Kolllege der Zukunft? Wie Arbeit mit KI-Agenten aussehen kann

00:00:05: TDRM, Arbeit in Progress.

00:00:07: Inspirierende Köpfe und frische Perspektiven für die Arbeitswelt.

00:00:13: KI-Agenten könnten in unseren Arbeitsalltag einziehen – lohnt sich das Ganze überhaupt?

00:00:17: Oder was steckt hinter agentenbasierten Infrastrukturen außer einem Versprechen für vielleicht mehr Produktivität?

00:00:25: Dem Ganzen wollen wir heute auf den Grund gehen!

00:00:27: Und dafür ist bei mir Julian Eckerle Head of Central Europe bei Wersel, bei mir zu Gast.

00:00:34: Das Unternehmen prussianiert sich nämlich als Anbieter von agentischer Infrastruktur und mein Name ist Stella Sophie Wolczak.

00:00:41: ich bin Host von T-Drehen Arbeit in Progress.

00:00:44: Und Julian?

00:00:45: Ich würde sagen wir legen auch direkt los!

00:00:47: Agentenbasierte Infrastruktur klingt ja ganz aufregend.

00:00:52: was ist denn damit konkret bei euch gemeint?

00:00:55: Ja hallo Stella schön dass ich hier sein darf ähm...agenten basierte Infrastrukturen Na ja, wie das heißt so ist.

00:01:02: Im Laufe der Zeit als Unternehmen geht man durch verschiedene Phasen und beseitig.

00:01:07: im Kern ist eigentlich ein Open Source Unternehmen.

00:01:10: wir kommen aus der Webentwicklung Wir betreiben einige der beliebtesten Frameworks der Welt wie in XJS Und wir haben im laufe der letzten dreieinhalb Jahre unsere eigene KI-Transformation am eigenen Live sozusagen erfahren und haben dann gemerkt dass immer mehr unserer Use Cases für die Plattform, die wir betreiben sich auf Agenten ausgelegt hat.

00:01:33: Das heißt heutzutage wird ja Code nicht nur von Menschen beschrieben sondern der Code wird auch immer mehr von Maschinen geschrieben und so mussten wir im Laufe der Zeit sicherstellen das unsere Plattform nicht nur die beste Plattform dafür ist um Webseiten und Applications zu hosten sondern immer mehr auch Infrastruktur für Agenten bereitzustellen.

00:01:54: Und so hat sich in den letzten dreieinhalb Jahren unser Positioning von einer eher frontendlastigen Plattform hin zu einer agentischen Plattform, auf denen man General Purpose Frontends und Backends aber eben auch sehr viel Agenten Workloads umsetzen kann verwandelt.

00:02:11: Jetzt hast du uns schon einen kleinen Einblick in die Unternehmensgeschichte und Entwicklung gegeben, aber trotzdem so eine klare Definition.

00:02:17: Was ist denn dieser agentenbasierte Infrastruktur?

00:02:19: Ist das dann quasi... ich habe verschiedene Agenten, die zusammenarbeiten in meinem Unternehmen?

00:02:25: Ja genau!

00:02:25: Also ich glaube man muss da ein bisschen unterscheiden was agentische Infrastruktur im Kontext von Vercel heißt.

00:02:31: Was wir anbieten ist eine Plattform auf denen man als Unternehmen Agenten bauen betreiben und gawern kann.

00:02:38: Das ist sozusagen das, was unsere Plattform heute macht.

00:02:42: Wir nennen das agentische Infrastruktur dadurch dass ein Agent auf unsere Infrastruktur zurückgreift um sich selbst laufen lassen zu können.

00:02:51: Das heißt als Unternehmen hat man weiterhin die Kontrolle darüber was für Agenten man baut.

00:02:55: Man kann dafür zum Beispiel unser Agent Framework Eve einsetzen und hat damit relativ einfache Mittel- und Wege einen Agenten zu bauen.

00:03:03: aber Agenten sind ja am Ende Software Das heißt, die müssen irgendwo laufen.

00:03:07: Und das ist was wir mit agentischer Infrastruktur meinen, dass wir spezielle Infrastruktur anbieten, die sich dafür eignet Agenten in egal welchem Anwendungsfall man ihnen im Ende findet ob es nun ein Content-Agent ist oder ein Finance Agents oder einen Coding Agent auf unserer Plattform laufen lassen kann.

00:03:25: Wo wir gerade darüber sprechen, Agenten müssen irgendwo laufen.

00:03:27: Ihr kommt ja auch aus dem Bereich Cloud-Plattform unter anderem.

00:03:32: Deswegen, wo laufen denn die Agenten, die dann quasi bei euch gebaut werden?

00:03:36: Genau!

00:03:37: Also, Vercel kommt wie vorhin angedeutet ursprünglich aus der Frontendwelt.

00:03:42: Das heißt man hat mit Next.js zum Beispiel eine Frontend-Applikation gebaut sozusagen das UI einer Webseite oder der Interaction Layer einer WebSeite und der muss irgendwo deployed werden damit er dann auch global verfügbar ist.

00:03:56: Und da hat Vercels seine Ursprünge gefunden und eine Plattform beschaffen die es mit einer sehr simplen sozusagen Developer-Erfahrungen möglich macht, tolle Frontend-Applications einfach global zu deployn damit die global verfügbar sind.

00:04:10: Und im Laufe der Zeit wurde unsere Plattform dann immer breiter, sozusagen in der Möglichkeit auf was man auf ihr laufen lassen kann.

00:04:18: So sind wir am Ende jetzt auch zu einer Plattform geworden, auf der man eben agenten die ja am Ende nichts anderes sind als Software das heißt es ist Code, der geschrieben wird und dann irgendwo laufen muss auf unserer Plattform mit einem einzigen Click zur Deploy'n und dann global verfügbar zu machen für die verschiedensten Anwendungsfälle, die man sich da ausdenkt.

00:04:38: Mein Kollege Kim Riechsecker vielleicht an der Stelle einmal hatte im Juli mit eurem CTO Malte Ubel auch gesprochen, wir selbst eben diese KI-Agenten auch integriert haben.

00:04:48: Weil du hattest es ja auch angerissen dass quasi das was ihr jetzt macht auch aus einem ich wollte gerade sagen persönlich aber ist ein unternehmerischer Nied, der euch da angetrieben hat entstanden ist und den Link zum Artikel gibt es übrigens in den Show Notes.

00:05:01: Was ich da aber gelesen habe und was ich ganz spannend finde Ihr hattet damals dazu aufgefordert KI-Agenten bauen sollen.

00:05:10: Und dann im zweiten Schritt erst mal zu schauen, okay was besonders überzeugt hat das rollen wir dann unternehmensweit aus?

00:05:15: Was ich mich dabei gefragt habe fordert man da nicht so regelrecht den Wildwuchs heraus und behindert ein bisschen eine einheitliche Struktur?

00:05:23: wenn ich mir vorstelle jeder im Unternehmen ihr seid ne globale Firma fängt dann plötzlich an selber etwas zu entwickeln was vielleicht gar nicht zueinander passt.

00:05:32: ja Ich glaube, das ist ein völlig faire Punkt hier.

00:05:37: Es hängt so ein bisschen mit der Adoptionsstrategie für KI aus, die die einzelnen Unternehmen wählen.

00:05:42: Also ich habe mich mal ein bisschen schlau gemacht – ungefähr elf Prozent der deutschen Unternehmen setzen KI-Agenten heute regelmäßig ein.

00:05:50: Sechzig Prozent planen oder diskutieren es und wenn man dann halt sieht wie viele Agenten aber tatsächlich am Ende wirklich einen Mehrwert liefern sind wir noch in einer relativ frühen Phase.

00:06:00: Und wir haben uns damals sehr bewusst dafür entschieden, weil wir gesagt haben für uns ist KI-Transformation ein Imperativ.

00:06:06: Wir haben einfach kommen sehen dass das alles verändern wird was Softwareentwicklung angeht und dass das auch langfristig alle Businessprozesse irgendwo treffen wird und haben uns dann sehr aktiv vor einigen Jahren schon dazu entschlossen in der Firma einen Bottom Up Adoption Prozess für KI zu fahren und möglichst viele Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, mit KI-Business Probleme zu lösen.

00:06:30: Weil was wir gemerkt haben selbst als noch relativ junges und agiles Unternehmen ist dass immer stärker halt in Abhängigkeiten zu zentralisierten Stellen gekommen sind, um Business-Probleme die Leute im Tagesablauf haben wirklich lösen zu können.

00:06:44: Und wir haben gesagt, wir möchten einfach mal ausprobieren wie das denn ist wenn man wirklich sozusagen die Möglichkeiten die diese Tools sehr mächtig anbieten und die äußeren Ränder der Organisation zulässt um da Innovationen zu fördern.

00:06:57: Und daraus ist dann ein gigantischer use case markt sozusagen entstanden an agenten oder intern in die kai applikation, die dann dafür genutzt wurden um content zu schreiten und customer support tickets abzuarbeiten.

00:07:13: Um leads zu bearbeiten, die wir auf der webseite rein bekommen.

00:07:17: und all das war weil wir uns eben dazu entschlossen haben nicht zentralistisch auszurollen sondern erst mal bottoms up das ganze sich wachsen zu lassen.

00:07:26: Jetzt hast du aber das Problem dann angesprochen, an dem wir irgendwann auch angekommen sind.

00:07:29: Du musst irgendwann eine Governance Struktur einführen um zu sicherzustellen A dass all diese Agenten und Wildcoded Applications compliant sind worauf wir von Anfang an geachtet hatten weil wir auf unsere eigenen Infrastruktur deployen.

00:07:44: Aber wir haben dann gemerkt okay Wir müssen rausfinden Wo gehen die ganzen Tokens eigentlich hin?

00:07:48: Na weil es ja auch ein Kostenfaktor, der damit dran hängt.

00:07:51: Wir mussten sicherstellen dass alles was wir deployen hinter unserem Identity Provider stattfindet.

00:07:56: Wir müssten sich erstellen das die Kollegen die am Ende sozusagen der Organisationskette ihrer Applicationsbaum mit unseren eigenen Protokollen und Sicherheitsrichtlinien immer davor sind.

00:08:07: Und daraus ist dann tatsächlich eine Plattform entstanden, die wir für uns intern gebaut haben.

00:08:12: Die wir heute im Rahmen einer eigenen Plattform als auch unseren Kunden anbieten weil wir durch genau diesen Payne durchgegangen sind.

00:08:20: Wir haben uns bewusst dafür entschieden Bottoms Up!

00:08:23: Weil da der Payne ist innerhalb der Organisation aber dann eine Governance Ebene nachgezogen die jetzt uns in die Lage versetzt weiterhin Bottoms up zu arbeiten Aber ohne den Trade-Off nicht zentral alles unter Kontrolle zu haben und das haben wir heute.

00:08:37: Aber was hat das ganze denn gekostet?

00:08:39: Du hast Token angesprochen, weil ich mir jetzt vorstelle jeder macht da sein Ding.

00:08:42: Da können die Kosten explodieren und dafür gibt es ja auch Beispiele wo das Unternehmen passiert ist.

00:08:46: Ja total!

00:08:48: Also Cost Management und Tokenmanagement sind glaube ich zwei der großen Themen momentan und wir haben relativ früh unseren eigenen AI Gateway eingesetzt.

00:08:57: also wir haben vielleicht um auch in die Historie einmal zu blicken.

00:09:01: Wir haben mit V zero ein Genai Produkt was mittlerweile viele Millionen Nutzer hat Und haben Dara BFS festgestellt, dass zum Beispiel das Thema Model Routing und Model Failover und auch Model Cost Governance für unsere Customer Facing Application extrem wichtig wurde.

00:09:18: Und was wir dann vor einigen Jahren angefangen haben zu machen, ist denselben Gateway den wir für Visero damals gebaut haben.

00:09:23: Auch für interne Governance und im Token Management zu machen wo man genau festlegen kann mittlerweile wie viel Budget kann jemand haben mit bestimmten Modellen auch immer mehr Open Source Modelle ins Spiel zu bringen um eben die Kosten unter Kontrolle zu halten und nicht alles an Tasks jetzt direkt dem Frontier Model du jour hingeben zu müssen?

00:09:42: Und das hat sich für uns auch in der ROI-Rechnung extrem bezahlt gemacht, weil heute ist es wirklich so, Open Source Modelle bringen ganz tolle Capabilities mit.

00:09:52: Die zusammen im Zusammenspiel mit Frontiermodellen geniale Outcomes erzeugen können ohne diese Runaway Cost zu haben die wir heute immer noch oft zitiert dann in einigen Newsberichten oder sonstwo sehen.

00:10:02: Bevor

00:10:03: wir jetzt gleich mal genau auf das Beispiel gucken, du hast R.O.I.

00:10:06: angesprochen dem berühmten Roy den Return on Invest bevor wir uns das einmal anschauen wann habt ihr denn angefangen?

00:10:13: Also ich bin seit dreieinhalb Jahren selber bei Vercel und ich würde sagen so richtig all in gegangen sind vor knapp zweiein halb jahren also.

00:10:23: wir haben wirklich die gesamte Company umgebaut um KI nativ zu arbeiten.

00:10:29: Guillermo unser CEO aber auch Malte unser CTO Sehr forward looking, wenn es darum geht, Trends zu spotten und auch Capabilities zu spoten.

00:10:37: Und wir haben relativ früh gemerkt wo die Reise hingeht mit den Capabilities die diese Models mitbringen.

00:10:43: und dann hat sich's nach und nach in die verschiedensten Geschäftsbereiche entwickelt.

00:10:48: also mit Coding ist natürlich der Kernuse Case heute auch bei uns gibt's wahrscheinlich kein einzigen Engineer mehr ohne irgendeinen Coding Agent heute in der Zusammenarbeit unterwegs ist.

00:10:59: Bei uns gibt es aber auch keinen Sales-Mitarbeiter mehr, der nicht jeden Tag mit KI Tooling arbeitet, genauso wie es keinen Finanzmitarbeiter mehr gibt, den ich jeden tag mit KI-Tooling arbeite.

00:11:09: Aber ich glaube, was uns tatsächlich in die Lage versetzt hat diese Benefits mitzunehmen war diese Experimentierfreudigkeit.

00:11:16: Um wirklich zu sagen wir fangen mal am äußeren Rende der Organisation an um die Pain Points zu finden, die diese Lösungen wirklich lösen können.

00:11:24: und daraus hat sich dann auch der ROI Case in den meisten Fällen ergeben weil oft ist es so dass ROI Cases für KI Agenten sich dann zeigen wenn man bottlenecks innerhalb der Organisation damit aufbrechen kann.

00:11:38: Wir haben Kundenbeispiele gehabt, bei denen ein Kunde bestimmte Prozessstrecken automatisieren wollte.

00:11:45: Aber es nie in die Lage war seine Business Teams das zu tun weil die IT zentralistisch organisiert war und man immer wieder in dieselben Prozess Strecken gelaufen ist die dann halt.

00:11:56: bis man den ersten Wireframe hatte war eigentlich schon drei Monate vergangen.

00:12:00: Das ist halt etwas, was diese generative KI wirklich extrem verkürzen kann.

00:12:06: Wenn du eben den Leuten die den Business Pain jeden Tag spüren einen Tool an die Hand geben kannst um ihren Business Pain mit den Systemen auf denen sie täglich arbeiten zu lösen ohne dabei darauf verzichten zu müssen dass es deinen Policies rund um IT Sicherheit und so weiter entspricht Und da errechnet sich dann der Business Case raus

00:12:25: Und das müssen wir noch ein bisschen unterfüttern.

00:12:28: Dort ist ja wie gesagt eben auch auf Malte verwiesen, auf euren CTO und der hatte eben auch im Interview gesagt zum Beispiel es bei euch in der Firma Ein-Case dieses ganze Thema Research was ihr einfach mit KI deutlich schneller oder konkret mit KI-Agenden was ihr deutlich schneller was ihr effizienter hinbekommt.

00:12:45: Ist das quasi das große Ding dass einfach Research schneller geht und dadurch habt den Produktivitätsgewinn?

00:12:51: gibt's da ein konkretes Beispiel?

00:12:53: gebt uns dann mal einen Einblick.

00:12:55: Ja, ich kann mehrere konkrete Beispiele nennen.

00:12:59: Ein Teil, wo Research extrem wichtig war ist bei unseren Vertriebsagents.

00:13:07: Weil am Ende sind wir eine Vertriebsmannschaft die extrem nah am Kunden operieren möchte.

00:13:12: Das heißt wenn wir mit Kunden in Interaktion treten gehen wir sehr vorbereitet daran.

00:13:16: das heißt wir versuchen zu verstehen was macht das Unternehmen?

00:13:19: Wo steht es gerade in seinem Lifecycle?

00:13:21: Was ist die Konkurrenz?

00:13:22: wie ist die finanzielle Lage?

00:13:23: Wo könnten potentielle Projekte schlummern?

00:13:25: Wo könnte potenzielles Potenzial sein dass wir den Kunden erlauben zu heben.

00:13:30: Und das ist ein durchaus dickes Brett an Research, was da gemacht werden muss und ein Use Case wo wir halt AI sehr früh eingeführt haben war wenn wir inbound einen Kundenrequest bekommen haben.

00:13:42: Das heißt jemand hat über uns gelesen oder sonstwas ruft unsere Webseite auf und macht dann einen sogenannten Contact Sales Request.

00:13:50: Früher wäre der Workflow gewesen.

00:13:52: er schickt dieses Ding ab und dann geht sich da ein Mensch ran guckt sich den Kunden an nimmt sich gut eine Stunde Zeit, um zu recherchieren.

00:14:01: Wo könnte ein Beispielfall sein für eine Technologie, wo wir ihn unter die Arme greifen können und gibt das dann weiter irgendwann an einen Vertriebsmitarbeiter?

00:14:10: Und heute haben wir diesen Leadflow komplett durchautomatisiert.

00:14:14: Das heißt, wir haben quasi einen autonomen SDR, Sales Development Wrap der diesen ganzen Inbound Funnel mit einer Person noch managt.

00:14:24: Das waren früher über zehn Personen, die das gemanagt haben und hatten damit einen relativ hohen Kostenpunkt was FTEs angeht.

00:14:33: Und dann haben wir im Laufe der Einführungsphase des Ganzen gemerkt dass wir das mit einem Menschen und dem autonomen Agent komplett abbilden können und wir haben keinerlei Qualitätseinbußen in der Recherche mehr.

00:14:47: Im Gegenteil Wir sind in der Lage mit dem einen Agent mehr Pipeline aus diesem inbound Leadflow zu generieren und wir haben dafür noch ganze fünf tausend Dollar Betriebskosten im Jahr.

00:14:58: Und was haben wir mit den anderen Leuten gemacht, die das früher manuell gemacht haben?

00:15:02: Naja wie man das so macht, die machen heute outbound sales.

00:15:06: Das heißt quasi die höherwertige Arbeitsstufe wo es wirklich darum geht nochmal viel dedizierte innerhalb des Kunden cases vorab zu recherchieren bevor wir überhaupt an den Kunden Von unserer Seite aus, Rantreten mit einer These.

00:15:20: Das machen dann heute die Leute, die nicht mehr diesen Inbound Flow managen müssen und das hat unsere Pipeline in den letzten zwölf Monaten mehr als verdoppelt.

00:15:29: Und das sind dann so Business Cases, die sich durchaus rechnen?

00:15:32: Du hast schon geahnt welche Frage mir natürlich in den Kopf schoss wenn ich zehn Leute habe und da macht es nur noch einer.

00:15:38: was ist mit den anderen neun?

00:15:40: Du hast gesagt, ihr habt sie umgeschichtet.

00:15:42: Hat das immer funktioniert?

00:15:43: Oder habt ihr wirklich auch schon gesehen okay wir bauen Stellen ab weil wir eben jetzt KI-Agenten haben die dann von weniger Mitarbeitern einfach gemanagt werden?

00:15:52: Bisher überhaupt nicht.

00:15:53: im Gegenteil ich glaube die Zusammenfassung unserer Erfahrungen bisher ist Wir schaffen es mit einer mit derselben Mannstärke deutlich mehr abzuarbeiten.

00:16:06: Das heißt, wir haben vielleicht ein bisschen weniger geheiert in der Zukunft sozusagen.

00:16:11: Aber wir haben niemanden aus einem Job entfernt, der früher das Manuell gemacht hat.

00:16:16: Sondern es sind höherwertige Arbeiten dabei rausgekommen und wir sind in der Lage mit derselben Organisationsstärke mehr abzubilden.

00:16:23: Was wir schon in den Gesamtzahlen gesehen haben seitdem ist unsere C-Sorganisation hat sich mehr als verdoppelt seitdem.

00:16:30: Es ist eher so... Wie viel Umsatz sind wir jetzt in der Lage mit einer kleineren Mannstärke am Ende dann abzuholen?

00:16:37: Und das ist das, was man klassischerweise unter Produktivitätsgewinn versteht.

00:16:41: Weil einfach die einzelne Person, die man im Team hat durch A mehr höherwertige Arbeit und B mehr Volumen an Arbeit, was er abdecken kann dadurch dass er den Agenten im Hintergrund hat, der ihm Arbeitsschritte abnimmt, dann zu Produktivität gebühren führt.

00:16:57: Produktivität ist das eine, was anderes ja auch das Thema Zufriedenheit der Mitarbeitenden.

00:17:02: Wie wirkt denn da künstliche Intelligenz aus deiner Sicht neben eurem Fall?

00:17:06: Also ich glaube dass es bei jedem Unternehmen unterschiedlich.

00:17:10: Ich kann nur aus unserer Perspektive sprechen.

00:17:12: Wir haben zum Beispiel auch einen Support Agent gebaut Der Customer Service Tickets beantwortet.

00:17:18: Der hat mittlerweile glaube ich einundneinzig Prozent aller Tickets Beantwortet der automatisch Und wir haben auch da keine Stelle abgebaut im Customer Service und die höchste Zufriedenheit bei den Customer Service-Mitarbeitern, die wir je hatten.

00:17:32: Schließlich aus dem Grund weil ganz viele dieser Tasks, die automatisiert werden sehr reprititive Tasks sind.

00:17:38: das sind nicht unbedingt die Menschen zu gehen wo wir kreativ arbeiten können oder wo wir uns gefühlt in unserer Rolle selbst ein bisschen verwirklichen können sondern es sind die Dinge keiner so gerne macht, aber hat irgendwie auch gemacht werden muss.

00:17:53: Wenn man einen gewissen Anspruch an die eigene Arbeit hat und von dem er über die ganze Kampagnen hinweg lässt sich das glaube ich nicht wirklich ohne eine delizierte Erhebung sagen.

00:18:01: Das kann ich dir also nicht widerspiegeln.

00:18:03: Ich kann es nur aus diesen Einzelfällen wo ich eben beobachtet habe dann sagen dass da die Zufriedenheit im Durchschnitt nach oben geht.

00:18:09: Ich glaube, wo man aufpassen muss generell ist, dass man wirklich mit Intention an die Use Cases rangeht, die man automatisieren möchte.

00:18:17: wenn man quasi Blanket sagt Hier ist KI, do what you want und das ist jetzt unsere neue Strategie.

00:18:24: Ihr macht einfach mal!

00:18:26: Dann wird am Ende jede Menge Arbeit auch dabei rauskommen die frustrierend sein kann weil es gibt use cases die sich mit KI nicht umsetzen lassen können.

00:18:37: aus unserer Sicht und an dem Punkt muss man sich dann schon fragen okay Schaffen wir dadurch mehr Wert für die Mitarbeiter oder schaffen wir mehr Arbeit, wenn wir versuchen würden da Dinge zu automatisieren, die nicht automatisiert gehören?

00:18:50: Genau da knüpft auch meine nächste Frage an.

00:18:52: Ich mein als Head of Europe, du musst ja auch in die Zukunft schauen gucken wie ihr euch auch als Unternehmen natürlich weiterentwickelt?

00:18:59: Wie optimiert man denn da weiter?

00:19:01: Habt ihr jetzt im Fokus okay wie kann ich möglichst den Mitarbeitern des Arbeiten noch mehr erleichtern?

00:19:06: oder gibt es doch schon ein Shift nach dem Motto ok wie kann nicht die Arbeit so gestalten dass sie optimal für die KI-Agenten quasi in der Umsetzung ist?

00:19:15: Ich glaube nicht, dass diese beiden Dinge ausschließbar sind.

00:19:20: Das heißt auf der einen Seite versuchen wir wie gesagt sehr intentionell an KI ranzugehen und wirklich auf Use Case Basis Mitarbeiter Basis zu schauen.

00:19:30: Wie kann man Gminiken helfen indem man KI für ihn zur Verfügung stellt?

00:19:35: Ich bin verantwortlich für das Geschäft, also den Vertrieb hauptsächlich.

00:19:39: Das heißt ich habe so eine sehr starke Vertriebssicht auf die Dinge und was wir in der Lage sind mittlerweile an sozusagen Recherchedienstleistungen, die einen Vertriebesmitter bei der sonst hätte machen müssen wirklich vollautomatisieren, Kontext Setting für zum Beispiel Outbound E-Mails und solche Geschichten wirklich für den Kunden zuzuschneiden.

00:20:04: Das fühlt sich sowohl für den Mitarbeiter als auch für den Kunden am Ende besser an, weil man eben einen gewissen Intention spürt warum sich derjenige jetzt bei mir meldet gerade Und das ist so ein positiver Fall, wo wir schon sehr intentionell rangehen.

00:20:16: Wo wir mit KI automatisieren und wo wir nicht mit KI automatisieren.

00:20:20: Ein anderes Thema im Vertrieb ist zum Beispiel Forecasting.

00:20:23: Das heißt wenn wir in der Vertriebsorganisation haben wir ziemlich große Ziele weil wir haben sehr ambitioniertes Team.

00:20:30: Wir möchten in der Lage sein unseren Stakeholders im Business eine gewisse Vorhersagwarkeit zu bieten wann welches Geschäft zustande kommen wird.

00:20:38: Und das wird je größer.

00:20:39: man wird als Firma immer wichtiger Und da lässt sich KI zum Beispiel super dafür einsetzen auch, um die Arbeitsschritte, die der Mitarbeiter da machen muss zu unterstützen.

00:20:48: Weil eben Signale in den Vorkasten mit einfliessen können, die vielleicht dem Mitarbeiter auch manchmal entgehen so ein bisschen Sentiment in einem Call mit Einfließen zu lassen und so weiter und sofort und daraus dann wieder bessere Entscheidungen treffen zu können.

00:21:01: Das heißt also unser Ansatz ist sehr menschlich zentriert wenn es darum geht wo wir KI einsetzen und wohin nicht?

00:21:08: Wir schauen uns wirklich die einzelnen Arbeitsbeiche genau an, wo es Sinn macht und wo nicht.

00:21:14: Und daraus haben wir dann glaube ich bisher in relativ guten ROI auch für uns erzielen können aus dem Einsatz von KI.

00:21:22: Ein anderer großer Use Case bei uns ist ein Agent der heißt D-Zero das ist ein Data Analyst Agent.

00:21:28: Das heißt bei uns zum Beispiel möglich dass jeder Mitarbeiter mit bestimmten Rollen kontrollieren natürlich zu den Daten die ihr tatsächlich sehen darf Die Kampni einfach fragen kann was gerade so läuft, das heißt wenn ich zum Beispiel im Engineering Bereich bin und eigentlich nicht groß mit den Vertriebsteams kollaboriere.

00:21:46: Kann ich die zero fragen wie es denn grade bei uns in der Pipeline so aussieht?

00:21:49: Und welche Deals geforecastet sind für den und den Zeitpunkt?

00:21:52: und dadurch bekomme ich halt auch als Mitarbeiter außerhalb des Vertriebes super einen Blick in den Vertrieb.

00:21:57: Und der Vertriebler kann wiederum sagen, hey was ist denn die nächsten drei großen Roadmap-Items und wann sollen sie kommen usw.

00:22:04: und diese Zugänge zu Informationen und Informationsfluss generell über den Agenten auszusteuern mit einem Rollensystem natürlich dahinter damit das alles governänztäktisch auch gut abbildbar ist war für uns ein Riesenanlocken.

00:22:18: also wir haben glaube ich über dreißigtausend Fragen die dieser Agent jeden Monat beantwortet.

00:22:23: in einer Company sieben bis achthundert Leute, je nachdem zu welchem Zeitpunkt wir gerade unterwegs sind mittlerweile hat.

00:22:30: Das ist schon eine ziemlich krasse Nutzung von sowas und wir sehen einfach dass wir über die Fachbereiche hinweg sehr viel neue Kollaborationen deshalb auch bekommen weil wir in der Lage sind über diese Agenten Informationsfluss besser abzubügen.

00:22:44: Dann fassen wir doch einmal so noch zwei Drittel dieses Podcast zusammen.

00:22:47: das heißt da wo ihr den Zugewinnt seht es einmal Dinge gehen schneller im Bereich wie es wird beispielsweise.

00:22:53: Sie gehen auch, so wie ich es verstanden habe besser von der Hand.

00:22:56: sprich mehr Informationen können verarbeitet werden was zur bessere Vorbereitung zum Beispiel für die Sales-Kolleginnen bei euch eben sorgt.

00:23:04: und das andere was du beschrieben hast ist einfach Datenzugang Teamübergreifend.

00:23:07: Das heißt Es ist klarer.

00:23:10: Team A macht dies Themen Wie macht das?

00:23:11: Und Team C kann aber auch mitbekommen und eben entsprechend Daten abfragen damit Einfach ein gegenseitiges Verständnis da ist.

00:23:18: Okay Aber Was ist denn Mit dem Teil nicht funktioniert?

00:23:21: Das hattest du ja auch gesagt, bestimmte Sachen gibt es nichts.

00:23:24: Vielleicht eher so im Bereich wirklich Entscheidungen treffen oder was geht nicht aus deiner Sicht?

00:23:30: Ich glaube wir sind auf einer relativ steilen Lernkurve was die Capabilities angeht.

00:23:34: der Agenten die heute zur Verfügung stehen wo ich vor drei Monaten noch gesagt hätte ein Agent der zum Beispiel automatisch entscheidet ob wir bestimmte Refunds genehmigen oder nicht sind wir noch eine Weile weg würde ich heute sagen, das wird in den nächsten drei Monaten geschippt.

00:23:51: Das sind halt auch wieder so Dinge wo... Ich glaube es ist schwer momentan Prognosen abzugeben die länger gültig sind als drei Monate ungefähr was die Capabilities der Models angeht welche Use Cases tatsächlich automatisiert können und welche nicht.

00:24:05: Was wir aber auch sehr stark bei uns.

00:24:06: in unserem Alles was wir nutzen bauen wir auf unserem eigenen Tooling.

00:24:11: Das heißt Wir sind sozusagen immer unser erster Kunde für alles was wir machen.

00:24:15: Und wir haben schon sehr stark gemerkt, dass wir über die Abstraktionen, die sich heute in einem Agent Harness dann abbilden lassen, sehr viele Human-in-the-loop Prozesse auch realisieren lassen.

00:24:28: Die super effizient sein können!

00:24:29: Weil wenn achtzig Prozent eines Refund Claims zum Beispiel vom Agenten prozessiert werden muss, dann der Human reingeloop wird um nochmal drauf zu schauen und aber wiederum nur die restliche Prozessstrecke automatisiert läuft, dann habe ich trotzdem bei diesem Use Case, obwohl ich den Menschen nicht ersetzt habe sondern augmentiert habe im Endeffekt mehr aus seiner Zeit rauszuholen.

00:24:52: Und da

00:24:54: müssen wir noch einmal rein um das für jemanden der vielleicht nicht ganz so im Thema ist einmal verständlich zu machen.

00:24:59: Agent Harness Human in the Loop Das müssten wir quasi noch einmal und ich wollte schon sagen Nicht indenglisch Sondern direkt ganz leicht erklärt Verständlich.

00:25:09: Ich hoffe dass Direkte ist okay.

00:25:13: Ich versuche es so einfach wie möglich zu halten.

00:25:16: Im Großen und Ganzen worum sie ja geht ist Intelligenz, das heißt wir versuchen momentan in der KI-Revolution im Endeffekt Intelligenz als ein Attribut in jeden einzelnen Schritt eines Businessprozess einzubinden.

00:25:32: Und wenn wir uns jetzt überlegen, was ein Business-Prozess am Ende ist.

00:25:35: Ist das im Endeffekt ein Workflow?

00:25:37: Es ist so einen Ablauf von Schritten der da passiert, der am Ende einen Anfang hat, der eine Mitte hat und der eine Ende hat.

00:25:45: Die Koordination dieser Intelligenz, das ist das, was sein Agent Harness in der Regel bereitstellt.

00:25:52: Indem im Endefekt sichergestellt wird dass die Intelligenze, die vor den Models kommt so verwendet wird, dass am Ende ein Output dabei rauskommt der auch einen echten Mehrwert liefert.

00:26:02: So würde ich das versuchen jetzt möglichst einfach zu definieren was sein Hornets ist.

00:26:06: es ist der Logik-Layer sozusagen der die Intelligenz die von den Modellen kommt nochmal Customize zum Kunden also zum Anwendungsfall oder zur Firma um sicherzustellen dass die Outputs durch die Intelligenz generiert werden auch dementsprechend was man sich erwartet.

00:26:22: Und der Jungen in der Loop ist dann eben derjenige oder diejenige, die immer dazwischen mal wieder schaut.

00:26:28: Ist das die richtige Richtung?

00:26:30: Sprich die einfach mitlaufend kontrolliert was denn dieser Care Agent oder auch mehrere Care Agenten gegenseitig überhaupt machen sprich die Kontrollfunktion da drin.

00:26:40: Du hast jetzt eben auch gesagt ihr habt verschiedene Modelle natürlich an dir angedockt seid generell GPT Gemini.

00:26:49: womit arbeitet ihr

00:26:50: allen?

00:26:52: Also das, was ich meinte und dem sind wir besonders stark verschrieben auch im Rahmen unseres AI Gateway.

00:26:59: Wir versuchen allen unseren Kunden und auch dementsprechend uns selbst weil wir immer kunde null sind alles an Intelligenz zur Verfügung zu stellen was der Markt gerade hergibt.

00:27:08: Das heißt du wirst in unserem Gateway so ziemlich jedes Modell finden dass es heute gibt.

00:27:13: Und was wir eben möglichst einfach gestalten wollen ist die Einbindung dieser verschiedenen Modelle für die richtigen Tasks dass man eben nicht für alles irgendwie GPT-Sex verwenden muss, was halt super hohe Token-Costs hat oder das neueste Frontiermodel von Entropic verwenden.

00:27:33: Für Tarfswurst das nicht braucht.

00:27:35: und diese Logik sozusagen, das Routing von den Modellen zur richtigen Zeit usw.

00:27:42: Das übernimmt dann ein Gateway wie unsere und deshalb ist die Antwort tatsächlich auf deine Frage.

00:27:47: Wir nutzen alle, benutzen nur die richtigen Modelle zur richtigen Zeit und halten dadurch auch das Kostenspektrum relativ gut in Check weil wir eben in der Lage sind das so auszusteuern dass es am Ende use case technisch immer einen positiven Erholung gibt.

00:28:03: Und du hattest eben auch gesagt, so die nächsten fünf Monate, Pimal Daumen vielleicht die nächsten drei kannst du abschätzen wie die Entwicklung ist.

00:28:09: Was ja auch daran liegt das eben permanent neue Modelle released werden.

00:28:13: Das heißt wir haben da eine extreme Flut von immer neuen Updates.

00:28:18: Gleichzeitig würde ich jetzt Mitte September wenn wir aufzeichnen auch darüber diskutiert zum Beispiel in den USA dass es einen Entwicklungsstopp gibt dass KI einfach langsamer entwickelt wird.

00:28:28: Und auch wenn ihr ganz viele verschiedene Modelle habt, ich würde sagen der Großteil sitzt in den USA vielleicht noch einige in China aber das sind ja die beiden Länder aus denen die meisten KI Firmen dann eben raus entwickeln was heißt denn das für euch?

00:28:42: Wenn es plötzlich quasi Entwicklungsstopp gebe und alles langsame werden würde?

00:28:48: Ich glaube, dass es keinen Entwicklungsstopp geben wird.

00:28:51: Worum es der Branche momentan geht ist ein verantwortliches Framework zu finden um eben KI-Entwicklungen nicht aus dem Ruder laufen zu lassen in die eine oder andere Richtung.

00:29:02: Ich persönlich bin jemand, der KI-Entwicklung sehr positiv gegenübersteht.

00:29:07: Weil ich glaube es bringt der Menschheit extrem viel wenn wir in der Lage sind unsere eigene Intelligenz so zu skalieren dass wir sie in deutlich mehr Bereiche der Wirtschaft aber auch ins Privatleben so integrieren können das wir gesellschaftliche Probleme lösen können.

00:29:21: Aber ich bin schon auch der Meinung, weil wir diese Technologie quasi so neu ist.

00:29:26: Dass wir gewisse Richtlinien einfach brauchen um sicherzustellen dass wir da am Ende wirklich mehrwertgesellschaftlich auch schaffen.

00:29:36: Ob nun Regulierung da der richtige Weg ist oder Competition das würde ich offen lassen.

00:29:40: Weil am Ende ist es so.

00:29:42: Wir haben in den USA aber wir haben mit China Player diese wohl closed source also quasi eigene modelle die sie kommerziellen hauptsächlich anbieten dann an den markt bringen.

00:29:51: aber wir haben eine unfassbare proliferation von open source auch gesehen.

00:29:54: und das schöne an Open Source Modellen ist ja der code ist offen.

00:29:58: na, dass heißt man kann sehr gut rekonstruieren was passiert wie es passiert und so weiter und sofort.

00:30:03: Und deshalb bin ich ein sehr großer verfechter der Open Source Ethik, wenn es um KI-Entwicklung geht.

00:30:09: Weil wir da einfach mit deutlich mehr Transparenz noch arbeiten... ...was dann Capabilities da ist und was kommen wird und was auch nicht kommen wird usw.

00:30:16: Und so weiter.

00:30:16: unsere Forderung.

00:30:17: Mehr Leute am Prozess eingebunden sind wo die Reise hingeht sozusagen.

00:30:22: Deshalb ist bei uns in diesem Gateway sichergestellt dass alle Open Source Modelle zur Verfügung stehen.

00:30:29: Der Kunde sich dann ohne Aufpreis auch, also wir nehmen keinen Aufpreist in unserem Gateway einfach für seine Zwecke so zurechtnehmen kann wie ihr es eben gerade braucht und nicht unbedingt darauf angewiesen ist.

00:30:40: Eines der neuen Frontiermodelle aus den Labs in den USA oder auch aus den labs China zu nehmen.

00:30:45: Und wer haben ja auch in Europa einige Champions?

00:30:47: Also Mistrade ist bei uns auch im Gateway mit drin mit ihren Modellen usw.. Ich glaube das wird da eine Proliferation an Modellprovidern sehen werden.

00:30:55: Sowohl große Companies wie OpenEar and Co, aber eben auch sehr kleine Entwickler und Open Source Teams die da einiges an Input liefern werden.

00:31:02: Heißt aber zusammenfassend du stellst dich weder auf dem Entwicklungstopp ein noch darauf?

00:31:07: Und wenn es einen geben sollte oder sich etwas langsamer entwickelt sagst so gut dann gibt's genügend Alternativen auf die wir dann zugreifen können.

00:31:15: Genau.

00:31:15: also ich glaube nicht dass es ein Entwicklungsstopp geben wird.

00:31:18: Ich glaube das ist so'n bisschen.

00:31:22: Wir denken ja in der Tech-Branche oft in diesen Hype-Cycles und ich glaube es gibt Hype Cycles, die zu Recht den Namen Hype nur verdient haben.

00:31:31: Und dann wieder verschwinden.

00:31:33: Ich glaube KI ist kein solcher!

00:31:35: Ich glaube auch bei KI wird es bestimmte Plateaus geben wo wir eine gewisse Zeit einfach erst mal rausfinden müssen.

00:31:40: was machen wir eigentlich sinnvollerweise mit diesem neuen Werkzeug das uns jetzt zur Verfügung stellt?

00:31:48: sich so darstellen wird, dass KI ein kompletter Bestandteil des neuen Software Stack ist und der auch nicht mehr wegzudenken ist.

00:31:58: Und das wir über Competition hauptsächlich Proliferation dann in die richtige Richtung sehen werden weil am Ende haben die Kunden die Wahl wenn wir uns auf den Weg den wir eingeschlagen haben nämlich maximale Flexibilität zur Verfügung zu stellen generell einigen.

00:32:13: Dann wird Competition dafür sorgen, dass die Dinge, die sinnvoll sind weiterentwickelt werden und nicht genutzt werden und damit auch keinen Zugang zum Markt

00:32:22: bekommen.".

00:32:23: Ja als Vercel was habt ihr denn für eine Verantwortung?

00:32:25: Denn auch für genau diese Zukunft, die du gerade beschrieben hast legt es da auch an euch bestimmte Leitplanken zb für die Modelle unabhängig jetzt von der Regulatur festzulegen sagst du ne wir sind eigentlich dafür verantwortlich quasi Ja, einfach die maximale Leistung für Unternehmen möglich zu machen.

00:32:42: Also ich glaube am Ende Technologie sollte in seinem Grundethos Neutralität beinhalten weil das ist wie wenn du einen Hammer verwendest.

00:32:53: Du kannst ihn dafür bauen um Haus zu bauen oder du kannst damit andere Dinge anrichten.

00:32:57: und ich glaube Am ende ist es wichtig dass wir gesellschaftlich uns damit auseinandersetzen wofür wir KI einsetzen möchten Und dann die Tools, die von Anbietern wie uns und den Modelabs und so vielen anderen Entwicklern da draußen zur Verfügung gestellt werden mit einer gewissen Verantwortungsethik versehen einsetzen um damit positiven Mehrwert für die Gesellschaft zu schaffen.

00:33:18: Ich glaube als Technologieanbieter versuchen wir primär im Dienste unserer Kunden uns zu stellen.

00:33:24: das heißt wir möchten die besten Tools zur verfügung stellen damit man diese KI-Transformation als großes Unternehmen, aber auch als kleines Start-up dafür nutzen kann um für sich mehr Wert zu gestalten und für sich erfolgreicher zu wirtschaften.

00:33:39: Dafür stehen wir und das möchten Egal für welche Art von Unternehmen wir hier sprechen, als Anbieter sozusagen repräsentieren.

00:33:49: Ich war zum Beispiel gerade auf einem Startup-Event von Axel Springer und Gründerszene.

00:33:54: Das war super cool zu sehen wie in so kurzer Zeit die haben so ein Fell aus Programmungsleben gerufen Startup Gründe über zehn Wochen lang begleitet von OpenAI, uns und ein paar anderen Techfirmen wirklich komplett neue Businesskonzepte bis zur Marktreife entwickeln konnten.

00:34:12: Und diese Geschwindigkeit die da zu sehen waren und dieser Enthusiasmus den diese Gründer an den Tag gelegt haben als sie letzten Donnerstag dazu pitchen durften war für mich Grund genug zu sagen dass KI ein gesellschaftliches Positivon am Ende sein wird wenn wir als Gesellschaft ordentlich damit umgehen.

00:34:29: ordentlich umgehen, Verantwortungstheetik.

00:34:31: Auch da muss ich doch noch eine Nachfrage stellen was bedeutet das denn dann in deiner Rolle auch eben als Head of Europe für Wessel?

00:34:39: heißt es dass du dich dann auch dafür einsetzt das Unternehmen so wie ihr es gemacht habt die Leute abskillen mithilfe von künstlicher Intelligenz?

00:34:48: oder sagst du das ist jetzt hier nicht der Aufgabenbereich also wie sie jetzt diese Verantwortungsethik dann für euch um?

00:34:54: Ja, im Gegenteil.

00:34:56: Werset kommt ja aus dem Open Source Bereich.

00:34:58: Das heißt wir sind extrem eng mit der Community verbandelt und wir versuchen möglichst viele Technologien die heute millionenfach jede Woche Anwendung finden kostenfrei zur Verfügung zu stellen damit eben möglichst viele Entwickler am Ideensfindungsprozess was denn KI tatsächlich ermöglichen kann teilnehmen können.

00:35:18: Wir haben auch ständig Programme laufen, mit denen man sich abschälen kann in Richtung KI-Entwicklung und Entwicklung mit Frameworks usw.

00:35:25: und so fort weil wir glauben einfach dass es ein positiver Change Agents sein kann wenn wir mit unserem Wissen dienen und nicht nur mit unserer Technologie.

00:35:34: Und das ist bei uns im Ethos der Company seit schon immer mit eingebaut und ich glaube wir haben auch einen Value zum Beispiel innerhalb der Kampagne nennt sich For the Web.

00:35:46: Das heißt, wir versuchen einfach das Internet an sich als Force for Good sozusagen in der Welt immer besser zu machen mit Technologien die wir bereitstellen und hoffen einfach dass die Developer Adoption dafür sorgt.

00:35:59: Dass wir besser werden und dass die Applications die dann den Endnutzern zur Verfügung gestellt werden ein Niveau haben, wo sie mehr Wert daraus bekommen.

00:36:07: Und wir sehen das absolut in unsere Verantwortung als Aufgabe sicherzustellen dass wir die Leute dazu enablen mit diesem Trend Stand zu halten weil es ist ein extrem schnelllebiger Trend und es ist nicht einfach da ab today zu bleiben.

00:36:20: und unsere Idee mit unseren Technologien ist hauptsächlich Komplexität wegzu abstrahieren.

00:36:25: also Früher schon gemacht, als es darum ging wie deploye ich eine Web-Application.

00:36:30: Das ist ein ziemlich großes Brett an Arbeit was da dahinter steckt hinter diesem simplen Vorgang.

00:36:35: und bei uns ist es dann halt einen Single Click um dorthin zu kommen und wir versuchen diese Leichtlebigkeit auch in die KI Entwicklung zu bringen damit eben möglichst viele Menschen daran teilhaben zu können.

00:36:46: Ich merke, ich hätte noch Ritzigrück fragen.

00:36:49: Weil auch über was ist besser fürs Web, wo entwickeln wir uns hin?

00:36:52: Da kann man gleich fast eine zweite Folge machen!

00:36:55: Deswegen muss ich mich jetzt erstmal an die finale Frage für diesen Podcast halten.

00:37:00: und wir bewegen uns ja gerade im Bereich künstlicher Intelligenz Auch bei KI-Agenten irgendwo zwischen Erstellung von Biowaffen und Weltuntergang, hohem Produktivitätsgewinn.

00:37:11: Und alles ist total super!

00:37:13: Wir müssen nicht mehr arbeiten – die KI macht das alles und wir haben ein schönes Leben.

00:37:17: Irgendwo dazwischen wird sich wahrscheinlich das abspielen was es dann letztendlich ist.

00:37:23: aber auf diesem irgendwohin dazwsichen wo verortest du dich selbst da eigentlich gerade?

00:37:28: Das ist eine sehr gute Frage.

00:37:31: In meiner eigenen Arbeit, ich arbeite jeden Tag mit KI.

00:37:36: Meine Anwendungszelle sind wiederum momentan... Im beruflichen Umfeld sehr stark vertrieblich, das heißt ich mache auch ziemlich viel Recherche mit KI.

00:37:46: Ich versuche wenn wir uns mit Kunden auseinandersetzen dem Kunden eine möglichst personalisierte Erfahrung bieten zu können, möglichst viel Verständnis einfach zu entwickeln dafür was die Lage bei diesem Kunden speziell ist um daraus dann Mehrwerte in einem potenziellen Vertriebszyklus mit uns auch herausarbeiten zu können.

00:38:03: Ich nutze es auch sehr stark um meine internen Atmen tätigkeiten zu automatisieren.

00:38:08: Wir alle haben genug Tasks, wo wir sagen würden okay da wäre jetzt nicht so traurig drüber wenn das irgendwie eine KI für mich machen könnte und die gibt es im Vertrieb auch genug.

00:38:16: Und ich versuche aber auch tatsächlich immer so eine gewisse menschliche Komponente in meiner eigenen Arbeitsweise zu bewahren.

00:38:23: tatsächlich weil ich glaube wenn wir uns zu sehr nur auf die Maschinen verlassen dann schlafen wir zu sehr ab.

00:38:29: Das heißt unsere eigene Intelligenz lässt potenziell ein bisschen nach Wenn wir zu Sehr automatisiert mit den all den Dingen umgehen Und ich versuche vor allem sehr intenzional mit KI umzugehen.

00:38:40: und eben die Use Cases, wo ich sage ja da bringt mir persönlich einen Mehrwert.

00:38:44: Die nutze ich und alle anderen mache ich weiterhin von Hand.

00:38:48: Dann lieber Julian vielen Dank an der Stelle dass du bei Telerain Arbeit in Progress zu Gast gewesen bist!

00:38:54: Danke.

00:38:55: Und zum Abschluss noch ein Hinweis.

00:38:57: Wersel und TDRN machen am Vorabend der Demexco, also am Zweiundzwanzigsten September in Köln einen Dinner bei dem es auch um das Thema agentische KI gehen wird.

00:39:08: Die Link zur Anmeldung findet ihr übrigens in den Show Notes!

00:39:12: Ich kann soviel sagen Julian und ich werden dort vor Ort sein und eben nochmal über das Thema agentische KI sprechen.

00:39:20: In der nächsten Woche gibt's hier bei TDR&Arbeit & Prog ist eine neue Folge.

00:39:25: Gehen wir weg vom Thema Künstlich Intelligenz und hin zum Thema YouTube-Kanal.

00:39:29: Wie wird ein erfolgreicher Kanal aufgebaut, wie entsteht weltweite Reichweite?

00:39:34: Wenn ihr das wissen wollt dann schaltet wieder einen nächste Woche, abonniert den Podcast um das auf gar keinen Fall zu verpassen.

00:39:41: Und Feedback für die Episode geht an podcast at tdraen.de.

00:39:45: Vielleicht habt ihr ja auch noch mal ein paar Fragen an Julian Dann lasst sie uns doch gerne zukommen!