# Strategic Foresight: Navigating AI-Driven Workforce Transformation

**Podcast:** AI FIRST Podcast
**Published:** 2026-06-19

## Transcript

Herzlich willkommen zum AI First Podcast.
Heute zu Gast ist Raphael Gilgen, der Trendscout für Future of Work, Life & Learn bei Vitra, einem Schweizer Design- und Möbelunternehmen, ist Familienbetrieb mit langer, langer Historie.
Und Raphael beschäftigt sich also den ganzen Tag und hauptberuflich vor allem mit der Frage, die viele von uns gerade umtreibt, nämlich wie sieht Arbeit in Zukunft aus, wie sieht unser Arbeitsplatz in Zukunft aus, welche Rolle spielt KI dabei, was verändert sich dadurch und genau darum soll es in dieser Folge gehen.
Raphael hat einen spannenden Leitsatz, der heißt Strategie kann man nur aus der Zukunft denken und nicht aus der Gegenwart.
Wir versuchen also heute einen kleinen Blick in die Zukunft zu werfen und ich freue mich auf das Gespräch mit dir, Raphael.
Schön, dass du da bist.
Ja, schönen guten Tag und herzlich willkommen.
als du das gesagt hast, Leitsatz.
Ich habe noch einen Leitsatz, der da heißt, ein guter Gast ist niemals Last.
Sehr schön.
Das freut mich.
Erzähl doch mal ganz kurz, was du so den ganzen Tag lang treibst, weil die Rolle Ben Scout für Future of Work, Life and Learn ist ja jetzt nicht allzu gängig.
Wie verbringst du den Tag?
Ja, das muss man eins sagen.
Wir, also wir Damals war das der Vitra CEO Hans-Peter Kohn und ich bekam darauf vor 14 Jahren schon, weil damals entstanden die Ubers dieser Welt, das muss man sich mal vorstellen.
Damals entstanden in Kalifornien die Ubers dieser Welt und dann gab es ja schon die Googles und die Twitters und die Facebooks.
Instagram war da gerade geboren, die schon ein bisschen größer waren und die drehten damals die Arbeitswelt auf links.
Also die haben gerade damals eine massive Blaupause gebaut.
wie man Arbeit neu organisiert.
Und so ist damals der Job entstanden, weil wir dachten, wow, da passiert jetzt so viel, wäre doch interessant, dass das mal einer beobachtet.
Und damals galt natürlich die Beobachtung im Wesentlichen der Frage, wie verändert sich dieser Ort?
Und heute ist das total anders.
Heute ist die Frage, was ist das Wesen einer Wissensarbeit wohl in der Zukunft?
Und das hat sich massiv verändert.
Hat nichts mehr mit dem zu tun, als ich mal angefangen habe.
Was mache ich den ganzen Tag?
Ich würde mal sagen, in erster Linie, was ich mache, ist vor allen Dingen beobachten.
Observieren, ob das letzte Woche war ich in Seoul, in Tokio.
Ich lese ziemlich viel, 15 bis 20 Stunden pro Woche.
Versuche so, Signale aufzufangen, Dinge zu verstehen, Kontexte immer wieder übereinander zu legen.
Daraus könnte man vereinfacht sagen, Wetterkarten zu bauen, um dann, könnte man dann auch sagen, ich würde sagen, das Wetter vorher zu sagen, aber unseren Kunden, uns selber, Partnern, darauf einzustimmen, was vor uns liegt, damit du einfach ganz andere Entscheidungen treffen kannst.
Er klingt nach einem echt sehr, sehr spannenden Job.
Um Entscheidungen, in welchem Kontext geht es?
Also du hattest gesagt, es geht weniger um den Ort an sich, also weniger um den physischen Raum, sondern mehr um die Arbeit an sich.
Um welche Entscheidungen geht es dann?
Ja, genau.
Das ist jetzt die Frage.
Also aus der Frage könnte man ja schon glauben, sodass wir alle so ein Biases haben, wie wir denn Dinge verstehen.
Der Deutsche ist ein Freundeschablone und was nicht in diesen Schablonen reinpasst, existiert nicht.
Also orientieren wir uns daran, so sind wir konditioniert worden über unsere Denkschulen.
Mein Denkmodell ist ein bisschen anders.
Mein Denkmodell ist so, es gibt im Kontext einer veränderten Arbeitswelt gibt es für mich immer so vier Suchebenen.
die permanent laufen, wie so ein Radar.
Also ich stelle so ein autonomes Fahrzeug vor, also ein LIDAR, was immer läuft und läuft.
Die eine Frage ist auch der Arbeit, der ist physisch, aber auch der ist auch virtuell, so wie wir jetzt zusammensitzen.
Das zweite ist, womit arbeiten wir eigentlich?
Also das sind die Werkzeuge.
Das dritte ist, mit wem arbeiten wir eigentlich?
Und das hat sich ja auf einmal verändert.
Auf einmal gibt es agentische Systeme oder Roboter.
Und das vierte ist, Woran arbeiten wir eigentlich?
Also welche Aufgaben bleiben uns?
Und diese Layer laufen überall mit.
Und ich glaube übrigens, wir würden uns alle einen Gefallen tun, wenn wir, egal ob du jetzt nicht, dass du nicht Zukunft Personal sagst oder Zukunft Arbeitsort oder das Büro der Zukunft oder die Technologien der Zukunft, sondern wir brauchen eine übergeordnete Überschrift, die da heißen sollte, die Zukunft der Arbeit.
Denn dann würden wir das systemisch besser erfassen, würden die Überlagerungen verstehen, die rechts und links sind, wo die Themen sich überlappen und könnten auch ganz anders Ressourcenallokationen machen.
Also können ganz anders die Kräfte, die es eigentlich benötigt, in die richtige Richtung bringen.
Was ist denn jetzt, also es wird jetzt sehr viel darüber gesprochen, dass KI unsere Arbeit und jede Rolle, jeden Arbeitsplatz stark verändert.
Was würdest du denn aus deiner Perspektive, wo du dich jetzt auch schon so lange mit dem Thema intensiv beschäftigst, dazu sagen, wo davon was dran ist und was davon vielleicht auch übertrieben oder ein Hype eher ist?
Es gibt so zwei Ebenen.
Schauen wir mal kurz auf diese kommerzielle Ebene drauf.
Da investieren auf einmal die großen Technologiekonzerne 650 Milliarden US-Dollar in diesem Jahr in Eine Infrastruktur mit dem Namen KI, also in allem, was man braucht, jetzt muss man eins wissen, zu dieser besagten Zeit um die Jahre 2014, die ich vorhin beschrieben habe, im Vergleich zu heute, waren die Tickets viel kleiner, denn damals hat man keine Infrastruktur bauen müssen, damals hat man Codes geschrieben.
Heute brauchst du richtig viel Geld, um überhaupt die Rechenpower zu bauen.
Und warum braucht man davon gerade so viele?
Weil die Modelle einfach ihre Leistungen alle sieben bis acht Monate verdoppeln.
Jetzt gesetzt der Fall, die KI könnte jetzt nicht so viel in Anführungsstrichen, das klären wir gleich.
Wenn aber Unternehmen so viel Geld investiert haben, dann ist davon auszugehen, dass sich das zurückholen.
Das heißt, die werden ihre Leistung, ihre Rechenleistung, die man jetzt baut, die man in die Welt bringt, Nur zu dem Thema, wie eng das gerade ist, Google kauft ja jetzt Rechenleistung von SpaceX zu, weil man nicht hinterherkommt, um Rechenleistung aufzubauen.
Und die brauchen die wohl gerade nicht, wie auch immer.
Und da merkt man schon, die werden das monetarisieren wollen.
Und das könnte sogar niedrigschwellig sein.
Also es könnte sein, dass es irgendwann mal so attraktive Tickets gibt, dass man gar nicht glaubt, wie ...
Und das soll jetzt eine Maschine machen und das lohnt sich für die?
Das ist mal diese Perspektive, ja.
Die andere Perspektive ist, ich lese ja unterschiedlich, also ob das Zeitungen sind wie Bloomberg, New York Times oder Magazine wie The Atlantic oder die Papiere von dem BCG, von dem McKinsey, egal.
Und dann gibt es ja schon mal so Spezialpapiere, wo Forscher was veröffentlichen.
Ich bin eigentlich...
jede Woche mindestens einmal überreicht.
Mindestens einmal die Woche staune ich, wo ich sehe, was wieder einer für einen Move gemacht hat.
Und ehrlich gesagt, wenn du mich fragst, ich glaube, wir haben das erste Mal eine Technologie, wo wir bis jetzt noch gar nicht verstanden haben, was ich ja nicht kann.
Ist das gut oder ist das schlecht?
Das ist wie mit allem mit dem Feuer, war es genauso, ja?
Das Feuer hat das Licht gebracht und Wärme und gleichzeitig konntest du damit die Stadt anzünden.
Und so war es immer schon.
Es gibt so einen tollen Spruch, dass die Menschen immer gut waren, Technologien zu erfinden, aber weniger gut darin waren, die gesellschaftlichen Auswirkungen vorher einzupreisen.
Also nehmen wir das Thema Social Media.
Da laufen wir jetzt hinterher, also es werden Verbote ausgesprochen für Minder- oder unter 16-Jährige.
Und so sind halt die Technologien.
Die Technologien sind in der Regel schneller als ...
wir Menschen dann etwas regulieren oder die versuchen, das einzufangen.
Und ich glaube, wir sind gerade am Anfang und da liegt noch ziemlich viel vor uns.
Weil vor allen Dingen auch, die Logik der KI hat ja nichts mit der Logik einer Organisation zu tun.
Das ist ja das andere Brett, was wir haben.
Die Logik, nachdem heute ein Unternehmen geführt wird.
Die Logik, nachdem wir Entscheidungen treffen.
Die Logik, nachdem du eine Value Chain aufbaust oder ein Workflow, hat eben nichts mehr mit der Logik der KI zu tun.
Und das macht das so schwierig.
Weißt du, das hat nichts damit zu tun, du bist auf einmal Landwirt und baust auf einmal biodynamisch an, dann sind die, ich will mal sagen, dann ist, hat immer noch was, du brauchst immer noch Regen und Sonne, brauchst ein Saatgut und du brauchst ein Erdreich und das Erdreich braucht Nährstoffe.
Aber die Nummer ist so ganz anders, ja.
Und das macht das halt so schwierig.
Also wenn ich dir zuhöre, dann ist das eine, die Investitionen in Technologie sind real.
Wir können alle sehen, wie sich KI in den letzten Jahren massiv weiterentwickelt hat.
Und so viele Jahre waren es ja gar nicht, das muss man auch mal wissen.
Es sind ja irgendwo drei Jahre gerade, zumindest für uns in unserer Anwendung.
Und wie die Fähigkeiten der Technologie immer umfangreicher geworden sind und einen immer größeren Einfluss haben, insbesondere auf das Feld der Wissensarbeit.
Aber du sagst auch, die Technologie ist heute wahrscheinlich schon viel weiter als das, was wir damit heute tun.
Also da wird ja auch oft von dieser Adoption Gap gesprochen.
Also das, was technisch möglich ist und das, was wir davon real anwenden und daraus einen Mehrwert erzeugen, da klafft halt heute noch eine Lücke.
Absolut.
Ja.
Wenn du jetzt von da aus auf verschiedene auf die Rollenprofile oder auf die Art und Weise der Arbeit schaust.
Also was ich so ein bisschen verstehen möchte ist, wie kommst du dahin abzuleiten, wie KI in dieser enormen Unsicherheit, die du ja auch gerade beschrieben hast.
Also keiner, es ist ja unfassbar schwer, hervorzusehen oder abzusehen, was die Einflüsse auf unsere Arbeitswelt sind, auf die Gesellschaft und so weiter.
Wie kommst du dahin, daraus Ableitungen für die Zukunft zu treffen?
Okay.
Also, ich sagte ja vorhin, ich bin Beobachter.
Und wenn du das so beobachtest, dann hast du diese Konvergenz der künstlichen Systeme, der KI, der Daten, der Interfaces und der Automatisierung.
Und auch als Beobachter, ohne dass du tiefe Kenntnisse dieser einzelnen Disziplinen hast, stellst du fest, ey, das ist eine neue Qualität technologischer Systeme.
Also so dumm kann es ja gar nicht sein, das nicht zu sehen.
Der große Unterschied ist nur, dass ich jetzt nicht versuche, in jedem Detail in der Tiefe drin zu sein, was du gar nicht brauchst.
Und dann stellst du nämlich schon fest, dass genau diese neue Qualität dieser Systeme, sie agieren zunehmend eigenständig.
Und wenn die eigenständig agieren, dann werden aus Werkzeugen, wie der Akkuschrauber oder wie der Traktor oder dein Computer, dann werden aus den Werkzeugen auf einmal echte Akteure.
Und dann wird dir klar, dass diese Systeme nicht nur analysieren, sondern sie treffen Entscheidungen, sie steuern Prozesse, sie führen Aufgaben aus.
Und das oft schneller und skalierbarer, als dass ich oder wir das jemals tun könnten.
Ich würde mal sagen, das bestreitet jetzt keiner.
Ja, ich glaube, also ich stimme dir da total zu.
Ich glaube aber, dass KI noch sehr, sehr häufig als ein Werkzeug betrachtet wird, mit dem ich einen Text schreiben kann, mit dem ich einen Datensatz auswerten kann, mit dem ich ein Bild erstelle.
Aber das eine hat ja mit dem anderen nichts zu tun, weißt du?
Also, dieser Adaptionsgrad, den du beschrieben hast, du hast mich ja gefragt, wie komme ich eigentlich dazu?
Und dann habe ich gesagt, naja.
Allein durch die Beobachtung.
Und jetzt sind wir vielleicht, also ein Teil meiner Antwort liegt ja darin, dass wir es verlernt haben, aufmerksam zu sein.
Dass wir es verlernt haben, aufmerksam Dinge zu beobachten.
Und diese besagte Aufmerksamkeit bedeutet ja auch, dass du dem Thema einfach deiner Aufmerksamkeit widmest.
Und das jetzt nicht nur einmal in diesem Moment, sondern dass das ein längerer Teil deiner Beobachtung ist.
Also angenommen, Da kauft sich jetzt einer in Berlin oder mietet sich jetzt auf einmal im Grünen irgendwo in Brandenburg so einen Platz.
Da geht er mit seinem Wohnmobil hin oder mit seinem Zelt und dann sitzt er da am Wochenende und auf einmal beobachtet er die Natur.
Und auf einmal stellt er fest, boah, irgendwie ist das hier ziemlich trocken.
Und irgendwie ist der Bodenknüppel hart, weil ich keinen Hering einkriege.
Und irgendwie sind die Vögel gerade ziemlich leise.
Das ist genau diese Art der Aufmerksamkeit und der Beobachtung, die es einfach braucht.
Und dann hast du einfach Leute oder Menschen, was ja total okay ist, die dem Thema nicht so viel Aufmerksamkeit geben in diesem Moment oder die in ihrer Beobachtung einfach in diesem ersten Augenblick bleiben.
Ich will ja gar nicht sagen in der Oberflächlichkeit, aber in diesem ersten Augenblick so.
Und zwei Sachen gehören ja dazu, dass du einfach akzeptierst, was du alles nicht weißt und das überhaupt verstehst.
Und das Zweite ist, dass du ...
offen dafür bist, deine Denkschulen, über die du konditioniert wurdest und die Logiken, auf denen du arbeitest oder deine Industrie arbeitest, in Frage zu stellen.
Damit fängt das ja an.
Und dann, glaube ich, hast du auch einen Blick dafür und stellst auf einmal fest, hey, hier passiert etwas, hier gibt es auf einmal eine Koexistenz von mir als Mensch und einer Maschine, einem etwas und An dem Punkt wäre es jetzt nochmal toll herauszufinden, was wäre eigentlich, wenn wir ineinander wirken.
Also ich sehe das ganz ähnlich, also vor allem so die Autonomie, die KI in Unternehmen oder in unsere Arbeit mit reinbringt.
Das ist ein neuer Akteur, wird immer eigenständiger in der Art und Weise, wie es arbeitet.
Das ist eher weniger ein Tool, sondern vor allem etwas, was aktiv auch Arbeit...
ausführt und in dieser Autonomie wahrscheinlich noch größer wird.
Die Frage, die ich mir jetzt stelle, ist, hast du eine Ableitung für dich, wie sich dann vorhandene Arbeit und vorhandene Rollen, vorhandene Profile weiterentwickeln werden?
Und da sind sie wieder, die Schabloden.
Du hast ja recht.
Okay.
Aber das ist ja gut, dass wir genau so jetzt das Gespräch führen.
Ich komme von der anderen Seite und das führt mich dann aber auch.
wieder zu dem, was du denkst.
Nehmen wir nur das Thema, also auf einmal stellst du fest, wow, diese Technologie, die handelt nicht nur, sondern die entscheidet auch.
Und das ist ja schon so strange, wenn du das denkst.
Und wenn du aber dann für dich akzeptierst, dass Entscheidung nicht mehr ein menschliches Privileg ist, auf der einen Seite, bedeutet es aber nicht, dass du die Systeme nicht nur nutzt, sondern auch, dass du ihnen wieder versprichst.
Was ich damit sagen möchte ist, bevor wir uns die Frage stellen, was macht diese Technologie mit der Relevanz meiner Arbeit heute für mein Unternehmen, für meine Kunden und für mich selber, ist es überhaupt mal wichtig zu verstehen, was ist das Wesen dieser Technologie.
Und dann glaube ich, wenn du das gemacht hast, dann bist du nicht dabei, das zu portionieren, also wie verändert sich das?
so als ob du kochst, an welcher Phase ist das jetzt mehr Salz oder mehr Temperatur, sondern dieser Layer zieht sich ja komplett durch.
Und ich glaube, da ist auch, ich will jetzt sagen, der Fehler am Denken.
Ja, dieser Layer, also nimm mal dieses Thema, wo ich gesagt habe, diese Technologie entscheidet auch.
Und wenn sie entscheidet, so, dann ist eh klar, dass es jede Entscheidung, die du jeden Tag machst, betrifft.
Dann ist es quasi ein Co-Entscheider.
Oder ein Vornewegentscheider.
Wir neigen nur dazu, dass wir unseren Beruf nehmen und sagen, an welcher Stelle ist die besser als ich.
Und die Betrachtungsweise ist in meinen Augen viel zu kurz gedacht.
Du kannst ja von einer anderen Sache denken.
Am Ende dieses Jahrzehnts wird jede Aktivität von uns, jede Entscheidung, jedes Handeln auf einem Interface stattfinden, der heißt KI.
Punkt.
Zumindest im unternehmerischen Kontext.
Wir werden nicht mehr die Wahl haben, das nicht zu tun.
Das wird so sein, ja, ich möchte aber jetzt kein Windows nutzen oder kein Teams oder ich möchte jetzt kein ERP-System nutzen.
Wir werden die Wahl nicht haben.
Das ist wie in einer Fabrik.
Auf einmal werden Teile der Arbeit automatisiert werden und du kriegst eine neue Maschine, dann sagst du ja auch nicht, ich mag diese Maschine nicht.
Aber dann fällt ja trotzdem...
Also ich meine, die Frage bleibt ja noch, was entscheidet die Maschine dann, was werden wir entscheiden?
Da gibt es ja auch verschiedene Level.
Ja, absolut.
Und gleichzeitig auch bei der Ausführung von Arbeit.
Also ich würde immer sagen, mein aktueller Take ist so, dass alles, was intellektuelle Fleißarbeit ist, das wird sehr wahrscheinlich von der Maschine übernommen werden.
Alles, wo viel mehr Transferwissen, Kontextgefühl, Arbeit mit Menschen.
so ist, ich glaube, das wird eher noch bei uns bleiben.
Aber mir fällt das zum Beispiel total schwer, das so zu pinpointen.
Was ist es wirklich, was sich wahrscheinlich verändern wird und was ist es wirklich, was wahrscheinlich bei Menschen bleibt?
Und da wollte ich von dir nochmal so ein bisschen verstehen, wie du das noch stärker vielleicht ausdifferenzierst.
Okay, jetzt muss man eins wissen.
Seit zwölf Jahren mache ich nichts anderes, als mich mit einer veränderten Arbeitswelt zu beschäftigen.
Das heißt, ich bin darauf gut oder schlecht, wie auch immer, trainiert, aber sehr wahrscheinlich besser trainiert wie so manch anderer.
All die Beobachtungen oder das, was gerade passiert, daraus Erkenntnisse abzuleiten und diese Erkenntnisse quasi zu projizieren.
Was bedeutet das eigentlich in Zukunft, wenn das geht?
Also nehmen wir ein Beispiel.
Im Kontext der Physical AI ist man heute in der Lage, Maschinen beizubringen.
Also wenn ich zum Beispiel bei mir irgendwie am Radlader eine Schraube wechsle oder muss ein Ventil anfassen und das versetzen, da sehe ich das zwar nicht und kann dann greifen, übers Greifen weiß ich in etwa an der Stelle, da ist jetzt der Deckel.
Und dann kann ich den draufdrehen oder abdrehen.
Das konnten Roboter bisher nicht.
Oder die physische KI konnte das bisher nicht.
Aber sie kann das jetzt, weil sie auf einmal lernt.
Also sie lernt auf einmal draufsetzen, drehen, draufsetzen, drehen.
Auf einmal kann sie das genauso wie ich.
Also sie lernt über jeden Versuch, den sie macht, so wie du eine Colaflasche aufdrehst, so lernt sie das jetzt auch.
Und ich bin dann so einer, wenn ich das dann sehe oder lese, und ich lese einmal quer durch den Garten oder was medizinisch möglich ist, dann ist mir doch klar, wenn wir das können.
Dann ist es erst der Anfang von etwas.
Dann können wir viel mehr auch.
Ich bin da eher so konditioniert wie die Sesamstraße.
Bei der Sesamstraße gab es das Wunderbare, da gibt es immer noch das Wunderbare, was passiert dann?
Erstes Bild, zweites Bild, drittes Bild und du als Kind musstest raten, was passiert im vierten Bild.
Wenn das jetzt geht, mit dieser Schraube draufsetzen oder mit diesem etwas, dass der auf einmal lernt, ja, dann geht alles andere logischerweise auch.
Das ist dann nur eine Frage der Zeit.
So, und das nächste ist ja, nimm mal, also das ist so ein Moment meines Begreifens.
Und das andere Moment meines Begreifens ist, das kannst du dir vorstellen, wenn du dann durch die Bank weg, ich lese ja über alle Technologiekontexte, Anwendungscases, ich interessiere mich für alles, das heißt, du bist dann irgendwie wie so ein großes Universum und kannst die Dinge gut kombinieren und dann schreibt auf einmal eine Amy Webb, keinen Trend Report mehr, weil sie sagt, Trends bauen linier aufeinander auf, sondern die Amy Webb aus USA vom Future Today Institute schreibt dann einen Convergence Report.
Worum geht es da?
Sie sagt, in der Zukunft ist es so, dass drei oder vier oder fünf Technologien gemeinsam sich verstärken.
Aus diesem Verstärken entsteht etwas Neues und dieses Neue führt darum, dass in einer existierenden Welt die Value Chain Oder die Geschäftsmodell oder das Betriebsmodell, also die Geschäftsmodelloptimierung, das Betriebsmodell massiv verstärkt wird.
So.
Und dann, spätestens wenn du dann diese Artikel liest, entdeckst, begreifst, ja, wie jetzt neulich, dann gab es einen Report vom World Economic Forum, Capgemini, im Kontext dieser Konvergenzen in Industriebetrieben, dann wird dir einfach klar, dass das ein ganz anderes Level ist.
Also ich bin quasi einer, der nur seine ganzen Beobachtungen im Hier und Heute mit der tiefen Struktur der vielen gelesenen Stunden, der vielen Beobachtungen, Reisen kombiniert und daraus Ableitung auf morgen trifft.
Und das ist sehr wahrscheinlich der große Unterschied zu einem, der das nicht tut, der quasi in dem Moment nur ein Etwas sieht oder hört.
Und bei mir ist dahinter läuft ein ganzer Film.
Das ist so, mein Kopf ist so wie ein VR-Modell, ein großes, den ich aber an jeder Stelle wieder neu drehen kann oder positionieren kann, um genau auf diese Situation zu schauen.
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Ich danke dir.
Und was ist jetzt deine Ableitung daraus?
Also wenn wir mal vorspulen, 2030.
Was würdest du sagen, wie sieht dann ein Wissensjob aus?
Unter Berücksichtigung, dass das, was KI heute kann, noch längst nicht oder gerade mal der Anfang ist, noch weitergeht und sich Technologien noch weiter verstärken werden.
Ja, nehmen wir doch mal meinen Job, ja.
Also für das ganze Thema, für das klassische Assessment, also für die klassische Suche, das Sichten, das Entdecken, das Finden der Reports, das Sichten der Insights, das Kombinieren der Insights zu etwas, dafür brauchst du mich demnächst nicht mehr.
Also in vier Jahren brauchst du mich dafür nicht mehr.
So, jetzt könnte ja einer dann sagen, boah, also wenn das da geht, was der Gilden gerade sagt, mein Job ist ja viel, hat ja viel mehr Routine, wie das, was der Gilden gerade beschreibt.
Ja, dann ist davon auszugehen, dass die KI das ja wahrscheinlich auch kann.
So, ja.
Ist das gut oder ist das schlecht?
Darum geht es mal gar nicht.
So, das haben sich ja in dem Webstudio auch nicht gefragt, ob der gut oder schlecht war oder ob Strom in unsere Gesellschaft kam.
Ich möchte mal einen anderen Punkt highlighten.
Wir Menschen sind das Wesen, was per Geburt am wenigsten kann von allen Spezies dieser Welt.
Pferde können laufen, Fische können schwimmen, selbst eine Ente kann dann irgendwann aus dem Nest runterpurzeln und geht dann an die Isar oder geht an irgendeinen See und paddelt und kann sich sofort ernähren.
Und wir können nichts, wir haben alles gelernt.
Nur was uns einfach fehlt, ist zutun.
Uns fehlt gerade in dieser Situation zutun, was wir jetzt eigentlich alles machen könnten.
Ich mache mal ein anderes Fass auf.
McKinsey beschreibt, hat vor 2024, 2024 hat McKinsey & Report rausgebracht über die Arenen der Zukunft.
Die Arenen sind die größten Zukunftsmärkte, also die größten Potentialtreiber für die großen Wirtschaftsregionen, die es gibt, beziehungsweise für die größten ökonomischen Zentren.
18 Stück einer Zahl, das größte ist E-Commerce und danach kommen aber Batterie, Technik, Cyber Security, Elektroautos, KI, Augmented Reality, Space and so on.
18 Stück an der Zahl.
Und dann haben wir prognostiziert vor zwei Jahren, dass die ersten davon 20, 40 ihren Peak erreichen.
Ja, die ersten haben aber vor sechs Wochen ihren Peak schon erreicht.
Was möchte ich damit sagen?
Es entstehen so viele neue Opportunitäten da draußen für uns alle.
Und diese Arbeit muss getan werden.
In einer...
in einer Co-Partnership, nicht Mensch oder, sondern Mensch und Maschine, wer auch immer Maschine dann ist, ob das eine KI ist, ob das ein agentisches System ist oder ob es ein Roboter ist.
Dieses Feld fängt gerade erst an und es ist doch jetzt jede Firma gut bedient, das mal zu sagen, okay, Der Co-Pilot ist jetzt nicht mein besserer PowerPoint-Optimierer oder der Co-Pilot ist jetzt nicht mein besserer Excel-Optimierer, sondern die KI und deren Möglichkeiten nutzen wir für unser Geschäftsmodell vollumfänglich aus.
Und wir denken aber nicht so.
Und jetzt, wie ich vorhin gesagt habe, eigentlich brauchst du die Überschrift die Zukunft der Arbeit.
So müsstest du auch eigentlich sagen, liebe Freunde der Nacht.
Das ist die Infrastruktur, auf der unsere Firma stattfindet.
Jetzt macht euch mal einen Kopf.
Der eine Layer ist, wo ist der Layer der Automatisierung eurer Arbeiten in euren Teams heute?
Wo ist der Layer der Augmentierung eurer Arbeiten in euren Teams heute?
Und was bedeutet das für unsere Firma?
Und so gehen wir aber nicht vor.
Was wir machen ist, wir bleiben in der Logik unserer Arbeit und legen da die KI dann nur ganz soft drauf.
Und das auf deine Frage, es greift einfach zu kurz die einzelne Rolle, weil die einzelne Rolle hat nicht die Auswirkung.
Du musst es ganz gesamt systemisch sehen.
Und das ist eigentlich Leadership-Aufgabe.
Du bist ja, ich habe gesehen, dass du in 100 Unternehmen im Jahr ungefähr unterwegs bist und die besuchst.
Stimmt das?
Ja.
Du kriegst ja schnell hin.
Letzte Woche in Seoul oder in Tokio, da hast du halt drei Unternehmen am Tag besucht.
Okay, aber dann siehst du ja unfassbar viel.
Ich beobachte das genauso, dass KI eher auf Bestehendes angewandt wird.
Selten Geschäftsmodelle, Prozesse, Rollenprofile neu gedacht werden.
Wenn du jetzt in so vielen Unternehmen da bist, was ist denn da deine Beobachtung?
Und kannst du auch so ein paar Beispiele nennen von Firmen, die das anders und richtig gut machen?
Also du siehst ja im Kontext der KI-Integration, klar, wenn du jetzt auf der CES bist und triffst da Unternehmen, die haben natürlich eine komplette KI-Integration.
Oder nimm mal die Roboterlandschaft, die haben von der ersten Stunde eine komplette KI-Integration.
Deren Geschäftsmodell geht ja gar nicht anders.
Aber nee, jetzt nimm mal, also es gibt ein Unternehmen hier bei mir in der Nähe und dieses Unternehmen agiert quasi.
ist quasi ein Rohstoffhändler, könnte man sagen.
Der Rohstoff ist ein Commodity-Rohstoff, den brauchst du für Glas, für Keramik, für Spezialfarben.
Und ein Teil dieses Unternehmens ist aber diese enorme Tiefenstruktur.
Und jetzt wird es spannend, jetzt wird es spannend für die alte Welt.
Spitzpass auf, würde man sagen damals.
Dieses Unternehmen hatte eine enorme Tiefenstruktur, das sind halt Chemiker und Materialexperten, die halt ein enormes Wissen sich angeeignet haben über viele Jahre über die Zusammensetzung dieses Rohstoffes und in Zusammenwirkung, in Kombinierung mit anderen Rohstoffen, Materialien, um daraus Produkte, Applikationen zu machen.
Und die bekamen dann einen neuen, schlauen Geschäftsführer, der wiederum hat ziemlich früh K.I.
integriert, ich glaube in etwa einem halben Jahr, bevor Open Air und sowas zu uns kam.
Und heute ist das quasi ein Anbieter von Applikationen.
Große Chemie.
Und Konzerne kaufen bei denen Applikationen ein, weil die ziemlich früh eine KI auf ihre tiefen Struktur, auf ihre strukturierten Daten gesetzt haben, die haben heute einen Wettbewerbsvorteil.
So, nur, das setzt aber eins voraus.
Auf der einen Seite setzt es voraus, dass du erstmal strukturierte Daten hast und keinen Saustall.
Hast du heute einen Saustall?
Egal, setzt Leute dran, die aus deinem Saustall strukturierte Daten machen.
Aus dem zweiten, der zweite Teil ist aber die Vorstellungskraft zu haben, dass du das ganze Wissen deiner Firma augmentieren kannst.
Also, dass da viel mehr drin steckt, als das, was du gerade tust.
Weil du es ja gar nicht brauchst.
Wie so ein Turbolader.
Wie so Fernwärme.
Und auf einmal verkaufst du Fernwärme.
Wie die Papierfabrik, die auch dann in der Türkei die Gewächshäuser mit Wärme versorgt, dass da einer Tomaten anbaut.
Aber so denken wir nicht, verstehst du?
Und hier ist eigentlich das Hauptproblem.
Das Hauptproblem ist eigentlich darin, auch hier wieder Vorstellungskraft, dass uns...
Wie sagt mein Freund Matthias Gretler?
Der sagt zwar, der hat das so nicht gesagt, aber die Geschichte hört sich gut an.
Er hat es in etwa so gesagt.
Der Mensch ist wie ein Gartenzwerg, er denkt nur bis zum Gartensaun.
Oder dieser besagte Satz.
Ich sage immer, es reicht, über den Tellerrand hinaus zu denken, du musst die Küche verlassen.
Und da liegen die Potenziale.
Aber das thematisieren wir gar nicht, Felix.
Das Beispiel, was du genannt hast, geht es da zufällig auch um so ein Farbformulierungstool?
Nein, die kennen sich.
Also ja, da gibt es auch so eine Farbformulierungsfirma, die sitzt bei mir ganz in der Nähe.
Die kennen sich, aber das eine hat mit dem anderen, finde ich, nicht wirklich was zu tun.
Okay, weil ich hatte hier von Gebrüder Dorfner, hatte ich hier auch im Podcast.
Ja, das ist Zimmerdorf, genau.
Herzlich willkommen.
Ja, die waren es.
Ja, genau.
Und was die ja gemacht haben ...
Wir waren bei dir von den Gebrüdern Dorfnern.
Tim Lügen.
Okay.
Ja.
Die hatten ja so einen Nightmare-Competitor-Ansatz gefahren.
Also die haben sich ja geschaut, sich in die Rolle eines Wettbewerbers versetzt, der alle Vorteile hat, ohne die Nachteile mitzunehmen und dann aus Rolle dieses Wettbewerbers geschaut, wie würde der eigentlich das vorhandene Geschäftsmodell disruptieren und das Unternehmen.
Und daraus ist ja dann diese Idee entstanden, wie sie ihre Daten heben können, um einfach ein neues Produkt, neuen Mehrwert für ihre Kunden anzubieten, was ich total schlau fand.
Und ich sehe bisher noch wenige dieser Ansätze und habe mich gefragt.
Aber das wäre der Ansatz für Deutschland, ja?
Was meinst du, wie viel grüder Dorf das bei uns hier rumlaufen?
Ja, ist so.
Und da war es ja so.
dass der ja von der Unternehmertum, glaube ich, dann bei denen gelandet ist und heute bei denen angestellt ist.
Genau.
Was machen denn die Firmen, die du siehst, die das hinbekommen?
Geschäftsmodelle, Prozesse, wie sie arbeiten, neu zu denken, um KI mit ihren Fähigkeiten möglichst produktiv einzusetzen.
Wie machen die das denn?
Wie kommen die denn hin, ihren Status Quo zu verlassen?
diesen Denkraum aufzumachen, nicht nur bis zum Gartenzaun, sondern darüber hinaus zu denken?
Also im Wesentlichen ist das, also das eine ist, finde ich ja, ist ja Anstrengung, ja, und weil wir haben, in meinen Augen, finde ich, Anstrengung, was wir so im Kontext der Arbeit nicht mehr so verwenden, aber es ist eben diese besagte Anstrengung, die ist einfach ...
gebraucht, du hast einfach gesagt, okay, du musst hier einfach nochmal ran.
Und das andere ist die echte Kreativität.
Und damit meine ich, also Kreativität ist ja jetzt nicht, du nimmst jetzt eine KI und machst jetzt mit dir ein Bild.
Das ist ja nicht die Kreativität.
Die Kreativität ist ja dieser Impuls, ist ja diese eine Idee, darauf zu kommen, dieses etwas zu tun.
Und diese Art der Kreativität fehlt.
Also wie bei Dorfnern, diese Art der Kreativität, sich genau diese Frage zu stellen, fehlt.
Ich glaube zwar, ich glaube auch noch nicht mal, dass du diese ganzen Methodiken, also die Methodikkenntnisse, die auf der Turm rauf und runter trainiert werden, an der Stelle schönen Gruß an Christian Mohr, die das herausragend machen.
Ich glaube gar nicht, dass es das braucht.
Das hilft natürlich.
Was ich noch damit sagen möchte, ist, Die Hürde ist eigentlich, wir haben auch, ich finde ja, wir haben verlernt hinzuschauen.
Weil wenn wir viel mehr hinschauen würden, würden wir viel mehr wahrnehmen.
Und überleg mal, wie viele gute Podcast-Formate es heute gibt, wo es gute Erzählungen gibt von Unternehmen, wo ich meine die Frage stelle, Alter, wie hat denn der das gemacht?
Ja, da fällt dir ja gar nichts mehr ein.
Und dann aber bei dem Zuhören die Aufmerksamkeit zu haben.
genau dieses etwas rauszuholen und dann zu sagen, das implementierst du jetzt mal in deine Firma rein.
Okay, also das eine ist Anstrengung, das heißt fleißig sein und das machen und da reingehen und auch den Aufwand betreiben.
Ich finde fleißig sein ist echt noch fast zu nett.
Ich meine Anstrengung, dass du wirklich dich da reinfuchst, dass du dich nicht locker lässt, dass du nicht beim ersten Mal, wo du denkst, das kann nicht funktionieren, dass du dann aufhörst.
Ich meine, diese Art der Anstrengung, tief in diesem Thema, tief wirklich in das Thema einzutauchen und dir die Frage zu stellen und nicht locker zu lassen, diese Art der Anstrengung ist es ja.
Okay, dann Kreativität.
Ja, und da gibt es ja eine Begrifflichkeit, die gibt es ja eigentlich nur in Deutschland, also in der deutschen Sprache, dieses Thema der schöpferischen Kraft.
Also das Neue kommt nur in die Welt, wenn es gebaut wird.
Und dieses Bauen ist dann Machen, ist dann wirklich Tun.
Und das macht dann auch nochmal einen Unterschied.
Hast du irgendein Tool, irgendeine Methode, also dieser Competitor-Nightmare-Ansatz, den hatte ich nun schon kennengelernt?
Gibt es da noch andere Tools und Methoden, die dabei helfen, da hinzukommen?
Also ich stimme, jetzt bin ich wieder natürlich in meiner Schablone, sagst du jetzt wahrscheinlich gleich, aber ich stimme dir ja zu, aber ich frage mich, wie kann man diesen Prozess irgendwie noch stärker unterstützen?
Ja, also ich mache was ganz Einfaches.
Ich mache ja so einen Zoom-Out-Prozess und der Zoom-Out-Prozess, der basiert darauf, dass ich mir einfach dass ich einfach mit meinen Kunden Annahmen formuliere.
Also mit einem Kunden, der in einer besagten Domain ist, in einem besagten Umfeld, treffen wir für sein Umfeld Annahmen für die Welt von morgen.
Also Annahmen für die Welt von 20, 30.
Wie wird die wohl sein?
Und dann formulieren wir die mit ihm gemeinsam und dann formulieren wir es nochmal 40 Annahmen.
Basiert auf Recherchen, die du vorher gemacht hast.
Ja, genau.
Ja, ja.
Und auch frei formulieren.
Du kannst ja einfach eine Annahme formulieren, weil du die selber hast.
Und dann kannst du ja nachher schauen, ist das irgendwie valide, ist das belastbar.
So, und dann, wenn du das gemacht hast, dann ist in der Regel so, dass zwei Drittel dieser Annahmen sich alle zu committen.
Aber diese zwei Drittel der Annahmen hat nichts mehr mit der Welt zu tun, in der du gerade bist.
Und da bist du ja schon beim Punkt.
Da kannst du nicht einfach sagen, ich gehe ja zur Tagesordnung über.
So blöd kann ja keiner sein.
So, und dann clusterst du die Annahmen in sogenannte Aktionsfelder oder in so Themencluster, ja.
Und diese Themencluster, die beschreiben dann schon, also da verdichten sich die Annahmen schon in Aufgabenpakete, in einen Möglichkeitsraum.
Das könnten, daraus könnte man später Produkte ableiten oder Services oder auch eine Ressourcenallokation, weil du weißt, du musst das tun, damit du was anderes erreichst.
Themencluster oder Aktionsfelder, die sind dann schon greifbarer.
Also jetzt angenommen, du hast eine Firma, die will dich automatisieren, da wäre natürlich logischerweise ein Aktionsfeld, wäre das Thema der Robotik.
Und das hast du aber nicht einfach, du hast nicht mit der Robotik angefangen, sondern du hast mit Annahmen angefangen.
Die Annahmen haben dich darauf gestoßen, dass da draußen ein Potenzial liegt in Automatisierung von Teiltätigkeiten.
Die wiederum führt dich in ein Themencluster, was da heißt Robotik.
Ja und dann, hast ja schon mal, und dann hast du auf einmal sechs Themencluster, dann würde ich mal sagen, hast ja schon mal was für deine Agenda.
Da könntest du ja morgen loslegen.
Und dann in dem Intervall da drin zu bleiben, das zu tun, danach kehrt keiner mehr in seine alte Arbeit zurück im Kopf.
Die haben auf einmal eine andere Denkschule gelernt, die haben gelernt, außerhalb ihrer existierenden Logiken zu arbeiten, vor allen Dingen haben die eins gelernt, Assessments zu machen, Zukunft einzupreisen in ihre Entscheidung.
Das haben die vorher nicht gemacht.
So einfach ist es.
Wie geht es von da weiter?
Naja, wenn du das dann gemacht hast, dann brauchst du in der Regel Hilfe.
Also auf einmal, jetzt hast du vier Aktionsfelder vielleicht aus sechs rausgehoben, die haben eine massive Bedeutung für dich und jetzt bist du bei denen blank.
Weil du halt noch nie quasi Robotik in deine Firma integriert hast oder weil du noch nie quasi ein KI-Augumentierungstool gebaut hast, was dir dabei hilft, ich sage mal, Versuche, die du sonst hast, physisch machen müssen, zu simulieren, als Beispiel, als eine Firma, weil du irgendwie Bauteile baust.
Und dann ist ja nur die Frage, wo hast du die Lücken?
Das heißt, auf der einen Seite, wie bei den Gebrüdern Dorfnern, hast du eine Tiefenstruktur, das heißt, du hast strukturierte Daten, du hast Wissen und dann wirst du sehr schnell wissen, wo du das Wissen nicht hast und dann suchst du dir einen Partner.
Dann telefonierst du, das kann eine Uni sein, das kann eine Boutique-Beratung sein.
Das kann aber auch ein Ökosystempartner sein, der das auch für andere macht.
Und dann besuchst du die mal und adressierst das Potenzial, was du siehst, wo du gerade stehst.
Und daraus entsteht dann etwas Neues.
Ich glaube, was nicht mehr funktioniert, ist, dass du glaubst, du hast die Ownership und machst alles selbst.
Ich glaube, der Zug ist abgefahren.
Das gibt es doch nicht mehr.
Und dann kommt natürlich das Schwierige, dass du auf einmal verstehst, wow, die Welt ist einfach eine andere und das so radikal, dass du dann auch mal für dich so eine Gegenüberstellung machst, wo du dann feststellst, wie soll ich sagen, also die alte Welt war Optimierung, die neue Welt ist Anpassung.
Die alte Welt war eigenständige Produkte, die neue Welt sind intelligente Plattformen.
Die alte Welt war klare Branchengrenzen, gibt es nicht mehr, die neue ist verschwimmende Grenzen.
Die alte Welt war einzelne Technologien, die neue sind vernetzte Technologien.
Die alte war Besitz, die neue Teilhabe.
Die alte Welt war Innovation als Durchbruch, die neue war Innovation als Konvergenz.
So und jetzt merkst du schon, da liegt der Hase im Pfeffer.
Weißt du, was wir machen, wir bleiben in unserer alten Logik, wir bleiben in unserer alten Playbooks, das geht so nicht.
Darum kommst du auch nicht aus dem Quark.
Du musst die komplette Logik der Organisation hinterfragen.
Wenn du in deiner alten Plurre bleibst, das ist nicht mal ein Reboot-Fake, weil es gar nicht dafür gedacht und gebaut wurde.
Das alte System muss auf Stabilität gebaut werden.
Deshalb auch Zukunft der Arbeit als Ganzes zu sehen.
Das ist ja kein Technologiemandat, weil auch der beste Technologe könnte quasi in der alten Logik bleiben.
Ich hatte vorhin bei Vitra, haben wir Kollegen aus dem Silicon Valley zu Besuch gehabt und dann meinte der eine so, boah Rafa, so habe ich da nie drüber nachgedacht.
Für uns ist das so ganz normal, dieses Thema Konvergenz.
Auf der ganzen Welt findet das gerade statt.
Ich so, ja.
Ihr seid halt im Taj Mahal der Konvergenz.
Und die anderen kriegen das das erste Mal jetzt auf einmal vom Tisch und stellen sich die Frage, was mache ich damit?
Das heißt ja dann auch, dass wahrscheinlich die Welt, wie wir sie heute kennen, sich nie wieder langsamer verändern wird, als das heute der Fall ist.
Ne.
Also wir unterschreiben, ja.
Also dieser Dauer...
Also die Veränderungsgeschwindigkeit hat ja im Laufe der letzten zehn Jahre und vor allem nochmal in den letzten drei Jahren immer stärker zugenommen.
Und wenn wir natürlich jetzt immer bessere KI haben, die immer stärker in Geschäftsmodelle, Prozesse und so weiter eingebaut wird, um in immer kürzerer Zeit neue Dinge hervorzubringen, schneller auf Kundenbedürfnisse und so weiter reagieren zu können, kommt immer mehr Geschwindigkeit in diese Welt.
Das bleibt uns erhalten, genau.
Okay, dann haben wir da einen Fixpunkt.
Aber was würdest du, weil das ist ja eine enorme, also auch für mich als Geschäftsführer meines kleinen Unternehmens, ja auch eine enorme Herausforderung, dort immer wieder drauf zu reagieren und immer wieder diesen Veränderungsmuskel zu trainieren und weiter.
zu marschieren und nicht zu versuchen, zu stark Dinge robust zu machen und stabil zu machen.
Was ich aber auch gewohnt bin, so habe ich das trotzdem ja auch mal gelernt.
Was sind da die Fähigkeiten, die man selbst aufbauen muss, um in dieser Welt noch vorne mitspielen zu können?
Klar, in der alten Welt war die Veränderung die Ausnahme.
In der neuen Welt ist Veränderung der Standard.
Oder du hast vorhin gesagt, in der alten Welt war Prognosen Sicherheit.
In der neuen Welt ist kontinuierliches Wahrnehmen wichtig.
In der alten Welt feste Rollen und Strukturen.
Neue Welt dynamische Fähigkeiten.
Also du musst, wenn du für dich verstehst, dass es eine Veränderung des Betriebssystems ist, in Anführungsstrichen, dann musst du dich einfach mal hinsetzen und ein Betriebssystem von heute skizzieren.
Das sind die Normen, auf denen unsere Firma fußt.
Das sind die Tätigkeiten.
Und dann überlegst du, ob die für die zukünftige Realität noch funktionieren.
Und wenn ich dann mal hinsetze und das notiere, Sie haben auch den Annahmen, die man gemacht hat und den Aktionsfelder runtergebrochen hat.
Ist dann meine Fähigkeit, mich anpassen zu können, ist das dann mit die wichtigste Fähigkeit?
Logisch, also zwei Fähigkeiten.
Geschwindigkeit ist wichtiger als Fähigkeit.
Geschwindigkeit aufzunehmen.
Diese Anpassungsfähigkeit ist eine wichtige Fähigkeit.
Und die dritte ist, in Ökosystemen zu denken.
Also, dass du nicht immer für dich den Anspruch hast, alles selber machen zu müssen.
Und alle drei Sachen haben nichts mit der Welt zu tun, in der wir konditioniert wurden.
Wenn jetzt hier ein Unternehmer, Entscheider, Führungskraft zuhört, die sagt, ja, wir müssen auch uns auf den Weg machen.
Wir müssen uns auch mit unserer Zukunft stärker beschäftigen.
Und wir wollen auch aus unserer gewohnten Box ausbrechen.
Darüber nachdenken, wie insbesondere KI, Robotik, andere Technologien auf uns einwirken, wie wir sie aber auch möglichst wertschöpfend einsetzen können.
Was würdest du da sagen, ist der erste wichtige Schritt, den sie machen können?
Ja, der erste wichtige Schritt ist, wenn man das ja schon mal versteht, ist, dass man diese Zukunftsfähigkeit trainiert.
Dass man quasi mal mit dieser Annahmenübung anfängt.
Ja, du kannst ja sagen so, du triffst dich jeden Monat.
und verlierst mal sechs Monate Annahmen und validierst die immer von Monat zu Monat.
Und dann wächst du schon mal den Muskel der Beobachtung, weil du willst ja auch dann wissen, zu den Annahmen willst du ja Sachen suchen.
Dann formulierst du neue Namen, das heißt, du lernst Dinge zu formulieren, die außerhalb deiner Domain sind oder die wissen, was du heute hast.
Dann hast du auf einmal eine Frage gestellt im Kopf, dann stellst du dir die Frage, wie groß sind die eigentlich wirklich, diese Fragen, die da im Kopf sind.
Und dann hast du...
eine ganz andere Aufmerksamkeit auch in der Beobachtung, im Hören von Nachrichten und dem Verstehen und du wächst eine Neugierde automatisch.
Also ich habe selten dann einen erlebt, der dann total gelangweilt war und dann sagt, das interessiert mich alles nicht.
Und so nimmst du Fahrt auf.
Sehr spannend, Raphael.
Ich glaube, ich brauche noch ein bisschen Zeit, um über viele der Punkte nachzudenken.
Und wenn ich das gemacht habe, vielleicht können wir noch mal eine nächste Folge dazu aufnehmen, wenn ich ein bisschen mehr in der Zukunft bin.
Ich möchte noch eine Sache dir abluxen.
Und zwar hast du gesagt, dass du unfassbar viel Zeit damit verbringst zu lesen.
Gibt es denn über das, worüber wir jetzt hier gesprochen haben, Zukunft der Arbeit, wie KI sich auf Arbeit auswirken wird?
Hast du denn dafür Buchempfehlungen?
Nee, gibt es kein Buch.
Ich würde eins machen, ich würde mir jetzt in den Sommerfern Bloomberg abonnieren.
Du kaufst einen Bloomberg und kriegst dann noch so 18 Unterzeitungen und das Beste ist, ich sage mal, Bloomberg ist das Abfallprodukt, sagen wir, wir verziehen das sozusagen, das Bloomberg Terminal.
Das Bloomberg Terminal ist das Tool für die Finanzwirtschaft.
Die Black Rocks dieser Welt kriegen für 25.000 Dollar im Jahr die besten Datensätze in Sekunden auf ihren Tisch geliefert.
Und daraus entsteht die Zeitung.
Und wenn du die im Sommer jetzt mal durchfräst, mal sechs Wochen, dann, das ist für mich, denke ich, das beste Training, was du machen kannst, um zu verstehen, was da draußen passiert.
Und Bücher gibt es nicht, weil die schon veraltet sind, wenn sie rauskommen?
Ja, logisch.
Deshalb schreibe ich auch kein Buch.
Ich sage den Leuten immer, wenn ich das schreibe, dann kannst du es in einem Jahr thermisch entsorgen.
Gibt es sonst noch irgendwas, was du...
Ja, meine WhatsApp-Gruppe.
Da...
Da einfach reinmarschieren.
Da teile ich ja so vier, fünfmal die Woche in kurzen Text Entdeckungen aus meinem ganzen Lesen und mein Flipboard.
Sehr schön.
Da bin ich auf jeden Fall.
Das ist eine Einbahnstraße, da ist der Briefkasten, der gehört euch.
Da schiebe ich was rein und wenn man keine Lust hat, dann liest man einfach nicht oder wenn man keine Lust mehr auf die Gruppe hat, dann tritt man einfach raus, erledigt.
Sehr schön, dann packen wir die noch in die Show.
Teile ich gleich mit dir, genau.
Raphael, vielen, vielen Dank für deine Zeit.
Hat Spaß gemacht.
Gerne, Felix.
Mach's gut.
Ciao.