#30 KI und Innovation - mit Verena Kuen

Manuela Machner: Herzlich willkommen bei der heutigen Folge von Mind/Machine, unserem Podcast zum Thema künstliche Intelligenz. Heute sind wir zu dritt unterwegs und der Eliot wird einmal kurz vorstellen, wer heute alles mit dabei ist.

Eliot Mannoia: Ja, wir sind sehr, sehr froh, heute als Gast die Verena Kuen dabei zu haben von 10Thirty Innovation, der Agentur für Innovation Management. Und ja, vielen Dank, Verena, dass du heute bei uns dabei bist. Mein Name ist Eliot Mannoia und heute reden wir über KI und Innovation.

Verena Kuen: Ja, danke. Danke, lieber Eliot, für die nette Vorstellung.

Ja, ich freue mich sehr auf die Diskussion. Innovation und künstliche Intelligenz sind natürlich eng miteinander verbunden. Wir beschäftigen uns in meinem Team schon seit vielen Jahren mit künstlicher Intelligenz und natürlich durch die Demokratisierung, durch den Launch von ChatGPT vor mittlerweile, glaube ich, schon drei Jahren oder so, ist es in die Breite gegangen und beschäftigt uns natürlich noch umso mehr, aber es war natürlich auch schon vorher ein Thema.

Manuela. Jetzt habe ich dich unterbrochen. Aber künstliche Intelligenz ist

Manuela Machner: ja eigentlich, was heißt innerhalb vom Team? Es gibt, glaube ich, kein innovativeres Thema als künstliche Intelligenz, weil das in jeglicher Hinsicht ja selbst an sich schon die Innovation ist und uns so viele Möglichkeiten eröffnet, finde ich zumindest, neue Innovationen auszudenken, umzusetzen und sich auch damit zu beschäftigen.

Mich hat jetzt mal interessiert, hat sich für dich durch diese, ich sage jetzt, generativen KI-Systeme, die ja anders agieren als das maschinelle Lernen, so wie wir es bis dato gekannt haben, für dich oder im täglichen Arbeiten etwas geändert?

Verena Kuen: Also klar, in unserer Arbeit hat sich natürlich etwas geändert, weil wir von Anfang an alle Tools, die es so gibt, ausprobieren und wir nutzen das im Prinzip ganz seamless in unserer Arbeit.

Also was immer es gibt, probieren wir aus. Da sind wir natürlich in einer Situation, die anders ist als in einem großen Unternehmen, weil wir natürlich sagen können: „Hey, cool, finden wir toll, machen wir." Und dann ab diesem Zeitpunkt können wir das für unsere Arbeit nutzen. Ich nutze es vor allem schon im Textbereich, aber wir nutzen es auch für Videos, wir nutzen es für Design.

Wir machen ja viele Visualisierungen im Informationsdesign zum Beispiel. Wir nutzen künstliche Intelligenz als Brainstorm Buddy. Also wenn ich alleine im Büro bin, so wie heute, spreche ich halt dann mit GPT und Konsorten, für Meeting-Zusammenfassungen. Alles, was irgendwie für uns eine Erleichterung ist, ist natürlich willkommen.

Wir sind ein kleines Team und alles, was uns wie ein verlängerter Arm die Arbeit erleichtert, nutzen wir, und da gibt es überhaupt keine Barriers. Die gibt es halt in großen Unternehmen schon. Unsere Arbeit hat sich natürlich jetzt operativ sehr stark verändert und wir schaffen einfach viel mehr, weil wir Tools an der Hand haben, die uns eben da zur Hand gehen.

Mein Mitarbeiter hat mir damals gesagt, wo diese generativen KI-Models rausgekommen sind, deswegen wollte ich sagen: „Ja, alles ist gelauncht und so, jetzt können wir das nutzen." Und dann hat er gesagt: „Verena, du musst dir das vorstellen, das ist wie ein Praktikant. Du sagst einfach was, der tut das."

Es ist wahrscheinlich nicht immer alles ganz richtig, weil man muss noch mal drüberschauen, aber es erleichtert die Arbeit enorm. Und so arbeite ich eigentlich damit in meiner täglichen Arbeit und natürlich suchen wir stetig nach Anwendungen, wie wir unsere Workflows auch augmentieren können mit künstlicher Intelligenz.

Wir nutzen halt diese Templates, die es gibt, wo wir Personas anlegen können und Ideen auch mit künstlichen Avatar-Personas testen können. Das ist ein erstes Sounding Board, wo wir schon einmal sehr, sagen wir mal, klingt vielleicht blöd, ehrliches Feedback kriegen auf Ideen, weil diese Persona-Templates sind halt so angelegt und die haben in dem Sinn dann keinen Bias.

Natürlich haben sie schon einen Bias, weil wir im Vorfeld halt sagen, wie die sind, und vielleicht haben wir da nicht ganz akkurat einen Tribe abgebildet, aber es ist natürlich ein erstes Sounding Board, das kein menschliches Feedback ersetzt, aber es ermöglicht erste Iterationen von einem Prototypen, wo wir sonst für teures Geld schon Feedback einholen müssten mit Interviews und Think-aloud und so weiter.

Also das ist schon etwas, wo man auch den Innovationsprozess sehr stark beschleunigen kann. Auch in der Recherche ist es natürlich irrsinnig super. Man kann toll recherchieren und muss natürlich die Dinge validieren. Das sind halt alles Achtzig-Prozent-Lösungen, wo man einfach noch mal draufschauen muss.

Dass die künstliche Intelligenz Jobs ersetzen wird, das glaube ich. Du hast mir geschrieben, lieber Eliot, eine Frage: Wo steht so die Innovationsszene in zehn Jahren? Das ist natürlich eine harte Frage, aber ich glaube schon, dass es bestimmte Jobs nicht mehr geben wird. Zum Beispiel Übersetzer.

Die wird es einfach irgendwann nicht mehr geben müssen. Ist tragisch, weil ich habe das studiert, irgendwann vor vielen Jahren, habe ein Übersetzer- und Dolmetscherstudium gemacht für Französisch und Spanisch. Und Gott sei Dank habe ich jetzt was anderes gemacht, weil diesen Job, glaube ich, wird es auch dort in Institutionen, wo Übersetzer und Dolmetscher viel Arbeit hatten in der Vergangenheit, wie bei der UNO oder so, ich glaube, das wird es nicht mehr geben.

Ja, also es gibt schon Berufsbilder, die einfach weg sind. Die Frage ist auch, ob Models ersetzt werden. Das ist etwas, was ich auch ganz spannend finde. Das glaube ich wiederum nicht, weil ich glaube, dass der menschliche Faktor schon eine Rolle spielt, aber die werden halt so durch Influencer ersetzt.

Aber Mango hat jetzt zum Beispiel, ich glaube, es war Mango, eine KI-generierte Kampagne gemacht mit KI-generierten Models. Ich folge auch auf Instagram so ein paar, dieser Aitana aus Barcelona, die ist komplett KI-generiert und so. Also ich finde das schon spannend, was sich da so alles tut.

Aber es wird Jobs geben, die ersetzt werden können. Ich glaube, Jobs, die sich irgendwie in einem komplexen Umfeld bewegen, die werden nie ganz ersetzt werden können, weil sich auch die Dinge ändern und man die KI dann wieder anpassen muss. Aber die KI wird sicher in unser Alltagsleben Einzug halten in den nächsten Jahren.

Und ich glaube, das dauert keine zehn Jahre. Das wird ganz normal sein. Ich erinnere mich noch, wo ich angefangen habe im Innovationsmanagement. Das war 2008. Da ist in Amerika gerade das iPhone rausgekommen, und bei uns ein Jahr später. Ich habe mir das natürlich alles gleich gekauft.

Immer der latest Shit, iPhone, iPad und so weiter. Da hatte ich auch noch keine Vorstellung, wie sehr Apps in unserem Alltag eine Rolle spielen werden. Ich wusste auch nicht so richtig, was man mit dem iPad tut. Und jetzt hat halt jeder eins und jetzt wissen wir es natürlich sehr gut.

Und das hat halt alles in unser Alltagsleben so Einzug gehalten, alles, was praktisch ist und was uns unser Alltagsleben erleichtert. Ob das, keine Ahnung, die Wien Mobil App ist oder die digitale Einkaufsliste oder was auch immer. Das nutzt man einfach, alles, was es so gibt. Und ich glaube, das ist halt etwas, was mit der künstlichen Intelligenz genauso sein wird.

Wir nutzen alle DeepL, Übersetzer oder so Sachen. Das ist einfach Teil des Workflows. Sieht man, ist praktisch, ist fein, geht schnell, gutes Ergebnis. Hey, warum sollte ich das nicht nutzen? Ich glaube, die Jobs werden sich einfach verändern dadurch. Organisationen werden sich verändern, aber die verändern sich auch aus anderen Gründen.

So muss man jetzt schon auch sagen, da gibt es genug andere Gründe. Die künstliche Intelligenz ist halt ein, vor allem die Demokratisierung der künstlichen Intelligenz, glaube ich. Das ist das, dass jeder für kein Geld diese Anwendungen nutzen kann. Das ist schon ein Einschnitt und das ist etwas, was die Arbeitswelt schon verändert, aber ich glaube, es wird mehr Platz machen, so blöd das jetzt klingt, für menschliche Interaktionen, weil vieles, was eh lästige Arbeiten sind, wie irgendwelche Auswertungen zu machen oder Heatmaps oder was auch immer.

Es geht viel schneller, dann habe ich mehr Zeit für anderes, um mich mit euch zum Beispiel hier zu unterhalten. Also ich glaube, der menschliche Faktor ist echt etwas, was durch künstliche Intelligenz wahrscheinlich sogar mehr Wert bekommt und wieder mehr ins Zentrum rückt.

Weil eben, ich komme aus dem Gesundheitsbereich, in Krankenhäusern hat das ganze Krankenhauspersonal ja oft das Problem, dass sie sich gar nicht so sehr um die Patienten oder in Pflegeeinrichtungen um die alten Leute und so weiter kümmern können, persönlich mit denen reden und so weiter, weil sie einfach so viel Verwaltungsaufwand haben, dass viel Zeit in das reinfließt.

Und wenn künstliche Intelligenz so etwas fördert und unterstützt, sodass es passt, dann schafft es wieder Freiräume für anderes. Also ich glaube, da

Eliot Mannoia: Und die Robotics vielleicht. Also beide Entwicklungen in der Pflege, gebe ich dir vollkommen recht, können dann eigentlich hoffentlich für viel mehr Zeit für menschliche Interaktion sorgen.

Und was ich natürlich auch spannend finde mit der Demokratisierung, ist, dass wir früher mit Google in der Hosentasche Zugriff zur Information der Welt hatten und jetzt haben wir eigentlich in der Hosentasche mit dem Handy Zugriff zu nicht nur der Information, sondern auch wirklich Wissen.

Manuela Machner: Auch zu Lösungen. Lösungen. Ja, selber zusammengereimt: Was glauben wir, was könnte eine Lösung sein? Jetzt haben wir Lösungsvorschläge.

Glaube aber, was schon ein Thema ist: Wir wissen, was alles möglich ist, oder wir glauben es. Wir wissen das noch nicht wirklich, aber wir können einschätzen, was da schon alles möglich wäre.

Nur die Gap, die entsteht derzeit aus meiner Sicht, so wie du jetzt gesagt hast, große Unternehmen, kleine Unternehmen. Aber wenn ich mir gerade das Gesundheitswesen anschaue, öffentliche Bereiche anschaue, es gäbe durch diese Systeme, die einfacher zu integrieren sind als vielleicht bis jetzt, vor allem auch für den Nutzer, viel zu Nutz und Frommen, weil sie Nutzer verstehen.

Aber in Wirklichkeit ist dieses Bewusstsein zum Beispiel in vielen Bereichen überhaupt noch nicht angekommen. Und bis das in großen Strukturen dann auch wirklich eingesetzt werden kann und eingesetzt wird, da sehe ich momentan noch einen riesigen Unterschied.

Also gerade so wie du es auch gesagt hast, in deinem kleinen Unternehmen, und mir geht es genauso, ich glaube, Eliot auch, wir können entscheiden. Wir können dann sagen: „Ja, probieren wir das mal", und uns selbst helfen lassen. Je größer die Organisationen sind, umso schwieriger wird es und umso klassischer sehe ich es eben von den Entscheidungsstrukturen her.

Weil natürlich oft diejenigen, die die Entscheidungen treffen, nicht immer diejenigen sind, die jetzt den innovativen Faktor einschätzen können oder auch sehen oder verstehen, worum es geht. Und auf der anderen Seite gibt es auch an der Basis oft sehr viele Ängste, muss man auch sagen. Also auch die Mitarbeiter, die es vielleicht auch gar nicht einschätzen können: Ist das jetzt wirklich eine Hilfe?

Und ich sehe dann sehr oft in mittelgroßen Strukturen, wo wir sagen, jetzt machen wir mal ein erstes Bett und so, wenn die Mitarbeiter das Gefühl haben: Oh, ich werde nicht ersetzt und ich kriege Hilfe. Dann erst kommt diese Akzeptanz. Also ich glaube, von der technischen Entwicklung her kann man wahrscheinlich immer schon vieles sehr gut lösen.

Eliot Mannoia: Ja, aber wie siehst du das, Verena, dann mit deiner Arbeit mit Innovation? Wenn du die letzten Jahre, also du machst das ja schon seit sehr langer Zeit mit Innovation, jetzt mit KI, wie ist der Unterschied, wenn du mit Unternehmen über Innovation und KI redest? Ist da ein Unterschied?

Verena Kuen: Also ja, ich muss jetzt ehrlich sagen, meine Kunden sind ja zum Großteil große Corporates und wir haben natürlich KI-Projekte mit unseren Kunden in ihren Teams.

Und was ich sehe, also ziemlich breit, vor allem in den großen Pharmafirmen zum Beispiel, die haben alle schon eine interne Anwendung, egal wie das jetzt heißt, ob das jetzt der Copilot 365 ist, also Copilot haben fast alle, und dann haben sie meistens irgendwie ein eigenes Signature Toolkit, das für dieses Unternehmen ist.

Also so weit sind eigentlich die meisten. Man muss es halt dann runterbrechen auf den Path der Abteilungen, die klassische tägliche Arbeit. Und da gibt es natürlich schon Vorbehalte. Es gibt auch Menschen, die das jetzt auch nicht wollen, weil sie wissen, wie ihre Arbeit geht, und wollen sich da von der künstlichen Intelligenz vielleicht nicht so beipfuschen lassen, wie du auch sagst, Manuela.

Aber es ist schon so, dass es Trainings gibt. Die sind meistens eher generisch. Und diesen Brückenschlag dann zu schaffen zur wirklichen, zu meiner täglichen Arbeit, ist eben die Lücke, die wir oft schließen mit unseren Programmen. Wir machen jetzt einige Initiativen für spezifische Abteilungen, wie zum Beispiel jetzt in der klinischen Forschung.

Da brechen wir das runter auf die täglichen Aufgaben der Menschen im Team, sogar auf Rollen, einzelne Rollen. Was machen denn die so den ganzen Tag? Und schauen, was dieses Toolkit alles liefern kann. Was sind die Features und wie geht das zusammen mit den täglichen Aufgaben?

Und daraus erstellen wir dann Journeys. Die sind auf eine Rolle runtergebrochen und zeigen auf: Was ist denn alles für dich in deiner Rolle möglich mit künstlicher Intelligenz, mit dem Toolset, das jetzt halt im Moment zur Verfügung steht? Und dann versucht man halt auch, den Diskurs zwischen den Mitarbeitern zu fördern, dass man halt drüber redet.

Was hat denn super funktioniert? Wie wendest du das an? Zeig einmal her. Was hast du denn da ausgewertet? Was war schwierig? Also ich glaube, man muss einfach dieses Ausprobieren anhand der täglichen Arbeit kuratieren. Das ist jetzt nichts, was die Leute so von selber machen.

Zumindest nicht alle. Manche werden sagen: „Ja, cool, super, dass wir das jetzt haben. Wir machen das jetzt.“ Aber andere sind dann halt unsicher und wissen nicht: Kann ich das überhaupt? Mache ich dann was falsch? Man hört ja immer, künstliche Intelligenz macht auch Fehler und so weiter. Wie entdecke ich das dann?

Ist das dann alles richtig und so? Also solche Sachen sind ein Problem. Auch Biases, die es gibt. Wer das anwendet, wer stellt die besseren Fragen? Wir haben da Biases, die zum Beispiel durch Bindungsgrade der Nutzer ausgelöst werden. Dann haben wir Integration und Anschlussfähigkeit in existierenden Systemen zum Beispiel.

Also da muss man schon viele Dinge bedenken, aber ich muss sagen, es gibt meistens in den Unternehmen irgendeinen, der sich dieses Thema dann quasi holt und sagt: „Das taugt mir.“ Oft sind es so Digitalisierungsleute, die lange unter dem Radar waren und jetzt plötzlich ihre Sternstunde haben und sagen: „Okay, das ist jetzt wirklich richtig groß. Das machen wir jetzt.“ Und die treiben das dann voran. Das sind oft Einzelpersonen oder kleine Teams, die das für ein ganz großes Unternehmen machen, aber da passiert ganz viel. Und oft einmal auch, wir arbeiten auch viel mit IT-Abteilungen zusammen. Auch da gibt es natürlich Sandboxes und so weiter, wo man Dinge ausprobieren kann, und die treiben das dann ins Unternehmen hinein.

Aber ihr habt natürlich schon recht, in großen Unternehmen ist es schwieriger und da muss man halt auch Regeln aufstellen. Man muss schauen, was ist jetzt für uns okay? Wie gehört das angewendet? Sonst nutzen es die Leute nicht, weil sie sonst Angst haben, dass sie irgendwas falsch machen, weil es halt für alle anderen Dinge auch Guidance und Blueprints und so weiter gibt.

Und das ist jetzt, glaube ich, die Aufgabe, die im nächsten Jahr ansteht, würde ich sagen, gefühlt. Also allzu lang darf es nicht dauern. Aber das läuft jetzt halt gerade. Aber es kommen ja quasi täglich neue Anwendungen und dass das halt immer einfließen kann, das ist dann halt auch die Challenge, weil dann hat man mal irgendein Toolset und dann ist man gewohnt, damit zu arbeiten, und dann kommt schon wieder das nächste und das nächste.

Also es muss schon so sein, dass diese Dinge regelmäßig auch upgegradet und dementsprechend adaptiert werden. Und ich muss sagen, unser Job als Innovationsmanager oder als Agentur für Innovationsmanagement hat sich auch stark verändert in den letzten zwei Jahren, weil wir eben nicht mehr über einzelne Innovationsanwendungen reden, sondern wir reden eigentlich über Business Transformation.

Es passiert einfach zu viel im Moment und Unternehmen machen jetzt nicht mehr so ein kleines Innovationsprogramm, damit wir ab und zu auch mal eine innovative Idee haben, sondern das geht ganz tief in die DNA des Unternehmens hinein. Es werden auch neue Strukturen geschaffen, die flexibler sind, einfach damit man die Veränderungen am Markt besser aufnehmen kann und besser drauf reagieren kann.

Also die Wirtschaft baut sich auch gerade um, und nicht nur durch künstliche Intelligenz, aber die künstliche Intelligenz trägt was dazu bei.

Manuela Machner: Sie ist ja aus meiner Sicht richtig als ein Change Management zu sehen, auch wenn du größere Prozesse hast im Unternehmen. Also ich glaube, das wird auch oft maßlos unterschätzt.

Also zumindest bei meinen kleineren sehr unterschätzt. Das ist so, jetzt haben wir halt ein

Verena Kuen: Ja, ich glaube, es betrifft alles. Du hattest eine Frage geschickt, Eliot, zum Thema: Welche Branchen profitieren am meisten? Also das ist schwer zu sagen. Im Gesundheitsbereich zum Beispiel sehe ich natürlich schon riesige Anwendungen in den klinischen Studien oder auch in der Diagnostik.

Also da wird sich ganz viel tun. Da gibt es auch kleinere Start-ups, die da ganz tolle Lösungen bauen, die man integrieren kann in die Arbeit, in Krankenhäusern, in Arztpraxen und so weiter. Also das wird sicher passieren. Das ist aber auch nicht nur ein Programmchen, sondern das ist einfach eine Veränderung der Arbeitsweise.

Ich erinnere mich noch, meine Mama ist Ärztin und für die waren Ferndiagnosen immer so ein No-Go. Und vor Jahren, als mein Sohn noch klein war, hatte ich einen sehr coolen Kinderarzt, der immer gesagt hat: „Ja, okay, also wenn er einen Ausschlag hat, schicken Sie mir ein Foto per WhatsApp und dann sage ich Ihnen, ob Sie kommen müssen.“

Also das war schon einmal ein Fortschritt. Heutzutage fotografierst du ein Stück Haut und die KI sagt dir, ob du ein Melanom hast. Also das geht halt jetzt mehr in die Tiefe und das erleichtert halt vieles. Es wird natürlich in Ländern wie Österreich, glaube ich, wo wir ja noch eine sehr gute Abdeckung haben im Gesundheitswesen, wahrscheinlich ein bisschen langsamer gehen, weil wir haben Zugriff auf Ärzte, wir haben gute Krankenversicherungen, die zwar auch schon an ihre Grenzen stoßen, aber in Amerika haben halt viele Leute überhaupt keine Versicherung.

Und da, denke ich, ist so Diagnostik durch KI natürlich eine tolle Sache. Also das ist etwas, das wird natürlich viel mehr und viel schneller einen Uptake finden als bei uns, wo durch das System mehr abgedeckt ist. Aber ich glaube halt, das ist ja auch etwas, wir arbeiten sehr viel jetzt im Moment auch mit Zukunftsszenarien, und wenn man sich das anschaut im Gesundheitsbereich: Unser System gerät ja zunehmend unter Druck und wir steuern zu auf einen starken demografischen Shift, weil weniger Leute einzahlen.

Das heißt, man muss irgendwo Dinge einsparen und da kommt uns die künstliche Intelligenz schon sehr gelegen, weil sie natürlich auch viele Dinge erleichtert. Und es geht sicher in Richtung Self Service, also wo man einfach smarte Anwendungen hat, die im Gesundheitsbereich den Menschen, den Patientinnen im Prinzip einfach an die Hand gegeben werden und ihr Gesundheitsmanagement erleichtern.

Das sehen wir jetzt eher so ein bisschen im Sport- und Wellnessbereich eh schon, wo man Schritte zählt und irgendwelche Physicals misst, aber das wird halt natürlich noch mehr werden. Und da sehe ich große Anwendungsfelder, aber auch im Dienstleistungsbereich. Im Prinzip überall, außer wo es halt um wirklich menschliche Interaktion geht.

Also ich weiß nicht, ob ich so gern einen KI-Psychotherapeuten haben möchte, oder der Studie zufolge. Also die sind beide nah.

Eliot Mannoia: Aber mehr empathisch als die echten Menschen bei einer Studie.

Verena Kuen: Ja, ja, natürlich. Also ich denke, wir werden uns vielleicht auch an das gewöhnen.

Ich glaube, da gibt es halt Vorbehalte. Auch vorhin, du hast Robotics erwähnt. Das ist ja immer so ein Lieblingsthema von mir, weil ich dem mit den Robotics immer so ein bisschen zwiegespalten gegenüberstehe. Es gibt ja zum Beispiel bei der Wien Energie, die haben einen Hund von Boston Dynamics, der Smart Inspection in Kraftwerken macht.

Also den finden alle cool und der erkennt auch, das ist wie ein Frühwarnsystem, also so Predictive Maintenance nennen die das. Da glaube ich, ist das schon super und der wandert da halt rum im Kraftwerk und so. Das finden auch alle irgendwie lustig, weil er auch ausschaut wie ein Hund.

Ich glaube aber, dass viele so empathische Berufe, wo es wirklich um den persönlichen Kontakt geht, ich glaube, das ist etwas, das wollen wir einfach nicht als Menschen. Also das ist halt immer so eine Frage. Du bist ja Psychologe. Wie siehst denn du das, wenn ich dir jetzt eine Gegenfrage stellen darf?

Aber da finde ich, da soll man die künstliche Intelligenz doch lieber dort einsetzen, wo es uns einfach lästige Arbeiten abnimmt oder uns schneller macht. Aber so diesen persönlichen Kontakt, den habe ich auch lieber persönlich.

Eliot Mannoia: Also da gebe ich dir vollkommen recht. Es soll menschlich bleiben.

Die KI soll die lästige Arbeit, wenn es geht, zuerst und zumeist von uns abnehmen. Ich sehe das vielleicht eher so hybrid, dass man vielleicht alle drei Wochen zum Therapeuten geht und zwischendurch alle zwei, drei Tage vielleicht auch mit einer KI redet, um das zu augmentieren. Aber natürlich, das Menschliche wird nicht ersetzt und ich pondiere, wenn das das richtige Wort ist im Deutschen.

Ich bin für das Menschliche. Also auf jeden Fall. Ich merke, wir sind schon an der Zeit und ich versuche, in meinem Gehirn zusammenzufassen, was wir alles besprochen haben. Ich habe wahnsinnig viel gelernt von dir, Verena. War super spannend. Rückwärts vielleicht gehend. Wir haben jetzt auch von der KI gesprochen, wie sie auch mit dem demografischen Wandel unserer Gesellschaft helfen kann.

Du hast dann erwähnt, dass die KI helfen kann, wenn wir uns das nicht mehr alles leisten können, wenn wir weniger Leute haben, die einzahlen. Und du hast dann künstliche Intelligenz gesagt, aber ich habe dann komischerweise günstige Intelligenz gehört. Also vielleicht ist es dann beides, dass wir die künstliche Intelligenz als günstige Intelligenz nutzen, um uns bei lästigen Arbeiten zu unterstützen.

Wir haben viel über Biases und so gesprochen, wenn es um die Ausarbeitung geht von verschiedenen Prototypen und Ideen, dass man da auch in der Innovationsphase sich einiges sparen kann, indem man einfach mit der KI so wie mit einem Sparring Partner oder Sounding Board, wie du das genannt hast-

Manuela Machner: Genau.

Eliot Mannoia: irgendwie austauschen kann. Auch super spannend. Dann hast du erwähnt, dass man in diversen Branchen, in der Pharma zum Beispiel, auch schon sehr viel KI nutzt. Ob das jetzt oft Copilot ist oder eigene spezielle, aber dass es irgendwie flächendeckend ist und da jetzt noch viele Opportunities gibt, mit den eigenen Tasks mehr zu machen.

Die Fragen habe ich ja auch natürlich in Kooperation mit ChatGPT erstellt. Ja. Also so gut ist mein Deutsch nicht. Und ja, wahnsinnig spannend. Ich habe sicher sehr viel ausgelassen. Manuela, fällt dir noch was ein, was wir-

Manuela Machner: Eine Sache, die mir hängen geblieben ist, weil ich glaube, das ist das Thema, was du gesagt hast mit den Toolkits.

Das wird bei mir auch am meisten hängen bleiben, dass die Unternehmen ihren Mitarbeitern Sets zur Verfügung stellen mit unterschiedlichen Tools und wie wichtig es ist, dass die up to date bleiben und aktuell bleiben in der Gesellschaft. Ich glaube, das ist auch einer der Faktoren, der die Innovationen in den Unternehmen antreibt, das Tempo und die Geschwindigkeit, weil es nicht mehr ausreicht, ein Innovationsprojekt im Jahr zu machen und zu sagen: "Wir sind jetzt innovativ."

Verena Kuen: Ja.

Manuela Machner: Nein, sondern es ist, das nehme ich für mich da mit, es muss ein Teil des Unternehmerdenkens werden, einfach aufgrund der Entwicklung. Also vorher war es vielleicht ein Nice to have, ein Innovationsteam oder Entwicklungsteam zu haben, aber jetzt ist es definitiv eine Notwendigkeit.

Verena Kuen: Vor allem viel größer. Also es wird viel größer. Wir reden jetzt wirklich von Business Transformation. Ich mag das Wort Innovation gar nicht mehr so gerne, ehrlich gesagt, weil es verändert sich so viel in unserem Umfeld, dass man sich einfach anders aufstellen muss, um relevante Angebote für den Markt zu liefern.

Und da reicht es halt nicht nur, wenn ich sage: „Wir haben eine Challenge und da mache ich jetzt einen Workshop und überlege mir Ideen und so weiter." Sondern mein Setting muss so sein, dass ich diese Dinge immer wie ein Sensor aufnehme und meine Antennen überall draußen habe und immer regelmäßig schaue: Was bringt uns jetzt was?

Was bringt uns voran? Was ist für uns jetzt nicht so relevant? Und dass ich diese Dinge auch merklos ausprobieren kann. Also ich glaube, das, was wir in der Vergangenheit gemacht haben, wo Unternehmen zu uns gekommen sind und gesagt haben: „Ja, wir haben dieses spezifische Problem. Hilfst du uns durch den Prozess, das aufzuarbeiten?"

Ich glaube, das wird irgendwann nicht mehr sein, im Moment schon noch, aber irgendwann wird das nicht mehr sein, weil dann die meisten Unternehmen so aufgestellt sind, dass sie das selber können. Und das soll ja auch so sein. Das sehe ich auch als meine Aufgabe, als Innovationsmanagementprovider oder Supplier, wenn man so will, dass die Unternehmen das von uns übernehmen als Blueprint und dann selber können.

Also ich rationalisiere mich selber weg. Dann machen

Eliot Mannoia: wir- Enabler, nicht Supplier. Your Innovation

Verena Kuen: Enabler. Enabler. Ja, stimmt. Also das ist das, was wir eigentlich machen, und wir arbeiten Hand in Hand. Ich mag auch das Wort Consulting nicht mehr wirklich gerne. Wir sehen uns als Partner.

Wir integrieren uns in Teams und schauen gemeinsam mit unseren Kunden, wie man die Dinge relativ effizient und produktiv vorantreiben kann. Und das geht in einem größeren Setting jetzt einfach. Und das sind längerfristige Programme, die da gestartet werden müssen. Also wir bauen ganze Organisationen.

Ja? Das ist das, was jetzt passieren muss.

Manuela Machner: Ich glaube, dass wir dich vielleicht wieder mal einladen dürfen zu einem-

Verena Kuen: Gerne. Gerne. Hat Spaß gemacht auf jeden Fall.

Manuela Machner: Das nächste Mal, falls wir dich das nächste Mal noch gerne zu uns holen wollen. Wir wollen da auch über das Thema Grenzen verschwinden reden, weil das, was du heute auch ganz gut gesagt hast, ist, dass KI plötzlich jedem alles ermöglicht hat, oder viele KI-Tools vielen Menschen viele Dinge, zu denen sie vorher vielleicht nicht in der Lage gewesen wären.

Und darüber wollen wir das nächste Mal sprechen. Herzlichen Dank.

Verena Kuen: Danke euch. Hat Spaß gemacht.

Eliot Mannoia: Voll. Okay.

Manuela Machner: Tschau.