Vom Screenshot zur Automatisierung: Wie Max ohne Code-Kenntnisse ein Reinigungssystem baut #11

00:00:00: Willkommen zu Tokenmade.

00:00:02: Wir sprechen hier mit Leuten, die den letzten Monaten etwas mit AI gebaut haben um zu lernen was heute schon möglich ist.

00:00:08: aber uns interessiert natürlich auch vor allem wie sie es gebaut haben.

00:00:12: und heute spreche ich mit Max.

00:00:15: Wer bist du?

00:00:16: Und was hast Du die letzten Monate mit KI gebaut?

00:00:21: Ich bin Max.

00:00:21: Ich habe seit über zwanzig Jahren im Handel.

00:00:26: tatsächlich, und das ist vielleicht auch das was ich vorweggeschicken muss.

00:00:28: Ich hab keinen technischen Hintergrund.

00:00:30: Also ich bin wirklich jemand der Ende-Zwanzig-Zweihnzwanzig diesen Chatchy Petey Moment hatte und seitdem ultrativ und ultra interessiert an diesem Thema ist und mich jetzt dieses Jahr noch mal eine krasse Liberalisierung hatte mit all den Möglichkeiten die über Cloud Code und den anderen LLMs passiert ist.

00:00:51: Und insbesondere... Das, was ich auch heute gern zeigen würde ist.

00:00:56: Ich arbeite zusammen mit einer Design-Aparment Firma hier in Leipzig die verschiedene Design Airbnb Apartment und Ferienwohnungen anbietet wirklich auf höchster Ebene und die haben aktuell in Anführungsstrichen nur neun Apartments wollen aber in den nächsten zwei Jahren auf über hundert Apartments hoch Und sind in der Newscast reingelaufen oder sind das Problem reingelaufen dass sie eine Reinigungsplanung machen, die heute komplett manuell ist und in der Form auch kein bestehendes System abbieten könne.

00:01:27: Und da haben wir zusammengetan und geguckt ob wir das mit KI abbilden können und darüber Workflows bauen können, die ihnen das abnimmt.

00:01:34: Das Resultat heute ist dass wir einen Komplett End-to-End Prozess haben, der die Reinigusplanung für sie komplett abnimmt und auch skalierbar ist.

00:01:43: von heute neun Apartments bis zu hundertfünfzig zweihundert Apartments in zwei Jahren.

00:01:49: Und das ist so der zweite Besonderheit.

00:01:52: Meine User, die diese Produkte nutzen sind komplett nicht technisch.

00:01:57: Das heißt in diesem Prozess und in den Workflows bin ich immer wieder darauf angewiesen am Ende Fronterns zu bauen und Systeme zu bauen, die auch für Leute nutzbar sind, die kein technisches Verständnis haben.

00:02:08: All das war nur möglich dank insbesondere Cloud in meinem Fall an Cloudcode Und auch da die Entwicklung, vielleicht auch wichtig oder interessant.

00:02:18: Das ist in den letzten Monaten ist das auch von der Anwendung komplett für sich geändert, von einer reinen Chat-Anwendungen über Co-Work bis hin zu Cloud Code und den diversen MCP Verbindungen, die heute irgendwie standard sind in dem Case angefangen von – ich zeige es gleich – NLN Workflows, die man einzeln zusammengeklickt hat Chat GPT respektive Claude sagen lässt, welche Noten man auswählen soll und wie man die einstellen muss zu komplett automatisierten Verbindungen wo die jason Dateien komplett automatisch geschrieben werden und dann auch importiert exportiert werden.

00:02:54: Also eine Riesenreise gewesen.

00:02:56: jetzt das letzte halbe Jahr über.

00:02:57: konkret an dem Thema arbeiten wir jetzt seit zweieinhalb Monaten sowas in der Richtung Und freue mich heute das vorzustellen.

00:03:05: Ja cool vielen Dank schon mal.

00:03:08: erstmal ein paar Monate zurück also Früher stelle ich mir das so vor, hatte eine Person vielleicht ein Google Sheet oder eine Excel-Tabelle und dort wurde dann feinsäuberlich eingetragen wann in der Apartment frei wird.

00:03:24: Und dann wurde jemand per WhatsApp oder so angeschrieben sag mal Donnerstar könntest du um elf Uhr die Wohnung putzen?

00:03:30: Genau also exakt das ist ja der Use Case gewesen respektive der Ablauf gewesen bevor wir angefangen haben.

00:03:36: Das heißt du kriegst über Diversen Buchungsportale kriegst du Buchungen rein.

00:03:43: Die musst du planen und musst dann erst mal vorher fragen, wann habt ihr denn Zeit nächste Woche?

00:03:47: Also wann kann ich euch nicht einplanen?

00:03:49: Und darauf basierend versuchste dann mit der Hand einen Reinigungsplan zu erstellen und zu gucken, wann jemand Zeit hat um tatsächlich die Appartements auch sauberzumachen.

00:03:58: Gibt es sonst da irgendwelche Regeln, die man beachten muss?

00:04:01: also Putzzeug oder sonstiges Anreise...

00:04:07: Das ist sehr, sehr viel.

00:04:07: Also wir haben die verschiedensten und dann kann ich auch einmal tatsächlich zeigen Wir haben verschiedenste Abhängigkeiten, die wir darin zeigen müssen und darin berücksichtigen.

00:04:22: Das heißt wenn jetzt hier das sind die verschiedenen Workflows die wir drin haben Was heißt hier?

00:04:28: Sind das die NNN Workflows?

00:04:29: Ich kann es auch einmal in den Dingzeichen nachher in NNS selber zeigen.

00:04:36: Das heißt, die verschiedenen Workflows decken in einzelnen Unterschritte, die die Abhängigkeiten berücksichtigen.

00:04:43: Und das fängt an von so Fragen.

00:04:44: mit jedem Dienstagmorgen kommt eine Abfrage, mit einem ganz normalen Crown Drop kommt ne Abfrage rein, die abfragt wann habt ihr denn Möglichkeiten und wann geht es nicht?

00:04:56: Es gibt dann Antworten darauf, schickt Reminder wenn nicht ausgegeben wurde Und geht dann, und das ist der Punkt auch der Frage den du gerade berücksichtigt hast mit hin in Donnerstagmorgen in die tatsächliche Planung rein.

00:05:09: Da spielen dann so Sachen eine Rolle.

00:05:10: wird wie viel Stunden kann denn jemand tatsächlich in diesem kurzen Zeitrahmen von zehn bis vierzehn Uhr also vom Checkout bis nächster Check-in tatsächlich reinkommen?

00:05:20: Was ist die maximale Anzahl, die man in der Zeit auch an Apartments sauber machen kann?

00:05:26: Auch mit Wege zwischen den potenziellen Standorten mit berechnet.

00:05:31: Das heißt heute kann es sein dass auf der einen Seite von Leipzig das eine Apartment frei ist und auf der anderen Seite das andere Apartment.

00:05:37: dafür könnte man unterschiedliche Reinigungskräfte aus einsetzen oder Unter Umständen ist es auf Basis der Stunden auf sinnvolle, die gleiche Reinigungskraft inklusive der Reisezeit einzuplanen um die Stunden richtig zu verteilen.

00:05:49: Also gerade dieser Prozess oder Algorithmus hinten dran, der die Stundenverteil zwischen den verschiedenen Reinigungskräften ist relativ komplex, um sicherzustellen dass am Ende auch alle glücklich sind mit der Arbeit und nicht eine immer nur die Gleicherreinigungskraft tatsächlich komplett ausgelastet ist.

00:06:04: in allen anderen haben nichts zu tun.

00:06:09: Gleiches geht dann, und das ist dann das nächste.

00:06:10: Auf Basis der Verfügbarkeitsabfrage die wir am Anfang gemacht haben machen wir den täglichen Gapcheck.

00:06:16: Das heißt wer schon einmal täglich was ist an neuen Checkouts rein oder einen neuen Buchung reingekommen?

00:06:21: Und welche von diesem Buchungen passt denn zu dem System oder zu den Verfügbarkeiten die die Reinigungskräfte abgegeben hat?

00:06:29: Weil das ist tatsächlich was, was ich auch gelernt habe jetzt in diesem Prozess.

00:06:33: Die meisten Leute scheinen Airbnbs und Ferienwohnungen irgendwie zwei Tage vorher zu buchen.

00:06:38: Das heißt wenn du in der Situation bist dass du versuchst am Donnerstag den Plan für nächste Woche zu machen, was eigentlich unser immer noch der Workflow ist, triffst du am Ende vierzig Prozent der tatsächlichen Checkouts die nächste Woche passieren weil die anderen sechzig Prozent passieren quasi auf der Reise bis zum nächsten Planungstyklus.

00:06:57: Und diese Flexibilität in der Planung war eine relativ große Herausforderung, so schnell auch auf der einen Seite das dann wieder an die Reinigungskräfte zu kommunizieren.

00:07:08: Genauso auch bei Stornierung das zu kommuniziert und dass entsprechend auch die Möglichkeit zu geben sowas umzuziehen.

00:07:16: Das heißt da waren viele von den Herausforderungen über die wir gestorben sind.

00:07:21: Und wie hast du das jetzt genau gebaut?

00:07:24: Also, du meintest am Anfang so... Du bist kein Techie.

00:07:27: Ich wusste

00:07:29: nicht was GitHub ist!

00:07:30: Das war mein Niveau.

00:07:32: Ich habe GitHub gehört aber ich hab nie damit gearbeitet und ich wusste nichts was es ist.

00:07:39: Ich krieg bis heute noch Augenschmerzen wenn ich das CLI von Claude Cozzi sehe.

00:07:44: Deswegen benutze ich mir VS Code also quasi Visual Studio Code als Programm, in dem ich dann Cloud Code einlese.

00:07:54: Aber das sind die Dinge, die dann über die Zeit gekommen sind.

00:07:56: Am Anfang habe ich mir HTML-Dateien, respektive JSON Dateien von Co-Work ausspucken lassen und die dann importiert über die Uploadfunktionen der jeweiligen Tools mit denen ich gearbeitet hab.

00:08:08: Und davor habe ich mich einen Chat erklären lassen wo ich den hinklicken muss um was zu machen.

00:08:12: Das heißt also ganz simpel aus heutiger Perspektive habe ich mehr Screenshots gemacht.

00:08:17: den Seiten auf denen ich war, weil ich mir einfach nicht besser zu helfen wusste.

00:08:21: Den Seiten auf dem ich war habe die Screenshots hochgeladen und gesagt wo soll ich denn da drauf drücken?

00:08:25: Gerade so bei NADM am Anfang.

00:08:27: Also gerade bei Nadm an Anfang war das eine harte Reise.

00:08:31: Und jeden Schritt den ich gemacht hab also wirklich für kürzeste Workflows jeden Schritt, den ich macht dabei die Abgescreenshotter hoch geladen und dann gesagt wo sie jetzt draufdrücken was machen und was einstellen und mir halt jedes mal auch erklären lassen warum das so ist.

00:08:44: und diese Dieser Lernprozess ist der Prozess, durch den ich da die letzten Monate durchgelaufen bin.

00:08:50: Aber das fühlt sich doch so ein bisschen so an als ob es gerade eine Zwischenphase ist und irgendwann das System das ganz alleine kann.

00:08:57: oder hast du nicht oft gedacht wie so bin ich jetzt hier der Übersetzer von der einen Maschine zur nächsten Maschine?

00:09:04: Gerade am Anfang total und das ist ja auch de facto.

00:09:06: also das hat sich... Am Anfang war das genau diese Übersetzerrolle wo ich dachte okay das kann nicht die Lösung sein was auch der Grund war, warum ich mich dann weiter informiert habe wie man das besser machen kann.

00:09:15: Denn die Art und Weise wie ich es heute mache hätte man wahrscheinlich vielleicht zu neunzig Prozent auf drei Monaten schon so machen können.

00:09:21: Ich wusste halt nur nicht Und diese Automatisierung oder diese Verbindung dieser verschiedenen Tools ist ein riesiger Schritt über den letzten Monat hinweg, die da weitergekommen ist.

00:09:37: Also heute benutze ich für dieses Thema dann ein Cloud-Projekt, in dem mich auch die Transkripte der Gespräche mit unserer Partnerin da zusammen reinlade.

00:09:48: Wo ich die MCP Verbindung zu Notion, wo die ganzen Aufgaben getrackt werden und Feature Request getracked werden hinterlege und all das quasi als zentrale Planungsarchitektur nutze und mir dann darauf Briefings rausziehen lasse für die Code Instanzen.

00:10:04: Also ich lasse mir quasi, ich schreibe keine Prompts mehr selber für die Codeinstanz.

00:10:07: Wo ich dann erst mal klären muss was ich prompten möchte und bauen möchte sondern auf Basis dessen was ich bespreche mit der Partnerin oder mit den Partnern.

00:10:17: Lasse ich mir dann von dem Cloud Projekt die hier Prompts bauen die ich dann in die Code Session gebe und sage, okay das auf Basis dieses Promptes setzen wir bitte das so oder so um.

00:10:28: Und lasst dann automatisch die Memory Dateien klar lokal ablegen aber auch zu GitHub schieben und auch wieder in Notion ein Entscheidungslog hinterlegen damit dann wieder die andere Instanz also die Instanz quasi in Cloud selber in dem Projekt weiß was passiert ist und was die Code Session erledigt hat.

00:10:48: Ich habe so einen Look drin wo diese beiden Sessions über Notions quasi miteinander sprechen und sich konstant aktualisieren, auf was da besprochen wurde.

00:10:58: Und was da jetzt auch umgesetzt wurde?

00:11:01: Könntest du mir noch mal so ganz einfach erklären, was überhaupt MCP ist?

00:11:06: Also Vorsicht!

00:11:07: Wie gesagt kein technischer Hintergrund... Für mich ist eine MCP am Ende ein USB Hub Also so einen anderen Vergleich zu haben.

00:11:15: Das heißt, am Ende ist ein MCP eine Schnittstelle die unsere... Die meine LLM in meinem Fall Claude, aber ich gehe davon aus dass das gleiche ist bei ChatGPT und bei Germany im Ende genauso verbinden mit externen Tools oder mit externem System Und die dadurch in die Lage versetzen miteinander zu sprechen und miteinander Informationen auszutauschen ohne dass sich diesen Um in dem Bild zu bleiben, die sind dieses Copy-Paste von mir am Anfang mache.

00:11:47: Das heißt das was ich vor ein paar Monaten noch mit Screenshots gemacht habe sehr versinnbildlich oder simpel ausgedrückt macht heute die MCP Verbindung indem sie direkt miteinander sprechen und nicht jedes Mal Screenshotten muss hinter sich hin und her schiebe sondern das läuft quasi über eine Datenschrittstelle direkt.

00:12:03: Das hast du mit NHN verbunden?

00:12:06: Oder ist es nochmal auf einer anderen Ebene?

00:12:09: Ich zeige es dir einmal... Das ist das aktuelle Projekt.

00:12:19: Ich teile immer nur Dummy-Daten, weil ich nicht möchte dass die Livedaten in die live Daten jetzt internet landen.

00:12:28: deswegen teile ich immer nur dummy-daten und das hier ist am Ende so ein Visual Studio Projekt.

00:12:34: Das ist am ende über das mit dem ich arbeite indem wir tatsächlich arbeiten.

00:12:38: und hier rechts ist es wie man Cloud Code normalerweise klassisch kennt Das heißt ein klassisches Chat Window, mit dem man arbeiten könnte.

00:12:46: Dass aber eine Code Session ist anders als das CLI also das Terminal wäre jetzt auf dem Mac oder das Command Line Interface irgendwie auf dem Windows ist.

00:12:54: Das hier kann ich ganz normaler natürlicher Sprache reintippen und ihnen dazu zu bekommen was es ist.

00:13:00: Ich habe aber hier links quasi alle Daten die damit verbunden sind und auch alle Systeme hinterlegt, mit denen er arbeiten kann.

00:13:09: Man kann dann hier über den ganz klassischen Marketplace hier oben diese Extensionsverbinden, die mich dazu in die Lage versetzen, mit Notion, mit GitHub, mit NNN zu arbeiten oder eine direkte Verbindung von Visual Studio zu diesen jeweiligen Tools haben.

00:13:26: Hier sieht man es dann auch – das heißt ich habe GitLab drin, ich hab Python drinnen Github Notion.

00:13:32: Das heißt, hier haben wir dann die direkte Verbindung zu den jeweiligen Tools mit denen ich in diesem Projekt arbeite und das wird jedes mal neu angelegt wenn ich in ein neues Projekt reinkomme.

00:13:44: Das heisst, jedes Mal wenn ich im neuen Projekt reingekomme wird ein Grundsystem eingewartet.

00:13:48: da habe ich mir von einem YouTuber am Anfang einen System geklaut um es so rum zu sagen kopiert Man so ein Instanz gut aussetzen kann, das sind dann so paar grundlegende Skills drin.

00:14:02: Das ist eine grundlegend Anweisung.

00:14:03: Meteranweisungen drin wie man hier drinarbeiten möchte.

00:14:06: da ist eine Grundlegenden Anweisungen darin wie die LLM sich zu verhalten hat, also einfach am Ende ein paar Markdown-Dateien.

00:14:12: Die helfen das Projekt von vornherein immer wieder auf den gleichen Stand zu bringen wenn ein neues Projekt initialisiert wird für eine neue Anwendung.

00:14:20: Also jetzt zum Beispiel neben diesem Reinigungsprojekt mit dem wir gerade arbeiten, arbeiten wir auch an einem Social Media Content Factory, also eine Möglichkeit wo sie die Möglichkeit haben, Content strukturiert aufzuarbeiten und auf bereitzustellen.

00:14:33: Und auf das ist dann ein separates Projekt außerhalb an separat das Projekt mit einer eigenen Instanz in Cloud Code, in diesem VSCode layer dem dran.

00:14:45: Das heißt wie es konkret wirklich dann am Ende mit der ganz natürlichen Sprache reinpackt.

00:14:51: die Markdown Dateien die ich aus meinem Projekt bekomme lege ich als Markdown Detail in den Ordner der jeweiligen Code Sessions und sage im Moment nur Schau dir das Büchfing bitte an, lass uns gucken wie wir das einarbeiten können.

00:15:10: Er arbeitet darauf basierend am Plan und akzeptiere dann am Ende den Plan aber nicht.

00:15:17: Das ist so der wie es tatsächlich konkret funktioniert.

00:15:21: Was wir dann irgendwann angefangen haben ist weil ich einfach gemerkt habe also ich hab's am Anfang wirklich nur über Google Sheets gemacht und auch alle Daten in Google Sheet reingeschrieben sowohl gelesen als auch gearbeitet.

00:15:35: was wir gelernt haben ist, dass wir ab einem gewissen Punkt unterscheiden mussten zwischen Daten die wir von Hand lesen und Handschreiben und Daten die die Maschine schreibt.

00:15:48: Und da unterschiedliche Ansätze brauchen.

00:15:49: Das heißt das war dann der Moment wo wir quasi Betriebsdaten also Einsatzdaten verfügbarkeiten Buchungen Checkouts die wir aus den jeweiligen Systeme raus bekommen haben.

00:15:59: Wo wir diese Punkte Strukturierter in eine separate Datenbank, eine richtige Datenbank.

00:16:05: Wir benutzen SuperPace und dafür aufsetzen mussten.

00:16:09: Und alles was an Stammdaten ist also wo die User tatsächlich drin arbeiten oder etwas eintragen müssen oder sowas wir aktuell weiter in Google Sheets behalten Also gerade so Grunddaten für Immobilien oder Grunddarten für Reinigungskräfte.

00:16:22: Also Stamm-Daten die du nicht... Die passt du nicht jede Woche an sondern die hast du einmal auf und dann laufen sie über eine Zeit und müssen relativ wenig angepasst werden.

00:16:33: Während Dinge, die wirklich jede Woche jeden Tag geschrieben werden eigentlich alles konstant auf die Datenbank zugreift um einfach resilienter zu sein auch und schneller auch zu arbeiten.

00:16:42: Solare Zeiten schneller zu machen was das an geht insbesondere für dieses Dashboard mit dem wir dann arbeiten.

00:16:48: Am Anfang habe ich noch gedacht Wir können alles über Messenger-Dienste machen.

00:16:52: Das heißt die komplette Kommunikation lief am Anfang über Telegram.

00:16:55: Einfach nur weil die Anbindung von Telegram viel einfacher ist in NRN als es andere Seiten oder andere Messenger ist.

00:17:03: Ich habe lange rumprobiert, WhatsApp zum Laufen zu bekommen war ein Riesen-Pain.

00:17:08: und am Ende haben wir gesagt das ist einfach, wenn wir es auf Telegram machen, wir haben auch Slack probiert.

00:17:11: Das hat aber wieder andere Herausforderungen gehabt, am Anfang am Ende sind wir am Telegram gelandet.

00:17:15: Das weiß nicht ob der Weißer letzter Schluss ist, aber am Anfang war der Ansatz okay die Gastgeberinnen kann alle Nutzer und Informationen über Telegram steuern.

00:17:27: Das hat sich in der Realität dann irgendwann als sehr unübersichtlich erwiesen.

00:17:32: Und darauf basierend habe ich ein Frontant gebaut, also quasi ein klassisches Dashboard gebaut wo alle Agenten mit denen wir arbeiten und alle Informationen mit den wir arbeiten quasi konsistent zusammengestellt werden und sie dann das sich einzeln durchklicken kann durch die einzelnen Agenten und ganz klassisch als UI wie man es sich vorstellen würde Hier, ich zeige es mal.

00:17:56: Ganz klassisch als UI sehen einen Kalenderview hat die sie aufklicken kann und sagen kann diese Reinigungskraft muss dieses Apartment um diese Uhrzeit belegt und das auch alles ändern kann je nachdem wie sich möchte.

00:18:09: Das heißt wenn Sie aus irgendwelchen Gründen möchte dass Lena hier nicht an dem Freitag arbeitet sondern am Samstag arbeitet dann hat sie ohne Probleme die Möglichkeit hier rein zu klicken oder verschieben zu klickten.

00:18:19: also dann das so verschieben Und diese Einsätze werden dann automatisch an die Reinigungskräfte übermittelt.

00:18:28: Auch da haben wir am Anfang.

00:18:31: das hier ist das, dass es die Ansicht quasi die Reinigungskräften bekommen.

00:18:34: Die hat jeder einen spezifischen Link und da sehen die Reinighungskkräfte quasi auf sich gefiltert.

00:18:40: Wann haben sie Einsätze?

00:18:42: Und wann müssen Sie welches Apartment wie ... wir reinbringen.

00:18:47: Hier gibt es dann auch immer noch offen, das heißt dass ein Checkouts die reingekommen sind wo noch keine Reinigungskraft zugeordnet wurde entweder weil die Gastgeberin das noch nicht approved hat oder weil sie einfach noch zu früh drin sind und die Workflows noch nicht durchgelaufen sind.

00:18:59: Das heißt da ist jetzt immer nur eine Frage von Stunden bis das dann aktualisiert wird am Ende.

00:19:03: Noch weil ich vorhin nur darüber geredet habe.

00:19:05: vielleicht nochmal zur Übersicht So sieht so eine Telegram-Nachricht aus, die Reinigungskräfte jeden Dienstagmorgen in unserem Fall bekommen.

00:19:12: Wo sie dann einmal direkt in der Telegram Nachricht reinklicken können und ein kleines Formular haben im Hintergrund wo sie auf Tageebene aussuchen kann wann sie zur Verfügung stehen zu arbeiten Und über diesen Kanal auch jeweils Nachrichten bekommen wenn Checkouts verschoben werden oder storniert werden.

00:19:32: Auch da kommen dann die Nachrichten rein.

00:19:34: Hast du irgendeinen Grund befunden, warum WhatsApp das so schwierig macht?

00:19:39: Also meine These ist sie wollen nicht dass man spammt.

00:19:44: Am Ende.

00:19:46: Weil am Ende könnte man natürlich dann das auch missbrauchen.

00:19:50: WhatsApp hat immer eine deutlich breitere Vertriebsbasis.

00:19:52: also alles meine These keine Ahnung ob das stimmt.

00:19:55: Meine These wäre Sie wollen vermeiden dass man wirklich in der Masse an an WhatsApp Kunden auch zum Teil falsche Nachrichten verschicken kann und da bombardieren kann um das zu nutzen.

00:20:11: Ich glaube, dass ist so der Grund warum sie die Ebene so hoch machen wahrscheinlich aus einer Qualitäts-Sicherheitsaspekten.

00:20:21: mit den Channeln haben sie ja was Ähnliches um es nur so rumzusagen da noch mal eine andere Funktionalität drin halt auch technisch nur schwer irgendwie maschinell ansprechbar ist.

00:20:35: Aber du kannst nur, wenn du eine eigene GmbH bist und auch schon relativ lange quasi ein Meta-Business-Account hast, dann bist du überhaupt in der Lage dich zu qualifizieren um diese Schnittstelle, dieser AP-Schnittstell zu bekommen für WhatsApp.

00:20:52: Dafür habe ich mich nicht qualifiziert und trotz drei Versuchen am Ende immer wieder abgelehnt worden Das tatsächlich auch zu bekommen.

00:21:00: Es gibt Services, also als Plug-in-Services die das für einen lösen.

00:21:04: Also die das quasi dann doch wieder möglich machen indem sie die Schnittstelle die Sie von Meter haben weiter monetarisieren.

00:21:10: aber das ist gelände gesagt unverschämt teuer.

00:21:14: Das was damit ein Jahr geht.

00:21:15: Also da redest du dann über dreißig vierzehfünfzig Euro im Monat dafür WhatsApp Nachrichten zu verschicken wenn es auch verschiedene andere Tools gibt.

00:21:21: dir das kostenlos lösen?

00:21:23: Ja, ich finde auch.

00:21:25: Aber Facebook lässt sich das doch gut bezahlen, ne?

00:21:27: Selbst wenn man irgendwie so ein Newsletter oder so über WhatsApp macht.

00:21:33: es gibt schon Gründe warum da Monat für Monat dann manchmal eine Nachricht kommt bis zu noch hier können wir dich rauswerfen.

00:21:41: Ist schon ein bisschen teuer.

00:21:46: Ich habe gehört, Meter verdient gern Geld.

00:21:48: Das war zumindest meine Wahrnehmung die ich mal hatte.

00:21:54: Die haben eine Gewinnerzielungsabsicht

00:21:57: Apropos Geld?

00:21:58: Wie sieht es denn aus?

00:21:58: was hat dich das ganze Projekt so gekostet und kannst du dir vorstellen irgendwann Teile vielleicht zu switchen also weg von Anthropic zu gehen?

00:22:10: Also ich bin total Agnostisch, was das LLM angeht.

00:22:15: Also im Gegenteil ich höre ja bei euch im Podcast auch immer wieder wie gut Codec sein soll.

00:22:21: Auch als Alternative.

00:22:22: dann zu Code oder jetzt Kimi ganz aktuell.

00:22:26: Auch da sind alles Tools die ich sofort nutzen würde.

00:22:30: Ich bin jetzt schlicht und kraft aus Zeitgründen noch nicht dazu gekommen es auszuprobieren.

00:22:34: Für mich ist das der einzige Stopper den ich so ein bisschen habe die Code-Session oder da hilft das Setup, wie ich es mir gebaut habe.

00:22:44: Wie bringen wir den Kontext?

00:22:45: Oder wie bringe ich den Kontex von einem Tool ins andere?

00:22:47: Das ist so das Einzige wo mehr der Aufwand momentan noch zu groß ist um das wirklich auszuprobieren.

00:22:53: weil das ist... Ich kann nicht ein frisches Tool ohne Kontext vergleichen mit meiner Cloudsession momentan dadurch meine Cloud ist sonst wo ich so viel Kontext dran hab und diese der Aufbau, den ich aber versucht habe in Notion darzustellen oder auch über die Markdown-Pfiles in den jeweiligen Code Instanzen reinzustellen sollte mir die Möglichkeit geben da unabhängig von Anthropic auch dem Kontext auf ein anderes Modell switchen zu können relativ schnell.

00:23:20: Ich bin ehrlich momentan ist der Use Case für mich noch nicht groß genug dass es... Also ich hab wahrgenommen das Code Codex gut sein soll, Code löst für mich momentan noch alles.

00:23:32: Und ich bin schlicht und ergreifend doch nicht dazugekommen, finde aber es gibt keinen Grund irgendwie das nicht auszuprobieren.

00:23:39: am Ende im Gegenteil wahrscheinlich, da habe ich einen Fehler an dem ich's noch nicht probiert hab.

00:23:44: Ja auf der anderen Seite wenn es läuft, never change a running system?

00:23:49: Ja ja mit Sicherheit.

00:23:53: Fast nichts an was du nicht anfassen musst.

00:23:55: Ja, ich finde es immer so verwundert weil das Gefühl halt so ist.

00:24:00: also Riesenbewertung auf diesen Firmen aber eigentlich überhaupt kein Mode.

00:24:05: Also du kannst morgen alles wechseln.

00:24:09: Ich habe jetzt irgendwie meinen Cloud Plus gekündigt und hab jetzt gemerkt achso dass ich bin jetzt gar nicht mehr Cloud Plus Kunde sondern bin jetzt hier auf Sonet Five Medium.

00:24:23: So, als Laie merke ich jetzt noch nicht mal einen Unterschied auf meinem Telefon.

00:24:27: Also wo ich es gemerkt habe ist so dieses... also das Context Window bei den Code Sessions da merk' ich schon den Unterschied.

00:24:36: Wenn du wirklich was im Bauen bist insbesondere dann das Management von Kontext und auch der Zusammenhang von den verschiedenen Themen die wir über die Monate hinweg darin eingebaut haben, da merke Ich den Unterschied ob ich mit Opus arbeite oder mit Sonnet Fable ist auch, bei mit Fable hatte ich zwei drei wirklich krasse Momente.

00:24:54: Wo ich da vorsaßen gedacht habe das ist heftig wie ihr das zum Beispiel Ich hatte ein relativ großes System wo ich eine lange Liste die ich mit einer Datenbank vergleichen musste die verschiedene die verschiedene verschiedene Datenbanken ansprechen musste und Das habe ich ihm gegeben und gesagt, was ich gerne hätte.

00:25:20: Und alles andere hat alleine gemacht.

00:25:22: Also wirklich auf verschiedene Tables innerhalb dieser Datenbank ansprechen musste... ...und die Daten, die er rausgezogen hat waren qualitativ besser als alles, was sich von Analysten bisher gesehen hatte.

00:25:33: Und das in der Geschwindigkeit, da hat es zehn Minuten gerechnet und dann haben wir die Datei ausgespuckt.

00:25:38: Das war wirklich beeindruckend, wo ich wirklich davor saßen gedacht hab.

00:25:41: Okay krass!

00:25:47: Und ich glaube, das ist für mich als nicht technischen Menschen.

00:25:51: Das liberalisiert diesen Zugang zu Daten wenn man viel mit Daten arbeitet.

00:26:00: Als jemand der mehrfach versucht hat Sequel zu lernen und nie wirklich erfolgreich darin war immer wieder kläglich dran gescheitert ist ist das, wo ich früher immer irgendwie die Zugang zu Business-Analysten gebraucht habe und früher die Möglichkeit brauchte jemanden der mir diese Anfrage entweder standardmäßig so zur Verfügung stellt oder aber spezielle Anfragen für mich explizit baut.

00:26:23: Da eine LLM zu haben, die das für einen aus den Data Warehouse rausholt, das ist schon sehr liberalisierend und gibt uns die Möglichkeit oder gibt mir die Möglichkeit nochmal auf einer ganz anderen Ebene auf Basis von Daten zu entscheiden Und das eigentlich durch die Bank weg.

00:26:42: Das ist schon eine grundsätzliche Veränderung in der Art und Weise, wie man arbeitet und wie man in jeder Form... weil man mehr Datensverfügungen hat und stärker darin ist auf Basis von Datenerscheidung zu treffen.

00:26:55: Letzte Frage!

00:26:56: Du bist Führungskraft?

00:26:58: Was denkst du, wie sich KI auf die Arbeitswelt auswirken wird?

00:27:04: Also du hast ja jetzt hier was gebaut.

00:27:05: da hättest du früher ein paar Leute für gebraucht.

00:27:09: Was denkst du, wie arbeiten wir in zwei fünf oder zehn Jahren?

00:27:14: Sind wir alles einzelne Unternehmer die zehn Agents am Laufen haben.

00:27:19: Also ist eine Frage, die mir viel stelle natürlich und Am ende ist es doch eine frage also gerade jetzt in einem wirtschaftlichen Kontext im sozialen kontext mag das nochmal anders sein aber einen wirtschaftlichem Kontext an den wirtschaftsbetrieben sind wir am Ende sind wir am Ende daran gebunden, eine positive Wertschöpfung zu machen und zu erzielen.

00:27:42: Und Claude, respektive jeder andere LLM oder die KI als Ganzes entabelt uns dazu, entweder Dinge effizienter zu machen, die wir sowieso früher schon gemacht haben oder Dinge ,die wir früher aufgrund von Anforderungen oder Komplexität oder Aufwand nicht gemacht haben zu machen weil der Aufwand runtergegangen ist.

00:28:02: Das heißt und ich glaube diese Diese Überlegung, wo die Wertschöpfung ist am Ende was menschlich ist.

00:28:09: Also ist es am ende eher ein Arbeiten mit ein breiteres arbeiten auf Basis von Zahlen und Daten Und ein breites arbeitenden Selbstverständnis mit als instrukteur Als Führungskraft der KI ist etwas das ich irgendwie immer wieder höre.

00:28:27: Das glaube ich schon dass das ist.

00:28:29: Ich glaube nicht dass es klassische Teamzusammenarbeit ersetzt, wie wir das heute haben und einen menschlichen Austausch ersetzt.

00:28:37: Sondern ich glaube, dass am Ende einfach nur noch mal eine breitere Aufstellung ist und wir Agenten haben werden die sehr fokussiert bestimmte Einzelne Tasks für uns immer wieder lösen, wo die wir früher entweder gar nicht gemacht hätten oder die sehr viel Zeit aufwendig gewesen wären.

00:28:57: Das ist so das!

00:28:58: Ich glaube aber, dass die eigentliche Wertschöpfung insbesondere in zwischenmenschlichen Situationen also gerade im Vertrieb.

00:29:05: Gerade in Dingen wo die menschliche Interaktion wichtig ist was es irgendwie menschlich bleiben muss sieht man ja auch schön an der Akzeptanz von Telefonat Chatbots, also die sind ja mittlerweile wirklich gut.

00:29:20: Also das was Eleven Laps da macht wir haben für auch die Gastgeberinnen ein wöchentliches set aufgebaut wo sie eine wöchenliches Memo bekommt mit Social Media Möglichkeiten in diese inspirieren sollen und haben Eleven Lapse dafür benutzt.

00:29:35: es ist richtig gut aber die Akzeptanz dessen mit einer Maschine zu reden in der menschlichen Art und Weise ist glaube ich noch relativ weit verbrei... relativ niedrig.

00:29:46: Alles was standardisierbar ist, alles was eine SOP regeln kann.

00:29:51: All das was klare Abläufe hat, ist glaube ich etwas was sehr schnell maschinell gearbeitet wird.

00:29:58: Alles was irgendwie ne kreativere Lösungsfindung braucht oder manchmal auch eine irrationale Lösungsfindung braucht.

00:30:04: Auch dass es ja manchmal Thema wie Menschen sind eigentlich immer ganz rational Ist was was Ich glaube absehbar schon noch menschlich bleiben wird auch wenn das Potenziell sehr schlecht, aber dann kann diese Aussage muss man so um zu sagen.

00:30:19: Max vielen herzlichen Dank für deine Zeit.

00:30:21: es war eine super Aufnahme.

00:30:24: ich freue mich sehr dass du das mit uns geteilt hast falls ihr auch hier eure AI Experience teilen wollt was ihr so schönes gebaut habt und vor allem wie ihr es gebaut habt geht auf tokenmate.ai.

00:30:37: Demo bis Dienstag oder Donnerstag.