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Dieser Podcast wird präsentiert

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von Genius Alliance

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.

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Was wir immer machen , ist

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, sehr pragmatisch an Probleme rangehen

0:10

. Also , wir versuchen nicht , bei

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jedem Unternehmen die grundlegende

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Arbeit erst mal zwei Jahre zu machen , damit wir überhaupt

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in der Lage sind , dinge

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zu teilautomatisieren , rodart , bestimmte

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Daten auch verfügbar zu machen , sondern

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wir schauen halt immer Prioritätsbasier Was

0:26

ist denn für das Unternehmen , auch

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natürlich getrieben vom Unternehmen . Also das sagen

0:30

meistens die Unternehmen und selber Was sind denn

0:33

eure wichtigsten Punkte , die ihr gerne empfrieren

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wollt und die ihr im Moment eher als ein

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bisschen vernachlässigt ansäht ? und

0:40

konzentriert das mal auf die Punkte .

0:43

Du hörst den Genius Alliance

0:46

Podcast . Du

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bist Unternehmer und möchtest die

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nächste Evolutionsstufe der Digitalisierung

0:53

erreichen ? dann starte jetzt und

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gewinne neue Kunden im Online-Dschungel

0:58

Mit

1:03

starken Interviews , wertvollen

1:06

Erfolgsstrategien und hochspezialisierten

1:08

Digitalexperten . Der

1:11

Genius Alliance Podcast

1:13

von und mit Founder und

1:15

CEO Norman Müller

1:18

.

1:19

Es ist wieder Zeit für eine neue Folge hier im Genius Alliance

1:22

Podcast bei mir zu Gast heute . Ich freue mich sehr

1:24

, lieber Thomas . Thomas Knor von

1:26

Data Dice , Hallo

1:28

.

1:29

Ich freue mich auch . Vielen Dank für die Einladung , norman

1:31

.

1:33

Thomas , du bist schwer beschäftigt . Du bist jetzt quasi

1:35

gehetzt hier zu diesem Interview

1:37

Kommst gerade vom Kunden

1:40

.

1:42

Absolut . Ich bin total gehetzt . Ich bin zu

1:44

Hause in meinem Wohnmobil und muss von einem Fenster

1:46

zu den nächsten springen . Wir

1:49

haben auch noch beide Stimme .

1:51

Also , wir haben beide auch noch angegriffen

1:53

, aber das hält uns nicht davon ab . Ich wollte eigentlich

1:55

darauf hinaus , dass das Thema

1:57

Daten nicht nur ein Riesenthema

2:00

jetzt momentan ist , zusammen

2:03

mit dem Thema künstliche Intelligenz , sondern natürlich auch Teil

2:05

deiner Company , und

2:07

vielleicht kannst du nochmal so ein kleines Intro machen Wer

2:09

bist du so als Privatperson , und was genau

2:12

machst du mit deinem Unternehmen und deinem Team ? Genau

2:14

?

2:16

Absolut . Ja , mein Name

2:18

ist Thomas Knor . Ich

2:21

bin Geschäftsführer und Gründer

2:23

von der Firma DataDice . Datadice

2:26

ist eine Agentur , die

2:28

Datendienstleistung , ganz einfach

2:30

gesagt , anbietet , und

2:32

da sehr spezialisiert auf dem Bereich

2:35

E-Commerce , saas

2:37

, aber auch viele andere Businessmodelle . Und

2:39

was wir hauptsächlich tun , ist das

2:41

Grundproblem zu lösen , aus

2:44

vielen , vielen , vielen Datenquellen

2:46

, die jede Unternehmung eigentlich

2:48

mit sich bringt und hat , sinn

2:50

zu machen . Zum einen , die erstmal

2:52

anzubinden , miteinander

2:55

zu verknüpfen , zu transformieren , daten

2:58

, die nicht gut sind , an der Stelle einfach

3:00

auch rauszunehmen und am

3:02

Ende das Ganze zu visualisieren

3:05

, gleichzeitig aber auch anderen

3:07

Systemen zur Verfügung zu stellen , was

3:09

da kommen wir heute bestimmt noch dazu

3:11

in der Welt der Datenanalyse

3:14

halt immer wichtiger wird , nicht nur auf Daten zu schauen

3:16

, sondern Daten auch in die Zukunft zu bringen . Vielleicht

3:19

noch ein bisschen du hast ja gefragt auch unser Mich

3:21

als Person . Also mein Hintergrund ist

3:24

stark vom

3:26

Thema Informatik , programmierung betrieben

3:29

, aber auch über die letzten Jahre

3:31

eher so ein bisschen Wirtschaftsinformatik

3:33

mäßig , also mehr Management-Sachen

3:37

mit rein . Ich habe da zwei Studiengänge

3:39

gemacht , einmal Informatik Dresden

3:41

an der TU , aber auch International

3:44

Management in Berlin . Da habe ich dann schon ab

3:46

2010 ganz

3:49

normal als Angestellter gearbeitet . Ich habe nebenbei

3:51

noch ein Studiengänge gemacht für International Management

3:53

. Dementsprechend deckte ich die beiden

3:55

Bereiche ab und bin da in Berlin

3:57

halt viel herumgekommen unterschiedliche Firmen

4:00

, viele Start-ups , wo ich die

4:02

wie soll man das sagen Möglichkeit

4:05

hat , nämlich frei zu entwickeln . Das war ganz

4:07

gut , weil man viele Bereiche abdecken kann , immer

4:10

im Bereich Datenanalyse seit 2010,

4:12

. Viele Bereichen Commerce , aber

4:15

Software , software als Service , aber

4:17

auch im Bereich

4:20

wäldischer Capital sehr

4:22

operativ . Also wir haben viele Unternehmen unterstützt

4:24

, da einfach einen guten Datenanalyse Stack

4:26

aufzubauen , und bin dann 2015

4:29

zu einer größeren oder

4:31

zu einem kleineren Start gegangen , bis man zu dem

4:34

Zeitpunkt eigentlich noch sagen kann , also irgendwie

4:36

30 . Mitarbeiter . Aber am Ende 2019

4:39

, wie ich dann von Berlin wieder zurück

4:41

Richtung Kogork gegangen bin , waren

4:43

wir dann schon 500 Leute international

4:45

. Also das war eine gute , gute

4:48

, gute Growth Story , und

4:51

da habe ich ein eigenes Team gehabt für den Bereich Datenanalyse

4:53

. Dann habe ich dann entschieden , 2019

4:55

mein eigenes Unternehmen zu gründen , mittlerweile

4:57

über 10 Leuten , auch mit

4:59

Hauptsitz Kogork , aber auch mit dem

5:01

Sitz in Berlin , wo wir einige Mitarbeiter

5:04

haben , genau den Teil dann

5:06

absehend Ich

5:09

habe zwei Kinder , die mich auf Trab

5:11

halten dass ich dann auch wirklich wirklich gehetzt

5:14

bin . Aber das ist heute vor mir zumindest

5:16

nicht der Fall .

5:17

Ja , vor allen Dingen schön , ein Kobo Unternehmen

5:19

hier zu haben , also mit dir als Vertreter

5:22

deines Teams Total

5:24

. wichtig , weil das Thema Daten einfach auch

5:27

der Rohstoff ist , womit wir dann künstliche

5:29

Intelligenz irgendwann mal füttern wollen . Lassen

5:32

Sie mal noch ein bisschen in deine Vita

5:35

reinschauen . War das Thema Daten immer

5:37

schon eine Sache , die

5:39

dich fasziniert hat , oder wie bist du überhaupt

5:41

grundsätzlich zu diesem Thema gekommen , mit

5:44

dessen Bedeutung ?

5:45

Spannende Frage , weil , wo ich 2010 oder

5:47

elf ich bin gar nicht mehr so richtig sicher , ich glaube , elf war sogar

5:50

nach Berlin gekommen bin , war

5:52

Datenanalyse ließ , damals

5:54

noch Business Intelligence , und da war

5:57

es dann , glaube ich , ein bisschen angestaubt . Wenn

5:59

jemand von Datenanalyse gesprochen hat , hat er meistens

6:02

gemeint , dass man jetzt irgendwelche Excel-Pivot-Tabellen

6:05

aufbaut , und

6:07

das hat sich in den letzten 14

6:09

, 15 Jahren massiv gewandelt . Und

6:12

so bin ich eigentlich in dieses Thema reingestolpert , dass ich

6:14

irgendwann bei meinem ersten Start-up

6:16

, wo ich oder bei dem ersten Start-up angestellt

6:19

war , irgendwie in

6:21

dem Bereich Produktion war und

6:23

mich im Automatisierung gekümmert habe und

6:26

auch ein altes Team relativ schnell hatte ein

6:28

kleines Team und

6:30

total ambitioniert war und immer

6:32

mehr machen wollte , irgendwann gemerkt habe , es

6:34

geht doch einfacher , das geht auch schneller , das kann man auch

6:36

automatisiert , das kann auch irgendwie analysieren

6:39

. Und so bin ich eigentlich in das Thema reingekommen

6:42

, und ich habe damals das Glück

6:44

gehabt , dass auch die zwei Geschäftsführer in dem Unternehmen

6:46

mir da wirklich freier Hand gelassen haben

6:48

, mich da supportet haben , und

6:51

habe dann angefangen , wie gesagt , in Excel

6:53

die ersten grundlegenden

6:55

Meetboards zu bauen und

6:58

relativ schnell dann nach einem Jahr oder einem halben

7:00

Jahr dann auch SQL basiert

7:02

das Ganze zu machen . So

7:06

bin ich zu dem Thema gestoßen . Eigentlich .

7:09

Sehr cool , sehr interessant

7:11

in dahingehend , weil ich

7:13

bin davon ausgegangen , also dass schon bewusst

7:15

sein , bei den Unternehmen herrscht , daten zu sammeln

7:17

grundsätzlich oder Daten zu erheben , ja verschiedene

7:20

Datenquellen . Vielleicht

7:22

auch nochmal näher in den Fokus zurück , und bei

7:24

meinen Recherchen bin ich darauf gestoßen Der

7:28

DHK ist ja der Dachverband der Industrie

7:30

Handelskammern , hat eine Digitalisierungsumfrage

7:33

2022 gemacht , und über

7:35

90 Prozent der Unternehmen in

7:38

Deutschland sammeln tatsächlich

7:40

oder erheben Daten . Jetzt mal unabhängig davon

7:42

, wie hoch die Datenqualität

7:45

ist und wie weit wirklich analysiert wird und

7:47

Dinge abgeleitet werden , aber stellst du das

7:49

auch fest , dass das bewusst sein ist

7:52

, dass das schon seit Jahren da

7:54

ist , einfach auch mal zu überprüfen

7:56

, wo kommen eigentlich die Informationen her ? Weil

7:59

25 Prozent der Unternehmen eben auch Produkte

8:01

und Dienstleistung von diesen Daten bereits

8:03

ableiten . Das wäre jetzt noch nicht so eine große

8:06

Zahl , aber ich war erstaunt und

8:08

fand das eine ganz gute Grundlage , um

8:11

dann im weiteren Verlauf

8:13

der Digitalisierung , vor allen Dingen auch im Hinsicht

8:15

oder im Hinblick auf KI , diese

8:17

Daten noch weiter nutzbar zu machen

8:20

.

8:23

Ja , also es würde ich so auf jeden Fall unterschreiben , weil ich

8:25

glaube , jedes und zunehmend hat Daten , und jedes Unternehmen

8:28

muss auch irgendwas aus den Daten machen . Die

8:30

spannende Frage ist , wie das

8:32

Ganze organisiert . Wie wird man von Organisationen

8:35

sprechen ? weniger von Qualität

8:37

, weil Qualität ist im Endeffekt ein Vorgang

8:39

von von Datenorganisationen und

8:42

und das ist , glaube ich , das wichtigste in der Unternehmen

8:44

, wer das ganze Thema treibt . Also

8:47

man hat ganz oft das Thema

8:50

, dass Geschäftsführung das Thema treibt

8:52

, dann aber in die Bereiche , darunter

8:55

sie levelmanagement oder die einzelnen Abteilung

8:57

, dann halt irgendwo dieses

8:59

dieses Bewusstsein an Qualität oder

9:02

dem , was wirklich gewollt und gebraucht wird

9:04

, verloren geht

9:06

. kann aber auch genau andersrum sein , dass die Abteilung

9:08

das Verständnis hat , wir

9:10

brauchen unbedingt die Daten , und

9:13

in sie levelmanagement oder ein

9:16

Management an sich ganz

9:18

andere Datenquellen nutzt , um ihre

9:20

Entscheidung zu

9:23

fällen und auch gesund zu machen

9:26

. Und da liegt oftmals das

9:28

Problem . Es gibt natürlich sehr viele Unternehmen

9:31

, die haben das mittlerweile auch 2024 sehr gut

9:33

im Griff . Natürlich auch , jeder

9:35

den Mehrwert so ein Stück weit

9:38

kennt , greifen kann , aber

9:40

auch sehr stark bedrückt

9:42

von seiner Umwelt wird . Jeder

9:44

spricht darüber , wir brauchen Daten

9:46

, und Daten sind das neue Gold , und was das

9:49

alles für Floskeln in den letzten fünf bis zehn

9:51

Jahren sich entwickelt haben , vielleicht sogar

9:53

noch länger . Ich sehe

9:55

jetzt glaube ich auch beim letzten angekommen wie wichtig Daten

9:57

sind in der digitalisierten Welt . Es

9:59

ist aber dann schon immer sehr spannend und interessant

10:02

, wenn man in manche Firmen reinschaut , wie

10:04

schlecht dann das Handwerk manchmal doch ist , und

10:07

meistens sind das auch Firmen

10:09

, wo man das nie gedacht hätte . Also

10:16

, wie die Unternehmen führen , haben die

10:18

auf jeden Fall eine sehr gute Datenanalyse Welt

10:23

und haben das alles im Griff

10:25

. Das ist das , was wir so sehen , und dann versuchen

10:28

halt , in Ordnung zu bringen .

10:31

Lass uns mal so eine Klammer aufbauen

10:33

. Zuerst würde ich gerne mal mit dir darüber

10:35

sprechen was bedeutet das eigentlich ? oder was kann ich

10:37

überhaupt mit Daten machen ? was kann ich erreichen ? welche

10:40

Ziele kann ich jetzt Unternehmen erreichen

10:42

? was sind die Effekte , die ich damit erziele

10:45

? und dann würde ich gerne mal mit dir

10:47

besprechen wie ist der Weg dorthin

10:49

? Also , wie ermittlichte in Stadosco

10:51

, was sind die nächsten Schritte , um genau

10:53

mich diesem Ziel zu nähern ? weil ich glaube , viele

10:55

haben echt Box und Esten

10:57

Martin zu fahren , aber

11:00

es ist nicht so ganz klar , ob

11:02

ich da Salatöl rein kippen kann , und

11:04

wahrscheinlich ist uns das allen klar

11:06

. aber oftmals ist die Qualität

11:08

der Energie , die ich zuführe

11:11

, nicht die , die ich brauche , um die Performance auf die Straße

11:13

zu bringen . Also nochmal die

11:15

Frage was kann ich als

11:18

Unternehmen ? nehmen wir mal so ein schönes Industrieunternehmen

11:20

, wie wir es ja hier auch in der Region haben was kann ich mit

11:22

den Daten letztendlich alles anstellen

11:24

? was kann ich davon ableiten ?

11:28

Wenn man wie wir im Bereich der Agentur unterwegs

11:31

ist , wird man natürlich von jedem Kunden gefragt

11:33

, welchen Mehrwert leistet . Ihr ? Mehrwert ist immer ein ganz großes

11:35

Thema , und gerade im Bereich

11:38

Datenanalyse ist es gar nicht so

11:40

einfach , grundlegend erst mal ein Mehrwert

11:42

zu nennen , weil ganz viele grundlegende

11:44

Aufbauarbeit notwendig

11:46

ist , um das Thema überhaupt erst mal auf

11:48

den Weg zu bringen . Und

11:50

du hast von diesem schönen diese Spruchgeräte

11:53

, die PS auf die Straße bringen . Das Ganze

11:55

interessant , weil Unternehmen , mit denen wir jahrelang

11:58

zusammenarbeiten , formuliert es genauso . Also den

12:01

Spruch habe ich schon ein paar mal gehört , und der

12:03

ist wirklich sinnbildlich dafür , wenn

12:06

man in so ein Thema sehr viel Zeit

12:09

und dementsprechend auch Geld investiert , und abhängig

12:11

, ob das eine externe Firma ist oder man das intern

12:13

abbildet , muss man natürlich

12:15

im Endeffekt den Mehrwert erzielen . Aber wo

12:17

liegt der Mehrwert ? Liegt der Mehrwert einfach nur in

12:19

ein paar Dashboards und hier ein paar Zahlen

12:21

anschauen kann , oder liegt der Mehrwert

12:24

vielleicht dann auch in einer

12:26

ganz anderen Automatisierung meines Unternehmen

12:29

? und wahrscheinlich würde ich eher sagen , ein

12:31

zweiteres ? Das

12:33

ist aber jetzt nicht , was ich innerhalb von

12:35

14 Tagen auf die Beine steigen

12:37

kann , weil dafür halt grundlegend sehr viel notwendig

12:39

ist , damit ich Prozesse voll automatisieren

12:42

kann . Was wir immer machen

12:44

, ist sehr pragmatisch

12:47

an Probleme rangehen . Also , wir versuchen nicht

12:49

, bei jedem Unternehmen

12:51

die grundlegende Arbeit erst mal

12:53

zwei Jahre zu machen , damit wir überhaupt in der

12:55

Lage sind , dinge zu teilautomatisieren

12:58

, roten bestimmte Daten auch verfügbar zu

13:00

machen , sondern wir schauen halt immer Prioritätsbasier

13:03

Was ist denn für das Unternehmen auch

13:05

natürlich getrieben vom Unternehmen ? Also , das sagen

13:08

meistens die Unternehmen uns selber Was sind denn

13:10

eure wichtigsten Punkte , die ihr gerne entgriff

13:12

haben wollt und die ihr im Moment eher als

13:14

ein bisschen vernachlässigt ansieht

13:16

und konzentriertet , dass man auf die Punkte

13:18

zusätzlich können wir natürlich da bei unserer

13:21

Farbe dann einbringen und sagen naja , da müssen wir das

13:23

Thema aber gleich mitziehen , weil das gehört halt dazu

13:25

, sonst haben wir später viel mehr

13:27

Arbeit , das dann anzupassen . Und das ist

13:29

so ein bisschen die Grundlage , wie wir an Projekte rangehen

13:31

, und das ist , glaube ich , extrem

13:33

wichtig , weil genau das ist dann

13:36

der Punkt , wo man in Mehrwert

13:38

erzielt . Sonst habe ich ganz oft das

13:40

Ergebnis , dass ich

13:42

eine sehr

13:45

gute Arbeit eventuell geleistet habe , ich

13:47

habe eine sehr gute Dateninfrastruktur aufgebaut

13:49

, aber der Kunde sagt nach einer bestimmten Zeit

13:52

ja , aber was hat sich

13:54

für mich jetzt geändert ? und die ehrliche Antwort

13:56

wäre ja gar nichts . Ach

13:58

, du hast jetzt eine sehr gute Dateninfrastruktur

14:01

Interessiert aber Investiere

14:04

ich doch gerne . Okay

14:13

, und um die Antwort kurz

14:15

noch abzurunden , das ist

14:17

diese Balance und dieser Trade , auf den man

14:19

versucht zu erreichen , einerseits

14:21

eine gute Struktur

14:23

aufzubauen , eine gute Grundlage zu haben

14:26

, andererseits aber von Anfang an eigentlich Mehrwerte

14:28

mitzuziehen .

14:30

Mehrwerte ist so für mich das schlichte welche Daten

14:33

denke . Dann seid ihr zum Beispiel

14:35

Leute , die mir helfen können

14:37

, dinge sichtbar zu machen , die ich

14:39

eben nicht sehe , die ihr eben nur aus

14:42

Daten erfahren kann , die

14:44

vielleicht in der Vergangenheit emotional

14:46

gesteuert waren , weil ich geglaubt habe

14:49

, dass irgendwas so sein müsste , wie es ist , dass

14:51

die Zielgruppe ein ganz bestimmtes Produkt gerne

14:53

möchte . Ja die Daten haben eine ganz andere Sache erzählen

14:55

, und ich glaube , dass

14:58

so etwas intuitives

15:00

durchaus funktioniert . Da

15:02

muss ein paar Jahrzehnte vielleicht oder vielleicht ein

15:04

schönes traditionelles Familienunternehmen sein

15:06

, dann habe ich dafür natürlich auch eine Intuition

15:09

. Aber gewisse Daten ermöglichen

15:11

mir einfach , vorher sagen , die

15:14

ich ohne diese Daten gar nicht

15:16

treffen könnte , und im Hinblick auf

15:22

KI sind das ja super Kräfte , die auf einmal

15:24

mein Unternehmen hat , weil ich

15:26

dann eben auch noch die Möglichkeit habe , tatsächlich

15:28

diese Glaskugel im Unternehmen zu etablieren , also

15:31

mithilfe der Daten dann letztendlich

15:33

natürlich auch vorher

15:35

sagen zu treffen , die sich unmittelbar auf

15:37

meinen Umsatz auswirken , oder Automatisierung

15:39

, vollautomatisierung zu

15:41

initiieren . Jetzt

15:44

hast du gerade was Schönes gesagt . Das ist ja oftmals

15:46

so ein Thema , wenn du was

15:48

verkaufst und erstmal aufräumst oder

15:50

Qualität herstellt und sich eigentlich für das Unternehmen

15:52

so gar nichts geändert hat . Die KPIs vielleicht

15:55

sichtbarer werden , aber das Ergebnis am

15:57

Ende erst mal noch

15:59

nicht , weil das einfach auch Zeit braucht , verändert

16:03

wird . Wie aufgeschlossen begegnen

16:05

euch die Unternehmen dahingehend ? Also

16:08

kommen die auf euch zu und sagen jetzt ist irgendwie KI

16:11

, steht in der Zeitung jedes mal drin , wenn ich

16:13

die morgens aufschlage . Ich muss mal

16:15

schauen , dass die Grundlagen stimmen

16:17

, dass ich auch in diese Technologie investieren

16:19

kann , oder müsst ihr harte Aufklärungsarbeit

16:22

leisten ?

16:25

Also ich würde sagen , irgendwas in der Mitte

16:27

zwischen den beiden Sachen . Es

16:30

ist schon so , dass das Thema KI

16:33

eine große Disruption

16:35

im ganzen Datenmarkt natürlich hervorgerufen

16:37

hat . Bedeutet durch

16:40

dieses ständige KI

16:43

in der Presse , in allen , wo sich

16:45

Leute unterhalten Hürden-Beschäftsführer

16:47

, Hauptsäge-Geschäftsführer , aber natürlich auch

16:49

Erteilungsleiter und so weiter immer das Thema

16:51

ihr müsst den KI ninstieren , ihr müsst

16:54

, ihr müsst , ihr müsst , ihr müsst . Wenn

16:56

man sich näher mit dem Thema beschäftigt , ist KI

16:58

natürlich dann irgendwo die Königsdisziplin

17:01

, die ich lösen will

17:03

und muss . Das Thema ist das noch richtig ? also

17:05

ich muss schon in KI investieren . Es

17:07

ist aber genauso wichtig , grundlegend

17:10

erstmal meine Daten im Griff zu haben und

17:12

zu verstehen , weil KI

17:16

ist halt kein Selbstläufer . Wer ist für KI beschäftigt

17:18

, der weiß , KI kann und die hat so

17:20

komplexe Probleme auch einfach

17:22

lösen , ohne sehr komplexe Algorithmen

17:25

zu erstellen und zu erzeugen

17:27

. Aber und jetzt kommt der

17:29

wichtige Aberpunkt wie kontrolliere

17:32

ich denn , was mir ein Modell

17:35

aus der künstlichen Intelligenz , was

17:37

für Ergebnisse mir das liefert ? Und

17:40

das ist eigentlich eine spannende Frage . Das heißt

17:42

, ganz oft werden was angesprochen

17:44

. Familienunternehmen hört man ganz oft , ja

17:46

, das entscheiden

17:49

wir . Bauchgefühl nimmt niemand mehr so richtig

17:51

in den Mund , das wird so , und man selten mittlerweile

17:53

, aber man hört schon durch

17:55

dass gerade ein Einkauf von einem Familienunternehmen

17:58

, die kennen ihre Produkte , die kennen

18:00

ihr von Kunden und so weiter . So das

18:02

ist auch erstmal okay , und das ist wichtig , weil

18:04

ohne diese Information wäre

18:07

das Ergebnis auch nicht besser . Also , man kann nicht alles

18:09

von heute auf morgen Daten getrieben machen , Aber

18:11

es gibt bestimmte Bereiche

18:14

in einem Unternehmen , bestimmte Entscheidungen und auch

18:16

Erkenntnisse , die kann ich durch ein Bauchgefühl

18:19

halt nicht erzeugen , muss ich Daten getrieben erzeugen

18:21

. Und ich glaube , gerade in solchen Unternehmen ist die Kombination

18:24

das , was dich zu einem absoluten

18:26

Experten und Markführer

18:28

macht in deinem Bereich . Und

18:33

genau um diese KI , von der alle sprechen , und

18:35

diese Möglichkeiten , die man heutzutage durch

18:40

Maschinelles lernen , durch selbstlernende Modelle oder

18:42

auch Themen wie ChebGPT und

18:44

alles , was es jetzt wirklich an den

18:46

Mann gebracht hat und greifbar gemacht hat , zu

18:49

nutzen , brauche ich natürlich erstmal irgendwelche

18:51

grundlegende Daten , und umso besser , die strukturiert

18:53

, organisiert und auch verstanden werden

18:56

, umso besser wird dann meine Analyse

18:58

, auch wenn ich genau diese Modelle

19:00

nutze . Und du hattest mich gefragt

19:02

wie viel müssen Arbeitsaufwand

19:06

, wie viel Aufwand haben wir , das ganze Thema zu erklären

19:08

? Ganz oft kommen

19:11

Unternehmen auf uns , so

19:13

weil wir sehr viel Unternehmen

19:15

oder Kontakte zu Unternehmen über unser Netzwerk

19:17

haben , und kommen mit

19:19

einem Problem auf uns zu . Und dann besteht

19:21

die Aufklärungsarbeit eigentlich darin , erstmal

19:23

zu sagen naja , ja

19:26

, KI ist wichtig , und wir können das auch machen , Nur

19:28

müssen wir die und die Steps

19:30

halt einfach vorher erledigen , nämlich wir

19:32

müssen die Daten erstmal alle irgendwo zentral

19:34

in dem System sammeln , wir müssen die Daten transformieren

19:37

, miteinander verknüpfen , damit wir sinnvolle

19:39

Aussagen haben , und

19:41

das ist eigentlich so die Aufklärungsarbeit

19:43

, die wir einmal leisten müssen . Wenn man

19:45

jetzt aber allerdings ein Agentur oder ein

19:48

Unternehmensmodell hat , wo man sehr

19:50

viel Sales macht , dann kommt es natürlich genau auf die

19:52

anderen Schiene , und dann musst du dir überlegen

19:54

wie kann ich Unternehmen überzeugen , dass

19:57

sie in so eine Technologie oder

19:59

in die Unterstützung oder Dienstleistung halt investieren

20:01

?

20:03

Das , was du gerade erzählt , zeigte auch

20:06

, wie wichtig das ist , sich dem Thema eigentlich schon

20:08

gestern angenommen zu haben . Einfach

20:10

weil genau das ein einfachen Prozess

20:13

ist . Dass aufbereiten oder

20:17

quantifizieren

20:19

und qualifizieren von Daten , der braucht einfach

20:21

Zeit . Das implementieren von KI

20:25

für bestimmte Use Cases in einem Unternehmen braucht einfach

20:27

Zeit . Das ist , wie richtig

20:29

sagst du , halb von wenigen Wochen eben nicht

20:31

erledigt . Da kommen sie auch so ein bisschen

20:33

auf die Komplexität des .

20:34

Unternehmens natürlich an .

20:36

Ja , aber ich glaube , und

20:39

da versuche ich gerade mit so einem

20:41

weiß ich nicht , ob es ein Mindset-Thema

20:44

ist oder so aufzuräumen . Ich

20:47

höre ganz oft ja , wir benutzen KI im Unternehmen

20:49

, und wenn du nachfragst , dann reden diese

20:51

Leute halt dann über Tools wie Chatchi , pity

20:53

oder Dolly oder irgendwelche anderen Sachen

20:56

. Na klar , die kannst du sofort einschalten

20:58

, und die kannst du sofort benutzen und

21:01

kannst du sofort zum

21:03

Einsatz bringen . Das ist überhaupt kein Problem . Aber

21:06

das , worüber wir gerade hier reden , ist gerade

21:08

bei professionellen , vielleicht mittelständischen Unternehmen

21:10

ein bisschen zu konzernen ein Riesen-Thema

21:13

. Weil ich muss auf der einen Seite ein

21:15

KI-Modell ins Unternehmen

21:17

bringen , also kein Tool , sondern richtige

21:20

KI-Modelle , die ich dann natürlich

21:22

mit individualisierten Daten füttern

21:24

muss , und das ist genau

21:26

das , was ihr eben macht , und

21:29

das ist nochmal eine ganz andere Nummer , wie auf ein fertiges

21:31

Tool zu setzen . Also

21:34

das vielleicht nochmal zum Verständen so einen Einordnen

21:36

.

21:38

Ja , es gibt natürlich sehr viele Tools am Markt

21:40

, die bestimmte Datenprobleme schon lösen und

21:43

die auch in Start

21:45

und auch die

21:47

Zeit bis zu einem reifen Produkt

21:50

natürlich wesentlich verkürzen . Also

21:52

, ich spare mir ganz oft als junges Unternehmen

21:54

so viel Zeit , wenn ich ein fertiges Tool einsetze

21:56

. Wir sind auch sehr

21:58

offen bei dem Thema . Allerdings muss

22:00

man gewisse Themen immer mit der Kopf behalten . Zum

22:03

Beispiel , wenn ich auf ein externes Tool setze

22:05

, habe ich immer die Problematik , dass ich meistens

22:07

nicht her an meiner eigenen Daten bin . Und

22:11

umso erwachsener das Unternehmen wird , umso größer

22:13

das Unternehmen wird , umso mehr vielleicht auch Finanzinvestoren

22:15

und so weiter in dem Unternehmen geteilt

22:18

sind , umso wichtiger wird dieser Aspekt

22:20

wo gehen eigentlich deine Daten hin ? Was machst du mit deinen

22:22

Daten ? Gerade in Deutschland

22:24

, in der EU haben wir natürlich einen riesen

22:27

Datenschutzthema , was immer

22:29

restriktiver wird , was immer schwieriger

22:31

zu erfüllen auch wird und auch zu überblicken

22:33

. Und das ist schon natürlich ein Thema , wo

22:35

meine Daten liegen , wo ich meine Daten speichere

22:37

, und umso mehr ich

22:39

von diesem Thema selbst abbilden kann . Und auch in meinen

22:41

eigenen Datenwanken

22:43

unterbilde ich davon , ob die Clouds passieren

22:46

sind , was sie wahrscheinlich 224 Meisten

22:48

sein werden , aber es

22:50

sind trotzdem meine eigenen gehosteten Server

22:52

oder meine eigene gehostete Cloud-Umgebung

22:54

, die ich da nutze

22:56

, und das wird immer wichtiger

22:59

, und das haben viele Saarseinbieter

23:01

auch gemerkt gelernt . So , mittlerweile

23:04

gibt es auch viele Saarseinbieter , die

23:07

schon die Daten bei , die

23:09

ihr im eigenen Unternehmen liegen , haben und

23:11

sich nur noch in die Verarbeitung kümmern , also

23:13

das komplette Orchestration ja da ein

23:15

Pipeline-Sketchery oder war ein

23:17

bisschen zu dänglischen . Das

23:20

sind alles Themen , die die bestimmte Saarsthuls

23:22

dann anbieten , um genau

23:24

diese ganzen Funktionärteten nicht mehr bauern zu müssen

23:27

. Das kostet natürlich extrem viel Zeit , und

23:30

das ist so der Mittelwert , den man eingehen kann . Aber

23:34

auch die großen Hyperscaler , also Google

23:36

, amazon mit AWS

23:38

oder Microsoft Azure , die

23:41

haben alle verstanden , dass Datenanalyse

23:44

und auch Dateninfrastruktur einfach sein

23:46

muss , weil man hat nicht mehr diese Saar

23:48

an Entwicklern , die sich alle

23:50

um dieses Thema kümmern und irgendwelche

23:52

Komponenten bauen , sondern das muss Auto-Fibrox

23:55

halt einfach funktionieren , um auch greifbar zu

23:57

sein und auf diesen Mehrwert zu nutzen

23:59

. Und auch der Bereich bei

24:01

den großen Cloud-Anbietern wird halt immer besser

24:04

, was natürlich für die Saarsthüter

24:06

natürlich auch ein großer Konkurrenz ist .

24:10

Thomas , hast du für uns ein paar Use Cases , das ich mir

24:12

vorstellen kann oder auch unsere Zuhörerinnen

24:15

und Zuhörer , wie das mit dem also

24:17

, welchen Impact eure Arbeit

24:19

auf ein Unternehmen hat , also ein vorher

24:21

nachher Thema no-transcript

24:24

kommt erstens ganz auf die

24:27

Situation drauf an , die halt existiert

24:29

, wenn wir in die Unternehmen kommen .

24:30

Das ist ganz unterschiedlich . Es kann

24:32

passieren , dass die das Unternehmen

24:35

gar nicht , also jedes Unternehmen hat Daten , aber

24:38

das das Unternehmen noch nichts in Sachen Datenanalyse

24:40

macht . Was man ganz häufig hat , sind

24:42

das einzelne isolierte Datenquellen , dann

24:44

irgendwie visualisiert sind mit einem

24:47

Power BI , Tableau , Lukas

24:49

, Studio , was auch immer und

24:52

dann isoliert betrachtet werden . Was man auch sehr häufig

24:54

sieht , ist , dass Unternehmen

24:57

in unterschiedlichen Abteilungen oder in unterschiedlichen

25:00

Leveln also CEO , C-Level

25:03

oder dann halt Abteilungsleiter oder

25:05

dortunter in den Abteilungen selber auf

25:08

unterschiedliche Datentöpfe zugreifen , was

25:10

natürlich auch relativ gefährlich ist . Wenn

25:13

das vorliegt , dann können wir natürlich

25:15

den großen Mehrwert bieten , überhaupt erst mal Daten

25:17

A verfügbar zu machen . Im Sinne

25:19

verfügbar meine ich mit , dass Datentopf

25:21

A , Datentopf B und Datentopf C miteinander

25:24

verbunden werden und daraus ganz neue

25:26

Erkenntnisse geschaffen werden , die vorher nicht da waren

25:28

, Weil wenn ich einen Datentopf , sagen wir

25:30

meine Bestellung , isoliert betrachte , kann

25:32

ich mir jetzt mal auch anschauen , was habe ich gestern für

25:34

einen Umsatz gehabt , wie viele Produkte habe ich

25:37

verkauft und so weiter . Was

25:40

ich aber eigentlich wissen möchte , ist nicht

25:42

nur , was ich verkauft habe , und in dem anderen

25:44

Datentopf , wie meine Bestände gerade aussehen , und

25:46

in dem dritten Datentopf , wo der CFO reinschaut

25:48

, was ich hier einen Umsatz gemacht habe , sondern ich

25:50

möchte das Ganze gern verbinden . Ich möchte gern wissen

25:53

, wenn ich so weiter verkaufe

25:55

und den Bestand von X habe , der aus einem ganz

25:57

anderen Datentopf kommt , wann

25:59

geht dieses Produkt in Out-of-Stock , also

26:01

wann ist dieses Produkt nicht mehr in meinem Lager verfügbar

26:03

? Ich möchte das nicht in dem Moment wissen , wo

26:06

das Produkt nicht mehr verfügbar ist , sondern ich

26:08

möchte das exakt an dem Tag wissen , wo

26:10

ich dieses Produkt bestellen muss , damit

26:12

es an dem Tag zurück ins Lager oder damit

26:14

die Bestellung ins Lager kommt , wo das Produkt

26:16

den nächsten Tag ausverkauft wäre . Das ist natürlich

26:19

erst ein sehr theoretischer , sehr theoretisches

26:21

Bild , was ich hier gemacht habe . Das

26:24

funktioniert in der Praxis natürlich meistens nicht in

26:26

den Tag genau aber

26:28

ich handle halt nicht erst , wenn irgendwas passiert ist , sondern

26:31

vorher , aber auch nicht so

26:33

viel zeitiger , dass ich ein sehr hohes

26:36

Lagerinventar habe , was mich jetzt der Geld

26:38

kostet , und das ist zum Beispiel eines der Mehrwerte

26:40

, was man ein E-Commerce-Händler

26:42

immer anbieten kann , wo

26:45

man sagt , du kannst dein Datentopf

26:47

wahrscheinlich gerade analysieren , du weißt , was du an Umsatz

26:49

wärst und für Bestellung machst , weißt auch , was in

26:51

deinem Lager passiert und wie es da aussieht . Aber

26:54

diese Kombination , die wichtig ist , um eine

26:56

Effizienz herzustellen , die

26:58

können viele Unternehmen halt noch nicht machen . Das ist Thema

27:00

eins . Thema

27:03

zwei ist wenn ich so ein

27:05

Datenanalysekonzept aufbaue

27:08

, dann muss das bestimmte Voraussetzung herhalten

27:10

. Zum einen einmal schon erwähnt

27:12

, die Daten sollten bei dir in deinem Unternehmen gehaustet sein

27:14

, liegen . Das ist ganz wichtig

27:17

, und das wird immer wichtiger . Zum zweiten

27:19

muss deine Infrastruktur aber extrem skalierbar

27:21

sein , weil du weißt heute nicht , was in

27:23

einem Jahr passiert oder zwei Jahren , und

27:25

du baust so ein System nicht nur für ein halbes Jahr . Das

27:28

heißt , im Zweifel soll das die nächsten

27:30

fünf bis zehn Jahre wenn wir

27:32

jetzt mal eine Organisation nehmen

27:34

, die vielleicht auch schon ein bisschen erwachsener

27:36

ist und schon ein bisschen länger am Markt ist , das

27:38

ist mindestens zehn , zwanzig Jahre durchhalten . Es

27:41

wird natürlich immer Veränderungen so im

27:43

System geben , aber grundlegend möchtest

27:46

du nicht in drei Jahren anfang deines komplettes Systems

27:48

erändern . Das ist mit vielen Kosten verbunden

27:50

, das ist vor allem mit vielen Opportunitätskosten

27:52

verbunden , weil du in dem Fall entweder zwei Analyse

27:55

Systeme hast oder zwischendurch mal gar

27:57

nichts hast , was natürlich immer sehr gefährlich

27:59

ist . Das kann zwei , also skalierbar

28:01

muss das Ganze sein , egal was passiert

28:04

, firmzugäufe , ich werde kleiner

28:06

, ich werde größer . Und es muss

28:08

natürlich auch extrem kosteneffizient

28:10

sein . Das heißt nicht unbedingt günstig

28:12

, aber effizient . Das heißt , wenn ich einen

28:14

Umsatz von einer Milliarde fahre , bin ich wahrscheinlich

28:17

bereit , mehr in so ein Projekt zu

28:19

investieren , als wenn ich einen Umsatz

28:21

von einer halben Million fahre . Ja

28:23

, auch da

28:25

muss geachtet werden , gerade wenn man Cloud

28:27

basiert , systeme baut

28:29

, die natürlich immer etwas teurer sind , erst

28:32

mal an der kurzfristigen Betrachtung , als wenn ich mir selber

28:34

einen Server kellerstelle . Aber auch die

28:36

Infrastruktur muss gekauft

28:38

, verwaltet und so weiter

28:40

werden , was natürlich auch wieder viel in Mittagröderkosten

28:43

endet . Das wird ganz oft übersehen . Und

28:45

der vierte Punkt ist Maintainability

28:48

. Also wie und kann ich dieses

28:50

System erwarten ? Und nicht

28:52

nur die Systeme , also die Infrastruktur

28:55

an sich , sondern natürlich auch

28:57

die

28:59

Prozesse , die in dem System stattfinden , also

29:01

Transformation , orchestrierung

29:04

, also wie die Transformation miteinander verknüpft

29:07

sind . Wenn irgendein System

29:09

, sagen wir in Facebook oder

29:11

ein ERP-System , seine Daten

29:13

, wie soll ich sagen , seine Datenschema , seine

29:16

Datenstruktur ändert . Wie einfach

29:18

kann ich das an meinen Prozess etablieren

29:20

? Muss ich dann ein ganz großes

29:22

Konstrukt anfassen , wo , wenn ich eine kleine

29:24

Sache anfasse , alles andere auseinandergericht

29:26

, oder kann ich das wirklich sehr modular

29:28

anfassen und auch ein Entwickler-Team

29:31

an die Haare geben ? Da das sind so

29:33

die wichtigsten Themen , kommen dann noch kleine

29:35

Themen dazu , wie das Ganze muss versioniert sein , was

29:38

sicherlich auch in die Wartung mit einfließt , dass

29:40

, wenn irgendwas kaputt geht , jederzeit weiß

29:43

was wurde da geändert ? kann ich das zurückrollen

29:45

? Wir sind zwar hier nicht in der operativen

29:47

Welt , wo ein Kunde nicht mehr bestellen kann , aber

29:50

da Daten immer wichtiger werden und auch immer

29:52

wichtiger für den

29:56

operativen Automatismus des Unternehmens

29:58

im Wichtig-Labor und das höhere

30:00

Stellwert einnimmt , darf auch so ein System

30:03

keinen Tag ausfallen . Wenn mein komplettes

30:05

Nachbestellwesen meines Unternehmens

30:07

an so einem System hängt , sollte

30:10

es halt keinen Tag ausfallen . Das wäre schlecht , und

30:12

auch da kommt natürlich immer höher Druck , wenn

30:14

man vielleicht früher im Bereich der Analyse hat

30:16

nicht hatte .

30:19

Sehr interessant . Danke

30:21

für die Einblicke erstmal in diese vier

30:23

Themenbereiche , weil

30:26

ich glaube , das ist nochmal wichtig , um besser zu verstehen

30:28

, welchen Einfluss ich auch

30:30

nehmen kann . Ich wollte dich fragen

30:32

gab es mal so einen Kunden

30:34

, wo du so ein absolutes Worst Case-Szenario

30:36

vorgefunden hast , also vielleicht mal so ein Beispiel

30:38

, wo du einfach rein bist und

30:41

die Hände , wo den Kopf zusammengeschlagen hast ?

30:45

Ja , gab es . Das

30:47

muss man aber ein bisschen , glaube ich , erklären

30:50

, was ein Worst Case-Szenario bedeutet . Worst

30:52

Case-Szenario ist nicht , man kommt

30:54

in den Unternehmen und findet in bestimmten

30:57

Status quo vor . Da gibt es keinen

30:59

Worst Case-Szenario . Es gibt halt ein

31:01

Status quo , und dann gibt es halt

31:03

ein Weg , wie man das verbessert . Das

31:05

Worst Case-Szenario ist immer da in der Fall

31:08

, wenn ein Unternehmen so unterschiedlich

31:11

aufgestellt ist und auch von den Kompetenzen

31:14

und auch von den Entscheidungskompetenzen

31:16

so aufgestellt ist , dass gar kein richtiges

31:19

Rauskommen aus diesem Status quo

31:21

machbar ist . Weil

31:23

, was muss passieren , wenn ich so ein zentrales

31:26

und wichtiges Thema von Unternehmen angehe ? es

31:28

müssen einfach alle Leute dahinter stehen , Und

31:30

das ist nicht nur das C-Level-Management oder

31:32

der CEO , der sagt , wir

31:35

müssen jetzt da investieren . Das

31:37

ist immer eine wichtige Person , die dahinter stehen

31:39

muss . Ich brauche aber auf der anderen Seite auch

31:41

das ganze Team von Entwicklern , von

31:44

Nutzern in jeder Abteilung dahinter

31:46

, die auch diesen Change-Prozess

31:48

erkennen und sehen . Wenn

31:51

ich die nicht habe , dann

31:53

nutzt es einem nichts , wenn der Geschäftsführer

31:56

sagt , das müssen wir jetzt machen , weil es gibt das Budget

31:58

frei und wir haben freie Hand

32:00

, grüne Wiese , Und dann sagt die Abteilung

32:03

aber ich habe das jetzt immer so gemacht

32:05

, ich habe jetzt immer das Tool genutzt , keine Ahnung

32:07

, was die Agentur da macht , aber es gefällt mir überhaupt

32:09

gar nicht . Also , wir werden

32:11

nicht ans Ziel kommen . Wir werden zwar einen glücklichen Geschäftsführer

32:14

haben , der sagt cooles neues System . Aber

32:17

er wird nach ein paar Monaten feststellen , dass das mal

32:19

gar nichts ändert in dem Unternehmen . Weil wenn die Leute

32:21

, die in den einzelnen Abteilungen wirklich viel operative

32:24

Umsätze sorgen , das System nicht akzeptieren

32:26

und nutzen , dann werden wir da nicht zum Erfolg

32:28

kommen . Das heißt , man braucht

32:30

im Unternehmen immer ein

32:33

gewisses Prozent

32:35

an Akzeptanz , und das aus allen

32:37

Hierarchieebenen , um so ein Projekt

32:39

halt wirklich gut umzusetzen . Und das

32:41

ist für mich immer das Wurstkenn-Szenario , was ich dann

32:43

vorfinde nach

32:45

ein paar Wochen oder

32:47

Märke nach ein paar Wochen , dass wir hier in dem Wurstkenn-Szenario

32:50

sind , wenn nicht genau das passiert , dass

32:52

es von irgendeiner Seite die Akzeptanz halt nicht gibt

32:54

, egal , ob das aus Zielinne

32:56

ist oder andersrum aus der Abteilungsinne

32:58

, Und wenn

33:00

einfach angefangen wird , alte

33:03

Strukturen einfach weiterzumachen , weil

33:05

wir kennen sie ja so und akzeptieren halt Veränderungen

33:08

, das würde ich als Wurstkennario tragen

33:11

.

33:11

Danke dafür . Ich

33:13

würde gerne mal wissen , wie du das wahrnimmst . Wenn

33:15

ich zum Thema KI in Unternehmen unterwegs

33:18

war in der Vergangenheit und aktuell bin , dann

33:21

ich will jetzt hier nicht die

33:23

IT-Abteilung nicht wissen , aber dann ist

33:25

es jetzt nicht so , dass die irgendwie mit einem

33:27

Kaffee auf mich warten oder so . Also

33:30

, das ist erst mal so , wie ich jetzt gerade

33:32

hier sitze so mit verschränkten

33:35

Armen . Ich

33:37

habe die ganze Zeit jetzt nur emotional . Jetzt

33:39

basiert nicht auf Daten meinen Erfahrungsgericht

33:42

, aber meine Erfahrung war immer so , ich

33:45

bin der Fremdkörper in diesem Unternehmen

33:47

. Ich glaube

33:50

nicht , dass sie glauben , dass ich den Arbeitsplatz wegnehme

33:52

oder sie wegrationalisiere , aber

33:54

es fühlt sich nie so an , dass

33:57

man das Gefühl hat hey

34:00

, schön , dass du da bist . Das

34:04

ändert sich dann je nachdem , wie

34:06

gut der Prozess dann auch ist und wie man

34:08

, genau wie du sagst , die Akzeptanz dann schafft

34:11

. Dann werden das am Ende alles Buddies

34:13

werden , weil die natürlich auch am Erfolg partizipieren

34:16

. Aber da musst du erst mal hinkommen . Wie

34:18

schwer geht bei dir die Tür auf

34:20

in der IT-Abteilung ?

34:23

Also ganz unterschiedlich , und ich

34:25

weise aber natürlich genau wie du sprichst

34:27

, ja also auch mich oder . Wir

34:30

als Unternehmen haben natürlich genau

34:32

diese Situation , wo wir halt nicht

34:34

wirklich mit offenen Armen und dem Kaffee willkommen

34:37

heißen werden , weil je nachdem , wer

34:39

auch der Türöffner bei einem

34:41

Projekt ist und ganz häufig

34:44

, wenn es der Geschäftsführer ist , ist es meistens

34:46

schwieriger , als wenn es andersrum ist weil

34:50

natürlich und das muss man aber auch verstehen

34:52

, glaube ich wenn man als Dienstleistung

34:54

oder eine Dienstleistung anbietet , erstens

34:57

die Leute , mit denen man da zusammenarbeitet , die kennen eigentlich

34:59

. Das ist Punkt eins . Das heißt , man muss sich

35:01

erst mal einen bestimmten

35:04

Status das ist vielleicht das falsche Mot sagen

35:06

wir mal eine bestimmte Akzeptanz erarbeiten . Zweitens

35:10

diese

35:12

Person , sagen wir mal ein IT-Leiter

35:14

arbeitet seit Jahren in den Unternehmen

35:16

, er kennt das Unternehmen sehr gut , und wir

35:18

sagen jetzt auch mal , wir gehen von positiven Fallen , er

35:20

hat eine sehr gute Arbeit geleistet kann

35:23

aber vielleicht mit seinem Wissensstand und

35:25

auch dem , womit er sich die letzten

35:27

Jahre beschäftigt hat , so ein Thema wie Datenanalyse

35:30

gar nicht modern umsetzen , zumindest

35:32

nicht , ohne extrem viel Zeit reinzustellen

35:34

und sich da weiterzubilden . Und

35:36

es stellt ja niemand infrage , dass endlich geistig

35:40

in der Lage ist , das zu lernen und das zu tun

35:42

. Das ist ja sicherlich , weil da wahrscheinlich

35:44

alles extrem smarte Köpfe sind , aber

35:48

sie haben eigentlich die Erfahrung von 15 Jahre Datenanalyse so ein

35:50

Kennel den neuesten Entwicklungenmarkt und was

35:52

man bei Problemen tut , was man in der Struktur

35:55

und Strategie achten

35:57

muss . Und dann passiert genau das , was

35:59

du gerade angesprochen hast . Am

36:01

Anfang hat man , spürt man immer so ein bisschen die Distanz , und das

36:03

ist eigentlich wichtig , nicht hier , weil du

36:06

machst vielleicht das , was ich mir jährlich Jahre aufgebaut

36:08

habe , gerade kaputt , kaputt , im Sinne

36:10

, du führst irgendwas ein , wo du dann

36:12

in einem halben Jahr weg gehst . Und dann ist es mein Problem

36:15

, dass das sieht ein IT-Manager

36:17

und ein IT-Chef als Problem , und

36:20

das ist auch meistens die größte Hemschwelle

36:22

, nicht , dass er mit dir

36:24

nicht klar kommt oder der das nicht gut

36:26

findet , dass du jetzt für ein paar Euro in

36:28

deinem Projekt machst , sondern er hat

36:30

Angst , dass das Akzeptanz

36:32

für dich wird , dieses Projekt , ich

36:35

dann weg bin oder meine Führung der weg

36:37

ist , und er das Thema verwalten muss

36:39

und es halt nicht so gut ist , wie er es denn gemacht

36:41

hätte . Das ist immer die größte Problematik

36:43

, und das kriegt man aber über die Wochen

36:46

eigentlich abgebaut , diese Distanz , indem man

36:48

ein Stück weit ich kann mich an

36:50

den , an den , an den wie

36:52

sagt man dazu ? an eine Problemsdiskussion mit dir

36:54

erinnern , wo wir genau das Thema besprochen hatten . Da

36:57

ging es um den Mod

36:59

, der Mod , die man auch zeigen

37:01

muss . Auch wenn man jetzt meint , man ist

37:03

genau in dem Bereich der absolute Experte

37:06

. Selbst wenn das der Fall ist und man allwissend wäre

37:08

, muss man einen gewissen Stellen einen Stück

37:10

demundwalten lassen , auch natürlich

37:12

eine andere Seite mal zu Wort kommen lassen und auch

37:14

einfach mal in meinen Akzeptieren , selbst wenn man denkt

37:17

, in dem Moment okay , das sehe ich aber anders

37:19

, einfach weil

37:21

man sich nie sicher sein kann , ob

37:23

ein Mann es richtig einschätzen kann , wenn man in einer fremden Firma

37:25

unterwegs ist , die man noch nicht jahrelang kennt . Das ist Punkt

37:28

1 . Und Punkt 2 , das man natürlich

37:30

auch immer akzeptieren wenn man einen

37:32

wie man vorsichtig sitzen hat , der das seit 30

37:34

, über 40 Jahren macht , dass der auch eine gewisse Erfahrung

37:36

mit sich bringt , vielleicht mit anderen Werkzeugen

37:39

, aber natürlich ist er nicht unerfahrene als man

37:41

selber . Und ich glaube , das ist der Schlüssel zum

37:43

Erfolg , und mit das beide Seiten

37:45

zu sehen , dann kommt man ganz schnell

37:47

zu einem Projekt , das wirklich Spaß macht und

37:49

auch schleifach ankommt , wo man schneller gibt

37:51

, wenn es jetzt geht .

37:54

Also , es ist letztendlich auch

37:56

eine Geschäftsbeziehung , die da

37:58

entstehen darf , und das braucht

38:00

einfach auch Zeit . Man

38:02

will ja auf der anderen Seite auch verstehen

38:05

was bedeutet jetzt dieser Veränderungsprozess

38:07

in meinem Arbeitsbereich , in

38:10

meinem Berufsleben , in meinem Kontext , in

38:12

der Zusammenarbeit mit anderen Fachabteilungen ? Habe

38:14

ich dadurch ein Mehraufwand oder was

38:16

auch immer ? Manche Ängste sind dann

38:18

eben einfach auch anzusprechen in so einem

38:20

Prozess . Aber ich würde gerne mit dir noch

38:22

ein anderes heißes Eisen gern anfassen

38:24

, weil ich gerne mit

38:29

dir mal darüber sprechen wollen würde , über

38:33

die Tragfähigkeit

38:35

oder beziehungsweise den

38:37

Einfluss , die Einflussnahme der IT-Abteilung

38:40

im Unternehmen . Also stellen wir uns mal vor , wir haben ein Unternehmen

38:42

, das C-Level hat keinen

38:45

CTO , hat vielleicht

38:47

auch keinen CTO , was so die jüngere

38:49

oder neuere Bezeichnung auch ist , sondern

38:52

wir haben so ein klassisches CEO , so

38:54

ein CFO , so ein COO

38:57

oder so , aber jetzt keine technischen

38:59

Kompetenzbereich im

39:01

C-Level . Die

39:04

IT-Abteilung hat jederzeit die Möglichkeit

39:07

, zu intervenieren und zu sagen , das macht man nicht

39:09

. Der CEO sagt , wir machen KI

39:11

, und die IT-Abteilung sagen , können

39:14

wir gerne machen , aber wir können

39:16

es nicht leisten oder die Daten sind dafür nicht ausreichend

39:18

oder so , was auch immer . Ist

39:22

da die Entscheidungsfindung und damit

39:24

der Einfluss auf die Firma nicht verlagert

39:26

in die

39:30

IT-Fachabteilung oder , ein bisschen provokanter

39:32

ausgedruckt , bin ich nicht

39:34

in der Unternehmensführung entmündigt

39:37

, an diesen Innovationen

39:39

teilzunehmen , wenn ich diese

39:42

Kompetenz auf C-Level eben

39:44

nicht habe und nicht mitreden kann .

39:47

Ja , es ist ein ganz heißes Eis

39:49

, um uns mal so zu formulieren , weil

39:54

natürlich also erst mal muss man sagen , es kommt

39:57

ein bisschen auf Unternehmen und auf die Größe getroffen . Aber

39:59

wenn ich kein CTO habe oder ein

40:01

CTO , der so eine Entscheidung trägt und vor allen

40:03

Dingen auch nicht nur in dem Moment

40:06

fällt , sondern auch dafür gerade steht

40:08

das muss man dazu sagen , mit

40:10

all seinen Wissen dann bin ich natürlich

40:13

auch als Geschäftsführung nicht optimal

40:15

in der Lage , das Unternehmen zu lenken , weil

40:18

es sich auf drei IT-Mitarbeiter

40:21

zu verlassen , die natürlich

40:23

auch eine eigene Agenda immer haben

40:26

, sei es eine bestimmte Programmiersprache

40:29

oder ein bestimmtes System , mit dem sie gerne

40:31

arbeiten , und so weiter . Ich

40:33

würde behaupten , ein CTO

40:36

, der auch ganz oft auf einem anderen

40:38

Gehalslevel ist , der muss genau diese

40:41

Einflüsse einfach beiseite

40:43

legen , der muss fürs Unternehmen entscheiden

40:45

und nicht , was ihm am meisten Spaß macht

40:47

. Und meine Erfahrung und es ist jetzt keine

40:50

, also ich will da jetzt niemand zu nahe treten , keinem

40:52

IT-Mitarbeiter oder sonst irgendwas aber

40:55

es ist schon ganz oft so , und es geht einem selber ja auch

40:57

so , dass man gewisse Sachen halt gerne machen

40:59

will , dass ich das so gerne mache . Und wenn

41:01

ich jetzt sage , ich habe ein ganz bestimmtes

41:03

Tool , mit dem ich arbeite , und

41:06

ich glaube , da fragen , und ich denke , das entwickelt sich super

41:08

. Und dann kommt jemand ins Unternehmen und sagt , in

41:10

einem Bereich Datenanalysed sollten wir aber was anderes machen

41:12

, weil das in anderen Dingen entscheidend und wichtig

41:15

und auf die geachten sollen . Eine

41:17

Frage ist , wie offen sind die Menschen halt für Veränderungen

41:20

und auch so Risiko , was

41:22

sie wahrscheinlich noch nicht mal tragen müssen ? aber dann kommt wieder

41:24

das Thema . Ich habe das Thema vielleicht mal an der Backe

41:26

, und dann kann ich nicht mal mit meinem Support Tool A

41:28

arbeiten , sondern muss dann auch noch Support Tool B

41:30

mit maintain . Dann

41:34

genau kommt das zu stammung . Und ja

41:36

, man ist als Geschäftsführung wahrscheinlich ein bisschen

41:39

nötig von der Entscheidungsfindung

41:41

, weil ich habe zwei Möglichkeiten Ich kann mit

41:43

einem externen Dienstleister trauen

41:45

, weil ich weiß , hat

41:48

viel Erfahrung , und gerade wenn er übers Netzwerk haben

41:50

, ist natürlich dieser draus vorflussend Stück höher

41:52

, als wenn ich jetzt mit einem Cold Calling in

41:54

Unternehmen angerufen habe . Thema

41:57

B ist aber , selbst wenn ich das tue

41:59

, inwiefern entmach ich denn mein

42:01

eigenes IT-Team und inwiefern verärger

42:04

ich mein eigenes IT-Team ? und wir alle wissen

42:06

, wenn die drei besten IT-Lam unter

42:08

dem gehen , weil sie unglücklich sind , und wenn

42:10

einer geht , gehen wir in mein Becher zwei mit , weil

42:13

der eine hat es im anderen gesagt , hier ist

42:15

ein List , hier ist mal weg . Dann

42:18

habe ich natürlich als Unternehmen ein Riesenproblem . Das

42:20

heißt , dieser Fall ist schon , den

42:22

du skizziert hast , ist schon sehr valide , und

42:25

ein Riesenproblem für ein Geschäftsführer . Und

42:27

wahrscheinlich das Einzige , wie man an

42:29

sowas vorbeikommt , ist , diese Situation gar nicht erst

42:31

entstehen zu lassen , weil man kann , eigentlich man

42:34

kann schon gewinnen . Wenn dieses Projekt super funktioniert

42:37

, werden wahrscheinlich irgendwann auch die IT-Mitarbeitung

42:39

sagen cooles Projekt

42:41

, gute Ergebnisse , das hat

42:44

alles Sinn gemacht

42:46

, je nachdem , wie groß der stolz von den Mitarbeitern

42:48

ist . Wenn

42:51

das aber nicht funktioniert oder nur so sehr gut funktioniert

42:53

, dann habe ich natürlich extrem rumpfgegenen Mitarbeiter

42:55

zum einen und vor allem Mitarbeiter , die

42:58

vorgehaltener hinter vorgehaltener

43:00

Hand sagen ich habe es ja gleich gesagt , und

43:02

das ist natürlich immer ein gutes Start für

43:04

den das nächste Quartal oder das nächste halb Jahr

43:06

im Sinne , wie

43:09

gut auch eine Geschäftsführung akzeptiert wird und die Entscheidungen

43:12

von der Geschäftsführung . Und das

43:14

einzige Thema , um zu kommen , ist eigentlich

43:16

nur , eine gute Organisation , struktur

43:18

zu haben , wo ich halt diesen CTO oder

43:20

CTO habe , den ich vertraue und

43:22

der zweifel dann auch zu seinem Team sagen kann das

43:24

ist die Entscheidung , das sind meine Gründe .

43:29

Ja , aber danke für die Einblicke , weil genau das zeigt

43:31

eben auch , was die Arbeit

43:33

eines CTO oder CTOs

43:35

ist und wie

43:37

komplex und verstrickt

43:39

das im Unternehmen ist , weil man geht

43:41

halt immer an die

43:43

Substanz des Unternehmens ran . Ja , also

43:46

stellen wir uns das Unternehmen einfach mal ohne die IT

43:48

vor . Das ist in der heutigen

43:50

Zeit einfach unvorstellbar . Das ist

43:52

, wie wenn ich aus einem menschlichen

43:54

Organismus diese ganzen Blutlinien

43:57

und die Herzkranzgefäße

44:00

und das Herz rausnehme . Dann funktioniert das System

44:02

nicht mehr . Und genauso ist es eben auch bei

44:04

Unternehmen , die heute durch und

44:06

durch technisch ausgestattet

44:09

sind , Und das ist Twitter oder

44:11

Geeks hat eigentlich vorgemacht , was passiert , wenn

44:13

man so ? wichtig ist das .

44:14

Team zumindest so 70%

44:16

rausnimmt . Also da konnte man sehr

44:18

gut sehen , was für Probleme auftreten

44:20

, wenn so was passiert .

44:22

Ja , und das kostet halt gleich mal richtig

44:24

Geld . Und am Ende des Tages das

44:26

finde ich ja schöner hat das alles mit IT gar nichts zu tun

44:28

, sondern auch das ist wieder ein People

44:30

Business . Das ist wieder wie bin

44:32

ich im Leadership aufgestellt ? wie schaffe

44:35

ich es , daraus wirklich ein Team zu machen ? wie

44:37

schaffe ich es , vertrauen aufzubauen ? Wenn

44:39

es Vertrauen da ist , kann ich auch von Außen

44:41

Experten dazu holen . Wie

44:43

inszeniere ich das ? vielleicht auch ja , in

44:46

Form von Workshops , in Form von Inkubatoren

44:49

oder Programmen

44:51

, weiterbildungs , auch ein wichtiges Thema

44:54

Also . Das sind alles wichtige

44:56

Maßnahmen , die in der Zwischenmenschlichen Beziehung

44:58

eher zu suchen ist , bevor

45:00

man überhaupt über Daten oder Technologie spricht

45:03

. Aber spannendes

45:05

Thema .

45:07

Und dieser Fall den wir kratziert haben das

45:09

muss man aber , glaube ich , an der Stelle noch einfach noch mal sagen

45:11

. Der ist nicht sehr häufig . Also

45:14

, gott sei Dank ist er nicht sehr häufig . Das heißt

45:16

, selbst wenn wir diesen Fall haben , was kein CTO oder

45:18

CTO in der Mitte ist , ist das jetzt meistens

45:20

auch kein riesengroßes Unternehmen . Da ist die

45:22

Struktur einfach da , und dann

45:24

ist auch ganz häufig auch

45:27

einfach die Kommunisationswege sehr

45:29

kurz und auch die Geschäftsführung

45:31

halt noch sehr nah an den Mitarbeitern dran

45:34

, wo man , wie schon gesagt , das mitten

45:36

im Guten Workshop und mit dieser gewissen Demut

45:38

auch in den ersten Jahren sehr

45:40

cool und reffen einfach schon

45:42

dieses Vertrauensverhältnis , wie man an Anfang

45:45

an aufbauen kann , und da hat

45:47

man die Probleme meistens nicht . Das ist zumindest unsere

45:49

Erfahrung , weil das ist wirklich

45:51

sehr selten , dass man einen Debut bekommt

45:53

.

45:54

Vor allen Dingen seid ihr auch voll nett , weißt du ? Also

45:56

, wenn du ins Unternehmen kommst , dann kann ich mir nicht vorstellen

45:58

, dass die Leute sagen hey , aufgerannt ist .

46:01

Was ist doch wirklich sehr selten , aber

46:04

in so einer Konzernstruktur ist das halt

46:06

nochmal ein anderes Punkt Natürlich

46:08

. Und die Realitätigkeit , nicht alles , also

46:10

das muss man auch dazu sagen . Also ich habe

46:12

mal einen CTO in einem großen Meeting

46:14

, wo wirklich Geschäftsführung

46:17

, einkaufsleitung , ein wirklich sehr

46:19

großes Unternehmen saßen

46:21

, und der CTO sagt nee

46:24

, das kommt nicht ins Haus . Also

46:26

so nach einer halben Stunde einfach ohne Begründung , und alles

46:28

Gibt's halt auch

46:31

, ist dann auch ein Stück weit

46:33

Qualität . Das ist das Geilste . Das ist das Geilste .

46:36

So Arme verschränkt auf

46:39

dem Bauch abgelegt Unterlippe , unterlippe

46:41

, unterlippe ist , dann ist

46:44

es schon eskaliert . Kannst du eigentlich gehen In

46:46

dem ?

46:46

Hinblick auf das Thema Google dauerhaft . Das war ganz spannend

46:48

, und bei dem Unternehmen war

46:50

aber alle Kundendaten natürlich

46:52

bei Google schon , weil die Google

46:54

Ads und Google Analytics

46:57

genutzt und doch alles andere , was auch findet

46:59

, google und Kundendaten zu tun hat . Aber

47:02

es waren Microsoft-Grunde , und die haben natürlich

47:04

kein bezahlt Google Workspace gehabt , sondern

47:07

natürlich eine Gmail-Adresse gehabt

47:09

. Und das war dann eigentlich

47:11

die lustige Vorarmte

47:14

von dem Thema , dass ein gutes

47:16

, sauberes System halt ohne

47:18

Begründung abgelegt wurde . Das , was aber

47:20

über Jahre entstanden ist , alles

47:22

in der USA gehostet war , ohne

47:25

jegliche Lizenzbildung usw , was

47:28

natürlich krass draufholt ist Und es niemand mitbekommen

47:30

hat . Bis dahin , und das ist halt . Dann

47:32

heißt das die Realität , aber Gott

47:34

sei Dank ein Einzelfall , gott sei Dank , ja , der .

47:38

Wahnsinn . Übrigens

47:40

vielleicht ein kleiner Werbesport an dieser Stelle , denn

47:42

der Thomas ist auch bei uns dozent am

47:44

After Work Campus , den wir

47:46

mit unserem AI Accelerator Coventure

47:50

vom Grundeerzentrum in Coburg veranstalten

47:52

. Das heißt , in Kürze , in

47:54

wenigen Wochen , wird er dort auch

47:56

ein Online Seminar geben . Da werden wir noch

47:58

mal dazu ein Deep Dive von ihm sehen . Da

48:01

wird uns vielleicht ein paar Vorgehensweisen , ein paar Strategien

48:03

einweihen , wie man versteht

48:06

und schneller

48:08

vielleicht eine Validierung

48:10

herstellt , inwieweit die Daten wirklich

48:13

dem Standard entsprechen , der

48:15

heute einfach wichtig ist und auch in

48:17

Zukunft viel wichtiger wird . Also

48:19

, wenn ihr das Thema interessiert , in den Schornhaus findet ihr den

48:21

Link zu unserer Plattform , dazu , und

48:23

dann würde ich sagen lieber Thomas , wir

48:26

gehen auf die Zielgerade mit noch drei

48:28

Fragen . Frage

48:31

Nummer eins ist meine Lieblingsfrage Was

48:34

würde uns an dir überraschen ? Gibt es

48:37

irgendein Splen , irgendwas , irgendein

48:39

Tick , den du hast , den du noch keinem erzählt

48:41

hast ?

48:43

Wow , schwierig . Und einem Serb

48:45

jetzt diskreditieren . Was

48:50

ist Splen an mir ? no-transcript

48:53

.

48:54

Mit die IT von morgen .

48:55

Weiß , wie du ticke ich packe die frage

48:57

gerne . Die letzte frage Ja , okay , kannst

48:59

du ein bisschen überlegen ? Also

49:02

ich glaube , ich glaube , ich kann . Ich kann guten spleen

49:04

sagen , es ist nicht wirklich ein spleen , aber

49:07

unsere unterlehmenskurs ist in der zehn

49:09

bis fünf zwanzig , und

49:11

ich bin wirklich ein

49:13

sehr verständnisvoller mensch

49:15

, und ich lasse auch viel von

49:18

der verantwortung in meinem team

49:20

, und ich glaube , wer mich jetzt in den ersten

49:22

meeting wahrnehmen wird auch

49:24

da ich sehr gerne das motor greife

49:27

und mich dann auch zentral

49:29

ob , wenn ich mit mit arbeitern in so einem termin sitze

49:31

, kümmer ich mich dann schon auch als geschäftsführer

49:33

sehr zentral dann haben diese diese ersten

49:35

gespräche und und und

49:38

und und erklär , was wir machen müssen , wie wir es machen

49:40

müssen , weil ich auch sehr nahe immer noch an der operative

49:42

dran bin . In den meisten themen muss man sagen , so

49:44

viele mitarbeiter , kranke mitarbeiter

49:46

können wir manchen team schon mehr als ich . Das ist normal

49:48

, das stürme ich aber auch nicht . Aber

49:51

abseins von

49:53

diesen gesprächen vertragen

49:55

schon sehr viel verantwortung auf die mitarbeiter

49:57

, und ich glaube , das wäre man von von mir

50:00

, wenn man mich kennenlernt , nicht sehr

50:04

cool .

50:05

Nächste frage drei interviewgäste

50:08

, die du hier für diesen podcast empfehlen kannst . Also wen soll

50:10

mir einladen ? aus deinem netzwerk , von

50:12

wem können wir was lernen ?

50:17

wir sollten auf jeden fall den

50:20

orbin nuller einladen . Ist in

50:22

münchen , und ich glaube , zu dem

50:24

thema

50:29

, was wir zwischendurch im podcast hatten , zum

50:32

thema entscheidungsfindung

50:34

, entscheidungsmacht , vielleicht auch ein

50:36

stückweit manchmal politik mit rein

50:38

spielt , ist er sicherlich ein guter gesprächspartner

50:41

, weil ich habe selber mit ihm jahrelang zusammengearbeitet

50:43

, und wir haben auch so einige

50:45

politische entscheidungen getroffen

50:47

, die , die ich vielleicht nicht so gut fand , aber da

50:49

habe ich auch sehr viel gelernt , was was

50:52

was angeht . Einfach entscheidung

50:54

, auch unbequeme entscheidung fürs unternehmen zu treffen . Ja

50:57

, gerade wenn man mit freunden arbeitet

50:59

, das ist manchmal so ein thema , wo beide

51:01

auch extrem das

51:03

ganze trennen müssen von der dann

51:06

wir müssen noch sprechen

51:09

ich

51:11

finde ein guter interviewgast ist immer der

51:15

christian mars . Cd o von tomer . Liebe

51:19

grüße christian das . Sie ist an der stelle , und

51:21

ich hoffe , ich bringe nicht zu sehr in den zeit

51:24

, die dringend ist . Du kannst es ja eventuell sehr weit

51:26

scheiden , aber ich schätze

51:28

christian sehr für alle

51:31

seine ansichten und und und mir auch struttoren

51:34

unternehmen einbringt , und dementsprechend

51:36

glaube ich das auch sehr , sehr

51:38

gut wie ein podcaster übrigens lieben

51:41

toman , weil da kannst einfach

51:45

gute sachen kaufen , das stimmt , das stimmt , und

51:47

ich habe mein toman mikro nicht vor mir

51:49

, was ich normalerweise immer

51:51

habe , aber das steht bei uns im bureau

51:54

, im studio , wo ich jetzt aber heute nicht

51:56

bin , aber ich meine

51:58

ruhe zuhause haben wollte , das für das interview

52:00

. Aber ja , sehr cool equipment

52:03

an der schliesschen verdeckte mega

52:06

.

52:06

Also ich liebe die . Also alle , die ich

52:08

kenne , die podcast produzieren , lieben diese

52:10

brand einfach , weil es auch ist

52:12

ja , glaube ich auch letztens ausgezeichnet worden , wieder

52:14

einfach , weil sie sich so gegen

52:17

amazon als bestes familienunternehmen oder eins

52:19

der besten familienunternehmen , glaube ich , mega

52:21

der hans ?

52:23

ja , auf jeden fall . Ja

52:25

, wie dritte personen können wir auf nachreichen

52:28

?

52:28

ja , ok , weil ich dich kenne und weiß , wo

52:30

du bist . Ok , letzte

52:37

frage , und dann bist du erlöst die

52:40

. Ich habe eine neue frage . Ich habe eine neue

52:42

frage , die du noch nicht kennst

52:45

, glaube ich . Stell dir vor , wir hätten einen

52:48

plakat , dass jeder auf dieser welt sehen

52:50

kann ja keine ahnung , wo dieser platz

52:53

ist , auf oder

52:56

egal , auf jeden fall kann dies plakat auf

52:58

der welt jeder seh . Was würdest du drauf schreiben ? dürftest

53:00

einsatz drauf schreiben , das ? würde

53:05

drauf stehen dbwdatadaesio

53:13

ich weiß nicht , dass das der höhere mag

53:15

den mit dem größten plakat der welt

53:17

.

53:17

Ja , ich

53:19

habe so viele coole dinge auf weltfrieden

53:22

und und , und , und

53:24

und und , vielleicht politischen ansichten oder

53:27

so , und dann ist es doch wieder

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in die 1-mg abteilung gewandert

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. Ne Spaß , die

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frage war jetzt einfach zu groß für mich

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, für für 30 kunden noch mehr nicht zu

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sein .

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Das war der Hauptgrund wahrscheinlich ok , nice

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, aber ich find's cool . Wir lassen das genauso

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stehen . Alle infos zu dir , deiner

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company , deim team , zu dem , was ihr

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macht , und natürlich auch zum online

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seminar im after work campus findet ihr

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in den schonholz dieser podcast . Folge Thomas , vielen dank

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für deine zeit . Ich bin mir sicher , das

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war nicht die letzte folge mit uns beiden , das

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nächste mal dann mit einem sehr freund , vernünftigen

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mikro .

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Vielleicht kann uns Thomas

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da einfach noch

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eins schicken zweites bitte ich habe das , aber

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lieben dank nur für die , für

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die einladung , für die coole zeit , für das toilet

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amio und wie groß

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er ist .