00:00:01: Daniel: Kein Marketer oder Customer Experience Manager, der oder die nicht schon mit Hilfe generativer künstlicher Intelligenz Inhalte erstellt hätte. Aber wie können wir mit generativer KI einen echten Mehrwert für die Kunden schaffen und damit die Customer Experience verbessern? Willkommen zu einer weiteren Ausgabe von Beyond CXM, Customer Experience Management Weitergedacht. Präzise zum sechsten Teil der Miniserie zu KI. Mein Name ist Daniel Renggli, Marketing und CX gehören zu meinen Passionen. Mit diesem Podcast und der in den sozialen Medien fortgeführten Diskussion will ich zusammen mit meinen Gästen das Thema Custom Experience Management breiter beleuchten und weitertragen, aus der bestehenden CX-Community hinaus. Mein heutiger Gesprächspartner: Rolf Jeger, Leiter der digitalen KI-Agentur VOIMA. Herzlich willkommen, Rolf!

00:00:45: Rolf: Hallo, Dani.

00:00:53: Daniel: Rolf Jäger ist ein preisgekrönter Werber und Marketer mit Ehrungen aus Cannes bis New York. Er leitet, wie erwähnt, die in Zürich ansässige Digital- und KI-Agentur VOIMA und zählt mit zahlreichen Publikationen zu den ersten deutschsprachigen Autoren im Bereich der künstlichen Intelligenz. Schon früh begeisterte er sich für Technologie. Mit 15 Jahren programmierte er Software für den Commodore 64, die in den Schweizer Filialen von Commodore landete. Nach einer Banklehre siegte jedoch die Faszination fürs Marketing. Seine Arbeit für die Swisser, Heute Swiss, markierte den Auftakt einer beeindruckenden Karriere in der Kommunikation. Rolf ist als eidgenössisch diplomierter Kommunikationsleiter. Ja Rolf, was sollten unsere Zuhörer*innen noch von dir wissen?

00:01:36: Rolf: Ja, etwas Lokalkolorit. Ich bin in Basel aufgewachsen, seit über 30 Jahren auch in Zürich. Würden wir Dialekt sprechen, würde man das sogar noch hören. Ich kriege das nicht weg. Ich lebe seit über 12 Jahren mit meiner Frau am Zürichsee. Wir sind Patchwork mit fünf erwachsenen Kindern. Was prägend für mich war, ich habe lange auf der Grosskundenseite gearbeitet und dann auf der Agenturseite gewechselt. Das war in vielerlei Hinsicht sehr spannend. Hobbymässig, ich gehe gerne in die Lüfte, bin Privatpilot dass die Kombination von Technik und der Schönheit in der Luft sein.

00:02:23: Daniel: Ja, sehr schön. Das kann ich gut nachvollziehen. Ich habe zwar nie ein Flugzeug geflogen, aber ich bin über 20 Jahre lang Gleitschirm geflogen. Da spielt die Technik ein bisschen weniger eine Rolle, aber ich weiss, wie sich das anfühlt. Hast du eigentlich je bereut, mit der Softwareentwicklung den Rücken zugekehrt zu haben?

00:02:44: Rolf: Nein, weil jetzt kommt ja wieder alles zusammen. Wir mussten kürzlich für die Versicherung analysieren, sind wir eine Werbeagentur oder ein IT-Unternehmen? Und sie haben festgestellt, ihr seid gar keine Agentur mehr, ihr seid ein Softwareunternehmen. Also mit Webseiten und Apps und so bin ich quasi wieder zu alten Liebe zurück.

00:03:06: Daniel: Spannend, stimmt eigentlich. Schön. Gemäss deinem LinkedIn-Profil heisst dein Motto "Beherrsche KI, bevor sie dich beherrscht". Macht dir KI Angst?

00:03:19: Rolf: Angst ist ein schlechter Ratgeber. KI ist einfach eine ambivalente Sache. Und anders als andere technologische Revolutionen hat sie schon ein Potenzial, das in verschiedene Richtungen geht. Es ist ein Kraftverstärker im Guten wie im Schlechten. Mir geht es darum, dass man sie versteht und nicht verdrängt, dass man gestaltet und nicht getrieben ist.

00:03:46: Daniel: Wir kommen sicher noch einmal auf die riesigen Grenzen der KI zu sprechen. Aber erst einmal, du hast ein neues Buch öffentlich kürzlich mit dem Titel "KI-Agenten der Zukunft". Was KI-Agenten heute können, weiss ich mehr oder weniger. Darüber werden wir auch noch im Detail sprechen. Aber was bringt uns die Zukunft?

00:04:07: Rolf: Ja, also... Der Titel ist so gewählt, weil es wie ein Wendepunkt ist und die Agenten langsam erwachsen werden. Und was wird die Zukunft bringen? Sie werden... Die Agenten werden proaktiv... ... handeln. Im Moment sind sie sehr reaktiv auf Trigger. Sie werden proaktiv handeln. Sie werden multimodal. Und ich denke, sie werden auch sozial intelligenter. Wichtig ist die gesellschaftliche Komponente Vertrauen, Transparenz, Kooperation. Das sind die grossen Themen zwischen Mensch und KI. Die Zukunft liegt in der Verbindung von Autonomie und dem situativen Verständnis. Wie sind wir da noch am Anfang?

00:04:59: Daniel: Gerade hier unterscheiden sich die Agenten von RPA, von Robotic Process Automation, dass sie Reaktivar oder Regeln folgten, während die Agenten jetzt proaktiv handeln sollen. Mit Hilfe von generativer KI, Texte oder Bilderstellen, das hat wohl jeder und jede schon gemacht, die bzw. der im Marketing tätig ist. Was hat sich in jüngster Zeit verändert?

00:05:31: Rolf: Die letzten Wochen waren schon sehr spannend. Wir haben gesehen, wie Google enorm zugelegt hat. Ich kann nur ein Tool nennen, das mich unglaublich fasziniert und was auch in der Praxis sehr hilfreich ist. Das ist Nano Banana. Das ist ein echtes Wundertool. Das macht Dinge möglich, die neu generierte Bilderstellung seit Jahren verspricht und nie geschafft hat. Ich erlebe da die unglaublichsten Dinge, wie man eine Illustration nimmt und sagt, ich hätte gerne eine typähnliche, und zwei Minuten später hat man eine typähnliche Illustration, die eingesetzt werden kann, und auf Wunsch macht Nano Banana dann auch noch das Logo und die Typo-C-Konform-Reihe, das war bisher nicht möglich. ist echt ein Wundertool für uns.

00:06:26: Daniel: Nano Banana ist eigentlich der Entwicklungsname für Gemini 3, oder?

00:06:31: Rolf: Ja, also wenn du in das AI-Studio reingehst, wird es nach NanoBanana genannt, aber es ist irgendwie das Bildgenerierungstool von Gemini 3. Ich habe auch gehört, Anwendungen, wo man via API-Schnittstelle Nano Banana direkt an Datensätze anhängt und das Ding erstellt dann Infografiken und alles daraus. Es ist ein unglaublich mächtiges Tool. Es geht darum, dass Google in den letzten Wochen endlich ihre geballte Power auf die Beine gekriegt hat und der ganzen Welt zeigt, was da möglich ist.

00:07:12: Daniel: Ja gut. Hierzu habe ich kürzlich etwas zu einem Post von dir kommentiert, Rolf. Wichtig zu wissen, Rolf macht wirklich gute Posts auf LinkedIn. Ich würde gerne unseren Zuhörerinnen empfehlen, Rolf zu folgen. Du bist immer up to date, was da geht in der Entwicklung der generativen KI. Und eben kürzlich hast du was zu NanoBanana oder Gemini 3, ich denke, es ist wichtig zu wissen, dass es das Gleiche ist, gepostet. Und dann habe ich ja eben drunter kommentiert, dann eben Google hat da mächtig aufgeholt und jemand anderes war dann ganz andere Meinung und hat gemeint, dass Google da einfach zurückhaltend war, weil sie nicht ihr eigenes Geschäftsmodell gefährden wollten. Ich bin mir da nicht ganz sicher. Kann natürlich sein, dass man da ein bisschen auf der Bremse stand. Erst einmal. Aber auf der anderen Seite konnte ich mir nie vorstellen, dass Google da einfach zuschaut, wie OpenAI hier das Rennen macht und es anderen überlassen hat, nicht nur OpenAI, Anthropic usw., ständig neue KI-Tools zu lancieren, während von Google lange nichts zu hören war.

00:08:28: Rolf: Ja, also... Da bin ich voll bei dir. Ich bin überzeugt, das war kein strategischer Entscheid. Natürlich kannibalisiert das Kernbusiness, aber das hilft ja nicht, auf die Bremse zu stehen und den anderen das Feld zu überlassen. Sie hatten es nicht im Griff. Sie hatten dem wohl nicht die strategische Bedeutung gegeben. Aber sie haben quasi im Code Red ausgesprochen vor einem Jahr. Da muss man einfach wissen, Google hat viel Kapital, viel Manpower, viel Brainpower. Und sie haben jetzt geliefert. Aber vor 18 Monaten war Google die Lachnummer. Ich habe sie auch unterschätzt. Ich dachte, sie kriegen das nicht auf die Reihe.

00:09:12: Daniel: Das Erstaunliche ist, dass Google, also Ingenieure von Google oder Scientists von Google, die haben 2016 mit diesem Papier "Attention is all you need" die Grundlagen für die Transformer-Architektur gelegt. Also das, was ChatGPT oder ähnliche GPTs ausmacht, das wurde eigentlich bei Google erfunden damals. Dieser Attention oder Self-Attention-Mechanismus.

00:09:37: Rolf: Genau, und Kodak hat die digitale Kamera erfunden. Für die, die noch wissen, was Kodak ist.

00:09:41: Daniel: Ja, genau. Es ist oft komisch, wie das so läuft. Aber gut, wir haben von Bildgenerierung, Videogenerierung gesprochen mit Nano Banana. Was ist denn sonst noch möglich?

00:09:58: Rolf: Das ist ein einzelnes Tool, weil ich so fasziniert bin davon. Aber generell gesprochen ist es einfach Es ist nicht mehr "nice to have" die generative KI, es ist eine strategische Basis. Was wir in den letzten Wochen auch gesehen haben, was sehr gut möglich ist, ist einfach Test and Learn in Lichtgeschwindigkeit. Verschiedene kreative Visuals erstellen und Varianten und mal raushauen. Das wäre früher undenkbar gewesen. Wir haben für einen Kunden eine Videoserie gemacht, eine Low-Cost-Produktion mit 20 Sujets, die wurden in einem Tag erstellt. Mit Zora haben wir das gemacht. Da ist eine Qualität dahinter, das wäre früher undenkbar gewesen.

00:10:52: Daniel: Ihr habt das aber noch mit Zora gemacht, habe ich richtig verstanden.

00:10:59: Rolf: Das haben wir jetzt mit Zora gemacht. S

00:11:02: Daniel: Spannend. Ich kenne die Image-Kampagne von Brack Alltron, Packhaus, was in dir steckt, vom Mai dieses Jahres. Van Gogh für den Künstler in dir, On-Fire-Abend für den Grillmeister in dir etc. Von Brinkert-Lück Creatives. Dennis Lück ist auch von Wohlen - wie ich. Eine Kampagne, die sie vollständig mit K.E. erstellt haben. Auch wenn das Team von Bragg und Brinkert-Lück viel Lehrgeld zahlen musste, hat es sich doch belohnt, weil sie nicht nur Kosten sparen konnten für Modelle, Fotoshootings etc. und auch sehr viel flexibler waren später. Man kann Visual Sendern, Produkte austauschen, Preise anpassen etc. Jetzt mittlerweile sehr gut, weil die KI ja auch eine Memory-Funktion hat, die generative, was sie ja früher nicht hatte. Die ganze Konsistenz, ja. Das heisst, eben das Lehrgeld, das die auch bezahlt haben, ist, wenn sie falsch gepromtet haben und das korrigieren wollten, dass sie eigentlich wieder vorne angefangen haben. Aber mittlerweile soll das gehen, dass man so promptet, dass man im Nachhinein korrigieren kann, Visuals verbessern kann etc. Hast du da schon entsprechende Erfahrungen gemacht?

00:12:03: Rolf: Ja, absolut. Wenn Dennis Lück das sagt, hatte ich die Ehre, nicht übertrieben, mit ihm zusammenzuarbeiten. Auf dem Podcast werde ich dir dann noch Anekdoten erzählen. Es ist ein grandioser Kreativer. Bei mir war vor zwei Wochen ein CEO einer Firma, die jetzt in Indien beheimatet ist. Ich habe mit ihm jahrelang in einem anderen Bereich zusammengearbeitet. Und der war bei Mac-N und so, also der war Creative Director und so. Und der hat mir gezeigt, was möglich ist, wenn man einerseits diese KI-Tools hat, aber auch das Verständnis, was der Output sein soll. Das ist eigentlich das grosse Problem jetzt mit der KI. Ich kann im Prinzip fast alles, aber wenn du nicht weisst, wie du den Output steuerst, wenn du nicht im Driver-Seat bist, dann wird es beliebig zufällig und nicht so gut. Aber was er gezeigt hat, diese Filme, die sie produziert haben in Kinoqualität, da Aber ein Autochase-Film, drei Minuten durch eine Grossstadt, das wäre eine Millionenproduktion. Mit Absperren und allem. Und weisst du, wie die Kamera fährt? Wie in bester Hollywood-Qualität.

00:13:31: Daniel: Ich kenne das Video, ja.

00:13:33: Rolf: Das sieht realistisch aus. Das ist unglaublich. Unglaublich, wirklich.

00:13:38: Daniel: Unglaublich, wirklich. Auch diese Kampagne von Brack. Ich habe damals nicht realisiert, die Menschen, dass die alle nicht echt sind. Das ist schon erstaunlich. Jetzt vielleicht in Bezug auf Customer Experience Management. Wie könnten Custom-Experience-Manager von all dem profitieren?

00:14:00: Rolf: Genau, weil du kommst ja immer nach dem Motto...

00:14:02: Daniel: Ich komme immer auf dieses Thema zurück.

00:14:04: Rolf: Ist ja alles schön und gut, aber was bringt das in der Praxis? Also, erstens mal die radikale Personalisierung. Das ist ein Thema. Du kannst jetzt viel besser auf eine Art personalisieren, wie das gar nicht möglich gewesen wäre. Das zweite ist gerade Customer Experience, Früherkennung von Problemen. Wir betreiben einige Bots, und das ist jetzt nicht so sophisticated, aber trotzdem, wir betreiben einige Bots für Kunden. Als Gute dachte ich mir zuerst, ich mache monatlich eine Auswertung. Das ist ein Schatz, was die Leute fragen, wo du erkennst, wo Probleme sind, wie das über die Zeit läuft. KI zur Früherkennung von Problemen. Unglaublich gut.

00:15:01: Daniel: Gut, jetzt müsste ich da einwenden - ich bitte um Entschuldigung - dass das Teil der analytischen KI wäre und nicht der generativen KI, wenn es darum geht, Inhalte auszuwerten, zu analysieren, Muster zu erkennen, Hebel zu erkennen beziehungsweise Prognosen anzustellen, was Konsumenten wünschen oder was sie sich in Zukunft noch wünschen würden. Das geht eigentlich eher so ins Kapitel der analytischen KI.

00:15:34: Rolf: Da würde ich dir recht geben. Es kommt immer auf das Level und die Präzision an, aber es ist grundsätzlich schon eine Aufgabe der analytischen KI.

00:15:47: Daniel: Ja gut, aber dann, wie du das vorhin gesagt hast, dann brauchst du ja die Kreativen, die dann ein Bild im Kopf haben, von was sie erstellen wollen, egal ob für Marketing oder für Custom und die können ja dann mit diesen Analysen oder mit diesen Erhebungen, mit diesen Resultaten aus der Analyse, aus den Erhebungen, können sie ja dann die KI entsprechend briefen und eben zu diesem Bild beitragen letztendlich.

00:16:17: Rolf: Absolut. Oder zum Beispiel, das grosse Thema in Customer Experience sind ja immer diese Journals, die man mühsam aufsetzen muss. Das ist jetzt etwas, Siehst du eher die analytische, wo die generative KI bei der Orchestrierung von Journeys helfen kann?

00:16:39: Daniel: Absolut. Das sehe ich auch so. Auf der anderen Seite geht es darum, dass die analytische KI und die generative KI zusammenarbeiten. Ich zeige euch Beispiele aus dem Umfeld von Hase & Igel. Sie haben einen Partner, Marcapo, der für ein Händlernetz von insgesamt 65'000 Firmen Marketing betreibt, mithilfe der Analytik von Hase & Igel. Er erstellt dann aber automatisch Werbemittel und bucht Werbeplätze. dass alles automatisch ausspielt. Aber dann wirklich die generative KI, also sagen wir erst die analytische KI, die generative KI und auch die robotische KI zusammen.

00:17:29: Rolf: Also eine Triple-Hybrid-Lösung.

00:17:32: Daniel: Ja, man könnte dem auch KI-Agenten sagen heute. Ja, letztendlich ist es eigentlich das, was KI-Agenten machen. Analysieren, dann irgendwie handeln bzw. autonom handeln. Aber erst einmal analysieren, dann Content erstellen und dann autonom diesen Content ausspielen. Jetzt habe ich viel geredet, Entschuldigung.

00:17:49: Rolf: Alles gut, ich finde das mega spannend.

00:17:54: Daniel: Zurück zu meiner Frage. Was könntest du dir noch vorstellen? Du hast Customer Journeys gesagt, aber wo könnten Customer Experience Manager noch profitieren von der generativen KW?

00:18:10: Rolf: Das ganze Coaching-Thema, also Bots helfen ja nicht nur direkt im Kundenkontakt, sondern die helfen auch den Agenten schneller Antworten zu finden. Wir haben zum Teil ganz pragmatische Beispiele, wie zum Beispiel ein Kunde, der hat ein riesengroßes, detailliertes Extranet mit allen Infos für die menschlichen Agenten. und die finden sich nicht zurecht. Das alles haben wir jetzt in ein KI-System reingetan und jetzt finden die ihre Informationen viel schneller. Das ist nicht Rocket Science, aber wir sehen an den Zugriffszahlen, das hilft in der Praxis enorm.

00:18:55: Daniel: Hier darfst du gerne etwas ausholen. Du sagst, in ein KI-System reingetan. Das geht hier wahrscheinlich um Retrieval Augmented Generation.

00:19:05: Rolf: Definitiv. Das ist das grosse Ding. Wir haben zwei Projekte. Eines war Rocket Science, wo die bestehenden Dokumente in dieses Rack eingesetzt wurden, dann entsprechend gepumpt und dann noch dafür gesorgt, dass das automatisch updatet, wenn etwas geändert wird. und jetzt können die Mitarbeitenden zugreifen. Der Branchbook spuckt dann einfach den Link raus. Das hilft uns auch bei den Zugriffsrechten, weil nicht jedes Dokument hat die gleichen Rechte, aber dann hat man halt keinen Zugriff. Ein anderes Kundenprojekt ist, die haben wöchentliche Sitzungen, wo sie die wichtigen Themen besprechen. Das ist so ein KMU mit 15 Mitarbeitenden und da werden jetzt alle Protokolle digitalisiert, weil irgendwann Vor zwei Jahren hat man besprochen, dass Päckchen nicht mehr von Hand angeschrieben werden. Das weiss niemand mehr. Dann kann man auch dieses System fragen. Das ist im Prinzip auch nichts anderes als ein Rack noch integriert. Sie werden Ihre Sitzungen jetzt nicht mehr transkribieren, sondern das wird aufgenommen, kontrolliert und geht dann auch ins System rein. Das ist einfach so ein vollautomatisches Ding. Und dann halt mehr auch wieder auf Kundenseite. Ich weiss nicht, ob sich das Nespresso unterdessen geändert hat, aber das zeigt irgendwie diesen ganzen Wechsel. Nespresso hat einen klassischen alten Nicht-KI-Bot und wenn man da mal ein Problem hat, dann wird man wahnsinnig und ärgert sich, weil das ist nicht mehr als, wenn man anruft und es heisst, drücken Sie 1 für das und 2 für das, einfach das Bot umgesetzt. Und das schlägt auf die Kundenzufriedenheit und im Umkehrschluss sorgt die generative für mehr Kundenzufriedenheit. Das sehen wir, wenn wir die Bots analysieren. Es ist wirklich, wenn wir jetzt im Talk sind, eine etwas banale Technologie, wenn ich über Chatbots rede. Aber wenn ich schaue, wie die Kunden den Dialog führen, wie sie zum Teil - da ist ein Fitness-Gesundheitsding - durchaus persönliche Fragen besprechen und sich dann auch bedanken, dann ist das schon eine massive Steigerung der Kundenzufriedenheit.

00:21:27: Daniel: Ja, das wollte ich eigentlich als nächstes fragen. Wie wirkt sich das alles auf die Kundenzufriedenheit aus? Nein, nein, alles gut. Weil ich denke, auch ein gut gemachter Bot, der hat einen positiven Impact auf die Kundenzufriedenheit. Aber bevor wir jetzt noch darüber diskutieren, noch ganz schnell zurück zu RAG oder Retrieval Augmented Generation, weil ich denke, nicht alle verstehen das, nicht alle wissen, was das ist. und deswegen könntest du vielleicht hier noch einmal kurz erklären, worum es geht.

00:21:53: Rolf: Ja genau, also es ist so, dass ja wir haben gelernt, dass eine K in gewisse Anzahl Tokens bearbeiten kann und wenn man jetzt da so eine Wissensdatenbank mit 20 MB Text hat, dann kann man die natürlich nicht quasi im Memory haben Die Genialität ist, dass man eine sogenannte Vektordatenbank erstellt, mit diesen Daten, die mehrdimensional sind und wo ähnliche Daten beieinander liegen. Das ist jetzt so vereinfacht gesprochen. Das organisiert sich dann selber. Man muss sich so vorstellen, dass wenn in dieser Datenbank der Begriff "König" ist und irgendwo der Begriff "Frau", dann wird das so organisiert, dass die Königin automatisch identifiziert wird. Das ist heute der klassische Ansatz, um eine grosse Datenmenge durch ein Chat-Bot-System verarbeitbar zu machen. Und es funktioniert erstaunlich gut. Es braucht Arbeit, es gibt immer diese Werbeversprechen, machen Sie einfach den Bot auf Ihrer Website, das funktioniert nicht, das muss man testen, prompten, korrigieren. Das ist Knochenarbeit bis es läuft. Aber wenn es läuft, steigert es die Kundenzufriedenheit, weil es weniger Reibung und mehr Flow gibt. Man bekommt die Antwort, die man sucht.

00:23:20: Daniel: So hat man angefangen, dass man Transformer-Modelle namen wie ChatGPT und dann quasi Informationen von der Webseite, also den Bot von der Webseite suchen liess. Aber das hat ja nicht immer funktioniert bzw. hat zum Teil zu wustigen Dingen oder fatalen Dingen geführt. Ich weiss, vielleicht bringe ich jetzt die Markennamen durcheinander, aber ich glaube, es war irgendwie DHL oder der Bot von DHL, der dann irgendwann FedEx empfohlen hat. Ah, schön. Weil der Kunde so verärgert war und irgendwie hat der Bot dann sich irgendwann entschuldigt und hat gesagt, gehen Sie doch zu FedEx.

00:24:01: Rolf: Hier ist die Telefonnummer von FedEx, genau. Es ist ein älterer Fall, aber trotzdem eher Canada, wo man den Bot nicht existierende Rabatte entlocken konnte und die dann gerichtlich durchsetzen konnte.

00:24:13: Daniel: Wow. Okay, spannend. Letztendlich geht es ja bei RAG auch darum, dass man kontrolliert, welche Daten genutzt werden dürfen. Nicht, dass der Bot aus dem ganzen Universum da irgendwie Antworten zusammensucht.

00:24:30: Rolf: Ja. Selbst wenn man sich an das Universum hält, gibt es bei der generativen KI keine 100-prozentige Garantie, dass etwas Gescheites rauskommt.

00:24:42: Daniel: Das stimmt. Abgesehen von Bots, was könnte uns helfen, die Kundenzufriedenheit zu steigern? Weitere Beispiele vielleicht?

00:24:55: Rolf: Indirekt natürlich finde ich, Die generative KI kann als Sparing Partner eingesetzt werden, um über Kundenprojekte zu diskutieren, über Produkte. Also nutzt generative KI nicht nur um einen Text schön zu machen, sondern um zu sagen, was könnte man hier schlecht finden oder wie könnte man das besser machen. Ich denke auch, das ist das grosse Potential von KI, dass man ganze Prozesse neu denken Nicht einfach nur Prozesse effizienter machen, weil es die KI den Text erstellt, sondern vielleicht kann man das ganz anders machen.

00:25:38: Daniel: Ja, auf Prozesse wollte ich gerade noch zu sprechen kommen. Aber vielleicht noch, wo generative KI sich auch einen wesentlichen Beitrag leisten könnte, zur Personalisierung von Inhalten. Dass man die wirklich ad hoc so gestaltet, dass sie dann wirklich voll auf den Rolf Jäger abgestimmt sind.

00:25:57: Rolf: Genau, das ist diese radikale Personalisierung. Im Gegensatz zu früher kann die mit generativer KI auch viel natürlicher passieren. Diese Ansätze gibt es ja schon seit Jahrzehnten und da liegt man manchmal völlig daneben. Mit KI kann das sehr natürlich formuliert werden. Jedes Schreiben kann die ganze Kundenhistorie nutzen. Das steigert die Kundenzufriedenheit, solange es konsistent und authentisch ist. Und nicht over the top.

00:26:37: Daniel: Hast du da ein konkretes Beispiel, was du für einen Kunden realisiert hast?

00:26:44: Rolf: Ja, da muss ich mich ein bisschen drum herumreden wegen NDA und so, aber das war so ein Beratungstool, wo der Kunde ein Formular ausfüllt und im Prinzip die KI mit dem Wissen, mit RAG, Kundenwissen die ganze Analyse macht, die dann von einem Menschen noch verifiziert wird.

00:27:17: Daniel: Also die Analyse zum Kunden bzw. zu seinem oder ihren Beruf.

00:27:21: Rolf: Zu seinem Issue, den er hat.

00:27:24: Daniel: Ah, Issue. Also eher so Beschwerden. Ja. Okay. Nun besteht ja die Aufgabe eines Marketers oder eines Custom Experience Managers, nicht nur darin, kreativ zu sein. Es gilt auch, Prozesse zu verbessern, zu gestalten, wo es noch keine gibt, Daten zu managen etc. Inwiefern unterstützt uns die generative KI in diesen Aspekten?

00:27:53: Rolf: Also, ich habe festgestellt, ich sterne wirklich. Ich experimentiere ja viel. Und dann habe ich mal das ganze Wissen, dass ich ein bestimmtes Thema habe, wie etwas verarbeitet wird, und fange an, mit der KI zu diskutieren. Und das ist unglaublich gut. Die KI ist unglaublich gut darin, die generative KI aus solchem inputstrukturierten, wenn man so will, Prozesswissen zu generieren. Oder überhaupt, ich habe auch gemerkt, dass ich persönlich in der Arbeit... Früher musste ich das Bild zuerst im Kopf machen, bevor ich dann die Fakten reingehauen habe. Jetzt kann ich es schneller reinhauen und dann steuern. Ich denke, das ganze Design und die Optimierung von Prozessen ist ein grosser Punkt. Angesprochen haben wir das Datenmanagement, das ja dann eben weniger generative KI ist, sondern die Domäne der Analytic KI. Die ganze Orchestrierung wiederum von der Teams, von Tools und Touchpoints, also das ganze Agentenbusiness, wenn man so will, das ist die grosse Revolution. Da kommt auch wieder die generative KI zum Tragen. Und da kann ich ein Beispiel geben. Gerne. Ja, zwar ist es jetzt so, dass innerhalb eines Chats erkennt das System, wenn der Kunde jetzt eine Rückrufwill von der, also ich kann es sagen, es geht um die Firma Soundteam, die ist in der Schweiz, in Deutschland, in Österreich und die haben jetzt auch so ein Chat-System auf ihren Websites, da kann man dann reden und Fragen stellen und kann auch sagen, ja kann mich jemand zurückrufen für Beratung. Das System erkennt das und fragt die Daten innerhalb des Chats ab. Man muss also kein Formular ausfüllen. Er stellt dann ein PDF-Transkript und ein Summary, was der Kunde gewollt hat. Dann sendet er das automatisch an die Richtige der über 100 Partner und schickt dem Kunden eine Mail. Es ist eine generativ optimierte Automatisierung, die in der Praxis seit über einem Jahr läuft. Es hat einen Anlauf gebraucht, aber seit dem Sommer sind die Zugriffszahlen und vor allem die Kontaktaufnahmen enorm gestiegen. Auch hier ist es ein Ventil, weil immer Fehler passieren können. Ich habe die Kunden angefragt und sie haben sich nicht gemeldet. Dann hat der Kunde das mal platzieren können. Das geht schriftlich an diese Stelle und die Kunden können dann auch reagieren.

00:31:05: Daniel: Also es löst automatisch einen Prozess aus.

00:31:09: Rolf: Ja, genau. Wenn es auch nur der Prozess ist, dass der Kunde zurückgerufen will zu dem und dem Thema.

00:31:15: Rolf: Faktisch ist es so, dass wir unglaublich fancy Sachen machen können, aber in der Praxis haben wir viele KI-Anwendungen, die gut funktionieren, die aber noch relativ banal sind. Wobei technisch war das nicht mal so ohne, aber wenn ich dir das jetzt erzähle, ist das wahrscheinlich das spektakulärste Beispiel.

00:31:41: Daniel: Vielleicht gibt es noch andere Prozesse, wo wir die Effizienz steigern könnten für das Custom Experience Management oder das Marketing. Kommt dir da sonst noch etwas in den Sinn?

00:31:51: Rolf: Also das, die ganze, ich schaue, wo machen wir das in der Praxis, das ist natürlich die Automatisierung von Routinearbeit, das ist schon ein Punkt, der ist auch naheliegend, ganze E-Mail sortieren, zusammenfassen, die ganzen Protokollgeschichten, die Unterstützung bei den Texten. Ich denke, der grosse und dann was ihr schon gesagt habt, die Prozessvereinfachung, das Prozessdesign, aber der grosse Boost wird noch kommen, das sind die autonomen Agenten. Wenn dann plötzlich, da gibt es ja schon Praxisbeispiele, ich glaube in Deutschland ist das irgendein Versicherungs-Aussendienst mit Spracherkennung, der bereitet die Meetings vor und dann hat der Kunde das Meeting und dann erzählt er der K.I. im Auto, wie das gelaufen ist und dann wird das Ganze nachbereitet und die sparen jeden Tag eine Stunde Arbeit. Also das Meeting vorbereiten, was ist der richtige Vorschlag für den Kunden und ich Das ist Deutschland, es wird auch datenschutzmässig verheben. Es gibt eine große Versicherung dort. Das ist ein extremer Effizienzgewinn. Und da sind auch andere Dimensionen. Wir haben 3'000 Außendienstleute, die täglich eine Stunde Arbeit sparen. Das ist ein Wahnsinn.

00:33:21: Daniel: Ja, das summiert sich. Das ist ein Erfolgsmodell, ganz sicher. Sie können mir vorstellen, dass auch die KI oder die generative KI von mir aus hilft, Silo-Grenzen zu überwinden und ermöglicht erst eine 360°-Sicht auf die Kunden zu haben.

00:33:42: Rolf: Absolut. Das ist der Ansatz dort. Die KI ist dann das Werkzeug. Es braucht dahinter die Leute in ihren Silos oder oberhalb der Silos, die das auch fördern. Aber ja, es gibt erstmals die Möglichkeit, das effizient zu organisieren. Es geht ja nicht darum, dass wir weniger tun oder alles schneller tun wollen, sondern dass wir endlich das Richtige tun wollen.

00:34:07: Daniel: Da ist das eine grosse Hilfe. Satya Nadella, der CEO von Microsoft, hat ja mal gesagt, dass die KI-Agenten irgendwann direkt auf die Datenbank zugreifen, auf den Data Lake, auf die Customer Data Platform. So braucht es keine traditionellen CRM-Lösungen, ERP-Lösungen mehr. Die KI-Agenten sorgen dafür, dass man dann diese 360-Grad-Sicht auf die Kunden hat, und zwar egal, in welcher Abteilung man arbeitet. Aber wir werden sehen. Genau, wie wir uns sehen. Nicht, dass diese CRM- und EHP-Lösungen so schnell weg sind.

00:34:46: Rolf: Da sind wir bei einer Begeisterung. Vielleicht nicht in fünf, aber in zehn Jahren.

00:34:53: Daniel: Genau. Wo stösst denn die generative KI an Grenzen?

00:35:01: Rolf: Da gibt es verschiedene... Ein Punkt, der ganz klar ist, das kennst du auch mit der analytischen KI, ist der ganze Punkt, dass generative KI nie 100% zuverlässig ist. Und das macht es sehr schwierig bei Auswertungen. Die generative KI macht den Trick bei gewissen Analysen, dass sie dann halt Programme schreibt, Python, und die Resultate der Programme, denen kann man dann vertrauen. Aber das ist schon ein grosses Problem der generativen KI.

00:35:38: Daniel: Ja, absolut. Sehe ich auch so. Jetzt zu den Risiken gehören sicher auch diese Deepfakes. Beispielsweise weiss ich, dass Coca-Cola in diesem Jahr Opfer eines solchen Deepfakes wurde. Der Grund dafür war, dass es ein Video gab, das hispanische Arbeiter eine Abfüllanlage in Texas zeigte, die nach einer Anzeige ihres Arbeitgebers von der US-Einwanderungsbehörde abgeschoben wurden. Und dieses mit künstlicher Intelligenz erstellte Video wurde vielfach auf TikTok geteilt und millionenfach angesehen und kommentiert. Und trotz der schlechten Qualität dieser Fälschung mit Flugzeugen beispielsweise, die zu viele Flügel hatten, und eines dilettantisch ausgeführten Markenlogos, war der Schaden doch real. Die Verkäufe gingen sowohl entlang der Südgrenze in den USA zurück, als auch in Mexiko, und zwar drastisch. Ähnliches passierte auch einem Pharmaunternehmen, Eli Lilly. Da wurde suggeriert, dass man Insulin sofort kostenlos von diesem Unternehmen kriegen würde. Und darauf sank der Aktienkurs ins Bodenlose. Wie würde man hier Deepfakes entgegenwirken können, vielleicht mithilfe einer anderen guten KI?

00:37:06: Rolf: Sehr spannendes Thema. Um noch abzuschliessen, es geht um die Risiken. Das grösste Risiko bei der KI ist nicht, was ich gesagt habe, 100%. Genauso das Kompetenzrisiko, das blinde Vertrauen, wenn man so will. Deepfakes kann man sagen, Es gibt Photoshop. Es ist viel einfacher, welche zu machen. Es ist wie ein Virus. Es gibt drei Ebenen. Man muss sehr schnell reagieren. Das braucht man nicht viel Zeit. Man braucht ein gutes Monitoring. Man kann Authentizität als Gegenstrategie fahren. Und man kann analysieren, wie die Fake Detection funktioniert. Ich denke aber auch, wir müssen uns ein bisschen von der Idee verabschieden, dass man Deepfakes immer erkennen kann. Also die nächste Generation wird dann so gut sein, dass es nicht mal mehr Experten können. Also braucht es hier mehr halt, ja. Also man muss schnell reagieren und es braucht halt ein bisschen mehr Kompetenz. Aber ich denke, die wird dann auch kommen, wenn man sich ein paar Mal die Nase blutig geschlagen hat.

00:38:20: Daniel: Es gibt natürlich schon technologische Lösungen, also KI, die Deepfakes erkennen. Aber auf der anderen Seite braucht es auch Medienkompetenz und eine wirksame digitale Regulierung. Ich glaube, das ist auch ganz wichtig. Aber gut, lassen wir das mit den Risiken und kommen noch auf Technologie zu sprechen, generell. Welche Technologien im Bereich generativer KI sind aus seiner Sicht besonders attraktiv zurzeit. Nana Banana hast du schon genannt. Gibt es andere Tools, die du nennen kannst, die dich oder die Agentur unterstützen?

00:39:01: Rolf: Ja, das ganze Gemini-Universum haben wir erwähnt. Und dann ist das, ich denke, jede KI-Agentur, die auf dem KMU-Bereich arbeitet, wird jetzt mit N8N arbeiten. Es ist einfach super, wenn man das auf dem eigenen Server hat, weil da kann man sehr effizient Abläufe aufsetzen, Code hinterlegen und man hat auch datenschutzmässig, kann man sehr gut steuern, was wo passiert. Also das ist im Prinzip für uns ein sehr wichtiges Tool.

00:39:36: Daniel: Also N8n oder N8n hilft dir im Prozess zu gestalten beziehungsweise zu coden, zu programmieren.

00:39:44: Rolf: Es hilft zu coden und das ist bei uns noch ein bisschen Kulturschock, weil unsere Entwickler schreiben halt Programme und da merkt man auch, die setzen gerne was auf mit "e nach dem", aber dann gibt es andere Sachen, wo die sagen, ja ich programmiere das jetzt lieber selber, da bin ich effizienter. Aber es ist schon insgesamt ein Tool, das viel bringt.

00:40:12: Daniel: Make.com?

00:40:15: Rolf: Ja, genau. Oder natürlich, wir sind jetzt mehr auf Zapier, aber das ist ja im Prinzip das Gleiche. Könnten wir viele Dinge gar nicht mehr uns vorstellen ohne. Allerdings möchten wir jetzt strategisch möglichst viel portieren auf N8n. Aus zwei Gründen. Zapier ist, ich nehme an, Make ist das Gleiche, ist super auch in der Kontrolle, wenn mal ein Prozess nicht funktioniert, dann kann man es laufen lassen. Aber sobald du viele Transaktionen hast, wird es auch ein bisschen kostspielig. Und es läuft halt auf einem US-Server und das wollen nicht alle Kunden.

00:40:55: Daniel: Das stimmt. Welche Technologien sonst noch? Was sollte man sich ansehen? Was sollte man sich ansehen? Womit sollten unsere Zuhörer experimentieren als nächstes?

00:41:10: Rolf: Ich finde einen Schritt unspektakulär, ob jetzt ChatGPT oder so, aber setzt das richtig zum Arbeiten ein und nicht nur zum Rumpöbeln und nutzt es als Sparing-Partner. Dann von den Technologien, die Effizienz bringen, da gibt es ein paar hübsche Leuten. Ich erwähne gerne napkin.ai. Das ist ein kostenloses Tool, wo du deinen Prozess reinschreibst und die Ideen via einem Taschentuch stelltest du dir dann sauber dar. Extrem einfach machst du damit komplexe Grafiken. Ich denke gerade in diesem Bereich Customer Experience, ein Versuch wert, ist sehr niederschwellig, ist ein cooles Tool, auch wenn es das schon länger gibt. Und ja, halt auch, wenn man da in der generativen KI ist, muss man sagen, auch der gute alte Photoshop, natürlich zugelegt jetzt. Und das grosse Thema, die ganze Videogenerierung. Also wir haben ja vorher darüber diskutiert, wie so Sora 2, das waren Social Media Filme, da hat man einen anderen Anspruch natürlich und das funktioniert, also Sora 2 liefert eine hervorragende Qualität und das ist ein spannendes Tool. Natürlich auch Veo 3 logischerweise von Google, ist einfach ein bisschen teurer, muss ich sagen.

00:42:46: Daniel: Da gäbe es wahrscheinlich noch viele andere Beispiele. Ich persönlich nutze für diesen Podcast "Whisper" für die ganze Transkribition. Dann brauche ich ChatGPT, wie du auch, für eine Zusammenfassung vielleicht, für einen Post auf Social Media etc. Ich brauche dann teilweise auch noch ein paar andere Tools. haben kürzlich in einem Workshop, du erinnerst dich, haben wir da neulich mit Whisper, also wir haben eine Aufnahme gemacht von so Group Sessions, Breakout Sessions, haben wir gefragt, ob wir die alle aufnehmen dürfen. Also wir haben Diskussionen aufgenommen, haben das alles dann eben auf Whisper hochgeladen, Whisper hat das transkribiert, haben von Chat-GP eine Zusammenfassung machen lassen und dann und da war ich selber überrascht, das habe ich noch nicht gekannt ...

00:43:42: Rolf: Mein Lieblings-Tool wo du mir quasi die goldene Brücke gebaut hast aber es ist nicht gekommen ist durch gamma.app wo man Input reinhält und es macht wirklich überzeugende Charts, kann den Text 1 zu 1 übernehmen oder einfach zusammenfassen macht das ganze CD-konform. Also eigentlich gibt es ein Leben ohne Gamma, weil es nicht, also wir im Consulting-Agenturalltag benötigen das intensiv. Auch WISPR, das du erwähnt hast, ist bei mir Standard, dass ich frage, darf ich aufnehmen nur für das Transkript, spart mir so viel Zeit und es geht nicht vergessen. Das sind zwei grossartige Tools.

00:44:28: Daniel: Genau. Das Verblüffende war ja eigentlich, dass wir das alles in einer Kaffeepause von rund zehn Minuten gemacht haben. Und dann wieder vor die versammelte Gemeinde, also im Plenum, hingestanden sind und das alles präsentiert haben, was wir zuvor in diesen Group Sessions besprochen haben. Das hat nicht nur uns selbst verblüfft, sondern auch unsere Audience.

00:44:53: Rolf: Ja, das war sehr erstaunlich. Eine Anwendung, die man gerne vergessen kann, Ich habe das in der Praxis erlebt. Ich habe eine Eingabe gemacht und die musste so präzise sein. Und auf den Punkt, das schreibe ich lieber von Hand, weil die KI, die generative, ist normalerweise ein bisschen ausschweifend. Aber am Schluss, wenn du es geschrieben hast, gibst du das der KI, gibst die Ausschreibung und sagst, habe ich hier irgendwas vergessen, ist irgendwas unklar. Und es ist unglaublich, was da kommt. Oder meine Tochter, die hat irgendwie eine BMS-Arbeit, die kam irgendwie einen Tag vorher, kannst du noch gucken, habe ich die reingehauen und das Reglement. Die KI hat erkannt, dass da ein grober Formfehler war auf der Titelseite, weil das Thema, das Oberthema nicht genannt wurde, was einen gerade einen Notenabzug gibt, hätte ich nie im Leben gemerkt. Das Reglement war 18 Seiten. Auch für solche Dinge nutzt die KI.

00:45:48: Daniel: Ja, sehr schön. Wir müssen hier leider langsam zum Ende kommen. Aber es war ein sehr interessantes Gespräch, Rolf. Jetzt die Frage zum Schluss. Wann ist die Zukunft gegenwart? Die Frage bezieht sich auf dein neues Buch "KI-Agenten der Zukunft". Wie lange dauert das noch?

00:46:07: Rolf: Man sagt, die Zukunft ist immer dann Gegenwart, wenn die Technologie nicht mehr spektakulär wirkt. Aber die kurze Antwort ist jetzt. Es ist da, es funktioniert, die Zukunft ist jetzt.

00:46:22: Daniel: Wunderbares Schlusswort. Vielen herzlichen Dank Rolf. Wenn Ihnen dieser Podcast gefallen hat, bewerten und abonnieren Sie ihn, er ist auf allen gängigen Kanälen zu finden. Vernetzen Sie sich mit mir und meinen Gästen auf LinkedIn und diskutieren Sie mit, am einfachsten, dem Sie uns taggen bei Ihrem nächsten Post. Ich freue mich aber auch immer über persönliche Nachrichten. Bis bald.