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.
00:19:46 · Fabian Krautwurst, Jannis Fett, Jan Thomas
Das ist halt irgendwie, ändert einfach noch mal son bisschen das Seeling, was wir, glaube ich, bisher auch beim Investieren hatten, so wie groß kann ein Case werden? Wenn wir davon sprechen, es gibt jemand, der greift konkret den Labour TAM an, dann ist der Markt riesengroß und deshalb dürfen da viele Player sein. Lange Antwort auf deine Frage. Ja. [00:20:05] S0: Jannis. Ja, wie immer wenig hinzuzufügen beim Fabian. [00:20:11] S2: Ist nicht [00:20:11] S1: Hat sie nicht gerne eingerostet.
00:20:12 · Jannis Fett
[00:20:12] S0: Ja. Er ist nicht eingerostet über die letzten Monate, find ich schon mal sehr gut. Ich glaube, er hat das ganz gut auf den Punkt gebracht. Ich finde, sie hat mich zum Beispiel auch mit Mimica früher immer viel auseinandergesetzt und früher war, glaube ich, eine große Hürde war immer so ein bisschen, dass man selber hat so ein bisschen immer die Vorstellungskraft gefehlt, dass so was eigentlich möglich ist zu bauen. Und mittlerweile oder dass es halt dann wirklich am Ende irgendwie Agents gibt, die das dann auch umsetzen können. Und mittlerweile ist halt darauf die Antwort gegeben. Und ich glaube, das ist ein großer Unterschied im Markt, warum so ein Thema jetzt natürlich von mehr Traction hat, als vorher ist es, sondern einfach so ein bisschen, alle hatten jetzt schon die einen Aha Moment, allen wurden schon immer die Augen geöffnet und alle sind deutlich irgendwie positiver gestimmt oder schauen da mit deutlich mehr Erwartungsfreude dem gegenüber, was da möglich ist und was Unternehmen dort umsetzen können. Und es ist natürlich dann irgendwie kein Wunder, dass es gerade einfach diesen riesengroßen Gold Rush in Richtung Daten gibt, ne? Also jedes Lab ist hungrig nach diesen Daten. Enterprises, die AdSale irgendwo Sachen deployen, sind hungrig nach diesen Daten. Und wir sehen's ja auch bei Unternehmen wie wie Micro AGI oder Mercor oder Ähnliches, die innerhalb von kürzester Zeit kürzester Zeit einfach aus dem Boden gestampft werden und horrende Umsatzbeträge reporten, einfach weil sie es geschafft haben, Unternehmen Access zu Daten zu geben und nicht nur Unternehmen, sondern fallen dann auf den Labs. Und ich glaube, das ist das Interessante, weil dieses Bottleneck ist gerade jetzt so in dem Markt. Für mich ist dann die Frage, wie schaffst Du es dann in Zukunft, und da kommt genau Fabies Doppelklick der Competition wieder ins Spiel, da auch etwas zu bauen, das langfristig eine Daseinsberechtigung hat. Und die langfristige Daseinsberechtigung kommt für mich einfach dann nur durchs Produkt und durchs Tooling, was du letztendlich baust, Daten zu erheben. Weil so ein reines Data Resetting Modell wird sich langfristig in solchen Märkten auf jeden Fall gar nicht halten. Aber wenn man es eben genau schafft, dort dort geiles Tooling, eine geile Software aufzubauen, die das captchert, dann fängt man da an, wirklich was, was, was Unices zu bauen.
00:22:03 · Jannis Fett, Jan Thomas
Und dann natürlich kann man wahrscheinlich von dort auch eben relativ einfach dann auch in den Schritt gehen, selber irgendwie diese Agents zu deployen. Deswegen finde ich das auch ein spannendes Thema. Umso spannender, dass Du Jan schon weißt, dass sie auch relativ früh in die Richtung USA jetzt schon denken. Aber ich glaube auch, wie gesagt, da wird es sehr, sehr kompetitiv, aber cool zu sehen, dass da mal wieder was Gutes aus München herauskommt. Werbung. [00:22:27] S1: Ja, bevor wir weitermachen, ein kurzer Hinweis von unserem Partner Konto. Wer in Deutschland gründet, der kennt den Bürokratiedschungel aus Notar, Finanzamt und Handelsregister. Konto macht diesen Prozess deutlich einfacher und zwar komplett digital und mit persönlicher Gründungsberatung. Wir bei Startup Insider sind selbst langjährige Kontonutzer und selbst große Fans der Lösung. Für GBH, UG, GBR und Holding gibt es den Rundum Gründungsservice bereits ab 99 Euro inklusive rechtssicherer Unterlagen und Koordination des Notartermins. Einzelunternehmer starten sogar ab 0 Euro. Danach verwaltet ihr dann Geschäftskonto, Rechnungen und Buchhaltung bequem in 1 App. Mehr als Unternehmen haben bereits mit Konto gegründet. Alle weiteren Informationen findet ihr natürlich in den Shownotes oder auf Konto Punkt d e. Und nicht vergessen, Konto schreibt sich am Anfang mit q.