#25 KI und der Einfluss auf Unternehmen

Eliot Mannoia: Hi und willkommen zur nächsten Folge von Mind/Machine. Mein Name ist Eliot Mannoia und meine Leidenschaft ist die künstliche Intelligenz und der Mensch.

Manuela Machner: Ja, hallo, und ich bin Manuela Machner. Ich betreue touristische Betriebe zum Thema künstliche Intelligenz und mit unserem Podcast möchten wir euch kleine Einblicke in unterschiedlichste Themen der KI geben und euch ein bisschen Gusto und Appetit auf KI-Themen machen.

Eliot Mannoia: Genau, und heute gehen wir mal ein bisschen weg von der generativen KI, von der wir eh so viel hören und mit der auch, glaube ich, viele schon Berührungspunkte hatten. So wie die Spitze vom Eisberg ist die generative KI das, was alle sehen, aber wir schauen jetzt auch ins Unternehmen, wie KI auch im Unternehmen wirklich einen wahnsinnigen Unterschied schon macht und weiterhin machen wird.

Was fällt dir dazu so ein? Also was sind für dich so die Punkte, Manuela, wo du denkst, wow, das ist sehr spannend?

Manuela Machner: Also ich find ganz spannend diese Thematiken rund um die Datenverwaltung im eigenen Unternehmen. Also über einen Chatbot auf seine Daten zugreifen zu können, herauszufinden, was ich suche, was ich brauche. Und ich weiß das nur aus meinem Unternehmen, es war oft so, dass jeder Kollege eigene Ideen und Vorstellungen darüber hat, wo man was wie ablegt oder welche Bezeichnungen es gibt, beziehungsweise muss ich selber auch oft sagen, ich hab immer Dinge abgespeichert und mir im Nachhinein oft gedacht: „Wo find ich das?"

Und da gibt es jetzt auch Modelle, die in der Lage sind, die eigenen Daten so zu durchsuchen, dass ich Zugriff hab auf meine Dateien, ohne dass ich unbedingt wissen muss, wie die Datei heißt, sondern einfach sagen kann: Ich habe eine Excel-Liste gemacht über die statistischen Entwicklungen der Nächtigungen.

Bitte such sie mir heraus, und dann sucht er das oder vielleicht sogar, er gibt mir die Inhalte aus. Vielleicht brauche ich ja nicht die ganze Excel-Liste, sondern ich brauche nur die Nächtigungszahlen von 2021 und kann sagen, ich suche die Nächtigungszahlen von 2021 und die Ankünfte, und der Chatbot gibt mir den Inhalt aus und ich muss mich nicht durchforsten durch meine Unterlagen.

Also das finde ich einen sehr spannenden Anwendungsfall.

Eliot Mannoia: Ja, voll. So wie das Orakel im Business, das dann wirklich alles weiß, und auch für Protokolle. Es ist vielleicht nicht so cool, wie wenn wir Bilder machen, aber niemand mag Protokolle schreiben. Und wenn man dann von Meetings wirklich qualitative Protokolle hat, auf die man zurückgreifen kann, und wann hat wer was gesagt, und hat vielleicht auch dann...

Manuela Machner: Also ich weiß nicht, ob alle meiner Sitzungsteilnehmer das immer so gerne wirklich echt... Ja.

Eliot Mannoia: Vielleicht muss man da ein bisschen was rauspumpen.

Aber kann auch hilfreich sein. Also ich finde es ja auch sehr spannend mit der KI, diese Verknüpfungstools, so Zapier oder Make, die dann vielleicht diverse Business-Software und KI-Modelle wirklich verknüpfen, dass, wenn eine Sache passiert, es ein anderes Event triggert oder sogar drei, vier Sachen gleichzeitig, dass vielleicht drei, vier Abteilungen gleichzeitig informiert sind: Ah, da ist ein neuer Kunde, eine neue Kundin, oder eine neue Mitarbeiterin, und automatisch wird dann, weiß ich, der Vertrag erstellt, die IT-Rechte werden erstellt, das Laptop wird bestellt, und das kommt irgendwie alles gleichzeitig.

Und da ist es wieder vielleicht nicht so cool wie ein Chatbot oder ein Metaverse oder wie auch immer, aber ich glaube, da liegt wirklich auch die Macht mit der KI, mit dieser Rechenleistung, in Bezug auf Business Process Automation oder Robotic Process Automation. Das ist vielleicht noch viel Software, aber es wird vermehrt auch KI-enabled oder mit KI gesteuert oder auch mit KI kompatibel.

Unglaublich, wenn man überlegt, eine Versicherung, die vielleicht, weiß ich nicht, hunderttausend Schadensfälle im Jahr bekommt, und man kann diese ganzen Rechnungen, diese unstrukturierten Daten plötzlich strukturieren, in eine Datenbank erfassen und dann gleichzeitig Muster erkennen. Oder es nutzen schon manche KI als Sicherheit.

Also das ist wie ein Antivirus, und das ist eine KI, die das ganze Unternehmen irgendwie beobachtet. Und wenn plötzlich von irgendwo, weiß ich nicht, von meiner E-Mail plötzlich zwanzig E-Mails pro Sekunde gemailt werden, dass es auch damit in der Cybersecurity so Muster erkennt, wenn was außergewöhnlich ist, oder Muster für Innovation oder, hey, Predictive Analytics und Predictive Sales oder Market Trends.

Ich glaub, in diesen im Hintergrund laufenden Sachen, da ist die richtige Macht unterm Eisberg, also unterm Wasser.

Manuela Machner: Ja, die Banken haben ja auch so diese Mustererkennung. Das heißt, wenn du plötzlich etwas überweist. Ich kann mich erinnern, wie das erste Mal mich eine Bank angerufen hat, um mich zu fragen, ob ich wirklich was nach England überwiesen hab, weil das out of the box war, also die Mustererkennung angeschlagen hat und gesagt hat, da kann sein, dass was nicht korrekt ist oder nicht passt.

Ja. Also ich glaub, dass man da ganz viele Potenziale hat. Und das, was du beschrieben hast mit dieser Automatisierung, dass es irgendeinen Auslöser gibt: Man bekommt ein E-Mail herein und es muss nicht mehr diese allgemeine E-Mail-Adresse sein, wo man ja tausende E-Mails reinbekommt, je nach Größenordnung des Unternehmens, und automatisch erkannt wird, ist das ein E-Mail für die Marketingabteilung, für die Buchhaltungsabteilung oder ist es Spam?

Oder ist es vielleicht doch etwas für die Geschäftsführung oder für irgendein Entscheidungsgremium? Und dann schon alleine, dass das weitergeleitet wird und vielleicht sogar schon automatisch beantwortet wird, wenn es Standardfragen sind, verknüpft mit anderen Systemen. Also da ist schon extrem viel möglich, was uns ja noch gar nicht bewusst ist.

Und ich glaub nicht, dass es weniger sexy ist. Ich glaub gar nicht, dass das das Problem ist, sondern ich glaub, dass diese Systeme einfach doch noch komplexer sind, auch wenn sie schon relativ einfach sind. Also wenn man sich mit Make und Zapier beschäftigt, zur Erklärung, das sind so Tools, da kann man wirklich verknüpfen.

Man kann zum Beispiel sagen, wenn ein E-Mail hereinkommt, das das Stichwort, also ich war in Spielberg tätig, Formel eins enthält, dann passiert mit dem E-Mail dieses und jenes. Und dann wird zum Beispiel automatisch eine Antwort generiert in ChatGPT, weil ich dort einen eigenen GPT drauf trainiert hab, und dann wird das E-Mail auch automatisch versandt. Dann habe ich einen ganzen Prozess abgehandelt, und das ist gar nicht so schwierig, ist aber sicher noch nicht so, dass ChatGPT da was reinschreibt und dann passiert alles automatisch, sondern es erfordert schon noch zumindest, dass einem bewusst ist, welche Schritte nach welchen ausgelöst werden sollen und wer was triggert.

Aber sexy finde ich es trotzdem, weil es wirklich eine Arbeitsersparnis ist.

Eliot Mannoia: Es kann sogar noch sexier werden, denn ich finde, dass wir jetzt seit, glaube ich, zwanzig Jahren in der Digitalisierung, zwanzig plus Jahre, automatisierte E-Mails und Nachrichten und Zettel haben, dass es eigentlich so altmodisch ist.

Ja. Du bekommst von einer Versicherung: Sehr geehrter Herr Mannoia, hier ist die neue Rechnung für die Haftpflichtversicherung. Laut Preisindex wurde es angepasst. Hier ist ein Zahlschein. Und jeder, hunderttausend Kunden bekommen den gleichen Zettel, der ist vielleicht angepasst mit, wir haben das Datum angepasst, und der Nachname und das Produkt ist ein dynamisches Feld.

Ja, ich meine, das ist auch schon so altmodisch eigentlich. Also eben die KI sollte es auch ermöglichen, dass es wirklich, also nicht ganz personalisiert, aber dass es nicht mehr so steril wirkt, und dass, wenn die Erste Bank oder die Bank Austria oder egal welches Unternehmen, weiß ich, Millionen Briefe verschicken muss oder E-Mails, dass diese Automatisation trotzdem menschlicher wirken kann, weil jetzt ist es sehr maschinell und sehr steril.

Manuela Machner: Ja, bei der Bank ist das ja noch weniger schlimm, aber gerade bei mir im Tourismus, sage ich jetzt ganz ehrlich, spielt das eine richtige Rolle. Also dort ist ja vieles genau aus dem Grund nicht automatisiert, weil wir im Tourismus immer diese Gratwanderung haben zwischen: Der Tourismus lebt von Emotionen, vom persönlichen Kontakt, vom Menschlichen auf der einen Seite, und auf der anderen Seite macht man dann automatisierte E-Mails.

Danke für die Buchungsanfrage, ja. Von dann und dann ist frei und bla bla, und du merkst einfach, das ist der Standard, der rausgeworfen wird. Und deswegen gibt es auch viele, die vieles noch händisch machen, manchmal auch mit Textvorlagen, die sie dann einfach adaptieren, die vielleicht ein bisschen menschlicher klingen.

Oder persönlicher klingen, und da ist natürlich ganz viel Potenzial. Weil wenn dann das System erkennt, das ist der Stammgast, der jedes Jahr zu Weihnachten kommt, und dann steht schon dort: "Ah, liebe Manu, schön, dass du heuer wieder kommen möchtest. Wir freuen uns schon riesig. Ich hoffe, es hat dir das letzte Weihnachten oder Silvester so gut gefallen.

Wir planen heuer etwas ganz was Neues. Du kennst das schon und wir machen das jetzt neu." Und dann habe ich ja das Gefühl, als Manuela, dass: Ah, die erinnert sich erstens an mich, die weiß, dass ich schon da war. Die bezieht sich auf irgendetwas, das ich erlebt hab bei meinem Aufenthalt. Also ich hab die Emotion wieder, irgendwas, was toll war, und denk mir: Ach cool, und das wird jetzt noch besser.

Und das schaffst du aber in der Realität ja nicht. Und solche Sachen gerade mit der Personalisierung werden eine absolute Veränderung bringen, muss man sagen. Wobei man auf der anderen Seite auch sagen muss, Datenschutz macht es natürlich schon noch schwieriger, weil in Wirklichkeit, welche Daten darfst du von mir haben und verwenden?

Und da hab ich jetzt ein ganz cooles Konzept gesehen von einem Start-up-Unternehmen, das in der Hotellerie, also in der Luxushotellerie, genau diese Customer Journey begleitet, und du als Gast sagst auch ganz klar, du möchtest diese besonderen Angebote oder Dinge haben.

Damit gibst du auch frei, dass diese Daten von deinem Aufenthalt gespeichert werden, und dann weiß das System schon, ah, das ist mein Lieblingstisch. Oder ich trinke am liebsten einen Rotwein am Abend, oder wie auch immer. Und das System geht nicht nur so weit im E-Mail-Kontakt, sondern dass zum Beispiel auch der Kellner am Abend die Info schon hat: "Die Manuela, die heute kommt, hat den Lieblingstisch am Fenster, Tisch dreizehn, trinkt am Abend gerne ein Glas Rotwein" und solche Dinge.

Und der begrüßt mich und sagt: "Schön, dass Sie wieder da sind. Wir haben Ihren Lieblingstisch reserviert. Dürfen wir Ihnen heute unseren, wir haben ganz neu hereinbekommen, einen..." Keine Ahnung, ich kenne mich mit Weinen nicht so aus, aber diesen und jenen Wein.

Eliot Mannoia: Ja, super. Also das wollte ich eigentlich genau davor sagen, bevor du diese Geschichte jetzt erzählt hast. Im Marketing gibt es ja auch dieses Zero Party Data.

Es gibt ja First Party Data, ich weiß nicht, wie das auf Deutsch heißt, First Party Data, das man bekommt durch Website, Cookies, Traffic. Also First...

Manuela Machner: Also Erstkontakte im Prinzip, meinst du das?

Eliot Mannoia: Na, First Party Data, das bezieht sich auf alles, was man als Unternehmen von einem Kunden direkt bekommt.

Manuela Machner: Ach so.

Eliot Mannoia: So von Name, Anschrift oder Websitedaten, Login-Daten. Das sind alles First Party Daten, und die haben jetzt natürlich einen höheren Stellenwert, weil die DSGVO hat ja die Second und Third Party Daten da ein bisschen...

Manuela Machner: Heruntergekuttet.

Eliot Mannoia: Heruntergekuttet. Und dann gibt es aber das Konzept von Zero Party Data, also null.

Also das sind Sachen, die nicht erforderlich sind für das, weil First Party Daten braucht man oft, um wirklich das Geschäft abwickeln zu können.

Manuela Machner: Genau, ja.

Eliot Mannoia: Ich muss deinen Namen wissen, sonst kann ich nicht die Rechnungen...

Manuela Machner: Eine Rechnung stellen.

Eliot Mannoia: Genau. Und Zero Party Daten sind nicht zwingend. Es sind Sachen, die Kunden freiwillig geben. Und genau wie du gerade sagst, mit Zero-Party-Daten kannst du dir mehr ein Bild machen von einem Kunden, welcher Tisch, welches Getränk und solche Sachen.

Und viele Marken machen jetzt diese Zero-Party-Strategie, und deswegen ist auch dieser Trend für Direct to Consumer, wo plötzlich Waschmittel direkt mit Kunden zu tun haben, weil sie durch die Supermärkte den Kontakt nicht haben. Also sie suchen den direkten Kontakt mit Kunden und auch mehr Zero-Party-Data, um ihnen mehr personalisierte Erfahrungen geben zu können.

Und wenn es auf Symbiose aus ist, also wirklich eine bessere Experience für Kunden, dann kann es wirklich super funktionieren.

Manuela Machner: Ja, und man muss auch sagen...

Eliot Mannoia: Wenn es auch im Interesse vom Kunden ist.

Manuela Machner: Die Kunden geben ja sehr freiwillig, sehr gerne, sehr viele Daten von sich bekannt. Das musst du auch sagen.

Eliot Mannoia: Wenn es in deinem Interesse auch ist.

Manuela Machner: Genau. Also wenn du das Gefühl hast, du bekommst was, ob das jetzt eine Kellogg's-Packung ist und du bekommst einen Löffel zugeschickt mit der Gravur deines Namens. Das war immer so eine Sache, wo ich bei meinen Kindern gedacht habe, das funktioniert echt cool, solche Dinge.

Aber du hast dann plötzlich die Personalisierung. Du hast Daten von den Leuten, weil sie was bekommen, und sie geben ihre Daten bekannt. Und solange es nicht ausufert, glaube ich, akzeptieren oder schätzen es die Leute vielleicht auch. Weil wenn ich einen Vorteil hab, dass ich meinen Lieblingstisch bekomme oder am Zimmer schon das Getränk im Kühlschrank steht oder wie auch immer, dann nehme ich das ja gerne in Kauf, dass die wissen, welches Getränk ich gerne trinke.

Eliot Mannoia: Ja. Ist auch nicht so persönlich.

Manuela Machner: Genau, es ist ja eine Win-win-Situation in dem Sinn, und ich glaub, dass es da eben ganz viele Möglichkeiten gibt für Unternehmen, die jetzt noch viel stärker werden und viel einfacher zur Nutzung werden, als es bis jetzt der Fall war. Es hat ja schon immer CRM-Systeme gegeben, die dieses Customer-Relationship-Management gemacht haben.

Aber jetzt wird es nicht nur gespeichert, sondern es ist interaktiv und arbeitet auch automatisiert damit.

Eliot Mannoia: Ja.

Manuela Machner: Und das macht...

Eliot Mannoia: natürlich den nächsten Sprung in der Kundenbetreuung im Unternehmen.

Manuela Machner: Ja, ich glaub, wir haben einen sehr großen Bogen heute gespannt über das Thema, abseits von ChatGPT und den ganzen Sprachmodellen, dass KI im Unternehmen viel verändern kann und auch wird.

Vor allem eben durch das Thema Automatisierungen, das heißt durch das Thema: Wie arbeitet man mit Daten? Was passiert mit den Daten im Hintergrund? Was ist alles möglich? Ob das Richtung Kunden ist, aber auch in der firmeninternen Kommunikation, in der Datenauffindung, in der Datenaufbereitung, in der Möglichkeit, aus unstrukturierten Daten, also ob das jetzt diese hingekritzelten, ausgefüllten Zettel sind, bis hin zu standardisierten Daten, wie es im Bankwesen oder Versicherungswesen ist, daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen.

Und ich glaub, das ist ein ganz spannendes Thema, das man sich als Unternehmen und auch als kleines Unternehmen in Zukunft eben wird anschauen müssen, um auch wettbewerbsfähig zu sein, und sich anzuschauen: Wie kann ich das alles nutzen, um mir die Arbeit einerseits zu erleichtern und auch die Geschwindigkeit zu steigern?

Ja, absolut spannendes Thema.

Eliot Mannoia: Absolut. Also ich glaub, ich hätte selber auch gerne jetzt noch weiter diskutiert. Und ich glaub, da gibt es auch tausende Anwendungsfälle. Und vielleicht werden wir dieses Thema noch mal, ich glaub sicherlich sogar, dass wir KI im Unternehmen sicherlich noch mal aufgreifen werden als Thema.

Nächstes Mal haben wir KI und der Mensch im Fokus. Das haben wir auch schon mal gehabt, aber ein ganz wichtiges Thema, und das werden wir nächste Woche wieder besprechen: Mensch im Fokus. Freuen uns auf euch und wünschen euch noch alles Gute.

Manuela Machner: Macht's gut. Tschüss, baba.