00:00:04: Willkommen zur neuen Folge von Blue Waves, dem Podcast für die Bau- und Immobilienwelt. Wir starten das neue Jahr mit einem echten Highlight - Dreso AI.

00:00:14: Die Cutting Edge Plattform von Drees & Sommer. In dieser Episode tauchen wir tief in die Welt der künstlichen Intelligenz ein und zeigen, wie Dreso AI unsere Arbeitsweise revolutioniert.

00:00:27: Von der Projektplanung bis zur Umsetzung - Dreso AI unterstützt uns dabei, noch effizienter und innovativer zu arbeiten.

00:00:35: Freuen Sie sich auf spannende Einblicke und erfahren Sie, wie Dreso AI die Zukunft der Bau- und Immobilienbranche gestaltet.

00:00:43: Bleiben sie dran und lassen Sie sich inspirieren. Danke, liebe Dreso AI, denn das, was Sie gerade gehört haben, entstammt dieses Mal nicht meiner Feder, sondern wurde von unserer Dreso AI geschrieben.

00:00:55: Ich muss sagen, ich finde es schon mal recht gelungen. Ich mache mir aber auch ein bisschen Gedanken, ob ich in Zukunft noch notwendig bin.

00:01:02: Ob KI meinen Job genauso gut machen kann oder ob ich sie vielleicht einfach zur Unterstützung nutze?

00:01:08: Aber genau dieser Frage und noch viel mehr, widmen wir uns im Laufe des Gesprächs. Zunächst einmal holen wir Sie aber ab, was hinter Dreso AI steckt und wie das ganze entstanden ist. Und dazu habe ich mir zwei Kolleg:innen eingeladen, die Dreso AI quasi zum Leben erweckt haben und von Stunde 0 dabei sind. Und damit sage ich: Hallo Raffaela und hallo Oliver.

00:01:30: Hallo. Hallo.

00:01:32: Schön, dass ihr beide heute da seid. Stellt euch doch bitte zu Beginn einmal ganz kurz vor und erzählt in dem Zusammenhang auch, welche persönlichen Erfahrungen ihr schon mit KI gemacht habt und ob ihr wirklich so die Innovatoren Early Adopter wart oder ob es vielleicht ganz anders war.

00:01:48: Raffaela, möchtest du starten?

00:01:49: Sehr gerne. Danke für die Einladung erstmal nochmal. Das ging beim Hallo gerade unter. Also ich bin Raffaela, Raffaela Schneid. Ich leite inzwischen in der IT das Team

00:01:59: Global AI, wie wir das nennen, weil wir bei Dreso, Drees & Sommer, nicht nur nach intern gucken, sondern in die Welt hinaus. Und da gehört Dreso AI als KI Plattform dazu.

00:02:10: Da werden wir gleich viel sprechen. Aber auch unser KI Lab, wo wir quasi Cutting Edge Research und Technologie unter die Lupe nehmen. Und ich habe tatsächlich sogar zwei KI-Schwanks aus meinem Leben, die jetzt vielleicht mal nichts mit Chat GPT zu tun haben, was man ja schon viel gehört hat.

00:02:25: Ich war tatsächlich einer der ersten, die diesen Rabbit R One bestellt haben,

00:02:30: einer der ersten KI Hardware Produkte.

00:02:33: Der jetzt quasi gerahmt an der Zimmerwand hängt, weil die Apps, die man da drauf benutzen kann, leider alle nur in Amerika funktionieren und hier gar nicht zugelassen sind.

00:02:43: Und das zweite ist, meine Tochter ist jetzt drei, spricht auch Englisch zum Glück, aber die fragt mich jetzt des Öfteren: Mama, can we talk to Chat GPT again?

00:02:51: Weil sie sich darüber Piraten Lieder schreiben lässt. Und sie kommt dann immer als Prinzessin drin vor und findet tolle Feenschätze.

00:02:59: Also ich würde mal sagen, beruflich und privat ist KI bei mir definitiv angekommen.

00:03:04: Das klingt auf alle Fälle so und schön auch, dass du so persönliche Schwanks direkt mit uns teilst.

00:03:09: Oliver, wie sieht es denn bei dir?

00:03:11: Gibt es auch so persönliche Schwangs mit KI, die dich schon so begleiten?

00:03:16: Ja also ich sag mal dadurch dass ich halt aus der Softwareentwicklung komme und jetzt leider in der Softwareentwicklung bin und das meine ganze Laufbahn eigentlich immer geprägt hat, hab ich natürlich auch im Studium eigentlich schon die ersten Berührungspunkte mit KI gehabt.

00:03:29: Damals war das

00:03:29: natürlich noch sehr rudimentär, sag ich mal, weil es ist auch schon 20 Jahre oder sogar mehr her. Aber ich kann mich erinnern, dass wir im Studium auch schon über neuronale Netze gesprochen haben,

00:03:38: Was ja, heute sozusagen die Grundlage eigentlich für die heutigen KI Themen sind.

00:03:42: Ich muss aber sagen, ich bin, obwohl ich immer wieder natürlich Anknüpfungspunkte an die KI hatte, immer noch so ein bisschen auch Googler, wenn ich irgendwas suche. Das ist einfach der erste Weg, den ich gehe.

00:03:53: Ist normalerweise Google, aber dadurch, dass wir natürlich jetzt auch eine Dreso AI entwickeln und andere Tools haben, geht es natürlich auch immer mehr in die Richtung, dass ich die KI sozusagen befrage anstatt einfach zu googlen.

00:04:04: Bei einigen Dingen, was ich recht gern mittlerweile benutz ist, wenn ich Auto fahre.

00:04:08: Ich hab die Bing App drauf und mir kommen manchmal so Gedanken wo ich halt denk: OK da könntest du auch mal schön irgendwie recherchieren und dann kann ich mit der Bing App einfach geschwind reinsprechen und die KI sagt mir dann sozusagen die Antwort. Das ist ganz geschickt beim Autofahren, weil dann muss ich natürlich nicht tippen. Darf ich

00:04:23: Ja auch nicht von dem her.

00:04:25: Wollte gerade sagen, da zahlt man hohe Bußgelder für habe ich gehört. Ja. Genau super danke dir. Jetzt hast du zu Beginn schon kurz gesagt, dass du die Softwareabteilung leitest. Magst du noch kurz ein bisschen mehr dazu sagen, was du ganz genau bei Drees & Sommer machst?

00:04:37: Ja, also wie gesagt, ich bin seit 5 Jahren bei Drees & Sommer.

00:04:40: Anfangs war ich im Innovationcenter als IT Unterstützung sozusagen und hab dann aber in der IT die Softwareentwicklung übernommen.

00:04:48: Mein Team kümmert sich hier bei Dreso hauptsächlich um interne Softwareentwicklung und um Anbindungen an verschiedene Systeme.

00:04:56: Wir haben aber auch die ein oder andere Entwicklung, die für die Externen erreichbar ist. Aber der Fokus ist eigentlich eher auf die internen Sachen aktuell.

00:05:04: Super. Dann vielen Lieben dank euch beiden für die erste Vorstellung und dann würd ich sagen, lasst uns einmal ins Thema KI beziehungsweise AI direkt einsteigen ganz allgemein.

00:05:16: Oliver, wo setzen wir denn bei?

00:05:18: Drees & Sommer KI heute bereits ein, jetzt losgelöst von Dreso AI?

00:05:23: Und welche Erfolge bringt uns das jetzt?

00:05:24: Sind wir dadurch wirklich schon schneller, innovativer und effizienter unterwegs?

00:05:29: Ja, also prinzipiell ist es ja so, dass wir aktuell sehen, dass in praktisch allen Softwareprodukten, die ja auf den Markt kommen und sind, so sukzessive die KI Assistenten Einzug halten. Also wir sehen das bei einem Monday, wir sehen das bei Sales Force, sehen alle möglichen Tools, die alle mit AI jetzt sozusagen schneller, effizienter und besser werden.

00:05:50: Wie weit es wirklich eine Effizienzsteigerung bringt, das ist dann immer die Frage. Man muss es halt auch mal dann wirklich verproben und messen.

00:05:57: Da haben wir in der Vergangenheit auch schon eigentlich viel gemacht und auch prinzipiell gute Effizienzsteigerungen rausbekommen. Und ich glaub, das werden wir in der Zukunft auch weiterhin sehen und es werden noch viele neue Dinge auch kommen natürlich,

00:06:09: die wir jetzt noch gar nicht abschätzen können an

00:06:11: der Stelle. Wobei du ja schon was Interessantes sagst mit dem Thema Effizienz

00:06:15: Steigerung also, weil jetzt auch deine Frage war, Marie. Es ist uns tatsächlich aufgefallen, wir haben ja viel für Dreso AI verprobt und uns wirklich das Gehirn zerwurmt, wie man wirklich Effizienz nachweisen kann.

00:06:26: Ganz viele Integrationen können das ja nicht, weil man das Tool einfach nutzt.

00:06:30: Und wenn man einmal damit ein schlechtes Erlebnis hat, dann lässt man es sein.

00:06:34: Jetzt haben wir das mit Dreso AI und auch dem Co Piloten, also der bei uns in den Microsoft Programmen mit integriert ist,

00:06:40: Das tatsächlich wirklich mal auf die Spitze getrieben und gesagt: Nee wir wollen jetzt wirklich rauskriegen,

00:06:44: was wird da eingespart? Und haben teilweise ja auch wirklich 86% Effizienzgewinne über Dreso AI nachweisen können, weil wir einfach nicht das große Ganze was jetzt du hast es angesprochen mit den Anwendungen KI geschützt machen, sondern wirklich spezifische Dreso Prozesse die wirklich auch mit unseren Daten, Dokumenten und Mitarbeiter:innen verprobt und aufgesetzt worden sind. Und da merkt man natürlich, wenn man wirklich diese spezifischen Anwendungsfälle rausgreift und die dann auch messbar

00:07:13: macht, da kann man sehr viel bewegen. Und da ist natürlich Dreso AI ein tolles Tool, weil wir die komplett auf uns selber auf Drees & Sommer selber zuschneiden können.

00:07:22: Und selbst wenn es jetzt nicht die riesen Effizienzsteigerung ist, ist es ja trotzdem was,

00:07:27: es wird in der Zukunft einfach mehr werden und wir müssen uns mit diesen Themen beschäftigen.

00:07:31: Und die Tools werden sukzessive diese Assistenten bekommen. Das heißt, wir müssen einfach gucken, wie man die vielleicht auch richtig einsetzt.

00:07:37: DAS heißt, wir haben 2 wichtige Punkte. Das eine ist, wir müssen das Nutzen, um sozusagen am Puls der Zeit zu bleiben, und das andere ist eben, wir wollen es auch nur zum effektiver zu werden und nicht einfach nur, weil man sozusagen jetzt

00:07:48: heute KI nutzt. Jetzt habt ihr ja schon Dreso AI angedeutet und lasst uns aber unsere Zuhörer:innen noch mal ein bisschen abholen.

00:07:55: Was genau Dreso AI ist. Unsere eigene AI natürlich, aber was dahinter steht. Und ich hab mal auch da an erster Stelle KI gefragt. Dreso AI konnte in dem Fall nicht fragen, weil sie keine Auskunft über sich selbst

00:08:08: geben kann. Aber ich hab einmal Copilot gefragt und Copilot hat mir geantwortet: Dreso AI ist eine Initiative von Drees & Sommer, die sich auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Bau- und Immobilienbranche konzentriert.

00:08:22: Ziel ist es, Innovation voranzutreiben, Effizienz zu steigern und Qualität zu verbessern.

00:08:27: Drees & Sommer nutzt KI, um verschiedene Prozesse zu optimieren, wie zum Beispiel die vorausschauende Wartung,

00:08:33: die Inspektion von Baustellen mit autonomen Robotern und Drohnen sowie die Erstellung genauer Immobilienbewertungen. Da kommt das jetzt schon mal ganz klar raus - es geht irgendwie um die Bau- und Immobilienbranche und unsere KI scheint darauf spezialisiert zu sein.

00:08:47: Oliver jetzt an dich die wichtige Frage: Wie gut hat es Copilot getroffen?

00:08:52: Und dann auch in dem Zusammenhang gern noch mal ein bisschen genauer erklären, wie die Dreso AI überhaupt entstanden ist.

00:08:58: Also prinzipiell glaube ich, dass der Copilot das ganz gut getroffen hat.

00:09:02: Ich meine, er hat es ja aus irgendeinem Dokument, das wahrscheinlich bei uns irgendwo auf der Webseite verfügbar ist, herausgeholt.

00:09:08: Die Dreso AI macht das Dreso-Wissen intelligent für die Dresos sozusagen nutzbar. Also der Gedanke ist ja, dass wir dort KI Assistenten und Agenten bereitstellen, die die Dresos in ihrer täglichen Arbeit nutzen können.

00:09:23: Wir haben dort viele, viele, viele Gespräche geführt mit unterschiedlichen Nutzergruppen. Also wir hatten eine große Testuser-Gruppe,

00:09:30: die uns natürlich begleitet hat und da auch viel Input geliefert hat, was sozusagen auch sinnvoll ist an Funktionalitäten dort mit einzufügen.

00:09:39: Vielleicht ganz kurz weil du es angesprochen hast, ist mir so beim Zuhören eingefallen - ich glaube der Copilot hat nicht nur unsere Ist-Zustandspräsentationen gelesen, sondern auch den Sollzustand weil man natürlich schon sagen muss es geht momentan gerade sehr stark drum, die internen Prozesse gerade im Projekt in der Projektarbeit in der Dokumentenarbeit in der Textarbeit umzusetzen und nicht unbedingt jetzt direkt auf der Baustelle draußen

00:10:05: Roboter über KI gesteuert zu koordinieren sage ich jetzt mal.

00:10:09: Der Ist- und der Sollzustand, bei dem Copiloten vielleicht nicht ganz so klar, aber schön, dass er auch sehr weit voraus denkt für uns bei Dreso AI.

00:10:18: Finde es ja auch ganz spannend in dem Falle zu gucken, auch wo sind denn vielleicht noch Grenzen oder wo ist KI vielleicht auch noch nicht

00:10:24: ganz korrekt.

00:10:25: Ihr habt jetzt gesagt, ihr habt mit einer großen Gruppe an Testusern, das heißt Menschen, die das sozusagen verproben gemacht.

00:10:33: Jetzt interessiert mich da natürlich: Habt ihr euch da auch eher Leute rausgepickt?

00:10:36: Die sagen wir mal schon viel

00:10:37: auch mit dem Thema zu tun hatten. Oder habt ihr es vielleicht bewusst auch so ein bisschen diverser gehalten, um auch Leute daran zu führen, die vielleicht bisher noch gar nicht so viel Berührungspunkte damit hatten?

00:10:46: Ja, also

00:10:47: prinzipiell hat das Ganze ja schon Mitte 2023 gestartet. Damals hat man so ein KI Ideaton genannt, gemacht wo praktisch ja eigentlich mehr natürlich Nutzer die Ideen haben sozusagen mit im Boot waren und daraus hat sich dann über die Zeit ein bisschen rauskristallisiert was sind denn wirklich Anwendungsfälle

00:11:06: die wir realisieren wollen und sollen. Und dann haben wir mit der ersten Entwicklung die wir gemacht haben auch immer mehr Nutzer natürlich dann aus unterschiedlichen Gruppen dazu genommen also auch wirklich dedizierten Nutzer angesprochen ob sie nicht Lust haben da als Testuser mit dabei zu sein auch wenn es jetzt vielleicht nicht wirklich KI affin sind.

00:11:25: Was mir da vielleicht auch noch so einfällt was ganz

00:11:27: ganz wichtig ist: Also zum ersten,

00:11:29: wir stehen hier oder wir sprechen hier jetzt zu zweit, wir machen das ja nicht zu zweit, sondern Oliver hat es schon angeteasert, es

00:11:35: gibt ein Entwicklungsteam sogar in 2 verschiedenen Ländern.

00:11:38: Es gibt das Innovation Center, da ist ein Team, das dahinter steht.

00:11:41: Gibt eine Partnerschaft, die dahinter steht und,

00:11:44: und das ist immer so - Ich liebe diesen Satz, weil er so unglaublich wichtig ist - Ohne unsere Test User wäre Dreso AI einfach nicht das was es jetzt ist, weil wir können eine KI Plattform bauen, programmieren, zur Verfügung stellen.

00:11:57: Wir können in Workshops einsteigen, was für Anwendungsfälle gebraucht wird, aber ohne das Fachwissen, die

00:12:03: Geduld, die Verprobung und die Zeit unserer Kolleg:innen aus den Testusergruppen könnten wir die Software eigentlich auch morgen einfach abschalten, dann

00:12:11: würde da nichts mehr mit passieren und das ist glaube ich das ganz, ganz wichtige daran.

00:12:16: Diese Test User, also zum einen haben die sich selber nominiert, was natürlich schon auch eine gewisse Affinität für das Thema, eine Neugier und ich glaube auch wirklich Geduld weil

00:12:25: KI am Anfang ist echt zäh, bis man dahin kommt, wo man sie

00:12:29: braucht. Und wir haben auch mit der Partnerschaft da ganz eng zusammengearbeitet und einfach auch um Nominierungen, aus deren sag ich jetzt mal was die an Projekten an Mitarbeiter:innen kennen, die an so Projekten auch mitarbeiten, um wirklich auch diese Fachexpertise gepaart mit dieser Neugierde da reinzubringen. Also deswegen auch hier nochmal ganz offiziell: Danke Testuser! Also was die da auf die Beine gestellt haben, das war wirklich ein Feuerwerk der Ideen, war ganz fantastisch.

00:12:58: Schön zu hören, was es für ein Gruppenprojekt ist. Mich würde tatsächlich jetzt an der Stelle, du hast gesagt KI ist manchmal zäh und wir von außen kriegen ja eher so das fertige Ergebnis mit in Anführungsstrichen.

00:13:08: Gibt es einen Moment, den du mit uns teilen könntest als Inside, wo du wirklich davor sagst: OK geht das Projekt überhaupt weiter, will ich das noch? Habe ich mich wirklich für KI entschieden?

00:13:20: Spontan sind mir zwei eingefallen. Wir sind im August live gegangen

00:13:23: mit unserer Test User Gruppe. Und an dem Freitag haben wir zwei Onboarding Sessions gemacht und im ersten Probedurchlauf hat halt direkt irgendwie die Batchverarbeitung, also ganz viele Fragen nacheinander von der KI automatisiert abgefragt, erstmal nicht funktioniert.

00:13:38: Weil noch mal kurze Patches reinkamen, weil da doch noch ein paar Bugfixes drin waren und wir live gehen wollten. Und das sollte alles perfekt stimmen und es hat komplett mit der Onboarding Session korreliert. Haben wir dann doch alles hinbekommen, weil wir gut verdrahtet sind mit dem Entwicklungsteam.

00:13:54: Aber das ist natürlich immer sowas, wenn deine Infrastruktur dahinter, dein Texter irgendwie Probleme hat, haben alle deine Anwenderprobleme. Und das Zweite war so ein bisschen alles was so das

00:14:04: Thema Projektaufsatz auch Budgetanfragen, Stuffing, Ressourcen und so weiter betrifft, weil es gibt nicht viele Beispiele draußen am Markt wo man sich Inspirationen holen kann im Sinne von, dass jemand transparent berichtet, wie sie selber eine KI Plattform gebaut haben. Was da so alles dazu gehört,

00:14:24: welche lessons learned es gibt und so weiter, sondern wir mussten aus unseren eigenen lessons learned lernen und das ist ein absoluter Luxus weil jetzt ist dieses Wissen da. Aber auf der anderen Seite bedeutet das natürlich auch ganz auf die Aussage „Ich weiß es noch nicht, wir müssen es ausprobieren.“ und da muss man halt gucken

00:14:41: auch wie weit lehnt man sich aus einem Fenster, was man braucht an Ressourcen und Budget?

00:14:44: Weil klar, wir sind ein Unternehmen, wir schmeißen ja das Geld nicht einfach zum Fenster raus und hoffen, dass was damit passiert, sondern das soll ja einen unternehmerischen Mehrwert bieten. Und da quasi die Balance zu finden zwischen: So viel setzen wir rein, probieren aus und arbeiten mit dem Ergebnis weiter,

00:15:01: ich glaub eda haben wir am Anfang ein bisschen ausprobieren müssen und dann aber aus den ersten Erfahrung relativ schnell gelernt.

00:15:08: Und die dann wieder weiterzugeben, intern vor allem, war natürlich dann super.

00:15:13: Währenddessen war es aber ein bisschen stressig.

00:15:16: Ja, aus Entwicklungssicht ich mein, man hat ja nicht nur die KI Themen sozusagen die gemacht werden müssen, sondern wenn man so eine Plattform baut, da stecken ja auch viele andere Technologien noch hinten dran, die alle irgendwo sag ich mal gehändelt werden müssen. Und das ist ein Riesenaufwand, das sieht man meistens gar nicht, weil man hat so seinen einzelnen Use Case irgendwie im Kopf.

00:15:34: Der läuft normalerweise in einem Beruf of Concept oder so läuft er recht schnell, aber die ganze Plattform drum herum noch zu bauen, das ist ein Riesenaufwand, zumal auch wir natürlich eine Plattform bauen wollen, wo es sechseinhalbtausend Leute eigentlich perspektivisch drauf sollen.

00:15:47: Das muss natürlich alles auch handelbar sein und fliegen.

00:15:50: Jetzt habt ihr ja schon gesagt, perspektivisch sollen unsere über 6000 Mitarbeiter:innen Dreso AI verwenden können.

00:15:57: Ist es tatsächlich auch so angedacht?

00:16:00: Und wie viele Leute nutzen denn jetzt aktuell Dreso AI?

00:16:03: Ja, also prinzipiell wie du sagst, sollen alle Dresos das verwenden.

00:16:07: Es wird ja sicherlich auch einen offiziellen Start in naher Zukunft

00:16:10: geben. Wir sind ja mit einer größeren Testgruppe jetzt aktuell schon dran.

00:16:14: Die wird auch immer größer, weil wir es aktuell jetzt nicht wirklich limitieren.

00:16:17: Also theoretisch kann jeder Dreso schon Dreso AI verwenden und das klappt auch ganz gut.

00:16:23: Also ich habe heute Morgen nochmal kurz geguckt,

00:16:25: aktuell haben wir etwa 800 Nutzer, die schon mal auf Dreso AI unterwegs waren und es hat so ein bisschen organisches Wachstum hingelegt.

00:16:32: Wir sind ja tatsächlich auch technisch insofern eingeschränkt,

00:16:37: als dass man, es gibt etwas, das nennt sich Token Limit und das heißt, wieviel Kapazität eines Sprachmodells wird einer Lizenz zur Verfügung gestellt, sagen wir es mal so.

00:16:46: Jetzt haben wir als Dreso so eine Unternehmenslizenz über Microsoft bei Open AI und kriegen darüber quasi Kapazität an dem Sprachmodell GPTVO zur Verfügung gestellt.

00:16:57: Das kriegt man aber nicht einfach so, sondern muss nachweisen, wieviel Kapazität man braucht.

00:17:01: Heißt also die erste Test User Gruppe hat die Kapazität überschritten.

00:17:06: Wir konnten die Lizenz erhöhen.

00:17:08: Die zweite Test User Gruppe hat die Kapazität überschritten, wir

00:17:11: konnten die Lizenz, also das Volumen erhöhen.

00:17:13: Das heißt aber auch, selbst wenn wir morgen wollten, könnten, wenn ich einfach von 150 auf 6000 plus springen, sondern wir müssen da tatsächlich etwas inkrementeller vorgehen, um die Leistungsfähigkeit der KI Plattform nachziehen

00:17:28: zu können. Geplant war dieses Jahr auf jeden Fall, alle Dresos auf die Plattform zu bringen.

00:17:34: Wir haben das durch die Hintertür auch schon hinbekommen, weil momentan die Zielsetzungen eines jeden Mitarbeiters, jeder Mitarbeiterin hier über die Dreso AI abgewickelt werden können.

00:17:43: Da gibt es ein Smart Go Room, heißt der, wo man sich mit seinen Zielen quasi auseinandersetzen kann, die smart formulieren lassen kann, um sich damit eben gut auf das Mitarbeitergespräch zum Beispiel vorbereiten zu können. Und ganz wichtig auch für uns, wir sind ja ein internationales Unternehmen, wir haben englischsprachige und lokalsprachige Mitarbeiter:innen, die wollen natürlich auch auf die Plattform, die sollen auch alle auf die Plattform.

00:18:05: Da wollen wir aber auch dementsprechend den Customer Support zur Verfügung stellen, damit auch für Fragen rund um KI und Dreso AI auch rein die Sprachenvielfalt abgedeckt werden kann und wir da gut unterstützen können.

00:18:19: Und was wir eigentlich auch ganz klar gemerkt haben, also die Leute müssen wirklich an die Hand genommen werden, ein Stück weit auf der Plattform ongeboardet werden. Was kann man denn damit tun?

00:18:27: Es funktioniert nicht zu sagen: Hey, hier ist ein Tool verwendet es. Es gibt ja Schulungen, die wir dazu haben.

00:18:33: Es

00:18:33: gibt Sprechstunden, wo die Leute im Prinzip erklären können, was sie denn eigentlich machen wollen und wir dann im Nachgang nochmal gucken: Hey, gibt es Möglichkeiten das vielleicht noch besser, effizienter und so weiter zu gestalten? Also dieses wirklich an die Hand nehmen der Dresos auch bei verschiedenen Dingen.

00:18:48: Und vor allem also ohne das Thema jetzt unnötig aufblähen zu wollen, aber man muss da auch immer mit bedenken, das Innovation Center, das gibt es jetzt seit 5 Jahren.

00:18:57: Es gab da ein Team, das sich um ganz viele Sachen gekümmert hat, um da auch die Grundlagen unternehmensweit zu legen

00:19:03: mit Promptingschulungen, mit AI Learning Nuggets, mit KI Events, mit Impulsen und Vorträgen. Also wir haben ja auch das Glück, dass wir nicht bei Null anfangen

00:19:13: mit unseren Kolleg:innen, sondern die haben einen super tollen Grundstock, weil die sich auch wirklich proaktiv an den Angeboten beteiligt haben.

00:19:21: Und wir sind auch immer froh, wenn wir das Onboarding machen können, weil was dann zurückkommt, wenn neue User damit rumspielen, dann lernen wir teilweise Funktionalitäten der Plattform kennen, die wir davon noch gar nicht kannten und ich glaube, es gibt sogar einen, also wir nennen das Raum auf Dreso AI, der ist nur dafür da, um herauszufinden, was Dreso AI eigentlich kann und nicht kann.

00:19:43: Und den haben nicht wir aufgesetzt aus dem Team, sondern der wurde von Dresos aufgesetzt und das ist natürlich ein fantastischer Spirit.

00:19:51: Da mache ich jede Onboarding Session gerne dreimal wenn das bei rauskommt.

00:19:55: Ja, wenn man einfach so voneinander dann

00:19:57: profitiert in dem Sinne.

00:19:58: Mich würde tatsächlich jetzt interessieren, also wir haben schon gesagt, Dreso AI natürlich um eigene Prozesse und sowas quasi das eigene Dreso

00:20:06: Wissen auch intern bestmöglich nutzen zu können.

00:20:09: Gab es noch was weiteres wo ihr sagt, es war einfach irgendwie eine Entscheidung für eine eigene KI

00:20:13: basierend auf einem Wettbewerbsvorteil? Oder waren es wirklich nur die KIs die es jetzt gibt, die sind ja alle nicht customized nenne ich es jetzt mal, also sozusagen auf die konkreten Bedürfnisse von uns als Drees & Sommer zugeschnitten, dass wir gesagt haben: Nee wir wollen was eigenes haben, also was war so der Bewegung Grund neben

00:20:29: dem Ideeaton, dem wir ja schon gehört haben, der einfach dazu geführt hat: Nee, wir brauchen wirklich was eigenes oder wir wollen was eigenes?

00:20:36: Also wir hatten ja das Early Adopter Programm mit dem Copiloten. Wir waren da ja eines von 30 Unternehmen, das quasi innerhalb Deutschlands und ich glaub auch die einzigen aus der Baubranche lasst mich nicht lügen die den Copiloten verprobt hatten. Schon da haben wir gemerkt wow super hat viel Potenzial, damit kann man viel machen. Haben aber natürlich auch gesehen OK was sind denn so Blindspots die der Copilot nicht abdeckt und die ja auch gar nicht jetzt erst mal abdecken muss, weil eigentlich ist es ein Standardtool.

00:21:03: Um diese Blindspots muss man sich ja aber auch kümmern, vor allem wenn sie durch KI eben Potenzial zum Effizienzgewinn haben.

00:21:11: Und da gibt es schlichtweg keine,

00:21:14: ich sag jetzt mal Dreso Lösung am Markt, wo man einfach sagen kann, ja dann kaufen wir es halt ein. Du könntest sie jetzt für jeden Prozess oder Prozessschritt wieder einzelne Lösungen kaufen, aber dann stehst du vor einer Tool Landschaft, die einfach auch keinen Sinn macht, weil Standardisierung macht halt auch in der IT Sinn, wenn du von so vielen Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen sprichst.

00:21:33: Und das war so der erste ausschlaggebende Punkt, wo wir gesagt haben, OK, können wir es überhaupt alleine machen? Und ich glaube, da ist es ganz gut, die

00:21:40: Frage jetzt an dich weiterzugeben, Oliver, weil im Endeffekt hast du es mit deinem Team und mit uns und ganz Dreso zusammen alleine gemacht.

00:21:47: Ja, die Frage ist natürlich immer auch, wenn man jetzt sozusagen ein Tool irgendwie kauft und das dann auch vielleicht anpasst an unsere Wünsche,

00:21:54: an unsere Anwendungsfälle, ist es dann in der Zukunft immer noch das richtige Tool, also gerade im KI Umfeld? Die Entwicklung geht ja so schnell aktuell,

00:22:02: da kann es durchaus sein, morgen kommt ein ganz neuer Player auf den Markt, der ein ganz tolles KI Modell hat, wo wir dann wieder überlegen muss OK, kauf mir jetzt dieses neue Tool auch noch, also wie viele Tools wollen wir uns wirklich reinholen?

00:22:15: An der Stelle ist es einfach auch glaub sinnvoll eine Plattform zu haben wo wir ein Stück weit unabhängig sind. Also wir können ja unterschiedliche KI

00:22:23: Modelle bei diesen Use Cases auf Dreso AI hinten dran klemmen und sind da damit eigentlich recht flexibel.

00:22:29: Vielleicht darf ich da kurz ein Beispiel machen, was wir meinen mit KI unterschiedlichen Sprachmodellen. Also ich hab die BTVO angesprochen,

00:22:36: die klassische Arbeitsalltags Engine, die ja auch in Chat GPT hinterlegt ist.

00:22:41: Es gibt natürlich auch andere Modelle und wir haben jetzt zum Beispiel mit unseren Test Usern rausgefunden, Claude, ich kann noch kurz 5 Sekunden Pause machen, dann könnt ihr schnell googeln, würde Oliver jetzt sagen. Mit Claude kann man zum Beispiel ganz tolle Wasserfalldiagramme oder auch so Ablaufsprozessdiagramme ausspucken lassen, was ein GPT-4o zum Beispiel nicht kann beziehungsweise nicht so gut kann.

00:23:01: Würde also heißen, in einem Prozess, wo das ein Prozessschritt ist, würde da dieser Claude als Sprachmodell in dem Raum hinterlegt mehr Sinn machen, als ein GPT-4o. Wenn man sich jetzt eine Standard Open AI Lösung kauft, dann kann man das nicht, weil dann hat man dann das nennt sich Vendor Login, du

00:23:19: bist an den Verkäufer quasi gebunden. Wenn man es selber macht,

00:23:23: kann man für jeden einzelnen Use Case und damit wieder auch sehr spezifisch individuell für das was unsere Kolleg:innen brauchen zuschneiden. Oder morgen kommt der ich sag jetzt mal neueste geilste **** raus ja, sorry für die Sprache, aber im KI Universum ist ja alles Sparkling Unicorns, dann könnten wir auch sagen ja gut dann stellen wir halt auf Gemini um, weil Google ein

00:23:46: fantastisch neues Produkt rausgebracht hat. Und das ist natürlich fantastisch, um dieses schnelllebige, Dynamische, für uns aber wieder auch sehr spezifisch runterbrechen zu können und anwenden zu können.

00:23:58: Raffaela, du hast ja gerade von Sparkling Unicorns im AI Umfeld gesprochen und es steht für mich so ein bisschen davor, dass AI sehr positiv auch belegt ist momentan auch.

00:24:08: Es ist irgendwie der neue Trend. Alle finden es cool, da passiert ganz viel, ganz schnell.

00:24:12: Aber es gibt ja durchaus auch ein paar negative Aspekte, die da einfach auch diskutiert werden.

00:24:18: Ein Thema ist zum Beispiel Diskriminierung in Entscheidungen Datenschutz oder auch ganz klar der hohe Energieverbrauch, um so eine KI zu programmieren und am Laufen zu halten werden Rechenzentren benötigt die sehr sehr viel Leistung abgeben, die viel Energie verbrauchen.

00:24:33: Wie seid ihr denn damit

00:24:34: auch bei der Entwicklung vielleicht schon umgegangen und wie geht ihr jetzt auch damit aktuell in der, ich nenne es jetzt mal Betriebsphase um?

00:24:41: Wenn es um das Thema geht, Responsible AI ist ja so ein Term, der sozusagen alle großen Entwickler von KI Modellen sich ein Stück weit auf die Fahne geschrieben haben.

00:24:51: Die Frage ist jetzt, wo diese Verantwortung dann auch aufhört. Weil wenn man guckt, die großen Technologien planen jetzt auch alle große neue Rechenzentren und das ganze Thema mit der Energieversorgung ist natürlich was.

00:25:03: Ein Stück weit bin ich ja auch stolz, dass Drees & Sommer dieses Thema auch auf der Agenda hat und auch an erneuerbaren Energien für Rechenzentrum und so weiter arbeitet.

00:25:13: Aber im Prinzip ist es auf jeden Fall von der KI-Sicht her so: Es gibt bei all diesen großen KIs eben einen Ethik-Lawyer,

00:25:19: der checkt,

00:25:20: ob die Antworten dementsprechend in Ordnung sind. Die sind nicht 100 Prozent, muss man auch sagen, also da kann immer mal was schiefgehen.

00:25:27: Aber wir sind natürlich auch an der Stelle eigentlich ein Stück weit auf die Hersteller der KI Modelle angewiesen, dass die da verantwortungsvoll auch damit umgehen.

00:25:36: Beim Frage des Energieverbrauchs haben wir natürlich auch bei Dreso AI dann die Möglichkeit ein Stück weit vielleicht auf günstigere, auch energieschonendere Modelle umzusteigen. Also das ist auch ein Thema, dass wir eben diskutiert haben.

00:25:49: Es reicht, Raffaela hat es vorher angesprochen, GPT 4 O ist ja ein tolles Modell aktuell so ein bisschen Standard.

00:25:55: Es gibt aber auch ein mini Modell, das heißt es ist viel geringer im Stromverbrauch,

00:25:59: ist auch viel geringer in den Kosten. Das macht aus

00:26:01: vielen Gründen Sinn, da sozusagen zu gucken, welcher Use Case kann denn vielleicht auch mit so einem Modell bedient werden?

00:26:07: Und das wäre auch ein Punkt, wo man natürlich drauf gucken muss.

00:26:10: Und die Möglichkeit haben wir auf jeden Fall und das wird man sicherlich nutzen in Zukunft.

00:26:14: Ja, man muss sich auch überlegen, also das Thema Bias, das ja auch sehr stark diskutiert wird zum Thema KI. Meiner Meinung persönliche Meinung, es ist auch immer noch ein Unterschied, wo wird diese KI wie eingesetzt? Wenn ich mir jetzt das amerikanische Justizsystem angucke, wo KI eingesetzt wird und Gerichtsurteile fällt

00:26:31: und da potenziell Bias im Spiel ist, ist es was ganz anderes, als wenn bei Drees & Sommer intern eine KI verwendet wird.

00:26:39: Bei uns ist es tatsächlich eher so, dass wir gucken müssen, dass der Bias nicht in die Richtung veraltete Bauverordnungen, die Normen, die nicht mehr gültig sind, gehen oder auch das nennt sich Data Centric AI, das ist die KI, nicht unbedingt darüber intelligenter, klüger, trainierter

00:26:58: Wird. Dass sie einfach unseren kompletten Datensatz an Projektdaten bekommt, sondern dass man der KI mit den 5 Sterne Projekten, also die, die fantastisch gelaufen sind, beibringt, wie Projektmanagement geht und gar nicht erst beibringt,

00:27:13: wie kann man es falsch machen. Sondern dass der Bias quasi da in Richtung richtig basierend auf eigenen Erkenntnissen, Wissensständen und selbst verprobt im Projekt Erfahrungen quasi beruht und würde da dementsprechend sagen, Bias ist da dann vielleicht eher für das Thema Bildgenerierung

00:27:32: wieder was. Dass man halt nicht nur weiße Männer im Anzug am CEO Tisch sitzen hat, sondern dass da auch verschiedene Hautfarben, Geschlechter und vielleicht auch Kleidungsstil vorkommt.

00:27:43: Wenn wir uns jetzt aber wirklich auf die Dreso AI Brille konzentrieren, geht es da bei uns tatsächlich bei Bias eher um die Qualität und Verifizierung der richtigen Daten, die wir da versuchen mitzugeben

00:27:55: Ich finde auch den Punkt ganz spannend, dass du sagst, ihr versucht sozusagen die Projekte die gut laufen damit reinzugeben. Da könnte man ja sagen: OK in Anführungsstrichen geht es dann eben nicht in eine Verzerrung aber andererseits lernen ja auch zum Beispiel auch Kolleg:innen, die dann später wieder mit Dreso AI arbeiten, vermeiden ja Fehler. Also was früher vielleicht auch so ein bisschen der Austausch unter Kollegen war, den es sicherlich trotzdem weiter geben wird und soll, ist da einfach schon so ein Stück weit abgepuffert.

00:28:20: Raffaela, du hast ja zu Beginn gesagt, als ich Copilot gebeten habe, Dreso AI einmal vorzustellen, dass Copilot da auch schon die Zukunft von Dreso AI gespiegelt hat, sozusagen. Von daher jetzt die Frage auch so ein bisschen zum Abschluss mit Blick auf die Uhr, wo seht ihr denn die Zukunft von Dreso AI und was ist so das langfristige Ziel?

00:28:39: Was soll sie können?

00:28:41: Gibt es überhaupt ein Zielbild? Oder weil wir sozusagen ja auch von der kontinuierlichen Entwicklung sprechen, ist es eher so ein

00:28:46: Zweijahres, Fünfjahres und Zehnjahresplan oder sowas in die Richtung?

00:28:51: Ich würd mich von der Zeitschiene gar nicht mal so aus dem Fenster lehnen, weil ich nicht weiß, was das KI Universum Neues bereithält, wenn wir aus dieser Studiotüre rausgehen. Aber jetzt mal ohne Zeitschiene gesprochen,

00:29:02: die Vision dessen, was Dreso AI einfach mal sein soll in Überübermorgen, sagen wir es doch einfach so, auf jeden Fall ein Teammitglied, das bei unseren Kolleg:innen mit am Projektteam-Tisch sitzen kann und unterstützen kann

00:29:16: Vollumfänglich. Damit meinen wir, dass wir zum ersten Mal jetzt dieses Jahr versuchen, weg von den einzelnen Prozessschritten eines Prozesses hin zum End to End Prozess zu gehen.

00:29:27: Also ich kann in meiner einen Umgebung einen ganzen Prozess wirklich von vorne bis hinten durchlaufen, inklusive Schnittstellen in ein CRM System, in einem Copilot, der mir vielleicht eine Präsentation erstellt.

00:29:41: Am besten noch basierend auf Referenzen, die es schon aus der Vergangenheit gibt und da quasi wie so eine Art App Store irgendwann mal aufgebaut zu haben, wo ich für jede Anwendung oder jeden Prozess den ich habe, der sinnvoll

00:29:54: ist zu digitalisieren und KI gestützt umzusetzen.

00:29:57: Den Nebensatz erlaub ich mir, da eine Anwendung bereitzustellen und aber natürlich auch immer zu gucken, wo haben vielleicht auch andere Tools jetzt schon eine KI Integration auf die wir einfach zugreifen können. Also nicht dieses parallel noch mal dasselbe entwickeln. Aber genau da quasi einen, wir

00:30:15: nennen das vollumfänglichen KI Agenten. Und ich sag mal, wenn du jetzt 5 Jahre ansprichst irgendwann mal muss es halt eine Oberfläche geben die der Nutzer aufruft und ob im Hintergrund Dreso AI, Copilot

00:30:30: oder KI gestütztes Autodesk läuft, muss egal sein, weil die so miteinander arbeiten können, dass der Nutzer das gar nicht mehr mitkriegt, sondern eben sein Output bekommt.

00:30:41: Am besten noch verifiziert und ethisch geprüft.

00:30:44: Oliver, wo siehst du die Zukunft von Dreso AI?

00:30:47: Naja gut, wir haben natürlich sehr, sehr viele Ideen.

00:30:50: Da ich sag mal, mittelfristig wird jetzt sicherlich auch irgendwie dran gearbeitet werden, dass wir vielleicht etwas mit Bilderkennung mal machen. Also da gab es schon erste Proof of Concepts, vielleicht auch mit

00:31:01: Ton. Also wie gesagt, es wird hier sehr viele Dinge geben. Wo langfristig die Zukunft hingeht?

00:31:07: Ich glaube der Erfolg von Dreso AI wird maßgeblich davon abhängen, wie auch die Nutzer Feedback geben, wie sie sich integrieren und helfen, sozusagen die Plattform voranzubringen.

00:31:18: Und ja, am Ende sitzen wir sozusagen alle in diesem Dreso AI Boot. Und wenn wir alles mit Ideen und mit Kraft das Ganze nach vorne bringen, dann wird das auf jeden Fall eine gute Sache werden.

00:31:28: Bisschen mehr Sparkling Unicorns bei Dreso quasi.

00:31:32: Ich wollte gerade sagen, das passt auf alle Fälle gut und zeigt ja auch gut, was uns als Dreso ausmacht.

00:31:37: Wir haben alle Lust auf Innovation. Wir wollen mitgestalten.

00:31:40: Wir haben den sogenannten Dreso Spirit und das ist jetzt für mich auch nochmal klar geworden, dass die Dreso AI oder das Projekt rund um Dreso AI, den Dreso Spirit spürbar macht. Und gerade eben die Motivation der Mitarbeitenden und den Einbezug von denen, dann schaffen wir es eben dann diese Use Cases zu bekommen und die Funktionalitäten so auch zu identifizieren, zu implementieren, um dann auch eben effizient

00:32:04: zu sein. Und der Weg geht natürlich noch weiter und ich muss sagen, ich bin jetzt schon gespannt, wie sich Dreso AI entwickeln wird, wenn wir diese Studiotür sozusagen verlassen, wie Raffaela so schön gesagt hat. Und danke euch, Raffaela und Oliver, für die Insights, die ihr uns gegeben habt.

00:32:21: Und bevor wir uns jetzt verabschieden, habe ich noch eine kleine Bitte an Sie, liebe Zuhörer:innen.

00:32:26: Wir haben am Anfang der Folge mit einer KI Stimme experimentiert und sind super gespannt auf Ihre Meinung dazu. Daher würden wir uns freuen, wenn Sie auf unseren LinkedIn Post abstimmen und uns wissen lassen, wie Sie die KI Stimme finden.

00:32:38: Den Link gibt es in den Shownotes.

00:32:41: Und das war sie nun auch schon wieder, die erste

00:32:43: Episode in 2025. Ich sage Danke fürs Zuhören und bis bald bei Blue Waves, dem Podcast für die Bau- und Immobilienwelt von Drees & Sommer.