Mercuri Podcast Episode 61: KI kann nicht träumen

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  Ich begrüße Sie zum Mercuri Podcast ganz einfach Vertrieb.
  Aktuell, spannend und relevant für Ihren Erfolg im Vertrieb.
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  Ich begrüße Sie, liebe Zuhörerinnen und -hörer, herzlich zu dieser Episode des Mercuri Podcast ganz einfach Vertrieb.
  Mein Name ist Marcus Redemann und diese Ausgabe heißt „KI kann nicht träumen“.
  Wir sprechen also über die Möglichkeiten und Limitationen von künstlicher Intelligenz im Vertrieb.
  Das tue ich mit einem ausgewiesenen Experten für dieses Thema, nämlich Sven Zeig. Hallo Sven!
  Hallo Marcus!
  Ja Sven und ich haben uns vor rund fünf Jahren kennengelernt, als wir eine geführte Tour durch das Silicon Valley gemacht haben.
  Wir durften viele spannende Technologieunternehmen besuchen.
  Um mich haben damals schon immer die KI-Anwendung fasziniert.
  Doch Daten und Technologie Sven beschäftigt sich ja schon länger.
  Also wenn ich mich noch richtig erinnere, es fing mit einem Commodore 64 unter dem Weihnachtsbaum an.
  Wie ging es denn da für dich weiter mit dem Thema KI und Daten?
  Ja genau, damit hat man alles angefangen.
  Der lag bei mir, wie bei vielen anderen wahrscheinlich auch, unter dem Weihnachtsbaum.
  Und ja, aber im Prinzip gab es dann keinen Halten mehr.
  Ich habe dann am nächsten Tag mein erstes Programm geschrieben.
  Dann folgerichtig Informatik studiert, über Diplomarbeit bei der SAP in die Beratung gekommen.
  2008 mein eigenes Unternehmen gegründet mit Fokus auf Daten wie i, Advanced Analytics.
  Sehr implementierungsgetrieben, aber mit dem Fokus bessere Entscheidungen aus Daten zu ermöglichen.
  Ja, im Laufe der Zeit war mir das irgendwie auch zu wenig.
  Und ich habe mein Fokus immer mehr verlagert auf den menschlichen Aspekt.
  Also wie müssen Menschen mit Daten umgehen?
  Gibt es vielleicht Frameworks, die das Ganze unterstützen können?
  Dann 2020 ein Versuch gestartet, haben uns Startup gegründet.
  Da wollten wir ein Software Framework entwickeln, um bessere Entscheidungen, bessere menschliche Entscheidungen zu unterstützen.
  Und jetzt an einem neuen Projekt dran bin, der DataReos GmbH.
  Wir sehen uns als Accelerator für Datenkultur.
  Und was wir machen wollen oder wo wir dran sind, was wir anbieten,
  sind nenn das inklusive Projekte auf einer digitalen Zusammenarbeitsplattform.
  Das heißt, da arbeiten Teams parallel zum Tagesgeschäft an echten Business Cases.
  Und durch die Kombination aus interaktiven Lernmodulen und konkreten Arbeitsaufträgen
  können die Teilnehmer ganz konkret den kulturellen Wandel in ihrem Unternehmen
  in zu einer fortschrittlichen Datenkultur mitgestalten.
  Das Thema Daten war ja für viele immer weit weg.
  Also Big Data hieß es dann damals.
  Da gab es so erste Themen, wo man sagt, man könnte die ja mal analysieren,
  was man denn da alles zur Verfügung hat.
  Und als dann, ja, ich glaube, rund 12/18 Uhr hatte es her,
  dass ChatGPT wirklich dem ganzen Thema KI eine ganz neue Dimension gegeben hat.
  Fünf Tage, eine Million User, 100 Millionen User in zwei Monaten,
  also bombastische Zahlen, die selbst glaube ich TikTok, Instagram und so weiter alle nicht geschafft haben.
  Aber jetzt mal von dem Hype-Thema ab, lass uns doch mal ganz konkret werden.
  Wenn du jetzt überlegst, so ChatGPT, wie kann ich das konkret im Vertrieb nutzen?
  Wo siehst du da Anwendungsmöglichkeiten?
  Mir ist es ein besonderes Anliegen, immer wieder zu sagen oder zu betonen,
  dass die Ermittlung des richtigen Business Cases, dass das ein ganz zentraler Aspekt ist.
  Also wir neigen immer so dazu, uns auf eine Technologie zu stürzen, auf eine Funktion.
  Jetzt bei ChatGPT ist das sehr allgemein und in der Breite angekommen.
  Aber ich kenne es aus meiner Historie, dass man eine Faszination für eine neue Plattform entwickelt.
  Ja, jetzt AWS macht da irgendwas, da müssen wir mitmachen.
  Oder von der SAP gibt es Tool XY Microsoft hat was.
  Oh, Google, ja, kam jetzt mit was ums Eck.
  Und diese typischen Hype-Phasen sind eigentlich immer durch eine gewisse Faszination geprägt,
  dann durch eine übermäßige Erwartungshaltung und dann irgendwo das Tal der Tränen und dann die Erleuchtung.
  Und irgendwo wird es dann produktiv.
  So ähnlich sehe ich es auch in dem Zusammenhang.
  Das heißt, bevor man sich auf so eine Technologie stürzt,
  muss man immer die Frage stellen, was bringt es mir denn?
  Und wo sind denn eigentlich als Unternehmen oder jetzt heute wollen wir über Vertrieb sprechen?
  Wo sind denn eigentlich meine Probleme im Vertrieb an der Schnittstelle zum Kunden?
  Wo muss ich denn da Verbesserung schaffen und dann im zweiten Schritt zu sagen,
  ah, so, ja, ich habe da was von ChatGPT, habe ich mich mit beschäftigt.
  Das ist eine zweite wichtige Voraussetzung zu sagen, ich kann da mitreden.
  Ich habe ein gewisses Grundlagenverständnis über die Möglichkeiten.
  Ich muss gar nicht so sehr am ersten Schritt wissen, wie funktioniert das
  und wie bringe ich das in mein Unternehmen rein.
  Aber ich muss eine Begeisterung für die Möglichkeiten entwickeln, um dann zu sagen,
  Mensch, mein Problem und die Möglichkeiten, also ich muss Zusammenhänge herstellen.
  Und wenn ich das schaffe, dann kann es gut werden.
  Also wenn ich da nochmal kurz einhaken darf, ist dein Credo, guckt dir erst mal die Herausforderung an
  und findet dann die passende Technologie statt auf die Technologie zu gucken und zu schauen,
  hast du eine passende Herausforderung dazu?
  Ganz genau, ganz genau.
  So kann man das prima zusammenfassen.
  Jetzt vielleicht ganz konkret auf deine Frage noch zu antworten.
  Für was ich persönlich ChatGPT ganz gerne einsetze, ist als Sparringspartner.
  Ja, und gerade im Vertrieb zu sagen, ich habe jetzt meine Zielgruppe,
  mein Ansprechpartner mit wem möchte ich mich nächste Woche treffen.
  Da gehe ich gerne gut vorbereitet in so einem Gespräch
  und dann frage ich doch ChatGPT einfach mal, wie siehst du das?
  Ja, ich gebe dem Kollegen KI eine Beschreibung, auf wen ich da treffe,
  was ich davor habe, was ich erwarte und lass mir einfach mal so ein Feedback geben
  und sage, antworte mir doch mal in folgender Rolle.
  Vielleicht ist es meine Zielgruppe oder vielleicht ist es jemand, von dem ich gerne mal Feedback hätte.
  Da komme ich ganz oft auf Ideen oder auf Sachen, wo ich denke,
  Mensch, genau da, natürlich weiß ich das, ist mir aber in dem Moment nicht eingefallen.
  Das ist was sehr Praxisnahes aus meiner Sicht.
  Und ich denke, so muss man es auch angehen.
  Also nicht immer sagen, so mache ich mal da ein Automatismus
  und ich drehe gleich ein Riesenrad und tue ich da mal all meine Lieben ein, kippen.
  Und jetzt erwarte ich hier ein Wunder, sondern schließe sich wieder der Kreis
  ein bisschen zu unserem Thema heute. Ich glaube, die Kreativität und die Begeisterung
  für den nächsten Termin und was ich da erreichen will, die muss von den Menschen kommen.
  Die kann ich von der KI kommen.
  Das ist ein wichtiger Punkt.
  Ich finde es spannend, dass du als Sparring-Partner wirklich so 24/7 zur Verfügung
  und entlastet dann natürlich auch die Führungskräfte, mit denen ich das
  möglicherweise auch mal diskutieren würde oder Kollegen in Vorbereitung auf Termin.
  Aber so kann ich vielleicht schneller, konkreter werden.
  Wir saßen nochmal Inspiration bekommen, vielleicht nochmal einen ganz anderen Blick bekommen.
  Weil so eine KI jetzt nicht so den Rucksack der Erfahrung mit sich herumschleppt,
  also zwar auch irgendwo ein Rucksack mit Daten mit sich herumschleppt,
  aber die ja eher etwas neutraler und objektiver dann auf Dinge schauen.
  Das heißt, du saß so zum Inspiration geben, nochmal Sparring-Partner bei Angeboten,
  bei Vorbereitung zu Termine, vielleicht auch etwas über Ansprechpartner
  oder über Kunden und Märkte herausfinden.
  Siehst du bei Chat-GBT noch weitere Möglichkeiten?
  Was jetzt recht spannend ist, ist, ich kann mir jetzt ja meine eigenen GBTs bauen.
  Also ich kann jetzt quasi den Bot auf meine Daten trainieren lassen,
  kann da einen eigenen Kontext hinterlegen
  und kann mir so schon sehr leicht extrem spannende Anwendungen bauen.
  Also zum Beispiel, ich habe es jetzt gerade zwar im letzten Schritt so ein bisschen verneint
  und anders dargestellt, aber ich kann natürlich über meine Kundendaten wangen,
  über mein „Internes know how“ mir so einen eigenen GBT anlegen
  und kann dann auch hier interagieren, ganz spannende Fragen stellen.
  Es ist eigentlich ein Thema, was über GBT hinausgeht.
  Ich meine letztlich ist GBT ein Sprachinterface.
  Es macht es sehr gut und es hat diesen Wow-Effekt, der uns alle so begeistert.
  Aber am Kern, was macht jede KI im Kern?
  Also die bildet Cluster, erkennt Muster, arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten,
  erkennt Zusammenhänge gerade in großen Datenmengen,
  wo wir uns als Mensch einfach schwertun, wo wir nicht für gemacht sind,
  jetzt mit riesigen Datenmengen umzugehen
  und stellt dann Zusammenhänge her, aber eben nur auf den Sachen, die bereits da sind.
  Was eine KI nicht kann, ist jetzt zu sagen, ich habe hier meinen Datenbestand
  und jetzt komme ich auf irgendeinen Zusammenhang,
  der eben außerhalb von dem liegt, was mir beigebracht wurde.
  Also ein Schachcomputer spielt hervorragend Schach, aber eben nicht menschärgerlich nicht.
  Und selbstfahrendes Auto, das kann wiederum nicht gut Mühle spielen.
  Also außer es hat noch ein Mühleprogramm in Navigation.
  Für die Stau-Situationen.
  Das ist ein wichtiger Punkt angesprochen.
  Also das KI quasi sich nicht so bekannt gemacht hat,
  aber das Hauptthema einmal bei KI war Muster erkennen,
  die wir so nicht sehen und Zusammenhänge zeigen und daraus entsprechende Rückschlüsse ziehen.
  Mein Eindruck ist, dass jetzt die Erwartungshaltung an KI auch steigt,
  dass man konkrete Lösungen erwartet, wo man ja auch irgendwie einen gewissen Wert hinter sieht.
  Also wenn wir jetzt mal über ChatGPT hinausgehen, das war ja auch dein Einsatzpunkt.
  Wo siehst du denn noch weitere Anwendungen,
  wenn wir mal sagen grundsätzlich als Überschrift haben, künstliche Intelligenz im Vertrieb?
  Die Frage ist auch, wie begreift man Vertrieb?
  Also ich glaube so wie man bei künstlicher Intelligenz im Moment jetzt im ersten Moment
  vielleicht an ChatGPT denkt, denkt man bei Vertrieb.
  Mir geht es jedenfalls so, ja jetzt als primärer Konsument und nicht Vertriebsspezialist.
  Ich denke an irgendjemand, der an meiner Haustürklingel ist.
  Aber Vertrieb ist ja eigentlich viel mehr.
  Also Vertrieb beginnt ja mit dem Sammeln von Kundendaten.
  Also nur wenn ich weiß, was meine Kunden denn möchten,
  dann kann ich auch gut Vertrieb machen.
  Und nur wenn ich weiß, was meine Kunden beschäftigt, wo ihre Probleme liegen,
  wie ich Dinge für meine Kunden besser machen kann, kann ich erfolgreich Vertrieb machen.
  Und wenn man das Ganze so betrachtet, ist aus meiner Meinung nach,
  öffnet sich dieses Feld gigantisch.
  Also das beginnt beim Analysieren von Käuferverhalten.
  Darauf kann ich Verkaufsvorhersagen beispielsweise treffen,
  wenn ich das Ganze mit Marktprognosen von externen Dienstleistern beispielsweise zusammenbringe.
  Ich kann daraus im besten Fall personalisierte Kundenansprachen mir erzeugen lassen.
  Ich kann über mein Pricing mehr Gedanken machen.
  Ich kann mir mit künstlicher Intelligenz oder manchmal auch nur mit Regeln.
  Es muss auch nicht immer die extremer Ausbaustufe des Möglichen sein.
  Manchmal kommt man mit einfachen Lösungen, beispielsweise auch viel besser ans Ziel,
  wie jetzt immer zu sagen, wir brauchen für alles KI.
  Aber dynamische Preisgestaltung ist so ein Thema oder Abwanderungsrat,
  eine Charonberechnung, Wahrscheinlichkeit.
  Wo muss ich denn anrufen?
  Mit welchem Kunde sollte ich denn aus so einem Aspekt heraus Kontakt aufnehmen?
  So früh waren Indikatoren identifizieren.
  Genau, auch so was.
  Und das sind auch Dinge, die haben wir vor 10, 15 Jahren, haben wir da schon Projekte gemacht,
  ganz ohne KI, weil die Grundtätigkeiten, um zu einer guten KI zu kommen im Hintergrund,
  die sind dann auch immer ähnlich.
  Also erst muss ich mal gucken, was brauche ich, was ist mein Business Case,
  wo muss ich denn besser werden, wo ist mein Engpass.
  Und dann muss ich aber auch gucken, wenn ich das ganze Datenbasiert verbessern will,
  habe ich die Daten überhaupt?
  Welche Daten über die, die ich habe, würden denn noch Sinn machen?
  Was könnte mich denn weiter bringen?
  Wie bringe ich das Ganze zusammen?
  Also im Detail ist es dann oft auch viel komplexer, Daten zusammenzubringen,
  weil Schlüssel nicht passen, weil irgendwo Informationen fehlen,
  weil der eine was anders aufgeschlüsselt hat, als der andere,
  so ein Matching herzustellen, das wieder zur Verfügung zu stellen.
  Und dann irgendwann beginnt das Ganze so seine Magie.
  Auch manchmal ganz ohne KI, indem ich einfach Erkenntnisse aus den Daten ziehe,
  die ich vorher so nicht hatte oder nur in einem sehr geringen Umfang bei Spezialisten vor Ort,
  aber nicht über meine ganze Kundenbasis.
  Und ich denke, du kannst dir vorstellen, dass es für ein Unternehmen natürlich viel wertvoller ist,
  jetzt aus Hunderten, Tausenden von Kunden Erkenntnisse zusammen zu sammeln wie aus einer kleinen Testgruppe.
  Man sagt, die sehen es so, aber da ist vielleicht eine Markt-Besonderheit drauf,
  weil in Süddeutschland man eben anders gepolt ist, als in Berlin, Brandenburg, wo auch immer.
  Ich glaube, ich gerne. Dazu kommt ja immer noch, ich nenn es mal das Bauchgefühl des Vertrieblers,
  der natürlich auch irgendwo ein Gespür für seine Kunden entwickelt hat.
  Das kann hilfreich sein, kann aber auch irgendwo dann wieder zu Limitationen führen,
  weil ich vielleicht dann nicht mehr den Blick für neue frische Sachen habe,
  um mich eine KI vielleicht draufbringen kann, dass bestimmte Cross-Stelling-Potenziale da liegen,
  dass bestimmte Bedarfssituationen dort vielleicht vorhanden sind, die ich bisher nicht auf dem Schirm hatte,
  aber wo es sich vielleicht lohnt, da noch mal reinzugehen.
  Also sprich, wenn ich so in Richtung Angebote denke, aber auch vielleicht so automatisiertes Erstellen von Account-Plänen
  und Entwicklungsplänen für Kunden, kann ich mir gut vorstellen, wie bei Mercuri.
  An guter Erfahrung, wenn es in Richtung KI-Coaching geht, also nicht, dass wir die KI-Coaching,
  sondern dass ich quasi mit der KI, so wie du sagst, als Sparringspartner nutze,
  nur dann auf konkrete Kundensituationen, also dass ich über ein Avatar- oder Schauspielszenen
  quasi Gesprächssituationen simulieren kann und ich dann als Verkäufer oder als Verkäuferin
  sehr entspannt üben kann, wie in einer Live-Situation, weil ich muss spontan reagieren,
  muss mein Wissen abrufen und die KI gibt mir dann Feedback, wie war mein Sprachfluss,
  wie war die Sprache, hatte ich Füllwörter drin, habe ich von der G-Sig Mimik freundlich gewirkt,
  habe ich die richtigen Argumente genutzt, also etwas, was mir hilft, dann wirklich immer wieder besser zu werden
  und mich vielleicht auch dann auf schnelle Veränderungen im Markt auch gut anzupassen und einzustellen
  und weiterhin erfolgreich zu bleiben dabei.
  Spannender Business-Case auf jeden Fall.
  Definitiv, definitiv, ja und wenn wir viel über Sales Excellenz sprechen und wie wir Mitarbeiter weiterentwickeln,
  ist natürlich die Umsetzung immer ein.
  ein wichtiges Thema und da gibt es halt immer wieder Limitation, Führungskräfte, die Coaching
  sollen oder auch wollen, aber natürlich zeitliche Restriktionen haben und und und. Und dann ist
  gut, wenn man da wirklich eine KI als Sparring Partner als Coach hat, so wie du es ja auch
  eingangs gesagt hast, um einen auf neue Ideen zu bringen, um einen zu unterstützen, um einen zu
  helfen. Was ihr mit der Methode macht ist und das ist auch so ein kleiner Herzensbotschaft,
  die ich immer in mir trage. Ihr seid damit an der Schnittstelle zum Kunden. Ihr macht wirklich
  die Kundenerfahrung besser. Und aus meiner Sicht gibt es viele Business Cases für KI und leider
  drehen die sich in Deutschland häufig um Kosten und um irgendwas effizienter zu machen, aber ein
  Business Case. Aus meiner Sicht müssten wir uns viel mehr auf Business Cases konzentrieren, die die
  Kundenerfahrung verbessern, weil das am Ende für jedes Unternehmen den Unterschied macht. Und wenn man
  sich auch die ganz, ganz großen Mal anschaut und überlegt, ja, Apple ist nicht das bessere Nokia
  geworden, weil es jetzt die Tastentelefone einfach irgendwie mit Daten optimiert, besser in den
  Markt gebracht hat und da bessere Erkenntnisse draus gezogen hat, sondern es hat im Kern,
  hat Apple was ganz anderes gemacht, nämlich das Kundenerlebnis verbessert. Da gibt es unzählige
  Beispiele und jetzt von so groß bis ja ganz praktisch jetzt in deinem Fall finde ich ein tolles
  Beispiel zu sagen, ja, da haben wir den Kunden im Fokus und da nutzen wir die neue Technologie und
  bringen echt dafür allen Mehrwert rein. Ja, und ein zweites Lieblingsthema, auch da ist der Mensch
  ja irgendwo noch, noch wieder mit dabei im Zusammenspiel mit der KI. Wir haben ja der Episode,
  den Titel KI kann nicht träumen gegeben, um so ein bisschen aufzurütteln und zu zeigen, dass es ja
  irgendwo auch Limitationen gibt beim Thema KI und das heißt auch, dass der Mensch das Emotionen,
  Bewusstsein, Erfahrung weiterhin eine wichtige Rolle spielen und du hast schon mal so ein bisschen
  angedeutet, wo liegen denn Grenzen für künstliche Intelligenz? Also ich habe es, wie du sagst, ich
  habe es schon mal angedeutet. Also für mich ist die wesentliche Limitation und vielleicht erzähle
  ich dazu gleich ein kleines Beispiel, wo ich auch toll finde. Ja, gerne. Die wesentliche Limitation
  ist in der Begrenztheit des Kontexts. Der Algorithmus kann immer nur das, wofür er entwickelt wurde.
  Und mein Lieblingsbeispiel dazu ist die Weihnachtsgans. Vielleicht kennt das der ein oder andere. Wenn man
  die Weihnachtsgans als Sinnbild für den Algorithmus sieht, ja, die Weihnachtsgans wird aufgezogen,
  kommt in einer warmen, tollen, gepolsterten Umgebung auf die Welt, wird aufgezogen,
  da kommen Menschen, bringen Futter, kümmern sich, sorgen dafür, dass noch ein paar andere Gänse da sind,
  dass man sich nicht so alleine fühlt. Und wenn jetzt kurz vor Weihnachten die Weihnachtsgans
  überlegen würde, Mensch auf Basis aller Daten, die ich jetzt gesammelt habe, Menschen sind wirklich
  die größten Freunde der Gänse, wie die sich kümmern und mich umsorgen. So und genau so,
  genau da sind wir bei der Begrenzung für ein Algorithmus. Der kann nicht aus seinem Kontext
  heraus und er macht das, wofür er entwickelt wurde und auf der Datenbasis, auf der er funktioniert,
  extrem gut. Aber er kann sich nicht vorstellen, was außerhalb von dem liegt. Und das können wir
  Menschen, das ist eigentlich unfassbar. Wir können Verschwörungstheorien entwickeln. Wir können
  bei, ja, der ist doch zu freundlich, ja, da kommen wir doch schon wieder komisch vor, ja, da kommen wir
  auf Ideen und malen uns Dinge aus. Und das geht ja auch schon in Richtung des Titels heute. Wir
  können träumen. Also das war jetzt recht negativ ausgedrückt und auch für die Weihnachtsgans
  endet es, wie wir alle wissen, nicht positiv. Aber man kann das natürlich auch umformulieren und
  von der anderen Seite betrachten und sagen, ja, wir, was heißt denn Träume? Wir können uns Dinge
  ausmalen. Wir können, Glas gibt auch Albträume, aber so wie wir es heute ja verstehen wollen,
  wir wollen an die Möglichkeiten denken. Wir wollen neue, die Grenzen weiter verschieben,
  neue Horizonte, neue Gefühle, wo wir nicht waren. Wir wollen was erreichen, ja, von dem wir nur
  träumen können bis heute. Und das ist auch was, was ich, um jetzt vielleicht mal wieder auf ein
  größeres Bild zu springen, was ich glaube, was uns in Deutschland ein bisschen abhanden gekommen
  ist. Wir sind so sehr effizient und so sehr kostengetrieben. Wir müssen wieder, ja, vielleicht
  hilft uns die KI endlich wieder zu träumen und zu sagen, Mensch, was ist denn unsere Vision für
  uns an der Nehme? Wo wollen wir denn eigentlich hin? Was wollen wir erreichen? Wo sind denn die
  Möglichkeiten? Und nebenbei gesagt, wenn wir die Menschen, ja, da kommen wir so, du hast gesagt,
  mein Thema sind die Menschen mit den Daten. Wenn wir die Menschen mitnehmen wollen, ja, und KI
  verbreitet ja auch Angst bei dem ein oder anderen. Was bedeutet das für mein Arbeitsplatz? Werde ich
  jetzt weg rationalisiert, aber auch hier, wenn ich mehr in Möglichkeiten denke, ich sage, wo führt
  uns das denn hin? Wie macht deine Arbeit leichter? Dann kriegst du einen ganz anderen Drive hin,
  ja, zu sagen, wir wollen niemand entlassen, weil wir wollen ja großes zusammen erreichen, ja, und
  dann ist eine ganz andere Haltung, wie wenn man sagt, wir müssen jetzt Kosten sparen und wir müssen
  jetzt doch schauen, dass wir hier effizienter werden und da eine ganz andere Grundvoraussetzung.
  Das erinnert mich so ein bisschen auch an ein Zitat, was David Bowie 1999 mal über das Internet
  gesagt hat. Er hat gesagt, dass, was wir gerade erleben, ist noch nicht mal die Spitze des Eisbergs.
  Ich denke, das Potenzial für das Internet in Richtung Gesellschaft ist sowohl gut wie schlecht,
  aber es ist noch unvorstellbar und unvorstellbar groß. Und wir sind aktuell irgendwo zwischen
  berauschend anregend, aber auch furchteinflößend. Ich finde, das kann man auch ganz gut auf die KI
  im Moment übertragen. Also 25 Jahre später würde das Zitat immer noch ganz gut passen,
  wenn man es auf KI überträgt. Es sind Möglichkeiten, die uns träumen lassen, was denn machbar ist,
  wie wir vielleicht effizienter werden können, wie wir uns von administrativen Aufgaben befreien,
  um vielleicht stärker Kreativität, stärker in Richtung Kundenerlebnisse wieder zu denken und
  zu gehen. Ich glaube, da ist noch einiges Potenzial offen. Jetzt wird dir oft gesagt,
  naja, es muss ja irgendwie auch ein Kompetenz-Entwicklungsbedarf rund um das Thema KI geben.
  Aus deiner Sicht, also wer muss eigentlich trainiert werden und auf was für Themen muss man die
  Leute denn trainieren? Ist es rein das Eingaben der Prompts bei ChatGPT oder wo siehst du das Thema
  Training in dem ganzen Zusammenhang? Ich möchte auch hier, das ist ein klein bisschen größer
  Fassen. Als Training mein Thema mit Menschen ist, wie kriege ich ein Kulturwandel hin? Also das
  schließt natürlich Training mit ein. Und ich persönlich glaube nicht, dass so wie wir im
  Moment vorgehen, über Change Management und sehr top down getrieben und jetzt mal hier noch
  eine Schulung und da ein Angebot, dass wir damit sehr weit kommen. Das ist im besten Fall,
  sind wir damit sehr, sehr langsam. Ein weiteres großes Problem ist, dass wir die Themen nicht
  in die Breite kriegen. Manchmal sind Unternehmen noch ganz erfolgreich in einem gewissen Leuchtturm-Projekt
  Charakter, wo man einzelne Abteilungen rausholt und damit was Tolles nach außen darstellt oder
  einen tollen Einzelerfolg erzielt. Aber ich glaube, die Zeit dafür, die läuft ja ab, die läuft dahin.
  Was wir schaffen müssen, wir müssen das Ganze in die Breite kriegen. Also rede ich jetzt vor allem
  von Mitteleuropa. Und um dahin zu kommen, reicht es nicht jetzt den Leuten zu erklären, wie funktioniert
  ein Tool, wie funktioniert jetzt ChatGPT, wie schreibe ich ein Prompt. Das gehört natürlich dazu.
  Ich will jetzt nicht sagen, das braucht es nicht. Aber das ist nur ein ganz kleiner Teil der Antwort.
  Meiner Meinung nach gibt es genau zwei Möglichkeiten, wie ich ein Kulturwandel anstoßen kann, ganz
  generell. Das ist, kann Kultur nur dann beeinflussen über Rahmenbedingungen. Das ist so was wie
  Organisationsstruktur oder welche Software-Tool hole ich mir denn ins Haus. Oder ich kann
  Verhaltensweisen motivieren, Änderungen von Verhaltensweisen motivieren. Und wie mache ich
  so was? Das ist eine hohe Chance hat zu fruchten, indem ich bei den Leuten ansetze, indem ich die
  Leute mitnehme. Und wie mache ich jetzt so was? Hört sich auch immer so einfach an, klar, ach so,
  nämlich die Leute halt mal mit. Da abholen, wo die Leute stehen, ist da immer der berühmte Satz.
  Also meiner Meinung nach nicht viel drum herumreden, große Konzepte machen, sondern machen. Machen ist
  das Zauberwart. Du hast vorhin angesprochen, ich glaube so ein Angebot, wie ihr jetzt auch im
  Programm habt, Trainings, einfach mit den Leuten. Ihr könntet ja auch tagelang reden, was könnte man
  denn besser machen und so, sondern ihr springt genau ins Thema. Ja, das ist für mich mitnehmen. So,
  wir gehen in eine konkrete Situation, wo euer Problem legt. Die schauen wir uns an und dort üben
  wir. Und so wie ihr das in den Sales-Training macht, so würde ich das auch jedem Unternehmen empfehlen,
  zu sagen, schaut doch mal an, wo ist euer Schmerz. Und dann gehen wir von dort aus überlegen, wie kann
  man das Ganze besser machen, welche Schritte sind notwendig und führen es ganz konkret zu einem
  Ergebnis. Und da würde ich auch immer empfehlen, auf neue Medien zu setzen. Ja, so wie du gesagt hast,
  Trainings mit Avataren und so weiter, gibt tolle Lernplattformen, tolle Angebote, wo man strukturiert,
  solche Dinge in einer sicheren Umgebung, ja, einfach mal ausprobieren kann. Und ich empfehle
  auch immer, in einem realen Szenario zu arbeiten, nicht mit ausgedachten Use-Cases zu arbeiten,
  so gleich in eine richtige Projektsituation zu gehen, damit das Ganze eine Verbindlichkeit kriegt
  und hinterher die Leute auch ein echtes Ergebnis haben, wo sie sagen, das haben wir jetzt erreicht,
  da haben wir ein Mehrwert erzielt, ganz konkret, nicht im luftleeren Raum, weil ich finde nichts
  motiviert so zu einer Veränderung, zu einer Handlungsanpassung wie Erfolg. Wenn du dann am Ende
  sagst, Mensch, so schnell, so gut, habe ich noch nie mit einem Kunde kommuniziert, dann hat das ganze
  Sinn gemacht, dann sage ich, ja, dann muss ich mich eigentlich gar nicht so arg bewegen, pass ich
  ein bisschen meine Handlung an. So, das habe ich jetzt mitgenommen, aber ich habe es selbst
  entschieden. Es hat mir nicht einer gesagt, ja, wenn morgen einer zu dir kommt und sagt, Sales,
  machst du jetzt so? Ja, da denkst du vielleicht zwei mal länger drüber nach, wie wenn du selbst
  gemerkt hast, Mensch, so ging es ja einfacher. Ja, also dieses, naja, Spüren, wie sich positiv
  verändert, wie ich bestimmte Herausforderungen vielleicht besser lösen kann, das heißt ja nicht,
  dass ich in der Vergangenheit alles falsch gemacht habe, sondern wenn sich die Marktbedingungen
  ändern, wenn sich Kundenanforderungen ändern, dann müssen wir ja irgendwie auch vom Leistungsspektrum
  und vom Verhalten irgendwo mitziehen und uns auch irgendwie anpassen und verändern, um weiterhin
  gutes Kundenerlebnis sicherzustellen. Wir haben viel über Träumen auch gesprochen und lassen
  uns zum Ende vielleicht noch mal ein bisschen ins Träumen geraten. Wenn du Träumen würdest,
  könntest, dürftest dir also von der KI was wünschen, dürftest, was wäre denn so dein Traum
  Use Case für Sales? Also wo siehst du das Spannendste, was KI leisten müsste, wenn du es beeinflussen
  könntest? Also ich persönlich würde mich über, ich würde mich sehr drüber freuen, wenn du, wenn
  du ein Bereich Video, wenn es da ein bisschen noch weitergehen würde, ja, wenn mir das das
  ein oder andere interaktive Format etwas erleichtern würde. Ich bin da zuversichtlich, dass es nicht
  mehr so lange dauert. Also es gibt ja schon tolle Programme, die dich synchron praktisch Englisch
  sprechen lassen, französisch und so weiter. Aber da würde ich mir persönlich gerne noch mehr
  wünschen für meinen eigenen Bedarf einfach, weil wir auch jetzt aktuell sehr viel an der Ecke
  arbeiten und da sehr viel produzieren wird es mir mein Leben deutlich leichter machen. Aber glaube
  im Großen und Ganzen würde es Unternehmen vor allem weiterhelfen, wenn du auf Knopfdruck,
  Datenplattformen, Software, wenn du sowas erstellen könntest, ja, ich glaube auch da wird es hingehen,
  ja, dass wir alle irgendwo Software Entwickler werden, die sagen, ich habe folgende Anforderungen,
  hier sind meine Datenquellen, füg mir das Ganze magisch zusammen. Das würde uns glaube ich in
  der Breite unheimlich nach vorne bringen. Und da sind wir noch nicht ganz so weit, aber ich glaube
  auch nicht mehr so ganz fern. Das würde, ist vielleicht nicht so spektakulär wie jetzt ja von
  Jetschie Wütti kam jetzt ja gerade Video erstellen Solaris und so vor ein paar Tagen raus. Das sind
  natürlich Dinge, die mich auch begeistern, keine Frage. Aber ich glaube fundamental wäre der
  größte Fortschritt, wenn wir zu so einer No-Code Geschichte kommen, die wir und wir alle zu
  Software entwickeln werden. Und was du gesagt hast mit Videointeraktion, also wenn man sie überlegt,
  internationale Meetings mit Synchronübersetzung, das was noch wie Science Fiction klingt, wird
  immer wahrscheinlich, und ist vielleicht gar nicht mehr so weit in der Traumwelt weg, wie man
  sich das vorstellen. Lieber Sven, vielen lieben Dank für die spannenden Einblicke, für deinen
  Blick, auch diese, was ich mitgenommen habe, diese Kombination Mensch und Daten, ein ganz wichtiges
  Element dabei, auch sich erstmal damit beschäftigen, was wollen wir überhaupt lösen und dann gucken,
  ist die KI überhaupt das Richtige, kann ich es auch anders lösen und dann sehr schnell in die
  Lösungsfindung gehen und dann über den Erfolg dort quasi weitere Motivationen schaffen und
  vielleicht wieder zum Träumen anregen, um das nächste Problem anzugehen. Liebe Hörerinnen und
  Hörer, zum Ende hin noch drei Hinweise, die ich gerne mitgeben möchte. Das eine ist, Sie finden
  in den Show Notes den Link zu unserer Website, dort können Sie sich drei Reports unterladen,
  und zwar Einsatz von KI im Bereich Learning und Development, im Bereich Marketing und im Bereich
  Sales. Da finden Sie nochmal einige Inspirationen für das Thema und Sie finden ebenfalls in den
  Show Notes Hinweise, wenn Sie das Thema wie Nutzig, ChatGPT im Vertrieb noch weiter interessiert
  beziehungsweise auch das Thema KI Coaching, das was Sven ja auch fasziniert hat, wenn Sie das auch
  fasziniert, auch dort finden Sie Hinweise, wie Sie uns kontaktieren können und um mehr darüber zu
  erfahren. Normalerweise endlich gerne mit dem Motto „bleiben Sie weiterhin mutig“, das würde ich
  heute mal ergänzen, mit „bleiben Sie weiterhin mutig“ und „träumen Sie auch weiter“.
  Ciao..