Software as a Commodity: Wenn Mitarbeitende ihre Apps selbst bauen

00:00:00: Willkommen bei

00:00:00: KI Kann alles.

00:00:02: Fast!

00:00:03: Dem Podcast von Tiki über künstliche Intelligenz

00:00:05: im echten Arbeitsalltag.

00:00:09: Und willkommen zu einer neuen Folge, heute sind wir wieder in Regensburg und ich hab den Samo dabei.

00:00:16: Vielleicht seht ihr auch dem Monty hin und wieder mal vorbeispringen.

00:00:19: Das ist der Bürohund.

00:00:21: Aber lasst gerne starten.

00:00:24: Die Zuschauer kennen dich noch nicht die Zuhörer kennen mich noch nicht.

00:00:27: Wer bist du?

00:00:28: Was machst du eigentlich bei Tiki?

00:00:31: Und vielleicht auch, wie lange bist du schon dabei und wie lang bist du noch dabei?

00:00:34: Das ist ja auch ein ganz aktuelles Thema.

00:00:36: Strecke ich doch mal gern vor!

00:00:38: Ja, ich bin Sam.

00:00:40: Ich bin Werkstudent im Bereich Karrierenwicklung und Innovationen und studiere jetzt im Master Human-Centered AI.

00:00:49: Das sagt vielen Leuten wahrscheinlich nicht unbedingt was.

00:00:52: Frage ich dann oft – Was ist das

00:00:54: überhaupt?!

00:00:54: Genau und ich bin seit zweieinhalb Monaten bei Tiki ... was noch nicht so lange ist, aber schon viel passiert in der Zeit.

00:01:01: Ja!

00:01:01: Habe an einem sehr coolen Projekt gearbeitet, arbeite auch immer noch in dem Projekt.

00:01:05: und ja genau...

00:01:07: Wir kennen uns ja schon ein bisschen länger.

00:01:08: deswegen auch wenn es nur zweieinhalb Monate sind wir haben ein bisschen eine Vergangenheit aus Unternehmen davor.

00:01:15: Aber habt mich gefreut das Projekt, den wollen wir gleich noch ein bisschen mehr reden, aber du meintest gerade schon Human Centered AI hört sich interessant an, aber auch sehr abstrakt.

00:01:25: Was geht's denn da?

00:01:26: Ja, also ich glaube es ist wahrscheinlich besser wenn ich das angehe von der Seite ok warum habe ich den Studiengang überhaupt gewählt.

00:01:35: Und da lag dann die Entscheidung zwischen traditioneller Informatik und einem artificial intelligence Studiengang, der wirklich explizit auf ausgelegt ist.

00:01:44: Für mich war dann eigentlich klar, ich möchte dieses Thema einfach ein bisschen gesamtheitlicher betrachten.

00:01:48: Ich glaube wir alle kennen das Bild oder haben schon mal eine Software benutzt, die irgendwie technisch total gut ist Ja, einfach total leistungsstark ist aber einfach unbedienbar ist und dann im Endeffekt dadurch dass sie vielleicht ein schlechtes Userinterface hat oder eine schlechte User Experience mehr Arbeit macht als ihr vielleicht löst.

00:02:07: Und das selbe Problem hat man glaube ich auch und eigentlich vor allem im Bereich KI wo du diese Modelle hast und dieser ganzen Systeme die eigentlich total capable sind.

00:02:17: Aber Du musst sie einfach richtig anwenden!

00:02:18: Du musst die richtig anbinden!

00:02:19: Du muss sie so aufbauen, dass ein Mensch sie effektiv benutzen kann.

00:02:23: Das kann sich sowohl eben auf Modelle, auf Systeme beziehen.

00:02:26: Aber das kann sich auch wirklich auf die Theorie dahinterbeziehen.

00:02:29: Auf zum Beispiel... Ich will es nicht zusätzlich ins Technische gehen aber beim Post Training Reinforcement Learning muss ich um ein Feedback.

00:02:38: Der ganze Prozess ist eigentlich menschlich durch und durch.

00:02:41: Und immer im Gewissen zu haben egal in was man arbeitet in dem Bereich.

00:02:48: für mich einfach die Art und Weise, wie man das Thema gesamtheitlich angeht.

00:02:51: Ich meine

00:02:52: es ist ja ein sehr präsentes Thema finde ich weil sehr viele vor allem Software-Unternehmen irgendwie den Hype mitnehmen müssen um AI und dann teilweise fühlt sich so als Endnutzer an irgendwie auf Krampf versuchen irgendwie AI Features in ihre App zu packen.

00:03:05: jetzt sind genau solche Sachen auch.

00:03:06: also wie macht man Integrationen die tatsächlich dem end nutzern?

00:03:11: Was bringen Zeitersparen?

00:03:12: Also das ist wahrscheinlich das, was man dann aus dem Studium mitnimmt ins Berufsleben.

00:03:16: Weil ja doch der akademische Bereich und dann ein Unternehmen nochmal ganz anders sind und ganz andere Voraussetzungen haben bei mir im Studiengang.

00:03:23: Man hat natürlich die... Das ist ein Master of Science.

00:03:25: Natürlich die Theorie dahinter.

00:03:27: Du hast die Mathematik dahinter, du hast die Theorien in der Architektur, Reinforcement Learning

00:03:31: usw.,

00:03:32: aber da wird eben der Fokus darauf gelegt okay.

00:03:35: Da ist es nicht nur Deep Reinforcement learning sondern deep reinforcement learning for human decision strategies.

00:03:40: Also einfach ein anderer Fokus dann im Studium und daraus ergibt sich dann eigentlich dieses internalisierte Bezug auf den Menschen.

00:03:52: Und das auch im Unternehmenskontext, wenn man da quasi das Studium fertig hat oder ich als Werkstudent an einem System rangehe... ...und wie du schon gesagt hast nicht nur auf den Hype gehe und nicht nur, hier gibt es diese coole Neuerung und darauf schaue, was hilft dem End-User wirklich?

00:04:07: Was für Features braucht der wirklich?

00:04:11: Ja, genau.

00:04:12: Okay cool!

00:04:13: Ich meine du wirst es noch nicht so lange bei Tiki.

00:04:17: Wir haben schon mal zusammengearbeitet aber wie ist dein Eindruck von Tiki generell?

00:04:22: Mein Eindruck mit Tiki ist dass Tiki sehr flexibel ist und was mir bereits in den ersten zwei-drei Wochen aufgefallen ist... Entschuldige mich schon mal für das Englisch.

00:04:37: Das kommt bei mir erst öfters vor, aber auch

00:04:40: von den...

00:04:41: Genau.

00:04:42: In der Well-Well-Oiled Machine würde ich sagen.

00:04:44: Jeder weiß, obwohl es nicht explizit gemacht wird, jeder weiß ungefähr was die andere Person macht und dann was sie arbeitet.

00:04:52: Und ich finde ist es trotz der Größe ziemlich einfach

00:04:56: zu

00:04:57: erkennen wo geht in welche Richtung geht das Ganze?

00:05:00: Sogar für mich als Werkstudenten war das einfach sehr schnell erkennbar.

00:05:04: Ich kann's nicht in Worte fassen, woran das liegt.

00:05:06: Ich glaube es liegt einfach an den Konversationen die man mit Kollegen hat.

00:05:11: Das was man überhört vielleicht und dann auch natürlich die Monthly Meetings und das ganze Gesamtbild hat für mich einfach Sinn gemacht.

00:05:18: Und auch was mich sehr überrascht hat und zwar positiv ist einfach der Wille Innovation voranzutreiben Auch Dinge auszuprobieren, Dinge kaputt zu machen.

00:05:28: auch mal Mal verbrennt man sich, mal klappt etwas gut und das wird akzeptiert weil das alles als Fortschritt interpretiert wird.

00:05:36: Selbst wenn du dich mal wo verbrennst, dann weiß man es kappt nicht und ich glaube dass hat mich sehr positiv überrascht bei Tiki.

00:05:43: Cool!

00:05:44: Freut mich, freut mich.

00:05:47: Worüber ich hauptsächlich mit dir heute sprechen wollte war das Thema an dem wir schon ein bisschen länger dran sind.

00:05:51: Es hat den Code-Namen den Tickysack...

00:05:56: Ich habe schon gesagt, so kommt der Name wird sich nicht halten aber... Ja, den

00:05:59: müssen wir wahrscheinlich noch ändern.

00:06:02: Aber ich finde, der Hintergrund aus dem quasi erst die Idee dazu und dann auch die Umsetzung irgendwie entstanden ist einfach cool.

00:06:13: Und ich will vor allem gerne mit den Zuhörerinnen teilen wie auch bei einem Unternehmen wie bei uns, die KI leben und versuchen voranzutreiben und auch beim Kunden implementieren trotzdem noch oft irgendwie es nötig ist mal... und sich selber zu schauen.

00:06:29: Und zu schauen, wo sind denn bei uns Aufgaben die gerade sehr manuell sind?

00:06:34: Aufgaben, die sehr repetitiv teilweise auch sind... ...und wie kann man da unsere Mitarbeiter in Tools in die Hand geben, die ihr Leben erleichtern?

00:06:46: Wann, ich weiß es gar nicht mehr, wann kam das erste mal die Idee auf so was selber umzusetzen?

00:06:52: Ich glaube, dass wir im Auto haben generell über Tiki gesprochen.

00:06:55: Ich meine, ich war doch noch recht neu Und wir haben dann eigentlich nach Ideen gesucht, an was könnte ich jetzt innovativ arbeiten?

00:07:06: Wie genau wird aufgekommen sind weiß ich nicht mehr.

00:07:07: Aber das ist auf jeden Fall eine coole Idee da im Endeffekt weil es einfach sehr hands-on ist.

00:07:13: Ich glaube es kommt daher dass ich ne kleine Anwendung für uns selber entwickelt habe, Tiki Pulse und dann das ganze eben durch so den Review Prozess bei uns in Tieren gegangen ist also quasi die Bleut werden konnte und dann dachte Wenn man das irgendwie automatisieren könnte, dass rein der Religion jeder so eine Anwendung selber bei uns lokal zumindest für die Mitarbeiter, für die Tiki-Mitarbeiter bereitstellen könnte.

00:07:35: Das wäre doch cool!

00:07:37: Dann damit rüberkriege ich glaube ich okay es gibt auch schon sowas wie Loverbill.

00:07:39: Lasst du vielleicht mal kurz zusammenfassen?

00:07:41: Vielleicht auch mit deinen eigenen Worten an was du zu den letzten Monaten

00:07:46: warst?

00:07:46: Ebenso ganz high level Was hast Du denn implementiert?

00:07:48: Ich glaube

00:07:49: auch noch was ein Treiber von der Idee war generell bei Tiki.

00:07:52: Ja, wir haben ein paar Leute bei Tiki die sehr ... Die kann man schon fast als Visionäre bezeichnen.

00:07:58: Die Ideen haben die einfach sehr out there sind und was auch sehr gut ist.

00:08:03: Und eine Idee oder ein Konzept ist dieses Konzept Software as a commodity.

00:08:08: Also Software nicht mehr als Luxusprodukt das sich nur bestimmte Firmen leisten können und auch Teams anzuheuern um Software zu entwickeln sondern dass Leute mit Know-how ... die ein spezifisches Domäne-Wissen haben, sich selbst anwenden und entwickeln können.

00:08:24: Und genau daher kommt auch die Idee.

00:08:25: also dieses Mantra war bei Tiki glaube ich schon intern... Man angesprochen worden und hat dann auch ein paar Konversationen und die haben das Projekt noch mal unterstützt.

00:08:35: Genau das ist eben das Akronym Tiki Sack Software as a Commodity.

00:08:39: Was Tiki sack ist es ist ja eigentlich ein ähnlich zu loveable Replet oder Base Forty Four das sind alles NoCodeApp-Bilder.

00:08:50: Das heißt, du hast einen KI-Agenten bei dem du einfach eingibst was für eine Anwendung du haben möchtest und der baut sie live vor dir.

00:08:59: Und genau das ganze beginnt in der Startseite.

00:09:00: Du hast da vielleicht ein Textinput fällt, gibst deine Idee ein und dann bekommst du alternativen Ideen Pushback und wir ist erstmal ausgefragt und am Schluss hat der Agent einen konkreten Plan und baut eben wirklich in so einem Preview Window live vor den Anwendungen Und das auch mit Anbindungen an Konnektoren.

00:09:19: Das heißt, du kannst nicht nur eine statische Seite bauen sondern auch wirklich Funktionalität einbauen.

00:09:25: D.h.,

00:09:26: Date, Personio...

00:09:28: Eine der großen Fragen bei den ersten User-Befragenden, welche Daten kriegst denn jetzt eigentlich hier rein?

00:09:34: und würde ich auch vielleicht um mit Sachen schon vorher vorwegzunehmen?

00:09:38: Wenn man sowas wie Labelbild benutzt, da hat mittlerweile schon jeder davon gehört dann haben wir als Unternehmen natürlich die Angst hey!

00:09:46: Dann wird es ein Datif verbinden zu Loveable, wo auch immer Deployed ist.

00:09:49: Okay, Loveable ist jetzt europäisch zumindest also gewisse Regeln haben wir wahrscheinlich dann doch intern.

00:09:55: Aber trotzdem ist das eine große Blackbox, wo du eigentlich ungern wirklich wichtige Firmen-Daten reinschmeißt und

00:10:02: noch sehr teuer tatsächlich.

00:10:03: Loveable hat auch einen anderen Fokus.

00:10:06: während Tiki sagt zum Beispiel ausgerichtet ist auf Enterprise ist loveable auf MVPs und kleine Start-up Anwendungen, um auszuprobieren.

00:10:16: Wie würde sowas aussehen?

00:10:18: Du hast eine Idee im Kopf, bist schon am Handy und tippst ein.

00:10:20: okay ich möchte jetzt irgendwie ne App die mir ganz luxuriöses Essen liefert was auch immer egal was.

00:10:30: Und das ist aber dann am Schluss keine fertige Anwendung.

00:10:33: und das kannst du dir natürlich im Enterprise Kontext nicht leisten weil wenn du jetzt tausend MVPs rumliegen hast ist auch nicht wirklich hilfreich, sondern und was du ja oft im Enterprise-Kontext hast sind nicht diese Anwendungen wo du ein ganzer Startup ausgründen möchtest.

00:10:46: Sondern du möchterst kleine Anwendung die viele verschiedene Anwendungsschritte zusammenbündeln in zum Beispiel einen Dashboard.

00:10:52: Und dessen dann wirklich anwendungen die Zeit sparen und die Mitarbeiter befähigen ihren Arbeitsalltag im Prinzip zu Effizienzen zu gestalten.

00:11:02: Genau also dahin gehen unterscheidet sich es auch nochmal neben dem Privatsphäre Aspekt.

00:11:06: Und ein Faktor, warum wir Tiki-Sack entwickelt haben ist die Flexibilität.

00:11:10: Das ist für uns im Testbed auch.

00:11:13: Wir beweisen es dadurch – ich meine, Tiki möchte ja, wir sind ja KI Enabler würde ich sagen.

00:11:18: und der geht eigentlich zurück zu dem Thema Practice what you preach!

00:11:22: Wenn du KI in die Welt hinaus tragen willst dann musst du das auch internalisieren, dann musst Du das selbst herausprobieren.

00:11:30: Ja spannend also vielleicht zusammenfassen?

00:11:32: Wir wollten was für unsere Mitarbeiter, dass man ihnen einfach in die Hand geben kann ... wo sie Anwendungen entwickeln können, die wir dann intern als Tiki benutzen.

00:11:41: Das heißt irgendwie... Die Budgetierung für ... ... für das Jahr zum Jahr ... ... weil wir hier viele verschiedene Meeting-Räume haben und die gerade alle über Microsoft Teams recht aufwändig immer gebucht werden müssen und dann sagen die ab oder sagen zu funktioniert irgendwie ganz oft nicht so wie man es eigentlich will.

00:11:59: Und da wollten einfach Menschen aus Finance, Menschen aus HR aber auch Menschen wie mir und dir auch Entwicklern die Möglichkeit geben ... was einfach mit einer Chatbox Anwendungen entwickeln zu können, die dann einen gewissen Rahmen haben.

00:12:13: Die haben gewisse Regeln... ...die haben eine gewisse visuelle Identität auch.

00:12:18: Also die halten sich an gewisse... ...gewisse Regel in diese Richtung und da würde ich gerne noch mal kurz darauf eingehen.

00:12:25: Haben zum Beispiel im ersten Schritt versucht zu überlegen hey warum macht ein Lobby Bill?

00:12:29: Warum macht ein Waze-IV?

00:12:31: Warum machen Replit?

00:12:32: Da keinen Sinn!

00:12:35: Das war nicht super spannend, weil wie du gerade auch schon erwähnt hast... ...die haben natürlich alle ein bisschen unterschiedlichen Fokus und wollen die ansprechen.

00:12:43: Gab es ja jemanden der sich wirklich explizit auf Enterprises konzentriert hat?

00:12:49: Ja also Basefort ist schon sehr enterprisefokussiert aber in den ersten Tests waren eher nüchtern würde ich sagen.

00:12:59: Erstens du bist immer diesen Lock-in bei diesen Plattformen und sie sind ziemlich teuer.

00:13:04: das ist natürlich Das erste Kontra dagegen.

00:13:07: und das zweite ist ja einfach die Effektivität.

00:13:10: Es hat nicht so gut funktioniert, wie ich es dachte.

00:13:13: Ich glaube, ich habe damals probiert mit Base Forty Four mir ein kleines HR-Dashboard zu bauen und das ist kläglich gescheites!

00:13:21: Was mich sehr überrascht hat tatsächlich weil ich glaube viele haben wahrscheinlich mittlerweile schon diese Werbung auf YouTube bekommen Base Fortty Four und denken sich, wie viel Geld müssen sie haben?

00:13:31: Und dann probierst du's aus und es klappt einmal nicht Genau, ich glaube das war ein Faktor und eine andere Sache ist natürlich auch dass diese auch Base Forty Four und Loveable.

00:13:42: die müssen hunderttausende User bedienen.

00:13:46: Das müssten wir jetzt nicht sondern wir können das System zuschneiden auf unser Unternehmen.

00:13:50: Wir können schnell literieren, wir können schnell mal ein neues Feature ausprobieren.

00:13:54: Wir können in dem Fall quasi fast Mover sein Und Dinge ausprobierend und neue Modelle probieren bevor sie eben bei Base Fortty Four oder bei Loveable angeboten werden.

00:14:04: Wenn du KI in die Welt hinaus bringen möchtest als Tiki, als KI-Enabler dann muss man fast mover sein.

00:14:12: Ich habe das schon zu oft miterlebt bei Projekten, dass man an einem System arbeitet und wenn da der Progress nicht schnell genug ist... ...dann nimmt ihr immer die Idee weg oder das System ist einfach überholt.

00:14:24: im Prinzip Das passiert schnell in dem Bereich.

00:14:26: Da muss man sich schnell bewegen

00:14:28: Was ich auch super interessant war.

00:14:30: eine der ersten Erkenntnisse, die du erzählt hast wo Du meintest ja, was bei Loveable und auch bei Bayesian-Fierzig eben der Fall ist es das die versuchen einem relativ schnell ergeblich zu zeigen.

00:14:42: Was ihr auch Sinn ergibt wenn du eine Nutzer hast in deiner App.

00:14:45: Da musst du ihm möglichst schnell etwas zeigen ansonsten schließt er den Browser und geht irgendwo anders hin.

00:14:53: Das sind zum Beispiel so Restriktionen.

00:14:55: wir müssen uns für eine interne App nicht um Userjourn kümmern und das ist egal ob ein Nutzer eventuell zu lange Wartezeiten hätte und dann abspringen würde.

00:15:05: zum Kompetitor.

00:15:06: Es ist ja ein intern entwickeltes Tool, wir haben tatsächlich auch das Feedback von den Nutzern bekommen dass die kein Problem damit haben wenn sie einen Prompt starten eine Angabe zur Änderung in der Entwicklung und das Ganze dann fünfzehn-zwanzig Minuten dauert und auf einmal Ist ja der Horizont, in dem es sich bewegt ein ganz anderer.

00:15:28: Und du hast auch eine riesige Limitation mit deren Lava-Bild zu kämpfen hat?

00:15:31: Hast Du auf einmal nicht mehr?

00:15:32: Richtig!

00:15:33: Genau.

00:15:33: Ja und das ermöglicht dir sehr viel.

00:15:35: Das ermöglt Dir, Modelle zu verwenden die vielleicht langsamer sind aber deutlich effektiver sind.

00:15:40: Du kannst einfach noch mal tiefer auf gewisse Dinge eingehen.

00:15:43: Du kannst den Mitarbeiter durchbohren.

00:15:44: Es ist ja Teil der Aufgabe dann sozusagen diese Spezifikationen festzulegen.

00:15:50: Lava muss vielleicht erstmal viel... Wie den Englischer Begriff jetzt.

00:15:54: In Fern, also genau.

00:15:56: und

00:15:58: was dann nicht

00:15:59: abfetzen, was nicht explizit nachraut ist.

00:16:01: Genau weil.

00:16:02: du kannst natürlich einem User bei Lava Bill nicht zwanzig Fragen stellen, weil sonst sagt er, ah, da ist auch kein Lust mehr drauf.

00:16:08: Genau ich geh zu Base Forty-Four oder Raptel oder wie auch immer.

00:16:10: Da werden mir keine Fragen gestellt.

00:16:12: Und ja das sind einfach Dinge die wir eben so nicht haben und das Feedback das wir bekommen haben für so eine Enterprise-Application an den Mitarbeiter, für denen es ist okay.

00:16:25: Wenn das im Hintergrund eine Stunde lang durchläuft und am Schluss bekommt er vielleicht eine Benachrichtigung von seinem Browser hey ich habe jetzt ne Frage an dich oder dann erst ein Draft ist fertig.

00:16:34: schauen wir nochmal kurz rein.

00:16:35: Und meine Erfahrungen nach und aus dem Test die wir hatten mit diesen Mitarbeitern sind dabei echt coole Anwendungen rausgekommen.

00:16:43: Das war bei einer Version der Systemen die noch sehr prototypisch war wo noch nicht so viele Features dabei waren.

00:16:51: Und viele von den Antworten und von dem Feedback, das ich bekommen habe... ... war echt extrem überraschend.

00:16:58: Positiv überraschtend.

00:17:00: Ja du hast es schon angeschnitten irgendwie des User-Feedback.

00:17:02: Ich fand's ganz spannend.

00:17:05: Wir fahren recht oft nach Weiden und dann nehme ich oft den Sammel in meinem Auto mit und quatschen auf den Weg.

00:17:12: Und ich weiß noch wie du meintest ja, ich muss auch Testfeature und Testfeatures implementieren.

00:17:15: Jetzt lass es mal!

00:17:16: Sprich einfach mal mit Willi und Philipp Schauen wir, was sie dir für ein Feedback geben.

00:17:21: Und dann meintest du ja das hattest du irgendwie auch erst im Studium diese... Ich weiß nicht wie es heißt, User-Chernies oder so?

00:17:27: Ja, Thinkaloud Studies macht man, hatte ich im Bachelor jetzt öfters, wo genau eine Thinkaloude Study.

00:17:33: im Prinzip du setzt, du entwickelst den System und setzt den User hin und sagst ihm hey, benutzt das System mal und alle Gedanken die du hast verbalisiert ihn mal, spricht ihn mal laut aus.

00:17:44: und dabei kommt vor allem wenn du jetzt dann zum Beispiel sowas Man nimmt das alles auf und dann kannst du es alles transkribieren.

00:17:51: Und am Schluss hast du ein extrem reiches Portfolio an Informationen, dass du dann verwenden kannst um die Anwendungen wirklich auf den User zuzuschneiden.

00:18:00: also extrem wertvoll.

00:18:01: andere Leute diese solche Anwendung entwickeln kann ich nur empfehlen.

00:18:04: Was kam da für große irgendwie Erkenntnisse bei raus?

00:18:07: Also dass du tatsächlich mal durchgegangen bist.

00:18:10: Ich

00:18:10: war sehr überrascht davon wie gerne die Leute dieses dieses System angenommen haben, auch Leute die jetzt keine Software-Entwickler sind.

00:18:19: Sondern sie haben was Visuelles dort und fühlen sich befähigt Anwendungen zu entwickeln.

00:18:23: Die füllen sich nicht überfordert, die wollen das wirklich.

00:18:27: Und auch wie eine gewisse Hürde um an diesem Punkt zu kommen ist wird auch akzeptiert also erstmal auf Fragen zu beantworten.

00:18:37: Was am Schluss dabei rauskam es eigentlich dass die Leute sogar mehr fragen wollen.

00:18:40: Die wollen tiefer drauf eingehen, die Die wollen Brainstorming und Ideen im Prinzip.

00:18:49: Und die haben das sehr gerne angenommen.

00:18:53: Eine Person hat bei uns dann eine Vorlage gebaut für... Was war es?

00:18:58: Ich glaube, es war einer Inventarliste fürs HR.

00:19:01: Also wenn man zum Beispiel in einem Büro irgendwas ausleitet.

00:19:04: Es war eine der Vorlagen, die angeboten wurden.

00:19:06: Und andere Personen hat ein Dashboard gebaut also wirklich ein ganzes Dashboard wo Availability von den Mitarbeitern da war und mit Finanzzahlen und alles.

00:19:18: Ich glaube, das ist für irgendein Meeting, dass alle zwei Wochen gehalten wird wo normalerweise relativ zeitaufwendig ist weil der Zahlen aus X-Limit reinfließen usw.

00:19:27: Und das hat dann alles in einen Dashboard zusammengefasst und es war also für eine Prototypversion diese Anwendung.

00:19:34: ich war wirklich beeindruckt eigentlich wie gut es am Ende aussahen auch in unserem Unternehmensthemen Also mit den richtigen Farben und der richtigen Schrift und allem.

00:19:44: Und es hat sehr gut geklappt!

00:19:45: Man kann auch Dinge auf die ich selbst so nicht gekommen wäre, wo ich dachte okay das ist jetzt vielleicht für jemand aus dem H.A oder bei uns einfach nicht so wichtig.

00:19:53: Die kommt da nicht drauf.

00:19:55: Ja Audio Transcription, die wollen da reinsprechen.

00:19:56: Die wollen dann besprechen wie wir mit einem Menschen und das dem erklären... ...und ja und da haben wir dann glaube ich im Auto drüber gesprochen, ah jetzt muss ich hier noch dieses Audio Transcriptions Feature einbauen.

00:20:06: Da warst du so Lass doch vielleicht erstmal auf die Core-Features konzentrieren.

00:20:12: Und da meine ich aber ja, nee das wollen die so!

00:20:15: Unsere beiden Mitarbeiter mit denen wir das getestet haben, die wollen es.

00:20:19: Also es lohnt sich ganz oft wirklich darauf zu schauen was wollen die Mitarbeiter eigentlich anstatt nur das aus der Software- und Wirkungsperspektive zu betrachten, aus der eigenen Perspektive.

00:20:29: Wie fandest du dir den Balance?

00:20:32: Man will so eine App trotzdem irgendwie immer so leicht wie möglich halten.

00:20:37: Ich sag mal Power-Use und ich glaube, Power-User würden dann bei uns hauptsächlich HR und Finanzen sowas sein.

00:20:43: Die haben ja schon sehr konkrete Ideen die teilweise auch sehr tief gehen.

00:20:48: Wie fandest du es da irgendwie, die Balance zu finden?

00:20:52: Fandest du das schwierig?

00:20:53: Wir haben jetzt in einem unternehmerischen Kontext natürlich die Möglichkeit dass wir uns nicht auf den Nullachtfünfzehn Nutzer konzentrieren müssen.

00:21:00: aber trotzdem soll's ja einfach bleiben, dass auch jemand der vielleicht mal neu zu Ticke kommt leicht rein findet.

00:21:08: Wie gesagt, ich glaube da ist Userstudien und die Leute das ausprobieren lassen.

00:21:11: Ist ja wichtig Kritik auch anzunehmen explizit auch kritik einzufordern.

00:21:16: Man selbst Wenn man so ein system entwickelt man isst er einfach in den tunnel Man sieht die dinge ganz anders Und deswegen war noch die ergebnis zu überraschen.

00:21:25: Ich meine ich habe dann paar wochen dran gearbeitet Ich hab mir Gedanken gemacht was würde ich denn wollen aber das ist einfach komplett anders zudem Was eine personen aus dem hr möchte und Ja dann muss man einfach vielleicht sein Stolz auch ein bisschen zur Seite legen.

00:21:39: Ich glaube, ich kann das ganz gut und sagen hey, dass was ich da gemacht habe, das ist einfach... Das muss raus!

00:21:44: Da steckt vielleicht viel Arbeit drin aber man musste auch bereit sein viel Arbeit auch mal wegzuschmeißen wenn es dem End-Zweck nicht nützt.

00:21:54: Was ich auch ganz interessant fand ist, dass das Ganze wirklich aus einem Hybrid entstanden ist wo wir eigentlich erst aus einer sehr technischen Richtung kamen.

00:22:01: Es ging darum wie können Entwicklungen die zum Beispiel ich entwickeln ... vom Menschen mit technischem Hintergrund irgendwie schon auf die Beine gestellt wurden.

00:22:10: Wie können die möglichst einfach in ... ... Lokal bei uns zum Beispiel deployen werden und hat dann irgendwie den Bogen aber ganz gespannt zu, wie macht man daraus jetzt trotzdem eine Software, die ja auch für den komplett ... ... technisch unvisierten Menschen irgendwie funktionieren könnte?

00:22:28: Was mich interessiert wird ist... Und vielleicht interessiert er auch den Nutzer um ein bisschen, eher die Zuhörer, um bisschen tiefer als noch an das Thema zu gehen Was ist denn so der Flow?

00:22:37: Also was kann jetzt der Tiki-Sack, was eine ChatGPT nicht einfach kann.

00:22:45: Wenn ich jetzt einfach ChatGAPT auf meinem Desktop installiere und sage hey!

00:22:51: Ich brauche ein Dashboard für das.

00:22:54: Ja, da ist es noch mal gut wenn man darauf schaut.

00:22:58: okay warum haben wir das überhaupt entwickelt und was möchten wir erreichen mit diesem System?

00:23:03: Das ist eben teilweise eben Software as a commodity, aber auch intern in so einem Unternehmen ein Ökosystem an Apps zu schaffen.

00:23:10: Dass es dann das quasi in dem Unternehmen im Verlauf der Zeit viele domain-spezifische Apps entwickelt werden und entstehen die Leute entwickelt haben, die wirklich dieses domain spezifischen Wissen haben also HR Leute, Leute aus dem Finance Bereich was auch immer Aber auch aus dem technischem Bereich Und dass diese Apps dann in einer Art App Gallery quasi sind und dann kontinuierlich sich weiterentwickeln können.

00:23:34: quasi das Unternehmen entwickelt sich weiter und diese Apps entwickeln sich auch weiter.

00:23:38: Und... Das ist natürlich etwas, was ein Chatchapiti nicht kann.

00:23:42: Ein Chachapiti kann im Hintergrund keine Datenbank aufsetzen, was bei Tiki sagt zum Beispiel schon passiert weil da der Anspruch ist hey wir wollen diese Apps lokal bei uns auch vielleicht hosten und dafür braucht es eine Datenbank.

00:23:56: Und das kann Chachapatit nicht.

00:23:57: Chachapti kann auch... Vielleicht kommen sie irgendwie hinbiegen dass man sagt Ich möchte jetzt dieses spezifische Design und du darfst nur diese UI-Komponenten benutzen.

00:24:06: Und diese Schrift hat.

00:24:06: vielleicht kann man das irgendwie hinbiegen, aber da fehlt die Kontrolle unter Determinismus.

00:24:10: Wir haben das Thema glaube ich oft schon gehabt dass... Diese Modelle sind extrem in der Lage viel auf die Beine zu stellen Aber ganz oft ist es einfach zu viel Freiheit sogar dar und zuviel Non-Determinism.

00:24:24: Man kämpft dann ganz oft damit wie bekomme ich es eigentlich dann hin?

00:24:28: Am Schluss ein einheitliches Ergebnis rauszubekommen dem Nutzer trotzdem viel Freiheit zu geben und eben viele, also zu ermöglichen jede erdenkliche Anwendung im Enterprise-Bereich oder im Unternehmenskontext einfach zu entwickeln.

00:24:39: Aber auch es so hinzubekommen dass wir ein gewisses Maß an Erwartbarkeit haben.

00:24:47: was erwarten wir das am Schluss dabei raus kommt?

00:24:49: Und dass dort nicht fünfzig Apps entstehen die komplett anders aussehen, komplett anders funktionieren und dann am Ende nicht bei uns deployed werden können?

00:24:57: Genau

00:24:58: Naja, ich glaube, wenn ChatGbt, wie du gerade schon meintest irgendwie sehr General Purpose ist.

00:25:03: Haben wir ganz bewusst die Entscheidung getroffen hey unser System ist opinionated das hat ganz klare Richtlinien wo wir sagen hey Wir wollen gewisse Sachen so und nicht so und dadurch schaffen wir es eben das ganze zu einem Gewissen gerade einheitlich zu schaffen Und auch dadurch wieder die Balance.

00:25:18: Wie lässt man den Nutzer sag ich mal Die Freiheiten um alles zu erschaffen was er eigentlich im Kopf hat?

00:25:25: Aber wie schafft man es trotzdem gleichzeitig, das Ganze in eine gewisse Richtung zu lenken?

00:25:29: Dass wir am Ende, wie du schon meintest, Apps haben die wir dann bei uns lokal auf dem Cluster des bei uns läuft, debleuen könnten.

00:25:38: Und es ist sehr spannende Balance

00:25:42: und extrem schwierig.

00:25:43: Ich glaube, das Thema Balance ist sowieso im KI-Bereich riesig.

00:25:47: Du hast immer Trade-offs, die du machen musst.

00:25:50: Das geht vom Thema Vibecoding wo du eigentlich immer einen Mittelmaß finden musst.

00:25:57: Also diese Modelle sind wie gesagt, die sind zu viel in der Lage.

00:26:00: Aber wenn man es zu sehr an die Spitze treibt dann kannst du dir da auch eine Nachteile durch erschaffen und ich glaube das ist eine Sache die... Wenn man in dem Bereich arbeitet die man mit der Zeit herausfindet ist dass man immer im Mittelmaß finden muss.

00:26:17: Du kannst nie all-in gehen, du kannst nie das neueste Modell benutzen und erwarten Es kann jetzt alles abnehmen Sondern es ist immer ein Trade-off.

00:26:54: voll agentisch jetzt diese Entwicklung durchzogen.

00:26:59: Was war deine Erfahrung?

00:27:00: Also, wie fandest du... Du hast ja auch schon ganz früh die Modelle benutzt und vielleicht auch den Vergleich von vor ein paar Monaten, ein paar Jahren zu jetzt.

00:27:10: Wie war für dich der Entwicklungsprozess generell?

00:27:13: Gab es im Überraschungen, gab's Stellen wo du dir dachtest, das funktioniert sehr gut oder das funktioniert vielleicht noch gar nicht?

00:27:20: Ja, ich glaube das war jetzt das erste Mal wo ich wirklich.

00:27:25: Ich würde sagen ja das kann man wirklich als agentische Entwicklung bezeichnen.

00:27:30: Das heißt Entwicklung mit vielen Subagents also Agenten die wo du einen Top-Agenten hast ein Manager Agent und darunter einfach viele Sub Agents.

00:27:38: und dieser Manager Agent spawnt quasi diese unteren, diese Sub Agence mit spezifischen Tasken, so spezificien Aufgaben kann die steuern kann auch mal dazwischengehen und sagen, hey das ist jetzt nicht so gut was du gerade machst.

00:27:52: Ändert es mal wieder.

00:27:53: Lies zu einem schlusses Ergebnis von diesen Subagents und leitet sozusagen die Richtung von dieser ganzen Anwendung.

00:27:58: Und das ist das erste Mal wo ich eigentlich wirklich so gearbeitet habe.

00:28:02: Auch aus dem Grund weil die Modelle erst eigentlich seit... Ich würde sagen seit drei Monaten in der Lage sind sowas gut zu machen.

00:28:09: Sub-Agent Driven Development ist noch relativ neu hat Pros and Cons.

00:28:14: für dich sagen man verliert schnell den Überblick Wenn man zu sehr hands-off ist, ich glaube das geht wieder zurück zum Mittelmaß.

00:28:22: Man muss diesen Mittelmaus finden.

00:28:25: Man bekommt ganz oft das Gefühl dass man schnell voranschreitet und im Hintergrund kreierst du dir vielleicht mehr Bagage als es dir dann Zeit spart.

00:28:36: Also man muss da wirklich trotzdem noch den Überblick behalten.

00:28:40: Mein größtes Learning aus diesen zweieinhalb Monaten jetzt auch immer in der Loop zu sein eben nicht zu erwarten, dass einem jetzt schon KI alles abnehmen kann.

00:28:51: Das kann wie gesagt sehr viel, spart extrem viel Zeit auch in den Bereichen wo man vielleicht jetzt selbst noch nicht so tief drin ist.

00:28:56: Wie du schon gesagt hast ich habe davor auch ohne KI entwickelt und würde schon sagen das ich ein sehr breites Spektrum an Wissen in dem Bereich hab.

00:29:03: aber wenn es jetzt um WSL also Windows Substance Info Linux geht Ich habe noch nie in diesem Bereich irgendwas gemacht.

00:29:11: Auch Postgres Datenbanken gut hatte man vielleicht in der Uni Aber so tief ist mir dann nicht eingestiegen darin Bereiche wo einem KI extrem viel Zeit sparen kann und man muss es eben responsibly anwenden.

00:29:26: Ich hoff, dass wir... ich weiß es nicht, ich will dem Stefan nicht zu viel Arbeit auflegen aber ich hoffe man kann vielleicht auch mal ein paar Screenshots, vielleicht auch ein paar Videos sehen wie der Tiki Sack eben ausschaut.

00:29:36: Das finde ich natürlich normal... würde ich cool finden um auch ein bisschen Bild dazu zu geben.

00:29:42: Aber was ich sehr spannend neben auch fand ist diese End ... Entwicklung, die jetzt wirklich auf den Ball entsteht.

00:29:49: Wo siehst du das Ganze irgendwie?

00:29:52: Sich auch hinbewegen... Also du bewegst dich jetzt, das habe ich am Anfang schon angeschnitten,... ...du bist jetzt der Auslandssemester in Italien.

00:30:00: Der MVP ist jetzt soweit fertig und eigentlich auch benutzbar.

00:30:06: Wie siehst Du zum Beispiel jetzt auch genau diesen Moment vor dem ja auch viele Unternehmen Angst haben?

00:30:12: Lassen sich was entwickeln, vielleicht auch agentisch entwickeln.

00:30:14: Vielleicht machen wir sie auch in Haus und dann ist die Person, die sich damit eigentlich auskennt auf einmal weg das ganze Wissen damit ihr eigentlich auch jetzt heißt okay man hat Agenten die irgendwie wissen auch viel schneller Kontext zu in den Kontext irgendwie packen können als Menschen.

00:30:32: also wenn du jetzt glaube ich ... kann man einen neuen Existenz holen würdest.

00:30:35: Und dem erst mal die Aufgabe gibt es, lehste ich mal ein und versuch zu verstehen... ... was hier passiert?

00:30:39: Der wird wahrscheinlich Wochen lang damit sich erst einmal beschäftigen müssen.

00:30:42: Aber wie siehst du jetzt genau diesen Punkt vor dem glaube ich auch viele Unternehmen Angst haben... ...und wo siehst Du vielleicht den Tiki Sack sich auch hin bewegen in so einer agentischen Zeit jetzt?

00:30:52: Ja, ich glaube man muss das System von vornherein so entwickeln dass eine bewusst ist dass es sein kann, dass das am Schluss irgendwo liegen bleibt und jemand anders weiterentwickelt.

00:31:03: Das heißt man muss seine Entwicklungsumgebung aus seiner agentischen Entwicklungs- umgebung so gestalten, dass es möglich ist.

00:31:09: Das heisst nicht zehn tausend Markdown-Dateien die dann verwechselt werden mit Documentationen und wo im Prinzip sogar für den Agenten dann unmöglich sind alle zu lesen und einen neuen Mitarbeiter anzuborden weil vielleicht wissen in der Codebase ist dann auch outdated ist.

00:31:27: ich meine so eine Anwendung die durchläuft viele Interaktionen von Anfang bis Ende und vieles von diesem Wissen, das dann auch in der Codebase dokumentiert ist.

00:31:36: Von diesen Agenten, die tendieren dazu sehr, sehr viel Text zu produzieren wo man wirklich im Zaum halten muss.

00:31:40: Das darf nicht einfach liegen bleiben sondern am Schluss wenn jetzt zum Beispiel wie ich, wenn ich diese Unternehmen verlasse um mit meinem Auslandssemester zu gehen, dann muss am Schluss im Prinzip... Dann sollten da vielleicht zehn Markthorn Dateien sein Mit dem elementaren Wissen über diese Codebase und über was da passiert.

00:31:58: Das meiste Wissen kann der Agent aus dem Code herauslesen.

00:32:02: Das ist die Single Source of Truth, das ist der Code und Agenten sind sehr gut daran diesen Code zu verstehen.

00:32:06: es braucht nicht Zehntausend Markdown Dateien sondern es braucht zehn Dateien, die ein Agent gut lesen können und dann Pointer auf bestimmte Dateien die der Agent anlesen kann und der kann dann den neuen Mitarbeiter on-boarden.

00:32:19: und so lange dass jetzt keine riesige Enterprise Anwendung ist die von tausend Leuten maintain wird sondern wirklich nur so einen Research Prototype dann ist es auch möglich.

00:32:28: Also

00:32:28: du glaubst, wir sind schon in einer Zeit wo solche Sachen von der einen Person entwickelt werden und dann eigentlich fast nahtlos übergegeben werden können zu...

00:32:39: Nicht vollständig nahtlose.

00:32:40: Ich würde sagen Der eine Teil ist die technische Vorbereitung auf den Hand-off Und die andere ist die menschliche Komponente.

00:32:48: Die beiden Personen müssen auch Von der Art der Entwicklung, von der Art wie sie arbeiten auch allein sein Und da muss idealerweise natürlich auch ein Gespräch davor stattfindet ein Overlap.

00:32:59: Wir beide kennen es jetzt schon, ich glaube ich kann dir das System in die Hand geben und du kannst gut damit arbeiten weil wir glaube ich relativ ernst nicht arbeiten.

00:33:05: Und wenn du jetzt natürlich eine Person hast, die eine komplett andere Arbeitsweise hat und vielleicht dann weniger Vertrauen in agentische Entwicklung habt und mehr noch hands-on manuell teilweise auch den Code tiefer verstehen möchte Der bräuchte halt dann drei Monate bis er sich eingearbeitet hat Und da müssen einfach die Arbeitsweisen und die Erwartungen auch allein sein.

00:33:28: Ja,

00:33:29: ich glaube der haben wir auch schon in anderen Folgen darüber geredet zu dieses Agents First Konstrukt dass man versucht aufzubauen in so einem Repository in so nem Code Projekt.

00:33:40: Das hat oft zur Folge Ich meine wenn man sich entscheidet sicher für eine Methode Das hat oft auch Folge, dass ein Mensch sich z.B.

00:33:50: durchaus schwer tun könnte das Ganze zu verstehen weil... ...das Ganze eben darauf ausgelegt ist, dass... ...ein LLM sehr schnell sehr viel Daten konsumieren kann... ...sich eben alles anschauen kann und es geht nicht darum eine... Ich meine was war früher?

00:34:01: Früher hatte man einen Readme irgendwie groß im High-Level.

00:34:05: beschrieben wurde wie funktioniert diese ganze App?

00:34:07: Wie startest du sie?

00:34:08: jetzt?

00:34:08: kannst Du dir wieder schon meines vielleicht Zehn Markdowns anlegen die alle dann nochmal detailliertere Links haben mit uns ... in den Kot dann selber.

00:34:19: Das finden Menschen, wenn es viel zuviel, der kann das alles gar nicht im Kopf behalten.

00:34:22: Wenn er mit dem einen Markdown fertig ist... ...dann qualmt ihm schon der Kopf.

00:34:27: Deswegen ich glaube, es ist schon eine Sache die... ...die jetzt auch super spannend finden wird,... ...wenn ich mich dem Ganzen jetzt auch mal ein bisschen mehr annehme und versuche das Ganze auch weiterzuentwickeln.

00:34:37: Vielleicht auch noch mit anderen Mitarbeitern um einfach zu sehen hey!

00:34:40: Wie funktioniert denn genau dieser Prozess?

00:34:42: Weil ich glaube was wir heute zum Beispiel als Tiki immer noch versuchen Am Ende auf die Beine zu stellen ist Software, die man eigentlich jedem geben könnte und der damit weiterarbeiten kann.

00:34:52: Aber vor allem bei so einem internen Tool kann man das auch mal als Benchmark für sich selber benutzen.

00:34:56: hey wie wird es in der Zukunft vielleicht anders auch schon?

00:35:00: Ja ich glaube da... Die Erfahrung muss nicht oft machen während der Entwicklung des Systems wieder diesen Trade-off zu finden zwischen moderner Arbeitsweise und traditioneller Arbeitsweise wie man früher gemacht hat bei der Softwareentwicklung und zu schauen okay Für wen ist jetzt eigentlich das System, wer wird es maintainen?

00:35:17: Wie agentisch kann ich diese Architektur aufbauen und diese Codebase.

00:35:20: Und wo muss es noch für den Menschen übersichtlich sein?

00:35:25: Das ist eine Kunst für sich, würde ich sagen.

00:35:27: Ich glaube, dass war tatsächlich sogar die schwierigste Aufgabe.

00:35:29: Ich hatte dann irgendwann im Moment auch während der Entwicklung dieses Systems... ...wo die Codebase und der Architektor sehr... ...agentisch entwickelt waren und am Schluss für mich nicht mehr... Es hat den Fortschritt ausgebremst fast weil es für einen Agenten total sinnvoll war die Struktur und auch der Code selbst.

00:35:49: Aber für mich, wenn ich reingeschaut habe, war's nicht mehr wirklich sinnvoll und ich hatte das als Mensch persönlich so nie entwickelt.

00:35:56: Und dann musste ich irgendeinen Traitor finden und hab mir ein bisschen Research gemacht und hab meine Überlegungen gemacht.

00:36:00: okay... Was ist jetzt eigentlich für den Agenten die beste Art zu entwickeln?

00:36:06: Wie kann der seinen Context am besten managen?

00:36:08: wie kriege ich die beste Performance aus dem Agent raus in so einer Codebase?

00:36:11: schon relativ groß ist auch, wir haben letztens zube geredet.

00:36:14: Ich meine das sind die Core-Backend Funktionalities in fünfzigtausend Zeilen Code und dass es schon relativ lean sag ich mal für so eine Art von System.

00:36:24: und dann hast du nochmal fünfzig tausendzeilen Frontend Code mit den ganzen Komponenten, die wir in dem System auch mitgeben.

00:36:31: Und ja wie kann ein Agent am besten mit diesen Dateien arbeiten?

00:36:37: Sind es dann eher viele kleinere Dateien, die quasi gesplittet sind oder ist es eher pro Feature eine größere und eine längere Datei?

00:36:46: Und wie würde ein Mensch damit arbeiten, will ein Mensch eher viele semantisch gesplittete Dateien oder eine lange Datei.

00:36:52: Und da die diesen richtigen Trade-Off zu finden das war schwierig.

00:36:55: Ja

00:36:56: spannend cool!

00:36:58: Ich schaue auf die Uhr.

00:36:58: ich glaube die Folge ist schon gut lang aber habe mich gefreut.

00:37:02: ich finde super spannend.

00:37:03: ich bin gespannt wenn das Ganze jetzt eben den Weg in die Hände der Mitarbeiter findet um mir die ersten Entwicklungen ... dann eben auch sehen können.

00:37:12: Und ja, vielleicht interessiert euch ja auch so was?

00:37:15: Vielleicht... Wir haben auch schon überlegt das ganze zu Kunden zu bringen.

00:37:18: Ich habe es jetzt schon mal in einem Kunden vorgestellt, der fand es sehr interessant.

00:37:21: Vor allem eben auch mit dem Hintergrund, dass man das Ganze einfach komplett lokal betreiben könnte.

00:37:26: Auch uns ist gerade komplett lokaal aufgesetzt ohne eigenes Becken, wo das Ganze dann deployed ist und man auch wirklich nur auf Github-Basis zum Beispiel.

00:37:36: Ja!

00:37:37: Mal schauen ob das ... den Weg auch noch zu dem einen oder anderen Kunden findet.

00:37:41: Ich glaube Produkte, die aus dem eigenen Bedürfnis entstehen sind ganz oft die allerbesten weil man dann genau weiß was man entwickeln will und entwickeln muss.

00:37:52: Aber ich bin gespannt.

00:37:53: Aber cool!

00:37:53: Danke für deine Zeit.

00:37:54: Ja danke auch.

00:37:56: Ich hoffe du hast viel Spaß in Italien und guckst dann wieder zurück und hoffentlich ist dann der Tiki Sack schon bei all unseren Kunden deployed.

00:38:06: Ja, ich bin sehr gespannt!

00:38:07: Ich hoffe darauf ja.

00:38:08: Ja cool, danke!

00:38:09: Dankeschön.