#34 KI legt Firmen lahm, versteht aber keine Bestellung – mit Marcel Rassinger, aikyma.ai

Andy: Grüezi und herzlich willkommen zur 34. Folge des Huber Business AI Podcasts. Mein Gast heute ist Marcel Rassinger, Co-Founder und CTO von Aikima. Vor seinem aktuellen Projekt war er unter anderem CIO bei BRACK Alltron Eine Kundin hat Marcel kürzlich gefragt, wie es sein kann, dass KI schlau genug ist, auszubrechen und fremde Firmen anzugreifen, aber zu blöd, ihre Bestellung zu verstehen. Genau diese Lücke geht es heute. Der Prozess klingt simpel. Eine Bestellung kommt aus PDF rein und muss in ERP mehr nicht. Und genau dort fängt das Problem an. Marcel zeigt, warum die Anbindung an System heute der einfache Teil ist. Schwierig wird es bei den Sonderwünschen, die irgendwo in einem Notizfeld stehen und beim Wissen, dass nur in den Köpfen Einzelmeter beide steckt. Wir reden über den Moment, in dem aus einem Ki-Projekt ein Change-Projekt wird und darüber, wie sich effektiv der ROI rechnet. Kurz zu mir, falls du zum ersten Mal dabei bist. Ich bin Andi Huber, seit über 25 Jahren im B2B und bevorzugt im Handel zu Hause. Ich begleite Geschäftsleitungen und Vertriebsteam dabei, KI nutzbringend einzusetzen. Viel Spass und los geht's! los. Marcel, schön bist du heute in meinem Podcast dabei.

Marcel: Danke für die Einladung, Andi. Freut mich, mal mit dir sprechen zu dürfen.

Andy: Da freue ich mich natürlich sehr gerne drauf. Sag mal Marcel, was ist eigentlich dein Lieblings-KI-Tool heute?

Marcel: Also definitiv all die Coding-Schools, sei es Claude Code, Cursor, Codex. Es ist einfach unglaublich, was man mit diesen Dingen machen kann. Und für mich ist es tatsächlich ein Privileg, ich das noch erleben darf. Vor langer Zeit habe ich selber mal versucht, so etwas im kleinen zu bauen und aussichtslos. Und heute ist es Fühlt sich's manchmal an wie Magie. Manchmal auch nicht schwarze Magie.

Andy: Was ist denn Case, den du privat gebaut oder eingesetzt hast? Hast du da irgendwie was in den letzten paar Wochen, wo du sagst, das hättest du wirklich nicht gedacht, dass das möglich wäre?

Marcel: Wir nutzen das an allen Ecken und Enden. Unsere Webseite haben wir damit generiert. Ursprünglich haben wir sie mal selber gebaut, aber die war dann potthässlich. Sie ist jetzt wahrscheinlich immer noch nicht etwas, was ein Marketing-Mensch wie dich glücklich machen würde, aber sie ist viel, besser, wie wir das hier hergebracht haben. Wir bauen unser Produkt teilweise Wir machen auch Marketing-Analysen, damit wir Spielen, LinkedIn. Also wir tun alles mehr oder weniger unterstützt von KI. Unser Produkt basiert auch ganz stark drauf. Also es ist eigentlich aus unserem Alltag gar nicht mehr wegzudenken. Und es ist teilweise auch bisschen beängstigend. Man schafft doch auch neue Abhängigkeiten, die recht stark sind.

Andy: Ja, absolut. Das merke ich selber auch bei mir, wenn dann nur noch die AI arbeitet und man einfach das Denken manchmal der AI überlässt, erwischt man sich immer wieder selber und sagt, nein, das sollte vielleicht nochmals sich reindenken, ob das jetzt richtig korrekt ist oder nicht, oder dann anpassen. Das ist schon zum Teil beängstigend. Marcel, stell dich doch mal kurz vor, wer du bist und was du heute genau bei Aikyma machst.

Marcel: Ich bin ursprünglich studierter Physiker und wie ganz viele Physiker bin ich so in der IT gelandet. Es gibt so diesen alten Scherz, den ich immer wieder bringe und den wahrscheinlich meine Freunde gar nicht mehr hören können. SAP steht für Software Arbeitsloser Physiker. Das ist nicht ganz richtig, aber auch nicht ganz falsch. Als ich mit dem Studium fertig war, hat gerade eine Revolution in der IT begonnen, das Internet ist auf die Welt gekommen und ich hatte dann die Gelegenheit, einem der ersten großen Internetprojekte auch in der Schweiz mitzuarbeiten und da war der Versuch sehr groß, das dann auch zu tun, das waren Internetbanking des damaligen Bankvereins und so bin ich dann eigentlich reingerutscht und habe dann alles Mögliche gemacht und AI hat mich immer begleitet, schon als habe ich neuronale Netze programmiert, mit weniger Erfolg allerdings. Später in meiner Rolle als CTO einer Softwarefirma haben wir auch versucht, AI einzusetzen. Als ich dann schlussendlich bei BRACK gelandet bin, bei BRRACK-Alltron haben wir auch versucht, verschiedensten Ebenen AI einzusetzen. Und das Dankbare im E-Commerce ist, dass es dort sehr viele Anwendungsfälle gibt und im Gegensatz zu Banken und Versicherungen oder Gesundheitswesen, E-Commerce bei weit nicht so stark reguliert ist. Und da durfte ich dann viel Erfahrung sammeln mit allen möglichen Formen von künstlicher Intelligenz. Und vor zwei Jahren dachte ich, ist mal Zeit, was anderes zu tun, weg aus dem Management. und abbegonnen die Erfahrungen, die ich gemacht habe, auch anderen zugänglich zu machen, Beratung anzubieten. Dann aber gemerkt, dass mit diesen Möglichkeiten wie z.B. Claude Code es auch möglich ist, als kleine Firma Produkte zu bauen. Und das tun wir seither mit großer Leidenschaft.

Andy: Da kommen wir gleich nachher natürlich darauf zurück. kennen uns ja genau aus der BRACK-Zeit warst ja dazu mal unser IT-Leiter, wenn man das so altdeutsch sagen kann. Man kann wirklich sagen, viel bewegt, viel Neues reingebracht, neue Ansichten. Ich hatte immer Riesenspaß mit dir zu arbeiten, das kann man echt sagen. Und was mich schon immer gefragt hat, was hast du dann aus dem Physikstudium mitgenommen und was ist eigentlich heute geblieben? Was erinnert dich immer wieder daran, das habe ich mal im Physikstudium gelernt, das begleite dich heute noch? Gibt es solche Beispiele?

Marcel: Ja, da gibt viele. Vielleicht das Wichtigste ist eine gewisse Grundeinstellung zu Algorithmen und Formalismen, Mathematik. Das liebe ich bis heute und versuche es auch auf das Geschäftsleben anzuwenden und eben mit den Fortschritten, die AI gemacht hat, ist das mehr und mehr Aber auch ganz konkrete Dinge. Das Verständnis, wie AI prinzipiell funktioniert, basiert ganz stark auf den Formalismen, man im Physikstudium lernt. Und so gesehen war es für mich nicht so wahnsinnig schwer, diesen Entwicklungen zu Und so gesehen, und das hätte ich nie gedacht, war das Studium sogar Art Grundlage für das, was ich heute tue.

Andy: bist schon lange im Thema AI unterwegs, hast du uns erklärt. Wenn du siehst, wie die Entwicklung voranschreitet, wenn du vergleichst, wohin wir in den nächsten Jahren wenn die Geschwindigkeit weitergeht. Du arbeitest tagtäglich mit den unterschiedlichen Tools, du setzt in verschiedenen Themen auch aktiv ein, erfolgreich ein. Wie siehst du die Entwicklung der AI in letzten Jahren? Wohin geht es in die Zukunft?

Marcel: Ich glaube, das Thema abzudecken, wir noch viel mehr Zeit brauchen. ehrlich gesagt, ich weiß es nicht. Es ist momentan unglaublich schwierig, auch nur oberflächlich diesen ganzen Entwicklungen zu folgen. Und vieles, was wir lesen und auch so der Praxis wahrnehmen, ist oft auch bisschen widersprüchlich. Zum Beispiel habe letztens einen Kunde gefragt, wie kann es sein, dass AI intelligent genug ist, dass es ausbricht und andere Firmen angreift, aber zu blöd, meine Bestellung zu verstehen? Was mache ich falsch? Und mit was war ich falsch? hat sie mich gemeint. Und das zeigt ein bisschen, wie schwierig es ist, vorherzusagen, wo AI gut sein wird. und wo nicht. gibt gerade im Coding-Bereich hat es ein Level erreicht, das unglaublich ist und ich glaube, das wird auch die Art und Weise, wie IT funktioniert, wie Software gemacht wird, ändern die nächsten Monate und Jahre. In anderen Bereichen scheitert man teilweise an wirklich kleinen und darum traue ich mich nicht. wirklich vorherzusagen, wo das hingehen wird. Mit zwei Ausnahmen, glaube Softwareentwicklung wird sich radikal ändern. Ich bin nicht sicher, ob sie radikal schneller wird, weil sich die Bottlenecks verschieben, aber es wird sich radikal ändern, sowohl innerhalb von Unternehmen wie auch bei ich sage mal, bei kleinen Firmen beobachte ich gerade zu meiner eigenen Überraschung viel dort mit AI gemacht wird. Sagen wir mal, den 10 % der Mutigen. Wenn zum Beispiel ein Unternehmer gewisse Affinität zu diesen Themen hat und die Prozesse kennt und Kraft seines Amtes als Inhaber oder CEO oder COO das Recht hat, einfach Dinge auszuprobieren. Dann beobachte ich, wie diese Leute teilweise ihr Unternehmen in einer Geschwindigkeit selber automatisieren, indem sie ihre eigenen Tools bauen. Letztlich hat man mir ein Bild gezeigt von einem selber gebauten CRM oder selber gebaute Zeiterfassungssysteme oder weil man nicht glücklich ist mit Shopify, eigene Oberflächen auf Shopify, damit die Mitarbeiter schneller arbeiten können. Bei so kleinen Firmen sehe ich dann wirklich eine erstaunliche Beschleunigung, was möglich ist und was alles gemacht werden kann. Drum eben im Coding-Bereich und Bei kleinen, agilen Playern, da wird viel passieren die nächsten Jahre, da bin ich überzeugt. Bei den großen Playern, da bin ich auch wieder umerstaunt, wie starr sie teilweise sind. aus verschiedensten Gründen. Und da bin ich hier skeptisch, ob sich die nächsten ein, zwei Jahre groß vom Status quo unterscheiden wird.

Andy: Es gibt einige Unternehmen, auch Konzernstrukturen, die auf das Thema setzen, die auch die Strukturen geschaffen haben, die die Rahmenbedingungen geschaffen haben, genau dieses Tempo dann anzuschlagen. Aber bei den meisten braucht es Zeit, bis es durch alle Ebenen durch ist. Eine Frage, die mir auf die Zunge bringt, wenn du das Thema ansprichst, von der Veränderung von dem Tempo. Du warst lange auch CIO, wie du vorhin erwähnt hast, auch bei einem grossen Online-Händer in der Schweiz. Wenn du die Rolle anschaust, eine CIO, dazu mal vor zehn Jahren und heute, wie hat sich die verändert und was braucht es dann in Zukunft, einen erfolgreichen CIO zu sein?

Marcel: Wenn man so 10, 15 Jahre zurückgeht, bevor ich bei Bragg war, hatten wir Softwarefirma und haben sehr viele CIOs verkauft und da hatte ich ein bisschen Einblick, wie die Mechanismen dort ablaufen und welche Probleme diese CIOs und IT-Leiter so haben. Und jetzt in meiner neuen Rolle nach Bragg geht es mir wieder ähnlich. Ich spreche wieder mit IT-Abteilungen auf unterschiedlichsten Level, teilweise CIO, teilweise auch Entwickler. Und das Erstaunliche ist, die Probleme sind eigentlich noch sehr ähnlich. Damals haben die Verantwortlichen mit Legacy-Systemen gekämpft, tun sie heute noch. Damals haben sie mit Migrationstemen gekämpft, tun sie heute noch. Damals hat das Business gewünscht, verschiedenste Daten einfach Zugriff zu kriegen. und hat darunter gelitten, dass es nicht funktioniert hat. Tun sie heute noch. Automatisierung von Workflows. Bisschen besser geworden, aber immer nach einem Pain. Und natürlich Sicherheit. Auch Cyberattacken gab es damals schon und die jetzt heute noch. Was sich aber geändert hat, ist die Intensität. Das ist jetzt meine sehr subjektive Wahrnehmung. All die Themen haben noch einmal an Intensität zugenommen. weil die legacy-Systeme halt noch mal zehn Jahre älter sind und immer noch da, aber größer, weil die Cyber-Attacken komplexer geworden sind, die Angreifer technisch besser geworden sind und die Anzahl der Angriffe zugenommen hat. Und auch Workflows sind Probleme, die man hat, wenn man Workflows über Systeme hinweg bauen möchte. Man hat so Tools eingeführt, die erleichtern sollen. Gleichzeitig sind aber ein Haufen nahe Systeme dazugekommen. Also die Landschaft ist komplexer geworden. Und das führt halt dazu, die Verantwortlichen oft wirklich zu kämpfen haben, einfach den Laden am Laufen zu haben. Der tägliche Betrieb, Operations, all die Anforderungen, die täglich reinschneiden, führen nicht immer natürlich, aber in manchen Fällen schon zu einer Überforderung. Und jetzt kommt noch AI dazu und macht es nicht besser. Also zumindest nicht im ersten Schritt.

Andy: Absolut. Mit AI wird dir dann vielfach die Schwachstellen der Unternehmung aufgezeigt. du sagst, dass du als Firma sehen willst, implementieren, siehst aber, dein ERP hat keine Schnittstelle, weil das AIS 400, das vor 20 Jahren schon alt war, immer noch sehr alt ist, oder noch älter geworden ist. Und die Daten, die Kundendaten, die PIM-Daten, die Stammdaten, einfach effektiv nicht gut sind. Das hat man immer auf die Seite geschoben. Man wusste zwar, ist wichtig, aber Ende des Tages war es nicht wichtig, auf die Prioritätenliste ganz oben zu kommen, es anzupassen. deckt das alles auf. Du kannst es relativ schnell loslegen, zuerst musst du deinen Laden aufräumen. Das ist sicher auch etwas, das du immer wieder siehst.

Marcel: Du legst den Finger in eine große Wunde. All die Hürden, die man schon hatte bei der klassischen Digitalisierung, nenne ich es die schmerzen jetzt noch mehr. Ich bin nur nicht sicher, ob das da der beste Ansatz ist. Also wahrscheinlich, wenn man nach Lehrbuch vorgeht, räumt man mal alles auf und bereinigt auch die Daten. Und wenn dann die Grundlagen geschaffen sind, startet man in die schöne neue Welt. Aber ich fürchte, wenn Unternehmen das tun, die das schon seit 20 Jahren probieren, werden sie es auch in 20 Jahren noch nicht geschafft haben. Ich glaube, hier braucht es schon ... andere Ansätze und wahrscheinlich auch einen gewissen Mut ginge auszuprobieren, auch wenn es vielleicht am Anfang nicht so gut läuft.

Andy: Das sind grosse Herausforderungen, die die Unternehmen selber entscheiden müssen. Versuchen wir, es immer zu fixen oder machen wir einen neuen Weg und versuchen, alte System abzulösen mit einem neuen. Wir machen sogar Greenfield und starten das Projekt neu und ziehen es neu auf. Es gibt verschiedene Angehensweise. Das Problem ist, kostet Geld und Zeit. Auf dem on long run musst du was tun, weil sonst wirst du dann irgendwann abgehängt.

Marcel: Jedes Unternehmen ist wahrscheinlich anders. Ich glaube, ist ganz schwierig, da Ratschläge zu verteilen, für alle funktionieren. glaube, jedes Unternehmen muss da seinen eigenen Weg finden.

Andy: Definitiv, ist eine grosse Herausforderung. Du hast ja viel Einblick in viele Unternehmen. Erklär uns doch mal ganz kurz, was ihr eigentlich genau macht.

Marcel: Wir versuchen im Grunde Schmerzpunkte oder Probleme zu lösen, die mich damals schon bei BRACK verfolgt haben. So scheinbar einfache Dinge wie, wenn Bestellungen über PDFs reinkommen, die ins ERP zu kriegen. Oder Produktdaten werden oft noch manuell erfasst. Warum kann man das nicht automatisieren? Oder auch andere Themen Bestellungen bei Lieferanten. Wieso muss das nach einem Mensch machen? Wieso kann man nicht dort auch die Bestellmengen automatisch berechnen? Und das tun heute tatsächlich schon viele Unternehmen, wenn auch bei weitem nicht alle. Warum kann man nicht auch mit diesen vielen Ausnahmen, die dann entstehen? weil der Bedarf sich ändert, weil Marketingkampagnen Gefahren einen Tod und Teufel. Darum kann man das nicht berücksichtigen. Und so gibt es einige Use-Cases, die viel mit Automatisierung, mit Dokumentverarbeitung zu tun haben, wo ich glaube, dass sie heute Low-Hanging-Fruits sind. Wobei wir auch jetzt in der Praxis gelernt haben, sie sind nicht so Low-Hanging wie die anderen. Aber ... Machbar,

Andy: Das ein spannender Punkt. Es gibt ja heute doch einige Anbieter, die genau mit diesem Feature auch werben und sagen, das ist ja heute kein grosses Hexenwerk mehr. Da gehst du ran und das ist auch schnell umgesetzt. Aber bekanntlich steckt ja der Teufel im Detail. Kannst uns mal mitnehmen auf so ein Kundenprojekt, wo du ganz klar gesehen hast, es sieht zwar gut aus, aber am Ende war es doch extrem komplex und dementsprechend hat nicht einfach ein Tool oder eine Lösung, dass man schnell implementiert und nach zwei Tagen ist man dann weiter. Erklär uns das mal.

Marcel: Vielleicht vorweg, es gibt tatsächlich Kunden, wo das schnell und einfach geht, weil sie sich ganz stark an Standardprozesse halten und ihr ERP zum Beispiel kaum verändert haben. Aber das sind wenige.

Andy: Oder sind die dann irgendwo auf einem Business Central von Microsoft oder auf einem SAP in der Cloud, wo möglichst wenig angepasst wird, weil laufende Updates reingespielt werden. Das würde ja niemals aufgehen, kostetechnisch und zeittechnisch. Das sind dann die, die eher schon tendenziell wahrscheinlich einen aufgeräumteren Laden haben.

Marcel: Genau. Aber viele Unternehmen, jetzt gewachsene Systeme haben, gewachsene Prozesse, die vielleicht auch eine sehr heterogene Kundenlandschaft haben, die ... Dort ist es selten einfacher. Und interessanterweise ist es dann nicht mehr so sehr die technische Anbindung die Systeme. Da kann man heute mit AI-Tools sehr schnell die Anbindung technisch hinkriegen. Es ist dass die Prozesse so wie sie in der Praxis ablaufen, nicht die sind die in den Köpfen des Managements stecken oder die dokumentiert sind. Weil in der Praxis, also nehmen wir so einen Bestellvorgang, das ist ja eigentlich unglaublich einfach. Man kriegt eine Bestellung rein und dann gibt das noch in ein System rein, sagen wir SAP oder Business Central. Also was kann daran schwierig sein? Machen wir es sogar noch einfacher, vorher ging ein Angebot raus. Man muss sie eigentlich nur auf das Angebot Die erste Hürde, man in der Praxis hat, dass die Dokumente reinkommen, sich in ihren Adressen, in ihren Daten, die sie mitbringen, oft von den Standarten, die in dem ERP-System vorhanden sind, unterscheiden. Das ist die erste Hürde, die man nehmen muss, mit dieser Varianz zurechtzukommen. Das ist jetzt noch, wenn man sich nur in der Schweiz bewegt, überschaubar schwierig, wobei auch da gibt es tricky Situationen mit den Sprachen. Wenn man sich im internationalen Umfeld bewegt, dann wird es teilweise schwierig, eine Adresse aus Shanghai auf etwas, was in einem deutschen ERB drin steht, abzubilden. Und was die Mitarbeiter in solchen Fällen dann tun, ist, die kennen ihre Kunden, die kennen die Gepflogenheiten. Aber nicht, weil es irgendwo steht, sondern weil es tradiert wurde, weil man ihnen das erzählt hat, weil sie den Kunden schon zehn Jahre betreuen und wissen, wie sie den richtigen Debit-Tor, die richtige Lieferadresse, das richtige Tor, wo das hingeschickt werden muss, finden. Das ist mal eine Hürde, gar nichts zu unterschätzen ist. Eine zweite Hürde ist schlichtweg Spezialitäten, die Kunden mitbringen. Manche Kunden ... geben die Spezifikationen falsch an oder verändern die Angebotsnummern haben sehr spezielle Art Weise, wie sie Lieferadressen mitgeben oder haben Spezialwünsche, die irgendwo in Notizen stehen, dass für diesen Kunden auf dem Lieferschein immer XYZ aufgedruckt werden muss. Und auch diese Dinge sind irgendwo in den Köpfen der Mitarbeiter vorhanden. nicht in irgendeinem System. Wir sprechen hier von einem wirklich einfachen Prozess.

Andy: Es ist kein riesen komplexer Prozess. Das das, was eigentlich jedem Handelsunternehmen vorkommt. man den Menschen hat, genau weiss, dass er gleich dann gleich B Das ist wie in den Köpfen der Menschen. Das an Abbilden, das Wissen rauszuholen und dann das System reinzubringen, dass er selber weiss, was er zu tun hat, ist schon komplex.

Marcel: Das, und da lernen wir jetzt auch, also ich würde lügen, dass wir das Problem komplett gelöst haben. Aber wir versuchen jetzt zu lernen, wie wir das Wissen dieser Mitarbeiter, in Amerika nennen sie es manchmal Tribal Knowledge, wie man das aus den Köpfen ins System reinkriegt. Also wie das System quasi lernen kann, wie der wie das Unternehmen funktioniert. Und das entwickelt sich hier weiter. Es ist ja nicht so, dass zum Stand X, also zum Zeitpunkt X, die letzte Wahrheit gefunden wird. In einem Jahr ist die Welt wieder ein bisschen anders. Und da machen wir jetzt sehr unterschiedliche Erfahrungen. Der erste naive Ansatz war, dass sie einfach schauen, was hat sich verändert, und versuchen, sich zu merken, ein Gedächtnis aufzubauen. und dann das nächste Mal anzuwenden. Aber das hat nicht funktioniert, Menschen Daten aufs verschiedensten Gründen ändern, manchmal weil das System einen Fehler gemacht hat, manchmal weil man ihnen gesagt hat, dass sie das tun müssen, manchmal weil sie den Kunden angerufen haben und gefragt haben, was dann hier passiert ist und so weiter. Und wir gehen jetzt dazu über, dass wir die Systeme gerne behandeln würden, wie Mitarbeiter, die angebaut werden müssen, denen man erklärt, was zu tun ist. Also dass quasi ein Mitarbeiter diesen Agenten erklären kann, was denn zu machen ist. Und das ist der Teil, wo wir jetzt glaube ich, edge sind, aber auch bisschen bleeding edge. Nicht alles, was wir uns da ausdenken, funktioniert.

Andy: Das würde bedingen, wenn der Mitarbeiter dem Agent erklärt, was er tun sollte. Dass der Prozess oder das Vorgehen abgestimmt ist, was richtig ist und was nicht. Wenn der eine Mitarbeiter sagt, die Bestellung oder den Prozess so machen der nächste Mitarbeiter findet, dass es anders macht es anders. Das ist die Realität heute im klassischen Tagesgeschäft. Es gibt einen Prozess, aber jeder hat dann noch die eigene Interpretation dieses Prozesses und behandelt diesen auch ein bisschen anders. Wie geht die damit

Marcel: Langsam. Aber ja, das ist so. wir haben das zugegenermaßen vielleicht bisschen später erkannt. Wir haben das für bare Münze genommen, was ein Mitarbeiter uns gesagt hat. Und dann sind wir draufgekommen beim nächsten Mitarbeiter, dass es anders ist. Und ich möchte da keinen Mitarbeiter unterstellen, dass seine Meinung falsch war. Aber es ist

Andy: Absolut.

Marcel: eingeschränkt auf das Beispielset, mit dem diese Mitarbeiter das zu tun haben. was wir jetzt angefangen haben, dann quasi die ganzen Mitarbeiter, also die Dinge zu refuelen, was die Maschine lernt und dort in einem Kreis von verschiedenen Mitarbeitern oder Teamleitern das immer zu spiegeln und Feedback einzuholen von allen oder von allen Stimmen, die, sage ich mal, Entscheidungsbefugnis haben. Das funktioniert eigentlich gut, aber ist natürlich ein langsamer Prozess, weil es nicht so ist, oder zumindest in vielen Unternehmen, dass man hingehen kann und fragen, erklärt alles, was du die letzten zwei Jahre gemacht hast. Das funktioniert nicht. Also man muss sich quasi Beispiel für Beispiel vorkämpfen, in den komplexen Fällen, also gibt auch weitere, aber in den komplexen Fällen. Und aus diesen eigentlichen KI-Projekt wird auf einmal ein Prozessberatungsprojekt und ein Datenaufräumprojekt. Weil in diesen Feedback-Sessions stellt man dann fest, manchmal ist es ein Bug, manchmal ist der Prozess uneinheitlich und sich die Entscheidungsträger darüber einigen müssen, was sie denn eigentlich wollen. Aber manchmal auch, dass die Daten nicht korrekt sind. Und so bewegt man sich langsam vorwärts und verbessert die Situation Schritt für Schritt. Also das funktioniert auch, aber es ist dann komplexer, wie wir ursprünglich da

Andy: Es ist nicht nur die Bestellung, auszulesen und dann in das System reinzubringen, und dann war's das. Sondern es ist effektiv, du musst dann wirklich in den Kern rein. Die Menschen, daran arbeiten, sehen dann, okay, das ist dann nicht gut dokumentiert, oder wir haben es noch nie richtig dokumentiert, und das ist dann schon sehr rauf, denn es kostet ja auch viel, weil du musst dann die Leute abziehen, du musst dann daran arbeiten. Aber wenn du es dann mal geschafft hast, Das zu implementieren, dass es effektiv läuft. Da habt ihr auch schon Beispiele, wo es sehr gut funktioniert. Wo liegt dann der Hebel? Wie spürt ihr das? Wie messt ihr das am Ende des Tages? das einfach dann, wie viel habe ich vorher gearbeitet, kostet x und jetzt läuft das vollautomatisch gleich y und dann stellt man das dagegen. Weil ich kann mir vorstellen, wenn du mit einem Unternehmen das diskutierst, ist das immer auch die Roy-Frage. wie viel ich spare und wie viel Wert ich neu dazu

Marcel: Genau. Und ehrlich gesagt hat uns genau an diesen Use Cases angezogen, dass du theoretisch den Roy gut berechnen kannst. Theoretisch kannst du sagen, vorher haben wir 80 Prozent eingetippt, das hat uns zwischen fünf Minuten und 15 Minuten vielleicht gekostet. Und jetzt, und wir hatten, was weiß ich, 2000 Bestellungen im Monat und jetzt passiert das automatisch. oder zumindest in 80 Prozent. Und dann ist es eigentlich eine simple Rechnung. Und es gibt tatsächlich Kunden, wo auf die überwiegende Anzahl der Bestellungen zutrifft. Wenn wir jetzt bei diesen Einfachvorstellungen Newscase bleiben. Aber auch da haben wir gelernt, die Wahrheit ist ein bisschen grauer, die Bestellungen oft Selbst wenn sie korrekt gelesen werden, wenn alles erkannt nicht komplett automatisch durchgebucht werden können, weil zum Beispiel jemand drin Sonderwünsche formuliert. Er hätte gerne diese Bestellung auf zwei Rechnungen. Geht das? Oder wenn ihr dieses Projekt auf Lager habt, bitte auch noch mitschicken. Und so weiter. Also der Fantasie ist in keine Grenzen gesetzt. Manchmal werden auch einfach Bilder geschickt. und gesagt, das habe ich bei Ihnen vor zwei Jahren gekauft, können Sie mir noch das Ersatzteil, das ich da fotografiert habe, schicken. Oder Pläne als Bestelllisten. der Fantasie ist in keine Grenzen gesetzt. Und in diesen Fällen können wir dann zwar einen Großteil der Sachen einlesen, aber trotzdem muss noch ein Mensch drüber schauen. Und der Mensch erspart sich dann natürlich auch die Arbeit, die er gehabt hätte, Großteil einzutippen, aber es ist trotzdem nicht vollautomatisch. Diese Fälle in diesem Graubereich abzudecken und der ROI dort zu messen, ist naturgemäß schwieriger.

Andy: zu.

Marcel: Und bei diesen Fällen hängt tatsächlich die Effizienz und damit auch Return on Investment. ganz stark davon ab, wie gut man es in das System des Kunden integrieren konnte, also wie smooth das abläuft, ob er in mehreren Systemen noch nachschauen muss und so weiter.

Andy: Wenn man solche Projekte herangeht, kennt man mittlerweile, die Herausforderungen in der Regel liegen. Man will 70-80 % das, was man einfach automatisieren kann. Dort, wo man Komplexität hat, man beschrieben hat, nimmt man einfach, wie man schon sagt, den Human in the Loop mit rein, wo man Menschen noch darüber schaut, dass man das so macht, weil dann die Sonst würden 20%, die du noch aufwenden würdest, das zu lösen, einfach so viel kosten und so viel aufwenden, dass man das zur Seite lässt, zumindest aktuell, bis es einfacher wird in Zukunft.

Marcel: Ja, das ist schlussendlich das Ziel. Also unser Ziel ist nicht 100 Prozent, das halten wir für unrealistisch. Unser Ziel ist, dass die Fleißarbeit wegfällt und dass der noch entscheidet, wo ein Mensch entscheiden muss oder auch wo die Kommunikation gesucht werden muss, vielleicht mit dem Kunden oder anderen Abteilungen. Das gibt es ja auch öfter. Und insogesehen ist für uns bei diesem Human in the Loop, das ist in der Theorie auch nicht so kompliziert, aber in der Praxis ist es wie eine zweite Integrationsschicht. Neben den Systemen muss man sich in die Organisation integrieren. Und unser Anspruch ist, das so zu machen, wie ein Mensch sich integrieren würde. Also, dass wenn zum Beispiel irgendein Problem bei einer Bestellung auftritt, dass dann geschaut wird, wer es für diesen Kunden zuständig ist, kriegt eine E-Mail und kann antworten und aus dem kann das System vielleicht auch lernen. Und die Feedback-Loop, die man dann schließen möchte, ist über die Organisation. Aber das ist ganz eine andere die Systeme zu bauen und zu integrieren, wir sie zumindest bisher gekannt haben. Und auch eine andere Art. wie dann ein Agent eigentlich funktioniert, verglichen mit einem Coding Tool, man sofort Feedback gibt oder auch ein Chatbot, wo man sofort Feedback gibt. Hier ist die Organisation die Entität, die einem dann Feedback geben muss. Aber ich glaube, wenn man das wirklich in Unternehmen reinbringen will, muss man lernen, in die Organisation zu integrieren.

Andy: Am Schluss ist es nicht nur eine technische Lösung, sondern eine grössere Geschichte. Man muss in die Unternehmung rein, die Prozesse, die Mitarbeitenden, die Kultur verstehen. Wie geht man mit Fehlern Das ist ein wichtiger Punkt, den man nicht vergessen kann. Am Schluss ist es nicht so, man die Marketingversprechen, die man auf LinkedIn, Insta und überall sieht, wie einfach es heute ist. Nach sechs Monaten läuft und funktioniert einwandfrei. Das hast du gerade noch mal bestätigt. sehr, sehr schwierig. Ausser, Klammer auf, wie du gesagt hast, jemand effektiv so weit ist, dass man relativ simpel andocken kann. Aber das ist ja tendenziell die Ausnahme, nicht die Regel.

Marcel: Ja, das bricht schon einen sehr wunden Punkt an, in der Praxis sind, eigentlich alles Change-Management-Projekte. All von diesen einfachen Fällen ausgenommen. Und die gibt es, also die möchte ich nicht kleinreden. sind

Andy: Absolut.

Marcel: natürlich unsere Lieblingsprojekte. Aber es sind Change-Management-Projekte. Und Change-Management-Projekte sind immer schwierig. hat dann kulturelle Hürden, teilweise auch durch Ängste begleitet. Und in den komplizierten Fällen, die wir jetzt implementieren durften, funktioniert es dann eigentlich auch nur mit entsprechender Management-Unterstützung. Also wenn in den komplizierten Fällen das Management glaubt, man kauft ein Tool und ist damit dann glücklich und behandelt es wie ein Excelspredsheet das wird nicht funktionieren.

Andy: Jetzt habt ihr auch schon Projekte umgesetzt, logischerweise. Da würde ich mich schon wundern nehmen, wie gehen Sie mit den beiden Wie happy sind Sie mit dem? Und natürlich, wie happy ist dann auch der Auftraggeber bzw. das Management mit der implementierten Lösung? Haben Sie die Freude daran?

Marcel: Wir haben beides erlebt, Mitarbeiter,

Andy: Hahahaha

Marcel: wirklich happy sind, einfach weil sie gewisse Dinge nicht mehr tun müssen, die sie genervt Und die das jetzt wie im Grunde ein Assistent sehen, der ihnen Arbeit abnimmt. Wir haben auch erlebt, dass Mitarbeiter... Das Mitarbeitergefühl haben wir nicht mit Arbeit weg, die sie gern machen. Nicht alle Menschen, die Produktdaten zum Beispiel irgendwo eintippen, sind unglücklich damit. Also das darf man schon nicht verschweigen. Da gibt es die volle Bandbreite. In Summe aber glaube ich, die meisten Mitarbeiter sind eigentlich happy, wenn es funktioniert. Weil was wir auch beobachten im Markt ist, dass der Druck auf den Mitarbeitern immer größer ist. Und teilweise Unternehmen Mühe haben, Mitarbeiter für bestimmte Jobs zu finden. oder auch eher zurückhaltend sind, Mitarbeiter einzustellen, Stand heute. Und das erhöht den Druck auf die bestehenden Mitarbeiter, Dinge zu erledigen. Und die sind dann eigentlich sehr offen für solche Die Herausforderung kommt dann, wie, also ich hoffe, ich kann es vorher ein bisschen erklären, Wenn man in den komplexeren Fällen so etwas einführt, braucht man diese Mitarbeiter nicht. Also die müssen da auch am Anfang Zeit investieren, müssen erklären, wie das wirklich funktioniert, müssen Beispiele liefern, müssen testen. Also am Anfang ist es eine Mehrbelastung. Und wenn jetzt die Mitarbeiter schon unter Druck stehen und eigentlich nicht wissen, wie sie in der Zeit ihre Arbeit erledigen sollen, kommt dann noch ein Herr Rassinger daher und hat Fragen und nervt sie Tag ein, Tag aus. Das ist auch nicht zu unterschätzen. Also zusammenfassend, wenn es funktioniert, schätzen ist die meisten. Aber der Weg dahin ist mangelnd und steinig.

Andy: Ja, sehe ich auch. Am Schluss sind die Projekte nicht einfach mal, kaufe mir ein Tool und es ist erledigt. ist ja auch vielfach das Verständnis vieler Unternehmen, die dann sagen, wir machen AI und kaufen uns ein Tool und dann können wir ganz viele lustige Sachen machen. Man kann ja auch viele Sachen machen, das hast du ja eingangs auch gesagt, wie du oder auch kleine Unternehmungen damit arbeitest, dass du sehr schnell sehr viele gute Ergebnisse auch produzieren kannst. Da haben viele das Gefühl, dass es einfach adaptierbar ist auf ihre Unternehmung. Aber wie wir gelernt und gehört haben heute, und kommst ja aus der Realität, wenn man so will, also den realen Kundenprojekten, die schon aktiv laufen, das ist dann schon eine grosse Herausforderung. Was mich noch wundern würde, ist, ich sei dann ganz vielen Themen dran, wo die Unternehmen auch unterstützt dabei, auch in komplexeren Themen. Wo glaubst du geht es in nächsten zwei bis drei Jahren hin, wenn dann die Systeme, also viele mehr Unternehmen, mehr ready sind? Auf der anderen Seite auch die zusätzlichen Fähigkeiten, AI dann mit sich bringt, weil die Modelle einfach noch mal stärker sind. Man hat dann vielleicht auch die Möglichkeit, gewisse Modelle auch lokal zu hosten, weil einfach dann die Power dann auch genügend vorhanden ist. Wo geht da die Reise hin aus deiner Sicht? In welchen Themen werden wir in drei Jahren, wenn wir uns wieder treffen, sprechen, wo die Unternehmen sind? Ich weiss, bisschen glaskugelig, aber ich mich interessieren, wenn schon so lange dabei bist und siehst, wie die Entwicklung vor Ort ist.

Marcel: Ich glaube, Glaskugel ist noch die Untertreibung des Tages. Ich habe eher das Gefühl, wir irren uns vorwärts. Also, für mich ganz schwer zu sagen. Aber es gibt ein paar Megatrends und ein paar Überzeugungen, die Aber würde ich eigentlich eher gern diskutieren mit Menschen, die ganz andere Meinung Also, ich glaube, dass überall, Text verarbeitet wird In jeglicher Form von Bürokratie, nennen wir es mal ganz allgemein so, das kannst du wirklich, glaube ich, zu 80 Prozent automatisieren. Wir kommen jetzt mehr aus dem Handelsbereich und da kennen wir die Prozesse. Bei den Prozessen bin ich überzeugt, die 80 Prozent sind erreichbar. Aber auch in vielen, vielen anderen Bereichen, in Krankenhäusern gibt es Unmengen von Beispielen. wo die Administration als Belastung wahrgenommen wird, geschweige denn in großen Institutionen, bei Regierungen, bei Ämtern, großen Versicherungen. Also da ist Potenzial enorm groß und ich glaube, über die Zeit wird das auch gemacht werden. Aber ich würde mich jetzt nicht trauen, dazu zu sagen, geht das drei Jahre oder geht es? 13 das ist wirklich schwer zu sagen. Ich habe das Gefühl, dass der Gap noch mal größer wird zwischen den schnellen und den langsamen, wie er schon ist. Aber das weiß ich nicht. Aber das wird kommen, weil es ist heute schon möglich, es ist nur noch zäh und es wird Unternehmen geben, die das machen, die werden einen Wettbewerbsvorteil haben. Über kurz oder lang werden es die anderen auch machen müssen. Aber es gibt noch einen zweiten der vielleicht sogar noch faszinierender ist und wo noch schwieriger zu sagen ist, was das Nehmen wir mal an, das Produzieren von Code, von Lösungen ist quasi gratis. Du sagst, was du willst, dann bekommst du es und dann musst du noch sagen oder überprüfen, ob das ist, was du gebraucht hast. In einer solchen Welt, wo quasi Software generieren gratis ist, wie sieht eine solche Welt aus? Hat dann jedes Unternehmen seinen hyper spezialisierten Software Stack? statt dass man Hunderte Excel im Unternehmen hat, man Hunderte kleine Applikationen, die das tun? oder werden auch große Applikationen ersetzt. Es gibt Unternehmen, die fangen jetzt an, größere, eigenes EAP zu bauen, weil sie sagen, sie kennen ihre Prozesse besser wie jeder andere, sie können es auch testen und den Code können sie Was heißt das für IT-Abteilungen, was heißt das für Dienstleister? Was heißt das, wie diese Unternehmen dann funktionieren werden? Also ich habe heute das Gefühl, dass durch solchen generierten Coding-Unternehmen man ein größeres Automatisierungspotenzial hat, wie durch den Einsatz von Agenten, wie es jetzt überall angepriesen wird. was heißt das für Mitarbeiter, wenn ganz viele solcher kleiner Applikationen auf einmal generiert werden? Und wie kriegst du den Zoo noch in den Griff? Da habe ich mehr Fragen als Antworten, aber ich glaube, wird die Zukunft stark beeinflussen und prägen, wenn auf einmal Software billig zu kriegen ist und einfach zu kriegen ist. Und was man auch lernen wird, Verstehen, also die Requirements zu verstehen, überhaupt zu wissen, was man baut, ist gar nicht so leicht. Und auch das Testen wird wahrscheinlich ein Bottleneck werden, noch mehr, wie es heute schon ist.

Andy: Man ist einfach mehr von vielem da.

Marcel: Genau, ich kenne genug Beispiele von Freunden, die so viel Code generieren, sie kommen gar nicht mehr hinterher überhaupt zu verstehen, was da kreiert wurde. Und ich spreche da nicht, dass man Codezeilen versteht, das haben viele schon längst aufgegeben, sondern dass man die Konzepte versteht, die da generiert werden, dass man sie überhaupt noch testen kann. Also das ist eine wirklich neue Welt und da lernen wir jetzt gerade, uns darin zu bewegen. Und was für mich ein bisschen überraschend ist, auch die unterschiedliche Geschwindigkeit. Also wir hatten es ganz am Anfang davon, es gibt Unternehmen, die sind da sehr mutig, vielleicht sogar schon aggressiv. Aber es gibt auch ganz viele Unternehmen, die da sehr zurückhaltend sind.

Andy: Spannend. Die Frage ist, was wird der richtige Weg sein in Zukunft? Wir auf der einen Seite gehört, Thema, wie kann ich eine Bestellung so automatisieren, dass sie in ein System reingeht, dass es eben funktioniert? Und auf der anderen Seite, wohin wird sich eigentlich die Welt bewegen mit AI und was wird das generieren? Ich glaube, das ist ein guter Gedankenanstoss für alle Zuhörer, die bis zum Schluss drangeblieben sind, sich zu belegen, was wird denn eigentlich passieren? Das sind sehr gute... Inputs, du geliefert hast, eine neue Ansicht, die vielen nicht bewusst war. Ich glaube, das ist ganz spannend. Wenn ihr Marcel's Lösung ansehen und lesen wollt, dann verlinke ich euch in den Show Notes zu seiner Webseite. Schaut euch doch das an. Sehr empfehlenswert. Marcel, herzlichen Dank, dass du dir die Zeit genommen Da freue ich mich bald wieder von dir zu hören.

Marcel: Vielen Dank für die Einladung.

Andy: Danke, tschüss!