00:00:05: Wenn wir heute über KI sprechen, klingt es oft so als wäre die Technologie das große Problem.

00:00:12: Meine Erfahrung aus der Beratung ist eine ganz andere.

00:00:15: KI scheitert fast nie an den Algorithmen sondern an den Daten

00:00:20: selbst.

00:00:21: Viele Unternehmen haben sehr viele Daten aber wenig Klarheit dafür.

00:00:27: umso mehr Unklarheit welche Daten tatsächlich Entscheidungsrelevanz sind Wer die Verantwortung trägt und auf Unklarheit darüber, wofür KI eigentlich konkret eingesetzt werden.

00:00:43: Genau darüber möchte ich heute mit meinen beiden Experten sprechen also nicht über Tools sondern über Realitäten in Unternehmen.

00:00:52: Nicht über Visionen, sondern über Entscheidungen.

00:00:56: Die zentrale Frage für mich lautet nämlich

00:00:59: was müssen Kundendaten

00:01:01: leisten damit KI echten

00:01:04: Mehrwertung.

00:01:06: Ich freue mich auf den Austausch, ich bin übrigens Karin Bacher

00:01:10: Beraterin

00:01:11: für Organisationsentwicklung und Veränderungsmanagement, bevor ich mein eigenes Unternehmen vor über fünfzehn Jahren gegründet habe, war ich selbst in Management Funktionen und war auch CMO.

00:01:24: Ich freu mich sehr auf Christine Lieber-Sankt Wiener und Daniel Vollmer.

00:01:29: Martina Gleichert musste heute kurzfristig aufgrund privater Gründe absagen.

00:01:35: Umso mehr freue ich mich dann, dass die Dynamik zwischen uns drei sehr hoch sein wird.

00:01:42: Liebe Kerstin, stelle sich doch bitte mal selbst vor und auch das Unternehmen beziehungsweise den Vereinen, dem du vertrittst heute.

00:01:49: Ich mache es gerne.

00:01:50: Guten Morgen auf meiner Seite!

00:01:52: Mein Name ist wie gesagt Kerstlin Weber-Sattenwinio.

00:01:54: Ich arbeite jetzt seit fast neunundzwanzig Jahren für einen Verein hier in der Region Karlsruhe im Cyberforum EV.

00:02:03: Wir sind ein... Heitig-Unternehmernetzwerk und mit ca.

00:02:12: eine Riefendatenmenge, wenn man es so nimmt.

00:02:16: Und wir stehen natürlich auch vor der Herausforderung KI künftig nutzen zu können mit unseren Daten.

00:02:23: Sehr schön!

00:02:23: Danke dir, Kerstin.

00:02:24: Daniel Sachs-Trupp bitte auch was zu dir?

00:02:26: Ja sehr gerne.

00:02:27: Mein Name ist Daniel Vollmer.

00:02:29: Ich bin seit Anfang des Jahres Gesellschaft und Geschäftsführer der DVU Consulting und war zuvor viele Jahre Vorstand und das CTO der Apps for AG, einen deutschlandweit aktiven IT-Dienstleister aus Etlingen.

00:02:43: Und so habe ich in den letzten seit fünfundzwanzig Jahren begleitigt Unternehmen in der digitalen Transformation von IT-Architekturen Cloud Strategie bis hin zur pragmatischen Einführung jetzt auch vom KI im Unternehmenskontext.

00:03:03: Und was ich dabei immer wieder sehe, ist auch KI scheitert selten an der Technologie.

00:03:08: Sie scheitern an der Klarheit, empfehlen in der Klarkeit insbesondere bei guten Daten.

00:03:13: Aunorship wird die Verantwortung.

00:03:15: Wie wollen wir das Ganze priorisieren?

00:03:17: Genau an dieser Spitzstelle arbeite ich heute Technologie Prozesse und Menschen wirksam in Einklang zu bringen.

00:03:26: Mein Fokus liegt nicht da drauf.

00:03:30: Mein Fokus liegt darauf, KI nicht als IT-Projekt zu verstehen sondern als strategisches Business-Thema.

00:03:37: Ich freue mich natürlich auf die Diskussion und den ehrlichen Realitätscheck.

00:03:42: wo stehen wir denn eigentlich wirklich?

00:03:44: Jetzt müssen wir konkret anders machen damit dann eben aus KI auch und aus Kundendaten echte Entscheidungen ermöglicht werden.

00:03:54: Sehr schön!

00:03:55: Da hast du mir den Ball zugespielt.

00:03:57: Danke Daniel Kerstin, wie ist es denn bei euch der Realitätscheck?

00:04:03: Wo steht ihr heute, wo habt das konkret.

00:04:06: Ist wirklich so dass Unternehmen die ja auch getreut an ihren Kundendaten scheitert oder scheitern?

00:04:13: oder wie sieht's bei euch aus?

00:04:15: was sind dann bei euch die Pain Points neu Deutsch gesprochen

00:04:20: also wir selbst stehen kurz vor der Einführung oder dem Schwenk zur KI.

00:04:27: Unterstützung sag ich jetzt mal Aber es scheidet tatsächlich wirklich daran, welche Kunden-Date hier tatsächlich auch verwenden wollen oder müssen.

00:04:41: Es ist natürlich immer eine Sache was wollen wir mit so etwas erreichen?

00:04:45: und entsprechend muss man das glaube ich rückwärts denken also vom Ergebnis rückwerbs.

00:04:51: wo fangen wir dann an?

00:04:52: Da spielt die IT Abteilung eine Rolle, aber ich glaube die Entscheidung müssen an ganz andere Stelle getroffen werden.

00:05:00: Weil also wie gesagt bei unserer Größe und sowas verfügen wir natürlich über wahnsinnig viele Daten, die aber meines Erachtens nicht primär relevant sind.

00:05:14: Wir müssen ganz andere Datenschaffen um dann das Ziel zu erreichen was wir uns mal vorgenommen haben.

00:05:20: Aber die Entscheidungswege sind natürlich kompliziert.

00:05:26: Das höre ich immer wieder auch bei den Unternehmen, die ich betreue.

00:05:30: Daniel, ich glaube da kannst du auch ein Lied von Singen aus vielen, vielen Jahren Erfahrung mitkunden.

00:05:37: Ihr habt ja auch bei Apps für sehr große Kunden mit enormen Datenmengen gehabt.

00:05:44: oder die Apps werden sie immer noch erzählen mal dann bisschen was waren denn da die Pain Points aus eurer Sicht?

00:05:55: Ja, oftmals kommen wir ja noch nicht einmal bis zu den guten Daten oder.

00:05:59: Oftmals scheitert es schon daran, dass man erst mal eine KI-Richtlinie aufstellen muss und wenn die dann, wenn's da schon ich sag mal sechs bis neun Monate braucht, bis man eine KI Richtlinie implementiert hat also wie letztendlich KI im Unternehmen genutzt werden kann das immer noch lange nicht an den bei den Daten angekommen Und das habe ich in vielen Unternehmen gesehen und erlebt.

00:06:26: Und wenn wir jetzt dann drauf schauen, wie denn die Daten strukturiert sind?

00:06:35: Dann habe ich immer wieder festgestellt dass sie halt häufig sehr viel gesammelt werden um beispielsweise, bleib mal im Marketing Newsletter zu versenden alle möglichen Einnehmer oder Kunden, die man eben gesammelt hat und dann auf den Richter zu kommen.

00:07:01: Ja Mensch wie können wir denn jetzt beispielsweise Newsletter zielgruppengerecht ausspielen?

00:07:09: Also die einen interessieren sich für das eine Thema, die anderen interessieren sie für das nächste Thema.

00:07:15: und um dann aber im CRM festzustellen ich habe ja hier überhaupt gar keine Kategorien eingeführt Was ist das Ergebnis davon?

00:07:26: Ein großer Newsletter mit wahrscheinlich zehn bis zwanzig Kapiteln drin, der dann auf alle Empfänger ausgeschüttet wird und nicht eben Zielgruppen orientiert und Interessensbasiert auszuspielen.

00:07:46: Wenn ich da jetzt letztendlich Cayenne zusätzlich draufsetzen möchte... dann hilft man KI da relativ wenig, weil KI kann auch nicht wissen.

00:07:57: Wer interessiert sich denn jetzt für welches Thema?

00:08:00: Also der ist schon erst mal letztendlich angesagt die Daten grundsätzlich in den Griff zu bekommen.

00:08:08: und da gibt es ein schönes Gleichnis wie ich finde.

00:08:11: Ich weiß nicht jeder hat das schon einmal gehört.

00:08:12: Das shitin, shitout oder garbage-in, garbage out ja.

00:08:21: bei KI nur, dass wir das Garbage in und dann kommt Hochglanzgarbage out durch KI raus.

00:08:33: Das früher hat man den schlechten Input direkt am Output dann sichtbar sehen können.

00:08:40: und heute entsteht aber wirklich so Hochglansgarbage-out wo sprachlich Perfekt ist, plausibel klingt, aber inhaltlich halt dann meistens trotzdem völlig falsch.

00:08:51: Das ist ja super spannend.

00:08:54: Echt sich mit den Erfahrungen, die ich mache in Unternehmen.

00:09:00: Woran liegt es denn?

00:09:01: Was sind denn da so die Knackpunkte?

00:09:03: Warum?

00:09:05: Also was ich oft höre, sagen wir mal andersherum in den Projekten... Oh Gott!

00:09:09: Ja bis wir unsere ganzen Daten mal auf Vordermann gebracht haben.

00:09:14: Da brauchen wir zwei Jahre dafür jetzt gerade aktuell auch im Projekt.

00:09:18: aus meiner Sicht ist das falsch.

00:09:21: Was sagt ihr denn als Experten dazu?

00:09:23: Was müsste man denn anders machen?

00:09:25: Daniel zuckt schon.

00:09:27: Ja,

00:09:27: ich gucke da schon.

00:09:30: Erst mal also nicht drüber nachdenken was man alles tun könnte ja sondern darüber nach denken was man dann wirklich für einen Impact erzeugen will.

00:09:42: Also was will ich denn tatsächlich erreichen?

00:09:45: weil natürlich kann ich ganz viele Reports bauen aber wenn darüber vorher im Klaren bin.

00:09:53: Was will ich denn da aus den Reports entscheiden?

00:09:56: Ja, oder ich kann auch ganz viele Newsletterkampagnen und Kanäle bespielen aber wenn ich kein definiertes Verhaltensziel der Zielgruppe habe ja so was will ich dann eigentlich bei der Ziel Gruppe erreichen?

00:10:11: Wenn ich das nicht habe, ja dann orientiere ich mich am Output, dann versuche vollständig auf Vordermann zu bringen, an Allnäcken und Enden.

00:10:23: Dabei wäre es möglicherweise ganz einfach, indem er sich auf die drei, vier, fünf KPI konzentriert, die man wirklich verändern will.

00:10:34: Dann konzentrieren wir uns ziemlich auf die Wirkung, die erzielt werden soll und nicht auf die Aktivität.

00:10:42: Und das wird halt häufig verwechselt.

00:10:43: schnell wird Aktivität mit Wirkung verwechselt.

00:10:45: Daher sind doch alle total beschäftigt, wir machen doch alle etwas.

00:10:49: Aber die Frage ist, tun wir denn überhaupt das Richtige?

00:10:52: Und ich so jetzt gerade an Beispiele denke, die schicken... Die machen ganz tolle Kampagnen sowie du es beschildert hast.

00:10:58: Ganz viele unterschiedliche auch und ganz, ganz viele Newsletter, ganz andere Dinge.

00:11:05: Da passiert unfassbar viel auf den Shops wie ich das beobachtet habe.

00:11:11: bei der einen Frage eher was bringt's denn?

00:11:14: Oder es ist vielleicht nicht so, dass die eine Kampagne die andere praktisch aufrisst.

00:11:20: Dann kommen Fragezeichen.

00:11:22: Worin liegt das denn aus eurer Sicht, dass da so wenig vorher nachgedacht wird, Kerstin?

00:11:29: Was hast du deine Meinung auch, was du so in täglichen Doing mit den Mitgliedern erlebst, Warren Clems?

00:11:36: Also ich glaube also... Jemand mit ähnlichen Strukturen wird das halbe Form.

00:11:43: Also ich gehe davon aus, dass nicht nur ein Verein sondern auch ein Unternehmen natürlich Kundendaten irgendwo abgelegt hatten irgendeinem CRM System.

00:11:52: aber die sind ja nur faktisch interessant.

00:11:55: also da gibt es ja oft keine, wie soll ich sagen Hintergrundinformationen du weißt?

00:12:01: Das sind die Stammdaten wie Name und Adresse und alles Mögliche generiert Und da fehlen halt einfach Informationen.

00:12:12: Also ich denke, der größte Fehler ist und den machen wir wahrscheinlich auch.

00:12:18: also ich nehme uns dann nicht aus dass wir immer denken was die Leute lesen wollen wenn man jetzt mal so ein Newsletter nehmen oder auch eine Kampagne das wir immer von unserer Sicht von innen nach außen gehen aber wenig von Außen nach Innen also und Da fehlen ja meistens auch relevante Daten, die uns dann mal zeigen was will eigentlich unser Leser tatsächlich.

00:12:44: Da komme ich auch wieder auf Daniel zurück weil auch die meisten sagen jetzt mal markt üblichen Newsletter Systeme da ja auch noch nicht also noch nichts.

00:12:58: die Möglichkeiten bieten.

00:12:59: so ich kann jetzt als leser aber unter ganz verschiedenen Themen auswählen und der Newsletter das System stellt mir dann individuellen Newsletter zusammen nach meinen Interessen.

00:13:14: Ich glaube, da fehlen generell in ganz vielen Fällen die relevanten Daten um das danach auch wirklich so mundgerecht anbieten zu können.

00:13:27: Das sehe ich in meiner täglichen Arbeit eigentlich immer wieder Wichtigsten Informationen einfach nur durch persönliche Gespräche rausbekommst, also wenn du dich mit dem Kunden schrägstrich Mitglied persönlich auseinandersetzt.

00:13:44: Aber wir fehlen auch bei uns in den Systemen dann dieser Ablageort dieser Daten um sie danach wieder weiterverwenden zu können.

00:13:55: Da scheitern auch CRM-Systeme zum großen Teil.

00:13:59: Ich denke, dass da die Grundausrüstung noch verbessert werden kann oder man muss halt sich entscheiden.

00:14:08: Wo legt man solche Daten ab, die man danach zum Beispiel durch eine KI ganz anders verwenden kann?

00:14:17: Das ist ein schöner Hinweis was ich oft erlebe.

00:14:20: also es gibt immer noch Unternehmen, die haben kein CRM und da gerufen wir weil das im Ort eine große Veränderungen um das zu begleiten.

00:14:29: dann gibt's Menschen ihre Informationen als persönliches gut begrachten.

00:14:37: Also die wollen auch nicht, dass Ihre Kunden transparent werden für das Gesamtunternehmen weil Wissen ist ja dann auch teilweise macht und wenn es schon im CRM Harp hat bei relevanten Daten ich will jetzt gar nicht über die Qualität sprechen wie oft sehr verbesserungswürdig ist dann hier nickt schon heftig aber so dieses Grundverständnis dafür, warum brauchen wir als Unternehmern die Daten und wer entscheidet eigentlich, wenn die Daten gehören?

00:15:10: Das ist aus meiner Sicht auch sehr relevant.

00:15:13: Daniel hast du da auch Erfahrungen, die du mit uns teilen möchtest?

00:15:17: Ja, sehr gerne!

00:15:18: Das ist natürlich wem gehören die Daten?

00:15:20: das ist eine grundlegend wichtige Frage und beziehe ich mich jetzt gar nicht nur auf CRM-Daten sondern das betrifft letztendlich alle möglichen Daten im Unternehmen, dass es eine entsprechende Ownership-Beantwortung für die Daten geben muss und die muss natürlich idealerweise bei der Person liegen wie auch die Funktion verantwortet.

00:15:54: Jetzt haben wir da natürlich gerade beim CRM eine gewisse Herausforderung weil wie wir alle wissen oder es hoffentlich auch tun, sollte natürlich gerade was CRM angeht Marketing und Vertrieb sehr nah zusammenarbeiten.

00:16:11: Und wenn ich dann noch Service mit dazu nehme wo vielleicht auch dann Kundenbeschwerden eingehen ja dann haben wir auch noch den Service hier als dritte Funktion die mit diesen Daten natürlich oder ein sehr hohes Interesse dran hat bei diesem Daten hier mitzuwirken.

00:16:33: Und wenn man dafür keine Lösung findet und sich nicht einig wird, dessen jetzt quasi übergeordnete Datenowner für diese drei Funktionen dann werde ich die Daten erstmal nicht gemeinsam nutzen können.

00:16:50: Im schlimmsten Fall noch Silos aufbauen bzw.

00:16:54: Ich habe die Silos und baue sie nicht ab Was weiß ich, was?

00:17:01: Ich mache eine Marketingaktion, ein Webinar und dann habe ich die ganzen Teilnehmer.

00:17:08: Und wie spiele ich jetzt zum Vertrieb?

00:17:10: Wie machen wir das?

00:17:12: Naja, schicken wir halt ne Excel-Datei rüber.

00:17:14: Sollen Sie mal ausfüllen?

00:17:15: Dann wird der Excel- Datei irgendwie abgearbeitet und wieder zurückgeschickt.

00:17:19: Da endet dann die Zusammenarbeit also schon schwierig genug und natürlich das gemeinsame Arbeit in einem System.

00:17:30: Das kann natürlich ganz so gar nicht funktionieren.

00:17:33: Und da muss letztendlich die Frage her, okay, wer steht jetzt übergeordnete Personen?

00:17:40: Die alle drei Funktionen verantwortet und das sollte letztendlichen auch die die die Ownership liegen.

00:17:49: Und es kann dann schnell mal auch letztendlingt ganz oben sein.

00:17:53: im Unternehmen

00:17:56: KI Posted ist ja auch oft das Thema, wer entscheidet dann strategisch über KI-Entführungen jetzt gerade in Zusammenhang mit Kundendaten.

00:18:08: Es ist auch eine recht heitle Sache, wir sind ganz schnell im Bereich der Compliance.

00:18:14: Wie erlebt ihr das denn bei euren Kunden?

00:18:18: Bei eurem drunternehmen?

00:18:20: Ist das tatsächlich etwas was die Beschäftsführung treibt?

00:18:25: Oder sind das eher die Fachweiche, die das treten?

00:18:29: Und es ist denn aus eurer Sicht richtig.

00:18:33: Vielleicht gibt's dann auch noch eine Unterscheidung zwischen strategischer Entscheidung und operativen Ownership wie du so schön gesagt hast was die Daten angeht aber auch über den VI-Ansatz weil das erlebe ich auch oft in den Unternehmen dass keiner so recht weiß, wo sollen wir denn hin?

00:18:49: damit also das klassische, was ist denn unsere Vision die wollen wir der KI nutzen, wohin?

00:18:56: Wollen wir da mitgehen.

00:18:58: Und auf der anderen Seite wird aber schon fleißig KI eingesetzt im Unternehmen und hinterher muss man ganz viel wieder Schärven zusammenkleben weil das ist ja auch schon ein paar Beispiele gesagt oder ihr beide was dann einfach nicht passt.

00:19:12: Dann schickt man Sachen raus wie Medaillis kann, wie man es eben nicht machen soll im Marketingvertrieb und wundert sich dann dass der Response und der Impact so gering ist.

00:19:22: Wenn es überhaupt messbare Ergebnisse gibt, komme ich dann gleich auch noch darauf zu sprechen.

00:19:30: Was sind denn so typische KPIs, die man nutzen soll?

00:19:32: Aber zunächst meine Frage der entscheidet denn über KI im Unternehmen aus eurer Sicht am besten und welche Entscheidungen sind das wohl am besten?

00:19:44: auch

00:19:44: gut?

00:19:47: Darf ich da drauf antworten, Kerstin?

00:19:49: Ja

00:19:50: ja gerne!

00:19:52: Wenn ich hier Strategie-Workshops durchführe, dann ist es mir ein Riesenanliegen.

00:19:59: Dass das keine, ich sag mal kein Close-Shop der IT ist oder von irgendeinem Fachbereich, sondern dass das... Das ist was, was das ganze Unternehmen angeht und da muss unbedingt das Topmanagement mit dabei sein weil auch das TopManagement beziehungsweise die Geschäftsführer sind die das Thema auch unbedingt treiben müssen.

00:20:25: Natürlich ist KI ein Tool, ein Werkzeug wo sich die IT dann letztendlich irgendwo technologisch drum kümmern muss aber wirken in allen Fachbereichen und Funktionen und wer das verstanden hat also auf unserer Geschäftsführung die komplette Unternehmung, die komplete Organisation vor sich hertreiben und das auch einfordern.

00:20:58: Dass KI eingesetzt wird nicht nur persönlich mit ein bisschen ChatGPT und Co-Pilot sondern auch wirklich in den wertschöpfenden Prozessen verankert wird.

00:21:09: Und IT spielt natürlich eine Rolle.

00:21:12: IT ist Enabler sucht die richtigen Tools raus, versucht flexibel zu bleiben.

00:21:20: Was Tools auch angeht damit man sich dann hat irgendwie auf einen festlegt der dann schon wieder in sechs Monaten irgendwie das Hintertreffen hat.

00:21:29: zu jemand anderem ist er sehr schnelllebig.

00:21:34: und zurück zu den KI Strategie Workshops da es halt unglaublich wichtig dass das Top Management mit dabei ist.

00:21:42: um genau so eine Frage zu beantworten Wo soll denn eigentlich die Unternehmen in zwei, drei Jahren stehen mit KI?

00:21:51: Dann arbeiten wir eine Vision aus.

00:21:55: Die ist gerichtet in Richtung Kunden, die ist gerichtet in Richtung intern, arbeiten dort eine Mission aus, versuchen herauszufinden was sind denn die wertvollsten Use Cases umzusetzen und zeigen dann letztendlich auch einen Weg auf und das ist gar nicht so kompliziert so eine KI-Strategie auszuarbeiten.

00:22:17: So ein Workshop, der dauert einen Tag und dann im Anschluss hat man schon mal richtig gute Strategiepapier wie man letztendlich vorwärts gehen kann.

00:22:29: Und viele stellen sich da halt vor dass das ein Riesenthema ist ne Riesenbaustelle.

00:22:36: Wenn man da viel gerichtet vorgeht, dann kann man auch sehr pragmatisch unterwegs sein.

00:22:43: Ja, das kenne ich.

00:22:46: Wir haben auch Angst davor dass es zu viel Zeit nimmt, dass riesige Projekte da aus entstehen und dann am Schluss wie's oft ist im Veränderungsprozess alles liegen bleibt.

00:22:58: Wie kann man das denn verhindern?

00:23:01: Erst in den Gesprächen, Veränderungssätze haben wir auch immer im Cyber Forum mal behandelt.

00:23:10: Was waren denn da so die Treiber bei euren Mitgliedern?

00:23:19: Genau, also ich komme da gerne nochmal auf Daniel zurück.

00:23:24: Die eigene Erfahrung und die Erfahrungen auch auslisten Gesprächen.

00:23:27: tatsächlich ist es muss eine Top-Down Entscheidung erst mal da sein.

00:23:31: Und eigentlich noch viel wichtiger Eine ganz klare Zieldefinition.

00:23:37: was wollen wir denn damit?

00:23:38: weil Ich denke, jeder verfügt tatsächlich über Unmengen von Daten und Kunden.

00:23:46: Aber welche sind denn relevant?

00:23:48: Also das ist ja immer diese große Frage.

00:23:52: Wie macht man das also?

00:23:55: Und ich sehe es immer wieder, dass man eigentlich unterscheiden muss, höre ich jetzt einen KI-Tool zur Nutzung im Allgemeinen ein Oder baue ich mir mit meinen Daten irgendeine persönliche oder individuelle KI-Lösung auf?

00:24:14: Ja, also... Ich glaube da geht manchmal die Vorstellung noch ziemlich weit auseinander und wahrscheinlich auch in die falsche Richtung.

00:24:23: Also nur weil ich jetzt irgendwie ChatGPT oder den Co-Pilot oder sowas nutzen darf habe ich ja noch keine KI, weil wo kriegt er denn die Daten her?

00:24:35: aus der großen Cloud aber nicht aus meiner, also aus meinem System.

00:24:40: Und ich glaube auch dass es wie du auch gesagt hast ähnlich wie bei jedem Change Prozess erstmal entweder eine komplette Euphorie auswirst oder diese Abwehrhaltung.

00:24:58: deswegen muss das glaube ich im Unternehmen von oben her initiiert werden, aber nicht ohne Absprache mit, wie du hast gesagt, Managementebene oder Führungsebenen je nachdem, wie man strukturiert ist.

00:25:16: Weil ich glaube wenn verschiedene Abteilungen und das sehe auch bei uns verfolgen ja auch verschiedene Zwecke um das alles in eins zu kriegen also dass es eine riesige Herausforderung geht ohne Geschäftsführung Vorgaben gar nicht.

00:25:32: Und es geht auch nicht ohne die IT, die genau sagen kann wo sind unsere Grenzen was ist möglich und was ist nicht möglich?

00:25:40: Also da denke ich ja also das ist eigentlich wenn man so mit den eigenen Daten arbeiten möchte ein Ries erst mal tatsächlich die größte Entscheidung wie genau wie strukturiert ist das und wo ist mein Ziel?

00:25:59: was möchte ich mit diesen Daten machen.

00:26:02: Und dann ist für mich sichtbar immer wieder eine Herausforderung, das ist nämlich die Pflege der Daten.

00:26:11: Du hast die Verantwortung genannt?

00:26:13: Ich sage die einheitliche Pflege dieser Daten, die ist natürlich in einem Unternehmen eine Grundvoraussetzung wenn man solche Systeme nutzt wie ein CRM oder sowas weil das kenne ich auch da nutzt doch im anderen Tool, da machen wir doch irgendwas anderes.

00:26:31: Und damit gehen ja auch wahrscheinlich sehr wichtige Daten irgendwann mal verloren und man kann gar nicht aufbauen was man möchte.

00:26:38: also das sind dann auch so disziplinare Tätigkeiten praktisch auch noch intern unheimlich wichtig.

00:26:48: und ich denke halt auch wenn die Entscheidung von oben herab mit Führungsebenen getroffen werden muss kann also die Basis aber nicht außen vorgelassen werden, weil das wäre so meistens die Menschen sind, die tatsächlich mit tiefen Daten arbeiten oder auch diese Daten pflegen.

00:27:06: Also da muss man sich schon sehr frühzeitig glaube ich mit einbinden um dieses Verständnis zu wecken.

00:27:13: wo wollen wir hin?

00:27:14: Was wollen wir erreichen?

00:27:15: und jeder von uns ist aufgefordert daran mitzuarbeiten in einer gewissen Art und Weise

00:27:22: Und das musst du eben von ganz oben kommen.

00:27:23: Vielleicht auch noch mal eine Anekdote in so einem Workshop, wo dann zehn, fünfzehn Leute sitzen.

00:27:29: Da ist die Bandbreite schon sehr hoch vom KI Fanboy, der schon alles irgendwie mit KI macht und das inhaliert hat und unser super Erlebnis da hat.

00:27:42: bis hin zu jemanden, der die Frage stellt was heißt den Prompting?

00:27:48: Ja,

00:27:48: auch schon erlebt.

00:27:51: Und wenn da dann eben nicht Chefin oder Chef dabei sitzt und klar macht, ey das ist das was wir wollen für die Zukunft.

00:28:01: Wenn der nicht dabei oder die Person auch nicht dabei sitzen würde, ja dann würden sich natürlich KI Fanboy und was es denn eigentlich prompting?

00:28:07: Ja natürlich erst einmal behaken und die Ablehnung und der Zuspruch der Gipfel dann mit ihr im schlimmsten Fall noch zu einem Konflikt.

00:28:17: So ein Konflikt muss man natürlich im Keilen bereits ersticken.

00:28:23: Also

00:28:23: was ich da in solchen Workshops auch zu anderen Themen erlebe ist, dass es sehr schwierig ist für die handelnden Personen auf der einen Seite ihrer Geschäftsbereich weil sie sind ja oft Geschäftsbereitsleiter oder Bereichsleiter zu trennen von dieser Funktion in diesem Konzept und diesen Konstrukt.

00:28:46: Wir machen etwas Strategisches fürs Unternehmen und sind verantwortlich für die Wertschöpfung im Unternehmen.

00:28:53: Also auch den Entwicklung des Unternehmenswertes, Entwicklung des Erfolges des Unternehmerns.

00:29:00: um dazu zu sagen ich bin jetzt nicht, habe jetzt nicht den Hut des Bereichsleiders oder der Business Unit aus sondern tatsächlich muss in eine andere Rolle schlüpfen und deswegen halte ich es auch wertvoll wenn man das begleitet bei einem Geschäftsführer oder einer Geschäftsführende allein.

00:29:17: Oder ein Vorstand ist dann oft, der sagt zwar was er will aber mit den Widerständen und sprich die ganzen Argumentationen und dem Menschlichen oft alleine und will und hat da auch einen Trupp vermarktet und ja haut dann vielleicht rein wo er eigentlich mehr alle mitnehmen sollte und auch tatsächlich miteinander das fördern soll.

00:29:44: Kerstin, du hast die Hand gehoben.

00:29:45: Ja also ich glaube ein ganz großer Fehler den ich immer wieder feststelle ist tatsächlich wenn man neue Technologien einführt und wir haben ja ständig irgendwelche neuen Technologiene im Angebot die man nutzen kann dann darf das nicht wild geschehen.

00:30:09: Das muss jedem Geschäftsführer oder Verantwortlichen klar sein, dass man dann seine Leute auch entsprechend schult.

00:30:16: Also hier wir haben das Tool zur Verfügung und das kann man damit machen.

00:30:20: und ob es dann an Workshop ist wie prompte ich richtig?

00:30:27: Wir haben tatsächlich also unser Netzwerk sind ja IT-Unternehmen und in den letzten zwei Jahren siehst du eigentlich nur noch Unternehmen

00:30:38: zu Gesicht, die alle

00:30:39: mit KI arbeiten.

00:30:41: Also und es ist witzig weil das ist... Die setzen halt KI in ihren Prozess oder in ihrer Entwicklung oder sonst irgendwas ein.

00:30:49: also und da waren wir ja schon mal dass da die KI wahrscheinlich mit Daten meistens arbeitet, die öffentlich irgendwie zugänglich sind.

00:31:01: Aber wir haben das auch gemerkt und wir haben tatsächlich sehr erfolgreich eine

00:31:06: relativ

00:31:07: umfangreiche KI-Fortbildungsreihe kreiert aus diesen ganzen Fragestellungen, die sich da ergeben und ich würde sagen sie wird wirklich gebucht.

00:31:18: Also es ist eine einsichtliche Verstecknis dafür dar, dass man jetzt nicht einfach nur blind einführen kann und irgendwas umsetzen kann sondern das man Menschen im Unternehmen braucht, die richtig geschult sind.

00:31:31: also ich sage jetzt mal so in Richtung KI Manager sowohl die Technologie verstehen, aber auch das Ziel des Unternehmens verfolgen und dass wir da an Mitarbeiter weitergehen.

00:31:41: Also man kann ja nicht hunderte von Mitarbeitenden jetzt in eine Fortbildung schicken, aber so an den entsprechenden Stellenvorsorge treffen.

00:31:49: Ich glaube es ist auch ein ganz wichtiger Punkt, den man nicht vergessen darf.

00:31:53: Wenn ihr das nächste Mal live bei unseren Expertenroundtables mit dabei sein wollt, schaut mal auf digitalkonferenz.net vorbei.

00:32:02: Dort findet Ihr immer das Programm unserer aktuellen Digitalkonferenzen.

00:32:10: Danke für diesen

00:32:23: Insight.

00:32:24: Daniel, ganz konkret, vielleicht hast du Beispiele?

00:32:29: Welche oder wo ranschallt er denn KI an vorhandenen Kundendaten?

00:32:35: Was sind da deine Erfahrungen?

00:32:39: Das

00:32:43: größte Übel für eine KI ist letztendlich wenn die Daten dies verwenden sollen nicht in der Form vorliegen, damit sie verarbeitet werden können.

00:33:01: Der Klassiker wie ich finde ist viele Sätzen Sherpoint als Datenplattform ein, Teams als Daten-Plattform ein.

00:33:11: und wenn ich das als Datengrundlage verwende und nach einem bestimmten Stichvorzuche oder Wir halten irgendwie was aus dem Konzept von, was weiß ich?

00:33:22: Was eine Grundlage schaffen möchte.

00:33:27: Dann kann es halt gut sein, dass da Daten von zwei tausend fünfzehn, zweitausend achtzehn gear vorgeschlagen werden.

00:33:35: Aber wo du dann merkst, das steckt bei uns noch am Scherpein drin.

00:33:39: Das ist wirklich interessant und Da ist natürlich einfach die schiere Datenmenge schon ein Problem, das KI damit nicht zurechtkommt.

00:33:54: Und wenn man denkt naja die Masse wird schon irgendwie richten dann bin ich der Meinung da ist mal eher auf dem Holzweg.

00:34:03: Ich glaube auch dass man aufm Holzweg ist, wenn man sagt ja wir müssten jetzt unbedingt erstmal eine groß angelegte Datenstrategie aufsetzen und alle Daten irgendwie in Ordnung bekommen.

00:34:18: Wenn überhaupt nach zwei, drei Jahren dann fertig und sagt jetzt kann ich da mal KI einführen?

00:34:24: Nein.

00:34:25: Sondern dort wo man KI einsetzen möchte an den Stellen, wo man sagt, da hat man sehr hohen Mehrwert.

00:34:34: wenn ich denn in Geschäftsprozess Eins, Geschäfts-Prozess Zwei oder wie auch immer einsetzten möchte, dann gucke ich an, wie die Daten exakt aussehen.

00:34:45: dort ist es dann wichtig, die dann auch Vordermann zu bringen und strukturiert zur Verfügung zu stellen.

00:34:52: Aber das ist meistens gar nicht mal so schwierig weil das ist eine oftmals sehr kleine Datenmenge.

00:35:00: Denken wir zum Beispiel an das automatisierte Bearbeiten von Ausschreibungsanfragen also ein Unternehmen, das an vielen Ausschreibungen teilnimmt.

00:35:18: Muss ich ja dann im Prinzip nur Gedanken machen?

00:35:22: Die Ausschreibung, die reinkommen wie tun wir denn die typischerweise letztendlich verarbeiten?

00:35:27: was sind unsere?

00:35:31: und da könnte man zum Beispiel die KI, die es verarbeitet mit dem sich überlegen okay wer ist der bestmögliche Auschreibungsbearbeiter bei uns im Haus?

00:35:42: Da zapfen wir mal das ganze Wissen ab, füttern damit die KI.

00:35:46: Ich hoffe ihr könnt euch das vorstellen und ich sage in Gänsefüßchen Schwups habe ich meinen KI-Ausschreibungsassistenten nach Blisiken untersucht, den der Ausschreibung drinnen stecken, der nach Chancen sucht, Leistungen sucht, die möglicherweise erbracht werden müssen und man erkennt es nicht gleich.

00:36:17: Ja also da kann bei solchen Sachen kann halt KI extrem gut sein und ich muss nur eine Datengrundlage schaffen, die KI in die Lage versetzt wie der bestmögliche Vertriege oder Ausreibungsbearbeiter, dass KI auf die gleiche Art und Weise arbeiten kann.

00:36:39: So ein bisschen vorstellen, was ich meine.

00:36:44: Ich schreibe fleißig mit.

00:36:45: Ich finde das sehr spannend.

00:36:47: Das ist ja dann... Was wir heute schon gehört haben, keine KI von der Stange, sondern dass es dann meine KI für mein Unternehmen, die ich jetzt...

00:36:58: Und da muss ich... Achtung wichtig!

00:37:01: Da geht's nicht darum, KI oder einen Large Language Model nochmal mit den eigenen Daten irgendwie zu trainieren?

00:37:10: Sondern da geht es im Prinzip darum, den Kontext zur Verfügung zu stellen.

00:37:17: Wenn die KI die Anfrage bearbeitet und der Kontext sind dann halt zum Beispiel wesentliche Informationen über wie bearbeiten wir denn eigentlich Ausschreibungen bestmöglich?

00:37:31: Und ich werde oft gefragt ja das ist doch bestimmt ganz schön teuer so eine eigene KI zu installieren Und wir haben ja gar nicht das eigene Know-how.

00:37:44: Wie kann man denn Unternehmen helfen, diese Hürde erstmal, diese emotionale Hürden zu nehmen und zu sagen okay eben kein großes Modell einkaufen was ihr dann vielleicht nur zum Zehntel nutzt sondern euch zu überlegen was macht denn für euch Sinn?

00:38:01: Schauen gibt es etwas auf dem Markt?

00:38:02: und dann eventuell was Eigenes machen.

00:38:06: Was findet da

00:38:06: eure Erfahrung

00:38:07: an?

00:38:09: Also da ich keine technischen Hintergrund habe, das ist nicht daraus bei der Frage ganz ehrlich.

00:38:14: Ich würde da die Bühne dem Daniel überlassen weil

00:38:18: CTO

00:38:19: spricht für

00:38:20: sich.

00:38:20: Ja,

00:38:21: dazu kann ich gerne was sagen.

00:38:24: also ich meine gerade die Grenz großen Unternehmen.

00:38:28: Die schauen natürlich dass ihr Ihr eigenes GPD im Unternehmen platzieren.

00:38:34: Das kann ich auch durchaus nachvollziehen.

00:38:38: zu bleiben, weil die Welt sich natürlich ziemlich schnell weiterentwickelt.

00:38:41: Also da muss man auch... Da kann man halt einmal irgendwie den eigenen GPT programmieren und dann ist gut sondern da muss mal ewig am Ball bleiben aber für die ganzen mittelständischen und kleineren Kunden, da ist das meistens Oberkill Weil es halt einfach ist dass da fehlen auch die Kompetenzen sowas aufzubauen.

00:39:03: Und da eignet sich letztendlich sich Systeme zu suchen, also jetzt nicht die ganz großen wie Microsoft OpenAI Google.

00:39:18: Die haben zwar richtig coole KI-Tools oder KI-Systeme im Angebot aber wenn ich sie jetzt strukturiert ins Unternehmen einführen möchte dann scheitern die da meistens weil die eben am einzelnen Mitarbeiter ansetzen und nicht quasi aus einer Organisationsbrille da drauf schauen.

00:39:42: Also, sich eben einen Tool eine Plattform rauszusuchen idealerweise noch europäisch oder deutsch und mal sich mehr oder weniger unabhängig von den Überseeangeboten zu machen eine Platform einzuführen die auch in der Lage ist eigene Kunden-Daten einfach über sogenannte RACS oder Retrieval Augmented Generation, also Datenklasse einzubinden in diese KI-Plattform und dann entweder allen im Unternehmen zugänglich zu machen.

00:40:22: Oder einzelnen Rollen im Unternehmen zugänglich zumachen.

00:40:26: Und da kann natürlich wunderbar hier ergehen und sagen, und hier steht CRM-Databank die brauche ich jetzt für KI Use Case one zwei drei Hier ist die Service-Datenbank, nämlich für UseCase three four five.

00:40:41: Und vielleicht habe ich sogar einen KI-UseCase wo ich sage, ich nutze CRN und Service, um dann letztendlich auch automatisiert E-Mails auszuspielen.

00:40:54: Das ist alles möglich aber viel einfacher möglich wenn ich eine, sagen wir Unternehmens-KI-Plattform Einsätze, mit der ich in der Lage bin das ganze strukturiert aufzubauen im eigenen Unternehmen.

00:41:12: Und nochmal die Brücke zu schlagen.

00:41:14: zum Anfang viele große Unternehmen machen genau das indem sie sich da was Eigenes entwickeln.

00:41:20: aber für vermittelständische Kunden ist das finde ich einfach zu überdimensioniert.

00:41:27: Das war jetzt schon mal ein sehr wertvoller Hinweis, es treibt ganz viel.

00:41:32: auch Ich gebe mal auch diejenigen, die uns heute zuhören um.

00:41:36: Was ist denn da sinnvoll?

00:41:38: Und da gibt es ja von Bissmöglichkeiten und der Markt ist auch etwas undurchsichtig so dass man sich da auch externer Hilfe holen sollte.

00:41:47: wenn man im Unternehmen beim Mittelstand ist das oft etwas schwieriger nicht die entsprechenden Experten hat einfach Weil das, was man da in die Hand nimmt an finanziellen Mitteln.

00:42:00: Das ist spätestens in drei vier Monaten so meine Erfahrung wieder drin, weil man unfassbar viel Verschwendung in den Prozessen groß holt.

00:42:08: Weil man viel intensiver und zielgerichteter mit Kunden kommunizieren kann bei dem Marketing-Aktionen tatsächlich dann auch etwas bringen.

00:42:17: Und es merkt man relativ schnell dass die Erfolge kommen.

00:42:22: Das bleibt dann gar nicht mehr aus und das ist eine feine Sache.

00:42:25: Also es erlebt die ja auch wir in unserem eigenen Unternehmen, dass wir viel schneller geworden sind.

00:42:31: Ja.

00:42:32: In

00:42:32: den

00:42:33: Frage, die ich jetzt auch gleich mal weitergeben soll welchen Nutzen hat denn KI im Unternehmen gerade in der heutigen Zeit?

00:42:43: Darf ich jetzt?

00:42:45: Danke.

00:42:46: Noch mal ganz kurz.

00:42:49: Wir haben tatsächlich als das Thema KI, also ich möchte zur vorhergehenden Frage noch zwei kurze Anmerkungen machen.

00:43:00: Diese Hype um KI und die Möglichkeiten, die sich da mit eröffnen oder sowas haben ja tatsächlich viele KMUs irgendwo erst mal überfordert.

00:43:15: Wir haben das gesehen, weil wir tatsächlich auch für unsere Mitglieder so eine Art Dienstleistung zur Verfügung gestellt haben.

00:43:25: Wo wir mit den ganzen Experten aus diesem Netzwerk zusammenarbeiten um eben diese Unternehmen die jetzt nicht aus der IT kommen, ich sage immer gerne Analoge unter, eher Analog noch Unternehmen.

00:43:41: Die haben dieses Know-how nicht und Wir sind ja hier in der Region Karlsruhe echt gut aufgestellt, was alles an Expertisen und auch neue Technologien souveräne Angebote betrifft.

00:44:01: Nachteil ist immer, wir haben halt diese Unternehmen nicht diesen Namen wie Microsoft etc.

00:44:10: Und kam es deswegen auch sehr schwierig Aufträge von Kunden zu bekommen, obwohl die ja wahrscheinlich qualitätsmäßig keinem hinterher hinten.

00:44:20: Also das noch mal so als Anregung mit.

00:44:23: und jetzt nochmal zu deiner Frage, die habe ich vor lauter Reden vergessen?

00:44:26: Ich bin da gar

00:44:27: nicht so offen!

00:44:30: Was ich mir von euch wünsche ist für unsere Zuhörer was sind denn aus eurer Sicht die drei wichtigsten Vorteile beim Einsatz von KI im Vertrieb gerade heute Du hast es ja auch schon angedeutet, etwas schwierigeren wirtschaftlichen Rahmenbedingungen.

00:44:48: Was zählt denn heute und wobei kann KI dann tatsächlich gut unterstützt?

00:44:55: Also ich glaube dass wenn ein Unternehmen tatsächlich die richtigen Daten gesammelt hat aus ihren Vertriebstätigkeiten also Eigenheiten von bestimmten Kunden oder das Kaufverhalten auch irgendwas über diesen Ansprechpartner oder sowas.

00:45:17: Das kann natürlich dann also so Verkaufsprozesse um einiges verkürzen, weil man diese Information praktisch schon aus der KI herausziehen kann und muss sich nicht nochmal mit dem Unternehmen, mit möglichen Ansprüchpartnern oder so was auseinanderzusetzen.

00:45:35: Aber es kommt natürlich auch immer darauf an, auf welche Daten baut diese KI denn auf.

00:45:40: Sind das nur die eigenen aus dem Unternehmen oder kombiniert man vielleicht mit öffentlichen?

00:45:45: Also ich habe das jetzt gerade noch im anderen Fall mitbekommen in Bezug nachher durch KI generierte allgemeine Daten.

00:45:55: Die sind halt doch nicht so dass man sie gleich gebrauchen kann, sorry aber man muss sie überarbeiten um wirklich diesen Effekt zu erzielen, den man gerne haben möchte.

00:46:09: Gerade wenn man also nochmal Daten gekauft hat für Geld.

00:46:13: Also das steckt ja dann auch eine Investition dahinter aber das reicht nicht.

00:46:20: Deswegen ist es erleichtert und macht eine andere Art von Arbeit wieder notwendig.

00:46:27: Und diese andere Art Erfordert meines Erachtens dann halt auch schon Kenntnisse.

00:46:33: Da kann man nicht irgendjemand ganz Neues, der noch nie damit zu tun hatte hinsetzen.

00:46:37: und aber es ist so das haben wir ja auch Wir machen ja auch viele Vertriebsthemen.

00:46:46: Es geht dahin Der Trend dahinten bei vielen Unternehmen Und es gibt auch neue Unternehmen die tatsächlich Vertriebs Software mit KI entwickeln und anbieten.

00:46:57: Daniel, du bist Mentor bei uns.

00:46:59: Du kennst sicherlich auch einige aus dem Start-up Umfeld.

00:47:02: also es ist sicherlich nicht was wo man gleich von Anfang an zu hundert Prozent drauf vertrauen kann.

00:47:09: aber man muss sich angucken weil ich glaube schon wenn man das dann so ein bisschen individuell anpasst dass ein Vertrieb profitieren kann.

00:47:19: Es heißt nicht, dass Personen ersetzt werden und das will ich auch immer ganz arg bedeuten.

00:47:24: also es gehen da nicht immer unbedingt hunderte oder arbeitausende von Arbeitsplätzen verloren sondern die Arbeit der Arbeitsinhalt wird sich verändern und ich sage aber mal lernt ja auch als Person damit.

00:47:38: Also ich denke, dass es in die Richtung sich entwickeln wird.

00:47:42: Diese letzte Aussage möchte ich kurz kommentieren.

00:47:46: wir haben tatsächlich in einem Projekt KI eingeführt im Vertrieb, also nicht wir haben es begleitet.

00:47:54: Und der Erfolg war riesig weil die Personen im Vertrieb wirklich das machen konnten was sie gerne tun und dann auch besser wurden motivierter gearbeitet haben.

00:48:06: Die haben vielmehr mit dem Kunden interagieren können weil sie lästige Arbeiten weggekriegt haben nach einem längeren Emotion-Prozess dann akzeptiert haben.

00:48:21: Aber jetzt sind die Fans und es sind Herr Bihl.

00:48:24: und tatsächlich,

00:48:25: es bringt

00:48:26: mehr Umsatz fürs Unternehmen, muss man ganz klar so sagen.

00:48:30: Und jetzt bitte Daniel der zuckt schon ganz nervös.

00:48:37: Ja, ich möchte mich da im Prinzip ergänzen dahingehend Ich glaube, damit kann man keinen mehr oder eigentlich sollte man damit keinen mehr vom hinterm Ofen vorlocken.

00:48:50: Wenn man sagt okay du kannst jetzt mit KIN eine dreihundertsechzig Grad Analyse deines Kunden durchführen ja?

00:48:57: Ja, kann man.

00:48:59: aber das heißt noch lange nicht dass es jeder Vertriebler auch tatsächlich tut.

00:49:04: und wenn der Vertriebsleiter sagt oh das kann man jetzt machen macht es doch auch ist es auch nicht das automatisch dass das ab sofort dann jeder genauso?

00:49:14: Ah ja, das geht wirklich.

00:49:15: Das mache ich jetzt zukünftig auch so.

00:49:19: Und da muss man dann einfach einen Schritt weiter denken.

00:49:22: wie kriegt man denn jetzt da das Verhalten dann auch verändert?

00:49:27: Dass es jeder einzelne Betriebler dann auch so durchführt und auch wieder eins draufgesetzt weil das ist ja noch lange nach der Ende der Fahnenstange?

00:49:35: Wie kann ich denn das automatisiert das CRM anreichern mit solchen Rechercheinformationen?

00:49:41: Wie kann automatisiert anhand eines Zyklus meinetwegen, die Daten auch aktualisiert werden.

00:49:52: Und dem einfach einmal im Monat von jedem also die KI recherchiert okay was gibt es für News in der Öffentlichkeit zu diesem Unternehmen?

00:50:02: und dann packe ich die halt dazu vielleicht auch was für was gibt's für News, die das Unternehmen betreffend?

00:50:09: Also wenn die in einer bestimmten Branche unterwegs sind ja dann ist jetzt Also aktuell ist zwei.

00:50:16: beispielsweise ein Thema, wer ist davon alles betroffen?

00:50:20: Kann man wunderbar mit KI letztendlich die eigenen Daten da anreichend.

00:50:24: und schon habe ich wieder ein Gesprächsthema.

00:50:27: Und da bin ich ganz bei dir oder bei euch ja dann können sich die Personen einfach auch auf die eigentliche Vertriebsarbeit konzentrieren nämlich die Interaktion mit den Kunden und weg von dem eher natürlich eher unangenehmere Tätigkeiten das CRM zu pflegen, wenn da einfach schon ein paar Sachen durch KI übernommen werden können.

00:50:54: Auch das Thema ich fahre von einem Kundenfamilien weg.

00:50:58: Ich hoffe Vertriebler sind auch tatsächlich noch beim Kunden draußen und mache sich das nicht mal alles online, soll es auch geben?

00:51:09: Ja dann kannst du natürlich mit KI beispielsweise den Termin Revue passieren lassen und das einfach in eine kleine KI App einsprechen.

00:51:20: Komplett, wie war der Termin?

00:51:22: Und die KI übernimmt es ins vorgefertigte oder unternehmensspezifische Protokoll und legt das eben entsprechend dann ab im CRM noch während der Vertriebler auf der Autofahrt nach Hause ist.

00:51:38: Es geht alles und das geht super!

00:51:40: Man muss es natürlich...

00:51:45: Also ich möchte ganz kurz noch einsatzen, also nicht nur Vertrieb auch bei mir im Key Account oder Mitgliederbetreuung oder sowas.

00:51:55: Hast du natürlich immer dieses bisher diesen Pakt an Recherchearbeiten gehabt als Administrativer und ich glaube da kann die KI unheimlich hilfreich sein weil es dir unheimliche Zeit erspart.

00:52:08: und dann konzentriert man sich wieder auf das mal wir Es menschelt halt in unserer Arbeit, wir haben immer dieses People-Business im Vertrieben oder einen anderen Bereich.

00:52:20: Und ich glaube, so ein menschliches Miteinander kann keine KI ersetzen und deswegen ist dann die Konzentration da drauf, glaub' ich doppelt wertvoll und vielleicht auch doppelt gewinnbringend das.

00:52:35: Absolut

00:52:36: bin ich sehr bei euch!

00:52:39: Ich komme nochmal auf meine Frage zurück.

00:52:41: Ich stache da noch ein bisschen drum herum, weil diese Frage für unsere Hörer sehr interessant sind.

00:52:48: oder die Fragestellungen welche Vorteile außer Entlastung der Mitarbeitenden?

00:52:57: Also wir haben ja die Situation das Kunden immer schnellere Informationen erwarten dass Kunden sehr gut informiert sind bevor sie überhaupt an

00:53:08: Unternehmen

00:53:08: angehen und dass unser Mitbewerber unter Umständen schon KI einsetzt.

00:53:15: Und dadurch mehr Speed drauf hat, und mehr Möglichkeiten hat Kunden für sich zu gewinnen, sag ich mal.

00:53:23: Also das Thema Geschwindigkeit, ob es jetzt Reglamationsbearbeitung ist oder tatsächlich auch Angebote erstellen.

00:53:31: Das erlebe ich immer bei unseren Kunden.

00:53:32: Ist ein riesiges Thema.

00:53:34: aber vielleicht habt ihr da noch andere Ideen.

00:53:36: Und wie kann da KI sehr, sehr deutlich Vorteile bringen fürs Unternehmen im Vertrieb?

00:53:45: Befreundetes Unternehmen.

00:53:47: Dort erfällt man das Beispiel ein, die eine KI-Plattform zur Verfügung stellen als Software, der jetzt auch einen größeren Lebensmittelhändler und mit Märkten den Service ausgestattet mit KI um dabei, fünfzig Prozent der Support-Dickets zu reduzieren.

00:54:13: Das ist das eine.

00:54:15: und die Geschwindigkeit natürlich maßgeblich zu erhöhen.

00:54:20: Und da könnte man jetzt auch immer denken, oh Gott!

00:54:22: Da werden dann Mitarbeiter abgebaut?

00:54:27: Ne, muss nicht unbedingt sein.

00:54:29: Weil wenn das Backlog oder das ewig lang war, dann kriege ich das endlich mal auf einen.

00:54:34: Qualitäts, also ich will ja das Qualitätenniveau steigern auf einen Level, wo alle meine Kunden dann letztendlich glücklich und zufrieden sind.

00:54:47: Das ist vielleicht

00:54:48: ein konkretes Beispiel.

00:54:51: Also ich glaube auch dass es zielfreist sein kann in der Vorbereitung.

00:54:55: Ich gehe jetzt mal von meinem Job aus.

00:55:01: Support im Sinne von, aber es ist natürlich hilfreich wenn ich relativ schnell und einfach an Informationen komme über meinen Gesprächspartner der jetzt zum Beispiel heute Nachmittag auf mich wartet.

00:55:14: Ich glaube da kann ich überzeugen wenn ich halt schon viel weiß was bleibt mir sonst übrig?

00:55:19: Ich

00:55:20: fange mich durch Wettzeiten die meistens so gar nichts über das Wunder nehmen, außer viel Plabla oder irgendwelche Profile auf irgendwelchen Plakformen.

00:55:37: Da muss ich immer erst noch diesen Faden finden um dieses Gespräch vertrauensvoll aufbauen zu können und ich glaube eine KI kann mich unterstützen in der Vorbereitung relativ schnell und ausführlich natürlich den richtigen Daten natürlich auch aufbaut.

00:55:55: Das ist natürlich immer die Grundlage und ich glaube, dass gewisse Prozesse, die wir tagtäglich machen von denen wir vielleicht unbewusst ausgehen, dass sie relativ schnell noch schneller gemacht haben und auch intensiver und damit besser also das Verhältnis nachher einfach davon profitieren kann.

00:56:20: Und Kerstin mir fällt gerade noch ein übergeordnetes Thema ein, was in dem Zusammenhang finde ich super wichtig ist und zwar dass die Sichtbarkeit von Unternehmen sich verschiebt.

00:56:34: Von also früher mal klassische SEO Search Engine Optimization gemacht hin zu KI gestützten Antwort Maschinen.

00:56:42: Also das eben ich wenn nicht eine Recherche, also durfte grad wunderbar beschrieben Die mache ich mittels Chatchapity, Cloth oder was auch immer.

00:56:53: Zu bestimmten Produkten um mal rauszufinden wäre es der beste Anbieter und du konkurrierst also nicht mehr nur im Ranking wo steckste bei Google sondern wie wirst Du erwähnt in diesen generativen Orten?

00:57:13: Da musst du natürlich deinen Marketing und Vertriebe oder hauptsächlich Marketing komplett darauf ausrichten, relevante Informationen für KI zur Verfügung zu stellen.

00:57:28: Sowohl dass es in die Trainingsdaten integriert werden weil das wird immer wieder trainiert aber auch für Tools wie Perplexity die halt eine Websuche durchführen und dann anhand der Websuche letztendlich eine generative Antwort erstellen.

00:57:46: Da musst du auftauchen, da muss dir als Unternehmen natürlich klar sein nach welchen oder welche Fragen stellt denn meine Zielgruppe eigentlich?

00:58:00: Und wie können wir welche Probleme können wir da adressieren?

00:58:04: Welche Inhalte zahlen auf den konkreten Business-Outcome an der Stelle ein?

00:58:09: Und das ist Eur oder Generative Engine Optimization.

00:58:15: Das ist ein Riesenthema, was eigentlich schon da ist.

00:58:23: aber wenn man das nicht verstanden hat dass man sich damit jetzt auseinandersetzen muss dann wird es eben mein Nachbauunternehmen tun und das würde auch die Nase vorn haben.

00:58:33: Das erklärt auch Einplatzkarin, dass er ja doch den Schlagwort, das ich immer wieder lese.

00:58:39: Das Internet ist tot also mit der KI.

00:58:41: Also es wird immer mehr.

00:58:44: und aber man kann nachvollziehen wenn man darüber nachdenkt, dass vielleicht irgendwann mal aufzulehnt ist was wir so gewohnt sind.

00:58:53: Absolut!

00:58:54: Und ich stelle das auch fest und wir haben die letzten Anfragen als wir nachgefragt haben wie sind sie denn auf uns gekommen?

00:59:01: Die KI hat sie ausgeworfen Das ist schon da.

00:59:05: Das ist relevant und jeder, der mich mitmacht, gab den Freude schon.

00:59:11: Ich sehe schon, Herr Florian ist wieder da.

00:59:13: Ich leite dann meinen Abschlussstatement vor.

00:59:18: Jetzt ein bisschen mitgeschrieben die ganze Zeit, ihr habt es wahrscheinlich gemerkt.

00:59:22: Wenn ich die Diskussion jetzt so zusammenfasse, dann sagt sich

00:59:25: eins

00:59:25: sehr deutlich.

00:59:26: Also KI ist klar, es kann ein Zukunftsthema sein.

00:59:29: Sie ist ein Umsetzungsthemer gerade noch aktuell.

00:59:33: Und dieses Problem beginnt nicht bei der Technologie, die ist da.

00:59:36: Die gibt es in kleinen Kerstin und auch im Großen, sondern wir haben Entscheidungsthemen.

00:59:43: Und die Unternehmen werden dieses Jahr schon jetzt aktuell nicht daran scheitern dass sie zu wenig Kunden Daten haben, sondern sie werden daran scheidern das sie klar genug entscheiden welche Daten wirklich relevant sind wofür wer dafür die Verantwortung trägt.

01:00:01: Und das bedeutet aber, dass sie keine Ressourcen mehr sind.

01:00:05: Keine technischen Ressoursen die Kunden daten sondern ein strategischer

01:00:09: Hebel.

01:00:11: und ich bitte alle in ständig da draußen Hörte diese Worte uns jetzt dann auch um und stellt euch die Frage ist eine rhetorische Frage Wenn wir in einem Jahr zurückblicken Wie wird dann unsere Struktur unserer KI an besseren Kundendaten arbeiten?

01:00:32: Oder ist es vielleicht so, dass wir immer noch an unseren eigenen alten Strukturen schalten?

01:00:40: Ich wäre gut zusammengefasst

01:00:42: doch.

01:00:43: Wenn da total bei dir.

01:00:45: Ja.

01:00:45: Gut, dann danke ab dabei!

01:00:47: Es war eine freue Ange der Runde und ich habe mich wohl gefühlt und wir haben auch bestimmt viel Nutzen geschaffen für unsere Hörer.