Geek: Gemeinsam mit Nils Müller spreche ich über die Herausforderungen der Digitalisierung im Mittelstand.
Geek: Ihr hört Ein Geek kommt selten allein, dem Podcast rund um,
Geek: Willkommen zu Ein Geek kommt selten allein, dem Podcast für digitale Macher
Geek: und alle, die es werden wollen.
Geek: Mein Name ist Stephan und zusammen mit meinen Gästen spreche ich über verschiedene
Geek: Bereiche der Digitalisierung.
Geek: Gemeinsam nehmen wir den Hype um große Themen auseinander und schauen mal,
Geek: wie viel Theorie es dann auch in die Praxis schafft.
Nils: In dieser Folge spricht der Geek mit. Hallo, ich bin Nils Müller und ich bin
Nils: Data Analytics Engineer bei der OEDIV.
Nils: Die OEDIV ist ein Tochterunternehmen der Oetker Gruppe und verantwortlich für
Nils: den Mittelstand in den Themen SAP und Managed Services in der Private und Public Cloud.
Geek: Heute tauchen wir in das Herz der deutschen Wirtschaft ein, den deutschen Mittelstand.
Geek: Auch hier ist natürlich das Thema Digitalisierung top aktuell.
Geek: Vor allem in familiengeführten Unternehmen stehen dabei Tradition und Innovation
Geek: oft in einem Spannungsfeld.
Geek: Und wir stellen uns die Frage, wie können Daten und künstliche Intelligenz dabei
Geek: helfen, diesen Balanceakt zu meistern?
Geek: Welche Herausforderungen gibt es da zu bewältigen? Welche Chancen eröffnen sich?
Geek: Wir gehen heute mal auf eine Reise ins sprichwörtliche Hinterland,
Geek: wo wir beleuchten, wie Unternehmen ihre Werte bewahren und gleichzeitig den
Geek: Wandel erfolgreich gestalten können.
Geek: Da sind wir jetzt hier bei dir, Nils. Und was macht für dich Mittelstand aus?
Geek: Wie würdest du den charakterisieren und sagen, was ist eigentlich Mittelstand?
Nils: Was ist der Mittelstand? Das ist, glaube ich, eine Frage, bei der sich die Leute
Nils: nicht einigen können. Wie die Antwort lautet, für mich, der in Ostwestfalen,
Nils: in Bielefeld groß geworden ist, ist der Mittelstand für eins wichtig.
Nils: Und ja, was charakterisiert ihn?
Nils: Ich würde sagen, Unternehmen mit einer Größe von 500, vielleicht auch 1000 Mitarbeitenden,
Nils: die in der Regel vor allem hier historischen Ostwestfalen familiengeführt sind,
Nils: familiengeführt waren und es auch nach wie vor noch in die Zukunft tragen werden.
Nils: Mit einem Fokus auf Werte, mit einem Fokus auf den Menschen und mit einem Fokus
Nils: auf das, was sie gut können, nämlich ihr Produkt oder ihre Dienstleistung.
Geek: Was mir immer wieder aufgefallen ist, ich war ja, dadurch, dass ich als Consultant
Geek: viel unterwegs bin, komme ich zu vielen Unternehmen, auch zu vielen Mittelständlern.
Geek: Und was bei denen immer wieder auffällt,
Geek: Da gibt es immer eine Werksführung. Also Mittelständler zeichnen sich für mich dadurch aus.
Geek: Die sind sehr stolz darauf, was sie aufgebaut haben, was sie haben und zeigen
Geek: das auch mal und sagen, guck mal, hier entstehen die hochwertigen Dinge,
Geek: die Hidden Champions im Sauerland, die dann sagen, wir schicken das in die Welt,
Geek: das sind unsere Leuchten, das ist unsere Seife, wie auch immer.
Nils: Das ist bei uns nicht anders. Wenn du ein bisschen mehr Zeit mit eingeplant
Nils: hättest, hätte ich dir auch die Führung durchs Rechenzentrum organisiert,
Nils: weil wir auf unser Rechenzentrum als mittelständisches Unternehmen natürlich sehr stolz sind.
Nils: Aber ich gebe dir recht, das ist, was man macht.
Nils: Das ist wichtig, was man macht, das möchte man zeigen und was man hat,
Nils: darüber möchte man auch ins Gespräch kommen.
Nils: Wenn du das nächste Mal in Bielefeld bist und ein bisschen Zeit mitbringst,
Nils: würde ich dir zum Beispiel auch die Dr.
Nils: Oetker Welt empfehlen, die bei uns, beim Mutterunternehmen, den Kern des Geländes ausmacht.
Nils: Und die sind so stolz auf ihren Pudding. Die haben einen großen Pudding ins
Nils: Erdgeschoss gestellt, wo du dir nach der Führung, so viel du möchtest,
Nils: Pudding ziehen kannst, um einfach zu zeigen, das sind wir, das macht uns aus.
Nils: Und ich habe noch nie drüber nachgedacht, aber das ist auf jeden Fall auch ein
Nils: Punkt für die Charakterisierung des Mittelstands. Sie wollen zeigen, was sie haben.
Geek: Was mir aber auch aufgefallen ist bei den Führungen immer, ist,
Geek: dass es, also der Kern, um den es geht, also die Essenz, der Pudding,
Geek: sagen wir es so, der Pudding steht im Vordergrund und alles wird gemacht für den Pudding.
Geek: Und das heißt aber nicht, dass alles mit der gleichen Intensität gemacht wird.
Geek: Also es gibt eine klare Unterscheidung von dem, was Kern ist,
Geek: worum man sich kümmert und was Peripherie ist, wo man sich nicht so sehr drum kümmert.
Geek: Ist das was, was man nur so von außen so denkt? Oder würdest du auch sagen,
Geek: im Grunde genommen, Stärken, Stärken ist ein wesentliches Thema,
Geek: was der Mittelstand macht und der geht nicht so sehr in die Breite,
Geek: sondern der geht eigentlich in die Tiefe?
Nils: Ja, dem würde ich auch zustimmen. Natürlich nicht für alle Unternehmen.
Nils: Es gibt mit Sicherheit auch die ein oder andere Ausnahme.
Nils: Aber das Thema, sich auf den Markenkern zu konzentrieren, sich die Frage zu
Nils: stellen, sind wir ein Unternehmen, das Pudding herstellt oder sind wir ein Unternehmen,
Nils: das IT-Service bereitstellt, muss man sich als Unternehmen stellen.
Nils: Im Falle der OEDIV sind wir dann ausgegründet worden, weil die klare Aussage
Nils: war, Edgar Nahrungsmittel macht Nahrungsmittel und die IT, die landet woanders.
Nils: Natürlich nicht von Anfang an, aber irgendwann kommt der Punkt,
Nils: dass man halt einfach sagen muss als Unternehmen, wir machen das, was wir gut können.
Nils: Dann fallen natürlich einige Sachen noch hinten runter. Ein Thema ist mit Sicherheit
Nils: für viele mittelständische Unternehmen das Thema Digitalisierung,
Nils: weil nur ein Bruchteil der mittelständischen Unternehmen auch digitale Unternehmen sind,
Nils: sondern eher in der Produktion und im Handwerk verwurzelt sind,
Nils: da wo die Familienunternehmen seit über 100 Jahren ihren Grundsatz.
Nils: Markenschöpfung haben.
Geek: Das kann ich absolut bestätigen. Ich dürfte bei einem Unternehmen mal sagen,
Geek: wo ich gar nichts drüber sagen darf.
Geek: Aber die waren wirklich ganz weit vorne in ihrem Thema.
Geek: Die waren die Weltbesten. Die haben alle beliefert, volle Auftragsbücher und
Geek: alles wurde gesteuert über eine große Excel-Liste.
Geek: Also da merkt man dran, du kannst noch so gut in dem einen Thema sein.
Geek: Das heißt nicht, dass du die anderen Themen auch mit einem vollwertigen ERP-System
Geek: und CM und so weiter bespielst, sondern nee, die hatten halt Kreide auf die
Geek: Werkstücke draufgeschrieben, was es ist und eine Excel-Liste war das,
Geek: wo sie nachvollziehen konnten, was es ist und Maschinen im Wert von mehreren
Geek: Millionen da stehen, die das dann tun.
Geek: Und das ist ein interessantes Spannungsfeld tatsächlich, wo man sagt, das ist ja gut genug.
Geek: Also vielleicht ist gut genug auch so ein Charakteristikum, wo der Mittelstand
Geek: sagt, das überspezifizieren wir nicht, sondern wir sorgen dafür,
Geek: dass es irgendwie den Pudding unterstützt, die Maschine unterstützt,
Geek: dass man da ausreichend weiter mit nach vorne gehen kann.
Nils: Quasi das agile Manifesto vor dem agilen Manifesto.
Geek: Eigentlich die absoluten Agilisten, so würde man das sagen, genau.
Geek: Und böse Zungen könnten jetzt sagen, wo bleibt denn da die Innovation?
Geek: Also wenn man immer nur auf die Stärke guckt und nur die Stärke macht,
Geek: dann wird man sich ja nie weiter wegbewegen.
Geek: Und da sind wir wieder bei dem Spannungsfeld, wo du sagst, die Tradition,
Geek: mach das mal so, wie du es immer gemacht hast, weil das hat dich hier hingebracht.
Geek: Ist dann natürlich die Frage, was bringt dich denn in die neue Welt?
Geek: Siehst du für euch oder für diejenigen, mit denen du so in Kontakt bist,
Geek: siehst du da momentan Herausforderungen, dass man sagt, okay,
Geek: es gibt wirklich eine Notwendigkeit, sich zu digitalisieren,
Geek: dass es neue Themen gibt?
Geek: Oder würdest du sagen, Digitalisierung macht man halt heutzutage,
Geek: aber der Treiber ist eher so, weil es Zeitgeist ist und nicht,
Geek: weil es wirklich Probleme löst?
Nils: Das ist ein vielschichtiges Thema, wo ich pauschal eigentlich keine Antwort
Nils: geben möchte. Als Softwareentwickler möchte ich gerne sagen, kommt drauf an.
Nils: Es sind viele Gründe, die für Digitalisierung sprechen und viele Gründe,
Nils: die auch mittlerweile aufzeigen bei den Unternehmen, die es bis jetzt vernachlässigt haben.
Nils: Du wirst irgendwann abgehängt und du musst dich irgendwann fragen,
Nils: was möchte ich in die Zukunft tragen und was möchte ich in der Vergangenheit lassen.
Nils: Und das Thema der Zeit ist natürlich KI,
Nils: Generative AI, Large Language Models und alles darum herum,
Nils: die Peripherie, die jetzt aufzeigt, welche Unternehmen digitalisiert sind und
Nils: welche nicht, wo Baustellen sind und wo vielleicht sogar schon Investitionen
Nils: sich langsam bezahlt machen für die Unternehmen, die früher dabei waren als andere.
Nils: Für mich als Mitarbeiter ist der größte Faktor der Digitalisierung,
Nils: glaube ich, dass es angenehmer ist, damit zu arbeiten.
Nils: Es ist angenehmer, wenn die Prozesse im Hintergrund fluppen.
Nils: Wenn du deinen ersten Tag hast, das Onboarding über Jira oder welches Servicesystem
Nils: auch immer vorbereitet wurde, einfach dafür gesorgt hat, dass du dich einloggen
Nils: kannst und arbeiten kannst,
Nils: und nicht erstmal ein, zwei Wochen hinterherlaufen musst, bis du Mehrwert liefern kannst.
Geek: Ja, bist du schnell beim Thema Transparenz, dass man eben Einblicke hat.
Geek: Und für mich würde der Mittelstand auch dafür stehen, für Tradition und eben
Geek: traditionell überliefertes Wissen. Also mit allem Vor- und Nachteil.
Geek: Man weiß zwar viel, aber das Wissen zu transferieren auf neue Mitarbeiter dauert ewig.
Geek: Und manches Wissen hast du gar nicht explizit. Also es hilft halt,
Geek: wenn du 20 Jahre da bist, weil dann hast du es irgendwie verinnerlicht und mitgenommen,
Geek: aber es konnte keiner aussprechen, was ist zum Beispiel das geheime Rezept,
Geek: um den Teig für ein Brot zu kneten.
Geek: Das sagt keiner. Das heißt, er knete in 20 Minuten, aber dass du auf die bestimmte
Geek: Art und Weise kneten musst, das kann dir keiner explizit sagen.
Geek: Und gerade da, glaube ich, ist Digitalisierung ein wichtiger Faktor zum Aufdecken.
Geek: Also was sind eigentlich Dinge, die man festhalten muss und was sind Dinge,
Geek: die man vernachlässigen kann? Also was ist die Essenz von Dingen?
Nils: Auf jeden Fall. Sobald es darum geht zu fragen, wie führt man ein Digitalisierungsprojekt
Nils: durch, ist eine der ersten Phasen immer das Requirements Engineering,
Nils: das Aufdecken, was man wirklich hinterher modellieren möchte.
Nils: Und in dem Moment, in dem man anfängt, in den Dialog zu treten mit den Leuten,
Nils: die hinterher den Prozess tragen müssen und erst mal die Mindmap aufgemacht
Nils: wird und dann jede Wurzel,
Nils: die nächste Wurzel hinter sich herzieht und man am Ende so viele Themen identifiziert hat,
Nils: da hilft die Transparenz durch die Digitalisierung auf jeden Fall.
Nils: Also die Digitalisierung braucht Transparenz, aber sie schafft sie auch.
Nils: Genau durch diesen Prozess.
Geek: Den einen Aspekt, den die Digitalisierung bringt, ist ja nach wie vor das Connecten von Menschen.
Geek: Wir sprachen vorher auch schon mal ein bisschen über Social Media und andere
Geek: Themen, wo es darum geht, dass Menschen zusammenkommen.
Geek: Das ist natürlich einfacher, dass das Telefon weiterentwickelt.
Geek: Also jetzt hat jeder Mitarbeiter eine E-Mail, jetzt kannst du die erreichen,
Geek: jetzt ist es nicht wichtig, ob sie neben dir sitzen, man kann ihnen was schreiben,
Geek: asynchrone Kommunikation, la la la.
Geek: Ja, spannender finde ich den Aspekt mit implizitem Wissen und Daten.
Geek: Die Unternehmen haben ja, speziell wenn du ein familiengeführtes Unternehmen
Geek: hast, bin ich immer wieder erschrocken oder erstaunt darüber,
Geek: wie wahnsinnig viel dann so ein Patriarch oder ein Matriarch alles im Kopf hat,
Geek: was die alles wissen über ihr Unternehmen, auch an kleinsten Details,
Geek: was in jedem Bereich vorgeht, also Datenmanagement, der Treiber sozusagen für den KI-Bereich.
Geek: Daten existieren ja schon, also Daten haben wir ja schon und wir haben viele
Geek: Daten, die den Erfolg ausmachen eines Unternehmens.
Geek: Die sind nur alle personalisiert momentan. Also da hat man früher sich mit Wissenslandkarten
Geek: genähert und gesagt, wer weiß denn was im Unternehmen, mit wem muss man denn sprechen.
Geek: Und die Digitalisierung löst das ja so ein bisschen auf.
Geek: Wie empfindest du das Thema Daten?
Nils: Das wichtigste Thema für mich im Moment, würde ich sagen, in den letzten fünf Jahren.
Nils: Du sprichst ein Thema an oder einen Bereich der Daten an.
Nils: Wie macht man sie zugänglich? Wie digitalisiert man die Daten,
Nils: die in den Köpfen der Menschen drinstecken?
Nils: Gerade in mittelständischen Unternehmen hast du natürlich Menschen, die,
Nils: Aufgrund der Werte des Unternehmens schon lange dabei sind, die sich wohlfühlen,
Nils: die seit 20, 30 Jahren das eine Ding machen, was sie gut können,
Nils: das mit Leidenschaft machen und vielleicht nie in die Situation gekommen sind, sich zu fragen,
Nils: schreibe ich das auf, mache ich das anderen verfügbar, weil ich bin ja die eine
Nils: Person, die diesen Prozess durchführen muss.
Geek: Und gerade spätestens beim Urlaub müssten sie ja eigentlich schon mal drüber
Geek: nachgedacht haben, auch in 40 Jahren.
Nils: Das sind dann die Leute, die nie Urlaub machen, ja. Urlaub ist natürlich ein Thema.
Nils: Krankheit haben wir in den letzten Jahren natürlich sehr stark erfahren dürfen,
Nils: was es bedeutet, wenn ein Unternehmen keine Notfallpläne hat,
Nils: wenn die zentralen Figuren krank werden.
Nils: Aber natürlich auch der Ruhestand. Wir haben jetzt eine große Welle von KollegInnen
Nils: und Kollegen, die bald in den Ruhestand gehen werden. Das wird in vielen Unternehmen so sein.
Nils: Und in dem Moment, in dem sie weg sind, ist im Zweifelsfall auch das Wissen weg.
Nils: Ich habe da eine Story, wo ich auch nicht näher leiden darf, wer es war.
Nils: Aber sagen wir, es war ein Unternehmen, das sich um Lebensmittelproduktion kümmert
Nils: und die mit Kartoffeln arbeiten, Kartoffeln als Rohware.
Nils: Und dieses Unternehmen hat einen lang gedienten Mitarbeiter,
Nils: der für die Warenannahme zuständig ist und der, wenn eine neue Fuhre Kartoffeln
Nils: eingeliefert wird, sagen muss, wie viele Kartoffeln sind das?
Nils: Anhand des Volumens.
Geek: Das heißt, du musst die Zahl der Kartoffeln sagen. Ich hätte immer gedacht,
Geek: ich kaufe dir als 2-Kilo-Sack und ich wüsste nie, wie viele drin sind.
Geek: Und mal sind die klein, mal sind die groß.
Geek: Aber das ist spannend. Das heißt, da wird nicht nach...
Geek: Ich habe vergessen, Fuda oder das Heu, glaube ich. Aber da wird nicht abgerechnet
Geek: nach Kilo, sondern da wird gesagt, ich habe heute 4000 Kartoffeln bekommen.
Nils: Genau. Und das hatte er in seinem Kopf. Ich hoffe, er hat es auch immer noch in seinem Kopf.
Nils: Aber da war die explizite Frage, wie kann man das Ganze mit einem digitalen
Nils: Prozess lösen? Wie kann man das Ganze mit zum Beispiel KI-Handhaber machen,
Nils: dass die Person, die dabei schon in den Ruhestand geht, ihr Wissen abgibt,
Nils: in welcher Form auch immer und das Ganze dann verewigt wird.
Nils: Das ist auch eine interessante Form der Unsterblichkeit.
Geek: Ja, absolut. Ich erinnere mich, ich habe mal vor vielen Jahren,
Geek: war das schon in einem Startup-Wettbewerb jemanden kennengelernt,
Geek: die haben Fotos von so Holzstapeln gemacht, die du im Wald siehst,
Geek: weil du musst auch immer zählen, wie viele Stämme sind das, wie viel Holz ist das.
Geek: Und normalerweise zählen die die dann, aber wenn da so 60, 70 Stämme aufeinander
Geek: liegen, dann verzählt sie dich vielleicht auch mal.
Geek: Und die haben einfach fotografiert und dann hat der das genau ermitteln können,
Geek: damals schon. Das ist wirklich locker 10 Jahre her.
Geek: Und das klingt ja auch so nach einem Computer-Vision-Case quasi.
Geek: Können sie eigentlich angucken, die Kartoffeln, und dann müsstest du ja ungefähr
Geek: wissen, wie viele es sind.
Nils: Genau. Jetzt sind so Kartoffeln nicht so einheitlich wie Holzlatten oder Baumstämme.
Geek: Ja, auch die nicht. Bäume sind ja auch unterschiedlich dick jeweils.
Nils: Ah, das stimmt natürlich. Außer du hast den hochgezüchteten Wald,
Nils: die alle gleichzeitig gezogen und gleichzeitig gepflegt worden sind.
Geek: Ja, selbst dann hast du, glaube ich, noch so.
Nils: Aber Kartoffeln weichen, glaube ich.
Geek: Doch mehr ab, von Drillingsgröße bis zu Eiderow.
Nils: Genau, genau. Die Variation im Supermarkt ist, glaube ich, genau,
Nils: es ist ein Kartoffelspektrum.
Nils: Die Herausforderung war groß, trotzdem das in einem Modell abzudecken.
Nils: Ich meine, klar, du kannst einen, wie du sagtest, Computer Vision ist im Vergleich
Nils: zu vielen anderen Machine Learning oder AI Themen relativ gelöst.
Nils: Relativ gelöstes Problem, aber die Qualität der Bilder spielt natürlich eine große Rolle.
Nils: Du hast nicht nur ein zweidimensionales Foto, mit dem du arbeiten musst,
Nils: sondern du hast ein dreidimensionales Volumen.
Nils: Da hast du noch das Thema Tiefe, das bei der Bilderkennung mit eine Rolle spielt.
Nils: Und dann das Thema Beleuchtung. Ist dein Quader mit Kartoffeln,
Nils: ist der immer quaderförmig oder ist auch mal länglich?
Nils: Ist das Licht immer ideal oder hast du auch mal schattige Kartoffeln dabei?
Nils: Das sind ja Nachtschattengewechsel.
Geek: Und der hat ja irgendeinen Prozess im Kopf, der Kartoffelzähler jetzt,
Geek: und den würde man algorithmisieren sehr wahrscheinlich.
Nils: Da würde man sehr allgemein gesprochen mit dem Domain-Experten oder der Domain-Expertin
Nils: besprechen, welche Faktoren relevant sind und im Gespräch versuchen,
Nils: das Wissen aus dem Kopf in eine digitale Form zu überführen und anhand der Informationen,
Nils: die die Person seit 30 Jahren mit sich schleppt, dann das Modell definieren.
Nils: Dann ins Feature-Engineering gehen.
Nils: Das ist manchmal einfacher, manchmal schwieriger.
Geek: Hat man da genug Daten? Also ich kenne das, weil wir mal Machine Learning in
Geek: einem Shop-System gemacht hatten.
Geek: Wir wollten den Checkout-Prozess automatisieren mit Machine Learning und dafür
Geek: für jeden Shop quasi wissen, ach klar, das ist ein Checkout-Button,
Geek: das ist der Warenkorb-Button und so weiter.
Geek: Damals hatten wir das Problem, wir hatten nicht genug Trainingsdaten.
Geek: Also die Frage, die ich mir stelle, ist, wie viel LKW mit Kartoffeln kriegst du denn,
Geek: dass du da gegenchecken kannst, was checkt der Kartoffelzähler in seinem Kopf,
Geek: was macht eigentlich mein Algorithmus.
Geek: Und es lässt sich ja auch schwer herstellen, also deine Testdaten in der reellen
Geek: Welt zu konstruieren, ein Bild von einem Kartoffellader.
Geek: Wie viel braucht man da so?
Nils: Viel. Ich kann es gar nicht im Detail sagen. Es hilft natürlich,
Nils: wenn das Unternehmen nicht dann erst angefangen hat,
Nils: den Datenstand zu erheben, wenn das Problem auftritt. Das ist das übliche Dilemma
Nils: mit dem Sammeln der Daten.
Nils: Fangen wir damit jetzt an? Fangen wir damit an, wenn wir sie wirklich erst brauchen?
Nils: Je früher das Unternehmen diese Fotos sammelt zum Beispiel, hat ja auch noch andere Gründe,
Nils: Quality Assurance, um hinterher sagen zu können oder identifizieren zu können,
Nils: welche Rohwahndieferungen für welches Produkt hinterher verantwortlich war,
Nils: um im Zweifelsfall auch KundInnen-Anfragen,
Nils: Reklamationen zurückverfolgen zu können.
Nils: Da kann man dann hoffen, dass die Daten schon vorhanden sind.
Nils: Ansonsten gehört das natürlich auch immer zu den Projekten, die man umsetzt,
Nils: dann die Daten zu sammeln.
Nils: Es kommt immer auf die Komplexität des Modells an, wie viele Daten du am Ende brauchst.
Nils: Selbstverständlich musst du dein Modell einfacher machen, als es eigentlich sein sollte.
Geek: Nehmen wir mal an, der hat jetzt tausend Fotos gemacht. Also die QS,
Geek: die in dem Unternehmen ist, hat tausend Fotos von LKW gemacht über die letzten Jahre.
Geek: Mit unterschiedlichen Kameras, die immer besser wurden. Aber ein paar davon
Geek: sind auch irgendwie mies und sind besser geworden.
Geek: Du bist jetzt der Data Engineer und du hast die Aufgabe, sorg mal dafür,
Geek: dass wir da jetzt vernünftig trainieren.
Geek: Wie würdest du rangehen, würdest du sagen, so die Hälfte der Fotos nehme ich
Geek: mal fürs Training, die anderen nehme ich für Verifizierung und guck mal,
Geek: dass die alten möglichst fürs Training genutzt werden.
Geek: Wobei eigentlich brauche ich
Geek: die nicht mehr, weil die sind einfach heute immer hübscher, die Bilder.
Geek: Weil da sind ja, der Teufel steckt im Detail, das sind ja so richtige Herausforderungen.
Geek: Auch wenn du die Daten hast, hast du halt so eine 480x240 Pixel Kamera damals
Geek: gehabt, versus jetzt 12 Megapixel, 40 Megapixel,
Geek: die ja eigentlich dann auch für das neuronale Netzwerk ja ganz anders wahrgenommen werden, oder?
Nils: Da ist die Frage, was ist dein gemeinsamer Nenner, um zu gucken,
Nils: wie du die Daten, die du hast, auch trotzdem noch verwerten kannst.
Nils: Weil ich glaube, der größte Fehler, den du machen kannst, ist zu sagen,
Nils: jetzt haben wir geilere Kameras, also schmeißen wir die alten weg,
Nils: weil hinterher beißt du dir dann trotzdem mit den Hintern, weil du sie hättest nutzen können.
Nils: Wie ich vorgehen würde, ist, du musst gucken, wie viel du hast.
Nils: Wie viel kannst du aufteilen? Wie viel kannst du wirklich beiseite legen,
Nils: um sie später zur Validierung zu nutzen?
Nils: Standard Größe, würde ich sagen, ist so ein 70-20-10-Split. 70% deines Datensatzes fürs Training,
Nils: 20% deines Datensatzes für die Validierung während des Trainings und 10% Daten,
Nils: die du dem Modell erst im Nachhinein zeigst, um sagen zu können,
Nils: das Modell funktioniert, um ausschließen zu können, dass es overfitted hat auf
Nils: den Datensatz, den du vorher benutzt hast. Geht manchmal besser, manchmal schlechter.
Nils: Gerade Computer Vision Modelle sind da eine Herausforderung in dem Moment,
Nils: in dem du nicht viele Daten hast.
Nils: Klar, es hat einen Grund, warum die großen Anbieter seit vielen Jahren viele
Nils: Mobile Devices auf den Markt geschüttet haben, um viele Fotos zu bekommen,
Nils: die alle in sehr günstigen Cloud-Storages des jeweiligen Anbieters gelandet sind.
Nils: Und das ist ein Luxus, den der Mittelstand nicht unbedingt hat.
Geek: Ich hänge immer noch bei dem Kartoffelzählen und überlege, ob du abgleichst
Geek: mit demjenigen, der die Schätzung abgegeben hat oder ob du nochmal extra nachzählen musst.
Geek: Und frag mich, haben die extra nachgezählt? Also hat der Schätzer noch eine
Geek: Runde hinter sich gehabt oder ist der Schätzer quasi, den hat man auch zweimal
Geek: validiert und auch 70-20-10 mäßig.
Geek: Man hat 10 Prozent der Lieferungen mal gezählt und der war immer so gut und
Geek: dann hat man gesagt, die 70 werden schon stimmen.
Nils: Gute Frage. Wie sehr gehst du an die Ehre des Schätzers?
Geek: Ja, absolut.
Nils: Natürlich ist er auch geprüft worden. Es geht ja vor allem am Anfang um die Ersteinschätzung.
Nils: Und dahingehend ist es ein gutes Beispiel. Du möchtest ja den Schätzer ersetzen mit deinem Modell.
Nils: Du möchtest nicht unbedingt die perfekte Prüfung hinterher ersetzen,
Nils: sondern die Person, die das Bauchgefühl mitbringt.
Geek: Absolut. Aber du musst, glaube ich, scharf sein und klar sein über deine Requirements,
Geek: was du genau tun möchtest.
Geek: Wenn du wissen willst, wie viele Kartoffeln sind da drin und die Chefetage denkt
Geek: jetzt, der Nils hat ja ein wunderbares Videospielzeug installiert,
Geek: das sagt mir immer genau, wie viele Kartoffeln da sind, ist es das ja gar nicht.
Geek: Also wir haben ja tatsächlich nur einen Schätzer etabliert und wenn man den
Geek: nur vergleicht mit dem Schätzer,
Geek: dann ist das halt ein Prognosewerkzeug, aber nie ein Controllingwerkzeug,
Geek: wo du wirklich sagen kannst, es sind wirklich 4.928 Kartoffeln gewesen heute
Geek: und nicht 4.900 grob irgendwie.
Nils: Das Thema Controlling ist natürlich eine große Herausforderung in jedem Schritt des Datenprozesses.
Nils: Das Controlling weiß, was sie tun.
Nils: Das Controlling guckt sehr genau hin und dementsprechend musst du,
Nils: wenn du in einem Unternehmen beschäftigst,
Nils: Digitale Prozesse rund um Daten einführst, ins Gespräch gehen und das Controlling
Nils: idealerweise früh mit einbeziehen, in dem Moment, in dem Ihre Meinung wichtig ist.
Nils: Das ist jetzt unabhängig tatsächlich, ob hinterher AI oder Machine Learning
Nils: eingesetzt wird oder ob es ein rein deskriptives Datenproblem ist.
Nils: Ein Thema, was uns beschäftigt, dadurch, dass wir auch Public Cloud betreuen,
Nils: ist das Thema Cloud-Abrechnung.
Nils: Hier das Unternehmen, das selber in die Cloud gegangen ist, in den letzten Jahren
Nils: weiß, dass die Rechnungen manchmal mehr und manchmal weniger aussagekräftig sind.
Nils: Und in dem Moment, in dem du es in einem anderen Unternehmen in Rechnung stellen
Nils: möchtest, was für Dienstleistungen du erbracht hast, welche Cloud-Infrastruktur
Nils: du genutzt hast, muss das natürlich passen und da müssen deine Tools passen.
Nils: Und da ist die Kommunikation mit dem Controlling wichtig, um es belastbar zu machen.
Nils: Und ich würde sagen, Belastbarkeit ist eine der großen Herausforderungen der
Nils: künstlichen Intelligenz.
Geek: Ich würde sogar weiterspannen, die Datenprojekte, die ich kenne,
Geek: hast du immer so ein Lineage-Thema, beziehungsweise ein Thema mit,
Geek: kann ich den Daten überhaupt vertrauen?
Geek: Das eine ist, sind die akkurat, das ist jetzt der Controlling-Fall,
Geek: wo du einen sehr harten Soll-Ist, also gepolt auf Soll-Ist-Abgleiche und gucken,
Geek: ob diese Zahl dem entspricht, was in den zwei anderen Spalten steht.
Geek: Aber auch bei anderen Abteilungen, denen man dann Daten geben muss,
Geek: die müssen ja diesen Daten vertrauen.
Geek: Also der Schätzer, der seit 30 Jahren da ist, dem vertraue ich einfach,
Geek: weil der, klar, weiß ich, der hat immer recht und außerdem ist er immer nett
Geek: gewesen, wenn ein Spanferkel fest war oder so. da gibt es ja auch menschliche Prozesse.
Geek: Und wenn du dann anfängst zu anonymisieren und da gibt es eine Datenplattform
Geek: bestenfalls und über diese Datenplattform oder über eine Mail mit einem Excel-Anhang
Geek: kriegst du einen Datensatz, sagst du, ja, weiß ich nicht, ob das stimmt.
Geek: Also es waren eigentlich immer mehr Kartoffeln da drin.
Geek: Bin mir nicht sicher, ob die Zahlen stimmen. Ich habe die ja nicht selber erhoben.
Geek: Diese gewisse Skepsis, die dann auch existiert, die ist, glaube ich,
Geek: wenn du Daten anfängst transparent zu machen, auch immer ein Thema, auch bei euch, oder?
Nils: Auf jeden Fall. Das Thema Data-Lineage ist ein Thema, das aus meiner Sicht zu
Nils: lange ignoriert worden ist, dass,
Nils: Um es einmal kurz zusammenzufassen, was es für mich bedeutet,
Nils: Data Lineage heißt, wenn du verschiedene Datensätze hast, die im Laufe eines
Nils: Datenprozesses miteinander verarbeitet werden,
Nils: dass du immer noch sagen kannst, folgende Variable, Variable kann im Excel-Beispiel
Nils: eine Spalte sein, folgende Variable kommt aus folgendem ursprünglichen Datensatz.
Nils: Und dass du genau sagen kannst, wie diese Datenflüsse zusammen hinterher dein
Nils: Enddatenprodukt ergeben haben.
Nils: Und zu jedem Zeitpunkt sagen kannst, wann sie zum Beispiel das letzte Mal aktualisiert
Nils: worden sind, weil Datenaktualität ein großes Thema, eine wichtige Dimension ist.
Nils: Und genauso das Thema Datenqualität als Schwester, Herausforderung der Data
Nils: Lineage zu sagen, entsprechen meine Daten meinen eigentlichen Anforderungen
Nils: oder sind da Ausweiser drin zum Beispiel?
Geek: Und ganz konkret hast du ja bei dem Kartoffelbeispiel vermutlich einen Lieferschein.
Geek: Steht irgendwas drauf, 5000 Kartoffeln. Dann kommt der Schätzer,
Geek: sagt, ich glaube das sind 4600.
Geek: Dann hast du den Algorithmus, der auch nochmal da drauf geht,
Geek: der vielleicht 4700 sagt.
Geek: Dann hast du vielleicht gezählt aus irgendeinem Grund, kommst bei 4915 raus.
Geek: Also irgendwie variiert das schon so, aber die Zahlen sind nicht so ganz genau
Geek: und jetzt über Zeit, weil du nicht nur einen von diesen LKWs kriegst,
Geek: sondern du kriegst halt jeden Tag einen, also 365 Mal diesen Fehlerfaktor,
Geek: den du potenzierst und die Frage, auf welche Daten gucke ich denn?
Geek: Das eine ist ja zu wissen, wo kommen sie her, aber auch so Datensemantik,
Geek: also zu wissen, was bedeutet das jetzt eigentlich gerade?
Geek: Wenn du jetzt nicht im Food-Bereich unterwegs bist, sondern im Non-Food-Bereich
Geek: hast du ja ganz oft so Themen Umsatz. Was ist das eigentlich?
Geek: Ist das das, was ich eingenommen habe, weil ich Dinge verkauft habe?
Geek: Oder ist es das bereinigt, alles, was ich zurücknehmen musste, weil die kaputt waren?
Geek: Ziehe ich das vom Umsatz ab? Ist das mein Umsatz eigentlich?
Geek: Was genau ist diese Definition der Zahl? Und da fängt es, glaube ich,
Geek: an, wenn du in verschiedenen Systemen bist, ist das der erste Schritt nur,
Geek: dass du sagen kannst, da kommt es her.
Geek: Und dann zu sagen, und das bedeutet das übrigens. Dafür muss es ja jemand ownen.
Geek: Also Supply Chain Management, vielleicht den Lieferschein oder Produktion sagt,
Geek: wie viele haben wir denn in der Produktion tatsächlich übernommen und dann in
Geek: den Trichter geschmissen.
Geek: Jemand muss ja Verantwortung für die Daten haben. Und heute ist es irgendwie
Geek: ein bisschen schwierig noch, glaube ich.
Nils: Es ist auf jeden Fall für den Mittelstand eine Herausforderung,
Nils: über die sich noch nicht so viel Gedanken gemacht wurde in den meisten Fällen.
Nils: Also viele der Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten, wenn wir die ersten
Nils: Projekte starten, die ersten Prototypen bauen, sind auch noch gar nicht an dem
Nils: Punkt, dass sie sagen können, wir haben alles in einem System.
Nils: Sondern die starten damit, dass das Finanzbuchhaltungssystem in der einen Datenbank
Nils: abgespeichert ist, dass das Betriebsüberwachungssystem in dem anderen Datentopf
Nils: gespeichert ist und die Personen, die du angesprochen hast,
Nils: die Zugriff darauf haben, auch die einzigen sind, die Zugriff darauf haben,
Nils: aber diese Zusammenhänge gar nicht hergestellt werden können.
Nils: Und in dem Moment, in dem wir Projekte starten, in denen es darum geht,
Nils: diese Töpfe zusammenzuführen, zum Beispiel in einem Data Lake oder in einem
Nils: Data Lake House oder in einem Data Warehouse, je nachdem,
Nils: welche Technologierundlage man nutzen möchte, wie viel man an Rohdaten speichern
Nils: möchte oder wie viel man aufbereiten möchte,
Nils: kommt dann immer die Frage, wer ist verantwortlich dafür, welche Person ist
Nils: verantwortlich für welche Ebene.
Nils: Was wir oft machen, ist, wir benutzen ein dreistufiges System,
Nils: das in Rohdaten, in verarbeiteten Daten und in Datenprodukten arbeitet,
Nils: das heißt die Rohdaten sind die, wie sie aus dem Quellsystem gekommen sind und
Nils: das Datenprodukt ist dann die veredelste Variante, die auch tatsächlich dann
Nils: hinterher von Services genutzt werden,
Nils: also sowas wie klassisch Reporting, Power BI oder auch die AI Services,
Nils: über die wir eben gesprochen haben.
Nils: Und entlang dieser verschiedenen Dimensionen, also der Aufbereitungsgrad,
Nils: aber auch das Quellsystem oder das Zielsystem, Das sind alles,
Nils: Varianten, wo verschiedene Ownership-Fragen geklärt werden müssen.
Geek: Du hast jetzt von Rohdaten gesprochen. Unterscheidet ihr auch zwischen operativen
Geek: Daten, analytischen Daten, abgeleiteten und originären, weil Rohdaten prinzipiell
Geek: können ja auch analytische Daten sein, im Sinne von, ich habe eine Steigerung
Geek: von 20% steht in meinem BI-System.
Nils: Genau.
Geek: Weil gerade dieses Sammeln, also das ist für mich ein Thema,
Geek: man hat es ja gehört, keine Daten haben ist immer schlecht.
Nils: Daten haben ist gut.
Geek: Wir sammeln die einfach mal, bis LLMs und KI so richtig in Fahrt gekommen sind,
Geek: habe ich immer gesagt, das ist ja Quatsch.
Geek: Also wenn du gar nicht weißt, was die genau meinen.
Geek: Mein Beispiel war immer eine Fertigungsstraße. Wenn du die Fertigungsstraße
Geek: betrachtest und guckst, wie viele Stück fallen am Ende raus.
Geek: Das können Puddings sein, das können irgendwelche anderen Themen sein.
Geek: Und dann baust du diese Straße um, weil das passiert in der Produktion ja manchmal,
Geek: dass du eine Woche lang etwas produzierst und dann die zweite Woche was anderes.
Geek: Wenn du nur die Daten speicherst, wie viele Stück sind am Ende rausgefallen.
Geek: Und dann bringst du irgendwie in der KI das bei. Dann sagt die KI dir am Ende,
Geek: ja das ist ja komisch. Also im Januar habt ihr immer echt schlechte Leute,
Geek: die arbeiten langsam und das geht schneller im Februar.
Geek: Wenn du aber weißt, dass die Maschine umgebaut wurde, dass da jetzt was anderes
Geek: produziert wird, also Metadaten darüber oder dass die als Einarbeitungsmaschine
Geek: genutzt wurde für neue Mitarbeitende oder, oder, oder, dann hast du natürlich andere Ableitungen.
Geek: Und das große Problem, was ich sehe, ist nicht, die Daten nicht zu haben,
Geek: sondern diesen Daten auch Bedeutung beizumessen, bevor ich sie interpretiere.
Geek: Weil wenn die KI einmal sich das alles anguckt und sagt, ja klar,
Geek: also wenn Winter ist, ist langsam.
Geek: Und du denkst dir, nee, die produzieren ja was anderes im Winter.
Geek: Vielleicht ist da eine Zutat mehr drin oder dergleichen und deswegen braucht
Geek: es einen Schritt länger oder so.
Geek: Und deswegen die Frage so ein bisschen in die Richtung mit analytischen Daten,
Geek: operativen Daten, ob man da überhaupt sinnvollen Unterschied macht oder ob man
Geek: einfach sagt, das werden die Leute schon am Ende ausdifferenzieren,
Geek: wir unterscheiden das gar nicht so sehr, wir schmeißen es erstmal alles in den Data Lake.
Nils: Ich würde es erstmal alles reinschmeißen und wirklich das Thema Interpretation
Nils: so lange hinauszögern, wie es geht, um den Interpretationsspielraum nicht zu früh einzuengen.
Nils: Das heißt, je früher du deinen Modellansatz versuchst in die Daten einzubringen,
Nils: umso schlechter kannst du hinterher mit anderen Problemen lösen.
Nils: Und du hast die Metadaten schon angesprochen, die sind immer ein wichtiger Faktor
Nils: für jede Art von Datensatz.
Nils: Es ist nur manchmal schwieriger, die zu erheben als die Daten selber,
Nils: weil niemand denkt dran, in dem Moment, in dem ein Metalldetektor in der Produktion
Nils: in der Straße eingebaut wird und die Datenbank angeschlossen wird,
Nils: dass die Themen rundherum relevant sind, wie du gerade meintest.
Nils: So, für was wird das Gerät benutzt, wer wird von dem, wer benutzt das Gerät und so.
Nils: Das sind alles Themen, die in dem Datensatz an sich vielleicht gar nicht drin
Nils: sind, die aber dringenderweise erhoben werden sollten.
Geek: Würdest du dann so Metadaten auch in dem Lake sehen oder das Thema Semantic
Geek: Layer spielt das eine Rolle, wo du sagst, man muss ja irgendwo semantische Daten
Geek: und die Daten selber haben, wird man das trennen, wird man das zusammen machen?
Nils: Das ist eine sehr gute Frage, bei der ich auf Anhieb gar nicht sagen kann,
Nils: ob es da eine einheitliche Lösung für gibt.
Nils: Es gibt ja verschiedene Ansätze, Daten zu modellieren, verschiedene Ansätze,
Nils: auch semantische Daten abzuspeichern, die nicht notwendigerweise standardmäßig
Nils: SQL-ähnlich aufgebaut sind, sondern das sind sowas wie Wissensgrafen zum Beispiel,
Nils: die auch semantische Schlussfolgerungen zulassen,
Nils: die ein deutlich erhöhtes Skill-Level auch bei den Leuten voraussetzlich das
Nils: hinterher benutzen, wo man sich dann immer fragen muss,
Nils: überfordere ich die Menschen, die mit diesen Daten arbeiten sollen,
Nils: in dem Moment, in dem ich dieses Tool einführe, weil die meisten Leute,
Nils: mit denen ich bis jetzt zusammengearbeitet habe, in unseren,
Nils: mittelständischen Projekten waren Menschen, die mit Excel auf jeden Fall arbeiten
Nils: konnten, oder auch mit Word, also so Office, kein Problem,
Nils: aber in dem Moment, in dem es dann darum ging, selber SQL-Abfragen gegen das
Nils: Data Warehouse zu stellen zum Beispiel, da war dann schon ein Schulungsbedarf notwendig.
Nils: Und wenn ich mir dann überlege, dass wir sowas wie eine Knowledge Graphon einführen
Nils: und dann auch noch sowas wie Sparkle erklären müssen, wie funktioniert so ein
Nils: RDF-Store zum Beispiel, dann sind das Dinge...
Nils: Die man sich sehr gut überlegen muss. Grundsätzlich würde ich aber sagen,
Nils: je näher die Sachen beieinander gespeichert werden, umso einfacher ist es,
Nils: hinterher zu experimentieren, weil man einfach ein System hat und ein System beherrschen muss.
Nils: Und das ist aus meiner Sicht der große Vorteil an dem Data Lake-Konstrukt insgesamt,
Nils: dass du einen Ort hast, über den du dir auch, was zum Beispiel das Thema Data
Nils: Governance angeht, Gedanken machen musst.
Nils: Also einen Ort, wo du Zugriffe steuern musst, einen Ort, wo du Autorisierung
Nils: und Authentication klären musst.
Nils: Und in dem Moment, in dem du das in verschiedenen Systemen machst,
Nils: haben wir wieder das Siloproblem von Anfang an, das wir eigentlich erlösen wollten.
Geek: Wir haben ja wahnsinnig viele Buzzwords aktuell von Data Mesh über Datenplattformen
Geek: und Data Lakes und Lake Houses haben wir schon darüber gesprochen.
Geek: Wie würdest du sagen, verhält sich das? Also sind Datenplattformen eigentlich
Geek: auch nur oder können auch nur einfach ein Lake House sein oder ein Data Lake
Geek: und sagt, das ist jetzt mal eine Datenplattform.
Geek: Wie siehst du das? Was braucht man eigentlich, damit man sinnvoll arbeiten kann
Geek: und wie sind jetzt die verschiedenen Schichten?
Geek: Also wo ist die Nutzschicht und was muss da drunter liegen?
Nils: Das ist eine hervorragende Frage. Wir arbeiten vor allem mit dem Begriff Data
Nils: Lake beziehungsweise Data Plattform und versuchen das im Vorfeld auch gar nicht
Nils: so sehr zu spezifizieren, was die Technologie angeht,
Nils: weil in vielen Fällen gar kein extrem groß gedachtes System notwendig ist.
Nils: Vor allem bei den meisten mittelständischen Unternehmen, da sprechen wir nicht
Nils: von Daten im Petabyte-Bereich.
Nils: Wir sprechen nicht in Datengrößen, die wirklich große Systeme erfordern.
Nils: Gleichzeitig ist es manchmal natürlich trotzdem hilfreich, weil bestimmte Tools,
Nils: sowas wie Google BigQuery, was,
Nils: da bin ich jetzt der Fanboy, mein Lieblings-Data-Tool ist, weil es einfach so
Nils: viel ermöglicht und gleichzeitig so günstig ist und so wenig Kopfschmerzen verursacht.
Nils: Ich habe ja auch zwei Jahre als Data Infrastructure Engineer gearbeitet und
Nils: habe Kafka Cluster zum Beispiel betreut,
Nils: die für Datenverarbeitung genutzt werden können, aber die deutlich mehr On-Call-Alarm
Nils: in der Nacht ausgelöst haben als unsere BigQuery-Infrastruktur.
Nils: Also da würde ich sagen, Data-Plattform auf jeden Fall ist notwendig,
Nils: wenn dein Unternehmen noch keine hat und in fünf Jahren noch relevant sein möchte,
Nils: ist jetzt der Zeitpunkt.
Geek: Was wäre für dich eine Data-Plattform? Also weil das ist ja nichts,
Geek: was ich per se kaufen kann. In der Regel muss ich mir das irgendwie selber bauen.
Geek: Was gehört für dich in eine Data-Plattform? Was macht das aus?
Nils: Für mich sehr opinionated ist eine Data-Plattform erstmal ein Ort,
Nils: an dem du Daten speichern kannst, wie sie sind.
Nils: Das kann im einfachsten Fall sowas sein wie S3 Storage oder S3 Komplatibler Storage,
Nils: also sowas, wo du einfach die Daten in ihrer Frohform reinspeicherst und dann
Nils: hoffentlich nicht vergisst, dass sie da sind, aber nutzen kannst und dann in
Nils: der Schicht da drauf für dich relevant zu gucken, was möchtest du machen.
Nils: Dann brauchst du einen Data Warehouse wie BigQuery zum Beispiel,
Nils: wo du dann hinterher deinen Storage anbinden kannst und mit einem SQL-Dialekt
Nils: deine Aggregationen berechnen kannst.
Nils: Oder benutzt du sowas wie Databricks zum Beispiel, wo du dann mit Python und
Nils: PySpark deine Dataflows selber programmierst. Das ist dir dann überlassen.
Nils: Ich würde sagen, es hängt vor allem davon ab, was dein Unternehmen kann.
Nils: Kann ein Unternehmen mit Excel und mit relationalen Daten umgehen?
Nils: Oder ist dein Unternehmen so weit fortgeschritten, dass sie alles selber mit
Nils: Python programmieren wollen zum Beispiel?
Nils: Das ist natürlich gerade im Mittelstand wieder ein Fachkräftethema.
Nils: Wir haben uns bei unseren Data-Plattformen Lösungen vor allem für Lösungen entschieden,
Nils: wo wir mit SQL arbeiten, weil SQL so ein bisschen lingua-franker der Datenlandschaft ist.
Nils: Das ist was, was man Leuten relativ einfach beibringen kann,
Nils: dadurch, dass es am Ende doch nur Sparkling-Excel-Sheets sind.
Geek: Genau, wer einen S-Verweis machen kann, der kriegt auch irgendwie eine SQL-Abfrage.
Nils: Genau, genau. Und dementsprechend ist das wieder so eine Situation,
Nils: wo ich sagen muss, kommt drauf an.
Geek: Ich habe in meinem Kopf noch nicht ganz klar, was ich glaube,
Geek: wie die Welt später mal aussehen wird. Wir hatten gerade schon davon gesprochen,
Geek: du hast heute ganz viele verschiedene Systeme.
Geek: Und dann haben wir das Wort Data Platform reingebracht. Also das klingt ja danach,
Geek: es gibt eine, weil wir nicht Data Platforms gesagt haben.
Geek: Andererseits gibt es dann wieder das schon mal angesprochene Data Mesh,
Geek: wo man sagt, es gibt halt verschiedene Punkte, wo Daten anfallen.
Geek: Also die Realität ist ja nicht, dass alles zentral liegt, sondern es gibt es
Geek: in verschiedenen Bereichen des Unternehmens.
Geek: Und da kreise ich immer noch so gedanklich drum. Also was ist eigentlich der
Geek: Weg, den man gehen möchte? Ist es wirklich eine zentrale Plattform?
Geek: Weil ultimativ musst du Daten konsolidieren.
Geek: Auf der anderen Seite, die liegen ja, also das natürliche Habitat dieser Daten
Geek: ist nicht in einem zentralen Raum, sondern es ist eigentlich in den Edges,
Geek: wo es eigentlich hingehört.
Geek: Und ich frage mich immer, ob vielleicht das Datenproduktthema irgendwie eine
Geek: Brücke sein kann, wo man sagt, wir basteln daraus jetzt ein Datenprodukt,
Geek: wir machen so ein bisschen Produktdenke im Unternehmen,
Geek: dass man sagt, ist ja egal, ob es auf einer Plattform lebt, wo es auch immer
Geek: ist, aber wir bieten jetzt an, einmal die Woche per Excel als E-Mail-Anhang
Geek: verschickt oder aber in einem schönen Webportal oder in einer KI versteckt,
Geek: dass du gar nicht siehst, dass das damit angezapft wird.
Geek: Haben wir ein Datenprodukt aus Marketing, was bereitstellt, was wollen die Leute
Geek: denn gerne haben momentan?
Geek: Mögen die gerade Apfelpudding oder lieber einen anderen?
Geek: Dass du dann mit diesen Daten quasi in dem weiteren Prozess arbeiten kannst,
Geek: aber dass du nicht nochmal durch dieses Nadelöhr des zentralen Hubs unbedingt
Geek: gehst und über Datenprodukte eben schaffst, dass du sagst,
Geek: du hast verschiedene Anbieter, die sich bereit erklären, das zu maintainen und
Geek: zu erklären im Falle und auch für die Freshness der Daten garantieren sozusagen.
Geek: Da kreise ich so ein bisschen rum und auch im Mittelstand, stelle ich mir vor,
Geek: ist das so schwierige Gretchenfrage, was macht man?
Nils: Auf jeden Fall, was man beim Thema Data Mesh auf jeden Fall niemals vergessen
Nils: darf, ist es ist sehr komplex es erfordert sehr viel Disziplin,
Nils: Und das in dem Moment, also Data Mesh bedeutet für mich, dass die Datenhoheit
Nils: und das Ownership nicht bei einem Data Engineering Team zum Beispiel liegt,
Nils: sondern in den Fachabteilungen.
Nils: Dass man anfängt, in jeder Fachabteilung, zum Beispiel im Controlling,
Nils: im Marketing, in der Produktion, im Supply-Chain-Thema, hinterher Leute hat,
Nils: die sich um ihre Datenprodukte kümmern.
Nils: Das heißt, die sind im Zweifelsfall auch für ihre Datenbanken zuständig und
Nils: man löst das Silo-Problem dadurch, dass man ein gemeinsames Kommunikationslayer
Nils: hat, wie zum Beispiel die Datenprodukte.
Nils: Das erfordert, dass jede Fachabteilung auch in der Lage ist,
Nils: das zu staffen, also auch Personen hat, die das notwendige technische Wissen
Nils: haben um hinterher ein Data Product zu erstellen.
Nils: Und gerade in mittelständischen Unternehmen ist das eine Überforderung des Systems, würde ich sagen.
Nils: Und wie bei vielen anderen Systemen, vor allem bei technischen Systemen oder
Nils: soziotechnischen Systemen, ist die Herausforderung, die Unternehmensstruktur,
Nils: die Organisation auch ein bisschen mit abzubilden.
Nils: Weil so wie wir arbeiten und denken, das ist alles wiedergespiegelt in der Struktur und andersherum.
Nils: Das heißt, in dem Moment, in dem du ein sehr dezentralisiertes Unternehmen hast,
Nils: ist das Data Mesh Prinzip mit Sicherheit sehr sinnvoll.
Nils: In dem Moment, in dem alle Unternehmenseinheiten autonom genug agieren können
Nils: und selbstständig ihre Entscheidungen treffen können und aber auch befähigt
Nils: sind, entsprechend die Leute einzustellen,
Nils: entsprechend die Technologien einzuführen, entsprechend die Innovationsbudgets zu erhalten.
Nils: Und in den Unternehmen, und die würde ich sagen, sind im Mittelstand eher vertreten,
Nils: die ein bisschen hierarchischer denken, die sehr in Strukturen mit Hierarchie-Wasserfällen denken,
Nils: da ist das Data Mesh nicht notwendigerweise eine gute Lösung.
Nils: Weil über kurz oder lang würde ich sagen, kommt immer was Zentralisiertes dabei
Nils: raus, auch wenn du mit dem Mesh angefangen hast.
Nils: Und dann kannst du auch mit einem guten zentralisierten Ansatz starten.
Nils: Und die Kopfschmerzen sparen.
Geek: Ich glaube wirklich, das Problem, du brauchst halt viel Know-how in vielen verschiedenen
Geek: Bereichen, um wirklich glückensvoll zu werden.
Geek: Das macht die Sache sicherlich ein bisschen anspruchsvoll. Und ultimativ,
Geek: was will man eigentlich mit den Daten?
Geek: Der eine Aspekt ist sicherlich Sammeln für schlechte Zeiten.
Geek: Also im Grunde, wie du gesagt hast, wenn wir viele Bilder von diesem Kartoffellaster
Geek: haben, dann können wir, wenn die Rente kommt, irgendwann auch die mal zum Trainieren benutzen.
Geek: Wir wissen nur noch nicht, ob wir die Bilder jemals brauchen.
Geek: Deswegen gut, wenn wir es erhoben haben.
Geek: Das ist so ein Faktor. Aber ultimativ willst du ja Entscheidungen treffen.
Geek: Daten sind für mich immer so Treibstoff für Entscheidungen. Warum sonst würde man sie haben?
Geek: Entweder siehst du sie auf einem schönen Dashboard und kannst dann entscheidend
Geek: mehr Pudding kaufen, weniger Pudding kaufen, mehr Apfel kaufen,
Geek: weil Apfelpudding wird gefragt.
Geek: Aber ultimativ steckt da ja irgendeine Handlung hinter. Daten hast du ja nicht
Geek: dafür da, nur dass du sie anschaust, sondern dass etwas passiert.
Geek: Richtig cool, wenn du so einen Autopiloten hast, einen AI-Agent oder dergleichen,
Geek: der dann Handlungen ausführt, auch wieder auf Datenbasis.
Geek: Aber ultimativ geht es, glaube ich, darum, sich klarzumachen,
Geek: welche Handlungen wollen wir eigentlich machen, wer macht die eigentlich und
Geek: was brauchen diese Personen, um die Handlungen ausführen zu können.
Geek: Und es ist fraglich, ob alle wirklich so Wissensarbeiter sind,
Geek: die sozusagen diese Daten sich selber bereitstellen oder ob man die Daten oder sein wollen.
Geek: Oder ob man die einfach so spreadet und sagt, guck mal, das sind die Daten, die haben wir.
Geek: Für eure Entscheidungen nutzt sie gerne und manche Leute, also muss man auch
Geek: sagen, in der Generation, wenn wir gerade auch über Familienunternehmer sprechen,
Geek: gibt es ja auch diese nicht explizierbaren Daten sozusagen,
Geek: wo ich gut feeling, also mein Bauchgefühl sagt mir, das sollte ich jetzt tun
Geek: und ganz oft funktioniert das ja komischerweise in so einem Unternehmerkontext
Geek: und das muss man ja auch gar nicht unbedingt auf ein anderes Level heben,
Geek: aber der Punkt den ich glaube ich machen will ist, du brauchst,
Geek: Entscheidungsgrundlagen, das sind Daten also wenn du nachvollziehbare transparente
Geek: Entscheidungen treffen willst,
Geek: die nicht erratisch sind und dann an eine zentrale Stelle zu haben,
Geek: die das kuratiert und man guckt, dass die auch richtig sind und dass die nicht
Geek: lückenhaft sind und dass das Falsche nicht da ist, ist super gut,
Geek: hast halt nur immer das Problem der Datenqualität im Sinne von, stimmt das eigentlich?
Geek: Weil wenn du nicht fachlich in den Daten drinsteckst, kannst du natürlich nicht
Geek: sagen, ja, das sind plausible Daten, kriegst du vielleicht noch hin,
Geek: aber das sind die richtigen Daten. Kannst du das sagen ohne Fachwissen?
Nils: Für mich gehört ja zum Thema Datenqualität und das Ganze messbar zu machen,
Nils: also frühzeitig sich Metriken zu überlegen, auch mit den Fachpersonen zusammen,
Nils: also die du gerade angesprochen hast, die wissen, was das bedeutet.
Nils: Die wissen, wie man die Kartoffeln schätzen muss. die frühzeitig zu involvieren und versuchen,
Nils: Messbar zu machen mit Metriken und das Ganze dann ins System einzubauen.
Nils: Das ist, glaube ich, sehr wichtig.
Nils: Also sowas wie Data Quality Observation einzuführen, also als Teil des Observation-
Nils: oder des Observability-Konzepts,
Nils: um darüber auch wieder die Chance zu haben,
Nils: Transparenz zu schaffen, weil man sich dann auch direkt die Frage stellen kann,
Nils: wenn die Daten jetzt gerade in Echtzeit überprüft werden können und diese Metrik
Nils: gerade überschritten wurde und auch einen Alarm auslöst,
Nils: dass man dann nicht nur ein Problem mit den Daten hat, sondern auch da,
Nils: wo die Daten herkommen und da dann einfach direkt den Feedback-Loop zu schaffen.
Nils: Das ist dann nicht nur Entscheidung, sondern im Zweifelsfall auch Versicherung an der Stelle.
Nils: Aber du hast ein Thema angesprochen mit dem Gut-Feeling, das wichtig ist im
Nils: unternehmerischen Kontext.
Nils: Was natürlich auch wichtig ist, ist das Thema Kontrolle und Kontrolle verlieren
Nils: in dem Moment, indem man Dinge transparent macht, wo man sich auch wirklich,
Nils: wie soll ich das formulieren,
Nils: Gedanken machen sollte, wenn man Datenplattformen einführt, was das mit den
Nils: Leuten macht, die damit arbeiten und die Stand jetzt zum Beispiel Kontrolle haben.
Nils: Das ist ein Thema, in vielen mittelständischen Unternehmen fließen die Daten
Nils: durch das Controlling und das Controlling ist historisch dementsprechend unter
Nils: Kontrolle dieser Daten, nicht nur des Namens halber,
Nils: sondern auch der Prozesse und der Strukturen und in dem Moment, in dem du sowas machst,
Nils: wie ein Data Mesh einzuführen, was auf einmal die Verantwortlichkeit in die diffundiert,
Nils: dann musst du sehr genau hingucken und aufpassen, dass du da nicht auf einmal
Nils: einen Wettkampf in deinem Unternehmen
Nils: auslöst, den du gar nicht beabsichtigt hast, weil du auf einmal,
Nils: jahrelang gelebte Autoritäten infrage stellst durch diesen Prozess.
Geek: Damit sind wir mitten im Sozio vom Sozio-technischen Konstrukt, nicht wahr?
Geek: Ich glaube, gerade im bewahrenden, traditionell behafteten, alles Vorurteile,
Geek: aber irgendwas wird daran sein,
Geek: im traditionell wertebasierten Mittelstand einen Change einzubringen,
Geek: so einen radikalen Change, wie wir arbeiten jetzt mal digital,
Geek: wir machen das jetzt mal transparent, wir sprechen mal aus, was die Entscheidungsgrundlage ist.
Geek: Beobachtet ihr das auch? Begleitet ihr das irgendwie? Oder ist das was,
Geek: wo du sagst, das kann man eigentlich aus unserer Sicht gar nicht begleiten?
Geek: Da braucht es eine andere Entität, die da mit reinkommt.
Geek: Jemand, der Leute mit an die Hand nimmt oder ist eine klassische Führungsaufgabe?
Nils: Wir haben das große Glück, dass vor allem mittelständische Unternehmen in der
Nils: Regel sehr gute Betriebsräte haben, die sehr gut involviert werden können bei genau diesem Thema.
Nils: Die auch oft gar nicht umschiffbar sind beim Thema Digitalisierung und vor allem
Nils: nicht mehr beim Thema immer AI-Services einführen. Die müssen ein Mitspracherecht haben.
Nils: Und die haben oft ein, aus meiner Sicht, ganz gutes Fingerspitzengefühl dafür.
Nils: Vielleicht bin ich auch ein bisschen biased, weil wir einen sehr guten Betriebsrat
Nils: haben, der bis jetzt ein sehr gutes Händchen dafür bewiesen hat,
Nils: sowohl die Belegschaft als auch die Unternehmenswerte im Blick zu behalten.
Nils: Aber wenn es das nicht gibt und wenn es auch keinen Substitut dafür gibt,
Nils: also wenn das Unternehmen keine intrinsische Entität hat, die diesen Change
Nils: begleiten kann, dann braucht man auf jeden Fall Hilfe.
Nils: Dann können wir das zu einem Teil stemmen, dadurch, dass man das Ganze natürlich versuchen kann,
Nils: über Governance-Strukturen aus dem Technischen abzudecken, aber da muss auf jeden Fall sein.
Nils: Andere Hilfe auch noch mit dazukommen.
Nils: Also da muss Change, Transformationsbegleitung mitgemacht werden.
Nils: Auf vielen Ebenen, beim Einführen der Technologie an sich, gerade in einem Unternehmen
Nils: mit Leuten, die gewohnt sind, ihre Abläufe zu haben.
Nils: Es ist natürlich ein Schock für Systeme, wenn auf einmal neue Abläufe kommen.
Nils: Aber auch, wenn Leute gewohnt sind, über bestimmte Dinge drüber bügeln zu können,
Nils: weil die Transparenz nicht gegeben ist und jetzt auf einmal geschaffen wird,
Nils: das ist dann genau sowas, wo mitgenommen werden muss.
Nils: Weil im Zweifelsfall anders gearbeitet
Nils: werden muss. Das ist jetzt nicht notwendigerweise was Schlechtes.
Nils: Es ist nur eine Herausforderung.
Geek: Gibt es Bereiche, wo du sagst, die kann man leichter konvertieren in den digitalen
Geek: Bereich? Also die, die klassischerweise sich anbieten würden oder gibt es da
Geek: keine solche Unterscheidung, wo man sagt, ja guck mal, mit denen sollte man
Geek: anfangen, weil dann hat man ein Erfolgserlebnis?
Nils: Erfolgserlebnisse sind wichtig und dementsprechend würde ich sagen,
Nils: man sollte da anfangen, wo Erfolgserlebnisse möglich gemacht werden können.
Nils: Relativ einfach, das sind auch nicht unbedingt immer die gleichen Abteilungen.
Nils: Ich würde sagen, schnapp dir die Leute, die am offensten sind und versuch es mit denen.
Nils: Oder schnapp dir die Leute, die ein sehr gutes Auge fürs Detail haben.
Nils: Das ist zum Beispiel die Qualitätssicherung, aber auch das Controlling zum Beispiel.
Nils: Die haben wir jetzt ja auch schon öfter mal erwähnt.
Nils: Die Qualitätssicherung hat den Vorteil, dass die oft über mehrere Prozessschritte
Nils: hinaus ein Thema begleiten können.
Nils: Die sind oft bei der Warenannahme zum Beispiel involviert, aber auch hinterher
Nils: bei den Produkten, die das Werk verlassen,
Nils: da ist es natürlich einfach ein kleines Geschenk, weil man sehr breit denken
Nils: kann und viele Schritte direkt,
Nils: Aufdecken kann. Ansonsten würde ich vielleicht nicht unbedingt den Schritt nehmen,
Nils: der am analogsten aktuell umgesetzt ist.
Nils: Außer du möchtest direkt mit der Herausforderung starten.
Geek: Ich habe überlegt, vielleicht will ich mit denen starten, die am meisten Probleme
Geek: haben, weil die sind mir am dankbarsten, wenn irgendwas sich ändert.
Geek: Aber ich glaube, das fällt, wie du gesagt hast, zurück auf, wo sind die Leute,
Geek: die am offensten sind und gerade wenn ich über mittelständisch nachdenke,
Geek: glaube ich, da gibt es viele persönliche Beziehungen, dass man eben auch weiß, wer wer ist.
Geek: Mit denen kann man dann schauen, wo verbündet man sich als Partner in Crime,
Geek: um da Dinge nach vorne zu bringen.
Nils: Ja, verbünden ist sehr wichtig in dem Fall. Auch als Dienstleister,
Nils: weil auch als Dienstleister musst du ja weitertreiben und sinnvoll involviert werden,
Nils: damit dann nicht im Zweifelsfall nach einem dreimonatigen Projekt die Situation
Nils: kommt, wo es nicht mehr weitergeht, weil die niedrig hängenden Früchte dann
Nils: abgeerntet worden sind.
Geek: Ja und für Entscheider musst du ja klar machen, dass da sich etwas verändert.
Geek: Also die Kernfrage bleibt ja, warum will ich überhaupt digitalisieren?
Nils: Genau.
Geek: Also was ändert das? Und ich glaube, die Treiber sind relativ deutlich mit,
Geek: Leute gehen weg, zu wenig Leute, Wissen ist nicht vorhanden.
Nils: Also versuche ich das in irgendeiner Form zu binden.
Geek: Mein Bauchgefühl sagt mir, so viel wird noch nicht über neues Geschäft nachgedacht,
Geek: aktuell wird eher darüber nachgedacht, wie nutzen wir Digitalisierung,
Geek: um bestehendes Geschäft zu stabilisieren, also die Geschichten,
Geek: die wir ja auch gerade gesagt haben, mit Menschen, die weggehen und Co.
Geek: Gibt es denn auch innovative Themen, wo man sagt, guck mal, das wird jetzt ganz anders?
Geek: Weil wir wissen, dadurch, dass LLMs und JGPT explodiert sind,
Geek: gibt es jetzt ganz neue Möglichkeiten.
Geek: Vielleicht nicht in der Lebensmittel- und Mittelstandsbranche,
Geek: aber Menschen, die in der Werbebranche sind und lange Zeit Fotos gestellt haben
Geek: und Castings organisiert haben, die sind jetzt in drei Minuten mit Flux einfach
Geek: out of business in zwei Jahren vielleicht?
Nils: Ich hoffe nicht. Ich hoffe, dass auch in zwei, drei Jahren immer noch der Anspruch
Nils: ist, sich im Mittelstand und auch in kleinen Unternehmen gegenseitig zu unterstützen.
Nils: Und auch in dem Moment, in dem die Technologie vielleicht erschwinglich ist,
Nils: man trotzdem realisiert, dass man Handwerk gegenseitig über Wasser halten sollte.
Geek: Aber die Frage, wie würde, gerade wenn du sagst, du bist in der Essensherstellung,
Geek: weil Essen ist ein sehr analoges Ding, also ich stecke es mir in den Mund und dann habe ich gegessen,
Geek: da stellt sich die Frage, wie kann digital da das Geschäft eigentlich verändern?
Geek: Gibt es da schon Dinge, die man gemacht hat, wo man sehen kann,
Geek: ach guck mal, das ist digital und das geht ganz anders, als es früher war,
Geek: sei es ein Einkaufsprozess für Zutaten oder andere Dinge?
Nils: Auf der Seite des Produkts bei mir noch nicht, aber es macht auf jeden Fall
Nils: Dinge zugänglich, die vorher nicht zugänglich waren, als Informationsquelle.
Nils: Also Unternehmen, die auf Social Media zum Beispiel unterwegs sind,
Nils: bekommen ja täglich Feedback.
Nils: Vor allem bei Lebensmitteln kriegst du viele Fotos.
Geek: Ja, und wenn eine Rezeptur sich ändert.
Nils: Glaube ich. Genau.
Geek: Wenn es dann heißt, meine Güte, was habt ihr getan?
Nils: Genau.
Geek: Das schmeckt jetzt scheiße.
Nils: Jetzt noch besser. Genau. Also wir haben Projekte begleitet,
Nils: wo Unternehmen ihre Feedback-Kanäle automatisiert haben, also die Analyse der
Nils: Feedback-Kanäle automatisiert haben,
Nils: wo sowohl Social Media als auch klassischere Feedbackkanäle wie zum Beispiel
Nils: LeserInnenbriefe oder der Anruf im KundInnencenter genutzt worden sind,
Nils: um Dinge festzustellen, die vielleicht gar nicht so offensichtlich waren.
Nils: Die Rezeptur wird geändert zum Beispiel und Leute sagen, es ist auf einmal zu
Nils: salzig oder bestimmte Teile schmecken ihnen nicht oder bestimmte,
Nils: ich bin jetzt immer sehr im Food-Beispiel, weil das natürlich unternehmensmäßig
Nils: sehr nahe liegt, aber das zu nutzen und hören zu können, was gesagt wird,
Nils: wo man vorher vielleicht mit der Größe des Marketing-Teams zum Beispiel gar
Nils: nicht hätte hinterherkommen können,
Nils: weil es nur drei Leute sind und eine Person davon macht den Newsletter,
Nils: eine macht Social Media Texte schreiben und die dritte Person versucht,
Nils: den Laden zusammenzuhalten.
Nils: Dann sind ohne Tools wie zum Beispiel Large Language Models im Zweifelsfall
Nils: viele Dinge bis jetzt gar nicht betrachtet worden.
Geek: Ihr kommt näher ran, weil wenn ich jetzt darüber nachdenke,
Geek: Dr. Oetker, nehmen wir das als Beispiel, hat ja keinen direkten Vertrieb.
Geek: Also ich gehe ja nicht zu Dr. Oetker und sage, bitte eine Pizza.
Geek: Ich gehe zu Rewe Edeka Aldi und sage, ich nehme mir mal die Dr. Oetker Pizza.
Geek: Das heißt, es gibt immer mindestens eine Intermediär und eigentlich habt ihr
Geek: gar keinen Kontakt zu euren Kunden.
Geek: Also oder die Dr. Oetker hat dann da keinen großen Kontakt zu ihren Kunden.
Geek: Und das kürzt sich ja jetzt, dadurch, dass ich auf Social Media bin,
Geek: dass ich dann auf Insta quasi meine Pizza fotografiere, tagge Dr.
Geek: Oetker, lecker neue Rezeptur oder, oder, oder.
Geek: Das heißt, da kriege ich diese Feedbacks jetzt. Und das geht über Digitalisierung
Geek: ganz anders, weil du jetzt nicht mehr nur Lieferantenmanagement brauchst oder Abnehmermanagement.
Geek: Und jetzt bist du den Schritt weiter und du hast es einfach direkter. Genau.
Nils: Wobei die Dr. Oertker natürlich auch den sehr liebevollen Direktkontakt über
Nils: die Hotline hat, den ich sehr empfehlen kann.
Geek: Bin mir nicht sicher, wie viele Gen Z-Anrufe die so am Tag haben.
Nils: Nicht genug. Nicht genug, ich wollte mehr Anrufe haben.
Nils: Man kommt näher ran, auf jeden Fall. Und das ist ja auch für viele mittelständische
Nils: Unternehmen die größte Herausforderung, wo du Gen Z auch schon angesprochen hast.
Nils: Wie schafft man es, auch den Vertriebskanal der Zukunft für sich zu entdecken?
Nils: Und da ist das Thema AI-Services aus meiner Sicht, auch wenn wir sie alle lieben,
Nils: wir lieben sie alle, die Chatbots, die werden auch eine größere Rolle spielen in Zukunft.
Nils: Und in dem Moment, in dem du dir Gedanken machst, wie das funktioniert und auch
Nils: Gedanken machst, wie ein Chatbot gut implementiert werden kann und nicht dafür
Nils: sorgt, dass deine KundInnen hinterher alle frustriert, die Internetseite verlassen,
Nils: die eigentlich anlocken sollte,
Nils: dann hilft auch da, denke ich, AI in der Zukunft,
Nils: den Markt zu erschließen.
Geek: Macht ihr schon spannende AI-Projekte über wir haben ein Company GPT hinaus?
Geek: Tatsächlich sehe ich bei vielen Unternehmen, die haben ein Company GPT und finden
Geek: mal raus mit ihren Angestellten, was kann das eigentlich für einen machen?
Geek: Während die ganze Karawane der Trendsetter schon weiter ist und sagt,
Geek: GPT und so weiter, ist ja alles nur ein Assistant, du brauchst ein Agent.
Geek: Mit Agentic AI macht das Ganze erst Spaß, du brauchst gar kein Interface mehr,
Geek: bau keine Interfaces mehr, weil die werden im Grunde genommen nur noch die Backends
Geek: für die Agents war jetzt vorne auf der Welle.
Geek: Ob der Hype sich so bewahrheitet, das wird man sehen. Das kann die Zeit nur sagen.
Geek: Ob es dieselbe Zukunft hat wie Blockchain und Co. oder ob es voll durch die Decke geht.
Nils: Man wird sehen. Ja, der große Schock für alle Frontend-Devs,
Nils: dass wir bald keine Frontends mehr in der Form brauchen. Ich hoffe,
Nils: es bewahrheitet sich nicht.
Nils: Es wäre schade für alle KollegInnen im Bereich Frontend und Webdesign.
Nils: Aber um zu deiner Frage zurückzukommen, was sind die spannenden Dinge,
Nils: die uns gerade beschäftigen?
Nils: Ein großer Block ist das Thema Souveränität, aus meiner Sicht.
Nils: Souveränität in den Cloud-Diensten, die wir nutzen. Und unter Souveränität verstehe
Nils: ich jetzt im Fall von Deutschland.
Nils: Ein System ist dann souverän, wenn es in Deutschland gehostet ist,
Nils: idealerweise von einem deutschen Unternehmen und deutschen Rechtsansprüchen genügt.
Nils: Wenn man sich sicher gehen kann, dass die Daten hier bleiben,
Nils: vor Ort bleiben, in einem Rechtssystem, das unseren demokratischen Ansprüchen entspricht.
Nils: Dann ist das im Weltgeschehen der letzten Jahre natürlich immer brisanter geworden
Nils: und gerade da versuchen wir im Moment auch im Data und AI-Bereich bei der OEDIV aufzuholen.
Nils: Historisch haben wir das Rechenzentrum als großes Standbein,
Nils: das ist vor allem für SAP-Services genutzt, aber auch das Thema Sovereign AI, Sovereign LLMs ist,
Nils: wichtiger geworden.
Geek: Ich glaube, man hat das nicht so richtig auf dem Schirm, aber wir sehen ja,
Geek: Meta war das, glaube ich, die haben ja mit einer gesamten super piratierten
Geek: Bibliothek ihre KI trainiert, mehr oder weniger, also mit geklauten Büchern.
Geek: Wenn du jetzt das Ganze weiterspinnst und sagst, wir machen noch ein paar Roboter,
Geek: Foodroboter und Replikator wie in Star Trek, wenn er so ein paar Rezepte hätte,
Geek: wäre ja voll cool. Also wenn man da wüsste, was er so machen soll.
Geek: Wen gibt es denn, der Rezepte hat? Das sind ja auch Daten.
Geek: Wir reden ja nicht nur über quantitative Dinge mit 12, 20, 34 und das sind meine
Geek: Umsätze oder so, sondern wir reden ja sehr stark auch über unstrukturiertere
Geek: Daten und da fallen Rezepte ja auch mit drunter und die Rezeptur von Coca-Cola,
Geek: wenn du die hast, freust du dich sicherlich, wenn du die Rezeptur von bestimmten
Geek: anderen Dingen hast, um zu verstehen,
Geek: was schmeckt eigentlich den Leuten in einem bestimmten Markt,
Geek: das ist ja auch so, dass in unterschiedlichen europäischen Märkten Rezepturen
Geek: sich ändern, damit man dann da besser ankommt und genau diese Dinge willst du
Geek: ja nicht aus der Hand geben, verstehe ich auch Und du weißt ja heute wirklich nicht,
Geek: wenn da andere Gesetze gelten, sagen wir es vorsichtig, wie sehr dein geistiges
Geek: Eigentum geschützt wird.
Geek: Und da ist die Souveränität natürlich dann schon ein wesentlicher Faktor.
Nils: Ja, gerade im Mittelstand ist das Thema Intellectual Property unglaublich wichtig,
Nils: weil gerade die, das Wissen darüber, was und wie und womit man Sachen herstellt,
Nils: einfach das zentrale Asset der Unternehmen ist.
Nils: Und wir auch viele KundInnen haben, die genau deswegen im Rechenzentrum bei
Nils: uns sind, weil sie wissen, wo die Daten stehen, weil sie, ich habe eingangs
Nils: schon die Rechenzentrumsführung angesprochen, die Werksführung des Mittelstandes
Nils: ist halt möglich, man weiß,
Nils: wo die Server in Freilandhaltung unterwegs sind und.
Nils: Man kann sich sicher sein, dass dadurch, dass wir auch als mittelständisches
Nils: Unternehmen die gleichen Herausforderungen
Nils: kennen, da auf einer anderen Nahbarkeitsebene unterwegs sind.
Nils: Und das Gleiche gilt natürlich auch für AI-Services. Also klar,
Nils: viele Unternehmen haben jetzt ihre eigenen GPTs und viele davon haben auch mit
Nils: Sicherheit eine richtig gute Arbeit geleistet, was die Governance angeht,
Nils: aber stehen dann jetzt vor der Herausforderung, okay, was ist, wenn wir,
Nils: auch wenn OpenAI Server in der EU hostet, in Zukunft trotzdem mit einer Entität
Nils: zusammenarbeiten, die nicht unseren demokratischen Vorstellungen entspricht
Nils: oder die in einem System unterwegs ist, das nicht mehr unseren demokratischen
Nils: Vorstellungen entspricht.
Nils: Und dann, spätestens dann kommt natürlich die Frage, wie geht das denn bei uns
Nils: und was ist der Status Quo in Deutschland, was AI und LLMs angeht?
Geek: Und da sind wir wieder im Herzen des deutschen Mittelstands. Werte.
Geek: Nicht einfach nur machen, weil es geht und weil es den Shareholder Value optimiert,
Geek: sondern weil man für Werte steht.
Geek: Gerade wenn du auch Familien geführt bist und jahrhundertealte Traditionen hast
Geek: teilweise, die willst du nicht einfach wegwerfen, nur weil du in diesem Quartal
Geek: ein bisschen deine Umsatzzahlen optimieren kannst.
Nils: Genau. Ich gehe davon aus, dass da der Mittelstand am gleichen Strang zieht
Nils: und sagt, dass die Werte der letzten 100 Jahre auch weitergetragen werden. Die guten Werte.
Geek: Kommen wir zum Schluss so langsam? Kommen wir zum Fazit.
Geek: Wo geht es jetzt hin im Mittelstand? Wir haben viel darüber gesprochen, wo wir stehen.
Geek: Wir haben den Kartoffelzähler sehr lange bemüht und haben ein bisschen geschaut,
Geek: wo geht es jetzt hin, was sind Trends, zukünftige Entwicklungen und die Kernfrage,
Geek: kann der Mittelstand Treiber des Fortschritts seines Digitalen oder ist er eher ein Folger?
Geek: Wie würdest du so in der großen Abschlussbetrachtung sagen, diese Rolle spielt
Geek: der Mittelstand in der Digitalisierung?
Nils: Der Mittelstand in meiner Wahrnehmung vor allem in Ostwestfalen,
Nils: und das ist der Mittelstand, für den ich vor allem spreche, wächst zusammen
Nils: und realisiert, dass wir gemeinsam in der Digitalisierung auch stärker vorankommen können.
Nils: Schafft gerade Mehrwert durch Netzwerke wie zum Beispiel KI-Mittelstand.
Nils: Sehr empfehlenswertes Netzwerk für alle Unternehmen, die hier mittelständisch
Nils: in Ostwestfalen unterwegs sind.
Nils: Und wird nach wie vor eine Rolle spielen, sowohl als Nutzer der Digitalisierung als auch als Treiber.
Geek: Das war ein Geek kommt selten allein. Vielen Dank fürs Zuhören und großen Dank an dich, Nils.
Nils: Vielen Dank, dass ich hier sein durfte. Es hat sehr viel Spaß gemacht.
Nils: Und ich hoffe, ich konnte die ein oder andere Person davon überzeugen,
Nils: dass der Mittelstand nicht nur altbacken ist.
Geek: Wenn jetzt jemand noch Interesse hat, mit dir in Kontakt zu treten,
Geek: wo kann man dich digital finden?
Nils: Digital vor allem auf LinkedIn im Berufskontext unter Nils P.
Nils: Müller. Schreibt mir gerne. Ich bin da.
Geek: Wenn ihr Feedback zu dieser Folge
Geek: habt, könnt ihr es gerne unter www.eingeekkommtseltenallein.de eintippen.
Geek: Macht es gut. Bis zur nächsten Folge. Wir hören uns. Tschüss.