Und wie gesagt, alles noch ganz stark Work in Progress.

00:26:31: und so wie du gesagt hast es gibt ganz ganz wichtige Governance Compliance Themen bei uns als FinTech Unternehmen.

00:26:36: Und da machen wir auch überhaupt keine Kompromisse.

00:26:41: Bevor wir darauf kommen muss ich einmal feststellen ist das herrlich Startup!

00:26:45: Ich liebe es total.

00:26:47: Also Bilder zu malen, Strukturen neu zu denken und die dann entsprechend zu benennen finde ich absolut großartig.

00:26:54: Aber es ist viel mehr als Buzzwords muss man sagen weil es absolut Sinn macht!

00:26:58: Und ich liebe dieses Bild vom Garten weil du am Ende natürlich etwas pflanzt, pflegst und irgendwann auch erntest so.

00:27:04: Das ist einfach ein Prozess und das ist glaube ich das schönste Bild für KI-Transformation muss ich an der Stelle sagen was ich hier gehört habe.

00:27:11: wie so ein Garten, weil es ist einfach klingt auch eher nach einer entspannten Arbeit.

00:27:17: Jeder der mal irgendwie im Garten arbeitet weiß das kann man gut entspannen bei und ich glaube wissenschaftlich belege glücklicher wenn man im garten arbeitet.

00:27:24: ganz großartig muss ich an der Stelle sagen jetzt muss ich aber tatsächlich ja mal auf den Boden kommen im wahrsten Sinne des Wortes.

00:27:31: Mal fragen was für Tools nutzt ihr denn?

00:27:35: Ja, also ist eine sehr gute Frage und es auch ständig in Diskussion.

00:27:40: Also wir haben Claude für alle zur Verfügung gestellt.

00:27:45: Wir sind auch in der Google-Welt ganz stark verankert.

00:27:49: Wir nutzen auch vor allem für die Effizienzstellung.

00:27:53: zu Langdoc ... sagt er sicherlich auch was.

00:27:56: Und äh, endet enden.

00:27:58: Besuchen immer wieder natürlich zu konsolidieren und sehr viel ist auch selbst gebaut.

00:28:02: also das was wovon ich gerade gesprochen habe diese ... Ähm... Diese KI-Infrastruktur Das ist alles wirklich aus dem eigenen Haus weil es ja heilig customised ist.

00:28:14: Aber ja, das ist so unser wichtiges Tooling.

00:28:17: Also sehr cool, also Claude als so General Purpose AI Tool von Enthropic kennt glaube ich jeder.

00:28:23: Google liebte tatsächlich auch noch in der Google Infrastruktur weil die Anbindung an alle möglichen Tools einfach so einfach ist und so fantastisch.

00:28:31: also da muss wirklich sagen Hut ab gut geregelt.

00:28:35: Lengdok ist das sage mal das deutsche General Purpose AI Tool schlecht hin kenne ich persönlich sehr gut.

00:28:41: Das ist natürlich irgendwie eine ganz spannende Sache.

00:28:43: was passiert denn jetzt wenn jemand sagt Wir haben einen New-Joyner, der sagt irgendwie arbeite ich mein Leben lang schon mit ChatGPT und ich habe jetzt irgendwie keinen Bock auf Claude umzusteigen.

00:28:52: Wie geht man denn damit um?

00:28:53: Das strahlt ja von der Flexibilität und wenn wir vielleicht im Bild auch bleiben, wächst ja vielleicht nicht jede Pflanze auf dem gleichen Boden gleich schnell.

00:29:01: Ja guter Punkt!

00:29:02: Ich bin so drin jetzt.

00:29:06: Ja, also ich glaube es versteht aber auch jeder dass diese Tools teuer sind.

00:29:10: Also natürlich hätten wir gerne alle Tools Aber das ist einfach nicht kosteneffizient und das ist so schon teuer genug.

00:29:17: Es ist ein Rieseninvestment Und da muss man eigentlich gar nicht so viel erklären.

00:29:21: Wir hatten den Switch, wir hatten vorher auch OpenAI und sind dann zu Enthrappik gewechselt Und wer weiß was der Zukunft bringt?

00:29:27: Da muss man immer offen bleiben Und das war auch, fanden nicht alle toll natürlich.

00:29:34: Das war gerade so ein Zeitpunkt wo Cloud sehr gehyped war insofern was ein bisschen einfacher.

00:29:40: und jetzt überlegen wir auch natürlich also unser Engineering Team benutzt auch Cloud als Harnes ganz stark ob wir da jetzt nicht auch davon weggehen und eher auf ein offenes Modell hinarbeiten dass uns unabhängiger macht.

00:29:52: Das ist höchstwahrscheinlich der nächste Schritt.

00:29:54: Aber zu deiner Frage zurückzukommen, ja gab's schon ein bisschen schon.

00:29:57: Aber ehrlich gesagt in Maßen also.

00:29:59: die meisten arbeiten auch gern mit Claude und wir versuchen natürlich auch dann irgendwie die Leute zu unterstützen Tool Trainings usw.

00:30:06: Und da hatten wir eigentlich nicht besonders viel Probleme mit der Veränderung.

00:30:10: aber es ist cool ihr habt eigentlich alles abgedeckt nachtn hatte ich noch vergessen als Automatisierungstool.

00:30:14: übrigens auch sehr spannend weil man das relativ problemlos on-prem also auf einen geräten laufen lassen kann und damit sich eigentlich alle andere spart.

00:30:24: sehr spannend, auch dass ihr natürlich dann so flexibel seid in der Toollandschaft.

00:30:26: Wenn du jetzt sagst okay man überlegt dann vielleicht nochmal zu wechseln das ist wirklich so.

00:30:30: Tipp Nummer eins an alle da draußen die jetzt zuhören wenn ihr so anfängt mit der Transformation lasst euch nicht darauf ein irgendwie so zehn Jahresverträge mit irgendwelchen Anbietern zu machen sondern baut flexibel von vorne rein flexibel bauen sodass ihr einen Zweifel von heute auf morgen switchen könnt und ein anderes Tool nutzen können für eure Use Cases.

00:30:47: denn es hat einfach noch mal den anderen Vorteil dass sie euch politisch unabhängiger macht wenn man so denkt zurückdenkt an die ganze Causa des Mythos-Modell von Anthropic, das damals auch mit einmal von heute auf morgen nicht mehr verfügbar war.

00:31:00: Weil Trump gesagt hat, dass es zu gefährlich und dann muss der Anthropic das tatsächlich rausnehmen.

00:31:07: Man ist einfach gut beraten glaube ich sich nicht auf einen Anbieter einzuschießen.

00:31:11: dafür ist die Entwicklung auch einfach viel zu schnell.

00:31:14: Das würde mich vielleicht zur letzten Frage bringen.

00:31:16: Wie haltet ihr den Stand bei dieser Entwicklung, die ja gerade in den letzten Monaten... Ich mach das ja hauptberuflich jeden Tag, vierundzwanzig sieben quasi und ich muss sagen teilweise wow!

00:31:26: Also wenn ich nicht irgendwie ein Redaktionsteam hinter dem Podcast hätte und einen Co-Foundar oder entsprechendes Netzwerk, würde ich glaube auch nicht mehr mitkommen.

00:31:33: oder eben eigene KI Tools, die mich aufklären?

00:31:36: Wie könnt ihr das darstellen?

00:31:37: wie regelt man es im Unternehmen dass man da den Anschluss nicht verliert?

00:31:41: Ich glaube, das erste ist mal eine kulturelle Frage und Role Modeling.

00:31:44: Also wir zum Beispiel im Ziel-Level-Team nehmen das Thema auch sehr ernst egal in welcher Funktion wir sind.

00:31:51: also ich mache klassischerweise

00:31:53: H.A.,

00:31:54: kann man sagen was habe ich mit der KI am Hut?

00:31:56: aber ich beschäftige mich täglich mit dem Thema, belese mich, höre schöne Podcasts wie dein und versuche auch selbst zu bauen.

00:32:06: Also versuche wirklich mein technisches Wissen da aus und einzusetzen.

00:32:12: Und das machen wir im Management alle, und halten uns da gegenseitig auch so'n bisschen am laufenden... Es erzeugt natürlich auch so n bisschen Vibes, also wenn man da will mal mitreden können.

00:32:23: Klar!

00:32:23: Und es kriegen die Teams auch mit.

00:32:25: Und natürlich nutzen wir auch die KI ums Am Laufenden zu halten.

00:32:28: Also mit Summaries und Updates über Slack täglich zum Beispiel.

00:32:35: Sehr cool Das ist doch mal spannend.

00:32:37: und vielleicht noch eine Frage, wie kommt das bei den Kunden an?

00:32:40: Das habe ich jetzt ganz vergessen.

00:32:41: Weil natürlich gibt es ja durchaus auch Leute die sagen ne Moment wenn ihr mit künstlicher Intelligenz arbeitet möchte ich das nicht vor allem weil man eben mit entsprechenden Daten dann natürlich orientiert.

00:32:52: Ich hatte angesprochen sensible Informationen Wie kommuniziert ihr das und was gibt's da eigentlich so für Feedback?

00:32:58: Ja, das ist eine extrem gute Frage.

00:33:00: Und natürlich ist es eine die wir uns auch stellen gestellt haben und auch in der Zukunft stellen werden.

00:33:05: also Wir sehen natürlich generell dass Nutzerverhalten verändert sich mit der Karine.

00:33:11: Also es gibt immer mehr Menschen die LLM's täglich verwenden und diese Art der Kommunikation sich immer wohler damit fühlen.

00:33:20: Es ist natürlich das Steuerthema noch mal ein bisschen anderes, wo man natürlich will und übrigens wir haben auch dass die terministische Systeme immer noch um das behalten wir auch bei also alle die Kanäle benutzen wird oben drauf gelegt sozusagen Und wir haben auf verschiedenes ausprobiert.

00:33:34: Also wir haben versucht es von Grund auf neu zu bauen aber wir haben dann für uns glaube ich eine ganz gute Lösung gefunden.

00:33:39: Aber zurück zum Kundenverhalten.

00:33:41: Wir testen das in Teilen auch noch also gibt's auch.

00:33:43: das ist auch noch geteilt.

00:33:45: wir gehen schon davon aus ... ähm... die Entwicklung sehr stark in die Richtung geht, dass dieses offene Fragen stellen.

00:33:52: Dann einfach ein Dokument hochzuladen und dann wird das ausgelesen.

00:33:54: Da muss ich die Frage gar nicht mehr beantworten weil die KI hat es schon verstanden.

00:33:57: Das steht ja alles im Dokument

00:33:58: usw.,

00:34:00: dass das immer mehr die Norm wird.

00:34:02: Wir sehen aber auch noch Kunden, die lieber diesen klassischen Question-Flow haben wollen.

00:34:07: Also Frage Antwort, Frage Antwort in diesem vorstrukturierten Modell, das sie einfach schon seit Jahren so kennen.

00:34:13: Und das Schöne an der KI ist natürlich auch, dass wir sehr stark personalisieren können.

00:34:17: Also man kann natürlich auch dem Kunden das geben, was er oder sie will.

00:34:22: Ja dann bin ich natürlich sehr gespannt wann wir die Steuererklärung auf Knopfdruck bekommen würden und natürlich müssen wir trotzdem nur drei vier Monate warten bis das Finanzamt so weit ist als gecheckt zu haben.

00:34:34: aber vielleicht tut sich da ja auch etwas.

00:34:36: Eva vielen lieben Dank dass du heute da warst.

00:34:40: Danke, die Max war ein tolles Gespräch.

00:34:42: Tolle Fragen und da ich freue mich auf nächstes Mal!

00:34:44: Wir beobachten das Ganze weiter bis dahin.

00:34:46: tschau.

00:34:49: Ja liebe Leute Das war Eva Glanzer von Taxfix Und ich muss sagen Die Folge hat einmal mehr gezeigt dass KI eben nicht dieses One-Shot, wir schaffen mal ein Tool an und werfen das einfach ins Unternehmen.

00:34:59: Und alle werden irgendwie am Ende schlaut raus ist sondern dass es viel mehr bedeutet.

00:35:03: also Unternehmenskultur, Lernkultur.

00:35:05: sich Zeit blocken um auch KI zu üben auszuprobieren rumzuspielen auch zu scheitern und da wöchentlich einen Tag komplett für zu blocken ist durchaus eine Methodik die man anwenden kann.

00:35:17: andere die ich sehr spannend finde die ich auf jeden Fall aus der Folge mitnehme ist diese Berufsbezeichnung oder die Stellenausschreibung, auf dem man sich da was beworben hat nochmal neu zu definieren für sich selbst.

00:35:27: Weil KI natürlich alles verändert wie wir arbeiten ja also hat durchaus mal mehr mal weniger aber hat durchaus Einflüsse auf unsere Abläufe über das was wir eigentlich noch tun.

00:35:38: und diese Methodik sich selbst auch damit auseinanderzusetzen was ein eigentlich auch noch in seiner Arbeit ausmacht mit KI finde ich eine schöne Methodik.

00:35:47: Ich glaube Das werde ich übernehmen.

00:35:50: Liebe Kolleginnen, fragen liebe Kollegen KI.

00:35:52: Wie verändert sich denn mein Job eigentlich durch KI?

00:35:55: Max!

00:35:56: Ich glaube dein Job wird durch KI vor allem eines – menschlicher!

00:36:00: Denn je mehr ich dir bei Recherche Vorbereitung und Produktion abnehme, desto wichtiger wird das was dich ausmacht.

00:36:06: Deine Persönlichkeit, deine Haltung und deine Themenplanung.

00:36:10: KI macht Inhalte immer leichter produzierbar aber echte Begegnungen werden dadurch umso wertvoller.

00:36:16: Ja, das macht durchaus Sinn und in dem Fall könnte man ja wirklich sagen dass der Einsatz von KI-Jobs menschlicher macht.

00:36:23: Paradox eigentlich oder?

00:36:25: Aber je mehr Routineaufgaben wir auch für diesen Podcast hier abgenommen werden und also mittlerweile die ganze Menge, desto eher kann ich mich auf Menschen fokussieren ins Gespräch kommen gucken was sind die nächsten Themen die ihr euch interessiert.

00:36:37: Von daher Ja, spannend.

00:36:40: Wenn es euch gefallen hat und wenn ihr das gefühlt habt dass die Themen hier stimmen lasst uns gerne einen Kommentar da wenn ihr Fragen habt liked und abonniert diesen Podcast.

00:36:47: vor allem bewertet uns!

00:36:49: Das hilft uns am meisten.

00:36:50: ja ansonsten bedanke ich mich fürs Zuhören diese Woche bedanken mich auch natürlich bei unserem Sponsor Eleven Labs und wünsche euch eine fantastische Woche bis dahin

00:37:06: ciao.