Warum zeigen so viele KI-Projekte keinen messbaren Erfolg, Alexander Rinke?

328 Millionen Dollar. Das ist die Summe, die das Farmerunternehmen Feiser damit eingespart haben soll, seine Prozesse klug zu automatisieren. Vor kurzem ist diese Zahl bei der KI-Konferenz adoppt AI über eine riesige LED-Wand im Graumpallee in Paris geflimmert. Und unten auf der Bühne stand Alex Rinke, der Ko-Chef von Silones aus München. Zusammen mit seinen Mitgründern hat er die Firma aufgebaut, die vor 4 Jahren als allererstes deutsches Data überhaupt die Bewertung von 10 Milliarden Dollar geknackt hat. Und mit seiner Technologie sollen heute solche Wunder Dinge wie bei Feiser möglich sein. Warum das wichtig ist? 328 Millionen Dollar, die stehen für eine harte Wahrheit. Viele große Unternehmen sind unfassbar ineffizient, weil ihre Prozesse kompliziert sind, weil Informationen zwischen Systemen verloren gehen, weil Rechnungen doppelt bezahlt werden, manche Waren gar nicht in Rechnung gestellt werden oder Kunden nach langen Wartezeiten so frustriert sind, dass sie sich einen neuen Anbietersuch haben. Bei Silones gehen sie davon aus, dass in jedem großen Unternehmen irgendwo zwischen den Prozessen millionen versickern und dass man sie mit Kluger Software retten kann. Silones hat nämlich genau das zum Geschäftsmodell gemacht. Eine Software, die ineffizienzen aufdeckt, war der Anfang, dann kam automatisierung dazu und jetzt soll mit KI-Agenten das nächste Level gestartet werden. Am Rande der Adopt AI-Konferenz habe ich mit Alex Ringke diese Folge von Handelsblatt des Schraubt aufgenommen. Wir haben überall das und noch mehr gesprochen. Wie hilft generative KI bei der Automatisierung und Verbesserung von Prozessen? Warum sagen immer noch so viele Unternehmen, dass ihre KI-Projekte keine messbaren Erfolge zeigen? Und, und das ist seit Jahren eines meiner Lieblingsthemen mit Alex Ringke, was muss man eigentlich beachten, wenn man Menschen und Unternehmen aus verschiedenen Kulturen an neue Technologien heranführen will. Alex Ringke hat spannende Einblicke gegeben, was Silones etwa bei Marketing in den USA anders macht als in Deutschland und worüber er in Verkaufsgesprächen mit Japan anspricht. Wie immer in diesem Podcast geht es also um Herausforderungen, die auch andere Führungskräfte umtreiben. Und damit herzlich willkommen zu Handelsblatt des Ruppt. Ich bin Larisa Holzki und ich freue mich, dass Sie zuhören. Bevor wir aber zum Gespräch mit Alex Ringke kommen, starten wir wieder mit den wichtigsten Technologieniums der Woche und dazu ist heute der Technologie-Teamleiter Stefan Scheuer bei mir im Studio, denn der hat über einen News berichtet, die viele Fach- und Führungskräfte bewegt. Hallo Stefan. Hallo Larisa. Stefan, diese Woche gab es ja einige Aufregungen um eine Glasfasergeschichte von dir, was ist denn genau passiert? Also in Deutschland wird seit vielen Jahren Glasfaser verbuddelt und wir hängen im europäischen Vergleich zurück. Deswegen sind sehr, sehr viele Firmen dabei, das zu ändern. Und was wir gesehen haben, ist, dass jetzt in der Vergangenheit schon Schwierigkeiten bei den ersten Firmen gab. Aber ausgerechnet eines dieser Vorzeugeunternehmen ist jetzt in Probleme geraten, die haben zunächst die Ausbauziele reduziert und werden jetzt bald aufhören, weiterzubauen. Das ist die deutsche Glasfaser. Und das ist ein Hinweis darauf, dass es der ganzen Wranche überhaupt nicht gut geht und dass wir vermutlich ordentlich an Tempo verlieren werden, was den Glasfaser ausbau in Deutschland angeht. Also wäre die Entwicklung ja gar nicht so überraschen gewesen, also was ist daran konkret neu? Neu ist, dass die Probleme so groß sind, dass selbst diejenigen, die ein vernünftiges Geschäftsmodell haben, die wirklich was davon verstehen, den Boden aufzumachen ohne dass man sich irgendwie mit den Bürgermeistern es verschärzt, dass selbst es den Schwerfeld jetzt noch weiter geschäftet zu machen. Und das ist halt ein Wahnsinn für die ganze Branche. Nach einer kurzen Unterbrechung geht es gleich weiter. Bleiben Sie dran. Wie spürt man einen Phantomauff, von dem man nichts kennt, außer einem falschen Namen? Dieser Mann hat uns so viel Leid und so viel Tränen und so viel Kuma bereitet. Seit anderthalb Jahren verfolgen wir vom Hansblatt einen untergetauchten Serienbetrücker. Seine Spur führt über drei Ländergrenzen, zu Gangster-Rappern und Drogen, die lang im Darknet. Und am Ende werden wir ihn finden. Und sagt uns noch was zur ganzen Branche, wie wichtig ist den Glasfaser überhaupt für Deutschland? Glasfaser ist die einzige wirklich zukunftsliche Technologie. Einige haben zu Hause einen DSL-Internet-Anschluss, andere haben einen TV-Kabel-Anschluss. Und der Corona-Pandemie haben wir gesehen, dass es noch okay, wenn man Videokonferenzen macht, aber wirklich anspruchsvolle Anwendung hat, dann stößt das relativ schnell an Grenzen. Und Glasfaser kann eben diese wirklich zuverlässige Zukunftstechnologie bilden. In San Francisco hatten wir das überall und dann kamen wir nach Deutschland zurück. DSL hat halt einfach Grenzen und TV-Kabel auch da haben ja viele Leidvoll erfahren, wer in der Corona-Pandemie machen müssen. Und jetzt sagst du es, es könnte zum großen Sterben von vielen der regionalen Anbieter für diese wichtige Technologie werden, das bedeutet wahrscheinlich auch eine große Chance für die Telekom. Genau, also wir haben so 280 regionale Glasfaserfirmen, viele von denen sind ganz, ganz klein und haben sich halt vor allen Dingen während der niedrigstzinsfaser günstig Geld geliehen und gedacht, Mensch, das ist ein super Geschäft. Und einige haben halt gemerkt, dass sie sich ordentlich damit verhoben haben. Und jetzt, wo die Zinsen steigen, sie auf einmal eine Schwierigkeiten mit ihren Banken bekommen, weil sie sagen, das reicht ihnen nicht, als Tragfähigkeit. Sie kriegen die nächste Tranche nicht ausgezahlt oder sie kriegen die nächsten Anschlusskredit nicht. Die Telekom ist das Unternehmen, was sehr, sehr gut da steht, was beispielsweise in den USA glänzende Geschäfte macht und was jetzt auch das Geld hat, dann regionale Anbieter aufzukaufen. Und das haben wir letzte Woche auch gesehen, dass ein regionales Glasfasernetzen in Essen aufgekauft worden ist. Und das durfte wahrscheinlich nur der Anfang sein. Da sind wir dran, weil die Telekom gerade mit vielen redet und ich gehe davon aus, dass wir relativ bald die nächsten Übernahme sehen werden. Und eins ist klar, wenn das passiert, dann werden wir es ganz bestimmt bei dir lesen. Du hast gerade erwähnt, ihr wart als Familie für deinen Job als Korrespondent, als Handesblatt im Silicon Valley, gerade eine Zeit lang in San Francisco, jetzt bist du wieder hier und wieder zurück als Telekom-Reporter beim Handelsblatt und immer mit vielen exklusiven Geschichten dabei und wir werden ganz bestimmt auch im KI briefing ab und zu von diesen Entwicklungen lesen. Ja, genau. Diese Woche haben wir was auf jeden Fall aufgreifen. Super. Dann freuen wir uns drauf. Vielen Dank, dass du bei uns warst. Danke, Larissa. Und wenn Sie dann diese exklusiven News verfolgen und verstehen wollen, was die Wirtschaft bewegt, dann empfehle ich Ihnen als Ergänzung zu diesem Podcast auch das Handelsblatt Abo. Ob Märkte, Unternehmen oder technologische Entwicklungen, wir beim Handelsblatt liefern Ihnen fundierte Einordnung und erklären die Zusammenhänge. Mit einem Probe Abo erhalten Sie vollen Zugriff auf alle digitalen Inhalte, jederzeit und überall. Jetzt vier Wochen für nur einen Euro testen, mehr auf www.handelsblatt.com/mervirtschaft. Und damit geht es jetzt direkt zum Gespräch mit "Celoniskoschef" Alex Rinke. Übrigens habe ich dieses Mal eine kleine Hupe dabei. Was es damit aufsicht hat, hören Sie gleich im Gespräch. Hallo, Alex. Hallo, grüß dich. Alex, ich frage hierfür gewöhnlich, am Anfang ob meine Gäste gedutz oder gesiezt werden wollen, das haben wir untereinander schon vor Jahren geklärt. Aber wie ist das denn heute eigentlich bei "Celonis" dutzend ab dem ersten Vorstellungsgespräch? Alles, Pedro. Es gibt hier im Podcast einen Grundsatz, wir sprechen über neue Technologien so, dass Experten noch was lernen in den Gorten, die jeder versteht. Deshalb sind komplizierte Fachbegriffe und verständliches "Tecky Jaguar Tabu", heißt ich hab hier diese kleine Hupe. Das ist aber neu, oder? Und wenn du dir warst, dann musst du den gerade genannten Begriff einmal ganz kurz erklären. Okay. Das ist mein Ziel, die Huppen zu mir nehmen. Wir sind im Paris, im Pariser-Straßenverkehr, hier wird auch für gerubt. Aber am besten starten wir direkt mit einem Begriff, den wir vielleicht im Verlauf des Podcasts noch brauchen und mit dem alles begonnen hat. Du hast nämlich 2011 zusammen mit zwei Mitgründern, die Firma "Celonis" gegründet, zehn Jahre später war es Deutschlands erste Start-up, das vor dem Börsengang die Bewertung von zehn Milliarden Dollar geknackt hat. Und damals war er dir der erste Anbieter für Process-Mining-Software. Was genau ist das? Und ja, inwiefern zehlt es heute noch zum Kern eures Geschäftsmodell? Ja, also Process-Mining, die Idee ist eigentlich ganz einfach. Ich kann, wenn den Unternehmen arbeitet, dann passiert ja viel Arbeit in Systemen. Das ist zum Beispiel ERP System, CLM System, IT-Services System, Kunden, Informationssystem und so weiter. Process-Mining sagt eigentlich, ich nutze die Spuren aus den Systemen, um herauszufinden, wie die Prozesse Unternehmen tatsächlich ablaufen. Also nicht so, wie man sich das, so die Prozesse vorstellt, sondern so wie sie halt wirklich passieren, inklusive alle Abweichungen und. Kannst du das in den Hand von einem konkreten Prozesse erklären? Ja, zum Beispiel IKEA ist ein Konno-In-Cars, ein Konno von uns, die ist ein Mutterfirma hinter IKEA. Und wenn ich jetzt bei IKEA eine Küche bestelle, dann ist das ja ein Prozess, also ich suche das aus. Dann muss irgendeiner die ganzen Teile zusammensuchen, entweder ich hole das ab, IKEA oder das geschickt. Das ist zum Beispiel ein Prozess, der mit Zellonis analysiert wird. Und da gibt es sehr viele unterschiedliche Variationen, einmal geht was schieft, mal das irgendwas zu spät, das fehlt irgendein Teil oder der Kunde ist nicht zufrieden und gibt es zurück. Und Zellonis würde ihm wirklich aufzeigen, Process-Mining würde aufzeigen, wie läuft dieser Prozess ab? Was ist gut ist, was funktioniert gut, was funktioniert nicht so gut, wo wir es uns verbessern. Also es gibt mir einen, wir sind röntem Bild von Unternehmensprozessen und das funktioniert im IKEA genauso wie für Siemens, genauso wie für jedes andere große Unternehmen, ob ich Autos produziere, ob ich online Moda-Händler bin, wie ASOS, auch ein Kunde von uns oder völlig egal, es funktioniert in jedem Unternehmensprozess und genau. Okay und heute hat eure Firma über 1.500 Kunden mehr als 3000 Mitarbeiter an 24 Standorten und du sprichst auf großen Konferenzen wie hier auf dem Adopt-AIS, sammelt in Paris darüber, wie etwa das Pharmaunternehmen Pfizer, dank unserer Technologie 328 Millionen Dollar eingesperrt hat. Bei der Renault-Gruppe waren es im ersten Jahr immerhin 15 Millionen, wie kommen solche riesigen Summen zusammen, wenn wir jetzt bei der IKEA-Küche bleiben, kann man sich das schwer vorstellen. Ja, das ist ziemlich groß. Ja, das ist einfach, die Unternehmen sind natürlich sehr groß und die Prozess sind kompliziert. Weil die haben verschiedene Systeme, das ist nicht nur ein System, man nicht mal ein Kunde von uns hat zum Beispiel 30 verschiedene ERP-Systeme, das ist sehr kompliziert, dann gibt es Arbeit die Außheit vom System stattfindet in Excel-Schieds und E-Mails und so weiter, es ist kompliziert. Und wenn ich natürlich viel Inventabewäger, viel Rechnungverbotho, viele Kunden habe, dann gibt sie Infektionen und Infizienzen, das kann zum Beispiel sein, dass ich die gleiche Rechnung doppelt bezahle. Oder es kann sein, dass ich man Kunden wahre schicke und gar nicht in Rechnungsstelle gibt. Es gibt es auch. Oder dass ich zum Beispiel Kunden aufträge verlierere, weil die Ewig in der Warteschlege hängen und nicht punktlich geliefert werden, dann sagt der Kunde "Gut, dann gehe ich jetzt von das hin." Und hol mir das vor anderem. Da gibt es viele verschiedene Probleme und die decken wir im Auf- und Helfen dann Daten getrieben und mittlerweile, das reden wir bestimmt noch darüber, immer mehr auch KI unterstützt, diese Probleme zu beheben. Und da ist dann schon ganz schön viel mehr wert drin. Wir haben zum Beispiel auf der Zellus-4, da war der auch vor, okay, Zellus-4 ist unsere Konferenz einmal im Jahr, bringen wir alle rund so Kunden und Partner nach München zusammen. Und da hat mir zum Beispiel unsere Champions League, das sind elf Kunden, die über eine Milliarde Welt generiert haben, so nicht so schnell. Wobei man ja, wenn man dir so zuhördenken muss, je chaotischer meine Prozesse, je schlechter meine Prozesse vorher sind, desto mehr Potenzial habe ich mit Zellones aus rauszuholen. Ich sage immer, das ist zu meiner Fitness-Uhr, dann kann ich, wenn ich gerade anfange, joggen, kann ich besser werden. Aber wenn ich Marathon starb, dann kann ich auch noch besser werden, nämlich Messer und mich verbessern. Also es ist egal, ob ich schon super gut bin und viele, die Unternehmen, mit denen wir arbeiten, die sind natürlich schon sehr weit fortgeschritten. Aber es geht auch, wenn ich noch ziemlich chaotische Prozesse habe. Also es hilft eigentlich in allen Rheinverkran. Und heute ist das Stichwort Enterprise AI, soll heißen, es geht um alle möglichen Arten und Anwendungen von künstlicher Intelligenz, mit denen sich Prozesse in Unternehmen automatisieren lassen. Nicht nur Chatbots und Agenten an die heute viele denken, also Agenten, die mal einen Flugbuch und sondern ganze digitale Systeme, die Geschäftsprozesse wie von selbst passieren lassen. Zeichen uns doch mal deine Vision auf, wie groß ist das Automatisierungspotenzial in einem durchschnittlichen Konzern? Ja und da geht es nicht nur um Automatisierung, sondern auch um Verbesserung, also Dinge einfach schlauer zu machen. Das Problem in Enterprise AI ist ja folgendes. Ich habe letztens mal mit dem CEO von einer ganz großen Firma geredet. Der sagte sie zu mir, so Alex, ich bin kein Techie, du musst mir das mal erklären. Diese Chat-GPT, meine 14-jährige Tochter, die macht überhaupt keine Hausaufgaben mehr, weil Chat-GPT kann das alles, selbst das komplizierte Zeug, aber irgendwie bei mir im Unternehmen läuft noch sehr vieles manuell ab und irgendwie diese ganze AI hat noch nicht so richtig ne Effekt her. Und da gibt es auch viele Daten, zum Beispiel hat IDC, das ist ein Marktforschungsinstitut, hat eine Studie gemacht, da haben sie die Leute gefragt, die die Firmen, sieht ihr schon irgendwann messbaren Mehrwert, und dann haben nur 11% der Unternehmen gesagt, ja, sie sind messbaren Mehrwert von KI, also man hat da große, große Versprechen, weil diese Modellen natürlich sehr leistungsfähig sind und das merkt wir auch alle in unserem privaten Umfeld, aber dass das Problem in Business-Prozessen, das eigentlich der Impact und der Mehrwert noch nicht so richtig da ist. Und das liegt aber daran, dass unter der Haube von so einem Unternehmen ist es ganz kompliziert. Es gibt sehr viele Daten, sehr viele Prozesse, die Prozesse nehmen unternehmen anders und zu lohnen spielt eine große Rolle, weil wir diese Daten und Prozesse zusammenbringen in einem, wenn das jetzt komplett gleich die Hubredigitaler zwilligen, aber ich erkläre das, das ist praktisch im Computer repräsentiert wie die Abläufe ablaufen, zwischen Menschen, Systemagenten und so weiter und sagen dann, okay, im ersten Schritt können wir die analysieren, wo ist es langsam, wo gibt es Probleme, im zweiten Schritt können wir den Kunden helfen, neue Prozesse zu designen, also zu sagen wie stelle ich mir das eigentlich vor und denn diese Prozesse auch wirklich zu implementieren, das sind wir Operate, also analys Design Operate und so können wir eigentlich diesen gesamten KI-Lebenszyklus unterstützen und Enterprise AI powered by PR, also Process Intelligence, das ist das, was wir machen, ist eben so, dass wirklich funktioniert und leistungsfähig ist und da sehen wir, werden wir bestimmt gleich natürlich natürlich noch wirklich hiesige Mehrwette, die sich daraus ergeben oder schöne ist halt, ich verende wirklich meine Prozesse, ich bau da nicht irgendwie so hier so ein paar KI-Agenten, damit ich irgendwas tolles zu erzählen habe auf der Bühne, sondern ich schaue mir wirklich an, wie funktioniert meine Prozesse mit der ganzen Komplexität, mit den Daten und ich transforme sie dann Schritt für Schritt und er finde eigentlich meine Prozesse neu, so unsere Tese ist, dass jeder Wichtigung und der Nehmensprozess sich eigentlich neu erfinden wird mit KI und das muss man eben, muss man eben richtig angehen und da haben wir die Plattformen um das sehr möglichen. Sehr interessant, weil viele ja gerade so sagen ihre schlechten Prozesse direkt automatisieren und ein schlechter Prozess wird automatisiert und mit KI auch kein guter Prozess, wie man es besser macht, darüber sprechen wir gleich vorher möchte ich gerne, dass unsere Zuhörerinnen und Zuhörer dich auch noch ein bisschen besser kennen lernen, dazu frage ich meine Gäste immer ganz gerne nach ihren ersten Berufserfahrungen, da ist bei dir nicht so viel zu holen, damit du hast mit 22 deinen Bachelor an der Thumb in München gemacht und dann direkt Zylons gegründet, das heißt Kosi O, ab dem ersten Arbeitstag seit 15 Jahren hat sich daran sich gedatzt, genau, gab es wenigstens mal einen interessanten Schüler oder Studentenschopf vorher? Ja, ich habe eigentlich immer irgendwie gearbeitet, ich habe bei meinem Opa früher eine Kartoffelsortierung, der war Kartoffelhändler, habe ich Kartoffelsortiert, dann habe ich relative Filme, nachhilfe gegeben, Mathe nachhilfe habe sogar eine Nachhilfe Institut gegründet, das vielleicht klingt jetzt groß nachhilfe Institut, das war relativ klein, aber habe Nachhilfe Lehrer vermittelt an Schüler und im Studium habe ich dann einige Werkstudenten Sachen gemacht, z.B. Menschen zurück, weil ich Werkstudent, genau, also verschiedene Sachen. Und Zylonis ist dann ja auch aus einem Projekt für eine studentische Unternehmensberatung entstanden und ich erinnere mich, als ich vor so ungefähr fünf Jahren bei euch im Büro war, da ich schon führten sich gerade zwei junge Mitarbeiter darüber, dass im Kühlschrank nur noch Alkoholfrei ist bierbar, aber kliczt es, da kann ich mir nicht vorstellen, oder? Das ist sich darüber, ich schon führte aber, oder das ist. Nied ist ja, wir haben auch alkoholisches Bier. Ich habe mich damals auf jeden Fall gefragt, ob die Mitarbeiterinnen, die da so sich aufhielten, den Unterschied zwischen dem Arbeitsplatz und der WG-Küche verstanden haben, wie und wann ist Zylonis denn erwachsen geworden? Und welche Rolle habt ihr dabei selber gespielt? Ja, das ist ein guter Frage, das ist ja ein Prozess, das ist ja wachsen, ich glaube, in gewissen Dimensionen sind wir immer hoffentlich noch nicht zu erwachsen, aber viel sind natürlich in gewissen Bereichen sehr wachsen, also wenn es um Thema Entwicklungsprozesse angeht, Produktentwicklung haben wir uns sehr, weil wir mittlerweile sehr wachsen, wir sind viel strukturierter, wenn es darum geht, wie bedienen wir Kunden. Also natürlich, wenn Unternehmen größer wird, dann wird es auch erwachsen und als Gründe ist es dann immer ganz interessant, weil man deutlich, eigentlich interessanterweise weniger Sachen ändert, also man ändert immer noch viel, aber als als kleine Firma ist man wie sonst Bitbot, da kann man jeden Tag sich überlegen, jetzt sehe ich mal ein bisschen in eine andere Richtung oder so. Und jetzt haben wir zum Beispiel ein Prozess, wie wir sagen, jedes Jahr, was in unsere Prioritäten, die ganze Firma kriegt einen Memo, was in unsere Priorität, was in unsere Strategie und das Ende hat sich das ganze Jahr nicht, natürlich sind wir noch agier und reagieren auf Marktenficklungen, aber aber du hast natürlich bei über 3.000 Leuten ganz andere Reife. Ein anderes Beispiel ist, wir haben uns immer gewaltet, die Konferenz in einem Konferenzzentrum zu veranstalten, weil wir gesagt haben, es ist super langweilig, das macht jeder. Und dann waren wir ein Jahr in einem Schaltwerk, dann waren wir ein Jahr in einem Flughafenhanger, weil unsere Horrorvorstellung, weil man es so eine Konferenz in so einer Hotelkette mit diesen alten Tappischen und diesen Cafémaschinen wessen, wo man so draufdrückt und dann kommt der Drip-Coffee so raus und so. Das sagen wir so, wir wollten immer irgendwie cool sein und das ruptiv und so. Und jetzt machen wir seit zwei Jahren, das sind ja messen, weil irgendwann haben die Leute gesagt, es macht wirklich keinen Sinn mehr, es ist eine große Konferenz mittlerweile, im Flughafen, da gibt es keinen, im Flughafenhanger, gibt es keine vernünftige Anschlüsse, es gibt keinen vernünftiges Audio equipment und so weiter, es ist viel, nicht sinnvoll, also sind wir erwachsen geworden, aber ich darf, wenn man sozial ist, wir kommen, dann merkt man schon noch ein bisschen, dass es ein destruktives Unternehmen ist, wenn man sich das Design anschaut und wir probieren es trotzdem noch unser eigenes Ding zu machen, und so glaube ich, es ist nur ein Beispiel, aber fändern wir uns auf der Anseite, Reife zu sein, aber unseren Kern auch, da wir nicht zu vergessen. Und wie gesagt, wir, also jetzt nicht jeden Tag, aber Freitagabend gibt es ja schon noch ein Bier. Apropos, ungewöhnliche Orte, vielleicht muss man ein bisschen erklären, was wir Hintergrundgeräusche man hier hört, wir sind hier in einem Hotel gelandet oder in deinem Hotel gelandet in einer relativ ruhigen Ecke, weil ja, wir uns hier treffen in Paris zur Adopt AI-Konferenz im eher würdigen Grom Palais, in dem es so kalt ist, dass man sich die Finger abfriert. Schnell angenehm ist, es sind mit Kapitchnien aus dem Fund, aber gemütlich hier. Ich wollte nur einmal zurück zur Anfangszeit, da gibt es ja wirklich lustige Geschichten, auch wie das alles begonnen hat, ich fängt an mit dem Tag, an dem ihr losgefahren seid, um Zellones im Handelsregister einzutragen und dann hat eine Schwester noch angerufen, sagt auf keinen Fall dürfte diese Firmen Z schreiben, dann steht ihr in jeder Liste gar hinten. Es geht weiter mit Investoren, die euch damals gesagt haben, es gibt kein Beispiel von Startups bei dem Uni Absolventen, sofort den Markt mit großen Konzernen erschlossen haben. Dann gibt es die Story, dass du dir das Auto von deinem Mitgründer, was die geliehen hast und losgefahren musst, um diesen großen Unternehmen zu erklären, was Process mein Ding ist. Und heute sitzt so hier oder stehst du hier drüben, um Grom Palais, hältst eine Keynote und fragst, wer Zellones gegründet hat und in der zweiten Reihe meldet sich eine Gruppe von gestandenen Manager und hebt die Hände und du musst lachen, weil es deine Mitarbeiter sind. Du hast die selbes fair erwähnt, das sieht inzwischen ähnlich professionell aus, wie bei SAP oder Salesforce bei den großen Konferenzen und das sind jetzt auch die Unternehmen, mit denen ihr euch messen müsst. Hast du irgendwann mal in den Spiegel geguckt und gemerkt, das ist jetzt nicht mehr Alex Rinke, der Uni Absolvent und Startup Gründer, das ist jetzt ja was der deutsche Mark Benjoff, der nächste Hasoplatte. Also so, ich weiß ich eigentlich ins Lussi, ich habe vor 15 Jahren heute immer über die gleichen Sachen nachgedacht und das sind eigentlich wesentlich in unsere Kunden, unsere Produkte und unsere Mitarbeiter und weil das sind am Ende die wichtigsten Sachen in der Firma und ich glaube diese Prozess von uns, wir waren ja fünf Jahre lang ohne wie Siegel, da sind relativ langsam gewachsen am Anfang und Geburtstrapt und ich geburtstrapt, also Geburtstrapt heißt, wenn man zu sagen, unternehmen ohne externes Kapital aufbaut, die ersten Jahre war das so die ersten fünf Jahre, wie gar kein externes Kapital und ich glaube, man wächst da so langsam rein und es ist ja so, dass sich ja jedes jeden Tag ein bisschen des weiterentwickelt, es geht nicht von heute auf morgen und deswegen würde ich sagen, habe ich da jetzt nicht so eine so eine ein Moment, wo sich irgendwie alles verändert hat, klar, jetzt war das schon emotional bei Zellus 4, dann auf der Minute zu stehen zu sehen, war das nochmal deutlich größer als letztes Jahr und wir haben nochmals weiterentwickelt, wir haben ja in den letzten Jahren wirklich diese Transformation gemacht, zur Plattform, es ist ein schönes Moment, wo es so zurückschaut und sagt, da haben wir noch mal einen großen Schritt geschafft, aber wir denken jetzt nicht zu viel über uns selbst nach und wir denken auch nicht zu viel darüber nach, wie sich jetzt alles verändert hat, so wir machen unser Business, probieren es, vernünftig zu weiterentwickeln. Es war genau bei diesem Termin bei euch im Münchner Büro vor fünf Jahren, als du mir ein Buch geschenkt hast, "Culture Map", hast du geliehen? Ja, habe ich gelehselt. Darin geht's darum, wie Menschen in unterschiedlichen Kulturen miteinander kommunizieren, wie man sie führen kann. Du hast sich damit stark damit auseinandergesetzt, auch wie ihr mit Kunden in verschiedenen Ländern umgeht, viele deutsche Start-ups kranken ja daran, dass sie sich zunächst sehr auf den deutschen Markt fokussieren und die Internationalisierung dann scheitert, war das genau solche Themen, warum es bei euch geklappt hat? Ja, ich glaube, Internationalisierung ist immer in meiner Herausforderung, glaube ich, vieles Unternehmen und in Deutschland haben wir mehr als zwei Drittel der Taxkonzerte als Kunden, das sind wir halt in USA und auch nicht ganz, wir haben in USA ein sehr erfolgreiches Business und sind auch, glaube ich, fühlen deutsches Unternehmen dort schon sehr groß, aber wir haben auch dort noch wahnsinnig viel Potenzialen, auch in anderen Märkten hier in Frankreich zum Beispiel und so weiter, insofern will ich überhaupt nicht sagen, dass es für uns nicht Work-and-Progress ist, aber wir haben uns relativ schnell internationalisiert, weil wir und wir haben dann auch sehr schnell die US-Mark interessiert, weil wir eben gesehen haben, das um einen wirklich ne Kategorie zu schaffen im Softwarebereich ist im USA sehr wichtig, weil dort einfach mit Abstand der größte Markt ist. Jetzt ist für uns ein riesen Thema in Indien, wir expandieren globaler, wenn in Indien bauen wir gerade sehr stark, aus auch das direkte Geschäft mit indischen Unternehmen, aber auch die globalen Unternehmen, die dort eben relativ viel Prozess-Footprint haben, das wird die dort stärken. Also wir sind immer eigentlich immer global gedacht und immer eine globale Emission verfolgt und ich glaube, man muss auch dort eben schauen, wie kann ich mich in die anderen Kulturen, wie kann ich mich da anpassen, aber trotzdem mich den Kern verlieren von dem, was ich bin. Also wir sind in Unternehmen und wir sind in Deutschland, deswegen machen wir auch die Zellersphir, es gibt jedes Jahr eine Sackte, die Zellersphir nicht mehr in München machen, sondern auch woanders. Das ist sozusagen die Heimat von Zellonis und es ändert sich auch nicht, aber wir haben globaler Emission, und da gibt es ja auch viele andere erfolgreiche dort schon. Aber kannst du das mal konkret machen? Also inwiefern sprich mal vielleicht in den USA ein Unternehmen anders an, als man das hier machen würde, du bist hier gerade vor deinem Auftritt noch mit der Wollmütze rumgelaufen, mit den New York Giants, ist das so in der Art von. Wutvoll, schon wichtig. American Football. Das man irgendwie zeigt, dass man so zu sagen zeigt, man kann sich hier über das lokal American Football-Team unterhalten vorher, um in den Small Talk zu kommen oder warum geht's da? Auch die Amis sind immer mehr Fußballinteressiert, das hilft aber die, ich glaube, das steht auch in der Kalschamheit eines der wesentlichen Unterschiede zwischen amerikanischem und deutschem oder europäischen Marketing ist, ist der Unterschied zwischen Principles 1 und Applications 1, also was das bedeutet, jetzt nicht, dass sie dritte jetzt gekommen. Principles 1, der geht's da auch um 4, was funktioniert, was die Prinzipien da hinter sind. Und Applications 1, der geht's darum, was das mitbringt, das Produkt. Also z.B. wenn ich jetzt irgendwie einen Wunderhallenmittel vermarkten würde, dann würde ich einen deutschen Fähl sagen, okay, das hat ganz tolle meine Reistoffe und das. Ich bin kein Arzt, aber das ist richtig ein Kreislauf an, oder so. Während in U.S. aber die sagen, da bist du gesünder und da weißt du, was auch immer die Wunderformel ist, und bei Zylones haben wir das auch z.B. sehr umgestellt. Z.B. haben wir einmal im Walls wie Journal, eine Kampagne gemacht, dass wir gesagt haben, die 10-Million-Dollar-Challenge haben wir eine Walls wie Journal-Anzeige an eine ganze Seite und haben gesagt, wir machen eine Challenge, wir sparen euch 10-Million, und wenn wir das nicht schaffen, dann spenden wir 100.000 on a Charity. Wenn die noch kein Zylones konzentriert, könnt ihr euch auch so um neue Kunden zu gewinnen. Und das war ein super Erfolg, ich fand das super out. Zylones Council, was 10-Million-Dollar ist, super. In Deutschland fand die Leute das überhaupt nicht interessanter seit einem Grund. Weil da geht's denn eher darum, wie funktioniert die Technologie. Also z.B. ein deutscher Pitch ist immer viert sich das Produkt entwickelt, wie funktioniert das Ganze. Während den USA der Pitch immer erst mal ist, was sind die Anwendungsfälle, was haben wir unseren Konkurrenten schon, was haben ähnliche Unternehmen schon gemacht. Es geht immer eher um die Applications und dann darum, wie es funktioniert. Das ist einfach eine andere Denkweise, die die Amerikaner haben. Deswegen ist auch amerikanisch Marketing anders als Deutschland. Also man muss sich ja schon ein bisschen umstellen. Aber auf der anderen Seite ist auch unsere Marke im, wie gesagt, wir sind ein deutsches Unternehmen, drei deutsche Gründer. Und es kommt auch in USA gut an. Aber gerade so Prozesse, das traut man zum, wenn man die in Deutschland gegründet ist auch irgendwie zu. Also die Komplexität dieses Ingenieurs getriebenen Mindset und so. Also ich glaube, man muss sich der jetzt nicht komplett vergessen, aber man muss halt schon ein paar Änderungen machen, wie man kommuniziell. Jetzt musst du uns aber noch verraten, wie oft habt ihr bei der Challenge richtig gelegen und wie wir sind auf den Schnellen? Wir haben kein verloren, wir haben kein verloren. Wir mussten nichts auf den Spelten Gonto, nichts auf die Spelten Gonto einzahlen. Okay, ihr habt heute ja auch Kunden in Asien, was gerade in ihren erwähnt. Gibt es da noch Beispiele, was lernt ihr da gerade über diesen riesigen Markt? Das ist ja wirklich ja eine derachsen bald. Also die asiatischen Firmen, es kommt natürlich drauf an Wohnen aus. In China machen wir weniger, wir machen vor allen Dingen heute, Japan, Südostasien, natürlich in Indien. Und was wir da sehen, ist, dass die wahnsinnig innovativ und hungrist sind. In Indien finde ich, also ich weiß, dass es gerade da ist unglaublich, wie sich das entwickelt hat. Also man kennt es irgendwie so ein bisschen als Extended Workbench. Die Zeiten sind euch vorbei. Also du hast in Indien wahnsinnig schlaue Leute. Die sind wahnsinnig gut ausgebildet. Ich glaube, dass IIT in den Institut auf Technologie muss sich vor keiner amerikanischen europäischen Univ verstecken, sind nur von, wie schwer es ist, da reinzukommen und wie gut die Ausbildung ist und so. Und da ist halt sehr viel Innovationskraft. Und man merkt mittlerweile, glaube ich, auch das ist eben jetzt schon die zweite oder dritte Generation, wo die Leute gute Ausbildung haben. Und so weiter, es merkt man einfach, dass die Gesellschaft, glaube ich, reift natürlich auch dort noch hiesen, für die Leute den Armut leben und keinen Zugang zu so einer Ausbildung haben. Aber ich würde sagen, es ist unglaublich viel, hat sich unglaublich viel bewegt. Japan ist zum Beispiel ganz anders. Ich meine, es sind ja hiesen Kontinent. In Japan sind, was in Japan interessant ist, dass so diese ganze Prozesseoptimierung wahnsinnig kulturell irgendwie in der Kultur. Was heißt das für euch konkret? Ja, also der Japaner ist sehr, sehr detailorientiert als zum Thema Marketing. In Japan, da geht es ihnen ja auch, wie es funktioniert, sondern die Details, wie das funktioniert. Also ich weiß noch, da war ich irgendwann mal in Japan und beim CEO von einem ganz großen japanischen Firma und hatte mein Briefing, was ich ihm alles erzählen soll und so weiter. Mir alles angeschaut, mich gut vorbereitet. Und da wollte der 15 Minuten oder über reden, wie unser Datenmodell funktioniert, dann habe ich Fragen gestellt, wo ich mir dachte, wow, der hat sich gecheckt. Und dann habe ich einfach, mit dem eine Stunde praktisch nur über irgendwelche technische Details geredet. Also die ist noch ganz anders dort. Und was sind die sehr detailorientiert und sie sind sehr, sie wollen alles immer optimieren und ich war hier fenne, mein Tokio war es, aber da funktioniert wirklich alles 1a. Also wir hatten jetzt hier heute ein paar logistische Herausforderungen auf der Konferenz und das aufregende super Konferenz ist, aber das wäre den japanisch nicht passiert. Und ich glaube, das passt irgendwie gut zu dem, was der Lones macht, aber da geht es ja auch darum, Prozesse zu perfectionieren. Also es jedes Land anders, was auf jeden Fall in Asien sehr klar ist, dass es noch hießenden Innovationsdrive gibt. Vorbei, ich muss auch sagen, auch in Europa, ich bin ja ein Optimist, ist es schon jetzt in Wake Up Call, das ganze AI-Thema und auch was auch so global passiert. Wir sehen auch in Europa jetzt, zum Beispiel heute auf der Konferenz, ist eine Tech-Conferenz, da waren bestimmt 50 oder 100 CEOs, würde ich mal sagen, von großen Firmen, nicht nur von Clarence. Ich hab lieten Unternehmer aus allen Morchen. Ich glaube, das ist schon anders, als vor 5, 6 Jahren. Ja, absolut. Und all diese Unternehmen, egal, ob sie jetzt aus japan kommen, aus Indien, aus den USA, aus Frankreich oder aus Deutschland, stehen vor der gleichen Herausforderung. Einerseits haben wir eine Technologie, die vermeintlich wunderverspricht und auf der anderen Seite haben wir KI-Pilotprojekte, die du hast das erwähnt, nur in seltensten Fällen schon Return und Westpunkt bringen, so heißen, dass Geld das investiert wird, bringt einfach keinen Mehrwert, was die Kurzanalyse woran nichts? Ich glaube eben, dass die, also es gibt zwei wesentliche Faktoren, das eine ist, KI ist auf einem öffentlich zugänglichen Datenschatz trainiert. Und jetzt zum Beispiel ChatGPT oder GPT ist auf einem Peter bei Daten. GPmorgen, z.B. hat 150 Peter bei Daten, um es mal fölflich. Also du hast immer Unternehmen im sehr viele Daten, die den KI-Modellen nicht zugänglich sind. Das zweite ist eben, dass die Organisation der Daten und Prozesse halt viel zu wünschen übrig lässt. Also z.B. es ist überhaupt nicht ungewöhnlich, dass ein Prozess z.B. von Auftrag zu käschen. Also ich krieg einen Auftrag, ich liefer einen Mannprodukt, kann man mich ja mal irgendwelche Kundenprobleme und so eine Mände stelle ich eine Rechnung und kriegt man Geld. Sie überhaupt kein, das kann über 5, 6 verschiedene IT-Systemen laufen. Das kann sein, dass die Hälfte der Arbeit gar nicht im IT-System ist, sondern auf Excel-Schieds und Imels und so weiter stattfindet. Und wenn ich natürlich solche komplexen Prozesse dann probiere, da irgendwie so ein GPT raufzusetzen, das bringt halt nicht so viel. Und deswegen brauchen wir eben diesen digitalen Zwilling, die Prozess entliegt ans, um die Prozesse wirklich aufzuräumen und neu zu erfinden. Und das kann der gerne ein paar Beispiele erzählen, aber das ist wirklich ein etwas, was die Unternehmen machen müssen, glaube ich, um mehr erfolgreich zu sein. Die Konferenz hier heißt ja auch adopt AI. Ich glaube, die meisten Denken der ersten Mal an Tatschipity und ähnliche Tools, die Mitarbeiter jetzt adoptieren müssen. Also sie lernen müssen, die zu nutzen ist. Das ist vielleicht der falsche Ansatz, dass wir dazu sehr über diese individuelle Nutzung nachdenken. Ich glaube, du hast seit zwei verschiedene Dimensionen. Die eine Dimension ist, ich kann jetzt mal ganz mitarbeitern zu Tatschipity geben. Und das auch mit gewissen Datenbanken für dann von meinem Unternehmen. Das ist sicherlich sinnvoll. Also es nehmen wir knowledge search and retrieval, da gibt es also darum wissen, einfach Zugeln gesetzt zu machen. Wir haben absolut sinnvoll. Kann ich das am Ende messen? Bei uns haben z.B. alle Zugang zu KI. Und ich nutze es auch viel, um z.B. zu schauen, was machen Kunden in der Industrie, in dem Land? Dann haben wir da irgendwelche Freien Spallspieler und das hat in Daten Zugriff zu uns am Slack und verschiedenen anderen. Da hat man das ist auf jeden Fall hilfreich. Ich bin jetzt deswegen effizienter weiß ich nicht. Aber es ist sicherlich gut, es ist ein anderes Code-Generation. Also da sind Entwickler im Teil vom Code über KI generieren. Und das dritte, was ein relativ einfaches Case ist, ist so conversationaler, z.B. Kundenkonversation. Das sind so drei Bereiche, die relativ schnell gehen. Die sind aber in ihrem Mehrwert, auf jeden Fall. Ich nul, aber jetzt nicht transformativ, dann bespeich ich mit ein paar 100 Millionen. Und dafür muss ich eben KI wirklich in die Prozesse herreinbringen. Also wie zahle ich meine Rechnung, wie wenn ich meine Aufträge, wie erstelle ich neue Angebote, wie mache ich mein Produktionsplan an. Also wirklich in die Kernprozesse unternehmen, wie z.B. ich eine Bank bin, wie kriege ich neuen Kunden an Bord? Das ist super kompliziert. Wir haben einen Kunden eine große Bank, die hat für einen Business-Kund anzubordnen, 40 Tage gebraucht. Jetzt brauchen sie unter einer Woche. So solche Sachen. Da reicht es aber nicht einfach zu sagen, ich gebe jetzt mal mit dabei, der Check-GPT, sondern da muss ich mich überlegen, wie verändlich diesem Prozess. Also erstmal muss ich ihn analysieren, um zu verstehen, wo verbringe ich überhaupt die Zeit. Dann muss ich ihn neu designen, also zu sagen, okay, wie denke ich zu diesem Prozess neu, was kann KI übernehmen? Was muss mitarbeiter machen? Du wirst immer noch die menschlichen Legenz brauchen. Was kann ich über Systeme? Welchen Teil vom Prozess kann ich vielleicht komplett wegautomatisieren, der es ja gar nicht mehr ein Prozess ist? Also ich muss den Analysen im Prozess, den Design, und dann muss ich ihn wirklich implementieren und auch überwachen. Und ich glaube, das sind wir Analys Design Operate. Und wenn ich das nicht mache und diese Prozess nicht neu erfinde, das dauert, das ist nicht einfach, aber kann ich ihm dann riesen Mehrwert heben. Und das stehen viele noch am Anfang. Ich glaube, man darf jetzt nicht missverstehen, sozusagen, dass die Möglichkeiten mit generativer KI, die er hinter Check-GPT und solche Tools steht, begrenzt ist, jedenfalls hast du selbst auf der Cellos 4 dich zurück erinnert, wie das war, als Check-GPT vor drei Jahren gelauscht wurde und du bei Nacht ein wenig anderes gemacht hast, als sie dieses Tool anzugucken und deine Kollegen heißt gemacht hast und gesagt, das wird sich alles ändern. Vielleicht kannst du es auch an einem Kunden beispielsweise konkret sagen, wo ist dieser Hebel generative KI und wie groß ist der Anteil wirklich, wenn du an eure Prozess Intelligence denkst, was verändert generative KI und wohin kann das gehen? Ich glaube, generative KI, grundsätzlich KI, aber generative KI würde ich sagen, die allgemeinste Form, also ich kann natürlich Maschinenlernen Modell trainieren, spezifisch für gewisse Aufgabe und sie sind dann auch besser für diese Aufgabe, zum Beispiel, um Lieferzeiten vorzuschlagen. Da nutze ich dann eher traditionelles Maschinenlernen, generative KI ist interessant, wenn ich so relativ generelle Aufgaben habe, die ich ganz gut beschreiben kann. Wie zum Beispiel? Ich weiß, meine Lieferung ist zu spät, kommuniziert es mal mit dem Kunden das Thema oder machen Vorschlag. Also alles, wo ich Text generieren muss, wo ich Bilder generieren muss, wo ich Bilder auslesen muss. Warum hast du das jetzt zum Beispiel, warum ist das neu generiert werden? Da kann ja auch eine vorgeschriebenen Nachricht im System liegen und wenn die wahre zu Zeitpunkt X nicht da ist, kann Nachricht übzelt und rausgehen. Also ist es immer gut in Bereichen, wo es nicht ganz so regelbasiert ist, also wo ich es im Regel ganz einfach beschreiben kann. Aber vielleicht habe ich noch andere Faktoren, die, was ich habe, Kunden in verschiedenen Ländern nicht habe, verschiedene Produktportfolien. Ich möchte, wenn er in ein offenes Kunden-Ticket hat, dann möchte ich es auch wissen und dann vielleicht anders kommunizieren, weil ich weiß, der hat gar noch ein Problem. Da muss sich vielleicht nicht jetiver sein und so. Also wenn ich sozusagen das nicht so einfach für dich für einen Kunden sozusagen mit dem das erste Problem auftauchte. Z.B. Nachricht schicken als einem, wo ich weiß, mit dem haben wir gerade sowieso schon Probleme. Oder z.B. wenn ich irgendwie 50 Parameter habe in einem Prozess und daraus dann eine gibt es zum Beispiel ein gutes Beispiel ist Konzentino, die machen so Küchen, Oberflächen. Italienische Mittelstände. Spanisch. Spanisch. Genau, sind großer Kunde für uns. Und die haben zum Beispiel einen relativ komplexen Auftragsabflikensprozess, weil die müssen ja, also wenn du eine Küche kaufst, dann warum ist das kompliziert? Erst mal haben die wahnsinnig viele Kunden, dann müssen die mit dem, dann sind häufig Bauprojekte verspätet. Also die brauchen irgendwie diese Küchenplatte am Dienstag, aber dann versöre sie irgendwas, dann verschiebt sich das dreimal. Sie müssen irgendwie kommunizieren zwischen dem Kunden, dem Bauleiter, der Bauffirme, die das baut, mit den anderen Gewerken. Es gibt häufig Qualitäts, ich habe die Küche bestellt, aber das blau sieht jetzt irgendwie anders aus. Es gibt sehr viele Parameter in diesem Prozess. Und dann sind häufig Bauprojekte auch über Budget, das heißt zahlen die dann auch wirklich, also ich muss immer eine Kreditprüfung machen. Und so weiter. Das heißt, was sie gemacht haben ist es immer, wenn dieser Prozess irgendwo stockt. Denn gibt es in generativen KI-agenten, der probiert dieses Problem zu beheben und die Order zu anblocken. Der Auftrag läuft auf dem Blog. Und der gibt es ihm so viele verschiedene Variationen zu lohnen, es kann ihm genau sehen, was ist das, kann sie denn genau sagen, die Order ist jetzt hier geblockt. Das sind die Kontextinformationen aus den verschiedenen Systemen. Für diesen Prozess, das ist die Historie von dem Kunden, das sind andere Sachen, die er bestellt hat, andere Orders, die auf Blogs gelaufen sind. So wurden die gelöst und so weiter, das macht man Vorschlag. Und dann kann man entweder, wenn die Konferenz hoch genug ist, das direkt automatisiert werden oder es geht eben mit einem konkreten Vorschlag an Menschen. Aber das ist zum Beispiel, was, wenn ich das komplett regelbasiert automatisiert möchte, dann komme ich da vom 100.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000, während Agenten der im Schlauer sind. Also, uns ist ein ganz streng gern formulieren würde. Dann würde ich sagen, generative KI kann zum ersten Mal Dinge auszukommen. Also, Dinge automatisieren, die ich nicht komplett in einem Rezept beschreiben kann. Also, die ich nicht genau die Regeln aufschreiben kann, sind, wo es ein bisschen mehr Ambigualität gibt. Wie gesagt, es können zum Teil auch traditionelle Maschinen und Modellers. Aber da ist generative KI eben deutlich generell. Bleiben Sie dran! Connecting Government End Tech. Das ist das Motto des Gaftech-Gipfits 2026. Die neue Bundesregierung hat ihre Arbeit aufgenommen. Nun, muss die Digitalisierung von Staat und Verwaltung endlich Fahrt aufnehmen. Wir bringen die führenden Persönlichkeiten aus, Politik, Wirtschaft und Technologie zusammen, um Lösungen für den digitalen Staat zu entwickeln. Nutzen Sie den Vorschheitscode Gaftech-Gipfel 26 und sichern Sie sich 15% Rabatt, Infos unter Handelsblatt -GaftechGipfel.de. Wenn du das weiter denkst, du guckst euern typischen Kunden an großen Konzernen. Du siehst die Möglichkeiten, die wir jetzt mit generativer KI haben, mit Process Intelligence haben, Automatisierung mit Agenten und so weiter. Wenn man das perfekt anwenden würde, wie viel Prozesse der Prozesse in Unternehmen lassen sich komplett automatisieren wie groß ist das Potenzial? Wenn es perfekt anwenden würde, ich glaube, es ist ein bisschen die falsche Frage. Ich glaube, es geht nicht nur um Automatisierung, es geht insgesamt darum, die Prozesse im zu perfektionieren. Denk geht es um Automatisierung, aber es geht zum Beispiel auch darum, wie adaptiv ist dieser Prozess. Wie schnell keich neue Produkte einführen, wie ökonomisch effizient ist, wie schlau es mein Pricing. Vielleicht sage ich dem Bauteiger, der drei Tage früher die Küche braucht, kann es machen. Aber du musst mir noch 400 Euro extra zahlen, wenn du es jetzt drei Tage früher haben willst und kann meinen Gewinn erhöhen. Es gibt so viele Hebel, Automatisierung ist nur eine Hebel für ein verbesserten Prozess. Das Potenzial, wenn man sich so anschaut, Pfizer und Diamon, ist das Ganze Unternehmen optimiert. Das sind die mit den drei, drei und acht Stunden. Ich meine, könnte das das fünf Jahre sein, klar. Das Potenzial der Prozesse ist unheimlich groß in großem Unternehmen und die Unternehmen stehen am Anfang. Und ich glaube, da wird sich wahnsinnig viel Potenzial ergeben. Ich glaube es geht eben auch darum, wie kriege ich eine Organisation, die diese Veränderung auch wirklich schnell und sinnvoll umsetzt. Es gibt natürlich auch organisatorische Bereiche, die man nicht vernachlässigen darf. Es gibt aber natürlich ganz viele Führungskräfte, Vorstände, die versuchen, über die nächsten Jahre zu projizieren, die Mitarbeiter brauchen, die glaubst du, da wird noch ein extremer Abbau kommen. Wovon muss man rechnen, wenn man strategisch jetzt seine. Ich glaube, wenn ich jetzt nichts Neues mache, dann brauche ich weniger Mitarbeiter, um das genau so zu machen, wie ich sollte oder genau die gleichen. Aber ich glaube, das ist wie in jeder technologischen Evolution. Ich glaube, wenn wir die Leute anders einsetzen. Ich glaube, wenn wir jetzt mal ein großes Unternehmen. hat es jetzt. deutsch post oder sowas. Da kennt er, hat die jetzt weniger Mitarbeiter in zehn Jahren, das weiß ich nicht unbedingt. Ich glaube, dass die Leute andere Sachen machen und dass sie deutlich mehr Service bieten können im Kunden. Und auch müssen, weil natürlich dann die Markkräfte greifen. Ich mein vor 200 Jahren. Ich glaube, die Statistik 100 Prozent korrekt ist aber ungefähr, haben über 80 Prozent der Amerikaner und in Europa ist wahrscheinlich anders, auf Bauernhöfen gearbeitet. Jetzt arbeiten deutlich weniger Leute auf Bauernhöfen und wir haben trotzdem alle was zu essen. Und ich glaube, so wird die Transformation hier auch sein. Ich glaube noch nicht daran, zumindest habe ich dann noch keine Anhaltspunkte, dass die KI den Menschen komplett absolviert macht. Es ist halt für aktuell Quarch, kann es in der Zukunft zu sein, weil sie nicht. die Gehirn ist das erst so auch an, was sie selbst erforscht. Also deswegen weiß man nicht genau, wie weit es geht. Aber ich sehe noch keine Anhaltspunkte, dass die KI-Modelle. in nächsten zwei, drei Jahren gibt es ja auch so prognosen. Die Menschen komplett ersetzen, wie das in zehn,五ze Jahren. das weiß ich nicht, ich glaube auch, das kann ein anderer Mensch es wirklich weiß, weil. mit Längwitschmodels wird man da, glaube ich, nicht hinkommen. Ich glaube, da wird man noch andere Durchbrücke brauchen. Aber. halt es mal davon ausgehen, was wir wissen. dann wird es nicht so sein, dass der Mensch komplett absolviert wird. Aber er muss sich natürlich verändern. Und ich glaube, wo es die Herausforderung geben könnte gesellschaftlich ist, dass der Mensch nicht schnell genug verändern kann. Und ich glaube, da müssen dann die Unternehmen wirklich investieren, die Leute. zu trainieren, sich zu überlegen, wie können wir das menschliche Potenzial besser einsetzen? Also wenn wir mehr automatisieren, wie können wir die Leute. besser einsetzen und weiterentwickeln. Und weil natürlich, wenn ich mich überlege, die Transformation von. von Bauernhofen, die Fabrik. die ginge auch schnell, das war auch sehr disruptiv. Aber jetzt gehen die Sachen natürlich alle ein bisschen schneller. Und der Mensch kann sich nicht notwendigerweise dadurch auch schneller verändern. Also. muss es, glaube ich, das wichtig. Da muss auch die, glaube ich, die Politik vieles tun. Und ich glaube, es geht darum, wie wir viel entwickeln, wir uns damit weiter. Wo du das Thema Transformation. sprichst, bevor ich dich jetzt zum Ende auch kommen, noch Fragen. in Deutschland ist ja die große Angst, dass wir diesen. diesen Schritt oder diese Adoption zu langsam machen. Wir beim KI-Rennen wieder hinterherhängen. Wenn du wirklich auf den durchschnittlichen Konzern des durchschnittliche Unternehmen. Koks und das Vergleichs mit anderen internationalen Kunden. hängen Deutsche Unternehmen da wirklich zurück? Oder vergleichen wir uns vielleicht immer mit denen. Vorreitern an der US, Ost- und Westküste? Ich glaube, was ein bisschen schade ist, ist, dass. wir brauchen mehr Unternehmen, die auch von diesen. diese Trends dann auch wirklich umsetzen und mehr Technologieunternehmen. Also viele der Grundlagenforschung für Language models. wurden in Deutschland in die Universität gemacht. Wir sind in der Forschung sind wir vorne mit dabei in vielen Bereichen. Aber der Technologie-Transfer funktioniert nicht immer so gut. Und es gibt auch nicht genug Risiko-Kabitalinfrastruktur. Also wir sind ein ganz gutes Beispiel. Wir waren fünf Jahre lang. Geburtstrapter in USA, wenn wir gestartet hätten,. wahrscheinlich deutlich schneller Geld einsammen können. Das. hat sich verbessert, aber wir sind immer noch weit hinter dem. was in USA ist. Und das sind ja eine Frage, also wie können wir mehr. sozusagen digital native Unternehmen. mehr hervorbringen? Aber wenn ich das Unternehmen, wie Mila,. wie Otto,. wie Siemens. Das ist glaube ich, denn das sind die zweite Dimensionen. Ich glaube nicht, dass die weit hinterher sind. Ich glaube, dass sie teilweise vielleicht ein bisschen. mutiger sein müssen. Aber es ist noch ganz am Anfang, also wir sind. irgendwie mal 100 Meter rennen, sind wir gerade jetzt losgelaufen. also wir können auch ein bisschen beschleunigen. Aber da muss jetzt schon was passieren. Und ich glaube da. sehe ich viel Momentum. Da sehe ich, dass die Unternehmen, wie gesagt,. das war schon so ein Wake-up-Call,. dieser Chatgrably-Team-Moment. Und ich glaube,. habt ja viel Hoffnung. Ich glaube auch, dass gerade so. traditionelle Unternehmen,. wann sich viel profitieren können von KI. Weil. wenn ich die besten Waschmaschinen mache,. dann kann ich durch KI. noch besser Waschmaschinen machen,. kannst noch effizienter machen,. kannst noch globale Vermarkte,. so irgendwo. baut der KI auch barrieren ab. Und insofern glaube ich,. es ist eine Chance für Deutschland. für ein Standort und für die Unternehmen. Aber wir müssen die auch. ergreifen, die Chance. Und in eurem Fall,. ich habe vorhin gesagt,. ihr habt die ersten,. die Process-Mining gemacht haben. Jetzt seid ihr inzwischen in einem wahnsinnig. umkämpften Bereich unterwegs,. ihr wollt die zentrale Plattformen werden,. wenn du aus nächstes Jahr guckst. Was müsst ihr machen,. um nicht. disruptiert und vom Markt verdrängt zu werden? Ja, ich bin. sehr optimistisch. Wir haben. wie gesagt, drei. drei Sachen müssen wir gut machen. Wir müssen uns um unsere Kunden kümmern. Wir müssen superprodukte bauen. und wir müssen gutes Team aufbauen. Es ist wie ich schon eingehen gesagt habe. Ich glaube, was. wir haben jetzt. bei der Cellus 4. der ging es wirklich darum. Wir haben hier die letzten Jahre. diese. Transformation zur Plattform. ganz systematisch vorbereitet. Also die. die keynote von diesem Jahr,. die war vor drei Jahren. praktisch schon. zum Teil geschrieben. Und es ging jetzt darum,. wirklich zu zeigen,. dass. funktioniert. Wir können es wirklich. Und wir hatten deswegen in unserer. keynote. den Großteil der Zeit Kunden. auf der Bühne im Mercedes. wenn man. Juniper und Microsoft. wir hatten über 100. Kunden organisierte. Fortrege. Das heißt, es zeigt,. es funktioniert wirklich. Und. wir können riesen Mehrwertchen von. für die Unternehmen. Und deswegen bin ich. sehr optimistisch,. dass wir da weiter wachsen können. und es behaupten können mag. Und da kommt es jetzt,. es ist ja auch der Börsengang. Ja,. ja,. haben ich hier so ein. so eine Hupa. oder. oder diese. knapp. Versuchen kann ich sehr. alles dann treffen wir uns auf jeden Fall. noch mal, wenn es so weit ist. und da darüber reden kannst. Genau. Vielen herzlichen Dank. Jetzt für deine Zeit. Jetzt gehen wir wieder ins Kalt drüber. Ah, genau, ich habe wunderbar. pfeucht mich. Also, danke. Danke. Und das war's für heute mit Handelsglattes-Rappt. Redaktion, Larissa Holzkie, Produktion, Niko-Fecke. Und wenn Sie Anregungen für neue Themen haben,. dann schicken Sie uns gern eine E-Mail. oder melden Sie sich bei LinkedIn. Details dazu finden Sie in den Show-Nodes. Nächste Woche melden wir uns dann hier an dieser Stelle. mit einer Sonderfolge. von Handelsblatt-Chefredakteur Sebastian Mattes. Bis dahin wünsche ich Ihnen eine wunderschöne Weihnachtszeit. Ihre Larissa Holzkie. Wir leben in eine Rapidly-Changing-World. und jetzt mehr than ever Europe needs to define its future. Global markets have become battlegrounds. and feels like AI, biotech, digital sovereignty,. security and space exploration will mean the difference. between success and failure. These themes stand at the core of tech. Europe's hub for innovation and collaboration. From the 31st of May to the 2nd of June, 2026. Handelsblatt, the Handelsblatt Media Group. and Schwarz-Tidgets will welcome leading minds to Hyal-Bron. Find out more at tech-Europe.org.