KI-Implementierung in der Praxis: Herausforderungen & Learnings – mit Dr. Lothar Ludwig

00:00:00: Das Begleitende Change Management spielt bei der Einführung von KI immer eine entscheidende Rolle.

00:00:05: Wenn Menschen betroffen sind, dann ist es wichtig, dass sie verstehen was das Ziel ist.

00:00:11: wie kommen wir da hin und vor allen Dingen was bedeutet das für mich und was bringt es mir?

00:00:17: Hi und

00:00:19: herzlich willkommen zu Unboxing IT zusammen mit Melli

00:00:32: und Froni!

00:00:33: Heute behandeln wir das Thema Implementierung der KI.

00:00:36: Wir haben dazu heute Lota Ludwig eingeladen.

00:00:39: Melli, magst du mal ein bisschen was von seinem Background erzählen?

00:00:42: Ja gerne!

00:00:42: Lota hat sein Studium der Informatik und Mathematik in Kaiserslautern und Tübingen abgeschlossen.

00:00:47: Danach hat er promoviert im Fachinformatik mit Schwerpunkt auf künstlichen neuronalen Netzen ist jetzt seit über zwanzig Jahren in der Branche tätig und ist bei uns vor allem verantwortlich für die Einführung der Automationsplattform Core Intelligence.

00:00:59: Und es quasi Head of Strategic AI Projects, auch ein cooler Titel oder Froni?

00:01:04: Auf jeden Fall!

00:01:06: Gut lass uns direkt mal ins Gespräch reinspringen.

00:01:08: Ja bleibt dran!

00:01:13: Hallo Lothar herzlich willkommen.

00:01:15: schön dass du da bist.

00:01:16: hallo Melanie und Froni

00:01:18: hallo von meiner Seite aus.

00:01:21: Marc Schäfer hat uns vor kurzem bereits ein bisschen Core Intelligence bei Datagroup vorgestellt.

00:01:26: Kannst du uns vielleicht einmal einordnen, wie es denn überhaupt zu dem Projekt kam und was der Auslöser für das Projekt war?

00:01:34: Das kann ich natürlich!

00:01:36: Es gibt mehrere Gründe warum Data Group sich entschieden hat eine KI einzuführen und das Projekt Core Intelligence auch einzufüllen.

00:01:46: Die Hauptrunde liegen darin dass man auf der einen Seite ein extremen Wettbewerbsdruck hat.

00:01:52: Es gibt den Wett-Bewerbstruck direkt in Deutschland, aber auch von anderen Märkten kommen – von hier schon Märkten und oft schon Märkte.

00:02:00: Gibt es Firmen die einen sehr preisgünstigen wenn noch nicht immer qualitativ hochwertigen Service anbieten?

00:02:06: Dazu kam zu dieser Zeit als man darüber begonnen hat zu diskutieren eine extremer Mangel auf dem Mitarbeitermarkt.

00:02:16: Das heißt das war überhaupt nicht möglich mit dem Wachstum, was wir als Firma so geplant haben und auch hatten schnell genug an Mitarbeiter zu kommen um auch diese Aufgaben auszuführen.

00:02:29: Darüber hinaus wollten wir den Mitarbeitern auch ein deutlich hochwertigeres Profil geben.

00:02:35: das heißt wir wollen ihnen Weiterentwicklungsmöglichkeiten bieten und wir wollten ihnen die Gelegenheit geben auch über die Standardaufgaben hinaus Service am Kunden zu leisten.

00:02:46: Das ist vielleicht grob die Motivation, warum wir gesagt haben.

00:02:49: Wir möchten automatisieren und dann gab es in den Jahren die Gelegenheit mit der ARAGO eine Firma zuzukaufen, die schon ein Produkt mitbringt – weil das ihr in der Vergangenheit auch schon was gehört habt nämlich die Core Intelligence.

00:03:06: Und so hat dann Data Group entschieden dieses Produkt zu kaufen und auch selbst eine KI zu entwickeln, die nur auf die eigene Format zugeschnitten ist und wird der wie unsere Serviceleistung dann automatisieren können.

00:03:21: Herr Lothar wir haben dich ja gerade schon im Intro ganz kurz vorgestellt und deine Rolle vielleicht möchtest du uns aber jetzt nochmal in deinen eigenen Worten beschreiben beziehungsweise einen persönlichen Einblick geben welche Rolle du genau in der Umsetzung der KI-Initiative spielst?

00:03:35: Ja das ist eine klassische Projektmanagerrolle die ich hier ausübe Und zwar bei einem sehr heterogen Projekt.

00:03:42: Das heißt, das Projekt ist sehr stark verteilt über viele Gesellschaften.

00:03:46: Es ist ein zentraler Ansatz

00:03:48: d.h.,

00:03:49: wir wollen die Automatisierung in alle Zweige der Serviceleistung treiben Unabhängig davon ob es in welcher der Gesellschaft unsere Firma die Automation gemacht werden soll.

00:04:03: und so ist meine Aufgabe vor allen Dingen natürlich den Allgemeinen Fortschritt im Projekt zu tracken und zu treiben.

00:04:10: Auf der anderen Seite aber auch zu schauen, dass die Akzeptanz – das ist ja immer das Problem oder eines der Probleme bei der Einführung einer KI – die Akzeptanz in den Gesellschaften in gleichem Maße mitsteigt wie wir die Anwendungen voranbringen.

00:04:25: Das heißt es ist eine sehr stark koordinierende Aufgabe, eine sehr stagtreibende Aufgabe So wie man eine klassische Projektmanagerrolle im Allgemeinen, glaube ich auch beschreibt.

00:04:35: Das spannende an dem Projekt für mich – ich komme ja auch aus der künstlichen Intelligenz in meiner Vergangenheit – das spannende war für mich das Thema zum einen und zum anderen war das Spannende dass es so viele Player in diesem Projekt gibt die unterschiedlichen Gesellschaften, die unterschiedliche Rollen in den Gesellschaften.

00:04:53: Aber auch die ganzen Shared Services, die an der Umsetzung des Projektes beteiligt sind.

00:04:58: Das fand ich eine sehr spannende Aufgabe und das ist in Wirklichkeit auch die Herausforderung, dass alles zusammenzubringen.

00:05:06: Herausforderung ist hier auf jeden Fall schon mal ein gutes Stichwort.

00:05:09: Wie lief denn die Implementierung ab?

00:05:11: Als du die KI in die bestehenden Systeme und Abläufe integriert hast?

00:05:15: Wo wurde denn hier angefangen Und wie ging das Rollout weiter?

00:05:19: Zunächst haben wir die Plattform in unserer eigenen Operations aufgesetzt.

00:05:25: Das heißt, wir haben die zwei Bestandteile der Core Intelligence, die semantische Datenplattform und die Reasoning Engine haben wir als Plattform bei uns in unserem eigenen, unsere eigene Gesellschaft Operations aufgesetzt und haben dann ja zunächst mal für die Akzeptanz in den Gesellschaften gesorgt und haben parallel aber schon angefangen Fälle zu identifizieren, die wir als erstes automatisieren wollen.

00:05:53: Wir wissen alle Akzeptanz schaffen wir dann am besten wenn wir zeigen wie es funktioniert, wie einfach es ist Und dass die Folgen uns auch helfen.

00:06:05: Die Mitarbeiter sollten und mussten auch sehen Dass wenn einfache Aufgaben wegautomatisiert sind das sie dann Zeit haben sich wirklich mit den wichtigen Fragen des Kunden zu beschäftigen.

00:06:17: Das war so der Start in das Projekt.

00:06:19: Wir haben unsere interne Abteilung genommen, unser interner IT und haben begonnen dort sehr einfache Aktivitäten zu automatisieren sowas wie das Dispatchen von Tickets die Qualitätssicherung an Tickets aber auch weitere einfache Vorgänge wie das Klassifizieren von Ticket.

00:06:38: damit haben wir angefangen im Bereich Service Desk für die interne IT Und haben das quasi als Piloten genutzt um dafür zu sorgen, dass diese KI für die und unsere Kollegen sichtbar wird.

00:06:51: Dass sie spürbar wird und das auch die positiven Auswirkungen spürba werden.

00:06:55: Und ganz spannend fand ich den ersten Termin, den wir dazu gemacht hatten als wir dann gesagt haben so jetzt ist alles fertig, jetzt setzen was live!

00:07:03: Jetzt starten wir das für Data Group und da haben uns zwei Tage unten in der Aula eingeschlossen Und nach den zwei Tagen hatten wir dann alle Tests durchlaufen, alle Probleme beseitigt, die kurzfristig noch kamen.

00:07:20: Nach den zwei Tage hatten wir die ersten fünf Fälle live und das war ein schönes Erfolgserlebnis für alle, die da beteiligt waren, die mitgemacht haben.

00:07:27: Ich glaube es war auch ein guter Start der Core Intelligence in unserer Firma.

00:07:33: Was war denn für dich die größte Herausforderung?

00:07:37: Die größte Herausforderung?

00:07:39: tatsächlich die Heterogenität in der Firma darauf einzuschwören, dass wir alle automatisieren wollen und dass diese Automation auch allen hilft.

00:07:52: Warum war das so schwierig?

00:07:53: Im Endeffekt ist natürlich auch die Einführung einer KI-Personale intensiv.

00:07:59: Wir reden sehr viel darüber was wir dabei einsparen und wieviel Nutzen es der Firma bringt, wie es die Qualität unserer Services verbessert.

00:08:08: Das ist alles richtig, aber zunächst einmal heißt es investieren.

00:08:12: Menschen dazu zu bekommen die eigentlich andere Aufgaben haben und auch genügend andere Aufgaben haben Zeit aufzuwenden um die Automatisierung in der Eigengesellschaft voranzutreiben.

00:08:25: Und das war mit sich halt auch die größte Herausforderung da alle mit ins Boot zu bringen.

00:08:31: Es lief zunächst sehr stark auch auf der Beziehungsebene ab Aber im Endeffekt haben wir das erreicht, was wir wollten und da ziehen wir jetzt glaube ich alles sehr gut an einem Strang.

00:08:41: Wenn es darum geht alle Prozesse in der Firma anzuschauen und auch dort zu automatisieren was wirklich sinnvoll ist.

00:08:50: Das hört sich schon stark nach strukturellen Veränderungen an.

00:08:54: Du hast ja gerade gesagt viele Menschen müssen erst mal mit ins Boot geholt werden.

00:08:58: Gibt's denn Rollen oder Prozisse die dann auch erstmal komplett neu definiert werden mussten?

00:09:04: Per se hat die KI, die will einsetzen nicht die Anforderung dass man Prozesse vorstrukturiert.

00:09:13: Dass man Prozess standardisiert.

00:09:15: aber natürlich ist es immer so das wenn du einen klein Repräsentantenkreis in der Firma hast der irgendwas ein Prozess implementieren soll ein automatisierten Prozess Denn führt das natürlich immer dazu, dass er innerhalb der Firma auch darüber gesprochen wird.

00:09:33: Wie sollte der Prozess dann aussehen?

00:09:35: Was sind denn die typischen Rahmenbedingungen?

00:09:38: Was ist die Dinge, die wir für diesen Kunden tun und für jene konnten tun?

00:09:43: Was gibt es für Szenarien?

00:09:45: Und natürlich geht Wanderter Gedanke logischerweise direkt zur Idee was ist jetzt der Standardprozess?

00:09:55: Das haben wir gemerkt, das wurde sehr viel am Beginn gemacht.

00:09:57: Wir haben sehr viel darüber nachgedacht wie sollte der optimale Prozess aussehen und diese Prozesse wurden dann im Teil noch angepasst.

00:10:06: Später in den letzten anderthalb Jahren sind wir immer mehr dazu übergegangen die Dinge auch so zu automatisieren, wie sie vorliegen.

00:10:13: Das heißt er ist sehr kleinteilig auch zu automatisieren umso der KI auch die Möglichkeit zu geben Die Dinger es so zu Automatisieren wie Sie reinkommen.

00:10:23: Ja, weil wir werden nicht immer jeden Eingang standardisieren können.

00:10:27: Aber natürlich ist es so dass Standardisierung bei Automatisierung grundsätzlich hilft.

00:10:31: Wir kennen das aus der klassischen APA.

00:10:34: vielleicht noch zwei Sätze dazu.

00:10:36: Innerhalb des Projektes war das der eine Teil der Prozessänderungen.

00:10:41: ich weiß aber nicht ob du das mit der Frage wirklich gemeint hattest.

00:10:44: zwar auch innerhalb der Firma gab es Dinge die wir anpacken mussten.

00:10:49: wir mussten nämlich in jeder Einheit Ja, ich will nicht sagen Team aufbauen.

00:10:55: Aber Strukturen erst mal schaffen die eine solche Automatisierung ermöglichen.

00:11:00: und das war mit Sicherheit ein großer Wandel weil in einer Standardservice Leistungsabteilung passt eine Querschnittsabteilungen nur bedingt rein und diese Querschnitz Abteilung wurde aber jetzt in allen Bereichen aufgebaut die Automatisierung weiter voranzubringen und auch zu betreiben und zu warten.

00:11:27: Damit die KI aus Erfahrungen lernen kann, gibt es ja unterschiedliche methodische Ansätze.

00:11:32: Worin liegt denn der Unterschied beim klassischen Newscase-Ansatz von dem Vorgehen über Teaching Sessions?

00:11:40: Ich habe die Frage in meinen letzten Setzen schon in Teilen angeschnitten.

00:11:45: also zunächst ist es so dass unsere KI direkt Erfahrungen und den Teachingsession unserer Mitarbeiter lernt.

00:11:54: Das heißt, wir haben keine oder nicht ausschließlich eine Wissensdatenbank angeschlossen.

00:12:02: Wir haben Teachingsessions.

00:12:04: Unsere Mitarbeiter setzen sich an dem Computer schauen sich an welches Ticket welche Alarm gerade reinkommt Und automatisiert beschreiben dann besser gesagt Beschreiben dann wie dieser Alarm von Ihnen behoben wird.

00:12:22: Das heißt, sehr detailliert gibt es ein Interview in dem können Sie eintippen wie habe ich jetzt diesen Fall gelöst?

00:12:28: oder wie löse ich gerade diesen Fall?

00:12:31: und das lernt unser System, das bekommt unser System so eins zu eins beigebracht was wiederum dazu führt dass wir kein Halluzinieren haben aus irgendeiner Wissensdatenbank sondern wirklich innerhalb jeder jedes Vorfalls genau das tun was getan werden soll.

00:12:51: Das ist das eine und du hast es gerade gesagt auf zwei unterschiedliche Wege tun, man kann sagen wir standardisieren das?

00:13:00: Was aber nur unbedingt geht weil im Endeffekt gibt es jede Menge Eingangskanäle in einer Serviceorganisation die nicht standardisiert ist und insofern ist es darüber hinaus sinnvoll auch einen Weg zu finden diese Nicht Standardisieren den Fälle zu automatisieren Und dazu nutzen wir dann auch die Fähigkeit unserer Core Intelligence, damit dass wir einen größeren Vorgang in extrem viele kleine Stücke zerlegen.

00:13:29: Stück für Stück ausführen lassen und wenn eine leicht veränderte Anfrage reinkommt, kann diese Anfrage immer noch in Teilen automatisiert werden.

00:13:40: Typisches Beispiel jeder IT-Lakend ist, wenn eine Anfrage kommt man muss auf ein Active Directory zugreifen und irgendwelche Daten pflegen.

00:13:49: Und natürlich gibt es hier Standardtätigkeiten wie sich beim Active Directory anmelden, schauen.

00:13:55: Gibt es einen bestimmten Nutzer schon Benutzerberechtigung zu ändern?

00:13:59: Es sind alles Standardaktivitäten die bei vielen der Fälle die wir automatisieren vorkommen und haben gemerkt dass wir über diesen Ansatz das Automat zu gestalten schneller und besser vorwärts kommen weil wir auf diese Art und Weise auch mehr nicht standardisierte Anfragen lösen

00:14:19: können.

00:14:20: Du hast es jetzt in Teilen schon angesprochen, aber wo steht für dich Core Intelligence aktuell?

00:14:25: Also wenn wir uns jetzt einen Zeitstrahl vorstellen.

00:14:26: Was sind die nächsten wichtigen Schritte damit das Potenzial der Platform auch wirklich ausgeschöpft werden kann?

00:14:33: Wir stehen irgendwo mittendrin und sind jetzt in der Lage eine Urzahl von Vorgängen zu automatisieren.

00:14:40: Es sind knapp hunderttausend pro Monat Fälle, die wir aktuell automatisiert durchführen Aber es gibt noch viele Dinge, die wir weiter voran bringen können.

00:14:51: Wir sind zum Beispiel aktuell sehr viel in unseren eigenen Ticketsystemen unterwegs und natürlich ist einer der wichtigen nächsten Schritte dass wir auch Kunden-Ticketsysteme stärker anbinden.

00:15:04: Darüber hinaus haben wir gerade neu zur Interpretation von Eingangstexten per Email, per Ticket, per Sprache haben wir ein Large Language Model entwickelt, was wir vorne dran schalten mit dem wir in der Lage sind den Kundenwunsch noch stärker zu verstehen und auch besser zu interpretieren.

00:15:28: Auch das bringt uns nochmal signifikant vorwärts weil es würde uns dazu bringen dass wir weitere Servicefälle automatisieren können die wir heute aufgrund der Vielfalt noch gar nicht automatisierend konnten.

00:15:42: Zuletzt auch ein sehr wichtiger Schritt.

00:15:45: Im Moment sind wir vor allen Dingen im Bereich IT Service Management unterwegs, was unsere Automatisierung angeht und natürlich ist es einer der nächsten Schritte über diese Grenze hinauszuschauen und dann auch Dinge zu automatisieren die an anderen Rändern des Unternehmens liegen zum Beispiel im Bereich Accounting, im Bereich Billing im Bereich Service Management Standard Reporting.

00:16:11: Es gibt sehr viele unterschiedliche Themen, die wir noch gerne automatisieren würden weil sie über Monate oder Jahre immer vergleichbar ablaufen und da schauen wir natürlich als nächstes auch noch hin und versuchen diese Themen zu automatisierend.

00:16:30: Wenn jetzt eine unserer Hörerinnen oder Hörera auch vor dem Projekt steht KI einführen so wollen ich glaube da bist du auf jeden Fall richtige Mann ein bisschen Tipps und Tricks mitzugeben.

00:16:38: was sind denn deine Und das wichtigste Erkenntnis aus dem Projekt und welche Empfehlungen würdest du dann den Unternehmen geben?

00:16:44: Was ich jetzt sagen werde, ist leider keine Rocket Science.

00:16:47: Aber ich glaube es ist immer wieder wichtig zu betonen dass begleitende Change Management spielt bei der Einführung von KI immer eine entscheidende Rolle.

00:16:56: Das ist wie wenn man einen Kernprozess im Unternehmen umbaut, umstellt.

00:17:02: Wenn Mitarbeiter, wenn Menschen betroffen sind Dann ist es wichtig so zu begleiten dass sie verstehen Was ist das Ziel?

00:17:11: Wie kommen wir dahin und was ist der Grund.

00:17:14: Und vor allen Dingen, was bedeutet das für mich und was bringt es mir?

00:17:18: Ich glaube da sind die wichtigen Fragen im Change Management, die man stellen muss und mit denen man auch das Projekt jederzeit begleiten muss um dann auch innerhalb der eigenen Firma erfolgreich einzuführen.

00:17:31: Das geht aber jetzt erstmal für jede Änderung ich habe es vorher gesagt ein typisches Change Thema.

00:17:36: bei der Einführung von KI erleben wir, glaube ich vor allen Dingen auch weitere Ängste.

00:17:42: Weil Automatisierung ist aus einer reinen Business-Betrachtung was ja nützliches und hilfreiches.

00:17:50: aber es gibt auch viele Menschen die verbinden mit künstlicher Intelligenz eine Bedrohung und ich glaube diese Ängsten muss man nehmen und die kann man auch nehmen wenn man sehr detailliert darüber spricht wie das auch der Eigenfirma hilft und was das auch positives für einen selbst bedeutet.

00:18:08: Zuletzt, vielleicht als dritten Punkt eine der Herausforderungen ist es glaube ich immer bei der Einführung von KI und das Erleben sehr viele Menschen auch bei der Einführung von Microsoft Copilot im eigenen Unternehmen.

00:18:22: Ist die Prüfung wie ermittle ich eigentlich den Return of Invest, den ich jetzt am Anfang hier investiere um eine KI einzuführen?

00:18:33: Gerade bei Copilot wo wir sehr verteilt automatisieren lassen, jeden Mitarbeiter automatisierte Vorgängeragenten anlegen lassen.

00:18:42: Haben wir natürlich den Nachteil dass wir den Überblick verlieren das wird die Automatisierung nicht im Zentral im Unternehmen sammeln und dass wir überhaupt nicht prüfen können.

00:18:52: was sparen wir dann über diese Automatisierung unternehmensweit ein?

00:18:57: Das ist bei unserer Core Intelligence deutlich besser.

00:19:00: Das ist für uns einfacher.

00:19:02: es ist ein zentrales Projekt.

00:19:04: Wir sehen die Knowledge-Items, wir sehen die Automatisierung.

00:19:08: Wir können auch die Automation mit einer Einsparungszeit hinterlegen und so sind wir relativ gut was uns die Automations an Zeit ersparen ist, an Effizienz bringt und wir erleben an den SLA Zeiten das sind ja die Antwortzeiten die bei der Bearbeitung von zum Beispiel von Tickets und Alarm kommen erleben wie eine so deutliche Verbesserung und Qualitätssteigerungen im Service Dass auch unsere Kunden merken, dass wir hier uns was die Qualität im Service angeht deutlich verbessern und auch viel schneller reagieren als wir das bisher getan haben.

00:19:42: Danke Lothar!

00:19:42: Damit hast du jetzt fast die nächste Frage schon beantwortet, die wäre nämlich gewesen wie unsere Kunden konkret von der Automatisierung durch KI profitieren?

00:19:49: Möchtest Du dann noch etwas ergänzen oder waren das jetzt Deine abschließenden Worte?

00:19:55: Ich glaube mal die Quality of Services für den Kunden eine sehr relevante Größe Und diese Qualität verbessert sich ja durch die Einführung einer Automatisierung oder einer KI in hohem Maße.

00:20:12: Ich habe vorhin von Reaktionzeiten gesprochen, wir sind schneller.

00:20:16: aber nicht nur das Wir sind auch in der Lage an vielen Stellen einen Vierundzwanzig Sieben-Service über die Automation anzubieten Das heißt Dinge Die bis zum nächsten Morgen gewartet haben Oder die von einem Vier und Zwei sieben Service Flüchtig vorbearbeitet wurden und dann weitergereicht.

00:20:33: Die können jetzt plötzlich komplett durch bearbeitet werden, damit bekommt der Kunde tatsächlich viel weniger Wartezeit und auch viel bessere Resultate und vor allen Dingen auch gleichbleibend gute Resultaten.

00:20:48: Das ist der Vorteil der KI Sie wacht am Montagmorgen wenn sie dann aufwacht genauso auf wie sie am Freitagabend eingeschlafen ist Und deshalb sind die Kommentare gleich bleiben im Gleichbleibender Qualität und ich glaube, das ist auch ein wichtiger Punkt wenn es um die Servicequalität geht.

00:21:07: Super!

00:21:08: Vielen lieben Dank für die spannenden Informationen für unsere Unboxing IT-Follower.

00:21:12: Vielen dank und dann hören wir uns bestimmt mal wieder.

00:21:15: Danke Lothar bis bald.

00:21:16: Danke schön euch.

00:21:18: Tschüss.

00:21:24: Ich hoffe, wir konnten Euch einen Einblick geben wie die Einführung unserer Automatisierung stattgefunden hat.

00:21:31: In der nächsten Folge gehen wir auch noch mal detaillierter auf das Thema Automatisierung im Bereich Service Desk und unseren Lievereinheiten ein, was auch Lothar gerade als Beispiel ganz gut genannt hat.

00:21:41: Genau da geht es vor allem nochmal in die Praxis und wenn euch das interessiert

00:21:46: bzw.,

00:21:46: wenn ihr Feedback an uns habt dann folgt uns gerne auf allen gängigen Podcast-Playern!

00:21:51: Wir freuen uns, wenn ihr uns einen Abo da lasst und dann würde ich sagen können wir uns beim nächsten Mal.

00:21:55: bis dann

00:21:57: tschüss.