#40 KI-Basics: Frag nicht den Chef

Shownotes

In dieser Folge sprechen Dennis Jäger und Martin Sommer darüber, wie K.I. das Wissen eines Betriebs verfügbar machen kann – und warum es dabei nicht darum geht, dass die K.I. den Betrieb einfach „lernt“. Am Beispiel von Frag Martin A.I. zeigen sie, wie vorhandenes Wissen gesammelt, strukturiert und so bereitgestellt wird, dass Mitarbeiter es im richtigen Moment direkt abrufen können.

Du erfährst unter anderem:

  • Warum betriebliches Wissen nicht im Kopf einzelner Mitarbeiter oder des Chefs bleiben sollte
  • Wie Frag Martin A.I. als interner Wissensassistent funktioniert und ausschließlich auf das Wissen des eigenen Betriebs zugreift
  • Wie sich Sprachnachrichten, Videos, Dokumente, Anlagenschemata, Fehlerberichte und Prozesswissen in das System integrieren lassen
  • Was hinter dem Prinzip RAG – Retrieval Augmented Generation steckt und warum dabei eine eigene Wissensdatenbank entscheidend ist
  • Wie Informationen aus einer Sprachnachricht zunächst transkribiert, verarbeitet und anschließend in einer Vektordatenbank gespeichert werden
  • Warum Mitarbeiter ihre Fragen direkt über vertraute Systeme wie Teams stellen können, ohne dafür eine zusätzliche Software öffnen zu müssen
  • Was passiert, wenn das System eine Frage noch nicht beantworten kann und wie über einen definierten Prozess neues Wissen ergänzt wird
  • Weshalb Freigabeprozesse wichtig sind, wenn nicht nur der Chef, sondern auch Mitarbeiter neues Wissen einpflegen
  • Wie vorhandenes Firmenwissen mit Informationen aus der Branchensoftware verbunden werden kann
  • Warum Frag Martin A.I. nicht nur Wissen ausgeben, sondern über Schnittstellen auch Aufgaben und Prozesse in der Branchensoftware anstoßen kann
  • Weshalb Betriebe ihr Wissen möglichst einfach sichern sollten – und warum schon regelmäßige kurze Sprachnachrichten dafür ausreichen können

Hausaufgabe zur Folge: Im WhatsApp-Kanal bekommst du:

  1. Eine Grafik zum Aufbau und zur Funktionsweise von Frag Martin A.I., damit du nachvollziehen kannst, wie Wissen ins System gelangt und später wieder abgerufen wird.
  2. Noch einmal die Fragenliste aus dem Onboarding, die dir als Orientierung dienen kann, welches Wissen du in deinem Betrieb überhaupt erfassen solltest.

Link zum WhatsApp-Kanal: https://whatsapp.com/channel/0029Vb6bPkLG8l5FwomcC61Q Mehr Infos: SBZ – Schulungs- und Prozesszentrum: www.sbz-online.de eLearningPlus / digi professionals GmbH: www.e-learning-plus.de

Transkript anzeigen

00:00:01: Viele Gratschlenkwitsche, man solls wissen ja nicht mal

00:00:07: was mein Hand fängt.

00:00:10: Herzlich Willkommen zum Podcast.

00:00:12: Das Handwerk macht kurze Prozesse.

00:00:14: Ich bin Dennis Jäger

00:00:16: und ich Martin Sommer.

00:00:17: Wir reden darüber wie Betriebe besser werden

00:00:21: Und am Ende bekommt ihr immer eine Hausaufgabe

00:00:27: Lieber Martin.

00:00:28: Lieber Dennis Sag

00:00:29: mal Kann KI eigentlich lernen Wie Mein Betrieb funktioniert?

00:00:35: Ja und Nein.

00:00:37: Eigentlich müssen wir jetzt genau wieder in die Informatik rein.

00:00:39: Die KI wird es nicht lernen, aber die Datenbank und die KI gerecht auf die Datenbank drauf zu, wo dein Wissen drin ist.

00:00:44: also Jain.

00:00:46: Das ist aber jetzt eine sehr salomonische Antwort.

00:00:50: Aber schön ja vereinfacht sagt die KI kann dann wie dein Betrieb funktioniert?

00:00:58: Und ich kann dir mal ein bisschen was dazu erzählen, wie das Ganze ganz genau abläuft und bissel etwas zu Fragmartin AI erzählen.

00:01:08: Toller Name übrigens.

00:01:11: Aber vielleicht muss man das nochmal kurz auseinander nehmen, frag Martin AI für Artificial Intelligence.

00:01:19: Also

00:01:19: wie KI?

00:01:20: Künstliche Intelligenz genau und frag Martin.

00:01:22: Also frag mich oder frag den Chef in dem Moment Das mache

00:01:26: ich doch die ganze Zeit.

00:01:27: Ja

00:01:28: und deswegen werden alle zukünftige Fragen nicht mehr an mich gestellt sondern an frag Martin.

00:01:35: Und das tolle Anfrag Martin ist eine Software Lösung.

00:01:39: Du kannst jede Frage zukünftig auch alles was wir im Podcast schon erzählt haben und man schnell etwas wissen möchte, einfach frag Martin AI ansteuern.

00:01:48: Das heißt wie war denn das noch mal in dem Podcast wo die erzählt haben?

00:01:51: Zack bekomme eine Antwort anhand von unserem Podcast folgen!

00:01:54: Und das ist frag martin und es wichtig... ...das ganze nicht aus einer schönen und kleinen Spielerei entstanden sondern aus einer richtig schönen Geschichte.

00:02:03: Das Problem war ich bin Zeit lang ausgefallen Und das ganze viel Wissen steckt bei mir halt noch in meinem Kopf, vor allem Thema Weiterbildung geförderte Weiterbildungsmaßnahmen für Querensteigermonteure der Wollpumpenmaßnahme oder Elektro-Maßnahmen.

00:02:16: Steckt nur viele im Kopf und das Ziel war eigentlich dass ich das wissen was ich habe, was ich eh schon zum Teil ein Video Format hab eine Software rein stecke und meine Mitarbeiter einfach das Wissen abgreifen können.

00:02:29: Und ja daraus ist jetzt fragmarthin eilen stand.

00:02:31: Das ist eigentlich mein Kommunikations Chatbot, Chatagent im Betrieb.

00:02:38: Also wir greifen jetzt unsere uralte Folge wo ist denn eigentlich das Klopapier auf?

00:02:42: Da haben wir nämlich damals versprochen wie erklären mal frag Martin AI funktioniert und wenn ich dich so richtig verstanden habe Ist das eine Art Suchmaschine für alle Themen die mein Betrieb nur betreffen.

00:02:57: ja nur dein Betrieb alles andere schweckextrahiert und wichtig niemand anderes ... außer deine Leute haben auf das Wissen Zugriff.

00:03:05: Und es zielisch, dass alle jede Frage die noch gestellt wird... ... einmal in die KI reingesprochen und ergänzt wird.

00:03:14: Gesprochen?

00:03:14: Ja einfach eine Sprachnachricht!

00:03:17: Wir können unsere mpdreifiles.

00:03:19: mit einem Klick lade ich in meine Frag-Martineri rein,... ... dann weiß die KI genau das was wir in den Lärd klatschen.

00:03:29: Fortzig schon Podcast.

00:03:31: Es ist noch kein Jubiläum, Jubileums sind alles mal fünfundzwanzig Modulu-Fünfundzwanziger würde jetzt der Mathematiker rechnen Aber alles wissen was in Textformat konvertierbar ist.

00:03:44: Also verstehe ich das richtig?

00:03:46: Wir reden jetzt über ein Plattform Die heißt frag Martin AI Basiert also auf einer KI die lernen kann wie mein Betrieb funktioniert Und die ich oder meine Mitarbeiter befragen können, wenn sie irgendetwas nicht wissen und sie spuckt im besten Fall eine Antwort aus.

00:04:07: Und die Antwort muss nicht unbedingt textbasiert sein das kann auch nur Sprachnachrichts sein ein Video oder was auch immer?

00:04:12: Ja

00:04:12: es kann auch ein Anlagenschema-Tas sein wo Sachen textuell beschrieben sind.

00:04:15: zum Beispiel das ist das Anlagenschema für Max Mustermann... ...und wenn ihr fragt wie das Anlagen Schema haben wir bei Max Mustermann gebaut Dann sucht ihr mir das Anlagenschema, das passen wir dazu aus.

00:04:25: Also Aufträge, Fachwissen und eben auch allgemeine Betriebsabläufe alles findet sich da drin wieder?

00:04:30: Genau

00:04:31: wenn ich oben den Fehler report auf der Baustelle sehe guck mal das ist cool gemacht, hole ich mein Handy raus mache ein Video kannst du in WhatsApp oder Teams oder die Heiner App oder was auch immer weiter schicken sagt drinnen

00:04:42: Ja

00:04:43: Und es cool ist.

00:04:45: Wir schaffen es möglich schnell Wissen ins System zu bekommen.

00:04:50: Es geht nicht mehr wie früher, dass sie mich irgendwie einloggen.

00:04:53: Das wissen dann Aufnehmungen, das ist zu langsam.

00:04:56: In dem Moment wenn die Frage da ist muss die Frage beantwortet werden und ich werde nur noch einmal beantworten.

00:05:01: Und es zielisch... ...dass jeder im Betrieb sein Wissen da reingibt.

00:05:08: Und jetzt kommt die spannende Frage was passiert?

00:05:10: Wenn eine Frage nicht beantwortete werden kann.

00:05:14: Würde ich nochmal zurückstellen?

00:05:18: Mich interessiert einfach nochmal Wie funktioniert das in der Anwendung?

00:05:22: also Das Ding heißt frag Martin.

00:05:25: Es kommt also von dir, so viel ist schon mal klar?

00:05:27: Ich kann es auch nicht umnennen.

00:05:28: Also frag Dennis.

00:05:29: Du

00:05:29: kannst auch Dennis.

00:05:30: Ah

00:05:31: okay gut zu wissen.

00:05:32: Kostet natürlich mehr in dem Moment und

00:05:37: da steckt dann nur das Wissen aus meinem Betrieb drin.

00:05:40: Es ist also nichts vergleichbar mit zum Beispiel ChatGPT wo das Wissens der Welt drinsteckt.

00:05:44: Nein und das möchte ich ja gerade nicht Man kann sich das vorstellen, erstmal wollen wir das ganze DSGVO konform sein.

00:05:50: Nicht nur EU Act sondern komplett DSGVO.

00:05:52: Für alle die nicht so abkürzungsaffin sind Datenschutz Grundverordnung ist die DSGvO und die verlangt dass wir mit sensiblen Daten äußerst vorsichtig umgehen und deshalb sollte man auch eine Anwendung wie ChatGPT vielleicht nicht unbedingt Kontakt und Kundendaten der Person füttern, der man eine Mahnung schreiben will oder so.

00:06:18: Weil das ist gefährlich.

00:06:20: So lange mal bei Business-Versionen kann man wieder muss man richtig beachten hat mir im letzten Podcast.

00:06:26: Aber wichtig wie läuft das Ganze ab?

00:06:28: Ihr müsst euch vorstellen ich habe jetzt ein Sprachnachricht.

00:06:31: zum Beispiel schönes Beispiel von einem Kunden.

00:06:35: er hat sich bissel ... über Produktbekanntheit.

00:06:39: im Sein Betrieb hat er sich aufgeregt.

00:06:40: Es gibt eine Klimaanlage von einem bestimmten Hersteller, die baut man bei Arztpraxen ein.

00:06:45: Bei Arztbraxen muss der bestimmte Filter noch besser sein wegen Bakterien und so weiter.

00:06:49: Das ist schon spezielle Nummer!

00:06:52: Und das wissen halt nur manche Leute welches sie das einmal in dem Schaldi-Ahrhalt gemacht haben.

00:06:57: Jetzt ist der Mitarbeiter dessen was nicht weiß... ...und den male Klimaanlagenbaut weil er das einfach net auf dem Radar hat ist ja nicht der Schuldige sondern der hat einfach das Wissen ja nicht.

00:07:05: Und jetzt hätte ich einfach an Frage Martin stellen können Welche Klimaanlage baue ich bei Arztpraxen ein?

00:07:10: Und da hätte ich die Antwort.

00:07:13: Das ist eine Oberfläche, wo ich einfach meine Frage so reinspreche oder reintippe.

00:07:16: Ja

00:07:16: genau und ich muss jetzt aber davor einmal das ganze Ding befüllt haben.

00:07:20: wie läuft es Ganze?

00:07:23: Ich mache eine Sprachnachricht.

00:07:24: beispielsweise Bei einer Arzt Praxis bauen wir die Klimaanlagen von Muster GmbH ein mit der Artikelnummer X, Y und Z. Eins zwei drei.

00:07:38: Vale die einen speziellen Filter hat.

00:07:40: es gibt zwei Größen bla bla bla Punkt loslassen.

00:07:43: was passiert jetzt?

00:07:44: Jetzt fängt man an diese Sprachnachricht über oben im Kanal an ein Transkriptier-Workzeug beide geleitet das heißt Text aus Sprachen auch sprecht wird ein Text erstellt.

00:07:55: dieser Text wird dann an DSGFO-Konform allen Mistral geschickt auf ein Large Language Model wie OpenAI.

00:08:03: dieses zerlegt, diese Sprachnachricht und ergänzt diese Sprachen Nachricht auch noch mit zusätzlichen Informationen.

00:08:08: Und zerteilt die!

00:08:10: Und MISTRA schickt es einfach.

00:08:11: dann gesagt... Diese komplette Sprachen-Nachricht macht sie in einen kleinen Silos rein.

00:08:18: Und die Silos werden in eine Datenbank gespeichert.

00:08:21: Das ist keine klassische Datenbank sondern ein Vektor-Datenbrank wo bissel so noch Pfeile drin sind.

00:08:27: wenn ich zum Beispiel schon lange wehrarbeitet wer macht den Podcast, das Handwerk macht kurze Prozesse.

00:08:32: Verweisen zwei Pfeile einmal auf dich und einem auf mich.

00:08:36: Wenn die Frage wer arbeitet bei SPZ, verweist von der SPZ ein Pfeil auf dich so kann man sich das vorstellen?

00:08:42: Und hier zeigt es vom Klimaanlage- und Arztpraxis ein Pferd direkt auf dieses Silo wo die Information drin steckt.

00:08:49: Schnell Vektor Daten.

00:08:50: Ein bisschen komplexere Daten.

00:08:52: Und jetzt ... Kann ich auf die... Das ist die Füllrichtung!

00:08:57: Ja, das heißt aus einer Sprachnachricht vor Text.

00:09:00: Text wird durch Mistrail durchs Large Language Model ergänzt und zerteilt... ...und in Zilos gepackt.

00:09:06: Und wenn ich jetzt was frage... ...zweigt es large language model nicht ins Internet ab auf seine Zilos,... ...sondern auf meine Datenbank wo meine Zilos dran sind?

00:09:20: Das bleibt

00:09:20: im geschützten Bereich.

00:09:21: Genau!

00:09:24: So funktioniert's ab.

00:09:25: und da ist das Ganze nennt sich WACK.

00:09:28: Silo.

00:09:32: Das heißt, unser Rack ist nichts anderes wie ein Riesenwissenspeicher.

00:09:39: Da steckt also alles drin und es ist für jeden Betrieb anders bzw.

00:09:46: personalisiert?

00:09:47: Ja!

00:09:47: Weil jeder Betrieb ist nur mit seinen Dingen füttert.

00:09:50: Genau.

00:09:51: Das heisst von Tag eins an steckt da erstmal nix drin ...

00:09:55: ja ein, man kann es mit vorhandenen Informationen von uns befüllen lassen.

00:09:58: Wir haben Fehler Codes wir haben Anleitungen für Branchen Softwaren.

00:10:02: Alles was wir haben geben wir schon rein.

00:10:04: Branchenfachwissen.

00:10:06: viele large language Modules wissen ja nicht mal was Einhahnfen ist.

00:10:10: Facebook hat die Meta-I jetzt released.

00:10:13: das erste was sie mir testet kann eine KI Einhänfen.

00:10:15: weiß was die KI Einhanffen ist.

00:10:17: Kann ihr meinen WhatsApp reihen?

00:10:18: recht sich jetzt des Icon was noch nicht mehr wegbekommt.

00:10:21: fragt einfach mal was ist Einhämpfen?

00:10:26: Schöne Fingerübung nach Feierabend, mal KI-Fragen.

00:10:29: Was ist einhandeln oder wie geht's?

00:10:31: Könnten witzige Antworten bei rauskommen.

00:10:33: Das hat auf jeden Fall wenig mit Rauchen zu tun und Zigaretten drehen glaube

00:10:36: ich.

00:10:37: Genau.

00:10:37: aber lieber Dennis eins hast du vergessen.

00:10:39: Du sagst ich sage immer abkürzungen was wahrscheinlich eine Wreck.

00:10:44: Lass mich doch ausreden!

00:10:46: Also was ist ne Wreck?

00:10:47: Ja also RAG steht für Retrieval Argumented Generation.

00:10:55: Und das heißt?

00:10:57: Nichts Besonderes, denkt einfach ist es ein Silo für eure Wissen.

00:11:00: Okay und nochmal zurück zum Verständnis zu kommen also von Tag eins an sind ein paar Basissachen hinterlegt die ihr sowieso habt die auch allgemein gültig sind.

00:11:12: und dann fange ich an meine betriebsspezifischen Sachen da reinzufüttern.

00:11:17: sage ich jedem im Betrieb, wenn er was weiß soll eine Sprachnachricht los schicken oder wie?

00:11:21: das muss ja ein bisschen gesteuert werden.

00:11:22: Ja

00:11:22: wir haben eher schon vordefinierte Fragen.

00:11:24: Meinst

00:11:24: du

00:11:25: kannst die ja mal zusammensitzen?

00:11:27: Oder ich sag es mal vielen Kunden irgendwie gibt's halt nie ne Verneinung statt Tiktok auf der Toilette macht ihr jetzt Sprach nachrichten über euren Betrieb

00:11:36: und das machen meine Mitarbeiter.

00:11:38: Ja erstmal das Chef vielleicht erst mal selber dann gibt man das ganze weiter weil das meiste wissen steckt im Kopf des Chefs Ja.

00:11:45: Und auch ganz viele Nachfolgethemen, diese Themennachfolge werden wir in der nächsten Runde auch beachten.

00:11:52: Es sind einfach, es sind ganz viele Schnittstelle-Probleme zwischen Alt und Jung.

00:11:58: Wir müssen von Schnitt in die Verbindung gehen... ...und die Verbindungen scheinen nichts anderes wie die Übergabe des Wissenen von der älteren Generation an die jüngeren Generationen.

00:12:07: Und frag Martin ist so aufgebaut dass ich da ... keine Datenpflege betreiben muss im klassischen Sinne, so wie man Datenbanken früher hat pflegen müssen?

00:12:15: Nein gar nicht.

00:12:15: Ich spreche einfach wenn auch eine neue Version ist mache ich einfach die neue Version rein.

00:12:18: dann zeigt er mir hey es gibt ne neue Version in alte Version und oben kann ich die alte Version mit einem Glick löschen.

00:12:24: Ah okay gut also das ist dann der Pflegeraufwand den ich noch habe?

00:12:27: Genau!

00:12:29: So jetzt gibts nur eine Geschichte.

00:12:32: Wenn...

00:12:33: Die Mitarbeiter fragt Martin eigentlich viel Fragen und dass sie nichts weiß Dann nutzen Sie's irgendwie nicht.

00:12:39: Das heißt, hier haben wir einen Prozess definiert.

00:12:41: Falls eine Frage nicht beantwortet werden kann, werden die Wissenskönige informiert, dass sie eine Frage kamen, die nicht beantwortet wurde.

00:12:50: Zum Beispiel bei einem Kunde habe ich mal wie war das Passwort für die und die Plattform?

00:12:56: Und jetzt muss sich.

00:12:56: natürlich ploppt es bei mir auf und möglichst schnell musste die Frage beantworten.

00:12:59: dann klicke mich drauf, beantworte die Frage mit ein zwei drei vier und dann kriegt der Mitarbeiter direkt ne Antwort wenn ich das beantwortete.

00:13:07: Das ist so, land das System möglichst schnell.

00:13:10: Und so nutzt es meine Mitarbeiter immer schneller und effizienter.

00:13:14: D.h.,

00:13:15: ich hab eigentlich ein Wissensgenerierungsflow-Prozess im System.

00:13:21: Da könnten sich aber auch falsche Informationen einschleichen?

00:13:24: Ja!

00:13:25: Ich gehe davon aus wenn ich Information reingehe als Chef... Dass da keine Fehler passieren.

00:13:34: Aber für Mitarbeiter, die auch das befüllen dürfen gibt es noch Freigabeprozesse dazwischen.

00:13:39: Aha okay.

00:13:40: Shit in, shit out!

00:13:42: Wenn ich sage der Himmel ist rosa dann kommt am demomente Himmel rosa.

00:13:46: Das heißt so kann ich quasi über eine Kontrollstelle verhindern dass falsche Informationen drin landen?

00:13:56: Genau.

00:13:57: Okay man könnte doch also wenn... Ich bin faul.

00:14:01: Ich könnte jetzt einfach alles an alten Dokumenten hochladen, die ich schon habe.

00:14:05: Macht doch!

00:14:06: Ist das System noch gut gefüttert oder?

00:14:07: Ja

00:14:08: wir haben einen der will dreißigtausend Dokumente hochladEN.

00:14:12: Der hat insgesamt neun Bücher geschrieben wo das ganze Wissen über Beratung Prozesse alles drin hat.

00:14:19: Aber ist viel automatisch auch gut?

00:14:23: Und es ist das coole.

00:14:24: und kommen wieder auf die Mathematik rein.

00:14:26: Das wollte ja gar nicht erzählen aber ich mach's trotzdem.

00:14:28: Konfidenzintervalle Das ist Wahrscheinlichkeitsrechnung.

00:14:33: Wenn ich Wissen bewerte, bewertest du das subjektiv?

00:14:37: Die KI bewertet es eigentlich auch subjektive anhand vom Wissen was die woanders Stern mit blickt.

00:14:42: D.h.,

00:14:42: sie bewertete alles silos und sagt das Silo ist gut, der Silo is gut, das Siloo ist gut.

00:14:47: Und er berechnet eigentlich Konfidenzintervalle.

00:14:49: Konfidenzintervallen bedeuten... Ich habe in Wahrscheinlichkeit von neunzig Prozent dass dieses Silo in der Wahrscheinlichkeit zwischen der Einwahrscheinlichkeit und einer anderen Wahrscheinlichigkeit liegt.

00:14:59: Das heißt, die Wahrscheinlichheit von der Wahrscheinlichkeit.

00:15:01: Die sind Konfidenz hinter Wahlen!

00:15:02: Und das Coole ist... ...das Bewerten!

00:15:06: Machst nicht du, das macht nicht da Mitarbeiter, sondern es macht... ...die KI.

00:15:09: Ist

00:15:10: das gut?

00:15:11: Ja, besser als ein Mensch

00:15:12: macht.

00:15:13: Und er listet die natürlich dann untereinander und nur die Topquellen werden natürlich ausgespielt.

00:15:20: Das heisst….

00:15:23: Es kann gar nicht zu viel Information sein, weil dann doch immer nur die besten rausgegeben werden.

00:15:29: Dann hoffe ich mal dass wir wahrscheinlich jetzt nicht so viele Hörer bei der kurzen Zwischenerklärung verloren haben.

00:15:35: Das wäre wahrscheinlich schlecht.

00:15:36: Konfidenzintervall war er elfte Klasse

00:15:40: an deiner Schule, an meiner Nähe.

00:15:44: Also habe ich verstanden?

00:15:46: So

00:15:47: was beschäftigt uns

00:15:49: noch?

00:15:52: Gibt es auch da Schnittstellen zu meiner Betriebssoftware, sind die nötig?

00:15:56: Ja.

00:15:57: Und jetzt wird's richtig spannend!

00:15:58: Es gibt zwei Richtungen.

00:16:00: Einmal wiederholen... Also gebt mir alle Rapportzettel.

00:16:05: Gebt mir all die Zeiten, weil dann kann ich die abfragen.

00:16:07: was hat mein Monteur gestern da und da gemacht, boom!

00:16:10: Muss ihn nicht mehr irgendwo einlocken.

00:16:12: Das heißt hier mach' ich noch den ersten Podcast von Sorei jetzt, von der er hier mit einer Schnittstelle hat.

00:16:17: Da machen wir hin geht holt gib mir alle rapportzetteln aktuelle.

00:16:23: Andere Richtung Machen wir eine Aufgabe, das heißt frag martin ai wird befüttert.

00:16:31: Wird auch.

00:16:31: der Prozess läuft fast genau gleich ab wird links zusammenfassung generiert.

00:16:36: Das wissen wird dann bei einer wissensplattform wird auch gefüllt und er fügt aber direkt eine aufgabe in die branche software hinzu d.h.. Weiß schon noch als ich loom damals aufhand habe.

00:16:46: Also hier gibt es eine eigene podcast folgen?

00:16:49: Genau die wichtigste Software im betrieb habe.

00:16:51: sie klappen an muss ja aber revidieren ist aufgekauft worden.

00:16:56: Also das Lumen gibt's noch, aber es

00:16:59: ist nicht mehr so cool wie damals.

00:17:01: Es ist verbessert worden.

00:17:04: Aber doch nicht weil wir es im Podcast erwähnt haben?

00:17:06: Nein.

00:17:08: Das Ziel ist aber nur noch dass man es noch einfacher nutzen, noch weniger Software nutzen und wir können theoretisch ein Video direkt in Teams aufnehmen an den Botschicken Und dann sagt der Bot, wer soll es bekommen?

00:17:18: Der fragt dich sogar nach.

00:17:19: Agentische KI, der interagiert mit dir.

00:17:21: Wer soll das Video bekommen?

00:17:22: bis wann soll die Aufgabe erledigt sein?

00:17:25: Wie viel Projektnummer?

00:17:26: Der fregt dich sogar Sachen des agentisches reagieren und überfragt Martin Ai über das agentische Verhalten.

00:17:32: wird dann eine Aufgabe in der Branche Software zum passenden Mitarbeiter und zum passen Projekter erstellt.

00:17:37: Das heißt, es geht nicht nur in die eine Richtung sondern auch in andere.

00:17:41: ... agiert agentische KI mit dir.

00:17:44: Also

00:17:44: es ist nicht nur eine Wissensdatenbank, ich kann auch damit arbeiten?

00:17:47: Ja!

00:17:48: Und das wird wahrscheinlich immer noch du größere Weg... Es wird nicht nur die eine Richtung sein sondern auch die andere.

00:17:52: Bei dem richtigen Martin ist das eher unwahrscheinlich.

00:17:54: aber was ist wenn frag Martin AI keine Antwort weiß auf irgendeine Frage?

00:18:00: Das hatte ja schon erwähnt.

00:18:01: dann gibt's ein Prozess wie das Ganze befüllt wird.

00:18:04: D.h.,

00:18:05: der Wissenschönig bekommt den Nachricht dass ne Frage die beantwortet wurden konnte Und dann wird er wissen, dann beantwortet der Wissenskönig das Ganze und dann wurde die Frage Martinai damit befüllt.

00:18:15: Und fragt Martinaie, beantwortete es dem Fragenden?

00:18:18: Hier gibt's auch wieder Sachen, die man mitnehmen soll als Information.

00:18:23: Ich bin gespannt!

00:18:24: Die erste Geschichte ist... ...sichert euer Wissen egal wie haben wir schon mal erwähnt.

00:18:33: Und wenn es nur darum geht zu sagen wo ist das Klopapier?

00:18:37: Im Karnlachs-Rekalben kundent hinsch links oben Das würde ich nicht vergessen.

00:18:45: Das ist die Standardfrage.

00:18:48: Beantwortet ein Verschritt für Schritt, wer macht was?

00:18:51: Einfach eine Sprachnachricht!

00:18:53: Es muss nicht mehr im Video heutzutage sein.

00:18:57: Dann einfach zugreifbar machen des Wissen.

00:19:01: Je einfacher das Wissen bei einem Mitarbeiter ist, desto eher nutzen sie das.

00:19:05: Je mehr Abstand dazwischen ist desto kritischer wird es Ganze.

00:19:10: und zuletzt... ... ladet alles Wissen hoch und natürlich passt aufs Ohepauch recht auf, was ihr zur Verfügung habt.

00:19:18: Fehlocoats ein schönes Beispiel.

00:19:21: In der Regel sind die Fehlocodes von Hersteller nicht immer optimal weil da steht bei den Fehloccode XYZ macht.

00:19:27: das ist das Problem.

00:19:29: aber ich will ja meine Mitarbeiter sagen bei dem und dem Fehlochode bei der Gastramme bitte überprüfe den Außensensor schau bitte ob die Kontakte locker sind Schau ob Wasser drin ist wechseln Dichtungsringen oder guck in, ob die Kontakte los ist.

00:19:43: Das heißt viel mehr im Detail was die Leute tun müssen weil mich interessiert nicht nur dass es da außen Gerätenfehler hat, der Außenfühler sondern was tun sie dahinter.

00:19:55: und das braucht eigentlich viel weniger Zeit.

00:19:57: wenn ihr wirklich mal sechs bis sieben Stunden einfach hinsitzt über ein Quartal wir sagen immer neunzig Tage was ihr gerade tut Füllt mal neunzig Tage immer mit Sprachnachrichten wenn ihr auf dem Klos sitzt ... drei Themen, was ihr im Kopf habt.

00:20:11: Ja?

00:20:11: Das ist gut!

00:20:12: Ab dem Moment braucht ihr kein Tiktok mehr und ab dem Moment hält... äh Akku auch länger.

00:20:18: So die Infos laufen dann alle in den Silos zusammen,... ...die ja RAK oder RAG genannt werden.

00:20:26: Wo stehen diese Silos eigentlich?

00:20:29: Wo muss man das vorstellen?

00:20:30: Nürnberg.

00:20:31: Aha okay

00:20:32: also... In oben im Keller, in einem Rechenzentrum.

00:20:34: In

00:20:34: Nürmberg.

00:20:36: Und gesichert in... Helsinki.

00:20:38: Das heißt die Silos stehen nicht nur einmal, sondern wurden einmal dupliziert und gespiegelt.

00:20:44: Als Hausaufgabe zeig ich euch mal so ein kleines... Ich gebe mal das... Die Grafik von Frau Ragnar Martin an euch rüber.

00:20:51: Und ich gebe euch auch mal so klassische Fragen-Listen ...die hatte ich euch schonmal geben, das war die Unboarding-Liste.

00:20:58: Mache ich auch nochmals Hausaufgarbe damit ihr euch darin orientieren könnt was ihr alles beantworten müsst.

00:21:04: Nutz du frag Martin in deinem Betrieb hier auch?

00:21:07: Ja, klaro.

00:21:08: Und es ist bei Teams integriert.

00:21:10: Das heißt... Ich hab nicht irgendwie noch eine Extra-Software, sondern wir klicken bei mir im Einkommunikationstool, haben den kleinen S.Ed on und da können sie's befragen.

00:21:18: Und wirst Du jetzt weniger gefragt?

00:21:20: Ja!

00:21:20: Und vor allem das Firmenwissen wird immer mehr.

00:21:22: Damals hatte ich immer so einen ganz komplexen Prozess, habe wieder ne Checkliste gemacht, da musst Du mich hinsitzen, jetzt mal einen Klick, sprech´s ein und weg damit.

00:21:29: Und das läuft trotzdem?

00:21:30: Ja.

00:21:31: Besser.

00:21:31: Puhht!

00:21:33: Lieber

00:21:33: Dennis?!

00:21:34: Vielen Dank,

00:21:35: bis zum nächsten Mal.

00:21:57: Tschüss!

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