AI-First Mindset: Ein Must-Have für Unternehmer? Mit Felix Schlenther

80% der Mitarbeiter entlassen — und trotzdem das Unternehmen retten? Felix Schlenther hat es geschafft. Als Interim-CEO einer insolventen Firma entwickelte er ein AI-First-Mindset, das andere Unternehmen jetzt übernehmen.

In diesem Interview teilt Felix seinen Schritt-für-Schritt-Ansatz, wie auch du KI strategisch in dein Unternehmen bringst.

Darum geht es

Herzlich willkommen zu dieser Episode mit Felix Schlenter von Leading Tomorrow. In diesem Interview geht es um das AI-first-Mindset, was Felix entwickeln musste für sich, weil er Interims-Geschäftsführer einer insolventen Firma war und das ganze Ruder wieder rumreißen musste, was natürlich keine einfache Zeit war, was aber zu vielen, vielen Learnings und Ansätzen geführt hat, wie KI das Unternehmen wieder schlagkräftig und wettbewerbsfähig machen konnte. Und dieses Mindset, das führt Felix jetzt fort, er berät andere Unternehmen das einzusetzen und in diesem Interview steigen wir sehr, sehr tief in diese Materie ein, wie man als Führungskraft oder als Unternehmer sich selber so ein AI-first-Mindset aneignen kann, wie man quasi die komplette Wertschöpfungskette einmal losgelöst von AI betrachtet und dann guckt, was mit den aktuellen Möglichkeiten, die die Technik gerade bietet, heutzutage möglich ist und wie die Technologie das eigene Unternehmen unterstützen kann, wettbewerbsfähiger machen kann, schlagkräftiger machen kann. Felix hält dabei nichts zurück.

Er teilt sehr, sehr viele interessante und prägende Erinnerungen mit uns in dieser Unterhaltung und er gibt vor allem eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie man als Unternehmer, der eigentlich nichts mit KI zu tun hat, der selber hat einen BWL-Hintergrund, also auch nichts Technisches, wie man aus so einer Position heraus tatsächlich so viel Verständnis für diese Materie aufbaut, ohne jetzt alles andere liegen zu lassen, was der Alltag so bringt und wie man dann auf strategische Art und Weise KI im Unternehmen einführt. Wirklich eine sehr, sehr spannende Episode. Ich freue mich, dass Felix sich die Zeit dafür genommen hat und ich wünsche dir viel Spaß dabei. Ja, Felix, schön, dass das geklappt hat heute.

Wir hatten uns beim ersten Kennenlernen schon sehr über deine KI-Journey unterhalten und du hast einiges mitgemacht, wo KI, glaube ich, eine extrem große Rolle gespielt hat in deinem Unternehmen vorher. Das wäre ein Punkt, wo ich gerne einsteigen würde. Wie bist du in dieses Thema reingekommen? Ja, vielen Dank erstmal für die Einladung, Jan, freue ich mich, heute dabei zu sein. Wir haben schon, also ich habe mehrere Softwareunternehmen mit aufgebaut und dann auch geführt.

Wir hatten dort immer schon Machine Learning und NLP in unseren Produkten mit integriert. Ich habe dann aber als, in meiner ersten Geschäftsführerrolle hatten wir, war ich in Indien und da hatten wir einen Entwicklungsstandort und hatten einen sehr standardisierten Entwicklungsprozess für Virtual Reality-Umgebungen und Software und ich habe mich immer gewundert, warum wir dort sehr, sehr viele Leute hatten, die immer wieder das Gleiche gemacht haben und mit sehr viel manuellem Aufwand am Ende sehr gute Produkte geliefert haben, aber es, wie gesagt, sehr personalaufwendig war und auch sehr lange gedauert hat für den Kunden und wir haben uns dann damals diesen Prozess angeschaut und den zerhackstückt und geguckt, wie können wir eigentlich Teile dieses Prozesses auch mit künstlicher Intelligenz automatisieren und schneller auf ein 50, 60, 70 Prozent-Ergebnis kommen. Das war vor dreieinhalb Jahren noch viel, viel aufwendiger, als das heute ist, vor allem Generierung von 3D-Assets, da geht jetzt schon einiges mehr, aber da habe ich das erste Mal wirklich blutgeleckt und gesehen, was das in der Wertschöpfungskette voranbringen kann und wir haben dann, als die Sprachmodelle wirklich in der Breite einsatzfähig wurden, habe ich seitdem in den Unternehmen, für die ich verantwortlich war, sehr strukturiert in Teams, Prozesse, Produkte mitintegriert und über die letzten zwei Jahre so ein AI-first-Mindset, kann man vielleicht sagen, entwickelt und auch gesehen, dass es funktioniert, insbesondere im letzten Jahr, da bin ich als Interim-CEO an Bord eines insolventen Unternehmens gekommen, hatten, war Venture Capital finanziert, hat hohe Verluste geschrieben und ich hatte dann die Aufgabe, innerhalb von einem Jahr aus diesen hohen Verlusten ins profitable Wachstum wiederzukommen und das Unternehmen zu stabilisieren. Die Krux war, dass wir 80% der Leute gehen lassen mussten, um das überhaupt wirtschaftlich weiter betreiben zu können und da hatten wir natürlich einen massiven Produktivitätsverlust und auch einiges nach so einer Insolvenz kann man sich ja vorstellen, dass die Kunden auch nicht unbedingt glücklich sind mit der Situation und wir haben dann, auch weil wir mussten, eine KI-Strategie sehr radikal umgesetzt.

Wir haben uns den gesamten Wertschöpfungsprozess von unserem Produkt angeschaut, das war sehr dankbar, weil wir Millionen von Kundenfeedbacks eingesammelt, ausgewertet und an Maßnahmen eingeleitet haben, das bietet sich vor allem für generative KI extrem gut an, da konnten wir viele neue Features integrieren, die für den Kunden dann wertvoller waren, konnten darüber schon mal die Kundenbindung steigern, aber auch wieder stärker im Umsatz wachsen. Wir sind durch jeden einzelnen Prozess marschiert und haben uns angeschaut, was ist davon automatisierbar, aber auch wo können Mitarbeiter im Arbeitsalltag durch AI-Assistance unterstützt werden und ja, da habe ich viel gelernt über die Möglichkeiten, aber auch über die Herausforderungen und mich dann entschieden, mich nur noch damit zu beschäftigen. Das klingt nach einem extrem herausfordernden Weg. 80% der Mitarbeiter ist schon heftig, wenn man das sich mal vor Augen führt.

Wie bist du auf das Thema KI als Lösung gekommen? Hast du einen Hintergrund in dem Bereich oder ist das was, wo du gesagt hast, da muss so viel Potenzial drinstecken, weil jeder darüber redet, da steigst du mal tiefer ein? Also ich habe einen klassischen BWL-Background und war eher für Sales, Marketing, Partnerships verantwortlich und dann immer mehr in eine stärkere Operations-Rolle, würde ich mal sagen, oder General-Management-Rolle gegangen und ich glaube, klassisch aus einem Business-Need heraus das Thema entdeckt und immer stärker mich damit beschäftigt und einfach eingesetzt. Aus einer Management-Perspektive über das gesamte Unternehmen halt gesehen, welche Wirkung das entfalten kann, aber auch wie man es denken muss aus einer Geschäftsführer-Rolle, um diese Wirkung auch entfalten zu können oder welche Leitplanken oder Rahmenbedingungen gesetzt werden müssen, damit KI auch wirklich ins Fliegen kommt im Unternehmen und Begeisterung, Leidenschaft dafür entwickelt und dann halt auch irgendwann verstanden, dass das jede Branche, jedes Unternehmen, jeden Job, insbesondere alle Leute, die den ganzen Tag vorm PC sitzen, man dachte früher, die Lkw-Fahrer und die Leute am Fließband sind zuerst dran, jetzt sind es doch wir PC-Heinis, dass einfach vieles enorm verändern wird und dass man sich dafür heute schon aufstellen sollte. Ja und du hast gerade den Begriff AI-First-Mindset verwendet, was ich einen sehr, sehr spannenden Ansatz finde. Ich frage mich selber im Alltag immer, wenn ich vor irgendeiner Herausforderung stehe, wie kann ich KI da reinbringen und das ist ja so eine gelernte Denke, sage ich mal, die man sich einfach angewöhnen muss.

Wie waren deine ersten Schritte damals, wenn du jetzt mal überlegst, die Zuhörer sind selber Führungskräfte, Geschäftsführer, die stehen wahrscheinlich nicht vor der Situation, dass sie 80 Prozent der Leute entlassen müssen, aber nichtsdestotrotz gibt es ja Herausforderungen heutzutage. Wenn jemand neu in dieses Thema einsteigt und ein AI-First-Mindset entwickeln möchte, wo fängt man da am besten an und wo bist du damals angefangen? Also ich habe mich tatsächlich, als JetGBT rauskam, wahrscheinlich viele, jeder hat da so seinen eigenen Moment oder seine eigene Geschichte dazu, glaube ich. Ich habe mich einfach wirklich tagelang davor gesetzt und alles, was ich so mache, versucht auch mit dem LLM dann zusammen umzusetzen und dann einfach durch wirklich viel, viel, viel Praxis und das erlebe ich auch immer noch so, gelernt, was funktioniert und wo gibt es Limitierungen und das, was funktioniert hat, das habe ich dann, da habe ich meine Gewohnheiten, meine Arbeitsgewohnheiten verändert und ich habe dann, ich erinnere mich noch daran, was mir geholfen hat, ich habe mir dann extra noch einen weiteren Bildschirm geholt, da hatte ich einfach den ganzen Tag dann JetGBT offen, um diese, das war für mich so ein kleiner Trick, um diese Barriere abzubauen, daran zu denken, beziehungsweise nicht daran zu denken. Das ist clever.

Also du hast einfach versucht, alle alltäglichen Prozesse, die sowieso schon laufen, da mit reinzubringen. War damals irgendwie das Thema Datenschutz oder Datensicherheit für dich ein Punkt, wo du sagst, da muss ich aufpassen, bestimmte Sachen baue ich da vielleicht nicht mit ein? Ja, natürlich. Also klar habe ich es auch zum Beispiel verwendet, um mich auf Meetings vorzubereiten, in der aus verschiedensten Daten oder KPI Reports Ableitungen getroffen werden mussten, habe es dort auch eingesetzt, aber dann entsprechend alle Informationen in diesen Dateien soweit anonymisiert oder rausgenommen, die irgendeinen Rückschluss aufs Unternehmen zum Beispiel zugelassen haben oder alle personenbezogenen Daten sowieso immer rausgenommen. Also ich glaube, das habe ich mir schon immer angeeignet, da einfach lieber auf Nummer sicher zu gehen und konform zu sein, auf der anderen Seite es aber auch nicht zu blockieren und zu sagen, das nehme ich jetzt als Grund, um bestimmte Dinge nicht zu tun, weil es gibt ja auf der rechtlichen Ebene genug Möglichkeiten, das auch konform in den Einsatz zu bringen und auf der technischen Ebene gibt es eben auch genug Lösungen, die eine sichere Umgebung anbieten.

Mittlerweile bin ich soweit, dass ich sagen würde, Chat-GPT kann man eigentlich nicht wirklich verantwortungsvoll in einem Unternehmen ausrollen und in der Breite der Anwendungsfälle wirklich einsetzen, einfach weil alle Daten, egal welchen Plan man hat, immer wieder über die USA gehen und genau potenziell dort dritte Zugriff drauf bekommen können, aber wie gesagt, da gibt es diverse Möglichkeiten, das zu umgehen und Chat-GPT ist ja auch nicht das einzige, was es auf der Welt gibt. Zum Glück nicht. Wobei ich sagen muss, die API-Schnittstelle von OpenAI, da haben wir einen Datenverarbeitungsvertrag für, also die kann man schon in einem gewissen Maße nutzen, aber bei der Web-Oberfläche gebe ich recht, da wäre ich auch sehr, sehr vorsichtig mit. Was ist denn der erste Schritt, wenn man so eine Strategie umsetzen will? Ich spreche mit relativ vielen Leuten, die stehen so ein bisschen wie der Ochs vorm Berg und die sehen den Wald voll lauter Bäume nicht, weil da steht dann dieses Promptfeld und dann hast du da Beispiele, was du Chat-GPT fragen kannst und dann hast du auf deinem einen Monitor Chat-GPT, auf dem anderen hast du meinetwegen Excel mit den KPIs.

Was mache ich dann damit? Wie kann ich als Geschäftsführer die ersten Schritte damit machen? Also ich würde mich erstmal im ersten Schritt von generativer KI lösen. Das ist natürlich jetzt ein guter Einstiegspunkt, weil man auf einmal die Möglichkeit hat, mit einem KI-Modell zu kommunizieren, wie er mit einem Menschen und sehr niedrigschwellig der Zugang ist. Ich glaube, das tut auch gut und hilft ja gerade dem gesamten Forschungsgebiet auch einfach sehr viel Sichtbarkeit und mehr Relevanz zu bekommen, als in den vergangenen Jahren, wo es eben oft unter der Haube schon lief, aber keiner so richtig davon wusste oder es niemand verstanden hat. Wie geht es los? Also ich sehe in ganz, ganz vielen Unternehmen eine Riesenlücke zwischen den Erwartungen oder den Potenzialen, was man jetzt machen könnte mit AI und auf der anderen Seite der Realität, Status quo.

Und um diese Lücke zu überbrücken, würde ich erstmal damit anfangen, Wissen aufzubauen. Die meisten legen halt los und kommen entweder aus der Tool-Richtung und sagen, ich habe jetzt hier was gesehen oder es gibt doch da jetzt was und was brauche ich dann davon und wie kann ich das einsetzen? Oder von der Use-Case-Richtung, dass sie sagen, okay, wir gucken uns jetzt überall an, was kann man machen und dann setzen wir jetzt Use-Case für Use-Case um. Das Problem ist, dass zu dem Zeitpunkt unter AI noch jeder was anderes versteht im Unternehmen und noch gar nicht klar ist, wie, also das oder andersrum, wenn man so anfängt, denkt man es halt nicht über das gesamte Unternehmen hinweg, sondern man denkt das immer wieder in einzelnen Use-Case, einzelne kleine Probleme zu lösen. Spannender ist aber, sich mal AI als gesamte Disziplin anzuschauen, zu gucken, was gibt es dort eigentlich für unterschiedliche Typen oder Konzepte von der AI? Welche Stärken oder Fähigkeiten bringen sie mit? Was kann ich damit machen? Welche technische Komplexität liegt auch dahinter? Und dann zu schauen, wie kann ich jetzt diese Fähigkeiten eigentlich auf mein Unternehmen anwenden und so wie wir heute, und das ist kein einfacher Prozess, weil es erfordert auch ein Umdenken, aber wie kann ich, wie wir heute unser Unternehmen betreiben und führen, wie wir heute unseren Service zu unseren Produkten, zu unseren Kunden bringen, wie heute unsere Teams im Alltag arbeiten, wie heute unsere Prozesse ablaufen, wenn ich das jetzt nochmal aus AI-Richtung denke, was wäre dann eigentlich möglich? Und das, denke ich, ist dieses AI-first-Mindset, was man sich aneignen kann, zu sagen, alles, was wir hier tun, wir denken AI immer mit.

Das heißt nicht, dass wir überall AI reinhauen, sondern wir denken es immer mit und nutzen alles, was möglich ist, weil uns das halt massive Vorteile gibt, Effizienz, Skalierungsmöglichkeiten, deutlich schnellere Innovationszyklen und, und, und. Und dann mit diesem Grundwissen kann man dann mal schauen, dann haben alle AI verstanden, insbesondere in der Führungsebene ist das enorm wichtig, dass nicht jeder über was anderes spricht und dann schauen von diesen Wertpotentialen, die die Technologie bietet, wie zahlt das eigentlich auf unsere strategischen Ziele als Unternehmen ein und daraus mal ein Dokument erstellen, wo man, ich nenne das eine Ambition, ich nenne es bewusst nicht Strategie, Strategie ist immer so groß und dann hat man da Riesen-Dokumente und dauert ewig und wird am Ende doch nicht umgesetzt und weiß auch keiner, was Strategie jetzt eigentlich heißen soll, sondern eine Ambition, einen Nordstern, das ist, was wir unter AI verstehen, das sind die Vorteile, die wir darin für uns erkennen, so zahlt das auf unsere Ziele ein, diese KPIs wollen wir damit treiben und so machen wir jetzt weiter. Das sind mal so fünf Punkte, die man dann mal festhalten und unterschreiben und auch an jeden Mitarbeiter geben kann, damit das auch klar kommuniziert wird, wie es weitergeht und die Teams auch involviert werden können. Damit würde ich erstmal den Nordstern setzen und der ist flexibel genug, um auf die AI-Welt, die sich ja ein bisschen schneller dreht als alles andere, dann auch flexibler reagieren zu können.

Ja, die ist dezent schneller, das stimmt, aber ich finde den Ansatz spannend, weil du sagst, ich lasse mich nicht von diesen 350.000 AI-Tools überfluten und weiß dann gar nicht mehr, wo oben und unten ist, sondern ich gucke mir halt wirklich gezielt die Wertschöpfungskette an und ich gucke mir von A bis Z alles an im Unternehmen, erfordert natürlich auch gerade in gewachsenen Strukturen einen gewissen Aufwand, weil die ganzen Abläufe da teilweise ja noch gar nicht dokumentiert sind, sondern die sind in den Köpfen der Mitarbeiter und dann muss man die da erstmal rausziehen, wobei AI auch helfen kann, aber du gehst halt wirklich Return on Investment orientiert ran und guckst ja an welchen Hebel kann ich bewegen und dann wäre der nächste Schritt, du baust dir wahrscheinlich so ein kleines Projektteam auf und fängst mit Pilotprojekten an oder was würdest du machen, nachdem diese KI-Ambition definiert ist? Genau, vielleicht nochmal da eingehakt, ich würde in der Ambition, da muss jetzt noch gar nicht jeder Anwendungsfall genau ausdefiniert sein und da muss auch gar nicht der ROI schon komplett klar sein, es muss einfach nur klar sein, wie wird diese Technologie in Zukunft, welchen Einfluss wird die in Zukunft auf unser Unternehmen oder die Wirtschaft haben und wie können wir das bestmöglich für uns nutzen oder was wollen wir davon für uns nutzen? Erstmal diesen Rahmen setzen und in diesen Rahmen dann weiter reinarbeiten, dann würde ich im nächsten. Also einmal einen Haken kurz, entschuldige. Also als konkretes Beispiel, ich habe heute was gelesen zum Zeitpunkt, wo wir es aufnehmen, Vodafone will mit KI den deutschen Kundensupport stärken. Die wollen, ich glaube, 1400 Mann abbauen, müssen das dann irgendwie auffangen, das sind glaube ich 13% der deutschen Belegschaften, muss glaube ich gehen und wollen gleichzeitig KI-Kundensupport ausrollen.

Das wäre was, was man dann in so eine Ambition reinschreiben würde, wo man sagt, wir haben aktuell Kundensupport über E-Mail, Chat, Telefon und so weiter. Wie kann in diesen Kanälen KI zum aktuellen Stand genutzt werden, wie würde uns das helfen? Würdest du so auf der Ebene das aufbauen oder würdest du tiefer einsteigen? Genau, man kann ja auch aus einer Problemrichtung kommen, sagen unsere Kunden, was sind eigentlich gerade Probleme, die uns am Wachstum hindern. Wenn Wachstum ein strategisches Ziel ist, zum Beispiel, dass der NPS zu niedrig ist oder der Customer Satisfaction Score ist dann die KPI. Und dann könnte man sagen, bei welchen Möglichkeiten bietet KI uns diesen Customer Satisfaction Score hochzuheben und darüber die Kundenbindung zu steigern und den Lifetime Value mit jedem Kunden zu steigern.

Und dann würde man schauen, okay, es gibt halt generative KI-Lösungen, die es uns möglich machen, Kundenanfragen zu verarbeiten und darauf schneller zu reagieren, indem man irgendwie eine Vorlage für den Agent schreibt, der dann schneller reagieren kann und nochmal drüber schaut oder FAQs direkt automatisiert. So detailliert muss man auch gar nicht reingeben, aber dass auch da wieder klar ist, welche Fähigkeiten bietet AI, nämlich Text- oder Audioanfragen oder Sprachanfragen, Telefonate zu verarbeiten und dann eine Antwort darauf zu generieren. Das ist die Fähigkeit und die kann zum Beispiel dort genutzt werden. Da muss auch gar nicht klar sein, wie und für welchen konkreten Prozess und was die technische Lösung, aber das ist ein Handlungsfeld.

Ein zweites Handlungsfeld könnte sein, dass man sagt, wir haben halt enorm hohe Kosten auf der Marketingseite für Agenturen und Co. Content, Marketing und sowas. Dann würde man das als ein Handlungsfeld nehmen. Oder ein drittes Handlungsfeld wäre zum Beispiel die Datenanalyse und dass wir bessere Prognosemodelle haben, wann Kunden potenziell kündigen, weil wir das aktuell falsch abschätzen und nicht rechtzeitig genug dem Kunden ein besseres Angebot machen, um sie zu halten.

Das war bei Telco auch ein Thema und dann hätte man dort nochmal ein Handlungsfeld und so kann man die Handlungsfelder schon mal definieren und dann später tiefer reinschauen. Vielen Dank für die Beispiele. Ich finde es ganz, ganz wichtig, dass wir in solchen Unterhaltungen das so konkret wie möglich machen, damit es halt für die Zuhörer auch greifbar wird und die sehen, da ist nicht so eine wahnsinnige Hürde, wenn man in dieses Feld einsteigt, sondern man definiert wirklich erstmal diese Handlungsfelder und guckt, in welcher Richtung kann KI unterstützen. Wenn wir das haben, wie hast du damals bei deiner Firma weitergemacht, wo du die 80% der Leute entlassen musstest? Bist du da nach dem ähnlichen Schema vorgegangen? Da sind wir dann, nee, da sind wir, also das war ja eine kleine Company, das waren dann noch 18 Leute, das war viel, viel dynamischer.

Jetzt die Unternehmen, mit denen ich arbeite, sind mindestens ein paar hundert Mitarbeiter und da, wie du gerade schon angesprochen hast, würde ich dann im nächsten Schritt ein Team zusammenstellen. Das müssen jetzt keine Vollzeitleute sein, das kann ein Projektteam sein aus unterschiedlichen Stakeholdern, aus verschiedenen Bereichen, die eine Expertise mit reinbringen, um dann im zweiten Schritt aus diesem Team heraus, gemeinsam mit einem klaren Verantwortlichen aus der Geschäftsführung, einem Steuerungsteam könnte man sagen, Standards zu entwickeln, wie jetzt eigentlich die nächsten Schritte gegangen werden sollen. Und da ist dann meistens jemand aus der IT, aus dem Engineering, wenn es jemand ins Data Science Team gibt, sind das super Leute, jemand aus dem HR Team für die ganzen Schulungs- und Change-Themen und jemand aus dem Commercial-Bereich, ja, so das ist normalerweise so das Set an Leuten, was da sehr konstruktiv zusammenarbeiten und vor allem diese Technologie aus verschiedenen Blickwinkeln auch nochmal bewerten und dort Input mit reinbringen kann. Das jeder Bereich irgendwie vertreten ist, weil es wird halt einen Einfluss auf jeden Bereich des Unternehmens haben und dann stehen mehrere Aufgaben an.

Einer ist so eine Risikoanalyse und ich bin ein Freund davon, diese Risikoanalyse mal einmal etwas umfänglicher zu machen, anstatt dann bei jedem Anwendungsfall immer wieder sich anzuschauen, okay, wie ist das jetzt mit dem Datenschutz und was gibt es für Haftungsrisiken und wie bleiben wir gegenüber dem europäischen AI-Act? AI-Act-konform und dann startet jedes Mal wieder dieser Prozess, kann man sich eben auch einmal anschauen, was, welche Regeln müssen wir befolgen im Umgang mit AI, um datenschutzkonform zu bleiben, Haftungsrisiken zu minimieren und AI-Act-konform zu bleiben, beziehungsweise welcher Anwendungsfall würde in welche Risikoklasse fallen, was müssen wir dafür tun? Ja, das ist dann auch einmal eine Aufstellung, die man erarbeiten kann und das hilft dann später, auch wenn man in die Use Cases reingeht, schneller zu entscheiden, okay, wie hoch ist hier eigentlich das Risiko, den umzusetzen und was ist der Impact auf unser Unternehmen und dann schneller zu bewerten, anstatt für jeden Anwendungsfall sich das dann immer wieder sich neu reindenken zu müssen. Und daraus purzelt dann meistens als ein konkreter Output eine Policy raus, eine interne Richtlinie, wie wollen wir hier verantwortungsvoll mit AI umgehen, welche Daten dürfen da rein, welche Daten dürfen da raus, wie gehen wir mit einem Bias von AI-Modellen um, wie stellen wir einen ethischen Umgang sicher und so weiter. Das sind so Richtlinien, auch das wieder ein Standard, der für alle Mitarbeiter ausgerollt wird. Wo auch sich der Alltag der Mitarbeiter ändert, wenn man anfängt an diesen KI-Projekten zu drehen, du bist an dem Punkt Richtlinie, dann ist ja der nächste Schritt, okay, wir evaluieren Tools, wir gucken, dass es konkret wird, dass wir was ändern.

Da kommen ja häufig so Bedenken auf oder spätestens da kommen Bedenken auf von manchen Leuten, die sagen, hör mal, ich möchte das Ganze vielleicht doch nicht, ich fühle mich nicht wohl damit, wollte mich nicht in Wirklichkeit einfach nur abschaffen, rationalisiere ich mich gerade selbst weg. Welche Rolle spielen solche Gedanken in dem Prozess? Ja, total wichtig und meiner Meinung nach ein Kommunikationsthema, deswegen finde ich es auch so wichtig, dass zum Beispiel diese dokumentierte Ambition, dass das nicht in irgendeiner, in irgendeinem Ordner landet, wo nur wenige Leute darauf Zugriff haben, sondern das muss jeder lesen können und das muss auch mal im nächsten Townhall-Meeting, muss das erklärt werden. Und sehr gut einfach begründet werden und hergeleitet sein und dann muss aber auch ein klarer Plan dahinter folgen, welche Auswirkungen hat das auf Mitarbeiter und wie geht man damit um als Unternehmen. Ich komme gleich nochmal darauf, was so Maßnahmen sind, die sich da bewährt haben.

Ist aber auch wichtig, in dem Kontext zu erklären, dass es eh keinen Weg darum herum gibt. Also es ist ja nun mal so, ich finde da auch die Romantik, dass das AI jetzt nur alle Mitarbeiter irgendwie ergänzt und so und noch keine Jobs wirklich ersetzt. Ja, klar, aber wenn in einem Team von fünf Leuten alle AI richtig einsetzen, dann braucht man wahrscheinlich für den gleichen Output nur noch zwei oder vielleicht drei. Und die meisten Unternehmen, mit denen ich arbeite, die wachsen und die haben auch genug zu tun, da gibt es eher zu wenig Leute und dann ist eben das Narrativ oder die Strategie in dem Fall auch zu sagen, wir wollen aus diesem bestehenden Team heraus durch den Einsatz von AI das nächste Wachstumslevel schaffen.

Wir wollen nicht über Leute wachsen, sondern wir wollen euch soweit zu befähigen, dass wir mit euch eben deutlich schneller besser wachsen können, effizienter und profitabel wachsen können, ohne mehr Leute einstellen zu müssen und dafür machen wir euch alle richtig fit, was den Umgang mit AI angeht und dafür haben wir einen Plan in der Tasche, wie wir das machen und da gehört erstmal Zugang zur Technologie dazu. Für mich ist der erste Use Case ein AI Assistant für alle Leute, ja, so ein Company, GPT, da gibt es ja auch verschiedenste Ausführungen dazu, aber mit Zugriff auf Unternehmensdaten und einem anständigen Interface und Feature Set, dass man damit auch ein bisschen was machen kann und nicht nur einen Suchschlitz hat, mit dem irgendwie GPT 3 angesprochen werden kann. Das wird dann nix, dass es einfach einen Grundlagentraining gibt und wiederholende Formate, ja, da gibt sowas irgendwie Use Case der Woche oder Prompt des Tages oder regelmäßige Hackathons mit diesem AI Assistant muss man ja nicht programmieren können, sondern wo man einfach Business Probleme definiert und sich als Team zusammensetzt und schaut, wie kann ich jetzt diese Technologie, diese Möglichkeiten nutzen, um dieses Problem zu knacken und wie können wir da mal kreativ rangehen und dann zu sehen, ja, was haben unterschiedliche Teams, unterschiedliche Leute für Ideen, wie arbeiten sie damit und dann Formate entwickeln, voneinander lernen zu können und dem Ganzen hohe Sichtbarkeit und Management Attention zu geben, ja, weil dann merken die Leute auch, okay, das ist der, der, der, unserem CEO hier ist dem eines der wichtigsten Themen für die Person, wenn es dann um Vertrauen und gute Fehlerkultur und sowas geht. Ja, dann kommt da auch eine gewisse, gewisses Momentum auf, dass Menschen es eben immer öfter nutzen, man hat dann immer mehr Success, kleine Success Stories, man hat immer mehr Anwendungsfälle und konkrete Beispiele, was kann ich wie, wofür nutzen und das bringt es dann mit der Zeit in die Breite.

Es ist aber am Anfang ein totales Power-User-Tool, ja, und das braucht einfach Zeit, um diese Arbeitsgewohnheiten zu verändern und das in den Arbeitsalltag zu integrieren und deswegen ist das ein fortlaufendes Thema, auch so ein, zum Beispiel ein wöchentlicher oder monatlicher AI-Newsletter ist super, den man intern macht, ja, wo man auch einfach ein paar Cases zeigt, wenn man selbst AI-Tools auch weiterentwickelt oder sich selbst ein Toolstack aufbaut, schaut, was gibt es hier für neue Funktionen. Wie können die genutzt werden oder welche neuen Lösungen wurden eingeführt, ähnliche Themen, die dort kommuniziert werden können und so findet AI eben Schritt für Schritt einen Platz im Unternehmen und wird halt mitgedacht immer, ja, und dann entsteht auch dieses AI-First-Mindset mit der Zeit. Ja, und ich glaube, es wird immer gesagt, ja, müssen jetzt hier die Leute mitnehmen, ja, und ich glaube halt, dass keiner nur mitgenommen werden oder abgeholt werden will, so ich hole den kleinen Jan aus dem, wie heißt das da bei Ihnen? Aus dem Spieleparadies. Ja, ich hole den Jan aus dem Smallland.

Genau, aus dem Smallland, sondern wollen involviert, viele Leute wollen involviert werden, ja, wollen mitmachen und verstehen, wie wirkt sich das auf mich, auf meinen Bereich aus und wie kann ich das aktiv auch treiben und mitgestalten und diese Plattform, die muss geschaffen werden, dann wird es auch was. Und dann irgendwann, so jetzt mache ich auch gleich nochmal eine Pause, aber dann irgendwann entsteht der Effekt und das habe ich jetzt in vielen von diesen Prozessen erlebt, dass die Leute dann fragen, hey, jetzt habe ich hier diesen Assistant und ich gebe dort jeden Tag, ja, diese Aufgabe immer wieder das gleiche ein, kann das nicht automatisch passieren, wenn diese E-Mail kommt oder ich diese, eine neue Zeile in einem Excel hinzufüge oder hier ein Dokument ablege oder whatever it is und dann sprechen wir nämlich über Geschäftsprozesse und wie diese automatisiert werden können und nicht, ich habe hier meinen Alltagshelferlein, so und dann wird es natürlich spannend, weil da ist nochmal ein deutlich größerer Hebel dahinter. Ja, da ist dann richtig Musik drin. Wir haben das gerade für ein paar Kunden, wo Geschäftsprozesse automatisiert werden, wo nicht dieser Euphemismus Human Capital freisetzen das Thema ist, sondern tatsächlich, wie du sagst, wir wollen das Team, was wir haben stärken und wachsen, weil sie einfach nicht durch Menschen wachsen können.

Es gibt einfach teilweise in manchen Branchen gerade keine Bewerber oder die Bewerber, die reinkommen, sind nicht gut genug oder passen nicht, bringen nicht das richtige Skillset mit, um da tatsächlich einen Mehrwert zu liefern in den Firmen, also da bin ich vollkommen bei dir und bei deinen Kunden, dass es eher darum geht zu wachsen mit dem, was ich habe, jetzt aktuell zum Stand KI. Klar wird es irgendwann soweit sein, bin ich fest davon überzeugt, das dauert vielleicht noch 24, 36, keine Ahnung, Monate, vielleicht 5 Jahre, dass KI dann irgendwann an dem Punkt ist, wo sie die menschlichen Tätigkeiten vielleicht zu 90% ersetzen kann und wo es so einfach wird, das zu implementieren. Das ist halt, dass es irgendwo so einen Kipppunkt gibt, wo wir tatsächlich sagen, ja, bei aller Rechtfertigung für wir wollen Menschen angestellt lassen, man kann es irgendwo nicht mehr begründen, weil halt der Kosten-Nutzen-Faktor nicht mehr da ist und die Konkurrenz es auch macht. Ich glaube, das ist so, wenn einer anfängt das zu machen, zieht sich das in den Märkten ziemlich schnell durch.

Wie stehst du dazu, um für den Rest des Interviews so ein bisschen in die Glaskugel zu gucken? Gemeine Frage. Ich könnte jetzt die diplomatische Antwort geben und sagen, ja, aber durch AI werden auch Jobs entstehen, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen können und bla bla bla, ja. Das stimmt ja auch, aber zu welchem Grad? Genau. Und ich bin auch optimistisch, dass AI uns auf lange Sicht enormen Wohlstand in die Welt bringt, wie mit jeder großen Technologiewelle, die es in der Vergangenheit gab.

Früher konnte sich auch keiner vorstellen, also dann sind 20 Leute losgelaufen und haben mit einer Schaufel ein Loch gegraben und konnten sich auch nicht vorstellen, dass ein Bagger kommt und das Ganze einmal macht und der Job auch erledigt ist, was sie dann mal machen werden. Und ich denke, das wird auch passieren. Ich glaube aber, dass es zwischendrin eine Lücke geben wird, wie du gerade schon sagst, wo die Modelle noch so viel leistungsfähiger werden, insbesondere was so kognitive Fähigkeiten angeht, dass sie immer mehr menschliche Aufgaben übernehmen können und dass dadurch eine Lücke im Arbeitsmarkt entsteht, die auch den Fachkräftemangel und den demografischen Wandel, also auch diese Effekte werden das, glaube ich, nicht ausgleichen und das ist Glaskugelgucken. Ich habe keine Zahlen oder Ähnliches dafür, aber davon gehe ich aus und das ist einfach ein, das werden in Deutschland noch so Betriebsräte und so ähnliche Mechanismen, Sozialsystem und so werden das noch weiter verzögern, aber ich glaube fast, dass es da keinen Weg drumherum gibt, ehrlich gesagt.

Und das ist einfach ein gesellschaftliches, politisches Thema, was angegangen werden muss, um zu schauen, wie geht man tatsächlich damit um. Und ja, gleichzeitig hoffe ich aber auch, dass wir es irgendwie schaffen, Menschen wieder, dass wir uns so einsetzen können, in unterschiedlichen Bereichen, dass dadurch neue Wertschöpfung entsteht und gleichzeitig doch sehr viel an AI auslagern und wir einen anderen Sinn in der Arbeit für uns sehen. Das ist meine Hoffnung auf der anderen Seite, weil ich werde auch davon betroffen sein. Auf jeden Fall.

Ich sage in den Projektgesprächen, sage ich immer, eigentlich schaffe ich mich selber ab, indem ich immer mehr AI ausrolle, aber auf der anderen Seite glaube ich auch, dass wir zu einem Punkt kommen werden, wo wir Menschen uns wieder auf soziale Komponenten konzentrieren können, wo wir aktuell einfach keine Zeit für haben, weil wir arbeiten müssen. Das mal so aus meiner Glaskugelperspektive. Ich glaube, dass es einen Change in der Gesellschaft geben wird, dass das viel mehr das physikalische Miteinander wieder spannender wird und wieder wichtiger wird, weil wir mehr Zeit haben werden. Und bis dahin ist halt unsere Aufgabe als Unternehmer und Führungskräfte, bei dieser Welle vorne mit dabei zu sein.

Und ja, auch zu einem gewissen Maße, finde ich, ist es schon fast eine Verantwortung zu sagen, wir nehmen die, jetzt bin ich wieder bei dieser Phrase, wir nehmen unsere Angestellten mit in diesen Weg und geben denen die Infos an die Hand, dass die auch merken, hey, da kommt wirklich was auf uns zu. Und dann macht es ja auch wieder Sinn zu sagen, wir entwickeln ein AI First Mindset, denn was ich im betrieblichen Alltag vernünftig nutzen kann und was mir da hilft, hilft mir auch in meinem privaten Alltag. Letztens, vor ein paar Wochen, ist meine Tochter vier geworden und eigentlich war der Plan, wir feiern draußen im Garten und sie durfte ein paar Kinder einladen aus dem Kindergarten und dann brauchst du ja aber auch einen Plan B, was ist, wenn es regnet? Und dann hat ChatGPT uns ein paar Spiele ausgespuckt, die wir dann mit den Kids gespielt haben, weil es hat natürlich junge Hunde gerechnet an dem Tag und dann draußen spielen war gar nichts zu denken. Aber so kann KI halt auch im Privatleben einen echten Mehrwert liefern, weil die Kids echt Spaß gehabt haben mit den Sachen, die ChatGPT sich ausgedacht hat.

Ja, absolut. Ich glaube, ich bin privat gar nicht so viel, ich arbeite nur. Kinderhilfen. Ich versuche tatsächlich privat dann echt die Kiste und das Handy und so weiter auszulassen.

Ich glaube, der Großteil meiner Anwendungswelle bezieht sich wirklich auf den beruflichen Alltag, aber ich nutze es sehr oft, um nochmal so Gedanken, Ideen und so zu challengen und nochmal Perspektiven zu bekommen. Und dafür hilft es mir. Ich vermute, dass der AI Assistant, wie auch immer dieses Interface dann aussehen wird. Ich bin jetzt gespannt, was Apple, womit Apple um die Ecke kommt, wenn das ausgerollt wird.

Ich glaube, dass dieser Assistant, den wir auf einem Device haben, schon das zentrale Interface für uns werden wird und dass wir darüber Dinge suchen, unsere Reisen buchen, kommunizieren, unser Wissen verwalten und anzapfen können und ähnliches und eigentlich nur über dieses AI Assistant Interface kommunizieren. Das ist so ein bisschen meine These. Was glaubst du dazu? Ja, ich glaube auch, dass sich diese ganzen Geräte wie der Rabbit R1 oder dieser HoloPin oder was das war, das war so eine Hypewelle, dass es diese kleinen Gadgets gab, wo dann KI drauf lief und ich glaube, bei dem R1 war das ja sogar ein Fake. Das waren ja irgendwie Python-Algorithmen im Hintergrund und gar nicht so richtig KI, sondern nur Skripte, die vorgefertigte Wenn-Dann-Logik hatten und die dann entsprechend an die Open-API-Schnittstelle gegangen ist.

Ich glaube schon, dass das, was wir bisher nutzen, iPhone, Android, Tablet, Smartwatches, dass das die Devices werden, über die wir mit einer KI kommunizieren. Ich glaube auch, dass Apple da richtig einen raushauen wird. Die sind ja meistens, wenn sie in einen Markt gehen, sind sie oft die Letzten, haben aber das beste Produkt mit Abstand, weil die halt aus den Fehlern der anderen bis dahin gelernt haben. Was ich aber auch glaube, ist, dass es wichtig wird, und da fand ich deinen Input interessant, sich davon wieder zu distanzieren und bewusst nochmal zu hinterfragen, was mache ich eigentlich, weil je mehr KI wir im Alltag benutzen, desto mehr, ich will nicht sagen verdummt man, aber man verlernt ja zu denken zu einem gewissen Maße, weil ich kann halt alles in die KI reinballern und ich kriege zu 90% eine vernünftige, brauchbare Antwort.

Und ich glaube, dass es in Zukunft ganz, ganz wichtig wird, insbesondere als Führungskraft zu wissen oder dieses Bauchgefühl nicht zu verlieren, was macht Sinn, was macht keinen Sinn. Und da finde ich das interessant, dass du sagst, im Privatleben, Technik, erstmal wieder ein bisschen zurück, nochmal wieder tief durchatmen und sagen, macht das noch Sinn, was ich hier gerade mache. Ja, und auch so ein bisschen schnelles Denken, langsames Denken, vorher sich auch nochmal selbst fragen, wie würde ich jetzt hier eigentlich vorgehen und warum würde ich so handeln und dann eher nochmal AI als eine Art, also es gibt ja unterschiedliche Herangehensweise, wahrscheinlich schwer jetzt zu verallgemeinern, aber wenn es bei mir um die Lösung, strukturelle Lösung von einem Problem geht, weil es jetzt kein, lapidares Alltagsproblem ist, sondern zum Beispiel, wie ich mein Business für die Zukunft ausrichten möchte, dann meine ich mir schon selbst erstmal Gedanken und überlege mir, was die Kausalitäten sind und so weiter und dann hole ich mir aber gerne auch nochmal da von einem LLM irgendwie ein Feedback oder nochmal Input oder lass das nochmal aus verschiedenen Blickwinkeln beleuchten. Aber ich versuche, gerade bei so größeren Entscheidungen und so nicht den anderen Weg zu gehen und zu sagen, ich lasse mir schnell irgendwas raushauen und weil es sehr einfach ist, damit dann weiterzumachen, dann laufe ich damit los.

Daumen drücken und Luft anhalten und das kann schon. Genau. Ich mache das dann gerne. Ich schreibe mir so ein paar Notizen zusammen in einem Word-Dokument oder sowas und gebe das in Chat-GPT und sage, was kann dabei schief gehen.

Was sind zehn Gründe, warum das eine scheiß Idee ist, auch gut deutsch gesagt. Ja, genau. Guter Tipp. Auch ein Underrated-Use-Case.

Sehr, sehr spannend. Vielleicht als abschließende Frage, damit die Episode nicht zu lang wird. Wie schaffst du selber in diesem schnelllebigen Bereich auf dem Laufenden zu bleiben, weil du bist ja auch Unternehmer, du hast ja auch genug um die Ohren. Wo holst du deine Infos her und wie schaffst du das, dass du zumindest einigermaßen immer am Puls der Zeit bleibst? Also, das Gute ist ja, wenn man den ganzen Tag damit arbeitet, dann kommt vieles schon so ganz natürlich, weil ich natürlich immer wieder Feedback bekomme in den Projekten von Partnern und ähnlichen.

Also, es ist immer so ein gewisses Grundrauschen an, hast du dies oder jenes schon gehört oder es wird einmal was zugeschickt und so. Ansonsten gibt es ja sehr, sehr viele Newsletter. Da habe ich irgendwie so einen. Ich hatte mal 20, jetzt habe ich noch einen.

Einmal die Woche kommt dann eine sehr gut aufgestellte Übersicht, was ist passiert und dann ist das so unterteilt. Was ist irgendwie auch in Regulatorik passiert auf der Technologieebene, Big Tech und so. Und da haben wir eigentlich einen ganz guten Überblick, dass einem nichts durchrutscht. Ich halte mich da eigentlich total fern von diesem Hype und auf alles raufzuspringen, was jetzt immer neu kommt.

Das Letzte, was ich dann mir wirklich mal tiefer angeschaut habe, war Cloud Sonnet 3 und das hat mich seit langem auch mal wirklich wieder beeindruckt. Abseits von den ganzen Produkt-Demos. Ich freue mich auch, wenn wirklich der Voice Assistant von ChatGPT dann gelauncht wird. Ich denke, das ist auch nochmal ein guter Schritt nach vorne.

Aber genau Cloud fand ich dann mal wieder sehr, sehr stark. Ansonsten schaue ich mir sehr selten neue Tools und so an. Ich habe einen Toolstack und den versuche ich wirklich zu hebeln und in Prozesse reinzubringen und nicht immer wieder das Shiny-Object-Syndrom durchkommen zu lassen und die ganze Zeit das Gefühl zu haben, ich würde irgendwas verpassen. Das geht ganz gut, ehrlich gesagt.

Hast du den Namen von dem Newsletter zufällig im Kopf oder kannst du mir den hinterher schicken, dass wir den weitergeben können an die Zuhörer? Ja, total gerne. Das ist glaube ich total unspektakulär. Genau, schicke ich dir nachher zu. Perfekt.

Ich brauche das auch. Ich habe glaube ich zwei oder drei Newsletter, die ich abonniert habe, von denen ich meistens nur Samstags oder Sonntags dann mal überfliege, was war denn so, weil ich es unter der Woche nicht schaffe. Aber dieses ganze auf YouTube, meine Güte, da hast du ja, jede Woche ist the best week and biggest week ever in AI. Also das kann man ja komplett vergessen.

Darum vielen Dank für den Newsletter-Tipp und auch vielen Dank, dass du in dieses AI-first-Mindset so tief eingestiegen bist mit uns heute. Ich glaube, das war extrem hilfreich für Leute, die neu in das Thema reinkommen. Hast du noch ein, zwei abschließende Gedanken für die Zuhörer, wie man dieses AI-first-Mindset in der Praxis leben kann, vielleicht so zusammenfassend gesprochen? Ich glaube, ich habe dazu schon die meisten Dinge gesagt. Was noch wichtig ist, ist anfangen.

Alle fragen sich gerade, wie sollen sie es machen und gleichzeitig wird es nie den Blueprint geben. Der wird nicht kommen. Es wird nicht die Blaupause da sein, die dir sagt, wie schaffst du es jetzt, AI in die DNA deines Unternehmens zu bringen. DNA deines Unternehmens zu integrieren und darüber Wertschöpfung zu erzeugen, sondern das muss jedes Unternehmen für sich individuell beantworten.

Jedes Unternehmen, wenn man nochmal anders funktioniert und an einem anderen Punkt steht und deswegen vorne anfangen, dieses Thema zu verstehen, ein einheitliches Verständnis zu entwickeln und dann Schritt für Schritt sukzessive in die Umsetzung zu kommen und das eigene Team zu involvieren und darüber Schubkraft zu entwickeln. Das kann jedes Unternehmen heute schon tun. Es war nie einfacher als zuvor und was ich immer am Ende jedes Vortrags sage, ist, dass das, was wir heute sehen, die schlechteste AI ist, die es jemals wieder geben wird und heute ist schon echt viel möglich. In einem Jahr werden wir, können wir das ja nochmal machen, werden wir über etwas ganz anderes sprechen und wer heute das versteht und die heutigen Möglichkeiten anfängt zu nutzen, der wird in Zukunft, wenn noch viel mehr gehen wird, sehr viel schneller darauf reagieren können und hat die Organisation bereit dafür, das auch mitzumachen.

Wer in einem Jahr sich das Thema mal anschaut, ich will nicht so ein Prophet sein, der sagt, dass dann alle untergehen. Es ist ja auch eine gewisse Substanz in jedem Unternehmen vorhanden, aber es wird halt einfach immer schwieriger werden. Von dem her möchte ich einfach nur ermutigen, es ist ein tolles Thema, die einflussreichste Technologie unserer Zeit und genau. Einfach schönes Schlusswort.

Ja, das war super. Ich kann mich dem nur anschließen. Selbst wenn man vielleicht ein bisschen Bedenken hat oder wenn man noch nicht weiß, wo genau man anfangen sollte, jeder Anfang ist besser als das Thema rechts liegen zu lassen und zu sagen, man beschäftigt sich da in zwei Monaten mit oder sowas. Eine ruhigere Zeit kommt als Unternehmer sowieso nie.

Man hat immer viel zu tun und immer brennt irgendwo irgendwas, was eigentlich wichtiger wäre. Darum ist es, glaube ich, eine gute Erinnerung zu sagen, nehmt euch die Zeit dafür, einfach mal eine Stunde oder zwei über dieses Thema nachzudenken mit der Struktur, die Felix uns heute erzählt hat in diesem wunderbaren Interview. Ich fand das wirklich klasse, dass du so einen Ablaufplan quasi gegeben hast, den fasse ich in den Shownotes natürlich zusammen für jeden, der es sehen möchte. Und von daher, Felix, vielen Dank für deine Zeit.

Gib uns bitte noch deine Social-Media-Handles und deine Webseite, wenn du magst, dass die Leute wissen, wie sie sich mit dir in Kontakt setzen können. Ja, sehr gerne. Einfach auf LinkedIn Felix Schlenter anschreiben, wer noch Fragen hat. Und ich teile da auch jeden Tag genau zu diesen Themen meine Erfahrung, wie man AI erfolgreich ins Unternehmen bringt.

Vielen Dank. Danke dir. Ich freue mich natürlich sehr über Bewertungen. Das hilft dem Podcast ungemein.

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Bis zur nächsten Episode. Vielen Dank.

Key Takeaways

• AI-First heißt nicht AI-Only: KI immer mitdenken, aber gezielt einsetzen
• Vom Use-Case zum Wertpotenzial: Erst verstehen, dann implementieren
• Risikoanalyse einmal machen: Spart Zeit bei jedem folgenden KI-Projekt
• Company GPT für alle: Der erste Use-Case sollte ein interner AI-Assistent sein
• Sichtbarkeit und Management Attention: Ohne Führungsengagement keine KI-Adoption

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