In dieser Episode besprechen wir, ob KI im Arbeitsbereich als Jobchance oder Gefahr zu sehen ist. Entgegen der ursprünglichen Effizienzaussichten durch KI zeigt das Klarna-Beispiel die Unersetzbarkeit des Menschen. Denn KI ist per se kein Jobkiller, sondern eine Chance zur Produktivitätssteigerung (z.B. SAP). Entscheidend sind strategischer Einsatz, menschliche Führung mit Fach-Expertise und Lernbereitschaft. Jobangst ist in den meisten Fällen unbegründet, sofern man sich mit KI auseinandersetzt und Zeit für wertschöpfende Tätigkeit gewinnt.
Warum KI nicht als Jobkiller, sondern als Chance für die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Technologie gesehen werden sollte:
Der Fokus liegt auf der Verbesserung der Effizienz und der Freisetzung menschlicher Kapazitäten für kreativere Aufgaben, wobei jedoch die Notwendigkeit menschlicher Führung und Qualitätssicherung hervorgehoben wird. Wir kommen zu dem Schluss, dass Offenheit für Experimente und kontinuierliches Lernen entscheidend sind, um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen.
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Deine Hosts:
Künstliche Intelligenz ist in aller Munde: Kaum ein Tag vergeht ohne dass wir neue Möglichkeiten präsentiert bekommen oder aufregende Geschichten erfahren. Besonders in der Arbeitswelt spielt KI eine immer wichtigere Rolle.
Doch wer profitiert und wer verliert? Dieser Frage widmen wir uns in der heutigen Folge.
Hallo, wir sind Petra und Daniel. Wir beschäftigen uns mit digitaler Transformation und
Schauen wir kurz in die Vergangenheit, als KI beides war: Hoffnungsträger und Schreckensszenario gleichzeitig. Aber warum war das so?
Vergangenheit klingt witzig für KI, weil für viele von uns sind KI-Anwendungen gefühlt relativ neu. Aber der Blick zurück hilft sehr. Denn wenn wir die Schlagzeilen von vor ungefähr sechs Monaten anschauen - wir nehmen den Podcast Anfang Sommer auf und betrachten Dezember 2024 - da wurden einige Schreckenszenarien verbreitet bzw. berichtet. Wie zum Beispiel, dass Klarna 700 Mitarbeiter freisetzen würde, weil sie in der Kundenberatung auf KI statt Menschen setzen würden.
Jetzt ist die Frage: Ist dieses Schreckenszenario wirklich eingetreten, hat sich das bewahrheitet oder gibt es Hoffnung, dass KI im Jobbereich für Menschen und Unternehmen vielleicht sogar Gutes bewirken kann?
Erinnern wir uns zum Beispiel an diesen 13. Dezember 2024. Damals hat Klarna die Entscheidung getroffen, keine neuen Mitarbeiter einzustellen. Das haben sie ein ganzes Jahr lang durchgezogen, damit sie ihren Plan 700 Betreuer einzusparen erreichen, weil KI so effizient ist.
Mittlerweile wissen wir, durch Bloomberg-Berichte und weitere Schlagzeilen, dass das bei Klarna nicht so ganz funktioniert hat.
Mhm. Wieso war das so?
Menschen wollen mit Menschen sprechen und gerade im Bereich der Finanzierung, das ist ein Vertrauensthema, ein Vertrauensbereich, sind halt Dinge passiert, die nicht passieren hätten sollen – zum Beispiel wurden offenbar Mahnungen verschickt
- für Artikel, die zurückgesendet wurden
- oder für Zahlungen, die längst erledigt waren.
Und als Betroffener hatte man keine Möglichkeit, einen Menschen zu erreichen, um das zu klären, was da passiert ist, um Fragen zu klären. Weil die KI als KI eben als Maschine agiert und in diesem Fall nicht (bzw. niemand dazu) telefonisch erreichbar war.
Ich könnte mir vorstellen, dass Klarna über das nötige Kleingeld verfügt und auch Teams beschäftigt hat, die das alles gut durchdacht haben. Und KI-Tools haben sich auch stark verbessert in 2023-2024. Trotz allem Potenzial von KI können natürlich in der Menge, wie Mahnungen, Rechnungen von einem Zahlungsdienstleister wie Klarna rausschickt, offensichtlich Fehler und Missverständnisse passieren.
Ich finde es eigentlich toll, dass es immer noch Menschen braucht, die das klären.
Ja, wenn man es in Zahlen ausdrücken will und da muss man sich jetzt vielleicht anschnallen, bei der finanziellen Bewertung von Klarna im Jahr 2022 war das Unternehmen bei einem Höchstwert von 45,6 Milliarden Dollar und im Jahr drauf nur noch bei 6,7 Milliarden Dollar.
Das macht einen enormen Effekt.
Von 45 auf 6? Ja, von 45,5 auf 6,5 Milliarden Dollar und das spürt natürlich auch ein Konzern wie Klarna immens.
Ja, da wünscht man sich zuerst von der KI ganz, ganz, ganz, ganz viel Effizienz und Ersparnisse in Zeit und Ressourcen, sprich auch Geld und dann stellt sich heraus, dass ein Unternehmenswert wie in diesem Fall doch so sehr von der Qualität menschlicher Arbeit abhängt.
Ich finde es sehr ermutigend, wie findest du das?
Absolut, der Faktor Mensch ist, wie ich schon so oft propagiert, unersetzbar und das wird halt ein Beispiel von Klarna sehr gut sichtbar und man kann es finanziell gut nachvollziehen.
Es ist oft im Kleinen ein bisschen schwieriger, das nachzuvollziehen, weil die Effekte nicht so plakative Größen erreichen und weil es oft auch nicht in einem so kurzen Zeitraum sichtbar wird.
Was meinst du mit einem kurzen Zeitraum?
Na ja, innerhalb eines Jahres von 45 auf 6 ist ein sehr kurzer Zeitraum für einen sehr großen finanziellen Effekt und da ist extrem deutlich. Wenn ich jetzt aber sagen würde, durch KI schafft man in drei Jahren eine fünfprozentige Effizienzsteigerung, dann klingt das irgendwie gar nicht mehr so attraktiv, obwohl das enorm viel sein kann.
Da hast du recht? Ja, das würde ich als eklatanten Absturz betrachten, was dabei Klarna eingetreten ist.
Ich glaube, ich habe vom Dezember bzw. Ende letzten Jahres, ich habe jetzt das Datum nicht ganz parat, aber auch von SAP ähnliche Meldungen gelesen.
Da ging es um viele Tausend Stellen, es waren ca. neun- oder zehntausend, ie man einsparen hätte wollen. Das Unternehmen sagte anschließend auch, dass ca. 3000 natürlicher Abgang wären.
Denn schlussendlich ist ja der Hauptteil der, dass die Mitarbeitenden weiterqualifiziert werden oder sich weiterqualifizieren sollen.
Schlussendlich lese ich da heraus und da gibt es ja auch Bitkom und Handelsblatt haben sie auch berichtet, dass KI eigentlich als Chance gehandelt wird und nicht als Jobkiller gesehen wird.
Und wenn wir uns darauf fokussieren und diese Schlagzeilen, über die wir berichtet haben, revue passieren lassen, dann zeigt sich ja ganz klar, dass KI schlussendlich dazu dienen kann, um Mensch und KI gemeinsam zum Erfolg zu führen.
Denn einer/eines allein ist zu wenig: 100% Mensch ist vielleicht in manchen Fällen nicht effizient genug. 100% KI hat wie schon gehört definitiv auch nicht das Ziel erreicht.
Aber die Kombination wäre bzw. ist das Erfolgversprechende. Und genau die, glaube ich, gilt es fürs Unternehmen, indem er tätig ist oder für sich selber als Einzel-Selbstständiger zu finden.
Ich finde auch, das ist der richtige Zugang, weil du das Beispiel SAP angesprochen hast, die haben zum Beispiel für sich reklamiert: Wir haben unsere Entwickler mit Hilfe von KI, um 30% in der Produktivität verbessern oder steigern/optimieren können.
Also eine 30%ige Effektivität oder Produktivitätssteigerung ist natürlich gigantisch, das ist nahezu ein Drittel mehr, was man machen kann. Die Idee dahinter ist wie so oft dieselbe, man versucht, Tätigkeiten durch die Maschine machen zu lassen, die nicht anspruchsvoll sind, die nicht Spaß machen, die nicht herausfordern, die kann Motivation auslösen und dadurch Freiräume zu schaffen für Fortbildung, für Qualifizierung und dann für die anspruchsvollen kreativen Tätigkeiten.
Grundsätzlich ein guter Gedanke, wie ich finde, weil Zettel in einem Papierablage zu sortieren, ob sie grün oder gelb sind und nach links und nach rechts können, ist jetzt wirklich nichts, was ziemlich attraktiv wirkt. Und genau so etwas soll die Maschine erledigen.
Ja, absolut richtig. Ich weiß ja, dass du dich beim Software-Entwickeln auskennst. Ich selbst kenne ja nur die kleinen Beispiele: ZB wenn ich einen HTML-Code oder sowas zu tun habe und dort ein Fehler eingeschlichen hat, damit kann mir das ein oder andere KI-Tool helfen. Wenn ich den fehlerhaften Code eingebe, sagt Claude oder Chat GPT wahrscheinlich inzwischen auch, wo der Fehler liegt.
Aber da geht es ja nochmal um ganz andere Wertschöpfung, oder? Bei Software-Entwicklung geht es ja um mehr.
In der Software-Entwicklung und wahrscheinlich auch in allen anderen Bereichen, in Marketing. Iim Sales, überall wo Menschen halt heute Expertise haben, ist es aus meiner Sicht relativ einfach runtergebrochen so, es geht um den Prozess, den Gesamtprozess und die KI ist halt ein Baustein, der an ein oder mehreren Stellen eingesetzt wird und als Mensch hat man die Aufgabe, Qualität zu sichern.
Zuerst einmal beim Input - also bei den eingehenden Daten, bei den Befehlen, bei dem was verarbeitet werden soll, schon kuratierend einzugreifen. Aber dann auch das Ergebnis zu reviewen, den Prozess zu überwachen, zu supervidieren.
Aber da ist jetzt der Pferdefuß auch schon begraben.
Ich mag es ein Beispiel von Softwareentwicklung kurz erläutern. Softwareentwickler haben früher schon Werkzeuge gehabt, um aus dem Datenbankmodell Programmcode zu generieren, der dann im Programm verwendet werden kann. Das ist also nichts weltbewegend Neues, was uns die KI gebracht hätte.
Nun ist es aber so, dass wenn der Softwareentwickler ein mieses Datenbankmodell entwickelt hat, dann war halt der Code entsprechend auf dieser Qualität aufbauend genauso Mies oder es war halt ein effizienter Code für ein ineffizientes Datenbankmodell. Und das haben wir bei der KI halt oft, dass wir mit der KI einen Arbeitsschritt optimieren, obwohl der Schritt eigentlich der falsche ist.
Ein guter Softwareentwickler hat entweder sein Code früher selber geschrieben oder hat sich ein Codegenerator geschrieben, der genau einen hochqualitativem Code, wie er ihn haben will, erzeugt aus dem Datenbankmodell und er hat ein Datenbankmodell sauber entwickelt, also noch höchsten Qualitätskriterien und ich denke, dort sollten wir heute auch mit der KI hin.
Also KI Tools werden nicht über Nacht Probleme lösen, die irgendwo im Fundament liegen: Wir werden an der Oberfläche ganz viele tolle Effekte sehen, wie bisher schon, wird es wahrscheinlich ganz viele Neuerungen geben, wo man sagt, dass es nicht mehr so ist. „Wow, toll. Wahnsinn, was jetzt alles geht.“
Aber das lenkt sehr ab von den grundlegenden Fragen: Habe ich ein solides Datenbankmodell, habe ich eine solide Applikationsarchitektur. Im Marketing wird es auch nicht darum gehen, ob man da jetzt das Wort „und“ durch ein „sowohl“ ersetzt im Text und dann ist er eloquenter.
Sondern es wird darum gehen, habe ich die richtige Zielgruppe angesprochen, habe ich sie verstanden, habe ich den Markt verstanden, habe ich das Thema durchdrungen. Aber da bist ja du die Expertin, da kannst du sicher mehr dazu sagen.
Ja, die Parallelen sind natürlich mannigfaltig. Ich denke, die kann man auf jeden Bereich umlegen, nur Marketing ist insofern halt dankbar - oder undankbar, wie man es jetzt sehen will. Dankbar, weil ein Teilbereich dessen, nämlich zum Beispiel die Content-Erstellung vielfach durch diese neuen KI-Tools von Jedem und Jeder eingesetzt wird
Jetzt verhält es damit ziemlich ähnlich, wie du es im Softwarebereich geschildert hast. Wenn dieser Marketing-Prozess verstanden ist und geführt wird, dann kann auch das Ergebnis gut werden. Das ist an sich ähnlich wie bei der Software-Entwicklung.
Ich habe ja als Marketer schon früher meine Instrumente besessen. Ich habe zB mit Motiven oder sonstige Aspekte des Kundenverhaltens als Grundlage genommen, um Zielgruppen effizient anzusteuern und anzusprechen,
Oder bei Systemen, die für das Copywriting eingesetzt werden. Ich nenne es jetzt einfach nur mal vom Problem zum Wunsch oder umgekehrt.
Insofern hat man seine Werkzeugkasten wie der Softwareentwickler seinen Code Generator hat. Also so hat man auch als Marketer passende Werkzeuge.
Und dufrch KI-Tools kann auch jemand, der von Marketing ganz wenig Wissen hat, sich bei der KI einen Text bestellen – zB für ein Anzeige in Sarat oder sowas und das Gerät, sprich die KI-Anwendung würde es auch machen.
Und ich kann natürlich auch angeben: Wir sind das Unternehmen sowieso und haben das Ziel XY zu verkaufen und dann würde er den Text recht eloquent machen.
Was dennoch meistens passiert - wie auch schon früher, muss ich jetzt sagen, bei nicht so gutem Textern oder Marketern dann mag ich den oder was immer: der Text ZIELT dann oft nicht genau auf jene Gruppe, die man erreichen will.
Und damit entsteht der selbe Effekt, wie der den du gerade genannt hast: Ein ineffizientes Modell, das dann effektiv eingesetzt wird. Also und dann kommen Dinge heraus, die zwar toll klingen, die aber wenig bringen... Nur das mag man sich selber vielleicht nicht so eingestehe-. Aber es macht Sinn, sich vorher wirklich eine Strategie zu überlegen und nicht nur die Zielgruppe, sondern eine saubere Strategie gerade.
Und jetzt kommt der Punkt, 2025 ist nicht MEHR Content die Lösung, sondern BESSERER, personalisierter, individueller Content, der genau die Marke und die Markeneigenschaften, die Persönlichkeit widerspiegelt.
Warum? Wir haben Menge und Masse, gibt es ja ohne Ende und wir schalten natürlich wie bei jeglicher anderer Werbung früher auf Durchzug. Kann er, kann das mehr hören, wenn es nicht mit mir persönlich zu tun hat, wenn es mich nicht wirklich anspricht?
Was soll der ganze, egal wie, durch KI oder nicht KI generierte Inhalt, also treffen ist wichtig.
Du hast vorhin ein wunderschönes Wortspiel begonnen, ich möchte es fortführen und zwar hast du mich auf die Idee gebracht, wie du gesagt hast, früher, oder wir haben ja unsere Werkzeuge besessen als Marketer.
Ich sage mal, früher hat man Tools besessen, heute ist man von Tools besessen.
Und das ist ganz normal, das ist nicht zu verurteilen, es ist nur eine Feststellung. Ich habe selber lang Software entwickelt und immer wieder ist was Neues rausgekommen und dann hat man als Entwickler das ausprobieren müssen.
Es war notwendig, weil man neugierig war, man wollte zukunftssichere, zukunftsfähige Technologien benutzen. Also diese Tools und diese „Besessenheit“ (unter Anführungszeichen), die ist zum gewissen Grad verständlich
Nur habe ich im Laufe der Jahre beobachtet, dass es zwei Kategorien von Entwicklern, Software-Entwicklern gibt. Da gibt es auch mal diese
- Tool-Junkies, also die wirklich jede neueste Version und Beta-Version und vielleicht sogar noch Alpha-Versionen ausprobieren müssen und jedes Projekt, das die beginnen wird mit einem anderen Toolset gemacht.
Da gibt es keine Konsistenz, da gibt es im ganzen Werkzeugschrank zehn verschiedene Akkuschrauber, wenn man so will, aber jeder wird halt nur ein bisschen benutzt, weil es kommt sowieso der 11. und der 12.
Und dann gibt es den anderen Typus von Software-Entwickler, der hat ein möglichst überschaubares, robustes, zuverlässiges Werkzeugset. Also einen kleinen Werkzeugkoffer, hat aber dann die Skills, aber mit dem Werkzeugkoffer wirklich effizient und hochwertig zu arbeiten und der hat vielleicht nicht immer das glänzende und funkelnde und fancy Modernste.
Aber der Entwickler hat Sachen produziert, die waren zuverlässig, die waren nutzbar und wenn man jetzt aus der wirtschaftlichen Perspektive drauf schaut, ist das eine Erforschungslabor und das andere eine Produktionsstätte und die Produktionsstätte wirft Geld ab und das Forschungslabor schluckt Geld.
Also ich habe das Wortspiel super gefunden und deswegen habe ich da gerne ergänzt und tu es noch was angesprochen, was ich auch ganz wichtig finde, den Aspekt der Führung, weil das ist mein Kernthema durch und durch, als System ist ein Berater.
Wenn in einem System, egal ob da Technologie drin vorkommt oder nur Menschen, aber sobald ein Mensch drin ist, braucht es Führung. Und Führung bedeutet eben unter anderem ein Rahmen herzustellen, in dem Lernen möglich wird, in dem Entwicklung sichergestellt ist, in dem Menschen Sicherheit empfinden.
Und Sicherheit empfindet man nicht, wenn der CEO morgens verkündet, wir werden um 30% effizienter und 4000 Mitarbeiter – es wird sich rauskristallisieren, wer die sind - werden uns verlassen. Das stärkt Sicherheit nicht.
Natürlich ist es auch gut, dabei keine Geschäftsgeheimnisse in so eine Maschine einzugeben. Es ist auch wichtig, außer man hat eben die Sicherheitsmaßnahmen schon ein bisschen hochgeschraubt und ist nicht mehr in dieser kostenfreien Variante unterwegs.
Dennoch, es wird wirklich rundherum berichtet von Unternehmen und Einzelpersonen mit Experimentierstatus. Das ist auch in Ordnung, nur dann sind wir eben in diesem Labor, in dieser Probierumgebung.
Und die ist meistens nicht wahnsinnig effizient, in deinem Vergleich ein Forschungslabor, keine effiziente Produktionsstätte
Ja, ich sage mal so, nur weil es jetzt 20, 30 oder 100 KI-Tools gibt, brauche ich die ja nicht da, weil ich weiß als Marketer, worum es geht, so wie du das beim Softwareentwickler beschrieben hast. sie lasst mir noch in ganz kleinen Teilbereichen ein bisschen assistieren.
Oder frage: Hättest du eine neue Idee. Aber ganz klar, die Führung ist bei mir als diejenige, die das Ergebnis und die Qualität dieses Prozesses, die du als Mensch sicherstellen möchtest, Das heißt, ich weiß, was ich reingeben muss, ich weiß, wie viel von was ich brauche. Ich weiß, was ich von der Maschine zulasse und wo ich sage, nein, das stimmt so sicher nicht.
Dann übernehme ich die Führung, weil ich bin der Meinung, dass ich auf dieses Motiv, dass das Kunden sehr viel mehr mit dem Motiv erreichen kann, als mit irgendwas Anderem, Bla bla, das die Maschine eloquent von sich gibt, das will ich nicht.
Ich führe den Prozess anders. Und dann kommt ein besseres, qualitätvolleres Ergebnis heraus. Das ist zumindest meine Erfahrung und so arbeite ich und viele andere auch.
Absolut, das unterschreibe ich zu 100 Prozent und ich mag einfach dem Ganzen noch einen Gedanken anfügen.
Dieses Experimentierlabor, das ist nicht per se schlecht. Ich bin der Meinung, das braucht es aber aus wirtschaftlicher Sicht. Also wenn ich jetzt wieder zurückgehe zu einem kleinen und mittelständischen Unternehmen, das damit Geld verdienen muss, dann wird man sich zwangsläufig die Frage stellen, wie viel Anteil darf denn dieses Experimentieren im Labor haben.
In einem Konzern, wo es einen eigenen Bereich für Research and Development gibt mit 100 Mitarbeitern, hat man ganz andere Möglichkeiten.
Ist, glaube ich, eben klar, das braucht man nicht weiter erörtern. Trotz allem finde es wichtig, dass auch der EPU-ler, die EPU-lerin oder das KMU, einen gewissen Teil der Zeit und der Ressourcen und der Finanzen reserviert für dieses Lernen, für dieses Experimentieren mit der neuen Technologie.
Weil mag schon sein, wenn wir wieder beim Tisch lassen, dass der vielleicht mit einem Flachstemmeisen, mit einem Stechbeutel Sachen machen kann, wo ein anderer Multitool braucht und eine Fräse und was da geil ist.
Aber wenn man es nicht ausprobiert wird, wird man es nicht wissen. Und wenn es dann eine bewusste Entscheidung ist, an gewissen Stellen auf Werkzeuge zu verzichten oder sie gezielt einzusetzen, dann glaube ich hat das auch viel mehr Verbindlichkeit und der Nutzen wird über kurz oder lang ganz ein anderer sein.
Ja. Ich finde das ein super tolles Beispiel, weil das sind jetzt schon gezielte Tools, die der ausgewählt hat.
Wir sind jetzt halt im Augenblick drumherum auch die Zahlen, genau, ob das 15 oder 100 Tools sind.
Die meisten nehmen dann nur eins, weil sie sich nur bei dem einen auskennen und das Tool soll dann alles können. Und vorwiegend geht es um saubere Eingaben, auch wenn man 2024-2025 weiß, dass man kein Prompt Engineer werden muss. Weil die Systeme schon einiges gelernt haben und ziemlich gute Ergebnisse liefern.
Dennoch, ich lasse mir doch keinen Anzeigentext oder sowas von einem KI-Tool schreiben, wenn ich nicht hundertprozentig sicher bin, dass der auf das Ziel einzahlt. Ansonsten gebe ich das ganze Geld dann für das Schalten einer Anzeige aus, ohne zu wissen, ob da jene Personen erreicht werden, die ich brauche. Kann man machen, aber man sollte wissen, was man tut und das Ziel vor Augen haben, das verfolgen und dann es testen und wenn das KI-Ergebnis besser war: Gut, dann war vielleicht mein Text davor nicht wahnsinnig gut. Aber zumindest weiß ich, dann habe ich das Ziel erreicht oder nicht. Dh. ich muss es messen und dann wieder weiter lernen.
Das ist wieder vor und das ist mein Assistent, Mitarbeiter, Helfer und ich bin die- oder derjenige, die bzw. der führt, weil ich messe und Entscheidungen treffe. Ich glaube, darum muss es auch gehen und was du angesprochen hast mit Lernen, unbedingt diese Lernerfahrung, diesen Raum schaffen.
Vielleicht aber eben auch nicht überfordern, dass alles von denen freigelernt werden muss und es gibt ja im EI-Eck, glaube ich, auch, dass man sagt, man muss ja Kompetenzen sollen im Mitarbeiter erwerben, also es hilft schon sehr aus meiner Erfahrung, wenn man für gewisse Themenbereiche den Mitarbeitern anbietet, da kommt jetzt jemand, der macht ein Workshop zu dem und dann wird der Ziel ausgegeben und dann tut man konkret auf das hin, üben und probieren.
Ganz klar, Führungsaufgabe, wie gesagt, habe Rahmenbedingungen sicherstellen Sicherheit ermöglichen und die Förderung von Lernen und einer offenen, wertschätzenden Fehlerkultur, weil dann wird Lernen erst richtig sinnvoll, wenn der Fehler den einer macht für alle als Lernquelle dient und nicht verurteilt wird.
Ich habe jetzt gerade noch eine Idee gehabt, die ich ganz wichtig finde und zwar, ich habe ja Beratungsausbildungen einige gemacht und unter anderem hat man immer wieder gehört, wer als Werkzeug nur den Hammer kennt, wird jedes Problem wie einen Nagel betrachten.
Also es macht schon Sinn, Werkzeuge kennen zu lernen, um dann später selber zu entscheiden, welche davon will ich gezielt einsetzen. Und wenn man nur ChatGPT kennt und glaubt, das ist für alles das einzigmögliche Werkzeug, dann wird man mit ChatGPT Dinge machen, die man damit nicht machen sollte, so wie man mit einem Hammer auf Fenster putzen kann, aber dann ist halt Stimmt absolut, und dann haben wir noch gar nicht beleuchtet.
Heute haben wir sehr auf das, wer profitiert und wer verliert. Also schlussendlich glaube ich, wir haben jetzt gar nicht die Datengrundlage oder so was beleuchtet, sondern wirklich die Stimmung dessen beleuchtet stimmt, das muss man Angst haben nachher.
Und ich glaube wirklich, dass die Angst unbegründet ist, sofern, und da gibt es wie bei immer und allem wahrscheinlich auch eine Bedingung dazu, sofern ich bereit bin, das anzuschauen, zu betrachten und zu sagen, okay, die Rahmenbedingungen haben sich geändert.
Gerade in Marketing, es dürfte andere Bereiche angehen, sagt man, wird ein Marketer durch KI ersetzt werden, also immer dieses 100, dieses 1 zu 1, 100 Prozent, nein, ein Marketer wird nicht durch KI ersetzt werden, sofern der Marketer sich mit KI beschäftigt.
Weil ein Marketer mit KI kann sogar besser sein als ein Team ohne KI. Da ist einfach die Bewegung drin, dann muss man sich halt damit auseinandersetzen. Das ist die Effizienzfrage, die ewige, ja. Ein Marketer mit Schaufel kann ein Loch schaufeln, ein Marketer mit Bagger ist schneller, die braucht man nicht darüber zu diskutieren.
Ja, man könnte sich die ketzerische Frage stellen, was muss sie denn machen, um sicherzustellen, dass sie durch KI ersetzt werden? Interessante Frage. Also dann fällt einem schnell ein, was man vielleicht im Umkehrschluss unterlassen sollte.
Oder tun sollte, um nicht ersetzt zu werden. Und eines wird wohl sein, wie du sagst, Offenheit, also mit offenen Augen durch die Welt gehen und sich nicht mit Kopf im Sand auf die Wartebank zu begeben und hoffen, dass dieser Sturm vorbei zieht.
Wir haben uns ein paar Mal schon gesagt, KI ist gekommen, um zu bleiben. Das unterschreibe. Und ich denke, wer ein bisschen Experimentierwillen und Lernbereitschaft mitbringt. Und wer als Führer, Führungskraft als Unternehmer, der sich im Unternehmen sicherstellt, dass dieser Rahmen gegeben ist, der hat recht gute Chancen, im Team Effizienzgewinn zu sein und nicht im Team Jobverlust.
Ja. Ich dicke gerne mal mehr über diese Rahmenbedingungen erfahren, die ich mit dem Unternehmen schaffen kann. Blau da mal, weil das das nächste Mal geht. Keine mal ganz gern machen, ja? Ja. Das finde ich ganz interessant, weil vielleicht gibt es da ein paar Tipps von dir, wie es alles ging.
Und die werden nicht nur technischer Natur sein, es wird ein bisschen was geben, was man in der Infrastruktur machen kann, aber vieles davon ist auf der Ebene Mensch und Organisation.
Das hätte mir jetzt fast erwartet mit den Rahmenbedingungen.
Freut mich voll, wenn wir darüber reden, wenn wir uns das nächste Mal hören und vom Hype zum Handeln beleuchten. In unserem Podcast vom Hype zum Handeln sprechen wir alle zwei Wochen über die Chancen des Wandels im Zeitalter künstlicher Intelligenz.
Wir zeigen, was es am Markt in verschiedenen Bereichen gibt und was realisiert wird. Wir sprechen über neue Entwicklungen. ordnen sie ein und lassen auch Experten und Partner zu Wort kommen. Damit erhältst du Einblicke als erster Hand von Leuten, die schon zwei, drei Schritte weiter sind, als der derzeit weit verbreitete Experimentierstatus.