KPIs in connection with automation with Frederic-Louis Claudius

Thomas Kohler:
Hi Frederic, auf die Episode habe ich mich schon richtig lange gefreut. Endlich schaffen wir es und ich kann noch mal sagen, warum ich mich so stark gefreut habe. Wir wurden ja einmal introduced und haben ein virtuelles Coffee-Chat gehabt. Und dann hast du mir plötzlich gezeigt, was du mit AI alles gemacht hast. Ein eigenes Tool gebaut für interne Pulse-Checks und so weiter. Selber, ohne Entwickler, ohne einen externen Provider einzukaufen, über ChatGPT und was auch immer du dort genutzt hast. Und da habe ich mir gedacht, krass, sowas habe ich jetzt echt noch nie gesehen. Alle reden darüber, aber du bist eigentlich der eine, der die Dinge echt umsetzt.

Und heute reden wir aber darüber. Wir können leider nichts mehr herzeigen, weil das Internet confidential Daten sind. Internet Post Service von Mitarbeitern, das wollen wir jetzt nicht irgendwo herzeigen oder so, aber wir können drüber reden. Und vielleicht starten wir einfach mal mit einer Introduction zu dir und gehen dann vielleicht ein bisschen in das Thema rein.

Frederic-Louis Claudius:
Ja, absolut, super gerne. Ganz brief, ich glaube, ich habe so ein bisschen anderen Background. Ich komme eigentlich aus der Informatik-Sparte und bin dann irgendwie reingerutscht ins HR, ins People-Wesen und versuche das auch heute immer noch zu kombinieren und das Potenzial irgendwie herauszuheben und den Impact von People und diesem wichtigen Thema auch zu steigern. Und deswegen liegt mir auch tatsächlich Prozessautomatisierung KI so derartig auch am Herzen. Als wir das erste Mal miteinander geredet haben, war ich noch bei Mac Makler. Jetzt Anfang des Monats habe ich tatsächlich gewechselt. Ich bin jetzt bei Flatpay. Ich bin dort People Director.

Bin gerade noch mitten in meinem Onboarding. Und Flatpay ist aber mega. Ist ein Zahlungsdienstleister, der vor allem sehr transparent und sehr einfach für kleine und mildständige Unternehmen Zahlungsmöglichkeiten aufsetzt. Und einfach rasant wächst. Wir sind jetzt in Deutschland so zweieinhalb, drei Jahre und sind fast schon 400 Mitarbeiter innen. Und deswegen, wir sind eines der wenigen krassen Skalierungsfirmen und das macht einfach auch wirklich Spaß wieder. Genau, und ich freue mich schon über diese ganzen Lösungen zu sprechen, die wir vorher schon mal benutzt haben.

Thomas Kohler:
Also erste Frage hätte ich mal gleich. Wie kommt es dazu, dass andere über AI reden und du einfach wirklich einen Weg gefunden hast, das zu implementieren?

Frederic-Louis Claudius:
Aus der Not heraus, muss man tatsächlich auch sagen. Also bei meinem vorherigen Arbeitgeber war es so, dass aufgrund der Industrie, in der wir uns befunden haben, wir auch gesagt haben, hey, wir müssen gucken, dass wir unser Geld sinnvoll einsetzen und mit wirklich viel Impact. Und ich habe mir dann gesagt, okay, wie kann ich die Weiterentwicklung von meinem eigenen Team fördern und gleichzeitig aber den Impact nicht begrenzen. Das heißt also, die Entwicklerkapazitäten nicht wegnehmen aus dem Tech-Bereich von unseren Products, sondern tatsächlich von uns als People-Abteilung in-house bauen. Und dementsprechend habe ich gesagt, okay, wie gehen wir da ran? Und das Einfachste ist tatsächlich, frag mal ChatGPT, wie macht man das eigentlich? Und ChatGPT hat dann sehr, sehr, sehr viele Möglichkeiten angezeigt. Und da habe ich dann gesagt, okay, das können wir als People-Abteilung eigentlich ja auch. Das können wir richtig gut schaffen. Und ich glaube, wenn man dann so ein bisschen darüber spricht, muss man sich mal im Klaren sein.

Es gibt so zwei Arten, wie man KI verwenden kann. Die eine ist, man verwendet es, Informationen ranzukriegen, beispielsweise zu automatisieren und zu codieren, auch wenn man kein Entwickler ist. Und das liebe ich, das macht Spaß, da kommt man so viel schneller voran. Die zweite Möglichkeit ist, KI direkt zu integrieren, also über eine Schnittstelle. Auch das ist mega cool. Und wenn man beides dann noch kombiniert, dann ist das Perfection.

Thomas Kohler:
Und dann gehen wir gleich mal in das Beispiel, was ich von dir noch in Erinnerung habe. Du hast einfach einen Pulse-Check selber gebaut, das einerseits eine Oberfläche hatte, die du selber gebaut hast und andererseits auch Daten zieht von anderen Systemen und pusht in andere Systeme.

Frederic-Louis Claudius:
Absolut, absolut. Also wenn man so ein System aufbaut, also wenn man so eine Oberfläche aufbaut, wo Leute Fragen beantworten sollen, also beispielsweise diesen Pulse-Check, dann braucht man, muss es ja irgendwie auch schön sein, das muss ansprechend sein. Und ich habe natürlich gar keine Ahnung gehabt, wie baut man jetzt so eine Oberfläche. Ich also bei ChatGPT mir überlegt, okay, wie kann ich jetzt ChatGPT beschreiben, was ich haben möchte als Oberfläche? Und dann ist mir eingefallen, warum mache ich nicht einfach so eine Präsentations-Slide in PowerPoint oder in Google Slide, whatever it is, und schicke das dann als Bild exportiert dort hoch. Habe ich dann so gemacht, gesagt, okay, das sind die Buttons, die ich haben möchte, dort ist das Suchfeld und so weiter, habe alles runter gezeichnet und dann hat ChatGPT mir tatsächlich den Code rausgeschmissen, den CSS-Code, den ich dafür verwenden kann. Ich musste keinerlei Vorerfahrungen da drinnen haben, musste einfach nur sagen, wie sollen die Buttons ungefähr aussehen, wie sind die Größen, was ist die Schriftart Und so weiter. Und das war super easy. Das war innerhalb von einer halben, dreiviertel Stunde getan. Und schon war die Oberfläche gebaut.

Und dann ging es sozusagen ganz eingemacht und ich habe gesagt, okay, ich möchte, dass bestimmte Funktionen funktionieren. Das heißt, ich möchte eine Google Spreadsheet haben, wo Daten aus Personio hingeschossen werden. Das heißt also sozusagen alle Teamdaten und die E-Mail-Adressen von den Personen. Und Da habe ich dann gesagt, okay, das ist der Code von Personio. Die haben eine Marktoberfläche, wo man so APIs schreiben kann. Und dann hat ChatGPT mir den Code tatsächlich geschrieben für, okay, die API von Personio und dann auch natürlich mit Google Spreadsheet verknüpft. Ich musste dann nur noch außerhalb von ChatsGBT das Passwort, also den Schlüssel, reinsetzen und rumsdibums war dann sozusagen der Code fertig.

Da konnte ich dann in Google Script das dann zusammen mit der CSS verbinden und schon war die Weboberfläche mit den Daten aus Personio verknüpft. Und dann habe ich natürlich noch den dritten Code von ChatGPT schreiben lassen mit, was soll denn eigentlich passieren, wenn jemand das ausfüllt. Und was passieren sollte, ist, dass sozusagen das alles in ein Dashboard von Lucas Studio, das ist auch ein Google-eigenes Dashboard, gefüttert werden und dort sollen dann die Daten sozusagen aufbereitet werden, so dass es komplett anonym ist, dass wenn weniger als fünf Leute es nur sind, dass dann nichts angezeigt wird und, und, und, und, und. Und dass alle, also jede Woche am Freitag immer automatisch diese E-Mail rausgeht mit dem Weekly Pulse Check.

Thomas Kohler:
Und das war dann in Gmail drin, zum Beispiel?

Frederic-Louis Claudius:
Genau, richtig. Und das hat dann insgesamt so drei bis vier Stunden gedauert, das alles aufzusetzen. Und dann musste ich mir noch sagen lassen, welche Knöpfe für die Zeit, für die Frequenz immer wieder rausgeschickt werden. Und dann hat mich ChatGPT ganz einfach durchgeführt. Also das ist sozusagen das, was ich gemeint habe, KI kann uns helfen zu automatisieren und ich musste nie wieder da nochmal reingucken, weil das ging einfach immer wieder automatisch. Das lief super und dann habe ich mir irgendwann gesagt, okay, aber wie können wir denn auch KI integrieren da drin? Dann habe ich ChatGPT wieder gefragt und habe mir so einen Enterprise Account geholt.

Thomas Kohler:
Ist das der Operator, der ChatGPT Operator? Der hat so 200 Euro im Monat, oder?

Frederic-Louis Claudius:
Genau, richtig. Und man kann aber auch Gemini benutzen, also von Google. Jeder, der so eine G-Suite verwendet, der kann in-house dann Gemini verwenden. Das haben wir dann später tatsächlich auch gemacht. Man muss also nicht ChatGPT benutzen. Aber haben dann gesagt, okay, wir wollen auf gar keinen Fall, dass irgendwelche personenbezogenen Daten dort reingehen. Haben also einen Spiegel nur von dem qualitativen Feedback in einer anderen Spreadsheet gemacht, auf die dann ChatGPT Zugang hatte, wo dann nur Team und das qualitative Feedback war. Und dann hat ChatGPT aus diesem qualitativen Feedback sozusagen eine Zusammenfassung für die jeweiligen Abteilungsleiter gemacht, sozusagen einen roten Faden aufzubinden.

Und das Schöne war dann halt, dass man einmal in der einen Woche sehen konnte, okay, im Südosten sind die Leute nicht so zufrieden mit der Netzanbindung ihrer Telefone. Konnte man also aktiv was actionable machen, das Leben von den Leuten zu erleichtern. In der anderen Woche war es mal, okay die Lead-Qualität ist diese Woche irgendwie schwierig. Marketing hatte dann die Möglichkeit nachzugucken, okay, wie können wir da irgendwie reingehen. All diese tatsächlichen Dinge, die im Alltag einen wirklichen Unterschied machen, konnte man auf diesem kurzfristigen Weg sehr gut angehen. Und das war halt komplett automatisiert. Für jemanden, der limitierte Kapazitäten in seiner People-Abteilung hat, ist das halt mega, ist das goldwert. Das hat einfach Spaß gemacht, ohne wirklich ein Hintergrundwissen da reinzugehen.

Thomas Kohler:
Ja, ok, man muss jetzt sagen, du bist wahrscheinlich sehr klug und auch nochmal so Informatikbegabt, beziehungsweise hast du das auch ein bisschen als Hintergrund, oder hast du gesagt?

Frederic-Louis Claudius:
Ich habe das als Hintergrund, aber, und da muss ich groß sagen, ich habe irgendwann, also das ist jetzt ein Beispiel da, wo ich es selbst gemacht habe, aber ich habe auch damals meinem Team so einen kurzen ChatGPT-Workshop gemacht. Also was kann man eigentlich mit ChatGPT machen? Und ich bin ja immer davon begeistert, wie die Leute dann selbst auf Ideen kommen, ihre eigenen Leben zu erleichtern. Ich hatte einen Mitarbeiter, der einmal die Woche so eine Art Controlling gemacht hat von allen Personiodaten, sowohl Talent Acquisition als auch die Rohdaten im Backend, ob die dann auch qualitativ richtig sind, ob die akkurat sind, unser Dashboards damit richtig gefüttert werden. Das hat immer so die zwei bis drei Stunden pro Woche gedauert und er hat dann sich gesagt, okay, aber ChatGPT könnte mich vielleicht auch anleiten, wie ich ein Google Script so schreiben könnte, dass das eigentlich alles kontrolliert, was ich ja manuell kontrolliere.

Und dann hat ChatGPT genau das so geschrieben und am Ende des Tages hat er dann diese drei Stunden, die er eigentlich normalerweise dafür verbracht hat, mit einem fünf Minuten Klick und dann nochmal mit so einem Quer einmal rüberlesen, ob da auch alles dabei war, fertig gemacht. Und dann ist sogar so verknüpft, dass da, wo falsche Daten eingesetzt wurden, automatische E-Mails an Mitarbeiter gegangen sind, gesagt wurde, bitte pass hier nochmal dein Geburtsdatum ein, weil es kann nicht sein, dass du 1902 geboren wurdest. Und solche Sachen wurden dann automatisiert. Und ich glaube, da muss man nicht unbedingt Vorwissen haben, sondern man muss einfach wissen, wie man diese Tools einsetzt und sich selbst weiterentwickeln kann und wie man ein bisschen wegkommt von diesem transaktionellen Arbeiten hin zu konzeptionellen Arbeiten. Weil ich glaube, wir sind in einem Punkt, wo jegliche repetitive Aufgaben, vor allem administrative Aufgaben von künstlicher Intelligenz irgendwann übernommen werden können. Und ich will jetzt nicht böse klingen, aber ich glaube, viele unserer Tätigkeiten redundant werden. Und wir müssen dementsprechend uns als Personen weiterentwickeln und wissen, wie benutzen wir AI, damit wir uns auf diese Business-Situation mit Lösungen tatsächlich eingehen können mit KI zusammen, tatsächlich noch Wert zu stiften, wirklichen Wert zu stiften. Und das hat jede einzelne Person bei mir im Team wirklich mit Hochglanz dann gemacht.

Thomas Kohler:
Ich sehe, dass es so tolle Möglichkeiten gibt. Zum Beispiel, ich denke jetzt aus einer Recruiting-Sicht, wir fokussieren uns sehr stark vom Volumen her. Das ist glaube ich unsere größte Rolle, die wir besitzen, Vertriebsmitarbeiter in Deutschland. Und das kann von einem SDR sein bis zum CRO. Ein Volumen ist natürlich bei den SDRs oder auch eher AES am höchsten. Und was wir jetzt gemacht haben, ist einfach mal eine Datenbank aufzubauen auf zwei Sachen. Einerseits nach dem Interview kurz noch Formular ausfüllen, um in den Talentpool zu kommen, aber nicht nur jetzt CV hochladen, Gehaltsvorstellungen und das war’s, sondern fünf Minuten Umfrage, wo wir echt 30 Fragen stellen zu, Was ist dein ICP, an dem du verkauft hast? Was ist der ACV? Was ist der Sales Cycle? Wie war die Zielerreichung? Und, und, und. Also Informationen, die du eigentlich generell in der Sales Organisation einfach brauchst, um zu definieren, was wären repräsentative Firmen, aber vielleicht auch repräsentative Seller, die repräsentative Produkte an ähnlichen Firmen zum Beispiel verkauft haben, nach Firmenphase und Product-Market-Fit, ist das Early oder Later Stage.

Das ist erstmal richtig geil. Und das zweite, wo ich das auch zum Beispiel mit MetaView zu verknüpfen, also wenn man ein Interview aufzeichnen darf, dass man sagt, das Transkript überträgt man eh über diesen ChatGPT Operator. Da gibt es einen Fragenkatalog, wo man sagt, hier darf ich nochmal kurz Marktrecherche mit dir betreiben und dann gibt es halt diese Fragen nicht als Formular, sondern einfach nur der Recruiter stellt die Fragen und dann werden sie transkripiert und dann gibt es im Hintergrund den ChatGPT Operator, der im Grunde genommen aus der Datenbank über das Timeform und der Datenbank aus den Transkripten, das konsolidiert in eine zentrale Datenbank. Da sind wir gerade am Anfang jetzt brutal. Also die Ergebnisse, die wir dazu bekommen und die Insights, die sind für uns so wertvoll, dass wir halt intern noch mal viel viel besser deliveren können, viel bessere Markteinschätzung haben. Also das heißt, bevor wir ein Projekt annehmen, die Expectation, die wir setzen, sind meistens sehr akkurat. Und das Dritte, ich denke, dass du weiter das eigene Produkt vielleicht irgendwann mal anbieten kannst.

Frederic-Louis Claudius:
100 prozentig. Ich glaube aber auch genau, das ist das, wo sich irgendwann die Gefahr für uns bildet, dass wir nicht irgendwann anfangen, dass eine KI mit der anderen KI über Menschen geht.

Thomas Kohler:
Ja, das stimmt.

Frederic-Louis Claudius:
Also wenn dann irgendwann der Bewerber oder die Bewerberin ebenfalls sich so ein Transcript-Tool mit ransetzen und dann automatisch mal auf jede Frage sofort eine ChatGPT Antwort bekommt, dann wird es unheimlich. Und ich glaube, das sehe ich auch heute schon, wo dann Kollegen oder Kolleginnen gesagt haben, könnten Sie kurz mal Ihren Bildschirm zeigen? Und dann die Leute, Okay, ja, nee, geht nicht, weil dann natürlich ChatGPT im Hintergrund supergute Antworten formuliert hatte.

Thomas Kohler:
Auf alle Fälle.

Frederic-Louis Claudius:
Da gibt es eine reelle Gefahr.

Thomas Kohler:
Da bin ich 100 Prozent bei dir, aber ich finde das Schöne eben so diese repetitiven Aufgaben. Weil Ich denke, unsere Organisation pplwise führt ungefähr 500 bis 800 Sales-Interviews in Deutschland. Das ist schon eine massive Zahl. Und das natürlich in verschiedenen Industrien, von verschiedenen Anforderungen usw. Und wenn man das alles mal sammelt, nicht alles, aber sagen wir mal nur einen Teil, 10, 20 Prozent captured, dann ist das so ein wertvoller Datenschatz, der halt echte Expertise wieder spiegelt. Und ich sehe das so, dass man sagt, okay, man hat vielleicht so ein internes GPT irgendwann mal, wo ein Mitarbeiter nicht sofort losgeht und auf LinkedIn sourced, sondern erstmal dort reingeht und schaut, nun promptet, welche Kandidaten passen denn, was sind die Anforderungen. Und dass man dort vielleicht aus dem Kick-off-Call einfach die Notes mit drin nimmt, das Transkript, oder sich das nochmal summarizen lässt und sagt, okay, ich habe jetzt die Suche. Was haben wir denn intern, was gut passen würde zum Beispiel? Das sehe ich als Riesenasset.

Frederic-Louis Claudius:
Absolut, absolut. Und ich glaube, ich bin zusätzlich auch Teil des Customer Advisory Boards bei Personio und da wurde jetzt gerade eine KI eingeführt, die sozusagen für die Nutzer im HR-Bereich genau diese integrierte AI hat. Also man kann sozusagen als Frage stellen, bitte generiere mir ein Turnover Report über meine Mitarbeiter in und dann kommt direkt eine Grafik mit welcher Rechnung wurde verwendet dafür und man kann das einfach als Nutzer, der jetzt nicht so viel Erfahrung hat, der vielleicht auch nicht die Kapazitäten hat, diese Formel jetzt herauszusuchen, einfach nachfragen und schon bekommt man das bei Personio. Und das Gleiche zum Beispiel bei Notion, wenn man irgendwie sich so eine Art kleines Wiki aufbaut und dann sagt, okay, bitte mach einfach eine Zusammenfassung aus dem Artikel und schon wird eine Zusammenfassung gemacht und man kann danach suchen, dass das ist tatsächlich die Integration, die wir heute irgendwie auch brauchen, besser, effizienter, aber auch effektiver arbeiten zu können.

Thomas Kohler:
Auf alle Fälle. Was siehst du jetzt im nächsten Schritt als ein Arbeitsbereich oder ein Prozess oder was auch immer, wo du sagst, da würdest du jetzt wieder Hand anlegen und mit AI drüber arbeiten?

Frederic-Louis Claudius:
Ich glaube, einer der Bereiche, wo ich sagen würde, da müssen wir als Deutschland dran, ist vor allem die Interaktion mit Behörden. Ja, und ich glaube auch, das ist so ein Nischenbereich, wenn da jemand sich mal selbstständig machen würde und da was aufbauen würde, wie wir sozusagen Reports auch an Behörden geben müssen. Da könnten wir, glaube ich, sehr, sehr viel automatisieren an Informationen. Vielleicht macht ja auch Personio dort was oder vielleicht macht auch SAP dort was, so dass wir als Nutzer einfach nur noch auf den Knopf drücken müssen und das geht dann automatisch an das Statistikamt und wir müssen nicht erst noch 80 mal darüber gucken und zwei FTEs dafür anstellen, damit wir überhaupt nur diese Informationen an unsere Behörden liefern. Das wäre super und ich glaube, dass da sehr sehr viel rausgeholt werden könnte.

Thomas Kohler:
Auf alle Fälle. Denkst du, es verändert sich auch nochmal, jetzt sind wir in der Zukunft, AI ist so integriert in Firmen, in der HR und Recruiting Abteilung, im People-Bereich, dass das wirklich auf dem Level eingesetzt wird, in fünf Jahren, wo man es sich gar nicht mehr vorstellen hätte können, ohne den zu arbeiten. Wir sind in dieser Welt. Wie denkst du, verändern sich vielleicht auch KPIs oder die Arbeitsweise in der People-Abteilung?

Frederic-Louis Claudius:
Ja, Das ist eine sehr, sehr interessante Frage und ich glaube, darüber müsste ich auch tatsächlich noch mal tiefer in mich hineingehen. Ich würde behaupten, dass wir keinerlei repetitive Tätigkeiten mehr haben werden, Dass die Leute, die vor allem in People-Bereichen arbeiten, versuchen, Probleme zu lösen, die direkt Menschen betreffen. Also Interaktionen zwischen Menschen, die sich vor allem auf Führungskräfte und MitarbeiterInnen beziehen, aber auch auf, wie werden Firmen strukturiert, wie muss man auf den Markt eingehen. Und da wird KI eine sehr, sehr, sehr große Unterstützung sein. Alles andere wird durch KI gemacht werden. Also man wird dann sagen, bitte erstellen wir den Vertrag, bitte packt das in die Lohndienstleistung rein.

Thomas Kohler:
Das heißt, anstatt man geht jetzt blöd gesagt in Google Drive oder Microsoft Word, holt sich die Vorlage, tippt dann die sieben mit Farbe markierten Bereiche ein, wo man jetzt was reinschreiben muss, was aber nicht immer dasselbe ist. Da sagt man, okay, generieren wir den Vertrag, hier ist Kontext. Und dann passiert das halt. Und dann Anstatt eine halbe Stunde zu klicken, wartet man halt zwei Minuten oder vielleicht eine oder keine.

Frederic-Louis Claudius:
Genau. Und ich glaube, das wird direkt im Interview schon passieren. Das wird dann so sein, dass wir mit jemandem im Gespräch sind und sagen, okay, du hast den Job. Durch das Transkript werden sich alle Informationen über das Gehalt und sowas schon weiter rausgezogen und die Person soll dann nur noch den Personalausweis in die Kamera halten und daraus wird dann sozusagen der Vertrag alles erstellt. Ich glaube nicht, dass wir dann anfangen werden noch irgendwo manuell irgendwas einzutippen. Und ich glaube die Art und Weise wie wir arbeiten wird sich grundlegend verändern und ich glaube diejenigen die sich dagegen wehren werden irgendwo auf dem Weg zurückfallen und andere werden relativ schnell aufsteigen. Ich glaube eine Sparte, die vielleicht auch sehr sehr unerwartet sein wird, ist beispielsweise Arbeitsrecht im People-Bereich, vor allem in Deutschland. Weil derzeit diese ganzen arbeitsrechtlichen Texte, Wir brauchen immer jemanden aus externen Kanzleien, die da mal rüber gucken und so weiter.

Und die Einschätzung von Gesetzestexten, ähnlich wie auch in der Medizin, wo KI ja jetzt schon einzelne Tumore und sowas finden kann, weil sie einfach so viele Informationen haben, wird es bei Gesetzen sein. Die Auslegung von Gesetzen, was sind die Risiken, Was sind die Möglichkeiten? Für uns als Arbeitgeber natürlich super, super wichtig. Aber dann werden externe Anwälte für uns eigentlich kein Thema mehr sein. Die brauchen wir dann einfach auf diese Art und Weise nicht mehr und können als Start-ups wesentlich schneller und besser agieren und natürlich auch und nicht nur als Arbeitgeber sich sicher fühlen, sondern auch als Mitarbeiter, weil man weiß, was der Arbeitgeber hat alles so gemacht, wie der Gesetzgeber es auch vorgegeben hat. Es gibt keinen aus Versehen Loophole oder oder sonstiges, sondern es ist klar auf allen Fronten, jeder weiß, dass das jetzt hier so zu sagen auch richtig funktioniert. Und ich glaube, dass das wird den großen Unterschied sein. Umso wichtiger finde ich es aber natürlich auch, dass wir nicht vergessen, dass gerade in solchen Zeiten, wir Menschen uns ja dann auch mehr authentische Beziehungen wünschen.

Also das heißt sozusagen, wenn wir mit jemandem reden und da ist ein AI-Transkript, dass man trotzdem immer noch mit einer Person spricht und was es nicht durch, das haben wir nämlich jetzt auch schon öfter gesehen, durch Videos ist, wo einfach nur das Gesicht gescannt wurde und dann eine Person einfach durch eine AI ersetzt wird. Ich glaube, gerade dann werden Leute sagen, okay, ich werde mich nur noch irgendwo bewerben, wo sich jemand auch die Mühe gegeben hat, dass da jemand Echtes mit mir spricht, jemand, der über diese Schwelle der Technologie rüberschreitet. Und deswegen glaube ich, dass das immer noch wichtig sein wird, dass es nicht komplett alles ersetzen wird.

Thomas Kohler:
Ja, ich sehe das so ein bisschen wie damals E-Mail-Marketing vielleicht, wo es am Anfang extrem viel Leverage gegeben hat, weil man automatisiert etwas machen kann. Und irgendwann war der Markt dann so übersättigt, wo man eigentlich mit einem Cold Call, wo man einfach nur wirklich recherchiert und sich die Mühe macht, vielleicht fünf, 15 Minuten, bevor man auf nur einen Knopf drückt und dann tausend Aktivitäten lostritt, dass man sagt, ich nehme mir 15 Minuten Zeit, setze dann eine Aktivität, die ist personalisiert, die ist relevant und sonst mache ich es gar nicht, dass das wieder viel mehr kommt. Also da wird es so eine Wechselwirkung immer geben.

Frederic-Louis Claudius:
Absolut, da hast du 100%ig recht und Ich glaube, damit hast du auch das Beispiel, womit sich viele HR-Abteilungen schwer tun getroffen. Ich habe das so oft bei Teams gesehen. Ja, ich habe eine E-Mail an unseren Mitarbeiter oder Mitarbeiterinnen geschickt. Ja, aber warum hast du denn nicht angerufen? Wir haben ja immer noch keine Antwort. Also Greif zum Telefon, da hast du vielleicht eine Minute schon alles geklärt, aber dieser E-Mail-Wahnsinn, die Leute sind so ein bisschen übersättigt an den ganzen Informationen, die reinkommen. Da hast du hundertprozentig recht.

Thomas Kohler:
Cool, Frederic. So, ich freue mich jetzt schon auf die nächste Episode mit dir, weil wir haben jetzt gesagt, du baust nochmal das nächste AI-Tool selber und dann zeigen wir es mal her, oder?

Frederic-Louis Claudius:
Ja, genau, absolut. Also das sollte das Ziel sein.

Thomas Kohler:
Danke dir und guten Start bei Ratepay, oder?

Frederic-Louis Claudius:
Flatpay.

Thomas Kohler:
Flatpay, sorry.

Frederic-Louis Claudius:
Genau, super. Perfekt, danke dir. Bis dann.