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Born & Kepler is named after the mathematician and scientists Max Born and Johannes Kepler. This bilingual podcast, offered in both German and English, dives into the expansive world of Artificial Intelligence (AI), exploring its foundations, evolving technology trends, academic search, and its impact on businesses and society.
Born & Kepler will feature a diverse lineup of experts from academia, venture capital, private equity, journalism, entrepreneurship, CTOs, and policymakers. Each guest offers unique insights into how AI is reshaping their sectors and what we might expect in the future.
Our goal is to provide a deep understanding of the core principles and breakthroughs in AI, enabling you to stay updated with the latest advancements in AI technologies and how they are transforming industries. During our episodes, we will explore how AI is influencing business strategies, optimizing operations, and driving innovation. We will also explore the ethical, social, and regulatory aspects of AI in everyday life.
Andreas Deptolla (00:02.58)
Willi, willkommen zu Born Kepler. Ich freue mich, dass es heute geklappt hat. Vielleicht steigen wir direkt ein. hatten ja im Vorgespräch ein bisschen über deinen Werdegang gesprochen. Du warst ja ursprünglich in der Beratung, hast dann den Sprung gemacht zu Statista. Was war letztendlich damals der Hintergrund für dich, den Wechsel zu machen? Was hat dich damals interessiert und begeistert?
Viviane (00:28.474)
Ja.
Moin Andreas, freu mich auch total hier zu sein. Sehr schön, dass es dir geklappt hat. Genau wie du sagst, nach dem Studium hab ich in der Beratung angefangen und war dann dort einige Jahre auch unterwegs. Letztendlich hatte ich erste kleine Berührungspunkte mit Statistern und kannte es halt so als Datenbank. Ich meine, das war im Jahr 2016, da gab es Statistern mittlerweile auch seit acht Jahren, das war jetzt gar nicht mehr so klein. Und Statist hat damals die Idee, oder der Kunde Friedrich hatte die Idee, auf diese existierende Datenbank einen Beratungsservice zu setzen.
Und diese Idee hat mich total gekriegt, weil ich dachte, das ist ja total smart. Jetzt hat man halt diese große Datenbank, und letztendlich können wir das halt gut verfügbar machen. Wir haben eine große Basis, die wir halt irgendwie nutzen und leveragen können. Und da drauf machen wir einfach nochmal individuelle Beratungsleistungen. Und diese Idee der Skalierbarkeit von Beratung, weil das ja letztendlich immer das Problem ist. Dass das ist Beratung, wenn man jedes Mal wieder von vorne anfängt, wenn man versucht, das bei der Beratung ja immer mit Templates so gut skalierbar wie möglich halt irgendwie zu machen.
Research Institute halt da jeweils noch mal dabei. Aber das geht immer nur bis zum gewissen Grad. Diese Idee ist jetzt anzusetzen und es wirklich einmal zu versuchen zu skalieren. hat mich total gekriegt. Mit dieser Idee hat mich Friedrich halt irgendwie auch bekommen. bin ich dann von der Beratung zur Statista gewechselt und dieses Abenteuer angefangen. Es sehr spannend.
Andreas Deptolla (01:50.879)
Was hast du hier genau aufgebaut? War das also quasi neuer Bereich, dass ihr Beratungsleistungen angeboten habt?
Viviane (01:58.282)
Tatsächlich, genau. Bis dahin gab es insbesondere die Plattform, wo wir die Statistiken bereitgestellt haben. Es gab zwei neue Bestrebungen zu der Zeit. Das eine Mal war ein Rankinggeschäft aufzubauen und das gab es dann auch. Das war eigentlich die nächste Ausgründung als Statistin, war ein Ranking draufzubauen. Das gab es schon. Und danach kam die Idee, okay, jetzt haben wir uns dahin schon reingewagt. Jetzt lass uns mal überlegen, ob wir Beratungsleistung da draufsetzen. Dort war die grundsätzliche Part, das wäre auch schon eher so groß.
Kunden, die Statistanutzer waren, dazu bringen, noch mehr halt zu nutzen oder das zu vertiefen. Und das haben wir dann mit verschiedenen Sachen versucht, mehr Richtung Marktforschung halt irgendwie zu gehen und haben uns da halt irgendwie weiter vertieft. Und der andere Part war halt zu sagen, okay, können wir insbesondere auch Richtung Dashboard oder andere Sachen dort bereitstellen, die so eine Mischung aus
wiederholenden Sachen, die wir aus der Stadt plattformhaltung heraus haben können. Plus insbesondere dann Analyse, Hochrechnung mitgeben können für den Kunden.
Andreas Deptolla (03:05.726)
Das heißt, waren das dann Projekte für Endkunden? Habt ihr da konkurriert mit McKinsey oder was waren das für Projekte, die ihr letztendlich gemacht habt?
Viviane (03:17.878)
Ganz witzig, dass du das fragst, weil...
Es war super breit, Gruppe, die wir konkurriert haben. Letztendlich hat zu der Zeit, zu 2016, jeder versucht, mehr Daten getrieben zu arbeiten. Aber wir hatten eine richtige Street-Creditability, dadurch, dass wir Statistinnen im Hintergrund hatten. Wir haben es mit einer neuen Marke aufgebaut und gesagt, wir setzen was da drauf, was wir dort machen müssen. Wir haben letztendlich gegen die Großen gepitcht, das zu machen. Wir konnten es aber viel günstiger machen.
Wir gesagt, okay, wir kommen nicht mit einem Beraterteam da rein. Also zehn Schwarzanzüge, die sich jetzt irgendwie sonst da hinsetzen und sagen, ne, ne, wir machen das doch ganz auf Remote, wir machen einen Kennenlerntermin. Genau, da gehen wir halt einmal die Sachen durch und dann machen wir alles aus Hamburg heraus und wir machen uns halt alles datenbasiert und stellen euch das halt alles handgerecht, mundgerecht halt so zur Verfügung, dass ihr das halt nachher auch weiter nutzen könnt und machen könnt und es halt sehr einfach ist auch letztendlich das weiterzuführen. Und damit haben wir sehr viele Sachen gewonnen, ehrlicherweise. Und das funktioniert auch weiterhin.
Andreas Deptolla (04:18.912)
Und waren das dann häufig Markteintrittstrategien oder was für konkrete Use Cases habt da bearbeitet?
Viviane (04:27.866)
Ich glaube, da wo wir die meiste Credibility mitgebracht haben, waren insbesondere Punkte, es Hochrechnungen geht. glaube, eine der interessantesten Cases, die wir damals gerechnet haben, jetzt können wir auch das ganz ganz offen sagen, weil es mittlerweile verjährt, weil damals war es ganz ganz geheim, da haben wir für LG eine Hochrechnung gemacht, wo sie investieren sollten in foldable phones.
Also sind ja mittlerweile jetzt auch auf dem Markt, sieht man halt alle, die halt so klappbar sind. Und das war 2016 damals die Idee, ob sie halt mal in ein Werk investieren, das sich insbesondere dahin entwickelt oder nicht. Und da haben sie jetzt am Wert zugesprochen und dann haben wir eine ganz neue Methode ehrlicherweise für sie auch an den Start gebracht, die mittlerweile auch sehr viel verwendet wird, was wir versucht haben dort zu tun. Wir sind von einer Fokusgruppe dann auf eine Befragung gesungen, haben diese Befragung genommen und dann auf die Welt zu extrapolieren.
Und ich glaube, diesen Mechanismus, nur diese Extrapolation zu machen, das ist, glaube ich, so eine der Kernkompetenzen, die Shottista entwickelt hat, und worin wir richtig gut sind. Und wir haben es beim Kleinen damals ausprobiert, halt nur mit einzelnen Kunden und mittlerweile
haben wir daraus ja, das ist Market Insights, ein weiteres Produkt, wir daraus halt irgendwie gebaut haben, was wir damals halt speziell dann für die einzelnen Kunden halt gebaut haben, insbesondere Foldable Phones war, glaube ich, eines der größten Projekte, die wir dort halt irgendwie gemacht haben. Das andere, das aber gar nicht so richtig an den Markt gekommen, waren Foldable TVs. Die haben wir uns dann auch mal in Prototypen, mal dann irgendwie auch einmal gezeigt, das war ein
Andreas Deptolla (05:56.462)
Mhm.
Viviane (05:58.487)
Ich hab das fast nicht glauben können. Den konnte ich wie so eine Mapper aufrollen. Ganz interessant. Diese Berechnung, ob sie das machen oder nicht, haben wir bereitgestellt. Sie haben investiert. Jetzt gibt es das am Markt. war ganz interessant zu sehen.
Andreas Deptolla (06:13.962)
Vielleicht noch mal so einen Schritt zurück, sind ja direkt eingestiegen. Beratung, was ihr euch aufgebaut habt. Ihr habt ja sehr komplexe Lösungen auch und seid breit aufgestellt. Wenn man Statista so erklären würde, kindgerecht für meine Tochter, die ist elf Jahre alt, wie würdest du das Modell und die Firma erklären?
Viviane (06:39.19)
Ich finde das immer eine sehr gute Frage und ich selber ja auch zwei kleine Kinder, deswegen kann ich sogar noch kleiner erklären, noch ein bisschen jünger. Und wenn ich das erklären muss, dann sage ich immer Statista.
ist der Superdaten-Detektiv. Wir sind richtig gut daran, wie die drei Fragezeichen, Daten zu finden. Wir recherchieren danach. Wenn wir die gefunden haben, bereinigen wir die. Wir machen die Daten sauber. Man kann vorstellen, dass wir in ein Regal stellen. Wir sortieren diese Daten, damit man sie gut wiederfindet, klassifizieren kann und wenn wir sie brauchen.
Dann können wir sie wieder rausholen. deswegen, wenn wir sie wieder rausholen können, kannst du dir vorstellen, wir wie eine riesige Bibliothek oder wie ein Lexikon. Und dieses Lexikon und diese Bibliothek, das geben wir einmal zu Leuten, die das irgendwie interessiert, unsere Kunden. Aber wir geben es zum Beispiel auch zu ganz großen Unternehmen, die es dann weiterverarbeiten, wie zum Beispiel Die Alexa oder
der EchoBot und wir geben ihnen das, damit sie nicht so flunkern, weil das wissen wir ja auch, haben wir ein paar Mal ausprobiert. Dann sage ich den meinen Kindern, dass sie nicht immer ganz die Wahrheit sagen und wir sorgen dafür, dass sie nicht ganz so doll flunkern, also wir geben ihnen die richtigen Informationen, damit...
Genau, das, was sie halt irgendwie antwortet, Da haben wir ganz interessante Informationen, womit ich meine Kinder immer kriege, ist, dass man auch nachfragen kann, wie viel Taschengeld, denn unter der jeweilige Altersgruppe hat irgendwie ausgegeben, und damit hat man sie natürlich sofort, auch selber nachzugucken, was da geantwortet wird dabei. Und deswegen, da unsere Daten so breit sind, kann man auch Kinder damit abholen, das zu erklären.
Andreas Deptolla (08:00.91)
Ja klar.
Andreas Deptolla (08:11.502)
Wenn wir das Taschengeld Beispiel nochmal aufnehmen, wo bekommt ihr denn eure Daten klassisch her? das Industry Reports, macht ihr Surveys, was sind so die strukturellen, die verschiedenen Wege, ihr die Daten bekommt?
Viviane (08:28.346)
Letztendlich haben wir drei große Datentöpfe, die wir zur Verfügung stellen. Der erste große Datentopf
sind frei recherchierte Daten oder Datenpartnerschaften, die wir geschlossen haben. Wir haben Rechercheleute bei uns, die in die verschiedensten Winkel reingehen, dort Informationen zu finden. Das kann selbst aus Zeitungen raus sein, wo wir das klassifizieren, archivieren und in einem bestimmten Schema wieder bereitstellen. Es kann aber auch sein, dass wir mit einer anderen Firma einen Vertrag geschlossen haben, die uns bestimmte Daten bereitstellt, die schauen wir uns wieder an, gucken ihre Qualität an
bringen Sie wieder in dieses Schema rein.
Das nennen wir letztendlich immer Statistiken, wir die, das sind unsere blauen Balken, die wir immer bereitstellen. Dann haben wir einen zweiten Datentopf, das sind die Consumer Insights, sind Konsumentenbefragungen, die wir in über 50 Ländern quaterlich halt durchführen und das machen wir seit sehr vielen Jahren. Deswegen haben wir natürlich auch einen riesen Datentopf mittlerweile dort zur Verfügung und da wird zum Beispiel so eine Frage gestellt, wie viel zahlen sie ihren? Dann haben wir Altersgruppen halt, dann irgendwie sechs- bis achtjährigen, ne, neun- bis zehnjährigen, Kind in der Taschengeld wöchentlich oder monatlich halt irgendwie aus.
Und durch diese Konsumentenbefragung haben wir diese Art von Informationen dabei. sind weniger diese Fragen, die ich jetzt gerade genannt habe. Viel gehen Richtung Konsumentenpräferenzen, Richtung Technologie, Richtung Konsumverhalten von bestimmten Parten.
Viviane (09:55.246)
Und der dritte Datentopf, den wir haben, den nennen wir Market Insights. Die Grundlage ist, dass wir letztendlich eben gerade besprochen haben, dass wir halt Marktinformationen aus verschiedenen Quellen, also zum Beispiel GDP, eine bestimmte Wachstumsraten, die wir halt nur von öffentlichen Quellen auch zur Verfügung gestellt bekommen, nutzen und dann halt einen bestimmten Mechanismus halt, und wir verwenden, das halt hoch zu rechnen und dann auch zu extrapolieren halt in die Zukunft oder über andere Landesgrenzen halt hinweg. Und zusammengenommen haben wir damit ein sehr großes Spektrum. Einmal diese Statistiken,
die halt super breit gefächert, auch in sehr niedrigige Sachen reingehen oder halt sehr viel auch Richtung Trendsachen gehen. Dann haben wir Konsumentenverhalten und Präferenzen halt da drin und wir haben einmal diese Marktparts jeweils abgedeckt.
Andreas Deptolla (10:41.102)
wie viele verschiedene Datenquellen es bei euch gibt. wahrscheinlich eine Zahl, die sich auch immer ändert.
Viviane (10:48.562)
Total. Ich glaube, mittlerweile nennen wir eine Zahl von 50.000 in unseren offiziellen Dokumenten. Ich habe sie nicht gezählt. Ich vertraue darauf, dass das stimmt. Das ist die Zahl, wir haben. Es sind schon sehr viele. Es ist schon super divers.
Andreas Deptolla (11:08.424)
Wer ist denn, also wenn ich jetzt einen Service wie euren suche, es gibt euch, was sind noch so die Konkurrenten, die sag ich mal ähnliche Daten anbieten.
Viviane (11:20.89)
Also hättest du die Frage von ein paar Jahren gestellt, hätte ich es aus der Pistole geschossen, dir ein paar Anbieter halt irgendwie genannt. zum Beispiel Euromonitor, Mintel, Canter, GWI. Es gibt so ein paar, die in die Richtung halt reingehen. Allerdings gibt es keinen, der so breit gefächert ist, wie Stattestand. Wir haben schon eine sehr breite Abdeckung von den Parts. Wir sind auch relativ groß natürlich als Firma dabei.
Mittlerweile würde ich die aber jetzt natürlich, also ein paar Incandans halt anwenden. Da ist der größte, wahrscheinlich, GPD halt dabei. Natürlich eine erste Information halt über den Markt zu erhalten, ist das der Go-to-Place für die meisten Menschen. Das ist, glaube ich, die jetzt gelernte erste Quelle, die man erstmal aufruft, wenn einem was interessiert. Deswegen würde ich auch natürlich die großen Modelle halt als eine Konkurrenz oder
Andreas Deptolla (11:54.799)
Mhm, mhm.
Viviane (12:16.074)
Ich würde ja auch noch weiter für uns nachher sagen Partner- Distributionskanal, aber im ersten Moment könnte man das auch als Konkurrenz verstehen.
Andreas Deptolla (12:23.182)
Interessant, also letztendlich die Idee, vielleicht Konkurrenz, vielleicht eine Gefahr des Business Modells, aber letztendlich auch eine Möglichkeit, Opportunity für euch, letztendlich mit ChatGPT, mit Claude, mit anderen Modellen zusammenzuarbeiten.
Viviane (12:43.54)
Absolut. Und da gibt es auch verschiedene Formen, wie wir das tun können. Deswegen sehe ich das gar nicht. Also ich sehe sie nicht als Konkurrenz. Ich sehe sie als Enabler jeweils dabei, weil ich glaube, in der Kombination, was diese Sprachmodelle mittlerweile können, plus richtigen Daten, ist es unglaublich stark, was man damit erreichen kann. Ich glaube, das Reasoning, jeder von uns experimentiert damit. Ich weiß, Andreas, du auch ganz viel. Das ist schon unglaublich.
gut und elegant, das mittlerweile gelöst wird. Das einzige Problem ist gerade noch die Trustworthiness. Es nervt einfach, wenn man jedes Mal nachgucken muss, was da ausgespuckt wird. Deswegen bin ich davon überzeugt, dass diese Kombination von Statistadaten, die wir jetzt über die letzten Jahrzehnte aufgebaut haben, plus diesen sehr intelligenten Modellen dazu zu einem ganz tollen Mehrwert für Konsumenten führen wird.
Andreas Deptolla (13:39.124)
Also das war ja auch für uns ein bisschen der Grund, in Kontakt zu treten, weil wir uns gedacht haben, was verändert sich mit AI, mit Shatch GP? Und so eine Anahme wäre jetzt vielleicht gewesen, das ist ja für eine Firma wie euch erstmal eine Gefahr, weil ich ja sagen kann, ich kann relativ schnell auch einfach Shatch GP fragen, wie sieht der Markt aus, was gibt es für Veränderungen?
Dann bekommt man natürlich immer selbstbewusste Antworten. Was ja ganz interessant ist, vielleicht gehen wir da jetzt mal drauf ein, du baust ja glaube ich einen neuen Bereich auf, genau in dem Bereich jetzt letztendlich, wie kann ich eigentlich die beiden Sachen vereinen? Also wie kann ich letztendlich, ich glaube wir hatten ja darüber gesprochen, MCP Server, das war ja glaube ich so eine Idee, vielleicht willst du da nochmal einsteigen, was da für Entwicklungen gibt und
wo du da auch Möglichkeiten siehst.
Viviane (14:39.578)
Ja. Genau wie du gerade sagst, wir bauen einen neuen Bereich auf und den nennt sich Statista Connect. Und letztendlich bin ich auf die Idee gekommen, jeder hat diesen Moment, wir hatten auch kurz dazu gesprochen, als man das erste Mal CGPT verwendet hat. Und ich hab's verwendet und für mich war der Moment klar so in so, mein Gott, das endet alles.
Das ist großartig! Und für mich war sofort irgendwie klar, wir müssen halt einen Weg finden, wie wir diese Sachen kombinieren können. Und ich bin enttropikt bis heute unglaublich, unglaublich gangbar, dass sie mit diesem MCP-Protokoll die Ecke gekommen sind, weil das hat für mich ganz viele Kopfschmerzen natürlich weggenommen.
Wir haben natürlich auch vorher schon damit rumexplaniert, unser REST API, diese Integration versucht. Aber das war schon mühser, wenn man das jedes Mal wieder neu aussetzen muss, man sieht es mal gucken, wie man das halt letztendlich die Kompatibilität irgendwie hinbekommt. Da hat natürlich MCP wahnsinnig viel weggenommen. Kurz vielleicht nochmal erklärt, was ist MCP? ist ein Protokoll, das es vereinheitlicht, wie Daten bereitgestellt werden. Und das kann man sich vorstellen wie damals beim Internet. Also das ist letztendlich ein Protokoll, an dem sich alle halten und das
möglich wahnsinnig viel. Es macht es unglaublich viel einfacher, Sachen zu verknüpfen und halt miteinander zu nutzen. Und für uns war das natürlich der Durchbruch. wir waren auch super schnell. Ich hatte das irgendwie mitbekommen, wenn wir das Announcement von Entropiq bekommen.
sofort zu unserem Produktenengineer, das Ingenieller, gesagt, das brauchen wir, das löst alles. Damit haben wir es. wir waren auch tatsächlich, haben ein Monat später unseren MCP-Server da gehabt und haben mit umgetestet. Ich glaube, wir die ersten im Markt, die das gemacht haben und sehen auch total gute Resultate. Davon sind sehr zufrieden damit, dass wir uns da sehr schnell reingewagt haben.
Andreas Deptolla (16:31.892)
Also ich habe ja mit meinem Team auch so bisschen diese Woche getestet, mal, dass ein MCP Server relativ schnell einbinden, ob es HTTP ist oder Cloud und dann letztendlich auch die gleichen Queries einfach laufen lassen über verschiedene Systeme. Eine Sache, die mich positiv überrascht hat, ist letztendlich das
in der Variante, wo wir eure Daten angeboten haben, wurde auch klar gesagt, wenn Datenblöcke nicht da sind. Was ja, sag ich mal, so ein bisschen auch das Problem oft ist bei einer TTP-Anwendung, dass es, ich mal, ja, fast schon zu selbstbewusst ist und letztendlich dann auch vielleicht jemand mal auf den falschen Pfad führt.
Viviane (17:23.358)
Absolut. ich glaube, ist eines der Beispiele, das ist schön, dass du das jetzt selber natürlich herausgefunden hast, aber das ist auch ein Beispiel, die ich halt immer nutze, das zu erklären. Weil diese Confidence, mit dem Modelle einen Sachen halt ausspucken, die zweifelt man ja fast gar nicht mehr an. weil das selbst noch mal nachfragt, also bist du dir sicher halt, und kannst mir noch mal weitere Quellen geben. Man kriegt ja auch irgendwas zurück halt dann dabei. Und das ist genau der Part.
der für mich die Koks ist, wenn man das im Business-Alltag verwenden möchte. Ich bin so als Kneipenwissen. Ist das nicht tragisch, wenn man da falsch liegt. Wenn man das für eine Markteintrittsstrategie oder weitere Sachen benutzt, ist das schon ganz schön doll. Auch wenn da schon 5 % auf sind, da kann man sich schon ganz schön doll mit vertun. Deswegen war für uns die überste Priorität, dass wir
ganz ehrlich damit umgehen, ob wir Daten haben oder ob wir sie nicht haben. ist letztendlich diese Konfidence, die wir da rein kriegen müssen, ist damit mit kompletter Objektivität aufgrund der Verfügbarkeit von Daten auch aufzutreten und dann auch zu sagen, haben wir nicht, wir haben keine Informationen.
Andreas Deptolla (18:26.54)
Das heißt für jede Resultat kann ich dann sagen, zeige ich mir alle Quellen an und ich kann die Quellen dann auch in meine Reports letztendlich übernehmen. Vielleicht kannst du ja noch mal so bisschen ausschmücken, was letztendlich die Use Cases sind und wo ihr auch sag ich mal aktuell Erfolg habt. Du hast ja am Anfang erzählt,
Das kann man sich ja irgendwie vorstellen, dass man da sehr viele Use Cases hat. Dann gibt es vielleicht Journalisten, die irgendwas recherchieren wollen. Welche anderen Gruppierungen oder User gibt es denn im Moment, die das System testen und benutzen?
Viviane (19:10.426)
Ja, letztendlich dadurch, dass Statista so eine sehr breit gefächerte Datenbank ist, sind unsere Anwendungsgebiete sehr groß. Und wenn ich darüber nachdenke und es erklären möchte, dann schneide ich es immer nach Funktionen, dass ich sage, okay, jetzt stell mir vor du arbeitest im Sales-Bereich. Dann
hast du bestimmte Aufgaben, deine Jobs to be done, die dich letztendlich begleiten. Strategisch möchtest du insbesondere erreichen, dass du eine gute Ansprache an deinen Kunden hast, dass er dein Produkt kauft. ist Sales, dein Job to be done im Strategie. Dann hast du natürlich bestimmte Daily Tasks, die dich begleiten, da hinzukommen, diesen Strategie-Goal zu erreichen. Das ist zum Beispiel, wie mache ich eine gute Ansprache an einen neuen Kunden, der sich für AI-Produkte interessiert, bei dem
ich ein gutes Offering erreichen möchte.
Die Kombination, die wir letztendlich dann ermöglichen, dass wir sagen, wir bauen euch diesen MCP-Server, wir bauen euch einen Assistenten, der euch genau hilft, diesen täglichen Aufgaben heranzugehen und natürlich in einer wesentlichen Effizienz zu gewinnen, weil die LLMs viel von dem Reasoning übernehmen können. Plus natürlich mit unseren Daten, wir uns sehr sicher sein können, dass die Sachen, die dort ausgespuckt werden, Outcomes, die wir dort definiert haben, jeweils dabei auch richtig sind.
Und für mich geht es insbesondere dann dabei, dass wir durch eine sehr starke Vertikalisierung in den Anwendungsgebieten, also in diesen Funktionen, einen Mehrwert erreichen für unsere Kunden. Dass wir sagen, wir übernehmen eine wirkliche Task für dich. Wir, insbesondere jetzt mit den Daten, wir irgendwie bereit spielen in der Kombination mit diesen Modellen, ist es auch super powerful, was man dann erreichen kann, weil man sehr viele Sachen spart. Also in Checking spart man ganz viele Dinge und man kann sich einfach sicher sein, dass das so ist.
Andreas Deptolla (21:05.161)
Gibt es denn, wenn ich das Produkt bei euch kauf, vielleicht kannst du nochmal bisschen das auch strukturieren, was für Lizenzen gibt es, was kann ich mit den Daten machen, was kann ich mit den Daten vielleicht auch nicht machen. Gerade wenn ich jetzt in Beratung bin, kann ich das auf meine Slides nehmen, kann ich die Daten wieder verkaufen.
Viviane (21:30.33)
Wir haben mit Statista einen Seat-based Model, der ganz klassische Ansatz, den viele in der Zeit gefahren haben. Das ist ein Saas-Modell, es gibt Seats, die sie verkaufen und so funktioniert auch weiterhin das Plattformgeschäft.
Wir haben jetzt auf dieses Plattformgeschäft drauf Statista Connect gesetzt, was letztendlich über REST APIs und MCP als Hauptprodukt funktioniert. Und dann war natürlich seed-based nicht mehr so viel Sinn. Und deswegen haben wir das hier an den Usage-based Ansatz gewählt, dass wir sagen, es gibt eine gewisse Gebühr, die bezahlt wird und pro Aufruf werden dann gebührunfällig Credits, wie wir das nennen. Je nachdem, was man dort verwendet, sind bestimmte Credits notwendig, das...
das zu ermöglichen. Somit ist unser Ansatz gerade, dass wir das natürlich auch bestehenden Kunden anbieten, aber dann on top mit einem Usage-Haltansatz oder auch Neukunden natürlich anbieten, die auch nur Statista Connect wählen können, dann einen Usage-Approach. Du hattest auch noch gefragt, was man kann mit den Daten dann halt machen.
In dem Plattformen gestefft haben wir eine Abstumpfung jeweils dabei. Also wenn man ein Privatnutzer ist, ein Basic Account halt irgendwie mitbringt, hat man keine Möglichkeiten diese Daten auch nachher zu veröffentlichen. Also diese Publication Rights sind da nicht mitgegeben. Das haben wir bei Schatista Connect geändert. Dort haben wir eine Grundgebühr halt jeweils fällig, die halt äquivalent diesen ersten Ansatz der Professionals halt wäre. Und somit hat man die Möglichkeit, kleine Snipps
Das
Viviane (23:09.76)
auch zu verwenden. ich könnte sie zum Beispiel einen Grafen, den ich mir dort irgendwie zusammengestellt habe, durch die Kombination von verschiedenen Datenquellen kann ich verwenden und auch in einer Kundenpräsentation zeigen. Oder ich könnte es auch für einen Social Media Post zum Beispiel verwenden, zu zeigen, man da recherchiert hat. Was momentan nicht geht, bzw. es ist ein anderer Geschäftszweig von uns, wäre es halt in ein eigenes Produkt einzubinden. Das tun wir, aber das wäre jetzt nicht in der ganz klassischen
Variante, wenn man einfach einen Account oder Kreditpackage bei uns kauft.
Andreas Deptolla (23:54.33)
Was ist denn die Einstiegsbarriere? Es gibt eine Art Grundgebühr, um überhaupt da Zugriff zu haben.
Viviane (24:03.642)
Ja,
Letztendlich geht es bei uns gerade darum, Andreas auch mit Statista Connect zu zeigen, dass unsere Daten in der Kombination von den LLMs einen wahnsinnigen Mehrwert bieten. Und jetzt wird natürlich super strategisch, wie wählt man das? Unser go-to-market-approach oder den go-to-market-approach, den ich da gewählt habe, ist zu sagen, letztendlich geht es für mich erstmal darum, mein Northstar ist zu sagen, wie viel Usage kriege ich eigentlich da drauf? Und natürlich muss ich damit Geld verdienen, das ist für mich Usage under paid contracts. Also natürlich möchte ich zeigen, dass da auch ein gewisser Mehrwert dahinter steht.
Kunden auch bereit sind, dafür zu zahlen. Aber im ersten Moment geht es ja für mich darum, Leute in die Nutzung zu treiben. Und deswegen habe ich eine relativ niedrige Schwelle dort auch gewählt. Wir gehen gerade mit 5000 Euro als den Grundwert rein. Einfach, es halt auch vielen zu ermöglichen. Weil eines der strategischen Punkte, die für mich dort auch wichtig waren, mit abzubilden, ist, dass mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz jeder
eigentlich Sachen machen kann. Wir haben eine Demokratisierung von Researchern, haben eine Demokratisierung von verschiedenen Aufgaben. Jeder kann auf einmal Vibe coden, jeder kann auf einmal ein Go-to-Market-Analyst sein, jeder kann auf einmal bestimmte Dinge tun.
genau das zu unterstützen, ich natürlich auch die Eintrittshölle nicht zu hoch halten. Ich möchte ja, dass viele im Unternehmen, nicht nur die Research-Abteilung, nicht nur ein bestimmter Teil, sondern alle letztendlich auf diese Daten, weil wir halt so breit gefächert sind. sind eine horiztontale Plattform.
Viviane (25:35.974)
darauf Zugriff erhalten, dann ihre vertikalisierung, also ihre funktionsgerechte Anwendung sich bauen zu können. Und deswegen ist das für mich einer der Haupttreiber gewesen zu sagen, es darf nicht zu hoch sein, es muss sich eigentlich jeder leisten können.
Andreas Deptolla (25:48.278)
Das heißt, ich jetzt als Firma sage, ich möchte investieren, binde den MCP ein in das Firmen-OPMI- oder Claw-System, dann hätten letztendlich auch alle Mitarbeiter Zugriff und letztendlich, wie gesagt, wir wollen dann letztendlich den Umsatz machen über Usage und
ist das eine richtige Annahme? da gibt es jetzt keine Einschränkung oder so. interessant. Das heißt aber doch auch, gibt es Kunden, die beides haben? Also dieses klassische Seat-Modell und das neue Modell und dann, ja, die klassische Frage ist das wieder eine Gefahr natürlich auch dieses Bestandsgeschäft letztendlich, dass da was wegbricht.
Viviane (26:20.474)
Das war's für
Viviane (26:39.194)
Ja, wir sehen es gerade als ergänzendes Angebot. Und ja, es gibt einige Kunden, die beides nutzen. Und es gibt insbesondere Kunden, die beides nutzen in der Variante. Nehmen wir mal ein Beispiel von einem Kunden, der 10.000 Mitarbeiter hat. Er hat bei uns 1000 Seats gekauft. Also in der Plattform-Variante haben 1000 Mitarbeiter jetzt Zugriff drauf. Durch Statista Connect.
möchte ich den anderen 9000 ebenfalls Zugang dazu geben. Sprich, ich möchte eine Möglichkeit schaffen, dass alle auf diese Daten Zugriff haben und sich ihren Assistenten jeweils nach ihrer Funktion mit unseren Daten erstellen können. Und natürlich...
Wie du gerade schon sagst, könnte man sagen, gibt es dort eine Kannibalisierungseffekt? Bisher sehen wir ihn zum Glück nicht. Sondern wir haben es so aufgebaut, dass wir gesagt haben, als zusätzlichen Part kann man jetzt Stratista Connector nutzen und es ist auch offen für alle anderen. Allerdings ist es so, dass wenn man auf die
Provided Links auf die URL, hat dann jeweils klickt, hat auch natürlich nur derjenige Zugriff, der bei uns auch ein Seat hat. Also sprich, wenn ich mir dann noch mal auf der Seite das angucken möchte, mir weitere Recommendations dazu holen möchte oder halt darin halt stöbern möchte, da wäre auch nur derjenige, der hätte darauf Zugriff, der bei uns einen Statista Seat hat. Aber trotzdem kann jeder erst mal für seinen Rechercheansatz, für seinen Assistenten die Informationen benutzen.
Andreas Deptolla (28:05.838)
wenn du so dir anschaust, haben beides zusammen, wirst du wirklich nur connect. Das wäre interessant zu verstehen, eigentlich das Wachstum für ein Zerrloch ist für euch.
Viviane (28:17.946)
Ja, also letztendlich, sind Mitte letzten Jahres wirklich mit dem Statista Connect gestartet. Wir haben zum April einmal das Announce und die Mark wie Launch, dann haben wir ganz viele Leute eingestellt und natürlich dieses Team halt irgendwie hochgetrieben in der Art, das halt irgendwie zu tun. Und deswegen sind wir effektiv am Markt jetzt seit sieben Monaten. Und von dem, was wir dort halt irgendwie sehen, ist das aus bestimmten Branchen und die Branchen, die halt sehr
Andreas Deptolla (28:39.077)
Mhm.
Viviane (28:46.65)
hoch in der AI Literacy, wie wir es halt irgendwie nennen würden, oder in der AI Adaption halt irgendwie sehen, sind insbesondere Beratungen oder Tech-Unternehmen. Und dort gibt es einige, die beides haben. Wählbaren sind sehr stark verwurzelt auch jeweils in diesen Branchen und dort sind sehr viele auf uns zugekommen, als sie das mitbekommen haben, beziehungsweise wir haben sie auch angesprochen und gesagt, ihr hättet ja nicht Lust, das irgendwie auszuprobieren. Und da gibt es, wie gesagt, die meisten, die halt irgendwie beides nutzen. Von den Kunden, die nur Connect-Kunden sind, sind es eher kleinere.
Trimbe, also genau unsere Strategie oder Rationale, die wir dahinter gesetzt haben, die geht letztendlich auf, wo halt letztendlich der Seat-based Ansatz vorher vielleicht auch zu teuer war für sie oder sich vielleicht dann nicht immer so, ja, vielleicht den Mehrwert nicht drin gesehen, wenn es dann halt nur für spezifische Fragen halt irgendwie war, dadurch, dass wir die Hürde ein bisschen runtergesetzt haben und jetzt endlich die Anwendbarkeit noch mal einfacher gemacht haben, weil jetzt muss man sich gar nicht mehr mit Recherche letztendlich
auskennen. Man bedient es ja einfach über natural language. ich schreibe einfach nur oder ich sage einfach nur was ich möchte und wir helfen dann halt letztendlich das zu etablieren mit den LNMs. Macht natürlich das Spektrum viel weiter.
Andreas Deptolla (29:58.604)
Vielleicht können wir einfach mal so ein Beispiel zusammen durchdeklinieren. wurde ja am Anfang gesprochen über einen Case, LG war das glaube ich, im Bereich Fernsehen. Vielleicht können wir das so auf eine Industrie Münzen, in der ich mich vielleicht auch so bisschen besser auskenne.
Viviane (30:03.098)
Vielen
Andreas Deptolla (30:19.47)
Wir sehen ja im Bereich Virtual Reality Videospiele extrem viele Bewegung im Moment. Meta hat ja riesen Investments gemacht. Jetzt liest man von Layoffs. Wenn wir jetzt so einen Prompt strukturieren, wir sagen, erklär mir mal den Markt weltweit in Deutschland. Wo gibt es vielleicht noch
Wachstum, wo gibt es dann auch vielleicht noch Opportunities. Wie würdest das gestalten? Kann man sich sowas mal anschauen?
Viviane (30:57.402)
Ja klar, also letztendlich, wir mit so einer Frage, wenn ein Kunde auf uns zukommt und sagt, ich weiß gar nicht genau, wie ich das irgendwie strukturieren würde, würden wir immer unter die Arme greifen und okay, dann erklär mir genau, was du gerne erreichen möchtest, halt irgendwie damit. Und letztendlich helfen wir halt dabei, dann auch solche Systemprompts zu erstellen, damit der Kunde erstmal starten
Also, kann man nachher immer noch anpassen, damit er erst mal sehen kann, in welche Richtung das laufen kann. Natürlich, jetzt Richtung Prompting, es schon ganz viel, was kursiert, ganz viele Anweisungen, ganz viele Tipps dazu. Und letztendlich bedienen wir uns diese auch, das gucken wir uns natürlich an, und erkennen natürlich unsere Datenbasis ganz gut. Dass wir dann ganz spezifisch die Sachen ansprechen können, und das bringen wir dann auch mit. Und wenn das jetzt zum Beispiel die Frage war,
Was mache ich im Virtual Reality, im Gaming Market dabei? Würde ich in meinem System Prompting, was wir dort haben, einen ansprechen, der insbesondere auch im Konsumentenverhalten sich natürlich auskennt. Ich hätte wahrscheinlich Statistiken im Konsumentenverhalten dort jeweils angesprochen und einfach genau die Fragen gestellt. Wie groß ist der Markt? Was sind die großen Trends jeweils dabei? Gibt es bestimmte Dinge, die ich beachten muss? Was ist jeweils der Outlook dazu? Mit diesen Fragen lässt sich dann sehr schön für dich
einen Rundum über Blick über den Markt erstellen.
Andreas Deptolla (32:25.102)
Was sind denn die Grenzen, wo das für euch keine guten Use Cases
Viviane (32:42.258)
Die gibt es natürlich und insbesondere hat das auch wieder mit der Datenbasis zu tun. Wir haben zum Beispiel keine Echtzeitdaten, keine Wetterdaten oder haben keine Stockmarketdaten. Und manchmal kommt das Gefühl, ja, Statistiker haben ja alles. Das ist genau das, wir uns sehr bewusst dagegen entschieden haben, das erst mal anzuwenden. Aber das gibt es in ganz vielen anderen weiteren Quellen auch dabei.
Aber wenn genau diese spezifische Frage zum Beispiel käme, dann müssten wir auch sagen, diese Daten haben wir gar nicht. Das ist nicht das, worauf wir uns fokussiert haben. Wir haben uns ja insbesondere darauf fokussiert, richtig viel Arbeit ist, also richtig Kampers haben. Diese Daten zusammen zu bekommen und Wetter und Stockmarketdata, das findet man auch in ganz vielen anderen Stellen.
Andreas Deptolla (33:32.75)
Klar, ja, ist immer ein Kommentar. Wenn man sich vielleicht den Vertriebskanal von euch anschaut, das hört sich ja so an, sind, also, ihr habt wahrscheinlich eine Vertriebsmannschaft, die letztendlich damit, wenn ihr Kunden zusammenarbeitet, habt ihr denn schon mal überlegt, ob man nicht direkt, mal, mit einer OpenAI oder Claude irgendwas abschließen kann und dann sagt, das ist irgendwie so ein Embedded Service, wo die Leute sagen, okay, ich zahle eh für meinen Claude und ...
Wenn, sag ich mal, jemand noch reinkommt, dann ist das irgendwie ein Premium-Account.
Viviane (34:06.426)
Dock!
Natürlich. Ich glaube, ist wirklich von einem High-Level-Strategischen Betrachtung natürlich einer der Punkte, die für uns interessant und auch mal relevant sind. Wir sind auch mit einigen dort im Gespräch, also zwei, die wir auch öffentlich gemacht haben, zum Beispiel, dass wir mit Microsoft dazu sprechen. Wir haben uns da in Copilot integriert, werden dort einen großen Launch jetzt auch im Februar nochmal zu machen. Das ist halt super convenient. Also wenn man sich allein von der
von Office-Opplikationen, das halt irgendwie anguckt, ist halt Microsoft mit immer noch, auch wenn natürlich Google gut aufholt, aber die sind schon sehr gut in der Verbreitung dabei. Und natürlich ist es für uns eine Überlegung halt wert zu sagen, wenn man halt so ein 365-Abo halt abschließt, ist da vielleicht Statista auch schon mit dabei.
Wir haben im ersten Moment auch einen Absprache mit Microsoft. Wir gehen jetzt erstmal in den Markt und wir lassen das erstmal so, wie wir es bisher aufgesetzt haben. Es gibt 365 und es gibt Statistik dazu, wo man halt seine Credits jeweils braucht, den Service zu nutzen. Aber natürlich geht die Gedanken auch in die Richtung zusammen. Vielleicht macht man das auch zukünftig mal zusammen. Das Gleiche haben wir auch mit Perplexity zum Beispiel in der Absprache gemacht, wir genau in die gleiche Richtung natürlich denken.
erste Daten dort zur Verfügung stellen und dort ein Agreement gesprochen haben. Aber wir müssen halt schauen, wie sich das entwickelt und dann werden wir gucken, ob da Möglichkeiten stehen.
Andreas Deptolla (35:44.558)
Das wäre eigentlich der Weg, wie kann ich letztendlich für individuelle Kunden die Daten mit anreichern mitgeben. Jetzt gibt es ja unheimlich viele Fälle aktuell auch, was die Lizenzen angeht, ob es große Zeitungen sind.
ob es jetzt irgendwie Plattformen sind, die besondere Daten haben, die letztendlich dann entweder die großen Adam & Mams verklagen, sagen, ist irgendwie Copyright oder letztendlich den anderen Weg gehen und irgendwelche Lizenzverträge dann auch unterschreiben, in Riesenummen ja auch. um letztendlich dann auch die Modelle zu trainieren. Ist das auch eine Überlegung?
Viviane (36:32.25)
Letztendlich ist für uns die strategische Überlegung dabei, wie schaffen wir es eigentlich ein Geschäftsmodell zu bauen, was auch längere Zeit überlebt. Wenn man einmal ein One-Off zu einem Training macht, das sind unglaubliche Summen. Das ist unglaublich groß, was man damit verdienen kann. Aber letztendlich ist das kein Geschäftsmodell, was über Jahre trägt. Für mich ist die größte Challenge, als ich an den Markt gegangen bin, zu sagen, wie können wir das eigentlich
aufbauen, dass wir mit diesen Firmen wachsen.
Ich sehe mich nicht als Konkurrenz, sondern sehe mich als Ökosystem, wo wir zusammen wirklich was ganz Tolles bereitstellen können. Mit diesem Ansatz bin ich auch in die Gespräche gegangen und habe gesagt, lasst uns zusammenarbeiten, aber ich möchte dabei überleben. Ich möchte mit euch wachsen, ich möchte euch das bereitstellen, also wie können wir das machen? Und ich habe da eine sehr große Offenheit entgegengebracht bekommen, sowohl von Microsoft, genauso von Fabnexity und auch von anderen, zu überlegen, wie wir das gemeinschaftlich aufstellen können in einem Modell, das uns daran partizipieren lässt.
wenn halt mehr Nutzer diesen Service auch nutzen. Und so haben wir es letztendlich auch aufgesetzt, dass wir gesagt haben, wir machen das zusammen. Natürlich mit einem kleinen strategischen Move dabei, dass wir unsere Datenbank, die sehr auf SEO ausgerichtet war, letztendlich zugemacht haben. Und das an der Inne.
Andreas Deptolla (37:53.547)
Mhm.
Viviane (37:55.738)
sehr geschicktenweise getan, der Weise, dass wir bestimmte Texteile, die wir wussten, dass sie sehr auffindbar sind und auch für uns auch wichtig sind, weiter im aufgefundene Bestand bestiegen gelassen haben. Aber wir haben angefangen, die Nummern herauszunehmen, als auch eine Trendparts-Dreihe. Obviscating, also haben die Inhalte, die so ein Blurred Part hat irgendwie gesetzt, was letztendlich die Auffindbarkeit weiter gewährleistet hat, aber für die Crawler, die es halt irgendwie nutzen wollten, unbrauchbar gemacht hat. Und deshalb ist natürlich die Position auch versetzt,
solche Gespräche halt irgendwie reinzugehen und dann auch zu überlegen, wie man das halt gemeinsam machen kann.
Andreas Deptolla (38:31.722)
Also super interessant. Ich denke, eure Daten, die ändern sich ja auch ständig. Es ist ja nicht so, dass man sagt, man nimmt einmal die ganze Datenbank und kann dann das Modell damit irgendwie trainieren, der Wert ist ja eigentlich darin, dass gewisse Trends oder Erhebungen ja jedes Jahr gemacht werden. Diese Gespräche, die du dann führst mit Microsoft, anderen, auf welcher Ebene ist das denn? Ist das hier in Deutschland? Sprichst du da mit den Teams in den USA?
Viviane (38:58.234)
Ich spreche mit den Teams in USA.
Andreas Deptolla (39:00.142)
Ja, super interessant. Dann vielleicht nochmal so einen Schwenk zum, du hattest ja gesprochen, es gibt sehr viele verschiedene Use Cases letztendlich und dann auch verschiedene Nutzer. hatten ja gesagt, ob es jetzt der Berater ist, der CEO vielleicht, der Sales Team.
Habt ihr irgendwelche Statistiken oder vielleicht auch einfach durch Gespräche mit Usern? Was sind denn eigentlich so die aktuellen Power-User, die den Service besonders stark, vielleicht besonders gut nutzen? Was sind das Views Cases, in welchen Bereichen sind die und wie nutzen die vielleicht letztendlich den Service nochmal anders?
Viviane (39:45.242)
Ja, super interessante Frage, ich. Und das ist natürlich die, die mich auch irgendwie am meisten kriegt. Und die lustige Antwort darauf, und ich hätte es nicht für Möglichkeiten, das ist relativ diverse. Beratung, ja klar, da ist eine gewisse Affinität halt irgendwie dafür da. Und ich glaube, so die Lieblingsanwendungsfälle, die wir auch dann durchgegangen sind, waren insbesondere strategisch.
Muster zu nutzen oder Vorlagen, dass man einfach sagt, ich möchte für den Kunden eine Sword oder eine Pastel oder andere Analysen machen. Wie mühsam ist das, sich da selber hinzusetzen? Viele Berater haben das mit ihnen hingesetzt und haben gesagt, wir den Schritt für euch übernehmen. Das mit euch zusammen machen und unseren Daten anreichern, dass ihr genau diesen Part nicht mehr machen müsst. Das ist ein Power-Nutzungspartner, weil das eine Compassion Work ist, die jemand
abnehmen kann. Der andere Part, der sehr viel nutzt, ist tatsächlich Texte anzureichern in aller Art und Weise. Also ich nehme einmal den PR-Manager, der sagt, hier, das ist die Geschichte, ich erzählen möchte, kannst du bitte für mich checken, ob die Informationen, die ich hier verwende, wirklich stimmen. Und da, wo du es eigentlich dünn findest von meiner Argumentation, wo es noch viel besser wäre, wenn ich ein Argument haltet, wieder zubringen würde, bringen wir bitte Daten von Statista noch einmal dazu.
Das ist so eine Anwendungsweise. Ein weiterer, total beliebter, und ich glaube, hat auch damit zu tun, dass es halt mittlerweile jeder halt macht, sind solche Social-Media-Postings. Also nicht jeder ist irgendwie der gewohnt, oder? Schreiben wir halt irgendwie auch dann dabei. Aber man möchte sich natürlich auch nicht planieren mit irgendeinem...
wie man da irgendwie macht. Und das findet man auch ganz häufig. Dass Leute halt sagen, darüber möchte ich erzählen, ist mein Narrativ, checke das, ob das halt irgendwie passt und gib mir halt noch weitere Informationen oder nette Hooks oder andere Parts, die ich halt statistisch validiert dort anwenden kann. Oder was sind irgendwelche Trends, die ich nochmal erwähnen könnte halt dabei. Ich glaube, ist so das, dass jeder Mann
Viviane (41:44.666)
würde ich sagen, Anwendungsgebiet, das man nutzen kann. Dann haben wir natürlich auch ein paar, die dann spezifischer jeweils in die Funktionen reingehen. Aber das hat sehr viel damit zu tun. Und das merkt man auch ganz doll, wie AI Literate die einzelnen Firmen sind. Das ist uns auch die größte Herausforderung. Letztendlich gut abzuschätzen, wie weit ist diese Firma gerade schon. Und haben natürlich für uns mittlerweile, jetzt gesagt, halbes Jahr im Business, gesagt, wir müssen denjenigen kennen, der ...
gerade diese AI-Initiative treibt. Diese Personen müssen wir enablen, mit bestimmten Prompt Libraries, mit Assistants, die wir bereitstellen, dann auch in dieses Unternehmen zu gehen und dann auch diese Hilfestellung für die Anwender zu leisten. Das ist genau das, wo der Krux meistens kommt. Wir sind ja dann nicht in diesen Firmen. Wir stellen das bereit und müssen jemanden finden, mit dem wir das zusammen machen können und in diese Firma treiben.
Und dort sehen wir große Unterschiede. Weil letztendlich, wie schon gesagt, die Datenbank ist sehr, breit. Wir könnten sowohl für Sales, für Marketing, für PR, für Finance, für Produkt. wir haben die Möglichkeit, für alle dort einen Anwendungsfall zu finden. Aber wir brauchen jemanden, mit dem wir das dann zusammen auch treiben können innerhalb der Organisation.
Andreas Deptolla (43:05.549)
AI Literacy ist ja ein Thema, viele beschäftigt. du sprachst ja gerade, letztendlich geht es oft auch darum, den einen Champion zu finden, der vielleicht im Unternehmen, da, sage ich mal, affin ist. Wie findet ihr den denn oder finden die euch?
Viviane (43:25.146)
Das ist eine total gute Frage. Ich würde sagen beides. Es ist immer viel angenehmer natürlich für uns, wenn der AI-Champion oder der AI-Beauftragte ganz viele Namen dafür, haben wir auch schon festgestellt, jeweils auf uns zu kommen und sagen so, hey, ich habe dieses Projekt, ich möchte das gerne machen. Können wir das halt irgendwie zusammen angehen? Das ist natürlich für uns das Dream-Scenario. Dann wissen wir es mal sonst.
Wenn Wenn wir es anders umhaben, stellen gute Discovery Questions. Was möchte ihr erreichen? Wenn ihr das machen müsst, es ein researchrelevanter Flow, den ihr mit KI unterstützen müsst. das nicht der Fall ist, sind wir auch die Falschen. Wir können das insbesondere enablen. Da geht es durch ganz viel Fragestellung darum, denjenigen zu identifizieren und zu sagen, super, dann ...
dass du uns halt einmal den MCB-Server bereitstellst und dann probierst du es mal aus und dann gehen wir von da aus halt irgendwie weiter. Aber das ist genau unsere Challenge.
Andreas Deptolla (44:27.532)
Vielleicht noch mal eine andere Challenge, da wir ein bisschen darüber gesprochen, aber ich denke mal in so einem großen Unternehmen ist ja Change Management immer schwer. vor allen Dingen, wenn du jetzt was aufbaust, was vielleicht Konsequenzen für andere, ja letztendlich Revenue Streams, P &Ls dann auch hat. Wie gehst du damit Also auf welche Widerstände stößt du auch intern und was für Gespräche gibt es da?
Viviane (44:57.898)
Letztendlich wäre das ein ganz schön großes Umdenken für Statista. Natürlich hat das ganz schön viel Überzeugungsarbeit von meiner Seite bedeutet. Einmal natürlich im Topmanagement ist das auch...
bei jedem halt irgendwie so zu verankern und auch die große Chance halt irgendwie da zu legen, die wir damit halt haben. Weil am Anfang war das schon auch, wie ich sagen, Angst, würde ich so sagen, der treibende Punkt. Und das jetzt so in eine Chance, in eine wahnsinnig große Chance, irgendwie das halt allen klarzumachen, wie großartig das eigentlich gerade für uns ist. Ich würde sagen, das hat mich schon einige Monate gekostet. Und natürlich gibt es ja auch immer wieder die Angst genau, ja jetzt auch, ne, von den bestehenden Bereichen in so, und jetzt kommst du mit Connect die Ecke und dann, ne, dann ist alles weg und mein,
Andreas Deptolla (45:23.982)
Ciao!
Viviane (45:40.972)
Also mein Ansatz ist es auch nicht zu sagen, nein, nein, wir machen das im Schulterschluss. Weil letztendlich sind wir Statista. Ja, sind Statista Connect, aber wir sind Statista.
Wir gehören zusammen und wir machen das auch irgendwie zusammen, weil ich glaube die Kombination von einem Platform Access für dann wirkliche Recherche-Experten halt dann jeweils an, der macht weiterhin Sinn. Es gibt keinen Grund, warum das keinen Sinn macht. Letztendlich haben wir mit Connect ja nur eine Möglichkeit geschaffen, es nochmal einer weiteren Audience zur Verfügung zu stellen. Wenn ich so ganz simplistisch halt darstelle und sage, es geht Data und es geht Access. Wir haben ein super schönes, ganz simples Geschäftsmodell, wenn man so möchte. Das toll halt, Und die Daten bleiben ja gleich.
Das, was wir jetzt nur aufmachen, ist der Access halt jeweils dazu und wir machen es ein bisschen mehr convenient. Wir gehen halt in die Workflows rein, wir sind näher beim Kunden, weil wir enablen halt jetzt tatsächliche Jobs to be done und wir machen es ein bisschen einfacher halt im Umgang, aber wir machen es im Schulterschutz.
Andreas Deptolla (46:33.864)
Was ist denn so nach vorne gerichtet für euch für das nächste ein, zwei Jahre? Die Prioritäten auf technischer Seite? Was wollt ihr vorantreiben? Was sind die wichtigen Themen?
Viviane (46:47.066)
Ich glaube für uns, die größte Challenge wird sich jetzt in diesem Jahr insbesondere weiter darum drehen, die Anwendbarkeit halt irgendwie zu zeigen. Und zu zeigen, was ist damit eigentlich möglich. Deswegen ist für uns das nächste halbe Jahr und ich denke immer nur in ehrlicher Weise in Monatszyklen.
Mein Modus, worin ich denke und ganz groß. Dazwischen wird es so bisschen grey. Und bei einem Monatsparty kann ich dir sehr gut darlegen, was ich dort mit meinem Team Und dort möchten wir insbesondere reingehen. Assistenten.
vorgefertigt auf bereitzustellen, also auch an so Kunden halt letztendlich so eine Inspiring Mode halt zu zeigen. So, schau mal, das ist damit halt irgendwie möglich und ich möchte es auch unglaublich einfach machen für dich, halt irgendwie zu nutzen. Ich glaube, da wird von unserer Seite sehr viel Gedankengut und auch sehr viel Entwicklungsarbeit reingehen, das so einfach wie möglich zu machen. Wir haben ja mit der Plattform, haben wir dir auch schon halt irgendwie bereitgestellt, einen ersten sehr, sehr einfachen Anwendungsmöglichkeit für den Kunden halt irgendwie geschaffen und wir werden das nochmal weiter ausbauen.
dort mit Assistenten-Libraries reinzugehen, noch mehr Anwendungsfelder zu zeigen und das noch einfacher zu machen.
Andreas Deptolla (48:02.606)
Die Idee mit diesen Agenten ist super spannend. Das heißt, ich kann als Mitarbeiter sagen, möchte regelmäßig einmal im Monat ein Update bekommen zu meinem Markt oder was oder vielleicht den Agenten auch nochmal speziell auf meine Firma trainieren, auf Anwendungsfälle und die würden dann quasi automatisch laufen und mir Informationen zu spielen.
Viviane (48:30.214)
Genau, die Grundidee ist, dass wir uns natürlich sehr viel mit System-Prompting vor allem in der Kombination mit unseren Daten beschäftigt haben. Und wir möchten diese Hürde gerne nehmen, letztendlich, wir haben das jetzt ein halbes Jahr lang gemacht, mit doch ein paar Kapazitäten, die auch dahinter stehen und uns da sehr tief reingefräst. Und da haben wir natürlich ein bisschen angehäuft, dass wir sehr gerne teilen möchten. Und unsere Idee ist da insb. zu sagen, wir möchten Templates bereitstellen, weil wir möchten es einmal
so einfach wie möglich haben. Aber wir möchten es gar nicht so rigide haben. Werder ich möchte, letztendlich.
jedem ermöglichen, so zu personalisieren, dass es genau das rauskommt, was er halt gerne dabei hätte. Also er möchte zum Beispiel das nicht in PowerPoint, er möchte es gerne in Word. Er hätte es gerne nicht in OnePager, sondern in einem anderen Format. Und diese Möglichkeit, die soll er auch weiter haben, das halt irgendwie anzupassen, was ich nur bereitstellen möchte, ist genau dieses System Prompting und wie du halt da zum Beispiel sagst, bestimmte Routinen zu unterstützen. Also immer zum Beispiel jeden Montag hätte ich gerne eine Meeting Vorbereitung. Das mir halt die wichtigsten Sachen, die gerade im Markt sind,
irgendwie zusammen oder ich habe jetzt einen Podcast nächste Woche halt irgendwie vor, bringe mir schon mal Informationen zum Markt, was auch immer jetzt gerade das für euch das nächste Thema ist, stelle mir das halt irgendwie zusammen in der folgenden Form, ich möchte erst ein Intro haben, ich möchte meinen Gast halt irgendwie briefen und das könntest du halt letztendlich dir halt so hinterlegen und wir würden halt jetzt im ersten Schritt insbesondere die Templates dafür bereitstellen, damit das möglichst einfach ist.
Andreas Deptolla (50:00.906)
Ja, super spannend. Also gerade das Thema Anwendbarkeit. Ich würde im Nachhinein auch gerne noch mal ein bisschen das Ganze testen. Das Thema Taschengeld ist ja bestimmt ganz interessant, würde ich mit meinen Kindern nochmal durchspielen. Dann was ihr auch sagt, also Vorbereitungen für irgendwelche Meetings, Podcasts. Da kam gerade so die Idee, letztendlich, wir machen auch viel zum Thema Social-Media-Nutzung von Kindern Jugendlichen.
gibt es natürlich ganz viele Anwendungsbereiche.
Viviane (50:32.122)
Ja, absolut.
Andreas Deptolla (50:34.202)
Klasse. Vivi, ganz herzlichen Dank für unser Gespräch heute. glaube, haben schon wieder bisschen darüber, aber es war super interessant vor allem zu sehen. Letztendlich, ich glaube, alle hatten irgendwie so den Chichi-Dibi-Aha-Moment und kann man das Ganze jetzt irgendwie noch anreichern und auch für den Enduser oder für Firmen nochmal auf ganz anderes Level bringen.
Viviane (50:57.306)
Vielen lieben Dank, dass ich das angetan Es hat sehr viel Spaß gemacht. Ciao, ciao!
Andreas Deptolla (51:01.087)
Danke, tschüss.