00:00:00: Wie können wir künstliche Intelligenz im BtoB-Marketing wirksam einsetzen und welche Rahmenbedingungen müssen wir dabei beachten?

00:00:09: Genau diese Fragen bespreche ich jetzt mit Patrick Schwarz von Calderis.

00:00:12: Mit ihm habe ich eine vierteilige Serie aufgenommen rund um das Thema BTOB Marketing, das hier ist der vierte und letzte Teil.

00:00:19: Im ersten Teil ging es um die Frage ob BTOA Marketing mehr wie BTOC werden muss.

00:00:24: Im zweiten haben Schullandschaft gesprochen und im dritten Teil dann den Klassiker, wie sie die Zusammenarbeit von BtoB Marketing Sales im optimalen Fall aus.

00:00:34: Wenn du diese Episoden noch nicht gehört hast, hol das auf jeden Fall nach und vergiss auch nicht dem Podcast zu abonnieren damit du nicht spannenden weiteren Content verpasst!

00:00:42: Und jetzt viel Spaß mit Episode Nummer vier mit Patrick Schwarz.

00:00:47: Mehr Feuer für dein Online-Marketing Mit Marketing on Fire.

00:00:53: Wir kommen zum vierten Punkt Und zwar, du hast es vorhin einmal schon angeschnitten.

00:00:58: Nämlich das Thema KI.

00:01:00: Das kann ja nicht sein, dass wir eine Podcast-Reihe zu Themen machen und das ThemaKI wird nur so am Rande mal irgendwie gestriffen.

00:01:09: Und das ist natürlich eins was jetzt das Jüngste in unseren beiden zwanzig Jahre dauernden Marketing BtoB Historie irgendwo schon das Frischste ist aber auch natürlich das Disruptivste, was wir gerade erleben.

00:01:23: Und ich habe mal eine These von dir mitgenommen, die hast du mir mal runtergetippt.

00:01:26: Die hab' ich gesagt, die gefällt mir richtig, richtig

00:01:28: gut!

00:01:29: Ja und zwar AI verstärkt gute- und schlechte Strukturen zugleich.

00:01:34: Das hast Du mal in unsere Vorarbeit irgendwie reingetippt?

00:01:37: Was meinst Du denn damit?

00:01:39: Naja also KI bin ich beide ist das jüngste Thema.

00:01:43: aber wie funktioniert denn KI?

00:01:44: natürlich können wir alle die aktuellen generativen Kis nutzen, um uns tolle Urlaubstipps zum Beispiel geben zu lassen oder andere Themen begleiten zu lassen.

00:01:53: Sicherlich auch im beruflichen Kontext sinnvolle Themen wenn es denn erlaubt ist einzusetzen.

00:01:58: Aber häufig ist es ja doch dann so Wenn ich mir Unternehmen anschaue Dann fuß die KI doch eigentlich auf meinen eigenen Daten.

00:02:06: Also diese generative KI.

00:02:07: Es ist toll, wenn sie mir irgendwie einen Besuchsbericht zusammenfassen kann.

00:02:11: Das ist schon effizient und das sind tolle Dinge, die sie da tun können Dass ich nicht nur Speech-to-Text habe, wenn ich etwas eingebe.

00:02:17: Sondern sie die Sachen dann auch wirklich in eine vernünftige Struktur bringen usw.. Da sind schon Benefits!

00:02:22: Aber die richtig großen Benefits und da sehen wir ja auch gerade die Umwerfungen am Markt Die richtig großen Benifits kommen dann Wenn jemand wirklich auf die kompletten Daten eines Unternehmens zugreifen kann Und daraus sich mal Sinnhaftigkeiten abbleiten müssen.

00:02:39: Und da muss man ja auch sagen... Und da klinge ich jetzt wieder wie ein alter Mann aber das ist nichts Neues.

00:02:45: Also mit large language Models haben wir alle schon, was weiß ich, zehn, fünfzehn Jahre rumgespielt oder auch produktiv gearbeitet.

00:02:55: zum Beispiel wenn ich an den Service denke.

00:02:57: ja also dass ich halt so Service Tickets habe und früher hat man da als erstes eine Knowledge Base aufgebaut.

00:03:03: das heißt also wenn Ticket bearbeitet wurde wird eine Lösung für ein Case dann wurde es in Knowledge Base eingetragen.

00:03:08: beim nächsten Mal kann der nächste Sachbearbeiter quasi ablesen was ist die Lösung usw.

00:03:13: So, das kann dann irgendwann halt auch so ein Large Language Model unterstützen und kann solche Sachen direkt vorschlagen.

00:03:17: Kann die rauslesen, werde ich nochmal edizenter und noch mal

00:03:20: edizent.".

00:03:21: Das gab's alles schon?

00:03:22: Ist es mit der letzten Welle?

00:03:24: ist das nicht neuer oder dramatisch anders geworden?

00:03:28: meiner Meinung nach aber vielleicht bin ich da auch zu wenig in der Thematik drin sicherlich nochmal besser geworden.

00:03:34: Aber ich glaube was die KI da schafft ist einen leichteren Zugang.

00:03:39: oder die letzten KI-Wellen schaffen einen leichter Zugang Und damit bin ich der Meinung, kommt es halt auch immer weiter unten an.

00:03:46: Also unten an meine ich wenn ich mir einen Einzelunternehmer ganz unten vorstelle und ein Großkonzern mit hunderttausenden Mitarbeitern ganz oben vorstellt und das meine ich mit oben und unten.

00:03:57: also oben in der Komplexität meine ich damit ja so groß Konzernen Hunderttauseinmitarbeiter sehr komplex aber eben halt auch sehr Finanz stark kann also mit viel, viel mehr Sachen auch experimentieren ausprobieren als der Einzelunternehmer die einzeln.

00:04:12: Anders wertend meine ich das gar nicht sondern eben mit den Möglichkeiten diese haben.

00:04:16: und dass ermöglicht glaube ich neun Schichten neue Dinge zu tun und zu erreichen die sie vorher nicht hatten oder auch dann zum Beispiel im Zusammenspiel mit euch mit Agenturen ganz einfacher oder schneller Dinge zu erreichen, die vorher wirklich sehr komplex waren und von daher für sich gar nicht möglich war.

00:04:33: Ja, so das ist das eine.

00:04:34: Aber jetzt zurückkommt zu deiner meinem Statement.

00:04:40: was ich häufig im BtoB Industrieglüterumfeld selber festgestellt habe ist eben dass man eine ganz schöne Legacy mitschlägt also gerade deutsche Unternehmen und deutsche Konzerne Weltmarktführer am Markt seit X Jahrzehnten oder sogar Jahrhunderten und die schleppen halt sehr viel Vergangenheit mit ja und sind eben nicht so ein Software-Service Startup was fünf Jahre alt ist So und diese Daten sind halt besser oder schlechter, aber in diesen Daten da liegt das eigentliche Gold für die Unternehmen.

00:05:10: Das heißt also wenn ich saubere Daten über meine Installed Bays, meine Produktion, Mein Sales, mein Marketing der letzten zehn, zwanzig Jahre hätte dann habe ich eine Riesen-Goldmine und da kann KI den Effekt wahnsinnig gut verstärken was sich damit tun kann andersrum Shit in, shit out!

00:05:27: Wenn ich die KI eben auf eine schlechte Unvollständige schlecht gefütterte Datenbasis, Werfe.

00:05:35: Dann kann es halt einfach auch zuvolligen viel Interpretationen und Fehlempfehlungen kommen ja?

00:05:40: Und das ist halt glaube ich eine riesige Gefahr.

00:05:43: Ja und auch da aus der Erfahrung gesprochen nimmt irgendein Datensatz im Unternehmen ein Produkt.

00:05:49: Bruck hat vielleicht dreißig Felder sagen wir mal.

00:05:53: Jede hat sich was beim Erstellen der Felder gedacht.

00:05:56: wenn aber über die Jahre aufgehört wurde Feld achtundzwanzig zu pflegen Das aber für die relevant ist dann habe ich halt ein Problem.

00:06:05: solche Sachen also ganz, ganz simple Dinge können da glaube ich zu ganz großen problem führen.

00:06:09: hier so butterfly effektmäßig.

00:06:11: Wenn ich dort eben beim beim input das fällt aufgehört habe zu pflegen oder noch schlimmer ja ich habe es in einem land für einen anderen körper verwendet als in dem andern land Und ich schmeiße beides in die KI.

00:06:22: Also all das meine ich mit diesen Themen, mit den negativen Faktoren verstärken.

00:06:26: Das ist einfach eigene Erfahrung was ich erlebt und gesehen habe und auch im Austausch erlebe Was leider immer noch da ist und womit Unternehmen halt kämpfen müssen.

00:06:35: Ich glaube trotzdem dass KI-Unternehmen aller Art helfen kann schneller davon wegzukommen.

00:06:42: Aber es wird ein großes Investor für viele Unternehmen.

00:06:47: KI kann halt der Hebel sein für mehr Effizienz, für mehr Effectivität.

00:06:53: Kann aber halt eben auch dazu führen, dass da wo ich schon schlecht bin.

00:06:57: Ich dann noch schlechter werde beziehungsweise einfach auf Basis von schlechten Daten, dann Sachen automatisiere oder Entscheidungen treffe ja die besser nicht so getroffen hätte oder er automatisiert hätte?

00:07:07: Ja oder oder einfach nichts im Ergebnis kommen.

00:07:09: also das ist ja das das most likely Outkommen also sich einfach mit dem Projekt entscheidere weil dann doch irgendwann in der Qualitätssicherung festgestellt wird Ups!

00:07:18: Das funktioniert doch so nicht.

00:07:20: und manchmal ist es glaube ich auch so erlebe ich im privaten durch den privaten vielleicht auch unternehmen die relativ schnell auf kei chatbots gesetzt haben also kundenservice, alles richtung kei oder kei vorgeschaltet haben.

00:07:35: Ich kenne es nur so aus dem bekannten kreis in privaten dass jeder versucht irgendwie schnellstmöglich an diesem kei Chatbot vorbei zu kommen weil der nie eine hilfe ist.

00:07:45: ja und das jetzt einfach mal weiter gedacht.

00:07:48: Was bedeutet das?

00:07:49: Das bedeutet doch, dass meine Kundenerfahrung mit diesem Unternehmen erstmal negativ ist.

00:07:54: Ja und ich glaube da sind sich die Unternehmen gar nicht so bewusst... ...dass das ja.

00:07:58: es ist vielleicht für sie erst mal eine Effizienzsteigerung oder es klingt erst einmal gerechnet in der Effizientsteigerungen.

00:08:03: aber wenn ich damit meine Brand ein Stück weit versaue habe ich dann am Ende des Tages wirklich gewonnen.

00:08:09: Ich weiß es nicht!

00:08:09: Und ich kann dir nur selber sagen wir nehmen gerade auf an einem Tag wo die Luft dann wieder im Streik ist.

00:08:15: Ich hätte letzten Freitag mit der Lufthansa nach Deutschland fliegen sollen, konnte ich dann nicht.

00:08:20: Und es war unmöglich für mich ohne mich stundenlang in ein Hotline zu setzen mein Flugstonnion zu können.

00:08:27: Das heißt, ich konnte das nicht in der Erd, ich konnt's nicht mit der KI.

00:08:30: Ein menschlicher Chatpartner war nicht verfügbar.

00:08:32: die einzige Option die ich hatte wäre mich stundenlang in ein koal zu setzen und so hoffen, dass irgendwann mal einer der armen sachbar weiter.

00:08:40: aber die können ja auch nicht dafür sache bei weiter oder sagt war weiter.

00:08:43: Mein koal annimmt um dann wirklich einen absoluten standardcase mit mir abzuhandeln was sie an dem tag wahrscheinlich auch fünfhundertmal gemacht haben so und ich würde sagen das ist current state of eye für viele.

00:08:57: natürlich glaube ich auch es wird schon bessere kis geben und bessere unternehmen unternehmen dieses besser einsetzen geben.

00:09:04: aber Lufthansa ist nur mal einer der großen so und mit dem wir halt auch tagtäglich zu tun haben.

00:09:09: Und das war jetzt einfach mal ein aktuelles Erlebnis, und wie gesagt aus den privaten Umfeld dass es leider was Leute häufig berichten weil ich weiß nicht wie's dir geht aber ich wende mich selten an Lufthernser um sie nach einem Ticket von vor drei Monaten zu fragen ob Sie mir dann nochmal einen Ausdruck von geben können also dass das die KI kann.

00:09:27: Ich hoffe sie kann es ja Aber ich melde eigentlich nur bei denen wenn ich wirklich ein Problem habe Und dann verzögert es den Prozess und verschlechtert meine Kunden-Erfahrung.

00:09:37: Wie geht's bei dir?

00:09:39: Ähnlich, das kann ich auch so unterschreiben.

00:09:42: Wenn ich das noch abgleiche mit dem was ich im Markt sehe wir sind in den meisten Fällen über generative KI also ich lasse mit ChatGPT oder sonst was Dinge erstellen, Texte erstellen etc.

00:09:53: Oder durch Suchedaten und sowas.

00:09:56: Über diesen Punkt sind wir an den meisten Stellen nicht wirklich hinaus.

00:09:59: Also dass KI werttreiber als wirksamkeit treibe und nicht nur als effizienz steigerungstool eingesetzt wird.

00:10:09: also so wenn ich mal link den feed anschaue dann machen ja alle total krassen scheiß mit k i und automatisieren quasi ihr komplettes business durch.

00:10:16: wo sie vorher mit zweieinhalb leuten das gemacht haben machen sich jetzt mit drei oder sowas.

00:10:19: also die.

00:10:20: diese stories liest man überall auf den bühnen von konferenzen hört man von vielen konzernen was sie alles für projekte vorantreiben, Den sehe ich dann manchmal noch nicht, finde es aber auch nicht unbedingt immer zielführend.

00:10:36: Nur auf den Aroi zuschauen.

00:10:38: Also mein Gefühl ist Es ist noch viel im Experimentier-Stadium.

00:10:44: Viel im Klein-Klein und wenig so dieses... Okay da haben wir jetzt wirklich einen Outcome.

00:10:49: Da haben wir wirklich mehr herausgemacht.

00:10:51: Wie nimmst du das wahr?

00:10:53: Genauso wie du!

00:10:54: Genauso als du.

00:10:56: Ich glaube meine Erfahrung ist es so.. Case eben commercial excellence Umfeld der wirklich durch die Decke gegangen ist.

00:11:05: Das soll nicht heißen, dass es die nicht gibt zum einen und das soll nicht heissen, dass da auch Die cases die ich kenne, dass sie gar nichts bringen sondern Sie sind eben nicht das was man wie du sagst na im LinkedIn oder sonst irgendwo liest Dass das Unternehmen ihren AI verdoppeln konnten Oder dass sie eben wirklich nachhaltig ihre nicht in Customer Service einstellen konnten Und die kann's komplett machen und so weiter und sofort ohne dass man eben diese Brand Verluste oder auch Qualitätsverluste.

00:11:33: Also das habe ich wirklich noch nirgendwo gesehen, das heißt aber nicht und finde ist auch ein ganz wichtiger Punkt dass man es nicht weiter treiben sollte.

00:11:39: Ja also eben dieser Garagengedanke hat man ja gesagt man startet in so einer Garage und war ja auch das, weiß ich, das ist so ein Trend vor zehn Jahren oder so gewesen.

00:11:49: Das alle Unternehmen irgendwie so eine Garage in Berlin gründen und da Leute experimentieren lassen mit Themen und ich glaube der Gedanke dahinter wäre das, warum macht man das?

00:11:58: Man möchte es ein Stück weit... aus diesem, also bei Konzernen war es ganz häufig.

00:12:02: Aus diesem Konzernalltag, aus dieser Behebigkeit des Konzerns rauslösen um die Leute einfach freier experimentieren zu lassen und Dinge erreichen zu können so und ich glaube das sollte man beibehalten bei der KI dass man wirklich Citizen Developers oder eben dediziertes Team wie man sich leisten kann damit arbeiten lässt und ausprobieren lässt und dann aber immer zurück ins Unternehmen kommt um eben halt auch use cases oder eben auch Sachen vorzustellen zu sagen, hey Leute das geht für euch in die falsche Richtung.

00:12:30: Also agiles arbeiten am Ende des Tages ja dort zu ermöglichen und dann hoffentlich in gleich mit der nächsten iteration von KI vielleicht mit AGI was auch immer dann dahin zu kommen dass es dann skalierbar ist.

00:12:43: also ich bin hundertprozent bei dir konferenzen austausch cases da is nichts was wirklich komplett durch die Decke gegangen ist.

00:12:52: Es gibt nette Effizienzgewinne, glaube ich hier und da schon.

00:12:55: Also das ist auch nicht so dass es alles verlorenes Geld ist auf keinen Fall weil eben meistens da auch nicht die Unsungen am Geld hinterstecken.

00:13:03: Ich glaube ein anderer Faktor vielleicht den wir ganz kurz einwerfen Ich habe gerade bei den Großanbietern, also sowohl ERP als auch CRM im Moment so ein bisschen den Eindruck dass der Goldgräber Stimmung herrscht.

00:13:14: Weil bei dem was die an Lizenzpreisen aufrufen für eine KI-Nutzung oder selbst sei es Office hier Microsoft, was die da an zusätzlichen Kosten für User aufruft.

00:13:24: Da muss ich ganz häufig sagen im Austausch höre ich wirklich Unisono sorry also mehr Wert den Gegenwert sehen wir bei unseren Mitarbeitern nicht.

00:13:33: Also das sich das wirklich pro Mitarbeiter pro Monat.

00:13:36: Also es ist ja häufig eine halbe CM-Lizenz, ne ganze CM-Dizenz die ich nochmal on top zahlen soll damit ich KI nutzen kann.

00:13:44: Und da sind wir einfach von der Entwicklung noch nicht und ich weiß nicht wie viel davon tatsächlich im Unternehmensgewinn schon eingepreist ist.

00:13:51: aber muss ganz ehrlich sagen ich glaube da fallen sie gerade auf die Nase weil immer mehr Unternehmen realisieren so okay also verdoppeln jetzt nicht unsere Lizenzkosten um die KI nutzen zu können Neben was weiß ich Besuchsbericht, Zusammenfassung oder solchen Sachen.

00:14:06: viel mehr ist da noch nicht.

00:14:08: Was uns wirklich ein Mehrwirtschaft leider muss man sagen.

00:14:11: Aber ich glaube das bildet schon die Realität ganz gut ab.

00:14:14: Zumindest dein und meine Realität

00:14:16: ja.

00:14:16: also ich sehe Bei vielen Kunden von uns nicht dieses Skyrocket-Projekt, dass sie erhöhen den Output da durchdramatisch.

00:14:25: Was wir halt eben viel sehen und auch viel begleiten sind genau diese Effizienzhebel.

00:14:30: Dass wir zum Beispiel ein Vertriebsteam in die Lage versetzen, das die komplett vorgefertigte Mails auf Basis der CRM-Historie von einer Person bekommen.

00:14:37: Und die Mail ist darauf gemünzt sogar in Du oder Sie Ansprache

00:14:40: etc.,

00:14:40: dass du halt eben da Mails vorbereitet hast, dass er Salesmenschen noch einmal drauf schauen muss und sagen okay kann ausgehen, ich pass mal kurz was an weil noch irgendwie eine Idee oder so, also da Effizienz.

00:14:50: Datenanreicherung auch.

00:14:52: Also dieses Thema Unternehmensgröße, Branche

00:14:55: etc.,

00:14:55: was passiert denn im Unternehmen?

00:14:57: Auch Bayer-Persona zuordnen und dann habe ich hier so jemanden wie du mit einem komplexen Jobtitel, Commercial Excellence and Marketing Senior Director... So!

00:15:07: Was ist das für eine Bayer Persona eigentlich?

00:15:09: Weil es kann ja die gleiche Bayer persona sein als ein CTO zum Beispiel oder sowas.

00:15:14: Dass sich sowas automatisch matcht, dass da nicht jemand manuell durchgehen muss und diese Zuordnung macht.

00:15:20: Weil die Sachen kann ich mir aus LinkedIn, aus Perplexity etc.

00:15:23: ziehen und automatisch in CRM rein spielen.

00:15:25: also so diese Effizienzhebe viel im Bereich Automation Die sehen wir da bauen wir viel für Kunden weil man mittlerweile ja auch mit nachtn und mit make Und et cetera ganz vielen Schnittstellen Funktionen LLMs andocken kann.

00:15:38: und dann brauche ich nämlich nicht die teure zusätzliche Lizenz von salesforce sondern, Ich nehme chat gpt oder clot wo ich eh die lizenz für zahle.

00:15:46: Und hol mir die information da lasst den textar generieren und pusht in das crm rein.

00:15:50: also diese sachen ahnen wir gerade sehr viel.

00:15:53: dass ist super hilfreich aber das verdoppelt nicht den Umsatz des Unternehmens.

00:15:59: Diese Projekte sehen also reine AI-Firmen klar, die müssen sich ab und zu mal verdoppeln aber ansonsten sehe ich diese großen Hebeln nicht.

00:16:07: gleichzeitig wie du es auch sagst ist das kein Argument die kleinen Hebelen nicht anzugehen um daraus zu lernen und vor allem einfach in diese Umsetzung zu kommen.

00:16:16: Ja

00:16:16: und ich glaube was du jetzt gerade erwähnt hast den Case finde ich total spannend weil Den Case gibt's seit sagen wir mal zehn Jahren bestimmt schon ja?

00:16:25: Also es gibt LinkedIn, also gerade wenn du Microsoft als CRM hast kannst du schon vor zehn Jahren super easy einbinden.

00:16:34: Das heißt du brauchst die zusätzliche LinkedIn-Lizenz, also ging es rein ums Geld?

00:16:38: Dann hätte ich all diese Informationen schon haben können.

00:16:41: oder ich nehme hier dann in DreadSpeed wie sie auch alle heißen diese Datenanbieter.

00:16:46: Wenn ich da genug Geld als Unternehmen habe kann ich mir all diese Daten, konnte ich mit ihr auch schon vor fünfzehn, zwanzig Jahren reinholen.

00:16:52: und große Unternehmen, die da Wert drauf gelegt haben.

00:16:55: Die haben das auch schon gemacht.

00:16:56: aber was AI jetzt ermöglicht eben auch mittleren Unternehmen die halt nicht so ein Riesenbudget dafür haben mit solchen Möglichkeiten dort Waffengleichheit in Grunde zu schaffen indem sie sich ja solche Informationen jetzt auch holen und dann ihre Mitarbeiter entsprechend besser vorbereitet haben oder eben so eine E-Mail effizient erschicken können Was Sie vorher halt nicht konnten.

00:17:16: Aber ich sage mal Textbausteine für Emails.

00:17:19: wie gibt es also seitlich angefangen hab zur Arbeiten Nur jetzt ist es halt besser, weil nochmal Personalisierter, noch mal genau zu wie du sagst.

00:17:26: Sieh Du Ansprache all solche Dinge die ich da nochmal zuschneiden kann.

00:17:30: auf der anderen Seite lass uns das Thema vielleicht auch nochmal ganz kurz anreißen.

00:17:34: Wir arbeiten beide in Deutschland Innerhalb der EU.

00:17:38: Da gibt's ja auch so ein paar Restriktionen.

00:17:39: Wie siehst du das?

00:17:41: Ja wir hatten es einen anderen Bereich wo wir über Tools gesprochen haben Das Thema Schatten KI Schatten IT wie sie sagt schon immer direkt und wir haben die SchattenKI mittlerweile.

00:17:50: also Mein Eindruck war am Anfang totaler Wildwuchs und die Leute haben auf ihre private Kreditkarte dann ChatGPT irgendwie eingesetzt etc.

00:17:59: Und da wurden auch zum Teil, also ich meine es sind ja auch viele Sachen durch den Mediengang wirklich wahnsinnige Sachen gemacht.

00:18:04: Also einfach so CRM als Excel runtergeladen und bei ChatGPP hoch und analysieren lassen.

00:18:11: Also dieses Thema gesunder Menschenverstand wird auch irgendwie außer Kraft gesetzt manchmal.

00:18:15: Ja wir haben natürlich totale

00:18:16: Herausforderungen.

00:18:17: Ich spreche mit vielen Unternehmen wo's halt eben dann auch heißt... Wir dürfen nur den Co-Pilot einsetzen, Microsoft Co-pilot.

00:18:24: So auch das Ding wird besser.

00:18:26: aber es ist halt nicht unbedingt sagen wir Champions League jetzt gerade was bestimmte Funktionalitäten angeht und wir haben da oft internen Governance Themen einfach dass Unternehmen oder Leute in Unternehmen bestimmte Sachen nicht dürfen.

00:18:39: Ich meine die richtige Vorgehensweise hat mir auch ein Anwalt mal gesagt ist verbiete alles so Und dann genehmigen sukzessive Genehmigungen, was sich aus einer Governance Perspektive gut verstehen kann.

00:18:51: Was sind die aus der Marketingperspektive immer so?

00:18:54: Das tut schon ganz schön weh!

00:18:55: Also ja wir sind da in Deutschland und wir sind in Europa und wir sollten nicht zu leichtgläubig oder zu naiv an dieses Thema herangehen.

00:19:04: Gleichzeitig sollen wir uns auch noch nicht wieder alles verbieten und wo da diesen Spagat hinzukriegen tun sie eigentlich unternehmisch schwer.

00:19:12: Und ich finde, das ist ein ganz spannendes Thema und da schlagen wir wirklich zwei Herzen in meiner Brust.

00:19:16: Einmal dass das Exzellenzherz was halt versucht alles besser zu machen ja und das andere Herz aber auch so Ja, aber der Mensch ist immer noch der Mensch und wir sollten ihn mensch sein lassen.

00:19:26: Ich gebe dir ein Beispiel Wenn du kannst KI mittlerweile wunderbar nutzen, um zum Beispiel jetzt auch unser Gespräch analysieren zu lassen.

00:19:33: Ja also wie viele Fast-Plan hatten wir?

00:19:36: Wie viel positiv negativ lachen und so weiter.

00:19:37: Das könnte die KI ja alles macht sie wahrscheinlich parallel sogar.

00:19:40: Alles alles analysiert für uns um nachher zusammenfassen.

00:19:43: So aber das jetzt mal auf die Arbeitswelt übertragen.

00:19:45: Also Service Center Calls komplett mitschnalten ist der Mitarbeiter immer freundlich oder Mitarbeiterinnen und so weiter.

00:19:52: Und sofort oder Vertrieb eben, wie tritt der Vertrieb dagegen über den Kunden auf?

00:19:56: Spricht ja alle unsere Themen an.

00:19:58: Wie reagiert er wenn der Kunde mal laut wird oder was auch immer?

00:20:01: Also die Themen können die KI oder kann die KI heutzutage schon wunderbar begleiten, analysieren.

00:20:06: So aber sollte sie das na und dass.

00:20:09: also deswegen mache ich da Schlagen halt so zwei Herzen in meiner Brust.

00:20:11: einmal eben klar Die KI kann uns helfen dann noch besser zu werden Ja Aber auf der anderen Seite müssen wir alle gleichwerden sollten wir alle Gleichwerden Vielleicht ein so provokativen Gedanken reinbringen, wenn wir an dem Punkt sind dass die KI doch genau weiß wie alles gemacht werden sollte.

00:20:30: Wofür brauche ich den Menschen da?

00:20:32: Ja und ich glaube aber das ist meine Hoffnung ja Dass die KI uns helfen kann zum Beispiel Ich glaube das ist ein Vorgespräch gesagt als um onboarding also dass sich ein Mitarbeiter schneller onboarden kann und dass jemand hat zum trainieren im Unternehmen Um schneller in seine Themen reinzukommen wunderbar.

00:20:49: Aber ich glaube immer noch daran, dass wir Menschen einstellen die als Individuum agieren und ihre Vorteile und Nachteile mitbringen aber deswegen auch erfolgreich sind.

00:20:59: Weil ansonsten brauchen wir den Faktor menschen.

00:21:01: ich dann könnte eine KI den Vertrieb machen aber dann wird eine KI auch den Einkauf machen.

00:21:06: so und wo führt uns das hin?

00:21:08: Das ist jetzt sehr weit gesponnen und theoretisch.

00:21:10: Aber das ist für mich die andere Seite Wo ich denke sollte es wirklich sein und hilft uns das am Ende des Tages Wenn ich sage mal in einer Branche ein Unternehmen anfängt die KI einzusetzen der erfolgreich damit ist und alle anderen das kopieren.

00:21:26: Wird wird das nicht den Standard der Branche senken weil dann alle sich angleichen solche Themen haben.

00:21:31: ich glaube dass es super super spannend zu untersuchen und da gibt's bestimmt ganz schlaue Köpfe, die dort paper zu dem zu dem Thema im Moment untersuchen uns schreiben werden.

00:21:39: aber da bin ich echt gespannt wo das wo das unsere branche hinbringt.

00:21:42: und da muss ich sagen.

00:21:44: Zumindest an dem einen Punkt bin ich ein Stück weit froh in Europa zu sitzen, dass es halt nicht so komplett umgefiltert in den Markt oder ungesteuert und ungefiltern im Markt reinkommt.

00:21:53: Sondern halt da gewisse Restriktionen unterliegt.

00:21:55: aber andererseits bin ich auch hundert Prozent bei dir.

00:21:58: wie als Europäer müssen auch vorsichtig sein.

00:22:00: das wenn ich alle Themen so angehen weil KI glaube ich halt auch sehr viel Gutes oder effizient schaffen kann.

00:22:06: eben mit Gutes meine ich das.

00:22:08: Und wieder halt aufpassen müssen, dass wir uns da nicht eben raus katapultieren aus den Märkten.

00:22:12: Wenn eben alle außer uns solche Dinge machen und uns dann was weiß ich die Asiaten oder die Amerikaner am Ende des Tages halt deutlich überholen können weil wir eben solche Effizienzfaktoren nicht einsetzen.

00:22:25: Spannend!

00:22:27: Also wir fassen zusammen beim Thema KI im BtoB.

00:22:30: Wir sind noch lange nicht da wo dein linken viel dir so gewirrt wir wären ungefähr

00:22:37: können.

00:22:39: Also da wird sehr sehr viel gezeigt und sehr sehr viele auch erzählt.

00:22:42: aber wir sehen beide noch nicht diese hockey stick projekte die wittlichen unternehmen nach oben katapultieren.

00:22:47: vielleicht sind die Unternehmen die sowas erreicht haben clever genug ist einfach nicht

00:22:51: zu teilen.

00:22:52: das kann sehr gut sein, aber ansonsten sehen wir beide k i als spannenden Effizienzhebel, um einfach Dinge besser zu machen, Qualität auch zu steigern.

00:23:02: Datenbasiert halt eben zu arbeiten.

00:23:05: Gleichzeitig das Risiko wenn deine Daten nicht stimmen dann kann die KI dir nicht helfen sondern kann eher schlechtes noch verstärken weil wenn du Sachen automatisierst die halt nicht gut sind dann automatisiersst mal schlechte Sachen und dass es jetzt nicht unbedingt immer zielführend ist.

00:23:19: Und ein ganz wichtiger Punkt ist auch dabei das Thema KI und Kundenwahrnehmung.

00:23:24: also Schau dir sehr, sehr genau an da wo du KI einsetzt.

00:23:28: Wie kommt es beim Kunden an?

00:23:29: Weil auch da kannst du dann schlechtes nur noch verstärken und das heißt da auch immer wirklich aus kundenperspektive denken.

00:23:35: Und Patrick hat's auch so schön gesagt diese KI geht nicht in Richtung Selbstzweck sondern ich selbst mache jetzt KI und KI zu machen, sondern zu welchem Ziel?

00:23:42: mit welchem Zweck setze ich das ganze dein ein und mach ich mein Unternehmen dadurch besser.

00:23:46: Das muss immer das große Ziel sein.

00:23:48: Und damit natürlich dann in Deutschland und Europa noch dieses Thema den rechtlichen Rahmen guckt, dass es halt eben rechtlich alles sauber aufgesetzt ist.

00:23:57: Und sei wenn du für IT und Technologie verantwortlich bist, sei ein Enabler!

00:24:01: Also sorg dafür das die wichtigen Sachen gemacht werden können und nicht ein Verhinderer.

00:24:06: gleichzeitig bitte auch darauf achten, nicht alles frei laufen zu lassen weil da kann halt eben noch ziemlich viel Mist entstehen.

00:24:13: also wir sind bei KI haben wir einen super Effizienzhebel.

00:24:16: Es ist noch nicht der Riesenhebel um Unternehmen zu verdoppeln in Bitubi Bereich.

00:24:21: Du solltest aber auf jeden Fall damit losrennen, du solltest da aktiv werden.

00:24:24: Du solltest halt eben ganz viele Möglichkeiten schaffen, daraus zu probieren um halt weiterzukommen Denn der Standard wird nach oben gezogen werden.

00:24:32: das bleibt nicht aus und je früher du dabei bist umso ja.

00:24:36: gleich schwieriger ist es dich abzuhängen.

00:24:39: Absolut!

00:24:39: Schöne Schluss!

00:24:41: Das war jetzt ursprünglich mal geplant als ein Podcast Und wir haben so viele Themen mit so einer Tiefe behandelt.

00:24:47: Deswegen habe ich jetzt wie du vielleicht gemerkt hast eine vierteilige Serie daraus gemacht.

00:24:51: Wahnsinnig viel.

00:24:52: und ja lieber Patrick vielen, vielen Dank für den Austausch und all die Einblicke.

00:24:56: Super toll hier sein zu dürfen.

00:24:57: Robin hat mir sehr viel Spaß gemacht.

00:24:59: mal wieder ich hoffe ich habe mich zu viel Quatsch erzählt.

00:25:02: Da war wenig Quatsche bei würde ich sagen.

00:25:03: also ich hab keinen wahrgenommen.

00:25:05: falls du liebe Hörer und liebe Hürre da jetzt quatsch wahr genommen hast um dem Patrick widersprechen willst oder mir widersprechen willst sehs ihr gerne.

00:25:10: hau uns einfach auf linken an.

00:25:11: das macht große Freude.

00:25:12: dann

00:25:13: sag ich danke bis zum nächsten Mal tschau.

00:25:15: Das war der vierte und letzte Teil meiner Podcast-Episodenreihe mit Patrick Schwarz.

00:25:20: Ich hoffe, da war viel wertvoller Content für dich drin!

00:25:23: Wenn du die anderen drei Teile noch nicht gehört hast solltest du das auf jeden Fall nachholen.

00:25:29: Und was du definitiv machen solltest ist diesen Podcast zu abonnieren denn in der nächsten Woche kommt schon wieder spannender Content diesmal nicht mit Patrick aber ich verspreche dir es lohnt sich auf jeden fall.

00:25:41: Das ist der einzige Lohn, den ich gerne hätte für die ganze Arbeit, die ich in diesem Podcast reinstecke.

00:25:48: Und das hilft mir dann immer, dass ich neue Hörerinnen und Hörere erreiche!

00:25:52: Und macht mich dazu noch große Freude.

00:25:54: Danke und bis bald.

00:25:55: Ciao.