Daniel Krantz: 80 % der KI-Projekte scheitern – und das liegt selten an der Technologie

00:00:00: Man hat sich an gewisse Arbeitsweisen gewöhnt und versucht die jetzt mit AI nachzubauen.

00:00:04: Ich glaube, man muss bei vielen Dingen einfach radikaler sich das angucken.

00:00:08: ob ist das was man früher gemacht hat überhaupt noch braucht und neu denkt.

00:00:19: Herzlich willkommen zu einer besonderen Ausgabe des Big Bang Podcasts heute nicht aus dem Studio sondern direkt vom Big Bang KI Festival in Berlin!

00:00:27: Heute ist erst der Festivaltag Und damit sind wir eigentlich auch schon mitten im Thema dieser Folge, denn wenn man sich hier auf dem Festival umschaut könnte man glauben KI kann inzwischen alles.

00:00:36: Agenten übernehmen ganze Prozesse Unternehmen automatisieren ihre Abläufe und wir stehen kurz davor Arbeit komplett neu zu erfinden.

00:00:44: Die Realität in vielen Unternehmen sieht allerdings noch etwas anders aus.

00:00:48: das haben wir heute auch schon gesehen.

00:00:50: Es gibt beeindruckende Demos es gibt Pilotprojekte es gibt große Versprechen und dann gibt es diese Zahl Bis zu achtzig Prozent der KI-Projekte sollen scheitern.

00:01:01: Darüber sprechen wir gleich, denn mein heutiger Gast beschäftigt sich genau mit dieser Lücke zwischen AI-Promise und AI Impact.

00:01:08: Daniel Kranz ist seit April twenty-fünfundzwanzig Vice President AI beim Technologieunternehmen Vier zuvor bei der Autogruppe digitale Produkte verantwortlich.

00:01:19: heute beschäftigt er sich intensiv mit Agented AI Automatisierung unter Frage wie aus KI tatsächlich ein funktionierendes Geschäftsmodell wird.

00:01:30: Ja vielen Dank für die Einladung und es ist also absolut untertrieben, dass wir nicht in einem Studio säßen.

00:01:35: Ihr habt nämlich hier ein beeindruckendes Studio auch auf dem Festival aufgebaut.

00:01:40: Danke!

00:01:41: Bevor wir über Agentik AI Strategien und gescheiterte Projekte sprechen würde ich gerne einmal wissen wollen für unsere Zuhörerinnen wer ist Daniel Kranz?

00:01:50: Und was hat dich vor allem persönlich an KI so gepackt das du heute einen großen Teil deiner Arbeit diesem Thema widmest?

00:01:58: Ja also genau der Daniel, du hast es ja schon kurz eingeführt.

00:02:01: Ich verantworte dem Thema AI bei den vier deutschen Tech-Unternehmen und mein persönlicher Werdegang.

00:02:08: ich war ein bisschen zu jung für den Dotcom Rausch.

00:02:13: Ich habe aber beruflich das ganze Aufkommen des Themas Mobile sehr intensiv begleitet Und fand das sehr spannend, diesen Paradigmenwechsel hin von Desktop-Devices und Maus hin zu Smartphones und mit dem Finger durch digitale Dienste navigieren.

00:02:31: Und empfinde dass wir jetzt wieder so ein Paradigmanwechsel haben.

00:02:36: weg eigentlich jetzt von Daumen und Finger hin zur natürlich sprachlicher Interaktion mit digitalen Diensten.

00:02:41: Und freue mich das intensiv begleiten zu dürfen zum kleinen Teil mitzugestalten!

00:02:48: Und du hast dich intensiv mit der These beschäftigt, dass bis zu acht Prozent der KI-Projekte scheitern.

00:02:55: Wenn wir jetzt hier auf dem Big Bang KI Festival durch die Hallen laufen erleben wir natürlich vor allem Aufbruchstimmung.

00:03:00: Die Leute sind aufgeregt.

00:03:01: alle sind irgendwie gespannt was kommt wie man das umsetzen kann?

00:03:07: Wie groß die Unternehmen werden, die man vielleicht noch bauen möchte.

00:03:10: aber die Unternehmer oder Unternehmens Realität ist ja weniger glamourös als wir sie jetzt auf solchen KI Konferenzen manchmal darstellen.

00:03:20: Oder ist die denn weniger glamourös?

00:03:21: Das ist die Frage, weil du kannst es ja am besten beantworten.

00:03:25: Ja also ich sage einmal diese Zahl, achtzig Prozent aller AI-Projekte scheitern.

00:03:31: das ist jetzt nichts was ich irgendwie so exklusiv hätte sondern es gibt eigentlich regelmäßig Studien von denen großen Strategieberatung, was weiß ich?

00:03:39: BCG oder auch den Gartners.

00:03:40: Oder auch MIT und so die immer zu dem gleichen Ergebnis kommen.

00:03:45: das ist eine erstaunlich hohe Anzahl von AI-Projekten nicht nur anderthalb Jahre oder so überleben.

00:03:52: Und das deckt sich ein wenig mit meiner Beobachtung aus der letzten Zeit.

00:04:01: Wir sind jetzt natürlich im Jahr vier nach diesem Chatshipity Moment und die Unternehmen sind schon durch so unterschiedliche Phasen ihrer Change Kurve.

00:04:08: Und das Halbzeit ist uns weitergegangen, das kann man nicht mehr so verallgemeinern wie vor zwei Jahren.

00:04:13: aber es ist schon so dass immer noch viele Projekte... Der Kunstzuliebe.

00:04:25: Früher hieß es, ich hätte gerne eine App, warum ja?

00:04:27: I don't know.

00:04:28: Ich hätte gerne AI, warum denn?

00:04:29: I Don't Know?

00:04:30: aufgesetzt werden und ohne dass es irgendwie ein vernünftiges KPI-Steuerungsfundament etc.

00:04:36: gibt ist es halt sinnlos.

00:04:39: Gleichzeitig bemerke ich aber schon das sich die Werte auch weiterentwickelt und inzwischen sind Kunden an Fragen, die uns erreichen doch strukturierter als vielleicht noch vor ein, zwei Jahren.

00:04:49: Also es kommt nicht die Anfrage.

00:04:50: Wir möchten gerne KI einführen und könnt ihr das bitte jetzt übernehmen?

00:04:55: Naja, sagen wir mal so.

00:04:57: also ich arbeite ja Dedizit im Kundenservicebereich und Es kommt schon so diese Sache irgendwie.

00:05:05: Ja Ich habe hier den Kanal Voice oder E-Mail oder sonst was Lass doch das machen.

00:05:11: Also so ein bisschen falsch drum gedacht, also erstmal ich habe da was und möchte EI drauf schmeißen.

00:05:17: Sinnvoller wäre es eigentlich erst mal so zu analysieren naja was sind denn meine Kundenanliegen?

00:05:22: Wunderfragen die dann hab' ich denn da irgendwie die entsprechende Infrastruktur um diese Themen zu lösen Und dann die Frage zu stellen wir welche Kanäle kommen die uns auch.

00:05:31: Es ist schon so dass man's teilweise noch hier unter einen Kunden an die Hand nehmen muss und das Ganze zu helfen ein bisschen strukturierend aber das machen wir natürlich gerne.

00:05:40: Dafür seid ihr ja auch wahrscheinlich da, oder?

00:05:43: Das wäre schlimm wenn wir als Service-Provider nicht auch beraten zur Seite stehen.

00:05:48: Aber in der Tat Consulting rund um AI Team ist ja auch nachvollziehbar dass danach rüber darf es.

00:05:58: Wir haben das eben schon mal kurz angeschnitten, wenn du dir die gescheiterten Projekte, die du bisher gesehen hast, mal auf drei Hauptursachen reduzieren müsstest.

00:06:07: Was sagst du?

00:06:08: Woran sterben die Projekten?

00:06:12: Also sterben meiner Beobachtung nach tatsächlich so an falscher Steuerung.

00:06:19: Wenn man sich nicht im Vorfeld bevor man überhaupt loslegt überlegt was ist eigentlich das Ziel Dann guckt man ein Jahr später drauf und stellt fest, naja in der P&L sehe ich den Effekt jetzt nicht zwingend.

00:06:33: Ich sehe stattdessen einen Tokenkosten und musste da vielleicht noch irgendwie eine FDE darauf abstellen.

00:06:40: Wenn ich aber im Vorfeld irgendwie klar definiere, warum mache ich das eigentlich?

00:06:43: Möchte ich jetzt in meinem Fall irgendwie eine Kosteneffizienz im Customer Service rausholen oder würde ich die Kundenzufriedenheit erhöhen den NPS und so.

00:06:53: Dann kann ich halt das deutlich besser irgendwie abwägen ob ich das jetzt mal voll geführt habe oder nicht als wenn ich einfach mein Innovationsprojekt mache.

00:07:04: Und natürlich... Also das ist so die Managementperspektive, natürlich können AI-Projekte auch nur so gut werden wie die infrastrukturelle Voraussetzung.

00:07:18: Wir merken auch hier und da, dass es vielleicht Sinn machen würde ohne jetzt zu kritisch Fingerpointing.

00:07:24: Bevor man überhaupt ein AI-Projekt macht, vielleicht noch mal digitales Transformationsprojekt zu machen...

00:07:28: Das habe ich schon sehr häufig gehört!

00:07:30: Ja, es ist heutzutage also um im Customer Service zu bleiben.

00:07:34: Es ist absolut trivial einen Kundenanliegen zu verstehen.

00:07:37: Es zu lösen geht dann auch nur, wenn ich Zugriff über die entsprechenden APIs auf die entsprechende Daten habe.

00:07:43: Und da kann so einen AI-Projekt ein Katalysator sein, wenn das nicht vorhanden ist, das vernünftig aufzubauen.

00:07:49: Aber das sind tatsächlich hier und da noch Herausforderungen, die wir uns stellen müssen.

00:07:55: Ich hab gehört bzw.

00:07:57: gelesen du hast den AI Strategy Canvas entwickelt bzw.

00:08:04: vorgestellt.

00:08:07: Das ist schön, wie du recherchiert hast.

00:08:11: Genau das ist genau aus dieser Erkenntnis entstanden dass wir häufig mit einem Briefing in die Umsetzung von Agents gegangen sind und dann in der Umsetzung gemerkt haben Moment mal da sind Dinge noch nicht durchdacht.

00:08:29: Das ist halt im Grunde genommen wie so beim Hausbauen, in der Planung ist es halt günstiger als wenn du schon auf der Baustelle bist.

00:08:36: und darum haben wir uns überlegt, es hilft, wenn wir unseren den Interessenten einigen.

00:08:43: ein kleines Strategietool an die Hand geben, mit der all diese klassischen Fragen einmal durchdacht werden können.

00:08:50: Was sind eigentlich die häufigsten Intenzen?

00:08:52: Über welche Kanäle habe ich da Zugriff auf die Daten?

00:08:56: Wie möchte ich mein AI-Age und aufsetzen?

00:08:57: was für eine Persona soll der haben?

00:09:02: Wie mäßig das ist in den Stakehold und so dass man alles einmal durch dacht hat und dann sauber in einem Projekt geht.

00:09:07: Und es hat sich also auch erwiesen Der Input, den wir da einholen schon so valide ist dass wir damit mit einem eigenen intern AI Agent die Anforderungen generieren können.

00:09:20: Mit denen dann unsere Solution Angels die Agents aufsetzen.

00:09:25: und hast du dir das patentieren lassen?

00:09:29: Also so groß würde ich die intellektuelle Leistung jetzt auch nicht hochheben.

00:09:34: Verstehe ich muss mal kurz gucken genau Was gehört für dich zwingt in einen guten KI-Business Case?

00:09:44: Das werden wir auch ganz häufig gefragt, was ist denn so ein Best Practice?

00:09:48: und vor allem muss man den Mut haben und sagen technisch funktioniert das aber wirtschaftlich lohnt es sich trotzdem nicht.

00:09:56: Du hattest schon mal angesprochen im Kundenbetreuung, im Service

00:10:00: usw.,

00:10:00: wenn die AI Lösung sozusagen teurer ist als das Personal, das ich habe.

00:10:05: Das ist ja wahrscheinlich einer der Gründe.

00:10:07: gibt's noch mehr dazu?

00:10:09: Ja, du brichst es dann runter auf das was ich vorhin schon mal meinte.

00:10:13: Wichtig ist einfach zu wissen, auf welche Zielgröße man dann optimiert und Einer der Gründe, warum ich explizit jetzt in den Bereich Kunden-Service gegangen bin ist dass er eigentlich intellektuell herrlich einfach ist.

00:10:27: Also in einer perfekten Welt wissen unsere Kunden schon recht genau was sie die manuelle Bearbeitung eines Kontaktes kostet und wenn man dem dann also den Wertgegen überstellt, den das AI basiert kostet, dann ist das meistens mathematisch recht einfach und einleuchtend.

00:10:49: sind mir der wenige Fälle bekannt, wo das in der manuellen Bearbeitung vielleicht günstiger sein kann.

00:10:54: Also der KS rechnet sich normalerweise.

00:10:57: In anderen Unternehmensdisziplinen ist es schon schwieriger herauszustellen wenn es jetzt irgendwie um irgendwelche Marketing- oder Logistikprozesse geht.

00:11:06: und dann ist auch mal so die Frage ob man auf die richtige KAPI optimiert.

00:11:09: also wenn ich zum Beispiel aus einem Klassiker mit dem sicher viele Unternehmen gerade beschäftigen ist so die Generierung von Marketingassets und zum Beispiel Bildern.

00:11:19: Und dann kann man sich jetzt fragen, messe ich die Kosten für die Bilderstellung?

00:11:27: Fotoshooting versus AI-Generierung?

00:11:29: ist das eigentlich die richtige KPI.

00:11:32: Oder ist nicht das Schamante an der KI, dass ich nicht nur ein Bild generieren kann sondern vielleicht eine hundert verschiedene Varianten und die dann im E-Commerce aussteuern kann was die richtige für den richtigen Ländermarkt ist.

00:11:45: Und dann ist es am Ende des Tages die Conversion der Artikel Detailseite, die die richtige KPI ist.

00:11:53: Das vorher sich so strategisch intellektuell durchleuchtet zu haben, Nennen wir es Herausforderung und auch Kunst.

00:12:06: Und ich möchte mal zum Thema kommen, Agentic AI.

00:12:11: Das ist wahrscheinlich hier heute eine der meist benutzen Begriffe auf dem Festival, glaube ich.

00:12:17: Gefühlt hat gerade jedes Softwareunternehmen plötzlich irgendwelche Agents deshalb einmal ohne Marketing sprecht sozusagen was kann denn ein echter AI Agent das einen guter Chatbot oder ein klassisch automatisierter Workflow nicht konnte?

00:12:31: Das ist immer so dieser Unterschied den viele glaube ich gar nicht so drauf haben.

00:12:37: Ja, da gehen die Definitionen auch wild durcheinander.

00:12:44: Die Chatbots der ersten Generation hatten einen anderen AI-Ansatz, das ist sogenannte Natural Language Understanding gewesen.

00:12:52: Das hat auch funktioniert aber nur auf einem absoluten Happy Path!

00:12:56: Also wenn ich mit einem Unternehmensshatbot vor vier, fünf Jahren interagiert habe dann sind wir ja recht häufig an die Stelle gekommen.

00:13:05: Sorry I didn't understand your request weil es sehr star regelbasiert war.

00:13:10: Es musste schon irgendwie explizite Intent was weiß ich Sendungsverfolgung oder so erkannt werden und das würde jetzt mal als Shatsbots der ersten Generation klassifizieren mittels large language Modellen.

00:13:24: bei AI Agents haben wir da nicht mehr diese starre regelbasierte eins Beziehung, sondern eher die Customer Experience ist eine ganz andere weil das Kundenanliegen wird auf jeden Fall verstanden.

00:13:41: Die Frage ist dann aber kann ich es lösen?

00:13:43: Also in der ersten Welt ist es so okay, ich verstehe.

00:13:47: Es geht um die Sendungsverfolgen.

00:13:50: In der zweiten Welle wie in der Agente AI wärst du dann vielleicht auch so ok?

00:13:55: Ich verstehe es und kann auch nachgucken wo deine Sendung ist.

00:13:58: Entschuldigung, jetzt habe ich selber die Beruflichkeiten durch meinen guten AI-Agent.

00:14:02: Und dann gehen wir jetzt den Schritt weiter zu Agentic und Agentik ist also nicht nur dieses Verstehen sondern halt auch wirklich eine Handlung auslösen um bei diesem Sendungsverfolgungsbeispiel zu bleiben wäre es dann okay.

00:14:14: Ich habe verstanden, die Sendung ist da und ich bin aber nicht zu Hause.

00:14:18: Dann macht doch bitte mal wie man im Logistiker Deutsch sagt eine Umverfügung und guckt das zum Paketshop zu meinen Nachbarn oder sonst was geht?

00:14:26: Und dann muss also der AI Agent enabled sein diese Handlung auszuführen.

00:14:32: Das wären dann so diese Prozesse, die wir gehen.

00:14:38: Eingehend zu der Frage wo stehen Die wenigsten Anfragen, die wir im Moment bekommen gehen also wirklich schon in der Agentic-Welt das dann auch nach Handlungen ausgelöst werden.

00:14:51: Sondern die meisten Unternehmen sind erst mal happy wenn sie das Kundenanlegen richtig interpretieren und die richtigen Daten liefern können und so.

00:15:02: Wir haben da noch ein bisschen Strecke vor uns.

00:15:04: Ja ja verstehe.

00:15:05: Also sind nicht alle Customer Service Jobs verloren gegangen?

00:15:09: Nein es ist auch... Das ist auch glaube ich, also sagen wir mal so wenn man sich mit den Leuten da aus dem Service-Centern unterhält.

00:15:23: Also es ja gar nicht so einfach überhaupt die menschlichen Kolleginnen und Kollegen zu finden.

00:15:27: Es ist tatsächlich auch so dass das in meiner Wahrnehmung gerade ein ganz gutes Zusammenspiel zwischen den menschliche Kolleginnen und Kolleginnen und AI Agents ist.

00:15:39: Und es ist auch definitiv so dass nirgendwo oder in den allersältesten Fällen ausschließlich auf AI Agents gesetzt wird, sondern es ist immer so das Miteinander.

00:15:53: Also bis zu einer bestimmten Stelle unterstützen die Agents und dann gibt es einen human handover die dann die wirklich spannenden Fälle beschäftigen und nicht zwanzigmal am Tag die Frage nach Öffnungszeiten oder Versandstaaten, dass wir das mal antworten müssen.

00:16:07: Ja da sind wir bei der spannenden Frage wie ich finde in allen Gesprächen, die ich hier führe mit wo sollte denn die Grenze sein?

00:16:15: Also was sollte eine AI oder der Agent nicht mehr machen dürfen?

00:16:19: Was sollte denn bei den Menschen bleiben?

00:16:26: ist ja jeder AI Agent ganz klar eingegrenzt, weil wir lernen den ja quasi an wie man auch menschliche Mitarbeiter anlernen würde trainieren die AI Agents und sie kriegen klare Grenzen aufgezeigt also die Guard Rates innerhalb der sich bewegen dürfen.

00:16:47: innerhalb dieser Grenzen einen gewissen Bereich, wo man Autonomen unterwegs sein kann.

00:16:51: Aber per sie ist kein AI-Agent frei in seinem Willen, sondern er ist von vornherein so angelernt dass er nur im bestimmten Bereich unterwegs sein darf und auch an bestimmten Themen.

00:17:02: Also das hat ja keinen Telekommunikationsunternehmen Interesse daran, dass du mit dem AI Agent jetzt über Fußball oder Hegel quatscht.

00:17:11: also das ist dann schon eine Grenze.

00:17:13: Und darüber hinaus gibt es dann natürlich diese definierten Stellen.

00:17:18: Das erarbeiten wir damit unseren Kunden gemeinsam, wo per se einen menschlichen Mitarbeiter übergeben werden soll.

00:17:25: Das ist häufig wenn's rechtliche oder finanzielle Themen betrifft aber genauso auch... Wir machen halt so eine automatisierte Sentimentanalyse, wenn wir halt merken dass die Stimmung das Gegenüber, der sehr umschlägt.

00:17:38: Dann erreichen wir auch automatisch einen Agent über.

00:17:41: also von daher... Das ist eine gemeinsame Definitionsfrage die von Business-Modell zu Businessmodell wahrscheinlich unterschiedlich ist.

00:17:48: und gibt es eine Branche wo du sagst da eignet sich das eigentlich gar nicht?

00:17:51: Also eine die du ausschließt?

00:17:53: Wir wissen ja alle wo man das alles nutzen kann.

00:17:56: und gibt's irgendein Bereich wo du sagtest da würde ich KI-Agenten oder Agentec AI im Allgemeinen überhaupt nicht einsetzen?

00:18:04: Meine Antwort wäre erstmal nein, weil ich glaube dass du über KI Services egal jetzt über welchen Kanal grundsätzlich die Customer Experience verbessern kannst.

00:18:19: Also Wenn ich jetzt an irgendeinen On-Site-Chat-Widget denke, wo ich schnell irgendwie ein Problem gelöst bekomme.

00:18:26: Dann hilft mir das ja als Kunden.

00:18:28: Aber ich muss es natürlich intelligent aussteuern für welche Anliegen im welchen Kanal und um welche Uhrzeit wie die Kundenanfragen delegieren.

00:18:39: von daher also ich sehe keinen... Ich würde da nichts ausschließen.

00:18:46: Ja, interessant.

00:18:47: Weil viele dann ja sagen der Human in the Loop soll bleiben und die richtig wichtigen finalen Entscheidungen und Bereiche sollen schon...

00:18:57: Ja also da sind wir d'accord, ne?

00:18:59: Also weil du meintest jetzt zu branchen...

00:19:01: Die Branche, genau!

00:19:02: Aber ich würde immer das Zusammenspiel orchestrieren.

00:19:11: Klar in der Kundenkommunikation kann es an kritische Stellen kommen, aber wenn's auch generell um Prozessautomatisierung und so geht.

00:19:16: Wenn wir jetzt einen Logistikkase nehmen, die KI analysiert irgendwie den Lagerbestand ist niedrig und wäre an sich enabled eine Nachbestellung auszulösen dann macht wahrscheinlich auch Sinn, wenn da nochmal ein humaner Belupf... So heißt das Produkt übrigens bei uns.

00:19:36: Also ja, witzig!

00:19:38: Da drauf schaut genau.

00:19:40: Und wenn wir nochmal so in Richtung Realitätscheck gehen, wir haben ja hier viele Unternehmerinnen als Zuhörer auch.

00:19:49: Ab welcher Unternehmensgröße kann man mit euch sprechen?

00:19:53: Also was sagt ihr ab wann lohnt sich das, ab welcher Größe, Umsatz oder Mitarbeitendenzahl.

00:20:03: also für so fünf Mitarbeiter ist wahrscheinlich zu viel Aufwand und da kann ich mir vorstellen

00:20:09: Ja auch dass es weiß nicht ob der.

00:20:12: Also wenn ich jetzt irgendwie ein... Ich bin einen E-Commerce Unternehmer und schaff da mit fünf Leuten über ein paar Marktplätze irgendwie wahnsinnig Umsatz zu machen, dann ist wahrscheinlich auch die Mitarbeitergröße das falsche.

00:20:28: Aber man kann sich ja überlegen was kostet mich im Moment?

00:20:37: das menschliche bearbeiten?

00:20:39: und dann kommt da irgendwie so ein Wert von was weiß ich, einen Euro-Fünfzig pro Anfrage raus.

00:20:44: Und wenn es mit KI für den Zehntel der Kosten geht, kann man drüber nachdenken ob man sich in die Richtung weiterentwickeln will.

00:20:51: Also du sagst das unabhängig von der Größe eigentlich?

00:20:53: Es kommt halt einfach auf das Kundenservicevolumen an und es geht ja auch über Kundenservice hinaus, wenn's also so im Prozess Automatisierungsthemen geht.

00:21:07: Ihr seid da ja schon sehr erfahren in dem Gebiet, wenn plötzlich so Agenten im Unternehmen arbeiten.

00:21:13: Das ist ja schon was anderes!

00:21:16: Wir sprechen darüber, ob ein Unternehmen einen oder zwei Agents einsetzen sollte.

00:21:21: Aber nehmen wir an die Technologie funktioniert.

00:21:24: Das ist alles gut gelaufen alle haben ihren Job gut gemacht.

00:21:26: dann haben wir möglicherweise in wenigen Jahren ja nicht fünf sondern fünfzig fünfhundert- oder fünftausend digitale Agenten in einem Unternehmen.

00:21:33: vielleicht gibt es schon Unternehmen, die das haben.

00:21:35: Wer führt diese eigentlich und wer entscheidet welcher Agent auf welche Daten zugreifen darf?

00:21:41: Und machen das auch Agenten?

00:21:42: welche Entscheidungen?

00:21:46: Es muss ja dann so einen Oberagenten geben, wenn man in der jetzigen Hierarchie überlegen würde.

00:21:51: Oder kommt dann ist der Mensch ganz oben drüber oder schafft es sich eine agentische Welt, sich komplett selbst zu organisieren?

00:21:58: Das ist was man in Science Fiction filmt... vor zwanzig Jahren schon mal irgendwie hatte, aber jetzt ist ja Realität.

00:22:06: Was sagst du als Experte?

00:22:08: Ja also super spannendes Thema und sehr viele unterschiedliche Facetten die das gerade berührt.

00:22:14: Also wir machen ja jetzt grad so den Switch.

00:22:16: Wir haben ja jetzt viel über die Interaktion zwischen Unternehmung und den Kunden gesprochen Und jetzt gucken wir eigentlich ein bisschen intern auch in die Unternehnungen rein.

00:22:25: Das ist tatsächlich etwas was gerade viel passiert insbesondere in den Software Engineering Bereichen dass intern AI Agents eingesetzt werden, um bestimmte Arbeitsschritte abzunehmen.

00:22:37: Und erst einmal ja ich glaube problemlos das es Unternehmen mit der Anzahl für AI Agends gibt und ich bin da auch... Ich würde das auf jeden Fall befürworten lieber mehr als weniger.

00:22:53: einfach aus dem Grund wenn du so einen.

00:22:56: Also ich würde lieber viele einzelne AI Agents einsetzen, die Teilschritte übernehmen und dann inzwischen durch auch Kontrollinstanz als dass man zu große Task einem AI Agent gibt.

00:23:08: Und dann nicht mehr versteht was er da eigentlich macht.

00:23:10: also von daher diese von dir beschriebene AI Agent Armada um es jetzt ein bisschen zugespitzt zu formulieren das macht schon Sinn Also das AI Agents im Team miteinander zusammenarbeiten anstatt einer Omnimächtigen.

00:23:32: Also rein so architektural ist das alles dann schon vernünftig aufgebaut, gleichzeitig hat deine Frage ja noch was ganz anderes berührt Was ist denn eigentlich mit der Governance intern?

00:23:45: Wer da wie etwas irgendwie aufsetzen darf?

00:23:47: und in der Tag glaube ich ein relativ frisches Thema für viele Unternehmen was es gemeinsam so ein bisschen zu erarbeiten gilt.

00:23:58: Wir haben da jetzt intern den Begriff des Citizen Developers für uns geprägt, dass also Leute die eigentlich keine Software Engineering Skills haben ja aber trotzdem Prozessschritte im Unternehmen optimieren und es braucht an meiner Meinung nach so unterschiedliche Stufen, was darf der oder die Mitarbeiterin autonom anlegen und entscheiden?

00:24:30: Und wo braucht es dann innerhalb der Unternehmung auch Freigaben von Leuten, die ein bisschen mehr Verständnis haben.

00:24:40: Also ich meine sobald das irgendwie nach draußen geht... oder gar in die Kundeninteraktion müssen da ganz andere Sicherheitsstandards gilt als wenn es nur darum geht einen internen Prozess, der nichts berührt.

00:24:54: Also das ist glaube ich etwas was in den Unternehmungen gerade im Werden ist diese Governance.

00:25:01: wie viel Autonomie haben die einzelnen Mitarbeitenden beim Aufsetzen von AI Agents und Wosengrenzen?

00:25:09: Ja bei irgendjemand muss ja auch die Verantwortung tragen.

00:25:11: am Ende.

00:25:13: Ich habe noch ein anderes spannendes Thema und zwar das Thema Halluzinationen und Vertrauen.

00:25:18: Das kommt ja auch sehr schnell bei dem Thema auf, gerade im Kundenservice gibt es einen fundamentalen Unterschied zwischen einem internen KI-Tool und einem Agenten.

00:25:28: der Kunde Erlebt den Fehler direkt.

00:25:31: Wenn Chechipiti mir privat Unsinn erzählt, ärgere ich mich vielleicht und bin froh dass sich das besser weiß.

00:25:38: aber wenn der KI-Agent meiner Bank Versicherung oder meines Energieversorgers womöglich unsinn erzählt hat es ja eine ganz andere Dimension.

00:25:45: Wie bekommt man denn Halluzinationen im geschäftlichen Prozess tatsächlich in den Griff?

00:25:52: Also ich persönlich also in meiner eigenen Wahrnehmung ist das das Thema Halluzinieren.

00:25:58: der Lad-Schlengmitsch-Modelle ist so in den letzten ein, zwei Jahren doch deutlich in den Hintergrund getreten weil sie einfach viel besser geworden sind.

00:26:05: Also ich erinnere mich noch wie wir vor drei vier Jahren da unsere ersten Fingerübungen gemacht haben und da ging es irgendwie darum dass eine Hotline angezeigt werden sollte und das war dann irgendwie die britische Covid Helpline anstatt von dem lokalen Logistiker.

00:26:22: also das war früher wild.

00:26:25: Diesen Wildwuchs gibt es eigentlich nicht mehr, weil die Modelle viel besser geworden sind und natürlich die Sicherheitsmaßnahmen.

00:26:32: Die Anbieter wie wir dazwischen legen.

00:26:35: also Wir überprüfen mit einem anderen Modell die Sinnhaftigkeit der Ergebnisse plus bevor überhaupt irgendwas live geht haben wir auch etwas das ist Simulation Lab dass wir also AI Agents, die wir initial anlegen gegen einer... Da bin ich wieder bei der AMADA von ganz vielen anderen Agents schmeißen.

00:27:01: Die durchkneten und testen.

00:27:04: Also das Thema Halluzination bei so eigentlich auch unter komplexen Fällen wie Kondenservice ist nicht mehr so im Mittelpunkt.

00:27:12: Das stresst uns nicht mehr.

00:27:15: Gut zu hören und gut zu wissen, dass sie da nicht mehr so halluzinieren.

00:27:20: Wir sitzen ja mitten auf dem Big Bang KI Festival.

00:27:23: hier sprechen Unternehmen Wissenschaft Politik und Technologieanbieter darüber was mit KI möglich wird.

00:27:29: Deshalb möchte ich von dir einen kleinen Reality Check Welche KI Entwicklung wird gerade massiv überschätzt?

00:27:44: Ich weiß gar nicht ob es irgendwas zu überschätzen gibt.

00:27:46: also Ich bin kein Skeptiker, also ich glaube es gibt diesen Execution-Gab den wir anfangs angesprochen haben.

00:27:56: Die Diskrepanz zwischen etablierten Unternehmungen mit irgendwie relativ widerstandsfähigen Organisationen und so weiter und irgendwelchen zwei drei Mannbuden die Unglaubliches auf die Beine stellen ist gerade der Wahnsinn!

00:28:17: Ich glaube, also überschätzen ist der falsche Ausdruck.

00:28:26: Was ich eher so als problematisch ansiehe, ist Broken Prozesse jetzt durch AI zu automatisieren?

00:28:36: Man hat sich an gewisse Arbeitsweisen gewöhnt und versucht die jetzt mit AI nachzubauen.

00:28:41: Und ich glaube man muss bei vielen Dingen einfach radikaler sich das angucken ob es das was man früher gemacht hat überhaupt noch braucht in Neudenken.

00:28:48: Aber ich bin da jeden Tag aufs Neue geflasht, was möglich ist.

00:28:54: Ja und du bist optimistisch wie ich deinen Worten entnehme.

00:28:57: bisher das wäre nämlich meine nächste Frage.

00:29:00: wenn wir in die Zukunft gehen sagen wir jetzt im Jahr zwanzig so in zwei Jahren viel weiter trau ich gar nicht trau mich nicht mehr zu fragen weil die Entwicklungen so schnell sind.

00:29:08: was glaubst du was achtundzwanzig möglich ist was wer uns jetzt vielleicht noch nicht vorstellen können?

00:29:16: Also ich sehe es eher so, dass der Druck innerhalb der Unternehmung von den Mitarbeitenden die KI in ihrem Arbeitsalltag einsetzen, der wird immer weiter steigen.

00:29:37: Das ist dann auch wirklich sich in den Prozessen der Unternehmen wiederfindet und sich die Organisation irgendwie anpassen müssen.

00:29:43: Es ist ja also offensichtlich gerade sehr im Software Engineering sich das sich da arbeitsweisen komplett ändern.

00:29:50: Und ich glaube Organisationen werden sich da anpassen die Tech-Giganten uns dann noch auf die Straße stellen, aber als wir vor jetzt irgendwie in einem dreiviertel Jahr oder so den Durchbruch mit Code hatten.

00:30:15: Das hat glaube ich schon nochmal wieder einiges umgeschmissen und das wird so weitergehen.

00:30:20: Die Frage ist halt nur wie schnell schaffen wir es ja das in unsere Prozesse zu integrieren?

00:30:28: Und es wird unvermeidlich sein weil Unsere Kolleginnen und Kollegen ist einfach Nutzen, wir müssen uns drumherum anpassen.

00:30:38: Ja also gibt es noch ein bisschen was worauf wir uns freuen können schon?

00:30:43: Also ich finde das wahnsinnig spannend zu begleiten.

00:30:45: Ich find's natürlich auch manchmal beängstigend und anstrengend das alles nachzuvollziehen.

00:30:54: Aber das sind nur die zehn Prozent, die neunzig Prozent sind neugierig und freudig.

00:31:00: Sehr gut!

00:31:00: Das trifft auch hier auf das Festival zu finde ich.

00:31:04: Das passt ganz gut.

00:31:05: Und ich frage immer gerne wenn ich hier Experten im Talk habe gibt es oder was ist denn dein Lieblings-KI Tool aktuell?

00:31:13: Das ändert sich ja wahrscheinlich auch regelmäßig kann mir vorstellen.

00:31:16: Was nutzt du selber am liebsten vielleicht im privaten Kontext?

00:31:23: Ja, also ich bin auch im privaten Kontext ein wie von mir ausgedrückt zu diesen Developer.

00:31:30: Ich setz mich schon gerne hin und bastel mir Tools.

00:31:36: Ich nenne es mal Cockpit-Dashboard oder was auch immer zum Verwalten der Familienfinanzen gebaut.

00:31:46: Sehr gut, vielleicht kann ich die Blaupause haben!

00:31:50: Ja, das ist ganz spannend und ich spiele da eigentlich gerade Codex gegen Klotkot aus.

00:31:55: Der eine gibt dem anderen eine Aufgabe, der nächste führt's aus und weiß Wörter.

00:32:00: Also, ne?

00:32:01: Also, ich vibecode dann nenn' ichs mal so ein bisschen vor mich hin.

00:32:04: Das macht mir Spaß.

00:32:06: Ein ganz super langweilig etabliertes Tool, was wahrscheinlich viele kennen.

00:32:14: Aber ich trotzdem immer wieder gerne empfehle ist Notebook LLM von Google schon vor zwei drei Jahren oder so rausgebracht.

00:32:23: aber Kern der Funktionalität ist wir sitzen ja hier in dem Podcast Studio irgendwelche Paper seines wissenschaftlichen oder von McKinsey, oder sonst was sich in zwanzig Minuten Podcasts zusammenzufassen.

00:32:37: Und diese Funktionalität schätze ich sehr, die kann ich immer wieder empfehlen.

00:32:41: Ja gut zu wissen und gibt es einen Prompt- oder Trick den du unseren Zuhörerinnen hier empfeheln kannst?

00:32:46: Wo du sagst das nutze ich regelmäßig oder dass das so ein Trick mit dem man besseres Ergebnis bekommt oder überhaupt Ergebnis bekommt?

00:32:56: Ja auch da habe ich den Eindruck, dass so was wir vor zwei drei Jahren hatten.

00:33:01: Dass es unglaublich sofistiziert sein, einen Prompt zu schreiben hat sich eigentlich schon ausgelebt und die Modelle kommen auch mit stupideren Input ganz gut klar.

00:33:11: Nevertheless nutze ich meistens ein Modell um dem Prompt schreiben zu lassen, dem ich im anderen gebe Also ich schreibe irgendwas.

00:33:19: Oh, das mache ich auch!

00:33:21: Von daher von mir keine funky Idee.

00:33:23: Ja aber nee ist doch gut.

00:33:24: also ich freue mich dass ich vom Experten bestätigt werde.

00:33:29: Daniel vielen Dank.

00:33:31: das hat Spaß gemacht und um uns rumt hobt quasi noch das KI Leben kann man hier sagen?

00:33:36: Absolut es ist beeindruckend wie viele Leute hier sind und ich bin gespannt was da morgen noch kommt.

00:33:43: Ja, wir alle.

00:33:44: Genau und nächstes Jahr, zwei siebenundzwanzig im November geht es hier weiter.

00:33:48: Lieber Daniel, danke dir sehr für dieses Gespräch heute!

00:33:51: Und wir hören uns in der nächsten Folge vom Big Bang!

00:33:56: Jo, danke, hat Spaß gemacht!

00:33:57: Wer unser Gäste mal persönlich treffen möchte, hat dazu am zehnten und elften November, die Gelegenheit beim Big Bang KI Festival in Berlin.

00:34:06: Tickets und alle Details gibt's unter bigbangfestival.de Und falls euch diese Folge gefallen hat, freuen wir uns riesig über einen Kommentar und ein Abo.

00:34:15: Bis zur nächsten Folge!