Michelle Skodowski - Next Level Chatbots für alle #63

00:00:08: Liebe Michelle, herzlich willkommen zu Business Unplugged.

00:00:11: Schön, dass du dir heute die Zeit genommen hast, mit mir ein wenig über dich und das

00:00:15: von dir mitgegründete Unternehmen BotFriends und den Einsatz von Künstlich

00:00:21: Intelligenz per Chatbots zu sprechen.

00:00:22: Alli, hallo!

00:00:25: Hi Johannes, schön, dass ich da sein darf.

00:00:28: Ja, ich freue mich.

00:00:30: Michelle, du hast ja in Würzburg Informatik studiert und 2017 mit drei

00:00:36: Kommilitonen Bot Friends gegründet, ein Startup, mit dem ihr KI-Chatbots und

00:00:42: Phonebots für einen automatisierten Kundenservice anbietet und in dem du auch

00:00:49: aktuell die CEO bist, die Rolle des CEO innehast.

00:00:54: Als Expertin in dem Bereich bist du auch immer wieder bei Veranstaltungen zum Thema

00:00:58: künstliche Intelligenz und Chatbots unterwegs, als Rednerin, ich sage jetzt

00:01:01: mal Google Cloud Summit oder Chatbot Summit und so weiter.

00:01:06: Aber nicht nur das, sondern du wurdest auch 2021 gemeinsam mit deinem Co-Founder

00:01:12: von Forbes als eine der 30 einflussreichsten Personen unter 30 in der

00:01:20: Dachregion ausgezeichnet.

00:01:22: Herzliche Gratulation dazu.

00:01:23: Und was mich auch besonders freut ist, du bist jetzt auch schon die dritte Digital

00:01:29: Female Lead Award Gewinnerin bei mir im Podcast.

00:01:31: Ich glaube, bald habe ich, also alle habe ich bald nicht, aber ich freue mich immer

00:01:35: wieder, wenn ich einen dabei habe.

00:01:37: Das ist ganz schön.

00:01:39: Und darauf möchte ich auch gleich ein bisschen zu sprechen kommen, weil das

00:01:43: ganze Technische und Frauen, das ist ja oftmals so ein Thema, das angesprochen

00:01:47: ist, wie kriege ich denn

00:01:49: die Frauen dazu auch mal in das Thema Informatik zu kommen und so weiter.

00:01:53: Und vor allem für mich als Papa von zwei kleinen Mädels, die ich daheim habe,

00:01:58: gleich die Frage zu beginnen, woher kam einerseits dein Interesse für das Thema

00:02:03: Informatik und Digitalisierung als auch künstliche Intelligenz und was würdest du

00:02:08: empfehlen, um junge Mädchen für dieses Thema zu begeistern?

00:02:14: Ja, also den Karriereweg in der Technik einzuschlagen, den hatte ich nicht von

00:02:21: Anfang an.

00:02:22: Also das war tatsächlich, ich bin da so ein bisschen reingestolpert.

00:02:25: Ich wusste, dass ich nach dem Abitur in die Wirtschaft möchte, also International

00:02:30: Business studieren, aber mich hat schon immer so das ganze Thema Technologie,

00:02:36: Google, das Internet super interessiert und ich habe ja über Hörnensagen jemanden

00:02:41: kennengelernt, der E-Commerce studiert hat.

00:02:43: Also ich habe an der Fakultät für Informatik e-Commerce studiert, hier in

00:02:46: Würzburg an der Technischen Hochschule und hatte relativ viel Respekt, da wir die

00:02:51: ganzen Grundkurse mit den Wirtschaftsinformatikern und Informatikern

00:02:55: geteilt haben und Programmieren gelernt haben etc.

00:02:58: und alle diese Kurse gemeinsam hatten.

00:03:00: Ich dachte mir einfach, ich habe nichts zu verlieren.

00:03:03: Ich probiere es einfach.

00:03:04: In der Schule war das so ein Randthema, es wurde gar nicht wirklich ernsthaft in der

00:03:07: Schule thematisiert, das Thema Informatik.

00:03:09: Also wenn man mal ehrlich ist.

00:03:11: Genau, wird da nicht viel getan, zumindest an der Schule, wo ich war, um das Ganze

00:03:15: schmackhaft zu machen, vor allem auch für die weiblichen Schülerinnen.

00:03:19: Aber ich hab's dann gemacht und hatte so viel Spaß daran und war total begeistert.

00:03:23: Ich denke, dass ich mich da so für begeistern konnte, war eigentlich schon

00:03:27: immer in meinem Gehen.

00:03:28: Als ich klein war und meine Eltern damals das erste Farbdisplay-Handy im Haushalt

00:03:33: hatten, sie haben das vor mir versteckt, weil ich wollte das in der Hand haben, ich

00:03:37: wollte damit spielen, ich war so fasziniert davon.

00:03:38: Und eigentlich diese Faszination für neue Technologien und die Zukunft und

00:03:42: Innovation hat sich, ja, trägt sich durch mein Leben.

00:03:45: Und deswegen, ja, bin ich einfach richtig happy, in dem Beruf jetzt auch gelandet zu

00:03:48: sein, wo ich heute bin.

00:03:49: Und ja, ich bin von Jahr zu Jahr weiterhin begeistert, wie sich KI und etc.

00:03:54: alles weiterentwickelt.

00:03:55: Und ja, genau, wie kann man Mädels dazu bewegen, sich für so einen Beruf zu

00:04:01: entscheiden?

00:04:01: Also ich glaube, es braucht ganz stark Rollenbilder.

00:04:04: Wir hatten letztes Jahr, sogar dieses Jahr, ein Girls Day bei uns im

00:04:08: Unternehmen, den wir gemeinsam mit meiner anderen Firma veranstaltet haben.

00:04:12: Da war das superinteressant, über zu verstehen, welche Berufsbilder sie aktuell

00:04:17: haben und welchen Karriereweg sie sich wünschen.

00:04:19: Superviele haben gesagt, sie möchten Jura studieren.

00:04:22: Dann habe ich gefragt, warum Jura?

00:04:25: Ja, weil die Serie Suits, die ist ja supercool.

00:04:29: Und die Charaktere da und alles, das macht mir so, ah okay, Suits.

00:04:32: Okay, also wir brauchen eigentlich die Serie Suits auch nochmal für Techies,

00:04:37: Programmiererinnen, mit coolen Charakteren und ich glaube, sowas kann schon echt viel

00:04:41: bewegen.

00:04:41: Man braucht diese Rollenbilder und diese Vorbilder einfach und das muss einfach

00:04:47: greifbarer sein für die jungen Mädels und ich glaube, damit könnte man schon sehr,

00:04:50: sehr viel bewirken.

00:04:51: Ist es nicht bei Ocean Eleven auch oder sowas, wo dann die auch so einen IT-Freak

00:04:57: drin haben, der dann die ganzen Sachen löst?

00:04:59: Ist es nicht auch da, wäre das nicht irgendwie...

00:05:03: Vielleicht ist das in einer Serie verpackt, was...

00:05:08: den Medien, wo die jungen Mädels unterwegs sind, da muss man präsent sein mit solchen

00:05:13: Berufsbildern.

00:05:13: Und damit kann man dann so viel bewegen.

00:05:15: Es gibt auch super viele Instagram-Accounts, wo Frauen z.B.

00:05:18: Berufe, was hab ich letztens gesehen, als Pilotinnen tatsächlich, es gibt ja super

00:05:24: wenig weibliche Pilotinnen.

00:05:26: Und da gibt es auch sehr viele Instagram-Accounts, also wirklich auf den

00:05:29: Apps und den Kanälen, wo halt eben auch die neuen Generationen unterwegs sind.

00:05:33: Da dann eben auch in den Berufsbild Werbung zu machen, ist halt einfach...

00:05:35: extrem wichtig.

00:05:36: Also vielleicht ist das jetzt gar nicht mehr mal so die Serie, aber eventuell dann

00:05:39: die sozialen Netzwerke, wo dann da auch Unternehmen viel tun können und im Bereich

00:05:44: Employer Branding da auch gar nicht so früh ansetzen.

00:05:46: Aber vielleicht wäre das mal eine Idee als Unternehmen zu sagen, ich konzentriere

00:05:51: mich jetzt auf extrem junge Zielgruppe, um einfach da auch schon mich als Unternehmen

00:05:56: bekannt zu machen.

00:05:57: Naja, sehr cool.

00:05:59: Wenn wir jetzt schon bei dem Thema Begeisterung sind, du sprühst ja auch als

00:06:05: Gag, das FAB-Display von meinen Eltern, das Handy mit dem FAB-Display und so

00:06:08: weiter und so fort, solche Sachen haben dich nie losgelassen.

00:06:11: Wie kam es denn eigentlich dann auch zur Gründung von BotFriends?

00:06:14: Ich meine, ich habe diese Begeisterung, Begeisterung ist da, da kann ich mir

00:06:17: vorstellen, dass ihr irgendwo mal was gefunden habt, aber dann auch nochmal zu

00:06:21: sagen, komm, Begeisterung, Leidenschaft und die Idee, wir gehen jetzt, wir

00:06:25: probieren es.

00:06:27: Ja, wir haben zu viert gegründet und alle vier, also wir vier gemeinsam haben an der

00:06:34: Fakultät für Informatik, eben an der DHWS studiert, ich E-Commerce, die anderen

00:06:38: Wirtschaftsinformatik und wir hatten ein gemeinsames Austauschprogramm in Indien.

00:06:41: Also wir waren eigentlich mehr oder weniger befreundet, bekannt aus dem

00:06:45: Studium heraus, haben gemeinsame Kurse belegt und genau irgendwann kam es dazu,

00:06:51: dass zwei unserer Gründer Kevin und Daniel

00:06:56: damals zu Porsche sind, zum Praktikum, und innerhalb des Praktikums sich in ihrer

00:07:01: Freizeit mit der Technologie Chatpots auseinandergesetzt haben.

00:07:04: Das war damals 2016, 2017, also schon ein bisschen her.

00:07:09: Und da gab es die große Bekanntmachung, dass Facebook Messenger es ermöglicht,

00:07:16: dass man da Bots integrieren kann auf den Kanal.

00:07:19: Und das war eine super Neuheit, dann gleichzeitig, was entstand.

00:07:24: war so eine Demokratisierung von KI auf dem Markt.

00:07:26: Das heißt, man konnte die Technologie, also Natural Language Understanding,

00:07:31: Natural Language Processing, das war die darunterliegende KI, die man damals,

00:07:35: damals, sage ich, weil heute gibt es ja mittlerweile wieder einen neuen Sprung,

00:07:38: verwendet hat, um primär Chatbots zu entwickeln.

00:07:41: Das Ganze war nutzbar für jedermann.

00:07:42: Also man musste jetzt nicht irgendwie so über viel Geld investieren, um das Ganze

00:07:45: zu nutzen, sondern das war relativ einfach möglich.

00:07:48: Und sie haben sich in ihrer Freizeit mit auseinandergesetzt und das Ganze bei

00:07:51: Porsche gepitcht.

00:07:52: sodass letztendlich auch der erste Chatbot in der Automobilindustrie entstanden ist,

00:07:57: damals für das Recruiting-Team tatsächlich, welches tagtäglich Fragen auf

00:08:01: Facebook Messenger erhalten hat, auf der Jobs- und Karriere-Seite, zu allen

00:08:06: möglichen Fragen, wie wo kann ich mich bewerben, welche Gehaltsvorstellungen kann

00:08:11: ich überhaupt bringen, wie sind da so die Levels und all das.

00:08:16: hat eine Bergstudentin copy-pastemäßig aus einem Dokument übertragen alle drei Tage.

00:08:21: Also man hat ein bisschen länger auf eine Antwort gewartet.

00:08:23: Es ist ja auch nicht etwas, was man von einem Unternehmen wie Porsche erwartet,

00:08:26: dass man da drei Tage wartet.

00:08:28: Und ja, das kam gut an.

00:08:31: Und dann habe ich einen Anruf bekommen von Daniel, der gemeint hat...

00:08:34: Ja, Michelle, in Shephorts liegt die Zukunft, möchten wir in Unternehmen

00:08:37: gründen, jetzt mal ganz plakativ gesagt.

00:08:39: Also es gab jetzt noch keinen riesen Businessplan, sondern es war einfach, da

00:08:42: liegt viel Potenzial in Zukunft da drin.

00:08:44: Wir haben uns gut verstanden, wir waren auf derselben Wellenlänge und dann hieß es

00:08:46: nur, okay, lasst uns zusammenkommen, lasst uns jetzt einfach mal BotFriends GmbH

00:08:51: gründen und im Laufe der nächsten Monate sehen, wie wir uns entwickeln werden, wie

00:08:56: unser Businessplan aussieht und welches Modell wir forcieren werden und so ist es

00:08:59: dazu gekommen.

00:09:00: Dann habt ihr euch im Keller eingeschlossen und mal programmiert,

00:09:05: Chatbots getestet.

00:09:06: Um dieses Bild der Informatiker nochmal hervorzuheben, die im Keller sitzen und

00:09:14: nur programmieren.

00:09:15: Ne, so ist es nicht natürlich.

00:09:16: Wir wollen ja hier Leute begeistern dafür, vor allem Mädels.

00:09:20: Ihr habt SpotFriends gegründet, was kam denn raus?

00:09:24: Oder was ist so die Dienstleistung jetzt am Anfang gewesen?

00:09:28: Ja.

00:09:29: die Leute das auch vorstellen können.

00:09:30: Ist es klassisch sowas wie Siri?

00:09:33: Ist es dann eher das, was dann bei der Volksbank aufpoppt?

00:09:36: Vom wegen, wo sehe ich meinen Kontoauszug?

00:09:40: Oder in welche Richtung darf man sich das dann vorstellen?

00:09:45: Was ihr dann auch angeboten habt oder jetzt auch anbietet.

00:09:48: Angebot hat sich über die 6,5 Jahre, wo wir das schon lang machen, ein bisschen

00:09:56: entwickelt.

00:09:56: Also am Anfang haben wir, dadurch dass noch kein fester Businessplan stand, vor

00:10:01: allem erstmal Porsche als ersten Kunden weiterhin betreut und den Bot

00:10:05: weiterentwickelt.

00:10:05: Das war jetzt ein klassischer Bot für den Recruitingbereich, also Frage und

00:10:09: Antworten, die die Bots eben gehandelt haben.

00:10:14: Und von dieser Dienstleistung, also am Anfang war wirklich ganz normaler

00:10:18: Dienstleister in der IT.

00:10:19: Also wir haben quasi die Probleme, die Unternehmen hatten, was Automatisierung

00:10:23: von Kommunikation angeht.

00:10:25: Also sei es Customer Service oder Mitarbeiterkommunikation,

00:10:29: Lieferantenkommunikation, letztendlich überall, wo Kommunikation stattfindet,

00:10:33: kann man diese Kommunikation automatisieren mit Hilfe von Bots.

00:10:37: Das Ganze kann natürlich auch über Sprachassistenten passieren, über

00:10:40: Telefonie.

00:10:41: oder eben auch über Chat, also auf der Website oder Messaging-Kanäle.

00:10:45: Das Ganze haben wir am Anfang, wie gesagt, als Dienstleistung gemacht, also wirklich

00:10:48: from scratch, also so als Projekt entwickelt.

00:10:50: Und nach circa zwei Jahren kam dann die erste Idee zu unserer eigenen Plattform,

00:10:55: da wir gemerkt haben, es macht einfach keinen Sinn, immer from scratch neu zu

00:10:58: entwickeln, sondern es macht eher Sinn, eine zentrale Plattformunternehmen zur

00:11:02: Verfügung zu stellen, wo dann die Fachabteilungen selber natürlich aktiv

00:11:05: werden können, ihren Bot designen können und auch die Inhalte da reinbringen.

00:11:10: sodass wir wirklich den Dienstleistungspart sehr stark minimieren

00:11:14: konnten und dann das Plattformgeschäft immer mehr in den Vordergrund gerückt ist.

00:11:19: Und sodass wir über die Jahre hinweg alle möglichen Use Cases mit Unternehmen aus

00:11:25: den unterschiedlichsten Branchen wirklich umgesetzt haben.

00:11:28: Angefangen im Tourismus, in der Automobilindustrie, in der

00:11:33: Telekommunikationsindustrie, also überall.

00:11:35: Und die Use Cases können auch nicht diverser sein.

00:11:37: Also ich habe es eben schon erwähnt, überall.

00:11:39: oder Prozesse, kann man automatisieren.

00:11:42: Also da sind wirklich die Unternehmen, die tausende Mitarbeiter haben, wo tagtäglich

00:11:45: gefragt wird, wo man Elternzeit beantragen kann oder Elterngeld, weil man vergessen

00:11:50: hat zu stechen.

00:11:51: Das sind alles Kommunikationsthemen, die tagtäglich stattfinden, Standardfragen,

00:11:55: die man letztendlich automatisieren kann.

00:11:57: Aber auch Prozesse, ja, so wenn ich zum Beispiel einen Urlaubsantrag vergessen

00:12:01: habe zu stellen, etc., dass ich das alles auch über einen Bot nachträglich machen

00:12:04: kann.

00:12:05: Aber natürlich der offensichtlichste Fall ist einfach Customer Service und da ist

00:12:09: natürlich auch die meiste Kommunikation, die stattfindet.

00:12:12: Genau.

00:12:14: ist aber wahrscheinlich auch eine sehr riskante Stelle, weil direkt der Kontakt

00:12:23: zum Kunden ist und wenn der Chatbot jetzt nicht das liefert, was man sich vorstellt,

00:12:31: die Gefahr groß ist, Kunden zu verlieren und so weiter und so fort, geh ich mal

00:12:37: davon aus.

00:12:37: Habt ihr da diese gleiche Erfahrung?

00:12:41: Extreme, dass die schlechte Qualität von Bots Kunden unzufrieden stellt, würde ich

00:12:51: jetzt eher fast nicht sagen, dass das der Fall ist.

00:12:53: Es ist aktuell eher so, dass viele Kunden unzufrieden sind, weil man nicht schnell

00:12:57: genug eine Antwort bekommt.

00:12:59: Die Erwartungen steigen immer mehr auf Seiten der Kunden.

00:13:03: Man erwartet eigentlich eine 24-7-Erreichbarkeit.

00:13:06: Und daneben auch eine Erreichbarkeit auf all den Kanälen, auf denen ich das möchte.

00:13:10: Vielleicht sagt ein Unternehmen, dass es nur Telefon anbietet.

00:13:14: Aber wenn ich als Kunde den ganzen Tag arbeite und keine Zeit habe zum Hörer zu

00:13:19: gehen und vielleicht in einem Video call bin und nebenbei mit dem Unternehmen

00:13:22: chatten könnte auf der Webseite, wäre mir viel geholfen.

00:13:24: Und das ist, glaube ich, etwas, was extrem frustrierend ist, wenn ich ein Problem

00:13:27: habe, aber nicht genug Möglichkeiten habe, das einfach zu lösen.

00:13:30: Die Kunden sind wirklich gewollt, Selbstservice zu nutzen.

00:13:33: Das merkt man immer wieder in Studien, dass einfach die Bereitschaft, sich selber

00:13:36: zu helfen, letztendlich immer weiter steigt, weil man es letztendlich einfach

00:13:40: so schnell lösen möchte, wie es einem am besten passt.

00:13:43: Und genau, ich denke schon, dass in den Anfängen der Technologie es vielleicht

00:13:50: einen schlechteren Ruf gab, was Bots betrifft, weil natürlich Technologie so

00:13:53: neu war.

00:13:54: Und es war so einfach, die zu integrieren.

00:13:56: Das heißt, alle Unternehmen haben das mal schnell gemacht.

00:13:58: Aber das war natürlich ein Trugschluss, weil man schwer gemacht heißt nicht, dass

00:14:01: das ganze gut funktionieren wird am Ende.

00:14:03: Sodass natürlich dann erstmal so ein, ja vielleicht ein bitterer Beigeschmack bei

00:14:07: dem Thema kam, weil das einfach sehr schnell etabliert wurde.

00:14:10: Jeder hat das mal eingesetzt und ausprobiert und schnell gemerkt, oh es

00:14:12: funktioniert vielleicht doch nicht so gut.

00:14:14: Aber es lag einfach daran, dass noch nicht ganz klar war, wie die KI eigentlich, wo

00:14:19: die Grenzen sind und die Limitierungen sind.

00:14:21: Und es war einfach sehr lange so, dass man noch viele Ressourcen investieren musste

00:14:25: und gute Bots.

00:14:26: am Laufen zu halten.

00:14:27: Das heißt, wenn die mal in Betrieb sind, muss ich schauen, was schreiben meine User

00:14:31: eigentlich und was antwortet man Bot überhaupt?

00:14:33: Passt das überein?

00:14:34: Wenn nein, wie kann ich das ganze trainieren und optimieren?

00:14:38: Und diesen Bereich, diesen Operations Part von Bots, der wurde halt oft komplett

00:14:42: ignoriert.

00:14:42: Und dann ist natürlich klar, dass die Lösung am Ende des Tages nicht gut ist.

00:14:47: Genau, also das, ich glaube, das Verständnis zu schaffen, dass es zwar eine

00:14:52: neue Technologie ist, aber die nicht, dass es kein Selbstläufer ist.

00:14:55: Das ist, glaube ich, sehr wichtig.

00:14:57: Und wenn man das alles beachtet, dann kann die Lösung auch extrem gut sein und die

00:15:02: Kundenzufriedenheit steigern und mir auch meine Kosten hauptsächlich sparen im

00:15:05: Unternehmen.

00:15:05: Und das ist ja fast das Ankommen letztendlich.

00:15:08: Ich habe jetzt verstanden, es geht egal, Industrie geht über jede Industrie, geht

00:15:14: auch entlang der kompletten Wertschöpfungskette, ob es jetzt ein

00:15:18: unternehmensinterner Case ist oder auch direkt zum Kundenkontakt.

00:15:22: Du hast gesagt, du hast jetzt eine Plattform entwickelt, weil ihr vorher eben

00:15:27: alles from scratch gemacht habt.

00:15:29: Wie viel Aufwand muss denn da jetzt noch ein Kunde...

00:15:33: investieren, wenn er zu euch kommt und sagt, pass auf, Michel, ich brauche da

00:15:36: hier was.

00:15:37: Wie schaut das aus?

00:15:38: Ihr habt da die Plattform, wie viel muss ich tatsächlich auch noch reinstecken,

00:15:42: initial und dann auch möglicherweise kontinuierlich über die Zeit, weil die

00:15:48: Betreuung, die Wartung des Bots ja auch noch irgendwie da anfällt.

00:15:53: Ja, ja.

00:15:54: Also zu Beginn ist natürlich am allerwichtigsten, sich Gedanken zu machen,

00:16:00: wie mein Use-Case aussehen soll.

00:16:03: Also wirklich erstmal das ganze Design-Thinking zu beginnen.

00:16:06: Das ist eine technische Lösung.

00:16:08: Ich muss erstmal überlegen, wer ist meine Zielgruppe und welche Probleme will ich

00:16:11: lösen?

00:16:11: Und welche Probleme hat meine Zielgruppe?

00:16:14: Also erstmal das Ganze, vielleicht im Workshop-Format, mit den entsprechenden

00:16:17: Ansprechpartnern aus dem Unternehmen, die wirklich Kontakt zu den Kunden haben, zu

00:16:21: definieren.

00:16:21: Was fragen meine Kunden tagtäglich und wie kann ich eine Konversation designen, die

00:16:27: wirklich diese Probleme löst?

00:16:28: Also ich denke, es ist ein initiales Investment von, sag ich mal, zwei Tagen

00:16:34: mit Vorbereitung, Nachbereitung natürlich länger.

00:16:36: Also wir machen die Workshops immer so, ja, einen Tag verteilt auf mehrere Tage

00:16:40: lang in Summe, wo wir uns wirklich all diese Themen anschauen.

00:16:43: Also wer ist die Zielgruppe?

00:16:44: Welche Probleme lösen wir?

00:16:45: Was fragen die Kunden?

00:16:46: Und wie kann die Konversationsführung aussehen?

00:16:49: Das ist so das initiale Investment.

00:16:51: wo, glaube ich, keiner dran vorbeikommt.

00:16:53: Also das muss man einfach erstmal gut machen, sodass die Lösung am Ende auch gut

00:16:57: steht.

00:16:57: Dann, genau, mit der Plattform ist die Umsetzung wirklich relativ leicht.

00:17:02: Also ich kann wie in so einem, ich glaube, wenn man so bestimmte Tools kennt, wie

00:17:07: Miro oder Diagrammtools, dann kennt man diese Modellierungsart, dass man bestimmte

00:17:11: Posts verwende oder Diagrammknotenpunkte miteinander verknüpft.

00:17:15: So kann man sich auch unsere Plattform vorstellen.

00:17:17: Im Endeffekt kann man sich das wie ein Board vorstellen, wo dann da steht, was

00:17:21: der Bot sagt, dann sagt das der User, dann sagt das der Bot.

00:17:24: Und so ähnlich kann man das dann modellieren bei uns in der Plattform.

00:17:26: Also es ist wirklich sehr anschaulich und leicht verständlich.

00:17:29: Und so kann man das dann relativ schnell aufsetzen, wo dann ein bisschen Zeit

00:17:36: investiert werden muss, sind so Themen wie Systemintegration.

00:17:39: Also Bots, die vor allem auf externe Datenquellen zugreifen können, also

00:17:44: SHP-Systeme von Unternehmen oder CM-Systeme, wo eben relevante Daten auch

00:17:48: drin liegen, die den Kunden weiterhelfen.

00:17:50: Ja, also zum Beispiel eine Kontostandabfrage oder ich möchte

00:17:54: vielleicht Daten in meiner Buchung ändern, dann muss ich mich natürlich erstmal

00:17:58: authentifizieren und das Ganze muss über externe Systeme laufen.

00:18:01: Also das ist in keiner Implementierungsaufwand verbunden, um

00:18:04: wirklich diesen riesen Mehrwert auch nochmal mit reinzubringen in einen

00:18:07: Use-Case.

00:18:07: Und genau, wenn das Ganze mal läuft, ist natürlich die Frage, okay, was habe ich

00:18:14: dann noch für einen Aufwand?

00:18:15: Also es macht dann schon Sinn, über Analysetools zu schauen, wie sind meine

00:18:19: KPIs, wie viele Cases löst mein Bot wirklich gut, wo konnte mein Bot noch

00:18:24: keine Fragen beantworten, sodass ich vielleicht Inhalte nachliefern muss.

00:18:28: Und das kommt natürlich extrem darauf an, wie viel Traffic über diesen Bot läuft.

00:18:32: Also wenn ich da jetzt eine Million Konversationen am Tag habe, ist natürlich

00:18:35: ein anderer Aufwand wie wenn.

00:18:36: fünf Leute am Tag eine Frage stellen.

00:18:38: Genau daran orientiert sich so ein bisschen auch der Aufwand.

00:18:42: Und es wird natürlich immer weniger.

00:18:44: Man kann sich das vorstellen, so absteigenden Ast, ja, so am Anfang habe

00:18:48: ich vielleicht noch ein bisschen mehr Aufwand, weil ich dann wirklich sehe, was

00:18:51: in echt meine Nutzer wirklich schreiben und wie die Interaktion zwischen User und

00:18:55: Board aussieht.

00:18:55: Aber je besser das Ganze wird, desto weniger Aufwand verlangt das auch von mir

00:18:59: ab einem bestimmten Zeitpunkt.

00:19:00: Und...

00:19:02: Ich glaube, das ist auf jeden Fall auch das Gute.

00:19:04: Es lohnt sich, es ist keine verlorene Zeit, die ich der Ehe mit investiere.

00:19:07: Es ist immer ein Investment.

00:19:08: Es ist immer ein Investment, jede Stunde, die ich in diese Technologie stecke, die

00:19:10: wird sich auszahlen langfristig.

00:19:12: wird zurückgezahlt werden.

00:19:14: In unserem Vorgespräch hast du schon erwähnt, dass der Markt in dem Bereich ja

00:19:20: eigentlich sehr stark ist und dass es doch etliche Angebote gibt oder etliche

00:19:26: Unternehmen, die auch in dem Bereich unterwegs sind.

00:19:28: Was ist denn euer USP-Verglichen zu den anderen?

00:19:30: Was macht ihr?

00:19:31: Warum kommt wer zu euch und wählt eure Lösung?

00:19:35: Ja, also ich denke, ich glaube es gibt zwei größere Bausteine.

00:19:40: Der erste ist, glaube ich, einfach, dass wir im Vergleich zu anderen Unternehmen

00:19:46: auch immer ein Solutions-Team dabei haben.

00:19:48: Also wir sind nicht nur reiner Plattform-Anbieter und sagen, das ist die

00:19:50: Plattform, die bei Kunden viel Spaß damit und du brauchst dann auch eigene

00:19:54: Ressourcen, die sich damit auseinandersetzen, die oftmals ja nicht

00:19:56: bei Unternehmen vorhanden sind.

00:19:58: Wir haben das Team, wir haben Know-how über sechs Jahre von Experten, die genau

00:20:03: wissen, wie Bots funktionieren sollen, dass sie Probleme lösen und auch eine gute

00:20:07: User Experience schaffen.

00:20:08: Das heißt, wenn Unternehmen mit uns arbeiten, haben sie auch gleichzeitig

00:20:11: unser Customer Success Team und unsere Conversational AI Experten an der Seite.

00:20:15: Und das ist vor allem wirklich ein Know-how, was viele Unternehmen einfach

00:20:19: noch nicht im Unternehmen haben oder auch vor allem, wenn die Technologie zu neu

00:20:23: ist, dass...

00:20:24: Das einfach hilft letztendlich ein gutes Produkt am Ende des Tages zu haben.

00:20:27: Und das sehen wir auch bei unseren Kunden.

00:20:29: Zum Beispiel im Energiebereich wurden bereits mehrfach unsere Virtual

00:20:32: Assistenten als von Computer Build als einer der besten ausgezeichnet.

00:20:36: Und das liegt natürlich daran, dass wir einfach mit dem Noho unterstützen.

00:20:38: Also es ist natürlich einmal die Dienstleistung, die wir mehr oder weniger

00:20:42: einfach dabei haben.

00:20:44: Und das andere, was die Plattform angeht an sich die Lösung am Ende, dass ich einen

00:20:49: funktionierenden Bot habe, kriege ich mit vielen Anbietern hin.

00:20:51: Also es ist jetzt nicht so, als ob.

00:20:53: ob das nur mit uns gehen würde, das mit Sicherheit nicht.

00:20:55: Ich denke schon, dass sich die Anbieter unterscheiden in dem Sinne, wie

00:21:00: anwenderfreudlich sie letztendlich gestaltet sind.

00:21:04: Es gibt viele Plattformen, die sich eher an eine technisch versiertere Zielgruppe

00:21:09: orientieren, also wo man wirklich auch die Grundkonzepte von Programmierung verstehen

00:21:13: muss, sollte oder sich einlernen muss, um da wirklich selbstständig in dem Tool zu

00:21:18: arbeiten.

00:21:19: Und wir sagen von Anfang an, unsere Zielgruppe

00:21:22: sind Fachabteilungen.

00:21:22: Das sind Leute, die vielleicht nicht ja Grundkurs in Informatik hatten, sondern

00:21:27: die aber ganz viel Prozesswissen haben und ganz viel wissen, was der Bot haben

00:21:31: sollte.

00:21:31: Das ist wirklich, sag ich mal, Erfolgsfaktor.

00:21:35: Die Ansprechpartner im Unternehmen, die das ganze Wissen haben, die wissen, wie

00:21:38: Prozesse aussehen mit den Kunden und Probleme zu lösen, die wissen, wie die

00:21:42: Antworten lauten sollen, wenn Kunden Fragen haben.

00:21:44: Die müssen in der Lage sein, dieses Tool zu bedienen.

00:21:46: Und das haben wir uns ganz groß auf die Fahne geschrieben.

00:21:48: Und genau.

00:21:50: Deswegen, wir unterscheiden uns wirklich mit einer sehr, sehr anwenderfreundlichen

00:21:53: Oberfläche und gehen immer eigentlich davon aus, dass unsere Zielgruppe nicht

00:21:59: programmiert kursiert.

00:22:00: Und das ist, glaube ich, das Wichtige.

00:22:02: Ist es eine volle No-Code-Lösung oder ist es eine Low-Code-Lösung?

00:22:06: man muss nicht programmieren in der Plattform.

00:22:09: Okay, also extrem niederschwellig, so für viele nutzbar und leicht anwendbar.

00:22:18: Sehr cool.

00:22:19: Das ist schön, weil dann halt die Prozess-Experten sich wirklich darauf

00:22:22: fokussieren können, auf die Prozesse und die Abzulaufung.

00:22:26: Jetzt hast du schon am Anfang in der Vorstellung erzählt, ihr habt da NLP.

00:22:37: und Ansätze, den ersten Bots und so weiter und hast auch gesagt, ja das war damals,

00:22:43: heute ist es anders.

00:22:44: Jeder weiß, ChatGPT kam mit einem Knall in die Gesellschaft und hat einiges verändert

00:22:52: und revolutioniert.

00:22:53: Wie schaut es denn auf dem Markt der Chatbots oder auch konkret bei euch aus?

00:22:58: Was hat denn ChatGPT verändert?

00:23:02: Ja, absolut.

00:23:06: Also das waren wirklich mit unter die spannendsten letzten Monate, die ich hatte

00:23:11: bei BotFriends.

00:23:13: Einfach weil sich solche wirklich enorm wichtigen Türen geöffnet haben, um

00:23:18: letztendlich Chatbots noch besser und natürlicher für Nutzer am Ende des Tages

00:23:22: zu machen, aber gleichzeitig auch die Entwicklung noch leichter und effizienter

00:23:25: für Unternehmen zu machen.

00:23:27: Was Chedjibitia zum einen bewirkt hat, also davon mal losgelöst, was ich total

00:23:31: super finde, ist einfach, dass die Nutzerakzeptanz noch weiter gestiegen ist.

00:23:35: Es gab einfach diese riesen Begeisterungen in der Gesellschaft, wo man gemerkt hat,

00:23:40: hey, KI kann wirklich was, Bots können wirklich was.

00:23:42: Der kann mir gerade richtig helfen in meinem täglichen Doing bei der Arbeit.

00:23:46: Und diese Begeisterung, die können wir für unsere Lösung natürlich mitnehmen, weil

00:23:51: natürlich dann auch der Ruf für solche Systeme...

00:23:54: sich deutlich gesteigert hat.

00:23:55: Das heißt, wenn ich jetzt ein Kunde bin von einem Unternehmen, dann habe ich

00:23:59: natürlich auch eine andere Erwartungshaltung vielleicht an den

00:24:02: digitalen Assistenten, weil ich jetzt auch Chatsch-PT kenne und weiß, da sind ja auch

00:24:05: viele Sachen möglich.

00:24:06: Also es müssen natürlich sich viele Unternehmen auch bewusst sein, dass die

00:24:09: Erwartungen natürlich steigen, aber auch parallel die Begeisterung, was ich klasse

00:24:13: finde.

00:24:14: Und wie eben schon erwähnt, also für uns...

00:24:17: Nachdem wir erstmal GPD langsam evaluiert haben, gemerkt haben, okay, da ist eine

00:24:21: neue Technologie auf dem Markt, und zwar sind es Large-Language-Modelle, die sich

00:24:26: generativer KI bedienen, um letztendlich gewisse Aufgaben für Menschen zu erfüllen,

00:24:30: war für uns die Frage, okay, wie können wir nun unsere Chatbots oder was bedeutet

00:24:36: jetzt auch für Chatbots das Ganze, ja, was bedeutet das genau?

00:24:41: Und was wir festgestellt haben, ist zum einen, dass

00:24:45: Large-Language-Modelle zum einen die Erfahrung mit Bots noch natürlicher

00:24:50: machen.

00:24:51: Und ich mache dafür vielleicht mal ein Beispiel, was sich jetzt geändert hat von

00:24:56: der Technologie zuvor mit Natural Language Processing und Understanding Vergleiche zu

00:25:01: generativer KI zuvor.

00:25:03: Ich mache jetzt mal ein ganz plakatives Beispiel zum Thema Öffnungszeiten.

00:25:07: Der Kunde fragt, habt ihr Montag geöffnet?

00:25:11: Und was jetzt passieren würde, klassisch damals, ist, dass versucht wird, die

00:25:16: Intention, semantisch zu analysieren.

00:25:18: Also was möchte der Kunde gerade wissen?

00:25:20: Und es wird eine sogenannte Absicht, ein Intent klassifiziert.

00:25:24: Und der Intent mag Öffnungszeiten heißen und der wird klassifiziert, weil

00:25:29: Beispieldaten damit verglichen werden.

00:25:30: In diesem Intent habe ich Beispielfragen drin, wie ein Nutzer nach Öffnungszeiten

00:25:34: fragen kann.

00:25:36: Zum Beispiel, wann habt ihr geöffnet?

00:25:37: Kann ich Montag vorbeikommen?

00:25:39: Seid ihr schon Sonntag um 18 Uhr zu?

00:25:41: Das sind alles Beispielfragen und das sind Daten, mit denen die KI trainiert wird.

00:25:46: Diese Daten werden dann mit der Frage abgeglichen und wenn die in irgendeiner

00:25:49: Form matchen, also dann kommt ein Ergebnis raus, wie diese Frage passt zu 90 Prozent

00:25:54: auf diese Beispielfragen, dann wird diese Antwort rausgespielt und in dieser Antwort

00:25:59: würde dann drinstehen, unsere Öffnungszeiten sind Montag von da und da,

00:26:02: Dienstag da und da, Mittwoch da und da.

00:26:04: Und das ist so, wie es damals funktioniert.

00:26:06: Das heißt, ich frage, habt ihr Montag geöffnet?

00:26:08: Und dann kommt, unsere Öffnungszeiten sind die folgenden.

00:26:11: Aber eigentlich wollte ich ja nur nach dem Montag fragen und ich wollte ja nicht die

00:26:15: Auflistung aller Öffnungszeiten gerade wissen.

00:26:17: Und das ist jetzt der große Unterschied, denn generative KI ist in der Lage, diese

00:26:21: Informationen, die ich habe, diese Liste an Öffnungszeiten genau zu analysieren und

00:26:25: zu schauen, okay, der Nutzer fragt halt wirklich nur nach dem Montag und dann

00:26:29: quasi.

00:26:29: generiert, also es ist eine Antwort, wird automatisch generiert, sondern nicht, wie

00:26:33: ich sie statisch hinterlegt habe.

00:26:35: Es wird geantwortet, ja, Montag sind wir von neun bis 18 Uhr geöffnet.

00:26:39: Und das ist eben dieser große Unterschied.

00:26:41: Ich hatte davor eine sehr statische Antwort, die zwar meine Frage beantwortet

00:26:45: hat, aber sie war nicht zu 100 Prozent zugeschnitten.

00:26:47: Wenn ich jetzt noch fragen würde, und wie sieht es denn Dienstag aus, habt ihr da

00:26:51: auch geöffnet, dann würde jetzt eins zu eins die selbe Antwort wiederkommen, also

00:26:54: die Liste mit den Öffnungszeiten.

00:26:56: So war es zuvor.

00:26:57: Und jetzt würde letztendlich immer die Antwort

00:27:00: autonom generiert werden und wirklich spezifisch auf meine Frage gemünzt.

00:27:03: Das soll einfach das Beispiel unterstreichen, wenn ich sage, die

00:27:07: Erfahrung wird noch natürlicher und menschlicher, weil die Antworten nicht

00:27:12: mehr so robotermäßig rüberkommen, sondern eher wirklich menschlich.

00:27:17: Also so wie wir jetzt interagieren würden und antworten würden.

00:27:20: Also wenn du jetzt nach den Öffnungszeiten fragst, dann würde ich auch nicht von Bosh

00:27:24: Fans jedes Mal die ganze Liste runter rattern, sondern natürlich dann antworten,

00:27:27: nach welchem Tag du fragst.

00:27:28: Und das ist eben der große Unterschied.

00:27:30: Das ist einfach mega.

00:27:31: Genau, also das natürlich ein.

00:27:34: Ja, ja, ja.

00:27:35: voll nachvollziehen, weil das ist das, was mich nervt, wenn ich in Chatbots gerate.

00:27:41: Ich habe auch eine Online-Bank und ist auch ein Start-up und natürlich haben die

00:27:45: auch ein Chatbot für gewisse Fragen.

00:27:47: Aber meine Frage ist immer so, dass die nie beantwortet wird.

00:27:50: Am Ende muss ich sie wieder wohin schicken.

00:27:51: Aber ich muss mich vorher zehnmal durchklicken und da bin ich teilweise

00:27:56: genervt, vor allem wenn es dann wie so ist.

00:27:59: Manche Sachen müssen dann immer schnell schnell gehen und du hast nicht direkt den

00:28:04: Ansprechpartner

00:28:05: bis dann irgendwer reagiert.

00:28:07: Das kann ich nachvollziehen, wenn das menschlicher wird, wenn das direkt ist und

00:28:13: nicht so roboterhaft wirkt und nur das sind die Antworten, die ich zur Verfügung

00:28:17: habe.

00:28:17: Sucht ihr eine.

00:28:18: Wenn sie passt, gut, wenn nicht, ja sorry.

00:28:22: Ja, ja.

00:28:22: Also das ist das eine, wie gesagt, dass sich halt die Erfahrung, die Endnutzer mit

00:28:27: den Bots haben, deutlich verbessern wird, wie an diesem Beispiel.

00:28:31: Und das andere ist eben, ich hatte es gerade schon kurz erwähnt, wie eben diese

00:28:36: Intents aufgebaut wurden.

00:28:37: Das heißt, was Unternehmen zuvor machen mussten, um diese Bots aufzubauen, ist

00:28:41: eben diese Intents zu definieren.

00:28:43: Also zu sagen...

00:28:44: Nutzerfragen nach Öffnungszeiten.

00:28:46: Und deswegen brauche ich jetzt Beispielfragen.

00:28:47: Diese Beispielfragen mussten händisch eintrainiert werden.

00:28:50: Das heißt, ich musste mich hinsetzen und überlegen, wie könnten meine Nutzer nach

00:28:53: Öffnungszeiten fragen und da dann mir ein Datensatz aufbauen von mindestens 15 bis

00:28:59: 20, besser 30 Trainingsfragen.

00:29:01: Das hat total viele Ressourcen gekostet.

00:29:03: Und das war wirklich jedes Mal total der Pain, den man jetzt nicht mehr braucht.

00:29:08: Und natürlich musste ich dann auch immer die Antwort einzeln hinterlegen.

00:29:13: Und das ganze spare ich mir jetzt, indem ich zum Beispiel diese Trainingsdaten

00:29:17: automatisiert generieren lassen kann.

00:29:18: Ja, also das kann man zum Beispiel jetzt auch mit Hilfe von Generative AI machen,

00:29:22: was mega ist, spart mir super viel Zeit.

00:29:24: Genau, also das ist ein Part, dann kann ich zum Beispiel auch Generative AI die

00:29:30: Antwort verschicken lassen.

00:29:31: Also ich kann zum Beispiel sagen, das sind meine Öffnungszeiten und der User fragt

00:29:35: dann, wann habt ihr Montag geöffnet?

00:29:36: Und dann nimmt das Large Language Model diese Informations- oder Öffnungszeiten

00:29:39: und wie ich gerade eben beschrieben habe.

00:29:42: Schaut ganz genau, welchen Teil dieser Information möchte der User jetzt wissen

00:29:47: und generiert autonom dann die Antwort darauf.

00:29:49: Also das ist zum Beispiel einfach cool, dass ich das selber bestimmen kann, für

00:29:52: welche Cases ich das umsetzen möchte.

00:29:54: Oder eben noch im größeren Stil, Knowledge Bases.

00:29:58: Also ich kann, wenn ich zum Beispiel in einem Unternehmen bin und super viele PDFs

00:30:03: auf meinen Servern habe oder Webseiten habe mit extrem vielen FAQ-Seiten,

00:30:07: Informationen, dann kann ich die quasi dem Large-Language-Model geben.

00:30:11: beziehungsweise meinem Bot letztendlich.

00:30:12: Ich kann die einfach ganz normal hochladen in der Plattform und mein Bot kann dann

00:30:17: Antworten daraus schnüren.

00:30:18: Das ist eine Riesenerleichterung und bedeutet, ich muss nicht mal einzelne

00:30:22: Absichten definieren, die vielleicht User fragen können, sondern ich habe einen Pool

00:30:26: an Informationen, ich gebe die dem Large-Language-Model und der Bot kann dann

00:30:30: wirklich diese Information heranziehen, um Antworten zu formulieren.

00:30:34: Und das ist einfach Wahnsinn und ein Riesensprung für uns gewesen und auch für

00:30:38: das Unternehmen, das wir jetzt anbieten können.

00:30:41: Ja, wie gesagt, man kann jetzt leichter und effizienter seine Bots auf die Beine

00:30:44: stellen.

00:30:45: Das ist richtig cool.

00:30:46: Also wenn ich das auch nochmal auf die Antworten davor noch zurückkomme, diese

00:30:52: ganze Anbindung vom Intranet, SAP, egal welche Systeme genutzt werden, die kann

00:30:58: ich ja im Prinzip dann als Basis zur Verfügung stellen, oder?

00:31:04: Genau, also Internetseiten können eben nach Informationen gecrawlt werden.

00:31:10: Nichtsdestotrotz, wenn ich jetzt SAP oder Internet höre, muss man natürlich

00:31:14: beachten, dass die gewisse Identifizierungsmechanismen haben.

00:31:17: Also da muss man natürlich dann gucken, wie kann ich dann mich hingegen diese

00:31:20: Seite identifizieren, dass ich auf die Texte zugreifen kann.

00:31:24: Aber in der Theorie sollte das bestimmt irgendwie machbar sein und dann liegen die

00:31:29: Informationen.

00:31:30: Also wenn es zum Kunden geht, vielleicht nicht auf interne Dokumente, die im

00:31:34: Geheimdienst lassen, das ist solche ausgespuckt.

00:31:36: Ja, ist spannend.

00:31:37: Gibt es eigentlich auch Use Cases, wo du sagst, sind die alten Methoden eigentlich

00:31:43: besser geeignet als generative LKI?

00:31:47: ist natürlich wieder die Frage, wo sind die Limitierungen der Technologie?

00:31:55: Und man muss natürlich sagen, die Antworten werden autonom generiert.

00:32:01: Ich habe wenig Kontrolle bzw.

00:32:03: keine Kontrolle darüber, was am Ende beim User rauskommt.

00:32:07: Die Erfahrung, die wir gemacht haben, ist, dass die Antworten sehr gut sind.

00:32:09: Nichtsdestotrotz, es können Halluzinationen auftreten, das kennen wir

00:32:12: natürlich auch von CheggyPT, dass falsche Informationen ausgegeben werden etc.

00:32:15: und man das so ein bisschen über Regeneering auch in ganz komische Wege

00:32:19: auch leiten kann.

00:32:20: Das heißt, es gibt definitiv Cases, wo ich als Unternehmen sagen muss, ich möchte da

00:32:25: die volle Kontrolle über die Inhalte, die da rausgehen.

00:32:28: Und das können natürlich Themen sein wie, wie stehe ich zum Thema Nachhaltigkeit?

00:32:33: Ja, so da, wo ich vielleicht...

00:32:35: viel schlechte Presse sicher geben könnte oder Kommentare kommen, die vielleicht in

00:32:41: den Medien schlecht dargestellt werden können, dann muss ich vielleicht auf

00:32:44: Nummer sicher gehen.

00:32:45: Das heißt, es gibt bei jedem Unternehmen bestimmte Themen.

00:32:48: Ja, oder wenn ich jetzt in meiner Bank frage, wie stehen sie zum Thema Diversity

00:32:53: und als eine Antwort autonom generiert wird von der KI, da möchte ich vielleicht

00:32:57: eins, möchte ich wirklich sicher sein, dass das, was da generiert wird, achts.

00:33:02: zu dem entspricht, was mein Unternehmen auch wirklich sagt.

00:33:04: Also das ist wirklich dann auch so wichtig, dass wir in der Plattform eben

00:33:08: genau das anbieten, dass man die Entscheidung treffen kann, wie viel

00:33:13: Generation will ich jetzt eigentlich zulassen und wie viele statische Antworten

00:33:17: möchte ich eigentlich noch rausgeben.

00:33:19: Also genau, natürlich ist es schon so, dass die Large-Language-Modelle der großen

00:33:26: Anbieter da diverse sogenannte Safety-Filters einbauen,

00:33:31: keine rassistischen Kommentare gemacht werden oder ähnliches.

00:33:35: Da wird dann schon darauf geachtet, dass da gewisse Security-Maßnahmen vorliegen,

00:33:40: dass so etwas unterbunden wird.

00:33:42: Nichtsdestotrotz, also die Technologie wird sich dahin gingen natürlich auch noch

00:33:45: verbessern.

00:33:46: Aber zum aktuellen Zeitpunkt meine Aussage ist, man kann das verwenden, aber nur in

00:33:51: einem Rahmen und in einer Umgebung, wo ich selber noch entscheiden kann und

00:33:55: kontrollieren kann, wo habe ich vielleicht kritische Themen, die nicht autonom

00:33:59: generiert werden sollen.

00:34:00: Also antworten die auch.

00:34:01: wo die Antworten nicht autonom generiert werden sollten.

00:34:03: Und bei anderen Themen ist dann eher der Vorteil von einer natürlichen

00:34:08: Konversation, der überwiegt so sehr, dass ich da vielleicht Generalty for All

00:34:11: einsetzen möchte.

00:34:12: Jetzt hast du ganz bewusst auf die Themen angesprochen.

00:34:17: Gibt es da auch Branchen, wo du sagst, okay, vielleicht ist die Finanzbranche

00:34:23: eine Branche, wo es besser ist, wenn wir die Antworten vorgeben, weil die Kunden

00:34:29: anders ticken als der Gebrauchtwagenmarkt.

00:34:31: Ich sage es jetzt einmal so, die Vergleiche ein bisschen vielleicht

00:34:35: extremer zu ziehen.

00:34:42: auch industriespezifisch welches Modell wir anwenden?

00:34:45: Oder ist generative KI immer besser aus deiner Sicht?

00:34:51: Ich glaube nicht, dass man so pauschal für eine Branche sagen kann, da würde ich es

00:34:59: komplett ausschließen.

00:35:00: Ich glaube jede einzelne Branche hat so seine Cases, die einfach ein bisschen

00:35:07: kritischer sind.

00:35:08: Bei Banken sind es wahrscheinlich sehr, sehr viele Themen, wie zum Beispiel...

00:35:13: Ja, irgendwie eine Aktienberatung, die man vielleicht nicht über einen KI-Bot machen

00:35:18: möchte.

00:35:19: Auf der anderen Seite haben Sie vielleicht auch andere Sachen, die sich extrem gut

00:35:22: eignen.

00:35:22: Also zum Beispiel einfach Prozesse, die man extrem gut auch über Generative AI

00:35:28: abbilden kann.

00:35:29: Wenn ich zum Beispiel jetzt an welchem Prozess denke ich denn gerade, wenn ich

00:35:33: irgendwie meine Adresse ändern möchte oder so.

00:35:35: Das kann man natürlich viel, viel besser und leichter über Generative AI abbilden.

00:35:40: Also, ich glaube, bei Bots muss man auch immer unterscheiden zwischen, also das

00:35:43: sollte ich vielleicht noch erwähnen, wie Bots aufgebaut sind.

00:35:45: Es sind immer zwei Säulen.

00:35:46: Einmal sind es Frage und Antworten.

00:35:47: Ich habe eine Frage, man hat die geöffnet und bekommt eine Antwort dazu.

00:35:50: Und dann ist eigentlich auch mein Case geschlossen.

00:35:52: Und dann habe ich aber solche Art Transactional Flows, also Prozesse, wo ich

00:35:57: einen gewissen Prozess durchgehe.

00:35:58: Also zum Beispiel, ich möchte Stammdaten ändern und schreibe mit einem Bot und

00:36:02: sage, ich möchte meine Adresse ändern.

00:36:04: Dann muss ich vielleicht erst einmal authentifiziert werden.

00:36:07: Dann werde ich nach meiner Adresse gefragt.

00:36:08: Und das sind wirklich so.

00:36:10: Transaktionen, die Bots ausführen können.

00:36:12: Und da muss ich natürlich auch nochmal abwägen, für welchen Case eignet sich

00:36:16: General T4i eher oder vielleicht nicht oder doch eher bei den Knowledge Spaces.

00:36:20: Und genau, von daher muss man immer so ein bisschen abwägen.

00:36:24: Aber ich glaube, in jeder Branche gibt es Cases, wo man einfach abwägen muss, für

00:36:29: welchen Fall man General T4i verwendet und wann eben lieber nicht.

00:36:33: Und ich glaube, alle können davon profitieren.

00:36:35: Ich glaube, man kann es nicht pauschal ausschließen.

00:36:37: Okay, spannend.

00:36:37: Du hast das jetzt gerade nochmal erwähnt und ich habe so das Gefühl, dass es

00:36:43: vielleicht ein bisschen untergegangen ist, das Thema Knowledge Bases.

00:36:46: Das ist ja relativ neu auch bei euch, oder?

00:36:49: Ist das auch etwas, wo ihr sagt, das ist etwas, da differenzieren wir uns auch von

00:36:53: den anderen?

00:36:56: Also grundsätzlich ist das wie gesagt ein super powerful Feature.

00:37:01: Also ich kann einfach externe Datenquellen anschließen und mein Bot antwortet mir

00:37:05: alles da drauf.

00:37:06: Und das ist echt faszinierend.

00:37:07: Also ich denke schon, dass es jetzt ein USP ist, wie schnell wir das Ganze

00:37:12: integrieren konnten.

00:37:12: Nichtsdestotrotz glaube ich schon, dass es auch viele Anbieter grundsätzlich mit

00:37:16: anbieten können.

00:37:17: Ich glaube, die Differenzierung liegt dann wirklich da drin mit den Tools, wie ich

00:37:21: dann wirklich die Qualität der Antwort noch weiter optimieren kann.

00:37:25: Und dadurch, dass wir jetzt so schnell am Ball sind oder allgemein mit dem Thema

00:37:27: Genetive AI so schnell auch dabei sind, werden wir relativ zügig auch Best

00:37:32: Practices haben, damit sich dann schon stark unterscheidet, bei welchem

00:37:36: Unternehmer welcher Plattform habe ich qualitativ bessere Antworten, wenn ich

00:37:40: Knowledge Bases nutze oder Fragen dazu stelle.

00:37:43: Genau, also da gehört natürlich auch viel Research mit rein.

00:37:48: Und wir haben uns da die Zeit genommen und auch viel investiert und genau, ja.

00:37:54: Was macht denn, bevor wir zur abschließenden Frage kommen, noch diese

00:37:58: Frage vorweg, was macht denn einen guten Bot aus?

00:38:02: Ist es nur, dass er die Fragen richtig beantwortet oder gibt es auch noch andere

00:38:08: Aspekte, die einen guten Bot ausmachen?

00:38:11: Ja.

00:38:12: Also natürlich ist zum einen die Qualität entscheidend, dass ich meine Probleme

00:38:19: gelöst bekomme.

00:38:20: Auf der anderen Seite zählt auch so ein bisschen die Tonalität und Persönlichkeit

00:38:27: mit rein.

00:38:28: Also ich kenne viele Unternehmen, die extrem viel Mühe investiert haben, dem

00:38:34: virtuellen Assistenten ein Gesicht zu verleihen, ein Charakter zu verleihen,

00:38:37: wirklich eine Persönlichkeit.

00:38:39: Und manche Unternehmen unterschätzen das total, weil letztendlich, also ich sage

00:38:44: auch immer, Virtual Assistenten sind die Marken der Zukunft oder damit werde ich

00:38:49: Unternehmen assoziieren.

00:38:50: Vielleicht assoziiere ich heutzutage noch ein Unternehmen mit dem Logo, aber

00:38:54: vielleicht ein paar Jahren ist es dann wirklich eine Virtual Assistentin oder

00:38:58: einen Virtual Assistenten, an den ich immer denken muss, wenn ich jetzt an IKEA

00:39:02: denke, anstatt vielleicht das große blaue Haus.

00:39:04: Und von daher...

00:39:07: wenn jemand, also wenn ein Botic viel Charakter mitbringt und man teilweise

00:39:11: schmunzeln muss und einfach sagen muss, hey, das ist richtig cool, gerade einfach

00:39:14: damit zu schreiben oder ich gehe irgendwie mit einem Schmunzeln oder mit einem

00:39:17: Lächeln raus.

00:39:17: Ich glaube, damit kann man extrem viel bewirken in der ganzen Customer Journey,

00:39:22: die man mit seinen Kunden hat, wenn man dem Ganzen noch ein bisschen Charakter

00:39:26: verleiht und man wirklich merkt, man spricht hier mit einer Marke.

00:39:30: Genau, so das ist vielleicht...

00:39:32: Das sollte man nicht unterschätzen.

00:39:34: Ich glaube, man verzeiht viel eher einen Fehler, wenn man Sympathie aufgebaut hat.

00:39:39: Das sollte man nicht unterschätzen.

00:39:42: Ja super spannend.

00:39:44: So, aber jetzt.

00:39:47: Michelle, die letzte Frage obligatorisch kriegt jeder der hier zu Gast ist und mit

00:39:54: mir spricht.

00:39:54: Drei Learnings, drei Learnings, die du den Zuhörerinnen mitgeben möchtest.

00:39:59: Die können beruflicher Natur sein, die können aber auch privater Natur sein.

00:40:03: Such es dir aus.

00:40:04: Ich bin gespannt.

00:40:07: So, okay, drei Learnings.

00:40:10: Okay, also ich glaube, ein Learning ist auf jeden Fall, wenn man frustriert ist

00:40:20: über ein Problem.

00:40:21: Ich habe den Satz letztens gehört und ich fand ihn irgendwie so einleuchtend.

00:40:25: Wenn man sehr frustriert ist über ein Problem, dann sollte man sich immer

00:40:29: denken, ich habe dieses Problem aktiv entschieden anzugehen.

00:40:32: das gewollt.

00:40:32: Also wenn man irgendwann einfach sagt, ich habe einfach keinen Bock mehr da drauf, es

00:40:36: macht mir gerade gar keinen Spaß, das ist alles frustrierend hier, es funktioniert

00:40:38: nicht, dann sollte man sich eigentlich denken, ja geil, das ist ja genau die

00:40:41: Herausforderung, das Problem, was ich lösen wollte und daraus dann wieder Kraft

00:40:45: zu ziehen und zu sagen, ich habe mich aktiv dafür entschieden, diese

00:40:47: Herausforderung anzunehmen und dieses Problem zu tacklen, also mache ich das

00:40:49: jetzt auch.

00:40:50: Und man kann jederzeit sagen, ja okay, dann mache ich jetzt was anderes, aber ich

00:40:54: glaube einfach diese Entscheidung ganz schnell zu treffen und zu sagen, ich

00:40:58: wollte das ja.

00:40:59: Ich habe mich aktiv dafür entschieden.

00:41:01: genau dieses Problem zu lösen und daraus wieder Kraft zu schöpfen.

00:41:04: Ich glaube, das hat mir oft geholfen, wenn ich manchmal frustriert war, bestimmte

00:41:08: Themen, wo ich mir einfach dachte, wow, frustriert mich das jetzt gerade, dass man

00:41:12: da dann nicht hängen bleibt und sich da dann in so ein Tal fällt und frustriert,

00:41:18: sondern wirklich sich da rauszuziehen und zu sagen, ja, ich will das ja eigentlich.

00:41:21: Genau, ich glaube, das hilft mir persönlich dann immer wieder am Ball zu

00:41:24: sein und zu sagen, ja, es wäre ja eigentlich langweilig, es gibt ja genug

00:41:28: Probleme, die einfach sind zu lösen, aber die will man ja eigentlich gar nicht.

00:41:31: Wie immer die Herausforderung.

00:41:33: Genau, ja, das war so das eine.

00:41:36: Weitere Learnings der letzten, der letzten Jahre.

00:41:39: Also ich finde so ein Learning, ich weiß gar nicht, wer.

00:41:44: Das ist jetzt aus einem Zitat.

00:41:47: Man überschätzt immer, was man in ein, ich glaube, das hat Bill Gates gesagt, man

00:41:50: überschätzt immer, was man in einem Jahr schaffen könnte und unterschätzt, was man

00:41:55: in zehn Jahren schaffen kann.

00:41:56: Ich bin ein extrem ungeduldiger Mensch und.

00:42:01: Ich glaube, gute Wille hat Weile.

00:42:03: Ich kann überhaupt nicht mit Sprach, bestimmt Sprach, wie sagt man, Sprüchen.

00:42:08: Aber Sachen dauern.

00:42:10: Zitaten, danke.

00:42:11: Man, es braucht einfach, gut Ding will Weile haben, genau.

00:42:14: Also man darf nicht so ungeduldig sein, wenn man einfach dran bleibt und hart

00:42:19: arbeitet und nicht sich runterziehen lässt.

00:42:21: Dann passieren auch gute Dinge.

00:42:22: Und man braucht einfach Geduld und Zeit, wenn man große Ziele hat.

00:42:26: Die passieren nicht in einem Jahr.

00:42:27: Man kann große Ziele haben und man...

00:42:29: Ich denke schnell, nach zwei, drei Jahren bin ich da angekommen, aber nein, das ist

00:42:32: nicht der Fall.

00:42:33: Ich glaube, das geht auf jeden Fall in mein third learning rein.

00:42:35: Man fragt sich immer, wenn ich das und das erreicht habe, dann bin ich dann

00:42:38: glücklich.

00:42:39: Oder dann habe ich mein Ziel erreicht und dann ist auch alles erledigt.

00:42:43: Aber das stimmt nicht.

00:42:44: Eigentlich ist der Weg das Ziel.

00:42:45: Und immer nach dem Nächsten und dem Nächsten zu streben, erfüllt eigentlich

00:42:51: wirklich.

00:42:52: Sondern es geht eigentlich immer um den Weg dahin.

00:42:54: Viele haben in meinem Kopf ein bestimmtes Bild, wenn ich das mal erreicht habe oder

00:42:59: den Status habe, dann bin ich glücklich und habe alles erreicht.

00:43:03: Aber sich einfach zu sagen, das stimmt nicht, sondern der Weg dahin und dieses

00:43:08: Dranbleiben und dieser kleine Fortschritt, von Tag zu Tag, das ist eigentlich das,

00:43:12: was einen glücklich macht und erfüllt.

00:43:14: Ich glaube, das ist für mich ein persönliches Learning, weil ich ein super

00:43:19: ehrgeiziger Mensch bin und sehr ungeduldig.

00:43:22: Ich denke mir einfach, es muss jetzt schneller gehen, es muss alles besser und

00:43:26: schneller sein.

00:43:26: Aber eigentlich dankbar zu sein für den Moment geht immer sehr oft unter.

00:43:31: Super.

00:43:32: Michelle, herzlichen Dank für deine Zeit.

00:43:37: Danke, dass du Einblicke gewährt hast, was dich an Informatik und auch an künstliche

00:43:46: Intelligenz und Digitalisierung fesselt und was es spannend macht, warum du es

00:43:51: auch nur weiterempfehlen kannst, auch den Einblick in Bot-Friends, was ihr macht,

00:43:55: was eigentlich Chatbots sind, was...

00:43:57: wie Unternehmens nutzen können und dass eigentlich, das habe ich ja so rausgehört,

00:44:01: Unternehmen eigentlich auch keine Angst haben müssen, sich damit

00:44:05: auseinanderzusetzen, weil es sehr, eure Lösung eine sehr niederschwellige, sag ich

00:44:10: jetzt einmal, Lösung hinsichtlich Einstieg ist, weil man keine Programmierkenntnisse

00:44:15: braucht und auch entsprechend...

00:44:18: Unterstützung erfährt von euch hinsichtlich Umsetzung, Einführung und

00:44:24: Wartung und Instandhaltung.

00:44:26: Ich drücke es jetzt mal so produktionstechnisch aus als Produktioner.

00:44:30: Danke dafür.

00:44:31: Ich bin gespannt, wo eure Reise hingeht.

00:44:36: Du hast schon gesagt, sechs und halbe Jahre sind es jetzt.

00:44:41: Mit generativer KI sind ja auch neue Themen auf

00:44:47: Ich freue mich, wenn wir uns dann auch nicht nur online sehen, sondern vielleicht

00:44:51: auch mal live, sei es eine Veranstaltung oder wo auch immer.

00:44:55: Und ich wünsche dir jetzt noch einen schönen Tag und herzlichen Dank für deine

00:44:58: Zeit.

00:45:01: Vielen Dank, der Johannes, dir auch alles Gute.

00:45:07: So.