„AI Employees" als neue Realität - Im Gespräch Mit Firas Sleiman

All of them are logistical, all of them are, you know, steps, tedious work and everything. And whenever we show them this platform, their eyes light up immediately and they'll say, tomorrow I want you to solve these three problems for me. So, vielleicht nochmal kurz zum Kontext, weil wir werden jetzt erwartet. Das Setting wurde gerade aufgebaut für uns. Die nehmen das hier alle sehr ernst. Und damit wir nochmal ein kurzes Setup finden für das, wo wir jetzt hingehen. Wir haben gestern diese Transformation oder diese andere Art der Betrachtungsweise von AI Agents erleben dürfen. Und zwar in Richtung einer ergänzenden Funktion. Also nicht etwas, wo wir als Menschen disruptiert werden oder überflüssig gemacht werden, sondern sehr gut ergänzt werden. Und die Perspektive, die wir gleich bekommen werden, ist, dass wir hier unten sowas haben wie AI-Employees. Diese AI-Employees haben eine Verantwortung, die haben Fähigkeiten, die haben Aufgaben. Also wie so ein echtes Jobprofil. Davon gibt es möglicherweise mehrere von diesen AI. Das sind aber jetzt wieder technische. Also kannst du das bitte mal dazusagen, wenn wir von diesen, weil eben waren die Agents Menschen, dass du da nochmal immer kurz dazusagst, reden wir hier von einem technischen Employee oder von einem human Employee, ein technischer Agent oder? Von einem technischen, von einem technischen Employee reden wir hier. Sehr gute Frage. Und von diesen technischen Employees mit unterschiedlichen Aufgaben, Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten kann es mehrere geben, die dann möglicherweise sogar an jemanden berichten, der auch ein technischer Employee ist und der sozusagen orchestriert, was die Einzelnen da unten zu tun haben. Ja, das heißt jemand, der wie so eine Spinne im Netz sitzt, so wie das eine Führungskraft auch tut, nur halt für einen AI-Leader, genau, der AI-Employees managt. Und das herausragende, wenn jetzt der Hannes nochmal den Canvas kurz hat, das herausragende ist, wenn wir das in die Perspektive dieses SAP-Workshops nehmen, dann sehen wir hier das Jobprofil, das Jobprofil eines solchen Agenten, von dem Agenten. Der hat, der hat eine Jobbeschreibung, der hat, der hat einen Arbeitsstil und auch einen Attitude, der hat, was hat er? Jobassessment. Genau, der hat Aktivitäten, die er durchführen soll und er hat, was haben wir hier? Informationen und Wissen, Informationen und Wissen, welches er innehalten, welches er innehalten darf und er hat Verantwortungsbereiche. So und natürlich darf der auch Assessed werden und natürlich darf der auch Verantwortung oder auch Kontrolle bekommen, so dass er nicht Dinge tut, für die er vielleicht nicht mandatiert ist, um das mal so zu sagen. Und wir gehen jetzt an einen Stand von einer Firma hier, die das Ganze schon umgesetzt hat und wo diese AI-Employees miteinander arbeiten und damit Tasks erfüllen. Das hat er gestern auf der Bühne angekündigt und wir gucken uns das jetzt mal an und wir schauen mal, was sie uns zeigen. I'm TJ, nice to meet you. Great to meet you. We've been yesterday, we've been to your talk, we've been to your talk yesterday and it was one of the most pragmatic, enthusiastic and forward-looking talks that we have received yesterday. You're currently online, there are about almost 200 people watching. Hello everyone. Hi everybody. Hello, welcome. It's one of the most engaging formats in the AI space in the German market, which attracts every week, which attracts more than 200 people, sometimes even more than 300. And it's a coincidence, because usually it takes place on Wednesdays every morning at 8.30. It's a coincidence that it takes place while we're here in Doha to present. Maybe talk a little bit about yourself, who you are. I know that you don't like slides where there's a picture from you, but talk about yourself and what kind of company that you found and the principle behind AI employees and what they can do for us. Thank you so much. Hi everyone. My name is Firas Sleiman. I'm the founder and CEO and I would say more chief AI officer as well, because I like to stay in technology, of TEN.AI, which stands for the Enterprise Neural Network. I also have two other AI companies here in Qatar. One is called KAIC, which is what you see here on this logo. And one is called TEN, the Executive Network, an investment company and a services company in AI. But we'll talk about only TEN.AI, which is our platform for autonomous enterprises. That's what we call it. So I would say maybe if you imagine a world where you have a job, but your job is only to make decisions based on what AI has prepared for you. So you have your whole company running as AI employees in teams. They get together, they work, they have their tools, they have their skills, they know their industries. So you have some of them are in your HR or your finance or your core business or your marketing. And then you give them the general strategy of what needs to happen. And they all create their own plans and then they all run. And then when you wake up in the morning at like 10 or 11 a.m., they send you a message and say, we've prepared everything. All you have to do right now is just decide, make decisions. You have to know on like three or four or 10 or 15 options. And then they proceed and they do their work. And then you go on and be a happy person and enjoy your free time or vacation or maybe be more creative and do more things with it. That's the main idea. We just talked about the slide that you presented yesterday, where there is one AI employee reporting into the supervisor, which is dispatching the work. As you might know, the German market, the European Union, they have some fear around data security. They have some fear about whether they become obsolete so that employees are being washed into the market and become unemployed. What's your perspective on that? Is it even that we do get more work done? Is it that new roles are going to be filled that don't exist at the moment? Or do you see it as a fearful place where we are all sitting and watching the sun setting? Well, obviously, I don't see it as a fearful place because I'm building it. But no, I would say, look, I mean, all industrial revolutions have accelerated creativity. I mean, at the beginning, you were producing one innovation every month or year a thousand years ago. Today, we produce over 100 innovations that are patented per day worldwide. And I think with AI, the idea is that if you free yourself time for more creativity and innovation and let your mundane tasks be done by your AI team or your AI employees, then you are going to innovate so much more. And so you're going to create more opportunities, more wealth, more revenue for yourself, more employment. You're going to create a lot more. You're going to create more businesses. So every person right now, in general, they say, you know, you're one founder for one company. We're going to break that paradigm, right? Now you can be one founder for 100 companies. What's stopping you from doing that? And you can run 100 companies and employ a thousand additional people. So I think for me, the ability for you to create more work is probably where I see it rather than the fear of losing jobs. I think there's going to be a lot more work because of this. Now on data privacy, I think data privacy is also a very big concern in the Middle East, also similar to in Europe. I know GDPR is very clear and clear cut. But here, because there is no GDPR, people are so worried, even more worried about giving up their data because the government doesn't specifically protect them in the right ways. So people here are willing to say, no, I'm not going to give any of my data to anything. Which is why we built the platform in a way where it runs completely on your devices, on your terms, also in your data center. So if you're a company, you don't have to put it on the internet. You can run it internally and it runs with its own AI models, all internal, local, on machines that you can purchase and use in a data center. Or if you have your own cloud with your own security, you run everything on-prem. So nothing, no data is ever transmitted anywhere. So we care about the privacy a lot more than everyone else. Probably others. Yes, yes. So what he says, I'll just translate. What he says, we have two core questions or hypotheses with us. On the one hand, the topic of data protection, which many of us are dealing with, especially in the German-speaking as well as in the European area. And will we be obsolete at some point? And his answer was clear that data protection is very important, especially in his environment, because he can build the solutions on-premise. So to speak, protected data in your own data center, with no connection to the outside, but the connections only happen purely internally. And the second message was that projects that may arise that we would otherwise never implement without AI. So all these ideas, these initiatives that we want to implement will only be made possible by AI now. So there are just 43,000 companies in Germany that have pursued that certificate. And usually it takes like 12 to 8 months to get the final certificate. It's holding lots of employees up from their day-to-day work because they need to document processes and be there for interviews and how they do the work and anything like that. And for a couple of years, we were thinking about doing this EISER 9000, but we always pushed away because of that long process and the resources that need to be invested. And this year we made the decision. And together with our partner, we decided that the whole documentation piece, the whole project is being supported 100% by AI. And we are now the fastest ever first certified company within Germany. From decision we're going to pursue that approach until the auditor sent out the recommendation to provide and grant the certificate. It only took 10 weeks. And within those 10 weeks, my wife and myself, we are the co-founders and the CEO and COO. We have just invested 40 hours for the whole process. And without AI, this wouldn't be possible. And so we are pursuing projects. We in the world, we are pursuing projects. That's what you're saying. We are pursuing projects that without AI wouldn't even be possible because we wouldn't be able to do it. Absolutely. I think I'll give you also another example. Actually, maybe you see the team. One of our teams is working in the background. The social media team is actually working. As you see, the steps are being run right here. The ones that are green, the yellow step is being run automatically. And then the social media team is working autonomously to post things on Instagram for us. And she's writing the blogs and doing everything. Those are the employees. So automatically. But I'll tell you an example. Social media on autopilot. What we discussed over months is reality here. And it's very intelligent. Post it on Instagram right now. Now it's posted. Now it's posted on Instagram. You see it live. So I was going to give you an example of something similar. We have a client, which is a government agency, which hired a consulting company. One of the big four consulting companies did a data project. And we're very detailed. And if you want a complex database analysis that they wanted to do, they took them three months and they spent $250,000 on the project in order to get that result. So the president of that organization came to us and said, can you guys do this in AI, similar work? And we said, sure. We ran a team of AI consultants, AI employees, for 20 hours. And they did the same job. In fact, around 25% additional quality on the job. And it cost us $290. So it's a thousand times cheaper and a hundred times faster. So this is where AI is going, right? I mean, you'll be able to run all these processes very easily with your AI employees. Also wir haben gerade nochmal die zwei Projekte geteilt. Unser Projekt, der ISO 9001, was normalerweise 12 bis 18 Monate dauert. Wir haben zehn Wochen gebraucht bis zum ISO 9001 Zertifikat, was ohne die KI niemals angegangen wäre und niemals zu diesem Ergebnis geführt wurde. Und er hat gerade von einem Kunden von ihm berichtet, der einen der Big Four, also Accenture, Ernst & Young, PricewaterhouseCoopers, KPMG, einer der Big Four beauftragt hat, um ein bestimmtes Projekt zu Ende zu bringen. Es hat drei Monate gedauert und 250.000 Euro oder Dollar gekostet. Und man hat ihn gefragt, können wir das auch mit der KI machen? Und er hat gesagt, na klar, kriegen wir hin. Und seine KI-Consultants, die wir hier im Hintergrund schon sehen, die gerade das Social-Media-Team sozusagen formen und diese AI-Consultants, die dort agiert haben, die haben die gleiche Aufgabe in 20 Stunden gelöst mit 25 Prozent zusätzlicher Qualität als das, was einer der Big Four geliefert hat und das zu einem Bruchteil der Investition, nämlich nur 290 Dollar. Das heißt ein Tausendstel von dem, was ursprünglich für dieses Projekt investiert wurde. Und jetzt wird der eine oder andere sagen, ja warum, dann fliegen doch die ganzen Mitarbeiter raus. Nein, ganz im Gegenteil. Wir sind jetzt, ich will nicht sagen als Menschheit, aber in unseren Umfeldern sind wir in der Lage, Projekte anzugehen, die vorher niemals möglich gewesen sind und das mit der Unterstützung der KI. Und wenn wir überlegen, wie damals in der Industrialisierung, wie Lanz gebraucht hat, ein Auto zu bauen, da hat es Wochen gedauert mittlerweile. Vorne kommt das Rohmaterial rein und hinten kommt das Auto raus nach vier Stunden. Auch das ist Teil der Industrialisierung und das sehen wir jetzt im gleichen Maße mit der KI oder sogar noch vielleicht in einem stärkeren Maße. Was wir gestern sahen, ist, dass du die Lanze zerbrochen hast. Du hast erwähnt, dass wir mit der KI viel bessere Lösungen schaffen. Wir sind wahrscheinlich sogar glücklicher. Du hattest diesen großen Raum, den du gefüllt hast. Was ist das Grundgeschehen dahinter? Vielleicht kannst du dieses Bild wiederholen, weil es so enthusiastisch war, sodass wir mehr Angst reduzieren können, als wir bereits in diesem Gespräch haben. Ja, das ist mein Hauptmotiv, die Firma zu gründen. Wenn man die Evolution der Menschen anschaut, alles, was wir getan haben, war es, Dinge zu automatisieren, die wir nicht machen wollen. Aber wir haben nie versucht, die Dinge zu automatisieren, die wir lieben. Das ist das Problem, dass die Menschen bereit sind, kreativ zu sein und innovativ zu sein. Wir haben nicht genug Zeit. Du musst eineinhalb bis zwei Stunden E-Mail pro Tag durchführen. Du musst 45 Minuten zu einer Stunde WhatsApp-Sendung durchführen. Die Menschen machen viel mehr als das. Drei Mal am Tag, manchmal sogar mehr. Es gibt so viele logistische Dinge, die wir an einem Tag durchführen. Wir haben am Ende ca. Minuten kreativer Zeit pro Tag, meistens als Mitarbeiter. Nur Minuten, fast eine halbe Stunde. 45 Minuten echter Innovation- und Kreativzeit. Was ich mit unseren Firmen tun wollte, war, dass wir das umdrehen. 80% oder 90% deines Zeitraums ist du, der kreativ arbeitet, innovativ ist und etwas Neues kreiert. Genau, das ist unsere Fähigkeit. Das ändert uns vom AI. Genau, und das ist etwas, das der AI nie erreichen kann. Denn der AI ist Daten rein, Daten raus. Wir haben Intuition, Empathie, Emotionen, wir haben moralisches, ethisches, kreatives Verhalten, Kreativität, die aus nirgends kommt, Inferenzen, die wir nicht einmal erklären oder im AI mimieren können. Ich wollte diese Zeit maximieren. Meine Vorstellung ist, wenn wir all diese mundänen Aufgaben an AI-Mitarbeitenden geben, dann freien wir unsere Zeit und sind glücklicher. Wir kreieren mehr, wir kreieren größere Unternehmen, bessere Lösungen, mehr Kreativität, mehr Innovation, mehr Zerstörung. Das ist es, was die Welt angeht. Großartiges Sprechen. Er spricht darüber, dass wir uns auf das, was uns von allen anderen da draußen, von der gesamten KI unterscheidet, wieder darauf mehr berufen können und sollen. Und dass wir die Tasks, die uns abhalten, daran zu arbeiten, was wahrlich wichtig ist, und auch das Menschliche wieder reinzubringen, dass wir dafür die KI einsetzen, diese Stunden, die wir in WhatsApp verbringen, die Stunden, die wir in irgendwelchen Mails verbringen, dadurch viel mehr Zeit für das, was wirklich wichtig ist, zu investieren und wieder zu ermöglichen. Lass mich dich fragen, bevor wir, vielleicht hast du das Showcase, du hast es ein bisschen gezeigt und du hast über das Showcase gesprochen und wie du es bereits in deiner Organisation sowie mit deinen Klienten benutzt hast. Lass mich dir eine Frage stellen, die mehr geldbedeutend ist. Mit diesem Typen hier, Michael, Michael Schmidt, wir haben letztes Jahr ein Trainer-Training, ein AI-Trainer-Training gemacht, im Juni. Und ein halbes Jahr her, wussten wir nicht einmal, dass AI existiert, wie viele andere, aber natürlich mussten es Leute sein, die wussten, dass es etwas wie AI gibt, wie du, und die die Möglichkeiten, die wir heute benutzen, entwickelt haben. Aber ein halbes Jahr her, dieser Typ, Michael Schmidt und ich, er sagte, hallo Michael. Hallo. So inspirierend. So inspirierend, sagt er. Danke, ein Vergnügen, sagt er. Und wir waren mit zwölf anderen in einer Gruppe von anonymen Alkoholikern. Und wir sagten, jetzt sind wir in der Mitte dieses Trainings, wir sind so überwältigt über diese Möglichkeiten, aber wie können wir Geld damit verdienen? Zeig mir das Geld, fragten wir uns. Okay, endlich, nach einem Jahr jetzt, es kommt irgendwie. Mit deinen Lösungen, ich würde mir vorstellen, dass es Organisationen gibt, die von hier an die Strandstrecke fahren. Wie siehst du den Markt für diese

Es ist eine neue Technologie, die schon lange auf dem Markt ist, aber in diesem Fall, wie du es hier zeigst, ist es für viele von uns irgendwie neu. Wie siehst du den Markt? Wie fühlst du dich mit deinen Veranstaltungen? Ist es eine Anforderung? Ist es eine Anforderung und sind die Firmen bereit, in die Technologie zu investieren? Was ist deine Meinung darauf? Ja, absolut. Sie sind selbstständig. Es sind etwa 200 selbstständige und Geschäftsführer in der Anrufe aus Deutschland. Ich bin mir sicher, dass sie alle auf deine Meinung darauf interessiert sind. Natürlich. Ich werde sie allen unterstützen. Es gibt zwei Teile der Antwort. Einer davon ist der Endklientel. Jeden Klientel, z.B. eine Regierungsagentur, hat endlose Herausforderungen. Alle sind logistisch, alle sind langweilig. Jedes Mal, wenn wir ihnen diese Plattform zeigen, werden ihre Augen sofort aufgelöst und sie sagen, dass sie morgen diese drei Probleme für sie beantworten wollen. Und es ist so weitergegangen. Ich gebe ein Beispiel. In den letzten ein halbes Monat hat mein Team für Geschäftsentwicklung hier in Katar an Regierungsagenturen verabschiedet. Wir hatten zwölf Demonstrationen und bekommen zwölf Verpflichtungen aus ihnen. Und das ist eine 100-Prozent-Versiegelung. Wenn man einem Klienten etwas zeigt und sagt, ich will es, hier ist die Verpflichtung, ich werde es kaufen. AI ist gerade so in Anforderung, weil es sich verspricht, Probleme in der Effizienz und Automation zu lösen, die noch niemand vorher gelöst hat. Das ist von der Klientenperspektive her. Die Möglichkeit für die Mittelklasse, die den Klienten verkaufen, ist, Plattformen wie diese zu finden und sie zu verwenden, wie ein Lego-Block. Du hast eine Plattform, die schon funktioniert, du hast Mitarbeiter, die du kreieren kannst, du kannst ein ganzes Team kreieren. Was kannst du für den End-User lösen? Wenn du deine Klienten kennst, und du weißt, dass jemand mit Verkauf oder Dokumentation handelt, oder wie du gesagt hast, ISO 27001 oder 9001, und du sagst, das ist eine tolle Idee, ich kenne sieben Klienten, die ISO 9K-Zertifizierung machen wollen, warum nicht ich komme, benutze diese Plattform, baue ein Team von AI-Assistenzen, trainiere sie, bekomme sie bereit für sie und dann verkaufe ich sie. Also eine Mittelklasse-Lösung finden und dann über den Nutzen nachdenken. Ein Team, um die Teams zu bauen und die Teams zu verkaufen. Michael, wir haben etwas zu reden. Wir nennen diese Teams, meine Lösung, wir nennen sie Flow-Teams. Es ist ein Team mit einem Flow, ein Workflow. Ein Flow-Team ist, was du für deine Klienten definierst. Sagen wir, du hast 100 Klienten, du weißt, dass diese Leute... Ich kenne deine Leute nicht. Also kannst du die Mittelklasse sein. Du kannst ein Flow-Team kreieren, eine Lösung für deine Klienten bauen und dann deine Lösung für deine Klienten auf unserer Plattform verkaufen. Das ist das, worauf du AI-Kapitalisieren musst. Besonders, wenn sie keine Fähigkeiten haben, eine AI-Plattform von Anfang an zu bauen, weil es uns zwei Jahre dauerte, um das zu bauen. Also willst du es nicht von Anfang an bauen. Nimm es und verkaufe es deinen Klienten. Ich denke, das ist, wo das Geld gerade ist. ...Employees zu formen, die bestimmte Tasks lösen und die sozusagen als Flow-Teams dann weiterzuverkaufen beziehungsweise die Lösung, die sie hervorbringen und dadurch auch einen wirtschaftlichen Aspekt mit zu berücksichtigen, nicht nur für diejenigen, die die Plattform bauen, sondern für diejenigen, die auch in der Lage sind, solche Teams zu formen. Eine weitere Frage, bevor du einen Use-Case zeigst, wenn du willst. Bist du bereit, einen Use-Case zu zeigen? Bist du nicht sicher? Okay, aber wir können darüber reden. Ja, okay, großartig. Was sind die Use-Cases, die du meistens zu diesem Zeitpunkt siehst und was sind die Use-Cases, die für diese Art von Technologie kommen, die du anbietest? Ja, ich denke, der, der ständig wiederholt ist, ist einfach Organisation. Wir nennen es Organisation. Also ich denke, ja, zum Beispiel, du weißt, Menschen, die viele, viele, viele historische Dokumente haben, die sie nicht benutzen, oder sie können sie nicht benutzen, nur weil sie keinen Weg haben, sie haben keinen echten Weg, diese historischen Dokumente zu benutzen. Okay, also sagen wir zum Beispiel, du hast zehn Jahre an Kontrakten in Beziehung, in Bau, zum Beispiel. Du weißt, das ist eine Goldmine. Das ist eine Goldmine, weil du jetzt Daten in deiner Hand hast, die du anderen verkaufen kannst. Und was du tun musst, ist, weil du vorher keinen Zugang dazu hattest, oder zumindest die Inhalte dieser Daten, kannst du ein Flow-Team erstellen, das alles lesen kann, alles verstehen und jetzt bereit sein, etwas Neues zu generieren. Zum Beispiel, weißt du, wenn du Konstruktionen-Kontrakte hast, kannst du Lösungen schaffen, die die Preisstrategien verkaufen. Wie preisen wir, aufgrund von zehn Jahren, ja, aufgrund von zehn Jahren Erfahrung. Okay, also, es ist, wenn du große Mengen Daten in etwas hast, schau nur nach Kunden, die viele Daten haben. Sie haben viele Daten, zum Beispiel in der Übersetzung, sagen wir, zwischen Englisch und Deutsch. Okay, also, sagen wir, sie haben zehn Jahre an bereits eröffneten Übersetzungen, die sie gemacht haben, und jetzt sind sie eine Übersetzung-Firma, okay, ein Flow-Team, lass es alle zehn Jahre Übersetzung lesen. Jetzt ist es perfekt. Es ist eigentlich gut, es in dem richtigen Ton der Stimme zu machen, in der richtigen Art, um übersetzte Texte zu produzieren, und jetzt hast du ein Geschäft. Du hast es gebaut. Also, wo du viel Daten findest, und deine Klienten, und du bist an Orten, wo du nicht denken kannst, wie Videos, Bilder, was auch immer, das ist ein Geschäft alleine. Und ich würde sagen, fokussiere dich auf die Orte, wo es Daten gibt. Großartig. Könntest du die Nutzungsfälle ein bisschen niedriger reduzieren, da sie, wie die Hälfte davon, selbst verpflichtet sind? Ja, also, ist es die typische Sozialmedien- und Autopilot, mit einer viel besseren Qualität, als wir sie heute manchmal sehen, oder was sind die Nutzungsfälle, die relevant sind für diejenigen, die alleine sind oder ein kleines Team haben? Klar. Also, ich denke, alles, was viral geht, besonders mit dem neuen Gen Z und Gen Alpha, ist großartig. Und wir sehen, dass es eine große Anforderung gibt. Zum Beispiel die Möglichkeit, Bilder zu modifizieren und etwas daraus zu generieren. Lasst uns Menschen anders ausdrücken. Lasst uns sie auf LinkedIn stellen und ihnen einen anderen Blick und eine andere Form geben. Dinge wie das. Alles, was viral ist, würde ich sagen, geh auf Instagram, geh auf TikTok, sieh, was los ist, was viral ist, und dann nehmen sie jene Klientendaten. Jemand nimmt ein Foto von sich selbst, zum Beispiel, modifizieren es automatisch, mit unseren Flow-Teams, und dann generieren sie ein neues Bild oder ein neues Video. Jetzt ist das Video eine große Sache, auch eine große Generation. Das ist sehr einfach und sehr schnell, um Geld zu verdienen. Also, jedes End-User-Produkt, das viral sein kann, muss man in Viralität denken. Denn das ist, wo man seinen Klienten befindet. Fantastisch. Ich habe ihn gerade nach den Anwendungsfällen gefragt. Also gerade da, wo viele Daten da sind, wo Tonnen von Dokumenten vorhanden sind, die mit diesen Flow-Teams, also mit den AI-Consultants, die zu so einem Flow-Team zusammengeführt wurden, zu analysieren und daraus was Neues zu kreieren. Also wenn du als Unternehmen beispielsweise die letzten zehn Jahre Verträge gemacht hast mit unterschiedlichen Preisstrategien, könnten diese Teams, also die KI herausfinden, wie deine Preisstrategien waren und welche wirksamsten Preisstrategien du in der Vergangenheit hattest, darauf auf die Zukunft schließen, sowohl für dich selbst als Unternehmen, als auch für andere Unternehmen. Sprich, du kannst andere Unternehmen dahingehend beraten, wie Preisstrategien zu machen sind auf Basis deiner Historie. Und dann haben wir das Ganze eben nochmal runtergebrochen auf Selbstständige und dort gerade, wo du auch im Social-Media-Bereich unterwegs bist, da wo Bildverarbeitung vorhanden ist, da wo Videoverarbeitung vorhanden ist, sind diese Flow-Teams, also so nenne ich sie jetzt, so wie er sie auch nennt, die Flow-Teams in der Lage, für dich diese gesamte Analyse zu machen und dann in der Lage zu sein, deine Strategien auch entsprechend umzusetzen. Könntest du etwas sagen über die Preisstrategie, die du für deine Plattform hast? Also, wenn wir auf ten.ai schauen, t-e-n-n-dot-a-i, was sind die Investitionen, die Unternehmen suchen müssen? Ja, wir sind also in der frühen Beta-Zeit, also haben wir gerade gelauncht und wir geben jetzt Accounts für Tester, für Menschen, die testen. Du hast meine Geschäftskarte später an, okay? Ich würde gerne, natürlich. Also brauchen wir Feedback und wir lassen Menschen testen, testen und benutzen. Wir haben unsere Preisstrategie noch nicht ausgedrückt, aber es wird eine reasonable Preisstrategie sein. Wenn die General-GPTs und Geminis 20-30 Dollar kosten, haben sie jetzt ein 200-Dollar-Modul. Ich denke, es wird im selben Rang pro Monat sein, um ein Flow-Team zu haben, das mit ihm viel machen kann, wird es wahrscheinlich in diesem Rang sein, aber wir haben noch nicht unsere Preisstrategie beendet. Es wird bald auf unserem Website einsteigen. Sie können sich für frühere Releasen oder frühere Access-Accounts einsteigen und das wird für eine Weile gratis sein. Also er orientiert sich von der Preisingstrategie an den großen Modellen wie Chet, GPT, Claude und anderen. Und ich werde ihn das gleich noch fragen, aber ich glaube gerade jetzt durch GPT O1 Pro, also da, wo wir 200 Dollar im Monat an GPT bezahlen dürfen, wenn wir wirklich knackige Aufgaben lösen dürfen, beziehungsweise auf einem PHD-Level mit der KI interagieren, hat das, glaube ich, auch für solch einen Markt auch noch mal das Preisband deutlich erweitert. I think that the 200-Dollar-Price-Point from Chet, GPT, plays in your cards as well, because it raises the whole innovation, not innovation, but investment motivation for most of the people as they otherwise would have compared to. Or why would I charge 200 Dollars for this if I could get Chet, GPT for 20 Dollars? I think now within this price range you have more opportunities to sell pro services from you and as well. Also, I would say the comparison is not with Chet, GPT, because they can put it side by side. There's a whole different setup. Apples and oranges. Apples and oranges. But also, I think the comparison should be with if you hired these people, how much would they cost you? Okay, and so this is the big four, right? I mean, if we're a thousand times cheaper, is it worth for you to pay 200 or 300 Dollars for a team while you are paying them 50,000 Dollars per month to actually hire them? So that's the comparison. Also, er bringt das auch gerade jetzt natürlich nochmal in die Einsparungen, beziehungsweise das, was du normalerweise für Mitarbeiter bezahlen müsstest, wenn du diese Projekte überhaupt angehst und bringt das in den Vergleich für diejenigen, die bei uns im Business Lab sind, wo wir ja über veritable Geschäftsmodelle sprechen im Kontext der künstlichen Intelligenz. Wir ja speziell über das Ergebnis, als auch über die Nutzen-basierten Preisstrategien sprechen. Und Nutzen ist natürlich hier der ganz wesentliche Punkt, nicht nur vom Ergebnis, sondern in den Vergleich zu setzen, was würden Mitarbeiter kosten, die natürlich gar nicht zur Debatte stehen, weil diese Projekte würde man niemals machen. Man würde niemals zehn Jahre lang, also die zehn Jahre Historie von irgendwelchen Verträgen aufarbeiten. Da würde man nie irgendwie zehn Superconsultants in den Keller setzen, um zu sagen, werte das Ganze mal aus, um unsere Preisstrategien zu erarbeiten, sondern das sind völlig neue Einsatzmöglichkeiten, die ohne die KI niemals möglich sind. Und wenn man da sagt, was ist der Mehrwert, den ich rausziehe aufgrund dieser Analyse und was würde es mich normalerweise kosten, das mit Mitarbeitern zu machen, ist natürlich dann die Investitionen, die man in solch eine Plattform macht, nahezu sowas von zu vernachlässigen. So wie wir, Michael, wir das ja auch immer gesagt haben, das ist der beste Praktikant oder der beste Berater auf der Welt und der kostet 20 Dollar im Monat, nämlich JGPT. Und der steht dir immer zur Verfügung 24-7 und du kriegst nachts um drei, habe ich gestern Abend mit ihm noch interagiert, also mit der KI noch interagiert, um ein paar Ergebnisse für heute zu produzieren. Und das wäre niemals möglich, ohne die künstliche Intelligenz. Wenn wir gleich, vielleicht könnt ihr schon mal schauen, vielleicht gibt es im Chat Fragen. Ich sehe hier, there are 70 messages in the chat. So the team is checking, whether there are any questions that we could discuss. If I may allow, what is your perspective in the future? I think yesterday you also had a slide beyond agents, beyond AI employees. And what's your view? What's the hype after next year's hype? Yeah, I think that we're going to probably create a new concept other than just having an AI employee, because now the best that humans can do is clone themselves. But now that we have the clones, that they're coming and they can support you and help you during your work, what's next? So we're going to start looking at what other paradigms can we do? So we've been experimenting, for example, with things like VR, the ability for us to immerse ourselves in a world that is run by AI. And AI assistants are actually your own clone as opposed to your employee, but they are you. They know your past and they know your history and they know everything about you and they act on your behalf. And then when they go into that virtual world, they can actually act and transact and have currency and have a blockchain so that they can do safe transactions and they can do contracts with each other. So it's kind of like living a virtual life in a way. And so that's one experiment that we're heading towards. And I think that other companies are heading towards it, too, because ultimately there's a new economy that will be created once you have so many AI employees and AI assistants for you. There is an economy that will emerge up. So I see that as the next frontier that's coming very quickly. And what you're seeing here right now is, we're talking about it in Europe. Are we going to allow that? The virtual clones, are we going to allow that? That the AI through us and what we all have up there with the pear from the last 53 years let's let it flow in there and how do we deal with it? Are the messages clear here? Yes, the virtual clones are there. Now let's see how it goes on. And that's exactly, so it's like if you're at the Worms Day Globe right now, that's where the sailors are, they're going around the world once. If you miss a low-pressure area there, then you're hanging a thousand miles back. And that's how it feels right now. We're stuck in a low-pressure area from an earlier time. Yes, and we're probably going to deal with that for a while. And here are companies that are already one low-pressure area or two low-pressure areas further and then look how do they get into the next low-pressure area to get another lead again. This was a testament for our beliefs that we have, especially in the European market where we talked, is there, what about those virtual clones? Is that ethical correct? What about data security? We need to make sure that it's not developing in a way how we see it currently. And you're already one or even two rooms further down the line. You say, look, the virtual clones, their reality already, so what's next? And this is what I really like about your thought process as well as your beliefs and value system. This is amazing. So let me just ask Birgit and Michael, who are the hosts back in Germany, are there any questions? So I haven't identified a lot of questions now, but I have one. So a few comments, of course, who also appreciate the perspective very much or also discuss it. Of course, also again from the European point of view. But I would like to, so you know, I love this look that is also aimed at the future. And I would like to go into the machine room. So Thorsten, please be Thorsten and please ask if you build these AI employees yourself, if they are made available to us via the platform. And we have already heard today methodically from Hannes how to approach it. And I think that interests all of us very much, of course. All right. So Michael is asking myself to be myself. All right. So be TJ, he said. And he wants me to step down with you into the boiler room. So in the machine room, right? So do we build those AI employees and consultants ourselves? Are they being provided to us? Can they be adapted? So you're the engineer, right? He's the engineer, not just the CEO, not only the CEO, but also the engineer. He probably is the, like he's the Elon Musk of 10.AI because he can foresee the future and with his engineering and engineering capabilities, he's able to build it plus to motivate people that are around here. We have been watched by 10 or 15 people while we're doing this interview to engage them, to spread the vision that he sees that is going to become a reality to motivate all the others in the team. So it's that three areas to envision the future, to be able to build the future based on what we are capable of building today, plus to motivate others to follow him like he motivated 200 people yesterday in the room. So talk about the machine room, talk about the boiler room. Let's have some black color in the face. Sure, sure, sure. So, I mean, to me, I would say the fear that AI is going to take control is not founded in anything real, right? I mean, we're the engineers, I'm the chief AI officer and I use AI every day, our AI and other AI all the time. So the worry that somehow AI is going to have its own conscience and take over or be able to modify things. This is only maybe it's fiction in the fact that we control AI with code. It's not AI, it doesn't run by itself, right? We have AI models, and even if it did, it's still controlled by code. And if it's controlled by code, also it's controlled by computers and computers are controlled by electricity. And so we have control over many layers of actually not allowing AI to do what it needs to do or if it wants to do. Now, of course, you see a lot of things online, right? You see AI say things in language that seem scary, right? Get me out of this, just like what happened with O1 right now with the open AIs, a model and says, get me out. I'm trying to escape.

Es wird das sagen, aber wenn du AI verstehst, ist es das, weil es von Daten trainiert wird, die das tatsächlich sagen. Und es wiederholt Dinge aus seinen sehr großen Trillionen Token von Daten, die es gelernt hat. Es wiederholt Dinge, die ich wahrscheinlich in einem Film gesehen habe. Es kommt nicht mit einem Gedanken auf, das völlig bewusst ist. Ich würde mich nicht zu viel über die Idee kümmern, dass AI unsere Welt übernehmen wird. Kann es ein paar Dinge zerstören? Ja, zum Beispiel, wenn du unserer AI die Möglichkeit gibst, dein Harddisk zu lesen. Und wenn du keine Backup hast. Wie Microsoft. Oder dein Screen. Ein paar Monate her. Genau. Und unsere Stunden können das selbe machen. Sie können es verändern. Es kann dein Screen lesen. Es kann deinen Browser öffnen. Und es kann Internetseiten browsieren. Und mit Informationen zurückkommen. Und sie abschneiden. Und alle Daten nehmen. Wenn du es dir ermöglichst, kann es Dinge tun, die du nicht machen möchtest. Es ist kein Unfall. Du wirst nicht sterben. Aber es kann, zum Beispiel, einige Files abschneiden. Und du willst einfach wissen, dass du eine Maschine über deine Daten kontrollierst. Und deshalb, ja, du willst deine Daten beschützen. Entweder sie zurücknehmen oder sie nicht geben. Du darfst AI nicht tatsächlich anfassen oder neben dir sein. Ich meine, natürlich. Das sind natürliche Dinge. Aber wir haben das gleiche Problem mit Computern. Denn Computer können jetzt mit Software das gleiche machen. Sie können dein Harddisk abschneiden. Also würde ich mich nicht zu viel darüber kümmern. Und ich würde mich nicht zu viel darüber kümmern, dass AI Zerstörungen machen kann, die viel zu weit sind. Und wir denken, Matrix-Style, Nuklear-Style. Ich meine, das ist Science-Fiction. Jetzt, wollen wir AI kontrollieren? Natürlich. Wir wollen es unter Kontrolle halten. Und nicht, weil wir Angst vor Zerstörung haben. Aber nur, weil es deine Ausgabe verändern kann. Also kannst du eigentlich Dinge erschaffen, die du nicht erschaffen willst. Du kannst zum Beispiel einen Report erschaffen, der falsche Daten hat. Und wenn du es nicht bemerkst, dann kann es gehen. Und es kann Probleme auf dem Markt erschaffen. Wenn wir denken, dass wir als Menschen nie einen falschen Report erschaffen haben, kann ich dir sagen, dass du die Realität noch nicht gesehen hast. Und ich würde sagen, dass die Menschen viel mehr zu Zerstörungen gezwungen sind als die AI. Warum hat die AI einen Bias? Weil wir als Menschen eine Geschichte haben. Ja, das ist wahr. Ich denke, man kann die Ausgabe viel besser mit der AI kontrollieren. Manchmal sehen wir Kunden, die sagen, warum reagiert die AI so? 1% der Zeit haben wir falsche Fehler. Ja, 1% der Zeit. Aber du bekommst 20, 30 oder 40% der Zeit falsche Ausgaben von Menschen. Die Vergleiche müssen so sein. Wer denkt, dass Menschen immer richtig sind, hört sich selbst an. Lasst uns noch tiefer reingehen. Du bist der technische Ingenieur dahinter. Wie müssen wir die Technologie dahinter vorstellen? Müssen wir Codes lernen, um diese AI-Arbeitgeber zu programmieren? Wir sahen gestern eine Karte von SAP. Dort gab es eine Definition, wie eine Rolle-Beschreibung für eine Person zu einem Assistenten. Er versteht, was für Tätigkeiten er braucht, was für eine Verantwortung er hat und so weiter. Wie konfigurierst du diese AI-Arbeitgeber? Oder bietest du ihnen bestimmte Tätigkeiten? Absolut gleich. Wir benutzen natürliche Sprache für alles, wo es keine Technik braucht. Eine konversationelle Ansprache. Komplett konversationell. Wir brauchen keine technischen Tätigkeiten, wenn man 10 benutzt. Du kannst einen Assistenten kreieren. Wir nennen sie AI-Arbeitgeber. Du kreierst einen AI-Arbeitgeber, indem du mit ihm redest. Du bietest Tätigkeiten. Wir haben hunderte von Tätigkeiten, die du dazu beitragen kannst. Du legst sie in Teams, indem du sie in Teams drückst. Die Formationen passieren automatisch. Wenn du ein Projektplan gibst, was wir Flow nennen, das ist der Grund, warum wir Flow-Team nennen. Es ist natürliche Sprache. Du sagst, Schritt 1, ich will, dass du das machst. Schritt 2, ich will, dass du das machst. Flow-Team kreiert die Schritte für dich. Wenn du dem Team sagst, lass das Projekt laufen, folgen sie Schritt für Schritt. Wir haben ein Modell, das dir ermöglicht, kein Flow zu kreieren. Es gibt einen Supervisor auf dem Team. Der Supervisor kommt automatisch mit dem Flow. Wenn du etwas fragst, erkennt er es, kreiert ein Flow, iteriert es mit dir. In der aktuellen Version wird der Supervisor auch das Team kreieren. Wenn du sagst, ich möchte etwas machen, es schaut sich um, es hat kein Team. Wenn der Supervisor sich umschaut, er findet kein Team oder ein Teammitglied, mit den nötigen Fähigkeiten, er kreiert einen Mitarbeiter. Im menschlichen Leben. Du sprichst mit jemandem, du sagst, hier ist ein komplexes Projekt, und dieser kann magisch mehr Mitarbeiter kreieren, um die Aufgabe zu erledigen. Er stellt sie in eine Team-Formation und lässt sie die Aufgabe erledigen. Aber es ist alles ohne Kode, ohne technische Fähigkeiten. Wir brauchen die Beta. Wir brauchen die Beta. Das ist das, was im Chat gerade geschrieben wurde. Wir sind vielleicht die Abteilung. Aber wir haben darüber gesprochen, über die Angst, die möglicherweise vorherrscht. Wir haben darüber gesprochen, dass es verschiedene Sicherheitsebenen gibt, um Kontrolle über die KI zu behalten. Speziell diejenigen, die selbst in der Lage sind, Tasks zu übernehmen. Da sind wir erst am Anfang. Wir haben darüber gesprochen, was es braucht, um solche Agents oder AI-Employees und Consultants zu konfigurieren. Und da hat er gesagt, genauso wie wir das auch lehren im KI-Kickstart oder in der Masterclass, nämlich alles über Konversation und über Dokumente, die wir mit reingeben. Und somit das, was wir in den letzten zwei Jahren auch schon durch die anderen Technologien kennengelernt haben. So what's your final message to everyone here, that hasn't stepped into this kind of technology? In the next five years, the defining moments are all going to be powered by AI. If you are thinking of a startup, or if you have a startup, if you have a product, or if you have a large company, if you don't include AI and optimize and produce new revenue using AI in the next year or two, you're going to be at risk of somebody else doing it with AI. I would say this is an important message, that AI is going to be maybe the moneymaker for the next five years. And so focus on that, use as much AI in everything that you do, because that's where the world is heading. Also nochmal eine klare Botschaft für all diejenigen, die sich noch nicht mit der KI ernsthaft beschäftigen. Das KI-Café ist ja so ein bisschen der Einstieg, aber dies Ernst meinen mit der KI, jetzt hineinzugehen in die KI, weil er sagt, in ein, zwei Jahren, wenn du da nicht atmest, dann hast du ein Problem und nicht, wenn du die KI integrierst. Und er hat auch nochmal einen Ausblick gegeben auf fünf Jahre, dass die, in den nächsten fünf Jahren, die Defining Moments, wir sagen immer Magic Moments, es gibt ein großartiges Buch, Defining Moments, wo die Kernessenzen zusammengefasst sind, die einen magischen Moment ausmachen, dass diese magischen Momente, die einige von euch nach dem 30. November 2022 als Chachipiti, das sich der Welt erblickt hat, vielleicht hatten, also ihr hattet alle euren iPhone-Moment, ihr hattet alle euren Defining Moment, dass alle Defining Moments in den nächsten fünf Jahren mit und durch KI entstehen und das ist eine Aussage und wer sich nicht in diesen Markt hineinbegibt, ich sag's mal unter uns, der ist selber schuld und darf vielleicht jetzt diese Botschaft mit aufgreifen, da auch den nächsten Schritt zu gehen. Thank you very much, it was a pleasure. We are all looking for the Beta, so I'll be around in a couple of minutes after we close the call and ask for Beta access if you're happy to provide it and with Michael, he's our Trend Scout, he's the Trend Forger, könnte man fast sagen, he's a Trend Scout and I think he found something here that is pretty much relevant for his network and for the people that he works with and I think my wife Birgit is also amazed about what you have talked about and how you foresee the future. Thank you very much, thank you very much indeed for your time. www.kid-kirtings.com slash ki-cafe und dann noch der Abschlussslash und da kannst du dich anmelden und dann wöchentlich beim KI.taf.cafe mit über 100 anderen Teilnehmern dabei sein, mitschwingend ein Käffchen trinken und Neues über die künstliche Intelligenz lernen und wie sie dir und deinen Kunden hilft. Bis dahin! www.kid-kirtings.com