# Langdoc: Scaling AI Adoption in European Enterprises

**Podcast:** AI FIRST Podcast
**Published:** 2026-10-02

## Transcript

Herzlich willkommen zum AI First Podcast.
Heute machen wir das große LangDoc Update mit dem Mitgründer und Co-CEO Lennart Schmidt.
Wir haben das letzte Mal im April 2025 gesprochen.
Absolute Ewigkeit in KI-Zeiten und seitdem ist bei Langlock einiges passiert.
Damals 550 Kunden, heute über 13.000 und haben sich damit ganz klar als der große europäische KI-Champion positioniert.
Heute sprechen wir darüber, was in der Zwischenzeit bei Langlock passiert ist, was sie aus der...
KI-Adoption von tausenden Kunden gelernt haben, wie die Produktvision aussieht und mich interessiert vor allem, wie Langdoc KI intern selbst nutzt und ein KI-natives Unternehmen aufbaut.
Also ist einiges dabei.
Lennart, schön, dass du wieder hier bist.
Vielen Dank für die Einladung.
Erzähl doch einmal ganz kurz zum Start, wer du bist und was ihr bei Langdoc macht.
Ja, naja.
Ich bin Lennart, einer von drei Mitgründern von Langdoc und verantworte bei uns so eigentlich Inzwischen zusammen mit Judith, die als Co-CEO vor kurzer Zeit dazugekommen ist, so alles, was so auf kommerzieller Seite passiert.
Ich bin ursprünglich, komme ich aus Hamburg, habe meine Mitgründer im Studium kennengelernt, wir haben alle drei im Softwarebereich studiert, im Prinzip Produktdesign und Softwareengineering jeweils gemacht und haben Langlock vor so ziemlich, nicht genau, aber so drei Jahren, inzwischen so knapp über drei Jahren gegründet.
Initial als Y-Combinator.
Start-up auch in den USA gestartet, aber dann super früh, also jetzt vor ziemlich genau drei Jahren, im Oktober 23 zurückkommen nach Deutschland, weil wir vom Fokus her gesagt haben, hey, im europäischen Markt fehlt es gerade im KI-Adoptionsbereich Plattformen, die dabei helfen können, Unternehmen dabei zu helfen, eigentlich strukturell KI.
in die Belegschaft, zu den Mitarbeitern zu bringen und denen dabei zu helfen, das sinnvoller einzusetzen.
Ich erinnere mich noch, im April 2025, da ging es bei euch vor allem darum, dass ihr eine DSGVO-konforme, leistungsfähige, aber auch sichere Alternative für den breiten Unternehmenseinsatz von KI, insbesondere gegenüber ChatGPT.
anbietet.
Er hatte damals 550 Kunden, seitdem ist ein bisschen Wasser den KI-Fluss runtergeflossen.
Wenn du jetzt mal so diese knapp anderthalb Jahre zurückblickst, was würdest du sagen, was waren so die prägendsten Veränderungen für euch als Unternehmen, aber auch auf der Produktseite?
Ich glaube, als wir gestartet sind, war für uns irgendwie klar, dass diese Modelle super fähig sind und auch, wenn man sich so die Trendlinien anschaut, im Prinzip jedes Quartal besser, schneller und günstiger werden und einfach deutlich mehr Wert darin liegt, diese Modelle irgendwie auch sinnvoll in der echten Welt zu verankern.
Und ich glaube, was wir, wie wir unsere Rolle definiert haben, ist ein bisschen in der Form, um Übersetzer zu sein von diesen inhärenten Fähigkeiten, die Modelle damals schon besessen haben und auch über Zeit noch mehr für sich beansprucht haben und was du einfach inzwischen damit machen kannst.
Und das zu übersetzen in ökonomischen Mehrwert für Nutzende, für Unternehmen und Co.
Und wir sind gestartet mit wirklich so einem modellagnostischen Chatprodukt, was du DSGVO-konform einsetzen kannst und konntest in Deutschland, in Europa.
Und das war für uns aber immer so ein bisschen ein Startpunkt.
wirklich gesehen haben, war diese Idee von, das ist so der erste Formfaktor, der funktioniert, den Leute für sich nutzen und auch für sich irgendwie verstehen, wie sie daraus Mehrwert ziehen.
Das wird nicht der letzte bleiben und mit jedem neuen Modell und jeder neuen Modellfähigkeit wird es neue Formfaktoren geben, die man sinnvoll auch nutzen kann.
Und das heißt, wir haben uns so als Plattform entwickelt von einem modellagnostischen Chat-Tool, wo du eben über eine Plattform auf verschiedene Sprachmodelle zugreifen konntest und das in einem sicheren Rahmen.
auch mit eigener Entscheidungsfähigkeit darüber, von wo du welche Modelle beziehen möchtest, hin zu einer Plattform, die inzwischen noch weitere Produkte hat.
Wir haben ein Agentenprodukt, wir haben ein Workforce-Produkt, wir integrieren ziemlich tief mit Unternehmensdaten und entsprechend auch anderen Tools und haben gerade auch recht viele neue Features und teilweise Produkte entweder schon veröffentlicht oder sind im Prozess, das zu tun, so rund um besser mit Meetings arbeiten, besser auch wirklich Applikationen bauen, ein Coding-Tool und Co.
Und das ist, glaube ich, so grob die Reise.
die wir angetreten sind.
Ich glaube, was hat sich verändert in den letzten anderthalb Jahren?
Ich glaube, man konnte, obwohl man es wahrscheinlich irgendwo gesehen hat, wie schnell Modelle besser, schneller und günstiger werden, war für uns zumindest nicht super klar ersichtlich, wie schnell das wirklich passieren würde und wie relevant Groß-KI einfach durchgängig bleiben würde.
Ich glaube, es war irgendwie damals schon ein Thema, über das alle gesprochen haben.
Ich glaube, es gibt wenig Themen, die sich so lange so im Rampenlicht halten können, weil sie irgendwie Mehrwert stiften.
Und ich glaube, dass also diese Konstanz, mit der KI besser wird, aber auch einfach präsent bleibt, ist etwas, mit dem wir so in der Form, glaube ich, nicht gerechnet haben und auch keiner gerechnet hat.
Auch alle großen Labs sagen immer, sie hätten sich teilweise mit einem Faktor 10x verschätzt in dem, was sie an Wert stiften können, an Infrastruktur brauchen und Co.
Und ich glaube, das zeigt so ein bisschen, wie dynamisch der Markt auch ist.
Ja, also ich würde auch sagen, dass auch Large Language Models an ein Dach stoßen.
Das wurde in dieser Zeit x-fach herauf beschworen.
Und dann gab es entweder auf der Applikationsebene, auf der Modellebene oder auch zum Beispiel jetzt gerade rund um agentische KI ja dann doch immer wieder zum Beispiel der Harness für den Agent, in dem dieses Modell dann besonders gut arbeiten kann und andere Innovationen.
immer wieder es geschafft haben, diese Grenze doch noch weiter zu verschieben.
Was ich bei euch vor allem wahrnehme, ist, dass ihr ja gar nicht so sehr auf dieser Innovationsseite euch bewegt, sondern eher schaut, wie könnt ihr die Fähigkeiten, die die Modelle mitbringen, für eine große Menge an Nutzern, auch in großen Unternehmen so nutzbar machen, dass sie daraus einen Wert für sich im Business-Bereich ziehen können.
Du hast jetzt gerade schon mal angesprochen, dass ihr immer mehr Produkte in eure Plattform integriert habt.
Wie läuft denn sowas?
bei euch ab.
Schaut ihr, was macht irgendwie ein OpenAI, Entropic, Lovable, Manus und Co.
und nehmt euch dann das Beste aus allen Welten?
Kommt das sehr stark von den Kunden oder bringt ihr beide Welten zusammen?
Wie kann ich mir da so ein Product Roadmap Meeting vorstellen?
Ja, ich habe erstens glaube ich zu sagen, dass wir wirklich keinen super langfristigen Plan haben.
von dem, was wir jetzt in einem Jahr, in zwei Jahren bauen werden.
Das ist was, was in KI quasi unmöglich ist, weil sich Sachen auch so schnell verändern.
Und auch teilweise Formfaktoren, die in Jahr 1 relevant sind, in Jahr 2 gar nicht mehr relevant sind, weil sie abgelöst wurden durch einfach bessere Modelle, die ganz andere Sachen möglich machen und ganz andere Sachen nicht mehr erfordern.
Ich glaube, wie wir darüber nachdenken, ist, wie gesagt, um in dieser Metapher von einem Übersetzer zu bleiben.
Wir haben, glaube ich, einen ziemlich guten...
Überblick über das, was Modelle gerade können und auch, wie das in der Wirklichkeit ankommt.
Also über welche Formfaktoren?
Ist das jetzt ein Workflow-Builder?
Ist das jetzt ein Chat-Produkt, wo meinetwegen noch ein paar Tools abstrahiert sind?
Was sind das für Formfaktoren, die funktionieren?
Das schauen wir uns ziemlich genau an und sind da auch wirklich mit super vielen Teams im Austausch, mit allen relevanten großen Anbietern und versuchen da immer sehr nah auch an so der an der Innovation dran zu bleiben von dem, was passiert.
Ich glaube, wenn man dann überlegt, wofür zahlen uns unsere Kunden, dann geht es ganz viel um Vertrauen, um auch eine bestimmte Consistency darin, gute Entscheidungen zu treffen.
Ich glaube, wenn du Software baust für so Pro-User, die eher technisch sind, dann kannst du sehr schnell Sachen ändern.
Du kannst Sachen veröffentlichen und wieder wegnehmen.
Das funktioniert nicht, wenn du für deutlich größere Unternehmen baust, die schon irgendwo auch ihr Onboarding, ihre ganze Change-Management-Arbeit auf ein Tool aufsetzen möchten, was eine bestimmte Beständigkeit hat.
Und deswegen versuchen wir immer so ein bisschen eigentlich zu gucken, welche Formfaktoren setzen sich so auf der innovativen Seite durch und die dann sinnvoll für uns zu übersetzen und zu übersetzen, was heißt das für unsere Kunden, unser Produktportfolio und entsprechend da auch gar nicht mit dem Anspruch, an Tag 1 alles zu haben, sondern eher in Monat, 3, den richtigen Formfaktor für uns in einem sinnvollen Setup eingebaut und quasi in die Plattform gebracht zu haben.
Und das ist was, was sich auch deckt mit dem, was Kunden uns sagen.
Also ich glaube, einer der Hauptkritikpunkte von Kunden ist häufig, dass wir zu schnell Sachen veröffentlichen und wir haben das Gefühl, wir sind zu langsam in dem, was wir machen.
Und ich glaube, das ist was.
Wo wir eben aber auch immer für uns so sagen, Innovation ist zwar irgendwo Tech-getrieben, aber wirklich Veränderung ist menschengetrieben und Menschen sind teilweise überfordert mit der Geschwindigkeit, in der Sachen in so einer KI-Welt passieren.
Da muss man immer so einen sinnvollen Spagat schaffen und auch irgendwie eine Brücke bauen zwischen dem, was möglich ist, theoretisch, und dem, was du auch, also in welcher Geschwindigkeit du das auch veröffentlichen kannst und Leuten zugänglich machen kannst, die es dann nutzen sollen.
Ja, lass uns mal genau über diese Adoption Gap sprechen.
Also wir haben auf der einen Seite die Modelle, die immer schneller, immer mehr Fähigkeiten entwickeln, immer leistungsfähiger werden, die Grenze verschieben dessen, was damit möglich ist.
Dann haben wir Firmen wie euch, die darauf Applikationen aufbauen, Produkte aufbauen, um Menschen mit diesen Modellen Dinge tun zu lassen.
Und dann hast du auf der anderen Seite, ihr arbeitet auch mit vielen großen Unternehmen, Mittelständlern, gewachsenen Strukturen, also Unternehmen, die irgendwie 100 Jahre alt sind, die haben halt vor 100 Jahren so ein paar Schrauben entwickelt, die halt die besten sind für diese eine Sache und damit super erfolgreich und groß geworden.
Und haben aber auch noch genau diese DNA in sich.
Und in diese Unternehmen, da prallt jetzt halt KI da drauf mit dieser Geschwindigkeit, wo niemand so richtig drauf vorbereitet war.
Und jetzt ist eben die Frage, wie bringt man diese Business Needs, die es gibt, mit den Fähigkeiten von KI zusammen und überbrückt eben diese Lücke.
Arbeit jetzt, glaube ich, mit über 13.000 Unternehmen.
Wie viele davon haben so eine, sagen wir mal so über 100 Mitarbeiter?
Über 100 bin ich nicht ganz sicher.
Das sind Hunderte.
vielleicht auch Tausende, so relevant, also so über 1000 Mitarbeitende sind wahrscheinlich so knapp über 100.
Ich bin nicht ganz sicher, was die Zahlen sind, aber so von der Richtung 100 bis 200 wahrscheinlich da.
Und wir definieren für uns so ein bisschen, ab wann ist eine Firma groß genug, dass ein Mandat eigentlich Change Management ist und Transformation ist und das fängt wahrscheinlich bei so irgendwo zwischen 150 und 250 Mitarbeitenden an.
Und davon haben wir ein paar hundert Kunden.
Ja, okay.
Also habt ihr eine super Datenbasis, wo ihr sehr viel seht, was Unternehmen damit machen und vor allem auch, wie die Unternehmen, die diese Adoption getrieben bekommen, was die anders machen.
Was sind da so die Top Learnings, wo du sagst, wenn Unternehmen genau das machen, diesen Weg so gehen, diese Mechanismen integrieren, dann geht auch die...
produktive Nutzung von KI nach vorne.
Ja, eine Sache, die wir stark beobachten, ist, inwieweit ist das Top-Management schon befähigt, auch mit eigener Nutzung über IT-Themen nachzudenken.
Das ist was, was, ich glaube, das Spannende auch an so einem Chat-GPT zum Beispiel ist und war.
wie viele Menschen in der Breite für sich Mehrwert daraus gezogen haben und wie ersichtlich der persönliche Mehrwert davon vereint ist.
Ich glaube, das braucht aber immer noch auf der Unternehmensebene, um das sinnvoll auch dann ummünzen zu können in Produktivität auf der Unternehmensseite, ein Top-Management, eine Geschäftsführung, die das versteht und die das auch selbst stark treibt.
Und ich glaube, das ist was, wo wir so ein bisschen...
Wo du eben beides brauchst.
Du brauchst eine Technologie, die für alle verständlich ist und Menschen, die quasi auch Entscheidungen treffen können, die das auch für sich einordnen und sortieren können.
Das ist eins.
Zwei ist, dass KI die nächste Evolution von Software und teilweise Digitalisierung ist.
Also das, was vor wahrscheinlich 20 Jahren das Einführen von Software as a Service war und dann vor zehn Jahren.
Cloud-Services waren, das ist jetzt so ein bisschen KI und ich glaube, was wir schon sehen, ist, dass es Korrelationen gibt zwischen wie fähig bin ich darin oder wie gut bin ich darin, Wert aus KI zu ziehen im Verhältnis zu wie gut habe ich schon meine Datenbasis so angebunden, dass ich die zumindest auch über APIs bereitstellen kann und wie weit habe ich meine Berechtigungssysteme im Griff.
Inwieweit habe ich Prozesse schon mal aufgeschrieben, dokumentiert, teilweise digitalisiert.
Da geht, glaube ich, viel zusammen.
Das ist, glaube ich, nicht so das Unternehmen, was vorher nichts digital gemacht hat, durch KI jetzt auf einmal enorm befähigt ist, super viel zu machen, sondern das setzt schon viele andere so Digitalisierungsmodule und Komponenten voraus, was dann stark treibt.
Und ich glaube, so ein dritter Punkt, der da auch oft unterschätzt wird, glaube ich.
den aber, glaube ich, viele für sich jetzt inzwischen auch erkannt haben, ist, dass neben den technischen Voraussetzungen von ich nutze schon meinetwegen Cloud-Technologien, ich habe sinnvoll strukturierte Daten, ich habe gute Berechtigungssysteme, ist so der menschliche Teil von ich habe eine Kultur und ich habe auch einen ...
ein Team, was in dieser Kultur leben kann, was auch wirklich Change Management treiben kann.
Und wir sehen eigentlich neue Sachen, neue Innovationen, die passieren am Markt als natürliche Evolution von der Art, wie wir arbeiten und von unserem Geschäftsmodell.
Und wir sind auch in der Lage, das sinnvoller einzuführen.
Und wir haben auch Menschen bei uns, die da Lust drauf haben.
Und ich glaube, das ist was, was man auch trainieren muss, dass man, gerade du hast es beschrieben, Deutschland und Europa sind quasi Gebiete, wo viel von der Wertstiftung eigentlich aus Innovationen stammt, die schon sehr, sehr alt ist.
Also ich habe so meine ChatGPT Deep Research Analyse von vor, ich habe anderthalb Jahren, die ich mal losgeschickt habe, war, dass, wenn du den deutschen DAX 40 anschaust, das Median- und Minengründungsjahr von den...
In Unternehmen, die jetzt drin sind, die hießen teilweise anders, ist so ungefähr 1890.
Das heißt, die sind so 135 Jahre alt.
Als die gestartet sind, war jetzt noch nicht so viel digital.
Wie schaffst du es eigentlich, kontinuierlich dich transformieren zu wollen und quasi auch Veränderungen als Chance zu sehen, teilweise dich neu zu erfinden und Sachen anders und besser zu machen?
Okay.
Also ich höre raus.
A, Top-Management-Mandat.
Am besten ist der CEO einer der stärksten KI-Advokaten und versteht KI, indem er oder sie es selbst nutzt und kann es somit auch im Unternehmen vorantreiben und dann in größeren Unternehmen jemand anderen mandatieren, das in die Organisation zu bringen.
Das Zweite war idealerweise die Digitalisierung nicht übersprungen, sondern sich was zum Beispiel...
Cloud, moderne Systemlandschaft angeht, offene Schnittstellen, saubere Datenstrukturen, Berechtigungssysteme, digitale Arbeitsweisen im Team, dass das etabliert ist und darauf aufgesetzt werden kann.
Und auch digitale Prozesse natürlich.
Und das dritte, was du angesprochen hast, ist so ein Kulturthema.
Wenn ich Menschen habe, wenn es eher so eine Lernkultur gibt und nicht so eine Kultur aus, oh Gott, oh Gott, jetzt kommt hier was Neues und das könnte mich irgendwie angreifen und vielleicht verliere ich meinen Job oder es verändert sich und ich will das ja eigentlich gar nicht, sondern es soll so weiterlaufen wie schon immer, ist das wahrscheinlich nicht so förderlich, wenn ich auf der anderen Seite eine sehr offene Kultur habe, ambitionierte Menschen, die Lust haben.
KI als eine Art Chance auch für sich zu sehen, ihre eigene Arbeitrolle vielleicht weiterentwickeln zu können und so eine Kultur, so ein Geist dort herrscht, dann fördert das vor allem diesen notwendigen Veränderungsprozess.
Ja.
Ich würde gerne noch eine Ebene runtergehen, ein bisschen taktischer werden, denn eine große Challenge, die auch ich immer wieder erlebe, ich habe jetzt hier mit über 100 KI-Verantwortlichen in dem Podcast gesprochen, ist, dass Technologie ist da.
Ich glaube, so Playbooks entstehen jetzt auch immer mehr, werden immer klarer.
Auch so auf organisatorische Strukturen, Governance-seitig, was ist darauf zu achten?
Ich glaube, auch das wird klarer.
Es gibt immer mehr so Good Practices.
Am Ende, das hast du jetzt auch schon angesprochen, nützt mir das alles herzlich wenig, wenn ich es nicht schaffe, dass die Menschen in meinem Unternehmen damit arbeiten und das benutzen.
Das höre ich immer wieder als einen ganz großen Flaschenhals, große Challenge heraus.
Was natürlich klar ist, weil auf einmal kommt eine Technologie, wenn ich digital arbeite, die irgendwie recht viele Dinge schon so machen kann wie ich oder vielleicht auch sogar besser.
Was machen eure Top-Kunden, wo du sagst, die haben super Nutzungsraten und nicht nur Nutzung in der Breite, sondern die ziehen daraus auch echte Mehrwerte für sich raus und schaffen es so, diese Sicherheitsorganisation neu zu erfinden und KI so in den Kern von dem, was sie tun, zu bauen?
Wie machen die das?
Ja, ich glaube, die zeichnet alle aus, dass sie sehr offen sind insgesamt.
Und glaube ich, teilweise auch durch historische Notwendigkeit adaptiv geblieben sind.
Also es gibt, glaube ich, Branchen, die müssen irgendwo adaptiver bleiben, gegeben so ihrer Struktur.
Aber ich glaube, was die auszeichnet, ist, das ist eine Technologieoffenheit.
Dass sie jetzt sagen, hey, wir haben bisher stark davon...
profitiert, dass neue Technologien kamen und wir werden es hoffentlich weiter tun, aber es setzt auch voraus, dass wir uns damit beschäftigen.
Und das ist, glaube ich, was super wichtig ist.
Ich glaube, Technologieoffenheit entsteht da, wo es eine Kultur gibt von Menschen, die da auch irgendwie vorgehen können.
Und das geht wieder so ein bisschen auf Stop-Management zurück, die quasi auch klar zeigen können, hey, ich glaube, dass das uns helfen kann, weil ich es selbst nutze und weil ich selbst damit Sachen mache.
die ich vorher zum Beispiel nicht in der Form machen konnte.
Und so quasi auch da ein Beispiel sein könnten, wie das passiert.
Und dann, glaube ich, auch ziemlich aktive Kommunikation rund um Implikationen davon.
Also ich glaube, was wir eben auch in Deutschland haben, ist ein sehr, sehr eigentlich...
soziales Konstrukt rund um auch Schutz für Arbeitnehmer und Arbeitnehmende insgesamt, wo wir, glaube ich, dann häufig eher so eine irrationelle Angst davor haben, dass wir Veränderungen in der Geschwindigkeit irgendwie veranlassen, die wir nicht tragen können.
Ich glaube, das ist was, wo wir auch als deutsche Gesellschaft uns Strukturen geschaffen haben, die uns quasi dazu befähigen, Veränderungen nur in der Geschwindigkeit zuzulassen.
wie wir uns die auch irgendwo zutrauen.
Und wir sehen auch, seit JGPT rauskam, vor jetzt knapp vier Jahren, haben wir zumindest nirgendwo, auch unabhängig von unserem Kontext jetzt in Deutschland gesehen, dass durch KI Jobverluste entstanden sind.
Es werden Rollen transformiert, es werden Felder transformiert, aber auch das in der Geschwindigkeit irgendwo gangbar ist.
Und ich glaube, das, was wir viel mehr sehen, ist, dass Jobs verloren gehen.
weil sich Industrien oder weil sich bestimmt auch nämlich schnell genug erneuern können in dem, was den Markt von ihnen braucht.
Und ich glaube, das quasi auch positiver zu frame im Sinne von, hey, Veränderung gibt uns quasi ein Recht zu bleiben und ein Recht, wenn wir sinnvoll uns verändern und transformieren können und quasi den Mehrwert von Technologie auch bei uns sinnvoll einsetzen können, dann können wir auch Mehrwert stiften für unsere Kunden.
Ich glaube, das ist was, was...
extrem notwendig ist, auch in der Kommunikation davon und zu sagen, dass das was ist, was einem Unternehmen hilft und nicht unbedingt für negative Implikationen sorgt, dass das quasi nur, weil KI da ist, 90% der Leute nicht mehr da ist.
Also wir kennen keinen Fall, wo irgendwie flächendeckend so etwas eingetreten ist.
Okay, also bei allem, was du jetzt sagst, höre ich immer wieder raus, dass es wichtig ist, dass das auf höchster Ebene das Thema adressiert und auch eingeordnet und gesteuert und auch strategisch integriert wird und wahrscheinlich auch menschenzentriert angegangen wird.
Ich glaube am Ende, glaube ich, eine Grundthese von uns ist, dass wir menschenzentriert bleiben.
Und als Menschheit, ich glaube auch all den Diskussionen so rund um, was KI machen wird in Zukunft und machen können wird, du wirst immer irgendwo einen Gap haben zwischen dem, was Technologie potenziell kann und dem, was wir von Technologie eigentlich wollen und wie wir es für uns einsetzen.
Ich glaube, wir haben oft diese Metapher von, wir als Menschheit, wir haben einen Werkzeugkasten.
Und da ist Medizin drin, da sind Werkzeuge wie ein iPhone, ein Laptop drin.
Das sind alles Sachen, dieser Werkzeugkasten wird im Prinzip jedes Jahr, jedes Jahrzehnt größer.
Und es liegt immer noch an uns zu entscheiden, wann setzen wir welches Werkzeug ein.
Und welche Werkzeuge benutzt werden, das entscheiden wir als Gesellschaft.
Aber auch da können wir nur mitentscheiden, wenn wir technologiefreundlich...
um überhaupt auch global eine Rolle zu spielen, wenn es darum geht, so etwas mitzuregulieren.
Ich glaube, das ist auch ein wichtiger Teil, dass wir als Europa auch da wettbewerbsfähig bleiben in der Art, wie wir ökonomisch dastehen.
Aber wir sehen das sehr stark so als neue Instrumente in einem Werkzeugkasten, was historisch dafür gesorgt hat, dass es uns allen deutlich besser geht.
Kurz in eigener Sache.
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Lass uns mal so ein bisschen bei euch hinter den Vorhang schauen, weil ihr seid ja, also zum einen baut ihr eine Plattform.
die jetzt tausende Unternehmen nutzen, um KI für sich einzusetzen.
Da ist es ja immer ganz gut, auch für sich selbst eine der besten Case Studies zu sein.
Und gleichzeitig wächst ihr natürlich gerade enorm schnell und das mit immer noch relativ wenig Leuten.
Magst du noch mal kurz ein paar Zahlen geben?
Wie groß ist das Rad, was ihr gerade dreht und mit wie vielen Leuten macht ihr das?
Ja, also wir sind gestartet, wie gesagt, so ungefähr im Juli 2023.
Da waren wir drei Gründer plus zwei Gründungsmitarbeitende, also uns wir fünf.
Und wir sind jetzt in den letzten knapp drei, bisschen über drei Jahren von diesen fünf auf jetzt knapp 65 Leute gewachsen.
Und das folgt so grob der Logik, dass wir sagen, wir wollen das Team pro Jahr maximal verdreifachen.
Und wir haben das dieses Jahr angefangen mit 30 Leuten.
Und sind letztes Jahr von 10 auf 30 Leute gewachsen.
Und dieses Jahr gehen wir ungefähr von 30 auf so 85, 90 Leute insgesamt.
Und das tun wir inzwischen mit knapp über 50 Millionen, also mehr als das wiederkehrenden Jahresumsatz.
Das ist so grob die Größenordnung gerade.
Das haben wir jetzt gerade geknackt vor ein, zwei Wochen, glaube ich.
Und das ist so grob die Größenordnung.
Und ich habe Referenzzahl, vor einem Jahr waren es wahrscheinlich...
ich weiß nicht ganz genau, aber wahrscheinlich so ungefähr 7, 8 Millionen Euro, wahrscheinlich ungefähr da, ungefähr das, also schon ganz gut gewachsen.
Also Wachstum vom Umsatz ist auch normalerweise schneller als unser Headcount-Wachstum, also die Menschen, die bei uns und mit uns arbeiten.
Ich glaube, wir sind so ein bisschen auch gebrannt, Marc, von dem, was wir auch davor gesehen haben.
Wir haben teilweise für andere Sullabs gearbeitet, die schneller gewachsen sind.
Wir glauben, dass bei einer Rate von so 3x pro Jahr an Menschen, die dazukommen, schaffen wir es noch irgendwie auch in der Geschwindigkeit, Systeme und Strukturen zu schaffen, die quasi irgendwie alle befähigt, auch sinnvoll zu kontributieren und zu verstehen, was bei uns passiert und warum Sachen passieren.
Das hat sich bisher so ganz gut gehalten.
Wir haben noch nicht eine Person bei Langdoc seit Start gehabt, die gekündigt hat und haben ganz gute Werte bei unseren Mitarbeitern, Umfragen, die so einmal im Monat stattfinden.
Und wir versuchen schon, darauf stark zu optimieren, weil wir auch für uns, also KI ist eine wilde Welt, es passiert viel.
Auch wir wollen adaptiv bleiben.
Wir glauben, alles, was ich heute so sage, auch bei uns, glaube ich, geht es ganz viel auf Vertrauen zurück, dass auch jetzt wir mit 65 Leuten uns teilweise noch neuer finden und sagen, wir machen jetzt sowas wie eine eigene Inferenz oder wir haben jetzt ein Neu-Cosio dazugeholt und das sind ja alles Änderungen, die bei uns in einem Wochen bis Monatstakt passieren.
Auch das, glaube ich, passiert nur, wenn du es schaffst, auch als Unternehmen.
trotz all dem Wachstum und trotz all der Veränderung, die passiert, so ein gewisses Level an Vertrauen und Kontext im Team zu halten.
Und deswegen sagen wir so ein bisschen, das trauen wir uns mit so 3x pro Jahr zu.
Mehr als das glauben wir zumindest gerade nicht, dass wir das gut leisten können und das gut machen können.
Wenn ich jetzt mal ...
so ein Tag bei euch Praktikum machen würde bei dir und mit dir mal mitlaufen würde, ja, durch Langdok.
Was sind Dinge, die ich sehen würde, die erstaunlich anders sind als das, was ich vielleicht in anderen Unternehmen so sehe?
Irgendwas, was ihr ganz anders denkt und anders macht und was mich vielleicht überraschen würde?
Und was sind vielleicht Dinge, die so erstaunlich normal sind und so wie man vielleicht unerwartet normal?
Also unerwartet überraschend versus unerwartet normal.
Ja, die Frage ist, wie du was sortierst.
Zum Beispiel sind wir natürlich Berliner Startup, aber wir sind 100 Prozent im Office.
Also wir haben keine Remote-Arbeit.
Das ist was, was man vielleicht jetzt nicht unbedingt bei einem Tech-Startup so verorten würde.
Und ich glaube, das folgt dieser Logik von, wir wollen ein Umfeld schaffen, in dem Menschen auch bei all dem, was passiert, in aller Veränderung trotzdem irgendwie Vertrauen.
und irgendwie Kontext aufbauen und halten können.
Und uns gibt es sehr viel.
Kannst du das mit dem Kontext mal erklären?
Weil ich glaube, das ist wichtig.
Was meinst du damit, Kontext aufzubauen und zu halten?
Ja, ich glaube so, es passiert so viel den ganzen Tag.
Also bei uns, aber auch extern.
Also wenn wir dann Umsatz in einem Jahr, weiß ich nicht, sechs, sieben, acht fast.
Das sorgt natürlich dafür, dass du auf einmal, also als wir gesprochen haben vor anderthalb Jahren, hatten wir 500 Kunden.
Wir fügen gerade im Monat das Dreifache davon oder so hinzu.
Alles, was wir machen, verändert sich durchgehend.
Wir sind von einem Produkt inzwischen auf vier Produkte gegangen und wollen weitere drei bis Ende des Jahres noch veröffentlichen.
Die nutzen wir teilweise Intention.
Unser Team geht von alle können zusammen Mittagessen an einem Tisch hin zu okay, jetzt mieten wir ein Restaurant, zu wir sind jetzt 65 Leute und passen teilweise gar nicht mehr in ein Restaurant.
Und das ja innerhalb von irgendwie ein, zwei Jahren.
Wir Menschen sind das, glaube ich, einfach so biologisch nicht unbedingt gewöhnt.
Wir kommen aus irgendwelchen Höhlen.
Und haben da mal Kinder bekommen, aber dann hat sich vielleicht die Gruppe ein bisschen vergrößert in ein paar Jahren, aber jetzt nicht um den Faktor, um den wir gerade wachsen.
Und ich glaube, dass das ganz natürlich zur Verunsicherung sorgen kann, wenn du auf einmal quasi alle drei Monate Prozesse brechen, weil auf einmal haben wir ein ganz neues Volumen von Anfragen, die reinkommen oder Rollen werden granularer und du hast quasi nicht mehr eine Person für vier Themen, sondern jetzt brauchst du für jedes Thema, weil es groß genug geworden ist.
eine einzelne Person, wie definierst du die Schnittstellen zwischen diesen Personen, wie dokumentierst du Prozesse, da kommen ganz viele Sachen einfach so hinzu die ganze Zeit, wo wir versuchen, dass einfach, und das bricht durchgeht, also alles, was wir machen, jeder Prozess, den wir bauen, bricht nach drei bis sechs Monaten, so, und ich glaube, da wird es auch so ein bisschen okay zu sein, zu sagen, hey, das passt schon, und das ist auch nicht, dass du einen Fehler gemacht hast, weil das vielleicht dein Prozess war, sondern das ist einfach natürlich, weil wir wachsen, Da hilft es uns enorm, wenn wir das quasi nicht in einer Videokonferenz einmal am Tag in zehn Minuten besprechen, sondern wenn man hier zusammen Zeit im Office verbringt und quasi auch sagen kann, hey, guck mal, das, was gerade passiert, das ist okay.
Das hatten wir schon zwei, dreimal, dass dieser Prozess angepasst werden muss.
Und wir haben es bisher immer überlebt.
Und das wird auch so weitergehen.
Aber ich glaube gerade auch, wir stellen tendenziell...
jüngere Leute ein, von quasi den Rollen, die wir teilweise besetzen.
Das heißt, auch das ist so, Menschen, die teilweise so lange lang den ersten Job haben, für die ist auch nicht normal so zu arbeiten und quasi in der Geschwindigkeit Sachen sich verändern zu sehen und Co.
Deswegen setzen wir sehr viel Fokus darauf, Leute gut zu onboarden, auch Kontext zu geben, wie Sachen bisher passieren, sehr viel, so gut es geht, zu dokumentieren, die Prinzipien, nachdem wir agieren, runterzuschreiben und Co.
Ich glaube, viele Leute, die bei euch anfangen, verbringen auch erstmal Zeit im Support, um die Kunden, euer Produkt, die Probleme und die Lösungen dafür kennenzulernen, oder?
Ja, voll.
Also ich habe so wie, ich weiß nicht, was herkommt, also ein bisschen, das war irgendwo gehört, Weltenschutz.
Das ist so, du fängst quasi an und ich glaube, bei uns ist das Ding, dass, weil wir so schnell wachsen, sobald du in deine Rolle eintauchst, kommst du da quasi nicht mehr raus.
Also dann hast du tausend Themen, die da passieren.
Und das ist so normal, das ist glaube ich dieses ganze Ding, wo auch Unternehmen sagen, man kann sich ja gar nicht verändern, weil so viel quasi im Alltag passiert, dass man nichts anderes mehr wirklich so wahrnehmen kann.
Ich glaube, wir versuchen schon sehr dediziert, Zeit am Anfang zu schaffen, wo Leute wirklich einmal so genug Zeit für sich haben, in alle Themen, die für uns relevant sind, reinzukommen.
Das heißt, so Support ist für uns so zum Beispiel eine Komponente davon, wo wir sagen, hey, bei uns heißt Support, quasi nicht nur irgendwie auf E-Mails unbedingt antworten, sondern Verständnis dafür aufzubauen, wie funktioniert unser Produkt, wie funktionieren bestimmte Eigenschaften davon, wer hat die eigentlich gebaut, wenn ich eine Frage habe, wo finde ich Informationen dazu, entweder dokumentiert oder ich gehe halt zu einem Ingenieur, der was Sachen gemacht hat oder ich gehe ...
zu quasi Leuten, die mehr Kontext haben als ich.
Idealerweise ist das dokumentiert, aber da verstehen wir, okay, wenn jetzt irgendwie fünfmal jemand kommt, um eine Frage zu stellen, vielleicht sollten wir das mal dokumentieren, dass die Person nicht mehr kommen muss, dass wir quasi da auch sauberer arbeiten können und weniger Stolzverluste haben.
Das ist was, wo wir einfach gucken, dass wir Leuten, die bei uns anfangen, am Anfang auch so einen Rahmen geben, in dem die sich gut bei uns einfinden können und viel einfach lernen.
viel mitbekommen, wer unsere Kunden sind, was deren Probleme sind, was die eigentlich mit uns lösen wollen und co.
Wie kann ich mir euer internes KI-Setup vorstellen?
Wie bringt ihr KI in eure Arbeitsweisen und in eure Prozesse rein?
Ja, wie kann man sich das vorstellen?
Wir, ich habe ganz viel ist bei uns, passiert auch erstmal manuell am Anfang.
Also ich glaube, wir sind schon so ein bisschen, dass wir erstmal Sachen machen und auch eine Intuition dafür entwickeln, wie Sachen gemacht werden sollten.
Und wenn wir dann hoffentlich an einem Punkt sind, wo wir genug Datenpunkte haben, wo wir auch genug dokumentiert haben, wo wir auch einen Prozess beschreiben können, an dem wir glauben, dass wir dann gucken, dass wir den im Prinzip so gut es geht automatisieren.
Und ich glaube, das ist aber immer, das ist jetzt nie schwarz-weiß, das ist immer, du machst was, dann sammelst du Informationen, dann dokumentierst du das, dann teilautomatisierst du Sachen davon.
bist du an dem Punkt gekommen, wo du eigentlich ein System hast, was Sachen weitestgehend autonom bearbeiten kann.
Und da gibt es Bereiche, das ist deutlich einfacher.
Support ist so ein Bereich, wo wir inzwischen schon einen siebigen Teil von Tickets einfach automatisiert beantworten können und einfach rausschicken können, weil wir im Prinzip genug Evaluierungen gebaut haben, um quasi genug Sicherheit oder zumindest Confidence zu haben, dass es richtig ist, was da rausgeht.
Und das ist je nach Department und quasi auch Verfahren oder Prozess anders.
Aber ich glaube, das ist so prinzipiell, wie wir rangehen.
Wir versuchen grundsätzlich, so viel es geht, zu dokumentieren.
Und zwar für die menschliche Lesart, dass man quasi ein Handbook hat, wo man reingucken kann und grob versteht, okay, so ticken wir hier, so werden Sachen entschieden.
Das ist Kontext, den ich brauche.
Aber auch eben für quasi jede Art von agentischer Arbeit.
Das ist wie quasi zum Beispiel unser Handbook.
ist ein Git-Repository.
Das heißt, es sind Markdown-Files, die auch für den Agenten sehr gut nachvollziehbar sind und man du quasi als Agent entsprechend auch Kontext ziehen kannst, wenn dir das helfen kann.
So generell versuchen wir quasi alles, was wir machen, so zu gestalten, dass es sehr so AI-native ist, dass wir offene Schnittstellen nutzen, dass wir Daten gut zugänglich machen, dass wir aber auch Daten gut schützen, wo sie schützenswert sind und Co.
Wenn ich mal in euren Software-Stack gucken würde, sehe ich da einen Haufen selbstgebauter Tools und Systeme oder nutze ich so einen best-of-breed modernen Software-Stack, der einfach sehr, sehr gut dann mit LangDog oder KI-Modellen integriert?
Ja, ich glaube, wir versuchen natürlich, so viel es geht mit unseren eigenen Tools zu machen, weil auch da, ich glaube, wir lernen da einfach enorm viel über das, was...
schon funktioniert, was nicht funktioniert.
Wir bauen auch ganz viel von den Sachen, die wir brauchen, in unser Produkt rein, um es einfach für noch mehr Sachen nutzen zu können.
Aber wir bauen natürlich nicht alles selbst.
Also wir nutzen immer noch ein 13-Jähriges CRM, was dafür aber eine sauber dokumentierte API hat.
Wir nutzen ein extrem gutes Projektmanagement-Tool, Linear, das nennen wir auch gerne.
Das ist so ein Unternehmen, was im Prinzip ein...
extrem gute Kanban-Boards baut, die auch, aber extrem agentisch darüber nachdenken, wie sie ihre Software, wie sie ihr Produkt bauen und einfach extrem guten Geschmack haben aus unserer Perspektive, wenn es darum geht, Designentscheidungen zu treffen von ihrer Software, für Menschen, aber auch für KI und so, genau.
gucken wir eigentlich so ein bisschen, wenn wir entscheiden, bauen wir was selbst, kaufen wir Sachen ein, optimieren wir immer noch oft darauf, Sachen einzukaufen, weil wir auch, du musst ja auch alles, was du baust, selbst maintainen.
Und ich glaube, wir haben oft Experimente, wo wir Sachen dann selbst bauen und wir merken, dass die Mehrwert stiften für uns, dann übernehmen wir die auch und dann gibt es quasi auch eine Rolle von jemandem, der die dann auch mitmaintaint und quasi verbessert.
Das willst du aber auch eher punktuell machen als jetzt überall, so ungefähr, weil das ist so ein bisschen, also das ist das, was wir auch immer wieder merken, so du willst schon adaptiv bleiben und je mehr du halt selbst baust und auch maintainen musst, desto mehr Geschwindigkeit wirst du auf einigen Sachen verlieren und deswegen glaube ich, ist bei uns immer schon so ein Ding, okay, was können wir, also basierend auf unseren Kriterien von wir brauchen gute API, wir brauchen gute UI, die wir auch ...
wenn wir UI nutzen wollen, die wir auch nutzen wollen und auch Lust drauf haben und Co.
Wir brauchen irgendwie sinnvolles Pricing und Co.
Und das bezieht sich auf Sachen, die wir nutzen, um für uns zu arbeiten.
Für Sachen, die wir quasi in der Bereitschreibungsprodukte nutzen, bauen wir super viele Sachen selbst, weil wir extrem hohe Anforderungen von Kunden von uns haben, zum Beispiel auch Software auf ihre Infrastruktur deployen zu können.
Was voraus ist, dass wir eigentlich ein autarkes System bauen, was überlaufen kann.
Das heißt, das ist immer so eine Abgrenzung auch da.
Genau.
Lass uns zum Abschluss nochmal in die Zukunft schauen.
Du hast jetzt gesagt, ihr plant gar nicht so weit im Voraus.
Kann ich sehr gut nachvollziehen.
Trotzdem schippt ihr ja...
am laufenden Band noch weitere Produkte.
Also ich glaube, viele kennen euch von dem Chat.
Ihr habt das Agentenprodukt, das Workflow-Produkt.
Ihr habt jetzt die Desktop-App rausgebracht.
Meeting-Produkt kommt dazu.
Langdoc-Code, Langdoc-Apps.
Also ihr baut quasi so diesen ganzen AI-Stack in eure Plattform.
Ich bin schon mal gespannt, wie lange das dauern wird, bis all das so frei getoggelt wird von den größeren Kunden, die, glaube ich, gerade noch ausreichend zu tun haben, Agents und Workflows oder agentische Workflows umzusetzen.
Aber es ist ja so Wahnsinn, was dann noch so möglich wird, so auf dieser Applikationsebene.
Jetzt lass uns mal versuchen.
Ich versuche es dir so ein bisschen abzuluchsen, mal gucken, was ich rauskriege.
Ein Jahr in die Zukunft, zwölf Monate in die Zukunft.
Wie sieht Langdok dann aus?
Also ich habe als Kontext, wir planen, ich würde sagen, so vielleicht drei, vier Monate im Voraus, was wir grob machen wollen.
Was wir wirklich auf einer Wochenebene machen, das planen wir in einem Sechs-Wochen-Tab.
Also ein Jahr hat 55 Wochen, das heißt...
Das ist schon ein Ticken vorausschauender, als dass es wir uns zutrauen.
Ich glaube, ein Jahr ist eine sportliche Zeit.
Ich glaube, was wir so auf ein halbes Jahr sehen, ist das, was du gerade alles angesprochen hast.
Das wird kommen.
Das meiste davon noch dieses Jahr, also in den nächsten drei Monaten.
Und ich glaube, dann haben wir ein recht großes Augenmerk gerade auch darauf gelegt, zu schauen, wie können wir eigentlich eigene...
eigene Modelle, also nicht selbst trainierte Modelle, aber zumindest Modelle, die wir selbst hosten und quasi anbieten auf eigener Infrastruktur für unsere Kunden freischalten.
Zum einen quasi über unser Produktportfolio, was wir anbieten, dass wir auch da im Prinzip sagen können, hey, diese Anfragen von dir über diese Produkte, die kannst du auch, wenn du möchtest, quasi an wirklich in Deutschland.
gehostete Rechenkapazität schießen und wir geben dir eine Antwort darauf und du kannst auch da quasi entscheiden, mit welchen Modellen du das machen möchtest, eben Open-Wade-Modelle.
Das ist für uns auch so ein recht neues Thema, das ist glaube ich was, was bisher, was ein bisschen abgeht von neuen Features oder neuen Software-Produkten, die wir bisher gebaut haben.
Ich glaube, wie wir darüber nachdenken, ist so, was wir auch eingangs gesagt haben, wir denken so ein bisschen darüber nach, wir sind Übersetzer, wir übersetzen über Applikationen, die wir für Kunden bauen und diese Applikationen Also das sind eigentlich alle Stellvertreter von irgendwie einem Formfaktor.
Und für uns ist es super schwer absehbar, was so die nächsten Formfaktoren sein werden.
Also ein Formfaktor war jetzt Chat oder ein Formfaktor ist sowas wie Agents, Custom-GBTs, was auch immer.
Und ein Faktor ist sowas wie Canvas-based, Node-based Workflow-Build.
Also sowas, was wir auch haben, was ein NNN hat, was den Make und Zapier in Teilen haben und Co.
Und das haben wir so als eine Sache mal gebaut im letzten Jahr.
Was wir schon sehen, ist, dass das Computer-Use besser wird, dass das Voice für einige Sachen noch deutlich besser wird.
Und da haben wir jeweils zum Beispiel noch wenig, was wir bisher anbieten oder auch bisher geplant haben.
Da warten wir immer noch so ein bisschen darauf, dass wir da mehr Zeichen und Signale bekommen von unseren Kunden.
Wir sind ja sehr kundenzentriert und gucken so ein bisschen, hey, was wollen unsere Kunden eigentlich und alles, was du bisher aufgezählt hast, was ich gerade angesprochen habe.
Also irgendwie Meetings, Apps, Code und quasi souveräne Inferenz aus Europa.
Das sind alles Sachen, die unsere Kunden des Öfteren angesprochen haben und wo wir auch einen super starken Mehrwert drin sehen, das mit anzubieten.
Und deswegen sind wir darauf gerade fokussiert.
Wie denkst du über so Always-On-Agenten nach, die also immer stärker im Hintergrund laufen, mitbekommen, was passiert und dann immer proaktiver?
anfangen für dich zu handeln?
Ist, glaube ich, spannend.
Ich glaube, auch da ist eine Frage, wie weit willst du das haben?
Ich glaube, du hast halt, also, always on ist, also, ein Webhook ist auch always on.
Der wartet halt, dass was passiert und reagiert darauf.
Und du hast quasi einen definierten Prozess, wo es einen Triggerpunkt gibt, wo der gecallt wird und dann passieren Sachen.
auch einen Teil, wenn du jetzt über ein Meetings-Produkt nachdenkst, was quasi in all deinen Meetings mit drin sitzt und dir dabei helfen kann, die vorzubereiten und auch nachzubereiten, dann hast du auch schon einen Teil von Always On.
von dem, und das ist auch normaler geworden, also vor zwei, drei, vier Jahren war das komisch, ein Meeting-Bot zu haben.
Inzwischen ist es deutlich normaler, dass Leute sagen, hey, ist es okay, wenn ich das Meeting hiermit aufzeichne, dass ich danach einfacher Follow-ups machen kann.
Das ist normaler geworden, als es vor ein paar Jahren war.
Ich glaube, so Always On ist immer noch ein Thema, wo man, wo sich nicht alle mit wohlfühlen.
Und ich glaube, da sind wir ziemlich stark auch zu schauen, womit fühlen sich unsere Nutzenden, aber auch die dahinterstehenden Firmen wohl, was wollen die eigentlich haben und deswegen glaube ich, haben wir Teile von Always On, die dann nicht Always On sind, aber zumindest dann On sind, wenn sie On sein sollen und das ist schon für vieles extrem wertstiftend.
Abschließend, ihr habt jetzt gerade in diesen Tagen eure Holdingstruktur aus der USA zurück nach Europa geholt und die Firma geflippt in eine Societas Europae, also eine europäische SE.
Du kannst es besser aussprechen als ich.
Ich habe es jetzt mal ausnahmsweise hinbekommen.
Dreimal neu geschnitten.
Genau, und die Firma für Deutschland aufgestellt.
Erzähl mal so ein bisschen deine Gedanken, auch eure Ambitionen und Visionen hinter dem Schritt und eure Pläne für Europa.
Ja, ich glaube so, wir sind ja drei europäische Gründer.
Unser ganzes Team ist europäisch.
Wir haben dazu recht viel auch geschrieben und ich habe so gesehen, die Grundidee war, damals, vor dreieinhalb Jahren, haben wir Y-Combinator angefangen und haben eine Zusage bekommen, über dieses Programm mitzumachen.
Das ist unser erster Investor.
Die finanzieren nur Unternehmen aus bestimmten Jurisdiktionen, was weniger irgendwie US-Patriotismus ist bei denen, sondern vielmehr irgendwie, wie einfach kannst du Beteiligungen verwalten.
Und da, das ist jetzt auch kein Geheimnis, ist Deutschland jetzt nicht die beste, also wenn du dir anguckst, wie lange brauchst du, um eine Firma zu gründen und wie oft musst du zum Notar laufen, um die Sachen vorlesen zu lassen.
Das sind Sachen, das ist global nicht kompetitiv und deswegen wollten wir das gerne machen und haben entsprechend auch ein US-Holding zwischen uns persönlich und unserer operative Firma gehängt und hatten immer eine Langlock GmbH als Tochter.
Und darüber lief auch das ganze Geschäft.
Ich glaube, was wir für uns festgestellt haben in den letzten Jahren ist, dass wir auch da, als wir das gemacht haben, war die Frage, kommen wir zurück nach Deutschland, bleiben wir in den USA und Co.
Wir haben uns festgestellt, wir sind gerne in Europa, wir sind gerne hier.
Wir haben Bock von hier aus zu bauen und wir hatten auch durch dieses Setup so ein bisschen das Schlechteste aus beiden Welten.
Wir waren jetzt weder voll in den USA noch waren wir voll in Europa oder in Deutschland und hatten da quasi eine Möglichkeit, das nochmal zu revalieren für uns.
Haben dann für uns entschieden, hey, Lass uns das, bevor jetzt Sachen nochmal einen Ticken größer werden, potenziell und so, und wir weiter wachsen, lass uns das noch einmal irgendwie vernünftig angehen und so aufsetzen, wie wir uns damit wohlfühlen.
Und wir sind Europa für extrem viel super dankbar.
Wir gründen aber auch alle Mitarbeitenden bei uns.
Und deswegen hat der Schritt so für uns hin ergeben.
Und ich glaube dann, alles andere kann man dann irgendwie auch nochmal beleuchten und sagen, hey, ja, aber die Inc.
und die US-Firma hatte irgendwie Cloud Act und Patriot Act und Co.
Das ist formal richtig, dass die Inc.
das hatte, aber die Inc.
hatte nur eine Beteiligung in Deutschland, was eine GmbH ist.
Und die GmbH hätte auch da, also die unterliegt im Prinzip deutschen Recht und darf auch nicht anders als das handeln.
Das heißt, das war für uns vor allem ein eine Entscheidung, das einmal so aufzusetzen, wie wir uns damit sehr wohlfühlen und auch Bock haben, das die nächsten Jahre weiterzumachen.
Und wir sind extrem happy, dass das noch funktioniert hat.
Das war ein extrem langwieriger und nicht unbedingt immer einfacher Prozess.
Aber damit sind wir jetzt durch und happy.
Wenn wir in einem Jahr nochmal über Langlock sprechen, was wünschst du dir, was bis dahin passiert ist?
Ich glaube so einfach makro, dass wir als Deutschland noch mal mehr begreifen, was für eine Chance KI für uns ist.
Auch ganz viele Sachen, die wir vielleicht versäumt haben in den letzten 20 Jahren, richtig hinzubekommen.
Zu verstehen, wie uns KI als weiteres digitales Tool in unserem Werkzeugkasten dabei helfen kann, einfach gesellschaftlichen Mehrwert zu stiften, Prozesse zu automatisieren, wo...
wo erstens keiner Lust drauf hat und zweitens auch Menschen in Rente gehen, die es aktuell machen.
Ich bin 28, in den nächsten 50 Jahren geht, glaube ich, so ein Drittel der deutschen Arbeitnehmerschaft in Rente und wir leben in einer Gesellschaft, wo das finanziert werden muss von jungen Leuten und da fehlen Leute.
Es ist einfach so, dass wir einfach nicht genug Menschen haben, um nicht nur Wohlstand zu sichern, sondern auch weiter davon zu profitieren, dass wir tolle Innovationen und tolle Erfindungen haben.
Und uns dem zu öffnen und das als Möglichkeit zu sehen, mehr zu machen.
Ich glaube, da würde ich mir wünschen, dass wir, und ich glaube, wir sind da insgesamt auf einem guten Weg und auch das ist besser geworden, glaube ich, in den letzten Jahren, aber wirklich so deutlich mehr Chancen in Technologie und technologischem Wandel sehen für uns.
Ich liebe diesen Optimismus.
Let's do it.
Ich wünsche euch, insbesondere auch dir, ganz viel Erfolg dabei.
Danke, dass du hier warst.
Vielen Dank.
Danke fürs Gespräch.