# Scaling AI Adoption in Industrial Construction

**Podcast:** AI FIRST Podcast
**Published:** 2026-03-27

## Transcript

Herzlich willkommen zum AI First Podcast.
Heute zu Gast ist Florian Gauer.
Und Florian ist der Head of Artificial Intelligence von Goldbeck und verantwortet damit das Thema KI bei einem der europaweit führenden Bauunternehmen mit einer Gesamtleistung von 6,3 Milliarden Euro.
Und 13.000 Mitarbeitenden.
Und Florian, ich freue mich auf das Gespräch.
Wir werden ja heute in eure KI-Ambitionen reinschauen, wie ihr eure KI-Strategie organisiert habt mit der Adaptionsstrategie und wie ihr komplexere Use Cases in die Umsetzung bringt und auch in die Zukunft schauen, wie KI sich auf eure Branche auswirken wird.
Danke, dass du dir die Zeit dafür nimmst.
Super Felix, herzlichen Dank für die Einladung.
Freut mich total, dass ich heute darüber sende.
Bevor wir jetzt gleich in die KI-Themen eintauchen, Goldbeck ist wahrscheinlich vielen ein Begriff, aber vielleicht auch nicht allen.
Erzähl doch einmal kurz, was euch als Unternehmen ausmacht.
Ja, sehr gerne.
Wir sind tatsächlich eins der führenden europäischen Bauunternehmen.
Ja, und es macht aus, dass wir eben Gebäude als Produkte verstehen und unsere Kunden alle Leistungen entlang des Lebenszykluses eben aus einer Hand anbieten, vom Design über den Bau des Gebäudes bis zur Serviceleistung in der Nutzung.
Und das macht uns aus, wir verfolgen einen Systembauansatz, wo wir eben nicht Gebäude in Losgröße 1 denken, sondern eher wie so ein Automobil.
OEM eigentlich dann die verschiedenen Gebäude im gewerblichen Hochbau, angefangen mit Logistikproduktionshallen, Überbürogebäude, Parkhäuser, mittlerweile auch Schulen, Wohnen und dergleichen, Rechenzentren sind ein Thema mittlerweile für uns, eben dann mit diesem Systembauansatz verfolgen, entsprechend konfiguriert mit den Kunden und auf die individuellen Bedürfnisse dann zugeschnitten.
Von dem Geschäftsmodell her aus haben wir im Kern eine große Vorfertigung von Stahl- und Betonbauteilen, die wir dann so just in sequence auf die Baustelle bringen.
16 Werke in ganz Europa, über 13.000 Mitarbeitende mittlerweile im Unternehmen.
Gleichzeitig prägt uns eine Kultur als Familienunternehmen, dass wir nach wie vor sind.
großen Spaß zu arbeiten.
Und unsere Werte sind da dann eben auch führend.
Menschlichkeit, Vertrauen, Verantwortung, Leistung und Pioniergeist, die uns da immer wieder antreiben.
Und das passt ja auch ganz gut zum Thema von heute, nämlich KI-Nutzung in der Baubranche.
Ja, sehr gut.
Da hast du direkt die Brücke geschlagen.
Das ist schon einige Zeit her, da habe ich schon von euch gelesen.
Und das Erste, was mir ins Auge gefallen ist, dass ihr eine KI-Ambition entwickelt habt für Goldback.
Und da dachte ich, ja, das ist interessant.
Also allein schon das Wort eine KI-Ambition zu entwickeln versus, man könnte ja auch sagen, das ist eine KI-Strategie oder das ist eine Roadmap oder ähnliches.
Aber ihr habt euch für eine KI-Ambition entschieden.
Ja, hol uns mal ab.
Was bedeutet KI-Ambition für euch?
Warum habt ihr euch dafür entschieden?
Und wie ist sie ausgestaltet?
Ja.
Ja, gerne.
Kann ich da ein bisschen vielleicht ausruhen und ein bisschen was auch zu unserer Reise an der Stelle als Unternehmen im Bereich KI eben erzählen und meiner persönlichen.
Ich bin seit 2021 jetzt im Unternehmen und seit 2023 jetzt in der aktuellen Rolle eben als Head of Artificial Intelligence.
Vorher war ich im Corporate Development.
Das heißt, ich komme dann dort aus der Strategieeinheit.
von Goldbeck und haben uns daneben mit dieser Frage beschäftigt, gerade vor dem Hintergrund der Fortschritte im Bereich generative künstliche Intelligenz, wie werden wir eigentlich als Unternehmen diesem Thema gerecht?
Damals auch noch mehr unklar, als es heute sicherlich auch immer noch so ein bisschen ist, wo die Reise hingeht und wie sich das ganze Thema auch weiterentwickeln wird, haben dann eben entschiedene...
eigene kleine Abteilung für dieses Thema ins Leben zu rufen.
Und ich durfte diese Abteilung jetzt aufbauen.
Das war dann eine meiner ersten Aktionen.
Da haben wir noch so als One-Man-Show gestartet.
Wir brauchen irgendwie so eine Art strategisches Leitbild für unsere KI-Aktivitäten.
Das ist im Grunde dann eben die Ambition, die ich dann zusammen mit dem Management Board und mit anderen Führungskräften aus dem Unternehmen gemeinsam entwickelt habe.
Und das Ziel ist im Grunde genommen, oder darin haben wir formuliert, dass wir eben KI als strategische Fähigkeit etablieren wollen, um das Geschäftsmodell und die Mission von Goldback zu stärken.
Also sagen, dass KI als Technologie, wobei ich spreche ungern von KI als Technologie, sondern eher so als Capacity vielleicht, in den Dienst unseres bestehenden Geschäftsmodells.
aber eben halt dann auch in allen Bereichen, so als Querschnittstechnologie, dort eben dann eben mehrwertstiftend einzusetzen.
Und dazu haben auch unter anderem dann eben in der Ambition auch so ein bisschen geschaut, was ist eigentlich so das Use-Case-Portfolio, mit dem wir rechnen und haben dabei dann so eine Unterscheidung getroffen, die lustigerweise ja kürzlich gerade erst in deinem...
Podcast hier eine Rolle spielte, als der Markus Pospich von BASF dabei war, nämlich genau auf diese Themen KI-Breitensport und KI-Spitzensport dort niedergeschrieben.
So und ich triff einen schnellen Effizienz- oder Qualitätshebel auf der einen Seite, Thema Breitensport, wo eben viele Mitarbeiter so auch zum ersten Mal vielleicht mit KI in Kontakt kommen, wo ein bisschen verstehen, was geht und was geht nicht, sich selber eben eigene Workflows bauen, eigene Use Cases und Spitzensport dann eben eher die bereichspezifischen Anwendungen, fachspezifische Anwendungen, die dann eher eine kleinere Gruppe von Mitarbeitenden betreffen, aber da dann eben halt auch einen Unterschied machen.
Und ja, das Ziel ist eben, dass es selbstverständlicher Bestandteil der täglichen Arbeit wird, KI und die entsprechenden Anwendungen.
Und dabei, und das klang gerade schon ein bisschen raus, da folgen wir eben so ein bisschen einen humanzentrierten Ansatz, nennen wir das, also eben eine klare Fokussierung darauf, wie spielen hier Mensch und Maschine zusammen.
Also der Mensch steht für uns weiterhin im Mittelpunkt, so wehrt Menschlichkeit und muss aber befähigt werden, im KI in seinem Sinne und im Sinne des Unternehmens dann auch wirkungsvoll einzusetzen.
So, das sind ganz grob die Grund-, die Pfeiler der Ambition.
Genau, und deine Frage war ja auch so ein bisschen, warum jetzt nicht irgendwie Roadmap oder Strategie, sondern diese Bezeichnung als Ambition.
Das hat den Hintergrund, dass wir von Anfang an eigentlich für uns gesagt haben, diese Entwicklung ist jetzt so schnelllebig und das wird wahrscheinlich auch noch eine ganze Weile so weitergehen.
Und jetzt irgendwie zweieinhalb, drei Jahre später fühlen wir uns darin bestätigt.
dass man das gar nicht so vorhersehen kann und dass man jetzt irgendwie sagt, okay, wir haben mal so ein Leitbild, auf das arbeiten wir hin und das lässt aber auch den Raum zu reagieren auf neue Entwicklungen, neue Möglichkeiten, damit umzugehen und dann machen wir uns eben eher so Jahr für Jahr Gedanken, was sind die Prioritäten, die wir uns jetzt im Team setzen, die dann natürlich so auf unsere Ambitionen am Ende des Tages einzahlen.
Wenn ich jetzt dir zuhöre und für mein Unternehmen auch so eine Ambition entwickeln möchte, damit wir diesen Nordstern haben, auf den wir hinarbeiten können.
Wenn uns das vielleicht gerade noch fehlt oder wir noch weiter am Anfang stehen, kannst du nochmal sagen, was sind die Bausteine, die ihr euch da angeschaut habt?
Also ich habe so ein bisschen verstanden, Use Case Portfolio, also was sind die großen Anwendungsfelder, wo es Potenzial gibt?
Ich habe so ein bisschen verstanden, was sind so...
Prinzipienwerte, denen ihr folgen wollt.
Das ist das humanzentrierte insbesondere.
Ich habe so ein bisschen rausgehört, dass so ein breiten Spitzensport, so ein Ansatz, wie man das ins Unternehmen treibt.
Aber das ist jetzt alles nur das, was ich mal so rekonstruiere, wenn ich dazugehört habe.
Vielleicht kannst du mal so ein bisschen die Boxen noch aufmachen, in die man dann so reinarbeiten kann, um sich selbst sein Zielbitt zu bauen.
Ja, genau.
Und ich glaube, das leitet dann auch so ganz gut über zu unseren Aktivitäten und wie wir uns in der Abteilung dann auch organisiert haben.
Im Grunde sind so drei Bereiche eigentlich.
Das eine sind so die grundsätzlichen strategischen Linien, wo ich gerade schon gesagt habe, es geht darum, dass wir eben das...
bestehende Geschäftsmodelle stärken wollen, unserer Mission folgen und eben so einen romanzentrierten Ansatz wählen.
Der zweite Teil ist so dieses, was ist eigentlich das Use-Case-Portfolio mit Breitensport und Spitzensport, ohne jetzt erstmal eine Wertung, das eine ist wichtiger als das andere, sondern eigentlich zu sagen, okay, wo spielen wir jetzt gerade eigentlich mit den Use-Cases und Anwendungen, über die wir nachdenken und die wir entwickeln.
Und der dritte Teil ist dann, ich würde es mal beschreiben, so mit Enablement, KI-Unternehmensentwicklung, so ganz grob.
Und da steckt eben ganz viel Unterschiedliches drin, vor allen Dingen das Thema Change Management, das Thema Befähigung der Organisation in so einer...
Logik eines hybriden Organisationsmodells.
Es gibt so eine Art Center of Excellence, eben meine Abteilung, aber dann auch, wir müssen dieses KI-Verständnis in die Breite bringen und da dann eben halt auch Menschen nochmal in den Fachbereichen mit dem entsprechenden Wissen ausstatten.
Thema Daten als Grundlage für KI und auch um Fragestellungen, wie gehen wir mit Risiken um in dem Bereich, wie sind wir...
Compliant mit der Regulatorik, Thema EU AI Act, aber auch was sind so die Maßgaben, die wir uns selber geben, wenn wir über KI nachdenken.
Also was sind so unsere Leitlinien an der Stelle, wenn wir auf die Werte drauf schauen, wir wollen eben das Ganze natürlich verantwortungsvoll tun, der Mensch ist eben die Prüfinstanz an der Stelle etc.
Auf der einen Seite die Chancen zu nutzen und auf der anderen Seite aber auch die Risiken sauber abzubilden und gewisse Ängste natürlich auch zu nehmen, die im Zusammenhang mit KI gerade am Anfang dieser Reise dann eben auch präsent waren.
Bevor wir da reingehen und uns diese organisatorischen Säulen nochmal genauer anschauen, wo bist du denn mit deinem Bereich aufgehangen im Unternehmen?
Weil du hast ja gesagt, du kommst aus der Unternehmensentwicklung.
Du hast darüber das AI-Thema übernommen.
Wo hängt das jetzt?
Wir hängen mit dem Team in der Goldback Technologies.
Die Goldback Technologies, sozusagen die entwickelnde Einheit, aber auch Systemeinheit bei Goldback, also keine marktgerichtete, sondern eine interne.
interne Einheit, wo wir eine Anzahl von 500 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern haben, die sich an anderen Stellen mit dem Thema IT und Digitalisierung insgesamt beschäftigen, die sich mit Prozessmanagement beschäftigen, die sich mit BIM, also es steht für Building Information Modeling, digitale Zwillinge von Gebäuden.
beschäftigen, aber auch mit der Produktentwicklung und der Systementwicklung.
Das sind so die großen Einheiten, die großen Abteilungen, die wir da haben.
Sie haben uns jetzt eben auch als Abteilung und hängen direkt an der Geschäftsführung, die dann in Teilen wiederum auch zur Geschäftsführung der Gesamt GmbH gehört und so dann eben relativ hoch dann eben auch aufgehangen.
quer durch die Organisation dann am Ende des Tages auch wirken zu können.
Ich glaube, das wäre eben ganz wichtig, auch das von Anfang an so klar zu haben.
Und dann bekomme ich oft noch die Frage, wie sollen wir uns denn jetzt aufstellen eigentlich in unserem KI-Bereich?
Weil ganz oft wird das aus irgendeinem, es gibt so ein Nukleus, der entsteht und dann wird relativ schnell klar, okay, das ist hier kein Plus-Eins-Thema, was wir irgendwie mitmachen können.
Und im Laufe der Zeit müssen wir auch verschiedene Funktionen oder Kompetenzen in diesem Team aufbauen, um die Dinge zu treiben, die du ja schon angerissen hast.
Kannst du uns da auch nochmal so ein bisschen aufzeigen, wie du den Bereich oder das Team aufgestellt hast?
Ich glaube, es war dann von Anfang an klar mit dieser Ambition, die wir formuliert haben, dass wir da ein relativ breites Aufgabenportfolio übernehmen werden.
Ich habe immer gesagt, ich bin jetzt auch nicht der...
der perfekte Mitarbeiter sozusagen für diese, oder wäre nicht der perfekte Mitarbeiter für diese Abteilung, zumindest insofern, als ich jetzt nicht alles perfekt abdecken kann an der Stelle, so von meinem Hintergrund und meinen Kompetenzen her, sondern wir brauchen irgendwie, müssen das Thema Schulung, Change Management irgendwie besetzen.
Wir müssen aber auch eine gewisse technische Expertise haben, nicht weil wir jetzt die Modelle beispielsweise entwickeln würden oder die Tools, wenn wir etwas in Eigenentwicklung tun.
Aber weil wir eben als, dann greife ich schon ein bisschen vor, als Projektmanager dann auch mit Kollegen aus der IT beispielsweise zusammenarbeiten, wenn es darum geht, eben da Use Cases zu entwickeln.
Und wir brauchen auch nach Möglichkeiten ein gewisses.
Domänen, Wissen an gewissen Stellen, damit wir da immer anschlussfähig sind.
Ich glaube, es geht sehr stark bei diesem ganzen Thema KI-Fähigkeit sowohl innerhalb des Unternehmens als auch an Entwicklungen, die außerhalb passieren.
Und deswegen habe ich dann eben auch Mitarbeitende mit, würde ich sagen, ein sehr diverses Team aufgebaut, das eben Kompetenzen dann in Summe in all diesen Bereichen hat.
Dann lasst uns mal reingehen in eure Säulen, die sich aus der Ambition jetzt ergeben haben.
Und das eine riesengroße Thema, und da gibt es ja immer so, sind so geflügelte Aussagen mittlerweile geworden, ja, KI ist ein Change-Thema oder das Wichtigste ist die Adaption.
Das ist immer sehr, sehr einfach gesagt und das hört sich auch irgendwie richtig an und ja, ja, das müssen wir machen.
Aber die Frage ist immer, Und das will ich ja hier vor allem mit diesem Podcast auch erreichen.
Was heißt das denn jetzt konkret?
Also Change Management, KI-Adaption, sehr große Begriffe.
Was verbirgt sich darunter?
Und ja, was habt ihr ausprobiert und was funktioniert da für euch?
Ja, genau.
Es sagt sich einfach und es...
Ich glaube, tritt auch zurecht, immer wieder in Gesprächen, die du führst, die ich aber auch führe, immer wieder auf, dass das so vorangestellt wird.
Und das ist total richtig erstmal.
Aber auf der einen Seite, wie gesagt, sagt es sich einfach, aber es ist gar nicht einfach.
Also da dann auch Wirkung zu entfalten an der Stelle und die Adoption eben hochzutreiben, das ist anstrengend, das braucht unterschiedliche, unterschiedliche Formate, so kann ich gerne so ein bisschen drauf eingehen, was wir da gemacht haben.
Und vielleicht aber noch mal ein kurzes Statement zu diesen beiden Säulen, wenn ich sage, Adoption auf der einen Seite, Use Cases auf der anderen Seite.
Als wir vorher kurz sprachen, hat es mich gefragt, warum irgendwie diese Trennung?
Und für mich ist es gar nicht eine Trennung dieser Themen, sondern es sind eigentlich zwei Seiten einer Medaille, die eben unweigerlich zusammengehören.
Also ich glaube, ohne Adoption kommen wir nicht zu den werthaltigen Use Cases, die wir uns alle erwarten und in Teilen auch schon umgesetzt haben, Goldbeck.
Und ohne...
konkrete Use Cases, Anwendungsfälle zu etablieren, wo die Menschen sehen, Mensch, das bringt was.
Das ist nicht nur ein Hype-Thema und das wird nämlich nicht passieren, sondern das bringt mir wirklich etwas.
Das hilft mir im Arbeitsalltag, das erleichtert Dinge, das macht uns schneller, besser, effizienter.
Und wenn ich diese Use Cases sehe, dann ist das, sage ich mal, der beste Nährboden für eine gute Adoption, weil die Menschen dann eben...
auch sagen und die Kolleginnen und Kollegen in dem Fall eben das Thema dann auch voranzutreiben und Wert anzusehen.
Also würdest du sagen, es braucht zuerst mal ein paar richtig gute, greifbare Use Cases, die nah an den Menschen dran sind, die anschlussfähig sind und die zeigen, das ist möglich und das bringt es uns konkret?
Ja, ich glaube, diese Use Cases braucht es auf jeden Fall, denn sonst bleibt irgendwie eine leere Hülle, über die man hier spricht.
Und ob es jetzt irgendwie wirklich Ob es jetzt Spitzensport-Use-Cases sind, um das Bild nochmal aufzumachen, oder Themen, wo ich sage, ich habe irgendwie einen Breitensport-Tool an der Hand, irgendwie ein Chatbot, ich kann mir irgendwie kleine Agenten bauen oder ähnliches.
Und das hilft mir im Arbeitsalltag, weil ich dadurch persönlich besser oder schneller werde.
Das ist vielleicht gar nicht so wichtig, in welchen der beiden Bereiche wir uns da bewegen.
Denn im Zweifel kann beides eben...
für die Kolleginnen und Kollegen dann eben einen Mehrwert bieten.
Ja, bin ich total gespannt, besser noch zu verstehen.
Wie treibt ihr denn jetzt die Adoption bei euch hoch?
Und vielleicht auch von diesem ganzen Strang, von dieser Säule, was ist da euer Ziel?
Wo wollt ihr da hinkommen?
Ja, genau.
Ich glaube, wir haben eben von Anfang an einen großen Schwerpunkt darauf gelegt, hier sehr stark zu dem Thema zu kommunizieren.
Wir haben so eine KI-Kickoff-Veranstaltung am Anfang gemacht, wo, glaube ich, dann direkt schon 600 Kolleginnen und Kollegen mit dabei waren, so ein bisschen dieses Thema zu sortieren, was damals dann in aller Munde war, aber auch noch so ein bisschen schwer zu greifen.
Wo dann, wie gesagt, natürlich auch die einen sind so die Enthusiasten, die sind irgendwie, wollen direkt immer mehr und preschen voran.
Und dann gibt es andere, die eher zurückhaltend sind, Bedenkenträger.
Ich glaube, die gibt es halt, so diese verschiedenen Gruppen gibt es dann in jedem Unternehmen.
Und wir wollten dieses, das ist erstmal so.
Künstliche Intelligenz, Artificial Intelligence, das klingt erstmal sehr abstrakt und wenig greifbar.
Und das wollten wir so aus dieser Ecke eben rausholen und dann auch so platzieren, dass es dann ein Team gibt, das ist ansprechbar, das es an der Stelle dann eben auch Wissensträger kann.
Beispiele konkret benennen, beschreiben, wie kann ich jetzt irgendwie sinnvoll prompten beispielsweise, wie kann ich solche Chatbots nutzen, die wir dann auch sehr frühzeitig mit den Kollegen aus der IT, die da echt einen guten Job machen, zur Verfügung stellen konnten.
Und so hatten wir dann auch von Anfang an auch eine sichere Umgebung, in der wir dann arbeiten konnten und die Kolleginnen und Kollegen mit Produkte umsammeln konnten.
Das war so ein bisschen der Startpunkt und haben dann schon sehr früh gesagt, wir lassen das so ein bisschen übergehen in so eine KI-Community, wo wir so Community-Calls alle paar Wochen gemacht haben.
Das haben wir jetzt auch über Zeit dann immer mehr professionalisiert.
Ist mittlerweile eher so ein Lernpfad.
wo man immer so ein bisschen Inhalte mitbringt von unserer Seite, aber dann eben auch zum Austausch einlädt zu unterschiedlichen Themen, die wir dann da setzen.
Und das geht bis heute weiter, wo auch immer eine deutlich dreistellige Anzahl Kolleginnen und Kollegen.
dann teilnimmt und sich die Zeit dann eben aus dem Arbeitsalltag dann eben auch nimmt, um sich da auf dem Laufenden zu halten.
Wenn du da sagst, ich würde da mal so ein bisschen reinfragen, um das genau zu verstehen.
Community, wie habt ihr die organisiert?
Ist das einfach ein Teams-Kanal, der dann moderiert wird?
Oder macht ihr da noch irgendwas drumherum?
Was ist so die Frequenz, in der ihr euch trefft?
Und vielleicht hast du auch mal so ein Beispielthema, was ihr dann damit...
reinbringt in so eine Session.
Ja, genau, also das ist so, tatsächlich versuchen wir das eher in Terminen zu bündeln, die wir machen, statt jetzt irgendwie da so ein Forum zu haben, wo dann irgendwie ständig asynchrone Beiträge kommen, sondern wir versuchen das eher so im Abstand von sechs bis acht Wochen.
zu machen und Themen, die wir da haben, sind eben am Anfang waren es eher so Prompting-Themen, wir informieren aber auch über neue Entwicklungen im Bereich KI, Thema Use Cases, da ist es dann wieder verzahnt, weil wir den Menschen eben erzählen, was gibt es in welchen Bereichen, woran arbeiten wir gerade, um diese Inspiration zu liefern.
Wir gucken, wie lassen sich die Tools dann anhand konkreter Nutzungsbeispiele in den Arbeitsalltag integrieren.
Wir beschäftigen uns aber auch mit Themen wie Prompt Injections, mit technologischen Trends, die es da aktuell gibt.
Und so gibt es immer wieder so ein bisschen unterschiedliche Themenschwerpunkte, die wir da reingehen.
Und das ist, sage ich mal, ein sehr, sehr offenes Format.
Am Anfang waren das auch eher so Open Calls, sage ich mal, ein bisschen diesen Community-Charakter.
Aber das ist dann nicht so, dass man da dann irgendwie, wenn man da einmal nicht dabei war, dann ist man irgendwie raus so ungefähr, sondern das ist so.
Sehr low level, jeder, der Zeit und Interesse hat, kommt da dazu, kann sich das dann im Nachgang natürlich auch alles eben über unsere Goldberg Academy nochmal alles dann auch anschauen, wenn ich eben da nicht die Zeit gefunden habe, im Termin dabei zu sein.
Und das ist, sage ich mal, so das niederschwellige Angebot, das wir da fortlaufend haben.
Genau.
Dann haben wir noch zwei weitere Säulen und zwar auch da wieder so ein bisschen in die Breite gedacht und dann eher vertiefend, sodass das, was in die Breite geht, ist, glaube ich, mittlerweile auch, relativ viele Unternehmen haben so ein KI-Basistraining, das tatsächlich auch verpflichtend ist für die Mitarbeitenden.
Also das ist so ein anderthalbstündiges Training etwa.
wo wirklich gewollt ist, dass die Mitarbeitenden auch eben vom Management aus daran teilnehmen, um diese Grundbesohlung im Bereich KI eben sicherzustellen.
Also das heißt so die Frage, was ist mit KI möglich, was sind Grenzen, aber auch welche Anwendungen und Möglichkeiten haben wir bei Goldback, so erste Schritte Richtung Prompting, wollen sagen, das sollte jeder, das ist so das Mindestmaß, das sollte jeder mal gemacht haben.
beim Thema KI.
Und ja, das haben wir eben vor deutlich mehr als einem Jahr ausgerollt und hatten uns damals bewusst dafür entschieden, dass wir da durchaus auf Aufwand investieren wollen, um ein auf Goldback zugeschnittenes Training zu machen.
Also das heißt jetzt nicht irgendwie von der Stange, sondern das wir selber designt haben, um auch den ganz konkreten Goldback-Bezug dann herzustellen zu unseren Anwendungen.
Das ist so diese breite Thematik.
Und dann das vertiefende Programm ist unser KI-Botschafter-Programm, das wir jetzt zum zweiten Mal durchführen, erste Jahreshälfte 25, das erste Mal.
Und jetzt sind wir da wieder dabei, wo Neidirien und Kollegen aus unterschiedlichsten Bereichen, unterschiedlichsten Fachbereichen qualifizieren, in einer Mischung aus erstmal so...
Vertiefung, Wissensvermittlung in so einem ersten Workshop-Format.
Und dann ist der Kern aber eigentlich, sind Praxisprojekte, wo die Kolleginnen und Kollegen eigene Ideen für KI-Anwendungsfälle mitbringen und diese dann in kleinen Teams bearbeiten.
Und so kommen dann am Ende so zehn...
Prototypen, entweder so konzeptionelle oder tatsächlich auch so erste technische Prototypen darauf, die dann daraus, die dann gepitcht werden von der Jury und wo wir im letzten Jahr, glaube ich, drei Themen dabei hatten, die wir dann auch konkret in unseren Funneln mit aufgenommen haben und jetzt entweder schon fertig entwickelt haben als Anwendungsfall oder gerade in konkreten Projekten umsetzen.
Eine ganz schöne Entwicklung, weil die Menschen auch sehen, okay, ich kann selber zu etwas beitragen.
Meine Ideen versanden dann nicht, sondern ich kann die einbringen, ich kann die selber mitentwickeln.
Es braucht übrigens auch die Fachexpertise der Kolleginnen und Kollegen, damit das wirkungsvoll geht.
Und ja, so das sind, sage ich mal, so die Kernelemente unserer Change- und Adoption-Thematik neben, sagen wir mal so, regelmäßiger Kommunikation über verschiedene Kanäle.
die wir natürlich auch nebenher machen.
Und dieses Botschafterprogramm, nachdem ihr das abgeschlossen habt und die Cases werden gepitcht und dann wird entschieden, wie damit weiter umgegangen wird, haben die dann darüber hinaus noch eine Funktion und Rolle?
Ja, auf jeden Fall.
Also ich sage immer, dann fängt eigentlich so die Rolle und die Arbeit erst so richtig an.
Also es schien dann irgendwie so ein Zertifikat als KI-Botschafter jetzt ausgebildet zu sein hier im Unternehmen.
Und dann ist eben klar der Auftrag, KI-Nutzung in ihre eigenen Einheiten hineinzutragen und dafür zu sorgen, dass eben dieses Thema KI in dem jeweiligen Bereich dann eben Fuß fasst, dass in allen möglichen Entwicklungsprojekten beispielsweise auch mitgedacht wird und Ideen dann auch qualifiziert aufgebracht werden.
Weil der Vorteil ist, sie haben dann einmal an ihrem...
Fallbeispiel erlebt, was es alles zu klären gibt.
Also zu verstehen, was ist eigentlich wirklich das Problem an der Stelle?
Ist das ein relevantes Problem?
Wie könnte eine Lösung aussehen, die wirklich hilft und nicht irgendwie am Bedarf vorbeigeht?
Ist das überhaupt mit KI lösbar?
Und das sind alles so diese entscheidenden Fragen, die es ja immer am Anfang einmal zu beantworten gilt.
Und dadurch, dass wir mehr und mehr von diesen KI-Botschaftern dann eben im Unternehmen haben, in den verschiedenen Stellen, kriegen wir diese Dinge sehr gut qualifiziert.
Und das ist natürlich für Adoption und Mehrwert generieren aus KI extrem wertvoll.
Wie macht ihr das?
Haben die ein bestimmtes Site-Kontingent oder so etwas dafür zur Verfügung?
Genau, wir haben während des Programms ein Zeitkontingent dafür.
Das sind so etwa vier Stunden pro Woche, die sie da über einen Zeitraum von 14 Wochen haben.
Und dann darüber hinaus ist es dann eher so, dass es einfach Teil der Arbeit wird und Teil ihrer Rolle.
Oft sind das auch Menschen, die ohnehin schon so ein bisschen diese Innovationsaufgabe in ihrem jeweiligen Bereich dann eben haben.
einen gewissen Teil ihrer Zeit haben, aber da haben wir jetzt keine Vorgaben.
Die große Herausforderung ist ja, zumindest erlebe ich das immer wieder so, nach so einer anfänglichen fast schon Euphorie-Phase, da kommt jetzt ein neues Thema, wir machen den Kick-Off-Tag, es gibt Schulungen.
wir stellen Tools bereit, es gibt viel Kommunikation, ihr gleist dieses wiederkehrende Format auf.
In der Regel oftmals passiert ja da erstmal was und entsteht so ein gewisses Momentum.
Dieses Momentum dann über die Zeit beizubehalten.
Und dann passieren da mehrere Sachen.
Das eine ist die Adaptionsrate zu steigern, also wie tief die Durchdringung von KI in den einzelnen Bereichen wird und die Nutzungsintensität und darüber auch der Mehrwert, der erzielt wird.
Und das zweite ist ja, dass die...
Kollegen aus dem Silicon Valley ja nicht Urlaub machen und die Füße hochlegen, sondern die entwickeln ja fleißig weiter an dem, was KI so kann.
Deswegen ist ja immer das, was wir nutzen, immer wieder die schlechteste KI, die wir je wieder nutzen werden.
Es gibt neue Möglichkeiten, die eingeordnet werden müssen.
Du hast schon so ein paar Sachen gesagt, aber vielleicht gibt es da noch andere Dinge, die ihr noch tut, um beidem irgendwie gerecht werden zu können.
Ja, ich glaube, das ist gerade...
Gerade diese Mischung am Ende des Tages ist aus wirklich erkennbaren Nutzen, erkennbare Arbeitserleichterung oder eben auch mit einem erkennbaren, messbaren Effekt monetär oder zeitlich gesehen auf der einen Seite, wo ich dann eine dauerhafte Verankerung auch hinbekomme und sicherstelle.
Das ist das eine.
Und das andere ist natürlich die permanente technologische Weiterentwicklung, die du gerade schon angesprochen hast, die auch einen da in gewisser Weise auch nicht müde werden lässt, wenn man es jetzt irgendwie negativ formulieren möchte, weil man natürlich ständig auch wieder neu herausgefordert wird.
Und dann gibt es wieder irgendwie eine Möglichkeit, dann in noch mehr Bereichen für noch mehr Anwendungsfälle auf noch eine neue Art und Weise, irgendwie Thema Agents, was vor zwei Jahren irgendwie noch kein Thema war, beispielsweise, dann jetzt mitzudenken und die KI dann eben halt so einzusetzen, dass sie auch wirklich Aufgaben übernimmt und erledigt, statt irgendwie rein als Assistenzfunktion da zu haben.
Also das heißt, so durch diese fortwährende Entwicklung und den nachweislichen Mehrwert gelingt das.
Aber sind wir da am Ende der Weise?
Nein, sicherlich auch noch nicht und wir streben immer noch eine weitere und tiefere Durchdringung in den jeweiligen Einheiten dann eben auch an.
Das kriegt ihr aber auch über eure Lernphase, die Community, die entstanden ist und diese Botschafter, das Programm, das sind so, wir kommen ja gleich nochmal zu den Use Cases, aber das sind jetzt in dieser Adoptionssäule, sind das eure Kernvehikel und Methoden, über die ihr das macht.
Ja, das sind für den Moment, genau ist das so, wo wir gerade uns stärker mit beschäftigen, ist auch nochmal das Thema Führungskräftequalifikation auf der einen Seite und dann auf der anderen Seite nochmal ein klar beschriebenes Angebot in Richtung von Fachbereichen zu entwickeln, wo es dann eher darum geht, mal systematisch sich Prozesse.
herzunehmen, entlang dieser Prozesse zu schauen, wo sind wirklich jetzt Value Cases eigentlich für KI, für Automatisierung und daraus nochmal eine tiefere Durchdringung zu schaffen.
Das sind jetzt so zwei Strömungen, die wir uns jetzt auch fürs nächste Geschäftsjahr nochmal vorgenommen haben, da tiefer reinzugehen, um die Adoption nochmal weiter hochzubringen und das ganze Thema KI dann eben auch noch mehr in die Kernprozesse zu bringen, als das jetzt bisher auch schon der Fall ist.
Kurz in eigener Sache.
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Ich danke dir.
Was sind Kennzahlen, die ihr euch anschaut, um zu verstehen, ob ihr da auf Kurs seid oder wie sich eure...
oder auch dieser Change-Prozess im Gesamten entwickelt?
Ja, also da muss man sicherlich unterscheiden zwischen den Breitensport-Themen und Spitzensport-Themen auch wieder.
Bei den Breitensport-Themen sind es eher auf Nutzungszahlen und solche Themen.
Also wie viele regelmäßige Nutzerinnen und Nutzer haben wir auf welchen Tools?
Wie verändert sich dann nach verschiedenen Maßnahmen dann auch?
Und wie verändern sich diese?
diese Nutzerzahlen.
So, das ist das Thema.
Und wenn wir auf Spitzensport schauen, da haben wir natürlich sehr, ja, Use-Case-spezifische KPIs, die wir uns dann auch im Vorfeld angucken oder sagen, okay, das muss irgendwie priorisieren auf Use-Cases nach einem gewissen Impact.
Und der äußert sich halt irgendwie unterschiedlich.
Das ist mal irgendwie eingesparte Zeit, auf die man schauen kann.
Das ist mal, sind das irgendwie, Das ist dann immer eine Fall-zu-Fall-Betrachtung, die wir da machen.
Ja, ich meine, da sind wir wieder bei dem, was du auch vorher schon gesagt hast, dass sich das ja gegenseitig befruchtet.
Ich finde immer, auf einem Use-Case-Level ist es relativ, also nicht so schwierig, jetzt den Business-Impact herleiten zu können.
Ich glaube, zumindest mal so einen Case aufzumachen, den später auch nachweisen zu können, ist dann, Die schwierigere Aufgabe.
In einer dynamischen Organisation, bei uns ist immer eine große, wir sind seit jeher sehr dynamisch und agil und von stetiger Weiterentwicklung geprägt.
Und dann ist es immer natürlich schwer zu sagen, dieses isolierte Thema hat jetzt diesen Effekt, weil im Zweifel passieren drei Dinge gleichzeitig, die dann auf die gleiche Kennzahl oder Metrik einzahlen.
Das ist dann schon auch eine Herausforderung sicherlich.
Und da muss man dann irgendwie auch gucken, dass man pragmatisch bleibt und sich jetzt auch nicht irgendwie da verkünstelt und etwas versucht zu messen, was vielleicht, wenn man ehrlich ist, dann doch auch nur so halb messbar ist.
Ich glaube, dass das sehr, sehr oft versucht wird.
Natürlich irgendwie auch die Investitionen, die getan werden müssen, es kostet ja alles Geld, was wir da machen, rechtfertigen zu können.
Aber ich glaube, Deswegen, ja, auf einer Use-Case-Ebene geht das noch etwas besser.
Ich glaube, gerade wenn wir uns anschauen, was ist jetzt genau der Impact von dieser breiten Adaption, dass tausende Menschen jeden Tag mit KI für alle möglichen Aufgaben, die mal Zeit einsparen, mal auf Qualität einzahlen, mal mentale Last runternehmen, mal irgendeinen anderen Benefit haben und vielleicht auch einfach nur die Zukunftsfähigkeit und die Fähigkeiten der Teams ausbauen, in Zukunft auch produktiv mit KI arbeiten zu können.
Ja, glaube ich, also Nutzungsrat und so kann man sich da natürlich anschauen.
Man kann Umfragen durchführen, man kann vielleicht auch gucken, was ist vielleicht eine durchschnittliche Zeiteinsparung.
Aber das auch zu realisieren, ist ja am Ende des Tages gar nicht so einfach.
Nee, genau.
Aber ich glaube, da sind wir halt eben, da kommt uns dann unsere Kultur so eben zugute, weil wir dann eben auch sagen, wir haben irgendwie eine kleine Runde.
Gremium, wo wir da regelmäßig zusammensitzen und dann auch diese Use Cases uns anschauen, dann aber auch Lenkungskreise eben etablieren mit den entsprechenden Stakeholdern aus der Geschäftsführung, um da mit dabei zu sagen und um uns dann so ein bisschen auch in die Augen zu gucken und zu sagen, ist das jetzt irgendwie ein werthaltiger Use Case?
Ja oder nein?
Glauben wir daran?
So und dann geht es am Ende auch nicht immer darum, dass jetzt irgendwie bis auf den letzten Euro irgendwie auszudifferenzieren oder zu sagen, das können wir jetzt auch sicher messbar machen.
Und wenn wir das nicht können, dann machen wir den Use Case nicht oder so.
Sondern das ist dann eben auch dieser Pragmatismus.
Also es muss irgendwie klar sein, das hat einen Impact und das wird Nährwert bringen.
Und wenn wir uns da irgendwie gemeinsam einig sind, auf einer qualitativen Ebene, dann ist auch so ein bisschen unser Motto, dann einfach mal machen.
Sehr gut.
Finde ich gut, finde ich gut.
Jetzt haben wir über eine Sache noch gar nicht gesprochen, aber da interessiert mich deine Meinung dazu und zwar im Kontext von Tools, also wir haben jetzt ja über einige eurer Change-Formate und Methoden gesprochen und Trainings und, und, und.
Worauf achtest du beim Tooling, was Mitarbeitenden bereitgestellt wird und was glaubst du ist dort auch wichtig, damit das auch auf die...
Adaption einzahlt.
Da sind, also ich glaube, eine Gefahr, die man immer hat, wenn man sich jetzt so in diesem KI-Umfeld bewegt, wissen wir, wissen wahrscheinlich auch viele der Hörerinnen und Hörer an der Stelle, ist natürlich so ein bisschen den Blick immer nach außen zu wenden und zu gucken, was gibt es da für Showcases, was ist das irgendwie das tollste, neueste Tool.
Bloß nicht machen.
Da kann man sich total verlieren an der Stelle.
Und ich glaube, das ist halt auch unsere Aufgabe, am Ende zu gucken, was sind jetzt wirklich die werthaltigen Tools, die auch auf eine wirkliche Problemstellung...
bei uns auch einzahlen.
Also typischerweise nicht unbedingt von einem Tool zu kommen, sondern eher von dem Painpoint oder der Problemstellung, die wir irgendwie als relevant identifiziert haben.
Und dann zu mappen, was gibt es vielleicht auch von außen für Anbieter, für Tools, weil wir eben natürlich auch nicht alles in der eigenen Entwicklung machen, sondern auch vom externen Markt eben entsprechend Tools nutzen, da Partnerschaften eingehen.
Und deswegen ist es, glaube ich, wichtig, diese Tool-Vielfalt in einem überschaubaren Rahmen zu halten, um Mitarbeiten jetzt nicht zu überlasten an der Stelle.
Und auch jetzt nicht, weil ein Anbieter irgendwie jetzt gerade mal so ein bisschen die Nase vorn hat, dann irgendwie anzufangen, so jetzt irgendwie dann komplett das Ganze irgendwie zu wechseln.
Und wenn dann der Nächste kommt und die Nase vorn, also zu viel Change in dem Tooling, das man hat.
Und zu viel Vielfalt in dem Tooling sollte man aus meiner Sicht vermeiden und gleichzeitig aber natürlich in der Lage sein, auch wenn sich wirklich fundamental irgendwie so ein Paradigmenwechsel oder so abzeichnet, dann natürlich auch handlungsfähig zu sein und den Anschluss an der Stelle nicht zu verpassen.
Das ist manchmal eine Herausforderung.
Ich glaube, davon darf man sich dann eben auch nicht zu sehr stressen lassen bei aller Geschwindigkeit, die wir dann erleben.
Ja, nicht einfach.
Also wahrscheinlich keine Drei-Jahres-Verträge unterschreiben, höre ich jetzt so ein bisschen raus und gucken, dass man da einfach den richtigen technischen Partner am Start hat.
Das wird, glaube ich, immer wichtiger, vor allem auch zu sehen, wer ist in der Lage, die neuen Fähigkeiten, die die Frontier-Modelle mitbringen, auch in...
eine Applikation richtig nutzen zu können.
Und da ist ja schon sehr interessant, wie dort auch unter den großen Playern alle paar Monate, genau das, was du gerade beschrieben hast, die Karten immer wieder neu gemischt werden.
Man könnte jetzt furchtbar schnell in so einen Aktionismus verfallen und sagen, oh Gott, oh Gott, jetzt müssen wir da hin, sonst sind wir bald weg.
Aber in der Regel ist es sehr selten so, dass man dann bald weg ist, weil ein halbes Jahr später sieht das ganze Feld wieder ein bisschen anders aus.
Und vielleicht ein Beispiel an der Stelle.
Wir haben einen Use Case entwickelt, so im Bereich Gebäudevisualisierung, wo wir uns zu Beginn diverse Spezialanbieter für so Architekturvisualisierung angeschaut haben.
Und dann natürlich auch, und das gehört ja auch dazu, um das Ganze sicher betreiben zu können im Unternehmen, natürlich mit dem Thema Governance.
beschäftigt haben und geguckt haben, wo können wir das irgendwie auch datenschutzkonform etc.
eben machen, haben da bei den verschiedenen Anbietern, sind da auch auf Hürden gestoßen.
Und während wir das getan haben, hat sich dann aber die Welt aus so multimodalen Modellen und Bildgenerierungsmodellen eben so weiterentwickelt, dass wir dann gesagt haben, okay.
eigentlich brauchen wir jetzt nicht mehr Spezialtools dafür, sondern können eigentlich mit den großen Anbietern gehen, die wir im Einsatz haben und da mit dem Use Case eigentlich wunderbar in so einer eigentlich eher Art Eigenentwicklung dann umsetzen und waren dann sehr schnell in der Lage, mit den IT-Kollegen da was auf die Beine zu stellen.
Das ist alles so der Wandel in einem Projekt gewesen.
Okay, super.
Du hast gerade schon wieder fantastisch die Überleitung gemacht.
Und zwar wollen wir natürlich noch ein bisschen über eure Use Cases sprechen.
Wir haben jetzt den Adaptionsstrang.
Super besprochen.
Danke für die vielen Insights.
Jetzt lass uns doch mal in die Use Cases schauen.
Vorhin hast du es schon mal kurz erzählt, dass ihr, wenn ihr mit den Botschaftern arbeitet, auch verschiedene Cases erarbeitet werden und die kommen dann in eure Pipeline rein, wo es dann weitergeht.
Und ich würde das gerne auch mal ein bisschen besser verstehen.
Wie kommt ihr zu Ideen für Use Cases?
Wie qualifiziert ihr die?
Und was passiert dann damit?
Und die große Frage ist ja immer, vor allem in so...
großen gewachsenen Strukturen, wie ihr sie habt, wie kriege ich eigentlich so einen Piloten aus der POC-Phase raus und irgendwie skaliert in einen Prozess eingebaut?
Ja.
Genau, also neben der vorhin beschriebenen Ambitionsentwicklung war damals so in der Anfangsphase eins meiner ersten Themen eben so Ideen-Workshops auch zu machen mit den verschiedenen Bereichen und da mal dann eben mit Geschäftsführern, Abteilungsleitern, so erste Themen zu sammeln und die aufzuschreiben.
Waren das jetzt schon irgendwie ausnahmslos die besten Ideen?
Wahrscheinlich nicht, aber ich glaube, es war wichtig zu starten und die Ideen überhaupt mal aufzuschreiben.
Ein paar haben wir dann über Zeit auch wieder fallen gelassen und andere mit reingenommen und das bringt uns zum Thema.
Priorisierung ist im Grunde ganz klassisch, so in so einer Matrix eigentlich zu sagen, was ist Impact, erwarteter Impact des Ganzen, was ist so die Umsetzungsleichtigkeit, die wir bei dem Thema sehen würden.
Daraus ergibt sich eigentlich dann so eine Priorisierung von Themen, die wir dann angehen.
Und das haben wir da gemacht.
Aber es war von Anfang an wichtig, aus meiner Sicht, dass wir so als Ansprechpartner in die Fachbereiche sehr stark auch fungiert haben.
Und da haben wir verschiedene Kanäle, über die ist das KI-Botschafter-Programm nur eigentlich eher so ein Sonderthema, wo wir verschiedene Kanäle haben, wo eigentlich jeder aus der Organisation mit Ideen an uns herantreten kann.
Da machen wir im Grunde eine Vorqualifizierung der Idee und dann geht das in diese Priorisierung rein, die wir uns dann angucken mit...
Business-Ownern, Geschäftsführern aus dem jeweiligen Bereich, aber auch diesem KI-Gremium, das ich eben schon erwähnte, und die Themen, die dann eben priorisiert sind in dieser Logik, die nehmen wir dann auf und bringen sie wirklich dann in so einen Projektrahmen, wo wir sagen, es gibt dann typischerweise uns als Projektmanager, also Kollegen aus meinem Team, in den verschiedenen Unternehmensbereichen.
Da gibt es dann aber auch Fachkollegen, die dort projektbeteiligt sind und da gibt es dann natürlich irgendwie interne oder manchmal auch externe Umsetzungspartner aus der IT oder eben externe Dienstleister, externen Toolanbieter, die wir dann damit reinnehmen, um das dann bis zum Rollout zu entwickeln.
Manchmal noch mit einer POC oder Prototypenphase dazwischen, manchmal aber auf direkten Wege.
Das kommt ja sehr stark an wie der...
wie explorativ der Use Case vielleicht dann an der Stelle auch ist.
Und das KG-Botschafter-Programm, um das vielleicht nochmal mit aufzunehmen, gliedert sich da in gewisser Weise ein, weil auch die Themen, die daraus kommen, bewerten wir in der gleichen Logik.
Und da ist es jetzt nicht irgendwie so, dass die jetzt bevorzugt behandelt werden oder so, sondern die werden dann eben ganz normal auch in diese Pipeline mit reingenommen, in diese Priorisierung.
So, und dann Gehen wir damit weiter.
Und so haben wir zum Beispiel ein Thema aus dem letztjährigen KI-Botschafter-Programm.
Das waren Bereiche in der Produktion, Wareneingangskontrolle von Stahlprofilen, die wir zukaufen und dann eben weiterverarbeiten, um eben, wenn es da irgendwelche Mängel gibt oder falsche Profile geliefert wurden oder ähnliches, das eben frühzeitig festzustellen.
damit man eben reagieren kann und dann in dieser Just-in-Sequence-Logik, die ich eben schon mal erwähnte, eben nicht in Verzug zu geraten und die Baustelle oder den Bauablauf zu stören.
Das ist zum Beispiel ein Thema, das wir dann jetzt auch über die Zeit weiterentwickelt haben, wo wir jetzt gerade dabei sind, das auszurollen.
Und das ist bei all der Priorisierung auch nochmal ein wichtiger Aspekt, zu gucken, dass wir nicht...
einen Bereich zu sehr übergewichten im Unternehmen, sondern in allen möglichen Bereichen entlang der Wertschöpfungskette auch Themen machen, um wieder darüber die Adoption auch anzutreiben.
Und nicht zu sagen, das haben wir auch in unserer Ambition damals schon festgelegt, das ist jetzt nicht irgendwie Fokus auf ein, zwei Bereiche, sondern eigentlich einen Mehrwert erwarten wir entlang der gesamten Wertschöpfungskette.
Und das fließt auch so ein bisschen in diese Priorisierung am Ende noch mit rein, dass wir das auch in einer guten Verteilung haben wollen.
Eine wichtige Grundvoraussetzung für die Umsetzung von komplexeren Use Cases, die dann auch in Prozesse integriert und skaliert werden sollen, ist ja die gute alte Datengrundlage und Qualität und Verfügbarkeit.
Jetzt kenne ich das normalerweise so und du kannst gleich mal sagen, ob das vielleicht bei euch ganz anders ist, dass in gewachsenen Unternehmen, die es schon ein bisschen länger gibt, das mit den Daten ja immer nicht so einfach ist und da nicht jetzt...
die perfekt harmonisierte Datenlandschaft anzutreffen ist, wenn man mit solchen Themen dort reingeht.
Jetzt sagst du aber trotzdem, und man könnte ja dann sagen...
Man könnte ja dann sagen, man geht jetzt in die Bereiche rein, wo wir schon einen gewissen Reifegrad von den Daten haben und fängt erst mal dort an.
Macht ihr das so, weil du hast ja auch gerade gesagt, ihr wollt eigentlich schon alle Bereiche abdecken, zieht ihr dann ganz bewusst auch die Daten in anderen Bereichen wieder nach, um sie fit zu machen, um dann KI draufsetzen zu können?
Wie denkt ihr über dieses ganze Datenthema nach?
Also ich glaube, da bilden wir jetzt irgendwie als Goldberg jetzt auch nicht irgendwie...
Die ultimative Ausnahme von dem, was du gerade beschrieben hast, ist sicherlich so.
Ich glaube, jetzt im Vergleich innerhalb der Baubranche ist unser Vorteil, dass wir seit jeher diesen Systembauansatz haben.
Und da dann eben auch sehr stark schon das Thema Digitalisierung grundsätzlich über die letzten Jahrzehnte auch vorangetrieben haben.
Und damit erstmal, glaube ich, im Vergleich innerhalb der Branche grundsätzlich.
ganz gut aufgestellt sind.
Gleichzeitig ist das Thema Datenqualität, Datenverknüpfung, Datenverfügbarkeit natürlich eins, wo wir auch noch zulegen können und wo wir noch Potenzial haben.
Also das ist definitiv so.
Jetzt aber zu sagen, naja, und bis wir unsere Datenwelt irgendwie soweit im Griff haben oder irgendwie komplett aufgeräumt haben und so bei irgendwie 100% oder 95% sind, solange machen wir erstmal das und dann kommt KI, das wäre, glaube ich, falsch.
Auch da ist wieder der Punkt zu sagen, naja, da gibt es einen Anwendungsfall, der ist...
der funktioniert jetzt irgendwie in dem einen Bereich, weil wir da irgendwie gut aufgestellt sind, was das Thema Daten anbelangt, im anderen Bereich was ähnliches vielleicht nicht.
Das ist dann irgendwie auch ein Signal zu sagen, okay, dann müssen wir da, oder ein Treiber dafür, dass man sagt, okay, dann müssen wir da vielleicht nochmal genauer hinschauen und da das Thema Daten nochmal genauer in den Blick nehmen.
Und manchmal ist es dann halt auch so, dass man zum Ergebnis kommt in dieser Bearbeitung.
so in diesem Stage-Gate-Prozess.
Umsetzungsleichtigkeit ist dann doch nicht so hoch, sowieso gesehen, weil eben wir da erstmal bei den Daten nochmal was glattziehen und nachziehen müssen.
Dann geht man zurück und dann kann man den Use Case vielleicht in sechs Monaten oder einem Jahr dann nochmal wieder Vorlage nehmen.
So glaube ich, das Thema KI auf.
so gesehen irgendwie Treiber werden, wenn man eben, wenn daraus die Erkenntnis reicht, dann haben wir noch gewisse Hausaufgaben zu machen, um KI dann eben noch wirkungsvoller, noch breitflächiger, noch mehr in den Kernprozessen nutzen zu können.
Ja, sehe ich auch so, weil vielleicht gab es ja vorher gar nicht die Notwendigkeit oder der Druck war gar nicht so groß, um die Daten zu kümmern und auf einmal gibt es so einen triftigen Grund, der einen totalen Mehrwert heben würde und dann ist es ja schön, wenn durch einen KI-Use-Case das aufgedeckt und dann angegangen werden kann.
Aber höre ich raus, dass ihr auch da eurem Pragmatismus treu bleibt und sagt, wir gucken uns an, wo das Problem ist, leiten daraus Use-Cases an, ab und gucken dann, was wir haben.
womit wir das umsetzen können und falls es heute eben noch nicht möglich ist, dann leiten wir die notwendigen Maßnahmen in die Wege, um es möglich zu machen und in Zukunft angehen zu können.
Kannst du so ein paar Beispiele geben?
Du hast jetzt schon ein, zwei gesagt, aber was sind so Value Cases, die da bei euch reingefallen sind, von denen, über die du sprechen kannst, die bei euch einen echten Impact erzeugt haben?
Also neben den Themen, die ich jetzt gerade schon genannt habe, will ich jetzt nicht zu sehr ins Detail gehen, aber wir nutzen KI auch für unseren Vertrieb.
Wir haben eine große Vertriebsorganisation mit unseren Niederlassungen, die wir in Deutschland haben.
Baugeschäft ist immer auch ein stark regionales Geschäft weiterhin, wo wir Verkaufsingenieure haben.
Das ist bewusst so gewählt, das sind jetzt keine reinen Verkäufer, sondern typischerweise Menschen vom Fach, die eben Bauleiter, Projektleiter waren und dann eben in diese Rolle gewechselt sind.
Die versuchen wir natürlich in der Wache und in der Kundenidentifikation eben auch zu unterstützen, damit sie jetzt nicht irgendwie sich nur der Recherche widmen müssen, sondern eigentlich ihre eigentliche so...
Expertise, ihre Netzwerke dann eben auch sinnvoll nutzen und bespielen können.
Da gibt es verschiedene Use Cases, die wir inzwischen umgesetzt haben, weitere, in denen wir gerade arbeiten.
Ja, und dann ist das ganze Thema Wissensmanagement für uns auch ein ganz wichtiges.
Also so grundsätzlich allgemein im Unternehmen, das waren ja so mit auch die ersten Anwendungen, die wir jetzt in dem Bereich hatten, aber auch bezogen auf unsere Projekte.
Vieles eben, wo wir mit unseren Nachunternehmern kommunizieren, wo irgendwelche Themen erfasst werden aus Baugesprechungen, aus allen möglichen Abstimmungen in so einem Bauprojekt eben stattfinden.
Und das zu bündeln und dann auf den Punkt, auf Nachfrage, wo habe ich mal Situation XY gehabt?
Was ist der Status mit einem bestimmten Nachunternehmer?
Was muss ich beachten beim Bau von folgender Komponente?
Dieses Wissen schnell verfügen und Recherchen an der Stelle zu vermeiden, das sind Themen, wo wir, glaube ich, echt einen guten Mehrwert stiften können und beziehungsweise auch schon tun.
Wollt ihr solche Lösungen auch über die rein PC-Arbeitsplätze hinaus aus?
Naja, das Thema, was ich eben erwähnt habe, Entry nennt es sich diese Wareneingangskontrolle, das ist ja nichts, was sich auf einen PC-Arbeitsplatz beispielsweise bezieht.
Ich meine jetzt vor allem das Business Management.
Naja, auch der Bauleiter hat im Grunde einen PC-Arbeitsplatz sozusagen.
Also was wir eben nicht machen, wenn ich über Nachunternehmer spreche, wir machen jetzt keine, nicht die...
die Elektrik oder die Malerarbeiten oder Trockenbauarbeiten oder sowas, das ist dann nicht das, was wir machen, sondern das machen dann tendenziell Nachunternehmer.
Das heißt, und alles, was dann eben unsere Rolle ist, ist halt das Bau- und Projektmanagement drumherum.
Wir haben auch Themen in der Montage beispielsweise, die wir dann selber von unseren eigengefertigten Bauteilen erbringen.
Das sind aber dann schon auch...
Menschen, die irgendwie, also das ist dann schon auch digital abgebildet als Prozess.
Das ist jetzt nicht so, das ist halt der Unterschied zu so einem klassischen Stein auf Stein Bauunternehmen, wenn man so möchte.
Und dadurch sind wir natürlich in der Lage, überhaupt auch etwas aufzusetzen, wo wir solche Lösungen dann über Mobiltelefon, über Laptops eben entsprechend bereitstellen können.
Was ich mich auch noch gefragt habe vor unserem Gespräch ist, wie Weil ich kann mir vorstellen, dass ihr ja wahrscheinlich sehr viel mit so Bauzeichnungen auch zu tun habt.
Und dass das ja so ein Datentyp, Datensatz bei euch ist, der recht häufig vorkommt, der ja aber jetzt von reinem Text, Zahlen, Code, Bildern schon stark unterscheidet und nochmal andere Komplexität in sich trägt.
Wie gut...
Also gibt es spezifische Modelle, die so Bauzeichnungen vielleicht sogar schon generieren oder auch gut auslesen können?
Oder kann man da heute auch schon mit LLMs mitarbeiten?
Ja, ich würde sagen, LLMs sind jetzt natürlich nicht das Beste, mit solchen Zeichnungen umzugehen.
Da gibt es dann eher Spezialmodelle, die man da einsetzen kann.
Sind die jetzt schon perfekt?
Nein, wahrscheinlich auch.
Auch noch nicht.
Deswegen ist aber durchaus ein Thema, was wir uns sehr intensiv immer wieder auch angucken und schauen, wo entstehen da neue Ansätze, um mit Geometrien auch umgehen zu können.
Gleichzeitig haben wir auch da die Entwicklung, dass LNMs über Zeit immer besser auch in der Lage waren, mit solchen Dingen umzugehen und auch aus Zeichnungen entsprechend Dinge auszulesen.
beispielsweise Massenermittlungen aus irgendwelchen Plänen geht oder so, da ist jetzt ein L&M beispielsweise nicht das richtige Tool.
Und vielleicht so da noch eine Ergänzung dazu.
Natürlich haben wir heute auch immer noch mit Zeichnungen auf Papier zu tun, wenn wir irgendwie auch gerade von anderen da eben Unterlagen bekommen beispielsweise.
Aber grundsätzlich, wir planen natürlich unsere Gebäude voll digital mittlerweile.
Und das ist dieses Thema Building Information Modeling an der Stelle.
Und haben dann eben digitale Geometrien, mit denen wir da arbeiten.
Dadurch wird es jetzt nicht sozusagen LLM-fähig direkt, aber dadurch haben wir dann eine bessere Basis, eine voll digitale Basis, auf die wir dann mit KI aufsetzen können.
Lassen wir zum Abschluss nochmal in die Zukunft schauen.
Und zwar interessiert mich immer total, wie du jetzt, der jetzt viele Jahre schon in der Branche unterwegs ist, wie du jetzt auf die Zukunft der Baubranche im KI-Zeitalter blickst.
Was glaubst du, was kommen da auch noch für Chancen auf euch zu?
Vielleicht siehst du auch Risiken oder große, wichtige Trends, die KI in die Baubranche bringen wird.
Ja.
Also da gibt es natürlich irgendwie so die klassischen Entwicklungen, die auch uns betreffen.
Wenn ich darauf gucke, diese Entwicklung von KI-Assistenten hin zu Gentic AI, wo wir halt eben digitale Prozesse dann auch mehr und mehr automatisieren können.
Ich glaube, diese Reise wird schneller passieren, als wir denken.
Da, glaube ich, sind wir eben mit unseren Prozessen, die wir eben in diesem Systembauansatz haben, gut aufgestellt, um davon profitieren zu können.
Und das ist natürlich ein Thema, was jetzt nicht baubranchenspezifisch ist, was aber uns auf jeden Fall betrifft.
Auch so Themen wie, wie gehen wir jetzt mit Vibe-Coding etc.
um.
Das sind alles so die Trends, die ich da im Moment sehe.
Für uns besonders interessant jetzt nochmal aus so einer Bau...
spezifischen Sicht sind, glaube ich, zwei Dinge.
Das Thema KI in der Planung, du hast es gerade schon angesprochen, also wie nutzen wir KI, um mehr und mehr Planungsschritte auch zu automatisieren, zu teilautomatisieren.
Das wird eine spannende Frage werden, die uns aber wahrscheinlich noch über Jahre beschäftigen wird, weil das jetzt nicht irgendwie, rechne ich jetzt nicht damit, dass das jetzt dass es da so einen Quantensprung gibt und dann ist das plötzlich da, sondern das ist eher so ein Schritt für Schritt Vorgehen, wo wir mehr und mehr von KI profitieren werden, aber auch wieder in so einer Mensch-Maschine-Logik KI zu nutzen.
Aber ich glaube, da ist die Entwicklung noch lange nicht am Ende und das wird sehr spannend zu beobachten sein.
Und ich glaube, wir haben da eine sehr gute Ausgangsbasis.
So das andere Thema, was auch...
für viele Unternehmen eine Rolle spielt.
Aber dann, wenn ich in Richtung unserer Baustellen auch denke, ist natürlich das Thema Robotik.
Das kommt ja immer dann auch so ganz schnell.
Wir kennen alle die Videos, wie dann jetzt irgendwie Roboter in Kombination mit KI, dazu Humanoide irgendwie immer besser werden.
Auch da sehe ich jetzt nicht das so, dass das jetzt irgendwie morgen oder übermorgen schon die Riesenveränderung hat und dann plötzlich nur noch irgendwie die die Roboter auf der Baustelle rumlaufen.
Wird sich das, werden aber über Zeit mehr und mehr Tätigkeiten da möglich sein?
Ja, das glaube ich schon, weil die technologische Entwicklung an der Stelle nicht aufzuhalten ist.
Und das sind mal so zwei Themen, wo ich sagen würde, die haben jetzt nochmal einen besonderen Impact, wenn wir auf die Baubranche drauf gucken.
Und da sind wir wieder beim Thema Anschlussfähigkeit.
Da geht es darum, für diese Entwicklung anschlussfähig zu sein als Unternehmen.
Und ich glaube, dafür sind wir jetzt dann eben auch mit der Abteilung, aber auch mit dem KI-Wissen, das in allen möglichen Bereichen des Unternehmens, gerade auch in der Worldpack Technologies entsteht, dann auch sehr gut aufgestellt.
Wenn wir nochmal zurückblicken und du hättest die Möglichkeit, das, was du jetzt die letzten Jahre gemacht hast, nochmal von vorne anzufangen.
mit dem, was du heute weißt.
Gibt es irgendwas, was du anders machen würdest?
Ich glaube, es sind so grundsätzlich anders, würde ich sagen, nein.
Also da, glaube ich, haben wir so in diesem Fahren im Nebel schon erstmal gut die Weichen gestellt und haben die richtigen Schritte gemacht, die Menschen schnell zu beteiligen.
Ihnen schnell eine Alternative dann eben auch zu öffentlichen KI-Modellen bereitzustellen im Bereich generative künstliche Intelligenz.
Direkt auf so einen Ansatz zu setzen, wo wir das KI-Wissen in die Organisation hineinbringen.
Auch die Schwerpunktsetzung jetzt oder die Grundausrichtung der Abteilung mit diesen beiden Bereichen, Use Cases und Adoption.
Da würde ich sagen, das würde ich jederzeit wieder so machen.
Da fühle ich mich bestätigt jetzt nach dieser Zeit.
Aber es gibt natürlich im Kleinen Dinge, wo man immer sagen muss, ich glaube, es darf vermessen, was anderes zu behaupten.
Naja, da hat man jetzt nicht irgendwie etwas gelernt, wo man hinterher schlauer ist.
Also ich habe eben beispielsweise das Thema genannt, wo wir da mit dem Bereich Visualisierung unterwegs waren.
Klar, wenn ich irgendwie...
gewusst hätte, wie sich das Thema entwickelt, dann hätte man das natürlich irgendwie effizienter auch lösen können, weil man dann gesagt hätte, naja komm, warten wir noch ein halbes Jahr, weil dann ist ja irgendwie, sind wir ja an dem und dem Punkt, das habe ich jetzt in meiner Glaskugel gesehen, dementsprechend lass uns da mal die Energie in andere Themen reinstecken und dann einfach in dem Moment das dann direkt richtig machen.
Also insofern, und da kann ich sicherlich irgendwie fast alle Projekte durchgehen, die wir gemacht haben, wo eben oft auch so ein bisschen explorativer Charakter drinsteckt, um zu sagen, da hätte man vielleicht etwas nicht gemacht, da hätte man etwas anders gemacht, da hätte man vielleicht auch mutiger sein können mal, weil eigentlich der Weg schon der richtige war, den man eingeschlagen hat, da hätte man noch konsequenter dann auch gehen können.
Ich glaube, da findet man immer wieder was, aber ich glaube, die großen Linien und auch unsere Ambition beispielsweise, die wir damals vor einer NKI-Zeitalter halben Ewigkeit entwickelt haben, vor zweieinhalb Jahren, ist weiterhin die richtige.
Also insofern hoffe ich, dass ich die Frage damit dann auch zufriedenstellend beantworten konnte.
Gut, dann haben wir einen schönen Blueprint hier heute bekommen.
Trotzdem stehen ja die allermeisten Unternehmen noch am Anfang von dieser Reise und wir alle haben diese große Transformation vor uns.
Ihr seid jetzt schon einen guten Teil des Weges gegangen, konntest viel lernen.
Wenn jetzt ein Unternehmen, Geschäftsführer, KI-Verantwortlicher eines Unternehmens, die noch am Anfang stehen, dich fragen würde, hast du irgendeinen Rat für mich jetzt so zum Start?
Gibt es da irgendwas, was du mitgeben würdest?
Ja, also erstmal würde ich mich natürlich geehrt fühlen, dass jemand auf mich zukommt und danach nach dem Rat fragt.
Aber ich glaube, ich hatte eben schon mal diesen Slogan, der bei Goldberg schon deutlich älter ist als das Thema KI, einfach mal machen, so erwähnt.
Und ich glaube, das ist auch so ein bisschen die Formel an der Stelle.
Keine Angst davor auch zu haben, Fehler zu machen.
Der Sascha Lobo spricht beispielsweise gerne von sich voranzuscheitern.
Ich glaube, das ist eine gute Mentalität an der Stelle oder gute Grundeinstellung.
Und man kann natürlich ewig nach dem ultimativen Use Case suchen und sagen, solange ich den nicht habe, mache ich hier nichts oder so.
Ich glaube, das wäre falsch.
Sondern man muss einfach anfangen.
Man muss die...
mit den Enthusiasten im Unternehmen, die muss man zusammenziehen, überlegen, was sind jetzt gute Themen, wie kriegen wir das jetzt skaliert.
Und egal, welche Größe das Unternehmen, geht es darum, einfach zu starten und nicht eben in einer zu kleinen Gruppe oder zu sagen, so hier, das sind jetzt die, die KI kümmern und für alle anderen ist es irrelevant.
Weil ich glaube, was mittlerweile klar geworden ist, was vielleicht vor zweieinhalb, drei Jahren noch nicht, so mit der Totalsicherheit beantwortet werden konnte, ist, dass das Thema einen riesen Wandel verursachen wird, ein riesen technologischer Fortschritt für die Gesellschaft und für die Unternehmen ist.
Das geht halt nicht mehr weg, das Thema.
Es ist jetzt aber auch nicht irgendwie zu früh oder zu spät anzufangen, sondern es ist genau richtig, dann auch loszulegen.
Best time is now.
Wie immer.
Florian, vielen, vielen Dank.
Sehr kurzweiliges Gespräch, viel mitgenommen.
Danke, dass du uns mal mit in den Maschinen, KI-Maschinenraum von Goldbeck genommen hast und viel geteilt hast, wie ihr das Thema angeht, welche Erfahrungen ihr gemacht habt.
Und ich wünsche euch einfach ganz viel Erfolg weiterhin auf dem Weg.
Super, Felix, ganz vielen Dank, dass ich bei dir sein durfte heute und dir auch weiterhin.
Alles Gute, bis bald.