#87 GenAI für Sustainability Manager: Die besten Tools, Tipps & Tricks, für den Schnelleinstieg!

Colin Bien: Diese ganze Reporting-Verpflichtung hat viel verbrannte Erde hinterlassen. Keiner hat mehr Bock auf Nachhaltigkeit. Keiner will irgendwie was von diesem Thema gerade wissen. Wie gehe ich denn damit eigentlich Und dann kommen da viele Ideen, Da wäre ich wahrscheinlich irgendwann auch selber drauf gekommen, aber sie kommt sehr strukturiert, sie ergänzen meine eigenen Ideen. Und in diesen Austausch zu gehen, finde ich immer wieder überraschend, wie gut mich das nach vorne bringt. Es ist, als wenn ich jemanden jederzeit bei meiner Seite hätte, mit dem ich mich über diese Themen austauschen kann.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Mein erstes Custom GPT, was mir so die Augen geöffnet hat, war, ich habe das genannt, Annas Expertise. Und ich habe einfach mit diesem GPT gesprochen und habe erst mal gesagt, so, ja, das ist mir wichtig und das habe ich irgendwie gelernt, habe ich erst mal eine halbe Stunde gequatscht, dann wusste das schon recht viel über mich und dann habe ich meine Doktorarbeit reingeladen, dann habe ich die Artikel, die ich schon mal vor 10 Jahren geschrieben habe, da reingeladen. Dann gebe ich die 4 Fragen da rein und frage, was würde Anna antworten? Also ganz ehrlich, das ist meistens schon richtig gut, weil ich habe halt auch noch durch dieses gequatsche so ein bisschen meinen Tone vorgegeben. Also dieses GPT weiß so ungefähr, wie Anna das auch sagen würde. Und das ist, ja, es ist einfach Wahnsinn.

Zackes Brustik: Ich muss ehrlich sagen, ihr habt mich etwas überrascht, liebe Community. Trotz der ersten Erkältung der Herbstsaison bin ich gerade dabei, meine kleine Community-Umfrage im Newsletter auszuwerten und stelle fest, es gibt 5 klare Themen, die euch als Sustainability-Profis unter den Nägeln brennen. Aber es gibt ein Wort, was auffälligerweise überhaupt nie vorkam, nämlich GenAI. Es scheint also, ob wir hier einen richtig potenten Hebel für unsere Arbeit massiv unterschätzen oder noch nicht wirklich zum Greifen bekommen. Und daher gibt es jetzt in dieser Folge den kompletten Schnellstart GenAI für Sustainability-Profis. Wie könnt ihr jetzt schon mit so etablierten und gängigen Tools wie ChatchiPT, Claude, Gemini, Notebook LM eure Arbeit kolossal verändern? Worauf müsst ihr dabei beim Prompten achten? Wie geht ihr mit Halluzinationen oder Datenschutz Und wofür ist eigentlich diese Deep Research Funktion einsetzbar? Also wirklich eine einfache Gen AI für Dummies Folge. Und damit das Ganze wirklich auch praxisorientiert wird, kriegen wir den Einblick in gleich 2 Communities, in denen sich jetzt schon Sustainability Manager zum Thema Gen AI fit machen und austauschen. Dafür mit an Bord Colin Bean. Manche von euch kennen ihn aus Hamburg, weil ich mit ihm gemeinsam hier den ESG Stammtisch mache, aber vor allem ist er Mitgründer des ESG Software Anbieters WeShift. Und hier baut er seit geraumer Zeit eine Community auf, mit jetzt schon über 250 Mitgliedern, zu schauen, wie sich KI für ganz konkrete Management- oder Reportingaufgaben einsetzen lässt. Ebenfalls mit dabei Dr. Anna-Katharina Meyer, Mitgründerin von Finding Sustainia. Ursprünglich mal als Blog gestartet, hat sie mit ihrer Mitgründerin Shanta Daraus ein umfangreiches Ökosystem gebaut, das Changemaker bei ihrer Arbeit unterstützt, unter anderem jetzt schon mit der dritten Kohorte aus Kuhl zum Thema AI-Tooltime. Von Anna hört ihr zum Beispiel, warum ihr euch gerade mit GenAI unersetzbar machen könnt und welche Chance sich daraus für euch ergibt, von dem ganzen Number-Grunging wegzukommen und vor allem die Menschen in eurer Organisation besser mitzunehmen. Beides sind übrigens auch Podcaster, Colin mit dem Masters of Change Podcast und Anna mit dem Meier&Meier Podcast. Und damit herzlich willkommen bei dem Nachhaltigkeits-Podcast der Pioniere und Professionals. Mein Name ist Zakkes, ich freue mich enorm, dass ihr mit an Bord seid. Los geht's!

Zackes Brustik: Moin Anna, großartig dich an Bord zu haben.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Ja, Ich fühle mich auch sehr geehrt, mal bei dir zu sein, weil des Öfteren habe ich dich im Ohr beim Wäsche aufhängen und so.

Zackes Brustik: Und wir sind uns auch noch nie über den Weg gelaufen. Ich finde das so großartig, was für ein Universum Nachhaltigkeit mittlerweile ist, dass es so viele tolle Leute gibt, aber man sich teilweise noch nicht mal über den Weg läuft, weil es einfach so umfangreich geworden ist, was ich finde ein gutes Zeichen ist. Colin, auch schön, dich wieder zu sprechen. Zeit, mal wieder ein Meetup anzugehen. Darüber reden wir aber nicht in dieser Folge. Herzlich willkommen.

Colin Bien: Schön, dass ich wieder da sein darf, sag ich jetzt.

Zackes Brustik: Also, geb mir mal gleich mal einen Eindruck. Ich habe also die Umfrage, das ging in meinem Newsletter, ich bin noch dabei, sie auszuwerten, kommt ein paar Tage nach dem Ausstrahlen dieser Folge auch raus, was da rausgekommen ist. Ganz viele Themen, ganz viele Themen häufen sich, die Sustainability Manager umtreiben. Wir werden nachher auch in der Mitte der Folge mal schauen, ob wir da spontan schon schauen können, wie Gen AI diese Themen weiter treiben könnte. Aber das Thema Gen AI wurde fast nie genannt. Was ist denn so der Status Quo von Sustainability-Profis, Changemaker oder Manager, wenn die bei euch ankommen. Also wer kommt bei euch an und was brauchen die, Anna?

Dr. Anna-Katharina Meyer: Ja, also mit Finding Sustainer, meine Mitgründerin Shanta Mayanandi und ich, wir haben uns ja auf die Fahne geschrieben, diejenigen zu stärken, die Veränderung treiben. Und wir haben eben für unsere Arbeit identifiziert, wie sehr KI-Tools uns unterstützen können. Und wir sehen aber nicht, dass wir mit unserem Angebot, was wir einfach mal irgendwie immer mal wieder platzieren, dass uns da direkt die Bude eingelaufen wird, sondern wir sehen eher, dass wir dafür noch, ja, wir sagen immer so ein bisschen educational content brauchen. Also wir müssen tatsächlich erst mal informieren, was könnte denn hilfreich sein. Und deswegen bin ich total dankbar, dass wir das hier zum Thema machen, weil dieses Proaktive oft noch fehlt und wir dann oft beschreiben. Also für die und die und die und die und die Aufgaben wäre das total sinnvoll in der Anwendung. Und dann so langsam bewegt man sich drauf zu. Und dann geht es bei uns aber immer ganz schnell. Also wir starten die Kohorte und nach 2 Tagen haben die Leute schon das Gefühl, wow, wäre mir das ohne euch jetzt komplett entgangen. Und nein, wäre es nicht. Es wird wahrscheinlich uns alle treffen oder wir alle werden bald viel mehr damit arbeiten, nur halt vielleicht ein bisschen später. Und ich bin immer ein Freund davon, zu den Ersteren zu gehören.

Zackes Brustik: Colin, was ist so der Stand? Also was brauchen Leute, wenn sie in die Community kommen?

Colin Bien: Was ich merke, ist, dass die Augen immer dann anfangen zu leuchten, wenn wir wirklich durch die verschiedenen News Cases gehen. Also wir machen es sehr, sehr praktisch und sagen dann immer, okay, eine klassische Aufgabe 1 Nachhaltigkeitsmanagers, 1 Nachhaltigkeitsmanagerin ist, Daten aus irgendwelchen Dokumenten zu extrahieren und sie in irgendwelche Fragebögen für Lieferanten, für Investoren, vielleicht auch für die Geschäftsführung zu integrieren. Das ist eigentlich eher so ein Daten aus vorhandenen Quellen rausziehen und in leicht veränderter Form irgendwo wieder reinpacken. Und das ist ja so eine Aufgabe, die kann man sehr gut mit KI regeln, aber nicht mit jeder KI und auch nicht mit jedem Modell. Und wenn ich denen dann zeige, guck mal, du kannst hier Notebook LM nehmen, da kann ich ganz toll Daten draus extrahieren. Das funktioniert einfach besser als zum Beispiel bei ChatGPT oder bei Claude. Und dann kann ich mir aber vielleicht bei ChatGPT wiederum meine Fragebogentabelle integrieren und das Ganze so ein bisschen miteinander verbinden. Dann werden ja gesagt, dann fangen die Augen an zu leuchten. Und das sind genau diese Wege, die wir da sozusagen vorgehen, die wir explorieren und dann zeigen, wo vielen dann irgendwie klar wird, okay, das kann wirklich meinen Arbeitsalltag sehr stark verändern. Und ich bin total bei Anna, viele sind an diesem Punkt noch nicht, aber wenn ich mich jetzt selber anschaue, ich habe glaube ich so Anfang des Jahres vielleicht wirklich intensiv angefangen, verschiedene KI-Tools zu nutzen. Und irgendwann hat es wirklich Klick gemacht, dass nicht nur im privaten Bereich ich immer wieder dachte, Mensch, diese Aufgabe, die könnte ich doch mal auch spielerisch nur versuchen mit KI zu machen. Ich habe zum Beispiel, haben wir hier sind gerade umgezogen, ich habe hier so eine kleine Haushaltskammer, wollte davor irgendwie eine Tür oder einen Vorhang basteln, habe das Ganze abfotografiert, bei Chachipiti reingepostet und mir eine Anleitung erstellen lassen. Und da habe ich an mir selber gemerkt, okay, jetzt bin ich so weit, dass ich wirklich sehr explorativ versuche, in allen möglichen Bereichen KI anzuwenden.

Zackes Brustik: Ganz schnelle Fragen. Was denkt ihr, wo überschätzen wir GenAI, vor allem dann, wenn wir es noch gar nicht so wirklich genutzt haben.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Ich habe auf jeden Fall den Eindruck, es macht Sinn, sich ein bisschen Grundlagenwissen anzueignen, neben diesem Experimentieren mit ganz vielen Tools, weil ich bin immer dafür, viel zu experimentieren. Aber es lohnt sich auch ein bisschen, die Grundlagen zu verstehen. Und da ist es dann zum Beispiel öfter so, dass uns auch so Vorbehalte entgegengebracht werden, so, ich kann das nicht so wirklich im professionellen Kontext nutzen, weil ganz oft halluziniert die KI und die Ergebnisse sind total unsauber, damit kann ich doch nicht arbeiten. Und sowas kann man total gut aus dem Weg räumen, indem man erklärt, naja, das sind Large Language Models, die beschäftigen sich vor allem mit sprachlichen Zusammenhängen. Und es geht bei dem einen Tool viel mehr Präzision Und beim anderen Tool ist es sogar so angelegt, dass es Kreativität fördert, dass Dinge erdacht werden, die so gar nicht existieren. Und da muss man dann eben wissen, wie man in der Nutzung schon mal unterschiedlich ansetzen muss, damit, wenn man Präzision will, man auch das richtige Tool hat und nicht sagt, ja, also die ganze KI ist ja total unscharf und nicht im professionellen Kontext nutzbar.

Zackes Brustik: Ein Beispiel für das eine Tool Präzision und ein Beispiel für das andere Tool Kreativität.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Also selbst innerhalb von ChatGPT gibt es verschiedene Modelle, die unterschiedlich trainiert sind. Also man kann schon innerhalb, ja sagen wir mal, des Large Language Models ChatGPT ein unterschiedliches Modell auswählen. Neuerdings gibt es das Modell 5, das vereint das ganz gut. Die KI wird ja auch immer besser, die guckt dann jetzt schon selber, ist das was, wo ich kreativ sein soll, dann nehme ich dieses Modell oder geht es hier eher Präzision. Andererseits gibt es schöne Tools wie Perplexity, die besser sind darin, Dinge zu recherchieren und auch die Quellen dann mit anzugeben. Und zum Beispiel rechnen können die alle nicht ordentlich. Also es gibt also diese ganz klassischen, einfachen Large Language Models. Es gibt aber KI-Anwendungen, wo man auch sicher sein kann, dass die Rechnungen richtig sind. Aber ich würde jetzt nicht einfach meinem JGPT vertrauen, wenn es wirklich Zahlen geht.

Zackes Brustik: Da überschätzen wir KI vielleicht oder schätzen sie auch falsch ein oder verstehen auch gar nicht wirklich, wie es funktioniert. Wo unterschätzen wir Gen AI vielleicht, Colin? Also wo ist uns gar nicht klar, was da vor uns liegt oder was uns überrollen wird oder was uns vielleicht ersetzen wird in einem Jahr als Sustainability Manager, gerade ganz am Anfang als Junior?

Colin Bien: Ja, also ist eine gute Frage. Ich glaube gerade der Hinweis auf die Junior Position ist ein guter, weil natürlich viel so Rechercheaufgaben und konzeptionelle Aufgaben so vorarbeiten, die ich vielleicht als ein Senior-Consultant oder auch Manager mir von Praktikanten oder eben Juniors erstellen lasse. Ich glaube, da wird relativ viel wegfallen. Und ich finde immer, es wird da sehr nützlich, wo ich selbst gar nicht so viel Kompetenz habe. Also ich nutze zum Beispiel viel Chats, irgendwelche Marketing oder Sales Funnels mehr aufbauen zu lassen, wo ich weiß, da ich habe genügend eigentlich Kompetenz, die Ergebnisse, die dann rauskommt, zu bewerten. Sind die umsetzbar? Sind die praktikabel? Meistens schießt er so ein bisschen übers Ziel hinaus. Weiß ich, okay, das kann ich gar nicht umsetzen, dann brauche ich ja tagelang für, das jetzt alles aufzusetzen. So, aber es hilft mir sehr viel. Ich hätte mir vor einem Jahr dafür eigentlich noch einen Berater geholt, der mich so ein bisschen mit auf den Weg nimmt.

Zackes Brustik: Sei ein ganz konkretes Beispiel, einfach nur, dass wir ein Bild vor Augen haben.

Colin Bien: Ja, ich habe zum Beispiel kürzlich darüber nachgedacht. Wir haben verschiedene Kanäle, wo wir unsere Audience drin haben und die möchte ich jetzt alle auf diese Community hinweisen. Wie mache ich das dann am besten und wie mache ich das vielleicht auch automatisiert? Wir haben verschiedene Tools im Hintergrund, HubSpot und so weiter. Und wie kann ich das jetzt alles so in ein Funnel bauen? Und mach mir mal ein paar Vorschläge. Und dann kommt eben erster Vorschlag. Dann sage ich ja, ist toll, aber ist ehrlich gesagt mit Kosten verbunden, weil du schlägst mir hier ein Marketing Budget von mehreren 1000 Euro im Monat vor. Und übrigens habe ich bei HubSpot auch nicht die 10.000 Euro Variante, sondern nur die 1.000 Euro Variante. Und dann checkt er aber sofort auch, ah, du hast nur, ne, weiß ich nicht, den Sales Hub, aber nicht die Professional-Variante und dampft dann diesen Funnel mit den ganzen Funktionalitäten, die er da vorschlägt, wieder ein. Ich glaube, und damit umgehen zu lernen, das haben viele noch nicht so auf dem Zettel. Anderes Beispiel wäre, wir haben so eine Art ESG-Strategieberater entwickelt, über einen Custom-GPT, mit dem auch ich mich relativ häufig unterhalte. Und ich habe dem sozusagen einen ganzen CV gebastelt und so Mental Models bestimmt und Prinzipien, nachdem er seine Strategie entwickelt. Und gehe selber auch in meiner Beraterfunktion.

Zackes Brustik: Kurz auch da wieder rein, was meinst du mit Mental Model?

Colin Bien: Mental Models sind so Denkweisen. Welche Denkform wendet dieser Custom GPT an? Also für die Nachhaltigkeit heißt das zirkulär denken, in System denken, kontextbasiert denken, lebenszyklisch denken. Das sind alles für mich sozusagen Denkmodelle, die häufig in Unternehmen schon ganz am Anfang falsch laufen. Wenn man immer linear denkt, viele Unternehmen denken gar nicht darüber nach, was mit den Produkten passiert, nachdem sie sie verkauft haben, dass das alles sozusagen im ganzen Lebenszyklus ist.

Zackes Brustik: Du hast ja auch Nachhaltigkeit studiert. Das heißt eigentlich im Prinzip hast du so ein bisschen gesagt, also du hast ihm dein Studium reingeschoben.

Colin Bien: Genau, in 1 sehr komprimierten Form auf 6 Seiten, in Form 1 CVs. Und dann ist es faszinierend zu sehen, wie dieser Custom GPT, ich spreche dann wirklich mit dem, immer, du merkst immer wieder, dass er diese Leitplanken, die ich ihm da gegeben habe, doch relativ ernst nimmt. Ich finde es erstaunlich, was dann da rauskommt, wie er mir hilft, beispielsweise Workshop-Modelle zu entwickeln, bestimmte Kundensituationen mit mir durchzuspielen und zu überlegen, wie könnte ich denn in 1 brenzligen Situation jetzt mit einem Kunden umgehen. Beispiel ist Strategie entwickeln in einem Unternehmen, was CSID-pflichtig ist, es jetzt nicht mehr ist. Jetzt die Aufgabe, das gesamte Unternehmen mitzunehmen, aber diese ganze Reporting-Verpflichtung hat viel verbrannte Erde hinterlassen. Keiner hat mehr Bock auf Nachhaltigkeit. Keiner will irgendwie was von diesem Thema gerade wissen. Wie gehe ich denn damit eigentlich Und dann kommen da viele Ideen, da wäre ich wahrscheinlich irgendwann auch selber drauf gekommen, aber sie kommen sehr strukturiert, sie ergänzen meine eigenen Ideen. Und in diesen Austausch zu gehen, finde ich immer wieder überraschend, wie gut mich das nach vorne bringt. Es ist, als wenn ich jemanden jederzeit bei meiner Seite hätte, mit dem ich mich über diese Themen austauschen kann.

Zackes Brustik: Apropos Austausch. Ich finde, nichts schlägt den persönlichen Austausch mit meinen Peers, mich mit 1 dicken Portion Motivation einzudecken. Und 1 der für mich besten Events, all die Menschen zu treffen, die begeistert an nachhaltigen Innovationen arbeiten oder wertvolle Kontakte für meine eigene Arbeit zu knüpfen, ist für mich das Impact Festival in Frankfurt. Ich freue mich schon mega drauf, dieses Jahr auf der Transformation Stage vor Ort zu sein und zu moderieren. Und richtig klasse wäre es, bei der Gelegenheit auch ein paar von euch persönlich kennenzulernen. Die Chance darauf zu erhöhen, habe ich eine Aktion für alle von euch, die meinen Newsletter abonniert haben. Gemeinsam mit dem Impact Festival verlose ich je zweimal einen Business Pass für das Impact Festival vom 26. Bis zum 27. November in Frankfurt. Das Festival hat dieses Jahr übrigens den Veranstalter gewechselt und geht nun mit dem Team des TechQuartiers an den Start. Was ich großartig finde, weil das Techquartier ein riesiges Ökosystem beisteuern kann und jahrelange Erfahrung in richtig guten Events hat. Alle Informationen dazu, wie ihr als Newsletter-Abonnenten ins Rennen die 2 Business Passes geht, gibt's im kommenden Newsletter im Oktober. Übrigens auch genau der Newsletter, in dem es den Einblick in meine Community-Umfrage geht und zu den 5 Themen, die Sustainability-Managern gerade am meisten unter den Nägeln brennen. Wenn euch das interessiert, zackers.com slash Newsletter. Und alle Informationen zum Impact Festival gibt es auf impact-festival.earth. Mit dabei zahlreiche Visionäre, Gründerinnen, VCs oder Sustainability Manager. Beide Links natürlich in den Shownotes. Wir sehen uns vor Ort.

Zackes Brustik: Was ich faszinierend finde, also ich meine, das kenne ich auch, wenn ich selber ein Coaching hatte oder eine Beratung. Oft braucht man diesen Menschen nur für 2 Sachen, sich selbst laut denken zu hören und nicht alleine vor dem Rechner zu sitzen. Und die zweite Sache auch, Verbindlichkeit zu haben, dass man jemanden hat, der sagt, so hast du es jetzt erledigt. Und ich meine, da sind ja 2 Sachen, das kann man tatsächlich gut ersetzen. Anna, du hast mir im Vorgespräch gesagt, dass ihr 2 ganz unterschiedliche Nutzergruppen habt, die bei euch oft im Kurs aufschlagen, die ganz unterschiedliche Ausgangslagen, Anwendungsfälle. Magst du die mal kurz erklären?

Dr. Anna-Katharina Meyer: Ja, also erstmal Colin, ich möchte dein Custom GPT gerne haben. Ich sammle nämlich jetzt auch solche Custom GPTs und also das klingt so, als hättest du das sehr schön trainiert. So was haben wir zum Beispiel noch nicht. Und das ist ja auch das Schöne, also Colin hat das jetzt gemacht und sowas kann man dann auch teilen. Also er kann das dann auch zum Beispiel seinen Nutzerinnen und Nutzern zur Verfügung stellen, dass die dann mit dem sprechen können. Ich weiß nicht, ob ihr das macht, Colin, aber grundsätzlich ist das ja möglich. Und was wir gerne auch lehren, ist, wie baust du dir denn dein eigenes Custom-GPT? Deswegen auch so, damit können sich langfristig, ja, Nachhaltigkeitsmanager, aber eigentlich alle möglichen Leute, die Veränderung treiben, unersetzbar machen, indem sie ihre eigenen Modelle trainieren und die dann auf immer weiterentwickeln, was dann so jemand, der einfach neu dazukommt, gar nicht so einfach kann. Aber man muss erst mal lernen, wie Trainiert man denn ein Custom GPT für die eigenen Zwecke?

Zackes Brustik: Darf ich kurz rein? Merkst du dir kurz, was du sagen willst? Weil meine Frage ist, sagst du unersetzbar, und da ist ja immer wichtig, in der Firma unersetzbar zu machen. Das heißt, ich trainiere mir mein Custom GPT, ich habe dem die bestimmten Denkweisen beigebracht, etc. Und dann aber wahrscheinlich auch ganz viel Kontextdaten aus der Organisation reingepflegt und all diese Arbeit dann sozusagen wieder nachzuholen. Dann startet, wenn man die Personen austauscht, startet man wieder bei 0.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Genau. Oder man kann natürlich dann dieses Custom GPT auch an einen Nachfolger weitergeben. Aber erst mal ist man selbst Herrin dieses Custom-GPTs. Und das ist halt ein unglaublicher Schatz, den man täglich eigentlich füttern kann und auf den man dann in 4 Wochen zurückgreifen kann. Und da ist so viel drin, so viel Wissen, so viel Erfahrung. Also, ich finde das immer wieder wundervoll. Oder da einfach mal so ganz konkret, jetzt gar nicht in diesem ganz konkreten Nachhaltigkeitskontext, Aber ich habe mein erstes Custom GPT, was mir so die Augen geöffnet hat, war, ich habe das genannt Annas Expertise. Und ich habe einfach mit diesem GPT gesprochen und habe erst mal gesagt so, ja, das ist mir wichtig und das habe ich irgendwie gelernt, habe ich erst mal eine halbe Stunde gequatscht, dann wusste das schon recht viel über mich und dann habe ich meine Doktorarbeit reingeladen, dann habe ich die Artikel, die ich schon mal vor 10 Jahren geschrieben habe, da reingeladen, Dann habe ich, ich mache gerade für Haufe so eine Artikelserie, da habe ich die Links dann reingeladen. So, und ich glaube, das hat anderthalb Stunden gedauert. Und wenn ich jetzt eine Interviewanfrage bekomme, mit 4 Fragen, dann gebe ich die 4 Fragen da rein und frage, was würde Anna antworten? So, zack! Also, ganz ehrlich, das ist meistens schon richtig gut, weil ich habe halt auch noch durch dieses Gequatsche so ein bisschen meinen Tone vorgegeben. Also dieses GPT weiß so ungefähr, wie Anna das auch sagen würde. Und das ist, ja, es ist einfach Wahnsinn.

Colin Bien: Ein digitaler Zwilling.

Zackes Brustik: Das heißt, du verdoppelst dich und da sparst du enorm viel Zeit. Wie wir die Zeit dann produktiv einsetzen, bequatschen wir gleich. Aber meine Frage war ja, Anna, du hast im Vorfeld gesagt, du hast 2 ganz unterschiedliche Nutzergruppen. Sag mal kurz, was die so unterscheidet.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Genau, also wir sagen ja, wir unterstützen die, die Veränderung treiben. Das ist eigentlich ein recht heterogenes Feld, also eine Gruppe von Leuten, die mit unterschiedlichen Hintergründen zu uns kommen. Wir sagen immer, die haben oft ganz ähnliche Schwierigkeiten, also so systemische Barrieren und auch innere Barrieren. Aber Shanta und ich, wir sprechen gerne von diesen 2 Gruppen. Also eine Gruppe, ich weiß nicht, ob ihr Hörerinnen und Hörer euch da jetzt wieder findet, mich würde auch euer Feedback sehr interessieren. Das eine sind die, die quasi Nachhaltigkeit studiert haben, also die, die diese ganze Komplexität des Themas kennen, die sich in den, ja, wir sagen immer so ein bisschen Bubbles, die sich mit anderen umgeben, die sich für Nachhaltigkeit interessieren und so weiter. Und die kommen dann in eine Organisation, die nicht unbedingt darauf gewartet hat, sich zu transformieren und laufen da wirklich gegen Wände, sind also ein bisschen auch der Spielverderber, die Spielverderberinnen, weil sie immer wieder kritische Fragen stellen oder Veränderung einfordern und so. Und die wirklich, ja, wir sehen manchmal fast so eine Burn-out-Gefährdung durch diese sehr anspruchsvolle Rolle. Und dieses sich alleine fühlen in dieser singulären Position, den Laden jetzt umzukrempeln. Das sind die einen. Und dann gibt es die andere Gruppe, das sind Leute, die oft schon länger im Unternehmen sind oder in der Organisation und die wollen irgendwie, dass ihr Laden besser wird und haben so auch mal vielleicht die Hand gehoben, so, ja, ich interessiere mich für Nachhaltigkeit und so. Und die bekommen auf einmal diese Rolle. Das können, ja, alle möglichen Leute sein, die werden auch nicht unbedingt dann immer Nachhaltigkeitsmanager genannt, aber die haben irgendwie diesen Hut dann auf. Manchmal wundern sie sich selbst, wie sie dahin gekommen sind. Und die sind ganz oft total überfordert von der Komplexität des Themas. Also da, wo die anderen sich wie so ein Fisch im Wasser bewegen und irgendwie nur in der Organisation die ganze Zeit an Grenzen stoßen, kennen die anderen, ihre Organisation gut, wissen, mit wem man sprechen muss, damit dies und das auch wirklich passiert, wissen auch, in welcher Sprache man sich da bewegt, aber sind überfordert von diesen immer neuen Anforderungen und von der einfachen Komplexität dieses Nachhaltigkeitsthemas.

Zackes Brustik: Was bedeutet das dann quasi wiederum für die Gen-AI-Anwendung? Also quasi, welche Tools, welche Aufgaben baue ich mir dann auf, ganz konkret, die 2 ganz unterschiedlichen Ausgangslagen zu bedienen?

Dr. Anna-Katharina Meyer: Die, die nach Orientierung im Thema suchen, die können sich zum Beispiel eine eigene kleine KI bauen oder auch bestimmte Tools nutzen, täglich irgendwie up to date zu sein, was sich wieder geändert hat und was das für ihre bestimmte Rolle bedeutet. Die einfach auch dann gucken, Wer sind eigentlich Persönlichkeiten, denen man bei LinkedIn folgen sollte, damit man sich auch irgendwie so ein bisschen in die Bubble begibt und da so mitreden kann? Zu welchen Veranstaltungen sollte man gehen und so? Die eher so die Information von außen zieht. Und die anderen, die können zum Beispiel so ein Mapping, wir nennen das Map of Influence machen, also so eine Landkarte entwickeln, wer im Unternehmen spricht eigentlich mit wem, zu welchem Thema, welche Gremien gibt es? Wie muss ich mich auch ausdrücken, hier gehört zu werden und so?

Zackes Brustik: Ja, aber da würde mir jetzt einfach ein DIN A4-Papier und ein Stift reichen. Also quasi an welcher Stelle brauche ich dafür Chennai?

Dr. Anna-Katharina Meyer: Indem du Fragen stellst und dir auch dann jemand antwortet, der gewisse Informationen als Grundlage hat. Und diese gewissen Informationen, die kannst du wieder so einem Custom GPT geben als Trainingsdokumente. Colin.

Zackes Brustik: Ja, Colin, spring rein.

Colin Bien: Es passt so gut, weil wir auch einen Custom-GPT haben, der für diejenigen gedacht ist, die mit dieser Frustration immer wieder umgehen müssen und diese Resilienz eigentlich erst mal aufbauen müssen, weil sie immer wieder diese Spielverderberinnen und Spielverderber sind. Und das ist ja schon eine psychologische Herausforderung, von der du im Studium erst mal nichts hörst. Wenn du als Sustainability Manager, Managerin studiert, aus der Uni kommst und in so ein Unternehmen eintauchst, dann ist das ja erstmal ein ziemlich harter Start. Genau wie du es gerade geschildert hast. Und dieses Burn-out-Syndrom, Also was können die zum Beispiel noch machen? Diejenigen, die das erfahren, die können eben diesen Custom GPT, den wir da entwickelt haben, sich runterladen und mit dem genau über solche Situationen sprechen. Und der hat dann auch ganz smarte sozusagen Kniffe und Tricks, wie ich die Leute vielleicht doch ein bisschen besser auf meine Seite holen kann, wie ich so ein Gespräch, also ein, aufbauen kann, damit ich Unterstützerinnen und Unterstützer in der Organisation finde. Also der spiegelt im Grunde genommen die andere Gruppe, die eben nicht existiert, nämlich die, die in einem Unternehmen schon lange da sind, als Quereinsteiger an das Thema kommen, genau wissen, mit wem sie zu sprechen haben, das spiegeln die wieder. Also da hättest du dann auch ein Beispiel, wie nutze ich GenAI für diejenigen, die fachlich gut unterwegs sind, aber diesen ganzen Change-Prozess vielleicht noch nicht, weil der ist immer sehr erfahrungsbasiert, glaube ich, da noch nicht so fit sind.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Es ist natürlich nichts gegen ein echtes Seminar, zum Beispiel von Shanta, Burn Bright Not Out, kann man auch bei uns machen, wo man dann sich real mit anderen darüber austauscht, was hat dir geholfen und so weiter. Aber die anderen kennen halt oft auch nicht die Realität deiner Organisation und da hilft es eben immer mehr zu sammeln und dann auch den ganzen Frust da rein zu sprechen. Also überhaupt, wer immer noch tippend mit der KI kommuniziert, hat auf jeden Fall Nachteile, weil die KI einen besser versteht, wenn man spricht. Da hat man einfach viel mehr Nuancen drin und ist auch schneller und so. Und da kann man diesen ganzen Frust, also das ist jetzt wieder passiert. In dieser Abteilung hat der und der gesagt Und das hat wieder dazu geführt, dass wir das Ding jetzt immer noch nicht durchkriegen. Damit trainiert man auch die KI, die dann wieder Zusammenhänge erkennt, die irgendwann nicht mehr auf ein DIN A4-Blatt passen.

Zackes Brustik: Ja, Aber da ist jetzt ein Punkt, wo ich mich fragen muss, mache ich das mit meiner privaten KI, die kennt dann aber vielleicht die ganzen Unternehmensdaten nicht, oder will ich das in eine KI sprechen, die die Firma freigegeben hat, die dann vielleicht da aber auch reinhören darf? Also es ist ein sehr vertrauliches Gespräch an der Stelle. Da will ich jetzt nicht, dass meine Kollegen oder die IT oder der Chef das auslesen kann. Oder, dass das irgendwo an irgendeiner Stelle, weil es ist ja Gen AI, dann an irgendeiner Stelle, an der falschen Stelle auszusehen, dank der ganzen Kreativität wieder hochpoppt.

Colin Bien: Wichtiger Punkt, Datenschutz und Datensicherheit. Was gebe ich so 1 KI eigentlich frei? Ich meine, wenn man im Unternehmen, das werden aber die wenigsten sein, schon die Möglichkeit hat, auf so ein Voice Mode, weiß ich nicht, von Chats GPT zum Beispiel zuzugreifen, dann sollte man natürlich immer noch darauf achten, dass die Daten, die man da reinspricht, nicht zum Trainieren genutzt werden. Da gibt es unter den Einstellungen in der Privacy Settings so einen Haken, den sollte man tunlichst ausstellen. Dann sollte man natürlich auch keine Dokumente hochladen, die sensible Daten enthalten. Und dann muss man vielleicht auch ein bisschen anonymisiert darüber sprechen. Und dann sagt man nicht, Herr Müller hat XYZ gesagt, sondern ein Kollege, eine Kollegin, und man lässt es so ein bisschen offen. Und ich finde, die gleichen Regeln gelten eigentlich auch, wenn man die KI privat nutzt. Natürlich sollte man auch da keine sensiblen Daten meines Unternehmens irgendwie veröffentlichen. Das ist ja kürzlich mal passiert, dass irgendein Vorstandsassistenz bei SAP irgendwelche Meeting Protokolle in so eine KI geladen hat und sie sind dann irgendwo wieder aufgetaucht. Das ist natürlich der absolute Super-GAU. Das sollte wirklich nicht passieren.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Aber das muss natürlich auch jeder Entscheidungsträger, jede Entscheidungsträgerin muss sich bewusst sein. Wenn du das deinen Mitarbeitenden nicht anbietest, diese Tools zu nutzen, wenn du also nicht Wege findest, das datenschutzkonform in deinem Unternehmen zu integrieren, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die Leute das im Verborgenen nutzen, weil es sie einfach so viel schneller und besser macht und jeder möchte schneller und besser arbeiten. Davon gehe ich einfach mal aus. Das heißt, je weniger du dich drum kümmerst, das ordentlich in deiner Organisation zu verankern, umso mehr Stress kannst du damit dann langfristig bekommen. Und da passieren wahrscheinlich viel mehr Datenschutzprobleme, wenn man sich nicht kümmert.

Zackes Brustik: Wir packen noch mal das Datenschutzthema kurz, ganz konkret. Ich weiß 2 Challenges, die meine Community umtreiben. Die meisten ist ganz aktuell, wie sorge ich dafür, dass die Geschäftsführung am Ball bleibt. Das ist eine der großen Challenges. Und eine andere ist zum Beispiel, wie als Mittelständler konsolidiere ich irgendwie den VSME und EMAS Zertifizierung und verschiedene ISO-Normen und wie führe ich das alles, händle ich das einigermaßen effizient. 2 ganz unterschiedliche Challenges. Wie würdet ihr die mit GenAI lösen? Colin, was ist der Pfad, welche Tools, Welche Prompts, wie gehe ich das an mit der Geschäftsführung?

Colin Bien: Also ich finde, der Geschäftsführungscase ist eigentlich die kleinere Herausforderung. Da würde ich zum Beispiel so ein Custom GPT auch einfach mal befragen. Ich kann mir auch selbst noch mal einen bauen, den mit entsprechenden Informationen, also zumindest solchen, die öffentlich zugänglich sind, füttern und dann einfach mal in so eine Konversation eintreten. Ob jetzt per Sprache oder per Chat, ist, glaube ich, erstmal egal. Es gibt einen Haufen Content auch genau zu dieser Frage. Wir haben auch mal, das ist, glaube ich, der wertvollste Content, den wir je gepostet haben, eine Präsentation bereitgestellt, 10 Fakten, wie ich meine Geschäftsführung von Nachhaltigkeit überzeuge. Und dann kommen so die ganzen ökonomischen Treiber Und davon gibt es einen Haufen. Das kann ich im Grunde genommen alles mal in so einen Chat als Kontextinformation mit reinpacken und dann vielleicht noch ein paar Spezifika zu der Frage, was ist das für eine Branche.

Zackes Brustik: Kurze Zwischenfrage, aber da würdest du ganz klar, ganz stupide auf ChatGPT setzen und nicht ein anderes Tool.

Colin Bien: Ja, überhaupt, mich dem Thema erstmal zu nähern, aber Anna hat noch eine Ergänzung dazu.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Ja, genau, bevor du jetzt zum zweiten Case gehst. Es gibt ja bei Chat-GPT und bei den anderen Modellen auch so eine Deep Research Funktion und auch ein verstärktes Reasoning. Also verstärktes Reasoning bedeutet, dass die KI sich ein bisschen mehr Mühe gibt, nachzudenken. Weil wenn man normalerweise irgendeine Frage stellt, dann kommt ja sofort eine Antwort. Und dieses Deep Research hilft, dass wirklich die KI wie ein Mensch ins Internet geht und sorgfältig nach Quellen sucht und dann erkennt, ah, da fehlt mir noch diese Information, dann muss ich noch mal danach gucken und danach gucken. Und dann findet die KI wahrscheinlich auch solche Posts wie von Colin mit diesen 10 Gründen. Also Man sucht quasi das ganze Internet ab nach Gründen, nach irgendwelchen Studien, nach wissenschaftlichen Berichten. Und dann hat man alles zusammen, aber das geht besser mit dem Deep Research, als wenn man jetzt einfach nur die Frage stellt.

Zackes Brustik: Ganz konkret, Rain, ich muss jetzt mal fragen, weil ihr habt gesagt, die KI, ChatGPT, also wirklich ganz konkret, eure Empfehlung aktuell, während wir die Folge aufnehmen, ist Anfang Oktober 2025, das ändert sich ja alles super schnell, da wäre euer Go-To-Tool Chatshippity oder gibt es noch 2, 3 Alternativen, wo ihr sagt, eigentlich besser, weil Deutschland oder Datenschutz oder sonst was?

Dr. Anna-Katharina Meyer: Also Claude wird immer besser, ist auch eigentlich, finde ich, im Schreiben etwas kreativer und man kann es mit etwas besserem Gewissen nutzen. Gemini wird auch immer besser von Google. Wir machen diese Tool Time eher mit Scott Denton zusammen und der sagt, Google wird diesen Wettlauf auch gewinnen. Da weiß ich jetzt nicht, ob ich mich da so aus dem Fenster lehnen würde. Aber Gemini holt auf jeden Fall gerade sehr auf und ist schon sehr, sehr gut in der kostenlosen Version. Und bei ChatGPT würde ich die kostenlose Version eher nicht empfehlen, aber ich selbst nutze die bezahlte Version hauptsächlich.

Zackes Brustik: Colin, Ergänzung, Widerworte, Zustimmten?

Colin Bien: Ja, also ich bin immer ein Freund, es zu probieren und die gleiche Frage mal bei unterschiedlichen Modellen zu versuchen, dann zu gucken, was am besten funktioniert.

Zackes Brustik: Und da kommen wir zu der Frage, wie lang müsste so ein Prompt sein, so eine Aufgabe zu lösen? Ist da so, hey, ich bin Zackes in Mittelständler sowieso im Rheingebiet, wir haben so viel Mitarbeitende, das und diese Branche. Meine Geschäftsführung sagt gerade und dann füge ich da einen O-Ton ein, was weiß nicht Herbert oder Hannah zu mir gesagt haben. Und wie würdest du sie überzeugen? Oder muss da noch viel mehr Information rein?

Dr. Anna-Katharina Meyer: Es hilft immer zu sagen, stell dir vor, du bist oder du bist in der Rolle. Also damit die KI erst mal weiß, was von ihr erwartet wird, welche Rolle. Und es hilft auch immer noch mal zu sagen, gehe schrittweise vor. Ich weiß auch nicht, warum, aber es hilft oft. Und ich habe auch die Erfahrung gemacht, dass Notebook LM, das ist ja von Google, auch mit Gemini verknüpft, total praktisch ist für viele einfache Anwendungen, die man so als Nachhaltigkeitsmanager hat. Das wurde mal entwickelt für Studierende zur Recherche, und da kann man einfach ganz viele Dokumente reinladen. Man kann dann auch sagen, such noch mal im Internet nach mehr zu diesem Kontext, dann packt quasi Google noch Dokumente dazu, man kann auch welche rausschmeißen und so. Und dann kann man sagen so, jetzt schreib mir mal eine Zusammenfassung. Oder dann kann man noch einen ganz spannenden Schritt machen, man kann sagen, mach mir mal daraus einen Podcast. Das ist ein bisschen gemein hier für uns Podcaster. All diese Podcaster, die bekommen jetzt das KI-Äquivalent präsentiert, indem nämlich man einfach sagt, mach mir einen Podcast aus der Zusammenfassung und beantworte hauptsächlich Frage ABC. Also man kann sogar dem Podcast noch eine Aufgabe geben.

Zackes Brustik: Das funktioniert echt scary, ja. Ich habe mir mal eine eigene Gewinne-Zukunft-Podcast-Folge oder Marek, meine Community-Managerin, die mich da unterstützt, hat das gemacht, die 10-Minuten-Version von der Gewinne-Zukunft-Folge. Und dann war das wirklich so im amerikanischen Stil. Du hattest einen älteren Herrn mit tiefer Stimme, noch eine junge weibliche Stimme, die sich so unterhalten haben, so in einem Plauder-Podcast. So, oh, und dann fand ich faszinierend, dass das und das. Aber man muss ja beachten. Ja, genau, da an der Stelle bin ich ausgestiegen. Das war echt scary, wie quasi dieser, ich sag mal, Executive Summary in gesprochener Form mit synthetischen Stimmen funktioniert hat. Und

Colin Bien: bist du dann auch in die Konversation eingetreten? Weil das geht ja auch. Du kannst ja auch im interaktiven Mode dann dich live mit diesen beiden Podcast-Hosts auch noch unterhalten, zu dem Thema. Und die geben dir dann auch wirklich krasse Antworten.

Zackes Brustik: Scary, das wusste ich nicht.

Colin Bien: Und das kannst du auch wieder runterladen.

Zackes Brustik: Das geht bei Notebook LM, oder wie? Genau, ja. Okay.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Ja, und das hilft einfach, wenn man zum Beispiel irgendwie, oh Gott, ich muss das Lieferketten-Sorgfaltspflichtengesetz verstehen bis übermorgen, Bin aber irgendwie eigentlich heute noch eine halbe Stunde Wäsche aufhängen. Also ich sag das immer, weil das wirklich so ist irgendwie. Ich hab 2 kleine Kinder, keinen Trockner. Man ist viel am Wäsche aufhängen und dann ist es natürlich viel schöner, sich so einen interaktiven Podcast, man darf sich sogar die Stimmen selber aussuchen, also ich nehme immer nicht den älteren Herrn, sondern den

Colin Bien: … Jüngeren.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Es hat irgendwie so ein, der heißt irgendwie Drill Instructor, irgendwas, der hat auf jeden Fall so eine bestimmende Stimme, mir gefällt das auf jeden Fall ganz gut. Und ja, dann ist es wirklich recht unterhaltsam mit einem absolut trockenen Thema.

Colin Bien: Ja, aber vielleicht noch mal zu der Frage, Sackes, ne? Also ich würde nicht die Länge des Prompts beantworten, sondern wie Anna auch schon gesagt hat, es sollte eine bestimmte Struktur haben, ne? Du solltest einen Kontext dazugeben, die Situation erklären, du übernimmst die Rolle 1, 1, du solltest die Situation erklären, Du solltest das Aufgabenformat oder die Aufgabe beschreiben. Du solltest das Ausgabeformat beschreiben. Und du kannst auch immer noch sehr gut Constraints reinbauen. Also es hilft tatsächlich auch, wenn man dann sagt, denk dir keine Quellen aus, nutze nur Quellen, die du verlinken kannst. Und selbst wenn dann die ersten Ergebnisse kommen, dann auch nochmal sagen, hast du dir irgendwas ausgedacht? Prüfe es bitte kritisch. Und gerade bei Quellen ist das so eine Geschichte, dann bringt es wirklich was nochmal, diese Frage im Nachgang zu stellen. Und wie lange dann der Prompt wird, das ist dann wirklich sehr abhängig vom Kontext.

Zackes Brustik: Ich

Colin Bien: finde immer vielleicht als Bild, letzter Satz dazu, es ist im Grunde genommen auch hier wieder, als wenn du einem Praktikanten oder einem Praktikantin eine Aufgabe stellst. Je präziser du sie stellst, je mehr Kontextwissen du gibst, desto besser sind in der Regel die Ergebnisse. Und das erste Ergebnis wird auch nicht sozusagen das Beste sein, sondern dann geht es eben in die Interaktion.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Darf ich noch kurz das wirklich betonen, dieses benenne das Ausgabeformat. Also das ist wirklich relevant und auch wenn wir darüber nachdenken, wir wollen ja nicht unnötig Energie verschwenden, unnötig Rechenkapazität verschwenden. Das ist ein sehr schwieriges, kritisches Thema, wo ich finde, wo wir uns als Veränderungsakteure, darüber schreibt auch viel meine Mitgründerin, dass wir da uns stärker in diese Regulatorik auch einbringen, ressourceneffiziente KI auch zu bekommen, langfristig. Aber was ich sagen wollte, da kann man auch selbst schon ein bisschen drauf achten. Zum Beispiel GenSpark, Das ist ein supertolles Tool, das ist quasi so ein Superagent. Der fasst mehrere Tools zusammen. Und superpotentes Tool, wenn man das einmal benutzt, hat man schon dann fast alle Credits aufgebraucht und dann will das auch bezahlt werden. Es lohnt sich, das zu bezahlen, aber na ja, jedenfalls, wenn man dann nicht sagt, was man haben will, dann macht das alles. Das baut dir fast eine Webseite aus den Ergebnissen und ich weiß ja nicht, wie viel Energie dabei verwendet wird, wenn du eigentlich nur ein Briefing wolltest am Ende. Also eigentlich wolltest du ein DIN A4-Blatt am Ende, bekommst aber eine Webseite, ein Quiz, eine PowerPoint-Präsentation Und, und, und.

Zackes Brustik: Den LinkedIn-Post dazu, die Punkteliste.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Und du musst da wirklich darauf achten zu sagen, was will ich überhaupt. Und da ist wirklich ein bisschen ressourceneffizient auch denken. Sinnvoll.

Zackes Brustik: Die anspruchsvolleren Aufgaben, Colin. Oder auch Anna. Also, wie konsolidiere ich alle meine Tätigkeiten zu E-MAS, VSME, ISO-Norm als vielleicht mittelgroßes, kleines KMU? Oder du hattest ja auch im Vorgespräch eine spannende Sache gesagt, Colin, dass es jetzt mehr weggeht vom Reporting hin zu konkreten Cases und ich, keine Ahnung, in der Reederei mit meinen Kunden zusammen arbeite. Also wo können mich da welche Tools bei was unterstützen und wie hängen die dann wieder zusammen mit den vorhandenen IT-Strukturen, die ich im Unternehmen habe oder der ESG-Software?

Colin Bien: Ne, die Frage ist so ein bisschen, was meinst du mit konsolidieren? Wahrscheinlich meinst du, okay, ich habe hier verschiedene Reportingpflichten. Das kann EMAS sein, das kann VSME sein und ich möchte das gerne irgendwie so ein bisschen übereinanderziehen und mir dann nicht mehr Aufwand machen, als nötig ist, weil am Ende sind es viele gleiche Datenpunkte und das möchte ich eben konsolidieren.

Zackes Brustik: Ich bin ja nicht der Profi aus der Praxis. Vielleicht kannst du das sogar besser einschätzen. Es kam sehr oft, es kann natürlich auch sein, in welchen Weg sollen wir gehen? Was ist wichtiger für uns? Wie priorisieren wir irgendwie EMAS versus VSME versus ISO-Zertifizierung?

Colin Bien: Ja, also auch da muss ich sagen, es kommt wirklich sehr auf die Situation drauf an. Wovon ich jetzt ein bisschen abraten würde, ist mir einfach die VSME-Standards runter zu laden, ein paar, weiß ich nicht, veröffentlichte Dokumente noch zu ziehen, alles in eine GenAI, in irgendein Chatbot zu packen und sagen, schreibt mir mal einen Bericht, dann wird sehr wahrscheinlich nichts Gutes bei rauskommen. Die große Herausforderung ist ja nach wie vor bei der Erstellung von so einem Bericht, dass ich dezentral irgendwie Daten einsammeln muss. Und das ist jetzt keine Funktion, die diese Chatbots gut übernehmen können. Aber wenn ich die Daten erstmal habe und wenn ich jetzt auch verschiedene sozusagen Datensets beliefern muss, EMOS und VSME, dann kann ich natürlich schön so eine KI mal fragen, kannst du mir nicht mal die Datenpunkte mappen? Also wo habe ich denn eigentlich übereinstimmende Datenpunkte und wo gibt es aber spezifische Datenpunkte, die wirklich eigens bedient werden wollen. Ich kann zum Beispiel, wenn ich, das würde ich empfehlen, so mit Notebook.lm, weil ich da eben die Datenextraktion sehr gut finde, kann mir auch eine Liste mit Datenpunkten ziehen, die als Prompt bei Notebook.lm reinpacken, meine ganzen vorhandenen Dokumente in so ein Notebook eben reinladen und dann sagen, zieh mir mal bitte die ganzen Datenpunkte raus Und dann werde ich schon mal eine erste gute Antwort kriegen aus dem vorhandenen Datenmaterial.

Zackes Brustik: Und auch wieder, ich stelle jetzt wirklich ganz viele Jenny-Eiford-Dummies-Fragen. Also du lädst da deine PDFs oder deine CSV-Dateien und Excel-Tabellen rein. Genau. Und sagst dann bitte mir das als pdf oder als tabelle oder sonst was.

Colin Bien: Also bei notebook lm lädst du pdfs hoch oder kannst videos verlinken oder kannst auch webseiten verlinken. Du kannst auch eigene notizen dort hochladen, also dokumente weiß ich nicht, word oder Google dokumente. Das geht schon. Was du nicht machen würdest, ist Excel-Tabellen. Das ist nochmal was anderes. Aber du hast ja in der Regel in diesen ganzen Dokumenten schon sehr viele Informationen, die du dann in einem Bericht irgendwie wieder unterbringen musst. Und ich glaube, dieses, das, was man früher wirklich klassischerweise mit einem Highlighter gemacht hat. Ich gehe durch so einen PDF, streiche mir die resentlichen Datenpunkte an, mache Copy und Paste, packe die in irgendein Word-Dokument wie bei so 1 Hausarbeit und schreibe dann irgendwie einen Text daraus. Das sind ja so klassische Aufgaben, die kann jetzt eine KI in einem Bruchteil der Zeit eigentlich lösen. Datenextraktion über Notebook LM und dann kann ich vielleicht ein gutes Sprachmodell, was sprachlich auch kreativ ist, wie CLOT nutzen, mir dann aus den einzelnen Datenpunkten mit Wissen der Anforderungen, ESRS weiß ich nicht, E1-5 zum Beispiel, dann einen ersten Text formulieren zu lassen. Das geht schon. Und wie gesagt, wenn es Konsolidierung geht, kann man bestimmt so eine, so eine Analyse über ein Deep Thinking Modell machen, wie zum Beispiel Chachi-Tea-Thinking.

Zackes Brustik: Da habe ich jetzt schon wieder 4 Folgefragen, Colin.

Colin Bien: Schieß los.

Zackes Brustik: Das eine ist, wir kommen gleich noch auf Use Cases, die wir vielleicht nicht auf dem Schirm haben. Und dann haut dir mal ein paar geile Use Cases raus. Aber vorher noch das Thema Halluzination. Weil wenn ich nicht ganz tief im Thema stecke, ich merke das selber, ich habe immer mal wieder versucht und ich habe alle meine 80, über 80 Podcastfolgen als Transkripte und die immer mal wieder in die KI reinzuladen und dann kommen auch fünftige Sachen, wenn ich sage so, hey, was sind die 3 wichtigsten Aussagen zum Thema Kreislaufwirtschaft oder in welcher Folge geht was. Wenn ich meinen Podcast nicht kenne, würde ich als außenstehende Person denken, oh klasse, Folge 3 klingt aber spannend, da höre ich mal rein. Oder ich denke, oh, das sind 3 smarte Aussagen. Ich als Zackes, der in allen 80 Folgen oder über 80 Folgen mit dabei war, sage, da hast du dir aber gerade ganz schön feinen Mist ausgedacht. Das klingt super smart und intelligent. Ich weiß, diese Folge hat es nie gegeben und diese Aussage auch nicht.

Colin Bien: Ja, also ich glaube, das Problem, das wird auch immer bestehen bleiben. Es wird immer irgendwie Halluzinationen geben, aber was wir eben schon hatten, ich glaube, du kannst die reduzieren, indem du vorne die richtigen Fragen stellst. Du kannst sie reduzieren, indem du dann die KI selbst nochmal fragst, bitte überprüfe das nochmal kritisch. Aber am Ende musst du auch diese Deep Expertise haben in einem bestimmten Bereich, die Antworten irgendwie einordnen zu können. Deshalb denke ich ja auch KI immer als Assistenzsystem und eben nicht so sehr als jemand, als ein Anwalt, der mir zu 1 bestimmten Rechtsfrage eine wasserfeste Antwort gibt. Das würde ich zum Beispiel nicht unbedingt machen. So, aber ich glaube, du kannst erst mal gucken, sind Fachbegriffe richtig genutzt? Ich überprüfe vielleicht mal stichprobenzahlbar ein, 2 Quellen, weil manchmal gibt es auch Quellen, die angegeben werden, wo irgendwas drinstehen soll. Und wenn ich dann mir die Quellen angucke, steht das da gar nicht drin. Stichprobenartig kann man das bestimmt schon mal machen. Und dann muss man eben gewissen, ja, gewisse Expertise mitbringen, die Ergebnisse einzuordnen. Aber ich glaube, es ist etwas, was sich nie ganz reduzieren wird. Und letzter Satz noch dazu, wenn ich an so Agenten denke, wie Maines zum Beispiel, oder was du gerade meintest, Anna, die machen dann ja Aufgaben, die kann ich gar nicht mehr prüfen. Also wenn ich mit Maines mir zum Beispiel aus 15 ESRS-Berichten eine IRO-Analyse herstellen lasse und dann erstellt er mir eine Korrelationsanalyse und sagt, wenn ein Unternehmen viele oder wenn Unternehmen viele Risiken reporten, reporten sie dann auch viele Chancen und dann kriege ich dann eine Heatmap mit so 1 Korrelation, das kann ich gar nicht mehr einordnen.

Zackes Brustik: Und da kommen wir jetzt ja schon zur Evolution von KI. Also ich sag mal in den letzten Jahren hatten wir Machine Learning oder KI, zum Beispiel in größeren Organisationen das ganze automatisierte Datenhandling zu machen, an, weiß nicht, Nachhaltigkeitsdaten bei der Deutschen Bahn oder sowas, hatten wir ja auch schon im Podcast. Dann kam GenAI, das heißt all diese Daten, wie kann ich mit denen interagieren, Wie kann die KI tätig werden, Dinge daraus zu bauen? Und jetzt kommt Agentic AI. Da müssen wir uns nochmal einfügen. Was quasi machen die Agenten für mich? Was wären da Use Cases, die sich plötzlich erschließen? Damit habe ich mich nämlich zum Beispiel noch gar nicht beschäftigt. Also Chat-GPT manchmal ja, aber in Agenten habe ich bisher noch nicht eingesetzt.

Colin Bien: Also Agenten, ich glaube, fragst du 5 Leute, kriegst du 10 verschiedene Definitionen, was genau ein Agent ist. Also das Modell, mit dem ich arbeite, ist, das ist eine KI, die autonom ein Ziel erreichen kann. Anders als ich das jetzt machen würde, wenn ich der KI zum Beispiel sage, so wie der Anna das vorhin gesagt hat, gehe schrittweise vor und dann vielleicht auch jeden Schritt in meinem Prompt nochmal vordefiniere. So machen wir das zum Beispiel bei der Klimabilanz. Da sagen wir Schritt 1 bis 10. Jeder Schritt ist eigentlich definiert und er fragt mich, aber Schritt für Schritt führt er mich sozusagen durch diesen Prozess. Einem Agenten würde ich eigentlich nur sagen, erstell mir eine Klimabilanz und dann rennt der los und ist wirklich in der Lage, autonom dieses Ziel zu erreichen, Wege zu finden, andere Tools anzusteuern. So Maines zum Beispiel sucht sich dann, er kann auch theoretisch eine Buchung für dich vornehmen, sucht sich eigene Wege, fragt dich ab und zu. Ich habe hier eine Kreuzung, sozusagen so eine Entscheidungskreuzung, welchen Weg soll ich jetzt gehen und erstellt dir dann noch eine Webseite. Also erledigt autonom eigentlich dein Ziel, ohne dass du, wie du es eher in einem Workflow machen würdest, ja vordefinierte Prozessschritte hast, durch die der auch selbst durchgehen würde, sondern du überlässt ihn eigentlich den Weg zum Ziel. Und er hinterfragt auch immer wieder, ist das jetzt eigentlich schon das richtige Ergebnis? Also da kommt dieser Deep Thinking Charakter aus meiner Sicht wieder mit ins Spiel. Aber ich hatte auch heute eine kurze Diskussion mit meinem Co-Gründer, der hat wieder ein anderes Verständnis davon, was ist eigentlich agentic und was nicht. Aber für mich in meinem Kopf macht es Sinn zu sagen, gerade diese Autonomie ist ein wichtiger sozusagen Entscheidungspunkt zu einem Workflow, einem KI-basierten Workflow, wie ich ihn mir zum Beispiel mit Make oder mit NLTN jetzt mittlerweile bauen kann. Und es ist auch wieder was anderes als diese punktuelle KI-Nutzung, über die wir jetzt gerade sehr viel sprechen. Wir sprechen ja die ganze Zeit noch darüber, Ich habe generative KI-Tools, die ich für dieses und jedes Mal nutze. Nächster Schritt würde sein, ich schließe das alles irgendwie, verstöpsel das miteinander und kann wirklich ganze Workflows automatisieren. Zum Beispiel suche mir einmal die Woche die neuesten Emissionsfaktoren aus den öffentlich-wissenschaftlichen Emissionsdatenbanken und tausche die in meiner Google-Bilanztabelle aus, sodass ich immer die neuesten Emissionsfaktoren habe. War etwas, das musste ich früher selbst machen, das hat dann der Junior früher gemacht oder der oder die Praktikantin. Das kriege ich, glaube ich, relativ gut mit so einem Workflow hin. Und der Agent, dem brauche ich eigentlich gar nicht mehr diesen Workflow irgendwie vorzubauen, mit einem dieser Tools, in and make, sondern dem sage ich einfach nur, mach das und er macht das sozusagen.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Colin hat eben das Wort nie in den Mund genommen. Das würde ich nie tun. Du hast gesagt, es wird nie ganz ohne Halluzination gehen. Keine Ahnung. Wer weiß, wie schnell alles sich wieder ändert und das können wir uns heute überhaupt noch nicht vorstellen. Und es braucht auch im ganzen Umgang mit KI unbedingt die Metakompetenz, so nennen wir das, sich immer wieder auf Neues einzulassen und auch Altes zu verwerfen. Also die Tools, die wir vor 3 Monaten benutzt haben, sind teilweise nicht mehr so gut, wie wir dachten, dass sie sind. Es gibt jetzt neue. Also, man muss sich immer wieder verabschieden, was Neues ausprobieren, und da sagen manche schon so, oh, nee, das ist ja schrecklich. Und wenn du so da dran gehst, dann ist es auch schrecklich. So, dass alles, was man jetzt auf dem Weg lernt, ich glaube, das geht nicht verloren. Also, das wird man dann auch in der Weiterentwicklung nutzen können. Deswegen macht es Sinn, jetzt aufzusteigen und nicht noch länger zu warten. Aber man muss das irgendwie mit Freude machen.

Zackes Brustik: Also gut, angenommen, wir werden alle ziemlich fit in diesem Thema. Wir wissen, welches Tool wir brauchen für welchen Case, verstehen, wie die Tools funktionieren. Was ist das Ergebnis davon, dass ich schneller bin, früher Feierabend machen kann, verändert sich meine Rolle? Also wie verändert das Arbeiten mit GenAI mein Selbstverständnis oder auch wie ich mich organisiere?

Colin Bien: Also ich glaube GenAI ist nur der Anfang. Ich hatte ja eben dieses Modell skizziert. Erst die punktuelle Tool-Nutzung, dann fügt man das alles in Workflows zusammen. Irgendwann habe ich Agenten und wahrscheinlich ganze Agententeams, die für mich arbeiten, erledigen. Und ich glaube, das ist eigentlich die wichtigste Frage, die du jetzt stellst, weil das jetzt wirklich mal in den Denkprozess einführt, wie wird sich eigentlich die Rolle als Changemaker oder jetzt ganz im Unternehmen als ISG-Nachhaltigkeitsmanagerin verändern. Und dann lohnt es sich ja mal zu gucken, was mache ich denn jetzt eigentlich klassischerweise für Aufgaben und welche davon lassen sich automatisieren und für welche brauche ich eben weniger Zeit. Jetzt ist es so, man findet nicht so richtig gute Statistiken darüber, womit verbringen die eigentlich am meisten Zeit, steht keiner mit 1 Stoppuhr daneben, aber wenn man sich die Mühe macht, dann kann man zu einem Bild kommen, wo man sagt, so 65 Prozent der Aufgaben 1 ESG-Managers, 1 Managerin liegen da drin, Daten zu sammeln, Reports zu erstellen, Analysen zu fahren. Und die anderen 35 Prozent gehen in so Themen wie Koordination von Stakeholdern, Strategie entwickeln und wirklich operativ Maßnahmen umsetzen. Und wenn wir als Nachhaltigkeitsmanager alle eigentlich an dem Impact-Thema interessiert sind und nicht an diesen administrativen Nachhaltigkeitsthemen, Reports erstellen, Daten sammeln, auswerten, Dann haben wir, glaube ich, durch KI eine riesige Chance, weil es eben möglich sein wird, diese repetitiven Aufgaben sehr stark zu automatisieren. Und dann bleibt eben viel mehr Zeit, sich die strategischen Themen zu kümmern. Das Stakeholder Management, das Beispiel, was ich in meinem Vortrag auf dem Nachhaltigkeitskongress dargestellt habe, war ja, ich bin Nachhaltigkeitsmanager in 1 Reederei und die Antriebstechnologie der Schiffe sollen verändert werden. Das ist ja ein gigantisches Projekt. Vielleicht hin zu, ich weiß nicht, Elektromotoren. Ich weiß gar nicht, ob es so was für Schiffe gibt oder vielleicht segeln die irgendwann über die Weltmeere.

Zackes Brustik: Wasserstoff ist angesagt, ja.

Colin Bien: Oder Wasserstoff, genau. Jetzt kann man sich ja mal fragen, was ist denn dafür alles nötig? Ich muss neue Kunden finden, die auch auf so ein Angebot anspringen, die dafür auch bereit sind zu zahlen. Ich muss Technologiepartner finden, die diese Technologie in meine Schiffe bauen. Ich muss die ganze Zeit im Gespräch mit der Geschäftsführung bleiben, vielleicht mit dem Vertrieb, mit den ganzen Partnern. Und ich glaube, dann wird aus so einem ESG-Manager, der früher eben viel am Schreibtisch saß, Daten irgendwie gecruncht hat, wird ein wirklicher Nachhaltigkeitsmanager in Form 1 Transformationsmanagers oder 1 Managerin. Das wäre die große Hoffnung, das wäre das Idealbild, ne, ob wir das wirklich so schaffen, muss man mal gucken, weil, die große Gefahr, letzter Satz dazu, Anna, ich merke schon, du hast auch Lust, was dazu zu sagen. Also, Momentan sehe ich das noch nicht. Momentan sehe ich eher, dass sich so die Durchlaufgeschwindigkeit der Aufgaben, die ich mache, einfach dramatisch erhöht und alles einfach wirklich noch kompakter gestaltet wird. Und ich glaube, dann ist es eben, dann ist es eine Frage der Prioritäten. Wie kriege ich das eigentlich hin, diese gewonnene Zeit, die ich im besten Fall habe, dann sinnstiftend oder wirkungsstiftend zu investieren? Und da bin ich dann eher bei so 1 Frage des Selbstmanagements und der Prioritätensetzung. Und das wiederum kann, glaube ich, keine KI für einen übernehmen. Also da muss ich wahrscheinlich noch selber ran.

Zackes Brustik: Das ist eine super Vorlage für dich, Anna, oder? Weil in dem Bereich seid ihr auch sehr stark. Also wie manage ich mich selber?

Dr. Anna-Katharina Meyer: Also je länger der Colin redet, so mehr schmelze ich dahin. Und je weniger habe ich selbst noch zu sagen. Also, ich glaube fest daran, du hast gesagt, das ist eine Hoffnung, aber ich sehe das tatsächlich so kommen, dass unsere Arbeit eigentlich wieder menschlicher wird, wenn uns, ja, diese nervige, kleinteilige, repetitive Arbeit abgenommen wird. Und im gesamtgesellschaftlichen Diskurs ist das viel schwieriger zu beantworten, wenn man sagt, oh, da fallen so ganz viele Aufgaben weg, die Leute, die nicht so gut ausgebildet sind, sonst gemacht haben. Dadurch entstehen natürlich gesellschaftliche Herausforderungen auch. Aber für uns super ausgebildeten Aber für uns super ausgebildeten Veränderungsakteure habe ich ganz klar diese Vision, von der ich fest überzeugt bin, dass wir uns dann darauf konzentrieren können, wieder viel mehr in die Verbindung zu gehen. Wir verbinden uns mit unseren tatsächlichen Zielen. Das ist uns auch ein bisschen verloren gegangen in den letzten Jahren. Es ging so viel Regulatorik und Zahlen. Wie oft haben wir uns eigentlich wirklich emotional auch damit verbunden, wofür wir das alles machen, wo wir eigentlich hinwollen, wie wir uns wieder fühlen wollen. Und das ist ein Ding. Und weil wir immer so gestresst sind, also dieses burn bright not out, das ist wirklich ernst, weil wir sehen so viel Erschöpfung auch in unseren Arbeitsfeldern, dann brauchten wir dann die Daten von, sagen wir mal, der Küche. Also wir brauchten von der Gemeinschaftsküche Daten, was habt ihr denn für Menüs, damit wir da den CO2-Fußabdruck berechnen können. Wie machen wir das denn aktuell? Wir rufen da an und sagen, Hallo, wir brauchen übrigens für unser Reporting unbedingt die Daten und leider bis Ende der Woche so. Statt da mal hinzulaufen vielleicht und zu sagen, hallo, Wann habt ihr denn mal Pause? Dann können wir uns ja mal unterhalten, vielleicht bei einem Kaffee. Wir machen hier eine Erfassung eurer Menüs aus dem und dem Grund und dann, dass wir auch wieder so Zielbilder wirklich mal aufzeigen können, auch unseren Kollegen, und richtig mit denen in die Verbindung gehen können. Also ich bin da total von überzeugt.

Zackes Brustik: Das finde ich ein richtig cooles Statement, weil 1 der Themen, das auch ganz oft in der Umfrage kam, wie können wir irgendwie endlich mehr auf Change Management gehen, anstatt nur Reporting oder Zahlen zu erfassen. Und das ist ja genau das, was es braucht in Change Management, die Menschen mitnehmen in der Transformation. Und wenn ich sage, okay, ich setze Chennai AI als Sustainability Manager bewusst dafür ein, die Repetitiv-Sachen zu komprimieren, ich tracke auch die Teilen und dann tracke ich auch, okay, ich habe tatsächlich ein, 2 Stunden gewonnen und nutze sie ganz bewusst für diese Kommunikation mit den Mitarbeitenden, für die menschliche Begegnung, für das Transportieren der Vision, der Ziele und des Warums. Das war natürlich ein wirklich genialer Vorgang.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Das ist unsere Mission. Also bei Finding Sustainer ist es wirklich unser Ziel, genau die zu stärken, die diese Veränderung treiben. Und ich habe mir nicht ausgedacht, Oh, Anna, du musst jetzt Expertin im KI werden, weil das gerade in ist. Nein, weil wir wirklich die Mission haben, denen zu helfen, die unsere Welt verbessern. Und denen kann KI wirklich helfen.

Colin Bien: Auch wenn

Zackes Brustik: wir jetzt hier gerade eigentlich schon so einen emotionalen Höhepunkt haben, müssen wir trotzdem noch ganz kurz machen den Disclaimer. Also rechtlich Datenschutz, wir hatten das schon zweimal, dreimal angesprochen. Also damit das nicht nach hinten losgeht, ich nicht die Finger verbrenne und ich nicht losmarschiere, weil ich mir denke, Anna und Colin, die haben mich jetzt mega motiviert und dann baue ich so einen Datenschutz-Desaster, dass ich 2 Monate später meinen Job los bin.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Ja. Vielleicht kann Colin die Frage konkret beantworten. Ich will nur so einen kleinen Prolog machen.

Colin Bien: Ja, ja. Hau raus, ich docke an.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Ich glaube, es kommen so viele neue komplexe Fragen auf uns zu und wir müssen dafür auch Räume haben, die besprechen zu können, zwischen Geschäftsführung und einzelnen Abteilungen und so weiter. Also ich kann jedem Entscheidungsträger, jeder Entscheidungsträgerin raten, schafft diese Räume, wo sowas wirklich besprochen wird und wo dann die Prozesse aufgesetzt werden. Also ich habe promoviert im Accounting und Controlling, Ohne Prozesse geht gar nichts.

Colin Bien: Wenn man so öffentliche Tools nutzt und nicht gerade ein Modell selbst irgendwo gehostet hat, dann ist es immer wichtig, keine sensiblen personenbezogenen Daten, also Namen, Geburtstage, so E-Mail-Adressen, alles was personenbezogene Daten sind, haben da erstmal nichts zu suchen. Und natürlich auch sensible Daten, Unternehmensdaten, die nicht veröffentlicht sind. Irgendwelche sensiblen Daten, Einkaufslisten oder ich weiß nicht, Zielstellungen, die keiner kennt, Finanzströme, das würde man natürlich alles erstmal nicht in so eine KI packen, sofern man nicht eine technische Lösung dafür hat. Also ein Modell oder sowas wie, wir bauen jetzt ja gerade auch ein ISG-Chat mit einem RAC-Ansatz. Das heißt, ich kann da eigene Dokumente reinwerfen, aber diese Dokumente bleiben in Deutschland auch auf einem Server und landen eben nicht bei OpenAI oder ein Traffic oder bei Google auf den Servern, sondern die bleiben erst mal hier. Wenn ich trotzdem irgendwelche Dokumente nutzen will, wo auch sensible Daten drin stehen, dann gibt es auch KI-Anwendungen, die können pseudonymisieren oder anonymisieren. Das heißt, die können so relevante Informationen zum Beispiel einfach schwärzen, so dass die KI dann eben nicht mehr die personenbezogenen Daten hat. Kann man auch sehr gut nutzen.

Zackes Brustik: Sei mir ehrlich, ich glaube, wahrscheinlich müssen ganz viele Leute in ihrem Unternehmen erstmal lange darauf warten, dass da Legal und Datenschutz und wer auch alles sich einig geworden sind, dann wirklich die spannenden Daten rein zu pflegen. Aber was wir gehört haben bis dahin, kann ich GenAI einfach schon super verwenden für ganz viele Themen, die auch einfach prozessbezogen sind, die kommunikationsbezogen sind, die mir helfen, einen Stakeholder-Überblick zu bekommen. Also das heißt, es geht unglaublich viel, Wo es jetzt nicht ganz konkret irgendwelche Emissionsfaktoren geht.

Colin Bien: Genau. Und ich will jetzt nicht zu viel Eigenwerbung machen, aber genau dieses Datenschutzthema, also den sicheren Umgang 1 Chatbots für ESG Manager zu ermöglichen, bauen wir gerade diesen Chatbot, der diese Daten dann in Deutschland hostet. Und ein europäisches Modell, nämlich Mistral, also oder Le Chat, der Chatbot sozusagen, aber das Modell Mistral ist dort angeknüpft. Das heißt, es bleibt alles in Europa und Dann unterstützen wir auch noch die europäische KI-Technologien.

Zackes Brustik: Apropos Eigenwerbung, ich packe auf jeden Fall in die Shownotes die Links zu euren Communities, falls die Leute da reingucken wollen, sich austauschen wollen. Euer letztes Statement noch, was wollt ihr Leuten auf jeden Fall mit auf den Weg geben, bevor wir sie aus dem Podcast entlassen. Anna.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Bevor ich irgendwas Hochtrabendes sagen kann, ich habe noch nicht 1 meiner Lieblingstools untergebracht. Das ergab sich bisher noch nicht. Das möchte ich unbedingt noch machen. Nepkin AI. Das ist, wie ich finde, ein sehr schönes Tool, was wir alle gebrauchen können, das einzelne Textpassagen in Infografiken umwandelt. Und das geht sehr leicht und man kann in 2 Seite reinladen und man kann sagen, diesen Abschnitt möchte ich jetzt gerne in der Grafik haben, die kann man dann wunderbar in Präsentationen nutzen und so. Und ich glaube, in unseren Jobs ist das immer wieder gefragt, Kostet irgendwie Zeit und das kann die KI ziemlich gut. Jetzt Colin, mach du mal weiter, dann überlege ich mir noch so einen pathetischen Abschlusssatz.

Colin Bien: Na, der ist bei mir nicht pathetisch, sondern das ist alles relativ praktisch. Ich würde wirklich sagen, anzufangen, in diesen Experimentiermodus einzutauchen, ist das Wichtigste, was man machen kann, wirklich ein Gefühl für diese unterschiedlichen Tools zu entwickeln. Das dauert einen Moment. Welches, wo schmeiße ich die Research an? Nehme ich Claude oder nehme ich Gemini oder nehme ich Chatshippe T? Das geht nur über die Nutzung. Ich glaube, zum Profi, zum Experten in der Anwendung wird man nur über die Nutzung und ab einem bestimmten Punkt ist, das ist wie so ein Puzzleteil, Kann ich mir dann auch selbst ganz gut überlegen, ja wie löse ich denn jetzt ein bestimmtes Problem oder eine bestimmte Aufgabe am besten und muss dann, kann dann ein bisschen autonomer, sage ich mal, in die KI-Nutzung gehen. Und schließt euch solchen Communities wie unseren an, weil ich glaube, zusammen KI zu lernen, das bringt mehr Spaß als alleine.

Zackes Brustik: Ich wollte da gerade drauf aufbauen, weil ich wollte sagen, in einem anderen Podcast, den ich auch hoste, hatte mein Gast etwas sehr Intelligentes gesagt und der hat gesagt, The risk of inactivity outweighs the risk of failure. Also das Risiko, sich nicht damit zu beschäftigen, ins Hintertreffen zu gelangen, ersetzt zu werden, das überwiegt dramatisch das Risiko, was falsch zu machen, mal das falsche Tool verwendet zu haben oder sich unnötig viel Arbeit gemacht zu haben, Daten reinzuladen, zu merken, es funktioniert trotzdem nicht. Und ich glaube auch Community, Community, Community, weil erst dann kommst du drauf, krass, auf die Idee bin ich ja noch gar nicht gekommen. Dafür nutzt du das. Also ich glaube, dieser Austausch mit Peers ist wirklich das wertvollste. Die 2 Themen zusammen würde ich sagen, Anfang egal wie, auch Zeit verschwenden. Du hast ja gesagt am Anfang, Colin, die glauben, wir haben nicht die Zeit für das. Merke ich selbst, also wie wenig JDI ich einsetze in der Produktion des Podcasts. Das ist dramatisch. Ich dürfte überhaupt nicht darüber sprechen. Man muss es einfach mal machen und dann sich mit anderen darüber austauschen. Anna, dein Statement?

Dr. Anna-Katharina Meyer: Probiert es einfach aus, habt Spaß dabei. Wirklich die innere Einstellung zu diesen ganzen neuen Tools und den ganzen neuen Möglichkeiten ist extrem wichtig und der Austausch. Ja, also wir haben diese School Community, S-K-O-O-L. Ich weiß nicht, ob ihr die Plattform oder die App schon kennt. Und da gibt's Findings, Sustainia for Impact. Und ja, wir freuen uns total, da gemeinsam weiterzuwachsen. Und wir wissen auch nicht, wo wir in einem Jahr stehen. Aber unsere Mission, die hat schon ein paar Jahre Bestand. Wir unterstützen Veränderungsakteure.

Zackes Brustik: Vielen, vielen Dank, vielen Dank, dass ihr mit dabei wart. Vielen Dank, Anna.

Dr. Anna-Katharina Meyer: Ja, vielen Dank für die Einladung.

Zackes Brustik: Und vielen Dank, Colin.

Colin Bien: Auch ich danke erneut und freue mich, wenn wir uns beim Meetup mal wieder sehen, Sackes, in Hamburg.

Zackes Brustik: Oh, beim Meetup in Hamburg, genau. Also alle Hamburger, die zuhören, ich und Colin werden uns in den nächsten Tagen austauschen, wann der nächste Termin ansteht. Bis dahin, es gibt viele Communities, 2 habt ihr hier kennengelernt, checkt sie natürlich aus. Die WeShift Community auf WeShift, die Community von Finding Sustainia auf der Skool-Plattform und es gibt noch eine dritte Community sagt gerade Colin, das wäre?

Colin Bien: Die Gewinne Zukunft Community von dir.

Zackes Brustik: Die Gewinne Zukunft Community, die brauchen auch bald eine Plattform, absolut, genau. Also abonniert den Podcast, meldet euch an, auch im Newsletter, zackes.com slash Newsletter, bleibt auf dem Laufenden, denn nur im Newsletter wird es auch die Auswertung der Studie geben. Vielen Dank und bis zum nächsten Mal.