MCP: Copy-Paste adé. People Management für KI. Unternehmens-App-Stores.

Stefanie:

Hallo und herzlich willkommen zu einer neuen Folge von AI und jetzt, heute mal wieder mit Robert und mir, Stefanie.

Robert:

Hi Steffi.

Stefanie:

Robert, ich habe, ähm, ich habe da was auf LinkedIn gelesen und zwar einen Post von dir und zwar hast du geschrieben, MCP ist kein technisches Protokoll, es ist ein Enable, ein Türöffner, ein Gleichmacher und da habe ich gedacht, geil, würde ich gerne mal drüber sprechen mit dir in dieser Folge, weil das Thema MCP, ähm, hast du auch Bock?

Robert:

Ja, lass uns drüber sprechen. Erstmal muss ich meinen eigenen Sermon äh äh richtig stellen. MCP ist natürlich ein technisches Protokoll. Ähm, da bin ich ein bisschen übers Ziel hinausgeschossen. Mein Punkt ist ja eigentlich, dass wir nicht über MCP diskutieren sollten als rein technisches Protokoll, denn davon gibt's welche wie Sand am Meer in der IT, ähm, sondern es kann eben, wie wenig vorher als Enabler als Gleichmacher funktionieren. Und das ist hier vollkommen neu.

Stefanie:

Ja, und da bin ich eben hellhörig geworden, ne, weil ich dachte so, okay, für mich klingt das natürlich super technisch MCP, ne? Ich komme aus dem Marketing und bin natürlich irgendwie hooked, wenn ich höre, okay, ich komme jetzt auf einmal selbst an meine Unternehmensdaten ran, ich kann sie auswerten und zwar über einen natürlichsprachlichen Chat und eben nicht über ein grausiges UI oder dergleichen, ne? Aber ich bin auch so ein bisschen skeptisch, ob das wirklich so easy ist.

Robert:

Es hängt ganz davon ab, ähm, man muss es ausprobieren, ne? Wir hatten, wir hatten uns ja beide auch schon mal im Vorfeld so ein bisschen was angeschaut. Im Prinzip geht's hier drum und ich bemühe, ich sage immer, wenn ich diese Metapher jetzt noch mal bemühe, dass es hoffentlich für alle Beteiligten das letzte Mal ist. Alle haben es vielleicht auch schon zu oft gehört. MCP muss man sich eigentlich vorstellen wie einen Universalstecker, um seine Unternehmenssysteme, seine Daten an ein KI-Modell dran zu stecken. Ne, ihr kennt das alle, du kennst das bestimmt, ich kenne das. Wir sind jetzt zwei bis drei Jahre mit ChatGPT und Co unterwegs. Interessant wird's dann, wenn unsere, wenn wir unsere Daten da rein pasten, ne? Fass mir diese E-Mail zusammen, ist so das allerlangweiligste bis hin zu entwickel mal ein neues Strategiepapier auf Basis dieser zehn anderen Papiere, Daten, Auswertung der letzten Jahre. Da wird's ja richtig interessant. Und was wir bisher ja immer machen, ist rein copy-pasten, rein copy-pasten, rein copy-pasten und wir sind eigentlich so wie so ein menschlicher Schaufelbagger, der eigentlich angetreten ist, sich von solcher Arbeit zu befreien, weil die, um die KI uns dabei zu unterstützen, dass jetzt schaufeln wir aber der KI eigentlich die Arbeit auf den Tisch, die sie dann für uns machen soll. Die Frage ist aber vollkommen berechtigt, warum schaufelt die KI sich den Salat nicht selber auf den Tisch? Und da setzt eigentlich MCP an. Ich weiß nicht, du leidest wahrscheinlich auch so ein bisschen unter diesem ewigen Copy-Paste, oder?

Stefanie:

Ja, und ich bin auch ganz ehrlich, ich bin kein Datenmensch. Also ich ich, ne, also ich, worauf ich anspringe, sind Text, Beschreibung, Wörter und Zahlen, Datenauswertung, das ist für mich nicht easy und nicht trivial, sagen wir mal so, ne? Und ähm, da ist es natürlich für mich ein riesen Gewinn, wenn ich einfach natürlichsprachlich nachfragen kann, wie sieht's denn in diesem Bereich aus? Wie sieht die Datenlage da aus und ich bekomme eben nicht ein ein, ne, Gesamtkunstwerk an Zahlen zurück, sondern eine kohärente Aussage.

Robert:

Hm. Genau. Ja, genau da liegt auch der Wert drin, ne, dass egal was für eine Benutzerin da sitzt, mit egal welchem Chat kann irgendwie so, können sie können alle irgendwie so bedienen, ne? Das ist ist sehr intuitiv und das haben wir jetzt auch spätestens in den letzten drei Jahren alle ganz gut gelernt. Ähm und mit diesen Modellen, die dahinter sind, kann ich mir, kann ich ja alles bestellen. Ich könnte sagen, guck mal hier, die ganzen Unternehmensdaten, bleiben wir mal bei dir, irgendwelche Marketingauswertung, vielleicht irgendwelche CSV-Dateien mit irgendwelchen Besucherzahlen über Jahre oder Monate hinweg, gepaart mit einer Artikelliste, gepaart mit Newslettern, gepaart mit Podcast Transkripten. Mhm. Irgendwann muss man gucken, dass der Schreibtisch nicht zu voll wird. Ähm, das sind ja auch alles unstrukturierte Daten, ne? So eine, so eine Besucherstatistik ist vielleicht strukturiert, aber der die Artikeltextkörper daneben von irgendwelchen Artikeln halt nicht. Und es sind alles andere Strukturen und KI ist halt extrem gut da drin, also diese Large Language Models, in unstrukturierten Daten Muster zu erkennen. Und wenn du jetzt quasi sagst, mach mir mal eine Auswertung auf diesem Schreibtisch, kannst du das ja in der Sprache bestellen, die dir am besten gefällt, die dir liegt, ne? Und dir wünschen, was dir hilft.

Stefanie:

Genau. Lass uns doch mal so einen, so einen konkreten Use Case mal durchgehen, damit das ein bisschen greifbarer wird, ne? Also in unserem Fall z.B., wir haben ganz viele Daten hinter unserer Website liegen in einer Datenbank und ich möchte z.B. herausfinden, ähm, welche Zielgruppe bedienen wir denn mit unserem Content in erster Linie? Könnte ich unterscheiden zwischen Entscheiderinnen und ähm, Fachleuten, Konneure, die mehr über technische Inhalte wissen möchten. Ähm, kann ich das über MCP rausfinden?

Robert:

Ja. Ähm, da gibt's verschiedene Wege, ne? Ähm, so so eine Website CMS ist ja so ein typisches Unternehmenssystem, was viele Firmen haben. Entweder das ist ein fertiges Produkt, irgend so ein Typo 3 oder ein Drupal oder sonst irgendwas. Äh, bei uns, in unserem Fall ist es eine Eigenentwicklung, aber es ist Schall und Rauch, weil meistens kommt man irgendwie an diese Daten ran. Ähm, in unserem Fall gucken wir uns gerade einen einen schnellen also einen schnellen Weg an, dass ihr möglichst schnell per MCP und Chat an diese Website Daten rankommt, dann nehmen wir uns eigentlich einen fertigen MCP Server, der für die Datenbank, die wir einsetzen auf der Website gedacht ist und nicht speziell für unsere Website als System, weil es gibt keinen MCP da draußen, der für die INNOQ Website genau passt. Deswegen gehen wir eigentlich eine Etage tiefer und nehmen uns einen generischen MCP Server, der unsere eingesetzte Datenbank gut versteht. Da gibt's welche wie Sand am Meer. Ähm, und das setzen wir gerade auf, ne? Und dann, wenn du dann die Fragen stellen willst, schau dir mal unseren Content an, was sind denn so die die Zielgruppen, ähm, dann rattert der eben, der diese Modelle können ja auch SQL, also die Sprache, die man braucht, um eine relationale Datenbank zu befragen und befragen die dann eben einfach mit diesem über diesen MCP Server, die kriegen also einen Werkzeugkasten angeschlossen, mit dem sie diese Datenbank befragen können. Das wäre so ein erster Schritt, wie du dahinkommen kannst.

Stefanie:

Genau, und das Besondere ist ja eigentlich, dass ich das im Vergleich zu früher äh eben selber machen kann, ne? Vorher musste ich halt das Website Team fragen, macht mir mal die Auswertung und das hat dann entweder gesagt, ja, mache ich dir, bis morgen oder keine Zeit. So, ne? Äh, weil andere Dinge zu tun und ähm, das ist ja schon ein Schritt in die richtige Richtung, dass man einfach selbstständiger und ohne technische Unterstützung halt diese Abfragen machen kann.

Robert:

Ja, ähm, viel besser, also es geht ja, Abfragen sind eigentlich immer der erste Schritt, ne? Die liegen einem, da hat man immer ein paar Ideen im Kopf, die man nie gefragt hat, weil man nie Zeit hatte, es gab kein UI dafür, diese Abfragen abzusenden. Äh, man hatte auch nicht die Kapazitäten dafür, solche Features sich in so ein internes Unternehmenssystem einbauen zu lassen, z.B. baut uns mal eine Auswertungsansicht für unseren Content, der eine Filterung und Suche nach folgenden Kriterien erlaubt. Das ist ja alles, das kann ja endlos kompliziert werden, je mehr man sich wünscht und man hat immer tausend Tradeoffs. Ähm, all das kann man sich eigentlich sparen, ähm, besonders für ab für Abteilungen wie die Marketingabteilung, wie du sie verantwortest, Vertriebsabteilung ist ein anderes Beispiel, eine R&D Abteilung, was man halt so hat in Firmen, eine Geschäftsleitung. Warum brauchen die denn, das ändert sich jetzt halt mit MCP, ne? Warum warum muss man daran festhalten, denn für all ihre Wünsche immer wieder neue Systeme erfinden und hinbauen zu müssen, damit die irgendwas tun können? Wer wartet diese Systeme? Wer entwickelt die weiter? Es gibt zu wenig Leute. Und am Ende sind die UIs Mist, tun nicht das, was man tun will, dann hat man ein paar neue Ideen, dann muss wieder jemand ans UI, die Tabelle erweitern, das Reporting Feature erweitern, es hört einfach nicht auf.

Stefanie:

Ja, genau. Interessanterweise habe ich ähm im Vorfeld so überlegt, was wären denn für mich so Use Cases? Wofür würde ich das denn verwenden? Was möchte ich eigentlich abfragen? Und da ist mir aufgefallen, dass das ja gar nicht so einfach ist, erstmal zu wissen, was möchte ich eigentlich abfragen, was möchte ich erreichen, ne? Also das ist immer noch eine Aufgabe, die man sich als als Mensch halt so stellen muss, die man angehen muss, sich zu überlegen, was möchte ich eigentlich wissen? Was mache ich mit den Daten, die ich habe und ähm, wo will ich dann damit hin? Ja. Das entbindet einen nicht, ne? Also man hat jetzt dieses Tooling und jetzt, äh, was machen wir damit?

Robert:

Das ist das Problem des unendlichen Fantasialands. Also, du bist in auf dem Planeten gelandet, der komplette Planet ist von dem Fantasialand bedeckt, mit welcher Achterbahn fährst du zuerst?

Stefanie:

Ja, genau. Ja. Genau, also man hat jetzt ganz viele Möglichkeiten und die erste, die mir eingefallen ist, weil ich so, also immer noch erschüttert bin, wie gruselig das UI bei Google Ads ist z.B., wäre das nicht geil, ich könnte mich mit meinem Google Ads Konto quasi unterhalten und endlich mal schlaue Fragen stellen, ne, zu zur Anlage meiner Google Ads und vernünftige Antworten kriegen, anstatt immer nur mit irgendwelchen Zahlen rumzuhantieren zu müssen.

Robert:

Ja. Das ist ja auch genau, also du kannst ja auf jeder Ebene mit so einem MCP Server oder mehreren MCP Servern interagieren. Du könntest dir sehr einfache Dinge bestellen, wie z.B. wie viele Kunden haben wir im Rheinland? Da legen sich die meisten Reporting-Systeme schon lang, weil Rheinland ist kein definierter Begriff. Düsseldorfer weiß sehr genau, wo das Rheinland aufhört und Kölner glaubt es eben auch sehr genau zu wissen, wo das aufhört und beginnt.

Stefanie:

Und eine Hamburgerin wie ich hat keine Ahnung.

Robert:

Richtig, genau. Ähm das ist genau der Punkt, die Faszinis, die die Unschärfe, die da ist KI gut drin. Da sind regelbasierte Systeme, bau uns bitte eine sortierbare Tabelle mit Filterfunktion für Artikel Tags ist unfassbar star. Ne, da kann ich vielleicht Artikel nach dem Tag AI filtern, wenn es wenn es gut läuft, habe ich eine Volltextsuche, wo ich noch Sachen eintippen kann und die findet auch unscharfe Begriffe, aber eine Abfrage wie welche Artikel haben wir, die für einen C-Level Management Menschen in einem Late Majority Konzern mit 5000 Mitarbeitern Minimum relevant sind, das kannst du nicht in der Volltextsuche fragen.

Stefanie:

Mhm.

Robert:

Ähm und genau da wird es eigentlich spannend und da da reden wir aber immer nur noch von einem System und einem MCP Server, der den Stecker für so ein System bildet. Super interessant wird es eigentlich erst, das ist ja Innovation aus Daten, ist eigentlich das große Thema über das wir hier reden. Darum geht's ja, ne? Du willst Abteilungen, Menschen in Unternehmen, im besten Fall keine Abteilungen, sondern Menschen enable Innovation zu schaffen aus den Daten im Unternehmen. Die Daten sind meistens in Silos. Das Marketing hat sich Systeme, der Vertrieb hat sich Systeme, irgendwelche Confluence Spaces, irgendwelche Tracking Tools, irgendwelche Website CMS, alles ist überall verstreut. Und jetzt fangen wir an, jetzt bauen wir fürs Marketing MCP Server, um an diese Daten ranzukommen, dann denken wir aber immer noch im Silo streng genommen, ne? Euch würde das vermutlich sehr sehr viel bringen, sehr viel erleichtern und ihr könntet vielleicht sogar Innovation auf Basis dieser Daten machen. Aber was, wenn du auf einmal MCP Server hast für Systeme aus allen Bereichen des Unternehmens, dann entsteht ja die sogenannte Wissenssynthese, ne? Also, wenn ich Wissen vermenge und daraus neues Wissen generiere.

Stefanie:

Mhm.

Robert:

Also z.B. könnte ja ein Geschäftsführer oder eine Geschäftsführerin sagen, wie lief es denn letztes Jahr vertrieblich und im Marketing bei uns? Was waren unsere Schwerpunkte und wie ist das in Verbindung mit unseren Aufträgen zu sehen? Wofür haben wir geworben und welche Aufträge haben wir tatsächlich bekommen? Was sind, wie sind die thematisch und gleich das mal bitte mit unseren Zielgruppen ab und den tatsächlich gebuchten Umsätzen, irgendwie sowas, ne? Da reden wir auf einmal eigentlich über einen Verbund von Daten aus mindestens drei Unternehmens Silos.

Stefanie:

Über ein Gesamtbild, ne?

Robert:

Über ein Gesamtbild, ne? Eine Synthese. Ja. Und nicht jedes Unternehmen hat seine hat Silos, ne? Aber leider haben halt die hat die erdrückende Zahl der Unternehmen Wissens Silos. Die wenigsten Unternehmen sind schon so mit dezentralen Daten Organisationen aufgestellt. Ähm aber wenn man diese diese Daten zusammenführen kann, um so global galaktische Auswertung oder Innovation betreiben zu wollen und die Daten da auch da sind, ohne dass man in der IT betteln muss, bitte, bitte, baut mir doch mal ein System, womit ich eine Auswertung über Marketing, Vertrieb und sonst was machen kann, dann kommt da konkurriert man ja mit solchen Anfragen bei der IT mit der anderen Abteilung, die wollen was, die andere Abteilung will dies und das und am Ende dauert alles Jahre, Jahre, Jahre und nichts passiert.

Stefanie:

Ja. Und warum machen wir das nicht schon längst? Was sind die Showstopper?

Robert:

Das ist die große Frage und im Moment ist ja in dem Bereich unfassbar viel Bewegung drin. Es gibt ja auch diese, ohne jetzt den Kontext sprengen zu wollen, Ansätze, wie sich Unternehmen als dezentrale Datenorganisation aufstellen, ne? Um eben Innovation aus Daten zu ermöglichen, ne? Den Teams Verantwortung zu geben, hey, ihr seid nicht nur verantwortlich für eure blöden IT-Systeme, sondern ihr seid genauso verantwortlich für die Daten, die da drin stecken.

Stefanie:

Mhm. Muss man sich dann erst transformieren zu so einer dezentralen Unternehmung oder erledigt sich das mit MCP?

Robert:

Ich würde sagen, du es kann was beschleunigen, weil wenn die Leute einmal sehen, was möglich ist, weg vom Silo, dazu muss man aber auch mehr als einen MCP Server in einem Silo mal gesehen haben. Meistens reicht es aber auch schon, wenn auf einmal die Geschäftsleitung Marketing Daten befragen könnte, ne? Dann sehen die auf einmal, oh, hier wird es ja richtig interessant, wenn man das jetzt noch mit Vertrieb zusammenbringen könnte, kümmern Sie sich mal bitte drum. Na, dann geht das ganz schnell, solche Initiativen.

Stefanie:

Mhm. Ich also ich höre schon 20.000 Datenschutzgründe, die vielleicht dagegen sprechen könnten, ist vielleicht aber auch gar nicht so.

Robert:

Ja, also persönliche Daten, das ist ja in jedem System ein Punkt, ne? Aber am Ende ist ein Unternehmen als Organisation hat ja ein ein betriebswirtschaftliches Interesse, sei denn du bist irgendwie gemeinnütziger Verein, aber auch dann willst du funktionieren und ein Unternehmen, was betriebswirtschaftlich arbeitet, will ja auch funktionieren, hoffentlich. Und dann willst du ja auf Basis der Daten, die du hast, Dinge tun können. Natürlich gibt's Mittel und Wege, wenn z.B. du kein berechtigtes Interesse hast in den Bestell, stell dir mal vor, wir würden in einem großen E-Commerce Unternehmen Onlineshop arbeiten. Du bist im Marketing und du willst wissen, was ist denn in den letztes Jahr so bestellt worden? Ich brauche Zugriff auf die Bestelldaten. Dann hast du ja ein berechtigtes Interesse, nicht aber an Namen, Adresse, Geburtsdatum der Person. Ne, du willst ja eigentlich wissen, welche Produkte wurden wie oft bestellt, was waren beliebte Farben und so so Sachen, aber für dich ist ja kein gibt's kein berechtigtes Interesse zu wissen, dass die Hans oder Claudia hießen, die Personen und da muss man sich dann eben drum kümmern, ne? Wenn so ein MCP Server das alles jedem geben würde, dann machen wir es natürlich falsch. Wenn man sich da ordentlich aufstellen will, dann redet man eigentlich über sogenannte Datenprodukte und Datenkontrakte, ne?

Stefanie:

Ja. Ähm, wo wir ja auch unterwegs sind in diesem Bereich.

Robert:

Das stimmt. Aber ne, also in deinem besagten LinkedIn Post, ne, der Aufhänger für unser unsere Folge hier heute, schreibst du ja auch, dass MCP Server ähm ein Demokratisierendes Element haben, also, dass sie quasi Daten für viele zugänglich machen, aber Demokratisierung fängt ja eigentlich damit an, dass ich so einen MC P Server selber aufsetzen kann. Könnte ich das so als nicht Techie Marketing Mensch? Ja, ist ein guter Punkt, ne? Ähm, weil im Moment bist du, glaube ich, immer noch in der Lage, dass du Zuarbeit brauchst von ähm Technikerinnen. Mhm. Wir haben ja beide auch schon gesprochen, ne, wie wir im Marketing Team möglichst schnell den den Datenbank MCP Server ähm ans Team kriegen, dass das erstmal bei euch installiert wird und dass sie damit arbeiten können, ne? Das ist nicht wild, aber es gibt eben noch eine Schwelle, das hinzukriegen, die ist sehr gering, aber wir müssen es halt einfach machen. Ähm, bei MCP ist, da wird sich auch noch viel verändern, z.B. also ich und einige Kollegen, die wetten drauf, dass die App Stores, die MCP App Stores, die werden in Kürze erscheinen. Da wird sehr viel Komfort auf einmal sein, einfach klicken und dann habe ich so ein Ding und sowas wird es auch in in Unternehmen geben. Also Standard Standard MCP ist sozusagen. Ich meine, wir reden doch jetzt schon ein paar Jahre von Daten Marktplätzen. Liebe Unternehmen, schafft einen Marktplatz der Daten in eurem Unternehmen. Wenn wir von Marktplatz reden, reden wir vielleicht warum gibt's dann keinen Unternehmens App Store? Aber was haben wir denn überhaupt? Ach, guck mal hier, für die Website gibt's ein MCP, für das ODU, das ERP System gibt's ein MCP. Ach und interessant, hier gibt's noch einen für dies und das. Klicke ich mir zusammen, installiere ich mir, das wird kommen. Das wird sowas von kommen, das wird nicht mehr lange dauern. Ja, wie so eine App auf dem iPhone. Genau. Mhm. Ähm, das sehen wir auch daran, dass der der Erfinder von MCP, die Firma Anthropic, die die Cloud Modelle entwickelt, er schon jetzt ein Format erfunden hat, ähm was diese Verpackung ermöglicht, damit man es eben selbst installieren kann, ne? Damit einem niemand mehr da in irgendwelche schrulligen Config Dateien irgendwas reincoden muss, wenn man dann Komma vergisst oder ein Anführungszeichen zu wenig macht, ist alles kaputt und Cloud startet nicht mehr, in dem Stand sind wir jetzt. Mhm. Also es wird immer komfortabler. Es wird gewaltig komfortabler. Mhm. Und was für ein Zeithorizont sprechen wir hier? Was meinst du? Du geh in Urlaub, kommst du wieder und dann gucken wir uns das noch mal, das ist alles so schnell gerade. Ja, ja. Ja. Aber ähm, das ist vielleicht auch noch wichtig. Bisher hat man ja immer im Unternehmen, musste man sich Integrationen bauen. Marketing will an die Daten der Bestellung, es musste eine Integration her. Sales will an die Daten der Geschäftsleitung, die die Geschäftsleitung will an die Daten von Sales. Wer musste immer liefern? Die arme IT Abteilung. Baut uns das, baut uns das, baut uns das, baut uns jetzt noch dies. Es musste eigentlich für jeden Integrationspunkt und jeden Feature Wunsch mussten irgendwelche internen Systeme erfunden werden mit mehr oder weniger tollen User Experiences. Meistens sind die nicht so toll. Ja. Ähm, um irgendwelche Daten abfragbar zu machen. Ich glaube, da das wird komplett auf den Kopf gestellt jetzt. Wer jetzt noch einfach für irgendwelche Unternehmensdaten irgendwelche schrulligen Systeme intern sich bauen lässt mit irgendwelchen schlechten sortierbaren Tabellen, der macht's eigentlich falsch, weil denn jetzt muss man sich eigentlich schon MCP angucken für sowas. Weil ich meine, du stellst dir vor, ne, willst du jetzt lieber die IT Abteilung da einen Monat bei dir sitzen haben, bis die verstanden haben, was ihr braucht, dann müssen die es euch noch drei Monate bauen und in der Zeit könntet ihr das meist wahrscheinlich schon natürlich sprachlich euch abfragen.

Stefanie:

Ja, ist ganz interessant. Ist das auch so eine Art Verschiebung, also

Stefanie:

Vorher brauchte man halt die IT, um gewisse Dinge zugänglich zu machen, jetzt macht man es einfach selber. Ist ja auch, ich will jetzt nicht von Machtgefälle sprechen oder sowas, aber es ist schon, also die IT ist kein Gatekeeper mehr, sag mal so.

Robert:

Das hätte sie auch nie, also es gibt eigentlich keinen Fall, wo sie das sein sollte, außer man hat, ja. Nee. Bottleneck, sagen wir lieber Bottleneck. Ähm, ich will das nicht abschreiben, es gibt viele Unternehmen, wo die IT Gatekeeper ist, ne? Mhm. Ähm, weil die müssen sich natürlich auch schützen, die dürfen sich selbst nicht überlasten, sie sind immer mit anfangen torpediert, in bester Definition ist die IT ein Enabler. Und mit denen, mit IT-Abteilung, mit denen wir gerade sprechen über MCP, die verstehen das alle, weil es für die ja auch toll, ne? Es nimmt den Last weg, sie können andere Abteilungen in der Firma enablen, eben ihre eigenen Auswertungen, das müssen ja auch nicht mal Auswertungen sein, selber mit ihren Daten zu arbeiten, unabhängig von irgendwelchen UIs. Mhm. Wenn das die IT entlastet, das verstehen die sofort, die setzen die gerne Hebel in Bewegung, MCP Server bereitzustellen, damit die anderen Abteilungen mit ihren Daten in Berührung kommen.

Stefanie:

Mhm. Ist das jetzt eigentlich auch so der erste Schritt weg von, okay, LLMs so als Basistechnologie und jetzt haben wir so ganz konkrete Use Cases und Anwendungsfälle, also es wird irgendwie auch so eine Art Produkt.

Robert:

Ja, ähm, die LLMs als Basistechnologie, die sind einfach un- sehr sehr sehr mächtige Modelle, die können dir natürlich im Chat super aller Welt Fragen beantworten, ne? Die können dir wahrscheinlich, aber der Kontext ist hier eben entscheidend, ne? Wenn du z.B. O3, also das fortschrittlichste Modell von OpenAI irgendwie ein Foto von irgendeiner Verletzung schickst und fragst, muss ich damit zum Arzt, ne? Also man viele sagen ja, AI gibt Patientinnen eigentlich eine zweite Stimme, also eigentlich gibt's dir eine Stimme, die sie bisher nicht hatten, ne? Weil Ärzte und Ärztinnen immer wenig Zeit haben, und jetzt gibt's auf einmal was, wo ich mir endlos Fragen stellen kann zu meinem Kratzer, wann heilt der, ist da was entzündet oder sonst irgendwas, eigentlich geht's um Kontext.

Stefanie:

Ähm, den du nicht mehr extra reinprompten musst, genau, sondern der Server zieht sich das, ja. Genau, und speziell im Unternehmenskontext, mal als Beispiel, ne, wir haben vorhin über so ein Use Case gesprochen. Viele Unternehmen haben Style Guide, vielleicht eine Pattern Library, ne? Wie sind unsere Websites, wie haben die auszusehen, welche Komponenten gibt es zu benutzen. Dann gibt's in einem ganz anderen System, die Pattern Library liegt vielleicht bei der IT oder in der Softwareentwicklung, dann gibt's im ganz anderen System vielleicht ein Tone of Voice, wie schreiben wir Texte, der liegt beim Marketing. Dann gibt's beim Vertrieb ein System, das sagt, das sind unsere, das sind unsere Kundensegmente und dann hat das Marketing wiederum ein System, wo die Personas drin liegen, das ist ja alles, wenn wir es so sehen, Kontext, der gut ist, um Aufgaben zu erfüllen und Innovation vielleicht zu machen. Stell vor, du willst eine neue, du willst eine neue Leistungsseite ins Internet stellen, um irgendwie eine neue Leistung von INNOQ zu bewerben, dann ist der klassische Weg, ein Mensch fräst sich durch diesen ganzen Kontext und macht Ideation, Konzeption, Kreation. Ja, ich meine, und normalerweise sind da ziemlich viele Menschen dran beteiligt, ne? Also da müssen Texte geschrieben werden, getextet werden, da muss ein Design gemacht werden. Ja. Irgendjemand muss sich vorher Gedanken über die Inhalte machen, ähm, und dann muss das Ganze implementiert werden, ne? Ja. So, und wenn du, stand heute in, in Claude oder ChatGPT hingehst, die Funktion gibt's ja mittlerweile und steckst beispielsweise ein GitHub Repository, vielleicht ein Style Guide, es könnte ja ein Style Guide sein, eine Komponenten Library da dran, hochgradig technisch vielleicht, für dich schwer zu durchblicken, weil du nicht aus der Domäne kommst, aber du könntest es da dran stecken. Dann steckst du noch das Confluence dran mit den ganzen Marketing Guidelines zum, wie schreiben wir Texte, dann steckst du noch ein Vertriebssystem dran und dann sagst du so, ähm, mein lieber Claude oder ChatGPT, das ist mein Briefing für dich, wie du es auch vielleicht Freelancern geben würdest, hier ist unsere Komponenten Library, guckst dir an, da liegen Leistungsseiten, hier ist unser, wie schreiben wir Texte, hier gibt's vielleicht noch Beispiele, noch besser, viel besser als jedes Briefing sind Beispiele und hier sind die Vertriebsdaten, mache ein Konzept, ein inhaltliches Konzept erstmal, bevor du ans Design gehst, dass wir abstimmen können für eine neue Seite. Mhm. Dann hast du ja Context Engineering betrieben und hast dem Tonnen und Tonnen Zeug reinkopiert und gepastet. Ich habe vorhin gesagt, du hast ein GitHub Repository angeschlossen, idealerweise willst du all das anschließen, um Copy-Paste zu vermeiden und da kommt auch MCP zum Tragen. Vertriebs MCP, Marketing MCP, IT MCP. Ja, ja, das ist muss man sich so ein bisschen auf der Zunge zergehen lassen, ne? Weil z.B. in unserem Fall ist es so, ich könnte jetzt stand jetzt nicht einfach so hingehen und in unserem Website System was programmieren, weil ich kann nicht programmieren, ist halt so, ne? Ähm, was mir das jetzt ermöglicht, ist ja quasi das über den MCP Server, über Context Engineering doch zum größten Teil, vielleicht so 80 % selbst zu machen, ne? Wo ich vorher verschiedene Gewerke hätte anheuern müssen, die alle hätten Zeit haben müssen, die Verfügbarkeit hätten sein müssen, die das in einem gewissen Zeitraum hätten erledigen müssen. Mhm. Ähm, was mir das jetzt schenkt, ist wiederum mehr Selbstständigkeit und dann sind wir wieder beim Thema Demokratisierung, ne? Ist das halt zugänglicher und schaffbarer ist für uns. Also wir können wieder etwas mehr und selbstständiger machen und das finde ich ist, ja, ist geil.

Robert:

Ja. Also es hat ist Fluch und Segen, ne? Es ist ein gigantischer Hebel, das darf man nicht unterschätzen, es ist wirklich ein Riesenhebel für nicht technische Workers. Ja. Ähm, es gibt aber auch schon Studien, die zeigen, dass KI, also, dass KI in dem Sinne enorm die Produktivität steigert, aber auch dazu führt, dass viel weniger Austausch mit anderen Menschen in so einer Arbeit stattfindet, weil es den Einzelnen oder die Einzelne unabhängiger macht. Das kann gut und schlecht sein, ne? Also, gut im Sinne von Wenn viele Leute zusammenkommen, unterschiedlicher Natur und am Whiteboard stehen und sich Gedanken über, weiß ich nicht, eine neue Website machen, da passiert ja ganz viel im Raum, bestenfalls. Das will man ja weiterhin haben, vermutlich, ne?

Stefanie:

Ja, ja, es ist sicher gut im Sinne, man kommt schnell voran, Mhm. ne? Es hat nicht so diese Abhängigkeiten, was was passieren kann, ist natürlich, dass man diese Feedback Loops nicht mehr drin hat, ne? Und von denen man ja enorm profitiert oder dass das Endergebnis dann am Ende besser wird, ne? Hier noch eine Inspiration, da noch Input, der wertvoll ist, äh, das entgeht einem dann vielleicht, aber ich muss ganz ehrlich sagen, erstmal bin ich total fasziniert von den Möglichkeiten dadurch, ne? Möchte mich jetzt eigentlich gar nicht so mit den Problemen beschäftigen. Ja. Ja, total, also muss man ja auch nicht, ne? Das wird muss ja auch jeder und jede für sich feststellen, wenn man das mal in in so einem letzte Folge, ne? KI Burnout in so einem High Productivity Mode arbeitet, merkt man schon, dass man doch sehr viel alleine ist, ohne jetzt auf die Tränendrüse zu drücken, ne? Aber man kann einfach viel mehr alleine machen. Ja. Ja. Na ja, ne? Wir hatten vorhin einen Workshop zu einem Thema und dann kam am Ende raus, oh ja, das, ne, Marketing, das können wir ja auch einfach selber machen mit Hilfe von, ne, dem Tool, dem Tool, das. Das am Ende dadurch natürlich erstmal mehr Arbeit entsteht, äh, Produktivität ist zwar erhöht, aber erstmal das Investment unsererseits ist natürlich erstmal höher, ne? Als das dann gesagt hätte, okay, das lagern wir jetzt an die Person oder das aus, ne? Ja, da muss man schon aufpassen, das hatten wir in der letzten Folge eigentlich ganz ganz ganz gut beschrieben. Ja. Aber tatsächlich, das Ding ist ja auch, ich ich frage mich, wenn ich jetzt z.B. diese Webseiten selber Context Engineere oder was auch immer, lande ich wirklich bei 100 % oder sind es vielleicht doch nur die 80 % und man den letzten 20 % muss ich dann eh noch mal mit so ein paar Menschen sprechen, die die mich dann doch wieder unterstützen, also entfällt es wirklich komplett diese menschliche Interaktion, das das glaube ich fast nicht. Das ist tatsächlich zum großen Teil kannst du das steuern über den Kontext, den du gibst. Je besser der Kontext ist, je besser die Aufgabe ist und je besser der Feedback Loop ist, wir sehen hier wieder die Parallelen zur menschlichen Arbeit, es sagen ja immer alle, man soll KI nicht vermenschlichen, ich sage, du bist nur erfolgreich mit KI, wenn du das nicht als Werkzeug behandelst, sondern als Kollegin oder Kollegen. Mhm. Dann hast du damit Erfolg, dann antizipierst du Unschärfe, dann antizipierst du Fehler und dann antizipierst du einen Feedback Loop. Du bist nicht mehr in einem Programm, in einem Terminal, wo du was reindonnerst, enterhaust und dann kommt was raus, was dir nicht gefällt und machst den Rechner wieder zu. Das ist ja das, warum viele mit KI am Anfang unglücklich sind, weil sie keinen Feedback Loop anwenden, wie sie es mit ihren menschlichen Kollegen tun würden. Und je besser der Feedback Loop ist, desto besser ist das Ergebnis und die Frage ist, was ist für dich gut? Sind 80 % auf Basis eines Proms mit dreimal nachchatten, ist das nicht eigentlich gewaltig gut? Oder ist es vielleicht total unbefriedigend, das kann kann man ja nur im Einzelfall für sich definieren, ne? Na ja, ganz ehrlich, wenn ich das das erste Mal mache und bei 80 % lande, bin ich wahrscheinlich erstmal super happy. Ja. Wenn ich beim 20. Mal dann immer noch bei 80 % lande, ist es vielleicht eine andere Geschichte so, ne? Aber diesen Feedback Loop, weil ich eben meinte, dann spricht man vielleicht doch mit den Kollegen, die das eine oder andere gerade ziehen, du siehst das schon Feedback Loop durch die KI.

Robert:

Ja, zwischen dir und der KI. Also, wenn gerade, wenn wir von KI Agenten reden, das ist ja neu, ne? Dass eine KI autonom auf eine Umgebung wirken kann, sie kann Werkzeuge benutzen und sieht das Ergebnis. Sie kann programmieren, diesen Code ausführen und sieht das Ergebnis. Wenn du in ChatGPT sagst, du könntest ja jetzt auch in ChatGPT oder Claude sagen, ich brauche eine Landingpage für dieses neue Thema von INNOQ, dann baut er dir auch was zusammen, das wird auch funktionieren, das wird vielleicht auch ganz cool aussehen.

Stefanie:

Es wird aber nicht on brand sein. Es wird vielleicht so ein bisschen wie wir sprechen, es wird aber nicht die Komponentenbibliothek von INNOQ benutzen und so weiter und so weiter, weil du diesen Context nicht dran gegeben hast. Er könnte zwar in den Trainingsdaten verteilt sein, aber auch das muss er erstmal zutage gefördert werden und da gibt's Streuverluste statistischer Natur. Wenn du aber alles auf den Schreibtisch legst, ohne Copy-Paste per MCP z.B., dem die Möglichkeit gibst, einem Agenten selber mit den Daten und Werkzeugen zu arbeiten, ähm und einen Feedbackzyklus hinkriegst, ein Loop, nicht dieses Bestellen und sagen, war scheiße, danke, tschau, dann wird's richtig gut. Aber wie sieht denn so ein Feedbackzyklus aus? Wie machst du das?

Robert:

Ja, da dreht sich gerade einiges drum, das wird enorm spannend. Es gibt ja viele, einige, die rennen durch die Welt und postulieren ja mit agentischer KI, entfällt jetzt diese iterative Arbeit, ich sehe es genau anders. Wir müssen eigentlich besser iterieren können als je zuvor, weil wir jetzt einen Dauerergebenen haben oder viele Dauerergebene und wir kommen gar nicht dahinterher, die zu füttern, also Arbeit wird ja enorm viel billiger in vielen Skills. Ähm, wenn es aber gut werden soll, dann müssen wir wissen, wie geht das? Wie lade ich den Schreibtisch so voll, dass die Aufgabe zufriedenstellend erfüllt werden kann? Wann ist er zu leer, wann ist er zu voll? Wie sieht mein Feedback Loop aus? Schicke ich den in die Wüste mit den Unterlagen oder sage ich, da das, da das, nicht das, hier kommt noch Context dazu, du redest noch nicht so, wie ich es von dir erwarte, ne? Immer wieder Feedbackzyklus und ich muss in der Lage sein, den situativ, das ist eine neue Anforderung an uns alle, sehr eng zu halten und dann sehr sehr weit und ich muss einschätzen können, was sind das für Aufgaben, die ich der KI gebe? Sind das Aufgaben, wo ich sagen kann, mach dies und das, ich bin jetzt in der Mittagspause, ich gucke mir danach dein Ergebnis an, dann spannst du einen weiten Feedback Loop auf. Wenn du aber daneben sitzt, guckst, welcher Code rausfällt, sagst du, nee, das gefällt mir nicht, da so und ich habe dir gesagt, du sollst bitte die Test so und so schreiben und da die Komponente musst du eher nutzen, dies ist Quatsch, dann bist du im sehr engen Feedbackzyklus. Und du musst die Technik einschätzen wissen, damit du diesen Loop enger oder weiter schnüren kannst, das wird eine enorm wichtige Fähigkeit.

Stefanie:

Ja, und Stell dir mal vor, du musst das jetzt mit fünf Agenten machen oder zehn jeden Tag. Ja.

Robert:

Das wird der neue Skill.

Stefanie:

Ja, ist ganz interessant, also da hilft ja eigentlich nur möglichst viel Erfahrung zu sammeln und zu gucken, bei welchen Projekten man sich den weiten Feedback Loop erlauben kann und wo man dann halt daneben sitzen muss, um einzugreifen.

Robert:

Genau, damit du eine Intuition entwickelst, ne? Das musst du ja, wenn du Mitarbeiterinnen führst, musst du ja auch eine gewisse Intuition für die Kolleginnen und Kollegen haben. Du musst ja wissen, aus deiner Erfahrung mit denen raus, komm, der kann ich, der muss ich nur einmal auf dem Flur zurufen, dann weiß sie, was zu tun ist und das Ergebnis wird mich happy machen. Bei dem anderen, den muss ich eher, ich rede nicht von Micromanagement, aber den muss ich sehr viel mehr genau erklären und der braucht sehr viel mehr Handreichung, enger Feedback Loop.

Stefanie:

Ja. Wir am Ende des Tages bekommt das mittlere Management nicht nur ein neues Sekretariat, sondern alle werden zum mittleren Management, weil sie alle führen müssen.

Robert:

Ich glaube auch, wir müssen alle People Management lernen, auch wenn wir das nie wollten.

Stefanie:

Ja. Ja, ja, und dann liegt der Hund ja begraben, ne? Ist gar nicht so einfach.

Robert:

Nee, ist auch nicht einfach und all das, was du lernst, die Intuition, die du jetzt aufbaust mit der KI Technologie, wie sie jetzt hier steht, wir wissen, alle nächste Woche kommen wieder neue Modelle, die, die viel besser sind, also vermutlich wird es so weitergehen, weiß ich, keine Zukunftsprognoserei hier jetzt und die agentische Integration, also die Einbettung in eine Umgebung mit Werkzeugen, das ändert sich auch noch mal, die Werkzeugkisten, die wir denen hinstellen, die werden ja auch sehr viel besser. Das Verständnis von der KI, diese Werkzeuge schlau zu nutzen, wird besser und all das, was ich jetzt hier lerne, muss ich im Stande sein, das ist auch eine Fähigkeit, immer wieder anzupassen auf den neuesten Stand der Technologie. Also wir stehen alle im Sturm.

Stefanie:

Ja, ordentlich Gegenwind, ne? Ist man vor der Welle oder hinter der Welle? Wahrscheinlich eben noch vor und jetzt schon wieder dahinter.

Robert:

Ja, ist eigentlich wie so ein, als würdest du im Hurricane stehen und musst dich in eine Richtung entscheiden zu gehen und egal welche du nimmst, entweder ist die richtige oder falsche, weißt es nicht.

Stefanie:

Ich habe nur eine Frage und zwar hast du von agentischer Integration gesprochen. Was genau heißt das? Das klingt halt nicht so nach, ich habe jetzt hier einen MCP Server und dann bin ich wunschlos glücklich, sondern eher nach einem System.

Robert:

Ja. Das, da wird auch viel passieren, ne? Ähm, du willst, du wirst in Kürze oder in Bälde in der Lage sein, virtuelle Mitarbeiterinnen, wieso gender ich eigentlich KI, das ist total verrückt, ähm, virtuelle AI Agenten zu befehligen. Die sitzen da und warten. Das ist was anderes, als würdest du in ChatGPT, die kannst ja auch endlos viele Chats aufmachen, aber ich glaube, wir wissen, wo der Unterschied liegt, dass da ist keine, das sind keine Agenten per se, die ziehen sich nicht mit deiner Aufgabe zurück und melden sich bei dir zurück, wenn sie erledigt ist. Es gibt so Facetten, die Grenze verläuft fließend, wenn du in ChatGPT z.B. eine Deep Research anwirfst, dann meldet die sich auch nach 10, 20, 30 Minuten zurück und das machen tatsächlich Agenten. Das ist aber in dieses Produkt eingebaut. So, wenn wir aber von Allzweck Agenten reden, die vielleicht auf deinem, vielleicht hast du irgendwann Tools oder sowas, da steht dann dein virtuelles Mitarbeiterteam, da siehst du, die haben vielleicht sogar Namen, dann siehst du, welche Aufgaben die gerade bearbeiten, wie der Progress ist, da klingelt ein Lämpchen, da will jemand Feedback, sowas, ne?

Stefanie:

Ja. Ist ja transparenter als mit echten Kolleginnen. Wenn das Lämpchen leuchtet.

Robert:

Ja, vielleicht ist auch jemand ab. Abgeschmiert und liegt im Delirium. Wie auch da wieder die Analogie.

Stefanie:

Ja, kommt im realen Leben auch manchmal vor.

Robert:

Ja, oder man muss mal gegen Stuhl treten, damit jemand wieder aufwacht, also auch das wieder People Management.

Stefanie:

Absolut, absolut, die Parallelen sind doch irgendwie frappierend, ja.

Robert:

Ja. Deswegen, immer, wenn mir jemand sagt, man darf KI nicht vermenschlichen, denke ich, Ja, ich will will das auch nicht vermenschlichen, ne, aber man tut sich eigentlich keinen Gefallen, wenn man es nicht tut, weil dann ähm hängt man in einem anderen Arbeitsmodus und der Arbeitsmodus, man darf nicht mit den Dingern arbeiten, wie mit Maschinen.

Stefanie:

Nee, nee, ich wollte gerade sagen, eigentlich Konzepte aus der menschlichen Interaktion kann man eigentlich gut auf die Arbeit mit KI System anwenden, ne?

Robert:

Also Kollegin die Lena hat doch diesen Artikel jetzt geschrieben, diesen ähm wunderbaren Supremacy Recency. Ja. Den habe ich gelesen, dachte, wow, da ist schon wieder die, da geht's, ich glaube, Lena hatte nicht mal im im im im Ansatz dran gedacht, hier das irgendwie KI relevant ist, aber als ich den gelesen habe, dachte ich, das ist total KI relevant, weil diese Probleme, die wir sehen, ne, Dinge, die wir zuerst gesagt haben und die Dinge, die wir zuletzt gesagt haben, wirken in unterschiedlicher Weise und das in der Mitte droht immer zu versinken.

Stefanie:

Genau das.

Robert:

Genau das. Also es gibt bei der KI sehr viel Analogien dazu. Gibt ja auch so Prompttechniken, stell dein das Wichtigste ans Ende und sowas, weil es hängt im bleibt der Attention Mechanismus. Aber auch die, bitte nicht merken, das ist alles wieder passiert. So ist alles wieder passiert, genau. So wie bei den LinkedIn Kommentaren oder die die Verlinkung, dass man hier in den ersten Kommentar packen sollte, ist auch alles Ja, Menschen halluzinieren ja zu 0 %, wissen wir alle, deswegen ist es besonders schlimm, wenn es die Maschinen tun.

Stefanie:

Ja, da gibt's irgendwie andere Ansprüche, weiß auch nicht. Ja. Wenn schon Maschine, dann muss auch alles richtig sein. Ja.

Robert:

Die Frage ist, was kriege ich für einen Hebel? Und wie was bin ich bereit, dafür an Fehler, bin ich überhaupt bereit, eine Fehlerkultur zu etablieren? Das fällt vielen halt schwer, die mit es gewohnt sind, mit deterministischen Systemen zu arbeiten, ne? Ich schreibe einen Code, baue eine sortierbare Tabelle für Marketingartikel, baue eine Filterfunktion und ich schreibe zehn Tests, die Tests sind grün, also funktioniert das System. Das ist bei KI vollkommen anders, dafür ist der Hebel sehr viel größer, anstatt den Rest seines Lebens sortierbare Tabellen zu bauen für Probleme. Dafür muss ich aber im Stande sein, eine Fehlerkultur zu akzeptieren, so als würde ich mit Menschen arbeiten, da muss ich es ja auch. Und da gibt's Mittel und Wege, wie ich diese Fehlerkultur im Rahmen halt messbar mache, damit ich weiß, was so ein KI System tut.

Stefanie:

Also, ich ähm, ich habe natürlich auch jetzt nicht die Annahme, dass immer alles zu 100 % stimmt, was ich mit KI System erstelle, ob das Content ist, ob das, ob ich jetzt eine Webseite, Webcode oder was auch immer, ne? Aber was ich, was ich glaube, mir z.B. als Mensch, der sehr viel mit Text, so mit Meinungen zu tun hat in in ähm in der täglichen Arbeit, vielleicht leichter fällt, ist zu akzeptieren, dass da was mit 80 % bei rauskommt, weil ich es eh gewohnt bin, ne? Weil wenn du, wenn du so an Texten arbeitest, dann sind das ja immer so Feedbackschleifen, du machst einen ersten Vorschlag, dann arbeitest du zwei, dreimal dran, bis es fertig ist, so, ne? Das ist so eine andere Herangehensweise an an Dinge, dass man nicht im ersten Moment die 100 % Lösung hat, sondern da iterativ dran arbeitet. Daher ist mein Gefühl, dass es uns vielleicht nicht technischen Menschen leichter fällt, sich darauf einzulassen.

Robert:

Das sieht man ja auch in Studien, ne? Das ist ähm gerade nicht technischen Menschen, auch vor allen Dingen ähm Leuten, die People Management schon betreiben, sehr viel mehr im Blut liegt, mit KI zu arbeiten, also es ist für die viel weniger Hemmschwelle, die müssen sich viel weniger umgewöhnen, die tun das intuitiver.

Stefanie:

Ja. Ganz viel ähm na, jetzt fällt mir das Wort nicht ein. Also.

Robert:

Komfort, es ist ja Komfort, ne? Und wenn der Komfort da ist, kann ja Adoption schneller passieren. Wenn die IT-Abteilung nicht mehr als Bottleneck im Unternehmen ist, weil sie allen nicht technischen Usern irgendwelche Lösungen installieren muss, bauen muss, warten muss, sondern wenn die das selbst können, also Zielbild App Store im Unternehmen für MCP Server für Unternehmenssysteme und Datenquellen. Wenn das komfortabel ist, wenn der Komfort hoch ist, ist die Adoption viel viel höher.

Stefanie:

Ja, ich glaube, die Hemmschwelle, das zu nutzen, ist dann auch viel viel niedriger, ne? Also. Ja. So muss einfach einfach benutzbar sein, ist ja auch nichts Neues. Wenn die usability stimmt, dann ist die ist die Akzeptanz auch höher.

Robert:

Ja, und deswegen, ich predige ja auch immer, dass KI für die meisten Use Cases, ohne alle zu kennen, ne, Disclaimer, kann niemand, eigentlich hat es für die meisten Dinge kein Fähigkeitsproblem mehr, es ist ein Integrationsproblem und das wird jetzt bearbeitet. Mhm. Tilde, die wieder dieses berühmte Szenario, weltweit die UN erlässt ein Moratorium, KI darf nicht weiterentwickelt werden. Wenn das morgen eintritt, dann können wir uns noch drei Jahre mit Integration allein eine beschäftigen, um die Früchte der Modelle, die nicht weiterentwickelt werden dürfen, zu ernten, weil die Fähigkeiten sind da. Es ist für uns eben schwierig, die zu nutzen im Alltag, ne? Was das Beispiel, dass wir jetzt besprochen hatten, weil die Integration einfach strubbelig ist. Ich will nicht den menschlichen Kontext Bagger mehr machen. Die Systeme, die Daten, die gibt's alle, ich muss die da dran kriegen. Ein schönes Beispiel ist, dass alle immer MCP mit Unternehmensdaten gleichsetzen. Ich sage immer Systeme und Daten. Das perfekte Beispiel ist eigentlich die das uralt Mainframe System im Keller bei einer Bank oder irgend so ein absurdes Terminal oder eine Excel Tabelle, das kennt jedes Unternehmen. Es gibt diese eine Excel Tabelle im Unternehmen, die niemals ordentlich in ein IT-System digitalisiert wurde, weil da so viel Wissen drin steht, die ist so komplex, äh, die kann dieser eine Kollege nur bedienen und sowas. Die kann man jetzt auch integrieren mit KI, weil du kannst ja geben KI Modell, das marktführend ist, heute sagen, bedien bitte diese Excel Tabelle über ein Screen Sharing. Ja. Und stell dir vor, du hast so ein Gammelsystem im Keller, dann hast du auch einen MCP Server dafür, das wird dann länger dauern, ne, als wenn die Daten einfach nur in deinen Chat strömen, aber dann kannst du zugucken, wie dieses Ding die Excel Tabelle bedient.

Stefanie:

Ja, und das bricht dann wieder so Silos auf, ne? Oder so Wissensbunker. Ja.

Robert:

Ja, das ist eine ganz äh spannende Geschichte, was hier gerade passiert. Ähm, deswegen, ich würde einfach anfangen. Ich würde jetzt nicht versuchen in dem Unternehmen 80 MCP Server gleichzeitig zu entwickeln, dann rennen man nämlich 80 mal in dieselben Stolperfallen, aber jetzt anfangen mit eins, zwei, drei oder sowas.

Stefanie:

Genau, also wir im Marketing fangen jetzt erstmal an unsere unsere Website anzuzapfen. Ja. Die machen wir vielleicht mit Plausible weiter, mal Google Ads, mal gucken, wo die Reise noch hingeht.

Robert:

Mhm. Ja, probiert's aus und selbst wenn ihr da hier es hier hört und nicht im Unternehmen arbeitet oder das jetzt für euer Unternehmen vielleicht gar nicht so spannend ist, wobei es da auch kaum welche geben sollte, für die das nicht spannend ist, guckt euch doch einfach mal an, was es so für MCP Server gibt. Es gibt MCP.so, kann man in seinen Browser eintippen, das ist wie so ein Marktplatz. Kann man einfach mal gucken, da kann man auch nach Kategorien filtern. Es gibt z.B. MCP Server für Figma, die bedienen Figma, wenn ich kein Figma Expertin bin, kann ich sagen, mal mir ein Wireframe in Figma, der folgendes abbildet.

Stefanie:

Ich werde schon wieder ganz hellhörig.

Robert:

Aber jetzt könnte man sagen, wozu noch Figma benutzen, wenn wir doch direkt die echte Seite bauen könnten, in derselben Geschwindigkeit, dann baue ich, schmeiße ich die 10 mal weg und bau sie neu. Deswegen ist der Markt wird überall sich verändern.

Stefanie:

Na ja, äh, nichts, also kein Stein bleibt auf dem alten, ja. Alles wird umgedreht, genau.

Robert:

Ja, und wer versucht die Steine irgendwie alle zusammenzuhalten, der wird, glaube ich, von den Steinen erschlagen. Ja.

Stefanie:

Okay.

Robert:

Gut, wir haben heute 30 Minuten sprechen, ne?

Stefanie:

Wir haben es fast geschafft.

Robert:

Ja. Ja, war super. Probiert's mal aus, erzählt uns mal was, schickt uns mal eine Mail, freuen uns von euch zu hören, sind die Folgen, die wir aktuell machen, spannend, was wünscht ihr euch, ähm, was können, wen könnten wir mal einladen? Schickt uns doch einfach mal eine Mail, wir freuen uns.

Stefanie:

Genau, ich werde auf jeden Fall in der nächsten Folge berichten, was uns das im Marketing jetzt für neue Erkenntnisse bereitet hat.

Robert:

Super, dann gibt es mehrere MCP Folgen.

Stefanie:

Ja, das ich meine, das wird sich wohl nicht vermeiden lassen, bei der Entwicklungsgeschwindigkeit.

Robert:

Ja. Dann macht's gut.

Stefanie:

Super, vielen Dank euch da draußen. Bis bald, Ciao.

Robert:

Danke, Ciao.