RTS Unternehmertalk mit Martin Loiperdinger

00:00:05: Herzlich willkommen zum RTS Unternehmertalk.

00:00:08: Heute spreche ich mit Martin Loiperdinger von Blumatix über die Entwicklung der künstlichen Intelligenz und ihren Einfluss auf Unternehmen.

00:00:17: Martin wird uns Einblicke in die über 10-jährige Erfahrung von Blumatix geben,

00:00:22: Einblicke in spannende Projekte mit uns teilen und erzählen, wie sich die Lösungen weiterentwickelt haben.

00:00:29: Wir werfen auch einen Blick in die Zukunft der KI und Automatisierung und diskutieren,

00:00:36: welche Schritte nun wichtig sind, um für die Zukunft gerüstet zu sein.

00:00:40: Herzlich willkommen, Martin Loiperdinger, schön, dass du bei mir bist.

00:00:44: Danke, ich freue mich sehr, dass ich da sein darf. Danke für die Einladung, danke für die einleitenden Worte.

00:00:49: Gerne. Martin, Blumatix, was macht ihr?

00:00:55: Blumatix ist eine KI-Firma grundsätzlich.

00:00:58: Das heißt, wir beschäftigen uns seit vielen Jahren schon mittlerweile mit Automatisierungslösungen und setzen dafür auf die KI-Technologie.

00:01:07: Ihr geht jetzt ja in Unternehmen und automatisiert sozusagen Prozesse im Unternehmen.

00:01:13: Wie schaut das aus, wenn man das macht?

00:01:17: Wie schaut das aus? Grundsätzlich, da müssen wir vielleicht an die Anfänge des Unternehmens zurückgehen.

00:01:23: Dann kann ich beschreiben, womit wir gestartet sind.

00:01:26: Und dann würde ich vorschlagen, nähern wir uns dem an, wo wir heute stehen.

00:01:30: Und dann kann ich auch sehr gut beschreiben, wie so ein Automatisierungsprojekt ausschaut.

00:01:35: Also grundsätzlich beschäftigen wir uns schon seit zehn Jahren mit dem Thema mittlerweile.

00:01:40: Also Blumatix gibt es eigentlich schon länger als zehn Jahre.

00:01:42: Wir sind damals gestartet als Softwareunternehmen für Projekte oder für Softwareprojekte und haben dann 2016 sozusagen ein neues Unternehmen gegründet,

00:01:56: das sich mit dem Thema KI beschäftigt und mit dem Thema Prozessautomatisierung in dem Kontext.

00:02:02: 2016 war ja eigentlich von KI noch keine Rede, oder?

00:02:07: Das hat sich ja erst später irgendwie herauskristallisiert, dass das interessant ist.

00:02:12: Wie seid ihr auf das gekommen, dass man sagt, wir machen was mit KI?

00:02:16: Also in der breiten Bevölkerung war das tatsächlich überhaupt kein Thema.

00:02:19: Auch bei ganz vielen Unternehmen war KI ein Begriff, wie viele andere auch, aber war überhaupt nicht in den Köpfen der Leute drinnen.

00:02:28: Grundsätzlich gibt es das Thema oder die Technologie ja schon sehr, sehr lang.

00:02:31: Das geht zurück bis in die 60er Jahre, glaube ich, im letzten Jahrhundert.

00:02:38: Wir kommen ja aus dem Softwarebereich und sind sehr techniklastig im Unternehmen und haben natürlich da einen guten Zugang zu den neuen Technologien immer schon gehabt und nach wie vor.

00:02:50: Wir haben halt zu der Zeit schon gesehen, dass sich die Technologie in den letzten Jahren, vor allem in Amerika, ganz, ganz stark weiterentwickelt hat,

00:02:58: weil gewisse Voraussetzungen plötzlich verfügbar waren. Dafür braucht es viele Daten und viel Rechenleistung. Dadurch waren diese eigentlich schon seit Langem vorhandenen KI-Verfahren plötzlich so leistungsfähig.

00:03:15: Und da haben wir gesehen, damit können wir neue Probleme lösen oder vorhandene Probleme mit einem neuen technologischen Zugang, mit neuen Werkzeugen

00:03:25: und dadurch sozusagen Verbesserungen erzielen, die bis dahin nicht möglich waren.

00:03:29: Und deshalb haben wir gesagt, okay, wir setzen auf diese Technologie.

00:03:32: Vor allem auch, weil wir gesehen haben, okay, das ist nichts, was jetzt wieder verschwinden wird, sondern was zukünftig immer stärker werden wird.

00:03:42: Und wie war das damals am Beginn im Unterschied zu heute?

00:03:47: Die KI, das war ja wahrscheinlich auch noch ein bisschen mehr in den Kinderschuhen, oder?

00:03:52: Ja, definitiv. Also wie schon gesagt, das war nicht in den Köpfen verankert.

00:03:58: Da waren wir relativ, für europäische Verhältnisse, relativ früh dran mit der Technologie.

00:04:03: Aber wir haben auch gesehen, dass es grundsätzlich die Leute, mit denen wir sprechen, auch interessiert, weil es hat schon so etwas Spannendes irgendwo an sich.

00:04:11: Wenn man sich das Grundprinzip da vergegenwärtigt, nämlich man will eigentlich eine Maschine bauen, die so schlau ist wie der Mensch.

00:04:18: Man ist da weit weg und war zu der Zeit noch viel weiter weg.

00:04:22: Aber grundsätzlich hat es schon eine gewisse Neugierde geweckt.

00:04:26: Aber das alleine hätte nicht gereicht, sondern wir waren einfach in der Lage, wie eh schon gesagt, Probleme auf eine neue Art und Weise zu lösen, die entscheidende Vorteile mit sich gebracht haben.

00:04:36: Wie waren da die ersten Gespräche mit den Kunden?

00:04:39: Hat man die überzeugen müssen, dass es da jetzt Systeme gibt, die automatisiert laufen können?

00:04:47: Oder waren die schon selber ein bisschen interessiert, dass sie gesagt haben, wir brauchen die in die Richtung, was wir wollen, was wir haben?

00:04:56: Letzteres. Also grundsätzlich haben wir immer Kunden adressiert, die nach konkreten Lösungen suchen.

00:05:01: Und das Thema Automatisierung an sich ist ja kein neues.

00:05:04: Es ist ja nur der Zugang, wie man es lösen kann, ein neuer.

00:05:07: Und der steht aber üblicherweise ja gar nicht so sehr im Vordergrund.

00:05:11: Der Kunde oder dein Gegenüber hat ein Problem und das hätte er gern gelöst.

00:05:16: Wie du das löst, ist ja erst mal sekundär.

00:05:20: Allerdings hat uns das Thema KI für uns natürlich immer die Möglichkeit gegeben zu erklären, warum wir etwas besser lösen können, als die Lösungen, die es bisher im Markt gegeben hat.

00:05:31: Insofern war das Thema schon immer wichtig und relevant, weil es uns sozusagen auch eine gewisse Glaubwürdigkeit verschafft hat.

00:05:38: Aber ganz generell jetzt, das ist jetzt losgelöst vom Thema KI, steht der Lösungsweg nicht so sehr im Vordergrund.

00:05:46: Was waren so die ersten Projekte, die ihr da angegangen seid?

00:05:52: Also gestartet sind wir. Wir haben damals verschiedene Ideen gewälzt und es hat sich dann das Thema IDP herauskristallisiert.

00:06:00: Also IDP steht für Intelligent Document Processing, OCR auch umgangssprachlich genannt.

00:06:06: Und im Wesentlichen geht es dabei darum, dass man eingehende Dokumente in Unternehmen, zum Beispiel eingehende Rechnungen, aber auch Bestellungen, Lieferscheine, was auch immer, automatisiert verarbeitet.

00:06:17: Du musst dir vorstellen, da kommen bei unseren Kunden, also das sind mittelständische Unternehmen und große internationale Konzerne, kommen eine ganze Reihe an Dokumenten rein, die grundsätzlich mal Aufwand verursachen, wenn sie reinkommen.

00:06:33: Nämlich irgendjemand muss sich das anschauen, muss sagen, was ist das überhaupt, kenne ich den, der mir das schickt, ist das vertrauenswürdig, was steht da drauf, was ist da wirklich relevant.

00:06:43: Und der muss das dann erfassen im Endeffekt, damit er es in seinem IT-System, in seiner ERP-Lösung weiterverarbeiten kann.

00:06:52: Die Rechnung mit der Finanzbuchhaltung ist ein Klassiker.

00:06:55: Und was wir gemacht haben im Endeffekt und nach wie vor machen ist, wir interpretieren diese Dokumente und liefern die Inhalte dieser Dokumente in einem strukturierten Format, sodass sie dann ins System übernommen werden können und dort weiterverarbeitet werden können.

00:07:09: Das heißt, wenn ich jetzt RTS hernehme, unsere Rechnungsgeschichten könnte man auch so lösen.

00:07:18: Das heißt, unsere Sabine würden wir entlasten, indem das die KI für sie macht.

00:07:24: Ganz genau, das ist das Ziel. Also im Wesentlichen sprechen wir von Automatisierung und bei Automatisierung geht es zum wesentlichen Teil, das ist nicht der einzige, das muss man auch ganz klar sagen,

00:07:34: aber zum wesentlichen Teil natürlich auch um Arbeitserleichterung, darum der Maschine Dinge zu übertragen, die halt sonst die Mitarbeiter ablenken, beschäftigen, was auch immer.

00:07:45: Es geht darum, dass man die Mitarbeiter freischaufelt für höherwertige Tätigkeiten.

00:07:51: Also jetzt ist es ja bei uns so im Betrieb, die Sabine sitzt an unserem Computer, info@ ist ihre E-Mail-Adresse und da kommt die Rechnung herein.

00:08:02: Und dann muss sie die Rechnung an den Chef vorlegen oder schauen, wer hat das in Auftrag gegeben, was ist das, wer ist für das zuständig, ist das überhaupt richtig, passt die Rechnung, ist die Rechnung, keine Ahnung, ist das überhaupt für uns eine bestimmte Rechnung oder ist das eine Fake-Rechnung oder so.

00:08:19: Und dann muss das irgendwie freigegeben werden, dann muss das eingezahlt werden und so weiter und so fort.

00:08:24: Das sind ganz viele Schritte. Wie würde das mit einer KI-gesteuerten Automatisierung ausschauen?

00:08:32: Also du hast jetzt die einzelnen Schritte schon wunderbar beschrieben, das ist tatsächlich so, wie es in vielen Unternehmen abläuft.

00:08:39: Viele Unternehmen haben eine eigene Inbox für eingehende Rechnungen.

00:08:43: Du hast jetzt gesagt, da gibt es eine info@-Adresse zum Beispiel.

00:08:46: Das heißt, da werden nicht nur Rechnungen reinkommen, sondern alles mögliche.

00:08:50: Wenn ich eine Anfrage schreibe, kommt die da rein.

00:08:53: Wenn ich einen Werbeprospekt schicke, kommt das da rein.

00:08:56: Ein Kollege war im Urlaub und schickt wahrscheinlich Urlaubsfotos dahin.

00:08:59: Also ich muss einmal erkennen, worum handelt es sich eigentlich bei einer eingehenden E-Mail.

00:09:04: Wenn ich das wirklich automatisieren will, dann beginne ich beim ersten Schritt und das ist der Dokumenteneingang oder der Rechnungseingang bei dem konkreten Prozess.

00:09:13: Und ich muss erkennen, es ist eine Rechnung.

00:09:16: Dokumentenklassifizierung, die KI sagt, hey, das ist eine Rechnung versus nein, das ist irgendwas anderes, um das musst du dich jetzt nicht kümmern.

00:09:22: Oder das ist ein Urlaubsfoto, das schicke ich an die Carmen weiter, weil das ist wahrscheinlich an sie adressiert.

00:09:27: Aber die eingehende Rechnung wird dann aus der E-Mail rausgenommen und im ersten Schritt dann mal interpretiert.

00:09:33: Genau das, was du jetzt gesagt hast, von wem kommt die überhaupt, kennen wir den?

00:09:39: Ist das ein Lieferant, dem wir vertrauen oder den wir beauftragt haben?

00:09:43: Und wenn ja, dann mache ich weiter im Prozess.

00:09:46: Das ist das, was die Sabine macht.

00:09:51: Das kann natürlich die KI machen.

00:09:53: Sie kann diese Daten auslesen und braucht aber dann auch die Info, die sogenannten Stammdaten.

00:09:59: Wer sind denn meine Lieferanten, mit denen ich zusammenarbeite?

00:10:02: Und das kannst du dann abgleichen.

00:10:03: Das funktioniert wunderbar.

00:10:06: Im nächsten Schritt prüft sie die Rechnung.

00:10:08: Auch das macht die Carmen.

00:10:10: Das ist aber schon gar nicht mehr so trivial, weil du musst ja prüfen, genügt diese Rechnung den gesetzlichen Anforderungen?

00:10:15: Sprich, sind alle Rechnungsmerkmale drauf?

00:10:17: Eine Rechnungsnummer, ein Rechnungsdatum, Nettobetrag, Steuern, Gesamtbetrag und so weiter.

00:10:25: Eine Leistungsbeschreibung muss ein Bestandteil der Rechnung sein.

00:10:29: Also steht das alles drauf, was draufstehen muss?

00:10:32: Und ist das in sich stimmig?

00:10:38: Stimmt der Nettobetrag und der Steuerbetrag mit dem Bruttobetrag überein?

00:10:44: Ist der richtige Steuersatz da drauf?

00:10:46: Oder ist das vielleicht 0% Steuer und es steht innergemeinschaftliche Lieferung?

00:10:51: Es ist aber eine Rechnung aus Österreich, nach Österreich.

00:10:54: Also eigentlich ein Fall, der es nicht geben darf.

00:10:57: Solche Sachen werden da geprüft.

00:10:59: Zusätzlich natürlich, ist das überhaupt eine Rechnung, die ich bezahlen möchte?

00:11:06: Sprich, ist es keine Fake-Rechnung?

00:11:08: Damit sind wir alle immer öfter konfrontiert, dass da Sachen reinkommen, täuschend echt aussehend,

00:11:15: die aber im Endeffekt nur eins wollen, nämlich mein Geld für eine nicht erbrachte Leistung.

00:11:20: Und das kann jetzt natürlich theoretisch eine Rechnung sein von einem mir bekannten Lieferanten,

00:11:26: österreichisches Unternehmen, aber vielleicht der litauische oder was auch immer, IBAN da drauf.

00:11:31: Also solche Sachen werden da natürlich auch geprüft.

00:11:34: Da ist die KI sehr, sehr gut bei sowas, sowas zu erkennen.

00:11:38: Beginnend bei der E-Mail bis hin zur Rechnung.

00:11:42: Wenn das alles durch ist, wenn die KI sagt oder die Sabine sagt, ja passt,

00:11:48: dann geht es darum, dass man prüft, ist denn die Leistung überhaupt erbracht worden?

00:11:51: Will ich denn das jetzt zahlen oder ist da noch irgendwas ausständig?

00:11:56: Und ich warte, bis das geliefert worden ist oder bis an irgendeine Nacharbeit gemacht worden ist,

00:12:01: bevor ich die Rechnung zahle.

00:12:03: Irgendwer muss diese Entscheidung treffen.

00:12:05: Irgendwer im Unternehmen weiß das.

00:12:08: Entweder ich kann das irgendwo aus dem System dann rauslesen, wenn ich es automatisieren möchte,

00:12:13: oder die Sabine fragt irgendwann, weil sie weiß, wer das beauftragt hat.

00:12:16: Bei 15 Mitarbeitern muss sie sich dann durchfragen.

00:12:19: Das ist auch sehr zeitaufwendig eigentlich.

00:12:21: Das ist zeitaufwendig, aber da geht es noch überschaubar.

00:12:23: Wenn es jetzt 500 Mitarbeiter sind, ist das nicht mehr so einfach.

00:12:26: Und wir sprechen mit vielen Unternehmen, die sagen, na ja,

00:12:29: dann frage ich jetzt erst einmal im Marketing nach.

00:12:31: Die sagen mir, nein, keine Ahnung, wer diese drei Notebooks bestellt hat.

00:12:34: Ja, wir waren es nicht.

00:12:36: Geht wieder zurück zu mir, zum Buchhalter.

00:12:38: Dann geht es weiter in die Entwicklung.

00:12:40: Nein, die haben auch überhaupt keine Ahnung.

00:12:41: Da gehen sehr, sehr viele Mails hin und her, bis ich den richtigen finde.

00:12:46: Das kann ich automatisieren mittlerweile,

00:12:48: indem ich entweder bestimmte E-Mails automatisch abgreifen kann.

00:12:56: Das ist natürlich dann wieder ein Datenschutzthema,

00:12:58: ob der Mitarbeiter das akzeptiert.

00:13:00: Aber da gibt es durchaus Lösungen, die man da verwenden kann.

00:13:06: Oder es gibt zum Beispiel einen Teams-Kanal,

00:13:09: wo ich dann die Frage reinstelle automatisch

00:13:12: und halt verschiedene Leute automatisch abklappere,

00:13:16: bis ich mein Okay habe.

00:13:17: Und wenn nicht, dann habe ich zu jedem Zeitpunkt in dem Prozess

00:13:21: die Möglichkeit, einen Menschen einzuschalten.

00:13:24: Also dieses Human in the loop, wie man so schön sagt, auf Neudeutsch.

00:13:28: Wenn ich nicht weiter weiß oder die KI nicht weiter weiß,

00:13:31: dann wird ein Mensch gefragt.

00:13:33: Aber man versucht diesen Prozess so weit wie möglich zu automatisieren

00:13:38: und in sehr vielen Fällen kommt man bis zum Ende.

00:13:40: Weil der nächste Schritt ist dann wirklich,

00:13:42: wenn die Leistung erbracht wurde, sprich die Rechnung freigegeben wurde,

00:13:45: dann wird es verbucht und dann geht es in den Zahllauf.

00:13:49: Und sehr häufig stellen wir auch fest,

00:13:51: dass ganz viel Mehrwert nicht in die 80% der einfachen Fälle steckt.

00:13:59: Das gibt immer diese 20-80-Regel.

00:14:01: Mit 20% vom Aufwand kann ich 80% automatisieren.

00:14:04: Aber nur weil ich 80% der Rechnungen automatisch verbuchen kann,

00:14:07: heißt das noch nicht, dass ich damit 80% Wert beim Unternehmen schaffe,

00:14:12: weil das war vielleicht nur 20% Aufwand.

00:14:15: Aufwendig wären die Fälle, wo ich eben nachfragen muss,

00:14:18: wo es irgendwelche Ungereimtheiten gibt,

00:14:21: wo ich vielleicht eine Rückfrage beim Lieferanten stellen muss,

00:14:23: weil irgendwas nicht passt,

00:14:26: weil das nicht zur Bestellung passt, was abgerechnet wird.

00:14:29: Da gibt es tausend Sonderfälle.

00:14:31: Und die so weit aufzubereiten,

00:14:35: entweder direkt die Kommunikation mit dem Lieferantenübernehmer

00:14:38: war notwendig, automatisch.

00:14:40: Das kann die KI heute machen.

00:14:42: Oder halt alles so weit vorbereiten,

00:14:45: dass ich dem Buchhalter dann nur noch das vorlege

00:14:47: und sage, schau her, an der und der Stelle,

00:14:48: da brauchen wir Informationen.

00:14:50: Ich schlage vor, dass wir da eine Rückfrage starten.

00:14:52: Das wäre übrigens mein Entwurf.

00:14:55: Das brauchst du nur noch auf Senden drücken.

00:14:58: Oder halt alle anderen Informationen aus anderen Systemen

00:15:01: so weit aufbereiten und zusammentragen,

00:15:03: dass der Mitarbeiter dann am Ende eine Entscheidung treffen kann.

00:15:08: Also sprich, diese Informationssammlung,

00:15:10: die nimmt sehr viel Zeit in Anspruch,

00:15:13: üblicherweise mehrere Stunden zum Teil.

00:15:15: Und das kann man natürlich auch wunderbar automatisieren.

00:15:17: Und da steht ganz extrem viel Mehrwert drinnen.

00:15:20: Das klingt sehr praktisch.

00:15:23: Ja, ist es.

00:15:26: Wie ist eigentlich dein Werdegang so verlaufen?

00:15:30: Hast du dich von Jugend an schon mit KI und Software beschäftigt?

00:15:36: Oder ist das irgendwann einmal so hereingeschwappt?

00:15:41: Also mich in der Jugend mit KI beschäftigt,

00:15:44: das wäre jetzt übertrieben zu behaupten.

00:15:45: Das habe ich tatsächlich nicht.

00:15:47: Ich war immer technisch interessiert.

00:15:48: Ich habe eine technische Ausbildung.

00:15:50: Ich habe Informatik studiert.

00:15:52: Und habe mich dann nach ersten Jahren bei internationalen Unternehmen

00:15:58: selbstständig gemacht.

00:15:59: Und war dann jahrelang als Freiberufler unterwegs in Deutschland.

00:16:03: Und bin dann zurückgekommen nach Salzburg

00:16:05: und habe mich dann sozusagen mit anderen Kollegen selbstständig gemacht.

00:16:09: Und wir haben Blumatix gegründet.

00:16:11: Und du hast mir erzählt, Blumatix ist eigenfinanziert.

00:16:14: Ihr habt jetzt keine Geldgeber oder so.

00:16:18: Und was bedeutet das für euch, dass ihr da eigenfinanziert seid?

00:16:22: Und unabhängig wahrscheinlich auch.

00:16:25: Also man muss es ein bisschen relativieren.

00:16:28: Wir haben mittlerweile einen strategischen Partner bei uns mit im Boot.

00:16:32: Das ist die CSS AG.

00:16:33: Das ist ein deutsches Unternehmen aus dem Bereich Finanzsoftware.

00:16:38: Im Mittelstand tätig.

00:16:40: Und selber ein mittelständisches Unternehmen.

00:16:41: Aber zurück zu deiner Frage.

00:16:44: Was heißt das für uns?

00:16:45: Das heißt, dass wir natürlich im Vergleich zu stark finanzierten Startups

00:16:51: sehr gut wirtschaften mussten immer.

00:16:54: Und haushalten mussten mit den Ressourcen.

00:16:56: Was ich aber in keinster Weise nachteilig sehe.

00:16:58: Weil grundsätzlich waren wir dadurch immer gezwungen,

00:17:01: sehr nah am Kunden zu arbeiten.

00:17:03: Die Probleme des Kunden zu verstehen.

00:17:05: Wirklich von der Pike auf und zu durchdringen.

00:17:07: Und dementsprechend hat uns das befähigt,

00:17:10: dann auch wirklich Lösungen zu bauen, die dem Kunden helfen.

00:17:13: Wo der Kunde und sein Problem im Mittelpunkt steht.

00:17:16: Und wo der Mehrwert einfach gegeben ist.

00:17:19: Ansonsten hätten wir die Firma nicht aufbauen können.

00:17:22: Hätten wir nicht wachsen können.

00:17:23: Das haben wir tatsächlich aus eigener Kraft gemacht.

00:17:26: Und das hat natürlich den zusätzlichen Vorteil,

00:17:29: dass man halt frei ist in seinen Entscheidungen.

00:17:32: Und nicht einem Investor verpflichtet ist.

00:17:35: Das macht sicher sehr viel Freude,

00:17:39: wenn man frei sein kann.

00:17:41: Weil wenn man doch wieder fremdbestimmt ist,

00:17:44: dann ist man oft auch wieder eingeengt in der Entwicklung.

00:17:48: Und gerade euer Bereich braucht ja sehr viel Entwicklung.

00:17:52: Weil da ist ja ständig etwas Neues unterwegs.

00:17:55: Und wenn man dann einen Geldgeber hat,

00:17:56: der sagt, ich will das aber nicht,

00:17:57: dann ist das auch blöd, oder?

00:17:59: Wenn man so einen hat, ist es definitiv blöd.

00:18:01: Deshalb soll man sich die auch gut aussuchen,

00:18:03: die man sich ins Boot holt.

00:18:05: Es hat natürlich Vor- und Nachteile.

00:18:08: Natürlich ist man mit Millionen ausgestattet,

00:18:11: kann man Dinge anders oder schneller angehen.

00:18:15: Umgekehrt läuft man Gefahr,

00:18:18: dass man vielleicht ein bisschen am Markt vorbei entwickelt,

00:18:20: weil man den Kunden ein bisschen außen vor lässt.

00:18:22: Also es hat Vor- und Nachteile.

00:18:26: Wir waren vielleicht nicht ganz so schnell unterwegs,

00:18:29: aufgrund der Ressourcen, die wir sehr gut einteilen mussten.

00:18:34: Andererseits muss man sagen,

00:18:35: dass auch der Markt nicht so schnell ist, in dem wir sind.

00:18:38: Sondern es dauert eh,

00:18:39: bis Unternehmen sich entscheiden für eine Lösung.

00:18:42: Und im Endeffekt war das halt einfach unser Weg,

00:18:44: den wir gegangen sind, der zu uns gepasst hat,

00:18:46: oder nach wie vor zu uns passt.

00:18:48: Und wir sind stolz darauf,

00:18:50: dass wir das so aufbauen konnten

00:18:52: und auch weiterhin machen.

00:18:54: Und ich bin auch überzeugt,

00:18:56: dass das der richtige Weg für uns war.

00:18:57: Aber das muss jeder Unternehmer selber für sich entscheiden,

00:19:00: welchen Weg er einschlagen will.

00:19:03: Ja, das glaube ich auch,

00:19:04: dass das jeder selber immer sagen muss.

00:19:06: Gibt es eigentlich auch so Sackgassen,

00:19:09: wo ihr euch mal irgendwo hinbewegt habt

00:19:11: und dann gemerkt habt,

00:19:13: das ist jetzt gar nicht richtig

00:19:16: oder da kommen wir nicht weiter,

00:19:17: müssen wir wieder umschwenken.

00:19:18: Gibt es eigentlich so Situationen auch?

00:19:22: Also generell muss man sagen,

00:19:24: ist natürlich Unternehmertum

00:19:27: kein geradliniger Weg zum Erfolg,

00:19:29: sondern immer von Aufs und Abs irgendwo,

00:19:31: von Erfolgen und Misserfolgen gepflastert.

00:19:33: Es wäre jetzt vermessen zu behaupten,

00:19:35: wir haben ja nicht auch falsche Entscheidungen getroffen.

00:19:37: Ich würde nicht sagen,

00:19:38: dass es Sackgassen waren,

00:19:40: aber es hat halt,

00:19:41: wir haben bestimmte Annahmen getroffen

00:19:43: und dann festgestellt,

00:19:44: dass das nicht so funktioniert,

00:19:47: weil man vielleicht die Rechnung

00:19:51: ohne Kunde oder

00:19:53: nicht ohne Kunde,

00:19:54: aber ohne dem Qualitätsbewusstsein

00:19:56: der Mitarbeiter beim Kunden gemacht haben,

00:19:58: sagen wir es so,

00:20:01: und dementsprechend haben wir gesehen,

00:20:02: dass zwar gewisse Wege in der Theorie funktionieren,

00:20:05: aber in der Praxis schwer umsetzbar sind.

00:20:07: Natürlich.

00:20:08: Und da ist halt das Entscheidende aus meiner Sicht,

00:20:09: dass man das möglichst frühzeitig erkennt

00:20:12: und dann gegensteuert.

00:20:14: Und schnell gegensteuert,

00:20:15: bevor man sich weiter hineinmanövriert.

00:20:17: Genau.

00:20:21: Gibt es da ein konkretes Beispiel,

00:20:23: wie ihr einmal gemerkt habt,

00:20:25: da sind wir jetzt am falschen Weg

00:20:27: oder am Holzweg?

00:20:30: Also es gibt durchaus

00:20:31: Herausforderungen natürlich,

00:20:33: mit denen wir zu kämpfen haben,

00:20:35: und ein Thema,

00:20:36: das uns schon sehr beschäftigt hat,

00:20:38: war das Thema

00:20:42: Weiterlernen des Systems.

00:20:43: Von einer KI-Lösung erwartet sich

00:20:45: ja jeder, dass sich die

00:20:47: an meine Gegebenheit anpasst

00:20:48: und wenn es auch noch von Anfang an nicht perfekt läuft,

00:20:51: dass sie kontinuierlich besser wird

00:20:53: und meine Problemstellungen

00:20:55: halt erlernt und dann

00:20:57: mich besser unterstützen kann.

00:20:59: Man sagt ja immer, die KI lernt mit dem Tun.

00:21:02: Mit dem Arbeiten.

00:21:03: Wenn man mit ihr arbeitet, dann lernt sie mit jedem Schritt dazu.

00:21:06: Genau. Sie erlernt anhand von Daten,

00:21:07: von Beispielen. Man zeigt ihr, wie es geht

00:21:09: und das lernt sie.

00:21:10: Und es ist sozusagen

00:21:13: immer ein Bestandteil unserer Lösungen

00:21:15: die sogenannte Feedback-Loop.

00:21:18: Also der Kunde kann Feedback geben.

00:21:19: Wenn es einen Fehler gemacht hat, so wäre es richtig gewesen.

00:21:22: Du hast einen Blödsinn ausgelesen,

00:21:24: der Betrag war nicht 9,90 Euro,

00:21:25: sondern 19,90 Euro.

00:21:27: Mach das bitte nächstes Mal richtig.

00:21:29: Das ist Teil der Lösung.

00:21:31: Der Kunde nutzt das, aber was wir festgestellt haben,

00:21:34: ist einfach, dass da zum Teil

00:21:35: Fehler zurückgemeldet werden.

00:21:37: Aus welchen Gründen auch immer, da gibt es Erklärungen

00:21:39: dafür

00:21:41: oder halt einfach

00:21:42: der Buchhalter hat einen schlechten Tag,

00:21:45: macht selber einen Fehler und meldet das zurück

00:21:47: und die KI lernt das.

00:21:49: Also es ist für uns einfach

00:21:51: ganz ein wesentlicher Teil sozusagen,

00:21:53: dass wir da auch auf die Qualität dessen,

00:21:55: was da zurückgemeldet wird, sehr genau achten,

00:21:57: damit die KI keine Fehler lernt.

00:21:59: Und das ist eine echte Herausforderung.

00:22:01: Das haben wir am Anfang massiv unterschätzt.

00:22:02: Da waren wir eigentlich immer der Meinung,

00:22:04: die Kunden haben natürlich größeres Interesse,

00:22:07: dass da richtige Werte zurückgeliefert werden,

00:22:08: dass das System immer besser wird.

00:22:10: Wir haben genügend Beispiele erlebt,

00:22:12: wo es tatsächlich sich negativ entwickelt hat,

00:22:14: weil zu viele Fehler zurückgekommen sind.

00:22:17: Also das Thema Qualitätssicherung

00:22:19: von den Daten, das muss man

00:22:20: schon sehr, sehr ernst nehmen.

00:22:22: Das kann ich mir gut vorstellen, wenn die KI

00:22:24: das falsch lernt, dann ist eigentlich

00:22:26: der ganze Automatisierungsprozess

00:22:28: im Eimer, oder?

00:22:30: Garbage in, garbage out, sagt man ja immer.

00:22:32: Die KI ist nur so gut wie die Daten,

00:22:34: mit denen sie arbeitet.

00:22:36: Was mich sehr beeindruckt

00:22:39: und was mir auch sehr gefällt,

00:22:40: weil ich selber auch sehr so denke,

00:22:42: das ist das Lösungsorientiertsein.

00:22:45: Ihr bietet einfach Lösungen

00:22:47: für eure Kunden.

00:22:48: Wie ist da das Mindset,

00:22:51: dass man überhaupt so weit kommt,

00:22:53: dass man sagt, ich bin nur

00:22:54: an Lösungen interessiert.

00:22:58: Ich orientiere mich

00:22:59: nach Lösungen oder zu Lösungen hin.

00:23:02: Also grundsätzlich

00:23:02: bin ich eh an Problemen

00:23:05: interessiert, weil

00:23:07: wenn man ein Problem identifiziert,

00:23:09: kann man sich überlegen, wie löst man es.

00:23:11: Warum hat man

00:23:12: dieses Mindset? Weil es aus meiner Sicht

00:23:14: überlebensnotwendig ist, weil

00:23:17: wir müssen als Unternehmen

00:23:19: mit unseren Lösungen

00:23:20: einen Mehrwert beim Kunden generieren.

00:23:22: Und wenn ich das nicht schaffe, dann habe ich ein Problem.

00:23:24: Dann werde ich dem Kunden

00:23:26: keine Lösung verkaufen können.

00:23:28: Wenn ich ihm nicht helfen kann, dann wird er meine

00:23:30: Rechnungen nicht bezahlen und am Ende des Tages

00:23:32: werden die Gehälter der Mitarbeiter nicht gezahlt.

00:23:34: Also grundsätzlich ist jedem bewusst,

00:23:37: woher das Gehalt kommt im Unternehmen

00:23:38: und dass unsere

00:23:40: Daseinsberechtigung rein darauf passiert,

00:23:42: dass wir

00:23:45: die Mittel, die wir

00:23:46: zur Verfügung haben und die Technologien, die

00:23:48: wir zur Verfügung haben,

00:23:50: dafür nutzen, dass wir

00:23:51: dem Kunden helfen,

00:23:54: sein Geschäft weiter voranzutreiben und auszubauen.

00:23:56: Das ist unsere Daseinsberechtigung.

00:23:59: Wie ist es

00:24:00: aktuell bei Blumatix?

00:24:02: Wo steht ihr jetzt?

00:24:05: Wir

00:24:06: arbeiten momentan an einer

00:24:08: KI-Plattform. Wir nennen das

00:24:10: bluDELTA. Ich habe vorher ja erzählt, wir

00:24:12: kommen aus dem Bereich Dokumentenverarbeitung.

00:24:15: Und wir sind jetzt

00:24:16: dabei,

00:24:19: mit den Daten, die wir

00:24:20: aus den Dokumenten

00:24:22: auslesen, und es geht nicht

00:24:24: nur ums Auslesen, es geht darum zu bestimmen,

00:24:26: was ist es für ein Dokument,

00:24:29: in die richtigen Kanäle im

00:24:30: Unternehmen weiterzuleiten und dann eben die

00:24:32: relevanten Inhalte auszulesen,

00:24:34: mit diesen Inhalten dann auch etwas Sinnvolles

00:24:36: zu tun. In der Vergangenheit haben wir die an den

00:24:37: Folgeprozess übergeben.

00:24:40: Und heute sehen wir,

00:24:42: dass da sehr, sehr viel Potenzial

00:24:44: ist, mit diesen Daten, auf Basis dieser

00:24:46: Daten sozusagen, auch

00:24:47: den Folgeprozess mitzudenken und zu automatisieren.

00:24:50: Ich gebe dir ein Beispiel.

00:24:52: Wir haben vorhin über das Thema Rechnungen gesprochen.

00:24:54: Wenn ich mir das vorstellen kann, brauche ich immer ein Beispiel.

00:24:56: Das ist eine gute Idee.

00:24:59: Wir haben

00:24:59: über das Thema Rechnungen gesprochen

00:25:02: und mit der Rechnung,

00:25:03: die Rechnung,

00:25:05: mit der muss ich etwas machen.

00:25:07: Nicht nur erfassen, sondern ich muss sie

00:25:08: verbuchen, ich muss sie bezahlen, ich muss sie

00:25:11: archivieren, sieben Jahre mindestens

00:25:13: für den Gesetzgeber.

00:25:16: Und

00:25:17: die Daten auszulesen

00:25:19: und zu verstehen, was da draufsteht, ist natürlich

00:25:21: nicht der gesamte Prozess, sondern

00:25:22: ich muss zuerst einmal schauen,

00:25:25: kommt die aus einer vertrauenswürdigen

00:25:27: Quelle, will mich da eh niemand über den Tisch ziehen.

00:25:30: Stichwort Fraud Detection.

00:25:33: Dann

00:25:33: das Thema E-Rechnungen,

00:25:35: das jetzt zwar in Österreich noch nicht so ein Thema ist,

00:25:37: aber auch kommen wird, weil es EU-Vorgabe ist.

00:25:39: In Deutschland haben wir das schon.

00:25:41: Da werden jetzt mit 1.1.27 alle Unternehmen

00:25:43: verpflichtet, E-Rechnungen,

00:25:45: also strukturierte Rechnungen,

00:25:48: maschinenlesbare, verarbeitbare

00:25:49: Rechnungen zu übermitteln.

00:25:51: Und wir sehen heute schon,

00:25:53: dass da sehr, sehr viele fehlerhafte Rechnungen übermittelt werden.

00:25:55: Das heißt, wir machen uns natürlich Gedanken,

00:25:57: was passiert, wenn da eine fehlerhafte Rechnung kommt.

00:25:59: Ich muss das erkennen, ich muss die zurückschicken

00:26:01: zu meinem Lieferanten, weil ich die gar nicht annehmen

00:26:03: darf, sonst würde ich meinen

00:26:04: Vorsteuerabzug verlieren, zum Beispiel.

00:26:06: Solche Themen. Dann bis hin zur

00:26:09: Verbuchung, also Sachkontovorschläge,

00:26:11: Kostenstellen, Kostenträger, diese Informationen.

00:26:14: Rechnungsfreigabe,

00:26:15: das heißt, irgendjemand im Unternehmen

00:26:17: muss ja sagen, die zahlen wir grundsätzlich,

00:26:19: weil die Leistung erbracht wurde.

00:26:21: Und überall da sind manuelle

00:26:23: Aufwände. Und alle diese manuellen Aufwände

00:26:25: kann ich zu einem sehr, sehr hohen Anteil

00:26:27: automatisiert abwickeln.

00:26:29: Weil die Informationen sind da,

00:26:31: ich muss die nur richtig verarbeiten.

00:26:32: Und das machen wir auf Basis von

00:26:35: modernen KI-Lösungen,

00:26:37: modernen KI-agentenbasierten Lösungen.

00:26:40: Und da

00:26:41: arbeitet man im Endeffekt, und jetzt komme ich zu deiner

00:26:43: Frage, zu deiner ursprünglichen,

00:26:45: an einer KI-basierten Plattform,

00:26:48: die genau solche

00:26:49: Dinge ermöglicht.

00:26:50: Warum eine Plattform?

00:26:52: Weil wir uns natürlich

00:26:53: nicht in einem rechtsfreien Raum bewegen,

00:26:55: sondern

00:26:57: durch die EU,

00:27:00: das kann man sagen, zum Glück,

00:27:02: oder es ist

00:27:04: auch eine Herausforderung, damit umzugehen,

00:27:05: aber grundsätzlich sehen wir das sehr, sehr positiv.

00:27:08: Deutlich strengere

00:27:09: Auflagen haben wir als in Amerika oder China zum Beispiel.

00:27:12: Stichwort DSGVO,

00:27:15: Datenschutzgrundverordnung,

00:27:15: Stichwort EU-AI-Act,

00:27:17: an den man sich natürlich halten muss.

00:27:19: Jetzt braucht es dafür

00:27:21: grundsätzlich einmal Umgebungen, die man schaffen muss,

00:27:24: in denen dann die KI arbeitet,

00:27:26: die genau diese

00:27:27: rechtlichen Rahmenbedingungen einhalten.

00:27:29: Ich kann nicht einfach auf eine amerikanische Lösung setzen,

00:27:31: weil die pfeift schlichtweg drauf.

00:27:33: Also die KI ist heute

00:27:35: sehr, sehr mächtig, und wir

00:27:37: bauen eine Plattform, mit der wir sie

00:27:39: im Zaum halten, das heißt,

00:27:41: ganz enge Regeln definieren,

00:27:43: was sie tun darf,

00:27:46: die Datenhoheit

00:27:47: beim Unternehmen lassen

00:27:49: und den Datenschutz natürlich sehr hoch

00:27:51: halten und ganz wesentlich

00:27:54: da dem

00:27:56: Kunden, dem Unternehmer

00:27:57: keine Blackbox hinzustellen,

00:27:59: wo irgendwelche Entscheidungen getroffen werden

00:28:01: und er hat keine Ahnung auf Basis

00:28:03: welcher Daten, welcher Informationen und warum,

00:28:06: sondern das Ganze nachvollziehbar

00:28:07: zu machen, zu begründen, warum eine Entscheidung

00:28:09: getroffen wird

00:28:11: und das Ganze auch

00:28:13: untermauern mit den Daten, auf deren

00:28:15: Basis diese Entscheidung getroffen wurde,

00:28:17: so dass man zu jedem Zeitpunkt schauen kann,

00:28:19: was eigentlich da drinnen passiert.

00:28:21: Das sind die Rahmenbedingungen

00:28:22: und auf der Basis können wir dann

00:28:25: sehr schnell und einfach, das ist ja

00:28:27: das Ziel sozusagen, nicht überbordend

00:28:29: große Projekte da draus zu machen,

00:28:31: sondern innerhalb weniger Tage

00:28:33: dann einen kundenindividuellen

00:28:35: Prozess automatisieren.

00:28:37: Daran arbeiten wir gerade.

00:28:39: Das heißt,

00:28:42: verstehe ich das richtig,

00:28:43: wenn ich jetzt in

00:28:45: meiner Firma schon gewisse

00:28:47: Systeme habe,

00:28:49: werden die nicht ausgewechselt

00:28:51: und erneuert, sondern

00:28:53: das wird einfach

00:28:55: adaptiert, damit es

00:28:58: besser für mich

00:28:59: arbeitet oder automatisiert für mich

00:29:01: arbeitet.

00:29:03: Ja, im Wesentlichen genau so.

00:29:05: Wir ersetzen keine bestehenden Systeme.

00:29:08: Wir sind selber

00:29:09: kein ERP-Anbieter oder kein

00:29:11: FiBu-Anbieter,

00:29:13: sondern wir unterstützen

00:29:15: die Menschen, die mit diesen Systemen

00:29:17: arbeiten, damit sie effizienter

00:29:19: werden. Das ist, glaube ich, ein Gebot

00:29:21: der Stunde heute, vor dem kann sich

00:29:23: keiner verschließen,

00:29:24: dass die Mitarbeiter, die ich im Unternehmen habe,

00:29:27: dass die effizienter werden

00:29:29: bei dem, was sie tun, aber nicht nur effizienter,

00:29:31: sondern dass ich halt meine

00:29:33: Daten besser unter Kontrolle

00:29:35: habe, dass ich

00:29:38: in Echtzeit

00:29:39: Zugriff auf meine Daten habe,

00:29:40: nicht, dass irgendwas liegt, weil der Mitarbeiter gerade zwei Wochen

00:29:43: im Urlaub ist, sondern dass ich wirklich

00:29:45: rund um die Uhr sozusagen das, was

00:29:47: reinkommt, automatisiert verarbeiten kann

00:29:50: und soweit

00:29:51: aufbereiten kann, dass der Mitarbeiter

00:29:52: sehr schnell und effizient die Entscheidungen treffen

00:29:55: kann. Also

00:29:56: im Endeffekt geht es in die Richtung, oder ist man heute schon dort

00:30:06: Was gibt es da für Herausforderungen auf diesem Gebiet?

00:30:12: Herausforderungen gibt es viele.

00:30:15: Eine wesentliche Herausforderung ist sicher die individuelle Prozessabwicklung beim jeweiligen Kunden.

00:30:27: Unternehmensprozesse sind nach Branche, Unternehmensgröße und in Wirklichkeit pro Unternehmen sehr unterschiedlich.

00:30:36: Das auf eine möglichst gut skalierbare Weise abzubilden, ist eine Herausforderung.

00:30:46: Herausforderungen bestehen auch in der Technik an sich.

00:30:53: Das trifft uns in einem ähnlichen Maß wie alle anderen Unternehmen heute.

00:30:58: Der schnelle Fortschritt der Technologie, dass man Abhängigkeiten zu großen Anbietern vermeidet.

00:31:07: Trotzdem aber nicht auf den Nutzen dieser Technologie verzichtet.

00:31:10: Das ist eine Gratwanderung. Ich kann mich vor dem nicht verschließen, bin nicht mehr wettbewerbsfähig.

00:31:16: Wenn ich mich zu 100% von einem Anbieter abhängig mache, wenn der morgen seinen Dienst einstellt und mein Geschäft steht, habe ich auch ein Problem.

00:31:27: Diese Gratwanderung zu meistern ist eine Herausforderung.

00:31:31: Aber auch da helfen wir im Endeffekt, weil wir auch vermeiden von einem Anbieter abhängig zu sein.

00:31:37: Wir wählen einen sogenannten Best-of-Breed-Ansatz.

00:31:41: Das heißt, wir holen uns unterschiedliche Komponenten rein, mit denen wir arbeiten.

00:31:46: Wir achten auch immer darauf, dass wir diese Komponenten am neuesten Stand halten.

00:31:51: Die hohe Dynamik, die da draußen am Markt ist, im Bereich der KI-Entwicklung, die federn wir für unsere Kunden ab.

00:32:01: Wir kümmern uns darum, dass der Kunde technologisch immer am letzten Stand ist.

00:32:05: Und zugleich aber eine Stabilität, was die Prozesse betrifft, hin zum Kunden gewährleisten.

00:32:12: Das heißt, neueste Technologie, stabile Unternehmensprozesse.

00:32:16: Also das heißt, angenommen, ich will jetzt bei RTS so eine Automatisierung implementieren.

00:32:22: Ihr kommt da zu uns, ihr schaut euch unsere Prozesse an, ihr schaut unsere Programme an, die wir benutzen usw.

00:32:31: Ihr arbeitet dann ein Konzept aus, wie das funktionieren kann, dass das automatisiert wird.

00:32:36: Und dann werden wir regelmäßig supportet.

00:32:40: So kurz gesagt.

00:32:42: Kurz gesagt, ja. Ein bisschen länger gesagt, auch ja.

00:32:47: Also grundsätzlich, natürlich, wir müssen einmal verstehen, wie ihr tickt sozusagen.

00:32:51: Und welche Prozesse bei euch Schmerzen bereiten.

00:32:56: Wir versprechen auch nicht den Big Bang von Anfang an, sondern wir nähern uns schrittweise dem Ziel.

00:33:03: Und dazu identifiziert man einen ersten Prozess, der mit möglichst geringem Aufwand natürlich möglichst viel Nutzen stiftet.

00:33:11: Wie lange dauert so ein Prozess? Bis man mal so weiß, jetzt starten wir das Ding.

00:33:17: Man kann es nicht pauschal sagen, das kommt natürlich auf die Unternehmensgröße drauf an.

00:33:22: Ihr seid, ich glaube, ihr habt 15 Mitarbeiter, hast du mir gesagt.

00:33:26: Genau, ja.

00:33:26: Also ein Unternehmen überschaubarer Größe, da haben wir jetzt nicht so viele oder nicht so komplexe Prozesse,

00:33:31: wie bei einem Mittelständler oder möglicherweise sogar einem großen Konzern natürlich.

00:33:35: Also da setzen wir uns im Endeffekt zwei Stunden zusammen und wir haben die wesentlichsten Prozesse, denke ich, verstanden.

00:33:41: Das ist echt überschaubar.

00:33:42: Das ist sehr überschaubar.

00:33:45: Wobei, ich muss ein bisschen relativieren.

00:33:49: Wir konzentrieren uns sozusagen auf den Purchase-to-pay oder Procure-to-pay-Prozess.

00:33:55: Ich weiß nicht, ob der jetzt allen etwas sagt.

00:33:57: Das ist P2P.

00:33:58: P2P, genau.

00:33:59: Es gibt ja diese zwei großen Unternehmensprozessketten, wenn man so will.

00:34:03: Das ist das, was ein Unternehmen macht.

00:34:05: Es kauft irgendwas ein, produziert was und verkauft irgendwas.

00:34:11: Und dieses Einkaufen, das ist dieser Procure-to-pay-Prozess.

00:34:15: Und wenn ich was einkaufe, dann schicke ich zuerst eine Bestellung raus.

00:34:18: Dann kriege ich Auftragsbestätigung.

00:34:20: Dann kommt vielleicht irgendwann die Ware.

00:34:22: Dann kommt die Rechnung.

00:34:23: Da sind wir dann in dem Bereich Accounts Payable.

00:34:25: Das ist also der Rechnungseingangsprozess.

00:34:27: Das ist Teil von dem Gesamtprozess bis hin zur Bezahlung.

00:34:31: Dann ist der quasi abgeschlossen.

00:34:33: Der andere ist sozusagen der, der am Verkauf hängt.

00:34:35: Ich verkaufe irgendwas.

00:34:37: Das ist der Order-to-cash-Prozess.

00:34:39: Ich kriege eine Bestellung rein.

00:34:42: Und am Ende liefere ich die Ware als Unternehmen.

00:34:46: Und am Ende kriege ich das Geld.

00:34:48: Oder ich liefere eine Dienstleistung.

00:34:50: Oder Dienstleistung, was auch immer.

00:34:51: Also Einkauf und Verkauf.

00:34:53: Die triggern sozusagen diese zwei großen Prozesse.

00:34:56: Und wir sind halt in diesem Einkaufsprozess.

00:35:01: Weil das auch unser Ökosystem ist.

00:35:04: Wir verarbeiten Rechnungen.

00:35:06: Und Rechnungseingangsprozess ist Teil von dem Gesamten.

00:35:08: Wobei wir uns sozusagen vom Rechnungseingangsprozess sukzessive nach vorne und hinten ausdehnen.

00:35:15: Vorne wäre der Einkaufsbereich.

00:35:17: Und hinten dann sozusagen auch Warenwirtschaft.

00:35:19: Der Bereich.

00:35:20: Und eben ganze Kontierung und Zahlung und Bankabgleich.

00:35:23: Und diese Sachen.

00:35:26: Also das ist sozusagen der Bereich, in dem wir tätig sind.

00:35:29: Was wir jetzt nicht anbieten als Unternehmen, das ist alles.

00:35:36: Ich halte es nicht für sinnvoll zu behaupten, ich mache alles.

00:35:40: Ich denke mir dann immer, dann machst du nichts gescheit.

00:35:43: Wir haben natürlich schon eine Spezialisierung.

00:35:45: Das ist so im Bereich Finanzprozesse.

00:35:48: Beziehungsweise ausgedehnt der Bereich Einkauf und angrenzende Prozesse.

00:35:54: Das macht es schon auch, wenn man sich auf eine Sache konzentriert.

00:35:57: Das ist eh ein großes Betätigungsfeld.

00:36:00: Wenn ich jetzt sage, Procure to pay, dann ist es eh der halbe Unternehmensbereich in Wirklichkeit.

00:36:04: Ja, schaut so aus.

00:36:08: Apropos schaut so aus.

00:36:09: Wie schaut es mit der Zukunft aus?

00:36:11: Gibt es Visionen, Pläne oder nächste Schritte, die jetzt gerade anstehen?

00:36:17: Also grundsätzlich arbeiten wir an der Plattform.

00:36:20: Und automatisieren halt mehr und mehr Prozessschritte in den genannten Szenarien.

00:36:28: Ganz generell, wie schaut es in Zukunft aus?

00:36:30: Es gibt ja den blöden Spruch, Prognosen sind schwierig.

00:36:34: Wenn sie die Zukunft betreffen.

00:36:36: Und gerade in dem Umfeld KI ist es ganz schwierig.

00:36:40: Aufgrund dieser unglaublichen Entwicklungsgeschwindigkeit und Dynamik.

00:36:44: Und jeder, der sich halt hinstellt und sagt, in drei Jahren sind wir dort und da.

00:36:48: Da wäre ich sehr skeptisch, dem zu glauben.

00:36:52: Ganz grundsätzlich, was wir sehen, wo es hingeht, ist sozusagen neben der Prozessautomatisierung,

00:36:59: wo wir heute stehen, die ja nicht nur Effizienzgewinne abbildet und erreicht.

00:37:07: Sondern die auch die Basis schafft, aus meiner Sicht, für die nächsten Schritte.

00:37:11: Nämlich, da geht es dann Richtung Steuerung vom Unternehmen.

00:37:16: Also heute automatisiert man Back-Office-Prozesse.

00:37:20: Und sammelt dabei aber Daten in sehr hoher Qualität und deutlich größerer Zahl,

00:37:25: als wenn ich das manuell machen würde.

00:37:26: Weil es ja sozusagen deutlich einfacher geht.

00:37:30: Und man auf dieser Basis dann datengetriebene Entscheidungen,

00:37:34: sagen wir nicht Entscheidungen, sagen wir Vorschläge erstellt.

00:37:38: Was denn jetzt für sinnvolle Schritte im Unternehmen möglich wären, die man tätigen könnte.

00:37:43: Also Stichwort Finanzplanung zum Beispiel, Liquiditätsplanung, Umsatzforecast und so weiter.

00:37:50: Das kann ich dann natürlich in weiterer Folge alles machen.

00:37:52: Das sehen wir ganz stark kommen im KI-Bereich.

00:37:54: Spannend.

00:37:56: Ja, das ist definitiv spannend.

00:37:58: Wichtig da, denke ich, ist immer festzuhalten, das sind Vorschläge.

00:38:03: Also was wir nicht sehen ist, eine Blackbox, und ich kann gar nicht eingreifen.

00:38:09: Sondern der Unternehmer trägt die Verantwortung und braucht deshalb natürlich auch die Entscheidungshoheit.

00:38:16: Ja, und die Unterstützung dahin ist ein Vorteil, wenn man die hat.

00:38:19: Ja, definitiv.

00:38:20: Und auch wenig Zeitaufwand, weil man das auch wahrscheinlich so sehr schnell rausbekommt.

00:38:26: Und Subjektivität aus den Entscheidungsprozessen rausnimmt,

00:38:29: sondern objektiv auf Basis von Daten Entscheidungen vorbereitet.

00:38:32: Und dann kann ich als Mensch bessere Entscheidungen treffen.

00:38:35: Das, glaube ich, macht Sinn. Klingt sinnvoll.

00:38:40: Was ich dir auch noch gerne fragen will oder möchte,

00:38:45: was empfiehlst du jetzt Unternehmen, wie sie sich jetzt rüsten können oder mitgehen können?

00:38:52: Oder was soll jetzt ein Unternehmer, der uns vielleicht heute zuhört,

00:38:56: irgendwie, was soll der jetzt machen?

00:38:59: Oder was kann der machen, dass er automatisierter unternehmen kann?

00:39:04: Also ich würde sagen, grundsätzlich mal offen sein für die neue Technologie

00:39:09: und vor allem für die Herausforderungen, die es mit sich bringt.

00:39:11: Nicht nur die Risiken sehen, sondern vor allem auch die Chancen sehen.

00:39:18: Und unsere Erfahrung ist einfach, man muss sich damit auseinandersetzen,

00:39:24: wo liegen Potenziale bei mir im Unternehmen?

00:39:28: Was würde ich gerne automatisieren?

00:39:31: Also wo tut es am meisten weh sozusagen heute?

00:39:34: Weil das sind üblicherweise natürlich diese Use Cases mit dem größten Mehrwert

00:39:38: und mit denen beginne ich.

00:39:39: Und dann suche ich mir einen Partner, mit dem ich das angehen kann und umsetzen kann.

00:39:45: Also sich heute mit der Technologie zu beschäftigen, halte ich für sehr wichtig,

00:39:48: um überhaupt eine Vorstellungskraft zu entwickeln, was möglich ist.

00:39:52: Weil es scheitern heute viele daran, sich vorzustellen, was eigentlich alles geht.

00:39:57: Und deshalb denkt man oft zu klein oder traut der Technologie zu wenig zu.

00:40:01: Es geht wahnsinnig viel.

00:40:03: Man soll nicht jedem blinden Versprechen der großen Hersteller hinterherlaufen

00:40:08: oder an deren Lippen hängen.

00:40:10: Die sind natürlich auch irgendwo marketinggetrieben und ihren Investoren verpflichtet.

00:40:14: Aber es geht tatsächlich sehr, sehr viel heute.

00:40:17: Und ich empfehle dann, sich einen vertrauenswürdigen Partner zu suchen,

00:40:21: der einfach viel Erfahrung hat auch in dem Bereich.

00:40:24: Der weiß, worauf es ankommt bei KI-Lösungen, wo sind wirklich Schwierigkeiten dabei

00:40:29: in der Umsetzung, aber auch später im Betrieb.

00:40:33: Und der einen dann auf dem Weg begleitet.

00:40:35: Aber die Augen verschließen ist definitiv ein Fehler.

00:40:38: Das passiert aber leider sehr oft, finde ich, weil man Angst vor diesen neuen Technologien hat.

00:40:44: Und wenn ich da jetzt an mich denke, ich bin ohne diese ganzen Technologien aufgewachsen.

00:40:49: Ich habe mich auch erst einlesen und einarbeiten müssen.

00:40:52: Jetzt kenne ich mich schon ein bisschen was aus, aber nur ganz wenig.

00:40:57: Aber es interessiert mich einfach, was es so gibt.

00:40:59: Aber es gibt so viele, die haben so Berührungsängste.

00:41:02: Was würdest du denen empfehlen?

00:41:06: Dass Angst ein schlechter Ratgeber ist grundsätzlich.

00:41:09: Mit Ängsten, wenn man Angst hat, dann kommt man nicht weiter.

00:41:15: Ich glaube, es gibt keine Alternative, sich damit zu beschäftigen,

00:41:19: weil egal, ob man es tut oder nicht, es wird passieren.

00:41:22: Und jetzt kann ich halt so damit umgehen, dass ich den Kopf in den Sand stecke

00:41:25: und hoffe, dass das an mir vorüber geht, aber das wird nicht passieren.

00:41:28: Oder ich versuche, mich damit auseinanderzusetzen und mir eine Meinung darüber zu bilden,

00:41:35: was das für mich bedeutet und vor allem, wie ich davon profitieren kann.

00:41:40: Ich habe mit vielen gesprochen, die haben auch zuvor eher ängstlich reagiert.

00:41:44: Und Angst kommt meistens aus der Unwissenheit heraus, wenn ich etwas nicht kenne.

00:41:48: Aber wenn ich beginne, mich damit auseinanderzusetzen, dann ist das in der Regel augenöffnend.

00:41:54: Und dann beginne ich, die Chancen dieser neuen Technologie zu sehen.

00:41:58: Und wenn ich das sehe, dann ist es deutlich einfacher natürlich,

00:42:01: mich in die Richtung zu entwickeln und die halt zu nutzen zu versuchen.

00:42:05: Und das ist aus meiner Sicht ein Muss für jedes Unternehmen heute da draußen,

00:42:11: weil die Technologie wird sehr, sehr viel verändern.

00:42:14: Und wie viele Technologien davor auch, birgt es gewisse Risiken,

00:42:19: werden gewisse Dinge wegfallen, weil sie schlichtweg nicht mehr benötigt werden,

00:42:24: auch gewisse Kompetenzen wegfallen und neue werden entstehen.

00:42:26: Und auch mit dem muss ich mitgehen, weil, wie gesagt, das passiert mit oder ohne mich.

00:42:33: Ja, das ist ein wahres Wort. Die Technologie wird sich nicht aufhalten lassen.

00:42:40: Martin, danke für das spannende Gespräch, für diese Einsichten.

00:42:44: Ich glaube, ich habe auch wieder viel mitnehmen können.

00:42:46: Ich bin wieder neugierig geworden, und ich glaube, wir werden uns unterhalten über unser Backoffice,

00:42:54: ob wir da nicht auch etwas zu automatisieren finden.

00:42:57: Sehr gerne, schauen wir es uns gerne an.

00:42:59: Ich danke dir, Carmen, für die Einladung noch einmal, auch für das interessante Gespräch.

00:43:03: Und ich hoffe, die Zuhörer da draußen haben auch ein bisschen was mitnehmen können.

00:43:08: Wir werden sicher von Ihnen hören und dann werde ich da das Feedback weiterleiten.

00:43:12: Sehr gerne, danke.

00:43:15: Die Einblicke von Martin Loiperdinger zeigen, wie wichtig es ist,

00:43:19: die Entwicklung der künstlichen Intelligenz aktiv zu gestalten

00:43:22: und sinnvoll in Geschäftsprozesse zu integrieren.

00:43:26: Hinter jedem wirtschaftlichen Erfolg stehen Menschen, die Verantwortung übernehmen

00:43:30: und bereit sind, neue Perspektiven zu gewinnen.

00:43:33: Ich freue mich, wenn Sie beim nächsten Mal wieder dabei sind,

00:43:36: wenn es heißt RTS Unternehmertalk.