Markus Sinz - AI-powered Service Procurement #132

00:00:01: Software begleitet den Nutzer in diesem kompletten Prozess von dem Punkt, irgendjemand im Unternehmen sagt, ich brauche beispielsweise eine SAP-Migration hin zu, wie definiere ich

00:00:11: das, welche Dienstleister könnten passen.

00:00:14: Online dann auszuschreiben, automatisiert dann von Dienstleistern auch Angebote einzuholen, das zu analysieren, bis zu dem Punkt, wo ich nach einer Verhandlung dann einen

00:00:22: Auftrag vergebe.

00:00:26: Das

00:00:29: Herzlich willkommen zu Business Unplugged, dem Treffpunkt für Tradition und Zukunft.

00:00:34: Mein Name ist Johannes Pohl und ich spreche mit Unternehmerinnen, Gründerinnen und stillen Heldinnen des Business Alltags, die unsere digitale Zukunft formen.

00:00:43: Business Unplugged ist die Bühne für Visionäre der Digitalisierung und soll Brücken zwischen Start-ups und etablierten Unternehmen bauen.

00:00:51: Hier erhältst du wertvolle Impulse und Inspiration.

00:00:55: Hallo und willkommen zu einer neuen Folge, bei der ich Markus Sinz bei mir zu Gast habe.

00:00:59: Markus ist Mitgründer von Apadua, einem Unternehmen, das den Einkauf professioneller Dienstleistungen digitaler, transparenter und vor allem intelligenter machen möchte.

00:01:10: Wir haben darüber gesprochen, gerade der Einkauf von Dienstleistungen so schwierig ist, denn anders als bei einem klassischen Produkt lässt sich eine Dienstleistung halt eben

00:01:20: nicht einfach so vermessen oder bei der Anlieferung prüfen.

00:01:24: Natürlich ging es auch intensiv um künstliche Intelligenz und Decision Intelligence.

00:01:29: Markus erklärt, wo KI-Einkäuferinnen und Einkäufer wirklich unterstützen kann, warum nicht überall KI drin sein muss, nur weil es technisch möglich wäre und weshalb spezialisierte

00:01:42: Lösungen häufig mehr bringen als das berühmte Schweizer Taschenmesser.

00:01:47: Für mich war außerdem spannend, wie offen Markus über den kompletten Relaunch ihrer Software gesprochen hat und über die technischen Sackgassen, intensive Diskussionen im

00:01:57: Team, den Mut, gesamte Codebase neu aufzubauen und darüber, wie Apadua diesen Schritt vollständig aus dem eigenen Cashflow finanziert hat.

00:02:09: Aber hört es euch am besten einfach selbst an.

00:02:12: Viel Spaß mit der Folge.

00:02:13: Jetzt geht's los.

00:02:17: Lieber Markus, ich freue mich sehr auf unser Gespräch, denn es geht um ein Thema, das einerseits immer wieder bei mir in den Beratungsprojekten ansteht als auch fester

00:02:27: Bestandteil meiner Supply Chain Vorlesungen an der Hochschule RS, nämlich den Einkauf.

00:02:34: Herzlich willkommen im Podcast.

00:02:36: Guten Morgen Johannes, freut mich total bei dir zu sein heute.

00:02:40: Ja, du Markus, deine Geschichte beginnt am bayerischen Bodensee, einer Gegend, die man vielleicht nicht automatisch mit hektischem Start-up-Hustle verbindet, dafür aber

00:02:50: vermutlich mit einer gewissen Bodenhaftung und nach deinem Studium des Wirtschaftsingenieurwesens in Pforzheim ging es für dich dann ja auch zunächst sehr

00:02:59: handfest in den Einkauf bei IFM Electronic, wo du dich nicht nur mit elektronischen Komponenten

00:03:07: Leiterplatten und Lieferanten auseinandergesetzt, sondern auch mit der Frage, wie sich Risiken in einer internationalen Supply-Chain überhaupt frühzeitig erkennen und

00:03:17: beherrschen lassen.

00:03:18: Und danach folgte der Wechsel in die Beratung zu BrainNet, das von KPMG, da es gekauft worden ist, mit internationalen Projekten, Post-Merger, also alles, da so in so

00:03:28: klassischen großen Beratungshäusern dazugehört.

00:03:31: Und irgendwo auf diesem Weg führte dich auch ein Beratungsprojekt nach Brasilien.

00:03:37: wo du Gregori wieder kennengelernt hast, damals vermutlich noch nicht mit dem Gedanken cool, da steht der zukünftige Mitgründer meines Unternehmens, mit dem ich den Einkauf

00:03:47: professioneller Dienstleistungen irgendwann auch auf eine komplett neue digitale Infrastruktur heben möchte.

00:03:53: Aber offenbar war die Zusammenarbeit ja so gut, dass ihr lang in Kontakt geblieben seid, eine langjährige Partnerschaft entstanden ist und schließlich ja auch die Gründung von

00:04:04: Apadua.

00:04:05: dem Unternehmen, über das wir auch heute intensiver sprechen werden.

00:04:10: danach ging es bei dir ein paar Jahre weiter als selbstständiger Supply Chain und Management-Berater, Business Development Rollen, bis dann ja 2015, ihr euch intensiver mit

00:04:21: einer Marktlücke beschäftigt habt, die ihr aus euren eigenen Projekten sehr gut kanntet, nämlich Unternehmen geben ja immer wieder sehr viel Geld aus für Beratungen, IT-Services.

00:04:33: und andere professionelle Dienstleistungen, aber so eine Auswahl der Anbieter war erstaunlich oder ist oft erstaunlich intransparent, nicht standardisiert und oftmals auch

00:04:45: sehr stark von persönlichen Netzwerken abhängig.

00:04:47: Und dann habt ihr 2016 ab Hardware gegründet mit einer ziemlich konkreten Vorstellung, davon welches Problem ihr auch lösen wollt.

00:04:56: Nur war die konkrete Lösung offenbar weniger eindeutig, denn aus den ersten Ideen einer übersichtlichen Datenbank

00:05:03: Für Beratungsanbieter wurde dann Schritt für Schritt ein eigenes Sourcing-Werkzeug und daraus schließt sich auch eine umfassende Plattform für den Einkauf professioneller

00:05:11: Dienstleistungen.

00:05:13: Da steigen wir jetzt auch gleich ein.

00:05:16: Zuerst aber geht es zu den AB-Fragen.

00:05:19: Du weißt, wie es funktioniert?

00:05:22: Die Hörer sehen es nicht, ich sehe es eher nicht.

00:05:28: Nicht lange nachdenken, möglichst eindeutig entscheiden.

00:05:31: Es geht los.

00:05:34: Die erste startet mit Bildung online oder offline?

00:05:41: automatisierte oder menschliche Entscheidungsfindung.

00:05:45: Du mich.

00:05:47: Zunehmend automatisierte.

00:05:49: Stärke, Regulierung oder Mehrfreiheit für Unternehmen.

00:05:52: Mehr Freiheiten, ganz klar.

00:05:54: Vollkommener Schutz persönlicher Daten oder weniger Datenschutz zur Wahrung der Sicherheit und des Wohls der Allgemeinheit.

00:06:02: fies, aber weniger Datenschutz, weil uns zu häufig im Weg steht.

00:06:07: und Webmeetings oder persönliche Treffen.

00:06:11: Persönliche Treffen.

00:06:13: Das ist meine lange…

00:06:16: Man vermisst sie tatsächlich in den heutigen Zeiten.

00:06:20: Warum hast du dich für Offline-Bildung entschieden?

00:06:23: Ich glaube, ich habe und das hast du in den die 20 Jahre Vergangenheit, die du mir sehr, sehr schön zusammengefasst hast, vielen Dank dafür auch ein bisschen dargestellt.

00:06:32: Ich bin sehr old school groß geworden von der Bildung hier am Bodensee über mein Studium, rein dann in die Industrie.

00:06:40: Das ist alles sehr, ich sage jetzt mal bodenständig, klassisch.

00:06:44: Es hat mir aber tatsächlich sehr, sehr viel gegeben, auch in Industrie zu starten und da wirklich jeden Tag um sieben, halb acht im Büro zu sein.

00:06:53: die Leute zu treffen.

00:06:54: Das hat so einen alten Charakter, den viele vielleicht heute nicht mehr kennen.

00:06:58: Gerade wenn ich jetzt mein eigenes Unternehmen heute sehe, wo wir fast alles online machen.

00:07:02: sind remote first.

00:07:03: Wir haben Personen in München, Mallorca, Griechenland, Pakistan etc.

00:07:09: komplett über den Globus verteilt.

00:07:10: Und manchmal ist offline einfach besser.

00:07:13: Und ich glaube, nur weil es technisch möglich ist, müssen wir nicht alles in die technische Möglichkeit hineinschieben.

00:07:20: Das heißt nicht alles ins Digitale bringen.

00:07:22: nicht alles ins Remote bringen.

00:07:24: Dann warst du für automatisierte, also vorwiegend automatisierte Entscheidungsfindung.

00:07:29: Weil das natürlich mein Thema ist.

00:07:30: Also wir mit Apadua arbeiten eben an einer automatisierten Entscheidungsfindung.

00:07:35: Wir sprechen dort von Intelligenz, also Decision Intelligence und wollen diese zunehmend automatisieren.

00:07:41: Ich glaube, dass wir Menschen ganz generell im Alltag, aber vor allem auch im beruflichen Umfeld viel Zeit verschwenden mit ineffizienten Entscheidungsfindungen.

00:07:50: Wir wiederholen Dinge, die wir ständig tun müssen, immer wieder und wieder.

00:07:55: ohne dabei zu merken, dass wir eigentlich viel schneller Entscheidungen treffen könnten, wenn alle Daten, alle Fakten auf dem Tisch liegen würden und wir dadurch eigentlich nur

00:08:02: noch uns fokussieren können, was mache ich jetzt mit der Entscheidung?

00:08:05: Also wie setze ich es jetzt um?

00:08:07: Das heißt, ich glaube, man kann Ineffizienzen reduzieren, wenn man mehr an die Automatisierung geht und gerade bei der Entscheidungsfindung, Decision Intelligence ist

00:08:14: das wahrscheinlich ein Kernstück und damit beschäftigen wir uns tatsächlich auch ganz täglich.

00:08:19: Ja, okay.

00:08:20: Und dann war es mehr Freiheiten für Unternehmen.

00:08:24: Ja, das ist tatsächlich auch ein Mantra, dass ich bei meinen Vorträgen, ich habe eine Vortragsreihe beim BME in Deutschland und da geht es KI im Einkauf.

00:08:33: genau das Thema, das wir heute im weitesten Sinne besprechen.

00:08:36: Und da kommen wir immer auch auf das Thema Regularien, Regulatory, AI Act der EU und andere Dinge, die sich darum anknüpfen.

00:08:45: Und ich stelle einfach fest, dass selbst wir als kleines Unternehmen, wir sind 14 Personen, als kleines Unternehmen so viel Zeit in Regulatory stecken müssen.

00:08:54: Und das sind natürlich dann auch die Geschäftsführer gefragt, weil ich kann nicht einen Mitarbeitern, einen Sachbearbeiter jetzt ein wichtiges Thema bearbeiten lassen, wo der

00:09:01: Staat Fragen an mich hat, wo das Finanzamt Fragen an mich hat.

00:09:04: Und da sind wir schon eingeengt mit gewissen Dingen.

00:09:07: Und da glaube ich ein bisschen mehr Freiheit, Entscheidungsfreiheit auch.

00:09:12: Weniger Korsett würde manchmal helfen, dass man einfach frei agieren kann und auch mal mutigere Entscheidungen trifft.

00:09:20: Wir befinden uns im Umfeld, wo IT-Security das höchste Gut ist.

00:09:24: Da kommen wir nicht drum herum.

00:09:26: Aber es nimmt uns auch manchmal die Fähigkeit mutig zu entscheiden.

00:09:29: Und da würde ich gerne häufiger hin.

00:09:31: Also ich kann bestimmte Entscheidungen heute nicht mutig treffen, weil ich weiß, ich bin an einer anderen Stelle irgendwo eingeengt.

00:09:38: Und das setzt sich durch die ganze Organisation.

00:09:40: Also wir sorgen dafür, dass alle unsere Mitarbeiter sehr sensibel sind bei diesem Thema und dadurch natürlich sich auch immer zurückhalten.

00:09:47: Also ein bisschen mehr Mut, ein bisschen mehr Initiative wäre schön.

00:09:50: Ohne dass mein erster Gedanke ist, darf ich das eigentlich.

00:09:54: Und dann ging es Richtung weniger Datenschutz.

00:09:59: Es schlägt in die gleiche Kerbe, wir das zuvor gesprochen haben.

00:10:04: Der Schutz personenbezogener Daten von Persönlichkeitsrechten ist auch eines der höchsten Güter, die sollten wir auch nicht antasten.

00:10:11: Aber wir sehen, und das geht jetzt ein bisschen über unser Umfeld hinaus, in anderen Branchen vor allem auch, jetzt gehen wir mal in Richtung Medizintechnik, wo ich auch viel

00:10:18: unterwegs war in der Vergangenheit, vor allem in der Beratung, wir könnten technologisch und in der Versorgung, in dem Fall von Patienten und in meinem Fall vielleicht auch

00:10:27: in der Unterstützung meiner Kunden, meiner User auf meiner Plattform weiter sein, wenn wir freier mit Daten umgehen können.

00:10:34: Und der Grad ist nun mal sehr, sehr schmal zwischen, da kann ich technisch und was ist davon auch in Ordnung für den User, für den Betroffenen oder vielleicht für das

00:10:44: Unternehmen, mit dem ich zusammenarbeite.

00:10:46: Und was ist schon zu viel.

00:10:48: Und diesen schmalen Grad immer zu treffen ist nicht einfach.

00:10:52: Das heißt, ich bin nicht anti-Datenschutz.

00:10:56: Ich bin aber für schon eine gewisse Liberalisierung.

00:11:00: Was ist möglich heutzutage?

00:11:01: Und wir sehen das tatsächlich in anderen Ländern, andere Länder schaffen Startups, Technologieunternehmen, die viel schneller wachsen können, viel schneller Technologie

00:11:09: vorantreiben können, weil sie eben diese Fußfesseln nicht haben.

00:11:13: Und jetzt sind wir ein kleines Unternehmen, aber selbst in diesem kleinen Unternehmen sehe ich das immer häufiger, dass gewisse Dinge einfach nicht gehen, weil ich weiß, ich darf es

00:11:21: nicht.

00:11:22: Und das ist auch okay, dem werden wir auch folgen.

00:11:24: Aber ich glaube schon, dass man lockeres Umfeld schaffen könnte, damit auch wieder mehr Innovation zu fördern.

00:11:30: Und dann war die letzte Frage, bei der du am längsten nachgedacht hast, waren persönliche Treffen.

00:11:36: Auch wieder eine Erfahrung aus meinem eigenen Unternehmen.

00:11:39: Wir sind remote first, das stimmt.

00:11:41: Wir holen aber regelmäßig das Team ins Büro.

00:11:43: Wir haben unser Büro in Ehrenfeld, in Köln, holen die Leute gerne mal dazu.

00:11:48: Auch die Entwickler.

00:11:49: Und wenn das dann stattfindet, es nur eine intensive oder zwei intensive Wochen, wo alle zusammensitzen.

00:11:53: Was da dann entsteht, ist viel mehr, als wir in einem, zwei Monaten mit Online-Workshops erreicht haben.

00:12:02: online zu arbeiten, schafft Effizienz und ich bin absoluter Effizienz-Fan.

00:12:07: Aber es nimmt auch Verbindlichkeit und es nimmt Effektivität.

00:12:12: Und manchmal ist es einfach besser, wenn man an einem Tisch sitzt und ein intensives Thema in die Tiefe diskutiert, vielleicht auch mal streitet.

00:12:19: Es streitet sich leichter, wenn die Person vor einem sitzt, finde ich.

00:12:22: Und dann hat man ein Ergebnis, das dann auch wirklich durchdiskutiert.

00:12:26: Also ich stelle es einfach fest, dass auch Personen, denen wir seien es kundenseitig,

00:12:31: oder bei uns im Unternehmen zusammenarbeiten.

00:12:34: Remote hört sich super an.

00:12:36: Bis zu dem Punkt, wo es mal nicht funktioniert.

00:12:38: Und deswegen sind persönliche Treffen nach wie vor unersetzbar.

00:12:43: Ich würde das nie wieder so wollen wie damals in der Beratung, wo jedes Treffen persönlich sein musste.

00:12:48: Wo Menschen durch die Weltgeschichte geschickt wurden.

00:12:51: Für ein Meeting mal nach Hamburg fliegen.

00:12:54: Für einen Workshop mal nach, du hast es vorhin erwähnt, nach Brasilien fliegen.

00:12:58: Das ist eine Ineffizienz, die wünsche ich mir nicht.

00:13:02: Aber ab und zu, wenn es wirklich wichtig ist, zusammen zu sitzen, ist sehr, viel wert.

00:13:05: Und ich glaube, der eine oder andere hat das bisschen vergessen, wie gut es sein kann, nicht nur am Tisch zu sitzen, was zu diskutieren, sondern danach auch zusammen vielleicht

00:13:13: in der Eggbar ein Bier zu trinken.

00:13:15: Sehr schön.

00:13:17: Ja, da bin ich voll und ganz bei dir.

00:13:20: Super, cool.

00:13:21: Markus, dann starten wir rein.

00:13:24: Im Intro habe ich bisschen so flapsig erwähnt, Bodensee Region, die man nicht so unbedingt mit Startup-Hustle verbindet.

00:13:31: Wie ist eigentlich die Startup-Szene in der Region tatsächlich?

00:13:35: Also die Startup-Szene in der Region ist sehr klein, teilweise versteckt.

00:13:43: Unser Beispiel ist ein ganz gutes Beispiel.

00:13:45: Ja, die Idee ist tatsächlich hier auf einem Sofa entstanden, hier am Bodensee, im beschaulichen Nonhorn.

00:13:51: Wir haben trotzdem in Köln gegründet.

00:13:53: Aus ganz vielen Gründen.

00:13:54: Warum?

00:13:55: Köln passt auf der Visitenkarte einfach besser drauf.

00:13:59: Köln macht einen anderen Eindruck.

00:14:01: bei Bewerbern.

00:14:02: Ich finde viel mehr Talent, wenn ich in der Großstadt bin, als wenn ich hier am Bodensee bin.

00:14:08: Köln herum sind mehr potenzielle Kundenunternehmen.

00:14:11: Jetzt ist unsere Region bekannt für den Tourismus.

00:14:13: Wir haben durchaus technologisch interessante Unternehmen, auch große Unternehmen, große Automobilisten etc.

00:14:19: hier in der Region.

00:14:20: Aber das sind ein paar wenige mit großen Namen.

00:14:24: Versus, wenn ich mich in einer Metropolregion bewege wie in Köln, habe ich natürlich einen ganz anderen Zugang.

00:14:29: Und deswegen waren von uns die Entscheidungen ganz klar, lass uns das in Köln machen.

00:14:33: Ich weiß, dass es viele vom Bodensee nach München oder nach Stuttgart zieht, je nachdem, auf welcher Seite des deutschen Bodensees sie leben.

00:14:39: Ich lebe hier am Bayerischen Bodensee.

00:14:41: Mich würde es dann wahrscheinlich nach München ziehen, was ja auch bekannt ist für eine, sag mal, etwas florierende Start-up-Szene.

00:14:47: Also es ist alles sehr beschaulich hier.

00:14:50: Das hat natürlich einen gewissen Charme.

00:14:52: Wenn ich hier mein Team runterhole für ein Team-Event an dem Bodensee, dann ist das auch ein Mehrwert, den dann Köln wiederum nicht bieten kann.

00:14:59: Na ja, okay.

00:15:00: Cool.

00:15:01: Wie kam es eigentlich dazu, weil du hast es jetzt schon angesprochen, ihr habt es in Köln gegründet, aber wie kam es dazu, dass du und Gregory einige Jahre nachdem ihr euch

00:15:09: kennengelernt habt und es haben sich dann damals ja schon sogar eure Wege getrennt bei Brain.net, dass ihr euch entschlossen habt, okay, wir gründen gemeinsam.

00:15:21: Ja, ich glaube, sind unterschiedliche Aspekte, die da reinfließen.

00:15:23: Man lernt sich kennen über den Job.

00:15:25: Das ist der eine Punkt.

00:15:26: Man lernt sehr viele Leute über den Job kennen.

00:15:28: Nicht alles bleibt da hängen.

00:15:30: Nicht aus jedem Kollegen wird ein Freund oder eine Freundschaft entsteht.

00:15:35: Bei uns war das tatsächlich eine gute Mischung.

00:15:36: Wir haben uns tatsächlich vor Brasilien schon kennengelernt, aber dann in Brasilien auf zwei unterschiedlichen Projekten.

00:15:43: Ich hatte damals eine Post-Merger Integration für unsere Firma mit begleitet.

00:15:48: Reo über auf einem Kundenprojekt eine Stunde voneinander entfernt.

00:15:51: Wir haben uns immer zum Wochenende getroffen, haben tatsächlich dann einfach auch privat sehr viel Zeit miteinander verbracht und es schweißt zusammen.

00:15:58: Und wenn man dann so als Experts im Ausland ist und hat dann natürlich nochmal eine andere Nähe.

00:16:06: Und die hat sich dann aufgebaut.

00:16:08: Ein halbes Jahr waren wir da vor Ort zusammen.

00:16:10: Wirklich fast jedes Wochenende gemeinsam unterwegs.

00:16:12: Teilweise haben wir uns dann auf dem Projekt gegenseitig unterstützt.

00:16:15: Was so gar nicht geplant war, wir haben festgestellt, da liegt ein brutaler Mehrwert drin, wenn ich einfach mal zu Gregorio aufs Projekt komme, so als Externer, wir sind ja in der

00:16:23: gleichen Firma unterwegs gewesen, da nochmal andere Gedanken reinzubringen.

00:16:27: Also wir haben uns ja relativ schnell schätzen gelernt über die Business-Seite, aber auch über die private Seite und genau das ist halt hängen geblieben, obwohl sich unsere Wege

00:16:35: dann getrennt haben.

00:16:37: Ich bin dann in die Selbstständigkeit gegangen in der Beratung.

00:16:41: Gregorio ist weiterhin bei der BrainNet, dann KPMG geblieben.

00:16:44: Aber der Kontakt ist da nie abgebrochen.

00:16:46: Und insofern war klar, da ist eine gewisse Basis da.

00:16:51: Alle Geschichten, da im Brasilien waren, kann ich jetzt hier nicht erzählen, aber man kann sich vorstellen, dass da schon auch intensive Zeiten dabei waren.

00:16:57: Und wenn man da zusammen durchgeht, dann bleibt da was hängen und das ist sehr positiv, was da hängen geblieben ist.

00:17:03: ich glaube, wir hatten einfach das gute Gefühl, das kann funktionieren.

00:17:06: Okay, und wie seid ihr draufgekommen zu sagen, okay, das ist genau das Ding, was wir jetzt machen wollen?

00:17:10: Was war der Missstand, den ihr euch beide vielleicht gestört habt, wo ihr sagt, hey, da müssen wir dran.

00:17:16: Ja, schau, wir kommen beide aus dem Einkauf.

00:17:18: Das heißt, wir sind nicht beide in der Beratung groß geworden.

00:17:20: Das heißt, wir kennen die Seite des Schreibtisches, auf der verhandelt wird.

00:17:24: Wir kennen den Einkauf.

00:17:25: Gregor, aus der Automobilindustrie, ich, wie du schon erwähnt hast, aus der Elektronikindustrie, sind da groß geworden, also kennen große Organisationen, wissen, wie

00:17:35: diese agieren.

00:17:36: Wir wissen, wie Entscheidungen getroffen werden.

00:17:38: Da sind wir wieder beim Thema Entscheidungsfindung und sind dann beide in die Beratung gegangen und kennen also auch die andere Seite des Tisches.

00:17:45: Und da war relativ schnell klar, das läuft in der Regel nicht gut.

00:17:48: Und wir waren ja selber Berater.

00:17:50: Und die Beratungsindustrie, vielleicht hat sich das jetzt, jetzt sind wir ja 15 Jahre später, von dem Zeitpunkt, wo wir uns kennengelernt haben, hat sich die Beratungsindustrie

00:17:59: gegebenenfalls schon verändert, weiterentwickelt, aber damals hatte die nicht nur einen positiven Ruf.

00:18:04: Also gewisse Vorurteile entstehen oder sind entstanden und hatten natürlich ihren Grund.

00:18:09: Und wir haben uns überlegt, warum ist das so?

00:18:11: Und wir sind es fachlich angegangen, nicht von der emotionalen Ebene, wir haben überlegt,

00:18:14: Wo krankt es in der Beziehung zwischen Berater und Kundenunternehmen?

00:18:19: Und es krankte da schon beim ersten Kontakt, Kontaktaufnahme, Diskussion über Projektinhalte, Herstellung von Verträgen.

00:18:27: Allein diese Anbahnungsphase, so wie wir die damals genannt haben, die war schon unstrukturiert, sie war nicht effizient, sie war sehr informell und dieses Informelle

00:18:36: wurde häufig auch den Projekten dann zum Problem.

00:18:39: Ich gebe dir ein kurzes Beispiel, stell dir vor, du hast ein wichtiges Strategieprojekt.

00:18:43: Und dieses wichtige Strategieprojekt wurde entschieden zwischen einem Business Dinner, einem Telefonat und dann einem schnell zusammengeschusteten LOP für ein Projekt.

00:18:54: Und dann sagt man Let's go.

00:18:56: Teilweise ist der Vertrag noch nicht mal unterschrieben und du hast schon ein Team, das beim Kunden rumspringt und natürlich mit voller Energie.

00:19:03: Berater sind bekannt dafür, dass sie relativ schnell Gas geben.

00:19:06: Wer da reinspringt und die Organisation vielleicht auch durcheinander bringt.

00:19:09: Dann haben festgestellt, diese Informalität, dieses

00:19:13: dieses unklar bleiben ist häufig ein Problem bei der Delivery.

00:19:18: Das heißt, wir wollten diesen Anbahnungsprozess, den wollten wir optimieren.

00:19:21: Er sollte effizienter werden, er sollte klarer werden, so dass am Ende jeder weiß, was kann ich von der Dienstleistung erwarten.

00:19:27: Da vielleicht ein Bild, eine Metapher an der Stelle, die wir zu Anfangszeiten häufig bedient haben.

00:19:33: Wenn du Produkt kaufst, eine Ware für deine Produktion, dann kannst du die messen.

00:19:38: Du kannst einen Wareneingang machen, du kannst sie auf

00:19:42: Güte, Qualität, Menge, Zeit.

00:19:44: Du kannst es ganz klar messen, ob du zufrieden bist mit der Leistung, du dort erhalten hast, nämlich mit der Lieferung der Ware.

00:19:50: Bei einer Dienstleistung fällt das alles weg.

00:19:52: Ein Berater lässt sich schwer in den Messschieber legen.

00:19:57: Ein Berater erbringt eine Leistung, die ist wissensintensiv und häufig siehst du erst am Ende oder nach der Leistungserbringung, ob das jetzt gut war oder nicht.

00:20:05: Das heißt, je mehr Intransparenz in diesem Prozess ist, desto potenziell unzufriedener könnte ein Kunde am Ende sein.

00:20:12: weil es war ja nie messbar und da wollten wir rein.

00:20:15: Und ich du hast das jetzt, wenn ich es richtig recherchiert habe, deiner damals 95-jährigen Oma Avadur so erklärt, so sinngemäß nach einem passenden Facharzt und

00:20:26: Hörgeräteakustikersuche in der Stadt, du hast jetzt schon ein bisschen angetriggert.

00:20:30: Würdest du das Bild nochmals nutzen oder sagst du, okay, gut, wenn ich jetzt höre

00:20:36: Transparenz suchen, vor allem Beratungsprojekte und so weiter und so fort.

00:20:39: Wie macht ihr das dann?

00:20:41: Oder welches Bild nutzt du, um zu erklären, was ihr dann konkret macht, um diese Transparenz aufzulösen und da den Messschieber, den sag mal, einen, einen

00:20:53: Berater-Messschieber anlegen zu können?

00:20:55: Ich drücke es jetzt mal so aus.

00:20:57: Danke nochmal für das Beispiel.

00:21:00: Das zeigt ganz gut, woher wir kommen.

00:21:03: Also vor zehn Jahren, wir feiern ja dieses Jahr zehnjähriges Jubiläum, man mag es nicht glauben.

00:21:08: 2016 haben wir dann gegründet, 2015 ist die Idee entstanden, 2016 haben wir gegründet und da war dieses Bild, das du gerade beschrieben hast, mit der Oma komplett korrekt.

00:21:18: Wir sind damals mit der Hypothese eingestiegen, dass vor allem

00:21:22: Erst mal das Finden des richtigen Beraters oder das Finden des richtigen Dienstleisters die große Herausforderung ist.

00:21:29: Heute ist das ein Feature.

00:21:30: Diese Hypothese ist heute ein Feature von vielen unserer Software.

00:21:33: Wir haben uns natürlich weiterentwickelt.

00:21:36: ja, das Bild passt, aber nur noch für einen sehr schmalen Teil von dem, was wir heute tun.

00:21:41: Wir haben uns natürlich weiterentwickelt über zehn Jahre.

00:21:43: Wir haben relativ schnell festgestellt, dass die Hypothese zwar korrekt ist, aber wirklich nur ein ganz kleines Stück des Kuchens ist.

00:21:50: Also einen richtigen Berater zu finden.

00:21:52: Und das höchst automatisiert ist ein Effizienzgewinn und schafft auch Vertrauen beim Kunden, wenn er sagt, ja, jetzt habe ich den richtigen.

00:22:00: Jetzt muss er bloß auch noch die richtige Leistung bringen.

00:22:02: Wir haben da auch immer gerne ein Bild gebracht, dass der Handwerker, der den Zaun streicht, nicht unbedingt ein Dach decken kann.

00:22:09: Und das ist, häufig passiert in der Industrie, dass sich Firmen mit Dienstleistungsunternehmen, nehmen wir mal das Bild weg von den Beratern, rein zu

00:22:17: Dienstleistungsunternehmen, gerne auf wenige einschießen.

00:22:20: und dann hoffen, dass sie ihnen auch das nächste Problem lösen.

00:22:24: Und der Dienstleister, weil er natürlich nicht wie ein Produktlieferant sehr flexibel auf Anfragen reagieren kann, wird immer versuchen, einem bestimmten Rahmen natürlich zu sagen,

00:22:33: ja, das kann ich auch.

00:22:34: Ich habe auch dafür einen Spezialisten.

00:22:35: Auch dafür habe ich jemanden im Netzwerk, der mir das Problem lösen kann.

00:22:38: Das stimmt wahrscheinlich auch.

00:22:40: Ich sage nur, vielleicht gibt es im Markt nochmal ein, zwei, drei, die wirklich spezialisiert sind auf ein Thema und dann das Thema besser besetzen können.

00:22:49: Die Dienstleister-Auswahl ist nach wie vor ein wichtiger Bestandteil.

00:22:53: Deine Frage geht aber weiter und es zeigt auch, wie sich die Firma weiterentwickelt hat.

00:22:56: Deine Frage geht auch in die Richtung, was braucht es noch, dass das reibungsloser läuft?

00:23:04: Und da braucht es zum Beispiel ein klares Bild beim Kunden, was will er überhaupt?

00:23:09: Wir sehen, Kunden bei uns, die brauchen eine SAP-Implementierung.

00:23:14: ist eines der komplexesten Projekte und auch der teuersten Projekt, die du heute

00:23:18: fahren kannst als Industrieunternehmen.

00:23:21: So eine Anfrage, und da sind wir jetzt ganz tief schon drin im eigentlichen Prozess, so eine Anfrage landet beim Einkauf teilweise mit einer zweizeiligen E-Mail.

00:23:30: Lieber Peter, kannst du mir mal helfen, einen Dienstleister zu suchen?

00:23:33: Wir wollen jetzt die SAP-Migrierung machen.

00:23:36: So Projekt braucht eine komplett definierte und klar strukturierte Bedarfsbeschreibung und ist der zweite Schritt.

00:23:42: Also den richtigen Dienstleister zu finden ist eine Sache.

00:23:44: Aber zu sagen, was brauche ich eigentlich?

00:23:46: Und es kommt dann eben auch darein.

00:23:48: Diese Anbahnung krankt häufig daran, dass der Kunde nicht in der Lage ist, seinen Bedarf sauber zu beschreiben.

00:23:52: Und das kann man auch lösen.

00:23:54: Technologisch kann man das lösen.

00:23:55: Man kann es mit Prozessen lösen.

00:23:56: Und auch da gehen wir rein, dass wir sagen, wir bieten dem Kunden die Möglichkeit, seine Bedarfe besser zu beschreiben.

00:24:02: Und da komme ich kurz vor zu einem späteren Teil.

00:24:05: Da kann man natürlich auch mit KI sehr viel tun.

00:24:07: Wenn ich weiß, wie sich eine SAP-Migration definiert, was es dazu braucht, weil ich das schon von anderen Fällen kenne, dann kann ich das natürlich über KI wiederverwenden.

00:24:17: und einem User von einer Software helfen, das besser zu tun.

00:24:20: Und das gilt natürlich auch für kleinere Themen.

00:24:22: SAP ist hier in dem Fall nur ein sehr, sehr komplexes Beispiel.

00:24:27: Also ihr unterstützt tatsächlich bei der Erstellung des Bedarfs, Briefings, macht dann die Dienstleister-Suche und so weiter und so fort, Ausschreibung bis hin zum Monitoring und so

00:24:40: weiter und auch Entscheidungsfindung, welcher Dienstleister dann passt.

00:24:44: Genau, und wenn du sagst unterstützt, das ist vielleicht ganz wichtig an der Stelle.

00:24:49: Wir bieten ja an der Stelle keine Dienstleistung, sondern eine Software.

00:24:51: Also die Software begleitet den Nutzer in diesem kompletten Prozess von dem Punkt, irgendjemand im Unternehmen sagt, ich brauche beispielsweise eine SAP-Migration hinzu, wie

00:25:03: definiere ich das, welche Dienstleister könnten passen.

00:25:07: Online dann auszuschreiben, automatisiert dann von Dienstleistern auch Angebote einzuholen, das zu analysieren.

00:25:13: bis zu dem Punkt, ich nach einer Verhandlung dann einen Auftrag vergebe.

00:25:17: Im Fachjargon der Source-to-Contract-Prozess.

00:25:21: Was ist schwieriger, die Anforderungen zu formulieren oder dann auch die Einigkeit im Unternehmen herzustellen?

00:25:28: Ja, bei Dienstleistungen ist es tatsächlich so, wir sprechen immer von liquiden Bedarfsdefinitionen.

00:25:34: Warum sind die liquide?

00:25:35: Weil die verändern sich mit jedem Gespräch.

00:25:37: Das heißt, diese Klarheit im Unternehmen ist fast nie da, bis das Projekt abgeschlossen ist.

00:25:44: Nicht mal bis die Ausschreibungen abgeschlossen sind, sondern bei der Dienstleistung ist häufig so, dass sich Anforderungen auch noch während des Projektes verändern.

00:25:51: Das heißt, diesen Punkt wirst du nie lösen können, dass immer mal jemand noch mit einer anderen Idee kommt, mit einem anderen Blickwinkel draufguckt.

00:25:58: Und das muss aber auch die Software auch leisten können.

00:26:01: Dass sie nicht sagt, this is fire and forget, sondern du musst immer wieder rein können, du musst immer wieder Veränderungen vornehmen können.

00:26:07: Du musst diesen sehr dynamischen Prozess abbilden.

00:26:10: Und es können eben klassische Sourcing-Suits nicht, weil die sind eher strukturiert.

00:26:16: Ich habe einmal eine Anfrage definiert, ich schicke das raus und das war es.

00:26:19: Der Markt muss jetzt reagieren.

00:26:21: Versus in einem Dienstleistungsprozess musst du diese Dynamik entlang des kompletten Lifecycles abbilden können.

00:26:27: Und das macht schon einen riesen Unterschied, wie sich so eine Software auch für Nutzer anfühlt.

00:26:31: Also die Einigkeit im Unternehmen ist eine Sache, aber die Dynamik der Sache ist fast noch wichtiger und das sauber abzubilden ist echt eine Herausforderung.

00:26:40: Wenn sich jetzt ein Unternehmen für euch entscheidet, muss ich dann quasi abo-mäßig eure Software nutzen oder ist das eine Plattform, wo ich sage, da kann ich ja, gehe ich einfach

00:26:49: drauf und dann, wenn ich so on demand.

00:26:53: Wir unterscheiden zwei Kundengruppen an der Stelle.

00:26:56: Die meisten unserer Kunden sind in der Größenordnung eine Milliarde Außenumsatz und größer.

00:27:01: Die bekommen von uns eine Corporate License.

00:27:02: All in, so viele Nutzer, so viele Events, wie sie möchten.

00:27:07: eben genau das, was wir auch wollen, damit diese Zusammenarbeit, du gerade schon angeteased hast, die Zusammenarbeit zwischen dem Fachbereich und dem Einkauf nicht dadurch

00:27:14: limitiert wird, dass der nächste Seed in der Software vielleicht nochmal 50 Euro Monat kostet.

00:27:20: Das heißt, wir arbeiten dort mit Corporate Licenses.

00:27:22: die meistens über drei oder fünf Jahre laufen.

00:27:24: Das hängt natürlich dann davon ab, was das Unternehmen möchte.

00:27:28: Die zweite Kundengruppe, die wir haben, sind kleinere Unternehmen.

00:27:30: Die arbeiten dann genauso, wie du es gerade ansprichst, Subscription auf Monatsbasis.

00:27:35: Die können im Endeffekt innerhalb von Stunden die Software anschalten, nutzen und dann eben auch, wenn sie feststellen, es ist gut für sie, einfach weiter laufen lassen oder

00:27:44: eben entsprechend wieder abschalten.

00:27:47: Was ich auch spannend fand auf der Website, da habt ihr formuliert, dass KI irgendwie menschlichen Bias bei der Informationsverarbeitung eliminieren kann.

00:27:55: Das eine spannende Aussage, weil man dann ja auch sagt, KI hat ja auch irgendwo einen Bias drinnen.

00:28:01: Was meint ihr da konkret damit?

00:28:04: Also stell dir vor, du hast einen Einkäufer, spezialisiert ist auf Marketing.

00:28:11: Nehmen wir mal ein anderes Beispiel als IT.

00:28:13: Diese Person hat wahrscheinlich viel Erfahrung und hat damit natürlich auch einen Bias aufgebaut über die Jahre.

00:28:19: Jetzt ist Marketing wie andere Fachbereiche auch ein Bereich, der sich brutal disruptiv verändert hat in den letzten fünf Jahren.

00:28:26: Nicht nur durch KI, weil KI das Thema Marketing vor allem Content Generation stark verändert hat, sondern auch in anderen Bereichen.

00:28:32: Wenn ich jetzt mit meinem

00:28:34: zehn Jahren Berufserfahrung als Warengruppen, Einkäufer, Marketing reingehe, mit meinem persönlichen Bias aus den Erfahrungen der letzten Jahre, dann bin ich wahrscheinlich nicht

00:28:43: mehr ganz up to date, mit dem was die letzten sechs Monate passiert ist.

00:28:46: Also die Welt verändert sich brutal schnell an der Stelle und da kann KI unterstützen, einfach neue Ideen reinzubringen und diesen Bias, den ich immer haben werde und den hat

00:28:54: jeder, aber diesen Bias zu überlagern.

00:28:57: Mit mehr Information, mit klarer Information und mit aktuellerer Information.

00:29:02: Das ist ein Aspekt wie KI den BIAS, ich sage jetzt überlagern oder optimieren kann.

00:29:10: BIAS ist ein negativ behaftetes Wort.

00:29:11: Ich würde von Berufserfahrung sprechen und die ist viel wert und die ist der andere Anteil dieser Entscheidungsfindung.

00:29:18: Jetzt habe ich auch schon gesagt, ihr habt mal einen Relaunch durchgeführt und das liegt doch ein bisschen daran, also das ist doch öffentlich ja schon das Öfteren erwähnt, ihr

00:29:27: habt jetzt keinen Raketenstart hingelegt, gewisse Produktansätze haben am Anfang nicht so funktioniert, wie erhofft.

00:29:36: Ja, wie war dieser Moment für euch zu sagen, okay, der Lösungsweg, den wir da jetzt haben, funktioniert nicht und dann wieder was Neues probieren und so weiter und so fort, bevor

00:29:45: wir jetzt überhaupt zum

00:29:47: relaunch kommen.

00:29:48: Aber das war ja schon davor ein paar Mal so, wenn ich das richtig recherchiert habe.

00:29:52: Ich gehe mal zurück in 2019.

00:29:55: Ende des Jahres haben wir unsere erste Version gelauncht.

00:29:59: Mit großer Motivation, mit sehr viel Gedankengut aus unserer Beratungszeit, das da eingeflossen ist.

00:30:05: Und mit dem ersten Nutzer haben wir dazugelernt.

00:30:07: Mit dem ersten Nutzer haben wir erkannt, was wir richtig und was wir falsch gemacht haben.

00:30:10: Haben natürlich nachgesteuert und haben zwischen 2019 und 2024 sehr, sehr viele neue Features eingeführt.

00:30:16: Auch kleinere Relaunches gemacht, also zum Beispiel UI optimiert.

00:30:21: Und immer versucht,

00:30:22: am Ohr des Kunden zu sein.

00:30:25: Also immer zu schauen, was möchte der, was braucht der, wo fühlt er sich wohl.

00:30:29: Aber es war ein sehr iterativer Prozess.

00:30:31: Also in kleinen Schritten muss dazu sagen, dass wir größtenteils Cashflow finanziert sind.

00:30:36: Also alles, was wir tun, jeden Euro, den wir ausgeben, der muss erst mal reinkommen.

00:30:41: Ja, es gibt im Hintergrund Business Angels, aber seit drei Jahren sind wir eigentlich komplett Cashflow finanziert und treffen da sehr, sehr bewusste Entscheidungen.

00:30:50: Das heißt, können nicht einfach 20 Entwickler einstellen und sagen, wir gehen jetzt mal einfach in ein Experiment hinein, sondern jede diese Entscheidung bedeutet für uns Risiko,

00:31:00: weil wir schauen müssen, dass dieser Euro auch wieder zurückkommt.

00:31:02: Das heißt, wir kamen an einen Punkt, wo dieser iterative Weg uns vor Grenzen gestellt hat.

00:31:08: Wir haben einfach festgestellt, jetzt wo KI so weit ist, dass sie wirklich in Software, in moderner Software, die innovativ sein möchte und dass wir wollten immer im Bereich

00:31:17: Dienstleistungseinkauf die innovativsten sein.

00:31:19: Ich glaube, das erreichen wir auch, aber nur dadurch, dass wir immer wieder neu denken.

00:31:24: Und dieser iterative Weg kam an die Sackgasse.

00:31:27: Ich glaube, dass nicht jeder diese Entscheidung so mutig getroffen hat wie wir in den letzten 16, 18 Monaten seit der Entscheidung.

00:31:35: Aber uns war klar, lass uns alles neu machen.

00:31:38: Lass uns die Erfahrung der letzten fünf Jahre Live-Software mitnehmen und ein neues Tool aufstellen, das cooler ist und das KI wirklich

00:31:48: Englisch würde man sagen, embraced.

00:31:50: Also wirklich verstehen, dass KI nicht irgendwie angedockt ist hier an einem Feature, dort an einem Feature, sondern das KI ist einfach da und der Kunde muss auch gar nicht immer

00:31:59: sehen, dass da KI da ist.

00:32:00: Ich musste es nicht immer draufschreiben.

00:32:02: Aber es sollte eben an der Stelle unterstützen, wo es wirklich einen Mehrwert bringt.

00:32:06: Und da haben wir diese Entscheidung getroffen und tatsächlich nicht einfach nur ein Redesign gemacht, sondern einen kompletten Relaunch.

00:32:12: Das heißt, jede Zeile Code in der neuen Software, die wir diesen Januar gelauncht haben, ist neu.

00:32:18: Und das war schon ein großer Schritt.

00:32:20: Was war das Begrenzende?

00:32:22: Das war ja irgendwo KI und die Entwicklung von KI hat die Plattform einfach das nicht hergegeben und wollte dir nicht einfach nur Stückchen für Stückchen drauf an- oder

00:32:31: andocken, sage ich jetzt einmal und das irgendwie, darf man sich das vorstellen?

00:32:39: Du kennst Frankenstein.

00:32:42: Frankenstein ist ein Konstrukt, und ich sehe das total positiv jetzt, aber ich nutze das einfach als Bild, das aus ganz, ganz vielen Elementen zusammengebastelt im Ganzen schon

00:32:52: funktioniert, aber nirgends so richtig perfekt ist.

00:32:56: Und das haben wir ein Stück weit geschaffen.

00:32:57: Wir haben eine Software geschaffen, die ganz, ganz nah am Kunden orientiert gebaut wurde, aber irgendwann eher von Add-ons gelebt hat als von einem richtigen

00:33:08: reibungslosen Flow und das möchtest du.

00:33:10: möchtest, wenn wir jetzt über User Experience sprechen, du möchtest einen lockeren Flow haben.

00:33:15: Die Leute müssen sich wohlfühlen und es darf sich nicht so anfühlen, als wäre es angedockt.

00:33:21: Es muss sich einfach natürlich anfühlen, ist genauso, wie wenn du zum Joggen gehst.

00:33:25: Du möchtest einfach einen sauberen Flow in deinem Gang haben und nicht jedes zweite Mal stolpern.

00:33:29: Und da wollten wir weg davon.

00:33:30: Unsere Software hat super funktioniert.

00:33:31: Wir hatten ganz tolles Feedback von unseren Kunden, aber wir wollten einfach einen Schritt weiter gehen und gesagt, bevor wir jetzt beginnen,

00:33:37: diese alte Codebase, und da sind wir jetzt kurz technisch, wenn du über fünf Jahre lang Codebase aufbaust, dann baust du auch Legacy auf und Legacy heißt ein Klotz am Bein.

00:33:48: Und diesen Klotz am Bein wollten wir ein Stück weit loswerden und haben einfach einen kompletten Relaunch geplant und sind es auch sicherlich anders angegangen als vielleicht

00:33:57: andere Unternehmen das tun.

00:33:58: Wir haben extra einen UX Designer engagiert, extern, wir haben über 30 Kunden Interviews geführt und Fragen gestellt wie, was gefällt euch gut?

00:34:07: Und was, sorry, von meinem Englisch, was fuckt euch ab?

00:34:11: Also was findet ihr an unserer Software richtig, richtig schlecht?

00:34:14: Sagt uns das bitte, weil deshalb sprechen wir.

00:34:16: Und da sind Sachen auf die Oberfläche gekommen, paar davon wussten wir, aber andere, das war uns einfach nicht bewusst, dass unsere Software an der Stelle eher ein Verhinderer als

00:34:25: eine Ermöglicher ist.

00:34:26: Und das willst du ja nicht.

00:34:28: Und ich glaube, diese Kundennähe war ein absolut wesentlicher Schritt dabei, weil eine Software neu zu bauen ist nicht das Problem.

00:34:37: Aber eine Software neu zu bauen und sie besser zu machen, das ist die Herausforderung.

00:34:42: Und ich glaube, haben unsere Kunden uns auch echt viel Zeit geschenkt, uns da Zeit investiert und ganz tolle Insights gegeben und drumherum kamen wir dann mit den

00:34:51: innovativen Ideen und daraus ist die neue Software entstanden, die wir natürlich auch nicht einmal lauschen und dann bleibt sie so, sondern auch die entwickelt sich jetzt mit

00:35:00: einem riesen Tech Roadmap jeden Monat weiter.

00:35:03: Also gerade letzte Woche haben wir ein riesen Paket gelauncht mit

00:35:06: fünf komplett neuen Features, die der Kunde jetzt auf einen Schlag zur Verfügung hat.

00:35:11: Ihr sagt ja auch, ihr seid Fully AI Software, oder?

00:35:15: Also in diese Richtung, dass ihr nicht nur ready seid, sondern...

00:35:22: Also ich bin ja ganz ehrlich zu dir, ja das sind wir, aber es muss nicht überall KI rein, wo KI möglich ist.

00:35:31: Ich bin kein KI Jünger, der blind der Technologie folgt, sondern ich schaue schon, ob eine Lösung mit oder ohne KI mehr Sinn macht.

00:35:40: Und auch in meiner Seminarei sage ich immer, es ist nicht am Ende egal, ein Arbeitsergebnis durch KI oder durch einen manuellen Klick erzeugt wurde, Hauptsache das

00:35:50: Ergebnis ist gut.

00:35:52: Und mit der Maßgabe gehen wir dann ein Stück weit ran.

00:35:54: Also wir schauen uns einzelne Features, einzelne Herausforderungen an, die der Kunde hat und überlegen uns, ist das jetzt das nächste KI-Feature oder brauchen wir einfach nur ein

00:36:02: cooles Interface, das mit drei Klicks das Problem auch löst.

00:36:05: Also ich glaube, da muss man einfach differenzieren.

00:36:08: Man neigt dazu natürlich nur noch über KI zu sprechen.

00:36:11: Es gibt aber noch einen ganz wesentlichen Bestandteil von der Software und der heißt Zuverlässigkeit.

00:36:18: Also ich brauche eine robuste Software.

00:36:20: die auch unter Stress, das heißt, ein User unerwartete Dinge tut, funktioniert.

00:36:26: Eine Software, sehr vertrauenswürdige und nachhaltige Ergebnisse liefert, das heißt, Ergebnisse, die ich wiederholen kann.

00:36:33: Und da ist KI nicht immer der beste Weg.

00:36:35: Also man muss schon differenzieren, wann macht es Sinn, wann nicht.

00:36:38: Ja, wir sind voll nicht nur KI ready, sondern wir haben auch überall dort, wo es Sinn macht, KI drin.

00:36:44: Manchmal sieht es der Kunde und manchmal sieht das gar nicht, weil es vielleicht eine Datenverarbeitung im Hintergrund ist.

00:36:50: die einfach mit KI, mit einem Machine Learning Algorithmus viel besser funktioniert, als wenn es der User selber machen würde.

00:36:56: Und da merkt man auch viele Menschen, die über KI sprechen, sprechen sofort über generative KI, über Large Language Models und vergessen, dass KI noch sehr, sehr viel mehr

00:37:05: ist.

00:37:06: Ist vielleicht nicht so fancy und nicht so breit getreten in der Presse, aber da steckt auch wirklich für uns als Softwarehersteller ein brutaler Mehrwert, den der Kunde gar

00:37:15: nicht wahrnimmt.

00:37:16: Wie habt ihr das organisiert?

00:37:17: Ihr habt ja im Prinzip das alte Produkt ja auch noch im Laufen lassen.

00:37:22: Ihr habt parallel das neue entwickelt seitens des Start-ups, Cashflow finanziert.

00:37:27: Ich meine, ihr habt euch Business Angel mit reingehört.

00:37:30: Wie funktioniert sowas?

00:37:31: Wie kriegt man sowas gewuppt?

00:37:32: Weil so eine Entwicklung einer neuen Software kostet ja Zeit, Geld, Ressourcen.

00:37:38: Wie habt ihr das gewuppt?

00:37:43: frage ich mich auch manchmal.

00:37:44: kann es ehrlich sagen.

00:37:47: Es hat funktioniert bis zum heutigen Tag und ich gehe davon aus, dass es auch noch weiter funktionieren wird.

00:37:53: Es war schon ein ziemlicher Spagat.

00:37:54: Also wir haben dafür das Tech-Team verdoppelt.

00:37:57: Wir haben, wie du sagst, die alte Software natürlich am Laufen gelassen, weil wir können dem Kunden natürlich nicht den Risiko aussetzen, dass er bis zum Tag X auf alt und alt und

00:38:06: bewährt läuft und dann auf einen Schlag auf eine neue Software kommt, die er nicht kennt, die vielleicht nicht ausgereift ist.

00:38:13: Und wo der User, und das ist ja der häufigste Problem, der User vielleicht ein Problem bei der Adoption hat, also er sich einfach nicht darin zurechtfindet.

00:38:20: Und deswegen haben gesagt, wir machen die Fasten-Übergang, die alte Software läuft noch weiter, die neue läuft an, die Kunden dürfen die neue Software kennenlernen, da einfach

00:38:27: reibungslos reinzukommen.

00:38:28: Das ist die Kundenseite.

00:38:30: Für uns als Unternehmen, wie wuppen wir sowas?

00:38:34: Ich glaube, ein nicht fremdfinanziertes Unternehmen, so wie wir, also ein Unternehmen, das sich selber aus dem Cashflow finanziert, hat einen entscheidenden Vorteil.

00:38:43: Es geht sehr viel vernünftiger mit Geld um.

00:38:47: Ich hoffe, dass diese Aussage auch in fünf Jahren für uns so noch stimmt, dass wir die richtigen Entscheidungen treffen.

00:38:51: Man trifft auch viele Entscheidungen.

00:38:53: Aber wenn du jeden Euro erst mal verdienen musst, den du ausgibst, triffst du auch sehr, sehr viel effizientere Entscheidungen.

00:39:00: Das heißt, du gehst nicht mit einem Feature bis ans Ende der Skala, sondern du gehst mit dem Feature dahin, was notwendig ist, was der Kunde wirklich als Mehrwert wahrnimmt.

00:39:11: Man kann dann nochmal über diese 80 % hinaus die letzten 20 % versuchen reinzudrücken, aber die laufen dann ins ineffiziente.

00:39:20: Das heißt kurzum, ich glaube die Situation, die wir haben, die stellt uns jeden Tag vor eine Herausforderung, nämlich funktioniert dieser Spagat zwischen wir entwickeln ein

00:39:30: Produkt komplett neu, während wir eigentlich ein laufendes Unternehmen zu betreiben haben und wie groß ist der Mehrwert dann, wenn die neue Software da ist.

00:39:39: Und erkennt den Kunden das.

00:39:40: Also diesen Spagat zu gehen, das ist eine tägliche Herausforderung.

00:39:43: Ist so.

00:39:44: Es funktioniert.

00:39:46: Momentan bin ich sehr glücklich darüber.

00:39:48: Aber ich weiß auch, dass zum Beispiel bei uns im Unternehmen einige wirklich eine extra Meile gehen, weil wir so ein kleines Team sind.

00:39:54: Wenn ich die Software dann Technikern, ITlern zeige, die sind sehr überrascht, wie viel wir mit diesem kleinen Team schon erreicht haben im Sinne von Komplexität und auch

00:40:04: Reifegrad.

00:40:06: Beispielsweise haben wir auch parallel zu diesem Redesign ISO-Zertifizierung gemacht für unsere Software.

00:40:11: Also auch im Parallelflug.

00:40:14: Also das sind schon ein paar Dinge dabei gewesen, wo ich sage, das waren intensive zwölf Monate, die letzten.

00:40:19: Aber ihr habt euch ja Business Angel reingeholt.

00:40:23: Welche Rolle haben die dann gespielt?

00:40:24: Waren die notwendig auch, dass ihr sagt, okay, das ist der Anschub gewesen, dass wir überhaupt mal vielleicht noch ein, zwei Entwickler einstellen oder das Entwicklerteam

00:40:33: verdoppeln und so weiter und so fort?

00:40:36: So eine Unternehmung funktioniert ja in Wellen.

00:40:38: Und tatsächlich, die Business Angels haben wir in einer Welle vor dem Redesign reingeholt.

00:40:43: Das heißt, zwei Jahre zuvor, da ging es eher um Vermarktung der alten Software.

00:40:48: Das heißt, da war die Idee des Relounges noch gar nicht gegeben.

00:40:51: Das heißt, diese Gelder, die wir damals eingeholt haben, haben vor allem vieles Wachstum, das wir dann erreicht haben, um die 1 Million Euro Umsatzgrenze zu überschreiten.

00:40:59: Dafür war das Geld genutzt.

00:41:01: Das heißt, mehr Vertrieb, mehr Vermarktung, natürlich auch die Legacy nach vorne zu bringen.

00:41:05: Tatsächlich, der Relaunch selbst ist rein aus dem Cashflow finanziert.

00:41:10: Also in der nächsten Welle sozusagen.

00:41:13: Okay.

00:41:14: Und bevor wir dann Richtung, ja jetzt sag mal, auch EI noch einmal eintauchen, was hat euch denn eigentlich überrascht, was ist gut gelaufen, was ist schlecht gelaufen beim

00:41:24: Re-Launch?

00:41:24: Wo sagst du, okay gut, da hätte man ein bisschen was anderes machen sollen, das wäre eigentlich ganz nicht schlecht gewesen oder?

00:41:30: Das war eigentlich, wow, es ist besser gelaufen als erwartet.

00:41:34: Also ganz viele Dinge natürlich und wirklich im täglichen.

00:41:37: Also du siehst eine Sache, du nimmst dir vor ein Produkt oder eine Vision umzusetzen und tatsächlich startet das alles auf einem großen Flipchart, wie man das so oldschool macht,

00:41:47: mit einer Produktvision, wie muss unser Produkt anders aussehen.

00:41:50: Und dann involvierst du dein Team irgendwann und nicht nur dein Management Team, den Creory beispielsweise.

00:41:56: Das ist eine Entscheidung, die wir gemeinsam getroffen haben, sondern auch unser Produkt Team und dann natürlich auch das Design Team.

00:42:01: So und da beginnen dann in der Regel

00:42:03: Die Probleme, weil so eine Vision auf einem Flipchart sieht super aus.

00:42:08: Die Vision dann in funktionierende Software zu überführen, ist eine echte Herausforderung.

00:42:12: Und da sind sicherlich viele Dinge schiefgelaufen.

00:42:14: Ich erinnere mich an eine ganz intensive Diskussion im letzten Oktober, es darum ging, unser erstes großes KI-Feature online zu stellen.

00:42:23: Da waren wir noch nicht live.

00:42:24: Das heißt online heißt in unserer Testvariante.

00:42:26: Da hatten wir auch schon Kunden, die getestet haben ganz nebenbei.

00:42:29: Und da ging es eben darum, das erste KI-Feature, da ging es genau das Thema

00:42:33: Bedarfsbeschreibung automatisiert zu erstellen.

00:42:37: das war ein absoluter Fehlstart.

00:42:39: Es hat nicht funktioniert.

00:42:41: Die KI ist jedes zweite Mal ausgestiegen und das ist natürlich keine gute Quote.

00:42:46: Fünf von zehn Versuchen fehlschlagen.

00:42:49: Dann haben wir das optimiert.

00:42:50: Dann waren sieben von zehn Versuchen gut.

00:42:52: Kommt die IT zu mehr?

00:42:53: Wir sind jetzt viel besser.

00:42:54: Sieben von zehn Versuchen funktionieren.

00:42:55: Das können wir nicht dem Kunden schippen.

00:42:58: Also der Kunde akzeptiert nicht, dass 30 Prozent der Vorgänge nicht funktionieren.

00:43:02: Und da sind wir dann in ganz tiefe technologische Diskussion eingestiegen, die tatsächlich auch intern zu einer, ich würde fast schon sagen, zu einem Konzeptstreit geführt hat.

00:43:13: Und die haben wir erst fünf Monate später gelöst.

00:43:16: Das heißt, es gab zwei Stoßrichtungen, wie man das lösen kann.

00:43:20: Wir haben uns dann für die technische, sage ich jetzt mal, für die wir machen es mit aus eigener Kraft Variante entschieden.

00:43:28: Es gab stimmende Unternehmen, die

00:43:30: eher in die Richtung gehen, lass uns was am Markt suchen, lass uns schauen, ob sie diese Technologie nicht schon fertig gibt.

00:43:35: Die waren sehr stark, diese Stimmen.

00:43:37: Und die haben wir da auch zur Seite gelegt und vier, fünf Monate später haben festgestellt, es gibt was Besseres am Markt.

00:43:43: Das gab es auch schon vor fünf Monaten und wir hatten uns sehr viel Ärger sparen können.

00:43:46: Also das sind einfach so Lessons learned.

00:43:49: In der Industrie spricht man auch von The Bitter Lesson.

00:43:52: Da gibt es einen ganz interessanten Artikel online darüber von Rich Sutton.

00:43:55: Wer sich dafür interessiert, lohnt sich es zu lesen.

00:43:58: Dass man manchmal, wenn man sich verrennt in eine Problematik, aber selbstbewusst genug ist, sie lösen zu wollen, man noch tiefer in dieses Rabbit Hole kommt und dann tatsächlich

00:44:08: in eine Sackgasse landet.

00:44:09: Und das uns passiert, ich glaube, wir haben dort sicherlich anderthalb Mann Monate verschwendet, vielleicht sogar zwei, in die Richtung, die wir sehr, sehr viel schneller

00:44:18: hätten lösen können.

00:44:19: Das ist jetzt einfach nur mal sinnbildlich dafür, was nicht funktionieren kann, was funktioniert hat.

00:44:24: Und das sehe ich jetzt bei unseren Kunden.

00:44:26: dass wir beispielsweise mit dem Januar-Lounge, und das war echt eine Überraschung, direkt über 50 Prozent mehr Adoption bei unseren bestehenden Kunden hatten.

00:44:34: Also wir haben die Nutzungshäufigkeit, Volumen gemessen vor dem Lounge und nach dem Lounge, und da sprang das tatsächlich schon im ersten Monat auf plus 50 Prozent.

00:44:45: Und das war schon so die Bestätigung.

00:44:47: Also irgendwas haben wir trotz der Probleme richtig gemacht.

00:44:51: Ist es auch auf dem Level geblieben oder was?

00:44:54: Januar einfach nur mal neugierter, wir probieren es mal.

00:44:57: Es nimmt tatsächlich weiter zu.

00:44:59: Wir sehen, dass auch Kunden, die davor sehr vorsichtig waren, die bestehende Kunden waren, die aber wirklich nur mit exotischen Themen bei uns auf der Plattform unterwegs waren,

00:45:08: jetzt die Software im Alltag nutzen.

00:45:10: Genau da wollten wir hin.

00:45:11: Wir wollten eine Software bauen, die wirklich für den User das Alltagstool ist.

00:45:16: Das Tool Nummer eins.

00:45:17: Wir sprechen ja bei unseren Usern hauptsächlich von Einkäufern, Einkäuferinnen aus dem Dienstleistungsbereich, also die Dienstleistungen einkaufen.

00:45:24: Die machen natürlich sehr viel mehr.

00:45:26: als nur Ausschreibung.

00:45:29: Aber immer dann, wenn es um Sourcing-Themen ging, sollen die Kunden zu uns kommen und das erreichen wir jetzt.

00:45:34: Also wir werden jetzt viel mehr zum Alltagstool, wo wir davor mit der Legacy sicherlich noch eher in einem exotischen Bereich unterwegs waren.

00:45:42: Kommen wir nochmal zurück zum Thema KI.

00:45:43: Ihr nutzt ja KI.

00:45:45: Es ist jetzt quasi KI-Software, Folie-AI-Software.

00:45:50: Welche Rolle spielen da bei euch auch Agenten?

00:45:54: Ich kann mit KI gewisse Sachen lösen, aber welche Rolle spielen da dann auch konkret die Agenten?

00:45:59: Ja, Agenten sind zum einen natürlich ein absolutes Hype-Thema.

00:46:02: Also in anderthalb Jahren ist das Thema Generative AI ein bisschen in Hintergrund gekommen und das Thema Agentic AI ist nach oben gekommen.

00:46:10: Das sieht man auch auf allen Messen etc.

00:46:12: Dass diese Begrifflichkeit natürlich jeder spielt.

00:46:15: Wir intern nennen das nicht Agenten, weil wir uns mit einer anderen Philosophie da ein bisschen davon abheben wollen.

00:46:21: Ich versuch's dir mal zu erläutern.

00:46:23: Wenn man die Gruppe der KI-Unterstützer mal in zwei

00:46:27: Parteien einteilen würde und es gibt wahrscheinlich viel mehr, aber ich mache es mir jetzt einfach für die Erklärung hier.

00:46:33: Und die eine Gruppe ist auf dem Dampfer Agente.Gi.

00:46:38: Das heißt, du kannst in deinem Arbeitsalltag viele Agenten integrieren und die helfen dir bei kleinen Aufgaben und machen diese kleinen Aufgaben effizienter.

00:46:46: Versus die andere Gruppe, die auf dem anderen Schiff sitzt, die sagt, naja, diese Agente.Gi, die finden wir eigentlich gar nicht so gut.

00:46:53: Ganz nebenbei sind wir auf dieser Schiene unterwegs.

00:46:59: Nur Agenten zu haben schafft zwar kleine Insellösungen, die für sich sehr gut funktionieren, aber eigentlich möchtest du den Gesamtprozess intuitiv unterstützen mit KI.

00:47:11: Ob da jetzt ein Agentenlabel oben drauf steht oder ob ich jetzt noch mal schnell einen Co-Piloten oder einen Checibidimus, das ist nicht das es geht.

00:47:20: Es geht darum, den Prozess abzufahren und der ist im Hintergrund unterstützt von KI.

00:47:27: Wir gehen da ein bisschen weg von diesem Bild und ich gehe jetzt mal in die alte Welt vor KI, vielleicht sogar in die alte Welt vor Computern.

00:47:36: Wenn du dir für die Grundrechenarten vier Taschenrechner auf den Schreibtisch legst, ein für plus, minus, mal und geteilt, dann funktionieren die natürlich sehr gut für diese

00:47:45: einzelnen Rechenarten.

00:47:47: Aber ist es wirklich effizient, sich für jeden kleinen Arbeitsstritten in eigenen Agenten zu bauen oder bauen zu lassen?

00:47:53: Und die Frage ist, wie skalierbar ist das für große Organisationen?

00:47:56: Wir arbeiten mit großen Organisationen, deswegen glauben wir eher an Integrity-Prozesse und nicht an individuelle Arbeitsplatzoptimierungen.

00:48:04: Da würde ich einen bestimmten Bereich der Agenten eher vororten.

00:48:08: Deswegen gehen wir eher in die Vision, dass KI ein integrativer Bestandteil sein muss, teilweise sogar unsichtbar, weil es wie vorhin schon erwähnt eigentlich egal ist, ob ein

00:48:18: Ergebnis mit KI erzeugt wird oder nicht.

00:48:20: Hauptsache, das Ergebnis ist gut.

00:48:22: Du hast ja auch im Vorgespräch den Begriff des Schweizer Taschenmessers gebracht bei dem Thema, dass der generalistische Agent, was kann ein generalistischer Agent sehr gut und an

00:48:37: welcher Stelle braucht es vielleicht auch noch spezialisiertes Werkzeug.

00:48:40: Ihr differenziert das sehr stark, wenn ich das richtig in Erinnerung habe.

00:48:44: Ja genau, auch beispielsweise in unserer Software gibt es natürlich, bleiben wir bei dem Griff, den du reinbringst, Agenten, die ähnlich eines Chats mit einem Interface, das sehr

00:48:53: offen ist, sehr generalistisch unterwegs ist, den User unterstützt.

00:48:56: Aber es gibt auch spezialisierte KI-Tools.

00:48:58: Und das Schweizer Taschenmesser Beispiel, du mich gerade erinnerst, ist eben das, ja du hast einem Schweizer Taschenmesser auch eine Säge, die ist ungefähr siebeneinhalb

00:49:06: Zentimeter lang und ja du kannst dann auch einen armstarken Ast mit durchsägen.

00:49:12: Aber hättest du einen großen Fuchsschwanz gehabt, der spezialisiert ist auf Sägen von Bäumen, dann wärst du damit viel schneller gewesen.

00:49:18: Was möchte ich damit sagen?

00:49:20: Ich glaube, es ist die Hürde, einen generalistischen Agenten einzusetzen, ist sehr gering, deswegen ist das super attraktiv und ich kann das vollkommen nachvollziehen.

00:49:27: Wir tun es ja intern auch im Unternehmen für bestimmte Tätigkeiten.

00:49:31: Wenn ich aber hochkomplexe Zusammenhänge analysieren möchte, wieder Decision Intelligence fördern möchte für einen Bereich wie den Dienstleistungseinkauf, dann bin ich ganz klar,

00:49:42: auf der Ebene Spezialisierung.

00:49:44: Und da hilft mir ein generalistischer Agent leider nur bedingt.

00:49:49: Da muss ich dann in Daten Benchmarks reingehen.

00:49:52: Ich muss live Daten ziehen können.

00:49:54: Ich muss sehr komplexe Zusammenhänge auch visualisieren können auf einem Interface.

00:49:58: Unsere Bildschirme haben alle einen begrenzten Platz.

00:50:01: wenn die Hälfte des Platzes mit dem Chat verbraucht wird, weil das der generalistische Agent vielleicht mitbringt, dann reicht mir das nicht, wenn ich ein analytischer Einkäufer

00:50:10: bin, der vielleicht gerade

00:50:12: die Preise von dem SAP Projekt analysieren und vergleichen.

00:50:15: Also ich bin eher Team Spezialisierung und dafür aber gut und nicht Schweizer Taschenmesser.

00:50:24: Man kann alles irgendwie damit probieren, aber so richtig Spaß hat man damit nicht.

00:50:29: Jetzt eine Frage, die ich da gerne stelle, ist auch, wenn ihr mit Agenten arbeitet, was ist für euch ein Agent?

00:50:35: Weil es ist ja ein Wort, das wird herumgeschmissen wie, ja, das ist halt der nächste Hype und zack, zack, zack und wir machen alles mit Agenten etc., pippi.

00:50:43: Was darf sich jetzt ein Unternehmer, Unternehmerin vorstellen, wenn du sagst, ja, wir haben da Agenten und die machen dieses und jenes?

00:50:50: Weil manchmal habe ich das Gefühl, ist ja oftmals in so Softwaren, wo ich denke, okay, das ist einfach nur ein Prozessablauf und ich sind eins, weil

00:50:59: Dinge drinnen, dann mit Jenny R.

00:51:01: gelöst werden, aber dass der dann das Tool wirklich aktiv anwendet, nochmal selber schleifen dreht, etc., ist oftmals nicht drinnen.

00:51:09: Wie ist das für euch?

00:51:10: Was ist für euch wirklich ein Agent?

00:51:13: Ja, also da gibt es natürlich eine technische Definition und eine, die der Kunde wahrnimmt.

00:51:18: wenn man es technisch oder aus Blick des Software-Anbieters sich anschaut, dann ist ein Agent erst mal ein Stück Software, das dem User eine bestimmte Aufgabe entweder abnimmt

00:51:28: oder erleichtert.

00:51:29: Also im Endeffekt wie ein virtueller Kollege, der neben dir sitzt und den Aufgabenbereich eben abdeckt.

00:51:35: So das ist erst mal so die Idee, die du als Software-Anbieter hast, wenn du einen Agenten bauen möchtest.

00:51:42: Im Markt

00:51:43: werden Agenten häufig gleichgesetzt mit dem, was User in ChatGPT, Co-Pilot und anderen Chat-Umgebungen, die auf großen Sprachmodellen aufbauen, nutzen.

00:51:53: Das heißt, das ist ein generischer Chat und auf Basis dieses Chats kann ich mir einen Agenten bauen.

00:51:58: Was macht den Agenten in diesem Umfeld aus?

00:52:00: Ein User baut sich einen Standardprompt, gibt diesem Agenten Kontext oder fügt diesem Agenten gegebenenfalls noch Daten, sogenanntes Wissen hinzu.

00:52:09: So werden Agenten häufig im Geschäftsalltag genutzt.

00:52:13: Wenn man Agenten jetzt in eine bestehende Software integrieren möchte, dann sieht das Ganze natürlich ein bisschen anders aus.

00:52:19: Warum?

00:52:19: Weil so eine Software bringt ja schon sehr viel im Kontext mit.

00:52:22: Die Software bringt den Kontext mit, wie sie funktioniert.

00:52:26: Das kann ein Chatchy Pt oder ein Co-Pilot nicht ohne weiteres, weil es da nicht zwangsweise Schnittstellen in diese Software hineingeht.

00:52:34: Das heißt, wir gehen eigentlich weg von diesem agentischen Begriff.

00:52:38: weil er eben besetzt ist durch diese kleinen Taschenrechner, die sich die Menschen virtuell auf ihre Desktops leben, um kleine Probleme zu lösen.

00:52:46: Wie gehen ihr hin und sagen, es ist ein KI-Assistent oder es ist ein KI-Feature, das integrativ im Prozess ist?

00:52:51: Also ich glaube, da geht es so bisschen darum, wegzugehen von ich überlasse es dem Mitarbeiter selbst, sich Agenten zu bauen und sein Arbeitsumfeld zu optimieren, hinzu ich

00:53:03: schaffe eine Lösung, die wirklich in meiner kompletten Organisation

00:53:07: Egal wie erfahren der Mitarbeiter ist, egal in welcher Weltregion dieser Mitarbeiter sitzt und auf welcher Sprache reagiert.

00:53:14: Ich schaffe eine Lösung, die skalierbar ist für die Organisation.

00:53:17: Und da glaube ich dran, dass es der nächste Schritt ist, den die Firmen erkennen werden, dass die individuelle Arbeitsplatzoptimierung mit kleinen Agenten gut ist, aber nicht

00:53:27: skalierbar.

00:53:29: Und wenn man skalierbar sein möchte, muss man eben auf Solutions gehen, die wirklich Prozesse komplett abbilden.

00:53:36: Jetzt hast du auch am Anfang das ganze Thema Decision Making angesprochen.

00:53:44: Inwiefern unterstützen eure Agenten da das Decision Making?

00:53:49: Und vor allem auch dahingehend, weil es ja auch immer wieder die Diskussionen gibt, so schön manche Agenten hat, die gewisse Entscheidungen treffen und so weiter und so fort,

00:53:57: aber wer übernimmt denn am Ende die Verantwortung?

00:54:01: Weil der Einkäufer wird es nicht übernehmen, wenn der Agent sagt, nimm diese und jenen und dann geht es in die Hosen.

00:54:07: Absolut.

00:54:08: Also Decision, Intelligence und Verantwortung würde ich kurz für die Erklärung trennen.

00:54:11: Bleiben wir bei dem Thema Entscheidungsfindung.

00:54:14: Wenn du dir diesen Prozess, ich habe den von Source to Contract bezeichnet, wenn du diesen Prozess vor Augen führst, dann ist es eine Perlenkette von Entscheidungen.

00:54:23: es einfach zu machen, sagen wir mal, das sind zehn wesentliche Entscheidungen in diesem Prozess.

00:54:26: Das beginnt irgendwo vorne, dass jemand sagt, ich brauche, also der Bedarf entsteht, hinzu, ich entscheide mich für die Bedarfsdefinition, hinzu, ich entscheide mich für

00:54:36: Dienstleister.

00:54:37: und so weiter und so fort bis zum Ende, wo jemand sagt, ich entscheide mich dafür, dass dieser Dienstleister jetzt den Vertrag bekommt.

00:54:43: Das heißt, du hast eine Perlenkette an Entscheidungen und davon gibt es welche, die kannst du mit KI sehr, gut unterstützen.

00:54:50: Dienstleisterauswahl.

00:54:52: Wenn du einer KI, wie sie in unserer Software integriert ist, einen Kontext gibst, also wenn du der KI sagst, wer du bist, Firmenname, Firmenhintergrund, Firmensituation, was du

00:55:04: brauchst, Thema, zum Beispiel Marketing,

00:55:07: Neue Marketingstrategie für ein Markteintritt in Spanien könnte so ein Kontext sein und auch deine Ziele näher beschreibst.

00:55:14: Dann kann die KI viel schneller als es du mit Google machen kannst, dir Dienstleister vorschlagen und nicht nur sie anzeigen, sondern dir auch erklären, warum diese

00:55:23: Dienstleister passend sind für dieses Projekt.

00:55:26: Und du bist jetzt vielleicht kein Spezialist für den spanischen Markt, hast aber die Aufgabe bekommen, den spanischen Markt die Marketing Agentur zu finden.

00:55:33: Und das ist genau das, was KI da leisten kann.

00:55:35: kann diese Wissenslücke, die du nicht hast, füllen.

00:55:38: Es kann diese Unmöglichkeit für dich als als Individu, den kompletten Markt kennenzulernen, trotz Google, trotz Suchmaschinen.

00:55:48: Da kann KI dich massiv unterstützen und sagen, schau mal, du musst dir gar nicht den kompletten Markt anschauen.

00:55:52: Ich habe das schon für dich getan.

00:55:54: Ich gebe dir einen Vorschlag.

00:55:55: Diese zehn Dienste sind wirklich passend und ich erkläre dir auch warum.

00:55:59: Das heißt, wenn der

00:56:02: dann später die Verantwortung übernehmen muss, kann er das viel leichter, wenn die KI nicht einfach nur ein Ergebnis gibt, sondern wenn die KI auch erläutert, nachvollziehbar

00:56:13: darstellt, warum sie diesen Vorschlag macht.

00:56:15: Und da sind wir genau bei dem Punkt Decision Intelligence.

00:56:18: Eine Entscheidung muss nicht immer automatisiert werden.

00:56:22: Aber ein guter Vorschlag mit einer guten Herleitung ist sehr viel wert, dass du als User am Ende sagst,

00:56:27: Die Entscheidung kann ich jetzt guten Gewissens treffen und ich verantworte auch die Auswahl dieses Lieferanten.

00:56:32: Also kurzum vielleicht die Frage in einem Satz zu beantworten.

00:56:35: Auch bei uns trägt am Ende immer noch der Mensch die Verantwortung.

00:56:41: Welche Hausaufgaben müssen denn die Unternehmen dann noch gemacht haben, dass die KI auch sauber funktioniert?

00:56:48: Das hängt ein bisschen davon ab, wo das Unternehmen natürlich steht.

00:56:51: Also wir sehen vor allem bei IT-Abteilungen häufig noch das Problem, dass die IT-Abteilungen aufgestellt sind in einer Welt, wo SaaS, Software as a Service, so wie wir

00:57:02: sie anbieten, neu war.

00:57:04: SaaS gibt es seit 10, 15 Jahren.

00:57:06: ist eine etablierte Technologie, mit der man Software anbieten kann.

00:57:09: Aber viele IT-Abteilungen leben noch in einer älteren Welt, wo mit großen Lastenheften, Implementierungszeiträumen von 6, 12 oder 18 Monaten Arbeit und großen Budgets

00:57:18: Wir als Unternehmen haben diese Welt nie betreten und haben sie damit vom ersten Tag ab hinter uns gelassen.

00:57:24: Aber die Unternehmen sind da teilweise noch nicht.

00:57:26: Die denken noch in diesen komplexen Strukturen, machen sich aus meiner Sicht dadurchs Leben natürlich auch ein bisschen schwer und treffen Entscheidungen ganz häufig auf dieser

00:57:33: Ebene.

00:57:34: Jetzt kommen wir und der Markt mit dem Thema KI noch dazu.

00:57:38: Das heißt nicht nur die Information, du kannst heute Software innerhalb von eines Tages live schalten und deine komplette Organisation darf sie nutzen.

00:57:47: Du brauchst keine monatelange Implementierung, die 100.000 EFN Euro kostet.

00:57:51: Zusätzlich noch die Information.

00:57:53: Und ganz nebenbei funktioniert diese Software mit KI.

00:57:55: Ja, wir wissen, es gibt Datenschutzbedenken darüber.

00:57:58: Die können wir beantworten.

00:58:00: gibt verschiedene Standards, denen wir folgen.

00:58:01: Nicht nur die ISO-Zertifizierung hilft uns da, sondern auch andere Themen, um klar darzulegen, dass es alles sicher ist, was da getan wird.

00:58:08: Aber diesen Komplex überhaupt einzuordnen in Unternehmenskontext ist tatsächlich nicht so einfach.

00:58:13: Die Unternehmen tun sich schwer.

00:58:16: auch da vielleicht mutige und schnelle Entscheidungen zu treffen für innovative Software.

00:58:21: Da sehe ich eher das Problem.

00:58:22: Die KI als solche funktioniert.

00:58:24: Der Kontext ist da.

00:58:26: Es geht eher darum, sind die Unternehmen bereit und offen, diese neuen Technologien wirklich in dieser Breite anzuwenden?

00:58:35: Ich gebe dir kurz ein Beispiel, das es vielleicht ganz gut darstellt.

00:58:38: Ich in einer Diskussion mit einem angehenden Kunden, das ist immer nach wie vor eine Diskussion.

00:58:42: Und es ging darum, dass wir natürlich

00:58:45: unsere KI mitbringen mit unserer Software.

00:58:48: Und dann sagte mir der IT-Leiter in einem Folgegespräch, dass sie aktuell eine Policy fahren, in der sie keine Fremd-KI nutzen dürfen.

00:58:56: Was okay ist für mich, sind KI-agnostisch, das heißt wir können verschiedene Modelle nutzen, wir können auch Kundenmodelle einnehmen.

00:59:03: Ich habe das aber hinterfragt, und ich dachte, okay, wenn ihr keine Fremd-KI verwenden dürft, was nutzt ihr denn für eure Agenten?

00:59:09: Chat GPT war die Antwort.

00:59:11: Und dann

00:59:13: Ich habe die Frage nicht gestellt, aber sie ging mir natürlich durch den Kopf.

00:59:16: Ist Checipti nicht auch eine Fremd-KI?

00:59:20: Mir hat das nur gezeigt, da einfach eine gewisse, ich nenne es jetzt mal Überforderung, aber einfach noch nicht die volle Bereitschaft da ist und das liegt vielleicht auch gar

00:59:29: nicht in der IT-Abteilung.

00:59:31: Ich möchte gar kein IT-Bashing betreiben, sondern es geht vielleicht einfach darum, dass die Unternehmen in Summe da noch gar nicht darauf vorbereitet sind.

00:59:38: Also ich glaube, die Software ist heute weiter und die Technologie ist heute deutlich weiter als das.

00:59:43: was Unternehmen tatsächlich daraus machen.

00:59:46: Okay.

00:59:48: Was mir jetzt noch so in den Kopf gekommen ist, wenn ich sage, okay, ich komme zu euch, ich möchte es nutzen und die KI schlägt mir was vor.

00:59:57: In der Vergangenheit war SEO-Optimierung ja ganz wichtig, dass Webseiten vorneauf poppen.

01:00:02: Jetzt geht es in die Richtung, halt dann die ganzen Geni-Eyes, auch gewisse, dass man da auffindbar ist.

01:00:09: Wie stellt sich sicher, dass objektiv

01:00:15: die drei besten spanischen Marketingagenturen angezeigt werden und nicht die, die das am geschicktesten gemacht haben.

01:00:25: Ja, das ist eine echte Herausforderung.

01:00:28: Die Problematik liegt darin, dass wir natürlich mit KI auf zwei Datentöpfe zugreifen.

01:00:33: Der eine Datentopf ist das, was öffentlich zugänglich ist, also das, im Internet steht.

01:00:38: Das baut sich zusammen aus dem einen Teil, im Sprachmodell drinsteckt, den können wir sowieso nicht beeinflussen, und dem anderen Teil, der über Websearch, also online, zur

01:00:46: Verfügung steht.

01:00:47: Das heißt, da ist es schon so, dass der, lauter schreit, erstmal gehört wird.

01:00:54: Das kann auch kein Algorithmus dieser Welt nivellieren, dass vielleicht der kleine Spezialist in Spanien, der das perfekt könnte, aber leider nicht laut genug schreit, dass

01:01:05: der nicht auf Platz 1 in unserer Ergebnisliste landet.

01:01:09: Im Gegensatz zu Google können bei uns Dienstleister beispielsweise nicht boosten.

01:01:13: Das heißt, sie können sich nicht auf Platz 1 gegen Geld setzen lassen oder ähnliches.

01:01:16: Das heißt, wir sind da komplett unabhängig.

01:01:19: Aber dennoch sind wir in diesem ersten Topf der Daten erst mal abhängig davon, was

01:01:23: geben uns die Unternehmen online, was wird da zur Verfügung gestellt.

01:01:27: Der zweite Datentopf, der ist interessanter.

01:01:29: Das sind die proprietären Daten, die wir erzeugen tagtäglich durch die Nutzung des Tools.

01:01:34: Da sammeln wir auch Qualitätssignale ein.

01:01:36: Das heißt, wir haben auch eine Software, mit der wir die Qualität von der Dienstleistungserbringung messen können.

01:01:40: Das machen die Kunden für sich.

01:01:42: Und solche Signale kann man natürlich on top draufsetzen.

01:01:45: Und wenn ich dann den Fall habe, dass ich schon mal Marketing-Events in Spanien umgesetzt habe,

01:01:51: und dazu Qualitätssignale habe, dann kann ich natürlich Suchergebnisse damit anreichern.

01:01:55: Aber man muss natürlich schon sagen, diese beiden Töpfe immer auszubalancieren, ist nicht ganz einfach.

01:02:00: Weil jeden Tag kann eine neue Anforderung kommen, die wir auch noch hier nicht kennen.

01:02:04: Und dann habe ich vielleicht kein Qualitätssignal.

01:02:06: Also Objektivität ist es, solange der User es als solche wahrnimmt und dann eine abgeklärte Entscheidung basierend darauf trifft.

01:02:18: Wir halten unsere User immer an

01:02:21: nachzugucken.

01:02:22: Wir sagen immer, KI ist ein Vorschlag, KI ist nicht die fertige Lösung.

01:02:27: Das heißt, das Human in the Loop Prinzip, wie man so schön sagt in der Industrie, steht bei uns relativ weit oben.

01:02:33: Aber wir sagen, guck nochmal rein.

01:02:35: Sei verantwortlich für das, was du da tust, weil am Ende ist es deinem Vorgesetzten, da wiederhole ich mich, egal, ob du ein gutes oder ein schlechtes Arbeitsergebnis durch

01:02:45: eigene Arbeit oder durch KI erzeugt hast, am Ende zählt das Ergebnis.

01:02:50: Welche Kompetenzen werden dann wichtig für die Einkäufer zukünftig?

01:02:54: Kategorie, Expertise, Prozessverständnis?

01:02:56: Was ist aus deiner Sicht dann wichtig, dass dieser human in the loop dann auch wirklich qualitativ hochwertig ist?

01:03:04: Ja, also Prozessvorständnis ist etwas, wo wir glauben, dass es weniger wichtig wird.

01:03:10: Warum?

01:03:12: unsere Software zu nutzen, musst du kein Einkaufsexperte sein.

01:03:15: Wir haben Kunden, dann nutzt der Marketingleiter unsere Software, das Projekt auszuschreiben.

01:03:21: Also du musst nicht zwangsweise den Prozess beherrschen, weil das Tool nimmt genau das ja für dich ab.

01:03:26: Das Tool bringt dir den Prozess mit, ohne dass du dir den Prozess vorher auf einer

01:03:31: EPK angeschaut hast, eine Ereignis gesteuerten Prozesskette.

01:03:35: Also du musst dir nicht den Prozess einmal ausgedruckt haben, ihn zu verstehen, sondern das tue ich nämlich da an die Hand.

01:03:39: Und ich glaube, da kann KI auch sehr viel leisten, nämlich dich durch so einen Prozess zu führen, ohne dass du es überhaupt wahrnimmst, dass du jetzt gerade hier dem definierten

01:03:48: Prozess deiner Einkaufsabteilung folgst.

01:03:50: Also ich glaube, da kann KI sehr viel tun, das mangelnde Prozesswissen zu nivellieren, dann auch in die Situation zu kommen, dass Bedarfsträger

01:04:00: eigenverantwortlich geschaffen können und trotzdem im Rahmen der Guidelines des Einkaufs arbeiten.

01:04:06: Und das ist ein Riesenschritt nach vorn, weil du damit auch wieder Effizienz und Geschwindigkeit schaffst.

01:04:11: Also ich glaube, Thema Prozessverständnis können wir unterstützen mit Software und KI.

01:04:15: Das Thema Warengruppenverständnis ist natürlich eines, das ein hohes Gutes in allen Organisationen.

01:04:21: Sowohl der eben angesprochene Marketingleiter hat natürlich sehr, sehr tiefes Wissen im Bereich seiner Kategorie als auch der Einkäufer.

01:04:29: Ich glaube,

01:04:30: Das ist genau das, was den Einkäufer nochmal hervorhebt, dass er es schaffen kann, wenn er echter Spezialist ist, mit KI-Content nochmal mehr zu glänzen.

01:04:40: Weil nicht jeder, der einen Prompt schreiben kann, bekommt auch ein gutes Ergebnis.

01:04:46: Das heißt, es kommt wirklich ganz drauf an, wie du diese Technologie nutzt.

01:04:49: Bleiben wir bei dem Beispiel des Durchsegens des Baumes.

01:04:52: Es gibt auch Menschen, die können den Fuchsschwanz besser bedienen als andere.

01:04:56: Und da braucht es dann schon wieder die Berufserfahrung, dann braucht es dann auch die Erfahrung, Ergebnisse, die von KI kommen, einzuordnen.

01:05:02: Und ich nehme eines wahr, dass es Personengruppen gibt, die KI als gesetzt sehen.

01:05:08: Da kommt ein Ergebnis und das passt.

01:05:10: Da wird nicht mehr hinterfragt.

01:05:12: Da wird nicht mehr gechallenged.

01:05:13: Und es gibt eine andere Personengruppe, die sehen KI-Ergebnisse als dankbare Beschleunigung, aber hinterfragen trotzdem.

01:05:21: Also sie schalten ihr Gehirn nicht ab.

01:05:22: Und das sind mir eigentlich, das sind mir die Lieberen, die sind mir näher.

01:05:26: die natürlich dann mit ihrem eigenen Wissen noch mal reingehen.

01:05:28: Und ich glaube, da kannst du auch Warengruppenwissen noch mal sehr gut nutzen, einzuordnen, ist das Ergebnis jetzt gut?

01:05:35: Kann ich damit an meinen Fachbereichsleiter rantreten?

01:05:38: Kann ich hier jetzt ein Budget von 100.000 oder Millionen von Euro platzieren mit gutem Gewissen, weil ich habe es mir noch mal angeschaut.

01:05:44: Also ich bin der Meinung, es ist nach wie vor ein Tandem zwischen KI und Mensch und nicht die KI nimmt mir alles ab und ich kann mich zurücklehnen.

01:05:55: Cool, danke Markus.

01:05:57: So, jetzt kommen wir zur letzten Frage dieses Interviews, die auch eingestellt wird.

01:06:05: Drei Learnings, du den Zuhörerinnen mitgeben möchtest, die können privater oder beruflicher Natur sein.

01:06:12: Du kannst es dir aussuchen.

01:06:15: Learning Nummer eins wäre für mich, auf andere zu hören und andere einzubinden.

01:06:21: Man denkt manchmal, man beherrscht seine eigene Domäne perfekt.

01:06:28: Und ich stelle fest, dass man mit dieser Denke manchmal in Sackgassen abzweigt, die nicht beim Umdienen optimal sind.

01:06:36: Also andere Leute einzubinden, Gespräche zu führen, auch Leute, überhaupt mit dem Thema nichts zu tun haben, hilft ungemein.

01:06:43: Wir machen es tatsächlich auch im Unternehmen, gehe ich jetzt nicht so sehr darauf ein, wir unterhalten uns mit Leuten, die mit KI arbeiten, die nichts mit uns zu tun haben,

01:06:50: einfach festzustellen, wie denken die?

01:06:52: Und ich glaube, wäre das erste Learning, mehr mit Menschen sprechen und mehr auf andere Menschen hören, Punkt eins.

01:06:59: Das zweite Learning ist wahrscheinlich auch mehr den Leuten, die mit einer bestimmten Aufgabe betraut sind, zu vertrauen.

01:07:10: Ich habe einen Produktmanager, der macht einen verdammt guten Job.

01:07:14: Ich muss ihnen auch diesen Job machen lassen und darf nicht so häufig reinfunkten.

01:07:19: Und das passiert natürlich als Gründer und in kleinen Unternehmen sehr, sehr viel häufiger als vielleicht in einer großen Organisation.

01:07:24: Aber das ist auch ein Lessen, auch eine Lessen, die ich auf jeden Fall mitnehmen würde.

01:07:28: Lass die Leute machen, die wissen schon, was sie tun und bisschen mehr Vertrauen schadet dann nicht.

01:07:34: Und das dritte und das ist wahrscheinlich die persönliche Ebene, die mir persönlich am schwersten fällt.

01:07:39: Der eine oder andere, der mich kennt, kann das gut nachvollziehen.

01:07:42: als latent, hyperaktiver, ständig nachdenkender Mensch einfach mal 5° sein lassen.

01:07:50: Einfach mal entspannen.

01:07:51: Ich schaffe das nicht.

01:07:52: Ich arbeite aber dran ganz, ganz offen und ganz intensiv.

01:07:58: Aber wenn ich das erreicht habe, dann werde ich sehr, zufrieden sein.

01:08:02: Da bin ich noch nicht ganz, aber ein bisschen lockerer die Dinge sehen.

01:08:05: Schadet manchmal nicht.

01:08:07: Du wohnst an der österreichischen Grenze oder in der Nähe, musst ein paar mal rüberfahren, dann geht das.

01:08:15: Sehr gut.

01:08:18: Ja, Markus, du, herzlichen Dank.

01:08:20: Also ich war für mich echt super spannend, das Thema mit dir einzutauchen, auch in die Gründestory und wie ihr da euch entwickelt habt bei Apadua und dann zu sagen, wie kam es

01:08:31: jetzt dazu?

01:08:31: Wir haben jetzt dann auch einen neuen Launch.

01:08:33: Warum haben wir gelauncht, Legacy hinter sich zu lassen und da aber auch wirklich, dass ihr das rein aus dem Cashflow finanziert habt, finde ich super, finde ich echt spannend.

01:08:45: Dann ein Blick auf die Welt der KI-Agenten und dass du halt sagst, okay, Thema individuelle Arbeitsplatzoptimierung mit kleinen Agenten ist zwar nice, aber einfach nicht

01:09:00: skalierbar.

01:09:01: Ich drücke es jetzt mal so aus.

01:09:02: Und dass das anders besser wäre.

01:09:05: Und auch dein Blick auf das Thema Decision Intelligence, wie das das unterstützt mit eurer Software.

01:09:14: Find ich super spannend.

01:09:17: Man müsste mal schauen, ob man mich findet als Beratungsunternehmen, die KI was macht oder ob ich da in die Optimierung gehen muss.

01:09:25: Da müsste ich mal wen fragen.

01:09:27: Auf jeden Fall herzlichen Dank.

01:09:28: War super spannend, hat echt großen Spaß gemacht.

01:09:31: Waren wieder tolle Insights, die ich definitiv nutzen werde für mich, auch für die Vorlesungen und so weiter.

01:09:37: Ja, wir wollten uns ja auch persönlich treffen, hat leider nicht funktioniert, aber eh.

01:09:42: Vielleicht schaffen wir es doch.

01:09:43: Ich bin tatsächlich in den nächsten Wochen auch mal in Vorarlberg.

01:09:47: Vielleicht bist du dann gerade am Bodensee und dann nicht in Köln.

01:09:51: Vielleicht schaffen wir es dann da kurz einmal Hallo zu sagen.

01:09:54: Würde mich sehr freuen.

01:09:57: Bis dahin wünsche ich dir ein schönes Wochenende.

01:09:58: Wir nehmen an einem Freitag auf, am Vormittag.

01:10:03: Das Wetter soll wunderbar werden.

01:10:05: Dann wünsche ich dir jetzt noch viel Spaß und ein schönes Wochenende.

01:10:08: Herzlichen Dank für deine Zeit und das Gespräch.

01:10:12: Johannes, herzlichen Dank fürs Gespräch.

01:10:14: mir sehr, sehr viel Spaß gemacht mit dir.

01:10:16: Dankeschön.

01:10:17: Das war die Folge mit Markus Sinz von Apadua.

01:10:20: Alle Infos findet ihr wie gewohnt in den Shownotes.

01:10:23: Nächste Woche geht es dann weiter.

01:10:24: Bis dahin alles Liebe und genießt eure Zeit.