Zwischen Abgrund und Aufstieg: Daten entscheiden zukünftig über den Unternehmenserfolg

00:00:00: Sanierungsfall, der BTOB Podcast vom GHF für die Renovierungs- und Sanierungsbranche.

00:00:13: Mit Bergfeld...

00:00:14: ...und Lange!

00:00:21: Jochen?

00:00:23: Bert?!

00:00:24: So unser kleiner Podcast Sanierungsfall Episode Fünf.

00:00:29: Jochen worüber wollen wir heute sprechen?

00:00:31: Richtig.

00:00:32: Wir wollen über Daten sprechen.

00:00:36: Wir nennen unseren Podcast-Jahr Sanierungsfall, nicht ohne Grund.

00:00:42: Wir wollen ja Themen besprechen die wichtig sind für die Zukunft der Sanierungs- und Renovierungsbranche Und das trifft ganz besonders zu auf das Thema was wir in der fünften Episode besprechen.

00:00:55: Nämlich der Titel ist zwischen Abgrund und Aufstieg.

00:00:59: Daten entscheiden zukünftig über den Unternehmens.

00:01:01: erfolgt klingt dramatisch.

00:01:04: Kann es auch werden?

00:01:05: Warum Bert?

00:01:07: Ja, also vielleicht müssen wir noch eins vorwegschieben.

00:01:11: Unser kleiner kuscheliger Podcast hat ja nicht den Anspruch jetzt den Zuhörern, den Unternehmerinnen und Unternehmern nun ihr Geschäft zu erklären oder was sie tun oder was die zu lassen haben sondern Wir beide haben uns auf die Fahne geschrieben über Themen zu sprechen Die aus unserer Sicht für die Branche sehr wichtig werden und zwar frühzeitig darüber zu reden Und sie aus dieser riesigen Gemengelage an Themen, die heute auf die Unternehmen und auf die Verantwortlichen ja einprasselt an vielen Stellen.

00:01:44: Sie herauszuziehen und sie einmal ins Rampenlicht zu stellen um zumindestens darauf hinzuweisen dass diese Dinge einfach auf uns zukommen.

00:01:56: Das Thema Daten hört sich zunächst einmal vielleicht nicht sonderlich aufregend an aber du hast es ja gesagt zwischen Abgrund- und Aufstieg.

00:02:06: Daten werden in Zukunft über den Unternehmenserfolg entscheiden.

00:02:11: Daten werden das Geschäftsmodell maßgeblich an der Stelle beeinflussen?

00:02:17: Richtig und natürlich ist dieser Titel, ja wie ich schon gesagt habe klingt dramatisch.

00:02:24: aber wenn diese Nährungs- und Renovierungsbranche also die Hersteller und die Großhändler nicht jetzt anfangen sich mit ihren Daten zu kümmern auf vordermann zu bringen damit man sie auch effektiv nutzen kann.

00:02:40: Haben wir festgestellt, so wie wir sehen das so wir denken das und wir weisen darauf hin wie du sagst dass dann könnte es ein.

00:02:49: Problem werden weil bisher werden daten oder beziehungsweise Daten sind ja eben nicht mehr längst nicht nur werkzeug für den für den e-commerce sondern sie werden ja Voraussetzung um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen und auch die gesamten Geschäftsprozesse zu digitalisieren.

00:03:13: Und damit, wenn Unternehmen das machen dann bleiben sie wettbewerbsfähig... ...auch in Zukunft.

00:03:22: Also es ist ein ganz wichtiger Hinweis.

00:03:25: wir haben ja der GRF hat ja gemeinsam mit Dörken vor vier Jahren die X-Pim gegründet.

00:03:31: da ging's auch schon oder geht natürlich im Kern um Daten Und in erster Linie um Materialstammdaten, so sind wir ja angefangen.

00:03:39: So sind wir gestartet auch insbesondere für den E-Commerce.

00:03:45: also ich sage mal Nebenprodukt ist sind die Stammdarten fürs ERP System.

00:03:49: aber der Blick ging ja ganz klar vor vier Jahren in das Thema eCommerce.

00:03:55: Also

00:03:55: wie

00:03:56: können Daten vernünftig aufbereitet werden hoch automatisiert?

00:04:00: Um vernünftigen Shop auf die Beine zu stellen?

00:04:03: und am Ende auch, auf das Thema Plattforming zu kommen.

00:04:06: Von dem wir ja schon durchaus überzeugt sind dass das etwas ist was die Branche auch mit prägen wird in den kommenden Jahren von der Kundenseite her.

00:04:16: Und die Geschwindigkeit und das kann ich für mich ganz gut nachvollziehen weil ich ja nun weiß Gott kein digital native bin Die Geschwindigkeits hat so enorm zugenommen Dass wir eben nicht mehr Als erstes über die E-Commerce Daten reden, sondern schon ein zwei drei Schritte weiter sind.

00:04:33: Sehr verständlich brauchst du Daten für dein ERP System, sehr verständig brauchst Du Daten für einen online Shop.

00:04:42: aber das in der Diskussion, die wir führen mit allen möglichen Menschen und Deedsleistern ist das schon ein absoluter Selbstverständnis?

00:04:52: Sondern wir reden über viel komplexere Daten, Wir reden über Daten die miteinander harmonieren oder kommunizieren müssen.

00:04:59: Wir reden aber gesetzliche Anforderungen, wir reden über Themen wie aktuell die PPWR also die europäische Verpackungsverordnung, die mit vielen Daten kommt.

00:05:10: Wir reden über einen digitalen Produktpass der erheblichen Veränderungen mit sich bringen wird und darüber das Daten mit entscheiden ob Aufträge zusammenkommen oder ob sie es nicht tun.

00:05:24: Und ich habe ein schönes Beispiel für Ein größerer Malerbetrieb aus Berlin mit rund fünfzig, vierzig, fünfzig Mitarbeitern hat also maßgeblich die Stadt Berlin und auch die Humboldt Universität als Kunden.

00:05:42: Und er muss heute schon für die Humbolt-Universität jedes Produkt das er einsetzen will auf einer internen Plattform der Uni verifizieren lassen und frei geben lassen, sonst darf er das Produkt nicht verarbeiten.

00:06:00: Richtig!

00:06:01: Und wir haben mit diesen ganzen Beispielen zu tun... Wir hören das, wir reden ja mit vielen und man kann durchaus sagen – und wir werden es jetzt auch im Podcast besprechen – dass man sagen kann, nicht derjenige, der die Produkte hat verkauft sondern derjenigen, der den Daten hat.

00:06:19: Das ist zugespitzt aber in diese Richtung Geht das und wichtig ist nicht nur die Daten zu haben, sondern sich auch nutzbar zu machen im Unternehmen.

00:06:30: Und verknüpfen zu können?

00:06:32: Und natürlich Bert wir haben jetzt ein paar Dinge aufgezählt, die Unternehmen zukünftig vorhalten müssen an Daten um überhaupt zum Beispiel gesetzliche Vorgaben zu erfüllen.

00:06:43: aber Daten sind ja auch eine Wundertüte und unteröffnen sehr viele Chancen für die Unternehmen, ob es im E-Commerce ist oder eben auch bei der Gewinnung von Aufträgen?

00:07:00: Ja absolut.

00:07:02: Also das wird ein entscheidender Punkt werden und damit ist ja nicht mit diesen Daten ist ja eben nicht gemeint länger breite Höhegewicht oder so etwas sondern eben sehr viel mehr tief in die Realologie technische Anforderungen, die Funktionalität eines Produktes nach Nachhaltigkeitskriterien Und das ist nicht zugespitzt, wie du es gesagt hast.

00:07:25: Es ist im Moment vielleicht eine Zuspitzung weil es nicht der Alltag ist für die Betriebe aber... ...es wird einen größeren Raum einnehmen wenn ich auf Plattformen Dinge erst mal freigeben muss ob ein Produkt überhaupt geeignet ist und warum und weshalb?

00:07:39: Da wird es eben nicht reichen zu sagen naja die ist hochdeckend oder sie ist eher gräulich oder gelblich oder sonst was sondern da geht es um wirklich Informationen von denen ich behaupten würde jetzt hänge ich mich nur aus dem Fenster die meisten Händler diese Information heute in seinen IT-Tiefen nicht hat.

00:07:59: Und wenn er sie hat, dann reden wir dann schnell eben von nicht miteinander verbunden Datensielos.

00:08:05: also das Nutzen des Einsätzen der von Daten Wenn ich sie habe ist ja das entscheidende wird ein entscheidendes Thema sein.

00:08:13: Wir haben immer davon gesprochen dass Daten kein Wettbewerbsvorteil sind.

00:08:18: Bei der XPIM haben wir immer gesagt, Daten sind kein Wettebewerbesvorteils.

00:08:21: Sind die Grundlage?

00:08:22: Du musst sie haben.

00:08:23: und ich würde heute noch sagen, Daten SIND kein Wettes Vorteil weil sie verfügbar sind!

00:08:29: Die Nutzung der Daten wie ich die Daten nutze Wie ich Sie miteinander in Verbindung bringe das ist der entscheidende Wett Bewerbs-Vorteil für die Zukunft.

00:08:39: Das würde ich so sehen.

00:08:41: Genau und darüber wollen wir sprechen.

00:08:44: Wir wollen sagen, dass das Thema Daten wichtig ist.

00:08:46: Wir wollen aber auch erklären, bis man die Daten wirklich effektiv nutzen kann, dass für die Unternehmen noch einiges an Arbeit und auch Fallstricken vor ihnen liegen.

00:08:58: Da wollen wir keine Angst machen, wir wollen einfach die Herausforderung und das Risiko auch klar benennen.

00:09:04: Für die Unternehmen sich damit heute nicht beschäftigen und ihr seht es so Nicht jedes Unternehmen wird es schaffen und ist es nötig auch da strategische Partnerschaften und Allianzen zu suchen, damit nicht jeder du hast schon von Datensiluss gesprochen auf eigene Faust Insellösung macht.

00:09:22: Und dann wird's nämlich richtig schwer und wir haben uns für die Episode Die fünfte Episode wieder Gäste eingeladen kompetente Gästen.

00:09:34: nehme ich einmal Miriam Kurka, sie ist Product Data Automation Manager bei der XPIM in Harn.

00:09:41: Wie schon erwähnt einer Tochtergesellschaft vom GRF und in dieser Funktion beschäftigt die sich mit der Automatisierung und Qualität von Produktstammdaten sowie der Digitalisierung von Datenprozessen sowohl für Hersteller als auch Großhändler und sie unterstützt Unternehmen dabei, Produktdaten effizient zu automatisieren und digitale Prozesse zu optimieren.

00:10:03: Willkommen Miriam!

00:10:04: Hallo, vielen Dank!

00:10:06: Unser zweiter Gast heute ist Thomas Mix.

00:10:09: Du warst ja schon mal Gast in unserem Podcast.

00:10:12: Thomas isst KI-Experte und Gründer der Digitalagentur DIMM Abteilung... ...und Co-Foundar der Closive AI in Düsseldorf also ein KI Unternehmen das sich spezialisiert hat auf KI Conversations Tools.

00:10:29: Thomas herzlich willkommen.

00:10:31: Wunderschönen guten Morgen Miriam, Jochen und Bert.

00:10:34: Guten Morgen.

00:10:35: Mein Geschäftsführer Kollege bei der X-BIM, der Marvel Dobern hat ein schönes Beispiel gebracht.

00:10:39: Die mir am Kenntas Daten sind vergleichbar der Energiezentrale eines Hauses.

00:10:45: Ohne Strom funktioniert weder die Heizung noch der Kühlschrank und am Ende gilt das auch für da.

00:10:52: Wenn wir uns das Thema, das merkt man ja glaube ich, das Thema Daten so triggert dann glaube ich nichts eben auch daran dass sie so essentiell sind.

00:11:02: ohne Daten wird eben werden die Dinge in Zukunft sehr schwierig.

00:11:08: Wann die Zukunft eintritt, ist halt auch schwierig vorher zu sagen aber wir vergleichen Daten tatsächlich.

00:11:15: Ich finde das ein schönes Beispiel.

00:11:16: mit der Energiezentrale eines Hauses ohne Strom kannst du nicht mal einen Kaffee machen.

00:11:20: dann war es das

00:11:22: so ist es derart Reden nicht nur über die die Pflichten und die die Probleme sondern wir reden natürlich auch über die Chancen.

00:11:30: aber wir wollen erstmal unsere beiden Gäste fragen man sagt ja entweder es ist die energiezentrale oder Daten sind das neue gold.

00:11:39: was ist damit gemeint tomas.

00:11:45: Ihr hattet gerade schon mal so ein bisschen über das ganze Thema Produktdaten gesprochen und Unternehmensdaten, aber letztendlich wenn man sich einfach nur mal vorstellt wo Amazon sein Geld mit verdient.

00:11:56: Und die ganzen Plattformen wie Google und Co dass sie unsere E-Mails lesen kostenlos Gmail anbieten damit sie verstehen was brauchen wir, was sind für Personen und wenn man sich das mal in der BtoB Welt sich einfach mal so ein bisschen vorstellt ist.

00:12:13: Wenn ich jetzt genau weiß wann ist wo ein Bauprojekt?

00:12:16: Wann brauchen die einen Boden, wann muss da ein Maler sein?

00:12:19: Wenn ich diese Daten hätte dass ich weiß wann wo gebaut wird, wann kann ich ein Angebot schreiben dann wird es einem vielleicht ein bisschen klarer wie wichtig es ist Daten zu besitzen weil die meisten Unternehmen sehen immer aus einer Properität und sagen meine Daten, aber letztendlich wir brauchen viel mehr Daten.

00:12:38: Ich kann mal ein Beispiel sagen.

00:12:40: ich habe mit einem Unternehmen zu tun gehabt die sagten Mensch Thomas gibt es da nicht irgendwo die Möglichkeit dass man über KI herausfinden kann wo jetzt ein Bauprojekt entsteht.

00:12:51: Und in welcher Planungsphase sind die damit so?

00:12:54: Dann habe ich gesagt, wie macht ihr das denn aktuell?

00:12:56: und er sagte ja unser Außendienst ist angehalten jedes mal wenn die an einer Baustelle vorbeifahren dann fotografieren diese Bauschilder da stehen immer dann hier ne, dann fotografiern dir die Bauschilde um rauszufinden ob da irgendwo so ein Bauprojekt ist.

00:13:11: wer ist der verantwortliche Planner?

00:13:14: und dann rufen sie da an.

00:13:16: Das bedeutet, wenn ich weiß wo gebaut wird was für ein Bedarf ist.

00:13:20: Was mein Kunde für ein Problem hat ja dann kann ich anbieten.

00:13:25: und das ist halt auch ein Thema der Daten und da kann man sich ja schon irgendwie ein bisschen ausmalen Wenn ich weiß wann wo gebaut werden wann was benötigt wird Dann wäre das ein Riesenwettbewerbsvorteil.

00:13:38: Und dass sind Daten.

00:13:39: Ja Da geht es um Daten.

00:13:40: richtig welche Entwicklung Sorgen denn dafür aktuell Unternehmen deutlich mehr und auch deutlich bessere Daten benötigen als noch vor wenigen Jahren, wir haben ja schon die Stichworte gehört europäische Verpackungsverordnung.

00:13:58: Wieso sind da so viele Daten notwendig?

00:14:02: Mal abgesehen davon dass Daten grundsätzlich immer notwendig sind wenn man irgendwelche Dinge verkaufen möchte.

00:14:08: also Daten sind nichts anderes als Wissen in ihrer granularen Form Dementsprechend das Wissen darüber, zum Beispiel bei der PPWDR ob eine Verpackung irgendwelche Inhaltsstoffe enthält die für die EU zugelassen sind oder nicht.

00:14:21: Allein dieses Wissen also diese Informationen muss ja irgendwie transformiert oder transportiert werden damit der Kunde im Endeffekt ein Produkt erhalten kann.

00:14:29: Das heißt einerseits natürlich steigt durch gesetzliche Anforderungen halt er die Notwendigkeit Daten zu erfassen, Daten zu halten und durch die Gegend zu schicken.

00:14:39: Andererseits natürlich entwickelt sich auch durch gesellschaftliche Entwicklung die Notwendigkeit, dass mehr Daten gehalten werden.

00:14:46: Also früher, ich sage mal noch vor meiner Zeit war es ja normal und üblich das man in den Laden gegangen ist hat sich das Produkt angeschaut und gekauft.

00:14:53: heute beginnt der Prozess ja erst kaufens viel früher.

00:14:56: Der Kunde informiert sich und da werden schon die ersten Daten benötigt.

00:15:00: also das heißt welche Eigenschaften hat das Produkt?

00:15:04: kriege ich Hier zum Beispiel meine Hauswarten gut dran, wen brauche ich dafür?

00:15:08: Kann das Produkt überhaupt nicht verkauft werden also Richtung Biozidverordnung.

00:15:13: Alles das wirkt schlicht und ergreifend darauf ein dass es immer mehr Daten und höhere Qualität an Daten benötigt auf allen Seiten oder entlang der ganzen Lieferkette die wir da für dann auch brauchen.

00:15:25: Setzt aber voraus mir ja, dass der Kunde also der Verarbeiter genau auf diese Themen abhebt.

00:15:34: Also solange der Verarbeiter diese Fragen nicht stellt oder gestellt bekommt von seinem Endkunden, um diese dann sozusagen ja auch in seine Lieferkette weiterzugeben.

00:15:46: Welches Produkt muss ich eigentlich einsetzen?

00:15:48: Oder darf ich

00:15:48: einsetzen?!

00:15:50: Das ist halt das Entscheidende!

00:15:51: Ich habe manchmal so den Anliegen bei uns in der Branche, dass dadurch unsere Kundenstruktur eher konservativ oder deutlich konservativ ... strukturiert ist in seiner Arbeitsweise, im gesamten Handwerk.

00:16:04: Das ist gar nichts Negatives und die Digitalisierung ja auch nicht... ... jetzt nur Vorreiterrolle spielt bei uns in der baunahen Branche.

00:16:15: Haben wir auch so ein bisschen Luft?

00:16:17: Ist das auch dein Eindruck dass wir sagen naja also weil der Druck einfach nicht da ist oder anders kann ich mir eigentlich nicht erklären?

00:16:25: Ich sag mal so auf der gesellschaftlichen Seite haben wir definitiv noch Ich nenne jetzt mal die Zeit, um das Thema vernünftig aufzubauen.

00:16:33: Auf der regulatorischen Seite sieht es natürlich ganz anders aus.

00:16:35: Die PPWR, die uns definitiv beschäftigt und bei vielen auch zumindestens mal auf den Schirm gerufen werden sollte, um zu prüfen ob der Datenbestand da ist, der dafür benötigt wird.

00:16:45: Dort sind wir einen stark reglementierten Markt, der dementsprechend auch Daten halten muss, die dafür notwendig sind um das Produkt überhaupt verkaufen oder Richtung verarbeitet bringen zu dürfen.

00:16:54: Die PPWR ist eigentlich ein schönes Beispiel, also die Europäische Verpackungsverordnung.

00:16:58: Die gilt ja seit wenigen Tagen in Deutschland und daran kann man eigentlich ganz schön erkennen was damit gemeint ist mit Daten, die eigentlich mit dem Produkt... ...in erster Linie mit den Verarbeitungseigenschaften oder mit Umsatz, den wir mit dem Produkten machen wollen gar nichts zu tun hat sondern am Ende geht es darum wie die Produkte von A nach B kommen und was ich dafür brauche welche Informationen der Gesetzgeber eben vorschreibt.

00:17:27: Also ich setze eine Palette ein, dafür brauche ich von meinem Lieferanten, der mir die Palette geliefert hat irgendwie eine Konformitätserklärung das dieses Produkt auch als Verpackungs- und Transportverpackung eingesetzt werden darf.

00:17:38: Ich nutze Kartons in Großhandel, alle möglichen Größen wo ich wiederum Produkte reinlege... ...und den Karton als Verkaufs-, Transportverpackungen nutze.

00:17:51: Ich Nutze Füllmaterial, ich verschließe den Kartong mit Klebeband oder noch einmal mit einem Kunststoffzorband drum herum.

00:17:58: all das sind Teile der PPWR.

00:18:02: Diese Produkte brauche ich Konformitätserklärungen, dass die eingesetzt werden dürfen in der Europäischen Union.

00:18:07: Die muss sie mir besorgen und die muss sich vorhalten im Falle des Falles.

00:18:11: Das sind alles Daten, die ich brauche.

00:18:13: Und das was für uns im Großhandel ja völlig neu ist, dass der gesetzgeber, der europäische Gesetzgeber an dieser Stelle sagt, naja... Dass das Thema Handelsmarke, die Eigenmarke des Handels jetzt auch dazu führt, dass ich als Großhändler an der Stelle mehr Pflichten habe.

00:18:34: Ich kann also nicht einfach sagen das wird ja für mich produziert, das macht der ursprüngliche Hersteller sondern den Gesetzgeber sagt, habe ich eine eigene Marke die ich auch so bewerbe mit meinem eigenen Namen auf den Verpackungen und in dem Falle von mir ist es auf dem Eimer oder auf dem Tabetenkarton dann bin ich eben auch Erzeuger dieser Verpackung.

00:18:57: Also sprich, ich bin der Nachgesetz der Erzeugers dieses Einmaßes.

00:19:03: Ich bin nicht der Hersteller, aber ich bin den Erzeugern der Verpackungen weil das Produkt was da drin ist eben meine Namen trägt und das bedeutet dass ich besondere Pflichten habe.

00:19:12: Das kennen wir als Großhändler an der Stelle nicht.

00:19:16: Auch das bedeutet ich muss selber Konformitätserklärungen erstellen Muss sie zur Verfügung stellen und muss im Teil der Lieferkette bereitstellen.

00:19:24: Also das, man kann schon erahnen an diesen kurzen Ausführungen wie viel Daten... ...erhoben werden müssen, besorgt werden müssen und vorgehalten werden müssen.

00:19:34: Jetzt kann man immer sagen wo kein Kläger da keinen Richter aber es wird eben in einer gewissen Übergangszeit gar kein Problem darstellen aber es wir zur neuen Normalität in den nächsten Jahren werden.

00:19:46: Da bin ich schon voll überzeugt.

00:19:48: Miriam du arbeitest ja zum Beispiel mit Großhändlern zusammen, du berätst sie.

00:19:58: Was sind die größten Schwierigkeiten?

00:20:00: Bleiben wir mal bei dem Thema europäischer Verpackungsverordnung.

00:20:04: Womit kämpfen die Großhänder?

00:20:07: Sind das die fehlenden Daten oder sind es unterschiedliche Datenqualitäten oder auch unklare Verantwortlichkeiten?

00:20:17: Gib uns mal einen Einblick in diese Problematik!

00:20:22: Ja, ich glaube es ist eine Mischung aus vielen Faktoren und das unterscheidet sich natürlich auch von Großhändler zu Großhänder.

00:20:27: Die einen sind da deutlich weiter die anderen stehen noch sehr am Anfang.

00:20:31: Das kann man so gar nicht pauschal sagen.

00:20:33: was man aber sagen kann dass vor allem unterschiedliche Daten Standards sind die vielermaßen zu Problemen führen Vor allem auch dadurch dass die Branche ja nie irgendwann mal ein gemeinsames Konsens gefunden hat wie man dort zusammen pflegen und halten möchte Hätte ich letztens zum Beispiel den Fall dass wir unsere Daten mit den Daten eines Großhändlers abgeglichen haben und festgestellt haben, irgendwo fehlen jetzt hier bei einem Produkt irgendwie zwanzig Artikel.

00:20:59: Wir haben festgestellt in der Anlage dieser Artikel wurde beim Großhänder einfach gesagt okay, wir legen jetzt nicht alle Farbtöner an die dieses Produkt haben kann sondern wir legen nur pro Preisgruppe quasi also wenn der Hersteller einen bestimmten Preis aufruft ein Artikel an.

00:21:13: nennen denen dann Sonderfarbton oder nennen den dann Standard-Farbton so und dann kommt natürlich mal dieser das Produkt gekauft werden oder bestellt werden soll beim Hersteller.

00:21:23: Die Frage auf, welche Artikelnummer ist denn das nur?

00:21:25: Ja!

00:21:26: Das sind dann zehn verschiedene die dann angegeben werden können.

00:21:28: also es ist einerseits halt die unterschiedlichen Standards die dazu führen dass es Probleme beim Datenaustausch gibt andere Sätzen natürlich aber auch dass eine Abteilung im Hause nicht weiß was diese anderen macht.

00:21:39: Also das heißt die verantwortlich mit denen ich da gesprochen habe das waren die sich um das Thema PIM Datenmanagement kümmern sollten.

00:21:47: Hätte ich diese frage an...ich nenn's mal den Innendienst gestellt, die hätten mir sofort sagen können ja wir haben halt nur einen Artikel dafür angelegt.

00:21:55: Das sind natürlich zehn verschiedene Artikeln und aber wir wissen ja wenn wir was bestellen wollen, was wir bestellen sollen.

00:22:00: So da heißt es redet auch keiner miteinander so wirklich um das Thema Daten innerhalb des Unternehmens vernünftig auf zwei Beine zu stellen.

00:22:09: Thomas was sind an der Stelle deine Erfahrungen mit zum Thema Datenqualität und Quantität?

00:22:15: Sehr ähnlich kann ich das nur unterschreiben, was Miriam gerade so gut ausgeführt hat.

00:22:21: Wir haben ähnliche Herausforderungen, was das Thema Daten oder wie Miriam gesagt der Wissen angeht.

00:22:27: Wenn wir also KI-Projekte umsetzen und wir merken ja in den Unternehmen wird ganz fleißig KI genutzt von den Mitarbeitern jeder verwendet mittlerweile fast Chatchi Pityo & Co.

00:22:37: Und sobald es aber darum geht, Mensch kann man damit nicht auch irgendwie Automationen erstellen oder Agents.

00:22:43: Oder können die uns noch wirklich ein bisschen digital unterstützen?

00:22:48: Dann merken wir dass die Daten nicht da sind um das zu machen.

00:22:51: weil wenn man sich das mal vorstellt wenn wir einen KI-Agenten aufbauen und sagen zum Beispiel ich sage jetzt mal Case ist zum beispiel es gibt so ein support e-mail adresse da laufen alle emails zusammen in einem unternehmen, reklamationen bestellungen nachfragen alles läuft auf in son emailkonto rein und da merkt man öfters dass die der kundsupport teilweise fünf sechs tage hinten dran ist um antworten zu machen weil da irgendwie alles aufläuft.

00:23:23: Und dann ist da halt eine Überlegung, dass wir sagen okay.

00:23:27: Da wird jetzt ein KI Agent soll da entwickelt werden der die E-Mails schon mal vorsortiert und dann merken wir halt auch wenn wir diesen KI Agent trainieren wollen das gar keine Trainingsdaten da ist.

00:23:39: keiner kann mir genau sagen wie antwortet ihr denn darauf?

00:23:43: ja das kann man so nicht sagen das ist unterschiedlich.

00:23:45: oder wo liegen denn?

00:23:47: Da hat jetzt einen Kunde angefragt.

00:23:48: ich brauche da ein Verarbeitungs Hinweis noch einmal Unterladen, Daten liegen in den Unternehmen auch an verschiedenen Orten.

00:23:57: Das heißt Marketing.

00:23:58: also wenn es so siloübergreifende Themen sind, Marketing hat teilweise eigene Softwareprogramme im Einsatz wie Canva und Adobe und Vertrieb arbeitet mit dem CRM Tool und die Daten liegen an unterschiedlichen Quellen wir kriegen sie nicht zusammen oder halt auch.

00:24:15: was wir sehr oft haben das wir hier noch nicht besprochen haben ist teilweise der Gap Zwischen den unterschiedlichen Führungsebenen, also wir merken so die Führungs-Ebene C. Das C Level hat oft gar keinen Verständnis für das Operative, für die Details.

00:24:32: Sie sagen ja ist doch toll dann machen wir das.

00:24:34: Die verstehen aber teilweise nicht die Abläufe oder denken Mensch ich habe doch hier ein teures Salesforce und ein teure SAP das kann doch alles.

00:24:42: Das aber teilweise die Daten nicht richtig gepflegt wurden dass sie an unterschiedlichen Orten liegen Daten gold da liegt sondern dass man letztendlich hingeht und hat Riesenwust an unglaublich vielen Daten, wo man sagt, guck mal wir haben doch die E-Mails hier der letzten fünfzehn Jahre und wenn ich dann da die KI hin jage.

00:25:03: Dann können sie nichts Sinnvolles damit machen.

00:25:06: das heißt letztendlich aus dem Datenmüll wird auch die KI nur irgendwas hallucinieren Und dann kommt dahinten ganz viel Müll raus.

00:25:14: Wir merken der Druck ist da Die Unternehmen also.

00:25:16: letztes Jahr haben rund vierzig Prozent der kleinen und mittelstandsunternehmen sich mit KI beschäftigt.

00:25:22: jetzt sind es mittlerweile schon knapp fifty-fünfzig Prozent und das wird die nächsten Jahre mehr sein.

00:25:26: Und mit dem Einzug der KI, dass wir uns jetzt Agenten aufbauen können, dass we automatisieren können steigt halt der Druck, wo sind meine Daten?

00:25:37: Wie gut sind meine daten?

00:25:38: wie komme ich daran?

00:25:39: also Wir haben ähnliche Problemsituation bei unseren Projekten

00:25:44: aber wir haben doch schon einen klaren du hast es ausgeführt Thomas ein klares Thema.

00:25:52: Wer glaubt, dass er ein KI-Modell nutzen kann um sein Datenmüll aus Datenmüll datengold zu machen?

00:26:04: Wer glaub die KI macht jetzt alles gut.

00:26:06: Ich brauche halt irgendwie ein schönes Modell und ihr macht das schon alles und die Crawl mir die Daten und alles wird gut.

00:26:14: dem muss man wohl sagen Das wäre eine schlechte Empfehlung.

00:26:18: oder

00:26:19: Ja, es funktioniert nicht.

00:26:20: Also wir merken es ja selber.

00:26:22: jeder der schon mal mit... ... Claude oder mit ChatGPT... ...oder Jamie Ney gearbeitet hat, merkt manche Ergebnisse sind gut.

00:26:30: Manche Ergebnissen sind katastrophal und umso mehr Informationen nicht da reinpacken,... ...umso mehr kriege ich verwirrte Antworten.

00:26:37: Und letztendlich ist es genauso.

00:26:39: also wenn wir an einen Projekt rangehen jetzt einfach mal so ein Einblick zu bekommen.

00:26:43: zum Beispiel gehen wir in ein Unternehmen rein und sagen die möchten für die Website einen Chatboard haben der die Kunden informiert Kunden Anfragen beantworten kann.

00:26:54: und ich nehme jetzt einfach mal so einen Raumostatter zum Beispiel oder ein Malerbetrieb.

00:26:59: die haben teilweise vier, fünfhundert Hersteller mit über zweitausend Produkten.

00:27:05: Wie soll es ein Chatbot dann darauf Antworten geben?

00:27:08: Dann wird schon sehr schwierig und im ersten Schritt gehen wir letztendlich erst mal hin und lesen einfach erstmal mit.

00:27:16: Und gucken uns erstmal so tausend Kontaktanfragen an, setzen da die KI hin und lassen erstmal die KI lernen.

00:27:25: das heißt wir müssen erstmal verstehen okay was habt ihr für Prozesse?

00:27:28: Was ist immer wiederkehrend wo macht auch erstmal ein Hebelsinn wenn mir ein Unternehmen nicht sagen kann wie viel E-Mails sie ja... Wie viele E-Mails sie zum Beispiel kommen und wir sollen dann Automationen bauen, dann weiß ich noch gar nicht ob das Sinn macht oder nicht.

00:27:45: Das heißt also Wir gehen in der Regel hin und machen einen Workshop und fragen erstmal wo glaubt ihr denn könnten wir den KI einsetzen und automatisieren?

00:27:54: Und da werden teilweise Probleme benannt die gar nicht wirklich ein größeres Problem sind sondern das betrifft dann vielleicht zwanzig Aktionen im Jahr.

00:28:05: Und dann gibt es wieder Themen, Bereiche wo man sagt da macht jetzt eine Automation oder der Einsatz von KI Sinn weil das ist einfach sehr oft der Fall.

00:28:14: Oder da gibt es noch Häufen oder da wacht auch ein Hebel sind dass man da also automatisiert und das merken wir halt einfach die Unternehmen.

00:28:22: Sobald sie sich mit dem Thema KI auseinandersetzen, dass die sehr schnell an Grenzen kommen und dann stoppen die Projekte.

00:28:28: Weil einfach nicht bewusst ist was haben wir eigentlich für Probleme?

00:28:31: Wie viel Anfragen kriegen wir denn da?

00:28:34: Die haben das Gefühl ja bei uns klingelt auch fünfhundertmal in die Stunde das Telefon und wir merken ne das sind vielleicht sieben Mal.

00:28:41: also das sind halt alles so Sachen.

00:28:43: da sind noch sehr viele Gefühle im Spiel.

00:28:46: Jeder hat einen anderen Blick drauf.

00:28:50: es wird teilweise auch überschätzt was die Softwareprogramme aktuell schon leisten in den Unternehmen.

00:28:54: Die Datensilos können untereinander nicht kommunizieren, also das sind so ganz typische Probleme auf die wir stoßen und die teilweise so Projekte dann auch erst mal wieder ins Leere laufen lassen oder stark verzögern wo man einfach sagt wir müssen hier erstmal aufräumen wir müssen erstmal gucken.

00:29:15: Kann man denn sagen, dass die optimale Nutzung von Daten neue oder erweiterte oder andere Prozesse im Unternehmen erfordern als das heute der Fall ist?

00:29:35: Auf jeden Fall.

00:29:36: Zumindest muss man mal überhaupt, wenn man sich mit dem Thema Daten beschäftigt auch mit den Prozessfassen.

00:29:42: Es ist absolut notwendig Wenn man guckt welche Daten brauche ich zu entscheiden beziehungsweise überhaupt erst einmal zu sehen wo entsteht diese Datte überhaupt.

00:29:51: also das heißt Beispielsweise Ich werde ein Produkt verschicken dafür brauche Ich keine Ahnung Die Information ob das Ding Bio Zitprodukt ist.

00:30:00: Wo kommt dann überhaupt die Informationen her dass es ein bio Zit Produkte ist?

00:30:03: wo in meiner Kette erfasse ich diese Informationen auch und wer erfasst diese Information.

00:30:08: Ist das eine Person, die das überhaupt entscheiden kann?

00:30:12: Das darf man überhaupt nicht vergessen in dem ganzen Thema, dass halt der ganze Prozess von eben Entstehung dieses Wissensentstehungen der Date bis hin zur Weiterleitung und Ausgabe an Kanal X absolut wichtig und auch notwendig zu betrachten sind wenn man das Thema angeht.

00:30:29: Vielleicht

00:30:29: drehen wir es auch mal ins positive... gibt es Unternehmen mit denen ihr arbeitet, die schon bessere Voraussetzungen haben.

00:30:39: Was die Daten angeht?

00:30:40: Also ich will noch mal auf den Punkt kommen wie die Unternehmen jetzt anfangen mit den Daten zu arbeiten in welche Richtung sie sich bewegen müssen damit das auch nutzbar ist und nicht viele Stellen im Unternehmen Daten unterschiedlich handhaben, Thomas.

00:31:05: Ja also das Level ist sehr unterschiedlich.

00:31:09: es gibt Unternehmen die sind teilweise schon sehr gut aufgestellt da wird auch mehr drauf geachtet dass Mitarbeiter da bestimmte Prozesse einhalten.

00:31:19: aber im Großen und Ganzen merken wir schon dass die Prozese ja diese Prozesses dass die noch nicht so ausgearbeitet sind und das sich jeder daran hält oder, dass es generell Prozesse für alles gibt.

00:31:34: Also wir hören sehr oft wenn wir sagen okay jetzt soll da ein Telefon Agent eingesetzt werden der soll eine Antwort geben dann fragen wir die ok was antwortet ihr denn darauf?

00:31:43: Und dann hören wir immer das kann man so nicht sagen oder jeder in dem Unternehmen hat ne andere Antwort.

00:31:48: Oder Der eine der im Kunstsupport arbeite sagt ja ich hab mir hier mal ne Exeliste gebaut Da habe ich mir mal die wichtigsten Sachen reingeschrieben und der Andere sagte Ja da steht doch alles.

00:31:58: Also ich arbeite nur mit dem CRM.

00:32:00: Da hat auch jeder seine eigenen Prozesse.

00:32:02: und wenn ich dann hingehe und sage so, das soll jetzt mal die KI übernehmen ist das unmöglich weil letztendlich was soll sie übernehmen dieses Chaos?

00:32:09: Und dann gehen wir teilweise hin und müssen das sortieren.

00:32:13: Wir müssen gucken wo kommen hier?

00:32:15: ein anderes Problem ist halt auch wirklich dieses dass halt an verschiedenen Orten verschiedene Informationen liegen und da wird es in Zukunft halt viel mehr Schnittstellen geben, wo Agenten aus verschiedenen Quellen sich Daten herholen.

00:32:32: Ich sage jetzt mal ein Beispiel wir haben für einen Kunden oder bauen wir gerade einen Support fürs Call Center und wir haben dann mit Zustimmung auch von dem Arbeitnehmerbeirat hören Die hören wir bei den Gesprächen mit.

00:32:51: Klar, der Kunde wird auch informiert, dass die Gespräche aufgezeichnet werden.

00:32:55: Wir hören sie mit damit wir überhaupt mal anfangen können zu lernen in den Systemen.

00:33:00: und da sind dann beispielsweise folgende Cases.

00:33:05: Dann kommt beim Support eine Information an.

00:33:08: Da sagt jetzt zum Beispiel ein Kunde ja ich warte immer noch auf meine Lieferung bin da sehr unzufrieden Und ich weiß Ich bin ja Neukunde bei ihnen aber ich habe fünf weitere Projekte.

00:33:19: Da wollte ich eigentlich mit Ihnen drüber reden, aber so lange wir das hier nicht in den Griff kriegen.

00:33:23: Mit dieser Lieferung mache ich erst mal mit Ihnen gar nichts

00:33:25: mehr.".

00:33:26: Dann geht diese Information an die Logistik raus und dann sagt der Support-Mitarbeiter, liebe Logistiker, guck mal, wer wartet auf seine Lieferungen?

00:33:36: Aber es geht die Informationen nicht noch einmal parallel an den Vertrieb raus, wo man im Endeffekt dem Vertriebler sagt, pass mal auf!

00:33:43: Bleibt mal dran bei dem Kunden, der will noch fünf weitere Projekte über uns platzieren Und das kann zum Beispiel nach eine KI und das merken wir halt, dass da die siloübergreifende Thematik, also Daten im Unternehmen nicht gemetscht werden.

00:33:58: Da sehen wir teilweise – es gibt auch Erhebungen – dass es da teilweise zwanzig bis dreißig Prozent mehr Umsatz kann.

00:34:05: ein Unternehmen machen in dem die Daten nicht irgendwo verschwinden sondern verarbeitet werden ohne dass ich Neukunden brauche, sondern dass sich im Endeffekt mit Datenarbeiter und wir kennen es alle.

00:34:16: Wenn wir bei Amazon einkaufen, die empfehlen uns wer das gekauft hat, kauf doch das oder der erinnert uns immer wieder daran wollt ihr das nicht locker?

00:34:22: Oder dann kannst du ein Abo abschließen.

00:34:24: all diese Themen Das heißt das Wissen von Versanddaten Kundenkommunikation was im Call Center besprochen wurde Was zum Beispiel auch Dann vor Ort auf der Baustelle besprochen wird Mit dem Außendienst dass muss viel besser ausgewertet werden Es muss verknüpft werden Und daraus entsteht Umsatz war bisher nicht möglich bei den Unternehmen, wo man sagt keiner kann diese Zehntausend E-Mails sich durchlesen.

00:34:49: Aber durch den Einsatz von KI ist man in der Lage da, Agenten zu bauen und da Umsätze predictive zu arbeiten.

00:34:59: Und das ist auch ein Riesenthema in den Unternehmen ,wo die Daten in verschiedenen Softwareprogrammen irgendwo liegen und nicht verknüpft

00:35:07: werden.".

00:35:08: Das heißt ... Bei euren Kunden jetzt beispielsweise die Daten sind schon vorhanden.

00:35:14: du redest ja so schön auch von datemüll.

00:35:17: also daten sind schon da.

00:35:19: aber es geht.

00:35:20: Um die Verknüpfung und das geht um die Prozesse, und jetzt geht es darum mit mit KI Agenden auch mit unterschiedlichen zu arbeiten.

00:35:30: wenn ich das richtig verstanden habe was macht ein Unternehmen jetzt?

00:35:34: Also da kommen ja auch Da kommen ja auch Kosten auf die Unternehmen zu, aus diesem Video so schön gesagt hast.

00:35:40: Aus Datenmüll, Datengold zu machen wenn es überhaupt möglich ist.

00:35:46: Ich sehe erst mal jetzt die Möglichkeit, dass wir durch den Einsatz von generativer KI auch im kleinen und Mittelstandsbereich da einfach die Produktivität steigern können.

00:35:57: Es gibt Werte bis zu vierundvierzig Prozent kann die Produktativität gespeichert werden, Kosten-Einsparungen und einfach mehr Umsatz generiert werden.

00:36:05: Das heißt also ich sehe das eher als Invest und die Unternehmen setzen es ja auch ein und setzen es um.

00:36:11: Und letztendlich hat der Wettbewerb Wer es am schnellsten hinkriegt, wer es macht.

00:36:16: Ich kann mir nicht vorstellen dass ein Unternehmen in Zukunft noch funktioniert wenn er nicht in der Lage ist seine Daten zu automatisieren.

00:36:23: Wenn er nicht eine Lage ist die Daten zu verknüpfen daraus auch Business zu generieren.

00:36:29: also das wird ein Unternehmen sich nicht mehr leisten können.

00:36:31: oder Rein auch jetzt beispielsweise wir produzieren ja mit Kloser AI in Düsseldorf.

00:36:36: Wir produzieren sehr viel Conversation AI, das heißt so Telefonagenten die nach telefonieren Chat Systeme und da merken wir halt du musst in Zukunft den Kunden halt auch die Möglichkeit geben dass du sie vierundzwanzig Sieben den Produkt Informationen zur Verfügung stellst.

00:36:55: wenn die nachts auf einer Baustelle sind wollen die vielleicht über eine App Information bekommen.

00:36:59: Du musst Aufbau Also die Anwendungstechnik braucht im Endeffekt einen Schnellernsupport.

00:37:04: Du musst Reklamationen oder so musst du innerhalb von zwanzigstunden bearbeiten können, also überall da wo es gerade so ein bisschen harpert, da müssen sie ran.

00:37:13: und das ist jetzt sehe ich nicht unbedingt ein Kostenfaktor sondern es ist ein Wettbewerbsvorteil.

00:37:18: Es erhöht die Produktivität.

00:37:21: Es erhört die Umsätze.

00:37:23: Es bringt Kosteneinsparungen.

00:37:28: Das Unternehmen, die sich jetzt damit nicht beschäftigen wird es irgendwann nicht mehr geben.

00:37:34: Andererseits muss man ja auch sagen über fünfzig Prozent der Unternehmen im Baubereich beschäftigen sich damit.

00:37:39: also sie beschäftigen Sie sich gerade mit KI Automation und so weiter.

00:37:43: Also das ist jetzt nicht ein Zukunftsthema über das was wir heute reden sondern Es wird grade gemacht.

00:37:48: Es wird gerade händeringend gemacht die einen bisschen mehr den anderen ein bisschen weniger.

00:37:52: Und aber es wird gemacht.

00:37:55: doch ich glaube in den nächsten zwei Jahren sollten werden mindestens sechzehn Prozent der Unternehmen einsteigen in das Thema.

00:38:03: Also du sagst ganz klar die Unternehmen, die sich diesen Themen nicht nähern oder sich nicht damit ernst zu nehmen auseinandersetzen und ihre Strukturen anpassen.

00:38:15: da droht der Markt Austritt?

00:38:18: Ja ich bin der Meinung ist beschäftigen sich alle mehr oder weniger damit.

00:38:22: Und selbst wenn sie nun mal davon gehört haben, aber die Zahlen sprechen dafür über fünfzig Prozent der Unternehmen sind gerade dran, sich weiter zu digitalisieren, Systeme zu kaufen.

00:38:33: Wenn man sich einfach mal, wenn man sich einmal gerade anschaut wie weltweit das ganze Thema Daten KI ich sage mal, die Amerikaner haben dieses Jahr siebenhundert Milliarden investiert in den Ausbau von Servern, Datenservern.

00:38:52: Nächstes Jahr wird wahrscheinlich die Billion geknackt an Investitionen wie in Deutschland investieren auch.

00:38:59: Es ist zwar ein Bruchteil von dem aber selbst Google bis, Google wird in Deutschland bis zu zwei Tausend Dreißig über fünf und halb Milliarden investieren hier in Datenstrukturen.

00:39:10: Und das machen sie nicht weil die sich vorstellen können da kommt irgendwann mal Business sondern die merken diese Systeme rauchen.

00:39:17: Ja, wenn ich Chatchi PT ansehe... wie die Nutzung da ist.

00:39:22: Die Tokenpreise gehen zwar gerade runter, also für jede Transaktion immer wenn die KI anfängt zu arbeiten.

00:39:28: zum Beispiel, wenn so eine KI eine Interpretation macht und sagt okay der eine Lieferant nennt das fünfhundert Milliliter, der andere sagt null Komma Fünf Liter und dann muss ne Interpretations der Tatendah sein.

00:39:38: Das macht die KI.

00:39:39: dafür zahl ich Tokens, die Token Preise gehen runter aktuell aber durch die Agents.

00:39:44: Also ein Agent, ein KI-Agent ist jemand der letztendlich etwas komplexere Themen macht.

00:39:50: Ich hatte gerade kurz erzählt, E-Mail eingang bei einem Unternehmen und da sortiert die KI die Emails erst mal vor und sagt okay der hat eine Reklamation.

00:39:58: Der hat einfach nur eine Kundenanfrage.

00:39:59: das leite ich weiter an den Vertrieb.

00:40:01: oder hier hat einer geschrieben wo kann ich jetzt mir hier die Verarbeitungshinweise runterladen?

00:40:07: Und dann kann die KI ist in der Lage dem darauf zu antworten e-mail zu schreiben und ihm diese Verarbeitungshinweise als PDF Datei zum Download leitet eben die E-Mail weiter und das kann so ein Agent.

00:40:22: Und dadurch verbraucht er extrem viele Tokens, wenn man sich alleine nochmal anschaut wie sich gerade das Thema Dateninfrastruktur, Datenserver, Tokensetc, wie sich das gerade aufmacht, kann man nur sagen alle beschäftigen sich dann.

00:40:40: Ich bin davon überzeugt, wer das gar nicht anfasst.

00:40:43: Das sind oft Unternehmen die sagen ich mache jetzt noch zwei drei Jahre und dann höre ich auf aber du wirst es nicht überleben wenn du jetzt nicht anfängst das zu machen und jeder der mit irgendeinem Projekt einsteigt er merkt ganz schnell seine Defizite dass die Daten nicht da sind, nicht in der Qualität, nicht verfügbar oder nicht plausibel sind.

00:41:02: Oder das die Daten aus dem CRM nicht ins ERP bekommt oder dass sie gar keine PIM haben weil sie bisher kein e-Commerce gemacht haben.

00:41:12: also das merkt man absolut.

00:41:14: Also von daher ich bin der Meinung alle sind dran oder müssen jetzt dran sein.

00:41:19: Ja wir haben Eingangs auch darüber gesprochen, nicht jedes Unternehmen wird es schaffen.

00:41:25: Die Frage ist ja welchen Weg sollen die Unternehmen gehen?

00:41:28: Es sind hier auch nicht nur Riesenunternehmen, die auch in West stemmen können.

00:41:32: mit welcher KI sollen sie arbeiten?

00:41:34: Mit welcher Software, mit welchen Beratern macht das Sinn sich zusammen zu tun Allianzen zu bilden damit man auch gemeinsame Datenstandards entwickelt in der Branche?

00:41:47: Ich glaube, im ersten Schritt ist es erst mal notwendig sich überhaupt das Thema auf die Fand zu schreiben und dass an oberster Stelle wie Thomas auch schon vorhin erwähnt hat.

00:41:55: Das Ziel-Level hat keine Ahnung, dass das Ding... Dass das Thema so unfassbar wichtig ist!

00:41:59: D.h.,

00:42:00: dort erstmal, dass die Notwendigkeit zu verstehen, dass wir uns jetzt darum kümmern müssen, dass wirklich notwendig ist, jetzt mal anzufangen stark reinzugehen, wie gesagt ich hatte vor ein paar Tagen noch ein Gespräch mit einem Großhändler.

00:42:16: Das war nicht richtig geil weil da hat sich jetzt tatsächlich mal.

00:42:20: es wurde ein Datenteam gegründet auch wenn das noch nicht groß ist aber es wurden Verantwortlichkeiten geschaffen die in einer Position feststrukturiert sind die sich dem Thema annehmen.

00:42:30: und diese Menschen haben halt auch die Möglichkeit dürfen im Unternehmen umsetzen und durchsetzen, dass das Thema auch wirklich über alle Abteilungen hinweg vernünftig beackert wird.

00:42:45: So und genau an diesem Punkt sollte man zumindestens erst mal starten.

00:42:48: Das heißt dieses Wissen im Ziellevel zu verankern in der Geschäftsführung zu veranken.

00:42:52: wir müssen jetzt sonst darum kümmern.

00:42:53: Wir sollten jetzt anfangen dann Position oder zumindest mal Zeit oder Ressourcen bereitzustellen sich mit dem Thema befassen zu dürfen also das auch wirklich Workshops stattfinden innerhalb des Unternehmens überhaupt das erst mal auseinanderzunehmen zu schauen wo sind Datenquellen, wo sind auch unsere Silos.

00:43:11: Wo müssen wir in unseren Prozessen auch wo müssen Daten hin und her geschickt werden?

00:43:16: wer muss mit wem sprechen oder welches System sollte mit wemsprechen?

00:43:20: Und danach... Da, wo Thomas dann halt auch wirkungsvoll sein kann mit seinen KI Anwendung auf vernünftigen soliden Datenstrukturen zu sitzen.

00:43:29: Da kann man dann weitermachen mit Automatisierung und KI Und dann kommen da richtig geile Dinge raus.

00:43:35: Ja und das hat in erster Linie nichts mehr Geld zu tun sondern eben erstmal Mit dem Willen und der Bereitschaft sich mit dem Thema auseinanderzusetzen und ein Stück weit Kompetenz aufzubauen.

00:43:44: Denn eins muss man ja auch sagen Da sind ja auch riesen Chancen drin und ich höre ja auch immer wieder das Unternehmen sagen, ja das können nur die Großen.

00:43:54: Wir haben die Ressourcen dafür nicht.

00:43:56: wie soll das alles gehen?

00:43:58: Auf der anderen Seite muss man auch sagen also in diesem Thema Daten als Teil des Geschäftsmodells, als wichtiges Teil des Geschäftsmodels, als Umsatzchance, als Entwicklungschance ist es völlig irrelevant ob ich ein Standort betreibe oder hundert.

00:44:17: Das ist ja wie ein Neustart in Anführungszeichen, wenn ich das aus geschäftlicher Sicht sehe.

00:44:23: Du hast es gesagt Thomas sind schon allein in den Kundenstrukturen bewegen sich schon Umsatzpotenziale die man heben kann.

00:44:30: mit der Nutzung von Daten habe ich noch nicht über neue Kunden und diese Dinge nachgedacht.

00:44:36: also Ich finde auch dass sind Themen die jeder anfassen kann auf unterschiedlichem Niveau Und an der Stelle sollte.

00:44:45: Denn wir haben das an anderer Stelle schon mal gesagt Jochen, es ist halt gerne als disruptive Technologie bezeichnet die Digitalisierung.

00:44:54: An sich und ich glaube schon dass in unserer Branche in der Blase der wie uns bewegen in den die Protagonisten seit Jahrzehnten miteinander arbeiten und bekannt sind, dass diese disruptive Technologie unsere Blase sehr deutlich anstechen wird und dann werden die Dinge sich an der Stelle deutlich verändern, aber das heißt nicht dass es nur für die vermeintlich großen ist.

00:45:20: Sondern das können auch und sollten alle tun, die regional unterwegs sind.

00:45:27: Die haben genau so eine Bedeutung, genauso die Möglichkeit sich weiter zu entwickeln wie alle anderen auch.

00:45:34: Das heißt sei der Großhändler noch so klein er muss sich damit beschäftigen mit Daten er sollte sich damit beschäftigen.

00:45:45: Noch mal die Frage, macht es Sinn sich da auch wenn man diesen ersten Schritt oder die ersten Schritte getan hat intern im Unternehmen was du Miriam auch beschrieben hast?

00:45:54: Sich dann ab einem gewissen Zeitpunkt auch mal mit anderen zusammen zu tun und etwas gemeinsam zu entwickeln damit nicht jeder vielleicht auch dieselben Fehler macht?

00:46:08: Absolut!

00:46:09: Also das ist absolut sinnvoll.

00:46:13: Wir aus GHF-Sicht unterstützen das ja und befürworten, dass es einfach strategische Partnerschaften gibt im Großhandel die sich mit solchen Metaebenen auf der Metaebene mit solchen Themen einfach beschäftigen um ihre einzelnen Kompetenzen dort mit einzubringen.

00:46:34: Um eine gemeinsame Lösung zu erreichen.

00:46:37: Das ist halt ich für absolut legitim um zum Ziel zu kommen und auch eine gute Sache mehr von den Themen zu lernen.

00:46:47: Das ist absolut für richtig, und auch sicherlich für notwendig!

00:46:52: Denn das muss man sagen – das wissen wir ja – dass IT-Kosten seit den neunziger Jahren massiv gestiegen sind mit der Einführung von modernen ERP-Systemen, mit allem was dahinten dran hängt.

00:47:05: Ich kann mich hier in einem bei meinem langjährigen Arbeitgeber In den neunziger Jahren Anfang Mitte der neunzeiger Jahre die IT-Abteilung ich glaube vier oder fünf Leute.

00:47:15: Und wenn du eine Auswertung haben wolltest, hat das eine Woche gedauert und dann kam einer mit so einem... ...mit so ner Sackhare mit nem Fünfkilo Papier drauf.

00:47:23: Ja?

00:47:24: Und dann konntest du anfangen die das durchzugucken und nach Zahlen zu suchen.

00:47:29: heute besteht die IT Abteilungen aus viel viel viel mehr Leuten kostet viel viel Geld Nicht nur jetzt das Personal, sondern die gesamte Struktur und dass das eine nicht unübliche Entwicklung oder eine normale Entwicklung in der Wirtschaft ist.

00:47:44: Das Thema was auch in den neunziger Jahren das Thema als es noch EDV hieß ein eher ein notwendiges Übel als einen Umsatz- und ertragbringendes Konstrukt zu sehen.

00:47:58: Das war damals so und manchmal habe ich den Eindruck jetzt sind wir wieder an einem Punkt wo wir sagen ja das macht ja alles kein Umsatz Ja, aber es wird an der Stelle Umsatz machen.

00:48:07: Früher oder später?

00:48:09: Genau wo du das schöne Wort EDV nochmal in Spiel bringst da denke ich auch immer an manuelle Sachen und dass ist ja ein großes Problem beziehungsweise die Gefahr, dass wenn jeder jetzt sich damit beschäftigt, dass man zu viel auch manuell machen muss und eben das Ziel haben muss jedes Unternehmen das Ziel durch zum Beispiel Datenstandards.

00:48:37: Absolut, absolut.

00:48:38: wir wissen ja auch da spielt dann das Thema Fachkräftemagnom mit rein machen was nichts vor A gibt es Prozesse und Aufgaben die wahrscheinlich in wenigen Jahren keiner mehr machen wird oder will.

00:48:53: ich komme hier in meiner Ausbildungszeit lange lange lange ist es her.

00:48:57: da war mir wahrscheinlich noch nicht geboren Mitte der achtziger.

00:49:02: Da hatten wir Mitarbeiterinnen in einem hübschen separaten Raum mit ganz viel Papier und bedrucktem Papier.

00:49:10: Und wenn die Aufträge am Telefon von den Kunden entgegengenommen wurden, wurde der Auftrag weitergegeben zu den Damen, die dann die Artikelnummer eingetragen haben.

00:49:21: Völlig normal damit irgendwie auch eine Faktur stattfinden konnte.

00:49:24: Die hat natürlich viele Artikel nummern im Kopf.

00:49:26: Die Fehlerquote war gigantisch hoch denn wehe der Lieferant hat irgendwas geändert aus Keine Ahnung, Henkel.

00:49:31: MS-Fünfundzwanzig wurde MS-fünfunddreißig ganz doof?

00:49:35: Dann hat sie erst mal wochenlang falsche Artikelnummern die da hingeschrieben wurden und Falschberechnungen.

00:49:40: Das war ein rein manueller Prozess.

00:49:42: das würde heute keiner mehr machen.

00:49:43: erklär heute meine Mitarbeiter er soll Mal mit der Hand artikelnummern eintragen der guckt ihr wahrscheinlich an ob du einen Arzt brauchst.

00:49:52: Und So wird es sicherlich eben mit anderen Prozessen heute auch sein.

00:49:55: Wer will denn noch Excel-Tabellenqueren?

00:49:57: Wer will heute noch diese Dinge manuell einpflegen, zeitaufwendig und fehleraufwändig – das wird ja nicht mehr funktionieren!

00:50:08: Die Herausforderung also man merkt ja, wir setzen zum Beispiel Chatbots einen auf Webseiten.

00:50:15: Um Architekten beispielsweise zu beraten im Bodenaufbau oder so ähnliche Themen.

00:50:20: und wir merken halt dass die Hersteller den Verkaufsunterlagen zur Verfügung stellen dem Handel dem Großhandel Produkt Flyer zur Verfügung Stellen.

00:50:28: aber wir brauchen für die KI Nutzung brauchen wir KI taugliche Daten.

00:50:33: Das heißt, wenn wir jedes Mal Tokens verschießen.

00:50:36: Weil der eine nennt das fünfhundert Milliliter und der andere Nullkomma fünf klar die KI kann da super zuordnen aber es kostet mich jedes mal Geld Wenn wir uns darauf nicht einigen so Wir verschießen ja einfach Geld So und jeder macht dann diesen Aufwand.

00:50:49: Und da könnte man über gemeinsame Überlegungen über über Standards oder Ja, auch wie gehen wir generell mit Daten um?

00:51:00: Oder wie bereiten wird daten?

00:51:01: oder wie stellen wir Datensverfügung?

00:51:03: weil jeder Hersteller wenn ich den Anrufe als Großländer sage brauche Verkaufsunterlagen dann kriege Ich die.

00:51:08: Wenn wenn wir Dann einen ke Projekt starten und sagen so jetzt brauchen wir mal diese.

00:51:13: ich kann Jetzt nicht Fünfzehntausend PDF Produktdaten Blätter Mal eben der ke geben Weil das ist ein Riesenaufwand und wenn er da noch in der als Telefon Agent funktionieren soll, musste ja auch innerhalb von wenigen Sekunden antworten und muss dann im hinteren forty-fünf tausend Daten durchgehen die nicht KI tauglich sind.

00:51:31: Dann wird es teurer!

00:51:33: Und wenn das dann jeder Großhändler für sich so umbauen muss, dann wird es extrem teuer und ich verstehe auch die Psyche der Unternehmer, die denken erst mal ich habe ein Produkt und ich gebe doch jetzt nicht den meine Daten.

00:51:44: So aber Die geben mir den Product Flyer, ja das machen die.

00:51:47: Aber die geben mir nicht Zugriff auf irgendwelche... Das machen sie!

00:51:51: Das ist bei denen noch überhaupt nicht im Kopf.

00:51:52: Das ist das Gleiche wenn ich über Open Source System mit denen spreche.

00:51:56: Die können sich das nicht vorstellen.

00:51:58: wie so Open Source, weil so soll, wenn ich was entwickelt hat andere damit machen.

00:52:02: und Ich glaube diese Hürde müssen wir erstmal weg schieben Weil da verliert jeder einzelne gerade extrem viel Zeit Geschwindigkeit Und wir verlieren hier Kosten.

00:52:14: Umgehen, weil wenn mir jetzt ein Hersteller sagt oder wir haben jetzt einen kleineren Großzentler für den wir arbeiten und der hat gesagt ich habe jetzt zwölf mal im Hersteler angerufen.

00:52:23: Der schickt mir die Daten einfach nicht.

00:52:25: Dann ist das nicht so dass ich als KI-Firma nicht an die Daten komme?

00:52:28: Dann crawl' ich halt denen seine Systeme, die irgendwo sind.

00:52:31: aber dann haben wir wieder das Problem der Fehler.

00:52:33: Dann hab ich eine Website gecrawlt wo Kollektionen drin sind oder Farbzusammenstellungen oder Farbbarten drin sind, die nicht mehr aktuell sind.

00:52:40: Das heißt Wir müssen uns schon mal drüber unterhalten.

00:52:44: Wie wollen wir in Zukunft mit Daten umgehen?

00:52:46: Wo sollen die liegen?

00:52:49: Ja wie gesagt, Unternehmer haben dann noch so ein bisschen das in meine Daten und das mache ich nicht.

00:52:55: aber sie müssen ja Informationen weitergeben und die KI wird sie verarbeiten.

00:52:59: Niemand wird es auch aufhalten können, also das wird nicht auffaltbar sein.

00:53:03: Also für kleinere Unternehmen crawlen wir halt die Daten im Internet.

00:53:06: Wir haben immer Produktdaten wie gut sie dann sind und ob das dem Hersteller dann wirklich gefällt was wir dann an Informationen an den Architekten oder An einen Endverbraucher weitergeben.

00:53:17: dass das könnte besser sein.

00:53:18: aber da hab hat's noch dran dieses Verständnis für Daten, aber ich glaube Miriam das ist bei dir du machst tagtäglich diese Thematik.

00:53:29: Das ist ja bei uns immer nur eine Randentscheidung weil wir... Ich brauche Daten sonst funktionieren meine Systeme nicht!

00:53:34: Ich bin ja kein Datenaufbereiter, ich bin kein Datenanalytiker.

00:53:37: am liebsten wär mir, liefert mir Top-Daten und dann sind wir happy, aber die gibt es nicht.

00:53:42: Ja gut Aber Thomas Du sagst richtig schöne Dinge hier.

00:53:45: Jedes Unternehmen hat Daten.

00:53:46: also die Daten sind immer vorhanden.

00:53:48: auch in meinen Projekten sehe ich das ja immer wieder.

00:53:51: Es sind die Daten da, nur sie liegen vielleicht noch nicht in maschinelesbärer Form vor.

00:53:56: Und ich glaube das ist halt so ein Punkt, dass vergessen auch die Unternehmer gerne wenn sie das Thema jetzt vor diesem riesen Berg an Themen stehen, Datenhöfe was ist das?

00:54:04: Es sind Daten da.

00:54:05: ihr müsst nur noch in Anführungszeichen eine halbwegs vernünftige maschinenlesbare Form bringen.

00:54:10: den Rest kriegen wir hin!

00:54:12: Das ist nichts wovor man Angst haben sollte.

00:54:15: Man muss sich halt einfach nur seine Prozesse einmal anschauen gucken wo entsteht was, was brauchen wir?

00:54:20: Was brauchst du zum Beispiel Thomas für deine Agenten.

00:54:22: Was brauchen wir?

00:54:23: X-Pym um das an den Großhandel zu geben und dann kriegt man das als Branche gemeinsam hin.

00:54:27: Das ist wirklich nicht mehr viel was da fehlt.

00:54:30: es braucht halt nur noch jetzt ich nenn's mal einen kleinen Anschub zu sagen hey komm lasst jetzt mal etwas machen!

00:54:35: Wir kriegen das hin wir kriegen das gemeinsam hin und wir gehen jetzt voran und das am besten halt auch zusammen als branche weil dann schaffen wir es vielleicht auch Etwas eigenes zu schaffen was genau für unsere bedürfnisse passt und wir müssen uns nicht in den standards gießen die vielleicht nicht für uns zugeschnitten sind.

00:54:51: Ja absolut richtig und ich kann auch jeden nur dazu animieren einfach loszulegen in dem thema weil wenn man relativ schnell hebel im unternehmen findet wo man sagt guck mal da machen da gibt es technologien die ist nicht Die ist nicht schwierig.

00:55:06: Da kriegen wir Daten relativ schnell extrahiert, die kriegen wir aufbereitet und da können wir damit in einer kleinen Automation sofort etwas

00:55:13: machen.".

00:55:13: Das hat viele Vorteile.

00:55:15: a.)

00:55:15: lernt das Unternehmen überhaupt wie?

00:55:16: gehen werden so Projekte ran?

00:55:18: Und die haben einen schnellen Erfolg!

00:55:19: Ja wenn dann auf einmal so ein E-Mail Postfach sich innerhalb von wenigen Minuten einfach mal aufklärt und die Mitarbeiter müssen nicht mehr eintausend Emails lesen sondern haben nur noch zwei Hundert reagieren dann innerhalb von vierundzwanzig Stunden auf alle Reklamationen.

00:55:32: Dann geht dann Knoten auf und das kostet ja auch keine Unsum.

00:55:35: Also ich sage mal, die müssen da ja nicht gleich immer im sechsstelligen Bereich investieren.

00:55:39: Sondern sie können mit überschaubarem Kosten.

00:55:42: es gibt Systeme, die man macht kann.

00:55:44: Man kriegt die Daten dafür zusammen und dann hat man schon gleichen Systemen wo man einen Hebel hatten Return on Invest.

00:55:50: Man hat sofort erfolgt, man macht mehr Umsatz, man hat weniger Kosten.

00:55:55: Es ist effizient.

00:55:56: also loslegen!

00:55:59: Kann ich nur jedem sagen mach das sucht Im Unternehmen jetzt nicht die Speziallösung, sondern eigentlich das wo er sagt im Großen und Ganzen gibt es da Daten oder es gibt Marktdaten.

00:56:08: Oder es gibt da PIM an Schnittstellen und Es gibt im Endeffekt schon fertige KI-Lösungen die man draufsetzen kann und dann hat man erste Erfahrungen und auch erst Erfolge.

00:56:19: Ja und an der Stelle Jochen können wir auch ein bisschen Werbung in eigener Sache machen.

00:56:24: Der GRF unterstützt ja nun auch gemeinsam mit dem Turbasmix mit Klosiferei und der Meere mit X-Pim, die Zusammenarbeit der Branche untereinander.

00:56:35: Darum machen wir ja im Anschluss an die diesjährige GRF Mitgliedernjahres Hauptversammlung in Stuttgart einen offenen Branchen-Datengipfel am dreißigsten neunten ab vierzehn Uhr in Stutgart im Möwenpick Hotelmesse um genau diese Themen nochmal zu besprechen, noch einmal den Anstoß zu geben sich damit zu beschäftigen.

00:57:02: Und da ist ja jetzt eben von beiden von euch beiden ganz viel wichtige Dinge die man nur unterschreiben und unterschreichen kann gesagt worden.

00:57:11: nicht immer meins meins minds und so glauben meine Daten sind für sich isoliert so unheimlich wichtig sondern gemeinsam für alle zur Verfügung zu stellen, es ist für alle bezahlbar zu halten.

00:57:26: Es ist für allen machbar zu machen an der Stelle und nicht so glauben dass man vielleicht weil man PIM System hat und three ninety Attribute das jetzt Für das Unternehmen selber Der Halsbringer sein wird.

00:57:42: also wir sind ja gut vorbereitet und wir haben alles.

00:57:44: Das wird an der stelle Wahrscheinlich ganz sicher auch Nicht die Lösung.

00:57:50: Richtig, Bert das sehe ich genauso.

00:57:52: und Thomas und Miriam ihr habt ja auch eigentlich ein flammendes Plädoyer gerade gehalten.

00:58:01: A dass dieses Thema auf der C Level wirklich in Angriff genommen wird was getan wird und eben auch B dass gemeinsame Lösungen gefunden werden um die Kosten nicht für jeden so hoch zu haben.

00:58:20: und was ich auch sehr spannend finde, wenn man mal Kühe und Pflicht oder Pflichtung Kühe unterscheidet.

00:58:29: Es geht immer nur Neukunde, Neukundeneukunde.

00:58:31: aber was ihr beiden erzählt habt über die... der Umsatz, der auch noch bei Bestandskunden ist.

00:58:40: Also was da noch sozusagen nicht gehoben wird?

00:58:43: Das ist ja wirklich Wahnsinn und ein Potenzial!

00:58:47: Und auch vielleicht noch diese Wundertüte, was man heben kann durch die richtige Nutzung vom Daten... Wir können eigentlich nur sagen an die Hörer, dass jeder zu diesem Datengipfel kommen muss.

00:59:05: Können wir mal einen Blick vorauswerfen in die Zukunft, also nicht in dreizig Jahren sondern eine greifbare Zukunft und was eigentlich möglich ist wie Geschäftsprozesse wie unser Geschäft eigentlich ablaufen wird.

00:59:20: Was wir erwarten, was denkbar ist in einem Geschäftsmodell in dem die Daten vorhanden sind funktionieren integriert sind miteinander kommunizieren welche?

00:59:31: Wie wird sich das darstellen?

00:59:32: Welche Möglichkeiten wird es geben?

00:59:34: Die Frage an euch beide

00:59:35: Ich glaube auf jeden Fall, dass die Zukunft einfach Daten getrieben sein wird.

00:59:41: Das heißt Umsätze werden Daten Getrieben sein?

00:59:43: wenn ich habe natürlich immer diesen Fokus bei uns auf das Thema KI und wir merken auch, dass wenn wir Chatbots zum Beispiel auf eine Webseite packen, dass halt Architekten auch gerne mal am Wochenende sich informieren und ich glaube in Zukunft sind sie nicht mehr gewohnt, dass Sie auf Informationen warten.

01:00:00: Das heißt, man merkt es bei Google.

01:00:01: Jede der Google, die immer mehr Leute gehen gar nicht mehr auf die Webseitenergebnisse sondern schauen sich das Ergebnis bei Gemini an.

01:00:08: wie wollen wir eine Information haben?

01:00:10: Und das heißt im Endeffekt wenn Unternehmen in Zukunft Informationen nicht zur Verfügung stellen egal wo oder in KI taugliche Informationen dann haben die Spielen keine Rolle mehr.

01:00:20: Dann werden sie nicht mehr da sein und werden nicht mehr relevant sein.

01:00:24: Und wenn ich jetzt überlege, dass es Agenten gibt.

01:00:26: Man merkt das ja selber, wenn ich bei ChatGPT bin und sage, ich möchte jemanden haben, der mir meine Wohnung anstreicht... wird es dann auch so sein, dass ich ein Foto hochladen kann.

01:00:40: Dass das ganze Thema Visualisierung, dass sich die Möglichkeit habe, jetzt will ich mal eine R-Vortapete da drin haben und dann visualisiert er mir das.

01:00:47: Und wenn so ne KI in Zukunft nicht auf diese Daten zugreifen kann, dass es also keine Bilder gibt, dann wird der das nicht machen können?

01:00:54: Das heißt im Endeffekt... Nicht mehr da, wenn ich nicht daten in irgendeiner Form irgendwo hin packe und wir merken es ja selber.

01:01:01: Wenn ich bei Chechipiti jetzt mein neues Wohnzimmer visualisiert habe und farben dann fragt er mich ja soll ich dir mal einen Maler suchen?

01:01:08: Dann geht der hin und schaut sich die Rezension an.

01:01:11: und wenn wir jetzt weiter in die Zukunft schauen wird irgendwann Chechhipiti sagen soll ich Dir damals ein Termin machen?

01:01:17: So, und dann wird da Chechipiti nicht unbedingt anrufen in den Malerbetrieb.

01:01:22: Sondern gucken hat dieser Mala auch ein KI-Bott?

01:01:26: der dann mit ihm telefonieren kann und er sagt, ich habe für dich einen Termin dargelegt.

01:01:30: Genauso wird es auch im BtoB-Bereich sein.

01:01:32: man merkt die Handwerker umso jünger die sind die wollen eine App haben, die wollen die Informationen auf Verbauschnell abrufen können, sie wollen verarbeitet, nicht warten, keine Hotline.

01:01:44: Es wird immer ein Außendienst geben, es wird immer diese wertvolle Face to face Gespräche geben.

01:01:50: aber wenn's um Produktverarbeitung geht, wenn ich irgendeine Mischung haben möchte oder so.

01:01:56: Dann will ich die Information Vierundzwanzig Sieben sofort bekommen und da wird die KE maßgeblich das Kommunikationstool sein und dann geht es einfach.

01:02:09: darum bin ich in der Lage meine Daten in irgendeiner Form hinzubringen So wie wir auch allen bei Google ein Google Business Eintracht haben.

01:02:16: Jeder zweite fährt mit seinem Android-Handy dahin, der weiß gar nicht wo ich hinfahre aber die Adresse ist ja im Google Business.

01:02:22: Ich gucke auf die Rezessionen und so weiter.

01:02:24: das heißt Die Daten die bei Google in den Suchmaschinen waren.

01:02:28: die muss sich jetzt alle KI tauglich machen damit die Agents in Zukunft einkaufen gehen.

01:02:33: Systeme werden untereinander einkauen.

01:02:35: Das heisst große Objekte.

01:02:38: Geschäfte werden, von den Planern wird dann eine Umfrage beziehungsweise werden Angebote reingeholt in der Planung schon rein über Agenten.

01:02:46: Da wird keiner mehr anrufen da wird nichts mehr in die Richtung passieren.

01:02:49: das ist so ein Ausblick aus meinem Fokus auf die Branche.

01:02:54: Thomas dem kann ich nur zustimmen.

01:02:56: nun nicht nur nach außen wird das Thema Daten ein absolut essenzieller Faktor sein sondern natürlich auch innerhalb der Unternehmen Ist es oder mittlerweile ist das auch schon die absolute Norm.

01:03:06: und da wird sich noch viel mehr tun, denn auch das was du nach außen beschreibst.

01:03:10: Also dass KI-Agenten miteinander kommunizieren und Daten von A nach B schieben.

01:03:13: Auch das muss innerhalb des Unternehmens passieren.

01:03:16: Der Einkauf muss Daten haben.

01:03:20: Nach welchen Parametern darf ich überhaupt bestellen bzw dann weiter wenn die Ware irgendwo im Lager ankommt?

01:03:27: Brauche ich denn nur Lagerklassen, wenn es dann verschickt werden soll an den Kunden Wassergefährdungsklassen.

01:03:33: Alle diese Informationen müssen ja über den Innerhalb des Unternehmens auch hin und her geschoben werden zwischen den Systemen verfügbar sein und das natürlich in einer maschinenlesbaren Form und so granular wie möglich so dass Systeme halt eben anhand dieser Informationen sich austauschen und miteinander kommunizieren können.

01:03:50: Und dann natürlich die Kirche oben drauf, die du schon erzählt hast der Kunde.

01:03:55: Wir wissen, der Kunder hat alle drei Monate Produkt X bestellt also Predictive Analytics.

01:04:00: das heißt was wird er voraussichtlich tun?

01:04:02: Ja dann wird er wahrscheinlich in drei Monaten wieder dieses Produkt bestellen.

01:04:04: was passiert wenn es nicht tut?

01:04:06: Dann sollte vielleicht der Außendienst da mal hinfahren und gucken was da los ist und nur dann wenn man Daten hat und dieses Wissen in maschinenlesbarer Formen hat kann man das überhaupt tun.

01:04:16: Also sind Daten nicht nur eben für den Verkauf nach außen, für Neukunden und Bestandskunden wichtig sondern auch innerhalb des Unternehmens um die Flüsse der Prozesse so vernünftig wie möglich gestalten zu können.

01:04:27: Und das muss man ja auch sagen am zeiten des Fachkräftemangels ist auch ein sehr großer Vorteil wer wenn man es schafft Menschen oder Prozisse Eins zu eins mal gleich laufen, die aktuell Menschen händisch machen ersetzen kann durch KI oder eben auch ein Automatismus.

01:04:46: Dann schaffen wir es natürlich auch den Fachkräftemange irgendwo zu begegnen was Bert vorhin auch schon erzählte.

01:04:51: Ja Miriam und Thomas auch dafür danke für diesen Blick in die Zukunft und wir haben ja in der Vorbereitung dieser Episode lange diskutiert und sind am Ende auf diesen Titel gekommen zwischen Abgrund- und Aufstieg.

01:05:09: Und wir haben auch jetzt in der Einleitung ja die These aufgestellt, der die Daten hat wird zukünftig die Produkte verkaufen.

01:05:17: diese beiden Thesen ich glaube da sind wir gar nicht so weit oder liegen wir eigentlich ganz gut und legen dann nicht sehr daneben?

01:05:28: Also denke ich auch das hört sich brutal an.

01:05:32: Man kann jetzt sagen, wie in der Natur Survival of the fittest.

01:05:36: Nichts muss morgen fertig sein aber es wird halt zwischen Abgrund und Aufstieg.

01:05:43: würde sich entscheiden die einen diese Themen vielleicht nicht so ernst nehmen oder sagen bei uns ist alles anders oder meine Kunden sind anders.

01:05:54: Bei dem einen wird es halt früher passieren das Dinge sich nachhaltig verändern und bei anderem eben etwas später.

01:06:03: Man muss einfach glaube ich schon für sich die Einstellung auch gewinnen, dass Daten eben ein Grundpfeiler des Geschäftsmodells sind – heute eigentlich schon sind!

01:06:15: Das will ich mich gerne mit einbeziehen in meiner Zeit im Großhandel.

01:06:19: Daten eher als notwendiges Übel gesehen haben macht es jetzt anders erforderlich und man muss einfach auch akzeptieren, dass Daten eine Menge Arbeit sind.

01:06:31: Und zwar dauerhaft!

01:06:32: Das ist ja kein Prozess den du einmal wie den Kelleraufräumen einmal regelt sondern dann ist das gut.

01:06:38: Sondern es wird immer wieder Veränderungen, Weiterentwicklungen geben, Anforderungen geben an dem Geschäftsprozess den ich mit Daten unterstützen muss.

01:06:49: Also dieses schöne Eisberg Beispiel, man sieht eben nur die Spitze des Eisbergs.

01:06:54: Das ist das was schön blau schimmert und wo ich mit dem Schiffchen gerne rumfahre.

01:06:58: aber das was man nicht sieht ist halt die Arbeit und das sind neunzig Prozent dieses Eisberges, die unter Wasser liegen.

01:07:05: Das muss einem glaube schon bewusst werden.

01:07:09: Das denke schon ja!

01:07:10: Und insofern ist der Titel zwischen Abgrund- und Aufstieg glaube ich vielleicht provokant, aber gut gewählt.

01:07:19: Thomas und Miriam wenn ihr über die zukunft spricht viel mir gerade ein was wir in den letzten jahren immer auf jeder ob es geha f tagung war oder andere große veranstaltung in der branche redner stellten sich vor das plenum und sagten In zehn in zwanzig jahren ist Jeder dritte oder jeder vierte oder jede fünfte von ihnen nicht mehr da.

01:07:46: Das war natürlich apokalyptisch.

01:07:49: zum beispiel stichwort konsolidierung im großhandel.

01:07:53: Ihr beiden habt ja mit unternehmen zu tun.

01:07:56: wenn es um daten geht wagt ihr eine prognose, wenn von hundert unternehmen wie viele werden geschaffen und wie viel.

01:08:05: Werden das nicht schaffen entweder sie gehen in einem anderen unternehmen auf oder die schaffen wirklich nicht kann man sowas sagen?

01:08:14: Ich möchte es mir nicht anmaßen, hier eine Zahl zu nennen.

01:08:17: Doch was ich sagen kann und auch sagen möchte ist dass die Leute dies jetzt verpassen sich damit ja zu beschäftigen und den den Sprung zu wagen und jetzt einfach mal loszulegen.

01:08:27: die werden das nicht schaffen weil sie's einfach nicht können.

01:08:30: Sie können nicht die Menschen hinstellen die diese ganzen Prozesse handisch erledigen.

01:08:34: dass das schaffen sie finanziell gar nicht.

01:08:37: Wir wissen, dass der Markt sehr stark auch unter Kostendruck leidet.

01:08:41: Wie soll das denn möglich sein wenn man sich mit dem Thema nicht befasst und versucht alles über Menschen zu lösen?

01:08:47: Das ist ein Problem mit Menschen zu bewerfen.

01:08:49: wie soll es dann gehen, wenn weiter die Kosten steigen und auch die Gehälter natürlich steigen müssen?

01:08:53: also eine absolute Zahl gibt es da nicht.

01:08:55: aber es ist nur logisch und nur schlussvoll gerischt, dass wenn die Unternehmen sich damit nicht beschäftigen sie es nicht überleben werden.

01:09:04: Also ich glaube dass wir gerade in einem Zeitaltersund, wo was größeres passiert.

01:09:12: Es ist halt wie die industrielle Revolution.

01:09:17: Ich sag mal so es gibt heute glaube ich kaum noch Unternehmen in Deutschland die T-Shirts herstellen.

01:09:23: Aber da wird niemand mehr sitzen, der einfach mit einer Nadel da T-shirts näht und fahre, sondern die haben alle Nähmaschinen.

01:09:31: Und jetzt kommen wir einfach in das Zeitalter rein wo wir bestimmte Tätigkeiten, die sich immer wiederholen, Denktätigkeiten wo die durch KI ersetzt werden.

01:09:41: Das heißt also die KI ist die Maschinen die uns Denkunterstützung einfach gibt.

01:09:47: Und das ist nicht aufhaltbar und wenn ich als Unternehmen das nicht mache, dann wäre das so wie... Ich hol mir keine Nähmaschine oder habe mir damals keine Dampfmaschine dahin geholt sondern ich hau mit dem Hammer versuche ich die ganze Zeit das Eisen zu biegen!

01:10:00: Das gibt es nicht mehr, das funktioniert nicht, dass hätte keiner überlebt.

01:10:04: Jetzt sind wir in dem Zeitalter, ich bin jetzt in der Lage die Technologie da bestimmte Denkprozesse zu automatisieren Und dafür brauche ich Daten, sonst funktioniert das nicht.

01:10:19: Um eine Nähmaschine zu betreiben brauchten die auf einmal alle Strom und Dampf.

01:10:23: da wurde der Strom- und Dampfkraft und jetzt brauchen sie Daten!

01:10:29: Wenn ich jetzt nicht anfange dass zu automatisieren also Denkprozesse zu automatisierung im Unternehmen dann werde ich uneffizient Ich werde zuteuer ich werde es nicht überleben.

01:10:39: Also Es wird nicht überlebbar sein das nicht zu machen.

01:10:44: Von daher sind wir gerade, meine ich oder viele Experten sagen es ja auch einfach, Wir sind hier an der nächsten großen industriellen Entwicklung.

01:10:54: Ja danke und damit werden wir wieder bei diesem schönen Begriff den ich jetzt für mich auch oder, da wärme bei diesem schönen Bild das ich jetzt mitgenommen habe dass die Daten sind die Energiezentrale eines Hauses und ohne die funktioniert halt eben auch gar nichts.

01:11:15: Und wenn wir mit dieser Podcastfolge auch mit eurer Hilfe natürlich vor allen Dingen ist schaffen das jetzt wirklich der Der letzte sagt okay, ich gehe die das Thema an.

01:11:25: Dann haben wir glaube ich eine gute Folge hinbekommen.

01:11:28: oder bärt wie siehst du das?

01:11:30: Absolut und ich fand jetzt auch die passende schöne Abschlussworte.

01:11:36: Wir haben ja schon am Anfang auf hingewiesen.

01:11:37: Das sollten wir jetzt auch wieder wollen keinem Angst machen.

01:11:40: Wir wollen keinen sagen oh wenn du nicht sofort jetzt deine Schrittzahl erhöhst dann wirst du diese Entwicklung müssen die Schritt halten können.

01:11:50: Es gibt ja auch gigantische Chancen, das haben wir ja auch gehört wenn wir den Blick voraussetzen.

01:11:55: ich habe auch als Unternehmen dass vielleicht regional tätig ist und ein kleinerer Mittelständler ist sehr wohl eine Zukunftsperspektive denn die Fragen kommen ja hier und da auch auch die höre ich ja aus der Handelslandschaft hab ich dennoch wenn ich einen Unternehmen als junger Mensch übernehme von meinen Eltern oder von meinen Vorgängern im Großhandel was ist denn meine Perspektive?

01:12:17: Hab Eine Perspektive ja klar habe ich eine Perspektiv in dem ich eben diese Möglichkeiten und die Entwicklungen, die dort stattfinden auch nutzen kann.

01:12:26: Also das hat gerade auch im Generationswechsel wie finde für den Großhandel und für unsere Branche auf jeden Fall... ...eine Zukunftsperspektive.

01:12:34: Und wir wollen keinem Angst machen.

01:12:36: aber wir wollen eben den Blick darauf linken und es in den Schaufenster stellen und sagen Leute guckt euch das an.

01:12:43: Das ist einfach wichtig Nicht nur in Anführungszeichen, in Steine investieren.

01:12:47: Sondern tatsächlich die Mehrmals gesagt Daten-Truppe aufbauen sich damit beschäftigen reinkommen in das Thema.

01:12:55: dann merkt man sehr schnell wo die faulen Äpfelchen im Körbchen liegen und nach Möglichkeit eben Gemeinschaft suchen.

01:13:02: denn auch das muss man sagen unsere Branche ist nicht riesengroß.

01:13:06: wir haben auch keine Hersteller an der Stelle keine Zulieferanten Die das Thema Daten und Digitalisierung nun außergewöhnlich treiben würden.

01:13:18: Das ist so nicht, das kennen wir aus anderen Branchen oder zumindest mal aus der Sanitärheizungsklimabranche anders.

01:13:25: die sind ja schon zwanzig Jahre weiter als wir.

01:13:28: Das hat auch Gründe.

01:13:30: aber dort gibt es natürlich große Hersteller, die schon allein aus technischen Gründen das Thema Daten schon vor vielen Jahren ganz anders getrieben haben um ihr Geschäft besser betreiben zu können, als das bei uns in der Branche der Fall ist.

01:13:45: Und es ist das ureigendste Interesse meiner Meinung nach des Großhandels hier gemeinsam eine Willensbildung zu haben, gemeinsam jeder für sich selbstverständlich aber doch als Branche an gewissen Themen gemeinsam zu arbeiten.

01:14:00: also die Aufforderung kann nur sein am dreißigsten September nach Stuttgart zu kommen, am besten auch gleich ... der von dem Nr.

01:14:09: XXIX und XXIII als GRF-Mitglied zur Jahreshauptversammlung zu kommen, denn da gibt es auch noch ein bisschen... ... was anderes links und rechts zu diesen Themen.

01:14:17: aber am XXX September ab Vierzehn Uhr im Möwenpick-Messe in Stuttgart sprechen wir über die Themen.

01:14:25: Da ist dann auch Thomas live und die Miriam ist auch live da und wir können uns daher vorhin austauschen.

01:14:34: das wäre noch von meiner Seite wichtig zu

01:14:35: sagen.

01:14:36: So ist es, Bert.

01:14:37: Du bist ja auch live auf der GHF-Tauke natürlich und auf dem Datengipfel.

01:14:42: Liebe Miriam!

01:14:44: Lieber Thomas, vielen Dank dass ihr da wart.

01:14:46: Ihr habt uns das Thema sehr schön aufgedröselt erklärt und wenn eure Plädoyers nicht gehört werden da draußen in der Hörer schafft und in der Branche dann weiß ich auch nicht.

01:14:58: Vielen dank, dass ihr dort wart.

01:15:00: Vielen Dank!

01:15:06: Sanierungsfall, der BtoB Podcast vom GHF für die Renovierungs- und Sanierungsbranche.

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