08.02.2024

Nexamind-Founder Oliver Alf über Use-Cases von Gen AI

Nexamind-Co-Founder Oliver Alf spricht im brutkasten-Talk über die Nutzungsmöglichkeiten von Gen AI für Unternehmen - vor allem für Mittelständler. Und erklärt, wo die künftigen Use-Cases liegen und wie vor allem Sales-Teams davon profitieren können.
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Nexamind, Gen ai, generative AI, Sales, Upskilling, wie kann ich AI nutzen, wie kann ich Ai in Unternehmen nutzen
(c) brutkasten/Stock.Adobe - Oliver Alf von Nexamind über Use-Cases der Gen AI.

Oliver Alf, Co-Founder von nexamind, einer Company, die sich mit generativer AI (Gen AI) beschäftigt, war Consultant bei der Boston Consulting Group (BCG), Gründer von enlivio und Co-Founder von „faires Leben ABC“.

Gemeinsam mit CTO Sebastian Hoitz und Technology Advisor Andreas Kupke saß er vor rund eineinhalb Jahren zwei Monate lang täglich zusammen und hat Ideen validiert. Als ChatGPT von OpenAI aufkam, ahnte das Trio, dass sich viel verändern wird – privat, wie auch beruflich. Somit beschloss es, „etwas machen“ zu müssen, weil es eines genau wusste. Wie man als Firma operiert, wird sie sich fundamental ändern.

Was nexamind nicht ist…

Die Überzeugung der drei Männer war es immer, dass man richtige Entscheidungen treffen kann, wenn man Erfahrung hat. Kupke war u.a. über sieben Jahre lang „Managing Director“ bei Finanzcheck, der auch viele Investments in Deep Tech tätigt. Hoitz programmiert Software seit seinem zwölften Lebensjahr und hat heute den Fokus auf KI intus. „Gemeinsam und mit unserer Erfahrung haben wir gesehen, was Unternehmen brauchen und was mit generativer AI möglich ist“, sagt Alf.

Nexamind ist kein klassischer Gen-AI-SaaS-Anbieter, sondern entwickelt individuelle KI-Lösungen für den europäischen Mittelstand und für Corporates. Man verortet sich selbst irgendwo zwischen klassischer Beratung und Agentur: „Unser proprietärer Tech-Stack erlaubt es uns, gemeinsam mit unseren Kunden schnell und einfach Gen AI-Lösungen in ihrer Cloud zu entwickeln. Wir unterstützen dabei, rasch Use-Cases zu identifizieren und entlang der ‚employe-journey‘ individuelle Lösungen zu entwickeln, die schnell umsetzbar sind“, präzisiert Alf.

Das ganze Interview mit Oliver Alf zum Nachsehen

Bisherige KI-Modelle bezeichnet der Founder als industrieagnostisch, die zwar ein Verständnis von Sprache besitzen, aber keinerlei funktionalen Fokus verfolgen, wie es nexamind tue. Etwa beim Sales Enablement, Customer Support, Erstellung von Gutachten oder der Entwicklung von Use-Cases in der Administration bzw. im HR-Bereich.

KI-Assistent coming

„Gerade im B2B-Bereich sehe ich großes Potential“, so Alf weiter. „In Industrien mit großen Außendienst-Teams. Der Sales-Bereich ist oft eine Herausforderung, kostet sehr viel, man braucht Menschen und viele Aktivitäten werden in repetitiven Dingen verwendet. Ich persönlich glaube ja, dass jeder Sales-Mitarbeiter oder -Mitarbeiterin künftig einen KI-Assistenten zur Verfügung haben wird.“

Nexamind entwickelt genau das für seine Kund:innen, macht die größten „Pain Points“ aus und durchforstet den ganzen Wissensbereich bzw. den Datenschatz, der „gut verpackt in Verkaufsgesprächen“ einen wichtigen Impact haben kann, wie Alf sagt: „Dazu gehört auch, ein schnelles Angebot zu erstellen, oder Vorbereitungsmaterialien sowie die interne Kommunikation. Wir bauen konkret ein individuelles Cockpit für Sales, um den Arbeitsalltag mit Gen AI effizienter zu gestalten. Fast immer als ’stand alone‘-Lösung, integriert in das System, das unser Kunde bereits nutzt.“

Als noch konkreteres Beispiel wirft der Gründer die Möglichkeit ein, dass Sales-Angestellte mit der Künstlichen Intelligenz hyperpersonalisierte Insights für den nächsten Termin generieren können. Oder bei „Auffrischungsmails“ auf Floskeln wie „lange nicht gehört, wie geht’s“ verzichten und stattdessen detailliert auf die Kontaktperson eingehen können.

Nexamind mit hohen Rücklaufquoten

In diesem Sinne herrscht die gängige Meinung vor, dass der Einsatz von generativer AI gerade beim Mittelstand mit viel Skepsis betrachtet wird. Alf wiederum hat da einen anderen Eindruck und zeigt sich freudig überrascht über die hohe Akzeptanz und hohe Rücklaufquoten seines Outreach. So ziemlich jede Führungskraft habe ChatGPT genutzt und damit eine Vorstellungskraft generiert, die für die Nutzung in Unternehmen unerlässlich scheint, erklärt er.

Es sei weiterhin eine große Herausforderung, konkrete Anwendungsfälle auszumachen – für viele ist Gen AI ein „nice to have“, das bei Sales oder in anderen Teams noch nicht ankomme, so der Status Quo. Aber in der Realität sei die Implementierung notwendig, um mit Entwicklungen im Silicon Valley (oder auch in Europa) mitzuhalten.

„Ich glaube, dass Gen AI-SaaS-Lösungen dort Fuß fassen, wo man nischige Use-Cases hat“, betont Alf. „Vor allem bei Workflows und komplexeren Prozessen ist diese Individualisierung ein essentieller Punkt.“

Vertikalisierung von Gen AI

Für 2024 vermutet der Founder eine starke Vertikalisierung bei der Nutzung von Gen AI. Ihm nach werde es individuelle Modelle in verschiedenen Bereichen geben, in der Medizin etwa. Man werde auch weniger „Computer-Power“ (und damit Kosten) benötigen, da man keine KI brauche, die „Shakespeare-Gedichte erfindet“.

„Meine größte Überzeugung ist, dass Gen AI vor allem im Bildungsbereich einen Mehrwert bringen wird“, sagt Alf. „Unsere Kinder als nächste Generation werden ein Tick mehr zu diesem Thema wissen, als wir. Es wird ’superpersonalisierte learning-journeys‘ geben, die Schulschwächen schließen oder Stärken fördern. Auch der Arbeitsmarkt und Rollen darin werden sich für Firmen noch mehr ändern.“

Damit meint der Founder, dass man künftig AI einsetzen werde, um bei Mitarbeiter:innen „Upskilling“ zu fördern. Auch dass sich Dinge in der Arbeitswelt kolossal wandeln werden, wenn etwa durch Geräte im Ohr das größte Manko (Sprachbarriere) ausgemerzt wird. Man werde zum Beispiel in der Muttersprache sprechen können und eine Echtzeit-Live-Übersetzung haben.

Nexamind-Founder: „Regulierung hat Berechtigung“

Alf selbst sieht allgemein zwar eine fundamentale Veränderung durch Gen AI auf uns zukommen, glaubt aber nicht, dass großflächig Arbeitsplätze in Gefahr sind. Historisch sei belegbar, dass technologischer Fortschritt zu mehr Wohlstand geführt habe. Weiters denkt der Gründer, dass das Ausmaß an „Fake News“ und „Fake IDs“ zwar sinken werde, aber man dennoch wieder etwas mehr zu „Gesprächen in persona“ zurückkehren werde, da es immer leichter wird, Bild- und Video zu fälschen.

Bezüglich der Kontrollfunktionen, die im Zuge des AI-Act diskutiert worden sind und weiterhin werden, meint Alf, dass eine Überregulierung dazu führt, dass sich Monopole entwickeln, was besonders hart KMUs treffe. Und Einstiegsbarrieren verstärke.

„Aber, eine gewisse Art von Regulierung hat schon ihre Berechtigung“, sagt er abschließend. „In der Medizin etwa muss die Software, die mir Ratschläge gibt, zertifiziert sein. Aber alles in allem, ist es ein komplexes Thema. Und ein Balanceakt, herauszufinden, was wirklich hemmt und was hilft.“

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Opening Fireside Chat bei der aIQon: Peter Allan (accilium) diskutierte mit Alexia Feick (Microsoft) und Paul Strunz (Wien Energie) über KI im Unternehmensalltag. (c) Zsolt Marton

Keine Charts, keine Keynotes, nur Dinge, die funktionieren. Mit dieser Regel eröffnete Peter Allan, AI Lead und Managing Partner bei accilium, am 22. Oktober die erste aIQon im 15. Stock des Juwel Wien. Das Format lehnt sich an Tech-Konferenzen an: Ein Team stellt ein Problem vor, zeigt live, was es dagegen gebaut hat, und erklärt, was es dabei gelernt hat. Allan nannte den Nachmittag ein Experiment. Wer Organisationen das Potenzial von KI vermitteln wolle, komme mit Folien nicht mehr weit, man müsse es zeigen.

Von der Beratung zum Bauen

accilium ist eine österreichische Strategie- und Managementberatung mit Sitz am Wiener Schubertring, die unter anderem für den öffentlichen Sektor arbeitet. Erst im September erhielt das Unternehmen den Zuschlag für einen Rahmenvertrag der Bundesbeschaffung GmbH (BBG) zur Digitalisierung der Verwaltung mit einem Volumen von bis zu 39 Millionen Euro.

Mit der aIQon zeigt accilium eine weitere Seite: Das Unternehmen hat heuer ein eigenes Team aus Forward Deployed Engineers aufgebaut, also Entwickler:innen, die direkt mit den Kunden arbeiten und Lösungen nicht nur konzipieren, sondern auch bauen. Die Rolle kommt aus der Software-Industrie und wird derzeit von führenden KI-Anbietern etabliert. Für eine Beratung heißt das: Strategie und Umsetzung aus einer Hand. Die gezeigten Agenten stammen alle aus diesem Team und laufen bei accilium selbst im Echtbetrieb.

(c) Zsolt Marton

Eine Kollegin, die alles mitliest

Aurelia ist ein eigenes Mitglied in einem Teams-Kanal. Sie hat ein eigenes Konto, liest Kanal, Postfach, Planner und Kalender eines Projekts mit und tut, was das Team ihr sagt. Im Szenario der Demo kehrt Projektleiterin Pia aus zwei Wochen Urlaub zurück und fragt Aurelia, was passiert ist. Statt Dutzende Nachrichten nachzulesen, bekommt sie in einer Antwort, was entschieden wurde und was für sie offen ist. Eine Kollegin ist krank: Aurelia findet deren fällige Aufgaben, schlägt Vertretungen vor und hängt die Aufgaben nach Pias Zustimmung im Planner um. Als die Kundin per Mail den Lenkungskreis vorziehen will, meldet sich Aurelia von selbst, weist darauf hin, dass eine Kollegin an dem Tag im Urlaub ist, und fragt nach, bevor sie den Termin verschiebt. Zum Jour fixe steht die Agenda in der Einladung, und eine Kollegin wird an ihren Kurzbericht erinnert.

(c) Zsolt Marton

Die Regeln dahinter sind klar: Aurelia liest alles mit, meldet sich von selbst aber nur dort, wo das Team es ihr aufgetragen hat. Planner und Kalender ändert sie erst nach einem Ja, Mails nach außen schickt sie nicht. Was sie darf, steht laut accilium im Code und nicht im Prompt. Die Regeln selbst gibt ihr das Team im Kanal, in ganz normalen Sätzen, so wie einer neuen Kollegin. Technisch läuft alles in einem Microsoft-Tenant auf Azure in der EU, das Sprachmodell in der EU-Datenzone.

Das wichtigste Learning kam aus dem eigenen Betrieb: Das richtige Maß ist für jedes Team ein anderes. Manche wollen täglich einen Status, andere jemanden, der im Hintergrund die Fäden zusammenhält und sich nur auf Nachfrage meldet. Deshalb lässt sich heute einstellen, wie proaktiv Aurelia ist. Und weil Teams einen Agenten als Kollegin wahrnehmen, gelte dasselbe wie bei jeder neuen Mitarbeiterin: Beide Seiten müssen sich aneinander gewöhnen.

Dasselbe Prinzip auf drei Ebenen

(c) Zsolt Marton

Zwei weitere Demos zeigten, dass der Ansatz auch jenseits des Projektteams funktioniert. „Linda Legal“ bündelt das Erfahrungswissen einer Rechtsabteilung und prüft direkt in Outlook Verträge gegen Richtlinie und Verhandlungsprotokoll. In der Demo entdeckte sie, dass in einem Paragrafen „jeweils“ statt des vereinbarten „zusammen“ stand, womit pro Wochenabruf 8.000 statt 4.000 Euro fällig geworden wären. Ihr Wissen liegt in lesbaren Dateien, die die Fachabteilung ohne IT selbst pflegt. „Erich Aigner“ wiederum ist ein persönlicher Assistent: Ein Berater erzählt ihm nach einem Kundentermin eine Minute lang, was zu tun ist, danach stehen Nachricht, Folgetermin und Mailentwürfe bereit. Gesendet wird nichts, das entscheidet der Mensch.

(c) Zsolt Marton

Drei Agenten, drei Ebenen: Team, Fachwissen, einzelne Person. Allen gemeinsam ist dasselbe Prinzip. Lesen, sortieren und vorbereiten tun die Agenten selbstständig, ändern und nach außen kommunizieren nur nach menschlicher Freigabe. Und diese Grenze ist technisch verankert, nicht bloß im Prompt versprochen.

Die Technik ist nicht der Engpass

Dass genau das die eigentliche Arbeit ist, zeigte auch der Opening Fireside Chat, in dem Peter Allan mit Alexia Feick und Paul Strunz über KI im Alltag, Top-down und Bottom-up in der Transformation und die Messbarkeit von KI-Projekten sprach. Strunz leitet das Digital Competence Center der Wien Energie, Feick war früher bei accilium und arbeitet heute im Customer Success bei Microsoft. Ihr gemeinsamer Befund: Die heutigen Modelle sind gut genug, der Hebel liegt in Prozessen, Governance und Befähigung. Feick riet, bei konkreten Pain Points anzusetzen statt bei dem Wunsch, „KI zu haben“. Der Output nach sechs Monaten solle eine veränderte Arbeitsweise mit messbarem Ergebnis sein, und lieber ein Use Case im crossfunktionalen Team als 30 kleine Proof-of-Concepts. Strunz ergänzte, dass Effizienzgewinne verpuffen, wenn die Prozesse dahinter nicht angepasst werden; bei der Wien Energie misst man unter anderem die Zahl aktiver Citizen Developer, eingesparte Stunden und eingespartes Geld.

(c) Zsolt Marton

Allan sieht in Agenten vor allem eine Wachstumschance: Es gebe unendlich viel Nachfrage nach Services, und wer es clever mache, nutze Agenten, um jeden einzelnen Job besser und kreativer zu machen. Bei accilium selbst sei keine Stelle durch KI ersetzt worden, wohl aber viel administrative Arbeit weggefallen. Intern begleitet das Unternehmen den Wandel mit einem eigenen Rhythmus: Jede Woche gibt es einen neuen „Build“ mit Skills, Tools und Trainings, wie bei einem Software-Unternehmen.

Alle Demos, Baupläne, Prompts und Skills stellt accilium offen zum Download bereit. Wer nicht dabei war, kann die Agenten also nachbauen. Auch das ist für eine Beratung ungewöhnlich und passt zum Anspruch des Formats: zeigen statt erklären.

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