KI-Prozesse bauen: In 3 Schritten von Arbeit zu Agenten | Notion-Experte

00:00:00: am Ende des Tages, wenn du sozusagen diese PDF vor dir hast und sagst ja, das ist jetzt nicht so wirklich das was ich mir vorstelle.

00:00:06: Dann müssen wir genau dieser Arbeit leisten.

00:00:08: Wir müssen zurückgehen und überlegen wo sind wir falsch abgebogen?

00:00:12: Hatten wir denn noch gute Komponenten?

00:00:14: Haben wir die richtigen Elemente ausgewählt hierfür?

00:00:17: Das ist der Grund warum wir das so kleinteilig machen wollen damit wir dann bei jedem Punkt ansetzen können.

00:00:23: Das ist jetzt dieser Teil, den wir verbessern müssen.

00:00:24: Dass wir sozusagen nicht eine riesige Blackbox haben, sondern dass wir ganz viele kleine Blackboxen haben bei denen wir ausreichen und sozusagen beobachten können.

00:00:31: A G-Dreien, A Minus geht raus.

00:00:34: was muss ich sozusagen hier schrauben damit das Beides sozusagen A ist?

00:00:39: Ganz grundsätzlich kann man die Prozesse am besten in KI-Prozess übersetzen, die man selbst richtig gut kann!

00:00:47: Es ist deutlich schwieriger der KI etwas beizubringen, was man selbst nicht kann weil da Wahrscheinlich sehr viel mit Intuition passiert, weil da sozusagen sehr viele so der Geschmack ist.

00:00:58: Und das wirklich zu übersetzen in Kriterien ist sehr schwer!

00:01:06: Hi, five Leute.

00:01:07: Hier ist Joel und ihr wisst das am Money Monday.

00:01:09: Interessiert mich immer das Thema Wachstum im Business?

00:01:11: Und das ist ja vor allem KI!

00:01:12: Vielleicht ändert ihr euch mit dem lieben Matthias Frank.

00:01:15: den seht ihr hier schon in Bilde.

00:01:16: Der hat eine Notion- und AI Consulting Agency.

00:01:19: also im Prinzip kann ich mal sagen er hilft euch mit KI und Notionen bessere Operations und Proteste zu bauen.

00:01:24: Mit dem bin ich gerade dabei dass wir quasi ein digitales Business auf die Gitarre kompakt mithilfe von KI aufsetzen.

00:01:31: Wir hatten schon eine kleine Folge dazu gemacht wo wir das ganze mal skizziert haben.

00:01:34: Ich verlinke euch die nochmal überlegt.

00:01:36: Alles klar, wir werden das jetzt mal so Stück für Stück vortragen dass wir euch die einzelnen Ebenen mal erklären wie das funktioniert.

00:01:41: und heute wollen wir darüber reden wie man eigentlich KI-Prozesse baut und warum das am Anfang manchmal ganz schön lange dauert aber den Invest Wert ist.

00:01:49: Weil könnt ihr euch vorstellen wenn man was baut dann ist ja wichtig dass es ein ganzen Prozess hat und da gehen wir heute mal durch.

00:01:53: Wir zeigen euch auch ein paar Sachen und damit ihr nochmal ganz kurz abgeholt seid.

00:01:57: Also unser Prozess ist so, wir haben ja den Podcast digital kompakt und jetzt kommt der Matthias anstatt und hat zusammen gesagt hey lass uns doch mal gucken was können wir tun?

00:02:05: Damit wir im Prinzip die Learnings in diesem Podcast entstehen in ein digitales Produkt gießen können.

00:02:10: also wir haben uns für Playbooks entschieden.

00:02:12: unsere Idee ist dass man zu jedem Podcast dann so kaufbare Playbooks hinbaut und dafür braucht es ja Prozesse, dafür braucht das Design.

00:02:18: davon erzählen wir euch beim nächsten Mal wie man geile Design Systeme baut und natürlich nach hinten raus den ganzen Verkaufsapparat die Basis unseres Gesprächs heute.

00:02:26: Und jetzt aber erst mal schön, dass du da bist liebe Matthias und ganz herzlich willkommen!

00:02:30: Ja vielen Dank.

00:02:31: ich bin sehr gespannt freue mich schon dann wieder ein bisschen ins Detail einsteigen können und zeigen wie das geht.

00:02:35: weil genau wie Du schon angedeutert hast weißt es ist leider doch nicht so einfach als dass man sagt okay liebe Kai macht das mal für mich sondern da ist erstmal viel Schweiß und Frustration die da oft drin steckt.

00:02:47: Ja, und dann gibt's manchmal so den der Gordische Knoten ist geplatzten Moment ja wo du darf einmal flutschen macht Spaß.

00:02:52: Und dann denkt man sich geil und feiert ein bisschen und macht einen Piccolo auf so.

00:02:57: Und wie ihr dahin kommt das da.

00:02:58: begleiten wir euch jetzt mal so ein bisschen oder zeigen wir unseren Weg vielleicht.

00:03:01: es gibt wahrscheinlich viele Wege nach Rom.

00:03:03: Wir können mal so ein Stück weit anfangen vielleicht.

00:03:05: Du hast ja auch eine kleine schöne Übersicht gehabt, weil das erste finde ich wenn man eher Prozesse baut ist ja im Prinzip wie bei echten Menschen auch dass man das ein stückweit kartografiert.

00:03:14: also da sich erstmal hingehen und sag was machen wir denn alles in welcher Reihenfolge und welche Personen welche Tools sind daran so beteiligt?

00:03:21: So würde ich es mal grob skizzieren Und du hast ja immer einen schönen Dreiklang draus gebaut.

00:03:25: Erzähl doch mal ganz kurz deinen Tag darauf.

00:03:27: Ganz grundsätzlich, wie du schon gesagt hast.

00:03:28: Wir wollen uns einmal überlegen was sind eigentlich denn die ganzen Schritte, die hier passieren müssen?

00:03:32: Das hat jetzt erstmal mit KI nichts zu tun, sondern genauso wenn ich einen traditionellen Prozess ohne KI verbessern würde.

00:03:38: Erst mal schauen hey!

00:03:39: Was passiert hier eigentlich?

00:03:40: und das ist natürlich einfacher, wenn man es schon mehrmals gemacht hat.

00:03:43: Idealerweise sozusagen alle Leute, die daran beteiligt sind in einem Raum bringen sich da mal überlegen wer macht eigentlich was um sozusagen das Ergebnis zu produzieren.

00:03:51: In so einer Situation wie bei uns hier, wo es aktuell noch nicht passiert, da muss man immer ein bisschen freier dann arbeiten.

00:03:56: Wir hatten einmal ganz am Anfang ein Gespräch und basierend darauf hatten wir dieses erste Showbild einmal erstellt.

00:04:01: Ich kann es einmal ganz kurz zeigen wenn wir mal diese verschiedenen Schritte vor uns haben.

00:04:05: Dann gibt's eigentlich immer drei Arten von Schritten.

00:04:08: Ja?

00:04:08: Wir haben die Schritte, die müssen auf jeden Fall von den Menschen passieren.

00:04:11: Das ist sozusagen du musst im Podcast am Ende des Tages aufnehmen.

00:04:14: Also da setzen wir nicht kaizuell hin, sondern dass machst Du ja.

00:04:17: oder vielleicht sind Schritte die einfach in der wirklichen Welt passieren müssen.

00:04:20: Wenn ich irgendwie zur Nachbarstür gehen muss und dort klingen muss, weil ich einen Staubsauger verkaufe – auch das macht wahrscheinlich den Mensch.

00:04:26: Es gibt dann in meinem Prozess Schritte, die müssen auf jeden Fall entweder aufgrund von Limitation oder weil ich einfach das möchte, dass es ein Mensch tut, die klammern wir sozusagen erst mal aus.

00:04:36: Dann haben wir den zweiten Punkt, das sind deterministische Prozesse.

00:04:39: Ein deterministischer Prozess ist einer, der immer nach dem gleichen Schema abläuft, wenn dann!

00:04:44: Das können auch sehr komplexe Aber wir können eigentlich immer definieren, wenn A passiert sollen so eine ganze Reihe von anderen Dingen passieren.

00:04:53: In dem Bereich wollen wir keine KI einsetzen weil KI ist grundsätzlich sehr teuer.

00:04:57: Der Comput und der Aufwand für diese Intelligenz ist um tausendfaches höher als wenn wir das Ganze in Code übersetzen also wenn wir sozusagen ein kleines Programm oder ein Skript erstellen was das für uns erledigt.

00:05:12: Man erkennt die terministische Prozesse daran, dass man sie mit dem Hangover noch gut machen kann.

00:05:18: Genau!

00:05:19: Das ist der Trick.

00:05:19: ja wenn man das Gefühl hat okay da bin ich jetzt einfach nur der Monkey hier von links nach rechts Copy-Paste oder das sind diese Aufgaben die man sozusagen nach einer etwas längeren Nacht sich erst mal auf vornimmt und man sieht auch Verkarte erledigen können.

00:05:30: Das sind höchstwahrscheinlich die Terministikprozesse genau wo ich jetzt nicht... Ich meine vielleicht

00:05:35: unseren Beispiel, um es auch mal mit Bildern zu belegen.

00:05:37: Ich werde unserem Vorgespräch hier so ein bisschen unterhalten.

00:05:39: also wenn wir zum Beispiel jetzt hingehen haben einen Produkt gebaut aus einem Podcast heraus und dann musst du das Ding bei Stripe anlegen oder den Link hinterlegen in deinem Newsletter dass darauf geklickt werden kann.

00:05:49: Also das wäre eine typische Beispiele.

00:05:50: Das ist ja so'n Wenn Produkt is da Dann erzeuge Stripe.

00:05:54: Wenn Stripe-Link Is Da Schreibe im Newsletter Ne?

00:05:57: Also das ist sowas da brauchst Du nicht viel Compute Power sozusagen sondern das ist eigentlich sehr Wie das genannt, das Deterministisch?

00:06:04: Genau.

00:06:04: Ein zweites Beispiel ist häufig im Onboarding, wenn man irgendwie neue Kunden hat und sozusagen jetzt haben sie den Vertrag unterschrieben, dann passieren auch mal eine ganze Reihe von automatisierten Sachen.

00:06:14: Ich muss hier einen Orten anlegen, ich muss die hier zu Slack einladen, ja ich muss hier vielleicht ne Rechnung stellen.

00:06:19: Das sind alles Sachen, die immer nach Schema F ablaufen.

00:06:23: idealerweise Und auch da brauche ich keinen KI-Agenten, sondern kann das ein Code oder eben in deterministische Schritte übersetzen.

00:06:30: Aber auch die müssen gebaut werden.

00:06:31: Und auch da kann sozusagen die KI helfen, aber eben einmalig und nicht dauerhaft.

00:06:41: Leute, kurzer Hinweis zu unserem Partner Sage!

00:06:43: Weil mal ehrlich, Wachstum scheitert selten an fehlenden Aufträgen.

00:06:47: Es scheitern daran das Geld für die Aufträge, die du längst hast irgendwo zwischen Leistung- und Zahlungseingang festhängt.

00:06:55: Rund hundertzwanzig Tage bis die Rechnung wirklich auf dem Konto ist, das ist Kapital mit dem du in der Zeit nichts machen kannst.

00:07:01: Und genau da setzt Sage Intect an – die KI-gestützte Cloudlösung von Sage fürs Finanzmanagement!

00:07:07: Die beschleunigt die komplette Strecke von der Leistung bis zum Zahlungseingang.

00:07:12: Rechnungszyklen über fünfzig Prozent kürzer.

00:07:15: Zeit bis zum Zahlungseingang von rund hundert zwanzig auf unter siebzig Tage.

00:07:19: Das sind ungefähr sieben Wochen Liquidität, die du vorher einfach nicht hattest….

00:07:23: Und Sage macht das seit über vierzig Jahren und über zwei Millionen Kundinnen weltweit vertrauen darauf.

00:07:29: So, für euch gibt's was obendrauf!

00:07:31: Zwanzigprozent Rabatt auf die ersten zwölf Monate Sage Intect inklusive Sage Co-Pilot.

00:07:37: Ich würde mal sagen jetzt testen unter sage.com slash digital kompakt.

00:07:42: Und Sage schreibt sich S-A-G-E Sage.com Slash Digital Compact.

00:07:48: Und weiter gehts mit dem Podcast.

00:07:54: Okay, also wir haben welche.

00:07:56: der Mensch tut es?

00:07:56: Deterministisch.

00:07:57: und das Dritte.

00:07:58: Da ist dann die KI!

00:07:59: Das ist das wo ja... wo die Leute meistens spänen oder wenn man meistens denkt okay jetzt kann hier Claude or Giacobiti sozusagen alles für mich machen aber alles in dem Fall sollte erstmal so kleinteilig sein wie möglich.

00:08:12: Deswegen brechen wir den Prozess herunter in die einzelne Schritte weil wir eben nicht der KI sagen so erstellen wir mal bitte ein Playbook für diese Podcast-Episode, weil dann kommt was raus, was sehr durchschnittlich ist und was nach AI Crap aussieht.

00:08:25: Und wo man nichts nicht das Gefühl hat, okay, irgendwie mehr wert?

00:08:28: Da ist ja auch die Frage, hey guck mal!

00:08:30: Da kann jeder einfach sozusagen sagen, hier ist Rails Podcast Episode, gib mir mal Lernen halt.

00:08:35: Das hat kein Mehrwert.

00:08:36: da muss erstmal Aufwand reinfließen.

00:08:38: Dieser Aufwand liegt genau in diesem Prozess bauen und das Ganze runterzubrechen in die einzelnen Schritte

00:08:44: So, und jetzt haben wir ja von dir schon verstanden.

00:08:46: Also es gibt im Prinzip diese drei Arten in.

00:08:48: Mensch tut es deterministisch und das ist nichts von beiden.

00:08:50: also eher so ein KI-Task.

00:08:52: Und jetzt sehen wir noch deine Grafik vor uns wie man den KI-Prozess baut.

00:08:55: Wir haben jetzt das erste Thema uns schon angeguckt zu kartografieren also mal zu sagen welche Rollen sind beteiligt?

00:09:00: Welche Menschen, welche Tools vielleicht auch was passiert in welcher Reihenfolge?

00:09:04: und du hast aber noch zwei weitere Punkte dass wir die Leute immer bisschen abholen also Bilder Pipeline hast Du die genannt und create observability.

00:09:10: Was ist denn damit gemeint?

00:09:11: Genau, Bildepipeline.

00:09:13: Da nehmen wir die einzelnen Schritte aus unserem Prozess und entweder wenn es Deterministik ist, erstellen sie entsprechend Skripte und den Code das sozusagen meines Stripe-Produktes angelegt werden.

00:09:23: oder wenn's um KI geht ja sorgen wir dafür dass dieser einzelne Arbeitsabschnitt von der Knie bearbeitet werden kann.

00:09:31: zwei wichtige Stichworte, der eine ist Contracts und der andere Skills.

00:09:37: Skills ist das was man wahrscheinlich eher kennt.

00:09:39: wir wollen sozusagen für jeden Arbeitsabschnitt einen Skill anlegen, der genau erklärt hey so mache ich das und wenn ich einmal ganz kurz hier hoch gehe dann wird es vielleicht ein bisschen klarer.

00:09:49: Wenn wir uns sozusagen deinen Prozess den wir haben im allerersten Call aufgezeichnet.

00:09:53: Wenn ihr so eine Episode habt wir müssen erstmal rausfinden okay was sind die verschiedenen Blickpunkte?

00:09:56: ja unter dem man das anschauen könnte.

00:09:58: oder wenn wir so einen bestimmten Winkel dann haben ran geht es für eine Episode was sind eigentlich die Teaching Outcomes?

00:10:04: Und für jeden einzelne dieser Schritte müssen wir dir erklären wie mache ich denn das?

00:10:09: Wie würdest du Wenn du so ein Podcast da herangehst und dir dann am Ende überlegst, welchen Winkel würdest du denn auswählen?

00:10:16: Oder wie würdest Du sozusagen Teaching Outcomes aufbauen.

00:10:19: Das müssen wir in den Skill übersetzen.

00:10:21: Das ist der Skillteil!

00:10:22: Der andere Teil, der Contract-Teil beschreibt die Inputs & Outputz weil wir sehen ja das sind ganz viele Pfeile zwischen diesen verschiedenen Stationen.

00:10:32: Und das sind immer Handoffs.

00:10:34: Meistens wenn wir einen Prozess machen gerade im Bereich wo wir alleine arbeiten und mit einem kleinen Team macht es... Ein Mensch.

00:10:41: Und dann muss ich mich nicht so wirklich darüber Gedanken machen, wie funktionieren die Handoffs zwischen einzelnen Stellen?

00:10:45: Weil... Ich hab ja gerade Schritt eins gemacht und weiß natürlich auch was ich da sozusagen brauche.

00:10:49: wenn ich jetzt mit Schritt zwei anfange.

00:10:51: Also bald ich das auf ein Team aufteile ganz egal ob es ein Team aus Menschen ist oder einen Team aus verschiedenen Agenten Dann muss ich mir belegen okay Wie musst du zu sagen Agent Eins seine Arbeit abschließen damit Agent Zwei das nehmen kann und damit weiterarbeiten kann.

00:11:06: Das sind Contracts, also vereinfacht gesagt einfach wie sieht dieses Übergabepaket von einem Schritt zum nächsten aus?

00:11:12: Auch bei humanarbeits sehr wichtig.

00:11:14: aber Menschen können im Zweifelsfall eher mal Abweichungen auffangen und nochmal nachfragen persönlich und sagen guck mal du hast mir vergessen das hier zu geben.

00:11:22: mit der Kies ist es deutlich schwieriger.

00:11:23: da muss man wirklich sicher sein dass die genau alles ineinander greift.

00:11:27: Ja, ich würde gerade sagen es wäre wirklich ein bisschen wie bei Menschen.

00:11:30: also das ist im Prinzip erstmal einen Erklärprozess gibt.

00:11:33: Wie machen wir das hier eigentlich?

00:11:34: Was ist unser Weg um von dort nach dort zu kommen?

00:11:37: und dann gibt es quasi Übergabe-Elemente wo dann vielleicht von einem schreibtisch auf den anderen was wandert.

00:11:41: so okay alles klar haben wir verstanden Das ist dieses Bild der Pipeline was wir grade als zweiten Baustein deiner KI Prozess Generierung betrachtet haben.

00:11:49: ne

00:11:50: Ganz genau ja.

00:11:50: Und zu deinem Punkt nochmal ganz kurz dass auch was sich allen Leuten immer sage behandelt die KI einfach wie Menschen.

00:11:56: Da wird vieles deutlich einfacher, das Ganze gar noch AGI schon hier ist oder nicht, geht einfach davon aus dass es Personen sind.

00:12:03: ja dann lösen sich die Probleme nicht aber die Problemen werden sehr bekannt genau.

00:12:07: aber nochmal zurück zu unserem dritten Schritt.

00:12:09: hier nach Bild der Pipeline haben wir dann entsprechend create observability und das ist der Punkt der häufig wenn man dann solche Prozesse baut ein bisschen runter fällt.

00:12:20: da geht's dann darum okay Wenn wir jetzt diese Pipeline und die läuft.

00:12:26: Wie weiß ich denn, dass alles so abläuft wie es ablaufen soll?

00:12:30: Weil in der idealen Welt kannst du ja einfach den Podcast aufnehmen und weißt okay zwei Stunden später hast Du auf Deinem Tisch einen Link und sag Weiß Okay Den kann ich jetzt in meinem nächsten Newsletter einbetten Und das wird schon passen.

00:12:44: Auch da hilft es ja sozusagen sich zu überlegen.

00:12:46: Wie werden wir mit Menschen zusammenarbeiten würden?

00:12:48: Wir onboard eine neue Person und da sorgen wir erst mal dafür am Anfang uns die Sachen gibt, dass wir dann nochmal drauf schauen.

00:12:56: Dass wir Feedback geben können bis wir sozusagen genug Vertrauen aufgebaut haben.

00:12:59: Ich weiß nicht mehr wo ich das gehört.

00:13:02: Irgendwann habe ich mal gehört dir, dass dieses Prinzip der Trust Battery.

00:13:04: Wenn man so eine neue Person einstellt, dann ist es nur bei fünfzig Prozent und man muss über viele Interaktionen versorgen, diese Trust Batterie sich langsam auflädt.

00:13:12: Bis zum Punkt, wenn man sagt okay jetzt machst du das!

00:13:14: Das ist ja der Grund dafür, dass Leute mit ins Team holen oder agenden.

00:13:18: Wenn du jeden einzelnen Schritt Micromanage und da drauf schaust, aufsparen.

00:13:24: Aber auch hier sozusagen mit KI oder mit solchen Abläufen im Allgemeinen, müssen wir diese Observability proaktiv bauen und müssen uns überlegen okay wann möchte ich denn eigentlich gewarnt werden dass irgendwas nicht mehr funktioniert?

00:13:35: Welche Teile muss sich am Anfang reviewen und wo kann ich sozusagen dann langsam zurückgehen und sagen hey jetzt brauche ich irgendwie nur noch Status Tracks Bereit gerade von KI sprich unterhäufig auch über E-Vels, ja sozusagen verschiedene Kriterien um zu evaluieren wie meine KI den gearbeitet hat.

00:13:52: Weil ja anders als ein Deterministikprozess das nicht immer gleich abläuft.

00:13:57: Beim Ablaut zu Stripe da weiß ich ganz einfach Ja am Ende ist es da oder nicht da.

00:14:01: Ich kann sozusagen sagen hat funktioniert oder hat nicht funktioniert Ob die KI jetzt den richtigen Blickwinkel ausgewählt hat Das ist deutlich schwieriger und dass es gerade am ende und wenn man dann die sachen sozusagen nach dem ersten Piccolo nochmal verbessern möchte, wo die meiste Zeit reinfließt.

00:14:16: Ich finde es einen ganz wichtigen Punkt, weil ganz ehrlich ist das ja auch bei normalen Menschen Interaktionen.

00:14:20: was?

00:14:21: Dass du so ein bisschen Blackbox-Charakter oft hast.

00:14:23: Dass du dir halt sagst alles klar Es gibt einen Eingang und es gibt den Ausgang Und was dazwischen passiert ist aber irgendwie so'n Stück weit nebulös.

00:14:31: und damit du natürlich die Qualität kontrollieren kannst oder eingreifen kannst Bei Menschen willst jetzt vielleicht nicht so offensiv machen wie bei einer künstlichen Intelligenz musst Du ja genau wissen wo stehe ich gerade und wo's was passiert.

00:14:41: und ich ertapp mich da selber auch oft bei dass wenn ich mit Claude Cod irgendwie Sachen bei uns gerade baue Hier ist Podcast, mach mal bitte folgendes Feature daraus.

00:14:49: Dann passieren da Zwischendinge und dann sagst du, weil das Ergebnis stimmt aber nicht?

00:14:51: Und dann geht die Maschine hin und sagt ja bei fünfzehn Punkt sieben habe ich das und das gemacht!

00:14:56: Ich repariere das Mal so war es manchmal schwierig wenn du dich selber weißt okay aber an der Warte mal eigentlich hast du schon mal vierzehnt Punkt drei das und dass drin gehabt.

00:15:03: Lass uns mal das angucken.

00:15:05: Also finde ich ganz plausibel.

00:15:06: So und lass uns doch den Spaß machen, wir können ja dann mal weiter den Prozess oben durchgehen, den du gerade auch gezeigt hast wo wir quasi unser Vorgehen gemacht haben weil ich glaube das mal in so einem lebenden Objekt durchzudeklinieren ist irgendwie ganz dankbar.

00:15:17: also Du hast eben ganz schön gesagt es gibt immer so Skillfaktoren.

00:15:20: Wir hatten jetzt links im Prinzip angefangen.

00:15:23: Es gibt quasi eine Podcast Episode.

00:15:25: Die wird dann per Transkript reingeben in die Maschine Und dann ist erstmal die Frage alles klar aus welchem Blickwinkel schreibe ich denn jetzt ein Playbook?

00:15:32: Was ist der logische Aufbau?

00:15:34: Dafür gibt es quasi einen eigenen Skill und dann kommt im Prinzip eine Shortlist rein.

00:15:38: Und dann ist ja das, was bei dir gerade in blau zu sehen ist auf dem Screen, wer jetzt mit guckt, das Human Gate da nochmal draufzuschauen und zu sagen alles klar.

00:15:45: ich habe jetzt so der Folge mit Matthias hier drei mögliche Winkel eins zwei drei.

00:15:49: welcher ist denn der beste?

00:15:50: Vielleicht kannst du ja noch mal ein bisschen Stück weit etwas zu erzählen auch wie wir es gebaut haben weil ich hatte mich dabei Ich finde es wahrscheinlich schwer das beizubringen welche Winkel man da sozusagen nimmt.

00:16:00: Ich weiß gar nicht ob ihr's gemacht habt.

00:16:01: Kriegst du das noch gut zusammen?

00:16:02: Ja, das ist genau der Punkt warum es hier in HumanGate gibt.

00:16:05: Kann ich denn diesen Skill jemandem beibringen?

00:16:08: Das kommt zu.

00:16:09: gehts ein bisschen zurück.

00:16:10: ganz grundsätzlich kann man die Prozesse am besten im KI-Prozess übersetzen, die man selbst richtig gut kann.

00:16:17: Es ist deutlich schwieriger der KI etwas beizubringen was man selbst nicht kann.

00:16:22: was sozusagen wo man sagt ah guck mal Das ist das Thema dann fürs nächste Mal, ja?

00:16:25: Designsystem.

00:16:26: Ich bin nicht Designer!

00:16:27: KI, mach mir jetzt mal bitte was, was gut aussieht.

00:16:30: Was ist denn sozusagen gut?

00:16:31: oder in dem Fall... ...was ist denn der richtige Winkel hier?

00:16:35: Weil da wahrscheinlich sehr viel mit Intuition passiert.

00:16:38: Weil da sozusagen sehr viele dieses der Geschmack ist, Judgment und dass wirklich zu übersetzenden Kriterien ist sehr schwer.

00:16:45: Kannst du dich über mich überlegen, könntest du das deiner Frau erklären?

00:16:48: Könntest du es sozusagen einem Freund erklären wie dir sozusagen... Ich habe zehn Dinger, so würde ich das auswählen.

00:16:55: Kannst du jetzt die nächsten auswälen?

00:16:56: Wenn du das schaffst mit den Menschen, schaff es wahrscheinlich mit der KI!

00:17:00: Wenn du an dem Punkt bist, wo du sagst ja hm... Das sind so grob die Kriterien.

00:17:03: aber warum ich jetzt drei ausgewählt habe und nicht eins, das kann ich dir nicht sagen.

00:17:07: Das ist dann genau der Punkt wenn man zwei Optionen hat entweder versucht man ein bisschen introspektiv zu sein und sie überlegen okay kriege ich das denn hin?

00:17:15: Ist das sozusagen Lernprozess für mich um zu externalisieren wie ich diese Entscheidung treffe oder bleibt es bei dem Human Gate.

00:17:23: Was auch vollkommen in Ordnung ist, weil man darf ja nicht vergessen klar, in der idealen Welt macht das vielleicht die AI alles komplett end-to-end und du musst dich damit niemals beschäftigen.

00:17:32: aber wenn du sozusagen Prozess nehmen kannst, der dich ansonsten zehn Stunden kostet und er wird jetzt sozusagen runterkondensiert auf dreimal zehn Minuten Entscheidungen treffen Das ist ja auch schon viel wert.

00:17:43: Und das ist ja so wie die meisten Organisation mit Menschen arbeiten Ja dass sagen am Ende des Tages irgendjemand weiter oben in der Hierarchie große Entscheidungen trifft und dann der Rest der Organisation das umsetzt oder wenn es eben bestimmte Sachen gibt, die eskaliert werden müssen.

00:17:57: Und diese Abstimmung zu finden genau darum geht's spezifisch.

00:18:00: für unsere Engels haben wir das vor allem am Anfang mal geschaut.

00:18:03: okay was sind denn sozusagen andere Engels du dir vorstellen kannst ja?

00:18:07: Was würdest du hier sozusagen machen und hatten dann mehrmals Beispiele einfach aufgeschrieben hey guck mal dass ist sozusagen das was die KI jetzt hier rausnehmen würde.

00:18:16: Was ist dein Input dazu?

00:18:17: Ja, dann sozusagen über mehrere Feedback-Grunden zu verfallen.

00:18:20: Okay das ist so ein jails Input hier.

00:18:22: ja danach sollten wir schauen.

00:18:23: Ja,

00:18:23: ich erinnere mich zum Beispiel.

00:18:24: Wir hatten eine Folge über Vertrieb und dann ging es darum gute Kunden schlechte Kunden.

00:18:28: Das heißt wir haben so ein bisschen aufgearbeitet in der Episode.

00:18:32: was zeichnet einen guten Kunden aus?

00:18:33: das ist sich lohnt dass ich da viel Arbeit in meinen Vertriebs stecke.

00:18:36: Und was sind eher schlechte kunden wo ich vielleicht andauernd nur Ärger habe nachverhandeln muss die zahlen gar nicht große Tickets und und.

00:18:43: und Dann kam die KI um die eckern hat gesagt pass mal auf.

00:18:45: folgende fünf wege sehe Ich hier um dieses thema aufzubereiten aus folgendem winkel und ich glaube einer der attraktivsten war dann so ne art ... Feuerradar.

00:18:54: Also wann entscheide ich einen Kunden zu feuern?

00:18:57: Woran erkenne ich die so heuer oder feier, dass sich mit diesen Kunden nicht mehr zusammenarbeiten.

00:19:02: So wie ein Alarmsystem.

00:19:03: Da dachte ich ja geil!

00:19:04: Das ist für jeden total wertvoll wenn man seine Kundeliste durchgeht und merkt so alles klar... Mit diesem sechzig Prozent meiner Kunden habe ich irgendwie hundertfünfzig Prozent Aufwand.

00:19:13: What the

00:19:13: fuck?!

00:19:14: Die möchte ich eigentlich mal loswerden aber ich bin mir gar nicht sicher ist das wirklich so?

00:19:17: und dann so'n Radar zu haben.

00:19:19: Super spannend.

00:19:20: Und jetzt denke ich gerade darüber nach weil Du arbeitest ja auch viel mit Noten.

00:19:23: Ich denke gerade so vielleicht sind jetzt viele Menschen schon dabei, die sich ein Stück weit fragen, wie mache ich das?

00:19:29: Wie ist sozusagen der Prozessweg?

00:19:31: Kannst du mal beschreiben, wie du es in deiner Sphäre gebaut hast, dass da jetzt ein Input kommt und dann kommen Vorschläge, dann kommt mein Feedback rein, dann wird das wieder weitergearbeitet.

00:19:38: also wie setzt man sowas auf?

00:19:41: Ja genau, da ist sozusagen Notion sehr hilfreich.

00:19:44: Also Notion wir haben ja in der letzten Episode ein bisschen darüber gesprochen.

00:19:47: Es ist ein sehr flexibler Baukasten, indem ich auf der einen Seite Datenbanken habe, also eine Art Sachen zu strukturieren und auf der einen Seite einfach Text habe.

00:19:57: Die KI liebt Text, sonst sagen Markdown-Dokumente und dann auch unserem Computer ganz viele verschiedene Sachen.

00:20:03: aber das ist nicht so einfach damit zu interagieren.

00:20:06: deswegen ist es hilfreich so ein Tool zu haben wie Notion bei dem ich dann sagen kann okay ich nehme diese verschiedenen Elemente ja wir können vielleicht gleich oder nächstes mal ja auch zeigen wie dieses System in Notion aussehen kann und dann legen wir die dort ab.

00:20:18: Und anstatt dass ich sozusagen ständig in KI-Chats umhergehen muss und mir dann sozusagen durchsuchen auf mein Computer, habe ich mehr oder weniger ein Projektmanagement Tool bei dem ich genau sage okay.

00:20:28: Ich hab jetzt hier einmal meine Episoden und bei diesen Episodern die haben ein Status und dieser Status entspricht den verschiedenen Prozessschritten, die wir hier haben also Podcast aufgenommen, dann Blickwinkel wird analysiert, Blickwinke braucht sozusagen Input von Drell usw.

00:20:43: und sofort.

00:20:44: Und dann jeweils dazu haben wir dann Seiten mehr oder weniger so ein Briefing mit verschiedenen Elementen, mit Übersichten.

00:20:52: Mit je nachdem was sozusagen der Input ist den ich brauche und dann kann ich die einfach aufmachen und mir das durchlesen und schauen.

00:20:59: okay ja dass es hier mein Input nicht dazu habe meine Kommentare da lassen genau wie wenn ich mit Menschen zusammenarbeiten würde.

00:21:05: Das ist so bisschen der Hintergrund.

00:21:07: am Ende des Tages brauche ich so einen Tool was mir diese Arbeitskoordination erlaubt.

00:21:13: und auch hier wieder gleiches Problem über Menschen ... fünf Leuten zusammenarbeiten, auch dann brauche ich... ... idemals ein zentrales Tool über das ich arbeite.

00:21:19: Da bin ich nicht ständig in Meetingshocke und jeder wieder sagt, okay, aber ich arbeide jetzt gerade hier dran!

00:21:23: Ich brauche jetzt hier deinen Input

00:21:24: einmal.".

00:21:25: Ja, pass auf.

00:21:25: Lass uns doch mal Folgendes machen!

00:21:26: Also es ist jetzt wirklich unabgesprochen und wir zeigen dann einfach mal Arbeit die auch noch Work and Progress ist.

00:21:30: Wir sind ja noch nicht mit fertig aber lass uns doch hier einmal nochmal ganz kurz den die Kette ein bisschen durchgehen dass die Leute so einen Gefühl kriegen was denn so die Prozessschritte?

00:21:38: Und dann zeigen wir das mal am lebenden Objekt wie das sozusagen in deinem System aussieht.

00:21:41: also Werten bisher.

00:21:42: Episode wird quasi in den Engelskill gegeben der sucht raus was können Blickwinkel sein wie wir das Thema vermitteln?

00:21:47: Dann haben wir unser HumanGate.

00:21:49: also der Onkel Joel guckt drauf und sagt alles klar.

00:21:51: das hier ist der tollste Blickwinke.

00:21:52: lasst uns den umsetzen.

00:21:53: Dann kommen wir ja schon zum nächsten Aspekt.

00:21:55: Das hast du jetzt so liebevoll, create shortcuts, skeleton and teaching outcomes genannt.

00:21:59: also die Idee ist ein Stück weit.

00:22:00: was dort entsteht quasi so eine Art Gliederung des Aufbaus würde ich mal sagen Also einen Informations-Gelett Was dann wiederum in verschiedene Komponenten übersetzt.

00:22:10: Es gibt dann quasi so ne Komponenten Bausteinbildung.

00:22:13: Also dass man im Prinzip hingeht und sagt Alles klar Ein großes Thema breche ich in mehrere kleine zusammen Und baue das dann sozusagen zusammen.

00:22:20: So würde ich es mal übersetzen.

00:22:21: Bist du d'accord?

00:22:22: Genau, und da kann man sozusagen auch wieder viel von seiner eigenen Erfahrung reinbringen.

00:22:27: Weil du sozusagen weißt, hey guck mal das ist ein super Weg um Leuten zu erklären so mache ich das oder wenn ich einen Schaubild habe ja oder eine Übung habe.

00:22:36: Also das sind die verschiedenen Elemente die müssen zusammen kommen damit die man hier wirklich mehr Wert rauszieht.

00:22:44: So, und dann haben wir am Prinzip den Blickwinkel gewählt.

00:22:46: Haben uns den Aufbau quasi gestückelt, haben die Stücke jetzt in eine Hierarchie gepackt... ...und dann kommt ja das was du jetzt so liebevoll Writing Skill genannt hast also dass wir im Prinzip wirklich einen eigentlichen Content schreiben.

00:22:55: Und da haben wir ja relativ viel Zeit rein investiert diese Designsprache auf der Wortebene jetzt mal!

00:23:00: Also da reden wir noch nicht über Design im Visuellen sondern Sprache sozusagen mitzugeben.

00:23:05: Ich kann draußen mal ein dir zu verdanken, einen schönen Tipp mitgeben.

00:23:08: ich habe hier Whisper AI genommen, Whisper Flow so rum.

00:23:13: angeguckt, habe hier einen Knöpfchen gedrückt gehalten und hab einfach ins Mikro gesprochen.

00:23:16: Hab Feedback gegeben.

00:23:17: so ne der Textbaustellen klingt komisch.

00:23:18: das ist zu verschachtelt.

00:23:20: Satzbau so, Satzbau so weil man kennt diese typischen AI Slop-Sätze.

00:23:24: wenn dann immer dieses es ist nicht dies sondern dass ich hasse ja diese Komponenten wenn es so gebaut wird Das haben wir damit alles ein Stück weit getilgt Und dann kommen wir wirklich so in die Sphäre rein, die wir beim nächsten Mal noch ein Stück weit mehr beleuchten.

00:23:36: Nämlich den ganzen Design-Part.

00:23:38: also dass wir sagen alles klar jetzt steht quasi der Text was soll inhaltlich auf die Seiten?

00:23:42: und jetzt wird es ja aber noch arrangiert wie das visuell aussieht.

00:23:45: Hast du jetzt ein bisschen in zwei Teile auch unterteilt?

00:23:48: Also einmal Page by Page Concept, also das wir pro Seite sozusagen entscheiden.

00:23:53: Das ist ja fast eher ein konzeptuelles Design und jetzt gar kein visuelles.

00:23:57: Was wird auf welcher Seite wiedergestellt und dann wirklich das reine Design aus.

00:24:02: So, das ist im Prinzip der ganze Prozess wie so ein Tool gebaut wird.

00:24:05: oder gibt aber nochmal in eigenen Worten wieder vielleicht hast du noch eine andere Input?

00:24:08: Du steckst ja auch in den Prozessen hinten rum mit drin.

00:24:11: Häufig wenn du sozusagen dann mit Cloud Code arbeitest und dem sagst sag mal da war jetzt irgendwas falsch kannst du das mal verbessern.

00:24:18: Wenn es darum geht Sachen zu programmieren oder allgemein Entwicklerarbeit ist es häufig für die KI einfacher Diese Schritte zurückzugehen, zu sagen ja guck mal ich habe hier diese I found the smoking gun.

00:24:29: Hier ist alles jetzt falsch.

00:24:30: da kann ich das anpassen weil es eben sehr logisch ist und sozusagen jeden Schritt einzeln testen kann.

00:24:35: bei allgemeiner Knowledge Arbeit die sind immer so ein bisschen diffuser als Engineering Work Da ist es immer ein bisschen schwieriger da hat es sozusagen Schritt vor Schritt vor nachzuvollziehen.

00:24:45: Und dass ist einer der Gründe dafür warum wir so kleinteilig sein wollen.

00:24:48: Weil am Ende des Tages wenn du sozusagen diese PDF vor dir hast und sagst Ja Das ist jetzt nicht wirklich Das was ich mir vorstelle, dann müssen wir genau diese Arbeit leisten.

00:24:57: Wir müssen sozusagen zurückgehen und überlegen wo sind wir falsch abgebogen?

00:25:00: Hatten wir denn noch gute Komponenten?

00:25:03: Haben wir die richtigen Elemente ausgewählt hierfür?

00:25:07: Ist der Text den wir geschrieben haben ist das der richtige Text oder sind da überall AI-Isms drin?

00:25:12: ja und er hat sich Sachen ausgedacht die überhaupt nicht in der Episode drin waren?

00:25:16: Oder hat er einfach die falschen Konzepte gewählt?

00:25:19: Oder hat er grundsätzlich die richtige Konzept gewählt, aber nur ganz am Ende wirklich beim handwerklichen Zusammensetzen bei der Auswahl der Farben.

00:25:25: Da ist es sozusagen falsch gewesen.

00:25:27: Das ist der Grund, warum wir das so kleinteilig machen wollen, damit wir dann genau bei jedem Punkt ansetzten können und sagen okay, dass jetzt dieser Teil den wir verbessern müssen.

00:25:34: Dass wir nicht eine riesige Blackbox haben weil das ist nur frustrierend.

00:25:38: Damit...das ist wie ne Slotmaschine vielleicht funktioniert's, vielleicht funktioniert´s nicht Sondern dass wir ganz viele kleine Blackbox'n haben, bei denen wir ausreichend sozusagen beobachten können, aha!

00:25:47: AG-Dreien A minus geht raus.

00:25:50: Was muss ich sozusagen jetzt hier schrauben, damit das beides sozusagen A ist?

00:25:55: Sehr gut!

00:25:56: Also da kriegt man so ein Stück weit mit was wir mit der Observability gerade gesagt haben und dass quasi der A bis Z-Aufbau in der Theorie... Jetzt zeigen wir euch mal unsere nackte Praxis mit allem, was wie gesagt noch Work and Progress ist also seitlich nicht so streng mit uns.

00:26:10: Wir sind ja noch am Bauern Aber ich glaube ganz gut unterwegs.

00:26:14: So, und dann kriegt man mal so einen Eindruck von einem Aufbau wie quasi genau diese Schritte was wir gerade beschrieben haben.

00:26:19: also input kommt rein Dann wird der Winkel gewählt, dann die Gliederung gebaut Die Komponenten entschieden, die Komponenten in eine Struktur gegossen In den Text überführt Der Text dann wiederum in den Webseiten oder an den Seitenaufbau Und der Seitenaufbohrendesign.

00:26:34: Also in der Hoffnung dich jetzt nicht zu überfordern und zu stressen bin ich gespannt dass du es bei Notions zeigst.

00:26:40: sehr gerne, genau.

00:26:40: Und das ist wirklich jetzt erstmal das rohe Skelett.

00:26:43: ja da ist sozusagen noch sehr wenig Observability im Sinne von okay so arbeite ich jetzt damit sondern noch sehr viel.

00:26:49: sie wissen auf der Baustelle wenn der Robo da ist und es vor allem darum geht dafür zu sorgen dass überall die richtigen Leitungen sind.

00:26:55: Das fängt in Notion und generell bei diesen Prozessen immer mit Datenbanken an weil ich sozusagen irgendwie diese Informationen alle strukturieren muss.

00:27:02: Und das ist sozusagen hier das Backend aktuell für unsere Arbeit.

00:27:06: und wir sehen ja in zwei Bereichen, wir haben sozusagen den Production Flow oben da können wir gleich mal drauf ein und dann haben wir unten die Podcastsources.

00:27:13: Die Podcasts sources, das ist nichts von uns sondern das ist alles das was du ja vor schon hattest in dem Fall im Airtable wo sozusagen deine Hauptproduktion läuft und das ziehen wir alles einmal hier rüber.

00:27:24: d.h.

00:27:24: wenn ich jetzt auf die Podcast drauf gehen würde, hätten wir eine Liste Was weiß ich wie viele hunderte und tausende Episoden?

00:27:31: Achthundertfünfzig

00:27:32: plus.

00:27:33: Ja, achthundert

00:27:33: fünfzig plus genau du aufgehörbar hast!

00:27:36: Und dann ist die andere Sache... und da seht ihr selbst für sozusagen ein Prozess der erst mal auf den ersten Blickwinkel relativ einfach klingt ja mach mal eine PDF.

00:27:45: daraus haben wir hier so zu sagen ne ganze Reihe von verschiedenen Datenbanken um diese verschiedenen Sachen zu strukturieren und das ist wie immer so.

00:27:53: der erste Prozess ist meistens der auffändigste weil ich häufig generelle Infrastruktur gerade in Notions schaffen muss, um das dann zu behandeln.

00:28:01: So sich Sachen wie Aufgaben, Dokumente ja ganz egal ob du jetzt hier ein oder zehn Prozesse drin hättest.

00:28:06: Das werden immer sozusagen eine Datenbank auch.

00:28:07: Dann gibt es natürlich spezifische für das zum Beispiel unsere Produktion mit da mal kurz reinschauen.

00:28:13: Da sehen wir jetzt hier im Moment an gerade alle im Review und dann hätte ich hier sozusagen mein Produktionsboard, der ich ziehe mal die Sachen über verschiedene Bereiche hin, so ein bisschen besser vorstellen kann.

00:28:20: Ja, da sehen wir okay.

00:28:21: Da haben wir jetzt vielleicht vier verschiedene Episoden von dir und die laufen jetzt hier durch.

00:28:27: Und wir sehen sozusagen die einzelnen Schritte, ja?

00:28:29: Die entsprechen genau dem was wir im groben, was wir aufgezeichnet haben, damit ich genau sehe okay diese Vertriebsepisode da werden wir gerade in den Blueprint oder wenn es weitergeschoben wird, jetzt geht's darum das mit des Manskrips anzuschauen.

00:28:46: Das kann ich natürlich einfach... Manuell pflegen, so wie ich es jetzt hier gemacht habe.

00:28:50: Aber in so einem KI-Prozess schiebt die AI das natürlich weiter bzw.

00:28:54: der Code ist weiter damit du wenn du sozusagen draufschlossern immer nur siehst, da ist das hier gerade oder wenn sozusagen Human Gate ist dass du weißt okay bei dem Engel hab' ich eben sozusagen jetzt sieben Sachen im Backlock.

00:29:06: Die muss ich mir anschauen.

00:29:08: Können wir mal kurz reinschauen auch, ja?

00:29:09: Ich kann zum Beispiel in den Vertrieb reinklingen und dann sehe ich okay das sind jetzt hier sozusagen meine verschiedenen Elemente drauf.

00:29:15: Ja, ich sehe die Dokumente dazu gehören und ich kann mir ansehen was denn denn die Sachen, die ich hier reviewen muss.

00:29:21: Aktuell bei dir nichts, du hast sozusagen nichts in deinem Backlock aber wir können zu allen Dokumen gehen.

00:29:25: Dann sehen wir da eine ganze Reihe von Sachen so von verschiedenen Testläufen.

00:29:28: Und jetzt sagen wir ok, wir nehmen mal hier das Anger-Paket darüber gesprochen haben.

00:29:34: Da sagen wir mal Wir sind jetzt gerade durchgeladen Und jetzt steht das sozusagen auf in Review.

00:29:38: Das heißt, wenn du sozusagen morgens dein Laptop aufmachst und sagst okay wo braucht denn die liebe KI überall Input von mir?

00:29:45: Dann siehst du, achja, guck mal hier vertriebgute Kunden!

00:29:48: Und kannst es dann aufmachen?

00:29:49: Dann seht ihr auch was Joel angesprochen hatte.

00:29:51: Seine ganzen Punkte, wo er Kommentare hinterlassen hatte ja und ihr seht gerade am Anfang, wie man das die ersten Mal macht, dass ist wahrscheinlich deutlich mehr Arbeit für Joella als einfach diese PDF einmal selbst zu machen weil wir eben A. der KI und B. mir beibringen müssen, weil ich natürlich nicht immer deine Gedanken lesen

00:30:08: kann.".

00:30:09: Genau das war das coole Ding!

00:30:10: Der Gut-Customer FitCheck.

00:30:12: also was sind die umsetzstärkste?

00:30:13: Fehlkunden erkennen?

00:30:14: Und

00:30:16: dann sehen wir... Das findest du ist eine sehr starke Positionierung.

00:30:18: ja und so sammelt man sozusagen diese ganzen Inputs dann und macht es aber auch relativ einfach damit zu arbeiten.

00:30:25: Weil sozusagen wir beide da drauf schauen können, wir können bald damit arbeiten und die KI kann damit arbeiten.

00:30:30: Wir haben sozusagen alle die gleiche Oberfläche und müssen nicht ständig Sachen ihr von links nach rechts copy-paste oder uns zu e-mailen.

00:30:36: Ich tue mich ja manchmal noch ein bisschen mit dem Interface schwer, hast du so ein paar Tipps vielleicht auch?

00:30:40: Oder vielleicht kannst du mal so ein zwei Sätze sagen warum Notion, warum brauchst du sowas die ich mit Cloud Code oder eigenen Elemente?

00:30:45: Ja der Grund dafür ist vor allem am Ende des Tages möchte man seine Zeit mit den Dingen verbringen, die wirklich Impact haben.

00:30:55: Cloud Code und AI im Allgemeinen sorgen jetzt dafür dass wir sehr viele Sachen machen können, die vorher einfach unrealistisch gewesen Vorwärts unrealistisch gewesen, einen sozusagen sich selbst ein Mini-Tool wie Notion zu bauen.

00:31:07: Da überhaupt drüber nachzudenken.

00:31:09: Die Frage ist jetzt so ein bisschen ja nur weil du es jetzt kannst solltest du.

00:31:14: Welchen Mehrwert schaffst du eigentlich für dich?

00:31:18: Für die Gesellschaft je nachdem auf welcher Ebene du da denken möchtest wenn du genau das Nachbaus was es anderswo schon gibt.

00:31:24: In manchen Bereichen macht das total Sinn, wo man sagt okay guck mal ich habe hier sozusagen ich brauche ihren mini-Tool.

00:31:30: Das macht etwas ganz spezifisches.

00:31:31: Es gibt kein anderes Tool auf dem Markt was das macht.

00:31:34: jetzt kann ich das endlich lösen.

00:31:36: Super Beispiel dieser kleine geskriptete Step den wir am Ende haben wenn's dann darum geht zu sagen Okay und jetzt muss das bei Stripe angelegt werden Jetzt muss das hier rein gemacht werden jetzt muss es dort reingepackt werden.

00:31:46: Ja dass ist so ein spezificer Workflow.

00:31:49: Da gibt es keinen Tool am Markt.

00:31:51: das baust du einmal Da hast du sozusagen richtige Mehrwert raus.

00:31:55: Wenn es um Projekt- und Knowledgemanagement geht, da gibt's Tools wie eben Notion die mir genau das ermöglichen, die genau für dieses Problem gebaut sind.

00:32:05: Und ich würde sagen, es ist deutlich sinnvoller meine Zeit an damit zu verbringen, mir zu überlegen.

00:32:09: Wie innerhalb von diesem Tool oder wie mache ich jetzt sozusagen spezifisch meinen Prozess?

00:32:13: Ja, wie gestalte ich den ja?

00:32:15: Anstatt dass ich auch noch ein Tool schreiben muss was das mir dann erlaubt in einem Kann-Bahn Sachen von links nach rechts zu ziehen.

00:32:20: Notion ist sozusagen schon eine sehr, sehr flexibles Tool was einfach sehr viel dieser Backgroundprozesse Backup Security Logins diese ganzen Sachen die langweilig aber notwendig sind damit solche Software funktioniert läuft.

00:32:33: Ich hatte vor letzte Woche oder vorletzte Woche einen ganz interessanten Artikel gelesen.

00:32:38: Da ging es sozusagen um den Eisberg bei Saas und davon, dass sozusagen Claude oder AI löst den Software-Teil.

00:32:47: jeder kann jetzt den Software Teil bauen aber das Letzte ist Service!

00:32:51: Das ist damit nicht gelöst.

00:32:52: Jede kleine Software jeden kleinen Prozess die man baut ja irgendjemand muss ihn maintainen und sozusagen am Laufen halten und da sind immer die Frage okay wo lohnt sich das für mich zu bauen?

00:33:03: wo nämlich eine Lösung, die einfach funktioniert und genau das macht.

00:33:06: Damit ich meine Zeit dann darin investieren kann was wirklich Impact hat.

00:33:11: Sehr schön!

00:33:12: Also ich glaube wir haben jetzt in unserer Notion Umgebung erstmal nur so die Oberfläche gezeigt also so die ersten Ideen.

00:33:17: aber ich glaube der Grundgedanke wird klar Und wir können ja beim nächsten Mal wenn wir wie gesagt aus dem Thema Design angehen mal ein Stück weit den Schritt zeigen von alles klar Das war der Weg zu Text und dann quasi zu schön gesetzt im Tales.

00:33:30: Also da freue ich mich schon drauf beim nächsten Mal, weil es geht voran.

00:33:33: Es ist sozusagen manchmal noch schmerzhaft aber das ist ja immer so ein bisschen wie du es gesagt hast am Anfang ist mehr auffandt und nach hinten raus hebelst er dabei ganz stark.

00:33:40: Und ja, da freu' ich mich schön sehr darauf!

00:33:41: Also vielen Dank lieber Matthias und bis zum nächsten mal!

00:33:44: Ja, sehr gerne, hat Spaß gemacht wieder!

00:33:46: Mach's gut!