[00:00:00] Herzlich willkommen zum AI-First-Podcast. Heute geht es darum, wie künstliche Intelligenz in der Energieindustrie eingesetzt wird und wie eines der größten Unternehmen in diesem Bereich die eigene KI-Transformation vorantreibt, welche Erfahrungen RWE auf diesem Weg gesammelt hat, was funktioniert, wo es Herausforderungen gibt, wie wir das Gehen einmal ganz tief rein in den Transformationsprozess und dafür habe ich Dr. Max Stumm zu Gast, der im Bereich Corporate Transformation angesiedelt ist und dort Co-Lead des AI-Teams ist und ich freue mich schon total auf das Gespräch und viel von dir zu lernen. Danke, dass du hier bist. Max Schumm: Vielen Dank Felix. Hallo auch von meiner Seite. Danke für die Einladung Ich bin ein gern gesehener Hörer deines Podcasts und finde es total klasse was du da so machst. Felix: Super, umso besser, dass du auch was [00:01:00] dazu beitragen möchtest. Und mich interessiert zum Start erstmal so ein bisschen dein Titel und dein Aufgabenbereich, denn gerade jetzt in der neuen AI-Welt sage ich mal, mit generativer KI entstehen auch ganz viele Aufgaben Jobs- und Funktionsbereiche gerade und du bist im Bereich Corporate Transformations das hört sich jetzt schon mal sehr groß umfassend an, Co-Lead AI Team, ordne das mal ein bisschen ein, was machst du in dieser Rolle und was sind deine Ziele? Max Schumm: Genau, also ich bin Teil der Corporate Transformation Gruppe bei uns in der AG, der LWE AG. Vielleicht ein Wort dazu, das musst du dir so vorstellen, wir haben die LWE AG als die Holding und dann haben wir noch einzelne sogenannte Operating Companies, die dann bei uns den Strom erstellen. Und ich bin da in der AG angesiedelt Wir mit dem Corporate Transformation Team sind eine eierlegende Wollmilchsau. Wir machen von Change-Prozessen [00:02:00] Prozessoptimierung, Organisationsoptimierung bis hin aber auch zu Themen wie Events, alles und seit zwei Jahren auch das Thema Digital und AI Transformation. Wir sind dort vier Personen. Ich habe da die Verantwortung für das Thema bei uns im Corporate Transformation Team. Und wir versuchen, die Brücke zwischen der IT und dem Business zu spannen. Wir erklären das immer so, das Business versteht meistens nicht die IT und andersrum ist es in der Regel auch so, dass die IT gar nicht so richtig weiß, was das Business versucht zu erreichen und was die Needs sind. Und da versuchen wir, die Brücke zu spannen Und mit dem Thema Generative AI haben wir bei RWE dazu noch ein sogenanntes virtuelles AI-Team gegründet in der Gruppe Und ich glaube, da kommen wir wahrscheinlich dann gleich im Detail nochmal drauf, dass steuere ich zusammen mit der IT. Lead ist immer ein großer Name. Wir orchestrieren und halten alles zusammen, sodass wir da in eine Richtung gehen mit den Kolleginnen und Kollegen. Felix: RWE ist ja ein [00:03:00] riesengroßes Unternehmen und Neben vielen spannenden Gen-AI-Anwendungsfällen, über die wir später auch sprechen werden, gibt es ja KI schon seit einigen Jahrzehnten und ich bin mir sicher, dass ihr auch diese traditionellen Methoden in der Vergangenheit schon eingesetzt habt für euch. Nehmen wir mal die KI-Zeitrechnung vor Chat-GBT. Was hat RWE denn schon mit KI vorher umgesetzt? Max Schumm: Ja, du sagst es, Felix. Das ist tatsächlich nichts Neues bei uns. Wir sind da schon tatsächlich ziemlich lange da dran, unsere operativen Geschäfte, in denen, wie ich das gerade schon gesagt habe, Operating Companies, Mit künstlicher Intelligenz zu optimieren oder eben auch da auf die Insights zu achten. Ich kann dir mal zwei Beispiele geben. Wir haben die Kolleginnen und Kollegen von der Offshore Wind aus dem Renewables Business. Die bauen die Windparks draußen in der Nordsee, aber auch überall anders auf der Welt. Und diese Rotorblätter an den Offshore [00:04:00] Windpark Windrädern, Die wollen hin und wieder auch mal kontrolliert werden, ob sie denn gewisse Abnutzungserscheinungen bereits haben. Und das kannst du dir vorstellen, das ist ein super komplizierter Prozess. Da muss dann normalerweise jemand per Schiff oder per Hubschrauber raus zum Windpark und schauen, wie ist da gerade der Status Quo dieser Rotorblätter. Und seit einiger Zeit schon nutzen wir da eine Kombination aus Drohnen, die Bilder von diesen Rotorblättern machen. Und aber auch Computer Vision, künstliche Intelligenz, die dann schauen, wie sieht das Rotorblatt im Detail aus und dann basierend auf Predictive Maintenance auch eine detaillierte Aussage treffen kann, wann denn dann das nächste Mal keine Drohne dahin fliegt sondern vielleicht ein echter Mensch. Das ist ein Case, so ein kompletter operativer Case, wo wir Strom gewinnen. Der andere, wir bei RWE vertreiben auch Strom und sind einer der größten Energiehändler Europas. Wir haben die RWE Supply & [00:05:00] Trading bei uns in der Gruppe und das ist tatsächlich so, wie man sich das vorstellt, da gibt es einen riesigen Trading-Floor bei uns am Campus, das sieht aus wie an der Börse und die Kolleginnen und Kollegen handeln da mit Strom und das in einem ziemlich großen Maßstab und Wie du es von der Börse kennst, das ist natürlich auch total datengetrieben, was wir da machen und das ist nun leider schon Post-Gen-AI, aber es ist trotzdem super spannend. Seit kurzem haben wir auch in den USA ein AI-Lab, das super detaillierte Wettervorsagen vornimmt. Es ist dann kein Gen-AI-Case ist aber danach entstanden Und die gucken, wie sieht das Wetter in den nächsten Tagen, Wochen und Monaten aus und basieren darauf, kaufen sie oder verkaufen Strom. Und das ist dann deutlich präziser als das Wetter in der Tagesschau und hilft uns extrem, um zu gucken, wie halten wir unseren Energiehandel am Laufen. Das sind so zwei Beispiele wo wir das nutzen. Und dann vergleicht man natürlich vor allen Dingen im operativen Business noch viel, viel mehr. Felix: [00:06:00] Jetzt bist du ja in einem zentralen Team angesiedelt so wie ich verstanden habe. Wer war denn verantwortlich oder ist denn auch für diese analytischeren Anwendungsfälle verantwortlich die dann in ganz spezifischen Fachbereichen oder Business Units bei euch liegen? Max Schumm: Das machen wir so, dadurch, dass wir eben diese Struktur haben mit den einzelnen Operating Companies, dass wir in den einzelnen Gesellschaften auch eigene IT Abteilungen haben, eigene Der Business Analysts haben, die dann schauen, was könnte da für eine Technologie eingesetzt werden. Und bei uns wir sind sehr dezentral in vielen Themen aufgestellt bei der LWE. Da ist es dann auch so, dass zum Beispiel die Offshore sich darum kümmert dass ihre Rotorblätter bei sich optimiert werden. Da gibt es dann die Experten aus dem Offshore-Bereich dabei, die IT-Experten aus den Renewables-Bereichen. Und wir aus der AG, wir versuchen immer so ein bisschen die Brücken zu bauen und zu gucken, wo können dann [00:07:00] auch die Kolleginnen und Kollegen voneinander lernen. Wenn du dir so ein Windrad auf dem Wasser anschaust dann liegt es relativ nahe dass man sich vielleicht mit der vergleichbaren Technik auch die Windräder auf dem Land anschaut. Und das ist so ein bisschen interessant Die zentrale Funktion, die die AG auch immer einnimmt in ganz vielen unterschiedlichen Bereichen, wo wir schauen, dass es da zumindest ein abgestimmtes Vorgehen bei uns vorkommt und dass wir da auch die Ideen teilen. Das ist der Grund, wenn es immer zu diesen sehr spezifischen Anwendungen kommt, dann liegt die Verantwortung in der jeweiligen Gesellschaft, wo das stattfindet. Felix: Okay, bin ich gleich gespannt Max Schumm: Vielen Dank. Felix: Bereiche irgendwie verändert. Aber da kommen wir gleich zu. Ich würde gerne nochmal verstehen, die Energieindustrie ist ja meiner Wahrnehmung auch stark reguliert und [00:08:00] wie nimmst du denn oder vielleicht ist das auch gar nicht so nur meine Wahrnehmung, gerade für die Umsetzung von KI-Anwendungsfällen war. Max Schumm: Und die da schallt auf alle. Felix: oder ist es ja eher sehr schwierig, dort auch mit so einer Technologie zu arbeiten? Max Schumm: Ja, du sagst es, Felix. Also wir sind zum einen natürlich ein klassisches Großunternehmen in Deutschland, was generell schon mal viele Prozesse mit sich bringt. Im Vergleich zu meinen vorherigen Stationen würde ich sagen, sind wir relativ agil und relativ schnell für einen deutschen Großkonzern Und dann auf der anderen Seite sind wir eben in der kritischen Infrastruktur und müssen deswegen besonders vorsichtig bei vielen Themen sein. Das heißt vor allem für das Generative AI-Thema auch bei uns, Ging die Reise los zum einen mit dem Blick auf die Mehrwerte, zum anderen aber auch ganz stark mit dem Blick auf, welche rechtlichen Rahmenbedingungen gibt es und auch welche internen Rahmenbedingungen wollen wir uns denn auferlegen. Und das [00:09:00] klingt natürlich am Anfang immer erstmal so ein bisschen vorsichtig und vielleicht auch nicht so super spannend. Aber im Nachgang nachdem wir jetzt durch diesen Prozess durchgegangen sind und der Prozess beinhaltet eine sehr solide und robuste Guideline, die schon alle Themen des EU-AI-Acts mit einbezieht, sowohl auch all unsere internen Regularien, denen wir folgen müssen, aber auch so eine sehr mitarbeitergetriebene Perspektive wie zum Beispiel AI-Prinzipien, die dann deutlich leichter verständlich sind als so eine große, lange Guideline, die eher rechtlich getrieben ist. Das haben wir alles. Felix: in euren Prinzipien Max Schumm: Klar, wir haben sechs Stück. Da sind solche Sachen drin wie der Mensch muss im Mittelpunkt stehen. Also wir wollen das ganz klar so framen dass wenn wir Generative AI einführen, der Mensch weiterhin der Fokus unseres Handelns ist. Da sind aber auch eher technische Sachen drin, wie zum Beispiel Datenschutz oder Cyber Security Punkte, wo wir den Kolleginnen und Kollegen vermitteln wollen auf ganz einfacher Basis [00:10:00] dass wir darauf achten, dass uns das wichtig ist und dass wir eben Heritage, die wir als deutscher mit dem Hintergrund auch in dieses Thema mit reinbringen. kommt auch gut an, das ist verknüpft zu unseren RWE-Werten, wie in jedem Großunternehmen und unseren sogenannten Essential Behaviours, also wie wir intern miteinander umgehen wollen und ist deswegen sofort anknüpfungsfähig gewesen. Ich habe gerade am Anfang gesagt, das war am Anfang natürlich ein bisschen langweilig und vielleicht auch zäh da zum Ziel zu kommen. Aber es hilft uns jetzt extrem. Also wir haben diese Guideline, die ist aktiv und bei uns bei RWE zum Beispiel haben wir nicht diesen Wust an 50, 60 verschiedenen Systemen die einfach mal ausprobiert worden sind, wo alle Daten reingeschmissen worden sind, sondern wir haben da ganz klare Regeln am Anfang gehabt, wir haben ganz klare Prozesse auch, wenn jetzt ein Tool, zuletzt war es Jira und Confluence, AI-Funktionen einführt, Was das für uns heißt und wie wir damit umgehen und dadurch, dass wir da zum einen die robuste Guideline im [00:11:00] Hintergrund haben und auch uns direkt darum gekümmert haben, welche Prozesse es dafür braucht, läuft das relativ smooth und relativ kontrolliert und wir können ganz gut steuern auch welche Tools genutzt werden und welche auch nicht und das bringt uns auf jeden Fall jetzt ziemlich schnell nach vorne in der Nutzung dieser Tools, weil wir uns eben Auf einige wenige geeinigt haben und dass es nicht diesen Wildwuchs an Systemen gibt, den man vielleicht aus der einen oder anderen Organisation schon mal gehört hat. Felix: Das klingt ja fast schon zu schön um wahr zu sein. Also da will ich auf jeden Fall nochmal nachhaken, weil das ist ja eine ganz, ganz wichtige Frage, die sich ganz viele Unternehmen gerade stellen. Sind wir überhaupt schon bereit, jetzt voll Max Schumm: Vielen [00:12:00] Dank. Felix: so gefühlt Ich hab versucht, jetzt mal ein Bild zu finden. Ähm ihr habt ja wahrscheinlich auch so eine Art Reifegrad-Bestimmung am Anfang gemacht, kann das sein? Max Schumm: Genau, wir haben... Felix: mal, genau, vielleicht kannst du uns da mal mitnehmen. Wie sah denn der AI-Readiness-Status aus, als ihr gestartet seid. Und ist ja auch ganz spannend, weil du bist ja ungefähr zu dem Zeitpunkt bei RWE gestartet, kurz nach dem Monat oder so, nachdem JGBT gelauncht wurde. Max Schumm: Genau, ich hatte da das perfekte Timing für das Thema tatsächlich und als TGPT so ein bisschen auch bei uns die Welt verändert hat, sind wir zum einen überrascht gewesen, wie viel Interesse auch so in der gesamten Mannschaft besteht, solche Tools zu nutzen. Das fand ich total interessant. Und zum anderen haben wir dann auch relativ schnell gehandelt und, wie du sagst ein Projekt [00:13:00] aufgesetzt und geschaut. Erstmal was heißt es denn überhaupt? Welcher Mehrwert ist denn überhaupt in dieser neuen Technologie vorhanden? Und was können auch wir da bei RWE mitmachen? What a surprise, da ist Mehrwert drin und wir sollten uns damit beschäftigen. Also da haben wir schon relativ früh die richtige Entscheidung getroffen. Und dann war Teil dieses Projekts eben auch die Guideline, die ich gerade schon erwähnt habe, um zu gucken, was sind die Rahmenbedingungen, um das direkt festzusetzen. Felix: Vielen Max Schumm: Daraus ist eben zum Teil eben auch dieses AI-Team entstanden was wir ganz am Anfang mal erwähnt hatten. Und dann ist auch eine Roadmap entstanden. Was sollten wir jetzt als erste Schritte machen? Und ein ganz großer Bestandteil darin ist die richtige Kommunikation und auch die richtige Enablement- und Transformationsstrategie dahinter. Und du hast auch so ein bisschen auf die holprige Straße, auf den Weg dahin angesprochen. Klar lief das nicht alles immer super hundertprozentig Ich glaube, das ist keine Überraschung Das gibt es in jedem Unternehmen [00:14:00] Da war man sich dann manchmal nicht einig wie wollen wir es aufbauen, was steht in dieser Guideline, welche Technologie nutzen wir. Wir hatten dann die Möglichkeit, auch relativ früh den, jetzt heißt er Bing Chat, den Co-Piloten so hieß er damals, schon auszuprobieren. Da musste man dann aufpassen, was nutzen wir, wie nutzen wir den, welche Inhalte schmeißen wir da rein. Und mittlerweile haben wir unseren eigenen Kompli GPT, wo man dann auch sehr gut benutzen kann. Du hast gesagt, das ist ein Schnellboot und manchmal fehlt dann der Schritt dafür, das Schnellboot Laufen zu bringen oder den Sportwagen.   Die Daten sind manchmal sehr gut vorhanden Manchmal ist das tatsächlich eine der Baustellen die wir aktuell sehen. In welcher Datenstruktur haben wir überhaupt die Daten vorliegen? Sind die alle zugänglich Sind die so klassifiziert, dass wir da auch mit arbeiten können? Das ist was, was wir definitiv sehen. Auf der anderen Seite sehen wir aber auch, dass die Organisation in vielen Bereichen sich dann streckt und sagt, okay, wenn das nicht die richtige Struktur an [00:15:00] Daten ist, welche ist es denn und wie können wir sie möglichst schnell zur Verfügung stellen? Also wir sehen dass da ein total großes Interesse in der Organisation ist, diese Hürden die vielleicht da sind, zu überspringen und zu sagen, jetzt lass uns das doch mal nutzen. Vielleicht nicht für den End-to-End-Prozess, aber dennoch für drei, vier, fünf Schritte in diesem Prozess, wo wir dann die Technologie so nutzen und auch so anwenden können, wie wir es gerade aktuell machen können. Also wir sind da erstaunlich pragmatisch und ja auch agil unterwegs, um zu gucken, wo können wir es nutzen und wo wollen wir es auch tatsächlich nutzen. Felix: Können wir da einmal reingehen, wie managt ihr denn diesen Prozess, Use Cases zu entwickeln und umzusetzen? Macht ihr das automatisch ich sehe so die Ansätze, ich habe jetzt drei Sachen schon gehört. Top, down, man geht einfach sehr systematisch durch alle Prozesse, schaut sich an, wo gibt es Flaschenhälse wo liegen die größten Kostenblöcke Max Schumm: [00:16:00] Vielen Dank Felix: dann auch umsetzt oder eben auch wieder verwirft. Dann so diesen Middle-Out-Ansatz, also dass man sich von beiden Seiten dem annähert schaut, was kommt aus dem Team eigentlich an Ideen und wenn wir von oben aufs Business schauen, was sehen wir an großen Chancen Oder der Bottom-Up, also dass man die Technologie erstmal ganz vielen Menschen zur Verfügung Max Schumm: Vielen Dank. Felix: lässt, selbst erfahren lässt, wo kann mich das in meinem Arbeitsalltag in unserem Team, in unserem Bereich und Prozessen unterstützen und dann mit diesen Erfahrungen daraus Use Cases sourced. Wie habt ihr es gemacht? Vielleicht habt ihr es auch ganz anders gemacht. Max Schumm: Wir haben mehr oder weniger eine Kombination aus allem gemacht. Wir haben, ich habe es gerade gesagt, wir haben mit einem Projekt gestartet als Generative AI aufkam und wir haben geguckt welche größeren Cases gibt es überhaupt. Die würde ich mal unter dein erstes Beispiel klemmen top-down zu gucken, was [00:17:00] gibt es denn überhaupt, was könnte man angehen. Ein relativ prominentes Beispiel, was wir bei uns direkt am Anfang auch top-down ausprobiert haben, ist, dass wir den sogenannten CV-Matcher gebaut haben. Da können Bewerberinnen und Bewerbern... Ihren CV hochladen bei uns auf der Website und dann schauen, welche Stelle matcht dazu. Das ist ein relativ klassischer Case, glaube ich, den viele am Anfang ausprobiert haben. Das war auf jeden Fall ein Ergebnis aus diesem Projekt, was wir am Anfang gestartet haben, wo es die Top-Down-Entscheidung gab, das machen wir jetzt. Und dann haben wir gleichzeitig auch mit unserem Company GPT eine Plattform zur Verfügung gestellt, die jetzt seit einiger Zeit alle Kolleginnen und Kollegen, die einen Laptop haben und einen Internet-Browser darauf haben, nutzen können, weil es nämlich einfach ein ganz einfacher Online-Zugriff ist. Und da kombinieren wir so ein bisschen das, was du auch gesagt hast. Lassen erstmal alle ein bisschen damit rumspielen, in dem Rahmen, den so ein Company-GPT hergibt, mit ein bisschen Basic-Enablement, das sich auf unserem [00:18:00] internen AI-Portal auch finden lässt. Wie nutze ich das? Wie schreibe ich ein Prompt? Wie baue ich mir vielleicht auch sowas wie so ein Personal-GPT in unserem Company-GPT? Und wie kann ich damit arbeiten? Das ist so der richtige Bottom-Up-Approach. Und wir, und das ist vor allen Dingen auch meine Rolle oder unsere Rolle aus den Transformationseinheiten, die wir über die gesamte Gruppe haben, gehen auch in die Teams und schauen, welche Use Cases kann man denn, die etwas größer sind, kann man denn dort finden? Wir schauen dann, Normalerweise starten wir mit einem Enablement, dass alle in dem Team die gleiche Basis die gleiche Ausgangslage haben. Da hast du teilweise Leute dabei, die haben sich schon ihre eigenen JGBT-GPTs gebaut oder ihre eigenen Agents gebaut. Da hast du aber auch Kolleginnen und Kollegen, die vielleicht eher im letzten Viertel ihrer Karriere sind und ganz froh sind, wenn sie da jetzt bisher noch nichts von gehört haben. Die bringen wir alle auf das gleiche [00:19:00] Level. Und meistens verknüpft dazu führen wir dann eine Ideation-Session durch und gucken, was ist denn eigentlich das, was euch am allermeisten gerade in eurer Arbeit nervt und was davon ist vielleicht sogar auch repetitiv. Da kommt in der Regel ziemlich viel zusammen und auch so super kreative Einheiten wie zum Beispiel Accounting kommen dann mit einer riesigen Liste an Ideen am Ende des Workshops raus und haben total viele Sachen, die sie dann gerne starten wollen. Dadurch dass wir das am Anfang so geframed haben, haben Dass wir unsere Maschine gezeigt haben, unseren Company GPT bleibt es meistens auch in dem Rahmen von dem, was machbar ist. Und dann gehen wir einher und unterstützen die Kolleginnen und Kollegen in diesen Teams dabei, einmal zu validieren, Was ist wirklich machbar, wo haben wir die Daten für, wo haben wir auch die Informationen zu und was bringt den meisten Mehrwert. Und dann schauen wir aber auch auf solche Sachen wie, wo sind Risiken, ist das überhaupt was, was ihr mit Generative AI abdecken wollt oder ist euch das in dem Fall zu Risiko behaftet, können wir uns vielleicht auch mal einen Fehler oder am Ende nochmal einen [00:20:00] Double-Check erlauben oder ist es was, wo wir das vielleicht direkt umgehen wollen. Und dann... Insofern wir da auf ein, zwei, drei, vier gute Ideen gekommen sind, setzen wir uns dann mit denjenigen, die für diesen Prozess verantwortlich sind, hin. Schauen, wie bauen wir das jetzt in so einen klassischen Arbeitsprozess ein. Also wir gehen an die Wand, kleben Post-its, wie der eigentliche Prozess aussieht und machen dann immer ein kleines Icon, wo unser Company GPT vielleicht mit einem AI Assistant helfen kann und wo wir den Prozess leicht anpassen wollen. Und am Ende geht es dann darum, das auch gut zu implementieren. Also wir sind immer... Die ersten, die die Hand heben und sagen, Leute, ihr habt noch was vergessen, nämlich, was heißt das eigentlich für euer Team? Wie verändern sich die KPIs in eurem Team? Wie verändert sich die Prozessgeschwindigkeit? Was müssen die vor- und nachgelagerten Rollen in diesem Prozess machen? Oder auch so ein Klassiker, wie lernen denn neue Kolleginnen und Kollegen überhaupt noch das eigentliche Geschäft von euch, wenn sie nur [00:21:00] noch die Maschine bedienen? Und das sind ganz viele Sachen, da achten wir dann drauf, wenn die Maschine dann in den Einsatz kommt, dass das funktioniert. Und das würde ich sagen, ist ein leichter Mittelweg den du beschrieben hast. Von daher alles drei. Und bisher funktioniert es ganz gut tatsächlich. Felix: Okay, also ich fasse mal zusammen, also ihr schaut schon von   Max Schumm: Dank. Felix: neuer Services, sicherlich für euch auch Bereich Customer Support, große Prozesse im Sales Marketing, so könnte ich mir vorstellen. Max Schumm: Haben wir in der Regel nicht, weil wir keine Endkunden haben, aber die großen Prozesse gucken wir uns trotzdem an, also immer dann, wenn es über mehrere Parteien tatsächlich geht, ja. Felix: sagen, was so ein paar große Use Cases oder Handlungsfelder sind, die ihr [00:22:00] identifiziert habt? Max Schumm: Ja, also aktuell schauen sich, das ist dann wieder operatives Geschäft, schauen sich die Kolleginnen und Kollegen an, wie verläuft der Prozess, wenn irgendwo auf irgendein Feld ein Windrad gestellt wird und das ist meistens mit sehr viel Papierkram verbunden und wie können wir da möglichst viel auch KI oder in dem Fall Generative AI unterstützt abdenken lassen. Felix: Okay, und dann macht ihr eine Befähigung in der Breite, dass die Menschen verstehen, wie kann ich mit Sprachmodellen auf eurem Company GPT arbeiten und mit diesen Erfahrungen geht ihr dann in einen Ideation-Prozess wo ihr dann verschiedene Ideen entwickelt Max Schumm: Genau.   Felix: Da habe ich noch eine Frage. Max Schumm: Genau Genau Felix: da nicht extrem der Flaschenhals bei den ganzen Teams und den vielen, vielen Mitarbeitenden, die ihr habt? Oder wie schafft ihr das zu skalieren und [00:23:00] nicht im Klein-Klein in einzelnen Teams ein bisschen was auszuprobieren, aber diese Effekte die es gibt, eigentlich gar nicht so richtig in die Breite bringen zu können? Max Schumm: Die Antwort darauf ist ja und nein. Neben uns als Transformationseinheit und die Transformationseinheiten sind dann auch nochmal gespiegelt in den einzelnen Gesellschaften, die ich gerade erwähnt habe und die supporten da total gut und da sind wir ein super gutes Netzwerk, was da auch aushilft. Neben denen haben wir auch noch Online Learnings und individuelles Lernen, was wir anbieten. Das wird über HR gesteuert da arbeiten wir eng mit zusammen, da haben wir die Inhalte zusammen definiert Solche Dinge wie zum Beispiel so ein AI-Basics-Kurs, wo du, als wärst du unser Kollege, sagst, ich möchte mich da individuell mal mit auseinandersetzen. Wir sind vielleicht im Team noch nicht so weit, dass wir wirklich in die Use-Case-Findung gehen. Dann kannst du auf unser Success-Vector gehen und solche Sachen finden wie ein [00:24:00] AI-Basic-Training, ein Prompting-Basic-Training oder falls du bei uns eine Führungskraft wärst, kannst du da auch was finden für Führungskräfte. Also da skalieren wir dann schon über auch Online-Learning und On-Demand-Learning. Bei dem, was wir vorher besprochen haben, also bei dem tatsächlichen Identifizieren von Use Cases, da sind wir aktuell sehr gut beschäftigt würde ich mal so behaupten Das hat sich jetzt eben relativ intensiv angehört auch was wir da machen, also von Enablement über Ideation. Über die Konzeptionisierung bis hin zur Einführung Wir selbst waren uns natürlich bewusst, dass wir mit der Handvoll Leuten, die wir da sind, nicht sofort den ganzen Konzern abdecken können. Deswegen haben wir uns gesagt, wir machen das so strukturiert wie möglich. So kurz wie möglich und damit auch so intensiv wie möglich. Also wir sagen, diese vier Schritte die sollten jetzt nicht länger als vier, maximal fünf Wochen dauern. Und dann ist es eher ein Sparring aus unserer Sicht, wo wir die Kolleginnen und Kollegen in diesem [00:25:00] Prozess enablen, dass sie das selber hinbekommen. Und dann, wenn sie danach noch weitere Use Cases finden, das auch für sich selber hinbekommen. Also wir halten diese Zyklen sehr kurz. Felix: Vielen Max Schumm: strukturiert und damit auch parallel abbaubaren, sodass du als Kollege aus der Transformationseinheit vielleicht auch zwei oder drei von diesen AI-Sprints parallel begleiten könntest. Und damit denken wir gerade ganz gut den Bedarf ab, aber ich glaube, mit zehn Kollegen mehr würden wir auch noch weiterhin beschäftigt sein. Felix: Wie siehst du das denn mittelfristig? Glaubst, das ist ein Thema, was... jeder einzelnen Abteilung dann auch weiterentwickelt werden muss und zur, ja, ganz normal in die Arbeitsweise und der Art und Weise wie Prozesse weiterentwickelt werden, dass KI dort mitgedacht wird? Oder glaubst du, dass es dieses Center of Excellence, diese Bündelung der Kompetenzen weiterhin immer geben muss? Wahrscheinlich Max Schumm: glaube, ja. Felix: du darauf?[00:26:00]  Max Schumm: Ich glaube, dass das definitiv der Standard werden wird bei all unseren Kolleginnen und Kollegen, dass sich aus jedem Team oder vielleicht aus jedem übergeordneten Team eine oder zwei Personen finden, die dann die AI Champions sind. Da arbeiten wir aktuell auch schon darauf hin, dass sich so eine Gruppe an Interessierten findet, die dann Multiplikatoren werden. Zudem haben wir uns auch vorgenommen, bis zum Ende des Jahres zumindest auf AG, also auf Holding-Ebene, Mit allen Führungskräften mindestens einmal über das Thema KI zu sprechen, sodass es wirklich komplett in die Mannschaft hineingetrieben wird. Ich glaube, die Frage, den Teil kann man auf jeden Fall mit Ja beantworten und wir haben auch die Hoffnung, dass es dann so zur Normalität wird, dass die Teams da selber mit umgehen können. Ich glaube trotzdem, dass es noch in irgendeiner Form eine zentrale Einheit geben sollte, die dann weiter innoviert, die dann weiter schaut, was kommt denn nach diesem Corporate GBT und dem AI-Assistenten, den wir uns da drin bauen können. Wie guckt man vielleicht auf das nächste Thema, [00:27:00] auf dann Agenten auf Agenten die vielleicht mit Workflows mit sowas wie Power Automate verknüpft werden. Und ich glaube, das ist immer dann so die Rolle dieses zentralen Teams oder derjenigen, die sich damit hauptberuflich auseinandersetzen, dass das weiterentwickelt wird und dass das dann eben die nächste Evolutionsstufe ist, die in die Teams getragen wird. Ich habe die Hoffnung dass es danach noch einen weiteren Schritt gibt, den wir aktuell noch nicht auf dem Zettel haben, weil sonst müsste ich mir auch eine neue Beschäftigung suchen. Aber ich habe das Gefühl, dass wir uns noch relativ lange mit beschäftigen können.  Felix Schlenther: Kurz in eigener Sache. Wenn dir der AI First Podcast gefällt und du mehr spannende Inhalte und hochkarätige Gäste hören möchtest, dann freue ich mich über deine Unterstützung. Mit einer Fünf-Sterne-Bewertung und einem Abo für den Podcast hilfst du uns sichtbarer zu werden und AI First weiterzuentwickeln. Für dich und die gesamte Community. Ich danke dir. Felix: Danke für diese wunderbare Brücke, denn Max Schumm: [00:28:00] Vielen Dank. Felix: ihr darauf? Weil es menschelt ja dann schon sehr stark. Also wenn ich es nicht schaffe, dass jemand die Maschine dann tatsächlich auch benutzt dann gehen mir ja 100 Prozent vom potenziellen Wert flöten. Max Schumm: Ja, da bin ich voll bei dir. Also wir, wie gesagt, haben diesen Company GPT bei uns. Der wird sehr, sehr gut angenommen. Ich glaube, das ist schon mal ein sehr guter Schritt. Wir haben jetzt in weniger als zwei Monaten über 4.500 Nutzer generieren können. Das ist ungefähr grob ein Drittel von den Personen die regelmäßig vorm Computer sitzen. Also wir haben natürlich noch viele weitere Kolleginnen und Kollegen, aber die haben vielleicht nicht als [00:29:00] Tagesgeschäft vorm Computer sitzen. Und das ist definitiv der erste Schritt. Den Rest auch noch, zumindest in die Nähe dieses Company GPTs zu bringen, sodass da alle von partizipieren können. Ich habe das Gefühl, das wird automatisch passieren mit der Zeit. Und was dann der nächste Schritt ist, da machen wir uns aktuell tatsächlich auch schon relativ viele Gedanken drüber. Also wir merken in den Ideation Sessions, in den Umsetzungen dieser Themen, dass es... Ganz normale Grenzen gibt von diesem Tool, was wir gerade nutzen, die Verknüpfung in andere Systeme die Verknüpfung in Workflows, den Aufbau von komplett digitalen Prozessen, wir sprechen ja häufig auch über Agentenmodelle, das ist definitiv was, was wir dann als nächsten Schritt auch einbauen werden und ich glaube, Das merken wir auch gerade, für ganz viele sehr spezifische Cases werden wir auch sehr spezifische Tools haben. Also wenn wir jetzt darauf schauen, dass wir einen sehr spezifischen Legal Case haben, der immer wieder [00:30:00] vorkommt weil es irgendwelche AGBs sind oder irgendwelche Verträge. Dann bin ich mir ziemlich sicher, dass wir entweder eine abgewandelte Form unseres Company-GPTs haben oder dann einen spezifischen Anbieter der dieses Problem sehr, sehr gut lösen kann. Ich glaube, das ist so der nächste Schritt, zu gucken, wo sind die Grenzen, wo können wir bei allen Kolleginnen und Kollegen die Effizienz vielleicht umdrehen Von 15, 15 Prozent anheben und dann zu gucken, was sind denn die nächsten Punkte, die wir bisher noch nicht lösen können. Und da gehe ich fest von aus, dass sich da auch wieder irgendwelche Cluster bilden können, die dann mit vergleichbaren Technologien mit vergleichbaren Lösungen abgedeckt werden können. Und vielleicht brauchen wir auch die ein oder andere Spezialtechnologie für manche Fälle. Felix: Vielen Dank. Ja, wir sehen ja auch gerade, ich meine, wir nehmen es jetzt ja am 13. März auf, das muss man immer dazu sagen, wenn das jetzt rauskommt, kann Max Schumm: Vielen [00:31:00] Dank. Felix: ChatGPT schon das Setup von eigenen Agenten mit Workflows und Max Schumm: Vielen Dank Felix: gibt es schon die Möglichkeit, Datenbanken anzuschließen, jetzt kommen immer mehr Integrationen Workflow-Logiken werden der nächste Schritt sein. Damit synchron, ich habe ein Chatbot oder einen Assistenten mit dem arbeite ich synchron zusammen, und asynchron gearbeitet werden kann. Also ich setze mir meine Workflows auf, die im Hintergrund laufen. Das basierend auf meinen Daten und dann diese ganzen Fähigkeiten die Sprachmodelle gerade entwickeln, mit sämtlichen Inputs verarbeiten können, Also bedienen können, also vieles davon natürlich im frühen Stadium noch unzuverlässig in den Ergebnissen, Max Schumm: Dank. Felix: zeigt ja schon, es ist ja so ein Teleskop in die Zukunft, wo [00:32:00] es hingeht. Max Schumm: Ja, definitiv. Und auf der anderen Seite glaube ich wir müssen es aber auch immer den Endnutzerinnen und Nutzern so schmackhaft machen und den Mehrwert erkennen, der da ist, weil sonst sind es total tolle und interessante Tools und wir wissen alle, was wir am Anfang bei JGBT gemacht haben, nämlich irgendwelche Gedichte schreiben oder Einladungskarten und ich glaube, der Use Case ist mittlerweile ziemlich hinten rüber gefallen. Ich bin voll bei dir Das klingt total interessant und ich freue mich auch schon drauf, solche Sachen auch bei uns zu machen. Trotzdem müssen wir echt gucken, was können wir denn letztendlich damit auch anwenden und wo ist der Mehrwert? Also wo können wir den Kolleginnen und Kollegen die Arbeit abnehmen, damit sie sich auf wichtigere oder vielleicht auch Intensivere, kreativere Aufgaben konzentrieren können und diese, naja, ich sag's mal, repetitive, dumme Arbeit der Maschine überlassen können. Ich glaube, das ist dann eine ganz wichtige Aufgabe, woran dann auch der Erfolg oder der Misserfolg in [00:33:00] so einer großen Organisation auch steht oder fällt. Finden wir die richtigen Cases um diese tollen Technologien auch dann da einzusetzen wo es wirklich Mehrwert liefert. Felix: Du hast noch vorhin was Interessantes gefragt, wo ich nochmal nachhaken möchte. Und zwar hast du Max Schumm: Vielen Dank. Felix: gesagt, was verändert sich denn dann auch in der Art und Weise wie ein Prozess läuft oder wie gearbeitet wird, wenn KI auf einmal mit im Team ist? Und Transformation heißt ja auch ein grundlegender Wandel. Wie blickst du denn auf Transformation Auf den grundlegenden Wandel, den KI mit sich bringen wird für die Art und Weise, wie wir heute arbeiten. Max Schumm: Ich glaube, dass diese Transformation mit der aktuellen Technologie, über die wir sprechen, Erst mal anders abläuft als die Technologien die wir vorher [00:34:00] hatten. Ich war vorher in einer anderen großen Organisation, die auch versucht hat, stetig sich digital zu transformieren. Und da war die Hauptaufgabe vor allen Dingen zu erklären, warum ist es denn jetzt eine gute Idee, auch mal digitale Tools zu verwenden? Warum ist es denn eine gute Idee, den Prozess zu digitalisieren? Warum ist es denn eine gute Idee, Daten online abzulegen? Und es war mehr ein Überzeugen, dass digitale Tools eine gute Idee sind. Felix: Dank Max Schumm: in der aktuellen Form der Transformation rund um Generative AI, ist es eher andersrum. Da kommen die Kolleginnen und Kollegen auf uns zu sagen, Max, das ist so eine tolle Technologie, ich habe das da und da gesehen, ich habe das hier und hier ausprobiert. Bitte unterstützt uns das jetzt sofort in unsere Unternehmung in unser Team mit einzubringen damit wir diese Technologie nutzen können. Also die... Die Überzeugung ist von Bitte nutzt die Technologie zu Bitte hilft uns, diese Technologie [00:35:00] einzusetzen geswitcht und das finde ich total spannend Das macht uns die Arbeit viel einfacher aus der Transformationsperspektive weil wir uns dann auf den viel wichtigeren zweiten Schritt konzentrieren können, nämlich, wie gerade schon gesagt, wo ist der Mehrwert und Wo können wir auch Mehrwerte herheben und ich glaube das kommt vor allen Dingen daher, dass diese Technologie nach zwei Minuten zeigen total verständlich ist und jeder, bei jedem der Kopf angeht und man die Idee hat, okay das könnte ich damit machen, jenes könnte ich damit machen, vielleicht klappt das nicht immer beim ersten Versuch aber Der Kopf springt sofort an. Also wenn ich es meiner Oma zeige, dann hat die bestimmt drei, vier Ideen was man damit machen kann. Und wenn ich meiner Oma versucht hätte, eine Blockchain zu erklären, weiß ich nicht, ob sie da jetzt so gerne mit hätte arbeiten wollen. Also ich glaube, das kommt ganz stark daher, dass wir jetzt sehr einfach zeigen können, was kann diese Technologie, wie kann man die benutzen Ich meine, sind wir mal ehrlich, wir alle, als wir das erste Mal JGBT ausprobiert haben, waren ganz schön mindblown und ich habe diese Momente manchmal immer noch, wenn ich neue [00:36:00] Sachen ausprobiere, die dann auf einmal funktionieren. Das verkauft sich einfach ein bisschen einfacher. Felix: also das kann ich nur unterstreichen wer nach möglichen oder champions im unternehmen fragte die lust haben dass die möglichkeiten für ihr team zu entdecken und das thema im team voranzutreiben wird Mehr Hände hochgehend sehen, als wenn man nach Key-User für eine SAP HANA suchen würde. Max Schumm: Da bist du vermutlich nicht der. Felix: Trotzdem, ich möchte auch mal auf die Frage zurückkommen. Für mich ist es nicht so leicht, das zu beantworten und ich bin immer neugierig darauf, was andere für Gedanken haben. Max Schumm: Vielen Dank. Felix: werden. Ich arbeite regelmäßig mit Gemini zum Beispiel mit dem Google Playground und teile einfach meinen Bildschirm und spreche mit dem und der sieht, was auf meinem Bildschirm passiert und coacht mich dann durch Dinge durch. Das ist total [00:37:00] faszinierend aber ich glaube auch, das wird ja wahrscheinlich ein Standard werden können. Also immer flexibler und immer besser in der Qualität Max Schumm: Dank Felix: Wie wird sich dann die Arbeit in Büros verändern? Also erstens arbeiten dann noch genauso viele Menschen da, braucht man das dann noch? Machen wir das Gleiche nur noch viel, viel öfter und schneller in viel kürzeren Zyklen? Machen wir ganz andere Dinge? Denken wir nur noch über Probleme nach, die wir der KI am Ende rüberwerfen Was ist da dein Take drauf? Max Schumm: Ich glaube, dass sich Arbeit an sich schon sehr stark verändern wird. Das ist jetzt kein Statement, sondern das ist einfach meine persönliche Meinung. Ich glaube auch, dass wir wahrscheinlich in naher Zukunft den demografischen Wandel damit relativ gut ausgleichen können, um das mal vorsichtig zu formulieren. Wir haben in vielen Bereichen auch bei uns schon die Schwierigkeit, gute neue Mitarbeitende zu finden. Und ich könnte mir vorstellen, dass [00:38:00] die Unterstützung von Generative AI da sehr helfen kann, das auszugleichen Das glaube ich auf jeden Fall. Auf der anderen Seite glaube ich aber auch, dass sich die Die Art und Weise, wie wir arbeiten, ändert und wir über viele Dinge besser nachdenken können und auch mit der Unterstützung dieser Tools besser nachdenken können. Wenn ich mal so überlege und reflektiere, wie viele Sachen an so einem Arbeitstag nebenbei passieren, dann sind es ziemlich viele und bei wie vielen Sachen man eigentlich deutlich mehr und deutlich länger darüber nachdenken sollte, Sind es ehrlich gesagt auch relativ viele. Ich habe den Vorteil, dass ich in der Transformationsabteilung bin und wenn ich mal einen Fehler mache, das blöd ist und vor allem blöd für mich ist, aber jetzt nicht unternehmenskritisch. Ich gehe aber mal von aus, dass in jedem großen Unternehmen, in jeder wichtigen Entscheidungsposition Menschen auch Entscheidungen mit relativ wenig Bedenkzeit treffen. Ich glaube, dass wenn wir alle etwas mehr Zeit haben, über wichtige [00:39:00] Entscheidungen nachzudenken, uns die Die Qualität unserer Arbeit ganz anders bewusst wird und dass wir auch viel besser und viel schneller Entscheidungen treffen. Und du hast gesagt, klar, wir werden alle ein bisschen schneller werden. Unser Umfeld wird schneller werden. Damit werden wir auch schneller werden müssen. Ich glaube, das ist was, was automatisch passiert. Aber ich habe auch die Hoffnung dass eben nicht nur die Schnelligkeit sich verändert, sondern auch die Qualität der Art und Weise sich verändert, wie wir arbeiten. Und damit geht dann vielleicht einher, dass Unternehmen... Tatsächlich innovativer werden. Vielleicht nicht, weil sie bewusst Innovationsprozesse anstoßen mit der freigewordenen Zeit, sondern weil sie vielleicht einfach bewusst da über Dinge nachdenken, weil Die Maschine mir einen Termin raussucht, die Maschine mir in irgendeiner Form das abnimmt, eine PowerPoint zu basteln und ich mich mehr auf den Inhalt der PowerPoint konzentrieren kann und weniger darauf, sieht das jetzt schön aus oder sind die Boxen alle allein. Und ich glaube, das ist was, das unterschätzen wir, dass wir gerade ganz häufig in Organisationen im Blindflug unterwegs sind. Wir machen einfach, [00:40:00] wir erledigen unsere Aufgaben und wir denken gar nicht so richtig drüber nach. Und ich kann mir vorstellen, dass das noch einen Qualitäts Schritt ist, den wir aktuell unterschätzen, der noch zu tun ist. Felix: Ich erlebe das bei mir manchmal, dass ich aufhöre nachzudenken weil Max Schumm: das ist die andere Seite. Felix: Seite, wie stehst du dazu? Also ich glaube, es ist einfach total komplex. Also ich sehe total all deine Punkte und auch absolut diese Möglichkeiten auf der anderen Seite. Ich habe letztens so einen Reddit-Post gesehen, wo ein Dad, Vater, reingeschrieben hatte, dass er mal die Chat-GBT-Chats von seiner Tochter durchgegangen ist. Und da hat er geschrieben, dass er gelesen hat, dass die jeden Gedanken Jede Idee, jede Frage alles in ChatGPT eingegeben Max Schumm: Vielen. Felix: Frage alles auslagert an KI und dann [00:41:00] mit der Antwort weiterarbeitet. Und ich habe es manchmal bei mir schon auch erlebt, dass ich bevor ich selbst nachgedacht habe, dann Das direkt an die KI delegiert habe und dann das genommen habe, was zurückkam und jetzt für mich die Regel gesetzt habe, es gibt zwei Momente aber ich muss einmal selbst drüber nachdenken. Entweder am Anfang oder am Ende. Aber einmal muss selbst mein Kopf anspringen. Max Schumm: Ja, da sagst du was total Interessantes und das reflektiert total auch auf, was ich vorhin schon gesagt habe, wenn wir diese Validierung unserer Use Cases durchführen, dann habe ich so ein paar Ganz offensichtliche Themen genannt. Wir fragen aber auch immer die Frage, seid ihr euch bewusst, dass ihr diesen Prozess verlernen werdet, den ihr da in diese KI-Maschine bringt? Und das ist eine Frage auch, die dann anschließt wollt ihr das verlernen? Ist das was wo ihr das Risiko eingehen wollt? Diesen Prozess zu verlieren Das hast du gerade ja auch sehr schön beschrieben und wenn die Kolleginnen und Kollegen sagen, ja, das ist kein Problem, [00:42:00] das ist nichts, was ich regelmäßig brauche oder vielleicht noch in der Zukunft bauen werde, völlig fein Ich meine, das ist bei vielen Sachen auch total okay. Aber ich meine, auf der anderen Seite wissen wir auch alle, wie gut wir in einer fremden Stadt ohne Google Maps, Durch die Gegend fahren im Auto, das ist definitiv was, was ich verlernt habe und vielleicht aber auch nie gelernt habe. Aber das zeigt, finde ich ganz gut, wie wir uns von diesen Technologien dann zum Teil auch abhängig machen. Und ich finde, es ist total wichtig, wie du sagst wir müssen aufpassen, dass wir eben das Denken nicht ausschalten. Und ich hatte eben einmal eins unserer Prinzipien genannt bei der LWE. Mensch im Mittelpunkt Und ich glaube, das ist schon auch ein ganz wichtiges Prinzip, was natürlich ein bisschen cheesy klingt, aber es besagt schon, dass am Ende oder am Anfang oder im Optimalfall auch zwischendurch der Mensch schon nochmal seine Human Intelligence anschalten sollte bei solchen Themen. Felix: Das ist ein schönes Max Schumm: [00:43:00] Vielen. Felix: Riesigen Unternehmen und wie es doch dann schafft, ja, Mitarbeitende in der Breite zu befähigen, sehr pragmatisch auch in Anwendungsfälle zu kommen, dabei sowohl Die vielen kleinen Gewinne, du hast 15 15 Prozent Produktivitätssteigerung in der Breite gesprochen, was ja schon auch mal ein ordentlicher Anstieg ist Max Schumm: Vielen Dank. Felix: diese großen Werttreiber, die ihr euch auch anschaut, also spannend da mal eure Kategorien und die Prozesse dahinter zu verstehen und spannender Austausch zu dem Einfluss den KI auf unsere Arbeit haben wird, ich glaube da sind wir alle in einem Jahr. Ich bin gespannt, was jetzt die neuen Agentenlösungen und Co. bringen werden. Abschluss würde ich gerne noch fragen, was du denn von den nächsten zwölf Monaten in der KI-Welt erwartest? Max Schumm: Ja der Blick in die Glaskugel und ich erinnere mich da gerne an so tolle Zitate wie Ja, die [00:44:00] Menschen wünschen sich kein Auto, sondern ein schnelleres Pferd Also ich kann jetzt nur ins Fettnäpfchen treten bei all dem, was ich sage. Ich glaube aber grundsätzlich werden wir bestimmt in den nächsten zwölf Monaten häufig überrascht werden, was alles funktioniert und wo wir davor sitzen und mal wieder große Augen machen. Was diese Maschinen alles können und ich finde ein ganz wichtiger oder ganz wichtiger Aspekt sind dann immer vier Dinge die wir immer am Ende dieser Ideation oder Enablement Sessions nennen und vielleicht ist das die bessere Antwort auf deine Frage, um dem aus dem Weg zu gehen, jetzt was Präzises zu sagen. Felix: Vielen Dank. Max Schumm: würde den Kolleginnen und Kollegen mal mitgeben, probiert diese Maschinen aus, also bringt... KI mit in euren Arbeitsalltag und guckt was funktioniert, aber auch, was gerade nicht funktioniert. Das zweite Ding, und das müssen wir alle machen in den nächsten zwölf Monaten, ist uns, und da haben wir eben auch, fand ich, sehr schön darüber gesprochen, uns die Prozesse und unsere Entscheidungen so hinzulegen, dass wir am Ende diejenigen sind, die weiter [00:45:00] entscheiden oder eben auch Den Prozess bestimmen. Das Richtige, was wir immer mitgeben ist, behandelt die Maschinen wie so einen neuen Kollegen. Ich finde, das hat die letzten Monate gezeigt, wenn man mit den Maschinen wie mit einem neuen Kollegen oder neuen Kollegin umgehen, Dann funktioniert das total gut und ich glaube, das ist was was auch die nächsten zwölf Monate zeigen werden. Das ist einfach ein neues Teammitglied was wir da mit am Tisch haben und was wir in irgendeiner Form integrieren müssen, indem wir es mit Daten füttern, aber auch zurechtweisen müssen, dass nicht dem neuen Teammitglied das ganze Team gehört, indem wir sagen, stopp hier und nicht weiter. Und ich glaube, das letzte Das hast du auch gesagt. Die Technologie entwickelt sich weiter. Das ist gerade die schlechteste Form der KI, mit der wir da umgehen müssen. Und deswegen habe ich mich gestreut, eine konkrete Antwort zu geben, weil das sich sicherlich alles ziemlich schnell weiterentwickeln wird. Felix: Max, vielen, vielen Dank. Wieder viel mitgenommen. Hat Spaß gemacht, mit dir [00:46:00] zu sprechen. Und danke für die Einblicke in die AI-Transformation bei der RWE. Max Schumm: Vielen lieben Dank, Felix. Hat super viel Spaß gemacht.