KI im Einkauf | Vertical Agents: Spezialisierte KI für mehr Autonomie

Fabian Heinrich (00:01)
Hallo liebe Hörerinnen und Hörer zu einer weiteren Folge von Procurement Unplugged bei unserem Special KI mit Dr. KI Dr. Klaus Iffländer. Klaus ich freue mich sehr dich heute wieder bei uns zu haben. Willkommen.

Dr. Klaus Iffländer (00:16)
Hallo Fabian, freut mich auch wieder hier zu sein.

Fabian Heinrich (00:18)
Heute geht es Vertical Agents in Procurement. Wir haben das Thema in letzten Folgen schon bisschen beleuchtet und wollen heute bisschen tiefer an das Thema Vertical Agents eintauchen. Was es damit auf sich hat, war ja auch viel in den Medien in den letzten Wochen. jetzt irgendwie der Google CEO hat gesagt, okay, vielleicht gibt es bald keine Software-as-a-Service-Firmen mehr. Sehr kontroverses Zitat, worauf wir später auch nochmal mehr eingehen werden. Aber jetzt zu Beginn Klaus, was sind denn Vertical-Agents und wie würden Sie sich denn von normalen Agents unterscheiden?

Dr. Klaus Iffländer (01:02)
Genau, also über KI-Agenten haben wir ja schon mal gesprochen. Also KI-Agenten generell unterscheiden sich ja von traditioneller Software, sage ich mal, dadurch, dass sie nicht so regelbasiert arbeiten. Also es ist nicht mehr so, wenn das passiert, dann macht das, sondern ein KI-Agent hat halt selber eine Autonomie und Lernfähigkeit und Reaktionsfähigkeit. Das heißt, man kann sich das viel mehr vorstellen, wie ein digitaler Mitarbeiter. Der handelt quasi viel autonomer und könnte im Procurement-Kontext zum Beispiel so Dinge übernehmen wie Lieferantenrecherche oder Preisverhandlungen oder Bestellabwicklungen. Also komplett selbstständig.

Fabian Heinrich (01:45)
Ja, aber jetzt mal blöd gefragt, Klaus, wie könnte ich das dann nicht einfach mit dem normalen ChatGPT machen? Also da könnte ich wahrscheinlich das auch eingeben, mir dort vielleicht auch Agenten bauen, die dann vielleicht derartige Tasks für mich übernehmen.

Dr. Klaus Iffländer (02:01)
Ja, also bei ChatGPT ist es ja so, das ist ja erstmal nur ein Chatfenster. Also das kann nicht so richtig komplette Aufgaben übernehmen, sondern du müsstest es halt mindestens in ein anderes System hin und her kopieren, die Fragen und Antworten. Und dann ist es so, das haben viele unserer Zuschauer wahrscheinlich selber schon erlebt, ChatGPT ist ja ein sehr allgemeines System. Das heißt, werden sehr große Textmengen genommen von großen Tech-Unternehmen, die dieses System halt herstellen.

Also bei ChatGPT zum Beispiel, OpenAI und Microsoft. So und da gibt es dann zum Beispiel Content Deals, dass halt große Mengen von sehr qualitativ hochwertigen Text verarbeitet werden, diese Modelle zu trainieren. Jetzt ist es aber natürlich so, dass dieses Training oder dieses Material, auf dem diese Systeme trainiert wurden, sehr allgemein sind. Also das heißt, die sind jetzt nicht sehr, sehr speziell abgestimmt auf einen bestimmten Bereich wie zum Beispiel Procurement. Das heißt, man könnte jetzt ChatGPT nicht so unbeidere...

Fabian Heinrich (03:06)
Also Vertical Agents heißt quasi, ich baue mir quasi mein Procurement ChatGPT, B.T., was dann quasi, zurückzukommen auf unser Beispiel aus den letzten Folgen, nicht das Wissen des bayerischen Abiturienten hat, sondern quasi das Wissen eines Category Buyers. Also ich habe dann das ChatGPT mit dem Gehirn eines erfahrenen Category Buyers.

Dr. Klaus Iffländer (03:31)
So kann man es sehen, ja, sehr gut erklärt. Ja, man muss sich das so vorstellen, ... Also, ChatGPT ist ja jetzt schon in vielen Bereichen sehr, gut, auch in Spezialgebieten, muss man ja zugeben. Dennoch ist es so, wenn es einerseits um proprietäre Daten geht und andererseits halt um sehr spezifisches Fachwissen oder ein umfangreiches Hintergrundwissen aus einer Domäne wie Einkauf, dann gewinnt immer noch der Mensch.

Also, dann ist es noch nicht auf dem Level wie wirklich ein digitaler Mitarbeiter. Und genau das ist halt ein vertikaler Agent. Er integriert sich vertikal in eine Branche, eine Industrie oder in eine Funktion und bringt da genau dieses umfangreiche Hintergrundwissen mit, sodass man den wirklich auch autonom loslaufen lassen kann.

Fabian Heinrich (04:22)
Ja, sehr spannend. Ich meine, jetzt im corporate Umfeld, könnte ich mir das selbst bauen oder muss ich mir dann wieder eine Software kaufen oder wie komme ich da quasi hin?

Dr. Klaus Iffländer (04:37)
Im Corporate-Umfeld ist es letztendlich auch eine Software wie jede andere, die aber sich da in der Funktionsweise unterscheidet und in der Anbindung. Es ist nicht so...- Also klar, manchmal gibt es fertige Software-Produkte, die dann konfiguriert werden müssen, wie bei anderen Software-Systemen auch. Und natürlich gibt es auch Plattformen, mit denen man sich das selbst bauen kann. Das ist aber relativ aufwendig, denn da kommen dann eben...

Schnittstellen dazu zu den bestehenden Systemen und auch diese agentische Herangehensweise. Die muss ja auch erst mal umgesetzt werden. Also braucht man auch die entsprechenden Skills, sich dieses Software System dann bauen zu können. Das wären so die wesentlichen Herausforderungen, wenn man jetzt vor der Make or Buy Entscheidung steht.

Fabian Heinrich (05:25)
Ich meine, egal ob man das jetzt sich selbst baut oder dann irgendwo einkauft, der Punkt ist ja, ich automatisiere bestehende Sachen, aber vor allem auch Sachen, die noch nicht automatisiert sind, weil ich dann natürlich einen zusätzlichen Einkäufer quasi on demand habe. Aber wenn ich das Ganze richtig verstehe, ich kannibalisiere ja dementsprechend schon irgendwie bestehende Softwareprozesse mit diesen Agenten.

Dr. Klaus Iffländer (05:49)
Absolut, aber das ist ja auch genau das Ziel. Weil jetzt ist es ja so, dass du halt vielleicht bestimmte Software-Systeme schon hast, die aber halt zum Beispiel sehr regelbasiert funktionieren. Das heißt, dazwischen gibt es noch viele manuelle Schritte. Du brauchst jemanden, der es bedient. Du brauchst jemanden, der den einen Schritt nach dem anderen ausführt, bestimmte menschliche Entscheidungen dazwischen trifft. Und genau diese Prozesse sollen ja agentische Systeme ablösen, weil die das eben genau eigenständig lösen sollen.

Fabian Heinrich (06:17)
Ja und ich meine jede Entwicklung hat ja Chancen und Risiken. Ich meine vielleicht gucken wir erstmal auf die Risiken. Welche Risiken siehst du hierbei, wenn man jetzt komplett agentig wird in der Prozesslandschaft?

Dr. Klaus Iffländer (06:35)
Eine Sache ist die Integration von Daten aus verschiedenen Systemen. Zum Beispiel das ERP-System oder CRM-System oder Marktdaten, je nachdem, wofür der Agent eingesetzt werden soll. Das ist immer ein Problem, aber auch bei anderen Software-Systemen. Dazu kommen dann auch noch solche Dinge wie Trainingsdaten. Bevor man das auf die Realität loslässt, muss man natürlich die Sache mit Trainingsdaten...

noch feintunen und auch testen, dass es halt wirklich so funktioniert, wie es mal geplant war. Denn ansonsten hat man wieder das Problem "garbage in, garbage out". Also vernünftige Trainingsdaten sind essentiell, damit man dann auch qualitativ hochwertige Ergebnisse bekommt. Und dann

Fabian Heinrich (07:22)
In der Trainingsdate ist ja ein vielfältiges Wort. Ist es nicht so, dass ich mein Gehirn, schon so ein starkes generalistisches Grundniveau hat, lediglich füttern muss? Oder muss ich das wie in der Vergangenheit mit Machine Learning-Algorithmen dann mit riesen Daten setzen, erst mal noch trainieren? Oder reicht es, wenn ich verschiedene Dokumente zum Füttern gebe?

Dr. Klaus Iffländer (07:44)
Ja, du hast recht. Es ist nicht so ein Training wie beim traditionellen Machine Learning, sondern es ist schon so, du gibst erstmal die Dokumente rein. Aber es ist natürlich so, der Agent kann nur das Wissen oder in den Bereichen auch gute Antworten geben, wo er es auch kennt. Das heißt, du musst halt genau die Trainingsdaten auch haben, sodass der entsprechend reagieren kann. Er versteht es natürlich besser als ein Machine Learning System.

Aber auch hier ist es so, dass z.B. logisches Denken jetzt noch nicht komplett angekommen ist in den LLMs. Also die können noch nicht sich selbst neue Erkenntnisse erschließen, sondern die kennen halt auch nur die Dokumente, die sie gesehen haben. Und in den Bereichen können sie auch nur reagieren und gute Antworten geben. In anderen Bereichen, die sie nicht kennen, sind die dann halt genauso unbeschlagen wie GPT.

Fabian Heinrich (08:38)
Und ich denke dann gibt es natürlich wie immer die rechtlichen Risiken, oder?

Dr. Klaus Iffländer (08:45)
Ja, rechtliche Risiken. meinst im Sinne von, wer trägt die Verantwortung? Genau ist die Frage. Trägt sie der Softwarehersteller oder derjenige, der das System betreibt? Ja, kann man, glaube ich, wenn überhaupt, im Einzelfall entscheiden. Ansonsten ist es ein Riesenproblem. Gibt es, glaube ich, auch noch keine gute gesetzliche Regelung zu.

Fabian Heinrich (08:48)
Komplett. Richtig, Ja und natürlich, deswegen sprechen wir darüber, Chancen und Vorteile, die überwiegen natürlich massiv. Vielleicht können wir darauf nochmal kurz eingehen, weil das natürlich schon enorme Vorteile, ich hier habe. Also wenn ich das Ganze dann mal in einem Future State sehe, dann kann ich ja irgendwie mir mein Team aus Category-Buyer-Agenten hoch und runter skalieren für die verschiedenen Tasks.

Zahle eigentlich nicht mehr eine monatliche Softwaregebühr, sondern zahle dann quasi wie eine On-Demand-Gebühr, wie ich diese virtuellen Agenten als Kategorie-Wire einsetze.

Dr. Klaus Iffländer (09:51)
Ja, oder ein Gehalt für die Teilmitarbeiter.

Fabian Heinrich (09:56)
Und ich meine, wie könnte ich die dann... Also was wären Sachen, wo jetzt den Rahmen sprengen, also wo wir jetzt so Tasks, wo du sagst, okay, das sind jetzt wirklich Aufgaben, die macht heute einen Category-Buyer, die könnten dann auch die Agenten recht solide erledigen.

Dr. Klaus Iffländer (10:15)
Ja, also was ich faszinierend finde, wären solche Anwendungsfälle wie Lieferketten halt zu analysieren. Also wenn man, wenn so ein Agent das schafft, dieses Hintergrundwissen mitzubringen und vor allem auch aus verschiedenen Systemen oder aus verschiedenen Datenquellen Daten zu analysieren, so komplexe Zusammenhänge zu erkennen, dann birgt es halt großes Potential, weil man zum Beispiel eine Bestellung jetzt nicht einfach auslösen kann, der Bestand zu niedrig ist im Lager, sondern weil so ein Agent jetzt auch berücksichtigen könnte, wo sind gerade Lieferengpässe, wie ist vermutlich die Preisentwicklung in der Zukunft und kann all diese Faktoren einbeziehen, dann deutlich optimierte Bestellungen abzugeben.

Also solche Dinge finde ich faszinierend oder auch frühzeitig zu wahren, wenn es irgendwo Lieferengpässe gibt oder wenn Lagerbestände erhöht werden sollten.

Fabian Heinrich (11:16)
Ich meine, Risikobewertung ist ja im Allgemeinen ein großes Thema. Also jedes, sagen wir mal, Procurement-SRM-System. muss sich ja dahingehend auch irgendwo weiterentwickeln. Bei Gardner und SpendMatters, bei den Analysten wird das auch immer wichtiger. Gibt es Möglichkeiten, wie diese KI-Agenten dann Realtime-Updates zu Risikofaktoren, Risikobewertungen geben können, vielleicht auch basierend auf globalen Ereignissen und somit natürlich das SRM-System resilienter machen können.

Dr. Klaus Iffländer (11:48)
Ja, auf jeden Fall. Genau solche Dinge kann man dann machen. Für so ein agentisches System ist es eine weitere Datenquelle, wo man vielleicht noch dazu vorgehen muss, wie die ausgewertet werden soll. Aber vom Prinzip her ist es absolut möglich. Und das ist natürlich eine Sache, die für Menschen sehr schwierig ist. Selbst wenn man ein Team von solchen Category-Managern hat, ist es für die ja auch schwierig permanent alle möglichen geopolitischen Ereignisse und deren Implikation zu monitoren, daraus dann gute Sourcing-Entscheidungen abzuleiten. Aber für ein Computersystem ist es natürlich komplett möglich, permanent alle Datenquellen im Blick zu behalten und dann die richtigen Entscheidungen permanent daraus abzuleiten.

Meinst du solche Risiken?

Fabian Heinrich (12:37)
Ja, ich glaube, das ist ein super, super Use-Case. Also wir sehen, das kann man sehr vielfältig einsetzen. Was ich mich noch frage ist, wenn man im Einkauf, man will immer ganz gerne alles irgendwie budgetmäßig festhalten über Jahre hinaus. Das war natürlich mit den Softwarelizenzen über drei, vier, fünf Jahre denke ich mal ganz planbar. Wenn ich jetzt natürlich den Agent jederzeit ein- ausschalte und dann nach Consumption beim Agenten zahle, dann ist es natürlich auf der einen Seite, wie er sich quasi auf Abruf eine Armee von intelligenten Leiharbeitern, aber es macht es mir natürlich sehr schwer das ganze budgettechnisch zu planen und zu beziffern.

Dr. Klaus Iffländer (13:24)
Ja, das stimmt. Aber das Problem hat man jetzt auch schon mit Cloud-Angeboten ... ... und Software-as-a-Service-Dienstleistungen, ... wo man On-Demand bezahlt. Also ich glaube, da werden sich auch ... in Zukunft planbare ... Pricing-Modelle rauskristallisieren. Oder ... ... es ist ... in jedem Fall ein Win-Win, weil die Savings so groß sind. Oder weil der Use halt auch so ... kostengünstig ist im Vergleich zu einem Mitarbeiter, dass es für Unternehmen dann auch wieder ein No-Brainer ist. Also diese Dinge werden passieren, denke ich.

Fabian Heinrich (13:59)
Diese Kostenfalle, die da nicht planbar ist, die siehst du nicht, weil man sagt, okay, das, was der Wert, der gestiftet wird, der ist all immer höher als jetzt die Kosten, die man sonst hätte.

Dr. Klaus Iffländer (14:10)
Genau, entweder das oder man macht es planbar mit entsprechenden Pricing Modellen. Die sind dann vielleicht teurer im Block, aber dafür halt planbar und dann kann man es als Unternehmen auch wieder gut entscheiden, ob es das halt wert ist oder nicht.

Fabian Heinrich (14:23)
Und wenn ich dann jetzt loslegen würde, also egal ob jetzt Make oder Buy, aber wie würde denn die technische Implementierung aussehen und welche Herausforderungen hätte ich dann hierbei?

Dr. Klaus Iffländer (14:36)
Als Grundlage brauchen wir natürlich die Daten, hatten wir schon darüber gesprochen. Also qualitativ hochwertige Daten, mit denen es trainiert werden soll. Man sollte sich auch Gedanken gemacht haben über die Use Cases, also wie man das genau einsetzen möchte. Und dann geht es Schnittstellen und wie bei anderen Software Systemen auch eine Change Management Prozesse anpassen. Also solche Dinge sehe ich da eher als Vorgrund. Die rein technische Implementierung.

Fabian Heinrich (14:59)
Ja.

Dr. Klaus Iffländer (15:03)
Ist dann wieder so eine Frage, wie es dann in die bestehende Infrastruktur reinpasst. Hat man die Skills dafür im Unternehmen? Hat man die Entwicklerkapazitäten? Oder gibt es vielleicht fertige Produkte, die da günstiger sind? Also das sind so die großen Rahmendaten, bei jeder Softwareentführung eigentlich auch.

Fabian Heinrich (15:20)
Aber wenn das mir jetzt ein Softwareanbieter anbietet, sagen wir mal out of the box, Vertical Procurement AI in Mercanis, wie zum Beispiel der Mercu AI Copilot, dann habe ich da erstmal keinen technischen Aufwand und kann quasi morgen loslegen sozusagen.

Dr. Klaus Iffländer (15:37)
Genau, Software as a Service mit all seinen Vorteilen, also Plug and Play sozusagen.

Fabian Heinrich (15:42)
Gut, jetzt haben wir hier wieder das Stichwort Software as a Service. Vorher haben wir schon angeschnitten das Zitat von Satya Nodala, dass das verschwinden wird. Man sieht da immer mehr, wenn man sich LinkedIn so durchguckt, so reiserische Zertifikate Software as a Service ist dead. Ja, jetzt ist natürlich das, ist das vielleicht eine neue oder andere Art von Software as a Service oder wo wird sich das hinentwickeln? Wenn man jetzt im Einkauf guckt, hat man sich gerade dann gewöhnt seit einigen Jahren an Software as a Service. Man ist weg von den alten On-Premise-Systemen und jetzt heißt es auf einmal schon wieder Software as a Service ist tot. Wie siehst du das Ganze?

Dr. Klaus Iffländer (16:28)
Ja, also Nadella, ich habe das auch gesehen, das Interview. Er erklärt es so, es ist eigentlich wie eine andere Form von Software as a Service. Und zwar sieht er das so, dass Software as Service im Prinzip das User Interface ist. Und dann gibt es so ein Layer für die Datenbank Interaktion. Create, Update, Delete Operation. stell dir vor, du legst Lieferanten an. Dann ist es entweder Create oder du.

Du änderst alles, was du zu dem Lieferanten gespeichert hast, dann ist es eine Update-Operation oder du nimmst den wieder aus deinem Portfolio raus, dann ist es halt Delete. Und Nadella meint, all diese Dinge werden verschwinden, weil man es einfach nicht mehr braucht, denn die Software-Agenten werden in Zukunft mit den Datenbanken direkt interagieren können. Das heißt, man braucht einen Großteil von diesem Software-Stack gar nicht mehr, weil das einfach die LLMs selber können. Die sprechen ja die Sprache jeder Datenbank. Das ist völlig austauschbar und ist auch egal.

Welche Datenmark du nimmst, der Agent wird damit kompatibel sein, weil die halt damit umgehen können.

Fabian Heinrich (17:32)
Wobei ich hier schon glaube, dass es ähnlich ist wie im Vertrieb, brauchst du natürlich schon so eine Art System of Record, wo ich irgendwie die ganzen Daten...

Gesammelt habe, weil wenn ich die Daten natürlich nirgends habe, du hast vorher auch angesprochen garbage in, garbage out oder ich habe gar keine Daten, sondern nur analog, dann wird es natürlich schwierig. Also ich glaube auch, dass jetzt so ein SRM im Einkauf unersetzlich wird, weil das ist ja irgendwo meine Datengrundlage, wo ich die ganzen Differenzenstammdaten habe, wo ich die ganzen Differenzenbewertungen habe, die ganzen Onboardingsqualifizierungen und darauf aufbauend dann eigentlich den ganzen anderen Software Stack irgendwo dann nicht mehr benötige.

Dr. Klaus Iffländer (18:16)
Genau, aber diese Lieferanten-Datenbank kann ja genauso deinen Agent pflegen.

Fabian Heinrich (18:23)
Richtig, genau, ich brauche halt ein System, das mir die Datenbank gibt sozusagen.

Dr. Klaus Iffländer (18:30)
Genau. Und was da noch übrig bleibt, ja lediglich ein User Interface. Und da meint auch Satya Nadella, das reduziert sich ja auf die Interaktion mit dem Agenten. Also wir als Software User werden ja nur noch mit dem Agent sprechen. Das heißt, was bleibt noch übrig außer ein kleines Chat Fenster, in dem ich halt dem Agenten sage, was er jetzt machen soll. Und der geht sogar so weit, seine Flagship Lösung, Microsoft Excel

Fabian Heinrich (18:41)
Ja.

Dr. Klaus Iffländer (18:57)
zu nehmen und zu sagen, das wird halt größtenteils verschwinden, weil wozu braucht man noch diese Excel Spreadsheets, die sind dann am Ende nur noch da, damit wir als Zuschauer, als Software-User das verstehen, was der Agent da macht, damit er uns das veranschaulichen kann. Weil für den Agenten ist es egal, wenn wir sagen, soll eine Budgetplanung machen, dann kann er das in einer Datenbank machen oder sonst wo oder intern. Er braucht es halt nicht unbedingt darstellen, er kann es als Text ausgeben oder sonst wie und er nimmt dann.

Microsoft Excel eigentlich nur noch als Darstellungsform für mich, damit ich verstehe und visuell nachvollziehen kann, was er da jetzt ausgerechnet hat. Aber in Microsoft Excel arbeiten muss ich als User eigentlich gar nicht mehr. Ich kann nur, ich kann dem Agenten sagen, was er machen soll, was er berechnen soll und der führt das alles für mich durch. Also ich muss es nicht mehr selber manuell machen.

Fabian Heinrich (19:48)
Ja, glaube Microsoft macht das ja sehr intelligent, wie sie sich quasi in dem Sinne selbst zu gewisser Weise disrupten. Ich glaube im Procurement wird es genauso sein. Wenn ich gucke, wie viele Lösungen es da gibt, irgendwie 200, 300 Lösungen, das ist ja zu viel. Viele Lösungen kann ich heutzutage schon mit Vertical Agents abdecken. Und ich glaube, ein anderes Thema ist, man muss sich wahrscheinlich als Procurement Suite, wie es auch Mercanis ist, zu überlegen, okay, entweder ...

Eine Vertical-Agent-basierte Lösung, disrupte mich in zwei, Jahren, oder wir fangen an, uns selbst zu disrupten, indem wir ...

Quasi die Leader hier wären. ich glaube, das ist ja quasi auch die Essenz des Zitats von Satyana Dalla, dass so wie es quasi heute existiert, dass man irgendwie x verschiedene Softwareanwendungen hat, so nicht mehr geben wird. Also wenn man zwei, drei Jahre anguckt, ich glaube auch im Einkauf, es wird irgendwie so eine Art System of Record geben, vielleicht so eine Art erweiterte Datenbank, wo man die ganzen Themen hat. Ich würde mal sagen, so eine Art Basic-SRM-System und auf dem aufsetzend

Habe ich dann natürlich diese ganzen Vertical Agents, die dann meine Category-Buyers sind, beziehungsweise die mir komplette Aufgaben und Tasks wie irgendwie Sourcing, Preisverhandlungen, Risikoplanungen, auch jetzt Scouting komplett abnehmen können. Ich meine allein schon diese 5, 6 Tasks, die ich jetzt erwähnt habe, das können ja

6, 7 Software-Spieler sein, die ich damit ersetzen kann, die ich aktuell wahrscheinlich im Einsatz habe.

Dr. Klaus Iffländer (21:27)
Ganz genau sehe ich auch so. Und in anderen Bereichen passiert es ja auch. Softwareentwicklung geht auch in die Richtung und ganz viele Softwarelösungen werden sich auf so eine Art neu erfinden müssen. Und im Procurement denke ich, wird die Entwicklung auch nicht an der Branche vorbeigehen.

Fabian Heinrich (21:44)
Also man sieht ja jetzt schon im Bereich CRM, also die sehr guten CRM Lösungen, die vorwärts denken, die bieten ja jetzt schon Agenten an. Also wenn man guckt und sich anschaut, wie viele Leute Salesforce einstellt im Salesforce-Kor-Betrieb und im Agent Force, also quasi die neue, würdige, agentige Welt bei Salesforce, dann stellt, glaube, dreimal so viele Leute ein bei Agent Force als beim ...

Salesforce und ich glaube, wenn man sich anguckt, Procurement ist ja immer dem Salesforce so bisschen hinterher in der Entwicklung, der Digitalisierung. Also ich bin fest davon überzeugt, die nächste große Source-to-Pay-Suite wird ein einfaches, nutzerfreundliches SRM System of Record mit der, sagen wir mal in Anführungsstrichen, Agent Force on top, also mit dem Netzwerk von den ganzen verschiedenen Vertical Agents.

Dr. Klaus Iffländer (22:43)
Genau, die auch miteinander dann interagieren und gemeinsam halt komplexe Aufgaben lösen.

Fabian Heinrich (22:49)
Ich meine, das ist dann auch wieder das Stichwort Multi-Agents, also wenn man das noch so zum Abschuss irgendwo beleuchtet. Weil ich glaube, der Ausblick war jetzt glaube ich schon ganz spannend, wo es hingehen kann und man hat dann irgendwie so Multi-Agents-System. Vielleicht könnte man das noch mal von der technischen Seite irgendwie genauer beleuchten.

Dr. Klaus Iffländer (23:11)
Ja, also Multi-Agentensystem, genau, ist wie der Name sagt, einfach ein System, das aus mehreren verschiedenen dieser Agenten besteht und kann man sich halt genauso vorstellen, wenn du ein Team hast im Unternehmen. Also die arbeiten halt auch zusammen, lösen Probleme zusammen. Technisch sind natürlich immer dann die Schnittstellen und der Austausch eine Herausforderung, aber mit den LLMs ist es halt auch viel einfacher geworden, weil die halt auch in natürlicher Sprache miteinander kommunizieren können.

Also so wie Menschen halt auch. Also sehr, sehr ähnlich wie Menschen halt auch miteinander arbeiten als Team. Und das ist natürlich genauso ein Designmodell oder auch eine Vision in der Softwareentwicklung oder wie Software in Zukunft gestaltet wird, dass man eben mehrere dieser Agenten kombiniert und dann denen halt ermöglicht, miteinander zu kommunizieren und so halt gemeinsam größere Aufgaben zu lösen.

Fabian Heinrich (24:09)
Ja, also ich glaube, das war wieder mal eine sehr spannende Unterhaltung, auch dass wir da mal tiefer eingetaucht sind, diese Vertical Agents und ich denke auch, dass...

Kontroverses Statement, Software is dead. Ich glaube, es wird nicht dead sein, aber wird sich starkartig verändern. glaube, 2025, 2026, wir werden an einer Weggabelung sein, wo viele Softwarefirmen entweder sich entscheiden, sich kannibalisieren zu lassen oder sich selbst kannibalisieren. Und ich glaube, das macht es jetzt auch so spannend für Einkaufsleiter oder für Leute, die sich digitalisieren wollen. Auf welches Pferd setzen sie? Setzen sie auf eine Lösung, die vielleicht

Jetzt Marktführer ist, aber gar nicht die Chance hat, sich selbst zu kannibalisieren, gar nicht die Chance hat, da mitzugehen und vielleicht in zwei, drei Jahren schon irgendwie nicht mehr nutzbar ist oder ich dann dahinter bin, weil die gar nicht quasi in diese Argentic-Welt sich reinversetzt und da mitgeht oder setzt sich quasi auf eine Lösung, die jetzt schon sagt, okay, wir disrupten uns selbst und

Wir kreieren tagtäglich neue Agenten, die verschiedene anderen Nischen-Software-Player dann auch disrupten.

Dr. Klaus Iffländer (25:26)
Genau.

Fabian Heinrich (25:28)
Super, Klaus hat mir wieder sehr viel Spaß gemacht. Es war ein kurzweiliges Gespräch mit dir und ich glaube, war sehr spannend, dass man da nochmal quasi in die Stufe tiefer eingetaucht ist und diese ganze Welt der Vertical Agents. Ich habe mich sehr gefreut, vielen Dank und ich freue mich aufs nächste Mal mit dir. Da wollen wir dann in dieses ganze Thema synthetische Daten, vielleicht für viele ein Fremdwort, aber wollen dann nochmal in dieses Thema eintauchen.

Dr. Klaus Iffländer (25:58)
Alles klar. Danke Fabian, dann bis zum nächsten Mal.