Felix: [00:00:00] Herzlich willkommen zum AI-First-Podcast. Heute zu Gast ist Martin Böhringer, der Gründer und CEO von Staffbase, einem der wenigen Tech-Unicorns, was wir in Deutschland haben. Staffbase hat sich auf den Weg der eigenen KI-Transformation gemacht, nicht nur im Team, sondern vor allem auch im Produkt und entwickelt AI for the rest of us.  Was das heißt und wie Staffbase diesen Weg gemeistert hat, darüber sprechen wir jetzt. Martin, vielen Dank dass du hier bist.  Martin: Felix danke für die Einladung.  Felix: Erzähl doch mal kurz, wer du bist und was ihr macht.  Martin: Ja, also ich bin Martin, ich habe mal irgendwann Wirtschaftsinformatik studiert, dann über verschiedene Umwege Staffbase mitgegründet vor jetzt elf Jahren. Sitze hier in Chemnitz, unserem Headquarter. Wir sind aber mittlerweile ein total globales Unternehmen, von Sydney bis New York. Und Staffbase hat sich von bescheidenen Anfängen mit sechs Leuten im [00:01:00] Hinterzimmerbüro Zum globalen Marktführer für Employee Experience Platforms gemausert oder heißt gewachsen explodiert, je nachdem welches Wort du nutzen willst. Employee Experience Platform, was heißt das? Also früher hat man dazu mal Intranet gesagt und vielleicht noch zu verstehen,  Felix: Vielen Dank.  Martin: haben. Mittlerweile ist es ein Kategoriebegriff. Also mittlerweile haben eine ganze Reihe anderer Unternehmen auch irgendwie eine Mitarbeiter-App im Angebot. Aber wir waren damals die Ersten, die diesen Begriff nicht bloß geprägt haben, sondern auch die Technik dahinter Entwickelt haben.  Also der Gedanke war zu sagen, dass dieses Intranet was es da ja schon irgendwie gab, wo Unternehmensnews drin sind und die [00:02:00] Policies und Zugang zu wichtigen Prozessen, die waren halt und sind nach wie vor bei vielen Unternehmen nur für Leute mit E-Mail-Adresse und Firmenrechner verfügbar. Die Realität von ganz vielen Leuten da draußen ist aber ja ein ganz anderer.  Die sind also die sogenannten Non-Desk-Mitarbeiter oder Hard-to-Reach-Frontline-Mitarbeiter, also die Krankenschwester im Krankenhaus und die Ärztin im Krankenhaus und der Lagerist und die Menschen, die am Fließband Produkte herstellen, die  Felix: ZDF  Martin: der Kasse sitzen oder Kunden beraten im Retail-Bereich.  Das sind sehr viele Menschen, die eben keinen Zugriff haben zum Intranet wir haben damals also eine App entwickelt, um das zu ändern und das ist nach wie vor die Kern-DNA von Staffbase, mittlerweile für weit über 1000 Kunden weltweit.  Felix: Okay sehr, sehr spannend und Glückwunsch zum Erfolg aus Chemnitz heraus, echt eine starke Story. Jetzt sind wir im AI [00:03:00] First Podcast, es geht um KI, ihr habt euch auch auf den Weg gemacht und ich meine, wenn ihr... Internet gebaut habt, dann sitzt ihr ja quasi oder bietet die Infrastruktur für ja auch eine extrem wertvolle Datenquelle, mit der KI dann relevante Ergebnisse erzeugen kann.  Und gleichzeitig sagst du, dass die heutige KI ja viele Menschen, die du gerade schon mal so angeschrieben Oder Gruppen, die du gerade angeschnitten hast, dass sie noch gar nicht so richtig erreicht werden und wir viel mehr über the rest of us sprechen müssen, wenn es um KI geht und nicht nur über den klassischen Wissensarbeiter, wie du und ich, die den ganzen Tag am Schreibtisch sitzen, weil ein Großteil der Menschen sitzt da eben nicht und auch die können mit KI arbeiten.  Vielleicht kannst du da noch mal so ein bisschen drauf eingehen Wer ist diese Zielgruppe genau und was sind die Probleme, die du siehst warum mit so Standard-Tooling wie Copilot, Chat-GPT und so weiter dort eigentlich nicht die Probleme löst die [00:04:00] diese Zielgruppe hat?  Martin: also  Felix: Dank.  Martin: wie uns heißt ja erstmal, dass die Karten komplett neu gemischt werden. Und als uns das vor ein paar Jahren auch klar geworden ist, was das jetzt alles heißt, Dann überlegst du ja erst mal, ja, was ist eigentlich meine neue Rolle in der Welt? Also du kannst da anfangen von der Kategorie  Felix: ZDF  Martin: wer braucht schon noch ein Intranet wenn am Ende AI-Agenten mein Unternehmen managen, bis hin zu dann, okay, was ist jetzt, gehen wir mal davon aus, es gibt in  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: genau wollen wir dazu beitragen, dahin zu kommen? Wir haben dann das gemacht, was wir immer machen.  Wir sprechen mit unseren Kunden, fahren da hin, schauen uns das an. Und das ist eben die wichtige Einschränkung, die ich da machen würde. [00:05:00] Unsere Erkenntnisse sind jetzt nicht komplett generalisierbar für alle. Also es gibt da draußen Unternehmen, die haben eben Nur Schreibtischtäter und Businessarbeit. Es gibt  Felix: Vielen Dank.  Martin: von Automotive, ich habe vorhin schon Beispiele genannt, sehr viele, der halbe DAX, die  Felix: Ja.  Martin: probieren das bisschen rum und machen und dann  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: Probleme, die es da gibt. das ist ja auch nicht ganz so einfach und da sehen ja auch viele Unternehmen noch gar nicht die Values, aber dann wird ihnen irgendwie klar, okay, wir Wir haben jetzt 20% Mitarbeiter, die am Schreibtisch wirklich Wissensarbeit machen. Klar, die können wir jetzt vielleicht 10% effizienter [00:06:00] machen. Aber eigentlich haben wir ja einen viel größeren Teil von Leuten, die draußen unterwegs sind. Und wenn wir die nur 5% effizienter machen würden,  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: Return of Invest, wenn wir uns hier auf das Headquarter konzentrieren. Und wenn du dann...  Felix: ist, weil eigentlich geht ja der Trend gerade genau in die andere Richtung. Es geht um Coding, Marketing, Sales, Customer Support und all diese Funktionen wo gerade massiv investiert wird. Aber über die andere Seite wird kaum gesprochen. Und ich meine, ich hatte jetzt über 60 Gespräche hier und die meisten Gespräche haben sich um diese digitalen Arbeitsplätze und Funktionen Und auch die Use Cases, die wir hier besprochen haben.  Martin: Es gibt ja diese zwei Möglichkeiten, wie AI Value generiert. Replacement und Augmentation. Und ich glaube, die Cases die du [00:07:00] gerade angesprochen  Felix: Vielen Dank.  Martin: ja über kurz oder lang zu Replacement. Also da gehen wir jetzt durch so eine Augmentation-Phase, also wo es jetzt darum geht, den Developer besser zu machen und irgendwie den Marketeer besser zu machen. Aber im Kern, das Dann siehst du da  Felix: Vielen Dank.  Martin: Ãœbergangs, aber am Ende werde ich statt zehn Leuten, die heute Content Marketing machen, noch einen Menschen haben, der halt den AI-Agenten bei der Arbeit zuschaut und sie steuert. Es ist aktuell noch nicht klar, wie ein AI-Agent ein Dach decken soll. Ja, ich meine, jetzt kann man sagen, okay, irgendwann kommen diese Roboter und die können das alle und so weiter. Aber an der Stelle sind wir noch viel, viel weiter weg von einem Replacement. das ist aus meiner Sicht eben der zentrale Unterschied, [00:08:00] dass du... diesem Non-Deck-Bereich alles, was auch irgendwie mit Menschen was macht, alles, was praktisch also Last Mile  Felix: Vielen Dank.  Martin: tolles Beispiel, sind schlecht bezahlte Jobs mit einem sehr hohen Turnover, wo die Unternehmen riesige Probleme haben, Praktisch ihre Workforce, ihre Mitarbeiter zu rekrutieren, on zu boarden, zu motivieren, ein gewisses Qualitätslevel reinzubekommen, ihre  Felix: Dank  Martin: Oftmals sind die ja direkt kundenrelevant, diese Mitarbeitenden. Also was die machen, wie die sich verhalten hat dann direkten Einfluss auf die Top-Liner-Unternehmen. Und das sind also alles... Anwendungsfälle, wo du sagst Mensch, da kann AI richtig stark helfen und bisher hatten wir es halt nicht auf dem Schirm und der große Unterschied ist eben,  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: Replacement auch mittelfristig nicht, sondern das Ziel ist Augmentation, also [00:09:00] wie kann ich AI nutzen, um diese Menschen in der Situation, wo sie jetzt auf Arbeit eine Frage haben, bestmöglich zu unterstützen.  Felix: Was heißt das denn jetzt? Also bei mir schwirrt die ganze Zeit im Kopf rum, ja okay, ich mach die Last Mile, ich bin im Krankenhaus, ich deck das Dach und ich seh die ganze Zeit so ein Chat-GPT-Bot vor mir oder auch ein Chat-Interface über dem Internet und frag mich, ja okay, aber wie soll mir das jetzt helfen?  Was sind die Cases Wie nutzt diese Berufsgruppe dann euer Intranet und wie habt ihr da auch KI eingebaut? Das sind jetzt viele Fragen, aber vielleicht können wir mal vorne anfangen.  Martin: Ja, erst mal, das Bild, was wir da im Kopf  Felix: Vielen Dank.  Martin: Und den Zugang zu Wissen [00:10:00] gibst in derselben Art und Weise, als ob daneben praktisch ein erfahrener Kollege arbeiten würde, den ich immer mal fragen kann. Hey, was mache ich denn? Der Brief ist hier zur Hälfte aufgerissen, stecke ich den jetzt noch rein oder geht er zurück zu Base? Hey, ich habe gerade einen Patienten, der ist  Felix: Dank  Martin: und laktoseintolerant. Haben wir für den was in der Kantine oder nicht? Es gibt ja so eine Million Fragen, wo es oftmals heute schon verschriftliches Wissen gibt dafür, aber praktisch für die Menschen nicht verfügbar ist. Also selbst wenn das heute schon ein Klinikum Kunde von Starface ist und diese Menschen in ihrer Hosentasche ein Telefon haben mit einer Starface-Mitarbeiter-App.  Im Pre-AI-Zeitalter würde es halt heißen ich muss die App rausnehmen, ich muss irgendwie suchen, komme dann auf eine Internetseite, wo irgendwie viel Text ist, muss mir das durchlesen  Felix: Vielen[00:11:00]   Martin: Diese kleine Nutzerhürde bedeutet sozusagen, es ist also ein Black-or-White-Hemmnis für Adoption. Währenddessen wenn ich jetzt zu einer KI sprechen kann, wenn ich mit meiner Mitarbeiter-App sprechen kann, habe ich eine völlig andere Hürde Anderen Zugang zu diesen Informationen, die heute schon da sind. Und das ist also im Kern dieser Dialog den wir uns versprechen von Conversational AI, dass du also sagen kannst, okay, ich stelle einfach eine Frage, so wie ich Chat-GPT eine Frage stelle und die KI, die kennt sozusagen die relevanten Informationsrelevante Wissen und ist in der Lage, den Mitarbeitern an der Stelle in der richtigen Sprache zu helfen.  Und das ist jetzt für jemanden der ständig nutzt, wirkt das erstmal nicht revolutionär,  Felix: Vielen  Martin: diesen Zugang zu bieten, also erstmal auf das Handy von den Mitarbeitern zu kommen, da können wir gerne gleich nochmal drüber sprechen. Es ist nicht einfach,  Felix: [00:12:00] Dank.  Martin: der privat eben nicht GGBT nutzt nutzt und schnell auch einen Value darin sieht und es deswegen wieder benutzen möchte, das sind die Kernherausforderungen die wir im Bereich KI für Frontline-Mitarbeiter so sehen.  Felix: Okay. Und der Kern-Use-Case den ich jetzt rausgehört habe, ist, ich mache etwas, ich habe ein Problem, ich brauche eine Information, um dieses Problem zu lösen und ich kann mit dem Unternehmenswissen über Staffbase, was dort dokumentiert ist, und ihr ein Interface was… KI dazwischen hat, bietet, um sehr einfach dieses Wissen abfragen zu können, damit ich die Information bekomme, um mein Problem an Ort und Stelle lösen zu können.  Martin: Genau, also Information Schritt 1, Aktion natürlich Schritt 2. Also oftmals hast du ja dann im [00:13:00] Maintenance-Bereich da ist was kaputt da muss ein Ticket angelegt werden im  Felix: ZDF  Martin: sind Sachen, die die Non-Desk-Bürger heute entweder gar nicht machen können. Und dann halt irgendwie ihren Supervisor anrufen oder Sachen, wo sie dann sich durch ein schwieriges User-Interface durchklicken müssen, natürlich ganz klar, dass das dann die Erwartungshaltung ist, dass du dann sagen kannst, okay, was soll ich tun?  Hier ist was kaputt. Die KI sagt, ja, dazu musst du bitte ein Ticket anlegen. Soll das für dich tun? Ja. Beschreib doch mal kurz, wo du  Felix: Vielen  Martin: ist. dann sagt er das und dann können wir natürlich im Hintergrund an das ServiceNow oder was auch immer dann davon erinnern Plattform am Start ist, dann das Ticket anlegen.  Das ist also natürlich Teil der Vision. In den Gesprächen die wir aktuell führen mit den Dutzenden von Pilotkunden für dieses Produkt, was ja erst im April richtig live geht, sind die Anwendungsfälle erstaunlich [00:14:00] simpel. Ja, also wir haben  Felix: Vielen Dank.  Martin: sondern das sind solche Sachen wie, oh, ich möchte alle meine Bedienungsanleitungen von den Bussen hochladen, damit die Leute da eine Antwort drauf bekommen. Hey, hier blinkt was, was mache ich denn jetzt? Wir haben mehrere Kunden im Logistikbereich, wo gerade viel Geld drauf geht, auf so 24-7-Hotlines, wo die Menschen, die halt irgendwie nachts mit dem LKW unterwegs sind, dann auch eine Frage haben. Sich da hinwenden können und  Felix: Dank.  Martin: im Mitarbeiterhandbuch drinstehen.  Wenn ich also in der Lage bin, das einfach direkt zu beantworten, dann spare ich Zeit beim Mitarbeiter, weil der muss nicht in der Warteschleife hängen und ich spare mir Zeit beim HR Helpdesk. Also die technische Tiefe dieser Features die ist gar nicht weltbewegend, sondern das Entscheidende ist sozusagen, die Technik zu nehmen und sie so einfach zu verpacken Dass du sie [00:15:00] tatsächlich zu diesen Mitarbeitern hinbekommst und sie das dann in ihrem nicht-digitalen Arbeitseintrag verwenden können.  Felix: Das alles beruht ja darauf, dass ... Im Kern darunter die Daten sauber sind und die Informationen richtig abgelegt sind. Und das ist hier auch in dem Podcast immer wieder ein groß diskutiertes Thema. Ich glaube, wenn man sich die Gründe anschaut, warum KI-Projekte scheitern, ist es selten die Technologie, sondern entweder dass die Menschen es nicht nutzen oder dass die Daten, die die KI braucht, um Die Aktionen richtig auszuführen, nicht sauber gepflegt sind, widersprüchlich sind, wie auch immer.  Wie löst dir das denn? Du siehst ja auch viele Unternehmen, wie gehen die damit um? Was sind da so Best Practices? Vielen  Martin: zentrale Grund, warum wir Glauben, dass wir einen White-to-Play haben in dem Bereich als [00:16:00] Intranet-Anbieter. Weil du hast natürlich,  Felix: Dank  Martin: Kern vom Unternehmenswissen. Da hat sich halt jemand Gedanken gemacht, meistens ein menschlicher Editor, sind denn die Kerninformationen die jetzt  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: Mensch, der bei diesem Unternehmen arbeitet, so braucht, um seinen Job zu machen. Und das heißt, es ist oftmals also rein zahlenmäßig nur ein kleines Subset von dem gesamten Unternehmenswissen. Aber dieses Subset ist ja heute schon redaktionell gepflegt oftmals gut strukturiert. Und jetzt ist das, was ich gerade gesagt habe, erstmal idealtypisch und wir finden auch im Intranet-Umfeld, auch bei unseren Kunden, Datenstruktur-Herausforderungen, sage ich gleich was dazu, aber im Kern ist das erstmal der Gedanke warum wir glauben, ja, wir haben doch die Datenbasis und wir haben vor allen Dingen die Chance, die Datenbasis sauber hinzubekommen, einfach weil es so ein Subset darstellt [00:17:00] und deswegen glauben wir sind wir, Der eine, der auch das zu allen Mitarbeitern bringen sollte und eben nicht irgendein spezialisierter KI-Anbieter, der vielleicht einen tollen Touchpoint bereitstellen kann, aber eben nicht Zugang zu den Daten hat.  Felix: Okay, also wenn ich jetzt als Felix kommen würde und sagen würde, hey, guck mal, ich verstehe dieses Problem von den Frontline-Kollegen und ich habe hier das beste Interface gebaut mit der besten Voice-AI dahinter und ich müsste jetzt nur zu Martin gehen und sagen, Martin, kann ich mal eure API andocken damit die hier miteinander sprechen könnten, dann hätte ich quasi kein Right to Play, weil mein Burggraben mehr oder weniger nicht vorhanden ist.  Also es könnte halt jeder nachbauen.  Martin: Das erste Problem ist, dass du eben die Kontrolle über die Daten nicht hast. Und da eben darauf angewiesen bist, dass dann die API, die du ansprichst dann auch vernünftige [00:18:00] Sachen zurückbringt. Und dein zweites Problem ist, dass du ja trotzdem irgendwie auf diese privaten Handys von den Leuten drauf musst. Also wir reden ja in dem Bereich Null-Disk-Mitarbeiter in den allermeisten Fällen von eben nicht-mandatory Apps, also die Mitarbeiter-Apps von  Felix: Danke.  Martin: die ist freiwillig weil du sie ja auf das private Handy runterlädst. Da gibt es oftmals auch Dienstvereinbarungen dazu und so weiter, also Betriebsvereinbarungen. Aber weil die App eben einen Mehrwert liefert, weil sie das Leben leichter macht für den Mitarbeiter, laden sich trotzdem viele diese App runter und nutzen sie.  Und da sind wir ganz schnell  Felix: Vielen Dank.  Martin: gar nichts mit  Felix: Vielen  Martin: und Effizienz zu tun haben. Lokale News, der Heinz hat sein 30-jähriges Betriebsjubiläum Hier ist der [00:19:00] Fabrikleiter und der Heinz mit dem Blumenstrauß, Social-Wall-Themen, Allround-Klassiker ist der Speiseplan in der Kantine, also das sind dieses Thema Adoption, also wie komme ich überhaupt erstmal dazu, dass ich mir eine Relevanz erarbeite, dass Menschen das runterladen wollen und nutzen wollen, das  Felix: Sekunden.  Martin: nicht einfach.  Felix: 100% gekauft, das ist schon sehr, sehr sehr schwer bei Menschen, die den ganzen Tag am PC arbeiten und auch da in, selbst in Software-Unternehmen ist das nicht so leicht, über 50% tägliche KI-Nutzung zu erreichen. Deswegen, das interessiert mich gleich. Vorher noch eine Frage, weil es in den Kontext passt.  Konkurriert ihr aber nicht trotzdem mit einem Co-Pilot, mit einem Gemini und ähnlichen Lösungen, die ja auch Irgendeine Art von Datenbasis mit einem Sharepoint zum Beispiel und wenn das nur ein Drive ist, wo ja auch Sachen abliegen und ja auch die Apps mit dem [00:20:00] Interface bereitstellen, wo ich theoretisch meine Frage reinsprechen und mir die Antwort geben lassen kann.  Martin: Ja, also das ist genau der Bereich,  Felix: Vielen Dank.  Martin: Also, ich habe natürlich eine Perspektive darauf, wie ich mir eine zukünftige Enterprise-IT-Architektur vorstelle. Das ist eine Perspektive wo Staffbase oder ein Tool  Felix: Vielen  Martin: Intranet praktisch das Einstiegstor ist in so alle generellen Fragen, die so ein Mitarbeiter hat.  Und bei Frontline auch das einzige Einstiegstor. Und Leute, die dann halt mit Excel und Word arbeiten, die  Felix: Dank  Martin: dann halt Group-Pilot dazu. Es gibt aber sicherlich auch alternative  Felix: Vielen  Martin: fragen würde, der würde sagen, nee, du kannst der Copilot für [00:21:00] alles nutzen. Und sowas wie  Felix: Dank  Martin: du, wenn überhaupt, nur für den Content im Hintergrund. da gibt es also gerade, also da testen ganz viele irgendwas aus. Und das ist so eine Sache, die wird man sehen müssen, was sich da durchsetzt. Wir tun natürlich unseren Teil, also  Felix: ZDF  Martin: wir haben so viele... Kunden, die das mit Copilot probiert haben, die dann auch teilweise mit Copilot Studio dann auch so Web-Chatbots gebaut, die wollen sie einbetten bei uns in die App. Das geht natürlich, unterstützen wir. Wir sind ja Microsoft-Partner, wir sind nicht Microsoft-Konkurrent, es gibt halt ein paar Ãœberschneidungen im Produktportfolio und dort hast du immer wieder, die kommen immer wieder in dieselben Themen rein.  Das ist die Benutzbarkeit für die Für die Zielgruppe nicht da ist, dass der [00:22:00] Spagat praktisch zum einen für diese Knowledge-Wirke zu optimieren, die viel mehr Skills haben, aber auch viel mehr Daten und viel mehr Tools und dann diese Einfachheit für den Non-Desk-Wirke, also das in ein Tool reinzubringen  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: Und dann ist noch was Drittes haben wir jetzt noch gar nicht drüber gesprochen, das Thema Kontrolle. Also wir haben ja die Menschen, mit denen wir im Unternehmen oftmals arbeiten, sind ja im HR-Bereich im Kommunikationsbereich. Das sind die, die den Content für die Apps  Felix: Vielen Dank.  Martin: aber auch von, also wie kann ich jetzt möglichst die Unternehmenssprache nutzen, im Narrativ bleiben und so weiter. Wovor alle riesige Angst haben, ist dieses Szenario, dass am Ende alle nur noch mit der KI [00:23:00] reden. Und dass meine Botschaft oder der O-Ton von meinem CEO komplett verwässert wird, weil die AI jetzt sich das alles angehört hat und am Ende das in einer Art und Weise zusammenfasst, wie ich das gar nicht  Felix: Also keiner liest sich mehr den Beitrag im Internet durch sondern fragt einfach nur noch stellt einfach nur noch Fragen  Martin: Ich meine, der Trend ist klar. Du hast also das Internet verschwindet hinter Chat-GPT und dasselbe passiert auch mit dem Intranet. Das verschwindet hinter was auch immer für einen Assistenten du jetzt hast. Und das ist einfach schlicht inakzeptabel für viele unserer Kunden.  Also es geht dann damit los, Mondesk-Worker... Voice spielt eine große Rolle. Dann wird der Name von deinem CEO falsch ausgesprochen oder dein Unternehmensname wird falsch ausgesprochen oder die KI fasst diesen langen Artikel zusammen und fokussiert sich auf genau das Unwesentlichste, aber nicht auf das Wichtige.  Das heißt, [00:24:00] was wir... Sehen ist, dass in diesem Bereich, also ich habe diese Kernunternehmens-News und Unternehmens-Policies,  Felix: Dank.  Martin: dem KI-Chatbot, darf der auch mal einen Witz machen oder ist der total streng und das sind Themen, die wir praktisch bei den typischen Tech-Vendoren, die auf höher, schneller, weiter im Bereich so KI-Features schauen, überhaupt nicht vorkommen und dann hast du am Ende, also du hast praktisch einen Ferrari, der dir aber gar nichts bringt, weil du eigentlich nur in Tiefgarage unterwegs bist und sehen wir also eine Das meinen wir auch mit Adoption also dass du in der Lage bist, eine KI auszurollen die wirklich funktioniert für alle und eben nicht bloß für einen elitären Kreis von 10% der Leute, die das können und die [00:25:00] auch brauchen.  Felix: Und du hast mir vorher noch einen Podcast zugeschickt der auch über Staff-Based KI generiert an eure Nutzerin ausgespielt werden kann und das hören wir uns jetzt einmal kurz an.   ​  [00:26:00] [00:27:00] Felix: du einmal kurz erklären, was passiert da [00:28:00] und wie seid ihr auf die Idee gekommen und wie wird das heute von euren Kunden genutzt?  Martin: Ein zentrales Problem, was unsere Kunden haben, ist, dass  Felix: Vielen Dank.  Martin: ist, in dieser Flut von  Felix: Vielen Dank  Martin: Gerade die Frontline-Mitarbeiter, Leute, die unterwegs sind, Die können am Tag nicht 10 Minuten, 20 Minuten damit zubringen Artikel in der Mitarbeiter-App oder im Intranet zu lesen.  Und Voice ist was, was gut funktioniert, die Leute auf dem Weg zur Arbeit hören können, in Mittagspause hören können. Und vor allem das Thema Personalisierung. Also ich bin in der Lage zu verstehen, was interessiert in diesem Mitarbeiter, aus der Vergangenheit zu lernen, von ähnlichen Mitarbeitern zu lernen und sozusagen dann Eine ganz krispe, aber hochrelevante [00:29:00] Zusammenfassung zu liefern  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: jetzt für diesen einen Mitarbeiter gerade relevant ist. Das ist was, das hatten wir also als Idee, haben dann mit unseren Kunden darüber gesprochen und festgestellt, viele haben tatsächlich Pre-AI-Podcasts schon probiert und das funktioniert als Format für die, haben aber halt das Problem der hohen Qualität Produktionskosten und  Felix: Vielen Dank.  Martin: auch der fehlenden Personalisierung, weil du dann halt nur einen Podcast für das ganze Unternehmen machst und da lag es nahe zu sagen, okay, aber das geht doch jetzt und die Ergebnisse sind absolut verblüffend und die Reaktionen die wir bekommen, sind geil, super Leute, die es hören fühlen sich connected dem, was passiert im Unternehmen.  Die fühlen sich wertgeschätzt. Der Podcast hat man doch in deiner Sprache ausgespielt. Ausgespielt sag ich schon. Ausgespielt. Und aus Unternehmenssicht habe ich [00:30:00] trotzdem das Gefühl, dass ich irgendwie Kontrolle darüber habe, was die KI mit meinen  Felix: Vielen Dank.  Martin: das zusammenfasst. Also ich habe praktisch eine Kombination aus einfach konsumieren und gleichzeitig so eine kontrollierte Umgebung aus Unternehmenssicht, das  Felix: Vielen   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.  Martin: [00:31:00] Vielen  Felix: AI-Produkt und das geht ja gerade vielen Unternehmen, Softwareunternehmen so, dass sie irgendwie versuchen herauszufinden, wie lassen sich die Fähigkeiten die die Technologie mitbringt sinnvoll in unser Produkt integrieren, um den Wert, den wir für Kunden schaffen, steigern zu können.  Wann seid ihr denn diesen Weg angetreten und was hat sich auch intern in eurem Mindset oder der Art und Weise, wie ihr über das Produkt und Produktentwicklung nachdenkt verändert oder ist es vielleicht auch gleich geblieben?  Martin: Ich glaube, ein Riesenvorteil ist natürlich, dass so eine Company wie Staffbase, auch wenn Im Herzen und auch im Kopf Startups sind. Sprich technologieaffin. Wir haben sehr viele Leute,  Felix: Vielen Dank.  Martin: was da gerade passiert. Das ist praktisch so eine Aufbruchstimmung der ganzen Branche, was nicht selbstverständlich ist, weil natürlich ist es halt auch eine [00:32:00] riesen Bedrohung. Es ist immer auch klar, wenn du halt Jetzt mit deinen internen Prozessen nicht die Kurve bekommst oder jetzt bei uns als Softwareanbieter, wenn du halt mit deinem  Felix: Vielen Dank.  Martin: Also die Stakes sind high, wenn du siehst, was wir jetzt schon aufgebaut haben.  Und das ist eigentlich so das Einzige, woran ich arbeite, also in die Organisation  Felix: Vielen Dank.  Martin: eine Pattern was ich da überall sehe. Was halt super schwierig ist in so einem Wenn du über interne Prozesse sprichst in so einem Unternehmen wie wir, also wir stellen natürlich kritische [00:33:00] Infrastruktur her, das Intranet für einige der größten Unternehmen auf der Welt.  Felix: Vielen Dank.  Martin: Wir haben einen Enterprise-Vertrieb, Enterprise-Support Kundenbetreuung, Leute wollen sprechen mit Leuten, muss mal jemand hinfahren. Du hast eben keine  Felix: Vielen Dank.  Martin: sondern in der Realität eher quarterly Releases, die du Wochen vorher bei Kunden ankündigen musst und so weiter. Du hast eine Struktur, die noch sehr auf Menschen machen, Geschäfte mit Menschen macht Und eine Governance ist für Menschen aufgebaut ist und das kollidiert natürlich teilweise mit dem, was du mit AI eigentlich gerade am besten machen kannst.  Das heißt, so eine konstante Abwägung und eine Suche  Felix: Vielen [00:34:00] Dank.  Martin: da jetzt nicht die großen Early Adopter, aber in dem Moment haben wir drauf geschaut und gesagt, wow, das verändert alles. Mittlerweile ist es so, dass wir in einigen Bereichen sehr stark KI nutzen. Suspects von Kundensupport bis hin zu Content-Marketing, wo wir sehr stark auf Augmentation setzen, also nicht auf Replacement, sondern Augmentation, halt auch dieses Enterprise-Element reinzubringen. Also wir immer noch, also für uns steht der Mensch im Mittelpunkt, aber wir nutzen die KI so stark wie möglich, um sozusagen dem einen Menschen plötzlich so viel, dass der eine Mensch so viel schafft wie drei, vier Menschen vorher. Ja.  Felix: Okay. Das wäre jetzt meine nächste Frage gewesen. Es gibt so Companies wie Cursor, Lovable und Co., die in einem Rekordtempo [00:35:00] riesige Bewertungen erreichen und ihre Umsätze nach oben treiben mit Werten Teils 20, 30, 40, 50 Mitarbeiter. Also extrem kleines Team, extrem schnelles Wachstum, sitzen natürlich auch genau auf der Rakete, die gerade Richtung Himmel fliegt das muss man auch sagen.  Aber wie blickst du darauf als Mitarbeiter Jetzt Unternehmer von einem erwachsenen Tech-Unternehmen jetzt Richtung Zukunft gedacht? Also sagst du auch mit dem bestehenden Team, was ihr habt, könnt ihr jetzt eigentlich das nächste Wachstum gehen? Hast du jetzt 3, 4x gesagt? Glaubst du, das ist so ein Weg, den man ins Auge fassen kann?  Oder wie denkst darüber nach, auch die Organisation weiterzuentwickeln, wenn jetzt KI, hast du ja vorhin auch gesagt, im ... Wissensarbeitsbereich einen immer größeren Anteil dessen was heute Menschen machen, unterstützen oder selbst machen wird.  Martin: Erstmal finde ich es [00:36:00] super geil zu sehen, was Loverbuilder macht und die ganzen anderen.  Felix: Vielen Dank.  Martin: Enterprise-Software-Produkt gesehen, was ähnliche Effizienzen schafft. Wir hatten es ja auch schon im Pre-AI-Zeitalter Ich meine, Instagram hatte auch nicht besonders viele Mitarbeiter, als sie an Facebook verkauft worden sind.  Also das ist super. Aber wie genau das  Felix: Dank.  Martin: Enterprise-Welt funktioniert Ankommt, ich glaube, das wird gerade verhandelt, das müssen wir gerade rausfinden, weil die Dinge, die so diese Enterprise-Welt so komplex machen, das sind ja Dinge wie Governance, wie Mitbestimmung, zum Beispiel bei uns, das ist so ein Thema, Mitarbeiter-App, die  Felix: Vielen  Martin: Ã¤hm, IT-Security und so weiter, das sind ja praktisch Systeme Kontrollinstanzen, die das alles so kompliziert machen, [00:37:00] die ja ihren Sinn und Zweck haben und die, solange da menschliche Agents in den Unternehmen arbeiten, noch Bestand haben werden.  Das heißt, wir befinden uns in so einer Ãœbergangsphase, wo... Wo du barisch beides unterstützen musst. Also du musst barische Sitzstelle hin zur AI haben, aber auch zum Menschen. Und das sorgt natürlich jetzt bei Unternehmen wie bei uns immer wieder für so einen Also das ist praktisch eine Effizienzbremse.  Wir können halt nicht so schnell wie Lovable, weil wir  Felix: Vielen Dank  Martin: sie auch eine Verpflichtung gegenüber ihren Kunden haben und wir ja übrigens auch. Ich meine, wir sind dann ISO-zertifiziert. Es ist wichtig und du halt  Felix: Vielen Dank.  Martin: dabei hast, wo es halt doch schiefgelaufen ist, dann ist das bei Lovable vielleicht akzeptabel, bei uns halt nicht. Und das... Also ich habe da keinen Königsweg, außer zu sagen, [00:38:00] du musst immer wieder probieren, immer wieder abwägen, Fehler halt zulassen aber in einem kontrollierten Umfeld, dass du sagst, das ist jetzt nicht unter der Wasserlinie Also wir pushen KI-Projekte im gesamten Unternehmen, schnell Sachen ausprobieren, aber über der Wasserlinie. Wir vermeiden aktuell Themen, wo du sagst, okay, das überlassen wir jetzt der KI. Aber wenn da einmal was schief geht, dann sinkt das ganze Schiff. Das ist so der Ansatz. Das, was mich so optimistisch stimmt, ist halt die... Also ich fange nochmal anders an. Wenn du so ein altes Unternehmen hast wie uns, sag ich jetzt ein bisschen zugespitzt alt, aber mit alt meine ich gewachsen zu  Felix: Vielen  Martin: Revenue, über 1000 Kunden  Felix: Dank  Martin: Ja, Pre-AI-Buchhaltung, [00:39:00] Pre-AI-Kundenmanagement-System usw.,  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: ja das Hauptproblem, um Effizienzen zu heben, jetzt nicht, dass du jetzt sagst, jeder kriegt jetzt eine Gemini-Lizenz und fängt jetzt an, seine E-Mails auch mit Gemini zu schreiben. Das bringt dir vielleicht 3% oder 5% oder so, sondern das Hauptthema ist ja dass du diesen Prozess den wir hier haben, wie würde der jetzt eigentlich aussehen  wir jetzt heute anfangen würden, ein Unternehmen zu gründen ... ... und eben noch  Felix: Dank  Martin: das Legacy-System hätten, wie würde denn der Prozess eigentlich aussehen? So, und das ist jetzt, ich meine, Wirtschaftsinformatiker, Trainierter, ... ... meine, klassische Prozessmodellierung, das ist was, das hättest du früher  praktisch zentral gemacht, da hättest du gesagt, ... okay, wir brauchen jetzt ein Prozessmanagement ... kommen jetzt irgendwie Berater, gucken sich das Unternehmen an ... ... und dann malen die irgendwas  Felix: Mhm.  Martin: in den seltensten Fällen nämlich war, dass du hier [00:40:00] irgendwelche besonderen Tools einkaufen musst und so weiter. Oftmals ist es wirklich, dass sich das eine Team hinsetzt und sagt, okay, wenn wir  Felix: Dank  Martin: nutzen würden, um... unser Ergebnis zu erzielen, wie genau, was ist denn jetzt unsere Rolle als Menschen überhaupt noch? Und dann hast du einen völlig anderen Prozess. Und das ist also eine Neuerfindung des Unternehmens die dezentral stattfinden kann. Das heißt, alles, was du als Manager machen musst, ist so die Basic Tools bereitstellen, also Gemini oder GPT oder so, und die Motivation herstellen, dass die Leute wirklich Bock drauf haben und eine Idee haben, wie sie dann an das Thema rangehen können.  Felix: So und ich glaube, hier liegt das Gold vergraben denn also klar, keine so wirkungsvolle Technologie war jemals so einfach zugänglich wie KI.  Martin: Dank.  Felix: ja, das ist [00:41:00] irgendwie kein Technologiethema sondern ein Menschenthema ist so.  Und da ist die Frage, okay, wie schaffe ich es denn, meine Menschen mitzunehmen dahinter zu bringen, in Nutzung zu bringen, wirklich die Arbeitsweise zu verändern, wirklich sich zu fragen, wie können wir das denn heute ganz anders machen und zu empowern das auch umzusetzen  Martin: sein.  Felix: Ich kaufe dir das ab, dass ihr das bei euren Kunden zumindest mit voller Leidenschaft vorantreibt, um KI zugänglich und nutzbar und wertvoll zu machen.  Martin: gut.  Felix: hast du das bei euch gemacht? Wie hast du diese Kultur irgendwie aufgebaut und KI in deine Teams gebracht?  Martin: Du hast Ja, immer diese Hero-Story, also wie bin ich jetzt nicht das Opfer von so einer KI-Transformation, der am Ende im schlimmsten Fall sogar seinen Job verliert, sondern wie bin ich hier der Hero? Und das ist, ich glaube, die Geschichte ist gar nicht schwer zu erzählen, dass wenn du heute eine Weltklasse-Entwicklerin sein [00:42:00] möchtest oder ein Weltklasse-Marketeer oder Weltklasse-Salesmanager, Geht das natürlich ausschließlich über AI, über KI-Tools? Das ist dieser alte, blöde Spruch, du wirst nicht durch KI ersetzt, sondern durch Menschen die KI nutzen. Das heißt, die Kernmessage ist, hey, wir sind da, du willst... Top of the League sein, wollen wir auch, dass du das bist, weil wir sind auch Top of the League und aus Chemnitz raus hier gegen Silicon Valley, das geht eh nur, wenn wir einfach viel geiler und besser sind als die und das geht nur, wenn wir die besten Leute haben und das heißt, ihr müsst  Felix: Vielen Dank  Martin: Die Besten werden in eurem Fach, um KI zu nutzen. Und unsere Rolle als Unternehmen ist, euch die besten Tools bereitzustellen. Und das ist was was echt gut funktioniert. Wir haben sicherlich... muss ich jetzt noch dazu sagen, im Vergleich zu einem traditionellen Unternehmen den großen unfair advantage, dass wir halt wachsen, also [00:43:00] deutlich wachsen und dass du da natürlich  Felix: Vielen Dank.  Martin: die Effizienzen die du dann generierst, auch  Felix: Vielen  Martin: irgendwie, ja, sich dadurch zeigen. Aber auch da glaube ich weil die Alternative ist ja, du machst es nicht und dann stirbt das Unternehmen. Und ich glaube, dass das verstehen auch viele Leute und das Tolle ist ja, dass  Felix: Dank.  Martin: und ich habe sogar viele Manager, die Regerecht, also die sind elektrisiert von dem ganzen Thema. Der eine hat jetzt zu mir gesagt, habe das noch nie in meinem Leben gehabt, dass mich jemand auf Arbeit so gut versteht. sprach über Gemini.  Felix: Vielen Dank.  Martin: Und was ich jetzt sehe ist, dass überall Kontextdokumente hochpoppen. Also du hast ja Das ist auch Closed-Loop zum Thema Intranet. Also normalerweise so verschriftlicht hast du ja oftmals so [00:44:00] Basic-Anweisungen, grobe Prozesse, die deine Mitarbeiter irgendwie den Guidance geben sollen.  Felix: Vielen Dank.  Martin: ganz viele Sachen werden ja implizit weitergegeben Also es trifft jetzt auf Unternehmen wie uns zu, aber es trägt auch solche Non-Discovery-Unternehmen. Also bin ich freundlich zu einem Kunden oder halt nicht. Also ganz viele Sachen sind eigentlich implizit was ich mir abgucke von meinen Kollegen. Und ich nehme jetzt wahr, ich habe immer mehr Manager, die machen dann praktisch  Felix: Dank.  Martin: Für die KI wie ein bestimmter Prozess durchzuführen ist und was da am Ende passiert ist, dass diese Manager sich selber skalieren. Also praktisch die oder Subject Matter Experts, also der Mensch der ein bestimmtes Thema am besten kann im Unternehmen, Der schreibt das jetzt  Felix: Vielen Dank.  Martin: der KI als Kontextdokument geben kannst und die KI dann auch einem anderen Mitarbeiter helfen kann, genauso gut zu sein wie der. [00:45:00] das ist ein Trend, der begeistert mich komplett, weil du am Ende dann diese Skalierung hinbekommst, viel besser, als wir es jemals vorher in der Lage waren   Felix: Ja und da sind wir dann wieder bei der Datenqualität und die ermöglicht es dann mit KI, das, was heute Menschen tun, irgendwie schneller, besser und skalierbar zu machen. Und bevor wir jetzt den Podcast beenden, möchte ich noch einmal mit dir zu The Rest of Us zurückgehen. Und mal drei Jahre nach vorne spulen, weil ich glaube, das, was du heute geschildert hast, wie auch Non-Desk-Worker mit KI interagieren und ihnen helfen kann, ist klar geworden.  Was ist deine Vision? Wie siehst du das weiter in drei Jahren von heute? Wie interagieren, wie arbeiten Non-Desk-Worker mit KI und was wird da noch möglich? Was glaubst du?  Martin: Also ich denke, es ist ein permanenter Dialog. Es ist so, als ob ständig jemand neben mir wäre, den ich fragen kann [00:46:00] oder wie mein persönlicher Chief of Staff. Und ich glaube, dass vor allem aus der Unternehmenssicht also Dinge auszurollen wie eine Sicherheitsschulung oder die Zu der neuen Produktreihe die jetzt im Laden steht und wo ich möchte, dass meine Verkäufer in der Lage sind, den Kunden zu beraten. Dinge,  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: im Prinzip Kontextdokumente von den Agenten Der den Mitarbeiter in dem Moment trainieren kann. Also ich bekomme so eine kurze Info, hey, es sind halt jetzt die neuen Sportschuhe da, die sehen jetzt so und so aus und die sind super cool, weil das ist so ein 30-Sekunden-Ding, ich vielleicht in meinem morgendlichen Podcast höre, was über die App ausgespielt wird. dann weiß ich genau, okay, wenn ich dazu weitere Fragen habe, kann ich dort trainieren Den Assistenten fragen  Felix: Untertitelung ZDF  Martin: steckt dann ein Agent, der eine komplett riesen Liste hat mit allen Q&A's, die es gibt und einfach in der Lage ist, also der Mitarbeiter kann vieles von seinem [00:47:00] Hirn auslagern, so wie das ja viele Wissensarbeiter heute auch schon machen und hat dadurch aber Zugriff auf viel mehr Informationen, kann viel bessere Entscheidungen treffen.  Ich glaube, dass Arbeit dadurch auch echt viel Spaß machen kann und eigentlich würde ich da gerne mit einem Ãœberraschenden Thema enden. Ich glaube, die Herausforderung die wir haben, wenn wir Felix in zwei oder drei Jahren wieder treffen, ist, dass ich glaube, die KI wird dermaßen gut funktionieren, dass die zentrale Herausforderung sein  Felix: ZDF  Martin: ich denn das Menschliche überhaupt bewahren?  Also Unser Jagdgebiet sind Unternehmen. Ich glaube, Unternehmen ist etwas Wichtiges Das macht meistens irgendwas Tolles, was wir als Menschen brauchen. ist eine Gruppe von Menschen, die an etwas Gemeinsames glauben, was Gemeinsames machen. Wenn aber am Ende jeder mit der KI spricht, dann gibt es eigentlich dieses Wir gar nicht mehr.  habe gar keinen Grund, noch einen Kollegen zu fragen, weil die KI alles [00:48:00] besser weiß. Das heißt, was wir am Horizont schon klar sehen, ist, dass du Mitarbeiter haben wir die so gut informiert sind wie noch nie, aber so einsam sind wie noch nie und dass es uns also gelingen muss, in dieser KI-Interaktion trotzdem was Authentisches, was Menschliches, also nicht fake-menschlich sondern echt-menschlich, hey dein Kollege Felix hat das und das gemacht, willst du ihm Kudos geben?  Felix: Vielen Dank.  Martin: Das mit reinzubringen das ist am Horizont als das nächste ungelöste Thema. und Aktionen unterstützen deutlich effizienter werden. Das ist geschenkt das kommt und da können wir uns drauf freuen.  Felix: Martin, ich wünsche euch auf jeden Fall ganz viel Erfolg dabei. Tolle Story. Danke, dass du uns mal durchgeführt hast, wie AI for the rest of us aussieht und wie du KI in eurem Produkt siehst aber das auch bei euch in der Firma und im Team vorantreibst. Viel Erfolg im Kampf gegen's Valley und [00:49:00] hoffentlich dann zu einem Update in drei Jahren.  Danke.  Martin: gefreut felix danke