134 Was moderne KI im Shop wirklich leistet...

00:00:00: Grandios, dass ihr wieder dabei seid

00:00:08: zu einer neuen Folge von insights!

00:00:10: Mein Name ist Joubin, Joubin Rahimi und heute dabei Nils Breitmann,

00:00:15: Senior Director AI der Intershop.

00:00:18: Nils, schön, dass du den weiten Weg doch für euch und für dich hierher

00:00:22: gemacht hast nach Dortmund.

00:00:23: Genau, ich bin aus Jena gekommen.

00:00:25: Dort sitzt der Hauptsitz von Intershop.

00:00:28: Da machst du zwar deine Sätze zu dir und Das kann eine Rolle sagen?

00:00:30: Das heißt erst mal, ein Director AI klingt mega.

00:00:33: Rolle will ich auch haben.

00:00:35: Genau, also ich kümmere mich bei Intershop speziell um die Themen AI.

00:00:39: Einmal, wie wir das in unseren Produkten einsetzen, aber auch, wie wir überhaupt

00:00:43: selber Intershop intern AI einsetzen, um die Prozesse zu automatisieren.

00:00:48: Das sind natürlich zwei total spannende Umfelder, wo man da

00:00:53: richtig rein drillen kann.

00:00:54: Wir haben vor überm Jahr jetzt auch extra diese Rolle neu geschaffen, weil gab es

00:00:59: nicht, um einfach diese Wichtigkeit des Themas auch Rechnung zu tragen.

00:01:03: Wir haben gelernt, wenn man die normalen Teams nimmt, das

00:01:08: Backlog ist immer voll, die Teams sind immer beschäftigt, auch

00:01:11: mit Problem-Tickets, Feature-Entwicklungen, dies und das.

00:01:15: Und wenn man sich nicht dediziert wirklich diesem Thema annimmt, dann kommt

00:01:19: man eben nur sehr langsam vorwärts.

00:01:21: Und das ist direkt schon Learning für jeden draußen, der die Teams aufstellt.

00:01:27: Einfach neben dem Tagesgeschäft, das nebenher zu machen, können die

00:01:30: allerwenigsten Mitarbeitende.

00:01:32: Und da dann zu sagen: Ich habe jemanden, der sich voll darauf konzentriert,

00:01:36: ist wahrscheinlich mega sinnvoll.

00:01:38: Und das braucht natürlich dann die Unterstützung vom Vorstand.

00:01:40: Anderes geht so was nicht.

00:01:42: Aber letztes Mal war Markus auch Director AI?

00:01:46: Er war COO, Markus Dränert, und hat aber unter ihm dann auch meine Rolle schon.

00:01:51: Okay. Ich habe schon gewitzelt.

00:01:52: Er hatte sich dafür stark gemacht. Er hat das gesehen.

00:01:55: Ich habe schon gewitzelt.

00:01:56: Der Letzte, der hier war, wurde CEO.

00:01:59: Nein, nein, nein.

00:02:00: Da können wir schon gratulieren.

00:02:03: Es ist ja auch toll, dass wir hier einfach noch mal auch dich empfangen können,

00:02:08: zweite Personen von Intershop.

00:02:13: Es gibt ja zwei, drei Aspekte.

00:02:17: Es gibt viel mehr Aspekte, aber zwei, drei, die wir ja heute beleuchten.

00:02:21: Und eines der diesjährigen Trends in 2026 ist ja, dass wir sagen:

00:02:27: Wie kann was gefunden werden?

00:02:30: Wie verändert sich das?

00:02:31: Ich würde gerne mal diese Kette ein bisschen durchspielen.

00:02:34: Das heißt, in Bezug auf Geo, also Generative

00:02:40: Search Engine Optimization oder Generative AI Optimization,

00:02:44: Wie stehst du dem gegenüber?

00:02:47: Ist das ein großes Thema für euch oder weniger groß?

00:02:50: Wir als Intershop haben den speziellen Fokus auf B2B, auf B2B-E-Commerce.

00:02:56: Wir haben da eine Plattform, die wir hauptsächlich für

00:03:01: Großhändler und Hersteller bereitstellen.

00:03:03: Wir haben auch B2C.

00:03:04: Also letztendlich machen wir schon immer B2B und B2C und jetzt gibt es natürlich

00:03:08: auch viele Fälle, B2B2C oder B2B-Händler, die nebenbei noch B2C machen.

00:03:13: Wir können auch B2C, aber unser Hauptfokus ist ganz klar B2B.

00:03:17: Und wir haben eben sehr stark auch darüber nachgedacht, wie dieses geo-Thema

00:03:23: gerade in B2B trifft.

00:03:25: Und meine Meinung ist, man muss das sehr differenziert betrachten, weil B2B ist

00:03:30: auch wieder ein breites Feld, je nachdem, was wirklich die Produkte sind.

00:03:36: Es gibt wirklich Produkte, die sind …

00:03:41: Also es geht davon hin, von Büromaterialien bis hin zu

00:03:46: Dämmwolle oder wir haben Saatgut.

00:03:48: Wir haben Kunden, die das machen.

00:03:51: Sehr verschieden.

00:03:52: Und der Unterschied in B2B ist so ein bisschen, man hat manchmal komplexe

00:03:56: Produkte, manchmal auch komplexe Prozesse, also mit Powel Workflows oder wir sehen so

00:04:02: Dinge, dass es schon Rahmenverträge gibt und dann dürfen die Einkäufe nur Dinge

00:04:07: sehen, die auch in diesem Rahmenvertrag sind.

00:04:09: Also das sind so komplexe Dinge.

00:04:12: Und natürlich der Hauptunterschied in B2B ist, man hat viele Bestandskunden.

00:04:17: Es ist gar nicht so sehr dieses Neukundengeschäft, wo vielleicht der Fall

00:04:21: aufkommt, dass jemand jetzt anfängt, im ChatGPT zu suchen und nicht mehr im

00:04:25: Google, sondern man hat natürlich diese Beziehungen.

00:04:28: Das heißt, man hat definitiv das Thema, dass durch diese

00:04:34: Large-Language-Models, GenAI, dass die Leute wieder drauf gekommen sind, dass man

00:04:38: einfach sein Problem auch in natürlicher Sprache formulieren kann.

00:04:42: Das ist jetzt eigentlich der Hauptunterschied.

00:04:45: Vielleicht, wir wurden halt jahrelang trainiert.

00:04:48: Wir wussten, wie man Google benutzt.

00:04:50: Man wusste vielleicht sogar mit Plus und Minus vor den Wörtern,

00:04:53: das gezielt einzusetzen.

00:04:55: Aber das ist eigentlich nicht der natürliche Weg, wie Menschen Geschäfte

00:04:58: machen, sondern seit den Jahrtausenden, würde ich sagen, hat Verkäufer mit Käufer

00:05:01: einfach irgendwie geredet, vielleicht sein Problem erläutert, was er hatte und dann

00:05:07: mir die passenden Produkte gefunden.

00:05:09: Und das sehe ich jetzt als den Haupttrend, weil

00:05:13: durch ChatGPT kommt einfach die Erwartungshaltung wieder rein und

00:05:18: die Leute denken: Das muss doch gehen.

00:05:20: Dann habe ich zwei Fragen dazu.

00:05:23: Und zwar anknüpfen wir an den Verkäufer redet mit Einkäufer oder Käufer

00:05:28: und die haben eine Konversation.

00:05:30: A: Brauchen wir überhaupt noch Webseiten, wenn das die Thematik ist?

00:05:36: Ich überspitze das mal.

00:05:37: Die Frage wurde mir neulich auch mal gestellt.

00:05:40: Und B: Müsste der Content dann nicht komplett anders dargestellt

00:05:45: werden, wenn das so wichtig ist?

00:05:46: Ich habe verstanden, B2B sagt ihr, das ist nicht die höchste Prio,

00:05:50: aber wenn man sagt, der hat eine Prio, wie müsste man die Webseite

00:05:54: ändern, wenn es noch eine gibt?

00:05:56: Ich habe ja zwei geteilt, war ja die Frage.

00:05:58: Genau, meine Meinung ist, man kann es ja auf beiden Seiten machen.

00:06:01: Man kann jetzt irgendwie seine Inhalte so optimieren, dass sie jetzt

00:06:04: in ChatGPT hier auftauchen.

00:06:06: Oder man kann das, was wir auch machen, man baut einen Co-Pilot, einen Assistenten

00:06:11: in den Shop ein und der beantwortet dann dort die Frage und empfiehlt die richtigen

00:06:15: Produkte oder erklärt, wie das Produkt einzusetzen ist.

00:06:20: Genau, was war jetzt noch mal die Frage?

00:06:24: Einmal überspitzt, gibt es noch Webseiten? Genau, ja.

00:06:29: Wir hatten letztens erst geredet mit einem Elektro-Großhändler und der sagt, seine

00:06:38: Elektriker, die schicken seinem Serviceteam eh oft eine WhatsApp mit einem

00:06:43: Foto und sagen, ich brauche jetzt wieder so einen Sicherungskasten,

00:06:45: wie der ja auf dem Bild.

00:06:46: Und das zeigt ja jetzt schon, dass du den klassischen Shop einfach

00:06:50: nicht unbedingt brauchst.

00:06:51: Du brauchst aber jemanden, der das Problem löst und das könnte eventuell auch einfach

00:06:56: so eine Sprachschnittstelle sein, wie jetzt hier ChatGPT+,

00:06:59: wo dann der Handwerker auf der Baustelle oder auf dem Weg zur Baustelle sagt: Ich

00:07:03: brauche noch das und das, und er spricht es einfach rein.

00:07:05: Ich glaube, das möchte ich mal unterstreichen.

00:07:09: Jetzt gab es im letzten Jahr auch einen neuen Standard oder einen Vorschlag für

00:07:12: einen neuen Standard von Anthropic, OpenAI und so weiter, dass man die

00:07:17: MCP-Schnittstelle nicht nur inhaltsbasiert macht, sondern auch die

00:07:20: UI-Funktion mit reinbringt.

00:07:22: Warum ist das so spannend?

00:07:23: Weil dann hast du ja nicht nur die Bots, die miteinander reden, sondern du kannst

00:07:28: es dann ja auch nutzen, Um über WhatsApp beispielsweise, da wird

00:07:33: sicherlich auch mehr reinkommen, zu sagen, okay, dann hast du auch

00:07:36: visuell auf einmal was.

00:07:37: So einen Schaltschrank, hat dein Foto gemacht, reingeschickt und dann kommt

00:07:41: zurück, meintest du so ein, hier ist der Preis und dann hast du einen Teil einer

00:07:45: Anwendung von euch gespeist, beispielsweise.

00:07:48: Finde ich auch super interessant, wobei ich auch sehe, dass jetzt gerade in Firmen

00:07:52: hast du oft auch diese Microsoft-Welt.

00:07:54: Dann ist Microsoft Copilot dann vielleicht schon gesetzt als der Assistent, den die

00:07:58: Mitarbeiter im im Firmenkontext verwenden.

00:08:02: Und dann ist auch eher die Frage: Wie kann man es da rein integrieren?

00:08:05: Und das führt uns zur zweiten Frage: Wenn der Traffic da ist auf der

00:08:09: Webseite, wie verändert es sich?

00:08:11: Und ihr habt ja auf dem Partner-Tag, nicht nur dieses Jahr, im letzten Jahr und auch

00:08:17: nicht nur im vorletzten Jahr eigentlich immer das Thema AI noch

00:08:20: mal gestresst mit Copilot zusammen.

00:08:22: Wo steht ihr denn da so grob und was ist euer Verständnis, wie man Copilot

00:08:27: mit Intershop zusammen nutzen kann?

00:08:30: Wir haben erst mal zwei Co-Pilots, einen für den Käufer und einen

00:08:34: für die Verkäuferseite.

00:08:36: Und der Copilot für die Käuferseite ist erst mal jetzt wie der kleine

00:08:40: Chatbot, der im Shop sitzt.

00:08:43: Man kennt das ja schon Und du ja auch schon vor vielen Jahren, ich glaube, 2018

00:08:48: rum oder '17, da gab es mal so eine Chatbot-Welle,

00:08:52: hat aber nie richtig funktioniert.

00:08:54: Nur das Ding ist, jetzt funktioniert das halt.

00:08:56: Das war auch richtig teuer.

00:08:57: Wir haben das mal für Esprit gemacht.

00:08:58: Automatisierte Beantwortung von E-Mails.

00:09:01: Wir haben über 400 Tage rein investiert, um sechs Cases automatisiert

00:09:06: bearbeiten zu können.

00:09:08: Und hier ist jetzt wirklich das Tolle, dass das nicht mehr ist wie irgendwie eine

00:09:13: Keyword-Suche, die man dann vielleicht in den Chat gibt, sondern ich

00:09:15: kann mein Problem erläutern.

00:09:17: Ich kann sagen, was ich vorhabe.

00:09:19: Ich habe immer das Beispiel, wir haben eine neue Mitarbeiterin, die brauchen eine

00:09:23: Homeoffice-Ausstattung und dann empfiehlt Copilot eben genau das Monitor, das

00:09:27: Dastatur, Maus, was man alles braucht.

00:09:30: Oder wir haben so ein Arbeitsschutzbeispiel.

00:09:34: Da kann ich ja eben sagen, ich brauche einen gelben Bauhelm, der auf deutschen

00:09:38: Baustellen zugelassen ist und dann kann der Co-Pilot in dem erweiterten Wissen

00:09:43: nachschauen, was ist die richtige Norm, die man braucht, und dann mit diesem

00:09:47: Normen als Filter auch die richtigen Produkte heraussuchen.

00:09:50: Was ist das erweiterte Wissen?

00:09:53: Prinzipiell total flexibel.

00:09:55: Es kann sein, wie irgendwie Produktdatenblätter.

00:09:57: In diesem Fall war das eben einfach, wo der Beschreibung dieser Normen oder

00:10:01: einfach die Normen an sich, die man dem mitgibt.

00:10:04: Also technisch wird dann diese Vektorsuche verwendet und dann dieses Rack Retrieval

00:10:09: Augmented Generation, um einfach dem Agenten, dem Large-Language-Model,

00:10:14: noch weiteres Wissen an die Hand zu geben, was er dann zur Beantwortung

00:10:18: der Frage verwenden kann.

00:10:19: Ohne, dass man es ja selber promptet, sondern dass er es jetzt smart hinzufügt.

00:10:23: Genau.

00:10:24: Und auch nicht, dass das jetzt aufwendig trainiert werden musste vorher.

00:10:28: Das ist auch so ein Ding.

00:10:30: Im AI kommt der oft der Zusammenhang, weil früher war es halt so, als man noch

00:10:34: klassische Maschinen Learning Models, die mussten halt immer trainiert werden.

00:10:38: Aber jetzt ist es so, man hat dieses generische Model, GPT, 4.

00:10:41: 0-mini, nehmen wir jetzt zum Beispiel, das ist fertig trainiert.

00:10:45: Das hat Open AI für uns gemacht in einem aufwendigen Prozess und

00:10:48: einem teuren Prozess.

00:10:50: Das kann keiner selbst machen, aber trotzdem, das enthält

00:10:54: dieses ganze Weltwissen.

00:10:55: Aber natürlich sind jetzt nicht unbedingt die Spezialsachen drin, vielleicht dieses

00:10:58: B2B-Großhandler oder so oder Herstellers.

00:11:01: Das ist die Käuferseite.

00:11:02: Was macht ihr denn bei der Verkäuferseite mit Copilot?

00:11:06: Dort unterstützen wir eben den E-Commerce-Manager oder Partner

00:11:09: Content-Retaktor auch mit dem Copilot.

00:11:11: Also es gibt zum Beispiel dieser Fall, wo ich sage,

00:11:17: Intershop hat eine sehr ausgefeilte Promotion-Funktionalität für

00:11:21: Marketing-Promotions, ist aber auch sehr viele Screens, durch

00:11:25: die man klicken muss und das anzulegen.

00:11:27: Jetzt kam auch von Händlern, die das gerade nicht so oft benutzen, und sagen:

00:11:30: Das würden wir gerne einfacher haben, und die

00:11:33: sagen: Macht doch einfach hier und nimm doch den Copilot,

00:11:36: und dann sage ich eben einfach in Worten: Lege eine Promotion an mit 10% auf

00:11:39: alle Monitore und Promotion Code X.

00:11:41: Und dann benutzt der Copilot im Hintergrund so ein

00:11:46: Tool, nennt man das ja, diese APIs, und kann die Promotion anlegen.

00:11:50: Das ist super.

00:11:51: Das ist ein Fall.

00:11:53: Und dann haben wir diesen Copilot für Händler dann eben noch verschiedene

00:11:57: Spezialagenten eingebaut.

00:12:00: Zum Beispiel gibt es den Content Agent, der Produktinformationen anreichern kann.

00:12:05: Oder es gibt den Localization Agent, der es dann übersetzen kann.

00:12:08: Wir arbeiten gerade an einem Pricing Agent, der jetzt auch Preisinformationen

00:12:15: analysiert und dann Empfehlungen geben kann: Hier bei diesem Produkt bist du

00:12:19: vielleicht jetzt über Marktpreis oder zu weit unter.

00:12:21: Du verschwendest hier Marge.

00:12:24: Diese Dinge, die für ein Mensch wirklich sehr aufwendig wären.

00:12:29: Natürlich kann jeder hingehen, Produktdaten nehmen, die

00:12:32: Produktdatenplatte raussuchen, die Informationen rausziehen, reinschreiben.

00:12:36: Da ist man bestimmt lange beschäftigt und dieser Partner Content Agent, der macht

00:12:42: dann vielleicht ein Produkt in 30 Sekunden.

00:12:44: Recherchiert, der Hersteller lädt die Datenplatte

00:12:47: runter, liest die, erstellt die Beschreibungen, Attribute sauber.

00:12:52: Das ist super mächtig, weil ihr dann nicht nur sagt, Okay, so

00:12:57: könntest du was anlegen, sondern das System, der Agent, tut es.

00:13:01: Und warum ist das so mächtig?

00:13:03: Das möchte ich noch mal unterstreichen.

00:13:05: Häufig begegnen wir uns in den Cases immer mit dem Thema: Dann fasst man das zusammen

00:13:10: und ich habe eine Information, wie was gemacht wird.

00:13:12: Nein, der Agent macht das und das ist so mächtig, weil neue Mitarbeiter, auch

00:13:18: Mitarbeitende, die müssen das nicht direkt lernen.

00:13:21: Die können gleich instant wirken.

00:13:23: Sie können auch ihre Idee spielen.

00:13:24: Nehmen wir mal diese Coupon-Rabatt-Idee, zu sagen: Ich würde

00:13:28: ganz gerne auf alle Monitore in dem Zeitraum, außer Kunden, die mehr

00:13:33: als 5 Millionen gekauft haben, die bekommen das dann so.

00:13:37: Und wenn der Preis dann vertraglich anders festgelegt

00:13:45: ist, dann wählen wir noch mal jenes.

00:13:46: Das ist ja hochkomplex und das können wir ganz gut formulieren

00:13:51: und dann ist es ja auch zügig drin.

00:13:53: Also zwei Sachen: Einmal, wer Intershop nicht kennt, da seid ihr wirklich mega

00:13:57: stark, was ihr da machen könnt und du musst es ja nicht herumentwickeln.

00:14:02: Das ist cool.

00:14:04: Und jetzt kann man es auch noch viel schneller einfordern.

00:14:07: Wir haben auch einige Intershop-Kunden-Auswahl, da sind ja viele

00:14:10: Mitarbeitende, die sind ein bisschen älter, die sind auch vor der Rente.

00:14:15: Das ist auch wirklich so ein Ding, dass dieses Wissen nicht verloren geht, dass

00:14:18: man es eher vorher noch irgendwo reinpackt, auch in diesen

00:14:21: Copilot-Verkäufer, dieses ganze Verkäuferfachwissen.

00:14:24: Das muss irgendwo abgelegt sein und es ist ja gar nicht mal so ein Drama.

00:14:29: Es kann ja unstrukturiert irgendwo stehen.

00:14:31: Die Large-Language-Models kommen ja damit klar.

00:14:33: Man kann es ja trotzdem indizieren.

00:14:35: Oder man kann es einfach reinsprechen.

00:14:37: Stimmt, auch super.

00:14:40: Ein interessanter Gedanke ist auch, wie sich

00:14:43: dann überhaupt die Arbeitswelt verändern wird.

00:14:45: Es gibt ja so auch die Theorien, dass in Zukunft wird es eher so Teams geben aus

00:14:49: Menschen und Agenten, dass man sagt, man hat zwei Menschen und vielleicht

00:14:54: zehn Agenten, die die Aufgabe machen.

00:14:56: Zwei Menschen noch, dass auch mal einer in den Urlaub gehen kann krank sein kann.

00:15:00: Und dann verändern sich auch die Teamstrukturen und

00:15:05: vielleicht auch in der Softwareentwicklung das auch aussehen wird.

00:15:09: Genau, das ist eigentlich der zweite Part, den du ja mit verantwortest

00:15:14: und daraus würde ich am liebsten eine eigene Folge noch machen.

00:15:19: Gerne.

00:15:20: Aber vielleicht können wir das noch mal abrunden.

00:15:22: Wir sind jetzt also Käufer-Verkäufer.

00:15:24: Da habt ihr zwei verschiedene Co-Pilots.

00:15:27: Sind das technisch auch zwei oder ist das einer?

00:15:30: Und wenn ja, warum ist es das?

00:15:31: Das sind technisch auch zwei, weil dahinter liegt diese

00:15:35: Agent-und Tool-Architektur.

00:15:37: Das heißt, man hat immer das LLM, man hat sein System-Prompt, dem man

00:15:41: erst mal beschreibt, was es macht und gibt dem Large-Language-Model dann Werkzeuge an

00:15:45: die Hand, damit es eben zum Beispiel auch mal eine API, eine Schnittstelle aufrufen

00:15:49: kann oder erweitertes Wissen abfragen kann.

00:15:52: Und wenn man das erst mal verstanden hat, ist es eigentlich so mind-blowing, würde

00:15:56: ich fast sagen, weil man gibt dem Agenten nur die Tools und beschreibt,

00:16:00: was die Tools machen.

00:16:01: Es gibt auch jetzt diese Standard-MCP, dann ist das schon alles

00:16:04: ganz sauber gelöst.

00:16:06: Und der Agent entscheidet dann selbst, was jetzt führt die Anfrage des Kunden, eben

00:16:10: das passende Tool ist, was er aufrufen muss.

00:16:12: Ein Beispiel: Er will jetzt einfach seine Rechnung sehen.

00:16:16: Dann hat man ihm ein Tool gegeben, was eben Rechnungen aus dem ERP laden kann und

00:16:20: dann weiß der Agent, okay, er geht zum Rechnungen, dann wird das Tool, wo das

00:16:24: passende sein, und benutze ich das mal, um jetzt eine Rechnung abzufragen.

00:16:27: Und ohne, dass ich ein Stück programmiert habe da drin.

00:16:31: Und Mindblowing ist halt, dass man es gar nicht selber durchdenken muss, sondern

00:16:35: dass die AI das sich selber schon erschließt.

00:16:37: Ja, ja.

00:16:38: Natürlich kann man auch nie 100% vorher sagen, was jetzt auch passieren wird.

00:16:42: Das ist halt natürlich dann …

00:16:44: Ist halt so, in dieser ganzen Funktionsweise, dieser

00:16:49: Large-Language-Model, ist ja immer diese Temperature drin.

00:16:51: Das ist halt immer ein bisschen der Zufall.

00:16:53: Das heißt, es ist nicht jedes Mal exakt gleich und dann haben natürlich auch

00:16:57: kleine Änderungen in den Ausgangswerten.

00:16:59: Die können dann auch finden, größere Änderungen haben.

00:17:01: Das ist dann eben auch die Kunst, das so zu konfigurieren, dass es funktioniert.

00:17:06: Und da sagen wir als Intershop auch immer: Da muss dann auch immer ein

00:17:10: Implementierungspartner wie synaigy einfach auch mit rein.

00:17:13: Die Experten, die das dann in den konkreten Kundenfall einfach mit anpassen.

00:17:17: Ja, ist von Kunde zu Kunde auch unterschiedlich.

00:17:20: Hängt von den Datenmengen und Themen ab.

00:17:23: Genau, und was wir auch sehen, wenn die Kunden das erst mal sehen, dann

00:17:27: kriegen die richtig gute Ideen, auf die wir selbst nicht kommen würden und die

00:17:30: können dann im Projekt sehr leicht umgesetzt werden.

00:17:33: Und damit ihr noch gute Ideen entwickelt könnt, wrappe ich das hier mal ab.

00:17:38: Was du direkt am Anfang rausgehauen hast, ist, dass man AI und das Thema einfach

00:17:43: nicht nebenher machen kann, sondern dass ihr den Schritt gegangen seid, ein eigenes

00:17:48: Team zu haben, das du führen darfst und dann für die eigene und für

00:17:52: den Kunden Sachen entwickelt.

00:17:54: Das, finde ich, ist ein super Learning.

00:17:55: Zweitens, was jetzt zum Schluss kam, ist dieses: Es gibt nicht den einen Agent,

00:18:01: sondern es gibt mehrere und die Agents wissen auch selber schon, was sie

00:18:04: können und wen sie dafür brauchen.

00:18:07: Das finde ich auch noch wichtig.

00:18:09: Und das Dritte ist das Thema, die Agents können auch machen,

00:18:14: dass ihr das auch direkt so implementiert habt und dass das so

00:18:17: wahnsinnig wertvoll ist.

00:18:20: Ich würde gerne mit dir auch noch, weil das schaffen wir zeitlich gar nicht,

00:18:24: in die Thematik der Prozesse eingehen, weil das haben wir eigentlich mit dem

00:18:29: Co-Pilot nur gestriffen: Er macht was.

00:18:32: Aber sagst du, ist das eine Folge, da könnten wir noch mal

00:18:35: in die Tiefe reingehen? Klar, gerne.

00:18:37: Das ist super.

00:18:38: Dann würde ich sagen, ihr wartet bis zur nächsten Folge und wir drehen sie gleich,

00:18:43: weil das ist bestimmt auch noch mal mind-blowing, was das angeht.

00:18:46: Nils, danke erst mal für deine Insights heute und für die Einblicke.

00:18:52: Danke schön.