00:03:21 · Jan Thomas
[00:03:21] S1: Jetzt hast Du gerade 11x schon in, sag mal, kurz erwähnt. Was ist denn jetzt sinnvoller aus deiner Sicht? Macht's mehr Sinn, die den die Unternehmensentstehungsgeschichte zu erzählen von 11x zu zu heute oder würdest Du sagen eher, dass von deinem Co Founder den Werdegang zu sehen, Christoph heißt der, glaub ich, ne? War war war, glaub ich, bei Enam oder so hieß es da, oder?
00:03:39 · Felix Rösner
[00:03:39] S2: Ja, ja, genau, genau. Ich glaube, die beiden Geschichten harmonieren sehr gut zusammen und ich glaube, sie führen auch zu so einem gemeinsamen Punkt, der dann sehr gut die Entstehungsgeschichte von von Marble erklärt. Kann ich gerne ein bisschen ein bisschen zu ausführen. Also ich glaub, ich bin damals, boah, das war Ende 24 oder Mitte August 24, 11x gejoint. Und ich glaub, was total spannend war, wir haben damals so für für die Leute, die's nicht kennen, es waren quasi den Begriff AI SDRs geprägt. Das heißt quasi KI Mitarbeitende, die die sozusagen Sales Outreach machen und eben auch den Begriff Digital Worker. Ich glaube, eine sehr springender Punkt war, dass wir, glaube ich, so fast das 1. Unternehmen waren, was wirklich KI Agenten personified hat. Das heißt, wir haben denen ein Gesicht gegeben, wir haben denen Namen gegeben und auch für die Website damals war quasi aus der Ich Perspektive geschrieben. Das heißt, für Kunden war es total intuitiv und klar, was der Wert eigentlich ist, dass das das Produkt schaffen soll. Und das war natürlich aus Product Marketing, aus aus Growth Perspektive superspannend und hat, glaube ich, auch, ja, also schon 24, 25 unglaubliche Growth Raids gehabt. Ich glaube, ein Punkt, der uns dann oder der mir am Ende aufgefallen ist, vor allem, wo wir mehr upmarket gemoved sind, wo wir an Unternehmen verkauft haben, die bisschen älter sind, die komplexe Prozesse haben et cetera, ist, wenn Du versuchst quasi ein, ja, ein KI Agent sozusagen mit einem Output von einem menschlichen Mitarbeiter zu vergleichen und dementsprechend auch irgendwie so zu taggen, dann muss man eben auch sehr gut verstehen, wie dieser menschliche Mitarbeiter zu den jeweiligen Zielen kommt, ne? Das heißt, Prozesse können sehr komplex sein, es können sehr viele Entscheidungen innerhalb dieser Prozesse getroffen werden. Und ich glaube, viele Unternehmen, vor allem im letzten Jahr, haben jetzt eben angefangen, viele forward applaud engineers zu higern, eben genau das zu entziffern. Ich glaube, vor dieser Aufgabe standen wir dann damals auch bei 11x, weil wir gemerkt haben, hey, so dieses Standardprodukt, was wir hatten, das ist eben nicht, ja, customisiable genug für unsere Kunden, die zum Teil, ja, große Public Unternehmen waren, sehr komplexe Prozesse hatten et cetera.
00:05:50 · Jan Thomas
[00:05:50] S1: Würdest Du denn sagen, dass daraus dann ein, also ich versuche mir gerade zu überlegen, Du hast natürlich oder ihr habt tolle Insights, aber wie erkennt man, ob das wirklich ein Problem ist, das andere auch haben?
00:05:58 · Felix Rösner
[00:05:58] S2: Ja, also ich glaube, der einen Seite war das meine Erfahrung von Eleven wechseln. Auf der anderen Seite, als ich da mich mit Christoph auch wieder zusammengetan haben habe, nachdem ich jeweils aus San Francisco in die Ostbossen zurückgekommen ist, war eben dann auch seine Geschichte zu hören. Er er war bei einem Roll-up aus aus San Francisco, was quasi andere große, ja, professionelle Servicefirmen aufgekauft hat, eben mit der Absicht, diese mit KI von Grund auf zu transformieren. Das heißt, er war wirklich an der Stelle, wo er dann irgendwie nach Pennsylvania oder nach Atlanta gefahren ist, sich neben die Kunden gesetzt hat und über Wochenend lang versucht hat, zu verstehen, wie die Kunden arbeiten, eben dann auch zu identifizieren, wie sie KI eben oder wie sie ihre Arbeit mit KI eben argumentieren können. Und ich glaube, er konnte aus so First Hand Perspektive extrem gut davon berichten und auch schildern, wo die Ineffizienzen dieses Prozesses liegen und wieso dieser Prozess vielleicht auch aus First Principle Sicht nicht besonders optimal ist. Als wir uns das dann weiter angeschaut haben, sieht man natürlich zur gleichen Zeit irgendwie links und rechts auf LinkedIn hunderte Stellenanzeigen für Forward Deployed Engineers, die irgendwie aufgepoppt sind. Und dieser Begriff ist quasi son, ja, fast son Modebegriff, würde ich sagen, in der Tech Welt geworden. Und genau, und das hat uns dann das hast Du veranlasst, eben auch tiefer da da reinzuschauen.
00:07:16 · Jan Thomas, Felix Rösner
[00:07:16] S1: Musst Du vielleicht kurz erklären, ne, kommt von Palantir, glaube ich, haben das so am meisten, glaube ich, vorangetrieben. Musst Du vielleicht mal kurz erklären, was die Idee dahinter ist. [00:07:22] S2: Genau, also die Idee dahinter ist quasi, dass, ja, vor allem würde ich sagen, wie Du schon sagst, bei Palantir in so' Enterprise im Enterprise Segment, dass dort natürlich, ja, Prozesse extrem komplex sind, sodass Produkte quasi nicht von der Stange implementiert werden können. Das heißt, was was Palantir dann sogar gemacht hat, war dann eben Forward Deployed Engineers zu highern. Können Engineers sein. Mittlerweile sind das auch, würde ich sagen, so Tech Savy Consultants häufiger. Es gibt mittlerweile auch Deployment Strategists, die für, würd ich sagen, eine ähnliche Rolle übernehmen, die dann quasi in diese großen Firmen gegangen sind und wirklich erst mal diese Firma von von a bis z gescannt haben, zu verstehen, hey, wie funktioniert dort über Arbeiten überhaupt Arbeit? Welche Prozesse gibt es? Und was sind überhaupt die Use Cases, die Sinn machen, dort zu dort zu implementieren? Das ist natürlich ein extrem, ja, und manueller Aufwand, der eben auch, ja, ziemlich viel den Unternehmen kostet. [00:08:15] S1: Son bisschen wie, ne, fast so McKinsey Logik, ne, würde ich fast sagen, so Unternehmensberater, die reingehen, idealerweise nach Stunden bezahlt werden.
00:08:15 · Jan Thomas, Felix Rösner
[00:08:15] S1: Son bisschen wie, ne, fast so McKinsey Logik, ne, würde ich fast sagen, so Unternehmensberater, die reingehen, idealerweise nach Stunden bezahlt werden. [00:08:22] S2: Ja, genau. Es ist, ich glaub, ich glaub, ja, McKinsey Logik trifft's ganz gut, ne? Ich glaube, so der der der Archetype 1 Beraters, vor allem auch in der IT Beratung, ist ist ziemlich ähnlich. Ich glaube, es gibt dann, ich glaub, bei Palantir hier oder auch bei bei anderen Firmen gibt's, glaub ich, so sehr unterschiedliche Degrees an ihr, wie viel Produkt gibt es überhaupt und wie viel ist die Arbeit überhaupt reiner quasi Servicearbeit und und und Custom Implementierung von IT Lösungen. Genau, aber an an sich kann man das, glaube ich, sehr gut mit den typischen Aufgabenbereichen 1 Beraters vergleichen, ja. [00:08:52] S1: Und was hat Christoph erzählt? Ich find das ja superspannend, glaube ich, oder oder irgendwie auch total inspirierend, ne? Man sich die ganze Zeit quasi neben Leute da danebensetzt versucht zu verstehen, wie die arbeiten, wie das Unternehmen funktioniert und dann zu überlegen, wenn man auf der anderen Seite KI versteht und die Möglichkeiten von KI, dann zu überlegen, wie könnte man son Unternehmen eigentlich transformieren? Ist ja ein superspannender Bereich und dann ist vielleicht ein bisschen die Frage, warum seid ihr dann trotzdem da rausgekommen, wo ihr jetzt quasi rausgekommen seid?