Die KI-Adaptionslücke

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00:00:17: Ich melde mich nur ganz kurz zu Beginn, denn heute hört ihr einen Deep Dive zum Thema IT und er wurde von unseren KollegInnen gestaltet.

00:00:24: Viel Spaß mit neuen Impulsen direkt aus der Praxis!

00:00:28: Herzlich willkommen zu unserem Deepdive mit Professor Christian Aho von Retail AI.

00:00:33: Mein Name ist Imka Hartnich, leite den Forschungsbereich IT und darf heute viele spannende Fragen stellen.

00:00:40: Während sich künstliche Intelligenz technologisch rasant weiterentwickelt bleibt die praktische Umsetzung in vielen Unternehmen erstaunlich zähl''.

00:00:48: Und genau dafür habe ich mir diesen Experten heute eingeladen!

00:00:55: Mit ihm werde ich heute über die KI-Adaptionslücke sprechen und die organisatorischen Hürden dahinter, auch die Frage was es braucht damit aus technologischem Potenzial tatsächlich Wirkung wird.

00:01:09: Hi!

00:01:10: Ich freu mich hier zu sein.

00:01:12: Ich freue mich auch wirklich dass du hier bei uns im Studio bist und ich würde zu Beginn gerne direkt einsteigen und den Begriff einmal sauber einordnen.

00:01:21: Wenn wir über eine KI-Adaptionslücke sprechen, was genau meinen wir damit eigentlich und auf welchen Ebenen entsteht diese Lücke?

00:01:29: Und was sind aus deiner Sicht die zentralen Voraussetzungen, damit künstliche Intelligenz im Unternehmen überhaupt Wirkung entfalten kann.

00:01:37: Gut ja es sind drei Fragen direkt auf einmal.

00:01:39: ich fange mal mit der ersten mit der Definition an.

00:01:43: also ich glaube wenn man von Adaptationslücke spricht bedeutet das das ist ein Gap gibt zwischen dem was technologisch möglich ist, gerade jetzt im Bereich KI und dem was in Unternehmen tatsächlich umgesetzt wird oder auch Wirkung entfaltet.

00:01:56: Und diese Lücke kann man messen im Rahmen von Studien wie viele Unternehmen eigentlich mit KI arbeiten, so im Sinne von wir arbeiten damit zu einer Chatboard-Basis wieviele die in Prozesse integriert haben wirksam in ihrem E-Bit wiederfinden.

00:02:12: Und das sind im Augenblick noch relativ wenige, die sagen hey, wir machen was, was auch tatsächlich sich in unserer... Die UV zum Beispiel widerspiegelt versus natürlich wenn man da draußen in die Welt guckt, auf Linkin liest, was alles technologisch möglich ist sieht man es quasi jede Woche.

00:02:27: ein neues Modell mit neuen Möglichkeiten oder auch Risiken entsteht teilweise so großen Risiken wie jetzt das Mütosmodell von Entropic dass das erstmal gar nicht der Öffentlichkeitszugänglich gemacht wird.

00:02:38: und Ja, es gibt damit sozusagen einmal eine gefühlte Lücke.

00:02:41: von da passiert ja dauernd irgendwas Neues und in den Unternehmen manchmal die Wahrnehmung bei den Mitarbeitenden so richtig viel endet sich aber uns jetzt nicht auf einen Schlag.

00:02:51: Wir haben irgendwie intern Chatbot Aber dieses Versprechen von DKI kann große Teile automatisieren.

00:02:57: von meinem Job oder von dem was wir als Unternehmen machen hat sich noch nicht eingestellt.

00:03:02: Das würde ich sagen ist so die Adaptionslücke.

00:03:05: Also das, was wir auf LinkedIn sehen ist eigentlich nur eine gefühlte Realität.

00:03:10: Ja ich glaube es ist ein kuratierter Ausschnitt.

00:03:13: Es gibt ja auch diesen Spruch die Zukunft ist schon da sie ist noch nicht gleich verteilt.

00:03:18: Das heißt man hat natürlich Unternehmen oft sind dann tatsächlich Start-ups die vielleicht mit bestimmten Technologien direkt entsprechend arbeiten Die produktiv einsetzen ihre Prozesse nach diesen technischen Möglichkeiten gestalten.

00:03:32: Aber die Realität in vielen Unternehmen, gerade in Europa Deutschland und auch größeren Unternehmen ist natürlich anders.

00:03:38: Da kommen jetzt vielleicht zu den Gründen.

00:03:39: da gibt es eine technische Infrastruktur die bestehen muss dass man das überhaupt einsetzen kann.

00:03:44: Es gibt regulatorische Vorgaben je nach Branche auch nicht ganz unerheblich Die gewährleistet oder die eingehalten werden müssen Und es gibt natürlich auch einfach eine organisatorische Komponente von wie sehen eigentlich unsere Prozesse aus?

00:03:56: Wie weit sind die denn digitalisierbar?

00:03:59: sind dann noch viele Medienbrüche drinne?

00:04:01: diese verschiedenen Faktoren zusammen machen, glaube ich eben diesen Unterschied aus zwischen den einzelnen Cases die man sieht wo jemand zeigt.

00:04:10: Ich kann eigentlich schon jetzt weiß ich nicht meinen Job oder einen bestimmten Teil meines Jobs auf Knopfdruck erledigen und dem was dann im Unternehmen tatsächlich zur Anwendung kommt in denen die meisten Leute die dann Leser sind von solchen Posts wirklich arbeiten.

00:04:22: Und was machen denn diejenigen bei denen es funktioniert am Ende anders?

00:04:28: Ja, ich glaube das... Ich hatte gerade schon so drei Komponenten angesprochen die für einen erfolgreichen KI-Einsatz relevant sind.

00:04:35: und jetzt worauf man vielleicht als erstes denkt ist wirklich die technische Infrastruktur und die Rahmenbedingungen gegeben sein müssen.

00:04:42: Das fängt damit an und auch da sind viele Unternehmen noch gar nicht aufgestellt.

00:04:48: was ist denn überhaupt bei den KI Modellen?

00:04:51: die technologische Grundlage.

00:04:52: Mit welchen Modellen arbeiten wir?

00:04:53: Wie können unsere Mitarbeiter darauf zugreifen, wie können wir sicherstellen dass die Informationen aber auch nicht dann irgendwo in den USA landen oder zu Trainingszwecken genutzt werden?

00:05:02: dafür muss es ja irgendwo Festlegungen geben entsprechend eine technische Vorhaltung von Modellen oder man nennt das Technisch Endpunkten über die mit dem Modell kommuniziert werden kann.

00:05:11: Das ist die KI-Ebene.

00:05:12: Dann gibt's drunter oft die Frage gerade wenn ich Workflows automatisieren will habe Ich denn die Daten mit denen in so einem workflow gearbeitet werden soll tatsächlich irgendwo technisch so vorgehalten, dass da KI-Modelle drauf zugreifen können.

00:05:26: Wenn die in drei verschiedenen Systemen liegen einem großen ERP-System das so vor sich hin werkelt dann habe ich noch viele lokale Excel-Files die bei den Leuten auf dem Rechner oder am Arbeitsplatz genutzt werden aber nirgendwo systematisch vorgehaltend sind und vielleicht noch paar Notizen die ich mir selber ein One Note mache.

00:05:44: dann habe ich natürlich eine viel schwierigere Grundlage, etwas zu automatisieren und damit auch wirkliche Effizienzgewinde zu ermöglichen als wenn ich das als Unternehmen schon als Grundlage anbiete.

00:05:53: Also Modelle, Dateninfrastruktur.

00:05:55: Ich glaube, dass es ein sozusagen notwendiger aber nicht hinreichender Faktor für eine erfolgreiche KI-Nutzung.

00:06:02: der Zweite, die oft ein bisschen tiefer geht und oft unterschätzt wird ist einfach die kulturelle Komponente weil ich einerseits in meinem Unternehmen Veränderungsbereitschaft brauche.

00:06:14: Also wenn ich KI konsequent einsetze, verändert das ja bestehende Prozesse Rollen und Aufgaben.

00:06:20: Und das muss ich natürlich auch organisatorisch ermöglichen.

00:06:24: Das bedeutet dass sich die Organisation mitnehmen muss.

00:06:27: Dass sich die Mitarbeiterinnen da auch befähigen muss zu verstehen was eigentlich die KI tut, was sie vielleicht noch nicht kann und was das eben dann für die eigenen Rollen bedeutet?

00:06:36: Vielleicht auch Weiterbildung erfordert oder Kompetenz neue Kompetenzen man bisher noch nicht hat.

00:06:42: Und diese organisatorische Komponente und die Kompetenzen und Kultur, die ich dafür aufbauen muss ist natürlich nicht einfach.

00:06:50: Die kann man nicht einkaufen.

00:06:51: Wenn ich sage, ich brauche jetzt irgendwie Cloud-basierte Systeme, mit denen ich mit Modellen in meinem eigenen Daten arbeiten kann ohne dass sie in den USA gehen – das kann man bekommen wenn es ein bisschen Geld ausgibt zum Dienstleister der ihm das aufstellt.

00:07:03: Die Kultur kann man aber nicht an dem Dienstleistersauslagen.

00:07:07: Also ist aus deiner Sicht die Adaptionsflöcke am Ende weniger ein technologischer Lücke als vielmehr ein Management-Lücke?

00:07:15: Ja, ich glaube man kann die nicht gegeneinander ausspielen.

00:07:17: aber ich glaube für die meisten Unternehmen herausfordernde wird am ende die kulturelle und die organisatorische sein.

00:07:23: Ist es schon noch so wenn man guckt wie viele Unternehmen setzen denn eigentlich KI Ein in Deutschland zum Beispiel, da sind wir irgendwie bei vierzig Prozent die aktive Nutzung haben.

00:07:32: Das bedeutet dass sie im Zweifelsfall eben genau diese Grundlagen wie ich habe ein Modell mit denen alle Mitarbeiter arbeiten dürfen und auch Richtlinien, die das regeln, die sind vielleicht vorhanden.

00:07:42: ja und vielleicht hab' ich auch schon angefangen meine Daten zu konsolidieren.

00:07:45: Es ist auch kein neues Thema.

00:07:46: es gab schon vor KI, dass das ein ganz zentraler Aspekt ist aber dass darüber hinausgehende Wie schaffe jetzt eigentlich die theoretischen Newscases umzusetzen?

00:07:55: Das ist glaube ich das dickere Brett.

00:07:57: Ja und weil das einfach wie gesagt vielschichtig ist.

00:08:00: Und je nachdem, wie groß deine Organisation ist einfach nichts ist was man einmal per Powerpoint verordnen kann sondern dass muss man wirklich über Vorleben vom Topmanagement die Prioritäten sozusagen der klar und kontinuierlich setzen und auch Befähigung von den Mitarbeitenden über entsprechende Trainings Aber auch vielleicht innovative Maßnahmen, die die Leuten ermöglichen sich mit dem Thema weiter zu beschäftigen.

00:08:24: Es gibt Firmen, die haben so KI-Botschafterinnen heißt es, die sind jetzt nicht Technikexperten per se sondern sie bekommen einfach weil Sie Lust auf das Thema haben sich damit beschäftigt haben Die Rolle dass sie eigentlich in ihren Abteilungen wirksam werden indem sie Coaching machen So eine Art Peal Coaching.

00:08:40: und um das zu ermögliche bekommen sie ein Budget Zeitbudget Tag pro Woche bei der sie sich Mit dem Thema Beschäftigen dürfen sich also quasi weiterbilden, auch teilweise zentral organisiert und eben diese Coachings wahrnehmen.

00:08:53: Und das ist eigentlich eher, also diese Strukturen zu etablieren und sich zu überlegen wie ich das in die Organisation rein trage?

00:08:59: Ist glaube ich in vielen Unternehmen kniffliger und man kann es nicht einfach mit Geld lösen.

00:09:03: Nee, das auf keinen Fall!

00:09:06: Wir sehen das ja gerade bei den Vorreitern... Die haben ein besserer Programm, wie du gerade erwähnt hast.

00:09:11: Da gibt es teilweise auch Chats für die gesamte Belegschaft wo man jede Frage reinstellen kann.

00:09:16: Das fand ich auch ein relativ interessantes Konzept.

00:09:19: aber dann wird das ja im Unternehmen von unten an nach oben hingelebt und ich glaube dass dort ein ganz großer Unterschied zu dem ist wo's eben nicht so ist.

00:09:27: Ich glaube aber da bei den vierzig Prozent ist das immer noch nicht sind das auch noch nicht alle, die das so intensiv leben.

00:09:33: Aber da gibt es zumindest ja schon Richtlinien und da fängt es ja auch schon an.

00:09:36: Und da kommen wir zu einem ganz anderen Punkt nämlich Unsicherheit.

00:09:40: Ängste!

00:09:41: Wie siehst du das Thema in dem Kontext?

00:09:42: Weil ich glaube dass auch wenn wir immer auf die IT-Abteilung gucken... Das Coding verändert sich momentrasant extrem.

00:09:50: Man überlegt okay ich habe hier Junior ansitzen Die lernen gerade noch Coding.

00:09:56: Wir fangen aber auch mit ganz andern Themen an.

00:09:58: Unumcoding und KI.

00:10:00: Wie ist das eine Einschätzung?

00:10:01: Wie kann man solche Ängste vielleicht auch abbauen.

00:10:04: Ja, also es ist glaube ich ein kniffliges Thema weil jetzt mal grundsätzlich was verständlich ist dass diese Veränderungsgeschwindigkeit und auch das was man sieht wie fundamental da zumindest auf der Überschriften eben die Veränderungen sind natürlich bedeuten dass sich jeder da auch berechtigt fragt was heißt das denn für mich meine Rolle für meine Arbeit in den nächsten?

00:10:28: Also das ist glaube ich etwas, was du sehr schwer im Unternehmen steuern kannst.

00:10:32: Sondern was halt aus so einer gesamtgesellschaftlichen Entwicklung und eben der technologischen Tückungsgeschwindigkeit kommt.

00:10:38: also kann ich nachvollziehen sehe ich übrigens nicht nur in Unternehmen sehe auch wenn jetzt mit Studierenden redet dass es natürlich für die auch ein Riesenthema.

00:10:45: Die Frage ist dann natürlich, was man im Unternehmen wenn man jetzt auf etwas kleineren Kosmos guckt tun kann um diese Unsicherheiten den zu begegnen.

00:10:53: Ich glaube das eine ist dass man sagen kann, dass jetzt mal historisch gesprochen so technologischer Wandel oder neue Technologien nicht zwangsweise zu führen, dass einfach weniger Leute im Unternehmen gebraucht werden.

00:11:04: aber es werden sich sicherlich Aufgaben und Tätigkeiten ändern und diesen Prozess im Unternehmen zu moderieren also sowohl klar zu beschreiben, wie ist dann eigentlich die Perspektive der Nutzung?

00:11:15: Wofür will man es nutzen und auch wofür nicht nutzen.

00:11:18: Und nach welchen Richtlinien wird sich überlegen wann eine KI-Nutzung sinnvoll ist oder nicht?

00:11:23: Das ist schon mal gut um so eine Orientierung zu geben, wie diese gesamten Entwicklungen da draußen sich übersetzen in meinen Unternehmen.

00:11:29: Und das Zweite ist glaube ich wirklich einerseits zu formulieren ohne Veränderungen würde es nicht gehen in den nächsten fünf bis zehn Jahren.

00:11:35: Also wenn man im Unternehmen KI einsetzen will, wenn man sagt hier guckt mal ob wir's auch ohne schaffen Dann nicht, aber dann wird der Markt wahrscheinlich Veränderungen erzwingen.

00:11:43: Und wenn man sagt wir glauben das ist eine wirklich wichtige Entwicklung, dann wird es zwangsweise zur Folge haben dass sich Aufgabenprofile oder Rollen im Unternehmen ändern und dass man dafür als Unternehmen natürlich Begleitung anbietet also Befähigungsprogramme das entsprechend die Mitarbeiterinnen überhaupt in der Lage sind die Technik zu nutzen auch zu verstehen und dann auch vielleicht ein neuer Aufgaben Profil reinzugehen und diese direkte Zusammenarbeit mit der KI sich da, ich sage jetzt mal einzukrufen.

00:12:11: Also dass das eben nicht so ein ganz abrupter Wechsel wird, sondern ich glaube es wird eher so einen schleichende Übergang werden wo an verschiedenen Punkten die Aufgaben sich schrittweise verschieben wie wir das heute schon sehen bei der Recherche von Themen.

00:12:23: wenn ich jetzt im analytischen Bereich arbeite in der Strategieabteilung beim Unternehmen also das klassische Teil der Aufgaben Wettbewerbsbeobachtungen, ich gucke mal was am Markt passiert, was sind Trends.

00:12:33: Das waren früher natürlich Aufgaben, wo ich sehr viel lesen musste, einzelne Studien zusammengesucht habe.

00:12:39: Das machen glaube ich heute schon so gut wie alle die in diesem Bereich arbeiten mit KI-Unterstützung.

00:12:43: und das ist ein Beispiel dafür wie sich dieser Schieberegler von Ich mache das selber oder ich gebe das an eine KI in bestimmten Aufgaben verschiebt.

00:12:51: und wenn man die Aufgaben die man im Unternehmen hat dann zusammen nimmt bedeutet es eben dass sich dann insgesamt diese Profile ändern.

00:12:57: Und ich glaub Unsicherheit ist normal verständlich und die Unternehmen müssen halt gucken dass an der Stelle auch das nicht einfach nur so als Gefahr erkannt wird, sondern aktiv kommuniziert wird.

00:13:08: Was man will und wie man eben diese Transitionen und Begleitung der Mitarbeitenden ermöglicht?

00:13:13: Ich würde jetzt in dem Kontext noch ein bisschen interessieren, wenn wir mal auf die Sechzig Prozent gucken, die eben künstliche Intelligenz noch nicht systematisch in ihre Wertschöpfung integriert haben.

00:13:22: Was wäre denn da der erste Schritt aus deiner Sicht?

00:13:25: Wo fange ich an?

00:13:26: Ich glaube, das ist bei ganz vielen immer wieder so.

00:13:28: das Erste drüber sie nachdenken, was Sie gar nicht wissen... Wo ist

00:13:32: der Anfang?

00:13:32: Das ist ja so ein Klassiker, man nennt das auch das weiße Blattphänomen.

00:13:35: Wenn ich jetzt irgendwas schreiben muss und ich habe noch gar nichts da stehen, ist der erste Schritt immer das Schwierigste.

00:13:40: Ich rate also bei den Unternehmen die ich dann begleiten darf eigentlich dazu dass man erst mal damit anfängt zu überlegen in welchen Feldern wäre einen Einsatz grundsätzlich sinnvoll, dass man sich eine Art Landkarte von Use Cases entwickelt.

00:13:52: Das kann auf verschiedenen Ebenen stattfinden, es kann auf einer strategischen Ebene bei der Geschäftsführung stattfinden.

00:13:59: Ein, zwei Ebenen runter geht dann natürlich oft viel konkreter und an Arbeitsprozesse gebunden.

00:14:03: Und über diese Use Cases dann überlegt wo experimentieren wir einfach mal?

00:14:08: Und experimentieren heißt nicht dass ich glaube das ich diesen use case in den nächsten drei Monaten schon transformiert habe sondern ich lerne erstmal was ich brauche.

00:14:17: Wir haben noch gar keine Daten die in irgendeiner Weise für so ein KI-Modell zugreifbar wären, das müssen wir wohl als Grundlage schaffen.

00:14:24: Oder ich habe bei uns im Unternehmen in den Teams eigentlich gerade gar niemanden der diesen Übersetzungsprozess von.

00:14:29: Das machen wir grade zu, dass könnte dann im Rahmen von einem KI Workflow ausgelagert werden, der das konzeptionell begleitet.

00:14:36: Das heißt anfangen und zwar mit dem Bewusstsein, dass die ersten Experimente nicht dazu führen werden, dass sofort alles funktioniert, sondern sich damit lerne – das ist glaube ich wirklich quintessenziell!

00:14:48: Man kann natürlich wie immer sagen, ich guckte sich Leute am Arbeitsmarkt finde die das alles mitbringen an Wissen oder ich hohe mir externe Berater.

00:14:55: Aber ich glaube am Ende ist jede Organisation darauf angewiesen dass eben wir hatten ja gerade schon über Transitionsprozesse gesprochen, dass das aus dem Unternehmen selbst begleitet wird und da bedeutet es einfach Experimente starten über die Lernen und dann ist meine Erfahrung auch der Appetit größer wird da mehr zu machen.

00:15:14: wenn man jetzt drei vier Experiments macht kleinere wird vielleicht eins schon ziemlich gut funktionieren, dann kann man mit dem anfangen einen Schritt weiter zu gehen.

00:15:21: Was muss denn jetzt gegeben sein damit das nicht nur kleiner Prototyp ist der weiß ich nicht.

00:15:26: vibe coded ist ja also der funktioniert wenn ich ihn anstoße und wenn er mal schief geht es auch nicht schlimm hin zu einem System dass da in der Realität von vielen Unternehmen auch stabil laufen muss?

00:15:36: Das ist natürlich nochmal eine zusätzliche Klippe die dann wieder neue Anforderungen ausmüßt.

00:15:41: aber ich glaube es ist ein Lernprozess und das ist so'n bisschen wieder das was sich ändert, glaube ich durch diese schnelle technologische Entwicklung.

00:15:49: Man muss sich als Unternehmen und als Mitarbeiter im Unternehmen darauf einstellen, dass es nicht mehr so eine klare, klare Zielbild gibt.

00:15:58: wenn wir das erreichen haben wir erst mal Ruhe.

00:16:00: Ich sehe das oft, dass Unternehmen jetzt zum Beispiel aus einer Use Case Implementierung letztes Jahr an Systemen aufgesetzt haben.

00:16:07: Das hat eigentlich gut funktioniert.

00:16:08: Jetzt sind aber die Modelle in den letzten zwölf Monaten schon wieder so viel besser geworden Dass sich da tatsächlich einiges ändert.

00:16:14: an der Frage Was muss da jetzt eigentlich noch ein Mensch machen?

00:16:17: oder wo genau ist eine KI-Nerlage, noch größeren Mehrwert zu stiften?

00:16:21: Und das ist natürlich etwas was schwierig ist in so Unternehmensprozessen.

00:16:25: Gerade bei etabliertem Unternehmen die ja auf Standardisierung und Stabilität hinausgerichtet sind dass man diese Agilität hat zu sagen wir müssen eigentlich kontinuierlich in so einem Lernprozess das infrage stellen was wir schon haben.

00:16:39: Das ist also glaube ich eine Anforderung an Unternehmen umgekehrt.

00:16:41: Das bedeutet man muss einfach anfangen mit dem Lern Prozess

00:16:44: Anfang, Geschwindigkeit, Flexibilität.

00:16:47: Vielleicht auch mal den Mut zu einem Leuchtturm-Projekt haben?

00:16:49: Ich glaube wir haben gerade sehr viele spannende Themen und Impulse für den Handel hier schon besprochen.

00:16:55: Ich sehe gerade unsere Zeit geht langsam auch leider schon dem Ende zu... ich habe zum Abschluss aber noch eine kleine Frage an dich!

00:17:01: Wenn mir das Thema jetzt noch ein bisschen weiter vertiefen möchte und vielleicht auch mit dir in Auszausch gehen will wie kann man Dich und die Retail AI denn

00:17:08: erreichen?!

00:17:09: Zum einen ganz klassisch über unsere Webseite.

00:17:12: Von Retail AI dann auch LinkedIn, ich bin selber nicht der, der täglich auf LinkedIn postet aber ich bin auf LinkedIn erreichbar und man kann sich gerne mit mir vernetzen und austauschen.

00:17:21: Genau!

00:17:22: Und ich glaube das sind während die ersten Kontaktpunkte.

00:17:25: Ihr könnt euch dann gerne mit Christian vernetzten und mit ihm das ganze Thema noch einmal vertiefen.

00:17:30: Danke dass du hier warst danke für die Impulse.

00:17:33: Hast du vielleicht noch einen letzten Satz den du unseren Hörerinnen und Hörern mitgeben möchtest?

00:17:38: Also einmal vielen Dank für die Einladung und das andere.

00:17:41: Ich glaube, es gibt so ein bisschen Poesie über den Spruch, den ich aber trotzdem ganz gut finde von Andrew McAfee und Eric Brinloffsen.

00:17:48: Die haben das Buch The Second Machine Age geschrieben, sind beides Wissenschaftler aus der USA und die sagen AI won't replace managers – KI wird Manager nicht ersetzen – aber Managerinnen, die KI nutzen werden Manager ersetzen, die keine KI nutzen.

00:18:01: Und ich glaube, dieser Satz ist zwar schon zehn Jahre alt, aber er ist noch immer wahr!

00:18:05: Absolut, Ke ist und bleibt.

00:18:08: Trotz aller Technologie ein sehr menschliches Thema.

00:18:11: Dankeschön!

00:18:14: Ja das war der IT Deep Dive.

00:18:16: ihr konntet mit Sicherheit etwas mitnehmen.

00:18:18: jetzt wünschen wir euch noch einen schönen Tag bis zum nächsten mal

00:18:21: ciao.

00:18:23: Mit unserem Wissen die Zukunft des Handels gestalten.

00:18:27: dafür forschen wir EHE gemeinsam besser handeln.