mit Ulrich Irnich & Markus Kuckertz

Shownotes

In Folge 87 des Digital Pacemaker Podcasts diskutieren Uli und Markus mit Dominik Lohle von May Ventures über die Zukunft der KI-Investitionen, die Gründung eines Venture Capital Fonds im KI-Bereich und die wichtigsten Trends und Herausforderungen rund um KI Agenten in Unternehmen.

May Ventures: https://mayventures.vc

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© Digital Pacemaker Podcast 2026

Zusammenfassung

In dieser Episode des Digital Pacemaker Podcasts sprechen wir mit Dominik Lohle, Co-Founder von May Ventures, einem auf Künstliche Intelligenz fokussierten Pre-Seed Venture Capital Fonds. Dominik, ein studierter Volkswirt und Data Scientist, teilt seine Ansichten zur immer schnelleren Entwicklung der KI-Technologien und deren Auswirkungen auf Geschäftsmodelle. Wir diskutieren, wie wichtig es ist, in Unternehmen zu investieren, die nicht nur kurzfristige Erfolge anstreben, sondern langfristig tragfähige Geschäftsmodelle aufbauen. Dominik hebt hervor, dass es entscheidend ist, sich nicht von temporären Erfolgen blenden zu lassen—mit der rasanten Evolution von KI und Large Language Models können Geschäftsmodelle schnell obsolet werden.

Markus Kuckertz und Ulrich Irnich stellen die Frage, wie CTOs und CIOs auf altgedienten IT-Infrastrukturen agieren können, um sich für die Zukunft zu positionieren. Ulrich betont die Notwendigkeit eines agentic-ready IT-Stacks, der in der Lage ist, mehrere Agenten zu orchestrieren, um effizient arbeiten zu können. Dominik ergänzt, dass die Verantwortung für diese Agenten nicht nur bei der IT liegen kann, sondern auch in den Händen von HR und dem Business selbst. Die Rolle des Menschen müsse sich anpassen, da KI-Agenten zunehmend Routineaufgaben übernehmen.

Als besonders spannend gestaltet sich die Aussicht auf neue Möglichkeiten in der Startup-Welt, die sich durch den Einsatz von KI eröffnen. Dominik beschreibt den Moment, in dem er realisierte, dass KI nicht nur existierende Prozesse optimieren kann, sondern auch die Schaffung neuer Märkte und Produkte ermöglicht. Hier betont er die Bedeutung von Vertrauen und einem soliden Netzwerk, um Investoren für den neuen Fonds zu gewinnen. Es geht nicht nur um Kapital, sondern darum, eine tragfähige Equity-Story zu entwickeln und die richtigen Akteure für sich zu gewinnen.

Im Laufe des Gesprächs wird das Disruptionsframework, das Dominik entwickelt hat, besonders beleuchtet. Dieses Framework dient dazu, zu bewerten, welche Branchen durch KI am stärksten gefährdet sind und wo Chancen bestehen. Märkte wie IT-Dienstleistungen und Medien stehen laut Dominik besonders unter Druck, während Sektoren wie Chemie und Energie aufgrund ihrer physischen Prozesse robuster erscheinen.

Die Episode endet mit der Reflexion über die Bedeutung des „Experimentellen Lernens“ im Umgang mit neuen Technologien. Dominik und Ulrich sind sich einig, dass es entscheidend ist, praktische Erfahrungen mit KI zu sammeln, um deren Potenzial voll auszuschöpfen. Dominik unterstreicht, dass alles, was ein Mensch am Computer tun kann, auch ein KI-Agent übernehmen kann, was das Potenzial der digitalen Arbeitskraft unterstreicht.

Insgesamt vermittelt diese Episode auf eindrucksvolle Weise die Dynamik der aktuellen KI-Entwicklung und die Notwendigkeit, die menschliche Rolle in einem zunehmend automatisierten Umfeld neu zu definieren.

Transkript

Dominik Lohle:[0:00] Wir wollen ja in Unternehmen investieren, die langfristig erfolgreich sind. Wir sind nicht auf der Suche nach der schnellen Mark, sondern nach Unternehmen, die langfristig erfolgreiche Geschäftsmodelle aufbauen. Und da darf man sich auch nicht von so schnellen Erfolgen dann zu sehr blenden lassen, wenn man das Gefühl hat, okay, mit der nächsten Iteration von den Large Language Models oder Ähnlichem ist vielleicht dieses Geschäftsmodell schon wieder komplett obsolet.

Markus Kuckertz:[0:24] Was muss ich denn vielleicht jetzt als CTO oder CIO von Unternehmen machen, um überhaupt mal in so eine Richtung zu kommen, wenn ich auf so einem riesen Legacy-IT-Stack sitze, damit ich nicht nur so einen Mainframe-Moment habe, sondern vielleicht auch eher dann irgendwann mal so einen Minority-Report-Moment?

Ulrich Irnich:[0:38] Your IT-Stack needs to be agentic-ready. Und agentic-ready heißt, ich muss in der Lage sein, multiple Agenten zu orchestrieren. Das heißt, ich habe halt Antropic-Agenten, ich habe Salesforce-Agenten, ich habe SAP-Agenten, ich habe ServiceNow-Agenten. Und die arbeiten alle. Und die arbeiten halt auch übergreifend. Und orchestrieren heißt für mich, ich muss sie erkennen. Das ist das eine Thema. Gerade in größeren Corporations wird das nicht nur ein Agent sein. Jetzt denken wir mal so ein Stück weit weiter. Du hast 4.000 Agenten. Du hast wahrscheinlich mehr digitale Labor als physischen Labor. Und da stellt sich dann die nächste Frage schon, aber jetzt verlasse ich so ein bisschen die IT. Wer ist denn eigentlich für die Agenten verantwortlich? Ist das HR? Ist das IT? Ist das Business? Also das, was früher mal der große Asset war, wir haben günstige Personalkosten, Und jedenfalls eine Art Offshore, das wird halt wegblurren, weil du brauchst

Ulrich Irnich:[1:33] nicht mehr Offshore gehen. Also du hast jetzt quasi Möglichkeiten, mit den Agenten Dinge zu machen.

Markus Kuckertz:[1:52] Herzlich willkommen zum Digital Pacemaker Podcast mit Uli Öhnig und mit mir, Markus Kuckertz. Lieber Uli, ich begrüße dich und du bist gerade frisch aus San Francisco eingesegelt. Was macht der Jetlag?

Ulrich Irnich:[2:04] Ich habe dank KI einen Jetlag Recovery Plan erstellt. Tatsächlich funktioniert der, hat der auch funktioniert. Also zu sagen, was muss ich vor dem Flug tun? Gut essen, gut frühstücken, während des Schlucks gar nichts essen, viel Wasser trinken, meine Melatonie nehmen, sechs Stunden schlafen, dann wieder in den Rhythmus reinkommen und wenn ich angekommen bin, dann weiter essen. Und in der Tat, das hat ziemlich gut funktioniert. Also es fühlt sich nicht an, als ob ich irgendwie den Rhythmus jetzt wieder neu lernen muss, sondern es hat wirklich funktioniert.

Markus Kuckertz:[2:33] Und mit künstlicher Intelligenz wollen wir uns heute natürlich auch wieder beschäftigen. Wir kommen ja kaum drum herum in dieser dynamischen Situation. Und heute wollen wir darüber sprechen, wie man denn in die richtigen KI-Gewinner von morgen investiert. Unser heutiger Gast ist Dominik Lohle, Co-Founder von May Ventures, einem KI-knativen Pre-Seed Venture Capital Fonds. Dominik ist studierter Volkswirt und Data Scientist. Vor der Gründung von May Ventures war er knapp sieben Jahre beim Hightech-Gründerfonds tätig, wo er bereits früh einen starken KI-Fokus hatte, vom Computer Vision über synthetische Trainingsdaten bis Machine Learning. Seit jeher fasziniert ihn Technologie und der Wunsch, unternehmerisch auf eigenen Beinen zu stehen, begleitet ihn seit der Schulzeit. Gemeinsam mit seinem Co-Founder Max, den er seit der Uni kennt, hat er Mail Ventures gegründet. Ein Fonds, der sich nicht nur als Investor versteht, sondern als Technologieunternehmen, das alles automatisiert, was automatisierbar ist, um als kleines Team den Output

Markus Kuckertz:[3:27] eines deutlich Größeren zu erreichen. Lieber Dominik, herzlich willkommen im Digital Pacemaker Podcast.

Dominik Lohle:[3:32] Vielen Dank für die Einladung. Freut mich, hier zu sein.

Markus Kuckertz:[3:35] Wir wollen natürlich heute über eure Themen, über eure Invest sprechen, aber auch nicht nur. Zu allererst mal darüber sprechen, wie man denn einen Early-Stage-VC gründet. Einen eigenen VC-Fonds zu gründen, ist mehr als Geld einzusammeln. Es bedeutet, auf der grünen Wiese ein Unternehmen zu bauen, das in einem der kompetitivsten Märkte der Welt bestehen muss. Wer dabei von Tag 1 an auf KI als Betriebssystem setzt, verändert die Spiegelregeln. Dann wollen wir darüber natürlich reden, in welche KI-Themen man investiert. KI wird ganze Industrien umwälzen, aber nicht jede gleich und nicht jede gleich schnell. Wer als Investor die richtigen Wetten platzieren will, braucht ein systematisches Framework, das über Bauchgefühl hinausgeht. Und wir wollen natürlich über KI oder AI-Agents sprechen und zwar über Open Claw, denn mit Open Claw erleben wir gerade einen zweiten Jet-GPT-Moment. AI-Agents, die autonom handeln, können die Arbeitswelt so grundlegend verändern, wie einst das Internet und Unternehmen müssen jetzt verstehen, was das für sie bedeutet. Lieber Uli, wir sprechen heute darüber, wie man mitten in der KI-Revolution einen Venture-Capital-Fonds gründet und welche Wetten man auf die Zukunft platziert. In welchen Themen würdest du denn eigentlich gezielt investieren, wenn du heute ein VC-Portfolio aufbauen würdest?

Ulrich Irnich:[4:48] Also in welche Themen ich investieren würde, das ist auf jeden Fall Human-AI-Interfaces. Ja, also das heißt, wir erleben ja im Moment so ein Stück weit, dass wenn wir tatsächlich mal Auto, also nachdem wir jetzt aus der digitalen Transformation in die autonome Welt einsteigen, ja, das heißt Agenten, die tatsächlich autonom handeln und arbeiten, ja, und halt gewisse Prozessketten in Unternehmen übernehmen, heißt das aber auch, dass wir diese Schnittstelle Mensch-Maschine halt auch nochmal neu definieren müssen. Wir erleben das gerade so ein Stück weit, viel passiert über Beuys, also das heißt tatsächlich über Normalsprache, das siehst du auch bei dem Claude-Moment, da ist ja nicht, dass er irgendwie ein Techie sein muss, um irgendwas eingeben zu können, sondern nimmst dann eine normale Sprache, erklärst, welche Probleme du lösen willst, und dann legt der Agent los. Und das finde ich sehr spannend, also wie sieht dieses Interface nach vorne aus, da würde ich rein investieren. Und das andere Thema ist natürlich so ein Stück weit, ich glaube, das, was wir erleben werden, ist halt, dass jetzt natürlich durch so autonome Agenten die Eintrittsbarriere in neue Geschäftsfelder für Unternehmen kleiner ist. Das ist als gleiche wie nicht Internet, sondern gleich wie damals dieses Cloud-Moment, wo quasi jedes Unternehmen ein Rechenzentrum mit ein paar Klicks bilden kann und dann quasi im digitalen Umfeld einsteigen kann. Und so passiert das jetzt auch genau, dann auch der Boom jetzt gerade auf die

Ulrich Irnich:[6:10] Cloud, also auf die Entropic-Lösungen, also zu sagen, wie kann ich halt gewisse Friktionen nehmen.

Ulrich Irnich:[6:15] Und eine der großen Friktionen heute im Unternehmen ist die IT, weil die hat halt limitierte Kapazitäten, ein Wunschportfolio, was schon mal zehnmal, zwanzigmal, dreißigmal größer ist, als was die IT überhaupt leisten kann. Und da kommt sowas die Ecke rum. Und das ermöglicht natürlich ganz neue Möglichkeiten. Also auf der einen Seite, was Modernisierung angeht. Also wie kann ich jetzt Code quasi aus meinen alten Applikationen rausnehmen, ein bisschen Intelligenz nehmen und das übersetzen. Und auf der anderen Seite dann auch in neue Momente reißen. Aber ich glaube, die spannendste Frage neben dem Human-AI-Interface ist natürlich auch die Frage, wie nehmen die Menschen auf die Reise mit. Weil eine Erlebnis ist natürlich auch klar, wir brauchen eine Adaption, wir brauchen halt auch eine Lösung dafür, wie können Menschen sich denn in der Umzeit weiterentwickeln, sodass das nicht nur eine Floske ist, sondern die Menschen auf diese Reise logischerweise mitgenommen werden. Und es ist auch klar, digitale Prozesse werden weiter automatisiert und autonom agieren. Da gibt es natürlich auch noch viele physische Themen, die noch nicht gelöst sind. Und auf der anderen Seite ist aber auch klar, wie werde ich vom Promptor eigentlich zum App-Entwickler, wie werde ich vom App-Entwickler zum Autonomous-Process-Manager. Und am Ende ist das so ein Stück weit wie, ich habe jetzt quasi alle C-Level-Management-Funktionalitäten, weil ich habe plötzlich eine Armada von digitalen Agenten, die für mich arbeiten.

Ulrich Irnich:[7:42] Und zwar Tag und Nacht. Und die können vieles realisieren. Also daher, lieber Dominik, super, dass du da bist. Ich freue mich, von dir zu lernen, wie man so Hightech-Gründerfonds aufbaut. Und ich meine, du hast ja viel erlebt. Du kennst ja jetzt KI auch schon ein bisschen länger, auch schon vor dem OpenAI-Boom oder dem Chat-GPT-Erlebnis.

Ulrich Irnich:[8:07] Was war der Moment, in dem du für dich gesagt hast, jetzt muss ich selbst was machen. Also jetzt muss ich da aktiv werden. Was war der Gründermoment?

Dominik Lohle:[8:16] Ja, das ist eine sehr gute Frage. Ich würde sagen, es gab nicht diese diese eine Seite. Der Moment war im Kern, als mich mein jetziger Mitgründer angesprochen hatte. Also ich hatte mich genau zu einem Zeitpunkt erwischt, wo ich offen für sowas war, wo ich schon irgendwie, dass dieser Gedanke schon in mir gereift ist. Und warum ist der gereift? Erstmal hat es für mich einfach in die Lebensphase gepasst. Ich hatte seit Kindheit an immer den Traum, irgendwann möchte ich auf eigenen unternehmerischen Beinen stehen, eine Unternehmenskultur aufbauen und so weiter. Selbst auf diesem Unternehmerspielfeld stehen, das war so ein Traum. Und ja, ich hatte da einfach noch das Risikoprofil auch dafür, diesen Schritt zu wagen. Das ist auf der einen Seite und du hast es gerade gesagt, ich habe mich schon jetzt viele Jahre auch vorher schon mit KI auseinandergesetzt und wenn natürlich dann die Thematik, die gerade die Welt im Begriff ist, zu verändern, ja, letztlich dazu führt, dass die Karten für alle Märkte, für alle Unternehmen nochmal in irgendeiner Form neu gemischt werden, ist das natürlich auch ein super Moment, selbst unternehmerisch aktiv zu sein und diese Fähigkeiten zu nutzen. Und ja, das war im Kern so der Moment. Das war ja im ersten Halbjahr 2024. Da war schon ChatGPT ja so anderthalb, zwei Jahre so am Werk. Und genau, das war der Moment. Und ich bereue es nicht, dass ich da den Entsprung

Dominik Lohle:[9:37] ins kalte Wasser gewagt habe.

Markus Kuckertz:[9:38] Ja, um so einen VC-Fonds zu gründen, muss man ja erstmal auch Geld einsammeln. Und ihr hattet ja ein First Closing von 30 Millionen und jetzt zählt ihr auf 40 Millionen. Wie überzeugt man denn eigentlich den Investoren, in so einen neuen, noch komplett unbekannten Fonds zu investieren und da wirklich Geld reinzustecken?

Dominik Lohle:[9:53] Grundsätzlich ein Venture Capital Fonds, der investiert ja in Startups und Startups gibt es in unterschiedlichen Phasen und wenn man so will, waren wir selbst ein Startup in der sogenannten Pre-Seed-Phase. Also es hat wirklich fast noch nichts existiert, außer zwei Köpfe und eine Geschichte und eine PowerPoint-Präsentation, weil irgendwann gibt es ja diesen Moment, wo es noch nichts gibt. Und ja, ehrlicherweise muss man dort…

Ulrich Irnich:[10:18] Viele Gespräche führen, Erfahrungen sammeln,

Dominik Lohle:[10:20] Was kommt gut an, was kommt nicht an und ja, letztlich als in so einem Konzeptstadium die ersten Personen überzeugen und wenn man da das dann geschafft hat, die ersten wichtigen Akteure für sich zu gewinnen, dann schafft man es dann auch deutlich leichter, die nächsten zu gewinnen, weil ja letztlich sich so eine gewisse Dynamik dann aufbauen kann. Denn grundsätzlich war diese Zeit überhaupt nicht leicht. Das Fundraising-Umfeld, das wird viel von vielen beklagt. Deswegen sind wir im Nachhinein sehr froh, wie das alles geklappt hat. Und ja, ich hatte vorher schon viel mit Unternehmern zu tun und dachte, ich wüsste, wie es wäre. Aber ich stand immer nur am Spielfeldrand und habe mir die Spieler dann auf dem Feld angeschaut. Und jetzt stand ich mal selber auf dem Feld. Und da ist durchaus nochmal mein Respekt für Unternehmer deutlich gewachsen. Weil ja, es ist nicht immer so graddienlich. Wenn man zurückschaut, dann sieht das alles immer sehr geradlinig aus, wenn es dann erfolgreich war. Aber so ist es definitiv nicht. Man muss wirklich eine Resilienz aufbauen, mit hohen Höhen und tiefen Tiefen im Tag drauf dann zurechtkommen. Und genau so war so ein bisschen der Moment. Vielleicht, um da noch ein bisschen konkreter darauf zu antworten. Ja, man baut eine Präsentation, man versucht einen ersten Anker-Investor für sich zu gewinnen. Das macht es dann typischerweise einfacher. Und ja, dann schaut man sich, welche Investorengruppen sind am relevantesten.

Dominik Lohle:[11:36] Was ist auch die gewisse Nische, weil im Kern braucht es eine Equity-Story, was ist denn die Geschichte, die dahinter steht und wie kann man auch zeigen, dass wir waren jetzt beide schon vorher erfolgreich und hatten einen Track-Record, aber nichtsdestotrotz kann man ja nicht automatisch sagen, nur weil ihr in der Vergangenheit erfolgreich wart und baut es jetzt nochmal selbst auf, dass man dann nochmal erfolgreich ist und da muss man natürlich dann schon Argumente sammeln, was ist die Strategie, was ist die Geschichte und was sind die handelnden Personen, passen die zusammen.

Markus Kuckertz:[12:04] Und in der VC-Szene ist natürlich auch schon eine ganze Menge passiert, rund um KI auch schon.

Markus Kuckertz:[12:10] Natürlich eine ganze Menge passiert. Was macht ihr denn jetzt bewusst anders als der x-te Fonds, der auch in KI investiert? Ist das tatsächlich jetzt ein anderer Ansatz, den ihr da geht, den ihr auch natürlich als USP dann verkauft oder geht es da auch viel um Vertrauen und Netzwerk?

Dominik Lohle:[12:25] Also im Kern geht es immer um Vertrauen und Netzwerk. Natürlich kann eine gute Geschichte, eine gute Strategie das Vertrauen erhöhen, aber Vertrauen muss man immer, gerade jetzt beim ersten Fonds, definitiv beim Gegenüber erzeugen. Und ja, was machen wir anders, sind unterschiedliche Dinge. Erstmal hatten wir jetzt das Glück, dass wir auf der grünen Wiese einen neuen Fonds aufbauen konnten. Das heißt, wir konnten alle Möglichkeiten, die uns jetzt diese KI-Transformation bietet, für uns von Tag 1 nutzen, mitdenken und auch das, was in der Zukunft erst zu erwarten ist, quasi schon mit berücksichtigen. Das war für mich ein Traum gewesen, eine große Spielwiese, wenn man so will. Und ja, wir sind jetzt gerade dabei,

Dominik Lohle:[13:07] Jeden Workflow, jeden Prozess so zu durchdenken, was davon ist automatisierbar, was lohnt sich zu automatisieren, was ist schnell automatisiert, was ist vielleicht auch in Kernkompetenz, was wir bewusst nicht automatisieren wollen. Und das ist erstmal diese technologische Basis, die wir selbst aufbauen. Was finden wir noch spannend, was die Ausrichtung angeht? Unser Fonds sitzt in Münster, also nicht München oder nicht Berlin. Das ist auch in gewisser Form durchaus eine strategische Wahl gewesen. Und zwar in Deutschland werden zwei Drittel aller Startups außerhalb von Berlin und Bayern gegründet oder Berlin und München. Das heißt, es gibt einen großen Fundus an sehr spannenden Startups. Die gesamte internationale VC-Welt und auch der Fokus der deutschen VC-Welt ist aber in diesen beiden Hubs. Ich will gar nicht sagen, dass es da nicht ganz tolle Unternehmen gibt und weitergeben wird, aber es gibt auch ein sehr spannendes Potenzial von Unternehmen, die außerhalb dieser beiden großen Hubs existieren. Wir nennen es so ein bisschen, und das soll gar nicht provokant klingen, aber so Perlen aus der Provinz. Und Provinz ist definiert als alles außerhalb von Berlin und München. Und ja, da gibt es super viele spannende Unternehmen. Das ist auch anders als vielleicht in Frankreich oder in UK, wo eigentlich fast alles in den Hauptstädten passiert.

Dominik Lohle:[14:21] Und dafür ist ja auch die deutsche Wirtschaft bekannt, dass auch in der Fläche wirklich innovative Unternehmen aus dem Mittelstand beispielsweise existieren. So ist es auch in der Startup-Szene. Und ja, wir sind selbst noch Unternehmer im besten Gründeralter. Die typischen Gründer sind so alt wie wir. Wir sind eher noch ein jüngeres Gründerteam, wenn man so will, als Metaging-Partner. Und ja, das sind jetzt so unterschiedliche Komponenten, wie wir jetzt so unsere eigene Nische aufbauen und am Kern ist die Geschichte das eine, aber da kann die Geschichte noch so gut sein, am Ende muss die Arbeit, die man verrichtet, die man macht, die Unterstützung der Portfoliounternehmen, die am Ende ist dann der wichtigste USP und da kann man sich noch so viele Gedanken machen drumherum,

Dominik Lohle:[15:03] aber am Kern muss man trotzdem gute Arbeit machen und das ist unser Hauptfokus.

Markus Kuckertz:[15:06] Lass uns vielleicht mal reingehen in euer Portfolio und auch einen Ansatz, wie ihr tatsächlich dann entscheidet, in welche KI-Themen ihr investiert. Als Pre-Seed-Investor seid ihr ja eigentlich immer ganz am Anfang dabei, also eigentlich immer bevor eigentlich das wirkliche Produkt dann existiert. Und wie matcht ihr denn euer Kapital mit den richtigen Ideen und nach welchen Kriterien platziert ihr eure Wetten?

Dominik Lohle:[15:27] Also erstmal, wir sind als Pre-Seed-Investor vor allem aktiv. Das heißt, wir investieren in Startups. Da gibt es vielleicht, um alle mal mitzunehmen…

Ulrich Irnich:[15:37] Was gibt es da typischerweise?

Dominik Lohle:[15:38] Es gibt ein Gründerteam, es gibt eine Idee, es gibt typischerweise eine Präsentation. Manchmal gibt es vielleicht ein Produkt in der ersten nutzbaren Version, manchmal auch vielleicht noch gar nicht. Also wir sind sehr, sehr früh dran. Und das heißt auch, es gibt jetzt keine Unternehmenshistorie von mehreren Jahren. Vielleicht so späterphasige Unternehmen haben da die Möglichkeiten, sich die Bücher anzuschauen, das Zahlenwerk anzuschauen und so weiter. Alles das gibt es so in der frühen Phase nicht. Was bedeutet das auch? Man hat jetzt auch gar nicht die Möglichkeit, auf jetzt so langwierige Trends zu reagieren, was es jetzt die letzten Jahre in Technologiefeld XY passiert, sondern wir müssen immer den Blick nach vorne wagen. Und das machen wir über verschiedene Investmenthypothesen. Wir haben klare Vorstellungen, wie wird sich Markt XY verändern, welche Themen werden durch KI erst noch relevant, welche Probleme werden durch KI entstehen, die dann wiederum gelöst werden. Und Startups sind aus unserer Sicht immer Problemlöser, gerade jetzt im B2B-Umfeld, also im Business-to-Business-Umfeld, wo wir vor allem aktiv sind. Und ja, so versuchen wir ganz klar uns Vorstellungen von der Zukunft zu machen. Wie können sich gewisse Dinge entwickeln und wie können wir eigentlich diese

Dominik Lohle:[16:48] Trends antizipieren, bevor sie entstehen.

Markus Kuckertz:[16:51] Ich habe doch ein eigenes Framework entwickelt, um zu bewerten, wie stark eine Branche durch KI disrupted werden kann. Wie muss ich mir das vorstellen? Wie funktioniert das?

Dominik Lohle:[17:00] Vielleicht dann noch einen Schritt zurück. Warum ist das erstmal entscheidend, ob ein Markt disruptiert wird oder nicht? Und wo entstehen generell Startups? Also ich würde sagen, jetzt im B2B, im Business-to-Business-Umfeld können Startups entweder in etablierte Märkte hereingehen und jetzt für unseren Fall mit KI im Kern auf bestehende Unternehmen zugehen und dort Lösungen platzieren und Kunden gewinnen. Das ist das eine. Oder aber sie auswählen.

Dominik Lohle:[17:28] Ja, disruptieren diesen Markt. Das heißt, sie wollen eigentlich diese Dienstleistung oder das Produkt, das die bestehenden Unternehmen bereits anbieten, nicht in irgendeiner Weise unterstützen mit eigenen Lösungen, sondern eigentlich ersetzen. Dass vielleicht der Markt sich nochmal komplett durch KI nochmal verändert wird und disruptiert wird. Und das ist natürlich ein weiteres Feld und dafür ist so ein Disruptionsframework, wie wir uns das entwickelt haben, natürlich hilfreich, weil ich hatte es gerade schon gesagt, wir schauen eher in die Zukunft, wie werden sich perspektivisch gewisse Märkte entstehen. Und wenn wir nach solchen disruptiven Startups und disruptiven Geschäftsmodellen uns danach quasi suchen, dann ist natürlich wichtig, dieses Framework zu entwickeln.

Dominik Lohle:[18:13] Und noch vielleicht einen Schritt weiter. Was kann noch interessant sein? Es werden auch durch KI komplett neue Märkte entstehen. Da geht es gar nicht darum, dass das KI gewisse bestehende Märkte disruptiert, sondern es können auch ganz neue entstehen. Das ist für uns ebenso spannend. Aber gefragt nach dem Disruptionsframework, was ist da letztlich unsere Gedankenweise? Wir haben jetzt uns die bestehenden Märkte in Deutschland, ja, das Statistische Bundesamt hat so 36 Hauptmärkte definiert und daran haben wir uns jetzt mal definiert und da haben wir orientiert und wir haben jetzt sechs verschiedene Kategorien. Das heißt, drei davon treiben das Risiko, eine davon ist Automatisierbarkeit und da wird die Frage behandelt, wie viel Wissensarbeit ist in dieser jeweiligen Industrie, in diesem gewissen Markt und je mehr, je größer der Anteil von Wissensarbeit ist, desto gefährdeter ist es, dass es aktuell mit KI, die vor allem im digitalen Raum arbeiten.

Dominik Lohle:[19:13] Aktiv sind, einfach deutlich leichter zu automatisieren. Das zweite Kriterium ist die Datenverfügbarkeit. Wie gibt es frei verfügbare Daten? Wie digital ist eine Branche bereits? Gibt es strukturierte Daten? Und je mehr davon gegeben ist, desto gefährdeter ist ebenfalls dieser Markt. Und das dritte ist der Wettbewerbsdruck. Gibt es globalen Wettbewerb? Stehen die Unternehmen jetzt in Deutschland mit der gesamten Welt in ihrer Industrie, in ihrem Markt im Wettbewerb? Und je höher das ist, je höher das oder je stärker das gegeben ist, desto gefährdeter ist ebenfalls wieder dieser Markt. Das sind so erstmal diese drei Angriffsflächen, wenn man so will. Und dann gibt es noch so drei Schutzschilde als Kategorien. Einmal die Regulierung, wenn es die BaFin gibt, ein Kammerzwang, ein Medizinproduktgesetz und so weiter. Überall dort, wo wirklich der deutsche Staat, die EU sehr stark reguliert aktiv ist, das ist natürlich in gewisser Form ein Schutzschild. Dort können jetzt Startups oder andere neu eintretende Unternehmen jetzt nicht wirklich disruptiv aktiv sein oder deutlich weniger.

Dominik Lohle:[20:16] Dann eine zweite schützende Kategorie ist, wie viele Ressourcen, wie viel Kapital, wie margenstark ist ein Markt. Das heißt, die Platzhirsche, wenn sie eine ganz große Kriegskasse haben, wenn man so will, in Anführungsstrichen, dann haben sie natürlich die Möglichkeiten, auf Trends besser reagieren zu können. Wenn die Unternehmen schon eher unter Problemen sind seit Jahren oder Jahrzehnten, dann haben sie diese Möglichkeiten so nicht. Das ist natürlich ein Problem. Und dann ist noch das letzte und vielleicht sogar mit das wichtigste Kriterium,

Dominik Lohle:[20:45] Es geht dabei immer um das Kernprinzip, geht es hier vor allem um Bits, also um reine Information oder um Atoms, wo wirklich physische Dinge bewegt, produziert, generiert werden. Und je höher dieser Anteil an physischen Assets ist, gibt es Fabriken, Fuhrparks, Leitungen, Infrastruktur, desto geringer ist auch dort die Wahrscheinlichkeit, dass jetzt sehr schnell in den nächsten zwei, drei, vier Jahren die Disruption dort aktiv ist, als jetzt in anderen Märkten, wo sowas gar nicht gegeben ist und es wirklich komplett um Wissensarbeit geht. Genau, das sind so diese sechs verschiedenen Kriterien und das haben wir mal auf diese Hauptsektoren angewendet und ja, ganz, ganz spannende Erkenntnisse daraus gewinnen können.

Markus Kuckertz:[21:29] Und wenn ihr jetzt mal auf die Ergebnisse schaut, ist das Spannendste, welche Branchen, Industrien kommen jetzt in eurem Scoring besonders schlecht weg und welche sind überraschend robust vielleicht auch gegen KI-Disruption?

Dominik Lohle:[21:41] Ja, frei nach diesen Kategorien, die ich gerade so gegeben hatte. Man kann es sich vielleicht auch vorstellen, das eine ist weniger verwunderlich, aber manche Sachen sind vielleicht schon auch durchaus verwunderlich. Also erst mal IT-Dienstleistungen, Medien, Consulting, die sind definitiv auf der gefährdeten Seite. Warum? Ja, letztlich, man arbeitet eigentlich 100 Prozent in dieser Bits-Welt, also wirklich Informationen werden verarbeitet, man arbeitet jetzt schon sehr digital, es gibt wenig.

Dominik Lohle:[22:10] Es gibt Regulierung, es gibt internationalen Wettbewerb und eigentlich wenig Barrieren für neu eintretende Unternehmen und da sieht man jetzt auch schon wirklich durchaus Verwerfungen. Wenn man heute mit Entwicklern spricht, sagen sie, es hat sich in den letzten vielleicht so drei bis vielleicht maximal sechs Monaten sehr stark verändert, wie Code heute generiert wird. Also wirklich die guten Coder machen immer weniger selbst. Die orchestrieren unterschiedliche Coding Agents. Also das hat sich maßgeblich jetzt schon verändert. Ich glaube, Medien waren durchaus schon länger unter Druck, aber man sieht, wie schnell jetzt Content generiert werden kann und Consulting mindestens seit Deep Research und Co., jeder, der das schon mal ausgetestet hat, merkt, okay,

Dominik Lohle:[22:55] Wild, das, was ich jetzt gerade in 15 Minuten bekommen habe, hätte wahrscheinlich viele Tausend, viele Zehntausend Euro gekostet von einem Consulting-Unternehmen. Da würde ich sagen, das sind so die Märkte, wo man vielleicht jetzt schon Disruption in Echtzeit sehen kann. Genau, da würde ich sagen, welche Branchen sind jetzt deutlich weniger gefährdet, jetzt kurz bis mittelfristig? Das soll nicht heißen, dass nicht dort auch KI-Effizienzvorteile heben kann, keineswegs. Ich glaube, KI wird in vielen Märkten oder in eigentlich jedem Markt kurz bis mittelfristig irgendwie Verwendung finden. Aber welche sind jetzt wenig gefährdet durch KI-Disruption? Das ist die Chemie, die kann natürlich andere Probleme haben, da möchte ich jetzt nicht drauf eingehen, aber grundsätzlich jetzt durch KI gesprochen, also Chemie, Bergbau, Energie, Wasser. Aber warum hier wiederum? Hier geht es um Atome, die bewegt, generiert, verändert werden. Genau, also deswegen diese physische Welt dominiert und da ist es einfach deutlich sicherer, einen Maschinenpark zu haben mit Hochöfen, als jetzt rein nur Informationen zu verarbeiten.

Markus Kuckertz:[24:02] Uli, oft geht es ja auch natürlich um das Thema Daten. Du bist ja auch momentan in vielen Industrien unterwegs. Wie mescht sich das so mit deinen Eindrücken?

Ulrich Irnich:[24:09] Das ist leicht zusammengefasst. KI ohne Daten ist keine KI oder halluziniert. Also da ist es immer wichtig, Daten bereitzustellen, aber da gibt es ein gemeinsames Pattern. Es gibt keine hundertprozentige Datenakkuratität oder wie man es nennt. Also die gibt es nicht. Aber wenn ich meinen Fokus auf eine Prozesskette lege, die ich automatisieren will und die Daten dafür zu bereitstellen will, dann kriege ich super Ergebnisse. Und dafür gibt es mittlerweile auch ziemlich gute Lösungen. Und KI kann auch hier helfen, Datenqualität zu steigern. Ja, also das ist so ein Pattern, aber das viel größere, also aus meiner Erfahrung jetzt, aus den vielen Executives, mit denen ich auch jetzt zu tun hatte, ist das Hauchhindernisproblem, nicht die Daten, sondern ist die Adaption der Organisation. Ja, also wir haben über Jahrzehnte, Jahrhunderte gelernt, Silos aufzubauen und die Silos haben ein naturelles Muster. Die wollen natürlich das, was irgendwann mal ein Silo geschaffen hat, auch Silo bewahren. Und wenn das jetzt wieder auf die Daten übersetzt, dann erkennst du diese Silos auch in den Datenmustern. Also Marketing hat ein anderes Datenmuster als Operations, ein anderes Muster als Customer Service und so weiter und da zu helfen und deswegen ist der CEO hier gefragt, weil es hat immer einen Top-Down-Ansatz, das aufzubrechen, weil

Ulrich Irnich:[25:37] Autonomie und Agents können nur wirken, wenn ich tatsächlich einen Fluss habe. Und der Fluss muss halt über Grenzen weggehen. Und die müssen halt aufgelöst werden. Und da sehe ich eher die größte Herausforderung, die Menschen da mitzunehmen und genau diese Blockade aufzulösen. Und wenn ich in dem heutigen unsicheren Marktumfeld erfolgreich sein will, brauche ich halt Schnelligkeit.

Ulrich Irnich:[26:01] Schnelligkeit ist das neue Muss in dem Umfeld und die kriege ich halt nur hin, wenn ich die Blockaden auflöse. Und die Blockaden heißt halt, ich muss diese Silos aufbrechen. Da treffen aber tatsächlich horizontale Arbeitsweise, also vertikale Arbeitsweise massiv aufeinander und das loszulösen ist einer der Hauptthemen. Also, aber ansonsten, überall da, wo diese Blockaden gelöst werden, siehst du halt, wie schnell wirklich auch im Balance-Sheet sichtbar.

Ulrich Irnich:[26:35] Das ist ja im Moment so ein bisschen das Haupt-Pfedo. Wir haben zwar viel Produktivität gewonnen, aber ich sehe sie nicht im Balance-Sheet. Ja, kein Wunder, weil so ein einfacher Pilot, der schafft keinen Balance-Sheet-Effekt. Aber wenn ich so eine Prozesskette automatisiere und die autonom drücken lasse und jetzt einfach mal vorstelle, die arbeitet 7×24 ohne, egal ob Feiertag oder nicht, permanent. Und autonom heißt halt auch, wie beim autonomen Fahren, ich muss meine Finger vom Lenkrad weglassen. Ich muss zwar diesen autonomen Prozess kontrollieren können, muss auch sehen können, ob er das macht, was er machen soll, aber dieses typische, wir greifen in den Prozess rein und justieren das nochmal, das machst du nicht permanent, weil dann ist kein autonomer Prozess.

Dominik Lohle:[27:19] Das denke ich definitiv auch. Und da ist die Frage, du hast es gerade gesagt, der Mensch, der die Hände vom Lenkrad wegnimmt. Und da überlege ich schon, und ich will jetzt nicht sagen, lässt mich nachts nicht ruhig schlafen, aber das ist für mich jetzt ein Thema, wie wird sich da die Welt verändern? Und ich hatte es gerade schon gesagt, gerade in Branchen, wo die Unternehmen vielleicht im internationalen Wettbewerb stehen und vollautomatisch heißt auch immer keine Menschen. Und ich glaube wirklich in vielen Prozessen wird der Mensch, einfach der Faktor Mensch, das Bottleneck sein. Überall dort, wo KI besser, schneller, günstiger und sicherer ist, da wird es extrem schwierig sein, Menschen in dieser Kette zu lassen, wenn es der Wettbewerber schon nicht macht. Und das ist halt auf der einen Seite, Unternehmen im Wettbewerb müssen sich darauf einstellen, gucken, was macht der Wettbewerb, wie kann ich da diesen Faktor Mensch ja bestmöglich nutzen, aber nicht als Bottleneck irgendwie wirken lassen, einfach weil sie im Wettbewerb stehen. Das ist auf der einen Seite vollkommen die Unternehmensperspektive. Auf der gesellschaftlichen Perspektive ist dann natürlich dann, was macht man mit den Menschen? Wie nimmt man sie mit? Wie lässt man auch sie an diesen Effizienzvorteilen teilhaben? Und das natürlich steht auf dem anderen Blatt. Aber ich glaube, das wird die große Frage der nächsten Jahre oder vielleicht sogar Dekaden werden.

Ulrich Irnich:[28:36] Ja, definitiv, Dominik. Und das ist ein Thema, was mich auch beschäftigt, in der Tat, weil es betrifft ja immer so ein bisschen, also die Domäne der autonomen Agenten geht ja sehr stark in das Wissensmanagement. Du hast die betroffenen Industrien ja angesprochen, das ist das, was früher mal die Domäne war, hier ist das Wissensmanagement. So, jetzt haben wir gelernt, durch große Large-Language-Modelle und autonome Agenten ist diese Domäne in Gefahr, aber eigentlich nur für das Routine, für die Routine-Tätigkeit. So, wir können nicht, und das sollte auch nicht unser Purpose sein, mit Maschinen konkurrieren, um schneller zu sein und keine Ahnung was. Das ist nicht unser Ding. Unser Ding ist halt, wie kombinieren wir verschiedene Fähigkeiten und wie schaffen wir einen Impact.

Ulrich Irnich:[29:24] Nämlich, wenn alles automatisiert ist, da kommen wir ja später nochmal ein bisschen drauf, wie machen wir denn eigentlich die Differenzierung? Ja, weil das wird später die Frage sein, ja. Und daher ist so mein Credo und das ist auch das Credo da, wo ich arbeite, so hat der Motto, Impact for the Humans, Routine for the Machines. Ja, weil wenn ich Dinge permanent abarbeiten lasse, das brauche ich nicht, da brauche ich keinen dazwischen, der nochmal ein Feld von X nach Y kopiert. Das ist nicht meaningful, ja.

Ulrich Irnich:[29:54] Aber wir haben Intuition, wir haben Unternehmergeist, wir haben die Fähigkeit, verschiedene Dinge zu kombinieren. Und das ist eigentlich unsere Stärke. Und da müssen wir halt unseren neuen Platz in diesem Unternehmen finden. Und ja, das wird anders aussehen. Aber das haben wir auch gelernt, als die industrielle Revolution kam, dass wir uns da neu erfinden müssen. Und da müssen wir die Menschen jetzt mitnehmen. Ich glaube, was auch noch wichtig ist,

Dominik Lohle:[30:22] Ist vielleicht sogar auch Geschmack, Taste. Wie könnte ein gewisser Kunde auf etwas reagieren? Wie sieht eine Oberfläche aus, dass es für Menschen ertragreich oder gut nutzbar ist? Und ja, das ist, glaube ich, erstmal ein Thema. Und ich sehe das auch so, die Rolle des Menschen wird sich verändern. Und das führt auch dazu, wenn die Tätigkeit eines Menschen eher dann so aussieht, dass der oder diejenige verschiedenste Agenten führt und orchestriert, dann wird sich auch diese Tätigkeit verändern, dass die Arbeit dann eher von Agenten gemacht wird und diese Managementarbeit dann eher bei den Mitarbeitern stattfindet. Das heißt aber auch, dass nicht nur wie heute vielleicht die obersten Ränge eines Unternehmens Manager werden, sondern auch die unteren. Und das heißt auch, diese Entwicklung der Personen, die da mitgenommen werden müssen, ist da voll super entscheidend, weil aktuell ist nicht jede Person auch ein Manager-Typus. Das muss es aber durchaus auch werden. Das heißt, da auch wiederum ist es wichtig, dass man die Mitarbeiter auf den unteren Rängen in Einstiegspositionen mitnimmt, weil sie auch mehr und mehr in diese Managerrolle, dann aber Manager von KI-Agenten oder auch hybriden Teams, kann ich mir auch vorstellen, dass es immer mehr in solche Richtungen geht. Also ich glaube, dieses starre hierarchische Modell, was wir irgendwie in der Industrial Revolution aufgebaut haben, das wird sich immer weiter aufweichen und der Mensch wird stärker in diese Managerrolle sich wiederfinden.

Markus Kuckertz:[31:49] Uli, du hast ja eben davon gesprochen, von einer Vision, die man natürlich für das Thema AI-Agents haben kann, für so ein AI-Agent-Ecosystem. Auf der anderen Seite natürlich auch, 50 Prozent sind mindestens in den Köpfen der Menschen, eher change natürlich auch.

Markus Kuckertz:[32:02] Jetzt hast du aber ja auch schon in Positionen gesessen, wo man sich mal so umblickt und sagt, naja, das IT-Stack, was ich jetzt hier so vorfinde, ist vielleicht auch nicht unbedingt ready für AI-Agenten, noch nicht mal und geschweige denn überhaupt für so ein ganzes Ökosystem. Und was muss ich denn vielleicht jetzt als CTO oder CIO von Unternehmen machen, um überhaupt mal in so eine Richtung zu kommen, wenn ich auf so einem riesen Legacy-IT-Stack sitze, damit ich nicht nur so einen Mainframe-Moment habe, sondern vielleicht auch eher dann irgendwann mal so einen Minority-Report-Moment?

Ulrich Irnich:[32:30] Ja, also ich würde das mal unter der Überschrift so ein bisschen beschreiben. Your IT-Stack needs to be agentic-ready. Und agentic-ready heißt, ich muss in der Lage sein, multiple Agenten zu orchestrieren. So, fangen wir mal auf der oberen Ebene an. Und das heißt, ich habe halt

Ulrich Irnich:[32:49] Antropic-Agenten, ich habe Salesforce-Agenten, ich habe SAP-Agenten, ich habe ServiceNow-Agenten und die arbeiten alle. Und die arbeiten halt auch übergreifend. Und orchestrieren heißt für mich, ich muss sie erkennen, das ist das eine Thema, gerade in größeren Corporations wird das nicht nur ein Agent sein. Jetzt denken wir mal so ein Stück weit weiter. Du hast 4000 Agenten. Du hast wahrscheinlich mehr digitale Labor als physischen Labor. Und da stellt sich dann die nächste Frage schon, aber jetzt verlasse ich so ein bisschen die IT. Wer ist denn eigentlich für die Agenten verantwortlich? Ist das HR? Ist das IT? Ist das Business? Who is that? Da gibt es viele Antworten drauf, aber ein Unternehmen muss sich mit der Frage auseinandersetzen. Und ein Agentic-Ready-Stack heißt, ich muss Governance auf Machine-Speed realisieren können. Also das heißt, ich kann nicht irgendeine Forensik immer hinterher hantieren, sondern diese Orchestrierung muss auf Maschinengeschwindigkeit stattfinden. Das heißt also eigentlich so in Echtzeit, ja, und da muss ich halt sicherstellen, dass ich ein Layer habe, das das tut, ja, also diese Enterprise Orchestration, das ist Nummer eins. Nummer zwei ist Daten, ne, und da musst du halt Fundamenten draufsetzen, die auf einer Seite so Data Catalog, Data Lineage, Lineage heißt, wie die Daten fließen,

Ulrich Irnich:[34:10] Haben die Agenten, ne, und das ist, Agent ist nichts anderes wie eine physische Rolle, ja, Der hat Zugriffsrechte, der hat Zugriff auf Daten, der darf Datenpreis geben und das heißt aber auch, deine Daten müssen halt mit der richtigen Latenz zur Verfügung stehen. Also daher brauchst du halt etwas, was die Daten zur Verfügung stellt und jetzt kommt, das sagen immer alle CIOs, Semantik haben wir im Griff, da sage ich, naja, ich weiß nicht, ob ihr Semantik im Griff habt, weil ich habe ja verschiedene Systemtöpfe und jedes Unternehmen hat ein SAP-System, jedes Unternehmen hat irgendeinen Microsoft-Stack, irgendeinen Salesforce-Stack und keine Ahnung was. Und in den Stacks sind Informationen

Ulrich Irnich:[34:52] Die gleiche Bedeutung haben, die aber unterschiedlich gelabelt sind. So, und das ist für eine Semantik unwahrscheinlich wichtig, dass die Maschine weiß, wenn ich jetzt die Information aus SAP bekomme, ist das die gleiche Information, die ich aus meinem CRM-System bekomme und das muss ich verknüpfen. So, und heute ist die Arbeitsweise eher, dann gebe ich einen Demand ab, dann wird der Demand bearbeitet und irgendwann ist die Semantik ready. Ja, so, und das ist alles zu lang. Ja, das dauert zu lange. Das muss an die tatsächlichen Teams kommen, zwischen Business und IT. Das muss verfügbar sein, das muss einfach sein. Und daher müssen diese Daten zur Verfügung sein. So ein Agent kann nicht Dinge ausführen, wenn die APIs zu den Applikationen nicht da sind, dass er halt auch Dinge ausführen kann. Das heißt, das ist eigentlich schon zehn Jahre alt, API-First-Mindset, ja, aber was ich erlebe ist, da gibt es immer noch ein paar Point-to-Point-Solutions, wo ich sage, oh mein Gott, nein,

Ulrich Irnich:[35:46] Also ich muss halt auch ein API-Management haben, was sicherstellt, dass die Aktionen durchgeführt werden können. So, und wenn ich die drei Level hinkriege, ja, dann habe ich einen Stack, der agentic-ready ist. Und dann kannst du halt wirklich tunen, ja, ist die Latenzzeit von meiner Applikation schnell genug oder muss ich die zwischen-cashen und so ein Zeug alles. Aber das ist alles so ein Nebenklicks-Schauplatz, ja, das ist, ich muss diese drei Layer, die muss ich unter Kontrolle haben. Wenn ich die nicht unter Kontrolle habe, dann wird die Agentik-Welle mich einfach überrennen, weil ich werde dann immer im Hinterhand sein. Und deswegen sage ich jedem CIO, diese drei Layer, die müsst ihr in eurem Stack haben oder zumindest eine Idee haben, wie ihr die aufbaut. Ja, wenn der das nicht macht, läuft der einfach Gefahr, dass der Agent irgendwas macht und etwas explodet oder disclosed, was er nicht disclosen wollte. Und wie bereits gesagt, wir sind glaube ich mittlerweile als Privatanwender schon weiter. In der Nutzung von KI-Tools als im Corporate Environment, ja.

Ulrich Irnich:[36:47] Und das ist halt auch eine Lücke, die geschlossen werden muss.

Markus Kuckertz:[36:50] Dominik, du hast deinen Open-Claw-Moment gehabt. Und lass uns vielleicht auch darüber sprechen. Was hast du denn da genau erlebt und warum hat dich das so beeindruckt?

Dominik Lohle:[36:58] Ja, ich habe gerade genau an diesem Moment auch gedacht, als Uli sagte, dass da die private Welt, der Einzelentwickler schon weiter ist als die Enterprise-Welt. Und das ist vielleicht wieder so ein perfektes Beispiel dafür. Vielleicht ganz kurz was. Ja, was war dieser Moment? Und es war nicht nur bei mir so. Ich glaube, das galt vielen Personen, die mit Open Claw oder was jetzt Open Claw heißt, initial mal Clawed Bot, dann Open, jetzt Open Claw ist,

Dominik Lohle:[37:23] Die da initial schon direkt mitgearbeitet haben. Für mich war es wirklich ein absoluter Wow-Effekt. Es war dort kein System, was geantwortet hat und diesen Effekt hatte man ja initial auch, diesen Wow-Moment hatte man ja auch, als man das erste Mal mit ChatGPT gesprochen hat. Und da ging es halt wirklich darum, hey, hier wird einfach Wissen nicht nur irgendwo von Google gesucht und gezeigt, sondern irgendwie neu verpackt und einfach richtig gut geantwortet. Und jetzt ist es halt so, es wird wirklich gehandelt. Es werden Dateien erstellt, es werden Tools genutzt, Probleme eigenständig gelöst.

Dominik Lohle:[37:55] Ich glaube, die Stärke von was jetzt OpenClaw ist, ist, dass gleichzeitig auch natürlich ein Risiko ist, aber dass dieser Agent oder dieses System Zugriff auf diverse Themen hat, alle möglichen Systeme und je mehr man dort anschließt, desto stärker oder more powerful ist auch diese Lösung, weil alles mit allem in Verbindung gesetzt werden kann. Das bedeutet, man sagt, hier kannst du mir bei dem oder dem Problem helfen. Dann sucht er sich die Information aus dem CRM, liest deine E-Mails, sucht im Internet, guckt, was du im Ordner XY für Dokumente hast. Und auf dieser Basis, in all diesen Datentöpfen, kann etwas gehandelt werden. Und das auch eigenständig. Das heißt, du kannst mit dem Chat-Messenger, ich habe es jetzt selber mit Telegram gemacht, andere hatten es mit WhatsApp gemacht, permanent Kontakt aufnehmen. Und das hat für mich jetzt in dieser Anfangszeit dazu geführt, dass ein ganz neuer Stressmoment sich entwickelt hat, weil kurz vorm Schlafen gehen dachte ich immer, Mist, ich habe noch gar nicht irgendwie Aufgaben mir rausgesucht. Was kann mein Open Claw Bot heute Nacht machen?

Dominik Lohle:[38:56] Das ist ja irgendwie einfach Zeit, die da flöten geht. Das war dieser erste Moment. Und ja, letztlich.

Dominik Lohle:[39:05] Ich glaube, das zeigt ganz klar die Richtung vor, in welche Richtung wird es jetzt gehen. Weil man muss auch sagen, und das ist so ein bisschen, wie es immer so ist, in so einem gewissen Hype-Cycle, ist dann bei mir auch später so ein bisschen die Ernüchterung eingetreten. Weil, und das hört man vielleicht in so, wenn man sich vielleicht YouTube-Videos anschaut oder bei LinkedIn unterwegs ist oder auf sonstigen Plattformen, da geht es natürlich immer nur um diese shiny Themen und alles ist ganz ohne Probleme und wird die Welt komplett verändern. Ich glaube, auch die Richtung ist klar vorgegeben, es wird die Welt verändern, aber es ist doch noch ein bisschen klapprig. Dinge brechen ab. Es ist immer natürlich schwierig, wenn ein KI-Agent, der auch nicht unfehlbar ist, an seinem eigenen Organismus rumwerkelt, in seinen eigenen Organen, wenn man so will, und zum Beispiel in der eigenen Config-Datei dann rumwurstellt und sagt dann, ich bin gleich wieder da, ich mache kurz ein Update oder ein Restart und danach bricht es ab, weil irgendwas wurde eigenständig verändert, was dann zu einem Problem führt. Und dann führt es wieder dazu, dass irgendwas nicht funktioniert. Also es ist wirklich noch klapprig, aber man hat einfach gesehen, wie schnell hat sich diese Welt da innerhalb von wenigen Tagen und Wochen weiterentwickelt. Das Tempo, die Iteration, die gesamte Open-Source-Community scheint sich darauf festgefahren zu haben, neue Skills zu entwickeln. Ja, dann haben sich die großen KI-Player unterschiedlich positioniert. Alles fing ja eigentlich darin, deswegen kam ja auch dieser Name Claudebot. Man hört ganz klar diese Nähe zum Internet.

Dominik Lohle:[40:32] Zu Entropics, KI, Claude, darauf war es mehr oder weniger ein bisschen ausgerichtet, weil da diese Agentic-Arbeitsweise mit einer guten Personalität, Persönlichkeit verbunden war. Also die haben sich dann erst dagegen gestellt. Am Ende konnte man auch gar nicht mehr das gewisse Abo damit nutzen.

Dominik Lohle:[40:52] Das hat API-Pricing hingestellt. Das war dann wieder sehr teuer und so. Das heißt, aus diesem anfänglichen Wow hat man durchaus auch Momente der Ernüchterung gehabt. Für mich ist diese Richtung aber ganz klar, die sich dadurch entwickelt hat. Und zwar glaube ich jetzt nicht, dass jedes Unternehmen in kürzerer Zeit jedem Mitarbeiter einen Mac Mini zur Verfügung stellt, dass er doch bitte mal OpenClaw installiert, auf alle Systeme aus dem Unternehmen dort anschließt und sich einfach mal versucht. Das wird es so sicherlich nicht geben und das ist auch wirklich nicht ratsam, weil je mehr man dort anschließt, desto more powerful ist es, hatte ich gesagt, aber desto riskanter ist es auch im Einsatz. Das ist nicht die Lösung, aber es zeigt ganz klar die Richtung vor, was ist möglich, wenn man das macht. Und jetzt versucht eigentlich die gesamte KI-Industrie Enterprise-Ready-Systeme zu schaffen, die an diese Möglichkeiten herankommen, aber ohne die ganzen Kinderkrankheiten wie Ruhekosten, wenig Sicherheit und einfach so eine, ja wie soll ich sagen,

Dominik Lohle:[41:53] Ein klappriges Setup, was immer zusammenbricht. Genau. Aber super, super spannende Zeit. Man hat sich irgendwie an das frühe Internet zurückgedacht, wo wirklich da einfach eine neue Gründerzeit auch irgendwie entsteht. Und das entsteht jetzt gerade ganz, ganz viel, hat man das Gefühl.

Ulrich Irnich:[42:09] Kann ich nur bestätigen. Und ich sage immer, das ist ja so ein Moment, Dominik, wenn dich damit auseinandersetzt. Das ist Experimental Learning. Das heißt, du lernst über das Ausprobieren. Und ich kann nur jedem empfehlen, sich damit auseinanderzusetzen, weil… Du kannst zehn Bücher über Fahrradfahren lesen und kannst trotzdem kein Fahrrad fahren. Wenn du aber mal aufs Fahrrad setzt und fängst an und fällst hin und stehst wieder auf und versuchst, dann hast du Gleichgewicht, dann fährst du. Und so ist das mit den Tools, die jetzt im Moment verfügbar sind, auch. Und da kann ich halt immer nur jedem empfehlen, sich damit auseinanderzusetzen. Und das ist nicht nur, jetzt sage ich einfach mal, Mitarbeiter-Ebene, sondern vor allen Dingen auch C-Level, um halt zu verstehen, was da gerade passiert. Damit ich halt auch für mich eine Übersetzung, Und als Unternehmer muss ich halt immer eine Übersetzung finden, was heißt denn das eigentlich für mich und wie kann ich eigentlich das für mein Unternehmen richtig nutzen. Und du hast es angesprochen, da sind natürlich auch Risiken dabei bei solchen Themen und das ist auf der Privatnutzerseite kleiner als für große Unternehmen. Und deswegen ist es halt so wichtig, dass so ein IT-Stack agentic-ready ist und dafür braucht es halt ein Enterprise-Grade, weil die autonomen Agenten arbeiten immer nur gut, wenn sie einen Kontext haben, der in Relation steht. Weil ansonsten hast du halt genau diese Erfahrung, dass er irgendwas anfängt und dann sagt, naja, aber jetzt, Dominik, sorry, ich gehe jetzt was anderes machen.

Ulrich Irnich:[43:35] Und es funktioniert halt dann nicht durchgängig. Aber ich kann nur eins sagen, das wird für die Gesamte. Und das ist halt, du sagtest, das ist so ein Open-AI-Moment oder ein iPhone-Moment oder ein Internet-Moment. Aber wir sind an einem Infektionspunkt, weil das betrifft alle Industrien. Das ist nicht nur auf eine Industrie beschränkt, sondern das passiert übergreifend. Und da zahlt sich jetzt ein Stück weit aus, dass wir die letzten Jahrzehnte mit Digitalisierung und durch den Covid-Effekt noch mal mehr digitalisiert haben. Das heißt, die Möglichkeiten, die jetzt da sind, sind natürlich vielfältiger. Und wir kriegen halt auch ein paar Probleme, die in der Vergangenheit nicht gelöst waren, kriegen wir damit gelöst. Das ist halt auch sehr faszinierend. Aber wir haben auch ein paar Probleme, die in der Vergangenheit nicht gelöst waren. Es gibt kein Lunch for free, auch die Dinge kosten Geld. Also das ist nicht irgendwie, dass man sagt, ja super, klasse, machen wir mal. Und dann bist du irgendwie in so einem Bildschock, weil du irgendwie dein Konsumchen so hoch gedreht hast.

Ulrich Irnich:[44:36] Also ich glaube, aber dieses Experimentieren, dieses Lernen, dieses Adaptieren, das kann ich nur jedem empfehlen.

Dominik Lohle:[44:45] Das kann ich nur so bestätigen. Also ich wurde auch häufig gefragt, ja was kann man denn genau damit machen? Und da kann man eigentlich nur ein Bild sagen, alles, was ein Mensch am Computer machen kann, das kann im Kern auch ein OpenClaw-Bot machen, weil es einfach Zugriff auf alle Systeme hat, den Webbrowser nutzen kann, sich selbst Programme schreiben kann, quasi mit einem Percursor irgendwie den Computer bedienen. Also deswegen kann man diese Frage gar nicht anders antworten als so. Man kann es wirklich als digitalen Mitarbeiter, der 24-7 aktiv ist, sehen. Das ist einfach die einzige Antwort auf diese Frage.

Ulrich Irnich:[45:21] Und hier der zarte Hinweis an alle Personaler, die jetzt zuhören in unserem Podcast, das wird auch die Personalarbeit deutlich verändern, weil auch digitale Agenten werden ein Profil haben, auch digitale Agenten werden Berechtigungsprofile haben, auch digitale Agenten werden eingestellt, angelangt und es gibt auch ein digitales Retirement. Ja, also daher kann ich nur sagen, das wird früher oder später auch auf euch zukommen.

Dominik Lohle:[45:48] Genau, Uli, du hattest gerade gesagt, das kann auch dann einen Bill-Schock geben oder ich glaube auch, das ist wirklich Leergeld, was man da zahlen muss. Ich habe von vielen auch technischen Gründern, mit denen ich darüber gesprochen habe, jetzt rein privat, die auch am Wochenende noch daran rumgewerkelt haben, die dann schnell wirklich Rechnungen von mehreren hundert Euro oder mehreren tausend Euro bekommen haben und so. Aber die haben es trotzdem mit so einem lächelnden Gesicht gesagt, weil man muss es irgendwie machen. Und ehrlicherweise macht man einen kleinen Fehler und man ist dann in so einem Loop und schwupps, kriegt man wieder eine neue Rechnung. Ich habe übrigens gerade wieder 100 Euro abgebucht oder so. Das kann schon wirklich echt ernüchternd sein. Aber ich glaube, dieses Lehrgeld, das kann man natürlich auch einen deutlich geringeren Maßstab zahlen. Aber ich glaube, da bin ich ganz bei dir, Uli. Das ist gut investiertes Geld, weil jetzt ist diese relevante Phase, hier Erfahrungen zu sammeln. Wenn das erstmal so aufgesetzt ist, dass es Enterprise-ready ist, dann ist es wahrscheinlich fast schon zu spät.

Dominik Lohle:[46:43] Dann sind die Wettbewerber vielleicht schon deutlich aktiver auf diesem Feld gewesen. Deswegen jetzt ist die Zeit dazu.

Ulrich Irnich:[46:49] Und ich würde 100 Euro immer in Relation setzen zu Starbucks-Kaffee. Ihr seht ja 10 Kaffee.

Dominik Lohle:[46:55] Genau.

Ulrich Irnich:[46:57] Oh, da könnte man jetzt noch mal ein anderes Thema aufmachen,

Markus Kuckertz:[46:59] Dass die Chinesen diesen Kaffeemarkt gerade aufräumen und Analogie würde da sicherlich auch gut funktionieren, aber ich würde nochmal gerne auf den Punkt kommen, Uli, du hattest ja eben das Momentum ganz gut beschrieben und Dominik, ich glaube, wir sind uns ja einig, langfristig wird KI natürlich alles verändern, also ich glaube, das Potenzial, das wird langsam allen auch deutlich und dann fängt man aber ja trotzdem an, jeden Tag wieder zu investieren. Kurzfristig weiß man, kann es halt eben auch Rücksetzer geben und vor allem auch für euch als VC, ob es jetzt kleine oder groß investierte Startups sind, die können tatsächlich alle noch scheitern. Wie geht ihr denn als Investoren mit dieser Spannung denn jetzt um? Weil am Ende müsst ihr ja euren Monat, euer Quartal, euer Jahr beschreiten und auf.

Ulrich Irnich:[47:39] Der einen Seite habt ihr die

Markus Kuckertz:[47:40] Hypes, auf der anderen Seite braucht ihr aber ein bisschen Substanz. Wie macht ihr das?

Dominik Lohle:[47:43] Es gibt Unternehmen beispielsweise, die haben sehr schnell sehr großes Wachstum. Aber es ist immer die Frage, wir wollen ja in Unternehmen investieren, die langfristig erfolgreich sind. Wir sind nicht auf der Suche nach der schnellen Mark, sondern nach Unternehmen, die langfristig erfolgreiche Geschäftsmodelle aufbauen. Und da darf man sich auch nicht von so schnellen Erfolgen dann zu sehr blenden lassen, wenn man das Gefühl hat, okay, mit der nächsten Iteration von den Large Language Models oder ähnlichem ist vielleicht dieses Geschäftsmodell schon wieder komplett obsolet. Ich finde, das sieht man schon bei einigen Themen, die vor ein, zwei Jahren vielleicht noch als groß gewirkt haben, jetzt schon, dass es da wieder unter Probleme kommt. Und deswegen, da muss man immer schauen, okay, profitiert dieses Geschäftsmodell, dieses Unternehmen langfristig von KI, so wie man sich das aktuell vorstellt? Oder ist es wirklich jetzt nur ein ganz schneller Erfolg, der dann aber vielleicht in zwei, drei Jahren auch einfach nicht mehr zu halten ist? Also da diese langfristige Perspektive und ein Fonds läuft typischerweise zehn Jahre, ist in dieser KI-Welt einfach eine Ewigkeit und es ist gar nicht so leicht, das durchzuführen, aber unsere tagtägliche Arbeit.

Markus Kuckertz:[48:52] Danke euch beiden.

Dominik Lohle:[48:54] Und wie immer an der Stelle stellen

Markus Kuckertz:[48:55] Wir uns die Frage, was nehmen wir denn aus dieser Folge mit? Und der liebe Uli fängt nachher an.

Ulrich Irnich:[49:00] Ja, ich fange mal an. Erstmal vielen lieben Dank, lieber Dominik, für deine Insights. Es hat sehr viel Spaß gemacht. Ich nehme drei Dinge mit. Das Erste ist, wie bildest du denn so ein VC-Fonds? A great idea needs trust in execution. Und ich glaube, das ist so das Entscheidende, zu sagen, wie baue ich denn diesen Trust auf, weil viele gute Ideen sind da, aber am Ende des Tages, so geht es mir ja auch, wenn du irgendwo Geld investierst, will es ja auch erfolgreich sein. Und dann geht es eigentlich um die Menschen und wie glaube ich an diese Menschen und wie mache ich im Prinzip eigentlich diesen Brand, Dominik, dass der Geldgeber sagt, Dominik, yes,

Ulrich Irnich:[49:41] You are the man, I give you all my money. Und das ist so das erste Take-Away, was ich mitgenommen habe. Dann hat mich das Framework sehr fasziniert, was du beschrieben hast und vor allen Dingen der Unterschied zwischen Bits und quasi Assets, also quasi den physischen Teil und da auch nochmal so diese Reflexion auf gerade die Bits und das Knowledge, gerade IT, Consulting und Medien, die natürlich durch diese Phase jetzt besonders gefährdet sind. Und wir sehen das gerade in den Consulting-Unternehmen vor allen Dingen. Aber ich sehe auch gerade in IT, gerade die Offshore, also das, was früher mal der große Asset war, wir haben günstige Personalkosten, wir werden dann halt Offshore, das wird halt wegblurren, weil du brauchst nicht mehr Offshore-Gehen. Also du hast jetzt quasi Möglichkeiten, mit den Agenten Dinge zu machen. Und andererseits die physischen,

Ulrich Irnich:[50:33] Assets, also gerade Chemie, Bergbau und Co., also Medizin, also überall da, wo ich mit den Händen oder wo ich halt wirklich physisch irgendwas bewegen muss, das ist dann langfristig. Aber da gibt es halt auch viele Momente der KI, wo ich halt KI in die Wertschöpfung einbauen kann und halt gewisse Dinge, also gerade Chemie, wenn ich halt neue Pflegstoffe suche oder sonst irgendwas, da kann ich halt viele Dinge schon automatisieren und testen und auch vor. Und ich würde sagen, die dritte Phase ist die sozialpolitische, technologische Wandel, also der Open-Claw-Moment, wo ich halt jetzt, ich sage mal, für uns alle mitnehme, startet halt das Experimental Learning, setzt sich mit den Dingen auseinander und es ist teilweise wirklich bemerkenswert, wenn ihr gewisse Dinge gelernt habt, wie schnell die sich schon wieder weiterentwickeln. Also ich sage einfach mal, die bleiben halt nicht stehen. Und wir sehen das auch gerade bei den ganzen Modellen, wie die gerade exponentiell nach oben gehen. Man kann nicht an allen Modellen lernen, aber ich würde immer die Modelle aussuchen, die mir jetzt in dem Moment tatsächlich auch einen Vorteil bringen in Produktivität oder halt in dem Moment, wie ich lerne. Also daher, Dominik, vielen lieben Dank.

Dominik Lohle:[51:46] Vielen Dank, hat auch mir Spaß gemacht. Tolle Diskussion und ja, es macht einfach Spaß, darüber zu sprechen, über KI, weil es hat so viele unterschiedliche Implikationen auf die Gesellschaft, auf die Wirtschaft, auf einzelne Geschäftsmodelle, auf die Forschung. Und ja, das ist einfach eine spannende Zeit. Und ja, vielen Dank für die tollen Gespräche.

Markus Kuckertz:[52:05] Ja, Dominik, vielen, vielen Dank, dass du unser Gast warst. Vielen Dank für deine Zeit und die Einblicke in euren VC-Fonds. Und herzlichen Dank. Das war der Digital Pacemaker Podcast mit Dominik Lohle von May Ventures. Das folgt uns jetzt auf der Podcast-Plattform eurer Wahl und verpasst keine unserer Folgen. Viel Spaß und bis bald, euer Uli und Markus.

Ulrich Irnich:[52:22] Rock’n’Roll!

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