00:00:01: Erfahren Sie, wie eine gelungene Datenstrategie Ihren Unternehmenserfolg nachhaltig steigert?

00:00:12: Einblicke, Erfahrungswerte und Tipps gibt es von den Datenexperten Michael Jungschläger und Sven Göllner.

00:00:18: Wo man vielleicht auch mal um die Ecke denken

00:00:19: muss.

00:00:20: Mit großer Wirkung!

00:00:21: Die gute Sache!

00:00:33: Ja, früher schon.

00:00:35: Die sind ja noch eine entsprechende Alter.

00:00:37: also was heißt früher guckst du mit deinen Kindern?

00:00:39: keine?

00:00:40: Wenig zurzeit aber kommt noch.

00:00:43: Kommt

00:00:43: noch okay.

00:00:43: Sind ja noch klein.

00:00:44: Ach so.

00:00:46: Warum?

00:00:47: Worauf will es hinaus?

00:00:48: verzauberst du mich jetzt?

00:00:49: Verzaubert

00:00:50: ich jetzt.

00:00:51: Kennst du den Film Aladin?

00:00:52: Selbstverständlich.

00:00:54: Diese tausendeine Nacht passt doch.

00:00:56: Was hast du mitgenommen aus dem Film?

00:00:59: Von dem Film, was ich da mitgenommen hab.

00:01:02: Ach ja je!

00:01:03: Als Sieb kannst du es auch weit bringen.

00:01:06: Hast vielleicht ganz gut verwendet die Firma nennen.

00:01:08: Hoffentlich

00:01:10: was passiert?

00:01:11: Nein also ich wollte nur wissen ob du den Film kennst.

00:01:13: Den

00:01:14: Film kenne ich.

00:01:14: Okay einen Film kennste du?

00:01:15: Die Story kennst du?

00:01:16: Ja, kenne nicht.

00:01:16: Erinnert aus wenig.

00:01:21: Kennst du denn das Unternehmen BlackRock?

00:01:25: BlackRock?

00:01:26: Ja, klar.

00:01:26: Also aus Portfolio-Management?

00:01:28: BlackRock meinst du?

00:01:29: Okay ja gut, kenne ich!

00:01:30: Aber kennst Du den Zusammenhang zwischen Aladdin und BlackRock?

00:01:34: Haben Sie da rein investiert?

00:01:36: Ich hab keine Ahnung, nein.

00:01:37: Nein,

00:01:37: Aladdin ist eine Software fürs Risikoportfoliomanagement.

00:01:41: Na...

00:01:41: So, ich kläre jetzt auf.

00:01:44: Deswegen wollte ich wissen ob Du ... weil es ist sehr wichtig zu verstehen.

00:01:46: das geht ja um ne Wunderlampe nur Du reibst ja daran.

00:01:50: Das passiert auch, ja.

00:01:52: Und das musst Du gleich im Hinterkopf Da kommen wir gleich noch mal drauf zurück,

00:01:56: weil

00:01:56: die Story ist krasser

00:01:57: Schwannungsbogen.

00:01:59: Aber Blackhawk sagt, hast du gerade aufgelöst kennst du ja eines der bekanntesten Unternehmen und die investieren ja wirklich in fast jedem Sektor und die nutzen halt eine sogenannte Aladin Software quasi das Risiko im Portfolio Management Steuer hat und zig tausend Markt Datenpunkte hat um Maßnahmen zu ergreifen Und dann zu entscheiden, wie man das Portfolio entsprechend steuert.

00:02:22: Es geht heute nicht um die Software Aladin aber als Beispiel.

00:02:25: also warum erzähl ich dir das?

00:02:28: Weil ich glaube wir sind jetzt so weit dass wir zaubern sollten.

00:02:34: Ich finde gut!

00:02:36: Also

00:02:36: ich bin ganz gespannt.

00:02:37: der Hintergrund Wir hatten vor ein paar Wochen einen Gespräch und in dem Gespräch Die Unternehmen sind ja jetzt so weit.

00:02:45: Sie sehen ja, welche Potenziale möglich sind wenn wir jetzt mit den LMMs also ChatGPT Germany und entsprechend

00:02:51: arbeiten.

00:02:52: Und die meisten fangen auch an über diese Kanäle oder keine Kanäler ist aber Software mit dieser Software halt auch ihre Datenanalysen zu fahren.

00:03:03: So dann kam eine Anfrage rein oder beziehungsweise ein Anwendungskase der über das hinausgeht was ich bisher gehört haben.

00:03:13: Der sehr spannende Klang, aber derzeit für viele Mittelstände einfach nicht für möglich halten.

00:03:19: So ein Hintergrund war.

00:03:21: die KI soll alleine erkennen was in dem ganzen komplexen Umfeld los ist, also ähnlich wie die Allerdienste, dann komme ich wieder zu.

00:03:32: Die ja auch aufgrund der ganzen Marktpunkte erkennt und das Portfoliomanagement steuert.

00:03:36: und das Risikomanagement sollte die KI automatisch erkennen was in meinen ganzen Wertschöpfungsprozessen nicht funktioniert.

00:03:43: Das heißt du müsst es um das abzubilden alle operativen Systeme kennen.

00:03:49: D.h.,

00:03:49: die KI müsste Zugriff haben auf ein komplettes SAP-System, den müsst ihr in Zugriffe haben auf deine komplette Produktion, die müsst ihr Zugriffs haben auf dein komplettes Finanzen Alles was im Unternehmen da ist.

00:04:00: Und dann eigenständig alles untersuchen und dann dir mitgeben, hey hier läuft gerade in der Produktion das falsch weil du hast zu wenig bestellt und wir laufen bald aus und ich löse dann auch schon die Bestellung für dich aus.

00:04:18: Klingt doch schon mal gut!

00:04:19: Ist eine sehr extreme Anforderung, die ich aktuell für unmöglich halte... Das ist meine Behauptung, ich kann falsch liegen.

00:04:29: Bei über neunzig Prozent der Unternehmen die ich bisher kennengelernt habe werden das niemals

00:04:33: erreichen.".

00:04:34: Also wir sprechen hier von in Echtzeit auf allen Systemen operativ und dann und externe Einflüsse nämlich noch mit zu?

00:04:42: Genau also das ist ja noch nicht alles.

00:04:43: was war ja in das Unternehmen angeschaut.

00:04:46: Ich hab den Unternehmenskontext Und da ist natürlich ähnlich wie diese Software vom BlackRock Aladdin.

00:04:52: Ich nehme alle möglichen Markt, also Marktdaten oder Punkte von außen mit drauf und das kann Wettbewerbsinformation sein, Marktpreise nachrichten... ...und berücksichtige das nochmal in der Kombination.

00:05:05: Also klingt ein interessanter Anwendungsfall?

00:05:10: So!

00:05:10: Und ich hab dann Bedenken geäußert.

00:05:14: Genau, ich war der Spielverderber und habe gesagt, dass halte ich aktuell nicht möglich, wenn den Konstrukt das anzubieten.

00:05:22: Wir haben auch da kein Angebot abgegeben und hab gesagt wir ziehen uns da zurück weil wir bestimmt nicht die Erwartungshaltung erfügeln.

00:05:30: Da war halt noch jemand dabei ein Dienstleister aus dem IT-Bereich und der hat dann über diese Allerdienstsoftware gesprochen und hat gesagt wenn das einen BlackRock kann warum kann man das nicht auch da machen?

00:05:44: Und dann war natürlich die Erwartungshaltung von dem Interessent natürlich geweckt, weil der sagt ja genau das möchte ich.

00:05:50: Genau das!

00:05:51: Wir haben versucht zu erklären hey wir können uns annähern und sagen wir können Teilbereiche rausnehmen und sagen, wir analysieren jetzt zum Beispiel die Produktion oder wir gehen in die Verkaufspugnosen rein.

00:06:03: Das sind die Sachen...das macht dir vielleicht auch Sinn.

00:06:05: also dass wir ja auch da use case getrieben sind.

00:06:08: und das wurde aber nicht ... akzeptiert oder angenommen aus dem Grund, weil man gesagt hat... Ich weiß ja noch gar nicht welche Fragen ich stellen soll.

00:06:16: Bei den KI soll das ja für mich machen!

00:06:18: Weil jetzt ist es das Thema...

00:06:19: Es ist natürlich entspannend wenn sowohl die Fragen als auch die Antworten stellt,... ... dann wird mein Leben ja richtig entspannt.

00:06:26: Ja aber also man kann das jetzt... Ich will das nicht ins lächerlich erzählen, aber... Da sind Dolterscheiden

00:06:32: wir beide

00:06:32: uns.

00:06:33: Da war ich auch nicht mehr ruhig, da haben wir ja auch gesagt... Das ist absoluter Quatsch so ein... Also wenn man vergleicht mal BlackRock mit... eine Mittelstandsunternehmen.

00:06:42: Wie viel mehr an wollten Sie denn investieren?

00:06:46: Soweit sind wir gar nicht gekommen, ich habe nicht nach Budget oder sowas gefragt hätte man ja machen können.

00:06:50: aber ich hab abgewiegelt und gesagt Wir werden hier gar nichts anbieten.

00:06:53: Wir waren mit mehreren Terminen und gab einige Kollegen die auch schon Ideen hatten wie man da sich ansatzweise daran also annähern könnte.

00:07:01: Aber es wurde nicht gesehen weil Man weiß ja nicht, was man für Fragen stellen sollte und man wollte das groß haben.

00:07:07: Und nun mal als Beispiel.

00:07:07: Man nimmt ein komplettes SAP-System mit seinen über sechshundert Tabellen wahrscheinlich da jetzt noch mehr drin über alle Module.

00:07:15: Die KI wird da nicht drauf gelassen.

00:07:17: Das würde SAP ja schon gar nicht erlauben.

00:07:19: Also müsstest du ja ein kompletes SAP System erstmal abziehen Komplett, alle Module.

00:07:25: Wir haben ja Kunden wo wir Teilbereiche abdecken und Finanzen... Was hattet ihr jetzt im Wohnungsbauer?

00:07:31: Haben wir doch auch... Wie viele Tabellen habt ihr da modelliert?

00:07:35: Gut das waren jetzt um die vierzig?

00:07:36: Nur

00:07:36: um die vierzig.

00:07:40: Das müsst ihr nämlich erst mal machen weil sonst weiß die KI nicht wie die Tabellen miteinander verknüpft sind und solche Dinge.

00:07:47: Man ist sich gar nicht bewusst was das eigentlich für ein inhaltlicher Aufwand ist dass man die Beziehung herzustellen Kontext herzustellen, den Unternehmenskontext.

00:07:55: Und ich fand das trotzdem spannend weil ich glaube es findet zukünftig eine ganz andere Erwartungshaltung statt die uns auch treffen wird oder alle Marktbegleiter auch von diesem Treffen mit, weil die Erwartungen ist.

00:08:06: Ich kann jetzt schnell mit meiner KI mich irgendwo dran Konecken und die KI wird es dann richten.

00:08:12: also das hatte ich auch noch nicht.

00:08:13: Das war ja wirklich ne Spitze wo man gesagt hat Die KI soll aber noch eigenständig entscheiden was gerade schiefläuft Was bestimmt geht?

00:08:21: Für einen bestimmten Anwendungsfall wird das gehen, wie zum Beispiel Bonitätsprüfung oder Überwachung.

00:08:26: Also es ist in einem bestimmten Bereich einfach überwasst und dass die KI sicherlich kann aber ein komplettes Unternehmen stelle ich mir schwierig vor.

00:08:34: Und da habe ich gedacht...

00:08:34: Ich frage dich

00:08:35: mal als Expertin, wie du das findest und welche Lösungsmöglichkeiten du siehst um vielleicht ansatzweise in die Richtung zu gehen.

00:08:42: Also

00:08:42: ich fand schade, dass du so ein unfassbar super Auftrag abgelehnt hast.

00:08:47: Ja ganz weiß ich, wie gut es

00:08:48: uns geht.

00:08:49: Ja scheinbar!

00:08:50: Nee, halt nicht für kompletten Schwachsinn.

00:08:53: Soll ich das so zu sagen?

00:08:54: Aber es kann nicht funktionieren.

00:08:58: und ja LLMs sind super toll!

00:08:59: Und KI kannst ja alles dran machen.

00:09:01: und ja die EV-Geliha ist supertoll.

00:09:03: Und sobald du es irgendwie mal vernünftig integrieren willst mehr Werte über irgendwas... ...über mehrere Systeme hinwegziehen möchtest und dazu einer vernünftigen Aussage kommen möchtes.... Das Ergebnis meistens immer noch Müll.

00:09:16: Also, da ist es einfach nicht so weit.

00:09:18: Beziehungsweise die Komplexität, die ich reinstecken muss um dann dem LRM klarzumachen was ich denn eigentlich will wie ich das haben will... Die Beziehungen dazwischen und und und... Da muss ich gar nicht mehr machen weil das macht ja die KK selber hab' ich gerade erfahren ne?

00:09:34: Dann wird's wieder rumgutweilen!

00:09:36: Das

00:09:36: ist ja das Wunsch denn.

00:09:37: Und ich kann das ja auch verstehen aber.. Es wird glaube ich in den letzten Zeiten nicht funktionieren.

00:09:44: Nein, also

00:09:44: ich kanns nicht verstehen.

00:09:45: Das ist einfach weltfremd ... zu Zeit, so wie es aktuell ist.

00:09:48: Also klar ist... Ich weiß noch, wow!

00:09:50: Wie lange ist das her?

00:09:51: Zehn, fünfzehn Jahre wo man die ganzen ... ... Dashboard zusammengeklickt hat im Büro damals SAP Business Objects und dann hieß ja aber Google macht das auch so und so.

00:10:02: da war man auch Meilen weiter von entfernt.

00:10:04: Da hat man noch einen halben Tag gebraucht um die Software mit der CD zu installieren.

00:10:07: Und dann war ich schon dabei Ja wir wollen das und das machen kannst du alles haben.

00:10:10: Aber Dann geht's zu Google.

00:10:13: Also es hat ja einen Grund, warum du hast das gerade vorgelesen, was jetzt Referenz genommen wurde?

00:10:17: Warum das scheinbar nur für Portfolio angesetzt wird also auch da wieder in einem kleinen Bereich und nicht mit... Ich habe ein komplexes Unternehmen mit einer Lieferkette und was auch immer für verkaufen und bitte setzt es darauf!

00:10:30: Das ist ja etwas ganz anderes.

00:10:32: Das habe ich im Nachgangesser erfahren.

00:10:33: Man hat das nicht genannt, dass es nur auf das Portfolio- und Risikomanagement gemünzt ist, sondern siehst du die eierlegende Wolmysau wo du das alles machen kannst.

00:10:45: aber trotzdem hat man ja bei dem Interessent die Erwartungsverhaltung gesagt, dass genau so in der Richtung würde ich auch gerne denken.

00:10:52: und das meine ich halt wenn draußen natürlich jetzt Leute hingehen und sagen, das ist alles möglich mit irgendwelchen Agents oder LMM.

00:11:00: Dann werden wir zukünftig schon eine Diskussion haben die man sich zum einen stellen muss.

00:11:07: Das bringt ja nichts.

00:11:09: Wir haben am Anfang auch so ein bisschen uns lustig, ich finde es auch immer noch lustig.

00:11:14: Aber das bringt ja nicht!

00:11:15: Wir müssen da aufklären ohne wieder Finger pointigen zu machen.

00:11:19: Das ist ja das Gleiche jetzt nicht immer mit den Berichtswerkzeugen, es ist ja immer noch so dass die Nerds da draußen so weiter irgendwas gegen dieses Tool sagst.

00:11:28: auch ein Beispiel, aktuelles Beispiel.

00:11:30: Wir haben einen Link im Beitrag und dann haben wir da so einen Beitrag gemacht.

00:11:35: Ja, jede Legende hat auch Fehler.

00:11:37: Da war ein Herkules, aber wenn er das Hemd da gekriegt hat von seiner Frau wurde er schwach oder was war das hier?

00:11:43: Achillisse mit dem Fall und dann konnte die Power BI die Summe nicht ziehen so Und hab.

00:11:48: aber der Kontext war ja auch da Nicht dass biethol ist schlecht Oder im blödes tue sondern es ging um die Datengrundlage.

00:11:57: macht euch Gedanken wo macht man das ganze?

00:11:59: Auch das würde wieder aus einem Kontext gerissen und dann hieß es sofort, ja hier Bashing.

00:12:05: Das Power BI kann das ja?

00:12:06: Du hast ja keine Ahnung Und das ist ja hier ähnlich wieder.

00:12:10: da wird wieder was nach außen gegeben und eine ganz hohe Erwartungshaltung.

00:12:14: wenn du jetzt zum Beispiel manager der wenig Zeit hat sich in die Themen einzuarbeiten und vielleicht auch gar nicht seine Aufgabe ist der hört das und Was passiert denn der geht mit dieser Erwartungshaltung in sein in seinen team rein oder ich hätte das gern.

00:12:28: Dann würdest du als Mitarbeiter sitzen Wahrscheinlich den Schrank aufmachen und sagen, haben wir hier nochmal ein Glas Whisky für mich oder hat der Lack gesoffen?

00:12:37: Keine Ahnung.

00:12:37: Weiß ich nicht!

00:12:39: Da wird ja zukünftig eine ganz große Erwartungshaltung haben die du ja nicht treffen kannst.

00:12:45: Ja und das werden ganz viele extrem verbrannte Projekte werden.

00:12:49: Und danach hat keiner mehr Bock drauf.

00:12:51: Natürlich, du hast ja immer diese Kurven.

00:12:54: Diese Tügelbewegung und so weiter.

00:12:56: Jetzt hast du gerade natürlich diesen Hype der vielleicht schon wieder ein bisschen abflacht weil die Realität einzieht aber du wirst auf jeden Fall dann... Genau diese Leute haben die sagen, hey guck mal und der eine kann's.

00:13:04: Und dann macht er das nach den Enden was auch immer.

00:13:07: Agent baut er dir da irgendwas auf... ...und am Ende ist ihr enttäuschend riesengroß.

00:13:10: und dann merkst du, ups!

00:13:11: Und vor allem ist es dann ja auch immer cool mit Hey,... ...dann lass uns mir etwas kleinem anfangen weil dann klappt's ja noch.

00:13:16: Weil wenn du sehr spitze reingehst und da was aufbaust für einen genauen Case, dann kriegst du es hier hin und dann kommt der Nächste und denkst so, oh jetzt klappt schon wieder nicht.

00:13:25: Das heißt von daher wirds glaube ich sehr viel Frustration geben, wenn man genau diesen Weg geht?

00:13:31: Ich glaube schon, aber gut.

00:13:34: Klar du hörst das erstmal die Erwartungen werden geschürt.

00:13:36: Marketing ist ja auch top was es angeht.

00:13:38: ich meine ich werde hier auch über noch als schlagen mit.

00:13:41: also eigentlich sind all meinen Probleme schon seit ewigkeiten gelöst.

00:13:43: ich müsste nun mal ein paar.

00:13:45: Ich

00:13:46: weiß schon gar nicht mehr von wem, aber wenn ich mal auf mehr links klicken würde wären wahrscheinlich alle meine Probleme inzwischen schon gelöst.

00:13:52: Wir machen gerade eine Iso.

00:13:53: oder siehst du?

00:13:54: Wenn die Folge schon raus ist, ist die ... Schon durch!

00:13:56: Du darfst nicht auf links kliesen einfach so.

00:13:58: Deswegen

00:13:58: hab' ich ja noch meine Probleme, deswegen wurden sie ja noch nicht gelöst, ne?

00:14:01: Aber sonst... Ist ja alles nur noch, mein Gott, das rudimentär ist doch nur... Nur lösen, lass doch die KI alles machen und gut is'.

00:14:09: Also naja jedenfalls langen Redekord sind, vollkommen ein Blödsinn und wird auch zukünftig in den absehbarer Zeiten nicht so laufen.

00:14:17: Okay, jetzt haben wir das natürlich etwas spielerisch gemacht und durch einen Kakao gezogen... Jetzt kommst

00:14:25: du als Genie und erfüllts mir drei Wünsche?

00:14:29: Wir haben ja noch was vor mit der Aladdin-Lampe!

00:14:31: Das ist schon witzig,

00:14:32: hören?!

00:14:33: Das konnten wir uns nicht!

00:14:35: Weil das ist so geil!

00:14:36: Habe ich auch ein Training gemacht, habe ich immer noch gezeigt wenn ich jetzt reibe, dass dann was passiert aber passierte irgendwie nichts.

00:14:42: Außer die Gesichter wurden immer länger.

00:14:45: Schade Spielverdäber!

00:14:46: Na ja...

00:14:52: Ich muss dich leider stören, wir haben eine Unterbrechung und die haben wir aus gutem Grund.

00:14:56: Wir würden dir gerne was schenken Und zwar!

00:14:58: Dreiundreißig Impulse für einfache Datenstrategien im Mittelstand.

00:15:02: Das neue Buch von mir Findest du in den Shownutz auf der Webseite.

00:15:08: Der große Vorteil ist, du zahlst nur die Versandgebühren in Höhe von sechs Euro, fünfundneunzig anstatt jetzt achtundzwanzig Euro bei Amazon und Co.

00:15:14: Klingt doch fair!

00:15:16: Also schaust dir doch mal an und jetzt geht es auch direkt weiter mit dem Podcast.

00:15:19: viel Spaß.

00:15:21: So aber zum Abschluss.

00:15:23: was wäre denn aus deiner Sicht der Weg um das vorzubereiten?

00:15:27: Weil wir müssen ja also unser Auftrag ist ja wir machen ja podcast jetzt wie lange drei vier Jahre Doch wir halten das ja schon lange durch und machen es jede Woche.

00:15:41: Aber unser Antrieb war auch immer zu sagen, wir wollen einen Mehrwert liefern wenn wir jetzt hier rausgehen.

00:15:45: Wir wollen nicht nur uns über die Sache lustig machen, obwohl sie sehr lustig ist, da

00:15:49: bleibe ich

00:15:50: frei.

00:15:50: Aber eigentlich muss man trotzdem mitgeben, wenn Unternehmen in die Richtung denken wollen.

00:15:55: was werden aus deiner Sicht die Schritte beachtet werden muss?

00:15:59: Also jetzt nicht aller dem bei BlackRock einkaufen, mach dich jetzt nicht wieder darüber lustig.

00:16:03: Mache ich nicht nein!

00:16:07: Wenn du mich sowas fragst, dann kann ich auch antworten.

00:16:10: Also was im Endeffekt ja wichtig ist oder was du ja auch merkst es sieht sich ja vor Du hast wahrscheinlich auch schon deine erste Erfahrung mit AI mal gemacht und LLMs Und du merkst ja im Endefekt Im Standard hängt das ja von den Prompten ab.

00:16:23: Das heißt was gebe ich ihr mit um?

00:16:25: wie ist der Kontext?

00:16:26: Damit dass es auch genau ist entscheidende werden wir jetzt an die Unternehmensdaten denken.

00:16:30: Sondern du musst natürlich genau wissen was um alles auf der Welt steht in meinen Tabellen, was sind die Metadaten?

00:16:37: Was möchte ich auswerten wie möchtest du zusammenführen und was ist mir überhaupt wichtig.

00:16:41: Das heißt diese Gedanken muss sich einfach machen und dem ganzen Modell ein Kontext versehen.

00:16:46: Also meine Spalten, meine Beziehung...

00:16:51: Um das Greiffahrer zu machen, ich habe mein Datenmodell.

00:16:54: Ich hab jetzt einen Anwendungsfall...

00:16:56: So bin ich ja noch gar nicht.

00:16:56: Ja okay, aber... Warum

00:16:57: kann mich dabei helfen?

00:16:58: Nee,

00:16:59: okay!

00:16:59: Ich würde erst mal sagen man muss den Kontext werden und daraus muss sich dann ein Datenmodeller erstellen wo dieser Kontext natürlich sich widerspiegelt damit ich dann die Möglichkeit habe.

00:17:06: Bleiben wir mal, du hast den Datenmodel gesagt bleiben wir von mir ist auf einer Datenbank haben ja die meisten meinen Satz.

00:17:10: Das heißt auf der Datenbank, Relationaldatenbank greibe ich zumit SQL in der Regel Das

00:17:15: ist die Abfrage.

00:17:16: Also bitte übersetzt, wir haben auch immer...

00:17:18: Genau um Daten rauszukriegen gibt es halt eine Abfragssprache, um an die Daten zu kommen.

00:17:23: Die nennt sich SQL so und die wird immer noch verwendet.

00:17:25: Die wurde schon früher verendet, die wird ja immer noch ... So schnell nicht weil hier einfach das performanteste ist um an Daten zu kommt, die ich für Analysen brauche.

00:17:32: Jetzt ist es ja wichtig.

00:17:33: wenn ich das haben möchte dann muss ich jetzt ja aus meinem Datenmodell was du jetzt gesagt hast rund im Kontext den du da angereichert hast, jetzt ja so ein SQL eine Abfrage generieren um ein richtiges Ergebnis zurückzubekommen.

00:17:45: Denn was passiert sonst?

00:17:46: Wenn ich das nicht mache dann sagt das LLM oh guck mal ich hol mir hier ein bisschen etwas aus der Tabelle, ich hole mir ein bisschen was aus der tabelle, Ich hole mein bisschen was von dieser Tabelle holt sich die Daten kombiniert die Wild und gibt dir ein Ergebnis.

00:17:58: Das Ergebnis kostet immer, das ist cool aber das Ergebnis ist am meisten auch falsch weil... Da hast Du bestimmt auch schonmal gesehen Du hast komplexe Sachen in LLMs generiert Und wenn hast du gefragt, was zehnmal bis zehn oder zehnmal zu hundert ist das Ding gescheitert.

00:18:13: Weil es jetzt ja nur irgendwelche Wörter zusammen und erzählt hier irgendwas haben wir auch gelernt.

00:18:18: von daher ist einfach wichtig eben nur so wenig wie möglich wenigstens wie möglich Rechenleistung zu geben, sondern dass du einfach sagst hey generier mir das.

00:18:28: dann sagt oh cool ich gucke jetzt mal kurz nach.

00:18:30: Wie ist hier der Kontext?

00:18:31: Oder kontext sage ich brauche das und das und was daraus generiere ich meine Abfrage, kriege ich mein fertiges Ergebnis zurück und visualisere es noch.

00:18:37: von mir interpretiere ich das da mache ich noch ein bisschen etwas aber nur auf diesem Ergebnis kann ich da noch ein bißchen Magie machen mit der LM und alles ist cool.

00:18:43: als Beispiel und das ist glaube ich genau das entscheidende.

00:18:46: man darf nicht sich dem Ich muss sagen, also den Irrglauben hingeben.

00:18:51: Dass ich ohne meinen Kontext, ohne mein Wissen das Ganze anreichern kann.

00:18:56: Das ist glaube ich einfach das Entscheidende.

00:18:57: Weil sonst werde ich dir einfach fünf Tabellen rein und sag gib mir ein Ergebnis zurück... ...und ich kriege einen Ergebnis zurück!

00:19:02: Und wie will dich es denn validieren?

00:19:03: Das ist der nächste Punkt.

00:19:04: Du

00:19:04: siehst nicht, wie er's rechnet.

00:19:06: Gar nicht.

00:19:06: Also kannst du mal noch mal fahren, gebt mir den Rechenweg raus aber du kannst es dann...

00:19:10: Auf jeden Fall brauche ich eine Validierung, dass mir irgendwelche Mechanismen, die sagt hey doch, was hier herauskommt, das ist schon realistisch Und den die Mühe muss ich mir einfach machen.

00:19:20: Okay, zwei Punkte.

00:19:20: Und das

00:19:20: glaube ich ist entscheidend.

00:19:21: Genau.

00:19:22: Bin ich absolut bei dir?

00:19:23: Zwei Punkte noch?

00:19:23: Nein, das

00:19:24: ist schön!

00:19:27: Das erste ist... ...die Modelle oder LMMs Chatchi Pity & Co.

00:19:33: haben ja Konnektoren.

00:19:35: Du kannst dich an System mit einem MCP besprechend alles einrichten und holst dir die Sachen aus.

00:19:40: Du ziehst ja immer einen Hubsport, dann gehst du auf eine Datenbank oder nimmst jetzt ein Facebook-Kampagne.

00:19:47: Und das ist schon das erste Thema, dass wir es einige Jahre genau so machen.

00:19:50: Das heißt, du machst das ja immer ad hoc und jedes Mal ist das Ergebnis ein anderes Jahr weil die Daten sich auch verändern.

00:19:58: war verstehe ich weiß ich auch aber der geht jedes mal anders vor.

00:20:02: Es ist nicht immer der Standardweg und deswegen was du gerade berichtet hast ist du stellts sicher Wir haben eine Datengrundlage von der Struktur nicht verändert.

00:20:12: Natürlich sind da immer aktuelle Daten drin, aber die Struktur ist sauber und du schreibst das in dem Kontext.

00:20:18: Ich sehe noch einen zweiten Punkt, den man dann mitmachen müsste.

00:20:21: Man muss Unternehmenskontexte noch mitgeben.

00:20:24: Was meinst du damit?

00:20:25: Wenn ich jetzt mehrere Quellen habe... Ach so!

00:20:27: ...ich analysiere z.B.

00:20:28: das CRM und dann sehr die Fragestellung als Beispiel.

00:20:33: Ich möchte diese Woche mit dem Vertriebssystem sprechen und sagen welche, die jetzt sind sehr heiß um wen kümmere ich mich.

00:20:38: Dann wird KI, der ein Ergebnis liefern und sagen ich habe das jetzt analysiert.

00:20:43: Und sagt Der ist ganz heiß.

00:20:44: hat irgendwelchen so einen Leadscoring sieht.

00:20:47: Also der potenzielle Kunde agiert mit dir, liest deine E-Mails dann steigt das Leadscore und sagt hey dieser Deal den musst du diese Woche angehen.

00:20:54: Der ist sowas von heißen.

00:20:55: Der brennt ja schon fast weg wenn du nicht sofort und er will Quill kaufen.

00:20:59: So und vielleicht ist es ja eine Bestandskunde von dir.

00:21:03: Der Vertrieb weiß das gar nicht Sollte eigentlich wissen, aber vielleicht kann es ja sein dass ist nicht weiß.

00:21:08: und dieser Bestandskunden hat aber noch offene.

00:21:11: Transaktion oder offene Rechnung und zahlt einfach nicht das Forderungsmanagement scheiße.

00:21:15: dann gibst du den quasi frei?

00:21:16: Es wird produziert und die Ware wird ausgeliefert und es weg hast für den Umsatz geschossen.

00:21:23: Aber Christian gilt weil die Bonität und das Vorderungs-Management nicht drin hast deine Kredit Linie vielleicht auch nicht geprüft hast.

00:21:29: Ja und das meine ich halt an diesem einfachen Beispiel siehst Du das haben alle nicht auf dem Schirm Und das ist ja wichtig, dass wir zum einen das Datenmodell beschreiben.

00:21:38: Also wirklich sagen was ist in der Spalte drin?

00:21:40: Wie berechnet sich der Umsatz?

00:21:42: Was ist da drinnen?

00:21:42: Sind da welche Stornoabgänge sind drin?

00:21:45: Wir wissen es ist das Neugeschäft.

00:21:47: Da gibt's ganz viele Parameter.

00:21:49: und dass ich aber noch ein Unternehmenskontext mitbringe wenn ich sage biet ich an, was musst du denn noch mal zusätzlich beachten?

00:21:55: Und dann hast du glaube ich ein cooles Ergebnis.

00:21:57: Das ist nämlich genau der Unterschied.

00:21:58: weil jetzt hast du zum Beispiel HubSpot gesagt und da läuft ja auch KI überall läuft der KI und es ist natürlich auf den rein isolierten System.

00:22:06: klappt das hier auch echt gut, weil die wird ja darauf trainiert und die Datenmodelle sind bekannt und der Kontakt ist bekannt.

00:22:11: deswegen klappt es gut.

00:22:12: aber es klappt halt nicht wenn du dann zwei verschiedene Daten wie du sagst anbindest und die in das LLN packst, dann klappt es nicht mehr gut.

00:22:21: Weil da ist ja ganz Kontext, die ganze Beziehung alles wieder hinüber.

00:22:24: Nicht darauf optimiert und es klappt gar nichts mehr.

00:22:27: Ich glaube dass wir in den nächsten Wochen und Monaten das Thema öfters jetzt haben werden und dass wir auch in unseren Folgen damit noch mal tiefer einsteigen können.

00:22:37: Nimm mal Beispiel jetzt mitbringen weil ich sonst vermute, dass viele versehentlich Projekte starten wie du eben gesagt hast, dass sie nicht funktionieren werden.

00:22:45: Ja davon bin ich überzeugt!

00:22:47: Also von daher machen wir da auch eine neue Content-Reihe.

00:22:50: Wir haben tatsächlich das unter einer neuen Kategorie gepackt, also CI nennt sich Contactual Intelligence und bauen darum Blockbeiträge die das Ganze erklären weil es ist nicht so ganz so einfach am Anfang zu verstehen.

00:23:03: aber wenn man's verstanden hat ergibt das ganze viel Sinn und Voraussetzung ist halt ihr braucht ne gewisse Datengrundlage Und dann ergibt dass ganze wirklich Sinn um in die Richtung zu denken.

00:23:15: Aber du kannst nicht ohne anfangen.

00:23:18: Ja,

00:23:18: das stimmt.

00:23:19: Das unterschreib ich.

00:23:20: So und heute Abend gibt's Alalien?

00:23:21: Heute Abend guck ich mal Alalian nochmal.

00:23:24: Danke Sven!

00:23:31: Bis

00:23:36: zum

00:23:37: nächsten Mal, ciao!