#55: KI-Adoption: Wer gewinnt? Große Konzerne vs. KMU im KI-Vergleich

0:04 SPEAKER_00: Willkommen bei Co-Intelligence,

0:07 SPEAKER_00: eurem KI Lernpodcast

0:08 SPEAKER_00: mit Moritz Heininger und mir Benjamin Wüstenhagen.

0:12 SPEAKER_00: Und heute reden wir über KI Adoption

0:15 SPEAKER_00: in deutschen Unternehmen.

0:17 SPEAKER_00: Ihr habt dazu eine Studie gemacht, ihr habt fast 13000 Unternehmen befragt und habt Analysiert, nicht befragt. Analysiert?

0:25 SPEAKER_01: Das wär schwierig, mit unserem Team 13000 Leute zu befragen. Aber wir haben sie analysiert, also bisschen outside in. Natürlich gibt's auch paar Disclaimer, die wir über Shuzia mit dazugeben müssen. Also was haben wir gemacht oder was wollten wir rausfinden? Wollten bisschen verstehen, was gibt's für Unterschiede zwischen großen und kleinen Unternehmen

0:43 SPEAKER_01: bei dem ganzen Thema KI-Enablement,

0:46 SPEAKER_01: Initiativen,

0:47 SPEAKER_01: Hiring und so weiter.

0:49 SPEAKER_01: Wie unterscheiden sich vielleicht einzelne Industrien

0:51 SPEAKER_01: und

0:52 SPEAKER_01: wer spricht viel, wer tut viel? Und dafür

0:56 SPEAKER_01: von

0:57 SPEAKER_01: Jens und mir, also Jens Polomski, meinem Cofounder bei SnipKI und mir

1:02 SPEAKER_01: alle unsere LinkedIn Kontakte zusammengelegt.

1:05 SPEAKER_01: Haben dann die,

1:07 SPEAKER_01: ich sag mal, Unique Firmen, also wir haben ja teilweise mehrere Kontakte in einem Unternehmen, aber das wir hatten am Ende 12000 irgendwas Unternehmen,

1:15 SPEAKER_01: die wir dann analysiert haben.

1:17 SPEAKER_01: 12477.

1:19 SPEAKER_01: 12477,

1:20 SPEAKER_01: okay.

1:21 SPEAKER_01: Und haben dann

1:24 SPEAKER_01: erst mal

1:25 SPEAKER_01: über verschiedene KI Agenten

1:28 SPEAKER_01: versucht,

1:29 SPEAKER_01: über Veröffentlichung,

1:32 SPEAKER_01: Newsletter,

1:34 SPEAKER_01: über Sachen, die auf der Webseite stehen, über Press Releases,

1:37 SPEAKER_01: über

1:38 SPEAKER_01: Kommunikation

1:39 SPEAKER_01: auf LinkedIn rauszufinden, ob die Unternehmen irgendwelche KI Initiativen haben.

1:44 SPEAKER_01: 50 Prozent hatten das? 50 Prozent sprechen zumindest dadrüber, genau. Und dann haben wir geschaut,

1:51 SPEAKER_01: wie viel Prozent dieser Unternehmen gerade

1:54 SPEAKER_01: offene Stellen haben, die irgendwas mit KI

1:57 SPEAKER_01: nicht nur im Titel haben, sondern auch in der Beschreibung.

2:00 SPEAKER_01: Also es müssen jetzt keine keine Engineer sein, aber allein jemand zu suchen, der fürs Enablement verantwortlich ist, fürs Training der Mitarbeitenden

2:08 SPEAKER_01: zur Einführung von KI im Unternehmen.

2:11 SPEAKER_01: Und wir haben analysiert,

2:13 SPEAKER_01: ob es

2:14 SPEAKER_01: auf LinkedIn bereits Leute gibt, die bei dem Unternehmen arbeiten,

2:18 SPEAKER_01: die irgendwas mit KI in ihrem Titel tragen und haben dann

2:23 SPEAKER_01: mit diesen Informationen

2:25 SPEAKER_00: paar Analysen gefahren und die Ergebnisse schauen wir uns heute gemeinsam an. Was ich spannend fand, ihr habt auf jeden Fall gefunden, dass viele Unternehmen

2:33 SPEAKER_00: Menschen einstellen,

2:34 SPEAKER_00: irgendwas mit KI, es waren knapp 15 Prozent.

2:37 SPEAKER_01: Genau, 15 Prozent haben tatsächlich offene Stellen und suchen jemand, was sehr, sehr gut ist. Ich hab 20 Prozent, 90.3 Prozent haben bereits Personen mit KI im Titel.

2:47 SPEAKER_01: 50 Prozent, hast Du schon angesprochen,

2:49 SPEAKER_01: haben KI Initiativen oder sprechen zumindest darüber.

2:53 SPEAKER_01: Hört sich ja erst mal alles ganz gut an, aber ich glaub, wie immer,

2:56 SPEAKER_01: man muss bisschen in die Daten reinschauen,

2:58 SPEAKER_01: dann spannende Findings zu finden.

3:01 SPEAKER_00: Ja, was was ich auch interessant fand zu sehen, dass es viele Unternehmen gibt, die von KI Initiativen reden

3:07 SPEAKER_00: öffentlich,

3:08 SPEAKER_00: aber dann weder Menschen haben

3:11 SPEAKER_00: noch Menschen einstellen.

3:13 SPEAKER_01: Genau, den wir haben das den Talk vs. Walk Gap genannt, Also es gibt fast 4000 Unternehmen,

3:20 SPEAKER_01: also jedes fast jedes 3. Der Unternehmen

3:23 SPEAKER_01: haben

3:24 SPEAKER_01: absolut kein Herring, suchen keine Leute in dem Bereich und haben auch niemand, der irgendwie dazu zumindest Titel trägt, ne? Natürlich ist da Disclaimer,

3:32 SPEAKER_01: nicht jeder, der Also ich trag auch keinen KI im Titel und ich mach relativ viel mit KI, ne. Natürlich muss man das immer berücksichtigen,

3:40 SPEAKER_01: ne, dass wahrscheinlich mehr Leute noch was machen, die's eben auch nicht im Titel haben. Aber wenn die Leute auch keine Leute suchen, ist die Frage,

3:47 SPEAKER_01: haben die alle dann schon wirklich die Skills oder arbeiten die nur mit x externen Consultants oder sprechen sie vielleicht nur drüber? Und das hat schon relativ großer Gap, wenn man halt sieht, dass

3:57 SPEAKER_01: weniger als Drittel entweder hiren oder im Titel haben, aber mehr als 50 Prozent, knapp mehr als 50 Prozent angebliche Initiativen haben,

4:06 SPEAKER_01: gibt's da schon ein gewisses Gap. Und das Gap ist unterschiedlich,

4:10 SPEAKER_01: wenn man noch bisschen weiter reinschaut.

4:13 SPEAKER_01: Size Matters. Size Matters, genau. Genau,

4:16 SPEAKER_01: genau. Und

4:17 SPEAKER_01: da könnte ursprünglich Also eigentlich kann man ja vielleicht überlegen, na ja gut, kleine Unternehmen sind agiler, die können viel schneller mal System einführen, ne. Also merkt man ja bei unseren Kunden, die Kleineren sind viel eher auf irgendwie Claude und die Großen sind bisschen eigentlich irgendwie behäbiger oder zumindest auf dem vielleicht nicht so,

4:34 SPEAKER_01: zum innovativen System, weil sie eben an die Marktwelt gebunden sind, was auch fair ist. Aber was wir halt wirklich durch die Bank sehen, dann die Größenkategorien 2 bis 10, 11 bis 50, 50 bis 21,

4:45 SPEAKER_01: 200 bis 500, 500 bis 2000

4:48 SPEAKER_01: bis 10000

4:49 SPEAKER_01: bis 10000, über 10000. Und das ist einfach eine kontinuierliche

4:52 SPEAKER_01: Linie nach oben, was die Initiativen angeht,

4:56 SPEAKER_01: auch was die Leute mit KI im Titel angeht und auch vor allem, was das Hiring angeht. Ja, und

5:02 SPEAKER_01: klar kann es irgendwie große Unternehmen kommunizieren mehr, die haben mehr Press Releases, die machen mehr Außenarbeit und so, was es vielleicht kleines Unternehmen machen mag, das ist hier bestimmten Faktor,

5:12 SPEAKER_01: ja, aber ist halt durch die Bank

5:14 SPEAKER_01: einfach sichtbar,

5:16 SPEAKER_01: dass die großen Unternehmen

5:18 SPEAKER_01: da wohl

5:20 SPEAKER_00: noch bisschen mehr Fokus drauf legen, als sie die kleinen haben, weil sie auch mehr Ressourcen haben und so. Ja, und da hast Du vielleicht auch noch die Situation, da hast Du irgendwie Aufsichtsrat, der sagt, ich müsste mal was mit KI machen. Und dann sagt der Vorstand, ja, machen wir. Ja. Wir stellen jetzt dieses KI Team ein. Ja, ja, ja. Und dann machen wir Preis Release. Ja. Wohingegen Du vielleicht bei kleineren Unternehmen die Titel gar nicht änderst. Also bei uns in der Gruppe, wir gehören zu Gruppe knapp 600 Leute. Ich glaub, da gibt's Da gab es mal Menschen mit KI-Titel. Ja. Zurzeit kaum jemanden, aber da gibt's viele, die sich dafür interessieren. Ja. Und die das aus ihrem Job heraus machen und sagen, okay, das gehört jetzt zu meinem Job dazu, dafür brauche ich gar keinen Titel. Ja. Ist das noch mal der Unterschied zwischen so großen Unternehmen und kleineren Unternehmen? Genau, das mit dem Titel,

6:00 SPEAKER_01: glaube ich auch. Also ich glaub, Du Du, bei dem Du 20 Leute hast, brauchst kein Hell of AI, ne? Wenn Du 10000 Leute hast, solltest Du wahrscheinlich einen haben. Da sollst Du auch eine ganz andere, ich sag mal, KI- Governance-

6:11 SPEAKER_01: oder Operating Model dahinter haben. Da machen wir noch mal eine andere Episode zu. Ja.

6:16 SPEAKER_01: Nichtsdestotrotz,

6:19 SPEAKER_01: was ja bei euch auch der Fall ist, glaube ich, auch mit den Rollen, die Du mir erzählt hast, ihr sucht nach Leuten, die so was machen können. Ihr sucht auch nach den Kompetenzen.

6:28 SPEAKER_00: KI kommt nicht irgendwann. Sie ist schon da. Bist Du bereit? Mit the KI-Academy machst Du dich fit für die Zukunft. Onlinekurse

6:35 SPEAKER_00: zu KI, digitaler Zusammenarbeit,

6:38 SPEAKER_00: Leadership. Praxisnah, flexibel,

6:40 SPEAKER_00: IHK zertifiziert.

6:41 SPEAKER_00: The KI-Punkt-Academy.

6:43 SPEAKER_00: Für alle, die mitgestalten wollen.

6:45 SPEAKER_01: Stimmt, jetzt hol das ein. Sehr klar. Wir haben's in den in den offenen Stellen haben wir ganz klar adressiert. Ja. Ja, ja, klar. Genau. Und ich glaub, das ist noch klarer Indikator, als tatsächlich so den Titel im Ja. KIjährigen Titel zu haben, ne? Ja, ja. Genau, wobei immer irgendwie Ticket the grain of the own, ne, die Analysen,

7:02 SPEAKER_01: aber es ist halt schon quasi

7:04 SPEAKER_01: klarer Unterschied, also wirklich jede Stufe

7:07 SPEAKER_01: geht die Kurve sozusagen nach oben.

7:10 SPEAKER_01: Und wir sehen besonders halt bei KMUs

7:13 SPEAKER_01: ist dieser und da geht es ja auch drum, es geht den auch den Gap, also wie viel Procent haben Initiativen

7:20 SPEAKER_01: und wie viel haben irgendwie oder suchen die Leute dafür und

7:23 SPEAKER_01: der Gap ist bei KMU doppelt so groß, wie es bei Enterprise ist. KMUs bei euch bis zu 500 Unternehmen? KMU ist bis ist, genau, bis zu 500 Unternehmen. Ja, gut, die stimmt, guter Punkt. Das kann man irgendwie natürlich nach x unterschiedlich irgendwie definieren.

7:37 SPEAKER_01: Aber wir haben uns quasi für jede Gruppe angeschaut, wie groß ist der Gap zwischen, wir sagen, dass wir was tun und wir hiren oder haben wir irgendjemand dafür, versus halt bei den Unternehmen, bei den großen Unternehmen, wo der deutlich kleiner ist. Also es sind 17 Prozentpunkte bei Enterprise und eben über 35 bei bei den KI-MR. Aber immerhin 50 Prozent oder

7:57 SPEAKER_00: knapp 50 Prozent aller KMUs haben Initiativen öffentlich.

8:01 SPEAKER_00: Bei Enterprise sind's deutlich mehr, also jetzt ist es fast schon die mehr Also da ist es die deutliche Mehrheit fast schon 2 Drittel. Mehr als 2 Drittel, sorry. Ja, sind über 2 oder 90 Prozent.

8:10 SPEAKER_01: Den ganz großen, also wenn wir jetzt Man kann's ja auch zwischen, man gibt ja verschiedene Schnitte, drauf zu schauen, ne? Wir haben einmal geschaut mit Umsatz und einmal geschaut mit Anzahl Mitarbeitende. Ja. Und

8:20 SPEAKER_01: bei, wenn man jetzt nur nach Umsatz geht, die Unternehmen mit 10 mit mehr als 10000000000,

8:25 SPEAKER_01: die dann fast 90 Prozent irgend eine Art und Weise von KI Initiativen gehabt und

8:31 SPEAKER_01: bei den von 0 bis 1000000 waren's irgendwie knapp 40 Prozent, was ja schon noch mal

8:37 SPEAKER_01: großer Gap ist. Aber wie gesagt, wir haben halt dieses große Kommunizieren halt auch einfach Thema hier mit dabei.

8:43 SPEAKER_00: Ja, vielleicht hast Du natürlich auch, wenn Du viele Menschen hast beziehungsweise viel Umsatz hast, hast Du noch mal deutlich größeren Hebel,

8:48 SPEAKER_01: wenn Du das einsetzt und positiver wirst. Und Du hast natürlich auch mehr Ressourcen. Genau, Du hast halt auch einfach als großes Unternehmen, muss man halt auch noch dazu sagen, die Möglichkeit, dass wenn Du von 10000 Leuten irgendwie mal 10 abziehst oder 20, in die Richtung was auszuarbeiten,

9:04 SPEAKER_01: dann macht das auf deine Bottomline quasi 0 impact, ja? Weil Ja. Du hast so viele Leute und wenn Du halt mal 20 Leute hast, geiles Unternehmen bist,

9:14 SPEAKER_01: wenn Du dann jemand dediziert dafür hinsetzen würdest, dann ist das ja, glaub ich, ganz großer Teil einfach von deiner Wertschöpfung, von deiner Payroll und so weiter,

9:22 SPEAKER_01: was man natürlich ja auch alles berücksichtigen muss, ne. Das soll ja jetzt hier kein kein KMU Bashing irgendwie sein, ja. Die KMU machen nicht genug oder so. Das ist nicht so.

9:33 SPEAKER_01: Aber es gibt halt eine gewisse Gefahr einfach, dass ich, obwohl ich eigentlich agiler und schneller agieren könnte,

9:38 SPEAKER_01: halt dann trotzdem gegen die die Enterprises

9:41 SPEAKER_00: den Anschluss verliere, die halt einfach mehr Ressourcen dafür bereitstellen können dann. Was ich sehe bei uns bei den Zahlen ist, dass bei gerade bei Menschen, die in KMUs arbeiten, die Eigeninitiative noch mal größer ist. Also viele, viele, die bei uns durch die Kurse gehen, sind bei KMUs,

9:55 SPEAKER_00: haben machen das Eigeninitiative, gehen selber und sagen, entweder zahl ich's privat oder ich geh zu meinem Arbeitgeber, schlag dem vor, was ich lernen möchte. Vor gegenüber bei vielen Enterprise Geschichten, denkt sich 1 aus, was alle lernen sollen und dann Ja. Gibt's das Programm. Ja. Ja. Und das kannst Du natürlich, wenn sich der Titel nicht ändert, wenn sich wenn sich da nichts ändert, nach außen hin schwer erfassen.

10:15 SPEAKER_00: Absolut.

10:16 SPEAKER_01: Was aber spannend ist, wenn man mal bisschen weggeht von der Größenbetrachtung,

10:20 SPEAKER_01: ist

10:21 SPEAKER_01: die die Industriebetrachtung,

10:22 SPEAKER_01: weil man kann ja auch einfach sagen, jetzt unabhängig

10:25 SPEAKER_01: davon, wie groß die sind, wir schauen uns unterschiedliche

10:29 SPEAKER_01: Branchen an und schauen, wie die kommunizieren, wie die hiren und so weiter, was ja auch irgendwie spannend ist. Und

10:36 SPEAKER_01: was bei uns ganz oben liegt, also wer am meisten sozusagen

10:39 SPEAKER_01: Initiativen

10:40 SPEAKER_01: hat, Mitarbeitende mit einem Titel

10:43 SPEAKER_01: und auch irgendwie hiert, sind tatsächlich

10:46 SPEAKER_01: Hochschulen,

10:47 SPEAKER_01: was ja irgendwo auch verständlich ist, weil Hochschulen halt forschen, das ist ja dann eine Aufgabe, das ist neuronervantes Thema und

10:55 SPEAKER_01: dass da halt auch irgendwie viel kommuniziert wird über die Forschung und

10:59 SPEAKER_01: ja, die als Hochschule willst Du dich musst Du dich ja auch irgendwie für draußen stellen und so weiter. Das ist jetzt kein,

11:04 SPEAKER_01: also sind für mich keine riesen Surprises irgendwie mit da drin. 2. Kategorie Software, 3. Kategorie IT Services,

11:12 SPEAKER_01: ja. Dass Sie irgendwie da vorne mit dabei sind, ist jetzt auch keine keine große Überraschung.

11:18 SPEAKER_01: Das E-Learning,

11:19 SPEAKER_01: wo wir irgendwo beide vielleicht mit, also ich glaub, bei uns ist noch viel Consulting und und andere Themen, aber wenn man uns zu E-Learning nimmt, ist auch klar, dass es irgendwie neues Thema ist, was viele Leute lernen wollen.

11:29 SPEAKER_01: Dass es da,

11:31 SPEAKER_01: ich sag mal, zumindest Initiativen gibt und viel darüber gesprochen wird, was es für Programme gibt, ist spannend. Natürlich Venture Capital, Private Equity, ja, die die wollen da mitspielen, reden viel drüber. Genau, reden viel drüber ist halt jemand spannender und auch irgendwie, was wir jetzt auch gleich machen können im nächsten Schritt ist, wir gucken uns mal diese Gaps an zwischen wir reden und wir haben, ja? Oder wir reden und wir machen. Und

11:55 SPEAKER_01: dadurch, dass wir den größten Faktor rausnehmen,

11:58 SPEAKER_01: ist es ja schon signifikant,

11:59 SPEAKER_01: ja? Also es sei denn, man würde sagen, eine Branche spricht viel weniger oder wie auch immer, wo man sieht, wo ist der Gap zwischen wir reden und wir wir haben die Leute oder wir suchen die Leute am höchsten. Aber bevor wir da hingehen,

12:10 SPEAKER_01: was

12:12 SPEAKER_01: irgendwie auch normal ist oder jetzt auch mich sozusagen

12:16 SPEAKER_01: massiv überrascht hat. Food und Barberage ist ganz unten, eine. Gastronomie, ich mein, ich hab lange im Gastrotech gearbeitet.

12:23 SPEAKER_01: Das sind in der Regel nicht die techaffinsten,

12:25 SPEAKER_01: fortschrittlichsten,

12:28 SPEAKER_01: ja,

12:29 SPEAKER_01: Industrien, Zweige.

12:31 SPEAKER_00: Vielleicht auch der Hebel nicht der Allergrößte. Also wenn Du jetzt eine Pizzeria hast, Head of AI, weiß ich, ob ob das dann Genau,

12:37 SPEAKER_01: ja, einhundert Prozent. Und Retail

12:40 SPEAKER_01: ist quasi die zweitniedrigste Kategorie.

12:43 SPEAKER_01: Was mich bisschen überrascht hat, gerade hier in Deutschland, weil es in dem Moment nur deutsche Unternehmen oder Dachunternehmen

12:49 SPEAKER_01: analysiert,

12:50 SPEAKER_01: dass Maschinenbau auf dem drittletzten Platz ist,

12:54 SPEAKER_00: ja, was Ist halt Brennglas in das, was sowieso das Problem aus meiner Sicht in Deutschland teilweise ist, dass es alles 'n bisschen softwarefern ist. Also Maschinenbau ist Gut, jetzt rede ich hier son blinder über die Farbe. In meiner Wahrnehmung, so liebe Maschinenbauer, seid mir nicht böse.

13:09 SPEAKER_00: In meiner Wahrnehmung ist das halt noch so sehr spaltmaßgetrieben.

13:12 SPEAKER_00: Also ich erinnere mich an dieses eine eine Video von der

13:16 SPEAKER_00: von der Automesse in Frankfurt von vor x Jahren. Da stand dann so Tesla und das war, glaube ich, damals der VW- oder Audi Chef, der dann irgendwie sich über die Spaltmaße lustig macht. Ja. Jetzt kann man über Tesla denken, was man möchte, aber es hat so son bisschen das das Brennglas draufgehalten, ey, geht nicht Spaltmaße, es geht völlig andere Art und Weise, ein Auto zu denken. Gab so Ähnliches vielleicht auch im Maschinenbau, wo man sagt, wenn der Maschinenbau sich darum kümmert,

13:39 SPEAKER_00: alles, was da ist, bisschen besser zu machen, aber das ganze Thema KI vergisst, dann ist es schlechtes Zeichen. Ja, und es gibt eine spannende

13:46 SPEAKER_01: Company, kleiner Disclaimer, ich hab da kleines Investment drin, Geldgier heißen die, also schöne Grüße. Was

13:53 SPEAKER_01: die machen für für Maschinenbau oder für produzierende Unternehmen,

13:57 SPEAKER_01: die machen Kamerasysteme,

13:59 SPEAKER_01: die

14:01 SPEAKER_01: Arbeitsschritte

14:02 SPEAKER_01: sozusagen überwachen, also es ist ja, es gibt ja nicht nur vollautomatisierte

14:07 SPEAKER_01: Anlagen, sondern auch Anlagen, wo Menschen quasi noch was machen Und dann sozusagen schauen,

14:13 SPEAKER_01: was für Ausschuss gibt es, wie kann man Arbeitsschritte optimieren und so weiter? Aber das ist bei diesen vielen großen Unternehmen drin und das ist natürlich alles noch im

14:23 SPEAKER_01: im Status,

14:26 SPEAKER_01: ne. Und das ist natürlich die Frage, sprichst Du irgendwie, machst Du sofort Pressrelease,

14:30 SPEAKER_01: wenn Du's noch nicht wirklich voll in der Produktion hast? Und dieses ganze Thema Robotic

14:35 SPEAKER_01: wird Riesenthema, eine. Das kommt jetzt halt alles, ist ist halt einfach bisschen hinter dem Softwarethema, weil halt Hardware ist hart, eine.

14:43 SPEAKER_01: Aber ich glaub, wenn wir jetzt und das ist ja auch Snapshot April 20

14:47 SPEAKER_01: 26, wo wir die Daten analysiert haben,

14:50 SPEAKER_01: Das wird sich, glaube ich, verändern. Also ich glaub, wenn wir die gleiche Studie noch mal in 5 Jahren machen, dann wird Maschinenbau auf jeden Fall nicht mehr auf dem drittletzten Platz sein, sondern wird höchstwahrscheinlich

15:00 SPEAKER_00: sehr hochkommen, weil halt die Robotik einfach auch so viel besser, so schnell, so viel besser wird, ne. Die Frage ist, ob wenn Du wenn Du die Studie jetzt in China gemacht hättest oder irgendwo anders,

15:10 SPEAKER_00: da Maschinenbau auch aufn drittletzten Platz wäre Ja. Oder ob da die Adoption schon deutlich anders ist. Potenziell

15:15 SPEAKER_01: ist es da deutlich höher. Man muss halt auch irgendwie fair sein, dass beim Maschinenbau,

15:21 SPEAKER_01: das muss halt extrem

15:23 SPEAKER_01: gut funktionieren, bis das wirklich in der Production nutzt, eine, bis Production ready ist. Und das dauert halt einfach, eine. Keine Ahnung, die ganzen produktiven Cases irgendwie, ich kann mir

15:33 SPEAKER_01: meine Software neu bauen, McKaud Code oder mir nur schon eine Webseite bauen und so weiter, wenn da mal was nicht perfekt ist, dann ist es weniger kritisch, als wenn ich in der Produktion irgendwie auf einmal missbaue, weil mein neues System nicht so funktioniert. Und das aus dem Grund dauert's einfach, glaube ich, bisschen länger, bis Maschinenbau da weiter oben ist, würde ich jetzt mal schätzen.

15:51 SPEAKER_00: Und ich glaub, Maschinenbau

15:53 SPEAKER_00: kann das dann und wenn sie's wenn sie's wollen, können sie's auch. Ja.

15:57 SPEAKER_00: Das passt dann ganz gut zu der wollen aber können doch nicht Map. Ganz vorne dabei sind unsere lieben Freunde im Venture Capital und Private Equity. Grüße gehen raus.

16:06 SPEAKER_01: Ja.

16:08 SPEAKER_01: Genau, was ist die wollen aber können noch nicht map? Das sind die, die irgendwie viel reden, was sie alles machen wollen, aber keine Person haben, zumindest Titel, die da irgendwie Ahnung von hat und auch nicht wirklich dafür hiren. Und

16:22 SPEAKER_01: bei KI hat mich das tatsächlich sehr überrascht, weil in KI, es gibt ja die die Operator und es gibt das Investmentteam. Im Investmentteam

16:30 SPEAKER_01: sollte ich zumindest auch irgendwelche Leute haben, die KI verstehen, weil es ja immer wichtiger Teil der KI- These ist, aber vor allem bei den Operator, die halt dann reingehen und die Unternehmen, ich sag mal, effektiver

16:42 SPEAKER_01: machen, die da Es gibt ja tatsächlich diese diesen Roll-up Case, oder die die Strategie zu sagen, hey, wir kaufen uns, ich sag mal, oldschool Unternehmen und dann rollen wir der KI aus und machen Holen paar EBITA Prozentpunkte raus.

16:56 SPEAKER_01: Die

16:57 SPEAKER_01: macht grundsätzlich ja erst mal Sinn. Aber was man da halt auch nie vergessen darf, ist, es gibt immer noch den Faktor Mensch, ja, in diesen Unternehmen. Also dieses ganze Thema, was wir immer propagieren,

17:07 SPEAKER_01: Enablement, Du musst hier Leute mitnehmen. Das ist Mindset Thema, ist Kulturthema.

17:11 SPEAKER_01: Das musst Du halt auch irgendwie angehen

17:14 SPEAKER_01: neben dem technischen Wissen, aber Du brauchst eigentlich beides.

17:17 SPEAKER_01: Und das hat mich halt überrascht, dass die PIs

17:20 SPEAKER_01: diese Leute, also wenn ich wirklich da reingehen will, proaktiv und Laden umdrehen. Entweder ich mach's mit Partnern und dann sind diese Partnerschaften in den USA, die es in Anthropic und OpenAI anpeilt

17:29 SPEAKER_01: mit Mit den großen PES, ja. Großen PES. Aber wenn ich das nicht habe, wenn ich nicht sonen Executionpartner

17:35 SPEAKER_01: hab, der sich wirklich auskennt, dann muss ich das Wissen halt selbst aufbauen, ne. Genauso wie ich Operating Experten habe, wie ich Vertriebsexperten

17:41 SPEAKER_01: habe, wie ich Marketingexperten

17:42 SPEAKER_01: habe, die ich ins Unternehmen bringe, brauch ich auch diese Leute, die halt irgendwie diese KI-Transformation

17:47 SPEAKER_01: stemmen können und zwar einmal auf der technischen Seite, aber auch auf der kulturellen Seite. Und da sehen wir zumindest in unseren Daten relativ großen Gap.

17:58 SPEAKER_01: Dann

17:59 SPEAKER_01: witzigerweise im Consulting genauso

18:02 SPEAKER_01: und

18:03 SPEAKER_01: wir haben fairerweise

18:04 SPEAKER_01: auch sehr viele Consultants wahrscheinlich in unserem Netzwerk, aber

18:09 SPEAKER_01: auch immer auch größere Consultants.

18:11 SPEAKER_01: Und da sehen wir auch

18:13 SPEAKER_01: viel viel Talking, ja. Das können Consultants ja gut, aber wenig wenig Walking,

18:18 SPEAKER_01: wenig irgendwie Rollen, Ausschreibung, wie auch immer von Leuten, die es wirklich können. Und da ist dann son bisschen die Frage, welchen Consultant sollt ich denn dann eigentlich wählen? Und kann der dann irgendwie am Ende wirklich was?

18:29 SPEAKER_00: Vielleicht fragen, wie sind die Folien entstanden? Ist das auch der Folienmaster oder ist das schon Die

18:34 SPEAKER_01: Folien sind mit Claude entstanden tatsächlich.

18:38 SPEAKER_01: Also auch einfach wieder verrückt.

18:41 SPEAKER_01: Natürlich viel alles mit Claude

18:43 SPEAKER_01: analysiert,

18:44 SPEAKER_01: natürlich

18:45 SPEAKER_01: auch alles gecheckt, ob das stimmt, weil es ist ganz wichtig, weil es ist immer gerade, wenn ich so Daten analysier oder kritische Sachen machen, muss ich die Daten testen Und dann hat einfach Design, Farben mit reingegeben, die so bisschen unseren Corporate Colors entsprechen.

18:58 SPEAKER_01: Und Claude hat die komplette Webseite gebaut mit Storyline,

19:02 SPEAKER_01: mit den Überschriften

19:03 SPEAKER_01: zu den verschiedenen Charts und einfach komplett crazy. Und das hab ich in in ungelogen in 4 Stunden am Samstag gemacht. Komplett die Analyse vorne bis hinten inklusive Webseite und Reporterstellung.

19:16 SPEAKER_01: Da hätt ich normalerweise in Woche wahrscheinlich oder mit externen Partner, der mir die Webseite machen müsste, 2 Wochen gebraucht,

19:23 SPEAKER_01: so was rumzusetzen.

19:24 SPEAKER_02: Die neue KI Verordnung ist mehr als eine Pflicht. Sie ist deine Chance. Ja, die Kompetenzschulung nach Artikel 4 ist wichtig für deine Rechtssicherheit bei der Nutzung von KI Tools im Job. Unsere von Rechtsanwälten mitentwickelte Schulung auf SnipKI d e zeigt dir aber auch, wie KI zu deiner Superpower wird. Ernne die Grundlagen, agiere sicher und entdecke neue Möglichkeiten.

19:44 SPEAKER_01: Jetzt starten auf SnipKI Punkt d e. Ja, 2 Wochen ist aber auch fix. Ja. Macht das mal in einem großen Unternehmen, dann bist Du bei einem Quartal. Ja, genau. Für die Slide hatte ich wahrscheinlich wieder so wie damals bei Bain jeden Morgen mit sonem 3 Uhr Slide gebastelt, dass

19:59 SPEAKER_01: die Boxen irgendwie richtig geleint sind. Claude kann Boxen sehr gut geleiten, kann ich euch vertadeln sagen.

20:05 SPEAKER_00: Alter spielt auch eine Rolle, ist ist schön für ältere Menschen wie uns.

20:10 SPEAKER_00: Ältere Firmen haben mehr KI Kapazität,

20:13 SPEAKER_00: junge haben mehr Ambitionen. Ich hoffe, wir haben beides.

20:15 SPEAKER_00: Genau. Also Firmen, die vorundneunzig gegründet wurden,

20:19 SPEAKER_00: haben doppelt so viele Mitarbeiter mit KI Titel. Hängt wahrscheinlich korreliert wahrscheinlich auch mit der Größe. Also gerade in Deutschland Größeren Umsatz. Sind es ja die großen Firmen, die viel Umsatz machen, eher die Älteren, jetzt mal die Zalandos dieser Welt außen vor.

20:31 SPEAKER_00: Ja. Anders als in vielleicht in anderen Ländern, USA sind

20:34 SPEAKER_00: ja, sind die mittleren Firmen die größeren oder

20:38 SPEAKER_00: die nach neunzehnhundertneunzig gegründet wurden.

20:41 SPEAKER_00: Und

20:41 SPEAKER_00: Firmen aus den Zwanzigzwanzigern,

20:43 SPEAKER_00: also die ganz jungen Firmen,

20:45 SPEAKER_00: die haben natürlich wahnsinnig hohe Ambitionen und und haben ganze Geschäftsmodelle dadrum. Also das finde ich hier bei der Altersanalyse,

20:53 SPEAKER_01: also wie alt sind die Unternehmen und wie viele Initiativen haben die? Wie groß ist der Gap im Vergleich zur Größenperspektive?

20:59 SPEAKER_01: Dass bei der Größenperspektive haben wir gesehen, dass die Anzahl oder der Prozentsatz mit KI Initiativen

21:05 SPEAKER_01: einfach von von Größenstufe zu Größenstufe immer größer wird. Ja. Wenn wir die Altersperspektive

21:11 SPEAKER_01: nehmen, sehen wir aber, dass das fast gleich ist. Also es gibt keinen großen Unterschied zwischen dem Prozentsatz der Initiativen.

21:16 SPEAKER_01: Oder wie Du sagst, Jungen sind halt sehr

21:19 SPEAKER_01: ambitionierter

21:21 SPEAKER_01: sozusagen,

21:22 SPEAKER_01: relativ also relativ gesehen irgendwie zur Größe.

21:25 SPEAKER_01: Und wir haben dieses Gap nicht mehr ganz so, ne, zwischen Initiativenanzahl

21:30 SPEAKER_01: oder Prozentsatz

21:32 SPEAKER_01: im Vergleich zur Größe, wie wir das hier im Alter haben. Aber klar, wir sehen hier auch wieder, wie viel Prozent der Leute haben irgendwie KI-Dete und Hiring.

21:40 SPEAKER_01: Aber es ist nicht mehr so nicht mehr so groß, dieses Gap wie bei

21:45 SPEAKER_01: dem Größenvergleich.

21:47 SPEAKER_01: Was heißt, dass die Jungen mehr Gas geben?

21:51 SPEAKER_00: Von den 12700

21:54 SPEAKER_00: oder 477

21:55 SPEAKER_00: Unternehmen, die ihr analysiert habt,

21:57 SPEAKER_00: sind 7.7

21:58 SPEAKER_00: Prozent voll KI. Voll KI heißt?

22:01 SPEAKER_01: Ja, wir haben das jetzt mal feiern, dass sie

22:05 SPEAKER_00: Initiativen

22:06 SPEAKER_01: nach außen tragen und dass sie schon Menschen haben mit irgendwas KI im Titel. Genau, also weiß nicht, ob man die dann KI-First nennen kann, wahrscheinlich auch noch nicht, weil das ganze Geschäftsmodell oder das KI- Operating Model bestimmt noch nicht da ist. Aber ja, so 7.7 Prozent, was eine relativ kleine Anzahl

22:21 SPEAKER_01: ist oder Prozentsatz ist an den Unternehmen, knapp 1000 von den zwölfeinhalb

22:26 SPEAKER_01: haben

22:27 SPEAKER_01: Hirings,

22:28 SPEAKER_01: also haben Leute, die im KI-M Titel haben Initiativen

22:31 SPEAKER_01: und suchen weitere Leute.

22:33 SPEAKER_01: Und das Spannende hier ist und weil wir eben Maschinenbau,

22:37 SPEAKER_01: ich weiß nicht, Automate Diff ist jetzt nicht Maschinenbau,

22:40 SPEAKER_01: aber die Branche mit,

22:43 SPEAKER_01: wo das am meisten der Fall ist, dass alle 3 Faktoren gegeben sind, ist Automate mit 23 Prozent.

22:49 SPEAKER_01: Dann kommt high education, also in Universitäten auch klar. Und dann kommt ITservices

22:54 SPEAKER_01: als 3., was jetzt irgendwie auch keine Überraschung ist. Aber was ich schon spannend fand, ist dann, dass wir hier halt bei Automotive sehen, da, das sind Riesenunternehmen, die sind schon lange da, die haben viel Geld, haben viele Leute und so, dass die Initiativen haben, dass die Leute hiren und

23:09 SPEAKER_01: und auch neue Leute suchen, ist ist irgendwo no brainer, aber mit Abstand quasi. Also Du hast ja mit Abstand, aber da ist auf jeden Fall Automotive bei allen Branchen ganz oben. Also es gibt Hoffnung für die deutsche Autoindustrie,

23:21 SPEAKER_01: trotz der Chinesen.

23:24 SPEAKER_01: Wir

23:25 SPEAKER_01: haben auf jeden Fall,

23:27 SPEAKER_01: ein Kollege hat einen kriegt bei uns einen Elektrofirmenwagen

23:31 SPEAKER_01: und er kriegt ein deutsches

23:34 SPEAKER_01: deutsches Fabrikat und bekommt

23:36 SPEAKER_01: kein Tesla.

23:39 SPEAKER_01: Hast Du durchgesetzt? Hab ich durchgesetzt. Ich hab gesagt, der

23:42 SPEAKER_01: deutsche das deutsche Autor, weil Tesla will ja keiner,

23:46 SPEAKER_01: ist 200

23:47 SPEAKER_01: Euro fast günstiger jeden Monat. Echt? Aber

23:51 SPEAKER_01: Tesla ist günstiger, meinst Der Tesla 2, ja, 200 Euro günstiger. Kostet irgendwie 4 Also Tesla Model 3 kostet irgendwie so 450 Euro Leasing im Monat und der,

24:01 SPEAKER_01: ich sag mal so, egal ob Du i-vier, i-fünf und ich glaub,

24:04 SPEAKER_01: -drei son bisschen, weil die kosten so die 550,

24:07 SPEAKER_01: 560.

24:08 SPEAKER_01: Ja.

24:09 SPEAKER_01: Nee, Quatsch, knapp 600. Ja, sind sind sind so 120 Euro, glaub ich, glaub ich. Mit kleinen 200 Euro, sondern 120 Euro.

24:16 SPEAKER_01: Aber

24:17 SPEAKER_01: diese die Elon task tax zahl ich gerne,

24:21 SPEAKER_01: Elon nicht Geld zu geben geben zu müssen.

24:25 SPEAKER_01: Ja, der der der die Marke meiner Wahl mit dem Stern dreht jetzt auf die C-Klasse als Elektro Das hab ich gesehen, ja. Das kam grad gestern oder so. Er sieht von hinten hab ich ihn nur gesehen. Er sieht ja ganz schick aus.

24:34 SPEAKER_01: Aber ich bin da überhaupt kein Autotyp. Ich hab seit

24:37 SPEAKER_01: seit ich 19 bin, seit 21 Jahren hab ich kein Auto mehr. Ich fahr hier in Berlin, Miles, wenn ich irgendwo hinmuss, bin damit zufrieden

24:45 SPEAKER_00: und ja, also Ich fahr seit über 15 Jahren das gleiche Auto. Ja. War's auch schon über 30 Jahre alt. Aber das ist nice.

24:53 SPEAKER_01: Das ist das ist nice alter Benz. Alle alle Zuhörer und Hörerinnen, der ist schon da ist schon Stil.

24:59 SPEAKER_01: So,

25:00 SPEAKER_01: so Semi.

25:02 SPEAKER_01: Du fährst

25:03 SPEAKER_00: ja nicht so weit. Und zweitens, ich muss ja mal son son neues Auto produzieren und eine Batterie produzieren und dann das alte ist beschrotten. Also ich glaub vom vom

25:11 SPEAKER_00: Fußabdruck, wenn Du sone alte Karre hast, die da einfach Ewigkeiten fährst, ist gar nicht so schlecht. Ja, aber gerade so mit Benzinpreisen auch so semi, so semi. Ja, die neueste Anschaffung der KI- Fahrradanhänger,

25:23 SPEAKER_00: ja. Okay. Für den Kleinen. Okay, sehr gut. Weniger Auto, mehr Fahrrad.

25:28 SPEAKER_00: Jetzt bin ich ein bisschen abgeschweift.

25:30 SPEAKER_00: Was was, glaube ich, doch irgendwie war,

25:32 SPEAKER_00: was ihr auch hier rausgefunden habt, ist, dass junge Softwarefirmen, die also nach 20 20 gegründet wurden, sehr KI reif sind, die sowohl hohe Ambitionen haben als auch Hiring,

25:42 SPEAKER_00: als auch Initiativen,

25:44 SPEAKER_00: die es vielleicht gar nicht noch aus drauf also raufschreiben müssen, wo es eigentlich schon gesetzt ist. Ja. Ja, dass Du mit KI Systemen arbeitest.

25:51 SPEAKER_01: Ja, ich glaube, das Take away hier ist,

25:53 SPEAKER_01: man braucht keine 1000 Leute, irgendwie KI Kompetenz aufbauen zu können. Ja.

25:58 SPEAKER_01: Das kann man auch immer,

26:00 SPEAKER_01: wenn man kleiner ist.

26:01 SPEAKER_00: Also jeder kann es drüber reden. Die Hälfte der deutschen Firmen in der Größe redet drüber. Ein Fünftel handelt nur.

26:08 SPEAKER_00: Unsere KMUs

26:09 SPEAKER_00: brauchen am dringendsten

26:11 SPEAKER_00: da bisschen Hilfe beim Enablement. Von daher, wenn ihr in dem KMU arbeitet

26:16 SPEAKER_00: und diesen Podcast gut findet,

26:18 SPEAKER_00: teilt ihr mit anderen in den KMUs.

26:21 SPEAKER_01: Genau.

26:22 SPEAKER_01: Größe,

26:23 SPEAKER_01: haben wir mal hier als Takeaway aufgeschrieben, entscheidet noch. Ja. 74 Prozent der Unternehmen mit mehr als 10000 Mitarbeitenden

26:30 SPEAKER_01: haben

26:31 SPEAKER_01: Mitarbeiter mit KI Titel und bei unter 50 Mitarbeitenden nur 9 Prozent.

26:37 SPEAKER_01: Aber

26:38 SPEAKER_01: auch kleinere und KMUs können sollten

26:41 SPEAKER_01: KI Kompetenz aufbauen,

26:43 SPEAKER_01: diesen Gap auch zu schließen. Es braucht nicht bei jeder Größe Head of AI, wie wir gesagt haben. Man kann da auch anders

26:51 SPEAKER_01: rangehen und das Team

26:53 SPEAKER_01: enablen.

26:54 SPEAKER_00: Wenn ihr die Methodik dieser Studie

26:57 SPEAKER_00: kritisieren wollt, könnt ihr das gerne tun, denn alle methodischen,

27:02 SPEAKER_00: ja, sozusagen

27:03 SPEAKER_00: sind aufgeschrieben

27:04 SPEAKER_01: auf der Webseite Research Punkt SnipKI Punkt d e. Kleiner Plag für dich. Genau, schaut euch das an. Also da sind auch die Disclaimer, wie Du sagst, drauf.

27:14 SPEAKER_01: Ja, also was wir schon gesagt haben, nur weil's nicht im Titel ist, heißt nicht, dass ich tatsächlich im KI arbeite.

27:19 SPEAKER_01: Das sind Outside in, alles nur öffentlich verfügbare Daten

27:23 SPEAKER_01: gewesen.

27:24 SPEAKER_01: Größere Unternehmen

27:26 SPEAKER_01: kommunizieren mehr, dadurch hast Du da gewissen Bias mit drin. Bei einzelnen Unternehmen kann's immer Datenlücken geben, weil ob wir immer alles über unsere Real Star Agens identifiziert haben, wissen wir auch nicht. Klar. Es gibt gewissen Netzwerk Bias, Jens und mein Netzwerk,

27:40 SPEAKER_01: das heißt, ist jetzt nicht zwangsweise für alle repräsentativ,

27:43 SPEAKER_01: obwohl in diesen Daten das statistisch signifikant

27:47 SPEAKER_01: ist, war oder diese Ergebnisse, die wir besprochen haben.

27:50 SPEAKER_01: Und

27:52 SPEAKER_01: dann

27:53 SPEAKER_01: ja, ist es halt Snapshot, wie wir sagen, April 20 26.

27:57 SPEAKER_00: Aber das Coole ist, mit KI konntet ihr als kleine Firma son Research machen. Das hätte man sonst von irgendwie McKinsey oder BCG oder sonst

28:05 SPEAKER_00: einigen Jahren nur bekommen. Von daher ist das auch noch 'n gutes Beispiel.

28:09 SPEAKER_00: Und wenn ihr euch zu KI weiterbilden wollt, dann ist SnipKI, aber auch the key academy der richtige Ansprechpartner.

28:14 SPEAKER_00: Deswegen machen wir das ja hier.

28:17 SPEAKER_01: Genau. In diesem Sinne. Damit kleiner

28:19 SPEAKER_01: Exkurs. Wir hatten ja sogar mal eine Session zu Datenanalyse und was man mit KI alles machen kann. Das ist das perfekte Beispiel.

28:25 SPEAKER_01: Überlegt euch, was ihr für Datensätze habt und analysieren könnt und was ihr für spannende Findings

28:31 SPEAKER_01: findet.

28:32 SPEAKER_01: Und ja, damit würd ich sagen,

28:35 SPEAKER_00: danke fürs Zuhören. Liken. Kommentiert gerne. Liken. Liken. Genau.

28:38 SPEAKER_00: Bis nächste Woche. Schickt uns Liebe

28:41 SPEAKER_03: und bis Du magst das. Nehmen wir immer. Bis dann doch. Co-Intelligence -Intelligence ist eine Produktion von the KI-Academy in Zusammenarbeit mit SnipKI,

28:49 SPEAKER_03: produziert bei Studio Co in Berlin.

28:52 SPEAKER_03: Produktion und Regie,

29:01 SPEAKER_03: Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger.

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29:08 SPEAKER_03: Danke fürs Zuhören.