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.
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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musst, um in deine Zielindustrien reinzukommen und
jetzt weiter viel Spaß mit diesem Podcast.
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?
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
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?
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
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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
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
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.
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?
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.
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.
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.
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.
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.
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
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?
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?
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.
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.
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.
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.
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?
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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
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?
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.
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
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.
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
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
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?
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?
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?
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.
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.
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.
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.
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?
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.
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.
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
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.
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.
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
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?
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.
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.
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.
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
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?
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
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
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
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.
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
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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
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.
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.
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
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.
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.
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.
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,
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.
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.
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,
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.
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.
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
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.
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.
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,
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.
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ja, aber mal gucken, wie lange das.
Noch so so bleibt. 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.
Danke ist gut ciao ciao ciao.