Warum KI nicht deine Probleme löst | EP28

00:00:00: Wenn ich dir sage, dass du heute schon KI nutzt, obwohl du vielleicht noch nie GPD geöffnet hast,

00:00:06: dann klingt das komisch. Aber stimmt.

00:00:08: Die Frage ist nicht mehr, ob du KI nutzt, sondern ob du sie aktiv steuerst.

00:00:14: Heutzutage steckt KI schon in so vielen Technologien und Software-Lösungen, die du täglich nutzt,

00:00:21: so ein bisschen wie Strom. Er ist unsichtbar, aber entscheidend, ob du heute Gmail benutzt,

00:00:27: Google Docs, Microsoft Outlook, Office 365, Spotify, Netflix, you name it.

00:00:34: Alle diese Lösungen unterfüttern ihre Produkte, meistens mit eigenen Lösungen.

00:00:40: Und man hat eigentlich schon einen ganz guten Startpunkt, um das in der Praxis auch zu nutzen.

00:00:46: Um jetzt mal so einen klassischen Use Case mitzugeben, das ist eine Kombination aus

00:00:51: JetGBT und Outlook Plugin und E-Mail-Kommunikation. Wenn wir an praktische Use Cases denken,

00:01:00: hat die Erfahrung gezeigt, dass es am besten ist, klein zu starten und mit kleinen Teilaufgaben

00:01:06: spezifische KPIs zu lösen. So könnte ein KPI sein 40% weniger manuelle Kommunikation in E-Mails.

00:01:16: Das ist messbar und löst ein spezifisches Problem.

00:01:20: Das heißt, dieser Ansatz zu sagen, wir wollen irgendwas mit KI machen, das reicht nicht.

00:01:25: Das ist so ein bisschen wie dieser Krypto-Boom 2017, wo du einfach nur Krypto sagen musst

00:01:32: und dein Unternehmen hat sofort VC Foundings bekommen.

00:01:35: Mit dem Unterschied, wenn man das herausgesungen betrachtet, dann war der Krypto-Boom und das,

00:01:41: was daraus resultierte bis heute sind, ich mache jetzt mal ein Statement, 99% davon,

00:01:47: einfach Warcrypera. Da wurde selten was in wirklich produktive Technologien umgesetzt.

00:01:52: Anders als bei LLMS, also KI-Lösungen, KI-Agenten, die messbaren Mehrwertstiften und definitiv

00:02:03: auch in den nächsten fünf bis zehn Jahren mit wahnsinnig starken Entwicklungsschritten

00:02:08: Teil unserer Gesellschaft, Teil unseres täglichen Do-ings werden.

00:02:12: Ich will damit nicht sagen, dass KI der heilige Graal für die Lösung aller Probleme ist,

00:02:18: das Käse.

00:02:19: Es ist aber eine Technologie und ein Werkzeug, das uns erlaubt als Unternehmer, viele Prozesse

00:02:25: einfach zu verbessern, die ja nach wie vor mit Menschen stattfinden und am Ende des

00:02:30: Tages geht es ja um Menschen. Du musst ja aber klar sein, dass wenn du diese Edge nicht mit

00:02:34: nimmst, dass du das dann später ganz teuer bezahlst.

00:02:38: Dann gucken wir uns den klassischen Use Case im Unternehmen an, dann hast du oft verschiedene

00:02:42: Vertriebler, du hast Projektmanager, du hast vielleicht Programmierer und die Kostenstellen

00:02:46: dafür sind eigentlich immens. Und dann hast du auch noch diese ganz klassischen Probleme,

00:02:51: die ich als Unternehmer auch kenne. Mitarbeiter sind mal krank, dann muss der Hund mal zum

00:02:55: Arzt, dann gibt es Probleme mit den Kindergarten. Mitarbeiter braucht logischerweise auch Schlaf

00:03:02: und Erholung.

00:03:03: Da muss ich immer denken, ich weiß nicht, ob du es noch kennst, da gab es von Stefan

00:03:07: Raab, mal so ein Gast, das war ein Produzent von einem Automat, der automatisch Döner

00:03:14: geschnitten hat. Und er war da zu Gast und hat immer gesagt, der Gerät wird nie müde,

00:03:20: der Gerät braucht nie Pause. Und das finde ich bis heute eine schöne Analogie, weil im

00:03:24: Endeffekt kann diese Technologie Lücken auch schließen. So nutzen wir das im Kundensupport

00:03:30: dafür, dass wenn jetzt um 23 Uhr an einem samstarken Kunden eine Anfrage stellt, muss

00:03:36: ich keine 24/7-Stunden-Planung auf die meine stellen und kann trotzdem erstklassigen Kundensupport

00:03:41: liefern.

00:03:42: Also, Unternehmer stunden sich da so viele Chancen auf, hier zum einen Kosten einzusparen,

00:03:48: aber auch, und das ist viel wichtiger, so krassen Value für Leute zu erzeugen für

00:03:52: den Kunden, dass du damit herausstichst als Unternehmen.

00:03:56: Wichtig ist auch, dass du sagst, okay, das reine Tool kaufen löst nicht dein Problem.

00:04:00: Wenn du jetzt CPT einführst, Perplexity, Claude, You name it, Gemini, gibt tausend KI-Tools

00:04:07: und vom Zeitpunkt dieser Aufnahme bis zu dem Moment, wo du sie hörst, gibt es wahrscheinlich

00:04:11: 50 neue.

00:04:12: Du musst dafür Sorge tragen, die Mitarbeiter auch entsprechend auszubilden in der Nutzung

00:04:17: dieser Tools, mit gutem Beispiel voranzugehen, nur dann hast du die Chance, hier auch kompetitiv

00:04:24: gegenüber deinen Mitbewerbern herauszustechen.

00:04:27: Auch, ich habe es ja in der ersten Episode schon kurz angeschnitten, Komplexität ist

00:04:33: nichts, was wir in den ersten Iterationsschritten dieser Technologieimplementation brauchen.

00:04:38: Wenn du ein bisschen fortgeschritten bist oder wenn du eine Agentur einsetzt, die das implementiert,

00:04:42: so wie wir das Pascalium und der Anderen auch machen, ist es so, dass wir Tools wie N8N

00:04:47: nutzen.

00:04:48: Das ist so ein bisschen wie so eine Art, stellts dir vor wie so eine Art Architektenplattform,

00:04:53: wo du KI-Agenten baust, die nicht nur losgelöst wie so ein einzelnes Tool funktionieren,

00:04:58: sondern selbstständig Schlüsse ziehen, verschiedene Tools einsetzen, wie 11 Laps, um Telefonegespräche

00:05:05: mit Kunden zu führen oder auf Datenmangel zuzugreifen, also es ist ein bisschen wie so KI auf Steroiden,

00:05:12: wenn man so will.

00:05:13: Das ist so der Fehler, den ich auf der Leber des Unternehmen sofort, dass in dieser Tiefe

00:05:17: implementieren wollen.

00:05:18: Da entsteht aber nicht die tiefe Value, weil manchmal gilt es auch, einfach erstmal herauszufinden,

00:05:24: welche Anwendungszwecke sind für meinen Unternehmen am wertvollsten, diese mit KI aufzuladen.

00:05:30: Und da ist es oft besser, nimm sowas wie JGBT, ist nicht das Beste, aber es funktioniert

00:05:35: von Anfang an, um überhaupt mal so diese Berührungspunkte für einzelne Problemszenarios zu nutzen.

00:05:40: Und so Praxistools, wenn du jetzt mit Zoom arbeitest, gibt es da mittlerweile das AI Summary, was

00:05:46: das Gespräch aufzeichnet und dann eine komplette Zusammenfassung des Gesprächs gibt.

00:05:51: Das sind so kleine Dinge, wo du schon mit Tools, die du im täglichen sowieso einsetzt, die

00:05:55: diese Technologie haben, einfach mehr Value zeugst.

00:05:59: Nun nutzen wir bei uns in den Unternehmen mittlerweile ein Sales-SDA, das ist ein vollautomatischer

00:06:05: Vertriebsmitarbeiter, der konstant Kundenanfragen bearbeitet, Angebot heraus schickt und so

00:06:10: weiter und so fort.

00:06:11: Das hat uns bis zu dem Punkt, wo das so funktioniert, wie es heute läuft, sechs bis zwölf Monate

00:06:17: Zeit gekostet.

00:06:18: Starter, also nicht mit diesem Ansatz zu sagen, hey ich will jetzt sofort alle Investitionsmitarbeiter

00:06:22: rausschmeißen und das da reinpacken, sondern fangen damit an, zum Beispiel Kundenemails

00:06:28: im Vertrieb, teilautomatisiert beantworten zu lassen und Drafts zu machen, das Ding immer

00:06:34: weiter zu füttern mit Informationen über wie läuft deine typische Kundenkommunikation

00:06:38: ab und zu.

00:06:39: Das erzeugt greifbaren Mehrwert und dann kann man das später immer noch transformieren.

00:06:44: Ich denke, das reicht für heute so als kleines Insight, so als erstes Gefühl, wie du das

00:06:49: mit KI in deinem Unternehmen umsetzen kannst.

00:06:52: In der nächsten Folge bekommst du von mir zehn sofort umsetzbare KI-Ideen für dein Unternehmen

00:06:58: ganz ohne Tech-Bla-Bla.

00:07:00: Vielen Dank fürs Zuhören.