06 #BestPractice: KI-Agenten im Business – zwischen Technologie, Strategie und Qualität

0: Willkommen zu re:invented, dem Business Podcast von Scheer IDS.

0: Wir sprechen über Cloud, Prozesse und digitale Transformation –

0: praxisnah, verständlich und immer mit Blick auf das,

0: was Ihrem Unternehmen echten Mehrwert bietet.

0: Herzlich willkommen zu einer weiteren Folge.

0: Susan Zare ist mein Name.

0: Ich freue mich, wieder Fragen stellen zu dürfen.

0: Und wir sind heute beim Thema  Agenten, könnte man sagen,

0: und wenn man an die denkt, dann  fällt einem vielleicht ein:

0: Präzision, Belastbarkeit, diese coole Sonnenbrille.

0: Aber wie sieht es mit den neuen  Agenten in Unternehmen aus,

0: die ja mehrheitlich aus Algorithmen und Datenmodellen bestehen?

0: Können die auch cool sein? Das wollen wir uns fragen.

0: Und vor allem: Wie können die uns helfen?

0: Also KI, Künstliche Intelligenz, AI – internationaler gesagt "Artificial Intelligence".

0: Wir benutzen eben beide Begriffe KI und AI,

0: denn sie stehen für dieselbe technologische Entwicklung,

0: aber oft in unterschiedlichen Kontexten,

0: und dann gibt es ja noch Agentic AI, also auch das nochmal als Begriff,

0: und für dieses Gespräch kann ich jetzt mit zwei  Experten sprechen, die tief in der Materie stecken

0: und die nicht nur uns mit diesen Begrifflichkeiten nochmal helfen können.

0: Sie unterstützen Unternehmen  ganz konkret nämlich dabei,

0: Künstliche Intelligenz sinnvoll in bestehende Prozesse zu integrieren.

0: Ich freue mich zu sprechen mit Dr. Andreas Kronz,

0: er ist Head of Process and Management Consulting

0: AI und Partnership bei Scheer IDS.  Ich grüße dich, Andreas, hallo!

0: Hallo Susan, ich freue mich auch!

0: Und ich freue mich zu sprechen mit Stephen Jacobs. Er ist Head of Business Analytics bei Scheer IDS.

0: Ich grüße dich, Stephan. Hi!

0: Ja, hallo. Vielen Dank für die Einladung.

0: Und sorry schon mal, dass wir beide unsere Sonnenbrillen vergessen haben,

0: weil das wäre jetzt noch besser gewesen gerade!

0: Aber wir sind immerhin auch coole Typen, von daher passt das heute.

0: Wir sehen es euch nach und stellen es uns in unserem Podcast nochmal imaginär vor

0: und wollen eben vielleicht nochmal genau da starten:

0: wie nämlich Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz im Unternehmen

0: am besten starten können mit ihren Agenten, die sie da haben – mit und ohne Sonnenbrille

0: und welche Stolpersteine es vielleicht auch gibt,

0: aber auch welche Chancen daraus entstehen oder übersehen werden können.

0: Ich würde gerne erstmal mit euch beiden starten und euch vorstellen.

0: Andreas, was machst du genau bei Scheer IDS?

0: Ja.

0: Du hast eben schon gesagt: Ich bin Leiter eines Bereiches,

0: so ein Bereich, der sich mit Beratung rund um  das Thema Geschäftsprozessmanagement

0: beschäftigt, deswegen auch Managementberatung,

0: weil wir dort auch tatsächlich mit dem Management,  mit der Führung von Unternehmen sprechen:

0: wie es mit Geschäftsprozessen aussieht, wozu die benutzt werden können?

0: Und wir haben gerade in den letzten Jahren festgestellt,

0: dass dieses Thema Künstliche Intelligenz und Prozesse

0: einfach super viel miteinander zu tun hat

0: und dass das auch diskutiert wird – dass auch die Geschäftsführung diskutiert:

0: "Wie können wir künstliche Intelligenz anwenden,

0: wie können wir das aber auch wertstiftend für das Unternehmen nutzen?"

0: Und das ist eine super spannende Diskussion.

0: Ich selber komme aus dem Bereich Informatik. Ich habe Informatik studiert

0: und habe mich dann so ein bisschen mit dem Thema Wirtschaftsinformatik beschäftigt.

0: Vielleicht ganz interessant: Schon  in den Neunzigern habe ich mich mit

0: Künstlicher Intelligenz ein bisschen beschäftigt –

0: so mit Regelsystemen, Expertensystemen.

0: Da hat das noch keinen so richtig interessiert. Das ist ganz anders als heute!

0: Aber es war eigentlich schon Künstliche Intelligenz.

0: Also heute würde man diesen Bapper drauf hängen: "Künstliche Intelligenz".

0: Dann ist es so ein bisschen  ruhig geworden um das Thema.

0: Ich habe mich mehr so um das Thema Geschäftsprozessmessung gekümmert, also

0: wie kann man sowas messen? Und das läuft jetzt wieder zusammen.

0: Deswegen ist das total spannend für mich.

0: Also das Thema Künstliche Intelligenz hat ja seit dem Sommer, seit dieser Bombe ChatGPT,

0: hat das einfach eine ganz breite Öffentlichkeit erreicht,

0: schwappt jetzt in die Unternehmen rüber und jetzt kommen alle Themen zusammen.

0: Also für mich ist das eine wunderbare Zeit.

0: Erstes Learning, wie alt künstliche Intelligenz schon ist. Danke, Andreas.

0: Stephan, ich würde auch gern dich fragen: Was machst du genau bei der Scheer IDS

0: und wie ist dein Zusammenhang nochmal mit Künstlicher Intelligenz?

0: Ja, sehr gerne.

0: Also mein Bereich kümmert sich um das Thema Business Analytics,

0: gerade auch im SAP-Kontext.

0: Das heißt: Wir haben sehr viel mit den Themen

0: Reporting, Data Warehousing, Auswertungen zu tun –

0: auf unterschiedlichen Ebenen – sei es jetzt strategische Themen,

0: konzeptionelle Themen oder eben Realisierungs-Themen.

0: Ja, und wenn man über Analytics redet,

0: dann ist eigentlich AI da automatisch mit inbegriffen.

0: Weil wir merken das auch

0: im täglichen Kontext, dass wir wegkommen von einer reaktiven Analyse –

0: also wie war es in der Vergangenheit? – sondern immer mehr Auswertungen fahren,

0: wie kann sich denn etwas entwickeln, um das eben

0: als Mehrwert heraus zu kristallisieren.

0: Und da spielt AI eine Rolle.

0: Und ja, das ist natürlich super interessant auch, was dann beispielsweise

0: SAP, aber eben auch Microsoft da heutzutage liefert,

0: weil das auch nicht nur, ich sage mal, in den Umsetzungsprojekten

0: eine Rolle spielt,

0: sondern auch, wie wir uns dann als Berater hier und da verhalten können,

0: weil es uns dann auch an einigen Stellen hilft.

0: Und zur Historie:

0: Also ich weiß noch die Zeiten, wo man sich mit den Themen Statistik,

0: mathematische Grundlagen, Data Mining –

0: wenn man sich damit beschäftigt hat, saß man gefühlt immer

0: in der letzten Reihe und musste sich verstecken. Da war man sozusagen der Nerd.

0: Heute ist man der Hero.

0: Also so können

0: sich sich die Zeiten so ein bisschen ändern

0: und ich glaube, wir sind da auch erst am Beginn einer Reise,

0: auch wenn wir hier eine Historie haben und können da ordentliche Mehrwerte zusammen

0: erbringen.

0: Jetzt würde ich gerne, vielleicht auch nochmal zu Beginn, diese Begrifflichkeiten

0: mir genauer angucken

0: und auch wo wir gerade stehen, finde ich interessant.

0: Vielleicht erstmal:

0: Stephan, vielleicht auch gerade nochmal an dich mit angeknüpft:

0: Wir haben jetzt eben gesagt:

0: KI, AI, Agentic AI. Kannst du uns gerade da nochmal

0: mit den Begrifflichkeiten abholen?

0: Ja, also vielleicht als allererstes:

0: Ich fange normalerweise mal so an und ich sage: Ja, erst mal

0: haben wir ja die Intelligenz als solche. Das heißt: aus bestimmten Sachverhalten

0: Muster erkennen und halt aus Daten, Informationen, Wissen generieren.

0: Das ist etwas, das hat erstmal nichts mit computergestützt zu tun.

0: Aber wenn wir gerade von AI reden oder KI kommt eben

0: diese computergestützte Intelligenz da einher.

0: Das heißt, der Computer hilft uns dabei, eben diese Intelligenz aufzubringen,

0: und da gibt es eine Menge von Begrifflichkeiten, die damit einhergehen.

0: Die wurden aber, glaube ich, auch in einem vergangenen Podcast schon mal erläutert:

0: So Themen wie Machine Learning, Deep Learning etc.

0: Da gibt es wirklich sehr viele Möglichkeiten im AI-Kontext.

0: Was jetzt bei den Agenten halt das Interessante ist,

0: dass die nicht nur reaktiv arbeiten.

0: Das heißt,

0: ich stelle jetzt mal irgendeinem System wie ChatGPT, eine Frage, kriege eine Antwort,

0: sondern, dass sie aktiv Schritte einleiten können und agieren können,

0: und das ist für mich eigentlich immer –

0: Andreas, du kannst auch noch viel mehr dazu sagen –

0: eigentlich so das Besondere,

0: wo man halt nicht nur ja letztendlich etwas wiederbekommt,

0: sondern eben

0: etwas anlernen kann, antrainieren kann, was dann selbstständig Aufgaben ausführt

0: und das ist für mich eben das Besondere an Agentic AI. Andreas,

0: was würdest du uns mitgeben, um das besser differenzieren zu können?

0: Nun, was wir ja

0: kennen alle, ist so dieses ChatGPT und Gemini

0: und halt die Systeme: Die kann ich was fragen und die geben eine Antwort.

0: Das ist schon mal super

0: und das ist ja das, was uns alle auch total fasziniert hat, als wir

0: zum ersten Mal diese Systeme gesehen haben, also diese neue Mensch-

0: Maschine-Kommunikation kann man sagen: Also ich kann mit der Maschine reden.

0: Früher war das ja ganz anders:

0: Ich musste ja irgendwie lernen,

0: mit Maske klicken, hier klicken, sonst passiert da nichts.

0: Jetzt kann ich aber mit der Maschine reden und die gibt mir eine Antwort.

0: Das ist super und das sind halt Sprachmodelle.

0: So sagt man da halt als übergeordneten Begriff dazu: Sprachmodelle. Klar,

0: weil die mit Sprache umgehen können.

0: Das ist etwas, was die so tun.

0: Das ist Vorteil und Nachteil.

0: Das eine ist wirklich, dass sie – wie gesagt – Sprache produzieren können,

0: aber sie können auch nicht mehr.

0: Es ist vielleicht ganz interessant

0: und deswegen ist es gut, dass wir auch mal drüber reden

0: und das so ein bisschen auseinander dividieren.

0: Also diese ursprünglichen Sprachmodelle: Die können nur Sprache,

0: die können mir nur so einen Text produzieren und die können auch nichts aufrufen.

0: Die können nichts machen.

0: Jetzt gibt es aber schon einige, die gesagt haben: Na ja,

0: wenn ich jetzt so ein Sprachmodell frage, das kann ich nicht nur nach Wissen fragen.

0: Da kann ich nicht nur fragen: "Wo ist denn das nächste coole Restaurant?"

0: Und [dann] sagt es mir: "Na ja, hier und dort." Könnte mir Google auch sagen –

0: macht aber vielleicht einen schönen Text draus.

0: Aber wenn ich dann sage: "Na ja, wie reserviere ich denn da einen Tisch?"

0: Na ja, dann sagt mir das Modell, das ja schon: "Ja, Andreas,

0: ruf mal an, dann schau mal,

0: wann du Zeit hast, guck mal in deinen Kalender

0: und dann schau mal noch, wen du noch mitnimmst."

0: Und da sind so einige Informatiker auf die Idee gekommen und haben gesagt:

0: Na ja, wenn das schon da steht, was zu tun ist,

0: dann könnte das System das ja auch gerade machen,

0: und da kam so ein bisschen diese Agenten-Idee daher:

0: Also dass das Modell, das Sprachmodell, das kann mir so einen Plan machen,

0: das ist super. Aber es gibt keinen, der das ausführt,

0: und dieser KI-Agent ist jetzt genau ein Stück Software,

0: das auf diesen Text draufschaut

0: und schaut: "Was stehen denn da so für Schritte drin?

0: Und das tu ich jetzt mal." Und das ist total faszinierend.

0: Das heißt, der Unterschied zwischen einer KI (AI)

0: und diesem Agentic AI, [also] das Agenten-AI ist:

0: dass man nicht nur

0: gesagt bekommt, was zu tun ist, sondern es führt auch jemand aus.

0: Habe ich das so richtig verstanden? Ganz genau.

0: Das sind eigentlich zwei Systeme, so muss man sich das immer vorstellen.

0: Das eine ist so ein bisschen –

0: man könnte sagen: das eine ist so das Brain, das ist der Planer,

0: und der KI-Agent selber,

0: der benutzt es eigentlich, der benutzt das genauso, wie wir ChatGPT benutzen.

0: Der fragt erstmal ChatGPT: "Was soll ich denn machen?"

0: Dann sagt das ChatGPT dem Agenten das und der sagt: "Na prima,

0: wenn ich jetzt mal weiß, was ich tun soll, dann mach ich das halt."

0: Wobei das "Machen" natürlich – es ist ein Software System –

0: das ist, glaube ich, etwas, das wir auch immer im Hintergrund behalten müssen.

0: Das sind alles Software-Systeme, die geschickt miteinander zusammenarbeiten.

0: Das heißt, so ein KI-Agent, der kann ja auch nicht in der Gegend

0: rumlaufen, sondern der kann halt Webseiten aufrufen.

0: Der kann irgendwo mal auf einer Oberfläche klicken.

0: Manchmal sieht man das auch:

0: wer das mal bei ChatGPT probiert hat, da geht da so ein Fenster auf

0: und der klickt dann da so rum und da denkt man: Hey, das ist ja prima!

0: Aber der kann natürlich auch jetzt im Business-Kontext,

0: der kann natürlich auch Schnittstellen aufrufen,

0: das kann der relativ geschickt machen und damit kann ich dann Aktionen ausführen.

0: Klingt ultra praktisch erstmal,

0: also wenn ich mir vorstelle mit meinem Unternehmen,

0: ich könnte das irgendwie nutzen, klingt das super praktisch,

0: und da wollen wir jetzt auch in Richtung Praxis gehen.

0: Stephan, bevor ich dich jetzt löchere, möchte ich, Andreas, dir noch eine

0: Anschlussfrage zuwerfen, nämlich: Was würdest du denn aus deiner Perspektive

0: jetzt auch der letzten Jahre, die du es beobachtest, sagen:

0: Wo stehen denn Unternehmen – gerade bei diesem Thema – bei Agentic AI?

0: Wo stehen die denn gerade, vielleicht so einem kurzen Vogelblick,

0: ganz kurz?

0: Ganz unterschiedlich muss man sagen.

0: Es gibt natürlich große Firmen, die – muss man sagen – sich auch schon

0: jetzt ein paar Jahre damit beschäftigen, die ganze KI-Abteilungen aufgebaut haben,

0: und die bauen wirklich Systeme ganz speziell für ihre Anwendungen,

0: also KI-Systeme, Systeme mit künstlicher

0: Intelligenz, für ganz unterschiedliche Fragestellungen.

0: Ganz viele Unternehmen stehen aber auch noch am Anfang.

0: Für die ist das noch alles so ein bisschen Magic, so ein bisschen Hexenwerk,

0: und die sind erstmal dabei zu verstehen einfach: Wie funktioniert das?

0: Und dann im nächsten Schritt:

0: An welcher Stelle kann ich das eigentlich sinnvoll einsetzen?

0: Und dann kommt halt das Interessante, weil Firmen, wie zum Beispiel SAP,

0: jetzt in der Lage sind, durchaus schon so ein paar Bausteine zu liefern,

0: also Software-Bausteine.

0: Das sind halt fertige Agenten, die schon praktischerweise ein paar Dinge tun,

0: also ein bisschen vorkonfiguriert –

0: so Agenten von der Stange, würde ich mal sagen.

0: Das ist ein guter Übergang,

0: Andreas, weil bei SAP Joule möchte ich direkt den Ball nochmal zu

0: Stephan jetzt rüberwerfen, denn das wäre jetzt meine nächste Frage:

0: wie denn mit SAP Joule

0: das Ganze zusammenhängt und wie das das

0: Ganze in den Arbeitsalltag  bringen kann, Agentic AI?

0: Genau.

0: Also SAP Joule ist quasi eine Maske, die vielleicht der ein

0: oder andere Zuschauer schon mal gesehen hat.

0: Es sieht auch eher aus wie so eine Chatmaske.

0: Das ist so ein kleines Gimmick, was man in vielen SAP-Systemen

0: jetzt mittlerweile out of the Box bekommt oder einrichten kann,

0: was erstmal

0: generativ einen Copiloten darstellt.

0: Das heißt: Auch dort gebe ich meine Eingabe und kriege eine Antwort zurück,

0: aber im Bauch von dem Joule steckt halt auch der Aufruf

0: beliebiger AI-Agenten, je nach System, wo man es nutzt.

0: Das heißt, im Prinzip ist das so eine Art Orchestration

0: nochmal über verschiedene

0: AI-Agenten, die von der SAP teilweise jetzt auch schon mit ausgerollt werden.

0: Heißt: In Zukunft – nehmen wir mal wieder dieses Reisebuchungs-

0: Thema – habe ich halt eine Maske im SAP.

0: Teilweise geht das ja auch jetzt schon.

0: Ich gebe ein: "Ja, ich muss dann und dann irgendwo hinreisen."

0: Und dann führt das System automatisch diese Reisebuchung durch

0: und gibt nachher nur die Rückmeldung: "Pass auf, dann

0: und dann habe ich für dich da und da gebucht,

0: aufgrund dieser und dieser Thematik."

0: Und was wir halt sehen ist,

0: dass schon einige

0: Joule-Systeme zur Verfügung stehen in unterschiedlichen Umgebungen,

0: die man dann eben out of the Box nutzen kann, um eben einen Mehrwert zu generieren,

0: und wo die SAP halt immer mehr arbeitet, ist nicht nur diese

0: Standard-Agenten auszurollen oder eben diese Joule-Systeme

0: in den unterschiedlichen Systemen, sondern

0: eben auch in die Richtung zu gehen, dass wir als Unternehmen, als Beratung,

0: aber auch die Kunden selbst, sich eigene Agenten

0: und eben Joule-Abfragefolgen bauen können,

0: und da kommen wir natürlich wieder in eine sehr interessante Richtung,

0: weil dann kann ich quasi auch so etwas AI-basiert

0: erstellen, was halt gezielt auf mein Business ausgelegt ist,

0: und da kann ich noch einen ganz anderen Mehrwert da nachher erzielen.

0: Wie flexibel, Andreas,

0: kann denn sowas tatsächlich dann umgesetzt werden?

0: Also kann man sich da

0: ganz frei fürs Unternehmen Beispiele bauen oder wo sind die Grenzen?

0: Das ist eine Frage, wie ich an das Thema wirklich herangehe.

0: Also es gibt viele Möglichkeiten. Tatsächlich.

0: Ich würde immer empfehlen,

0: erstmal das so zu nehmen, was so out of the Box wirklich da ist.

0: Man schaut sich das an, man geht ja mit dem Thema erstmal so ein bisschen um,

0: ich versuche es zu verstehen.

0: Ich versuche, auch die Risiken abzuschätzen – muss man ganz klar sagen –

0: weil diese Agenten, wenn die jetzt plötzlich selbstständig

0: was tun, da muss ich ja sagen: "Hoppala, hat er das überhaupt gemacht?"

0: Das heißt, diese ganzen Themen wie Berechtigungsmanagement, was darf

0: der Agent tun?

0: Das sind die Dinge, die ich mir da auch überlegen muss.

0: Nichtsdestotrotz ist es so, an paar Stellen kann ich dann sagen:

0: "Mensch, das gibt mir eine Flexibilität,

0: die ich vorher mit Software-Systemen nicht hatte."

0: Also gerade wenn ich jetzt – wenn man es nochmal aus der Prozessperspektive

0: sieht, also aus der Ablaufperspektive – gerade an so Stellen, bei denen

0: ich, ich sag mal, ganz viele Verzweigungen habe, also ich habe ganz viele Möglichkeiten –

0: dann ist natürlich so ein

0: Planungsagent, der ist dann super, weil der kann halt

0: aus vielen Möglichkeiten was aussuchen.

0: Früher habe ich mich mit Software damit wirklich, wirklich schwer getan

0: und das können die Agenten halt super.

0: Das hat aber auch immer seinen Preis. Der Agent,

0: der macht – sagen wir mal – ziemlich oft das, was ich will, aber manchmal auch nicht.

0: Da muss ich wohl ein bisschen aufpassen.

0: Ich muss den ein bisschen überwachen. Da muss ich schon ein bisschen schauen.

0: Ich sage immer, so

0: Agenten, die sind so ein bisschen wie so super eifrige Assistenten,

0: die wollen immer irgendwas machen, die machen auch immer irgendwas.

0: Die sagen auch nie "Ich kann das nicht." Das kennen wir ja auch alle:

0: Wenn ich so ChatGPT,

0: wenn ich den was frage, ist es egal, ob der was weiß oder nicht,

0: der antwortet mir immer.

0: Das ist ein bisschen bei diesen Agenten auch.

0: Das sage ich auch immer in meinen Workshops, auch

0: mit der Geschäftsführung:

0: Okay, das ist zwar prima, das gibt eine super Flexibilität,

0: aber überlegt, wo ihr das braucht,

0: und überlegt,

0: wo es vielleicht auch so

0: ein bisschen hinderlich ist, wo man sagt: "Manchmal bin ich mit so einem System

0: oder so einen Prozess, der total straight definiert ist,

0: da bin ich besser bedient."

0: Also nehmen wir an, bei so Banken, die jetzt Prozesse haben,

0: die auch einer Aufsicht unterliegen,

0: da kann ich es mir gar nicht leisten, mal zu sagen:

0: "Das wird zu 80% funktioniert haben."

0: Nein, das muss immer funktionieren.

0: Das heißt auch: Nicht überall schaffen so Agenten Mehrwert,

0: sondern da, wo ich Flexibilität brauche, aber auch da, wo ich

0: viel Unterstützung brauche, wo ich Hilfe, Hilfestellung brauche.

0: Stephan, was können denn da ganz konkrete Strategien,

0: AI-Strategien im Unternehmen sein, um da

0: vielleicht an der richtigen Stelle auch sozusagen zu starten?

0: Ja, ich würde immer mal sagen, dass was Andreas schon sagte: "Think big, start small".

0: Also ich bin immer ein Freund davon auch zu gucken,

0: was kommt out of the Box mit und wirklich immer von dem Use Case auszugehen.

0: Also beispielsweise: Ich habe jetzt eine S/4HANA-Transformation und

0: gehe bestenfalls aufs Cloud ERP, also auf die Public Cloud,

0: dass ich mir gezielt angucke, welche  AI-Bausteine oder welche Agenten, Joule-

0: Themen sind da out of the Box mit dabei in den Prozessen, die ich gerade umsetze.

0: Also man sollte halt gucken, dass man jetzt nicht versucht

0: die allumfassende Lösung irgendwie zu implementieren,

0: sondern gezielt auf dessen,

0: was eben fachlich angefordert wird zu gucken, wie ich halt

0: mit kleinen Anfängen ein bestmögliches Ergebnis erzielen kann,

0: und darauf kann man dann aufbauen. Das ist so der eine Punkt.

0: Und der zweite Punkt:

0: Ich bin halt immer generell bei dem  Thema AI ein Freund davon, wenn man eben

0: schon einen breiteren Kreis mitnimmt, weil oft ist so die Gefahr,

0: dass AI vielleicht erstmal von einem kleinen

0: IT-Team dann gemacht wird und dann sozusagen direkt fachseitig

0: die Befindlichkeiten kommen. Daher

0: immer von Anforderungen anfangen, möglichst interdisziplinär aufstellen

0: und dann kleine Use Cases angehen und umsetzen.

0: Stephan, was sind denn da – vielleicht noch angeknüpft –

0: vielleicht auch Mythen, die man da hört, oder wie Leute da rangehen,

0: wie Unternehmen starten? Also ein Mythos ist,

0: da zitiere ich mal einen Mitarbeiter, der irgendwann zu mir ankam,

0: richtig niedergeschmettert und sagte: "Hör mal,

0: die ganze Beratung ist doch jetzt eigentlich verloren.

0: Wir können doch jetzt alles mit AI.

0: Ich brauche keine Dashboards mehr bauen, das geht out of the Box etc. pp."

0: Das war jetzt ein Mythos,

0: mit dem ich leben musste, wo ich dann erstmal gesagt habe:

0: "Beruhig dich erst mal." Weil letztendlich – das hatte ja Andreas auch gesagt –

0: die ganze AI-Sache kann nur funktionieren, wenn ich die Basis dafür schaffe.

0: Basis ist Technologie-Systeme, Datenaufbereitung,

0: irgendwie mit dem Thema: Wer bedient das nachher?

0: Wie interpretiere ich die Ergebnisse?

0: Was kann ich darauf aufsetzen?

0: Also die Personen als solche, die relevant sind und dann die Prozesse.

0: Und so ein Mythos, den ich sonst immer höre,

0: der aber ziemlich schnell entkräftet wird:

0: "AI kann alles und alles, was die Agenten machen, ist automatisch richtig"

0: und das stimmt halt nicht,

0: sondern man muss das eben kontrollieren

0: und nachher auch noch bewerten, weil ansonsten gilt für mich immer –

0: ich sage immer scherzhaft in Gesprächen das "SISO-Prinzip": "Shit

0: In, Shit Out". Ja, SISO, genau,

0: und das muss man halt vermeiden da. Also ich sehe es nicht als –

0: wie sagt man – Alleinmittel, wo man da die Augen zumacht und das läuft. Nein,

0: sondern als ein System, was einem enorm viel hilft, eher dieser Copilot-Ansatz,

0: wo man aber immer noch am Ende die Möglichkeit haben muss einzugreifen

0: und die Ergebnisse bewerten zu können.

0: Daher wird die Expertise aus meiner Sicht immer noch zwingend erforderlich sein.

0: Und da kann ich mir vorstellen, neben den Mythen,

0: die wir jetzt angesprochen haben, dass da auch Unsicherheiten aufkommen.

0: Andreas, du hast gerade schon so ein bisschen

0: diese Schattenseite angedeutet, die das mit sich bringt, eben

0: indem man beispielsweise auch ohne Daten

0: die KI, die AI fragt. Was können denn noch andere Unsicherheiten sein,

0: die aufkommen, die man aber vielleicht dann doch widerlegen kann?

0: Ja, ich denke, es gibt zwei große Aspekte:

0: Das eine ist wirklich – Stephan hat das schon angedeutet – Daten.

0: Das ist so eine große Unsicherheit. Denn natürlich

0: Software-Systeme, und KI-Agenten sind auch Software-

0: Systeme, basieren auf Daten und je schlechter

0: die Daten sind oder die Datenbasis, das kann man sich vorstellen,

0: dann wird auch ein Agent eher unsicherer arbeiten.

0: Aber wir haben ja durchaus

0: im Moment auch schon den Effekt, dass gerade im Internet immer mehr Inhalte

0: erzeugt werden

0: von Künstlicher Intelligenz.

0: Künstliche Intelligenz liest das wieder und verarbeitet das weiter.

0: Da kann man sich schon vorstellen:

0: Da passieren seltsame Effekte und solche Software-Systeme,

0: also diese Sprachmodelle,

0: die basieren auf Statistik. Und Statistik

0: weiß jeder,

0: das hat halt gewisserweise

0: mit Wahrscheinlichkeit und nicht mit Sicherheit zu tun

0: und das sind so Dinge, die ich bei dem Bau solcher Systeme beachten muss.

0: Die andere Unsicherheit, die durchaus –  und das sollten wir auch offen ansprechen –

0: ist die Unsicherheit der Mitarbeiter, die Unsicherheit der Unternehmen:

0: Wie bringe ich das in die Unternehmen hinein?

0: Also wie kann ich denn Mitarbeiter so

0: schulen, ihnen auch so vermitteln, wie Künstliche Intelligenz eingesetzt wird,

0: und dass sie,

0: sagen wir mal, die Bedeutung

0: oder die Betonung eher auf "künstlich" und weniger auf "Intelligenz" liegt –

0: dass man dort an der Stelle auch Mitarbeiter mitnimmt.

0: Und das ist, denke ich mal, die große Unsicherheit für das Projekt

0: und der Stephan, auch ich,

0: wir haben auch viel, wir machen viele Projekte,

0: wir haben auch schon viele Projekte scheitern sehen,

0: weil man die Mitarbeiter nicht richtig mitgenommen hat.

0: Und das ist eine ganz andere Art von Unsicherheit.

0: Aber wir glauben gerade, dass so Systeme oder Projekte,

0: die mit Künstlicher Intelligenz und insbesondere auch mit

0: Agenten zu tun haben,

0: weil da sagt ja der Mitarbeiter: "Mensch, vielleicht

0: ersetzt der meinen Job."

0: Und da ist ja ganz klar, dass der Mitarbeiter sagt:

0: "Na ja, Moment mal, will ich da jetzt mitarbeiten?"

0: Das ist ja quasi

0: wie als würde ich meinen Nachfolger hier schon einarbeiten.

0: Das ist es natürlich nicht

0: und das ist eigentlich – finde ich – eigentlich das Größte, ist

0: also die größte Unsicherheit oder die größte Herausforderung

0: für solche Projekte:

0: Die Technik funktioniert eigentlich schon ganz gut, aber dieser Punkt

0: mit Mitarbeitern dort und auch mit dem Management,

0: mit fehlgeleiteten Erwartungshaltungen dort auch umzugehen.

0: Das macht eigentlich solche Projekte auch herausfordernd,

0: anspruchsvoll, aber dann im Ergebnis auch wirklich manchmal faszinierend.

0: Andreas, das Stichwort "Mitarbeitende" greife ich direkt mal noch auf.

0: Stephan, ich würde gerne das auch zu dir nochmal rüberspielen:

0: Wie schafft man denn Vertrauen in KI-Systeme?

0: Bzw. wie macht man denn greifbar,

0: inwiefern auch AI

0: die Rolle von Mitarbeitenden durchaus verändert? Weil das ist ja so.

0: Ja, das ist eigentlich dieses typische Change Management.

0: Da gibt es natürlich erstmal den Typus, der,

0: ich glaube, da gehören Andreas und ich immer dazu,

0: die immer Bock haben, neue Sachen auszuprobieren.

0: Wir haben damit überhaupt kein Problem.

0: Die Befindlichkeit ist eher bei denen, die –

0: Andreas sagte das ja schon – die Angst haben, dass das irgendwie

0: vielleicht auf ihre Arbeit zukünftig einen negativen Einfluss hat.

0: Meine Erfahrung ist ja bestenfalls frühestmöglich,

0: gerade auch diese Personen, mit einbinden

0: und aufzeigen, wie dieses ganze AI-Thema einen bei der Arbeit unterstützen kann,

0: dass man eben nicht sagt: "Pass auf, das ist jetzt das, was du bisher machst,

0: nur besser",

0: sondern, dass man sagt: "Pass auf, du kannst es selbst als Instrument nutzen."

0: Also es ist jetzt nicht etwas, was irgendwas ersetzt, sondern ein Mittel

0: zum Zweck, was jedem Mitarbeiter ermöglichen sollte,

0: besser zu werden, sich auf die Kernsachen konzentrieren zu können,

0: eben auch, ich sage mal, was das Bewerten

0: von Analysen angeht oder von AI-Ergebnissen,

0: und das ist eigentlich das, was man schaffen muss.

0: Es ist nicht einfach und aus meiner Sicht ist dieser Faktor Mensch eigentlich

0: der Kernbaustein in jedem AI-Thema oder Agentic AI-Thema,

0: den Rest kriegt man alles hin.

0: Wäre das auch ein

0: Aspekt, nämlich die Mitarbeitenden und diese Unsicherheiten anzugehen,

0: was ihr sagen würdet, das gehört zum Start dazu? Weil

0: ich würde gerne auch euch beide fragen, wenn ein Unternehmen sagt: "Wir wollen

0: eben umstellen, wir wollen mehr AI nutzen",

0: aber noch nicht wissen, wie sie beginnen sollen,

0: was ist da euer Rat für die ersten Schritte?

0: Andreas, möchtest du starten und dann Stephan oder?

0: Sehr gerne.

0: Also tatsächlich, das Erste ist: Information.

0: Das Erste ist

0: auch mal am Anfang zu schauen –

0: wie gesagt, der Stephan hat es eben schon angedeutet –

0: im Unternehmen mal zu schauen: Gibt es da eine Gruppe von Leuten, eine Abteilung oder

0: vielleicht hole ich auch ein paar Leute junge Wilde zusammen,

0: die Lust haben, so etwas zu machen, also ein Leuchtturmprojekt.

0: Und da geht es am Anfang auch gar nicht darum,

0: jetzt das effizienteste Projekt machen oder jetzt irgendwie

0: das Projekt, das jetzt am meisten Kosten spart, sondern es geht erstmal darum,

0: Erfahrungen zu machen

0: und das Zweite ist auch so etwas wie so ein bisschen eine Fehlerkultur,

0: die wir durchaus in Deutschland haben – was ich sehr positiv finde –

0: dass man auch Fehler machen darf.

0: Dass man auch sagen [kann]:

0: Ja, das hat jetzt auch mal nicht funktioniert oder das war jetzt nicht so

0: tatsächlich das, was ich am Ende des Tages erreichen wollte.

0: Aber ich habe unheimlich viel dabei gelernt.

0: Wir lernen ja mit Fehlern aus Fehlern viel, viel mehr,

0: als wenn wir vorgesetzte Lösungen bekommen.

0: Das heißt, das Self-Doing macht da unheimlich viel, Informationen,

0: also Leute mitholen und auch viel

0: im Unternehmen informieren, auch gerade am Anfang früh den Betriebsrat einbeziehen.

0: Ich bin totaler Fan davon.

0: Ich muss auch sagen, ich komme jetzt aus den Prozess-Messungs-Themen, auch KI.

0: Am Ende des Tages habe ich ganz selten erlebt, dass solche

0: Projekte an solchen Dingen scheitern,

0: nur dann,

0: wenn das Change Management so ein bisschen so

0: in der verborgenen Kammer passiert.

0: Was wir tun müssen, ist – und das ist unsere Empfehlung – viel starten mit:

0: "Wir müssen verstehen, was wir dort tun."

0: Und dann im nächsten Schritt dann die entsprechende Technologie

0: auch auswählen, die mir an der Stelle wirklich was nutzt

0: und dann kommen wir zu sehr schönen Ergebnissen.

0: Welchen Rat, Stephan, würdest du Unternehmen mitgeben, die

0: starten wollen?

0: Ja, so im Prinzip erstmal das, was natürlich Andreas gesagt hatte.

0: Absolut richtig.

0: Informationen hochhalten und dann einfach schnell ans Doing kommen.

0: Das heißt: Immer Use Case bezogen, Use Cases identifizieren,

0: zu gucken: Was können auch die Systeme supporten? Wo kann ich was einsetzen?

0: Und dann so eine Art – die haben wir mal  früher die Digitaliserungs-Landkarte [genannt],

0: hört sich langweilig an – aber einfach mal auflisten, welche Use Cases es gibt

0: und dann konkret etwas umsetzen,

0: was vielleicht bestenfalls im Standard möglich ist und dann eben

0: nach diesen Informationen direkt zu zeigen: "Hört mal, das funktioniert ja" und dann auch immer,

0: klar, Erwartungs-Management ist so ein Thema bei AI.

0: Da denkt auch – das ist meine Erfahrung auch manchmal – das Top Management:

0: "Das kommt ja alles out of the Box, Knöpfchen drücken, dann ist das ja da

0: und dann können wir 50% der Belegschaft sparen.

0: Da muss man natürlich auch immer aufpassen.

0: Das ist schon eigentlich so die erste Wand, gegen die man dann laufen kann.

0: Also klein anfangen, Use Case identifizieren,

0: umsetzen oder eben Standard nutzen und dann immer weiter aufbauen.

0: Worauf muss man bei der Auswahl der Use

0: Cases achten, Stephan?

0: Dass das auch ein Mehrwert ist, also nicht so ein Use Case, der überhaupt

0: nichts mit dem Business zu tun hat.

0: Also es sollte schon

0: etwas sein, wo die Leute sagen: "Ja, da kann ich aber richtig was anfangen."

0: Beispielsweise:

0: Ich möchte jetzt mit der

0: Umsatzplanung starten und jetzt will ich irgendwie was

0: AI-technisches haben, was diesen Umsatz quasi schon vorher ganz gut

0: prognostiziert, um nicht auf der grünen Wiese anfangen zu müssen.

0: Also jetzt nicht das ganz Große, sondern ein Kleines oder eben so ein Thema

0: wie – da haben wir bei Scheer IDS auch unsere Erfahrung mit gemacht:

0: Ich habe ganz viele HR-Dokumente und ich möchte jetzt mal auch da

0: meinetwegen einen Chatbot haben oder irgendwie so was AI-spezialisiert,

0: wo ich einen Suchbegriff irgendwo eingebe

0: und dann automatisch das Dokument bekomme, wo ich weitere Informationen kriege.

0: Es muss nicht immer das Große sein, sondern diese kleinen Häppchen,

0: die schnell umsetzbar sind,

0: die sind enorm wichtig, um damit zu starten.

0: Ihr, Stephan, Andreas, seid beides eben

0: Experten, die auch konkret Unternehmen beraten können.

0: Ich würde gerne

0: zum Schluss – es ist ja ein Riesenthema –

0: gerne, Andreas, dich noch fragen:

0: Was würdest du sagen,

0: was können Unternehmen in den ersten 12 bis 24 Monaten erwarten,

0: wenn sie tatsächlich diesen Mut – den höre ich so raus aus dem, was

0: ihr beide sagt – auf sich nehmen und diesen Prozess wagen,

0: der Veränderung zu AI?

0: Was können sie erreichen? Es ist eine Reise.

0: Das muss man sich ganz klar machen.

0: Ich glaube, Künstliche Intelligenz wird in den nächsten Jahren

0: wirklich eine entscheidende Rolle spielen.

0: Das war nicht bei allen Technologie-Trends so, die wir in den letzten Jahren hatten.

0: Aber das wird Unternehmen begleiten und das wird am Ende des Tages durchaus

0: auch einen Unterschied machen für Unternehmen.

0: Wer wird das wirklich als Technologie sinnvoll einsetzen?

0: Und man wird damit einen Wettbewerbsvorteil haben

0: und ich glaube, da werden die Unternehmen tatsächlich

0: auch ihren Mehrwert daraus erzielen, dass sie nämlich sagen,

0: sie können gewisse Dinge besser machen, anders machen.

0: Auch mit Künstlicher Intelligenz Dinge anders machen, neue Geschäftsmodelle

0: tatsächlich am Ende des Tages sich auch überlegen

0: und da passieren dann Dinge, die den Unterschied machen,

0: und die uns, glaube ich, auch hier in Europa weiterhelfen können.

0: Weil ich glaube, wir sind innovativ hier in Europa.

0: Wir haben viele super Ideen, auch gerade in dem klassischen

0: Maschinenbau zum Beispiel: Branchen, in denen wir wirklich

0: als "Made in Germany" stark sind.

0: Da haben wir unheimlich viele findige

0: Ingenieure, findige Softwerker, die dort etwas machen können,

0: und das können die Unternehmen dann auch erwarten,

0: diese Power nutzen mit der Kombination dieser neuen Technologie

0: und das ist wirklich eine völlig neue Art, mit Daten umzugehen,

0: die jetzt erst möglich gemacht wurde

0: durch die ganzen technischen Entwicklungen,

0: durch die ganze Rechenpower, die ich habe.

0: Man erfährt ja jetzt im Moment, was für riesige Rechenzentren dort gebaut werden

0: und das ist für uns eine Riesenchance

0: und das ist auch für Unternehmen eine Riesenchance.

0: Die gilt es zu ergreifen.

0: Man muss aber fairerweise sagen, das war schon immer so, also Chancen zu ergreifen

0: auf dem Markt, mit Technologie, mit neuen Kundengruppen, mit neuen Ideen.

0: Ich glaube, das ist etwas, was erfolgreiche Unternehmen auszeichnet,

0: und das macht einfach Spaß,

0: an so etwas teilzuhaben. Das macht neugierig auf die Zukunft.

0: Andreas und Stephan, ich könnte dich auch sehr viel

0: noch genauso wie Andreas weiter fragen,

0: aber vielleicht zum Abschluss:

0: Hast du einen Anwendungsfall, bei dem du selbst auch überrascht warst,

0: wie schnell auch

0: tatsächlich so ein Mehrwert entstehen kann,

0: den du uns vielleicht noch ein bisschen mitgeben kannst als Beispiel?

0: Ja, ein Fall ist so ein Thema Umsatzplanung.

0: Also Planung ist immer so ein Prozess, wo alle Unternehmen

0: die Schwierigkeiten haben, wenn man da AI-unterstützt reingeht,

0: das ist eigentlich ein Quick Win. Da braucht man auch nicht unbedingt

0: sehr viel für.

0: Also das kriegt man eigentlich ganz gut hin. Das haben wir jetzt ein paar Mal gemacht.

0: Das ist immer so ein

0: Anwendungsfall, wo man gut rein kann, und eben out of the Box,

0: wenn ich eben dieses Thema habe

0: wie Public Cloud, dann Joule aktivieren und zum Laufen bringen.

0: Wenn man da die 1-2 technischen Hürden genommen

0: hat, da hat man direkt den Mehrwert. Entwicklung wäre ein anderer Fall –

0: jetzt liste ich schon einige auf – aber auch da

0: hat man mit Joule enorme Unterstützung im SAP BTP-Umfeld,

0: auch wenn ich Richtung Analytics gehe.

0: Also da kann ich nur Werbung für machen.

0: Und ja, mein Motto "einfach mal machen",

0: also nicht versuchen, eine Ausrede zu finden, sondern loslegen und dann eben

0: kann man da auch sehr schnell wirklich da die ersten Erfolge erzielen.

0: Sagt Stephan Jacobs, Head of Business Analytics, und

0: Dr. Andreas Kronz, Head of Process and Management

0: Consulting AI und Partnership der Scheer IDS.

0: Ich danke euch beiden, dass wir in dieses

0: große Thema eintauchen konnten mit eurer Expertise.

0: Macht's gut. Tschüss. Vielen Dank. Danke.

0: Das war re:invented, der  Business Podcast von Scheer IDS.

0: Mehr Impulse, Best Practices und Hintergründe finden Sie auf scheer-ids.de.

0: Wenn Sie wollen, hören wir uns in der nächsten Folge wieder.

0: Bis dahin machen Sie es gut.