Einsatzmöglichkeiten von KI im Intranet.

00:00 Begrüßung, Ziel und Agenda

Marco Licht: Herzlich willkommen zum Webinar mit dem Thema Einsatzmöglichkeiten von KI im Intranet. Mein Name ist Marco Licht, mit dabei ist mein Kollege Erwan Guiziou. Mir ist heute wichtig, Ihnen zu zeigen, wie Sie KI im Intranet integrieren können. Wir bei Jalios sind nicht nur KI-ready, sondern können mit Stolz behaupten, dass wir KI vollumfänglich im Intranet integriert haben. Deshalb können wir Ihnen heute praxisnah zeigen, wie so etwas aussehen kann. Man sieht dabei viel von unserem eigenen Intranet-Produkt, aber es geht um die Szenarien und Use Cases und wie so etwas im Intranet aussehen kann.

Am Anfang kurz, wer wir sind und unsere Vision, denn es zieht sich bei uns intern über alle Felder, dass wir KI für uns nutzen und dass KI uns in den täglichen Prozessen unterstützt, um in der Kommunikation effizienter zu werden. Danach gehen wir an einzelne Anwendungsszenarien und am Schluss an allgemeine Daten: wie weit Deutschland im Bereich KI ist, welche Ressourcen KI braucht und was sie kostet, mit diesen Tokens. Das Thema Kosten ist bei KI etwas nebulös, es ist nicht einfach, sie richtig aufzuschlüsseln, aber auch da geben wir Ihnen Beispiele an die Hand. Dann übergebe ich an meinen Kollegen Herrn Guiziou mit seinem charmanten französischen Akzent, der Sie durch Vision und Mission begleitet.

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02:05 Jalios in Kürze, Vision und Mission

Erwan Guiziou: Danke, Marco. Eine kurze Präsentation von Jalios: Wir sind nicht von gestern, sondern fast ein Vierteljahrhundert auf dem Markt und wachsen ständig. Wir haben eine Niederlassung in Freiburg, die Jalios GmbH, und sind insgesamt 105 Leute. Als Softwarehersteller ist Innovation unser wichtigster Punkt, das heißt, wir geben sehr viel Umsatz in Forschung und Entwicklung zurück. Unsere Vision und Mission ist einfach: ein Werkzeug für interne Kommunikation, aber auch für die Zusammenarbeit, damit die Leute gut miteinander arbeiten und Wissen in der Organisation verteilen können. Das ist heute noch wichtiger, mit Personalmangel und mit Leuten, die irgendwann in Pension gehen. Dann muss man Wissen in der Organisation speichern und gut teilen. Das machen wir mit unserem Werkzeug, und KI hilft dabei. Das ist auch das Thema unseres nächsten Webinars.

KI ist ein großes Thema. Wenn wir es aufgreifen, melden sich doppelt so viele Leute zum Webinar an, weil alle Fragen haben: Was soll ich damit machen? Was ist KI überhaupt, das erklären wir kurz. Wie kann sie mir heute in meiner täglichen Arbeit helfen, das ist der Hauptpunkt unseres Webinars. Und ist das nicht gefährlich für meine Daten? Könnte sein, das besprechen wir am Ende.

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04:49 Was KI ist: seit den 50er Jahren, drei Stufen, Wahrscheinlichkeit statt Kollege

Erwan Guiziou: Erst eine kleine Definition, weil man viel von generativer KI hört. Was ist das überhaupt? Künstliche Intelligenz existiert seit den 50er Jahren, nichts Neues. Nur heute ist sie explodiert, weil die Kapazitäten der Rechner viel höher sind und man viel schneller Inhalte und Ideen erstellen kann, nicht nur Texte, sondern auch Bilder, Videos, Musik. Das ist inzwischen so gut, dass es schwierig wird zu wissen, ob ein Inhalt mit KI generiert ist oder nicht. Das führt zu Fragen und potenziellen Problemen. Ich habe vor kurzem von einer Rockband gehört, die komplett von KI erstellt ist, mit Mitgliedern, die es gar nicht gibt, und die Musik wird trotzdem auf Deezer und Spotify verkauft. Interessante Entwicklung.

Es gibt drei Stufen von KI. Artificial Narrow AI, was wir heute haben, dazu gehört die generative KI, wir sind nur am Anfang. General AI, die ähnlich wie ein Mensch sein soll, aber trotzdem ein Wahrscheinlichkeitsspiel und eine Maschine bleibt. Leute, die sagen, KI ist mein neuer Kollege: Endlich nicht. Gott sei Dank gibt es bei Menschen etwas anderes als nur Zusammenfassungen von Texten und neue Inhalte. Und Super AI, die völlig selbständig denkt, lernt, entscheidet und urteilt, davon sind wir weit entfernt. Die Folien bekommen Sie danach, Sie müssen nicht alles mitschreiben. Wir sind am Anfang, in 20 oder 30 Jahren wird es völlig anders sein. Microsoft hat zum Beispiel gesagt, 2030 gebe es keine Cloud- und SaaS-Lösungen mehr, sondern nur KI-Assistenten, die Antworten geben. Das ist, was sie sich wünschen, nicht unbedingt, was kommt. Aber die Tendenz sieht man auch bei Google: Eine KI-Engine steckt dahinter, man bekommt nicht mehr direkt die Antwort von Google wie früher.

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08:04 Die KI-Vision von Jalios: Kommunikation, Zusammenarbeit, Wissen

Erwan Guiziou: Unsere Vision für KI: Wir haben sie in unsere Digital-Workplace-Plattform integriert. Für die Kommunikation zum Beispiel, um Artikel zu schreiben, als Unterstützung. Wir sagen trotzdem, dass der Mensch wichtiger ist, man sollte KI als Hilfe sehen und nicht alles der KI überlassen, sonst haben wir KI, die mit KI spricht und Entscheidungen trifft. KI kann Zusammenfassungen machen, sehr schnell. Für Übersetzungen ist es eine tolle Sache, DeepL, das in Deutschland produziert wird, hat eine sehr gute Qualität und geht viel schneller als von Hand. Wir können KI für die Zusammenarbeit zwischen Kollegen nutzen: Schlagwörter vorschlagen, Duplikate finden. Bei uns wird jedes Meeting aufgenommen, mit KI untertitelt und zusammengefasst, dann speichern wir es im Intranet und können es später wiederfinden. Das hilft auch Kollegen, die nicht dabei waren.

Chat-Konversationen und Nachrichten zusammenfassen: Wir haben einen Assistenten, auf den man nach dem Urlaub klickt und sagt, erzähl mir, was in den letzten drei Wochen passiert ist, und bekommt eine Zusammenfassung aller Ereignisse in der Firma. Vorschläge für E-Mail-Antworten. Und ganz wichtig, weil das ein Wissensmanagement-Webinar ist, was Marco gleich zeigt: Fragen und Antworten mit internen Dokumenten, KI-Assistenten, Quiz-Erstellung, Lerninhalte. Wir haben ein E-Learning-Modul, und ein potenzieller Kunde hat vor kurzem gefragt: Kann ich aus meinen Lehrinhalten automatisch ein Quiz erstellen? Ja, klar. Aber man sollte pädagogisch anschauen, ob das, was die KI produziert hat, passt. Das alles als Unterstützung sehen und nicht die KI die ganze Arbeit machen lassen.

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11:28 Umfrage 1: Haben Sie schon KI im Intranet eingebunden?

Erwan Guiziou: Jetzt eine erste Umfrage, denn wir haben im März schon ein Webinar über KI gemacht und wollten wissen, ob sich etwas geändert hat.

Moderation: Die Umfrage ist scharf geschaltet: Haben Sie schon KI-Anwendungen in Ihr Intranet eingebunden? Wir hätten gern ein Stimmungsbild und zeigen gleich, wie sich das im Raum verteilt und ob sich die Zahlen seit März geändert haben.

Erwan Guiziou: Das hat sich geändert, im März waren es nur 17 bis 20 Prozent.

Moderation: 23 Prozent haben gesagt, dass sie den Einsatz noch nicht haben, aber in Planung sind. 44 Prozent sagen, nein, nicht im Einsatz. Niemand im Webinar kann sich nicht vorstellen, KI einzubinden, aber 10 Prozent wissen nicht, ob es eingebunden ist.

Ergebnis der ersten Umfrage

Erwan Guiziou: Es ist auch okay, wenn man es nicht will. Man kann auch ohne leben.

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13:31 Konnektoren und freie Modellwahl: OpenAI, Mistral, Gladia

Erwan Guiziou: Hier sehen Sie den großen Schwerpunkt unserer Plattform: Wir haben sehr viele Konnektoren, und einige davon sind für KI. Ich habe nicht die Hunderte Konnektoren dargestellt, aber einige: OpenAI natürlich, Gemini und so weiter, auch Bildgeneratoren, die KI benutzen, und Konnektoren für andere Apps. Den ganzen Katalog schicken wir gern. Es kommen mehr und mehr KI-Konnektoren, weil wir dem Kunden die Wahl lassen. Das ist die Philosophie der Plattform: Sie arbeiten lieber mit OpenAI, dann nehmen Sie OpenAI. Sie arbeiten lieber mit Mistral, dann nehmen Sie Mistral AI. Wir zwingen den Kunden nicht zu einem Anbieter.

Wir lassen die Freiheit, können aber Unterstützung und Beratung geben, weil wir die verschiedenen KI-Anbieter selbst testen. Wir haben gemerkt, dass einige für bestimmte Anwendungsfälle besser sind. Mistral AI zum Beispiel, hier in der Mitte, amerikanisch oder französisch, europäisch sollte ich sagen, das ist eine große Entscheidung, dazu komme ich noch: Mistral ist sehr gut als Schreibhilfe, für Zusammenfassungen von Dokumenten oder Gesprächen, für die Transkription von Sprachnachrichten. Alles, was Video betrifft, Untertitelung, Trennung der Sprecher, wer hat was gesagt, da ist Gladia viel besser. Sie können auf unserer Plattform Mistral für bestimmte Anwendungsfälle nehmen und Gladia für andere. Für den Endbenutzer ist das transparent, er drückt nur auf Zusammenfassen oder Untertiteln und muss nicht wissen, was dahintersteckt. Die IT wählt die Anbieter aus, und man kann mehrere parallel haben. Das ist etwas mehr Verwaltung für die IT, aber die Möglichkeit, bessere Antworten und Qualität zu bekommen.

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17:03 Datensouveränität: CLOUD Act und Albert, die KI des französischen Staates

Erwan Guiziou: Was amerikanisch oder europäisch betrifft: Ich habe gestern oder vorgestern eine Nachricht vom Chef von Microsoft Frankreich gesehen. Er hat gesagt, er könne nicht bestätigen, dass die Daten nicht in den USA landen und von US-Behörden benutzt werden können. Es gibt den CLOUD Act, der die Anbieter zwingt, die Daten den US-Behörden zu geben, sie haben keine Wahl. Das ist wichtig zu wissen, jeder kann sich denken, was es bedeutet. Wir sehen mehr und mehr die Tendenz zu sagen: Moment, das wollen wir nicht, haben Sie eine Alternative? Dafür haben wir den letzten Konnektor entwickelt, zu Albert. Das ist ein Open-Source-Modell, das in einer souveränen Umgebung läuft, die KI des französischen Staates. Sehr viele Behörden wollen das benutzen, weil sie sagen: Wir wollen unbedingt, dass die Daten hier bleiben und nicht irgendwo landen. Wir können Workshops machen und Ihnen helfen, die beste KI für Ihren Zweck auszuwählen.

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19:08 Szenario 1: Redaktionelle Unterstützung

Erwan Guiziou: Jetzt die Anwendungsfälle. Über die ersten spreche ich schnell, weil Szenario 3 und 4 die interessantesten sind. Die anderen sind inzwischen normal geworden, vor zwei Jahren war das überhaupt nicht der Fall. Der erste Anwendungsfall ist die inzwischen klassische redaktionelle Unterstützung. Sie müssen einen Artikel schreiben, über Telefonie oder Schreinerei, und haben keine Ahnung davon. Dann schreiben Sie der KI einen Prompt: Kannst du mir bitte einen Text schreiben, und lassen ihn entwickeln. Wenn Sie nicht zufrieden sind, lassen Sie ihn in einem bestimmten Ton neu schreiben. Sie sparen sehr viel Zeit, weil Sie einen Text haben, den Sie weiterverarbeiten können, die Qualität verbessert sich, und es erleichtert Leuten in der Organisation, die mehrere Sprachen sprechen, miteinander zu sprechen. Eine Bereicherung für den Digital Workplace.

Hier eine kleine Demo, auf Englisch, tut mir leid. Ich nehme einen Text, beantworte ein paar Fragen, und die KI schlägt einen Text vor. Dann die Frage: Wollen Sie kennzeichnen, dass der Text mit KI entwickelt wurde? Das sollte man machen, denke ich, damit der Benutzer weiß, dass er teilweise von KI geschrieben ist. Dann per Copy-and-paste in den Artikel, im Digital Workplace veröffentlichen, die Zusammenfassung schreiben lassen, Bilder und so weiter. Ich mache nicht die ganze Demo, Sie bekommen die Folien, aber Sie sehen die Idee dahinter.

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22:21 Szenario 2: Klassifizieren, Tags, Zusammenfassungen und Success Stories

Erwan Guiziou: Interessant ist auch dieser Anwendungsfall: Information im Digital Workplace gut speichern und wiederfinden. Das ist das Schwierige: Ich habe etwas geschrieben, vor drei Monaten oder vor einem Jahr, und muss es wiederfinden. Das hilft, wenn Sie den Inhalt gut klassifiziert haben, die relevanten Informationen extrahiert und als Tags, als Metadaten mit dem Inhalt gespeichert haben. Dann kann man ein Schlüsselwort abonnieren und bekommt automatisch alle Inhalte dazu. Ich habe einen Text über Schreinerei, tagge ihn mit Schreinerei, und jedes Mal, wenn der Tag benutzt wird, bekomme ich den Artikel automatisch auf meinem Digital Workplace. Das hilft bei der Verbreitung von Inhalten, und die KI hilft dabei und spart Zeit, denn die KI kann die Daten extrahieren.

Hier ein Dokument von einem unserer Kunden, eine Success Story, und die KI generiert eine Zusammenfassung. So generieren wir Success Stories, viel fürs Marketing. Diesen Text speichert man extra im Digital Workplace: Wer keine Zeit hat, das ganze Dokument zu lesen, liest nur die Zusammenfassung. Mit der KI geht das viel schneller. Sie sehen auch die Schlüsselwörter, einige sind vorgeschlagen, und Sie wählen aus, welche Sie wollen. Alles wird gespeichert und ist später viel leichter wiederzufinden. Das waren die zwei Szenarien, dann gebe ich Marco wieder das Wort für Szenario 3 und 4.

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25:42 Szenario 3: Fragen und Antworten zu Dokumenten, der AI Act in vier Punkten

Marco Licht: Erwan hat es mit dem Zusammenfassen von Dokumenten schon angeteasert. Das ist nichts anderes als Fragen und Antworten zu Dokumenten. Für mich ist es eine Wohltat. Ich lese zwar leidenschaftlich gern, aber bei 120-Seiten-Dokumenten zu Datenschutzbestimmungen, Datenschutzerklärungen oder Arbeitssicherheit haben wir mit KI die Möglichkeit, das Dokument der KI zum Fraß vorzuwerfen. Dieser Bot hat nur dieses eine Dokument als Referenz. Anstatt 120, 200, 300, 400 Seiten zu lesen und selbst zusammenzufassen, kann man die KI fragen. Zum Beispiel ein Vertrag: Wie lange läuft er, was sind die Konditionen? Die KI zeigt mir automatisch mit Referenz, wo das steht, um Halluzinationen vorzubeugen, wobei sie nicht halluziniert, weil sie nur dieses eine Dokument hat, aber als Sicherheit, dass man den Paragraphen nachlesen und richtig zitieren kann.

Hier ein Dokument mit 108 Seiten zum AI Act. Ich frage: Fass mir diese 108 Seiten in vier Punkten zusammen. Darunter kommen die Referenzen. Nächste Frage: Wie wird der AI Act implementiert? Dritte Frage: Was sind die Sicherheitsvorkehrungen? So bearbeite ich Riesendokumente mit einer Art Professorin, die sich nur mit diesem Dokument auskennt, und komme an meine Infos. Eine sehr, sehr tolle Funktion.

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28:30 Szenario 4: Lucia, die HR-Assistentin aus dem Intranet

Marco Licht: Weiterführend sind die KI-Assistenten. Es macht mir persönlich viel Spaß, einzelne Assistenten zu bauen, die spezifisches Fachwissen haben. Im Bild sehen Sie Lucia, unsere HR-Assistentin. Wichtig: Sie wird ausschließlich von unserem Unternehmen mit relevanten Daten gefüttert. Sie hat wie der Fragen-und-Antworten-Bot nur bestimmte Referenzen, mehr als eine Datei, und antwortet genau in diesem Rahmen. Diese Assistenten stehen und fallen mit der Zugriffskontrolle und damit, wie wir sie füttern. Wir haben aus dem Intranet verschiedene HR-Bereiche und Ordner verlinkt, so dass Lucia automatisch die neuesten Informationen hat, wenn sich in einem Ordner etwas ändert. Dazu allgemeine HR-Themen und Rechtsdokumente, damit sie sich von A bis Z auskennt.

Der große Vorteil: Lucia antwortet firmenpolitisch und nach den Firmenrichtlinien, anders als ChatGPT oder ein anderer Bot. Frage ich ChatGPT, wie ich einen Urlaubsantrag stelle, kommt etwas Allgemeines. Frage ich Lucia, sagt sie mir genau, wie ich das bei Jalios machen sollte, damit der Antrag korrekt nach den Richtlinien gestellt wird. Oder: Ich habe mit der Firmenkreditkarte privat etwas gekauft, wem melde ich das, wie korrigiere ich es? Oder die Hotelabrechnung von der Dienstreise, wie gebe ich sie in der Buchhaltung ein, damit ich sie erstattet bekomme? Solche Dinge erledigen KI-Assistenten und helfen den Mitarbeitenden bei alltäglichen Aufgaben.

Im Video wird nach den Homeoffice-Regeln gefragt, und Lucia verweist auf die häufig gestellten Fragen in unserem Intranet zum Thema Homeoffice. Sobald die HR-Abteilung diese FAQ aktualisiert, hat auch Lucia die aktuellen Informationen. Dann eine Frage zur Gleichstellung, wieder mit Referenz direkt zu den Dokumenten, falls ich im Detail nachlesen will und wissen möchte, woher die Information kommt. Wenn man KI-Assistenten so aufzieht, gibt es keine Halluzination, und man kann davon ausgehen, dass die Information von Lucia Fakt ist und im Sinne der Firma.

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32:28 Das Herzstück: Knowledge, Instructions und der persönliche Sparringspartner

Marco Licht: Das Herzstück von Lucia ist der Bereich Knowledge. Hier sind vier Medien mit Videos hinterlegt, der FAQ-Bereich ist verlinkt, und drei Ordner: der HR-Ordner, Dokumente und Ressourcen sowie die Blog-Dokumente der HR, damit neue Blogposts der HR gleich mit drin sind. Ein KI-Assistent steht und fällt mit der Verlinkung und den Daten, die Sie bereitstellen. Je mehr Daten, desto besser der Assistent. Ein ganz großer Faktor sind die Instructions unten. Da geben Sie Lucia mit, wie die Tonalität ist und wie sie sich verhält: Stellt sie erst ein paar Fragen, um sich in die Anfrage hineinzufühlen, oder ist sie eher wie ein Mentor aufgestellt? Soll sie mit Bulletpoints und Zusammenfassungen arbeiten, damit es einfacher zu lesen und zu verstehen ist?

Ich bin privat gerade dabei, mir einen Klon zu erschaffen, und habe meine KI so eingestellt, dass sie als Sparringspartner und Challenger dient. Oft nervt sie mich richtig, aber ich habe sie so eingestellt, weil sie bewusst in meine Wunden drückt und mich genau kennt, zum Beispiel beim Prokrastinieren: Marco, ich weiß genau, mit dieser Antwort willst du wieder prokrastinieren, denk noch mal scharf nach, mach es lieber so. So kann man die KI mit den Instructions personalisieren, in der Organisation oder für sich selbst.

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34:59 Zugriffsrechte: Was der Assistent wem antwortet

Erwan Guiziou: Eine Frage für dich, Marco: Kann ich die KI fragen, wie viel mein Kollege verdient?

Marco Licht: Nein. Das ist das Thema Zugriffskontrolle. Wenn im Knowledge-Bereich aus Versehen die Lohnbuchhaltung angelegt oder die Lohndokumente verlinkt wären, könnte ich Lucia fragen, was meine Kollegen verdienen. Deswegen ist es wichtig, den Knowledge- und Zugriffsbereich konzentriert aufzubauen und vorher eine Ordnerstruktur anzulegen, welche Daten Lucia hat.

Erwan Guiziou: Genau. Diese Daten könnten verlinkt sein, aber Lucia weiß auch, wer fragt und ob er die Rechte hat. Wenn ein Manager fragt, bekommt er die Antwort. Wenn ein normaler Benutzer fragt, nicht, weil Lucia prüft, welche Rechte jeder für welche Dokumente hat. Deshalb gibt sie nicht jedem dieselbe Antwort. Und Lucia schläft nicht, sie ist 24 Stunden verfügbar.

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36:41 Fragen aus dem Chat: Kundendaten, Content-Erstellung, Entgelttransparenzgesetz

Moderation: Eine Frage im Chat: Gibt es auch Einsatzmöglichkeiten mit Blick auf CMS-Systeme?

Erwan Guiziou: Wenn Kundendaten gemeint sind: Wenn man Daten über Kunden im Intranet speichert, ist das möglich, Sie können speichern, was Sie wollen, es muss aber DSGVO-konform sein. Dann kann man das für Kundenanalysen nutzen. Ob die Inhalte konform sind, liegt in der Verantwortung des Kunden. Ich nehme immer die Metapher: Ein Auto kann 250 auf der Autobahn fahren, das heißt nicht, dass es legal ist. Wir als Hersteller begrenzen die Leute nicht.

Moderation: Nachtrag aus dem Chat: Es war Content Management gemeint.

Marco Licht: Definitiv. Ich würde jeden Content, den ich schon produziert habe, in einen Ordner packen. Wichtig sind dann die Instructions, denn LinkedIn, jede Social-Media-Plattform und jede Website ist anders, auch in Bezug auf SEO. LinkedIn hat eigene Gesetze, im Web müssen die Texte anders sein, es gibt verschiedene Frameworks für Texte. Das gebe ich in den Instructions mit, damit die Tonalität der Firma entspricht, wenn der Assistent neuen Content erstellt. Das Banalste: Du oder Sie, damit fängt man an. Jede Information, die wir der KI geben, kann benutzt werden. Man könnte, wieder mit Blick auf die DSGVO, Kundendaten und Kundenprojekte in eine KI geben und dem Kunden einen KI-Customer-Success-Manager zur Seite stellen, der bei Tickets, Problemen und im Projekt hilft. Bei KI-Assistenten sind die Grenzen nur die eigene Fantasie.

Moderation: Noch eine Frage: Nächstes Jahr muss das Entgelttransparenzgesetz umgesetzt werden. Könnte ich diese Daten schon bei Lucia hochladen, auch wenn sie noch nicht abrufbar sein sollen?

Marco Licht: Ich würde die Daten hochladen und die Berechtigung so einstellen, dass niemand Zugriff hat, außer Managern. Vorbereiten kann man alles.

Erwan Guiziou: Über die Rechte geht das auf jeden Fall.

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41:04 LinkedIn-Copywriter, Prompt-Builder, Automatisierung und Onboarding

Marco Licht: Im Nachgang können Sie auch dieses Video anschauen: ein Beispiel für einen LinkedIn-Copywriter. Wir kopieren die Zusammenfassung eines internen Beitrags aus dem Intranet in den LinkedIn-Copywriter, drücken Enter, und er weiß, dass er den Inhalt zusammenfassen und für LinkedIn aufbereiten soll. Oben wird viel Text eingegeben, der Copywriter baut ein paar Smileys ein und teilt den Text in drei kurze, knackige Abschnitte. So können wir den Inhalt auf LinkedIn posten. Hier noch einmal das Herzstück: oben der Reiter Information, wie die KI heißt, mit Bild. Im zweiten Teil der Knowledge-Bereich mit allen Referenzdokumenten. Sie können unzählige Dokumente, Ordner und Texte hinterlegen. Bei Tags ist es gefährlich, denn je nachdem, wer eine Datei mit diesem Tag versieht, ist sie mit drin. Das steht und fällt mit dem Tagging der Dokumente.

Man kann wirklich alles mit KI-Assistenten machen. Selbst für die Instructions kann man einen Prompt-Builder erstellen, eine KI, die die Instructions für eine andere KI schreibt. Man fängt mit einer KI an, und es kann fast endlos wachsen. Es gibt Plattformen, in der Organisation nicht vorteilhaft, wenn nicht selbst gehostet, bei denen KI A einen Inhalt vorbereitet, KI B ihn gegenprüft, dann geht es zur nächsten Automatisierung, die ihn als E-Mail-Entwurf speichert oder selbständig auf LinkedIn postet. Was der LinkedIn-Copywriter schreibt, wird einer Automatisierung übergeben, die es mit meinem Account postet. Alles möglich. Im Hintergrund sieht man eine KI, nativ im Intranet eingebunden, die den Lebenslauf von Amelia extrahiert und über die Instructions automatisch eine Willkommensnachricht schickt. Intern kann man den Lebenslauf dem Fragen-und-Antworten-Bot geben und fragen, was die Hauptqualitäten und Skills von Amelia sind, statt alles zu lesen.

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45:09 KI gegen KI im Recruiting und weitere Anwendungsszenarien

Marco Licht: Gestern hatte ich es mit Herrn Guiziou darüber, was gefährlich ist: Bewerberinnen und Bewerber benutzen auch KI, und wenn die Organisation KI benutzt, redet KI gegen KI, und am Ende stellt die KI Leute ein. Die Frage ist, ob man das möchte. Erwan, du hattest einen Bewerber, der vom Lebenslauf her nicht optimal war, aber ein super Mitarbeiter wurde. Wenn man die KI alles übernehmen lässt, werden solche Leute aussortiert.

Erwan Guiziou: Genau. Er hatte eine tolle Präsentation gemacht, ich dachte, der hat alles verstanden, aber es war die KI, die alles verstanden hatte, und als man ein bisschen gebohrt hat, passte es nicht ganz zu uns. Man muss aufpassen. Das Problem bei Bewerbungen ist inzwischen, dass Leute KI benutzen, und wer keine benutzt, wird von der KI-Engine großer Firmen nicht selektiert. Auf LinkedIn spricht bald nur KI mit KI, die ständig Blogs und Artikel kreiert, um den Algorithmus zu bedienen, ohne echte Menschen. Das ist schade. Trotzdem sollte man Experten haben, Expertenartikel schreiben und weitermachen.

Marco Licht: Hier noch Anwendungsszenarien zum Nachlesen: Informationssuche, Personalbeschaffung, Marketing, Personalwesen, Kommunikation. Gerade in der Kommunikation gibt es unzählige Use Cases, und die Grenzen setzt nur die eigene Fantasie.

Erwan Guiziou: Ich hatte den Fall, dass ich Fragen in einer Ausschreibung beantworten wollte, und mein Kollege, der Spezialist, war drei Tage im Urlaub. Ich habe alles mit KI vorbereitet, die richtigen Antworten in unserem Intranet gesucht, und als er zurück war, gesagt: Ich habe das vorbereitet, prüf und korrigiere bitte. Das hat ihm und mir Zeit gespart. Es gibt einige Vorteile, wenn man es richtig benutzt.

Marco Licht: Erwan, jetzt übergebe ich wieder an dich: die Reflexion, wie weit Deutschland beim Thema KI ist, und die Tokens und die Kostenstruktur, die je nach Anbieter noch unübersichtlich ist.

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49:05 Reflexion: Nutzung in Deutschland, EU AI Act, Energieverbrauch

Erwan Guiziou: Zur Reflexion: Wir haben leider nicht die letzten Daten, aber man sieht, die Nutzung steigt von 2019 bis 2024, und 2025 ist sie noch höher. Wir merken bei Kunden und potenziellen Kunden, dass es mehr und mehr gefragt wird. Gestern habe ich mit einem potenziellen Kunden diskutiert: Man kann versuchen, alles zu verstehen, bevor man es benutzt, aber ein kleiner Pilot ist nicht verkehrt. Wir helfen mit Workshops und diskutieren Anwendungsfälle.

Besonders wichtig ist der AI Act. Europa hat, Gott sei Dank, etwas vorbereitet, wie bei der DSGVO. Er ist risikobasiert: minimales Risiko, wo es kein Problem gibt. Transparenzrisiko, da sind die Lösungen von Jalios, auf der zweiten Stufe. Und eine dritte Stufe mit hohem Risiko, Strafverfolgung, Migration, demokratische Prozesse und so weiter, dafür darf man KI nicht benutzen. Das kommt mit einem Zeitplan, im August hat es sich verschärft, und 2026 kommt die Verordnung, die KI der dritten Risikostufe verbietet. Wir bauen unsere Software so, dass sie konform ist, da müssen Sie sich keine Sorgen machen.

Auch als Reflexion: KI ist toll, benutzt aber sehr viele Ressourcen, ökologisch ist das nicht so toll. Deswegen sucht die US-Strategie mehr Öl, um die KI mit Energie zu füttern. Sie müssen überlegen, ob KI wirklich nötig ist, besonders wenn Sie Bilder generieren, das erzeugt sehr viel CO2. Man muss sich jedes Mal fragen: Kann ich das selbst machen, oder muss ich eine KI benutzen? Eine GPT-Anfrage braucht 18-mal mehr Strom als eine Google-Suche.

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52:51 Tokens und Kosten: Was eine Million Tokens leistet

Erwan Guiziou: Tokens: KI benutzt sozusagen Benzin, das heißt Tokens. Hier eine Größenordnung, kein Angebot, was es je nach KI kostet. GPT ist etwas teurer als Mistral. 1.000 Tokens erstellen etwa 750 Wörter. Eine Seite hat etwa 500 Wörter, für eine Seite braucht man also etwa 670 Tokens, und ein Dokument entsprechend mehr. Mit einer Million Tokens können Sie etwa 75 Dokumente erstellen. Mistral kostet 6 Dollar pro Million Tokens, das reicht für 55 bis 65 Dokumente à 20 Seiten. Bis jetzt müssen Sie das Abo bei jedem Anbieter selbst nehmen. In Zukunft überlegen wir, das für den Kunden zu verwalten: Sie benutzen nur die Software, und wenn ein Punkt erreicht ist, kaufen wir für Sie nach, das steht dann im Vertrag. Mit der Software können Sie OpenAI wegnehmen und Albert einstellen und umgekehrt, oder DeepSeek, wenn Sie wollen, dass die Daten nach China gehen. Ganz klar gesagt.

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55:31 Konsequenzen: Berufe, Kontrolle, Anbieterwechsel

Erwan Guiziou: Konsequenzen: Einige Berufe sind in Gefahr. Wer About-us-Seiten schreibt, das kann KI besser und schneller, der Mehrwert ist nicht groß. Bei Travel Planning, Lead Generation oder Legal Writing ist KI komplementär, sie ersetzt nicht. Man braucht immer noch einen Rechtsanwalt, einen Experten, der sagt, ob es richtig ist.

Marco Licht: Das kann sich schnell ändern. ChatGPT hat Agents herausgebracht, die für mich im Internet etwas tun können. Wenn man ChatGPT Feuer frei gibt, kann er Flüge, Hotels und Restaurants buchen.

Erwan Guiziou: Wenn du die Kontrolle abgeben willst. Aber das ist wie bei Waze, irgendwann nehmen alle dieselbe Route. Man muss kritisch bleiben, KI als Hilfe benutzen, aber nicht alles die KI machen lassen. Zugriffskontrolle haben wir besprochen. Eine Architektur, mit der man Anbieter wählen und wechseln kann, denn sie entwickeln sich schnell, manche sind heute gut und morgen nicht, und umgekehrt. Und überlegen: europäische, amerikanische oder chinesische Anbieter.

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57:47 Umfrage 2 und Ausblick auf das nächste Webinar

Erwan Guiziou: Kurz eine zweite Umfrage: Wir würden gern wissen, ob Sie in Zukunft überlegen, das einzusetzen.

Moderation: Per Klick ein kurzes Feedback, ob Sie an Ihrer Intranetlösung arbeiten oder eine Umstellung planen. Wer um 11 Uhr in den Anschlusstermin muss: Danke fürs Dabeisein, wir laden Sie ein, das Gespräch zu vertiefen. Einige denken darüber nach, die meisten wollen das Projekt eher im nächsten Jahr angehen, immerhin 7 Prozent noch in diesem Jahr. 10 Prozent sagen, es gibt kein Geld dafür, und 40 Prozent sind mit ihrer aktuellen Lösung zufrieden.

Erwan Guiziou: Überlegen muss man sowieso. Unser nächster Termin vertieft Knowledge Management, KI und E-Learning. Wir haben heute ein Problem mit Personalmangel, in Deutschland fehlen 140.000 IT-Leute, und KI wird helfen, beim Programmieren und in der IT, aber wir wollen auch IT-Leute für KI. Es hilft, aber es wird sich eine andere Branche entwickeln. Nächstes Mal sprechen wir darüber, wie wir KI mit E-Learning und Knowledge Management benutzen, auch bei Jalios.

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Die Mitschrift endet mit der Aufzeichnung. Die Fragerunde ist nicht im Video enthalten.