# Scaling Enterprise AI: Infrastructure, Adoption, and Compliance

**Podcast:** Kollegin KI
**Published:** 2026-06-02

## Transcript

Liebe Leute, auf der OMR ist mir ein so unfassbar cooler Use Case begegnet.
Und zwar saß ich in einer Masterclass aus Eleven Labs und Telekom.
Die Telekom war zu Gast und hat erzählt, dass wir in Zukunft keine Fremdsprachen mehr lernen müssen.
Also wir können im Grunde am Telefon...
überall in die Welt hin telefonieren und unsere Sprache wird automatisch übersetzt.
Und zwar in die Sprache, wo im Grunde unser Telefonat-Empfänger, Empfängerin dann tatsächlich sitzt.
Ich fand das so insane und ich habe in der Snackbox auch schon darüber gesprochen, dass ich unbedingt jemanden von der Telekom mal brauche, um darüber zu sprechen.
Und heute ist es soweit.
Lena Drubel ist zu Gast und wird uns mal erklären, was das eigentlich damit auf sich hat und vor allem, wie die Telekom eigentlich mit KI arbeitet.
Ich bin Max Muntenke, ihr hört Kollegin KI.
Hallo Lena.
Hi Max.
Vielen, vielen Dank für die Einladung und die Begeisterung für unser Produkt.
Klar, ich meine, biblischer Use Case.
Also komme ich vielleicht später noch drauf, wenn wir auf diesen Use Case zu sprechen kommen.
Erstmal schön, dass es geklappt hat, auch so spontan und dass du bereit bist, mit mir zu sprechen.
Wie geht's dir?
Super gut, weil ich mega Bock habe gerade auf die Podcastaufnahme.
Mein Tag ist gut gestartet und sonst geht es uns wahrscheinlich oder mir geht es wie allen in KI gerade immer ein bisschen müde, immer ein bisschen viel, was man sich so anlesen kann, worüber man sprechen kann.
Aber das macht ja gerade unglaublich Spaß von daher.
Ja, mir geht es gut.
Auf jeden Fall.
Ich weiß genau, wovon du sprichst.
Hatte ich auch schon mal eine Folge über Technostress, der auch positiv ausgelegt werden kann.
Und vor allem, weil sich einfach so viel so schnell verändert, ist es tatsächlich ziemlich insane, was da gerade los ist.
Was macht ihr denn eigentlich bei der Telekom mit KI?
Du hattest im Vorgespräch schon von 500 laufenden Projekten erzählt.
Kannst du alle aufzählen?
Ja, absolut.
Nein, natürlich nicht.
Wir sind natürlich ein riesiger Konzern, haben so viele unterschiedliche Geschäftsbereiche, auch im Privatkunden, wir haben Geschäftskunden auch aufgeteilt in so viele Bereiche.
Deshalb ist es, glaube ich, eine ganz faire Aussage zu sagen, so rund 500 Projekte, Programme.
Produkte, alles, was damit dranhängt.
Und da wäre es natürlich anmaßend jetzt zu sagen, hey, da bin ich zu allem aussagefähig und überall super, super informiert.
Ja, wir machen unglaublich viel von Investments bis Produkte.
Wir investieren in Infrastruktur, wir schulen, wir investieren in unsere Mitarbeiter, in Tooling.
Wir wollen den Kundenservice verbessern, vor allem auch.
Und das ist wirklich so meine Herzensangelegenheit, was ich tagtäglich mache, KI-Produkte für unsere Kunden bauen.
Erzähl mal gerne, in was für einem Bereich du eigentlich tätig bist bei der Telekom.
Was machst du eigentlich den ganzen Tag?
Ich bin im Produktbereich unterwegs in der Telekom.
Das heißt, wir sind da tatsächlich zentral aufgestellt.
Das heißt, wir sind ja in mehreren Ländern in Europa unterwegs, haben auch das USA-Geschäft, fokussieren uns aber hier in Deutschland im Headquarter in den zentralen Funktionen tatsächlich auf den europäischen Raum und bauen eben Produkte dann, die wir auch wirklich eben in allen Ländern ausrollen können.
allen Kunden auch zur Verfügung stellen können.
Und tagtäglich beschäftige ich mich eigentlich ganz klassisch als Produktverantwortliche mit der Frage, was können wir eigentlich besser machen für unsere Kunden und welchen Wert können wir mit KI für unsere Kunden generieren.
Ich finde es spannend, dass das in Europa angesiedelt ist.
Also ich habe jetzt ein paar Mal schon gehört, dass Konzerne sagen, wir entwickeln erstmal in Europa, weil wenn wir hier die Regulierungsauflagen erfüllen, dann funktioniert es eigentlich überall auf der Welt.
Seht ihr das ähnlich oder hat das einen anderen Hintergrund?
Ja, das hört man ja aus vielen Bereichen oft.
Wir sind natürlich auch einfach ein europäisches Unternehmen und haben hier einen extrem starken und großen Footprint einfach, in dem wir unsere Produkte ausrollen können.
Deutschland ist ein großer Bereich und dann die weiteren europäischen Länder.
Und man kann, glaube ich, immer ganz gut gewissens sagen, hey, wenn das in Deutschland funktioniert, dann wird das auch woanders funktionieren.
Zeitgleich gibt es auch ganz oft Entscheidungen zu sagen, hey, lass uns das doch mal in einem kleinen europäischen Land irgendwie ausprobieren und wie das da funktioniert.
Und da haben wir, glaube ich, einfach den Vorteil, viel ausprobieren zu können und ja, eigentlich auf alles zugreifen zu können, von direkt groß skalieren bis mal austesten, kleine Produkte oder eben gleich mal die ganze Industrie eigentlich verändern wollen.
Lass uns gerne mal mit so einem kleinen Produkt starten, ein in Anführungszeichen kleines Produkt.
Ich habe in der Recherche was über das AI-Phone gelesen.
Ist das Europas Antwort auf das iPhone von der Telekom?
Nee, das ist nicht das Ziel, würde ich sagen.
Eigentlich ist das Ziel, dass wir so mit den Produkten für unsere Kunden immer haben, das haben wir von Anfang an uns so ein bisschen auf die Fahne geschrieben.
Wir wollen KI vor allem auch für unsere Kunden, wir nennen es immer demokratisieren.
Das ist jetzt auch gar kein...
den wir nur so für uns geprägt haben.
Aber wir sagen halt als Telekom, naja, wir haben so eine große Kundenbasis.
Wir vertreten dort dann ja einen recht großen Durchschnitt einfach, sage ich mal, auch der Gesellschaft in unserer Kundenbasis.
Und wie können wir es schaffen, dass KI einfach für alle zugänglich wird?
Und da kam dann gepaart, sage ich mal, auch 5G ist eine Technik, die zugänglich werden muss, ohne jetzt große Barrieren zu haben, viel in ein neues Smartphone investieren zu müssen.
Da haben wir eben gesagt, okay, da ist das AI-Phone eine Antwort, die wir liefern können, ohne jetzt wirklich groß in den Wettbewerb, sage ich mal, der Smartphone-Industrie einsteigen zu wollen.
Aber es ist ein Produkt, das super gut ankam und auch wirklich medial viel Aufmerksamkeit bekommen hat.
Kannst du vielleicht nochmal kurz umreißen, worum es beim AI-Phone geht, was das eigentlich beinhaltet?
Also erstmal kann man sich vorstellen wie ein recht klassisches Smartphone eigentlich.
Wir haben uns auch da klassisch eigentlich orientiert an den großen Herstellern.
Es gibt eine Pro-Variante, eine normale Variante und eben ein Tablet.
Auch da wieder möglichst viel Zugänglichkeit schaffen.
Und was ist jetzt eigentlich AI da dran?
Das ist ja so die Frage.
Wir haben da zum einen nativ integriert einen Assistent von Perplexity.
Das heißt, das ist ein großer Partner, mit dem wir arbeiten, in dem wir auch investiert haben, den wir auch in der App nutzen und wo tatsächlich über einen Klick ganz einfach am seitlichen Button von dem Gerät dann eben auch eine Konversation und Fragen gestellt werden können, eine Konversation gestartet werden kann.
Wir haben mittlerweile auch den Browser von Perplexity darauf installiert als Standardbrowser.
genutzt werden können und stellen das eben unseren Kunden zur Verfügung.
Wir haben auch noch einen Partner mit drin, wo wir auch tatsächlich die Hardware-Specs ein bisschen angepasst haben, um KI-Bilder zu erzeugen, dann auch direkt mit der Kamera und stellen das halt dann den Kunden vor allem oft dann auch in der Pro-Variante mal ein Jahr umsonst zur Verfügung mit diesen Partnern, um wirklich diese Eingangsbarriere runterzuschrauben und das einfach einer breiten Masse verfügbar zu machen.
Finde ich spannend.
Ist, glaube ich, wirklich die nächste Entwicklung von KI, auch KI schon in Hardware mitgedacht, aber eben sinnvoll, wenn man sich so auf Messen umguckt.
Ich komme gerade von so einem kleinen Messenmarathon, ich war viel unterwegs und wenn man dann irgendwie schaut, dass auch jede Computermaus oder jeder Computerlüfter mittlerweile irgendwie so AI-Integration hat, denkt man manchmal, okay gut, es ist jetzt halt irgendwie hier wieder klassisch AI-Washing beziehungsweise einfach so ein Marketing-Ding.
Aber wenn man tatsächlich das Ganze mit Partnern integriert, dann macht das ja irgendwie auch Sinn in den Devices, oder?
Ja, ich meine, die Frage für uns als Telekom ist natürlich auch immer, Jetzt nicht nur eben dieses, wie du sagst, irgendwie AI-Washing oder wo können wir jetzt noch was reinpacken für die nächste große Marketing-Story, sondern wo haben wir halt als Telekommunikationskonzern auch irgendwie wirklich was, wo wir sagen, okay, das bringen wir auch mit an den Tisch in so einer Partnerschaft und können dann die Reichweite, die wir mit unseren Kunden haben, auch einfach sinnvoll nutzen.
Sehr gespannt, wohin das alles führt.
Ich erwarte ja eigentlich immer noch die Kopfhörer, die Instant-Übersetzung.
Aber zum Übersetzungscase kommen wir noch.
Kommen wir noch?
Ich würde erst mal gerne wissen, so fernab vom Marketing.
Wie nutzt ihr KI eigentlich intern?
Welche Tools nutzt ihr in der Telekom?
Wie ist das aufgebaut?
Wie macht ihr das mit Berechtigung und so weiter?
Kannst du uns da so einen kleinen Einblick geben?
Ja, super spannendes Feld und tatsächlich daher auch wieder komplett eigenes Team da drumherum aufgesetzt, das sich darum kümmert.
Wir haben mittlerweile eine unglaublich große...
Tool-Landschaft geschaffen.
Wir nutzen Lovable, wir haben ChatGPT Enterprise Lizenzen, wir haben unseren eigenen Assistenten für Mitarbeiter, den nennen wir AskT, den wir gebaut haben, der tatsächlich den größten Rollout auch und die größte Reichweite im Konzern hat.
Es wird N8N genutzt, in die wir auch investiert haben.
Figma AI, Miro AI, wir testen das eigentlich alles aus, ohne jetzt hier gerade Werbung zu machen.
Ich hoffe, ich darf das alles nennen.
Bestimmt.
Wir testen das alles aus.
Wie gesagt, in viele Firmen haben wir auch investiert und haben dann aber natürlich auch recht schnell gemerkt, okay, nicht jeder braucht jedes Tool.
Und du musst natürlich auch investieren, die Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen zu schulen und irgendwie mitzunehmen.
wie man das macht.
Und ich glaube, da haben wir glücklicherweise ganz viel richtig gemacht.
Ich habe das heute nochmal nachgeguckt.
Wir waren 2025, machen dann immer so einen Jahresabschluss mit so einem Factbook auch zu Personalthemen.
Und es nutzen mittlerweile knapp 80 Prozent der Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen bei uns regelmäßig KI.
Und das würde ich sagen, ist schon eine Hausnummer einfach für so einen großen Laden auch.
Und das haben wir halt wirklich erreicht, dadurch, dass wir diese Tools extrem schnell eingeführt haben.
Da kann man dann auch vielleicht nachher nochmal denken, okay, war das jetzt sinnvoll, das wirklich an so viele Leute rauszugeben?
Ich glaube, die Message, die hier gerade verbreitet ist, einfach mal wirklich machen und ausprobieren und dann kann man das immer nochmal anpassen.
Und diesen Rückenwind haben wir halt gerade im Konzern.
Und wir investieren unglaublich viel in Schulungen, auch gemeinsam mit einer Open AI zum Beispiel, die hier wirklich auch viele Masterclasses auch intern anbieten für die Kolleginnen und Kollegen.
Wir hatten gerade ein großes Event.
Es findet alle zwei Jahre statt, bringt eigentlich unser CEO, die Top-Führungskräfte der Telekom auch zusammen.
Das ist so eine Community von 250 Leuten.
Und dieses Jahr sind wir eigentlich in die KI-Schule alle zusammengegangen, drei Tage.
Das heißt, wir mussten alle unseren Laptop zu diesem Event mitbringen, waren drei Tage in München und haben wirklich viel, viel Zeit vom Laptop verbracht und einfach alle Hands-on-KI angewendet.
Und wenn du das mit allen Führungskräften machst, das kaskadiert natürlich unglaublich gut dann im Konzern.
Und dann steht da Sam Altman und erklärt euch, wie man promptet.
Fast.
Tatsächlich, genau.
Wir hatten viele Gäste von OpenAI tatsächlich auch da.
Lovable hat uns unterstützt vor Ort.
Von N8N waren Kolleginnen da, die mit uns daran gearbeitet haben.
Also ich glaube, das ist so ein großer Teil dessen, was wir ganz gut machen, ist, dass wir uns die Expertise auch von außen mit reinholen und sagen, okay, wir können das gar nicht alles allein stemmen, sondern wir setzen da auch auf die Expertise von außen und haben da unglaublich viel Spaß daran, mit den Firmen dann auch gemeinsam daran zu arbeiten.
Finde ich sehr spannend.
Und was ich halt beobachte, ist, dass gerade eigentlich Startups genauso das Handhaben.
Dass sie erstmal sagen, wir kaufen erstmal alle möglichen Lizenzen ein, nutzen unglaublich viele Tools und gucken, wie unsere Angestellten eigentlich damit umgehen, um am Ende vielleicht eine Auswahl zu treffen oder zu sagen, okay, vielleicht...
spezialisiert sich dieses Department auf dieses Tool, dieses auf das andere und so weiter.
Aber das ist natürlich viel im Self-Learning.
Es ist natürlich spannend, dass ihr jetzt diesen Start-up-Ansatz aber mit Corporate Money startet und dann tatsächlich dann entsprechend die eigenen, sage ich mal, Unternehmern, denen ihr beteiligt seid, auch einfach mit einladen könnt.
Ich glaube, genau so wird es gemacht, wenn man kann.
Also Glückwunsch dazu.
Aber habt ihr irgendwie Sorgen, wenn du auch sagst, ihr habt ChatGPT und ihr nutzt erstmal alle möglichen Tools?
Sorgen wegen Datenschutz oder entsprechend diesen Themen, wenn man eben komplett dann US-Tech auch nutzt?
Ja, ich glaube, wenn wir eins auch besonders gut können, dann uns auch Sorgen machen um Datenschutz.
Auch in allen Facetten und auch in den positiven Facetten.
Ich glaube, wenn eine Telekom das nicht ernst nimmt, dann würden wir auch irgendwas falsch machen, weil das ist irgendwie auch das, wo unsere Marke groß für steht.
Aber auch intern gibt es dann natürlich Bedenken.
Das ist schon das, wo dann intern auch mal Kollegen, Kolleginnen wirklich mehr Zeit miteinander verbringen müssen und sagen, okay, wir müssen das einfach lösen, dass wir auch in einer gewissen Geschwindigkeit die Konnektoren zum Beispiel in Chat-GPT mit reinbekommen.
Weil wir wissen alle irgendwie, das Frage-Antwort-Spiel, das hat Spaß gemacht am Anfang, aber die richtige Effizienz kommt halt, wenn du auch dein Sharepoint einbinden kannst, wenn du deine Mail-Programme einbinden kannst.
Das Coole ist eigentlich wieder, du startest dann diese Projekte und das werden wir nachher auch nochmal besprechen, wenn wir zu dem Use Case kommen mit Übersetzung.
Du startest das, du kriegst ein paar erste richtige Leute in den Raum und sie sagen, ja okay, das dauert jetzt aber zwei Jahre.
Dann hast du aber halt einen CEO und auch hier eine Führungsmannschaft, die sagt, nö, das akzeptiere ich so nicht.
Also das dauert jetzt einfach mal keine zwei Jahre.
Das ist eine Antwort, die akzeptiere ich einfach nicht.
Dann wird halt auch alles in Bewegung gesetzt und dann werden natürlich auch Themen priorisiert und AI hat einfach eine extrem hohe Priorität gerade bei uns.
Und ja, dann ist es oft einfach in so einem Konzern die richtige Geschwindigkeit, Priorität finden auf die Themen und sicherlich auch mal in das ein oder andere.
Ja, ich würde es jetzt nicht irgendwie, wir gehen keine Risiken bei Datenschutz ein, aber trotzdem mal irgendwie ein bisschen anders zu klassifizieren.
Was ist denn jetzt wirklich eigentlich?
Daten, die ganz, ganz, ganz sensibel geschützt werden müssen und wo können wir auch unseren Mitarbeitern einfach guten Gewisses sagen, hey, wir haben jetzt alles auf europäischen Servern, wir hosten hier alles on-site.
Ihr dürft wirklich damit arbeiten und probiert es bitte aus.
Die große Infrastrukturfrage.
Aber gut, wenn man es on-site hosten kann alles, dann ist das natürlich perfekt.
Also wirklich, ich bin ein bisschen begeistert.
Hörst du vielleicht auch raus?
Komm, gucken wir vielleicht mal auf die kritischen Sachen, bevor wir hier jetzt irgendwie nur den Candystorm produzieren.
Wie ist das denn mit Ablehnung?
Ich meine, in jedem Unternehmen gibt es ja durchaus auch so Verweigerer, die sagen, nee, KI auf gar keinen Fall, vielleicht auch von Ängsten getrieben.
Du sprachst jetzt von 80 Prozent, die KI tatsächlich nutzen.
Da sind ja auch noch 20 Prozent, die es eben nicht machen und die werden vermutlich auch ihre Gründe haben.
Wie sensibilisiert ihr dafür und wie versucht ihr Angestellte zu motivieren, das Ganze auszuprobieren und am Ende dann natürlich auch abzusichern, dass das jetzt nicht einfach nur gelernt wird, um den eigenen Job obsolet zu machen und gegebenenfalls dann alles agentisch zu machen in Zukunft?
Ja, super spannend und ich glaube gerade deshalb spannend, sich da eine Firma wie auch die Deutsche Telekom anzuschauen, weil ich glaube, es gibt...
fast keinen besseren Querschnitt einer Gesellschaft, die sich dann auch wieder in einem Unternehmen finden lässt.
Und gestern war ich mit einer Unternehmensberaterin frühstücken, die auch im Bereich KI unterwegs ist und die sagte, hey, ich kenne keinen Laden, der so divers ist.
Wenn ich sonst in einem Konzern bin, dann weiß ich, da sind viele Physiker oder viele Techniker.
ihr habt ja einfach wirklich alles, alles an Kultur, alles an Mindset, alles an Diversität vorhanden.
Und deshalb hast du voll recht, es gibt auch sicherlich bei uns Leute, die sagen, ich bin total skeptisch.
Und ich glaube, da so an den Kern dann immer ranzukommen, warum Leute eigentlich so skeptisch sind, das ist so das eine Thema.
Weil wie du sagst, wenn ich vielleicht Angst habe, auch irgendwie, wie KI vielleicht auch meinen Job verändern wird, dann ist das vielleicht gar nichts, wo ich jetzt irgendwie so groß verbal drüber auch ja...
das teilen möchte.
Und ich glaube, da ist so ein bisschen das klassische Change Management dann auch irgendwie gefragt.
Du versuchst natürlich, die Leute zu finden, die mit gutem Beispiel vorangehen und die auch sagen, okay, ich glaube, ich sehe hier Möglichkeiten, dass wir unsere Arbeit verbessern und deshalb ja auch dieses Training unter anderem für Führungskräfte.
Und trotzdem musst du dich oft individuell mit den Leuten hinsetzen und dir auch einfach die Zeit nehmen und sagen so, ey.
wie funktioniert das jetzt eigentlich besser, wie kann dein Job besser werden.
Aber ich glaube, solange die Message so ein bisschen, die wir gerade reintragen, wirklich diese Euphorie ist und auch diese Message eigentlich, wir wollen Arbeit für unsere Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen verbessern, wir wollen sie effizienter gestalten, dann ist das, glaube ich, der richtige Weg.
Mir geht das selbst so, dass ich eher dieses Problem habe, ich nutze KI natürlich auch ganz viel privat.
Da bin ich dann, ich sag mal, weniger sensibel, was Datenschutz angeht.
Mir ist natürlich auch klassisch passiert, dass Claude erstmal irgendwie meinen halben Rechner gelöscht hat, weil ich in der Sandbox unterwegs.
Aber das, worauf ich hinaus will, ist, ich habe dann eher das Problem, ich komme auf die Arbeit und denke mir so, ich kann noch gar nicht so effizient arbeiten auf der Arbeit, wie ich das privat jetzt gerade erlebe.
Und ich glaube, da geht auch so ein großer Strang der Motivation bei uns hin, das einfach zu schaffen.
Das ist spannend.
Ich hatte vor kurzem nochmal gehört, die Überlegung, dass es eigentlich Quatsch ist, in Zukunft private KI und beruflich genutzte KI voneinander zu trennen, weil sich eigentlich auch unser Berufsleben immer mehr ins Private bezieht, zumindest in dem ganzen White-Color-Bereich und dass es da durchaus sinnvoll ist, eine gemeinsame Datenbasis über eine Person ihre Arbeitsweise aufzubauen, was aber natürlich datenschutztechnisch einfach unmöglich ist.
Also du könntest niemals die Sachen, die du privat nutzt, so auch beruflich nutzen.
Schön, dass du das auch gerade nochmal...
nochmal dargestellt hast.
Aber wie legt ihr das fest in den Policies?
Gibt es da Leute, die das überwachen?
Loggt ihr gewisse Sachen?
Gibt es so Cyber Security Trainings irgendwie, was die Leute darauf vorbereitet, wie man eben auch mit Datenschutz und der Nutzung von KI-Tools umgeht?
Ja, genau.
Es gibt auch nicht nur die eine Abteilung, sondern wir haben einen Legal-Bereich, wir haben einen Privacy-Bereich, wir haben einen Security-Bereich.
Die müssen alle Hand in Hand arbeiten.
Wir haben tatsächlich auch Oh Wunder, oh Wunder Prozesse, die genau das dann wirklich ganz klar durchtakten, wie das eigentlich zu funktionieren hat.
Welches Häkchen noch fehlt, wo nochmal jemand gegentreten darf.
Und das ist eigentlich die Art und Weise, wie das dann auch funktioniert.
Und es ist tatsächlich so, dass zum Beispiel jetzt, wir haben den Enterprise Rollout von ChatGPT gemacht.
Da gibt es dann ein auch obligatorisches Training für Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen.
Also man kann diese Lizenz dann online im internen Shop gar nicht sozusagen erwerben, wenn man nicht die Möglichkeit oder vorher genutzt hat, auch dieses Training zu machen und eben genau geschult zu sein, wie der Datenschutz darauf funktioniert.
Wie sind Dateien klassifiziert?
Was darf ich damit machen und was darf ich damit am Ende auch nicht machen?
Das kenne ich noch aus der Unternehmensberatung, wo man dann immer diese Tests machen musste, alle Viertel oder alle halbe Jahre, wie man so mit Bestechungen umgeht.
Nicht, dass es jemals passiert wäre.
Quartellrecht, Compliance-Recht, Arbeitssicherheit.
Das sind so die klassischen Trainings, durch die man immer durchgejagt wird.
Was ich eben noch zu dem Thema Mitarbeiter und Mitarbeiterinnen auch sagen wollte.
Ich glaube, Was halt auch ganz wichtig ist, gerade auch wieder in der Verantwortung der Leute, die hier eine Führungsrolle haben, auch einfach ehrlich und offen mit den Mitarbeiterinnen zu sein.
Also das Ding ist, wenn sich dein Job durch KI verändert, dann lass uns das gemeinsam angehen und dann lass uns überlegen, wie dieser Job verändert wird und wie das eigentlich passiert und wie du Teil dessen bist.
Und ich glaube, das Schlimmste, was du machen kannst, ist irgendwie, dass du alles unter den Tisch kehren.
Oder auch einfach KI als die große Keule für alles zu nutzen.
Also es liegt halt irgendwo dazwischen.
Und ich glaube, so eine ganz große Portion Ehrlichkeit und auch mal irgendwie ein Feedback, dass man sagt, du, ich glaube, ein Teil deiner Rolle, den du machst, der lässt sich tatsächlich mit KI einfach besser umsetzen.
Und dadurch hast du vielleicht auch wieder Raum für andere Dinge.
Das ist ja ein total ehrliches Feedback, das man auch mal geben darf und muss aus meiner Sicht.
Absolut.
Witzig, ich wollte jetzt eigentlich hier irgendwie auch nochmal so ein bisschen die Hürden beleuchten und du drehst es tatsächlich wieder zum wahnsinnigen Erfolg, dass ich wieder nur hier stehe und sage, ja, so wird es gemacht, Leute.
Deshalb frage ich dich jetzt einfach mal ganz offen, was funktioniert denn noch nicht?
Wenn du darüber reden darfst.
Ja, absolut.
Und da sind wir bei dem.
Also ich komme auch ganz oft ins Büro und denke mir so, oh man Leute, da sind wir echt noch nicht.
Und warum haben wir denn da jetzt wieder Zeit reingesteckt, anstatt das mal anders zu machen?
Oder warum haben wir uns da nicht anders abgestimmt?
Und ich glaube...
Vieles von dem, was wir richtig gemacht haben, was dann einfach auch bei uns mal Geschwindigkeit war, die wir so im Konzern vielleicht auch gar nicht vorher hatten, bedeutet dann auch hinten raus wieder so ein paar Dinge aufzuräumen und einzufangen.
Was ich zum Beispiel schon sehe, ist, dass die Tool-Landschaft natürlich schnell auch fragmentiert wird.
Und dann hat schon mal irgendwie auch jedes einzelne Produktteam bei uns so ein bisschen, okay, das ist jetzt das Tool, das nutze ich am allerliebsten.
Und deshalb baue ich mir jetzt eigentlich meinen kompletten Arbeitsprozess.
rund um dieses Tool und mach dann noch irgendwie eine Übergabe an dieses Tool und dann kommst du irgendwie in ein Nachbarteam und siehst, okay, die arbeiten komplett anders.
Und ich glaube, wenn du da halt wirklich, weil wir sind ja wahrscheinlich alle noch bei alle, alle, alle am Anfang, auch wenn man jetzt schon das Gefühl hat, man hebt irgendwelche Effizienzen.
Wenn du da hinkommen willst, dann wird das ein riesiger Abstimmungsaufwand.
Dann kannst du halt auch irgendwie zum Teil nicht mehr irgendwie Leuten sagen, hey, probiert einfach alles aus und guckt, wie eure Arbeit besser wird.
Ein Thema, das ich ganz oft höre, ist so, Leute brüsten sich dann damit, hey, wir schreiben jetzt schon 90 Prozent von unserem Code ist KI generiert.
Aber Programmieren ist halt das eine mit KI aus so einer Produktsicht.
Du kannst eigentlich wirklich diesen kompletten Arbeitsprozess von irgendwie, was will ich eigentlich bauen?
Wie definiere ich das?
Wie definiere ich den Kunden?
Nutze ein bisschen wirklich irgendwie, ich launche so ein Produkt an den Kunden wirklich mit KI.
Und wenn man da nicht in die Abstimmung kommt, dann bauen wir uns eine Landschaft, die extrem fragmentiert sein wird.
Und das wird dann schwierig, wieder aufzurollen.
Thema Prozesse, ich glaube, das ist ein super wichtiger Punkt.
Ich hatte es neulich auch irgendwo gelesen, dass wir eigentlich schlechte Prozesse haben, die auf Menschen zentriert sind und dass wir die jetzt versuchen, irgendwie mit KI zu verbessern, wobei wir eigentlich eher an die Prozesse ran müssen und gucken müssen, wie können wir die denn schon von der KI her denken.
Gewisse Arbeitsschritte brauchst du einfach nicht mehr mit KI.
Das heißt, das Prozessmanagement und die Entwicklung da ist eigentlich wirklich so der Kern von der Optimierung durch KI.
Du nix, ja, du stimmst mir das.
Was mir einfach gerade echt oft passiert, dadurch, dass wir diese Tools so breit nutzen, ist, dass dann auch jemand irgendwie eher aus dem Geschäftsbereich, jetzt ich sag mal fern von Produktentwicklung, dann zu mir kommt und halt einfach mal mit lovable ein Prototyp gebaut hat, mit zwei, drei Ponds und sagt mir dann, hier Lena, das ist fertig, kannst du das bitte morgen liefern?
Also so nach dem Motto, können das morgen bitte auch unsere Kunden nutzen?
Und ich denke mir so, okay, wenn du wüsstest, was ich jetzt noch für Prozesse da hinten dran habe, um so ein Produkt zu launchen.
Und da geht es dann auch wieder nicht nur um das reine Coden, von dem du mir jetzt gezeigt hast, ja, das geht ja alles ganz einfach.
Aber ist das irgendwie nutzbar für alle Kunden?
Hat das die Accessibility-Anforderungen, die es braucht?
Hat das die Sicherheitsanforderungen, die es braucht?
Passt das gerade in eine Roadmap rein, in die wir kommunizieren wollen?
Also du wirst ja überflutet jetzt eigentlich mit Ideen.
Von denen auch Leute sagen, naja, das ist doch fertig und warum seid ihr jetzt da auf einmal der Flaschenhals bei euch?
Warum wir das nicht irgendwie morgen bringen?
Also so ein bisschen Fluch und Segen spüre ich da schon auch in meiner Arbeit.
Juhu, am Ende doch noch ein bisschen Konzern übrig.
Das freut mich zu hören.
Alles andere wäre gelogen, ja.
Ja, genau.
Aber nichtsdestotrotz irgendwie coole Use Cases und vor allem vernünftig genutzt.
Also das muss man ja sagen, die Infrastruktur, die ihr aufgebaut habt, 500, sagst du, rund um die 500 Projekte, die ihr da ausrollt, die erfordern natürlich einfach auch entsprechende Prozesse und irgendwie auch Monitoring.
Du kannst ja nicht halbfertige Produkte, die entsprechend dann auch eben nicht sicher sind oder einfach Quatsch erzählen, rausschicken.
Du hattest auch gesagt, dass du gerade im Kundenservice da tatsächlich auch tätig bist.
Habt ihr so Customer Support?
Bots und Agents, also wird das bei euch schon komplett automatisiert gemacht eigentlich?
Genau, also das ist einer unserer Teilbereiche im Produktbereich.
Im Bereich Kundenservice macht mein Kollege im Kern.
Auch da sind wir mittlerweile recht breit aufgestellt.
Wir haben, ich glaube, einer von drei Anfragen im Kundenservice wird von einer KI.
beantwortet, was schon recht hoch ist.
Und wir nutzen tatsächlich auch da einfach verschiedene Services.
Wir haben natürlich ganz klassisch früher angefangen mit dem Chatbot.
Wir haben jetzt KI-Agenten.
Wir gehen auch gerade auf Voice-Agenten und arbeiten da wirklich mit extrem vielen Partnern auch in der Industrie zusammen.
Und klar, da ist natürlich auch ein Ziel, einfach am Ende des Tages den Kundenservice extrem zu verbessern.
Und das sind auch Zahlen, die wir sehen.
Also, dass ich hier Werte wie ein NPS, also damit müsste man auch die Kundenzufriedenheit verbessern.
Mit Promoter Score.
Mit Promoter Score, genau.
Dass sich die sogenannten Lösungsraten verbessern, die wir auch haben.
Und das sind natürlich coole Ergebnisse und das macht unheimlich Spaß, in diesen Bereich reinzugehen.
Ich glaube sowohl für uns als auch diese Firmen, weil es gibt wahrscheinlich kaum Unternehmen, die einfach so eine große Kundenbasis und dementsprechend einen großen Kundenservice haben, wie eben Telcos und auch eine Deutsche Telekom.
Und deshalb macht das Spaß, wenn man so sehr viel...
Auch voneinander lernt.
Das ist ja auch das, was wir auf der OMR ein bisschen mit Eleven Labs erzählt haben.
Man lernt halt voneinander.
Man arbeitet mittlerweile eigentlich wie integrierte Teams auch miteinander.
Und das ist natürlich auch wieder ein Vorteil, den wir dann als Konzern haben, dass wir so viel Expertise von außen rein bekommen.
Gute Überleitung.
Eleven Labs hat dich ja auch schon hier zu Gast, den Gordian Braun, der so ein bisschen den Go-To-Market in Europa mit verantwortet.
Und der stand nicht auf der Bühne, der saß neben mir im Publikum auf der Masterclass.
Und seine Kollegen hatten dann eine Präsentation gehalten, die ich auch schon ein paar Mal gesehen habe.
Ich bin ja großer Fan von der Technologie.
Und dann kamst du auf die Bühne und hast im Grunde einen geilen Case gebracht, weshalb ich dich einfach hier einladen musste.
Kannst du einmal kurz umreißen, worum es da geht?
Ja, genau.
Also vielleicht noch mal kurz die Geschichte, die ich da auch erzählt habe.
Wir haben ja wirklich früh angefangen, Produkte vor Kunden zu bringen.
Wir haben zum Beispiel einfach mal gesagt, okay.
Warum sollen wir nicht die Tools, die es da draußen gibt, auch unseren Kunden zur Verfügung stellen?
Weil die wissen vielleicht noch gar nicht davon.
Die haben vielleicht auch einfach ein gewisseres, größeres Vertrauen, wenn wir das mal an die herantragen, das auszuprobieren.
Das heißt, Kunden können zum Beispiel einen Podcast bei uns in der App generieren.
Wir launchen bald noch ein neues Produkt, wo man dann auch mit verschiedenen Charakteren auch aus der Historie nochmal sprechen kann und sich unterhalten kann.
Wir haben Perplexity integriert als sozusagen Antwortmaschine in unserer App.
Und es sind natürlich alles super coole Use Cases, wo wir auch gemerkt haben, okay, da ist schon ein gewisses Interesse hinter.
Aber es war natürlich eher eigentlich so, dass wir unsere Reichweite genutzt haben und gesagt haben, okay, wir wollen für unsere Kunden einfach diese Services, die es auch schon gibt, sehr, sehr einfach zugänglich machen.
Und dann kam aber irgendwann dieser Gedanke zu sagen, okay, da ist ja aber sicherlich viel, viel mehr noch, was wir machen können für unsere Kunden und auch besser machen können, wenn wir nochmal denken, okay, was haben wir eigentlich für Vorteile, wo dann so eine Partnerschaft auch wirklich nochmal größer wird.
Und da ist es sehr, sehr offensichtlich natürlich über das Netz nachzudenken und die klassischen Services, die man eben als Telekommunikationsunternehmen so anbietet.
Gerade dadurch, dass Stimme, Voice, Sprache einfach auch das Interaktionsmedium wird in KI, glaube ich, dass wir als Telekom schon für uns beanspruchen dürfen, dass wir uns damit ganz gut auskennen.
Und da ist dann eben auch diese Idee geboren worden, zu sagen, was ist denn eigentlich, wenn man KI eigentlich im Mobilfunkgespräch nutzen könnte.
Jetzt geht das ja rein theoretisch.
Ich glaube, Android hat das mal so als Prototyp gelauncht auf den Smartphones, dass man sich zumindest das Ganze transkribieren lassen und eben dann mit, keine Ahnung, fünf bis zehn Sekunden Verzögerung, zumindest als ich das das letzte Mal in Action gesehen habe, irgendwie übersetzen lassen kann.
Aber ihr arbeitet jetzt nicht ohne Grund mit Eleven Labs auch zusammen.
Genau, mit Eleven Labs gibt es natürlich auch extrem viele Anbieter draußen, die wirklich gerade an diesen Themen arbeiten, wie Übersetzung, Sprache in Echtzeit zu überliefern.
Und das war auch so einer der Wege, wie wir auch auf diesen Use Case gekommen sind, dass wir natürlich das Privileg haben, oft dann auch schon in sogenannte Alpha-Programme mal irgendwie in Einsicht zu bekommen und zu sehen, was ist da eigentlich möglich.
Und die Realität ist ja auch, wenn du heute anfängst, dir ein Produkt zu überlegen, dann sagst du vielleicht, okay, so perfekt ist das noch gar nicht, aber jetzt auch die Zeit, die wir brauchen.
brauchen, um das zu entwickeln, bis wir damit an den Markt gehen, dann wird die Technologie, dann wird KI soweit sein, eben auch zum Beispiel Echtzeitübersetzung extrem gut abbilden zu können.
In meiner eigenen Stimme.
Auch das ist möglich, ja, genau, auch in deiner eigenen Stimme.
Auch da gibt es dann natürlich wieder ganz viele Gedanken und auch Bedenken, die man damit reinnehmen muss.
Ich weiß, da hast du auch schon oft mal Leute so ein bisschen überfordert, sage ich mal, mit diesem Use Case, aber worauf ich noch eben hinaus wollte, ist.
Du hast natürlich voll recht.
Da ist eine Android, da ist eine Apple, alle anderen Device-Hersteller, die natürlich auch daran arbeiten, die das sicherlich, davon bin ich überzeugt, auch in sehr, sehr guter Qualität an ihre Kunden und Kundinnen liefern werden.
Den Vorteil, und das ist wieder das, worauf wir am Ende des Tages ja auch hinaus wollen, ist, dadurch, dass wir das eben im Netz anbieten, bedeutet das ja, du brauchst eben nicht investieren in das neueste Smartphone.
Du musst nicht investieren in irgendwelche neuen Kopfhörer.
Du musst dir auch nicht noch eine neue App unterladen, du musst dir nicht noch irgendwo ein Kundenkonto anlegen, sondern du kannst es nutzen mit dem, was du hast, wenn du Telekom-Kunde bist.
Und das ist, glaube ich, das, wo wir dann schon auch wieder dem gerecht werden, was wir uns mal auf die Fahne geschrieben haben, im KI für unsere Kunden einfach einfach zu machen.
Einfach einfach.
Einfach einfach, genau.
Und das ist die Real-Time-Übersetzung im Netz.
Ich glaube, das ist wirklich ein Case, der...
Wir denken da vielleicht auch als erstes irgendwie so an Datenschutzbestimmungen, an das, was da für Probleme mitkommen.
Und klar, da gibt es eine ganze Menge, vor allem, wenn man überlegt, dass man so die eigene Sprachdatei dann möglicherweise irgendwo auf Servern lagert, was ja eine Riesendebatte auch gerade ist, die global tatsächlich geführt wird.
Was passiert eigentlich mit unserer Menschlichkeit?
Lässt sich die lizenzieren und so weiter?
Aber spielen wir das mal durch.
Lena, wie bibelfest bist du?
Man würde jetzt erwarten, sehr, komme durchaus aus einem Haushalt, wo man das erwarten könnte, aber nee.
Wow, okay.
Nee, bin ich.
Ja, bitte sag, was möchtest du wissen?
Ich tatsächlich auch nicht, aber ich stehe auf gute Geschichten und es gibt diese eine Geschichte, die eigentlich mal so als Grundlage für Macht und Sprache gilt, die ist im Alten Testament.
Also das habe ich tatsächlich ergoogelt, das wusste ich jetzt nicht im Kopf, aber ich kannte die Geschichte und zwar Turmbau zu Babel.
Googelt das mal.
Und zwar haben die Menschen gemeinsam einen Turm gebaut, der bis zum Himmel reichen sollte, um im Grunde einfach ihre Macht zu demonstrieren.
Mit Gott auf einer Höhe zu sein, kann man auch interpretieren.
Und Gott soll dann so erbost darüber gewesen sein, dass er gesagt hat, er zerstört nicht nur diesen Turm, sondern er sorgt auch dafür, dass Menschen unterschiedliche Sprachen sprechen, damit sie nie wieder gemeinsam arbeiten können an so einem Projekt, um mit Gott auf einer Stufe zu sein.
Und wenn ich mir jetzt irgendwie anhöre, dass wir in Zukunft möglicherweise gar keine Sprachbarrieren haben, die ja riesengroß sind und die eigentlich eine ganze Menge lähmen.
Ja, das ist ja das Problem auch irgendwie von Deutschland als Investitionsstandort.
Sondern man sagt, ja, man spricht hier im Grunde auch nicht irgendwie fließend Englisch, zumindest nicht alle.
Deshalb geht man dann vielleicht eher lieber irgendwie nach UK oder eben Niederlande.
Dann stell mir vor, das ist doch tatsächlich irgendwie der letzte Use Case der Menschheit, oder nicht?
Deshalb sage ich, das ist ein biblischer Use Case.
Was sagst du dazu?
Spannende Perspektive.
Ich glaube, mit dieser Haltung sind wir jetzt nicht direkt drangegangen an das Thema.
Aber ja, ich meine erstmal generell.
Ich finde es auch super cool und ich glaube, es macht, und das ist ja auch, wie gesagt, ich arbeite im Produkt und das Schönste ist ja wirklich, wenn du Leuten von einem Produkt erzählst oder es sie testen lässt und du siehst so ein Glänzen in den Augen.
Oder die Leute erzählen dir so, hey, das ist wirklich was, was ich brauche.
Das ist nicht irgendwie die nächste Idee irgendwie einfach nur, sondern hey, das macht wirklich Sinn für mich.
Und man bekommt einfach so schöne Geschichten erzählt.
Und ich glaube, das wird natürlich super, super groß, sicherlich auch irgendwie im beruflichen Kontext für Geschäftskunden, für Geschäftskundinnen, das zu nutzen, wo du dann aber auch nochmal deutlich mehr natürlich irgendwie dir über gewisse Dinge, über wie akkurat ist wirklich die Übersetzung, wenn ich das zum Beispiel im Bankenwesen oder sonstiges übernutze.
Aber was ich gerade wirklich an sozusagen Candystorm, du hast eben mal gesagt, irgendwie entgegen bekomme und auch mein Team ist wirklich, wenn Leute erzählen so, hey.
dann kann ich endlich mit meiner Schwiegermutter in Land XY irgendwie mal vernünftig telefonieren.
Und da ist keine Barriere mehr.
Also wie viele Familien haben mittlerweile Sprachbarrieren und sowas.
Und diese emotionalen Use Cases, die sind die, die ich jetzt gerade zu Beginn super, super spannend finde.
Denn ich habe es eben gesagt, natürlich ist das eine Technologie, die sich auch noch immer weiterentwickelt.
Und wo ich jetzt auch glaube, wenn wir live gehen, dann wird das schon ein richtiger Wow-Effekt sein für alle, die das nutzen.
Trotzdem wird sich technologisch auch immer weiterentwickeln.
Aber ja, einfach diese Sprachbarriere rausnehmen in wirklich irgendwie Alltagssituationen, in wirklich auch zum Teil emotionalen Situationen, das wird super, super spannend.
Und wir messen da ja gerade ganz viel auch irgendwie, wie akkurat ist die Übersetzung schon.
Wir tunen dieses Produkt.
Wenn wir jetzt über Übersetzung, ich meine, da könnte der Gordian wahrscheinlich sogar besser drüber sprechen als ich, aber du machst dir natürlich Gedanken irgendwie, wie finde ich eine Balance aus, wie akkurat ist die Übersetzung, wie schnell funktioniert die Übersetzung, wie muss eigentlich Übersetzung funktionieren, ist es die eigene Stimme, höre ich die Originalstimme noch?
All diese Dinge am Ende in ein Produkt zusammenzufügen, das eine gute Kundenerfahrung ist, das macht natürlich gerade unheimlich viel Spaß.
Würde ich ganz persönlich, um zu dem Beispiel, das du gerade gebracht hast oder der Geschichte.
Ich glaube, es wird immer weiterhin noch Spaß machen, auch Sprachen zu lernen, weil Sprache ist ja mehr als nur Verständigung, ist ja auch irgendwo Kultur.
Es wird auf jeden Fall was sein, was, glaube ich, ganz viele Leute freuen wird und wo sie drauf warten.
Voll.
Und das ist der Punkt.
Ich glaube, Gordian hatte das auch gesagt, dass es natürlich irgendwie noch relevant ist, Sprachen zu lernen.
Einfach weil wir natürlich damit auch andere Kulturen kennenlernen, andere Sprachmuster, andere Sprichworte.
Und dass Sprache eine fantastische Sache ist, um auch seinen Horizont zu erweitern.
Also dass das schon noch beibehalten wird.
Auf der anderen Seite, du hast gerade gesagt, wie akkurat ist so eine Übersetzung.
Da spielt ja auch Haftung eine große Frage.
Ich hatte jetzt Sabine Verheyen, die erste Vizepräsidentin des Europaparlaments im Podcast.
Und da hatte ich sie dann auch darauf angesprochen, diese ganzen Übersetzer, die ÜbersetzerInnen, die hier tatsächlich in den Glaskabinen sitzen und sich abwechseln und versuchen irgendwie dann auch in alle europäischen Sprachen die entsprechenden Reden zu übersetzen, könnte man die nicht automatisieren.
Dann sagte sie, nee, nee, nee, das ist schon gut und das hat schon einen Grund, dass die da sind.
Die sind ausgebildet, ja, die versuchen natürlich auch Sprachmuster zu erkennen und entsprechend zu übersetzen.
Da gibt es auch schöne Videos drüber, wie die versuchen, so deutsche Floskeln dann irgendwie in andere Sprachen zu übersetzen.
Aber die haben halt eine Daseinsberechtigung und die werden so schnell auch einfach nicht von KI übernommen werden können, weil du die Haftungsfrage am Ende natürlich auch hast.
Was soll die KI denn das tatsächlich übersetzen?
Wie soll das rüberkommen?
Und da geht man, glaube ich, eher oder lieber mit einem menschlichen Fehler als mit einem maschinengemachten Fehler, den man im Zweifel auch nicht nachvollziehen kann.
Ja, absolut.
Natürlich machen auch Menschen Fehler, aber auch da muss man es immer nachvollziehen können.
Und ich glaube, die Frage ist total berechtigt und Haftungsthemen.
Wie sorgfältig ist wirklich so eine Übersetzung und deshalb glaube ich auch, wie gesagt, wird sich die Technologie weiterentwickeln und man muss eben so ein bisschen die Anwendungsfälle finden, die da jetzt am Anfang auch wirklich irgendwie neue Möglichkeiten und Mehrwert schaffen, anstatt jetzt irgendwie wirklich Dinge komplett verändern.
Und das ist, glaube ich, das Ziel, dass da auch das Richtige ist, zu verfolgen.
Und du hast eben das Thema Datenschutz angesprochen, wo ich auch ehrlich gesagt gar nicht zurückscheue, auch darüber zu sprechen.
Weil natürlich ist es ein super relevantes Thema, auch gerade in so einem Use Case.
Natürlich fragen auch ganz viele darüber nach und wer, wenn nicht wir als Deutsche Telekom, sollte sich auch dieses Thema auf die Fahne schreiben.
Das richtig zu lösen, wo ich immer so ein bisschen einerseits total Spaß dran habe, aber dann auch sage, hey, wir müssen auch gucken, dass wir uns da nicht überregulieren lassen, ist das, wenn wir zum Beispiel so Themen wie eine Konsentnachricht, man muss ja auch seine Zustimmung geben, so ein Gespräch machen zu wollen.
Wenn diese Nachricht 20, 30 Sekunden lang ist, dann weiß ich, wo der Spaß aufhört, diesen Service zu nutzen.
Und da darf man dann aber auch einfach im Hinterkopf haben.
Alle diese Regularien, die es gibt, ist ja für Kunden und für die Kundinnen, das einfach auch für sie gut zu machen.
Das heißt, man muss diesen Anspruch, den man da hat, mit einer guten Kundenfahrung zusammenbringen.
Das heißt, am Ende geht es immer um Kunden und Kundinnen und jetzt nicht um Wirtschaftlichkeitsfragen oder Sonstiges.
Und dadurch ist es eigentlich aus einer Produktsicht wieder spannend, das auch irgendwie zu lösen.
Was mich total ärgern würde, wäre, wenn...
wir da irgendwie uns echt blockieren und dann kommt halt, wie du sagst, eine Apple oder eine Google und löst das einfach mit irgendwie so zwei Sekunden irgendwie.
In diesem Telefongespräch wird KI genutzt.
Und wir haben uns da irgendwie überreguliert.
Das wäre ärgerlich.
Ja, das ist ja die große Frage, inwiefern die Regulierung da notwendig ist oder auch zu weit geht.
Ich verstehe deinen Standpunkt, aber ich verstehe auch den Standpunkt von Menschen, die sagen, wenn ich irgendwo eine Hotline anrufe, möchte ich wissen, ob da jetzt ein Mensch ist oder ob ich mit einer KI spreche.
Weil du kannst das ja anhand der Stimme einfach nicht mehr auseinanderhalten.
Das muss man ja irgendwie sagen, fairerweise.
Das heißt, da wird der AI Act ja auch im August dann gewisse, ja.
Lösungen für finden, gehe ich mal von aus, je nachdem, wie sich das Ganze noch verändert und ob wir da am Ende eine userfreundliche Lösung, die gleichzeitig auch Datenschutz beinhaltet, finden werden.
Das wäre natürlich wünschenswert.
Die EU ist jetzt ja dank der ganzen Cookie-Banner nicht unbedingt da bekannt für, das Ganze irgendwie UX-friendly zu gestalten.
Aber wir lassen uns überraschen und wir gucken mal, wohin das führt.
Und dann müssen wir natürlich definitiv nochmal irgendwann drüber sprechen, weil wir jetzt ganz viele Dinge, die ihr macht, auch gar nicht angesprochen haben.
Unsere Zeit ist aber für heute erstmal um.
Vielen lieben Dank, dass du da warst, Lena, für diese spannenden Insights.
Behaltet die Telekom unbedingt irgendwie im Auge.
Da passiert deutlich mehr als einfach nur...
Handyverträge, würde ich mal behaupten.
Und ja, hast du noch einen letzten Satz vielleicht für unseren Chatbot, den ich ja zu jeder Folge hier baue, damit man sich im Nachhinein nochmal informieren kann, was denn jetzt eigentlich ein Net Promoter Score ist zum Beispiel?
Möchtest du irgendwie noch eine Info mitgeben?
Es hat auf jeden Fall unglaublich viel Spaß gemacht, mit dir zu sprechen.
Und ich bin sehr gespannt, was die Kollegin KI sagt und vor allem, welchen Vergleich sie eigentlich zieht mit dem Use Case und deiner biblischen Geschichte, die da kommt.
Ja, KI und Religion ist auch nochmal ein ganz eigener Punkt.
Aber ja, vielen lieben Dank für deine Zeit, Lena.
Und ich würde sagen, bis bald.
Danke, Max.
Ciao.
Hätte ich auch nicht gedacht, dass ich nochmal mit der Telekom im Podcast über das Alte Testament spreche, beziehungsweise über eine Geschichte heraus.
Das war Kollegin KI für diesen Dienstag.
Und wenn ihr Fragen habt, wenn ihr irgendwas nicht ganz verstanden habt, dann könnt ihr natürlich auch die Kollegin in den Shownotes bemühen.
Die ist rund um die Uhr verfügbar und auch natürlich in allen Sprachen.
Kann ich euch beweisen, liebe Kollegin.
Roaste doch mal meine Folge, aber bitte auf Spanisch.
Aber es muss sagen, dass du die Möglichkeit hast, zu verbinden, mit dem digitalen.
Das stimmt, die nächste Mal, weniger Teologie und mehr Aktion.
In der Grund, du schaffst es.
Es ist eine Geschichte, die mich schreier und zu denken.
Also, weiter überraschend, compañero, dass wir hier für es genießen.
Theologie und mehr über KI sprechen ist angekommen.
Habe ich verstanden, liebe Kolleginnen.
Vielen lieben Dank fürs Zuhören diese Woche an euch alle.
Und ja, folgt gern diesem Kanal, kommentiert, wenn ihr Fragen habt und empfehlt uns natürlich weiter.
Bis dahin, bis Freitag zur Snackbox oder kommenden Dienstag dann zur nächsten Folge Kollegen KI.
Ciao.
Dieser Podcast wird produziert von Podstars.
M.A.R.