Mensch und Maschine im Team: Die neue Arbeitswelt der Multi-Agenten

00:00:00: Das wird eine Welt sein, wo idealerweise

00:00:03: dann mehr

00:00:03: Raum da ist für strategisches Denken und Kreativität, aber auch für zwischenmenschlichen Zusammenhalt, weil die KI einem hilft, die automatisierbaren Themen

00:00:14: zu erledigen.

00:00:25: Wie wird sich unsere Arbeitswelt verändern, wenn unsere Teams nicht nur aus Menschen, sondern eben auch aus autonomen KI-Agenten bestehen?

00:00:37: Multi-Agentensysteme werden jetzt immer häufiger eingesetzt, also selbstständig agierende vernetzte Software-Einheiten, die Aufgaben erledigen, die Entscheidungen treffen und die auch miteinander kommunizieren.

00:00:49: Was bedeutet das für uns als Mitarbeitende, aber auch als Führungskräfte und als Unternehmen insgesamt?

00:00:56: Wie sieht so eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine aus, die produktiv und sinnvoll ist?

00:01:03: Wir sprechen darüber in diesem Business Talk mit Dr.

00:01:06: Ulrich Feist, der sich intensiv mit diesen Fragen beschäftigt.

00:01:11: Er ist der Chief Technology Officer der All For One Group.

00:01:15: Die All For One Group ist ein IT und Business Transformation Partner für den Mittelstand.

00:01:20: Ganz besonders, wenn es um SAP-gestützte Prozesse geht, um Plattformstrategien und jetzt eben auch verstärkt um Business AI.

00:01:29: Dr.

00:01:29: Feist bringt jahrzehntelang Erfahrung in der Technologieentwicklung mit und hat sich eben zuletzt mit der Frage beschäftigt, wie Unternehmen künftig mit KI und mit intelligenten Agentensystem arbeiten werden.

00:01:41: Und ich freue mich sehr, dass er heute in dieser Podcastfolge da ist.

00:01:45: Herzlich willkommen, Herr Feist.

00:01:47: Ja, vielen Dank.

00:01:48: Ich habe mich auch selber die Einladung zu diesem kleinen Interview gefreut.

00:01:53: Das Thema KI-Agenten beschäftigt im Moment sehr viele, größere und kleinere Unternehmen und insbesondere den Mittelstand, weil es eben spannend ist, zu sehen, wie tief Agenten menschliche Aufgaben, insbesondere transaktionelle Aufgaben, schon heute übernehmen können, aber auch, was uns in Zukunft bevorsteht mit KI-Agenten oder gar Multiagentensystemen.

00:02:19: Jetzt ist natürlich eine spannende Frage, was sind eigentlich KI-Agenten?

00:02:24: Und diese KI-Agenten übernehmen autonom Aufgaben, wie sie der Mensch aktuell darstellt, allerdings weniger auf Basis von sehr, sehr konkret ausgeprägten Prompts.

00:02:38: wie man das jetzt über generative KI in den letzten paar Jahren kennengelernt hat, sondern sehr viel stärker dadurch, dass man ihnen bestimmte Zielsetzungen stellt, wie beispielsweise analysieren wir doch mal den SAP Code eines Allsystems und dann bekommt man eine vollständige Dokumentation dieses Codes von einem Code-Analysis-Agenten zurückgeliefert.

00:03:03: Ähnliche Fragestellungen sehen wir auch bereits schon im CRM-Umfeld.

00:03:07: Beispielsweise ein Außendienstler möchte ein Gespräch vorbereiten und lässt sich aus dem CRM alle notwendigen Hintergründe zusammenstellen.

00:03:16: Aber darüber hinaus sammelt er auch die öffentlich verfügbaren Informationen zu sein und Gesprächspartner über Social Media oder über die Webseiten des Unternehmens zusammen, um dann ein Gesprächsleitfaden für sich mit dabei zu haben.

00:03:33: Und spanne wird das in Zukunft mit den Multiagentensystemen.

00:03:36: Und ich denke, das wird ein großer in unseres Interviews heute ausmachen, wenn es darum geht, dass gar mehrere Agenten miteinander zusammenarbeiten.

00:03:46: Genau, super.

00:03:46: Sie haben auch schon die Begrifflichkeiten so ein bisschen erklärt, denn der Begriff KI-Agent wird ja momentan sehr viel, fast schon so ein bisschen inflationär behandelt in den Medien, aber niemand ist, also ich glaube, vielen ist dabei gar nicht so ganz genau klar, was jetzt eigentlich ein KI-Agent ist.

00:04:03: Und können Sie vielleicht noch mal herausstellen, was dann eben auch das Besondere und das Neue auch ist an diesen Multiagenten-Systemen?

00:04:12: Ein KI-Agent bekommt nicht nur Anwäsung, sondern ein bestimmtes Zielgesetz und übernimmt eine menschliche Rolle in dem... ganzen System, indem er eben transaktionelle Tätigkeiten wie Analyse, Suchtätigkeiten oder auch die Generierung von Content übernimmt.

00:04:33: Multiagentensysteme muss man sich dann als ganzes Team von Agenten vorstellen.

00:04:38: Also beispielsweise, wir möchten ein neues SAP-System einführen und ein Agent würde die Anforderungen aufnehmen auf Basis der bisherigen Allsysteme, auf Basis von weiterer Texte oder auch menschlicher Anweisungen.

00:04:56: Der nächste Agent würde sich mit der Code-Analyse der Allsysteme auseinander setzen, die dokumentieren wiederum.

00:05:02: Der nächste Agent erstellt den Code selbst und danach geht die Reise weiter, dass ein Testagent die üblichen Tests durchführt oder auch Menschen-Kiwusern mit einbezieht, um letzte Schritte anzulegen.

00:05:18: Dann gibt es ein Dokumentations- und Diplomente-Agenten.

00:05:21: Also so wie man sich im Grunde genommen ein SAP Beratungs- und Einführungsteam vorstellt, werden weite Teile der transaktionellen Tätigkeiten in Zukunft in diesem Prozess übernommen.

00:05:34: Ähnlich kann man sich dies auch in anderen Kontexten vorstellen, wo eben ganze Teams transaktionelle Tätigkeiten übernehmen.

00:05:42: Jetzt kann man sich fragen, warum macht das nicht alles ein?

00:05:46: Diese Agenten sind eben auf spezifische Tätigkeiten trainiert worden.

00:05:50: und erzielen somit bessere Ergebnisse, wie wenn man ein allgemeines Modell schafft, was übergreifend halt auch nur allgemein gut sein kann.

00:06:03: Ich finde, es hilft auch beim Klären dieser Verständnisfrage, was jetzt eigentlich ein KI-Agent ist und wiederum ein Multiagentensystem, wenn man das ein bisschen konkretisiert.

00:06:14: Also wenn man weiß, in welchen Bereichen oder Situation bereits schon mit Agenten auch heute gearbeitet wird und ohne dass wir das unbedingt wissen.

00:06:23: Also für viele unbewusst, für andere wieder bewusst.

00:06:26: Wo begegnen uns denn dieser Agenten schon im beruflichen Alltag?

00:06:32: Beispielsweise, wenn man sich anschaut, wie die Börse funktioniert, auch dort wurden bereits schon seit Jahrzehnten Agenten drauf trainiert, bestimmte Transaktionen bei Überschreitungen und Unterschreitungen bestimmter Trendlinien für den Anleger auszuführen.

00:06:51: Also im professionellen Börsenhandel sind Agendensysteme sowohl auf der Käufer-Wieferkäufer-Seite schon sehr lange unterwegs.

00:07:02: Es ist bereits heute schon möglich, im SAP Kontext beispielsweise das ganze Thema Rechnungsstreitigkeiten aufzurollen.

00:07:10: Sprich, man hat immer das Thema, was wurde eigentlich bestellt, was wurde geliefert, gab es da Mindermengen, Übermengen, wer hat wann was wie akzeptiert, wie passen wir eine Bestellung, meine Rechnung, meine Lieferscheine, alles zusammen?

00:07:24: und es beschäftigt heute noch sehr viele Buchhaltungsabteilungen, die es auseinander zu ziehen.

00:07:28: und hier kann man in Zukunft eben über Language Promt, sprich über Spracheingaben, sagen, hier habe ich alle meine Bestellungen, hier habe ich alle meine Rechnungen, hier habe ich alle meine Lieverscheine.

00:07:41: Bitte, hilf mir doch mal, lieber Agent das mit meinem Lieferanten aufzuklären, wie das alles zusammengepasst hat und ob denn jetzt gerade die richtigen Dinge oder vielleicht auch zu vielen Rechnungen bestellt wurde.

00:07:51: Und das Ganze kann man sich dann auch auf der Lieferanten-Zeite vorstellen, dass dort wiederum ein Agent sitzt, der einem hilft, die entsprechenden Dokumente und Bestätigungen zusammenzubekommen.

00:08:02: der gemeinsame Sicht darauf zu entwickeln.

00:08:05: Momentan ist es ja schon noch so ein bisschen Zukunftsmusik und ich glaube ein Großteil der Unternehmen hat noch nicht multiagenten Systeme implementiert.

00:08:16: Was glauben Sie, wird sich daran in den nächsten Jahren ändern?

00:08:20: Beispielsweise die SAP hat jetzt vierhundert Embedded AI Use Cases für Unternehmen bereits schon am Start mit Ende dieses Kalenderjahres.

00:08:30: Das heißt Unternehmen haben jetzt sehr viel mehr technologische Möglichkeiten.

00:08:35: Selbstverständlich dauert es immer ein, zwei Jahre, bis da eine gewisse Marktdurchträngung erreicht ist.

00:08:41: Wir haben dies ja auch gesehen, bei den verschiedenen Co-Pilots, JetGPT, Microsoft Co-Pilot, anderen digitalen Assistenten, dass es durchaus ein bis zwei Jahre braucht, bis Unternehmen diese neuen Möglichkeiten erschließen.

00:08:58: Ähnlich sehe ich dies auch bei dem Thema Multiagenten.

00:09:01: Zunächst mal müssen die Unternehmen den Sprung machen.

00:09:05: Agenten im eigenen Unternehmen beherrschbar einzuführen, um dann drüber nachzudenken, wie könnte ich den bestimmten Schnittstellen meines Unternehmens, wo ich bestimmte Schlüssel lieferante, sehr viel transaktionelle Aufwändestand heute habe, sprich sehr viele Menschen, damit Beschäftige eigentlich die langweiligen Dinge zu tun, Themen zu dokumentieren, unterschiedliche Bestellungen auszulösen oder warnen oder Dienstleistungen in Empfang zu nehmen, dann wird man in Zukunft sehr viel mehr Multiagenten erleben, die, wenn Agenten auf beiden Seiten hochgezogen sind und entsprechend stabil laufen, die transaktionellen Abstimmungsprozesse übernehmen.

00:09:55: Und ich glaube, dass wir den Durchbruch hier im Jahr zwanzig, sechsundzwanzig, siebenzwanzig bereits schon an bestimmten Stellen erleben und in voller Blüte wird man dann im Jahr zwanzig, achtundzwanzig sehen.

00:10:09: Was ehrlicherweise bei allen Umbrüchen in der digitalen Transformation schon sehr, sehr schnell ist.

00:10:17: Ja, genau, weil es ist ja eigentlich so, dass Unternehmen in Aller seltensten Fällen wirklich komplett isoliert arbeiten.

00:10:24: Es sind ja immer irgendein Teil einer Lieferkette von Plattformen oder welchen Partnernetzwerken.

00:10:31: Das heißt, man muss natürlich auch erst mal warten, bis diese ganzen anderen Unternehmen mitziehen, damit es eine wirkliche Vernetzung gibt.

00:10:38: Aber was passiert denn, wenn wir halt jetzt in diese Zukunft gehen und Sie hatten da im Jahr und zwanzig jetzt genannt, wo Sie sich das gut vorstellen können, wo wirklich das angekommen ist im Großteil der Arbeitswelt?

00:10:51: Was passiert denn dann, wenn es jetzt eben nicht nur Menschen sind, sondern eben auch digitale Agenten, die sich da untereinander abstimmen und Informationen austauschen und koordiniert handeln und dann eben nicht nur innerhalb des eigenen Unternehmens, sondern zwischen Unternehmen oder meinetwegen im ganzen Ökosystem?

00:11:09: Was wird sich da ändern?

00:11:10: Ich denke, wir werden einen radikalen Effizienzgewinn erleben, dadurch, dass viele transaktionellen Abstimmungsprozesse entfallen und Reibungsvorluste minimiert werden.

00:11:21: Sicherlich wird dies neben dem Thema Effizienz auch zu mehr Betriebsstabilität sorgen, genauso wie zu einer Qualitätssteilung, sobald die Modelle einigermaßen trainiert sind und die werden ja häufig mit, sagen wir mal, Fragestellungen trainiert, die nur die besten Experten lösen können, eben durch die besten Experten werden wir eher eine Qualitätssteigerung erleben.

00:11:44: Wir müssen allerdings bis dahin durch ein gewisses Teil der Tränen mit vielen Halluzinationen durchgehen und sicherstellen, dass die Modelle entsprechend reibungslos funktionieren.

00:11:57: Standards, Schnittstellen, Protokolle.

00:12:00: Das muss sicherlich untereinander abgestimmt sein.

00:12:06: Wo der Mensch natürlich immer noch wichtig ist, ist bei dem ganzen Thema Sicherheit, Datenschutz, Ethik, Verantwortungsübernahme.

00:12:14: Die Verantwortung kann einem der KI-Agent oder auch Multiagentsysteme natürlich nicht dafür abnehmen.

00:12:22: Genau, das wäre nämlich auch die nächste Frage gewesen.

00:12:24: Sie sind der Meinung, dass Definitiv der Mensch dann nicht an Bedeutung verlieren wird, sondern dass sich seinen Beitrag einfach in eine andere Richtung verschiebt.

00:12:36: Also da, wo jetzt die Maschinen und die KI-Agenten für eine Effizienzsteigerung sorgen, rückt dann der Mensch mit anderen operativen Aufgaben dann einfach ein bisschen weiter in eine andere Richtung.

00:12:51: Was wird denn dann also?

00:12:52: in welche Richtung, Sie haben es jetzt ein bisschen angeschnitten, welche Verantwortung wird denn dann der Mensch übernehmen in dieser Welt?

00:12:58: Naja, wir haben jetzt paar Jahrhunderte an verschiedenen Revolutionen hinter uns, industrielle Revolutionen, digitale Revolutionen, es ist voll im Gange und jedes Mal hat sich der Mensch als unverzichtbar gezeigt.

00:13:14: und jedes Mal haben wir aber auch gesehen, dass sich der Mensch höherwertigen Tätigkeiten zuwendet.

00:13:20: war jedes Mal so.

00:13:22: Bei der Revolution von einer sehr bäuerlichen, mittelalterlichen Gesellschaft in die industrielle Revolution war dies so.

00:13:30: und jetzt stehen wir eben.

00:13:31: nach vielen Jahren, wo die industrielle Revolution und hohen Grad an Automatisierung und Optimierung und Globalisierung erreicht hat, eben wieder in einer nächsten Welle, bereits schon seit zwei Jahrzehnten, wo wir sehen, dass die digitale Revolution noch mal einen sehr starken Effizienzschub gibt und der Mensch sich höherwertigen Tätigkeiten zuwenden kann.

00:13:56: Nichtsdestotrotz, die Maschine kann nicht die rechtliche und moralische Verantwortung dem Menschen abnehmen und damit verschieben sich so ein Stück weit die Aufgaben.

00:14:05: Also dem Mensch, dem bleibt die strategische Verantwortung.

00:14:09: Wo möchte ich eigentlich hin mit meinem Unternehmen?

00:14:11: Welche Ziele, Prioritäten setze ich?

00:14:14: Auf welche Geschäftsmodelle wette ich?

00:14:17: Da kann die KI sicherlich Empfehlungen geben, aber am Schluss muss der Mensch eine Entscheidung dazu treffen.

00:14:23: Das zweite Thema ist die ethische und moralische Verantwortung.

00:14:28: Agenten handeln ein Stück weit nach vorprogrammierten Regeln und Automatismen.

00:14:34: Aber die Menschen entscheiden darüber, welche Daten gehen da eigentlich rein.

00:14:38: Bin ich mit dem Output zufrieden oder auch nicht zufrieden?

00:14:41: Kann das überhaupt sein?

00:14:43: Halluziniert der Algorithmus hier.

00:14:47: Und der Mensch hat ja auch immer wieder gezeigt, dass er sehr viel unkonventionelle Kreativität mit reinbringt, Empathie, Intuition, auch Menschen untereinander besser verhandeln können als Maschinen.

00:15:01: oder zu besseren Ergebnissen kommen.

00:15:04: Und wenn man so zurückblickt und ein sehr greifbares Beispiel ist für mich der Punkt, an dem der erste Schachcomputer praktisch erst dann geschafft hat, den damaligen Schachweltmeister Kari Kasparov, ich glaube, im Jahr n.a.

00:15:20: zu schlagen.

00:15:21: Ab dem Moment hat man dann eben Schachgroßmeister gesehen.

00:15:25: die sich durch Schachcomputer haben unterstützen lassen, aber die Kombination Mensch und Schachcomputer war immer jedem Schachcomputer überlegen an jedem Zeitpunkt, versus Menschen ohne Schachcomputer einzelnen Schachcomputern wiederum unterlegen waren.

00:15:42: Deswegen ist es eher eine Kombination aus Mensch und KI bzw.

00:15:48: Multi-KI System, die hier einzukalten wird.

00:15:55: Genau.

00:15:56: Und unter den Menschen gibt es natürlich dann auch unterschiedliche Aufgaben.

00:16:01: Fangen wir mal an.

00:16:02: Also ich würde das alles mit Ihnen gerne aufbröseln, was das insgesamt als Mitarbeitende bedeutet, aber auch jetzt vielleicht erst einmal für die Führungsebenen.

00:16:13: Man könnte jetzt erst mal denken, es ist vielleicht in der Führungsebene eine Aufgabe dafür zu sorgen, dass diejenigen, die operativ arbeiten, ausgestattet werden und mit Wissen auch ausgestattet werden, also mit den Technologien und auch mit dem Wissen.

00:16:28: Aber ist das vielleicht einfach zu kurz gedacht?

00:16:31: Also muss es eventuell auch ein neues Führungsbewusstsein geben in Zeiten von KI?

00:16:38: Und wenn ja, wie könnte das aussehen?

00:16:42: Führung bestimmt natürlich, wohin bewegt sich das Unternehmen?

00:16:46: Wie sehen die Zielbilder aus für das Unternehmen?

00:16:48: Und die Zielbilder muss natürlich eingehen, welche Möglichkeiten KI in Zukunft bietet, insbesondere für das Geschäfts- und Betriebsmodell eines Unternehmens.

00:16:58: Dadurch müssen Führungskräfte ein strategisches Verständnis entwickeln.

00:17:03: Was kann ich eigentlich mit KI anfangen?

00:17:04: Was kann ich mit KI-Agenten in Zukunft anfangen?

00:17:08: Und wie baue ich dies in meinen Ganzheitliches Unternehmensbetriebsmodell ein.

00:17:15: Mit Betriebsmodell meine ich Organisationen, Prozesse, Systeme, aber auch menschliche Fähigkeiten, die jetzt eben hier anders ergänzt werden durch Technologie, als sie es in der Vergangenheit ist.

00:17:28: Man hat dann natürlich auch eine neue Führungsrolle, weil man die Technologie verstehen durchdringen muss, um sie den Mitarbeitern erklären zu können, warum ist das für uns ein strategischer Enäbler, aber auch wohl liegen ethische Leitplanken.

00:17:45: Und wie stellen wir denn gemeinsam sicher, dass die autonomen Systeme im Sinne der Unternehmenswerte handeln?

00:17:52: Und damit meine ich nicht nur den Shareholder value, sondern auch darunter liegende kaufmännische Werte, die meines Erachtens nur durch den Menschen vertreten werden können.

00:18:03: Und dies befördert dann sicherlich auch das Vertrauen von Mitarbeitern und auch Kunden, die in Zukunft den Umgang mit KI als alltäglich akzeptieren müssen bzw.

00:18:15: die sehen, dass sie dadurch eine persönliche Erweiterung erleben.

00:18:20: Und man muss dann aber auch KI in das gesamte Unternehmensmodell mit einbetten, sprich Governance, es wird immer wichtiger, wie schaffe ich eine entsprechende KI-Data Governance im Unternehmen und lebe die und zwar nicht nur in Richtung der regulatorischen Anforderungen, siehe zum Beispiel den EU-EI-Act, aber auch, was bedeutet das für die Weiterbildung der Mitarbeiter, die wenn sie sich jetzt für herwertigen Tätigkeiten zuwenden müssen, die sie natürlich auch umsetzen müssen.

00:18:55: Und abschließend ist sicherlich zu sagen, dass dies auch einiges an kulturellen Wandel im Unternehmen, aber auch in der Beziehung zwischen Unternehmen auslösen wird.

00:19:05: Ja, wenn wir das jetzt mal von der Führungseben erweitern auf das gesamte Team.

00:19:11: Es ist natürlich immer schwer zu sagen, was braucht man, um KI fit zu sein in der Arbeitswelt, weil jedes Unternehmen unterschiedliche Anforderungen hat und unterschiedliche Spezialisierungen.

00:19:22: Aber kann man trotzdem davon sprechen, dass eventuell ein gewisses Mindset künftig gefragt wird, also da bestimmte Fähigkeiten gefragt sein werden, um in der Zukunft mit KI-Agenten produktiv arbeiten zu können?

00:19:35: Ich denke, dass sich die Fähigkeiten und die Rollen im Unternehmen komplett weiterentwickeln werden.

00:19:41: Wir werden neue Rollen erleben, Jobdescriptions, die wir bisher so nicht hatten, aber auch Verantwortungsebenen.

00:19:49: zu den neuen Rollen gehört sicherlich dazu, dass diese KI-Agenten, die ja wie vorher der Mensch in transaktionellen Tätigkeiten gehandelt hat, auch trainiert werden müssen.

00:20:02: Dazu braucht es sowohl Trainingsdaten als auch Testdaten, um herauszufinden, bringt dieses Modell des erwartete Ergebnisses, welche Ziele gebe ich diese Modelle mit, welche Leitplanken gebe ich dem mit, woher kommen überhaupt die Daten?

00:20:16: und wie bereit bin ich denn jetzt schon, diese Usegases entsprechend umzusetzen, wird aber auch Rollen geben im Sinne von KI-Coaches, um gerade mit den Mitarbeitern rauszuarbeiten.

00:20:32: Was kann ich denn eigentlich in meinem Alltag bereits schon mit KI heute erledigen, um Berufungsängste abzubauen und das Vertrauen zu stärken?

00:20:41: Und wir werden dort auch sehen.

00:20:43: dass gerade die jüngeren Mitarbeiter, die wahrscheinlich noch nicht so schnell in bestimmten transaktionellen Tätigkeiten heute waren, einen sehr viel größeren Produktivitätssprung erleben als die erfahrenen Mitarbeiter, die eben die Krafterfahrung bereits heute schon sehr effizient umsetzen, die aber dann verstehen müssen, welchen zusätzlichen Effizienz oder Qualitätssprung bietet mir denn die Anwendung von KI.

00:21:11: Und wie finde ich mich denn dort wieder?

00:21:14: Und abschließend sehe ich auch das ganze Thema Nachvollziehbarkeit, Compliance.

00:21:20: Die Anforderungen werden steigen, sowohl intern als auch extern.

00:21:23: Die setzliche Regelungen mal außen vor, möchte man natürlich wissen, welcher Input ging in so ein Modell rein, welcher Output kam da heraus.

00:21:31: Das ist sicherlich ein wichtiges Thema, wodurch dann neue Rollen und Fähigkeiten im Unternehmen entstehen müssen, um diese Erweiterung des Unternehmensbetriebsmodells auch tatsächlich vollziehen zu können.

00:21:49: In einem anderen Interview hatte mir mal jemand den Begriff AI Paralyzes genannt.

00:21:55: Also das Gefühl, sich gelähmt zu fühlen aufgrund dieser neuen Technologien, die zwar schon auch KIs natürlich schon sehr viel länger ein Thema als jetzt Aber seit ein paar Jahren ist es so in aller Munde und auf einmal spürt man auch und auch viele Unternehmen den Druck, tatsächlich auch diese Technologien in die Unternehmen zu bringen und damit zu arbeiten.

00:22:18: Dabei gibt es natürlich kein Patentrezept, weil jedes Unternehmen anders ist und unterschiedliche Schritte ergreifen muss.

00:22:27: Aber vielleicht lassen sich ja dennoch auch so typische Muster erkennen, also sowohl für den Erfolg, aber auch für den Misserfolg.

00:22:36: Gibt es bestimmte Fehler, die Sie ganz häufig sehen, bestimmte Fehler, wenn es um die KI-Einführung und den Umgang mit Agenten gibt?

00:22:47: Also was wir, was wir häufig beobachten, ist, dass gerade in den letzten beiden Jahren Unternehmen sehr viele Proof-of-Concepts gestartet haben und an ganz vielen Stellen fast schon beliebig mal angefangen haben, auszuprobieren.

00:23:02: Das ist zwar gut für die sehr dezentrale Lernkurve eines Unternehmens, was ist KI?

00:23:08: Was könnte ich denn damit anfangen?

00:23:09: Das ist aber nicht so gut, wenn es darum geht, tatsächliche Erfolge, die messbar sind, im Unternehmen zu erreichen.

00:23:16: Was meine ich damit?

00:23:17: Ich habe Unternehmen erlebt, die haben zehn, zwanzig, dreißigtausend Mitarbeiter, starten aber gleichzeitig vierhundert POCs.

00:23:25: Ohne sich Gedanken zu machen, wird aus diesen POCs etwas entstehen, wodurch... mindestens mal fünfzig oder hundert Mitarbeiter an wesentlichen Effizienzsprungen holziehen können.

00:23:37: Und daher stellen wir eigentlich am Anfang unserer Transformationsprojekte oder egal zu welchem Zeitpunkt wir bei den Kunden reinkommen, immer die Frage, warum setzen Sie eigentlich auf KI?

00:23:50: Was wollen Sie damit erreichen?

00:23:52: Geht es Ihnen um eine höhere Effizienz?

00:23:55: Sprich dort, wo sie viele Menschen heute in transaktionellen Tätigkeiten haben, diese Menschen effizienter schneller zu machen oder auch ihre Durchlaufzeiten zu verbessern, geht es ihnen um ein besseres Kundenerlebnis, weil die KI helfen kann.

00:24:09: Texte, die an Kunden rausgehen, zu hyperpersonalisieren, in dem verschiedenste CRM-Daten oder auch externe Daten mit eingehen können.

00:24:18: Wollen Sie mehr Umsätze erzielen?

00:24:20: Wollen Sie eine höhere Betriebsstabilität und Sicherheit erreichen mit KI?

00:24:25: Was steht denn aus Ihrer Geschäftsstrategie im Vordergrund?

00:24:29: Denn KI ist ja kein Selbstzweck.

00:24:31: Und von dort auf kann man dann runterbrechen, welche Anwendungsfälle erzeugende höchste Wirkung für mich als Unternehmen.

00:24:39: Und jetzt die zweite Achse, die man immer betrachten muss, neben der Wirkung dieser Anwendungsfälle, ist das Thema Time to Value.

00:24:47: Wie schnell kann ich denn diese umsetzen?

00:24:50: Weil viele Unternehmen verlieren mit der Zeit dann ein Stück weit ein Glauben daran, hier tatsächliche Ergebnisse zu sehen.

00:24:59: Deswegen ist die Anwendungsfälle zu priorisieren, die eine hohe Wirkung haben, die aber in absehbarer Zeit umsetzbar sind.

00:25:07: Da wirkt mit rein, habe ich denn überhaupt die Daten dafür.

00:25:11: Können die Mitarbeiter in dem Kontext diesen KI-Abläufe denn relativ schnell lernen oder bedienen?

00:25:20: Oder ist das noch ein sehr komplexes Unterfangen?

00:25:24: Ich sehe genügend Anwendungsfälle, wo man sagen muss, hier kann ich eigentlich eine sehr hohe Wirkung erzielen und brauche eigentlich gar nicht so viel dazu, weil die Daten alle schon da sind.

00:25:34: Häufig haben Unternehmen sich dann interne Anwendungsfälle vorgenommen, weil diese internen Anwendungsfälle bedeutend weniger datenschutzrechtliche Bedingungen in der Regulatorung setzen.

00:25:48: Häufig haben sich Unternehmen dann Fälle vorgenommen, wo halt besonders viel Menschen arbeiten.

00:25:55: wie beispielsweise bei IT-Supportrequests, wo man immer eine gewisse Anzahl an Anwendungsfällen hat, wo KI helfen kann, den Support-Request zu klassifizieren, zu routen an den richtigen Experten oder in den richtigen Prozess oder gar automatisch aufzulösen.

00:26:15: Das Gleiche gilt dann auch unwirkeert für Customer Support-Requests, wo ich erlebe, dass gerade der Mittelstand immer noch eine hohe Anzahl an Customers und das ist auch gut so, die allerdings nicht immer dieselben transaktionellen Fragestellungen lösen wollen und müssen, die es auch durch die Maschine abgedeckt werden kann.

00:26:37: Ja, wir haben ja eben sozusagen durch das Negativverfahren betroffen gekommen, was jetzt eigentlich die richtigen Schritte wären.

00:26:45: Was machen denn, um das vielleicht nochmal so ganz konkret zu fragen, was machen denn die Vorreiter richtig?

00:26:53: Also ich denke, die Vorreiter machen folgendes richtig, sie denken vom Ende her, sie denken von ihrem Betriebsmodell at scale, sie denken aus ihrer Geschäftsstrategie heraus und sie brechen dann an möglichst nur einem Unternehmensziel, beispielsweise höhere Effizienz, runter.

00:27:11: welche Cases sind für sie wichtig.

00:27:13: Die finden dann diese Cases, indem sie sagen, ich schau mal dort rein.

00:27:18: wo ich die meisten Mitarbeiter in meinen Hauptprozessen habe oder auch in meinen indirekten Prozessen und präsentieren, die Use-Cases, die schnellen Mehrwert bringen.

00:27:29: Und sobald sie diese erledigt haben, planen sie die nächste Welle auf und arbeiten diese im nächsten Durchstich durch.

00:27:37: Also bringt halt wenig, alle Enabler und alle Datenplattformen schon vorzuhalten, um dann die nächsten drei bis fünf Jahre Benefits daraus zu realisieren.

00:27:47: Nein, man muss sehr konkrete Benefits im Grunde genommen im Takt von jedem Quartal abliefern können.

00:27:55: Und das sehen dadurch aus möglich mit all den neuen Technologien, die beispielsweise das SAP und Microsoft-Ecosystem uns bietet.

00:28:03: Als wir im Vorfeld ein bisschen hin und her geschrieben hatten, da hatten wir einen Satz aufgefallen, da hatten sie gesagt oder geschrieben, KI wird nicht den Menschen ersetzen, aber Menschen ohne KI werden ersetzt werden von Menschen mit KI.

00:28:19: Was folgt denn jetzt für uns als für jeden Einzelnen?

00:28:23: Naja, ich hatte es ja vorhin mit dem Beispiel, glaube ich, aus dem Jahr

00:28:26: nr.z.v.a.,

00:28:27: wo der Schachweltmeister ging, den Schachcomputer verloren hat.

00:28:31: Und sobald er sich dann den Schachcomputer selbst zur Rate gezogen hat, konnte er weiterhin jeden schlagen.

00:28:38: Sowohl jeden Schachcomputer als auch jeden Menschen mit Schachcomputer.

00:28:42: Insofern erfolgt er sich daraus, mit diesen neuen Möglichkeiten zu beschäftigen.

00:28:47: Diese dann aber auch gezielt zum Geschäftsnutzen einzusetzen.

00:28:52: Und wir bei All For One beschäftigen uns täglich damit, wie bestimmte Routineaufgaben in Zukunft durch KI gemeinsam besser gelöst werden können.

00:29:02: Ich habe Zwinge mich auch, habe mich anfangs dazu gezwungen, auch Kundenpräsentationen teilweise mit Unterstützung digitaler Assistenten zu erstellen, aber dann Da man ja den Kontext kennt, ist es deutlich leichter, die richtigen Proms zu setzen, um die richtigen Ergebnisse zu bekommen.

00:29:23: Und das wäre jetzt für mich so eine Routine Aufgabe, wo ich sagen muss, beim Zusammenstellen einer Kundenpräsentation hilft mir heute schon KI, die richtigen Inhalte zu finden, Inhalte durchzuarbeiten, zu reflektieren.

00:29:38: Gibt es im Netz dazu noch andere Meinungen oder Studien?

00:29:42: Aber am Schluss schaue ich dann selber drauf, macht das jetzt für diesen Kunden konkret Sinn oder möchte ich dort nochmal einen anderen Aspekt mit reinbringen oder die Aspekte nochmal kondensieren, um sie zu vereinfachen, um sie für das Gespräch besser aufzubereiten.

00:29:59: Und dieses tägliche Zwingen, egal welche Rolle man einnimmt, was ist denn doch eigentlich das Wesentliche, wo kann es mit den heute schon helfen, ist das was wo jeder Schritte unternehmen kann.

00:30:12: Ich mache noch mal ein paar konkrete Beispiele.

00:30:15: Wir haben jetzt innerhalb der All verwonnen, in der ersten Welle, zwei Hundert Kollegen die Möglichkeit gegeben, mit Microsoft Co-Pilot zu arbeiten als persönlicher Produktivitätsbooster.

00:30:26: Wir hatten da drin auch die Hoffnung, dass in Zukunft E-Mails geschrieben werden.

00:30:31: durch Co-Pilot, ja sicher möglich, hat sich so ein bislang noch nicht ganz durchgesetzt.

00:30:37: Standardemails gegebenenfalls, aber sehr persönliche oder sehr komplexe Sachverhalte schreibt man doch noch besser von Hand.

00:30:44: Wo wir aber eine Killer-Applikation entdeckt haben, ist bei dem Thema Besprechungszusammenfassung.

00:30:50: Sprich Transkript-Erstellung, aber auch was ist denn die Essenzer daraus?

00:30:55: Welche Action-Items wurden verabschiedet?

00:30:58: Welche Entscheidungen wurden getroffen?

00:30:59: Da sehen wir sehr, sehr gute Ergebnisse.

00:31:02: Ich fand heute schon und wo vorher vielleicht ein Juniorberater oder eine Assistenz ein Protokoll geschrieben hat, kann das die KI morgen übernehmen.

00:31:13: die Juniorberater oder Assistenzen können sich dann anderen Themen zuwenden, als das Besprechungsprotokoll zu verpassen, was was ehrlicherweise nie irgendjemand gerne gemacht hat, aber was in Zukunft die KI uns abnehmen kann, damit wir uns kreativeren Dingen zuwenden können.

00:31:29: Ich würde jetzt zum Abschluss gerne mit Ihnen nochmal den Blick nach vorne richten, in eine Welt, in der KI-Agenten schon fester Bestandteil unserer Arbeitswelt sind.

00:31:43: Wie wird sich unser Alltag dann anführen?

00:31:44: Also was bleibt dann menschlich?

00:31:45: Was ist automatisiert?

00:31:47: Wie spulen jetzt quasi vielleicht fünf Jahre in die Zukunft?

00:31:50: Wie könnte ein typischer Arbeitstag dann aussehen?

00:31:53: Ja, ich glaube, es wird sehr, sehr stark von der individuellen Rolle abhängen.

00:31:58: Aber so ein idealer Arbeitsalltag wird so aussehen, dass man in einem gemischten Team aus Menschen und KI-Agenden agiert.

00:32:07: sich immer komplexer werden in Fragestellungen zuwendet, weil die einfachen Fragestellungen, wenn eh schon von der KI gelöst, aber gerade in den komplexen Fragestellungen mit dieses menschliche Team von KI-Agenten begleitet, die nicht nur das ganze Thema Dokumentation und Testing übernehmen, die aber auch helfen in der Kundenkommunikation, die helfen einem zu beobachten, wie verändert sich gerade der Markt, welche Handlungsempfehlungen, sprich die KI einem auf und dieser Veränderungen aus, die hilft auch in der Nachverfolgung, sind alle tasks erledigt, egal ob von einem Menschen oder KI-Agenten, und die zumindest mal in der Entscheidungsvorbereitung unterstützt und kleinere Entscheidungen gegebenenfalls auch selbst trifft.

00:32:57: Das wird eine Welt sein, wo idealerweise dann mehr Raum da ist für strategisches Denken und Kreativität, aber auch für zwischenmenschlichen Zusammenhalt, so hoffe ich zumindest, weil die KI einem hilft, die automatisierbaren Themen zu erledigen.

00:33:17: Ich glaube, der Mensch wird immer andere Menschen benötigen, um entsprechend der kreative Lösung zu erreichen.

00:33:26: Aber beim Weg dorthin kann die KI eben unterstützen, indem sie noch mehr Optionen auswirft, über die wir vielleicht noch nicht nachgedankt haben.

00:33:38: Ich fand es auch lustig in dem Zusammenhang, dass die Unternehmen, wir reden natürlich auch viele Unternehmen, die in diesen fällt auch schon unterwegs, sind relativ vorbildlich, dass die alle dazu neigen, ihre KI-Tools, die sie nutzen, trotzdem zu vermenschlichen.

00:33:56: Die haben immer Namen.

00:33:56: Das ist doch eigentlich ganz lustig.

00:33:58: Das wird dann irgendwie so ein Teil des Teams und wird aber irgendwie zu einem Teamkolligen gemacht.

00:34:03: Man braucht es anscheinend doch noch.

00:34:06: Ja, das ist sicherlich richtig.

00:34:07: Das ist absolut richtig.

00:34:08: Aber man muss es dann auch so sehen, dass es ein Teammitglied ist.

00:34:14: Ich bin mal gespannt, ab wann die KI dann auf die Idee kommt, beispielsweise dann in der Mitarbeiter-Mitbestimmung mitwirken zu wollen.

00:34:23: Da bin ich auch mal gespannt.

00:34:26: Oder gefragt wird, ob Sie vielleicht auch noch auf die Weihnachtsfeier eingeladen werden.

00:34:30: Genau.

00:34:33: Herr Peist, also vielen, vielen Dank für diesen Blick in die zukünftige Arbeitswelt.

00:34:38: Also wir haben gelernt, es ist nicht Mensch gegen Maschine, sondern es ist eine neue Form der Zusammenarbeit mit neuen Rollen, mit anderen Anforderungen und aber sehr, sehr viel Potenzial.

00:34:47: Vielen, vielen Dank für Ihre Antworten und für diesen Blick.

00:34:50: Dankeschön.

00:34:51: Ja, vielen Dank.

00:34:52: Ich denke, es waren sehr gute Fragen, wichtige Fragen, die Unternehmen aktuell beschäftigen.

00:34:57: Und man braucht jetzt viel Mut in dieser Zeit für all diese Veränderungen.

00:35:03: Und wenn man den Mut und den entsprechenden Fokus aufbringt, bin ich mir sicher, dass viele Unternehmen mit KI die nächste Welle an Produktivität erleben, aber hoffentlich dann auch mehr Freiraum haben, um noch mehr Zeit mit ihren Kunden und Mitarbeitern zu verbringen.

00:35:21: So fängt das sehr hoffnungsvoll darauf und sehe nach wie vor das große Potenzial, dass sich Unternehmen und all die Menschen da drin dann in Zukunft noch mehr auf das Gestalten beurteilen, die soziale Interaktion fokussieren können, was dann sicherlich für alle sehr bereichernd sein

00:35:42: wird.

00:35:43: Ja, das glaube ich auch.

00:35:44: Vielen Dank nochmal.

00:35:45: Liebe Zuhörerinnen, wenn euch die Folge gefallen hat, dann abonniert gerne unseren Kanal, empfehlt uns auch gerne weiter, teilt diese Folge mit Kolleginnen, die das Thema auch interessiert und angeht und teilt auch gerne auch Gedanken mit uns in den Kommentaren.

00:36:01: Und wenn ihr wollt, dann hören wir uns beim nächsten Mal.

00:36:04: Tschüss!