KI als Killer für den Consulting-Markt? Consulting-Partner spricht Klartext | Karriere Insider

0:00 Was glaubst du, macht das dann mit dem mit dem Recruiting und auch der Pyramide sozusagen, die wir so typischerweise aus der Beratung kennen? Was viele missverstehen, ist, dass Sie glauben, die powerpoint an sich ist sozusagen das Beratungsergebnis verwechseln, das viele junge Leute auch in der Beratung und auch in der Gesamtbevölkerung so ein bisschen ans Meme okay da werden powerpoint Slides gebaut.

0:27 In dem großen Konzern zum Beispiel. Oder Sie möchte. Ist das dann auch sinnvoll oder bringt mir das da gar nichts, weil da bin ich so limitiert an Tools, die ich überhaupt nutzen darf, wie junge Leute hier zuhören, irgendwie gerade im Studium. Sind Brecht ab? Also ne, was macht man ja, was willst du, was würdest du empfehlen zu machen?

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2:32 Christoph, Herzlich Willkommen im Karrierezeller Podcast. Schön, dass ich dabei sein kann. Wir hatten uns schon mal vor 34 Jahren im Interview auf meinem youtube Kanal ausgetauscht. Das verlinken wir direkt mal unten in der Beschreibung. Da geht es ein bisschen stärker um deinen Werdegang. Das heißt heute, ausnahmsweise würde ich mal sagen, steigen wir ein bisschen schneller ins Thema ein, nichtsdestotrotz vielleicht kurze Vorstellungsrunde, wer bist du, was machst du?

2:55 Genau super. Vielleicht erzähl ich auch ein paar Sachen, die ich beim Netz mal nicht erzählt hab, dann wird es interessanter. Ja Christoph bin Partner für das Thema Commercial Diligence und Tecto Diligence und Belicreation bei Balentic. Selber ein Unternehmen von 2010 bis 2021 aufgebaut und dann verkauft.

3:10 Den Evalentic rein. Ganz schöne Geschichte warum? Wir haben 2018 19 Evalentic geprüft als Commercial D Advisor für die DPE den Investor an Evalentic und sind dann selber 2021 gefragt worden, ob wir Teil der Valentic werden wollen. Meine schöne Anekdote dazu ist, dass die letztlich. Bayer Student Diligence wahrscheinlich nicht so tief war die die Sedast Dude Diligence. Wir haben die Balentic natürlich gut geprüft, wir kannten das Management, wussten, worauf wir uns einlassen, deswegen war das für uns eine einfache Entscheidung, die ich auch bis heute nicht bereue.

3:41 Du warst schon immer Unternehmensberater oder hast davor auch mal was anderes gemacht. Ja, tatsächlich. Jetzt kommt es zu einer sehr traurigen Geschichte. David, die du da anspricht, ich, ich wollte gar kein Unternehmensberater werden, ich wollte eigentlich immer in die Videoproduktion gehen, also tatsächlich das, was ihr macht hier dann an der Stelle, nee, sogar Hollywood Level Anekdote ist Ende der 90er habe ich versucht mir videoschnittprogramme aus dem Internet runterzuladen, Adobe Premiere und wie es wie es damit so hieß. Als aus dem Kinderzimmer raus.

4:08 Und natürlich hatte ich nicht das Geld dann versucht, da irgendwie kostenlos dranzukommen und dann bin ich relativ schnell in die sogenannte Where Szene und Hacking Szene abgedriftet und hab festgestellt Hey das macht ja richtig Spaß n bisschen wie im debilisions Bereich, nur nicht erlaubterweise sozusagen kommst du an alle Daten ran die du haben möchtest und und jetzt seh ich das sehr spannend ich hab sehr sehr früh gelernt schon aus dem Kinderzimmer raus mit Technologie sehr versiert umzugehen, das heißt Programmieren lernen.

4:34 Zu verstehen, wie IT Sicherheit funktioniert, wie IT Systeme in Verbindung miteinander funktionieren und hab auf einmal eigentlich aus dem Antrieb heraus was ganz anderes zu machen entdeckt. Ich hab Riesenspaß an Technologie, an Programmieren, aber auch an dem Aufbau von Verständnis, wie Dinge miteinander funktionieren und das war am. Ende ironischerweise, so der so, der der Grundstein dafür zu sagen, ich habe ein Talent dafür, in die Beratung zu gehen und auch Dinge zu sezieren im Sinne von Analysieren und dann entsprechend auch Empfehlungen zu geben. OK und zu damals, als du angefangen hast mit der Hacker Programmierer Zeit.

5:15 Da gab es da schon mal das Buzzword künstliche Intelligenz. Na, das war wirklich viel zu früh. Also das war, das war letztlich dann Ende 90er Anfang der Zweitausender da. Ging es da hat es niemand vorher gesehen gehabt, oder? Natürlich gab es die Vordenker schon und ich glaube der der Verantwortliche bei Facebook, der der für künstliche Intelligenz verantwortlich ist, der war da wahrscheinlich auch schon 40 Jahre alt und hat sich in der Forschung damit beschäftigt.

5:38 Aber ein absolutes Nischenfeld zu dem Zeitpunkt, und da ging es dann eher um die absoluten Basics, da ging es dann eher um Themen. Wie hast du überhaupt mal einen DSL Anschluss, der schnell genug ist versus vorher ISDN? Also nicht noch ganz so an zweit hinterher? OK, und vielleicht noch mal ganz kurz im, als in in 5 Sätzen erklärt das was ihr aktuell macht to Diligence für die Zuhörer, die damit vielleicht noch nicht maximal viel anfangen können. Was macht man da als Berater?

6:03 Ja, also ich gehe jetzt mal spezifisch auf die commercial to diligence ein. Ich vergleiche das immer ganz gerne mit, wie wenn du eine Immobilie kaufst, wenn du jetzt sagen würdest, möchtest eine Gewerbeimmobilie kaufen. Guckst du dir diese Immobilie an, überlegst dir im Moment mal, in welchem Umfeld steht die Immobilie, ist das ein Umfeld, das den Wert in Zukunft steigern wird oder ist das ein Stadtviertel, das vor die une geht?

6:23 Sozusagen, dann guckst du dir auch an, dass diese Immobilie im Vergleich zu den Immobilien im Umfeld eine attraktive Immobilie, die du auch gut vermieten kannst, weil gerne viele dort wohnen würden oder mieten würden als gewerblichen Mieter. Oder eher eine sanierungsbedürftige Immobilie? Und dann guckst du dir natürlich das Objekt selber an, im Sinne von wie sieht es mit der Elektrik aus, wie sieht es dann mit der Beschaffenheit der der Infrastruktur insgesamt aus und wie sehen denn die Mietverträge aus und genau das gleiche Prinzip kannst du auf Unternehmen anwenden. Wie sieht die Kundenbasis aus, das Wettbewerbsumfeld, der Markt als solches im Sinne von gibt es gerade einen Markt, der für das Unternehmen spielt oder gegen

7:00 das Unternehmen spielt? Und guckst dir die Produkte an, die Angeboten werden. Du guckst dir das Management an, die Verwaltung, sozusagen. All diese Dinge guckst du an, um letztlich ein Bild aufzubauen, aus dem du ableiten willst, wie hoch ist dein Risiko versus wie hoch ist deine Chance und was ergibt sich darüber für ein potenzieller Preis, den du bereit bist zu bezahlen für dieses Unternehmen.

7:22 Die Idee dahinter ist ja immer für den Private Equity Fonds beziehungsweise für den normalen Investor, dass er sagt, wenn ich heute investiere. Und investiert 30000000 Eigenkapital zum Beispiel. Und dann haben wir 30000000 von der Bank, dass ich in paar Jahren nicht nur den Bankkredit sauber zurückzahlen kann, sondern nur ordentliche Rendite auf mein Eigenkapital erzielt habe und damit das der Fall ist.

7:43 Drum prüfen, wer sich temporär bindet, prüfen wir dann für die Unternehmen. Aus kommerzieller Sicht. Ob das dann auch wirklich der Fall ist, das machen wir auch noch aus der technologischen Sicht, das wird immer wichtiger im Kontext von Ai und bekommen natürlich auch eine neue Perspektive, können wir aber gleich noch darauf eingehen.

7:59 Okay also ich mein Kontext ai verändert dann Geschäftsmodelle irgendwie oder man kann Sachen einfach anders machen perspektivisch, das heißt, es ist wichtig in so einem Diligence Prozess, heute soll es ja auch primär darum gehen AI First Consulting, ich glaube die letzten beiden Male wo wir uns getroffen hatten. Hattest du, glaube ich, immer so eine halbe Stunde erzählt, was, wie wie sehr du dich gerade in die ganzen Themen reinfuchst, wieviel wieviel ihr macht und ich meine, ich bekomme natürlich häufig so die Frage irgendwie, wie wird KI den Consulting Markt verändern, wird es zukünftig noch Unternehmensberater brauchen und von dem her freue ich mich sehr darauf jetzt mit dir da mal ein bisschen tiefer

8:37 einzusteigen. So, ich habe gerade schon gefragt damals in den 90er Jahren gab es noch nicht so viel Buzzword Ki. Ich würd mal sagen, so in der breiten Masse wirklich so, vor allem so durch irgendwie JGBT oder so angekommen ist es wahrscheinlich so in den letzten 2 Jahren. Wann ging es bei dir los, dass du auch so für den Consulting Alltag sozusagen das auf dem Schirm hattest? Und wie hat sich das bei dir jetzt entwickelt? So die letzten Monate.

9:05 Ich würde sagen, es gab 3 Phasen. Es gab so die erste Phase, in der dann auch die Modelle noch recht einfach waren. Du konntest die Modelle dafür benutzen, deine e Mail um zu formulieren, zu verbessern, indem du einfach Texte, vielleicht auch summarized hat, aber alles noch recht basic und auch mit einigen Halluzinationsproblemen letztlich dann und gleichzeitig haben dann viele im Thema bei euch würde ich sagen diese Modelle eher genutzt als kleine Arbeitserleichterungen nebenbei und. Und vor circa 2 Jahren wurden die Modelle schon signifikant besser, so dass das in die Modelle reinkam, was dann heute als Reasoning bezeichnet wird.

9:42 Natürlich klassische AI, Forscher sagen, das ist kein echtes Reasoning und das Ding denkt ja nicht und so weiter nichtsdestotrotz kommt ja auf die Ergebnisse an und dem in dem Moment wo du die Ergebnisse siehst und sagst Moment mal. Zu diesem Schluss sind wir auch gekommen, nur wir haben da 3 Stunden drüber nachgedacht, ein Workshop zu gehabt und so weiter aber die Maschine konnte das jetzt relativ schnell ausspucken. Im Moment muss man doch attestieren, egal wie es funktioniert, es funktioniert jetzt erstmal nichtsdestotrotz auch vor 2 Jahren auch letztes Jahr, die Modelle waren gut, aber sie waren nicht sehr gut.

10:14 Also du hättest diese Ergebnisse niemals verwenden können im Rahmen eines Diligence oder im Rahmen eines Strategieprojektes und dann diese Ergebnisse einem Kunden vorstellen und sagen, Guck mal das ist das Ergebnis. Muss ich auch sagen. Gott sei Dank wäre ja ziemlich traurig gewesen, wenn wir schon vor einem Jahr oder 2 gesagt hätten, dass diese Ergebnisse letztlich dann auch den Berater komplett kannibalisieren.

10:33 Jetzt ist Spannenderweise aber letztes Jahr im November etwas passiert, dass viele Modelle da vorangeschritten von den Trophic unter anderem das Opus Modell. Einen Punkt überschritten haben, wo sie einmal für die Programmierung, aber dann auch für die Beratung, für für das Reasoning, was wir brauchen, ein Qualitäts threshold überschritten haben auf einmal dafür sorgt, dass diese Modelle noch mal viel, viel stärker sind und besser von uns eingesetzt werden können.

10:59 Ich habe dann im Dezember gemerkt, ich muss mich da viel tiefer mit beschäftigen, weil von zum Beispiel Jgpt ist ein Google Ersatz oder Jgpt ist ein Helferlein um Dinges zu Summarizen und Co. Hinzu Diese Technologie bietet viel mehr, bedeutet, dass ich sehr viel mehr Zeit investieren musste. Das habe ich im Dezember gemacht, ich habe Ende Dezember bis Mitte Januar circa 23 Wochen bin ich in Rabbit Hole gegangen, bis in die Nächte rein und habe einfach mal programmiert und auch geguckt, was kann ich maximal rausholen aus diesen Modellen und.

11:33 Und die ersten Erfahrungen waren dann doch wieder ernüchternd. Also in dem Moment, wo du, wo du Rausgehst aus den linkedin Post Rausgehst, aus den Twitter Post und versuchst das dann selber umzusetzen, merkst du dann doch ja OK, da ist viel Marketing dahinter, aber wenn du in reale Use Cases Reingehst und in einer Beratung hast die dann auch für den Kunden hohe Qualität produzieren, dann ist ist es dann doch viel viel schwieriger da mit vernünftigen Ergebnissen rauszugehen.

11:58 Die im Endergebnis war es so. Ich hab innerhalb des Januars circa eine Milliarde Tokens durchgebrannt, also das ist ungefähr der Energieverbrauch von einem vierköpfigen Haushalt über 2 Jahre, also ecological Footprint nicht unbedingt optimal. Haben viel dabei gelernt, erstens Kontext is everything, also im Sinne von diese Maschine ist genauso gut wie der Kontext den du hier mitgeben kannst.

12:21 Und der Kontext hat gewisse Limitationen im Sinne von kannst du die Daten überhaupt bereitstellen, weil du sie hast? Ist die eine Frage und die zweite Frage ist dann, hast du überhaupt den Kontext so aufbereitet, dass die Maschine ihn dann auch verarbeiten kann und tatsächlich, auch drittens ist das Modell überhaupt in der Lage, so wie Kontext wie du gibst, zu verarbeiten, aber dieser Kontext ist entscheidend dafür, ob du gute Ergebnisse bekommst.

12:43 Erfreulicherweise, wie in der Wirklichkeit, wenn ich einen neuen Mitarbeiter habe und ihm nicht erkläre, was er tun soll, wenn ich ihm nicht erkläre, was ist der Hintergrund des Projektes, des Kunden, der Industrie, was ist unsere Methodik und so weiter, dann kann der auch keinen guten Job machen, weil der den Kontext nicht hat, und genauso ist.

12:59 Das verbindet sich mit diesen Modellen. Und diesen Kontext mitzugeben, das ist ganz schön viel Arbeit. Das ist auch sehr kompliziert, wenn man es wirklich richtig macht und wenn man nicht nur sich darauf versteift zu sagen, bitte simuliere du bist ein Unternehmensberater und erstellst eine Strategiepräsentation, kommt halt eher i slob raus, das ist totaler Mist.

13:17 Das brauchen wir erst gar nicht zu probieren jetzt. So kommt der beste Kontext. Wäre doch, wenn das Ding Zugang hat auf alles was du hast oder alle Dokumente, alle alle Gedanken, die du jemals irgendwie runtergeschrieben hast. So genau genau. Ich habe in meinen JGBT Chats aber da auch gemerkt, dass das das dann nach und nach wieder vergisst.

13:39 Irgendwie, was ich schon mal in dem gleichen Chat als Kontext gegeben hatte. Ja, ja, das Spannende ist, wir haben. Wir haben für uns gelernt in den letzten Monaten. Es gibt einen großen Unterschied zwischen Ich bin eine Privatperson oder Einzelperson und möchte Anekdotisch vielleicht Informationen aus 50 Dokumenten oder 100 Dokumenten oder vielleicht auch summaries auf 50 bis 100 Projekten nutzen. Funktioniert das mit den aktuellen Modellen schon gut, weil diese sogenannten Kontext Windows immer größer geworden sind.

14:04 Die wären auch größer, früher mal 32000 Ertockungsinput, mittlerweile 200000 oder eine Millionen oder sogar 2000000, das heißt die Masse an Informationen, die ich reinspülen kann die dann auch verwertet wird sinnvoll, die steigt, das ist erstmal positiv, ist aber ein großer Unterschied, wenn ich das Ganze für ein Team benutzen möchte.

14:21 Team von bei uns dann 60 Personen mit. Hunderten Projekten beziehungsweise streng gesagt Informationen aus mehr als 1000 Projekten. Und wir haben ja nicht nur ein Dokument pro Projekt, wir haben ja wirklich dutzende bis hunderte Dokumente pro Projekt, die in den Kontext reinkommen müssen. Dann reicht das auf einmal eine Komplexität, wo ich mit den klassischen Tipps im Sinne von Mach alles im Markdown, dann gibt es Obsidian und Co. Und alles mal Easy anschließen, überhaupt nicht mehr weiterkomme, weil das auf einmal kein persönlicher Use Case mehr ist, ist n Enterprise Use case wo ich sage ich möchte das wissen aus 1400 Projekten dann bei uns an der Stelle nutzen und ich möchte jederzeit das wissen

15:01 auch so nutzen, dass ich keine Halluzination habe, sondern wirklich valide Ergebnisse rausbekommen. Haben die letzten Monate sehr, sehr viel Zeit investiert, auch in dem Sinne indirekt Geld investiert, weil wir Vollzeit Leute auch abgestellt haben, die bei uns einen sogenannten Knowledge Graph entwickelt haben, was nichts anderes ist als die Komposition aus verschiedenen Technologien und verschiedenen sogenannten Data Pipelines, in denen dann diese Daten verarbeitet werden. Ist aber wirklich ernüchternd, wie einfach es ist, gute Ergebnisse zu erzielen versus wie aufwendig kompliziert es ist.

15:36 Wirklich. Perfekte Ergebnisse zu erzielen und ganz ehrlich, unsere Kunden bezahlen uns nicht dafür, dass wir Cloud benutzen und gute Ergebnisse erzielen. Die bezahlen uns dafür, dass sie sagen, das ist wirklich perfekt, ihr habt alles bis zum letzten geprüft, das ist fehlerfrei und wir können uns darauf verlassen, weil es geht gerade um 1050 oder 200000000€ und das macht einfach einen großen Unterschied, da darf es jetzt auch kein Fehler drin sein.

15:59 Genau, weil sonst können Sie sich auch selber mal Nachmittag mit Claude hinsetzen. Ne, genau genau das passiert natürlich auch mit allen positiven und allen negativen Folgen, die da rauskommen. Mhm, OK, wie habt habt ihr das dann jetzt geschafft? Oder wir sind, wir sind tatsächlich mittendrin, also tatsächlich, ja, wir haben es geschafft, im Sinne von, wir haben die Infrastruktur, wir sind tatsächlich jetzt diese und auch schon letzte Woche dabei, jetzt gerade diese ganzen Dokumente reinzuladen und was macht er letztlich? Er extrahiert aus den ganzen Dokumenten Informationen, um welches Unternehmen geht es, wer sind die Wettbewerber, welche Personen handeln hier eigentlich, was sind die Produkte, wer sind die Kunden

16:37 entsprechend und das alles wird miteinander verknüpft, sodass ich am Ende sagen kann. Kann komplexe Abfragen machen. Nennen wir letztlich zum Beispiel die EBIT Margen oder die EBIT Margen. Entwicklung von Software Unternehmen in gewissen Verticals was sind deren gute market Strategien gewesen, historisch, wer sind die Wettbewerber gewesen in der Industrie versus in der Industrie? Und welche Merkmale gab es in den jeweiligen Industrien, wie das Wettbewerbsumfeld sich dann letztlich entwickelt hat? Also sehr viele Dinge auf einer wesentlich höheren Granularität und gleichzeitig aber auch in einer wesentlich tieferen Verbindung miteinander, die dann auch eher den Fragestellungen entspricht, die unser Private

17:19 Equity Fond Kunden haben. Denn was, was die nicht interessiert, ist jede Frage, die du direkt aus Google oder in einem Large Language Model raus bekommst. Das das machen die selber, das können die auch selber machen, da geht es dann wirklich um die. Entweder Primärdaten, die wir generieren, oder eben diese komplexen Datenaggregationen und Synthesen. Jetzt ist es ja schon so weit, dass das auch ziemlich gut darin ist, das visuell irgendwie aufzubereiten. Mit Charts und Überschriften irgendwie, der kommt, glaube ich, erst vor 4 Tagen oder so ein neues jbt Image Update raus oder sonst was jetzt für sowas was du gerade angesprochen hattest.

17:53 Irgendwie Wettbewerbe analysieren und hier und da und das dann schön aufzubereiten, da würde ja auch ein guter Berater vor 4 Jahren. Noch eine Woche oder so wahrscheinlich gebucht haben oder so ne und jetzt jetzt dauert es vielleicht irgendwie noch 10 mal iterieren oder so, dann brauchst vielleicht 20 Minuten, dafür aber wahrscheinlich nicht, sind wir dann in 3 Monaten soweit, dass du mit dem ersten prompt dann direkt das perfekte Ergebnis plus minus bekommst? Ja, was glaubst du, macht das dann mit dem mit dem mit dem Recruiting und auch der?

18:24 Pyramide sozusagen, die wir so typischerweise aus der Beratung kennen. So sind die sind die ganzen Leute dann einfach noch zehnmal produktiver und ihr könnt einfach viel mehr Umsatz machen, viel mehr Projekte ab fespal oder glaubst du, das wird auch nun so Implikation haben auf Hiring wieso Organisationen auch vom sag ich mal von der hierarchiestruktur Verteilung aufgebaut sind.

18:44 Ich würde den den Punkt Hiring und Pyramide einmal hinten anstellen und fange mal tatsächlich sehr operativ mit deinem Beispiel Anstich auf Powerpoint erstellen. Aber was, was, was viele missverstehen, ist, dass Sie glauben, die powerpoint an sich ist sozusagen das Beratungsergebnis und das tatsächlich verwechseln das viele junge Leute auch in der Beratung und auch in der Gesamtbevölkerung so n bisschen ans Meme.

19:08 OK, da werden powerpoint Slides gebaut. Am Ende ist das einfach nur ein Informationsträger, um Ergebnisse verständlich zu machen. Eine gute Präsentation sorgt ja dafür, dass derjenige, der sie bekommt, der sie liest oder der sie präsentiert bekommt, sagt, Ich habe einen komplexen Sachverhalt und die Synthese, die ihr letztlich dann hier auch erstellt habt, wirklich verstanden und kann auf der Basis eine Entscheidung treffen, das ist das Ziel einer guten Unterlage, einer guten Präsentation, damit ich dahin komme.

19:38 Muss ich den kompletten Prozess auch gemacht haben? Das heißt, ich muss verstanden haben, was kann man Input an Daten rein, wie wurden diese letztlich dann synthesisiert und gleichzeitig auch mit zu überlegen, wie kann ich das eigentlich intelligent darstellen, damit dem Drittes einen komplexen Sachverhalt versteht.

19:56 Das ist interessanterweise auch in Zeiten von AI immer noch ein Skill, noch let sie der sehr sehr stark menschlich ist, weil wir am Ende Menschen erklären. Was Menschen verstehen müssen sozusagen. Und wir haben sehr viel experimentiert jetzt mit Cloud for powerpoint zum Beispiel und natürlich auch direkt versucht, was, was kriegen wir raus aus verschiedenen Modellen an Präsentationsunterlagen, an alternativen, Visualisierung und Co.

20:24 Es wird immer besser, es ist aber nie besonders smart, es ist immer sehr, sehr einfach und es ist immer sehr trivial im Sinne von. Wenn unsere Welt so einfach wäre, dann bräuchte es tatsächlich überhaupt keine Experten, überhaupt keine Spezialisten. Und am Ende erfolgt die Visualisierung, die aus diesem System rauskommt, wiederkehrenden Mustern, die aber überhaupt nicht sinnvoll passend sind für die verschiedenen Fälle, die wir dann haben und in dem Moment, wo du zum Beispiel sagst, du möchtest das Ökosystem im Bereich sind Beispiel Touristik visualisieren mit den verschiedenen Playern. Dann ist es schon faszinierend, dass es darauf ankommt. Wem möchtest du das erklären und was musst du vielleicht weglassen an Komplexität versus

21:08 was betonst du damit die Person auf der anderen Seite das richtig versteht? Ein Language Modell kann dir das bauen, aber es braucht den gesamten Input von dir im Sinne von, dass die Person dies verstehen soll. Diese Dinge möchte ich highlighten diese Dinge sollen überhaupt nicht erwähnt werden und so weiter und dem Moment wo du in dieser tiefe briefst kann. Kann das Modell die auch wesentlich besseren Output geben?

21:30 Du bist aber tatsächlich in der Regel dann schon mit dem kreativ Prozess drin und überlegst dann, wie könnte ich es eigentlich visualisieren, dann hast du eigentlich die Slides selber schon im Kopf gebaut und das das Modell ist lässt sich gar nicht mehr so der große Hebel so das heißt im Endeffekt für die wirklich kreativen Slides die am Ende dafür sorgen, dass ein komplexer Sachverhalt und die Synthese die wir dort haben, gut rüber gebracht wird. Warum wir trotzdem?

21:56 Immer noch weiterhin Menschen, die darüber nachdenken, wie können wir es rüberbringen. Die sind aber jetzt bei den Basic Slides wesentlich schneller, das muss man einfach sagen, also in dem Moment wo es darum geht, es gibt eine Slide, in der wir vielleicht einfach nur Interviewer, Ergebnisse noch mal als Anhang eingefügt werden an die Präsentation, das geht ja alles viel viel schneller oder aber auch gewisse, Ich sag jetzt mal Hausaufgaben für den Projektleiter.

22:19 In dem Moment, wo ich sage auf Seite 68, wurde eine Zahl geändert, weil noch mal Feedback kam von der Financial Vendor dd. Dann muss das auch in Executive Summary geändert werden und das waren früher richtig fiese Aufgaben. Du hast die Unterlage ausgedruckt, ist seit für Seite durchgegangen, hast dann gemerkt hier ist noch eine Änderung, die müssen wir noch in Executive Summary spiegeln, wirklich unangenehme Aufgaben die auch kein Mensch gerne gemacht hat, die kannst du jetzt super über eskalieren, das heißt die Qualität steigt, die Geschwindigkeit steigt in.

22:49 Insgesamt ist das Gesamtergebnis wesentlich professioneller und es bleibt mehr Zeit für die sinnvollen Aufgaben. Für Kommunikation mit dem Kunden, für tiefere Analysen und so weiter führt ultimativ bei uns dazu. Die Juniors machen nicht mehr Aufgaben, die Juniors vor 23 Jahren gemacht haben, sie machen sinnvollere Aufgaben.

23:07 Es gibt weiterhin genug zu tun und gleichzeitig auch die Erwartungshaltung von unseren Kunden gestehen. Unser Kunde erwartet nicht, dass wir die gleiche Art und Tiefe der True delegions wie vor 35 oder 7 Jahren liefern, für den gleichen Preis, der erwartet für den gleichen Preis, dass man die 4 bessere True Delegions abliefern, der sagt nicht analysiert 3 Wettbewerber, analysiert 3 Märkte und analysiert 3 Produkte und Vergleiche mit dem Wettbewerb, der sagt analysiert 12 Länder. Macht bitte auch noch obendrauf.

23:38 Expertengespräche in 6 Ländern analysiert bitte nicht 20 Reviews anekdotisch, sondern 8000 Reviews von allen Review Portalen und und und und und das heißt die die die Breite und die Tiefe der Analyse steigt entsprechend im Sinne der Erwartungshaltung, weil es einfach möglich ist. Aber der Kunde sagt nicht, gibt mich mit dem zufrieden, was er vor 7 Jahren gemacht habt, weil ihr könnt ja jetzt schneller machen. Seit wann merkst du das, dass die Kunden auch eine andere Erwartungshaltung haben?

24:08 Würde sagen, jetzt vor einigen letzten 34 Monaten ja. Tatsächlich so lange. Ja, ich ich ironischerweise, seitdem die meisten Kunden Cloud haben. Das das, das kann man so sagen und wenn man das Video in einem Jahr oder 2 anguckt, muss man wahrscheinlich darüber lachen, weil dann ist wahrscheinlich nicht mehr Claw Beziehung and Trophic vorne vielleicht ja auch nicht mehr Open i, sondern vielleicht Google oder vielleicht hat Nvidia ein neues Modell rausgebracht. Aber tatsächlich, Claude hat dafür gesorgt, dass selbst der Partner oder Investmentdirector bei einem Pfand auf einmal merkt, Moment mal, Basic Analysen im Sinne von Basic, Verständnis, Geschäftsmodell, Wettbewerbslandschaft und Co. Die bekomme ich sofort aus

24:48 dieser Maschine raus. Kann ich mich darauf verlassen und damit ins IC gehen, kann ich damit zu Banken gehen, will ich darauf ein Investment für 100000000 setzen, das ist die Antwort, nein, aber ich habe eine erste Orientierung und wenn die Berater auf der anderen Seite jetzt einfach nur mit. JGWT oder Cloud Ergebnisse um die Ecke kommen, dann reicht das nicht aus und das ist vollkommen klar als Erwartungshaltung von unseren Kunden. Die erwarten nicht, dass wir googlen beziehungsweise in LNM benutzen, so wie sie das selber können. Was glaubst du würdest dann für sag ich mal so diese. Pyramide an Auswirkungen haben mit so einem klassischen Consulting Geschäft.

25:25 Ja, also wenn du jetzt linkedin glaubst, dann brauchen wir ja alle keine Juniors mehr. Mhm, genau kompletter Quatsch, also können es ja mal sezieren aus einer reinen P und L Profit und Lost Perspektive möchte ich eigentlich nur Juniors, kann die Seniors Seniors sind teuer, sie sind teuer, sie sind rar, das heißt ich hab ich hab ne bottle neck Ressource die dann auch noch teuer ist und die sich dann auch noch ihrem Wert sicher ist.

25:47 Möchte ich ja eigentlich nicht. Aus meiner Perspektive möchte am liebsten motivierte Juniors, die für ein wesentlich niedrigeres Gehalt arbeiten und die im Tagesfall auch sagen, dass 23 Vorsitzende ist, überhaupt kein Problem. Dann an der Stelle übertreibt jetzt mal polarisiere hier bewusst, aber vom Grundprinzip her möchte ich ja die Seniors als Bottleneck entfernen und die Seniors auch als als Kostenstelle reduzieren und das kann ich jetzt über i.

26:11 Was die Diskussion aber den letzten 2 Jahren war, war ja oh, ich brauche ja nicht mehr den Junior, weil ich kann ja jetzt Junior Aufgaben über AI machen und da komme ich genau zu dem Punkt von eben zurück. Das ist überhaupt nicht mehr die Wartungsleitung der Kunden, die Junior Aufgabe die jetzt die AI macht, die Macht unser Kunde selber das das ist überhaupt nicht unsere Aufgabe, ist auch nicht die Aufgabe des Juniors bei uns jetzt das zu tun und quasi dann sich selber für Junior Aufgaben von vor 23 Jahren zu skalieren.

26:40 Da gefühlt Händler noch ein Paar in der linkedin vergangenheit sozusagen also die die Anforderungen sind, da sind da ganz andere. Das heißt, der Junior heute muss eher Sachen machen, die halt früher jemand mit 34 Jahren Berufserfahrung gemacht hätte. Genau, und das sehen wir im. Output sozusagen. Ja, das sehen wir im positiven Sinne. Ich geb dir ein Beispiel, wir haben, wir haben ein ein Projekt jetzt gerade strategieprojekt bei einem Kunden. Ich denke, vor 56 Jahren hätte man dieses Strategieprojekt wahrscheinlich besetzt mit einem Manager, einem Senior Consultant und und einem Consultant.

27:12 Also in der Seniorität dieses Projekt hier wurde durchgeführt von von einem Director, jemand der sehr erfahren ist vor allen Dingen in der Kundenkommunikation und tatsächlich einem Consultant mit 2 Jahren Berufserfahrung, der sehr intelligent ist, sehr adaptiv ist im Sinne von Technologie und und Situation. Was wir in dem Projekt gemacht haben, da hätten wir früher nicht nur die Person, die ich eben beschrieben habe, gebraucht, werden wahrscheinlich auch 3 Monate gebraucht und ein Budget, dass das wahrscheinlich bei 500 600000€ gelegen hätte, in Klammern.

27:41 Dieser Kunde hätte das niemals bezahlt, was dieser Kunde bereit war zu bezahlen, waren circa 180000 für dieses erste Strategieprojekt und für dieses Strategieprojekt hat er eine wahnsinnige Leistung bekommen, eine wahnsinnige Tiefe bekommen und die hat er nur bekommen, weil wir das. Das wissen, was in den Köpfen unserer Seniors liegt, in die AI reinbekommen haben, das heißt, wir haben jemanden mit 2 Jahren groß Erfahrung, der konnte auf das gesamte Senior wissen zurückgreifen, auf das gesamte Projektwissen, auf das gesamte Methodenwissen, auch auf das Erfahrungswissen im Sinne von wie bereite ich Workshops vor, wie bereite ich Termine vor, wie kommuniziere ich in schriftlicher Form in mündlicher

28:19 Form diese Person bekommt. Nach jedem Meeting automatisch von der AI ein meeting performance Feedback im Sinne von wie hast du moderiert? Hast du gut moderiert wie bei deine Tonalität und Co. Die Person ist quasi super charged das ist so ein bisschen so wie ein ein Junior der auf einmal im Iron Man Anzug drin ist, weil er die richtige Technologie an die Hand bekommen hat und das ist ganz faszinierende Entwicklung jetzt gerade.

28:46 Also Juniors jetzt müssen nicht mehr. Ich sage jetzt mal stupide Arbeit machen und damit zeigen, dass sie sich durchbeißen können, sondern Juniors können jetzt zeigen, dass sie wirklich intelligent und adaptiv sind. Gleichzeitig führt das dazu, jeder, der in der Gauß Kurve links von der Mitte ist. Und zwar wird 2 aus eurer Sicht andersrum gedreht, der hat überhaupt keine Rolle mehr in der in der Beratung der Zukunft also.

29:14 Vielen anderen Unternehmen und. Ne, also bis die bis die Berater Einrunden digitalisieren. Ich glaub in der Konzernwelt kannst du auch die nächsten Jahre noch ganz gut. Damit überleben 30 Jahren. Wenn dann alle noch mal rumgevobelt wurden, dann wahrscheinlich auch nicht mehr. Also. Man muss fairerweise sagen, aus gesellschaftlicher Perspektive weiß ich gar nicht, wie sehr sollen wir uns darauf freuen, auf das, was passiert.

29:34 Denn AI belohnt vor allen Dingen die intelligenten, die sich bei AI sind vor eskalieren können. Man könnte auch sagen Ai kann jemand helfen, der nicht so intelligent ist, zumindestens Dinge intelligenter zu machen, aber die Limitierung im Sinne von was bekomme ich an Output, Qualität und Output Geschwindigkeit, die ist eine ganz andere als bei der Person die wirklich höhere Grunddelligenz mitbringt und systemisches denken dann auch mit der Ai umsetzen kann.

30:02 Ich bin mal gespannt, wie, das sage ich mal. Das ist natürlich sehr viel über so White Collar Jobs gesprochen, wieso was dann im? Handwerk und so weiter und sofort, ja oder was weiß ich, Krankenpflege und so weiter ne, also in diesen Berufsfeldern, die häufig so ein bisschen übersehen werden in solchen Linkedin diskussionen et cetera, was das da für Auswirkungen haben wir das da auch Gedanken dazu. Ja, da haben wir natürlich auch schon Berufspunkte mit und ich würde unterscheiden.

30:30 Stimmt, weil Portfolio Kompanie. Genau, genau, Blue Collar Berufe, wo Menschen mit Menschen arbeiten. Da bist du zum Beispiel in der Pflege, da bist du in der Psychotherapie und so weiter und. Und dann hast du Blue Collar Berufe, wo Menschen mit Maschinen arbeiten und in dem Moment, wo Menschen mit Maschinen arbeiten, kannst du sie gut mit Robotik in Zukunft arbeiten und an der anderen Stelle haben wir einfach per Kultur im Gegensatz zu den Japanern eine Berührungsangst.

30:56 Das heißt, selbst wenn wir morgen einen Roboter hätten, der eine Pflege perfekt eingesetzt werden kann, ist das für uns gesellschaftlich etwas, womit wir ein großes Problem hätten, das ist einfach nicht unser Naturell. Wenn du nach Japan guckst, ist das ganz anders, da gibt es eine in dem Sinne. Liebe und Akzeptanz von Maschinen, die wir hier nicht haben, insbesondere dann Robotik. Wenn du jetzt auf das Thema Robotik guckst. Schönes Beispiel, Ich war vor einigen Wochen bei einem Portfolio Tag von Private Equity Fund und die haben Softwareunternehmen im Bereich muss so ein bisschen allgemein halten im Bereich CAD.

31:27 Und der Gründer von diesem Unternehmen hat parallel ein weiteres Unternehmen aufgebaut, wo die Daten aus dem CAD, also für einen Hausbau und und gewerblichen Bau genutzt werden, damit Roboter letztlich auf den Baustellen arbeiten können. Das heißt, mit diesen Stammdaten und Informationen sind die Roboter trainiert und wissen ziemlich genau, OK, wo muss ich im Rohbau hingehen, was muss ich markieren im Sinne von alles Laser vermessen, dann wird markiert, wo die Bohrlöcher sind und dann wird gebohrt. Das sind Grundarbeiten, die jetzt dann Roboter schon erledigen können.

31:59 Er benutzt dafür Standardmodelle aus China, also keine keine selbst entwickelte Robotechnologie, sondern das, was du auf des Helf dann kaufen kannst und entsprechend dann programmieren kannst. Das sind jetzt natürlich die Anfänge und so ein bisschen so wie das erste Smartphone, was da jetzt gerade passiert. Ich denke man muss hier aber aufpassen, dass man die technologische technologische Entwicklung nicht unterschätzt, die.

32:20 Wir haben gerade sehr viele Technologien, die dafür sorgen, dass dass das, was jetzt schon mechanisch möglich ist, im Sinne der Robotik auch im Sinne der Ausführung durch künstliche Intelligenz viel, viel besser passieren kann. Also da wird viel passieren und im positiven Sinne ist die ist die Fachkräfte, der Fachkräftemangel, dann im Zweifelsfall an einigen Stellen dann in Zukunft auch nicht mehr das große Problem. Wenn wir so über Pnl noch mal sprechen. Jetzt hast du gesagt, wir haben viel investiert, weil ihr natürlich Opportunitätskosten habt, wenn ihr Berater nicht auf Tagessätzen irgendwo hinschickt sozusagen, sondern werdet ihr für interne Projekte bereitstellt. Angenommen, man hätte jetzt das

32:58 Setup wo du sagst, da seh ich uns um so n Berater richtig zu enablen was hat was verursacht diese Technologie so für sag ich jetzt sagen wir mal monatliche Kosten pro Berater der es wirklich nutzt ist das so ne Sache wo man sagt OK das ist schon auch n. Relevanter Kostenfaktor oder ist das so? Keine Ahnung, weißt du so $100 im Monat und der kann alles mögliche machen, was so also quasi nichts ist. Sozusagen in dem Case.

33:26 Ja, ja, spannend. Was betrifft nicht nur uns als Beratung, sondern auch all unsere Kunden beziehungsweise die Portfoliounternehmen. Viele Klagen gerade darüber, dass sie die Mehrkosten haben, aber nicht die Effizienz auf der P. Und L. Ebene. Und wenn du jetzt ne Organisation hast mit 1000 Mitarbeitern im White Collar Bereich und alle bekommen jetzt eine Lizenz für sagen wir mal $20 und sind das erstmal hohe Kosten die du monatlich dazu hast, ohne dass du auch nur eine Person im Sinne der Effizienz eingespart hast. Wir nennen das ganze Thema Augmentation, das heißt Du hast eine Person, die wird durch die AE argumentiert und kann dadurch höhere Qualität oder höhere Quantität erzeugen. Das ist für die Person im

34:03 Zweifelsfall entlastend und das wirkt sich fürs Unternehmen durchaus positiv aus. Und das siehst du aber als CFO nicht unbedingt direkt in deinen Zahlen, bis auf die Kosten, die du da an der Stelle siehst. Dann gibt es die nächste Stufe, da geht es dann um die Substitution, wo du sagst, ja vielleicht statt 10 Support Mitarbeiter die Chat GBT noch benutzen um Support Tickets besser zu schreiben oder schneller. Haben sie letztlich ein Tooling, das dafür sorgt, dass dann gewisse komplexe Anfragen von Menschen beantwortet werden und die anderen letztlich substituiert durch die AI beantwortet werden?

34:34 Und dann haben wir wenige Kunden und Situationen, wo du schon komplettes Redesign Organisation hast. Das heißt, es gibt in dem Sinne. Keinen klassischen Customer Service mehr als Beispiel oder keinen klassischen Einkauf mehr. Das ist letztlich ein System aus verschiedenen AI Agenten, ist aber wirklich sehr selten. Ist man komplettes Redesign da, reden wir dann darüber, dass dann vielleicht auf eine human FDE noch 5 oder 10 letztlich Ai FDES da drauf kommen.

35:02 Das ist jetzt so ein bisschen Ausflug gewesen in unsere Kundenwelt für uns selber und eine andere Frage zu beantworten zu den Kosten. Wir haben jetzt über die letzten 2 Jahre eher Kosten gehabt von 2030€ für die entsprechenden Subscriptions. Das ist schon gerade explodiert, warum? Weil wir nicht mehr im Rahmen der normalen Subscriptions arbeiten, sondern die Hälfte der Leute, die bei uns in der Beratung arbeiten, mittlerweile programmieren. Das klingt jetzt erstmal merkwürdig, Moment hier seit dem Bereich Commercial Ontecto Dilisions und die Leute programmieren, was programmieren die denn da? Ja, letztlich kleine Toolings im Rahmen von von Analysen. Ich geb dir ein Beispiel, ich hab gestern selber was programmiert, war ich ja nicht

35:46 die ganze Zeit, wir haben gerade eine Diligence im Softwarebereich und. Die die Frage war, was ist eigentlich das Market Sentiment auf die Zukunft dieses speziellen Softwarebereichs. Also habe ich mir selber ein Tooling programmiert, das erstmal dafür gesorgt hat, dass ich mehrere 100 Podcastfolgen weltweit recherchieren konnte.

36:08 Die exakten RSS Feeds und dann die sogenannten MP 3 Dateien, in denen dieses Thema behandelt wurde. Als Nächstes wurden die alle strukturiert heruntergeladen und dann in eine transcription AI überführt im Sinne von die MP 3 Dateien wurden dann rübergeschoben zu einem Service dann transkribiert und dann kann man sie auswerten, so dass ich auf einmal sagen kann, ich glaube es waren 108 Podcast oder so. Oder Podcasts werden strukturiert analysiert, weil ich zu allen Podcasts die sogenannten Transkripte habe. Und ich kann dir sagen, was weltweit in den verschiedenen Regionen und zu gewissen Verticals innerhalb des Software Spektrums letztlich von Experten zu dem Thema gesagt wurde. Eine Analyse, die früher gar

36:53 nicht möglich gewesen wäre, die du heute über Programmierung löst, weil die Lösung nicht über Chat GP über oder über Cloud nativ. Wie verifizierst du dann, dass das auch wirklich ist? Weil sie der Ausspruch, also du stichpunktartig die Transkript durchklicken oder vertraust du einfach dem Ding? Ja, du hast.

37:10 Natürlich ist ein guter Punkt, weil du hast jetzt immer mehr Situationen, wo du Too Masch Information hast. Und also ich würde sagen, es gibt 2 Dinge. Erstens, du musst natürlich selber Qualitätsmanagement oder Qualitätssicherungsmechanismen einbauen, das heißt als Beispiel du. Du kontrollierst natürlich einzelne Transkripts im Sinne von wurde das vernünftig transkribiert. Das ist schon mal der Klassiker, wenn du auf einmal zum Beispiel aus einer anderen Sprache Transkribierst, aus Spanisch in Deutsch oder Englisch, dass es zu Transkription Fehlern kommt, dass zum Beispiel unternehmensnamen falsch transkribiert werden und so weiter das sind Dinge, da muss man einfach in die entsprechende

37:49 Sichtkontrolle reingehen, die Sichtkontrolle führt dann dazu, dass man auch gut ableiten kann, was muss ich noch mal an QA Mechanismen über diese Daten drüber laufen lassen. Ansonsten muss man aber tatsächlich sagen, so wie niemand mit dem Taschenrechner eine Excel Tabelle nachrechnet, musst du am gewissen Punkt aussagen.

38:07 Du kannst nicht mehr alle Daten einzeln lesen und kontrollieren, das ist einfach schlichtweg nicht möglich. Es ist aber auch kompletter Unsinn und in dem Moment wo du in Excel hast mit 30 Tabellenblättern hast du natürlich gewisse Mechanismen auch Add ins mit denen du kontrollieren kannst. Sind die Formeln richtig gesetzt? Sind die Ergebnisse plausibel und so weiter aber im Grundsatz vertraust du natürlich darauf, dass die Summe vernünftig ausgerechnet wurde von Excel und dass da kein Rechenfehler drin ist.

38:36 Und das gleiche musst du für qualitative Informationen ab einem gewissen Punkt machen, entsprechend natürlich mit den Guardrades, die du drum herum hast zur Qualitätskontrolle. Aber du kannst das nicht alles lesen und als Mensch mit deinem Gehirn verarbeiten, das ist sonst zu viel. Jetzt, in so einem Beispiel, da sitzt du dann quasi und baust in irgendeiner was, was für ein Tool ist das dann, wo du solche Sachen zusammenbaust? Ja, also mein Tool of Choice.

39:00 In dem Moment ist Cursor nicht weil ich Cursor so toll finde so ein weil. Das ist so Wipe Coding. Cursor ist letztlich einfach nur für mich ein ein Client, mit dem ich dann auf verschiedene RI Modelle zurückgreifen kann, selber aber ein sogenannter Fat Client, das heißt der läuft an meinen Desktop. Und ist für mich einfach eine Arbeitsumgebung, die ich angenehm finde.

39:21 Ist einfach nur eine persönliche Präferenz im Sinne der Usability. Wie kannst du so eine verschiedene Sache mit APIS, alles mögliche Miteinander verknüpfen? Ja, letztlich ist es ein Programmiertool, was sonst auch von klassischen Developern benutzt wird. VS Code ist dann eine Alternative, andere benutzen sofort das sogenannte Cloud Code. Persönlich habe mir jetzt einfach an Cursor gewöhnt und ein Grund warum ich es benutze ist auch weil es Venture backed ist und dieses Venture Backing sorgt dafür, dass ich zu sehr günstigen Konditionen circa $200 im Monat extrem viele Tokens verbrauchen kann.

39:52 Das heißt die Venture Industrie bezahlt mir gerade zumindestens temporär. Es wird sich sicherlich ändern, dass ich sehr, sehr viel mit diesem Tool machen kann, sehr viel damit programmieren kann und im Sinne der Programmiersprache um die Frage dann zu beantworten, gestern waren das sogenannte Python Scripte.

40:07 Aber selber kann Python programmieren. Ich kann es grundsätzlich lesen, aber die Programmierung ist mittlerweile so schnell und so gut, das Macht die Maschine natürlich unter meiner entsprechenden Vorgabe, was ich von ihr möchte. Also das heißt du sagst, hey ich, ich will eine Automation bauen, die nachdem und dem Keyword Podcast analysiert und das dann runterlädt und dann hier und das Macht und das gibst du so ein und dann.

40:29 Nach der Programmierung. Oder im vereinfachten Sinne. Ja, ich hab. Könnte man das wirklich so vereinfacht auch wirklich? Vereinfacht schon. Letztlich ist es so, dass ich erstmal ihn hab n Web scraper bauen lassen, der natürlich auf gewisse Komponenten aufbaut, die so Open Source gibt, sodass er erstmal schauen konnte, welche Podcasts gibt es, die sich mit dem Thema auseinandersetzen.

40:48 In dem nächsten Schritt hat er dann von diesem Podcast die sogenannten RSS FEEDS identifiziert, das Thema kennt sie ja sicherlich auch. Um dann darüber wiederum die Audiodateien zu finden. Die mussten dann in einem weiteren Python Skript entsprechend runtergeladen werden und dann haben wir die sogenannte API Kommunikation zu dem AI Service, der aus diesen Audiodateien letztlich dann das Skript macht. Würde wahrscheinlich auch nicht mehr so lange dauern. Sorry bis bis man quasi wirklich sagt, ist der wirklich proaktiv, vielleicht sogar Vorschlag ey, das wäre doch sinnvoll, soll ich dir das mal bauen?

41:20 Ja, tatsächlich. Also ich mein fairerweise, er schlägt schon sehr viel vor. Und am Ende ist dann eher so die eigene Kreativität, vielleicht noch so die, die die Grenze von dem, was wir machen. Wer ist gerade er, über den wir sprechen? Ich weiß, ich habe eher gesagt, aber wer ist er damit lag das vor.

41:35 Also mit er ist für mich dann tatsächlich das LMM in dem Moment beziehungsweise das das Modell mit dem Ich arbeite. Ich habe es. Personifiziert, das ist gerade Cloud, oder was ist tatsächlich tatsächlich wechsel ich die ganze Zeit simple Gründe, jetzt gerade zum Beispiel Opus 4.7 rausgekommen? Natürlich habe ich es.

41:54 Wird ist aber letztlich ein ein sehr unzuverlässiges sogenanntes Model Routing drin, das heißt Opus 4.7 versucht selber zu überlegen, was für eine Art von Anfrage habe ich gerade und wie Route ich die intern an ein weitere Submodelle runter funktioniert nicht besonders zuverlässig, ich wähle deswegen genauso auch für die Leute im Team die spezifischen Modelle selber aus und es gibt Modelle, die sind sehr gut für.

42:17 Um dann auch gut in eine Synthese zu gehen. Und dann gibt es Modelle, sind viel besser da drin wirklich dann Code zu produzieren oder sogar auf Frontend Code zu produzieren und zum Teil hat es dann auch was mit Geschwindigkeit zu tun. Im Cursor habe ich die Möglichkeit eines sogenannten Composer 2 Modells momentan, dieses Modell ist sehr schnell und ist gerade für Frontend Aufgaben sehr praktisch, würde ich aber niemals für analytische Aufgaben benutzen und es ein bisschen so.

42:44 Wie n Arzt, der sich überlegt welches Skalpell oder Besteck benutze ich gerade im Rahmen der Operation, wann oder aber auch schon auch früher? Welche Software benutze ich für welche Aufgabe ist das jetzt eher etwas, was ich in Excel analysiere oder bin ich jetzt in Tableau, weil ich größere Datensätze hab? Ist die gleiche Logik, benutzt jeweils das Werkzeug adaptiv, was gerade für die jeweilige Aufgabe das Richtige ist. Parallel versuchen die großen Modellanbieter diese Aufgabe zu erleichtern.

43:11 Dass Hanni und Nanni um so einfach zu sagen, diese Entscheidung nicht selber treffen müssen, sondern diese Entscheidung für sie getroffen wird. Und wie immer, wenn du wenig Ahnung hast, dann ist es sehr hilfreich, wenn du viel Ahnung hast, viel in der Materie bist, dann kannst du die Entscheidung lieber selber treffen, wieviel Prozent der. Produktivität oder auch das Dells was du Ausgibst fließt in US based Firmen, also USA.

43:36 Ja also tatsächlich. Zu unserer Schande mit Mistral arbeiten wir momentan noch überhaupt nicht fairerweise. Das wird sich sicherlich ändern. Also wir haben gestern Mittag die Diskussion gehabt, ob wir tatsächlich eigene Hardware anschaffen, das heißt eigene Nvidia Maschinen beziehungsweise dann entsprechende GPUS anschaffen und.

44:00 Die Anschaffungskosten für das, was der Kollege vorgeschlagen hat, liegen bei $85000. Und dann haben wir noch ein bisschen Maintenance. In einigen Teams sind davon überzeugt, dass das sinnvoll ist. Und ich bin da, ich bin ein bisschen hin und hergerissen in dem Moment, wo ich davon ausgehe, dass in den nächsten Jahren China, Taiwan überfällt, sind wir, glaube ich sehr froh, wenn wir erstens unsere eigene Hardware schon haben, bei uns im Server Rack und zweitens auch mit Luca in europäischen Modellen oder aber Open Source Modellen entsprechend weiterarbeiten können. Gleichzeitig n bisschen wie mit einer Versicherung das Geld auszugeben, ohne dass es zum Schadensfall kommt oder absehbar zum Schadensfall kommt, fühlt

44:37 sich nicht besonders gut an. Also insofern also gerade aber schon noch primär also. Fast nur USA, dann ja genau, also das ist dann. Weil das geht in USA und dann muss man einfach sagen, wir benutzen die Technologie, die unsere Kunden primär benutzen und die, die auch tatsächlich am weitesten entwickelt ist. Und das sind momentan dann die US Modelle. Wenn ich nach China rüber gucke, sind das ja weitestgehend auch gruppierte Modelle.

44:59 Also ob ich einen Deep Sea nehme oder andere, die sind weitestgehend ja letztlich dann illegale Spin aus der US Modelle. Glaubst du da kann Europa noch? Anknüpfen oder hinterher kommen? Also ich hoffe doch sehr. Also wirklich. Ich benutze hier nicht US Modelle, weil ich der große Freund von den USA oder dann an der Stelle der Trump Administration bin.

45:20 Das ist letztlich einfach nur glaube ich das Gesetz des Marktes, derjenige mit dem besten Produkt, was gleichzeitig auch zu wirtschaftlich attraktiven Konditionen angeboten wird. Erfährt die entsprechende Nachfrage und dann muss ich schon sehr, sehr European First oder Compliance First unterwegs sein um zu sagen, ich distanziere mich davon, benutz diese Modelle nicht und so wenn du jetzt so. Valentic ist DPE, backt also Deutscher, ja Private Equity Fond.

45:51 Ist Valentic dann auch primär in Europa zentriert oder? Ja, tatsächlich, also wenn du unseren. Footprint Anguckst, haben wir einmal den Empery Footprint, einmal den remney Footprint. Der Remney Footprint ist letztlich Europa 70% davon in der Dachregion dann weitere starke Regionen, die Niederlande, Belgien, Dänemark, das sind so unsere großen Regionen, dann neben der Dachregion gleichzeitig im Sinne des Empery Footprints.

46:17 Wir haben ganz großes, tolles Team in Portugal unter anderem aber da. Dann auch noch in Litauen. Einige Leute hatten wir in der Ukraine, sind mittlerweile erfreulicherweise alle in Deutschland und konnten ihre Rolle dann hier in Deutschland weiterführen und. Es gibt dann. Noch einige Kollegen und Kolleginnen, die dann in den USA sind oder in Indien sind das.

46:39 Das ist allerdings eher der Kleine, da ist eine Sache mehr europäisch. Base sozusagen. Das heißt, man kann sagen, europäisches Unternehmen so ganz ruffley das ist auch das, was wir natürlich jetzt vermarkten. Können wir sind europäisches Unternehmen das Paneuropäisch letztlich als Dienstleister zur Verfügung steht und und den Kunden entsprechend helfen kann, ist dann aber auch.

47:00 Quasi Europä oder jetzt hier im Vergleich. Also worauf hinaus möchte so das? Ist irgendwie die LLMS et cetera, ne. Also da habe ich viel gehört da, da hat eigentlich Europa irgendwie den Race schon verloren, da kommen wir gar nicht mehr hinterher, aber wo wir halt hinterher kommen können ist halt zu schauen, wie kann man es anwenden auf unsere ganzen Mittelständler und so weiter und sofort, dass wir da irgendwie vorne dabei sein können, wenn wir jetzt vielleicht erst mal noch in der Consulting Bubble bleiben, wenn du so andere sage ich mal nicht US Unternehmensberatung anschaust, wirst du die US Unternehmensberatung.

47:35 Ist da auch der Unterschied so krass, dass so primär ne? Deshalb hatte ich auch kurz gefragt, seid ihr woher, woher kommt ihr sozusagen, ist da auch das so krass irgendwie, dass dass auch da irgendwie die US Beratungen irgendwie viel weiter voran sind, oder ist es da noch nicht so? Also in der AA? Das nehme ich auch wirklich.

47:50 Überhaupt nicht wahr? Also tatsächlich das das Schöne ist, es gab ja jetzt ein bisschen Transparenz bei MC Kinsey, Bain und BCG aufgrund der aufgrund der Hacks ja und muss am Ende sagen es war. Ist n bisschen schade. Wir haben nach dem ersten Hack gesagt, Wir müssen den gleichen Hack der dort ausgeführt wurde mal bei den anderen ausprobieren um zu gucken ob wir an die ganzen Projektdaten rankommen, letztlich was da technologisch passiert ist, ist, dass dass sie relativ simple sogenannte Endpoints, wieso NAPI Endpoints ungeschützt im im Netz hatten, Unlimitiert weitestgehend.

48:23 Da konnte eigentlich jeder, der ein bisschen Ahnung hat, drauf zurückgreifen und sich die Zeit genommen hat. Und das zeigt so ein bisschen, wie gut diese Unternehmensberatung technologisch wirklich verstanden haben, was sie da bauen und wie fit die überhaupt sind bei diesen Sachen. Gleichzeitig konnte man auch aus diesen Hacks rauslesen, was da an Daten drin ist.

48:41 Und im Endeffekt ist es wie eine große Suchmaschine, aber. Aber nicht wirklich besonders intelligent aufgebaut. Also ich will da gar nicht die Großen durch den Kakao ziehen, aber ich dicke, die haben alle ein bisschen das Problem, dass sie jetzt große Tanker eigentlich nur die Option haben zu sagen, wir versuchen quasi diesen, diesen diesen Moloch an Knowledge irgendwie ein großes System zu kippen, wenn es nicht hinbekommen, über diese Komplexität in Breite und Tiefe ein wirklich intelligentes System aufzubauen, ist einfach zu zu groß sozusagen, um nicht ein Riesensuppentopf aufzubauen.

49:13 Bei uns ist das anders. Wir bauen für unsere Practice oder haben das jetzt ja ein spezialisiertes Modell aufgebaut im Sinne von, wir haben einen eigenen sogenannten Knowledge Graphen aufgebaut und gleichzeitig haben wir eine sogenannte Skill Factory aufgebaut, wo wir das Wissen der Senior Berater verfügbar machen. Für die Junior Berater.

49:33 Es ist hochgradig customized für uns im Private Equity Umfeld für die Use Cases im Bereich Commercial to Dilisions tec Idee und Value Creation. Und da steckt sehr viel Zeit drin, sehr viel wissen drin, sehr viel Intelligenz drin und nicht sozusagen einfach nur ein großer Datentopf an Informationen, der Durchsuchbar gemacht wird, weil das ist ein bisschen dann sonst für die interne Suchmaschine, die hilft uns nicht viel weiter, was glaubst du dann, wieso?

50:00 Beratung in noch sagen wir mal 5 Jahren aussehen wird. Ja, also glaube ich, dass man so davon aussieht, dass in 5 Jahren sich das total verändern wird, aber in dem Fall glaube ich sogar. Wird es immer noch so ein Ding sein? Ja, man, man, man verkauft irgendwie gewisse Projekt Etappen mit Tagessätzen irgendwie und gibt da dem Kunden so einen Preis und dann ist man irgendwie 20% mehr oder 20% weniger, wenn ein bisschen mehr oder weniger Arbeit anfällt, aber das Geschäftsmodell ist immer noch das gleiche, dass du quasi einen Senor aufpackst und irgendwie 23 Juniors und die wuppen das Projekt irgendwie oder glaubst du das wird irgendwie?

50:37 As a Service irgendwie mäßig. Sign I don't know ne, also dass dass ihr quasi Software baut und die vermietet ihr an die Unternehmen und die können sich dann so eine jahreslizenz Strategieberatung buchen und ja es schaut mal ein Supportmitarbeiter von euch rüber, ob die Software die richtigen Sachen erspuckt, also was was denkst du, wie wird Unternehmensberatung über in 5 Jahren sein?

50:56 Ja wir werden ja dafür bezahlt in die. Glaskugel zu gucken, ne, damit unsere Kunden wissen welches Unternehmen sie investieren sollen. Tatsächlich. Wie auch in der Due Dilisions gibt es hier nur begrenzt Möglichkeiten das seriös vorherzusagen. Ich finde bei solchen Fragestellungen eher sinnvoll zu überlegen, was wird denn als Konstante vermutlich unverändert bleiben und wenn man so drüber nachdenkt, was wird weiterhin der Fall sein?

51:20 Es wird weiterhin Notwendigkeit geben auf Management ebene Entscheidungen zu treffen, das heißt es muss jemand geben, der Entscheidungen vorbereitet. Im Sinne der Analyse, Synthese und im Sinne der einfach verständlichen Optionen machen wir ab oder C. Und das muss dann wiederum entsprechend natürlich von den Unternehmen dann als Grundlage genommen werden, um Entscheidungen zu treffen.

51:41 Weiterhin werden Unternehmen werden letztlich weiterhin unter der Veränderung, die aufgrund von Technologie kommt, aufgrund der wirtschaftlichen Gegebenheiten und so weiter auch sich selber verändern müssen, das heißt ich habe die ganze Zeit Unternehmen, in der die Organisation sich verändert, die Prozesse sich verändert. Manche Prozesse werden automatisiert, andere werden vielleicht augmentiert, weil Mitarbeiter damit entsprechend daran arbeiten können.

52:05 Das sorgt für eine Veränderung, die begleitet werden muss und wie beim Sport mit einem externen Coach ist es immer leichter, diese Veränderung durchzuführen, als wenn man sich selber den Trainingsplan begibt. Und das war schon immer das Wesen der Beratung. Letztlich nicht, dass die Beratung selber etwas komplett magisches gemacht hat, was niemals beim Kunden jemand intellektuell hätte machen können, sondern dass du als Beratung reinkommst, objektiv und auch mit klarem Fokus und dedizierter Zeit zu sagen, wir kümmern uns drum, dass es hier jetzt eine Antwort gibt auf offene Fragen, oder aber wir kümmern uns drum, dass etwas angeschoben wird an Veränderungsprozessen, was so aus dir selber raus nicht hinbekommt.

52:45 Das sind Dinge, bei denen ich für den nächsten 5 Jahren sagen würde, dass dich die vermutlich nicht fundamental ändern werden. Was sich aber ändern wird, ist, wie wir als Berater aber gleichzeitig auf der anderen Seite unsere Kunden mit Technologie zu den Ergebnissen kommen beziehungsweise sich darüber die Arbeit erleichtern, wie das genau in 345 Jahren aussieht, kann ich an der Stelle wirklich nicht einschätzen.

53:11 Über das Beispiel eben, wo man früher vielleicht sich ein 2 Podcasts angehört hat und jetzt über 100 Podcasts analysiert, zeigt sich schon da, verändert sich aber grundsätzlich etwas in der Art und Weise, wie kann ich mit Daten arbeiten und in welcher Komplexität kann ich eigentlich in der Breite und tiefer als Beratung dann auch den Kunden bedienen, was?

53:31 Denkst du sozusagen dazu? Das hatte ich neulich irgendwo auch gesehen oder gehört, ich hab 2 Fragen, erstmal will ich was anderes ansprechen. Haben mal zum das ist so ein bisschen von. Die Frage ist nur vor 20 Minuten eingefallen. Ich hatte mal in einem Podcast gehört, dass am Ende des Tages ein LLM so funktioniert, dass es ein Buchstaben, also du hast deine Anfrage und dann welcher Buchstabe ist der Wahrscheinlichste, welcher Buchstabe ist der Nächstwahrscheinlichste und das ist so quasi alles berechnet funktioniert.

54:00 Das so tatsächlich so, so wie ich. Das Feier der Buchstabe macht jetzt als nächstes am. Meisten Sinn und dann macht der Buchstabe also vereinfacht gesehen. Ja, im Sinne von. Es ist ein statistisches Modell, und das ist ja auch die Kritik von Leuten im Durchschnitt rausbekommst. Also ungefähr das ist ja auch die Kritik.

54:16 Von Leuten, die sagen, ja, ein LMM ist ja gar nicht intelligent, es ist ja überhaupt kein Nachdenken, es ist in dem Sinne kein Reasoning, da komme ich aber zu dem Punkt von vor einer Stunde oder so zurück. Es spielt ja keine Rolle, wie das Ergebnis in dem Moment zustande kommt, solange das Ergebnis valide ist. Und natürlich muss es valide sein. Es darf jetzt nicht Halluzination sein, es darf nicht eyeslop sein im Sinne von, dass es sich gut anhört, gut anfühlt, aber inhaltlich kompletter Müll ist. Da erleben wir tatsächlich aber gerade von Kundenseite an Input, aber auch von Targets, die wir prüfen. Dass da sehr, sehr viel ri slob gerade aus diesen Modellen raus produziert wird, das liegt aber

54:56 nicht per se an den Modellen. Das liegt daran, wie sie benutzt werden, das heißt aber so ein ich mein ein. Quantensprung so ein Heureka Moment von so einem Modell ist eher unwahrscheinlich, aber was vielleicht sein kann ist, dass du so guten Input bekommst, dass du dann eher selber den Quantensprung machst. Ja, ich glaube, der.

55:17 Den den Quantensprung, den den einen, den hat es nicht gegeben, weil diese Modelle in sehr kurzen Zyklen released wurden. Ich meinte quasi, dass das Modell. Dir so ein Quanten, weißt du, du hast irgendein Problem und irgendwie niemand kommt weiter und du gibst es in das Modell und es hat die perfekte Idee, auf die niemand gedacht hat, dass das nicht passieren kann. So wie das funktioniert sozusagen, da würde ich, da würde ich an.

55:38 Der Stelle tatsächlich widersprechen. Am Ende ist das Modell. Zwangsweise objektiver und kreativer als du es, und zwar für 2 auch mal sein kannst. Je nach Situation. Und wenn du wenn du 2 Wochen in einem in einem Case drin bist und bist, vielleicht gedanklich schon ein bisschen festgefahren, dann kann das Modell dir helfen wie ein externer Coach noch mal letztlich deine Gedankenwelt zu öffnen, dann zu sagen, Hey Moment mal, allem was du mir gerade erzählt hast, habt ihr mal über ab oder C nachgedacht, es kann auch sein, dass A und b komplett unsinnige Vorschläge von der mm sind, aber. Aber zumindestens C ist vielleicht eine Option wo du sagst, ach stimmt, das ist spannend. Ich glaube den Gedanken sollten

56:18 wir mal verfolgen, also insofern aber kein kein revolutionärer Moment, aber tatsächlich schon eine Technologie, die in dem Moment die einen hohen Nutzen bringt, wenn jetzt Junge. Leute hier zuhören. Irgendwie. Gerade im Studium sind Brecht ab. Also was macht man? Ja, was willst du? Was würdest du empfehlen zu machen, was macht man also?

56:40 Tatsächlich denke ein Trend, den wir in den letzten Jahren schon gesehen haben, dass die klassische Wissensakumulation im Sinne von ich lerne im Studium. Ein wissen, das ich dann auch so in meinem Berufsleben dauerhaft anwende. Das wird immer weniger relevant. Deswegen haben die amerikanischen Universities ja auch immer schon weiter auf diese Case study Logik gesetzt, wo du eher systemisch verstehst, wie funktionieren gewisse Dinge versus du lernst Dinge auswendig und das ist jetzt eigentlich noch gestärkt, wir gucken sehr stark im Recruiting nach dem was wir Smart Titude nennen, Leute die intelligent sind und gleichzeitig aber auch.

57:18 Intrinsisch motiviert, neugierig sind. Warum ist die Neugier wichtig in einer Welt, in der die Technologie sich so schnell entwickelt, in der sich die Möglichkeiten, wie du arbeiten kannst, aber auch, was bei den Kunden passiert, sich so rapide entwickelt wie nie zuvor? Eine Menschheitsgeschichte brauchst du Menschen, die neugierig sind, die hungrig sind darauf, sich diesen Themen zu widmen und sich da rein arbeiten, Menschen, die einfach sagen, naja, ich lese mir ab und zu mal einen Artikel zum Thema durch. Die können bei uns in der Organisation nicht mehr sinnvoll arbeiten.

57:50 Das ist die Pfändungsgeschwindigkeit ist zu groß, du musst einfach viel schneller adaptiver sein, das machst du im Idealfall, weil du intrinsisch motiviert bist. Auf der anderen Seite Smart Titude heißt dann auch Smartness und diese Smartness, die limitiert oder skaliert dich dann in der Nutzung dieser Modelle und.

58:10 Und im Idealfall bist du natürlich so intelligent, dass du aus diesen Modellen viel, viel mehr rausholen kannst als deine Peers, die diese Intelligenz nicht mitbringen. Und wir testen das bei uns tatsächlich ganz simpel über einen Intelligenztest. Also das heißt, alle Leute, die sich bei uns bewerben, müssen in einen Intelligenztest reingehen, der ist auch AI safe, das heißt, du kannst nicht über AI letztlich dann diesen Test betrügen, haben wir verschiedene Sicherheitsmaßnahmen drin und. Und in Klammern, seitdem wir sie drin haben, sind die Ergebnisse auch im Durchschnitt wesentlich schlechter. Aber wir stellen tatsächlich dort fest. Jemand, der mit einer hohen Score rauskommt, überlebt in der Regel auch unser Assessment

58:49 Center, außer es hapert an der Persönlichkeit okay. Aber wie bilde ich mich da jetzt am besten fort als Student? Also gibt es da gute Möglichkeiten schon? Also ich glaube das. Wichtigste, was jeder hier begreifen muss, ist AI und Nutzung von AI ist kein klassisches Schulungsthema, bei dem ich sage, ich gucke mir mal einen Kurs an oder ich gehe zu einem Workshop, ich gehe zu einer Konferenz, das ist die Grundlage, bei der ich sage, das mache ich initial, aber ab da bin ich selber als Mensch gefordert, ein bisschen wie beim Autofahren, ich denke, was ihr zum Beispiel machen könnt, ihr könnt sagen, ihr könnt jemand sozusagen den AI Führerschein geben und das ist gut, weil du dann schon das Rüstzeug hast um auf die Straße zu fahren, aber

59:32 ab da musst du selber dich ins Auto setzen, Gas geben und. Und selber diese situativ gucken, wo fühlst du dich wohl, was kannst du, bist du ein Rennfahrer, bist du ein Sonntagsfahrer, wie auch immer, dann an der Stelle und das das ist ein ganz wichtiger Punkt, weil ich lerne immer wieder auch junge Menschen kennen beziehungsweise Bewerber Bewerber kennen, die am Ende diese diese Art von Wissen wahrnehmen, als das habe ich mal gelernt und jetzt reicht das dann auch. Das reicht nicht im Bereich RI.

1:00:00 Im Bereich RI musst du die Grundlagen einmal so wie im Studium lernen, wie der Führerschein dann entsprechend und dann musst du Vollgas geben. Du musst es selber nutzen, du musst selber den Ausflug machen, du musst mit deinem Motorrad in die Eifel fahren sozusagen, und das heißt im Zweifelsfall am Wochenende im Vibe Coding auch einfach mal ein Programm Programmieren für deine Freundin, für deinen Freund, die vielleicht irgendein Hobby haben, die Vereinsverwaltung für deinen Verein und so weiter. Probier es einfach aus, einfach machen und nicht darauf warten, dass jemand anderes dir im 300.

1:00:33 Youtube Video erklärt, wie du AI Automation für dich verwenden kannst. Du musst es einfach selber ausprobieren, am höchsten Punkt, wenn ich einen großen. Konzern beispielsweise möchte, ist es dann auch sinnvoll oder bringt mir das da gar nichts, weil da bin ich so limitiert an Tools, die ich überhaupt nutzen darf.

1:00:50 In der auf dem. Arbeitscomputer, so dass das gar keinen Sinn macht. Eigentlich. Tatsächlich muss man vielleicht aber sagen das. Kommt auf den Konzern an. Wir haben gerade einen Konzern, mit dem meine Kollegen in einem anderen Team arbeiten, die tatsächlich dem gesamten Team auch Entroffic beziehungsweise die entroffic Modelle bereitgestellt haben.

1:01:08 Wir haben große Freiheiten in dem, womit sie arbeiten dürfen, obwohl es sich um einen deutschen Versicherungskonzern handelt. Sehr ungewöhnlich haben wir bisher so auch nicht erlebt und dann hast du andere Konzerne. Da fängt die Frage nach AI oder die Antwort auf die AI frage immer mit dem Begriff Compliance an und dann kommt die Rechtsabteilung dazu. Der Datenschutzbeauftragte und Co. Aus den Rollen heraus haben diese Menschen natürlich alle einen berechtigten Punkt.

1:01:35 Macht das aber Spaß, in diesen Umfeldern zu zu arbeiten? Natürlich überhaupt nicht in dem Moment, wo die ganze Welt in Anführungszeichen die ganze Welt, ja sozusagen die westliche Welt und White collar Welt versucht, diese Technologie zu adaptieren, möchtest du ja nicht in einem Umfeld arbeiten, das blockiert und über Compliance und Legal Edition spricht.

1:01:57 Wenn du jetzt überlegst. Allgemein auf so nochmal AI first Consulting. Gibt's Consulting Bereiche, die so ziemlich ziemlich logisch irgendwie sind für I First wie jetzt zum Beispiel so eine Commercial Diligence, ne, also da wird die Beispiele du genannt hast, so finde ich, klingt sehr logisch, sozusagen ne, dass man da sagt, OK da da setzt man irgendwie KI ein, da sind viele Daten die auch verfügbar sind oder da hat man Experteninterviews, kann die geil auswerten und so weiter und sofort.

1:02:30 Restrukturierungsberatung vielleicht noch ein bisschen. Ich, mein CDD, ist ja auch Strategieberatung, aber vielleicht für andere Strategieprojekte was haben wir noch ne organisationsberatung, changemanagement und so weiter und sofort ne, also wenn du vielleicht mal so ein Ranking machst so von wo würdest du welche Art von Beratung als very likely oder sehr straight Forward für eine AI Transformation der des Geschäftsmodells einordnen?

1:02:57 Wo sagst da können es. Schwieriger werden und vielleicht auch auf welche Kunden? Ne. Also sage ich mal, ist es leichter irgendwie eine Beratung, irgendwie eine native zu machen, die irgendwie auf KMU spezialisiert ist oder eine die auf Large Cap Unternehmen spezialisiert ist oder auf PES? Ja würdest du das so klassifizieren?

1:03:17 Ja super, du hast viele Dimensionen gelernt. Also wir haben, wir haben sozusagen die Kundengrößendimension im Zweifel zwar sogar noch die Industrie, und dann haben wir noch dann die Frage der der Beratungsfelder, also haben wir schön dreidimensionalen Höfe können jetzt. Wahrscheinlich nicht jede einzelne Stelle im Würfel durchgehen, vielleicht vom Grundprinzip, was ich mitbekommen habe, von von Kollegen beziehungsweise eher Peers auf Partnerebene in Restrukturierungsberatung zum Beispiel von Roland Berger und anderen. Dass AI hier jetzt sehr hilfreich eingesetzt werden kann, um in einer Restrukturierungssituation im Sinne von ich habe wenig Zeit, ich habe eine schlechte Datenlage und unübersichtliche

1:03:54 Datenlage überhaupt erst mal eine Grundordnung rein zu bekommen und dann eine Grundübersicht rein zu bekommen, das musste früher ja auch gemacht werden. Es war nur hochgradig manuell und im Zweifelsfall Nächte um Nacht und Nacht und Nacht. Sucht Berührungsberater müssen trotzdem weiterhin anscheinend in die Nächte arbeiten, aber die Datengrundlage ist schneller und besser dann letztlich da, das heißt, da wirkt das positiv. Das was aber dann passiert, danach Gespräche mit den Banken, Gespräche mit dem Betriebsrat, mit der Belegschaft und Co, das kann ich vielleicht über EI sehr gut vorbereiten, von meiner Rede vorbereiten oder meinen Plan vorbereiten und Co. Aber es muss trotzdem ein erfahrener Mensch mit Fingerspitzengefühl oder

1:04:32 vielleicht auch mit einer gewissen Kaltschnäuzigkeit, je nach Restrukturierungssituation entsprechend durchziehen. Im Bereich Organisationsberatung hast du wieder genau den gleichen Aspekt. Es gibt analytische Aufgaben im Rahmen dieser Beratung und es gibt empathische und kommunikative Aufgaben und je nachdem, was ich gerade tue, können diese Modelle sehr, sehr hilfreich sein im Sinne von tiefere Analysen, bessere Analysen oder sie können zumindestens noch grundsätzlich unterstützend vorbereitend wirken, aber am Ende brauchst du trotzdem dann den Menschen, der das Ganze ausführt, insofern in dieser Dimension der Beratungsfelder aktiviert. Aktueller Take von mir, das kannst du überall einsetzen, wenn du in einem Beratungsfeld

1:05:08 arbeitest und glaubst, du kannst es nicht einsetzen, wäre meine These, dass du es einfach noch nicht verstanden hast. Wo aber nicht, dass es nicht möglich ist, im Sinne der Kundengröße, da würde ich nicht darauf gucken, sagen je kleiner der Kunde, desto geringer ist auch sein Anspruch an eine Beratung. Es gibt ja im Bund deutscher Unternehmensberater circa 10000 Kleinberatungen, die organisiert organisiert sind und im Sinne der Branchenstruktur hast du ganz viele Beratungen zwischen 2 bis 10 Mitarbeitenden.

1:05:35 Diese Beratung liefern auf einem ganz anderen Niveau an Kunden, die auch ne ganz andere Erwartungshaltung haben. Hier kann ne AI auf einmal sehr positiv wirken, weil die Oberflächlichkeit und auch die ich sag jetzt mal das das flopy Ergebnis was hier und da dann aus der aus der schlechten Benutzung rauskommt. Das ist in dem Umfeld überhaupt nicht schlimm, weil der KMU Kunde war es früher gewöhnt, dass er im Tafel 2 wirklich Wald und Wiesn Beratung bekommen hat und jetzt bekommt er Wald und Wiesn Beratung powered by and Trophic das ist im Tafel 2 fairerweise wahrscheinlich besser als was er vorher bekommen hat, da ist mehr Struktur drin als vorher, die Vorschläge sind vielleicht Harley generic aber es ist trotzdem immer noch besser als

1:06:15 das was vorher da war. Wenn der Kunde größer und professioneller wird, hast du einen ganz anderen Anspruch, den ich eben auch schon erläutert habe da, da musst du tatsächlich, da musst du diese Modelle intelligenter nutzen, aber da da wird das entsprechend dann auch perfekt angewendet und auch Industrien stellen wir tatsächlich auch fest.

1:06:34 Es ist erstaunlich, wie selbst in Nischenindustrien. In der Beratung AI perfekt eingesetzt werden kann, weil die in dieser Nischenindustrie tatsächlich die Modelle ein Wissen haben, dass du sogar nicht in den Beraterköpfen drin hast. Und wenn du das noch Kombinierst mit deinem proprietären Wissen innerhalb der Beratung aus Hunderten Projekten aus entsprechenden Benchmarking, Datenbanken und Co, die du aufgebaut hast, dann ist das wirklich ein brutal gutes Setup. Würdest du auch bei dem Gedanken. Mitgehen, dass es eben jetzt sehr spannend ist, einen Berufseinstieg in der Beratung zu machen und. Vorausgesetzt, sie verschläft das Thema KI nicht, weil du da halt dann die ganze Zeit mit

1:07:13 Use, Case und so weiter konfrontiert bist und sehr gut lernen kannst und so weiter ja absolut, also ich glaube es war nie. Es war nie wichtiger als so vor sich gut zu überlegen, wo möchte ich jetzt gerade arbeiten im Sinne von wo bin ich an der Speerspitze der Veränderung. Das ist egal, ob ich in der Beratung bin, Investmentbanking oder aber ob ich in AI Startup gehe oder normales Unternehmen, würde mir immer gut angucken, ob dieses Unternehmen oder.

1:07:38 Oder das spezifische Team wirklich zeitgemäß beziehungsweise at for Front auf AI sozusagen arbeitet und es hilft mir nichts, wenn ich sage, ich habe dann Konzern, der ein paar schöne AI Cases auf der Webseite hat. Ich arbeite aber in einem Team wo ich noch nicht mal eine Lizenz bezahlt bekomme vom Unternehmen um AI sinnvoll zu nutzen, also insofern. Und prüfe, wer sich temporär bindet, gilt dann nicht nur sozusagen in der Due Diligence und für unsere PES, sondern gilt dann letztlich auch für alle, die sich dann in Zukunft bewerben wollen.

1:08:10 Und schaut euch das genau an, lasst euch das erklären. Was könnt ihr lernen, was, wie wird schon gearbeitet und dann macht Eure Due Diligence sozusagen auf die verschiedenen Arbeitgeber, da ihr sucht. Wir. Wir wir suchen. Immer, tatsächlich, ja, tatsächlich, das ist ja das interessante, wenn du dir die Statistiken anguckst, dass beide hin Juniors eingestellt werden, obwohl in linkedin überall gesagt wird, niemand braucht mehr Juniors, Wir stellen beide in Juniors ein, aber unsere Anforderungen sind deutlich gestiegen, also.

1:08:40 Ich habe eben vom Intelligenztest berichtet. Wir, wir haben jetzt über Vibe Coding vorletzte Woche gebaut, noch ein Persönlichkeitstest, den wir vorher manuell hatten, den haben wir jetzt letztlich als Onlinetest, das werden wir noch weiter ergänzen, um weitere Tests letztlich dafür sorgen, dass, dass wir immer besser wissen, ob die Leute für die Aufgaben, die auf sie warten, geeignet sind im Sinne ja letztlich dann vorselektion und gleichzeitig auch.

1:09:06 Natürlich den den Bewerbern viel besseres Feedback geben können im Sinne von warum hat es geklappt oder warum hat es nicht geklappt und im Zweifelsfall auch Feedback, dass das angenommen wird, weil jemand versteht okay auf Basis der Ergebnisse kann ich komplett annehmen und nachvollziehen, warum es hier jetzt für den Einstieg bei Velentec nicht geklappt hat. Ich bin mal sehr.

1:09:25 Geschwunden, wie sich das entwickeln wird? Ja, definitiv. Das bin ich auch. Und? Ich, ich bin mir sicher. Dass wir in ein 2 Jahren entweder hier in dieser Art und Weise oder beim Kaffee irgendwo sprechen und darüber lachen werden, was alles passiert ist, womit man dann nicht gerechnet hat, letztlich, was halt, glaube ich, richtig krass wird.

1:09:45 Ist immer das auch irgendwie, wo Elon Musk mit dabei ist, was quasi so ein Chip in einem Gehirn ist? Ja, ja, neuraling. Meinst du? Ja genau. Wenn, wenn das also sag ich mal Safe und massentauglich ist und Gehirn sozusagen mit dem Ding verknüpft ist, so, ja dann ist die Frage. Wer besitzt die Skills? Wer besitzt die Skills, die du hochlädst in die Gehirne und also mal vereinfacht gesprochen, das ist der Grund, warum wir die Skills aus dem Gehirn unsere Seniorberater rausholen und Kommentar von einem Director vor 2 Wochen zu mir. Es fühlt sich an, als ob das Gehirn ausgesaugt wird. Warum?

1:10:25 Weil er Hunderte Fragen zu einer einzigen Beratungsmethode beantworten muss, alle Ash Cases im Sinne von wenn du folgende Daten in der Vergangenheit vorgefunden hast, wie bist du damit umgegangen, also habt ihr euer Ding programmiert sozusagen. Ja, aber letztlich ist es. Unspektakulär. Es ist im Endeffekt ein Frage, Antwort, Spiel ein Frage Antwort Spiel bei dem ich alles aus den Köpfen raushole, was letztlich implizites wissen in den Senior köpfen drin ist. Uns die.

1:10:50 Frage ob ob. Haben die sich dann gefragt? Ja, wenn mein ganzes Wissen hier jetzt rein geht, brauchst du mich da noch ein tatsächlich. Es gibt ja das Ziel der Bottleneck, das heißt, alle Seniors bei uns wissen auch, OK, es wäre gut, wenn wir mehr hätten, die die gleiche Kompetenz haben, die gleiche Erfahrung haben, dann an der Stelle, also da macht sich tatsächlich keiner.

1:11:11 Keiner lässt sich Sorgen um seinen Job. Dann an der Stelle. Ich hab das ja ganz am Anfang mal anekdotisch gesagt aus der P and l Perspektive würde ich gern die ganzen Sinus abbauen, am Ende wirst du weiterhin auch Sinus brauchen, warum? Weil eine Sache kannst du über AI nicht kompensieren und das ist die Erfahrung, die Erfahrung im Umgang mit den Menschen, mit dem Kunden.

1:11:31 Das kommunikative Gespür, das empathische Gespür für die jeweilige Situation. Was du aber encodieren kannst in der EI ist das mit die methodische Kompetenz der der Seniors oder auch die Erfahrungskompetenz, die rein auf gewisse Methoden abgestellt ist im Sinne von was sind gewisse Benchmarkwerte, die gut sind, was sind gewisse Organisationsmodelle, die in gewissen Situationen gut funktioniert haben oder schlecht funktioniert haben.

1:11:58 Das ist ne Erfahrung, die kannst du strukturiert festhalten. Die die hat jetzt weniger damit zu tun, dass du Gesichter liest. In dem Moment von deinem gegenüber sehr. Sehr, sehr, sehr spannend. Also ich, ich frag. Also ich bin. Bisher ist halt noch so n bisschen zäh irgendwie die Informationen mitzugeben.

1:12:17 Ja was ich halt auch gerade gerade meinte, wo er gerade gesprochen hat, ne wenn dann. Dein Gehirn automatisch drin ist? Dann trägst du vielleicht den ganzen Tag so ne Meta Ray Ban oder so noch ne, die eh auch alles irgendwie mitfilmt und automatisch uploaded, was du so Mitbekommst und Mitziehst. Und dann stellt dir das Ding die ganze Zeit noch gute Fragen. Ja, was willst du denn dazu denken und scannt es den Gedanken den du dazu hast automatisch aus deinem Gehirn raus oder sowas genau, aber das ist total krass. Dass, darauf wird es Hinlaufen, darauf wird es irgendwie hinauslaufen.

1:12:44 Genau, ich weiß jetzt. Nicht, wer hier von den. Zuhörern und auch schon Black Mirror geguckt hat. In Black Mirror wird das entsprechend ja schon in verschiedenen Episoden dargestellt. Und wir sehen im wirklich vereinfachten Sinne, dass das auch genau funktioniert. Also Beispiel bei uns, wir nehmen alle Meetings auf, das heißt jedes interne Meeting, bei dem es jetzt nicht gerade um Tricks an der Kaffeemaschine geht, heißt übrigens nicht mehr Rider und die, Sorry, der Joke, die letztlich alles wird aufgenommen und.

1:13:14 Und in dem Moment, wo du alles aufnimmst, hast du viel mehr context, den du RDRI bereitstellen kannst. Das heißt, du hast das Meeting mit den Kunden, das Meeting mit dem Target. Das wird natürlich vorher alles abgesprochen, dass aufgenommen werden kann. Du hast deine internen Meetings, du hast den ganzen Content letztlich intern aus den chatverläufen, du hast die Transcripts mit den Expert Interviews, du hast all das und kannst das Zusammenführen und die Qualität, die rauskommt im Sinne von Ergebnisqualität Synthesequalität das ist der absolute Wahnsinn. Aber auch nur, weil die EI den Kontext mitbekommt, den sie in der Vergangenheit nicht mitbekommen hat. Und das ist für viele erstmal

1:13:48 befremdlich, wenn bei jedem Meeting eine Aufnahme läuft. Aber letztlich wird bei uns alles aufgenommen im Wir sehen das alle positiv im deutschen klassischen Konzern kriegen natürlich alle gerade herzklabaster was sagt der Betriebsrat dazu sozusagen? Aber für uns ist das eine Möglichkeit, die Arbeit zu erleichtern und auch immer professioneller zu werden, weil wenn jeder aus einem Meeting nach dem Meeting von der RI ein Performance Feedback bekommt, dann kann man sich auch verbessern und Performance Feedback von der RI kann man viel besser annehmen, wenn man so One on One bekommt als vielleicht vom Peer oder vom Team Lead und so weiter gibt es auch.

1:14:25 Private use cases von dir, wo du irgendwas gebastelt hast für irgendwas was jetzt nicht valendic Bezug hat. Ja, ja, tatsächlich. Also einmal ich hab ich hab 4 Kinder in unterschiedlichen Altersstufen 1812 und 14 Jahre mein Ältester der hat von mir während der Ferienzeit ein über letztlich dann Cloud entwickeltes Trainingsprogramm bekommen, wie er Cursor benutzen kann.

1:14:48 Wer mit Cursor ein eigenes Projekt programmieren kann. Das hat er jetzt auch fortgeführt. Ist er, ist er aktiv drin, hat sich selber zum Beispiel so eine kleine Mathe Lern App nach seinem Curriculum programmiert und immer dann wenn er Mathe gelernt hat wird er belohnt mit so einer kleinen Gaming Session kann er so ein Autorennspiel spielen, das heißt da binden wir das letztlich schon an, ist aber faszinierend wie wenig ich persönlich erklären musste und wie stark die Ai selber dann auch jemand der interessiert ist dann an die Hand nehmen konnte und zum Ergebnis geführt hat.

1:15:19 Für für die anderen Kinder ist würde ich sagen die, die I eher sozusagen das intelligentere Siri, also Siri hat bei uns zu Hause mittlerweile n ganz schlechten Ruf, Alexa ist auch nie ins Haus gekommen. Aber tatsächlich Chlordi oder, oder oder JGBT es, es kommt bei den Kindern sehr gut an im Sinne von Kreativprozesse, ob es jetzt irgendwie Ideen für ein Gedicht ist oder oder oder, andere Sachen oder auch einfach mal Malvorlagen erstellen. Also wir haben so viele Malvorlagen erstellt mit der I für die Kinder zum zum Ausmalen und Groß Riesenfreude für die. Ansonsten, tatsächlich hat meine Frau jetzt angefangen und sämtliche Bereiche unseres Lebens in ein riesiges AI Projekt überführt, wo in jedem

1:16:04 Bucket letztlich die einzelnen Informationen drin sind. Das heißt? Wir haben jetzt Dutzende Fotos von unserem Garten, der jetzt fürs Frühjahr fit gemacht werden muss, mit der EI geteilt, dann natürlich die Informationen was was wir noch entsprechend umsetzen wollen und co. Und es gibt ein kompletten Pflanzplan für die einzelnen Beete. Es gibt ein Plan für die einzelnen Dienstleister, die jetzt dann gewisse Aufgaben machen müssen, automatische Anrufe oder e Mails werden.

1:16:28 Rausgefehlt ja, tatsächlich, dann hast du ein Guten. Punkt. Das benutze ich selber persönlich so gut wie gar nicht, aber wir auch privat nicht und zwar die Workflow Logiken. Das ist immer das, was ich auf linkedin präsentiert bekommen mit hier kannst du deine Workflows bauen, die Workflows den youtube Videos präsentiert werden auf linkedin, das sind immer so trivial Workflows wo ich sage ja, also wenn ich diesen trivialen Workflow 100 mal eine Woche hätte, ja dann wäre mein Leben wirklich sehr triviales einfaches Leben, es ist in der Regel ja wesentlich komplexer und dann Workflows die dann End to End in der gesamten Komplexität, die du in einer Familie oder mit Berufsleben hast. Dann dann alles abbilden können.

1:17:05 Die habe ich tatsächlich bisher für mich auch noch nicht sinnvoll aufgebaut bekommen, was wir aber haben, sind diese kleinen jeweiligen Bausteine, die ich nutzen kann, um zu sagen, ich kann das hier den Pflanzplan erstellen, dann bekomme ich ein Ergebnis, ich habe da eine Einkaufsliste, kann zu Obi fahren, Hornbach fahren wie auch immer oder aber ich habe auch die Liste für den Dienstleister und kann das ganze Ding sofort online stellen, ob ich jetzt über My Hammer oder wo auch immer online Stelle aber war ein perfektes Briefing dann in dem Moment das sind. Wirklich ganz tolle Erleichterungen inklusive Putzpläne für die Haushaltshilfe und was es nicht alles gibt, die uns da weiterhelfen plus

1:17:38 Urlaubsplanung jedes Jahr, Osterferien, Sommerferien, Herbstferien bei 4 Kindern auch noch das Interesse an diesen ganzen Camps die es gibt, reiterferien und such dir was aus. Die Recherche von diesen Sachen, die hat uns immer viel viele Stunden und Tage gekostet, das können wir natürlich jetzt gerade super skalieren.

1:17:58 Ich bin also auch da. Ich glaub da wird sich so viel ergeben. Ich frage mich halt so bei Srcid neulich hatte ich weiß nicht hat es die auch irgendwo oder hast du mir das erzählt oder irgendwer das auf linkedin geschrieben oder so, dass ein Bewerber im Interview gesagt hat er nutzt kein KI weil er gehört hat, das Macht das Gehirn dumm sozusagen ich glaub ich hat es irgendwo gelesen und.

1:18:27 Ne, und deshalb hat der Nutzer pauschal so keinen JGBT irgendwie, weil es gibt ja irgendwie diese eine Studie, dass irgendwie die Gehörne von JGBT nur so einen kleineren oder irgendwie so genau genau irgendwie ein Bereich vom Gehör nicht mehr so benutzt wird, oder? Und du findest, wenn du in die. Ganz alten Zeitungsarchive runter gehst findest du Artikel da drüber, dass die Jugend von heute ja nur noch vorm Radio hockt und nicht mehr Bücher liest, dann, dass sie nur noch vorm Fernseher hockt und keine Bücher mehr liest und dann, dass sie nur noch vorm Computer sitzt und dann nur noch das Smartphone benutzt.

1:18:54 Und in den letzten 100 Jahren waren früher Zeitungen, heute online Medien und auch entsprechende Studien voll davon, dass alle immer dümmer werden, also faszinierend, wie gut wir uns als Menschheit gehalten haben, obwohl ja angeblich alle immer dümmer werden, wie immer mit jeder Technologie. Ich kann sie nutzen und nutze sie entweder dumm oder ich nutze sie faul oder ich benutze sie fleißig oder intelligent und. Und in dem Moment, wo ich, wo ich ein Dokument nehme, dass ich eigentlich lesen sollte, sagen wir mal eine Information Memorandum im Rahmen einer You dilisions und ich spuck es, ich pack es in ihr Ei und les mir nur die Summary durch. Hab ich einfach meinen Job nicht gemacht, weil ich faul war. Es hat aber nichts damit zu tun,

1:19:39 dass AI dazu per SE führt, dass mein Gehirn sozusagen schlechter wird, sondern ich bin per Persönlichkeit anscheinend ein fauler Mensch und nicht gründlich und ich les deswegen die Unterlage nicht ordentlich durch. Das Tool hat mich nur sozusagen dazu verführt, das entsprechend dann zu tun. Aber im Grundsatz ist es meine Aufgabe, diese Unterlage einmal zu lesen, um zu verstehen, worum geht es genau und die Summary kann ich an anderen stellen dann noch mal benutzen. Aber es gibt entscheidende Punkte, an denen musst du als Mensch sagen, ich lese mir jetzt diese Sachen in Ruhe durch. Und es gibt andere Punkte.

1:20:11 Da ist es okay, faul zu sein, weil sie nicht Mission Critical ist, also die Einkaufsliste zum 23 mal kontrollieren, die generiert wurde, ist im Zweifelsfall jetzt nicht so Mission Critical wie das Information Memorandum noch mal in dem Moment durchzulesen, aber tatsächlich wie du die Technologie nutzt und was sie mit deinem Gehirn macht, das entscheidet sich vor allen Dingen über deinen Charakter und dann letztlich, wie du mit dieser Technologie dann umgehst.

1:20:38 Und ich glaube Analogie dazu. In dem Moment, wo du, wo du einen Taschenrechner benutzt oder wo du Excel benutzt und Co hast du ja nicht per se sozusagen verlernt im Kopf zu rechnen. Du hast nur einen Muskel, den du in dem Moment weniger oft benutzt und du musst dir überlegen, ob du für deine Tätigkeiten in Zukunft diesen Muskel dann aber doch weiter trainieren solltest oder ob es okay ist, dass dieser Muskel nach und nach verkümmert und ich würde sagen, also. Kurz, gerade vor ein paar Minuten die Frage, was können wir dann den jungen Studierenden mitgeben? Ich würde sagen, ein ein absoluter Master Skill in der Zukunft ist, Dinge einfach wirklich zu lesen, also das ist tatsächlich ein wichtiger Punkt,

1:21:22 meinst du wirklich zu lesen? Also tatsächlich ein Dokument. Zu lesen, zu Ende, zu lesen. Wir kommen aus einer neuen Aufmerksamkeitsökonomie, wo wo die aktuelle Generation über Snapchat und TIK Tok und Co. Gewöhnt ist, sich mit Inhalten nur wenige Sekunden auseinanderzusetzen. Wenn ich das in mein Berufsleben transferiere und mir ein Dokument, das 3 Seiten durch ist, nicht durchlese, sondern nur den ersten Absatz zusammenfassen oder summarizen lass, und dann gehen aber entscheidende Informationen verloren. In dem Moment bin ich einfach nicht für die Berufswelt, zumindestens für einen gewissen Teil der Berufswelt nicht mehr geeignet.

1:21:57 Und jeder muss für sich selber entscheiden, wie möchte er in Zukunft dann arbeiten und ich kann die Maschine die gesamte Arbeit übernehmen lassen, dann muss ich mich aber nicht wundern, wenn ich irgendwann keine Arbeit mehr habe, weil die Maschine macht ja die Arbeit, das ist doch vielen vielen Dank für. Den Talk also ich fand es war ein sehr sehr cooler Deep Dive. Das Thema AI First Consulting.

1:22:20 Gibt es irgendeinen Punkt wo du sagst, Hey, das habe ich mir irgendwie so auf der Fahrt nach Frankfurt überlegt gehabt, vielleicht einzubringen, worüber wir noch gar nicht gesprochen hatten? Ja, da muss ich mal gucken, was bei mir in. Klotten steht ne ja tatsächlich. Ich glaube wir haben wir haben viele Sachen gestreift, ich glaube was was noch mal spannend ist, auch auch für alle Zuhörer dann an der Stelle, bitte bleibt kritisch, was die Ergebnisse von der AI angeht oder du hast zwischendurch auch Fragen gestellt wie kontrollierst du die Qualität von dem was aus der AI rausgeht. Also wir sind weit davon entfernt, einfach zu einfach anzunehmen und und und zu glauben, was da rauskommt. Natürlich gibt es einen gewissen

1:22:57 Punkt, wie ich eben gesagt habe, an dem kannst du die Masse der Informationen nicht mehr kontrollieren und dann kommst du in diesen Excel Effekt zu sagen, ich muss den Ergebnissen irgendwann dann trauen und und und folgen, aber es gibt viele Ergebnisse die man hinterfragen muss, ich gebe noch ein Beispiel dazu, Market Research, man kennt das auf linkedin, dieser prompt spart dir 30000€ für Mc Kinsey. Ich fand es erstmal spannend, weil ich wusste gar nicht, dass MC Kinsey für 30000€ Market Research macht. Dann könnten wir die ja in Zukunft als Sub contractor beauftragen.

1:23:26 Aber abgesehen davon, was passiert, Menschen glauben, dass Menschen nutzen diesen prompt und dann kommt Market Research raus, der absoluter Airs Lob ist. Warum, das ist vielen gar nicht bewusst. Es gibt über 100 sogenannte Fake Market Research Unternehmen aus Indien, die kommen alle aus dem gleichen Ort, die kommen aus Pune, einer einer Stadt in Indien.

1:23:47 Die letztlich nichts anderes machen. Seit Jahren als Fake Market Research zu veröffentlichen und das letztlich in Suchmaschinen rein zu bekommen. Im Prinzip ist immer dasselbe, ein Investmentbanker oder Vorstandsassistent irgendwo auf der Welt sucht nach Market Growth, Poly, Etoran, wer auch immer in Germany und findet dann eine von diesen Landingpages und dann steht dann du kannst für $3000 $5000 $7000 jetzt einen Report kaufen, dauert aber 72 Stunden bis er geliefert wird. Erstmal sehr spannend ist, wenn die Market Research gemacht haben, dass du warten musst auf diesen Report. Was passiert, wenn du den kaufst, dann produziert jemand in Indien heute mit AI einen Market Report, das ist der komplette Müll der da rauskommt,

1:24:30 einfach wirklich kompletter Slop und die haben über die Jahre so viel slop Content produziert und ins Netz gestellt, dass der komplett von allen Ri Modellen gefressen wurde, also realer Content, das heißt alle. Alle AM Modelle sind komplett verseucht mit falschen Informationen rund ums Thema Market Research, Market Size, Market Growth und so weiter und zu allen möglichen Industrien. Alles, alles und sämtliche Großberatung benutzen diese Daten für ihre Projekte, obwohl das alles falsch ist. Es ist alles falsch, es ist alles einfach Fake Data und die großen Modellbetreiber haben das nicht gefiltert, weil ihnen das selber nicht bewusst war und es ist ein total spannender Punkt. Und das ist ja nur ein Vertical.

1:25:13 Wie viele Verticals gibt es wahrscheinlich noch, von denen du nicht gar keine Ahnung haben, in denen die Informationen in diesen Modellen komplett falsch sind, aus welchen Gründen auch? Würde wahrscheinlich, also würde exponentiell. Sogar steigern, weil irgendwie. Du kannst ja mit AI dann Blogartikel veröffentlichen, irgendwie zu allem möglichen und wenn da dein Fall Sachen werden, dann werden die wieder reformiert. Genau das passiert jetzt gerade.

1:25:33 Also das ist komplett irre. Das heißt, du hast in immer mehr Industrien jetzt Leute, die ihre Content Fabriken aufbauen und immer mehr AI Slot produzieren und. Und dieser AI Slot wiederum wird von den Modellen verdaut. Also ich habe das in in meinen eigenen linkedin Serien drin verwurschtelt, dass ich sage, das ist letztlich eine AI Slot Machine, die da nicht eine Slot Machine aber eine Slot Machine letztlich die dann die dann benutzt wird und insofern kritisch bleiben und gut überlegen, was waren denn eigentlich beziehungsweise sich das zeigen lassen was waren die Quellen für die Analyse beziehungsweise die Synthese.

1:26:07 Wir haben bei uns in der Nutzung der I eine Blogliste von über 100 Domains, die ausgeschlossen werden und dann noch weitere Domains, wo wir sagen, die müssen mit Vorsicht genossen werden und es ist Wahnsinn, wie unterschiedliche Ergebnisse sind. Wenn du diese ganzen Fake Research Daten ausschließt und dich dann auf vernünftige Primärdaten konzentrierst. Also Verband deutscher Ingenieure die GFK Gesellschaft für Konsumforschung und was es nicht alles gibt. Seriöse Quellen, die seit Jahren etabliert sind und vernünftige Daten beziehungsweise qualitative und quantitative Daten produzieren, die sind letztlich bei uns in der Maschine drin beziehungsweise werden benutzt, während die großen Modelle allen anderen

1:26:49 natürlich sonst den gesamten Ri. Slot zur Verfügung stellen. Also bis bisschen in. Den in den Hasenbau runtergegangen hier sozusagen. Das hab ich noch nie gehört. Ja, es ist ist ein faszinierendes Thema, ich, ich liebe das Thema schlechthin, weil es einfach Wahnsinn ist, wie schlecht du beraten kannst, wenn du dich damit nicht auskennst, passiert das hin und wieder, dass ihr das.

1:27:11 Auch so Outcallt irgendwie, dass in einem. Ihr Pitcht gegen irgendwen und dann sagt euer Client ja die und die Beratung haben mir aber das und das erzählt und dann kannst du sagen, das ist gerade Quatsch, die Situation weniger. Aber was wir regelmäßig haben, Du findest kaum eine Investmentbank, die nicht diese Fake Research Reports benutzt als Quelle. Also fast jede Investmentbank.

1:27:32 Ich glaube aus Sicht der Investmentbanken ist aber auch OK, weil die vermarkten das ganze ja nur, und das ist eine Marketingunterlage, also insofern, die haben ja nicht die to dilisions Pflicht in dem Moment. Was wir aber sehen, ist tatsächlich, dass sämtliche Wettbewerbe auf den Fake Daten aufbauen und also wirklich alle, die wir heute mal diskutiert haben, benutzen es regelmäßig.

1:27:51 Wollt jetzt die Tage auch mal linkedin Post zu dem Thema machen, da werd ich wahrscheinlich auch die ein oder Statistik dazu featuren. Aber ist schon Wahnsinn. Du kaufst dann für 2345 600000€ Beratung ein und die gesamte Grundlage ist Müll. Ist alles tatsächlich Müll und alle findings sind letztlich invalide, weil sie auf Daten basieren, die einfach komplett Fake waren, weil vor 3 Jahren in Indien jemand innerhalb von 24 Stunden mal slopy so ein Ding zusammengestellt hat. Wahnsinn wie wie am Ende die die Knowledge Wertschöpfungskette sozusagen dann auf der Welt funktioniert in dem Bereich. Also dein linkedin.

1:28:24 Profil finden wir auch unten in der Beschreibung super, ich schau da gern mal rein für mit Cloud generierten Content oder schreibst du ihm noch selber die Post? Tatsächlich den. Meinen meinen gesamten Content Plan fürs Jahr, den habe ich in einem in einem Sparring natürlich dann mit RI entwickelt, gleichzeitig die die Post selber, die schreibe ich tatsächlich selber, weil ich möchte, dass die das sind, was ich wirklich denke, was ich aussagen will dann in dem Moment.

1:28:49 Es gibt aber mittlerweile Begriffe, die ich vermeide, weil sie zumindestens den Anschein erwecken, man würde ja i dafür benutzen. Das möchte ich tatsächlich nicht. Ja, ich habe heute morgen meinen eigenen Poster sehe. Ich auch selber geschrieben. Ja, das ist wirklich vor allem ich habe gemerkt, weißt du, wenn der wenn du wenn du wirklich was zu sagen hast, dann schreibst du das auch in 1015 Minuten runter, ja und wenn der Post nicht komplett generic sein soll, dann bin ich da auch. 78 Minuten beschäftigt irgendwie den Kontext zu geben und den Posten dann noch 23 mal zu iterieren und so weiter ja, ja, genau und.

1:29:20 Ja, aber mal gucken, wie lange das. Noch so so bleibt. Schauen wir mal. Schauen wir mal. Hat mich sehr gefreut, hat mich auch sehr gefreut. Linkedin Profil und KR Seite von Valentic findet ihr in der Beschreibung und dann würde ich sagen, vielen Dank fürs Zuhören. Schreibt gerne mal eurer Meinung euer Feedback in die Kommentare und dann bis zum nächsten Mal.

1:29:36 Danke ist gut ciao ciao ciao.