KI-Agenten im Unternehmen: 5 Dinge, die du wirklich brauchst

Julian Kramer: Die High Performer werden nur 15% besser, Die werden vor allem schneller. Was aber passiert, ist, dass die, Ich nenne das Mal Low Performer, auch wenn ich den Begriff nicht mag, Die nicht so kompetenten Kollegen, dass die durch den Einsatz von KI-Tools tatsächlich bis zu 40% besser werden. Das heißt, der Boden hebt sich. Und ich glaube, das ist für alle eine ganz wichtige Erkenntnis, dass man sich eben nicht darauf ausruhen, kann, einfach gut zu sein, sondern alle anderen werden auf einmal 40% besser, vor allem die Schlechten.

Joël Kaczmarek: High Five, Leute Hier ist Joël und ihr Wisst das, Am Money Monday reden wir über Wachstum im Business und Come on, Wir wissen es alle, KI ist ja so einer der wesentlichsten Faktoren, um uns zum Wachsen zu bringen. Und da speziell das Thema Agenten. So, aber jetzt kommt der Tricky Part, Das will ja auch irgendwie in so eine Organisation eingeführt werden. Und ich bin jetzt heute mal neugierig, was sind denn eigentlich so die fünf Dinge, die ich brauche, damit KI-Agenten Mein Unternehmen hebeln können? Das heißt heute keine Anleitung mit. So programmierst du die, So sieht mein Claude Prompt aus, so habe ich dies und das gebaut. Nein, heute mal die Basis, die du im Unternehmen brauchst, Mindset, Kultur und einiges andere mehr. Darüber sprechen wir heute und wenn ich sage wir, dann sind das der Liebe. Julian und ich. Julian Kramer, Der ist nämlich, Achtung Zungenbrecher, AI Evangelism Leader EMEA bei Adobe. Das heißt, Der gute Mann bringt eigentlich regelmäßig Leuten, Menschen wie Dir und mir bei, wie man KI sinnhaft einsetzt. Und wir werden über einiges reden. Wir werden darüber sprechen. Wie delegiere ich mit KI? Wie verstärke ich Fähigkeiten? Was muss meine Organisation eigentlich können? Wie baue ich das Team zum Beispiel richtig? Und eines andere mehr. AbEr ey, komm, genug der Vorrede, starten wir rein. LIEBER Julian, schön, dass Du da bist. Moin, moin.

Julian Kramer: Moin, freut mich. Danke für die Einladung.

Joël Kaczmarek: Ja, du komm, lass uns doch mal gleich rein, starten. Ich verspreche immer fünf Dinge, und ich versuche immer so ein Stück weit Struktur zu geben. Und du, und ich haben uns ja auch schon im Vorfeld so ein bisschen überlegt, was sind denn, so die fünf Dinge, die ich für Agententeams brauche? Wobei vielleicht mal so, fangen wir mal an einem kurzen... Sozusagen ein Prequel an, Wenn man so will, Ein Vorwort, dass wir vielleicht nochmal einen Satz sagen zu Agentensystemen. Was fällt denn da für dich? So drunter? Also was siehst Du da so in der Praxis?

Julian Kramer: Ja, das Spannende an Agenten ist eigentlich,

Julian Kramer: wenn man das ganze High-Level runterbricht, Es ist einerseits ein neues User-Interface, ich kann die über verschiedene Methoden ansteuern und ich habe einen Automation- Layer. Das heißt, Ein Agent kann sich einen Plan schreiben und kann den dann ausführen, indem er Werkzeuge und Datenbanken bedient. Über MCPs, APIs, in Werkzeugen rumklickt, in einem Browser, etc. Und damit kann ich aufgaben abschließen. Das heißt, nicht nur ein einzelnes, singuläres Ergebnis, irgendwie in so einem Textergebnis mehr darstellen lassen, sondern tatsächlich wirklich. Werkzeuge bedienen und Endergebnisse schaffen. Und ich glaube, das ist extrem wichtig, das zu verstehen, Auch wenn jeder natürlich das Label Agent auf alles Mögliche draufklebt. Das ist eigentlich das, was ein Agent macht. Und dann gibt es noch eine Memory-Funktion, Die kann sich verschiedene Dinge eben merken.

Julian Kramer: Aber das wird jetzt ein bisschen zu weit für mich.

Joël Kaczmarek: Das ist eine hervorragende Überleitung zu dem ersten Themenbereich, den wir beide uns überlegt haben, weil die meisten Menschen, wenn Sie an Agenten denken, gehen ja in die Komponente mit, okay, super, Ich kann dann Leute wegrationalisieren oder ich kann Kosten wegrationalisieren. Also Ich streiche Tools, ich kann vielleicht Funktionen zusammenlegen, ich werde Produktiver und, Und da, finde ich, Sollten wir mal als Erstes so ein Stück weit drunter gucken, weil es gibt ja verschiedene Ebenen, wo man damit arbeiten kann. Also zum einen kann ich ja sicherlich delegieren, also das, was du gerade mit dem Automation Layer gesagt hast, dass ich in der Lage bin, Aufgaben abzugeben, wo ich sie nicht mehr selbstständig durchführen muss oder nicht mehr voll selbstständig, vielleicht nur in Teilen. Und zum anderen kann ich natürlich Dinge verstärken. Also, ich kann Fähigkeiten von mir intensivieren, und ich kann auch meine Leistungsfähigkeit verstärken. Und da würde mich mal so dein Blick darauf interessieren, was für dich so. Die wichtigen Banden sind, wenn wir uns diesen ganzen Komplex einmal ansehen.

Julian Kramer: Ja, ich glaube, das Allerwichtigste ist, und ich kann das nachvollziehen, Viele Unternehmen stehen unter einem wahnsinnigen, ökonomischen Druck. Und da ist so der erste Schnappreflex natürlich irgendwie. Kosten sparen. Und das ist auch okay, und da gibt es auch genug Gelegenheiten dafür. Die liegen ganz oft in irgendwelchen Prozessketten versteckt. Wenn wir uns das jetzt mal genau anschauen, was diese KI-Systeme und diese Agents so spannend macht, ist, Nur, weil ich 50 Prozent eines Jobs automatisieren kann, heißt das nicht, dass ich 50 Prozent der Jobs automatisieren kann. Das heißt, Am Anfang ist es extrem wichtig, die richtigen Inputs zur Verfügung zu stellen und am Ende die Qualitätskontrolle zu machen.

Da spielen kulturelle Aspekte mit rein, Gutes Judgment, Erfahrung etc. Das heißt, für die Ausführung dazwischen ist es nicht mehr so wahnsinnig wichtig. Dass da jemand irgendwie händisch in der Software rumklickt. Das kann das Tool tatsächlich wunderbar selber machen. Mein bestes Beispiel ist immer so ein bisschen, wenn ihr an Data Analysts denkt. Was machen die zwei Drittel Ihrer Zeit? Irgendwelche Reports für irgendwelche Leute ziehen. Die gehen in irgendeine Datenbank und bereiten dann Excel-Tapeten auf. Oder PDFs oder PowerPoints oder so. Und der eigentliche Mehrwert von einem Analyst ist, Neue Datenquellen anschließen, schauen, dass die Datenqualität hoch ist und nicht Reports ziehen. Das ziehen davon, das kannst du automatisieren, Aber welche Daten reinkommen und ob der Reporter eine Aussagekraft hat, sind zwei völlig unterschiedliche Kompetenzen, die aber auch mit Data Analysis zu tun haben.

Und das ist eben das Spannende. Das heißt, du kannst einerseits bestimmte Prozessschritte, die langsam sind, eben automatisieren und natürlich auch quer durch verschiedene Gewerke, durch verschiedene Disziplinen. Wir stellen ja Marketing-Software her, also Kreativ- und Marketing-Software. Das heißt, du kannst, wenn Du sagst, ich will eine Marketingkampagne aufbauen, Dann sind das fünf verschiedene Teams, die so vertikalisiert, erstmal ihre Prozessschritte durcharbeiten und dann in irgendwelchen Tools rumklicken. Und das kannst du natürlich jetzt viel stärker miteinander verketten. Das heißt, die Experten im Unternehmen, Die wandern quasi eher so in die Machine Maintenance und in die Execution.

Und drüber gibt es Leute, die tatsächlich dann viel Skalierter arbeiten können. Da hast du noch ein zweites Thema angesprochen, nämlich Kapazitäten aufbauen. Also, das heißt, ja, Man kann dort prozesse Stromlinienförmiger gestalten, schneller, effizienter, besser. Ganz viele Unternehmen haben aber ganz viele Kompetenzen im Marketing gar nicht.

Julian Kramer: das Sie bräuchten, selbst, wenn Sie was wegrationalisieren wollen. Wie viele Leute oder Unternehmen machen wirklich ein Gutes Podcast? Regelmäßig, kontinuierlich. Wie viele machen gutes Marketing-Mix-Modeling? Also da geht richtig Marketing-Kohle rein. 80% Deines Budgets normalerweise im Marketing. In Media-Platzierungen. Wer kann die Sauber auswerten? Machen die meisten Leute gar nicht. Das sind so ein bisschen die Dinge, wo du sagst, hey, wenn dir da ein Agent nur 60% Mehr hilft als Null Kapazität, NULL Personal, NULL Capabilities, ist das unglaublich wertvoll und hebt natürlich deinen Capability-Layer massiv. Und jetzt haben wir da noch so ein bisschen die Frage, was macht das dann eigentlich mit den Jobs und wo gehen die dann hin und was verändert sich daran?

Es ist unglaublich wichtig, dass du am Anfang und am Ende diese Bewertungskompetenzen und dieses Judgment hast. Anthropic hat eine Total Coole Studie gemacht, Die kam Anfang des Jahres raus, wo es eben hieß, hey, DU KANNST PhD-Level-Outputs kriegen, indem Du PhD-Level-Inputs Schreibst und Prompts. Und das Schöne ist, dass Teile von diesen Prompts jetzt auf einmal skalierbar sind. Ich freue mich immer total, wenn mir einer unserer Koryphäen bei unserem Unternehmen so eine Claude Skills.md schickt mit irgendeiner Fähigkeit. Und ich habe natürlich auch Kompetenzen in bestimmten Bereichen. Und ich teile, die auch mit meinen Kollegen. Das heißt, das wird nie so gut, wenn ich es selber mache, weil ich natürlich nicht alle Erfahrungen kodifizieren kann.

Aber ich kann diese Fähigkeiten viel stärker durchs ganze Unternehmen skalieren. Und das führt zu zwei, drei interessanten Sachen. Wenn ich jetzt, wie bei uns im Beispiel, machst du irgendwie eine Marketingkampagne. Ganz große Unternehmen, so multinationale Konzerne, Die fallen spätestens bei der Tier-2- ODER Tier-3-Market-Kampagne hinten runter. Für die, die jetzt nicht tief im Marketing drin, sind, vielleicht Kurz übersetzt. Du hast deine Prioritätsmärkte, wo Du sagst, Da ist großer Umsatz, viel Bevölkerung, Hohe Kaufkraft. Und da sind bestimmte, sagen wir mal, Automodelle wichtig. Und dann gibt es so Kategorie 2. Märkte, wo du sagst, ja, Da wird schon auch noch einiges umgesetzt. Und so Kategorie 3.

Märkte, Da gibt es ganz bestimmte Produkte, Die laufen da gut und alles andere gibt es da eigentlich nicht. Und da sitzt dann meistens eine so eine Arme Seele irgendwie alleine da als Marketingmanager. Und muss irgendwie versuchen, halt so eine Übersetzung anzustoßen. Von irgendeiner generischen Kampagne. Hilft dem eigentlich gar nicht so viel, weil sein Markt fachspezifisch? Was braucht. Wenn Du diese Kette stärker automatisierst, dann kannst Du all diese Capabilities, Diese Fähigkeiten, diese Skills kodifizieren, kannst dir einen Workflow hinsetzen und sagen, so, jetzt gib mir das, was du brauchst, schmeiß das vorne rein, schau, ob es für deinen Markt passt und los geht's. Das konnten ganz viele Unternehmen noch nicht.

Das heißt für mich, jetzt schließen wir den Bogen wieder, Es ist viel interessanter, darüber nachzudenken, wie kann ich mit dem Gleichen oder ein bisschen weniger Ressourceneinsatz viel mehr machen, Also wachsen. Statt irgendwie den Status Quo verwalten und nur zu schauen, dass die Lichter anziehen. Also, manche Unternehmen können es nicht anders. gerade. Das ist okay und das ist völlig valide, solche Tools dafür einzusetzen. Aber das Wachstum ist eigentlich viel interessanter, weil das hast du eigentlich schon eingepreist in den Kosten. Du hast bisher so gearbeitet. Und jetzt können die auf einmal 40 Prozent mehr. Das sind ja Riesenchancen. Das ist eigentlich cool. Und das fasziniert mich viel mehr an diesem System.

Joël Kaczmarek: Aufgepasst Du arbeitest im Marketing, im B2B oder E-Commerce und hast manchmal das Gefühl, dass zwischen spannender Trend und wirklich umsetzbar noch ziemlich viel Luft ist? Dann hör mal rein. In Marketing on Fire, den Podcast der Marketingagentur morefire. Weil statt der immer gleichen großen Brands und Hochglanz-Cases hörst du bei Marketing on Fire. Echtes Praxiswissen aus spannenden Unternehmen, vor allem aus dem Mittelstand. Also genau da, wo Marketing wirklich funktionieren soll. Dich erwarten Case Studies, persönliche Erfahrungswerte von Expertinnen und Experten. Und jede Menge Know-how zu Themen wie SEO, LinkedIn, KI, Marketing Automation und Moderner Marketingstrategie.

Das Schöne daran, Es bleibt nicht bei Theorie. Marketing on Fire verbindet strategische Einordnung mit konkreter Umsetzung, Damit du aus einer Folge Inspiration mitnimmst und auch Ideen, die du direkt in deinem Marketing testen kannst. Also, schau mal rein auf more-fire.com Slash Podcast oder Such ganz einfach direkt in den Podcast, den du gerade benutzt, nach Marketing on Fire und Abonnier den Podcast. Marketing on Fire von morefire. Praxiswissen für B2B und E-Commerce-Marketing, das wirklich brennt. Ja, aber okay, das sind ja schon mal ein paar gute Feststellungen. Also vor allem ganz vordringlich. jetzt, dass es gar nicht mal nur darum geht, bestehende Ressourcen wegzukürzen, Sondern eigentlich mit bestehenden Ressourcen viel mehr tun zu können, weil auf einmal Fähigkeiten-Sätze hinzukommen.

On Top sozusagen. Egal, ob es jetzt märkte sind, Fähigkeiten oder, sag ich mal, Schnittstellen, die mir sozusagen. Mehr Enablement geben. Vielleicht können wir es ja auch noch mit so ein, zwei Praxisbeispielen mal belegen, weil ich meine, Du bist jetzt in einem Unternehmen, Was ja unfassbar kreative Dinge tut oder mit unfassbar kreativen Leuten auch zu tun, hat. Wir haben uns im Vorfeld ja so ein bisschen darüber unterhalten, dass du selbst auch in der Fotografie aktiv bist. Vielleicht ist das ja mal ein schönes, greifbares Beispiel, weil es irgendwie so schön nahbar ist.

Julian Kramer: Ja, ich habe vor allem früher viel Motorsport fotografiert, als ich noch Berufsfotograf war. Da musst du dir das vorstellen. Das ist voll schwer,

Joël Kaczmarek: da musst du ja hier so auf Millisekunden genau die Kurven da treffen und so.

Julian Kramer: Genau, du stellst dich, da irgendwo hin, latscht irgendwie um eine sieben KIlometer lange Rennstrecke im strömenden Regen, wenn du irgendwie nach Spa in Belgien musst. Und dann hast du, Teilweise habe ich noch zwei, drei zusätzliche Fotografen gehabt, die mir zugearbeitet haben. Dann musst du dir vorstellen, wir sind damals mit den... Alten schlechten Kameras, die 12 Bilder pro Sekunde geschafft haben. Heute schaffst du Locker 40 bis 60, wenn Du willst. Da haben wir pro Rennen, also 45 Minuten, haben wir pro Fotograf. 5 bis 6.000 Bilder produziert. Mal drei Fotografen, mal drei Rennen plus ein Qualifying, plus zwei Rennserien. Da kannst du dir vorstellen, was da an Terabyte, an Daten wust zusammenkam.

Und jetzt musstest du, die alle verschlagworten. Das heißt, welches Auto, welcher Fahrer, welche Startnummer etc. War das Podium? Rennen 1, Podium, Rennen 2? Hat er die Augen offen, sind die nicht offen? Ist das Bild scharf, ist das nicht scharf? Alleine zu sichten, was du mit so zwölf Bildern pro Sekunde, wenn ein Auto zwei Sekunden an dir vorbeiballert, Du schießt da mit zwölf Bildern drauf. Kannst Dir vorstellen, die Hälfte davon kannst du wegschmeißen, die sind unscharf. Und den einen Keeper, den musst du dann verschlagworten. Jetzt kannst du dir vorstellen, Diese Tausenden von Daten, Das mussten wir alles früher händisch machen. Heute jagst du das durch die KI, Die kann automatisch Autos erkennen, die kann Startnummern erkennen, Die kann das verschlagworten, Du kannst das hinterlegen, welcher Fahrer zu welcher Startnummer gehört, etc.

Du kannst die KI gucken lassen, Welche auf dem Podium, Wo sind die Augen offen, wenn Sie nicht gerade Champagner im Gesicht haben. Du kannst die KI gucken lassen, Welche Bilder sind scharf. Das ist eine riesige Arbeitserleichterung. Wo du sagst, ja, gut, Da saß theoretisch mal einer und hat irgendwie zwei Stunden einen Höllenjob gehabt, den der aber auch nicht haben wollte, weil der eigentlich die Bilder hätte bearbeiten müssen. Aber jetzt waren wir erstmal beim Sortieren. Das heißt, wir kommen viel schneller an, Nennt-Ergebnis. Die Jobs bleiben eigentlich die gleichen. Alle sind ein bisschen entspannter, alle sind ein bisschen glücklicher. Und da ist dir natürlich wahnsinnig viel geholfen.

Das sind so Kleinigkeiten, wo du merkst, oh. Genau da ist diese Amplifizierung, Da ist diese Geschwindigkeit auf einmal da. Das heißt, ich kann parallel noch eine Social-Kampagne schießen. Oder kann das direkt in Templates donnern, die mir für 15 verschiedene Varianten, brauchst, noch einen Instagram-Clip, Das gab es ja früher alles nicht, die mir das direkt mit irgendwie ein paar Titelsequenzen oder so rausdonnert in zehn Sprachen. Mega cool. Das war früher alles überhaupt nicht möglich, sondern da stand dann neben dir irgendwann, so ein Pressechef vom Hauptsponsor. Oder von der Rennserie? Und hat so irgendwie so mit nervös wittendem Fuß drauf gewartet, dass du ihm drei Bilder gibst. Jetzt muss raus, Wer gewonnen hat.

Julian Kramer: hatten wir natürlich dann eben diesen enormen Abgabedruck, weil die gesagt haben, Normalerweise zieht ihr mir einen JPEG von einer SD-Karte und legt mir das hin, sagt, Hier sind drei Fotos. Wir wollen euch, aber wir hatten ein bisschen unterschätzt,

Julian Kramer: dass ihr ein bisschen daran arbeitet. Und das ist heute alles viel einfacher.

Joël Kaczmarek: Hast du vielleicht abschließend, so Faustregeln, wenn wir auf diesen ersten Bereich drauf schauen, dieses ganze, Wie werden meine Fähigkeiten eigentlich erweitert, Dieses Delegieren versus Verstärken, worauf Du so achtest bei Organisationen, mit denen Du arbeitest?

Julian Kramer: Ja, das eine ist logischerweise, Ich schaue ein bisschen drauf, dass wir uns erstmal den Prozess angucken, Weil die Hälfte der Ineffizienzen liegt in veralteten Systemen und Prozessen. Da brauchst du teilweise noch nicht mal KI, um, da schon. Deutlich aufzuräumen und Unternehmen effizienter zu machen. Aber agentische KI ist natürlich ein wunderbarer Treiber, da mal einen Prozess-Audit zu machen. Das ist so meine erste Faustregel. Schau Dir mal an, was Du da eigentlich machst. Und das Wichtige ist vor allem in diesem Erkennen, Die KI-Welt bewegt sich so wahnsinnig. schnell. Früher habe ich meine Präsentation irgendwie so zwölf bis 18 Monate schreiben können. Mittlerweile kann ich die nach drei Monaten komplett wegschmeißen,

Julian Kramer: weil sich die Welt komplett geändert hat. Der Fortschritt, Was heute möglich ist und was gestern noch nicht möglich war. Der ist so unglaublich schnell. Das heißt,

Julian Kramer: man muss da auch relativ offen, gerade aktuell rangehen und sagen, okay, kann es noch nicht, Aber wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass es das könnte? Dann lassen Sie in drei Monaten nochmal gucken. Und da gibt es unglaublich viele Möglichkeiten. Also ein wichtiges Prozess-Audit, das ist so meine erste Faustregel. Was machst Du eigentlich regelmäßig, worauf die Leute meistens auch keinen Bock haben? Das wird nämlich gerne automatisiert, auch ohne Widerstand intern. Jobs, Die Leute gerne machen, Kannst du ganz schwer wegrationalisieren, ohne dass sich jeder wehrt. Die Sachen, die keiner machen wollte. Ich habe Studenten unterrichtet an der Uni. Die haben so gelernt, wie man so mit einzelnen Punkten in Photoshop, so Schuhe, freistellt für einen Online-Katalog.

Ja, wenn du da 800 Turnschuhe irgendwie freigestellt hast, Dann wollten sich die Leute gefühlt aus dem Fenster stürzen, weil das hat ja nichts mit kreativer Fotoarbeit zu tun gehabt, aber wurde halt bezahlt. Und da merkst du sofort, Da ist auch keiner böse, dass man das jetzt mit zwei Klicks, wenn überhaupt, noch machen kann. Da sind alle extrem happy, weil da hast du Zeit, für was anderes. Und da sind die meisten Effizienzen versteckt. Das heißt, Ein einfaches Prozess-Audit. Zu sagen, was machen wir eigentlich dauernd wieder und worauf hat keiner Lust? Da kannst du davon ausgehen, da kannst du meistens da sehr gut automatisieren.

Julian Kramer: Und auch ohne interne Widerstände. Das ist so mein erstes Ding. Das sind die zwei Kanarienvögel im Bergwerk.

Joël Kaczmarek: Sehr gut. Und jetzt hast du ja schon, was gerade angerissen mit dem Thema, Dann kannst du Dinge automatisieren. Und vielleicht ist dieses Automatisieren, so das Stichwort der Stunde, das wir auch mal anschauen sollten, weil da geht es ja am Ende des Tages darum, der Maschine Autonomie zu geben. Und mit Autonomie meine ich halt die Möglichkeit. Unkontrolliert oder vielleicht nur Teil kontrolliert zu handeln. Womit sich glaube ich viele schwer tun, also diese Autonomie einer KI zuzulassen. Was ist also dein Blick drauf?

Julian Kramer: Ja, das ist ein ganz spannendes Thema, weil natürlich jeder so einen unterschiedlichen Risikohunger hat. Und es auch Unterschiede gibt, ob du jetzt in einer hochregulierten Branche bist, wo du eben keine Risiko zulassen kannst. Oder nur sehr langsam und mit vielen Prüfungen. Oder ob du jetzt irgendwie in einem, sagen wir mal, Weniger risikobehafteten Bereich bist. Aber grundsätzlich kann man alle diese Systeme, wenn man sie ordentlich baut, mit Explainability by Design quasi entwickeln.

Julian Kramer: Wie funktioniert das Ganze? Du brauchst so ein paar Dinge da. Also, du darfst ja nicht vergessen, Wie funktionieren die auf ganz rudimentärer Ebene. Da schreibt ein Large Language Model einen Plan, das bedient irgendwelche Werkzeuge, kann beobachten, Ob die Ergebnisse dann zu dem ausgeführten Plan passen. Das ist jetzt erstmal das, was grundsätzlich passiert. Das heißt, in dem Moment, wo ich ein paar Dinge einbaue, lässt sich das extrem gut kontrollieren. Wir haben eine Studie gemacht Ende letzten Jahres, 39 Prozent der deutschen Unternehmensentscheider haben eben Sorgen vor automatisierten Prozessen. Bedenken haben wir komischerweise bei Schweißrobotern irgendwie in so einer Werkstatt, die mehrere Tausend Tonnen bewegen, irgendwie nicht.

Da haben wir das auch hingekriegt, indem man einen Käfig drumherum macht und aufpasst, dass da keiner die Hand reinhält. Und dann ist er eigentlich auch gut. Und ähnlich funktioniert das mit diesen KI-Systemen. Das heißt, Am Ende des Tages brauchst Du Explainability by Design. Und die bricht sich in folgenden Schritten runter. Du brauchst eine Reasoning Transparency, also sprich, siehst du, welchen Plan dieses Tool geschrieben hat. Dann brauchst du ein. Step-by-Step-Reasoning. Also nicht. Blackbox, Wir werfen alles in einen Topf und Brainstormen mal so und machen gleichzeitig irgendwas, Sondern du willst, dass das System dann dir nicht nur, sagt, was der Plan ist, sondern ihn auch in Einzelkomponenten runterbricht, weil du dann an jeder Stelle korrigieren kannst.

Das ist dann das Backtracking, Also sprich gucken, ob was funktioniert oder nicht oder gleich im Vorfeld eingreifen und eben genau definieren, ja, so, so nicht. Dann brauchst du... Quasi eine process. Transparency, also sprich, Wo ist denn das System gerade im Prozess? Das siehst du jetzt zum Beispiel bei Workflows, in Claude. Siehst du das mittlerweile, dass er dir einfach genau zeigt, wo er ist und was er gerade macht, damit du eben immer unterbrechen kannst. Und wir, weil wir natürlich auch mit Customer Data, Plattformen und Sowas arbeiten, wo du sagst, BILD Mir mal eine neue Zielgruppe für, ich sage jetzt mal, Repeat, Purchaser oder sowas. Da ist es natürlich total wichtig, wo hat er denn diese Zielgruppe her?

Aus welcher Customer-Data-Plattform, Aus welchem Datenpool, Aus welchem Set kommt denn diese Zielgruppe? Das heißt Sources und Citation. Extrem wichtig. Das heißt, wo hast du diese Audience her, damit wir eben Halluzinationen vermeiden. Und das letzte ist dann quasi ein bisschen In-Scope, Out-of-Scope-Disclaimer. Also, da ist auch quasi so ein bisschen der große Wettbewerbsunterschied. zwischen, sagen wir mal, Domänen-spezifischer KI, wie wir Sie bei Adobe anbieten. Wir bieten dir ja nicht, wie die Hyperscaler, die Googles oder So World Models, die auch Physik und Shakespeare. Und sonst Was können, sondern wir machen Marketing-KI. Und das Schöne an diesen kleinen KIs ist, dass du die sehr gut kontrollieren kannst.

Das heißt, du kannst kontrollieren, Welche Daten da reingehen ins Training, in die Verarbeitung und in die Outputs. Du kannst sehr klare Guardrails aufsetzen. Also wenn du jetzt irgendwie unsere Banner-Produktionsagenten fragst, wie du dein Fahrrad fixst, Dann sagen die einfach, sorry, bin ich nicht qualifiziert für, das interessiert mich auch nicht. In-Scope, Out-of-Scope, ist extrem wichtig. Und dadurch hast du eine extrem hohe Governance. Und logischerweise brauchst du dann noch einen guten Audit-Trail. Das heißt, Alle diese Entscheidungen, insbesondere für bestimmte Branchen, müssen eben quasi lock- und trackbar sein. Aber das ist technisch, keine große Kunst, wenn du das System vorher genau so aufgebaut hast.

Und das ist auch so ein bisschen der interessante Punkt. Viele Leute versuchen gerade so in der Ressence der neuen internen IT, Die kommt gerade wieder, Wir wollen wieder Teams aufbauen, Wir wollen wieder super souverän sein, Eigene Datencenter und Sowas haben. Es gibt ganz viele richtige Gründe dafür. Aber diese langweiligen Governance-Themen, Audit-Trails, Access-Rights etc., Diese ganzen Governance-Dinger, die kannst du dir nicht. wipe-coden. Da brauchst du jemanden, der AT Scale Erfahrung dafür hat. Und da ist es dann meistens deutlich attraktiver, Diese Tools dann eben einzukaufen von jemandem, der sich da sehr gut auskennt, Entsprechend proprietäre Daten hat, mit denen er diese Modelle füttern kann, statt sich das alles irgendwie wipe-zucoden.

Da gibt es wirklich bessere Anwendungen dafür.

Joël Kaczmarek: Ja, aber es ist ganz spannend, wie du es beschreibst, weil am Ende des Tages, Es nimmt ja alles so ein bisschen den Blackbox-Charakter weg. Das heißt, du kriegst gesagt, was ist der Plan, wo bin ich gerade in der Planerfüllung, Du kannst jederzeit eingreifen. Also, da kommen so ein bisschen zwei Dinge zusammen. Einerseits Blackbox reduzieren, Transparenz herstellen und andererseits kontrollbar oder Kontrollierbarkeit, Kontrollfähigkeit herstellen. Das sind, sozusagen, die beiden Elemente, die du da eigentlich brauchst. Und lustigerweise ist ja wirklich so, dass die KIs Sowas sozusagen... Proaktiv machen. Genau wie du sagst, wenn ich mir jetzt mal so an Claude Workflows denke, so ein Fenster rechts, da siehst du halt genau die Process. Steps, was noch offen ist, durchgestrichen, Fast wie so eine Checkliste, weißt du, wie wenn Du so auf dem Tisch ein Papierchen hast. Eigentlich ganz plausibel. Genau,

Julian Kramer: Und jetzt kannst du dir natürlich im Enterprise-Bereich vorstellen, Das ist ja der eine Aspekt, dass du da die Governance hast, Aber es gibt natürlich dann eben auch noch die Möglichkeit, eben diese Dinge zu teilen oder aus dem Unternehmen live zu lernen. Ich habe vorher diese Memory-Funktion. erwähnt. Ein bisschen aufgebohrt haben wir zwei interessante Dinge. Das eine ist eine Brand Intelligence. Die versteht tatsächlich nicht nur, wie dein CI-Guide ist, also, das ist nicht einfach eine popelige Skills-MD, die halt sagt, Logo immer oben rechts und dann Zentimeter Abstand lassen bitte, sondern die lernt aus allen Interaktionen, das heißt, wenn du einen Freigabeprozess hast, wo du ein neues Banner für einen neuen Brand oder so was, eine neue Marke oder ein Untergenre oder so was freigibst.

Dann lernt die von deinem Freigabeprozess und den Revisionen und den Inputs, die du den Kollegen gegeben hast, die das das erste Mal originär aufbauen. Das heißt, es ist deutlich mehr als einfach ein PDF mit einem Brandguide, sondern es lernt quasi live. Und das Gleiche kannst Du mit Kundeninteraktionen machen, das ist dann diese Experience. Intelligence, wo du sagst, oh, Auf einmal verstehe ich, wie meine Kunden sich verhalten. Nicht ein generischer Kunde, der im Schnitt irgendwie, weiß, nicht, Turnschuhe kauft oder so, sondern wie meine Kunden mit meiner Marke, meiner Interaktion, über alle, meine Plattformen, sich im speziellen verhalten. Das aggregiert, dass du dann eben Kampagnen, ganz anders planen kannst und das System so mitlernt.

Also Du hast die Governance-Seite davon, wo du sagst, Wenn ich das ganz klar strukturiert habe, dann vermeide ich ganz viele Probleme. Oder kann eingreifen, wenn mal irgendwas doch nicht So ist, wie ich mir das vorstelle.

Julian Kramer: Und auf der anderen Seite hast du natürlich diese hohe Intelligenzrate. Wo du mit Systemen, das auch noch besser machen kannst, das hochspezifisch für dich als Marke ist. Und nicht generisch für alle. Und das ist natürlich eigentlich ganz sexy. Also, das geht in beide Richtungen. Das ist total spannend.

Joël Kaczmarek: Und sag mal, was mich noch interessieren würde, ist so dein Take auf das Thema Exzellenz. Weil Autonomie lässt man ja leicht dazu, wenn man sicher ist, dass das Ergebnis ein gutes ist. So AI-Slop ist ja mittlerweile ein gängiger Begriff überall, Also, wenn die KI irgendwie minderwertige Inhalte in großer Menge produziert. Und dann gibt es ja manchmal so dieses Good enough versus Exzellenz, was man sich dann halt immer anguckt, also, wie gut wollen wir eigentlich sein. Was ist so dein Take da drauf?

Julian Kramer: Ich finde das ganz spannend, weil das automatisierte Mittelmaß, Das hat ja einen schlechten Ruf, und ich habe da eine steile Gegenthese dazu. Ich arbeite ab und zu mal mit unserem Brandstudio zusammen. Die schauen, dass der Adobe-Brand weltweit eine gewisse Konsistenz hat. Wir verstehen alle, Warum das wichtig ist, Auch wenn du das im Performance-Marketing schlecht messen kannst, Warum es Sinn macht, das Logo nicht irgendwo hinzukleben, sondern immer an die gleiche Stelle. Und das ist ganz interessant, weil was das Brandstudio auch macht, ist unsere PowerPoint-Templates. Und aktuell leben wir im Marketing-Innerwelt, Wo jeder sich jedes Mal für seine Marke ein neues PowerPoint-Template baut. Und irgendwo grob in die Ecke ein Logo hinklebt. Wenn er vielleicht den Brandguide gelesen hat oder nicht. Und was das Brandstudio macht, indem es dir die PowerPoint-Template-Masters vorgibt, standardisiert es. Und damit schaut es in 70% der Fälle sogar ganz ordentlich aus. Für meine Präsentation völlig irrelevant, weil ich auf den ganzen anderen großen Bühnen stehe, Da brauchen wir ganz andere Master, da gibt es jedes Mal ein Custom-Design etc.,

Julian Kramer: Das fällt da völlig raus. Das ist diese Exzellenzebene. Aber für 99% meiner Kollegen. Die Halt eine Sales-Präsentation halten oder intern sich mal ein paar Zahlen vorlesen. Von irgendeinem Projekt, ist dieser PowerPoint-Master unglaublich wertvoll. Jetzt switchen wir rüber zur KI. Die KI-generierten Outputs, Die Verschieben Die Gauss-Kurve. Also das, was heute für jedes Unternehmen möglich ist, ist anders als vor einem Monat, noch oder vor zwei Jahren. Das heißt, was Unternehmen heute automatisiert können, at Scale über alle Märkte, ist rein technisch, ist die Gauss-Kurve wo komplett anderes. Der Peak ist irgendwie sechs Meter weiter auf der rechten Seite. Das ist aber eine neue Gauss-Kurve. Das heißt, Erstmal sind alle beschäftigt,

Julian Kramer: dieser Gauss-Kurve funktional hinterher zu rennen und zu schauen, dass sie da nicht abgehängt werden. Und für mich kommt jetzt das Spannende. Diese ganzen Large-Language-Models und diese ganzen KI-Systeme, Wenn man weiß, wie die trainiert sind, könnte man spöttisch sagen, Die sind auf dem Durchschnittswissen des Internets von gestern trainiert. Erneut wie der PowerPoint-Master. Für viele Unternehmen sauwertvoll. Wenn das nur 60% besser wird, haben alle ganz viel gewonnen. Wir wollen aber natürlich alle, wie beim Intelligenztest, immer rechts von der Kurve, eigentlich sein. Wir wollen ja nicht beim Schäferhund sitzen, links, sondern wir wollen rechts auf der rechten Seite sitzen. Und da kommt das, was wir in der Werbung früher klassisch die Big Idea genannt haben, wieder. Das heißt, es hat einen enormen Wert, einfach gut,

Julian Kramer: sauber performante Banner zu produzieren. Aber du willst sie aus dieser Masse rausstechen. Das heißt, Die Gauss-Kurve hat sich nicht nur von den Fähigkeiten verschoben, sondern das, was Exzellenz ist. Geht jetzt wieder ganz stark auf. Geschmack, auf Bewertungskompetenz, auf Taste ist das große neue Stichwort in der Bewertung, eben im Rausstechen aus dem Mittelmaß. Und das hat sich nicht verändert. Das war, seit es Werbung gibt, war halt jetzt mit hier neu oder toll, war halt nur bedingt viel erreicht, sondern du musstest dann eben, So kamen die Mad Men quasi in die Welt, Du musstest da rausstechen aus der Masse, aus dem Mittelmaß. Das Mittelmaß liegt nur heute. Wo ganz anders.

Und das ist eben das Spannende. Das heißt, wir haben viele Möglichkeiten, dadurch, dass sich die Gauss-Kurve verschoben hat, Da müssen wir hinterher und wir müssen dann überlegen, wie kommt denn die Big Idea wieder und wie spielt Sie sich vielleicht auf immer kleinere, Nischigere Zielgruppen aus, wo du sagst, ich brauche eben ein Quäntchen, mehr Empathie, ein bisschen besseres kulturelles Verständnis, weil ich die Scheibchen auch immer kleiner schneiden kann. Für die, die dann hochrelevant sind. Und ich glaube, das ist das, was sich eigentlich dramatisch verändert. Dass das einerseits wiederkommt und dass es da auch so quasi ein neues Mindestgut gibt. Und das siehst du lustigerweise auch in anderen Studien.

Zwei meiner Lieblingsstudien haben so ein bisschen bewertet, wie Mitarbeiter. Besser werden durch den Einsatz von ganz klassischen Chatbots. Und du siehst eben, Die High Performer werden nur 15 Prozent besser, Die werden vor allem schneller. Was aber passiert, ist, dass die, Ich nenne das Mal Low Performer, auch wenn ich den Begriff nicht mag, Die nicht so kompetenten Kollegen, dass die durch den Einsatz von KI-Tools tatsächlich bis zu 40 Prozent besser werden. Das heißt, der Boden hebt sich. Und ich glaube, das ist für alle eine ganz wichtige Erkenntnis, dass man sich eben nicht darauf ausruhen, kann, einfach gut zu sein, sondern alle anderen werden auf einmal 40 Prozent besser. Vor allem die Schlechten.

Joël Kaczmarek: Also Die Flut hebt alle Boote, aber die schweren Boote ein bisschen weniger als die leichten.

Julian Kramer: Ja, beziehungsweise die Boote, die eigentlich ein Loch hatten. Die gehen komischerweise nicht unter, sondern die können auf einmal mitschwimmen. Mitte hochziehen. Ich weiß nicht, ob es die beste Metapher ist, Aber ja, genau, Irgendwas passiert da gerade, und man will nicht untergehen.

Joël Kaczmarek: Aber da sind wir ja bei unserem dritten spannenden Themenkomplex, nämlich, wie ich so ein Team eigentlich richtig baue, um solche Agentensysteme. Also hast du für dich so eine Art Merkmalkatalog, worauf du achtest, was du wichtig findest, was man als Team abbilden sollte in Kompetenzen, in Rollen, wie auch immer, wenn ich mich in dieser Welt bewegen will?

Julian Kramer: Absolut. Es verändert total interessant, wie meine Teamkomposition aussieht und nach welchen Fähigkeiten ich suche. Ich habe ja vorhin schon gesagt, dass du bestimmte Fähigkeiten nicht alle, nicht vollumfänglich, nicht. In ihrer kompletten Komplexität quasi kodifizieren, kannst. Also, das ist das, was ich meinte, wenn mir so ein exorbitant, großartiger Eierkopf aus meinem Freundeskreis eine neue Skill-MD schickt, Dann bin ich da sehr dankbar, weil das ist besser als alles, was ich selber könnte. Wenn auch nicht auf seinem Level. Das heißt, Viele der Experten, die wir haben, Die halten wir quasi als Opportunitätskosten für die Masse vor. Wenn wir jetzt aber sagen, hey, Die Experten, Die Bauen, die Produktionsstraßen, die Bauen und warten die Assembly Line, Dann skalieren die viel besser. Das heißt, Ich brauche vermutlich nicht eine Überallokation an typischem Fachwissen, sondern ich brauche die vor allem vorne und hinten in der Bewertungskompetenz und in den Inputs. Und gleichzeitig brauche ich für die Leute, die diese komplette Prozesskette warten können, Die meisten Leute, Ich spreche jetzt ganz bewusst über Marketing-Anwendungsfälle, weil wir da halt einfach stark sind und weil da meine Karriere herkommt.

Julian Kramer: Wenn ich mir Marketing-Anwendungsfälle anschaue, dann sind ja. In den meisten Marketingabteilungen studierte BWLer, die ganz viel Projektmanagement machen. Und die Wertschöpfungskette ist ausgelagert.

Julian Kramer: Und da kannst du dir zwei Extreme vorstellen. Entweder Du holst einen großen Teil davon nach innen, um eben schneller, Effizienter und Granular kontrollierter zu sein. Weniger Reibungsverluste nach außen zu haben. Oder du gibst alles nach außen und hast nur gute Projektmanager. Dann lagerst du die Experten quasi in deine Agenturen komplett aus. Und die skalieren dort besser, weil du den guten Experten auf zehn Accounts setzen kannst,

Julian Kramer: nicht nur auf den, der das meiste Geld hat. Das heißt, die Leute, die für mich die Prozessketten steuern, Die brauchen ein neues Profil. Das heißt, der Experte, Der war so ein I-Shape-Profil, also so Buchstabe I. Der ging in die Tiefe. Bei Google haben wir immer nach T-Shaped Personalities gesucht, also die eine Tiefenkompetenz haben, aber auch noch zwei, drei, sagen wir mal, nahe Domänen auch noch ganz gut verstehen. Und die Leute, die ich für das Management in Zukunft brauche, das sind eher so. W-Shaped Personalities. Die brauchen nicht nur Hard Skills und ein bisschen Soft Skills, sondern eben auch diese sogenannten Meta-Skills. Das ist so das neue Schlagwort. Was zählt da so rein?

Grob unternehmerisches Denken, Neugier. Offenheit für neue Ideen, Kreativität, Ambivalenz, Resilienz. Also sprich, Wie gut kann ich mit Ambivalenz umgehen? Das sind keine klassischen Projektmanagement-Skills oder so, sondern das sind eben diese. Meta-Skills. Warum? Was ist diese W-Shaped Personality Profile? Das sind Leute, die in viele verschiedene Bereiche bis zu einer bestimmten Schöpfungstiefe eintauchen können. Die da sehr offen sind, in verschiedene Bereiche, ihre Zacken nach unten zu schlagen, Nicht nur T-förmig, sondern wirklich quer über verschiedene Prozesse. Das heißt, Agenturen machen heute viel mehr, Die Anforderungen sind viel breiter. Das heißt, du musst von allem nicht nur ein bisschen wissen, nicht nur der generelle Generalist, sondern Du musst von allem ein bisschen in die Tiefe tauchen können.

Und das viel breiter und über mehr Disziplin. Und da brauchst du Leute, die sehr offen sind, die neugierig sind, die weniger Sicherheitsbedacht sind im Sinne von, oh, Ich weiß irgendwas sehr, sehr gut, weil das Sicherheit schafft. Sondern die von vielem ein bisschen wissen, weil nur die diese komplexen automatisierten Ketten steuern können. Das heißt, ich brauche da eigentlich andere Profile. Und wir diskutieren das bei uns sogar tatsächlich sehr stark. Im Hiring. Ist mir jemand, der schon 600 Jahre Erfahrung hat? In einem bestimmten Bereich, ist der mir wichtiger für eine bestimmte Rolle? Weil der eben dieser Experte ist, wenn ich den habe und den ein bisschen besser skalieren kann, also Teile seiner Kompetenz, ist das unglaublich wertvoll?

Diese Leute müssen für mich nicht addieren, Die müssen multiplizieren. Die müssen quer durchs ganze Unternehmen arbeiten. Das ist eine Aufgabe an diese, Ich sage es mal, Principles oder Super-Experten. Und dann brauche ich aber andere Leute, mit denen ich morgen, was komplett anderes machen kann, Weil Der Prozess hat sich verändert, das Tool ist anders, Wir haben neue Chancen, Wir haben irgendwie ein neues Produkt, Wir haben irgendwas verändert. Und das müssen diese W-Shape-Personalities sein. Das heißt, ich muss heute ganz anders auf Lebensläufe drauf gucken. Für bestimmte Rollen. Und das heißt nicht, dass das eine besser oder schlechter ist oder dass du die Leute nicht auch wachsen lassen kannst.

Es gibt Projektmanager, die ja aus gutem Grund... Gerne mit mehr Teams, Mehr Disziplinen arbeiten. Es gibt Experten, die aus gutem Grund gerne diese tiefen Kompetenz haben. Aber wo ich sie einsetze und warum, ist extrem wichtig. Und typischerweise kommst du aus einer Expertenkarriere in die Breite. Auf einmal musst du noch People Management machen und auf einmal musst du europaweit arbeiten und so. So wachsen diese Experten normalerweise. Manchmal besser, manchmal schlechter. Und so ein typischer Generalist, Der hat normalerweise nie einen einfachen Einstieg in den Stopp gehabt. Also jemand, der eher breitorientiert ist. Ich kenne das an meinem eigenen Profil. Ja, weil du immer erst in diese Expertenkarrieren gezwungen wirst und da versuchst du dich dann rauszurobben.

Und manche können es dann besser und andere haben gar keine Lust auf dieses Generalistische. Und ich glaube, da ganz anders hinzugucken, auch im Lebenslauf, im Hiring und zu sagen, hey, was hat der mir denn schon gezeigt, Wie flexibel und anpassungsfähig ist der denn? Das ist jemand, den ich für diese Steuerung dieser agentischen Ketten brauche. Oder jemanden, den ich dahin entwickle, also jemand, der permanent seinen Job macht, aber dann immer noch irgendwie ausbüxt und noch irgendwas anderes macht. Das ist kein Malus, das sind genau die Leute, die du brauchst. Die kannst du Wunderschön weiterentwickeln. Von einem Experten ist es ganz wichtig, dass die verstehen, dass sie nicht nur addieren müssen, sondern multiplizieren.

Julian Kramer: Wie kann ich deine Fähigkeiten in Bruchteilen dem ganzen Unternehmen zugänglich machen?

Julian Kramer: In vier bis fünf Jahren verlieren wir fast acht Millionen Arbeitskräfte an die Rente. Die haben Unternehmenswissen. Manches davon ist Prozesswissen, das kannst du auch rausschmeißen, wenn der Prozess sich ändert. Aber die haben ganz viel unkodifiziertes Wissen. Dass sie durch Mentoring, durch typische Meister-Lehrling-Verhaltensweisen normalerweise weitergeben, Das geht auch verloren. Deswegen ist mir das so wichtig, dass die verstehen, dass sie multiplizieren müssen. Es ist nicht nur gut, der beste Fachidiot zu sein, das reicht nicht mehr. Du musst multiplizieren.

Joël Kaczmarek: Kodifizieren ist aber ein gutes Stichwort, Also sozusagen Die Einspeisung deines Wissens in das, was sozusagen, da ist schon. Und jetzt bin ich mal abschließend noch neugierig bei diesem Punkt. Kannst Du nochmal herausschälen, du hast ja gesagt, so die T-Shape-People, I oder T, sind ja meistens am Anfang und am Ende Sinn, weil sozusagen Eingabe und nach hinten raus Ausputt, Kontrolle. Wo sind so diese W-Shape-People eigentlich aktiv im ganzen Prozess? Ist das jemand, der über den ganzen Prozess wirkt? Ist das jemand, der in der Mitte ist? Hängt der vielleicht eher über dem Prozess? Also wie orchestriere ich solche Leute quasi zu meinen Fachidioten, wie du Sie gerade so liebevoll genannt hast?

Julian Kramer: Und verstehe mich nicht falsch, ich liebe die über alles. Für mich gibt es nichts Besseres, als mich mit einem unserer Engineers zu unterhalten. Ich lerne in jeder Sekunde noch was Neues. Also, das soll nicht despektierlich gemeint sein. Die haben spektakuläre Fähigkeiten. Also jetzt zurück zur Disclaimer vorbei. Die W-Shape People, Genau das sind die, die eben im Prozess arbeiten. Die helfen auch, die Komplexität der Prozesskette zu überblicken. Denn die Experten bauen singuläre Teile ihrer Prozesskette. Dafür sind die großartig. Die verstehen aber ganz oft manchmal schon nicht die übernächsten Schritte. Ja, das heißt,

Julian Kramer: jemand, der diesen Überblick hat und mit diesen Experten auch reden kann, wie ich auf eine gewisse Mindesttiefe, mit denen eintauchen kann, wo Du sagst, ich verstehe, was Du brauchst, damit du die beste Arbeit leisten kannst.

Julian Kramer: Ich verstehe, welche Bedenken du äußerst. Ich kann sie aber moderieren und kann sie mit drei anderen, mit denen du nie redest, koordinieren. Da werden diese W-Shaped Personalities gebraucht. Das heißt, das, was heute klassisches Projektmanagement ist. Da muss man sich rausentwickeln, weil du nicht mehr nur einen Prozess, der Halt vertikalisiert, nacheinander,

Julian Kramer: sequenziell abläuft, baust. So arbeiten wir ja aktuell. Du brauchst eine Banner-Kampagne. Das heißt, du gehst irgendwie zu den Leuten, Die Kundensegmente machen. Die gehen zu den Leuten, Die Zugriff auf die Customer-Data-Plattform haben. Die sagen dir, hier ist das Segment. So, Vertikaler Prozessschritt abgeschlossen, Nächste Sequenz. Manchmal schaffst du es zu parallelisieren. Dann gehst du zu den Leuten, die sagen, wir bauen die Banner. Jetzt macht mal, denkt euch mal, was Schönes für diese Leute aus. Das ist ja sequenziert. Und die reden normalerweise nicht miteinander. Die Hälfte der klassischen Marketingunternehmen hält immer noch Media, also den Ausspielungskanal, von der Kreation getrennt.

Was völlig absurd ist. Jetzt reden wir über vollautomatisierte Marketing-Prozessketten, die du von intern durchsteuern kannst, wenn du das willst mit deinem eigenen Brandstudio. So ein Verhalten funktioniert halt überhaupt nicht. Und für genau das brauchst du diese W-Shape Profiles. Das heißt, weniger der Projektmanager, Der ist gar nicht mehr so wichtig, sondern die Kette überblicken, die Kette steuern können, diese unterschiedlichen Disziplinen miteinander zu vernetzen, zu verstehen, Welche Bedürfnisse die haben, um dann das beste Gesamtergebnis zu kriegen. Also statt den Kreativen irgendwie zu jagen, ob der schöne Banner gebaut hat, Wie trainieren wir unser neues Custom Model? Wir haben Kunden, die haben so einen Cartoon-Charakter für ihr Produkt.

Da haben die Kreativen, die Brandstudios dieses Custom Model trainiert, um eben allen im Unternehmen mit Grenzen und Schranken, nenne ich das mal vorsichtig, dieses Maskottchen zur Verfügung zu stellen und das quer durch alle Märkte auszurollen, Weil sonst hat nur ein Studio immer nur genau das gemacht. Und jetzt können es alle Studios von diesen sechs oder sieben, die die weltweit haben. Ja, Und das verändert sofort die Kompetenzen. Aber da brauchst du jemanden, der Halt versteht, Wie sowas geht und warum ich mit den Leuten spreche, um Sowas aufzusetzen. Und das ist quasi der Mehrwert. Und da sitzen diese. W-Shape-Personalities. Das heißt, das ist keine Verwaltungskompetenz, sondern das ist eine Overview-Kompetenz, die versucht zu orchestrieren.

Joël Kaczmarek: Okay, also, wir fassen nochmal ganz kurz zusammen. Wir haben über Delegieren versus Verstärken gesprochen mit dem Gedanken, dass man eigentlich vor allem Kompetenzen hebt, die eigentlich on Top kommen. Bisschen auch über die Flut gesprochen, die alles anhebt. Dann haben wir über Autonomie geredet, wie man die zulassen kann. Da hast du ja sehr spannend gesagt, diesen Blackbox-Charakter reduzieren und Transparenz herstellen, plus Kontrolle. Dann haben wir gesagt, dass so ein Team halt neu gebaut wird. Aus diesen neuen Charakteren. Und jetzt möchte ich trotzdem mit dir nochmal so einen kurzen Schlenker machen. Als viertes Ding rund um das Thema Kontrolle. Also, wie ich Kontrolle ausüben sollte und wo ich sie vielleicht verlieren kann. Hast du für dich so eine Art Steuereinheit, wo Du sagst, okay. An den und den Stellen so viel Kontrolle oder das? Und das sind Risiken, wie man das so mitigieren kann?

Julian Kramer: Naja, Es gibt Kontrolle von außen. Also manche Branchen haben einfach starke Regulationen, wo Du sagst, da kommst du nicht Drum rum, da musst du dich um den Baum wickeln. Der Baum geht nicht weg. Der bleibt da, und wenn man zu schnell draufrauscht, dann ist er vorbei. Da muss man elegant dran vorbei und halt aufpassen, dass der da im Weg steht. Da hilft nichts. Das andere ist tatsächlich insbesondere im Rollout. Die meisten Rollouts in diesen Tools werden...

Julian Kramer: Insbesondere im Customer Support ausgerollt. Also sprich Banner bauen, Da hat jetzt irgendwie keiner große Sorgen, weil da kann man nochmal drüber gucken, das kann man freigeben. Da gibt es ganz einfache Prozesse, Da kann man Kontrolle drüber behalten. Das ist in diesen niedrigschwelligen Bereichen nicht so dramatisch. Wo ich ganz oft diese KI-Systeme,

Julian Kramer: diese agentischen Systeme ausgerollt sehe, ist, wo die Cost of Service relativ hoch ist. Also, Klassisch Customer Care, Customer Support. Nur das Problem ist, Wann sprechen wir beide mit einem Customer Support? Wenn irgendwas gehörig schiefgegangen ist, also, dann setzt du dich sieben Minuten in so eine Telefonwarteschlange, um dann irgendjemanden anzuschreien. Nicht nett, gehört zum Berufsrisiko auf der anderen Seite. leider, Aber das ist eigentlich das, wo was schiefgegangen ist. Und da willst du nicht automatisierte Systeme dahinter haben, weil da brauchst du Empathie, da brauchst du ein kontextuales Verständnis, da brauchst du eine gewisse Handlungsfreiheit.

Julian Kramer: Warum lieben alle Amazon so? Weil wenn was schief geht, sind die Returns easy. Und die sind unkompliziert und die haben eine gewisse Freiheit, Probleme zu lösen. Für dich. Da werden die Systeme gerne automatisiert eingesetzt, weil da die Cost of Service eben hoch ist. Ein Mensch kann nur so und so lange mit einem Menschen sprechen. Und da geht es dann aber auch meistens schief. Das heißt, ich würde mir Anwendungen raussuchen, die einfach vom Output zu kontrollieren, sind, die niedrigschwellig sind von der regulativen Ebene. Und würde da anfangen und da testen. Das Zweite ist, Nur weil Dinge jetzt nicht funktioniert haben, heißt das nicht, dass sie in einem Monat nicht hervorragend funktionieren.

Also das heißt, es geht gar nicht so sehr darum zu gucken, oh, was klappt nicht. Das ist wichtig. Es ist viel wichtiger, danach einen Optimierungsloop und eine Re-Evaluation vorzunehmen, Weil die Systeme sehr schnell sehr viel besser werden. Das heißt, man muss das eher in einem iterativen Ansatz sehen und nicht sagen, oh, das hat nicht funktioniert, deswegen machen wir es nicht mehr. Das ist mehr so ein, wir machen es jetzt nicht mehr. Was brauchen wir denn an zusätzlichen Support-Systemen, damit es funktioniert? Das ist die viel interessantere Frage. Also brauche ich so eine Brand Intelligence? Brauchst Du eine Experience Intelligence? Ist das Tool einfach noch nicht so weit? Kann ich mit der Datenbank noch nicht arbeiten und brauche vielleicht eine Parallele, wo wir Daten haben, die, sagen wir mal, unverbindlich sind oder wo wir einen guten Discoverance Layer darüber haben?

Diese Re-Evaluation, Die ist viel wichtiger und dafür brauche ich im Unternehmen eine gewisse Experimentierfreude. Wir bieten ganz viele Tools mittlerweile in so einem Try-Before-You-Buy-Ansatz an. Kaufst nicht erst das große Tool ein nach einem riesigen RFP-Prozess mit ganz komplexen Einkaufsketten und Verhandlungen, Sondern Du kriegst Zugang zu dem Tool. So wie früher. Photoshop, Hier kannst du sieben Tage lang drin. rumspielen, Schauen wir mal, ob es dir Spaß macht. Du kannst Enterprise-Produkte mittlerweile so kaufen und du kaufst sie dann. consumption-based. Das heißt, wenn du ein Endergebnis hast, dann kaufst du mehr von diesen Credits. Das ist nicht so eine, Hier verbrennst du irgendwelche Tokens, sondern wir sitzen in der Entwicklung mittlerweile dran, dass die Engineers angehalten sind, zu sagen, das sind Outcome-Based AI Systems oder Outcome-Based Agents.

Das heißt, wenn die was entwickeln, sprechen die nicht mehr über Functions und Features, sondern die Sprechen über sogenannte Jobs To Be done. Also sprich, Was soll das Endergebnis sein? Und dafür kannst du ein ergebnisorientiertes Pricing machen. Und das ist so spannend. Weil du dadurch natürlich eine starke Kontrolle im Endergebnis hast, weil die in deine ROI-Kalkulation einkalkuliert, ist, Die ist in der Entwicklung mit bedacht. Und du kannst dann eben quer über die komplette Prozesskette eine viel stärkere Kontrolle haben. Das heißt, wenn du ein Tool kaufst, WAS NACH DIESEM Jobs-to-be-done-Modell entwickelt ist, Hat das meistens auch genau diese Governance-Layer, die ich ja vorher besprochen habe.

Und dann hat das meistens ein Outcome-based Pricing oder ein Credit-based Pricing, Wo du sagst, Pass mal auf, ich kann dir direkt sagen, Audience-Segment. bilden, hat mich früher 14 Tage gekostet, weil wir in dieses Fachteam gehen mussten, Die hatten keine Zeit, die haben uns dann da irgendwas rausgesucht. Jetzt habe ich so und so viele Token oder Credit-Kosts dagegen. Und das geht jetzt innerhalb von zwei Stunden oder 15 Minuten. Oder was auch immer. Und ich glaube, so schafft man mehr Kontrolle, indem man sich eben gezielt Systeme aussucht, Die klein, effizient, Domänenspezifisch sind, dadurch sehr genau, kontrollierbar sind. Und nicht einfach, so ein riesiges World Model auf jeden Fall drauf wirft.

Und dann merkt, dass mit fünf Prompt Injections irgendwie das ganze Ding irgendwie auseinander fällt. Das wäre so mein Ansatz. So würde ich da vorgehen.

Joël Kaczmarek: Okay, also auch so ein bisschen Portionierung sozusagen drin schon, wo ich quasi. Risiko mit reduziere. Schön. Jetzt würde ich vielleicht abschließend mit dir als fünftes Ding gerne noch über so ein Kernrisiko sprechen, was ich in dem ganzen Kontext auch sehe. Nämlich, dass man so eine eigene Marke verliert, So eine eigene Stimme, die eine Marke haben kann, wenn alle die gleichen Tools einsetzen, wenn alles, wie du gesagt, hast, Eigentlich gelernt ist auf dem Internet von gestern, so diese Gleichschaltung, die überall stattfindet. Also lass uns doch da vielleicht nochmal einen kurzen Blick drauf. werken. Wie behalten Marken eigentlich so eine eigene Stimme?

Julian Kramer: Ich glaube, Marke wird zunehmend wichtiger. Also Marke ist ja so dieses Intangible Ding, für das ich irgendwie ganz viel Geld ausgeben kann. Und kein CFO mag das. Er weiß aber, wenn es fehlt, dass es sich irgendwie schon im Umsatz bemerkbar macht. Das ist ja das große Problem von Marke. Ich würde aber Marke gerne ein bisschen breiter denken.

Julian Kramer: Also einerseits ist es Markenkonsistenz. Wofür steht die Marke in Ihren Werten? Wie stellt sich die Marke dar? Das ist klassisches Brandmarketing. Das ist gelernt, Wen unterstützt du, wen förderst du. Wir sind ein Werkzeugmacher, wenn du auf eine unserer Kreativkonferenzen gehst. Dann zeigen wir dir auch ein Tool. Wir zeigen dir aber total gerne, was andere Leute da mitgemacht haben, weil wir nie so kreativ sind wie alle unsere Kunden. Das geht gar nicht als Unternehmen. Das heißt, wie tauchst du als Marke auf? Wie lebst du deine Markenwerte? Das bleibt ganz klassisch, erhalten. Dann hast du dazu diese Brand Intelligence, die ich schon erwähnt habe, die Dich unterstützt, das Konsistent auftreten zu lassen und auch mitzulernen, Wie sich auch eine Marke in den Entscheidungsprozessen zur Darstellung der Marke eben äußert.

Im Prozess. Und das Dritte ist ein bisschen Marke nochmal breiter zu denken. Also das, was wir gerne auch Customer Experience nennen. Marke ist ganz fies. Website-Ladezeiten. Also sprich, Wie schnell ist die Seite, Wie viel Daten verfrist? Die von meinem Datenplan, wenn ich Sie mobil aufrufe. Das sind so ganz schnöde. IT-Hygienefaktoren. Ganz wichtig, Wie taucht meine Marke in den Large Language Models auf? Also habe ich die richtigen Fachinformationen auf meiner Seite hinterlegt, damit dann mein ChatGPT Diese Dinge finden kann? Oder muss ich mich auf einen Idioten auf Reddit verlassen, der sagt, mein Kofferraum ist vermutlich so und so groß oder so? Also wie taucht die Marke in dieser neuen, auch agentischen Welt, in der Leute?

Vielmehr diese Chatbots nutzen, Wie taucht meine Marke da auf? Wie gestaltet meine Marke Ihr User-Interface? Wie personalisiert Sie meine Kundeninteraktion mit mir? Also bin ich ein guter Kunde und kriege ein Standard-Newsletter Oder kriege ich einen, der für mich und mein Kundenprofil passt, der relevant ist in einer Welt, wo ich zugemüllt werde mit Werbemitteln und Bannern und all diesem Kram. Das ist für mich eigentlich noch eine viel interessantere Frage, wie ich marke. Nicht nur konsistent, sondern eben auch persönlich halte. Und wenn wir von Marke als einem Identifikationsraum sprechen. Dann ist eben das User Experience oder das Customer Experience, wie ich als Marke auftauche. Also quasi wie meine emotionale Reaktion über alle Touchpoints, die ich mit einer Marke habe.

Nicht nur hinten im Customer Care und vorne im Banner. Das ist hochrelevant. Mein Lieblingsbeispiel, Ich erzähle, das seit 100 Jahren, ist, wenn ich meine EC-Karte in Bankautomaten stecke. Dann weiß ja, die Bank, welcher Kunde ich bin, logischerweise. Das ist eins ihrer Kernfeatures, dass sie nicht jedem Geld gibt, sondern halt nur mir mein Geld. Und Customer Experience personalisiert, gerne auch mit KI, ist, dass Du sagst, hey, wenn ich da meine Karte reinstecke und die Bank weiß, ich bin eine Oma, Warum werden die Buttons nicht größer? Warum werden die Buttons nicht kontrastreicher auf dem Display? Das ist für mich, basierend auf meinen Einschränkungen, Ein Customer Service. Das ist intangibel, Das ist, wie Marke auftaucht.

Wir können Dinge machen, zum Beispiel dynamisch Webseiten generieren, basieren auf dem Chatbot Traffic und dem vorqualifizierten Traffic. Den Fragen, die du vorher schon gestellt hast, Die Informationen, die du von uns bekommen hast, können wir dynamisch ausgespielte Webseiten aufbauen. In Echtzeit. Eine Website, nicht eine Landingpage für alle, Eine Landingpage für mich, für die Dinge, die mich interessieren. Gezogen aus einem Content Repository, basiert auf meinen Kundendaten. Und was wir sehen, ist, Die meisten Marken verhalten sich ja online wie Datenbanken. Booking.com ist eine Datenbank für Hotels. Was sie alle nicht geschafft haben, leider, ist es, ein Kundenprofil anzulegen, das relevant ist für mich, Nicht nur für ihre Werbeleistung.

Also mein Kundenprofil heißt, ich brauche immer ein Gym, und ich muss meinen Hund mitnehmen. Alle anderen Hotels brauchst du mir gar nicht anzeigen, interessieren mich nicht. Wenn du noch eine Elektroladestation oder Informationen dazu hast, wo wenigstens einer in der Nähe ist, Sind wir die allerbesten Freunde. Dann hast du eine extrem hohe Conversion-Chance, egal was dein Loyalitätsprogramm ist. Hat Booking.com nie hinterlegt. Ein Paar, so B2B-Geschäftsreisetools können das so ein bisschen, Wo sitzt du gerne im Zug oder so oder im Flugzeug. Das heißt, Wir lagern in Zukunft höchstwahrscheinlich diese Kundenprofile zu einem großen Teil in unsere personalisierten Chatbots, in unsere personalisierten LLMs.

Die Memory.md bei Claude und bei Gemini, Die wächst. Und für eine Marke ist es jetzt hochgradig wichtig, Agent-to-Agent-Kommunikation zu schaffen, Dass das, was mein Gemini oder mein Claude über mich weiß, Hochrelevant wird für die Interaktion meiner Marke in Services, in den Interfaces, die. Ich sehe, in der Art, wie mit mir kommuniziert wird und da die Schnittstelle zu schaffen. Da brauchst du eine gute Customer-Database, Du brauchst GUTE Agent-to-Agent-Protokolls, Du brauchst ein System, wie wir das zufällig verkaufen, das Sowas auch kann. Um dann eben als Marke in dieser neuen Welt, die immer individualisierter wird, auch sauber aufzutauchen. Und vor allem relevant. Also nur Frequenz ist es schön, wenn du irgendwie Tütensuppe verkaufst.

Was wir aber jetzt im Moment sehen, ist, als Marke überhaupt auftauchen, also da sein? Mit Relevanz wird zunehmend wichtiger. Und da kannst du eben durch ganz klassisches Content-Marketing SEO beeinflussen, da kannst du Systeme die helfen, diese Daten maschinenlesbar zugänglich zu machen. Und wenn ein Kunde kommt und du verstehst genau, was der will, sei das durch eine Agent-to-Agent-Interaktion oder durch, sagen wir mal, guten, vorqualifizierten Traffic durch ein Chatbot, den du vorher sauber gefüttert hast, Dann kannst du dem auch noch dynamisch Services, Dienstleistungen und eigene personalisierte Seiten ausspielen. Und ich glaube, Marke taucht so auf, auf so einer ganz interessanten Infrastrukturebene.

Das heißt, du hast deine Werte, Deine Versprechen, Deine Ausführung, Klassisches Brandmarketing und Marke wird zunehmend in der Exekution, in der Kundeninteraktion relevant.

Joël Kaczmarek: Das ist ja spannend. Also, gerade diesen Individualisierungsfaktor finde ich echt nochmal ganz interessant. Hast du vielleicht so ein paar konkrete Umsetzungstipps, also, wie ich sowas erreichen kann? Wie kann ich schaffen, dass ich irgendwie von einer KI gut gefunden werde? Wie kann ich schaffen, dass ich irgendwie zukunftsgerüstet bin und all diese Dinge umsetze? Also hast du da so ein kleines Einmaleins?

Julian Kramer: Also, für die KI-Auffindbarkeit ist es tatsächlich gar nicht so komplex. Einerseits haben wir ein schickes Tool, Das nennt sich der LLM Optimizer. Das ist ein Tool, was dir einfach, Übrigens Chrome-Plugin, kann jeder ausprobieren, gibt es für Chrome, wo du dir anzeigen lassen kannst, wie gut einzelne Websites von dir auslesbar sind für diese Large Language Models. Und wir dürfen nicht vergessen, Der Traffic ist vorqualifiziert. Das heißt,

Julian Kramer: Die Leute stellen ja mehr und komplexe Fragen zu ihren Entscheidungen. Das heißt, der Traffic, der dann noch auf deine Seite kommt, Der ist 34 Prozent. Besser in der Conversion, im Schnitt. Manchmal sogar höher. Das Wichtigste ist quasi, den Maschinen lesbar aufzubereiten. Das kannst du auf einer Tool-Ebene optimieren lassen. Wir machen das zum Beispiel, indem wir die Seiten auslesen, Weil ganz viele Webseiten ja Dinge hinter JavaScript und Sowas verstecken, die die LLMs gar nicht sauber auslesen können. Das heißt, wir lesen das aus, optimieren das für die Bots und laden das in das CDN, Also dieses Content Delivery Network, so ein weltweiter Cache für Webseiten, Damit die Maschinen nur noch da drauf gehen und das einfach fix auslesen.

Das ist so eine technische Optimierung. Das Zweite ist eine gute Content-Strategie. Wenn du das heute nicht machst und die Informationen der Ambivalenz oder irgendjemandem da draußen im Social Web überlässt, dann hast du verloren. Die meisten Marken… Bieten klassische Hard Facts, Spezifikationen, Produktinfos nicht an. Im B2C-Bereich ist es ein bisschen einfacher. Da findest du manche dieser Daten noch im B2B-Bereich, wenn man ja bloß nichts im Wettbewerb, sagt. Wie groß, wie rund, wie was auch immer, Wie schnelldrehend ist mein Kugellager? Keine Ahnung, was das so? Die typischen Spezifikationen sind für einen Kugellager-B2B-Einkäufer. Ich bin keiner, deswegen weiß ich es nicht. Aber die haben ja spezifische Fragen.

Das wird meistens hinter einer Data Wall, hinter einem Contact US oder sonst was versteckt. Das heißt gerade Deutsche Hidden Champions. Mit ihrer extrem hohen Wertschöpfungstiefe, mit ihrer Präzision. Die verstecken, das alles auf proprietären, uralten Webseiten, statt zu sagen, hey, wenn da einer weltweit kommt, der eine ganz spezifische Frage hat, muss ich da auftauchen. Und alle diese Large Language Models, so sehr Sie auch Social Signals und sonst was mit einbinden, schauen, ob Sie eine verifizierte Quelle finden können. Das heißt, Die Facts and Figures, die Features, also das, was mich differenziert, und die FAQs, also die typischen empathischen Fragen, Die Kunden um meine Produkte haben, Die müssen maschinenlesbar auffindbar sein.

Das ist eine Teil-Content-Strategie, einfach aufzubereiten, die PDFs auszulesen, Die Engineers mal zu fragen, was eigentlich an ihrem Produkt speziell ist und interessant und das zur Verfügung zu stellen. Das ist der allerwichtigste erste Schritt, und dann kann man das auch noch technisch optimieren. Denn kleine Wettbewerber, die sich dieses ganze Seo und SEA-Game vor allem nicht leisten konnten. Und dafür auch gar keine Ressourcen und Kapazitäten hatten, Die können weltweit heute durch diesen hochqualifizierten Traffic gefunden werden, wo irgendjemand sonst halt nach 20 Bluelinks auch aufgehört hätte, zu klicken. Oder sagt, ich gehe dann halt auf die Messe. Die Leute findest du jetzt alle, und die Marken finden sich.

Und ich glaube, das ist unglaublich wichtig, gerade in Deutschland, wo du sagst, du kannst wachsen, Wir stehen unter einem enormen Wettbewerbsdruck. Das, was uns großartig und, sagen wir mal, Weltmarktführend macht, das muss findbar sein. Und da gibt es ganz neue Chancen, Die Leute mit, gerade im B2B-Bereich, im Manufacturing-Bereich, In all diesen hochspezifischen Produkten, die Leute richtig gut abzuholen.

Joël Kaczmarek: Julian, Also echt spannend, weil wir haben, glaube ich, gemerkt, Viele der Dinge waren jetzt gar nicht hart technisch, sondern manchmal Einstellungssache, manchmal irgendwie Ablaufthema, ein bisschen, aber auch sozusagen Dinge mal komplett neu zu denken. Also ich freue mich ja auch, DASS W-Shape-People sozusagen, also, dass Generalisten, wie ich jetzt hier nochmal... Das volle Revival erleben. Und ja, von daher ganz, ganz herzlichen Dank. Vielleicht nochmal ganz kurz zusammengefasst. Wir haben, wie gesagt, angefangen mit Delegieren versus Verstärken. Also, was optimiert eigentlich KI bei mir? Dann haben wir über Autonomie gesprochen. Also was kann ich dazu muten? Wie kann ich es trotzdem quasi für mich greifbar halten?

Wir haben darüber geredet, wie wir das Team richtig bauen, sprich das magische W. Wir haben über den Faktor Kontrolle geredet. Also was kann ich machen, um Kontrolle zu wahren, wenn ich dann sozusagen, der Autonomie trotzdem bisschen drauf gucken will. Und last but not least ja, jetzt eben nochmal drüber gesprochen, wie ich trotzdem als Marke da auffindbar bleibe. Also ich glaube, Ganz viele Plausible und total Praxisnah und vor allem sehr bunte Tipps. Dafür ganz, ganz herzlichen Dank und ja, bestimmt, sehen wir uns hier nochmal wieder. Also Du bist ja, ich merke schon, Ein Blumenstrauß an Input, an Stories und so. Dafür ganz, ganz herzlichen Dank.

Julian Kramer: Lieben Dank. Danke für die Einladung und ja, W-Shape People For the Win.