Notion nachgebaut, Legal Agent, Aroma-Prediction: Dr. Sara Marquart von Planet A Foods zeigt ihre KI-Suite

Willkommen zu TalkMade. Wir sprechen hier mit Leuten, die in den letzten Monaten etwas mit AI gebaut haben, um zu lernen, was heute schon alles möglich ist. Wir sind auf der Suche nach den wirklichen AI UseCases. Und heute haben wir jemanden, die auch schon in München war, Sarah, vielen Dank, tolle Auftritt. Ich bin gespannt, was du uns jetzt heute in ein bisschen längerer Ausführung demonstrierst. Vielleicht magst du dich erst mal kurz vorstellen und uns dann erklären, was du alles mit KI die letzten Monate gebaut hast. Danke, dass ich heute wieder sogar stand auf. Vielleicht mache ich erst mal an, wer ich bin. Ich bin Sarah 38, habe einen Unternehmen gegründet mit meinem Bruder zusammen. Das Unternehmen heißt Planet A-Foot. Also da ist nur Planet B. Wir fokussieren uns auf. Zutaten für die Lebensmittelindustrie, die vom Klimawandel betroffen sind. Vor allem vor allem Kakao, Schokolade, also alles, was im globalen Süden wext, wo es zu heiß zu trocken wird und wo es einfach nicht mehr genug Großstoff gibt. Und wir liefern das ganze B2B an die Süßware-Industrie, vor allem Kekshersteller, Regelhersteller, all das. Und das ist unser Geschäft. Wir sind es in 12 Ländern mit unseren Produkten oder besser gesagt unsere Kunden mit unseren Produkten in 12 Ländern, mehr als 150 SKUs. Also Produkten und machen wir das ganze seit fünf Jahren. Ich bin CTO, verantwortlich für Produktforschung, Entwicklung, Einkauf und Quality. Und hat mich seit einem guten halben dreifel Jahr auf AI eingeschossen und bin so da zutief reingegangen, wie ich halt reingehen kann als Leihe. Als Leihe, aber CTO bedeutet ja, wo kann es schon ein bisschen entwickeln? Ja, das Ding ist CTO in einem Software-Unternehmen, wer immer die Person, die Ahnung von Engineering hat, also Software-Engineering, ich habe gar keine Ahnung von Software-Engineering. Ich glaube, das Equivalent, wer in einem Futex start-up weiß ich nicht eben, ja auch CTO, aber man ist eine Technology, Futechnologie. Also, oder Chemie. Also ich habe kaum Ahnung vom Programmier, ich habe in den Frühen 2000ern, also die ersten HTML-Hompetes waren, weil meine eigenen Hompetes so gebaut, kann ein bisschen basic. So was man halt früher so gemacht hat, aber sonst kann ich gar nichts programmieren. Und dann hast du angefangen, wild rumzuschauen, was man alles für Prozesse einführen kann oder dann nehmen wir uns mal in die Reise mit, der letzten zwölf Monate. Ja, ich bin da irgendwie so ein bisschen reingefallen. Ja, ich fand natürlich irgendwie erstmal JetGPT am Anfang mega spannende, so diese Moment, wenn man das erst mal mit einem Chatport redet, Crazy, fand dann irgendwann zwischenzeitlich mit dem ganzen Thema Penta-Gorn. Blah, blah, blah, blah, blah, blah, mich dann klothzugewand und habe dann einfach mal eines Tagesdruck gefragt, ob dem mir so ein Chief of Staff bauen kann. Ja, der so Persistent, mein eigener Bottes, mir ihm ist zusammen fest, mir Tudus schreibt und der hat mich, also der, blotht, habe mich dann ein Stück versteckt durchgeführt, also wie man das hosted, auf Railway, GitHub, die Stasienes. Und so kam mein erstes Tool, das war so eine släcke Integration, saß auf meinem Gmail, cheat Drive, Google Calendar und hat mir dann jeden Montag und jeden Tag am Ende des Tages. So ein bisschen eine Summary geschickt und Tudus für den nächsten Tag und das war so mein allerer erstes Tool. Und von da aus bin ich dann losgestartet, sage ich mal und habe so eine ganze Company Suite für uns für Planet A-Foods gebaut. Von R&D über einen Replica zu Notion bis hin zu einem Logistics Tool, Rohstoff Trading Tool, alles mögliche. Und alles im Zusammenarbeit mit Claude, indem du Claude gefragt hast, wie man das macht oder wie muss man sich das vorstellen? Ja, Anfangs mehr, später weniger. Ich mein, ich habe natürlich schon eine Domaine Expertise, wie funktioniert zum Beispiel R&D? Man muss die richtigen Fragen, schrecklich Proms stellen. Aber ja, alles im Zusammenarbeit mit Claude, noch Parallele, ein bisschen Körser, also immer so auch zwei, zwei Gleise, ich da gefahren und habe das mir für Stück zu erarbeitet. Dann zeig uns doch mal, was du gebaut hast und vor allem Videos gebaut hast. Soll ich dir die Infrastruktur zeigen oder erst mal das Tool an sich? Erst mal das Tool an sich, dass wir uns das vorstellen können und dann gehen machen wir die Motorhaube auf. Sehr sehr gerne. Also, hier ist unser Workspace, dann haben wir die einzelnen Tools, also alles was sozusagen in Term gebaut wurde. Sieht man hier oben, dann gibt es natürlich noch unsere exzellen Verknüpfung in Personio, Spenders und so weiter, was man halt so hat. Die haben alle ganz coolen Armen, hier oben ist das R&D Tool. So passiert halt viel so, von wegen analysieren von Proben, Sensorigen, Aroma Prediction, also wie schmeckt was theoretisch auf Basis von analytischen Daten, da vielleicht kurz für den Kontext, wenn man so ein Analyse gerät hat. Das ist immer noch ein PC. Und am Ende des Tages gibt der der 1.01.0, das ist ja nicht wirklich wie ein Gelebenswert, es schmeckt unruhigt, weil ein Mensch, eine menschliche Nase funktioniert ja ganz ganz anders und spricht im Alltag für alle Firmen da draußen. Es ist eigentlich immer so das Problem, wie übersetzt du Maschinelle Daten in Humans im Sohle Daten, also wie kann man diesen Zahlenwert interpretieren als Aroma für den Menschen. Und dieses Tool hier mit Hilfe, mit Hilfe auch eine LLM Integration kann dann auch Aroma Prediction, also vorher sagen, wie ein Lebensmittel schmeckt auf Basis diese 1.0, indem wir das Modell eben trainiert haben, mit Sensorsorik der Daten und so weiter und so fort. Und in dem Tool alleine steckt schon wahnsinnig viel drin. Ich kann gerne mal kurz rein klicken. Da haben wir eben das ganze Aroma Modul hier links von Sample feed in, also die Probeladen, das Aroma hervorsagen, die Sensorsorik Daten. Dann haben wir auch ein Modul, wo Kolleginnen und Kollegen Proben anfordern können, also so ein Labor, so ein Lymphs nennt man das, also so eine ganze Verwaltungs-Suite, dann ist jetzt mal Produktentwicklung, wo Rezepte abgespeichert werden, Lieferanten, Romaterialien auch kosten. Und dann noch eigentlich so ein ganzes Labor schonal. Das kennt man vielleicht so software, Service, Benchling, ich weiß nicht, wie tief die Zuhörenden da drin sind. Da geht's halt sehr viel darum, eine Labor-Einträge von den Scientists, dass die zeitliche und mit Datum getrückt werden, wann wurden, welche Erfindungen so gemacht und um Daten-Sicherheit, dass die Daten auch gut gespeichert sind, das versteckt sich hier mit einem kleinen Chat-Bot auch drin. Da ist dann sozusagen die Anbindung nach außen zu klot hin, mit dem API und dann noch so private To-Doos Notes und eine Admin-Consol, wo ich eben Zugangsteuerung machen kann und gucken kann, ob man Deck-Up auch auf Cheat Drive landet, dass die Daten sicher sind. Ja, und wie man sieht, gibt's jetzt hier fast schon 1.300 Entries, Sample, 108-Romaterialien, 350 identifizierte Verbindungen, 15 predicted flavors und das ist so das Tool schlechthin für unsere Scientists hier. Okay, und wie war das früher? Wann war das früher Excel-Tabell oder wie habt ihr das früher gemacht? Das war ein Readout, das ist ein CSV, also eine Excel-Tabelle am Ende des Tages, die muss dann von jedem 1 ausgewertet werden und dann irgendwie korreliert werden mit, zum Beispiel Sensorig-Daten, mit Produktdaten. Und das ist das alles hier in der Software hinterlegt, alles mit einer ID, die Persistentes verbunden, das heißt, du kannst das komplett tracken von der Schokolade bis hin zum Rohstoff. Von der Sensorig bis hin zu der einzelnen Aroma-Stoff sozusagen. Und ich glaube, ja, das ist das, was das Tool eigentlich aussteichen, dass du zum ersten Mal so ein bisschen 'n Single Source of Truth hast, wo du alles findest. Und früher war das sehr antiquiert, alles isoliert, alles offline, alles händisch und alles, eigentlich war es auch super der Pain und super anfällig verfehler. Willst du sagen, das ist fast das Company Brain oder das Interface auf dem die Company arbeitet? Ja, also da arbeitet vor allem das ganze Forschungsteam, ein bisschen über uns zu 20 Leute. Auf das Ding habe ich sogar ein Patente angemeldet, das ist auch crazy. Du kannst damit mit Klote drin bis sagen, hey, ist da was, was neu ist, was innovativ ist, kann man dann Patente anwählen, hat das Patent vorformulierende Lasten an unseren Patentanwalt geschickt, der das dann noch ausgearbeitet hat und dann angemeldet. Also, das ist schon so unser Work-Tool, unsere IP-Schmied, also Intellectual Property-Schmiede, da ist sozusagen wo der Wert der Firma generiert wird für morgen. Und wie war die Reaktion von den 20 Leuten, die damit arbeiten dürfen? Ja, erstmal verhalten, so erstmal heiden Neustool, schon wieder was Neues, hey, muss ich mich umstellen. das ist das erste, dass du so eine gewisse erst mal Frustration hast, dass man sich mit etwas neuen auseinander besetzen muss. Das zweite ist so, am Anfang war noch nicht das Zutrauen, sodass das auch wirklich funktioniert. Das war so das, alle, alle, alle Erste-Tool und ich glaube da waren viele Fragen, sagen, "Hei funktioniert das wirklich, ne, ist das nicht total buggy?" und nachdem die Kolleginnen da ein bisschen zuvertrauen aufgebaut haben, wird es voll gut angenommen und läuft doch richtig gut bei den Kolleginnen an. Gibt es denn irgendwas, was nicht funktioniert hat oder was irgendwie buggy war oder wo du die eine oder andere Schlafnose Nacht hattest? Ständig eigentlich, gerade am Anfang, ich hatte dann auf Slack so einem Beta-Channel, wo die Leute ihre Bugs reinschreiben konnten, Screenshots schicken und so haben wir nach und nach dann die ganzen Bugs ausgebügelt. Was hast du denn noch gemacht? Ich weiß doch, dass da noch mehr ist. Ja, ja, ja. Wir haben unter anderem auch so Notion-Klonen nachgebaut, das versteckt sich hier unter dem Namen Puff-Node. Das ist so ein Art abgespektes Notion, kann einerseits ein bisschen weniger, kann andererseits aber auch viel viel mehr, weil natürlich die Frage ist einfach, wird es so Notion nachbauen? Wollen, dann gibt es doch schon 20 Euro pro See, wie das noch schön gesagt hast. Genau, also wir hatten ja letzte Woche einen Gas, der hat einfach alles ausgebaut, kein Habsport, kein Webflow, kein AirTable mehr. Jetzt kommst du mit kein Notion mehr, das ist doch alles, also vor allem Notion, ist doch nicht so teuer, kann man doch weiterlaufen lassen, baut man das, wann man das bauen möchte und bauen kann oder baut man das, weil das wirklich in großer USB für die Firma ist. Also was mich bei Notion immer so gestört hat, das soviel drinnen, aber soviel, was wir einfach nicht brauchen und andere Module fehlen einfach, da brauchst du irgendwie Asana für Projektplanung und dies, das jeines. Und was ich mir so gedacht habe, hey, lasst doch mal Notion-Bauen mit den ganzen Modulen, die wir wirklich brauchen und lasst vielleicht über China-Ausbau und Klasse, so das Traditionelle wie China, das heißt bei uns das Handbook hier, da hast so so, weiß ich nicht, was ist unsere Homeoffice-Policy oder so. Dann was ganz cool ist, wir haben hier so ein OKA-Modul, da kann ich leider nicht reinklicen, weil dann seht ihr natürlich, woran wir gerade sind. Das ist grafisch, ganz, ganz cool, weil du halt siehst, wo steht jeder hier in der Firma, was an was arbeiten, die einzelnen Kollegen, das gibt es in Notion zum Beispiel nicht. Sprintplanung, das ist so ein typisches Kannbahnboard, das gibt es auch, aber ich glaube, wo es jetzt richtig cool wird, zumindest für mich ist dieses Ticket-System hier. Was wir da gebaut haben, ist, dass alle Kolleginnen und Kollegen sozusagen ihr eigenes Ticket satt mitten können. Das geht hier hier oben und eigene Features bauen können. Das heißt, die schreiben da rein, ich mag XYZ, dann ist das verknüpft mit Claude, auch wieder mit dem API und dann verwandelt das Claude in den Prompt, der dann direkt bei Claude-Code landet und dann wird das sozusagen direkt gebaut. Von Leuten, die keine Ahnung haben von einem Terminal, von Claude-Code, von nichts. Und ich krieg dann am Ende des Tages in meine Mail-Inbox eine E-Mail von Pull-Request von den Kollegen, die weiß ich nicht. Zum Beispiel bauen wollten grafische Oberfläche oder einen Miro-Tool oder so. Und das ist halt das Gute, dass du die gesamte Firmärzte dazubringst, was zu bauen. Insgesamt wurden hier 52 Tickets schon satt mitten. Was auch dafür spricht, wie cool das funktioniert. Also vieles natürlich auch so Bugs, aber schon auch userability. Ein Schritt zurück, wie fängt man denn an, so einen Notion nachzubauen? Also schickt man dann so ein paar Screenshots hin und sagt, so, das will ich so und so und so oder wie macht man das? Wie macht man das? Screenshots tatsächlich nicht. Wenn man Claude fragt, wie man Notion nachbauen kann, dann hat Claude ziemlich einen guten Fahrplan. Also ich glaube, Claude hat schon auf dem Schirm, wie man das baut und den Daten kannst du einfach exportieren aus Notion. Es spricht Daten exportiert, Claude gefragt, wie man das bauen kann und dann Stück für Stück gebaut und dann nach und nach auch eigene Module dann reingebaut. Also was zum Beispiel, ganz cool ist, finde ich, diesen Chief of Staff Agent, den ich vorhin erwähnt habe, den ich für mich gebaut hatte. Hab ich jetzt für alle Kollegen hier freigeschalten. Das heißt, das Weekly Review. Das ist sozusagen der Chief of Staff. Da krieg ich jetzt praktisch für alle 7, 7 Tage, so eine Vorschau mit den Tutus, mit den Critical Items, mit den Origin Items, mit den Open Items, mit den Meetings, die ich habe diese Woche mit unbeantworteten E-Mails und das kann jeder Kollege für sich selbst aufsetzen, indem er einfach sein Gmail und Google Calendar konnektet und dann läuft das voll automatisch. Und das kann, glaube ich, sind nach meinem Kenntestand ein Notion nicht. Wie ist das mit E-Mails bei dir? Also ich habe das Gefühl, wenn ich den E-Mails schreibe, dann antwortest du mir, wie sieht das aus? Also nicht, wie sieht das aus, aber also jetzt mal angenommen, du kriegst 100 E-Mails am Tag, werden dann 80 von Cloth weg sortiert und 18 vielleicht von Cloth sofort beantwortet und 2 machst du persönlich oder wie kann man sich das vorstellen? Ja, also ich habe Cloth auf meiner Inbox sitzen, da werden ziemlich viele E-Mails Auto Archive, Grazio Newsletter oder wo einfach nur ich im CC drin sitze für FRII. Wenn wirklich ich getakt würde mit @Serra oder was relevantes für mich drin ist, dann bleibt das in meiner Inbox zum Beantworten, soweit bin ich noch nicht gegangen. Da muss ich sagen, es sind die Drafts dann oft echt irgendwie noch crappy. Also wer da Tipps hat gerne her damit, aber e-Mails schreibe ich schon noch selbst, aber halt in der Art, wie's du mich viele heutzutage machen, ich hau das von Staccato rein, ohne Rechtschreibung, ohne Caps und sagt dann hier einmal bitte schön machen mit Jammin, eine Integrierung in Gmail. So mache ich meine E-Mails. Ja, ich habe irgendwie die Tage so das Gefühl, dass E-Mail als Kanal eigentlich wertlos wird irgendwann, weil es ist noch ein Geping von AI geschriebenem Wort. Fully Agree. Ich glaube auch so Slides. Wir hatten heute gerade so einen Team-Event mit so einer Slideshow, das siehst du sofort Claude Slides. Slides bauen auch da, frag ich mich ne, was ist nächst, wenn jeder ihn oder noch Claude Slides baut, dann wird das ja auch irgendwie, ja, FRII hat das ja auch kein Reizmännern. Lasst uns aber zurückgehen, was hast du hier noch in deinem ganzen Produkt versteckt? Hier ist noch so ein Legal Agent, der heißt Flex, also Food, Law, Food, Flex, was da ganz, ganz cool ist, dass du da alle unsere Legal Assessments hochladen kannst, also ne, wie kann man irgendwas nennen, was ist die Verkehrsbezeichnung und da ist ein Persistentes, da ist eine Persistente Datenbank dahinter, die sozusagen alle rechte Beurteilungen kennt. Das Lebensmittel erreicht, kennt uns das sagen sehr, sehr spezifisch, dann fragen rund um rechtliche Themen bei uns beantworten kann. Eigentlich ist das nichts anderes als ein Projekt bei Claude, wo du zum Projekt abliegst, nur das da die ganze Firma daufzugreifen kann. Und wir haben halt oft so Themenkunde, schickt dir eine Verpackung, kann man das so und so machen oder es gibt vielleicht mal auch noch eine Beanstandung und dann kannst du das einfach mal hochladen und dir dann eine erste Einschätzung holen und Spaß, der ehrlicheweise Legal kosten. Normal würdest du das mit Lebensmittelrechtsanwalt schicken, der schreibt dir dann seine sechs Stunden auf, dann kostet ich das 1200 Euro, so ungefähr, ne. Und hier kannst du sagen, ich hau das rein, dann klickst einen Confidence-Level, ich ja links rot ist, wenig Confidence, gelb ist Mittel und grünes High Confidence und dann kannst du selbst entscheiden, ob das jetzt noch dem Leuer schickst oder ob das einfach dann selbst entscheidest. Wie hat sich eure Arbeit denn so verändert, jetzt mit KI und vor allem, wie denkst du, wird sich die noch weiter verändern? Also die Firma gibt's jetzt, glaube ich, über fünf Jahre, du hast sie mit deinem Bruder gegründet, ihr seid um die 70 Leute, könnt ihr jetzt fünf mal, zehn mal, hundert mal so viel machen, wie noch vor drei Jahren. Was für uns, glaube ich, der Game-Changer weiß, wie schnell Produktentwicklung geht und wie schnell praktisch der Weg von der ersten Idee bis hin zur Marktreife ist. Also gerade ein ganz expezielles Beispiel, wir haben ein neues Produkt, das ist so ein, ja, ich sage es mal, spezielles Kakaupulver und das werden wir gerade in Indien an den Markt bringen und diese Fragen nach dem indischen Lebensmittelrecht nach Supplytchen, wie geht das Ganze? Das ist mal das eine, das andere ist aber auch, wie ist das Produkt zusammengesetzt, welche Rohstoffe, bei welchem Preis, was ist auch der Target-Price und das hätte früher, glaube ich, ein großen Unternehmen wahrscheinlich zwei oder drei Jahre geht aus, bei uns waren es das drei Monate, von der Idee bis hin zum Line-Trial bei einem Kunden und diese Beschleunigung ist das, was so ultra-ultra krass ist für mich. Das ist einfach sehr viel, sehr viel schneller wird, um weniger Ressourcen gestimmt werden werden kann. Fahrt mich was, das wird für die kleineren Unternehmen bedeutet, also selbst vor zehn Jahren wurde schon immer gesagt, so es gibt die Start-ups, das sind diese. Speedboats und dann gibt's die Tanker, das sind die großen Konzerne. Ja. Ich würde jetzt annehmen, die kleinen nehmen KI mehr oder nutzen KI mehr. Wir dürfen wahrscheinlich auch mehr riskieren, mehr machen. Also, ihr seid ja dann noch schnellere Speedboats. Voll, also ich glaube auch, wenn du mit diesen großen Firmen redest. Ich war letztens meine Firmen in der Schweiz. Habt dann auch sofort näher und wie habt ihr denn der KI bei euch integriert? Ja, wir haben die, wir haben MS Teams und den Microsoft Co-Pilot. Und wir belegen uns gerade noch, wie wir KI bei uns im Unternehmen implementieren. Das heißt, so Juli 2026. Und wir haben eine komplette Suite hier, Produkte entwickeln von Office Z halb Auto automatisch. Mit Prediction muss einfach wahnsinnig schnell. 20% des Slop 30% vielleicht. Oder mehr, aber wenn du dann in Experience User hast, der weiß ja ganz genau, was Slop ist und was wertvoll ist. Und es sieht da ziemlich schnell durch und sagt, okay, Slop, Slop, geil, geil. Und dann läuft das nicht. Ich glaube, so findet, glaube ich, arbeiten in der Zukunft viel, viel mehr statt. Weil es das größtes Slop, den du bis jetzt selbst produziert hast mit dem Ding. Ja, ich glaube, hier unten play. Ich bin schon mit dem Körser aus diesem Drübel gekommen. Und ich, ich klickte mal mal rein. Und zwar einmal habe ich so einen GTA 2 nachgebaut, was ich wäre. Wer GTA 2 noch kennt, das ist so aus der isometrischen Perspektive. Von einmal einen online Pong, wo die Kollegen gegenseitig Pong spielen können. Die Frage, warum würde man das tun wollen, einfach, weil man es kann. Ja, das ist halt unglaublich, das Slop, aber einfach krass, wie das geht. Ich kann mal ganz kurz rein klicken, wenn es interessiert. Ich gehe es zum Beispiel auf Tuiver City. Das ist der GTA-Klon. Und am Ende des Tages, das läuft ja komplett in dem Browser, ohne installieren. Und spring mal hier drüber. Und kann hier halt komplett, auch irgendwie einsteigen in die Geräte. Die ist da sehen, es auch schießen. Und das funktioniert eigentlich einst. Ja, funktioniert, ne? Und das ist halt irgendwie. Was kämpft das Internet? Reconnecting. Das bin ich wieder da. Das waren Fehler GTA zu zustaten. Ich habe gerade noch so geschwärmt, dass das funktioniert ganz ohne installieren. Aber ich darf ein Podcast mit Video aufnehmen und dann GTA 2 in den Browser. Das war ein bisschen zu viel. Ja, super. Und das hat auch Claude gebaut? Das hat auch Claude gebaut, ja. Wow, was machst du als nächstes? Also Timeline, nächsten fünf Jahre? Oder nächsten fünf Monate? Nächsten fünf Wochen? So, so gut es geht, alles hier auf unsere Speed drauf, draufpacken. Die ganzen Excelisten, die jeder bei sich im Google Drive hat abschaffen. Dass jeder irgendwie seine eigenen Zahlen kocht. Und das einfach konsolidiert, automatisiert hier auf die Plattform bringen. Das ist das eine. Das zweite ist dieses kolaborative Weitkoden. Der Firma noch verstärkt. Das hat jeder sozusagen in meinem GitHub repo eigene Tools reinbauen kann, die dann da live gehen. Ich glaube, jeder, der das mal so gemacht hat, ist geflasht so wie. Ich damals mit dem ersten Chat mit ChatGPT so krass geflasht war, was es möglich ist. Geht es so wie vielen Grad, die mal ihr erstes Ding mit Claudekoden so krassener. Und das möchte ich noch stärken, die Firma reinbringen, weil ich glaube, das bestleunigen uns auch ganz stark. Also, damit ich mir das so mal vorstellen kann. Du hast das Produkt gebaut. Und jetzt könnte jemand sagen, hier fehlt noch irgendwie. Für den Lebensmittel oder so, irgendwie eine Variante oder so was. Oder es fehlt irgendwie ein Baden oder das fehlt irgendwas, was sich in einem anderen Produkt irgendwie hatte. Das muss hier noch rein. Und dann kann jemand in eurem Tool reinschreiben, erklären, wie das funktioniert. Und die KI und du setzen das dann um. Eigentlich erst mal nur die KI, weil dir der Zugriff auf mein ganzes GitHub repo, sieht eigentlich, welcher Kotar abliegt und coded dann direkt rein. Und ich krieg am Ende des Tages einfach eine E-Mail mit der Übersicht, was die Kollegen so gebaut haben und ich entscheide dann eigentlich noch, was live geht oder was nicht live geht. Oder in aller Ehrlichkeit oft. Ich weiß nicht, dass es auch nur in Claude rein und lasst Claude entscheiden, was dann live geht und sagt, "Hey, was macht ihr denn?" Und was nicht. Was ist ja auch wieder nichts skalierbar? Wenn ich es da wirklich über allen 40 Request der Kollegen sitzt, dann würde ich nichts anderes machen. Sprich, da muss auch eine Automatisierung rein. Aber ja, genau, die können eine Batten reinbauen. Die können Miro replika bauen. Die können XYZ bauen. Und warum noch mal der Weg alles nachzubauen? Ist es eine Kostenfrage oder ist es auch so ein bisschen die Frage, wo die Daten dann alle liegen, dass ihr die alle am gleichen Ort habt? Es ist für mich primär die Daten. Ich glaube, auch nach vorne blicken, dass der Wert von Daten einfach SNS in Zell wird. Dass das eigentlich der wirkliche Burkraben ist, wenn du Daten an einem Fleck hast und die kontrollieren kannst. Wenn ich mir halt anschaue, wie es früher war, ein paar Leute hatten ihre Daten in Notion liegen. Andere im Google Drive und ein paar in Miro. Und das war sehr fragmentiert. Und niemand hatte immer so den Blick aufs Ganze. Und gerade, wenn du alles an einem Fleck hast, in ein paar wenigen Daten beanken, die du dann wieder mit Klodern, irgendeinem LLM halt auslesen korrelieren kannst, das macht das so viel stärker als lauter API-Schnittstellen von Notion und dies da sie in das zu haben, überall dafür zu zahlen. Da ist der Kostenerspekt. Aber würde ich die Daten zu onen, zu kontrollieren und in das System reinzupflegen. Und das macht dich einfach schnell. Und das macht dich, glaube ich, stark. Hast du irgendwann eine Sorge, dass du zum Beispiel nicht das neueste Modell von Klod nutzen darfst, als Europäerin? Gute Frage. Es war schon hier mit Klod 5 Mythos Fables. Und dann ist das mal kurz. Ich bin mir gar nicht so sicher. Ich habe so eine Hypothese, dass glaube ich viel auch Richtung so Smart Language Models letztlich geht, die sehr spezialisiert sind. Und dass diese großen LLMs, jetzt auch für unseren Case, für das Walpconz, war cool sind, aber für die Engine, die jetzt in der Plattform läuft, wird den ganzen Daten da reicht eigentlich so ein Quen 3.8 oder so. Und ich glaube, da möchte ich relativ entspannt. Das bedeutet, du schaust auch schon links und rechts, wie du irgendwie Token sparen kannst. Ja, oder auch einfach Infrastruktur kosten. Das ganze Ding läuft auf Braille Way. Da hatte ich im ersten Monat an Infrastruktur kosten, ob ich irgendwie 100 Dollar, einfach Rechenleistung, RAM und so weiter. Und habe dann auch mit Klod Opti optimiert. Dann ist es bei 20 Euro. Also alle diese Tools hier, die du siehst für die gesamte Film für 70 Leute, es kostet mich 20 Euro im Monat. Das ist auch irgendwie crazy. Das ist einfach sauter billig. Aber was mich wirklich interessiert ist, wie kann ich irgendwann mal zum Beispiel Quen 3.8 bei uns im Büro laufen lassen? Kauf ich mir dann irgendwie eine AI Station. Und ich glaube, da legt auch viel. So SLMs, Lokal für dezidierte Anwendungen, wie Aroma Prediction. Wie hier bei uns im Q-Aroma, das ich vorhin gezeigt habe, oder LLMs für sehr generalisierte Anwendungen. Sarah, vielen herzen Dank fürs Teilen. Das war wirklich sehr spannend. Jetzt geht das Lichtflash bei dir. Ja, spannend. Falls ihr auch eine ähnliche Reise durchgangen habt, wie Sarah meldet euch gerne bei uns, talkmate.ai/demo. Wir sind immer Dienstags- und Donnerstags für euch da. Vielen Dank. Und peace.