Werden wir bald alle durch KI ersetzt? Mit Felix Schlenther

[Musik] Hi und herzlich willkommen zu diesem immer noch relativ neuen Video Podcast. Hier gehen wir noch eine Stufe tiefer als in unserem News Podcast im Look. Es geht um Fragen für die im Alltag auf keine Zeit bleibt. Themen die viele von uns beschäftigen, aber die selten wirklich mal in Ruhe und auch differenziert diskutiert werden. Es geht um Wirtschaft, keine Frage und es geht darum, Blinde Flecken zu reduzieren, neue Perspektiven zu öffnen und vor allem auch diese kompläxiven Wirklichkeit, in der wir uns befinden, es ein bisschen besser zu verstehen. [Musik] Heute vergeht es so mein Thema, dass uns ich würde behaupten, alle betrifft. Es geht um künstliche Intelligenz und damit ganz konkret auch um unsere Arbeitswelt. Vielleicht kennt ihr das. Man ließ und hört Schlagzeilen auch hier bei uns im Podcast über Jobabbau, über Automatisierung, riesige Umbrüche, alles und zusammenhang mit KI und irgendwo bleibt immer dieses Gefühl hängen, was bedeutet das eigentlich für mich? Hab ich morgen noch einen Job und wenn ja, wie sieht er aus? Oder verändert sich alles gerade viel schneller als wir es überhaupt greifen können. KI als Bittgerung auf der einen Seite. Das ist ein Narrativ, das uns ein geläufig ist. Aber eben auch die andere Seite, nämlich KI als Verstärker. Verstärker für Produktivität, für Kreativität und auch für Wachstum. Viele Unternehmen, das ist tatsache, setzen KI nicht allen, um Menschen zu ersetzen, sondern um mit bestehenden Teams auch einfach mehr zu erreichen. Und genau da wird es spannend. Also fragen wir uns heute, wie verändert KI tatsächlich die Arbeit im Alltag? Geht es wirklich um Ersetzen oder viel mehr um Ergänzen? Und was heißt das eigentlich für unsere Wirtschaft insgesamt? Wo hin führt das? Welche Jobs sind besonders betroffen? Wo entstehen vielleicht ganz neue, welche fallen weg? Ihr seht schon, das sind 1000 Fragen, die da im Raum stehen. Und die möchte ich alle platzieren bei Felix Flenta. Felix ist KI-Experte und arbeitet tagtäglich mit Unternehmen an all diesen Fragen. Deshalb ist er in dieser Stelle genau der richtige vor uns und ich freue mich, ihn jetzt hier im Podcast zu begrüßen. Felix Flenta, schön, dass du heute bei uns im Podcast bist. Wir haben uns neu kennengelernt auf einem Event und schön, dass ich dich für diesen Podcast gewinnen konnte, weil du bist ein sehr spannender Gesprächskast gerade, wenn es um das Thema künstliche Intelligenz geht. Vielleicht in zwei, drei Sätzen, damit auch alle wissen, wie wir dich zu verorten haben, beschreibt doch einmal kurz, wie hast du beruflich mit künstlicher Intelligenz zu tun? Vielen Dank, Mary. Ich freue mich hier zu sein. Ich bin Gründer von der KI-Unternehmensberatung AI-First. Wir arbeiten mit vielen, insbesondere mittelständischen Unternehmen und helfen ihm auf dem Weg der KI-Transformation, also die Potenziale, die künstliche Intelligenz bringt, in das Unternehmen zu bringen. Und gleichzeitig hoße ich den AI-First Podcast, wo ich jede Woche mit KI-Verantwortlichen aus allen möglichen Unternehmen aus der Dachregion spreche und dort immer wieder lerne, was eigentlich der aktuelle Stand in der KI-Transformation, was in der Herausforderung, was funktioniert, was funktioniert nicht? Das war nicht so interessant und dachte, das muss ich mit der Community teilen. Ich weiß, wir haben über KI gesprochen und ich habe dir erzählt, dass wenn wir darüber berichten, bei uns im Podcast, es tatsächlich so ist, dass es eher so negativen Touch hat im Moment, weil einfach viele Arbeitsplätze flöten gehen durch künstliche Intelligenz. Wir sehen, dass wir haben regelmäßig die Nachrichtenlage bei der Allianz, bei Ergo und wo auch immer, dass tausende Arbeitsplätze gestrichen werden, durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz, durch Wort Kreuzcenter und so weiter. Du hingegen machst mit deiner Arbeit andere Erfahrungen. Und ich finde das auch wichtig, dass wir mal diesen konstruktiven Dreh hier haben und immer so ein bisschen beschreiben kannst, wie kommt das ganze Thema KI in den Unternehmen an, in den du bist? Wie wird das eingesetzt? Ja, also ich erlebe ganz oft Entscheiderin in den Unternehmen, die vor allem mit KI weiter wachsen wollen, aus dem bestehenden Team heraus. Und das als ein Art von Katalusator nutzen, von dem, was heute schon da ist. Da geht es nicht um Stellenabbau, Programme, sondern vor allem in die Zukunft zu gehen, mit dem bestehenden Team und KI als Entfälle zu nutzen. Und dann gibt es natürlich auch die Mitarbeitenden in den Unternehmen, die von Betroffenen zu beteiligten wahrscheinlich gemacht werden müssen. Weil ansonsten kann KI natürlich auch als eine Bedrohung wahrgenommen werden, in der Anwendung von KI und das kennen wahrscheinlich auch viele, die jetzt hier heute zuhören. Merkt man dann aber doch immer sehr schnell, wie viel menschliche Expertise und Zutun auch noch notwendig ist, damit in der Kombination aus Menschen und KI dann bessere Ergebnisse zustande kommen. Glaubst du, frage an dich, dass das eine falsche Wahrnehmung ist, dass wir denken, KI ist, ja, ich sag mal, der Negative des Raptor, der so einen viel Arbeitsplätze streicht. Und also das passiert natürlich auf der einen Seite, aber das vielleicht umzugeht auf der anderen Seite, wie viele neue Chancen durch KI im Unternehmen entstehen, ohne dass Mitarbeiter gehen müssen. Glaubst du, das geht unternebricht der Stattung, das frage ich mich gerade. Wahrscheinlich wird darüber einfach viel weniger gesprochen, als über die großen Schlagzeilen, das jetzt X, Y und Z Jobs abgebaut wurden durch KI. Und hier ist ja auch die Frage, wie viele dieser Jobs wurden denn wirklich durch oder wegen KI ersetzt? Oder gibt es vielleicht ganz andere Gründe, über die aber niemand sprechen möchte. Zum Beispiel, dass zuvor viel zu viele Stellen aufgebaut worden sind, die man jetzt gar nicht mehr benötigt. Und jetzt macht man so ein AI-Worshing, wird das ja genannt, dass man KI quasi als einen, das kann ja auch innovativ wirken, nach vorne schiebt, um darüber stellen, abbaut zu begründen, was wieder ein gewissen Innovationscharakter des Unternehmens vermuten lassen könnte. Aber eigentlich gibt es ganz andere Gründe im Hintergrund dafür. Es gibt ja auch andere Beispiele. Klar, na wird da immer mal wieder genannt. Die haben erst groß angekündigt, dass sie sehr viele Kastema-Support-Jobs über KI abgelöst haben, um dann später zu sagen, wir haben doch gemerkt, der menschliche Faktor gerade im Kunden-Service, im Kontakt mit unseren Kunden, ist ja das allerwichtigste. Also investieren wir jetzt nochmal besonders stark in die Kastema-Service und haben dort wieder angefangen, Stellen aufzubauen. Bei IBM zum Beispiel gab es ein ähnliches. Sie haben erst Stellen abgebaut und haben jetzt, ich glaube, bis wir nochmal genau nachschauen, ich glaube, die Anzahl der Stellen gerade in Einstiegs-Jobs wieder verdreifacht. So, wo man auch immer wieder so gegen Bewegungen sieht. Es ist ja schon so, dass du mit deinem Team, ihr habt da ja sehr spezieller auch Ansätze, die Unternehmen zu unterstützen, mit Blick auf künstliche Intelligenz. Tatsächlich ist es aber ja so, ich habe ich neulich in einer Studie oder eine Umfrage war, glaube ich, von PVC gelesen, dass der Einsatz von KI in der Wirtschaft, bis lang noch nicht so richtig messbar ist mit Blick auf Erfolge. Wie macht ihr das? Wie misst du, wenn du die Unternehmen berätst, sozusagen ob das Ganze auch zum Erfolg geführt hat? Wie macht man das? Ja, es ist kompliziert. Das würde ich schon noch sagen, nicht. Es ist nicht ganz so trivial, was jetzt der genauer vor allem wirtschaftlich messbar einfluss ist. Also, wir schauen uns verschiedene KPIs. Eine einfache KPIs, die gerade am Anfang erst mal genutzt wird, um zu schauen, wie hoch ist die Adaption von zum Beispiel KI-Lösung, die eingeführt werden. Also, wenn jetzt Microsoft Co-Pilot oder was ähnliches unter dem E-Main geführt wird, wie viele Menschen nutzen das eigentlich regelmäßig, um erst mal in so eine Arbeitshoutine mit KI zu kommen. Das schauen wir uns an. Später machen wir verschiedene Umfragen und sehen dort zum Beispiel, dass wenn wir nach ungefähr drei Monaten, wo KI in Teams eingeführt wurde, los die notwendigen Trainings oder ähnliches gegeben worden sind, sehen wir oft schon ein 5- bis teilweise sogar 10%igen Anstieg in der Grundarbeitsproduktivität im Alltag. Also, 4 bis 2 bis 4 Stunden, die die Menschen mehr Zeit haben, um andere Dinge tun zu können. Und gleichzeitig sehen wir auch immer wieder, dass die wahrgenommenen Arbeitslast oder mentale Last abnimmt. Da hat auch zum Beispiel Harbord mal in Zusammenarbeit mit Proctor & Gamble. Die haben mal mit 700 Mitarbeitenden so ein Experiment durchgeführt und haben dort auch messen können, dass die positiven Emotionen höher waren, wenn Menschen mit KI gearbeitet haben, versus wenn sie ohne KI. Weil du so eine Stresslevel singt sozusagen. Weil man einfach vor allem die Aufgaben, die hohe mentale Last abfordern. Ich habe jetzt so einen riesigen Bergarbeit vor mir und ich muss den abarbeiten. Das sind genau die Dinge, wo KI helfen kann mit weniger mentale Last, trotzdem die Arbeit erledigt zu kommen. Okay, das heißt das ist schon gewissermaßen messbar. Ja, natürlich, ich unterscheide mal zwei Dimensionen. Das eine ist die huri-zontale Produktivität. Wir arbeiten am PC und wir müssen Dinge recherchieren, Projekte planen, dokumentieren, Daten analysieren. Also solche Aufgabengebiete, die sich über unseren Arbeitsalltag verteilen, wobei man aber gar nichts, das in so ganz klare Prozeste zum Beispiel unterteilen kann. Das hurrize und alle Produktivität, die ist recht schwer mehr. Weil das krieg ich raus, wenn ich Menschen dann Frage, aber jetzt genau sagen zu können, über alles, was ich in dieser Woche gemacht habe. Das ist genau X Stunden, die ich mir da gespart habe, ist gar nicht so einfach. Das Zweite ist dann die vertikal-efficiantssteigerung in klaren Prozessen. Gibt man Beispiel, wir haben zum Beispiel in einem CRM-Team, haben wir einen KI-Agenten aufgesetzt, der zum Beispiel bei der Erstellung von Newslettern oder anderer CRM-Kommunikation unterstützt. Wir haben es jetzt in diesem Team geschafft mit diesem Agenten, dass das Team doppelte Produktivität erreichen kann. Die können jetzt deutlich mehr, also ein doppelten Output mit diesem Team erzeugen, weil sie von KI unterstützt werden. Das ist dann auf einem klaren Anwendungsfalllevel sehr gut messbar. Das fand ich jetzt ganz wichtig für den Hintergrund, um auch mal zu verstehen, wie genau implementiert man dann eigentlich KI in dem Unternehmen? Wenn wir jetzt noch mal zurückgehen, das machen wir ja ganz oft und immer in diesem Podcast auf die große wirtschaftliche Ebene. Also wir fragen uns natürlich, in wie Fern ist das alles miteinander vereinbar? Wir sehen, wie stark sich die deutsche Wirtschaft verändert, wie KI damit rein spielt, in mehr oder weniger allen Unternehmen auf irgendeiner Art stattfindet. Was glaubst du? Wie lange wird es dauern? Bist du da so richtige? Du hast das, glaube ich, im Vertikal genannt, dann auch Ergebnisse messbar sein werden. Also dass wir wirklich sehen, diese Anführungszeichen, die sind neue Technologie, die sich auf so vielen Ebenen in der Unternehmenswelt dann auch, die da stattfindet, die wirkt sich dann wirklich aus, wirtschaftlich. Also aufs BIP, am Ende des Tages. Ist das in irgendeiner ferneren Zukunft spürbar messbar, glaubst du? Also ich bin da so zwie gespalten. Denn was natürlich eine der großen, also was benötigt KI, um eine deutlich gesteigerte Wertschöpfung, oder mit KI deutlich steigerte Wertschöpfung erreichen zu können? Wir brauchen klare Prozesse, die KI ausführen kann oder die sind gigiert werden kann. Wir brauchen klare saubere Daten, die von KI verarbeitet werden können. Und wir brauchen Schnittstellen, zusäglichen Systemen, die KI auch nutzen soll, um Aufgaben von Aufgaben ausführen zu können, ja vor allem im Bereich agentischer KI, die verspricht ein immer größeren Anteil auch digitale Arbeit, erledigen oder unterstützen zu können. Ist das enorm wichtig? Und darüber könnte man dann eine deutlich gesteigerte Produktivität im Unternehmen erreichen. Jetzt ist natürlich die Herausforderung, wenn wir uns die großen Konzerne in Deutschland, die ja den größten Teil vom BIP-Beitragen anschauen, dann ist genau das ja eine riesengroße Herausforderung. Da gibt es manchmal 20 unterschiedliche EAP-Systeme, wo die Daten komplett unterschiedlich gepflegt sind, wo es manchmal nicht mal eine Schnittstelle gibt, wo in einer Abteilung ein Prozess auf fünf unterschiedlicher Arten und Weisen gelebt wird, oder in den Köpfen existiert, aber nie aufgeschrieben wurde. Das ist die Realität in ganz, ganz vielen Unternehmen da draußen. Und wenn ich jetzt KI nehme und auf diese Realität drauf stöpe, und das ist leider oft noch die Erwartungshaltung, dass KI dann irgendwelche Wundervoll bringt, aber dann passiert genauer nichts außer, dass das Chaos multipliziert wird. Also ist das eine riesengroße Transformationsaufgabe, die Unternehmen so aufzubauen, dass KI darin möglichst gut arbeiten kann? Und diese Transformation, wir sehen das ja in der digitalen Transformation. Der gibt es ja jetzt auch noch viele Unternehmen, die jetzt anfangen zu digitalisieren. Also das muss erst mal umgesetzt werden, damit dann KI draufgesetzt werden kann. Jetzt kann man natürlich sagen, ein bisschen was lässt sich jetzt schon überspringen. Würde ich auch sagen, schon, aber es wird wahrscheinlich noch viele Jahre dauern. Das ist die eine Welt. Jetzt gibt es die andere Welt und zwar kommt Unternehmen auf der grünen Wiese und sagen. Jetzt sieht das Chaos nicht multipliziert, so das war eine schön formuliertes. Genau, genau. Und sagen, grüne Wiese, wir denken jetzt von Anfang an, AI First. Also wie können wir Prozesse, unsere Daten, unser Geschäftsmodell aus KI Perspektive denken? Und da gibt es jetzt die großen Venture-Captain-Unternehmen, wie zum Beispiel in Sequoia oder auch Acceleratoren, die Startups aufbauen, wie Y-Kombinatoren. Die sagen, die nächsten großen Unternehmen werden eigentlich Serviceunternehmen sein, also Steuerberater, Buchhalter, Anwälte, Hausverwaltungen, die aber im Hintergrund komplett von KI gesteuert und operiert werden, mit wenigen Menschen, aber viel auf einem KI-Fundament aufbauen. Und darüber natürlich ganz stark skalieren und wachsen können und gleichzeitig total profitabel sind. Und da gehen jetzt die großen Wetten hin, dass man sagt, man baut solche Serviceunternehmen, die AI First aufgebaut sind. Und da sehe ich wiederum jetzt, wir werden, wir glaube ich, total viele spannende Story sehen. Also es gibt jetzt in den USA zum Beispiel einen E-Commerce-Unternehmen, die verkaufen Abnehmen spritzen. Das muss man so ein bisschen dazu sagen zu verstehen, dass jetzt der Erfolg nicht nur durch KI kommt, weil es auch gerade ein Trend-Thema ist. Aber die haben zum Beispiel zu zweit zwei Brüder und neben aufgebaut, was 1,8 Milliarden Dollar wert ist, da mal Kapitalisierung hat, zu zweit in wenigen Jahren. Und ich glaube, 400 Millionen Dollar Umsatz erwirtschaftet, oh ja, von zwei Brüdern mit ein paar Freelandsern. Und ich glaube, von diesen Stories werden wir immer mehr. Ja, stichwort Effizienz. Aber dann frage ich mich immer wieder von aus der Meta-Ebene auf die Wirtschaft geblickt. Das heißt dann im Grunde, die neuen lösen irgendwann in einer ferneren Zukunft die alten Abwahl, die alten schaffen es sich nicht, sozusagen so schnell zu transformieren, wie ein neues Unternehmen das entsprechend von, du hast gerade gesagt, grüne Wiese, also von null auf sich so aufstellen kann. Also es ist ja schon dann auch eine kaste Konkurrenzituation, oder? Genau, und ich glaube, das wird den Transformationstruck in den traditionellen Unternehmen natürlich erhöhen. Aktuell sehen, wie oder ich kann das zumindest noch sehr wenig beobachten, dass diese Challenger-Unternehmen, die sagen wir nehmen, uns so traditionelle Branche vor und gehen dort mit einem neuen Ansatz rein, wirklich schon relevant, markt Anteile abgraßen. Aber das wird natürlich mehr und mehr kommen. In und in Bereichen, wo es viele physische Essets gibt, wo wir gerade in Deutschland auch viel von Harden-Maschinen-Bau in der Chemie und so weit. Das kann natürlich jetzt nicht mal nachgebaut werden. Aber auch hier kommt natürlich der Druck aus, ländern wie China zum Beispiel, wo die Unternehmen natürlich auch immer stark und immer stärker auf KI setzen. Also der Transformationstruck, der wird zunehmen und ich glaube, das wird auch dazu führen, dass der Einsatz von KI zunehmt. Aber irgendwann machen das natürlich alle. Also irgendwann ist nur die Eintrittskarte, um noch Mitspielen zu dürfen, wird sein, dass man eine sehr effiziente Organisation hat, in der sukzessive mehr Prozesse automatisiert werden und mit arbeitende Produktiv mit KI arbeiten, um in der gleichen Zeit einfach einen höheren Output zu generieren. Ich glaube, dass das erst mal das neue Normal werden wird. Ja, verstehe. Jetzt hast du da diesen Entwicklungsstand gerade schon sehr gut beschrieben und man hat vielleicht ein besseres Verständnis dafür bekommen, wie sozusagen in welcher Situation sich bereits bestehende Unternehmen befinden, in welcher Konkurrenzituation aber auch zu neuen Unternehmen mit Blick auf KI. Wenn du vielleicht noch mal auf die Branchen gehst, wo es das gerade schon angerissen, auch da, ich glaube, müssen wir ein bisschen Licht ins Dunkel bringen. Also im Sinne von welchen Branchen glaubst du, wird KI eine besonders große Rolle spielen in der deutschen Wirtschaft und auch vielleicht in welchen Bereichen der Wirtschaft wird KI größtenteils genutzt. Also wir wissen zum Beispiel von Call Centre, du hast du eben schon gesagt, die machen eigentlich schon mal einen halben Rückzieher teilweise. Bescheid das noch reiß um ein bisschen damit man versteht, wo sind die Schlüsselstellen für künstliche Intelligenz in der deutschen Wirtschaft? Ja, hier würde ich wieder von den Fähigkeiten von KI anfangen und daraus ableiten. Also was kann KI besonders gut digitale Arbeit ausführen? Also Text verarbeitend mit Code arbeiten und haben wir Bilder, Verarbeitung von Videos, immer besser auch Audioverarbeitung. Also können wir uns anschauen, wo werden denn diese Datentypen besonders oft verarbeitet. Also dann kommen wir bei allem, was digitale Arbeit ist. Natürlich jetzt erstmal Marketing Agenturen zum Beispiel. In Normen hat KI gerade einen Normen Einfluss drauf. Im Call Centre oder im Kastemasupport. Natürlich, wenn ich viele Nachrichten per Text bekomme oder per Anruf und KI diese Nachrichten immer besser auch verarbeiten und antworten kann, dann gibt es natürlich dort auch einen großen Einfluss. Im Ligel zum Beispiel ein Anwaltskanzlein, wo natürlich auch basierend auf juristischen Regelwerken und historischen Fällen dann neue Fälle verarbeitet werden oder viele Dokumente auch erstellt werden. genauso als auch einen großen Einfluss. Und so könnten wir jetzt immer weiter durchgehen. Aktuell ist alles, was sehr in der physischen Welt und was sehr stark zwischen menschlich passiert. Das hat noch einen geringeren Einfluss, weil einfach die Fähigkeiten der Technologie da noch nicht so gut zu passen oder gerade auch die zwischen menschliche Kontakt eher an Wert gewinnt meiner Meinung nach als das eher verliert. Jetzt kommt aber natürlich durch immer bessere KI, der Punkt dazu, dass mit immer besserer KI immer bessere KI entwickelt werden kann. Und die großen KI-Laborer von OpenAI, Antropic und Google, die haben zuerst gesagt, wir entwickeln KI-Agenten die besonders gut Software entwickeln können, besonders gut codeen können. Und mit diesen Software KI-Agenten können jetzt im auch bessere KI-Modelle entwickelt werden. Und das schließe ich den Bogen, wird auch dazu führen, dass jetzt zum Beispiel die Fortschritte im Bereich Robotik immer schneller zu nehmen. Das ist weil ich nicht alles, wird immer schneller werden. Also ich glaube, die Welt mit der heutigen Geschwindigkeit, die Welt wird nie wieder so langsam sein wie heute. Und ich glaube, jeder kann das vielleicht so ein bisschen nachempfinden, wie schnell sich alles dreht und weiterentwickelt. Und diese Geschwindigkeit wird mit KI weiterzunehmen. Und jetzt kommt eben die nächste große Welle, wo KI in die physische Welt kommt mit Robotik. Da gibt es Dutzende Unternehmen, insbesondere aus Asien, teilweise auch aus Deutschland, die dort jetzt die mehr technologischen Grundlagen verschaffen, um dann zum Beispiel auch in den Maschinenbau zu gehen, in die Automobilindustrie und so weiter, überall wo Dinge Füsesch verarbeitet werden. Also ich glaube, keine Branche und auch kein Funktionsbereich wird unberührt davon bleiben. Das wollte ich nämlich gerade sagen. Also du hast das genau am Anfang beschrieben, als besonders überall da, wo es auch um digitale Es geht und am Ende. Jetzt hast du es gerade auch schon gesagt, geht es ja dann doch wieder auch ins Füße schon. Da frage ich mich dann natürlich schon. Ich meine, die ganzen Menschen jetzt gerade noch von Menschen hat, in lagernarbeiten, in Produktionsstätten, wo auch immer. Ich sehe, dass ich auch letztes Jahr in China zum Beispiel habe, da schon gesehen, da kann ich jetzt gerade drauf wie teilweise in Produktionsstätten Robotics schon genutzt wird. Und deswegen frage ich, ist das nicht dann doch schon so eine Art Disruptor sozusagen, also mit Blick auf arbeitskräfte und Stellenabbau? Also klar, natürlich. Es wird total viele Arbeitsplätze in irgendeiner Form auch verändern. Und manche arbeiten. Ja, und manche arbeiten wird es so in der Form, wie wir sie heute ausführen, auch nicht mehr geben. Jetzt ist die Frage, wie geht's da weiter? Und ich bliege da auch immer gerne mal zurück. Und Technologie hat ja in der Vergangenheit schon immer dazu geführt, das Dinge, die wir in der Vergangenheit getan haben, so nicht heute nicht mehr gemacht werden oder gemacht werden müssen. Also Feldarbeit, zum Beispiel, da vererteren riesiger Trakter drüber, der zieht irgendwas hinter sich her und kann die Arbeit, wo vorher viele, viele Menschen, die für auch viele Menschen ausführen mussten, deutlich schneller, die Fizienter durchführen. Und genauso sehen wir das auch in Fabriken und so weiter. Und dann haben sich Jobs und Rollen weiter entwickelt. Und wir Menschen sprechen, also wir machen heute einen Podcast, sitzen vor einem Computer und sprechen über künstliche, Intelligenz und Robotik. Das wäre ja vor einigen Jahrzehnten und denkbar gewesen, dass das heute Realität ist. Und das ist jetzt mein ganz persönliche Meinung darauf. Ich glaube, dass wir Menschen ganz viel Potenzial in uns tragen und immer Dinge einfallen werden, wo wir unsere Zeit und unsere menschliche Intelligenz und unsere Fähigkeiten verein setzen können. Ich glaube heute ist aber noch unklar, wie diese Bereiche aussehen werden. Wenn man das antizipiert, wir sitzen jetzt hier gerade und wir tueel gegenüber und machen diesen Podcast und du hast natürlich recht. Das wäre vor einigen Jahren so und der vom nicht denkbar gewesen. Wenn ich jetzt aber in die Zukunft schauen und antizipiere, frage ich mich, auch mit Blick auf AGI, also Artificial Generated Intelligence, vielleicht noch mal kurz zur Definition, ist eine Form von KI, die menscheninnliche, kognitive Fähigkeiten in allen Bereichen erreichen kann oder sie sogar übertreffen kann, so eigenständig, komplexer Aufgaben lösen kann. Und so weiter und sofort braucht es uns dann irgendwann überhaupt noch oder hören wir irgendwann der AGI zu, wie sie mit einer anderen AGI spricht. Also die erste Frage ist, erst mal wird das AGI geben oder nicht. Ich hatte ja gerade schon gesagt, die KI-Lub-Ulabore tun alles dafür, um KI zu entwickeln, mit denen sie bessere KI entwickeln können und darüber in so eine Selbstbeschleunigung kommen. Das passiert genau jetzt gerade. Wenn wir AGI als etwas bezeichnen, was kognitive, genauso leistungsfähig ist, wie der Mensch über alle Dinge, die der Mensch tut, dann ist die Frage wann und ob das erreicht werden kann. Und ich glaube, das ist noch totales Glaskugel gucken. Die großen KI-Lubore sagen natürlich, ja, wir sind dort auf dem Weg und es wird bald so weit sein, die müssen aber auch extrem viel Geld gerade von Investoren einsammeln, um diese Entwicklung irgendwie finanzieren zu können. Jetzt der zweite Punkt, wenn das so weit ist, was passiert dann mit uns? Also da schaue ich mir immer ganz gerne an, was kann KI denn eigentlich nicht? Und eine Sache, die KI nicht kann, ist eine Sache, einen Sinn zu geben. Warum soll denn überhaupt irgendetwas getan werden? Und überhaupt erst mal zu definieren, was KI tun soll? Und ich glaube, dass das weiterhin noch eine immer wichtiger werdende menschliche Eigenschaft bleibt, vielleicht ein Fähigkeit bleibt, die besten Ideen zu entwickeln, die dann von KI umgesetzt werden können. Und ich glaube, dass die reine Ausführung von Arbeit, dass es etwas, was zum Inner größeren Teil von KI übernommen wird, aber die Entscheidung, welcher Arbeit ausgeführt werden soll. Und warum diese Arbeit ausgeführt werden soll und dem einen Sinn zu geben. Das ist wahrscheinlich was, was immer bei uns bleiben wird. Und damit ja und das sind die perfekte Überleitung, um auch mal auf das Individuum auf jeden Einzelnen von uns zu blicken. Du hast ja nun sehr viel damit zu tun, was wie würdest du denn sagen, wenn wir jetzt nur mal die Bürojobs nehmen. Ich meine, jeder, der uns hört, wird denke ich im Büro arbeiten, aber vielleicht dann schon ein gewisser Anteil. Wie sieht so ein typischer Bürojob in fünf Jahren aus? Auch auch das, also wirklich, also die meine ehrliche Antwort darauf ist, dass ich das nicht weiß, wieder aussehen wird. Ich kann so ein paar Punkte mitreinigen, was ich vermute. Das eine ist, dass alles, was intellektuelle Fleißarbeit in irgendeiner Form ist. Also ich muss etwas abarbeiten. Ich muss meine E-Mails abarbeiten. Ich muss irgendwelche Exzeltabellen pflegen. Ich muss Dokumente erstellen irgendwelche Angebote oder Rechnungen oder so etwas. Das wird natürlich kein Mensch in fünf Jahren mehr machen. Das ist alles etwas, was die Maschine machen wird. Und ich glaube, dass das auch die Jobs sind, die als erstes gefährdet sind. Der, wo es keine Transferleistung in irgendeiner Form gibt, keine Schnittstellen zu anderen Menschen mehr gibt. Sondern ich sitze an meinem Computer und arbeite Dinge repetitiv ab. Das ist das erste, was automatisiert werden wird und auch heute schon automatisiert werden kann. Ich glaube, dass wir, also, wie ich es schon vorher gesagt habe, KI verstärkt das, was da ist. Also Prozesse, die es gibt, Daten, die da sind, aber auch die Klarheit über das, was wir überhaupt erreichen wollen. Ich glaube, dass in einem Bürojob sich ein immer größerer Anteil der Zeit dahin, also auf zwei Dinge verteilen würden. Nämlich das eine ist, die Ideen und Ziele zu entwickeln und zu definieren, die dann von und mit KI viel, viel schneller und einfache umgesetzt werden. Und dass es dort so eine Beschleunigung geben wird. Also wenn wir heute in einem Marketing-Team arbeiten und drei Kampagnen im Jahr machen, dann wird das in Zukunft vielleicht zu sein, dass wir 30 Kampagnen machen, die deutlich personalisierter sind auf spezifische Rezilgruppen zugeschnitten sind. Und es ist auch einfach eine viel, viel höhere Geschwindigkeit geben wird. Genauso im Bereich der Produktentwicklung. Wenn wir heute drei Produkte auf den Markt bringen, sind es vielleicht in Zukunft 30 Produkte, die aber viel personalisierter sind für verschiedene Zielgruppen. Also das mehr Ideen in einer höheren Geschwindigkeit. Das zweite ist verschieben von der Arbeitszeit von "Ich mache die Arbeit zu, ich baue und entwickele das System, das die Arbeit macht". Ich auf einer technischen Ebene, sondern auf einer konzeptionellen Ebene. Also ich schaue mir an, was hat die KI gemacht, gebe Feedback und Ver-A. und überarbeite die Prozesse, die darunter liegen, die die KI ausführt, sodass wenn die KI das nächste Mal die Aufgabe macht, die Qualität vom Ergebnis besser ist. Also das heißt, wenn ich so übersätze, ich mich als Arbeitnehmer, ich habe meinen Job Profil und das wird in Zukunft sozusagen bei einem gewissen prozentualen Anteil in der deutschen Bevölkerung dann so sein, dass dieses Job Profil sich verändert insofern, als dass jeder bestimmte KI Tools nutzt und für das Management und die Optimierung dieser KI Tools verantwortlich ist. Also das heißt die qualitativen Fähigkeiten der Personen quasi stärker zum Ausdruck kommen, weil sie Quantität auslagern kann an die KI und diese dann wiederum optimiert, habe ich es richtig verstanden. Ja, das finde ich gut beschrieben, das merke ich mich. Okay, sehr. Haben wir beide was gelernt? Für dich so hast eben schon mal China erwähnt. Das Stößt war mir immer auf eine Ohren, weil wir betriebswirtschaftlich, folgswirtschaftlich, sehr viel sehen in China. Da passiert unglaublich viel. Glaubst du die machen das besser? Das ganze Thema KI als wir? Also wir sehen natürlich, dass die Modelle, die aus China kommen, auch Spitzenwerte in den Benchmarks erreichen. Also wenn man sich ein Deepseek-Modell oder ein Quenn-Modell mit Kuh geschrieben, beispielsweise anschaut, dann erreichen die ähnliche Werte wie die Modelle, die zum Beispiel von Antropic, OpenAI oder auch von Google, mit Gemini veröffentlicht werden. Wie gut die Umsetzung, also das eine ist ja die Grundlagentechnologie zu entwickeln. Und das zweite ist ja diese Technologie auch anzuwenden. Wie gut die Anwendung innerhalb von China ist, da habe ich tatsächlich keine Inseits. Ich glaube da hält sich China auch immer noch mal etwas bedeckter als wahrscheinlich andere Länder, was aber auch von der Regierung ausgegeben wurde, ist ein ganz klarer, starker Kurs, dass KI maximal in auch die Wirtschaft reinzubringen, um die Produktivität der Gesamfolgswirtschaft zu stärken. Das ist richtig gerade jetzt mit dem neuen fünf Jahresplan. Ist das noch mal stärker? Ja unterstützt worden von politischer Seite. Glaubst du, wir machen zu wenig in Deutschland von politischer Seite. Müssen da eigentlich mehr passieren? Mehr Förderung, mehr Subvention? Also ich glaube, dass vor allem der deutsche Staat, der grüste und stärkste KI-Nutzern, werden sollte. Und da sehe ich aktuell viel zu wenig. Es wurde jetzt, also warum. Wir könnten damit natürlich die auch die Verwendung von Steuergeldern innerhalb des Staates deutlich besser einsetzen, unzumaschewildung investieren und nicht in eine Vergrößung vom Staatsoperat. Das ist der eine Punkte. Der zweite wäre, wenn Deutschland. Wenn du es kurz zu dem Punkt hast, kannst du das mal plakatiefen an einem Beispiel festmachen. Das kann die Steuerschön-Angerissen wie genau meinst du das? Also wenn heute viele Steuergelder in den Staatsapparat fließen, um beispielsweise Mitarbeiter zu bezahlen, die sehr repetitive, verwalterische, administrative Prozesse ausführen, was dann zu längeren Zeiten führt, um beispielsweise Wohngeld beantragen und genehmigt zu bekommen. Wenn diese Mittel freigesetzt werden können, weil beispielsweise ein KI-gestützter Prozess, die Verarbeitung vom Wohngeldantrag ausführt und darüber weniger Menschen, dort das Arbeiten zu investieren, dann könnte man zum Beispiel dieses Geld nehmen und in Bildung investieren, wo es bringt benötigt wird oder in Schulen zu sanieren oder in so gesundheitses Thema. Oder gibt es ja viele andere Wege, wo eine größere Wohlfahrt wahrscheinlich mit erreicht werden könnte. Außerdem könnte Deutschland als natürlich auch ein total spannender Kunde sein, also eine deutsche Staat für KI-Stadaps, die aus Deutschland kommen und Lösungen entwickeln oder entwickeln können, um genau diese Prozesse deutlich effizienter zu gestalten. Und ich glaube, dass das schon mal ein total starkes Signal wäre, da gibt es jetzt ein Agentic AI-Hab, der vom Digitalministerium aufgesetzt wurde. Das geht schon in diese Richtung. Das finde ich toll zu sehen. Ich bin gespannt, was es dort für Ergebnisse gibt. Wir arbeiten also Stadaps, gemeinsam mit Verwaltungen aus verschiedenen Kommunen und Ländern zusammen, um agentische Lösungen für genau solche Prozesse, wie zum Beispiel die Verarbeitung von Wohngeldantrag einzuführen. Und ich würde mich freuen, da noch viel mehr zu sehen. Ich finde das so spannend zu beobachten, Felix, das du und das war mir beim ersten Mal als wir uns schon kennengelernt haben, aufgefallen, dass du mit so einer Ruhe an dieses Thema ran gehst. Mein Eindruck ist, dass das ganze Thema künstliche Intelligenz doch sehr unterschiedlich aufgefasst und wahrgenommen wird und auch mit viel Unruhe. Vielleicht auch manchmal von uns und von mir, dieses News getriebene, was ich eben schon mal angesprochen habe, man sieht die Schlagzeile und das erschreckt ein. Und das wirkt so, als würde der Mensch durch die Maschine ersetzt werden. Enttallen ist das sicherlich auch so und in anderen Teilen nicht. Wie wenn du das mal beschreiben würdest, auch wieder mit den Berührungspunkten, die du hast, wie könnte man ein anderes Bild skizzieren? Davon, dass künstliche Intelligenz nicht mehr wegzudenken ist aus unserer Welt, auch nicht aus der Wirtschaftswelt, aber ohne diese Panik. Ich würde das Bild vor allem so beschreiben, dass wir es das KI ein Verstärker von unseren Fähigkeiten ist und auch von unserem Potenzial ist. Das gilt für je 19. Und das gilt für mich auch für Unternehmen. Also KI kann eine riesengroße Chance sein, auch zum Beispiel wirtschaftliche Herausforderungen, die zum Teil natürlich strukturell sind, aber zum Teil, wie wir ja auch beeinflussen können, damit besser umgehen zu können. Indem wir beispielsweise Gesamtproduktivität unserer Unternehmen steigern können, indem wir die Mitarbeiter, die wir heute schon haben, über KI ergänzen und erweitern und verstärken. Und ich finde dieses Bild, wie schaffen wir es KI zu nutzen, um das was da ist, um mit dem was da ist, mehr erreichen zu können, eine größere Wirkung haben zu können. Das finde ich, ja, den deutlich positiveren Blick auf KI anstatt zu sagen, wie können wir die Technologie nutzen, um möglichst effizient zu werden und in diesen Entweder KI oder Mensch in diese Diskussion reinzukommen, weil ich erlebe das oft, dass es eher darum geht, Mensch plus KI zu denken und nicht entweder oder. Ich finde ich einfach deshalb wertvoll, weil ich an vielen Stellen sowohl, wenn ich vor allem, wenn ich mit Arbeitnehmern und Sprecher auch im privaten Umfeld, das ist schon viel auch dieses Ahier, bin ich morgen noch relevant, bin ich morgen noch wichtig, werde ich morgen noch gebraucht im Eim Job oder wird KI uns morgen alle ersetzen. Da sagst du jetzt eigentlich klar, nein. Nicht kategorisch, ich glaube, das wäre auch eine zu romantische Vorstellung zu sagen, dass jetzt jeder einzelne Job nur mit KI erweitert werden kann und klar gibt es und da haben wir jetzt auch schon drüber gesprochen, gibt es natürlich Jobs, die es so nicht mehr geben wird in den nächsten Jahren. Und hier sehe ich es aber auch in der Verantwortung von den Unternehmens, Lenkan und Lenke Rinnen dieses Landesaufanfurtung für die Menschen in dem Unternehmen zu übernehmen und diese Menschen in Rollen weiterzuentwickeln, wo diese Fähigkeiten, das Erfahrungswissen, all das, was schon da ist, auch in Zukunft benötigt wird. Und ja, ich erlebe bei den Kunden immer, dass es mehr als genug Arbeit gibt. Und ja, immer die Frage ist, wer soll es denn eigentlich machen? Und jetzt haben wir eben die Chance, Zeit frei zu setzen, die die Maschine, wo die Maschine Dinge schon besser machen kann, um diese Zeit dann dort einsetzen zu können, wo sie benötigt wird, um die Wertschöpfung zu erzeugen, die das Unternehmen benötigt. Was in der Übersetzung aber auch heißt, die Kompetenzen, die jemand gelernt hat, das ist nicht so, dass die morgen nicht mehr vernötend sind. Sondern es ist im Prinzip, das hast du in der Mitte des Gesprächs ja auch schon beschrieben, so dass diese Kompetenzen ja auch anders angewendet werden können. Jetzt gibt es daneben, aber was anderes, wir haben jetzt quasi darüber gesprochen, ich arbeite in einem Unternehmen in verschiedenen Bereiche gesprochen und darüber wie KI sich dort implementiert und was das für die Mitarbeiter heißt. Wie ist es denn abseits von den Jobprofilen? die es schon gibt mit Blick auf KI werden neue Arbeitsprofile entstehen und welche könnten das sein? Ja, da bin ich auch total gespannt, was da noch passieren wird. Aktuell sehe ich noch wenig komplett neu geschaffene Jobs, sondern eher, dass ich Jobprofile etwas verschieben oder erweitern. Was natürlich jetzt gerade sehr stark kommt, ist alles, was darauf einzahlt, die Unternehmen so AI-ready zu machen. Also beispielsweise Data Engineering, also die Daten so aufzubereiten und bereitstellen zu können für eine KI, damit sie möglichst gut damit arbeiten kann. Das ist natürlich ein Berufsfeld, was immer mehr kommt, dann natürlich auch das AI Engineering, also KI in Prozesse zu integrieren in Unternehmen. Was auch jeder meiner Kunden so sucht, sind Rollen, die darauf einzahlen, die KI-Kompetenz und auch den Kulturwandel zu managen. Also wie schafft man es denn eigentlich, dass das was technisch möglich ist und was da in ganz vielen Tools rumfliegt, in die Arbeitsweisen der Menschen im Unternehmen zu bringen und auch den Kulturwandel zu treiben hinzu. Das ist für uns eine Unterstützung und es ist eben nicht ein Ersatz für etwas. Aber das sind jetzt glaube ich eher so, klar einige Rollen davon werden auch bleiben, aber das wird wahrscheinlich nicht das komplette, also die Jobs, die nicht mehr benötigt werden, komplett ausgleichen. Das jetzt alle Data und AI Engineering machen. Ich bin gespannt, was es noch zusätzlich vor Rollen geben wird. Ich sehe es aber noch nicht. Also ich sehe noch keine klaren ganz neuen Jobprofile, die es so vorher nicht gab, sondern eher das Menschen im Marketing, im Vertrieb und natürlich auch im Kunden-Service, im Finans, gesucht werden, die KI-Kompetenzen schon mitbringen, um die Wirkung, die sie in ihrem Job haben können, über KI zu stärken. Eine Idee, die ich mal hatte und ich immer noch total spannend fand, war eine Art von Wissens Manager, also Menschen, die dafür da sind, dass implizite Wissen, was wir in unseren Köpfen tragen, irgendwie raus zu bekommen und so aufzubereiten, dass KI auf dieses Wissen zugreifen kann, damit sie aufgaben ausführen kann, wo das Wissen benötigt wird. Ich glaube, dass das zum Beispiel gerade noch eine riesengroße Lücke ist, dass dieses Wissen, was wir in den Köpfen haben, einer KI fehlt. Es passt auch ein bisschen zu etwas, was ich neulich gelesen habe, nämlich das sagte die KI-Expertin Claudia Hilka. KI setzt quasi keine Menschen, aber Menschen mit KI-Kompetenz ersetzen Menschen ohne KI-Kompetenz. Das ist ja im Prinzip das, was du sagst oder so, dass man sozusagen, also im Prinzip den Menschen mit seinen Fähigkeiten dahingehend optimiert, als dass er auch Lerns mit dieser neuen Technik umzugehen, sie einzugliedern im Seinprofiel und damit den ganzen Job an für sich auch besser zu machen. Genau und idealerweise würde ich noch, also ich würde in Zustimm aber noch ergänzen, idealerweise hat die jeder, jede Person in meinem Team KI-Kompetenzen, weil dann, und wenn wir jetzt im wirtschaftlichen Wettbewerb zueinander stehen, dann habe ich mit diesem Team und wenn ich das aufs Unternehmen zier als Unternehmen eine viel, viel höhere Leistungsfähigkeit und werde im wirtschaftlichen Wettbewerb gegen Unternehmen oder Wettbewerber gewinnen, die genau diese Kompetenz nicht mitbringen. Felix, das war von ich ein mutmachendes Gespräch, differenziertes, eins, was weder alles beschönigt, noch die ganze Revolution in der wir uns gerade KI-Technisch befinden, best. Von daher, ich habe viel mitgenommen, ich habe viel zwischen den Zahlen gelesen und das ist ja das, was wir hier in diesem Podcast auch wollen, also ganz herzlichen Dank, dass du hier zu Gast warst, dass du deine Inzhalts auch geteilt hast und vielleicht hören wir uns her back mal wieder. Vielen Dank.