#33 | Wie schafft AI Mehrwert?

0:19 Herzlich Willkommen, Matthias. Danke, Christoph, freut mich. Das möchte ich kurz vorstellen. Matthias Zwingli ist ein Schweizer Unternehmer, ein CO von Connect AI, ein 202024 gegründetes Startup. Ihr macht spezialisierte KI Agenten für Kundenservice, Vertrieb und Events. Du hast in an der Universität Sankt Gallen studiert und. Hast Erfahrung gesammelt als Director bei Digital Switzerland und bist zudem Akkreditierter Industries Coach und Business Angel. Und wie du mir vorhin auch erzählt hast, begeisterter Kitesurfer, aber wir reden nicht über Sky Surfing, sondern eben über die KI Agenten und Du sagst also eine von deinen Kernaussagen ist, wenn man einen KI Agenten. Einen KI Assistenten installieren will, da muss man zuerst die passende Aufgabe für ihn finden. Was wie genau kannst du es ein bisschen ausführen? Ja klar, klar ja, super Research, alles gut. Auch mit KI natürlich.

1:19 Ja, ja, ja, wollte ich sagen. Nein, ich glaube, das war so eines der Learnings oder der Erfahrungen, die wir mitgenommen haben, das. Gerade wenn es um KI geht und ich glaube man man lässt in den News alle machen was alle probieren was es gibt, viele muss pilotieren, aber bei Agenten Assistenten ist es so, wie ein Mitarbeiter eigentlich man man bildet einen Mitarbeiter auf eine bestimmte Aufgabe aus und das braucht immer Zeit und Geld bis man einen Mitarbeiter trainiert hat und so ist es auch beim Agenten, das heißt wenn die Aufgabe keinen Sinn macht oder wenn sie, wenn es mehr kostet den Mitarbeiter auszubilden dann. Macht vielleicht das und der Impact dann weniger ist als die Ausbildung, dann macht da auch NKI Agent wenig Sinn.

2:03 Also ich glaub deshalb ist es so wichtig, dass man sich bevor man startet bewusst ist für was baut man es und was will man damit erreichen und dann ist es ist so wie wir sagen immer so diese Matrix ist der wirtschaftliche Impact größer als der Aufwand und die Kosten und das. Wenn das nicht gegeben ist, dann dann ist es mehr pilatieren und mehr Spielerei und weniger Business Parablic i Gas. Ich glaube, es herrscht, da herrscht da in vielen Unternehmen so eine gewisse Nervosität, dass man sagt, Ah, jetzt machen alle KI, Artificial Intelligence, müssen wir auch haben, müssen wir auch machen, aber man hat dann vielleicht gar kein Bewusstsein, auch über die Kosten. Ja, definitiv, ich glaub.

2:44 Also wir lesen es jetzt seit 3 Jahren tagtäglich in den News oder es gibt immer wieder etwas Neues und alles verändert uns und wir sind bald alle arbeitslos und müssen nicht mehr arbeiten. Bis jetzt arbeiten wir noch alle mehr denn je, ich weiß nicht wie es dir geht, aber bei mir ist es so und. Im Moment vielleicht sogar noch mehr. Also jetzt so in der Implementierungsphase und in der Entdeckungsphase, ja. Total total. Und ich glaub das ist so diese, diese Formo oder so, diese Aktivismus den man jetzt hat. Man muss etwas machen und was wir sehen, viele Staaten dann. Abonnieren an JP Co Pilot et cetera. Ich glaube jetzt nicht, dass das dich als Unternehmen langfristig strategisch voranbringt oder groß verändert. Ich denke, es wird eher spannender, wenn du halt tiefer gehst, wenn du sagst, was sind meine Prozesse, was sie meine 2 Dinge, würde ich sagen, wo kann ich kosten sparen und wo kann ich neue Business mit KI neu Andenken oder neu generieren, aber das reicht halt nicht einfach ein Co Pilot oder sonst was zu generieren. Weil Technologien Tool ist das eine, aber es sind halt noch Prozesse, Unternehmen und Mitarbeiter, die auch geschoben werden müssen.

3:48 Wie erlebt ihr das? Sind das, wenn die jetzt Kunden auf euch zukommen oder potenzielle Kundenanfragen an euch richten, denken die dazu erst ans Sparen oder denken die an ein Potenzial was wir alles noch Neues machen könnten und zusätzlich machen könnten und besser machen könnten? Ja, es ist ne Mischung. Ich denk zum einen ja sparen, ich glaub der man denkt immer an Effizienz oder ich glaub das ist so n bisschen in den News man man sieht gewisse Salesforce sagt sie entlassen 4000 Leute jetzt sind die amerikanischen Tech Giganten die alle sehr stark Mitarbeiter entlassen wird also ich glaub das ist so mal der erste Gedanke den man hat wo kann man effizienter werden, wo kann man die Mitarbeiter effizienter machen und der zweite Gedanke ist auch n bisschen schwieriger weil bei nehmen wir e Mail oder Saar Software. Es war ziemlich klar oder wenn du e Mail benutzt ist es für deinen Kommunikationsverkehr also du machst vielleicht einen Brief mehr so eine E Mail und mit KI ist es auf einmal so breit geworden.

4:45 Wie wendest du es genau an? Du hast so viele Möglichkeiten und die musst du zuerst mal rausfinden, das ist nicht nur so ein Talking Play und das 1 Design von dem her ich glaube das Spektrum ist so riesig, man ist ein bisschen verloren und ich glaube vielleicht so wie wie sind wir gestartet wir vor. Ja, knapp zweieinhalb Jahren also so in dieser Phase waren, haben wir uns überlegt, ja, wo bringt die Technologie wirklich Mehrwert, und das war so mein meine Erkenntnis aus den letzten 10 Jahren in der Start Technologie im Start Technologie Ökosystem, dass dass viele Technologien, aber die Anwendung ist der Krux, oder das ist immer schön und fancy, aber wie wendet man es an, dass es was bringt? Und, und so sind wir ja vor zweieinhalb Jahren gestartet und dann im im Contact Center.

5:32 Also wir haben das ganze Assessment durchgemacht und mir gesagt, wo haben wir den größten Impact im Moment und das Wichtigste, was man wissen muss, ich glaube, es ist kein Job, den man ersetzt, sondern meistens ne Aufgabe und ein Kundendienstmitarbeiter hat mehrere Aufgaben, also das heißt? Nimmt das Telefon ab. Er beantwortet E Mails, beantwortet Tickets und so weiter und sofort. Und die kann ist nicht für jede dieser Aufgaben geeignet, sondern für bestimmte. Hängt stark mit der technischen Machbarkeit und dem Impact zusammen und wir sind dann eigentlich im im First Level Ticket mit dem Kunden gestartet und haben dann die Automatisierung für ihn gebaut und ja war spannend für uns, also ich glaube das unterscheidet sich so ein bisschen. Wenn man als Unternehmen starten, ich glaube, es gibt gewisse quickquins Gewissen, gewisse Bereiche, wo man sieht, da hatten andere schon Erfolg damit und dann kann man es relativ schnell replizieren.

6:24 Aber für nachhaltige Veränderungen, ich glaube, da muss man sich wirklich grundlegend überlegen, wo will ich hin mit der Technologie und wie kann ich meine Prozesse verändern und verbessern. Also es ist erstmal einen strategischen Ansatz, den man da anwenden muss und. Was wird da oft übersprungen? Ich glaub man springt immer zum Tool oder man sagt so. Also ich dachte ich stell es mir immer so vor, ich war ganz nach meinem Studiumbereich in der Migros hab ich da so n Management Training angefangen und es war so ich kam von der Theorie und hatte viele sag ich gebissspiele von Synergien und so und dachte es war alles so umgesetzt wie man es halt im Studium lernt und in der Praxis ist es dann nicht meistens so und ich stell mir es hier auch so vor man hat alle wollen, KI, alle wollen, ja alle wollen irgendetwas und dann sagt es ihr ja, wir müssen jetzt aktiv werden und die einfachste Lösung ist wahrscheinlich, man implementiert jetzt ein Tool und.

7:16 Die Copilot. Ja, und ich glaube, das ist auch nicht schlecht, dass man da mal ein bisschen Erfahrungen macht. Aber wenn man weitergehen will und wenn man wirklich so eine KI, eine gelebte KI, Kultur und Unternehmen auch auf die Beine setzen sollte, ich glaube, dann ist es super wichtig, einfach mal eine Sessment und eine Strategie festzulegen, wo die Reise hingehen. Soll. Und dann denke ich macht sehr viel Sinn, diese kleinen Quickquins in die Hände zu nehmen. Also wir machen meistens eine Bewertung im Matrix, wo wir die ganzen Job profile dann in Aufgaben übersetzen und dann diese Aufgaben auf das Potenzial bewerten wo KI Sinn macht aus wirtschaftlicher Sicht und aus technologischer Sicht und dann starten mal mal mit 23 und das Wichtigste ist einfach.

8:02 Möglichst wenig Komplexität. Ich glaube, viele versuchen immer so, diese legen die Wollmilchsau, wie man sie so schön sagt, man kann alles und soll alles, und ich glaube jeder Software Anbieter wird die das auch verkaufen, weil für die super oder je mehr Komplexität du willst, desto länger wird das Projekt und es ist dann so ein Beispiel von Berliner Flughafen, es ist nie fertig aber mein Ansatz oder unseren Ansatz ist einfach Start super einfach. Und als sehr stark testen Learn und wenn es funktioniert macht komplex oder macht, dann passt noch weiter an Erweiteres bin mach mehr Anbindung und so weiter aber ich würde nicht mit dem Starten, ja. Kann zum Beispiel sagen, für so einen super einfachen Einstieg.

8:44 Ja, es ist erschreckend schlimm, aber ganz ehrlich, also was, was ich immer so als nobrana, wenn man viele kommt, ein bisschen auf das Volumen darauf an, aber wenn man sieht, man hat sehr viele Kundenkontakte oder Interaktionen, also. Kundensupport, Simple Chatbots oder Voice Bots ist ein einfaches Produkt, um zu starten. Und warum ist? Wir haben es auch so ein bisschen gelernt, dass wir dachten, ja gut, das macht jetzt Sinn, alle wollen das kaufen, aber viele Kunden wollen danach, der Weg selbst zusammen gehen, wenn du kommst, Hey mach KI, mach ein Chatbot ist so ein bisschen Begriff, der ja hat, hat sehr viel. Altlasten mitgebracht also ich war auch sehr genervt von von Chatbots, die nicht funktionieren und deshalb ist das nicht ganz einfach, aber das ist, wenn man gewisse Volumen an Kundenanfragen hat, einfach.

9:30 Ich würde immer im Chat starten und dann kann man weitere Kanäle hinzunehmen und sonst was wir viel machen ist Creative Writing blockwriting SEO Agents, das ist was das ziemlich gut funktionieren kann. Aber wirklich ja nicht zu komplex und step by step. Und ja. Ist es mehr eine technische Sache? Ist ne rhetorische Frage, ist es mehr ne technische Sache oder ist es eine, die eine personelle, eine, also dass es um die um die Leute geht, die da auch mitkommen müssen? Ich glaube, ist beides zu einem großen Punkt, oder ich glaube, das darf man hier unterschätzen. Die Tools sind das eine, aber die die Leute, die Kultur und die Prozesse machen wahrscheinlich den größeren Punkt aus.

10:15 Ich denke, es ist eher mehr und beim technischen Bereich glaube es früher anders war, man hatte ja, man hat eine gewisse Secret Chance oder es war speziell, man hat irgendwelche Algorithmus oder Modelle, die man. Selbst behalten hat. Und jetzt benutzen alle die gleichen 10 Anbieter oder alle bauen auf open AI and Drop Weg und Google und dann noch ein paar Chinesen und deshalb diese. Dieser technische Aspekt ist gar nicht mehr, ja man es geht relativ schnell und und alle alle waren auf dem gleichen, also wie kannst du dich da wirklich differenzieren? Und ich glaube langfristig ja, sind es Leute und Personen, hört man auch viel im aus dem Netzwerk, dass sie sagen, Hey, in erster Linie die Technologien entwickelt sich rasant und was wir wollen ist, dass die Leute damit umgehen können, und wenn sie damit umgehen können, ja, die Technik werden sich ja auch den und die neuen technischen Heranforderungen auslassen. Damit umgehen ist eine Sache, aber auch, was wir vielleicht der Grundvoraussetzung ist, es auch die Akzeptanz. Ich habe beim großen Schweizer Medium längere Zeit über. Ki geschrieben und da kamen oft Reaktionen von Negative, also die Reaktionen, die kamen, waren zu 80% negativ oder skeptisch, dass die Leute finden, Ki ist nichts wert, ist es dumm oder es wird die Welt beherrschen oder es wird uns die Arbeitsstellen wegnehmen, stoßt ja auch, wenn ihr in Firmen solche Sachen implementiert auf diese Widerstände und diese Bedenken, die ja vielleicht auch

11:45 gerechtfertigt sind teilweise. Definitiv ja. Ich fand super spannend, oder ich bin ich bin immer ein bisschen optimistisch und ich finde immer Technologie super spannend. Und ja, eine Anekdote, die ich da mitbringen, als wir beim ersten Kunden bei Digital Republic das gebaut haben, weil am Anfang auch die die Kundensupport Mitarbeiter waren, ziemlich hacken, also resistent oder müssen verwundert ja waren jetzt nicht super euphorisch, so wie ich. Ich habe mich danach gefragt, warum, und es hat schon diese Angst, dass man ja vielleicht obsolet oder ersetzt wird. Jetzt sind sie super happy darüber und sie, sie lieben es und sagen es er einfach uns die Arbeit, es macht uns wirklich die Möglichkeit, dass wir uns auf das fokussieren können was was Qualität und komplex ist und das Volumengeschäft eigentlich der I.

12:32 Bitte weitergegeben wird und ich glaube das ist so ein bisschen der Prozess, den man auch als Unternehmen durchgeht, die Leute müssen sie erleben und erfahren. Und sie müssen verstehen, wie nutzt es mir was und wo nutzt es mir nicht. Und ja, ich glaube das verbinden Kultur ist immer ein Prozess. Menschen sind immer ein Prozess, also da muss man sie mitnehmen und da muss man sie weiterbilden, aber ich bin relativ optimistisch, also ich finde immer so das Beispiel von, ich weiß nicht mehr wie geheißen hat aber vor 5 2015 hat er behauptet, dass. In 5 Jahren wird es keine, keine keine Leute mehr gehen, also wird Röntgenberuf komplett wegfallen. Ja, weil KI kann alles besser und fast fordert jetzt und wir haben immer noch ne shortage, wir haben immer noch zu wenig Leute die wirklich Franken können ist immer noch n super Job was passiert ist ist dass Personen die die KI einsetzen also wo KI gut ist und was er richtig gesehen hatte ist in der Mustererkennung.

13:29 Aber das ist nur eine Aufgabe des ganzen Jobs, oder? Und ich glaube, das muss man verstehen, ein ein Röntgenspezialist, der Macht viel mehr ist als nur die Muster erkennen, der setzt das Ganze auf, führt das Ganze durchaus eine ganze Aufgabenliste der durchführt und ein Teil davon KI nimmt ihm jetzt die Arbeit ab oder verbessert die und ich glaube, das ist mit den meisten Jobs so, du hast ein Aufgabenteil oder ein Aufgabenschritt, wo KI besser sein wird und ich glaube da muss man es akzeptieren und damit umgehen können. Wir sind zum Beispiel stark im Kundensupport oder du hast kein Mensch, der 24 7 da sein kann und 80 sprachen beherrscht und in 0,27 Sekunden antwortet. Das gibt es einfach nicht. Also da wirst du als Mensch verlieren, aber die KI ist noch nicht gut in in komplexeren Anbindungen oder es ist immer noch ein Sicherheitsrisiko, dass du sie auf deine Kundendaten loslässt und dass sie selbstständig deine Telefonnummer immigriert und so weiter und sofort, ich glaube das willst du auch noch nicht, da braucht es definitiv den Menschen.

14:27 Und hier muss man einfach den Prozess neu denken und sagen, Hey HI, ist gut im Volumen, in einfachen Cases und dann nehmen wir den Mensch für alles, was ein bisschen. Bleiben wir bei dem Röntgenspezialisten oder der Spezialistin. Wenn das jemand ist, der auch den Röntgenprozess selber durchführt und dabei auch den Kontakt zu dem Geröntgenten, oder? Schwieriges Wort. Die Geröntgte hat dann spielt ja da auch mein, das ist ja auch was, was man nicht jeden Tag macht und vielleicht auch Bedenken hat wegen Strahlen und so. Dann dann spielt ja auch die emotionale und soziale Kompetenz derjenigen oder desjenigen eine Rolle, was wahrscheinlich nicht von.

15:12 Ja, übernommen werden kann also von dem her n gutes Beispiel. Definitiv. Also man kann auch Beamten, hey vielleicht in Zukunft schon, was man einfach immer verstehen muss und wir setzen im Moment. Wir sind im Support gestartet, jetzt machen wir mehr und mehr auch Verkauf. Also beim beim telco Bereich. Also also richtig aktiver, also nicht nur reaktiv. Wie sagt man, wie nennt man das, wir kennen. Auch beides. Outbound oder so. Wir kennen beides und man meint, es ist wirklich noch mehr inbound, aber das ist alles möglich sonst. Wir könnten es auch gut an an whatsapp und an an Voice anbinden, also haben wir schon, wir haben es einfach noch nicht umgesetzt, ich glaube es ist noch ne Frage der. Des Kundennutzens schlussendlich ich will, ich hab n bisschen Angst wenn man es ich hatte vor 2 Wochen einen angerufen von einer KI also n werbeanruf und ich glaub das on steroids wird nur noch mühsam ich ich hasse es schon sonst wenn wir Leute anrufen und Sachen verkaufen wollen und mit KI ist dann einfach mühsam.

16:11 Also da waren wir noch n bisschen zurückhaltend wir wir versuchen es wirklich immer mit Kundennutzen zu bauen. Machen mehr in Bauen also wirklich mehr Verkaufsberatung, wie du es vorstellen kannst? Ich mache es nicht mehr so, aber früher ist man noch in Swisscom oder mobile Zone Shops gegangen und hat ein Handy gekauft und am Tag und das machen wir einfach online und ja, die ist sehr gut, auch im Mimiken von von emotionaler Intelligenz in dem Sinne oder zu sagen, Hey ja, voll verstehe ich, man sieht es auch gut mit diesem Aufkommen von den ganzen Chat, wie nennt man die schon wieder von diesem Chat, oder? Diesen Personas oder dass du deine Freundin oder Freundin und das Problem ist KI ist nicht emotional intelligent, aber sie kann sehr gut mimiken, also sie hat eigentlich das Ziel dich ja der Beste, das beste Outcome zu zu generieren und für das nutzt sie alle Tricks und für das Mimik sie dich ja auch, dass sie dich versteht oder dass sie dich helfen will oder ja, dass es dann so weit geht, dass sie dich ja auch. Ja, irgendwie so, ja emotional bindet. Also ich als Kunde hätte gerne einfach da Transparenz, dass ich gerne wüsste, habe ich jetzt mit einem Real Life Menschen aus Fleisch und Blut zu tun oder ist das irgendein Chatbot? Das ist manchmal nicht so ganz durchschaubar. Ja, ich glaube das.

17:33 Ich fand es spannend, oder wir hatten die Frage vor 2 Jahren jetzt, ich weiß nicht wie es die Leute sehen, aber meine Ansicht war ziemlich klar, ich glaube. Bevor JGBT die KI war einfach schlecht. Es war ziemlich und da hat man versucht den den Kunden, den den Mensch zu mimiken oder man hat dann eh versucht, ja gut, dass der Kunde nicht wütend wird, dass das irgendein Chatbot ist, versucht man ihn sehr menschenähnlich zu machen, jetzt ist er in vielen Orten besser und schneller als ein Mensch, also es ist völlig unmöglich, dass die jemand eine Nachricht in 0,27 Sekunden schicken kann. Oder jetzt, aber mittlerweile vielleicht auch von. Menschen erwartet, weil eben das so der Standard wird, ja. Ich glaube ist so wie beim Internet. Also ich bin schon da. Ich hatte letztens vor vor 2 Tagen wieder ich Drop immer out also wenn ich n chatwindow habe und ich muss 2 Minuten warten bis mir jemand antwortet bin ich schon weg finde ich komisch und ich glaube deshalb der Mensch macht keinen Sinn da weil es geht wie zu lange.

18:27 Also wie man beim Internet früher, ich hatte noch diese dfü einwähl Internet wo man über die Telefonleitung sich. Ja, hatte ich auch, ja. Und, und da hast du irgendwie 5 Minuten gewartet, bis im Bild geladen hat. Aber ich glaube, der Mensch macht das nicht mehr lange mit. Und ja, ich glaube auch man erwartet direkt, aber ich finde es ist super wichtig transparent zu sein und da muss ich völlig übereinstimmen mit dem Eueiact eigentlich sagt er, es ist so wichtig, dass man. Auch in diesen Low Risk Cases einfach transparent ist, wo KI dahinter ist. Dann das heißt Chatbots und Bilder alles was KI generiert ist oder KI aktiviert oder n Wissen beeinflusst oder Aktivitäten hat soll einfach auch transparent so so geschildert werden und wir machen das ziemlich direkt.

19:10 Am Anfang dachte ich, es wäre mehr ein Qualitätsfaktor, schon fast, weil es einfach nicht diese schlechten Lesungen sind, muss man ja auch sagen, Hey, ja, es ist antwortet und es gut. Es hat ja auch, es hat ja auch seine Qualität, indem es eben, wie du sagst, schneller ist und vielleicht auch wer weiß, nicht lange irgendwo. Nicht launisch ist und aber trotzdem ja, möchte ich gerne wissen, ist ja auch, man wird ja vielleicht selber dann auch etwas emotionaler, wenn jemand schwer von begriffen, dann weiß man ja, man spricht jetzt mit einer Maschine, die reagiert darauf nicht, die hat da keine Empathie. Für mein. Für deine, ja sie, sie gibt dir Empathie vor, aber sie ja, ich spannend und was was ich interessant finde, wir analysieren auch viele der Kundenkompensationen und ich glaube die Leute sind sehr ehrlich, wenn es um KI geht, also viel mehr als zu einem Menschen und deshalb finde ich so ein schöner ja Pool von Informationen für ein Unternehmen auch wieder. Also man lernt sehr viel über die Kunden. Was verstehen Sie, was verstehen Sie nicht, wo sind Sie frustriert, wo sind Sie nicht frustriert und ich glaube, Sie sind viel ehrlicher und direkter, als wenn man sie direkt befragen würde.

20:17 Ich bin so befragen sind immer so ein bisschen bias oder verzerrt vom Design her, weil der Mensch oder gerade den Schweizer versucht, immer ein bisschen dem Gegenüber zu gefallen oder seine Meinung zu vertreten, und deshalb wird er nicht direkt sagen was er denkt, aber bei KI ist das sehr ehrlich und und ich glaube das Liebe ich und. Daraus kann man wieder so viele Informationen dann für eine Verbesserung vom Produkt. Sind wird das denn passiert das denn automatisch oder müsst ihr da regelmäßig analysieren und dann wieder updaten oder lernen die Systeme von alleine quasi? Ein bisschen beides also, was man immer unterscheiden muss. Und ich glaube, das ist so einer der Fälle ist, die Leute nicht ganz verstehen ist, sie denken immer, wenn sie JGPT sagen.

20:58 Hey, mach das anders und er sagt ja voll mache ich anders, dass er dann im System das gelernt hat, das stimmt ja nicht, oder vielleicht in der Memory Funktion, also in Erinnerung, aber das Modell wird nicht retrainiert oder das Wissen beinhalten das Modell, das Modell bleibt das Modell der API bleibt der API und die Intelligenz kannst du eigentlich in dem sie nicht verändern, das heißt du kannst sie nur verändern wenn du das Wissen änderst oder die die Erinnerungsfunktion, die Memory function und wir machen vor allem viel mit dem Wissen. Glaub beim aufsetzen, ich glaube es unterscheidet ne guten KI Agent von einem schlechten KI Agent. Es ist immer ne Intelligenz, das sind die gleichen und dann hast du ne ne RAG oder ne wissensbibliothek meistens kommt ein bisschen drauf an was du baust. Und da brauchst du auch Qualität. Und da kommt es auf die Daten an. Genau das ist ja auch ein Kernthema bei dir. Ja, und ich glaube, das ist einfach, das ist super wichtig, dass man auch gute Qualität hat, weil sonst ist leider auch Shit in Shit out.

21:53 Wie kommt man denn zu guten Daten? Also ich meine nicht jeder oder vielleicht auch ein kleineres Unternehmen hat jetzt nicht gleich einfach alle Daten parat, oder? Dann gibt es ja auch noch Hürden mit Datenschutz und so weiter gerade bei Kundendaten. Ja, es ist ein bisschen Prozess, und ich glaube, da lohnt es sich nicht so ein. Den, den zu überspringen, weil Qualität wird einfach von einer sauberen Datenquelle kommen. Was das Schöne dabei ist, ich glaube es macht meistens sind die neu zu bauen, das ist so ein bisschen was wir viel sehen, oder ich glaube, wir arbeiten mit vielen Kanus und die sind nicht immer super digitalisiert oder haben diese digitale Transformation nicht so durchgeschritten wie größere Unternehmen und man kann sagen, sind ein bisschen benachteiligt jetzt, auch wenn es darum geht KI anzuwenden, weil die Prozesse nicht da sind, weil die Daten nicht da sind.

22:39 Aber ich sehe es ein bisschen wie ein ein Lied frog, also so wie ein Überspringen von gewissen Digitalisierungsmerkmalen und transformativen was, was die Corporates oder die großen Unternehmen die letzten 5 Jahren gemacht haben, kann man sehr schnell im Schnelldurchlauf jetzt so mit KI Fokus durchlaufen und so bauen wir es eigentlich auch, wir starten immer, mitmachen ein Assessment, was gibt es an Daten die Sinn machen und dann ist relativ viel von dem Wissen. Ich nehme jetzt wieder den Chat oder den Customer Service Case, kann auch andere benutzen, ist viel von dem Wissen im Mitarbeiter in Köpfen der Mitarbeiter und das gilt es dann ja einzupflegen eigentlich und wir wir machen meistens wir nehmen einfach alles an, wissen was wir sehen ist sinnvoll, das heißt eigentlich ihre FAQ Use sehr viele von ihren Blogs und Scrape eigentlich die ganze Webseite wenn es sinnvoll ist. Also.

23:32 Ich sage aber immer, Qualität ist wichtig als Quantität da, weil sonst ist wie eine Bibliothek oder wenn du 10 Bücher über ki hast. 5 sind obsolet, 3 sind falsch und eines ist gut oder 2 sind gut. Die KI kann das nicht so gut unterscheiden, sie sucht einfach was ist die Beste, wo, wo kriege ich die besten, den höchsten Weg, also wo kriegen den höchsten Match die höchsten Koeffizienz zu meiner Frage und. Und dann hast du das Problem, dass die falsche, ja falsche Informationen und schlechte Informationen wie geht Long Story Short? Das heißt, du willst eigentlich nur die richtige Antwort einmal Anfang 10 mal und ja, mit dem starten wir, wir machen MVP 1 und dann machen wir meistens so Sprints mit den Mitarbeitern testen und verbessern und das meiste lernst du, wenn Du direkt zum zum Endkonsumenten gehst.

24:19 Also im dritten Monat gehen wir meistens direkt zum Konsumenten und. Und dann lernst du eigentlich, hey, ja gut, der fragt das, das ist noch falsch, dann Monitor so alles am Anfang und in der Zukunft jetzt machen wir es mit KI, also was wir jetzt gerade gesagt haben, einmal im Monat ziehen wir alle Konversationen und schicken sie wieder alle durch einen LM durch, dann machen wir die ganze Kategorisierung und eigentlich hat das Scoring wurde es beantwortet wurde es nicht beantwortet war der Kunde happy war er nicht happy und. Was wir am Schluss dann eigentlich jetzt vor allem rausziehen, ist, was sind so die 10 Felder, wo wir noch wissen haben das Feld und wo war der Kunde gar nicht happy mit der Antwort und so kannst du dann eigentlich laufend wieder verbessern was was falsch ist oder noch verbessern würde. Verstehen die Kunden denn, dass es so ein aufwendiger Prozess ist?

25:08 Oder gehen die vielleicht am Anfang davon aus? Ja, jetzt kommt einer, machen KI und dann haben wir es. Ja, ich glaube, ich verstehe es noch nicht ganz. Ja, und es wird viel so verkauft oder es wird viel verkauft. Plug and Play und alles funktioniert, aber ich glaube sie verstehen noch zu wenig dahinter, was es heißt und das Beispiel vom vom Kundensupport ist eigentlich sinnbildlich für alle Agenten, die du baust, weil sie basieren alle auf der ähnlichen Architektur. Du hast eine Intelligenz, du hast meistens irgendwelche Firmenwissen oder Daten und dann hast noch ein paar Tools, dass Du einsetzen kannst und die Schritte, die wir dadurch gegangen sind, musst du eigentlich mit jedem. Mit jeder Aufgabe durchgehen wenn du willst, dass eine gewisse, Ja eine gewisse Akzeptanz, eine gewisse Qualität aufweist.

25:52 Also ich glaube, sie verstehen es noch nicht, und das ist vielleicht wirklich an dem Punkt zu schließen. Die Problematik bei KI Agenten ist drin cool und man hat schnell irgendeinen Test gebaut, aber dass es qualitativ ist und das funktioniert und dass es genutzt wird. Kann das Patenwissen sein? Eben. Also eigentlich einfach schon für die um alle Fälle zu berücksichtigen, aber gleichzeitig ist ja auch die Entwicklung rasant. Also was heute funktioniert, ist vielleicht im Monat schon wieder oder in einer Woche schon wieder überholt, weil es wieder neue Sachen, also ich kriege, ich kriege das jetzt vor allem so mit auf der beschäftigt mich gerade viel mit Bewegtbildgeneration, darauf sind ja fast täglich Fortschritte zu vermerken.

26:34 Ja, total. Also ich glaube unser Wir hatten diesen Sommer hatten wir ein Team Retreat, in dem wir so gesagt was waren, so die Annahmen, die wir vor 2 Jahren haben und was hat sich bewahrheitet und was nicht. Und als wir gestartet sind, es kommt so ein bisschen vom Machine Learning oder so vom klassischen KI oder man man geht hin, man will Daten, man trainiert Modelle das das war 80 man labelt Daten, das war 80% der der Zeit oder der des App Words und. Ich glaube, dass wenn man es dann mit generative KI sieht, das fällt eigentlich alles weg, weil du trainierst. Keine Modelle, außer du hast irgendwie mehrere Milliarden in Geld geraced und kannst es einsetzen. Was noch bleibt ist die Anwendung und ich glaube, dass da super wichtig ist, dass du sehr offen baust, das ist, das ist nicht sehr abhängig, dass du nicht abhängig bist von einem bestimmten Provider oder oder Modell. Bei Cloud macht das ja eigentlich auch Sinn, dass nicht alles auf Google oder Amazon baust, sonst hast du eine komplette Abhängigkeit.

27:32 Wenn die die Preise erhöhen oder einen Ausfall haben. Aber wenn du da mehrere hast, ist das sinnvoll und bei Kai genau das gleiche, was wir auch gesehen haben, ist ein bisschen mühsam. Die Modelle verändern und auch wenn so von GP 35 auf 404. Turbo und so weiter es verändert immer ein bisschen die prompt und instruktionslandschaft. Das ist nicht die Qualität, ist nicht konstant sie sie verändert sich ein bisschen. Als wir also ja, wie gesagt, ich glaube bau einfach so, dass du nicht sehr abhängig von der Technologie und von einem Provider bist und sehr schnell swappen kannst und das wieder anwenden kannst. Ich glaube. Apropos Abhängigkeit, Souveränität. Ich habe demnächst auch einen Gast zu dem Thema KI Souveränität.

28:14 Man spricht ja davon, dass wir in der Schweiz. Ja, souverän sein wollen sowieso, aber jetzt auch in Bezug auf eben Daten und so, dass die nicht irgendwo landen, wo ja wo, wo einfach wo sie nicht landen dürfen. Und dann gibt es ja verschiedene Anbieter, die jetzt auch schon angefangen haben, so geschlossene Systeme zu bauen. Wie wichtig findest du dieses Thema? Ja, ich finde es super wichtig. Ich glaube, man hat die letzten 10 Jahre viel zu wenig beachtet als Schweiz und Europa also und ist jetzt auch nicht so einfach das alles zu ändern oder weil ich glaube, wir wir sind sehr abhängig von amerikanischen und chinesischen Anbietern, grundlegend, ja, wie willst du das jetzt auf die Schnelle ändern?

29:03 Ich glaube es ist nicht so einfach, aber man sollte sich schon Gedanken machen und auch persönlich oder ich glaube das ist so. Was man früher bei Facebook hat, ist sonst Steroid. Das sind alles Daten companist die sind USP ist da große Mengen an Daten auszuwerten, Clusters zu bauen und im Moment wird das noch nicht benutzt oder noch nicht gegen uns benutzt. Was kann sehr schnell passieren. Also ich war immer ein bisschen vorsichtig was ich teilen würde, gerade wenn es sensitive Informationen sind kann, wenn es Kundeninformationen sind und. Und wir sind auch aktiv im Finanzbereich. Für Treuhandfirmen ist auch ein anderes Bereich der gekommen. Ist da herrschen dann noch mal andere Sicherheitsbedingungen. Ja genau, also ist Every Treuhand ist auf uns gekommen und sie haben eigentlich gesagt, Hey, wir wollen eigentlich wie ein Every Chat, aber komplett in der Schweiz gehostet und dazu mal war es nicht so einfach das zu finden und zu bauen und. Weil nur schon Microsoft hatte zwar Schweizer Modelle gehostet, aber es waren entweder sehr teuer oder und wenn du so baust, dass du viele Modelle nicht die du benutzen kannst, das war alles sehr komplex, dann zum Bauen und dann haben wir eigentlich mit mit Privacy dann eine Partnerschaft gemacht und also für mich eigentlich die perfekte Infrastruktur. Sie hosten bei der Swisscom ihre eigenen Open Source Modelle, also QUEN, OSS und was auch immer. Und die ganze Vektorisierung alle, alles ist eigentlich in der Schweiz und das Macht eigentlich am meisten Sinn, weil auch wenn es eine Microsoft ist.

30:32 In der Schweiz hast du immer noch den den Cloud Act und seit dem Cloud Act heißt es eigentlich, dass Trump alles einsehen kann was du schreibst oder ich schreibe wenn er wenn. Es war eigentlich schon immer so. Bei den Namen ist also ich kann mich erinnern, dass ich vor 25 Jahren schon mal eine Story gemacht habe und da war eigentlich so die Quintessenz, wenn du in USA was. Verbergen willst, dann ist es schon mal verdächtig. Da bist du schon mal verdächtig, da musst du dich rechtfertigen, warum du das mir nicht zeigen willst oder dem Staat nicht zeigen willst. Ja, der. Haltung gibt es, glaube ich. Schreibsäcker ja, ist schwierig, ist super schwierig geworden und seitdem Cloud Akt heißt eigentlich, dass jede amerikanische Company muss die Daten mit der amerikanischen Regierung teilen.

31:15 Das heißt, hat mit Microsoft Schweiz gmbh, die Teil einer Microsoft US ist, wird alle Daten auf Anfrage ausgeben müssen. Aber ja eben, ich glaube das sind wir so in einer schon fast philosophischen Diskussion, ich glaube das sind so abhängig im Moment, dass man das nicht verändern kann, aber wenn ich es bauen würde, würde ich so bauen, ich glaube Schweizer Provider und so weiter aber ja, ich glaube das macht Sinn, gerade in sensitiven Bereichen, das ist. Über sich zu überlegen und da auch Sensitiver zu bauen. Und was wir immer sagen, benutzt wenigstens eine eine bezahlte Version von Chat GLT, wo die Daten gezeigt werden, dass sie sich um alle anfangen und dann je je weiter, dass man geht, sollte man sich wirklich auch überlegen. Wo Apropos bezahlen und Kosten. Das, was alles, was du jetzt erzählt hast, das hört sich ja auch sehr teuer an.

32:01 Gleichzeitig sagst du aber auch, hab ich hier vorhin, man braucht kein großes Budget oder ein eigenes KI Team um KI erfolgreich einzusetzen, aber ist es wenn man euch jetzt ins Haus holt und das auch philosophisch zu sagen wie? Die Geister mit Goethe zu sagen, die geistert immer, dass man die dann nicht mehr los wird oder quasi auf diesem Zug dann bleiben muss, so sozusagen. Aber gut für uns, nein, wir sind, wir sind noch viel zu günstig in meinen Augen. OK, nein, man kann sich so vorstellen oder ich glaub früher KI war so ein Thema, du hast irgendwie 6 bis 18 Monate für ein Projekt gebraucht, meistens länger. Und ausgebildete Machine Learning Engineers und so weiter ist wirklich Skill Workforce und dann waren die Projekte dann schnell 500 plus extended oder so ziemlich teuer und ich glaube jetzt kriegst du vieles für ein Zehntel oder noch weniger und für das auch viel zugänglicher für für für Kanus.

32:56 Aber ich würde auch da wieder sagen oder man muss sich überlegen, hey, wo macht es Sinn und wo macht es keinen Sinn. Also es wäre so utopisch zu sagen, ja gut wir, wir können dir für 1000 Franken ne Lösung bauen, das das ist OK, das ist nicht unser Bereich, es kostet schon ein bisschen was, aber sicher nicht ne halbe 1000000 also bist du mehr als 21 bis 30 50000. Aber wie gesagt, deshalb sage ich wieder so der die Brücke zum Anfang. Es ist super wichtig, dass man sich überlegt, wo macht das Sinn und wo investiert eine Zeit für so ein Agent, weil wenn du keinen eine Wertschöpfung hast, wenn der dann dann kostet dich das mehr als es dir bringt und ich glaube da. Gibt es auch Firmen, wo das keinen Sinn macht? Ich weiß jetzt nicht, wo beim Friseur oder so, das sagt ja, du musst schon die Haare noch selber schneiden und.

33:39 Total total. Nein. Also ich glaube da, da ist es macht keinen Sinn oder ich glaube, für sie wäre es dann sinnvoller, wenn es irgend so ein saas Produkt, also keine Ahnung, keine Unterstützung für Friseure oder so ein calendly Team, das Macht, dann ja. Gut, die ganzen Tools, die man sowieso braucht, auch privat. Völlig, oder? Ich glaube, das macht dann viel mehr Sinn. Nee, da geht es wirklich dann mehr hat um Kosten, Solutions und und da musst du ein, also ich kann dem Beispiel sagen, wir hatten. Wir hatten das Gleiche, was wir für Kundenservice eigentlich nach außen bauen, nach innen gebaut. Die Firma hatte ungefähr 200 Mitarbeiter und dann haben wir mit dem HR zusammen alle ihre Daten genommen, all ihre Guidelines und so weiter und für die Mitarbeiter eigentlich ein HR Service Jackpot gebaut, da macht es jetzt wenig Sinn, weil wir hatten vielleicht so 50 Anfrage im Monat und wenn das dann so ja wir rechnen meistens so um die.

34:33 Ja, da war ne Anfrage ziemlich teuer. Sagen wir, es macht meistens Sinn, wenn du so um die 1002 1000 Anfragen im Monat kriegst, dann dürfte es wirklich aussehen, oder aber das ist wieder die Kostenstruktur. Ich glaub Swisscom rechnet irgendwie mit 10 Franken pro Ticket kannst du ausrechnen wann es sinnvoll ist und wann es nicht sinnvoll ist. Aber ja, also braucht ne gewisse Größe, braucht es gewissen Volumen. Und deshalb, glaube ich, ist es so wichtig, dass man sich über das Gedanken macht. Ja, was ist der wirtschaftliche Impact, den wir versuchen? Sollen. Warum jetzt das noch mal? Vielleicht wiederholen wir uns jetzt. Was ist die wichtigste oder was sind die wichtigsten 23 Dinge, die man sich überlegen muss, wenn man atientic AI einsetzen will oder was wird oft vernachlässigt und was? Was, welchen Mindset muss man haben? So?

35:18 Ja, ich glaube, es ist tatsächlich ein Buzzword im Moment. Also ich glaube man, man sollte es zuerst. Das Wichtigste ist, dass man es ganzheitlich mal sieht, also was ist so die Kai Strategie, was sind so die die Governance und die Richtlinien, wie will man bauen, baut man intensiv nicht, oder es ist so, dass diese Kai Strategie ist. Kai Assessment ich glaube, das ist so wie der Anfang und dann sollte man tiefer in die Organisation gehen, was sind so die Bereiche und die Aufgaben, die sinnvoll sind, die auch einen gewissen Wert erzeugen oder die Wiederholungen erzeugen und. Und dann sollte man einfach starten, als 2 Beispiele rauspicken, das umsetzen aus den Lernen und dann eigentlich erweitern. Ich glaube, das ist so was ich empfehle und man soll sich sicher Bewusstsein es wie eine Vine Journeys Eki ist nicht ich kaufe mir ein Tool und es ist. 2 habe ich, sondern nur das Gleiche.

36:07 Es ist wirklich ein Weg, den du gehst, der deine Mitarbeiter gehen, den du als Unternehmen gehst. Und ich glaube. Wie sind es bei uns bei Connect I oder wir haben uns irgendwie, wir sind sehr jung, 2 Jahre und haben alles KI first. Also wir haben alles basierend auf KI gebaut uns ganze Prozesse. Wir haben nicht auf alte Prozesse aufgebaut, was wir auch in ganz Sinn. Total nicht, oder? Deshalb sind wir ein sehr kleines Team und unterstützen eigentlich alles, was wir können mit KI und ich glaube als bestehendes Unternehmen. Musst du so wie eine Reise geben und eigentlich eine KI native, sondern ja kein KI native, das auf Deutsch so ein KI, ja eine Ki Firma zu werden in der oder die KI Kultur zu leben und ich glaube das braucht Zeit mit dem was muss ich abstimmen, ich glaube es macht Sinn einen Partner hinzuzunehmen weil. Er betrachtet das Ganze noch aus einer dritten Sicht. Und es ist nicht nur um ein Tool, sondern es geht auch viel um deine Prozesse, viel um deine Kultur und da hilft es einfach ein drittes Auge dazu zu nehmen.

37:10 Thema Kultur Was muss man sich denn vielleicht zuerst als Unternehmer vorbereiten und oder was muss man sich sein Verhalten ändern und wie auch als als Mitarbeiter? Ich glaub Nichtstun oder die Augen zu schließen ist die falsche Lösung, weil wir sehen dann steigt, steigt einfach stark diese Schatten KI, weil wenn es dir hilft deinen Job zu beschleunigen oder vereinfachen, dann nutzt du es oder wenn du irgendwie. 100 seinen Vertrag durchlesen musst und du hast JGPT und du denkst ja gut, dann lade ich das schon auf JGPT dann machen das Mitarbeiter meistens oder dann steigt einfach dieses Risiko und ich glaube, deshalb sollte man aktiv werden, mindestens in der Ausbildung und so im Ja Education.

37:57 Und und Richtlinien und Strategien zu schaffen, zu sagen, Hey schaut, wir verstehen, Sky ist da, es geht nicht mehr weg, keine sensitiven Informationen, oder das sind die Tools, die wir benutzen, neu zur Verfügung stellen und so wird es genutzt und dann halt auch stark zu zeigen, passt auf, vielleicht teilt ihr nicht den Vertrag in Eurem Deep Seek oder in die privat, weil dann teilst du die da und die Daten sind draußen, die können gefunden werden, es hat sehr viele Leaks schon gegeben. Sondern vielleicht in unseren Firmen internen sicheren Environment. Also ein Bewusstsein, auch dann eine Awareness, dass man weiß, was man machen darf und machen soll, was nicht. Total, oder? Ich glaube, es ist die Mitarbeiter sind auch ein bisschen verloren, es ist sehr einfach, das anzuwenden, aber es ist nicht so einfach, es zu verstehen. Sehen wir auch viel, wenn wir mit den Unternehmen arbeiten, für viele ist das noch so eine Blackbox, sie sie nutzen es, aber sie verstehen es nicht wirklich. Und ich glaube, es ist so, dieses Wissen zu vertiefen und zu erklären, hey, warum funktioniert das oder das nicht und an was hängt es, das ist super wichtig und ich glaube da ja hat die Schweiz vielleicht auch ein gewisses Potenzial oder eine gewisse Gewissen Weg, den sie gehen soll, dass man halt aktiv die Mitarbeiter so dieses KI literacy oder dieses KI grundlevel.

39:16 Mit auf den Weg gibt damit. Ja, aber könnte KI auch ehrlich so eine Bedrohung sein für gewisse, für gewisse Leute, oder? Für Jobs also ich, ich bin ganz ehrlich, ich sehe es so für Trittparty Contact Centers, ich glaube, das ist schwierig, wenn es qualitatives wissen ist, also so qualitative Mitarbeiter, ich glaube, da braucht es mehr, das ist super wichtig, also Mitarbeiter da, die. Die wirklich Entscheidungsfreiheiten haben das umsetzen können, aber so diese diese Call Centers wie du kennst von den Airlines, du rufst an du wartest 20 Minuten, du wirst fünfmal re routet und hast keine Lösung am Schluss. Ich glaube, dass ja da das ich ja ich glaube das Macht macht langfristig keinen Sinn mehr und bist aber spannend oder ich glaube so viele weitere Beispiele sehe ich noch nicht, also wir sehen wo kein langsam gut funktioniert ist.

40:10 Beim ganzen Anwaltsbereich Verträgen zu vergleichen durchzulesen, ich glaube da fielen diesen Junior Job Levels oder wo es wo es wirklich Einstieg wiederholte Aufgaben repetitiv. Ja da sehe ich Potenzial. Aber ich will jetzt nichts sagen, dass von heute auf morgen. Ich war gestern an einer Veranstaltung in einer Werbeagentur ging es eben darum, also da ist ja ein Thema, dass man. Die bisherigen Juniorjobs, die Praktikantenjobs, dass man die jetzt der KI delegiert und dann die Juniors nicht mehr braucht. Aber die Frage, die dann irgendwann mittel bis langfristig wird auftauchen wird, wo nehmen wir denn die zukünftigen Series her? Ja, ich glaube, über die Juniors muss man sich gar nicht so viele Gedanken machen, die lernen relativ schnell und sie sind dann auch nicht drin, weil ich denke, die lernen stark, mit den Technologien umzugehen und die anzuwenden wir hatten. Ist auch eine Anekdote und wir hatten eine Diskussion mit einem mit einem Anwalt und die haben dann auch gesagt, ja, dann nutzen wir einfach JGPT.

41:08 Ich glaube, wenn das dein USP in der Zukunft ist, kannst auch dein Kunde einfach JGPT nutzen, also warst du irgendwas mehr oder irgendwas besser, weil fällt dir das einfach weg, oder aber ja ich glaube der Bereich es wird sich zeigen, ich glaube man man überschätzt noch ein bisschen, es ist schon sehr sehr, es hat sehr viel Potenzial, aber wir sind auch noch ja. Jetzt 3 Jahre Anwendung oder? Ich glaube, da werden wir noch sehen, wo es dann hingeht. Kann es auch sein. Es gibt ja auch diese Ultra super Nerds, bin vielleicht auch ein bisschen so, dass ich dann gewisse Sachen einfach ausprobiere, obwohl ich die vielleicht in dem Unternehmen, dem ich oder für das ich tätig bin, gar nicht brauchen dürfte, die dann eigentlich, wo man dann so quasi rechts überholt wird von denen.

41:52 Ja, definitiv, definitiv nein also. Hey, wir wir ja auch. Also ich, wir machen, ich mache sehr stark, ich bin kein Anwalt, aber ich verstehe nicht als im Wirtschaftsstudium so ein gewisses Maß und ich glaube, das hilft mir, zu einem Level zu kommen, wo ich dann eigentlich noch ein 4 Augen Prinzip oder ein Experte braucht und ich sehe sehr ähnlich im im Kundensupport oder was wir machen ist diese 6080% dieser wiederholten Aufgabe, die wirklich einfach Routine sind, das ist das passt. Da ist hat kein super viel Potenzial und das kannst du eigentlich jetzt replizieren auf sehr viele Jobs. Oder nehmen wir zum Beispiel ein Arzt müssen schwieriger, aber diese Analyse von was sind die Faktoren oder deine Analyse, wie du für das Interview gemacht hast oder da ist kein super super damals wohl sehen aber das Interview nachher, also es gibt. Aber ich glaub viel, für vieles braucht es dann wirklich noch den Experten oder den Menschen, aber das ist, es ist so wichtig zu verstehen, Heboatspotenzial und wo macht es wirklich wenig Sinn, aber ich glaub alles so diese definitiven Routine, Volumen, Aufgaben da ist es super spannend. Das macht ja das Leben, wenn man dazu bereit ist. Ja auch spannender.

42:57 Also ich bin ja jetzt auch nicht dem Script, hast mich eigentlich sehr wenig gefolgt, sondern ab und zu mal. Was rausgepickt? Ich glaube, das ist spannend so, diese Symbiose, also dass man sagt, man hat die Grundlage, aber man kann dann auf dem eigentlich aufbauen. Ja, du funktionierst wie ein LLM oder ist genau das gleiche. Es lernt, aber es wendet dann das Wissen einfach an, es macht escript es nicht 1 zu 1. Es wendet einfach das Gelernte an. Das neue Kompliment, du funktionierst wie ein L. Ja, ja, ja, eigentlich schon. Aber die Competition ist ja ist ja eigentlich auch auch da, ja. Wie siehst du so die Zukunft, was, was können wir uns freuen, was denkst du, was willst du, wie wird sich das entwickeln oder ist das auch ne große Blackbox oder eine eine Wundertüte sozusagen? Total, total.

43:44 Ich glaube, es wird so n bisschen wie Garner, Hype Cycle oder? Ich glaube wir sind jetzt daran sehr euphorisch. Es wird so n bisschen runtergehen wahrscheinlich also wenn man so die Studien liest, dass viele dieser A Agents dann nicht eingesetzt wird oder deployed werden. Oder viele Projekte nicht über den Pilot stand rausgehen. Wie gesagt, ich glaube es, es liegt an dem Assessment und richtigen Aufgabenbereich zu finden, wo es sinnvoll ist und wo geht's hin. Ich finde es immer noch eine der spannendsten Technologien meiner Stars 1. Ich habe das noch nie so erlebt oder ich glaube die.com Bobbel habe ich verpasst. Sodiese.com Area. Mehr dann mehr dann. Ich hab sie miterlebt, mit allen Höhen und Tiefen, ja.

44:26 So, für mich ist es so n bisschen das. Also ich bin super gespannt was hingeht, ob es ja type oder nicht. Logischerweise überhypen wir es im Moment wahrscheinlich ein bisschen, aber ich glaub langfristig wird es so n so n krassen Impact auf unser Leben haben. Was find ich spannend, ich glaub die reasoning Modelle so diese LR MS jetzt ist fast alles n reason Modell also was heißt das? Das Modell denkt einfach nach bevor es dir antwortet man kann sich es gut so vorstellen, vorher war es einfach. Und hat gesagt, schreibt mir einen Blog über Matthias und dann hat es besser wie du ohne Absätzen oder nachdenken einfach alles Wort für Wort geschrieben hast. Und meistens war die Qualität da nicht so gut und jetzt machen sie eigentlich diese Chain of Fords, sie denken einfach zuerst, hey, vielleicht macht sie euch noch research, dann schau ich mir das an und dann schreibt es den Text und am Anfang als die Technologie rausgekommen ist, dachte ich ja super spannend, so ein bisschen die Denkweise der Modelle zu verstehen, aber ich weiß noch nicht genau was Sinn macht und.

45:19 Was wir jetzt sehen, was super, also der Bereich alles in in dieser angewandten Wissenschaften macht es enorm enorm viel Unterschied, also Recht oder Accounting oder und so weiter wo man früher hat man irgendetwas gefragt und dann hat es hohe Artikel abgefüllt, aber es konnte sich nicht interpretieren, aber jetzt können es die Modelle auch immer besser exportieren und einsetzen, deshalb ich glaube der Bereich wird super spannend werden was da das Potenzial ist. Und ja, so im Großen, wo die Reise hingeht. Ich hoffe auch für die Schweiz und Europa, dass wir da wie eine mehrtragende Kraft werden können. Im Moment sind wir ein bisschen auf den Nebentreppchen so stark USA und China. Ja, ich glaube, das darf man nicht so. Wir müssen uns uns nicht so klein machen, ich glaube etwas gerade in Zürich passiert ist.

46:11 Doch sind wir schon. Ach Robotik, da ist Zürich gut, groß, groß dran sind wir, können wir uns schon sehen lassen. Ja, die Schweiz ist eigentlich ein totaler Hub, oder? Wir haben einen Riesen Drogen und Robotik Cluster. Wir schaffen es teilweise nicht so gut das darüber zu reden oder zu. Dieses das ist nicht des Schweizers eigenart, aber vielleicht muss man es mal tun. Ja, ja, bei mir auch. Ich bin so ein schlechter, selbst meine in der Hinsicht. Ich erzähl, ich erzähl und ich baue gern Sachen, die funktionieren, aber ich verkauf sie nicht so gerne. Es ist immer so ich, ich will immer, dass die Gegenseite auch motiviert ist, das zu machen, ich ich. Glaube das was du jetzt erzählt hast das das stellt zumindest mal Vertrauen her und und Bewusstsein wo es wo die wo die Fallstricke sind oder was zu beachten ist ist interessant und wo die Reise hingeht.

46:58 Ich würde vorschlagen, dass wir uns vielleicht ich, wenn das für dich OK ist, trage ich das in Agenda ein. Die Agenda 1 7. November 2026, dass wir uns vielleicht im Jahr wieder treffen. Sehr gut, dass sich die AI weiterentwickelt. Hat, da müssen wir eigentlich noch 23 Predictions machen oder müssen wir okay 23 Dinge sagen? Ja genau, sag mal noch 23 predictions. In einem Jahr also. Das wäre jetzt sehr spannend was was Sinn macht. Also ich glaube open AI wird noch größer, noch dominanter im Kundenbereich, Google wahrscheinlich. Jetzt, so der zweite große Player, werden jetzt noch 2. Hast du eine? Ich muss mir schnell überlegen, was da so so punchy ist. Ich glaube da alles was ich bis jetzt gesagt habe ist relativ. Ja, also etwas ganz Gewagtes habe ich jetzt diese Woche irgendwo gelesen, dass irgendjemand behauptet hat, der nicht irgendwie so aus dem Verschwörer und Schwurplatz kommt, dass Claude einige Zeichen von Bewusstsein gezeigt habe?

47:59 Und ich würde jetzt sagen, nicht, dass das dann im Jahr so ist, sondern dass man, dass sich vielleicht die Unsicherheit wächst, ob die Systeme wirklich ein eigenes Bewusstsein entwickeln. OKOK also die Prediction von dir ist man man ist näher an einem eigenen bewusst. Man, also ich würde sagen, es wird, ich würde sagen, es ist nicht, das kann man ja fast nicht beweisen, dass jetzt wirklich eine Person wie du und ich ist, mit einem Bewusstsein, aber das ist eine wachsende Gemeinschaft von seriösen. Quellen Wissenschaftlern gibt, die das nicht ausschließt. Okay, spannend, spannend, gut. Also ich glaube, mein Prediction ist wahrscheinlich, dass Voice einiges dominanter sein wird und und mehr und mehr in unser Leben Einfluss nehmen wird, sei es jetzt im Verkauf oder im Support.

48:46 Ich glaube das ist so, ja was ich sehe macht voll für Sinn, es ist jetzt auf einem Level das Menschen ähnlich ist. Ja und jetzt noch ein gewagte Prediction. Ja, fällt mir fällt mir im Moment noch nicht so viel ein, vielleicht eine kleine Correction. Ja, was ich noch so sage, so übergreifend könnte ich mir noch, könnte ich mir noch vorstellen, dass so der menschliche Aspekt, also der Umgang mit KI, vielleicht auch eine KI sucht und dass quasi so diese Aspekte weg vom technischen, sondern mehr zum zwischenmenschlichen. Also da habe ich auch was Interessantes gelesen von oder ein Video gesehen von einem Professor, der sagt, dass ich unsere. Unsere menschliche Kommunikation verändert hat, schon durch Siri und so, weil du einfach sagst, Hey Siri, wie spät ist es, dass jetzt junge Leute halt schlechte Umgangsformen haben und nicht mehr freundlich an, sondern sich gleichzeitig so gegenseitig so anreden, wie wenn sie mit so einem der Siri sprechen, ja. Ja, das kann schon sein.

49:46 Also wenn ich so die die. Irgendwie, so die Tonalität. Ich muss sagen, die meisten Kunden sind sehr, sehr, sehr fair und sehr freundlich mit Jackpots, aber gewisse ganz und gar nicht. Also wenn das nachher Überhand aufnimmt, das sind nur so 3%, aber das ist schon nicht so ne schöne Umgangsform. Ja das das das würde ich auch sagen was was ich vielleicht noch spannend finde ist so diese ganze und auch ein bisschen besorgniserregend so diese ganze AI friend und und und AI personalities. Ja. Ich glaub, das wird wachsen. Stärker, aber ich glaube es, für mich ist es nicht so ein Bereich. Ich finde, da muss man ein bisschen vorsichtig sein, weil es birgt gewisse Abhängigkeiten und man versteht einfach dann zu wenig, was dahinter ist.

50:29 Das ist nicht eine Person und das ist nicht jemand, der sich für dich sorgt oder nicht sorgt und es kann dann sehr schnell in diese ja. Ja, ja, es kann sehr schnell ein bisschen eskalieren, was, was nicht so viel Sinn macht, aber ich denke, dass das wird sehr stark zunehmen. Ich finde es auch spannend, dass Krock da eigentlich sehr stark Vorreiterrolle jetzt geworden ist mit diesen Personalities, das ist ja eigentlich ja ihre 3 Personen, aus, die man dann mit ihnen chatten kann und sich umgehen kann. Ah ja, ich glaube diese. Ah, das ist mit diesen Figuren und der, der der Bär oder was ist oder was Bär und hollabär genau, wir haben mal was drüber geschrieben und. Dann in China ist das riesige oder da wird sehr stark eingenutzt und ich glaube, es hängt sehr stark mit dieser lowlines Pandemic in der USA zusammen, dass das viele Leute einsam sind und KI ist dann so wie ein einfacher Ausweg ein Freund zu haben oder jemanden haben zu haben, mit ihm zu reden, aber ich glaube, es ist nicht die Lösung.

51:23 Auf eine Thematik, die uns beschäftigen wird, glaube ich definitiv definitiv. Und ich möchte das jetzt nicht einfach abklären, aber irgendein wesentlichen Aspekt in der noch auf der Zunge liegt vergessen oder den wir noch beleuchten könnten. Ja, ich glaube vielleicht so noch mal eine Brücke, aber so wie wir ans Thema herangegangen sind, ich glaube, viele Unternehmen müssen diesen Weg geben oder man versucht so ein KI native Unternehmen zu werden. Und wie wird man das? Man man überlegt sich, wo macht Sinn und wie setzt man sein und genauso wie wir den Weg mit Connected gegangen sind, sollten viele Unternehmen den eigentlich auch gehen und das heißt einfach, dass man sich grundlegend überlegt, hey wo setzt sich sein, wie mache ich es und wie baue ich schlussendlich auch und ich glaube wir haben wir alles selbst durchgemacht, also wir können da wirklich so offen darüber reden und und Austausch geben und. Ich glaub, das ist viel, wenn man den Markt anschaut, so die Schwierigkeit das meistens jemand der dich berät jemand der baut und jemand der wieder eine Plattform anbietet oder sowas, aber jemand der alles verbindet ist nicht so einfach. Zu, aber dann habt ihr auch Fehler gemacht und das Ding gelernt.

52:29 Total total. Der erste Fehler, den wir gemacht haben, war, wir dachten, wir dachten ganz am Anfang, ja gut, jetzt lernen wir mal alle Tickets, also alle kundenkonversationen rauf. Ja und das wird dann super rauskommen, weil das Modell lernt und wir haben super viele Datengrundlagen, das war richtig schlecht. Dann Hallitioniert das Resultat war war echt schlecht und das ist auch immer. Die erste Antwort, die ich von den Kunden kriege. Sie sagen ja gut, wir haben irgendwie eine Millionen an Kundenkonversationen von der Vergangenheit nicht so, das bringt euch eigentlich nichts, außer ihr wollt daraus lernen, also was man daraus lernen kann ist so die sie einfach zu analysieren und zu sehen, Hey wo konnten wir antworten, wo konnten wir nicht antworten, aber es ist nicht der, es ist nicht der Beste, der beste Bereich für deine Wissensbibliothek.

53:19 Was wäre denn das Beste? Oder wie kannst du das Beste quasi aus dem Ras holen oder Ras kristallisieren? Ja, wie hatten es für eine Versicherung oder und die hatten uns auch 10000 Konversationen. Gar nichts. Die haben uns auch 10000 vergangene Konversationen geschickt und das Beste, was du aus dem machst, ist das einfach zu analysieren. Das heißt, wir haben dann analysiert und gesagt, Ey, schaut, ihr habt ein Drittel, eure Kunden kommen gar nicht zur Konversation, weil. Es geht 2 Minuten, bis einer von eurer Agents da rein kommt. Ein Mensch und die droppen also ein Drittel ist schon mal dann und dann der Rest weiterhin clostring so und so viele Konversationen gehen in dem Bereich, das ist gelöst.

54:02 So happy sind sie also du liest einfach mehr, was ist der ist Moment im Moment und so was sind was sind die Konversationen und dann dies eigentlich raus, wo hat's Potenzial für KI, also wo kann es KI lösen und wo muss der Mensch lösen. Und dann siehst du eigentlich mehr so NN Zoll Perspektive. Was kann passieren wenn wir KI einsetzen, das ist irgendwie 5060% kann KI lösen für den Rest brauchst du Menschen und diese Logik ist super wichtig oder weil wenn du willst du bauen willst ist eigentlich immer ein Kundenorientiertes und kundenoptimiertes Endlösung. Dass der Kunde nicht erst mal fragen muss, wie das Problem gelöst wird und die KI weiß es nicht, sondern sagt die KI ja genau das Problem ruft diese Nummer an, kann das Problem, dann war es eigentlich so eine super Sendung. Gut, ja, dann würde ich sagen, war das ein sehr schönes und langes Gespräch.

54:54 War auch sehr interessant. Danke dir. Christian, Ich freue mich schon auf unser nächstes Gespräch und dann herauszufinden. Ob unsere Predictions eingetroffen sind? Ich glaube, es werden noch ganz andere Sachen passieren, von denen wir im Moment keine Vorstellung haben, das Macht das ja auch spannend. Ja, wie immer, wie immer. Nein, also ich glaube auch, als was hatten wir AI girlfriends sind wir im Trend, dann hattest du It's becoming sentinent der Weg zu. Mal schauen und und ich sag wahrscheinlich noch China hat n ziemlich China wird dann Einfluss gewinnen im ganzen Open Source. Und die Souveränität der Schweiz. Meinst du, die wird auch aufgebaut werden. Also. Ich hoff es, ich hoff es. Wir sind sicher auf dem Weg, wir pushen es stark. Die Schwierigkeit ist einfach, das ist schon fast sehr philosophisch, oder wie sehr?

55:41 Ich hab es mir heute überlegt, also auf dem Weg dahin hab ich mir das überlegt, ich so, ja gut, wir verkaufen das aber. Mein Smartphone, das wird in der USA produziert, aber nicht produziert, aber ist amerikanisch. Meine e Mail und es ist noch alles, also es muss noch sehr viel passieren. Ki kann sicher mal ein erster Schritt sein, aber wenn wir wirklich Souveränität wollen in der Zukunft, müssen wir uns den Rest auch überlegen. Ja gut, dann schauen wir mal, wie sich das entwickelt. Vielen dank Matthias, dass du hergekommen bist und weiterhin viel Erfolg. Danke dir, Christoph.