#56: KI-Strategie ohne Bullshit - Der Plan für echte KI-Transformation

0:00 SPEAKER_00: Sehen wir auch manchmal, sind die Unternehmen, wo eben die CEOs schreien, ah, wir müssen alle KI first werden, alle müssen KI nutzen und es setzt Pflicht bei uns und so weiter. Aber dann weder Plan zu haben, wie das genau passiert, noch die Leute an die Hand zu nehmen und zu enablen,

0:13 SPEAKER_00: führt zwangsweise genauso zum Scheitern.

0:19 SPEAKER_01: Willkommen zu Co-Intelligence,

0:21 SPEAKER_01: eurem KI- Lernpodcast in der Schnapszahl Episode 55

0:25 SPEAKER_01: mit Moritz Heininger und mir Benjamin Wüstenhagen.

0:29 SPEAKER_01: Beim letzten Mal haben wir euch eine große Studie vorgestellt

0:33 SPEAKER_01: und da ging's darum, dass viele Unternehmen über KI sprechen.

0:36 SPEAKER_01: Heute werden wir darüber sprechen, warum KI-Projekte

0:39 SPEAKER_01: scheitern

0:40 SPEAKER_00: und wir verhindern können, dass das passiert. Genau, es wird bisschen strategischer, glaub ich, in den nächsten Wochen. Wir

0:47 SPEAKER_00: führen heut mal son bisschen ein in das ganze Thema KI Strategie. Was heißt das eigentlich? Welche Sachen muss ich mir da anschauen?

0:54 SPEAKER_00: Und werden dann in den nächsten Wochen immer mal wieder eine Folge bringen zu den einzelnen Themen, wo wir dann quasi Deep Dive draus machen. Das heißt, heute eher sone übergreifende

1:04 SPEAKER_00: einführende Folge und dann wird's ab, ja, nächste Woche oder ein eine der nächsten Wochen dann wirklich hands on, wie gehe ich denn das ganze Thema KI Strategie an? Aber wie Du gesagt hast,

1:16 SPEAKER_00: warum braucht man das überhaupt?

1:18 SPEAKER_00: Und das liegt einfach daran, dass viele Unternehmen scheitern bei dem ganzen Thema KI KI-Projekte,

1:25 SPEAKER_00: KI Einführung, KI-Transformation.

1:27 SPEAKER_01: Wir haben's ja diese viel zitierte Studie vor einiger Zeit, die das MIT

1:30 SPEAKER_00: vorgestellt hat. 95 Prozent. Die auch bisschen übertrieben war ehrlicherweise. Die Studie ist kompletter

1:35 SPEAKER_00: Bullshit, weil die Studie, also

1:38 SPEAKER_00: hat natürlich massiv Schlagzeilen

1:40 SPEAKER_00: gemacht, ne, weil gerade die ganzen KI Gegner sagen, ja guck mal, 95 Prozent aller KI Projekte scheitern.

1:45 SPEAKER_00: Wenn man sich aber mal die Methodik dieser Studie anschaut, dann wird man sehen, also warum am MIT überhaupt sone Studie durchgegangen ist, frage ich mich echt. Die haben einfach nur analysiert,

1:56 SPEAKER_00: welche,

1:57 SPEAKER_00: also

1:58 SPEAKER_00: eine Kriterium für nicht gescheitert oder erfolgreich war, dass oft es eine öffentliche

2:04 SPEAKER_00: Aussage des Unternehmens

2:06 SPEAKER_00: gab

2:08 SPEAKER_00: zu 1 Initiative,

2:10 SPEAKER_00: die einen positiven messbaren Effekt hatte und der irgendwie auch genannt wurde. Also umgedreht, wenn Unternehmen

2:17 SPEAKER_00: nicht

2:18 SPEAKER_00: offiziell

2:19 SPEAKER_00: gesagt hat, dass es einen erfolgreichen Use Case hatte oder Pilot oder wie auch immer, hat die Studie gesagt, es war ein gescheiteter

2:29 SPEAKER_00: Case oder Test oder Pilot, ja? Okay. Na klar, weil wir haben ja letzte Woche zwar gesehen, kleinere Unternehmen kommunizieren vielleicht weniger als große und so weiter, aber

2:39 SPEAKER_00: jetzt zu sagen, dass 95 Prozent aller Projekte scheitern,

2:43 SPEAKER_00: weil ich für 95 Prozent der Unternehmen keinen

2:46 SPEAKER_00: belegbaren

2:47 SPEAKER_00: Nachweis

2:48 SPEAKER_00: finde, der öffentlich vom Unternehmen kommuniziert wurde, wie erfolgreich ein Pilot war, ist halt kompletter Bullshit. Ja. Na, muss man einfach sagen. Aber das heißt nicht, dass Projekte nicht scheitern können und sie tun es sehr oft, ne. Und wenn sie scheitern, dann liegt es vor allem darum, dass klarer Plan fehlt, dass Fokus fehlt, dass Orientierung fehlt,

3:07 SPEAKER_01: dass das Wissen oberflächlich

3:09 SPEAKER_01: und fragmentiert

3:11 SPEAKER_01: bleibt,

3:12 SPEAKER_01: dass es nach wie vor Unsicherheiten bei der Nutzung gibt.

3:14 SPEAKER_00: Ja. Also viele Enablement Themen, also das ist 1, das 1., was Du angesprochen hast, ist einfach der Plan. Also ich sag mal, der, na ja, die Käptions oben, die halt entscheiden, in welche Richtung sozusagen der Tanke gedreht wird und wie,

3:27 SPEAKER_00: ja.

3:28 SPEAKER_00: Dann aber das ganze Thema Enablement, wie kriege ich denn jetzt mein mein Team, meine Mannschaft darin ausgebildet,

3:34 SPEAKER_00: auch die Sachen sozusagen umzusetzen?

3:36 SPEAKER_00: Daran scheitert's extrem oft und im Endeffekt bleibt's oft irgendwie Spielerei, ne. Leute probieren hier mal bisschen was mit ChatGPT,

3:44 SPEAKER_00: hier mal was damit und es gibt keine irgendwie

3:47 SPEAKER_00: zentralen

3:48 SPEAKER_00: Gedanken

3:49 SPEAKER_00: und eine zentrale Vorgaben,

3:51 SPEAKER_00: wie man das Thema denn eigentlich richtig angehen

3:53 SPEAKER_00: angehen möchte. Und dadurch bleibt's halt Stückwerk.

3:56 SPEAKER_00: Dann dort finden nicht so Mindset Change statt, ne, weil irgendwie 20 bis 40 Prozent der Leute sagen, irgendwie KI ist böse und nimmt mir Jobwerk. Das sehen wir tatsächlich von allen neuen Kunden. Wir sehen massive Unterschiede in den Wissensständen, aber auch egal, wie fortschrittlich das Unternehmen ist, 20 bis 40 Prozent der Leute sind sehr skeptisch und sagen irgendwie, KI ist böse, ne. Und ich sag mal, kann diese Gründe vielleicht eigentlich in 2, ich sag mal, Kategorien aufteilen und ich würd sagen, unter 50 Prozent

4:25 SPEAKER_00: ist es so was wie Infrastruktur,

4:27 SPEAKER_00: ist es so was wie Daten, ist es so was wie irgendwie Tooling und so weiter.

4:31 SPEAKER_00: Mehr als 50 Prozent ist halt eigentlich Kultur und Mindset

4:36 SPEAKER_00: der Leute.

4:37 SPEAKER_00: Und beides brauchst Du irgendwo, aber oft wird halt auch

4:42 SPEAKER_00: der Vorwand genommen, ja, wir haben ja gar keine guten Daten, wir können ja gar nix machen,

4:46 SPEAKER_00: dann sozusagen nichts zu tun. Und das ist halt absolute

4:50 SPEAKER_00: absoluter Bullshit ehrlicherweise,

4:52 SPEAKER_00: weil Du so viele Cases in der Arbeit machen kannst, wo Du irgendwie besser wirst, effizienter wirst, wo Du Sachen umsetzen

4:58 SPEAKER_00: musst, die jetzt gar nichts mit extrem strukturierten Unternehmensdaten zu tun haben. Ja. Aber ja, also es gibt unendlich viele Gründe. Die Gründer sind bei jedem Unternehmen bisschen unterschiedlich, aber oft ist es halt auch wirklich, dass es nicht zentralisiert

5:11 SPEAKER_00: mit guten Plan angegangen wird und das ist so bisschen der Fokus dieser Folge, wie man so was macht und dann eben der nächsten Folge, wo wir dann die einzelnen Stufen noch mal ein bisschen

5:21 SPEAKER_01: weiter beleuchten. Vielleicht noch ein wichtiger Punkt, den ich da finde, ist so dieser Mindshift Change, der nicht stattfindet. Ja, also muss ja, wenn Du KI einsetzt zum Unternehmen und das auch nachhaltig machen möchtest, muss sich schon dein Mindset Stück weit verändern, deine deine Sicht auf die Arbeit, wie Du Arbeit gestaltest.

5:36 SPEAKER_01: Und es darf eben nicht Spielerei sein. Das ist irgendwie das einzige

5:40 SPEAKER_01: einzige

5:41 SPEAKER_01: Thema, was Du mit KI angehst, dass Du irgendwie dann paar Bilder veränderst.

5:44 SPEAKER_00: Ja. Das kann's nicht sein. Genau. Aber es ist deine Verantwortung

5:48 SPEAKER_00: als irgendwie C-Level Leadership Person,

5:52 SPEAKER_00: dass dieser Mindset Shift stattfindet,

5:54 SPEAKER_00: dass dieses Enablement stattfindet, weil die andere Seite, sehen wir auch manchmal, sind die Unternehmen, wo eben die CEO schreien, ah, wir müssen alle KI first werden, alle müssen KI nutzen und es ist Pflicht bei uns und so weiter,

6:05 SPEAKER_00: aber dann weder Plan zu haben, wie das genau passiert, noch die Leute an die Hand zu nehmen und zu enablen,

6:11 SPEAKER_00: führt zwangsweise genauso zum Scheitern, ja. Da gibt's auch genug Beispiele von den visionären CEOs, die viel viel schreien und kommunizieren, aber am Ende halt einfach dann nichts tun ja, dafür, dass halt die Leute im Unternehmen das auch am Ende machen können, weil Oder noch schlimmer, dann Leute entlassen und dann feststellen, ups,

6:29 SPEAKER_01: ich brauchte dir doch und dann den Schritt zurückgehen, wie es bei Klarna der Fall war, ne. Zum Beispiel. Ja, ja, das ist noch mal ganz anderer Beispiel. Ich mein, das Entlassungsthema

6:37 SPEAKER_00: ist ja

6:39 SPEAKER_00: zurzeit oft, dass Unternehmen, also Unternehmen sind halt zu

6:43 SPEAKER_00: groß aufgestellt, was Mitarbeitende angeht, gemessen am Umsatz und Gewinn von einem Unternehmen und dann wird KI genutzt als Grund, ja, dass wir jetzt sagen, wir machen jetzt alles mit KI- und deswegen brauchen wir weniger Leute. Einfach nur für Genau,

6:54 SPEAKER_00: das Scapecode für die So wie die Misswirtschaft, die man selbst zu verantworten hat. So wie in Deutschland auch gerne Datenschutz vorgeschrieben

7:02 SPEAKER_01: vorgeschoben wird, also als Grund nichts zu tun, das ist da mit KI.

7:06 SPEAKER_01: Aber ja, wie kommen wir zur Strategie? Wo fangen wir an, ne? Ohne

7:11 SPEAKER_01: zu wissen, wo man ist, kann man auch nicht feststellen, wo man hinwill. Ich glaub, das 1. Ist die Standortbestimmung.

7:16 SPEAKER_00: Genau, das 1. Ist die Standortbestimmung.

7:19 SPEAKER_00: Also wo genau, wie Du sagst, wo wo bin ich heute?

7:23 SPEAKER_00: Was einfach mal Assessment zu machen von meiner aktuellen Situation, auch die Industrie zu verstehen, wo steht die Industrie? Was macht der Wettbewerb?

7:32 SPEAKER_00: Also das ist so die der 1. Schritt, den ich machen muss, der dann direkt gefolgt

7:38 SPEAKER_00: wird von sonem AI Readiness Assessment.

7:41 SPEAKER_00: Und was heißt das? Werden wir eine eigene Folge noch mal zumachen zu dem AI Readiness Assessment, aber im Wesentlichen

7:47 SPEAKER_00: kannst Du deine AI Readiness ja auf verschiedene Faktoren unterbrechen

7:51 SPEAKER_00: und

7:52 SPEAKER_00: die in gewissen Art und Weise gewichten und dann eben analysieren, wo stehst Du denn eigentlich bei dem jeweiligen Faktor?

7:59 SPEAKER_00: Und diese Readiness solltest Du eigentlich auch, ist auch, was Du sehr gut über die Zeit tracken kannst, zu gucken, ja,

8:05 SPEAKER_00: jährlich wahrscheinlich, wie war es letztes Jahr, wie ist es dieses Jahr, ja? Und dann erkennst Du ja sozusagen Gaps in den verschiedenen Kategorien und kannst dann Initiativen in den verschiedenen Kategorien

8:15 SPEAKER_00: ergreifen. Und was wichtiger ist sozusagen, erst mal Status quo,

8:20 SPEAKER_00: wo stehen wir,

8:22 SPEAKER_00: dann

8:23 SPEAKER_00: ja, sozusagen im nächsten Schritt sich zu überlegen, wo wollen wir hin und wie kommen wir dahin, ne? Kannst Du natürlich

8:29 SPEAKER_01: sehr wissenschaftlich aufziehen und große Assessments machen.

8:33 SPEAKER_01: Kannst aber natürlich, wenn Du kleineres Unternehmen bist, hast Du das irgendwo, glaube ich,

8:38 SPEAKER_02: irgendwo zwischen Bauch und Hirn. Überfordert vom KI-Dschungel und täglich neuen Tools? SnipKI macht Schluss damit. Als Deutschland größte KI Lernplattform zeigen wir dir in kurzen Video Tutorials,

8:49 SPEAKER_02: wie Du KI wirklich anwendest, Schritt für Schritt zum Nachbauen. Für Anfänger und Profis, entdecke Lernpfade, hol dir deine Zertifikate,

8:57 SPEAKER_02: tausch dich in unserer Community aus und starte jetzt auf SnipKI d e und mache KI zu deinem Vorteil. Nicht den Anschluss verlieren, SnipKI gibt's übrigens auch für ganze Teams und Unternehmen. Mit ABC und am Ende kriegst Du halt irgendwie ganz guten Score raus.

9:10 SPEAKER_00: Kannst dann auch ganz interessant analysieren.

9:14 SPEAKER_00: Oft hast Du ja unterschiedliche Ansichten,

9:42 SPEAKER_01: so eine Readiness Analyse auf individueller Ebene gemacht. Das heißt, Kollege von mir hat das angestoßen. Ich hab das gemacht, paar andere auch.

9:51 SPEAKER_01: AI Cred heißt die

9:53 SPEAKER_01: Firma

9:54 SPEAKER_01: und da passt jetzt gar kein Fragebogen, sondern da werden dir offene Fragen gestellt.

9:58 SPEAKER_01: Beantwortest Du diese offenen Fragen und dafür gibt's dann wieder Rückfragen.

10:02 SPEAKER_01: Du musst Du zum Beispiel so beschreiben, hey, wie würdest Du son son Du willst das und das rausbekommen? Wie willst Du Prompt schreiben? Und dann, okay, jetzt hast Du diesen Prompt so und so geschrieben.

10:10 SPEAKER_01: By the way, ich stelle fest, dass Du das und das verstanden hast, das und das hast nicht verstanden. Dauert dann 2 Stunden und am Ende kriegst Du auch sonen kompletten Report,

10:18 SPEAKER_01: wie gut Du schon allein als Person mit AI umgehen kannst, was uns in dem kleinen Team hilft einzuschätzen,

10:24 SPEAKER_01: wo stehen wir,

10:25 SPEAKER_01: ohne jetzt zu sagen, dass jetzt ich jetzt beispielsweise sagen muss, wir sind so bei dir oder wir sind so bei dir. Aber was wird da abgefragt? Weil beispielsweise ist ja immer die Frage,

10:33 SPEAKER_00: Wissen

10:34 SPEAKER_00: und Doing sind ja oft irgendwie getrennte Sachen, eine. Wenn ich jetzt Wird da abgefragt, was meiner Meinung nach irrelevant wär, ob die Leute dir erklären können, was der Unterschied zwischen DeepL und machineLaning ist? Nee, nee, wird schon ganz konkret gefragt, wo hast Du das eingesetzt? Okay. Wie hast Du das eingesetzt? Was ist dir dabei aufgefallen?

10:51 SPEAKER_01: Also wirklich kein sonen anwendungsbezogen,

10:53 SPEAKER_00: okay. Ja. Weil das ist genau das, wo wir immer sagen,

10:56 SPEAKER_00: es ist scheißegal, wie son Transformermodell funktioniert. Ja. Es muss nicht jeder verstehen. Es muss natürlich Leute im Unternehmen geben, je nach Größe und Rolle und so weiter, die es verstehen. Wenn ihr es verstehen wollt, wir haben dazu eine Folge. Genau, aber auch da fairerweise,

11:10 SPEAKER_00: wenn ihr's richtig verstehen wollt, lest euch das Paper Attentionales Ordinonyme durch. Und 25 17, ja. Und gebt dieses Paper

11:17 SPEAKER_00: in ein

11:19 SPEAKER_00: KI Modell und sagt, es Ihr möchtet das Paper verstehen und es soll euch Fragen stellen und Tutoring, bis ihr's verstanden habt. Das ist der beste Weg, weil sonst brecht ihr euch in diesem Paper die Zähne aus. Aber genau, long story short. Ja.

11:31 SPEAKER_00: Genau, es ist halt irgendwie wichtig, dass die Leute verstehen,

11:35 SPEAKER_00: wie die Modelle funktionieren,

11:36 SPEAKER_00: wie diese Tools funktionieren, wo die Fehlerquellen dieser Tools sind, wo sie quasi draufschauen müssen, was sie direkt übernehmen können und so weiter. Was viel wichtiger ist als diese theoretischen Grundlagen für die meisten Leute. 100 Prozent.

11:49 SPEAKER_00: Genau.

11:50 SPEAKER_01: Wenn man dann weiß, wie weit jemand ist, dann kann man zumindest mal sagen, ob man jetzt schon an Use Cases rangehen kann oder nicht. Genau, also ich glaub so also 1. Schritt Standabstimmung,

11:59 SPEAKER_00: 2. Punkt AI Readiness und das 3. Ist eine eine Use Case Priorisierung, ne, wie dieser Prozess genau funktioniert. Wie gesagt, da gehen wir noch mal auf die Details ein.

12:08 SPEAKER_00: Aber es sind ja so teilweise

12:11 SPEAKER_00: sind das quasi strategische Analysen, teilweise sind das Industrieanalysen,

12:15 SPEAKER_00: Deep Research auf mein Unternehmen, meine Company, die Branche Industrie. AI Readiness ist ist Fragebogen Interner,

12:22 SPEAKER_00: der aber auch, wie Du es gerade angesprochen hast, offene Fragen hat. Und diese offene Fragen

12:27 SPEAKER_00: beziehen sich dann eben auf Use Cases, also auf Ideen für Use Cases. Und ich glaub, man kann die unterscheiden in in Effizienz Use Cases, ja, also wie kann ich mit weniger

12:38 SPEAKER_00: das Gleiche machen? Und Opportunity Use Cases, was machen wir denn eigentlich die ganze Zeit nicht, was wir jetzt vielleicht mit KI machen könnten? Jetzt kannst Du so rangehen

12:47 SPEAKER_01: und das sehr methodisch machen und planen

12:50 SPEAKER_01: oder Du kannst auch rangehen und probieren, diese Use Cases bei dir im Unternehmen zu finden von Menschen. Also wir haben jetzt beispielsweise 'n Hackathon geplant

12:58 SPEAKER_01: und haben da eine Bewerbungsphase aufgemacht und haben gesagt,

13:01 SPEAKER_01: hey, wenn ihr Bock habt,

13:03 SPEAKER_01: wenn ihr irgendein Problem lösen wollt, was ihr jeden Tag habt, was euch auf die, was euch aufn Nerv geht, Ja. Dann bewerbt euch damit, beschreibt das Problem, beschreibt, warum ihr das gerne angehen wollt. Ja. Und dann schauen wir in dem Hackathons, haben wir das lösen können. Und da kamen dann Dinge zutage,

13:17 SPEAKER_01: die, glaube ich, einige Menschen gar nicht auf dem Schirm hatten. Ja. Also da wurden halt dann irgendwie Sachen gemacht, ich muss irgendwie von a nach b irgend eine Extin Tabelle ausfüllen und dann muss ich die wieder transformieren.

13:26 SPEAKER_01: Ja.

13:28 SPEAKER_01: Use Case hat sie gar nicht auf dem Schirm gehabt, aber der der kommt dann damit hoch und dann kannst Du auch die Prozesse dahinter hinterfragen. Genau, ich hab's übrigens irgendwie 2 Stufen, also 1. Stufe ist

13:37 SPEAKER_00: quasi bisschen top down sozusagen. Du fragst deine ganzen Leadershipleute,

13:41 SPEAKER_00: irgendwie C-Level- und Abteilungsleitungen

13:44 SPEAKER_00: für Ideen, die dann vielleicht die bisschen größeren,

13:48 SPEAKER_00: strategischeren,

13:49 SPEAKER_00: schwieriger umzusetzenden

13:51 SPEAKER_00: Use Cases kennen

13:53 SPEAKER_00: oder sich überlegen können.

13:55 SPEAKER_00: Und das 2. Ist dann quasi im

13:58 SPEAKER_00: zweiten Schritt bottoms-up, Also wirklich die Anwender, die Leute im Unternehmen zu fragen, was sie für Ideen haben und wenn Du beides zusammenbringst, dann hast Du halt schon mal eine sehr extrem spannende Liste. Ja. Und dann geht's sozusagen in die Priorisierung dieser Use Cases. Ja. Da gibt's verschiedene Frameworks.

14:13 SPEAKER_00: Wir nutzen dafür in der Regel das AI Framework, was das heißt. Kommen wir noch mal zu, hat nichts mit der Einmalungsbehörde in den USA zu tun, hat auch nichts mit MIT zu tun. Ist aber effektives Framework, dann zu entscheiden, was mach ich denn wann und wie priorisiere ich die Cases.

14:29 SPEAKER_00: Wenn ich quasi die Standortbestimmung

14:31 SPEAKER_00: habe und eine priorisierte Use Case Liste habe, dann

14:35 SPEAKER_00: spielt insbesondere das Unternehmen, ich sag mal, nicht nur 3 Leute hat, das ganze Thema Risk, Compliance

14:41 SPEAKER_00: und so weiter einfach eine eine eine Risikorolle, KI Richtlinien,

14:45 SPEAKER_00: wie wollen wir das angehen? Wir machen da keinen Quatsch und so weiter und das ist einfach auch Teil von soner KI Strategie.

14:52 SPEAKER_00: Bisschen trockener Teil, aber 'n wichtiger und relevanter Teil, dem wir uns auch noch mal widmen werden.

14:58 SPEAKER_00: Und dann das eigentlich Spannende ist ja dann,

15:01 SPEAKER_00: jetzt weiß ich, wo ich steh. Jetzt weiß ich, was ich irgendwie machen will und priorisiert habe. Jetzt hab ich mich hab ich meine Guidelines, mich abzusichern.

15:08 SPEAKER_00: Jetzt ist ja die Frage, wie krieg ich das eigentlich in die Org getragen? Wie mach ich das dann, dass jetzt wirklich mein Unternehmen

15:15 SPEAKER_00: KI-First

15:16 SPEAKER_00: wird, ne? Und da gibt's dann verschiedene Governance Modelle, ja? Wir hatten ja jetzt in der letzten Folge schon drüber gesprochen, an welcher Größe hast Du eigentlich was für Rollen und Titel und wie arbeiten die zusammen? Klar, wenn Du irgendwie 20 Leute hast, hast Du kein Head of AI, wenn Du größeres Unternehmen bist wahrscheinlich schon. Was ist da eigentlich unten drunter? Wie arbeitest Du mit so Multiplikatoren?

15:33 SPEAKER_00: Und da gibt's zentralisierte

15:35 SPEAKER_00: Modelle, hybride Modelle, die irgendwie so bisschen größenabhängig sind. Mit so Governance Layer oben drüber, da widmen wir uns auch noch mal. Aber da ist halt wirklich die Frage, wie kriege ich's jetzt in die Orke tragen? Wie kriege ich die Leute enabled? Wie setze ich die Sachen denn jetzt Weil schöne Ideen sind halt die halbe Miete. Am Ende willst Du ja das auch in die Orke tragen und das ist so dieses ganze

15:55 SPEAKER_00: der ganze Punkt KI Operating Model im weitesten Sinne.

16:00 SPEAKER_01: Ja,

16:01 SPEAKER_01: muss natürlich auch schon so weit sein, dass Du überhaupt schon mal dein Operating Model auch ohne KI definiert hast.

16:06 SPEAKER_01: Ja, für viele wird's wahrscheinlich so das 1. Mal sein, dass sie sich Operating Model überlegen oder vielleicht

16:11 SPEAKER_01: haben sie's vor 10 Jahren mal gemacht und jetzt machen sie's noch mal. Gut, das Orgchart werden hoffentlich die meisten haben. Das ist ja ein Teil davon, und das 2. Ist so der Governance Teil. Aber dann gibt's das Orgchart und es gibt offizielle Orgchart, wie die Org

16:24 SPEAKER_01: laut Meinung einiger funktioniert. Aber dann gibt's diese inoffizielle Orgchart, wie es eigentlich funktioniert. Ja. Und jetzt bei dem bei bei diesem Hacker zum Beispiel merkst Du halt auch, da kommen Leute mit Ideen die Ecke, die sind irgendwo im Orgstadt, die hast Du gar nicht geschirmt. Aber die

16:38 SPEAKER_01: die haben irgendwie sone implizite Rolle,

16:40 SPEAKER_01: die in dem Orgstadt bisher gar nicht abgebildet ist.

16:43 SPEAKER_00: Und wenn Du das jetzt nur vom Ortschaft betrachten würdest, würden solche Menschen vielleicht rausfallen. Ja. Ja, und da wieder, also es ist heut nicht das Thema, ne? Das ganze Thema implizit.

16:51 SPEAKER_00: Die große Aufgabe,

16:53 SPEAKER_00: die wir als als Manager

16:55 SPEAKER_00: haben, ist, das ganze Implizite explizit zu kriegen, sozusagen, weil sonst kannst Du kein, ich sag mal, KI- Daten Operating Model bauen, wenn alles irgendwo implizit irgendwo versteckt ist, aber noch mal ganz anderes Thema für die Zukunft. Und das, was wir jetzt alles besprochen haben, hat nichts mit Technologie zu tun. Also da reden wir noch nicht über, haben wir jetzt Co-Pilot oder ChatGPT oder weiß der Kuckuck was, sondern es ist rein,

17:17 SPEAKER_01: ja, es ist Strategiethema

17:18 SPEAKER_01: und es ist 'n Organisations- letztlich auch Kulturthema.

17:22 SPEAKER_00: Und der letzte Punkt von diesem Strategiethema ist klar, wenn Du das alles durchgearbeitet hast, was wir jetzt besprochen haben, am Ende halt eine Roadmap zu machen, einzuplanen, zu priorisieren, was mach ich wann, was mach ich in den ersten 3 Monaten, was mach ich in den ersten 6 Monaten, was mach ich in 6 bis 12 Monaten,

17:36 SPEAKER_00: Und das ist ja dann eben auch irgendwo dann die Execution,

17:40 SPEAKER_01: die hier zählt. Auch wieder spannend,

17:42 SPEAKER_01: Roadmap versus Roadmap.

17:44 SPEAKER_01: Also wenn ich jetzt beispielsweise bei uns in den Development Prozess schaue mit Developern

17:49 SPEAKER_01: oder selber in meiner Vergangenheit der letzten 15 Jahre im Bereich Produkt, war klar, Du hast immer eine Roadmap irgendwie und hattest wolltest Du mal immer priorisieren,

17:58 SPEAKER_01: die nächsten Produktmissionen,

18:00 SPEAKER_01: whatever.

18:01 SPEAKER_01: Mittlerweile denke ich mir bei diesen krassen Roadmaps, wenn's IT geht, ich kann gar nicht mehr so weit in die Zukunft schauen, weil in 3 Monaten kann's irgendwas geben, was sich was alles schon wieder so fundamental verändert, dass ich eigentlich nur auf Sicht fahren kann. Und

18:13 SPEAKER_01: grad auch bei KI Strategie ist, glaube ich, wichtig zu sagen, nicht

18:18 SPEAKER_01: wie ich's genau umsetzen will, dass ich also jetzt schon festlege, im September

18:22 SPEAKER_01: 20 26

18:23 SPEAKER_01: mach ich genau das,

18:25 SPEAKER_01: sondern eher, was das Outcome sein soll. Ja. Und dann hab ich bisschen mehr Flexibilität,

18:29 SPEAKER_01: wie's dann genau umgesetzt werden wird. Ja. Also ich das Zeithorizont

18:33 SPEAKER_00: ist ja da sicherlich Thema, ne, weil die Sachen sich so schnell irgendwie auch entwickeln. Deswegen hab ich ja bewusst eben 3, 6, 12 Monate nur gesagt Ja. Und nicht, was machen wir in den nächsten 5 Jahren? Ja, okay. Weil die Zeiten sind irgendwo, also funktioniert nicht mehr, ne? Also ich kann nicht mehr wie IT früher sagen, ja, wir nehmen jetzt folgendes Tool, sind schon in 5 Jahren noch mal drauf. Richtig. Und Tool ist ja nur ganz kleiner Teil von diesem ganzen strategischen Teil.

18:55 SPEAKER_01: Ja, es ist einfach viel dynamischer, viel kleiner. Und selbst dieses 12 Monate, wir hatten's bei der letzten Folge halt mal ganz kurz gesprochen,

19:01 SPEAKER_01: so Workflows, N8N versus, was kann Claude Code jetzt? Ja. Und was kann dann vielleicht irgendwie Claude oder wer auch immer in 3 Monaten?

19:09 SPEAKER_01: Selbst diese Toolauswahl

19:10 SPEAKER_01: kannst Du da nicht reinlegen. Da musst Du eher sagen, ich möchte folgenden Prozess orchestrieren und agentisch machen Na. Und das Tool gucken und zahlen, wenn wir da sind. Ja, und das Tool ist im Zweifel auch im Ende immer austauschbarer

19:21 SPEAKER_00: sozusagen,

19:23 SPEAKER_00: Genau. Aber genau, lass uns doch mal

19:25 SPEAKER_00: bisschen tiefer in das Strategiethema. Also wir haben jetzt die Schritte

19:29 SPEAKER_00: durchgegangen.

19:30 SPEAKER_00: Die Frage ist ja erst mal, wo stehen die ganzen Unternehmen und ne, wie kommen die überhaupt zu Strategie? Und gefühlt sind die allermeisten Unternehmen noch an dem Punkt und es gibt nach oben hin und nach unten hin extreme Ausreißer,

19:44 SPEAKER_00: die sagen, ja, wir wissen, wir sollten was mit KI machen. So kommen die meisten Unternehmen zu uns, manche ein bisschen weiter, manche ein bisschen weniger. Aber die experimentieren schon bisschen rum, irgendwie mit ChatGPT oder Co-Pilot,

19:55 SPEAKER_00: haben irgendwie auch hier und da mal vielleicht Pilot gemacht, aber keinen richtigen Plan,

20:00 SPEAKER_00: haben keine richtigen Budgets definiert, keine Verantwortlichkeiten.

20:03 SPEAKER_00: Jeder kocht son bisschen sein eigenes Sümchen, aber jeder weiß irgendwie, wir müssen irgendwie was machen, ja, ne. Wo Du eigentlich hinwillst, ist, wir haben eine klare KI Strategie. Wir haben definierte, wie Du sagst, definierte Ziele, was wir erreichen wollen. Wir haben eine priorisierte Use Cases, wir haben eine Roadmap mit Verantwortlichkeiten. Das ist halt Oh, buy. Ja. Und wir haben irgendwie Budget dafür, ja. Und einmal Geld, aber halt auch Zeit, ne. Und das

20:27 SPEAKER_00: ist auch oft Thema.

20:29 SPEAKER_00: Die Leute sind halt so busy,

20:31 SPEAKER_00: dass sie kaum die Zeit haben, sich damit zu beschäftigen.

20:34 SPEAKER_00: Das ist so das Typische,

20:37 SPEAKER_00: ich weiß nicht genau, von wem das Zitat war.

20:41 SPEAKER_00: Ich

20:42 SPEAKER_00: nutz erst mal irgendwie halben Tag oder Tag, meine Messer zu schärfen, bevor ich in Kampf geh, ja. Und das machen die meisten halt nicht,

20:50 SPEAKER_00: weil die Leute so im Kampf sind, dass sie keine Chance haben, sozusagen

20:55 SPEAKER_00: wirklich rauszugehen und erst mal ihre ihre ihre Waffen zu zu verbessern, ja. Und das ist halt echt irgendwie Thema. Es muss nicht nur Geld da sein, es muss vor allem auch die Zeit da sein. Und es ist nicht immer einfach, ja, im day to day, aber wirklich von,

21:09 SPEAKER_00: wie komme ich von, wir sollen was mit KI machen zu, wir haben eine klare KI Strategie.

21:15 SPEAKER_00: Diesen Gap

21:16 SPEAKER_00: muss man halt eben überwinden.

21:18 SPEAKER_01: KI kommt nicht irgendwann, sie ist schon da. Bist Du bereit? Mit thekey academy machst Du dich fit für die Zukunft. Onlinekurse zu KI,

21:27 SPEAKER_01: digitaler Zusammenarbeit,

21:28 SPEAKER_01: Leadership, praxisnah, flexibel,

21:31 SPEAKER_01: IHK zertifiziert.

21:32 SPEAKER_01: Thekey.com Academy für alle, die mitgestalten wollen. Und vor allen Dingen diese KI-Strategie muss ja dann die Ecke schauen. Also Du musst im Prinzip jetzt schon, wenn Du sagst, in 12 Monaten willst Du irgendwas haben,

21:42 SPEAKER_01: ein Stück weit antizipieren, was dann möglich sein wird.

21:46 SPEAKER_01: Oder wie teuer, wie geringer die Kosten dann sein werden, ohne 100 Prozent zu wissen, dass es so eintreten wird. Ja, genau. Und ich muss eigentlich ständig am Ball bleiben auch und überprüfen, ist es noch relevant?

21:57 SPEAKER_00: Also die wirklich dieses am Ball bleiben, ja, was wir auch mit der Lernplattform bei uns propagieren,

22:02 SPEAKER_00: ist so wichtig, wie es schon lange nicht mehr wichtig war, weil der Use Case, der heut nicht geht, geht vielleicht in 3 Monaten. Und ist auch wichtig für Führungskräfte. Also ich find, das das ist Seh ich sehr stark in meinem Umfeld und unserer Bubble.

22:14 SPEAKER_01: Du kannst es nicht an einen IT delegieren. Du kannst es nicht sagen, IT habt ihr's mal aufm Schirm. Und unterrichtet mich mal all 3 Monate, sondern

22:21 SPEAKER_01: wenn Du Team hast, selbst wenn Du kein Team hast, sondern alleine arbeitest, muss eigentlich jede Person sich damit gerade beschäftigen. Absolut. Und wenn es in der Arbeitszeit nicht passt, dann,

22:31 SPEAKER_01: ja, werd ich jetzt wahrscheinlich gesteinigt, aber dann muss halt deine Freizeit sein. Ist am Es ist meine Meinung.

22:37 SPEAKER_00: Sehe ich genauso. Also

22:39 SPEAKER_00: und es macht auch Spaß, wenn man sich damit auseinanderhält, ne. Also

22:43 SPEAKER_00: ich hab, glaub ich, letztens irgendwann mal erzählt, dass ich, glaub ich, auch mit KI replaced wurde. Einmal hat letztens mal eine Frau zu mir gesagt, am Wochenende soll BILDIA ausm Zimmer gehen, weil sie sich mit KI unterhalten will. Und letzten Sonntag saß sie bis 12 Uhr nachts da und hat

22:56 SPEAKER_00: KI Agenten gebaut, Rahmenverträge

22:58 SPEAKER_00: irgendwie zu erstellen, aber weil sie halt auch irgendwie Bock macht, ne. Und

23:03 SPEAKER_00: klar, man braucht diesen diesen Bock oder man muss diesen Bock irgendwie bekommen und dann man mit guten Enablement, wenn dieses Unternehmen dir halt die Sachen auch beibringt, dich dazu

23:12 SPEAKER_00: befähigt und Du die Berührungsängste verlierst, dann dann machen die Sachen auch wirklich Spaß. Muss auch das Unternehmen nicht sein. Du kannst dir das auch selber beibringen. Ja, stimmt. Also ich mein, ist immer so beides, auf der einen Seite gibt's

23:24 SPEAKER_00: sehe ich ganz klar, dass es auch eine Verantwortung von dem Unternehmen ist, dafür zu sorgen, dass die Mitarbeitenden alles haben dafür. Auf der anderen Seite ist es aber trotzdem

23:33 SPEAKER_00: eine Eigenmotivation,

23:34 SPEAKER_00: die ich für mich und meine Karriere und mein Leben einfach habe, mich weiterzuentwickeln.

23:39 SPEAKER_01: Ja, ich ich bin da eher so auf der individuellen Schiene unterwegs. Ich sag, es ist die Verantwortung, als jeden Mitarbeiter das auch die Ecke zu denken und zu sagen, ja. Aber die meisten Leute sind die so.

23:48 SPEAKER_00: Ist ja gut. Und das merke ich auch. Aber die Sache ist halt, Du hast halt keine Ausrede, wenn Du von deinem Arbeitgeber

23:54 SPEAKER_00: die Möglichkeiten bekommst und das in dem Moment bekommst. Und das dann nicht machst, dann bist Du selbst dann schuld. Ja. Da kannst Du dich nicht drauf ausruhen, dass Du nicht die Möglichkeit hättest. Auf der anderen Seite ist es auch Signal, wenn Du deinem Arbeitgeber sagst, hey, ich hätt gern folgendes Tool oder ich würd gern folgendes machen aus folgendem Grund und der sagt nö, dann weißt Du auch, dass die Firma vielleicht nicht deine Firma mehr ist. Einhundert Prozent, ja. Und das führt genau zu diesen Schatten KI Problemen. Ja. Und deswegen ist diese zentralisierte, dieses dieses zentrale Vorgehen mit der Strategie so wichtig, weil die motivierten Leute sich halt sonst die ganzen Tools privat holen und alle deine Firmengeheimnisse da reinballern, weil sie halt einfach merken, dass sie x-mal so schnell sind, wenn sie so arbeiten. So, das heißt, wenn Du nicht die Infrastruktur, das Enablement, die Ausbildung mitbringst zu deinen Mitarbeitenden, dann wirst Du genau die Probleme mit KI haben, vor denen Du Angst hast und was wahrscheinlich die Gründe sind, warum Du in the first place überhaupt nicht damit anfängst, ja? Das ganze Datenschutz Thema und so weiter und so fort. Schatten KI ist Riesenproblem,

24:45 SPEAKER_00: aber ist vor allem, das sehen wir immer und das zeigen auch Studien, bei Unternehmen ein Riesenproblem,

24:50 SPEAKER_00: die einfach weit hintendran sind und einfach keine keine Strategie, keinen Plan, kein Enablement haben, ja?

24:56 SPEAKER_00: Ja. Genau. So, jetzt gehen wir mal wieder zurück von dem Plan,

25:02 SPEAKER_00: Unternehmen angeht, die die

25:04 SPEAKER_00: die es nicht richtig angehen.

25:06 SPEAKER_00: Wir reden die ganze Zeit von KI Strategie.

25:08 SPEAKER_00: Aber was ist denn KI Strategie und was ist Strategie und ist das irgendwie das Gleiche oder steht das irgendwie separat nebeneinander?

25:17 SPEAKER_00: Das sind ja alles irgendwie

25:19 SPEAKER_00: wichtige Fragen, die man besprechen muss und

25:21 SPEAKER_00: vielleicht fangen wir erst mal damit an mit der Frage, was ist überhaupt Strategie?

25:26 SPEAKER_00: Und fairerweise,

25:27 SPEAKER_00: wie viele Unternehmen haben überhaupt eine Strategie?

25:30 SPEAKER_01: Was ist Strategie? Da gibt's natürlich wahrscheinlich so viele

25:34 SPEAKER_01: Definitionen wie Fragen.

25:36 SPEAKER_00: Ein, 9 Prozent und es gibt auch verschiedene Frameworks und ich hab jetzt mal als als Bain Mitarbeiter, ich weiß gar nicht, ob dieses Framework immer noch verwendet wird, aber das ist, glaube ich, son Bain Framework,

25:48 SPEAKER_00: Das gab's damals immer. Jetzt werden vielleicht paar Trainings zuhören und sagen, es ist schon längst irgendwie überlaufen oder vielleicht gibt's es auch noch. Ich kenn ich kenn das noch, meinte halt bei Cornesen, hieß immer right to play and right to win, also so ähnlich. Ja, also und im Prinzip right to play heißt ja eigentlich,

26:04 SPEAKER_00: wo fokussier ich mich drauf? Welche Märkte, Länder, Kundensegmente,

26:07 SPEAKER_00: Produktsegmente?

26:09 SPEAKER_00: Und umgedreht ist ja auch immer Strategie, wo konzentrier ich mich nicht drauf? Ja, es ist ja nicht nur, was was mach ich und wo und wie?

26:16 SPEAKER_00: Sondern oder was mach ich und wo, so,

26:19 SPEAKER_00: auch, was mach ich bewusst Genau,

26:23 SPEAKER_00: Also ja, welche Produkte und Dienstleistungen ist der Fokus? Und so, das ist echt wichtig und was machen wir bewusst nicht? Weil ich kann nicht alles machen, ich brauch aber Fokus. Das ist die eine Seite, und

26:33 SPEAKER_00: die andere Seite ist, wenn wir uns jetzt entschieden haben, wo wir spielen wollen,

26:37 SPEAKER_00: ist.

26:38 SPEAKER_00: Also wie positionieren wir uns jetzt hier? Was machen wir? Wie wollen wir da diese Ziele konkret erreichen? Was ist unser Plan zum gegenüber dem Wettbewerb? Was machen wir besser als die?

26:47 SPEAKER_00: Und wo sind wir oder was brauchen wir für für für Skills, Fähigkeiten, für Ressourcen,

26:52 SPEAKER_00: dort zu gewinnen? Das ist so bisschen die 2. Seite der Medaille.

26:56 SPEAKER_01: Und ähnlich also und die KI Strategie ist eben keine separate Strategie, sondern leitet sich daraus ab, so wie sich auch die IT Strategie daraus ableitet oder die Einkaufsstrategie oder whatever meint die. Ja. Das sind keine separaten Dinge. Genau, ich hab hier son schönes Zitat. KI Strategie ist kein separates Buch im Regal. Es ist ein neues Kapitel im Hauptbuch des Unternehmens,

27:16 SPEAKER_01: das die Handlung der gesamten Geschichte beeinflusst. Das ist ja schon mal lustig, dass Du Bücher hier als Zitat bringst mit KI.

27:23 SPEAKER_00: Wahrscheinlich

27:24 SPEAKER_01: ChatGPT Zitat, weiß gar nicht, woher kommt.

27:29 SPEAKER_00: Genau. So, jetzt haben wir schon mal Einblick auf, was ist eigentlich Strategie

27:33 SPEAKER_00: und

27:35 SPEAKER_00: was hat KI Strategie damit zu tun?

27:38 SPEAKER_00: Noch mal sone andere Perspektive drauf ist, wir haben ja schon gesagt, die ersten Schritte sind, das aktuelle

27:44 SPEAKER_00: Situation, also unseren Ist Zustand zu bestimmen, inklusive dem AI Readiness.

27:49 SPEAKER_00: Dann die Strategie Dann haben wir das Soll, das Ziel sozusagen definiert, wo will ich eigentlich stehen, ne? Wenn man jetzt vielleicht in 5 Jahren eine Zeitung aufmacht, was will ich denn, dass darüber mein Unternehmen steht? Ja. Und die Strategie ist ja eigentlich in der Mitte, wie komm ich denn jetzt dahin? Ja, so kann man sich das irgendwie auch vorstellen. Und dann ist halt die Frage, wie hilft mir KI dabei,

28:10 SPEAKER_01: das zu schaffen? Aber es ist eben dieses, wie komme ich dahin? Die Strategie

28:15 SPEAKER_01: ist nicht primär die Toolliste, also wenn ich jetzt sage, Co-Pilot, das ist keine Nein.

28:19 SPEAKER_01: Es ist kein IT Projekt, IT, mach mal, machen's mal AI und es ist auch keine Verantwortung 1 einzelnen Abteilung oder als einzelnen Personen, keine Ahnung. So wie es vor einiger Zeit den Chief Digital Officer gab, gibt's dann vielleicht den Chief AI Officer, aber das kann nicht sein, dass es diese einzelne Person ist, die das verantwortet.

28:36 SPEAKER_01: Genau.

28:37 SPEAKER_01: Ich glaub, jetzt haben wir sehr gut

28:40 SPEAKER_01: den Einstieg gefunden

28:42 SPEAKER_01: zum Thema KI Strategie mit der Standortbestimmung,

28:45 SPEAKER_01: mit dem AI Readiness Assessment,

28:48 SPEAKER_01: mit der Priorisierung

28:49 SPEAKER_01: von Use Cases.

28:51 SPEAKER_00: Risk Compliance,

28:52 SPEAKER_00: Operating Model Roadmap, also dass man alles mal gehört hat,

28:56 SPEAKER_00: bisschen eingeordnet, was überhaupt Strategie und was ist KI Strategie? Wie steht es zueinander? Und warum ist es wichtig?

29:01 SPEAKER_00: Und in den nächsten Folgen

29:04 SPEAKER_00: gehen wir dann nach und nach mit Deep Dive da bisschen durch. Werden auch immer wieder mal eine andere Folge

29:10 SPEAKER_00: mit reinbringen, wenn's irgendwie spannende neuen aktuellen Themen Und wir werden's natürlich immer probieren,

29:15 SPEAKER_01: mit

29:16 SPEAKER_01: realen

29:17 SPEAKER_01: Beispielen aus unserer praktischen Arbeit sowohl im eigenen Unternehmen als auch in den Unternehmen,

29:22 SPEAKER_01: die begleitet werden, reinzubringen,

29:24 SPEAKER_01: auch in Unternehmen, die wir einfach kennenlernen,

29:26 SPEAKER_01: über über die Menschen, mit denen wir sprechen.

29:29 SPEAKER_01: Wir wissen, das Thema Strategie ist sicherlich

29:32 SPEAKER_01: viel umstritten

29:33 SPEAKER_01: und kann diskutiert werden und dazu rufen wir auf.

29:36 SPEAKER_01: Wenn ihr so sagt, boah, das stimmt überhaupt nicht, ist meine Erfahrung, ist da eine ganz andere oder das ist zu kurz gegriffen oder das ist zu wissenschaftlich oder whatever might wie,

29:44 SPEAKER_01: kommentiert es bitte, egal ob bei Spotify,

29:47 SPEAKER_01: bei Instagram, bei YouTube, wo auch immer, bei TikTok vielleicht auch. Lasst Like da, schickt uns Liebe und

29:54 SPEAKER_00: damit bis zum nächsten Mal. Bis bald.

30:05 SPEAKER_03: Und Regie, Christina Manuelle, Fuatze Vatli und Ilias Vogel.

30:10 SPEAKER_03: Creative Director, Lukas Shelter.

30:13 SPEAKER_03: Redaktion und Moderation,

30:14 SPEAKER_03: Benjamin Wüstenhagen und Moritz Heininger.

30:17 SPEAKER_03: Abonniere uns auf Spotify, Apple Podcasts oder YouTube.

30:21 SPEAKER_03: Danke fürs Zuhören.