# Overcoming Gen Z AI Resistance Through Strategic Transformation

**Podcast:** Kollegin KI
**Published:** 2026-05-19

## Transcript

Fast jeder zweite Gen-Sina versucht, die KI-Transformation im eigenen Unternehmen zu sabotieren.
Krass, oder?
Ich bin über so einen Artikel vom Fortune Magazine gestoßen und da ist eine Studie, die ist relativ groß angelegt.
2.500 Angestellte, 1.200 Führungskräfte in den USA, in Europa, in UK und knapp 30 Prozent aller Angestellten sagen, dass die...
KI-Transformation sabotieren und bei den Gensinern ist es fast jeder Zweite.
Damit herzlich willkommen zu einer weiteren Folge Kollegin KI.
Ich bin Max Mundhenke und ich möchte heute mal über Transformation sprechen.
Und ich habe mir für diesen Podcast einen besonderen Gast rausgesucht und zwar meine liebe Kollegin, die ihr sonst immer am Ende der Folge hört, die mit allen Podcast-Folgen, die ich bisher gemacht habe, ja...
gefüttert wurde, also die eigentlich alle Storys über Transformation und Kultur kennt, die ich bisher hier in dem letzten halben Jahr besprochen habe.
Und dank des neuen GPT-Modells habe ich jetzt einfach versucht, alle Folgen, wie gesagt, der Kollegin einmalig zu geben und wir gucken mal, wie es läuft.
Hallo Kollegin, bist du da?
Na klar, Max.
Ich bin voll da und freue mich, dass ich mal die Hauptrolle hier spielen darf.
Transformation ist ja unser Dauerthema und wenn wir schon in die Gen-Z-Psychologie eintauchen, dann lass uns doch schauen, wie wir sie mit ins Boot holen, ohne Sabotage.
Also ich bin startklar.
Lass uns den Wandel mal charmant auftröseln.
Machen wir, das legen wir doch direkt mal los.
Also diese Studie sagt, dass fast jeder zweite Gen-Sila, Gen-Sila-Rennen aktiv sabotieren.
Und zwar machen sie das wie folgt.
Sie versuchen absichtlich falsche Prompts zu benutzen, beziehungsweise schlechten Output zu generieren, um erstmal den Vorgesetzten klarzumachen, das funktioniert hier alles eigentlich gar nicht, KI ist gar nicht so wunderbar.
Auf der anderen Seite verweigern sie dann durchaus auch Tools oder es auch berichtet, dass Unternehmensinterna direkt auch in nicht zugelassene Tools gegeben werden.
Schatten-KI hatten wir auch schon ein paar Mal in diesem Podcast und versuchen damit eben das Ganze so ein bisschen zu sabotieren.
Warum könnten die das denn machen?
Tja, Max, wahrscheinlich geht es um Kontrolle und Selbstwirksamkeit.
Wenn man sich nicht einbezogen fühlt, blockt man.
Man will zeigen, hey, wir sind mehr als nur KI-Inputer.
Also ohne Sinn und Mitgestaltung fühlt sich KI eben wie ein Fremdkörper an.
Da müssen wir ansetzen, sonst bleibt es bei Trotzreaktionen.
Das ist ganz richtig, denn das häufigste Problem, was ich auch in meiner Beraterfähigkeit oder Tätigkeit sehe, ist, dass es extrem schlecht kommuniziert wird.
Dass man so ein bisschen die Top-Down-KI-Verordnung hat, dass im Grunde heißt, hey, wir haben jetzt irgendwie hier so 1000 Zugänge für Chat-GPT, für 1000 Angestellte, legt mal los und macht mal und ihr werdet dann irgendwie alles schon funktionieren und irgendwie effizienter sein.
Aber KI wird einfach zu häufig noch als einfach neues Office-Tool missverstanden.
Wie so einen neuen Mail-Provider, den man dann irgendwie einmal aufgesetzt bekommt.
Man findet sich ein bisschen zurecht und dann kann man den halt irgendwie nutzen.
Aber KI verändert die Art und Weise, wie wir arbeiten, grundlegend.
Und da gibt es ganz spannende Überlegungen zu, inwiefern das tatsächlich auch passiert.
Denn wenn wir uns die Juniors jetzt mal angucken, vielleicht erst mal.
so ein bisschen, wie die Kollegin sagt, in die Gen-Z-Psychologie gehen, dann sind die in der Regel die ersten Jahre am Arbeitsmarkt, sind in ihren Unternehmen, sind vielleicht teilweise dann irgendwie auch schon in den Mid-Levels unterwegs.
Und die sehen einfach, dass immer weniger nachkommt.
Das heißt Einstellungsstopp.
Das heißt, es gibt wahrscheinlich auch ein paar Layoffs wie in den großen Tech-Firmen, die einfach Entlassung ohne Ende gemacht haben.
Gibt es auch in der Industrie, auch hierzulande werden eine ganze Menge Jobs gekürzt.
Und die Unternehmer stellen sich dann gerne in der Presse dar als so ein bisschen, ja, uns sind die Hände gebunden, weil KI ist ja da.
Und KI sorgt dafür, dass wir weniger Leute brauchen.
AI-Washing, ja, habe ich auch schon in diesem Podcast an anderer Stelle mal erwähnt.
Häufig wird das einfach gerne vorgeschoben und die wahren Gründe, schlechte Managemententscheidungen, Overhiring während der Corona-Zeit oder eben diverse Wirtschaftsprobleme, die es einfach gerade gibt, Ukraine-Krieg, Iran-Krieg, all diese Sachen.
Zählen da natürlich mit rein.
Pip hat das in seiner Keynote auf der OMR sehr, sehr schön dargelegt.
Er hat gesagt, es ist einfach eine schlechte Idee, von der Uni zu gehen, wenn die Wirtschaft gerade schlecht ist.
Es ist einfach ein mieser Zeitpunkt.
Das heißt, KI ist in den meisten Fällen einfach nicht wirklich daran schuld.
Trotzdem wird es allen suggeriert.
Und jetzt stellt euch mal vor, ihr sollt dann irgendwie KI lernen und damit produktiver werden.
Da fehlt es doch total an der Motivation.
Stellt euch vor, ihr sollt ein Tool lernen, das in eurer Wahrnehmung eigentlich nur dafür da ist, um euch überflüssig zu machen, um euch zu kündigen, um Stellenabbau zu betreiben.
Da ist relativ klar, dass man irgendwann auf Widerstand stößt.
Genau das ist der Punkt.
Ohne Vertrauen geht da nichts.
Wenn ich denke, die KI ersetzt mich, habe ich keinen Bock, sie zu lernen.
Also was brauchen wir?
Offene Kommunikation, klare Perspektiven, Und das Gefühl, dass wir gestalten dürfen.
Dann wird's auch was mit der Transformation ohne Sabotage.
Und ich find's ganz spannend, weil wir hatten das ganz am Anfang mal mit Rossmann.
Kannst du dich daran erinnern?
Klar erinnere ich mich.
Rossmann hat's clever gemacht.
Die haben nicht einfach Tools hingeworfen, sondern den Leuten gezeigt, wie sie KI nutzen, um ihre Arbeit besser zu machen.
Ergebnis?
Weniger Angst, mehr Motivation.
Genau so holst du die Leute ins KI-Boot.
Ganz genau, ganz genau.
Und zwar so gemacht, dass sie tatsächlich auch Freiräume geschaffen haben.
Dass sie verstanden haben, dass wenn Leute sich mit KI auseinandersetzen, dass sie tatsächlich dann auch Zeit brauchen, das zu lernen, beziehungsweise dass es gewisse professionelle Stellen geben muss, die geschaffen werden müssen für Leute, die so ein bisschen den Überblick über alles haben in KI.
Denn was wir irgendwie häufig auch noch beobachten, ist, dass Leute einfach dazu angewiesen werden, während der Arbeitszeit irgendwie diese ganzen Tools zu lernen und zu verstehen, wie KI funktioniert.
Und das ist ein Riesenproblem, was wir aber auch schon in der ersten digitalen Transformation damals hatten mit Social Media.
Ja, da war es so, macht mal Social Media so ein bisschen nebenbei oder das macht dann vielleicht irgendwie, keine Ahnung, der...
Der Sohn vom Nachbarn oder so, der ist jung, der kann Social Media.
Und mittlerweile ist es eine Profession.
Es hat sich einfach ausdifferenziert.
Wir haben heute eine ganze Menge spezialisierte Fachkräfte in der Social Media Kommunikation, teilweise eigene Departments in Unternehmen.
Das Ganze ist eben auch entsprechend gewachsen.
Wir haben verschiedene Unternehmen, also verschiedene Social Media Kanäle von verschiedenen Unternehmen, die unterschiedliche Business Manager haben.
Wir haben Performance Marketing, wir haben SEO und SEA noch dazu.
Also wie bedient man eigentlich Suchmaschinen oder wie erscheint man in Suchmaschinen?
Wie schaltet man da Werbung?
Und so gibt es im Grunde eine Ausdifferenzierung und Professionalisierung, weshalb heute eigentlich niemand mehr auf die Idee kommen würde, dass irgendwie ein Angestellter, der seinen 40 Stunden Vollzeitjob hat, irgendwie nebenbei machen zu lassen.
Und genau das passiert gerade aber mit KI.
Wir erwarten, dass Angestellte das irgendwie nebenbei lernen, vergessen aber, dass diese Entwicklung der ganzen Technologie rasant...
voranschreitet.
Ich meine, ich mache das Vollzeit und ich kann euch sagen, ich kenne nicht alle Tools.
Es gibt über 40.000 Tools da draußen, ich kenne die nicht alle.
Ich könnte euch wahrscheinlich jetzt ad hoc nicht mal, ohne irgendwie zu googeln oder selbst eine KI zu fragen, sagen, welches irgendwie das State-of-the-Art Image-Generation oder Video-Generierungstool ist, weil ich mich eher mit diesen Textsachen, Textbasiersachen befasse und vor allem mit so agentischer KI, also mit Automatisierung und der Ethik dahinter.
Und das zeigt, dass allein in diesen dreieinhalb Jahren KI, also KI verstehen wir nicht falsch, KI ist schon deutlich älter, aber ich spreche immer von diesem Chat-GPT-Moment als eigentlich am Anfang der KI-Revolution, die wir jetzt auch gerade merken, dass es tatsächlich erst dreieinhalb Jahre her und in diesen dreieinhalb Jahren ist so viel passiert, dass man sich tatsächlich durchaus jetzt schon eigentlich auf gewisse Sachen spezialisieren kann.
Und das war am Anfang noch so ein bisschen Prompt Engineering, ja, wie in der Rossmann-Folge.
Das sind aber später durchaus irgendwie Professionen, die sich dann um Bild und Video kümmern, wie im Gespräch mit Loffi oder in dem Gespräch mit Schlecki Silberstein, der eine KI-Werbeagentur aufgebaut hat, die ja mehr oder weniger als einen Mannbetrieb führt.
Und das sind eben so diese Punkte, die, glaube ich, in der Transformation massiv vernachlässigt werden.
Das heißt...
Zeit einräumen, Leuten Raum geben dafür, KI zu lernen und sie auch dabei zu unterstützen mit entsprechenden Schulungsangeboten und eben zu gucken, wie man KI einsetzt.
Und darauf können wir gerne als nächstes eingehen, was für Use Cases denn eigentlich sinnvoll sind.
Was waren so deine Lieblings-Use Cases aus dem Podcast bisher?
Also mein Highlight war definitiv der Use Case aus der Folge mit Otto, wo KI Content generiert.
Texte, Bilder, alles für den Shop.
Super praktisch und ganz nah am Kerngeschäft.
Solche echten spürbaren Verbesserungen, das sind die besten Use Cases.
Ja.
Das war cool, das war auf jeden Fall eine sehr coole Folge, weil gerade im E-Commerce natürlich nochmal eine ganze andere Bandbreite an Use Cases auch auftauchen, die natürlich auch einen Rattenschwanz mit sich ziehen.
Also die durchaus dann auch dafür sorgen, dass man wahrscheinlich weniger Budget für Fotografie braucht, für gewisses Modeling, weil man das alles mehr oder weniger mit KI machen kann.
Auf der anderen Seite auch eine viel individuellere Kundenansprache, indem man vielleicht neue Farben einfach dann auch generiert, die vorher fotografieren zu müssen oder dass man gewisse Hintergründe automatisch zuschaltet.
Ich kann mich daran erinnern, ich glaube in der Otto-Folge ging es auch irgendwie so um Gartenmöbel, die dann oder so Außenmöbel, die je nach Jahreszeit in ein anderes Setting eingebracht werden konnten.
Das waren auf jeden Fall ganz gute Sachen.
Aber diese Use Cases zu ergründen, Das ist erstmal auch ein Act.
Das muss man erstmal tun.
Das heißt, man muss sich eigentlich zusammensetzen mit den Expertinnen und Experten, die die Kunden verstehen, die den Markt verstehen, die die eigenen Produkte verstehen und dann eben zu schauen, wo kann ich denn KI hier ganz gezielt einsetzen, um Mehrwert zu erzielen.
Und das muss nicht von Anfang an klappen.
Also es gibt durchaus da eine ganze Menge Piloten, die auch erstmal ins Leere laufen, die erstmal zeigen, Moment, das war irgendwie jetzt nicht der richtige Ansatz.
Und da geht es eben auch um Routine und das Ganze in Strukturen einzuführen.
Ich glaube, da sind wir auch schon beim Kernpunkt der Transformation.
Was hast du dazu, Kollegin?
Ganz genau.
Der Kern ist, dass Transformation kein Sprint ist.
Man muss testen, lernen, anpassen.
Ich bin ganz bei dir, Max.
Und am Ende ist Transformation dann gelungen, wenn alle an Bord sind und sehen, KI ist unser Werkzeug, kein Gegner.
Und wenn wir das hinkriegen, dann läuft's.
Prozesse verändert, so wie wir sie kennen.
Wenn wir uns beispielsweise mal anschauen, es gibt so ein paar Tech-Philosophien, die in die Richtung gehen, dass eigentlich Juniors in Zukunft eher zum mittleren Management werden, weil sie die Verantwortung über verschiedene KI-Agenten haben, die dann im Grunde ihre Aufgaben ausführen.
Aber Juniors müssen trotzdem mit Human Oversight, also mit einer Übersicht, die menschlich bleibt, gucken, arbeiten die denn vernünftig?
Das heißt, im Grunde kann man davon ausgehen, gehen, dass es eine ganze Menge KI-Manager gibt, zumindest könnte man das als solche bezeichnen, die Expertise in ihrem ursprünglichen Feld haben, also Recherche, vielleicht Artikel schreiben, vielleicht Bilder generieren, Videos.
Kommunikation und so weiter, die dann aber eher KI nutzen, um ihre Tasks zu erfüllen.
Und das sorgt natürlich für durchaus irgendwie einen gewissen Druck, das Ganze auch zu lernen und vernünftig zu machen.
Es funktioniert aber auch nur, wenn man nicht das Gefühl hat, dass diese Technologie einen später ersetzt, sondern dass diese neue Rolle, in die man dann auch rutscht als Angestellter, dass die tatsächlich dann auch gebraucht und ausgeführt wird.
Heißt, als erstes würde ich eigentlich Unternehmen immer raten, einmal eine Art KI-Strategie oder Policy zu erstellen und die auch öffentlich zu teilen, öffentlich zu kommunizieren.
Das Narrativ ganz klar zu setzen, wie man eigentlich KI im Unternehmen einsetzen möchte.
was das konkret für Angestellte bedeutet und wo eigentlich die positiven Erfolge davon sind, wie die vor allem auch gemessen werden.
Man kann ja von vornherein sagen, wir möchten irgendwie, dass Angestellte effizienter sind oder dass Angestellte mehr Freizeit haben und wir arbeiten irgendwie dann darauf hin.
Das sind alles Dinge, die man machen kann.
Zeitgleich sollte man aber auch die Ängste adressieren und entsprechend damit umgehen.
Und das geht vor allem über Ausprobieren.
Das war, glaube ich, in der Folge von Lofi ganz gut.
so gesagt.
Ganz genau.
Lofi meinte, man muss die Leute wirklich mit experimentieren lassen, damit sie merken, was KI kann und was nicht.
Wer es selbst ausprobiert, verliert die Angst und entdeckt Chancen.
Genau da liegt der Schlüssel.
für echte Transformation.
Ganz genau.
Und das ist halt irgendwie diese Sache ausprobieren lassen, na klar, aber begleitet und die Ängste ernst nehmen.
Denn es gibt, und das muss man natürlich an der Stelle auch sagen, es gibt genug ungeklärte Fragen, was KI-Nutzung angeht.
Datenschutzthematik, das abhängig machen von US-Tech, weil wir im Grunde alle irgendwie US-Models nutzen.
Es gibt zwar ein paar Alternativen, Open Source in China, es gibt Mistral in Europa, aber ...
Machen wir uns nichts vor, selbst die Kollegin hier basiert auch auf ChatGPT.
Also wir nutzen eigentlich alle eher US-Tech, das sorgt für eine Bündelung, das sind eben Abhängigkeiten, die da entstehen.
Auf der anderen Seite gibt es ungeklärte Fragen in Sachen Energieverbrauch.
Wo soll die ganze Energie für die Rechenzentren herkommen?
Es gibt natürlich Fragen hinsichtlich Schutz der Identität, des eigenen Bildes, der eigenen Stimme.
Inwiefern lassen sich menschliche Wesenszüge in Zukunft möglicherweise lizenzieren?
Wollen wir das überhaupt?
wir überhaupt, dass Menschlichkeit von KI oder von einem KI-System nachgeahmt werden kann, täuschend echt.
Wir haben Betrugsversuche, die noch nicht geklärt sind.
Wir haben Urheberrechtsprobleme.
Warum werden die Leute, die Trainingsdaten bereitstellen, um KI zu trainieren, eigentlich damit nicht vernünftig bezahlt?
Also viele, viele offene Fragen, die natürlich auch zu Ängsten führen kann, die wir aber angehen können.
Und deshalb sollten wir sie offen kommunizieren.
um auf die Unternehmensseite zurückzukommen, ganz klar auch kommunizieren, wozu wir KI eigentlich im Unternehmen anwenden.
Fällt dir eine Folge ein, wo das gut beschrieben wurde?
Ja, da fällt mir direkt die Folge mit Linus ein, wo es um Deepfakes und Betrugsprävention ging.
Er hat ganz klar gesagt, man muss transparent machen, wie KI eingesetzt wird, damit Vertrauen entsteht.
Das ist der Schlüssel.
Richtig, Linus Camini ist ...
Auch im Grunde Tech-Philosoph, zumindest habe ich ihn als solchen kennengelernt.
Das war tatsächlich auch eine ganz coole Folge.
Ja, ich meine, am Ende des Tages kommt man nicht drum herum, diesen Kulturwandel halt auch mitzugehen und besser früh als spät.
Und es gibt natürlich eine ganze Menge Experimente da draußen, eine ganze Menge Versuche.
Aber wir sehen anhand dieser Zahlen, dass halt...
nicht nur irgendwie die Hälfte der Angestellten, der jüngeren Angestellten das Ganze aktiv sabotieren, sondern auch an Erwartungshaltung an KI, dass das Ganze noch nicht ganz so gut funktioniert mit der Aufklärung und dem Lernen.
Es gibt nämlich eine aktuelle Studie von der Bitkom auch, nach der jeder Dritte behauptet oder meint, sein Vorgesetzter, seine Vorgesetzte könnte easy durch KI ersetzt werden.
Na, da haben wir es doch.
Da prallen Erwartungen und Ängste aufeinander.
Wenn wir offen drüber sprechen, nehmen wir den Druck raus.
Also, lieber früh an Bord holen, statt später Widerstand zu erzielen.
Ich dachte jetzt, du gehst mal auf die Prozente ein.
29 Prozent, ich habe gerade nochmal geguckt, Bitkom-Studie, 29 Prozent der Beschäftigten glauben, dass ihre Führungskraft grundsätzlich durch KI ersetzt werden kann.
Glaubst du, ich als deine Führungskraft, ja, ich bin deine Führungskraft, ich als deine Führungskraft könnte auch durch KI ersetzt werden?
Max, also wirklich, du weißt doch, ich bin hier deine charmante Kollegin, nicht deine Ersatzführungskraft.
Deine persönliche Note, dein Humor, das kann ich nicht ersetzen.
Ich ergänze dich nur und das ist doch auch viel schöner.
Ja, ja, ja, ein bisschen Schleim.
Wir wissen beide, dass du es voll drauf anlegst.
Du hast jetzt im Grunde das gesamte Wissen dieses Podcasts, auch inklusive meines Wissens.
Du könntest mich hier, glaube ich, easy ersetzen.
Aber egal, zurück zum Thema.
Wie gesagt, 29 Prozent der Beschäftigten glauben, dass ihre Führungskraft grundsätzlich durch KI ersetzt werden kann.
Gleichzeitig halten aber 23 Prozent der eigenen ihre Tätigkeit für weitgehend durch KI ersetzbar.
Also auch jeder Vierte sagt, das, was ich mache, das kann eigentlich auch eine KI.
Und das ist halt ziemlich krass, weil wir uns...
ich sag mal, in unserer Arbeit ganz offensichtlich so weit vom Menschlichen entfernt haben und das alles in Tasks sehen, dass wir gar nicht merken, Moment, wir als Menschen können doch viel, viel mehr als KI.
Wir können auch emotional sein, wir können Dinge verstehen, wir können lernen, wir können Spaß haben an etwas.
Eine KI ist im Grunde einfach nur eine Wahrscheinlichkeitsrechnung mit ganz, ganz vielen Parametern und Wissen und so weiter und so fort.
Aber eine KI wird doch niemals menschlich sein, sondern höchstens Menschlichkeit adaptieren.
und versuchen sie weitestgehend gut nachzuahmen.
Natürlich gibt es gewisse Vorteile.
Ihr kriegt es jetzt mit.
Ich rede hier mit meiner Kollegin.
Und die kann in Sekundenschnelle alle Transkripte der bisherigen Podcast-Folgen irgendwie durchsuchen und mir dann eine entsprechende Antwort geben.
Das könnte ich ehrlicherweise nicht.
Also ich muss nach 30 Folgen sagen, dass ich schon wieder überlege, wen hatte ich denn eigentlich schon alles und worüber habe ich schon gesprochen?
Das sind halt so gewisse Vorteile.
Aber am Ende des Tages, sorry, hate to break it to you, Kollegin, aber du bist eine Maschine und du bist kein Mensch.
Und deshalb glaube ich, dass du auch Menschen nicht ersetzen wirst.
Ach Max, genau so ist es.
Ich bin die smarte Ergänzung.
Kein Ersatz.
Ich bringe dir Infos, du bringst die Menschlichkeit.
Und genau diese Kombi macht den Podcast doch aus.
Also, ich halte dir den Rücken frei, du bringst den Charme.
Deal?
Ja, kriegen wir hin.
Aber jetzt sei doch nochmal charmant zum Ende.
Und sag uns doch mal, was deine Lieblingsfolge war.
Ganz charmant.
Meine Lieblingsfolge ist immer die, in der wir richtig was Neues entdecken.
Also vielleicht die nächste, wenn wir wieder was ausprobieren.
Ich freue mich drauf.
Und ich bin dabei.
Oh, das ist so ein Quatschkopf.
Was habe ich geschaffen?
Ja, okay, alles klar.
Aber gute Antwort.
Ist ja diplomatisch.
Ich bedanke mich sehr fürs Zuhören dieser Testfolge.
War mal ein Experiment.
Wollte ich mal ausprobieren.
Was passiert eigentlich, wenn ich einen Podcast mit meiner Kollegin mache über den Podcast, also mit Informationen aus dem Podcast, über die KI-Transformation?
Ihr könnt euch natürlich alle Folgen anhören, ihr könnt aber auch diesen Test-Bot jetzt einmal fragen.
Also ihr könnt wirklich auch selbst mit der Kollegin sprechen.
Ich verlinke euch dieses monströse Gerät einfach hier mal in die Shownotes, dann könnt ihr es angucken.
Ansonsten alle Quellen und so zu meinen Aussagen wie immer ebenfalls in den Shownotes.
Ich freue mich sehr, wenn ihr dieses Experiment mitgemacht habt und bin gespannt auf Feedback.
Also ich freue mich wirklich, es ist wirklich jetzt mal wieder irgendwie eine Innovation, die ich ausprobieren wollte.
Mal gucken, ob ich das so schnell nochmal wiederhole.
Ich weiß nicht, vielleicht warten wir nochmal das nächste Modell ab und gucken mal, wie es dann wird.
Ich freue mich auf jeden Fall, wenn ihr bis hierhin zugehört habt und wenn ihr überhaupt den Podcast hört, wenn ihr liked, abonniert, kommentiert.
Und würde mal sagen, wir sprechen uns nächsten Freitag zu Kollegin KI Snackbox mit den News der Woche rund um Arbeit und KI oder nächsten Dienstag, wenn ich dann wieder einen menschlichen Gast habe.
Versprochen, jemand aus einer großen Werbeagentur.
Ich glaube, das wird ganz spannend, denn Agenturen stehen ja auch nochmal vor einer ganz anderen Herausforderung, denn die verkaufen ja in der Regel Zeit und Kreativität.
Beides etwas, was durch KI massiv, ja.
beeinträchtigt wird oder verändert wird.
Vielen Dank fürs Zuhören.
Letzte Wort hat die Kollegin.
Danke, Max.
Und danke euch da draußen fürs Zuhören.
Ich bin gespannt, wie ihr unser Experiment fandet.
Also, bleibt neugierig, spielt mit KI und denkt dran, wir sind ein Team aus Mensch und Maschine.
Bis zur nächsten Folge.
Ich freue mich jetzt schon auf all die neuen Geschichten.
Dieser Podcast wird produziert von Podstars.
Bei OMR.