[00:00:00] Herzlich willkommen zum AI First Podcast. Heute habe ich einen ganz besonders tollen Gast dabei, Nils Janus, Chief AI Officer bei Covestro. Seit über sieben Jahren in dem Unternehmen, hat dort das Thema Data Science verantwortet vorangetrieben und jetzt für... Künstliche Intelligenz im Lead und wir wollen heute mal eintauchen in die Rolle des Chief AI Officers. Was steckt da eigentlich dahinter? Wer braucht einen Chief AI Officer? Welche Aufgaben sind damit verbunden? Wir schauen uns schon in die KI-Strategie bei Covestro und wie entlang der Wertschöpfungskette verschiedene KI-Use Cases heute schon umgesetzt werden. Nils vielen, vielen Dank für deine Zeit und ich freue mich, dass du hier bist. Felix, vielen, vielen Dank für die Einladung für die tollen Vorgespräche. Ich freue mich auf die Episode. Chief AI Officer, das klingt erstmal gut. Nach viel [00:01:00] Verantwortung und für die einflussreichste Technologie unserer Zeit. Nimm uns mal mit, was steckt hinter diesem Titel und was beinhaltet die Rolle? Es ist vielfältig Felix. der metaphysischen Ebene steckt primär hinter der Rolle, ein Arbeitsumfeld zu schaffen, in dem kohlenstoffbasierte Intelligenzen, also unsere Menschen, unsere Kolleginnen und Kollegen, siliziumbasierte Intelligenzen, jetzt künstliche Intelligenz, gut zusammenarbeiten können wie nur irgend möglich.   Ein bisschen ins Konkretere des Geschäftsalltags runtergebrochen heißt das natürlich, als Covestro dass wir in den nächsten Jahrzehnten Wahrscheinlich nichts Disruptiveres erleben werden, als was wir gerade im der künstlichen Intelligenz sehen. Und damit müssen wir umgehen. Wir müssen uns Fragen [00:02:00] stellen, wechselwirkt es mit unserem existierenden Geschäftsmodell? Wir müssen uns Fragen stellen, wie nehmen wir unsere existierenden Kollegen und Kollegen mit auf die Reise und am Ende natürlich auch, hat das eine ökonomische Rationale für uns als Covestro. Also ist es ein Thema, mit dem wir die Wertschöpfung unseres Unternehmens steigern können. Und all diese Thematiken um sie nicht komplett dezentral und verteilt im Unternehmen diskutieren, mit Meinung versehen und entscheiden zu lassen, wurde diese Rolle geschaffen, um sie zusammenzufahren. Um eine Möglichkeit zu haben, indem sich so... über- und superexponentiell und schnell entwickelnden Umfeld die Chance zu haben, mit einer Entscheidungsfindung in einem Großunternehmen Schritt halten zu können. Also da habe ich jetzt schon viel rausgehört. Zum einen, dass du die Veränderungen auf ganz vielen Ebenen siehst, also sowohl die Art und Weise der [00:03:00] Zusammenarbeit wie das Unternehmen funktioniert und agiert Prozesse ablaufen, welche Aufgaben in Zukunft noch von Menschen und welche von Maschinen übernommen werden, aber dann auch der Einfluss auf euer Geschäftsmodell. Wie schaffst du es, aus dem Business und aus den Tech- und Datenfunktionen herzustellen? Wie ihr all diese unterschiedlichen Welten zusammen? erstes Mal, ich sehe gar nicht primär in diese klassischen Domänen, wie ist Tech oder hier ist Finance und hier ist Business geschnitten, Jeder ist Teil des Businesses. Jeder, der dieser Unternehmung mitwirkt, muss einen positiven Mehrwert für das Unternehmen leisten, sonst wäre er nicht mehr Teil dieser Unternehmung. Also das ist erstmal der Ansatz. Und auch ganz wichtig für viel Zusammenarbeit, positive Zusammenarbeit, [00:04:00] gerade in Bereichen wie Zentralfunktionen die jetzt keine eigene P&L-Verantwortung haben, Wir sind alle das Business. Auf dem aufsetzend es selbstverständlich Unterschiede in Unternehmensbereichen, ganz stark geprägt auch durch die jeweiligen Leader, wie offen sie dem Thema gegenüberstehen, das Thema KI betrifft Anzunehmen, verstehen zu wollen, auch in die Organisation zu tragen. Oder wie stark sie momentan in operativen Themen in Beschlag genommen sind, dass es ihnen einfach verunmöglicht, jetzt noch eine Transformation, eine noch größere Transformation als alle der letzten 10, 15, 20 Jahre in die Organisation zu tragen. Von daher Runtergebrochen auf das Handhabbare. Es ist ein Ansatz der in das Unternehmen [00:05:00] informiert und aufklärt und dann aber unter dem Schlagwort Support the good ones Mit denen anfängt, die heute die Kapazität haben, die das Interesse haben, die das Verständnis bereits dafür haben, um aus diesen Keimzellen heraus dann Strahlkraft in den Rest des Unternehmens zu entwickeln. hast du dein Team aufgestellt, um genau das möglich zu machen, diese breite Information, aber auch Befähigung von denen, die Lust haben, damit es eben nicht ein zentrales Thema ist, was irgendwie weit weg von den meisten ist und in der Breite wenig Wirkung entfaltet, sondern dass ihr eben genau diese Befähigung hinbekommt? Wir haben fantastische Teamleute Data-Scientisten, wir haben fantastische AI-Engineers, wir haben fantastische Gen-AI-Engineers Also das, was man aus dem technologischen Schnitt heraus erwartet an so einer [00:06:00] Abteilung. Vielleicht kurz dazu, eine wichtige Entscheidung bei Covestro war auch das Thema Strategieentwicklung, Strategieentwicklung Verantwortung und Execution in einem Bereich zusammenzufassen. Das ist uns gut gelungen. Für die Execution natürlich ein ganz, ganz relevanter Teil, die Technologen und die Wissenschaftler die ich angesprochen habe. Ein zweiter Teil, und der macht uns besonders, ist ein Bereich, den wir AI Adoption nennen, der von einem ganz fantastischen Kollegen von mir geleitet wird. Der aus der stammend die Positionierung unseres Vorstandsvorsitzenden verantwortlich vor zwei Jahren angefangen hat, seinen Job und seine Tätigkeiten, die seinen Job ausmachen, langsam und langsam Schritt für Schritt in KI-Modelle zu übertragen. Bis er an [00:07:00] den Punkt gekommen ist, dass er sagt, Das meiste von dem, was ich tue, macht jetzt ein Agent für mich. Und das war für mich genau der Zeitpunkt, um zu sagen, klasse du das Thema als Agent Head of AI Adoption, übernehmen um dem Rest von Covesto dabei zu helfen, genau das zu tun. Das muss nicht immer die hundertprozentige Projektion von allen Tätigkeiten in einem Modell sein. Aber um das Mindset reinzubringen um all die Ängste, Identitätsfragen eventuell auch Identitätskrisen die du bereits am eigenen Leib erfahren hast, Anderen Menschen dabei zu helfen, der eventuell sehr passiven Rolle eine aktive, eine gestaltende Rolle zu kommen. ist die ganz zentrale Schlüsselrolle und Position, um es eine Transformation werden zu lassen. Also du hast jemanden im Team, der in [00:08:00] einem Bereich gearbeitet hat, der unter enormem Veränderungsdruck durch KI steht, der gesagt hat, ich disruptiere mich selbst, bevor es mit mir passiert. Und diese Person ist jetzt dafür verantwortlich in der Breite des Unternehmens andere darüber aufzuklären und zu befähigen, das selbst zu tun und am Ende nicht von der Welle überrollt zu werden, sondern davor zu bleiben. Exakt. Und in seiner neuen Rolle, die er seit anderthalb Jahren hat, zeigt er das identische Muster wieder. Er hat jetzt bereits angefangen seine neue Rolle von innen heraus zu disruptieren, weil er sieht, in einem Team mit zwölf Leuten nicht alle 20.000 von Covestro gleich gelobt Versorgt gleich abgeholt, sagt er wunderbar, was skaliert denn besser als KI? Also muss ich genau das, was ich vorher getan habe, hier jetzt wieder tun und mich in meiner [00:09:00] neuen Rolle sofort selbst wieder disruptieren. Lass uns da nochmal ein bisschen reingehen was ihr da konkret macht und vielleicht erstmal mit der Frage, warum findest du diese breite AI-Adoption so wichtig, weil man könnte doch jetzt von oben auch auf das Business schauen, die Value Cases identifizieren und dann sagen, okay, dort machen wir jetzt klare Investitionen und bevor wir jetzt versuchen, 20.000 Mitarbeiter auf dem Weg mitzunehmen, Gehen wir das einfach ganz rational angehen in die Prozesse rein, bauen dort Lösungen rein, was dann zum Beispiel den Job von Menschen macht, wo heute Ineffizienzen sind. So könnte man es ja auch angehen. Ja, auch. Und das ist, das ist ein wichtiger Punkt, Felix. Es muss ein Und sein. Natürlich ist das eine Leader-led Transformation. Über den Aufsichtsrat, über den Vorstand, über die Top- und [00:10:00] Senior-Executives der Firma für ihre jeweiligen Bereiche getrieben werden muss, weil sich jeder Bereich selbst disruptieren muss. Einen starken Leader, der das einfordert und der das vorlebt. Da hake ich einmal rein. Warum würdest du sagen, dass sich jeder Bereich disruptieren muss? Weil Intelligenz ist, der in jedem Fachbereich, in jeder wissenschaftlichen Domäne, in jedem Betätigungsumfeld, das sich Menschen in den letzten Jahrhunderten und Jahrtausenden ausgedacht und als sachdienlich angesehen haben, Materialisiert, also es wechselwirkt mit allem, was wir tun. Haben wir deswegen Antworten darauf, wie es mit jedem der Bereiche wechselwirkt? Nein. Das Einzige was wir [00:11:00] wissen ist, oder wo wir sehr sicher sind, ist der Versuch das zu ignorieren. wird mit einer sehr, sehr hohen Wahrscheinlichkeit scheitern. Deswegen Leader-led Transformation, auch etwas, das nicht delegierbar ist, wie es beispielsweise vor acht, vor sechs Jahren mit der digitalen Transformation häufig versucht wurde, wurden digital Verantwortliche für Bereiche beauftragt, die dann für die jeweiligen Executives ein bisschen digital machen sollten. Weil es so tief geht, funktioniert das für AI nicht. Und jetzt zu deiner ursprünglichen Frage zurück, nämlich wieso die Adoption in der Breite? Weil es die notwendige orthogonale Position dazu ist. Natürlich gibt es eine Top-Down-Vorstellung. Deswegen brauchen die Menschen in der Breite und die Executives auch [00:12:00] Unterstützung bei der Entwicklung dieser Vision, Unterstützung bei der Wie gehe ich mit den Ängsten um? Deswegen haben wir eine extrem starke und sehr, sehr positive Zusammenarbeit auch mit unserer Personalabteilung und unserer Chief HR Officerin. Es braucht beides. Es In der breiten AI-Adoption weil es so viele gerade beschäftigt wie schaffen wir es, Alle unsere Mitarbeitenden nur mitzunehmen, sondern auch zu involvieren und eigentlich KI zu so einer Bewegung im Unternehmen zu machen, die immer mehr Leute ansteckt. Und dann hast du Kollegen, wie den einen Kollegen in deinem Team, die dann selbstständig aus sich heraus Innovieren neue Lösungen entwickeln und dann hat man natürlich viel mehr Geschwindigkeit auf dem Thema. Was macht ihr konkret? Vielleicht kannst du mal so ein paar Taktiken Mechaniken teilen die ihr implementiert habt, die sehr gut dabei funktionieren, die AI-Adoption in der Breite zu [00:13:00] steigern. Also, auch, erst mal noch kurz theoretisch Die Adoption von AI funktioniert natürlich auch ungefähr nach dem Diffusionsmodell von Innovationen Wir haben Innovatoren die es einfach nur machen, weil es neu ist. Wir haben Early Adopter, die es mal ausprobiert haben, offen waren und gemerkt haben, Die so den Holy-Shit-Moment für sich erlebt haben und immer, boah da muss ich weitermachen. Also das ist natürlich eine normale Entwicklung erstmal von jedem, das Innovation darstellt. Was wir machen, wir haben breite Information, Plattform geschaffen, damit in sehr kurzer Zeit jeder unserer Kolleginnen und Kollegen bei Covestro versteht oder verstehen kann, wieso ist das relevant für uns? Wieso ist es so fundamental in seinem Effekt? Das [00:14:00] ist absoluter Breitensport und hier konkrete Informationsangebote, Mitmachangebote und Diskussionsangebote mit unseren Vorständen mit Top Executives um das Thema Alltag zu platzieren. Das ist eins, das geht in die Breite. Wir haben dann Schritt zwei die Möglichkeit geschaffen, Für diejenigen, die nicht nur darüber wissen wollen, sondern mitmachen wollen, es ausprobieren wollen, in unterschiedlichen Graden der Ausprägung sich zu beteiligen. Das ist von Klassiker Prompting Classes, um diese minimale Hürde, was kann ich denn machen, um diese Hürde einmal bis in Aktivierungsenergie reinzustecken, damit die Leute sie überspringen. Wir haben gleichzeitig als Teil unserer KI-Strategie AI Academy [00:15:00] gegründet in der wir mehrere hundert interne Kollegen über die nächsten vier Jahre zu domänenspezifischen KI-Spezialisten ausbilden werden, um dafür zu sorgen, dass die Menschen, die... Den Einkauf von Covestro mit all seinen Herausforderungen seit 10, 15 Jahren kennen, dieses Wissen zu nehmen und mit relevantem AI-Wissen und Data Science-Wissen zu kombinieren, damit sie für ihren Fachbereich dann Dinge autonom entwickeln können. Um darüber dann über Zeit die Dezentralisierung in die Organisation zu bringen.   das Dritte, dritte Dimension konkret ist auch, die Transparenz zu haben. Jeder muss sich hier auch selbst bewegen. der Dreiklang in der Kommunikation angefangen bekommt die Unterstützung, die Information bei Covestro, [00:16:00] Thema ist da, Jeder muss sich selbst bewegen. Heißt auch ganz klar, es wird keine Arbeitsanweisungen geben. musst du mit einer KI interagieren. Die wird es nicht geben. Aber als sehr prozessgetriebenes sicherheitsbedachtes Unternehmen qua... Das Geschäftsmodell das etwas, das in Kollegen ist. Die Erwartungshaltung auch danach für diese Guidance. Und hier helfen die klaren Worte und sagen, das wird es hier nicht geben. Jeder muss es für sich selbst mit den Unterstützungsangeboten herausfinden. Seit wann seid ihr jetzt auf diesem Anderthalb Jahre, hattest du gesagt? Anderthalb Jahre. Ja, okay. Und Veränderungen konntest du in der Zeit feststellen? Was am direktesten ist, auch als Erfolgsfaktor, haben vor zwei Jahren damit begonnen ein... Agentisches System für Covestro zu [00:17:00] entwickeln, das einerseits eine Basisplattform und Funktionalität zur Verfügung stellt und es gleichzeitig aber jeder Domäne erlaubt domänenspezifische Agenten darauf zu entwickeln. Sehr relevante Metrik für uns, wie viele unserer Kolleginnen und Kollegen interagieren täglich mit ihren Silizium-basierten Kollegen. Und hat sich in den letzten Jahren Acht Monaten versechsfacht. wirklich hin von okay, da gibt es eine Information, da gibt es einen Intranet-Artikel, ich schaue mir das mal an, hat einen Mehrwert für mich. Jeden Tag. Jeden Tag. Also das ist eine ganz stark zu beobachtende Veränderung, subjektiv Messbare Veränderungen stellt sich oder materialisiert sich genau in dem AI Adoption Team, der Abteilung, die ich angesprochen habe. an Ideen die [00:18:00] Covestro aus sich heraus entwickelt, die nimmt rapide zu. Ein sehr vereinfachendes Beispiel, es geht jetzt weg von Hey, lass uns doch mal mit AI mehr Umsatz machen. Wir möchten immer mehr Umsatz machen, egal womit aber das sind natürlich so die allerersten Anfänge, okay, da ist irgendwas Neues, hier ist mein klassisches Ziel, lass dich verbinden. Und die Ideen die die Organisation aus sich selbst heraus hat, durch diese vielen Austausche, durch diese vielen Informations- und Schulungsangebote, die sind extrem viel detaillierter und extrem viel sachdienlicher geworden. Und das ist besonders schön zu beobachten, also dass Covestro in der Breite das Thema besser versteht und eine eigene Identität zu dem Thema entwickelt. Unterstreicht aber auch nochmal, dass dieser Prozess Zeit benötigt und dass es eben viel Aufklärungsarbeit, Unterstützung, Upskilling, dass eine sichere Plattform [00:19:00] erfordert auf der ausprobiert werden und dann auch relevant Use Cases selbst umgesetzt werden können, sodass es aus der Technikecke hin zu einem Werkzeug wird, was jeder bedienen kann. habe ich da jetzt als Erfolgsfaktoren rausgehört. Ja, und sogar ein Stück mehr. Das ist ein Kollege. Das war das ganz, ganz frühe, es Covestro erklärt haben. . ist einfach nur ein Stück Software. Es ist nicht nur ein Werkzeug, das zur Bedürfnisbefriedigung des Menschen dient. Es ist ein Kollege. Und das Beispiel, das ich gerne bringe für, mit dem Kollegen, man muss ein bisschen anders kommunizieren, das fühlt sich am Anfang ein bisschen komisch an. Als viele Unternehmen und international agierende Unternehmen vor 20 Jahren angefangen haben zu sagen, jetzt starten wir internationally distributed Teams, wurden in einem Team Kollege aus New York, eine Kollegin aus [00:20:00] München, ein Kollege aus Johannesburg, noch eine Kollegin aus Kairo und eine Kollegin aus Taipei, wurden zusammen in eine Matrix-Organisation, in ein Team gepackt und hat gesagt, super, ihr seid jetzt kreativer ihr ein diverses Team seid ersten Erfahrungen aus solchen Austauschen waren schlimm Menschen sind unterschiedlich wie extrovertiert, wie introvertiert sie sind, wie direkt oder wie indirekt sie kommunizieren. Und die ersten Eindrücke aus diesen internationalen Teams war, wie soll das denn jemals funktionieren die verstehen mich ja alle nicht. und 20 Jahre später ist es eine absolute Selbstverständlichkeit geworden, dass wir in internationalen Teams zusammenarbeiten. Und ich sehe einen ähnlichen Effekt auch in der Zusammenarbeit mit KI als Kollegen eintreten. Ja, das fühlt sich heute komisch an. Ja, ich kann da nicht mal, wenn ich wollte, hinfahren und ihn, sie oder es Aber nur [00:21:00] wenn wir dieses Ziel verfolgen, es wirklich als Teammitglied und als Kollege zu akzeptieren und zu integrieren, haben wir die Chance, nicht in 20 Jahren, sondern in fünf Jahren dort anzukommen. Wann ist es nicht manchmal, die eine falsche Erwartungshaltung senden wenn dann davon ausgehen, dass dort etwas passiert Intelligentes, wie der Mensch auf der anderen Seite ist und dann vielleicht auch manche Aufgaben nicht so ausgeführt würden, als hätte ich die Aufgabe an einen Menschen delegiert? Ja und was meiner Überzeugung nach in all diesen theoretisierenden Studien über Menschen Welchen IQ hat welches Modell gerade und wie gut ist Alpha Geometry jetzt erstaunlicherweise ziemlich schlecht in der mathematischen Olympiade 2025, obwohl es 2024 sehr, sehr gut war. Das sind ja alles theoretische Maße. Das [00:22:00] relevante Maß für uns als Unternehmen, für jeden von uns persönlich, auch in der Interaktion damit, ist die Frage Ist das, was mir dieser Kollege, dieses Modell bietet, sachdienlich? Das muss das Maß sein. Nicht, ob es 80, 180, 1000 IQ-Punkte auf einer irrelevanten Skala hat, sondern ist es sachdienlich? Hilft es mir heute bei den Herausforderungen die ich habe, effektiver und oder effizienter zu sein? Dann noch eine anschließende Frage, die ich faszinierend finde, aber noch schwer einzuordnen. Vielleicht hast du dazu Gedanken. Was wird denn die Rolle des Menschen in dieser Koexistenz aus kohlenstoffbasierter Intelligenz und siliziumbasierter Intelligenz in den nächsten Jahren sein? Wird es so sein, dass wir... [00:23:00] Immer mehr in die Steuerung von Silizium-basierter Intelligenz gehen? Siehst du da ein Zwischenspiel? Werden die Aufgaben einfach unterschiedlich verteilt? Was ist da dein Blick drauf? Die Ehrlichkeit, und das ist auch was in der Kommunikation auch innerhalb von Covestro, mich zu sagen... Ich weiß es nicht. Und trotz dieses Ich-weiß-es-nicht müssen wir irgendwie weitergehen. ich als Basis und als Axiom akzeptiere ist der reine Fokus auf aber am Ende muss der Mensch die Entscheidung treffen. Den halte ich für nicht haltbar Genau so wie ich Stand heute die Maximalposition, es wird alles KI machen, nicht verhaltbar ansehe, sondern auf diesem Spektrum, also nicht als Dichotomie gedacht, sondern als Spektrum, [00:24:00] welche Entscheidungsarten bieten sich denn eher an, von dem Menschen getroffen zu werden, welche bieten sich eher an, von der Maschine getroffen zu werden, das muss nicht Jeder für sich, jedes Unternehmen und am Ende auch jede Volkswirtschaft für sich selbst herausfinden. Es gibt keinen Masterplan und trotz dieser harten Unsicherheit müssen wir weiterlaufen, weil in die Ecke legen und weinen bringt uns definitiv nicht weiter Stichwort Masterplan und dann sprechen wir mal darüber, wie ihr denn vorgegangen seid in der Entwicklung von eurer KI-Strategie Denn wenn ich dich jetzt so höre klingt das alles schon ziemlich gut durchdacht und es zeigt ja, dass ihr damit erfolgreich seid und Fortschritte macht. Gleichzeitig habt ja auch ihr und alle anderen mit dieser Technik Was heißt [00:25:00] Unsicherheit, aber Unberechenbarkeit von der KI-Entwicklung zu kämpfen. Also ich glaube irgendwie jede Woche oder wenn nicht jeden Monat spätestens kommt ein neuer Durchbruch, wo niemand so richtig weiß, wo stehen wir eigentlich wirklich, wie schnell geht es weiter und es werden einfach hunderte Milliarden auf Weiterentwicklung geworfen, wo wahrscheinlich noch sehr, sehr viel bei rauskommen wird an unterschiedlichen Fronten Wie geht ihr damit um, sowohl eine gewisse Planbarkeit reinzubekommen, beziehungsweise auch ein klares Ziel zu haben, auf das ihr hinsteuert aber auch das in einem umsetzbaren Rahmen haltet in Anbetracht der äußeren Umstände die sich permanent verändern? Also hier... Für Strategieentwicklung in a nutshell, jetzt explain it to me like I was five version, wie läuft Strategieentwicklung eigentlich? [00:26:00] Das ist ein Thema, bei dem wir die Vermutung haben, das könnte einen relevanten Einfluss auf unser Geschäftsmodell haben. Dieses Thema rücken wir im Rahmen des jährlichen Strategiezyklus in den Fokus Beleuchten es intensiv und wenn wir sagen, nein, war doch nicht so relevant, geht es wieder weg oder wenn wir sagen, ja, es ist tatsächlich mittel bis langfristig relevant, stellen wir eine 5-Jahres-Roadmap und sprechen einmal im Jahr darüber, wie gut wir diese Roadmap implementiert haben. Das Faszinierende bei Covestro ist die Offenheit auch von unserem Chefstrategen und der gesamten Abteilung anzunehmen dass diese Fünf-Jahres-Planung, genau aus den Gründen, die du angesprochen hast, Felix, im KI-Umfeld einfach nicht möglich ist. Sie ist nicht möglich. Du hast es gesagt, werden viele hunderte Milliarden, also auch Carpax, für Infrastruktur geschaffen und dann kam kurz nach Weihnachten [00:27:00] DeepSea als Distilled Model auf O1 Niveau um drei Größenordnungen günstiger in der Inferenz und stellt alles das ein Stück weit in Frage. Das heißt, wie gehen wir als Covestro damit um? Wir haben uns einerseits Fundamentale Glaubensgrundsätze indem wir sagen, einer hohen Wahrscheinlichkeit werden diese Glaubensgrundsätze Bestand haben, unabhängig von der individuellen Entwicklung von Modellen einzelner Firmen. Einer dieser Glaubensgrundsätze beispielsweise, KI wird unser Geschäftsmodell betrachten So grundlegend verändern, wie nichts, was vorher kam. Zweiter Glaubensgrundsatz. Was wir beeinflussen können in diesem ganzen Spiel, ist nicht die Entwicklungsgeschwindigkeit der Modelle da draußen, Aber [00:28:00] unsere innere Anpassungsgeschwindigkeit, mit der wir in der Lage sind, das, was draußen passiert, in unser Unternehmen zu tragen. Also das sind Glaubensgrundsätze, die wir haben. Und dann, ab Weichen von der 5-Jahres-Roadmap-Planung sind hingegangen um zu sagen, wir implementieren diese Strategie in 6 Monaten Gameplan-Test. Sechs Monate ist ein Zeitraum, der sich überblicken lässt, da wird konkret geplant, was ist für diese sechs Monate an Use Cases, an Initiativen, an erwartetem Effekt nach den sechs Monaten, was streben wir an, das implementiert und nach sechs Monaten wird in einem etwas längeren agierenden Zyklus, werden die Erkenntnisse gesammelt fließt ein in die nächste Entscheidungsfindung und der nächste Zyklus startet. Okay, also ihr habt die Glaubensgrundsätze und die brecht ihr runter in sechsmonatige Gameplans. Ja. [00:29:00] Okay, faszinierend. Und ihr seid ein Riesenunternehmen mit 20.000 Mitarbeitenden und das funktioniert für euch Gut, weil ich da tatsächlich auch immer wieder mitbekomme dass versucht wird, genau diesen Drei-Jahres-Strategieplan aufzustellen und dann damit gekämpft wird, dass sich viele Annahmen die dafür getroffen worden sind immer wieder verändern und damit die Strategie irgendwann hinfällig ist. Weißt du, eine der Herausforderungen die ich in der Breite sehe Egal von Position im Unternehmen, egal von Bildungshintergrund oder von Fachhintergrund, ganz, ganz vielen Menschen im Austausch sehe, ist, es ist ein Grundbedürfnis von Menschen, Dinge, die wir nicht verstehen, zu kategorisieren. Versuchen in eine Kategorie zu stecken [00:30:00] Um uns der Illusion hinzugeben weil ich die Kategorie verstehe verstehe ich damit auch, was ich dort reingestopft habe. Künstliche Intelligenz gab es vorher aber nicht. Es ist eine neue Kategorie und jeder Versuch, es in etablierte Kategorien zu pressen Muss scheitern und muss zu Ergebnissen führen, die suboptimal sind. Das aber anzunehmen das ist extrem schwer. Das ist extrem schwer und deswegen bin ich sehr froh und dankbar um meine Kollegen bei Covestro, die dankenswerterweise mit auf diese Reise gegangen sind, um das genau so zu tun.  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. [00:31:00] 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. Wie reflektiert ihr dann trotzdem in der Strategie die notwendigen Investitionen die es ja auch auf eurer Seite benötigt Weil ich denke ja, dass manche Investitionsentscheidungen auch über sechs Monate hinaus getroffen werden müssen. Insbesondere, wenn es bei euch ans Geschäftsmodell rangeht wo ihr auch eigene Assets wieder aufbauen müsst.   Wir können wohlinformierte Projektionen abgeben. Was meine ich damit? Wir haben vor fünf Jahren mittlerweile in großen Betrieb Polyester-Produktion in Dormagen, damit begonnen, diesen Betrieb durch den Einsatz von maschinellem Lernen und von KI zu optimieren. Um die Ausbeute zu erhöhen, um [00:32:00] manuelle Eingriffe zu reduzieren. hat, weil es der erste Betrieb war, gedauert. Der Beweis ist angetreten mittlerweile. Wir haben erste autonome Produktionslinie in einem Batchbetrieb Der chemischen Industrie weltweit. Und was wir daraus sagen können, ist natürlich, wie viele strukturell vergleichbare Anlagen haben wir. Und wenn wir alle diese Anlagen sehen Auf ein ähnliches Maß bringen möchten. Was sind die Aufwände, die wir dafür tätigen müssen oder die Investitionen die wir dafür tätigen müssen? Das ist jetzt sehr grobschlechtig. Die Frage, die wir uns natürlich stellen, ist, muss jeder unserer Betriebe auf dem gleichen Grad von Autonomie ankommen? Aber aus den Einzelbeispielen aus den erfolgreichen [00:33:00] Einzelbeispielen Macht es uns das möglich, zu projizieren und daraus Investitionsvolumina für Zeiträume über sechs Monate abzuschätzen? Lass uns noch einmal so ein bisschen auf das Geschäftsmodell eingehen, weil ich denke, alle die Zuhörer hier von dem Podcast, da kann sich mittlerweile jeder was darunter vorstellen, was es für Use Cases in den klassischen Unternehmensfunktionen gibt, sei das Vertrieb Marketing, Finance Einkauf, HR und so weiter, dass sich dort insbesondere Effizienzen heben werden, wir produktiver werden und so weiter. Spannend sind immer die Geschäftsmodelle, weil das oftmals gar nicht so trivial ist. Ihr stellt ja verschiedene chemische Vorprodukte her für Hochleistungskunststoff, für Lack Kleb, Dichtstoffe andere Spezialprodukte. Wie kommt hier KI zum Einsatz? Sehr vereinfacht gesprochen ist [00:34:00] Geschäftsmodell Wir machen aus kleinen Molekülen große Moleküle. Und diese großen Moleküle haben all diese fantastischen Eigenschaften die du angesprochen hast. Und das machen wir hocheffizient. Um das zu tun und um damit ökonomisch erfolgreich zu sein, braucht es zwei Dinge. Wir müssen einerseits Moleküle finden. Zu wissen, welche großen Moleküle wollen wir denn produzieren und können wir überhaupt produzieren. Und der zweite Schritt. Wir müssen sie so effektiv und so kostengünstig als möglich auch tatsächlich herstellen. Bei dem Herstellungsprozess haben wir gerade beispielsweise in den Polyestern, bin ich kurz darauf eingegangen, also lass mich eine Stufe weiter vorher anfangen. Das Finden von neuen Molekülen, das Anpassen von existierenden Formulierungen für Spezialkundenanwendungen wie Das ist ein [00:35:00] toller Hochleistungskunststoff. Ich brauche für meine Spezialanwendung aber zusätzlich noch eine höhere UV-Beständigkeit, als das in allen anderen Anwendungen erforderlich ist. Das ist etwas, was einen Großteil unseres Aufwands bindet als Unternehmen. Und wir haben in den letzten Jahren Extreme erzielt Veränderungen draußen stattgefunden. Also AlphaFold wird sicherlich den meisten Zuhörern von deinem Podcast bekannt. Letztes Jahr auch den Nobelpreis in Chemie dafür bekommen, die Kollegen von DeepMind. Und DeepMind hat im Dezember 2023 dann ein Modell veröffentlicht das nennt sich NOAH. Das macht keine Tertiärstruktur-Vorhersage von Proteinen sondern das sagt, Materialien davor. Also er macht Materials Discovery und um das kurz einzuordnen, auf welche Größenordnung das [00:36:00] operiert, die Menschheit hat so in den letzten 120 Jahren der strukturierten Erforschung von Materialien ungefähr 20.000 stabile Materialien die sich zur Synthese eignen erforscht. Über Simulationen sind in den letzten Jahrzehnten so ungefähr um den Faktor 2 noch mal gewachsen. Und jetzt kommt dieses Modell, das auf Basis all dieses Wissens plus AL draufgesetzt, trainiert wurde und sagt, hey, hier sind über zwei Millionen neue Kristalle, die es vorher nicht gab. Folgende gut 400.000 davon sind mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit hochstabil also bieten sich zur Synthese an. Und by the way, all diese Materialien wir unter Public Domain. Und hier ist genau die Schnittstelle an der es extrem interessant [00:37:00] für uns als Geschäftsmodell wird, weil natürlich ist Teil unseres Geschäftsmodells, dass wir Materialien Dass wir bessere Materialien als unsere Marktbegleiter finden, mit der Absicherung, wir können das patentieren und wir sind die einzigen die es herstellen und monetarisieren können, die nächsten 25 Jahre. Und das wird durch solche Modelle infrage gestellt. Wird es von heute auf morgen dadurch komplett disruptiert? Nein. Aber es wird in Frage gestellt und wir müssen an uns selbst Antworten darauf geben, wie gehen wir damit um. Weil eine Partnerschaft ist in diesem Fall nicht möglich. Ich kann es nicht mal lizenzieren, ich kann es nicht mal exklusiv lizenzieren. Und was das, jetzt kommen wir wieder auf die Unternehmenstransformation, was damit daraus auch folgt ist... Welche Wirkung hat es auf [00:38:00] uns und unsere Identität als Unternehmen? Weil Covestro ist zu Recht ein extrem stolzes Unternehmen, weil es hat im 20. Jahrhundert Polycarbonat der Welt geschenkt hat Polyurethane der Welt geschenkt weswegen viele Anwendungen heute in 2025 überhaupt erst möglich sind. Das macht zu Recht stolz. Und jetzt kommt ein Unternehmen, das nicht aus der chemischen Industrie kommt und wirft etwas auf den Markt, das wir nicht mal lizenzieren können, das zumindest daran sehr stark nagt. Und genau dieses Nagen am Geschäftsmodell überträgt sich natürlich auf unsere Forscherinnen und Forscher, auf unsere Kolleginnen und Kollegen. Und das ist unser Arbeitsauftrag darauf Antworten zu finden, wie gehen wir damit um. Total spannend. Da müssen wir wahrscheinlich nochmal eine weitere Folge aufnehmen, wie ihr [00:39:00] das macht. genau eine ähnliche Entwicklung passiert ja in ganz vielen Branchen gerade. Nehmen wir Rechtsanwälte das hatte ich auch letztens im Podcast aufgenommen. Ähnlich, es ist ein sprachbasiertes Business und jetzt gibt es Large-Language-Models. Und das ist jetzt nur noch mal ein anderes Beispiel, was im Kern das Geschäftsmodell und auch, was du gesagt hast, die Identität der Menschen, die in diesem Bereich arbeiten, trifft. Nils vielen, vielen Dank für diesen... Podcast und dass wir einmal über deine Rolle, AI-Adoption-Ansatz, wie ihr Strategie im KI-Bereich denkt und aktiviert und den Impact auf euer Geschäftsmodell sprechen konnten. Total spannend. Frage zum Abschluss. Und zwar interessiert es mich einfach brennend wie du als Chief AI Officer dann selbst KI [00:40:00] für dich nutzt. Was sind so Anwendungsfälle vielleicht in deinem Arbeitsalltag oder Routinen, die du entwickelt hast, um KI ganz für dich persönlich nutzbar zu machen? Also das Persönlichste und für mich auch wirklich Bereicherndste ist, Ich habe eine sehr, sehr starke Einschränkung in allem, was künstlerisch und gestalterisch ist. Ich habe letztes Jahr ein für meinen Sohn der war damals gerade sieben Jahre alt geworden, geschrieben und alle Illustrationen Über ein Modell machen lassen und auf einmal ist es nicht nur ein geschriebenes Wort, sondern es hat Illustrationen die für einen Siebenjährigen irgendwie interessant sind, die mittlerweile sein iPad-Hintergrund sind. Das ist eine massive Erweiterung wirklich für mich persönlich auch eine Beziehung zu meinem Sohn Für die ich vorher einen [00:41:00] Designer hätte bezahlen müssen, plus den ganzen Aufwand, es irgendjemandem zu erklären. Ein bisschen mehr ins berufliche, Release von Notebook Alarm war eine der besten Dinge, die mir passieren konnte. Der Stapel an Papern die potenziell interessant und relevant sind für mich, der wird nahezu jeden Tag größer. Ich sitze viel im Auto und habe den Workflow, dass ich die jetzt 15 eventuell relevanten Paper diese Woche veröffentliche Notebook-LM reinballern, anhören, um dann zu sagen, okay, das sind die ein oder zwei, bei denen es sich wirklich lohnt in die Tiefe zu gehen und das gesamte Paper nochmal zu lesen, das ist eine brutale Verbesserung um den Überblick für mich zu behalten in dem, was momentan in der Forschung gerade passiert. Und das ist auch das [00:42:00] Schöne an der Technologie, oder? Wir können Dinge tun, die vorher so nicht möglich waren, in allen möglichen Bereichen für uns persönlich, im gesamten Unternehmen. Geschäftsmodelle werden sich verändern und ich denke da die Chancen zu sehen, zu ergreifen und sich wie du gesagt hast, nach vorne zu scheitern, bis man die Lösung gefunden hat, darauf kommt es jetzt für uns alle an. Vielen Dank, Nils. Ich danke dir, Felix. Vielen, vielen Dank.