Wie ein CTO mit Claude seine 1:1s vorbereitet | David Nellessen #32

00:00:00: Willkommen zu token, wir sprechen hiermit Leuten die in den letzten Monaten etwas mit KI gebaut haben um zu lernen.

00:00:07: Was heute schon alles möglich ist wobei letzte Monate bei der Folge falsch ist.

00:00:12: Heute spreche ich mit David.

00:00:14: David hat schon ein Ki startup gestartet bevor Chat GPT rausgekommen ist.

00:00:21: Ich freue mich sehr auf einen alten Bekannten ein Ex Hamburger.

00:00:26: Hallo, David.

00:00:27: Vielen Dank, dass du heute hier bei uns bist!

00:00:30: Stell dich doch mal ganz kurz vor und erklär uns was für ein tolles Startup hast.

00:00:36: Ja Philipp erstmal vielen dank das ich hier sein kann.

00:00:39: Freut mich auch sehr, dass wir uns mal wieder sehen.

00:00:41: Ich bin David Mellison Co-Founder & CTO von Sight.

00:00:45: Sight ist ein KI-Startup aus Münster.

00:00:49: Wir bauen eine Plattform für die Immobilienbranche, mit der man das echte Potenzial von Grundstücken ermitteln kann.

00:00:56: Was bedeutet das?

00:00:58: In der Ankaufsphase kann man mit Sight baupotenziale Sanierungspotenziale Ankaufswerte ermittelen.

00:01:07: Das Ganze geht einfach anhand einer Adresse.

00:01:10: Also wir haben für alle Gebäude in Deutschland Daten vorliegen, sodass man eben einfach nur eine Adresse eingeben muss und bekommt dann erst mal angezeigt was steht da aktuell drauf.

00:01:22: Unser KI versteht das Baurecht kann ermitteln was man dort bauen kann und am Ende geht es unseren Kunden darum Investitionsentscheidungen zu treffen.

00:01:34: Das sind typischerweise Projektentwickler aber auch Banken oder Berater die Produkt nutzen und ja so eben ermitteln können ist ein Projekt spannend bzw.

00:01:46: sich viel Geld kann ich für alles Grundstück ausgeben, wenn ich es jetzt eben bebauen möchte damit ich am Ende profitabel wirtschaften kann.

00:01:55: also Wir sind quasi in dieser aller ersten Phase bevor das Bauprojekt überhaupt losgeht Bevor das Grundstuck überhaupt gekauft wird und da decken wir aber alles eigentlich ab was so relevant ist und das ist ein sehr komplexer Workflow.

00:02:09: Wir haben Bestandsdaten eben, wir wissen genau bei jedem Grundstück, was steht aktuell drauf?

00:02:13: Wir haben einen digitalen Zwilling von allen fünffünfzig Millionen Gebäuden in Deutschland.

00:02:19: Wir machen Baurecht für das Baurecht, für Baupotenziale, aber auch Sanierungsempfehlungen bis hin zur Modellierung und Visualisierung von den Projektideen wo KI zum Einsatz kommt.

00:02:33: Wir haben uns vor ein paar Jahren darüber unterhalten, hast du gerade angefangen mit dem Projekt?

00:02:38: Ich meine ganz am Anfang war es noch so Dachgeschosswohnungen.

00:02:43: Genau also wir haben angefangen wirklich mit einer KI für Baupotenziale und da geht es einerseits um den Neubaucase wenn jetzt das Grundstück leer ist aber eben auch um Nachverdichtung und Aufstockungsmöglichkeiten.

00:03:01: Das ist eben auch ein wichtiges Thema für bestimmte Use-Cases, um die Stadt nachzuverdichten ohne immer neue Flächen zu versiegeln.

00:03:10: Und jetzt ein paar Jahre später, also nachdem wir uns getroffen haben sehe ich ihr seit dreißig Menschen, die bei euch arbeiten steht hier Menschen dann Gratulation.

00:03:20: Series A gerade geklost.

00:03:22: vor zwei Wochen auf jeden Fall announced.

00:03:26: Also magst du uns ein bisschen mit, nämlich ich kenne dich noch als Unternehmer von Familie Net in Hamburg.

00:03:32: Da wart ihr so bis fünfzehn Leute.

00:03:35: Du warst der CTO, der alles umgesetzt hat.

00:03:39: Damals wart ihr schon sehr früh mit den neuesten Technologien unterwegs.

00:03:47: Nimm uns mal ein bisschen auf die Reise der Zeitgründung.

00:03:51: Ja, sehr gerne!

00:03:53: Also vielleicht Spoiler, gerade wird einfach alles komplett durchgeschüttelt und ich glaube das geht vielen Start-ups so.

00:04:01: Durch KI ändert sich grade so viel die Arbeitsweisen, die sich etabliert haben, die Erwartungen der Kunden etc.. Wir haben angefangen in den Jahr zwanzig gegründet noch vor dem Chatchity Hype ein klassisches Deep Learning-Modell für Baupotenziale gebaut, also nichts mit generativer KI damals.

00:04:27: Und genau die, ich sag mal so dieser ganze KI Hype hat uns dann auch selber eingeholt und auch ein Stück weit überrollt.

00:04:38: Wir haben irgendwann gemerkt okay wir bauen ja eigentlich ein Produkt für unsere Kunden um effizienter zu arbeiten Aber wir müssen intern auch selber effizienter arbeiten.

00:04:50: Wir müssen selber KI adoptieren in allen Bereichen, nicht nur in unserem Produkt und... Ich sage mal, das ging so im Laufe des letzten Jahres los.

00:05:00: Dass eben Einzelne bei uns da sehr aktiv sind vor allem unser Head of Product.

00:05:05: Sven hat angefangen sehr viele Prototypen zu bauen.

00:05:11: aber auch in anderen Bereichen wurden immer mehr KI eingesetzt zum Transkribieren von Meetings zum Automatisieren von bestimmten Prozessen und wir haben Anfang des Jahres Als wir so circa dreißig Leute waren, mittlerweile seit der Series A sind jetzt übrigens gut fünfzig Leute schon.

00:05:33: Also jetzt noch mal ganz gut gewachsen haben wir aber Anfang des Jahres das als Kampenie Strategie uns das Ziel gesetzt dass wir in allen Bereichen eben KI einsetzen wollen um effizienter zu werden.

00:05:47: und da steht auch tatsächlich bei uns in jedem Rollen Profil drin.

00:05:51: ja Wir haben nicht nur die Strategie aufgerufen sondern wir haben dass in die Erwartungen von jedem einzelnen Rollen Profil reingeschrieben.

00:06:01: Das heißt, das ist auch Teil sozusagen unserer Performance Reviews.

00:06:07: Wir haben jemanden eingestellt speziell für AI Enablement der eben die Leute unterstützt, inspiriert wenn es zutechnisch wird wie non-Techies an die Hand nehmen kann.

00:06:20: Wir haben einheitliche oder versuchen, einheitlichen Toolbasen zu schaffen.

00:06:25: Aber es ist auch noch sehr viel wilder Westen und ich habe das Gefühl dass so diese ganzen ja alles was die letzten Jahre galt wie man gelernt hat wie man so ein Start-up aufzieht, Lean Start up in der Produktentwicklung, Agile Scrum Das ist nicht über den Haufen geworfen aber es verändert sich gerade alles extrem Und keiner hat so richtig herausgefunden, was sind so Best Practices?

00:06:55: Wie muss man das machen?

00:06:57: und alle versuchen es gerade für sich herauszufinden.

00:07:00: Und damit beschäftigen wir uns eben auch sehr viel.

00:07:04: Gab es irgendwann mal den Punkt dazu gedacht, dass oben Mist?

00:07:07: vielleicht kann eine von den großen KI-Anbietern einfach das machen, was wir hier machen?

00:07:16: Wir haben das sehr früh erkannt.

00:07:19: Also Anfang des Jahres waren wir schon sehr beeindruckt, was diese KI-Modelle können.

00:07:24: Damals konnten die noch nicht so gut mit den Geodaten umgehen.

00:07:30: Als jetzt im Sommer Astra rausgekommen bzw.

00:07:35: Fable Five ist im Sommer heraus gekommen, das war ein ziemlich großer Schritt auch in unser Domäne So dass dieses Modell auch wirklich Katastardaten im Internet findet, drei D-Modelle baut.

00:07:51: Auch Bebauungspläne versteht und Potenzialanalysen erstellen kann die erstmal sehr vergleichbar sind mit dem was man in Zeit machen kann und das war natürlich schon ein Stück weit erschreckend.

00:08:07: Wir haben aber seit Anfang des Jahres auch unsere Produktstrategie-Konsequenz daran ausgerichtet, dass wir davon ausgehen, dass diese Modelle alles können werden was öffentlich im Internet verfügbar ist.

00:08:21: Und wir sind selber überrascht wie schnell sich das Ganze entwickelt.

00:08:25: also damals ich mal im Sommer mit Fable Five hat es noch ungefähr in den vierundzwanzig Stunden gedauert so eine Potentialanalyse für ein Grundstück zu erstellen habt irgendwie Poundard oder Tausend Euro gekostet.

00:08:38: Jetzt mit Astra geht das Ganze schon in einer halben Stunde.

00:08:41: und ja, mit Opus-Vin-Fünf testen wir jetzt gerade auch.

00:08:45: es ist noch mal krasser geworden.

00:08:46: also die Geschwindigkeit Die Entwicklung an sich haben wir vorher gesehen aber die Geschwindigkeit die isst einfach überraschend und erfurchteinflösen.

00:08:57: Die Differenzierung sind dann die Daten?

00:09:01: Genau, also wir stellen sehr viele eigene Daten bereit die nicht im Internet verfügbar sind.

00:09:06: Also deutlich genauere digitale Zwillinge von den Gebäuden.

00:09:11: das ist so die Basis am Ende.

00:09:14: Wir sind die Gebautewelt am besten darstellen und nutzbar machen können.

00:09:25: Dann bauen wir eben auch die Modelle in unser Produkt ein.

00:09:29: Wir sehen die Modellen nicht als Feind, sondern als das Öl oder Benzin für den Motor, den wir halt bauen um immer effizienter zu werden.

00:09:40: und der dritte Mode ist, dass wir einen sehr komplexen Workflow haben.

00:09:47: Also es ist sehr viel was man abbildet und was eben auch in diesem Software in unserer App letztendlich abgebildet ist.

00:09:55: Und es ist zwar relativ leicht so ein Artifakt zu generieren aber dann damit zu interagieren in einem professionellen Workflow zu kollaborieren mit seinen Kollegen das geht halt aus JetGPT heraus überhaupt nicht.

00:10:10: Und da ist auch ein ganz guter Vergleich.

00:10:12: Auch die großen Anbieter bauen ja Tooling selber, also zum Beispiel Claude ist mittlerweile extrem gut Präsentation zu erstellen.

00:10:20: Also wir bei uns in der Firma erstellen alle ihre Präsensionen mittlerweile mit Claude darin dann aber zu arbeiten.

00:10:28: dafür hat Entropic'n ein eigenes Design-Tool, also einen Powerpoint entwickelt und so ist das bei uns letztendlich.

00:10:39: Und je komplexer dieser Workflow ist, den man abbilden muss, desto stärker ist dieser Mode.

00:10:43: Also eigene Daten die Modelle sozusagen als Benzin für unseren effizienten Motor und letztendlich eine App mit einem komplexen Workflow wo man dann eben interagieren und kollaborieren kann.

00:10:58: das ist so wo wir unsere Chancen sehen und auch ganz erfolgreich fahren.

00:11:03: aktuell

00:11:04: Als wir uns vor dem Jahrzehnt kennengelernt haben, da wart ihr sehr weit vorne, was so Scrum und Agil war.

00:11:13: Ihr habt das ja wirklich durchgezogen wie kaum ein anderes Start-up in Hamburg.

00:11:19: Habt ihr jetzt Wege gefunden, wie man mit der KI vernünftig zusammenarbeitet?

00:11:23: Mein Bild ist so ein bisschen dass jeder jetzt zum Einzelkämpfer wird gute Einzelkämpfer mit einem gewissen Produktverständnis oder in einem Fachwissen halt auf einmal sehr losgelöst, schnell Sachen bauen können.

00:11:39: Aber so das Daily Stand-up oder den Wochenrhythmus gemeinsam im Team an etwas arbeiten und so stelle ich mir dann irgendwie vielleicht doch noch ein bisschen anders vor als es früher war.

00:11:55: Ja, absolut.

00:11:57: Also die Organisationsstruktur ändert sich sehr stark.

00:12:01: Früher hat man zum Beispiel gesagt so grobe Faustregel auf einen Produktmanager hattest du vielleicht sechs, sieben, acht Software-Engineers jetzt hast du nur noch eins zu zwei ja?

00:12:11: Vielleicht bald nur noch Eins zu Eins.

00:12:13: auch die Engineers müssen immer die Rücken quasi immer näher ans Produkt ran.

00:12:18: also eine Line Code wird von keinem Menschen mehr geschrieben.

00:12:23: Also die komplexen Systeme irgendwie zu bauen, da bedarf es immer noch Engineering Expertise.

00:12:33: Was wir gemacht haben jetzt ist im Produkt-Engineering das wir so eine Community of Practice etabliert haben.

00:12:40: Das heißt Wir treffen uns im gesamten Product und Tech Department.

00:12:43: Da sind wir jetzt so zwanzig Leute drei Teams die treffen sich alle drei Wochen und überlegen sich Experimente.

00:12:53: Wie können wir schneller werden, wie können wir KI-Tools anwenden?

00:12:58: Was können wir vielleicht für Cloudprozesse ausprobieren?

00:13:02: Gerade würde ich sagen sind die meisten Teams noch recht stark AI Assisted.

00:13:09: das heißt die Arbeitsabläufe sind auch so eigentlich wie früher aber eben deutlich beschleunigt dadurch durch diese KI-Assistenten.

00:13:18: Aber wie kommen wir zum Beispiel dahin, das in irgendwelchen Cloud Prozessen wo dann alle dran kollaborieren abzubilden?

00:13:26: So ein bisschen auch die Idee der Agentic Factory.

00:13:29: Ich gebe vorne irgendwie einen Featurewunsch rein und dann habe ich im System eine Factory oder Dark Factory wo hinten dann das Deployable Produkt hinten rauskommt.

00:13:40: Da ist man auch schon, ich sag mal bei so kleineren Softwareprojekten.

00:13:46: Ist die Technologie schon soweit?

00:13:48: Bei sehr großen komplexen, sehr technischen noch nicht ganz aber wir experimentieren eben in so Small Control Experiments.

00:13:55: Die laufen dann immer drei Wochen Die werden definiert in dieser Community of Practice, werden Hypothesen aufgestellt die wir dann validieren oder falsifizieren und dann in der nächsten Community of practice werden sie dann ja reviewed.

00:14:09: Und dann überlegen wir was funktioniert für uns und was nicht?

00:14:13: Da kann ich dir nur sagen es ist wilder Westen da gibt es noch keine etablierten Prozesse.

00:14:18: Also Scrum!

00:14:20: Damals, das was wir jetzt die letzten fünfzehn zwanzig Jahre eigentlich machen in der Produktentwicklung.

00:14:27: Das ist so ein, ich sag mal, das ist abgehangen und verstanden.

00:14:30: Das machen mittlerweile alle Teams.

00:14:34: Aber wie man Engineering macht, dass es halt für alle neu aktuell.

00:14:40: Und wie hat sich deine Rolle verändert?

00:14:45: Also ich bin natürlich generell durch jetzt dieses Teamwachstum unabhängig von KI eben mehr in so einer Leadership Rolle gerutscht.

00:14:56: Insbesondere auch seit Frühling dieses Jahres hatten wir drei Teams im Tech-Team, vorher war das ein Team wo ich dann noch viel mitbekommen habe.

00:15:08: Das heißt für mich sind eigentlich die Hauptaufgaben Leadership und Agentic Engineering, das sind so meine Top-Prioritäten.

00:15:18: Und da habe ich mir aber auch kleine KI Tools gebaut die mich da sehr systematisch unterstützen weil ich auch einfach das sehr schwer finde in dieser neuen Rolle wo ich eben weiter weg bin.

00:15:34: dann von dem eigentlichen Geschehen trotzdem die Sachen genau beurteilen zu können die Leute gut zu führen.

00:15:41: das ist mir sehr wichtig.

00:15:43: Und da habe ich mir zum Beispiel in Claude dann so ein Management-Cockpit gebaut.

00:15:50: Wenn du willst, kann ich dir das auch mal zeigen wie das aussieht?

00:15:52: Ja natürlich, wir wollen natürlich übersehen!

00:15:54: Ich denke die ganze Zeit hast Du so einen kleinen Executive Coach gebaut.

00:15:59: Genau, wir sind jetzt hier in meiner Claude App im Browser und ich hab mir eben zur Unterstützung meiner Lidership-Rolle habe ich mir eigentlich ein sehr, sehr simples aber für mich sehr effizientes System gebastelt.

00:16:14: Ich zeige auch gleich wie das funktioniert.

00:16:16: Wie gesagt ist es kein alles andere als einen Hexenwerk, aber es hilft mir bei der Mittagbeiterführung zum Beispiel um meine one on ones vorzubereiten.

00:16:24: wenn ich jetzt sage hier bereite mein One On One mit Sven vor Dann guckt er jetzt in die Akte von Sven, die ist in Notion.

00:16:39: Dort wir benutzen Notion nicht nur als Wissensdatenbank für die Menschen und Mitarbeiter in Zeit sondern auch für die KI.

00:16:49: Wir haben keine separate Datenbank nur für unsere KI-Systeme.

00:16:54: Das heißt Claude immer nach jeder Session schreibt Claude dann alles wichtige in diese Notionsite zu diesem Mitarbeiter ruft das jetzt in dem Fall wieder auf, guckt die letzten Transkripte und vielleicht auch andere Meetings, die in diesem Kontext mit Sven wichtig waren.

00:17:19: Guckt sich die letzten Slack-Messages an und baut mir quasi hier eine Übersicht und brieft mich für das One on one!

00:17:30: Und das ist für mich super hilfreich, weil ich hatte zwischenzeitlich irgendwie über dreizehn Leute die direkt an mich reported haben.

00:17:38: Das ist jetzt durch die Teamleadstrukturen etwas reduziert aber es bleibt für mich eben eine Herausforderung da die Leute sehr gut zu betreuen und das hilft mir sehr gut dabei.

00:17:53: Ich habe auch die Policy einen Meeting nicht stattgefunden hat, wenn es nicht transkribiert ist.

00:18:01: Das heißt wir haben auch... Auch wenn ich hier ein One-on-One habe, wir sind beide im Büro und haben so eine übrige Setup bei site.

00:18:10: Wenn wir beide in Büro sind, klappen wir trotzdem die Laptops auf gehen ins Meeting und transkibieren das Und das landet dann alles am Ende in Google Meet.

00:18:19: Das ist sehr praktisch weil Google Meet mittlerweile eine Ordnerstruktur geschaffen hat für die Recordings, dass du für so Recurring-Events hast.

00:18:29: Du halt einen Ordner wo dann alle neuen Aufzeichnungen zu jedem neuen Event drinnen landen und das werden wir gleich sehen.

00:18:41: in meinen Instructions ist dann einfach für Sven den Verweis hier auf diesen Ordner.

00:18:45: Das heißt er findet da direkt die ganzen Transkripte und kann gucken was neu ist

00:18:49: Und die Transkripte sind einfach, also recorded mit während ihr im Meeting seid?

00:18:56: Genau.

00:18:57: Wir sind in dem Google Workspace und haben Gemini da drin.

00:19:01: Das ist sehr schön in den Google Workspaces integriert.

00:19:05: Ansonsten nutzen wir das nicht mehr so viel, kann ich auch gleich erklären warum.

00:19:10: aber damit werden dann die ganzen Recordings gemacht.

00:19:14: So, jetzt kommt hier am Anfang Management Summary.

00:19:17: Erwartungen KPI's.

00:19:19: Die letzten Gespräche sind nochmal zusammengefasst.

00:19:23: Was haben wir für öffne Action Items Und dann Gesprächsvorschläge?

00:19:29: Wie kann ich in das Gespräch mit Sven reingehen und Das Ganze wird dann in einem Tracker hinterlegt?

00:19:42: Genau, das hilft mir an der Stelle sehr.

00:19:44: Wenn ich jetzt sage irgendwie bearbeitet das nach oder auch wenn Ich sage bereite mich vor dann bearbeitet er auch die letzten erst mal nach wenn ich das vergessen habe ihm zu sagen sodass ich da einmal up to date bin.

00:19:56: und genau Das ist so ein kleiner Helfer.

00:20:03: Früher war das Ganze in einem Claude Project.

00:20:07: ja in Projekten konnte man kann man ja in Claude ich sag Mal für bestimmte Anwendungsfälle, sich Kontexte schaffen spezielle Instructions Dateien, Ressourcen und Kontext hinterlegen.

00:20:22: Da bin ich jetzt diese Woche... Ich habe fast alle meine Projekte gelöscht!

00:20:25: Ich hab jetzt quasi nur noch zwei Projekten weil die irgendwie geschert sind mit anderen Team-Members aber so meine eigenen habe ich komplett gelöszt.

00:20:34: Ich habe jetzt nur noch eine Main Instruction in meinem Account hinterlegt.

00:20:42: Ja diese Instructions vor Claude, die werden immer das was man im Account hinterlegt wird quasi bei allem was ich mit Claude mache in jedem Chat.

00:20:50: Im Claude Code wir das quasi immer initial als prompt mitgegeben und In dieser Instruction, die wir gerade gesehen haben steht dann drin.

00:21:02: Wenn es um eins und eins geht, dann guckt ihr diesen Notion-Seite an Und früher war das hier was du jetzt siehst auch ein eigener Prompt.

00:21:10: Hier steht irgendwie Prozess für KI Assistenten.

00:21:13: Aber da habe ich jetzt einfach in Notionen alles mit drinnen.

00:21:16: Das heißt Ich hab quasi nur noch so eine relativ line Instruction, wo ich Claude in die richtigen Richtungen schicke.

00:21:24: Wo er die Sachen nachgucken kann und wenn es jetzt um diese eins zu eins Gespräche geht dann findet er halt hier alle Informationen wie er das Ganze vorbereiten soll was er zu tun hat, wo er suchen soll und dann sind verlinkt eben in Unterseiten dann die Daten die dann zu einem Mitarbeiter, sozusagen so eine Mitarbeiterakte wenn du so willst.

00:21:53: Und ja das ist ein kleines Tool was mir tatsächlich sehr gut hilft und was man glaube ich auch ganz gut nachbauen kann.

00:22:02: Wir hatten in der Folge vor dir Sarah, die hat Notion nachgebaut.

00:22:08: Hat dich das auch schon getriggert?

00:22:10: Bist du auch schon am überlegen ob du das auch noch nachbaust?

00:22:14: Also ich habe die Folge noch nicht gesehen, klang sehr spannend in der Überschrift.

00:22:20: Ich bin sehr happy mit Notion.

00:22:23: das ist wirklich für uns so Dreh- und Angelpunkt wo wir Wissen festhalten eben für Menschen und KI und funktioniert für uns sehr gut.

00:22:31: man muss jetzt ja auch nicht alles nachbauen nur weil es geht

00:22:34: Genau.

00:22:34: ihr habt aber auch ein paar Sachen bei Google liegen Und du meintest eben Gemini und Claude Wie siehst du das?

00:22:43: Genau, also wir sind bei Google Workspace.

00:22:48: Das heißt wir haben da ein Drive und auch ich sage mal so als

00:22:51: Haupt

00:22:52: Da im Speicher für Dateien nutzen wir auch Google Drive natürlich Kalender Gmail die ganzen Tools Und wir hatten dann auch eben Gemini relativ früh dann für alle Mitarbeiter in dem Workspace mit drin und das ist auch sehr cool integriert.

00:23:09: Es war auch lange Zeit ein führendes Modell, wir sind jetzt ein gutes halbes Jahr zurück und da haben wir eigentlich fast ausschließlich auf Gemini gesetzt.

00:23:21: dann kam aber die neuen Cloud-Modelle, die sehr gut waren oder noch deutlich besser waren Und was leider bei Google nicht so angenehm ist, das ist ein bisschen so ein World Garden.

00:23:34: Die Tools sind sehr gut in sich integriert aber Gemini hat keine guten Connections zu anderen Tools jetzt wie Notion zum Beispiel Das muss man relativ kompliziert sich dann selber aufsetzen und auch andersrum In diesen Google Workspace vernünftig reinzukommen.

00:23:53: von außen ist auch nicht so einfach.

00:23:56: Und da sind so Tools wie Claude und auch Notion eben deutlich mehr darauf eingestellt, sich mit allem was jetzt mit KI ist zu connecten.

00:24:07: Deswegen haben alle bei uns in der Firma auch im Claude Subscription das meiste wird auf Claude aufgebaut im Engineering sowieso.

00:24:17: Aber es ist auch wirklich, wenn ein neues Modell rauskommt wie jetzt zum Beispiel Astra bei OpenAI was dann wieder nochmal deutlich besser für manche Use Cases war.

00:24:26: Dann fangen die Leute auch bei uns wieder an OpenAI zu nutzen und da haben wir auch gerade so die Policy das eben sehr viel ausprobiert werden soll.

00:24:36: Die Leute kriegen die Tools die sie haben wollen Und wir versuchen eben eine gewisse Grundinfrastruktur vorzugeben.

00:24:43: Das ist vor allem im Claude.

00:24:45: Aber ja, es ist Bilder Westen.

00:24:49: Und schaut ihr auch schon auf die Kosten?

00:24:54: Wir schauen natürlich drauf aber ich sehe das eher zu vernachlässigen also vor allem dieses Subscription-Kosten.

00:25:03: Also was sind denn bitte zwei Hundert Euro für das, was man aus Klor daraus bekommt?

00:25:10: Ich verstehe auch nicht die Leute, die irgendwie anzweifeln dass KI keine Mehrwerte bringt.

00:25:17: Ich verstehe, dass das schwer zu messen ist so den tatsächlichen Mehrwert.

00:25:21: aber jeder der sich da intensiver mit beschäftigt, sich damit Lösung baut merkt, dass der Mehrwert einfach die Kosten um Vielfaches übersteigt wo es ein bisschen anders ist.

00:25:33: dann wenn man wirklich API Tokens nutzt ne?

00:25:37: Dann in so einem Produkt selber gucken wir natürlich wie wird das Produkt bauen was das für Kosten verursacht.

00:25:43: Oder auch wenn wir uns Workflows bauen, zum Beispiel mit NADN gibt es auch ein paar Workflows die dann in der Cloud laufen oder wir machen halt auch verschiedene Experimente wo man dann eben Claude oder andere Modelle über API integrieren muss.

00:26:00: Da kann's natürlich ein bisschen teurer werden und da muss man mal drauf gucken.

00:26:03: aber ich mache mir andere Sorgen als die Kosten für die KI Tools.

00:26:09: Hast du noch ein zwei Sachen, die du uns zeigen kannst oder ein zwei KI-Tipps, die ich vielleicht noch nicht weiß?

00:26:15: Ja.

00:26:16: Ich könnte was aus dem Produkt zeigen.

00:26:19: Ich konnte mal zeigen wie wir agentische Tools im Produkt einsetzen wenn mich das interessiert.

00:26:26: ansonsten ja hätte ich noch so einen Legal Advisor in Claude.

00:26:29: der ist irgendwie auch ganz nett.

00:26:31: aber dass geht jetzt um bisschen eine ähnliche Richtung wie das was wir gerade gesehen haben.

00:26:35: Dann Produkt Und danach kurz Liegel zum Einschlafen.

00:26:41: Okay, ich gehe mal in unsere App.

00:26:45: So das ist jetzt hier ein leeres Grundstück in Münster eigentlich ganz schön so eine Baulücke wenn du so willst Man sieht ja drumherum ist ganz gut verdichtet.

00:26:58: Unsere KI sagt ihr jetzt auch schonmal hier es hohes Baupotenzial.

00:27:01: Ich kann hier knapp zwölf Meter hoch bauen ungefähr drei Folgeschosse errichten etc.

00:27:09: Und ich kann jetzt, es gibt ein Tool das heißt bei uns seit draft der Entwurfsplaner.

00:27:18: Da kann ich jetzt mit unserer KI quasi als Co-Pilot meine Projektideen umsetzen so ein bisschen wie eine CAD Software.

00:27:29: aber keine CAD Software super simpel nicht gemacht für Architekten und Experten sondern gemacht für Entscheidende wie du und Ich Und ich kann jetzt hier eben meine Projektidee irgendwie aufzeichnen.

00:27:46: So, seh jetzt hier links okay?

00:27:49: Jetzt habe ich mit vier Folgeschossen ein bisschen zu hoch gebaut.

00:27:53: Ich hab überhaupt keine Ahnung davon aber es ist so ein bisschen so dass du damit dann rumspielen kannst und eure Software sagt euch wir glauben das Bauamt lässt so einen Bau zu.

00:28:07: also zum Beispiel Ihr Häuser links, rechts vorne und hinten haben zwei Stöcke des Stockwerkes.

00:28:13: Deswegen darfst du wahrscheinlich auch zwei Stockwerke bauen?

00:28:17: Genau!

00:28:18: So ist es, das sind die baurechtlichen Rahmenbedingungen.

00:28:21: Die kommen entweder aus einem Bebauungsplan wo das sehr konkret festgelegt ist oder in diesem Fall gibt es keinen Bebauung planen.

00:28:28: Das ist dann der unbeplante Innenbereich nennt man das Paragrafian-Dreißig Baugebiet und da heißt es dann wirklich im Gesetz, man muss sich nach Art und Maß der baulichen Nutzung in die Umgebung einfügen.

00:28:42: Und Maß der baulichen Nutzung, das kann dann sowas sein wie die überbaute Fläche oder die Geschosse.

00:28:51: Du siehst jetzt hier zum Beispiel wenn ich zu viele Stockwerke bauere wird es hier rot sagen so Achtung Vorsicht!

00:29:00: Das geht wahrscheinlich nicht durch.

00:29:01: am Ende musst du das muss ja Mensch dass natürlich selber entscheiden.

00:29:04: und warum ist der Entwurf so wichtig?

00:29:06: weil diese baurechtlichen Rahmenbedingungen geben den Rahmen für das Bauvorhaben vor, aber am Ende möchte man ja ein konkretes Bauvorhaben dann genehmigen.

00:29:17: Das heißt so einen Entwurf brauchst du auch fürs Bauamt, aber du brauchst es auch wenn du jetzt zu anderen Stakeholders gehst zum Beispiel zu deinen Kollegen die du überzeugen musst zur Bank die dir Geld geben soll.

00:29:30: Die wollen eben was visuelles sehen Und die wollen eben nicht nur so Klötzchen sehen, sondern wir machen jetzt nochmal kurz hier so ein Datteldach.

00:29:39: Wir sehen jetzt hier ist noch so eine Abstandsfläche war jetzt hier noch so ein bisschen überschritten.

00:29:48: Das könnte jetzt hier gerade zuglässig sein.

00:29:51: das Ding und jetzt können wir das mit KI visualisieren.

00:29:55: Und die KI, die wir jetzt gerade gesehen haben dieser Co-Pilot das ist ein eigenes Deep Learning Modell hat nichts mit Large Language Modellen oder Agenten zu tun.

00:30:06: Das was wir jetzt sehen ist ein agentisches System.

00:30:08: ich kann hier einen Visualisierungsstil auswählen zum Beispiel in Skizzen Stil und da liegt jetzt eben ein Bildmodell dahinter und das werden wir dann auch gleich sehen.

00:30:20: Ich kann damit auch in so einer Konversation interagieren.

00:30:25: Ich kann eigene Bilder hochladen, wenn ich möchte dass das in diesem Stil visualisiert werden soll.

00:30:33: Und was wir jetzt hier machen, das dauert jetzt so zwanzig Sekunden ungefähr Das würde klassischerweise so grob tausend Euro kosten Wenn du das eben bei einem Architekten oder im Designer visualisieren lassen willst.

00:30:50: und das ist jetzt eines der großen Bildmodelle im Hintergrund.

00:30:55: Genau, genau das ist jetzt Gemini.

00:30:58: Jetzt hat ihr hier einen kleinen Fehler gemacht weil er sich da hinten dran ein bisschen was halluciniert hat.

00:31:04: Das ist auch nicht ganz ungewöhnlich.

00:31:07: Da muss man manchmal die Perspektive eben so ein bisschen wechseln.

00:31:12: und ja jetzt sage ich ihm er soll das nochmal neu rendern.

00:31:18: Genau jetzt warten wir noch mal kurz.

00:31:21: Wir hatten hier eine Baumschule.

00:31:24: Da kannst du ein Bild von deinem Garten hochladen und dann sagt ihr dir, kannst du sagen so ja ich hätte gerne so ein bisschen was gelbes und so.

00:31:34: Und dann macht ihr dir einen Vorschlag... ...und die kommen die ganzen Blumen und die ganzen Bäume und alles was in diesem Bild ist für deinen Garten kommt dann in den Warenkorb.

00:31:43: In so einem Shopify Shop.

00:31:47: Allerdings war auch mein Ei hat sich immer verzählt also er war da halt Drei Bäume und fünf Bäume im Wadenkorb.

00:31:55: Krass, okay!

00:31:57: Ja also das ist eine große Herausforderung ne?

00:32:00: Wir haben auch mehrere Leute die bei uns nur Data Labeling machen Und das was du jetzt auch mit ChatGPT eben so one-shot mäßig selbst machen kannst Da sind halt dann doch mal ein paar Sachen halluciniert Stimmen nicht Und da... Das ist halt natürlich unser Asset und auch unsere Arbeit Dass wir am Ende ein Produkt daraus bauen Was ja zuverlässig ist Und dafür brauchen wir sehr, sehr viele Validation-Daten.

00:32:26: Also wir haben über zehntausend Grundstücke und Projekte, haben unsere Spezialisten selber gelabelt.

00:32:32: Genau du siehst so hat das jetzt hier geklappt.

00:32:34: kannst jetzt irgendwie sagen Fenster sollen durchsichtig aussehen

00:32:44: oder ist bei euch wahrscheinlich?

00:32:46: also wenn morgen ein anderes Bildmodell kommt was besser ist müsst ihr das halt anschließen.

00:32:52: Genau, ja.

00:32:53: Also das ist das was ich eben meinte mit... für uns sind die Modelle da das Öl und wir bauen eben die hocheffiziente Engine.

00:33:05: Wir wollen halt irgendwie der Porsche sein wenn du so willst.

00:33:09: Ah guck mal jetzt hat er auch das Dach ein bisschen transparent gemacht.

00:33:16: Ja genau so kannst du Kannst du dann damit interagieren?

00:33:21: Du kannst die Stile ab.

00:33:22: Du könntest jetzt hier auch mit...

00:33:25: Was passiert, wenn du da jetzt reinschreibst und bau ein Pickleballplatz ins Haus?

00:33:31: Würde vielleicht auch gehen!

00:33:36: Ich mach mal Golfplatz.

00:33:38: Bauen einen Golfplatz ins... ...Haus

00:33:44: ums Haus.

00:33:45: Ums

00:33:45: Haus?!

00:33:46: Ja, um's Haus.

00:33:48: Okay.

00:33:51: Haben wir schon gedacht, dass du mit solchen Ideen kommst?

00:33:59: Genau, so haben unsere Kunden natürlich sehr spezielle Vorstellungen wie sie dann auch ihre Projekte präsentieren wollen.

00:34:07: Dann auch für die Bank präsendiert man das Ganze vielleicht noch mal ein bisschen anders als beim Bauamt oder wenn es in den Vertrieb geht nochmal ganz anders und... Das ist schon krass, dass du halt früher Hattest du halt

00:34:25: gekauft?

00:34:28: Stell den Kontakt zum Verkäufer her.

00:34:33: Also Architekten müssen doch mega disrupted werden.

00:34:38: Ja, also das ist so.

00:34:43: mein Mitgründer Matthias Ich bin ja sozusagen der Techie bei uns.

00:34:47: Mein mit Gründer Mathias Der ist Architekt der war vorher Geschäftsführer Bei einem großen Büro hier in Münster.

00:34:53: Fünfzig Leute.

00:34:59: Die Branche wird sehr stark disruptiert.

00:35:06: Wir wollen eigentlich dahin, dass außerhalb der komplette Bauantrag automatisiert rauskommt und eigentlich musst du auch auf der anderen Seite beim Bauamt mit KI die Bauanträge prüfen.

00:35:20: Aktuell wartest du ungefähr so ein Jahr je nach Kommune auf deinen Bauantragen Und wir haben dafür auch mal so ein Pilotprojekt gemacht, Kimberley.

00:35:31: Das war dann für einen Kreis in der CO-Lodenwald.

00:35:35: Da kannst du dann wirklich deinen Grundstück auswählen und deine Pläne hochladen und dann prust unsere KI im Hintergrund.

00:35:43: ist das Bauvorhaben zulässig?

00:35:45: So als Demonstrator quasi was möglich wäre.

00:35:50: Das haben wir versucht zu platzieren, aber du weißt wie das ist.

00:35:54: Als Start-up muss man sich fokussieren.

00:35:57: die Kommunen und Behörden sind sehr speziell.

00:36:01: Wir fokassieren uns jetzt eher auf die Projektentwickler und Bankenseite Aber da wird es hingehen.

00:36:09: Die Planungsleistung gerade in diesen frühen Phasen werden immer geringer werden.

00:36:16: Es wird immer mehr automatisiert werden.

00:36:18: Und ja, das ist natürlich... Da müssen Architekten eben gucken wie sie sich da positionieren.

00:36:25: Ist nicht einfach!

00:36:27: Ja wow!

00:36:28: Vielen herzlichen Dank fürs Teilen.

00:36:31: Danke ich bin gespannt was du in den kommenden Jahren noch so baust und wie sich das alles entwickelt.

00:36:37: nochmal Herzen Glückwunsch zur Series A und weiterhin viel Erfolg bis bald.