00:11:58 · Jan Thomas, Fabian Krautwurst
[00:11:58] S1: Total spannender Vergleich. Na, aber dann lass uns mal reingehen, ne, weil ich hatte ich jetzt mit Almetra gar nicht aufm Schirm, aber ist wirklich wirklich relativ ähnlich eigentlich, ne, von den von der Idee her. [00:12:05] S2: Zumindest. Ja. Ja, von der genau, es sind jetzt 2 ganz unterschiedliche Anwendungsbereiche, aber es geht, glaube ich, halt so ein bisschen so die Aufzeichnung von Mitarbeitern. Also erst mal vielleicht Marble Cognition, so wie Du gesagt hast, ist in München, wurden Ende 2025 gegründet von 2 Co Foundern, einmal dem Felix, den Du schon genannt hattest und dem Christoph. Ich erzähl jetzt nicht so viel zu den Hintergründen von ihnen. Das kann man dann machen, wenn man sich die andere Episode wahrscheinlich anhört, aber sie haben auf jeden Fall beide sehr relevante Backgrounds mit Rösner, der bei bei Eleven Labs vorher war und dem Christoph, der irgendwie eher so Forscher bei unter anderem am MIT war. Und Braze haben die insgesamt etwas über 3000000, ist eine Preseet Runde wurde angeführt von Hardcore und Seedcamp, also echt sehr, sehr guten Investoren für die Stage und dazu auch noch irgendwie ganz ein paar ganz guter Angels. Ich hatte gelesen, irgendwie Personio Mitgründer sind irgendwie mit dabei, dann ein paar Führungskräfte aus McKinsey, Mistral und Novable, alles relevante Unternehmen für die Company. Kommen wir gleich zu. [00:13:01] S1: Und Datadoc noch hatte ich gesehen, ne, genau.
00:13:03 · Fabian Krautwurst
[00:13:03] S2: Datadoc, genau, sogar irgendwie ein Board Board Member von Datadoc, also echt so Companies, die für ihr Business relevant sind. Hatten schon 1. Kunden gelistet mit, Motaris und einem KI Roll-up, also irgendwie ganz unterschiedliche Unternehmen. Also einmal son bisschen son Fitnesstack Unicorn, einmal börsennotiertes Beteiligungsinvestor und dann einmal son bisschen KI getriebene AI Roll-up Firma, also Firmenaufkäufer. Die die These, ich würd ich würd so die Kernthese vielleicht mal versuchen zu formulieren, ist, glaub ich, und das sehen wir viel, ist, bevor KI echte Arbeit übernehmen kann, muss ihr jemand zeigen, wie die Arbeit tatsächlich gemacht wird. Und das kann heute fast keine Firma. Also der Kontext ist son bisschen, jede Firma will, dass KI Agenten irgendwie Routinearbeit bei ihnen übernehmen. Das Problem, niemand kann der der KI wirklich wie diese Arbeit wirklich abläuft, ja? Und laut Marble liegen fast irgendwie bei allen Kunden rund 90 Prozent der Kernprozesse nur entweder in E-Mails, Excel Tabellen oder eben in den Köpfen von einzelnen Mitarbeitern ab. Und da hat sich, glaube ich, die Welt ein bisschen gedreht, weil ein KI Agenten zu bauen, ist inzwischen relativ einfach oder einfacher. Der Engpass ist also eigentlich nicht mehr die Technik, sondern eher das Wissen, was der Agent überhaupt tun soll. Und ich hatte sonen Quote gesehen von Max, der Partner bei bei Hardcore ist, den ich irgendwie ganz gut dazu fand, weil er hat das eigentlich gut aufn Punkt gebracht und hat so gesagt, die Modelle sind nicht knapp, sondern eher so die präzisen Aufzeichnungen davon, wie Arbeit entsteht. Das ist quasi genau der Ansatz von Marble. KI soll eigentlich eingearbeitet werden wie ein neuer Kollege, der quasi am ersten Tag zuschaut und soll aber nicht installiert werden wie ein Programm. Und da gibt's irgendwie eigentlich kein Nischenthema. Also ich glaub, Meta war da ganz groß so in den Medien, ne? Die haben ja seit April 20 26 zeichnet der Konzern bei seinen US Mitarbeitern so Mausbewegungen, Tastatureingaben, Bildschirminhalte auf.
00:15:04 · Jan Thomas, Fabian Krautwurst, Jannis Fett
[00:15:04] S1: Machen Sie das noch? Ich dachte, das war da gab's irgendwie ein Riesenaufstand, dachte ich mal irgendwie, ne? [00:15:07] S2: Da gab's ein Riesenaufstand, aber ich würde jetzt bezweifeln, dass das komplett eingestampft wurde. [00:15:12] S1: Das ist [00:15:12] S0: der peinlichste. Ja, genau. Und und und
00:15:14 · Fabian Krautwurst
[00:15:14] S2: Du hast natürlich auch und das ist USA und dann hast Du in München son bisschen einen Engel mit Celonis, ist son bisschen der Pionier der Prozessanalyse, sitzt also direkt die Ecke und packt es, aber Marble packt es quasi das gleiche Thema an, aber von' anderen Seite. Man kann sich Marble ein bisschen von der also so von der von der Funktion Funktionsweise so vorstellen, das ist wie eine App, die auf dem dem Rechner, an dem man arbeitet, quasi aufzeichnet, wie Mitarbeiter ihre Software benutzen. Das heißt, welche Schritte sie machen, welche Programme zusammenspielen. Und daraus entsteht im ersten Schritt mal sone Art Landkarte aller Abläufe, ja? Das heißt, inklusive irgendwie Ausnahmen oder Sonderfällen. Und darauf basierend basierend 3 Dinge. Marble zeigt einerseits son bisschen den Mitarbeitern, wo geht Zeit verloren? Es bewertet so, welche Abläufe sich am ehesten automatisieren lassen und schlägt eben auch son bisschen vor, womit man am besten anfängt mit der Automatisierung. Und nebenbei gibt's sone komplette Prozessdokumentation, die quasi automatisch erstellt wird. Das ist die eine Komponente. 2. Komponente, das nennen sie irgendwie Marble Co Workers, sind dann wie so digitale Kollegen, die eben die genau diese diese wiederkehrenden Fälle in der Arbeit in' bestehenden System quasi erkennen und umsetzen und dann bei Entscheidungen aber immer noch so, wo sie sagen, hey, da brauchen wir irgendwie Urteilsvermögen von den Mitarbeitern, wird immer noch der Mensch quasi hinzugezogen und muss irgendwas freigeben. Genau, ich glaub, das ist son bisschen, würd ich so ganz grob die Funktionsweise erklären. Sie hatten so einen, ich glaub, das macht's schön greifbar, sie hatten so einen konkreten Fall irgendwo genannt über bei sonem US Finanzdienstleister im PE Bereich haben sie quasi sonen Co Worker, der Vergleichsangebote vorbereitet und dann kommt ein Spezialist hinzu und prüft und gibt frei. Und da hast Du halt dann einerseits ist natürlich die Bearbeitungszeit pro Fall deutlich, deutlich schneller und dadurch kannst Du pro Mitarbeiter auch quasi mehr Fälle umsetzen. Und das System in diesem Fall hat halt nicht aus dem System aus gelernt, so wie es jetzt bei Celonis eher passieren würde, sondern eben ja durch das durch das Zuschauen. Genau, das machen die. Ich glaub, wir können auch gleich son bisschen in die Analyse rein.
00:17:21 · Fabian Krautwurst, Jan Thomas
Aber ich glaub, so würde ich das erst mal kurz und knackig darstellen, was die machen. Genau. [00:17:25] S1: Schon schon ein spannendes Thema, ne. Er hat mich schon, also er hat auch so sehr logisch erklärt, warum beide Co Gründer, die da wirklich ein starkes Profil haben, sich genau in diesem Space getroffen haben hinterher oder hat er so was in logischer Entwicklung gesehen. Mich nur dann im Gespräch auch und das war ich jetzt gar nicht despektierlich gefragt, ist so was heutzutage verteidigbar? Er hat von Daten gesprochen, die sie sammeln, die die natürlich hinterher son bisschen son Burggraben bauen, aber das, ich kann mir vorstellen, da sind halt relativ viele grade in dem Bereich unterwegs, oder?
00:17:50 · Fabian Krautwurst
[00:17:50] S2: Ja, ich würde auch sagen, man muss den Doppelklick auf jeden Fall so bei Wettbewerb machen. Ich würd das im Kopf in, also es gibt verschiedene Lager. Du hast ja ganz einfach so das eine Lager sind so Berater, ja? Also das ist ja son bisschen historisch. Da hast Du aber ganz klar den Nachteil so, die sind halt sehr teuer. Es skaliert nicht, ist ein bisschen anekdotisch. Und dann hast Du diese Prozessanalysesoftwaren, also wie ein Celonis, wobei man bei Celonis vielleicht auch son bisschen Vermerk machen muss, weil bei denen ist dahingehend auch was passiert. Aber dann noch ganz kurz, die Lager fertigzumachen, dann hast Du meines Erachtens so diese vertikalen KI Lösungen, also die sagen, weil das ist ja ein horizontaler Player, die diverse verschiedene Unternehmen machen, aber erst mal Fokus so auf PE und überall, wo Personalknappheit oder so Personalkosten eine Rolle spielen. Diese vertikalen KI Lösungen sind dann quasi sehr auf eine auf ein Vertical konzentriert, nehmen den ganzen Kontext daraus. Da kann man sagen, die sind ein bisschen betreuungsintensiver, finde ich aber auch ein bisschen dünneres Argument. Dann hast Du halt diese Agentenbaukästen. Aber ich hab das eigentlich so verstanden, dass Marble im ersten Schritt nicht irgendwie selber sone Agent Unity baut, sondern eigentlich eher so diesen Verständnislayer hat. Und unten drunter laufen immer noch so diese ganzen Computer Agents oder laufen eigentlich unten drunter auch noch. Aber das sind so die Lager, deshalb würde ich auch sagen, da passiert viel. Man hat ja in London auch Mimiker, glaube ich, heißen sie, die das schon länger machen. Du hast irgendwie Scale AI aus SF, aber für mich spielt das eigentlich alles in eine sehr relevante Kerbe, weil der Markt ist riesengroß. Ne, also ich glaub, wir haben das ganz lustig. Ich glaub, wenn wir vor ein, 2 Jahren diesen Podcast haben, da haben wir immer so die Frage gestellt, ja, ersetzt es denn vielleicht irgendwann die Mitarbeiter? Das ist, glaube ich, hier keine Frage. Ja, also langfristig ist das ganz klar die Vision, dass nicht nur eben diese Routineaufgaben ersetzt werden, sondern als nächstes soll die KI die Logik der Arbeit selber lernen und auch Abweichungen beherrschen. Und dadurch kannst Du langfristig ganze Betriebsabläufe in Software verwandeln. Dadurch gehst Du halt in diesen Labour TAM.